“長三角城市”環境保護財政支出效率及其影響因素分析

耿 弘， 吳瑾清

（南京航空航天大學經濟與管理學院，南京 211106）

改革開放四十余年來，長江三角洲城市群（下文簡稱“長三角城市”）在經濟方面始終保持著迅猛的發展勢頭，其GDP占中國的20%，且經濟總量年增長率遠高于全國平均水平. 長三角是我國在經濟、開放水平、創新能力、吸引外來人口等方面最具優勢的地區之一，是我國“一帶一路”與長江經濟帶的重要交匯處［1］.2016 年5 月國務院通過《長江三角洲城市群發展規劃》；2018 年11 月，習近平主席在首屆中國國際進口博覽會上提出，將長三角區域一體化發展并上升為國家戰略.“長三角城市”目前正處于轉型升級和創新發展的關鍵時期，必須針對突出問題矛盾，抓住重大發展機遇，實現跨越式發展. 近年來，“長三角城市”灰霾天氣反復，江浙滬地區全年空氣質量達標天數不足250 d；城市生活垃圾和工業固體廢物急劇增加，土壤復合型污染加劇，生態空間被不斷蠶食. 面對環境污染，國家的環保財政支出逐年增加. 經費的高效使用是環境不斷改善的重要保障. 以最具活力和創新能力之一的“長三角城市”環境保護財政支出效率加以研究，具有重要意義.

2007年來，我國政府在收支分類改革中首次設置了211“環境保護”支出科目后，兩者效率的研究逐漸增多. 在國外，Balague-Coll等［2］首先運用兩階段DEA法和無界分析法測算瓦倫西亞地方政府的效率；其次，使用非參數平滑技術而非OLS或Tobit方法進行影響因素研究. Storto［3］借助DEA方法研究意大利108個主要州的財政支出效率，結果發現政府提供的公共服務顯示無效率情況，而大部分州的效率低下是因為規模效率下降. 國外學者著重于政府整體財政支出效率的研究，而針對環保財政支出效率研究尚少. 目前，國內主要采用定量分析的DEA方法對我國環保財政支出效率進行測算. 部分學者將全國作為評價對象. 朱浩等［4］運用DEA兩階段模型研究中國內地的30個省市2007—2010年環境保護財政支出效率，研究表明，普遍存在技術無效率現象，且東西部省市環保支出效率較為接近，但是都明顯高于中部省市，區域之間有著較大差異. 程承坪等［5］使用DEA兩階段模型研究我國31個省級行政區2007—2015年的環境保護財政支出效率，結論表明，近年來我國整體上環保財政支出效率有所改善，且區域間差異在逐漸縮小. 同時，仍有眾多的環保支出無效率現象存在，甚至部分地區出現效率下降的情況. 王謙等［6］借助DEA方法評價2007—2015年中國環境保護財政支出效率，結果發現，30個省市的財政環保支出效率都沒有達到完全有效，且大部分省市的規模報酬遞減，地區效率差異明顯. 也有學者以某一地區為研究對象，孫開等［7］運用DEA模型研究吉林省8個地級市2007—2012年的環保財政支出效率，發現各地級市政府的環境保護財政支出效率水平參差不齊. 張智楠［8］運用DEA方法對2010—2016年廣東省21個地級市的環保支出效率進行研究發現，廣東省總體環保支出效率水平不高，且出現效率下滑跡象，各市之間效率差異明顯. 俞會新等［9］采用DEA模型測算京津冀地區的環境效率，發現京津冀地區整體環境效率水平不高，且提升環境效率的關鍵是技術進步. 甘甜等［10］采用BCC 模型、超效率DEA 模型和Malmquist 指數，對長江三角洲24 個城市2010—2014 年環境治理效率進行評價. 結果表明，24個城市的整體環境治理效率較高，各城市之間的效率存在差距，但差距不大；在總體波動向上趨勢中，有6個城市的環境治理效率水平有所下降.

