长三角地区城市绿色发展福利的时空差异与驱动因素研究

徐 晔,喻家驹,杨 聪

(江西财经大学统计学院,江西 南昌 330013)

0 引言

2019年，《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》定位长江三角洲城市群为中国经济发展最具活力、开放程度最高、创新能力最强、吸纳外来人口最多的城市群之一，它在国家现代化建设布局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略发展地位.长三角地区城市群在经济迅速发展的同时仍伴随着诸多可持续发展问题，如环境污染加剧、要素资源趋紧、经济差距加大等，并且出现了社会福利与经济增长不协调或“脱钩”的低福利式经济增长现象.因此，迫切需要构建一套合理、可操作的并包含社会、经济、环境3者的城市绿色发展福利水平评价指标体系，并深入分析城市绿色发展福利水平的时空差异与影响因素，这对于促进长三角地区生态绿色一体化发展具有重要的理论和现实意义.

绿色发展福利是由钟水映等[1]于2017年提出的，是在绿色发展理念下结合H.E. Daly等[2]对生态福利绩效的定义，将绿色发展福利增长速度推导为脱钩指数与GDP增长速度的乘积，以人类发展指数作为绿色发展福利的判别标准.国内外学者的研究主要集中于生态福利绩效、绿色发展理论内涵与指标体系构建方面：(i)对于生态福利绩效的研究，学者们主要是用来衡量一个国家[3]、省份[4]或城市[5]等不同层面的可持续发展能力，研究运用人类发展指数与生态足迹相结合的评价方法或采用DEA模型，以资源能源环境消耗作为投入指标，以生态足迹、人类发展指数或经济增长等作为产出指标来进行生态福利绩效评价.(ii)对于绿色发展理论的研究,学者们主要结合绿色经济发展开展相关分析，H.E. Daly等[2]、诸大建[6]等关注了绿色经济的研究，认为绿色经济的发展可以促进与环境恶化脱钩的经济增长.程钰等[7]基于绿色发展战略理论分别将绿色发展划分为3个维度来分析绿色发展理论的本质特征和内在要求.(iii)对于绿色发展水平指标体系构建与测算的研究，国外学者已经形成了一些比较成熟的评价测算指标体系，如E.K. Satbyul等[8]、T. Sueyoshi[9]等采用的经合组织(OECD)的DPSIR评价体系、联合国环境规划署(UNEP)的3系统模型等；国内学者的研究主要从国家级[10]、省级[11]、市级[12-14]等3个层面来进行绿色发展水平的测算与分析;而对于绿色发展水平指标体系的构建研究，有些学者基于中国的绿色发展理论，从绿色增长、福利、财富等方面进行构建[15]，有些学者基于经济、环境、社会3个层面开展绿色发展水平的指标体系构建[16].

综上所述，对生态福利绩效、绿色发展指数的评价指标体系构建、测算的研究已经取得了一定成果，但是基于生态福利绩效与绿色发展理论相结合，构建涵盖自然系统、经济系统、社会系统的绿色发展评价指标体系研究的成果较少；长三角地区作为中国经济高质量发展最活跃的区域之一，肩负着加快促进城市生态绿色一体化发展的重任，但是目前缺乏对长三角地区生态绿色均衡发展的综合研究.鉴于此，本文结合生态福利绩效和绿色发展理论进行拓展，构建了衡量生态绿色一体化发展的城市绿色发展福利评价指标体系，这对丰富和补充传统绿色发展评价指标体系具有重要的理论意义.本文采用改进熵权法测算了2010—2017年的长三角地区41个城市的绿色发展福利水平，运用Dagum基尼系数解析绿色发展福利时空差异演化特征及差异来源，并通过面板分位数回归模型分析社会、经济、环境等因素的影响效应与调节效应，以期合理反映长三角地区生态绿色一体化发展状况，为进一步加快生态绿色一体化发展，进而全面推动长三角地区高质量发展提供参考.

1 长三角地区城市绿色发展福利测度

长三角地区作为中国经济高质量发展最为活跃的区域之一，2019年长三角地区经济增长稳中有进，结构质量持续优化，其经济总量约占全国的23.6%.但长期以来的粗放型经济增长模式对区域资源、环境造成巨大的生态压力，面临地区间经济差距加大、多种污染物交叉污染等巨大挑战，成为长三角地区生态绿色一体化发展最尖锐的问题之一，如何减轻生态环境压力并推动长三角地区生态绿色一体化发展是城市实现高质量发展的重要抓手.

