長江和黃河流域生態效率時空差異及空間溢出效應比較

田 澤,張瀚亓,任芳容,陳一飛

(1.河海大學商學院,江蘇 南京 211100; 2.南京林業大學經濟管理學院,江蘇 南京 211100;3.湖北經濟學院工商管理學院,湖北 武漢 430205)

近年來,我國經濟增長進入了高質量發展階段。黨的十九屆五中全會提出了“雙碳”目標遠景,即在2030年實現碳排放峰值,2060年實現碳中和,這是貫徹落實國家綠色、低碳發展戰略的重要舉措和生態文明建設的必然需求,有利于推進我國經濟和社會的全面、綠色轉型。為應對這一挑戰,要優化經濟發展模式,以低能耗、低投入、低廢物和高效率為基礎,實現可持續的經濟發展。

長江發源于亞洲水塔區,擁有豐富的水資源。長江流域在我國經濟社會發展中具有重要的戰略地位,覆蓋11個沿江省市,占據了21.4%的國土面積,2020年人口總數占全國總人口數的42.9%,地區生產總值占全國生產總值的46.4%。黃河流經9個省區,黃河流域2020年人口總數占全國總人口的29.8%,地區生產總值占全國生產總值的25.0%。黃河流域是國家重要的生態安全屏障,也是經濟發展的關鍵區域,其生態安全狀況與我國經濟社會的發展有著重要關聯。在以“雙碳”為目標導向的生態文明建設背景下,長江和黃河流域的經濟、社會、生態文明建設有其獨特的特點,其生態環境建設和高品質發展不僅關乎地區自身的可持續發展,也對整個國家的生態文明建設具有重要意義。兩大流域的自然環境、地理、政策、歷史等多重因素造就了流域間區域發展不平衡,經濟發展差距明顯。因此,本文以長江和黃河流域為研究對象,探究其生態效率影響因素及空間差異,為推動區域綠色、生態文明建設與環境保護的和諧發展提供參考。

1 文獻綜述

生態效率是衡量一個國家能否實現生態文明可持續發展的重要指標之一,強調以最低環境資源損耗帶來最大化發展價值,提高生態效率,可以平衡經濟發展和資源與環境之間的矛盾,促進社會與生態文明的和諧發展。1990年,Schaltegge等[1]將生態效率定義為:經濟增長速度與相應的環境效應比率。1996年,國際可持續發展工商業聯合會定義了生態效率的內涵,即通過提供有價值的產品和服務,使整個生命周期內其產生的環境影響達到與估算的地球最大生態承載能力相匹配的程度[2]。隨著人類命運共同體觀念的日益強化,提升生態效率、實現全人類共同發展逐步成為共識,關于生態效率的研究日益深入,相關理論和應用不斷發展完善。

當前,在評估生態效率方面DEA模型法應用廣泛,國外學者大多從宏觀層面上進行研究。Rebolledo等[3-4]對歐盟成員國的生態效率進行了評估,得出生態效率值高的國家經濟發展也相對較快的結論。Hu等[5]利用SBM-DEA模型,對澳大利亞的生態效率進行研究,并在時間和空間上對生態效率產生的作用進行闡述。而國內的學者在評價和衡量生態效率時,主要集中于某一產業或部門的生態效率影響評價[6]。毛建素等[7-8]根據工業產值和工業生產中產生的煙塵、廢水廢氣等多種污染物質的污染比例來反映工業環境的生態效率情況。周旭東等[9]利用超效率DEA模型,結合工業面板數據資料,分析了工業的生態效率和發展特征。另外有部分學者著重于特定流域和區域的生態效率問題。景曉棟等[10]對區域生態效率進行測算,分析生態效率影響因素的作用和效果,為DEA模型在區域生態效率的評價研究提供了參考依據。彭迪云等[11]利用三階段DEA模型,通過對長江流域不同省市的面板數據進行統計分析,對其生態效率水平進行評估。

