基于邊際分析方法的生態效率驅動因子識別與趨勢預測

張樂勤

(池州學院 資源環境學院, 安徽 池州 247000)

生態效率是經濟活動增加值與其產生的資源環境壓力比值[1],在刻畫經濟活動對資源環境影響方面具有獨特優勢,因其能有效兼顧經濟效率與環境效益2個層面,契合協調、綠色新發展理念,體現可持續發展思想,成為當下學界聚焦的熱點[1-16].針對生態效率,李惠娟等[2]采用因子分析方法,測算了2007年16座資源型城市生態效率,結果表明,不同類型資源城市間生態效率差異大,同一類型資源城市間差異也很明顯；王恩旭等[3]基于數據包絡分析法(DEA模型),對中國30個地區1995—2007年生態效率進行了測算,結果顯示,中部呈上升趨勢,而東部、西部、東北地區生態效率均呈下降趨勢；王義琛等[4]運用DEA分析方法,對銅陵市1990—2008年生態效率變化態勢進行了考察,所得結果顯示,其直接生態效率提升明顯；張雪梅[5]基于改進DEA模型,對西部地區2000—2010年生態效率研究發現,時序維度呈波動上升態勢,科技進步有利于生態效率提升；付麗娜等[6]對長株潭“3+5”城市群生態效率研究表明,技術進步、產業結構對生態效率有顯著正向影響,而引進外資呈現為負向效應；成金華等[7]采用超效率DEA模型及空間自相關分析方法,對中國30個省份生態效率時空差異研究顯示,生態效率呈現由東部向中西部遞減格局,且空間集聚特征顯著；潘興俠等[8]運用工業生態效率評價模型,對中國中東部2005—2010年工業生態效率進行過評價,結果表明,中部6省工業生態效率低于東部各?。还兜萚9]對中部6省工業生態效率研究表明,工業生態效率呈倒N形變化態勢；張巖等[10]運用2004—2012年面板數據,采用DEA和Malmquist指數模型,對山東省生態效率進行了評價,結果表明,無論在時序維度,還是在空間維度,均具有明顯差異；史丹等[11]基于生態壓力視角,對中國1991—2013年生態效率進行了考察,結果顯示,生態效率呈提升態勢；陳作成等[12]對中國西部地區2005—2010年產業系統生態效率研究表明,經濟發展、技術進步、FDI對生態效率提升有正向作用,環境規制正向作用不明顯,而產業結構和市場化水平對生產效率呈負向作用；張淑英等[13]采用Tobit模型,分析了工業生態效率驅動因素,所得結果顯示,經濟增長對生態效率呈現為正向作用,而對外經濟起負向作用；羅能生等[14]對中國1999—2011年城鎮化進程與生態效率間關系研究顯示,隨著城鎮化水平提高,生態效率呈下降趨勢,其中,西部地區更為突出；汪克亮等[1]運用方向性距離函數與共同前沿方法,揭示了資源配置不合理與環境管理水平低下是制約生態效率水平提升的主導因素；臧正等[15]研究表明,經濟增長、單位國土面積內的道路交通里程數、科研資金投入占GDP比重為生態效率正向驅動因素.綜合看,前人研究主要從兩層面展開:一是DEA模型在不同尺度上對生態效率時空演化規律進行考察;二是采用計量或數理分析方法,就生態效率驅動因子進行分析.盡管方法不同,結果迥異,但均揭示了經濟增長與資源環境間互耦狀態及影響因素,為管理層制定區域協調、綠色、可持續發展提供了決策參考.然而,已有的研究也存在如下不足:一是在評價經濟發展對資源環境負荷時不夠全面,如在資源投入方面,僅考慮了能源、水、建設用地,忽略了耕地及礦產資源;二是生態效率驅動因子選取不夠全面,對選取的驅動因子與生態效率間是否具有關聯關系,未進行分析,缺乏科學依據,由此必然會影響結果的精準,甚至與實際相悖;三是未能定量揭示出驅動因子邊際貢獻.鑒于此,本研究以安徽省為例,采用經濟學邊際分析方法,定量測算驅動因子邊際貢獻,并對其未來演化趨勢進行預測,以期為新經濟形勢下制定協調經濟效率與環境效益的規制政策提供決策依據.

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1生態環境負荷及經濟增長系統評價

1) 評價指標體系構建.借鑒已有研究成果[16-23]指標選取方法,本著與經濟社會發展相契合,兼顧數據可獲性與連續性原則,選取水資源消耗等18項指標、人均GDP等5項指標分別構建生態環境負荷、經濟增長系統評價指標體系,如表1所示.

