羅嘯瀟 王 婷# 廖 斌 付江月

(1.貴州大學(xué)管理學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2.湖南大學(xué)經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長沙410079)

城市是科技創(chuàng)新、社會發(fā)展和經(jīng)濟增長的重要驅(qū)動力。全球城市每年消耗約60%的能源，人為排放的溫室氣體約占全球總排放量的70%[1]。隨著城市化進程的加深，過度擁擠、能源消耗過多、自然資源不足和環(huán)境退化等問題日益凸顯，如何進行可持續(xù)發(fā)展成為構(gòu)建人類命運共同體的關(guān)鍵問題。WOLMAN[2]最早提出了城市代謝的概念，城市代謝反映了物質(zhì)和能源在城市中輸入輸出的過程，要想實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，關(guān)鍵在于把握經(jīng)濟—社會—自然子系統(tǒng)之間的平衡關(guān)系。

國內(nèi)外學(xué)者對城市代謝的研究方法和影響因素展開了討論。研究方法上，劉耕源等[3]從熱力學(xué)的視角出發(fā)改進了能值分析法；HUANG等[4]結(jié)合系統(tǒng)動力學(xué)模型和能值分析法評估了中國京津冀集聚地區(qū)的城市代謝狀態(tài)；PERROTTI等[5]、WANG等[6]將改進的物質(zhì)流分析法整合到城市代謝模型中；陳雪婷等[7]、宋濤等[8]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對我國31個城市代謝效率進行了綜合評價；WU等[9]、RAVALDE等[10]結(jié)合火用分析法和生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析法考慮了城市代謝過程中的指標(biāo)流量。關(guān)于影響城市代謝的因素，LYONS等[11]認為，土地、交通和通訊會對城市代謝產(chǎn)生影響；LEI等[12]的研究表明，城市結(jié)構(gòu)、政府法規(guī)等影響了澳門的城市代謝；CAO等[13]將第二產(chǎn)業(yè)比重、政府管制和對外開放水平等作為城市代謝的影響因素；宋濤等[14]研究發(fā)現(xiàn)，第三產(chǎn)業(yè)比重和城市人口比重對城市代謝效率有正向影響作用，而建設(shè)用地比重的影響為負；GONZALEZ GARCIA等[15]研究了氣候和購買力差異對西班牙城市代謝效率的影響。

目前文獻研究的不足之處在于：(1)對廢棄物指標(biāo)處理存在一定缺陷；(2)考慮影響因素時沒有針對不同地區(qū)資源稟賦進行分析；(3)忽略了空間相關(guān)性；(4)缺乏城市代謝情況的發(fā)展預(yù)測。本研究以我國30個省域(暫不包括臺灣、香港、澳門、西藏)為研究對象，先運用DEA中非期望產(chǎn)出的SBM模型計算各省域城市代謝效率，再通過莫蘭(Moran’s I)指數(shù)和β收斂檢驗探究時空演化規(guī)律，然后利用Tobit模型分地區(qū)研究省域城市代謝效率的影響因素，最后根據(jù)研究結(jié)論針對性地提出對策建議，以期為今后研究城市代謝提供理論支撐和研究方法借鑒。

1 研究方法與指標(biāo)選取

1.1 非期望產(chǎn)出的SBM模型

相比于傳統(tǒng)徑向DEA模型，非期望產(chǎn)出的SBM模型在計算城市代謝效率時加入了松弛變量的影響，從而克服了傳統(tǒng)徑向模型中城市代謝效率計算不準(zhǔn)確的問題。此外，還將非期望產(chǎn)出納入模型中，在考慮生產(chǎn)過程中帶來的經(jīng)濟收益的同時還評估了污染物對環(huán)境的影響，使模型更符合理論假設(shè)。

1.2 β收斂檢驗

絕對β收斂是指隨著時間的推移所有區(qū)域城市代謝效率的增長速度和水平都會朝著同一程度發(fā)展。絕對β收斂的判斷公式見式(1)，如果β<0，則說明區(qū)域測量數(shù)值有收斂傾向，反之則為發(fā)散。

ln(Ei,T+1/Ei,1)/T=α+βlnEi,1+μi

(1)

