李根忠 武淑慧

(三江學(xué)院 法商學(xué)院,江蘇 南京 210012)

揚子江城市群憑借在長江經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)位優(yōu)勢，交通便利，資源豐富，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)中具有重要地位，全面推進(jìn)揚子江城市群區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展能夠提升江蘇省經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展的動力，并對長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域發(fā)展具有引領(lǐng)示范作用。生態(tài)文明建設(shè)是“五位一體”總布局的重要一環(huán)。習(xí)近平總書記在黨的十九大中指出，建設(shè)生態(tài)文明必須要樹立“金山銀山”的理念，堅持節(jié)約和保護(hù)生態(tài)資源。改革開放40年，江蘇經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的成就，但城市環(huán)境也遭到了嚴(yán)重破壞。過去以犧牲環(huán)境促經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“粗糙”式發(fā)展模式已經(jīng)嚴(yán)重影響了經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步增長和居民生活水平的進(jìn)一步提高。目前，江蘇經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)增長動力轉(zhuǎn)換的新特征，既要搞好生態(tài)環(huán)境建設(shè)又要實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，其符合江蘇政府提出的六個標(biāo)準(zhǔn)之一。雖然揚子江城市群環(huán)境治理取得了一定的成效，但是形勢依舊嚴(yán)峻。因此，在江蘇經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，處理好“綠水青山”與經(jīng)濟(jì)“高質(zhì)量”增長的平衡關(guān)系顯得十分重要。基于此背景，本研究對揚子江城市群綠色要素增長效率進(jìn)行評價并分析其影響因素，為揚子江城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展探尋發(fā)展路徑。

1 文獻(xiàn)綜述

正確把握生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的內(nèi)在動力。如何克服經(jīng)濟(jì)活動對生態(tài)環(huán)境的破壞問題，大量研究從綠色全要素和生產(chǎn)效率角度進(jìn)行了廣泛研究。早期對于綠色要素的測算方法主要是圍繞投入產(chǎn)出，如Solow利用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)研究了經(jīng)濟(jì)增長與資本、勞動力投入的關(guān)系[1]。但是該測算過度關(guān)注“好”產(chǎn)出，而忽視“壞”產(chǎn)出的存在，導(dǎo)致綠色GDP的核算出現(xiàn)偏差。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展環(huán)境問題日益嚴(yán)峻，將“三廢”作為產(chǎn)出要素來處置，既可以區(qū)別對待“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出，又可以通過投入與產(chǎn)出變化來測算綠色要素生產(chǎn)效率對經(jīng)濟(jì)增長的影響。對于綠色要素生產(chǎn)效率的測算比較流行的是利用隨機(jī)前沿函數(shù)分析和DEA-SBM模型等，該模型有效地考慮了“好”和“壞”產(chǎn)出，是一種非常有效的綠色效率評價方法。Chung在1997年將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出納入綠色要素效率測算評價，并提出了方向性函數(shù)[2]。Tone提出SBM模型，將松弛變量納入目標(biāo)函數(shù)解決了角度和徑向帶來的測算偏差，并通過SBM模型測算出含非期望產(chǎn)出的綠色要素效率[3]。劉瑩利用DEA與馬姆奎斯指數(shù)測算了長三角城市的綠色要素得分以及動態(tài)和靜態(tài)的綠色貢獻(xiàn)效率[4]。

