环境规制、FDI集聚与长江经济带用水效率的空间溢出效应研究

丁绪辉 高素惠 吴凤平

摘要 推动长江经济带绿色高质量发展，应严格控制水资源耗费总量及强度，提升用水效率与降低水污染排放，并加强跨域水资源优化配置与水污染协同治理。本文以长江经济带11省市为研究对象，以GDP与废水排放量分别作为合意产出与非合意产出，采用SE-SBM模型对2005—2017年长江经济带的省际用水效率进行测度，重点考察用水效率、环境规制、FDI集聚、二者交叉项的空间相关性，并采用空间与时间双固定的SDM模型，检验省际用水效率及环境规制、FDI集聚等驱动因素的空间溢出效应。用水效率结果显示，经济带用水效率整体上呈现先下降后上升U型趋势，但中西部一些省份用水效率一直处于下降趋势;省际用水效率呈现东西中部各省市阶梯下降，且整体上呈现先趋同后不断扩大的趋势，仅中部省份用水效率呈现趋同趋势。空间溢出检验显示，用水效率与环境规制、用水效率与FDI集聚在大多数年份呈现显著空间相关性;环境规制、环境规制与FDI集聚的交叉项、工业化存在显著的负向效应，城镇化、技术创新、地区发展水平存在显著正效应;环境规制、环境规制与FDI集聚的交叉项、城镇化、工业化、外贸依存度正向溢出显著，技术创新负向溢出效应显著。应严格控制水資源消耗与水污染排放，制定科学合理且标准统一的环境规制，推动新型城镇化建设与产业转型升级，引导FDI合理集聚与技术溢出，严格限制各省区逐底竞争与以邻为壑，规范长江经济带产业梯度转移。

关键词 用水效率;环境规制;FDI集聚;空间溢出效应;长江经济带

中图分类号 F062.1文献标识码 A文章编号 1002-2104（2019）08-0148-08DOI：10.12062/cpre.20190304

2018年政府工作报告提出，以生态优先、绿色发展为引领推进长江经济带发展，以绿色发展推进高质量发展。长江经济带经济快速增长，以约20%的国土面积支撑着近45%的经济总量和40%以上的人口，但快速经济增长和城镇化背后水资源消耗与水环境污染凸显。2017年，长江流域515个评价水源地全年水质合格率仅为73.2%，全年期水质劣于III类水河长已占到16.1%，虽略好于中国三河三湖等流域（淮河、海河、辽河与太湖、巢湖、滇池），但仍面临着严峻的水资源与水环境危机[1]。“流域生态功能退化依然严重，长江双肾洞庭湖、鄱阳湖频频干旱见底，沿江产业发展惯性较大，污染物排放基数大”。长江经济带废水排放总量占全国的40%以上，水环境问题根本在于不合理的水资源利用与水污染排放的经济集聚，长江经济带水污染治理与用水效率的提升道阻且长[2-3]。

长江经济带产业转移或伴随着水污染避难，2017年《长江经济带产业转移指南》提出，引导资源加工型、劳动密集型和以内需为主的资本、技术密集型产业向中上游有序转移。因资源环境压力及较为严格的环境规制，一些高耗水高排放产业选择逆江而上跨域转移，需借助环境规制理念与手段规范各用水主体的行为，而提高用水效率与降低非合意产出也成为实现上述目标的重要途径[4]。某地区水环境治理投入也会因相邻地区污染外溢很难见效，中国特殊的政治与财税体系也导致地方政府很难通力合作，FDI（Foreign Direct Investment，外商直接投资）集聚也存在“污染光环”和“污染避难”两种假说[5]，应从环境规制与FDI集聚的府际竞争与空间溢出角度考察经济带省际用水效率的空间分异。

1 文献综述

面对愈发严峻的水资源形势，科学评价用水效率及探究其驱动因素也越来越受到学术界的关注，如钱文婧与贺灿飞[6]从全要素生产率出发并借助于数据包络分析模型对水资源利用效率进行测度，丁绪辉等[7]也考虑非合意产出即废水排放评价生产过程中的水资源利用效率，马海良与黄德春等[8]还从省际层面将用水效率区分为技术效率、技术进步和全要素生产率等。水问题存在明显的外部性与溢出效应，不仅污染排放存在空间依赖性，用水效率的空间依赖特征与溢出效应也引起学界关注[9-10]。王立平等[11]构建纳入空间因素的面板模型实证检验工业水污染空间溢出效应，孙才志等[12]则采用探索性空间分析技术探究水资源利用环境技术效率空间分布特征。

