張長(zhǎng)江，陳雨晴，王宇欣

(南京工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211816)

一、 問(wèn)題的提出

在國(guó)家一體化政策的指引與城市高級(jí)化進(jìn)程的推動(dòng)下，城市群正逐漸成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新載體。長(zhǎng)三角城市群依托優(yōu)越的資源稟賦成了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍的區(qū)域之一，但長(zhǎng)期高強(qiáng)度發(fā)展也帶來(lái)了高資源消耗和高污染排放，從而導(dǎo)致其生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)處于超負(fù)荷狀態(tài)。近年來(lái)，長(zhǎng)三角城市群大力推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)，環(huán)境質(zhì)量得到明顯改善，但是層出不窮的環(huán)境問(wèn)題仍是制約其高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。生態(tài)效率是衡量經(jīng)濟(jì)與環(huán)境資源之間協(xié)調(diào)關(guān)系的重要指標(biāo)之一[1]，也是探尋綠色發(fā)展路徑的重要依據(jù)[2]，研究長(zhǎng)三角城市群的生態(tài)效率對(duì)實(shí)現(xiàn)其高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

現(xiàn)有文獻(xiàn)多以省份為基礎(chǔ)決策單元，探究我國(guó)生態(tài)效率的整體演進(jìn)趨勢(shì)和區(qū)域差異[3-4]，或基于區(qū)域異質(zhì)性探究西部、中部和東部地區(qū)的生態(tài)效率影響因素[5-7]，或聚焦于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的測(cè)度和分析[8-9]。然而，我國(guó)不僅省份之間存在較大差異，各城市之間也存在發(fā)展不平衡的問(wèn)題，細(xì)化到城市層面分析生態(tài)效率具有更精準(zhǔn)決策價(jià)值。目前與長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率相關(guān)的文獻(xiàn)多從空間視角出發(fā)進(jìn)行研究，如畢斗斗等通過(guò)DEA模型測(cè)算了長(zhǎng)三角城市群的生態(tài)效率并利用ESTDA方法對(duì)其時(shí)空躍遷特征進(jìn)行了研究[10]，張新林等對(duì)長(zhǎng)三角城市群工業(yè)生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)及其影響因素進(jìn)行了有益探索[11]，常新鋒等運(yùn)用空間混合模型分析了長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率與新型城鎮(zhèn)化的關(guān)系及影響因素[12]。這些研究成果揭示了生態(tài)效率的正向空間溢出效應(yīng)，強(qiáng)調(diào)了核心城市的引領(lǐng)作用以及城市合作對(duì)提升生態(tài)效率的積極作用，但是對(duì)長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率時(shí)空分異特征評(píng)價(jià)分析不夠深入，對(duì)于未達(dá)到DEA有效的城市效率損失原因的探索不夠具體。因此，本文選取了長(zhǎng)三角城市群中27個(gè)城市2003—2017年的面板數(shù)據(jù)，基于非期望產(chǎn)出的SBM超效率模型測(cè)度了長(zhǎng)三角城市群的生態(tài)效率，并從時(shí)間和空間維度評(píng)價(jià)了生態(tài)效率的演變情況，對(duì)無(wú)效率城市投入及非期望產(chǎn)出的冗余情況進(jìn)行分析，通過(guò)Tobit回歸模型探究影響生態(tài)效率的外部因素，旨在揭示長(zhǎng)三角城市群綠色發(fā)展進(jìn)程中存在的問(wèn)題和需要關(guān)注的要素，為提升該區(qū)域的生態(tài)效率提供建議。

二、 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率測(cè)度與評(píng)價(jià)

1. 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來(lái)源

長(zhǎng)三角城市群的概念和空間范圍一直處于變化和調(diào)整之中。2019年12月《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》將上海、江蘇、浙江、安徽“三省一市”41個(gè)城市全部納入長(zhǎng)三角一體化范疇，并將其中的27個(gè)城市列入長(zhǎng)三角城市群中心區(qū)，即上海、南京、無(wú)錫、常州、蘇州、南通、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、鹽城、泰州、杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺(tái)州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州和宣城。本文所研究的長(zhǎng)三角城市群即以這27個(gè)城市為樣本，研究數(shù)據(jù)除固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)來(lái)源于省級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒，其余投入產(chǎn)出指標(biāo)均來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2018年)，部分年鑒缺失數(shù)據(jù)(如2017年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額)采用各市統(tǒng)計(jì)局或人民政府網(wǎng)站上公開(kāi)發(fā)布的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》中的數(shù)據(jù)。

