經(jīng)濟(jì)增長視角下河南省城市環(huán)境治理效率及其影響因素研究
——基于組合測度與隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型

○長治學(xué)院 徐昕岳

一、引言

河南省作為我國人口大省，中部地區(qū)的綜合交通樞紐和物流信息中心，經(jīng)濟(jì)得到飛速發(fā)展。2020年河南省GDP為 54 997.1億元，相比于2011年GDP年提升了209個(gè)百分點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)的飛速增長，一方面為人們帶來更好的物質(zhì)生活；另一方面也為政府進(jìn)行城市環(huán)境治理帶來前所未有的考驗(yàn),城市環(huán)境治理效率逐漸成為焦點(diǎn)。就目前城市治理成效來看，盡管多數(shù)地區(qū)環(huán)境質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)有持續(xù)改善的勢頭，但城市環(huán)境治理的整體性仍存在不平衡、不協(xié)調(diào)的問題，城市環(huán)境治理不達(dá)標(biāo)不利于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也不利于人與自然和諧共生。

眾多學(xué)者對城市環(huán)境治理效率問題進(jìn)行了多視角的研究，取得了一系列研究成果。林伯強(qiáng)和劉希穎[1]通過研究2010—2020年中國CO2排放量增長情況指出，城市化進(jìn)程對碳排放有著重要影響。楊俊等[2]運(yùn)用DEA三階段法以及空間地理變量，對中國東中西三大區(qū)域的環(huán)境污染治理投入效率及其差異進(jìn)行了分析，認(rèn)為東部效率最高且較為平穩(wěn)，中西部在考察期內(nèi)無效且呈現(xiàn)出下降趨勢。顏鵬飛等[3]采用SBM模型，對中國30個(gè)省份環(huán)境治理效率及其影響因素作了全面分析。李靜[4]等基于SBM網(wǎng)絡(luò)DEA模型對我國工業(yè)行業(yè)的環(huán)境治理效率進(jìn)行了測度，認(rèn)為環(huán)境治理中全要素生產(chǎn)率增速較低。吳建祖和王蓉娟[5]認(rèn)為，地方政府追求更大的地方財(cái)政收入，專注經(jīng)濟(jì)增長，從而忽略了監(jiān)管，對城市環(huán)境治理效率起負(fù)向作用。任丙強(qiáng)[6]從公共政策角度研究城市環(huán)境治理效率的重要因素，認(rèn)為政策激勵(lì)對環(huán)境治理良態(tài)發(fā)展起到重要積極的影響。周利梅等[7]基于SBM-Tobit模型,以福建省2011—2015年各城市數(shù)據(jù)為例,研究發(fā)現(xiàn)福建省各地市的環(huán)境效率有所下降,并且沿海地市與山區(qū)地市有所差異。王俊能等[8]利用DEA模型對內(nèi)地各省份的環(huán)境效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并結(jié)合Tobit回歸模型對影響環(huán)境效率的因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明我國環(huán)境效率總體水平低但正在好轉(zhuǎn)。

本文首次從數(shù)據(jù)的波動(dòng)性與相關(guān)性角度考慮，采用獨(dú)立性權(quán)重和信息量權(quán)重組合賦權(quán)方法，對2011—2019年河南省18個(gè)城市進(jìn)行城市環(huán)境治理效率測度，從時(shí)間與空間兩個(gè)維度對城市環(huán)境治理效率進(jìn)行分析。利用基于隨機(jī)效應(yīng)的Tobit模型對城市環(huán)境治理效率影響因素分析。

二、研究原理

(一)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

大多數(shù)學(xué)者基于數(shù)據(jù)可獲得性等原因，對環(huán)境治理效率測度往往選取工業(yè)層面指標(biāo)，而忽略了人民生活層面的指標(biāo)[9]，這將導(dǎo)致結(jié)論有所偏差，不能準(zhǔn)確地反映出實(shí)際治理效率，對于影響因素也會(huì)存在誤判。為了準(zhǔn)確、有效的衡量河南省城市環(huán)境治理效率，分析城市環(huán)境治理效率影響因素，結(jié)合近年來工業(yè)發(fā)展與人民生活質(zhì)量現(xiàn)狀，將城市環(huán)境治理效率評(píng)估指標(biāo)分成城市環(huán)境治理投入指標(biāo)和城市環(huán)境治理產(chǎn)出指標(biāo)。基于構(gòu)建的指標(biāo)體系，城市環(huán)境治理效率投入指標(biāo)主要包括水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員數(shù)、綠化覆蓋率、一般工業(yè)固體廢物利用率、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、當(dāng)年造林面積、森林撫育面積[10-12]。