水资源与水环境问题的根源在于经济发展方式，晋升锦标赛也会影响环境规制实施效果，一部分学者认为地方政府竞争有利于促进环境保护，另一部分则持相反观点[13-15]。也有学者提出有别通常的环境避难所的观点，因承接产业转移中技术创新与环境改善的正溢出效应，地方政府已倾向严格环境规制以引入高质量外资[16-18]。石大千等[19]提出FDI对技术创新的挤出和溢出效应相互作用，从而导致实际技术创新水平有所下降。而刘舜佳[20]提出FDI不同知识溢出也对环境污染影响所表现出空间差异性，FDI在本区域呈现污染天堂效应而在邻近区域呈现污染光环效应。郭庆宾等[21]则提出不同类型的环境规制对国际R&D溢出也具有空间异质性。

目前相关研究主要集中于用水效率的空间溢出测度，涉及空间误差模型、空间杜宾模型、地理加权模型等[22-23]，应综合考虑水资源利用过程中的合意产出与非合意产出，更多地从环境规制或FDI集聚的角度考察用水效率的空间溢出效应，从而深刻理解用水效率的空间分异与动态演化过程，为推进长江经济带绿色发展提供有益的政策参考。

2 模型构建

2.1 数据包络模型

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA），是基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法。相对于随机前沿分析法，其可以忽略具体的函数形式和数据的标准化处理，也不需要对效率项分布做出正确的先验假设[24]。DEA模型最早由美国逻辑学家Charnes等于1978年提出，Tone Kaoru于2001年提出考虑松弛变量改进的SBM模型（Slack Based Measure）。此处采用考虑非合意产出的SE-SBM模型，其能够解决径向模型对无效率测量未包含松弛变量的问题，还解决有效DMU的效率高低区分问题，同时还将“坏”的产出纳入衡量体系，能够更加真实全面反映区域水资源利用效率[25]。

minρ=1+1m∑mi=1s-ixik

1-1q1+q2（∑q1r=1sg+rygrk+∑q2r=1sb-tybrk）

（1）

s.t.∑nj=1，j≠kxijλj-s-i≤xik，

∑nj=1，j≠kyrjλj+sg+r≥ygrk，

∑nj=1，j≠kybtj-sb-t≤ybtk

1-1q1+q2（∑q1r=1sgrygrk+

∑q2r=1sbrybrk）>0，

s->0，sb>0，sg>0，λ>0

i=1，2，…m;r=1，2…q;j=1，2…n（j≠k）

在公式（1）中，假定生产系统有n个决策单元，每个决策单元又可以区分为m种投入（x）、s1种期望产出（yg）、s2种非期望产出（yb），定义矩阵X、Yg、Yb为X=[x1，x2，…xn]，

Yg=[yg1，yg2，…ygn]

，

Yb=[yb1，yb2，…ybn]

。s为投入与产出的松弛量，λ是权重向量，目标函数ρ关于s-、sb、sg，并且其值在0与1间，xij为第j个DMU的i项投入，yrj为第j个DMU的r项产出。待决策单元，当且仅当其值为1时，即满足s-、sb、sg相等时，该决策单元有效，否则无效或效率损失[26]。

2.2 空间计量模型

最初空间计量模型是对横截面数据进行建模，而空间面板模型同时捕捉观测单位在空间与时间上的特征变化，正适用于长江经济带用水效率的空间溢出测度。水资源耗费或水污染排放并非单纯的局部水问题，而多会通过水环流、水扩散等自然因素，以及产业转移、污染泄漏、区际贸易等经济机制影响到邻近省份[27-28]。此处将对有可能涉及的空间滞后、空间误差、空间杜宾模型进行说明，在设定具体的空间计量模型进行估算前，需要确认空间相关性的存在，一般构建莫兰指数统计量进行验证。如果基于LM统计量的检验拒绝非空间模型而接受空间滞后模型或空间误差模型，LeSage & Pace[29]推荐考虑使用空间杜宾模型，把空间滞后扩展为带有空间滞后解释变量的模型。

