珠三角城市群绿色发展效率时空分异与影响因素研究

黄巍瑶，么雪静

（重庆师范大学 地理与旅游学院，重庆 401331）

在环境保护与经济发展矛盾激增的影响下，“十四五”时期，绿色发展已成为新时代的主旋律，国内各地都在寻求绿色发展路径，以促进地区高质量发展。绿色发展理念是习近平生态文明思想的核心要义之一［1］，而绿色发展的核心理念则是循环、低碳、可持续，其关键之处在于绿色发展效率的提升［2］。提升绿色发展效率既能实现经济增长，又能减少环境污染，实现低投入、低排放、高产出。珠三角城市群是我国城市化发展水平较高的城市群之一，也是最具发展潜力的城市群之一［3］，虽其在经济发展、城市建设、民生改善等方面发展水平较高，但区域生态及环境问题突出，可见，城市绿色发展转型是珠三角城市群发展的新方向，提升城市群绿色发展水平及发展效率是实现珠三角城市群可持续发展的重要手段，由此，有必要关注珠三角城市群的绿色发展状况。

经济高速增长导致生态环境日益下降，绿色发展成为学者们的研究热点，而绿色增长的关键是绿色创新能力的提高，重点是提高效率［4］。现有绿色发展效率研究内容主要有效率评价、驱动因素、区域差异、收敛性分析等。例如，田亚鹏、柳晓艺［5］对陕西省绿色发展效率进行评价发现其绿色发展效率呈现两级分化趋势。王婧等［6］基于Bootstrap-DEA 测度了我国地级市绿色发展效率并探索了时空分异与驱动因素。王东等［7］研究了我国绿色发展效率影响因素与收敛性，得出各区域均存在条件β 收敛的结论。现有绿色发展效率研究范围主要涉及国家、区域、省域、城市群、县域等，如陈红娟等［8］分析了京津冀城市绿色发展效率，苏日古嘎等［9］、包青岭等［4］分别测度了内蒙古和新疆的绿色发展效率，雷玉桃等［10］探析了我国三大城市群绿色发展效率时空演变特征。在绿色发展效率测度这一问题上，常用数据包络分析和SBM 模型。孟丽君［11］采用DEA 数据分析法测算我国各省份绿色发展效率水平并运用多元回归方程对未来10 年绿色发展效率水平进行了预测，王磊等［12］通过构建两阶段混合网络结构SBM模型评价了中国省域绿色发展效率，得出我国多数省域绿色发展效率偏低且东部地区高于中西部地区的结论。

总结前人研究，发现既有研究多从全国、省级或区域层面对城市或省份的绿色发展效率进行测算，鲜有学者分析城市群绿色发展效率，在研究方法上也多为静态效率分析。基于此，本文对珠三角城市群9 个城市的绿色发展效率进行研究，掌握其在时空上的演变规律，为珠三角城市群绿色发展提供指导性建议。

1.1 研究方法

Tone 改进的DEA 模型～SBM 模型与传统DEA方法相比能将非期望产出纳入模型中［13］，更符合实际生产过程，能提高测量精度，而后提出的超效率SBM 模型，解决了传统模型无法对大于1 的效率值进行比较的问题，被众多学者应用到效率研究中，本文亦选用超效率SBM 模型测度珠三角城市群绿色发展效率，其表达式见式（1）：

式中，θ表示绿色发展效率；
N、M、I分别表示投入、期望产出与非期望产出指标，K表示生产单元；
x、y、b分别表示三个指标的向量；
分别表示三个指标的松弛变量，表示k′生产单元在t′时期的投入产出值；
为决策单元的权重系数。当θ≥1 时，表示决策单元效率水平较高，θ＜1 时，表示有一定的效率损失，投入产出比可改善。

