基于DEA-Malmquist模型的粵港澳大灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)效率研究

張 欣

湖南科技學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖南 永州 425199

中國作為全球人口最多的國家，伴隨著高GDP增速的社會經(jīng)濟發(fā)展，國民生活水平提高和工業(yè)規(guī)模擴張的趨勢對能源的需求量越來越高。而根據(jù)全球工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的經(jīng)驗，在工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展到一定階段時，工業(yè)生產(chǎn)的廢棄物顯著增加、生態(tài)環(huán)境被破壞等問題會顯得尤為突出。

粵港澳大灣區(qū)在我國工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中，年度產(chǎn)值與能源消耗量較為龐大，其常住人口雖然僅占全國的5%，但它的GDP約占中國的12%[1]。我國政府于2019年出臺了《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》，計劃將粵港澳大灣區(qū)打造成與紐約灣區(qū)、舊金山灣區(qū)、東京灣區(qū)相媲美的世界四大灣區(qū)之一，并建設(shè)世界一流的生態(tài)灣區(qū)[2]；廣州、深圳等灣區(qū)9市在政府的規(guī)劃驅(qū)動下進行城際間的產(chǎn)業(yè)分工，未來廣州與深圳作為灣區(qū)核心城市之一主要發(fā)展低能耗的高端制造業(yè)，其他7個城市則在承接灣區(qū)核心城市原有高能耗工業(yè)的基礎(chǔ)上逐漸發(fā)展制造外包等現(xiàn)代工業(yè)[3]。

目前珠海、肇慶等灣區(qū)內(nèi)經(jīng)濟欠發(fā)達的城市由于工業(yè)體量較小、輕工業(yè)比例高于重工業(yè)、原始綠化程度較高，其生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)出生態(tài)管制高水平的表象，但在廣州與深圳的工業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，具有高能耗性質(zhì)的污染企業(yè)將進入珠海、肇慶等7個城市；而珠海、肇慶等7個城市的工業(yè)生態(tài)管制水平與核心城市相比較的結(jié)果仍是未知項?；诶硇匀俗非罄麧欁畲蠡男睦?，企業(yè)缺乏對自我的生態(tài)約束力，體量巨大的轉(zhuǎn)移工業(yè)在缺乏足夠政府環(huán)境管制的條件下釋放的工業(yè)污染物數(shù)量會是驚人的，這一能夠產(chǎn)生大量負(fù)外部性的風(fēng)險將為灣區(qū)非核心城市的政府生態(tài)管制部門構(gòu)成一定的挑戰(zhàn)。

承接產(chǎn)業(yè)的城市不僅要面對來自核心城市的工業(yè)轉(zhuǎn)移壓力，而且在現(xiàn)有工業(yè)生態(tài)效率的條件上發(fā)展現(xiàn)代工業(yè)時，仍面臨著潛在污染物排放的問題。若當(dāng)?shù)卣墓I(yè)生態(tài)管制力度不能夠與實際工業(yè)規(guī)模達成平衡狀態(tài)，在國家戰(zhàn)略驅(qū)動下的工業(yè)發(fā)展會帶來更多的負(fù)外部效應(yīng)，從而在承接工業(yè)轉(zhuǎn)移壓力的基礎(chǔ)上進一步加深區(qū)域環(huán)境承載壓力，對全球生態(tài)形成不良影響。

因此，研究粵港澳大灣區(qū)的內(nèi)地9市工業(yè)生態(tài)效率及其影響因素的相對水平對于確定灣區(qū)產(chǎn)業(yè)承接城市政府的工業(yè)生態(tài)管制水平能否高效率地控制被轉(zhuǎn)移工業(yè)的污染物排放量、工業(yè)轉(zhuǎn)移是否會使工業(yè)廢棄物排放量大幅上升具有重要意義。同時，該研究結(jié)果亦能夠為政府在經(jīng)濟發(fā)展新環(huán)境下制定新型工業(yè)生態(tài)約束制度提供理論參考，以預(yù)防與解決工業(yè)生態(tài)效率不對稱導(dǎo)致的負(fù)外部效應(yīng)，推進實施綠色灣區(qū)戰(zhàn)略。

