長三角地區(qū)“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)水平測度及其影響因素*

孫崇洋 葛察忠 段顯明 程翠云#

(1.杭州電子科技大學經(jīng)濟學院，浙江 杭州 310018；2.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院，北京 100012)

2005年8月15日，習近平同志在長三角腹地——浙江省安吉縣首次提出了“綠水青山就是金山銀山”的科學論斷[1]。2017年10月28日，“必須樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念”被寫進黨的十九大報告。隨后，“增強綠水青山就是金山銀山的意識”被寫進新修訂的《中國共產(chǎn)黨章程》中。“綠水青山就是金山銀山”(以下簡稱“兩山”理念)是習近平生態(tài)文明思想的重要組成部分，深入闡述了保護生態(tài)環(huán)境就是保護生產(chǎn)力、改善生態(tài)環(huán)境就是發(fā)展生產(chǎn)力的本質(zhì)，進一步揭示了生態(tài)環(huán)境保護與經(jīng)濟社會發(fā)展的辯證統(tǒng)一關(guān)系。目前關(guān)于“兩山”的研究主要集中在理論層面的定性探討，特別是在“兩山”理念內(nèi)涵、實踐模式以及轉(zhuǎn)化途徑等方面成果頗豐。在理論內(nèi)涵方面，“綠水青山”是一種生態(tài)資產(chǎn)，是國家實現(xiàn)生態(tài)扶貧的重要財富和基礎(chǔ)資源，也是提升城市競爭力的重要武器[2]14。作為我國實現(xiàn)“兩個一百年”目標的內(nèi)在要求，“兩山”理念確立了尊重自然、生態(tài)優(yōu)先的生態(tài)文明理念，順應(yīng)了環(huán)境與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的現(xiàn)實需要[3]。在實踐模式方面，各地深入踐行“兩山”理念，涌現(xiàn)出一批典型樣本。例如：湖州發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)與生態(tài)旅游實現(xiàn)了生態(tài)致富[4]；安徽旌德縣通過“綠水青山”吸引高端產(chǎn)業(yè)，打造了健康制造產(chǎn)業(yè)集聚基地[5]。在轉(zhuǎn)化途徑方面，眾多學者提出構(gòu)建綠色低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系[2]16；發(fā)展生態(tài)經(jīng)濟，增強轉(zhuǎn)化內(nèi)生動力[6]；健全綠色金融體系，助推生態(tài)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟優(yōu)勢[7]；建立健全資源有償使用制度和生態(tài)補償制度，構(gòu)建反哺機制等方式助推“綠水青山”與“金山銀山”相互轉(zhuǎn)化，促進兩者協(xié)調(diào)發(fā)展[8]。此外，一些學者也開始利用不同的研究方法定量研究“兩山”理念實踐成效[9-10]。近年來，長三角地區(qū)堅定不移致力保護“綠水青山”、做大“金山銀山”，“兩山”理念深入人心。但是，該區(qū)域的“綠水青山”和“金山銀山”狀況、相互作用關(guān)系及影響因素尚未可知。為此，本研究基于“綠水青山”和“金山銀山”發(fā)展水平的評估結(jié)果，利用耦合協(xié)調(diào)度模型分析兩者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系以及其影響因素，對于尋找推動該區(qū)域“兩山”理念實踐的路徑具有重要意義。

1 研究方法

1.1 “綠水青山”與“金山銀山”測算

基于科學性、全面性、可操作性等原則，綜合已有研究結(jié)果[11-12]，本研究首先構(gòu)建“綠水青山”與“金山銀山”評價指標體系(見表1)。

由于各項指標的量綱存在差異，在測算綠水青山指數(shù)和金山銀山指數(shù)前，根據(jù)評價指標的指標屬性，采用功效函數(shù)對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。

利用主客觀相結(jié)合的方法確定指標權(quán)重，再將權(quán)重與各指標標準化處理后的數(shù)據(jù)進行合成運算，求得綠水青山指數(shù)和金山銀山指數(shù)。

1.2 “綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)水平測度模型

借鑒物理學中的耦合系數(shù)模型[13]來測度“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)程度，構(gòu)建以下模型：

(1)

式中：Cit為i區(qū)域第t年的耦合度，取值范圍為[0，1]；Lit和Git分別為i區(qū)域第t年的綠水青山指數(shù)和金山銀山指數(shù)。當Cit=0時，表明“綠水青山”和“金山銀山”處于無關(guān)狀態(tài)；當0