1.2 指标选取与数据来源

依据指标选取的科学性、综合性及数据可得性，参考前人研究［2，4，6］，构建了珠三角城市群绿色发展效率评价指标体系（表1）。其中，资本存量运用永续盘存法计算得到，其公式为Kt=（1-δ）Kt-1+1t，Kt表示t时期资本存量，Kt-1为t-1 时期的资本存量，δ为折旧率［14］。实际GDP 用地区生产总值及GDP平减指数计算得出。数据搜集于《中国城市统计年鉴》、《中国城乡建设统计年鉴》，缺失数据采用插值法补齐。

表1 珠三角城市群绿色发展效率评价指标

2.1 珠三角城市群绿色发展效率时空差异的基本特征

1）时间演化特征。

利用超效率SBM 模型测度珠三角城市群2008—2019 年的绿色发展效率，见表2。从历年城市发展均值来看，珠三角城市绿色发展效率均值均大于1，表明珠三角城市整体绿色发展处于较高效率水平，且以2011 年和2015 年为界呈现出两次“下降—上升”趋势，总体而言，观测期内珠三角城市绿色发展效率有所上升。从城市群内部各城市来看，深圳、广州和东莞三市绿色发展效率高于珠三角整体发展水平，深圳市绿色发展效率最高且有上升趋势，广州市绿色发展效率表现出明显增长，年均增速为1.79%，在观测末期超过东莞市位居第二，东莞市绿色发展效率在2009—2018 年间则有明显的下降趋势。江门、中山、佛山、肇庆四市绿色发展效率在1.035～1.222 之间波动，波动变化不大，与珠三角整体绿色发展效率水平相当。惠州市绿色发展效率呈“w”型波动，在2011 年绿色发展效率小于1，2014—2016 年间绿色发展效率小于0.5，处于较低效率水平，其余年份绿色发展效率均大于1。在珠三角9 个城市中，珠海市绿色发展效率最低，在2018 年前绿色发展效率值均小于0.5，2019 年上升到0.524，表明其绿色发展有待进一步加强。

表2 珠三角城市绿色发展效率

2）空间格局特征。

为更好的展示珠三角城市群绿色发展效率的空间演化特征，文章将绿色发展效率水平化分为低水平区（0.41～1.06）、较低水平区（1.06～1.11）、较高水平区（1.11～1.28）、高水平区（1.28～1.86）4 个区间段，以四年为一周期将研究期分为2008—2011 年、2012—2015 年、2016—2019年三个时间段，并计算各阶段的绿色发展效率及均值，见表3、表4。可见珠三角城市群绿色发展效率水平存在较大差异。2008—2011 年间，广州市、东莞市、深圳市绿色发展效率水平在珠三角城市群中绿色发展效率水平最高，处于高水平区，佛山次之，惠州市和珠海市绿色发展效率则处于低水平区。2012—2015 年间，广州市、深圳市绿色发展效率仍处在最高发展水平区，佛山市和东莞市均下降了一个水平区，江门市下降到最低发展水平区，肇庆市绿色发展效率上升到较高发展水平区。到了近几年，中山市和江门市绿色发展效率有所进步，中山市从较低发展水平区上升到较高发展水平区，江门市则上升到较低发展水平区。整体来看，珠三角城市群绿色发展效率水平在观测期间有所提升，广州市、深圳市平均效率相对稳定，东莞市、佛山市平均绿色发展效率水平有所下降，肇庆市和中山市平均绿色发展效率水平有所提升。

表3 珠三角城市群三阶段绿色发展效率均值

表4 珠三角城市群三阶段绿色发展效率水平分区

综上可知，广州市和深圳市绿色发展效率处于较高水平，其经济发展水平相对较高，生产技术及管理技术亦较为先进，因此效率高于其余城市。珠海市处于绿色发展效率相对无效状态，原因可能为珠海市长期以来坚持走工业化道路，经济发展依靠对环境污染较大的第二产业，存在污染排放物过度以及好产出生产不足等问题［9］，有极大的改善空间。