1 數(shù) 據(jù)

1.1 變量

根據(jù)Golany和Roll[4]為提升DEA測量結(jié)果而總結(jié)的實證方法，可知投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的總數(shù)不能超過決策單元的一半。在區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率評價指標(biāo)方面，本文的研究結(jié)果主要為政府發(fā)展產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移預(yù)防污染風(fēng)險及制定現(xiàn)代工業(yè)生態(tài)控制政策提供理論參考。考慮到灣區(qū)各市在工業(yè)消耗方面基本上使用新能源代替了傳統(tǒng)能源，因此，為了提升分析結(jié)果的可靠性，本文剔除傳統(tǒng)工業(yè)生態(tài)效率研究中使用的能源消耗指數(shù)，直接采用2008—2017年灣區(qū)9市的工業(yè)污水、廢氣和固體廢棄物排放量總數(shù)作為投入變量，采用工業(yè)增加值作為產(chǎn)出變量。

表1 評價指標(biāo)體系（DEA-Malmquist）

對于計算工業(yè)生態(tài)效率及其影響因素的相關(guān)性，考慮到在灣區(qū)接受外商投資的結(jié)構(gòu)中，港澳臺投資占據(jù)較大比例，因此將“外商投資水平”分解成“外國投資水平”和“港澳臺投資水平”，以進一步分析每一部分的作用。最后，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商投資水平、港澳臺投資水平、研發(fā)力度和環(huán)境治理水平作為自變量，而工業(yè)生態(tài)效率作為因變量。

用DEA模型[5]和Malmquist指數(shù)[6]分析的4項變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)均來自2009—2018年《廣東省統(tǒng)計年鑒》[7]。

Tobit回歸模型中的5項變量的數(shù)據(jù)則皆來源于2009—2018年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、2009—2018年《國家統(tǒng)計年鑒》和2009—2018年《廣東省統(tǒng)計年鑒》[7-9]。

表2 變量體系（Tobit回歸）

此外，為了提升評估結(jié)果的可信度和可行性，筆者以2013年作為涉及價格變量的基期，使用GDP平減指數(shù)法測算實際價格水平，并以此代替受到價格水平波動影響的原始數(shù)據(jù)。其中，按城市分類的GDP平減指數(shù)的數(shù)據(jù)取自2009—2018年的《廣東省統(tǒng)計年鑒》[7]。

1.2 描述性統(tǒng)計

根據(jù)表3的數(shù)據(jù)，我們可以知道深圳和廣州兩市間的平均工業(yè)增加值相差1 540.2個單位，廣州的平均工業(yè)增加值在9座城市中位列第二；然而相比其他8座城市，深圳的工業(yè)污染物排放處于較低水平。這個數(shù)據(jù)表明深圳市政府在工業(yè)生態(tài)控制實施相對嚴(yán)格的狀況下，維持了一個相對高水平的工業(yè)增加值，進而能夠更好地解釋深圳工業(yè)生態(tài)效率遠(yuǎn)高于本研究中其他8座城市的原因。

表3 描述性統(tǒng)計結(jié)果

2 結(jié) 果

2.1 超效率DEA

由表4所示，從時間的角度而言，灣區(qū)9市的平均工業(yè)生態(tài)效率總體呈現(xiàn)震蕩狀態(tài)，尤其是除深圳外的其他8個城市在2015—2017年呈現(xiàn)工業(yè)生態(tài)效率下降的趨勢，且效率值常年低于1，即處于規(guī)模報酬遞減階段和非效率狀態(tài)；灣區(qū)9市各年份的工業(yè)生態(tài)效率均值雖然都達到了有效率狀態(tài)，但這僅是深圳市的極高效率帶動了整體效率，并不能夠真實反映各市的效率情況。

