长三角城市群生态效率的时空分异及影响因素研究

张长江，陈雨晴，王宇欣

(南京工业大学 经济与管理学院，江苏 南京 211816)

一、 问题的提出

在国家一体化政策的指引与城市高级化进程的推动下，城市群正逐渐成为经济发展的新载体。长三角城市群依托优越的资源禀赋成了我国经济发展最活跃的区域之一，但长期高强度发展也带来了高资源消耗和高污染排放，从而导致其生态环境系统处于超负荷状态。近年来，长三角城市群大力推进生态文明建设，环境质量得到明显改善，但是层出不穷的环境问题仍是制约其高质量发展的重要因素。生态效率是衡量经济与环境资源之间协调关系的重要指标之一[1]，也是探寻绿色发展路径的重要依据[2]，研究长三角城市群的生态效率对实现其高质量发展具有重要意义。

现有文献多以省份为基础决策单元，探究我国生态效率的整体演进趋势和区域差异[3-4]，或基于区域异质性探究西部、中部和东部地区的生态效率影响因素[5-7]，或聚焦于长江经济带、丝绸之路经济带生态效率的测度和分析[8-9]。然而，我国不仅省份之间存在较大差异，各城市之间也存在发展不平衡的问题，细化到城市层面分析生态效率具有更精准决策价值。目前与长三角城市群生态效率相关的文献多从空间视角出发进行研究，如毕斗斗等通过DEA模型测算了长三角城市群的生态效率并利用ESTDA方法对其时空跃迁特征进行了研究[10]，张新林等对长三角城市群工业生态效率的空间溢出效应及其影响因素进行了有益探索[11]，常新锋等运用空间混合模型分析了长三角城市群生态效率与新型城镇化的关系及影响因素[12]。这些研究成果揭示了生态效率的正向空间溢出效应，强调了核心城市的引领作用以及城市合作对提升生态效率的积极作用，但是对长三角城市群生态效率时空分异特征评价分析不够深入，对于未达到DEA有效的城市效率损失原因的探索不够具体。因此，本文选取了长三角城市群中27个城市2003—2017年的面板数据，基于非期望产出的SBM超效率模型测度了长三角城市群的生态效率，并从时间和空间维度评价了生态效率的演变情况，对无效率城市投入及非期望产出的冗余情况进行分析，通过Tobit回归模型探究影响生态效率的外部因素，旨在揭示长三角城市群绿色发展进程中存在的问题和需要关注的要素，为提升该区域的生态效率提供建议。

二、 长三角城市群生态效率测度与评价

1. 研究对象与数据来源

长三角城市群的概念和空间范围一直处于变化和调整之中。2019年12月《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》将上海、江苏、浙江、安徽“三省一市”41个城市全部纳入长三角一体化范畴，并将其中的27个城市列入长三角城市群中心区，即上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州、杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州、合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州和宣城。本文所研究的长三角城市群即以这27个城市为样本，研究数据除固定资产投资价格指数来源于省级统计年鉴，其余投入产出指标均来自《中国城市统计年鉴》(2004—2018年)，部分年鉴缺失数据(如2017年全社会固定资产投资额)采用各市统计局或人民政府网站上公开发布的《国民经济社会发展统计公报》中的数据。

2. 生态效率评价指标体系的构建

生态效率强调“资源消耗、环境污染的最小化和经济价值的最大化”。基于这一理念，本文参考德国环境经济核算账户中的生态效率指标及国内学者的已有研究成果[10，13]，在兼顾数据可得性基础上构建了长三角城市群生态效率评价指标体系(见表1)。投入指标选取供水总量和用电总量反映能源消耗情况，选取年末单位从业人员数、资本存量和城市建设用地面积分别反映劳动力、资本和土地这三类传统生产要素的投入情况。期望产出指标选取地区生产总值来反映各城市的经济状况，并根据GDP指数换算成以2003年为基期的不变价格。非期望产出指标为工业“三废”即废水、废气和废固的排放量，考虑到长三角地区雾霾频发的现象，本文将固体废弃物排放量替换为工业烟(粉)尘排放量。此外，由于资本存量无法从统计年鉴中直接获得，本文根据国际通用的永续盘存法，借鉴柯善咨考虑了固定资产投资建设周期后的优化公式Kt=Kt-1(1-δ)+(It+It-1+It-2)/3对各城市的资本存量进行估算[14]，其中K表示资本存量、t表示时期、I表示全社会固定资产投资额、δ表示折旧率。本文参考了张军等的做法选择9.6%作为折旧率[15]，将各城市2003年的全社会固定资产投资总额除以10%作为初始资本存量K0，并根据固定资产投资价格指数将全社会固定资产投资总额折算为以2003年为基期的不变价格。

