碳中和背景下长三角城市绿色全要素生产率再核算

第５期
２０２１年９月阅江学刊
ＹｕｅｊｉａｎｇＡｃａｄｅｍｉｃＪｏｕｒｎａｌ
Ｎｏ．５Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２１
㊃气象与人类社会㊃
碳中和背景下长三角城市绿色
全要素生产率再核算
何㊀宇
摘要：基于碳中和背景，借助Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生产率核算方法，使用净
碳排放替换碳排放指标，构建碳中和背景下长三角城市绿色全要素生产率核算
框架㊂使用２０００ ２０１７年长三角地区２６个城市的碳排放和碳捕集数据进行测
度，研究发现：调整后的绿色全要素生产率指数能够更科学㊁准确地反映地区绿
色发展效率；长三角地区城市之间的绿色发展效率存在正向的空间关联，绿色发
展效率高的城市对邻近城市具有正的溢出效应；长三角地区城市绿色发展效率
存在显著的 多核共进 的协同发展特征，省会城市在长三角内部的绿色发展方
面发挥了区域性的协同作用㊂进一步推动长三角地区绿色协同一体化，应建立
健全碳排放㊁碳捕集数据的统计核算体系，优化区域经济空间布局，统筹促进经
济发展㊁保护生态环境与应对气候变化的关系，提升长三角地区的生态韧性与发
展韧性㊂
关键词：碳中和；碳捕集；长三角城市群；绿色全要素生产率；长三角一体化
发展；生态韧性
中图分类号：Ｆ１２７㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀文章分类号：１６７４⁃７０８９（２０２１）０５⁃００５１⁃１０
基金项目：能源基金会项目 碳中和背景下低碳消费模式和低碳社会建设研
究 （Ｇ－２１０６－３３０００）；国家社会科学基金应急管理体系建设研究
专项项目 我国生物安全治理体系构建中部门权责划分及协调机
制建设研究 （２０ＶＹＪ０５３）
作者简介：何宇，博士，三峡大学经济与管理学院讲师㊂
㊀㊀一㊁引㊀言
２０２０年９月，习近平主席在第７５届联合国大会一般性辩论中向全世界庄严宣布，中国将力争于２０３０年前实现碳达峰，在２０６０年前实现碳中和㊂２０２１年３月，习近平总书记
发表重要讲话并强调，要把碳达峰㊁碳中和纳入生态文明建设整体布局，拿出抓铁有痕的
劲头，如期实现２０３０年前碳达峰㊁２０６０年前碳中和的目标㊂碳达峰和碳中和承诺体现了
中国作为世界第二大经济体的责任和担当，也对未来中国城市推进低碳㊁零碳高质量发展
１５. All Rights Reserved.
阅江学刊：２０２１年第５期
指出了政策方向㊂长三角是中国经济发展最活跃㊁开放程度最高㊁创新能力最强的区域之一，在推进低碳㊁零碳高质量发展方面具有重要示范作用㊂①在碳达峰和碳中和政策背景下，恰当地对长三角地区城市绿色发展效率进行测度，对于科学准确研究长三角地区绿色协同发展，探索低碳㊁零碳背景下的绿色一体化政策路径具有重要意义㊂
近年来，气候变化问题受到学界广泛关注㊂Ｒｏｏｔ等研究发现，在过去的１００年内，全球平均气温上升了０．６ħ，并且在很大程度上是人类工业碳排放导致的㊂②气候变化㊁环境污染等不仅破坏自然生态，也危及人类健康和生存空间㊂③从经济学视角来分析，气候和环境问题会对区域经济发展造成不利影响，④主要体现在抑制工业产出㊁抑制投资和减少农业产出三个方面㊂⑤
