长江经济带绿色发展效率区域差异特征及影响因素研究

邓宏兵，乔佳敏

（1.中国地质大学 经济管理学院，湖北 武汉 430078；2.湖北省区域创新能力监测与分析软科学研究基地，湖北 武汉 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、文献综述

（一）国内相关文献综述

关于绿色发展效率的区域差异特征研究国内主要从以下两个层面展开。一是以全国为研究区域，对绿色发展效率进行了测算与分析。钱争鸣和刘晓晨（2013）[1]测算了1996—2010 年我国各省市的绿色发展效率值，认为我国的东部、中部、西部三大区域依次递减；段永峰等（2020）[2]运用SBM 模型测算了我国30 个省份2009—2017 年的数据，研究发现我国整体绿色发展效率值偏低，但地区差异在不断缩小并保持着不断提高的趋势。二是以特定的流域或经济带为研究区域，对该区域的绿色发展效率进行测算与分析。张国兴等（2021）[3]以2008—2019年黄河流域资源型城市为研究对象，通过运用超效率SBM 模型研究了该地区绿色发展效率的时空差异特征，认为黄河流域资源型城市的绿色发展效率大致呈显V 字形的增长态势，其中上游地区城市明显优于下游地区的城市；向云波等（2021）[4]采用SBMUndesirable 模型和泰尔指数分析了长江经济带化工产业绿色发展效率区域差异，研究表明区域差异总体呈缩小趋势。

关于影响绿色发展效率的因素国内主要从以下两个方面展开。主流思想认为科技创新与科技进步可以显著提升地区绿色发展效率水平。李光龙等（2020）[5]测算了2011—2017 年全国269 个地级以上城市的绿色发展效率，通过构建面板数据模型估计回归了在财政分权的大背景下科技创新对城市绿色发展效率的影响，研究表明科技创新对城市绿色发展效率显著正相关；何爱平等（2021）[6]测算了2001—2017 年黄河流域及流域内9 个省区的绿色发展效率进行了评价，通过构建Tobit 模型从经济发展水平、产业结构、技术发展水平、对外开放程度四个角度研究对绿色发展效率的影响因素，研究表明经济发展水平、产业结构以及对外开放抑制了绿色发展效率的提升，科技进步促进了绿色发展效率的提升。另一部分学者则认为是多种因素的综合效果提升了地区绿色发展效率水平。陈闻君等（2021）[7]以“一带一路”中国沿线区为典型样本，运用超效率SBM 模型测度了各目标省份的绿色发展效率水平，通过构建Tobit 模型研究发现城市化水平、第三产业占比、科研投入力度以及污染治理投资等都对绿色发展效率有正向的影响效果；兰梓睿（2021）[8]运用双重差分倾向得分匹配法研究低碳试点政策对区域绿色发展效率的影响，研究发现低碳试点政策通过作用于技术创新、要素积累、结构升级和资源配置四大中介变量，进而促进该地区的经济增长以及碳排放目标的实现。

关于长江经济带绿色发展效率问题的讨论中，国内学者同样进行了深入的研究。一部分学者专门针对长江经济带绿色发展效率的区域差异进行了研究。吴传清和宋筱筱（2018）[9]在对2005—2015 年这11 年间长江经济带108 个地级及以上城市的绿色发展效率测算过程中研究发现，长江经济带的城市绿色发展效率两极分化严重，大致呈现梯度分布，最高的是下游地区，中游地区次之，最低的是上游地区。另一部分学者主要针对性地研究了造成长江经济带绿色发展效率区域差异的影响因素。卢丽文等（2016）[10]在对长江经济带108 个地级市的城市绿色发展效率监测的过程中发现，绿色发展效率水平整体不高、资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）国外相关文献综述

国外学者围绕绿色发展效率的时空演变特征进行了大量的案例研究，主要从全球空间进行研究。盖美等运用空间自相关模型并依托地理空间分析平台探讨了绿色发展空间格局及演变规律。Lin等在对全球70 多个国家绿色发展效率研究中发现全球绿色发展效率得到明显提升，发达国家及新兴工业化国家效率值明显高于发展中国家。

国外学者对区域绿色发展效率的影响因素方面同样进行了深入的研究，主要从经济稳定与发展、产业结构、技术创新等角度研究了绿色发展效率的影响因素。Laura 等从投入产出角度出发，对城市经济以及社会的可持续发展能力进行测评，对经济发展、技术创新等对城市绿色发展的影响进行了检验。Ezici等从生态和效率两个维度出发评价了不可再生资源与可再生资源对美国制造业绿色发展的影响。