2. 生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

生態(tài)效率強(qiáng)調(diào)“資源消耗、環(huán)境污染的最小化和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的最大化”。基于這一理念，本文參考德國(guó)環(huán)境經(jīng)濟(jì)核算賬戶(hù)中的生態(tài)效率指標(biāo)及國(guó)內(nèi)學(xué)者的已有研究成果[10，13]，在兼顧數(shù)據(jù)可得性基礎(chǔ)上構(gòu)建了長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見(jiàn)表1)。投入指標(biāo)選取供水總量和用電總量反映能源消耗情況，選取年末單位從業(yè)人員數(shù)、資本存量和城市建設(shè)用地面積分別反映勞動(dòng)力、資本和土地這三類(lèi)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的投入情況。期望產(chǎn)出指標(biāo)選取地區(qū)生產(chǎn)總值來(lái)反映各城市的經(jīng)濟(jì)狀況，并根據(jù)GDP指數(shù)換算成以2003年為基期的不變價(jià)格。非期望產(chǎn)出指標(biāo)為工業(yè)“三廢”即廢水、廢氣和廢固的排放量，考慮到長(zhǎng)三角地區(qū)霧霾頻發(fā)的現(xiàn)象，本文將固體廢棄物排放量替換為工業(yè)煙(粉)塵排放量。此外，由于資本存量無(wú)法從統(tǒng)計(jì)年鑒中直接獲得，本文根據(jù)國(guó)際通用的永續(xù)盤(pán)存法，借鑒柯善咨考慮了固定資產(chǎn)投資建設(shè)周期后的優(yōu)化公式Kt=Kt-1(1-δ)+(It+It-1+It-2)/3對(duì)各城市的資本存量進(jìn)行估算[14]，其中K表示資本存量、t表示時(shí)期、I表示全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額、δ表示折舊率。本文參考了張軍等的做法選擇9.6%作為折舊率[15]，將各城市2003年的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額除以10%作為初始資本存量K0，并根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)將全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額折算為以2003年為基期的不變價(jià)格。

表1 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3. 研究方法

(1)Super-SBM模型

國(guó)內(nèi)學(xué)者主要利用兩種方法來(lái)測(cè)度生態(tài)效率，一是建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型[16]或線(xiàn)性回歸模型[17]；二是利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)及其衍生模型。傳統(tǒng)DEA模型在出現(xiàn)多個(gè)效率值為1的情況時(shí)無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)這些有效決策單元進(jìn)一步的排序比較，為了彌補(bǔ)這一缺陷，Anderson提出了Super-DEA模型即超效率模型，使相對(duì)有效的決策單元之間也能進(jìn)行效率高低的比較[18]。此外，由于傳統(tǒng)DEA模型采用了徑向和角度的度量方式，容易出現(xiàn)變量松弛現(xiàn)象從而導(dǎo)致測(cè)出的效率值偏高[19]，針對(duì)這一問(wèn)題，Tone提出了基于非徑向和非角度的SBM模型，并考慮了非期望產(chǎn)出因素的影響[20]。Super-SBM模型是超效率模型和SBM模型的結(jié)合，不僅能對(duì)多個(gè)有效決策單元進(jìn)行比較，也考慮了要素松弛問(wèn)題，還能對(duì)存在非期望產(chǎn)出的效率進(jìn)行有效測(cè)量。

(1)

式中，n為決策單元個(gè)數(shù)，m為投入指標(biāo)個(gè)數(shù)，q1為期望產(chǎn)出個(gè)數(shù)，q2為非期望產(chǎn)出個(gè)數(shù)，k表示被評(píng)價(jià)單元，i、r、t分別表示第i項(xiàng)投入、第r項(xiàng)期望產(chǎn)出、第t項(xiàng)非期望產(chǎn)出，s-表示投入冗余量，sg+表示期望產(chǎn)出不足量，sb-表示非期望產(chǎn)出冗余量，xij表示第j個(gè)決策單元的第i項(xiàng)投入，yrj是第j個(gè)決策單元的第r項(xiàng)期望產(chǎn)出，ytj是第j個(gè)單元的第t個(gè)非期望產(chǎn)出。ρ為效率值，分子表示生產(chǎn)決策單元實(shí)際投入與產(chǎn)出相對(duì)于生產(chǎn)前沿的平均可縮減比例，分母表示生產(chǎn)決策單元實(shí)際投入與產(chǎn)出相對(duì)于生產(chǎn)前沿的平均可擴(kuò)張比例[19]。當(dāng)ρ<1時(shí)，表明該決策單元處于無(wú)效率狀態(tài)；當(dāng)ρ≥1時(shí)，表明該決策單元達(dá)到有效狀態(tài)。在長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率DEA模型中，有27個(gè)決策單元即n=27，有水、電、勞動(dòng)力、資本和土地5種投入要素即m=5，有地區(qū)生產(chǎn)總值1種期望產(chǎn)出和廢水、廢氣、煙(粉)塵的排放量3種非期望產(chǎn)出即q1=1、q2=3。

