長三角城市群節(jié)能減排效率評價及驅(qū)動因素研究

田 澤,張宏陽,任芳容，景曉棟

(1.河海大學 低碳經(jīng)濟研究所，江蘇 常州 201302;2.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100)

長三角城市群包括滬蘇浙皖三省一市，是“一帶一路”建設(shè)與“長江經(jīng)濟帶”戰(zhàn)略的重要交匯地帶，在我國現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開放格局中有著十分重要的戰(zhàn)略地位。然而長三角城市群在為我國經(jīng)濟增長做出重大貢獻的同時，能源耗費增長引發(fā)的環(huán)境問題惡化，區(qū)域性霧霾、灰霾等空氣污染問題十分凸顯。江浙滬地區(qū)全年空氣質(zhì)量(AQI)達標天數(shù)少于 250 天，資源環(huán)境問題成為制約長三角區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。在國務(wù)院印發(fā)的《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》中，明確指出到2020年全國萬元GDP能耗、全國揮發(fā)性有機物排放總量分別比2015年下降15%和10%的要求。國家層面對長三角地區(qū)節(jié)能減排指標的硬性約束，對于各省市節(jié)能減排起到了規(guī)范和引領(lǐng)作用。而長三角城市群的節(jié)能減排與環(huán)境治理將在全國城市節(jié)能減排工作中發(fā)揮示范和帶頭作用。筆者通過研究2007—2016年長三角城市群節(jié)能減排效率的時空演化規(guī)律特征，為長三角城市提升節(jié)能減排效率和綠色發(fā)展提供依據(jù)，對于推進長三角城市群生態(tài)文明建設(shè)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

目前對于城市節(jié)能減排效率的測算和評價研究，大多數(shù)學者選擇采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法，即DEA方法。郭彬等[1]采用超效率DEA模型對我國中部六省節(jié)能減排效率進行評價。鄧姍姍等[2]采用三階段DEA模型測量我國省際節(jié)能減排潛力。CHUNG等[3]提出了考慮產(chǎn)出增加和污染減少這兩方面因素的Malmquist-Luenberger(ML)生產(chǎn)率指數(shù)。王維國等[4-6]利用ML指數(shù)對國內(nèi)全要素能源效率問題進行了拓展研究。針對ML指數(shù)在計算跨期方向性距離函數(shù)時，結(jié)果存在著線性規(guī)劃無解和不可傳遞性的問題，PASTOR等[7]在前人研究基礎(chǔ)上，率先提出GML指數(shù)法(global malmquist-luenberger)，該方法在研究節(jié)能減排效率時可以進行跨期比較，克服了ML指數(shù)的不足，使得估算結(jié)果更加真實穩(wěn)健。

對于投入產(chǎn)出指標選取方面，大多數(shù)學者選用人力資本、資本存量和能源消費量作為投入指標，但在非期望產(chǎn)出指標的選取上有所不同，如李科[8]運用超效率DEA方法研究我國省際節(jié)能減排效率時，選取二氧化碳作為非期望產(chǎn)出；王兵等[9]采用兩期權(quán)重修正羅素模型研究節(jié)能減排對綠色全要素生產(chǎn)率的影響時，選取化學需氧量和二氧化硫作為非期望產(chǎn)出；黃清煌等[10]考察環(huán)境規(guī)制對節(jié)能減排效率的影響時，選取二氧化碳與二氧化硫作為非期望產(chǎn)出。

與已有研究不同，筆者將引入城市綜合污染物排放指數(shù)作為非期望產(chǎn)出，以更準確地測量節(jié)能減排效率值。從都市圈視角出發(fā)，研究長三角城市群各城市節(jié)能減排效率的動態(tài)變化特征，以期為長三角城市群提升節(jié)能減排效率精確施策提供參考。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 GML指數(shù)法

(1)

