長三角城市群生態效率的時空分異及影響因素研究

張長江，陳雨晴，王宇欣

(南京工業大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211816)

一、 問題的提出

在國家一體化政策的指引與城市高級化進程的推動下，城市群正逐漸成為經濟發展的新載體。長三角城市群依托優越的資源稟賦成了我國經濟發展最活躍的區域之一，但長期高強度發展也帶來了高資源消耗和高污染排放，從而導致其生態環境系統處于超負荷狀態。近年來，長三角城市群大力推進生態文明建設，環境質量得到明顯改善，但是層出不窮的環境問題仍是制約其高質量發展的重要因素。生態效率是衡量經濟與環境資源之間協調關系的重要指標之一[1]，也是探尋綠色發展路徑的重要依據[2]，研究長三角城市群的生態效率對實現其高質量發展具有重要意義。

現有文獻多以省份為基礎決策單元，探究我國生態效率的整體演進趨勢和區域差異[3-4]，或基于區域異質性探究西部、中部和東部地區的生態效率影響因素[5-7]，或聚焦于長江經濟帶、絲綢之路經濟帶生態效率的測度和分析[8-9]。然而，我國不僅省份之間存在較大差異，各城市之間也存在發展不平衡的問題，細化到城市層面分析生態效率具有更精準決策價值。目前與長三角城市群生態效率相關的文獻多從空間視角出發進行研究，如畢斗斗等通過DEA模型測算了長三角城市群的生態效率并利用ESTDA方法對其時空躍遷特征進行了研究[10]，張新林等對長三角城市群工業生態效率的空間溢出效應及其影響因素進行了有益探索[11]，常新鋒等運用空間混合模型分析了長三角城市群生態效率與新型城鎮化的關系及影響因素[12]。這些研究成果揭示了生態效率的正向空間溢出效應，強調了核心城市的引領作用以及城市合作對提升生態效率的積極作用，但是對長三角城市群生態效率時空分異特征評價分析不夠深入，對于未達到DEA有效的城市效率損失原因的探索不夠具體。因此，本文選取了長三角城市群中27個城市2003—2017年的面板數據，基于非期望產出的SBM超效率模型測度了長三角城市群的生態效率，并從時間和空間維度評價了生態效率的演變情況，對無效率城市投入及非期望產出的冗余情況進行分析，通過Tobit回歸模型探究影響生態效率的外部因素，旨在揭示長三角城市群綠色發展進程中存在的問題和需要關注的要素，為提升該區域的生態效率提供建議。

二、 長三角城市群生態效率測度與評價

1. 研究對象與數據來源

長三角城市群的概念和空間范圍一直處于變化和調整之中。2019年12月《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》將上海、江蘇、浙江、安徽“三省一市”41個城市全部納入長三角一體化范疇，并將其中的27個城市列入長三角城市群中心區，即上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、揚州、鎮江、鹽城、泰州、杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州和宣城。本文所研究的長三角城市群即以這27個城市為樣本，研究數據除固定資產投資價格指數來源于省級統計年鑒，其余投入產出指標均來自《中國城市統計年鑒》(2004—2018年)，部分年鑒缺失數據(如2017年全社會固定資產投資額)采用各市統計局或人民政府網站上公開發布的《國民經濟社會發展統計公報》中的數據。

