中國三大城市群生態經濟效率的時空演變及收斂性分析

張佰瑞，胡明茜

（1. 北京市社會科學院 市情研究所，北京 100101；2. 重慶工商大學 長江上游經濟研究中心，重慶 400067）

黨的二十大報告強調，以城市群、都市圈為依托構建大中小城市協調發展格局，促進區域協調發展。位于沿海地區的長三角、珠三角與京津冀城市群是中國經濟最早開放、最發達、最具發展潛力的三個城市群。三大城市群總面積超過49 萬平方千米，以全國5%的國土面積，承載了25%的人口，貢獻了近40%的國內生產總值，為中國經濟增長提供了強大的動力。然而，高強度的人類活動給城市群的生態環境帶來巨大壓力，嚴重影響了城市群的可持續發展。近年來，三大城市群大力推動全域生態文明建設，積極探索生態文明一體化發展新機制，努力適應新時代生態文明領域統籌協調發展戰略，成效顯著。為此，本研究從三大城市群入手，運用Super-SBM 模型科學測度生態經濟效率值，并結合Malmquist 指數全面分析三大城市群的生態經濟效率情況，分析其時空演變特征，再通過收斂模型檢驗不同區域生態經濟效率的σ收斂和β收斂特征，以期獲得新的研究成果，為中國三大城市群乃至全國其他不同等級的城市群總體規劃和生態文明建設提供理論和政策啟示。

1 文獻綜述

“生態經濟效率”這一詞最早由SCHALTEGGER 等[1]在1990 年提出。1992 年，世界商業可持續發展委員會（WBCSD）[2]將有關“生態經濟效率”內容的文件《改變過程》遞交到里約地球峰會，使其得到重視和進一步推廣。VERFAILLIE 等[3]于2000 年進一步提出生態經濟效率的基本概念，其核心思想是以較小的資源消耗與環境污染獲得較大的經濟效益。SCHOLZ 等[4]則認為生態經濟效率是經濟績效的提高與環境績效的提高之比。國內有關生態經濟效率的研究起步較晚，早期國外研究為中國生態經濟研究提供了堅實的理論基礎。目前，國內外學者對生態經濟效率的研究主要集中在兩個方面：一是生態經濟效率的評價方法。對生態經濟效率的測度方法有很多種，如何對方法優勢和缺陷進行取舍成了選取測度方法的主要原因[5-10]。本研究對當前生態經濟效率測算的幾種方法進行了分析，如表1 所示。二是生態經濟效率的影響因素。通過文獻分析發現，我國目前對生態經濟效率影響因素的研究還較為缺乏，更多集中于生態效率的影響因素研究。比如，用超效率DEA 模型計算中國省際生態效率[11]，利用Malmquist 指數對生態效率進行分解以尋求其變化的內在驅動因素[12]，建立面板Tobit 模型分析城鎮化率[13]、產業結構[14]、技術水平[15]、能源結構[16]以及環境政策[17]對生態效率的影響因素。

表1 生態經濟效率測算方法

當前國內外關于生態經濟效率研究已經呈現出研究尺度亟待多元化比較分析、生態經濟效率測算方法單一維度向多維度轉變、生態經濟效率調控路徑呈現多元化趨勢三大特征。本文的邊際貢獻則體現在以下三個方面：（1）延伸了區域生態經濟效率的研究范疇。已有相關研究大多集中在河流湖泊、省域尺度，或者長三角、珠三角、京津冀等某一個地區城市群，本文以中國三大城市群作為研究對象并進行對比研究，增強了生態經濟效率的可比性。（2）豐富了區域生態經濟效率的研究視角。本文從時空視角對中國三大城市群生態經濟效率的演進特征進行分析并采用收斂模型考察其收斂性，對于新時代條件下區域生態經濟效率的研究視角有所補充。（3）拓展了區域生態經濟效率的研究方法。本文采用非期望產出的超效率SBM 模型測算三大城市群生態經濟效率，該模型可避免其他模型存在的所有投入產出必須同步增大縮小的徑向問題，以及不考慮污染排放造成測度結果偏差的問題。