由上述理論可以測算出從t期到t+1期期間長三角地區(qū)城市群各城市相應(yīng)年份的節(jié)能減排效率值，即相應(yīng)的GML指數(shù)。如果相應(yīng)年份的GML指數(shù)大于1，則說明該地區(qū)的節(jié)能減排效率較前一年有所提高；如果GML指數(shù)小于1，則表示該效率較上一年有所下降；如果GML指數(shù)等于1，則表示沒有變化。在規(guī)模報酬不變的情況下，對GML指數(shù)繼續(xù)進行分解，可以將GML指數(shù)分解為技術(shù)進步變化指數(shù)(GTECH)和技術(shù)效率變化指數(shù)(GEFFCH)，分解形式如下:

(2)

(3)

(4)

為了測算GML指數(shù)及其分解項，需要求解當期方向性距離函數(shù)和全局方向性距離函數(shù)，可通過以下線性規(guī)劃得到：

Dt(xt,yt,bt)=maxβ

(5)

DG((xt,yt,bt)=maxβ

(6)

2.2 數(shù)據(jù)來源

筆者選取2016年國務(wù)院出臺的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》中具有代表性的19個城市為研究對象，分別為上海、杭州、湖州、嘉興、臺州、寧波、舟山、紹興、南京、無錫、鎮(zhèn)江、泰州、南通、常州、揚州、蘇州、合肥、蕪湖和馬鞍山。該發(fā)展規(guī)劃將長三角城市群分為5個都市圈，分別是南京都市圈(南京、鎮(zhèn)江及揚州)、杭州都市圈(杭州、嘉興、湖州及紹興)、合肥都市圈(合肥、蕪湖及馬鞍山)、蘇錫常都市圈(蘇州、無錫及常州)、寧波都市圈(寧波、舟山及臺州)?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，面板數(shù)據(jù)時間跨度為2007—2016年，選取資本投入C、勞動力投入L和能源消耗E作為投入指標，選取地區(qū)生產(chǎn)總值G作為期望產(chǎn)出，綜合污染排放指數(shù)T為非期望產(chǎn)出。

(1)資本投入C。由于不同城市的資本存量和相關(guān)資本折舊率的具體數(shù)據(jù)可獲得難度較大，筆者選取2007—2016年期間長三角16個核心城市的各年份的固定資產(chǎn)投入值來衡量投入指標C,數(shù)據(jù)來源為相應(yīng)年份長三角地區(qū)各城市統(tǒng)計年鑒。

(2)勞動力投入L。選取2007—2016年間長三角各核心城市的勞動力就業(yè)人數(shù)來衡量投入指標L，包括單位就業(yè)人數(shù)和個體私營從業(yè)人數(shù)，數(shù)據(jù)來源為相應(yīng)年份的城市統(tǒng)計年鑒。

(3)能源消耗E。選取2007—2016年相應(yīng)年份的綜合能源消耗量來衡量投入指標E，數(shù)據(jù)來源為相關(guān)年份的城市統(tǒng)計年鑒和各城市統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)資料。

(4)地區(qū)生產(chǎn)總值G。選取2007—2016年對應(yīng)年份的地區(qū)生產(chǎn)總值即各目標城市相應(yīng)年份的GDP總產(chǎn)值為期望產(chǎn)出指標G，數(shù)據(jù)來源為對應(yīng)年份各相關(guān)城市的統(tǒng)計年鑒。

(5)綜合污染排放指數(shù)T。為了全面地反映長三角城市群的污染排放現(xiàn)狀，筆者選取長三角各城市2007—2016年的一些主要污染物排放指標：廢水排放量、二氧化硫排放量及工業(yè)煙(粉)塵排放量，利用熵權(quán)法計算得出各城市相應(yīng)年份的綜合污染指數(shù)T，數(shù)據(jù)來源為相應(yīng)年份的城市統(tǒng)計年鑒。