(2)變異系數(shù)

(2)

4. 生態(tài)效率測(cè)度結(jié)果及分析

本文利用MaxDEA軟件基于Super-SBM模型對(duì)2003—2017年長(zhǎng)三角城市群27個(gè)城市的生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 2003—2017年長(zhǎng)三角城市群的生態(tài)效率值

(1)生態(tài)效率時(shí)序變化分析

圖1是2003—2017年長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率和變異系數(shù)的變化趨勢(shì)。從時(shí)間維度分析，圖1(a)顯示2003—2017年長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率整體呈緩慢波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)兩次V型變化。2003—2006年生態(tài)效率呈下降趨勢(shì)并于2006年降到最低點(diǎn)0.825。2007年生態(tài)效率值大幅回升，此后一直保持波動(dòng)上升的狀態(tài)直至2013年達(dá)到峰值0.886。2014年生態(tài)效率值滑落至第二低點(diǎn)0.851，2015年即增長(zhǎng)至正常水平并保持穩(wěn)定發(fā)展。結(jié)合實(shí)際情況，出現(xiàn)這些變化趨勢(shì)的原因可能是，2003—2006年長(zhǎng)三角城市群正處于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展時(shí)期，以GDP增加為導(dǎo)向的發(fā)展特征明顯，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的增加導(dǎo)致資源約束和環(huán)境污染加劇，因此生態(tài)效率一直在下降。2008年金融危機(jī)爆發(fā)后全球制造業(yè)的布局發(fā)生改變，長(zhǎng)三角城市群以土地、人口為紅利的低成本優(yōu)勢(shì)減弱，政府和企業(yè)積極調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略、重視綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向新興產(chǎn)業(yè)，為新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了機(jī)遇，因此2008—2013年長(zhǎng)三角城市群的生態(tài)效率一直處于穩(wěn)定增長(zhǎng)狀態(tài)。同時(shí)，從圖1(b)變異系數(shù)的變化情況可以看出，在轉(zhuǎn)型發(fā)展前期受區(qū)域性產(chǎn)業(yè)環(huán)境改變的影響和政府的大力扶持，長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率提高的同時(shí)各城市之間生態(tài)效率的差距也在逐漸縮小，但各城市在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政策執(zhí)行力和資源配置效率方面均存在較大差異，生態(tài)效率發(fā)展不平衡的問(wèn)題2012年開(kāi)始凸顯，城市間生態(tài)效率的差距呈擴(kuò)大趨勢(shì)，2013年長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率值在達(dá)到最高點(diǎn)的同時(shí)，各城市之間生態(tài)效率的差距也最為明顯。2013年后，由于國(guó)家高度重視生態(tài)文明建設(shè)和長(zhǎng)三角一體化進(jìn)程，長(zhǎng)三角城市群的生態(tài)效率從2015年開(kāi)始一直保持穩(wěn)定的發(fā)展趨勢(shì)。

圖1 2003—2017年長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率和變異系數(shù)的變化趨勢(shì)

(2)生態(tài)效率分解分析

將生態(tài)效率(即綜合效率)分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，其中純技術(shù)效率受管理能力和技術(shù)水平的影響，反映資源的配置和利用情況；規(guī)模效率受要素投入規(guī)模的影響，反映規(guī)模效益的實(shí)現(xiàn)情況。圖2是2003—2017年長(zhǎng)三角城市群綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的變化趨勢(shì)，從中可以看出，2003—2013年間純技術(shù)效率和規(guī)模效率大體上呈反向變化，正是由于未同時(shí)兼顧這兩種效率，導(dǎo)致綜合效率在此期間未能實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。2013年純技術(shù)效率達(dá)到峰值，但是2014年隨即回落到無(wú)效狀態(tài)，這可能是因?yàn)閲?guó)家將生態(tài)文明建設(shè)上升到戰(zhàn)略高度后，各城市積極探索綠色發(fā)展之路，但是由于缺乏經(jīng)驗(yàn)使得資源配置不合理且投入過(guò)多，技術(shù)水平也未能達(dá)到充分利用這些資源，因此造成了浪費(fèi)，導(dǎo)致純技術(shù)效率降低。2014—2017年間雖然純技術(shù)效率未呈發(fā)展趨勢(shì)但是與規(guī)模效率之間的差距明顯縮小，兩種效率在此期間都維持在穩(wěn)定水平，有待進(jìn)一步提高。此外，2003—2017年間的純技術(shù)效率均高于規(guī)模效率，說(shuō)明環(huán)境管理能力和技術(shù)水平對(duì)長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率水平的影響更大，而相對(duì)較低的規(guī)模效率反映出長(zhǎng)三角城市群存在規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)象，需要進(jìn)一步調(diào)整要素投入規(guī)模以實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益的最大化。