式中：Ei,1、Ei,T+1分別為期初、期末的城市代謝效率；T為測量時間長度，年；α為常數(shù)；β為收斂系數(shù)；μi為誤差項。

條件β收斂是指一個區(qū)域的測量指標(biāo)隨著時間的發(fā)展最終會趨向于自身穩(wěn)態(tài)水平，以時空固定效應(yīng)模型進行估計，計算公式如下：

ln(Ei,t+1/Ei,t)=α+βlnEi,t+μi

(2)

式中：Ei，t、Ei，t+1分別為當(dāng)期、后一期的城市代謝效率；t為觀測時期。

1.3 城市代謝效率指標(biāo)體系

在城市代謝的過程中，資源的投入不僅增加了國民經(jīng)濟和社會福利的產(chǎn)出，同時也給生態(tài)環(huán)境帶來了負面影響。參考文獻[16]至文獻[19]，并結(jié)合實際情況進行定性分析，建立的城市代謝效率評價研究指標(biāo)體系見表1。

表1 城市代謝效率評價指標(biāo)體系

1.4 城市代謝效率影響因素模型

基于可持續(xù)發(fā)展的角度，選取的影響因素回歸模型指標(biāo)見表2。

表2 城市代謝效率影響因素指標(biāo)體系

由于城市代謝效率的取值為0～1，屬受限因變量，為避免采用最小二乘法可能產(chǎn)生的估計結(jié)果偏差問題，以Tobit模型進行回歸分析，具體模型如下：

eff=α+β1sec+β2gov+β3pol+β4edu+β5out+β6eco+μi

(3)

式中：β1～β6為參數(shù)。

所有數(shù)據(jù)均來源于2003—2019年中國統(tǒng)計年鑒、中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒、中國能源統(tǒng)計年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒，為消除價格指數(shù)的影響以2002年為基期進行指數(shù)平減。

2 實證分析

2.1 城市代謝效率

2002—2018年各省域城市代謝效率見表3。北京和陜西的城市代謝效率每年都達到了DEA有效水平，究其原因，北京和陜西的高等學(xué)校數(shù)量位居前列，因而在校學(xué)生人數(shù)也較多，高等教育得到了長足發(fā)展；北京和陜西的資源消耗量少，體現(xiàn)了其在節(jié)能環(huán)保方面的明顯優(yōu)勢，同時減排措施取得了相當(dāng)可觀的成果。處于前列的大都是東部地區(qū)的省域，處于末端的以西部地區(qū)的省域居多?？傮w上，東部地區(qū)城市代謝效率均值先下降后上升，中、西部地區(qū)城市代謝效率曲折上升，且西部地區(qū)高效率省域有所增加，表明中、西部地區(qū)對東部地區(qū)逐漸實現(xiàn)了“追趕效應(yīng)”。總的來說，全國城市代謝效率差異有所減小，但仍然呈現(xiàn)兩極分化的特征，均值呈“U”型變化。

表3 2002—2018年各省域城市代謝效率1)

2.2 時空動態(tài)演化分析

采用0～1空間矩陣計算我國城市代謝效率的全局Moran’s I指數(shù)，結(jié)果見圖1。2002—2014、2018年全局Moran’s I指數(shù)為正，且除2005、2018年外至少在10%的水平上顯著，說明我國城市代謝效率長時期內(nèi)呈顯著空間正相關(guān)，本省的城市代謝效率同時會影響到周圍省域；2015—2017年全局Moran’s I指數(shù)為負且未通過顯著性檢驗。整體來看，2004—2005、2014—2016年全局Moran’s I指數(shù)出現(xiàn)了兩次大幅度下跌，表明我國城市代謝效率的相關(guān)性逐漸減弱，總體有向空間負相關(guān)特征發(fā)展的趨勢。

圖1 我國城市代謝效率全局Moran’s I指數(shù)

