長三角城市群綠色經(jīng)濟效率測度研究

朱兵 劉成成

摘? 要：準確測度綠色經(jīng)濟效率及其提升潛力能夠為制定綠色經(jīng)濟發(fā)展策略提供參考依據(jù)。基于2005—2020年長三角城市群26個城市的面板數(shù)據(jù)，運用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型和共同前沿模型測算各城市的綠色經(jīng)濟效率，利用共同技術(shù)比率指標對各城市間的生產(chǎn)技術(shù)差距做定量分析，并通過將綠色經(jīng)濟無效率分解為技術(shù)無效和管理無效來探究其提升路徑。研究發(fā)現(xiàn)：共同前沿下高水平組、中等水平組和低水平組的綠色經(jīng)濟效率年均值分別為0.725、0.454和0.452，這說明三大群組分別有27.5%、54.6%和54.8%的效率提升空間，改善潛力巨大。高水平組的無效率主要由管理無效造成，改善綠色經(jīng)濟效率需要完善管理制度并提高管理水平；中等水平組和低水平組的無效率則由技術(shù)無效和管理無效共同決定，在制定綠色經(jīng)濟效率改善策略時需要兼顧技術(shù)改進和管理能力的提升。

關(guān)鍵詞：綠色經(jīng)濟效率；SBM模型；共同前沿模型；長三角城市群

中圖分類號：F124.5? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? 文章編號：1671-9255（2023）02-0006-06

一、引言

為了解決經(jīng)濟增長和環(huán)境保護之間的矛盾，目前我國正在大力發(fā)展綠色經(jīng)濟。黨的二十大報告指出要奮力推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型，這表明發(fā)展綠色經(jīng)濟已經(jīng)上升到國家重大發(fā)展戰(zhàn)略的高度。長三角城市群是我國形成時間最久、發(fā)展水平最高的城市群，在引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。2021年長三角城市群GDP共計為27.6萬億元，占全國經(jīng)濟總量的24.1%。但是，隨著經(jīng)濟的快速增長，長三角城市群的發(fā)展逐漸出現(xiàn)了資源利用率低、生態(tài)破壞和環(huán)境污染等問題，由此帶來的資源環(huán)境壓力嚴重阻礙了經(jīng)濟的進一步發(fā)展。提高綠色經(jīng)濟效率是有效解決經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護這個兩難問題的重要途徑。綠色經(jīng)濟效率是考慮了生產(chǎn)要素投入、資源消耗與環(huán)境污染排放的綜合經(jīng)濟效率。效率值越高，表明綠色經(jīng)濟發(fā)展水平越高。測算各城市真實的綠色經(jīng)濟效率值并分析其提升潛力，是促進長三角城市群綠色經(jīng)濟快速、持續(xù)、健康發(fā)展的關(guān)鍵。

近年來，相關(guān)圍繞綠色經(jīng)濟效率的研究主要有以下幾個方面：測算方法上，目前國內(nèi)學者測算綠色經(jīng)濟效率多采用隨機前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。范建雙等將工業(yè)環(huán)境污染作為環(huán)境約束變量引進SFA模型，測度了區(qū)域綠色經(jīng)濟效率。[1]王曉云等使用DEA-Malmquist模型對中國地級市的綠色經(jīng)濟效率進行了動態(tài)評價。[2]辛龍等運用非期望產(chǎn)出SBM模型測算了我國各省份的綠色經(jīng)濟效率。[3]不同區(qū)域?qū)用嫔?，斑斕等測算出中國省域綠色經(jīng)濟效率，并研究八大區(qū)域綠色經(jīng)濟效率空間影響機制。[4]吳遵杰等從靜態(tài)和動態(tài)兩個維度探究長江經(jīng)濟帶108個地級市綠色經(jīng)濟效率的變動趨勢。[5]孫金嶺測度評價了“一帶一路”重點省份的綠色經(jīng)濟效率。[6]綠色經(jīng)濟效率的影響因素上，錢爭鳴和劉曉晨采用Tobit模型考察綠色經(jīng)濟效率的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)人均GDP、FDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以及城市化水平等因素顯著影響綠色經(jīng)濟效率。[7]葉仁道等在測算綠色經(jīng)濟效率的基礎(chǔ)上構(gòu)建出偏正態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，指出經(jīng)濟發(fā)展水平、教育投入與外資利用水平促進綠色經(jīng)濟效率的提升，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平和污染治理投入阻礙綠色經(jīng)濟效率的發(fā)展。[8]

