長江流域經(jīng)濟發(fā)展效率與生態(tài)環(huán)境補償機制研究

李政通，白彩全，姚成勝，杜 涵（1.南昌大學(xué) a.經(jīng)濟管理學(xué)院；b.計量經(jīng)濟研究會，南昌 001；.山東大學(xué) 經(jīng)濟研究院，濟南 50100；.大連理工大學(xué) 人文與社會科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 11604）

長江流域經(jīng)濟發(fā)展效率與生態(tài)環(huán)境補償機制研究

李政通1a,1b，白彩全2，姚成勝1a，杜 涵3
（1.南昌大學(xué) a.經(jīng)濟管理學(xué)院；b.計量經(jīng)濟研究會，南昌 330031；2.山東大學(xué) 經(jīng)濟研究院，濟南 250100；3.大連理工大學(xué) 人文與社會科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116024）

文章運用Malmquist指數(shù)分析模型與重復(fù)博弈模型對長江流域各省市的農(nóng)業(yè)投入生態(tài)效率與工業(yè)投入生態(tài)效率進行研究，探索建立流域內(nèi)生態(tài)補償機制。研究結(jié)果表明：流域內(nèi)各省份分別存在比較優(yōu)勢與絕對優(yōu)勢；建立流域內(nèi)生態(tài)補償機制具有必要性；存在三種補償方式，且補償應(yīng)按梯度進行。

長江流域；生態(tài)補償；Malmquist指數(shù)分析模型；重復(fù)博弈

0 引言

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系十分密切，且在生態(tài)環(huán)境日益突出的時代得到更多地關(guān)注，如何在促進經(jīng)濟發(fā)展中保護生態(tài)環(huán)境成為學(xué)者們研究的重要課題。長江流域是一個包括9省2市橫跨東西的帶狀區(qū)域，2014年國家提出建設(shè)“長江經(jīng)濟帶”，并對長江經(jīng)濟帶的范圍進行界定，覆蓋整個長江流域。在此背景下，長江流域?qū)⒚媾R巨大的發(fā)展契機，而各地經(jīng)濟發(fā)展差異較大，資源稟賦狀況不同，如何在建設(shè)長江經(jīng)濟帶的過程中協(xié)調(diào)地區(qū)發(fā)展并保護地區(qū)生態(tài)環(huán)境成為國家規(guī)劃的重要任務(wù)。

近年來，我國學(xué)者對生態(tài)補償機制進行了廣泛且深入的研究[1～5]，就目前的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)補償機制或其他補償機制而言，主要是運用博弈論方法進行經(jīng)驗分析，這種經(jīng)驗分析可以揭示區(qū)域間補償機制的原理，但也存在著顯著的局限性，并不能很好地區(qū)分地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的稟賦優(yōu)勢。在此情況下，本文運用DEA方法中的Malmquist模型對長江流域11省市的面板數(shù)據(jù)進行效率評價，得出各地區(qū)的資源稟賦優(yōu)勢，并從長江流域整體發(fā)展的角度探索建立合理的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)補償機制。

1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

1．1 指標(biāo)選取

從目前我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，工業(yè)仍然是我國各地區(qū)的主要產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)在我國各地區(qū)所占的比重逐步下降。相比較工業(yè)和農(nóng)業(yè)而言，服務(wù)業(yè)的范圍較廣，且在一定程度上存在與工業(yè)、農(nóng)業(yè)à叉的現(xiàn)象。為此，本文僅考慮一個地區(qū)的工業(yè)和農(nóng)業(yè)稟賦優(yōu)勢。而考察地區(qū)的稟賦優(yōu)勢的辦法則是采用Malmquist方法對工業(yè)和農(nóng)業(yè)的生態(tài)產(chǎn)出效率進行測度，得到前文所述的絕對優(yōu)勢和相對優(yōu)勢。Malmquist方法是基于投入產(chǎn)出分析的面板數(shù)據(jù)分析方法，衡量的是動態(tài)相對效率。在進行Malmquist方法分析之前，首先需要確認(rèn)投入與產(chǎn)出的指標(biāo)，其次進行效率測度。為此，本文建立了農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)出和工業(yè)投入的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)出模型。在農(nóng)業(yè)投入中，本文選取農(nóng)用機械總動力、農(nóng)作物總播種面積和固定資產(chǎn)投資這三個指標(biāo)；在工業(yè)投入中，選用了規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(shù)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)這三個指標(biāo)；而在生態(tài)環(huán)境產(chǎn)出方面，選用了森林覆蓋率、城市生活垃圾無害化處理率和城市生活垃圾清運量三個指標(biāo)。