当前，全球范围内大多数国家开始施行环境保护政策，如何兼顾经济产出效率和生态环境保护成为研究焦点㊂产出效率核算的基本理论分析框架起源于Ｃｈｕｎｇ等的开创性研究㊂⑥在传统的基于索洛余值的全要素生产率核算（以下简称ＴＦＰ）模型中，投入要素包括资本投入和劳动投入，产出则由经济实际总产出表示㊂⑦该ＴＦＰ核算模型测度了资本和劳动组合转化为总产出的效率水平㊂社会经济生产活动的实际产出结果往往与预期存在偏差，⑧在产生期望产出的同时，也会产生非期望产出（如废气㊁废水等）㊂因此，单纯使用期望产出并不能很好地衡量生产过程中污染的负外部性造成的总体社会的效率损失㊂随着中国经济发展过程中的环境问题不断凸显，基于非期望产出的绿色发展效率核算体系开始广泛应用到中国绿色全要素生产率（以下简称ＧＴＦＰ）的核算研究中㊂⑨虽然现有文献关于ＧＴＦＰ的研究已经比较丰富，但传统ＧＴＦＰ指数核算框架中非期望产出仅包含二氧化碳或二氧化硫的排放量，忽略了该地区主动参与碳汇和碳捕集行为对环境治理效率的影响㊂因此，传统ＧＴＦＰ核算方法可能已经不适用于碳达峰和碳中和背景下的绿色发展效率测度和评价，并且可能会低估区域绿色发展效率㊂
总体而言，关于测度气候与环境背景下区域绿色发展水平的文献已经比较丰富，学者们对此问题进行了比较深入的探索，但本文认为仍然可以从两个方面展开进一步研究㊂第一，中国已经正式向全世界宣布将于２０３０年前实现碳达峰㊁２０６０年前实现碳中和，中国中长期能源政策和环境政策的重点必然包括碳达峰和碳中和目标㊂相关产业政策的着力２５①②③④⑤⑥⑦⑧⑨郑明贵㊁曾健林㊁曹天琦：‘能源消费结构升级与区域经济高质量发展 基于产业结构的中介作用和人口红利
的调节作用“，‘阅江学刊“，２０２１年第３期，第８５－１０１页㊂
Ｒｏｏｔ
ＴＬ，ＰｒｉｃｅＪＴ，ＨａｌｌＫＲ， Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓｏｆｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇｏｎｗｉｌｄａｎｉｍａｌｓａｎｄｐｌａｎｔｓ ，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．４２１，ｎｏ．３（２００３），ｐｐ．５７－６０．黄栋㊁王文倩：‘气候共同体：后巴黎时代应对气候变化的东盟方式“，‘阅江学刊“，２０２１年第１期，第４６－５９页㊂任力：‘气候变化与经济增长的理论分析“，‘经济学动态“，２０１１年第１期，第１３７－１４２页㊂
ＤｅｌｌＭＬ，
ＪｏｎｅｓＢ，ＯｌｋｅｎＢＡ， Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｈｏｃｋｓａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅｌａｓｔｈａｌｆｃｅｎｔｕｒｙ ，
ＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＪｏｕｒｎａｌ：Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，ｖｏｌ．４，ｎｏ．３（２０１２），ｐｐ．６６－９５．ＣｈｕｎｇＹＨ，ＦａｒｅＲ， Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅｏｕｔｐｕｔｓ：Ａｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｄｉｓｔａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ ，Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ
ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｖｏｌ．５１，ｎｏ．３（１９９７），ｐｐ．２２９－２４０．王永进㊁刘灿雷：‘国有企业上游垄断阻碍了中国的经济增长？ 基于制造业数据的微观考察“，‘管理世界“，２０１６年第６期，第１０－２１页㊂徐海红㊁唐凡：‘论绿色发展的内在动力“，‘阅江学刊“，２０２０年第４期，第２７－３５页㊂
陈诗一：‘中国的绿色工业革命：基于环境全要素生产率视角的解释（１９８０ ２００８）“，‘经济研究“，２０１０年第１１
期，第２１－３４页㊂
. All Rights Reserved.
