
经济管理前沿
Frontiers in Economics and Management
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3696(P)
- ISSN:3079-9090(O)
- 期刊分类:经济管理
- 出版周期:月刊
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珠三角城市群绿色发展效率测度及演变分析
Measurement and Evolution Analysis of Green Development Efficiency in the Pearl River Delta Urban Agglomeration
引言
自1978年起,中国GDP实现了年均近10%的增长,这一非凡成就被誉为“中国奇迹”。但这一增长主要建立在大量资源能源的消耗之上,即采取了“要素驱动”的策略。目前,以高投入、高消耗及高污染为特征的线性发展模式正逐渐逼近资源与环境的承受极限,因此,社会经济体系亟需向新型发展模式转变。《2023年中国生态环境状况公报》显示,空气质量达标城市为203个,占比59.9%,相较2019年降低2.9个百分点;136个城市超标,占40.1%。此外,根据《2023年世界空气质量》报告的数据,中国在PM2.5污染最严重的国家排名中位列第19。报告还指出,我国近75%的省份年均PM2.5浓度远高于世界卫生组织建议的标准,达到了其建议值的7至10倍。。
2006年,《环境保护》首次倡议中国经济发展需绿色转型,提出制定国家绿色发展战略;同年,《科学管理研究》构建绿色发展指标体系,深入分析其与经济发展水平之间的关联。中共十八届五中全会确立了绿色发展理念,倡导人与自然和谐共存,为新时代经济发展指明方向,成为中华民族永续发展的必由之路。
研究背景
2019年,习总书记强调:“工业化进程创造了前所未有的物质财富,也产生了难以弥补的生态创伤。杀鸡取卵、竭泽而渔的发展方式走到了尽头,顺应自然、保护生态的绿色发展昭示着未来。”绿色发展是关系我国全局发展的关键理念,它彰显了我党对经济社会发展规律的深刻洞察,对构建美丽中国与推动社会主义现代化意义重大。
城市群作为连接城市发展与区域协调的重要纽带,占据着战略核心地位。相较于单一城市或县域的研究,从城市群的角度出发不仅可以深入理解各城市个体的绿色发展情况,还能够全面探讨城市群内部城市间绿色发展的相互联系,进而从宏观层面促进城市群绿色均衡发展的实现。相较于基于东中西经济带或省域范围的研究,聚焦城市群的绿色发展研究更加契合我国以城市群为主体的发展趋势,且研究结果更为精确。
我国19个城市群发展各异,多数尚处起步阶段,而珠三角以其城市密集、经济繁荣、建设完善的特点,不仅代表了我国城市群的发展现状,也预示着未来走向。位于广东省南部的珠三角城市群仅占全省约三分之一面积(55368.7平方公里),却集中了广东省53.35%的人口和79.67%的经济总量。珠三角作为改革开放的先驱,在我国经济版图中占据核心位置,对全国的经济社会发展及改革开放整体布局发挥着至关重要的引领作用。其绿色发展的效率与模式不仅对国内其他城市群的可持续发展具有重要的示范作用,同时也为全球城市的绿色转型提供了宝贵的经验。提高珠三角的绿色发展效率、促进区域一体化水平的提升,对于推进区域协调发展、实现生态文明建设具有重要意义。
文献综述
城市群的概念
1957年,戈特曼在发表在《经济地理学》的《大都市带或东北部沿海的都市化》,将城市群的概念阐述为由地理位置邻近且相互间联系紧密的一系列城市构成的发达地域。区域内集聚较多大城市,并由核心城市和外围地区形成都市区,各都市区由便利的交通走廊联系起来,构成国家的核心区域。1961年,戈特曼在其书《城市群:美国东北部海岸的城市化》中正式提出了“城市群”概念,为以“国际化大都市”及“世界级城市群”为主导的都市化发展路径命名。。
1980年,中国学者宋家泰在其论文《城市—区域调查与城市区域经济发展基础研究》中,首度引入“城市群”概念,界定为由多个经济中心组合而成的城市地域范围。。1983年,“巨大都市带”理论首次被于洪俊和宁敏越在《城市地理概论》一书中引入并进行了翻译。“巨大都市带”指的是一个城市人口至少达到2500万的广阔区域。在这一区域内,城市用地的占比不断增长,城市间的界限日趋模糊,各地域的城市范围持续扩张,最终相互连接成一片。1992年,城市群这一概念在姚士谋《中国的城市群》一书中获得了新的定义:城市群是依托自然环境,在特定地域内,集聚了众多不同性质、类型、规模的城市,以一个或两个特大(大型)城市为经济核心,通过综合交通网络紧密相连,形成了内在联系紧密且相对完整的城市集合体。。