綜上所述，現(xiàn)有研究成果為制定綠色經(jīng)濟發(fā)展政策提供了重要依據(jù)，但仍存在不足之處：一是大部分研究集中于省域、市域?qū)用?，缺乏聚焦長三角城市群的研究；二是現(xiàn)有對于綠色經(jīng)濟效率的研究均假定所有決策單元面臨同一個生產(chǎn)前沿面，忽視了不同主體的生產(chǎn)技術(shù)異質(zhì)性，因此

測算出的效率值缺乏真實性；三是大多數(shù)研究沒有深入挖掘綠色經(jīng)濟無效率的真正根源。本文考慮了技術(shù)異質(zhì)性特征，借鑒Battese等，ODonnell，Zhang等，肖仁橋等的研究[9-12]，運用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型和共同前沿模型測算2005—2020年長三角城市群26個城市的綠色經(jīng)濟效率。同時，采用共同技術(shù)比率對各城市間的生產(chǎn)技術(shù)差距做定量考察，探究綠色經(jīng)濟無效率來源，將其分解為技術(shù)無效和管理無效，為推動綠色經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提出相關(guān)政策建議。

二、研究方法和數(shù)據(jù)處理

（一）研究方法

1．SBM模型

2．共同前沿（Meta-frontier）模型

使用DEA方法測度效率時，其潛在假設(shè)認為被評價DMU都具有相似的生產(chǎn)技術(shù)水平。但實際上，各城市經(jīng)濟發(fā)展水平和生產(chǎn)技術(shù)有較大差距，面對的生產(chǎn)前沿也存在出入。針對這個問題，Battese等、ODonnell等提出了共同前沿理論框架[9-10]，即依據(jù)特定標準將所有DMU劃分為不同群組，分別構(gòu)建出共同前沿，以及群組前沿，測算DMU在不同生產(chǎn)前沿下的技術(shù)效率。

3．共同技術(shù)比率和綠色經(jīng)濟無效率的分解

在共同前沿分析框架下，共同前沿下效率值與群組前沿下效率值的比率即為MTR值，其取值范圍為[0，1]。MTR值越接近于1，表明群組生產(chǎn)技術(shù)水平與共同生產(chǎn)技術(shù)水平的差距越小；反之，表明其差距越大。MTR可定義如下：

為識別不同群組綠色經(jīng)濟無效率的真正來源，本文參考Chiu等的研究從生產(chǎn)技術(shù)和管理兩個維度將共同前沿下各城市的綠色經(jīng)濟無效率（MGEI）分解為兩部分[14]，即技術(shù)無效率（TGI）和管理無效率（GMI），公式如下：

其中，不同群組的生產(chǎn)技術(shù)環(huán)境差異導致技術(shù)無效率，管理失誤使得經(jīng)濟產(chǎn)出較低但污染排放較高，進而導致管理無效率。

（二）指標選取和數(shù)據(jù)處理

1．指標選取

本文選取2005—2020年長三角城市群26個城市的年度數(shù)據(jù)進行綠色經(jīng)濟效率的計算，具體數(shù)據(jù)指標包括投入指標和產(chǎn)出指標。投入指標中，資本投入以各城市的物質(zhì)資本存量表示，本文參考單豪杰的研究使用永續(xù)盤存法對其進行估算[15]，勞動投入以單位年末從業(yè)人員數(shù)表示，能源投入以全社會用電量表示。產(chǎn)出指標中，選取各城市GDP作為期望產(chǎn)出，并以2005年為基期進行平減處理。由于DEA方法要求盡可能多的DMU個數(shù)和盡可能少的投入產(chǎn)出指標個數(shù)，因此本文借鑒藺鵬、閆慶友的研究[16-17]，基于工業(yè)廢水、工業(yè)SO2，以及工業(yè)煙（粉）塵污染排放的原始數(shù)據(jù)，使用熵權(quán)法構(gòu)造環(huán)境污染指數(shù)作為非期望產(chǎn)出。數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國城市年鑒》、各省市統(tǒng)計年鑒和EPS全球數(shù)據(jù)庫等，少數(shù)缺失值采用插值法補齊。

