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    中國(guó)省際環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)及其影響因素研究
    ——基于非期望SBM-Tobit模型

    2019-10-18 02:10:48
    關(guān)鍵詞:各省市環(huán)境治理效率

    (山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 青島 266590)

    一、引言

    自20世紀(jì)80年代以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式導(dǎo)致環(huán)境污染日趨嚴(yán)重,盡管我國(guó)近年來(lái)不斷增加在環(huán)境治理上的財(cái)力、物力、人力投資,但是環(huán)境污染治理尚未達(dá)到讓人滿(mǎn)意的效果,尤其是近幾年霧霾現(xiàn)象頻發(fā),威脅到人類(lèi)自身的生存與發(fā)展,因此,對(duì)環(huán)境治理投資問(wèn)題的研究分析已成為中西方學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。隨著環(huán)境治理投入的增加,尤其是技術(shù)投入的增加,以及環(huán)境指標(biāo)的變化,原有的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系已不能全面反映我國(guó)環(huán)境治理的投入產(chǎn)出情況,因此本文基于環(huán)境治理實(shí)際投入產(chǎn)出,構(gòu)建新的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)各省市環(huán)境治理效率進(jìn)行測(cè)算分析。同時(shí)采用Tobit回歸模型對(duì)影響環(huán)境治理效率的各個(gè)因素進(jìn)行實(shí)證分析,在此基礎(chǔ)上,提出環(huán)境治理投資效率的提升策略,為我國(guó)環(huán)境治理提供科學(xué)的決策支持。

    二、文獻(xiàn)回顧

    國(guó)外對(duì)環(huán)境治理投資效率已有不少研究。Susmita Dasgupta 和 Benoit Laplante(2001)分析了環(huán)境監(jiān)管以及污染定價(jià)對(duì)環(huán)境治理效率的影響,并且提出環(huán)境監(jiān)管比污染收費(fèi)更能改善環(huán)境治理績(jī)效[1]。Ivan Ruzicka(2003)采用壓力—狀態(tài)—響應(yīng)(P-S-R)概念框架模型對(duì)湄公河的環(huán)境績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià),并討論了外商直接投資對(duì)改善環(huán)境的作用[2]。B.M. Jeon和R.C. Sickles(2004)在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中加入非期望產(chǎn)出——二氧化碳和其他溫室氣體的排放量,運(yùn)用方向性距離函數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析[3]。Alfred Marcus和Joel Malen(2013)分析了風(fēng)險(xiǎn)投資作為清潔能源資金來(lái)源的潛力和局限性,并且針對(duì)如何提高投資效率的問(wèn)題也進(jìn)行了研究[4]。另外,國(guó)外一些經(jīng)濟(jì)組織對(duì)于環(huán)境治理相關(guān)問(wèn)題也進(jìn)行了研究,經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)(2003)提出,當(dāng)環(huán)境治理投資總額占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重為1%—1.5%時(shí),污染將會(huì)得到控制,當(dāng)比重達(dá)到2%—3%時(shí),污染將會(huì)得到改善。

