宋雅晴

(合肥師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601)

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安徽省區(qū)域環(huán)境效率差異及影響因素研究

宋雅晴

(合肥師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601)

本文基于DEA方法建立了SBM模型，選用安徽省16個(gè)地市2000-2014年的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，測(cè)算了安徽省各地市的環(huán)境效率；同時(shí)運(yùn)用Tobit回歸模型分析了環(huán)境效率的影響因素。研究表明：安徽省各地市間環(huán)境效率存在較大差異，但整體呈逐漸改善趨勢(shì)；人均GDP、貿(mào)易依存度和人口密度與環(huán)境效率均有顯著正相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外資依存度和政府規(guī)制力與環(huán)境效率有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，環(huán)保強(qiáng)度和環(huán)保意識(shí)對(duì)環(huán)境效率的影響不顯著。

環(huán)境效率；非期望產(chǎn)出；SBM模型；Tobit模型

1 引言

隨著可持續(xù)發(fā)展的理念不斷深入人心，環(huán)境問題越來越受到人們的關(guān)注，引起了世界各國(guó)的高度重視，成為影響全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展最為重要的問題之一。近年來，雖然安徽省工業(yè)化取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，各地市的經(jīng)濟(jì)效益不斷提高，但仍然存在嚴(yán)重的資源浪費(fèi)現(xiàn)象，工業(yè)三廢的排放量逐年增加，破壞了經(jīng)濟(jì)和環(huán)境之間協(xié)調(diào)發(fā)展，嚴(yán)重地阻礙了安徽環(huán)境效率的提高；同時(shí)，環(huán)境效率低下、消費(fèi)模式落后、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理等問題也制約著安徽省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因而如何提高環(huán)境效率是安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展所必須研究的問題。

早在2004年，我國(guó)政府發(fā)現(xiàn)綠色GDP的核算有利于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，有助于測(cè)算我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的環(huán)境代價(jià)，但由于其核算工作的困難性和復(fù)雜性，在短時(shí)期內(nèi)不能準(zhǔn)確地測(cè)算出環(huán)境污染給經(jīng)濟(jì)效率帶來的影響。為此，越來越多的研究者將DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)模型運(yùn)用到環(huán)境效率評(píng)價(jià)中，但傳統(tǒng)的DEA模型只對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過程中的期望產(chǎn)出做出處理，忽略了非期望產(chǎn)出的影響，因而對(duì)考慮非期望產(chǎn)出的DEA模型的研究具有非常重要的理論意義。

2 研究方法

2.1 SBM模型

傳統(tǒng)的DEA模型是從Farrell效率測(cè)度的基本思想出發(fā)，屬于線性分段形式和徑向度量。這種思想的可強(qiáng)處置性雖然能夠保證無(wú)差異曲線的凸性，卻帶來了投入的松弛，若直接使用這種傳統(tǒng)DEA模型，可能會(huì)帶來效率測(cè)度的偏差。2001年Tone給出一種非徑向和非角度的SBM模型，能夠避免因徑向和角度選擇的差異而帶來的偏差。本文在測(cè)算環(huán)境效率時(shí)需要考慮非期望產(chǎn)出的影響，因而需要把該模型進(jìn)一步推廣到存在非期望產(chǎn)出的情況，具體模型如下：

假設(shè)在生產(chǎn)過程中有n個(gè)DMU，每個(gè)DMU均有一個(gè)投入向量X，兩個(gè)產(chǎn)出向量：期望產(chǎn)出Yg和非期望產(chǎn)出Yb．這三個(gè)向量可分別定義為：

對(duì)于SBM模型，根據(jù)Kaoru Tone給出的處理辦法，可表示為：

(2.1)

