市场一体化、产业结构调整与绿色发展效率

李金林 冉光和 叶长华

摘要：在分析市场一体化对绿色发展效率的影响机制的基础上，利用2004-2018年长三角城市群38个城市的面板数据评估市场一体化对绿色发展效率影响，并对市场一体化通过产业结构调整影响绿色发展效率的机制进行了实证检验，研究发现：市场一体化有助于提升长三角城市群绿色发展效率，其影响效应存在显著的异质性特征；产业结构高级化、产业结构合理化是市场一体化影响绿色发展效率的重要传导机制。推进区域市场一体化建设、合理引导地方产业结构有效升级，对新时代中国区域经济高质量增长、地区之间绿色协调发展具有重要的现实意义。

关键词：市场一体化；产业结构调整；绿色发展效率；长三角城市群

中图分类号：F1245文献标识码：A文章编号：1001-148X（2023）03-0022-08

收稿日期：2022-06-26

作者简介：李金林（1989-），男，重庆忠县人，重庆农村商业银行博士后工作站博士后，研究方向：區域经济发展；冉光和（1955-），男，重庆潼南人，教授，博士生导师，研究方向：金融、宏观经济与可持续发展；叶长华（1982-），男，重庆荣昌人，博士，研究方向：区域经济发展、公司金融。

一、引言

近年来，我国一直在用实际行动践行绿色发展理念，从传统的“高消耗、高污染、低效益”向“低能耗、低排放、高产出”的绿色发展方式转变，这也是落实经济高质量发展和贯彻“五大发展理念”的重要途径。然而，现行的地方政府绩效考核机制以及落后地区策略性分工等因素加剧了区域市场分割与地方保护［1］，这也让中国生态环境付出了沉重的代价。因此，如何实现“既要绿水青山，也要金山银山”的绿色发展模式成为社会各界关注的重要议题。

为实现绿色发展，消除市场分割、推动区域一体化建设将成为其中的核心环节。目前，《长三角生态绿色一体化发展示范区总体方案》已获国务院批复，这对推进长三角城市群绿色发展具有重大现实意义。近年来，长三角城市群的市场一体化水平快速提高，但仍面临着严重的市场分割难题［2］，“规模不经济”和严重的环境污染成为阻碍经济高质量发展的严重桎梏。推动统一市场体系建设是实现经济增长与生态环境保护的制度保障，也是高质量发展的内在要求。此外，产业结构的升级调整有效的实现了经济增长动力转换，减少污染物的排放，对绿色发展转型起到了至关重要的作用［3］。因此，作为经济可持续发展与生态环境保护的关键路径，结构性调整对绿色经济发展的影响在产业层面也逐步受到学术界广泛关注［4-5］。值得注意的是，市场一体化与产业结构调整对绿色发展的影响可能并不是孤立的。市场一体化对于要素优化配置和产业结构转型升级有积极作用，但市场一体化影响产业结构的调整会对绿色发展产生何种效应？

学术界关于绿色发展的研究虽有一定积累，但鲜有立足于市场一体化及产业结构调整的视角来研究长三角城市群绿色发展的成果。现有研究主要从以下两个方面展开：一是有关市场一体化与绿色发展方面，由于资源禀赋不同以及产业在区域间分布不均衡，中国各区域存在较为明显的市场分割现象。分割的市场会阻碍产品和要素在区域间的自由流动，导致资源无法得到合理配置，进而造成经济效率损失以及带来更为严重的环境污染问题，而破除市场分割将会提高绿色增长效率 ［6］。二是有关产业结构调整和绿色发展方面，有研究认为，第二产业会带来更多的污染物排放量和更高的排放强度，因此各地区通过调整产业结构以达到改善环境质量的目的［7］，而也有研究认为，产业结构调整与环境污染不是单向影响的关系［8］，地区环境政策（或环境质量）会反向影响产业结构调整。

