城市群生態(tài)經濟效率時空演化特征及其影響因素研究
——以中國三大城市群為例

■ 倪維秋/崔麗娜/呂添貴/付舒斐

（1．北京市社會科學院，北京 100101；2．自然資源部國土空間規(guī)劃研究中心，北京 100812；3．江西財經大學財稅與公共管理學院，南昌 330013）

中國已步入城鎮(zhèn)化發(fā)展新階段，未來城市群是我國經濟發(fā)展重要集聚區(qū)、承載地和創(chuàng)新地。伴隨人口不斷集聚和建設空間不斷拓展，交通擁堵、環(huán)境污染和“大城市病”等生態(tài)問題日益凸顯[1]。京津冀、長三角和珠三角城市群作為我國最具有經濟活力的區(qū)域，也是資源消耗和環(huán)境污染突出地區(qū)，三大城市群均不同程度存在生態(tài)質量不高、人居環(huán)境品質有待提升、國土綜合整治需求強烈等問題[2-3]。因此，科學精準評價和測度大城市群國土空間生態(tài)經濟效率成為推進城市群綠色可持續(xù)發(fā)展的重要內容，是優(yōu)化國土空間格局的關鍵問題。

國內外學者圍繞生態(tài)經濟效率進行了諸多研究。在內涵方面，廣義生態(tài)經濟效率強調經濟發(fā)展中資源投入所產生的經濟社會增加值與對環(huán)境造成的破壞之比[4]，狹義上則反映區(qū)域內生態(tài)要素保護和利用帶來的相應經濟、社會和生態(tài)環(huán)境效益產出比率[5-6]。在評價方法方面，主要涉及比值評價法、指標體系法、隨機前沿分析、數(shù)據(jù)包絡分析方法等[7-8]。為研究不同區(qū)域生態(tài)經濟效率分異特征，學者采用自然斷裂點法[9]、特征觀察法等不同方法對生態(tài)經濟效率水平進行劃分[10]。在影響因素方面，主要涉及經濟水平、產業(yè)結構、技術水平及環(huán)境規(guī)則等[11-13]。在空間尺度上，主要集中于省、市、縣行政區(qū)[14-15]。目前對于多個城市群生態(tài)經濟效率綜合比較研究還相對缺乏[16-17]。鑒于此，本文以京津冀、長三角、珠三角三大城市群48個地級市為研究對象，在重構理論框架基礎上，采用SBM模型輔助對比三大城市群廣義生態(tài)經濟效率水平，基于探索性空間數(shù)據(jù)分析方法揭示其空間演化特征，通過Tobit回歸模型分析影響因素并提出優(yōu)化路徑，以期為其他城市群生態(tài)建設提供借鑒參考。

1 理論基礎與指標體系

1.1 城市群生態(tài)經濟效率理論分析框架

生態(tài)環(huán)境問題的根本是各類資源的利用。城市群生態(tài)經濟效率是滿足人類“經濟-社會-生態(tài)”耦合協(xié)調需要的城市空間活動中所發(fā)生的產出與投入的對應關系。城市群以城市空間本底為運行基礎，以不同的城市社會經濟活動為運行核心，從而實現(xiàn)城市內部經濟社會與生態(tài)環(huán)境的要素流通與物質互饋[18-19]。因此，本文納入環(huán)境要素，強調以最少的資源要素投入獲取最大的社會、經濟和生態(tài)效益，其內涵以可持續(xù)發(fā)展理論和城市群空間發(fā)展理論為基礎[20]，并將指標體系分為經濟、社會和生態(tài)三類（圖1）。其中，經濟方面，從資本投入和經濟產出兩個維度強調以最小生產要素投入獲得最大經濟產出。社會方面，秉持以提升社會福利為目的，從勞動力投入和社會產出兩個維度實現(xiàn)社會和經濟共同發(fā)展[21]。生態(tài)方面，從良好的城區(qū)土地生態(tài)環(huán)境基礎和環(huán)境正負產出維度出發(fā)，一方面，在投入過程中，較少的城市污染排放所營造的良好城區(qū)土地生態(tài)環(huán)境是社會和經濟層面可持續(xù)投入的基礎；另一方面，在產出過程中，要尋求經濟和社會“好”的產出不斷增加、生態(tài)“壞”的產出持續(xù)減少，實現(xiàn)投入和產出上的良性循環(huán)。因此，生態(tài)經濟效率是考慮生態(tài)環(huán)境承載力和資源投入數(shù)量的經濟效率測度分析。

