姜權卿 連藝鈞 楊睿綺 周千惠 中南民族大學經(jīng)濟學院

引言

綠色發(fā)展尋求的是對傳統(tǒng)發(fā)展的一定程度的矯正，是保持或恢復綠色與發(fā)展的結合。中國多年來不斷探索處理綠色與發(fā)展的關系的合理路徑，協(xié)調經(jīng)濟建設、社會建設與環(huán)境保護之間的關系，形塑著當今世界綠色發(fā)展的格局。綠色發(fā)展不僅是長江經(jīng)濟帶自身高質量發(fā)展的內在要求，也是我國經(jīng)濟轉型的巨大推力，《“十四五”長江經(jīng)濟帶發(fā)展實施方案》等規(guī)劃政策從區(qū)域實際出發(fā)將綠色發(fā)展向縱深推進，提出綠色低碳、創(chuàng)新驅動、區(qū)域協(xié)調、對外開放等多項重點任務，為實現(xiàn)“雙碳”目標而貢獻力量。長江下游城市群經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿薮?，具有良好的綠色產業(yè)的發(fā)展根基，應當充分利用自身資源、技術、人才等優(yōu)勢，因地制宜，探索行之有效的綠色經(jīng)濟建設道路，引領全社會發(fā)展綠色經(jīng)濟的潮流。

一、文獻綜述

隨著我國經(jīng)濟持續(xù)高質量增長和環(huán)境問題日益凸顯，以及國家經(jīng)濟正面臨高質量轉型的重要節(jié)點，綠色經(jīng)濟效率在學術研究領域承擔了結合經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境承載力的關鍵測評因素?；谘芯磕康模狙芯繉⒅饕\用非參數(shù)法(DEA-SBM 模型)，輔以運用Tobit 模型。學者們在運用DEA-SBM 模型研究綠色經(jīng)濟效率上，采取了差異化的模型處理方法。牛彤(2015)等將SBM 模型與四階段 DEA法相結合，運用采進的四階段 SBM-DEA 模型測度我國的綠色創(chuàng)新效率；劉浩然(2022)通過利用超效率SBM 模型測定出京津冀地區(qū)的綠色發(fā)展效率，并構建Tobit 模型對影響經(jīng)濟技術地區(qū)綠色發(fā)展效率主要原因進行回歸分析，得到相關影響因素對地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展的影響程度。由此可見，在運用SBM-DEA 模型進行綠色經(jīng)濟增長效率的研究中，學者普遍采用SBM-DEA 模型，通過投入、產出指標進行效率測度，輔以Tobit 模型、線性回歸模型探討各個因素與綠色經(jīng)濟效率增長間的關系，或利用基尼系數(shù)、變異系數(shù)等進行差異分析。

在研究角度上，學者們重點關注綠色經(jīng)濟效率的時空分異特征，從省際層面上選擇研究區(qū)域，得出了關于長江經(jīng)濟帶等區(qū)域綠色經(jīng)濟效率差異格局的重要結論。郭炳南等(2021)認為長江經(jīng)濟帶的綠色經(jīng)濟效率的區(qū)域差異呈現(xiàn)“下游＞中游＞上游”的階梯式分布格局；田光輝(2022)等將城市劃分為效率領先、協(xié)調發(fā)展、效率突破、綠色增長、綠色下降、黃色增長、黃色下降等7 種類型，其中效率領先型和協(xié)調發(fā)展型城市綠色發(fā)展水平較高。

綜上可見，現(xiàn)有文獻多側重綠色經(jīng)濟效率的宏觀層面研究，本文將選取長三角城市群為研究對象，運用SBMDEA 模型，探究包括江蘇省、安徽省、浙江省、上海市在內的26 個地級市的綠色經(jīng)濟發(fā)展水平的時空分異特征。在綜合考慮城市地域特征的基礎上，兼顧樣本數(shù)據(jù)的可得性，本文共選取6 個指標構建綠色經(jīng)濟發(fā)展效率評價指標體系，通過Tobit 回歸分析經(jīng)濟發(fā)展水平、資產投資水平、產業(yè)結構、能源消耗、大氣污染水平、資源稟賦因素對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的影響。

