何宇

摘要：基于碳中和背景，借助Malmquist-Luenberger生產率核算方法，使用凈碳排放替換碳排放指標，構建碳中和背景下長三角城市綠色全要素生產率核算框架。使用2000—2017年長三角地區(qū)26個城市的碳排放和碳捕集數(shù)據(jù)進行測度，研究發(fā)現(xiàn)：調整后的綠色全要素生產率指數(shù)能夠更科學、準確地反映地區(qū)綠色發(fā)展效率;長三角地區(qū)城市之間的綠色發(fā)展效率存在正向的空間關聯(lián)，綠色發(fā)展效率高的城市對鄰近城市具有正的溢出效應;長三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率存在顯著的“多核共進”的協(xié)同發(fā)展特征，省會城市在長三角內部的綠色發(fā)展方面發(fā)揮了區(qū)域性的協(xié)同作用。進一步推動長三角地區(qū)綠色協(xié)同一體化，應建立健全碳排放、碳捕集數(shù)據(jù)的統(tǒng)計核算體系，優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟空間布局，統(tǒng)籌促進經(jīng)濟發(fā)展、保護生態(tài)環(huán)境與應對氣候變化的關系，提升長三角地區(qū)的生態(tài)韌性與發(fā)展韌性。

關鍵詞：碳中和;碳捕集;長三角城市群;綠色全要素生產率;長三角一體化發(fā)展;生態(tài)韌性

中圖分類號：F127? 文獻標識碼：A? 文章分類號：1674 .7089（2021）05 .0051 .10

一、引 言

2020年9月，習近平主席在第75屆聯(lián)合國大會一般性辯論中向全世界莊嚴宣布，中國將力爭于2030年前實現(xiàn)碳達峰，在2060年前實現(xiàn)碳中和。2021年3月，習近平總書記發(fā)表重要講話并強調，要把碳達峰、碳中和納入生態(tài)文明建設整體布局，拿出抓鐵有痕的勁頭，如期實現(xiàn)2030年前碳達峰、2060年前碳中和的目標。碳達峰和碳中和承諾體現(xiàn)了中國作為世界第二大經(jīng)濟體的責任和擔當，也對未來中國城市推進低碳、零碳高質量發(fā)展指出了政策方向。長三角是中國經(jīng)濟發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強的區(qū)域之一，在推進低碳、零碳高質量發(fā)展方面具有重要示范作用。鄭明貴、曾健林、曹天琦：《能源消費結構升級與區(qū)域經(jīng)濟高質量發(fā)展——基于產業(yè)結構的中介作用和人口紅利的調節(jié)作用》，《閱江學刊》，2021年第3期，第85-101頁。在碳達峰和碳中和政策背景下，恰當?shù)貙﹂L三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率進行測度，對于科學準確研究長三角地區(qū)綠色協(xié)同發(fā)展，探索低碳、零碳背景下的綠色一體化政策路徑具有重要意義。

近年來，氣候變化問題受到學界廣泛關注。Root等研究發(fā)現(xiàn)，在過去的100年內，全球平均氣溫上升了0.6℃，并且在很大程度上是人類工業(yè)碳排放導致的。 Root T L， Price J T， Hall K R， “Fingerprints of global warming on wild animals and plants”，Nature， vol. 421， no.3（2003）， pp.57-60.氣候變化、環(huán)境污染等不僅破壞自然生態(tài)，也危及人類健康和生存空間。黃棟、王文倩：《氣候共同體：后巴黎時代應對氣候變化的東盟方式》，《閱江學刊》，2021年第1期，第46-59頁。從經(jīng)濟學視角來分析，氣候和環(huán)境問題會對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展造成不利影響，任力：《氣候變化與經(jīng)濟增長的理論分析》，《經(jīng)濟學動態(tài)》，2011年第1期，第137-142頁。主要體現(xiàn)在抑制工業(yè)產出、抑制投資和減少農業(yè)產出三個方面。Dell M L， Jones B， Olken B A， “Temperature shocks and economic growth： Evidence from the last half century”，American Economic Journal： Macroeconomics， vol. 4， no.3（2012）， pp.66-95.