    國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者也不斷加深對(duì)環(huán)境治理投資效率的研究,完善評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以及測(cè)算模型,對(duì)不同區(qū)域的環(huán)境治理投資效率進(jìn)行實(shí)證分析。陶敏(2012)基于DEA-CCR模型對(duì)2009年我國(guó)各省市的環(huán)境治理投資效率進(jìn)行了測(cè)算,并采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法證實(shí)環(huán)境治理投資總額是我國(guó)環(huán)境治理投資效率的關(guān)鍵影響因素[5]。張悟移等(2013)采用DEA方法對(duì)2010—2011年我國(guó)30個(gè)省(除西藏)的環(huán)境治理投資效率進(jìn)行了評(píng)價(jià),并運(yùn)用Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析了30個(gè)省份2002—2011年10年的效率變化,得出我國(guó)整體區(qū)域環(huán)境治理效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì),且技術(shù)效率是導(dǎo)致效率偏低的主要原因[6]。潘孝珍(2013)采用DEA-BCC模型評(píng)價(jià)分析了我國(guó)地方政府環(huán)境保護(hù)支出的效率,指出不同省市在環(huán)境保護(hù)支出效率上存在較大差異,并運(yùn)用最大似然估計(jì)的Tobit模型分析了地方環(huán)境保護(hù)支出的影響因素[7]。李冬冬等(2013)針對(duì)生態(tài)城市建設(shè)進(jìn)程中水污染、大氣污染、固體廢物污染三個(gè)子系統(tǒng)的污染治理構(gòu)建了三個(gè)投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并基于并行鏈?zhǔn)紻EA模型,運(yùn)用DEA-CCR與DEA-BCC這兩類(lèi)模型分別對(duì)三個(gè)子系統(tǒng)的污染治理效率進(jìn)行了測(cè)算和比較分析[8]。陳明藝等(2013)采用DEA交叉評(píng)價(jià)模型對(duì)2005—2010年我國(guó)30個(gè)省市的環(huán)境治理財(cái)政政策效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析,指出我國(guó)總體的環(huán)境治理效果不理想,且西部地區(qū)的環(huán)境治理水平高于東部地區(qū)[9]。胡偉等(2014)構(gòu)建了太湖流域企業(yè)污水治理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用DEA-CCR模型對(duì)20家企業(yè)的污水治理效率進(jìn)行了實(shí)證研究,同時(shí)對(duì)非DEA有效企業(yè)進(jìn)行了排污量調(diào)控分析[10]。王俊霞等(2015)選取工業(yè)污染治理項(xiàng)目投資額、城市環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資額、工業(yè)廢水達(dá)標(biāo)量等指標(biāo)構(gòu)建了我國(guó)環(huán)境投資效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并采用DEA-Tobit兩階段模型法對(duì)西部地區(qū)環(huán)境治理投資效率及其影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析,指出西部地區(qū)的環(huán)境投資效率與中國(guó)平均水平相近且高于東部地區(qū)[11]。鄭尚植等(2015)基于DEA和Malmquist指數(shù)對(duì)我國(guó)28個(gè)省份的環(huán)境治理投資效率進(jìn)行了動(dòng)態(tài)和靜態(tài)兩個(gè)角度的實(shí)證分析,指出我國(guó)各省份的環(huán)境治理投資效率在1988—2012年間處于低效率狀態(tài)且在1999—2012年間呈下降趨勢(shì)[12]。劉麗波(2016)從環(huán)境治理投入的物力財(cái)力要素出發(fā),構(gòu)建了多投入多產(chǎn)出的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并采用規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BCC模型分別從廢水、廢氣、固體廢物三個(gè)層面對(duì)江西省不同地區(qū)的環(huán)境治理投資效率的相對(duì)有效性進(jìn)行了分析[13]。袁華萍(2016)采用DEA-CCR模型對(duì)2005—2010年我國(guó)各地區(qū)的工業(yè)污染治理效率進(jìn)行了DEA視窗分析,指出我國(guó)大部分地區(qū)污染治理效率低下,且地區(qū)差異呈擴(kuò)大趨勢(shì),并提出環(huán)境保護(hù)投資效率的提升路徑[14]。

