長江經濟帶綠色發展效率區域差異特征及影響因素研究

鄧宏兵，喬佳敏

（1.中國地質大學 經濟管理學院，湖北 武漢 430078；2.湖北省區域創新能力監測與分析軟科學研究基地，湖北 武漢 430078）

Using the non-radial and non-angular SBM model in the data envelopment analysis model,the provincial green development efficiency of the Yangtze River Economic Belt from 2009 to 2019 was calculated,and the spatial difference characteristics of green development efficiency were compared from the two dimensions of time and space.The main factors affecting the efficiency of green development are analyzed by constructing a panel data fixed effect model.The results show that: the absolute value of the green development efficiency of the Yangtze River Economic Belt is relatively low,the difference between the east,the middle and the west is obvious,the east and west are higher,and the central region is lower.From the perspective of development trends,the efficiency of green development in the Yangtze River Economic Belt has steadily improved.The level of economic development has an"inverted U-shaped" impact on the efficiency of green development.Population size and education level have a positive impact on green development,that is,with the increase in population size and education level,the efficiency of green development will also increase.Green development efficiency is significantly negatively correlated.Industrial structure is significantly negatively correlated with green development efficiency.

一、文獻綜述

（一）國內相關文獻綜述

關于綠色發展效率的區域差異特征研究國內主要從以下兩個層面展開。一是以全國為研究區域，對綠色發展效率進行了測算與分析。錢爭鳴和劉曉晨（2013）[1]測算了1996—2010 年我國各省市的綠色發展效率值，認為我國的東部、中部、西部三大區域依次遞減；段永峰等（2020）[2]運用SBM 模型測算了我國30 個省份2009—2017 年的數據，研究發現我國整體綠色發展效率值偏低，但地區差異在不斷縮小并保持著不斷提高的趨勢。二是以特定的流域或經濟帶為研究區域，對該區域的綠色發展效率進行測算與分析。張國興等（2021）[3]以2008—2019年黃河流域資源型城市為研究對象，通過運用超效率SBM 模型研究了該地區綠色發展效率的時空差異特征，認為黃河流域資源型城市的綠色發展效率大致呈顯V 字形的增長態勢，其中上游地區城市明顯優于下游地區的城市；向云波等（2021）[4]采用SBMUndesirable 模型和泰爾指數分析了長江經濟帶化工產業綠色發展效率區域差異，研究表明區域差異總體呈縮小趨勢。

關于影響綠色發展效率的因素國內主要從以下兩個方面展開。主流思想認為科技創新與科技進步可以顯著提升地區綠色發展效率水平。李光龍等（2020）[5]測算了2011—2017 年全國269 個地級以上城市的綠色發展效率，通過構建面板數據模型估計回歸了在財政分權的大背景下科技創新對城市綠色發展效率的影響，研究表明科技創新對城市綠色發展效率顯著正相關；何愛平等（2021）[6]測算了2001—2017 年黃河流域及流域內9 個省區的綠色發展效率進行了評價，通過構建Tobit 模型從經濟發展水平、產業結構、技術發展水平、對外開放程度四個角度研究對綠色發展效率的影響因素，研究表明經濟發展水平、產業結構以及對外開放抑制了綠色發展效率的提升，科技進步促進了綠色發展效率的提升。另一部分學者則認為是多種因素的綜合效果提升了地區綠色發展效率水平。陳聞君等（2021）[7]以“一帶一路”中國沿線區為典型樣本，運用超效率SBM 模型測度了各目標省份的綠色發展效率水平，通過構建Tobit 模型研究發現城市化水平、第三產業占比、科研投入力度以及污染治理投資等都對綠色發展效率有正向的影響效果；蘭梓睿（2021）[8]運用雙重差分傾向得分匹配法研究低碳試點政策對區域綠色發展效率的影響，研究發現低碳試點政策通過作用于技術創新、要素積累、結構升級和資源配置四大中介變量，進而促進該地區的經濟增長以及碳排放目標的實現。