（三）文献评述

绿色发展对于区域可持续发展目标实现的重要性得到了广大学者的认可，现有学者在绿色发展效率的区域差异特征以及影响因素等方面已经取得了丰硕的成果，但是仍存在一些薄弱环节。一方面，将区域差异与影响因素结合起来进行研究较少，另一方面，聚焦某一特定区域的研究较少。因此，本文选择长江经济带九省二市为研究对象，深入研究该地区绿色发展效率的区域差异特征与影响因素，促进区域协调发展。

二、绿色发展效率的测算

（一）研究区域

长江经济带（YREB）覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州九省二市，横跨中国东中西三大区域，面积约占据全国的21.4%，人口资源也很丰富，人口及生产总值均超过全国的40%[11]。2018 年11 月，中共中央、国务院明确提出要以生态优先、绿色发展为引领，依托长江黄金水道，推动长江上中下游地区协调发展和沿江地区高质量发展。

（二）研究方法

绿色发展效率概念包含自然资源消耗以及环境污染，综合体现绿色与经济增长两个方面，不论是绿色程度的提高或是环境效益的增加，全部反映在了绿色发展效益水平的提升上。绿色发展效率视为权衡环境绩效与经济绩效两者之间关系的重要标准，GDP 产值用于衡量期望产出而环境污染用于衡量非期望产出，GDP 的增加体现了该项因素正向的经济效益，而环境污染的减少则体现了该因素正向的环境效益。

在测算决策单元的效率方面，数据包络分析（DEA）已经是一个相当有效的分析工具，传统DEA模型（BBC 或CCR 模型）往往是角度的或者是径向的，后来Tone 提出了一种非径向、非角度的SBM 模型[12]。因此，本文采用SBM 模型测算绿色发展效率。将每一个省区看作一个生产决策单元（DMU），假定每个省区都拥有如下投入产出向量：投入（包括资源类投入和非资源类投入）、期望产出和非期望产出，其元素可表示成，定义矩阵X、Yg、Yb如下生产可能性集合为P={（x，yg，yb）|x≥Xλ，yg≤Ygλ，yb≥Ybλ，λ≥0}其中λ 是权重向量，若其和为1 表示生产技术为规模报酬可变的（VRS），否则，表示规模报酬不变的（CRS）。

依照文献提出的SBM 处理办法，考虑非期望产出时评价DMU 效率的SBM 模型可以写成[13]：

其中，s 表示投入、产出的松弛量；λ 是权重向量。

（三）变量选择及其数据处理

选取2009—2019 年长江经济带九省二市年度数据计算省域绿色发展效率，资料主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、EPS 数据库以及部分省市的统计年鉴。

投入要素（资本、劳动力、能源）、期望产出（GDP）、非期望产出（工业SO2排放量）是计算绿色发展效率指标的三大类变量。其中资本投入为各省固定资产投资额；劳动力投入量为各省市年末全部就业人员数；能源投入以各省市全年全社会用电量作为投入指标。期望产出以2009 年不变价表示的实际GDP；非期望产出为各省市工业SO2年排放量[14-15]。

三、绿色发展效率的区域差异特征

（一）绿色发展效率测算结果分析

利用SBM 模型分别测算出11 个省市2009—2019 年的绿色发展效率值（见表1）。为了与不考虑资源投入以及非期望产出的传统效率作对比，本文运用BCC 模型测算了不包含资源投入要素以及非期望产出的传统效率值（见表2）。