yit=ρW′iyt+X′itβ+μi（optional）+ξt（optional）+εit

（2）

yit=X′itβ+μi（optional）+ξt（optional）+it

it=λ∑Nj=1Wijij+εij

（3）

yit=ρ∑Wijyij+X′itβ+ρ∑WijXijt+μi（optional）+

ξt（optional）+εit

（4）

公式（2）中，yit为观测单位i在时间t上的被解释变量，x′it是解释变量第i行，Wij为预设的非零N×N阶空间矩阵，λ是空间扰动项自相关系数，μi、ξt分别对应空间与时间效应。公式（3）中，W′iyt=∑Nj=1Wijyit为yit和其邻近单位yit之间的空间互动项，空间效应控制所有空间单位待定的非时变的变量。公式（4）中，空间杜宾模型可以用来检验假设：H0：θ=0且H0：θ=θ+ρβ=0。第一个假设检验考察空间杜宾模型为是否能简化为空间滞后模型，而第二个假设检验则考察它是否能简化为空间误差模型，如果两个假设都被拒絕，则空间杜宾模型能更好地描述水环境治理的空间溢出效应[30]。

3 用水效率测度

3.1 数据选取说明

对于区域经济增长中的水资源投入产出关系，水资源是需要借助于其它生产要素才能发挥经济效益的资源，不能简单地将水资源用量与区域经济增长直接关联，需要将水资源与劳动力、资本统一纳入投入，将合意产出实际GDP（Gross Domestic Product，国内生产总值）、非合意产出废水排放量同时作为产出，具体投入产出指标数据说明如下。

①资本投入。目前普遍采用的是Goldsmith于1951年开创的永续盘存法，此处借鉴张军等[31]提出的选取基准年估计再采用永续盘存法测算各省市资本存量，数据来源于2006—2018年的《中国统计年鉴》。②劳动力投入。因目前制造业大国地位和高等教育事业推广，此次仅选取各省市年末的城乡从业人员总数，不再考虑劳动力质量层面的问题，数据来源于2005—2017年的各省国民经济与社会发展统计公报。③地区用水总量。此处近似将生活用水作为第三产业用水，从而选取工业用水、农业用水和生活用水的总和作为水资源投入指标，数据来源于2006—2018年的《中国统计年鉴》与《中国水资源公报》。④实际GDP。此处在GDP增长中去除价格变动的影响，合意产出采用2005年为基期的各省市实际GDP来表示，数据来源于2006—2018年的《中国统计年鉴》。⑤废水排放总量。废水中包含铅、汞、镉、砷、氮、磷等，但此处并未对其具体污染物进行细分，仅选用废水排放总量将其作为水资源利用的非合意产出，数据来源于2006—2018年的《中国统计年鉴》。

3.2 实证结果解读

本文选取“长江经济带”11省市2005—2017年的相关数据，鉴于此文篇幅限制，此处对各类投入与产出指标不再一一列出，此处采用考虑非期望产出且产出导向的SE-SBM模型，利用MAXDEA采用全局参比对各省市用水效率进行测算，计算结果见表1。此处设定期望与非期望产出的权重比为1∶1，即把废水排放控制与经济增长放在同等位置，将其视为关系国计民生的头等大事，对考虑非合意产出的用水效率进行测算。

第一， 从用水效率的动态演进来看，2005—2017年间长江经济带用水效率的均值，整体上呈现U型趋势且从2014年开始持续上升，尤其是上海与江苏两省市在2011年就已跨越下行拐点，浙江更是在2005—2017年一直处于用水效率改进提升，正如“环境库兹涅茨曲线”所论证的经济发展才是解决资源环境问题的最终手段。但安徽、江西、贵州、云南等省份用水效率下降幅度较大，尤其是江西与湖南等省份2017年的用水效率已不足2005年的60%，这可能与地方政府追求经济增长与府际逐底竞争密不可分[32]。

第二， 从用水效率的省际差异来看，2005—2017年间长江经济带各省市用水效率，东部省市用水效率最高，其次西部省市，最低是中部省份。上海与重庆作为中央直辖市，在用水效率方面一直处于领先地位，这也是直辖市经济与政治地位的体现。而相对于西部省市，中部省份正面临着承接东部产业转移与中部崛起历史使命，经济增长势必以资源耗费与污染排放作为代价。当然，也不能排除西部省市正在或将要走中部省份已经走过的道路，这也符合高耗水高排放产业也是从东部到中部再到西部的梯度转移规律[33-34]。