同時，考慮到在綠水青山指數(shù)和金山銀山指數(shù)取值相近且較低的情況下，僅計算耦合度會出現(xiàn)兩者發(fā)展水平較低，協(xié)同發(fā)展程度較高的偽評價結(jié)果[14]，為此引入耦合協(xié)調(diào)度模型[15]，具體見下式：

Tit=αLit+βGit

(2)

(3)

式中：Tit為“綠水青山”和“金山銀山”的綜合評價指數(shù)，反映“綠水青山”和“金山銀山”的總體成效；α和β均為待定系數(shù)，分別反映“綠水青山”和“金山銀山”對耦合協(xié)調(diào)效應(yīng)的貢獻程度，且α+β=1，考慮“綠水青山”與“金山銀山”對“兩山”實踐的貢獻程度相近，α和β均取1/2；Dit為“綠水青山”和“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)度，可分為10個等級[16]，具體見表2。

表1 綠水青山指數(shù)和金山銀山指數(shù)的指標體系1)

注：1)地表水分級依據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》(GB 3838—2002)；人均GDP以2007年為基期計算；資本利用率以固定資產(chǎn)投資與GDP的比值表征；城鄉(xiāng)居民收入差距以城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均可支配收入比值表征；+和-分別代表正向指標和負向指標。

表2 “綠水青山”和“金山銀山”耦合協(xié)調(diào)水平分級

1.3 耦合協(xié)調(diào)度影響因素回歸模型構(gòu)建

已有研究表明，經(jīng)濟發(fā)展速度是影響“綠水青山”和“金山銀山”耦合協(xié)調(diào)的重要因素[17]。人力資本和技術(shù)進步會對兩者的耦合協(xié)調(diào)產(chǎn)生積極影響[18]。此外，在外商直接投資(FDI)過程中會產(chǎn)生“環(huán)境避難效應(yīng)”，在推動本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的同時，給地區(qū)環(huán)境帶來不利影響。基于此，本研究確定的“綠水青山”和“金山銀山”耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素包括經(jīng)濟發(fā)展、人力資本、技術(shù)進步、FDI，并構(gòu)建如下回歸模型：

(4)

式中：β0～β5均為回歸系數(shù)；Git為經(jīng)濟發(fā)展項，以該區(qū)域GDP與整個研究區(qū)域GDP比值表征；Kit為人力資本項，以普通高校人數(shù)與該區(qū)域人數(shù)比值表征；Rit為技術(shù)進步項，以科技支出與總財政支出比值表征；Fit為FDI項，以FDI金額與GDP比值表征；μi為個體效應(yīng)；ε0為隨機擾動項。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)來自長三角各城市2008—2017年統(tǒng)計年鑒及環(huán)境狀況公報。

2 結(jié)果與討論

2.1 綠水青山指數(shù)與金山銀山指數(shù)演化分析

2008—2017年長三角地區(qū)綠水青山指數(shù)整體呈波動上升趨勢，說明該時期內(nèi)生態(tài)環(huán)境狀況明顯提升。從時間分段來看，綠水青山指數(shù)在2008—2011年呈現(xiàn)上升趨勢；但是在2012—2014年出現(xiàn)下降，可能是由于該時段長三角地區(qū)大氣環(huán)境質(zhì)量明顯惡化，主要城市PM2.5上升，空氣優(yōu)良天數(shù)占比下降，同時地表水Ⅰ～Ⅲ類占比下降，整體上空氣質(zhì)量和水環(huán)境質(zhì)量下降明顯；2014年后各地區(qū)加強了生態(tài)環(huán)境保護和治理的力度，綠水青山指數(shù)逐漸上升。2008—2017年長三角地區(qū)金山銀山指數(shù)呈逐年上升趨勢，說明區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平明顯提升。

從圖1看出，舟山、杭州、臺州、湖州、寧波等城市綠水青山指數(shù)較高；而嘉興、上海、南京、常州、無錫、蘇州等城市綠水青山指數(shù)較低。上海、杭州、蘇州、紹興等城市金山銀山指數(shù)排名靠前，經(jīng)濟發(fā)展水平較好；泰州、揚州、湖州、鎮(zhèn)江、舟山等城市排名靠后。綜合分析發(fā)現(xiàn)，長三角各城市綠水青山指數(shù)和金山銀山指數(shù)的分布存在一定的空間錯位，一些經(jīng)濟發(fā)展較好的區(qū)域，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不佳；而生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好的區(qū)域，經(jīng)濟發(fā)展水平有待提高。