圖2 2003—2017年長(zhǎng)三角城市群綜合效率變化趨勢(shì)

(3)生態(tài)效率省域?qū)Ρ确治?/p>

結(jié)合生態(tài)效率的具體測(cè)度結(jié)果來(lái)看，上海的生態(tài)效率均值最高且始終保持在有效水平，作為國(guó)家中心城市和長(zhǎng)三角城市群的龍頭，上海在生態(tài)文明建設(shè)方面擔(dān)負(fù)著帶頭示范的重任，依托其豐富的資本、知識(shí)和技術(shù)資源，大力發(fā)展高科技產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)和多項(xiàng)環(huán)境政策的落實(shí)也加快了上海市生態(tài)化進(jìn)程的步伐，使得其生態(tài)效率水平一直處于領(lǐng)先地位。江蘇9個(gè)城市生態(tài)效率的均值為0.91，略高于浙江9個(gè)城市的生態(tài)效率均值0.903，江蘇、浙江雖與上海的生態(tài)效率水平存在差距，但跟安徽相比仍然處于較優(yōu)水平。這主要是因?yàn)榻K和浙江發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)水平為推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，而且公眾的受教育程度高、環(huán)保意識(shí)較強(qiáng)，能夠積極參與并監(jiān)督環(huán)境治理問(wèn)題。此外，由于江蘇和浙江緊鄰上海，受上海技術(shù)輻射影響，其科學(xué)技術(shù)水平發(fā)展較快，這一方面推動(dòng)了低污染的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，另一方面也降低了傳統(tǒng)制造業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的污染。而安徽的8個(gè)城市納入長(zhǎng)三角城市群較遲，區(qū)域一體化帶來(lái)的紅利在2017年之前尚未顯現(xiàn)。同時(shí)，安徽的馬鞍山、銅陵、滁州、池州、宣城都是典型的資源型城市，自然資源儲(chǔ)備豐富，主要依賴(lài)鋼鐵、冶金、能源等重工業(yè)拉動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，生態(tài)基礎(chǔ)較差。雖然近年來(lái)各城市通過(guò)加大創(chuàng)新力度、升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等措施積極推進(jìn)城市轉(zhuǎn)型，但是由于起點(diǎn)較低，這些城市的生態(tài)效率仍處于相對(duì)較低的水平。

(4)生態(tài)效率空間分布特征

本文通過(guò)ArcGIS軟件中的自然斷裂法將27個(gè)城市2003—2017年生態(tài)效率的平均值劃分為低效率、中等效率和高效率三類(lèi)水平，使各類(lèi)之間的差異達(dá)到最大化，繪制了相應(yīng)的分布圖(見(jiàn)圖3)，并根據(jù)生態(tài)效率的空間分布特征，突破行政邊界將長(zhǎng)三角城市群劃分為東、中、西三個(gè)區(qū)域。東部地區(qū)包含上海市、江蘇南部的蘇州市、南通市、無(wú)錫市和浙江東南部的舟山市、嘉興市、寧波市、臺(tái)州市、溫州市，這些城市幾乎都處于沿海地區(qū)；中部地區(qū)包含江蘇中北部的鹽城市、鎮(zhèn)江市、揚(yáng)州市、泰州市、常州市、南京市和浙江北部的湖州市、杭州市、金華市、紹興市以及緊挨南京市的馬鞍山市和宣城市；西部地區(qū)包含滁州市、合肥市、蕪湖市、銅陵市、池州市、安慶市，自然環(huán)境以山地丘陵為主?？傮w來(lái)看，長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率的空間差異較為明顯，呈現(xiàn)“東優(yōu)于西”的特征。高效率城市主要分布在東部沿海地區(qū)，受東部城市的輻射影響，中等效率水平的城市集中于長(zhǎng)三角城市群中部，但是這種影響隨著地理距離的增加而減弱，因此西部區(qū)域除合肥、滁州兩個(gè)城市外都處于低效率水平。

