孙丽萍，杨 筠
(1.曲靖师范学院 数学与统计学院,云南 曲靖 655011；
2.内江师范学院 经济与管理学院，四川 内江 641112)
自西部大开发政策实施以来，西部地区在基础设施建设、优势产业发展、增长极培育和城镇化推进等方面取得显著成效，缩小了与东部地区的发展差距，极大促进我国区域经济的均衡发展.但自2010年以来，我国经济发展进入工业化后期阶段，西部地区的矿产资源经历了长时期过度开发，出现了“矿竭城衰”的现象，这对西部地区经济的可持续发展产生了较严重影响，探寻非资源依赖的产业转型发展路径对于西部地区实现经济的可持续发展非常重要.自党的十八大以来我国经济进入减速换挡和提质增效的关键时期，西部地区在供给侧结构性改革、环境规制趋严和资源稀缺性加重等多重因素的叠加影响下，产业转型较东部艰难得多.西部地方政府如何有效推动西部大开发政策形成新的发展格局，助推产业转型升级和环境质量改善，实现美丽家园建设和经济高质量发展，是专家和学者应深入探究的重大课题.基于此，本文深化对西部大开发的政策效应及政府干预与产业转型和环境质量改善的研究，具有重要意义和实际应用价值.
相关研究主要有：(1)西部大开发政策效应的研究.主要是对西部大开发的政策效应进行评估分析，例如刘淳和张健[1]建立贝叶斯隐变量模型、卲传林和云锋[2]采用陪差法、谭周令和程豹[3]运用合成控制法、卢万青和席悦欣[4]采用广义距估计方法分别探讨西部大开发的政策效应.(2)西部地方政府干预与产业转型升级的研究.主要集中于西部产业转型能力[4]、产业转型阻滞[5-6]及升级路径选择[7-10]等方面的分析.(3)西部地区资源环境与产业结构的相关研究. 林伯强和谭睿鹏[11]采用非径向方向距离函数、李虹和邹庆[12]采用门槛面板回归方法、何慧爽[13]建立面投数据模型探讨资源禀赋、环境规制和产业结构优化的关系.现有文献对西部大开发政策效应进行深入研究，但没有具体分析地方政府干预强弱对产业转型和环境质量改善存在多大程度的影响，本文试图在此方面作一些探究，目的在于推动新时期西部大开发政策形成良好的发展格局，从而缩小东西部地区发展差距，实现区域经济的协调发展.
相比东部地区，自大开发以来，我国西部在政府政策的积极干预下形成了以能源化工、矿产资源开发为主的产业体系，产业结构单一且资源依赖性特征更为明显. 能源化工和矿产资源开发行业多为高消耗、高污染和高排放的“三高”企业，对当地的环境质量产生较严重的负向效应.随着我国经济发展进入工业化的后期阶段，东、中、西部形成“雁阵”型产业结构，东部地区主要致力于发展科技含量高的新兴产业，西部地区发展劳动密集型的中低端产业，加之我国环境政策规制趋严，东部地区加快中低端的污染企业向西部地区转移的步伐，进一步强化了西部地区产业的低端锁定，加剧了西部地区的环境污染. 部分专家学者分析认为，如果不能推动西部进行产业转型升级，西部地区资源的“福音”有可能变成“诅咒”. 以2019年为例，东部地区一、三产业比重为5.66和55.82，而西部地区为11.04和48.37，西部地区的产业粗放程度较东部地区明显，2019年东部工业so2和工业烟(粉)尘排放强度(排放强度=排放量/地区生产总值)均值分别为5.62 和6.79 吨/亿元，西部的为20.07和21.63吨/亿元，西部地区污染物排放程度较东部严重得多. 由此，西部大开发政策，一方面有效推动西部地区经济快速增长，缩小与东部地区的发展差距；
另一方面，也强化了西部产业结构的低端锁定，加剧了生态环境的恶化，制约西部地区经济的可持续发展(见图1)，新时期需形成西部大开发的新格局，以推动经济的高质量发展.