第三，从用水效率的变异系数来看，变异系数为标准偏差与平均值的比值，用来衡量省际效率值的离散程度与空间差异，2005—2017年间长江经济带用水效率差异，整体上呈现先趋同后不断扩大的趋势，这也与西部大开发与中部崛起战略有所关系，地方政府并未能坚决执行中央政府的环境规制政策。东部省市与西部省市的用水效率也均呈现先收敛后扩散的U型趋势，仅有中部省份用水效率呈现不断趋同的趋势，这也与中部地区用水效率均呈现下降趋势有关，中部省份经济发展方式与产业结构较为相似。

4 空间溢出检验

4.1 变量选取说明

为解决资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化等问题，“十三五”规划明确提出“实施水资源消耗的总量和强度双控行动”，用水效率是否存在显著的空间相关性，用水效率是否在相邻省市间存在显著的空间溢出效应，环境规制、FDI集聚等是否会显著影响本区域的用水效率乃至相邻省市的用水效率，这些均要逐一验证。具体变量选取如下：①被解释变量，采用考虑非合意产出的用水效率，同时考虑超效率与松弛变量改进。②核心解释变量，环境规制指标选取工业污染治理成本占工业生产增加值的比重，对工业污染治理显示出地方政府环境治理的力度。③核心解释变量，此处FDI集聚将选取年底外商注册投资总额占GDP的比重，此处相对于FDI更能体现区域内存量与集聚的概念。④核心解释变量，环境规制与FDI集聚的交叉项，FDI通过环境规制产生污染避难或污染光环的效应。

此外，还将选取以下控制变量：产业结构选取第二产业占GDP的比重，技术创新水平采用以每万人所拥有的发明授权数量，地区发展水平选取各省市人均GDP，城镇化水平采用城镇人口占总人口的比重，外贸依存度选取进出口总额占GDP的比重，水资源禀赋以人均水资源占有量来衡量。为保持数据的平稳性，人均GDP、人均水资源占有量、每万人所拥有的发明授权数量均进行对数处理。此处数据或原始数据来源于2006—2018年的《中国统计年鉴》，仅人均水资源占有量来源于2006—2018年的《中国水资源公报》。

4.2 空间相关检验

此处将选用莫兰指数探索研究区域用水效率的空间模式，以反映长江经济带用水效率的空间相关程度与空间分异，反映空间相邻区域就特定属性值的相似程度[35]。Morans I指数取值在（-1，1）间，取值为正表示正相关，值越大表示空间显著集聚;取值为负表示负相关，绝对值越大表示空间差异显著;取值为零表示空间不相关。此处采用邻接空间权重矩阵，即相邻为1而不相邻为0，其具体计算见公式（5），n是空间样本个数，下标i和j表示不同的地区，x为空间单元所观测特征的平均值，s为其标准差，Wij代表n×n 维空间权重矩阵第i行第j列上的元素。

Morans I=n∑ni=1∑nj=1wij（xi-x）（xj-x）

∑ni=1∑nj=1wij（xi-x）2

（5）

此處将对用水效率、环境规制与FDI集聚分别进行莫兰指数检验，此外还将进行用水效率与环境规制、FDI集聚的双变量空间自相关的莫兰指数检验（见表2）。从用水效率的莫兰指数来看，仅有2005、2006、2016、2017年存在空间相关性，但仍然可以看出，长江经济带用水效率从空间负相关转向空间正相关，其余年份虽然不显著但从表1依然可以看到东中西段用水效率呈现较强的内部空间相关。用水效率与环境规制、用水效率与FDI集聚在大多数年份呈现显著的空间相关性，这与理论分析相一致。这里主要考察FDI集聚、环境规制及FDI集聚借助于环境规制如何影响本省份及相邻省份的用水效率，而不是重点考察用水效率的空间相关性。莫兰指数也仅是验证是否存在空间溢出的一个方面，还可以通过空间溢出模型中空间效应参数的大小与显著性水平进行具体判别。