自21世纪起,城市群理念在我国迅速崛起。2006年起,我国政策明确将城市群作为推动新型城镇化发展空间的核心载体。此后,国家围绕城市群概念陆续发布了一系列发展规划。2016年5月11日,《长江三角洲城市群发展规划》在国务院常务会议被通过,其目的旨在培育更高层次的经济增长点。随着经济全球化趋势的不断加强和城市化水平的持续提升,国家间的竞争已从单一城市层面,转变为以核心城市为引领的城市群之间的竞争。城市群作为一种新兴的地域组织形式,不仅在全球竞争中占据一席之地,还承担着国际分工的重要职能。展望未来,城市群将逐步成为我国城市化进程中的主导发展形态。
绿色发展的内涵
兰竹虹提出,绿色发展旨在实现经济快速增长的同时,确保环境质量保持稳定或有所提升,从而达到经济增长与环境保护的双重胜利。欧阳志云、赵娟娟指出,“绿色发展”意味着必须优化能源资源的利用模式,并且保护与恢复自然生态系统及其生态过程,以达成人与自然的和谐共生与协同进化。王婧与杜广杰着重指出,绿色发展的核心在于实现“绿色”与“发展”的和谐统一,强调人与自然间的共存共荣。在不超过环境承载能力的前提下,力求最大程度化解经济增长与资源、环境、生态之间的冲突。。胡森林、鲍涵提出,绿色发展的本质在于:在生态环境约束的条件下,推动经济社会实现高质量的发展模式。。李杨和齐绍洲将绿色发展定义为旨在实现生产发展、生活富裕与生态良好的有机统一。尽管学术界对于绿色发展的定义在细微处有所不同,但其核心都是强调人与自然的和谐共处,在资源生态承载力的限制下,通过技术创新、政策引导等促进经济的高质量发展,具体体现为使用更少的资源投入换取更多的经济、社会产出以及更小的环境负担。
研究设计及研究方法
研究区域
2006年,城市群概念首度出现在中央文件中,并自此成为“十一五”规划以来驱动我国新型城镇化进程的核心力量在“十三五”规划期间,国务院加速了城市群建设,明确规划了19个城市群的发展路径,旨在形成更多的区域经济增长极。在过去的15年里,国家对城市群建设的战略方向、重要地位及机制完善进行了全面而深入的阐述,充分体现了对其的高度重视。
截至2019年,我国已全部完成19个城市群的规划制定,并逐步开始实施以城市群为核心驱动的区域发展新策略。珠三角城市群,依托其独特的地理区位优势和有力的政策支持,在众多城市群中表现突出,成为我国经济活动最为活跃、城市化程度最高的地区。2023年,珠三角凭借仅占全国0.86%的土地面积,却贡献了全国8.8%的GDP。其稳固的制造业根基、优越的IT产业发展生态以及浓郁的科技创新氛围,使得城市群内众多城市在产业与科技领域展现出显著的影响力。珠三角城市群不仅体现了我国城市群当前的发展状况,更预示着未来的演进趋势,对全国乃至全球的经济发展都承载着重要的战略价值。因此,对珠三角城市群的绿色发展效率进行深入探究,对于引导和激励我国其他城市群践行绿色发展路径,具有重要的示范与带动作用。
因此,本文以国家规划为基础,综合东部沿海城市群的实际发展情况,选取珠江三角洲城市群的9个城市为研究对象。根据《珠江三角洲地区改革发展规划纲要》,确定城市群的范围,如表1。
| 城市群 | 空间范围 | 依据规划 |
|---|---|---|
| 珠江三角洲城市群 | 广州、深圳、珠海、佛山、江门、肇庆、惠州、东莞、中山 | 《珠江三角洲地区改革发展规划纲要》 |
指标体系构建及数据来源
绿色发展效率的核心在于高效利用资源以实现最大产出,同时减轻环境污染,全面反映社会、经济与生态的和谐共生状态。研究绿色发展效率时,需兼顾社会经济发展中资源的最优配置与生态系统的环境污染状况。因此,在绿色发展效率的测算研究中,通常构建的指标体系涵盖投入、期望产出与非期望产出三大关键部分,并采用超效率分析的SBM模型对各地区的发展状况进行客观评估与测量。
关键投入要素一般包括资本、劳动力和资源。资本投入常用的指标数据有固定资产投资、资产存量等。其中固定资产投资是反映国民经济发展的晴雨表,反映了一段时间内固定资产的新增量;本文选用固定资产投资代表资本投入情况;年末从业人数作为劳动力投入的指标,以反映年度人力资本情况;选用电力消费量与城市总用水量等用作资源投入的主要衡量标准。期望产出包含传统衡量经济发展的GDP指标,同时引入社会消费品零售总额用以反映居民消费能力和市场规模,引入城市绿地面积衡量在发展过程中对人文环境的关注程度。非期望产出主要包含工业废水、工业二氧化硫等工业发展过程中的主要污染排放物。