2. 生態效率評價指標體系的構建

生態效率強調“資源消耗、環境污染的最小化和經濟價值的最大化”。基于這一理念，本文參考德國環境經濟核算賬戶中的生態效率指標及國內學者的已有研究成果[10，13]，在兼顧數據可得性基礎上構建了長三角城市群生態效率評價指標體系(見表1)。投入指標選取供水總量和用電總量反映能源消耗情況，選取年末單位從業人員數、資本存量和城市建設用地面積分別反映勞動力、資本和土地這三類傳統生產要素的投入情況。期望產出指標選取地區生產總值來反映各城市的經濟狀況，并根據GDP指數換算成以2003年為基期的不變價格。非期望產出指標為工業“三廢”即廢水、廢氣和廢固的排放量，考慮到長三角地區霧霾頻發的現象，本文將固體廢棄物排放量替換為工業煙(粉)塵排放量。此外，由于資本存量無法從統計年鑒中直接獲得，本文根據國際通用的永續盤存法，借鑒柯善咨考慮了固定資產投資建設周期后的優化公式Kt=Kt-1(1-δ)+(It+It-1+It-2)/3對各城市的資本存量進行估算[14]，其中K表示資本存量、t表示時期、I表示全社會固定資產投資額、δ表示折舊率。本文參考了張軍等的做法選擇9.6%作為折舊率[15]，將各城市2003年的全社會固定資產投資總額除以10%作為初始資本存量K0，并根據固定資產投資價格指數將全社會固定資產投資總額折算為以2003年為基期的不變價格。

表1 長三角城市群生態效率評價指標體系

3. 研究方法

(1)Super-SBM模型

國內學者主要利用兩種方法來測度生態效率，一是建立模糊綜合評價模型[16]或線性回歸模型[17]；二是利用數據包絡分析法(DEA)及其衍生模型。傳統DEA模型在出現多個效率值為1的情況時無法實現對這些有效決策單元進一步的排序比較，為了彌補這一缺陷，Anderson提出了Super-DEA模型即超效率模型，使相對有效的決策單元之間也能進行效率高低的比較[18]。此外，由于傳統DEA模型采用了徑向和角度的度量方式，容易出現變量松弛現象從而導致測出的效率值偏高[19]，針對這一問題，Tone提出了基于非徑向和非角度的SBM模型，并考慮了非期望產出因素的影響[20]。Super-SBM模型是超效率模型和SBM模型的結合，不僅能對多個有效決策單元進行比較，也考慮了要素松弛問題，還能對存在非期望產出的效率進行有效測量。

(1)

式中，n為決策單元個數，m為投入指標個數，q1為期望產出個數，q2為非期望產出個數，k表示被評價單元，i、r、t分別表示第i項投入、第r項期望產出、第t項非期望產出，s-表示投入冗余量，sg+表示期望產出不足量，sb-表示非期望產出冗余量，xij表示第j個決策單元的第i項投入，yrj是第j個決策單元的第r項期望產出，ytj是第j個單元的第t個非期望產出。ρ為效率值，分子表示生產決策單元實際投入與產出相對于生產前沿的平均可縮減比例，分母表示生產決策單元實際投入與產出相對于生產前沿的平均可擴張比例[19]。當ρ<1時，表明該決策單元處于無效率狀態；當ρ≥1時，表明該決策單元達到有效狀態。在長三角城市群生態效率DEA模型中，有27個決策單元即n=27，有水、電、勞動力、資本和土地5種投入要素即m=5，有地區生產總值1種期望產出和廢水、廢氣、煙(粉)塵的排放量3種非期望產出即q1=1、q2=3。

(2)變異系數

(2)

