长三角城市群财政环保支出效率评价及多元提升路径

王济干,蔡欣倩

(河海大学商学院，江苏 南京 211100)

新时代生态文明建设中，碳达峰碳中和的战略目标对各地的生态保护和绿色低碳发展提出了更高要求。作为我国经济发展的排头兵、开放程度最高、创新势头强劲的区域之一，长三角地区不仅要在经济发展上走在前列，也需在生态文明建设和发展中带好头，为促进碳达峰碳中和目标的实现发挥重要的引领和示范作用。然而，目前长三角地区环境形势仍然不容乐观，长期的经济高速发展和人口规模不断扩大所积压的环境污染问题依旧比较严峻，有必要进一步推进经济社会发展的绿色转型，实现生态环境的全面改善[1]。在我国，地方政府一直在推进污染防治和生态环境保护方面扮演着重要的角色[2]。一方面通过制定强有力的环保政策，规制企业的环境污染行为；另一方面，利用财政环保资金的投入，加大环保基础设施投资和建设，发挥其公共物品供给职能，突出对生态环境问题的综合整治[3-4]。

统计数据显示，长三角地区财政环保支出规模一直呈逐年上升的态势。2007—2019年，长三角城市群26个城市总体财政环境保护支出由110.59亿元提升至1058.78亿元，近10倍的增长规模足以看出地方政府对生态环境保护的日趋重视。那么，大规模的财政资金是否真正发挥了撬动作用，有效促进了长三角各地区的生态环境改善和绿色经济发展？不同地区的经济发展、产业结构、人口规模等差异是否会对其财政环保支出效率产生影响？这些都是值得进一步深入探讨的问题。

基于上述背景，本文尝试利用Super-SBM模型分析长三角26个城市2007—2019年的财政环保支出效率水平。在此基础上，采用模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法，对引致财政环保支出高效率的前因条件进行组态分析，深入探讨多因素联动对财政环保支出效率的影响，并据此提出相应的建议，以期为其他城市乃至城市群优化财政环保资金的利用效率提供借鉴。

1 文献综述

随着生态文明建设的深入推进，围绕政府财政环保支出效率的研究也逐渐成为学者关注的热点。在财政环保支出效率的测算方法上，数据包络分析方法(DEA)及其拓展方法是学者广泛采用的，如程承坪等[5]、李秀珍等[6]运用传统DEA模型对我国30个省(区、市)的财政环保支出效率进行了测算；高涓等[7]则采用考虑了非期望产出的Window-SBM三阶段模型，对我国省级地方城府的财政环保支出效率进行分析，结果表明在剥离了城区面积、大城市比率等环境因素后，各地区的效率评价均得到明显改善，但区域之间的差异依旧突出；杨陈等[8]基于DEA-Malmquist模型对各省财政环保支出的Malmquist指数进行了分析，并详细探讨了各省在纯技术效率和规模效率上的时空变化特征。就测量对象而言，大部分学者以省为单位进行财政环保支出效率的测算，如潘孝珍[9]和赵佳佳等[10]以我国30个省(区、市)为对象进行效率测算，研究结果表明，我国省际财政环保支出效率差异明显，东部省份普遍高于中西部地区的各个省份；刘穷志等[11]和张婕等[12]将研究区域细化至地级市层面，分别针对长江经济带的98个市(直辖市)和长三角城市群26个城市的财政环保支出效率进行了细致分析。也有学者聚焦于单个省份，探讨其内部各城市的财政环保支出效率，如孙开等[13]重点探究了吉林省内8个地级市的财政环保支出效率，结果显示市际之间效率差异明显。

在财政环保支出效率影响因素的研究上，学者广泛采用Tobit回归模型，探讨财政分权、工业化、城镇化、区域经济发展水平等因素对财政环保支出效率的影响，但是研究结论却不尽相同。在财政分权的影响作用上，赵佳佳等[10]研究发现，财政分权对我国各大区域的影响存在明显差异，过高的财政分权会使我国东部地区的财政环保支出效率降低,然而对于中西部和东北地区而言这一影响并不明显；而杨陈等[8]则认为财政分权使得地方政府拥有更高的自主性开展环境治理，反而能提升其财政环保支出效率。在工业化的影响作用上，王谦等[14]认为由于现阶段大部分工业企业仍处于低质量发展阶段，所带来的巨大环境压力往往会增加政府的环保成本，因此在有限的环保资金条件下,越高的工业化程度会降低资金的使用效率；而高涓等[7]则认为，工业的规模化生产能够解决政府财政环保支出效率低下的问题。在城镇化的影响作用上，程承坪等[5]指出城市化会对政府财政环保支出效率产生消极影响，原因在于：我国的城镇化速率超过了资源环境的治理速度，城镇化所带来的大量生活垃圾、汽车尾气等城市病加重了政府的环境治理负担；与之相反，向自强等[15]则认为城市化能够显著提升长江经济带各省市的财政环保支出效率，原因在于城市化所带来的人口聚集效应能够实现环保设施的集中建设和使用，推动污染物的综合防治。此外，杨陈等[8]和李秀珍等[6]都认为区域对外开放程度的增加有利于地方政府环境保护支出资金利用率的改善。