图1 西部大开发政策对产业结构和生态环境的作用机制
2.1 计量模型的建立
结合前文分析，借鉴托宾“q”理论和相关研究[14]，假设西部地方政府为一追求社会福利最大化行为的个体，将政府干预的社会经济总效益设为w(t)，其干预的总经济成本设为c(t)，考虑政府干预行为具有乘数效应，表现为规模报酬递增或递减，将政府干预的净收益设为eλ，建立如下政府干预模型：
(1)
其中，若λ>0，则eλ>1，政府干预表现为净收益；
若λ<0，则eλ<1，则政府干预表现为净损失，将(1)式变形为：
(2)
亦即
c(t)=e-λw(t)
(3)
考虑政府干预的社会经济总效益为多个经济变量的综合作用的结果，且满足柯布-道格拉斯函数形式，即：
w(t)=x(t)αy(t)βz(t)γ
(4)
将(4)式带入(3)式，得：
c(t)=e-λx(t)αy(t)βz(t)γ
(5)
两边同时取对数，得到：
lnc=-λ+βlny+γlnz+αlnx
(6)
结合本文研究目标，将政府干预(LGI)的总经济效益考虑为产业结构转型升级(TIS)、环境质量的改善(EQ)及其他主要经济变量(X)综合作用的结果，则可令:
c(t)=LGI(t),y(t)=TIS(T),z(t)=EQ(T)
(7)
则：
ln LGIit=-λ+βln TISit+γln EQit+αlnX+μi,t
(8)
其中，i为西部12省(市)，X为一系列控制变量，μ为残差项，所建模型为面板数据模型.
2.2 相关变量
2.2.1 被解释变量
2.2.2 核心解释变量
(1)产业结构转型升级(transition and upgrading of industrial structure TIS). 产业结构转型升级是指在产业结构中，第二、第三产业相对于第一产业，第三产业相对于第一、第二产业比重升高的过程，是劳动力和其他社会资源从第一产业向二、三产业转移的结果.产业结构转型升级可从两个维度说明，即产业结构合理化和产业结构高级化，本文借鉴傅元海等[14]提出的泰尔指数来度量产业结构的合理化程度，其计算公式为：
(2)
(2)环境质量(ecological environmental quality EQ).借鉴吴明政和赵玮璇[15]等的研究，以森林覆盖率、人均公园绿地面积、二氧化硫去除率、一般工业固体废物综合利用率、生活垃圾无害化处理率、污水集中处理率，对指标进行标准化处理，采用熵值法确定权重，计算综合指数衡量环境质量，为正向指标.
2.2.3 控制变量X
(1)经济发展水平(GDP per capita GDPP).政府政策干预的目的为促进经济快速增长，采用人均GDP进行衡量.(2)投资规模(investment level IL). 政府改善基础设施，为企业发展创造较好的外部环境，主要是通过固定资产投资进行，用固定资产投资水平表示.(3)消费水平(CON).消费支出随着人均收入水平的提高而增大，并对经济增长具有积极刺激作用了，能反映居民生活水平，是政府干预经济最终目标，消费水平用居民消费支出表示.(4)市场化程度(degree of marketization DM). 在宏观层面，发挥政府对经济干预积极作用，但微观领域，应充分发挥价格机制的基础作用，达到帕累托最优，从而实现资源优化配置，市场化程度用私营企业就业人数占总就业人数来衡量.
2.3 数据来源
以上指标数据均来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》、国研网、各省国民经济和社会发展统计公报等，分析时间段为2000—2020年.
3.1 面板数据回归结果
3.1.1 基于西部总体
面板数据回归方法包括混合回归、固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE).为使估计结果准确，采用LM检验和Hausman检验对三个模型进行选择. 从LM检验结果看，其伴随概率P为0.0000，对于混合回归和随机效应模型，应该选择随机效应模型. 对于固定效应模型和随机效应模型，根据Hausman检验结果，其伴随概率P为0.0000，应选择固定效应模型.为解决内生性问题，采用工具变量来进行估计，工具变量需满足相关性和外生性的条件. 一般从地理和历史的角度出发寻找合适的工具变量，原因在于，其一，它们不直接影响被解释变量，满足外生性条件；
其二，与解释变量相关，符合相关性条件. 本文选择区域总面积和各省县(市)级行政区划数量作为工具变量.
表1给出最终模型的回归结果，从固定效应模型和工具变量模型的估计结果知，模型拟合效果较优. 除ln EQ通过10%的显著性水平检验，其余变量均通过1%的显著性水平检验. 常数项为负，说明λ为正，西部地方政府干预效应为净收益，ln TIS、ln EQ 的回归系数为正，说明西部地方政府干预对产业结构转型和环境质量改善具有正向促进作用；
从各控制变量来看，ln GDPP 、ln con的回归系数为正，说明西部大开发以来，地方政府干预政策对西部地区经济增长和人民生活水平提高起到积极促进作用；
ln IL回归系数为负，说明政府干预政策对投资规模增长不利，可能原因在于政府支出挤出私人投资；
ln DM回归系数为负，说明政府干预政策对市场化程度呈反向变化关系，符合经济现实，说明估计结果客观可靠.
