孫 偉 馬思雨

（安徽建筑大學(xué)，安徽 合肥 230601）

一、引言

自1978 年改革開放至今，伴隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，環(huán)境污染、資源耗竭等問題日益凸顯。為了實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、促進我國生態(tài)文明建設(shè)，科學(xué)測度全國區(qū)域生態(tài)效率及把握生態(tài)效率的影響因素勢在必行。1990 年，德國學(xué)者Schaltegger 和Sturm 首次提出了生態(tài)效率的概念[1]。后經(jīng)世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會（WBCSD）廣泛推廣后，學(xué)術(shù)界逐漸接受其在經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護之間尋求平衡共榮的觀念[2]。

在過往的三十年中，眾多學(xué)者對生態(tài)效率進行了全方面、多層次的深入研究。國內(nèi)學(xué)者以我國經(jīng)濟及環(huán)境數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在生態(tài)效率指標體系構(gòu)建、測度方法創(chuàng)新、影響因素分析等方面取得了許多有價值的研究成果。例如，胡彪和孫雪基于非期望產(chǎn)出SBM 模型分析了“京津翼”、“長三角”和“珠三角”城市群48 個城市的生態(tài)經(jīng)濟效率時空演變規(guī)律[3]。任梅等以東部、中部、西部和東北地區(qū)為研究單元，利用非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型測度了相關(guān)區(qū)域的生態(tài)效率[4]。屈文波基于中國30 個省份面板數(shù)據(jù)，在考慮非期望產(chǎn)出的情況下，測算了有關(guān)省際生態(tài)效率[5]。韓凌和徐昕基于Matlab 集成分析程序探究了2005-2014 年貴陽市鋁產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率，并以此為貴陽市資源型城市轉(zhuǎn)型建言獻策[6]。

在生態(tài)效率測度方法方面，楊斌利用Charnes 等提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法測算了中國各區(qū)域的生態(tài)效率[7]。王恩旭和武春友基于超效率DEA 模型對中國30 個省市區(qū)進行了生態(tài)效率測度[8]。鄧波等將Fried 于2002 年提出的三階段DEA 模型運用至我國省際生態(tài)效率測度上，給出了2008 年31 個省市區(qū)的生態(tài)效率[9]。薛靜靜等則以DEA-BBC 模型為基礎(chǔ)，利用湖南省煤炭行業(yè)有關(guān)數(shù)據(jù)綜合分析了煤炭利用生態(tài)效率[10]。胡彪和付業(yè)騰采用非期望產(chǎn)出SBM 模型對中國30 個省市區(qū)的生態(tài)效率進行了測算[11]。

在生態(tài)效率影響因素方面，陳傲基于線性回歸模型，以區(qū)域生態(tài)效率評價值為最終評價指標，詳細分析了環(huán)保資金投入、環(huán)境政策和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響程度[12]。蔡玉蓉和汪慧玲采用SYS-GMM 動態(tài)面板模型詳細探究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響中國區(qū)域生態(tài)效率的理論機制[13]。許學(xué)國和張俊杰基于正式環(huán)境規(guī)制與非正式環(huán)境規(guī)制交互視角，實證分析了兩種規(guī)制對工業(yè)生態(tài)效率的影響[14]。類似地，謝波等依次將科技創(chuàng)新和環(huán)境規(guī)制影響因素與區(qū)域生態(tài)效率相結(jié)合，進行相關(guān)性分析[15]。龔新蜀等則探討了外商直接投資、市場分割對區(qū)域生態(tài)效率的影響[16]。

綜上所述，目前對于區(qū)域生態(tài)效率的研究已較為豐富，區(qū)域劃分形式多為省際、流域、傳統(tǒng)東中西區(qū)域等。但隨著社會的發(fā)展，傳統(tǒng)的東、中、西劃分方式已難以適應(yīng)區(qū)域間的發(fā)展差異狀況。為此，國務(wù)院發(fā)展研究中心提出八大經(jīng)濟區(qū)劃分方法，將大陸劃為八大社會經(jīng)濟區(qū)域。目前，以八大經(jīng)濟區(qū)為研究對象的區(qū)域生態(tài)效率及其影響因素研究較少。鑒于此，本文將基于2003-2016 年中國285 個地級市的面板數(shù)據(jù)，首先采用非期望產(chǎn)出SBM 模型測定相關(guān)城市生態(tài)效率，而后以八大經(jīng)濟區(qū)為研究單元，采用Tobit模型分析相關(guān)影響因素，最后結(jié)合測度及分析結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議。