1.2 城市群生態(tài)經濟效率評價指標體系構建

遵循科學性、可實施性原則，城市群生態(tài)經濟效率評價指標體系包括以下方面（表1）：

表1 生態(tài)經濟效率評價指標體系

(1)投入變量：社會生產過程中的固定資產投入將對地區(qū)經濟效益產生重要影響，由此選取地區(qū)固定資本存量表征資本投入變量；社會從業(yè)人員可將固定資產投入轉化為社會經濟產出，由此選取年末單位從業(yè)人員數(shù)作為勞動力投入變量；城市土地是城市社會經濟活動載體，由此選取建成區(qū)面積作為土地投入變量。

(2)期望產出變量：地區(qū)生產總值能反映目標年份經濟發(fā)展情況，由此選取地區(qū)生產總值表征經濟發(fā)展水平；人均地區(qū)生產總值與人民生活水平呈強正相關[22]，選取人均地區(qū)生產總值表征社會產出；建成區(qū)綠化覆蓋面積作為城市經濟活動的生態(tài)反饋，將該指標表征生態(tài)產出。

(3)非期望產出變量：工業(yè)生產中工業(yè)廢水排放對土壤、河流等生態(tài)系統(tǒng)造成巨大影響[23]，二氧化硫和煙塵易對空氣質量造成影響，由此選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)煙塵排放量表征環(huán)境負產出狀況。

2 研究區(qū)域與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

京津冀、長三角、珠三角三大城市群涉及北京、天津和上海3個直轄市，以及河南、河北、江蘇、浙江、安徽、廣東6個省份，包括48個地級市，是我國經濟快速增長和參與國際經濟合作與競爭的主要平臺，研究區(qū)土地面積僅占我國大陸總面積的5.06%，但人口和經濟總量占全國的比重卻分別高達19.27%和38.22%，人口密度和經濟密度均遠遠高于全國平均水平。

2.2 研究方法

2.2.1 非期望產出SBM模型

非期望產出SBM模型在傳統(tǒng)DEA模型的基礎上考慮了要素的松弛影響，能有效解決以往經濟效率評價中忽略對環(huán)境產生負效應的工業(yè)廢水、二氧化硫和煙塵等非期望產出導致的效率結果偏差[24]。假定有n個城市，每個城市中m個投入Xi0，S1個期望產出和S2個非期望產出，則向量可表示為x∈Rm，yg∈Rs1，yb∈Rs2?；颈磉_式為：

式中：S-，Sg，Sb分別是投入期望產出和非期望產出的松弛變量；目標函數(shù)ρ*(0≤ρ*≤1)關于S-，Sg，Sb嚴格遞減。當S-=Sg=Sb=0，ρ*=1時，決策單元是有效率的；當S-，Sg，Sb中有一個不等于零，0≤ρ*＜1時，決策單元無效。

2.2.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析法

探索性空間數(shù)據(jù)分析法通常用全局空間自相關和局部空間自相關兩種測度方法，分別被應用于探究要素空間的相關性和集聚程度。城市群作為空間群體，運用該方法能夠直觀地表達城市群生態(tài)經濟效率在空間上的相關性和集聚程度[25]。

(1)全局空間自相關。常用Moran's I值表示，當I＞0時，表明研究區(qū)生態(tài)經濟效率存在顯著的空間正相關；當I＜0時，存在顯著的空間負相關；當I趨于0時，則不存在空間自相關。公式如下：

式中：I代表Moran's I值，xi表示i市的生態(tài)經濟效率值，n為地區(qū)數(shù)，W為空間權重矩陣。

(2)局部自相關。通常用Moran散點圖表征。指數(shù)為正，表明特定單位與周圍區(qū)域存在正向空間集聚，反之，則存在負向空間集聚。其表達式為：

式中：Wij表示鄰接空間權重矩陣；Zi和Zj是區(qū)域i和區(qū)域j上生態(tài)經濟效率觀測值的標準化。Local Moran's I值越大，空間分布空間集聚性越大。