表4 粵港澳大灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)效率（2008—2017年）

在空間的角度上，深圳市是灣區(qū)9市中工業(yè)生態(tài)效率值最高的城市，2008—2017年的均值為3.834。而其他8個城市于2008—2017年的工業(yè)生態(tài)效率均值皆小于1，即皆處于相對無效率狀態(tài)。其中，佛山、廣州、中山、惠州的工業(yè)生態(tài)效率的年際間均值處于閉區(qū)間[0.5，0.75]，處于規(guī)模報酬遞減階段；而東莞、珠海、江門和肇慶的工業(yè)生態(tài)效率的年際間均值處于閉區(qū)間[0.2，0.4]，處于極端嚴(yán)重的規(guī)模報酬遞減階段。

2.2 純技術(shù)效率

基于本文投入變量和產(chǎn)出變量的設(shè)計，灣區(qū)9市的工業(yè)生態(tài)純技術(shù)效率表示在一定的生態(tài)管制與引導(dǎo)水平上，由相關(guān)企業(yè)和政府的管理水平和技術(shù)水平?jīng)Q定的產(chǎn)出情況。由表5的數(shù)據(jù)可知，從時間的角度分析，灣區(qū)9市在2008—2017年的工業(yè)生態(tài)純技術(shù)效率的總體趨勢呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的狀態(tài)。盡管10年間的效率均值皆低于1，但是每年的效率均值皆處于閉區(qū)間[0.75，0.9]。

表5 粵港澳大灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)純技術(shù)效率（BCC）

在空間角度上，深圳市與中山市于2008—2017年的純技術(shù)效率每年皆為1，說明深圳市的相關(guān)企業(yè)與政府的管理水平和技術(shù)水平使實際產(chǎn)出不低于最優(yōu)產(chǎn)出；惠州市與珠海市的10年間純技術(shù)效率均值處于開區(qū)間(0.9，1)；而廣州市與東莞市是灣區(qū)中工業(yè)生態(tài)純技術(shù)效率較低的城市，平均值分別為0.582和0.449。總體而言，除深圳市與中山市外其他7個灣區(qū)城市的年際間工業(yè)生態(tài)純技術(shù)效率均值均低于1，這意味著該7個城市的相關(guān)企業(yè)與政府的管理水平和技術(shù)水平使實際產(chǎn)出低于最優(yōu)產(chǎn)出，即純技術(shù)效率為無效狀態(tài)。

2.3 規(guī)模效率

基于本文研究的投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的設(shè)計，灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)的規(guī)模效率表示決策單元實現(xiàn)實際增值所實際排放的工業(yè)污染物數(shù)量與實現(xiàn)該實際增值所需排放的最低工業(yè)污染物數(shù)量之間的關(guān)系。

由表6的結(jié)果可知，從時間的角度分析，灣區(qū)9個城市的規(guī)模效率總體呈現(xiàn)震蕩趨勢，尤其是9市2015—2017年的均值呈現(xiàn)遞減趨勢，且規(guī)模效率均值始終低于1，處于規(guī)模非效率狀態(tài)。而總的平均值為0.639，該數(shù)值處于較低的狀態(tài)，這意味著灣區(qū)總體規(guī)模效率的發(fā)展趨勢嚴(yán)峻。

表6 粵港澳大灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)規(guī)模效率（BCC）

在空間的角度上，深圳市在2008—2017年始終保持規(guī)模效率為1，即效率有效，深圳市工業(yè)生態(tài)的規(guī)模效率表示決策單元實現(xiàn)工業(yè)增值所排放的工業(yè)污染物數(shù)量不低于實現(xiàn)該工業(yè)增值所需排放的最低工業(yè)污染物數(shù)量。而廣州、佛山兩市在2008—2017年各有1年實現(xiàn)規(guī)模效率有效，且年際間效率均值處于閉區(qū)間[0.9，0.95]；中山市雖然在2008—2017年存在2年實現(xiàn)規(guī)模效率有效，但是年際間的效率均值為0.655；其余5市在年際間的規(guī)模效率值始終小于1，即處于規(guī)模無效率?？傮w而言，除深圳外的灣區(qū)8市的規(guī)模效率均值皆低于1，這意味著該8市實現(xiàn)工業(yè)增值所排放的工業(yè)污染物數(shù)量大于實現(xiàn)該工業(yè)增值所需排放的最低工業(yè)污染物數(shù)量。

