長江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)政環(huán)保支出效率及其影響因素研究

摘 要： 在有限的資金規(guī)模背景下，更好地發(fā)揮財(cái)政支出在環(huán)保領(lǐng)域的作用，提高財(cái)政環(huán)保支出效率，是推動長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。選取長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2012—2021年相關(guān)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建DEA-BCC和DEA-Malmquist模型，分析其綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，得出以下結(jié)論：（1）長江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)政環(huán)保支出效率普遍偏低且存在地域差別，下游地區(qū)整體效率高于中游地區(qū)，略高于上游地區(qū)；（2）對Malmquist指數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，前期全要素生產(chǎn)率主要受技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新的影響，后期受制度管理水平和資源配置結(jié)構(gòu)的影響；（3）整體來看，財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和工業(yè)化水平的提高不利于財(cái)政環(huán)保支出效率的增長，城市化水平和受教育水平的提升對長江經(jīng)濟(jì)帶效率值有顯著促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞： 財(cái)政環(huán)保支出；效率；DEA-BCC模型；Tobit模型

中圖分類號： F 812

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Research on the Efficiency and Influencing Factors of Fiscal EnvironmentalProtection Expenditure in the Yangtze River Economic Belt

Abstract： In the context of limited funding， how to better leverage the role of fiscal expenditure in the field of environmental protection and improve the efficiency of fiscal environmental expenditure is the key to promoting high-quality development of the Yangtze River Economic Belt. Selecting panel data from 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2012 to 2021， DEA-BCC and DEA Malmquist models were constructed to analyze their comprehensive efficiency， pure technical efficiency， and scale efficiency. The following conclusions were drawn： （1） the efficiency of fiscal environmental protection expenditure in the Yangtze River Economic Belt is generally low and there are regional differences. The overall efficiency of downstream areas is higher than that of midstream areas， slightly higher than that of upstream areas. （2）Analysis of the Malmquist index reveals that in the early stages， total factor productivity is mainly influenced by technological progress and innovation， while in the later stages it is influenced by the level of institutional management and resource allocation structure. （3）Overall， the decentralization of finance， the improvement of economic development level and industrialization level are not conducive to the growth of fiscal environmental protection expenditure efficiency. The improvement of urbanization level and education level has a significant promoting effect on the efficiency value of the Yangtze River Economic Belt.

Key words： fiscal environmental protection expenditure; efficiency; DEA-BCC model; Tobit model

0 引言

2023年10月12日，習(xí)近平總書記在南昌市主持召開進(jìn)一步推動長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展座談會，強(qiáng)調(diào)“要完整、準(zhǔn)確、全面貫徹新發(fā)展理念，堅(jiān)持共抓大保護(hù)、不搞大開發(fā)，堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，以科技創(chuàng)新為引領(lǐng)，統(tǒng)籌推進(jìn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展”。長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨我國東、中、西三大地理區(qū)域，占全國約1/5的面積，承載著全國近一半的人口。2023年全年國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）1260582億元，長江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)現(xiàn)GDP 584274.2億元，占全國GDP的46.7%，是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力的重心，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中發(fā)揮著重要的引領(lǐng)支撐作用。2018年發(fā)布的《關(guān)于建立健全長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)補(bǔ)償與保護(hù)長效機(jī)制的指導(dǎo)意見》指出長江經(jīng)濟(jì)帶11省市“要明顯加大對長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)補(bǔ)償和保護(hù)的財(cái)政資金投入力度”，積極發(fā)揮財(cái)政在治理中的支撐作用。我國污染防控攻堅(jiān)取得階段性治理成果，生態(tài)環(huán)保財(cái)稅政策體系不斷健全，生態(tài)文明建設(shè)工作勢頭正好。在此情境下，財(cái)政環(huán)保支出政策的持續(xù)優(yōu)化顯得尤為必要。

國外已有關(guān)于財(cái)政支出效率的研究。Eeckaut等采用DEA和FDH模型對比利時所有城市進(jìn)行財(cái)政支出效率測算，認(rèn)為受教育程度和政府行為對財(cái)政支出效率的影響最大，受教育程度最高的地區(qū)的財(cái)政支出效率最高。Worthington對澳大利亞177個城市進(jìn)行財(cái)政支出效率測算，并將DEA和隨機(jī)前沿分析法（SFA）的測算結(jié)果進(jìn)行比較分析，結(jié)果表明DEA模型更適用于研究各決策單元和前沿面的對比。Afonso等采用DEA模型分析測算了葡萄牙五大地區(qū)的財(cái)政支出效率，并對效率影響因素進(jìn)行Tobit回歸分析，研究表明不同地區(qū)的財(cái)政支出效率不同，且人口密度和人均GDP對財(cái)政支出效率的影響很大。