何宇：碳中和背景下长三角城市绿色全要素生产率再核算
点不仅要聚焦碳减排，还应当聚焦碳捕集，这意味着传统的基于期望产出和非期望产出框架的ＧＴＦＰ核算方法已经不能准确测度经济主体（包括微观企业层面和宏观区域层面）的绿色发展效率，缺乏对经济主体碳捕集和碳汇行为的考察㊂第二，‘中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和２０３５年远景目标纲要（草案）“提出，深入实施区域重大战略㊁区域协调发展战略㊁主体功能区战略，健全区域协调发展体制机制，构建高质量发展的区域经济布局和国土空间支撑体系㊂在此背景下，长三角地区是中国经济发展最活跃㊁开放程度最高㊁创新能力最强的区域之一，将其打造为低碳㊁零碳绿色高质量一体化发展样板，对于在全国范围推进区域经济高效绿色一体化发展具有重要的示范效应㊂
因此，本文的贡献主要体现在以下两个方面㊂第一，在碳达峰和碳中和背景下，根据经济主体兼具碳减排和碳捕集行为的双重政策要求，本文改进了传统ＧＴＦＰ核算框架，将仅包含碳排放的传统非期望产出改进为体现净碳排放的非期望产出，以准确核算经济主体在碳达峰和碳中和政策约束下的绿色发展效率㊂第二，本文使用空间效率分析方法，对碳达峰和碳中和背景下长三角地区城市ＧＴＦＰ进行测度，并进一步从绿色协同和创新协同双重视角研究长三角地区城市一体化发展问题㊂后续章节安排如下：第二节为模型设定，探索碳中和背景下的ＧＴＦＰ核算框架，构建Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数；第三节介绍数据来源和数据的处理方法；第四节对长三角地区城市ＴＦＰ进行测度和评价；第五节为研究结论，并给出政策建议㊂
㊀㊀二、模型设定
㊀㊀（一）基于碳中和目标调整环境技术函数假设生产过程中的投入要素为ｘ，ｘ＝ｘ
１， ，ｘＮ{}ɪＲ＋Ｎ，产出向量分别为ｙ＝ｙ１， ，ｙＭ{}ɪＲ＋Ｍ和ｂ＝ｂ１， ，ｂＩ{}ɪＲ＋Ｉ，其中ｙ表示期望产出，ｂ表示非期望产出㊂在传统ＧＴＦＰ核算框架下，学者们普遍使用二氧化碳㊁二氧化硫㊁氮氧化物等大气污染排放或污水等水体污染排放作为非期望产出㊂①党的十八大以来，中国经济社会发展经历了全面绿色转型，环境治理体系建设和生态文明建设取得了很大的成效㊂②中国在推进全面节能减排㊁减少温室气体排放的同时，通过植树造林㊁生态修复等手段提高自然碳汇，推进碳捕集㊂③在国家大力推进碳达峰和碳中和目标的背景下，本文提出调整后的非期望产出（ＡｄｊｕｓｔｅｄＵｎｄｅｓｉｒａｂｌｅＯｕｔｐｕｔ）概念来表示净碳排放量，即ｂᶄ＝ｂᶄ１， ，ｂᶄＩ{}ɪＲ＋Ｉ，其中净碳排放量为ｂᶄｉ＝ｂｉ－ｈｉ，表示碳排放总量ｂｉ减去碳汇量和碳捕集量ｈｉ㊂ｂᶄｉ＝０表示地区ｉ实现碳中和㊂
使用Ｐｘ()表示生产可能性集合：
Ｐｘ()＝ｙ，ｂᶄ()：ｘңｙ，ｂᶄ(){}，ｘɪＲ＋Ｎ（１）
３５①②③孙亚男㊁杨名彦：‘中国绿色全要素生产率的俱乐部收敛及地区差距来源研究“，‘数量经济技术经济研究“，２０２０
年第６期，第４７－６９页㊂
高家军：‘人类命运共同体视域下全球生态文明建设的系统审视“，‘系统科学学报“，２０２１年第４期，第６２－６７
页㊂
齐绍洲㊁柳典㊁李锴等：‘公众愿意为碳排放付费吗？ 基于 碳中和 支付意愿影响因素的研究“，‘中国人口㊃
资源与环境“，２０１９年第１０期，第１２４－１３４页㊂
. All Rights Reserved.