當前，全球范圍內大多數(shù)國家開始施行環(huán)境保護政策，如何兼顧經(jīng)濟產出效率和生態(tài)環(huán)境保護成為研究焦點。產出效率核算的基本理論分析框架起源于Chung等的開創(chuàng)性研究。Chung Y H， Fare R， “Productivity and undesirable outputs： A directional distance function approach”，Journal of Environmental Management， vol.51，no.3 （1997）， pp.229-240.在傳統(tǒng)的基于索洛余值的全要素生產率核算（以下簡稱TFP）模型中，投入要素包括資本投入和勞動投入，產出則由經(jīng)濟實際總產出表示。王永進、劉燦雷：《國有企業(yè)上游壟斷阻礙了中國的經(jīng)濟增長？——基于制造業(yè)數(shù)據(jù)的微觀考察》，《管理世界》，2016年第6期，第10-21頁。該TFP核算模型測度了資本和勞動組合轉化為總產出的效率水平。社會經(jīng)濟生產活動的實際產出結果往往與預期存在偏差，徐海紅、唐凡：《論綠色發(fā)展的內在動力》，《閱江學刊》，2020年第4期，第27-35頁。在產生期望產出的同時，也會產生非期望產出（如廢氣、廢水等）。因此，單純使用期望產出并不能很好地衡量生產過程中污染的負外部性造成的總體社會的效率損失。隨著中國經(jīng)濟發(fā)展過程中的環(huán)境問題不斷凸顯，基于非期望產出的綠色發(fā)展效率核算體系開始廣泛應用到中國綠色全要素生產率（以下簡稱GTFP）的核算研究中。陳詩一：《中國的綠色工業(yè)革命：基于環(huán)境全要素生產率視角的解釋（1980—2008）》，《經(jīng)濟研究》，2010年第11期，第21-34頁。雖然現(xiàn)有文獻關于GTFP的研究已經(jīng)比較豐富，但傳統(tǒng)GTFP指數(shù)核算框架中非期望產出僅包含二氧化碳或二氧化硫的排放量，忽略了該地區(qū)主動參與碳匯和碳捕集行為對環(huán)境治理效率的影響。因此，傳統(tǒng)GTFP核算方法可能已經(jīng)不適用于碳達峰和碳中和背景下的綠色發(fā)展效率測度和評價，并且可能會低估區(qū)域綠色發(fā)展效率。

總體而言，關于測度氣候與環(huán)境背景下區(qū)域綠色發(fā)展水平的文獻已經(jīng)比較豐富，學者們對此問題進行了比較深入的探索，但本文認為仍然可以從兩個方面展開進一步研究。第一，中國已經(jīng)正式向全世界宣布將于2030年前實現(xiàn)碳達峰、2060年前實現(xiàn)碳中和，中國中長期能源政策和環(huán)境政策的重點必然包括碳達峰和碳中和目標。相關產業(yè)政策的著力點不僅要聚焦碳減排，還應當聚焦碳捕集，這意味著傳統(tǒng)的基于期望產出和非期望產出框架的GTFP核算方法已經(jīng)不能準確測度經(jīng)濟主體（包括微觀企業(yè)層面和宏觀區(qū)域層面）的綠色發(fā)展效率，缺乏對經(jīng)濟主體碳捕集和碳匯行為的考察。第二，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要（草案）》提出，深入實施區(qū)域重大戰(zhàn)略、區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略、主體功能區(qū)戰(zhàn)略，健全區(qū)域協(xié)調發(fā)展體制機制，構建高質量發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟布局和國土空間支撐體系。在此背景下，長三角地區(qū)是中國經(jīng)濟發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強的區(qū)域之一，將其打造為低碳、零碳綠色高質量一體化發(fā)展樣板，對于在全國范圍推進區(qū)域經(jīng)濟高效綠色一體化發(fā)展具有重要的示范效應。

因此，本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下兩個方面。第一，在碳達峰和碳中和背景下，根據(jù)經(jīng)濟主體兼具碳減排和碳捕集行為的雙重政策要求，本文改進了傳統(tǒng)GTFP核算框架，將僅包含碳排放的傳統(tǒng)非期望產出改進為體現(xiàn)凈碳排放的非期望產出，以準確核算經(jīng)濟主體在碳達峰和碳中和政策約束下的綠色發(fā)展效率。第二，本文使用空間效率分析方法，對碳達峰和碳中和背景下長三角地區(qū)城市GTFP進行測度，并進一步從綠色協(xié)同和創(chuàng)新協(xié)同雙重視角研究長三角地區(qū)城市一體化發(fā)展問題。后續(xù)章節(jié)安排如下：第二節(jié)為模型設定，探索碳中和背景下的GTFP核算框架，構建Adjusted_GTFP指數(shù);第三節(jié)介紹數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)的處理方法;第四節(jié)對長三角地區(qū)城市TFP進行測度和評價;第五節(jié)為研究結論，并給出政策建議。