國內學者在研究環保財政支出效率方面，多數是以全國或省域為研究對象，而以城市群為評價單元的研究較少，這可能是因為相關的財政和環保數據難以獲得. 目前國內研究“長三角城市”環保財政支出效率的文獻是極少的，其他城市的研究結論與建議并不能適用于“長三角城市”. 鑒于此，本文在現有的研究基礎上更進一步，以“長三角城市”為研究對象，采用DEA-Malmquist模型測算長三角25個城市環保財政支出動靜態效率，再借助Tobit回歸模型分析可能影響環保財政支出效率的因素，以期為“長三角城市”因地制宜的提供具有可行性的政策建議，從整體上提高“長三角城市”環境保護財政支出效率，縮小地區之間的效率差異.

1 模型構建與指標設計

1.1 DEA-BCC模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis）是由美國運籌學家A.Charnes、W.W.Cooper 和E.Rhodes 于1978年首先提出，在相對效率評價概念基礎上發展而來的一種非參數檢驗方法［11］. 在DEA中，受評估的單位或組織被稱為決策單元（DMU）. DEA通過選取決策單元的多項投入和產出數據，利用線性規劃，以最優投入與產出作為生產前沿，構建數據包絡曲線. 其中，有效點會位于前沿面上，效率值標定為1；無效點則會在前沿面外，并被賦予一個大于0 但小于1 的相對的效率值指標［12］. DEA 模型根據假設條件不同，可分為CCR和BCC模型.

CCR 模型是在規模報酬不變的前提下得到的，但是技術創新的規模報酬是不穩定的，現實中出現的不平等競爭會導致部分決策單元不能以最佳規模運行，于是，在1984年Banker、Charnes和Cooper 對之前只研究固定規模效益的DEA分析進行了擴展，提出BCC模型. BCC模型假定在規模報酬可變的情況，即當有些決策單元不是以最佳的規模運行時，技術效益（TE）的測度會受到規模效率（SE）的影響. BCC模型如下：

式中：θ 為決策單元的效率值，如果θ=1，意味著規模效率和純技術效率均為1，則實現了DEA 有效；如果θ ＜1，同時規模效率或純技術效率中的某個值為1，即實現了弱DEA 有效，假如兩者均小于1，則說明是非DEA有效.

1.2 Malmquist指數

DEA模型只能測算出靜態效率值，但出于實際情況的考慮，生產技術會隨著時間而變化，如果只是進行靜態效率值比較，會產生較大的偏差. 為解決這一問題，從而引入Malmquist指數，即全要素生產率. 它可以評估決策單元在不同時期間的效率動態變化，因此可以分析面板數據，具有較廣泛的應用性. Malmquist指數利用距離函數（E）進行運算，從t 到t+1期間的決策單元生產率指數表示為以下數學表現形式：

為了考慮兩個時期的技術水平，則取它們的幾何平均值：

該生產率指數可以分解為技術效率指數（EC）和技術進步指數（TC），即TFP=EC×TC，其中技術效率指數又可以表示成規模效率（SC）和純技術效率（PC）的乘積［13］. 具體如下：

1.3 指標設置

本文的研究對象為“長三角城市”環境保護財政支出效率，根據《長江三角洲城市發展規劃》，“長三角城市”包括上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城26個城市. 但由于鹽城的相關數據缺失較大，因此剔除這個決策單元，故選取長三角的25個城市為研究樣本，樣本期為2007—2017年.“長三角城市”環境保護財政支出效率測算的投入變量為人均環保財政支出和環保從業人員數，現有研究采用資金投入而忽視了人力資源. 此外，產出變量若僅選取工業污染物排放量難免有失偏頗，畢竟當前中國生活污染物已經占據一定比例. 因此，通過對現有文獻的總結以及考慮到數據的可獲得性，設計了“長三角城市”環保財政支出效率評價指標體系，見表1. 本文所有相關數據來源于各市統計年鑒、《中國城市統計年鑒》、各市生態環境狀況公報、《中國環境統計年鑒》以及中經網統計數據庫.

表1 “長三角城市”環保財政支出效率評價投入與產出指標Tab.1 Input and output indicators of environmental protection fiscal expenditure efficiency evaluation of Cities is the Yangtze River Delta

2 實證分析

2.1 效率值分析

本文采用基于產出導向的規模報酬可變的BCC 模型，使用DEAP2.1軟件對所收集的數據進行“長三角城市”環保財政支出效率測算，并計算了各年份“長三角城市”環境保護財政支出效率的平均值，得到的效率測算結果如表2所示. 分析表2和圖1可得出以下結論.