2002—2008、2012、2013年，低-低(L-L)集聚型省域占多數(shù)，說明早期我國城市代謝效率呈現(xiàn)低水平同質(zhì)化集聚狀態(tài)；從整體變化情況分析，L-L集聚型省域數(shù)量降低，高-高(H-H)集聚型省域數(shù)量先下降后上升，低-高(L-H)、高-低(H-L)集聚型省域數(shù)量略有增多；2018年各類型省域數(shù)量為L-H>H-H、L-L>H-L，空間非均衡關(guān)聯(lián)集聚程度增加。具體見圖2。

圖2 我國城市代謝效率演化特征

絕對β收斂檢驗結(jié)果見表4。全國的β在5%的水平上顯著為負，表明全國城市代謝效率增長速度和增長水平最終將趨向于完全相同的穩(wěn)態(tài)，即城市代謝效率落后的省域通過社會發(fā)展和節(jié)能減排等一系列方式對城市代謝效率領(lǐng)先的省域進行后發(fā)趕超，初期城市代謝效率較低的省域有更快的提升速度。東、中、西部地區(qū)的β不顯著，說明各地區(qū)內(nèi)的收斂情況不明顯。

表4 絕對β收斂檢驗結(jié)果1)

條件β收斂檢驗結(jié)果見表5。全國、東部地區(qū)和中部地區(qū)的β均在1%的水平上顯著為負，西部地區(qū)的β在10%的水平上顯著為負，說明各省域城市代謝效率的發(fā)展將趨向于自身的穩(wěn)態(tài)水平，同時也意味著省域間城市代謝效率的差異將持續(xù)存在。

表5 條件β收斂檢驗結(jié)果

2.3 影響因素分析

分地區(qū)Tobit模型結(jié)果見表6，經(jīng)檢驗不存在單位根的情況。各地區(qū)常數(shù)、edu和eco的回歸系數(shù)正負性相同，其余變量回歸系數(shù)正負性均有一定差異，表明各地區(qū)的發(fā)展情況不同，應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)的特點分類討論。

表6 模型Tobit模型結(jié)果

第二產(chǎn)業(yè)比重的回歸系數(shù)在所有地區(qū)均通過了1%的顯著性水平檢驗，全國與東部地區(qū)的回歸系數(shù)為負，中、西部地區(qū)的回歸系數(shù)為正。東部地區(qū)工業(yè)發(fā)展較完善，繼續(xù)增加第二產(chǎn)業(yè)比重對提高社會發(fā)展的邊際收益逐漸減小，而對環(huán)境污染的程度加深。中、西部地區(qū)多數(shù)省域處于工業(yè)化快速發(fā)展時期，第二產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長仍具有較強推動力。從全國整體角度來看，第二產(chǎn)業(yè)比重的增加會降低全國城市代謝效率，說明第二產(chǎn)業(yè)比重的增加對環(huán)境造成的污染程度大于對社會發(fā)展的推動作用，一定程度上契合國家支持和鼓勵發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的政策。

政府干預(yù)的回歸系數(shù)在全國、東部地區(qū)和西部地區(qū)通過了1%的顯著性水平檢驗，均為負；在中部地區(qū)通過了10%的顯著性水平檢驗，為正。東、西部地區(qū)的正負性相同但原因不同，東部地區(qū)擁有完善的市場機制，在調(diào)節(jié)社會資源和國民經(jīng)濟發(fā)展方面起帶頭作用，政府干預(yù)過多會破壞原有資源配置結(jié)構(gòu)，遏制經(jīng)濟增長和社會發(fā)展。西部地區(qū)則是由于經(jīng)濟發(fā)展落后，基礎(chǔ)設(shè)施不完善，勞動力供需失衡等使得財政經(jīng)費的支出在短時間內(nèi)難以獲得同等水平的實質(zhì)性成果。中部地區(qū)處于中間地帶，政府干預(yù)對其城市代謝效率起正向作用，但顯著性水平略有降低。由此可見，政府干預(yù)不利于全國城市代謝水平的增長。