表 1 生態環境負荷與經濟增長系統評價指標體系

2) 評價方法.采用熵值TOPSIS法[24]進行評價,方法如下：

①運用熵值法測算各評價指標權重,詳細過程參見文獻[25].

②構建加權評價矩陣(以V表示).

假定i指標(權重為ωi)j年份(j=1,2,3,…,m)標準化值為rij,加權評價矩陣A的元素為aij,aij=ωi·rij,則有

(1)

③確定正負理想解.假設a+為加權評價矩陣中aij列數據中最大值,界定為正理想解,a-為aij列數據中最小值,界定為負理想解,即：

a+={maxaij|i=1,2,3,…n}=

(2)

a-={minaij|i=1,2,3,…n}=

(3)

(4)

(5)

⑤測算j年份最優值.假設Zj為j年份接近最優理想值,則

(6)

⑥最優理想值百分制轉換.為了便于直觀識別生態環境負荷與經濟增長水平,采用百分制形式對最優理想值進行轉換,公式[26]為

(7)

1.1.2生態效率模型 生態效率意指單位生態環境影響對應的產品或服務價值[12],為考察經濟效率和環境效益的統一度量指標,意指以最少資源投入,獲取更多的產品,且對環境產生最小的影響,以實現經濟效益和環境效益的雙贏.已有研究中,多采用生態足跡[12]或資源環境成本[13]方法測算生態效率.本文將資源環境影響、經濟增長視為2個獨立、開放系統,通過綜合評價構建綜合指數,以此測算生態效率,表達式為

(8)

其中,EE表示生態效率,EGI為經濟增長系統綜合指數,REL為資源環境負荷系統綜合指數.

1.1.3生態效率驅動因子邊際貢獻分析方法

1) 驅動因子確定.既有研究中,多將技術[4,8,10-11,15]、產業結構[8,10-12]、外商投資[8,12-13]、經濟發展水平[13,15]、制度因素[12]作為生態效率驅動因子,考慮到經濟發展水平已納入經濟增長綜合評價中,若將其作為解釋變量,可能產生內生性問題.為此,借鑒前人成果,選取科技創新、產業結構、城鎮化水平、固定資產投資、外商投資、制度因素作為備選驅動因子,借助SPSS軟件,采用偏相關分析方法,篩選出關聯性較高的因子作為其影響因子.

2) 模型構建.以生態效率為因變量,經濟發展水平、科技創新、產業結構、外商投資、制度因素為解釋變量,構建生態效率驅動因素分析模型,即

E=f(T,S,I,U,F,M),

(9)

其中,E、T、S、I、U、F、M分別表示生態效率、科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化水平、外商投資、規制政策.為了便于揭示各驅動因子對生態效率的彈性貢獻,借鑒經典環境壓力人文驅動影響STRIPAT模型表達形式[27],構建如下分析模型

E=aTbScIdUeFfIgε.

(10)

為了便于回歸分析獲取彈性系數,對(10)式取自然對數得

lnE=lna+blnT+clnS+dlnI+elnU+

flnF+glnM+lnε.

(11)

(10)和(11)式中,a為模型系數,b、c、d、e、f、g分別為科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化水平、外商投資、規制政策對生態效率的彈性系數,表示其變化1%時,分別引起生態效率發生b%、c%、d%、e%、f%、g%變化,ε為隨機干擾項,表示尚未納入模型分析的其他影響因素.

4) 通徑分析.驅動因子邊際效應包括直接效應與間接效應(通過影響其他因素間接影響因變量)兩方面.采用通徑分析方法進行分析.通徑分析方法為多元線性回歸統計分析方法,因其既能識別出某一變量對因變量的直接效應,又能揭示出通過影響其他變量間接影響因變量的間接效應,故倍受學術界青睞[27].步驟如下：首先,確定通徑系數.假定因變量Y受n個解釋變量影響,解釋變量與Y的關系均為線性,則解釋變量X1對Y的通徑系數PX1,Y可分解為直接通徑系數(DPX1,Y)與間接通徑系數(IPX1,Xi,Y),其中：

(12)

IPX1,Xi,Y=rX1,Xi·DPXi,Y=

(13)

(14)

其中,rX1,Y、rXi,Y分別表示X1、Xi與Y的相關系數,rX1,Xi表示X1與Xi的簡單相關系數；SX1、SXi、SY分別表示X1、Xi與Y的標準差.

