揚(yáng)子江城市群綠色要素增長(zhǎng)效率評(píng)價(jià)及其影響因素研究

李根忠 武淑慧

(三江學(xué)院 法商學(xué)院,江蘇 南京 210012)

揚(yáng)子江城市群憑借在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，交通便利，資源豐富，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)中具有重要地位，全面推進(jìn)揚(yáng)子江城市群區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展能夠提升江蘇省經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力，并對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域發(fā)展具有引領(lǐng)示范作用。生態(tài)文明建設(shè)是“五位一體”總布局的重要一環(huán)。習(xí)近平總書(shū)記在黨的十九大中指出，建設(shè)生態(tài)文明必須要樹(shù)立“金山銀山”的理念，堅(jiān)持節(jié)約和保護(hù)生態(tài)資源。改革開(kāi)放40年，江蘇經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的成就，但城市環(huán)境也遭到了嚴(yán)重破壞。過(guò)去以犧牲環(huán)境促經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“粗糙”式發(fā)展模式已經(jīng)嚴(yán)重影響了經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步增長(zhǎng)和居民生活水平的進(jìn)一步提高。目前，江蘇經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力轉(zhuǎn)換的新特征，既要搞好生態(tài)環(huán)境建設(shè)又要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，其符合江蘇政府提出的六個(gè)標(biāo)準(zhǔn)之一。雖然揚(yáng)子江城市群環(huán)境治理取得了一定的成效，但是形勢(shì)依舊嚴(yán)峻。因此，在江蘇經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，處理好“綠水青山”與經(jīng)濟(jì)“高質(zhì)量”增長(zhǎng)的平衡關(guān)系顯得十分重要?；诖吮尘?，本研究對(duì)揚(yáng)子江城市群綠色要素增長(zhǎng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)并分析其影響因素，為揚(yáng)子江城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展探尋發(fā)展路徑。

1 文獻(xiàn)綜述

正確把握生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的內(nèi)在動(dòng)力。如何克服經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞問(wèn)題，大量研究從綠色全要素和生產(chǎn)效率角度進(jìn)行了廣泛研究。早期對(duì)于綠色要素的測(cè)算方法主要是圍繞投入產(chǎn)出，如Solow利用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)研究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資本、勞動(dòng)力投入的關(guān)系[1]。但是該測(cè)算過(guò)度關(guān)注“好”產(chǎn)出，而忽視“壞”產(chǎn)出的存在，導(dǎo)致綠色GDP的核算出現(xiàn)偏差。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)峻，將“三廢”作為產(chǎn)出要素來(lái)處置，既可以區(qū)別對(duì)待“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出，又可以通過(guò)投入與產(chǎn)出變化來(lái)測(cè)算綠色要素生產(chǎn)效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。對(duì)于綠色要素生產(chǎn)效率的測(cè)算比較流行的是利用隨機(jī)前沿函數(shù)分析和DEA-SBM模型等，該模型有效地考慮了“好”和“壞”產(chǎn)出，是一種非常有效的綠色效率評(píng)價(jià)方法。Chung在1997年將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出納入綠色要素效率測(cè)算評(píng)價(jià)，并提出了方向性函數(shù)[2]。Tone提出SBM模型，將松弛變量納入目標(biāo)函數(shù)解決了角度和徑向帶來(lái)的測(cè)算偏差，并通過(guò)SBM模型測(cè)算出含非期望產(chǎn)出的綠色要素效率[3]。劉瑩利用DEA與馬姆奎斯指數(shù)測(cè)算了長(zhǎng)三角城市的綠色要素得分以及動(dòng)態(tài)和靜態(tài)的綠色貢獻(xiàn)效率[4]。