2.2.3 Tobit模型

由于SBM模型測度出的生態(tài)經濟效率的界限值為 [0-1] ，屬于典型斷尾數(shù)據(jù)。Tobit模型屬于因變量受限模型，遵循最大似然估計法[26]，采用Tobit模型提出的截斷回歸方法對各城市生態(tài)經濟效率影響因素進行回歸分析。模型構建如下：

式中：Y為生態(tài)經濟效率值；α為常數(shù)項；xt1-xt5為三大城市群各城市各年的影響因素變量；β1-β5分別為待求系數(shù)，ε為隨機擾動項。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文基礎數(shù)據(jù)源于2010—2020年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》，以及研究區(qū)各地市的固體廢物污染環(huán)境防治信息公告，少量缺失數(shù)據(jù)運用插值法彌補。

3 三大城市群生態(tài)經濟效率時空分析

3.1 生態(tài)經濟效率時間演變特征

基于Matlab2021軟件測算三大城市群2010—2020年生態(tài)經濟效率，總體效率值為研究時段平均值（圖2）。從整體上看，三大城市群生態(tài)經濟效率值均呈現(xiàn)波動上升的發(fā)展態(tài)勢，且呈現(xiàn)出京津冀（0.874）＞珠三角（0.839）＞長三角（0.822）格局，研究區(qū)整體均值為0.845，處于中高等水平。其中，京津冀城市群生態(tài)經濟效率值總體呈增長態(tài)勢，從2010年的0.701增長到2020年的0.955，上漲36.2%，且研究區(qū)基本高于整體平均值。長三角城市群生態(tài)經濟效率從2010年的0.741增長到2020年的0.967，上漲57.81%，呈“N”型曲線增長態(tài)勢。珠三角城市群生態(tài)經濟效率從2006年的0.838增長到2015年的0.928，上漲83.9%，呈先上升后緩慢下降再快速上升的態(tài)勢。究其原因，2011—2015年，國家將節(jié)能減排、綠色發(fā)展要求放在經濟增速之前，促使生態(tài)環(huán)境得到改善。2016年后，生態(tài)環(huán)境已得到極大改善，生態(tài)經濟效率呈現(xiàn)緩慢增長態(tài)勢。

圖2 2010—2020年三大城市群經濟生態(tài)效率變化態(tài)勢

3.2 三大城市群生態(tài)經濟效率空間演變特征

依據(jù)數(shù)值特征分布進行劃分能較好地呈現(xiàn)地區(qū)效率值時間變化態(tài)勢。為此，參考已有文獻[16]，將效率值劃分為高效率區(qū)［0.900，1.000］、較高效率區(qū)［0.800，0.900］、中效率區(qū)［0.700，0.800］、低效率區(qū)［0，0.700］四個層次，并以2010年、2015年、2020年為代表年份繪制各城市群生態(tài)經濟效率空間分布狀態(tài)。

3.2.1 京津冀城市群生態(tài)經濟效率時空演變分析

由表2可知，從時間脈絡來看，2010年京津冀城市群高效率區(qū)和較高效率區(qū)共8個，占比達到61.54%；中等效率區(qū)有3個；北京市和承德市兩市為低效率區(qū)，僅占比15.38%。由此可知，京津冀城市群生態(tài)經濟發(fā)展良好。在2015年，京津冀城市群生態(tài)經濟效率高、較高、中等、低效率區(qū)四個層次的城市個數(shù)分別為2個、1個、5個、5個；高效率區(qū)和較高效率區(qū)占比由2010年的61.54%下降至23.08%，中等效率區(qū)和低效率區(qū)占比達到76.92%。可見，此階段地區(qū)生態(tài)經濟效率水平有所降低。2020年，京津冀城市群高效率區(qū)、較高效率區(qū)、中等效率區(qū)分別為11個、1個、1個，高效率區(qū)和較高效率區(qū)占比達到92.31%，此階段生態(tài)經濟發(fā)展速度和效率均有較大提高。從區(qū)域來看，京津冀城市群生態(tài)經濟發(fā)展在以北京和天津大都市為中心向周邊城市輻射帶動作用下，區(qū)域整體生態(tài)經濟效率水平提升，這與其地理位置、資源稟賦密切相關。