其次,測算直接與間接效應.運用通徑系數,測算解釋變量X1對因變量Y的直接與間接效應,假定總效應為γ,則有：

(15)

γIi=(IPX1,Xi,Y/PX1,Y)·γ;

(16)

(17)

(15)～(17)式中,γD表示考察變量對因變量的直接效應,γIi表示考察變量通過影響i變量進而影響因變量的間接效應.

1.1.4生態效率預測方法 基于生態效率時序數據,通過作散點圖,添加趨勢線,比較不同擬合類型擬合優度,選取擬合優度最佳類型作為其回歸模型,據此可對生態效率演化趨勢進行預測.

1.2變量說明與數據來源本研究中生態效率量為因變量,備選解釋變量包括科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化、外商投資、制度因素,說明如下.

1) 科技創新(T).以綜合指數表征.選取R&D經費投入、萬人大學生數、科研活動人員、教育經費投入、重大科研究成果、技術市場成交額、技術成交項、專利授權數、高科技產業產值作為評價指標,采用如前文所述的熵值TOPSIS法對其進行評價.

2) 產業結構(S).產業結構優化升級是促進經濟提質增效,改善生態環境質量關鍵所在,因而,是影響生態效率不可或缺因素.產業結構優化升級是指第一產業向第二產業和第三產業逐次轉移的過程[29],其中,服務業占比增加乃衡量產業結構升級的重要標志.借鑒前人研究成果[32-33],以第三產業增加值與第二產業增加值之比表征.

3) 固定資產投資(I).以當年固定資產投資總額表征.

4) 城鎮化水平(U).以居住在城鎮范圍內年末常住人口占總人口比例表征.

5) 外商投資(F).以外商直接投資總額表征.

6) 制度因素(M).制度因素為控制環境污染和提高資源效率的重要手段,良好的環境規制有利于改善生態環境,鑒于工業污染是影響生態環境質量最突出方面,工業治污投資多少彰顯著政府改善生態環境決心與力度,為此,以環境污染治理投資占GDP比例表征制度因素.

本研究樣本界定為2005—2015年,研究數據來源于《安徽統計年鑒(2006—2015)》《中國高技術產業統計年鑒(2006—2015)》《中國環境統計年鑒(2006—2015)》或由統計數據整理而得,其中,礦產資源借鑒文獻[28],以生鐵、粗鋼、鋼鐵、10種有色金屬、水泥產量之和表征；CO2排放量借鑒文獻[20],采用能源消費量乘以排放系數計算得到；涉及到價格因素變量數據,以2005年為基準,采用平減指數折算成不變價.

2 結果與分析

2.1 生態效率測算與分析運用熵值TOPSIS方法,可分別對安徽省2005—2015年生態環境負荷與經濟增長系統進行綜合評價,基于評價結果,運用(8)式,可測算考察年份生態效率,結果如圖1所示.

圖 1 安徽省2005—2015年生態效率變化示意圖

由圖1可知,考察樣本期,安徽省生態效率指數由2005年的0.545 4提升至2015年的0.806 1,整體呈波動上升態勢,年均升幅3.98%,其中,2005—2013年,呈持續上升態勢,究其原因,與經濟快速發展同強化生態環境建設有關.2005年來,安徽省積極踐行中部崛起戰略,強力推進工業化、城鎮化與農業現代化,致使經濟發展迅速,與此同時,安徽省以生態省建設為契機,出臺了一系列生態環境保護規制政策(如2012年的《安徽省生態強省建設實施綱要》),大力發展循環經濟,著力推進節能減排,不斷優化產業結構,加快建設資源節約型、環境友好型社會,經濟增長與生態環境保護呈現出融動演進狀態,進而使生態效率保持了持續攀升態勢.2013年來,生態效率有所下降,這與經濟增速放緩及生態環境負荷上升有關.黨的十八大以來,安徽省主動適應、踐行新常態,積極實施“調轉促”戰略,注重經濟增長質量與效益,從而使經濟增速有所放緩,而受傳統發展慣性模式及產業結構掣肘,新舊動能尚未完全轉換到位復合影響,生態環境負荷仍保持了升幅態勢,故而使生態效率有所下降.

2.2 生態效率驅動因子確定如前所述,科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化、外商投資、制度因素為生態效率備選驅動因子,將其取自然對數后輸入SPSS 17.0軟件進行偏相關分析,結果如表2所示.

表 2 驅動因子偏相關分析

注:***表示在0.01水平顯著,**表示在0.05水平顯著.

由表2可知,科技創新、固定資產投資、城鎮化、外商投資、制度因素與生態效率偏相關系數均在0.6以上,且均能通過顯著性檢驗,產業結構與生態效率偏相關系數為-0.905,且在0.01水平通過顯著性檢驗,表明科技創新、固定資產投資、城鎮化、外商投資、制度因素與生態效率間具有顯著正相關,而產業結構與生態效率間則呈現為高度顯著負相關,備選6個因子均可作為生態效率驅動因子.