表1 回归估计结果
3.1.2 基于政府干预程度不同的分组
西部地区政府干预程度存在差异，有的地方干预较少，有的地方干预较多，为得到更有价值的分析结果，根据政府干预指标的均值将其划分为两组：大于均值的地区(LGI_high)和小于均值的地区LGI_low)，西部地区政府干预程度综合指数的均值为0.4135，干预程度较高的地区为内蒙、广西、云南、贵州、宁夏、新疆，干预程度较低的地区为重庆、四川、西藏、陕西、甘肃、青海.选择固定效应模型分别进行估计，工具变量的选择同上.
表2给出分组回归后的最终模型的估计结果，从固定效应模型和工具变量模型的估计结果知，模型拟合效果较好.无论是固定效应模型还是工具变量模型，除ln IL未通过T检验外，其余变量均通过10%的显著性水平检验.常数项均通过1%的显著性水平检验，且为负，说明λ为正，西部地方政府干预效应为净收益，且政府干预程度越高，λ值越大，说明净收益越大；
ln TIS通过1%的显著性水平检验，回归系数为正，且政府干预程度越高的地区，其值越小，说明西部地方政府干预程度越高，对产业结构转型升级的效果越微弱；
ln EQ通过10%的显著性水平检验，且政府干预程度越高，其值越大，说明西部地方政府干预程度越高，对环境质量改善效果越大；
从各控制变量来看，ln GDPP通过1%的显著性水平检验，回归系数为正，且干预程度越高，其值越大，说明地方政府干预程度越大对地区经济增长促进作用越明显；
ln CON通过1%的显著性水平检验，回归系数为正，且政府干预程度越高的地区，其值越大，说明西部地方政府干预程度越高，居民消费水平提高越明显；
ln IL虽未通过T检验，但其回归系数为负，且政府干预程度越高，其绝对值越大，说明政府干预程度越高，政府投资支出越大，对私人投资的挤出效应也越大；
ln DM通过1%的显著性水平检验，回归系数为负，政府干预程度越高地区，其绝对值越小，说明政府干预程度越大，其市场化水平越低，这进一步验证前文分析，且分析结果与经济现实完全吻合.
表2 分组回归估计结果
3.2 模型的稳健性检验
除了在正文中使用工具变量模型处理内生性问题，本文还采用系统GMM法进行检验，从变量和样本两方面考虑了模型的稳健性问题.在被解释变量层面，从三个维度重新构建指标进行检验：(1)使用限额以上外商投资工业企业产值比重(外商投资工业总产值/地区生产总值)进行刻画；
(2)选择A股市场中国有股比例超过30%的公司，使用国有上市企业数量作为代理变量进行刻画；
(3)选择投资水平(地区固定资产投资额/地区生产总值)作为代理变量刻画.在解释变量层面，分别选择一、二、三产业的劳动生产率的加权平均值和三次产业就业比重作为代理变量，刻画产业结构的转型升级情况.在样本层面，以西部地(市)级以上城市数量为分析样本，重新进行估计，所有分析结果与基础实证部分结果基本一致，故本文实证结果较为稳健，限于篇幅，不再一一列出.
本文以西部大开发以来地方政府政策效应为主要研究对象，实证分析西部12省(市)2000—2020年地方政府干预总效益及其对环境质量改善和产业转型升级的影响，为使结果更具体和有说服力，进一步将政府干预情况划分为较强和较弱两组，利用固定效应模型进行估计，为消除内生性，选择区域总面积和各省县(市)级行政区划数量作为工具变量，利用工具变量模型估计地方政府干预对环境质量改善和产业转型升级的影响以及其他变量之间的数量关系，此外本文还进行稳健性检验，说明模型估计结果较稳健.主要结论如下：第一，西部地方政府干预总效应表现为净收益，政府干预越强，净收益越大.第二，西部地方政府干预对产业转型升级和环境质量改善具有积极的正向促进作用，并且干预越强，对产业结构转型升级的影响效果越微弱，而对环境质量改善作用越明显.第三，从其他控制变量来看，政府干预对地区经济增长和消费水平提高具有正向促进作用，且干预越强，效果越好；
地方干预对私人投资具有挤出效应，干预越强，挤出效应越明显；
地方政府干预对市场化程度具有不利影响，且干预越强，市场化程度越低.本文的实证分析结果与西部地区的经济现实基本吻合，对新时期西部大开发政策实施具有积极意义.首先，作为我国经济发展水平相对滞后的西部地区，应该继续坚持西部大开发政策不动摇，发挥政府干预经济的积极作用，推动西部产业结构转型的升级和环境质量的改善，缩小与东部地区经济发展差距，从而实现区域经济的协调发展；
其次，由于地方政府干预作用越强，产业转型升级的难度越大，挤出效应越大，市场化程度越低，政府主要应该发挥“有为政府”的积极作用，主要在基础设施建设、环境质量规制等方面发挥积极作用，留给企业足够的发展空间，让市场充分发挥对资源配置的基础性作用.