1.1 指标体系构建与数据来源

基于钟水映等[1]对省际绿色发展福利测量与评价分析可知:绿色发展福利增长速度仅被推导为脱钩指数与GDP增长速度的乘积，这种评价指标体系过于简单，因此本文结合生态福利绩效、绿色发展理论等对绿色发展福利评价指标体系构建进行拓展(见表1),主要有如下2个方面:

表1 绿色发展福利指标体系

(i)综合考虑了在绿色发展理论下自然系统与经济系统，构建了可以同时反映绿色经济发展水平、绿色环境支持力度的绿色资产指标.

(ii)以绿色福利提升为导向，实现生态绿色一体化发展是要在保持人类发展水平不降低的同时重点降低环境污染.基于此，构建包含了人类发展指数、环境绩效指数的绿色福利指标.

在考虑了城市数据可获取性、科学性、合理性的基础上，本文参照Deng Fumin等[17]、徐晔等[18]以及俞雅乖等[15]的研究,构建了一套反映生态福利绩效与绿色发展理论内涵的城市绿色发展福利评价指标体系.

本文以长三角地区41个城市为研究对象，包括了上海市、江苏省13个地级市、浙江省11个地级市以及安徽省16个地级市，数据主要来源于EPS数据库及2011—2018年《安徽省统计年鉴》《江苏省统计年鉴》《浙江省统计年鉴》《上海市统计年鉴》及各城市统计年鉴以及41个城市2010—2017年的《环境质量统计公报》《国民经济和社会发展统计公报》等.

1.2 测度结果

1.2.1 确定指标权重 熵权法是一种客观综合赋权法，即在综合考虑各因素提供信息量的基础上计算一个综合指标的数学方法，既能准确反映绿色发展福利水平指标包含的信息量，又可以解决在绿色发展福利指标体系中各指标信息量大、准确量化难的问题.借鉴张荣天等[16]的改进熵权法，求出各指标权重，并分别列出了2011年、2013年、2015年、2017年共4年评价指标的权重(见表2).

表2 指标权重

1.2.2 综合指数测算结果 由各指标权重可得长三角地区41个城市绿色发展福利水平值，结果如表3所示.

表3 绿色发展福利综合得分

1.2.3 长三角地区城市绿色发展福利水平分析 经测算结果可知:长三角地区41个城市之间绿色发展福利水平差距较大，上海市绿色发展福利水平为最大值(0.699 4),阜阳市绿色发展福利水平为最小值(0.138 1).安徽省16个地级市的绿色发展福利水平值均处于落后位置,最大值仅为0.354 0;江苏省与浙江省各地级市之间差异变化较大;长三角地区三省一市的绿色发展福利水平呈现出“上海市>江苏省>浙江省>安徽省”的非均衡格局.长三角地区总体绿色发展福利水平在2010—2017年内呈波动下降趋势，降幅达1.23%，且年均值为0.297 5，处于较为落后水平.这意味着长三角地区需均衡发展各省份、各城市之间的绿色发展福利，缩小长三角地区各省份、各城市之间的绿色发展福利水平的差距,并提升整体的绿色发展福利水平.

从时间序列特征来看:图1揭示了2010—2017年长三角地区总体绿色发展福利水平的变化趋势(呈下降趋势,降幅为4.05%).绿色资产水平与绿色发展福利变化趋势较为一致，但绿色资产水平变化幅度较小.与绿色发展福利、绿色资产变化趋势相比，绿色福利水平呈现出相反的变化趋势(即呈震荡起伏的上升趋势，升幅为1.60%).由权重变化可知:若要提升长三角地区整体绿色发展福利水平,则需要进一步加强对绿色福利水平提升空间和潜力的挖掘.

图1 长三角地区绿色发展福利-绿色资产-绿色福利水平时序特征比较

从横截面特征来看:西部区域涵盖了安徽省16个地级市，整体绿色发展福利水平较为落后；北部区域涵盖了江苏省13个地级市，除了个别地级市处于较高的绿色发展福利水平外，大部分地级市均处于中等水平；南部区域涵盖了浙江省11个地级市以及上海市，与江苏省相同，南部区域12个城市之间绿色发展福利水平差异变化较为突出.按区域视角来看，长三角地区绿色发展福利水平呈现出“南部区域(0.355 4)>北部区域(0.330 8)>西部区域(0.227 0)”的格局.综上所述,长三角地区绿色发展福利水平在空间格局上呈现出非均衡的三极格局(见图2).

