中國生態(tài)福利績效水平的空間非均衡及動態(tài)演進(jìn)

鄧遠(yuǎn)建，楊 旭，陳光炬，汪凱達(dá)

一、引 言

中國以前所未有的高速發(fā)展創(chuàng)造了舉世矚目的“東方奇跡”，極大地提高了人民的物質(zhì)生活水平，但也與許多發(fā)達(dá)國家曾經(jīng)的一樣，是以犧牲資源環(huán)境為代價(jià)換取的。正如Daly所言，人類社會已經(jīng)從自然資本相對富裕的“空的世界”過渡到了生態(tài)環(huán)境約束日益趨緊的“滿的世界”[1]。在一個(gè)“滿的世界”，人造資本已經(jīng)相對富裕，制約人類發(fā)展的要素轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對稀缺的自然資本。如何處理好生態(tài)保護(hù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、民生福祉提高的“三難”問題，走出一條人與自然和諧共生的高質(zhì)量綠色發(fā)展道路是人類社會共同面臨的時(shí)代課題。對此，2018年的政府工作報(bào)告提出，“我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”，其核心要義就是在有限的資源供給下更好地滿足人民日益增長的美好生活需要，給人民群眾帶來更多的獲得感、幸福感、安全感。

生態(tài)福利績效是指生態(tài)投入轉(zhuǎn)化為社會福利水平的效率，它不僅承認(rèn)自然資本的約束性，而且避免了單純GDP主義，將人類的全面發(fā)展作為生態(tài)投入的根本目的[2]?？梢?，生態(tài)福利績效更加符合經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展的總體要求。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)用勞動生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率等指標(biāo)來衡量一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展?jié)摿?，而可持續(xù)發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)使用生態(tài)福利績效來衡量一個(gè)國家或區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展程度以及未來的可持續(xù)發(fā)展?jié)摿头较騕3]。那么，在生態(tài)福利績效的視角下審視中國的發(fā)展?fàn)顩r時(shí)，一系列問題亟待探索：中國經(jīng)濟(jì)增長速度毋庸置疑，與此同時(shí)，生態(tài)福利績效水平是提高還是降低了？進(jìn)一步，中國以及各個(gè)區(qū)域的生態(tài)福利績效水平是否具有空間不均衡現(xiàn)象？如果存在，其具體表現(xiàn)如何？最后，空間不均衡現(xiàn)象是如何演變而來的？其內(nèi)在規(guī)律是什么？對上述問題的回答，有助于增進(jìn)對中國生態(tài)福利績效水平現(xiàn)狀和基本特征的認(rèn)識，把握生態(tài)福利績效水平空間布局的演變趨勢，在理論上推動生態(tài)福利績效的相關(guān)研究，在實(shí)踐上對切實(shí)提升生態(tài)福利績效水平的政策制定提供參考依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

生態(tài)福利績效的研究最早可以溯源到Daly[4]提出的各國可持續(xù)發(fā)展水平，可以通過測算單位自然資源消耗所產(chǎn)生的社會福利水平來做出評價(jià)，但其沒有給出在實(shí)踐中的具體量化指標(biāo)。國內(nèi)學(xué)者諸大建[5]在Daly思想基礎(chǔ)上于2008年首次提出生態(tài)福利績效的概念，將其定義為生態(tài)資源消耗轉(zhuǎn)化為社會福利水平的效率，并用人類發(fā)展指數(shù)與生態(tài)足跡的比值來量化。隨著研究的不斷深入，環(huán)境污染逐漸被納入到生態(tài)福利績效的測算之中?？傮w而言，生態(tài)福利績效指的是以最小的資源消耗和環(huán)境污染代價(jià)，獲取最大的社會福利產(chǎn)出的生產(chǎn)過程。近年來，國內(nèi)外學(xué)者在生態(tài)福利績效水平與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系[6]、生態(tài)福利績效水平的影響因素[7]、生態(tài)福利績效水平評價(jià)[8]等方面開展了深入研究。測度方法主要包括比值法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)和隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(SFA)等。當(dāng)前，以DEA為主的相關(guān)方法已逐漸成熟，這也是本文測度生態(tài)福利績效的方法。