關于長江經濟帶綠色發展效率問題的討論中，國內學者同樣進行了深入的研究。一部分學者專門針對長江經濟帶綠色發展效率的區域差異進行了研究。吳傳清和宋筱筱（2018）[9]在對2005—2015 年這11 年間長江經濟帶108 個地級及以上城市的綠色發展效率測算過程中研究發現，長江經濟帶的城市綠色發展效率兩極分化嚴重，大致呈現梯度分布，最高的是下游地區，中游地區次之，最低的是上游地區。另一部分學者主要針對性地研究了造成長江經濟帶綠色發展效率區域差異的影響因素。盧麗文等（2016）[10]在對長江經濟帶108 個地級市的城市綠色發展效率監測的過程中發現，綠色發展效率水平整體不高、資源配置扭曲效率低下以及城市污染物的大量排放是造成效率值不高的主要原因。

（二）國外相關文獻綜述

國外學者圍繞綠色發展效率的時空演變特征進行了大量的案例研究，主要從全球空間進行研究。蓋美等運用空間自相關模型并依托地理空間分析平臺探討了綠色發展空間格局及演變規律。Lin等在對全球70 多個國家綠色發展效率研究中發現全球綠色發展效率得到明顯提升，發達國家及新興工業化國家效率值明顯高于發展中國家。

國外學者對區域綠色發展效率的影響因素方面同樣進行了深入的研究，主要從經濟穩定與發展、產業結構、技術創新等角度研究了綠色發展效率的影響因素。Laura 等從投入產出角度出發，對城市經濟以及社會的可持續發展能力進行測評，對經濟發展、技術創新等對城市綠色發展的影響進行了檢驗。Ezici等從生態和效率兩個維度出發評價了不可再生資源與可再生資源對美國制造業綠色發展的影響。

（三）文獻評述

綠色發展對于區域可持續發展目標實現的重要性得到了廣大學者的認可，現有學者在綠色發展效率的區域差異特征以及影響因素等方面已經取得了豐碩的成果，但是仍存在一些薄弱環節。一方面，將區域差異與影響因素結合起來進行研究較少，另一方面，聚焦某一特定區域的研究較少。因此，本文選擇長江經濟帶九省二市為研究對象，深入研究該地區綠色發展效率的區域差異特征與影響因素，促進區域協調發展。

二、綠色發展效率的測算

（一）研究區域

長江經濟帶（YREB）覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州九省二市，橫跨中國東中西三大區域，面積約占據全國的21.4%，人口資源也很豐富，人口及生產總值均超過全國的40%[11]。2018 年11 月，中共中央、國務院明確提出要以生態優先、綠色發展為引領，依托長江黃金水道，推動長江上中下游地區協調發展和沿江地區高質量發展。

（二）研究方法

綠色發展效率概念包含自然資源消耗以及環境污染，綜合體現綠色與經濟增長兩個方面，不論是綠色程度的提高或是環境效益的增加，全部反映在了綠色發展效益水平的提升上。綠色發展效率視為權衡環境績效與經濟績效兩者之間關系的重要標準，GDP 產值用于衡量期望產出而環境污染用于衡量非期望產出，GDP 的增加體現了該項因素正向的經濟效益，而環境污染的減少則體現了該因素正向的環境效益。

在測算決策單元的效率方面，數據包絡分析（DEA）已經是一個相當有效的分析工具，傳統DEA模型（BBC 或CCR 模型）往往是角度的或者是徑向的，后來Tone 提出了一種非徑向、非角度的SBM 模型[12]。因此，本文采用SBM 模型測算綠色發展效率。將每一個省區看作一個生產決策單元（DMU），假定每個省區都擁有如下投入產出向量：投入（包括資源類投入和非資源類投入）、期望產出和非期望產出，其元素可表示成，定義矩陣X、Yg、Yb如下生產可能性集合為P={（x，yg，yb）|x≥Xλ，yg≤Ygλ，yb≥Ybλ，λ≥0}其中λ 是權重向量，若其和為1 表示生產技術為規模報酬可變的（VRS），否則，表示規模報酬不變的（CRS）。