2 研究方法與指標選取

2.1 Super-SBM模型

Super-SBM 模型是一種基于松弛變量的數據包絡模型，其測算的DMU 效率值允許超過1，可以避免普通數據包絡模型所存在的問題?？紤]生態經濟效率中存在非期望產出，研究將采用超效率SBM 模型來對生態經濟效率進行分析，所用模型公式如下：

式（1）、（2）中：n表示決策單元個數；每個決策單元是由投入a、期望產出m1、非期望產出m2組成；xik表示第k個單元的第i項投入； 表示第k個單元的第s項期望產出； 表示第k個單元的第q項非期望產出；λj表示第j個決策單元的權重；ρ表示生態經濟效率，ρ值越高表示其效率越高，ρ＜1 表示該決策單元未到達完全有效。

2.2 Malmquist指數

Malmquist 指數是在DEA 模型的基礎上提出的，是動態分析的工具，可以利用距離函數的比率計算投入產出效率，進而對生產率的變化趨勢及原因做進一步的闡釋。全要素生產率指數（MI）可以分解為兩個部分，即綜合技術效率指數（EC）和純技術效率指數（TC）。參考F?RE 等[18]在規模報酬不變（CRS）條件下從t期到t+1期的Malmquist 指數公式如下所示：

2.3 收斂模型

新古典增長理論認為，隨著經濟的發展，由于資本邊際產出遞減，相比于擁有人均資本存量較高的地區，人均資本存量較低的地區往往具有更高的資本收益率，并且擁有更快的經濟增長速度，落后地區向著發達地區收斂，最終導致各地區差異消失[19]。常見的收斂模型有σ收斂和β收斂，而β收斂又分為絕對β收斂和條件β收斂。

σ收斂是指各區域的生態經濟效率水平的離差將隨著時間變化呈現不斷下降的態勢，能夠較為直觀地觀察生態經濟效率動態變化過程，以判斷其是否具有收斂趨勢。常見的測量σ收斂的方法有Theil 指數、Gini 系數和變異系數，本文采用使用較多的變異系數[20]檢驗σ收斂，公式如下：

式中：nj表示城市群j的城市個數；ECOij表示城市群j內i城市的生態經濟效率；表示城市群j內i城市的生態經濟效率均值。

σ收斂側重于橫向對比，β收斂則側重于縱向對比，能夠進一步說明收斂的具體特征和收斂速度，是σ收斂的必要而非充分條件。絕對β收斂是指隨著時間的推移，生態經濟效率水平低的地區憑借更高的增長速率，逐步向生態經濟效率水平高的地區收斂，地區間差異縮小，最終達到趨同的增長速度和效率水平，前提假定條件為各地區有著相同的基礎條件。絕對β收斂公式如下：

式中：ECOi,t和ECOi,t+1分別表示第i個城市在t期和t+1 期的生態經濟效率水平；表示第i個城市生態經濟效率水平的增長率；α為常數項；εi,t為隨機擾動項；β為模型的收斂系數。如果β＜0 且顯著，則表明該區域生態經濟效率水平具有收斂趨勢，反之則存在發散趨勢。

條件β收斂考慮到各地區有不同的生態經濟基礎條件，在控制一些影響生態經濟效率的因素后，不同地區最終收斂到各自的穩態水平。條件β收斂公式如下：

式中：γ、δ、τ、φ、ω均表示控制變量系數；INDi,t是指第i個城市t時期的產業結構水平，由第二產業增加值占地區生產總值的比重表征；PEOi,t是指第i個城市t時期的人口密度；INVi,t是指第i個城市t時期的對外開放程度，由實際使用外資占地區生產總值的比重表征；EMPi,t是指第i個城市t時期的就業水平，由年末單位從業人員數占戶籍人口的比重表征；PGDPi,t是指第i個城市t時期的經濟發展水平，由人均GDP 表征。