表1 长三角城市群生态效率评价指标体系

3. 研究方法

(1)Super-SBM模型

国内学者主要利用两种方法来测度生态效率，一是建立模糊综合评价模型[16]或线性回归模型[17]；二是利用数据包络分析法(DEA)及其衍生模型。传统DEA模型在出现多个效率值为1的情况时无法实现对这些有效决策单元进一步的排序比较，为了弥补这一缺陷，Anderson提出了Super-DEA模型即超效率模型，使相对有效的决策单元之间也能进行效率高低的比较[18]。此外，由于传统DEA模型采用了径向和角度的度量方式，容易出现变量松弛现象从而导致测出的效率值偏高[19]，针对这一问题，Tone提出了基于非径向和非角度的SBM模型，并考虑了非期望产出因素的影响[20]。Super-SBM模型是超效率模型和SBM模型的结合，不仅能对多个有效决策单元进行比较，也考虑了要素松弛问题，还能对存在非期望产出的效率进行有效测量。

(1)

式中，n为决策单元个数，m为投入指标个数，q1为期望产出个数，q2为非期望产出个数，k表示被评价单元，i、r、t分别表示第i项投入、第r项期望产出、第t项非期望产出，s-表示投入冗余量，sg+表示期望产出不足量，sb-表示非期望产出冗余量，xij表示第j个决策单元的第i项投入，yrj是第j个决策单元的第r项期望产出，ytj是第j个单元的第t个非期望产出。ρ为效率值，分子表示生产决策单元实际投入与产出相对于生产前沿的平均可缩减比例，分母表示生产决策单元实际投入与产出相对于生产前沿的平均可扩张比例[19]。当ρ<1时，表明该决策单元处于无效率状态；当ρ≥1时，表明该决策单元达到有效状态。在长三角城市群生态效率DEA模型中，有27个决策单元即n=27，有水、电、劳动力、资本和土地5种投入要素即m=5，有地区生产总值1种期望产出和废水、废气、烟(粉)尘的排放量3种非期望产出即q1=1、q2=3。

(2)变异系数

(2)

4. 生态效率测度结果及分析

本文利用MaxDEA软件基于Super-SBM模型对2003—2017年长三角城市群27个城市的生态效率进行测算，结果见表2。

表2 2003—2017年长三角城市群的生态效率值

(1)生态效率时序变化分析

图1是2003—2017年长三角城市群生态效率和变异系数的变化趋势。从时间维度分析，图1(a)显示2003—2017年长三角城市群生态效率整体呈缓慢波动上升态势，发展过程中出现两次V型变化。2003—2006年生态效率呈下降趋势并于2006年降到最低点0.825。2007年生态效率值大幅回升，此后一直保持波动上升的状态直至2013年达到峰值0.886。2014年生态效率值滑落至第二低点0.851，2015年即增长至正常水平并保持稳定发展。结合实际情况，出现这些变化趋势的原因可能是，2003—2006年长三角城市群正处于经济快速发展时期，以GDP增加为导向的发展特征明显，经济产值的增加导致资源约束和环境污染加剧，因此生态效率一直在下降。2008年金融危机爆发后全球制造业的布局发生改变，长三角城市群以土地、人口为红利的低成本优势减弱，政府和企业积极调整发展战略、重视绿色经济的发展，传统产业逐渐转向新兴产业，为新经济增长提供了机遇，因此2008—2013年长三角城市群的生态效率一直处于稳定增长状态。同时，从图1(b)变异系数的变化情况可以看出，在转型发展前期受区域性产业环境改变的影响和政府的大力扶持，长三角城市群生态效率提高的同时各城市之间生态效率的差距也在逐渐缩小，但各城市在经济基础、政策执行力和资源配置效率方面均存在较大差异，生态效率发展不平衡的问题2012年开始凸显，城市间生态效率的差距呈扩大趋势，2013年长三角城市群生态效率值在达到最高点的同时，各城市之间生态效率的差距也最为明显。2013年后，由于国家高度重视生态文明建设和长三角一体化进程，长三角城市群的生态效率从2015年开始一直保持稳定的发展趋势。