對(duì)于綠色增長(zhǎng)的影響因素不同的學(xué)者給出了不同的解釋。朱承亮基于產(chǎn)出角度的SBM-Mundesirable模型基礎(chǔ)上測(cè)算了節(jié)能減排對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的綠色生產(chǎn)效率[5]。劉瑩利用DEA與馬姆奎斯指數(shù)測(cè)算了長(zhǎng)三角城市的綠色要素得分以及動(dòng)態(tài)和靜態(tài)的綠色貢獻(xiàn)效率[5]。吳利利用非期望產(chǎn)出的SBM-Mundesirable模型對(duì)我國(guó)東部、中部和西部三大區(qū)域的綠色效率進(jìn)行橫向比較，并在此基礎(chǔ)上評(píng)價(jià)出綠色效率的影響因素[6]。張彰等基于DEA模型基礎(chǔ)從財(cái)政分權(quán)及政府行為的角度支出二者對(duì)綠色要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有正向的影響的機(jī)制[7]。王燕、孫超通過(guò)門限回歸模型研究指出產(chǎn)業(yè)協(xié)同對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)出倒U型[8]。許麗夢(mèng)等基于非期望產(chǎn)出的SBM模型,對(duì)山東省各區(qū)域綠色發(fā)展效率進(jìn)行評(píng)價(jià),并進(jìn)一步構(gòu)建Tobit模型探究其影響因素[9]。馮海波、葛小南通過(guò)基于R&D投入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，從R&D投入對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率有輻射擴(kuò)撒和外溢效益[10]。

綜上所述，目前各學(xué)者在有關(guān)綠色全要素增長(zhǎng)效率評(píng)價(jià)的方法上所持觀點(diǎn)各不相同，研究對(duì)象多數(shù)是以單一省份，而對(duì)揚(yáng)子江城市群的綠色全要素生產(chǎn)效率測(cè)度還比較少。本研究基于非期望產(chǎn)出的SBM超效率模型以及GML指數(shù)對(duì)揚(yáng)子江城市群綠色增長(zhǎng)效率問(wèn)題進(jìn)行測(cè)算研究。

2 研究方法

2.1 效率測(cè)度模型

基于Tone Kaoru提出的包含非期望產(chǎn)出的SBM-Undesirable模型[11]與歐文構(gòu)建的GML指數(shù)相結(jié)合，構(gòu)建包含非期望產(chǎn)出的SBM超效率模型。

(1)

s-,s+,sb-,λ≥0;

i=1,2,…,m;r=1,2,…,q;j=1,2,…n(j≠k)

SBM模型表達(dá)式中(見(jiàn)式1)，s為投入與產(chǎn)出的松弛量，λ表示權(quán)重向量；xik、yrk、btk分別表示投入要素、期望產(chǎn)出要素與非期望產(chǎn)出要素；sb-、s-、s+分別表示三種要素的松弛變量；m、q1、q2分別表示三類要素的數(shù)量；目標(biāo)函數(shù)ρ表示關(guān)于sb-、s-、s+，并且其值在0與1間。xij為第j個(gè)DMU的i項(xiàng)投入，yrj為第j個(gè)DMU的r項(xiàng)產(chǎn)出。待決策單元，當(dāng)且僅當(dāng)其值為1時(shí)，即滿足s-、sb、sg相等時(shí)，該決策單位有效，否則無(wú)效或效率損失。

2.2 GML指數(shù)模型

GML指數(shù)模型(GML-Malmquist-Luenberger指數(shù))在傳統(tǒng)的Malmquist指數(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)建而成，解決了傳統(tǒng)的Malmquist指數(shù)只能計(jì)算方向性距離函數(shù)的缺點(diǎn)，將含壞產(chǎn)出的方向距離函數(shù)應(yīng)用于SBM模型構(gòu)建了GML指數(shù)方法。運(yùn)用該方法計(jì)算2008—2019年揚(yáng)子江城市群綠色全要素生產(chǎn)率，該模型的計(jì)算公式如下：

(2)

3 綠色要素生產(chǎn)率測(cè)算與分析

3.1 數(shù)據(jù)選取與說(shuō)明

研究?jī)?nèi)容選取了2008—2019年揚(yáng)子江城市群的面板數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)算該區(qū)域內(nèi)的綠色全要素生產(chǎn)率。為了測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率，選取要素投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三個(gè)指標(biāo)。其中，要素投入主要包括：資本投入、勞動(dòng)力投入、能源投入，分別用資本存量、揚(yáng)子江城市群各地區(qū)年末就業(yè)總?cè)藬?shù)以及各地區(qū)能源消耗總量進(jìn)行衡量。具體數(shù)據(jù)說(shuō)明如下：

1)資本存量。目前普遍采用的測(cè)量資本存量的方法是Goldsmith于1951年開(kāi)創(chuàng)的永續(xù)盤存法，由于中國(guó)沒(méi)有進(jìn)行大規(guī)模資產(chǎn)普查，張軍等提出選取一個(gè)基準(zhǔn)年估計(jì)后再采用永續(xù)盤存法按照不變價(jià)格測(cè)算各省市資本存量。計(jì)算公式為：