本文綜合對比分析長江、黃河兩大流域的生態效率與經濟發展之間的關系,以揭示長江和黃河流域在生態系統管理和可持續發展方面的差異和挑戰。考慮傳統CCR模型、BCC模型決策單元合成后無法進行區分和對比等問題,利用超效率SBM模型對兩大流域生態效率進行測算,結合空間杜賓模型,進一步挖掘生態效率影響因素空間作用效果和地區差異性,并提出相應的對策建議,旨在為實現兩大流域高質量發展、促進國民經濟綠色低碳經濟轉型提供參考。

2 研究方法與指標體系

2.1 研究方法

2.1.1包含非期望產出的超效率SBM模型

2001年,Tone[12]在改進的SBM模型中增加了松弛變量,可以有效地克服傳統徑向模型帶來的測量誤差,消除了因徑向和角度選擇差異帶來的偏差和影響,反映投入剩余及產出不足的松弛變量[13]。超效率SBM模型是SBM模型的演化,能進一步評價效率值大于1的決策單位,從而得到更準確的效率結果。超效率SBM模型表示為

(1)

式中:ρ為效率評價指標;xk、yk分別為k決策單元的投入與產出向量;xik、yik分別為投入與產出向量的元素;X、Y為投入產出矩陣;S-、S+為投入產出的松弛變量;λ為列向量;m、q、r為決策單元個數。當ρ≥1時,表明決策單元有效;當0≤ρ<1時,表明決策單元需進一步改進投入與產出比例,以實現最佳效率。

2.1.2全局莫蘭指數

空間自相關是空間依賴的重要形式,用來分析空間內不同觀察單元的相互聯系,并以此評估各單元的相互作用和效果。若某要素在空間上具有某種規律性,則存在空間自相關性。全局空間自相關是從總體上對兩大流域整體的空間關聯度進行研究,能夠判斷相關影響因素是否存在聚集性效果。相關計算公式為

(2)

2.1.3空間面板計量模型

空間計量理論將時空影響應用于經濟計量,以克服常規方法對空間數據分析的局限性,同時對數據之間空間關聯度進行探討。空間計量模型通常基于流域尺度的數據,考慮流域內部的空間異質性和相關性,可以更好地分析流域內部不同地區的生態效率差異,并為流域管理和決策提供科學依據。然而,適用性取決于數據的可獲得性和模型的適用范圍。不同流域的地理和環境條件可能存在差異,因此需要根據具體情況選擇和調整適當的空間計量模型。以面板資料為基礎的空間計量模型與以截面為基礎的計量模型相比更接近實際情況。本文應用空間計量模型對兩大流域生態效率影響因素進行測度評估,并探討了其可能產生的空間溢出效應。經檢驗,空間杜賓模型為

Yt=α+ρWYt+γXt+θWXt+ε

(3)

式中:Yt為被解釋變量;Xt為解釋變量;i為地級市;t為年份;ε為誤差項;α為常數項;ρWYt為鄰近區域對本區域被解釋變量的作用效果;θWXt為鄰近區域對本區域解釋變量的作用效果。式(3)是對各個影響因子的邊際效應進行度量,并將其分為直接和間接兩種效應,直接效應是指解釋變量在區域內的作用,而間接效應是指在相鄰區域內的解釋變量。

2.2 指標選取與研究范圍

2.2.1生態效率評價指標

遵循完備性、合理性原則,參考陳曉蘭等[14-15]的研究成果,建立一個較為完善的綠色、低碳生態效率評價指標體系,相關指標見表1。

表1 生態效率評價指標體系的相關指標

2.2.2生態效率影響因素指標

以往文獻中,生態效率大多是指經濟、社會、自然系統之間的協調發展,從而促進資源的有效分配,經濟和社會的協同發展。本文參考楊玉春等[16-18]的研究成果,分別從結構、制度和政府規制3個角度分析長江和黃河流域生態效率空間變化規律的相關影響因素及其空間作用效果,表2為兩大流域生態效率影響因素變量指標。