1．2 數(shù)據(jù)說明

由于本文研究的是長江流域區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境補償機制，建立了評價各省市農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)環(huán)境效率及工業(yè)投入的生態(tài)環(huán)境效率模型，并確定了相關(guān)的投入產(chǎn)出指標(biāo)。為保證數(shù)據(jù)的完整性，本文選取了2000—2013年的各省市的各指標(biāo)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于各省2001—2014年的統(tǒng)計年鑒。在數(shù)據(jù)搜集及處理過程中，個別指標(biāo)和個別年份存在數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)狀，為此本文運用幾何平均法計算出現(xiàn)有數(shù)據(jù)的年增長率，運用年增長率對數(shù)據(jù)進行估計，保障數(shù)據(jù)的完整性。

2 模型建立

2．1 Malmquist指數(shù)分析模型

Malmquist指數(shù)分析模型是基于面板數(shù)據(jù)分析的動態(tài)相對效率評價方法[6]，Malmquist指數(shù)方法反應(yīng)的是從t到t+1期的生產(chǎn)率變化，而t+1期的生產(chǎn)率變化是基于t期的技術(shù)水平條件的。其表達式為：

在式(1)中，xt、xt+1分別表示在時期t和t+1期的投入向量，yt、yt+1分別表示在時期t和t+1期的產(chǎn)出向量；Dt則表示t期基于產(chǎn)出的距離函數(shù)，也即在固定投入與既定生產(chǎn)技術(shù)條件下實際產(chǎn)出與最大可能產(chǎn)出的比值。同樣地，在時期t+1的技術(shù)條件下，從時期t到t+1的生產(chǎn)率變化可表示為：

為了避免時期選擇的隨意性可能導(dǎo)致的差異，Caves等(1982)[7]建議采用Mt和Mt+1的幾何平均來計算Malmquist指數(shù)：

該指數(shù)反映了在固定規(guī)模報酬（用下標(biāo)C表示）下，每個決策單位從時期t到t+1，全要素生產(chǎn)率的改進情況。如果M＞1，表明生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升趨勢；反之則表明生產(chǎn)率呈現(xiàn)衰退趨勢。

Fare等(1994)[8]把Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（Technical Efficiency Change,簡稱TEC）和技術(shù)水平變化指數(shù)（Technical Change,簡稱TC）：

這里，TEC和TC都以固定規(guī)模報酬來定義。其中，TEC是規(guī)模報酬不變條件下技術(shù)效率的變化指數(shù)，它測度了從時期t到t+1每個決策單位到生產(chǎn)前沿面的距離。若TEC＞1，表明決策單位的當(dāng)期生產(chǎn)比上一期更接近生產(chǎn)前沿面，相對技術(shù)效率有所提高，反之亦然。TC則測度了從時期t到t+1期間，決策單位生產(chǎn)前沿面的外移程度。若TC＞1，表明本期前沿面向外移動，即出現(xiàn)了技術(shù)進步，否則表明技術(shù)維持在原來水平上（TC=1）甚至出現(xiàn)了倒退（TC＜1）。

2．2 完全競爭情況下的重復(fù)博弈模型

本文建立一個重復(fù)博弈模型對區(qū)域內(nèi)生態(tài)補償機制進行研究。假設(shè)博弈的周期為一年，那么每年就是一個博弈階段；而在跨時間的條件下，存在著資金(指收益)的時間價值，因而存在著貼現(xiàn)系數(shù)(r)。