生態(tài)福利績效水平的空間非均衡問題一直廣受學(xué)者關(guān)注。馮吉芳等[9]通過人類發(fā)展指數(shù)與生態(tài)足跡的比值，利用2005、2008、2010年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)中國生態(tài)福利績效水平的省域差異明顯且與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在空間錯(cuò)位現(xiàn)象。徐昱東等[10]以2005—2014年為研究跨度，采用的是社會福利水平與生態(tài)消耗水平的比值，得出全國生態(tài)福利績效水平呈現(xiàn)東—中—西部區(qū)域遞減格局并在空間上呈現(xiàn)一定的依賴性和異質(zhì)性的結(jié)論。肖黎明等[11]、龍亮軍[12]基于Super-SBM模型分別以2004—2016年省域?qū)用鏀?shù)據(jù)和2011—2015年主要城市數(shù)據(jù)的測算結(jié)果也支持上述結(jié)論。但李成宇等[13]基于非期望產(chǎn)出的SBM模型以2001—2015的省域?qū)用鏀?shù)據(jù)得出中國生態(tài)福利績效水平呈東—西—中部區(qū)域的遞減格局。在差距演化方面，程艷茹[14]利用Theil指數(shù)對中國2003—2014年的生態(tài)福利績效水平總體差距進(jìn)行分解，結(jié)果顯示區(qū)域內(nèi)部差距一直占95%以上，是總體差距的主要來源。杜慧彬等[15]基于2004—2015年省級面板數(shù)據(jù)，采用σ收斂和絕對β收斂進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明只有東部區(qū)域不存在σ收斂和絕對β收斂。林木西等[16]基于MLD指數(shù)及動態(tài)學(xué)方法以2014—2017年省域?qū)用鏀?shù)據(jù)，認(rèn)為中國生態(tài)福利績效水平呈兩極化趨勢且流動性較差。

綜上所述，已有研究為本文把握生態(tài)福利績效水平的空間分布特征奠定了基礎(chǔ)，但在生態(tài)福利績效水平空間非均衡問題的研究視野下，依然存在進(jìn)一步深化的空間。一是絕大多數(shù)學(xué)者在測算生態(tài)福利績效水平的基礎(chǔ)上，采用描述性統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)可視化的方法，通過對比不同區(qū)域生態(tài)福利績效水平來闡述其空間非均衡特征，研究深度不夠，缺乏對中國生態(tài)福利績效水平演變特征與規(guī)律的系統(tǒng)分析。二是雖然Theil指數(shù)、收斂性等方法在一定程度上加深了關(guān)于其空間非均衡問題的研究，但還是有不足之處：其一，Theil指數(shù)將總體差距分解為區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差距，由于其沒有考慮到子群樣本分布狀況，忽略了組間交叉重疊這一影響因素，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確識別組間差距對總體差距的貢獻(xiàn)[17]，顯然增大了空間差距的測算誤差；其二，上述方法只能對空間非均衡的相對差距進(jìn)行測算和分解，但是對絕對差距的演進(jìn)過程無法進(jìn)行精細(xì)化考察[18]。

為彌補(bǔ)上述缺憾，本文擬在研究深度和研究方法上進(jìn)一步拓展和改進(jìn)。首先，利用Super-SBM模型對全國29個(gè)省(市、區(qū))的生態(tài)福利績效水平進(jìn)行測算，總體描述全國生態(tài)福利績效水平的現(xiàn)狀。隨后，利用Dagum基尼系數(shù)測度中國生態(tài)福利績效水平空間非均衡的相對差距，并按子群分解方法將其分解為區(qū)域間差距、區(qū)域內(nèi)差距以及超變密度，以精確得知空間非均衡的差距來源。進(jìn)一步，引入Kernel核密度估計(jì)方法，更加直觀地展示生態(tài)福利績效水平絕對差異演進(jìn)規(guī)律，利用Markov鏈探究在不同時(shí)期生態(tài)福利績效的轉(zhuǎn)移特征，以期為區(qū)域差距、極化趨勢等研究結(jié)論提供可靠支撐。最后，基于以上分析結(jié)果展開討論。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)Super-SBM模型

傳統(tǒng)的DEA模型(如BBC或CCR模型)是基于徑向角度的測量方法，沒有考慮到投入產(chǎn)出的松弛問題，且只能從投入或產(chǎn)出角度入手，往往導(dǎo)致測算結(jié)果與實(shí)際情況不完全相符。為此，Tone[19]提出了基于非徑向的SBM模型，其優(yōu)點(diǎn)是效率值隨著投入和產(chǎn)出松弛程度的變化而嚴(yán)格變化，但SBM 模型所得結(jié)果會出現(xiàn)效率值同時(shí)為1，導(dǎo)致決策單元無法排序的問題。因此，Tone[20]進(jìn)一步提出了超效率SBM(Super-SBM)模型，同時(shí)解決了投入產(chǎn)出變量的松弛問題和決策單元的排序問題。此外，可變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)、投入與產(chǎn)出角度的雙向優(yōu)化更加貼近實(shí)際情況。因此，本文采用可變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)下基于非徑向、非角度的Super-SBM模型測算生態(tài)福利績效水平，具體模型構(gòu)建如式(1)所示。