4.3 空间溢出测度

研究对象所取样本为长江经济带11省市而非随机取自样本总体，而对样本数据的似然比估计也可以看出，空间固定效应与时间固定效应的LR检验值分别为33.51与67.61，建立的空间面板回归模型应该同时包括空间与时间固定效应[36]。此处鉴于篇幅有限，不再列出非空间面板估计下的混合估计模型、空间固定效应模型、时间固定效应模型、空间与时间固定效应模型的估计及检验结果。但通过以上模型的估计可得知，未考虑空间溢出效应的面板回归结果经济学解释意义较差且与理论推导不相一致，虽然SDM模型也存在一定的莫兰指数检验不显著，但研究在一定程度上其仍可解释用水效率的空间溢出，而从双固定模型中得出的LM统计检验量也支持这一做法，表3中的Log-likelihood、Wald、Hausman检验结果显示采用空间和时间双固定的SDM模型则更为妥当。

在表3中，无论是在随机效应还是固定效应模型中，环境规制均通过（0.083）或勉强通过（0.117）显著性检验，环境规制对用水效率存在负向效应，环境规制加强有可能会增加企业生产的遵循成本从而挤压创新成本[37-38]，而在服务业比重较大的省市环境规制的正向效应也未能得到发挥。FDI集聚对用水效率并未呈现显著的正向或负向效应，不同类型的FDI在不同省市的不同发展阶段也呈现不同特征，一些高耗水高排放的FDI也开始转移投资所在地[39]，而技术密集与人才密集的研发型FDI则更倾向于一些经济社会发达的东部省市。环境规制此外还会通过FDI对用水效率产生显著的负向效应，一般来讲FDI对废水排放也会呈现污染避难或污染光环两种相左的效应，FDI也会选取环境规制较为宽松或执行标准较低的地区，进而不利于FDI承接地的用水效率提升。

在表3中可以看出，城镇化水平能够于显著提升区域用水效率，城镇化更有利于改变粗放式的供水用水方式与生活废水污水的集中处理，当然在快速城镇化规模扩张阶段，低质量的城镇化水平也不一定有利于用水效率的改善[40]。工业化水平对用水效率存在显著负向效用，相对于第三产业，工业生产需要耗费更多的水资源与排放更多的废水，目前高技术产业所占的比重不高且大部分高新技术产业园区中非高新技术企业较多。而技术创新存在显著的正向效应，用水效率的提升必然要依靠先进节水减排技术的创新与应用，各省市技术创新在生态化与绿色化方面也做出很多努力。而人均水资源拥有量并未呈现显著效用，长江经济带各省市并未呈现缺水状态，或者是更多的呈现水质性缺水。此外，外部依存度也未呈现显著相关，近年来我国工农业进出口结构也发生很大改变，一些农副产品的大量进口也对国际贸易的虚拟水转移与虚拟水污染转移产生显著影响。

在空间溢出效应检验方面，FDI集聚与环境规制对邻近省市用水效率并未呈现显著效应，而环境规制与FDI集聚的交叉项却对邻近省市用水效率显著正相关，环境规制也可以算勉强通过（0.112）显著正相关。长江经济带东中西部的经济发展、产业结构、技术创新均存在较大差距，污染避难还是污染光环是相对于特定区域的特定时期讲的，发达省市较为严格的环境规制造成成本提升，这也会使FDI选取一些环境规制较为宽松或执行标准较弱的区域。而这些FDI对于落后区域可能更多地扮演着天使的角色，依然有可能给当地较为落后的生产方式与污水处理带来更为绿色清洁的外部技术溢出与节水减排示范[41]，这一推断也有别于以往针对特定区域的污染避难或污染光环分析。当然，环境规制也会导致产业经济带内区际转移，不仅仅局限于FDI承接地的转移，国家也在引导资源加工型、劳动密集型和以内需为主的资本、技术密集型产业向中上游有序转移。

此外，城镇化水平与工业化水平均对邻近省市存在显著的正向空间溢出效应，无论是城镇化还是工业化均是社会经济发展的演进阶段，在长江经济带内部也存在着从主要城市群、产业集聚区不断向外扩散的趋势，不难理解在这一过程势必伴随着用水效率提升积极因素。而技术创新虽然在双固定模型中未通过显著性检验（0.190），但依然可以看到技术创新存在外溢与扩散的同时，也存在着技术与人才的虹吸效应[42]，如安徽相对于江浙沪地区就是明显的人才谷底，从而不利于落后区域的用水效率提升。外部依存度也存在显著的正向空间溢出效应，这也与FDI集聚的空间效应分析基本一致，对外进出口一部分也来自于FDI或外商投资企业。而人均水资源拥有量与地区发展水平未能通过空间显著性检验。