表1 2009—2019 年长江经济带九省二市绿色发展效率值

表2 2009—2019 年长江经济带九省二市传统绿色发展效率值

在考虑资源投入要素以及非期望产出指标以后，对于生产有效地区其效率值等于1，若效率值小于1 表明该区域绿色发展是缺乏效率的。可以看出，上海市是拥有绿色发展效率值为1 最多的地区，一共有6 年，说明上海市在资源的投入产出规模方面较其他地区是合理的，其次是湖南省、浙江省和重庆市。不难理解，这些地区由于拥有较好的资源与资金优势，具有较强的污染治理能力，在环境绩效与经济增长方面都可以释放效用。但是类似于贵州这些西部省份近几年也跻身于有效地区行列之中，无论是在投入产出规模方面还是在企业技术利用方面，西部地区这些省市相对于中部其他省份也是合理的，而绿色GDP 也成为了越来越多的学者用来衡量地区健康发展的重要指标，再加上西部地区重工业不发达，环境污染少，因而西部地区的绿色发展效率值整体较高。为了探讨长江经济带各省市绿色发展效率的空间异质性，分别测算长江上中下游地区的效率值均值并进行比较分析。研究发现，东部地区的效率值相对较高，但是也存在下降趋势，依靠资源投入量的增加带动地区健康发展的空间越来越小；对于西部地区而言，由于扩张规模距离其饱和点还有很大的空间，现阶段随着资源要素投入量的增加会直接提高该地区的绿色发展效率水平；中部地区绿色发展效率值普遍较低，并且相较于自身而言，也有逐年下降的趋势。因此，中部地区应该注重优化经济增长模式，例如通过低污染的旅游等方式带动经济的增长。总体来讲，长江经济带并没有完全实现经济与资源、环境的协调发展，也就意味着距离资源节约型与环境友好型社会还有一定的差距。

在不考虑资源投入要素与非期望产出要素后，我们有三方面的发现。第一，上海市、贵州省的绿色发展效率居于前列，而忽略资源投入要素与非期望产出指标的传统效率值排名同样居于前列，且绿色效率值大于传统效率值。第二，四川、安徽等中西部省份的传统效率与绿色发展效率排名均较低，绿色效率值低于传统效率值，说明绿色效率指标不仅具有强化高效率水平的能力，同时也具有强化低效率值的能力。第三，贵州等西部地区由于自然资源丰富，开发扩张较少，效率普遍较高，在2017 年、2018 年、2019 年等年份甚至达到了效率值为1 的完全有效水平，忽略地区自身所具备的资源地理条件是传统效率测算的一大缺陷。因此，绿色发展效率可以更为全面而准确地衡量一个地区的经济增长与绿色发展的双重水平，比传统效率指标识别力更强[16]。

（二）绿色发展效率时间演化分析

通过测算2009—2019 年长江经济带东部、中部、西部以及综合省级绿色发展效率，绘制出时间趋势图（见图1）。综合绿色发展效率除了2009 年、2013 年以及2017 年略有下降以外，总体呈现上升趋势，但是增长速度缓慢，说明长江经济带各省市未来继续依靠投入产出规模的扩张所带来的集聚效应促进综合效率的提高，以此来改善环境绿色发展的空间很小。总体而言，综合绿色发展效率呈现整体波动上升的态势，这意味着虽然目前长江经济带距离资源节约型与环境友好型社会还有一定差距，单纯依靠粗放型发展方式拉动经济增长的趋势正在逐步改善，资源节约和环境保护协调发展开始初显成效[17]。其中，由于2008 年全球金融危机导致2009年绿色发展效率从0.015 2 下降为0.009 7，由此导致众多经济数据纷纷呈现一定程度的不稳定性，使得各项指标均出现异常的变化。Heshmati A 指出在最大程度上减少经济危机造成恶劣影响的过程中，可能会带来环境的恶化。在学术界绿色经济是否可以作为解决经济危机的方法目前为止还没有统一的答案，但肯定的是，环境质量与环境的可持续发展必然会受到经济危机的影响。

图1 2009—2019 年长江经济带省级绿色效率变动趋势

东部和西部曲线位置相对较高，中部曲线始终处于东西部曲线的下方。不难理解，东部地区由于拥有的先天性的地理位置优势和丰厚的自然资源以及人才优势，高新技术产业更为聚集，高新技术人才更加充分的施展自己的才华，创造出更多有利于保护环境并且提高经济增长的产品。值得关注的是，近几年西部地区自然资源破坏较少，生态旅游又有效促进了当地经济的发展，资源得到合理利用。因而，绿色发展效率值逐年攀升。中部地区前期为了提高经济发展速度，依靠粗放式的资源投入方式拉动经济的增长，由此造成的代价是带来了环境的恶化。因此，中部地区是接下来应该首先关注的重点区域，2021 年3 月30 日中共中央政治局审议通过了《关于新时代推动中部地区高质量发展的指导意见》，加速中部地区高质量崛起。在与东西部地区进行对比中发现，合理分配资源，增加人才供给，依靠高新技术产品的运用减少环境污染，才是实现经济增长与绿色发展双赢目标的根本方法。