2.3 生態效率驅動因子邊際貢獻測算將上述影響生態效率的6個驅動因子原始數據取自然對數后輸入SPSS 17.0中進行主成分分析,結果顯示,可提取2個主成分(以FAC1、FAC2表示),2個綜合變量解釋總方差為98.603%,綜合變量與原變量間關系為：

FAC1=0.117lnT+0.266lnS+1.513lnI+

0.039lnU+0.545lnF-1.264lnM,

(18)

FAC2=-0.127lnT-0.378lnS-1.448lnI-

0.038lnU+0.195lnF+1.816lnM.

(19)

以取自然對數生態效率(lnE)為因變量,以FAC1、FAC2時序數據為解釋變量,將其輸入SPSS 17.0軟件進行普通最小二乘回歸分析(OLS),結果如表3所示.

由表3可知,模型分析所得擬合優度(R2)為0.808,F檢驗的Sig值小于0.01,表明回歸非常好.表3表明,常數項、FAC2回歸所得結果在0.01水平上通過顯著性檢驗,FAC1回歸所得結果在0.05水

表 3 生態效率與綜合變量OLS分析結果

平上通過顯著性檢驗,由此可得生態效率與綜合變量間關系式

lnE=-0.236+0.081lnFAC1+

0.128lnFAC2.

(20)

將(18)、(19)式代入(20)式得

lnE=-0.236-0.006 78lnT-0.026 84lnS-

0.062 79lnI-0.001 71lnU+0.069 11lnF+

0.130 06lnM.

(21)

將(21)式變形后得

E=0.789 78T-0.006 78S-0.026 84I-0.062 79×

U-0.001 71F0.069 11M0.130 06ε,

(22)

其中,ε表示尚未納入模型分析的其他影響因素.由(22)式可知,當科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化水平提升1%時,分別導致生態效率下降0.006 78%、0.026 84%、0.062 79%、0.001 71%.由此表明,科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化對生態效率均呈現為負向效應,對生態效率有抑制作用,這可以從以下幾方面進行解釋.首先,科技創新對生態效率具有較弱的負向效應,與科技創新對經濟增長貢獻大于對資源環境負荷疏解作用有關.一方面,科技創新乃經濟增長核心動力,另一方面,也會通過提升資源利用績效,改善環境質量,對資源環境負荷起削減作用,當其對資源環境疏解效應小于經濟增長貢獻時,必然對生態效率起阻滯作用.其次,固定資產投資、產業結構阻滯作用顯著,與粗放的發展方式、失衡的產業結構有關.考察樣本期,安徽省以國家實施的中部崛起戰略為契機,不斷推進工業化、城鎮化,固定資產投入規模日漸擴大,驅動了經濟迅猛發展,與此同時,其投資方向主要為基礎設施及傳統二高一資產業,且經濟結構以第二產業占絕對優勢(2015年,同全國平均水平比較,第二產業比例偏高11個百分點),使發展方式呈現為高投入、高消耗、高排放、不協調、難循環、低效益粗放特點[33],經濟發展的資源環境成本高,環境外部不經濟性現象突出,對生態效率呈現出明顯的阻滯作用.再次,城鎮化對生態效率亦具有較弱的負向效應,這與城鎮化進程中環境外部不經濟性有關,城鎮化在支撐經濟發展同時,也會對資源環境形成脅迫影響,當其對資源環境脅迫大于經濟增長貢獻時,必然引致生態效率下降.

(22)式表明,外商投資、規制政策表現為正向效應,對生態效率有促進作用,外商投資、規制政策提升1%時,分別引起生態效率上升0.069 11%、0.130 06%.究其原因,與外商投資的技術溢出及規制政策對生態環境保護有關.外商投資在拉動經濟增長同時,也會帶來先進的清潔生產技術及管理經驗,其技術溢出效應有利于保護投資地生態環境,從而對生態效率提升起正向促進作用.規制政策會通過法律、經濟、行政等手段,促使企業在生產過程中更加節約資源與保護環境,進而有利于生態效率的提升.

2.4 生態效率驅動因子直接與間接貢獻識別運用(12)和(13)式,可測算生態效率驅動因子的直接與間接通徑系數,再運用(15)和(16)式,可對各驅動因子的邊際效應進行分解,結果如表4所示.