综上，已有研究围绕市场一体化与绿色发展的关系进行了一定探索，并为后续相关研究提供了有益的思路借鉴，但仍存在一些问题有待于深层次分析：一是已有文献更侧重于研究市场一体化、产业结构调整与绿色发展中两者的耦合协调关系，较少研究三者耦合协调关系且不够深入，特别是市场一体化通过产业结构调整对绿色发展的影响，其背后的运行机制也尚不明晰。二是，大多数文献研究商品市场一体化与绿色发展之间的关系，鲜有考虑要素市场一体化中的金融市场、劳动力市场与绿色发展之间的关系，那么，金融市场一体化、劳动力市场一体化是否与绿色发展有关联，这有待于进一步研究。

二、理论分析与研究假设

（一）市场一体化对绿色发展效率的影响

绿色发展效率作为绿色发展水平的测度标准，其本质在于既实现经济增长又兼顾资源节约与环境保护［9］，这与目前中央提出的实现绿色发展转型要求保持一致［7］。从当前区域经济发展情况看，市场一体化不仅是未来区域发展的必然趋势，也将成为助推区域经济提档升级的重要引擎［10］。市场一体化除了存在一定经济效应之外，还具有正向的环境影响效应［11］。因此，从市场一体化如何影响经济增长以及市场一体化如何影响节能减排两个方面来反映市场一体化对绿色发展效率的具体影响，具体来说，市场一体化可以促进要素实现跨区域自由流动，并进一步发挥市场规模效应、竞争效应以及要素配置效应等促进绿色发展效率水平的提升。如下图所示。

市场一体化对绿色发展效率的影响主要体现在市场规模效应、资源配置效应及市场竞争效应三个方面。首先，市场一体化促使各地区经济实现专业化分工，从而获得比较优势和规模经济，最终实现经济增长［12］。若区域间实现市场一体化之后，那么就会使得区域间劳动力流动与投资愈发自由与便捷，这将进一步推动地区专业化分工以及规模效应的发挥，进而有效提升地区的能源使用效率，最终使得企业达到节能减排的效果。其次，市场一体化会使得市场价格机制在资源配置中发挥关键作用，这将使得要素可自由流动于不同地区间，资源的边际产出在不同地区、企业间保持一致，这将促使企业以最优的资源配置投入生产，从而进一步提升企业生产率。市场一体化通常还能够将区域内相对落后产业、产能淘汰，进一步使得拥有较高生产率和能源利用效率的企业能够获取更多的资源，从而降低生产过程中不必要的能源效率损失，最终有助于提升区域碳排放效益。最后，市场一体化能够促进供给与需求间的有机联系，且能实现资源要素在跨区域的自由流动，这就会在较为完善的区域经济分工与合作的市场机制基础上，使得企业的市场竞争力得到极大的提升。同时，在市场机制作用下，产业发育程度与发展方向通过相应的竞争可以完整反映出来，并不会受到地方政府保护等壁垒的影响，因而可以在区域内形成良好的产业竞争环境，同时由于企业在市场上能够自由地获取所需的生产要素，最终就会促进产业结构转型以及产业竞争的提升。此外，由于市场一体化还有利于区域分工协作，进而提升区域综合竞争力，这将使得区域环境规制和污染联合治理等相关政策协同度不断提高，最终有利于共同减排。基于以上分析，本文提出如下假设：

H1：市场一体化能够促进绿色发展效率的提升。

（二）市场一体化、产业结构调整与绿色发展效率

由于区域间长期存在市场分割造成了产业配置不合理和产业结构趋同的现象，这将会引发区域间的不必要竞争，造成资源浪费，从而无法有效发挥地区比较优势，使得区域发展各自为政难以协调，最终阻碍经济长期稳定增长。与市场分割截然相反的是，市场一体化可以引导各地合理规划相关产业，这将极大地促进产业结构高度化，从而实现经济高质量发展［13］。一方面，市场一体化使得要素在区域间实现自由流动，从而推动各地区要素禀赋结构的升级。另一方面，市场一体化可以极大地改变地方过去主要聚焦于第二产业和重工业的局面［14］。随着区域市场一体化程度的上升，在环境保护法律法规较为严格的地区，由于在环境要素方面存在相应的劣势，使得这些地区不得不从其他地区引入成本更低的产品，以此减少产品在本地区进行生产，进而减少污染产业在本地区所有产业中所占的比例，使得原本过度集中于第二产业的资源流入第三产业，最终实现产业转型升级。