二、研究模型、指標體系及數(shù)據(jù)來源

（一）非期望SBM 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法由Charnes 和Cooper于1978 年首次提出，可用于分析多個決策單元間的相對效率[17]。但由于傳統(tǒng)DEA 模型未考慮投入變量的松弛性及非期望產(chǎn)出，效率度量精度在特定情形下無法保證。Tone 針對以上缺陷，將松弛變量引入模型，提出如下考慮非期望輸出的SBM 模型[4]。

其中，ρ 為效率值，x 為投入變量，yg為期望產(chǎn)出變量，yb為非期望產(chǎn)出變量，m 為投入指標個數(shù)、S1為期望產(chǎn)出指標個數(shù)，S2為非期望產(chǎn)出指標個數(shù)，S-、Sg和Sb則分別為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量。當效率值ρ=1 時，被評價的決策單元相對有效，投入產(chǎn)出關(guān)系無需做出調(diào)整；當效率值ρ＜1 時，被評價的決策單元相對無效，需相應(yīng)調(diào)整投入產(chǎn)出關(guān)系以尋求更高的效率值。

（二）Tobit 模型

由于利用公式（1）導(dǎo)出的效率值ρ 取值范圍為0≤ρ≤1，本質(zhì)上為受限變量。若此時仍采用最小二乘法對回歸系數(shù)進行估計，最終結(jié)果將會產(chǎn)生較大偏差。為解決上述因變量受限制的參數(shù)估計問題，Tobin 于1958 年提出了基于最大似然估計方法的Tobit 模型[18]。該模型具有如下標準形式

其中，β 為相關(guān)系數(shù)向量，Xi為自變量，Y*i和Yi分別為潛變量和被解釋變量，Ei為擾動變量，且假設(shè)該擾動項服從均值為0，方差為σ2的正態(tài)分布，即Ei～N（0,σ2）。

（三）指標體系的構(gòu)建

生態(tài)效率的內(nèi)涵由廣義角度出發(fā)可理解為產(chǎn)出與投入的比值，具體而言，生態(tài)效率即追求以最少的資源環(huán)境損耗實現(xiàn)最大的經(jīng)濟社會效益[1]。文獻綜述中，有關(guān)生態(tài)效率指標體系構(gòu)建的文獻均由投入、產(chǎn)出角度切入，所選取指標歸根結(jié)底均可劃分為資源類、環(huán)境影響類及經(jīng)濟類三大類指標，其中資源類指標又可細分為自然資源類及社會資源類，而這正與生態(tài)效率內(nèi)涵中所包含的資源、環(huán)境及經(jīng)濟三個維度一一對應(yīng)[3-6]。在借鑒現(xiàn)有文獻研究成果的基礎(chǔ)之上，考慮指標數(shù)據(jù)的可獲得性，最終選取自然資源投入、社會資源投入、期望產(chǎn)出以及非期望產(chǎn)出四類指標，具體指標如表1 所示。

表1 生態(tài)效率測度指標體系

（1）自然資源投入指標：該類指標主要反映八大經(jīng)濟區(qū)的自然資源消耗情況。

（2）社會資源投入指標：該類指標主要反映生態(tài)經(jīng)濟發(fā)展過程中作為基本指標的勞動力及資本的投入，依次選取從業(yè)人數(shù)期末數(shù)（萬人）及固定資本存量（萬元）加以表征。其中，固定資本存量的計算以固定資產(chǎn)投資總額為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于永續(xù)盤存法，以2002 年的價格為基期，分別計算得出2003-2016 年285 個地級市的固定資本存量。

（3）期望產(chǎn)出指標：該類指標主要用于衡量各研究單元的經(jīng)濟產(chǎn)出，本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元）用以表征經(jīng)濟發(fā)展總量。特別地，為消除價格波動帶來的影響，所有數(shù)據(jù)均以2002 年價格為基期加以換算后供后續(xù)使用。

（4）非期望產(chǎn)出指標：該類指標主要表征經(jīng)濟活動中所帶來的環(huán)境污染狀況，本文選取部分“三廢”排放量作為非期望產(chǎn)出指標，依次為工業(yè)廢水排放量（萬噸）、工業(yè)煙（粉）塵排放量（噸）以及工業(yè)二氧化硫排放量（噸）。

（四）數(shù)據(jù)來源

參照國務(wù)院發(fā)展研究中心對于八大經(jīng)濟區(qū)的劃分標準①，基于2003-2016 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，剔除由于歷史遺留、行政區(qū)劃變更等原因造成的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)極度缺失的城市后，最終選取285 個地級市的相關(guān)數(shù)據(jù)進行后續(xù)分析。其中個別研究期內(nèi)的數(shù)據(jù)缺失采用插值法進行補齊，相關(guān)數(shù)據(jù)按照2002 年的不變價格進行折算。