图2 长三角地区城市绿色发展福利水平横截面特征比较

2 长三角地区城市绿色发展福利差异分析

基于上述绿色发展福利水平测算结果，依据C. Dagum[19]提出的基尼系数分解方法，展开对长三角地区绿色发展福利的区域差异分析，分析其区域内、区域间差距与演变趋势以及地区差距的来源与贡献率.

2.1 长三角地区绿色发展福利区域差异分析

本文基于2010—2017年长三角地区41个城市绿色发展福利水平的基础数据，测算出长三角地区总体及南、西、北部3个区域内与区域之间的绿色发展福利水平的基尼系数,并绘制相应的趋势变化图.

2.1.1 长三角地区绿色发展福利水平总体与区域内差距及演变趋势 图3描述了长三角地区41个城市的绿色发展福利总体与区域内基尼系数的变化趋势.由图3可知:(i)从总体水平差距变化来看，以2010年为基准期，总体差距略有下降.从演变趋势看，2010—2013、2016—2017年地区总体基尼系数呈下降趋势，总体差距在不断缩小；2013—2016年总体基尼系数呈上升趋势，总体差距在不断扩大.(ii)从区域内差距变化来看，地区变化呈现北部区域>南部区域>西部区域.从区域内基尼系数值来看，在2010年基期内，西部区域基尼系数略高于其他2个区域的；2011—2017年，北部区域基尼系数一直略高于其他区域的基尼系数，北部区域是在长三角地区中区域内差距最大的区域；对于南部区域，在2010—2013、2015、2017年里其区域基尼系数是略高于西部区域的基尼系数，区域内总体差距大部分年份是较为稳定的，居于北部区域与西部区域之间.

图3 绿色发展福利水平总体及区域差距

2.1.2 长三角地区绿色发展福利水平区域间差距及演变趋势 图4描述了长三角地区绿色发展福利水平区域间差距及其演变趋势.由图4可知:长三角地区西-南、西-北部区域间基尼系数的演变趋势均呈现出波动下降趋势，而北-南部区域间的基尼系数呈现出波动上升趋势.以时间节点为界，分别从区域间差距的变化趋势来进行分析:(i)2010—2013、2013—2016、2016—2017年，西-南、西-北部区域间差距变化呈“下降-上升-下降”的趋势，而西-南、西-北部区域间差距绝对波动程度较大，于2013和2016年分别达到最低点与最高点，但区域间差距相对波动程度较小，且西-南部区域间差距始终高于西-北部区域间差距.(ii)2010—2012、2012—2014、2014—2016、2016—2017年，北-南部区域间差距呈“上升-下降-上升-下降”的趋势，其区域间差距绝对波动程度很小，区域间差距在2010—2017年内始终是低于西-南、西-北部区域间的差距，这表明北-南部区域间差距为最小值.

图4 绿色发展福利水平区域间差距

2.1.3 长三角地区绿色发展福利水平地区差距的来源及其贡献率 由中国长三角地区41个城市地区绿色发展福利水平区域差异来源的贡献率演变趋势(见图5)可得出如下结论:(i)从图5的图形特征来看，3种差异贡献率大小呈现区域间差距(Gnb)贡献率>区域内差距(Gt)贡献率>超变密度(Gw)贡献率，且Gnb贡献率变化趋势与长三角地区总体差距变化走势大体相同，呈现出频繁波动地缓慢上升态势.(ii)从演变过程来看，Gt贡献率与Gw贡献率的变化较为稳定，2者之间差值较小，走势大致相同；Gnb贡献率的变化波动较大，在2010—2017年内呈波动上升趋势.(iii)从具体变化趋势来看，Gt贡献率变化平稳，在2010—2017年内呈波动上升趋势，以2010年为基期，2017年的Gt贡献率上升11.13%；Gw贡献率波动变化较为稳定，在2010—2017年内呈波动下降趋势，以2010年为基期，2017年的Gw贡献率下降21.13%；Gnb贡献率变化过程与Gw和Gt贡献率相反，呈“N”型波动变化，以2010年为基期，2017年的Gnb贡献率上升10%.(iv)综合来看，区域间差距是长三角地区绿色发展福利水平差距变化的主要来源.尽管Gnb贡献率一直是较大的，但Gnb贡献率与Gw、Gt贡献率出现相反变化趋势，这说明Gnb贡献率在Gw、Gt贡献率的增长过程中起到了负向作用.结合图3和图5可知:长三角地区总体基尼系数在2010—2017年内经历了一个倒“N”型的变化趋势，以2010为基期，2017年的总体基尼系数下降4.88%.这表明着Gnb贡献率在总基尼系数的增长中起了负向作用.因此，这意味着造成长三角地区绿色发展福利水平差距的主要来源是区域间差距.