综上可知，既往学者围绕财政环保支出效率的测算及影响因素的分析已经进行了丰富的探讨，但其研究对象多聚焦于全国范围内的各省份，以城市群为对象的研究还比较匮乏，并且在研究方法上，多采用Tobit回归模型来探讨单个变量对财政环保支出效率的“净效应”，忽视了多个前因变量之间的“协同效应”。而定性比较分析方法认为某一复杂社会现象的发生往往是多个条件因素综合作用的结果[16-17]，能够很好地解释多个前因条件的不同组合配置对财政环保支出效率所产生的组态效应。鉴于此，本文以长三角城市群26个城市为研究对象，首先基于Super-SBM模型，构建以财政环保支出占比为投入变量，以工业废弃物综合利用率、建成区绿化覆盖率、绿色GDP占GDP的比重等为产出变量的指标体系，对各城市2007—2019年财政环保支出效率进行测算，并进一步采用fsQCA法，从组态的视角探究多重因素的组合配置对财政环保支出效率的影响，从而得出引致财政环保支出高效率的多元路径。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1Super-SBM模型

数据包络分析法(DEA)是效率测量的主流方法，但传统的DEA方法多为径向的、角度的，没有考虑松弛改进的部分。在此基础上，Tone[18]构建了一个非径向、非角度的Super-SBM模型，该模型考虑了变量的松弛性问题，允许有效决策单元的效率值大于或等于1，能够对有效决策单元进行比较。因此本文选取Super-SBM模型来测算长三角26个城市财政环保支出效率。具体的测算公式如下：

(1)

其中

λ,s-,s+≥0i=1,2,…m

r=1,2,…qj=1,2,…,n(j≠k)

2.1.2fsQCA法

定性比较分析是一种探究条件组态与结果之间复杂因果关系的方法[16]。该方法认为引致某一复杂社会现象发生的前因条件间多是相互依赖而非独立的，强调条件组态整体对结果的影响，而非关注单个变量的贡献度[17]。鉴于本文所涉及的条件和结果变量均属于连续变量，因而采用fsQCA法，即通过校准将变量的取值转化为0～1之间的连续值,来探讨多因素联动作用对财政环保支出效率的影响。

2.2 指标选取

参考高涓等[7]、刘志穷等[11]、张婕等[12]的研究，并根据数据的可获得性，本文以地方财政环保支出占一般公共预算支出的比重为投入指标，以工业废弃物综合利用率、建成区绿化覆盖率、绿色GDP占GDP的比重等为产出指标，构建了长三角财政环保支出效率评价指标体系(表1)。其中，绿色GDP反映了地区绿色化总生产水平[19]，因而本文将绿色GDP占GDP的比重纳入产出指标中，用来代表财政环保支出所带来的社会经济效益。

表1 长三角财政环保支出效率的评价指标体系

2.3 数据来源及处理

鉴于我国自2007年起对“环境保护”支出科目进行独立设立，因此以2007—2019年为时间跨度，从长三角26个城市的统计年鉴中摘录得到相关数据。其中，产出指标中的绿色GDP参考袁茜等[20]的做法，通过熵权法求得。

3 长三角财政环保支出效率评价

运用MaxDEA Ultra 7.0软件，采用非导向规模报酬可变的Super-SBM模型对各城市的财政环保支出效率进行测算，并根据测算结果(表2)展开详细分析。

表2 2007—2019年长三角26个城市财政环保支出效率

整体而言，2007—2019年间，长三角地区的财政环保支出效率总体呈现先下降后缓慢上升的趋势。2007—2009年，大部分城市的财政环保支出效率持续下降，这背后既有政府过度追求经济发展速度，重视生产性财政投入，忽视生态保护投资的原因，也有2008年国际金融危机影响下，长三角区域整体外商投资减少，政府财政收入增速放缓的影响。2009年之后，各城市财政环保支出效率逐渐上升，究其原因可以发现：2008年底苏浙沪两省一市共同签订了《长江三角洲地区环境保护工作合作协议》，强调在水体、大气等领域开展污染治理合作，由此开启了长三角区域环境综合整治的探索之路。但是由于政策从实施到取得成效往往存在时间滞后性，因而2009年之后，强化了污染防制与环境保护的政策实施效果才逐渐凸显。一方面，政府通过加大环保资金投入，集中人财物等资源开展城镇生活污水处理、工业污染治理等重点治污工程；另一方通过严格的环境规制促使企业进行污染治理与防治，倒逼企业不断转型升级，一系列强有力的举措使得长三角地区的财政环保支出效率得以缓慢提升。