为确保指标数据的可获取性和准确性,本文所选用的数据来源于《中国城市统计年鉴》、《广东省统计年鉴》以及珠三角各城市的统计年鉴,对于部分缺失的数据,采用插值法进行了合理补充。基于这些数据,本文构建了针对2010年至2022年珠三角城市区域的绿色发展效率评估体系(表2)。
| 指标 | 变量 | 平均值 | 中间值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 投入 | 年末就业人员数(万人) | 488.12 | 306.76 | 339.77 | 104.09 | 1291.31 |
| 全社会固定资本投入额(亿元) | 2633.13 | 1944.70 | 2059.21 | 501.55 | 9168.71 | |
| 科学技术支出占总支出比例(%) | 4.96 | 4.36 | 2.49 | 1.67 | 12.96 | |
| 全社会用电量(万千瓦时) | 473.03 | 357.17 | 297.17 | 102.26 | 1119.73 | |
| 城市用水总量(万吨) | 80722.25 | 37378.98 | 77717.55 | 10507 | 273680.11 | |
| 期望产出 | 地区生产总值(亿元) | 7724.36 | 3896.04 | 7741.74 | 965.12 | 32387.68 |
| 社会消费品零售总额(万元) | 27364682.51 | 14075780 | 26951042.31 | 3318891 | 102981500 | |
| 城市绿地面积(市辖区)(公顷) | 40410.15 | 11806.33 | 48113.00 | 1461 | 149169 | |
| 非期望产出 | 工业废水排放量(万吨) | 12065.98 | 9830 | 6691.54 | 3617 | 29992 |
| 工业二氧化硫排放量(吨) | 27473.67 | 19274 | 29672.59 | 777 | 132444 |
研究方法
考虑非期望产出的Super-SBM模型
Tone提出了SBM模型,这是一种非径向、非角度的DEA(数据包络分析)模型。传统DEA模型在处理非零松弛情况时存在局限性,如径向模型可能高估效率,角度模型则可能因忽略部分变化而导致结果失真。SBM模型通过引入松弛变量克服了这些缺陷,但其效率值仅限于0到1之间,无法有效区分有效决策单元(DMU)。因此,Tone在2002年发展了超效率SBM模型。本文采用考虑了非期望产出的Super-SBM模型进行研究。
其中分别为第a个DMU(决策单元)第i种投入、第k种期望产出和第l种非期望产出。
核密度估计
核密度估计是一种广泛应用的非参数统计方法,它利用连续的密度曲线来描绘随机变量的分布特征,常用于评估空间分布的非均衡性。在本文中,我们选用高斯核函数来深入剖析珠三角城市群绿色发展效率的分布动态及其演变特性。核密度估计式如下式所示:
其中,为绿色发展效率的高斯核密度函数;为第i个地级市的绿色发展效率;为其平均值;n为决策单元地级市数量;K表示高斯核密度函数;h表示宽带参数。
Tobit模型
普通最小二乘回归会忽略非线性项和随机误差项的异方差性,而Tobit模型可以较好地规避参数估计时不一致和偏差问题。因此,本文基于Tobit模型探究不同因素对珠三角城市群绿色发展效率的影响。
其中,表示被解释变量,表示回归系数,表示解释变量,为随机扰动项,是因变量的受限制。
研究结果
绿色发展效率
运用Matlab软件,并依据融合了非期望产出的Super-SBM模型,本文对珠三角城市群2010年至2022年间的绿色发展效率进行了精确测算,结果如表3所示。
| 城市 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 广州 | 1.01 | 1.19 | 1.02 | 1.02 | 1.02 | 1.01 | 1.02 | 1.02 | 1.04 | 0.94 | 1.02 | 1.00 | 1.03 |