2.2 “綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)水平分析

2.2.1 耦合度分析

2008—2017年“綠水青山”和“金山銀山”的耦合度整體處于平穩(wěn)提升階段，均在0.9～1.0，且逐漸接近于1(見表3)，表明長三角核心地區(qū)“綠水青山”與“金山銀山”高度耦合，兩者依賴程度較高，“綠水青山”為“金山銀山”提供所需的資源和環(huán)境，提升了城市競爭力；另一方面，“金山銀山”通過生態(tài)補償、環(huán)境治理、城市綠化等方式保護“綠水青山”。

圖1 長三角核心城市綠水青山指數(shù)與金山銀山指數(shù)空間分布Fig.1 Spatial distribution of lucid waters and lush mountains index and invaluable assets index in the core cities of the Yangtze River Delta

表3 2008—2017年長三角地區(qū)“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)水平

圖2 長三角核心城市耦合協(xié)調(diào)度區(qū)域分布Fig.2 Spatial distribution of degree of coupling and coordination in the core cities of the Yangtze River Delta

2.2.2 耦合協(xié)調(diào)度分析

“綠水青山”和“金山銀山”由初級協(xié)調(diào)逐步提升為中級協(xié)調(diào)(見表3)。值得注意的是，2013年以來“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)水平提升較快，主要原因可能是十八大以來黨中央做出“大力推進生態(tài)文明建設(shè)”部署，為此，長三角地區(qū)各政府堅決執(zhí)行中央這一決策，在推進經(jīng)濟發(fā)展的同時，著力重視生態(tài)環(huán)境保護。

綜合對比耦合度和耦合協(xié)調(diào)度發(fā)現(xiàn)，目前長三角地區(qū)的“綠水青山”與“金山銀山”的耦合度高于耦合協(xié)調(diào)度。受到自然條件、經(jīng)濟發(fā)展以及歷史發(fā)展等因素的影響和制約，且在不同的政策取向作用下，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的耦合強度與協(xié)調(diào)程度存著差異[19]。目前長三角地區(qū)“綠水青山”與“金山銀山”協(xié)調(diào)發(fā)展的情況整體向好，但是有待進一步提高。

2.3 區(qū)域?qū)用娣治?/h3>

2.3.1 耦合協(xié)調(diào)度分布

2008—2017年杭州、舟山、臺州、紹興、寧波、蘇州、湖州、無錫的耦合協(xié)調(diào)度均超過0.7，“綠水青山”與“金山銀山”的耦合互動優(yōu)勢明顯(見圖2)。其余城市的耦合協(xié)調(diào)度處于0.6～0.7，處于初級協(xié)調(diào)階段。可見，“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)度存在區(qū)域差異性，但是其“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)水平整體較好。

2.3.2 耦合協(xié)調(diào)特征分析

從表4可以看出，2008年耦合協(xié)調(diào)度介于0.519～0.716，耦合協(xié)調(diào)等級包括中級協(xié)調(diào)、初級協(xié)調(diào)和勉強協(xié)調(diào)，分別占比13.33%、73.33%、13.33%，以初級協(xié)調(diào)為主。2012年耦合協(xié)調(diào)度介于0.579～0.803，耦合協(xié)調(diào)等級以中級協(xié)調(diào)和初級協(xié)調(diào)為主。其中，杭州已率先邁入良好協(xié)調(diào)階段；上海、蘇州、無錫、揚州、湖州、紹興、臺州、舟山處于中級協(xié)調(diào)階段；嘉興處于勉強協(xié)調(diào)階段。2017年耦合協(xié)調(diào)度介于0.717～0.875，以中級協(xié)調(diào)和良好協(xié)調(diào)為主，蘇州、杭州、湖州、寧波、紹興、臺州、舟山均處于良好協(xié)調(diào)階段。