三、中國八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率測度及分析

為最終獲取八大經(jīng)濟區(qū)的生態(tài)效率，首先基于公式（1）所示的非期望產(chǎn)出SBM 模型，運用MaxDEA 7 Ultra 軟件測算所選取的285 個地級市的城市生態(tài)效率，后依據(jù)前文提及的區(qū)域劃分方式，基于加權(quán)平均得出最終所需的區(qū)域生態(tài)效率。相關(guān)地區(qū)及全國生態(tài)效率值測算結(jié)果具體如表2 所示，各地區(qū)生態(tài)效率變化趨勢及差異則如圖1 所示。

結(jié)合表2 和圖1，深入挖掘有關(guān)數(shù)據(jù)、仔細分析變化趨勢后，可得出如下特征：

（1）全國生態(tài)效率在2003-2016 年內(nèi)總體水平不高，整體變化趨勢呈現(xiàn)為先下降后上升。具體而言，全國生態(tài)效率均值2003 年為0.61，隨后逐年下降至2005 年的0.53，2006 年后則始終保持波動上升，直至2016 年達到峰值0.68。

（2）北部沿海、東部沿海及南部沿海生態(tài)效率水平高于全國平均水平，東北地區(qū)、黃河中游、長江中游及西南地區(qū)生態(tài)效率值與全國生態(tài)效率值相當，而西北地區(qū)生態(tài)效率值則低于全國平均值。進一步依據(jù)各經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率值排序，可將2003-2016 年大致劃分為三個階段，即2003-2008 年、2009-2013年以及2014-2016 年。

表2 八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率測算值

圖1 2003-2016 年中國八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率變動趨勢

四、中國八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率影響因素分析

（一）變量選取

生態(tài)效率的內(nèi)涵決定了區(qū)域生態(tài)效率測度將涉及資源、環(huán)境與經(jīng)濟三個維度，而相應(yīng)維度下多種指標所存在的差異注定會導(dǎo)致不同區(qū)域間生態(tài)效率水平迥異。因此，探尋區(qū)域生態(tài)效率影響因素時，應(yīng)分別從資源、環(huán)境及經(jīng)濟角度出發(fā)，選取多種具有典型代表性的指標加以分析?，F(xiàn)有研究中，關(guān)于區(qū)域生態(tài)效率影響因素的系統(tǒng)研究較為少見，多為在區(qū)域生態(tài)效率測度的基礎(chǔ)之上選取若干指標進行實證探究，所涉及的區(qū)域劃分形式也通常為省際、流域或傳統(tǒng)東中西區(qū)域等[19]。文獻綜述中有關(guān)區(qū)域生態(tài)效率影響因素的研究基于所測度的研究單元內(nèi)生態(tài)效率，詳細探究了包括科技創(chuàng)新、外商投資、環(huán)境規(guī)制等在內(nèi)的多項指標的影響程度[12-16]。本文生態(tài)效率影響因素的選擇，以涵蓋資源、環(huán)境、經(jīng)濟三方面典型要素為原則，最終選取經(jīng)濟發(fā)展因素、人力資本因素、外資利用因素、科技實力因素以及政府政策因素四大類因素，具體所包含內(nèi)容如表3 所示。需要特別說明的是，為消除價格波動帶來的影響，相關(guān)指標中的價格數(shù)據(jù)均以2002 年的價格為基期進行了折算。

1.經(jīng)濟發(fā)展因素：經(jīng)濟發(fā)展水平直接關(guān)乎生態(tài)效率測度指標體系中的期望產(chǎn)出指標，是區(qū)域生態(tài)效率的重要影響因素。具體而言，經(jīng)濟發(fā)展水平將通過規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)及技術(shù)溢出效應(yīng)直接或間接影響區(qū)域生態(tài)效率水平[20]。

表3 區(qū)域生態(tài)效率影響因素

2.人力資本因素：人力資本作為經(jīng)濟活動中的基本指標，將從創(chuàng)新意識提升和環(huán)保意識增強兩方面對區(qū)域生態(tài)效率產(chǎn)生影響。

3.外資利用因素：外資利用對于區(qū)域生態(tài)效率的影響具有兩面性，一方面，在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的初期，資金短缺的壓力往往會帶來外資進入門檻的降低，從而使得過度的資源消耗及環(huán)境污染現(xiàn)象頻發(fā)；但另一方面，外資的引入也勢必會帶動技術(shù)水平的大幅提升，資源利用率的提高以及節(jié)能減排措施的改進又會對生態(tài)效率水平產(chǎn)生顯著正向影響[21]。

