孫志強 王冉 王榮



摘要:文章以江蘇省10個城市為例,通過超效率DEA模型和Tobit回歸分析評價了2013-2017年江蘇10個城市的生態效率及其影響因素。研究表明:各城市生態效率處于中上水平,各城市由于資源類型、生產技術、科技創新等原因,生態效率存在明顯差異。經濟發展水平、環境政策和科技水平對生態效率有不同程度的促進作用,產業結構、城鎮化率和人口密度對生態效率有負面影響。
關鍵詞:城市生態效率;超效率DEA;Tobit回歸;影響因素
中圖分類號:F062.2? ? 文獻標識碼:A
文章編號:1005-913X(2020)06-0118-03
一、引言
自2010年以來,我國經濟總量連年穩居世界第二。隨著我國經濟發展、城市規模擴張以及人口膨脹,也帶來了污染加大、生態惡化、環保設施建設不足等問題。江蘇省作為全國經濟強省,首個有三個城市GDP超過萬億的省份,也同樣面臨環境污染問題。早在2005年,江蘇省委省政府就把“環保優先”確立為江蘇經濟社會發展的指導方針之一。此后,江蘇省第一個設立污染防治基金,建成全國第一個環保模范城市,成為首個“生態環境治理體系和治理能力現代化”試點省。在生態文明建設方面,江蘇肩負著為全國探路的重任,在此背景下,評估江蘇省多個城市生態效率水平及影響因素,提出提升對策,為全國其他城市生態環境治理建設提供經驗。
二、文獻綜述
生態效率這一概念最早由Schaltegger和Sturm在1990年提出,即經濟活動中增加的價值和增加的環境影響的比值。國外組織和學者對生態效率的界定、計算方法等展開研究。1998年,世界經濟合作與發展組織(OECD)認為生態效率是滿足人類需求使用生態資源的效率,是對投入產出關系的度量。Hunger Buhler(1999)認為生態效率就是指生產過程中對生態環境造成破壞與經濟產出的比值。國外也有許多學者對生態效率的計算方法和應用進行研究。Muller和Sterm(2001)把生態效率的計算公式顛倒,用環境影響與產出價值的比值來作為生態效率的計算公式。Sarkis(2001)同時使用6種DEA模型,分別測算了48家電力生產企業的生態效率。在國內,生態效率研究起步比較晚。李麗平(2000)等在介紹OECD環境管理經驗時,首先在我國提出生態效率理念。周國梅(2003)認為生態效率可以用投入和產出的比值來衡量。陳傲(2008)采用因子分析賦權法評價了我國29個省區域生態效率的差異性。付麗娜等(2013)以長株潭“3+5”城市群為例,運用超效率DEA方法測算了各城市2005-2010年的生態效率。吳振華等(2016)對江浙滬25個城市在2009-2012年間的城市建設用地生態效率、空間格局演變及其特征進行實證分析。因此,本文選擇超效率DEA模型,以江蘇省10個城市為例,測度2013-2017年的城市生態效率,分析城市生態效率的影響因素,提出江蘇城市生態效率提升對策。
三、研究方法、變量選擇和數據說明
(一)超效率DEA模型和Tobit模型
其中,θ為決策單元的投入和產出的相對效率值;λj為決策變量;s+為城市達到DEA有效需要增加的輸出指標輸出量的剩余變量,s-為城市達到DEA有效需要減少的輸入指標輸入量的松弛變量。若θ≥1,s+=s-=0時,決策單元DEA有效;當θ≥1,s+、s-不為零時,決策單元為DEA弱有效;當θ<1時,決策單元DEA無效。
為了測度超效率DEA模型評估出的生態效率的影響因素以及其影響程度,建立Tobit模型,以生態效率值作為被解釋變量、影響生態效率的諸因素作為解釋變量,進行回歸分析。模型如下:
其中,Yi為因變量,當效率值大于0時取實際觀測值,效率值小于等于0時取0值;Xi為自變量,取實際觀測值;β為未知參數。
(二)變量選擇
江蘇省工業經濟規模大,支持全省經濟持續快速發展。因此評價江蘇各城市生態效率時,選擇城市工業相關指標。將城市工業生產中資源消耗和環境污染作為DEA模型的投入指標;將城市工業經濟產值作為產出指標。具體見表1。
影響城市生態效率的因素很多,本文參考已有的研究,結合數據的可獲取性,以生態效率值為被解釋變量Y,以影響城市生態效率的因素為解釋變量X,具體見表2。
基于上述指標,江蘇城市生態效率影響因素的Tobit模型為:
其中,Yi為第i年的城市生態效率值;βi為待估參數;μ為隨機干擾項。
(三)數據說明