| 深圳 | 1.08 | 1.09 | 1.04 | 1.02 | 1.10 | 1.03 | 1.00 | 1.07 | 1.03 | 1.02 | 1.25 | 1.02 | 1.04 |
| 珠海 | 1.11 | 1.02 | 1.02 | 1.01 | 1.03 | 0.86 | 1.09 | 1.03 | 1.00 | 0.83 | 1.04 | 1.00 | 1.09 |
| 佛山 | 0.43 | 0.47 | 0.36 | 0.44 | 1.00 | 1.01 | 0.47 | 0.65 | 1.02 | 1.01 | 0.45 | 0.77 | 1.02 |
| 江门 | 1.02 | 1.01 | 0.78 | 0.79 | 0.72 | 0.68 | 0.67 | 0.67 | 0.65 | 0.50 | 0.51 | 0.62 | 0.65 |
| 肇庆 | 1.17 | 1.04 | 1.00 | 1.01 | 1.01 | 1.00 | 1.03 | 1.00 | 1.01 | 1.01 | 1.04 | 1.01 | 1.41 |
| 惠州 | 1.07 | 0.71 | 0.70 | 1.01 | 0.54 | 0.51 | 0.53 | 0.54 | 0.55 | 0.60 | 0.56 | 0.55 | 0.56 |
| 东莞 | 0.50 | 0.47 | 0.49 | 0.50 | 0.53 | 1.01 | 1.02 | 0.96 | 1.01 | 1.07 | 0.89 | 1.00 | 1.09 |
| 中山 | 1.02 | 1.01 | 1.01 | 1.01 | 1.01 | 1.00 | 0.73 | 0.78 | 0.84 | 1.17 | 0.76 | 0.75 | 1.09 |
结合表中时序发展来看,2011年到2022年间效率值始终超过1的城市有深圳、珠海、肇庆三个城市。其中,根据广州市十四五规划,到2025年,广州R&D占地区生产总值比重要达到3.4%左右,为完成此目标,广州市2019年科学技术投入高达244亿元,较上年增长约49个百分点,但科学技术的投入效果存在一定的滞后性。而科学技术投入作为本文的重要投入因素之一,由于此种滞后性,为广州市在2019年绿色发展效率的测度中,带来了一定的负向的影响,导致广州市在2011-2022年13年间的绿色发展效率首次小于1,但从总体的研究中来看,广州市的绿色发展水平在珠三角九个城市中,仍然处于较高水平。
由趋势线(见图1)可以看出,除江门、惠州、东莞、佛山外大部分城市绿色经济发展效率趋于稳定状态且接近于高效率发展状态,除中山市外,部分城市偶有震荡,但震荡幅度不大,均处在较为稳定的高效发展状态。
核密度分析
2010年至2022年间,珠三角城市群的绿色发展效率经历了显著波动。核密度曲线(见图2)整体左移,其分布形态表现为波峰垂直高度下降、水平宽度增加,这指示着核密度向数值减小的方向移动,意味着珠三角地区内绿色发展效率的差距在逐渐缩小,展现出动态收敛的特征。具体而言,主峰波峰的高度先降后升,波峰位置先左移后于2018年后右移且波峰增高,同时由多峰转变为双峰,宽度也有所扩大。这些变化表明,虽然珠三角城市群整体的绿色发展效率略有下降,但区域内城市间的效率差距却在缩小。在绿色发展的整体趋势下,珠三角城市群中更多城市正在向高效率区域靠拢,使得整个区域的绿色发展呈现出“高效率、较均衡”的特点。
绿色经济效率的影响因素分析
为探究影响绿色经济效率的关键因素,本文采用了Tobit模型进行分析。基于现有研究成果,我们选定了如表4所示的影响因素进行考察。
| 维度 | 指标 | 指标符号 |
|---|---|---|
| 产业结构 | 第二产业增加值/GDP | |
| 经济发展水平 | 人均GDP | economics |
| 科学技术水平 | 科学技术支出/一般公共预算支出 | science |
| 政府调控力度 | 公共财政支出/GDP | govern |
| 市场化水平 | 民营经济发展指数 | market |
产业结构因素(structure):产业结构以第二产业增加值占GDP的比重来衡量,从一般角度来说,第二产业所占比重与绿色经济效率成反比例关系。
经济发展水平(economics):用人均GDP表示。
科学技术投入(science):科学技术投入不仅是技术进步的关键支撑,也是提升公众环保意识和科学发展理念的重要方式,从而对绿色经济效率产生潜在影响。本文采用科学技术支出占地方一般公共支出的比重来表征这一指标。