表2 京津冀城市群經濟生態(tài)效率時間變化格局

3.2.2 長三角城市群生態(tài)經濟效率時空演變分析

表3表明，2010年長三角城市群生態(tài)經濟效率由高到低四個層次的城市個數(shù)分別為8個、1個、4個、13個，低效率區(qū)占比50%，表明此時生態(tài)經濟效率水平偏低。2015年四個效率層次的城市個數(shù)分別為3個、1個、9個、13個，高效率區(qū)數(shù)量有所提高，低效率區(qū)數(shù)量上沒有發(fā)生變化，可見該階段生態(tài)經濟發(fā)展有所提高但不穩(wěn)定。到2020年，四個效率層次的城市個數(shù)分別為12個、6個、6個、2個，偏高和高效率區(qū)占比69.23%，反映該階段生態(tài)保護與經濟發(fā)展之間形成高度協(xié)調。從省域變化看，長三角城市群生態(tài)經濟發(fā)展最快的為江蘇省，浙江省次之，最后為安徽省。另外，東部地區(qū)生態(tài)經濟效率領先發(fā)展。

表3 長三角城市群經濟生態(tài)效率時間變化格局

3.2.3 珠三角城市群生態(tài)經濟效率時空演變分析

表4表明，珠三角城市群2010年生態(tài)經濟效率高、中等、低效率區(qū)分別為6個、1個、2個，高效率區(qū)占比66.67%，反映此階段區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況較好。2015年四個效率層次的城市個數(shù)分別為1個、1個、3個、4個，生態(tài)經濟效率狀況有所減弱。2020年，僅有高效率區(qū)和較高效率區(qū)，分別為5個和4個，生態(tài)經濟效率出現(xiàn)顯著提升，這也從側面表明生態(tài)建設能夠與經濟增速保持相同步伐。從區(qū)域整體來看，珠三角城市群各城市生態(tài)經濟效率發(fā)展較均衡，從中高速增長演化為高速增長。

4 三大城市群生態(tài)經濟效率的空間分異

4.1 三大城市群生態(tài)經濟效率全局空間自相關分析

本文利用軟件GeoDa分析京津冀、長三角、珠三角三大城市群2010—2020年生態(tài)經濟效率全局Moran's I值，探究其空間差異性格局演變趨勢。

4.1.1 整體特征

由圖3可知，2010—2020年間京津冀、長三角、珠三角三大城市群生態(tài)經濟效率全局Moran's I指數(shù)在-0.50～0.50之間，且隨時間發(fā)展呈現(xiàn)不同方向變化態(tài)勢，表明三大城市群生態(tài)經濟效率在全局空間自相關上存在一定差異性。究其原因，主要與三大城市群地理位置、經濟發(fā)展、文化等方面的差異，以及生態(tài)和經濟發(fā)展存在空間差異格局特征密切相關。

圖3 三大城市群全局Moran's I指數(shù)時序變化

4.1.2 階段特征

(1)京津冀城市群Moran's I值呈現(xiàn)“快速下降—上升—下降—快速上升”態(tài)勢，2012年Moran's I值由2010年的0.322下降至-0.458，表明生態(tài)經濟效率值空間協(xié)同性不斷減弱。

(2)長三角城市群Moran's I值總體呈現(xiàn)“下降—上升—下降—上升”態(tài)勢，總體相對平緩，僅在2012—2013年出現(xiàn)快速上升。2012年，生態(tài)環(huán)境建設和綠色發(fā)展行動帶動長三角浙蘇皖各城市生態(tài)文明建設，空間相關性加強。

(3)珠三角城市群Moran's I值波動也相對平緩，總體呈現(xiàn)“下降—上升—下降—上升”態(tài)勢，但上升態(tài)勢相對放緩，表明珠三角城市間的空間差異正逐漸縮小。對應的是，2014年下降至最低點，究其原因，由于廣東省生態(tài)環(huán)境承載能力已經達到或接近上限，難以承載高消耗發(fā)展，空間協(xié)同性減弱，當年發(fā)布《實施珠三角規(guī)劃綱要2014年重點工作任務》，經濟結構出現(xiàn)戰(zhàn)略調整。