表4 長三角核心城市耦合協(xié)調(diào)度變化

根據(jù)各城市的耦合協(xié)調(diào)度時間演變特征，可分為以下幾種類型：第1類包括杭州和舟山，該類城市“綠水青山”與“金山銀山”協(xié)調(diào)發(fā)展較好，且杭州率先步入良好協(xié)調(diào)階段。第2類包括蘇州、湖州、寧波、紹興、臺州，該類城市均從初級階協(xié)調(diào)段邁入良好協(xié)調(diào)階段。第1類和第2類城市大多位于浙江，浙江作為“兩山”理念的發(fā)源地，各城市高度重視經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護的同步推進，經(jīng)濟增長帶來的良好效益能夠反哺“綠水青山”，促進經(jīng)濟與環(huán)境良好協(xié)調(diào)發(fā)展。第3類包括上海、南京、無錫、常州、揚州、鎮(zhèn)江，由初級協(xié)調(diào)階段向中級協(xié)調(diào)階段的轉(zhuǎn)變。該類城市主要位于江蘇，經(jīng)濟發(fā)展較快，但是環(huán)境狀況較敏感，輕工業(yè)、電子器械等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中排放了大量廢棄物，水環(huán)境質(zhì)量惡化較為嚴重，生態(tài)環(huán)境不能完全消化經(jīng)濟發(fā)展帶來的負面影響。第4類包括嘉興與泰州，由勉強協(xié)調(diào)向中級協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變，主要原因是其水環(huán)境問題較為突出。以嘉興為例，2016年嘉興地表水Ⅰ～Ⅲ類占比僅為19.5%，與其他城市差距明顯，不僅嚴重影響城市整體的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，而且制約“兩山”理念實踐，未來應(yīng)加大力度予以解決。

2.4 “綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)影響因素分析

采用固定效應(yīng)面板模型對影響“綠水青山”與“金山銀山”耦合協(xié)調(diào)度的變量進行回歸分析，結(jié)果見表5。經(jīng)濟發(fā)展二次項、技術(shù)進步項對“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)度的影響存在正向作用，且均通過0.01的顯著性檢驗，說明經(jīng)濟發(fā)展與耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出正U型關(guān)系，技術(shù)進步有利于提高地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度。FDI項對耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生明顯負向作用，說明目前FDI存在“環(huán)境避難效應(yīng)”，各城市需提高FDI的技術(shù)門檻和環(huán)境門檻，早日實現(xiàn)FDI的技術(shù)外溢，減輕環(huán)境污染，促進地區(qū)經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。

表5 耦合協(xié)調(diào)度影響因素分析1)

注：1)*、**、***分別代表通過0.10、0.05、0.01顯著性水平檢驗，表6同。

人力資本與耦合協(xié)調(diào)度正相關(guān)，但未通過顯著性檢驗，說明人力資本對于耦合協(xié)調(diào)度具有正向作用，但是當期人力資本的作用不顯著。“兩山”理念實踐需要一大批能夠使用信息技術(shù)以及具備生態(tài)環(huán)境意識的高素質(zhì)人才。人力資本是一個積累過程，因而人力資本可能存在滯后效應(yīng)。鑒于此，本研究進一步分析了人力資本提升“綠水青山”與“金山銀山”耦合協(xié)調(diào)度的滯后效應(yīng)，結(jié)果見表6。

表6 人力資本對耦合協(xié)調(diào)度的滯后效應(yīng)

滯后1期、滯后2期、滯后3期的人力資本對“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生積極影響，并且通過顯著性檢驗。這說明人力資本存在滯后效應(yīng)，人力資本的提升將促進“綠水青山”與“金山銀山”的長期協(xié)調(diào)發(fā)展。

3 結(jié)論與展望

(1) 2008—2017年長三角地區(qū)的綠水青山指數(shù)與金山銀山指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢，“綠水青山”與“金山銀山”高度耦合，耦合協(xié)調(diào)度由初級協(xié)調(diào)階段提升到中級協(xié)調(diào)階段。

(2) 長三角核心城市“綠水青山”與“金山銀山”的耦合協(xié)調(diào)度存在明顯的區(qū)域差異性。杭州、舟山、臺州、紹興、寧波、蘇州、湖州、無錫的耦合協(xié)調(diào)度較高，浙江各城市的耦合協(xié)調(diào)度總體上高于江蘇、上海。

(3) 經(jīng)濟發(fā)展與耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)正U型關(guān)系；技術(shù)進步能夠提升耦合協(xié)調(diào)度；FDI存在“環(huán)境避難效應(yīng)”，不利于提高耦合協(xié)調(diào)度；人力資本存在滯后效應(yīng)，有利于耦合協(xié)調(diào)度的長期提升。

(4) 本研究基于科學性、可操作性等原則選取指標初步建立了“綠水青山”與“金山銀山”指標體系，評價模型和指標體系有待進一步檢驗和完善，評價標準也有待進一步細化。從影響因素分析來看，僅從長三角地區(qū)整體上進行了分析，不能反映各影響因素的空間效應(yīng)。因此，進一步完善指標體系，豐富計量分析方法是未來需深入研究的方向。