在模型(2.1)中，λ為權(quán)重向量；s-為投入的松弛變量，表示投入過剩；sg,sb為產(chǎn)出的松弛變量，表示期望產(chǎn)出不足和非期望產(chǎn)出過多。目標(biāo)函數(shù)ρ′關(guān)于s-,sg,sb嚴(yán)格遞減，且0≤ρ′≤1。對(duì)于特定的DMU，當(dāng)ρ′<1時(shí)，說明該DMU是無(wú)效的；當(dāng)ρ′=1，s-=sg=sb=0時(shí)，該DMU是有效的。與傳統(tǒng)的DEA模型相比，SBM模型最大的優(yōu)勢(shì)是在目標(biāo)函數(shù)中直接引入松弛變量，這樣不僅可以解決投入和產(chǎn)出的松弛性問題，還可以解決存在非期望產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)問題。因此本文利用SBM模型來測(cè)算安徽省各個(gè)地市的環(huán)境效率值。

2.2 Tobit模型

Tobit模型是James Tobit在1958年首次提出，他發(fā)現(xiàn)當(dāng)被解釋變量是截?cái)嘀祷蚯懈钪禃r(shí)，用OLS估計(jì)參數(shù)會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重有偏且不一致的情況，而利用極大似然估計(jì)的Tobit模型能避免OLS估計(jì)中的一些誤差。這種被解釋變量是受限的，而解釋變量為實(shí)際值的Tobit回歸模型也被稱為截?cái)嗷貧w模型。假設(shè)模型誤差服從N(0,σ2)分布，標(biāo)準(zhǔn)Tobit模型可表示為：

(2.2)

εi～N(0,σ2)

3 安徽省環(huán)境效率測(cè)度

3.1 數(shù)據(jù)來源與說明

本文選用安徽省16個(gè)地市2000-2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以勞動(dòng)力、固定資產(chǎn)投資和能源消費(fèi)量作為投入指標(biāo)，以GDP和工業(yè)三廢分別作為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)，指標(biāo)具體說明如下表1所示：

表1 環(huán)境效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽各地市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001-2015)。其中，固定資產(chǎn)投資用每年的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平價(jià)折算，GDP以1992年為不變價(jià)格進(jìn)行折算。

3.2 環(huán)境效率測(cè)算與分析

根據(jù)SBM模型，對(duì)2000-2014年安徽省16個(gè)地市的環(huán)境效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如下表2所示：

表2 安徽省16個(gè)地市2000-2014年環(huán)境效率值

圖1 安徽省16個(gè)地市2000-2014年環(huán)境效率均值圖

從以上結(jié)果可以看出，安徽省各地市環(huán)境效率值有明顯差異。環(huán)境效率最高的地市有：亳州、合肥、黃山、銅陵和蕪湖，在2000-2014年中一直處在前沿面上，是創(chuàng)建環(huán)境友好型地市的“最佳實(shí)踐者”。其中，合肥、蕪湖經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，雖然對(duì)資源和環(huán)境的依賴性大，但在污染治理時(shí)有較充裕的投入；黃山是著名的國(guó)際旅游城市，在提高經(jīng)濟(jì)水平的同時(shí)也時(shí)刻注意保護(hù)環(huán)境；而銅陵則作為全國(guó)首批“循環(huán)經(jīng)濟(jì)雙試點(diǎn)市”之一，注重產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和地市轉(zhuǎn)型，因而環(huán)境效率值一直居高不下。

環(huán)境效率值較高的地市有：宿州、安慶、阜陽(yáng)、馬鞍山和蚌埠，近15年來環(huán)境效率平均值達(dá)到0.8以上。其中，馬鞍山一直處在安徽省循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前列，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和環(huán)境污染程度均較高；蚌埠和安慶屬于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、環(huán)境治理能力也較強(qiáng)的地市；而宿州和阜陽(yáng)則屬于經(jīng)濟(jì)水平不高但環(huán)境較好的地市。

環(huán)境效率值較低的地市有：滁州、六安、淮南、淮北、池州和宣城，這些地市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不完善，GDP能耗大，環(huán)境治理投資較少，工業(yè)化污染嚴(yán)重，因而環(huán)境效率值一直較低；其中，宣城的環(huán)境效率均值最小僅為0.5。

