李菁，张毅

（华中科技大学 公共管理学院，湖北 武汉 430074）

城镇化是推动我国经济持续快速增长和社会发展的重要动力，大幅改善了城市基础设施和公共服务，促进了城市产业结构的转型升级[1]。但城镇化在改善社会经济面貌的同时，引发了诸多生态环境问题，学者们逐渐开始关注城镇化的负面影响[2-3]。长三角地区经济发达、人口密集，被认为是我国多数区域未来城镇化的范本。2019 年，长三角城市群的常住人口城镇化率直逼70%[4]。但同时也应该注意到，在其城镇化过程中生态文明建设相对滞后的矛盾日益凸显，资源环境的瓶颈效应也日益显现。生态效率作为量度要素投入产出方式的重要指标，是衡量城市生态文明建设的重要依据。因此，推进新型城镇化与生态效率协调发展，对于我国高质量城市群发展具有重要战略意义。

Schaltegger&Sturm[5]最早提出“生态效率”这一概念，此后国际组织和学者们不断丰富其内涵[6-7]。现在通常将生态效率定义为经济产出与资源消耗和环境影响的比值[8]。关于生态效率的研究，国内外学者主要从指标体系构建[9]、分行业视角进行评价[10-12]、驱动因素[13-14]等方面展开，测度方法主要以比值法[15]、因子分析法[16]和数据包络分析[17]为主，研究尺度涉及国家[18]、省[19]、市[20]、流域[21]、城市群[22]等。目前关于新型城镇化与生态效率两者间的研究大致可以划分为三种类型：一是通过构建评价指标体系，分析两者的耦合关系及时空演变特征。如王玉帅等[23]利用协调度模型揭示了2009—2014 年华东城镇化和生态效率系统耦合协调匹配度呈现波动缓慢上升趋势。二是利用面板数据等实证检验城镇化和生态效率之间的关系。如罗能生等[24]研究发现我国城镇化水平与区域生态效率呈非对称“U”型关系，且东、中、西部差异明显；汪晓文和刘娟[25]研究发现西部地区城镇化水平与生态效率之间呈显著的“U”型关系。三是通过引入中间变量，探究城镇化与生态效率之间相互作用的基本机理。如何宜庆等[26]的研究表明，制造业产业转移对城镇化扩张的生态效率抑制作用较明显，环境规制使得城镇化扩张的生态效率表现出“U”型特征。

综上，学术界围绕城镇化与生态效率开展了大量的研究，但还存在以下不足：（1）从研究尺度来看，大多基于全国或者省域尺度，对于城市群这一中观的区域尺度下的研究相对不足。（2）从研究内容看，多数研究两者的影响路径，对于二者耦合的格局与特征的对比分析相对不足。（3）对于二者耦合发展的驱动因素研究相对单薄。鉴于此，本文以2005—2018 年长三角城市群的27 个地级以上城市为研究对象，通过构建新型城镇化与生态效率评价指标体系，借助非期望产出SBM 模型、耦合协调度模型、相对发展模型以及Tobit 模型等，探讨长三角新型城镇化与生态效率耦合协调的时空演变规律及驱动因素，以期为新型城镇化与生态效率协同发展提供理论参考和政策建议。

1 研究方法、指标选取与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 改进的熵值法

本文参考前人研究[27]，增加时间变量，使用适合面板数据测算的熵值法计算新型城镇化指数。

1.1.2 非期望产出SBM模型

为解决传统DEA 模型易出现变量松弛的问题，Tone[28]提出了基于非径向和非角度的SBM 模型，并考虑了非期望产出因素的影响。本文利用非期望产出SBM 模型测算长三角地区的生态效率。

1.1.3 耦合协调度模型

本文利用耦合协调度模型度量新型城镇化系统与生态效率系统之间的协调协调程度，具体计算过程详见参考文献[29-30]。同时借鉴已有研究，引入相对发展度模型[31]，将耦合协调度分为三个阶段、九个类型（表1），揭示新型城镇化与生态效率的相对发展程度。

表1 新型城镇化与生态效率的耦合协调发展阶段与类型

1.1.4 驱动因素模型

Tobit 模型是因变量满足约束条件下取值的模型，公式表达如下：

式中：Y为研究因变量；Xit为自变量；ui为个体效应；βj为待估计参数（j=1,2,…）；ε为扰动项，且为避免采用截断数据模型造成数据损失，导致估计有偏，本文利用最大似然估计方法的面板随机Tobit 模型进行回归分析。当ui与自变量Xit不相关时，则为随机效应模型（RE）。