4.2 三大城市群生態(tài)經濟效率局部空間集聚分析

4.2.1 京津冀城市群生態(tài)經濟效率局部空間集聚分析

京津冀城市群生態(tài)經濟效率局部空間聚集分析結果表明：京津冀城市群生態(tài)經濟效率在2015年和2020年呈顯著負相關，2010年呈正相關。按階段來看：①2010年京津冀城市群生態(tài)經濟效率Moran'I值為0.231，城市群各城市間生態(tài)經濟效率呈現(xiàn)顯著的正相關性；②2015年Moran'I值為-0.215，各城市區(qū)生態(tài)經濟效率呈現(xiàn)顯著的負相關性；③2020年Moran'I值為-0.379，各城市區(qū)生態(tài)經濟效率呈現(xiàn)顯著負相關性。這說明京津冀城市群生態(tài)經濟效率存在非相似屬性的空間集聚。

4.2.2 長三角城市群生態(tài)經濟效率局部空間集聚分析

長三角城市群生態(tài)經濟效率局部空間聚集分析結果表明：長三角城市群生態(tài)經濟效率在2010年和2015年呈顯著正相關，2020年呈負相關。按階段來看：①2010年長三角城市群生態(tài)經濟效率Moran'I值為0.030，城市群各城市間生態(tài)經濟效率呈現(xiàn)顯著正相關性，代表城市為常州和鎮(zhèn)江，以這兩個城市為代表的蘇南城市承接大量發(fā)達國家污染密集型工業(yè)，造成區(qū)域生態(tài)經濟效率降低；②2015年Moran'I值為0.203，各城市區(qū)生態(tài)經濟效率呈現(xiàn)顯著正相關性，代表城市為舟山，舟山相對遠離陸地，以漁業(yè)發(fā)展和港口運輸為主，經濟相對弱勢；③2020年Moran'I值為-0.045，城市群各城市間生態(tài)經濟效率呈現(xiàn)顯著負相關性。這說明長三角城市群生態(tài)經濟效率存在非相似屬性的空間集聚。

4.2.3 珠三角城市群生態(tài)經濟效率局部空間集聚分析

珠三角城市群生態(tài)經濟效率局部空間聚集分析結果表明：珠三角城市群生態(tài)經濟效率在2010年和2020年均呈現(xiàn)空間正相關狀態(tài)，而在2015年呈空間負相關，且顯著性程度均較低，表明我國珠三角城市群的生態(tài)經濟效率在空間上存在相關性，但整體程度不高。按階段來看：①2010年Moran'I值為0.133，珠三角城市群生態(tài)經濟效率呈一定正相關性；②2015年的Moran'I值為-0.089，相比于2010年，空間相關性由正相關變化成負相關，相關性降低；③2020年的Moran'I值為0.028，相比于2015年，空間相關性由負相關變化成正相關，相關性逐漸趨于不顯著。

總體上來看，局部空間自相關存在正與負相關交替出現(xiàn)情況，京津冀城市群2015年和2020年、長三角城市群2020年、珠三角城市群的2015年屬于負相關。究其原因，2010—2020年中國在經濟層面經歷由快速增長向高質量發(fā)展的轉變，生態(tài)層面經歷由犧牲生態(tài)向保護生態(tài)的轉變。尤其是中國三大城市群的城市開展經濟、社會和生態(tài)領域試點，生態(tài)經濟效率效果顯著。