β收斂速度（v）由β系數計算得出，公式如下：

2.4 評價指標體系構建

借鑒現有文獻的研究成果，并綜合考慮當前資料的完整性、數據的可得性等現實情況，構建生態經濟效率指標體系如表2 所示。①投入變量：資本投入采用永續盤存法進行估算，以2006 年為基期計算固定資本存量；勞動力投入用年末社會從業人員數表示；資源投入用能源消耗量表示；土地投入用建成區面積表示。②期望產出：經濟產出由地方財政預算收入和以2006 年為基期平減計算得的GDP 總量表示。③非期望產出：環境污染表征非期望產出。采用熵值法擬合涵蓋工業廢水排放量、工業煙（粉）塵排放量等多個污染指標的“環境污染綜合排放指數”，并以此表示環境污染水平，以避免各污染物之間由于相關性和統計口徑不一致帶來的影響。

表2 生態經濟效率指標體系

2.5 數據來源

本文以長三角、珠三角、京津冀三大城市群48 個城市為研究對象，考慮數據的可獲取性，選取2006—2020 年的數據進行研究，部分缺少的數據采用插值法補齊。樣本數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》以及各城市歷年《國民經濟和社會發展統計公報》。

3 實證結果分析

3.1 中國三大城市群生態經濟效率測算結果分析

按照上文選取的指標，采用Matlab 軟件運行非期望產出的超效率SBM 模型，測算2006—2020 年三大城市群48 個城市的生態經濟效率，計算結果如表3 所示。根據生態經濟效率值，將其劃分為4 個層次，將低于0.5定義為低效率區，0.5 ～0.75 定義為較低效率區，0.75 ～1定義為中等效率區，高于1 定義為高效率區。

表3 2006—2020年三大城市群生態經濟效率值

觀察表3，從整體來看，三大城市群的生態經濟效率呈現上升趨勢，均值從0.750 上升至0.793，存在小幅度波動，但大部分時間都處于中等效率區。從具體城市來看，效率值均值超過1，處于高效率區的城市有8個，其中，深圳市排名第一，生態經濟效率均值為1.863，池州市和宣城市位列第二名、第三名。均值處于中等效率區的城市有12 個，處于較低效率區的城市有17 個，其余11 個城市均處于低效率區，常年處于無效狀態。從變化幅度來看，2006—2020 年，48 個城市中有超過一半的城市生態經濟效率得到了不同程度的提升。其中，深圳市、廊坊市和衡水市增長幅度最高，分別增長了226.62%、87.75%和87.08%。這主要得益于黨的十八大以來堅持把生態文明建設納入中國特色社會主義事業“五位一體”總體布局，各城市也相繼出臺相應的生態保護政策，走生態優先、綠色發展之路，積極與產業銜接融合，生態經濟建設成效顯著。

分區域來看，京津冀生態經濟效率值整體呈現穩步上升趨勢，而長三角、珠三角城市群的生態經濟效率值呈現波動下降態勢，且珠三角下降趨勢更為明顯，區域間的差異逐漸縮小，如圖1 所示。珠三角城市群的生態經濟效率最高，其平均值是京津冀城市群的1.7 倍，是長三角城市群的1.1 倍，但三大城市群均值未達到有效。珠三角地區作為我國改革開放的先行地區和重要的經濟中心區域，有著優越的地理位置，吸引大量優秀人才聚集于此，以人才為核心集聚創新要素，對產業結構升級產生了正向促進作用，進而實現傳統經濟模式向循環經濟模式的轉型。因此，珠三角城市群生態經濟效率總體高于其他城市群，但隨著時間的推移，珠三角城市群的優勢減弱，效率值逐漸向著長三角城市群靠近。長三角地區起步稍晚于珠三角地區，以上海為中心，通過多個城市之間的協作和互動，實現了資源的優化配置和經濟的協同發展，生態經濟效率值雖略低于珠三角城市群，但均值是京津冀城市群的1.6 倍。由于長三角城市群涵蓋城市較多，中心城市的輻射帶動能力有限，效率值始終在0.8上下浮動。在2006—2012 年，京津冀城市群生態經濟效率值表現平平，沒有明顯的上升趨勢。黨的十八大以后，以習近平同志為核心的黨中央以前所未有的力度抓生態文明建設，并提出京津冀協同發展戰略，該地區的生態經濟效率得到大幅度提升，并呈現較快增加態勢。