    綜上所述,近年來(lái)關(guān)于環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以及測(cè)算方法的研究日趨完善,這些研究為我國(guó)各省不斷優(yōu)化環(huán)境治理投資結(jié)構(gòu)提供了科學(xué)的決策依據(jù)以及方向性指導(dǎo)。但是,近幾年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不斷變化,原有的很多污染物去除或者處理量指標(biāo)難以獲取,因此,需要構(gòu)建更加全面且更加符合環(huán)境治理相關(guān)投入產(chǎn)出實(shí)際的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并對(duì)影響環(huán)境治理投資效率的各種因素進(jìn)行分析。針對(duì)上述問(wèn)題,本文依據(jù)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的原則,結(jié)合各地區(qū)污染治理現(xiàn)狀,選取了四項(xiàng)投入指標(biāo)、兩項(xiàng)期望產(chǎn)出指標(biāo)與兩項(xiàng)非期望產(chǎn)出指標(biāo),并以《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中2006—2015年我國(guó)各省市(自治區(qū))環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)來(lái)源,利用非期望產(chǎn)出模型SBM-Undesirable計(jì)算我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率值,并采用Tobit模型分析影響我國(guó)環(huán)境治理投資效率變動(dòng)的各項(xiàng)因素,以此為基礎(chǔ)提出了相應(yīng)的效率提升對(duì)策。

    三、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)選取

    本文在已有環(huán)境治理投資效率相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,遵循系統(tǒng)性、科學(xué)性、可比性、獨(dú)立性、可操作性、數(shù)據(jù)可得性等原則,充分考慮我國(guó)各省市環(huán)境治理投資的各項(xiàng)投入以及相應(yīng)產(chǎn)出,將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出同時(shí)納入,選取2006—2015年間我國(guó)30個(gè)省份的(除西藏)面板數(shù)據(jù),構(gòu)建環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。投入變量從環(huán)境治理投入的人、財(cái)、物三個(gè)方面選取四項(xiàng)指標(biāo);借鑒相關(guān)研究成果并考慮數(shù)據(jù)的可得性,選取國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和廢水處理總能力作為期望產(chǎn)出,選取廢水排放總量和工業(yè)廢氣排放量作為非期望產(chǎn)出。其中,廢水處理總能力由工業(yè)廢水治理設(shè)施處理能力和城市污水處理總能力兩項(xiàng)加和匯總,各項(xiàng)投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    表1 我國(guó)環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)

    四、基于SBM-Undesirable的我國(guó)環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)

    (一) SBM-Undesirable模型

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis, 簡(jiǎn)稱(chēng)“DEA”)是由著名的運(yùn)籌學(xué)家A Charnes和W.W.Cooper等人于1978年創(chuàng)立的,是一種基于被評(píng)價(jià)對(duì)象間相對(duì)比較的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法,能有效地處理多個(gè)指標(biāo)多輸入多輸出的復(fù)雜問(wèn)題。傳統(tǒng)的徑向DEA模型(如CCR和BCC模型)要求投入和產(chǎn)出同比例增加或減少,忽略了松弛變量對(duì)效率值的修正作用,但實(shí)際中投入和產(chǎn)出幾乎無(wú)法做到同比例變化,存在產(chǎn)出增加和投入減少同時(shí)進(jìn)行的情況。因此,Tone(2001)提出了一種非徑向DEA模型——SBM模型(slacks-based measure),充分考慮投入、產(chǎn)出松弛變量對(duì)效率值的影響,該模型能夠更真實(shí)精準(zhǔn)地衡量各決策單元投入產(chǎn)出效率。針對(duì)在產(chǎn)出中存在的非期望產(chǎn)出,Tone(2007)在SBM模型的基礎(chǔ)上提出了SBM-Undesirable模型。

    建立基于SBM-Undesirable的環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)模型的具體步驟如下所述。

    設(shè)環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中有m個(gè)投入指標(biāo);s1個(gè)期望產(chǎn)出指標(biāo),s2個(gè)非期望產(chǎn)出指標(biāo),這里m=4,s1=2,s2=2。

    假設(shè)有n個(gè)待評(píng)價(jià)的省市,每一個(gè)省市稱(chēng)為一個(gè)決策單元(DMU)。為了使得測(cè)算效率具有統(tǒng)一的相對(duì)性,本文將我國(guó)2006—2015年30個(gè)省市環(huán)境治理投資效率一起計(jì)算,即n=300。

    采用SBM-Undesirable模型測(cè)算環(huán)境治理投資效率,對(duì)各決策單元求解線性規(guī)劃:

    (1)

    s.t.x0=XΦ+s-

    s-≥0,sg≥0,sb≥0,Φ≥0

    式(1)中,X、Yg、Yb分別代表不同省區(qū)投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的向量集合,s-、sg、sb分別表示各決策單元投入松弛變量、期望產(chǎn)出松弛變量、非期望產(chǎn)出松弛變量,Φ為各投入產(chǎn)出的權(quán)重向量。目標(biāo)函數(shù)ρ*關(guān)于松弛變量s-、sg、嚴(yán)格遞減,且有0<ρ*≤1。當(dāng)ρ*=1時(shí),即當(dāng)松弛變量s-、sg、sb均為0時(shí),該決策單元效率為1,即該省市的環(huán)境治理投資效率最優(yōu);當(dāng)ρ*<1時(shí),即s-、sg、sb不全為0時(shí),說(shuō)明該決策單元效率小于1,即該省市的環(huán)境治理投資效率非最優(yōu),存在投入冗余、期望產(chǎn)出不足或非期望產(chǎn)出過(guò)多等問(wèn)題,環(huán)境治理投資尚存在改進(jìn)的空間。

    (二)基于SBM-Undesirable的我國(guó)環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)

    選取我國(guó)30個(gè)省市(除西藏外)的環(huán)境治理相關(guān)數(shù)據(jù),利用MATLAB編程,運(yùn)用SBM-Undesirable模型,并按東部、中部、西部進(jìn)行區(qū)域分類(lèi),求得上述各省份環(huán)境治理投資效率的綜合技術(shù)效率結(jié)果,如表2所示。

    表2 我國(guó)各省市的環(huán)境治理投資效率

    圖1 中國(guó)三大區(qū)域環(huán)境治理投資效率變化圖

    從省際層面來(lái)看,我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率總體水平良好,但差距較大,綜合效率介于0.579—0.994之間,其中海南、青海、北京、廣東、湖南的效率排名位于前五,效率值均達(dá)到0.97以上,且有一半以上年份出現(xiàn)SBM有效單元;而甘肅省為30個(gè)省份中效率最低省份,效率值僅為0.579。

    從區(qū)域?qū)用鎭?lái)看,本文選取的東部、中部、西部三大區(qū)域的環(huán)境治理投資效率均呈現(xiàn)“先上升后下降再平穩(wěn)上升”的趨勢(shì)。圖1直觀地反映了三大區(qū)域環(huán)境治理投資效率的變化,可以發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)環(huán)境治理投資效率歷年均處于最高水平,中部與西部區(qū)域的環(huán)境治理投資效率水平差距不大,西部地區(qū)在2009—2013年間超越中部地區(qū);中部地區(qū)各省市環(huán)境治理投資效率水平差距相對(duì)較大,而西部地區(qū)各省市的效率水平普遍較低,東部地區(qū)11個(gè)省市除河北省,其他10個(gè)省市的效率值均在0.8以上,且有8個(gè)省市達(dá)到0.9;西部地區(qū)11個(gè)省市中只有4個(gè)省市的效率值達(dá)到0.8以上,且只有青海省的效率值達(dá)到0.9。

    從演進(jìn)趨勢(shì)來(lái)看,2006—2015年間,全國(guó)層面的環(huán)境治理投資效率呈現(xiàn)波動(dòng)性。在2006—2008年間,為迎接2008年奧運(yùn)而加大對(duì)環(huán)境治理的投入及政策性引導(dǎo),使得三年間環(huán)境治理投資效率穩(wěn)步提升。環(huán)境治理投資效率在2010—2011年間呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。2012年起,一系列環(huán)境保護(hù)法規(guī)以及環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策的頒布實(shí)施促進(jìn)了環(huán)境污染治理,使得投資效率在之后年份開(kāi)始呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