5 结论与建议

“十三五”规划明确提出“推进长江经济带发展”，而长江经济带在产业集聚与人口聚集的同时也面临着严峻的资源环境压力，要坚持绿色发展与生态优先，控制水资源利用过程中的水资源耗费总量与强度、废水排放总量等，最终提升用水效率。本文选取长江经济带11省市作为研究区域，以劳动力、固定资产投资与用水总量作为投入指标，以GDP与废水排放量分别作为合意产出与非合意产出，采用考虑非合意产出的SE-SBM模型对2005—2017年长江经济带的省际用水效率进行测度。在此基础上，本文重点考察用水效率、环境规制、FDI集聚、二者交叉项的空间相关，并采用空间与时间双固定的SDM模型，检验省际用水效率及其影响因素尤其是环境规制与FDI集聚的空间溢出效应。

用水效率测度结果显示，从发展趋势来看，研究期限内长江经济带用水效率整体上呈现先下降后上升的U型趋势，但中西部一些省份用水效率一直处于下降状态;从省际差异来看，长江经济带用水效率呈现东西中部各省市阶梯下降，尤其是上海与重庆作为直辖市用水效率一直处于领先地位;从变异系数来看，长江经济带整体上呈现先趋同后不断扩大的趋势，仅有中部省份用水效率呈现不断趋同的趋势。从空间溢出效应结果来看，虽用水效率仅在部分年份呈现空间相关性，但用水效率与环境规制、用水效率与FDI集聚在大多数年份呈现显著的空间相关性;对本区域用水效率的影响作用来看，环境规制、环境规制与FDI集聚的交叉项、工业化存在显著的负向效应，城镇化、技术创新、地区发展水平存在显著正效应;从对邻近区域用水效率的溢出效应来看，环境规制、环境规制与FDI集聚的交叉项、城镇化、工业化、外贸依存度正向溢出显著，技术创新负向溢出效应显著。

为提升长江经济带高质量发展与用水效率，研究应从以下方面采取措施：①选取适当的环境规制强度与政策工具，加强环境规制的执行力与监督考核，避免各地差别化的环境规制与执行标准导致的污染产业区域转移。②制定科学合理外商直接投资利用政策，引导外资进入绿色环保或高技术产业，严格限制高耗水高排放外资企业，充分吸收与借鉴外资企业的先进节能减排技术。③引导长江经济带的新型城镇化建设与工业化转型升级，减少不切实际的盲目城镇化与规模扩张，逐步淘汰落后产能、过剩产能与低端制造业，构建经济带现代化产业体系。④加强技术创新与成果转化，贯彻落实创新驱动的发展战略与打造成为中国最大的创新基地，重点加强对节水减排技术改造的财政支持、税收优惠与转化应用，加强经济带各省市的技术联盟与技术共享。⑤建立长江经济带水资源利用及水环境治理的协同机制，引导长江经济带合理安排产业布局，严格限制各省区逐底竞争与以邻为壑，对于水资源与水污染问题构建经济带联动解决与合理補偿机制，规范长江经济带产业梯度转移。

（编辑：李 琪）

参考文献

[1]长江流域及西南诸河水资源公报编委会. 2017长江流域及西南诸河水资源公报[R]. 武汉：长江出版社，2018.

[2]汪克亮，刘悦，史利娟，等. 长江经济带工业绿色水资源效率的时空分异与影响因素——基于EBM-Tobit模型的两阶段分析[J]. 资源科学，2017，39（8）：1522-1534.

[3]胡溪，刘年磊，蒋洪强，等. 基于环境质量标准的长江经济带水环境承载力评价[J].环境保护，2018（21）：36-40.

[4]王孟，刘扬扬，李斐. 长江经济带水资源保护带建设规划体系研究[J].人民长江，2018，49（20）：1-7.

[5]张华，魏晓平. 绿色悖论抑或倒逼减排——环境规制对碳排放影响的双重效应[J].中国人口·资源与环境，2014，24（9）：21-29.

[6]钱文婧，贺灿飞. 中国水资源利用效率区域差异及影响因素研究[J].中国人口·资源与环境，2011，21（2）：54-60.

[7]丁绪辉，贺菊花，王柳元. 考虑非合意产出的省际水资源利用效率及驱动因素研究[J].中国人口·资源与环境，2018，28（1）：157-164.