4. 生態效率測度結果及分析

本文利用MaxDEA軟件基于Super-SBM模型對2003—2017年長三角城市群27個城市的生態效率進行測算，結果見表2。

表2 2003—2017年長三角城市群的生態效率值

(1)生態效率時序變化分析

圖1是2003—2017年長三角城市群生態效率和變異系數的變化趨勢。從時間維度分析，圖1(a)顯示2003—2017年長三角城市群生態效率整體呈緩慢波動上升態勢，發展過程中出現兩次V型變化。2003—2006年生態效率呈下降趨勢并于2006年降到最低點0.825。2007年生態效率值大幅回升，此后一直保持波動上升的狀態直至2013年達到峰值0.886。2014年生態效率值滑落至第二低點0.851，2015年即增長至正常水平并保持穩定發展。結合實際情況，出現這些變化趨勢的原因可能是，2003—2006年長三角城市群正處于經濟快速發展時期，以GDP增加為導向的發展特征明顯，經濟產值的增加導致資源約束和環境污染加劇，因此生態效率一直在下降。2008年金融危機爆發后全球制造業的布局發生改變，長三角城市群以土地、人口為紅利的低成本優勢減弱，政府和企業積極調整發展戰略、重視綠色經濟的發展，傳統產業逐漸轉向新興產業，為新經濟增長提供了機遇，因此2008—2013年長三角城市群的生態效率一直處于穩定增長狀態。同時，從圖1(b)變異系數的變化情況可以看出，在轉型發展前期受區域性產業環境改變的影響和政府的大力扶持，長三角城市群生態效率提高的同時各城市之間生態效率的差距也在逐漸縮小，但各城市在經濟基礎、政策執行力和資源配置效率方面均存在較大差異，生態效率發展不平衡的問題2012年開始凸顯，城市間生態效率的差距呈擴大趨勢，2013年長三角城市群生態效率值在達到最高點的同時，各城市之間生態效率的差距也最為明顯。2013年后，由于國家高度重視生態文明建設和長三角一體化進程，長三角城市群的生態效率從2015年開始一直保持穩定的發展趨勢。

圖1 2003—2017年長三角城市群生態效率和變異系數的變化趨勢

(2)生態效率分解分析

將生態效率(即綜合效率)分解為純技術效率和規模效率，其中純技術效率受管理能力和技術水平的影響，反映資源的配置和利用情況；規模效率受要素投入規模的影響，反映規模效益的實現情況。圖2是2003—2017年長三角城市群綜合效率、純技術效率、規模效率的變化趨勢，從中可以看出，2003—2013年間純技術效率和規模效率大體上呈反向變化，正是由于未同時兼顧這兩種效率，導致綜合效率在此期間未能實現快速增長。2013年純技術效率達到峰值，但是2014年隨即回落到無效狀態，這可能是因為國家將生態文明建設上升到戰略高度后，各城市積極探索綠色發展之路，但是由于缺乏經驗使得資源配置不合理且投入過多，技術水平也未能達到充分利用這些資源，因此造成了浪費，導致純技術效率降低。2014—2017年間雖然純技術效率未呈發展趨勢但是與規模效率之間的差距明顯縮小，兩種效率在此期間都維持在穩定水平，有待進一步提高。此外，2003—2017年間的純技術效率均高于規模效率，說明環境管理能力和技術水平對長三角城市群生態效率水平的影響更大，而相對較低的規模效率反映出長三角城市群存在規模不經濟的現象，需要進一步調整要素投入規模以實現規模效益的最大化。

圖2 2003—2017年長三角城市群綜合效率變化趨勢

(3)生態效率省域對比分析

結合生態效率的具體測度結果來看，上海的生態效率均值最高且始終保持在有效水平，作為國家中心城市和長三角城市群的龍頭，上海在生態文明建設方面擔負著帶頭示范的重任，依托其豐富的資本、知識和技術資源，大力發展高科技產業和現代服務業，產業結構的優勢和多項環境政策的落實也加快了上海市生態化進程的步伐，使得其生態效率水平一直處于領先地位。江蘇9個城市生態效率的均值為0.91，略高于浙江9個城市的生態效率均值0.903，江蘇、浙江雖與上海的生態效率水平存在差距，但跟安徽相比仍然處于較優水平。這主要是因為江蘇和浙江發達的經濟水平為推進生態文明建設提供了堅實的基礎，而且公眾的受教育程度高、環保意識較強，能夠積極參與并監督環境治理問題。此外，由于江蘇和浙江緊鄰上海，受上海技術輻射影響，其科學技術水平發展較快，這一方面推動了低污染的新興產業發展，另一方面也降低了傳統制造業在生產過程中產生的污染。而安徽的8個城市納入長三角城市群較遲，區域一體化帶來的紅利在2017年之前尚未顯現。同時，安徽的馬鞍山、銅陵、滁州、池州、宣城都是典型的資源型城市，自然資源儲備豐富，主要依賴鋼鐵、冶金、能源等重工業拉動地方經濟增長，生態基礎較差。雖然近年來各城市通過加大創新力度、升級產業結構等措施積極推進城市轉型，但是由于起點較低，這些城市的生態效率仍處于相對較低的水平。