产业结构调整是当前中国绿色发展转型的重要途径之一，其可有效促进污染物排放削减并推动增长动力的良性转换［3］。自从进入经济新常态以来，中国经济转向不再追求以数量的增长而是追求质的增长，因此，持续的产业结构调整和优化是实现经济由量到质的根本前提。一方面，产业结构调整对经济增长的影响可以在合理化和高级化两个方面体现。就产业结构合理化而言，要素的配置组合由不合理状态向最优状态转变，此时的产业结构也会更加契合需求结构，继而实现经济增长。在产业结构逐渐由第一产业向第二三产业升级的过程中，经济增长不再是以由要素驱动为主，此时逐渐转向创新驱动，因此，在这一过程中促进新技术、新业态的产生，进而提高地区经济增长质量。另一方面，李斌和苏珈漩证实了产业高级化以及产业结构合理化对于绿色增长均具有显著的正向作用［15］。其中，就产业结构高级化而言，由于生产方式不断地从传统方式走向科技创新，客观上推动了節能减排，一定程度上提升了生态环境质量。产业结构合理化不仅体现了产业部门之间的高耦合度，还体现为资源的高利用率。当前中国经济发展的动力正在逐步转变，资本以及劳动力等生产要素向第三产业集聚，促使产业结构随之改变，进而在一定程度上改变环境污染空间格局。基于以上分析，本文提出如下假设：

H2：市场一体化通过促进产业结构调整提升绿色发展效率。

三、研究设计

（一）绿色发展效率的测度

在借鉴Li 和Hu做法的基础上［16］，考虑到数据的可得性等因素，本文采用SBM模型来进行绿色发展效率的测度，所测度的结果作为长三角城市群绿色发展效率指标数据。本文所构建的模型中涉及的资本、劳动力、建成区面积、建成区绿化覆盖率等各指标具体说明如下：（1）资本投入指标采取固定资产代替资本存量的方法，用全社会固定资产投资总额作为资本投入量；（2）劳动投入指标采用城镇单位就业人数+私营单位就业人数的总和来表示；（3）资源投入指标采用的是天然气和液化石油气供应量数据；（4）期望产出指标则采用的是长三角城市群内各城市当年地区生产总值（GDP）来进行衡量，期望产出作为正向指标；（5）非期望产出指标采用的是工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘以及碳排放的数据表示，而非期望产出作为负向指标。

SBM模型可以处理多个投入和产出变量的效率测度问题，因此，该模型广泛地用于绿色发展效率的分析。实际上，该模型包含n个决策单元，而模型的每个决策单元包括投入变量（即x∈Rm）、期望产出变量（即 yb∈Rs2）以及非期望产出变量（ yb∈Rs2）。我们用X表示投入变量的矩阵（X>0），X=［x1，x2…xn］∈Rm×n，用 Yg表示模型中期望产出变量的矩阵（ Yg>0）， Yg=［yg1，yg2…ygn］∈Rs1×n， Yb则表示模型中非期望产出变量的矩阵（ Yb>0）， Yb=［y1b，y2b…ynb］∈Rs2×n，其中m、s1以及s2依次分别表示研究中所涉及的投入、期望产出以及非期望产出的数量。结合上述说明，本文具体用如下模型来测度绿色发展效率：

green-eff=

1-1/m∑mi=1si-xi01+（1/s1+s2）（∑s1r=1srgyr0g+∑s2r=1srbyr0b）（1）

st x0=Xλ+s-（2）

y0g=Ygλ-sg（3）

y0b=Ygb+sb（4）

λ0，s-0，sg0，sb0

模型中，绿色发展效率变量即green-eff按照以上公式进行测度，其中λ为权重，srg为期望产出变量，srb代表模型中非期望产出变量。

（二）模型构建

结合前文的理论分析和研究假设，本文先构建如式（5）的基本回归方程，以实证分析长三角城市群市场一体化对绿色发展效率产生的影响，具体如下：

Greenit=α0+α1Integrationit+αi∑ki=2Xit+ui+vt+εit（5）

式（5），i、t分别为地区和年份。 Greenit代表i地区在t期的绿色发展效率水平，Integration为核心解释变量，衡量i地区在t期的市场一体化水平，X则为控制变量合集。该模型具体的被解释变量、解释变量及控制变量详见下文。 ui和 vt分别代表着不可观测的地区个体特征和时间效应， εit则为随机扰动项。