由前述超效率DEA模型[10]與BCC模型的數(shù)據(jù)分析，可以初步得到以下結(jié)論：

第一，灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)效率總體水平雖然較高，但是除深圳外8市的相對工業(yè)生態(tài)效率的總體水平較低，且在近年處于整體下降的趨勢。9市總體效率水平較低的主要原因在于粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平兩極分化嚴(yán)重。

第二，灣區(qū)的工業(yè)生態(tài)效率具有顯著的城際差異，經(jīng)濟綜合實力與工業(yè)生態(tài)效率呈正比變化，工業(yè)生態(tài)效率與經(jīng)濟綜合實力的關(guān)聯(lián)性很高。由數(shù)據(jù)測算結(jié)果可知，灣區(qū)工業(yè)生態(tài)效率值由高向低排序為：深圳、佛山、廣州、中山、惠州、東莞、珠海、江門、肇慶。

第三，灣區(qū)城際間政府對工業(yè)生態(tài)的管制和引導(dǎo)力度差異明顯。在工業(yè)增值與污染物排放方面，深圳市與其他8市的產(chǎn)出差異較大；在規(guī)模效率方面，灣區(qū)內(nèi)除深圳外的8個城市實現(xiàn)實際工業(yè)增值所實際排放的工業(yè)污染物數(shù)量大于實現(xiàn)該實際工業(yè)增值所需排放的最低工業(yè)污染物數(shù)量；基于理性人假設(shè)，企業(yè)家會在其轉(zhuǎn)向相對寬松政策約束的條件下減少處理工業(yè)污染物的預(yù)算。此外，因前述純技術(shù)效率分析結(jié)果顯示除深圳市與中山市外的7個城市的純技術(shù)效率均值高于相關(guān)決策單元的規(guī)模效率均值，所以說明該7市的低工業(yè)生態(tài)效率現(xiàn)狀受資源利用率較低的影響大于受資源配置不合理的影響。

因此，結(jié)合以上三個結(jié)論，并結(jié)合表4所示的產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率排序，可以看出深圳市政府的工業(yè)生態(tài)管制水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他8市。在一定程度上，表4中工業(yè)生態(tài)效率的平均差異和排名表明了城市之間工業(yè)生態(tài)管制的差距。

2.4 Malmquist指數(shù)

前述超效率DEA與BCC模式是采取截面數(shù)據(jù)對個體城市進行工業(yè)生態(tài)效率測算和分析的。而Malmquist指數(shù)分析法則是采取基于時間序列的面板數(shù)據(jù)對灣區(qū)9市整體的工業(yè)生態(tài)效率進行測算與分析。

由表7所顯示的數(shù)據(jù)可知，粵港澳大灣區(qū)9個城市的全要素生產(chǎn)效率的均值為0.999 39，并呈小幅下降趨勢，平均下降0.061%。其中，深圳、東莞、廣州、珠海的個體全要素生產(chǎn)效率大于1，其余5市的全要素生產(chǎn)效率小于1，即處于規(guī)模收益遞減階段。該5市應(yīng)當(dāng)注意提高工業(yè)生態(tài)效率的增長速度，以減少城市之間的效率差異水平。