3 長三角城市群節(jié)能減排效率測算結(jié)果與分析

3.1 節(jié)能減排整體效率GML指數(shù)分析

利用GML指數(shù)方法求得長三角城市群19個城市的GML指數(shù)及其分解項，如表1所示，數(shù)據(jù)來源于MAXDEA6.6 PRO的計算整理結(jié)果。在考慮非期望產(chǎn)出的條件下，長三角城市群在樣本期內(nèi)節(jié)能減排效率整體呈上升趨勢，GML指數(shù)為1.038，說明2007—2016年長三角城市群節(jié)能減排效率年均增長3.8%。從GML指數(shù)的分解項來看，技術(shù)進步變化指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)的幾何平均值分別為1.032和1.010，說明技術(shù)進步與技術(shù)效率都是正向增長，對節(jié)能減排效率起到了促進作用，兩者的貢獻作用相當。

3.2 各都市圈減排效率GML指數(shù)分項分析

2007—2016年期間，五大都市圈的GML指數(shù)幾何平均值從高到低依次為寧波都市圈、蘇錫常都市圈、杭州都市圈、南京都市圈和合肥都市圈，GML指數(shù)幾何平均值分別為1.034、1.034、1.033、1.031和1.029；從GML指數(shù)的分解項來看，各都市圈的技術(shù)進步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)差別不大，技術(shù)進步與技術(shù)效率均是正向增長，節(jié)能減排效率的提升得益于兩者的共同作用。就南京都市圈而言，3個城市的GML指數(shù)相等，南京市技術(shù)效率增速相對其他兩個城市較低，阻礙了節(jié)能減排效率的提升。在寧波都市圈中，臺州的GML指數(shù)幾何平均值相對其他城市較低，技術(shù)效率是阻礙臺州節(jié)能減排效率提升的重要原因。在蘇錫常都市圈中，無錫的GML指數(shù)幾何平均值最高，技術(shù)進步是促進無錫節(jié)能減排效率提高的重要原因。在杭州都市圈中，杭州和紹興的GML指數(shù)幾何平均值較高，技術(shù)進步和技術(shù)效率共同促進了節(jié)能減排效率的提升。

表1 2007—2016年長三角各城市GML指數(shù)及其分解(幾何平均值)

從各個城市具體的GML指數(shù)值來看，所有城市的GML指數(shù)幾何平均值都大于1，其中，上海的節(jié)能減排效率最高，增速達到了8.0%，緊接著是南通、紹興、舟山等，節(jié)能減排效率最低的是湖州，年均增長率為0.5%，技術(shù)效率的下降制約了節(jié)能減排效率的提升。綜上所述，技術(shù)進步是促進各城市節(jié)能減排效率提升的源泉，技術(shù)效率的普遍降低阻礙了節(jié)能減排效率的增速。

3.3 城市群GML指數(shù)變化趨勢

2007—2016年長三角城市群GML指數(shù)及其分解項如表2所示(數(shù)據(jù)來源為MAXDEA6.6PRO的計算整理結(jié)果)，可進一步分析長三角城市群節(jié)能減排效率的變化趨勢。

表2 2007—2016年長三角城市群GML指數(shù)及其分解項(幾何平均值)

由表2可看出，在時間維度上，長三角城市群歷年的GML指數(shù)幾何平均值呈“M”型波動，2007—2011年期間，該指數(shù)整體保持增長的趨勢，技術(shù)進步對節(jié)能減排效率的提升起到了重要作用；2010—2013年期間，GML指數(shù)幾何平均值呈下降的趨勢，特別是2012—2013年期間長三角節(jié)能減排效率出現(xiàn)負增長，技術(shù)效率的惡化是其增速下滑的原因；2013—2016年期間節(jié)能減排效率的增速逐漸回歸穩(wěn)定，這與我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，技術(shù)進步密不可分。從樣本期歷年的GML指數(shù)及其分解項來看，技術(shù)效率提高的空間很大，長三角城市群未來技術(shù)效率不斷提高，這將改變節(jié)能減排效率依賴技術(shù)進步的局面，技術(shù)效率的提升與技術(shù)進步將共同促進節(jié)能減排效率的增長。