    五、我國(guó)環(huán)境治理投資效率的影響因素分析

    (一)Tobit模型簡(jiǎn)介

    在對(duì)我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率的測(cè)算中,構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中所含各項(xiàng)指標(biāo)均為決策單元可控,忽略了決策單元的不可控因素,而這些因素卻是造成各省市環(huán)境治理投資效率值不同以及東中西部區(qū)域效率差異的重要原因。研究中一般采用DEA-Tobit兩階段模型來(lái)測(cè)算效率并對(duì)其影響因素進(jìn)行討論分析(張壘,2015;汪克亮,2017)[15,16]。由于在第一階段中計(jì)算所得的各效率值介于0到1之間,因此在第二階段利用Tobit模型進(jìn)行回歸時(shí),需要考慮作為被解釋變量的效率值的數(shù)據(jù)截取問(wèn)題。若此時(shí),采用普通最小二乘法(OLS),則估計(jì)結(jié)果將出現(xiàn)偏差且與實(shí)際不一致,影響研究結(jié)果。為了避免以上問(wèn)題,通常采用受限因變量模型(Limited Dependent Variable Model),也就是Tobit模型來(lái)進(jìn)行回歸分析。本文以測(cè)算得到的中國(guó)30個(gè)省份2006—2015年的環(huán)境治理投資效率評(píng)價(jià)值為面板數(shù)據(jù),采用面板數(shù)據(jù)Tobit模型對(duì)環(huán)境治理投資效率的影響因素進(jìn)行分析。

    受限因變量模型應(yīng)該用于因變量的取值有限制的情況。

    一般的,對(duì)于如下條件,

    (2)

    (3)

    (二)基于Tobit的影響因素分析

    基于金榮學(xué)、張迪(2012)[17],張亞斌、馬晨等(2014)[18]等針對(duì)環(huán)境治理投資效率的影響因素的探究,本文認(rèn)為,各省區(qū)環(huán)境治理投資效率的主要影響因素應(yīng)從以下幾個(gè)方面考慮。

    (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。選取人均GDP表示該指標(biāo)。我國(guó)東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,發(fā)展水平和發(fā)展特征的差異勢(shì)必會(huì)對(duì)環(huán)境治理投資效率產(chǎn)生一定影響。

    (2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。選取第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示該指標(biāo)。在三大產(chǎn)業(yè)中,第二產(chǎn)業(yè)(即工業(yè))投入高、能耗高、污染高且附加值低,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中工業(yè)占比的高低,會(huì)對(duì)環(huán)境治理投資效率產(chǎn)生影響。

    (3)對(duì)外開(kāi)放程度。選取某一省區(qū)進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP之比表示該指標(biāo)。對(duì)外開(kāi)放能夠帶來(lái)更為先進(jìn)、環(huán)保的生產(chǎn)技術(shù),帶動(dòng)技術(shù)革新,將會(huì)在一定程度上影響環(huán)境治理投資效率。

    (4)政府監(jiān)管情況。選取某一省區(qū)環(huán)境污染治理投資與地區(qū)GDP之比、“三同時(shí)”完成項(xiàng)目數(shù)表示該指標(biāo)。政府對(duì)環(huán)境治理的重視程度能夠促進(jìn)環(huán)境治理制度的不斷完善,但目前“三同時(shí)”項(xiàng)目的執(zhí)行情況不樂(lè)觀,因此政府監(jiān)管情況對(duì)環(huán)境治理投資效率的影響有待于進(jìn)一步研究。

    (5)環(huán)保意識(shí)水平。選取環(huán)境來(lái)信總數(shù)和環(huán)境來(lái)訪總數(shù)表示該指標(biāo)。公眾環(huán)保意識(shí)的提高,有利于形成外部監(jiān)督機(jī)制,對(duì)環(huán)境治理投資效率產(chǎn)生影響。

