江蘇省城鎮化與環境規制影響生態效率的路徑分析*

龐慶華 陳隆緣

(河海大學商學院，江蘇 常州 213022)

江蘇省地居長江、淮河下游，氣候溫和，雨量適中，向來以“魚米之鄉”著稱，被生態環境部確定為全國唯一的生態環保制度綜合改革試點省份。但據《2018年度江蘇省生態環境狀況公報》顯示，2018年江蘇省13個設區市環境空氣質量均未達標，其中9市監測到不同程度的酸雨污染[1]，生態環境仍面臨各種挑戰。江蘇省目前已把“生態環境高質量”作為“六個高質量”之一，將生態納入高質量發展的重要環節。因此，研究各因素對生態效率的影響程度與影響路徑具有重要意義。

目前針對生態效率的研究主要可以分為3個方面：(1)評價方法的選取。從單一比值法到指標體系法，從生態足跡法到數據包絡分析(DEA)，當前對生態效率的評估在逐步完善。其中，DEA模型的應用最為廣泛。彭紅松等[2]利用非期望產出(SBM)-DEA模型對旅游地復合系統生態效率進行了測度。(2)生態效率的研究范圍。國外學者的研究偏向于將生態效率與企業、產品的管理決策相結合，以提高產品可持續發展水平。HIROSE等[3]將生態效率運用到手機模塊化設計上；OLIVEIRA等[4]則對一個礦業公司進行實證研究，通過對公司生態效率的評估提出管理改進方法。與國外不同的是，國內學者的側重點在于行業層面的應用。牛苗苗等[5]在建立了一套相對完整的生態效率評價指標的基礎上，對我國煤炭產業的生態效率進行了測度。由于大尺度數據的易獲性，當前生態效率在區域層面的應用更為普遍。任梅等[6]分析了區域生態效率空間格局演變特征，探究了區域生態效率變動的驅動因素。(3)生態效率的影響因素。國外率先關注到城鎮化對生態效率的影響，根據環境庫茲涅茨曲線假設，學者們對城鎮化與生態效率間的耦合關系進行了大量的實證研究[7]。此外，經濟合作發展組織提出了關于經濟發展與資源環境的脫鉤理論，也反映出城鎮化過程中生態環境的狀態變化[8]。國內學者對于城鎮化這一影響因素的作用觀點仍不一致，方曉賢[9]利用Tobit回歸模型發現城鎮化率與生態效率存在顯著的正相關關系，田澤等[10]則得出城鎮化率的提升降低了生態效率。除了城鎮化以外，產業結構、經濟發展水平、政府規制等因素也常被納入回歸分析中，王曉玲等[11]發現人口密度、人均國內生產總值(GDP)、產業結構、環境規制對東北老工業基地生態效率具有促進作用，對外開放度和科技水平則具有抑制作用；李成宇等[12]的研究主要為中國省際工業生態效率，同樣認為主要影響因素包括經濟發展水平、產業結構、政府規制、技術進步等，但工業生態效率并沒有隨著政府規制強度的加強而提升。

綜合上述分析，生態效率研究在評價方法、研究范圍、影響因素方面都趨于成熟，不同學者構建了不同的生態效率評價指標體系，運用了不同方法進行測算，選取了不同的解釋變量和不同類型的回歸模型，但都沒有考慮到宏觀經濟變量間的相互依存關系，這些決定因素對生態效率具有直接、間接或兩者兼而有之的影響。江蘇省在2000年后進入快速擴張時期，成為同期中國城鎮化水平提升最快的省份，并且由以小城鎮、小城市為主轉變為以特大城市和大城市為絕對主導的規模化城鎮化進程。在此過程中，城市發展和環境問題的矛盾變得更為尖銳。城鎮化是社會發展、經濟進步的必然趨勢，在農村人地矛盾的推力和城市就業機會的拉力作用下，城鎮化更像是市場自身資源配置調節的結果。對生態效率的影響因素中，除了市場自發因素，政府也發揮著重要的作用，最為主要的調節手段就是環境規制。政府作為規則的制定者與實施者，其在每個階段政策的偏向不同，對生態環境的重視程度不同，便會對生態效率產生不同的影響。