國內(nèi)也有關(guān)于環(huán)保財(cái)政支出的研究。陳潔構(gòu)建了環(huán)境保護(hù)項(xiàng)目財(cái)政支出績效評價的指標(biāo)體系。朱浩等運(yùn)用DEA-Tobit模型對中國大陸地方政府環(huán)保財(cái)政支出效率進(jìn)行測算，結(jié)果表明技術(shù)無效率現(xiàn)象普遍存在，且地域差距明顯，東、西部財(cái)政環(huán)保支出效率差距不大，但明顯高于中部地區(qū)。戴隆梅運(yùn)用SE-DEA模型對我國省級環(huán)境財(cái)政支出效率進(jìn)行研究，結(jié)果表明，只有廣東、福建、山東、江西4個省份財(cái)政環(huán)保支出效率達(dá)到有效，剩余省份均表現(xiàn)為財(cái)政環(huán)保支出DEA無效狀態(tài)，且東中西部效率極不平衡。程承坪等運(yùn)用DEA-Tobit模型對我國2007—2015年的財(cái)政環(huán)保支出效率進(jìn)行測算，結(jié)果表明，近年來省級環(huán)保支出效率有明顯提升，但部分省份的效率值仍偏低。

基于此，本文選擇2012—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)使用DEA-BCC和Malmquist模型測算財(cái)政環(huán)保支出效率。指標(biāo)選取方面，根據(jù)徐順青整合的一般公共預(yù)算內(nèi)的有關(guān)環(huán)保支出科目，結(jié)合長江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀，在大氣、水、土三大類別中分別選取指標(biāo)，并進(jìn)一步使用Tobit模型研究影響效率值的因素，根據(jù)地區(qū)實(shí)際情況提出針對性建議。

1 長江經(jīng)濟(jì)帶現(xiàn)狀分析

如圖1所示，江蘇省國內(nèi)生產(chǎn)總值在11省市里排名第一。從人均GDP來看，蘇浙滬三省市穩(wěn)居前三名，長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯高于其他省市。長三角城市群的GDP總量將近占到全國經(jīng)濟(jì)體量的四分之一，是我國綜合實(shí)力、發(fā)展水平最高的地區(qū)。長三角地區(qū)作為我國人口的主要流入?yún)^(qū)域，人力資本優(yōu)勢明顯。李強(qiáng)總理在長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展座談會上指出要“立足比較優(yōu)勢，找準(zhǔn)功能定位，發(fā)揮好長三角龍頭作用，帶動中上游地區(qū)共同發(fā)展”。

如圖2所示，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的財(cái)政環(huán)保支出規(guī)模在2012—2019年不斷增加，且保持著較穩(wěn)定的增長態(tài)勢，2019年達(dá)到巔峰。2020年出現(xiàn)負(fù)增長現(xiàn)象，大部分省市在2019年至2021年三年間財(cái)政環(huán)保支出總量降低，原因是受到了新冠肺炎疫情和財(cái)政收支壓力的影響。隨時間變化，各省市的財(cái)政環(huán)保支出差距在明顯縮小，對生態(tài)環(huán)保領(lǐng)域的財(cái)政投入重視程度有所提升。

分地區(qū)看，江蘇省的財(cái)政環(huán)保支出穩(wěn)居長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的第一，長三角地區(qū)財(cái)政環(huán)保支出水平明顯高于其他地區(qū)；安徽、江西、湖北、湖南四個省份的財(cái)政環(huán)保支出整體上差距不大；長江上游地區(qū)除四川省外，重慶和云南省的財(cái)政環(huán)保支出比較接近。不難看出，財(cái)政環(huán)保支出具有明顯的區(qū)域差異，表現(xiàn)為下游地區(qū)高于中游、上游，這與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，也反映出地方政府對生態(tài)環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的重視程度。