表7 粵港澳大灣區(qū)9市年均工業(yè)生態(tài)效率的Malmquist指數(shù)分解結(jié)果

在Malmquist指數(shù)分解的角度上，技術(shù)效率變化對全要素生產(chǎn)效率的正向變動具有主要的推動作用。在全要素生產(chǎn)效率大于1的城市中，深圳和珠海的技術(shù)效率變化（1.000 00）（1.102 73）和技術(shù)進步（1.002 90）（1.005 43）皆大于或等于1。而全要素生產(chǎn)效率最低的城市是中山市，其主要受到技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化的抑制，因此，中山市應(yīng)當(dāng)加大生產(chǎn)規(guī)模，形成規(guī)模效應(yīng)，提升相關(guān)技術(shù)水平，促進二者良性互動。此外，惠州市的全要素生產(chǎn)效率雖然處于灣區(qū)城市中的第八名（0.930 95），但是其技術(shù)進步（1.044 59）位于9個城市中的第一名，其工業(yè)生態(tài)效率增長率較低的原因主要在于效率受限于技術(shù)效率變化（0.927 78）和規(guī)模效率變化（0.928 20），因此惠州市應(yīng)當(dāng)注意擴大其生產(chǎn)規(guī)模，促進組織創(chuàng)新和技術(shù)引進等外部因素，進而不斷完善其生產(chǎn)規(guī)模體系。

表8表示2008—2017年粵港澳大灣區(qū)各指數(shù)分解指標(biāo)的動態(tài)變化數(shù)據(jù)，從均值的角度看，粵港澳大灣區(qū)9市的全要素生產(chǎn)效率均值為0.999 39，在總體上呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的階段，年均下降0.061%；技術(shù)效率變化的均值和純技術(shù)效率變化的均值分別為1.043 05和1.046 30，由此數(shù)據(jù)可知，粵港澳大灣區(qū)的全要素生產(chǎn)效率主要由技術(shù)效率變化和純技術(shù)效率變化拉動；此外，技術(shù)進步的均值為0.974 32，規(guī)模效率變化的均值為0.987 00，在技術(shù)創(chuàng)新和規(guī)模上對全要素生產(chǎn)效率起到了一定的制約作用。

表8 粵港澳大灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)效率的年均Malmquist指數(shù)及其分解結(jié)果

由表8的區(qū)域全要素生產(chǎn)效率的時序變化過程中的數(shù)據(jù)可知，全要素生產(chǎn)效率在總體上呈現(xiàn)先下降、后上升和再次下降的趨勢。在分解指數(shù)的層面，技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化同全要素生產(chǎn)效率保持著相似的變化形態(tài)，基本呈現(xiàn)先下降、后上升和再次下降的歷程，但規(guī)模效率變化和技術(shù)進步的波動幅度較小，它們9個階段數(shù)值的極差分別大約為0.4和0.33；而技術(shù)效率變化指標(biāo)的波動性較大，技術(shù)效率變化在9個時段的極差大約為0.65；另外，純技術(shù)效率變化的年際波動幅度較小，它在9個時段的極差約為0.32。由此可見，除2008—2009年、2011—2012年和2013—2015年外，純技術(shù)效率變化是較技術(shù)效率變化更為主要的推動因素。

2.5 Tobit回歸

如表9所示，本文在構(gòu)建Tobit回歸模型的過程中采取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外國投資水平、港澳臺投資水平、研發(fā)力度和環(huán)境治理水平作為自變量，以工業(yè)生態(tài)效率為因變量，回歸計算結(jié)果如表9所示。

表9 Tobit回歸分析結(jié)果

從表9的數(shù)據(jù)可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外國投資水平和研究實力在促進工業(yè)生態(tài)效率方面發(fā)揮了積極作用。

2018年是“美麗中國全域旅游年”，要求對旅游目的地整體打造與美麗鄉(xiāng)村、社會主義新農(nóng)村建設(shè)的完美契合，鄉(xiāng)村旅游備受關(guān)注。江蘇省鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展一直走在全國前列，鄉(xiāng)村旅游的業(yè)態(tài)包涵農(nóng)、林、牧、副、漁等，已經(jīng)形成了類型豐富、特色鮮明、復(fù)合性強的鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)品，成為江蘇旅游“美麗鄉(xiāng)村”的重要增長極。同時，江蘇省地處沿江、沿海、長三角等區(qū)位，隨著省內(nèi)高速鐵路的快速發(fā)展，一個半小時的高鐵交通圈已經(jīng)逐步形成，這無疑為江蘇鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展添上了一雙羽翼。通過高鐵進行落地自駕的模式出現(xiàn)在江蘇旅游市場上，逐漸受到自助旅游愛好者的追捧，也為鄉(xiāng)村旅游提供了新的發(fā)展路徑。