對于綠色增長的影響因素不同的學(xué)者給出了不同的解釋。朱承亮基于產(chǎn)出角度的SBM-Mundesirable模型基礎(chǔ)上測算了節(jié)能減排對經(jīng)濟(jì)增長的綠色生產(chǎn)效率[5]。劉瑩利用DEA與馬姆奎斯指數(shù)測算了長三角城市的綠色要素得分以及動態(tài)和靜態(tài)的綠色貢獻(xiàn)效率[5]。吳利利用非期望產(chǎn)出的SBM-Mundesirable模型對我國東部、中部和西部三大區(qū)域的綠色效率進(jìn)行橫向比較，并在此基礎(chǔ)上評價出綠色效率的影響因素[6]。張彰等基于DEA模型基礎(chǔ)從財政分權(quán)及政府行為的角度支出二者對綠色要素生產(chǎn)率增長具有正向的影響的機(jī)制[7]。王燕、孫超通過門限回歸模型研究指出產(chǎn)業(yè)協(xié)同對綠色全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)出倒U型[8]。許麗夢等基于非期望產(chǎn)出的SBM模型,對山東省各區(qū)域綠色發(fā)展效率進(jìn)行評價,并進(jìn)一步構(gòu)建Tobit模型探究其影響因素[9]。馮海波、葛小南通過基于R&D投入經(jīng)濟(jì)增長模型，從R&D投入對綠色全要素生產(chǎn)率有輻射擴(kuò)撒和外溢效益[10]。

綜上所述，目前各學(xué)者在有關(guān)綠色全要素增長效率評價的方法上所持觀點各不相同，研究對象多數(shù)是以單一省份，而對揚子江城市群的綠色全要素生產(chǎn)效率測度還比較少。本研究基于非期望產(chǎn)出的SBM超效率模型以及GML指數(shù)對揚子江城市群綠色增長效率問題進(jìn)行測算研究。

2 研究方法

2.1 效率測度模型

基于Tone Kaoru提出的包含非期望產(chǎn)出的SBM-Undesirable模型[11]與歐文構(gòu)建的GML指數(shù)相結(jié)合，構(gòu)建包含非期望產(chǎn)出的SBM超效率模型。

(1)

s-,s+,sb-,λ≥0;

i=1,2,…,m;r=1,2,…,q;j=1,2,…n(j≠k)

SBM模型表達(dá)式中(見式1)，s為投入與產(chǎn)出的松弛量，λ表示權(quán)重向量；xik、yrk、btk分別表示投入要素、期望產(chǎn)出要素與非期望產(chǎn)出要素；sb-、s-、s+分別表示三種要素的松弛變量；m、q1、q2分別表示三類要素的數(shù)量；目標(biāo)函數(shù)ρ表示關(guān)于sb-、s-、s+，并且其值在0與1間。xij為第j個DMU的i項投入，yrj為第j個DMU的r項產(chǎn)出。待決策單元，當(dāng)且僅當(dāng)其值為1時，即滿足s-、sb、sg相等時，該決策單位有效，否則無效或效率損失。

2.2 GML指數(shù)模型

GML指數(shù)模型(GML-Malmquist-Luenberger指數(shù))在傳統(tǒng)的Malmquist指數(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)建而成，解決了傳統(tǒng)的Malmquist指數(shù)只能計算方向性距離函數(shù)的缺點，將含壞產(chǎn)出的方向距離函數(shù)應(yīng)用于SBM模型構(gòu)建了GML指數(shù)方法。運用該方法計算2008—2019年揚子江城市群綠色全要素生產(chǎn)率，該模型的計算公式如下：

(2)

3 綠色要素生產(chǎn)率測算與分析

3.1 數(shù)據(jù)選取與說明

研究內(nèi)容選取了2008—2019年揚子江城市群的面板數(shù)據(jù)來測算該區(qū)域內(nèi)的綠色全要素生產(chǎn)率。為了測算綠色全要素生產(chǎn)率，選取要素投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三個指標(biāo)。其中，要素投入主要包括：資本投入、勞動力投入、能源投入，分別用資本存量、揚子江城市群各地區(qū)年末就業(yè)總?cè)藬?shù)以及各地區(qū)能源消耗總量進(jìn)行衡量。具體數(shù)據(jù)說明如下：

1)資本存量。目前普遍采用的測量資本存量的方法是Goldsmith于1951年開創(chuàng)的永續(xù)盤存法，由于中國沒有進(jìn)行大規(guī)模資產(chǎn)普查，張軍等提出選取一個基準(zhǔn)年估計后再采用永續(xù)盤存法按照不變價格測算各省市資本存量。計算公式為：