图5 长三角地区绿色发展福利水平空间差异来源及其贡献

3 长三角地区城市绿色发展福利影响因素分析

3.1 城市绿色发展福利水平影响因素的实证模型

本文采用面板分位数回归模型来剖析处于不同水平的长三角地区城市绿色发展福利的影响因素，以揭示区域空间非均衡性的内在原因.分位数回归方法最早是由R. Koenker等[20]提出的，它能够描述解释变量对被解释变量不同位置的影响，能提供观测变量之间更多的信息，且其加权误差绝对值之和与异常值的敏感程度也远远小于最小二乘回归的敏感程度，所以分位数回归系数的估计结果更加稳健[21].在对面板数据进行回归之前，为避免模型出现“伪回归”结果，本文采用LLC和ADF单位根检验方法对面板数据进行平稳性检验，结果显示本文所研究的变量均通过了显著性检验，这表明其面板数据的平稳性较强.再运用F检验、LR检验及Hausman检验可知,该面板模型为面板固定效应模型.本文为了识别环境规制与公共服务、经济发展、产业结构的共同作用对绿色发展福利的影响，通过在模型中加入交互项来进行实证分析在长三角地区中处于不同发展水平城市的绿色发展福利影响因素，可构建如下5个面板分位数回归模型:

lngdit=αit+β1lngsit+β2lnpgit+β3lnisit+β4lnerit+γi+εt+eit,

(1)

lngdit=αit+β1lngsit+β2lnpgit+β3lnisit+β4lnerit+β5lnstit+β6lncdit+β7lnftit+β8lnfdit+γi+εt+eit,

(2)

lngdit=αit+β1lngsit+β2lnpgit+β3lnisit+β4lnerit+β5lnstit+β6lncdit+β7lnftit+β8lnfdit+β9lneritlnpgit+γi+εt+eit,

(3)

lngdit=αit+β1lngsit+β2lnpgit+β3lnisit+β4lnerit+β5lnstit+β6lncdit+β7lnftit+β8lnfdit+β9lneritlnisit+γi+εt+eit,

(4)

lngdit=αit+β1lngsit+β2lnpgit+β3lnisit+β4lnerit+β5lnstit+β6lncdit+β7lnftit+β8lnfdit+β9lneritlngsit+γi+εt+eit,

(5)

其中lngdit表示第i个城市第t年的绿色发展福利水平值,i=1,2,…,41,t=2010,2011,…,2017,αit为常数项，γi为个体效应，εt为时间效应，eit为随机误差项，β1,β2,…,β9分别为各影响因素指标的弹性系数.相关影响因素作为解释变量的定义如下:

(i)核心变量.城市政府公共服务水平gs用政府财政支出占地区生产总值的比例来反映，政府公共服务水平与公民幸福感有显著正相关[22],它可以反映出公民的社会福利.城市经济发展水平pg用人均地区生产总值来反映，经济发展水平较高的城市对绿色发展水平提升有较大的支撑作用[12].城市产业结构水平is用第二产业增加值占地区生产总值的比例来反映.若城市产业结构较优，其落后产业占比小，各种高新技术产业、节能环保产业以及新能源产业等占比较高，则较优的城市产业结构可以提高城市绿色发展水平[12].城市环境规制水平er采用城市的一般工业固体废物综合利用率来反映.政府的环境规制可以促进绿色发展，但阻碍了城市生态福利水平提升[4].(ii)控制变量.城市科学技术水平st采用政府在科学与教育方面支出占地区生产总值的比例来反映.城市规模水平cd采用城镇人口占城市总人口的比例来反映.城市贸易开放程度ft用当年平均汇率换算成人民币计价的对外进出口贸易总额占地区生产总值的比例来反映.城市外商实际投资水平fd用当年平均汇率换算成人民币计价的外商直接投资总额占地区生产总值的比例来反映.

