产城融合对大中城市绿色创新效率的影响研究

■黄小勇 李 怡

通过选取2008—2017年我国37个大中城市面板数据，运用固定效应模型实证检验产城融合对城市绿色创新效率的影响效果。研究发现:城市产城融合水平会对城市绿色创新效率产生显著的正向关系，城市产城融合水平的提高显著推动了城市绿色创新效率的提升，而且与非一线城市相比较，产城融合水平对一线城市绿色创新效率的影响更加显著。因此，各大中型城市要进一步提高产城融合共生水平，以凝聚创新资源，有效促进绿色创新效率的提升；对于非一线城市，要加大推进产城融合政策力度，加速缩小与一线城市的差距，从而实现创新资源的均衡配置，促进绿色创新效率的快速提升。

一、引言与文献综述

“创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。”习近平总书记强调：“创新是引领发展的第一动力，是国家综合国力和核心竞争力的最关键因素。”自改革开放以来，我国技术创新不断取得突破性成就，城市技术创新能力也在不断增强。伴随技术的不断进步，经济也得到了持续发展。但是，我国经济发展却付出了惨痛的环境代价，传统粗放型的经济发展带来了资源浪费和环境污染等问题，雾霾、水质污染、资源短缺等问题层出不穷，这些问题严重制约了我国城市的可持续发展。因此，在新常态背景下，要实现城市的可持续发展，就应走生态化道路，推行绿色创新，实现高质量发展。

在我国经济发展过程中，绿色创新能够推动我国经济绿色发展，改变粗放型的经济发展方式；在企业的生产过程中，绿色创新能够提高企业资源利用率，减少污染物的排放量，节约资源并保护生态环境。城市是创新的载体，城市在发展过程中汇聚大量人力资源、资本资源，并利用人力、资本资源进行绿色创新。目前我国城市整体绿色创新水平不高，虽总体呈上升趋势，但却处于波动中。叶丹等认为绿色创新活动会受到其所处城市环境和产业发展的影响。［1］对外开放程度、环境规制强度、企业污染成本、产业结构、地方政府支持力度、研发投入、FDI都会对绿色创新效率产生影响。把创新环境与产业有机结合在一起，从产城融合角度研究绿色创新效率提升问题，有利于将绿色创新与城市发展有机结合，使绿色创新活动深入产业生产、环境保护和社会生活中，从而促进新知识与绿色技术的产生和传播，带动产业可持续发展、环境友好发展、经济绿色发展。这对于转型升级背景下，提高我国城市绿色创新效率，实现高质量发展具有重要的理论意义与实践意义。

（一）产城融合

产城融合是指产业与城市融合发展，以城市为基础，承载产业空间和发展产业经济，以产业为保障，驱动城市更新和完善服务配套，以达到产业、城市、人之间有活力、持续向上发展的模式。在我国转型升级背景下，产城融合的提出有利于解决城市产城分离问题。在产城融合过程中，城市产业持续优化升级，功能逐渐完善，职住平衡，生产生活环境宜居宜业。有学者研究认为产城融合内涵主要包含产业平衡、职住平衡、消费平衡、基础设施以及生态平衡五个方面。［2］［3］

在产业平衡方面，张建清等认为产业平衡是指除了发展工业以外，地区还应配备相应的生产性服务业和生活性服务业。［4］高传胜等表明发达的生产性服务业一方面可以通过降低地区制造业企业的创业门槛，提高制造业的创新能力；另一方面可以为企业提供专业性的知识、最新的信息、先进而周到的技术性支持等多方面内容来促进制造业企业提升创新能力。［5］在生产性服务业中，知识密集型服务业包含着丰富的人力资本和知识资本；人力资本与知识资本是创新的源泉,是创新的“桥梁”,是创新的“催化剂”。［6］而生活性服务业是能够直接向居民提供满足物质和精神生活需求的服务，其能够提供高质量的商业服务和零售业配套设施，从而增加城市的吸引力和活力，为城市创新集聚人才，并激发人才的创新潜力。

在职住平衡方面，产城融合过程中城市逐渐趋于职住平衡，职住平衡可以促进知识的溢出、推动人才创新以提高地区的创新水平，从而提高绿色创新效率。张建清等实证分析了产城融合对创新绩效的影响，研究表明职住平衡有利于创新绩效的提升。［4］