表2 基于BCC模型的2007—2017年“長三角城市”環境保護財政支出效率值Tab.2 Financial expenditure efficiency of environmental protection of Cities in the Yangtze River Delta from 2007 to 2017 based on BCC model

圖1 滬蘇浙皖環保財政支出效率均值的變化趨勢Fig.1 The change trend of the average efficiency of financial expenditure on environmental protection in Shanghai，Jiangsu，Zhejiang and Anhui

1）2007—2017年各城市環境保護財政支出廣泛存在無效率現象，大部分城市都有很大的提升空間. 南通和泰州在觀察期內的環保財政支出效率值均為1，為“有效率”；常州、鎮江、南京、馬鞍山、宣城有6年以上的環保財政支出效率值均為1，意味著在多個年份中這5個城市處于效率較高水平，其中常州幾乎處于效率前沿面，只有2017年的效率值不足1，查看原始數據發現是因為環保從業人員數投入下降；揚州、滁州、池州、舟山、銅陵、無錫、嘉興、紹興、金華、安慶也處于相對較高的環保財政支出效率水平，個別年份是有效率的.效率均值排名前三的是南通（1）、泰州（1）、常州（0.994）、南京（0.912）. 但上海、杭州、寧波、湖州的環保財政支出效率偏低，從各城市的平均值來看，這4個城市的效率值都在0.5以下. 引人思考的是有著眾多優勢和資源的上海（0.207）和杭州（0.224），環保財政支出效率偏低，這可能是因為投入變量具有一定的剛性，在產業結構升級、污染物排放量減少的情況下，沒有同步加強對現有環保技術的應用，經濟基礎好的城市政府在環保管理上需要投入更多財政和精力，同時在發達城市高投入的財政資金卻沒有得到高效合理的利用，當地政府必須高度重視這一點. 而在觀察期的11年間，上海和杭州分別以21.90%和2.69%的比率增長，上海在25個城市中效率增長最快.

2）各區域環保財政支出效率整體向好，但總體效率水平不高. 2007—2017年，江蘇和安徽地區的城市環保財政支出效率較為接近，且都高于浙江和上海的城市. 由此可見，環保財政支出效率的高低與經濟發展水平無關. 值得注意的是，在這11年的觀察期內，區域間的效率值差距有明顯的縮小趨勢. 2013—2017年，盡管滬、蘇、浙、皖的環保財政支出效率均值出現小幅跳水，但總體呈現改善趨勢. 本文認為這應歸功于自十八大以來，黨和政府全面推進生態文明建設的成果.

3）整體來看，從2007—2017 年“長三角城市”環保財政支出效率的均值來看，各年份效率的均值都在0.59～0.76，說明“長三角城市”整體環保財政支出效率偏低. 值得警惕的是，少數城市的環保財政支出效率出現了明顯下降，如常州、蘇州、揚州、嘉興、湖州、紹興、金華、蕪湖、宣城等. 從整體變化趨勢來看，“長三角城市”環保財政支出效率穩中上升又伴隨著下降，說明政府在提高環保財政支出效率方面任重而道遠，應該合理配置資源，繼續提高資源利用率，引進先進環保技術和優秀人才來治理環境，以此提高25個城市的環保財政支出效率.

表2測算的僅是“長三角城市”環境保護財政支出的靜態效率值，為了進一步分析這25個城市環保財政支出效率的變化趨勢，本文利用2007—2017年的面板數據進行Malmquist 生產力指數分析，得到了“長三角城市”環保財政支出效率的動態變化，結果見表3、表4.

由表3和圖2可知，從整體上看，2007—2017年“長三角城市”環保財政支出效率的Malmquist平均指數為1.044，說明在觀察期間25個城市的環保財政支出效率較高，但呈現出波動性態勢. 這11年間，2009—2010年、2012—2013年和2014—2017年出現正向增長，其他時間跨度的環保財政支出效率則均為下降. 但從其變動軌跡來看，全要素生產率是提升的. 這說明“長三角城市”環保財政支出的發展還處于初始階段，隨著生態文明建設大力推進，在注重產業轉型升級的同時，“長三角城市”更應該提高對工業和生活污染物治理問題的重視程度，使用有效的環保技術和設備，提高環保財政支出效率.