3.2 城市绿色发展福利影响因素结果分析

为了揭示环境规制等关键变量在不同水平的绿色发展福利城市之间的作用效果差异，本文使用面板分位数回归模型进行影响因素实证分析.表4展示了5个面板分位数回归模型的估计结果.其中，模型(1)是核心变量模型；模型(2)进一步地引进控制变量来控制集聚效应、拥挤效应等因素对回归结果的影响；模型(3)～(5)通过引进环境规制与核心关键变量的交互项来探究环境规制对社会经济、产业、福利的调节效应.在面板分位数模型估计回归中，借鉴已有的国内外研究，本文选择了具有代表性的3个分位数25%、50%、75%，它们分别代表长三角地区低、中、高3个层次的城市绿色发展福利水平.所有模型的可决系数均超过了0.5，这表明各模型对绿色发展福利的解释程度为50%以上.

表4 面板分位数回归结果

变量模型(3):关键变量+控制变量+调节效应I25%50%75%模型(4):关键变量+控制变量+调节效应II25%50%75%模型(5):关键变量+控制变量+调节效应III25%50%75%ln gs-0.232***(-0.01)-0.232***(0.00)-0.128***(-0.01)-0.253***(0.00)-0.223***(0.00)-0.162***(-0.01) 0.137***(0.00)-0.300***(-0.07)-0.227(-0.15)ln pg-0.615***(-0.09) 0.225***(0.00) 1.275***(-0.09) 0.193***(-0.01) 0.169***(0.00) 0.179***(0.00) 0.175***(0.00) 0.170***(0.00) 0.217***(-0.01)ln is 0.144***(-0.01)-0.167***(0.00)-0.469***(-0.01)-3.180***(-0.20)-0.004(-0.01)-0.497(-0.31) 0.085***(0.00)-0.130***(-0.01)-0.467***(-0.02)ln er-1.900***(-0.19) 0.045***(-0.01) 2.317***(-0.19)-2.931***(-0.17) 0.038***(-0.01)-0.163(-0.26) 0.236***(0.00)-0.050(-0.05)-0.101(-0.10)ln erln pg 0.178***(-0.02)-0.011***(0.00)-0.232***(-0.02)ln erln is 0.743***(-0.046)-0.022***(-0.001) 0.019(-0.068)ln erln gs-0.088***(0.000) 0.015(-0.015) 0.022(-0.032)控制变量控制控制控制控制控制控制控制控制控制个体效应控制控制控制控制控制控制控制控制控制时间效应控制控制控制控制控制控制控制控制控制N328328328328328328328328328Pseudo-R20.6250.6140.5740.6250.6140.5740.6250.6140.574

在模型(2)中，政府公共服务水平在3个分位数模型中均显著为负，系数绝对值在25%分位数上达到最大，这表明:对于低水平城市，政府对公共服务投入的增加对绿色发展福利水平提升的抑制作用最强.这意味着:在短期内政府在公共服务上的投入增加，导致财政支出的增加，所带来的经济成本消耗使得城市绿色发展福利水平下降.经济发展水平在所有分位数模型上均显著为正，系数在25%分位数上达到最大，这表明经济发展对低水平城市能发挥更大的作用.这意味着:对于低水平城市，政府更应注重经济发展，通过经济的不断快速发展来加速促进绿色发展福利水平的上升；产业结构水平系数在3个分位数模型中均通过显著性检验，在25%分位数上显著为正，在较高的分位点上显著为负，且回归系数绝对值随着分位数上升而增加.这表明:第二产业工业的发展仅对低水平城市有促进作用;对于较高水平城市，第二产业工业的发展所带来环境污染的损失会阻碍绿色发展福利水平的提升.环境规制水平在25%分位数上显著为负，在75%分位数上显著为正.这表明:随着分位数上升，环境规制对绿色发展福利水平的作用由抑制作用逐渐转向促进作用.综上所述，随着绿色发展福利的提升，协调经济发展与环境保护，促进绿色经济快速发展，不断推动地区总体绿色发展福利水平的上升.