Kt=Kt-1(1-δ)+It

(3)

式(3)中Kt表示第t年的資本存量，Kt-1表示上一年的資本存量，It表示第t年的新增固定資產(chǎn)投資金額，δ表示固定資產(chǎn)的折舊率為9.6%。2)勞動力投入。勞動力是生產(chǎn)資本要素中不可缺失的一個重要部分，本研究采用揚子江城市群8市2008—2019年年末從業(yè)人員數(shù)來表示。3)能源投入。選取《江蘇省能源統(tǒng)計年鑒》能源平衡表中發(fā)布的2008—2019年揚子江各城市能源消費終端量、能源損失量作為能源消耗總量。4)產(chǎn)出變量。期望產(chǎn)出以2008—2019年揚子江城市群各地區(qū)GDP作為衡量期望產(chǎn)出值。非期望產(chǎn)出選取工業(yè)“三廢”(廢水、廢氣、固廢)排放量通過熵權(quán)法賦權(quán)處理后得到環(huán)境污染綜合值作為衡量非期望產(chǎn)出值。其中廢氣選取占絕對比例的二氧化硫排放量作為代表指標(biāo)文章中的數(shù)據(jù)均來源于2008—2019年《江蘇統(tǒng)計年鑒》《南京統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒。

3.2 綠色全要素生產(chǎn)效率的靜態(tài)評價

將投入變量的三個投入和兩個產(chǎn)出分別代入非期望產(chǎn)出SBM模型，結(jié)合Matlab線性求解函數(shù)得出揚子江城市群各地區(qū)靜態(tài)綠色全要素增長率及變化趨勢，見表1。從測算結(jié)果整體來看，綠色要素生產(chǎn)效率的均值總體保持在0.7～0.9之間波動，2018—2019年間呈下降趨勢，說明綠色要素效率受外部環(huán)境影響加劇。從各城市區(qū)域來看， 無錫、揚州和南通各地區(qū)的綠色要素效率2008—2019年基本比較穩(wěn)定，說明綠色經(jīng)濟(jì)效率在這10年間是有效的，該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的投入與產(chǎn)出基本實現(xiàn)了均衡。

3.3 綠色要素增長的動態(tài)效率評價

本研究考慮了揚子江城市群8市的地理距離空間權(quán)重，將投入與產(chǎn)出代入GML指數(shù)模型，利用線性規(guī)劃求解軟件測算出該區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)效率的動態(tài)變化及其各分解項演變態(tài)勢，見圖1。綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)在2010—2012年、2013—2015年的兩個時間空間內(nèi)比較不穩(wěn)定，波動幅度明顯。在2015年以后就呈現(xiàn)了穩(wěn)定的態(tài)勢，且從2017年以后開始逐年下降。GTFP指數(shù)變化與技術(shù)進(jìn)步變動(MLTECH)指數(shù)變化的規(guī)律基本吻合，說明技術(shù)變動對綠色全要素效率的貢獻(xiàn)非常大，特別是在2013年以后該吻合度表現(xiàn)得更加明顯。從圖1具體來看，2013—2014年GTFP指數(shù)從0.860上漲到了2.482，增長了2.89倍，而MLTECF指數(shù)由0.645上漲到了4.071，增長了6.3倍。因此，在考慮環(huán)境因素下?lián)P子江城市群區(qū)域內(nèi)綠色生產(chǎn)要素效率(GTFP)不高的主要影響因素是MLTECH，技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動力。

表1 2008—2019年揚子江城市群8市綠色全要素靜態(tài)效率評價結(jié)果

圖1 2008—2019年揚子江城市群8市GTFP動態(tài)變化及指數(shù)分解(數(shù)據(jù)來源：DEA-Malmquist測算結(jié)果)