2．組別劃分

Iyer指出地區(qū)所具備的生產(chǎn)技術(shù)水平與其經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關(guān)。[18]人均GDP是衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的重要標準，本文以城市人均GDP作為分組依據(jù)，把樣本城市分為高水平組（包括上海、南京、無錫和蘇州）、中等水平組（包括杭州、寧波、嘉興、紹興、舟山、揚州、鎮(zhèn)江、常州、馬鞍山和銅陵）和低水平組（包括湖州、金華、臺州、鹽城、南通、泰州、合肥、蕪湖、安慶、滁州、池州和宣城）。

三、實證分析

（一）三大群組綠色經(jīng)濟效率的靜態(tài)分析

為考察長三角城市群各城市綠色經(jīng)濟效率的水平差異，本文計算了2005—2020年共同前沿和群組前沿下26個城市的綠色經(jīng)濟效率均值，以及共同技術(shù)比率均值，計算結(jié)果見表1。

由表1可以看出，長三角城市群綠色經(jīng)濟效率整體水平偏低，區(qū)域差異較為明顯。共同前沿下，高水平組、中等水平組和低水平組的綠色經(jīng)濟效率歷年均值分別為0.725、0.454和0.452，這表明如果采用潛在最優(yōu)的生產(chǎn)技術(shù)，那么三個群組分別有27.5%、54.6%和54.8%的效率提升空間，仍然有巨大的改善潛力。

三大群組中，高水平組的MTR歷年均值接近于1，該組的綠色經(jīng)濟發(fā)展表現(xiàn)較好，綠色生產(chǎn)技術(shù)水平最先進，組內(nèi)城市基本不存在技術(shù)差距。而中等水平組和低水平組的MTR均值分別為0.636和0.643，說明這兩組與潛在最優(yōu)生產(chǎn)技術(shù)水平差距較大且組內(nèi)城市的生產(chǎn)技術(shù)差距較大。

從各群組內(nèi)部來看：（1）高水平組中，無錫、蘇州和上海的GGE分別為0.807、0.796和0.776，MGE值分別為0.800、0.796和0.776，說明這三個城市的綠色生產(chǎn)技術(shù)均接近于該群組的潛在最優(yōu)技術(shù)水平。南京的表現(xiàn)相對較差，MGE值和GGE值均為0.529，表明南京在兩種生產(chǎn)前沿下都仍有47.1%的效率提升空間。（2）對于中等水平組而言，群組前沿綠色經(jīng)濟效率值均大于共同前沿效率值。從群組前沿下綠色經(jīng)濟效率值來看，揚州的GGE表現(xiàn)最好，達到0.960，而表現(xiàn)最差的馬鞍山僅為0.510，說明馬鞍山在生產(chǎn)上還有48.1%的效率提升空間。同理，從共同前沿下綠色經(jīng)濟效率值來看，這兩個城市分別有42.6%、61.0%的效率提升空間。（3）在低水平組中，群組前沿下綠色經(jīng)濟效率表現(xiàn)最好的臺州GGE值為0.896，而表現(xiàn)最差的池州GGE值僅為0.421，在生產(chǎn)上還有57.9%的效率提升空間；在共同前沿下，兩個城市分別有52.2%和68.0%的效率提升空間。

（二）三大群組綠色經(jīng)濟效率的動態(tài)分析

為分析長三角城市群綠色經(jīng)濟效率的時間演化特征，本文繪制出各城市共同前沿效率值、群組前沿效率值以及共同技術(shù)比率的動態(tài)變化趨勢圖（圖1）。

由圖1可知，2005—2020年間，共同前沿下高水平組的綠色經(jīng)濟效率均值呈現(xiàn)出波動式上升的趨勢，中等水平組的綠色經(jīng)濟效率均值呈現(xiàn)出先上升、后下降、再上升的趨勢，而低水平組的綠色經(jīng)濟效率均值總體上呈現(xiàn)逐年下降的趨勢。而在群組前沿下，綠色經(jīng)濟效率均值并沒有表現(xiàn)出如共同前沿下高水平組大于中等水平組大于低水平組的現(xiàn)象，說明了分組考察綠色經(jīng)濟效率具有一定的必要性與合理性。具體來看，群組前沿下高水平組的綠色經(jīng)濟效率均值基本呈現(xiàn)出波動上升的趨勢，而中等水平組和低水平組的綠色經(jīng)濟效率均值則是來回波動，波動幅度基本控制在0.1之內(nèi)。