（三）指标说明

1被解释变量

绿色发展效率（green）。采取SBM模型所测度的数值作为该代理变量。

2核心解释变量

市场一体化（Integration）。关于市场一体化的研究，大多文献仅选用商品市场价格指数或者劳动力市场价格其一作为被解释变量［17］，但此种做法难以全面反映各市场间的空间联动效应。故本文借鉴赵奇伟和熊性美等相关研究的方式［18］，用用商品市场、劳动力市场以及金融市场来综合反映一个地区的市场一体化。同时，也参考李增福等人的做法［19］，在采用三大指数（即商品价格指数、职工平均实际工资指数、FH指数）分别测度每个子市场的市场一体化水平的基础上，再通过PCA方法测度出该地区市场一体化综合指数（Integration）。

综上，本文采取以下具体过程测度出长三角城市群市场一体化指数：首先，采用相对价格法来测度城市群商品市场一体化水平（Commodity）；其次，参考都阳和蔡昉的方法，测度出劳动力市场一体化水平（Labor）［20］；再次，利用投资储蓄相关性系数（FH指数）代表金融市场一体化水平；最后，采用PCA方法以此得到长三角城市群综合市场一体化水平指数。

3控制变量

本文参照国内学者李江龙等［21］、林伯强等［22］文献中控制变量的指标选择：（1）固定资产投资（inv）。用各地区固定资产投资总额比上该地区GDP总额。（2）外商直接投资（fdi）。用外商实际投资额比上实际GDP。（3）政府干预度（gov）。用财政支出比上实际GDP。（4）环境规制程度（rate）。采用工业固体废物综合利用率来表示。（5）城市经济发展水平（gdp）。采用实际人均GDP来表示，这也是目前绝大多数文献用于衡量城市经济发展水平的指标，在进行具体的数据处理时，将2004年作为基期，对各城市的人均 GDP做相应平减处理，以此得到实际人均GDP。（6）城镇化水平（city）。用各城市非农人口占比来表示。

（四）数据来源

本文实证研究所涉及的2004—2018年长三角城市群38个地级市及以上城市的数据来源如下：一是长三角城市群内各省级和地级市统计年鉴和统计公报；二是国泰安数据库；三是《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》等。在将原始数据进行整理或相应测算时，对所有连续变量进行了1%的缩尾处理，以减少实证过程中可能出现异常值。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果分析

本文选择最小二乘虚拟变量法（LSDV）进行实证研究。因此采用LSDV法将市场一体化与绿色发展效率纳入计量模型进行“从特殊到一般”检验，具体而言，先逐步增加固定资产投资（Inv）、外商直接投資（Fdi）以及政府干预程度（Gov）等一系列控制变量后，再对全体解释变量进行“一般性”检验，以全面考察市场一体化对绿色发展效率的影响。本小节实证考察了市场一体化对绿色发展效率的影响，具体回归结果如表1所示。

从表1的回归结果可以看出，随着逐渐增加控制变量，市场一体化的系数在逐步减小，但是其依然显著为正，最后市场一体化的系数为00826，且在1%的显著性水平上显著，即市场一体化水平越高更有利于提升长三角城市群绿色发展效率水平。究其原因，可能是因为在市场一体化背景下将区域间环境治理问题内部化，实现区域间污染共治，有利于区域间节能减排。当地区间市场一体化处于较低水平时，地区间商品和要素受到市场分割的影响从而阻碍其自由流动，导致资源在地区间出现错配现象，此时地区间在招商、产业结构以及资源使用等几个方面表现出竞争的关系，增大了各地方政府牺牲生态环境以达到经济增长的动力，从而降低了环境监管力度，进一步导致地区间的“逐底竞争”［23］。同时，在市场分割的状态下也不能以市场化的形式推广新的技术，降低了能源使用效率，不利于地区间的节能减排。但是当地区间市场一体化处于较高水平时，新能源技术能够在地区间无障碍地推广和应用，从而使得技术创新在地区节能减排中发挥关键性作用。