從揚子江群城市群區(qū)域地理位置層面來看，根據(jù)SBM模型，筆者對2008—2019年揚子江城市群8個決策單元的綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，測算結(jié)果見表2，揚子江城市群各市的平均技術(shù)效率變動指數(shù)只有南京、蘇州、揚州和泰州較高，技術(shù)效率增幅超過1%，鎮(zhèn)江市、常州市和南通市的技術(shù)效率變動指數(shù)小于1。按平均技術(shù)效率變動指數(shù)大小得到的各市排序與按綠色全要素生產(chǎn)率GML指數(shù)得到的排序較不符，因此，研究期內(nèi)技術(shù)效率變動對揚子江城市群綠色全要素生產(chǎn)率的變動影響較小，而綠色全要素生產(chǎn)率的變動會受其技術(shù)進(jìn)步的影響較大。

4 影響綠色全要素效率指數(shù)的因素分析

為了進(jìn)一步考察影響2008—2019年揚子江城市群綠色全要素效率的因素，筆者結(jié)合現(xiàn)有的研究成果，重點圍繞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化進(jìn)程、環(huán)境治理能力等因素進(jìn)行分析。由于靜態(tài)效率值在0與1之間，故變量是受限變量，鑒于LM檢驗結(jié)果拒絕stata_u=0，故認(rèn)為其存在個體效應(yīng)。所以，如果利用普通的最小二乘數(shù)法可能與實際結(jié)果出現(xiàn)偏差，鑒于本研究采用Tobit回歸模型，該模型公式如下：

表2 2008—2019年揚子江城市群綠色全要素生產(chǎn)率GML指數(shù)分解

Yit=α+βXit+uit+εit

(4)

式(4)中，Yit代表因變量，其表示第i市區(qū)域在第t年綠色全要素效率，Xit表示影響綠色要素的因素變量，α表示截距項，β為被估計差數(shù)，uit表示個體效應(yīng)，εit誤差系數(shù)。變量的選取說明具體如下：

1)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平(Urb)用城鎮(zhèn)人口與該地區(qū)常住人口總數(shù)之比表示。2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indit)用第二產(chǎn)業(yè)增加值占該區(qū)域GDP增加值之比表示。3)金融支持效率(Fin)。選取各市區(qū)域內(nèi)金融貸款余額占該區(qū)域內(nèi)金融存款余額之比。4)研發(fā)投入金額(R&D)用各市R&D研發(fā)投入金額占該地區(qū)GDP的比重表示。5)能源消費(Enit)指煤炭消耗量占能源消費總量的比重。6)環(huán)境治理力度(Er)由各市治理環(huán)境投資總金額取對數(shù)后得出。7)人力資本(Hc)指各市高校的在校大學(xué)生人數(shù)占該地區(qū)在校學(xué)生數(shù)的比重。

基于Stata15.0進(jìn)行Tobit回歸模型對揚子江城市群綠色全要素生產(chǎn)效率的影響因素進(jìn)行回歸分析。為了方便統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)，故將揚子江城市群分為蘇南和蘇中兩大區(qū)域進(jìn)行實證分析，(1)代表揚子江城市群整體綠色全要素生產(chǎn)效率影響因素，(2)和(3)分別代表蘇中和蘇南的區(qū)域分析，其結(jié)果見表3。

表3 揚子江城市群綠色全要素效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

由表3所示可以得出以下結(jié)論：

其一，一個地區(qū)的城鎮(zhèn)化(Urb)發(fā)展進(jìn)程可以反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的同時，由于城鎮(zhèn)化擴(kuò)張、工業(yè)化發(fā)展以及人口不斷聚集等因素對環(huán)境造成污染。由表3可以看出城鎮(zhèn)化發(fā)展對綠色全要素增長率影響的實證結(jié)果為0.061，是正向影響，且對蘇南的綠色效率值影響具有明顯的顯著性，說明城鎮(zhèn)化進(jìn)程對蘇南綠色效率影響遠(yuǎn)大于其對蘇南環(huán)境的破壞。但是，城鎮(zhèn)化進(jìn)程對蘇中區(qū)域綠色要素效率影響值為-0.051**，說明其阻礙了該地區(qū)的綠色要素效率提升。