省际层面来看，由图1可知，江苏效率值最高，浙江其次，而安徽省相对较低。由表2可知，江苏省除了省会城市南京，得益于“上海大都市圈”辐射作用的苏州、无锡、南通等城市也都实现了较高的财政环保支出效率。而浙江省除了杭州与宁波的效率值偏高外，余下大部分城市的效率值均比较低，使得整体效率值低于江苏省。安徽的低效率与其经济发展水平相对落后、产业结构尚待优化存在密切联系。长期以来，安徽作为华东地区工业化发展的重要燃料供应地，工业一直在其国民经济增长中发挥着重要作用，但也因此造成了高能耗、高污染等问题。近些年来，安徽虽然不断进行传统产业改造，抢抓人工智能战略发展机遇，加快培育人工智能产业集群，但产业升级终究难以一蹴而就，加之环保资金投入不足，环保技术较为落后，财政环保支出效率一直难以实现较快的提升。

图1 2007—2019年长三角三省一市财政环保支出效率

分城市来看，长三角各城市财政环保支出效率值差异化严重。上海、杭州、南京、宁波、南通等城市的平均效率值较高，表明当地政府的财政环保投入发挥了较好的作用。上海、杭州、南京、宁波作为长三角地区经济实力雄厚的代表城市，不仅拥有充足的财政资金用于环保设施建设，而且能依托科技创新、产业升级，有效减轻环境污染，因而其财政环保支出的高效利用毋庸置疑。同时也可以看到，二线城市南通也跻身财政环保支出效率排名前列，这可能得益于其独特的区位优势，作为上海的“北方门户”，南通的经济发展深受“上海大都市圈”的辐射带动作用，由此也实现了较高的财政环保支出效率。滁州、池州、宣城等城市，由于区位条件的限制，很难受惠于上海、南京等大城市的经济辐射作用，不仅自身经济发展水平相对较低，政府在环保方面的资金投入有限，且科技创新能力弱，生产技术较为落后，工业废弃物综合利用率以及绿色GDP等产出都比较低，导致效率值排名远远落后。各城市之间的显著差异也表明长三角城市群在生态环境保护方面的协同效应还有待进一步提升，区域绿色一体化发展还有很长的路要走。

4 财政环保支出效率影响因素的fsQCA分析

由上述分析可知，长三角各城市财政环保支出效率存在显著差异，为了进一步探讨这种差异的形成原因，采用fsQCA法来讨论多因素联动作用对财政环保支出效率的影响。首先，基于以往学者的研究，选取影响财政环保支出效率的前因变量，并利用相关软件进行数据校准；其次，对单个前因变量进行必要性分析；最后进行组态分析，求解得到引致财政环保支出高效率的多元化路径。

4.1 变量选取与校准

结合高涓等[7]、王谦等[14]和向自强等[15]的研究，选取区域经济发展水平、对外开放水平、科技创新能力、城市化和产业结构5个变量，作为前因条件探索财政环保支出高效率的触发构型。其中，经济发展水平用该城市的人均GDP来表示，对外开放程度采用当年实际利用外资额占GDP的比重来表示，科技创新能力以专利申请授权量来表示，城市化水平用城镇化率表示，产业结构采用第三产业与第二产业生产总值的比值来表示。

按照fsQCA法的分析步骤，首先进行数据校准，以26个城市2007—2019年的财政环保支出效率及5个影响因素的平均值作为fsQCA法的分析样本，参考Fiss[21]的研究，运用fsQCA软件中的Calibrate(x,n1,n2,n3)函数将各变量的数值转化为0～1的隶属值。