（二）异质性分析

本部分主要从时间及区域异质性两个维度对市场一体化影响绿色发展效率进行异质性检验，具体的实证检验结果如表2和表3所示。

1不同时间段内市场一体化对绿色发展效率的影响

实证考察样本数据时间段的不同就很有可能会使得市场一体化对绿色发展效率的估计结果产生不同的影响，且由于长三角城市群在2010年和2013年进行了相应的城市扩容，此时长三角城市群区域一体化进入快速发展时期。因此，为了进一步观测不同时间段内长三角城市群市场一体化对绿色发展效率的影响，本文通过将2004-2018年的时间样本分为2004-2009年以及2010-2018年两个时间段进行异质性分析。

表2中分别汇报了2004-2009年和2010-2018年两个不同发展阶段长三角城市群市场一体化对绿色发展效率影响的实证结果，从表中2可以看出，2004-2009年以及2010-2018年两个阶段的回归系数分别为00579、00871，且均在1%的显著性水平上显著，这证明了在不同发展阶段市场一体化均能提升绿色发展效率水平。同时还可以看出，2010-2018年市场一体化的回归系数明显高于2004-2009年的市场一体化回归系数，究其原因，可能在于2010 年以后长三角城市群区域一体化水平不断地提升，这不仅给各城市显著带来了经济增长，同时，区域一体化合作水平的进一步加深也显著增强了长三角城市群的减排效应，有利于促进城市群经济的高质量发展［24］。

2分区域市场一体化对绿色发展效率的影响

由前文的分析结果可知，尽管长三角城市群市场一体化能够促进绿色发展效率水平的提升，但是对于长三角城市群来说，绿色发展效率水平各异的城市对市场一体化的反应程度可能存在一定程度的差异。因此，为了分析长三角城市群市场一体化对于不同省份绿色发展效率影响的差异，本文按照长三角城市群内省份（剔除上海市） 分别就市场一体化影响绿色发展效率进行回归分析，结果如表3所示。从表3回归的结果不难看出，第（1）-（3）列分别对应的是浙江省、江苏省以及安徽省市场一体化对绿色发展效率的影响，三个省份市场一体化系数均显著为正，且均在 1%的水平上通过了显著性检验，这充分说明对于不同的省份，市场一体化对其影响均为正。同时可以发现，江苏省的市场一体化回归系数要高于另外两省，这也说明长三角城市群内江苏省绿色发展效率水平相较于其他省份对市场一体化的反应更为敏感。

（三）稳健性检验和内生性分析

为了检验市场一体化与绿色发展效率之间是否具有稳健关系，本文首先对被解释变量和解释变量进行重新测度，分析结果与前文结果保持一致。其次，通过安慰剂检验方法，进一步验证了结果的稳健性。最后，借鉴蒲艳萍和顾冉［25］的做法， 分别选取市场一体化滞后一期和市场一体化离差的三次幂来表示工具变量，从而避免因核心变量测量误差导致的内生性偏误限于篇幅，稳健性检验和内生性检验结果未做报告，如有需要可向作者索取。。

五、长三角城市群市场一体化对绿色发展效率影响的中介效应检验

（一）模型设定与变量说明

1中介效应模型设定

本文在理论分析部分指出，市场一体化不仅可以直接作用于绿色发展效率，还会通过产业结构调整、科技创新两条路径对绿色发展效率产生影响。因此，本文将上述产业结构调整以及科技创新等2个变量设定为中介变量，依次纳入基本回归模型中，验证市场一体化影响绿色发展效率是否存在相应的中介效应。中介效应模型具体设定如下：