通過測量2007—2016年GML指數(shù)及其分解變化情況，得到長三角五大都市圈GML指數(shù)及其分解項幾何平均值變化趨勢圖，可以反映出各城市圈節(jié)能減排效率及其影響因素在時間維度上的變化情況。GML指數(shù)變化趨勢如圖1所示，可看出除了合肥都市圈外，其他都市圈的節(jié)能減排效率都呈“M”型波動趨勢。技術(shù)進步指數(shù)變化趨勢如圖2所示，可看出2010—2012年期間，南京都市圈技術(shù)進步值呈“V”型波動，技術(shù)效率呈緩慢下降趨勢，GML指數(shù)略微增長，技術(shù)進步抑制了南京都市圈節(jié)能減排效率的提高。技術(shù)效率變化趨勢如圖3所示，可看出2010—2014年期間，合肥都市圈技術(shù)效率值先下滑后上升，波動幅度較大，技術(shù)效率較大程度地阻礙了合肥都市圈節(jié)能減排效率的提升。綜合圖1～圖3可以看出，GML指數(shù)、技術(shù)進步和技術(shù)效率都呈現(xiàn)緩慢增長態(tài)勢，說明各都市圈“十二五”節(jié)能減排工作已經(jīng)取得一定的成效。

圖1 GML指數(shù)變化趨勢圖

圖2 技術(shù)進步指數(shù)變化趨勢圖

圖3 技術(shù)效率變化趨勢圖

4 長三角城市群節(jié)能減排效率驅(qū)動因素分析

4.1 模型設(shè)定與變量選取

為了進一步確定影響長三角城市群節(jié)能減排效率的相關(guān)驅(qū)動因素及不同驅(qū)動因素對節(jié)能減排效率的綜合影響程度，借鑒文獻[1]、文獻[12]和文獻[13]的研究成果，從勞動力投入、資本投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費量4個方面考察對長三角節(jié)能減排效率的影響驅(qū)動因素。設(shè)定的模型如下：

lnGMLi,t=β0+β1lnCi,t+β2lnISi,t+

β3lnEi,t+β4lnLi,t+εi,t

(7)

式中：被解釋變量lnGMLi,t表示GML指數(shù)的對數(shù)值；lnCi,t表示資本投入的對數(shù)值；lnISi,t表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的對數(shù)值；lnEi,t表示能源消費量的對數(shù)值；lnLi,t表示勞動力投入的對數(shù)值；εi,t為隨機誤差項；i和t分別代表地區(qū)和時間。變量的設(shè)定與含義如表3所示。

表3 各解釋變量的具體設(shè)定與選取情況

相關(guān)實證數(shù)據(jù)涉及長三角城市群19個城市，時間區(qū)間為2007—2016年，數(shù)據(jù)總量共計144條。由于面板數(shù)據(jù)在估計過程中可能出現(xiàn)序列相關(guān)性及異方差，因此采用廣義最小二乘法(GLS)對式(7)進行估計。此外，對面板數(shù)據(jù)進行豪斯曼檢驗發(fā)現(xiàn)p值小于0.05，拒絕原假設(shè)，即認為固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型，估計結(jié)果如表4所示。

表4 長三角節(jié)能減排效率影響因素估計結(jié)果

注：括號內(nèi)的數(shù)值為標準差；*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著

4.2 結(jié)果分析

由表4可知，模型(1)、模型(2)、模型(3)和模型(4)是逐步加入各影響因素變量對其系數(shù)的估計，反映了4個變量對節(jié)能減排效率的影響程度，各模型都具有較好的穩(wěn)健性。

(1)資本投入對長三角城市群節(jié)能減排效率具有顯著的正向影響，即當城市固定資產(chǎn)投資增加時，節(jié)能減排效率將會提升。通過加大資本投入，長三角地區(qū)可以引進先進的生產(chǎn)制造設(shè)備和節(jié)能減排技術(shù)。同時，長三角城市群在吸引資本投入的過程中要做好甄別工作，對于那些經(jīng)濟附加值低、污染排放大的投資在引進過程中需慎重考慮。