2.2 珠三角城市群绿色发展效率时空差异变化的动态趋势

鉴于超效率SBM 模型不能解析绿色发展效率时空差异的动态变化，本文进一步引入ML 指数（Malmquist-Luenberger 生产率指数）分析珠三角城市绿色发展效率动态变化。

ML 生产率指数能够衡量绿色发展效率的增长水平，由图1 可以看出，广州市、惠州市、中山市和深圳市的平均ML 生产率指数大于1，说明以上城市在观测期内的绿色发展效率水平均有所改善。深圳市平均ML 生产率指数最高，表明其绿色发展效率保持较高增长水平。其次为惠州市，表明其绿色发展效率水平亦有较明显增幅，除此之外，广州市和中山市绿色发展效率亦有良好的增长态势，而珠海市、江门市、佛山市、肇庆市、东莞市历年ML 指数均值小于1，说明这些城市绿色发展效率的变化总体呈下降趋势。进一步对珠海、惠州、肇庆、东莞四市平均ML 生产率指数进行分析可以发现，其结果与超效率SBM 模型结果不一致，为分析其原因，本文进一步绘制了各城市ML 生产率分解指数，见图2。

图1 珠三角各城市2008—2019 年平均ML 生产率指数

由图2 可知，广州市技术效率呈上下反复波动态势；
珠海市和东莞市技术效率有明显的上升；
江门市、中山市、肇庆市技术效率无明显变化；
惠州市在观察期间波动明显且变化较大，深圳市技术效率在2010 年后呈“下降～上升”趋势，佛山市则在2010年后呈上升趋势。就技术进步指数来看，广州市技术进步变化以2017 年为界呈现“上升～下降”趋势；
珠海市技术进步变化2016 年后有明显下降；
江门市、中山市、佛山市、肇庆市技术进步变化波动较小；
惠州市波动明显，变化最大；
深圳市在2012—2018 年间有小幅上升；
东莞市技术进步变化呈现三次“下降～上升”趋势。具体而言，广州市2017 年后绿色发展效率增长得益于技术效率进步，珠海市和东莞市在观测期间绿色效率增长亦得益于技术效率增长的影响，深圳市绿色发展效率在观测初期的下降主要源于技术进步的下降，江门市、中山市、肇庆市技术效率指数和技术进步变化指数均无明显变化，其绿色发展效率水平亦无明显变化，惠州市绿色发展效率在2011—2016 年间水平较低是由于技术进步变化下降抵消了技术效率增长的作用，佛山市技术效率和技术进步在观测期间均有所下降，导致了佛山市绿色发展效率的下降。综合来看，珠三角城市绿色发展效率的提升主要源于技术效率的提升，珠三角地区作为中国三大经济区之一，经济发展水平高，科技带动作用强，进而使得绿色发展效率的进步。