Kt=Kt-1(1-δ)+It

(3)

式(3)中Kt表示第t年的資本存量，Kt-1表示上一年的資本存量，It表示第t年的新增固定資產(chǎn)投資金額，δ表示固定資產(chǎn)的折舊率為9.6%。2)勞動(dòng)力投入。勞動(dòng)力是生產(chǎn)資本要素中不可缺失的一個(gè)重要部分，本研究采用揚(yáng)子江城市群8市2008—2019年年末從業(yè)人員數(shù)來(lái)表示。3)能源投入。選取《江蘇省能源統(tǒng)計(jì)年鑒》能源平衡表中發(fā)布的2008—2019年揚(yáng)子江各城市能源消費(fèi)終端量、能源損失量作為能源消耗總量。4)產(chǎn)出變量。期望產(chǎn)出以2008—2019年揚(yáng)子江城市群各地區(qū)GDP作為衡量期望產(chǎn)出值。非期望產(chǎn)出選取工業(yè)“三廢”(廢水、廢氣、固廢)排放量通過(guò)熵權(quán)法賦權(quán)處理后得到環(huán)境污染綜合值作為衡量非期望產(chǎn)出值。其中廢氣選取占絕對(duì)比例的二氧化硫排放量作為代表指標(biāo)文章中的數(shù)據(jù)均來(lái)源于2008—2019年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《南京統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。

3.2 綠色全要素生產(chǎn)效率的靜態(tài)評(píng)價(jià)

將投入變量的三個(gè)投入和兩個(gè)產(chǎn)出分別代入非期望產(chǎn)出SBM模型，結(jié)合Matlab線性求解函數(shù)得出揚(yáng)子江城市群各地區(qū)靜態(tài)綠色全要素增長(zhǎng)率及變化趨勢(shì)，見(jiàn)表1。從測(cè)算結(jié)果整體來(lái)看，綠色要素生產(chǎn)效率的均值總體保持在0.7～0.9之間波動(dòng)，2018—2019年間呈下降趨勢(shì)，說(shuō)明綠色要素效率受外部環(huán)境影響加劇。從各城市區(qū)域來(lái)看， 無(wú)錫、揚(yáng)州和南通各地區(qū)的綠色要素效率2008—2019年基本比較穩(wěn)定，說(shuō)明綠色經(jīng)濟(jì)效率在這10年間是有效的，該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的投入與產(chǎn)出基本實(shí)現(xiàn)了均衡。

3.3 綠色要素增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)

本研究考慮了揚(yáng)子江城市群8市的地理距離空間權(quán)重，將投入與產(chǎn)出代入GML指數(shù)模型，利用線性規(guī)劃求解軟件測(cè)算出該區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)效率的動(dòng)態(tài)變化及其各分解項(xiàng)演變態(tài)勢(shì)，見(jiàn)圖1。綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)在2010—2012年、2013—2015年的兩個(gè)時(shí)間空間內(nèi)比較不穩(wěn)定，波動(dòng)幅度明顯。在2015年以后就呈現(xiàn)了穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)，且從2017年以后開(kāi)始逐年下降。GTFP指數(shù)變化與技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)(MLTECH)指數(shù)變化的規(guī)律基本吻合，說(shuō)明技術(shù)變動(dòng)對(duì)綠色全要素效率的貢獻(xiàn)非常大，特別是在2013年以后該吻合度表現(xiàn)得更加明顯。從圖1具體來(lái)看，2013—2014年GTFP指數(shù)從0.860上漲到了2.482，增長(zhǎng)了2.89倍，而MLTECF指數(shù)由0.645上漲到了4.071，增長(zhǎng)了6.3倍。因此，在考慮環(huán)境因素下?lián)P子江城市群區(qū)域內(nèi)綠色生產(chǎn)要素效率(GTFP)不高的主要影響因素是MLTECH，技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。

表1 2008—2019年揚(yáng)子江城市群8市綠色全要素靜態(tài)效率評(píng)價(jià)結(jié)果

圖1 2008—2019年揚(yáng)子江城市群8市GTFP動(dòng)態(tài)變化及指數(shù)分解(數(shù)據(jù)來(lái)源：DEA-Malmquist測(cè)算結(jié)果)