1.2 指标选取

1.2.1 新型城镇化测算指标体系

结合已有研究，本文从人口、经济、土地、社会和生态五个方面构建新型城镇化指数测算指标体系（表2）。

表2 长三角城市群新型城镇化指数测算指标体系

1.2.2 生态效率评价指标体系

生态效率强调在资源消耗和环境污染最小化的基础上，实现经济价值产出的最大化。结合已有研究，依据科学性、有效性及数据可得性等原则构建长三角城市群生态效率评价指标体系（表3）。期望产出指标由地区GDP 来反映各地的经济状况，并根据GDP 指数将名义GDP 换算成以2005 年为基期的不变价GDP。此外，由于资本存量无法从统计年鉴中直接获得，本文参照前人研究[32]，根据国际通用的永续存盘法对各城市的资本存量进行估算。

表3 长三角城市群生态效率评价指标体系要素类型

1.3 数据来源

从图2 可以看出，长三角城市群生态效率整体显著提升，但不同城市间生态效率存在一定差距。从省域来看，江苏的生态效率水平最高，其次是浙江与安徽。从市域层面看，金华、苏州、无锡、盐城、台州、温州等发展走在前列的城市，生态效率始终处于较高水平，而马鞍山、芜湖、铜陵、滁州等发展相对滞后的城市，其生态效率始终处在低水平发展阶段。

图2 2005—2018年生态效率指数时序变化

本文研究使用的数据来源于《中国城市统计年鉴》（2006—2019 年）、《江苏省统计年鉴》（2006—2019 年）、《浙江省统计年鉴》（2006—2019 年）、《安徽省统计年鉴》（2006—2019 年）以及各城市相应年份的统计年鉴。

2 具体分析

2.1 长三角城市群新型城镇化与生态效率综合水平演进

长三角城市群2005—2018 年新型城镇化指数和生态效率总体呈上升趋势，从变化幅度来看，生态效率的提升幅度要高于新型城镇化。由于长三角地区城镇化发展基础较好，逐步形成了较为合理的经济社会发展格局，新型城镇化综合指数平均值由2005 年的0.221上升到2018 年的0.384。长三角城市群生态效率从2005 年的0.281 上升到2018 年的0.614，这主要是因为生态文化的回归以及对生态文明建设的日益重视。

整体上看，各城市新型城镇化指数普遍的增长与始终存在的差距是其鲜明的特征（图1）。2005—2009 年间仅有上海和南京的新型城镇化指数超过0.4，而2014—2018 年间有7 个城市的新型城镇化指数超过0.4，逐步形成以上海、南京、苏州、杭州、合肥、无锡、常州等城市为核心的高值聚集区。从省域层面来看，江苏、浙江、安徽的新型城镇化指数依次下降，整体上呈现东部地区优于西部地区的分异格局。从市域层面来看，南京的新型城镇化指数排名第一，上海紧随其后，与之形成对比的是安庆的均值最低，其次是宣城。相对于基期而言，滁州、宣城等城市的增幅较为大，而上海、南京、杭州等城市的增幅较小，这说明初始水平较低的城市拥有较高的增长率，发展良好的城市新型城镇化指数逐步收敛。

图1 2005—2018年新型城镇化综合指数时序变化

2.2 长三角城市群新型城镇化与生态效率耦合协调分析

2.2.1 时序分析

从时序变化来看（表4），长三角城市群新型城镇化与生态效率发展耦合度呈现持续增长态势。2005—2007年，耦合协调度从0.378 增长到0.481，这个时期处于高度拮抗阶段，主要是因为该阶段工业投资对生态环境的负面影响较大，同时对生态保护的重视程度不够，导致两者的耦合关系处于低水平。2008 年开始，耦合协调度大于0.5，到2016 年增长到0.752，此期间进入磨合阶段。值得一提的是，2008—2016 年长三角整体相对发展状态均为新型城镇化同步于生态效率，处于高水平的磨合阶段，这可能是因为2008 年金融危机改变了全球制造业布局，过往长三角城市群以土地、人口谋红利的浪潮逐渐褪去，政府与企业积极调整战略，逐渐转型新兴产业，重视绿色经济，出现了新型城镇化与生态效率同步发展的局面。2017 年开始，长三角地区耦合协调度大于0.7，到2018 年增长到0.721，这个阶段属于协调阶段，结合相对发展指数，属于耦合类型Ⅷ，这表明新型城镇化同步于生态效率，二者高度协调，系统趋于优化，这主要得益于近年来我国不断赋能长三角创新提升发展，协调推进生态文明建设。