依照文獻提出的SBM 處理辦法，考慮非期望產出時評價DMU 效率的SBM 模型可以寫成[13]：

其中，s 表示投入、產出的松弛量；λ 是權重向量。

（三）變量選擇及其數據處理

選取2009—2019 年長江經濟帶九省二市年度數據計算省域綠色發展效率，資料主要來源于歷年《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》、EPS 數據庫以及部分省市的統計年鑒。

投入要素（資本、勞動力、能源）、期望產出（GDP）、非期望產出（工業SO2排放量）是計算綠色發展效率指標的三大類變量。其中資本投入為各省固定資產投資額；勞動力投入量為各省市年末全部就業人員數；能源投入以各省市全年全社會用電量作為投入指標。期望產出以2009 年不變價表示的實際GDP；非期望產出為各省市工業SO2年排放量[14-15]。

三、綠色發展效率的區域差異特征

（一）綠色發展效率測算結果分析

利用SBM 模型分別測算出11 個省市2009—2019 年的綠色發展效率值（見表1）。為了與不考慮資源投入以及非期望產出的傳統效率作對比，本文運用BCC 模型測算了不包含資源投入要素以及非期望產出的傳統效率值（見表2）。

表1 2009—2019 年長江經濟帶九省二市綠色發展效率值

表2 2009—2019 年長江經濟帶九省二市傳統綠色發展效率值

在考慮資源投入要素以及非期望產出指標以后，對于生產有效地區其效率值等于1，若效率值小于1 表明該區域綠色發展是缺乏效率的?？梢钥闯觯虾Ｊ惺菗碛芯G色發展效率值為1 最多的地區，一共有6 年，說明上海市在資源的投入產出規模方面較其他地區是合理的，其次是湖南省、浙江省和重慶市。不難理解，這些地區由于擁有較好的資源與資金優勢，具有較強的污染治理能力，在環境績效與經濟增長方面都可以釋放效用。但是類似于貴州這些西部省份近幾年也躋身于有效地區行列之中，無論是在投入產出規模方面還是在企業技術利用方面，西部地區這些省市相對于中部其他省份也是合理的，而綠色GDP 也成為了越來越多的學者用來衡量地區健康發展的重要指標，再加上西部地區重工業不發達，環境污染少，因而西部地區的綠色發展效率值整體較高。為了探討長江經濟帶各省市綠色發展效率的空間異質性，分別測算長江上中下游地區的效率值均值并進行比較分析。研究發現，東部地區的效率值相對較高，但是也存在下降趨勢，依靠資源投入量的增加帶動地區健康發展的空間越來越?。粚τ谖鞑康貐^而言，由于擴張規模距離其飽和點還有很大的空間，現階段隨著資源要素投入量的增加會直接提高該地區的綠色發展效率水平；中部地區綠色發展效率值普遍較低，并且相較于自身而言，也有逐年下降的趨勢。因此，中部地區應該注重優化經濟增長模式，例如通過低污染的旅游等方式帶動經濟的增長?？傮w來講，長江經濟帶并沒有完全實現經濟與資源、環境的協調發展，也就意味著距離資源節約型與環境友好型社會還有一定的差距。

在不考慮資源投入要素與非期望產出要素后，我們有三方面的發現。第一，上海市、貴州省的綠色發展效率居于前列，而忽略資源投入要素與非期望產出指標的傳統效率值排名同樣居于前列，且綠色效率值大于傳統效率值。第二，四川、安徽等中西部省份的傳統效率與綠色發展效率排名均較低，綠色效率值低于傳統效率值，說明綠色效率指標不僅具有強化高效率水平的能力，同時也具有強化低效率值的能力。第三，貴州等西部地區由于自然資源豐富，開發擴張較少，效率普遍較高，在2017 年、2018 年、2019 年等年份甚至達到了效率值為1 的完全有效水平，忽略地區自身所具備的資源地理條件是傳統效率測算的一大缺陷。因此，綠色發展效率可以更為全面而準確地衡量一個地區的經濟增長與綠色發展的雙重水平，比傳統效率指標識別力更強[16]。