觀察共同技術(shù)比率的變化趨勢圖可以發(fā)現(xiàn)，高水平組的MTR均值一直處于較高水平，說明該組距離綠色生產(chǎn)技術(shù)共同前沿較近，擁有最先進的綠色生產(chǎn)技術(shù)，在長三角城市群的綠色經(jīng)濟增長中發(fā)揮著引領(lǐng)與示范的作用；另外兩組距離共同技術(shù)前沿較遠，其綠色生產(chǎn)技術(shù)低于最優(yōu)水平，生產(chǎn)能力具有巨大的提升空間。再次說明了根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平劃分三大群組是合理的。

（三）綠色經(jīng)濟無效率分解和改善潛力分析

本文將共同前沿下綠色經(jīng)濟無效率（MGEI）分解為技術(shù)無效率（TGI）和管理無效率（GMI），以分析阻礙綠色經(jīng)濟效率改善的重要因素。分解結(jié)果的時間變化趨勢如圖2所示。

整體來看，長三角城市群的綠色經(jīng)濟效率總損失較大。其中，2009年之前，中等水平組的無效率值歷年最大，而之后則是低水平組的無效率值最大。

在三大群組中，高水平組的綠色經(jīng)濟效率損失在2005—2020年間呈現(xiàn)逐年遞減的態(tài)勢，說明綠色經(jīng)濟效率損失得到了一定的改善。分解結(jié)果顯示，該群組各城市歷年的綠色經(jīng)濟效率損失主要由管理無效率決定。中等水平組歷年的綠色經(jīng)濟效率損失呈現(xiàn)先下降、后上升、再下降的變化趨勢，造成這種現(xiàn)象的原因主要是管理無效，但近年來技術(shù)無效逐漸趕超管理無效，成為效率損失的主要原因。低水平組的效率總損失在2013年之前呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢，之后有所波動但變化幅度不大，該群組的綠色經(jīng)濟無效率由技術(shù)無效和管理無效共同決定。

此外，為進一步揭示綠色經(jīng)濟無效率的改善潛力來源，本文利用公式計算出2005—2020年各城市的MGEI、TGI和GMI值，并將其按年份進行平均化處理，結(jié)果如表2所示。

總體來看，綠色經(jīng)濟效率損失較大的城市主要集中在中等水平組和低水平組。主要因為這些城市經(jīng)濟發(fā)展水平較低，地方政府長期以耗費大量自然資源和犧牲生態(tài)環(huán)境為代價換取經(jīng)濟效益，生態(tài)破壞和環(huán)境污染問題嚴重。

不同群組內(nèi)的綠色經(jīng)濟無效率存在一定差異。高水平組中，南京的效率損失最大，為0.471，無錫的效率損失最小，為0.200；中等水平組中，嘉興的效率損失最大，為0.643，杭州的效率損失最小，為0.406；低水平組中，池州的效率損失最大，為0.680，安慶的效率損失最小，為0.434。這表明先進的綠色生產(chǎn)技術(shù)和管理水平在組內(nèi)并沒有得到有效的推廣和實踐。

為更好理解各城市在改善綠色經(jīng)濟效率方面需要著重強化哪些能力，本文設(shè)定當技術(shù)無效或管理無效的比例超過效率總損失的40%時，即認為應(yīng)該重點強化該項能力。從表3可以發(fā)現(xiàn)，高水平組內(nèi)城市的管理無效占綠色經(jīng)濟無效率的比重均接近于100%，該群組需要采取措施重點提升綠色生產(chǎn)經(jīng)營的管理能力進而推動綠色經(jīng)濟效率的改善；而對于中等水平組和低水平組來說，其綠色經(jīng)濟無效率基本由技術(shù)無效和管理無效共同決定，這兩組需要在改善管理能力的同時提升綠色生產(chǎn)技術(shù)水平。

四、結(jié)論和建議

本文基于共同前沿理論框架，運用考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型和共同前沿模型對2005—2020年長三角城市群26個城市的綠色經(jīng)濟效率進行測算，并分析綠色經(jīng)濟效率的變化趨勢以及效率損失的原因，以及效率改善的潛力來源，得出以下結(jié)論：

（1）長三角城市群三大群組平均綠色經(jīng)濟效率值較低，且綠色經(jīng)濟發(fā)展不平衡，但改善潛力巨大。共同前沿下，高水平組、中等水平組和低水平組綠色經(jīng)濟效率年均值分別為0.725、0.454和0.452。即如果采用潛在的最優(yōu)綠色生產(chǎn)技術(shù)，各群組將分別有27.5%、54.6%和54.8%的效率提升空間。