表3 2007—2017年“長三角城市”環保財政支出效率的年均Malmquist指數變化及其分解Tab.3 Annual average Malmquist index change and decomposition of environmental protection fiscal expenditure efficiency of Cities is the Yangtze River Delta from 2007 to 2017

圖2 各年份的EC、TC、TFP變動軌跡Fig.2 The change track of EC，TC and TFP in different years

從其分解指數可以看出，“長三角城市”環保財政支出的技術效率指數（EC）總體呈現波動不穩定的變化趨勢，其中，2007—2008年、2010—2012年、2013—2014年和2015—2016年出現正向增長，其他則有所衰退.在這11年間，技術效率指數與規模效率（SC）總體保持相近的變化趨勢；純技術效率（PC）則在1附近上下波動，純技術效率的作用不明顯. 因此可知影響技術效率指數的主要是規模效率，這說明其投入要素配置不合理，沒有實現效率最優，必須盡快合理調整投入規模，提高技術水平能有效提高“長三角城市”環保財政支出效率. 從技術進步指數（TC）來看，2009—2010年、2012—2013年和2014—2017年的技術進步指數是大于1，其他均小于1，而且技術進步指數的均值（1.014）小于技術效率指數的均值（1.029）. 技術進步指數是拉低Malmquist指數增長的主要因素，未能形成“長三角城市”環保財政支出效率提升的主要動力，所以實現技術進步來推動Malmquist指數的提升是行之有效的途徑.

表4 2007—2017年“長三角”各城市環保財政支出效率的平均Malmquist指數及其分解Tab.4 Average Malmquist index and decomposition of environmental protection fiscal expenditure efficiency of Cities in the Yangtze River Delta from 2007 to 2017

圖3 各城市的EC、TC、TFP變動軌跡Fig.3 The change track of EC，TC and TFP of each city

由表4 和圖3 可知，研究期內“長三角城市”環保財政支出整體效率有向好發展的勢態，25 個城市的Malmquist 指數均值為1.044，這得益于技術效率指數的提高. 其中較為突出的上海全要素生產率最高（1.441），原因可能在于上海近些年大力發展高新技術產業，轉移或關閉污染嚴重的第二產業，同時由于產業集群發展，污染物的排放與處理也更為集中，環保設施利用率高，從而實現了環保財政支出高效率. 但從分解指標來看，技術進步指數略有偏低，說明使用先進技術的積極性還不夠，從而直接影響全要素生產率. 因此，在現實中不僅要注重技術更新和新技術引入，還要注重對新技術的吸收消化和運用，使之轉化為真正能提高“長三角城市”環保財政支出效率的生產力. 其中，蘇州、揚州、嘉興、湖州、金華、宣城的環保財政支出效率低下是由技術效率指數和技術進步指數小于1共同導致的，南通、鎮江、泰州則是由技術進步指數小于1導致，紹興是由技術效率指數導致. 從純技術效率和規模效率兩項數值來看，技術效率指數能大于技術進步指數主要得益于規模效率的提升，純技術效率則幾乎都為1，這表明25個城市的投入要素配置合理，環保財政支出實際規模與最優生產規模差距較小. 其中，蘇州、紹興、安慶、宣城的純技術效率小于1，可見管理水平有待提高；常州、蘇州、揚州、嘉興、湖州、紹興、金華、蕪湖、宣城的規模效率小于1，說明這9個城市存在規模不經濟現象，可能是投入過度或閑置資源.

綜合Malmquist指數分析結果可得，對于“長三角城市”來說，大多數城市的全要素生產率還算理想，財政支出結構資源有得到合理配置使用，但在生態環境保護和環保財政支出效率提高方面“長三角城市”仍然面臨著巨大壓力. 就平均值而言，“長三角城市”可以通過進一步改善技術效率指數來提高全要素生產率，加大投入技術要素力度，提高環保管理水平和擴大產業發展規模，從而提升“長三角城市”的環保財政支出效率.