4.科技實力因素：科技實力作為區(qū)域生態(tài)效率水平提升的重要倚仗，具體體現(xiàn)在資源利用率提高及污染治理技術(shù)提升。

5.政府政策因素：環(huán)境規(guī)制與生態(tài)效率的環(huán)境維度直接相關(guān)，是區(qū)域生態(tài)效率水平的重要影響因素，本文選取污水處理廠集中處理率、生活垃圾無害化處理率以及一般工業(yè)固體廢物綜合利用率的加權(quán)平均值加以表征。與此同時，區(qū)域內(nèi)政府的有關(guān)政策亦會對經(jīng)濟發(fā)展等方面產(chǎn)生重要影響，因此也需將其納入影響因素選取范疇。

（二）回歸模型建立

基于公式（2）所示的標準Tobit 模型，建立如下相關(guān)關(guān)系模型以具體描述中國八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率與各影響因素的幾何關(guān)系。

其中，EEit意指t 年i 地區(qū)的生態(tài)效率值，β1～β11分別為11 項影響因素對生態(tài)效率值的影響因子，αit常數(shù)項，Eit為該模型的擾動項?；谏鲜瞿Ｐ停肧tata15.1 軟件對回歸系數(shù)進行估計，具體結(jié)果如表4所示。

分析表4 中相關(guān)數(shù)據(jù)可以得出如下特征：

1.繁榮程度、經(jīng)濟聚集對區(qū)域生態(tài)效率具有顯著的正向作用，人力資本狀況、利用外資狀況、政府對科技的支持、基礎(chǔ)設(shè)施狀況、政府對經(jīng)濟的干預(yù)、金融支持、環(huán)境規(guī)制對區(qū)域生態(tài)效率的影響則存在明顯的空間差異，而人口密度和政府對教育的支出對區(qū)域生態(tài)效率的影響不顯著。

2.經(jīng)濟發(fā)展因素均通過了1%顯著性水平檢驗，這說明經(jīng)濟發(fā)展水平是影響區(qū)域生態(tài)效率的重要因素。經(jīng)濟的快速發(fā)展增加了政府的資本積累，政府有更多的資金投入環(huán)境治理，從而改善生態(tài)環(huán)境。該特征與屈小娥[22]的研究發(fā)現(xiàn)保持一致。

3.人力資本因素中人力資本狀況對東北地區(qū)、北部沿海及長江中游生態(tài)效率呈現(xiàn)顯著正向作用，這是由于隨著人們受教育程度的提高，環(huán)保意識得以進一步加強，從而對生態(tài)效率產(chǎn)生了良好的促進作用。該特征這與潘興俠[20]的研究發(fā)現(xiàn)保持一致。

4.外資利用因素對東北地區(qū)、北部沿海及東部沿海生態(tài)效率呈現(xiàn)正向影響，這說明在上述區(qū)域內(nèi)的外商投資多為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資，技術(shù)設(shè)備的革新帶來了生態(tài)效率水平的提升；而對剩余經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率則呈現(xiàn)負向影響，這是由于在大量引入外資的情況下，國外高污染、高耗能的產(chǎn)業(yè)也隨之進入我國，對我國生態(tài)環(huán)境帶來了較大壓力，該特征與潘興俠及謝波等[15]的研究發(fā)現(xiàn)保持一致。

5.科技實力因素中政府對科技支持的提升理應(yīng)帶來區(qū)域生態(tài)效率水平的提升，但卻在多個經(jīng)濟區(qū)內(nèi)呈現(xiàn)負向影響，其中東北地區(qū)尤為顯著。這說明目前階段，我國科研創(chuàng)新體系仍不夠完善，不斷提升的科技支持并未完全轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)力，受支持單位創(chuàng)新能力不足，未形成政府對科技支持提升促進生態(tài)效率水平提升的持續(xù)性良性關(guān)系。

6.政府政策因素對區(qū)域生態(tài)效率的影響呈現(xiàn)空間差異化分布。環(huán)境規(guī)制對大部分經(jīng)濟區(qū)的生態(tài)效率呈現(xiàn)負向作用，這說明目前階段，嚴格的環(huán)境治理措施在一定程度上會抑制區(qū)域經(jīng)濟增長。而理應(yīng)對區(qū)域生態(tài)效率起正向作用的基礎(chǔ)設(shè)施狀況、政府對經(jīng)濟的干預(yù)以及金融支持均存在部分經(jīng)濟內(nèi)對生態(tài)效率呈現(xiàn)顯著負向影響的現(xiàn)象，這說明目前階段，在促進經(jīng)濟發(fā)展過程中，未全面考慮資源消耗及環(huán)境保護問題，從而造成資源與環(huán)境所帶來的負面影響要強于經(jīng)濟增長本身所帶來的正向影響。