表2 長江和黃河流域生態效率影響因素變量指標

結構變量中產業結構指數對節約資源、降低環境污染起促進作用。制度變量包括經濟發展水平、人口密度、外資利用水平3個指標。經濟發達的地區容易吸引高水平的人才,有助于指導企業制造優質綠色產品。政府規制中通過提高科教強度,鼓勵企業提高生產工藝水平和污染控制技術,可以有效促進資源的充分利用,從而降低非預期的產出。政府干預程度能夠衡量政府投入資源進行環境保護和廢棄物處理的力度,有利于資源合理回收及綜合利用。

2.3 數據來源

根據數據的全面性原則和研究結果的代表性原則,選取2010—2020年的統計數據,空間上參考張樨樨等[19-20]的研究,選取長江和黃河流域主要地級市進行研究[21],其中,長江流域107個地級市,黃河流域75個地級市,共計182個地級市,資料全部取自《中國統計年鑒》和《中國城市統計年鑒》。長江和黃河流域主要地級市劃分見表3。

表3 長江和黃河流域主要地級市劃分

3 生態效率時空差異性分析

3.1 生態效率時間趨勢

根據構建的生態效率評價指標體系,測算長江和黃河流域生態效率,結果見圖1。總體上,2010—2020年長江流域生態效率值呈先上升后下降的趨勢,但整體呈現波動式上升并穩定在0.75,說明長江流域生態效率整體發展較好,但仍需加強生態方面的治理。黃河流域生態效率呈現波動下降的趨勢,近年來有回升趨勢,但整體上優于長江流域生態效率,說明黃河流域生態效率較好,發展潛力大。

圖1 2010—2020年長江和黃河流域生態效率值

從時間角度來看,長江流域各區域生態效率變化趨勢與長江流域整體變化趨勢相同,其中,下游城市生態效率比中游和上游城市平均值高,但區域間差異較大,說明長江流域各區域生態效率協同發展程度有待提高。

從圖1(b)可以看出,黃河流域2010—2020年總體生態效率存在一定的波動性,近年雖有上升的趨勢,但變化幅度只在0.75左右,且數值不大。流域各區域的生態效率與整個流域有很強的相關關系。黃河流域中游、下游地區的生態效率總體低于黃河流域整體水平,而上游的生態效率要高一些,表明黃河流域上游地區的生態效率發展狀況良好,中下游地區生態效率發展情況較差,區域生態效率發展略不協調。

3.2 長江和黃河流域生態效率空間分布特征

全局莫蘭指數結果見表4。由表4可見發現,長江和黃河流域各指標各年份的空間相關性均達到1%的顯著性水平,說明各地級市生態效率存在顯著的空間集聚效應,即在一定程度上,該區域的生態效率對鄰近地區有影響,并受到相鄰地區的影響。因此,在空間上長江和黃河流域生態效率呈現較為顯著的聚集性,適合于空間計量分析。

4 生態效率影響因素空間溢出效應

4.1 模型檢驗與模型建立

生態效率影響因素空間溢出效應結果見表5。在LM檢驗中,P值比較顯著,鑒于此,采用空間自回歸模型與空間誤差模型相結合的空間杜賓模型進行研究。利用Wald和LR檢驗,判斷模型是否需要退化為空間自回歸模型或空間誤差模型。結果顯示,二者均在1%水平上顯著,不存在退化現象。最終,Hausman檢驗的全部結論均否認原隨機效應假設顯著,在此基礎上,采用固定效應空間杜賓模型進行實證研究。

表5 生態效率影響因素空間溢出效應

4.2 區域間影響因素

利用空間杜賓模型,分析產業結構、經濟發展水平、城市化率等因素對區域生態效率發展空間作用的影響,通過對兩大流域生態效率驅動因素的異同點分析,探尋兩大流域生態效率的差異化發展途徑。