總體來看，各省市的財(cái)政環(huán)保支出占一般公共預(yù)算支出的比例約為2%～3%，如圖3所示。相較于其他領(lǐng)域，財(cái)政環(huán)保支出占比不高，更容易因受到外部沖擊而出現(xiàn)銳減的情況，比如由于新冠肺炎疫情影響，財(cái)政環(huán)保支出總量出現(xiàn)明顯回縮，而像醫(yī)療衛(wèi)生支出、就業(yè)、養(yǎng)老等社會兜底性財(cái)政支出依舊穩(wěn)步上漲。因?yàn)榄h(huán)保支出作為長期性投資支出，優(yōu)先級明顯低于其他支出，當(dāng)面臨外界沖擊時勢必最先受到影響，也恰恰說明當(dāng)前我國在生態(tài)環(huán)保領(lǐng)域的支出具有極大的不穩(wěn)定性，環(huán)保支出尚未形成穩(wěn)定增長機(jī)制，還需要有持續(xù)穩(wěn)定的財(cái)力作為保障。

2 實(shí)證模型及數(shù)據(jù)選取

2.1 實(shí)證模型

2.1.1 DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是一種通過線性規(guī)劃來評價決策單元（DMU）的相對有效性的非參數(shù)分析方法，通過歸集相同類型的投入、產(chǎn)出指標(biāo)，在加權(quán)意義下進(jìn)行測度，根據(jù)輸出結(jié)果，判斷決策單元是否位于有效前沿面。此次研究采用規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BCC模型，構(gòu)造以產(chǎn)出為導(dǎo)向、單項(xiàng)投入多項(xiàng)產(chǎn)出的效率測算模型。實(shí)證模型如下：

Xk和Yk分別表示投入向量和產(chǎn)出向量，s+和s-代表投入和產(chǎn)出松弛變量，λ和θ代表決策變量，θ值為最終所要研究的綜合效率值，即描述決策單元的相對有效值。

2.1.2 Malmquist指數(shù)

引入DEA-Malmquist模型用于反映隨時間變化的效率過程，克服靜態(tài)效率結(jié)果的缺點(diǎn)，讓測算結(jié)果更加完整。根據(jù)模型可以將其分解為技術(shù)效率和技術(shù)水平。

Dtc是在規(guī)模報(bào)酬不變的條件下t期的距離函數(shù)，（xt， yt） 表示t期的投入與產(chǎn)出。M<1、 M =1、 M>1，分別表示生產(chǎn)效率下降、不變、上升。

Malmquist指數(shù)即全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化（tfpch），反映投入產(chǎn)出的全部生產(chǎn)要素綜合生產(chǎn)力水平。Malmquist指數(shù)值>1，說明財(cái)政環(huán)保支出效率在t到t+1期間出現(xiàn)改進(jìn)；Malmquist指數(shù)值＝1，說明效率未發(fā)生變化；Malmquist指數(shù)值<1，說明效率下降。Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，技術(shù)效率變化＝純技術(shù)效率變化×規(guī)模效率變化，全要素生產(chǎn)率＝技術(shù)進(jìn)步×純技術(shù)效率變化×規(guī)模效率變化，即tfpch＝effch×techch＝pech×sech×techch。techch>1，說明決策單元的技術(shù)進(jìn)步使得全要素生產(chǎn)率指數(shù)提高。sech>1，說明要素投入的調(diào)整促進(jìn)規(guī)模效率提高；pech>1，說明提高管理水平，優(yōu)化資源配置可以促進(jìn)效率值提高。

2.2 指標(biāo)選取及說明

在產(chǎn)出指標(biāo)選取上，本文將人均財(cái)政環(huán)保支出作為投入指標(biāo)，將城市污水處理率、生活垃圾無害化處理率、建成區(qū)綠化覆蓋率、二氧化硫排放總量和一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量作為產(chǎn)出指標(biāo)。其中：城市污水處理率、生活垃圾無害化處理率和建成區(qū)綠化覆蓋率屬于期望產(chǎn)出；二氧化硫排放總量和一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量為非期望產(chǎn)出。在數(shù)據(jù)處理上，會對非期望產(chǎn)出進(jìn)行倒數(shù)化處理以確保數(shù)據(jù)的正向性。

3 模型結(jié)果分析

3.1 綜合效率分析

本文使用基于規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BCC模型測算長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的財(cái)政環(huán)保支出的綜合效率值。核算通過deap2.1軟件實(shí)現(xiàn)，其結(jié)果見表2。本文相關(guān)數(shù)據(jù)均來自生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒等數(shù)據(jù)庫。