表4 长三角新型城镇化和生态效率耦合协调度及类型

2.2.2 空间分析

从图3 可以看出，长三角城市群耦合协调度上升趋势较为明显，差距逐渐缩小。2005 年新型城镇化与生态效率的耦合协调度区间为0.07～0.53，2009 年为0.38～0.71，2013 年 为0.43～0.79，2018 年 为0.50～0.89。2005 年，仅有上海、苏州、无锡3 市处于磨合状态，其余24 市均处于拮抗状态。2009 年，江苏的苏州进入协调阶段，江苏和浙江的大部分地区以及上海、合肥处于磨合阶段，拮抗区域主要集中在安徽。2013 年，耦合协调程度也在逐步提高，上海、无锡、杭州、金华等城市也陆续成为协调区域，磨合区域包括江苏、浙江以及安徽的合肥与铜陵，拮抗区域仍然集中在安徽。2018 年，18 个城市进入协调阶段，主要集中在东部地区，仅有铜陵由磨合阶段进入拮抗阶段，其余城市均处于磨合状态。总体而言，东部地区新型城镇化与生态效率协调程度明显高于西部地区，可能是由于安徽发展基础相较于浙江、江苏而言较为薄弱，且面临产业结构较为单一、产业转型升级等压力问题，新型城镇化及经济社会发展对于生态环境存在一定的影响和破坏，导致耦合协调度相对较低。

图3 长三角新型城镇化与生态效率耦合协调度空间格局

2.3 新型城镇化与生态效率的相对发展状态分析

根据相对发展度的测算结果，对2005 年、2009 年、2013 年、2018 年四个节点长三角各市新型城镇化建设与生态效率状态进行分析。

如图4 所示，长三角新型城镇化相对于生态效率的发展可以分为三种状态，即新型城镇化滞后于生态效率、新型城镇化同步于生态效率以及新型城镇化超前于生态效率。总体来看，2005—2013 年，新型城镇化发展相对于生态效率呈现“两头宽、中间窄”的态势，即处于同步状态的城市较少，处于“超前状态”的城市也明显多于处于“滞后状态”的城市。但2013 年以后，由于国家高度重视生态文明建设和长三角城镇化进程，三种状态的比例逐渐实现区域平衡。值得注意的是，浙江、江苏大部分城市前期处于“超前状态”，后期逐渐转变为“滞后状态”或“同步状态”，这主要是因为地方政府开始重视绿色经济的发展，同时产业发展从传统产业逐渐转向新兴产业与服务业，从而出现生态效率逐渐超前于新型城镇化的现象。而如马鞍山、铜陵、滁州等典型的资源型城市，主要通过重工业拉动地方经济增长，生态基础条件较差，产业结构单一。虽然近年来积极推进城市转型，但由于起点较低，这些城市的生态效率仍处于相对较低的水平，由此始终处于新型城镇化建设超前于生态效率的状态。

图4 长三角新型城镇化与生态效率相对发展状态频率统计

3 新型城镇化与生态效率耦合协调的驱动因素分析

3.1 变量选取

新型城镇化与生态效率的耦合协调发展受到多种因素的影响，借鉴相关研究成果，并结合实际情况，本文选取耦合协调度为被解释变量，以资源聚集、经济发展水平、区域创新环境、政府能力、工业化水平、社会促进、对外开放程度、城市建设投入资金为解释变量进行计量分析，具体见表5。

表5 耦合协调动力因素表

基于2005—2018 年长三角地区27 个城市的面板数据，建立受限因变量Tobit 模型，设定如下：

式中：Dit为耦合协调度，i表示地区，t表示时间，cons是常数项，res表示资源聚集力；eco表示经济发展水平；indu表示工业化水平；open表示对外开放程度；inn表示区域创新环境；civi表示城市文明程度；gov表示政府能力；εit是随机扰动项。运用Stata 计量分析软件进行Tobit 回归，结果如表6 所示。