圖1 2006—2020年三大城市群生態經濟效率變化趨勢

3.2 中國三大城市群生態經濟效率的時空演變分析

選取2006 年、2013 年和2020 年三大城市群的具體效率值，并按照前述的層次進行分類，采用ArcMap 10.8軟件分別繪制珠三角城市群、長三角城市群和京津冀城市群生態經濟效率空間格局分布圖，如圖2 ～圖4 所示。

圖2 2006年、2013年、2020年珠三角城市群生態經濟效率空間分布圖

3.2.1 珠三角城市群生態經濟效率時空演變分析

珠三角城市群生態經濟效率均值為0.895，由初始的1.022 下降至0.940，波動起伏較大，發展不穩定，但整體呈現下降趨勢。綜合表3 和圖2 可知，2006 年，珠三角城市群生態經濟效率4 個層次占比為0∶3∶0∶6，只分布在較低效率區和高效率區，高效率區占比高達66.67%，在三大城市群里生態經濟效率值最高。2013 年生態經濟效率的4 個層次占比變為3∶1∶0∶5，惠州市直接從高效率區降至低效率區，肇慶市、江門市和珠海市也出現了不同程度的下降，廣州市進入高效率區。2020 年生態經濟效率的4 個層次占比為5∶2∶0∶2，高效率區僅剩佛山市和深圳市，降幅高達44.45%，也僅有這兩座城市在15 年的生態經濟發展中實現了正增長。高效率區由“面”轉變為“點”的主要原因在于，早年間惠州、東莞等地以外向型產業、“三來一補”勞動密集型產業為主體，經濟發展主要依靠資源驅動，增長方式粗放，而經濟高速發展所伴隨的人口大量涌入、城市化進程迅速加快和交通運輸需求不斷增大都給區域資源環境帶來沉重壓力，復合型、累積型環境問題日益突出，如何協調經濟增長與生態環境之間的矛盾是珠三角城市群當前最大的挑戰[21]。深圳市和佛山市作為全國排名前十的工業強市，一直致力于推動產業升級和創新發展，由政府出臺優惠政策，吸引大量的科技創新型企業和高端制造業企業進駐。因此，在其他城市遭受資源環境所帶來的壓力時，依然能夠處理好環境與經濟發展之間的關系，統籌推進生態環境保護和經濟社會發展，以高品質生態環境支撐高質量發展。

3.2.2 長三角城市群生態經濟效率時空演變分析

長三角城市群生態經濟效率均值為0.827，由初始的0.828 下降至0.807，始終在0.8 上下浮動，相較于其他城市群生態經濟效率值數值變化不大。綜合表3 和圖3 可知，2006 年，長三角城市群生態經濟效率4 個層次占比為4∶14∶0∶8。此時，低效率區城市僅有4 個，占比為15.38%，分別為鹽城市、合肥市、嘉興市和紹興市。高效率區城市個數是低效率區的兩倍，效率值前三名分別為宣城市、池州市和上海市。2013 年生態經濟效率的4個層次占比變為3∶9∶2∶12，其中，鹽城市上升幅度最大，由低效率區直接上升至高效率區。另外還有6 個城市出現了層次向上跨越。2020 年生態經濟效率的4 個層次占比為8∶6∶2∶10，相較于前兩個時期，低效率區明顯增多，占比高達30.77%，鹽城市由高效率區回落至中等效率區，而南通市由最初的高效率區降至低效率區，降幅為26 個城市中最大。從空間分布來看，整個長三角城市群發展主要以宣城、金華和上海市為起點，逐步向外發散，但總體來看，生態經濟效率發展較為穩定，與趨勢線結論保持一致，這說明了長三角城市群作為我國最大的城市群，正確處理好了經濟與生態環境之間的關系，始終秉承經濟建設與環境資源保護相協調的原則，實施可持續發展戰略。上海作為長三角城市群的核心城市和全國經濟中心城市，集聚了較多的高精尖人才，高精尖人才的引進和培養推動了制造業從傳統加工制造向高端裝備制造、綠色制造和智能制造等高附加值領域的轉變，進而輻射帶領周邊城市進行產業轉換升級。因此，上海作為龍頭帶動西部沿海區域實現了生態保護與經濟發展共贏。