污染治理的回歸系數(shù)在東部地區(qū)通過了1%的顯著性水平檢驗，為正；在全國、中部地區(qū)和西部地區(qū)通過了5%的顯著性水平檢驗，均為負。東部地區(qū)工業(yè)規(guī)模發(fā)達，污染物排放量較多，因此政府也更注重環(huán)境治理，投入了大量資金改善資源利用率和環(huán)境問題，充分發(fā)揮了規(guī)模效應(yīng)的作用。加之東部地區(qū)科學(xué)技術(shù)較先進，治理效果更顯著，從而增加污染治理投資對社會發(fā)展和經(jīng)濟增長具有更強的拉動作用。中、西部地區(qū)由于技術(shù)落后、污染治理投資不足等問題導(dǎo)致污染治理投資的增加不僅沒能較好解決當(dāng)?shù)卮嬖诘沫h(huán)境問題，反而增加了環(huán)境治理的開支。從全國看，污染治理比例的增加對城市代謝效率起負向作用，因為在污染治理的過程中，污染物已排放，對生態(tài)和社會環(huán)境造成了破壞，同時還需要額外的資金進行污染物的清潔凈化，這種先污染后治理的方法不利于城市代謝效率的提升。

教育水平的回歸系數(shù)在全國、中部地區(qū)和西部地區(qū)通過了1%的顯著性水平檢驗，在東部地區(qū)通過了5%的顯著性水平檢驗，均為正，表明一個地區(qū)的居民受教育水平越高，城市代謝效率也越高。其原因有二：(1)高學(xué)歷人群的基本收入普遍高于低學(xué)歷人群，我國大專及以上學(xué)歷人口占全國總?cè)丝诒壤坏?0%，與發(fā)達國家有較大的差距，碩博士比例更低，這些高素質(zhì)人才是優(yōu)化我國勞動力結(jié)構(gòu)的重要推動力，其工資數(shù)額普遍高于一般水平；(2)受教育程度越高，其受到的環(huán)保意識教育越多，更注重環(huán)境保護，如在選擇出行方式上選擇公共交通或步行，在能源問題上有意識地節(jié)水節(jié)電等，這些舉措均有利于城市代謝水平的提高。

對外開放的回歸系數(shù)在全國和中部地區(qū)通過了1%的顯著性水平檢驗，為正；在東部地區(qū)通過了10%的顯著性水平檢驗，為正；在西部地區(qū)未通過顯著性檢驗，為負。對外開放對城市代謝效率有正向影響，這是因為發(fā)達國家擁有更先進的科學(xué)技術(shù)和環(huán)保理念，在污染物的排放和治理方面更見成效。同時，外資的進入會為當(dāng)?shù)貛砀嗟木蜆I(yè)機會，提升當(dāng)?shù)氐墓べY水平，帶動地區(qū)GDP的增長。對于西部地區(qū)來說，由于對外開放的水平較低，外商投資尚未形成規(guī)模效應(yīng)，對城市代謝的影響并不顯著。

經(jīng)濟發(fā)展的回歸系數(shù)在全國、中部地區(qū)和西部地區(qū)通過了1%的顯著性水平檢驗，在東部地區(qū)不顯著，均為負。經(jīng)濟發(fā)展對城市代謝效率的影響為負，按照目前我國的情況來看，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，環(huán)境污染物的排放也越多。對東部地區(qū)而言，由于技術(shù)創(chuàng)新和資源配置等差異的存在，經(jīng)濟發(fā)展所帶來的社會福利增長較其他地區(qū)更多，與環(huán)境污染所帶來的負面效應(yīng)相抵消后對城市代謝效率的抑制作用并不顯著，而中部地區(qū)和西部地區(qū)在較長一段時間內(nèi)以粗放型經(jīng)濟增長方式追趕經(jīng)濟發(fā)展，并且隨著東部地區(qū)的重工業(yè)產(chǎn)業(yè)向中、西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，這種情況在短時期內(nèi)難以得到有效緩解。從全國來看，經(jīng)濟發(fā)展對城市代謝效率有負向影響，這也從側(cè)面反映我國在社會發(fā)展的過程中對環(huán)境造成了一定程度的破壞，人們的環(huán)保意識亟待提高。