图1 2003—2017年长三角城市群生态效率和变异系数的变化趋势

(2)生态效率分解分析

将生态效率(即综合效率)分解为纯技术效率和规模效率，其中纯技术效率受管理能力和技术水平的影响，反映资源的配置和利用情况；规模效率受要素投入规模的影响，反映规模效益的实现情况。图2是2003—2017年长三角城市群综合效率、纯技术效率、规模效率的变化趋势，从中可以看出，2003—2013年间纯技术效率和规模效率大体上呈反向变化，正是由于未同时兼顾这两种效率，导致综合效率在此期间未能实现快速增长。2013年纯技术效率达到峰值，但是2014年随即回落到无效状态，这可能是因为国家将生态文明建设上升到战略高度后，各城市积极探索绿色发展之路，但是由于缺乏经验使得资源配置不合理且投入过多，技术水平也未能达到充分利用这些资源，因此造成了浪费，导致纯技术效率降低。2014—2017年间虽然纯技术效率未呈发展趋势但是与规模效率之间的差距明显缩小，两种效率在此期间都维持在稳定水平，有待进一步提高。此外，2003—2017年间的纯技术效率均高于规模效率，说明环境管理能力和技术水平对长三角城市群生态效率水平的影响更大，而相对较低的规模效率反映出长三角城市群存在规模不经济的现象，需要进一步调整要素投入规模以实现规模效益的最大化。

图2 2003—2017年长三角城市群综合效率变化趋势

(3)生态效率省域对比分析

结合生态效率的具体测度结果来看，上海的生态效率均值最高且始终保持在有效水平，作为国家中心城市和长三角城市群的龙头，上海在生态文明建设方面担负着带头示范的重任，依托其丰富的资本、知识和技术资源，大力发展高科技产业和现代服务业，产业结构的优势和多项环境政策的落实也加快了上海市生态化进程的步伐，使得其生态效率水平一直处于领先地位。江苏9个城市生态效率的均值为0.91，略高于浙江9个城市的生态效率均值0.903，江苏、浙江虽与上海的生态效率水平存在差距，但跟安徽相比仍然处于较优水平。这主要是因为江苏和浙江发达的经济水平为推进生态文明建设提供了坚实的基础，而且公众的受教育程度高、环保意识较强，能够积极参与并监督环境治理问题。此外，由于江苏和浙江紧邻上海，受上海技术辐射影响，其科学技术水平发展较快，这一方面推动了低污染的新兴产业发展，另一方面也降低了传统制造业在生产过程中产生的污染。而安徽的8个城市纳入长三角城市群较迟，区域一体化带来的红利在2017年之前尚未显现。同时，安徽的马鞍山、铜陵、滁州、池州、宣城都是典型的资源型城市，自然资源储备丰富，主要依赖钢铁、冶金、能源等重工业拉动地方经济增长，生态基础较差。虽然近年来各城市通过加大创新力度、升级产业结构等措施积极推进城市转型，但是由于起点较低，这些城市的生态效率仍处于相对较低的水平。

(4)生态效率空间分布特征

本文通过ArcGIS软件中的自然断裂法将27个城市2003—2017年生态效率的平均值划分为低效率、中等效率和高效率三类水平，使各类之间的差异达到最大化，绘制了相应的分布图(见图3)，并根据生态效率的空间分布特征，突破行政边界将长三角城市群划分为东、中、西三个区域。东部地区包含上海市、江苏南部的苏州市、南通市、无锡市和浙江东南部的舟山市、嘉兴市、宁波市、台州市、温州市，这些城市几乎都处于沿海地区；中部地区包含江苏中北部的盐城市、镇江市、扬州市、泰州市、常州市、南京市和浙江北部的湖州市、杭州市、金华市、绍兴市以及紧挨南京市的马鞍山市和宣城市；西部地区包含滁州市、合肥市、芜湖市、铜陵市、池州市、安庆市，自然环境以山地丘陵为主。总体来看，长三角城市群生态效率的空间差异较为明显，呈现“东优于西”的特征。高效率城市主要分布在东部沿海地区，受东部城市的辐射影响，中等效率水平的城市集中于长三角城市群中部，但是这种影响随着地理距离的增加而减弱，因此西部区域除合肥、滁州两个城市外都处于低效率水平。