根據表6的回歸結果,從長江和黃河流域整體來看:①根據產業結構指數測算結果,黃河流域與周邊城市呈正向空間溢出效應,長江流域表現為負向空間溢出效應,表明黃河流域近年來工業轉型升級成效明顯,總體上工業發展比較協調,但是長江流域受到工業污染的影響,生態效率降低。②城市化率在兩大流域作用效果均不顯著,可能是由于空間布局優化速度落后于城鎮人口的增加速度。③經濟發展水平對兩大流域生態效率的效應系數均為正數,表明經濟發展對區域和周邊城市的生態效率有一定的促進作用,但并不顯著。④人口密度對長江流域的直接、間接、總效應均具有正向影響效果。黃河流域直接效應系數為正,間接、總效應系數均為負,說明黃河流域人口空間分布較為均衡、區域發展較協調。⑤外資利用水平方面,兩大流域效應系數均不顯著,其中長江流域間接效應系數為負,說明長江流域與周邊城市外資利用水平呈現負向空間溢出效應。⑥科教強度方面,除長江流域間接效應、總效應系數為正外,兩大流域直接效應系數均為負數,說明長江流域與周邊城市相互作用呈現正向空間溢出效應,黃河流域部分地區科研經費投入成果不明顯,科研經費的配置不夠合理,配置比例偏低,其作用有限,不能明顯地改善生態效率。⑦政府干預程度因素的直接、間接、總效應系數均為正但不顯著,說明政府的介入對長江流域和周邊地區旅游生態效率的改善起到了積極的促進作用,而對黃河流域和相鄰地區生態效率的改善卻沒有明顯的影響。

表6 長江和黃河流域整體生態效率影響因素空間效應結果

4.3 區域內影響因素

4.3.1長江流域

a.長江流域上游地區:直接效應方面生態效率受經濟發展水平、科教強度和政府干預程度的正向影響,人口密度作用效果為阻礙效果,與周邊城市在產業結構方面呈現負向空間溢出效應,在科教水平方面呈現正向空間溢出效應。因此,長江上游地區應積極發展綠色金融,建立健全綠色金融制度,加快城市化進程和區域化發展,鼓勵并引導更多資金投入清潔能源等領域。

b.長江流域中游地區:經濟發展水平和外資利用水平對生態效率呈現較為顯著的正向空間溢出效應,城市化率在自身與鄰近城市之間呈現顯著的負向空間溢出效果,科教水平對中游地區生態效率具有一定的制約效應,但在周邊城市作用效果為促進作用,因此,長江流域中游地區要積極推進綠色金融和高品質的城市化進程,必須提高經濟發展水平,發展適合自己的產業,提高資源投入。

c.長江流域下游地區:生態效率主要受到產業結構、城市化率的抑制作用,人口密度、科教強度的促進作用,與周邊城市生態效率在產業結構上表現為正向空間溢出效應,環境規制上表現為負向空間溢出效應,因此,要改善下游的生態效率,應該以綠色發展理念為指導,優化產業結構和工業布局,加大科技創新投入,加強人力資源管理。

4.3.2黃河流域

a.黃河流域上游地區:產業結構和人口密度對生態效率主要起正向促進作用,對鄰近城市僅在外資利用水平方面正向空間溢出效果不顯著。黃河流域上游地區生態效率的提高,關鍵在于推進經濟發展,淘汰落后的產能,革新工藝技術,統籌城鎮化與資源環境之間的關系,加速優化工業和能源結構,消除對高污染、高排放行業的依賴,并合理控制人口密度。

b.黃河流域中游地區:經濟發展水平和人口密度對生態效率的直接效應表現為正向空間溢出效果,對鄰近城市在產業結構、經濟發展水平方面表現為正向空間溢出效果,外資利用水平表現為負向空間溢出效果。

c.黃河流域下游地區:生態效率僅在產業結構方面自身正向空間溢出效果不顯著,同時產業結構、外資利用水平對鄰近城市作用效應較為顯著。因此,黃河流域中下游地區既要以產業結構和外資利用水平為突破口,同時要科學地評價和審慎地選用外資,并采取相關的環境保護政策,避免過分地引入國外的污染密集型工業。

