內蒙古生態效率影響因素研究

李東茹，姚鳳桐

(內蒙古農業大學 經濟管理學院，內蒙古 呼和浩特 010000)

近年來，中國經濟高速發展，隨之而來的是生態問題的日趨嚴峻。內蒙古作為我國北疆的重要生態屏障，生態效率的提升不僅是推動生態文明建設的內在需求，同時也是實現經濟高質量發展的戰略需要。基于此，通過探索影響內蒙古生態效率因素并提高區域生態效率，形成一條資源消耗最小、環境污染最低、社會福利最大的路子意義重大。以期能夠推動內蒙古社會—經濟—環境可持續發展。

1 生態效率的測算

1.1 模型及指標選擇

國內外學者雖然對生態效率的定義和評價生態效率的方法存在一定差異，但本質卻并未改變，即用最小的資源消耗和環境污染換取最大的社會福利，是一種投入與產出的比值。目前往往通過生態足跡法、成本收益分析法和DEA分析法等方法評價生態效率[1]。其中，學者們普遍認可WBCSD提出的生態效率比值公式：

(1)

通過對研究區域實際情況分析及數據可獲得性，本文參考李兵采用生態足跡法測算生態效率。式(1)中分子用GDP表示，以此代表社會總產出，資源消耗和環境影響則用生態足跡來表示[2]。生態足跡(Ecological Footprint，EF)由生物生態足跡(Biology Ecological Footprint，BEF)和能源生態足跡(Energy Ecological Footprint，EEF)構成，具體生態足跡計算公式表示如下[3]：

EF=BEF+EEF

(2)

生物生態足跡。生物生態足跡即耕地、草地、林地、水域中生物資源消耗總的生態足跡[4]。其計算方式為：

(3)

BEFi=∑jAij

(4)

(5)

BEF=∑i(BEFi×ri)

(6)

式(3)—式(6)中：i為生物生產性土地類型，即耕地、草地、林地、水域；j為生物質生產項目類型；Aij為研究區域第i種生物生產性土地第j種生產項目折算的生態足跡面積(hm2)；Cij為研究區域第i類生物生產性土地第j種生產項目的產量(kg或m3)；pwij為全球區域第i類生物生產性土地第j種生產項目的平均產量(kg/hm2或m3/hm2)；BEFi為第i類生物生產性土地的生態足跡面積(hm2)；ri為第i類生物生產性土地的均衡因子；γij為第i類生物生產性土地第j種生產項目的單位熱值(kJ/kg或kJ/m3)；Si為研究區域第i類生物生產性土地已利用的生物生產面積(hm2)；BEF為研究區生物生態足跡總面積(hm2)。

表1 生態足跡賬戶

能源生態足跡。根據已獲得的歷年能源消費資料，能源核算項目主要涉及原煤、原油、天然氣和電力。能源核算指標因其單位不同，不能簡單累加，所以根據Wackernagel等確定的世界單位面積化石燃料土地的平均發熱量為能源用地的折算系數[5]，具體計算公式如下：

(7)

式中：EEF為能源生態足跡；Ci為第i類能源核算項目的消費量；ec為能源折算系數；EFag全球平均能源足跡。參考已有研究，原煤、原油、天然氣和電力的ec值分別取20.934 GJ/t、43.124 GJ/t、38.978 GJ/t、177.05 GJ/t，原煤、原油、天然氣和電力的EFag值分別取55 GJ/hm2、93 GJ/hm2、93 GJ/hm2、1 000 GJ/hm2。

1.2 結果分析

筆者根據上述方法及相關數據得到2004年—2017年內蒙古生態效率水平值，圖1顯示了2004年—2017年內蒙古生態效率的發展趨勢，隨著時間的推移，內蒙古生態效率大體呈上升趨勢。

圖1 2004年—2017年內蒙古生態效率變化情況

2 內蒙古生態效率影響因素分析

2.1 STIRPAT模型

20世紀80年代美國生態學家Ehrlich首次提出IPAT模型，即I=PAT。最初該模型被廣泛用于經濟增長與資源環境關系的研究[6]，后來又有學者對其進行改進，提出了人口規模、富裕程度和技術因素作用的即STIRPAT模型，該模型的優點在于應用范圍更廣且更為靈活[7]，公式如下：

I=a·Pb·Ac·Td·ε

(8)

式中：I為環境壓力，a為常數，P為人口，A為富裕程度，T為技術因素，ε為隨機誤差項。

筆者在此模型基礎上將環境影響視作生態效率(EE)，把人口規模(P)擴展成人口城鎮化率(UP)和人力資本水平(HC)；富裕程度(A)用經濟發展水平(ED)即內蒙古人均GDP與全國人均GDP的比值(ED)進行量化；技術水平指標(T)學界尚未形成統一表征方式，筆者參考國內外已有的相關研究[8]，將技術因素(T)分解為第二產業占GDP比重(SI)、第三產業占GDP比重(TI)、萬元GDP能耗(EC)；同時為準確分析影響生態效率的因素，引入政府財政節能環保支出項(FI)。構建模型如式(9)：

EE=a×UPb×HCc×EDd×SIe×TIf×ECg×FIh×ε

(9)

式中：a為模型的常數項；b、c、d、e、f、g、h分別為UP、HC、ED、SI、TI、EC、FI的系數；ε為隨機誤差項。

式(9)兩邊取對數：

In(EE)=Ina+bIn(UP)+cIn(HC)+dIn(ED)+eIn(SI)+fIn(TI)+gIn(EC)+hIn(FI)+Inε

(10)