(二)數(shù)據(jù)來源

為全面評(píng)估河南省城市治理效率，本文選取2011—2019年河南省下轄的17個(gè)地級(jí)市，1個(gè)省直轄縣級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。所選數(shù)據(jù)均來源于2012—2020年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》以及河南省各城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

三、模型原理

(一)組合權(quán)重

1.獨(dú)立性權(quán)重法

獨(dú)立性權(quán)重法利用指標(biāo)之間的共線性強(qiáng)弱來確定權(quán)重。如果某指標(biāo)與其它指標(biāo)的相關(guān)性強(qiáng)，其信息有大量重疊，則該指標(biāo)的權(quán)重低；反之，若指標(biāo)與其它指標(biāo)的相關(guān)性越弱，那么該指標(biāo)被賦予的信息量越大，將被賦予的權(quán)重越大。其計(jì)算方式是使用回歸分析得到的復(fù)相關(guān)系數(shù)R值來表示相關(guān)性強(qiáng)弱。由于獨(dú)立性權(quán)重法僅僅只考慮了數(shù)據(jù)之間相關(guān)性，未能反應(yīng)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，對此作者選用信息量權(quán)重法再次對數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重賦值。

2.信息量權(quán)重法

信息量權(quán)重法也稱變異系數(shù)法，其思想在于利用數(shù)據(jù)變異系數(shù)進(jìn)行權(quán)重賦值，若變異系數(shù)越大，則其攜帶的信息越大，權(quán)重也會(huì)越大；反之?dāng)?shù)據(jù)變異系數(shù)值較小，說明某項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)差異較小，其攜帶信息小，權(quán)重也會(huì)較低，最終計(jì)算綜合得分。

3.乘法合成法組合賦權(quán)[13]

乘法合成法計(jì)算權(quán)重是一種常見的計(jì)算組合權(quán)重的方式。在實(shí)驗(yàn)中，需要結(jié)合數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行選擇。由于數(shù)據(jù)之間的波動(dòng)性和相關(guān)性代表了不同的信息量，因此在對指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重組合時(shí)，應(yīng)該考慮指標(biāo)之間的內(nèi)在統(tǒng)計(jì)規(guī)律，給出合理的組合賦權(quán)方法。即采用獨(dú)立性權(quán)重法和信息量權(quán)重法相乘的賦權(quán)方法，用以保證既可以反應(yīng)數(shù)據(jù)波動(dòng)性，又可以反映數(shù)據(jù)相關(guān)性。乘法合成法確定組合權(quán)重，首先將指標(biāo)權(quán)重一一對映相乘，再進(jìn)行歸一化。

(二)面板Tobit模型

根據(jù)乘法合成法計(jì)算得到城市環(huán)境治理效率，可知各決策指標(biāo)效率范圍為0-1，運(yùn)用面板Tobit模型對受限因變量進(jìn)回歸分析可以有效規(guī)避估計(jì)偏差，提高回歸準(zhǔn)確性。為了減少異方差和多重共線性影響，本文選取的變量均取對數(shù)并做歸一化處理。Tobit 模型可以寫成[14]:

式中，Y為因變量,代表各市環(huán)境效率值;X為自變量;α為截距項(xiàng)向量;β為解釋變量的參數(shù)項(xiàng);ε為擾動(dòng)項(xiàng)ε～N(0,σ2)。