基于橫向視角，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市中只有上海市實(shí)現(xiàn)了10年間的財(cái)政環(huán)保支出被完全有效利用，即綜合效率值10年間均為1。絕大多數(shù)省市的綜合效率值多集中在0.600～0.900，說明各個地區(qū)都存在較大改進(jìn)空間。分區(qū)域看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的下游地區(qū)（長三角地區(qū)）整體而言綜合效率值最高，其次是中游地區(qū)，上游地區(qū)整體效率值最低。江蘇省環(huán)保支出效率位居11省市的倒數(shù)第一，究其原因，可能是江蘇省一直以來以經(jīng)濟(jì)增長為重，經(jīng)濟(jì)體量巨大，GDP是政府政績考核的主要標(biāo)準(zhǔn)，可見財(cái)政環(huán)保支出綜合效率水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也并不完全匹配。

基于縱向視角，10年間，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市綜合效率總體呈上升趨勢，但仍有部分省市的效率值呈“倒U型”趨勢，尤其是江西省在2012年到2015年的綜合效率值達(dá)到1，但是后面便出現(xiàn)持續(xù)下降的現(xiàn)象。

3.2 純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率分析是對地區(qū)財(cái)政環(huán)保資金管理效率進(jìn)行分析，反映當(dāng)?shù)卣馁Y金投入與管理、資源配置、技術(shù)引進(jìn)與創(chuàng)新、資金流動與后續(xù)監(jiān)管等能力。純技術(shù)效率具體結(jié)果見表3。

長江經(jīng)濟(jì)帶大部分地區(qū)純技術(shù)效率普遍較高，說明這些地區(qū)的財(cái)政資源管理與配置能力較強(qiáng)，但區(qū)域間仍存在差距，發(fā)展不平衡。其中，上海市、江西省和重慶市的純技術(shù)效率值在2012年至2021年10年間均等于1，其他省市除貴州省和云南省外，純技術(shù)效率值均值均在0.900以上，只有貴州、云南兩省的純技術(shù)效率值偏低，可見該區(qū)域的財(cái)政環(huán)保資金配置相對不合理，綠色技術(shù)創(chuàng)新能力有待進(jìn)一步加強(qiáng)，因此兩地應(yīng)更加重視科技在環(huán)保領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)管理水平。

3.3 規(guī)模效率分析

規(guī)模效率是受規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率，反映的是實(shí)際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模之間的差距，綜合效率未能達(dá)到有效的根本原因在于其規(guī)模無效，因此如何更好地發(fā)揮規(guī)模效益是提升財(cái)政環(huán)保支出效率的重點(diǎn)。

如表4所示，除了江蘇省，其余省市的規(guī)模效率值大多維持在0.800以上。上海市10年間的規(guī)模效率值均等于1，說明上海市的資金投入規(guī)模已實(shí)現(xiàn)最佳。江蘇省財(cái)政環(huán)保支出金額最高但各效率值均處于底部，說明江蘇省資金投入支出結(jié)構(gòu)不合理，資金配置偏離最優(yōu)規(guī)模。各地區(qū)財(cái)政環(huán)保資金投入冗余現(xiàn)象普遍存在，說明政府未能有效利用財(cái)政環(huán)保資金進(jìn)而導(dǎo)致效率損失，最終出現(xiàn)“高投入、低效率”的現(xiàn)象。

整體來說，純技術(shù)效率平均值普遍高于規(guī)模效率，說明財(cái)政資金的規(guī)模結(jié)構(gòu)和配置是限制財(cái)政環(huán)保支出綜合效率提升的更關(guān)鍵因素，綜合效率的提升得益于規(guī)模效率的提高。

3.4 Malmquist指數(shù)動態(tài)效率分析

表5是2012—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解?？梢钥闯觯@10年來全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈波動式變化，多數(shù)情況下小于1，2015—2016年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，2019—2021三年呈上升趨勢，后期效率略有提高，整體年平均下降1.3%。在2012—2017年，全要素生產(chǎn)率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的發(fā)展趨勢幾乎一致。2017—2021年，全要素生產(chǎn)率指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)的發(fā)展趨勢一致。純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)整體呈上升趨勢，在技術(shù)效率變化中，規(guī)模效率發(fā)揮主導(dǎo)作用。綜上所述，長江經(jīng)濟(jì)帶在10年間，前期全要素生產(chǎn)率主要受技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新的影響，后期受制度管理水平和資源配置結(jié)構(gòu)的影響，說明先進(jìn)的管理水平和技術(shù)水平、合理的資源配置、綠色技術(shù)的創(chuàng)新是推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)政環(huán)保支出效率有效提升的關(guān)鍵。