為此，本研究借鑒以往的研究思路，在運用非合意產出DEA模型對江蘇省生態效率進行測算后，運用路徑分析模型考察各影響因素的作用方向、大小及顯著性。通過立足江蘇省快速城鎮化過程中環境惡化的現實情況，以城鎮化和環境規制作為市場配置與政府配置的獨立變量，同時為避免簡單回歸分析忽略宏觀變量間相互依存關系的問題，選取經濟發展和產業結構分別作為中介變量，利用路徑分析模型考察兩者的直接影響以及城鎮化和環境規制通過中介變量對生態效率的間接影響，為江蘇省在城鎮化進程中更好地提高生態效率，實現經濟環境雙重效益提供思路。

1 指標體系與數據處理

1.1 生態效率指標體系

生態效率的概念最早由SCHALTEGGER等[13]提出，指生態資源滿足人類需要的效率。生態效率反映的是投入與產出間的“性價比”，投入一定量的資源后力求達到產出的最大化，但產出過程中除了會帶來經濟效益外，也會產生污染物排放的環境代價。不同于傳統對經濟效益與環境效率的評價，本研究將經濟與環境置于同一系統中，將生態效率界定為在社會投入與資源投入一定時，追求經濟產出的最大化和環境污染的最小化，亦即實現經濟效益與資源環境效益協調統一。部分學者認為環境污染是投入的一種，是經濟產出的必然代價，這顯然不符合生態發展理念，因此本研究將環境污染作為非合意產出，更貼合于理論邏輯。本研究構建的生態效率指標體系見表1。

表1 生態效率投入產出指標體系

1.2 生態效率測算

采用非合意產出的DEA模型對江蘇省生態效率進行測算。DEA模型主要用于多投入—多產出復雜結構的部門效率評價，通過觀測決策單元(DMU)是否在邊界上判斷其DEA效率，具有顯著的客觀性。為避免決策者個人偏好對研究結果的影響，采用等權賦值的DEA方法，生態效率值通過DEA-SOLVER Pro5.0計算得到。

1.3 路徑分析模型的變量指標

選取城鎮化率和環境規制作為生態效率的兩個獨立解釋變量，分別以非農人口在總人口中的占比和環境污染治理投入占比表征。另外選取兩個可能對生態效率有所影響的中介變量——經濟發展和產業結構，其中經濟發展以人均GDP表征，產業結構以第三產業增加值在GDP中的占比表征。選擇2000—2017年江蘇省相關數據，GDP以2000年為基期進行平減處理，第三產業增加值通過第三產業增加值指數去除價格因素的影響計算。變量的詳細信息和統計描述見表2。

表2 變量信息統計性描述

2 模型假設與模型建立

2.1 模型假設

改革開放以來，我國城市人口規模不斷擴大，城鎮化進程不斷加快，江蘇省作為我國東部沿海發達省份，其城鎮化進程一直位于全國前列。城鎮化的發展可以釋放內需潛力，大量吸收農村剩余人口，帶動經濟增長。但江蘇省，尤其是蘇中、蘇北地區聚集了大量民營工業，帶來了資源壓力增大、環境污染加劇等一系列問題。鑒于江蘇省內部城鎮化的不平衡發展以及城市建設中仍然存在的企業以犧牲環境為代價的趨利行為和政府追逐GDP指標等問題，提出假設1(H1)：城鎮化率對生態效率具有負面直接影響。

城鎮化可使農村人口在城市或鄉鎮落戶和就業，收入的提高帶動消費的增長，從而將農村的潛在消費需求轉化為現實的消費需求，而經濟發展的3大動力(消費、投資、出口)中，消費需求為根本動力，因此經濟發展程度高的地區必然也是城鎮化率高的地區。經濟發展一方面促進了技術的提高，企業設備更新換代，工藝流程更加清潔高效，另一方面對應著人口素質的提高，保護環境可更多地落實到切實行動上來，有利于政府、企業、個人3個層面促進生態環境質量的提高。基于此提出假設2(H2)：城鎮化率通過經濟發展間接對生態效率產生促進作用。