图3 长三角城市群生态效率平均值空间分布

(5)生态效率要素冗余分析

不同城市间的生态效率水平存在较大差距，如台州年均生态效率值达到1.092，而铜陵只有0.578。即使是同一省份内的城市，生态效率水平也存在较大差异，如无锡年均生态效率值为1.051，高于扬州的0.798；温州年均生态效率值为1.081，高于湖州的0.678。在27个城市中，上海、无锡、苏州、盐城、温州、金华、台州和滁州8个城市2003—2017年的生态效率均值大于1，处于DEA有效状态，其余19个城市的生态效率均值小于1，处于无效率状态。为探究效率损失的原因，本文借鉴孟祥海等[21]的做法测算了这19个城市年均投入产出要素的松弛量与对应投入产出值的比率(见表3)，以反映投入产出的冗余情况。第一，从投入要素的角度看，除了泰州，其他城市都存在水资源投入冗余，尤其是南京、合肥、芜湖、马鞍山和铜陵的水资源投入冗余均高于50%，说明这些城市的水资源浪费现象较为严重。电力投入反映了能源消耗状况，19个城市均存在电力投入过剩的问题且平均冗余率约为35.09%，可见节能的理念还未建立、技术还未被广泛推广和应用到日常生产和生活中。从生产的三要素来看，合肥、扬州、嘉兴、绍兴的劳动力过剩情况最为严重，劳动力投入冗余率均超过25%；合肥、舟山和芜湖不但资产闲置的现象突出，土地资源也未得到有效的开发和利用，3个城市的资本存量投入冗余率均高于35%，土地投入冗余率均高于50%。第二，从期望产出的角度看，只有芜湖、马鞍山、铜陵和池州这4个经济发展较为落后的城市存在明显产出不足的情况，大部分城市效率损失的原因在于投入的冗余和非期望产出量过多。第三，从非期望产出的角度看，19个城市的废水、二氧化硫和烟(粉)尘冗余程度都很高，说明这些城市在发展经济的同时产生了较为严重的环境污染，进一步表明非期望产出的冗余是导致这些城市生态效率处于无效率状态的主要原因。因此，要想提高这些城市的生态效率，首先需要缓解经济发展给环境带来的压力，然后再考虑投入要素的优化问题。

表3 2003—2017年19个城市年均投入产出冗余情况

三、 长三角城市群生态效率影响因素分析

1. 研究假设

前文的分析结果显示长三角各城市的生态效率水平参差不齐，这不仅取决于投入产出要素的差异，也受其他外部因素的影响。现有文献多从经济、社会、环境三个层面选取生态效率的影响因素进行探究，董博运用Tobit回归模型研究了长江经济带省市生态效率的影响因素，发现改进经济结构、发展高新技术产业、扩大对外开放以及增加环保投入等因素均能对生态效率提升产生积极影响[22]。韩吉媛等对浙江省生态效率影响因素进行研究，发现金融聚集程度、科技创新水平对生态效率产生显著正向影响，城镇化水平与生态效率存在明显的U型关系[23]。吴鸣然等在研究江苏省环境效率的影响因素时发现经济发展水平、人口密度、环保投资以及对外开放水平可以促进环境效率的提升，而单位能耗、第二产业占比高的产业结构则会抑制环境效率的提升[24]。本文借鉴已有研究成果，在综合考虑长三角地区的实际情况和数据的可获得性后，选取五个可能影响长三角城市群生态效率的影响因素进行研究。

(1)产业结构

产业结构是各种经济活动投入的“资源转换器”[25]，通过不同的生产要素配置方式改变着经济活动对生态环境的影响。一方面，产业结构决定着经济活动运行所消耗资源的种类、数量和方式，进而影响自然资源的利用效率和污染物的排放。在三大产业结构中，第二产业主要是劳动密集型和资本密集型产业，生产过程涉及物质形态的一系列转化，不但需要消耗较多自然资源，而且具有高能耗、高污染的特征，第三产业则主要提供非物质类产品，对技术、信息、管理等无形资源的需求较多，服务过程中污染物的排放量较少，因此第三产业比例的提升对生态效率具有促进作用。另一方面，第三产业的发展为生产者提供更好的技术服务、为消费者提供更多的选择，有利于生产方式和消费观念的转型升级，通过促进生态化产业体系的形成实现生态效率的提高。基于此，本文提出如下假设：

