姜權(quán)卿 連藝鈞 楊睿綺 周千惠 中南民族大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院
綠色發(fā)展尋求的是對傳統(tǒng)發(fā)展的一定程度的矯正,是保持或恢復(fù)綠色與發(fā)展的結(jié)合。中國多年來不斷探索處理綠色與發(fā)展的關(guān)系的合理路徑,協(xié)調(diào)經(jīng)濟建設(shè)、社會建設(shè)與環(huán)境保護之間的關(guān)系,形塑著當(dāng)今世界綠色發(fā)展的格局。綠色發(fā)展不僅是長江經(jīng)濟帶自身高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求,也是我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的巨大推力,《“十四五”長江經(jīng)濟帶發(fā)展實施方案》等規(guī)劃政策從區(qū)域?qū)嶋H出發(fā)將綠色發(fā)展向縱深推進(jìn),提出綠色低碳、創(chuàng)新驅(qū)動、區(qū)域協(xié)調(diào)、對外開放等多項重點任務(wù),為實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)而貢獻(xiàn)力量。長江下游城市群經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿薮?,具有良好的綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展根基,應(yīng)當(dāng)充分利用自身資源、技術(shù)、人才等優(yōu)勢,因地制宜,探索行之有效的綠色經(jīng)濟建設(shè)道路,引領(lǐng)全社會發(fā)展綠色經(jīng)濟的潮流。
隨著我國經(jīng)濟持續(xù)高質(zhì)量增長和環(huán)境問題日益凸顯,以及國家經(jīng)濟正面臨高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的重要節(jié)點,綠色經(jīng)濟效率在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域承擔(dān)了結(jié)合經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境承載力的關(guān)鍵測評因素?;谘芯磕康?,本研究將主要運用非參數(shù)法(DEA-SBM 模型),輔以運用Tobit 模型。學(xué)者們在運用DEA-SBM 模型研究綠色經(jīng)濟效率上,采取了差異化的模型處理方法。牛彤(2015)等將SBM 模型與四階段 DEA法相結(jié)合,運用采進(jìn)的四階段 SBM-DEA 模型測度我國的綠色創(chuàng)新效率;劉浩然(2022)通過利用超效率SBM 模型測定出京津冀地區(qū)的綠色發(fā)展效率,并構(gòu)建Tobit 模型對影響經(jīng)濟技術(shù)地區(qū)綠色發(fā)展效率主要原因進(jìn)行回歸分析,得到相關(guān)影響因素對地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展的影響程度。由此可見,在運用SBM-DEA 模型進(jìn)行綠色經(jīng)濟增長效率的研究中,學(xué)者普遍采用SBM-DEA 模型,通過投入、產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行效率測度,輔以Tobit 模型、線性回歸模型探討各個因素與綠色經(jīng)濟效率增長間的關(guān)系,或利用基尼系數(shù)、變異系數(shù)等進(jìn)行差異分析。
在研究角度上,學(xué)者們重點關(guān)注綠色經(jīng)濟效率的時空分異特征,從省際層面上選擇研究區(qū)域,得出了關(guān)于長江經(jīng)濟帶等區(qū)域綠色經(jīng)濟效率差異格局的重要結(jié)論。郭炳南等(2021)認(rèn)為長江經(jīng)濟帶的綠色經(jīng)濟效率的區(qū)域差異呈現(xiàn)“下游>中游>上游”的階梯式分布格局;田光輝(2022)等將城市劃分為效率領(lǐng)先、協(xié)調(diào)發(fā)展、效率突破、綠色增長、綠色下降、黃色增長、黃色下降等7 種類型,其中效率領(lǐng)先型和協(xié)調(diào)發(fā)展型城市綠色發(fā)展水平較高。
綜上可見,現(xiàn)有文獻(xiàn)多側(cè)重綠色經(jīng)濟效率的宏觀層面研究,本文將選取長三角城市群為研究對象,運用SBMDEA 模型,探究包括江蘇省、安徽省、浙江省、上海市在內(nèi)的26 個地級市的綠色經(jīng)濟發(fā)展水平的時空分異特征。在綜合考慮城市地域特征的基礎(chǔ)上,兼顧樣本數(shù)據(jù)的可得性,本文共選取6 個指標(biāo)構(gòu)建綠色經(jīng)濟發(fā)展效率評價指標(biāo)體系,通過Tobit 回歸分析經(jīng)濟發(fā)展水平、資產(chǎn)投資水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消耗、大氣污染水平、資源稟賦因素對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的影響。