(1)

(二)Dagum基尼系數(shù)

Dagum于1997年提出的基尼系數(shù)及分解方法，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)基尼系數(shù)及泰爾指數(shù)方法的缺陷。本文采用該方法測度生態(tài)福利績效水平相對差距大小及來源。因該方法目前已被廣泛應(yīng)用于區(qū)域差距的相關(guān)研究之中[21]，限于篇幅，本文對此詳細(xì)過程不再贅述。

(三)Kernel核密度估計(jì)

Kernel核密度估計(jì)法可以用連續(xù)的密度曲線描述隨機(jī)變量的分布形態(tài)。本文采用該方法直觀展示中國生態(tài)福利績效水平絕對差距的演變規(guī)律。

假設(shè)f(x)是隨機(jī)變量X的密度函數(shù)，如式(2)所示。

(2)

其中，N為觀測值個(gè)數(shù)，Xi表示i省的生態(tài)福利績效值，x是生態(tài)福利績效均值。K(·)為核函數(shù)，不失一般性，本文選用Gaussian核函數(shù)。h為帶寬，其大小決定了Kernel核密度估計(jì)圖的精度與平滑度，本文選取最優(yōu)帶寬進(jìn)行核密度估計(jì)。一般來說，根據(jù)核密度估計(jì)結(jié)果的圖形，可以得到生態(tài)福利績效水平分布的位置、形態(tài)、延展性和極化趨勢等信息。

(四)Markov鏈

本文利用Markov鏈方法探究在不同時(shí)期生態(tài)福利績效水平的轉(zhuǎn)移特征,其基本原理是：Markov鏈?zhǔn)且粋€(gè)離散事件隨機(jī)過程，即{X(t)，t∈T}， 指數(shù)集合T對應(yīng)各個(gè)時(shí)期，有限狀態(tài)對應(yīng)于隨機(jī)變量的狀態(tài)數(shù)，那么對所有時(shí)期t和所有可能的狀態(tài)j、i和ik(k=0， 1， 2， …，t-2)， 滿足式P{Xt+1=j|X0=i0，X1=i1，X2=i2， …，Xt=i}=P{Xt+1=j|Xt=i}， 說明t+1時(shí)期，生態(tài)福利績效水平處于j狀態(tài)的概率取決于在t時(shí)期的狀態(tài)。

生態(tài)福利績效水平從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N狀態(tài)稱為狀態(tài)轉(zhuǎn)移。如果以生態(tài)福利績效水平高低將各省份劃分為k種狀態(tài)，那么，生態(tài)福利績效水平狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移可以用一個(gè)k×k的轉(zhuǎn)移概率矩陣P表示，如式(3)所示，可據(jù)此從轉(zhuǎn)移概率的角度來探究生態(tài)福利績效的動態(tài)演進(jìn)過程。

(3)

其中，Pij表示在第t年生態(tài)福利績效水平屬于i狀態(tài)的省份在t+1年轉(zhuǎn)移到j(luò)狀態(tài)的一步轉(zhuǎn)移概率。利用極大似然估計(jì)法求得Pij=nij/ni，nij表示在整個(gè)觀測期內(nèi)由第t年屬于i狀態(tài)的省份在第t+1年轉(zhuǎn)移為j狀態(tài)的省份數(shù)量之和，ni是所有年份中屬于i狀態(tài)的省份數(shù)量之和。

(五)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

運(yùn)用Super-SBM模型測算生態(tài)福利績效水平需要明確投入與產(chǎn)出變量。在科學(xué)性、系統(tǒng)性和可操作性原則指導(dǎo)下，同時(shí)參考龍亮軍[22]、方時(shí)姣等[23]的指標(biāo)選取辦法，本文選擇資源消耗和環(huán)境污染作為生態(tài)投入指標(biāo)，其中，資源消耗包括能源消耗、水資源消耗和土地消耗，分別以人均能源消費(fèi)量(標(biāo)準(zhǔn)煤)、人均用水量和人均建成區(qū)面積度量；環(huán)境污染作為人類福利水平和經(jīng)濟(jì)活動產(chǎn)出所需要付出的代價(jià)，本身也是一種投入或成本[12]，主要考慮廢水、廢氣和固體廢棄物三方面，分別以人均化學(xué)需氧量、人均二氧化硫排放量、人均工業(yè)廢棄物產(chǎn)生量度量。福利產(chǎn)出將人的全面發(fā)展作為生態(tài)投入的根本目的，經(jīng)濟(jì)進(jìn)步只是其中的一部分。借鑒聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署關(guān)于人類發(fā)展指數(shù)(HDI)的衡量方法，綜合考慮居民健康水平、受教育水平以及過上體面生活的能力[6]，分別以平均預(yù)期壽命、平均受教育年限、人均生產(chǎn)總值度量。