圖3 2006年、2013年、2020年長三角城市群生態經濟效率空間分布圖

3.2.3 京津冀城市群生態經濟效率時空演變分析

京津冀城市群生態經濟效率均值為0.519，由初始的0.405 上升至0.662，由低效率區轉入較低效率區。綜合表3 和圖4 可知，2006 年，京津冀城市群生態經濟效率4個層次占比為11∶1∶0∶1，除北京市以外，其他城市均未達到完全有效。2013 年生態經濟效率的4 個層次占比變為10∶0∶0∶3，高效率區新增兩個城市，分別是天津市和滄州市，效率已達完全有效，其余城市未發生變化。2020 年生態經濟效率的4 個層次占比為8∶1∶0∶4，廊坊市和衡水市由低效率區提升至高效率區，而滄州市從高效率區降為較低效率區。從空間分布來看，京津冀城市群生態經濟的發展是以北京市為起點，逐步向南發展。近些年來，京津冀城市群著力推進交通一體化、生態環境保護和產業升級轉移三大重點領域的率先協同，生態經濟發展取得明顯成效。北京市作為我國的首都，其第三產業占絕對主導地位，產業結構基本穩定，并且擁有最強的科技創新能力，因此生態經濟效率值一直保持在1 以上，發展經濟和保護生態環境互相協調，有效實現了經濟可持續發展。雖然北京的科技創新能力最強，但對天津、河北的輻射和研發轉化還有很大的空間，并且近年來河北省第二產業比重有所增長，面臨著區域內產業鏈與創新鏈對接融合不充分、產業輻射帶動能力不強等問題，因此京津冀城市群中大部分城市表現平平，依然處于較低效率區。

圖4 2006年、2013年、2020年京津冀城市群生態經濟效率空間分布圖

為了進一步分析2006—2020 年三大城市群生態經濟效率的動態變化趨勢，本文運用Matlab 軟件得到Malmquist 指數及其分解情況，結果如表4 和圖5 所示。

圖5 三大城市群生態經濟效率Malmquist指數及其分解

表4 2006—2020年三大城市群Malmquist指數

從整體上看，三大城市群Malmquist 指數均值均大于1，循環經濟的整體趨勢正向著良好的方向發展。其中，京津冀地區年均增長速度最快，達到10.4%；長三角地區位居第二，年均增長8.2%；珠三角最低，年均增長4.2%，這也再一次證明了之前超效率SBM 模型所得的結果，在三大城市群中京津冀城市群生態經濟發展表現最佳。從各地區來看，三大城市群表現出相似的特征，呈現正弦波動趨勢，于2008—2009 年出現第一輪下降，全球經濟陷入深度衰退，隨后達到第一次峰值。第二次峰值出現在2014—2015 年，這表明自我國生態文明建設理論與實踐進入了新的歷史階段以來，各城市群切實推進生態文明建設成效顯著。

從三大城市群生態經濟效率Malmquist 指數具體分解情況來看，綜合技術效率年均增長2.8%，技術進步效率年均增長6.0%，這表明全要素生產率的提升受綜合技術效率與技術進步效率的共同影響，但主要是源于技術進步的推動作用。分析全要素生產率增長原因，可將其分為兩類：①技術進步拉動型。長三角城市群與珠三角城市群均屬于此類。長三角與珠三角地區地處東部沿海地帶，擁有發達的港口和水路交通，是中國制造業的中心，政府制定大量優惠政策，吸引各類高精尖人才落戶，并加大自主創新活動投入和技術引進力度，加強對引進技術的消化吸收，進而促進了全要素生產率提高。②效率改變拉動型。導致綜合技術效率占主導地位的原因在于純技術效率和規模效率的提高，京津冀地區屬于此類。這表明，京津冀地區相較于其他兩個地區，有更強的資源配置能力和更優的規模效率。