    (6)技術(shù)進(jìn)步。選取專(zhuān)利授權(quán)總數(shù)和單位地區(qū)生產(chǎn)總能耗(等價(jià)值)表示該指標(biāo)。技術(shù)水平的提高,一方面能夠降低能源消耗,從而降低環(huán)境污染程度;另一方面,技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),對(duì)資源產(chǎn)生更多需求,從而對(duì)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響。因此,技術(shù)進(jìn)步對(duì)環(huán)境治理投資效率的作用方向需通過(guò)實(shí)證予以觀察。

    另外,數(shù)據(jù)考察期為2006—2015年,包含我國(guó)30個(gè)省市區(qū)(不包括西藏)10年內(nèi)共300個(gè)樣本單元。本文的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境年鑒》,進(jìn)出口總額折算成人民幣單位時(shí)所使用的匯率為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中匯率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的年平均值。表3為我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率影響因素的描述統(tǒng)計(jì)。

    本文基于Tobit回歸模型建立如下模型:

    Y=β0+β1lnRgdp+β2lncy+β3jck+β4tz+β5lnsts+β6lnxj+β7lnpc+β8lnzl+β9nh+ε

    (4)

    其中:Y表示環(huán)境治理投資效率;右邊為各省市環(huán)境治理投資效率的各個(gè)影響因素,專(zhuān)利授權(quán)總數(shù)采用發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利、外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利三種授權(quán)數(shù)量之和;βi(i=0、1、2…9)為各項(xiàng)的回歸系數(shù);ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    通過(guò)Eviews8.0對(duì)上述方程進(jìn)行回歸,得到結(jié)果如表4所示。

    由表4可知,在α=10%的顯著性水平下,人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)占比、進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP之比、環(huán)境治理投資總額與地區(qū)GDP之比、“三同時(shí)”執(zhí)行項(xiàng)目數(shù)、環(huán)境來(lái)信總數(shù)對(duì)環(huán)境治理投資效率產(chǎn)生顯著影響;環(huán)境來(lái)訪批次、專(zhuān)利授權(quán)總數(shù)、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗(等價(jià)值)對(duì)環(huán)境治理投資效率的影響不顯著。剔除掉不產(chǎn)生顯著影響的變量,再次進(jìn)行回歸,結(jié)果如表5所示。

    表3 我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率影響因素的描述統(tǒng)計(jì)

    表4 Tobit回歸結(jié)果1

    表5 Tobit回歸結(jié)果2

    根據(jù)Tobit回歸模型所得的結(jié)果,可以得到。

    (1)人均GDP對(duì)我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率的影響系數(shù)為正值(0.036 2),且通過(guò)了5%水平的顯著性檢驗(yàn),表明人均GDP水平越高,環(huán)境治理投資效率越大,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)環(huán)境治理投資效率呈現(xiàn)顯著正向促進(jìn)作用。一方面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高推動(dòng)環(huán)境治理技術(shù)的進(jìn)步以及治理能力的提高,從技術(shù)層面有效提高了各省市環(huán)境治理投資效率;另一方面,人均GDP的提高,往往也意味著人們生活水平的提高,生活質(zhì)量的提升會(huì)刺激人們對(duì)“綠色生活方式、綠色生活環(huán)境”的需求,有助于提升環(huán)境治理投資效率。

    (2)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重對(duì)環(huán)境治理投資效率產(chǎn)生負(fù)向影響(-0.089 3),以工業(yè)(采掘業(yè)、制造業(yè)、電力、燃?xì)獾?為主的第二產(chǎn)業(yè)能耗大、物耗大,廢水、廢氣、固體排放物等產(chǎn)生過(guò)程中的附屬產(chǎn)物造成環(huán)境污染,這種粗放式發(fā)展的產(chǎn)業(yè)占比越大,對(duì)環(huán)境治理效率的負(fù)面影響越顯著。