圖3 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率平均值空間分布

(5)生態(tài)效率要素冗余分析

不同城市間的生態(tài)效率水平存在較大差距，如臺(tái)州年均生態(tài)效率值達(dá)到1.092，而銅陵只有0.578。即使是同一省份內(nèi)的城市，生態(tài)效率水平也存在較大差異，如無(wú)錫年均生態(tài)效率值為1.051，高于揚(yáng)州的0.798；溫州年均生態(tài)效率值為1.081，高于湖州的0.678。在27個(gè)城市中，上海、無(wú)錫、蘇州、鹽城、溫州、金華、臺(tái)州和滁州8個(gè)城市2003—2017年的生態(tài)效率均值大于1，處于DEA有效狀態(tài)，其余19個(gè)城市的生態(tài)效率均值小于1，處于無(wú)效率狀態(tài)。為探究效率損失的原因，本文借鑒孟祥海等[21]的做法測(cè)算了這19個(gè)城市年均投入產(chǎn)出要素的松弛量與對(duì)應(yīng)投入產(chǎn)出值的比率(見(jiàn)表3)，以反映投入產(chǎn)出的冗余情況。第一，從投入要素的角度看，除了泰州，其他城市都存在水資源投入冗余，尤其是南京、合肥、蕪湖、馬鞍山和銅陵的水資源投入冗余均高于50%，說(shuō)明這些城市的水資源浪費(fèi)現(xiàn)象較為嚴(yán)重。電力投入反映了能源消耗狀況，19個(gè)城市均存在電力投入過(guò)剩的問(wèn)題且平均冗余率約為35.09%，可見(jiàn)節(jié)能的理念還未建立、技術(shù)還未被廣泛推廣和應(yīng)用到日常生產(chǎn)和生活中。從生產(chǎn)的三要素來(lái)看，合肥、揚(yáng)州、嘉興、紹興的勞動(dòng)力過(guò)剩情況最為嚴(yán)重，勞動(dòng)力投入冗余率均超過(guò)25%；合肥、舟山和蕪湖不但資產(chǎn)閑置的現(xiàn)象突出，土地資源也未得到有效的開(kāi)發(fā)和利用，3個(gè)城市的資本存量投入冗余率均高于35%，土地投入冗余率均高于50%。第二，從期望產(chǎn)出的角度看，只有蕪湖、馬鞍山、銅陵和池州這4個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的城市存在明顯產(chǎn)出不足的情況，大部分城市效率損失的原因在于投入的冗余和非期望產(chǎn)出量過(guò)多。第三，從非期望產(chǎn)出的角度看，19個(gè)城市的廢水、二氧化硫和煙(粉)塵冗余程度都很高，說(shuō)明這些城市在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)產(chǎn)生了較為嚴(yán)重的環(huán)境污染，進(jìn)一步表明非期望產(chǎn)出的冗余是導(dǎo)致這些城市生態(tài)效率處于無(wú)效率狀態(tài)的主要原因。因此，要想提高這些城市的生態(tài)效率，首先需要緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展給環(huán)境帶來(lái)的壓力，然后再考慮投入要素的優(yōu)化問(wèn)題。

表3 2003—2017年19個(gè)城市年均投入產(chǎn)出冗余情況

三、 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率影響因素分析

1. 研究假設(shè)

前文的分析結(jié)果顯示長(zhǎng)三角各城市的生態(tài)效率水平參差不齊，這不僅取決于投入產(chǎn)出要素的差異，也受其他外部因素的影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境三個(gè)層面選取生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行探究，董博運(yùn)用Tobit回歸模型研究了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省市生態(tài)效率的影響因素，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放以及增加環(huán)保投入等因素均能對(duì)生態(tài)效率提升產(chǎn)生積極影響[22]。韓吉媛等對(duì)浙江省生態(tài)效率影響因素進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)金融聚集程度、科技創(chuàng)新水平對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生顯著正向影響，城鎮(zhèn)化水平與生態(tài)效率存在明顯的U型關(guān)系[23]。吳鳴然等在研究江蘇省環(huán)境效率的影響因素時(shí)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口密度、環(huán)保投資以及對(duì)外開(kāi)放水平可以促進(jìn)環(huán)境效率的提升，而單位能耗、第二產(chǎn)業(yè)占比高的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則會(huì)抑制環(huán)境效率的提升[24]。本文借鑒已有研究成果，在綜合考慮長(zhǎng)三角地區(qū)的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)的可獲得性后，選取五個(gè)可能影響長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行研究。