H1产业结构的高级化有利于提高长三角城市群生态效率，产业结构中第三产业占比与生态效率呈正相关关系。

(2)科技投入

地方公共财政支出中科技投入越多，说明政府对科学技术的重视程度越高，这为实现技术进步提供了良好的条件，能够有效激发地区整体的创新动力，使得利用技术手段解决资源环境问题的可行性提高、风险降低，促使更多的企业将新能源开发、清洁生产、循环利用等技术运用于生产活动，在提高资源利用率的同时减少污染物的排放量，进而减轻生产过程对环境造成的负担，促进生态效率的提高。此外，科技投入的增加有利于高新技术产业和新兴产业的发展，推动该地区产业结构的优化，抑制工业企业由于技术进步引起的“环境回弹效应”，从而使得生态效率保持在稳定的高水平。基于此，本文提出如下假设：

H2地方财政支出中科技投入的增加能够促进长三角城市群生态效率的改善，科技投入与生态效率呈正相关关系。

(3)绿化水平

绿化建设是优化环境质量、提升城市形象的重要举措。许多城市希望通过环境的改善吸引投资、繁荣经济，实现环境和经济的双重效益。但是提高绿化覆盖面积并不能从源头上解决环境污染问题，绿地带来的美化景观的作用强于生态净化作用。此外，由于绿地的后期维护需要投入更多的人力和资金，因此城市建设中普遍存在着“重绿轻管”的问题，“以绿引资”的经济目标也就难以实现。基于此，本文提出如下假设：

H3过度追求绿化覆盖面积不利于长三角城市群生态效率的改善，绿化水平与生态效率呈负相关关系。

(4)人口密度

“推拉理论”指出有利于改善生活条件的因素是人口流动的拉力、不利的条件是推力，人口迁移的动力由迁出地的推力与迁入地的拉力共同构成。由此可以推测具有优质资源、基础设施完备、就业前景光明等优势的城市会吸引人口流入，具有较高的人口密度。这不但为经济的发展提供了充足的劳动力，也吸引了高质量人才集聚，促进该地区知识经济的发展，通过发挥知识效能来改善生态效率。同时，人口密集的城市一旦发生环境污染事故，将对更多人的生命健康造成危害，使当地政府成为社会舆论的焦点，为了预防该类事故的发生，政府往往会实施更严格的政策对环境问题进行监管，从而改善当地的生态效率。基于此，本文提出如下假设：

H4在环境承载范围内人口密度的增强会改善长三角城市群生态效率，人口密度与生态效率呈正相关关系。

(5)对外开放程度

根据“污染天堂”假说，外商企业为缓解在本国所面临的环境压力，往往选择以对外投资的方式将环境成本较高的落后产能转移到投资地，由此带来的污染转移效应会对承接地的生态环境造成不利影响。但“污染光环”假说却认为在对外开放的过程中会引入国外先进的技术和管理经验，通过技术的“溢出效应”、外资企业的“示范效应”和“竞争效应”促进生产方式的优化和创新[26]。随着长三角城市群环境规制的日益严格，外资引进门槛也在不断提高，引入外资的目的不仅是加快经济发展的速度，更是为了增强国际竞争力、实现经济的高质量发展。在这种情况下，对外开放程度的提高可以激发市场活力、提高生产力，为企业“绿色转型”提供机遇和技术基础，从而实现环境质量的改善和生态效率的提高。基于此，本文提出如下假设：

H5合理利用外资能够提高长三角城市群生态效率，对外开放程度与生态效率呈正相关关系。

2. Tobit回归模型

由于被解释变量由Super-SBM模型测算得到，数据被截断存在0的最低下限，如果选择普通最小二乘法直接进行回归，会出现参数估计有偏且不一致的问题，因此本文选用Tobit模型对影响因素进行探究，设t时间内有i个决策单元的面板数据，Tobit模型表达式如下

(3)

式中，y为因变量(被解释变量)，即长三角城市群各城市的生态效率；x为自变量(解释变量)，表示影响生态效率的一些外部因素；α为常数向量；β为系数向量；ε为随机误差项。

3. 模型构建与实证分析

本文选取27个城市2003—2017年的生态效率值(EE)为被解释变量，产业结构(IND)、科技投入(TEC)、绿化水平(GRE)、人口密度(POP)和对外开放程度(OPE)为解释变量，具体的变量说明见表4。为了降低异方差的影响，对部分变量进行取对数处理，具体模型设定如式(4)，其中i表示城市；t表示年份；α为待定系数；β为各变量系数；ε为随机误差项。

EEit=α+β1INDit+β2ln(TEC)it+β3ln(GRE)it+β4ln(POP)it+β5OPEit+εit

(4)