5 三大城市群生態(tài)經濟效率影響因素與提升對策

5.1 城市群生態(tài)經濟效率影響因素選取

基于三大城市群生態(tài)經濟效率實際情況及空間分異特征，借鑒已有研究成果[22]，兼顧數(shù)據(jù)可得性，選取指標如下：①環(huán)境規(guī)制水平。在生產過程中通常采用相關環(huán)境規(guī)制措施來抑制污染物排放。采用城市污水處理廠集中處理率來表征環(huán)境規(guī)制水平。②產業(yè)結構調整。產業(yè)結構比重的變化能推動不同部門間關系的調整。選用第二產業(yè)增加值與GDP比重來代表產業(yè)結構[27]。③經濟發(fā)展水平。地區(qū)居民收入與地區(qū)經濟發(fā)展水平映射，采用城鎮(zhèn)職工平均工資來表征影響效率經濟因素[24]。④對外開放水平。外商投資建廠能夠引進先進技術和增加稅收，推動城市生態(tài)經濟效率提高。選用當年實際使用外資金額表示對外開放水平。⑤教育水平。教育發(fā)展能夠在一定程度上推動綠色技術革新，推進生態(tài)經濟效率的提高。教育支出反映該地區(qū)對教育水平重視程度，因此選用教育支出表示教育水平。

5.2 城市群生態(tài)經濟效率的影響因素分析

為此，進一步對三大城市群各城市生態(tài)經濟效率值解釋變量構建Tobit模型進行回歸分析，結果詳見表5。

表5 三大城市群生態(tài)經濟效率影響因素Tobit模型估計結果

(1)城市污水處理廠集中處理率對生態(tài)經濟效率影響顯著且回歸系數(shù)為0.002，表明有效環(huán)境規(guī)制對提高生態(tài)經濟效率起推動作用。這也表明三大城市群是我國經濟發(fā)展程度最高的地區(qū)，也更早關注生態(tài)環(huán)境治理問題。

(2)第二產業(yè)增加值與GDP的比重對生態(tài)經濟效率影響顯著且回歸系數(shù)為0.0023，這與預期估計結果相反，說明第二產業(yè)比重增加對區(qū)域生態(tài)經濟效率水平產生了積極影響。這也側面表明三大城市群積極利用國家政策優(yōu)惠加快推進產業(yè)結構轉型，尤其是產業(yè)結構的調整提高了自然資源配置和利用效率，減少廢棄物排放，同時為城市經濟和生態(tài)效率改善提供了更好的服務，進而提高了區(qū)域生態(tài)經濟效率水平。

(3)城鎮(zhèn)職工平均工資回歸結果顯著且系數(shù)為0.0161，說明職工平均工資提高對城市生態(tài)經濟效率產生積極影響。隨著職工平均工資增加，人民收入水平提高，生活水平和生活習慣隨之改善，更加注重周圍環(huán)境管理，對美好人居環(huán)境的向往越來越強烈，這在一定程度上推動政府加大生態(tài)環(huán)境治理力度，促進了城市生態(tài)經濟效率提高。

(4)當年實際使用外資金額對生態(tài)經濟效率的影響顯著但系數(shù)僅為-0.0006，說明使用外資金額的增加小程度地阻礙了生態(tài)經濟效率提高。究其原因，于長三角、珠三角城市群較早開始引入的外資服裝等加工業(yè)屬傳統(tǒng)制造業(yè)領域，尚未完全實現(xiàn)產業(yè)結構轉型，在發(fā)展經濟的同時產生了大量的加工廢棄物，造成較嚴重的環(huán)境污染，阻礙了生態(tài)經濟效率的提高。

(5)教育支出的估計結果顯著且系數(shù)為0.6115，因為教育支出的增加對生態(tài)經濟效率提高產生積極作用。因此，教育支出增加可以提高政府與公眾對發(fā)展生態(tài)經濟的認知水平，同時注重培養(yǎng)高新技術人才，經濟傾向綠色科技、創(chuàng)新等領域，從而提高生態(tài)與經濟的治理能力，提高區(qū)域生態(tài)經濟效率。

5.3 提升三大城市群生態(tài)經濟效率對策分析

5.3.1 提高居民生活水平，促進經濟社會高質量發(fā)展

珠三角和長三角城市群作為我國中小企業(yè)萌發(fā)地，需進一步穩(wěn)固小微企業(yè)命脈，使之成為吸納勞動力和增加職工收入的主渠道。對于京津冀城市群，要持續(xù)強化基礎設施建設，破解大都市圈內部公共服務發(fā)展不平衡、不充分的難題，為生態(tài)經濟效率提升提供基礎支撐。