在消费平衡方面，产城融合能不断促进消费，促使城市消费趋于平衡状态。刘冰指出创新的技术如同产品一样，如果缺乏消费环节，就无法成为现实的技术，没有消费的技术不是技术。［7］消费增加会促使企业进行技术创新来满足新的消费，随着环境保护意识的增强，消费者会更偏向于绿色消费，绿色消费需求的增加，会推动企业进行绿色创新，从而影响绿色创新效率。

在基础设施方面，张建清等认为完善的基础设施建设能够满足创新型人才对生活、工作环境的需求，有利于区域或城市引进人才和留住人才［4］，人才的质量很大程度上决定了科技创新的质量；而完善的基础设施能够给创新企业提供良好的外部环境，企业之间通过共享基础设施和公共资源来降低研发和生产过程中的外部成本，从而提高创新的成功率。Krugman认为交通基础设施的网络特征通过降低运输成本等,增加了空间可达性,为区域间创新活动提供便利,并对区域间创新要素的流动产生影响,最终导致创新能力的跨区域溢出。［8］

在生态平衡方面，产城融合在节约资源与保护环境中，会促使城市内企业改进生产工艺，创新绿色技术，提高资源利用率，减少污染物排放，从而提升城市绿色创新效率，使城市拥有宜居、宜业、宜游的环境。此外，政府在保护生态环境时合理使用环境管制可以促使企业经常开展流程的变革、推动绿色工艺技术进步，企业会因此获得绿色创新带来的补偿效应［9］，提高企业进行绿色创新的积极性。

（二）绿色创新

在我国经济发展速度变缓、资源环境约束严重的新常态下，绿色创新对绿色经济的发展尤为重要。Kemp表示绿色创新是指能够推动工艺、产业、技术和管理体系发展应用，同时减少环境损害，实现生态环境目标的措施。［10］陈华斌认为绿色创新包括环境观念的创新、环境治理技术的创新、符合环保要求的创新、绿色产品的创新、无公害生产的创新以及环境—经济一体化制度的创新。［11］付帼提出绿色创新是指能够减少对环境危害的产品创新、技术创新、观念创新和制度创新。［12］城市绿色创新会受产业发展和创新活动所处环境的影响,从而影响绿色创新效率。有学者研究表明，对外开放程度会影响城市绿色创新效率［13］，产业结构对绿色创新效率影响效果也比较明显［14］，同时政府支持力度与绿色创新效率具有较强的相关性［15］，并通过环境规制影响绿色创新绩效。［16］除此之外，FDI对绿色创新效率具有较大影响［17］，而且金融支持也会通过引导创新资源来影响绿色创新绩效。［18］［19］因此，不同城市的经济水平、产业发展、政策实施等条件决定了城市绿色创新效率的高低，使城市绿色创新效率水平存在差异。

由已有的研究可知，产城融合可以通过产业发展、职住发展、消费发展、基础设施发展以及生态发展影响绿色创新效率。目前研究绿色创新效率和产城融合的文献有很多，也有学者研究产城融合对创新绩效的影响；但关于产城融合与绿色创新效率关系的研究鲜见，未见学者就产城融合与绿色创新效率的关系进行实证研究。现有研究忽视了产业发展与城市环境有机融合对城市绿色创新活动的影响，没有把产城融合加入城市绿色创新效率的研究框架中，且没有文献对产城融合是否影响了绿色创新效率给出答案。笔者试图将产城融合与绿色创新效率联系在一起，探索产城融合对绿色创新效率的影响，实证分析产城融合对绿色创新效率的影响，为提高城市产城融合水平与绿色创新效率提出合理的措施建议。

二、城市绿色创新效率的测度分析

（一）绿色创新效率测算方法的选择

目前，国内外研究主要是通过构建指标体系来测算绿色创新效率，从投入产出角度构建测算指标体系。测算绿色创新效率的方法主要分为两类：一类是参数技术，还有一类是非参数技术。参数技术主要包括随机前沿方法，非参数技术则包括了数据包络分析法、指数法等；从现有文献研究中可知，测算绿色创新效率的方法主要包括SFA［20］、super-SBM［21］、DEA-RAM［22］、DEA-SBM［23］等方法。