    (3)進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP之比對(duì)環(huán)境治理投資效率的影響系數(shù)為正(0.097 7),且通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)環(huán)境治理投資效率的提高有正向促進(jìn)作用。對(duì)外開(kāi)放程度越高,越有利于從國(guó)外獲取先進(jìn)技術(shù)與設(shè)備,從根本上提高環(huán)境治理的技術(shù)水平,并且吸取國(guó)外環(huán)境治理的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),從而提高我國(guó)環(huán)境治理水平。

    (4)政府監(jiān)管情況中,“三同時(shí)”執(zhí)行項(xiàng)目數(shù)和環(huán)境污染治理投資總額與地區(qū)GDP之比對(duì)環(huán)境治理投資效率均呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響。一方面,隨著政府對(duì)環(huán)境治理制度的不斷完善,我國(guó)“三同時(shí)”審批項(xiàng)目數(shù)量不斷增多,這些項(xiàng)目雖然在控制污染物排放方面發(fā)揮了重要作用,但是由于個(gè)別企業(yè)在項(xiàng)目建設(shè)中執(zhí)行不到位、政府對(duì)審批后的“三同時(shí)”建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)管不到位,促使許多項(xiàng)目得不到有效執(zhí)行且對(duì)項(xiàng)目合格性的監(jiān)測(cè)不夠,這都導(dǎo)致“三同時(shí)”項(xiàng)目的執(zhí)行率和執(zhí)行合格率不高,從而導(dǎo)致環(huán)境治理投資效率降低;另一方面,雖然我國(guó)近年來(lái)對(duì)環(huán)境治理的投入不斷加大,但是投入的資金使用率低,無(wú)法實(shí)現(xiàn)資金的有效配置,使其無(wú)法發(fā)揮預(yù)期效果,導(dǎo)致投入產(chǎn)出效率低下。

    (5)環(huán)境來(lái)信總數(shù)對(duì)效率的影響系數(shù)為正,表明環(huán)保意識(shí)水平與環(huán)境治理投資效率之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。一方面,民眾可以通過(guò)參與環(huán)境影響評(píng)價(jià)等方式對(duì)建設(shè)項(xiàng)目直接監(jiān)督,讓一些敏感且潛在的環(huán)境問(wèn)題及時(shí)得到解決,從而提高項(xiàng)目建設(shè)的綜合效益和長(zhǎng)遠(yuǎn)效益;另一方面,民眾環(huán)保意識(shí)水平的提高有助于形成環(huán)境外部監(jiān)督機(jī)制,從而提高環(huán)保機(jī)構(gòu)決策的準(zhǔn)確率和環(huán)保投資資金的使用效率,有助于提高環(huán)境治理投資效率。

    六、結(jié)論及政策建議

    (一)研究結(jié)論

    本文通過(guò)選取2006—2015年我國(guó)30個(gè)(除西藏外)省市(自治區(qū))10年環(huán)境相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)來(lái)源,應(yīng)用SBM-Undesirable模型對(duì)我國(guó)的環(huán)境治理投資效率進(jìn)行測(cè)算,并采用Tobit模型對(duì)影響我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率的主要因素進(jìn)行實(shí)證分析,研究所得結(jié)論如下。

    第一,我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率整體水平一般,地區(qū)之間差距較大,具有顯著的地域特征。東部地區(qū)環(huán)境治理投資效率普遍較高,中部地區(qū)各省市效率水平一般且差距較大,而西部地區(qū)各省市的效率水平普遍較低,且隨著時(shí)間推移,2006—2015年10年間我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率整體呈下降趨勢(shì)。

    第二,通過(guò)采用Tobit模型對(duì)環(huán)境治理投資效率的主要影響因素進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)人均GDP、進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP之比、環(huán)境來(lái)信總數(shù)對(duì)環(huán)境治理投資效率具有顯著的正向作用;第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重、環(huán)境污染治理投資總額與地區(qū)GDP之比、“三同時(shí)”執(zhí)行項(xiàng)目數(shù)對(duì)環(huán)境治理投資效率具有顯著的負(fù)向作用;單位GDP能耗、環(huán)境來(lái)訪批次、專(zhuān)利授權(quán)總數(shù)對(duì)環(huán)境治理投資效率的影響不顯著。