(2)勞動力投入對長三角城市群節(jié)能減排效率具有顯著的負向影響，說明勞動力數(shù)量會阻礙長三角地區(qū)節(jié)能減排效率的提升。因此，對于傳統(tǒng)的以廉價勞動力為競爭優(yōu)勢的勞動密集型企業(yè)，要積極鼓勵他們引進先進的生產(chǎn)技術(shù)，進行生產(chǎn)線的升級換代，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和技術(shù)水平。

(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對長三角城市群節(jié)能減排效率的影響顯著為正，且在5%的顯著性水平下通過檢驗，其系數(shù)為0.237。由此可見，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，尤其是推動現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展，提高第三產(chǎn)業(yè)在整個地區(qū)GDP總量中的占比是提高長三角城市群節(jié)能減排效率的重要途徑。

(4)能源消耗對長三角城市群節(jié)能減排效率的影響顯著為負，長三角地區(qū)能源消耗量每增加1%，相應(yīng)的節(jié)能減排效率將會降低42.1%。因此從總量上控制長三角城市群的能源消耗水平是提高地區(qū)整體節(jié)能減排效率的有效途徑，相關(guān)地區(qū)應(yīng)該加強對高耗能企業(yè)的監(jiān)管力度，鼓勵相應(yīng)企業(yè)進行自主減排，提高能源使用效率。

5 結(jié)論與建議

通過運用GML指數(shù)對2007—2016年期間長三角城市群節(jié)能減排效率的測算，分析了長三角城市節(jié)能減排效率的基本特征和變化情況，特別是對長三角五大都市圈節(jié)能減排效率進行了對比分析。研究發(fā)現(xiàn)長三角城市群的節(jié)能減排效率總體“有效”，長三角城市群整體的GML指數(shù)呈“M”型波動。通過對五大都市圈GML指數(shù)的測量與分解，發(fā)現(xiàn)不同都市圈的節(jié)能減排效率趨勢的變化情況不盡相同，其中合肥都市圈的節(jié)能減排效率較低。

通過對長三角城市群節(jié)能減排效率驅(qū)動因素進行回歸分析，結(jié)果顯示資本投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對長三角城市群節(jié)能減排效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，勞動力投入和能源消耗抑制了長三角城市群節(jié)能減排效率的提高。

基于以上結(jié)論，提出以下政策建議：

(1)發(fā)揮技術(shù)進步與科技創(chuàng)新在長三角城市群節(jié)能減排中的關(guān)鍵作用。長三角城市群要積極推廣“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+綠色創(chuàng)新”，發(fā)展綠色智造產(chǎn)業(yè)和低碳產(chǎn)業(yè)，加大節(jié)能環(huán)保技術(shù)研發(fā)投入。

(2)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，切實發(fā)揮現(xiàn)代服務(wù)業(yè)對經(jīng)濟增長的新引擎作用。長三角城市群應(yīng)該逐步淘汰落后產(chǎn)能，鼓勵和發(fā)展先進的現(xiàn)代服務(wù)型產(chǎn)業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動與資本密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

(3)發(fā)揮市場在長三角城市群環(huán)境資源配置的決定性作用，構(gòu)建多元激勵和約束作用。加快低碳城市試點和建設(shè)碳排放交易市場，對高污染、高耗能的企業(yè)征收碳排放稅、環(huán)保稅，推行排污許可、排污權(quán)交易制度，倒逼城市群內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，健全城市群內(nèi)生態(tài)補償機制。

(4)加強長三角城市群一體化發(fā)展中的頂層設(shè)計和規(guī)劃銜接、跨省際環(huán)保聯(lián)防聯(lián)控和產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整等方面的合作。以改革創(chuàng)新，破除區(qū)域發(fā)展壁壘和利益藩籬，打通資源流動壁壘，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新和長三角高質(zhì)量一體化。