SFA方法测算对象的产出项通常只有一个，因此SFA方法不适合用来测算具有多产出创新活动的效率。在创新的过程中，创新产出主要有科技产出、经济产出和环境产出，这就需要运用“多投入—多产出”的模型对绿色创新效率进行测算；但是期望产出的同时往往伴随着非期望产出，直接运用DEA方法无法解决带有非期望产出创新活动的效率测算问题。Tone提出了非径向非角度的一种评价效率模型［24］，即DEA-SBM模型，DEA-SBM模型解决了传统的DEA模型没有考虑松弛变量对模型估算结果可靠性影响的问题，该模型在目标函数中加入了松弛变量，能够有效解决包括非期望产出的创新活动效率测量问题。在测算绿色创新效率时，产出指标中包含了环境污染指标，环境污染指标为非期望产出指标，因此笔者选用包含非期望产出的DEA-SBM模型来对城市绿色创新效率进行测算。DEA-SBM的基本思路如下所示。

假设有n个决策单元(DMUj，j=1，2，……，n)，每一个DMU均包含了投入变量X、期望产出Yg和非期望产出Yb,定义X、Yg、Yb矩阵如下∈Rs2×n,其中X＞0、Yg≥0、Yb＞0，R表示矩阵，假设生产可能集为p={(x,yg,yb)|x≥Xλ，yg≤Ygλ,yb≥Ybλ,λ≥0}。DEA-SBM的表达式如下所示：

其中p代表要测算的创新效率值，p的大小为：0≤p≤1，S-、Sg、Sb分别代表投入、期望产出、非期望产出的松弛变量，表示投入过多、期望产出不足、非期望产出过多，λ表示每个变量的权重。当S-=0，Sg=0，Sb=0，并且p=1时，则表明生产单元是有效的，这时表明投入和非期望产出没有过多，期望产出没有过少；当p＜1时，则表明生产单元存在效率损失。

（二）投入指标与产出指标的选择

城市绿色创新效率测量体系由两个部分六个指标构成，即投入指标和产出指标，指标选取如表1所示。

表1 城市绿色创新效率测算指标体系

投入指标：笔者充分考虑数据的可获得性与统计口径，把R&D经费内部支出、R&D活动人员分别作为资本投入指标和劳动投入指标，选用用水总量（万吨）、全社会用电量（万千瓦时）、液化石油气总量（吨）来表示资源投入，采用熵值法把供水总量、全社会用电量、液化石油气计算成综合指标作为综合资源投入指标。

产出指标：期望产出指标选取专利申请与企业利润，非期望产出选取工业废水、工业二氧化硫、工业烟（粉）尘综合指标值。由于专利授权数会受到主观性的物质影响，所以期望产出中的科技产出则选用专利申请数来表示。科技创新是需要用到生产过程中才能实现其最大的价值，因此选用企业利润来表示经济产出。工业废水、工业二氧化硫、工业烟（粉）尘是城市环境污染的主要来源，因此采用熵值法测算综合环境污染指标作为非期望产出。

（三）城市绿色创新效率的测度及结果分析

运用含有非期望产出的DEA-SBM模型，导入投入指标与产出指标，测算2008—2017年我国37个大中城市的绿色创新效率，结果如表2所示。

根据测算结果可知，37个大中城市之间的绿色创新效率存在很大差异。为了更加清晰地比较大中城市绿色创新效率的高低，把37个城市分成高、中、低效率城市。把效率平均值在0.8（包括0.8）以上的城市归为高效率城市，高效率城市包括北京、深圳、成都、泉州、安庆、蚌埠、泸州、遵义、丹东、西安、上海、郑州、长沙、烟台、宜昌、青岛、惠州。把效率平均值在0.5-0.8之间的城市归为中效率城市，则中效率城市包括天津、锦州、杭州、重庆、厦门、长春、南昌、常德、合肥、大连、南京、济宁。效率均值小于等于0.5的城市归为低效率城市，因此低效率城市包括沈阳、岳阳、平顶山、福州、呼和浩特、吉林、济南、洛阳。

表2 2008—2017年37个大中城市绿色创新效率值

续表2

首先，在高效率城市中，北京、深圳、成都三个一线城市的绿色创新效率平均值都达到了1，上海、西安、郑州三个城市的绿色创新效率平均值都大于0.9。这些一线城市是全国众多的科研院所和高等院校聚集地，是高端人才聚集地，拥有雄厚的经济实力，在资本投入与人才投入方面，都具有绝对的优势，期望产出专利申请数和企业利润在城市排名中靠前。这几年这些城市不断加大环保力度、加强环境保护以及节能减排，提升了绿色创新效率。其他的高效率城市泸州、泉州、遵义、蚌埠、安庆，绿色创新效率达到了1，在科研投入与产出方面，低于一线城市，但是其投入基本上全转化为产出，非期望产出也处于合理的范围。