阅江学刊：２０２１年第５期
㊀㊀假设投入产出的组合为（ｘｋ，ｔ，ｙｋ，ｔ
，ｂｋ，ｔ）㊂利用数据包络分析（ＤＥＡ），可得以下带约束
条件的生产最大化目标函数：Ｐｔｘｔ()＝ｙｔ，ｂᶄｔ()：
ðＫ
ｋ＝１ｚｔｋｙｔｋｍȡｙｔｋｍ，ｍɪ１， ，Ｍ{}{；
ðＫｋ＝１ｚｔｋｂᶄｔｋｉȡｂᶄｔｋｉ，ｉɪ１， ，Ｉ{}；（２）
ðＫ
ｋ＝１ｚｔｋｘｔｋｎȡｘｔｋｎ，ｎɪ１， ，Ｎ{}
}其中，ｚｔｋ非负，为每个横截面观测值的权重系数，体现生产技术的规模报酬不变性㊂㊀㊀（二）方向性距离函数方向性距离函数（ＤｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＤｉｓｔａｎｃｅＦｕｎｃｔｉｏｎ）既可以体现生产可能性集的性质，又能够反映生产过程中产出扩张的方向性㊂①基于产出的方向性距离函数可以描述如下：
Ｄң０ｘ，ｙ，ｂ；ｇ()＝ｓｕｐβ：ｙ，ｂ()＋βｇɪＰｘ(){}（３）
其中，ｇ＝ｇｙ，ｇｂ()是方向向量，表示产出的扩张方向㊂利用ＤＥＡ方法求解方向性距离函数，其线性规划方程如下：
Ｄң
０ｘｔ，ｋ，ｙｔ，ｋ，ｂｔ，ｋ；ｙｔ，ｋ，－ｂᶄｔ，ｋ()＝Ｍａｘβ
ｓ．ｔ．㊀ðＫｋ＝１ｚｔｋｙｔｋｍȡ１＋β()ｙｔ
ｋｍ，ｍɪ１， ，Ｍ{}
ðＫｋ＝１ｚｔｋｂᶄｔ
ｋｉ＝１－β()ｂᶄｔｋｉ，ｉɪ１， ，Ｉ{}（４）
ðＫｋ＝１ｚｔｋｘｔ
ｋｎɤｙｔｋｎ，ｎɪ１， ，Ｎ{}
㊀㊀当方向性距离函数的值接近于０时，表明该地区的生产正接近生产可能性边界㊂在生产性距离函数的基础上，可以使用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ指数测度长三角地区城市绿色发展效率㊂
㊀㊀（三）Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生产率指数利用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生产率核算法计算调整后的绿色全要素生产率指数（记为Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ）：
Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰｔ＋１ｔ＝１＋Ｄңｔ
０ｘｔ
，ｙｔ，ｂᶄｔ；ｇｔ()１＋Ｄңｔ０ｘｔ＋１，ｙｔ＋１，ｂᶄｔ＋１；ｇｔ＋１()ˑ
１＋Ｄң
ｔ＋１０ｘｔ，ｙｔ，ｂᶄｔ；ｇｔ()１＋Ｄңｔ＋１０ｘｔ＋１，ｙｔ＋１，ｂᶄｔ＋１；ｇｔ＋１(){}１２（５）
Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数可以分解为效率变化指数（ＥＦＦＣＨ）和技术进步指数（ＴＥＣＨ）：Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ＝ＥＦＦＣＨˑＴＥＣＨ（６）ＥＦＦＣＨｔ
＋１ｔ＝１＋Ｄңｔ０ｘｔ
，ｙｔ，ｂᶄｔ；ｇｔ()１＋Ｄңｔ＋１０ｘｔ＋１，ｙｔ＋１，ｂᶄｔ＋１；ｇｔ＋１()（７）
４５①ＣｈｕｎｇＹＨ，ＦａｒｅＲ， Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅｏｕｔｐｕｔｓ：Ａｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｄｉｓｔａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ ，Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ
ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｖｏｌ．５１，ｎｏ．３（１９９７），ｐｐ．２２９－２４０．. All Rights Reserved.