本文以江蘇省10個城市為研究對象,從2013-2017年《江蘇統計年鑒》《中國城市統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》中收集了10個城市的投入、產出和影響因素的相關數據。為避免數據可能存在的異方差,時間序列對數化處理后容易得到穩定序列,并不改其特征,文中對相關數據進行對數化處理。
四、實證結果分析
(一)江蘇城市生態效率測度分析
根據超效率DEA的模型,本文運用EMS1.3軟件計算2013-2017年江蘇10個城市的城市生態效率,結果見表3。
根據上表可以看出,2013-2017年間江蘇10個城市生態效率均值波動在1.099-1.151之間,數值均大于1,說明10個城市總體的生態效率在逐年提高。在10個城市之中,2013-2017年城市生態效率始終排在前列的有鹽城、泰州、無錫。鹽城的生態效率一直處在較高水平,一直保持飛速增長,主要因為鹽城始終堅持“環保優先、綠色發展”理念,狠抓污染治理,綠化造林面積全省第一,全市生態環境質量明顯改善。在其余幾個城市中,蘇州、揚州生態效率值,處于中上水平,說明這些城市在發展經濟的同時,比較注重對環境的保護;南京、常州、南通的生態效率均值在0.755-0.976之間,處于中等水平;而徐州、淮安的生態效率均值較低,在0.473以下。
根據各城市生態效率的變化趨勢來看,南京、淮安變化趨勢較小,說明這兩個城市在加快經濟增長的時期,資源消耗嚴重,有害物排放增加,生態環境沒有明顯改善。而其他幾個城市大多數升降交替。徐州、南通下滑比較明顯,特別是徐州最低值為0.221。徐州作為一個資源枯竭城市,雖然已采取“綜合整治、源頭控污、清淤疏浚、綜合開發”等多種措施,但原有粗放型經濟模式帶來的生態問題,還需要繼續治理。
(二)江蘇城市生態效率影響因素分析
結合前面的研究,發現江蘇各城市生態效率水平差異較大,各個城市的工業發展水平、產業結構或其他政策方面存在差距。為了進一步探究產生這些差異的原因,根據前面的研究,用Tobit模型得出城市生態效率影響因素的回歸結果,具體見表4。
經濟發展水平對生態效率的影響系數為0.361745,有正向促進作用,P值為0表示各城市在該變量上存在顯著差異。隨著人均收入的提高,人們更加注重享受生活,對環境質量有更高層次的需求,有助于生態效率的提升。產業結構對生態效率影響為負,說明第二產業占地區生產總值比重增大時,生態效率有下降趨勢,江蘇現有的產業格局和生態保護之間存在矛盾。環境政策的系數值雖然為正,但數值較小,這說明環境政策對江蘇城市生態效率的提升作用不明顯。城鎮化率對生態效率有顯著的負面影響,說明城鎮化發展過程中,加劇了污染程度,影響生態效率的提高。科技水平對生態效率有顯著的促進作用,城市科技水平的提高,有助于降低污染排放,減輕環境污染壓力。人口密度對生態效率會產生不利影響。不同城市差異明顯,人口集聚城市的污染排放相對較高。
五、結論及建議
本文基于超效率DEA模型計算出2013-2017年江蘇10個城市的生態效率數值,利用Tobit模型對經濟發展水平、產業結構等因素進行回歸分析,結論如下:
2013-2017年間,江蘇城市生態效率整體比較穩定,處于中上水平。鹽城、泰州、無錫生態效率水平最高,徐州、淮安較低。從地域看,蘇中地區普生態效率高于蘇南和蘇北。各城市由于資源類型、生產技術、科技創新等原因,生態效率存在明顯差異。經濟發展水平、環境政策和科技水平對生態效率都有不同程度的促進作用,產業結構、城鎮化率和人口密度對生態效率有負面影響。
因此,江蘇各城市首先應該不斷提高人均收入水平,隨著人們收入的提高,對環境質量的重視程度也會增強。其次,要適當調整產業結構,推進產業結構升級優化,大力發展第三產業和環保產業,向綠色制造方向發展,維持經濟總量持續增長的同時控制污染物排放,減少對環境的污染。再次,要加快新型城鎮化建設,使人口分布更合理,不斷完善城市基礎設施建設,增加城市綠化面積,倡導低碳出行。最后,加大城市科技創新的投入,支持高新技術成果轉化,提高科研水平,提高資源利用效率。
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[責任編輯:蘭欣卉]
收稿日期: 2020-04-07
基金項目: 江蘇高校哲學社會科學研究項目(2018SJA2089)
作者簡介: 孫志強(1981- ),女,黑龍江青岡人,副教授,研究方向:生態經濟;王 冉(1983- ),女,河南柘城人,講師,研究方向:生態經濟;王 榮(1981- ),男,江蘇鹽城人,副教授,研究方向:產業經濟。