其次，中等效率城市主要包括天津、锦州、杭州、重庆、厦门、长春、南昌、常德、合肥、大连、南京、济宁12个城市，12个城市的绿色创新效率在2008—2017年间一直在变化，效率偶尔达到了1，这说明城市的创新发展水平与生态环境处于不均衡状态。天津、杭州、重庆、厦门和南京五个城市都具有很高的经济水平和科研水平，但只有少数年份的绿色创新效率为1，可能是因为在科研经费投入与人员投入方面存在投入冗余现象，从而造成产出不足，节能环保力度不够，未能有效节约资源，保护环境。其他中等效率城市部分年份的绿色创新效率也达到了1，但大部分年份的绿色创新效率是处于中等效率状态。

最后，低效率城市主要有沈阳、岳阳、平顶山、福州、呼和浩特、吉林、济南、洛阳，城市的绿色创新效率在2008—2017年期间每年的绿色创新效率几乎都未达到1，说明城市在创新产出和生态环境方面发展严重失衡。部分城市为省份城市，省份城市经济发展水平处于较高水平，科研投入和专利产出高于部分非省份城市，但是绿色创新效率却低于一些非一线城市。这部分省份城市绿色创新效率低下的关键原因可能是城市的节能环保意识薄弱，绿色发展投入力度小。在低效率城市中，非省份城市拥有的高新产业相对较少，在人才聚集方面没有优势，且创新投入不足，导致城市创新产出偏少，绿色转型发展滞后，绿色创新效率低下。

三、实证分析

（一）模型设定与变量说明

1.模型设定。为了验证产城融合是否会对绿色创新效率产生影响，笔者采用以下模型对其进行验证：

其中，Innoit表示i城市在t时期的绿色创新效率水平指标，Ccrhit代表i城市在t时期的产城融合水平指标，λi表示i省份不可观测的个体固定效应，εit为随机扰动项；α0为模型截距项，α1为产城融合水平变量系数，系数大小及方向反映了其对城市绿色创新效率的影响及程度；Xit表示城市层面可能会影响城市绿色创新效率的控制变量，其分别为政府支持力度，对外开放水平与经济发展水平；αc表示控制变量系数，系数大小及方向反映了控制变量对城市绿色创新效率的影响及程度。

2.被解释变量。城市绿色创新效率为被解释变量，这里基于投入产出角度选用包含非期望产出的DEA-SBM方法对其进行测算。

3.解释变量。城市产城融合水平为核心解释变量。关于产城融合水平的度量，目前多数学者是先构建产城融合水平的测量指标体系，然后通过降维，得出几个主成分，测算每个指标的权重，最后根据指标权重得出产城融合水平。根据已有学者的研究，产城融合的内涵主要包括产业平衡、职住平衡、消费平衡、生态平衡以及基础设施五个方面，因此从这五个方面，构建城市产城融合水平测量体系，再利用熵值法测算城市的产城融合水平。笔者设计的城市产城融合水平测量体系具体见表3，产业平衡采用第三产业增加值与地区生产总值的比重来测度；职住平衡采用城市就业人口与城市总人口的比重来测度；消费平衡是衡量城市消费与城市生产情况的指标，为了使获得的数据为正，选取本期社会消费品零售总额与上一期社会消费品零售总额的比值除以本期工业总产值与上一期工业生产总值来测度；生态平衡体现城市的生态环境保护质量情况，笔者采用人均公共公园面积来表示；基础设施反映了城市功能服务水平的高低，笔者采用每千人拥有医生数和教师数来表示。

表3 测量城市产城融合水平的指标体系

4.控制变量。为了更精确地分析产城融合对绿色创新效率的影响，基于已有文献可知，我们还控制了以下影响绿色创新效率的变量：（1）经济发展水平（Econ），采用人均地区生产总值来测度。由于人均地区生产总值数据与其他变量数据差距大，因此对人均地区生产总值进行对数化处理。（2）对外开放水平（Open），采用城市进出口贸易总额与地区生产总值的比值测度，该值越大，则表明城市贸易开放水平越高。（3）政府支持力度（Govn），采用政府财政科技支出与地区生产总值的比值来测度，具体的变量选择及计算方法如表4所示。