(4)生態效率空間分布特征

本文通過ArcGIS軟件中的自然斷裂法將27個城市2003—2017年生態效率的平均值劃分為低效率、中等效率和高效率三類水平，使各類之間的差異達到最大化，繪制了相應的分布圖(見圖3)，并根據生態效率的空間分布特征，突破行政邊界將長三角城市群劃分為東、中、西三個區域。東部地區包含上海市、江蘇南部的蘇州市、南通市、無錫市和浙江東南部的舟山市、嘉興市、寧波市、臺州市、溫州市，這些城市幾乎都處于沿海地區；中部地區包含江蘇中北部的鹽城市、鎮江市、揚州市、泰州市、常州市、南京市和浙江北部的湖州市、杭州市、金華市、紹興市以及緊挨南京市的馬鞍山市和宣城市；西部地區包含滁州市、合肥市、蕪湖市、銅陵市、池州市、安慶市，自然環境以山地丘陵為主。總體來看，長三角城市群生態效率的空間差異較為明顯，呈現“東優于西”的特征。高效率城市主要分布在東部沿海地區，受東部城市的輻射影響，中等效率水平的城市集中于長三角城市群中部，但是這種影響隨著地理距離的增加而減弱，因此西部區域除合肥、滁州兩個城市外都處于低效率水平。

圖3 長三角城市群生態效率平均值空間分布

(5)生態效率要素冗余分析

不同城市間的生態效率水平存在較大差距，如臺州年均生態效率值達到1.092，而銅陵只有0.578。即使是同一省份內的城市，生態效率水平也存在較大差異，如無錫年均生態效率值為1.051，高于揚州的0.798；溫州年均生態效率值為1.081，高于湖州的0.678。在27個城市中，上海、無錫、蘇州、鹽城、溫州、金華、臺州和滁州8個城市2003—2017年的生態效率均值大于1，處于DEA有效狀態，其余19個城市的生態效率均值小于1，處于無效率狀態。為探究效率損失的原因，本文借鑒孟祥海等[21]的做法測算了這19個城市年均投入產出要素的松弛量與對應投入產出值的比率(見表3)，以反映投入產出的冗余情況。第一，從投入要素的角度看，除了泰州，其他城市都存在水資源投入冗余，尤其是南京、合肥、蕪湖、馬鞍山和銅陵的水資源投入冗余均高于50%，說明這些城市的水資源浪費現象較為嚴重。電力投入反映了能源消耗狀況，19個城市均存在電力投入過剩的問題且平均冗余率約為35.09%，可見節能的理念還未建立、技術還未被廣泛推廣和應用到日常生產和生活中。從生產的三要素來看，合肥、揚州、嘉興、紹興的勞動力過剩情況最為嚴重，勞動力投入冗余率均超過25%；合肥、舟山和蕪湖不但資產閑置的現象突出，土地資源也未得到有效的開發和利用，3個城市的資本存量投入冗余率均高于35%，土地投入冗余率均高于50%。第二，從期望產出的角度看，只有蕪湖、馬鞍山、銅陵和池州這4個經濟發展較為落后的城市存在明顯產出不足的情況，大部分城市效率損失的原因在于投入的冗余和非期望產出量過多。第三，從非期望產出的角度看，19個城市的廢水、二氧化硫和煙(粉)塵冗余程度都很高，說明這些城市在發展經濟的同時產生了較為嚴重的環境污染，進一步表明非期望產出的冗余是導致這些城市生態效率處于無效率狀態的主要原因。因此，要想提高這些城市的生態效率，首先需要緩解經濟發展給環境帶來的壓力，然后再考慮投入要素的優化問題。