（二）綠色發展效率時間演化分析

通過測算2009—2019 年長江經濟帶東部、中部、西部以及綜合省級綠色發展效率，繪制出時間趨勢圖（見圖1）。綜合綠色發展效率除了2009 年、2013 年以及2017 年略有下降以外，總體呈現上升趨勢，但是增長速度緩慢，說明長江經濟帶各省市未來繼續依靠投入產出規模的擴張所帶來的集聚效應促進綜合效率的提高，以此來改善環境綠色發展的空間很小。總體而言，綜合綠色發展效率呈現整體波動上升的態勢，這意味著雖然目前長江經濟帶距離資源節約型與環境友好型社會還有一定差距，單純依靠粗放型發展方式拉動經濟增長的趨勢正在逐步改善，資源節約和環境保護協調發展開始初顯成效[17]。其中，由于2008 年全球金融危機導致2009年綠色發展效率從0.015 2 下降為0.009 7，由此導致眾多經濟數據紛紛呈現一定程度的不穩定性，使得各項指標均出現異常的變化。Heshmati A 指出在最大程度上減少經濟危機造成惡劣影響的過程中，可能會帶來環境的惡化。在學術界綠色經濟是否可以作為解決經濟危機的方法目前為止還沒有統一的答案，但肯定的是，環境質量與環境的可持續發展必然會受到經濟危機的影響。

圖1 2009—2019 年長江經濟帶省級綠色效率變動趨勢

東部和西部曲線位置相對較高，中部曲線始終處于東西部曲線的下方。不難理解，東部地區由于擁有的先天性的地理位置優勢和豐厚的自然資源以及人才優勢，高新技術產業更為聚集，高新技術人才更加充分的施展自己的才華，創造出更多有利于保護環境并且提高經濟增長的產品。值得關注的是，近幾年西部地區自然資源破壞較少，生態旅游又有效促進了當地經濟的發展，資源得到合理利用。因而，綠色發展效率值逐年攀升。中部地區前期為了提高經濟發展速度，依靠粗放式的資源投入方式拉動經濟的增長，由此造成的代價是帶來了環境的惡化。因此，中部地區是接下來應該首先關注的重點區域，2021 年3 月30 日中共中央政治局審議通過了《關于新時代推動中部地區高質量發展的指導意見》，加速中部地區高質量崛起。在與東西部地區進行對比中發現，合理分配資源，增加人才供給，依靠高新技術產品的運用減少環境污染，才是實現經濟增長與綠色發展雙贏目標的根本方法。

（三）綠色發展效率空間演化分析

圖2 展示了長江經濟帶各省市2009 年與2019年綠色發展效率在空間上的差異特征，根據效率值區間，圖2 將長江經濟帶省市一共分為5 類，0～0.2為低等效率水平，0.2～0.4 為較低效率水平，0.4～0.6為中等效率水平，0.6～0.8 為較高效率水平，0.8～1為高效率水平，直至達到1 為有效水平[18]。2009 年有效省市有2 個，分別是重慶市和貴州省，2019 年增加至3 個。從空間分布來看，2019 年有效省份更為集中，說明集聚效應是存在的。圖2a 中，綠色效率值位于0.6 以下的省市最多；圖2b 可以看出，綠色效率值位于0.9～1.0 的省市最多，這說明2009 年更多的省市處于中等效率值甚至是低效率值水平，而2019年有更多的省市處于高效率值水平，綠色發展效率值逐漸趨好。

圖2 長江經濟帶省級綠色發展效率空間差異圖

四、綠色發展效率的影響因素分析

（一）影響因素

為了驗證影響綠色發展效率（GDE）的因素，運用面板數據進行實證分析，由于豪斯曼檢驗顯著性拒絕原假設，因而采用固定效應模型，參考已有研究，主要選取以下因素[19]：