其二，合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indit)協(xié)同聚集可以通過影響純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)變化改變綠色全要素生產(chǎn)效率值。尤其是一些高新科技產(chǎn)業(yè)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的緊密結(jié)合可以有效地節(jié)約資源，提升綠色全要素效率。從表3中可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對揚子江城市群和蘇南綠色要素增長效率的影響值分別為0.172和0.386,因此對綠色要素的提升有正影響。但是，對蘇中區(qū)域的綠色要素效率提升有抑制作用。其原因可能是由于蘇中地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型緩慢，生產(chǎn)技術(shù)效率依然低下，尤其是高消耗、高污染產(chǎn)業(yè)嚴(yán)重阻礙了改善環(huán)境質(zhì)量的進(jìn)程，成為制約蘇中地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要因素，造成GDP產(chǎn)出效應(yīng)小于非期望產(chǎn)出的負(fù)效應(yīng)，進(jìn)而降低了綠色要素增長效率。

其三，金融對實體經(jīng)濟(jì)的支持率(Fin)主要來自社會融資和外資投資兩個方面，兩者在共同促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時對資源環(huán)境也會產(chǎn)生負(fù)的影響。從表3可以看出，外資投資對揚子江城市群綠色要素增長的影響表現(xiàn)不明顯，而對蘇中地區(qū)綠色要素的影響為負(fù)作用，一方面說明金融資源在蘇南和蘇北出現(xiàn)了不均衡配置，導(dǎo)致金融發(fā)展支持實體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了“脫實入虛”的現(xiàn)象，降低了金融的利用效率。另一方面說明蘇北的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能還存在不合理，在該地區(qū)金融資源流入了“三高”企業(yè)，制約了綠色全要素效率的提升。

其四，研發(fā)(R&D)投入是實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、提升綠色要素效率的重要途徑，研發(fā)投入力度越大其創(chuàng)新能力就越高。從表3中可以看出研發(fā)投入對整個揚子江城市群綠色全要素增長呈現(xiàn)了正作用，緩解了經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境帶來的破壞壓力，對發(fā)揮揚子江城市群區(qū)域的綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展起到了推動作用。

其五，能源消費(Enit)結(jié)構(gòu)對揚子江城市群綠色要素增長效率具有抑制作用，從實證結(jié)果來看其系數(shù)是-0.153，且蘇北高于蘇南。這表明蘇中的煤炭消費量較高，落后產(chǎn)能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型比蘇南遲緩。其原因是蘇南具有人才聚集的地理優(yōu)勢，為實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。

其六，環(huán)境規(guī)制力度(Er)對整個揚子江城市群區(qū)域的綠色要素增長率的影響為-0.010 9，說明政府對環(huán)境治理的投資力度較低。從實證結(jié)果來看，在蘇北經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的環(huán)境規(guī)制對綠色要素增長率具有抑制作用，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的蘇南地區(qū)，對環(huán)境規(guī)制與綠色要素增長產(chǎn)生了積極的效果。主要是因為在蘇南“三高”產(chǎn)業(yè)隨著技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，逐漸形成了綠色經(jīng)濟(jì)體系。環(huán)境治理是一個漫長的過程，不能立竿見影。同時在環(huán)境治理的過程中環(huán)境污染也會產(chǎn)生，導(dǎo)致環(huán)境治理對綠色要素增長產(chǎn)生了負(fù)作用。

其七，人力資本(Hc)是經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動力，是實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的核心要素。優(yōu)質(zhì)的人力資本聚集區(qū)域擁有高素質(zhì)的勞動力及較強(qiáng)的環(huán)保意識，能夠拉動綠色要素生產(chǎn)率提升。如表3所示，在蘇南地區(qū)人力資本對綠色要素生產(chǎn)率的拉動作用表現(xiàn)得比較明顯，說明人力資本可以促進(jìn)綠色要素的技術(shù)進(jìn)步。在蘇中地區(qū)由于缺乏人才的同質(zhì)性或是人才聚集力不夠等問題導(dǎo)致人力資本對綠色要素效率增長的促進(jìn)作用不明顯。