政府對環境污染監管力度的逐漸加大導致排污成本逐漸增大，但污染治理初期也需投入大量資金，且綠色技術研發經費不足，對此政府除了以行政命令的方式強制企業執行外，還會以研發補助方式補償企業的額外成本和外部風險，鼓勵企業在環境保護方面加大投入。政府行為帶來的“認證效應”向外界傳遞了正向信息，引導資金流向更高效清潔的企業，倒逼重污染、高耗能企業進行綠色技術研發。王娟茹等[14]通過對高端制造企業的研究，發現命令控制型和市場激勵型兩種環境規制均對綠色技術創新有顯著誘導作用，因此提出假設3(H3)：環境規制對生態效率具有正面的直接影響。

無論行政命令型抑或市場激勵型的環境規制，核心思想都是引導企業在追求產出最大化的同時追求污染最小化，已存在于市場中的企業只有平衡經濟效益和環境效益才能繼續生存發展，而新進入市場且有良好前景的企業均為高效清潔企業，這帶來了產業結構優化調整的效果。在環境規制的壓力下，企業或選擇對現有產品進行技術創新，或直接選擇結構調整、開發新產品。在技術創新的過程中，企業的績效考核方法與環境效益掛鉤，從而潛移默化地回到產品和產業結構調整上。產業結構調整實際上是從源頭對污染進行了斷絕，低端高耗的產業整改關停，知識密集和技術密集型產業鼓勵扶持，使我國經濟轉變為高質量集約式發展。無論是知識、技術密集型產業占比的擴大，還是產品自身的高附加值和高技術化，都有利于生態效率的提高[15]。根據上述分析提出假設4(H4)：環境規制通過產業結構間接對生態效率產生促進作用。

2.2 路徑分析模型

路徑分析模型由遺傳學家WRIGHT[16]于1921年考察遺傳和環境在雙色豬的毛色遺傳研究中首創，后被廣泛運用于社會學、生物學、地理學等各個領域。路徑分析模型是多元回歸模型的發展，也被認為是結構模型的特例。路徑分析模型可以考察復雜的因果關系，某個變量對于其中一些變量來說為原因變量，對于另外一些變量則為結果變量。路徑分析模型還將變量之間的作用分解為直接影響和間接影響，從而更全面地刻畫變量間的關系。相對于線性回歸模型，路徑分析模型中所有的變量都是隨機變量，所有的變量都可以有相關關系，更符合社會經濟學的現實情況。生態效率路徑分析模型見圖1。

在圖1中，城鎮化率與環境規制是獨立于模型的變量，只有單向箭頭指向其他變量；經濟發展與產業結構是內生變量，既獨立又依賴的變量。如果模型中僅存在單向箭頭，則為遞歸模型，若存在雙向箭頭，出現了循環嵌套的路徑，則為非遞歸模型。本研究中生態效率路徑分析模型是不存在雙向關系、循環、自反饋等復雜關系的遞歸模型。從一個變量指向另一個變量的箭頭就代表了一條直接路徑。

本研究分別建立3個回歸方程來判斷城鎮化率對經濟發展的直接效應、環境規制對產業結構的直接效應以及4個變量對生態效率的直接效應，回歸方程中每個參數的回歸系數就是其直接路徑系數值。

城鎮化率通過經濟發展對生態效率產生影響的間接路徑系數計算見式(1)：

Peco,dev,urb=Pdev,urb×Peco,dev

(1)

城鎮化率對生態效率的總路徑系數(TPeco,urb)計算見式(2)：

TPeco,urb=Peco,urb+Peco,dev,urb

(2)

同理，環境規制對生態效率的總路徑系數(TPeco,reg)即為環境規制對生態效率的直接路徑系數與其通過產業結構對生態效率產生影響的間接路徑系數的加和(見式(3))。

TPeco,reg=Peco,reg+Peco,str,reg=
Peco,reg+Pstr,reg×Peco,str

(3)

3 實證分析

為初步判斷變量間關系的密切程度，避免不可靠數據對結論的影響，首先檢驗數據間的相關性。由變量間相關系數矩陣(見表3)可知，所有形成路徑的變量間均有顯著相關關系。城鎮化率與環境規制的相關系數為-0.44。采用格蘭杰因果關系進一步檢驗后發現，城鎮化率和環境規制均不是對方的格蘭杰原因，因此將兩者作為獨立變量是合理的。路徑分析模型遞歸形式建立在回歸模型假設基礎之上，因此所有變量間的關系均為線性可加。本研究分別建立3個回歸方程來判斷城鎮化率對經濟發展的直接效應、環境規制對產業結構的直接效應以及4個變量對生態效率的直接效應，回歸方程中每個參數估計值都對應著一條路徑，結果見表4。