經濟發展水平。根據錢爭鳴等人的思想，人均GDP的對數（lnpgdp）可以綜合反映一個地區的經濟發展狀況，其平方項用于驗證人均GDP 與綠色發展之間是否存在著隨著人均GDP 的增加，綠色發展效率值呈現一個先升再降的變化趨勢[20]，即通常意義上的環境庫茲涅茲曲線采用一種新視角是否可以解釋。

教育投入。教育最直接的作用是提高企業的技術水平，可以增強環保意識強化科學發展理念，對環境績效水平同樣有一定的影響作用。財政用于教育的支出占財政總支出的比重可以較為全面地反映一個地區對教育的重視程度，并對其取對數（lneduf），預計有正向的影響作用。

人口規模（lnpeop）。采用全省年末戶籍人口數表示，并對其取對數處理，一般而言，在人口規模逐漸增多的過程中，人口勞動力等供給量的增加會帶來綠色發展效率的提升，但是當人口規模上升到一定程度以后會引起人口密度增大，人口壓力增大，反而會降低綠色發展效率值。

結構因素。采用第二產業占國內生產總值的比重來衡量（industry），第二產業主要包括工業和制造業等，對環境污染影響較大，不利于綠色發展目標的實現。

（二）影響因素分析

通過構建固定效應模型，回歸分析結果如表3所示：

表3 影響因素估計結果

（1）代表經濟發展水平指標的二次項系數顯著為負，說明環境績效與經濟增長之間是一個開口向下的二次曲線，即隨著人均GDP 的增長，綠色發展效率值先變大后變小，這給傳統的環境庫茲涅茲曲線的解釋提供了一個新視角。

（2）教育水平顯著正向影響著綠色發展水平，隨著教育資源投入的增加，人均受教育水平逐年攀升，高新技術人才越來越多，由此可以生產更多的高新技術產品，將其用于工廠生產過程，可以在保證高產量的同時，還可以減少污染物的產生，由此實現經濟增長與綠色發展同步提升。

（3）人口因素在影響綠色發展效率中也起到了非常重要的作用，人口的增加可以提供更多的勞動力，勞動力在生產函數中是一個關鍵性投入要素，即使在新一輪產業革命中人工智能在逐漸代替人力勞動，但是目前勞動力的供給仍舊是關乎企業能否長久發展的第一要素。但是，如果人口規模過大，那么可能就會超過環境承載力，造成環境壓力增大，綠色發展難以實現。

（4）產業結構的影響因素顯著為負，這說明提高綠色發展效率一方面要控制第二產業規模，優化產業結構，大力推動第三產業服務業的興起，另一方面，對于企業自身而言，要加快技術創新，推動技術進步，摒棄老工業化生產方式，走新型工業化道路。

人均GDP 對數前的系數最大說明經濟發展水平對一個地區的綠色發展起著關鍵的作用，隨著經濟增長水平的提高，配置效率相應提升，直至效率值達到峰值，超越轉折點后，綠色發展效率開始下降，并帶來監管機會成本的上升，經濟過度膨脹造成鋪張浪費，通貨膨脹嚴重，資源配置扭曲，帶來綠色發展效率值的走低。目前，大多數省份還都處于“倒U 型”曲線的上升通道，但是已經臨近拐點。如果超越極值點進入下降區間，究竟選擇以經濟增長為主要目標還是以環境績效為主要目標將變得十分困難。摒棄老工業化道路，選擇清潔能源進行生產，推動產業轉型升級是避免進入下降通道的有效手段。此外，還可以通過培育污染排放的市場交易機制等經濟手段進行調節。其次是人口規模，勞動力的增加可以直接帶來產量的增加，因而勞動力是影響產量進而影響綠色發展效率最為直接的要素。再次是教育支出水平，它是通過影響人們的受教育水平，進而影響高新技術人才產出的間接因素，科學技術的提高無論是在經濟增長方面還是在綠色發展方面都占據著主導地位，因而教育支出的影響也是不容忽視的。最后是產業結構因素，合理調整產業結構，提高第三產業比重，重污染排放型企業合理轉型，加快科技創新技術的投入，提高綠色發展水平。