何宇：碳中和背景下长三角城市绿色全要素生产率再核算
ＴＥＣＨｔ＋１ｔ＝１＋Ｄң
ｔ＋１０ｘｔ
，ｙｔ，ｂᶄｔ；ｇｔ()１＋Ｄңｔ０ｘｔ，ｙｔ，ｂᶄｔ；ｇｔ()ˑ１＋Ｄң
ｔ＋１０ｘｔ＋１
，ｙｔ＋１，ｂᶄｔ＋１；ｇｔ＋１()１＋Ｄңｔ０ｘｔ＋１，ｙｔ＋１，ｂᶄｔ＋１；ｇｔ＋１(){}１２（８）
㊀㊀公式（６）至（８）表明，Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数由两部分构成，其中ＥＦＦＣＨ表示在技术条件一定的情况下，实际产出接近生产可能性边界的程度，ＴＥＣＨ表示技术水平的变动引起的生产可能性边界的移动㊂当ＥＦＦＣＨ指数和ＴＥＣＨ指数大于（小于）１时，表示相对于上一期，生产效率和技术水平提升（降低）㊂
㊀㊀三、数据来源与数据处理
㊀㊀（一）数据来源本文研究范围限定为长三角地区的绿色全要素生产率㊂首先，从空间范围而言，２０１６年５月国务院发布‘长江三角洲城市群发展规划“，明确了规划范围，具体包括上海市，江苏省的南京㊁无锡㊁常州㊁苏州㊁南通㊁盐城㊁扬州㊁镇江㊁泰州，浙江省的杭州㊁宁波㊁嘉兴㊁湖州㊁绍兴㊁金华㊁舟山㊁台州，安徽省的合肥㊁芜湖㊁马鞍山㊁铜陵㊁安庆㊁滁州㊁池州㊁宣城，共２６市㊂其次，从时间范围而言，本文数据涉及市级层面的ＧＤＰ㊁劳动㊁资本存量㊁能源投入㊁二氧化碳排放和二氧化碳吸收多个方面，考虑数据的可获取性，选择２０００ ２０１７年为时间窗口期㊂
城市层面名义ＧＤＰ㊁从业人员（劳动）㊁固定资产投资总额等数据来源于‘中国城市统计年鉴“，部分缺失数据参照地方统计年鉴㊂城市层面的固定资产投资价格指数㊁国内生产总值指数㊁居民消费价格指数等数据使用各城市所在省的省级数据进行替代，数据来源于上海㊁江苏㊁浙江和安徽相应年份的统计年鉴㊂城市层面的碳排放和碳吸收数据来自ＣＥＡＤＳ数据库㊂①
㊀㊀（二）数据计算与处理１．要素投入劳动投入是单位从业人员㊁私营与个体从业人员的总和，资本投入（资本存量）参考单豪杰使用的永续盘存法进行计算，②基期的资本存量根据如下公式计算：
Ｋ
０＝Ｉ０（１＋ｕ）／（ｕ＋ρ）（９）
ｕ为不变价投资的平均增长率，ρ为资本平均折旧率，具体值为
１０．９６％㊂２．期望产出文中期望产出由实际ＧＤＰ来定义，根据各省市ＧＤＰ平减指数将各城市ＧＤＰ调整为２０００年不变价格
，然后对各市名义ＧＤＰ进行平减得到实际ＧＤＰ㊂３．调整后的非期望产出现有文献关于非期望产出的选取指标包括二氧化碳排放㊁二氧化硫排放㊁废水排放㊁固体废料排放等，在相关研究中，还没有统一的标准能够科学全面地反映非期望产出，也没有探讨减排与碳捕集两措并举情形下的净碳排放问题㊂③因此，这里使用二氧化碳排放５５①②③感谢ＣＥＡＤＳ数据库提供支持㊂ＣＥＡＤＳ为中国碳核算数据库，专门提供中国及全球其他发展中经济体多尺度能
源㊁排放及社会经济清单，网址为ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｃｅａｄｓ．ｎｅｔ．ｃｎ／㊂
单豪杰：‘中国资本存量Ｋ的再估算：１９５２ ２００６年“，‘数量经济技术经济研究“，２００８年第１０期，第１７－３１页㊂陈诗一㊁马倩倩：‘基于水污染治理的中国经济转型评估“，‘阅江学刊“，２０２０年第２期，第３４－４３页㊂
. All Rights Reserved.