假設(shè)在第一階段，生態(tài)區(qū)的選擇是發(fā)展污染較大但產(chǎn)值較高的產(chǎn)業(yè)(注重經(jīng)濟)或發(fā)展較為生態(tài)但產(chǎn)值較低的產(chǎn)業(yè)(注重生態(tài))，經(jīng)濟區(qū)的選擇是對生態(tài)區(qū)進行生態(tài)環(huán)境補償或不進行生態(tài)環(huán)境補償。當(dāng)生態(tài)區(qū)選擇發(fā)展較為生態(tài)但產(chǎn)值較低的產(chǎn)業(yè)且經(jīng)濟區(qū)選擇補償時，兩者的得益為(W0+δ，R0-δ)；當(dāng)生態(tài)區(qū)選擇發(fā)展較為生態(tài)但產(chǎn)值較低的產(chǎn)業(yè)，而經(jīng)濟區(qū)卻選擇不補償時，得益為(W0,R0);當(dāng)生態(tài)區(qū)選擇發(fā)展污染較大但產(chǎn)值較高的產(chǎn)業(yè)，而經(jīng)濟區(qū)選擇補償時，得益為(K0+δ，S0-δ);當(dāng)生態(tài)區(qū)選擇發(fā)展污染較大但產(chǎn)值較高的產(chǎn)業(yè)而經(jīng)濟區(qū)選擇不補償時，得益為(K0, S0)。其中δ表示經(jīng)濟區(qū)對生態(tài)區(qū)的補償額度，是多種補償措施量化的經(jīng)濟價值，這會使生態(tài)區(qū)的得益增加，但也會使經(jīng)濟區(qū)的得益減少，表示利益在生態(tài)區(qū)與經(jīng)濟區(qū)之間的單向流動。因而，補償收益要大于不補償收益；在補償確定的情況下，發(fā)展較為生態(tài)但產(chǎn)值較低產(chǎn)業(yè)的收益要小于發(fā)展污染較大但產(chǎn)值較高產(chǎn)業(yè)的收益，即：K0＞W(wǎng)0且R0＞S0。合理的補償會使δ介于合理的區(qū)間之內(nèi)，這樣會使(多，補償)的得益要大于(少，不補償)，也即W0+δ＞K0且R0-δ＞S0。因此，最佳的補償應(yīng)該處于(K0-W0,R0-S0)之間。圖1展示了生態(tài)區(qū)與經(jīng)濟區(qū)的博弈矩陣：

圖1生態(tài)區(qū)與經(jīng)濟區(qū)博弈矩陣

(1)納什均衡與觸發(fā)策略

從圖1可以看出，當(dāng)生態(tài)區(qū)注重生態(tài)時，經(jīng)濟區(qū)的最佳選擇是不補償；當(dāng)注重經(jīng)濟時，經(jīng)濟區(qū)的最佳選擇仍然是不補償。從生態(tài)區(qū)的得益考慮，當(dāng)經(jīng)濟區(qū)的選擇是補償時，其最佳選擇是注重經(jīng)濟；當(dāng)對方選擇是不補償時，最佳選擇仍然是注重經(jīng)濟。因而，該博弈存在唯一的純策略納什均衡：(經(jīng)濟，不補償)。此時，納什均衡并不是最佳策略，博弈陷入了“囚徒困境”，也即該博弈中存在比(經(jīng)濟，不補償)更好的策略選擇，也即(生態(tài)，補償)。

生態(tài)區(qū)與經(jīng)濟區(qū)都清楚自身的得益，也清楚在合作的情況下會獲得更大的收益，同時也清楚這是一個不限次數(shù)的重復(fù)博弈。因此，在博弈的最初階段，兩個博弈方都可以試探性地進行合作，一旦發(fā)現(xiàn)對方不合作，將永久采取報復(fù)措施，這在博弈中被稱為“觸發(fā)策略”。在圖1所示的博弈中，生態(tài)區(qū)與經(jīng)濟區(qū)可以在第一階段選擇合作，即生態(tài)區(qū)選擇注重生態(tài)，而經(jīng)濟區(qū)也同時選擇對生態(tài)區(qū)進行適當(dāng)補償，因而(生態(tài)，補償)就是本文博弈的“觸發(fā)策略”，其本質(zhì)顯示了博弈方尋求合作及利益最大化的期望。