5 結(jié)論與建議

基于本研究對2008—2019年揚子江城市群8市的綠色要素增長效率影響因素進(jìn)行實證研究后，筆者得出以下結(jié)論及建議。

(1) 結(jié)論。揚子江城市圈8市環(huán)境治理、綠色要素增長率在各市間存在差異，GTFP指數(shù)變化與技術(shù)進(jìn)步變動(MLTECH)指數(shù)呈現(xiàn)吻合度較高的態(tài)勢，說明技術(shù)變動對綠色要素效率的貢獻(xiàn)非常大，是綠色要素增長率提升的主要驅(qū)動力。通過實證分析后發(fā)現(xiàn)，各個要素對綠色要素效率增長的影響存在區(qū)域差異性。R&D、人力資本、環(huán)境規(guī)制以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對揚子江城市群綠色要素效率增長具有明顯的正作用。金融對實體經(jīng)濟(jì)的支持效率對蘇南綠色要素增長效率影響表現(xiàn)的比較明顯，而對蘇中地區(qū)影響不大。城鎮(zhèn)化進(jìn)程對整個揚子江城市群及蘇中地區(qū)分別有顯著的正、負(fù)影響。

(2) 建議。第一，提高環(huán)保政策效益的十分效率。生態(tài)優(yōu)先是建設(shè)綠色產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的前提，通過強(qiáng)化環(huán)境資產(chǎn)的市場調(diào)節(jié)與利用機(jī)制使環(huán)保政策經(jīng)濟(jì)效益的釋放效率最大化。如進(jìn)一步完善市場價格形成機(jī)制，在排污費補(bǔ)貼、可轉(zhuǎn)讓排污許可證等激勵型環(huán)境政策中，通過完善環(huán)境評價機(jī)制使揚子江城市群內(nèi)的不同企業(yè)執(zhí)行環(huán)境政策的成本差異能夠通過市場機(jī)制進(jìn)行調(diào)節(jié)。同時，要改善政策效益釋放效率的評價標(biāo)準(zhǔn)，以動態(tài)影響的可持續(xù)標(biāo)準(zhǔn)代替帕累托最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，糾正發(fā)展決策效率標(biāo)準(zhǔn)的靜態(tài)化導(dǎo)致的區(qū)域間資源配置扭曲和發(fā)展路徑出現(xiàn)偏差。第二，提升經(jīng)濟(jì)主體一致行動的協(xié)調(diào)效率。區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展要打破區(qū)域間存在的行政壁壘，統(tǒng)籌揚子江城市群區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局，健全區(qū)域環(huán)境執(zhí)法機(jī)制和部門聯(lián)動執(zhí)法機(jī)制，形成跨行政區(qū)生態(tài)環(huán)境聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制。積極破除產(chǎn)業(yè)環(huán)境政策行政的多頭與多層管理導(dǎo)致的相互推諉和管理效率低下，以破除區(qū)域行政管制,提高環(huán)境污染治理效率。第三，大力發(fā)展揚子江城市群綠色產(chǎn)業(yè)集群，降低經(jīng)濟(jì)增長對資源消耗型產(chǎn)業(yè)的依賴程度。通過加大綠色金融支持引進(jìn)人才，以R&D研發(fā)投入促進(jìn)產(chǎn)能落后產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。人力資本要素是構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的“因”，是經(jīng)濟(jì)能夠持續(xù)增長的源泉，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是“果”，是經(jīng)濟(jì)增長的外在特征。因此，如何形成科技創(chuàng)新與揚子江城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展顯得尤為重要。要充分利用綠色信貸資源，將有限的資金資源用到綠色技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)業(yè)中去，避免R&D科研的盲目投入，從而提升研發(fā)經(jīng)費對綠色經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)化效率。