由回歸方程1可知，城鎮化率每變化1%，人均GDP變化6.55萬元；由回歸方程2可知，環境污染治理投資每變化1%，第三產業結構占比變化0.04%，方程變量均顯著。回歸方程3顯示了4個影響因素各自對生態效率的直接效應，除了城鎮化率的增長使生態效率下降外，其他因素均對生態效率有直接的正向影響，其中只有產業結構對生態效率影響不顯著，但從經濟意義和方程整體擬合情況來考慮，產業結構變量仍要放在路徑分析模型中。

注：圖中Peco,urb、Peco,reg、Peco,dev、Peco,str分別為城鎮化率、環境規制、經濟發展、產業結構對生態效率的直接路徑系數；Pdev,urb為城鎮化率對經濟發展的直接路徑系數；Pstr,reg為環境規制對產業結構的直接路徑系數；Peco,dev,urb為城鎮化率通過經濟發展對生態效率產生影響的間接路徑系數；Peco,str,reg為環境規制經由產業結構對生態效率產生影響的間接路徑系數。

表3 相關系數矩陣1)

表4 回歸方程估計結果

根據路徑分析模型考察城鎮化率和環境規制對生態環境的影響。由于城鎮化率對生態效率產生了負面的直接影響，Peco,urb=-2.81。這是因為城鎮化進程中伴隨著工業和生活污染加大、資源超承載力使用等一系列破壞生態的行為，投入增多的同時造成大量非合意產出，因此生態效率有所下降。但城鎮化通過促進經濟增長對生態效率產生了正向的影響，Peco,dev,urb=1.31。這主要是因為經濟增長帶來清潔技術的進步和設備效率的提高，前者是在同等投入的情況下減少排放，后者是在同等產出的情況下減少投入，因此經濟增長本身促進生態效率，而城鎮化與經濟緊密相聯，最終導致了城鎮化率對生態效率正向的間接影響。由于間接影響的絕對值沒有直接影響大，因此城鎮化總的來說仍是使生態效率下降。環境規制直接促進了生態效率的提高，Peco,reg=0.28。當前江蘇省環境污染治理投資的重點在縣市環境基礎設施建設投資、工業污染源治理項目投資和環保驗收項目投資3個方面，是對環保項目的一種全過程投資與管理，這有利于江蘇省生態文明建設的全面推進。環境污染治理投資，尤其是防治性的主動投資直接從源頭上減少了廢棄物的產生，從而提高了生態效率。環境規制更多的是規范企業的行為，它可以采用“獎勵”和“處罰”兩種手段對企業決策產生影響，進而引導企業的結構調整，間接影響生態效率。環境規制通過產業結構調整間接促進了生態效率的提高，Peco,str,reg=0.096 8。環境規制的實施一方面提高了企業的準入門檻，另一方面對高排放、高污染的企業施加壓力，只有成功轉型升級的企業才能存續。在環境規制、產業政策、市場變化等多個因素的共同引導下，江蘇省的產業結構得到優化升級，于2014年實現“三二一”的產業結構，第三產業追平第二產業。生態效率綜合考慮經濟增長和生態環境是否協調發展，而產業結構的調整使農村的勞動力和資本向制造業轉移，再向服務業轉移，這一過程在前期可能會帶來資源過度消耗和生態環境惡化的問題，但發展到后期資源配置進一步合理化，由勞動、資本密集轉變為技術密集，產品的高附加值和高技術化除了帶來經濟效益的顯著提升，大多有利于生態環境保護。而第三產業對生態資源的依賴度低，尤其是現代服務業、金融業等幾乎不會對環境造成危害，但交通運輸業、餐飲業等仍對環境有影響。總的來說，環境規制促進了產業結構的升級，而產業結構升級的加速改善了生態環境質量。根據式(2)、式(3)，計算得到城鎮化率、環境規制對生態效率的總路徑系數分別為-1.50、0.376 8，產業結構、經濟發展對生態效率的路徑系數分別為2.42、0.20，從對生態效率的總影響上看，產業結構>城鎮化率>環境規制>經濟發展。