(2)無限次重復(fù)博弈分析

在該博弈中，存在一個純策略納什均衡，同時存在一個觸發(fā)策略。在博弈的第一階段，由于觸發(fā)策略的得益要大于純策略納什均衡的得益，因此會在第一階段試探合作。一旦對方不合作，將永遠(yuǎn)采取報復(fù)措施。因而對于生態(tài)區(qū)而言，其策略選擇為：第一階段，試探合作，注重生態(tài)發(fā)展，防止經(jīng)濟發(fā)展帶來生態(tài)惡化；第二階段，若第一階段的經(jīng)濟區(qū)采取合作策略，即對生態(tài)區(qū)進行補償，則在第二階段選擇注重經(jīng)濟發(fā)展；第三階段及以后，由于經(jīng)濟區(qū)能夠觀測到生態(tài)區(qū)在第二階段的選擇，因而會采取報復(fù)措施，之后的策略均為唯一的純策略納什均衡。相反，對于經(jīng)濟區(qū)而言，在第一階段選擇合作，如果生態(tài)區(qū)第一階段選擇合作；則第二階段選擇不合作(不補償)，并在第三階段及以后都將選擇不補償。考慮到資金的時間價值，同時假設(shè)貼現(xiàn)系數(shù)是不變的。因而，在第二階段，生態(tài)區(qū)不改變策略(采取繼續(xù)合作的策略)的條件是：

因而可得：

最后解得，當(dāng)r滿足以下條件時，生態(tài)區(qū)不會改變策略：

同理可得，經(jīng)濟區(qū)不會改變合作策略的條件是：

式(7)表明生態(tài)區(qū)不會改變合作的策略，式(4)表明經(jīng)濟區(qū)不會改變合作的策略。通過式(7)和式(8)可以得出，不管是生態(tài)區(qū)還是經(jīng)濟區(qū)都不會改變合作策略的條件是：

式(9)顯示了貼現(xiàn)率與策略選擇的關(guān)系，當(dāng)市場貼現(xiàn)率滿足以上兩個條件時，生態(tài)區(qū)與經(jīng)濟區(qū)都不會改變合作的策略，即最終的策略都是(生態(tài)，補償)。同時，貼現(xiàn)率是與市場利率存在關(guān)系的，r=1/(1+i)，其中，i表示市場利率。當(dāng)市場利率越大時，貼現(xiàn)率就越小，補償?shù)目赡苄跃驮叫。腿菀装l(fā)生偏離；當(dāng)市場利率越小時，貼現(xiàn)率就越大，就越可能持續(xù)補償。當(dāng)市場利率變大到一定程度，就不會產(chǎn)生補償，最終導(dǎo)致雙方永久不合作。這在一定程度上危害市場，對生態(tài)區(qū)與經(jīng)濟區(qū)造成巨大的利益損失。而市場利率的波動受很多因素的影響，經(jīng)濟區(qū)對生態(tài)區(qū)的補償對雙方都是有好處的，于是政府就需要在補償中間進行調(diào)節(jié)，推動補償持續(xù)進行。

3 實證分析

3．1 長江流域各省市經(jīng)濟投入的生態(tài)產(chǎn)出效率

3.1.1 農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出效率

首先，本文對長江流域各省的農(nóng)業(yè)投入生產(chǎn)環(huán)境產(chǎn)出效率進行測度，比較分析長江流域各省市的農(nóng)業(yè)投入效率動態(tài)變化過程。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)水平變化指數(shù)，由于文章篇幅的限制，在此僅展示Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。如表1所示。