    (二)政策建議

    根據(jù)以上結(jié)論,結(jié)合我國(guó)各省市環(huán)境治理的現(xiàn)狀,本文提出以下幾點(diǎn)建議。

    (1)制定環(huán)境治理投資規(guī)劃,繼續(xù)加大環(huán)境治理的人財(cái)物以及技術(shù)投資,增加財(cái)政內(nèi)支出,同時(shí)吸引社會(huì)資本,拓寬環(huán)保投資渠道,為環(huán)境治理提供強(qiáng)有力的經(jīng)濟(jì)支撐;重點(diǎn)提升環(huán)境治理的薄弱環(huán)節(jié),尤其是工業(yè)廢水、廢氣以及其他污染物治理的資金投入,提高投入資金的利用率,實(shí)現(xiàn)環(huán)境治理投資的有效配置。

    (2)針對(duì)我國(guó)各省市環(huán)境治理投資效率差距大的現(xiàn)狀,應(yīng)根據(jù)各地區(qū)的環(huán)境污染狀況以及資源條件,因地適宜地調(diào)整環(huán)境治理的投資方向與力度,此外,各地區(qū)之間需要加強(qiáng)資源優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),推動(dòng)生態(tài)補(bǔ)償橫向轉(zhuǎn)移支付制度建立,實(shí)現(xiàn)各地方政府間財(cái)政資金的相互轉(zhuǎn)移,從而促進(jìn)我國(guó)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    (3)積極轉(zhuǎn)變我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色增長(zhǎng),堅(jiān)持“預(yù)防為主”的治污思維,并且將環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)作為企業(yè)生產(chǎn)可行性研究審查的重要指標(biāo),使環(huán)境指標(biāo)成為衡量企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)制造、技術(shù)轉(zhuǎn)移、回收利用等環(huán)節(jié)的關(guān)鍵指標(biāo),使環(huán)境考核貫穿企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)的整個(gè)生命周期,嚴(yán)格監(jiān)管治污不達(dá)標(biāo)企業(yè),推動(dòng)節(jié)能環(huán)保型企業(yè)又好又快發(fā)展,從源頭防治污染和保護(hù)生態(tài)環(huán)境。

    (4)加大技術(shù)創(chuàng)新力度,積極引進(jìn)高水平人才,提高我國(guó)在環(huán)境治理、節(jié)能減排方面的技術(shù)創(chuàng)新、自主創(chuàng)新能力,有效提高我國(guó)環(huán)境治理投資效率。繼續(xù)增加我國(guó)各省市在環(huán)境治理方面的科研投入,堅(jiān)持產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合,同時(shí)開(kāi)發(fā)環(huán)境治理新技術(shù),增加技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目,支持高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,高效發(fā)揮科學(xué)技術(shù)要素在環(huán)境治理投入產(chǎn)出方面的作用,通過(guò)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)各省市環(huán)境治理投資效率穩(wěn)步提升。

    (5)加大政府環(huán)境執(zhí)法力度,建立完善公眾環(huán)保監(jiān)督機(jī)制。我國(guó)《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》明確提出十三五期間將實(shí)施最嚴(yán)格的環(huán)境保護(hù)制度以提高環(huán)境質(zhì)量,并且將對(duì)《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》定期開(kāi)展評(píng)估考核,并納入各省市領(lǐng)導(dǎo)干部綜合考核評(píng)價(jià)體系,激勵(lì)各級(jí)政府加強(qiáng)環(huán)保執(zhí)行力。同時(shí),完善社會(huì)監(jiān)督機(jī)制,有效利用社會(huì)監(jiān)督的力量,例如新聞媒體的輿論監(jiān)督,積極組織廣大人民群眾以及其他社會(huì)力量有序參與和監(jiān)督環(huán)境治理。

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