二、模型設定

（一）基于碳中和目標調整環(huán)境技術函數(shù)

假設生產過程中的投入要素為x，x=x1，…，xN∈R+N，產出向量分別為y=y1，…，yM∈R+M和b=b1，…，bI∈R+I，其中y表示期望產出，b表示非期望產出。在傳統(tǒng)GTFP核算框架下，學者們普遍使用二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等大氣污染排放或污水等水體污染排放作為非期望產出。孫亞男、楊名彥：《中國綠色全要素生產率的俱樂部收斂及地區(qū)差距來源研究》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》，2020年第6期，第47-69頁。黨的十八大以來，中國經(jīng)濟社會發(fā)展經(jīng)歷了全面綠色轉型，環(huán)境治理體系建設和生態(tài)文明建設取得了很大的成效。高家軍：《人類命運共同體視域下全球生態(tài)文明建設的系統(tǒng)審視》，《系統(tǒng)科學學報》，2021年第4期，第62-67頁。中國在推進全面節(jié)能減排、減少溫室氣體排放的同時，通過植樹造林、生態(tài)修復等手段提高自然碳匯，推進碳捕集。齊紹洲、柳典、李鍇等：《公眾愿意為碳排放付費嗎？——基于“碳中和”支付意愿影響因素的研究》，《中國人口·資源與環(huán)境》，2019年第10期，第124-134頁。在國家大力推進碳達峰和碳中和目標的背景下，本文提出調整后的非期望產出（Adjusted Undesirable Output）概念來表示凈碳排放量，即b′=b′1，…，b′I∈R+I，其中凈碳排放量為b′i=bi-hi，表示碳排放總量bi減去碳匯量和碳捕集量hi。b′i=0表示地區(qū)i實現(xiàn)碳中和。

使用Px表示生產可能性集合：

假設投入產出的組合為（xk，t，yk，t，bk，t）。利用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA），可得以下帶約束條件的生產最大化目標函數(shù)：

其中，ztk非負，為每個橫截面觀測值的權重系數(shù)，體現(xiàn)生產技術的規(guī)模報酬不變性。

（二）方向性距離函數(shù)

方向性距離函數(shù)（Directional Distance Function）既可以體現(xiàn)生產可能性集的性質，又能夠反映生產過程中產出擴張的方向性。Chung Y H， Fare R， “Productivity and undesirable outputs： A directional distance function approach”，Journal of Environmental Management， vol.51， no.3 （1997）， pp.229-240.基于產出的方向性距離函數(shù)可以描述如下：

其中，g=gy，gb是方向向量，表示產出的擴張方向。利用DEA方法求解方向性距離函數(shù)，其線性規(guī)劃方程如下：

當方向性距離函數(shù)的值接近于0時，表明該地區(qū)的生產正接近生產可能性邊界。在生產性距離函數(shù)的基礎上，可以使用Malmquist-Luenberger指數(shù)測度長三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率。

（三）Malmquist-Luenberger生產率指數(shù)

利用Malmquist-Luenberger生產率核算法計算調整后的綠色全要素生產率指數(shù)（記為Adjusted_GTFP）：

Adjusted_GTFP指數(shù)可以分解為效率變化指數(shù)（EFFCH）和技術進步指數(shù) （TECH）：

公式（6）至（8）表明，Adjusted_GTFP指數(shù)由兩部分構成，其中EFFCH表示在技術條件一定的情況下，實際產出接近生產可能性邊界的程度，TECH表示技術水平的變動引起的生產可能性邊界的移動。當EFFCH指數(shù)和TECH指數(shù)大于（小于）1時，表示相對于上一期，生產效率和技術水平提升（降低）。

三、數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

（一）數(shù)據(jù)來源

本文研究范圍限定為長三角地區(qū)的綠色全要素生產率。首先，從空間范圍而言，2016年5月國務院發(fā)布《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》，明確了規(guī)劃范圍，具體包括上海市，江蘇省的南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州，浙江省的杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州，安徽省的合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城，共26市。其次，從時間范圍而言，本文數(shù)據(jù)涉及市級層面的GDP、勞動、資本存量、能源投入、二氧化碳排放和二氧化碳吸收多個方面，考慮數(shù)據(jù)的可獲取性，選擇2000—2017年為時間窗口期。