（三）绿色发展效率空间演化分析

图2 展示了长江经济带各省市2009 年与2019年绿色发展效率在空间上的差异特征，根据效率值区间，图2 将长江经济带省市一共分为5 类，0～0.2为低等效率水平，0.2～0.4 为较低效率水平，0.4～0.6为中等效率水平，0.6～0.8 为较高效率水平，0.8～1为高效率水平，直至达到1 为有效水平[18]。2009 年有效省市有2 个，分别是重庆市和贵州省，2019 年增加至3 个。从空间分布来看，2019 年有效省份更为集中，说明集聚效应是存在的。图2a 中，绿色效率值位于0.6 以下的省市最多；图2b 可以看出，绿色效率值位于0.9～1.0 的省市最多，这说明2009 年更多的省市处于中等效率值甚至是低效率值水平，而2019年有更多的省市处于高效率值水平，绿色发展效率值逐渐趋好。

图2 长江经济带省级绿色发展效率空间差异图

四、绿色发展效率的影响因素分析

（一）影响因素

为了验证影响绿色发展效率（GDE）的因素，运用面板数据进行实证分析，由于豪斯曼检验显著性拒绝原假设，因而采用固定效应模型，参考已有研究，主要选取以下因素[19]：

经济发展水平。根据钱争鸣等人的思想，人均GDP的对数（lnpgdp）可以综合反映一个地区的经济发展状况，其平方项用于验证人均GDP 与绿色发展之间是否存在着随着人均GDP 的增加，绿色发展效率值呈现一个先升再降的变化趋势[20]，即通常意义上的环境库兹涅兹曲线采用一种新视角是否可以解释。

教育投入。教育最直接的作用是提高企业的技术水平，可以增强环保意识强化科学发展理念，对环境绩效水平同样有一定的影响作用。财政用于教育的支出占财政总支出的比重可以较为全面地反映一个地区对教育的重视程度，并对其取对数（lneduf），预计有正向的影响作用。

人口规模（lnpeop）。采用全省年末户籍人口数表示，并对其取对数处理，一般而言，在人口规模逐渐增多的过程中，人口劳动力等供给量的增加会带来绿色发展效率的提升，但是当人口规模上升到一定程度以后会引起人口密度增大，人口压力增大，反而会降低绿色发展效率值。

结构因素。采用第二产业占国内生产总值的比重来衡量（industry），第二产业主要包括工业和制造业等，对环境污染影响较大，不利于绿色发展目标的实现。

（二）影响因素分析

通过构建固定效应模型，回归分析结果如表3所示：

表3 影响因素估计结果

（1）代表经济发展水平指标的二次项系数显著为负，说明环境绩效与经济增长之间是一个开口向下的二次曲线，即随着人均GDP 的增长，绿色发展效率值先变大后变小，这给传统的环境库兹涅兹曲线的解释提供了一个新视角。

（2）教育水平显著正向影响着绿色发展水平，随着教育资源投入的增加，人均受教育水平逐年攀升，高新技术人才越来越多，由此可以生产更多的高新技术产品，将其用于工厂生产过程，可以在保证高产量的同时，还可以减少污染物的产生，由此实现经济增长与绿色发展同步提升。

（3）人口因素在影响绿色发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劳动力，劳动力在生产函数中是一个关键性投入要素，即使在新一轮产业革命中人工智能在逐渐代替人力劳动，但是目前劳动力的供给仍旧是关乎企业能否长久发展的第一要素。但是，如果人口规模过大，那么可能就会超过环境承载力，造成环境压力增大，绿色发展难以实现。

（4）产业结构的影响因素显著为负，这说明提高绿色发展效率一方面要控制第二产业规模，优化产业结构，大力推动第三产业服务业的兴起，另一方面，对于企业自身而言，要加快技术创新，推动技术进步，摒弃老工业化生产方式，走新型工业化道路。