1.模型建立
DEA(Data Envelopment Analysis)即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法,該方法一般被用來測量一些決策部門的生產(chǎn)效率,由于DEA模型能夠處理多投入與多產(chǎn)出。2001 年,Tone 提出了基于松弛變量的DEA-SBM 模型。SBM 模型是一種非徑向+非角度的評價模型,能夠同時將投入與不同類型的產(chǎn)出納入模型體系。SBM 模型的具體公式如下:
2.變量指標(biāo)選取
(1)投入要素指標(biāo)
①資本投入:要素用資本存量表示,本文中使用全社會固定資產(chǎn)投資額作為資本存量的表示數(shù)據(jù)。②勞動投入:用年末各地區(qū)就業(yè)人數(shù)作為勞動投入的直接數(shù)據(jù),可以直接表示在各個城市一年中各地區(qū)為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的勞動力投入。③土地資源投入:以城市轄區(qū)面積表示土地要素投入量。④水資源投入:采用總供水量衡量水資源投入情況。
(2)期望產(chǎn)出指標(biāo)
本文確定了期望產(chǎn)出指標(biāo)有兩項:一是各城市GDP 值,二是社會消費品零售總值,分別總經(jīng)濟效益角度和社會效益角度衡量該年度既定地區(qū)的經(jīng)濟增長情況,并以此作為正向期望產(chǎn)出指標(biāo)的間接衡量標(biāo)準(zhǔn)。
(3)非期望產(chǎn)出指標(biāo)
對于非期望產(chǎn)出指標(biāo)的選擇,本文根據(jù)陶宇(2022)中采取工業(yè)廢氣排放量以及工業(yè)固廢排放量作為非期望產(chǎn)出的代表因素,其中,工業(yè)廢氣排放量用工業(yè)SO2排放量(噸)作為具體參考因素。
通過對長江下游城市群綠色經(jīng)濟效率影響因素進(jìn)行SBM 模型分析,本文運用Matlab 2022b 軟件進(jìn)行測算,運行結(jié)果如下:
表1 長江下游城市群綠色經(jīng)濟效率
基于文獻(xiàn)研究,本文結(jié)合SBM 模型的投入產(chǎn)出變量將長三角地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率影響因素引入回歸分析。本文將長三角綠色經(jīng)濟效率均值作為因變量,剔除難以獲得的和已穩(wěn)定發(fā)展的變量,以長三角城市群的經(jīng)濟發(fā)展水平、資產(chǎn)投資水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消耗、大氣污染水平以及資源稟賦作為影響長三角綠色經(jīng)濟效率的因素,分析綠色經(jīng)濟效率與影響因素之間的關(guān)聯(lián)度。
回歸分析法常用的模型主要有 Logistic Regression 邏輯回歸模型、Tobit 回歸模型、Probit 回歸模型和Decision Tree Regressor 決策樹回歸模型四種,相較于其他模型,Tobit 回歸模型主要應(yīng)用于“歸并數(shù)據(jù)”這類問題。
本文利用stata16 對2015—2020 年長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率的影響因素進(jìn)行Tobit 回歸分析,分析結(jié)果如表2所示。
表2 長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率主要影響因素的Tobit 回歸結(jié)果
注:上角標(biāo)***表示1%的顯著性水平、**表示5%的顯著性水平。
基于表中對主要可能的影響因素回歸的結(jié)果,得到的最終Tobit 回歸模型如下:
回歸結(jié)果說明:1.人均GDP 回歸系數(shù)為正,且通過了1%顯著性檢驗,說明長江下游地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對綠色經(jīng)濟效率具有正向影響,即隨著經(jīng)濟發(fā)展穩(wěn)步上升的態(tài)勢,長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率也會出現(xiàn)顯著提升的趨勢,促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展。2.房地產(chǎn)實際投資回歸系數(shù)為負(fù),且通過了1%顯著性檢驗,表示長江下游城市固定資產(chǎn)投資(主要為房地產(chǎn)投資)會降低綠色經(jīng)濟效率,使相關(guān)城市自然資源無法得到合理利用。3.第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比值回歸系數(shù)為正,且通過了1%顯著性檢驗,第二產(chǎn)業(yè)具有高能耗、高污染等特征,有可能會對地區(qū)的綠色經(jīng)濟效率產(chǎn)生負(fù)向影響,但在長江下游地區(qū)城市經(jīng)濟發(fā)展相對較高的條件下,第二產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要支柱,對長江下游地區(qū)具有重要的正向作用。