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是各種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)投入的“資源轉(zhuǎn)換器”[25]，通過(guò)不同的生產(chǎn)要素配置方式改變著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響。一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)運(yùn)行所消耗資源的種類(lèi)、數(shù)量和方式，進(jìn)而影響自然資源的利用效率和污染物的排放。在三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，第二產(chǎn)業(yè)主要是勞動(dòng)密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)，生產(chǎn)過(guò)程涉及物質(zhì)形態(tài)的一系列轉(zhuǎn)化，不但需要消耗較多自然資源，而且具有高能耗、高污染的特征，第三產(chǎn)業(yè)則主要提供非物質(zhì)類(lèi)產(chǎn)品，對(duì)技術(shù)、信息、管理等無(wú)形資源的需求較多，服務(wù)過(guò)程中污染物的排放量較少，因此第三產(chǎn)業(yè)比例的提升對(duì)生態(tài)效率具有促進(jìn)作用。另一方面，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為生產(chǎn)者提供更好的技術(shù)服務(wù)、為消費(fèi)者提供更多的選擇，有利于生產(chǎn)方式和消費(fèi)觀(guān)念的轉(zhuǎn)型升級(jí)，通過(guò)促進(jìn)生態(tài)化產(chǎn)業(yè)體系的形成實(shí)現(xiàn)生態(tài)效率的提高?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H1產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化有利于提高長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第三產(chǎn)業(yè)占比與生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系。

(2)科技投入

地方公共財(cái)政支出中科技投入越多，說(shuō)明政府對(duì)科學(xué)技術(shù)的重視程度越高，這為實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步提供了良好的條件，能夠有效激發(fā)地區(qū)整體的創(chuàng)新動(dòng)力，使得利用技術(shù)手段解決資源環(huán)境問(wèn)題的可行性提高、風(fēng)險(xiǎn)降低，促使更多的企業(yè)將新能源開(kāi)發(fā)、清潔生產(chǎn)、循環(huán)利用等技術(shù)運(yùn)用于生產(chǎn)活動(dòng)，在提高資源利用率的同時(shí)減少污染物的排放量，進(jìn)而減輕生產(chǎn)過(guò)程對(duì)環(huán)境造成的負(fù)擔(dān)，促進(jìn)生態(tài)效率的提高。此外，科技投入的增加有利于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，推動(dòng)該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，抑制工業(yè)企業(yè)由于技術(shù)進(jìn)步引起的“環(huán)境回彈效應(yīng)”，從而使得生態(tài)效率保持在穩(wěn)定的高水平。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H2地方財(cái)政支出中科技投入的增加能夠促進(jìn)長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率的改善，科技投入與生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系。

(3)綠化水平

綠化建設(shè)是優(yōu)化環(huán)境質(zhì)量、提升城市形象的重要舉措。許多城市希望通過(guò)環(huán)境的改善吸引投資、繁榮經(jīng)濟(jì)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的雙重效益。但是提高綠化覆蓋面積并不能從源頭上解決環(huán)境污染問(wèn)題，綠地帶來(lái)的美化景觀(guān)的作用強(qiáng)于生態(tài)凈化作用。此外，由于綠地的后期維護(hù)需要投入更多的人力和資金，因此城市建設(shè)中普遍存在著“重綠輕管”的問(wèn)題，“以綠引資”的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)也就難以實(shí)現(xiàn)。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H3過(guò)度追求綠化覆蓋面積不利于長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率的改善，綠化水平與生態(tài)效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(4)人口密度

“推拉理論”指出有利于改善生活條件的因素是人口流動(dòng)的拉力、不利的條件是推力，人口遷移的動(dòng)力由遷出地的推力與遷入地的拉力共同構(gòu)成。由此可以推測(cè)具有優(yōu)質(zhì)資源、基礎(chǔ)設(shè)施完備、就業(yè)前景光明等優(yōu)勢(shì)的城市會(huì)吸引人口流入，具有較高的人口密度。這不但為經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了充足的勞動(dòng)力，也吸引了高質(zhì)量人才集聚，促進(jìn)該地區(qū)知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，通過(guò)發(fā)揮知識(shí)效能來(lái)改善生態(tài)效率。同時(shí)，人口密集的城市一旦發(fā)生環(huán)境污染事故，將對(duì)更多人的生命健康造成危害，使當(dāng)?shù)卣蔀樯鐣?huì)輿論的焦點(diǎn)，為了預(yù)防該類(lèi)事故的發(fā)生，政府往往會(huì)實(shí)施更嚴(yán)格的政策對(duì)環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行監(jiān)管，從而改善當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)效率?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H4在環(huán)境承載范圍內(nèi)人口密度的增強(qiáng)會(huì)改善長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率，人口密度與生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系。