從表1可以看出：(1)長江流域整體農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)效率呈現(xiàn)衰退趨勢。除上海和浙江之外，其他省份近年均呈現(xiàn)不同程度衰減。(2)經(jīng)濟發(fā)達省市的農(nóng)業(yè)投入生態(tài)效率發(fā)展趨勢要優(yōu)于經(jīng)濟發(fā)展較差的省份。從各省市Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的平均值可以看出，上海和重慶的農(nóng)業(yè)投入生態(tài)效率呈現(xiàn)增長趨勢，且經(jīng)濟發(fā)展水平較高的省市要比經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城市高。(3)糧食主銷區(qū)的農(nóng)業(yè)投入生態(tài)效率發(fā)展趨勢要好于糧食主產(chǎn)區(qū)。上海與浙江這兩個糧食主銷區(qū)的農(nóng)業(yè)投入生態(tài)效率排名靠前，而安徽、江西、湖北等糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)投入生態(tài)效率則排名靠后。

表1 長江流域各省市農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出相對效率

3.1.2 工業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出效率

同理，本文對長江流域的各省市工業(yè)投入生態(tài)效率進行測度，如表2所示。

表2 長江流域各省市工業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出相對效率

從表2可以看出：(1)長江流域整體工業(yè)投入的生態(tài)效率呈現(xiàn)衰退趨勢。近年來，長江流域各省市工業(yè)投入的生態(tài)效率存在不同程度的衰退，這表明工業(yè)投入對生態(tài)環(huán)境的破壞作用日益明顯。(2)工業(yè)投入的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)平均值呈現(xiàn)兩邊低中間高的分布。安徽、江西和浙江是工業(yè)投入的生態(tài)效率衰減最為嚴(yán)重的地區(qū)，而上海及長江流域的西部相關(guān)省份工業(yè)投入的生態(tài)效率衰退程度較輕。

3.1.3 經(jīng)濟、生態(tài)發(fā)展的比較優(yōu)勢與絕對優(yōu)勢

表1和表2分別顯示了長江流域各省農(nóng)業(yè)投入與工業(yè)投入的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其排名情況，綜合表1和表2可以得到長江流域各省在生態(tài)環(huán)境背景下的比較優(yōu)勢和相對優(yōu)勢。為了更加直觀地展示長江流域各省的比較優(yōu)勢與絕對優(yōu)勢，本文將前1～5作為高效率，6～11作為低效率地區(qū)。具體如圖2所示。

圖2長江流域經(jīng)濟、生態(tài)發(fā)展比較優(yōu)勢與絕對優(yōu)勢

圖2將長江流域各省市的經(jīng)濟投入生態(tài)產(chǎn)出效率進行歸類，從圖2中可以看出，農(nóng)業(yè)投入與工業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出效率高—高分布的有上海、湖南和重慶；農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出較高，但工業(yè)投入的產(chǎn)出較低的高—低分布有江蘇和浙江；農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出較低，但工業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出較高的低—高分布的只有云南；農(nóng)業(yè)投入與工業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出效率低—低分布的有安徽、江西、湖北和四川。

從圖2中可以得出，高—高分布的上海、湖南和重慶相對于低—低分布的安徽、江西、湖北與四川而言具有比較優(yōu)勢。上海、湖南和重慶的經(jīng)濟投入生態(tài)產(chǎn)出效率要高于安徽、江西、湖北與四川四省，從各省市經(jīng)濟發(fā)展情況來看，上海與重慶是直轄市，人口、資金與技術(shù)密集，經(jīng)濟發(fā)展水平較高，應(yīng)該著重發(fā)展產(chǎn)值較高的產(chǎn)業(yè)；湖南雖然處于高—高分布地區(qū)，但是我國的糧食主產(chǎn)區(qū)，重要的農(nóng)業(yè)發(fā)展基地，具備農(nóng)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢條件，同時湖南的科技水平、經(jīng)濟發(fā)展水平都較高，為此湖南一方面要注重農(nóng)業(yè)發(fā)展，另一方面要提高工業(yè)發(fā)展水平。而處于相對優(yōu)勢的安徽、江西、湖北與四川，都是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，農(nóng)業(yè)在地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)重要地位，相比較于上海與重慶，這四個省份具備發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的比較優(yōu)勢。為此，安徽、江西、湖北與四川一方面要努力實現(xiàn)農(nóng)業(yè)發(fā)展向科技與資本驅(qū)動轉(zhuǎn)變。