城市層面名義GDP、從業(yè)人員（勞動）、固定資產投資總額等數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)參照地方統(tǒng)計年鑒。城市層面的固定資產投資價格指數(shù)、國內生產總值指數(shù)、居民消費價格指數(shù)等數(shù)據(jù)使用各城市所在省的省級數(shù)據(jù)進行替代，數(shù)據(jù)來源于上海、江蘇、浙江和安徽相應年份的統(tǒng)計年鑒。城市層面的碳排放和碳吸收數(shù)據(jù)來自CEADS數(shù)據(jù)庫。感謝CEADS數(shù)據(jù)庫提供支持。CEADS為中國碳核算數(shù)據(jù)庫，專門提供中國及全球其他發(fā)展中經(jīng)濟體多尺度能源、排放及社會經(jīng)濟清單，網(wǎng)址為https：//www.ceads.net.cn/。

（二）數(shù)據(jù)計算與處理

1.要素投入

勞動投入是單位從業(yè)人員、私營與個體從業(yè)人員的總和，資本投入（資本存量）參考單豪杰使用的永續(xù)盤存法進行計算，單豪杰：《中國資本存量K的再估算：1952—2006年》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》，2008年第10期，第17-31頁。基期的資本存量根據(jù)如下公式計算：

2.期望產出

文中期望產出由實際GDP來定義，根據(jù)各省市GDP平減指數(shù)將各城市GDP調整為2000年不變價格，然后對各市名義GDP進行平減得到實際GDP。

3.調整后的非期望產出

現(xiàn)有文獻關于非期望產出的選取指標包括二氧化碳排放、二氧化硫排放、廢水排放、固體廢料排放等，在相關研究中，還沒有統(tǒng)一的標準能夠科學全面地反映非期望產出，也沒有探討減排與碳捕集兩措并舉情形下的凈碳排放問題。陳詩一、馬倩倩：《基于水污染治理的中國經(jīng)濟轉型評估》，《閱江學刊》，2020年第2期，第34-43頁。因此，這里使用二氧化碳排放量與自然碳匯、碳捕集的差額來表示調整后的非期望產出。

4.空間權重矩陣

參照經(jīng)濟地理引力模型，假定兩地區(qū)之間的經(jīng)濟關聯(lián)不僅受到空間距離的影響，也與各自經(jīng)濟發(fā)展水平有關，因此定義Gij=GDPiGDPj d2ij。引力矩陣中的GDP數(shù)據(jù)是2000—2017年城市實際GDP的平均值，dij表示區(qū)域i和區(qū)域j之間的地理空間距離?？臻g權重矩陣Wij構建如下：

5.城市綠色效率中心度

根據(jù)長三角地區(qū)城市空間權重矩陣Wij和調整后的城市綠色全要素生產率指數(shù)向量Adjusted_GTFPi，構建長三角地區(qū)城市綠色效率中心度指標Zi如下：

根據(jù)公式（10），城市綠色效率中心度指標Zi處于0，1區(qū)間。當Zi→0時，表示城市綠色效率中心度較低;當Zi→1時，表示城市綠色效率中心度較高。

四、數(shù)據(jù)結果

（一）碳中和背景下長三角地區(qū)城市Adjusted_GTFP測算

根據(jù)Malmquist-Luenberger生產率核算法，使用Stata16.0軟件對碳達峰和碳中和背景下長三角地區(qū)26個城市的Adjusted_GTFP指數(shù)進行計算，并對測算結果按降序排列，如表1所示。

由表1可見，總體而言，長三角地區(qū)城市Adjusted_GTFP指數(shù)的波動幅度不大，穩(wěn)定在[0.892，1.042]區(qū)間。就單獨的城市而言，2000—2017年，上海、揚州、嘉興、杭州和南京的Adjusted_GTFP指數(shù)排名靠前，臺州、滁州、宣城、安慶和池州的Adjusted_GTFP指數(shù)排名靠后。在地理上靠近上海的城市（如嘉興、杭州、南京和蘇州），其Adjusted_GTFP指數(shù)相應較高，而在地理上遠離上海市和本省省會（南京、杭州和合肥）的城市（如臺州、滁州、宣城、安慶和池州等），其Adjusted_GTFP指數(shù)相應較低。這個結果表明，2000—2017年，長三角城市群綠色發(fā)展效率表現(xiàn)出空間關聯(lián)特征，即在綠色發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展方面具有一定的協(xié)同性。