表3 2003—2017年19個城市年均投入產出冗余情況

三、 長三角城市群生態效率影響因素分析

1. 研究假設

前文的分析結果顯示長三角各城市的生態效率水平參差不齊，這不僅取決于投入產出要素的差異，也受其他外部因素的影響。現有文獻多從經濟、社會、環境三個層面選取生態效率的影響因素進行探究，董博運用Tobit回歸模型研究了長江經濟帶省市生態效率的影響因素，發現改進經濟結構、發展高新技術產業、擴大對外開放以及增加環保投入等因素均能對生態效率提升產生積極影響[22]。韓吉媛等對浙江省生態效率影響因素進行研究，發現金融聚集程度、科技創新水平對生態效率產生顯著正向影響，城鎮化水平與生態效率存在明顯的U型關系[23]。吳鳴然等在研究江蘇省環境效率的影響因素時發現經濟發展水平、人口密度、環保投資以及對外開放水平可以促進環境效率的提升，而單位能耗、第二產業占比高的產業結構則會抑制環境效率的提升[24]。本文借鑒已有研究成果，在綜合考慮長三角地區的實際情況和數據的可獲得性后，選取五個可能影響長三角城市群生態效率的影響因素進行研究。

(1)產業結構

產業結構是各種經濟活動投入的“資源轉換器”[25]，通過不同的生產要素配置方式改變著經濟活動對生態環境的影響。一方面，產業結構決定著經濟活動運行所消耗資源的種類、數量和方式，進而影響自然資源的利用效率和污染物的排放。在三大產業結構中，第二產業主要是勞動密集型和資本密集型產業，生產過程涉及物質形態的一系列轉化，不但需要消耗較多自然資源，而且具有高能耗、高污染的特征，第三產業則主要提供非物質類產品，對技術、信息、管理等無形資源的需求較多，服務過程中污染物的排放量較少，因此第三產業比例的提升對生態效率具有促進作用。另一方面，第三產業的發展為生產者提供更好的技術服務、為消費者提供更多的選擇，有利于生產方式和消費觀念的轉型升級，通過促進生態化產業體系的形成實現生態效率的提高。基于此，本文提出如下假設：

H1產業結構的高級化有利于提高長三角城市群生態效率，產業結構中第三產業占比與生態效率呈正相關關系。

(2)科技投入

地方公共財政支出中科技投入越多，說明政府對科學技術的重視程度越高，這為實現技術進步提供了良好的條件，能夠有效激發地區整體的創新動力，使得利用技術手段解決資源環境問題的可行性提高、風險降低，促使更多的企業將新能源開發、清潔生產、循環利用等技術運用于生產活動，在提高資源利用率的同時減少污染物的排放量，進而減輕生產過程對環境造成的負擔，促進生態效率的提高。此外，科技投入的增加有利于高新技術產業和新興產業的發展，推動該地區產業結構的優化，抑制工業企業由于技術進步引起的“環境回彈效應”，從而使得生態效率保持在穩定的高水平。基于此，本文提出如下假設：

H2地方財政支出中科技投入的增加能夠促進長三角城市群生態效率的改善，科技投入與生態效率呈正相關關系。

(3)綠化水平

綠化建設是優化環境質量、提升城市形象的重要舉措。許多城市希望通過環境的改善吸引投資、繁榮經濟，實現環境和經濟的雙重效益。但是提高綠化覆蓋面積并不能從源頭上解決環境污染問題，綠地帶來的美化景觀的作用強于生態凈化作用。此外，由于綠地的后期維護需要投入更多的人力和資金，因此城市建設中普遍存在著“重綠輕管”的問題，“以綠引資”的經濟目標也就難以實現。基于此，本文提出如下假設：