相反，高—低分布的江蘇與浙江相對于低—高分布的云南與貴州而言形成絕對優(yōu)勢。江蘇與浙江現(xiàn)代工業(yè)發(fā)達，經(jīng)濟發(fā)展水平較高，但是工業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出效率較低，農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)效率產(chǎn)出卻較高，而農(nóng)業(yè)所占的比重并不高。相反，云南與貴州經(jīng)濟發(fā)展水平較低，工業(yè)化發(fā)展程度較低，但是工業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出效率卻呈現(xiàn)增長趨勢，農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)產(chǎn)出效率呈現(xiàn)下降趨勢。兩者剛好形成顯著的絕對優(yōu)勢，但與實際的經(jīng)濟發(fā)展情況是相違背的。因而對于江蘇與浙江而言，一方面要加快工業(yè)發(fā)展升級，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)生態(tài)化；另一方面，需要對犧牲工業(yè)發(fā)展而保證流域內(nèi)生態(tài)的省份進行生態(tài)補償。對于云南與貴州而言，則需要不斷改進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，提高自身的科技水平，實現(xiàn)更加生態(tài)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；同時推動工業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)地方經(jīng)濟提升。

3．2 長江流域經(jīng)濟發(fā)展的生態(tài)環(huán)境補償機制

依據(jù)重復(fù)博弈的相關(guān)理論可以認(rèn)為，為保證流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境處于合理的發(fā)展區(qū)間，同時由于各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異，就需要經(jīng)濟發(fā)展較好地區(qū)對經(jīng)濟發(fā)展較差地區(qū)實行生態(tài)補償。由于生態(tài)補償受到一系列因素的影響，一旦破壞合作將導(dǎo)致惡性競爭，為此需要政府進行協(xié)調(diào)。而運用Malmquist指數(shù)分析法對流域內(nèi)各省市的農(nóng)業(yè)投入生態(tài)產(chǎn)出效率及工業(yè)投入生態(tài)產(chǎn)出效率進行測度，區(qū)分出處于比較優(yōu)勢與絕對優(yōu)勢的省份。因而在進行流域內(nèi)生態(tài)補償機制的過程中，確保部分省份對其余省份的生態(tài)補償。長江流域的生態(tài)補償機制主要表現(xiàn)為：(1)高—高分布地區(qū)需要向低—低分布地區(qū)進行補償。研究表明，安徽、江西、湖北與四川在維護流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境相對于上海、湖南和重慶具有比較優(yōu)勢，同時工業(yè)投入的確會對生態(tài)環(huán)境帶來更大的不好影響；因而需要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，既要保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，也要加快工業(yè)升級；對于安徽、江西、湖北與四川對流域內(nèi)的生態(tài)環(huán)境所做的貢獻，處于高—高分布的地區(qū)需要對其進行生態(tài)環(huán)境補償。(2)高—低分布地區(qū)需要向低—高分布地區(qū)進行補償。高—低分布地區(qū)與低—高分布地區(qū)具備生態(tài)環(huán)境的絕對優(yōu)勢，其中高—低分布地區(qū)具備農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的絕對優(yōu)勢，而低—高分布地區(qū)具備工業(yè)生產(chǎn)的絕對優(yōu)勢；現(xiàn)實卻正好相反，高—低地區(qū)是我國工業(yè)發(fā)達的地區(qū)，而低—高地區(qū)則是我國農(nóng)業(yè)較發(fā)達地區(qū)；流域內(nèi)的生態(tài)環(huán)境靠低—高地區(qū)進行支撐，高—低地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展過程中需要著重對低—高地區(qū)進行生態(tài)補償。(3)長江流域東部地區(qū)需要向中西部地區(qū)進行補償。無論是從比較優(yōu)勢還是從絕對優(yōu)勢來講，長江流域內(nèi)的東部地區(qū)相關(guān)省份都應(yīng)該向中西部地區(qū)的相關(guān)省份進行生態(tài)補償。這是由于中西部地區(qū)支撐起了長江流域的生態(tài)環(huán)境但犧牲了應(yīng)有的經(jīng)濟發(fā)展，為此東部地區(qū)有義務(wù)對中西部地區(qū)進行生態(tài)環(huán)境補償。除東部對西部補償?shù)恼w趨勢外，中部地區(qū)的湖南及西部地區(qū)的重慶都應(yīng)該對中西部地區(qū)其他省份進行一定程度的生態(tài)補償。(4)生態(tài)補償以貴州和云南為重。在進行生態(tài)補償過程中，不能一概而論，而是要有梯度進行。廣大中西部地區(qū)是承接生態(tài)補償?shù)貐^(qū)，而安徽、江西、湖北與四川比貴州與云南經(jīng)濟發(fā)展水平較高，工業(yè)基礎(chǔ)較好，因而貴州與云南應(yīng)該是重點補償區(qū)域。