阅江学刊：２０２１年第５期
量与自然碳汇㊁碳捕集的差额来表示调整后的非期望产出㊂
４．空间权重矩阵
参照经济地理引力模型，假定两地区之间的经济关联不仅受到空间距离的影响，也与
各自经济发展水平有关，因此定义Ｇｉｊ＝ＧＤＰｉＧＤＰｊ
ｄ２ｉｊ
㊂引力矩阵中的ＧＤＰ数据是２０００
２０１７年城市实际ＧＤＰ的平均值，ｄｉｊ表示区域ｉ和区域ｊ之间的地理空间距离㊂空间权重矩阵Ｗｉｊ构建如下：
Ｗｉｊ＝
０，㊀ｉｆ㊀ｉ＝ｊ
Ｇｉｊ㊀ｉｆ㊀ｉʂｊ
{（１０）
㊀㊀５．城市绿色效率中心度
根据长三角地区城市空间权重矩阵Ｗｉｊ和调整后的城市绿色全要素生产率指数向量
Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰｉ，构建长三角地区城市绿色效率中心度指标Ｚｉ如下：
Ｚｉ＝１Ｉ－１ðＩｊ＝１Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰｉˑＷｉｊ（１１）根据公式（１０），城市绿色效率中心度指标Ｚｉ处于０，１
()区间㊂当Ｚｉң０时，表示城市绿色效率中心度较低；当Ｚｉң１时，表示城市绿色效率中心度较高㊂
㊀㊀四、数据结果
㊀㊀（一）碳中和背景下长三角地区城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ测算
根据Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生产率核算法，使用Ｓｔａｔａ１６．０软件对碳达峰和碳中和背景下长三角地区２６个城市的Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数进行计算，并对测算结果按降序排列，
如表１所示㊂
表１㊀长三角地区城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数测算结果
城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ
上海１．０４２镇江０．９７９
扬州１．０２６南通０．９７８
嘉兴１．０２１芜湖０．９７７
杭州１．０２０马鞍山０．９７７
南京０．９９８无锡０．９６８
苏州０．９９３金华０．９６４
湖州０．９８８铜陵０．９６２
合肥０．９８６舟山０．９５０
绍兴０．９８６台州０．９２９
盐城０．９８４滁州０．９０５
泰州０．９８１宣城０．８９７
常州０．９８１安庆０．８９２
宁波０．９７９池州０．８４５
注：基于碳中和核算法，本文核算了２０００ ２０１７年长三角地区２６个城市的ＧＴＦＰ指数㊂为了便于说明，
这里显示了２０００ ２０１７年长三角地区２６个城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数的几何均值㊂
６５
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何宇：碳中和背景下长三角城市绿色全要素生产率再核算
由表１可见，总体而言，长三角地区城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数的波动幅度不大，稳定在［０．８９２，１．０４２］区间㊂就单独的城市而言，２０００ ２０１７年，上海㊁扬州㊁嘉兴㊁杭州和南京
的Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数排名靠前，台州㊁滁州㊁宣城㊁安庆和池州的Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数排
名靠后㊂在地理上靠近上海的城市（如嘉兴㊁杭州㊁南京和苏州），其Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数
相应较高，而在地理上远离上海市和本省省会（南京㊁杭州和合肥）的城市（如台州㊁滁州㊁
宣城㊁安庆和池州等），其Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数相应较低㊂这个结果表明，２０００ ２０１７年，
长三角城市群绿色发展效率表现出空间关联特征，即在绿色发展和创新发展方面具有一
定的协同性㊂
根据调整ＧＴＦＰ的测度理论框架，碳达峰和碳中和背景下长三角地区城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿
ＧＴＦＰ指数出现差异可能有三个方面的原因：第一，纯技术因素变动，由ＴＦＰ衡量；第二，
绿色发展效率变动，由ＧＴＦＰ衡量；第三，碳达峰和碳中和政策背景下，自然碳汇和碳捕集
活动引起的生产效率变动，由Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ衡量㊂因此，为了进一步研究碳达峰和碳中
和背景下长三角地区城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数产生变化的原因，有必要对各个城市基于
不同ＴＦＰ核算口径的数据进行比较，结果如表２所示㊂
表２㊀长三角地区城市不同ＴＦＰ核算口径比较
城市ＴＦＰＧＴＦＰＡｄｊｕｓｔｅｄ＿
ＧＴＦＰ
ＧＴＦＰ城市ＴＦＰＧＴＦＰＡｄｊｕｓｔｅｄ＿
上海１．０５０１．０３５１．０４２湖州０．９３００．９５８０．９８８
南京０．９５９０．９８９０．９９８绍兴０．９１５０．９８４０．９８６
. All Rights Reserved.