H3過度追求綠化覆蓋面積不利于長三角城市群生態效率的改善，綠化水平與生態效率呈負相關關系。

(4)人口密度

“推拉理論”指出有利于改善生活條件的因素是人口流動的拉力、不利的條件是推力，人口遷移的動力由遷出地的推力與遷入地的拉力共同構成。由此可以推測具有優質資源、基礎設施完備、就業前景光明等優勢的城市會吸引人口流入，具有較高的人口密度。這不但為經濟的發展提供了充足的勞動力，也吸引了高質量人才集聚，促進該地區知識經濟的發展，通過發揮知識效能來改善生態效率。同時，人口密集的城市一旦發生環境污染事故，將對更多人的生命健康造成危害，使當地政府成為社會輿論的焦點，為了預防該類事故的發生，政府往往會實施更嚴格的政策對環境問題進行監管，從而改善當地的生態效率。基于此，本文提出如下假設：

H4在環境承載范圍內人口密度的增強會改善長三角城市群生態效率，人口密度與生態效率呈正相關關系。

(5)對外開放程度

根據“污染天堂”假說，外商企業為緩解在本國所面臨的環境壓力，往往選擇以對外投資的方式將環境成本較高的落后產能轉移到投資地，由此帶來的污染轉移效應會對承接地的生態環境造成不利影響。但“污染光環”假說卻認為在對外開放的過程中會引入國外先進的技術和管理經驗，通過技術的“溢出效應”、外資企業的“示范效應”和“競爭效應”促進生產方式的優化和創新[26]。隨著長三角城市群環境規制的日益嚴格，外資引進門檻也在不斷提高，引入外資的目的不僅是加快經濟發展的速度，更是為了增強國際競爭力、實現經濟的高質量發展。在這種情況下，對外開放程度的提高可以激發市場活力、提高生產力，為企業“綠色轉型”提供機遇和技術基礎，從而實現環境質量的改善和生態效率的提高。基于此，本文提出如下假設：

H5合理利用外資能夠提高長三角城市群生態效率，對外開放程度與生態效率呈正相關關系。

2. Tobit回歸模型

由于被解釋變量由Super-SBM模型測算得到，數據被截斷存在0的最低下限，如果選擇普通最小二乘法直接進行回歸，會出現參數估計有偏且不一致的問題，因此本文選用Tobit模型對影響因素進行探究，設t時間內有i個決策單元的面板數據，Tobit模型表達式如下

(3)

式中，y為因變量(被解釋變量)，即長三角城市群各城市的生態效率；x為自變量(解釋變量)，表示影響生態效率的一些外部因素；α為常數向量；β為系數向量；ε為隨機誤差項。

3. 模型構建與實證分析

本文選取27個城市2003—2017年的生態效率值(EE)為被解釋變量，產業結構(IND)、科技投入(TEC)、綠化水平(GRE)、人口密度(POP)和對外開放程度(OPE)為解釋變量，具體的變量說明見表4。為了降低異方差的影響，對部分變量進行取對數處理，具體模型設定如式(4)，其中i表示城市；t表示年份；α為待定系數；β為各變量系數；ε為隨機誤差項。

EEit=α+β1INDit+β2ln(TEC)it+β3ln(GRE)it+β4ln(POP)it+β5OPEit+εit

(4)

目前隨機效應的Tobit模型使用較為廣泛，但是該模型并不適用于個體效應在組內固定不變的情況。Honore提出了對截斷數據進行固定效應的估計方法[27]，本文借鑒該方法使用pantob命令進行固定效應的Tobit回歸，同時進行隨機效應的Tobit回歸，最后通過Hausman檢驗得出Prob>chi2=0.002的結果，表明拒絕選擇隨機效應模型的原假設。因此，本文選擇Tobit固定效應模型的回歸結果(見表5)對影響因素進行分析。