3.3 中國三大城市群生態經濟效率的收斂性分析

在明確了三大城市群生態經濟效率的時空演變特征基礎上，本文從收斂性視角出發，進一步研究三大城市群生態經濟效率增長速度是否存在收斂的演化趨勢，通過σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂分別對其生態經濟效率水平收斂性進行檢驗。

3.3.1σ收斂檢驗與分析

三大城市群生態經濟效率的σ收斂系數如表5 和圖6 所示。京津冀城市群與長三角城市群均呈現波動下降趨勢，期末數值低于初期數值，即說明該地區生態經濟效率整體存在σ收斂特征，地區內部差異逐漸減小。京津冀地區較長三角地區收斂趨勢更為明顯，變動幅度更為平緩，北京、天津地區在經濟穩步增長的同時，堅定不移地疏解非首都功能，推動“新兩翼”建設，努力協調經濟社會發展與生態環境保護的關系，積極發揮輻射帶動作用，為京津冀區域生態經濟協調發展帶來新動力、新模式，各城市生態經濟效率發展水平的差距逐步縮小。長三角地區在三大城市群里波動幅度最大，呈現“M”型變化趨勢，2016年之后出現較大幅度下降，隨著長三角一體化不斷推進，各地以發展生態經濟為支撐，積極構建綠色發展新空間，統籌空間開發與生態保護，城市群內部生態經濟效率水平差異變小。珠三角城市群在觀察期間出現明顯上升趨勢，期末數值遠超期初，不存在σ收斂特征。

圖6 三大城市群生態經濟效率的σ收斂系數變化趨勢

表5 三大城市群生態經濟效率的σ收斂系數

3.3.2 絕對β收斂檢驗與分析

根據Hausman 檢驗選擇固定效應的β收斂模型，得到三大城市群生態經濟效率的絕對β收斂檢驗結果如表6 所示，三大城市群的β值均為負，且都通過1%的顯著性檢驗，這表明這三個區域均存在絕對β收斂特征，生態經濟效率水平較為落后的地區生態經濟效率增長速度比生態經濟效率水平領先的地區更快，增長速度與生態效率水平之間存在負相關關系。城市群是我國重點打造的城市集體對象，是一個地區的發展主軸，具有相似的環境政策、產業結構等，面臨相似的生態經濟發展問題，使得這三大城市群的生態經濟效率趨于收斂狀態。從收斂速度來看，長三角收斂速度最高，為3.392%；京津冀次之，為2.640%；珠三角最低，為1.693%。珠三角作為擁有城市最少，人均GDP 最高的城市，生態經濟效率水平的絕對β收斂速度低于其他兩個城市群且差異較大，這充分展現了落后地區的后發優勢，通過學習先進地區的科技創新技術，不斷優化升級產業，使得收斂速度大大提升。值得注意的是，絕對β收斂蘊含著嚴格的假定條件，但事實并非如此，因此，本文將進一步展開條件β收斂檢驗，去除絕對β收斂中各區域的經濟、資源、環境系統具有完全相同的基本特征的假定條件束縛。