4 結(jié)論

本文的研究可以得到如下結(jié)論：(1)不同省份的不同經(jīng)濟發(fā)展生態(tài)產(chǎn)出效率存在顯著差異。Malmquist指數(shù)表明，上海、湖南和重慶處于農(nóng)業(yè)投入高生態(tài)產(chǎn)出與工業(yè)投入高生態(tài)產(chǎn)出的高—高分布地區(qū)，安徽、江西、湖北和四川則處于低—低分布地區(qū)，江蘇和浙江處于高—低分布地區(qū)，貴州與云南處于低—高分布地區(qū)。(2)建立流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境補償機制具有必要性。重復(fù)博弈模型給出了博弈雙方不改變合作策略的條件，也即量化的補償價值折現(xiàn)率要處于一個合理的區(qū)間，一旦偏離將導(dǎo)致流域內(nèi)的惡性競爭，這既表明在流域內(nèi)建立生態(tài)補償機制具有必要性，也說明政府在建立流域內(nèi)生態(tài)補償機制中發(fā)揮著重要作用。(3)流域內(nèi)生態(tài)補償機制有三種表現(xiàn)形式：高—高分布地區(qū)向低—低分布地區(qū)進行補償、高—低分布地區(qū)向低—高分布地區(qū)進行補償，流域內(nèi)東部地區(qū)對流域內(nèi)中西部地區(qū)進行補償。研究表明，高—高分布地區(qū)與低—低分布地區(qū)形成比較優(yōu)勢，高—低分布地區(qū)與低—高分布地區(qū)形成絕對優(yōu)勢，根據(jù)各地經(jīng)濟發(fā)展實際，處于工業(yè)投入生態(tài)產(chǎn)出效率比較優(yōu)勢省份與絕對優(yōu)勢省份需要向處于農(nóng)業(yè)投入生態(tài)產(chǎn)出效率比較優(yōu)勢省份與絕對優(yōu)勢省份進行補償；總的來看，流域內(nèi)東部地區(qū)處于工業(yè)投入生態(tài)產(chǎn)出效率比較優(yōu)勢與絕對優(yōu)勢，而流域內(nèi)中西部較多處于農(nóng)業(yè)投入生態(tài)產(chǎn)出效率比較優(yōu)勢與相對優(yōu)勢，為此東部地區(qū)需要對中西部地區(qū)進行生態(tài)環(huán)境補償。且補償需要分梯度進行，針對不同的地區(qū)采取不同的補償力度，對貴州與云南則要進行重點補償。

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（責(zé)任編輯/劉柳青）

F124.4

A

1002-6487（2016）24-0126-05

國家社會科學(xué)基金資助項目（12CJL064）；國家級大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項目（201510403006）

李政通(1993—)，男，湖北咸寧人，碩士研究生，研究方向：計量經(jīng)濟學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟學(xué)。

白彩全(1989—)，男，甘肅蘭州人，博士研究生，研究方向：人口、資源與環(huán)境經(jīng)濟學(xué)。

（通訊作者）姚成勝(1977—)，男，江西上饒人，博士，副教授，研究方向：農(nóng)業(yè)資源經(jīng)濟、區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。

杜 涵（1993—），女，河北邯鄲人，碩士研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟學(xué)。