（三）地區異質性檢驗

考慮到地區之間資源稟賦以及實際經濟水平的不同，分別對東中西三大板塊作回歸分析（見表4）。東部省市的經濟發展水平顯著影響該地區的環境績效，并且與效率水平之間呈現“倒U 型”數量關系；人口規模與受教育程度均正向影響綠色發展效率，即教育投資越高，環境績效值越高；產業結構反向影響綠色發展水平，這些與綜合分析結果是一致的。中西部地區與東部地區在經濟發展水平，人口規模，教育投資以及產業結構方面對綠色發展效率的影響方向一致，但具體的影響程度不同。相對而言，西部地區由于工業較少，資源環境得到了有效的保護，再加上近些年國家政策的大力扶持，綠色發展水平顯著提高。而中部地區在快速擴張的過程中造成了資源的浪費與配置的失調。因此，單純依靠粗放式的資源投入無法實現經濟增長與綠色發展的雙重目標。

表4 地區異質性回歸結果

五、結論與政策建議

研究表明：與傳統效率值相比綠色效率值具有更強的說服力，充分考慮了包括自然資源以及環境污染等在內的所有因素；隨著時間的推移，長江經濟帶的絕對效率值偏低，雖然近幾年有所上升，但是距離長江經濟帶首要戰略目標的實現仍然有不小的差距；從空間布局來看，高效率值以及有效省份的數量在逐漸增多，并且逐漸集中于中東部，這說明中東部在逐漸重視綠色發展指標；“倒U 型”的數量關系在環境績效與經濟增長之間的確存在，人口規模與受教育水平均對綠色發展水平有著正向的影響，第二產業結構占比反向影響綠色發展水平。

根據以上分析結果，提出以下建議：

（1）注重經濟增長模式的改善，提高資本利用效率，向資源集約型社會轉型，在經濟快速發展的過程中生態環境問題不容忽視，提升經濟發展質量問題仍舊很艱巨，促進環境健康發展。長江經濟帶要積極引進國內外先進的生產經驗和管理模式，立足國內外資本投資利用經驗，不斷強化技術吸收轉化能力，提高資本利用效率。優化各種資源要素合理分配，同時注意引導和鼓勵資本投資創新企業、科技企業，在提高資本利用效率的同時推動科技創新的崛起，促進經濟高質量發展，提高長江經濟帶各省市的創新發展效率。

（2）增加教育經費方面的支出，大力培養科技創新型人才。重點關注高素質、高技術水平人才的培養與引進，提高人力資源配置；創新型人才和生態科研人才不容忽視，培養推進科技創新戰略的中堅力量。一方面，政府要制定人才培養計劃，圍繞科技創新戰略實施的需求，培養一批科研創新型人才，同時在人才引進方面制定相應的政策，改善工作環境，優化激勵考核機制，吸引并留住高精尖人才，從而在整體上提高長江經濟帶的人力資源配置；另一方面，企業對于人才的培養上也應該給予足夠的重視，制定合適的人才培養方案，強化人力資本在企業中發揮的巨大優勢，各類稀缺人才的培養方式要靈活多樣，提升勞動力人口素質，增強人力資源在企業發展戰略中的作用。

（3）在經濟發展過程中，優化產業結構。促進第三產業成為支柱產業，利用第三產業創造更高的經濟效益。注重第一產業即農業的發展，減少化肥和農藥施用量，提高農業科技投入水平，發展新型綠色生態農業。推動高新技術產業，例如新能源、5G 通訊、半導體等行業的蓬勃興起。釋放科技創新帶動經濟發展新動能，因地制宜地培育高科技新興產業，提升科技發展的工業化程度，完善國家創新型科技產業園區建設施工有序推進。把創新發展的理念融合于產業結構轉型提升和產業發展當中，推動長江經濟帶環境績效與經濟增長雙重目標的實現。