(5)對(duì)外開(kāi)放程度

根據(jù)“污染天堂”假說(shuō)，外商企業(yè)為緩解在本國(guó)所面臨的環(huán)境壓力，往往選擇以對(duì)外投資的方式將環(huán)境成本較高的落后產(chǎn)能轉(zhuǎn)移到投資地，由此帶來(lái)的污染轉(zhuǎn)移效應(yīng)會(huì)對(duì)承接地的生態(tài)環(huán)境造成不利影響。但“污染光環(huán)”假說(shuō)卻認(rèn)為在對(duì)外開(kāi)放的過(guò)程中會(huì)引入國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)技術(shù)的“溢出效應(yīng)”、外資企業(yè)的“示范效應(yīng)”和“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”促進(jìn)生產(chǎn)方式的優(yōu)化和創(chuàng)新[26]。隨著長(zhǎng)三角城市群環(huán)境規(guī)制的日益嚴(yán)格，外資引進(jìn)門(mén)檻也在不斷提高，引入外資的目的不僅是加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度，更是為了增強(qiáng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。在這種情況下，對(duì)外開(kāi)放程度的提高可以激發(fā)市場(chǎng)活力、提高生產(chǎn)力，為企業(yè)“綠色轉(zhuǎn)型”提供機(jī)遇和技術(shù)基礎(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量的改善和生態(tài)效率的提高。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H5合理利用外資能夠提高長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率，對(duì)外開(kāi)放程度與生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系。

2. Tobit回歸模型

由于被解釋變量由Super-SBM模型測(cè)算得到，數(shù)據(jù)被截?cái)啻嬖?的最低下限，如果選擇普通最小二乘法直接進(jìn)行回歸，會(huì)出現(xiàn)參數(shù)估計(jì)有偏且不一致的問(wèn)題，因此本文選用Tobit模型對(duì)影響因素進(jìn)行探究，設(shè)t時(shí)間內(nèi)有i個(gè)決策單元的面板數(shù)據(jù)，Tobit模型表達(dá)式如下

(3)

式中，y為因變量(被解釋變量)，即長(zhǎng)三角城市群各城市的生態(tài)效率；x為自變量(解釋變量)，表示影響生態(tài)效率的一些外部因素；α為常數(shù)向量；β為系數(shù)向量；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3. 模型構(gòu)建與實(shí)證分析

本文選取27個(gè)城市2003—2017年的生態(tài)效率值(EE)為被解釋變量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IND)、科技投入(TEC)、綠化水平(GRE)、人口密度(POP)和對(duì)外開(kāi)放程度(OPE)為解釋變量，具體的變量說(shuō)明見(jiàn)表4。為了降低異方差的影響，對(duì)部分變量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，具體模型設(shè)定如式(4)，其中i表示城市；t表示年份；α為待定系數(shù)；β為各變量系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

EEit=α+β1INDit+β2ln(TEC)it+β3ln(GRE)it+β4ln(POP)it+β5OPEit+εit

(4)

目前隨機(jī)效應(yīng)的Tobit模型使用較為廣泛，但是該模型并不適用于個(gè)體效應(yīng)在組內(nèi)固定不變的情況。Honore提出了對(duì)截?cái)鄶?shù)據(jù)進(jìn)行固定效應(yīng)的估計(jì)方法[27]，本文借鑒該方法使用pantob命令進(jìn)行固定效應(yīng)的Tobit回歸，同時(shí)進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)的Tobit回歸，最后通過(guò)Hausman檢驗(yàn)得出Prob>chi2=0.002的結(jié)果，表明拒絕選擇隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)。因此，本文選擇Tobit固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果(見(jiàn)表5)對(duì)影響因素進(jìn)行分析。

表4 變量名稱(chēng)及說(shuō)明

表5 長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

由表5可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生態(tài)效率在10%的顯著性水平上呈正相關(guān)，H1成立。近年來(lái)長(zhǎng)三角城市群不斷優(yōu)化升級(jí)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，不斷提高資源配置和利用效率，從而促進(jìn)生態(tài)效率的進(jìn)一步提高?？萍纪度肱c生態(tài)效率在1%的顯著性水平上呈正相關(guān)，H2成立。地方公共財(cái)政中科技支出的增加對(duì)生態(tài)效率的提高有明顯的促進(jìn)作用，長(zhǎng)三角城市群通過(guò)加強(qiáng)科技創(chuàng)新力度，有效地推進(jìn)了區(qū)域的綠色可持續(xù)發(fā)展。綠化水平與生態(tài)效率在1%的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)，H3成立。長(zhǎng)三角城市群建成區(qū)的綠化形式主要為綠化帶、草坪，難以構(gòu)成完整的生態(tài)系統(tǒng)，在很大程度上只起到了美化城市作用，不僅不利于環(huán)境質(zhì)量的改善，反而因?yàn)楹笃诟甙旱木S護(hù)費(fèi)用降低了生態(tài)效率。人口密度與生態(tài)效率在5%的顯著性水平上呈正相關(guān)，說(shuō)明單位面積人口數(shù)量的增加對(duì)生態(tài)績(jī)效有正向促進(jìn)作用，H4成立。長(zhǎng)三角城市群人力資源在促進(jìn)知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提升區(qū)域整體環(huán)保意識(shí)等方面發(fā)揮著重要的作用。對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)生態(tài)效率影響沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，H5不成立。說(shuō)明利用外資對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生的影響具有不確定性，這可能是因?yàn)榍捌陂L(zhǎng)三角地區(qū)一些城市為發(fā)展經(jīng)濟(jì)引入的低端產(chǎn)業(yè)對(duì)環(huán)境造成了不可逆轉(zhuǎn)的影響，近年來(lái)各城市引進(jìn)外資的門(mén)檻不斷提高，優(yōu)質(zhì)資本的注入激活了區(qū)域創(chuàng)新活力，促進(jìn)了綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，正負(fù)效應(yīng)相抵使對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)生態(tài)效率的影響并不顯著。