Greenit=α0+α1Integrationit+αi∑ki=2Xit+ui+vt+εit（6）

Medit=β0+β1Integrationit+βi∑ki=2Xit+ui+vt+εit（7）

Greenit=δ0+δ1Integrationit+δ2Medit+δi∑ki=2Xit+ui+vt+εit（8）

其中，Med为本文所选择的中介变量，即产业结构调整、科技创新等间接影响的代理变量。 Greenit为绿色发展效率， Xit则为相应的控制变量，其与前面第五章所选的控制变量保持一致。式（6）估计的是市场一体化影响绿色发展效率的总效应，其回归系数 α1表示这种总效应的大小。式（7）估计的是市场一体化对中介变量的影响。

2变量设定与数据来源

本章节所选取中介变量产业结构调整、科技创新相关数据均主要来源自《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、各省（直辖市）统计年鉴以及各城市统计发展公报。

（1）产业结构调整。本文参照于斌斌［26］的做法，将其分为产业结构合理化和产业高级化两个指标。其中，产业结构合理化（raind）指标选择泰勒指数的倒数来表示；而产业结构高级化（adind）指标选择长三角城市群内各城市第三产业与第二产业的比值来表示。产业结构合理化（即泰勒指数的倒数）具体计算公式如下：

raind=1TL=1∑ni=1（YiY）ln （YiLi/YL）（9）

其中，上述公式（9）中的Y、L、N、i分别表示总的产值、就业人数、产业部门以及行业类型数，若测度的TL值越小，那么就代表长三角城市群的产业结构合理化水平更加高。

（2）科技创新（innovation）。本文参照借鉴杨明海等的做法［27］，选用长三角城市群38个城市专利申请授权数来表示科技创新水平。

（二）产业结构高级化的中介效应检验

前文的基准回归分析的是市场一体化对绿色发展效率的综合影响。进一步，对模型（6）进行估计，以考察市场一体化对绿色发展效率影响的传导机制。其中，表4展示了市场一体化对对绿色发展效率影响的产业结构高级化中介效应检验结果。其中，表4中第（1）列展示了作为对照的基准模型回归结果，第（2）列考察市场一体化对产业结构高级化的影响，结果显示，市场一体化与产业结构高级化存在显著的正相关关系，即市场一体化显著促进了产业结构高级化。这意味着长三角城市群市场一体化水平越高，越有利于产业结构高级化。第（3）列在绿色发展效率回归模型中加入产业结构高级化变量后，市场一体化的解释力出现显著的下降，由第（1）列中基准回归模型的00826降至第（3）列中的00635。这就证实了市场一体化对绿色发展效率的影响效应有一部分是促进产业结构高级化路径实现的。因此，市场一体化通过强化产业高级化水平进一步提升绿色发展效率水平的机制，假设H1得以验证。

（三）产业结构合理化的中介效应检验

表5为市场一体化对绿色发展效率影响的产业结构合理化中介效应检验结果。其中，表5中第（1）列展示了作为对照的基准模型回归结果，第（2）列考察市场一体化对产业结构合理化的影响，结果显示，市场一体化与产业结构合理化存在显著的正相关关系，即市场一体化显著促进了产业结构合理化。这意味着长三角城市群市场一体化水平越高，越有利于产业结构合理化。第（3）列在绿色发展效率回归模型中加入产业结构合理化变量后，市场一体化的解释力出现显著的下降，由第（1）列中基准回归模型的00826降至第（3）列中的00719。这就证实了市场一体化对绿色发展效率的影响效应有一部分是促进产业结构合理化路径实现的。因此，假设H2得以验证。

（四）中介效应测度和作用机制贡献分解

市场一体化显著而稳健地通过产业结构高级化、产业结构合理化两种机制影响绿色发展效率。通过分解上述中介机制，市场一体化经由产业结构高级化、产业结构合理化作用于绿色发展效率的中介效应值分别为00123、00073。从表6列示结果看，在市场一体化影响绿色发展效率的总效应中，产业结构高级化贡献了因果解释链条1489%的份额，而产业结构合理化的中介效应占比为884%，因此可以看出，产业结构高级化的中介效应更为凸显。