无锡０．８９１０．９５００．９８６金华０．８１５０．９５５０．９６３
常州０．８９００．９７１０．９８１舟山０．９８６０．９３２０．９５０
苏州０．８７４０．９７３０．９９３台州０．８５３０．９２００．９２９
南通０．８６５０．９７４０．９７８合肥０．９４６０．９７７０．９８６
盐城０．８４００．９７７０．９８４芜湖０．９５９０．９７１０．９７７
扬州０．８８７０．９９４１．０２６马鞍山０．９７３０．９６３０．９７７
镇江０．８９７０．９７３０．９７９铜陵０．９４５０．９５６０．９６２
泰州０．８８００．９８００．９８１安庆０．８０４０．８８１０．８９２
杭州０．９９１１．０１６１．０２０滁州０．７８５０．８９５０．９０５
宁波０．９４３０．９７００．９７１池州０．８５１０．８３８０．８４５
嘉兴０．９１６０．９６９１．０２１宣城０．８２４０．８８６０．８９７注：表中数据为２０００ ２０１７年长三角地区２６个城市ＴＦＰ的几何均值㊂
表２表明：首先，综合对比ＴＦＰ㊁ＧＴＦＰ和Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ核算口径下的生产效率指数，发现ＴＦＰ㊁ＧＴＦＰ和Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ核算指数存在很强的一致性，即Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指
数较高（低）的城市，其ＴＦＰ和ＧＴＦＰ指数也比较高（低）㊂这意味着，在碳达峰和碳中和
背景下的Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数主要受到纯技术变动和绿色发展效率变动的影响㊂其次，
对比长三角地区２６个城市的Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数与ＴＦＰ指数和ＧＴＦＰ指数的数值，发现
总体呈现Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ＞ＧＴＦＰ＞ＴＦＰ的规律㊂该结果表明，在长三角地区，城市的绿色发
展效率普遍为正（由ＧＴＦＰ＞ＴＦＰ可得），长三角地区的城市在推进技术发展的同时，其绿
色发展效率也得到了更大幅度的提升；同时，根据Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ＞ＧＴＦＰ可以判断，仅以
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阅江学刊：２０２１年第５期
传统非期望产出作为生产效率的测度标准会低估长三角地区城市绿色发展效率，在碳达峰和碳中和背景下，使用Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数能够更加真实地反映一个地区的实际绿色发展效率㊂
㊀㊀（二）进一步研究：Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ视角下的长三角一体化莫兰指数（ＭｏｒａｎＩｎｄｅｘ）是衡量地理单元之间空间关联性的指标㊂考虑空间序列ａｉ{}Ｉｉ＝１，空间莫兰指数的计算公式为
：Ｉ＝ðＩｉ＝１ðＩｊ＝１Ｗｉｊａｉ－
ａ()ａｊ－ ａ()
Ｓ２ðＩｉ＝１
ðＩｊ＝１Ｗｉｊ
（１２）
其中，Ｓ２表示样本方差，Ｗｉｊ表示空间权重矩阵， ａ表示空间序列ａｉ{}Ｉｉ＝１的均值㊂如果莫
兰指数为正，则表示各个地理单元之间存在正向的空间关联性㊂本文使用莫兰指数检验发现，区域全局莫兰指数为０．２７０，并且在１％的显著性水平下通过检验，说明基于Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数核算的长三角地区城市绿色发展效率存在显著的空间正向关联㊂因此，本文使用长三角地区２６个城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数测算结果，制作了长三角地区城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数莫兰散点图，如图１所示
㊂
图１㊀长三角地区城市Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数莫兰散点图
㊀㊀图１表明，长三角地区２６个城市样本点基本都聚集在莫兰散点图的第一象限和第三象限，并且表现为显著的正向空间关联，这意味着绿色发展效率高的城市对邻近城市具有正的绿色发展效率溢出，能够带动邻近城市绿色发展效率的提升，即在基于Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数的长三角地区城市绿色发展效率核算框架下，长三角城市群呈现一体化协同发
展特征㊂８５. All Rights Reserved.