表6是分地區(qū)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解。各地區(qū)除上海和重慶外其余均小于1，基本呈下降趨勢，年平均下降1.9%。技術(shù)效率變化指數(shù)除安徽、江西、貴州外其余均大于1，技術(shù)水平變化指數(shù)除上海市外其余均小于1，說明全要素生產(chǎn)率指數(shù)整體的降低態(tài)勢是由技術(shù)水平導(dǎo)致的。江蘇、貴州、云南的純技術(shù)效率變化指數(shù)小于1，其余省市均大于1；安徽、江西、湖北、貴州的規(guī)模效率變化指數(shù)小于1，其余省市大于1，即長江中游地區(qū)的規(guī)模效率處于較低水平，說明長江中游地區(qū)應(yīng)適當(dāng)提高財(cái)政環(huán)保支出總量。綜上所述，各省份的節(jié)能環(huán)保技術(shù)還有較大的進(jìn)步空間，需要引進(jìn)先進(jìn)環(huán)保技術(shù)，提升創(chuàng)新能力，注重環(huán)保方面投入產(chǎn)出的合理配置。

4 長江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)政環(huán)保支出效率影響因素分析

4.1 Tobit模型構(gòu)建

DEA-Tobit兩階段模型一直被廣泛應(yīng)用于效率測算與回歸檢驗(yàn)。Tobit回歸模型又稱受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型。該模型由James Tobin于1958年提出，其具體形式如下：

Yit = Xit β + αi + εit

其中：Yit 是被解釋變量效率值；Xit為解釋變量，即影響環(huán)保財(cái)政支出效率的因素；β為待估計(jì)參數(shù)；εit為隨機(jī)擾動項(xiàng)；αi為不可觀察且不隨時間變化的個體異質(zhì)性；i代表城市；t代表年份。

本文選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）、人口密度（POPU）、城市化水平（UR）、工業(yè)化水平（INDU）、財(cái)政分權(quán)因素（DC）、受教育水平（EDU）作為解釋變量，對DEA測算出來的各省市財(cái)政環(huán)保支出的綜合效率值這一受限因變量（被解釋變量）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，對財(cái)政環(huán)保支出效率的影響因素進(jìn)行進(jìn)一步探究。因此，建立受限因變量（Tobit）回歸模型：

Yit =αi +β1Ln（PGDP）+β2 Ln（POPU）+β3UR +β4 INDU+β5DC +β6 EDU + εit

被解釋變量：

將上文利用DEA-BCC模型測算出的財(cái)政環(huán)保支出效率作為被解釋變量，用TE表示。具體變量描述如表7所示，并做出以下假設(shè)：

4.2 實(shí)證結(jié)果與分析

根據(jù)表8的回歸結(jié)果，具體對每個變量的解釋如下：

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與財(cái)政環(huán)保支出效率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與前文假設(shè)相反。究其原因，地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，當(dāng)?shù)卣粩嘧非蠼?jīng)濟(jì)效益，將更多的財(cái)政支出用于經(jīng)濟(jì)建設(shè)，用于環(huán)保建設(shè)的就相對較少，對高污染企業(yè)帶來的環(huán)境污染不夠重視，未能更好地解決環(huán)境問題，最終導(dǎo)致支出效率降低。

（2）人口密度與財(cái)政環(huán)保支出效率的關(guān)系沒有得到證實(shí)，前文假設(shè)不成立，說明從整體來看人口密度對財(cái)政環(huán)保支出效率的影響不顯著。

（3）城市化水平與財(cái)政環(huán)保支出效率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，與前文的假設(shè)相反。這表明城市化水平越高，城市發(fā)展越快，對應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施越完善，環(huán)境治理效率更高。同時，城鎮(zhèn)人民對環(huán)境質(zhì)量的要求往往高于非城鎮(zhèn)人民，迫使當(dāng)?shù)卣卫憝h(huán)境污染，提升效率。