根據(jù)調整GTFP的測度理論框架，碳達峰和碳中和背景下長三角地區(qū)城市Adjusted_GTFP指數(shù)出現(xiàn)差異可能有三個方面的原因：第一，純技術因素變動，由TFP衡量;第二，綠色發(fā)展效率變動，由GTFP衡量;第三，碳達峰和碳中和政策背景下，自然碳匯和碳捕集活動引起的生產效率變動，由Adjusted_GTFP衡量。因此，為了進一步研究碳達峰和碳中和背景下長三角地區(qū)城市Adjusted_GTFP指數(shù)產生變化的原因，有必要對各個城市基于不同TFP核算口徑的數(shù)據(jù)進行比較，結果如表2所示。

表2表明：首先，綜合對比TFP、GTFP和Adjusted_GTFP核算口徑下的生產效率指數(shù)，發(fā)現(xiàn)TFP、GTFP和Adjusted_GTFP核算指數(shù)存在很強的一致性，即Adjusted_GTFP指數(shù)較高（低）的城市，其TFP和GTFP指數(shù)也比較高（低）。這意味著，在碳達峰和碳中和背景下的Adjusted_GTFP指數(shù)主要受到純技術變動和綠色發(fā)展效率變動的影響。其次，對比長三角地區(qū)26個城市的Adjusted_GTFP指數(shù)與TFP指數(shù)和GTFP指數(shù)的數(shù)值，發(fā)現(xiàn)總體呈現(xiàn)Adjusted_GTFP>GTFP>TFP的規(guī)律。該結果表明，在長三角地區(qū)，城市的綠色發(fā)展效率普遍為正（由GTFP>TFP可得），長三角地區(qū)的城市在推進技術發(fā)展的同時，其綠色發(fā)展效率也得到了更大幅度的提升;同時，根據(jù)Adjusted_GTFP>GTFP可以判斷，僅以傳統(tǒng)非期望產出作為生產效率的測度標準會低估長三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率，在碳達峰和碳中和背景下，使用Adjusted_GTFP指數(shù)能夠更加真實地反映一個地區(qū)的實際綠色發(fā)展效率。

（二）進一步研究：Adjusted_GTFP視角下的長三角一體化

莫蘭指數(shù)（Moran Index）是衡量地理單元之間空間關聯(lián)性的指標。考慮空間序列aiIi=1，空間莫蘭指數(shù)的計算公式為：

其中，S2表示樣本方差，Wij表示空間權重矩陣，表示空間序列aiIi=1的均值。如果莫蘭指數(shù)為正，則表示各個地理單元之間存在正向的空間關聯(lián)性。本文使用莫蘭指數(shù)檢驗發(fā)現(xiàn)，區(qū)域全局莫蘭指數(shù)為0.270，并且在1%的顯著性水平下通過檢驗，說明基于Adjusted_GTFP指數(shù)核算的長三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率存在顯著的空間正向關聯(lián)。因此，本文使用長三角地區(qū)26個城市Adjusted_GTFP指數(shù)測算結果，制作了長三角地區(qū)城市Adjusted_GTFP指數(shù)莫蘭散點圖，如圖1所示。

圖1表明，長三角地區(qū)26個城市樣本點基本都聚集在莫蘭散點圖的第一象限和第三象限，并且表現(xiàn)為顯著的正向空間關聯(lián)，這意味著綠色發(fā)展效率高的城市對鄰近城市具有正的綠色發(fā)展效率溢出，能夠帶動鄰近城市綠色發(fā)展效率的提升，即在基于Adjusted_GTFP指數(shù)的長三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率核算框架下，長三角城市群呈現(xiàn)一體化協(xié)同發(fā)展特征。

很多經(jīng)驗證據(jù)和實證研究表明，長三角地區(qū)城市表現(xiàn)出較強的一體化協(xié)同發(fā)展特征，李廉水、周彩紅：《區(qū)域分工與中國制造業(yè)發(fā)展——基于長三角協(xié)整檢驗與脈沖響應函數(shù)的實證分析》，《管理世界》，2007年第10期，第64-74頁。但是對長三角地區(qū)一體化協(xié)同發(fā)展的系統(tǒng)協(xié)同機制和協(xié)同框架缺少深入的探索。因此，接下來本文使用城市綠色效率中心度指標，利用城市層面數(shù)據(jù)，分析在長三角地區(qū)一體化協(xié)同發(fā)展中哪些城市扮演了綠色創(chuàng)新發(fā)展增長極的角色，哪些城市在一體化協(xié)同方面仍然存在不足，如何進一步提升長三角地區(qū)的一體化協(xié)同水平。