4.4 穩健性檢驗

為保證研究方法的可靠性,采用鄰接矩陣代替地理距離權重矩陣進行穩健性檢驗,結果見表7。從表7可見,除了個別變量估算值稍有改變以外,其他各項指標的直接、間接以及總效應系數符號和顯著性沒有顯著改變,說明本文的結論基本有效、穩健。

5 結論與對策建議

5.1 結論

a.長江和黃河流域整體生態效率具有明顯的時空演變和分配的特點。根據時間演變規律,兩個流域的生態效率呈現差異性分布,各區域的生態效率都呈現出穩定的增長趨勢。從分布來看,流域大部分地區的生態效率都從低效率向中等、高效率方向發展,并有向更高效率發展的趨勢。

b.區域生態效率發展不均衡。長江流域各地級市的生態效率都有明顯的提高,而在整個流域,各區域間的差距在不斷減小。中部流域從低層次向高層次轉變的地級市數量逐步增多,呈現從二極到多極的發展態勢;整個下游地區的生態效率差異逐步擴大。黃河流域生態效率總體增加,但2012年后,其增速逐漸減緩。總體上,各流域內部之間的發展不均衡。

c.長江流域和黃河流域生態效率影響因素存在顯著的空間溢出效應,并具有很好的時空關聯度,在不同流域間存在著相互影響。流域的空間格局對地級市的發展具有重要的作用。從整體上看,工業和城鎮化對兩大流域都產生正向的作用,與黃河流域相比,長江流域的產業發展和城市化率對流域的生態效率有顯著的促進作用。長江流域中下游地區的人口密度對其生態效率產生了一定的不利作用。黃河流域的發展對上游地區的生態效率具有消極的影響,對外資利用水平具有正效應,而對中、下游地區的生態效率發展則具有一定的制約效應。

5.2 對策建議

a.實施低碳協調管理手段,縮小區域建設差異,統籌區域協調發展。不同區域間的生態效率差異雖然有逐漸縮小的趨勢,但整體差距仍然很大。下游沿海地區交通便利,外貿水平高,具有巨大的市場需求,中游城市更多的是依靠本地的資源和傳統的公司來支撐自己的發展。結合低碳管理的相關方法,加強區域間的合作,可以有效地化解區域間的差距,充分發揮各地區的優勢,促進區域間的合作共贏。應根據長江和黃河流域的資源特點和優勢,推動資源的優化配置和跨流域的資源轉移,實現資源的高效利用和互補發展,實現區域間的資源整合,從而解決區域內資源消耗過載等問題,同時促進生態效率相對落后地區的有效轉型,實現區域之間的雙贏。

b.大力發展科技創新,加強碳排放技術研究,著重優化資源配置。在提高環境保護水平的基礎上,應重視培育企業的自主創新能力,保持并促進企業綠色技術的發展;要利用現代先進的裝備與管理技術,對企業的規模進行有效的控制,以達到最大限度地利用企業的資源。應加強工業企業的轉變與升級,對工業、農業、文化旅游等行業進行科學的規劃和指導,以更高的開放水平推動長江和黃河流域經濟發展,吸引外資,從根本上減少對生態環境的破壞。由于長江和黃河流域各地區的生態效率差異很大,應針對長江、黃河流域不同地區的生態效率采取相應的措施,實現綠色和諧發展。

c.優化產業結構布局,加速綠色轉型升級。產業結構的升級有利于黃河流域提升生態效率,但其對長江流域生態效率表現為負向空間溢出效應,說明各地區要根據自身的實際狀況,客觀地評價產業結構與其自身發展的關系,并進行相應的調整。上游地區在推進地區經濟發展的同時,要增加低能耗、高產出行業的流入,使生態環境得到最大程度的優化;中游地區要不斷發展高質量產業,促進工業、服務業和信息業相結合,提高資源綜合利用效率,實現經濟與生態的和諧統一;下游地區要發揮地理優勢,大力扶持綠色環保技術,以推動經濟綠色發展。