何宇：碳中和背景下长三角城市绿色全要素生产率再核算
很多经验证据和实证研究表明，长三角地区城市表现出较强的一体化协同发展特征，①但是对长三角地区一体化协同发展的系统协同机制和协同框架缺少深入的探索㊂因此，接下来本文使用城市绿色效率中心度指标，利用城市层面数据，分析在长三角地区一体化协同发展中哪些城市扮演了绿色创新发展增长极的角色，哪些城市在一体化协同方面仍然存在不足，如何进一步提升长三角地区的一体化协同水平㊂
根据公式（１０）构建的城市绿色效率中心度指标，本文使用空间权重矩阵Ｗｉｊ和Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数计算得到长三角地区２６个城市的绿色效率中心度测算值，按照降序
排列，结果如表３所示㊂表３　长三角地区城市绿色效率中心度城市绿色效率中心度城市绿色效率中心度
上海０．７５９马鞍山０．７１２
杭州０．７４３扬州０．７０８
南京０．７２７无锡０．７０５
苏州０．７２３嘉兴０．７０４
合肥０．７１８金华０．７０２
绍兴０．７１８湖州０．７０２
盐城０．７１７铜陵０．７０１
泰州０．７１５舟山０．６９２
常州０．７１５台州０．６７７
宁波０．７１３滁州０．６６０
镇江０．７１３宣城０．６５４
南通０．７１３安庆０．６５０
芜湖０．７１２池州０．６１５
注：基于Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数空间加权㊂
㊀㊀根据表３的数据，上海㊁杭州㊁南京㊁苏州和合肥的绿色效率中心度测算值排名靠前，而台州㊁滁州㊁宣城㊁安庆和池州的绿色效率中心度测算值排名靠后㊂通过数据分析，可以得到如下结论㊂第一，区域性中心城市的绿色效率中心度高于其他城市，上海市和浙江㊁江苏㊁安徽三省省会城市的长三角地区绿色效率中心度排名较高，意味着在长三角协同一体化过程中，区域性中心城市扮演了绿色创新发展增长极的角色㊂第二，从区域性结构差异来看，城市绿色效率中心度指标存在显著的省际差异㊂比较江苏㊁浙江和安徽三省，江苏省的平均排名高于浙江省，安徽省最低㊂在各省内部，也存在各自的绿色创新增长极，使整个长三角地区呈现 多核共进 的协同发展特征㊂
㊀㊀五、结论与政策建议
㊀㊀（一）结论本文研究碳达峰和碳中和背景下，长三角地区城市ＧＴＦＰ核算和区域经济一体化发９５①李廉水㊁周彩红：‘区域分工与中国制造业发展 基于长三角协整检验与脉冲响应函数的实证分析“，‘管理世
界“，２００７年第１０期，第６４－７４页㊂. All Rights Reserved.
阅江学刊：２０２１年第５期
展问题㊂基于Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生产率核算方法，本文改进了非期望产出的传统定
义，使用碳排放减去碳捕集（即净碳排放）替换碳排放指标，构建Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ核算框
架㊂基于Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ核算框架，使用２０００ ２０１７年长三角地区２６个城市的碳排放
和碳捕集数据进行测度，主要结论如下㊂第一，对比Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指数，ＧＴＦＰ指数使得
长三角地区城市绿色发展效率被低估，说明在碳达峰和碳排放背景下，Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿ＧＴＦＰ指
数能够更科学准确地反映地区绿色发展效率㊂第二，长三角地区城市之间的绿色发展效
率存在正向的空间关联，绿色发展效率高的城市对邻近城市具有正的绿色发展效率溢出，
能够带动邻近城市绿色发展效率的提升㊂第三，长三角地区城市绿色发展效率存在显著
的 多核共进 的协同发展特征，江苏省㊁浙江省和安徽省的省会城市在长三角内部的绿
色发展方面发挥了区域性协同作用㊂
㊀㊀（二）政策建议
基于上述研究结果，本文从三个方面提出推进长三角地区绿色协同一体化的政策建议㊂第一，建立健全碳排放㊁碳捕集数据的统计核算体系㊂在中长期范围内，碳达峰和碳
中和将是中国产业发展政策关注的重点内容，对企业实行 碳考核 ，不仅需要关注企业
的碳减排行为，也需要关注企业的碳捕集行为对净碳排放的影响㊂在健全碳排放㊁碳捕集
数据统计核算体系的基础上，再进一步对全社会的生产活动进行精准化的 碳治理 ㊂第
二，优化区域经济空间布局，推进长三角城市一体化发展迈上新台阶㊂虽然长三角地区城
市的绿色发展效率存在正向的空间关联，但仍然具有区域结构性不平衡效应，因此，需要. All Rights Reserved.
充分挖掘区域性中心城市的辐射带动潜力，促进资源要素跨区域有序自由流动，加强区域
之间（尤其是省之间）的政策互补性和协同性㊂第三，统筹促进经济发展㊁保护生态环境
与应对气候变化的关系，提升长三角地区生态韧性与发展韧性㊂多渠道建立政府㊁企业㊁
公众广泛参与应对气候变化的行动机制，探索 链长制 治理模式在碳治理方面的应用，
从生态链与产业链层面加强长三角地区的生态韧性和产业发展韧性㊂
责任编辑：沈㊀丹
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