二、長江下游城市綠色經(jīng)濟效率測算與分析

(一)綠色經(jīng)濟效率測算與模型建立

1.模型建立

DEA(Data Envelopment Analysis)即數(shù)據(jù)包絡分析法，該方法一般被用來測量一些決策部門的生產效率，由于DEA模型能夠處理多投入與多產出。2001 年，Tone 提出了基于松弛變量的DEA-SBM 模型。SBM 模型是一種非徑向+非角度的評價模型，能夠同時將投入與不同類型的產出納入模型體系。SBM 模型的具體公式如下：

2.變量指標選取

(1)投入要素指標

①資本投入：要素用資本存量表示，本文中使用全社會固定資產投資額作為資本存量的表示數(shù)據(jù)。②勞動投入：用年末各地區(qū)就業(yè)人數(shù)作為勞動投入的直接數(shù)據(jù)，可以直接表示在各個城市一年中各地區(qū)為產業(yè)經(jīng)濟增長的勞動力投入。③土地資源投入：以城市轄區(qū)面積表示土地要素投入量。④水資源投入：采用總供水量衡量水資源投入情況。

(2)期望產出指標

本文確定了期望產出指標有兩項：一是各城市GDP 值，二是社會消費品零售總值，分別總經(jīng)濟效益角度和社會效益角度衡量該年度既定地區(qū)的經(jīng)濟增長情況，并以此作為正向期望產出指標的間接衡量標準。

(3)非期望產出指標

對于非期望產出指標的選擇，本文根據(jù)陶宇(2022)中采取工業(yè)廢氣排放量以及工業(yè)固廢排放量作為非期望產出的代表因素，其中，工業(yè)廢氣排放量用工業(yè)SO2排放量(噸)作為具體參考因素。

(二)長江下游城市群綠色經(jīng)濟效率分析

通過對長江下游城市群綠色經(jīng)濟效率影響因素進行SBM 模型分析，本文運用Matlab 2022b 軟件進行測算，運行結果如下：

表1 長江下游城市群綠色經(jīng)濟效率

三、基于Tobit 模型分析長三角城市群綠色經(jīng)濟效率影響因素

(一)指標數(shù)據(jù)選取和模型

基于文獻研究，本文結合SBM 模型的投入產出變量將長三角地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率影響因素引入回歸分析。本文將長三角綠色經(jīng)濟效率均值作為因變量，剔除難以獲得的和已穩(wěn)定發(fā)展的變量，以長三角城市群的經(jīng)濟發(fā)展水平、資產投資水平、產業(yè)結構、能源消耗、大氣污染水平以及資源稟賦作為影響長三角綠色經(jīng)濟效率的因素，分析綠色經(jīng)濟效率與影響因素之間的關聯(lián)度。

(二)建立模型

回歸分析法常用的模型主要有 Logistic Regression 邏輯回歸模型、Tobit 回歸模型、Probit 回歸模型和Decision Tree Regressor 決策樹回歸模型四種，相較于其他模型，Tobit 回歸模型主要應用于“歸并數(shù)據(jù)”這類問題。

(三)實證結果分析

本文利用stata16 對2015—2020 年長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的影響因素進行Tobit 回歸分析，分析結果如表2所示。