4 影響因素的計(jì)量分析

4.1 變量識(shí)別

根據(jù)國(guó)內(nèi)外已有的成果，本文選用經(jīng)濟(jì)因素、制度因素、環(huán)保因素和區(qū)域因素作為環(huán)境效率影響因素進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)區(qū)間為2000-2014年，包括安徽省15年內(nèi)16個(gè)地市240個(gè)樣本單元，各變量解釋說明如下表3所示。數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽各地市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001-2015)；其中，以中國(guó)人民銀行發(fā)布的匯率年平均值為標(biāo)準(zhǔn)，把對(duì)外進(jìn)出口貿(mào)易總額折算成人民幣。

表3 解釋變量具體說明

4.2 回歸模型建立

根據(jù)前面SBM模型計(jì)算結(jié)果，可知近年來安徽省的環(huán)境效率值都處于0和1之間，最大值為1，符合被解釋變量是截?cái)嘀祷蚯懈钪档臈l件，因此本文采用Tobit面板回歸模型來分析各個(gè)影響因素對(duì)安徽省環(huán)境效率的作用程度，模型具體表示如下：

EEit=α0+α1LN(GPit)+α2ISDit+

α3TGit+α4FGit+α5GGit+α6CGit+

α7EAit+α8LN(PDit)+εit

(4.1)

在上式(4.1)中，t表示年份；i表示各地市；EEit為被解釋變量，表示環(huán)境效率；αj(j=0,1,…,8)表示需要估計(jì)的系數(shù)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，服從獨(dú)立同分布。

4.3 結(jié)果分析

本文選用STATA軟件對(duì)上述面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，結(jié)果如下表4所示。

表4 Tobit回歸結(jié)果

為了驗(yàn)證回歸結(jié)果的可靠性，本文采用各地市GDP與全省GDP的比值(用GZ)來反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，對(duì)Tobit回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，由檢驗(yàn)結(jié)果可得所有解釋變量的對(duì)環(huán)境效率影響作用并未發(fā)生明顯變化，可見Tobit回歸結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。從回歸結(jié)果可以看出，對(duì)數(shù)似然統(tǒng)計(jì)量較大，說明模型整體上顯著；且伴隨概率P值為0，說明模型不存在異方差性。根據(jù)Tobit回歸結(jié)果，可以看出各個(gè)影響因素對(duì)安徽省環(huán)境效率的作用程度。

1. 人均GDP、貿(mào)易依存度和人口密度與環(huán)境效率均有顯著正相關(guān)關(guān)系。人均GDP與環(huán)境效率的正相關(guān)關(guān)系較大，達(dá)到了0.875，這說明安徽省經(jīng)濟(jì)實(shí)力在逐步增強(qiáng)的同時(shí)，居民人均收入水平不斷提高，這樣會(huì)刺激人們對(duì)“優(yōu)質(zhì)環(huán)境”的需求，因而有助于環(huán)境效率的提高；貿(mào)易依存度對(duì)環(huán)境效率的影響系數(shù)為0.317，這意味著經(jīng)濟(jì)全球化對(duì)安徽省環(huán)境帶來的影響作用較大，近年來安徽省不斷開發(fā)高科技含量的環(huán)保產(chǎn)品，并取得了一定成效；人口密度對(duì)提高環(huán)境效率也有積極的作用，適度的人口密度是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)繁榮的重要保證，且與地區(qū)保持密切聯(lián)系，因而人口密度的增加有利于環(huán)境效率的提高。

2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外資依存度和政府規(guī)制力與環(huán)境效率有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境效率的影響系數(shù)為-0.330，工業(yè)比重的上升對(duì)于提高環(huán)境效率存在負(fù)面影響，這說明安徽省的工業(yè)發(fā)展仍然存在高能耗、高污染、資源嚴(yán)重浪費(fèi)和利用效率低等問題，仍是一種以資源消耗、環(huán)境污染為代價(jià)的粗放式模式；外資依存度對(duì)環(huán)境效率的影響系數(shù)為-1.348，這也驗(yàn)證了“污染天堂”假說，安徽省是一個(gè)欠發(fā)達(dá)的省份，普遍存在管理經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)和資金缺乏的問題，而外商直接投資可以通過人員培訓(xùn)和流動(dòng)效應(yīng)、示范效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)等進(jìn)入安徽省污染密集型產(chǎn)業(yè)，不可避免會(huì)對(duì)安徽省的環(huán)境質(zhì)量帶來負(fù)面影響；政府規(guī)制力對(duì)提高環(huán)境效率也有負(fù)面的影響，這意味著安徽省環(huán)境治理的地方財(cái)政支出效率低下，環(huán)保投入作為公共財(cái)政支出的一部分，會(huì)帶來相應(yīng)的社會(huì)成本。