5.3.2 突破行政壁壘界限，推動要素跨區(qū)域流動

長三角城市群要淡化區(qū)域概念，加快建設長三角生態(tài)綠色一體化示范區(qū)。珠三角城市群宜加快構建城市群要素市場化交易平臺和服務，為推動經濟生產要素自主有序流動提供保障。另外，城市群間要加強學習合作，促進綠色技術和產業(yè)結構的聯(lián)合升級。

5.3.3 加大環(huán)境治理投入，提升環(huán)境規(guī)制水平

京津冀城市群經濟生態(tài)水平較優(yōu)，在拓寬污染減排空間的同時要完善經濟發(fā)展生態(tài)補償機制。長三角和珠三角城市群工業(yè)廢水排放嚴重，跨流域污染、近岸海域水質污染問題不容忽視，需加大水環(huán)境治理投入。尤其是長三角城市群人口總量大，要形成公眾與政府、企業(yè)間的有效溝通和良性互動，提升環(huán)境規(guī)制水平，充分開拓城市綠地空間，提高城市綠地覆蓋率。

5.3.4 優(yōu)化產業(yè)結構，推進產業(yè)結構升級

三大城市群要充分挖掘科技創(chuàng)新、人才紅利和教育潛力，以推動整體產業(yè)結構向高級化方向發(fā)展，同時注重產業(yè)結構調整的整體性和全局性。要充分利用自身優(yōu)勢吸納新的產業(yè)、資本和勞動力，進一步優(yōu)化產業(yè)結構。珠三角城市群要實現(xiàn)從勞動密集型向高端服務業(yè)、高新技術產業(yè)等為主導的現(xiàn)代產業(yè)結構演進。

5.3.5 重視專項人才培養(yǎng)，加快環(huán)境技術革新

教育支出的增加對三大城市群生態(tài)經濟效率提高正效應顯著，人才是經濟綠色發(fā)展的核心競爭力，各城市群應加大專項資金投入，培育經濟綠色轉型驅動人才以實現(xiàn)環(huán)境技術對接。京津冀城市群要依托頂尖國內高校做好人才培育和引進工作。三大城市群均需積極搭建專項人才交流平臺，深化區(qū)域生態(tài)經濟合作發(fā)展，把科研成果轉化為提高生態(tài)經濟效率的著力點。

6 結論與啟示

本文基于非期望產出的SBM模型、探索性空間數(shù)據(jù)分析法和Tobit模型，探究2010—2020年中國三大城市群生態(tài)經濟時空演化特征及其驅動因素，并提出提升對策。結論如下：

(1)從效率變化趨勢上看，京津冀、長三角、珠三角城市群的生態(tài)經濟效率均處于中高等水平，但發(fā)展態(tài)勢存在明顯差異，效率均值分別為0.874、0.822、0.839，增長幅度分別為36.2%、57.81%、83.9%。

(2)從時空演變特征上看，總體上三大城市群空間全局相關性相對較弱，生態(tài)經濟效率在空間上的相關關系存在正相關與負相關兼有的情況，城市的局部自相關狀態(tài)變化很大。2010年和2015年三大城市群各城市多呈現(xiàn)出L-L型的情況，而2020年在各類型分布上較為均衡。

(3)從驅動因素上看，城市污水處理廠集中處理率、第二產業(yè)增加值占GDP比重、城鎮(zhèn)職工平均工資、教育支出增長對中國三大城市群生態(tài)經濟效率產生了積極影響；外資金額的回歸結果顯著且系數(shù)為負。

(4)從城市群生態(tài)經濟效率提升對策來看，未來應從以下幾方面著手：①提升居民生活水平，確保經濟高質量發(fā)展；②推動要素跨區(qū)域流動；③加大環(huán)境治理投入，提升環(huán)境規(guī)制水平；④優(yōu)化產業(yè)結構，推進產業(yè)結構升級；⑤重視專項人才培養(yǎng)，加快環(huán)境技術革新。

值得注意的是，當前城市群資源要素快速融合推進，而對應的生態(tài)經濟效率提升尚未考慮到生態(tài)經濟效率與科技創(chuàng)新、產業(yè)集聚及城市化等耦合關系，這些都是城市群生態(tài)經濟效率研究未來需要豐富和完善的方向。