四、 結(jié)論與建議

由生態(tài)效率值的測(cè)度結(jié)果可知：長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率整體呈緩慢波動(dòng)上升狀態(tài)，但多數(shù)年份未能同時(shí)兼顧純技術(shù)效率和規(guī)模效率，且各城市間生態(tài)效率的差距逐漸擴(kuò)大；不同城市生態(tài)效率損失的原因存在差別，但非期望產(chǎn)出的冗余是導(dǎo)致無(wú)效率的主要原因；長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率呈“東優(yōu)于西”的空間分布特征，尚未實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。因此，長(zhǎng)三角城市群在生態(tài)文明建設(shè)的過(guò)程中，一方面需要重視技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境管理水平的提升，通過(guò)優(yōu)化資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)和完善環(huán)境治理體系等措施提高資源利用效率，另一方面也要通過(guò)鼓勵(lì)企業(yè)重組并購(gòu)、建立工業(yè)園區(qū)等措施集中生產(chǎn)要素，發(fā)揮規(guī)模效益。此外，加強(qiáng)環(huán)境污染治理是提高長(zhǎng)三角城市群生態(tài)效率的首要途徑，要根據(jù)投入和產(chǎn)出要素的冗余情況因地制宜采取措施改善生態(tài)效率水平。生態(tài)效率處于較高水平的城市應(yīng)當(dāng)積極發(fā)揮帶頭作用，通過(guò)分享生態(tài)環(huán)境治理經(jīng)驗(yàn)、共享發(fā)展紅利，輻射帶動(dòng)周邊城市生態(tài)效率的提高。長(zhǎng)三角城市群還要樹(shù)立一體化的發(fā)展意識(shí)，構(gòu)建環(huán)境信息和技術(shù)資源的共享交換平臺(tái)，通過(guò)橫向錯(cuò)位發(fā)展和縱向分工協(xié)作實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)各城市的功能互補(bǔ)，促進(jìn)區(qū)域整體協(xié)調(diào)發(fā)展。同時(shí)，長(zhǎng)三角城市群中各城市要根據(jù)實(shí)際情況明確發(fā)展定位，循序漸進(jìn)地推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，根據(jù)各自的資源或技術(shù)優(yōu)勢(shì)走特色化的綠色發(fā)展道路，逐步縮小城市間生態(tài)效率水平的差距。

由生態(tài)效率影響因素的回歸結(jié)果可知：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技投入及人口密度與生態(tài)效率顯著正相關(guān)，綠化水平與生態(tài)效率顯著負(fù)相關(guān)，對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)生態(tài)效率的影響不顯著。由此可見(jiàn)，長(zhǎng)三角中心區(qū)各城市要提高生態(tài)效率，首先，要重視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，通過(guò)大力扶持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等措施推進(jìn)各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化進(jìn)程。但是各地區(qū)爭(zhēng)先恐后發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)可能會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的趨同，從而帶來(lái)產(chǎn)能相對(duì)過(guò)剩和惡性競(jìng)爭(zhēng)等問(wèn)題[28]，因此在追求產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的同時(shí)也要重視行業(yè)細(xì)分，通過(guò)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的異質(zhì)化調(diào)整，使資源得到更優(yōu)化的配置。其次，政府要加大科學(xué)技術(shù)投入，通過(guò)提供補(bǔ)貼和資金扶持等方式鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行低碳技術(shù)、清潔生產(chǎn)技術(shù)、循環(huán)再生技術(shù)等綠色技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)綠色循環(huán)低碳發(fā)展。此外，各城市可以通過(guò)出臺(tái)系列優(yōu)惠政策吸引高層次人才，在資源環(huán)境的承載范圍內(nèi)適當(dāng)提高人口密度。最后，各地方政府應(yīng)減少城市綠化的不必要投入，合理規(guī)劃城市的綠化面積，規(guī)避形式主義和“面子工程”造成的資源浪費(fèi)。