模型(3)～(5)进一步揭示了关键变量环境规制与经济、产业、福利的交互项对不同水平的城市绿色发展福利的影响情况.回归结果显示:交互项lnerlnpg在所有分位数模型中都显著，系数在25%分位数上达到最大，随着分位数的增加，系数逐渐由正转为负.这表明:在政府环境规制下，经济发展水平随着分位数的上升由正作用逐渐转向负作用.交互项lnerlnis在25%分位数上显著为正，在50%分位数上显著为负.这说明:对于较低水平城市，环境规制对第二产业发挥调节作用，且调节作用随着绿色发展福利水平的上升由正向作用逐渐转向负向作用.交互项lnerlngs仅在25%分位数模型中显著为负.这意味着:在政府环境规制下，对低水平城市的公共服务增加投入会阻碍绿色发展福利水平上升.因为绿色经济的发展对绿色发展福利有着更加显著的促进作用，所以以经济为代价发展绿色福利会抑制绿色发展福利水平的提升.结果表明：在低水平的绿色发展福利下，城市环境规制效应对绿色经济发展有着更强的正向调节作用，进而促进绿色发展福利水平的提升.这是因为绿色经济的发展可以不断积累绿色资产从而最大化绿色福利，实现绿色福利发展水平的提升[16].上述结果表明:在低水平的绿色发展福利下，主要在环境规制效应下以经济、产业的不断快速发展来带动绿色发展福利;对于较高水平的绿色发展福利，以推动绿色与经济的协调发展来最大化绿色福利水平，促进绿色发展福利水平的提升.

3.3 稳健性检验和内生性问题

3.3.1 稳健性检验 为了确保实证研究的回归结果稳定性和避免极端值的影响，本文在相同分位数上，借鉴陶长琪等[23]的增减变量法，采用设置控制变量与引入交互项来进行稳健性检验.在表4中可以发现:在模型(1)～(5)中绝大部分变量系数符号与显著性并没有发生变化，这与实证结果较为一致，可得出实证结论是稳定的.

3.3.2 内生性问题 绿色发展福利与社会福利、环境规制之间可能会存在互为因果关系，提高社会福利、加强环境规制强度会促进绿色发展福利提升，导致内生性问题.因此，为了缓解内生性问题，首先,选择公共服务水平与经济发展水平交互项作为社会福利，采用社会福利与环境规制滞后1期变量作为工具变量，进行Hausman、Wald、DWH检验，表5结果表明不能拒绝解释变量为外生变量的原假设;其次,再采用核心变量滞后2期进行面板分位数回归，此时各变量系数正负值、显著性与模型(2)较为一致.这表明本文的面板回归并不存在明显的内生性问题，且回归结果是无偏、有效、稳健的.

表5 内生性检验

4 结论与建议

在经济高质量发展背景下，本文结合福利经济与绿色发展理论构建了衡量生态绿色一体化发展的绿色发展福利指标体系，使用长三角地区41个城市2010—2017年相关测算数据，通过改进熵权法、Dagum基尼系数及面板分位数回归模型对长三角地区城市绿色发展福利水平进行实证分析，结论如下:(i) 2010—2017年，长三角地区绿色发展福利水平总体呈波动下降趋势，各区域间呈现出“南部区域(0.355 4)>北部区域(0.330 8)>西部区域(0.2270)”的三极化格局.(ii)长三角地区总体绿色发展福利水平的差距呈现出震荡下降趋势，区域间差距是影响总体差距的最主要来源.(iii)各类因素对不同水平的城市绿色发展福利存在显著差异.在低水平的绿色发展福利下，经济与产业发展的总体弹性显著为正;在较高水平的绿色发展福利下，经济发展与环境规制弹性正向递增，产业结构弹性由正转负.(iv)环境规制与经济发展、产业结构的交互作用对低水平绿色发展福利的弹性为正，对较高水平绿色发展福利的弹性为负；环境规制与社会福利交互作用仅对低水平绿色发展福利产生负向弹性.

基于上述研究结论，在经济新常态下总体促进长三角地区城市群社会福利、生态福利与绿色经济发展和缩小城市间绿色发展福利水平差距是在长三角地区生态绿色一体化发展战略实施下给予重点关注的问题之一.鉴于此，本文从低、中、高绿色发展福利水平城市3个层次提出相对应的政策建议:(i)针对低水平城市，地方政府应当适度减少在基础公共设施与环境污染治理等方面的财政支出，以经济发展为侧重点，以本土优势产业发展加快地方经济发展增速，进而提高绿色发展福利水平.(ii)就中等水平城市而言，地方政府可在确保一定的经济、产业发展速度的基础上，加大对环境污染问题的治理力度，促进绿色发展福利水平的提升，实现经济发展与绿色福利的“两手抓，两手都要硬”.(iii)对于高水平城市，地方政府应制定相关的环境政策，以环境政策为纲优化产业发展战略，加快推动产业结构转型升级，以降低环境成本来推动地方经济发展，促进城市绿色资产积累，实现地方经济高质量发展.