表4 中國八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率影響因素測算結(jié)果

此外，為保證表4 所示測算結(jié)果的可靠性，本文對所涉及的11 項生態(tài)效率影響因素做穩(wěn)健性檢驗，相應(yīng)回歸結(jié)果表明前文所測算的回歸特性未發(fā)生實質(zhì)性改變。因此，本文基于Tobit 模型得到的生態(tài)效率影響因素回歸分析結(jié)果是可信的。

五、結(jié)論與政策建議

本文基于2003-2016 年中國285 個地級市的面板數(shù)據(jù)，運用非期望產(chǎn)出SBM 模型測算出八大經(jīng)濟區(qū)的生態(tài)效率，并基于Tobit 模型對4 大類11 項影響因素進行了回歸性分析，結(jié)論如下：

首先，區(qū)域生態(tài)效率測度結(jié)果顯示，2003-2016年，全國生態(tài)效率總體水平不高，整體變化趨勢呈現(xiàn)為先下降后上升趨勢。進一步地，八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率變化趨勢與全國生態(tài)效率變化趨勢保持一致。其中北部沿海、東部沿海及南部沿海生態(tài)效率水平高于全國平均水平，東北地區(qū)、黃河中游、長江中游及西南地區(qū)生態(tài)效率值與全國生態(tài)效率值相當，而西北地區(qū)生態(tài)效率值則低于全國平均值。

其次，影響因素分析結(jié)果顯示，繁榮程度、經(jīng)濟聚集對區(qū)域生態(tài)效率具有顯著的正向作用，人力資本狀況、利用外資狀況、政府對科技的支持、基礎(chǔ)設(shè)施狀況、政府對經(jīng)濟的干預(yù)、金融支持、環(huán)境規(guī)制對區(qū)域生態(tài)效率的影響則存在明顯的空間差異，而人口密度和政府對教育的支出對區(qū)域生態(tài)效率的影響不顯著。概括而言，經(jīng)濟發(fā)展因素對八大經(jīng)濟區(qū)生態(tài)效率正向作用明顯，人力資本因素及外資利用因素對于區(qū)域生態(tài)效率影響呈現(xiàn)顯著的區(qū)域異質(zhì)性，特別地，目前階段下科技實力因素及政府政策因素均未充分發(fā)揮對區(qū)域生態(tài)效率提升的促進作用，因此，作為政策建議的落腳點，后續(xù)應(yīng)加以重點改進提升。

通過以上研究和分析，本文提出促進區(qū)域生態(tài)效率的政策建議：

第一，提高外資質(zhì)量，強化發(fā)展監(jiān)督。在不斷引入外資的情況下，應(yīng)盡可能減少高污染、高排放以及高耗能項目引進，要保證經(jīng)濟效益與環(huán)境效益共發(fā)展。與此同時，要不斷完善環(huán)保立法體系，在外資引進的同時，加強立法、執(zhí)法監(jiān)督，以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展為最終目標。

第二，落實經(jīng)濟支撐，注重自主創(chuàng)新。政府應(yīng)把經(jīng)濟投入落實到實處，為地區(qū)發(fā)展給予支持。要持續(xù)提升創(chuàng)新能力，不斷完善創(chuàng)新體系，把科技創(chuàng)新合理運用到生產(chǎn)型產(chǎn)業(yè)中。培育科研創(chuàng)新人才，注重科技創(chuàng)新激勵，將政府對科技的支持發(fā)展為生態(tài)效率提升的新興源泉。

第三，增強環(huán)保意識，完善規(guī)制政策。逐步提高人們的受教育程度，從小培養(yǎng)環(huán)保意識，讓環(huán)保思想深入人心。此外，環(huán)境規(guī)制政策的運用要同時平衡政府和市場兩方面作用，既不能一味地治理環(huán)境抑制經(jīng)濟增長，也不能只顧經(jīng)濟發(fā)展而破壞生態(tài)環(huán)境。

第四，嚴格基建標準，提升環(huán)保效應(yīng)。在城市化不斷推進及眾多基礎(chǔ)設(shè)施興建的同時，要充分考慮環(huán)保因素，保證公共綠化面積。出行時應(yīng)盡可能選擇公共交通，減少私家車的使用量，以減少交通運輸帶來環(huán)境壓力。此外，基礎(chǔ)設(shè)施投入使用時更要實時加強管控，避免更多的環(huán)境污染。