（4）工業(yè)化水平與財(cái)政環(huán)保支出效率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與前文的假設(shè)一致。因?yàn)榈诙a(chǎn)業(yè)以資源化工類產(chǎn)業(yè)為主，化工類產(chǎn)業(yè)又是環(huán)境污染主要來源，所以第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重越高，對應(yīng)排放的污染物越多，導(dǎo)致資源環(huán)境破壞加劇，財(cái)政環(huán)保支出效率自然不高。

（5）財(cái)政分權(quán)與財(cái)政環(huán)保支出效率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與前文的假設(shè)一致。在分權(quán)體制下，地方政府傾向于將財(cái)政支出用在收益較高、周期較短的政績工程上，對節(jié)能環(huán)保等支出的規(guī)模和效率關(guān)注不足，即公共服務(wù)職能讓位于經(jīng)濟(jì)發(fā)展職能，不利于環(huán)境政策的持續(xù)執(zhí)行。這也正說明了目前我國部分地區(qū)財(cái)政支出行為不當(dāng)，包括主體責(zé)任意識弱化、治理職能與行政邏輯失調(diào)等。

（6）受教育水平與財(cái)政環(huán)保支出效率呈正相關(guān)關(guān)系，與前文的假設(shè)一致。人口受教育水平越高，對生活環(huán)境的要求就越高，大家便會重視政府執(zhí)行環(huán)境保護(hù)的能力，監(jiān)督地方政府更好地履行環(huán)保公共職能，進(jìn)而促進(jìn)效率提升。

5 結(jié)論與對策建議

5.1 研究結(jié)論

長江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)政環(huán)保支出效率存在地域差別，下游地區(qū)整體效率高于中游地區(qū)，略高于上游地區(qū)；對Malmquist指數(shù)進(jìn)行分析可知，前期全要素生產(chǎn)率主要受技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新的影響，后期受制度管理水平和資源配置結(jié)構(gòu)的影響。整體來看，財(cái)政分權(quán)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和工業(yè)化水平的提高不利于財(cái)政環(huán)保支出效率的增長，城市化水平和受教育水平的提升對整體財(cái)政環(huán)保支出效率有顯著的促進(jìn)作用。

5.2 對策建議

（1）優(yōu)化財(cái)政環(huán)保支出規(guī)模，調(diào)整財(cái)政環(huán)保支出結(jié)構(gòu)。各省市應(yīng)根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平調(diào)整財(cái)政環(huán)保支出規(guī)模，做到生態(tài)環(huán)保領(lǐng)域的財(cái)政支出力度不減、精準(zhǔn)治污、科學(xué)治污；注重資金的配置，加大對環(huán)境污染治理和節(jié)能環(huán)保技術(shù)的資金投入，加強(qiáng)對環(huán)境保護(hù)薄弱環(huán)節(jié)和領(lǐng)域的引導(dǎo)，確保資金投入方向與未來環(huán)保領(lǐng)域攻堅(jiān)克難任務(wù)方向的一致性。根據(jù)各地區(qū)支出不足的方面進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。比如：長江中游的污水處理率明顯低于上游和下游，那么中游未來需加大對污水治理的投入；上游的一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量明顯高于其他地區(qū)，意味著上游要加大對廢物排放和治理的投資力度。

（2）技術(shù)創(chuàng)新，提升環(huán)保技術(shù)水平。無論是靜態(tài)還是動態(tài)分析，絕大部分省市的各效率指數(shù)均未達(dá)到1。現(xiàn)階段，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新是提升長江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)政環(huán)保支出效率的關(guān)鍵，因此各地方政府可以加強(qiáng)與社會資本合作，運(yùn)用PPP模式、BOT模式等融資新手段拓寬環(huán)境領(lǐng)域重大項(xiàng)目的運(yùn)作模式；同時財(cái)政環(huán)保資金可以向環(huán)?？萍佳邪l(fā)領(lǐng)域傾斜，加大對節(jié)能環(huán)保技術(shù)的投入。相關(guān)部門積極配合，合作研發(fā)節(jié)能環(huán)保設(shè)備，大力引進(jìn)高水平人才，加強(qiáng)對專業(yè)人才的培養(yǎng)。最后，各省市之間也要加強(qiáng)合作，使技術(shù)、人才、資源等在市場主導(dǎo)下自由流動，促進(jìn)環(huán)保技術(shù)水平共同提升。

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