根據(jù)公式（10）構建的城市綠色效率中心度指標，本文使用空間權重矩陣Wij和Adjusted_GTFP指數(shù)計算得到長三角地區(qū)26個城市的綠色效率中心度測算值，按照降序排列，結果如表3所示。

根據(jù)表3的數(shù)據(jù)，上海、杭州、南京、蘇州和合肥的綠色效率中心度測算值排名靠前，而臺州、滁州、宣城、安慶和池州的綠色效率中心度測算值排名靠后。通過數(shù)據(jù)分析，可以得到如下結論。第一，區(qū)域性中心城市的綠色效率中心度高于其他城市，上海市和浙江、江蘇、安徽三省省會城市的長三角地區(qū)綠色效率中心度排名較高，意味著在長三角協(xié)同一體化過程中，區(qū)域性中心城市扮演了綠色創(chuàng)新發(fā)展增長極的角色。第二，從區(qū)域性結構差異來看，城市綠色效率中心度指標存在顯著的省際差異。比較江蘇、浙江和安徽三省，江蘇省的平均排名高于浙江省，安徽省最低。在各省內部，也存在各自的綠色創(chuàng)新增長極，使整個長三角地區(qū)呈現(xiàn)“多核共進”的協(xié)同發(fā)展特征。

五、結論與政策建議

（一）結論

本文研究碳達峰和碳中和背景下，長三角地區(qū)城市GTFP核算和區(qū)域經(jīng)濟一體化發(fā)展問題?；贛almquist-Luenberger生產率核算方法，本文改進了非期望產出的傳統(tǒng)定義，使用碳排放減去碳捕集（即凈碳排放）替換碳排放指標，構建Adjusted_GTFP核算框架?；?Adjusted_GTFP核算框架，使用2000—2017年長三角地區(qū)26個城市的碳排放和碳捕集數(shù)據(jù)進行測度，主要結論如下。第一，對比Adjusted_GTFP指數(shù)，GTFP指數(shù)使得長三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率被低估，說明在碳達峰和碳排放背景下，Adjusted_GTFP指數(shù)能夠更科學準確地反映地區(qū)綠色發(fā)展效率。第二，長三角地區(qū)城市之間的綠色發(fā)展效率存在正向的空間關聯(lián)，綠色發(fā)展效率高的城市對鄰近城市具有正的綠色發(fā)展效率溢出，能夠帶動鄰近城市綠色發(fā)展效率的提升。第三，長三角地區(qū)城市綠色發(fā)展效率存在顯著的“多核共進”的協(xié)同發(fā)展特征，江蘇省、浙江省和安徽省的省會城市在長三角內部的綠色發(fā)展方面發(fā)揮了區(qū)域性協(xié)同作用。

（二）政策建議

基于上述研究結果，本文從三個方面提出推進長三角地區(qū)綠色協(xié)同一體化的政策建議。第一，建立健全碳排放、碳捕集數(shù)據(jù)的統(tǒng)計核算體系。在中長期范圍內，碳達峰和碳中和將是中國產業(yè)發(fā)展政策關注的重點內容，對企業(yè)實行“碳考核”，不僅需要關注企業(yè)的碳減排行為，也需要關注企業(yè)的碳捕集行為對凈碳排放的影響。在健全碳排放、碳捕集數(shù)據(jù)統(tǒng)計核算體系的基礎上，再進一步對全社會的生產活動進行精準化的“碳治理”。第二，優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟空間布局，推進長三角城市一體化發(fā)展邁上新臺階。雖然長三角地區(qū)城市的綠色發(fā)展效率存在正向的空間關聯(lián)，但仍然具有區(qū)域結構性不平衡效應，因此，需要充分挖掘區(qū)域性中心城市的輻射帶動潛力，促進資源要素跨區(qū)域有序自由流動，加強區(qū)域之間（尤其是省之間）的政策互補性和協(xié)同性。第三，統(tǒng)籌促進經(jīng)濟發(fā)展、保護生態(tài)環(huán)境與應對氣候變化的關系，提升長三角地區(qū)生態(tài)韌性與發(fā)展韌性。多渠道建立政府、企業(yè)、公眾廣泛參與應對氣候變化的行動機制，探索“鏈長制”治理模式在碳治理方面的應用，從生態(tài)鏈與產業(yè)鏈層面加強長三角地區(qū)的生態(tài)韌性和產業(yè)發(fā)展韌性?！藏熑尉庉嫞荷?丹〕