表6 三大城市群生態經濟效率的絕對β收斂

3.3.3 條件β收斂檢驗與分析

在生態經濟效率絕對收斂的基礎上，加入多個控制變量，將其轉化為條件收斂，并通過系數和P值來分析三大城市群條件β收斂情況，具體結果如表7 所示。結果表明：（1）三大城市群存在條件β收斂特征。三大城市群的β系數均為負，且在1%的水平上顯著，這說明在考慮產業結構水平、人口密度、對外開放程度、就業水平和經濟發展水平等影響因素后，這三個地區均存在條件β收斂特征，不同區域的生態經濟效率收斂于各自的穩定水平。在加入各種控制變量之后，條件β收斂相較于絕對β收斂，其R2均出現了較為明顯的上升，這也說明了本文選取的變量科學有效。（2）條件β收斂結果與絕對β收斂結果基本一致。從收斂速度來看，三大城市群從高到低排列依次為京津冀城市群（4.824%）、長三角城市群（4.401%）、珠三角城市群（3.484%），生態經濟效率增長速度與生態效率水平之間存在明顯負相關關系，這與絕對β收斂結果相似，且收斂速度相較于絕對收斂速度更快。（3）不同地區影響生態經濟效率水平收斂的因素存在一定差異。分地區看，只有京津冀城市群產業結構水平通過了10%的顯著性水平檢驗，這表明第二產業增加值占GDP 比重與生態經濟效率水平存在負向關系，第二產業比重降低有助于生態經濟效率的收斂。長三角城市群人口密度、就業水平和經濟發展水平均通過顯著性檢驗，這表明人口密度更高、經濟發展水平更快的城市對生態經濟效率的收斂趨勢產生正面影響。就業水平本身并不會直接影響生態經濟效率水平升降，但是如果就業增長過快或者就業結構不合理，將會對生態環境造成一定的負面影響，從而影響生態經濟效率，因此，在注重提高就業率的同時，還要注重對于環境的保護。珠三角與長三角城市群類似，就業水平與經濟發展水平均分別通過1%、10%的顯著性水平，人口密度雖然系數為正，但是未通過顯著性檢驗，這表明在珠三角地區人口密度的高低對于生態經濟效率的收斂促進不明顯，由于自身擁有較好的生態文明建設基礎，人口流動變化對地區生態經濟發展無較大影響。

表7 三大城市群生態經濟效率的條件β收斂

4 研究結論與政策建議

本文得出以下主要研究結論：①從時間趨勢來看，三大城市群的生態經濟效率總體呈現上升趨勢，京津冀城市群穩步上升，長三角與珠三角城市群呈現波動下降趨勢，城市群之間差異逐步縮小。②從時空演變情況來看，珠三角城市群呈現由“面”轉變為“點”的趨勢，效率降低最終聚集到深圳市和佛山市；長三角城市群呈現“三點”分布狀，以宣城、金華和上海市為起點，逐步向外發散，生態經濟效率值平穩發展，略有降低京津冀城市群以北京市為起點，逐步向南發展，最終呈現“東高西低”的空間分布特征。進一步從Malmquist 指數結果來看，三大城市群生態經濟效率均呈現上升趨勢，增長速度從高到低排列依次為京津冀、長三角、珠三角，這與上述生態經濟效率發展趨勢保持一致。③從收斂特征來看，只有京津冀城市群與長三角城市群存在σ收斂特征，珠三角城市群不存在σ收斂特征，但三大城市群均存在絕對β收斂、條件β收斂。在絕對β收斂中，長三角收斂速度最快，京津冀次之。在加入控制變量的條件β收斂中，京津冀趕超長三角成為第一，珠三角一直位于末位，并且收斂速度均出現不同程度上升。

基于以上研究結論,得到如下政策啟示：①注重和諧共生，推動區域協調發展。各城市群資源稟賦各異，發展基礎不同，要想縮小區域之間的差距，單純依靠核心城市的力量還遠遠不足，需要各個城市共同的努力，重視區域異質性，針對存在的問題重點改進。以新發展理念貫穿區域協調發展，統籌解決地區發展不平衡問題，生態保護與經濟發展同步協調發展，促進人與自然和諧共生和社會公平正義。②重視科技創新，完善現代產業體系。京津冀城市群要繼續依托北京的創新資源優勢，以高精尖產業為牽引，打造并壯大發展新動能，輻射帶動三地科技創新和成果轉化，更好推動京津冀協同創新發展。長三角城市群要進一步優化產業結構，立足現有支柱產業，延伸產業鏈，促進產業高端化、現代化，大力發展先進制造業和高技術產業；積極發展現代農業，走農業產業化、規?；洜I道路。珠三角城市群要加大科技研發投入，通過科技水平的提高推動傳統產業的轉型升級，培育新興產業和戰略性新興產業，提高實體經濟的創新能力和競爭力。③堅持因地制宜，優化綠色發展政策。三大城市群要針對各自區域內部特征，因地制宜制定符合當地實際的環境政策，加大對綠色技術創新的支持和引導，促進綠色產業的發展，加強對綠色產品和環境標準的監管，鼓勵企業生產和消費綠色產品，推動經濟的綠色轉型。