表4 變量名稱及說明

表5 長三角城市群生態效率影響因素的Tobit回歸結果

由表5可知，產業結構與生態效率在10%的顯著性水平上呈正相關，H1成立。近年來長三角城市群不斷優化升級第三產業結構，不斷提高資源配置和利用效率，從而促進生態效率的進一步提高。科技投入與生態效率在1%的顯著性水平上呈正相關，H2成立。地方公共財政中科技支出的增加對生態效率的提高有明顯的促進作用，長三角城市群通過加強科技創新力度，有效地推進了區域的綠色可持續發展。綠化水平與生態效率在1%的顯著性水平上呈負相關，H3成立。長三角城市群建成區的綠化形式主要為綠化帶、草坪，難以構成完整的生態系統，在很大程度上只起到了美化城市作用，不僅不利于環境質量的改善，反而因為后期高昂的維護費用降低了生態效率。人口密度與生態效率在5%的顯著性水平上呈正相關，說明單位面積人口數量的增加對生態績效有正向促進作用，H4成立。長三角城市群人力資源在促進知識經濟發展、提升區域整體環保意識等方面發揮著重要的作用。對外開放程度對生態效率影響沒有通過顯著性檢驗，H5不成立。說明利用外資對生態效率產生的影響具有不確定性，這可能是因為前期長三角地區一些城市為發展經濟引入的低端產業對環境造成了不可逆轉的影響，近年來各城市引進外資的門檻不斷提高，優質資本的注入激活了區域創新活力，促進了綠色經濟的發展，正負效應相抵使對外開放程度對生態效率的影響并不顯著。

四、 結論與建議

由生態效率值的測度結果可知：長三角城市群生態效率整體呈緩慢波動上升狀態，但多數年份未能同時兼顧純技術效率和規模效率，且各城市間生態效率的差距逐漸擴大；不同城市生態效率損失的原因存在差別，但非期望產出的冗余是導致無效率的主要原因；長三角城市群生態效率呈“東優于西”的空間分布特征，尚未實現均衡發展。因此，長三角城市群在生態文明建設的過程中，一方面需要重視技術創新和環境管理水平的提升，通過優化資產配置結構和完善環境治理體系等措施提高資源利用效率，另一方面也要通過鼓勵企業重組并購、建立工業園區等措施集中生產要素，發揮規模效益。此外，加強環境污染治理是提高長三角城市群生態效率的首要途徑，要根據投入和產出要素的冗余情況因地制宜采取措施改善生態效率水平。生態效率處于較高水平的城市應當積極發揮帶頭作用，通過分享生態環境治理經驗、共享發展紅利，輻射帶動周邊城市生態效率的提高。長三角城市群還要樹立一體化的發展意識，構建環境信息和技術資源的共享交換平臺，通過橫向錯位發展和縱向分工協作實現區域內各城市的功能互補，促進區域整體協調發展。同時，長三角城市群中各城市要根據實際情況明確發展定位，循序漸進地推動產業升級，根據各自的資源或技術優勢走特色化的綠色發展道路，逐步縮小城市間生態效率水平的差距。

由生態效率影響因素的回歸結果可知：產業結構、科技投入及人口密度與生態效率顯著正相關，綠化水平與生態效率顯著負相關，對外開放程度對生態效率的影響不顯著。由此可見，長三角中心區各城市要提高生態效率，首先，要重視產業結構優化，通過大力扶持高新技術產業和戰略性新興產業等措施推進各城市產業結構的高級化進程。但是各地區爭先恐后發展新興產業可能會導致產業結構的趨同，從而帶來產能相對過剩和惡性競爭等問題[28]，因此在追求產業結構優化升級的同時也要重視行業細分，通過產業內部結構的異質化調整，使資源得到更優化的配置。其次，政府要加大科學技術投入，通過提供補貼和資金扶持等方式鼓勵企業進行低碳技術、清潔生產技術、循環再生技術等綠色技術的研發和創新，實現綠色循環低碳發展。此外，各城市可以通過出臺系列優惠政策吸引高層次人才，在資源環境的承載范圍內適當提高人口密度。最后，各地方政府應減少城市綠化的不必要投入，合理規劃城市的綠化面積，規避形式主義和“面子工程”造成的資源浪費。