[8]马海良，黄德春，张继国，等. 中国近年来水资源利用效率的省际差异：技术进步还是技术效率[J]. 资源科学，2012，34（5）：794-801.

[9]COSTANTINI V， MAZZANTI M， MONTINI A. Environmental performance， innovation and spillovers：evidence from a regional NAMEA [J]. Ecological economics， 2013， 89： 101-114.

[10]BATINA R G，GALINATO G I. The spillover effects of good governance in a tax competition framework with a negative environmental externality [J]. Environmental & resource economics， 2017， 67（4）： 701-724.

[11]王立平，黄黎利，胡义伟. 越界水污染“稳健性”影响因素研究——基于空间面板数据EBA模型[J]. 合肥工业大学学报（社会科学版），2016（4）：1-8.

[12]孙才志，赵良仕. 环境规制下的中国水资源利用环境技术效率测度及空间关联特征分析[J]. 经济地理，2013，33（2）：26-32.

[13]BRISBOIS M C，DELOE R C. State roles and motivations in collaborative approaches to water governance： a power theory-based analysis [J]. Geoforum， 2016， 74： 202-212.

[14]薄文广，徐玮，王军锋. 地方政府竞争与环境规制异质性：逐底竞争还是逐顶竞争？ [J].中国软科学，2018（11）：76-93.

[15]黄建欢，谢优男，余燕团. 城市竞争、空间溢出与生态效率：高位压力和低位吸力的影响[J]. 中国人口·资源与环境，2018，28（3）：1-12.

[16]魏玮，周晓博，薛智恒. 环境规制对不同进入动机FDI的影响——基于省际面板数据的实证研究[J]. 国际商贸，2017（1）：110-119.

[17]吴伟平，何乔. 倒逼抑或倒退——环境规制减排效应的门槛特征与空间溢出[J]. 经济管理，2017，39（2）：20-34.

[18]王娟茹，张渝. 环境规制、绿色技术创新意愿与绿色技术创新行为[J]. 科学学研究，2018，36（2）：352-360.

[19]石大千，杨咏文. FDI 与企业创新： 溢出还是挤出？[J]. 世界经济研究，2018（9）：120-135.

[20]刘舜佳. 外商直接投资环境效应的空间差异性研究——基于非物化型知识溢出角度[J]. 世界经济研究，2016（1）：121-135.

[21]郭庆宾，刘琪，张冰倩. 不同类型环境规制对国际R&D溢出效应的影响比较研究——以长江经济带为例[J]. 长江流域资源与环境，2017，26（11）：1752-1760.

[22]张雄化，钟若愚. 灌溉水资源效率、空间溢出与影响因素[J]. 华南农业大学学报（社会科学版），2015，14（4）：20-28.

[23]杨骞， 武荣伟，王弘儒. 中国农业用水效率的分布格局与空间交互影响：1998—2013年[J]. 数量经济技术经济研究，2017（2）：72-88.

[24]付丽娜，陈晓红，冷智花. 基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究——以长株潭“3+5”城市群为例[J]. 中国人口·资源与环境，2013，23（4）：169-175.

[25]CECCHINI L， VENANZI S， PIERRI A， et al. Environmental efficiency analysis and estimation of CO2 abatement costs in dairy cattle farms in Umbria （Italy）： a SBM-DEA Model with undesirable output [J]. Journal of cleaner production， 2018， 197（1）：895-907.

[26]王有森，許皓，卞亦文. 工业用水系统效率评价：考虑污染物可处理特性的两阶段DEA[J]. 中国管理科学，2016，24（3）：169-176.

[27]肖光恩，刘锦学，谭赛月明. 空间计量经济学——基于Matlab的应用分析[M]. 北京：北京大学出版社，2018.

[28]李強，丁春林. 环境规制、空间溢出与产业升级——来自长江经济带的例证[J].重庆大

学学报（社会科学版），2019，25（1）：17-28.

[29]LESAGE J P， PACE R K. Introduction to spatial econometric [M]. Boca Rato， Florida： CRC Press， 2009.

[30]刘耀彬，况明，邵翠，等. 门槛模型与空间回归案例分析[M].北京：科学出版社，2019.

[31]张军，吴桂英，张吉鹏. 中国省际物质资本存量估算：1952—2000[J].经济研究，2004（10）：35-44.

[32]赵树迪，周显信. 区域环境协同治理中的府际竞合机制研究[J]. 江苏社会科学，2017（6）：159-165.

