中国城市竞争的生态效率空间溢出机制研究

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1、学校代号10532学号S152501691分类号密级硕士学位论文中国城市竞争的生态效率空间溢出机制研究学位申请人姓名方霞培养单位经济与贸易学院导师姓名及职称罗能生教授黄建欢教授学科专业区域经济学研究方向生态效率、区域可持续发展论文提交日期2018年3月22日学校代号：10532学号：S152501691密级：湖南大学硕士学位论文中国城市竞争的生态效率空间溢出机制研究学位申请人姓名：方霞导师姓名及职称：罗能生教授黄建欢教授培养单位：经济与贸易学院专业名称：区域经济学论文提交日期：2018年3月22日论文答辩日期：2018

2、年5月22日答辩委员会主席：王良健教授StudyonSpatialSpilloverMechanismofEco-efficiencyinUrbanCompetitioninChinaByFANGXiaB.E.(XiangtanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftherequirementsforthedegreeofMasterofEconomicsinRegionalEconomicsintheGraduateSchoolofHunanUni

3、versitySupervisorsProfessorLuoNengshengProfessorHuangJianhuanMarch,2018中国城市竞争的生态效率空间溢出机制研究摘要近几年许多城市频发的雾霾天气与环境污染问题给环境治理敲响了警钟,经济发展遗留的环境破坏问题使得我国提升生态效率的任务极为紧迫。此外，中国区域生态文明建设差异也不断凸显，低效率区域单靠自身力量难以转变发展路径，需要高效率区域发挥效率溢出的积极作用，带动低效率区域实现提升。因此需要寻找提高生态效率较高城市空间溢出的途径，加强积极空间溢出的办法

4、。本文首先以晋升锦标赛理论、模仿行为理论、增长极理论作为理论基础，梳理区域竞争和空间溢出的来源。其次，提出城市竞争的生态效率空间溢出机制的溢出模式即见贤思齐和见劣自缓，在此基础上提出与见贤思齐和见劣自缓相对应的溢出驱动力即高位压力和低位吸力，分析高位压力和低位吸力对生态效率提升的影响效应；再次，运用Meta-US-SBM模型测度中国城市生态效率，并在此基础上分别测算空间溢出驱动力—高位压力和低位吸力，并分析中国城市生态效率整体和区域特征，分析高位压力和低位吸力的特征；最后，本文利用2003-2015年中国191个城市的

5、面板数据，采用面板固定效应模型分析不同的地理阈值下和不同条件下城市竞争空间溢出机制对生态效率的影响效应，检验本文假说。本文的研究表明，中国城市生态效率空间溢出存在见贤思齐和见劣自缓这两种竞争溢出模式，高位压力和低位吸力均能驱动效率溢出，但影响范围、方向及幅度具有显著的差异。见贤思齐产生的正向空间溢出仅在有限的空间范围内发挥作用，而见劣自缓产生的负向空间溢出受距离的影响较小；全国城市主要受到邻近生态效率较低城市负向空间溢出的影响，即城市竞争中见劣自缓溢出模式更显著。进一步分析发现，相对于中西部城市、资源型城市、环境保护非

6、重点城市，东部城市、非资源型城市和环境保护重点城市更能受到邻近生态效率较高的城市影响，表现出一定的见贤思齐特征。在实证结果的基础上，本文提出相关的政策建议。一方面，政府通过加强效率约束等，逐步以“效率锦标赛”代替“晋升锦标赛”，提高官员内在的激励，主动以邻近生态效率较高的城市看齐，极大的发挥见贤思齐积极的溢出效应；另一方面，采取差别化约束的策略，鼓励各城市探索各自具有特色的提升生态效率的办法和绿色发展模式，有效避免因政绩考核一刀切导致的自暴自弃等问题，减轻见劣自缓负向空间溢出的影响。关键词：见贤思齐；见劣自缓；生态效率

7、；邻近竞争；空间溢出II硕士学位论文AbstractInrecentyears,thefrequentsmogandenvironmentalpollutionproblemsinmanycitieshavesoundedanalarmforenvironmentalgovernance.Theenvironmentaldestructionproblemleftbehindbyeconomicdevelopmentmakesthetaskofimprovingeco-efficiencyextremelyurgent

8、.Inaddition,thedifferencesintheconstructionofregionalecologicalcivilizationinChinaarealsoconstantlyhighlighted.Itisdifficultforlow-efficiencyregionstorelyontheirownst