四、研究結(jié)果

(一)基于組合權(quán)重的河南省城市治理效率測度

以2011—2019年河南省18個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，先通過python進(jìn)行數(shù)據(jù)整合以及歸一化，再通過乘法組合賦權(quán)的方法，對河南省17個(gè)地級(jí)市，1個(gè)省直轄縣級(jí)市城市環(huán)境治理效率進(jìn)行測算。2011—2019年，河南省大多數(shù)城市環(huán)境治理效率趨于下降或者保持平穩(wěn)，總體呈現(xiàn)平穩(wěn)態(tài)勢，而18個(gè)城市中僅有洛陽市呈上升趨勢，上升85.3%。初期生態(tài)資源投入較少，環(huán)境污染程度低，因此城市環(huán)境治理效率處于相對高位。但隨著生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大，粗放型經(jīng)濟(jì)下資源投入增加，2011—2013年間，河南省各城市治理效率逐年下降；2014—2015年間，多數(shù)城市出現(xiàn)增長僅有少數(shù)城市有輕微下降；2015—2017年后，各市城市治理效率呈現(xiàn)平穩(wěn)態(tài)勢；2018—2019年間，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人口大量涌入，大部分城市的城市治理效率略微下降。在18個(gè)城市中，南陽市城市環(huán)境治理效率最高，多年分?jǐn)?shù)位于1.7左右，最小值為1.62；其次為信陽市，僅在2017年得分低于1.6，為1.59；其他城市普遍在1.5以下，表明河南省各城市的城市治理效率普遍較低。

(二)基于隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型的河南省城市治理效率影響因素分析

1.變量選擇和模型設(shè)定

為探究城市環(huán)境治理效率影響因素，本文以城市環(huán)境治理效率(Y)為被解釋變量，選取城市空間集聚水平(X1)、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(X2)、城市對外開放水平(X3)、城市環(huán)境承載力(X4)和城市生態(tài)建設(shè)水平(X5)等因素作為解釋變量。運(yùn)用城市人口密度、人均GDP、實(shí)際使用外資金額、生活垃圾無害化處理率、人均公園綠地面積，對其兩兩交互進(jìn)行影響因素探究。如表1所示，本文樣本數(shù)162份，處理后的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差較小，樣本對總體而言具有代表性，以此得到的研究結(jié)論可信度較高。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.回歸結(jié)果分析

在考慮選擇合適的面板數(shù)據(jù)回歸模型時(shí)，利用SPSSAU在線軟件進(jìn)行分析，由F檢驗(yàn)、BP檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)綜合判斷隨機(jī)效應(yīng)模型更合理。但由于2011—2019年河南省18個(gè)城市城市環(huán)境治理效率的數(shù)值具有截?cái)啾憩F(xiàn)以及受到限制，運(yùn)用面板Tobit模型對受限因變量進(jìn)行回歸分析可以有效規(guī)避估計(jì)偏差、提高回歸準(zhǔn)確性，因此本文綜合考慮選用面板Tobit模型進(jìn)行影響因素分析。在實(shí)驗(yàn)分析中，如果個(gè)體效應(yīng)相等，在使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)無誤的前提下，可以直接進(jìn)行混合Tobit回歸。如果隨機(jī)誤差與解釋變量相關(guān)，那么可以使用固定效應(yīng)模型，反之，則使用隨機(jī)效應(yīng)模型。對于固定效應(yīng)Tobit模型，若在實(shí)驗(yàn)中找不到個(gè)體異質(zhì)性的充分統(tǒng)計(jì)量，就無法進(jìn)行條件最大似然估計(jì)，如果直接在混合Tobit模型中加入面板單位的虛擬變量，所得的固定效應(yīng)估計(jì)量也是不一致的。因此考慮混合Tobit回歸和隨機(jī)效應(yīng)Tobit回歸。

利用 STATA13.0進(jìn)行編程，首先使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)無誤進(jìn)行混合Tobit回歸建模，然后進(jìn)行基于隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸建模，得到LR檢驗(yàn)的似然比統(tǒng)計(jì)量為120.45，其P值小于0.001, 強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)，應(yīng)使用隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸。隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit回歸模型結(jié)果如表2所示。

表2 回歸結(jié)果

根據(jù)隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit回歸模型結(jié)果得出計(jì)算公式：