4 結論與建議

運用非合意產出的DEA模型測算了江蘇省在2000—2017年的生態效率，并在此基礎上利用路徑分析模型，選取了經濟發展和產業結構兩個中介變量，分別對城鎮化率和環境規制對生態效率的直接影響和間接影響進行研究。結果表明，城鎮化率對生態效率有負向的直接影響和正向的間接影響，城鎮化本身帶來了環境污染的加劇，但通過促進經濟的發展抵消了一部分負面影響，不過抑制作用大于促進作用，城鎮化總的來說降低了生態效率。環境規制的直接與間接影響均為正，環境規制、產業結構與生態效率之間存在著良性的推演機制，環境規制本身減少了污染物的排放，同時又通過產業結構的優化促進了經濟增長與生態環境間的協同發展。基于上述結論，提出以下對策與建議：

(1) 發揮城鎮輻射作用，推行城鎮優美化運動。江蘇省是我國城鎮化發展較快、較早的地區之一，已較好開拓出農村集鎮化、城鄉一體化的發展道路。但現行城鎮化仍主要為人口城鎮化，在社會保障制度不能全面覆蓋的情況下，單純的農村人口向城鎮流動并不能帶來預期效益，反而會加大城鄉貧富差距，造成資源環境超負荷等問題。因此應完善與城市發展相適應的各項社會保障制度，建立健全公共服務體系。城鎮在吸收農村勞動力，享受農村資源流動益處的同時，也要反哺農村經濟，將城鎮化與農業現代化相結合，發展功能農業、品牌農業。江蘇省作為保有國家級歷史文化名城名鎮最多的省份，城市內部要注重宜居環境建設，進行“城市美化”，挖掘空間特色資源，建設環城綠道、中心綠地等，形成國家生態園林城市。

(2) 立足經濟高質量發展，變革動力，提升效率。人多地少、資源匱乏始終是江蘇省的特殊省情，傳統的低廉勞動力與資源消耗已不再適應經濟新形勢，因此江蘇省要緊扣“強富美高”新江蘇建設目標，積極響應創新驅動發展戰略，以創新推動科技，以科技引領創新。蘇南地區具有科教資源豐富、勞動力素質較高的優勢，因此除了推動在大中型企業內部普遍建立自主研發部門外，也要拓寬高校、科研院所與企業的合作渠道，促進科研人員深入企業，充分發揮高校“原始創新”的重要作用，將節能減排環保理論與清潔高效生產實踐相融合。

(3) 改變末端治理方式，建立政府政策監控與市場資金引導雙重環境規制機制。當前依靠收取排污費監督企業減少排放的方式沒有從源頭上解決環境污染問題，甚至因為治污成本遵循邊際遞減規律而使得許多企業將繳納排污費作為繼續污染的借口，所以應轉換思維方式，從根本上區分環保與污染企業的資金來源問題。后期對于納入生態環保項目庫的企業，宜考慮簡化其在股票市場的審批手續，將環保力度作為企業除盈利模式和運營能力外另一重要的評價指標，推動政府、商業銀行等組成的風投基金注入環保企業。

(4) 推動環保督察的縱深發展，落實產業結構調整政策。改革開放以來，江蘇省經濟高速增長的同時也伴隨著蘇南、蘇中、蘇北發展差距擴大，從資源總量規模和人均占有量來說，蘇中和蘇北仍有較大發展潛力。因此實現蘇南地區產業結構優化和蘇中、蘇北的產業結構轉移對江蘇省形成多層次生產力、統籌省域環境建設具有重要意義。建議蘇南地區圍繞創新驅動發展戰略，通過自主研發和引進外資等方式發展新型工業化，建立現代服務業高地，降低對資源的依賴程度，在環保技術方面取得突破；蘇中、蘇北地區充分利用勞動力豐富、資源環境承載力強的優勢，形成特色產業基地，創造產業轉移外部環境，提高轉移產業的科技含量。考慮到政府在結構調整過程中受經濟指標、財政指標、人員安置等問題干擾較多，應強化環保督察，注重長期績效考核，嚴格督促落后產能的整改與淘汰，實現經濟與環境的雙向融合。