目前随机效应的Tobit模型使用较为广泛，但是该模型并不适用于个体效应在组内固定不变的情况。Honore提出了对截断数据进行固定效应的估计方法[27]，本文借鉴该方法使用pantob命令进行固定效应的Tobit回归，同时进行随机效应的Tobit回归，最后通过Hausman检验得出Prob>chi2=0.002的结果，表明拒绝选择随机效应模型的原假设。因此，本文选择Tobit固定效应模型的回归结果(见表5)对影响因素进行分析。

表4 变量名称及说明

表5 长三角城市群生态效率影响因素的Tobit回归结果

由表5可知，产业结构与生态效率在10%的显著性水平上呈正相关，H1成立。近年来长三角城市群不断优化升级第三产业结构，不断提高资源配置和利用效率，从而促进生态效率的进一步提高。科技投入与生态效率在1%的显著性水平上呈正相关，H2成立。地方公共财政中科技支出的增加对生态效率的提高有明显的促进作用，长三角城市群通过加强科技创新力度，有效地推进了区域的绿色可持续发展。绿化水平与生态效率在1%的显著性水平上呈负相关，H3成立。长三角城市群建成区的绿化形式主要为绿化带、草坪，难以构成完整的生态系统，在很大程度上只起到了美化城市作用，不仅不利于环境质量的改善，反而因为后期高昂的维护费用降低了生态效率。人口密度与生态效率在5%的显著性水平上呈正相关，说明单位面积人口数量的增加对生态绩效有正向促进作用，H4成立。长三角城市群人力资源在促进知识经济发展、提升区域整体环保意识等方面发挥着重要的作用。对外开放程度对生态效率影响没有通过显著性检验，H5不成立。说明利用外资对生态效率产生的影响具有不确定性，这可能是因为前期长三角地区一些城市为发展经济引入的低端产业对环境造成了不可逆转的影响，近年来各城市引进外资的门槛不断提高，优质资本的注入激活了区域创新活力，促进了绿色经济的发展，正负效应相抵使对外开放程度对生态效率的影响并不显著。

四、 结论与建议

由生态效率值的测度结果可知：长三角城市群生态效率整体呈缓慢波动上升状态，但多数年份未能同时兼顾纯技术效率和规模效率，且各城市间生态效率的差距逐渐扩大；不同城市生态效率损失的原因存在差别，但非期望产出的冗余是导致无效率的主要原因；长三角城市群生态效率呈“东优于西”的空间分布特征，尚未实现均衡发展。因此，长三角城市群在生态文明建设的过程中，一方面需要重视技术创新和环境管理水平的提升，通过优化资产配置结构和完善环境治理体系等措施提高资源利用效率，另一方面也要通过鼓励企业重组并购、建立工业园区等措施集中生产要素，发挥规模效益。此外，加强环境污染治理是提高长三角城市群生态效率的首要途径，要根据投入和产出要素的冗余情况因地制宜采取措施改善生态效率水平。生态效率处于较高水平的城市应当积极发挥带头作用，通过分享生态环境治理经验、共享发展红利，辐射带动周边城市生态效率的提高。长三角城市群还要树立一体化的发展意识，构建环境信息和技术资源的共享交换平台，通过横向错位发展和纵向分工协作实现区域内各城市的功能互补，促进区域整体协调发展。同时，长三角城市群中各城市要根据实际情况明确发展定位，循序渐进地推动产业升级，根据各自的资源或技术优势走特色化的绿色发展道路，逐步缩小城市间生态效率水平的差距。

由生态效率影响因素的回归结果可知：产业结构、科技投入及人口密度与生态效率显著正相关，绿化水平与生态效率显著负相关，对外开放程度对生态效率的影响不显著。由此可见，长三角中心区各城市要提高生态效率，首先，要重视产业结构优化，通过大力扶持高新技术产业和战略性新兴产业等措施推进各城市产业结构的高级化进程。但是各地区争先恐后发展新兴产业可能会导致产业结构的趋同，从而带来产能相对过剩和恶性竞争等问题[28]，因此在追求产业结构优化升级的同时也要重视行业细分，通过产业内部结构的异质化调整，使资源得到更优化的配置。其次，政府要加大科学技术投入，通过提供补贴和资金扶持等方式鼓励企业进行低碳技术、清洁生产技术、循环再生技术等绿色技术的研发和创新，实现绿色循环低碳发展。此外，各城市可以通过出台系列优惠政策吸引高层次人才，在资源环境的承载范围内适当提高人口密度。最后，各地方政府应减少城市绿化的不必要投入，合理规划城市的绿化面积，规避形式主义和“面子工程”造成的资源浪费。