2.2 主成分分析

定量分析生態效率的影響因素一般采用最小二乘法對自變量進行回歸，但社會經濟因素之間通常存在相互解釋的問題，會導致出現不準確的回歸方程。本研究對各影響因素進行Pearson相關分析，結果表明人口城鎮化率(UP)、人力資本水平(HC)、經濟發展水平(ED)、第三產業占GDP比重(TI)、萬元GDP能耗(EC)、政府財政節能環保支出項(FI)之間存在顯著相關關系(見表2)。若直接進行回歸，會由于多重共線性問題導致回歸方程不合理，難以進行準確的量化分析。因此，本文基于主成分分析法優化的STIRPAT模型對各影響因素進行分析研究。

表2 內蒙古生態效率各影響因素之間相關分析

運用主成分分析法時，一般應當注意兩點：①樣本數據一般需要進行KMO檢驗和Bartlett顯著性檢驗，通常情況下，KMO檢驗值要求大于0.5，Bartlett顯著性檢驗sig<0.05，即視為通過檢驗；②累積方差貢獻率應達到85%及以上，認為達到滿意結果。同時滿足上述兩點，則表明適合做主成分分析。本文中，2004年—2017年內蒙古人力資本水平、人口城鎮化率、經濟發展水平、第二產業占GDP比重、第三產業占GDP比重、萬元GDP能耗和政府財政節能環保支出等7項影響因素主成分分析KMO抽樣適度測定值為0.659，大于0.5，Bartlett檢驗值為138.504，sig=0.000<0.05，通過檢驗。利用最大方差旋轉法提取出特征值大于1的兩個主成分，累計方差貢獻率達到94.774%，則認為主成分分析結果較好。特征值及貢獻率見表3。

表3 主成分的提取

當提取兩個主成分時，累積方差貢獻率達到94.774%,表明這兩個主成分已涵蓋原始變量94.774%的信息，可基本代替原始變量進行下一步研究。并得到旋轉成分矩陣和成分得分系數矩陣，分別見表4和表5。

表4 旋轉成分矩陣

表5 成分得分系數矩陣

由成分得分系數矩陣，可以得到以下兩個綜合變量F1、F2。

F1=0.172lnHC+0.172lnUP+0.174lnED+0.077lnSI+0.179TI-0.158lnEC+0.176lnFI

(11)

F2=0.077lnHC+0.145lnUP-0.167lnED+0.798lnSI+0.145TI+0.390lnEC-0.190lnFI

(12)

以lnEE作為被解釋變量，綜合變量F1、F2作為解釋變量，基于SPSS 26.0軟件，運用OLS對變量進行回歸，回歸結果見表6。

表6 主成分回歸分析系數

表7 綜合變量回歸方程檢驗1

表8 綜合變量回歸方程檢驗2

從表7可以看出，回歸方程的R2為0.946，調整后的R2為0.936，表明回歸方程擬合度較好，根據表6，可以得到因變量lnEE與綜合變量F1、F2的回歸方程。

lnEE=0.904F1-0.240F2+lnK

(13)

將式(11)(12)帶入，得到:

lnEE=0.137lnHC+0.121lnUP+0.197lnED-0.122lnSI

+0.127lnTI-0.236lnEC+0.205lnFI+lnK

(14)

其中K為常數，為式(8)中a與ε之積，可得到2004年—2017年影響內蒙古生態效率的因子模型。

EE=KHC0.137UP0.121ED0.197SI-0.122TI0.127EC-0.236FI0.205

(15)

由式(14)可知，人口城鎮化率、人力資本水平、經濟發展水平、第二產業占GDP比重、第三產業占GDP比重、萬元GDP能耗和政府財政節能環保支出對生態效率的彈性系數分別為0.137、0.121、0.197、-0.122、0.127、-0.236、0.205，其中人口城鎮化率、人力資本水平、經濟發展水平、第三產業占GDP的比重和政府財政節能環保支出對生態效率的增長具有正向影響，其影響大小依次為：政府財政節能環保支出>經濟發展水平>人口城鎮化率>第三產業占GDP的比重>人力資本水平。表示當政府財政節能環保支出、經濟發展水平、人口城鎮化率、第三產業占GDP的比重、人力資本水平增加1%時，生態效率將增長0.205%、0.197%、0.137%、0.127%、0.121%。

第二產業占GDP比重和萬元GDP能耗對生態效率的提高具有負向影響，從目前來看，產業結構的轉型升級和萬元GDP能耗的降低還未有效促進內蒙古生態效率的提高，產業結構優化和節能降耗工作仍需重視，希望在科技創新的帶動下，內蒙古的資源利用效率能進一步的提高，從而促進生態效率的提高。

3 結論與討論

本文基于生態足跡法測算了2004年—2017年內蒙古生態效率。結果表明，2004年—2017年內蒙古生態效率大體呈現逐漸增長的特點，這表明，內蒙古在發展經濟的同時更加注重生態環境的保護。

運用主成分分析法改進STIRPAT模型，將各解釋變量歸納為F1和F2兩項綜合變量，能夠有效解決自變量之間存在的相互解釋現象，消除多元回歸分析中的共線性問題，進而對生態效率影響因素進行更為合理的研究分析。

根據STIRPAT模型回歸結果我們可以得到一個直接的啟示：影響內蒙古生態效率的眾多因素中，政府財政節能環保支出對內蒙古生態效率的提升具有突出作用，這與近年來政府逐漸重視生態環境的保護密切相關。這表明，財政節能環保支出規模的擴大可助力內蒙古生態效率的提升。此外，其他社會經濟因素對內蒙古生態效率的影響也不可忽視。因此，內蒙古在今后經濟發展中，強化財政節能環保支出，建設用地規劃，優化產業結構，提高資源利用效率和降低工業能耗的協同作用，進而有效降低生態足跡，可能是提升內蒙古生態效率和實現社會—經濟—環境可持續發展的重要路徑。