3.環(huán)保強(qiáng)度和環(huán)保意識(shí)對(duì)環(huán)境效率的影響不顯著。工業(yè)污染治理投資的影響系數(shù)為0.03，未通過顯著性檢驗(yàn)，這說明安徽省環(huán)境污染治理雖然能促進(jìn)環(huán)境效率的提高，但效果卻不明顯，因而想要提高環(huán)境效率，不能一味地末端治理，而必須從源頭上進(jìn)行節(jié)能排減；環(huán)保意識(shí)的影響也未通過顯著性檢驗(yàn)，可能是因?yàn)楸疚牟捎媒逃絹矸从彻姷沫h(huán)保意識(shí)，不一定很準(zhǔn)確。

5 結(jié)論

本文基于2000-2014年的數(shù)據(jù)，選用非徑向和非角度的SBM模型，考察了非期望產(chǎn)出對(duì)安徽省各個(gè)地市環(huán)境效率的影響，得出以下結(jié)論：安徽省各地市間環(huán)境效率差異較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高或環(huán)境治理較好的地市環(huán)境效率值高，而經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)或環(huán)境污染嚴(yán)重的地市環(huán)境效率值較低。與此同時(shí)，本文運(yùn)用Tobit回歸模型對(duì)環(huán)境效率的影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明：人均GDP、貿(mào)易依存度和人口密度與環(huán)境效率均有顯著正相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外資依存度和政府規(guī)制力與環(huán)境效率有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，環(huán)保強(qiáng)度和環(huán)保意識(shí)對(duì)環(huán)境效率的影響不顯著。因而安徽省要提高環(huán)境效率，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和資源環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，需從以下幾個(gè)方面著手：提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式；調(diào)整產(chǎn)業(yè)格局，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，強(qiáng)化清潔生產(chǎn)；完善環(huán)境管理政策，增強(qiáng)公眾環(huán)保意識(shí)，協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展，建設(shè)生態(tài)安徽。

[1] 魏權(quán)齡．?dāng)?shù)據(jù)包絡(luò)分析[M]．北京：科學(xué)出版社，2004.

[2] 宋馬林等．從碳排放到環(huán)境效率評(píng)價(jià)-測(cè)度方法與實(shí)證檢驗(yàn)[M]．北京：科學(xué)出版社，2015.

[3] 劉寧寧，劉慶玲.安徽省地市化發(fā)展對(duì)環(huán)境效率影響的分析[J].石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，37(1):46-50.

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Regional Differences of Environmental Efficiency and its Influencing Factors in Anhui Province

SONG Yaqing

(School of Mathematics and Statistics, Hefei Normal University, Hefei 230601,China)

Based on the method of the data envelopment analysis (DEA), this paper established the SBM model to calculate the environmental efficiency by using the input and output data of 16 cities in Anhui from 2000 to 2014, and investigated its influencing factors by using a Tobit model. The results showed that environmental efficiency in various cities have a big difference, but showed a gradual improvement trend in the overall. Per capita GDP, trade dependence and population density had a significant positive influence on environmental efficiency, industrial structure, foreign investment dependence and government regulation force had a significant negative influence on environmental efficiency, environmental intensity and environmental awareness had no significant influence on environmental efficiency.

environmental efficiency; undesirable output; SBM model；Tobit model

2016-07-20

宋雅晴(1986-)，女，合肥師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教師，主要研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。

F222.1

A

1674-2273(2016)06-0010-05