首先，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對工業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)為0.502，影響系數(shù)高于5項指標(biāo)中的3項指標(biāo)，t的數(shù)值為1.92，在10%的水平下顯著，這意味著粵港澳大灣區(qū)在促進區(qū)域工業(yè)發(fā)展時應(yīng)當(dāng)注意控制重工業(yè)的比重和加大對重工業(yè)污染物排放的監(jiān)控力度；其次，外國投資水平對工業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)為0.251，它的影響系數(shù)高于5項指標(biāo)中的2項指標(biāo)，t的數(shù)值為1，這表示灣區(qū)吸引的外資有利于促進工業(yè)生態(tài)效率提升；另外，研發(fā)力度對工業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)為10.177，影響系數(shù)在5項指標(biāo)中高于其余4項，t值為5.95，在1%的水平下顯著。此數(shù)據(jù)說明科研投入資金與提升工業(yè)生態(tài)效率間存在著密切聯(lián)系，灣區(qū)各大科研主體應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大對控制工業(yè)污染物排放領(lǐng)域的研發(fā)投資。

港澳臺投資水平和環(huán)境治理力度對工業(yè)生態(tài)效率起到逆向的導(dǎo)向作用。港澳臺投資水平對工業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)為-0.256，t值為-0.66，主要原因可能在于港澳臺在粵港澳大灣區(qū)大陸區(qū)域的投資項目以污染物排放量較高的工業(yè)為主或港澳臺投資逐年退出污染物排放量較低的工業(yè)項目，進而使港澳臺投資額總體上抑制了灣區(qū)工業(yè)生態(tài)效率的增長。因此，政府應(yīng)當(dāng)妥善引導(dǎo)港澳臺企業(yè)投資低污染的工業(yè)，以及加強構(gòu)建港澳臺投資工業(yè)的污染物檢測體系。此外，環(huán)境治理力度對工業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)為-30.001，t值為-4.99，在1%的顯著水平下起到顯著作用，這說明灣區(qū)政府與企業(yè)等主體在環(huán)境治理上的投資數(shù)額明顯不足，主要原因在于政府投資數(shù)額較少或缺乏對企業(yè)治理工業(yè)污染的引導(dǎo)，亦可能是企業(yè)家基于追求利潤最大化的心理而置處理工業(yè)污染物的費用于政府管制的下限。因此，政府應(yīng)當(dāng)注意采取提高排污稅等引導(dǎo)企業(yè)減排污染物的措施，并以投資污染源治理的直接方式或予以企業(yè)減排補貼的間接方式，通過增加財政支出來提高工業(yè)生態(tài)治理的投資額。

3 結(jié) 論

本文基于粵港澳大灣區(qū)9市2008—2017年的相關(guān)數(shù)據(jù)，采取超效率DEA模型、DEA方法的BCC模式分析灣區(qū)工業(yè)生態(tài)效率的靜態(tài)情況；并用Malmquist指數(shù)模型及指數(shù)分解，分析灣區(qū)9市工業(yè)生態(tài)效率的10年間動態(tài)變化；最后采用Tobit回歸模型測算5種影響灣區(qū)工業(yè)生態(tài)效率的因素。在上述3個階段的分析中，筆者得出以下重要結(jié)論：