图2 珠三角各城市技术效率与技术进步变化指数

3.1 模型与变量选取

1）Tobit 模型。

Tobit 模型能够解决普通OLS 回归时导致的参数估计偏差问题，常与超效率SBM 模型同时使用分析影响因素，其模型设定为：

式中，Yit为因变量，即第i个城市第t年的效率值；
xn为解释变量；
β0为截距项；
βn为各解释变量回归系数；
ui为模型的误差项。

2）变量选取。

借鉴前人研究及珠三角城市群绿色发展效率情况，文章选取以下影响因素：①产业结构，以第二产业生产总值占GDP 比重衡量。第二产业是珠三角自改革开放以来发展最快的主导产业，第二产业的发展会消耗大量资源且产生更多废弃物，而产业结构升级会提高绿色发展效率。②科学支出，以科学支出费用总额衡量。科学费用支出可以在一定程度上反映科技发展水平，而科技进步可以提高资源利用效率，减少资源浪费和环境污染等问题，从而提高绿色发展效率水平。③人口密度，以年末人口比建成区面积衡量。珠三角城市群长期人口密度大，而人口密度过高亦会导致资源供应和环境污染的问题，降低绿色发展效率。④城镇化率，城市化能导致产业结构的转移，如城镇化初始阶段，劳动力逐渐向第二产业转移，会导致资源消耗增加、环境污染等问题，从而使绿色发展效率下降，而后由于技术革新、劳动力素质提高、清洁能源的使用等因素，城镇化又会对绿色发展效率产生积极影响。⑤城镇失业人口占比，以失业人口占常住人口比重衡量。珠三角城市群外来务工人员居多，失业人员占比过高会在一定程度上影响社会及经济的稳定，降低经济产出，对绿色发展效率产生负向影响。

3.2 回归结果分析

以上述5 个影响因素为解释变量，珠三角城市群绿色发展效率为被解释变量构建计量模型，回归结果报告见表5。可以得出：产业结构、科学支出、城镇化率、城镇失业人口占比均对珠三角城市群绿色发展效率有显著负向影响，而人口密度对其有正向影响作用。具体来看，产业结构在5%的水平下显著为负，第二产业每提高1 个百分点，珠三角城市群绿色发展效率便下降0.042 个百分点，表明产业结构升级会提升珠三角城市群绿色发展效率。科学支出在1%的水平下显著为负，对绿色发展效率有抑制作用。人口密度在1%水平下显著为正，且每提高1 个百分点，绿色发展效率便提升0.005%，表明人口密度的增加对珠三角城市群绿色发展效率有促进作用。城镇化率通过了1%的显著性检验，对绿色发展效率有显著的负向影响，这可能由于珠三角城市群在城镇化率过高，资源消耗、环境污染等“城市病”明显。城镇失业人口占比负向影响最为显著，为不断提高珠三角城市群绿色发展效率水平，应考虑对失业人员的照顾。

表5 Tobit 模型回归结果

文章基于超效率SBM 模型及Tobit 模型研究珠三角城市群绿色发展效率及影响因素，主要得出以下结论：首先，珠三角城市群整体绿色发展效率水平有所提升，深圳市绿色发展效率最高，广州市、中山市、肇庆市、东莞市绿色发展效率则一直保持较高发展水平，江门市、惠州市、佛山市绿色发展效率在观测期间有所下降，珠海市绿色发展效率最低，但总体呈上升态势。其次，技术效率变化是导致珠三角城市群绿色发展效率变化的主要原因且珠三角群内部各城市绿色发展效率存在明显差异。广州市、深圳市、东莞市、珠海市、惠州市、肇庆市绿色发展效率变化由技术效率变化导致，佛山市、江门市、中山市绿色发展效率变化得益于技术进步的变化。最后，人口密度对珠三角城市群绿色发展效率有显著促进作用，产业结构、科学支出、城镇化率、城镇失业人员占比则有负向影响，其中，城镇失业人口占比影响最为显著。

基于研究结论得出以下启示：

1）对于珠三角城市群内部绿色发展不均衡问题，低绿色发展效率城市的周边城市应起到帮扶作用，积极向绿色发展较低城市输入人才及技术，共同向低污染、低排放、低能耗发展模式靠近，而发展较低的城市应积极主动向绿色发展靠近，减少工业“三废”排放的同时提高资源、能源利用率。

2）从影响因素回归结果来看，应提升珠三角城市群绿色发展效率不断促进产业结构升级，推进技术革新，降低消耗、减少污染、改善生态环境；
合理支配科学费用，减少资源浪费，使利益最大最优化；
适当引进高质量人才，促进地区科技水平的提升；
放慢城镇化脚步，注意地区生态环境及人民生活质量问题。

3）强化绿色发展理念，促进绿色高质量发展。在促进地区经济发展的同时加强绿色理念思想的培养，提升科技水平，改善地区生态环境及人民生活质量，提高城市群发展质量，推动绿色发展效率的进步。

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