4.2 单个条件变量的必要性分析

利用校准后的数据，检验单个前因条件(包括其非集)是否构成财政环保支出高效率的必要条件。一般而言，当一致性水平大于0.9时,即可认为该条件是结果的必要条件[22]。运用fsQCA 3.0软件进行各条件变量的必要性检验，由结果(表3)可知：虽然各条件变量的必要性系数均未超过0.9，表明任一单项条件变量均不能促进财政环保支出高效率的实现，但相比而言，高城市化的一致性系数高达0.8，高经济发展水平的一致性系数高达0.788，凸显了城市化和经济发展水平对于城市财政环保支出效率提升的重要影响作用，这背后的原因可能在于：一方面，经济发展水平作为政府财政收入的基础，直接决定了城市财政环保支出水平；另一方面，城市化所带来的生产、生活聚集效应，能够实现基础设施的互利共享，提高了政府财政资金的利用效率。相比之下，科技创新、产业结构优化等带来的绿色效益一定程度上受到了滞后效应的影响。

表3 单个前因条件的必要性检验结果

总体而言，单个前因条件均未达到0.9的必要性水平，说明实现财政环保支出高效率往往是经济、科技创新、对外开放等多个条件因素综合作用的结果，很难通过某种单一条件的改善实现财政环保资金使用效率提升的目标。因此，需要对各条件变量进行组态分析以探求引致财政环保支出高效率的多元路径。

4.3 财政环保支出高效率影响因素的组态分析

参考Schneider等[22]和杜运周等[23]的做法，本研究采用原始一致性大于0.8，PRI一致性大于0.75，频数阈值大于等于1的标准，运用fsQCA 3.0软件，基于布尔代数和集合分析运算得出能够引致财政环保支出高效率的前因条件构型，并通过对比简洁解和中间解，绘制相应的组态表。具体的组态分析结果(表4)主要参考Fiss[21]的研究进行呈现。

表4 财政环保支出高效率组态分析结果

总体来看，财政环保支出高效率下所有条件组态的总体覆盖率为0.743，表明全部组态解释了约74.3%的财政环保支出高效率的原因。所有条件组态的总体一致性水平为0.868，表明全部组态的集合对结果具有很强的解释力度。同时，3种构型的一致性水平均大于0.85，说明这些前因条件组合可以作为财政环保支出高效率的充分条件。以下结合对应城市案例，对3组条件组态进行具体分析。

4.3.1创新驱动型

组态1以高科技创新能力为核心条件，高城市化、高经济发展水平和“非产业结构”为辅助条件，经济开放性为边缘条件，故将其命名为“创新驱动型”。这样的案例城市有苏州、宁波、南通，深入探究其背后的原因可以发现：苏州凭借两个国家级技术创新中心，正逐渐成为长三角地区创新成果转化高地；宁波通过加大研发投入，加快建设重点实验室、研究院等，也在科技创新领域取得了突出成果；南通则以其临近上海的地缘优势，享受到了来自上海经济和科技方面的辐射带动作用，实现了科技创新能力的提升。可见，这3个城市均受惠于科技创新的溢出效应，通过对传统产业的改造升级，促进了生态环境的优化和政府财政环保投入的效益最大化。

4.3.2高质量发展驱动型

组态2以高经济发展水平和科技创新能力为核心条件，辅以高城市化和高对外开放程度，此时产业结构属于边缘条件，将其命名为“高质量发展驱动型”。该构型包含上海、杭州、南京3个城市。一方面，由统计数据可知，这3个城市均位居长三角乃至全国GDP排名的前列，表明其拥有雄厚的经济实力用于财政环保投入；另一方面，这些城市的高校和科创企业数量众多，能够借助科技创新人才的集聚效应实现知识溢出和技术共享，加快企业对于新技术、新工艺的应用，因而能够有效地提升资源利用效率，促进财政环保资金的高效利用。这种全方面均衡发展的财政环保支出高效率实现路径，也反映了这些城市作为长三角城市群的“领头羊”，正在向“创新、绿色、开放、共享、协调”的高质量发展方向转变。

4.3.3特色产业驱动型

组态3以高经济发展水平和“高产业结构”(即第三产业为主的产业结构)为核心条件，高城市化、低科技创新水平和低对外开放为辅助条件，将其命名为“特色产业驱动型”。该构型的代表城市有合肥、舟山和金华。具体来看，合肥通过积极发展现代服务业，致力于打造以软件和信息技术服务业、动漫产业等为主导的特色产业集群；金华依托自贸区、菜鸟电商新城、信息通信产业园等，加快培育数字经济产业生态圈；舟山凭借滨海特色旅游资源，以及得天独厚的海洋经济发展优势，在构建以临港制造、绿色石化、港贸物流等为支撑的现代海洋产业体系方面开创了新天地。三者都通过探索特色产业发展之路，促进了经济的转型升级，有效地减轻了环境污染，实现了财政环保资金“低投入”和“高效益”的双丰收。