2.2 效率影響因素分析

2.2.1 分析模型 通過上述DEA-Malmquist指數模型對“長三角城市”環保財政支出效率從動靜態變化趨勢進行了測評，發現25個城市環保財政支出效率均存在較大差異. 除了影響效率自身的投入產出因素外，本文接下來分析深層次的影響因素. 因為被解釋變量是上文測算出的綜合效率值且介于［0，1］之間，若采用最小二乘法（OLS）得到的參數有偏差，為避免其帶來的不一致，所以利用受限的Tobit回歸模型來進行“長三角城市”環保財政支出效率影響因素的實證分析. 1958年，Tobit模型由Tobin提出，也稱截取回歸模型，是一種因變量受限的回歸模型，用于因變量存在刪失數據情形進行估計. 模型設定如下：

當潛變量y*≤0 時，被解釋變量y 等于0；當y*＞0 時，被解釋變量y 等于y*本身，同時假設擾動項ui服從均值為0，方差為σ2正態分布.

2.2.2 變量選擇 借鑒相關文獻選取如下影響“長三角城市”環保財政支出效率的因素：經濟發展水平、人口密度、工業化水平、城市化水平、對外開放程度以及行政體制環境. 變量指標體系如表5所示.

表5 影響因素變量的定義說明Tab.5 Definition of influencing factor variables

其中，財政分權指標借鑒劉窮志等［14］的做法，本文用支出分權衡量財政分權程度，財政分權＝地方一般公共預算人均支出/省級一般公共預算人均支出. 為了使數據平滑，本文對經濟發展水平（gdp）和人口密度（pop）進行對數化處理，以提高解釋變量的平穩性. 根據面板Tobit模型，最終構建如下回歸模型：

運用Stata15.0軟件對數據進行回歸分析，運算結果經整理后見表6.

表6 “長三角城市”環保財政支出效率影響因素的Tobit模型回歸結果Tab.6 Regression results of Tobit model on influencing factors of environmental protection fiscal expenditure efficiency of Cities in the Yangtze River Delta

從表6的回歸結果可知，經濟發展水平與環保財政支出效率呈負相關，相關系數為-0.391 833 6，說明25個城市經濟發展水平對地方政府環保財政支出效率產生負向影響，經濟發展水平越高，環保財政支出效率越低. 在“長三角城市”發展過程中，經濟增長與環境污染為脫鉤，兩者同步增長. 這可能是因為經濟發展水平越高，政府和居民容易自我滿足，進而不斷片面追求經濟效益，而忽視了經濟飛速發展帶來的環境壓力. 雖然近些年“長三角城市”逐漸重視生態環境需求，進而產生環保倒逼機制，但收效甚微，這在一定程度上降低環保財政支出的效率.

人口密度與環保財政支出效率呈正相關，相關系數為0.518，表明“長三角城市”人口密度越大，有助于提高環保財政支出效率. 人口密度較大的城市教育水平相應較高，公眾環保意識較強，這會激勵提高城市環境建設的發展速度，加快改進環境質量. 同時，政府在提倡民眾環保要求上相對積極，公民力量也能有效監督政府環保行動. 政府財政支出環保治理有著顯著的規模效應，人口密度大的城市便于生活垃圾集約處理，也為環保知識和技術的交流提供渠道. 這也間接印證了我國社會主要矛盾的轉變，人民對美好生活需要的向往. 但值得注意的是，人口密度的過度增加會加大環境壓力，環境負荷超過當地的環境承載力，環境質量會急劇惡化，環保財政支出效率也會隨之下降，所以，在未來要注意控制人口規模以防止超出環境資源承載范圍.