Y=-5.47487X2-6.14626X3+0.310672X13+0.858949X15+1.0113085X24+0.372894X34+1.087375X35-0.00179X12345

分析回歸結(jié)果可以看出，單一變量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市對外開放水平對城市環(huán)境治理效率具有負(fù)向作用，且均通過顯著性檢驗(yàn)。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展本應(yīng)為環(huán)境治理提供充足的資金，河南省發(fā)展情況與當(dāng)前北方工業(yè)大省發(fā)展情況基本相符，粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成環(huán)境治理難度急劇增加，陷入到一個(gè)擁有大量資金治理環(huán)境需要經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展會(huì)造成環(huán)境破壞的惡性循環(huán)。對于提高城市對外開放水平指標(biāo)來說，引入外資可以提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，但是河南省給予外資企業(yè)相關(guān)的福利政策，等于變相放寬了對于企業(yè)性質(zhì)的審查和環(huán)境壓力的評(píng)價(jià)。企業(yè)排污處理時(shí)，往往會(huì)選擇治污成本更低、速度更快的排污方案，間接加劇了環(huán)境治理難度，對河南省城市環(huán)境治理效率產(chǎn)生負(fù)向影響。

從城市空間集聚水平、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市對外開放水平、城市環(huán)境承載力和城市生態(tài)建設(shè)水平之間的交互作用可以看到，城市環(huán)境承載力與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市對外開放水平交互，對河南省環(huán)境治理效率產(chǎn)生正向影響。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平離不開城市環(huán)境承載力，城市對外開放水平也離不開城市環(huán)境承載力，二者相輔相成才能提高城市環(huán)境治理效率。同理，城市生態(tài)建設(shè)水平、城市空間集聚水平和城市對外開放水平交互時(shí)，也產(chǎn)生了正向影響。但具體是哪項(xiàng)指標(biāo)占據(jù)主導(dǎo)作用，本文不做更詳細(xì)的探討。城市空間集聚水平也與城市對外開放水平和城市生態(tài)建設(shè)水平交互產(chǎn)生正向影響。對于全部單一指標(biāo)交互得出，雖然與城市治理效率呈負(fù)相關(guān)，但系數(shù)較小，與上文測度結(jié)論相符。

四、結(jié)論與建議

本文基于組合權(quán)重方法對河南省18個(gè)城市環(huán)境治理效率進(jìn)行測度，并利用面板Tobit模型分析其影響因素。

1.2011—2019年，河南省18個(gè)城市環(huán)境治理效率測度結(jié)果而言，各城市環(huán)境治理效率整體呈波浪式且趨于平穩(wěn)，少部分城市呈現(xiàn)出輕微下降趨勢。18個(gè)城市僅有洛陽市出現(xiàn)上升，而南陽市、信陽市多年位居第一、第二位。雖然部分地區(qū)加大了環(huán)境投資治理力度，但效果并不顯著。建議河南省各城市之間應(yīng)加強(qiáng)學(xué)習(xí)，促進(jìn)城市地區(qū)環(huán)保理念、技術(shù)和信息的交流與共享，整體提升河南省各城市環(huán)境治理效率。2019年，河南省各城市環(huán)境治理效率測度大部分地區(qū)保持平穩(wěn)且低于1.5，僅有南陽市實(shí)現(xiàn)大幅提升漲到1.77。可見河南省各城市環(huán)境治理效率普遍不高。建議政府發(fā)揮好主導(dǎo)作用，壓實(shí)各級(jí)政府推動(dòng)環(huán)境治理的責(zé)任。一方面應(yīng)更加重視政策和制度的落實(shí)，以保持城市穩(wěn)定發(fā)展；另一方面通過引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備、管理經(jīng)驗(yàn)、優(yōu)化資源配置使城市在穩(wěn)定發(fā)展的基礎(chǔ)上高質(zhì)量發(fā)展。

2. 在經(jīng)濟(jì)增長視角下，河南省各城市環(huán)境治理效率整體呈現(xiàn)負(fù)增長趨勢。建議政府應(yīng)改變粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加快建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由于城市空間集聚水平、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市對外開放水平、城市環(huán)境承載力和城市生態(tài)建設(shè)水平之間存在交互作用，建議河南省應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身情況，全方位、多角度進(jìn)行城市環(huán)境治理，不能僅僅為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展而顧此失彼。