4.能源消耗對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率具有正向效應(yīng),但回歸系數(shù)小且均未通過1%、5%顯著性檢驗。原因可能在于選取單位GDP 電耗代表能源消耗程度具有一定內(nèi)生性,并且各城市對于城市電耗的處理水平不同,使結(jié)果存在差異,最終表現(xiàn)為影響不顯著。5.大氣污染水平對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率具有負(fù)向影響,且通過5%的顯著性檢驗,由于工業(yè)二氧化硫排放量能反映地區(qū)對于大氣污染排放的治理能力以及綠色發(fā)展程度,排放量增加會影響地區(qū)空氣質(zhì)量,抑制綠色經(jīng)濟發(fā)展。6.水資源投入量對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率具有5%的顯著性正向作用,長江下游支流湖泊眾多,水資源稟賦決定了長江下游地區(qū)的航運等貿(mào)易產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá),帶動地區(qū)經(jīng)濟快速增長。
本文對長江下游綠色經(jīng)濟績效影響因素的研究,基于長江下游四個省級行政區(qū)的自然資源開發(fā)與使用現(xiàn)況,首先針對四大城市群的資源稟賦及其利用情況進(jìn)行分析,得出各個城市群的環(huán)境經(jīng)濟現(xiàn)有的治理或者耗費情況,然后運用SBM 模型對預(yù)選城市的2015—2020 年的綠色經(jīng)濟效率進(jìn)行測定與分析,并測算城市群的平均綠色經(jīng)濟效率,逐一分析了所選的影響因素對長江下游城市群的實際影響情況。本文主要得出的研究結(jié)論如下列所示:在2015 年至2020 年之間,長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率均值約0.6,整體水平較為合格,但是最大值與最小值之間差值高達(dá)0.9,表明城市之間的綠色經(jīng)濟效率差距較大,區(qū)域發(fā)展出現(xiàn)不平衡現(xiàn)象。通過運用Tobit 回歸模型分析,結(jié)果顯示:經(jīng)濟發(fā)展水平、資源稟賦以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能顯著提升長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率;大氣污染水平和資產(chǎn)投資水平會顯著抑制長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展;能源消耗會對長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟效率產(chǎn)生較小的促進(jìn)作用,但作用結(jié)果并不顯著?;谏鲜鲅芯拷Y(jié)論,為進(jìn)一步促進(jìn)長江下游地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展,降低其效率的波動性以及差異性,本文提出以下建議:
我國現(xiàn)有國情顯示:我國面臨的資源環(huán)境形勢嚴(yán)峻復(fù)雜,資源短缺的狀況層出不窮,雖然長江下游位處中國東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū),城市發(fā)展水平與開放程度都較高,但是長江下游地區(qū)仍然存在不小的資源浪費以及污染情況。長江下游地區(qū)綠色治理效果顯著,但仍然具有完善的空間。
長江下游城市群包括對象眾多,根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的政策來看,江蘇省以及上海市充分受益于東部優(yōu)先崛起戰(zhàn)略紅利從而迅速發(fā)展,與皖南地區(qū)以及江西林區(qū)部分城市的發(fā)展情況具有較大差異。經(jīng)濟發(fā)展階段的不同對投入要素的需求不同,在對長江下游城市群分析的過程中理應(yīng)考慮區(qū)域創(chuàng)新,對不同地區(qū)的綠色治理模式進(jìn)行重新規(guī)劃與試驗,充分發(fā)揮城市集聚的溢出效應(yīng)。有效改進(jìn)城市之間綠色治理效果差異大,治理結(jié)果不穩(wěn)定的局面。
根據(jù)各個城市的區(qū)域環(huán)境資源稟賦,在長三角地區(qū)進(jìn)一步抑制重工業(yè)產(chǎn)業(yè)占比,適度發(fā)展農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、運輸業(yè)等,打造高質(zhì)量綠色產(chǎn)業(yè)集群,通過環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)的融促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與升級?!?/p>