從揚(yáng)子江群城市群區(qū)域地理位置層面來(lái)看，根據(jù)SBM模型，筆者對(duì)2008—2019年揚(yáng)子江城市群8個(gè)決策單元的綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表2，揚(yáng)子江城市群各市的平均技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)只有南京、蘇州、揚(yáng)州和泰州較高，技術(shù)效率增幅超過(guò)1%，鎮(zhèn)江市、常州市和南通市的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)小于1。按平均技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)大小得到的各市排序與按綠色全要素生產(chǎn)率GML指數(shù)得到的排序較不符，因此，研究期內(nèi)技術(shù)效率變動(dòng)對(duì)揚(yáng)子江城市群綠色全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)影響較小，而綠色全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)會(huì)受其技術(shù)進(jìn)步的影響較大。

4 影響綠色全要素效率指數(shù)的因素分析

為了進(jìn)一步考察影響2008—2019年揚(yáng)子江城市群綠色全要素效率的因素，筆者結(jié)合現(xiàn)有的研究成果，重點(diǎn)圍繞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化進(jìn)程、環(huán)境治理能力等因素進(jìn)行分析。由于靜態(tài)效率值在0與1之間，故變量是受限變量，鑒于LM檢驗(yàn)結(jié)果拒絕stata_u=0，故認(rèn)為其存在個(gè)體效應(yīng)。所以，如果利用普通的最小二乘數(shù)法可能與實(shí)際結(jié)果出現(xiàn)偏差，鑒于本研究采用Tobit回歸模型，該模型公式如下：

表2 2008—2019年揚(yáng)子江城市群綠色全要素生產(chǎn)率GML指數(shù)分解

Yit=α+βXit+uit+εit

(4)

式(4)中，Yit代表因變量，其表示第i市區(qū)域在第t年綠色全要素效率，Xit表示影響綠色要素的因素變量，α表示截距項(xiàng)，β為被估計(jì)差數(shù)，uit表示個(gè)體效應(yīng)，εit誤差系數(shù)。變量的選取說(shuō)明具體如下：

1)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平(Urb)用城鎮(zhèn)人口與該地區(qū)常住人口總數(shù)之比表示。2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indit)用第二產(chǎn)業(yè)增加值占該區(qū)域GDP增加值之比表示。3)金融支持效率(Fin)。選取各市區(qū)域內(nèi)金融貸款余額占該區(qū)域內(nèi)金融存款余額之比。4)研發(fā)投入金額(R&D)用各市R&D研發(fā)投入金額占該地區(qū)GDP的比重表示。5)能源消費(fèi)(Enit)指煤炭消耗量占能源消費(fèi)總量的比重。6)環(huán)境治理力度(Er)由各市治理環(huán)境投資總金額取對(duì)數(shù)后得出。7)人力資本(Hc)指各市高校的在校大學(xué)生人數(shù)占該地區(qū)在校學(xué)生數(shù)的比重。

基于Stata15.0進(jìn)行Tobit回歸模型對(duì)揚(yáng)子江城市群綠色全要素生產(chǎn)效率的影響因素進(jìn)行回歸分析。為了方便統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，故將揚(yáng)子江城市群分為蘇南和蘇中兩大區(qū)域進(jìn)行實(shí)證分析，(1)代表?yè)P(yáng)子江城市群整體綠色全要素生產(chǎn)效率影響因素，(2)和(3)分別代表蘇中和蘇南的區(qū)域分析，其結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 揚(yáng)子江城市群綠色全要素效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

由表3所示可以得出以下結(jié)論：

其一，一個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化(Urb)發(fā)展進(jìn)程可以反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，由于城鎮(zhèn)化擴(kuò)張、工業(yè)化發(fā)展以及人口不斷聚集等因素對(duì)環(huán)境造成污染。由表3可以看出城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)綠色全要素增長(zhǎng)率影響的實(shí)證結(jié)果為0.061，是正向影響，且對(duì)蘇南的綠色效率值影響具有明顯的顯著性，說(shuō)明城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)蘇南綠色效率影響遠(yuǎn)大于其對(duì)蘇南環(huán)境的破壞。但是，城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)蘇中區(qū)域綠色要素效率影響值為-0.051**，說(shuō)明其阻礙了該地區(qū)的綠色要素效率提升。