六、结论与政策建议

本文分别从理论和实证两个方面探讨了市场一体化对长三角城市群绿色发展效率的影响，并对市场一体化通过产业结构调整影响绿色发展效率的中间机制进行了实证检验，得到以下结论：（1）市场一体化有助于提升长三角城市群绿色发展效率，通过重新测度被解释变量、安慰剂检验以及工具变量法等稳健性检验方法，进一步验证了市场一体化能够促进绿色发展效率，同时，市场一体化对绿色发展效率的影响还存在明显的异质性特征。（2）市场一体化通过促进产业结构高级化、产业结构合理化显著地提升了绿色发展效率水平，即产业结构高级化、产业结构合理化是市场一体化影响绿色发展效率的重要传导机制。同时，通过对市场一体化影响绿色发展效率的中介效应测度和作用机制贡献的分解可以看出，市场一体化经由产业结构高级化、产业结构合理化作用于绿色发展效率的中介效应中，产业结构高级化的中介效应更为凸显。

根据研究结论，本文提出以下政策建议：（1）破除长三角城市群因行政区划所引起的市场分割，避免行政手段对市场机制产生过多的干预。在当前发展阶段，长三角城市群各城市应当不断深化“放管服”改革并重点服务于城际之间的交流与合作，进而增强市场机制在长三角城市群市场一体化发展进程中的作用。因此，需要适时清理长三角城市群内各城市间存在的阻碍商品、要素、资源等跨区域流动的政策法规，从而在城市群内逐渐形成一个具有统一性、开放性、竞争性以及有序性的商品和要素市场体系，并尊重市场客观规律，有效发挥市场的配置功能，使得市场能够真正主导商品和要素的价格以及流向，使其能够进一步在长三角城市群内实现跨区域自由流动。（2）长三角城市群应当注重消除各个城市之间因产业同质化而造成不良恶性竞争，应鼓励不同城市之间进行分工协作，形成一个协调且完善的产业分工体系。随着长三角城市群的进一步扩容，首先要积极引导城市群内沿海发达城市将落后的产业转向内地城市，从而推动发达城市寻求新的经济发展动能；其次，要进一步完善长三角城市群内的部分内陆城市承接一些沿海城市产业转移的一系列配套设施，从而逐步促进各城市间的产业实现有效对接协作，加快形成长江流域不同区间段的合理分工、结构有序的产业链，推动长三角城市群产业结构升级。最后，还可以通过加大对长三角城市群内高新技术产业和战略性新兴产业的资金支持，从而借助其发展实现长三角城市群的产业转型升级。（3）发挥各区域优势，加强协同效应，共同推动绿色发展。首先，长三角城市群内各省（直辖市）应当秉承合作开发、协同治理的理念，以长三角城市群一体化发展的思维解决绿色发展过程中遇到的难题，从而有效避免出现“各自为政”的局面。其次，当在城市群内出现严重的跨区域环境污染等事件时，长三角城市群内部应当立即采取行动联合处置相关生态环境突发事件，同时凭借大数据互联网技术构建畅通的信息交流传输渠道，从而保障能够在最短的时间内有效处理环境突發事件。再次，长三角城市群的协同绿色发展，需要有一定的资金支持，因此，可以考虑从省级层面设立长三角城市群绿色发展专项基金等，并且该基金的资金来源由长三角城市群内的三省一市按照一定的比例共同负担。最后，对长三角城市群各城市而言，实现一体化发展并非是各城市简单实现一样化，而是要突出各自优势，引导长三角城市群内各城市实现特色化发展。

参考文献：

［1］周黎安.中国地方官员的晋升锦标赛模式研究［J］．经济研究，2007（7）：36-50.

［2］杨凤华，王国华.长江三角洲区域市场一体化水平测度与进程分析［J］．管理评论，2012，24（1）：32-38.

［3］赵领娣，张磊，徐乐，等.人力资本、产业结构调整与绿色发展效率的作用机制［J］．中国人口·资源与环境，2016，26（11）：106-114.