表4 变量含义

5.数据说明。笔者选取了2008—2017年我国大中城市作为研究样本，但由于部分城市统计年鉴关于R&D经费内部支出、R&D活动人员及专利申请数据的统计范围为规模以上工业企业，统计口径存在不一致，且由于部分城市的数据存在缺失，不可获得，最终选取的样本为我国37个大中城市，数据来源于中国统计年鉴库及37个城市的统计公报。

（二）实证结果与分析

1.描述性统计分析。根据城市绿色创新效率及其他变量数据进行描述性统计分析，我们得出样本变量数据的描述性统计结果如表5所示。从表中可知，城市绿色创新效率的均值为0.676，虽然没有达到高效率范围，但还是处于中等水平，说明在37个大中城市中，大部分城市的绿色创新效率处于不错的水平；城市绿色创新效率最高为1，最低为0.060，表明城市绿色创新效率差距较大。城市产城融合水平最高为10.499，最低为4.340，由此可知城市产城融合水平参差不齐。

表5 描述性统计结果（观测值数目=540）

2.全样本分析产城融合对城市绿色创新效率的影响。全样本分析产城融合对城市绿色创新效率的影响，笔者使用固定效应模型进行实证检验分析，产城融合水平对绿色创新效率的影响结果如表6所示，从模型1可知产城融合水平的估计系数为正，估计系数为0.0566，且在1%的水平下显著，表明城市产城融合水平的提高总体上有利于改善城市绿色创新效率。在控制变量中，对外开放水平对绿色创新效率的影响在10%的水平下显著，其估计系数为-0.0333，表明城市提高对外开放水平总体上不利于城市提升绿色创新效率。其可能原因是随着对外开放水平的提高，更多高污染、高能耗的企业进入城市，这些企业增加了创新成果产出也会增加资源的投入和污染物的排放，过多的资源投入和污染物的排放降低绿色创新效率。而经济发展水平与政府支持力度的估计系数为负，且不显著。

表6 全样本检验回归结果

3.分样本分析产城融合对绿色创新效率的影响。由于不同城市的发展水平、生活水平存在差异，产城融合水平对绿色创新效率的影响及影响程度可能存在差异，因此把城市分为一线城市与非一线城市两类。根据第一财经、新一线城市研究所发布的《2018中国城市商业魅力排行榜》中对城市的排名将研究样本中的城市划分为一线城市和非一线城市，其中一线城市包括：北京、天津、沈阳、上海、南京、杭州、青岛、长沙、郑州、深圳、重庆、成都、西安，而非一线城市包括：呼和浩特、大连、丹东、锦州、长春、吉林、安徽、蚌埠、安庆、福州、厦门、泉州、南昌、济南、济宁、烟台、宜昌、常德、岳阳、洛阳、平顶山、泸州、遵义、兰州。

模型2与模型3给出了两个子样本检验产城融合水平对绿色创新效率的结果,结果如表7所示。一线城市产城融合水平对绿色创新效率的回归系数为0.0837，在5%的水平下显著，表明一线城市产城融合水平对绿色创新效率具有正向影响。非一线城市产城融合水平对绿色创新效率的回归系数为0.0484，在10%的水平下显著，表明非一线城市产城融合水平对绿色创新效率具有正向影响。但是一线城市的回归系数大于非一线城市的回归系数，表明一线城市产城融合水平对绿色创新效率的影响大于非一线城市产城融合水平对绿色创新效率的影响。由此可见，对于大中城市而言，产城融合水平都会对绿色创新效率产生正向影响，促进城市产城融合有利于城市提升绿色创新效率。