人均GDP 对数前的系数最大说明经济发展水平对一个地区的绿色发展起着关键的作用，随着经济增长水平的提高，配置效率相应提升，直至效率值达到峰值，超越转折点后，绿色发展效率开始下降，并带来监管机会成本的上升，经济过度膨胀造成铺张浪费，通货膨胀严重，资源配置扭曲，带来绿色发展效率值的走低。目前，大多数省份还都处于“倒U 型”曲线的上升通道，但是已经临近拐点。如果超越极值点进入下降区间，究竟选择以经济增长为主要目标还是以环境绩效为主要目标将变得十分困难。摒弃老工业化道路，选择清洁能源进行生产，推动产业转型升级是避免进入下降通道的有效手段。此外，还可以通过培育污染排放的市场交易机制等经济手段进行调节。其次是人口规模，劳动力的增加可以直接带来产量的增加，因而劳动力是影响产量进而影响绿色发展效率最为直接的要素。再次是教育支出水平，它是通过影响人们的受教育水平，进而影响高新技术人才产出的间接因素，科学技术的提高无论是在经济增长方面还是在绿色发展方面都占据着主导地位，因而教育支出的影响也是不容忽视的。最后是产业结构因素，合理调整产业结构，提高第三产业比重，重污染排放型企业合理转型，加快科技创新技术的投入，提高绿色发展水平。

（三）地区异质性检验

考虑到地区之间资源禀赋以及实际经济水平的不同，分别对东中西三大板块作回归分析（见表4）。东部省市的经济发展水平显著影响该地区的环境绩效，并且与效率水平之间呈现“倒U 型”数量关系；人口规模与受教育程度均正向影响绿色发展效率，即教育投资越高，环境绩效值越高；产业结构反向影响绿色发展水平，这些与综合分析结果是一致的。中西部地区与东部地区在经济发展水平，人口规模，教育投资以及产业结构方面对绿色发展效率的影响方向一致，但具体的影响程度不同。相对而言，西部地区由于工业较少，资源环境得到了有效的保护，再加上近些年国家政策的大力扶持，绿色发展水平显著提高。而中部地区在快速扩张的过程中造成了资源的浪费与配置的失调。因此，单纯依靠粗放式的资源投入无法实现经济增长与绿色发展的双重目标。

表4 地区异质性回归结果

五、结论与政策建议

研究表明：与传统效率值相比绿色效率值具有更强的说服力，充分考虑了包括自然资源以及环境污染等在内的所有因素；随着时间的推移，长江经济带的绝对效率值偏低，虽然近几年有所上升，但是距离长江经济带首要战略目标的实现仍然有不小的差距；从空间布局来看，高效率值以及有效省份的数量在逐渐增多，并且逐渐集中于中东部，这说明中东部在逐渐重视绿色发展指标；“倒U 型”的数量关系在环境绩效与经济增长之间的确存在，人口规模与受教育水平均对绿色发展水平有着正向的影响，第二产业结构占比反向影响绿色发展水平。

根据以上分析结果，提出以下建议：

（1）注重经济增长模式的改善，提高资本利用效率，向资源集约型社会转型，在经济快速发展的过程中生态环境问题不容忽视，提升经济发展质量问题仍旧很艰巨，促进环境健康发展。长江经济带要积极引进国内外先进的生产经验和管理模式，立足国内外资本投资利用经验，不断强化技术吸收转化能力，提高资本利用效率。优化各种资源要素合理分配，同时注意引导和鼓励资本投资创新企业、科技企业，在提高资本利用效率的同时推动科技创新的崛起，促进经济高质量发展，提高长江经济带各省市的创新发展效率。

（2）增加教育经费方面的支出，大力培养科技创新型人才。重点关注高素质、高技术水平人才的培养与引进，提高人力资源配置；创新型人才和生态科研人才不容忽视，培养推进科技创新战略的中坚力量。一方面，政府要制定人才培养计划，围绕科技创新战略实施的需求，培养一批科研创新型人才，同时在人才引进方面制定相应的政策，改善工作环境，优化激励考核机制，吸引并留住高精尖人才，从而在整体上提高长江经济带的人力资源配置；另一方面，企业对于人才的培养上也应该给予足够的重视，制定合适的人才培养方案，强化人力资本在企业中发挥的巨大优势，各类稀缺人才的培养方式要灵活多样，提升劳动力人口素质，增强人力资源在企业发展战略中的作用。

（3）在经济发展过程中，优化产业结构。促进第三产业成为支柱产业，利用第三产业创造更高的经济效益。注重第一产业即农业的发展，减少化肥和农药施用量，提高农业科技投入水平，发展新型绿色生态农业。推动高新技术产业，例如新能源、5G 通讯、半导体等行业的蓬勃兴起。释放科技创新带动经济发展新动能，因地制宜地培育高科技新兴产业，提升科技发展的工业化程度，完善国家创新型科技产业园区建设施工有序推进。把创新发展的理念融合于产业结构转型提升和产业发展当中，推动长江经济带环境绩效与经济增长双重目标的实现。