由表4可知,科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化、外商投資、規制政策對生態效率影響的直接效應分別占總效應的6.14%、9.11%、30.58%、4.59%、40.47%、15.72%,間接效應分別占總效應的93.86%、90.89%、69.42%、95.41%、59.53%、84.28%.由此表明,外商投資、固定資產投資對生態效率的直接影響較顯著,科技創新、產業結構、城鎮化、規制政策的間接效應明顯.間接效應中,主要通過影響外商投資間接影響生態效率,其比例均約占總效應的四成.可見,科技創新、產業結構、城鎮化對生態效率抑制作用主要通過影響外商投資而對生態效率起作用.

2.5 生態效率預測以圖1數據為基礎,通過作散點圖,添加趨勢線,結果顯示,以三次函數擬合最優,其擬合優度、表達式如圖2所示.

圖2中,橫坐標(x)表示時間,1表示2005年,依次類推,11表示2015年,y表示生態效率.由圖2可知,三次函數擬合優度達0.923 6,表明模型擬合非常好,依據圖2表達式,可對模型預測誤差進行計算,結果如表5所示.

表 4 生態效率驅動因子邊際效應分解

圖 2 安徽省2005—2015年生態效率擬合示意圖

年份觀察值預測值誤差相對誤差/%平均相對誤差/%20050.545 40.548 2-0.002 8-0.5120060.623 10.640 1-0.017 0-2.7320070.759 10.721 40.037 74.9620080.813 80.790 30.023 52.8920090.810 20.845 0-0.034 8-4.2920100.845 80.883 7-0.037 9-4.4920110.924 00.904 60.019 42.1020120.934 90.905 90.029 03.1020130.937 00.885 80.051 25.4720140.793 90.842 5-0.048 6-6.1320150.806 10.774 20.031 93.960.39

表5表明,預測模型平均相對誤差為0.39%,表明預測較好.將時間分別賦值為12～16,可對安徽省未來生態效率進行預測,結果顯示,2016—2020年,生態效率分別為0.679 1、0.555 4、0.401 3、0.215 0、0.005 3,由此表明,若按考察樣本慣性發展模式,安徽省未來生態效率呈下降態勢,經濟發展與環境保護間矛盾加劇,生態文明建設與可持續發展將面臨較大挑戰.

3 結論與政策建議

以安徽省為例,運用生態效率測度模型,測算了2005—2015年生態效率變化態勢,采用偏最小二乘與通徑分析相結合分析方法,考察了生態效率驅動因子的邊際貢獻,采用最佳擬合優度回歸分析方法,對生態效率未來演化趨勢進行了預測,得出如下主要結論：

1) 考察樣本期,生態效率整體呈波動上升態勢,年均升幅3.98%,其中,2005—2013年,呈持續攀升態勢,2013年后,生態效率有所下降；

2) 科技創新、產業結構、固定資產投資、城鎮化對生態效率呈現為負向抑制作用,而外商投資、規制政策則表現為正向促進作用；

3) 外商投資、固定資產投資對生態效率的直接效應較顯著,科技創新、產業結構、城鎮化、規制政策的間接效應明顯,主要通過外商投資間接對生態效率施加影響；

4) 若按既有慣性發展模式,未來生態效率將呈下降態勢,發展經濟與建設生態文明間矛盾愈加激烈.

基于上述結論,提出如下政策建議：

1) 強力踐行創新發展戰略.將科技創新視為驅動經濟持久動力,也是改善生態環境質量的關鍵舉措,既要關注科技創新新動能對經濟增長的貢獻,也要關注科技創新對資源利用績效提升、污染強度降低中的作用,更要重視科技創新對產業結構優化升級的引領,以結構優化升級促進環境質量改善.

2) 改變固定資產投資方向,將投資重點放在清潔的戰略新興產業、環保產業、現代服務業及民生改善方面,減少投資的環境負外部性.

3) 高度重視城鎮化進程對生態環境脅迫影響,以資源環境承載能力確定城鎮化建設強度與邊界,嚴格執行城鎮化建設中產能、土地、環保等方面的基本法律制度.

4) 高度關注科技創新、產業結構、城鎮化通過外商投資間接阻滯生態效率短板,注意科技創新在引進外資中技術互鑒,充分吸收國外先進技術與管理經驗,使兩者間能相互促進,相得益彰.通過制度設計,引導外商投資具有成長性的新興高技術產業、現代服務業、環保產業及民生行業,使外商投資成為推動產業結構轉型升級的重要動力；鼓勵外資積極參與城鎮化建設,引導外商投資城鎮基礎設施與民生改善項目建設,使外商投資成為助推城鎮化質量提升與減少其建設中環境負外部性的重要源泉.