［4］刘伟.以绿色产业推动城镇化高质量发展的路径研究［J］．经济纵横，2022，437（4）：116-121.

［5］刘国斌，崔明月.绿色经济视阈下东北地区产业转型升级研究［J］．哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2022，182（1）：112-118.

［6］孙博文，陈路，李浩民.市场分割的绿色增长效率损失评估——非线性机制验证［J］．中国人口·资源与环境，2018，28（7）：148-158.

［7］何文海，张永姣.环境规制、产业结构调整与经济高质量发展——基于长江经济带11省市PVAR模型的分析［J］．统计与信息论坛，2021，36（4）：21-29.

［8］韩永辉，黄亮雄，王贤彬.产业结构升级改善生态文明了吗——本地效应与区际影响［J］．财贸经济，2015（12）：129-146.

［9］Zhu B， Zhang M， Zhou Y， et al. Exploring the Effect of Industrial Structure Adjustment on Interprovincial Green Development Efficiency in China： A Novel Integrated Approach［J］．Energy Policy，2019，134：110946.

［10］孙元元， 张建清. 市场一体化与生产率差距： 产业集聚与企业异质性互动视角［J］．世界经济，2017，40（4）： 79-104.

［11］胡艳， 张安伟.长三角区域一体化生态优化效应研究［J］．城市问题，2020（6）： 20-28.

［12］盛斌， 毛其淋. 贸易开放， 国内市场一体化与中国省际经济增长： 1985～2008年［J］．世界经济，2011（11）： 44-66.

［13］陈喜强，邓丽. 政府主导区域一体化战略带动了经济高质量发展吗？——基于产业结构优化视角的考察［J］．江西财经大学学报， 2019（1）：43-54.

［14］陈其林.结构变动与经济运行的双约束型特征：对现行经济增长方式及其转变问题的思考［J］．南开经济研究， 2005（5）：22-30.

［15］李斌， 苏珈漩.产业结构调整有利于绿色经济发展吗？——基于空间计量模型的实证研究［J］．生态经济， 2016，32（6）： 32-37.

［16］Li， L. B.， Hu， J. L. Ecological Total-Factor Energy Efficiency of Regions in China［J］．Energy Policy， 2012，46（1）： 216-224.

［17］桂琦寒， 陈敏， 陆铭，等. 中国国内商品市场趋于分割还是整合： 基于相对价格法的分析［J］．世界经济， 2006（2）： 20-30.

［18］赵奇伟， 熊性美. 中国三大市场分割程度的比较分析： 时间走势与区域差异［J］．世界经济， 2009（6）： 41-53.

［19］李增福，曾林，叶永卫.市场分割如何影响企业的技术创新表现［J］．产经评论， 2020，11（5）： 23-41.

［20］都阳，蔡昉.中国制造业工资的地区趋同性与劳动力市场一体化［J］．世界经济，2004（8）：42-49.

［21］李江龙， 徐斌. “诅咒”还是“福音”： 资源丰裕程度如何影响中国绿色经济增长？［J］．经济研究， 2018，53（9）：151-167.

［22］林伯强， 谭睿鹏. 中国经济集聚与绿色经济效率［J］．经济研究，2019，54（2）： 119-132.

［23］Bai， J. H.， Lu， J. Y.， Li， S. J. Fiscal Pressure， Tax Competition and Environmental Pollution［J］．Environmental & Resource Economics，2018（1）： 1-17.

［24］尤济红， 陈喜强. 区域一体化合作是否导致污染转移——来自长三角城市群扩容的证据［J］．中国人口·资源与环境，2019，29（6）： 118-129.

［25］蒲艳萍，顾冉. 劳动力工资扭曲如何影响企业创新［J］．中国工业经济，2019（7）：137-154.

［26］于斌斌.产业结构调整与生产率提升的经济增长效应——基于中国城市动态空间面板模型的分析［J］．中国工业经济， 2015，333（12）： 85-100.

［27］楊明海，张红霞，孙亚男， 等. 中国八大综合经济区科技创新能力的区域差距及其影响因素研究［J］．数量经济技术经济研究， 2018，35（4）： 3-19.