政府调控(govern):政府调控反映了当地政府执政理念,以及大体发展方向的把控和调整,对不同地区的绿色发展效率可能存在一定影响,本文采用一般支出占地区GDP的比重进行反映。
市场化水平(market):选取珠三角各地级市市场化发展水平进行表示。
借助Stata软件对影响绿色发展效率的因素进行Tobit回归分析(表5)。
| Structure | Economics | Science | Govern | Market | Cons | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 长三角城市群 | (-1.87) | (2.84) | -0.0108(-0.93) | (1.72) | (-2.25) | (5.39) |
| 注:上表数据由stata计算整理得到,*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著,括号中为t统计量。 | ||||||
根据表5的回归结果可知,产业结构、经济发展水平、政府调控、市场化发展水平等外在因素会对城市群的绿色发展效率产生影响。
产业结构(structure)对绿色发展水平存在负向影响效果,与预期相符,第二产业主要包括工业、建筑业等,这些行业往往具有较高的资源消耗和环境污染特征。随着第二产业在GDP中占比的增加,对资源的需求和环境的压力也会相应增大。这种资源密集型和污染密集型的产业结构特点,使得绿色发展效率受到制约。
经济发展水平(economics)对珠三角城市群绿色发展效率在1%的显著性水平下为正,与预期相符,绿色发展效率本身意味着在投入相同时,产出越高则绿色发展效率越高,因此经济发展水平会对绿色发展效率产生正向影响是显而易见的。
政府管制(govern)对珠三角城市群绿色发展效率具有正面推动作用。政府的资金流向发挥着引导性作用,它体现了国家的大政方针及未来的发展方向。自绿色发展理念提出,直至习总书记强调“绿水青山就是金山银山”,绿色发展已成为政府的主流发展思路。受此影响,政府管制的资金流向也发生了一定变化,进而带动了民间资本的投入,共同促进了绿色发展效率的提升。
市场化水平(market)在5%的显著性水平下,对珠三角城市群的绿色发展效率产生了负面影响。理论上,市场化水平通过市场竞争、价格调节、供需平衡及风险预警等机制,能有效促进资源的优化配置。然而,市场化也伴随着逐利性。在监管机制不健全的情况下,这种逐利性可能导致企业为降低成本而忽视生态环境,采取不利于绿色发展的生产方式。这种短视行为既破坏了区域生态环境,也违背了绿色发展的核心理念。
政策建议
推动产业结构优化与绿色转型:积极鼓励并扶持第二产业,尤其是工业与建筑业,采纳先进的清洁生产技术和节能减排策略,以减少资源消耗及环境污染。同时,应大力促进第三产业,包括服务业、高新技术产业及绿色产业的蓬勃发展,引领产业结构向低碳环保的新路径迈进。建议设立专项基金,专项支持传统产业的绿色技术改造与升级,全面提升绿色发展的效率与成效。
利用经济发展助力绿色发展:应充分利用经济发展成果,加大对绿色技术研发与应用的投资力度,强化绿色发展的科技支撑体系。通过政策激励与资金扶持,鼓励企业提升资源利用效率,推动绿色生产模式成为行业常态。同时,构建科学的绿色发展绩效评价体系,将绿色发展效率纳入企业考核与区域发展评估体系,形成有效的正向激励与约束机制。
加强政府引导,推动绿色发展:政府应不断完善绿色发展的政策框架,明确政府资金的绿色投向,优先支持绿色项目与绿色产业。同时,加大环境保护监管力度,严格执行环保法律法规,对违法排污、破坏生态等行为实施严厉惩处。通过政府的积极引导,吸引并带动民间资本涌入绿色发展领域,形成政府与社会资本协同推进绿色发展的良好生态。
完善市场机制,促进资源高效配置:为充分发挥市场在促进绿色发展中的积极作用,并有效规避其潜在风险,必须建立健全的市场监管机制。这要求加强对市场行为的监督与管理,确保企业在追求更高经济效益的同时,切实履行自身生态环境保护责任。此外,还应通过政策引导、技术创新等多元手段,激励企业采取更加环保、可持续的生产方式,实现经济发展与生态环境保护的共赢局面,推动形成良性循环。
参考文献:
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