5 结论及建议

5.1 结论

a.2007—2019年间，长三角财政环保支出效率整体呈现平稳上升的趋势，表明随着政府对生态环境保护和绿色发展的日益重视，经过多年的努力，环境保护工作初步取得了成效，财政环保资金利用效率得到了逐步提升。

b.分城市来看，长三角内部各城市的财政环保支出效率存在显著差异，上海、宁波、南京、杭州等发达城市的效率值较高，而池州、滁州、宣城等经济欠发达城市的效率值偏低；分省份来看，江苏和浙江两省的效率值较高，而安徽省相对较低。表明长三角城市群在生态环境保护方面一体化发展水平仍有待进一步提升。

c.在财政环保支出效率的影响因素方面，定性比较分析结果表明：尽管城市化、经济发展水平、科技创新、产业结构等均会对财政环保支出效率产生影响,但任何单一条件变量均不是财政环保支出高效率的必要条件,无法单独决定财政环保支出高效率,只有多因素联动、相互协同,才能引致财政环保支出高效率的实现。共有3组条件组态可以促进政环保支出高效率的达成:①创新驱动型，该构型表明以第二产业为主导的城市依托科技创新的溢出效应能够有效弥补工业化所带来的负效应，实现财政环保资金的高效使用。②高质量发展驱动型，该构型表明当城市的经济、科技创新、对外开放、城市化各方面优势都比较突出时，容易实现财政环保支出的高效率。③特色产业驱动型，表明以第三产业为主导的城市，即使科技创新能力不强，对外开放程度不高，仍然能受惠于第三产业低污染的属性，带来较高的财政环保支出效率。

5.2 对策建议

a.进一步加强区域环境协同治理，推动联防联治。长三角各城市财政环保支出效率的巨大差异表明：区域环境综合治理难以一蹴而就，仍需在深化合作，协同治理上下功夫。在财政环保资金的规划使用上，各城市应加强政策信息的互联互通，统筹推进各地区的财政预算编制工作，提升环保规划工作的统一性和协调性。在财政环保项目投入上，各地应在环境保护与污染治理基础设施的投资与建设上加强合作，通过环保设施设备的共建共享，最大化资金的使用效率。此外，也要积极推动政务信息交流，构建一体化的环境监测大数据信息平台，努力实现监测数据的共享和协同化的监督管理。

b.因地制宜，探寻多条财政环保支出效率的提升路径。组态分析结果表明引致财政环保支出高效率的路径不止一条，对于不同资源禀赋、不同经济发展水平的城市而言，可以借鉴以下3种方式走差异化的财政环保支出提升路径:①高质量的全面发展之路。从全国范围内来看，由于当前大部分城市仍处于非均衡发展阶段，这种以全面发展驱动的财政环保支出高效率实现路径并非适合所有城市，而更适合经济、开放、创新等各方面都表现突出，呈现协调发展的发达城市，如北京、上海、广州、深圳、杭州、武汉、成都、南京等。因此，对于这些城市而言，除了应继续以科技创新为引领，推动产业价值链向高端化转移,以高质量的经济发展全面促进财政环保支出效率的优化；也应当看到，在财政环保投入资金足够充裕的背景下，政府更应当注重财政环保资金的优化配置，朝着更加精细化的方向强化环境保护方面的财政支持，如在城市垃圾分类、节水、绿化等硬件设施上加大投入，以财政资源的协调配置获取资金利用效率的提升。②创新驱动发展之路。以创新作为驱动的财政环保支出高效率实现路径证明：科技创新所引发的产业升级，以及城市化所带来的聚集效应能够在一定程度上减轻工业污染的负效应，提升政府的财政环保支出效率。因此，对于第二产业发达的城市而言，如苏州、无锡、东莞、佛山等，则可以通过加大科技人才引进，优化创新创业的政策环境等措施，提升科技创新水平，推动创新链与产业链融合，加快第二产业朝着“集约、高效、绿色化”的方向优化，从源头上减少污染。③特色产业驱动发展之路。“特色产业驱动发展”的财政环保支出高效率实现路径表明，第三产业的低污染属性能够帮助政府在环保工作上实现“低投入，高效益”的良好局面。因此，对于第三产业发展优势突出，但创新能力较弱，对外开放水平有待进一步提升的城市，如舟山等，应继续将自身的优势产业做大、做强、做精，通过多元业态融合，增加信息服务、文化体育娱乐等新兴第三产业等的方式，优化其内部结构，打造以王牌产业为核心的产业生态，促使其成为推动经济增长、优化发展方式的有力引擎。同时也应提升对科技创新、对外开放的重视，多管齐下，有效减少生态环境污染和破坏，最大化政府财政环保资金的使用效率。