（1）粵港澳大灣區(qū)9市的總體工業(yè)生態(tài)效率水平在2008—2017年處于震蕩狀態(tài)，而城市間的差異非常明顯；除深圳市外灣區(qū)8市的總體水平較低，且該8市政府的工業(yè)生態(tài)管制和引導(dǎo)力度明顯不足，在10年中的效率變動具有一定的同向趨勢，但多數(shù)城市的效率在2015—2017年處于明顯下降趨勢。此結(jié)果說明粵港澳大灣區(qū)9市的城際合作水平在近年來得到一定程度的提高，但深圳市與其他8個城市在工業(yè)生態(tài)效率上的差距隨著地區(qū)工業(yè)增長而擴大。根據(jù)研究結(jié)果顯示：由于灣區(qū)內(nèi)城際間的差異顯著，工業(yè)增加值較高及綜合經(jīng)濟實力較為發(fā)達的城市的工業(yè)生態(tài)效率較高，而工業(yè)增加值及綜合經(jīng)濟實力較弱的城市的工業(yè)生態(tài)效率較低，從而形成以深圳市為第一梯隊，佛山市、廣州市為第二梯隊，中山市、惠州市、東莞市為第三梯隊，江門市和肇慶市則為第四梯隊的形勢。其中，第一梯隊與第二梯隊的差距特別顯著。2015—2017年灣區(qū)多市的工業(yè)生態(tài)效率呈下降趨勢，其主要原因在于灣區(qū)工業(yè)增加值在該年間下降的同時，總體工業(yè)污染物排放量仍在上升。除此惡性趨勢之外，隨著我國政府實施《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》，深圳市和廣州市為進一步擴大本市的高新技術(shù)企業(yè)覆蓋率，以及重點發(fā)展對高端生產(chǎn)要素依賴性較高的產(chǎn)業(yè)，這兩個城市的低端工業(yè)逐漸會轉(zhuǎn)移至灣區(qū)內(nèi)工業(yè)生態(tài)效率較低的城市。

因此，灣區(qū)多市工業(yè)生態(tài)效率在2015—2017年呈下降趨勢，出現(xiàn)深圳市與其他8市的較低工業(yè)生態(tài)效率差異極大的現(xiàn)象，使灣區(qū)除深圳與廣州外的其他7個城市面臨著因城際間存在的工業(yè)生態(tài)管制和引導(dǎo)水平的缺口導(dǎo)致的工業(yè)污染物排放量在短期內(nèi)大幅增長的風(fēng)險。灣區(qū)工業(yè)生態(tài)效率較低的城市的政府應(yīng)當(dāng)加強完善工業(yè)生態(tài)管制體系，學(xué)習(xí)深圳市政府，主動對接存在工業(yè)污染物排放問題的各個企業(yè)，采取增加各種環(huán)境稅費和對減少排污量的企業(yè)進行補貼等措施。

因此，粵港澳大灣區(qū)的行政單位應(yīng)當(dāng)加強推動高工業(yè)生態(tài)效率的城市與較低工業(yè)生態(tài)效率城市合作與交流，促進城際科研信息流動，采取以強幫弱、監(jiān)督弱方、加強政策改革的措施，縮減區(qū)域內(nèi)部的兩極分化差距。

（3）工業(yè)污染物減排相關(guān)的研發(fā)項目對于提升工業(yè)生態(tài)效率具有非常重要的作用，而區(qū)域政府與企業(yè)對工業(yè)污染物治理費用的不足則嚴(yán)重抑制了工業(yè)生態(tài)效率的增長。本文研究結(jié)果顯示：依據(jù)對工業(yè)生態(tài)效率形成的作用由大到小排序，可排列為研發(fā)力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外國投資水平；而依據(jù)對工業(yè)生態(tài)效率形成負(fù)面作用的系數(shù)的絕對值由大到小排序，則可排列為環(huán)境治理水平、港澳臺投資水平。

因此，一方面，各相關(guān)主體應(yīng)當(dāng)不斷加大對工業(yè)污染物減排的技術(shù)研發(fā)力度，引導(dǎo)各類工業(yè)企業(yè)發(fā)展以維持較好的輕重工業(yè)比例，并積極設(shè)立各種優(yōu)惠政策吸引外資進入；另一方面，政府應(yīng)當(dāng)在適當(dāng)擴大企業(yè)環(huán)境稅的范圍和力度的同時，合理規(guī)劃該稅收中用以治理工業(yè)污染物排放的部分并為企業(yè)治理污染物而產(chǎn)生的成本進行補貼，以擺脫過去數(shù)年中環(huán)境治理投入較少的局面，并促進政府與企業(yè)共同開展工業(yè)環(huán)境治理。