（2）高水平組、中等水平組和低水平組之間存在顯著的技術(shù)異質(zhì)性。高水平組的平均共同技術(shù)比率接近于1，其在群組前沿和共同前沿下的綠色經(jīng)濟效率基本沒有差異；中等水平組和低水平組的平均共同技術(shù)比率分別為0.636和0.643，在兩種前沿下的綠色經(jīng)濟效率差異性較大。

（3）將共同前沿下各城市綠色經(jīng)濟無效率分解為技術(shù)無效和管理無效，發(fā)現(xiàn)不同群組的綠色經(jīng)濟無效率來源存在明顯差異。高水平組的綠色經(jīng)濟效率損失主要由管理無效造成，需要完善管理制度和提升管理能力水平；中等水平組和低水平組的綠色經(jīng)濟效率損失則是由技術(shù)無效和管理無效共同構(gòu)成，需要在改善管理能力的同時提升綠色生產(chǎn)技術(shù)水平。

基于上述分析，本文提出以下建議：

第一，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式。長三角城市群的大多數(shù)城市在提升綠色經(jīng)濟效率方面都存在較大的改進空間。應(yīng)該加快推動經(jīng)濟增長方式由粗放式向集約式轉(zhuǎn)變，在提升經(jīng)濟增長速度的同時也要重視經(jīng)濟增長質(zhì)量。同時，要將資源節(jié)約和環(huán)境保護置于更高的戰(zhàn)略地位，加大節(jié)能減排力度。

第二，以科技創(chuàng)新提高綠色生產(chǎn)技術(shù)水平，完善管理制度。長三角城市群匯聚了豐富的創(chuàng)新資源，當?shù)卣畱?yīng)該加強創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)布局與發(fā)展，對綠色科技創(chuàng)新項目采取稅收減免、財政補貼等鼓勵措施，推動地區(qū)間的產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新。另外，積極開展城際合作，強化政策協(xié)同，通過城市合作辦公室或城市群發(fā)展戰(zhàn)略聯(lián)盟的方式發(fā)揮協(xié)同管理優(yōu)勢。

第三，因地制宜，精準施策。長三角城市群各城市的綠色生產(chǎn)技術(shù)差距顯著，因而要通過科學精準施策實現(xiàn)各城市綠色經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展。上海、無錫等經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市是發(fā)展綠色經(jīng)濟的先行者，應(yīng)該積極引進國外成熟的節(jié)能減排技術(shù)與管理模式，同時與其他經(jīng)濟欠發(fā)達城市開展合作交流，通過技術(shù)溢出效應(yīng)和知識溢出效應(yīng)來帶動周邊城市發(fā)展。而經(jīng)濟發(fā)展水平低的城市應(yīng)該積極優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增強自主創(chuàng)新能力，引進先進的綠色生產(chǎn)技術(shù)，縮小與高水平城市間的綠色經(jīng)濟發(fā)展差距。

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Abstract： Accurate calculation of the green economic efficiency and its improvement potential can provide a scientific basis for the formulation of green economy development strategy. Based on the panel data of 26 cities in the Yangtze River Delta urban agglomeration from 2005 to 2020， this paper uses the SBM model considering undesired output and the meta frontier model to measure the green economic efficiency of each city. Then， it uses the meta-technology ratio index to quantitatively analyze the production technology gap among cities and decomposes the green economic inefficiency into technology gap inefficiency and managerial inefficiency to explore the path of its improvement. The annual mean of green economic efficiency in the high level， middle level and low-level groups under the meta frontier were 0.725，0.454 and 0.452， respectively The finding showed that the three groups still have a large room for efficiency improvement of 27.5%， 54.6% and 54.8%， respectively， indicating the great potential for improvement would be huge. The inefficiency of high economic level group is mainly caused by the ineffective management， showing that to improve the green economic efficiency needs to improve both the management system and the management level. The inefficiency of the middle economic level group and the low economic level group is jointly determined both by the technology and the management ineffectiveness， showing that technical improvement and management ability improvement need to be taken into account in formulating the improvement strategy of green economic efficiency.

Key words：Green economic efficiency; SBM model; Meta frontier model; the Yangtze River Delta urban agglomerations