其二，合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indit)協(xié)同聚集可以通過(guò)影響純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)變化改變綠色全要素生產(chǎn)效率值。尤其是一些高新科技產(chǎn)業(yè)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的緊密結(jié)合可以有效地節(jié)約資源，提升綠色全要素效率。從表3中可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)揚(yáng)子江城市群和蘇南綠色要素增長(zhǎng)效率的影響值分別為0.172和0.386,因此對(duì)綠色要素的提升有正影響。但是，對(duì)蘇中區(qū)域的綠色要素效率提升有抑制作用。其原因可能是由于蘇中地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型緩慢，生產(chǎn)技術(shù)效率依然低下，尤其是高消耗、高污染產(chǎn)業(yè)嚴(yán)重阻礙了改善環(huán)境質(zhì)量的進(jìn)程，成為制約蘇中地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要因素，造成GDP產(chǎn)出效應(yīng)小于非期望產(chǎn)出的負(fù)效應(yīng)，進(jìn)而降低了綠色要素增長(zhǎng)效率。

其三，金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持率(Fin)主要來(lái)自社會(huì)融資和外資投資兩個(gè)方面，兩者在共同促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)對(duì)資源環(huán)境也會(huì)產(chǎn)生負(fù)的影響。從表3可以看出，外資投資對(duì)揚(yáng)子江城市群綠色要素增長(zhǎng)的影響表現(xiàn)不明顯，而對(duì)蘇中地區(qū)綠色要素的影響為負(fù)作用，一方面說(shuō)明金融資源在蘇南和蘇北出現(xiàn)了不均衡配置，導(dǎo)致金融發(fā)展支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了“脫實(shí)入虛”的現(xiàn)象，降低了金融的利用效率。另一方面說(shuō)明蘇北的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能還存在不合理，在該地區(qū)金融資源流入了“三高”企業(yè)，制約了綠色全要素效率的提升。

其四，研發(fā)(R&D)投入是實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、提升綠色要素效率的重要途徑，研發(fā)投入力度越大其創(chuàng)新能力就越高。從表3中可以看出研發(fā)投入對(duì)整個(gè)揚(yáng)子江城市群綠色全要素增長(zhǎng)呈現(xiàn)了正作用，緩解了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境帶來(lái)的破壞壓力，對(duì)發(fā)揮揚(yáng)子江城市群區(qū)域的綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展起到了推動(dòng)作用。

其五，能源消費(fèi)(Enit)結(jié)構(gòu)對(duì)揚(yáng)子江城市群綠色要素增長(zhǎng)效率具有抑制作用，從實(shí)證結(jié)果來(lái)看其系數(shù)是-0.153，且蘇北高于蘇南。這表明蘇中的煤炭消費(fèi)量較高，落后產(chǎn)能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型比蘇南遲緩。其原因是蘇南具有人才聚集的地理優(yōu)勢(shì)，為實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。

其六，環(huán)境規(guī)制力度(Er)對(duì)整個(gè)揚(yáng)子江城市群區(qū)域的綠色要素增長(zhǎng)率的影響為-0.010 9，說(shuō)明政府對(duì)環(huán)境治理的投資力度較低。從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，在蘇北經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色要素增長(zhǎng)率具有抑制作用，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的蘇南地區(qū)，對(duì)環(huán)境規(guī)制與綠色要素增長(zhǎng)產(chǎn)生了積極的效果。主要是因?yàn)樵谔K南“三高”產(chǎn)業(yè)隨著技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，逐漸形成了綠色經(jīng)濟(jì)體系。環(huán)境治理是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，不能立竿見(jiàn)影。同時(shí)在環(huán)境治理的過(guò)程中環(huán)境污染也會(huì)產(chǎn)生，導(dǎo)致環(huán)境治理對(duì)綠色要素增長(zhǎng)產(chǎn)生了負(fù)作用。