[33]胡志强，苗长虹. 中国污染产业转移的时空格局及其与污染转移的关系[J]. 软科学，2018，32（7）：39-43.

[34]豆建民，崔书会. 国内市场一体化促进了污染产业转移吗？[J].产业经济研究，2018（4）：76-87.

[35]XIONG Y，BINGHAM D，BRAUN W J，et al.Morans I statistic-based non-parametric test with spatio-temporal observations[J]. Journal of non-parametric statistics， 2019， 31（1）：244-267.

[36]丁绪辉，高新雨，田泽.民族地区旅游经济增长影响因素的空间计量分析[J].统计与决策，2015（20）：104-107.

[37]赵霄伟. 环境规制、环境规制竞争与地区工业经济增长——基于空间 Durbin 面板模型的实证研究[J].国际贸易问题， 2014（7）： 82-92.

[38]毛建辉. 政府行为、环境规制与区域技术创新——基于区域异质性和路径机制的分析[J]. 山西财经大学学报，2019，41（5）：16-27.

[39]傅京燕，胡瑾，曹翔. 不同来源FDI、环境规制与绿色全要素生产率[J]. 国际贸易问题，2018（7）：134-148.

[40]鲍超. 中国城镇化与经济增长及用水变化的时空耦合关系[J]. 地理研究，2014，69（12）：1799-1809.

[41]李国平，杨佩刚，宋文飞，等. 环境规制、FDI与“污染避难所”效应——中国工业行业异质性视角的经验分析[J]. 科学学与科学技术管理，2013，34（10）：122-129.

[42]刘和东. 国内市场规模与创新要素集聚的虹吸效应研究[J]. 科学学与科学技术管理，2013，34（7）：104-112.

Study on the spatial spillover effect of environmental regulation，

FDI agglomeration and water utilization efficiency in the Yangtze River Economic Belt

DING Xu-hui1，2 GAO Su-hui1 WU Feng-ping2

（1.School of Business Administration， Hohai University， Changzhou Jiangsu 213022， China;

2.School of Business， Hohai University， Nanjing Jiangsu 210098， China）

Abstract To promote the green and high-quality development of the Yangtze River Economic Belt， the government should strictly control the total consumption and intensity of water resources， improve water utilization efficiency， reduce water pollution emissions， and strengthen the cross-region optimal allocation of water resources and coordinated water pollution control. This paper took 11 provinces and cities of the Yangtze River Economic Belt as the research object， with GDP and wastewater respectively as desirable output and undesirable output. The SE-SBM model was adopted to measure provincial water efficiency along the Yangtze River Economic Belt from 2005 to 2017. Focused on the spatial correlation of water utilization efficiency， environmental regulation， FDI agglomeration， the cross terms， this paper also used SDM model with dual fixed space and time to test provincial water utilization efficiency and environmental regulation， the spatial spillover effects of FDI agglomeration and other driving factors. The results of water utilization efficiency showed that the water utilization of the Yangtze Economic Belt showed a U-shaped trend of first decreasing and then increasing as a whole， but the water utilization of some provinces in central and western China was in a declining trend. The inter-provincial water utilization decreased in the provinces from the east to the middle to the west. The Inter-provincial differences trend was first convergence and then expansion on the whole， while the water utilization in the central provinces showed a trend of convergence. The spatial spillover test showed that there was a significant spatial correlation between water utilization and environmental regulation， water utilization and FDI agglomeration in most of years. There were significant negative effects on environmental regulation， the cross term of environmental regulation， FDI agglomeration and industrialization. There were significant posltive effects on urbanization， technological innovation and regional development level. There were significant positive effects on the cross term of environmental regulation， environmental regulation and FDI agglomeration， urbanization， industrialization and foreign trade dependence and the negative spillover effect of technological innovation was significant. Therefore， it is necessary to strictly control water resource consumption and water pollution discharge， formulate scientific and unified environmental regulations， and promote the construction of new urbanization and industrial transformation and upgrading. The government also should guide the rational agglomeration of FDI and technology spillover， strictly limit the race-to-bottom competition and beggar-thy-neighbor policy among provinces and regions， and regulate the gradient transfer of industries in the Yangtze River Economic Belt.

Key words water utilization efficiency; environmental regulation; FDI agglomeration; spatial spillover effect; Yangtze River Economic Belt