3 結(jié)論與建議

運用非期望產(chǎn)出的SBM模型測算了我國省域2002—2018年的城市代謝效率，分地區(qū)討論了城市代謝效率的時空演化規(guī)律，并結(jié)合Tobit模型探究了城市代謝效率的影響因素，得出以下結(jié)論：(1)北京和陜西的城市代謝效率每年都達到了有效水平，東部地區(qū)城市代謝效率均值先下降后上升，中、西部地區(qū)城市代謝效率曲折上升。全國城市代謝效率差異有所減小，但仍然呈現(xiàn)兩極分化的特征。城市代謝效率的相關(guān)性逐漸減弱，總體有向空間負相關(guān)性特征發(fā)展的趨勢。(2)絕對β收斂檢驗的結(jié)果表明，全國城市代謝效率增長速度和水平最終將趨于完全相同的穩(wěn)態(tài)，即城市代謝效率落后的省域?qū)崿F(xiàn)追趕效應(yīng)。條件β收斂檢驗的結(jié)果顯示，各地區(qū)城市代謝效率的發(fā)展將趨向于自身的穩(wěn)態(tài)水平，也說明省域間城市代謝效率的差異將持續(xù)存在。(3)第二產(chǎn)業(yè)比重、政府干預(yù)、污染治理和經(jīng)濟發(fā)展對全國城市代謝效率起顯著負向影響，教育水平和對外開放起顯著正向影響。

根據(jù)分析結(jié)果對提升我國城市代謝效率提出以下建議：(1)秉持“綠水青山就是金山銀山”的論斷，促進經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。東部地區(qū)需加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，強化環(huán)境監(jiān)管機制，摒棄“高能耗，高污染”產(chǎn)業(yè)，嚴格限制廢棄物排放。中西部地區(qū)在承接重工業(yè)轉(zhuǎn)移過程中要把控污染程度，在獲得經(jīng)濟增長的同時要考慮生態(tài)環(huán)境的承受能力，充分發(fā)揮生態(tài)資源優(yōu)勢，尋找社會發(fā)展與環(huán)境保護的平衡點。(2)借鑒與幫扶相結(jié)合，加強省域間互動。高效率省域充分利用地理鄰近優(yōu)勢和空間溢出效應(yīng)向周圍低效率省域提供定向支援，以技術(shù)和產(chǎn)業(yè)交流等形式帶動周圍省域共同發(fā)展。低效率省域借鑒高效率省域發(fā)展經(jīng)驗，引進高新技術(shù)與高水平人才，激發(fā)城市代謝活力，力求實現(xiàn)后發(fā)趕超，實現(xiàn)各省域均衡發(fā)展。(3)減少政府干預(yù)行為，提高環(huán)境治理投資。各省域政府要加快轉(zhuǎn)變政府職能，從“政府干預(yù)”到“政府監(jiān)管”，建立市場自由競爭與政府調(diào)控的雙軌運行機制。污染治理投資要實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，需要對環(huán)境污染問題進行具體分析，加大治理投資力度，合理配置資金比例，以盡量減少污染物排放對生態(tài)系統(tǒng)造成的影響。(4)發(fā)展教育事業(yè)，加強國內(nèi)外交流。各級教學(xué)單位需提高辦學(xué)水平，擴大教學(xué)規(guī)模和招生人數(shù)，進一步提高受教育人數(shù)比例，同時增加環(huán)保教育的普及率，強化公民環(huán)保意識。對外交流方面，不僅要依靠自身優(yōu)勢吸引外企投資，還要鼓勵學(xué)習(xí)國外先進技術(shù)和思想，并通過一系列政策吸引人才投身于本地區(qū)建設(shè)，避免人才外流。