工業化水平與環保財政支出效率呈負相關，且第二產業增加值每增加1%，環保財政支出效率則下降0.198 41%，此回歸結果與多數學者的研究結論一致. 近年來，“長三角城市”的經濟高速發展是以犧牲環境為代價的，工業化水平的提高在帶來可觀經濟利益的同時也造成了嚴重的環境污染. 部分城市第二產業結構相對較高，重型污染企業多導致工業三廢等污染物的排放量增加，從而降低了“長三角城市”環保財政支出的使用效率. 但我們不能因此否定工業化的作用. 當前，“長三角城市”的發展處于從高投入、高消耗、高污染的粗放型經濟增長模式向低投入、低消耗、低污染的集約型經濟增長模式轉變的過渡期，長期的粗放型經濟已付出巨大環境成本，短期內產業轉型升級并不能直接解決環境問題，導致環保財政支出效率降低. 政府應該激勵企業利用技術創新來改善污染排放，同時設定更為嚴格的環保標準，提高工業排放門檻并嚴格監督執法，這有利于“長三角城市”資源環境與經濟社會協調發展且符合可持續發展理念.

城市化水平與環保財政支出效率呈正相關，相關系數為0.617，表明“長三角城市”化水平上升能顯著提高環保財政支出效率，是促進環保財政支出利用率的重要推力.“長三角城市”目前正處于城市化高速發展時期，一方面，城市化水平的提高意味著大量農村人口在城市集聚，形成規模效應，使得排放的污染能集中處理，從而提高了環保財政支出效率；另一方面，隨著城市化的推進，城市空間布局更加優化，城市功能持續完善，宜居的綠色城市建設促進了環保財政支出效率. 城市化發展還將有助于“長三角城市”產業現代化程度較高的城市大力發展戰略性新興產業，如：新能源汽車、云計算、新材料等，這些產業的發展注重綠色創新、綠色環保，因此，當地政府需重視環保財政支出的投入.

對外開放程度與環保財政支出效率呈負相關，對外開放程度每增加1%，環保財政支出效率則減少2.692%，說明外資流入對環保財政支出效率有著負面影響，這在一定程度上驗證了“污染天堂”的假說.“長三角城市”位于長江下游，地處江海交匯之處，地理位置優越，外向型經濟發展水平高. 但部分城市在吸引外資的過程中，為片面追求GDP 增長會導致發達國家環境污染嚴重的產業轉移至國內，成為“工業污染避難所”且降低了環保財政支出效率. 甚至一些城市處于國際貿易鏈的較后端，為追求經濟利益而出口初級原料型產品，這會抵消因引入外資所產生的技術溢出效應對環保財政支出效率的促進作用. 因此，“長三角城市”的外資戰略應做調整升級，提升外資質量和環境規制水平，有選擇性引進外資，防止污染產業與落后理念的入侵，多注重引進環保技術，促進環保財政支出效率的提高.

行政體制環境與環保財政支出效率呈負相關，財政分權的回歸系數為1.350 4，說明財政分權程度越高，環保財政支出效率則越低，這一結論與其他學者的相關研究結果一致，而這在我國現行的行政管理體制下不難得到解釋，在財政分權體制下，經濟增長是地方政府的主要政績考核指標，易造成地方政府把公共職能讓位于經濟職能，地方官員則更偏向于增加生產性財政支出規模，而忽視像環保財政支出類似的難以評判或短期內成效不明顯的非生產性財政支出效率. 此外，財政分權程度越高的城市，地方政府的財政自由支配權就越高. 在以GDP為晉升激勵機制下，往往會產生官僚行為，地方官員傾向于將財政資金投入在能直接帶來經濟利益的項目中，減少環保這種具有外部性的公共產品資金投入，進而影響了環保財政支出效率. 所以，完善中央對地方政府的政績考核體系，糾正地方政府這種扭曲的行為導向，以此優化經濟職能與社會公共職能比例，是提高環保財政支出效率的關鍵.

3 結論與政策建議

3.1 結論

本文基于2007—2017年“長三角”25個城市的環保財政支出投入產出數據，采用DEA-Malmquist模型進行了環保財政支出效率動靜態兩方面的測算，并通過面板Tobit模型探究了其影響因素，得到以下結論：

1）從靜態效率來看，利用產出導向的規模報酬可變的BCC模型得到各城市的環保財政支出綜合技術效率值，發現“長三角城市”的環保財政支出效率普遍處于低效狀態，只有個別城市的環保財政支出有效，如：南通、泰州、常州、鎮江、南京、馬鞍山、宣城；甚至部分城市出現環保財政支出效率明顯下降的情況，如：常州、蘇州、揚州、嘉興、湖州、紹興、金華、蕪湖、宣城等. 但在這11年間，城市間的效率值差異有明顯的縮小趨勢，說明現階段提高“長三角城市”的環保財政支出效率問題依舊形勢嚴峻，提升空間很大.