表6 回归结果

3.2 全样本结果分析

表6 的回归结果显示，资源聚集能力、经济发展水平、区域创新环境、城市文明程度正向显著影响耦合协调度。这表明提高人口密度、确保经济持续稳定发展、优化区域创新环境、不断提升城市文明程度，可以为长三角耦合协调发展注入强大的动力。与此同时，工业化水平对耦合协调度具有显著的负向作用，对外开放程度与政府能力对于耦合协调度具有不显著的负向作用，这说明：一方面，长三角地区要根据功能定位，合理引入外商投资，在引入外来资金、技术和人才的同时，不断促进产业结构调整和转型升级，培育和壮大新兴产业；另一方面，要更好地发挥政府的宏观调控作用，不断优化顶层设计，提高资源要素配置效率，从而推进新型城镇化与生态效率的协调发展。

3.3 分地区回归分析

由表6 可知，江苏地区资源聚集的影响不显著，浙江和安徽均在1%的水平下显著，说明浙江和安徽需要进一步提高资源聚集的强度。经济发展在三个地区均产生显著的正向影响，可能的原因是经济发展水平是产业结构转型的直接动力，可以提高新型城镇化与生态效率相互作用的深度，在未来应继续稳步推进经济发展。工业化水平在江苏和浙江的回归系数为负，但在江苏的影响不显著，在安徽表现为不显著的正向影响，这说明以工业为主的产业结构可能不适合江浙地区目前的发展阶段与现状，未来应不断优化产业结构，将发力点放在高端制造业及现代服务业上，汇聚转型升级新动能。对外开放程度在三个地区的影响均为不显著的负向影响，这可能是因为在引进外资过程中承接的部分产业排放了过多污染物，从而对生态效率及新型城镇化均产生负面影响。创新环境在三个地区的回归系数分别为0.172、0.363、0.093，江苏和浙江在1%的水平下显著，安徽在5%的水平下显著，说明这三个地区需要坚持创新引领、加大科技投入，不断提升创新驱动发展水平。城市文明程度在三个地区也都呈现显著的正向影响。政府能力在江浙两地的影响不显著，但在安徽表现为显著的正向影响，这和江浙两地的市场化程度较高，而安徽相对而言市场化程度较低有关，说明江浙两地在未来要进一步发挥政府宏观调控的作用，形成政府和市场共同发挥作用的局面，安徽要充分挖掘市场力量，不断优化资源配置，共同助力新型城镇化与生态效率的协调发展。

4 结论与讨论

本文借助非期望产出SBM 模型、耦合协调度模型、相对发展度模型和Tobit 模型研究了长三角城市群新型城镇化与生态效率耦合协调发展的水平和驱动因素及其区域差异，结果表明：

（1）从综合水平来看，长三角城市群2005—2018 年新型城镇化指数和生态效率总体呈上升趋势，但仍存在发展不充分、不平衡的问题。

（2）从耦合协调发展水平来看，样本期内长三角城市群耦合协调发展水平呈现上升趋势，从高度拮抗阶段迈入高度协调阶段，但是各区域耦合协调发展水平空间异质性明显，始终存在“东高西低”的状态。

（3）从相对发展度来看，前期处于新型城镇化超前于生态效率发展状态的城市占比较多，后期三种状态的比例逐渐趋向平衡。

（4）从影响因素来看，资源聚集能力、经济发展水平、区域创新环境、城市文明程度均对长三角城市群新型城镇化与生态效率协调发展有显著正向影响，但也要注意到长三角城市群总体存在动力开发不充分的问题，特别是政府的宏观调控职能发挥不充分，且各区域的驱动因素存在显著差异。

长三角地区的发展与建设已经入新的发展阶段，产业转型和创新发展是缓解当前城市经济、资源与生态环境压力的关键。区域在积极探索有效路径上应强化创新支撑、不断优化产业结构，着力提升绿色经济发展水平。同时也应看到长三角仍有发展不平衡的问题，在未来需要因区施策，江浙地区需要进一步发挥政府宏观调控的作用，政府与市场共同发挥力量。安徽地区需要加大对外开放力度，加快转变发展方式，调整产业结构。未来还应充分发挥高协调度城市的辐射带动作用，加强区域间的协商合作、技术交流等，完善生态文明建设协商合作机制，促使新型城镇化发展水平与生态效率不断提升，达到更优的协调水平。

本文的数据来自2005—2018 年各省市统计年鉴，由于不同省份统计年鉴的口径可能存在差异，所以可能导致评价结果与真实水平存在偏差。此外，本文在评价年份和指标的确定上可能不尽准确全面，在今后的相关研究中会不断补充更新相关数据资料，深入探究两个系统的驱动因素及相互关系。