表7 子样本检验回归结果

4.稳健性检验。为了检验评价城市产城融合指标选取的不同与指标选取的多少是否会对实证分析结果产生影响，笔者将评价产城融合水平的5个指标增加至17个指标，主要从人口发展、产业发展、城市功能三个方面选取指标。人口发展方面选取人口密度、二产从业人员比重、三产从业人员比重等指标，产业发展方面选取GDP、人均GDP、GDP增长率、二产产值比重、三产产值比重、财政收入等指标，城市功能方面选取人均生活用水、人均公园绿地面积、人均道路面积、每百人拥有图书量、每千人拥有教师数、每万人拥有医生数、每万人拥有公共汽车数、工业固体废物综合利用率等指标。利用主成分分析法评价城市的产城融合水平，控制变量保持不变，重新进行回归。稳健性回归结果显示①，产城融合的回归系数为0.0627，在10%的水平下显著，表明产城融合对绿色创新效率具有正向影响，该结果与前文的实证分析结果一致。由此可知，产城融合指标选取的不同与指标数量的多少对研究结果并不会产生太大影响，研究结果具有一定的稳健性。

四、研究结论与政策建议

（一）研究结论

基于37个大中城市2008—2017年的面板数据，测度了城市产城融合水平与绿色创新效率之间的关系，从全样本、分样本两个维度实证分析了产城融合对绿色创新效率的影响，全样本分析得出：产城融合明显促进了城市绿色创新效率的提升，因此产城融合可以作为新型城镇化背景下城市提升绿色创新效率的途径。分样本分析得出：产城融合对一线城市与非一线城市都具有正向影响，与非一线城市相比，一线城市产城融合对绿色创新效率的正向影响效果更加显著。因此，各大中型城市要进一步提高产城融合共生水平，以凝聚创新资源，有效促进绿色创新效率的提升；对于非一线城市，要加大推进产城融合政策力度，加速缩小与一线城市的差距，从而实现创新资源的均衡配置，促进绿色创新效率的快速提升。

（二）政策建议

从当前我国城市绿色创新活动看，虽然城市的创新驱动发展取得了进步，但存在高能耗、高污染、绿色创新效率低下的问题。产城融合不仅能够解决我国城市产城分离问题，同时有利于城市绿色创新效率的提升。目前我国多数城市产城融合水平偏低，不同城市的产城融合情况存在差异，具有很大的提升空间。因此，基于研究结论，为促进城市产城融合，提升城市绿色创新效率，提出以下相关政策建议。

1.提高产城融合水平，凝聚创新资源，提升绿色创新效率。研究发现，产城融合水平的提高对城市提高绿色创新效率贡献明显。一方面应不断完善城市的软硬件设施，营造良好的产城融合环境。利用互联网技术发展智慧政务、智慧交通、智慧物流、智慧社区、智慧医疗、智慧养老等智慧服务，提升城市公共服务水平；加快完善交通基础设施与互联网基础设施建设，良好的交通基础设施与互联网基础设施不仅可以促进产城融合，而且有利于创新知识的溢出,促进创新。另一方面，协同化发展助推产城融合。发挥信息化技术作用，建立跨部门、跨领域的信息化管理系统，推动协同化发展，融合共享城市内部资源信息，形成精准化、协同化的城市管理系统，有助于产城融合精准规划与合理布局，以凝聚创新资源，促进绿色创新效率提升。

2.实施差异性产城融合策略，均衡创新资源，促进绿色创新效率提升。产城融合内涵包括五个方面，各个方面对不同城市绿色创新效率的影响存在差异，这就要求促进产城融合的政策建议不是固定的、一刀切的。一方面，在利用发展服务业来促进城市产城融合时，应因地制宜，根据城市服务业发展具体情况，有选择、有针对性地发展服务业。另一方面，在促进非一线城市产城融合时，侧重于非一线城市消费平衡发展；完善非一线城市产业新城、工业园区以及产业园区周边休闲娱乐、教育、医疗等公共设施建设，满足居民的物质需求与精神需求，从而更大程度地促进居民消费欲望，提高居民的消费水平。

3.以产城融合共生发展要求，严格生态执法标准，创造优质的绿色创新环境。不断加强城市绿色建设，促进城市经济绿色发展。一方面，充分发挥政府的主导作用。在招商引资中，严格审查企业的能源消耗量与污染排放物，坚决杜绝高污染、高能耗企业入城；根据实际情况不断更新环保执行标准与相应的惩罚措施，减少执行的随意性，增强环保工作的执行力度，减少污染物的排放；完善生态补偿、环境损耗赔偿等制度，不断更新环保监管执法措施。另一方面，政府通过减税或低利率贷款政策扶持和帮助进行废物再生产企业的发展，鼓励其利用废物、污染物进行生产，从而达到保护环境的目的。

注释：

①限于篇幅，本文未报告估计结果，如需要可向作者索取。