2）從動態效率來看，Malmquist 指數總體保持在1 左右的水平浮動，環保財政支出效率呈現波動上升趨勢. 2009—2010 年、2012—2013 年和2014—2017 年的Malmquist 指數是正向增長，上海的全要素生產率（1.441）最高，而技術效率指數是提高環保財政支出效率的主要因素.

3）以BCC模型所得出的綜合技術效率值為因變量，用面板Tobit模型實證分析“長三角城市”環保財政支出效率的影響因素，發現人口密度和城市化水平對環保財政支出效率具有促進作用，經濟發展水平、工業化水平、對外開放程度和行政體制環境則具有抑制作用.

3.2 政策建議

第一，加大各城市環保財政支出投入規模，建立長效投入保障機制. 因為財政資金支出對提高環保財政支出效率的影響顯而易見，所以，政府應該把環境保護投入作為公共財政支出的重點，加大環保財政支出規模.通過環保財政支出來改善環境污染和環境質量是重要的財政調節手段，建立環保財政支出的穩定增長機制，發揮財政政策對環境保護的導向作用. 根據國外經驗，當環境保護財政支出占國內生產總值的比重3%時，則環保財政支出效率是最有效的. 2018年，我國環保財政支出為6 297.61億元，占國內生產總值（900 309.5億元）的0.699%. 但不能盲目追求擴大環保財政支出規模，避免適得其反，應保持環保財政支出與經濟兩者增長率的同步，以保證政府在各方面的財政資金投入到位. 此外，就本文的投入指標來說，環保從業人員數投入較少也是導致環保財政支出效率不高的重要原因，要增加環保從業人員數投入力度，重點培養相關環保人才隊伍.

第二，適度的財政集權有利于提高環保財政支出效率. 財政分權對環保財政支出效率的影響反映了中國“經濟分權、政治集權”特有的政府治理模式存在缺陷，根本在于以GDP為核心的政績考核機制，導致了政府行為短期利益化傾向. 因此，中央政府要完善地方政績考核體系，加重環境保護工作在其中的考核比例，并強調環境保護指標在地方政府政績考核體系中的地位與作用，從而迫使地方政府在發展地方經濟和環境保護中找到平衡點，這是提高“長三角城市”環保財政支出效率的根本出路.

第三，加快“長三角城市”產業結構調整，發展新興產業. 目前，我國正處于深化供給側結構性改革時期，“長三角”各城市應該抓住發展機遇，加快產業結構調整，轉變經濟發展方式，大力發展新興產業，實現以第三產業為主導的經濟發展模式. 從源頭上減少環境污染，逐步淘汰傳統的三高兩低產業，強化征收企業工廠排污費力度，嚴格管控排污申報登記與發放排污許可證，發展綠色低碳循環經濟，進行產業轉型升級是提高“長三角城市”環保財政支出效率的重要舉措. 另外，政府要積極引導環保財政支出資金向節能環保行業傾斜，發展具備技術含量高、環境污染小特點的行業，打造各城市創新綠色驅動新引擎.

第四，發展新型開放經濟，優化外商投資環境.“長三角城市”應該依托自由貿易試驗區，憑借“一帶一路”戰略實施，發揮對外貿易和外商直接投資對提升環保財政支出效率的優勢. 對外貿易方面，根據“長三角城市”的資源稟賦特點，調整進出口產品結構，增加高新技術和高附加值產品的出口，減少不可再生資源的出口，使外貿成為增加經濟效益和提高環保財政支出效率的重要著力點. 引進外資過程中，根據我國的外商引入環保門檻，有針對性地選擇利用，使外商投資更多地向高新技術產業和生態環境保護行業流動，禁止國外污染密集型產業與資源高耗型產業的轉移. 利用外貿促進我國產業結構調整，實現經濟增長與環境環保的協調發展.