表2 長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率主要影響因素的Tobit 回歸結果

注：上角標***表示1%的顯著性水平、**表示5%的顯著性水平。

基于表中對主要可能的影響因素回歸的結果，得到的最終Tobit 回歸模型如下：

回歸結果說明：1.人均GDP 回歸系數(shù)為正，且通過了1%顯著性檢驗，說明長江下游地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對綠色經(jīng)濟效率具有正向影響，即隨著經(jīng)濟發(fā)展穩(wěn)步上升的態(tài)勢，長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率也會出現(xiàn)顯著提升的趨勢，促進地區(qū)綠色發(fā)展。2.房地產實際投資回歸系數(shù)為負，且通過了1%顯著性檢驗，表示長江下游城市固定資產投資(主要為房地產投資)會降低綠色經(jīng)濟效率，使相關城市自然資源無法得到合理利用。3.第二產業(yè)增加值占GDP 比值回歸系數(shù)為正，且通過了1%顯著性檢驗，第二產業(yè)具有高能耗、高污染等特征，有可能會對地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率產生負向影響，但在長江下游地區(qū)城市經(jīng)濟發(fā)展相對較高的條件下，第二產業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要支柱，對長江下游地區(qū)具有重要的正向作用。4.能源消耗對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率具有正向效應，但回歸系數(shù)小且均未通過1%、5%顯著性檢驗。原因可能在于選取單位GDP 電耗代表能源消耗程度具有一定內生性，并且各城市對于城市電耗的處理水平不同，使結果存在差異，最終表現(xiàn)為影響不顯著。5.大氣污染水平對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率具有負向影響，且通過5%的顯著性檢驗，由于工業(yè)二氧化硫排放量能反映地區(qū)對于大氣污染排放的治理能力以及綠色發(fā)展程度，排放量增加會影響地區(qū)空氣質量，抑制綠色經(jīng)濟發(fā)展。6.水資源投入量對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率具有5%的顯著性正向作用，長江下游支流湖泊眾多，水資源稟賦決定了長江下游地區(qū)的航運等貿易產業(yè)發(fā)達，帶動地區(qū)經(jīng)濟快速增長。

四、研究結論與建議

本文對長江下游綠色經(jīng)濟績效影響因素的研究，基于長江下游四個省級行政區(qū)的自然資源開發(fā)與使用現(xiàn)況，首先針對四大城市群的資源稟賦及其利用情況進行分析，得出各個城市群的環(huán)境經(jīng)濟現(xiàn)有的治理或者耗費情況，然后運用SBM 模型對預選城市的2015—2020 年的綠色經(jīng)濟效率進行測定與分析，并測算城市群的平均綠色經(jīng)濟效率，逐一分析了所選的影響因素對長江下游城市群的實際影響情況。本文主要得出的研究結論如下列所示：在2015 年至2020 年之間，長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率均值約0.6，整體水平較為合格，但是最大值與最小值之間差值高達0.9，表明城市之間的綠色經(jīng)濟效率差距較大，區(qū)域發(fā)展出現(xiàn)不平衡現(xiàn)象。通過運用Tobit 回歸模型分析，結果顯示：經(jīng)濟發(fā)展水平、資源稟賦以及產業(yè)結構能顯著提升長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率；大氣污染水平和資產投資水平會顯著抑制長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展；能源消耗會對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率產生較小的促進作用，但作用結果并不顯著?；谏鲜鲅芯拷Y論，為進一步促進長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展，降低其效率的波動性以及差異性，本文提出以下建議：

(一)進一步構建完善的綠色經(jīng)濟體系，提高綠色治理能力

我國現(xiàn)有國情顯示：我國面臨的資源環(huán)境形勢嚴峻復雜，資源短缺的狀況層出不窮，雖然長江下游位處中國東部沿海發(fā)達地區(qū)，城市發(fā)展水平與開放程度都較高，但是長江下游地區(qū)仍然存在不小的資源浪費以及污染情況。長江下游地區(qū)綠色治理效果顯著，但仍然具有完善的空間。

(二)要建立區(qū)域創(chuàng)新—經(jīng)濟發(fā)展新態(tài)勢，發(fā)揮城市集聚與溢出效應

長江下游城市群包括對象眾多，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的政策來看，江蘇省以及上海市充分受益于東部優(yōu)先崛起戰(zhàn)略紅利從而迅速發(fā)展，與皖南地區(qū)以及江西林區(qū)部分城市的發(fā)展情況具有較大差異。經(jīng)濟發(fā)展階段的不同對投入要素的需求不同，在對長江下游城市群分析的過程中理應考慮區(qū)域創(chuàng)新，對不同地區(qū)的綠色治理模式進行重新規(guī)劃與試驗，充分發(fā)揮城市集聚的溢出效應。有效改進城市之間綠色治理效果差異大，治理結果不穩(wěn)定的局面。

(三)加快推進綠色產業(yè)高質量轉型，因地制宜調整各城市產業(yè)結構

根據(jù)各個城市的區(qū)域環(huán)境資源稟賦，在長三角地區(qū)進一步抑制重工業(yè)產業(yè)占比，適度發(fā)展農業(yè)、服務業(yè)、高新技術產業(yè)、運輸業(yè)等，打造高質量綠色產業(yè)集群，通過環(huán)境友好型產業(yè)的融促進產業(yè)結構調整與升級?！?/p>