其七，人力資本(Hc)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力，是實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的核心要素。優(yōu)質(zhì)的人力資本聚集區(qū)域擁有高素質(zhì)的勞動(dòng)力及較強(qiáng)的環(huán)保意識(shí)，能夠拉動(dòng)綠色要素生產(chǎn)率提升。如表3所示，在蘇南地區(qū)人力資本對(duì)綠色要素生產(chǎn)率的拉動(dòng)作用表現(xiàn)得比較明顯，說(shuō)明人力資本可以促進(jìn)綠色要素的技術(shù)進(jìn)步。在蘇中地區(qū)由于缺乏人才的同質(zhì)性或是人才聚集力不夠等問(wèn)題導(dǎo)致人力資本對(duì)綠色要素效率增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不明顯。

5 結(jié)論與建議

基于本研究對(duì)2008—2019年揚(yáng)子江城市群8市的綠色要素增長(zhǎng)效率影響因素進(jìn)行實(shí)證研究后，筆者得出以下結(jié)論及建議。

(1) 結(jié)論。揚(yáng)子江城市圈8市環(huán)境治理、綠色要素增長(zhǎng)率在各市間存在差異，GTFP指數(shù)變化與技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)(MLTECH)指數(shù)呈現(xiàn)吻合度較高的態(tài)勢(shì)，說(shuō)明技術(shù)變動(dòng)對(duì)綠色要素效率的貢獻(xiàn)非常大，是綠色要素增長(zhǎng)率提升的主要驅(qū)動(dòng)力。通過(guò)實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)，各個(gè)要素對(duì)綠色要素效率增長(zhǎng)的影響存在區(qū)域差異性。R&D、人力資本、環(huán)境規(guī)制以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)揚(yáng)子江城市群綠色要素效率增長(zhǎng)具有明顯的正作用。金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持效率對(duì)蘇南綠色要素增長(zhǎng)效率影響表現(xiàn)的比較明顯，而對(duì)蘇中地區(qū)影響不大。城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)整個(gè)揚(yáng)子江城市群及蘇中地區(qū)分別有顯著的正、負(fù)影響。

(2) 建議。第一，提高環(huán)保政策效益的十分效率。生態(tài)優(yōu)先是建設(shè)綠色產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的前提，通過(guò)強(qiáng)化環(huán)境資產(chǎn)的市場(chǎng)調(diào)節(jié)與利用機(jī)制使環(huán)保政策經(jīng)濟(jì)效益的釋放效率最大化。如進(jìn)一步完善市場(chǎng)價(jià)格形成機(jī)制，在排污費(fèi)補(bǔ)貼、可轉(zhuǎn)讓排污許可證等激勵(lì)型環(huán)境政策中，通過(guò)完善環(huán)境評(píng)價(jià)機(jī)制使揚(yáng)子江城市群內(nèi)的不同企業(yè)執(zhí)行環(huán)境政策的成本差異能夠通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行調(diào)節(jié)。同時(shí)，要改善政策效益釋放效率的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，以動(dòng)態(tài)影響的可持續(xù)標(biāo)準(zhǔn)代替帕累托最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，糾正發(fā)展決策效率標(biāo)準(zhǔn)的靜態(tài)化導(dǎo)致的區(qū)域間資源配置扭曲和發(fā)展路徑出現(xiàn)偏差。第二，提升經(jīng)濟(jì)主體一致行動(dòng)的協(xié)調(diào)效率。區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展要打破區(qū)域間存在的行政壁壘，統(tǒng)籌揚(yáng)子江城市群區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局，健全區(qū)域環(huán)境執(zhí)法機(jī)制和部門聯(lián)動(dòng)執(zhí)法機(jī)制，形成跨行政區(qū)生態(tài)環(huán)境聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制。積極破除產(chǎn)業(yè)環(huán)境政策行政的多頭與多層管理導(dǎo)致的相互推諉和管理效率低下，以破除區(qū)域行政管制,提高環(huán)境污染治理效率。第三，大力發(fā)展揚(yáng)子江城市群綠色產(chǎn)業(yè)集群，降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源消耗型產(chǎn)業(yè)的依賴程度。通過(guò)加大綠色金融支持引進(jìn)人才，以R&D研發(fā)投入促進(jìn)產(chǎn)能落后產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。人力資本要素是構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的“因”，是經(jīng)濟(jì)能夠持續(xù)增長(zhǎng)的源泉，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是“果”，是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的外在特征。因此，如何形成科技創(chuàng)新與揚(yáng)子江城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展顯得尤為重要。要充分利用綠色信貸資源，將有限的資金資源用到綠色技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)業(yè)中去，避免R&D科研的盲目投入，從而提升研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)化效率。