按照數(shù)據(jù)可得性和可比性原則，本文選取全國29個(gè)省(市、區(qū))作為研究對象，不包括臺灣、香港、澳門以及新疆和西藏，時(shí)間跨度為2004—2017年。資源消耗、環(huán)境污染以及福利產(chǎn)出的各項(xiàng)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國教育統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中，資源消耗、環(huán)境污染的人均指標(biāo)均通過年末常住人口數(shù)處理得出；人均生產(chǎn)總值以2004年為基期進(jìn)行平減處理；各省份平均預(yù)期壽命只有1990、2000、2010年數(shù)據(jù)，參考徐昱東等[10]的方法補(bǔ)齊各個(gè)省份的缺失數(shù)據(jù)；平均受教育年限(AYS)的計(jì)算如式(4)所示。

(4)

其中，P代表各學(xué)歷段人口數(shù)。

四、生態(tài)福利績效水平的測算

基于非徑向、非角度的Super-SBM模型，運(yùn)用2004—2017年全國省級面板數(shù)據(jù)，測算得出各省份的生態(tài)福利績效水平(如表1所示)。

表1 2004—2017年全國各省(市、區(qū))生態(tài)福利績效水平測算結(jié)果

由表1的結(jié)果可以看出，中國生態(tài)福利績效水平呈現(xiàn)明顯的空間非均衡特征。從區(qū)域?qū)用鎭砜?，觀測期內(nèi)東部區(qū)域績效水平一直最高，西部區(qū)域則一直最低，中部區(qū)域始終與全國平均水平最接近，其均值分別為1.003、0.882、0.791，保持著穩(wěn)定的“東強(qiáng)、中次、西弱”格局；且東、中、西部區(qū)域生態(tài)福利績效水平總體均呈下降趨勢。分時(shí)段來看，2004—2007年三個(gè)區(qū)域都有小幅上漲，漲幅分別為1.5%、0.9%、1.2%；2008—2011年都有明顯下降，降幅分別為11%、5%、4%；2012—2017年繼續(xù)下降，但降幅分化較大，分別為4%、0.6%、15%。可見，東部區(qū)域前期下降最明顯，但也率先采取了調(diào)控措施，遏制了下降勢頭;中部區(qū)域處于生態(tài)投入與福利產(chǎn)出的動態(tài)平衡之中；西部區(qū)域可能受到東部區(qū)域“高污染、高能耗、高排放”企業(yè)轉(zhuǎn)移的影響致使降幅增大。從省域?qū)用鎭砜?，觀測期內(nèi)北京的績效值都在1.0以上，均值為1.773，表明北京對生態(tài)投入的利用效率不僅處于效率前沿面上，而且還超出目標(biāo)值的77.3%；而寧夏的績效值都在0.4以下，均值僅為0.247。以2012年為例，寧夏的績效值為0.216，僅為北京的12.2%，足以表明其與北京存在明顯差距。若將范圍縮小至同一區(qū)域內(nèi)部，以2012年中部區(qū)域?yàn)槔冃е底罡叩暮幽蠟?.041，超出目標(biāo)值4.1%，與之相鄰的湖北績效值為0.745，占河南的71.5%，而中部區(qū)域績效值最低的黑龍江為0.416，僅占河南的39.9%。上述分析表明，無論是否在同一區(qū)域，生態(tài)福利績效水平的省域差距都十分明顯，相對來說，同一區(qū)域內(nèi)省份差距較小。

五、生態(tài)福利績效水平空間非均衡性測度及分解

前文通過對區(qū)域、省域?qū)用嫔鷳B(tài)福利績效水平變化趨勢的描述，較為直觀地展示了中國生態(tài)福利績效水平的空間非均衡特征。為了更加精確得知中國生態(tài)福利績效水平空間非均衡的相對差距大小及其來源，本文采用Dagum基尼系數(shù)進(jìn)行精確測度和分解，根據(jù)測算結(jié)果繪制出生態(tài)福利績效水平相對差距的演變趨勢圖(如圖1所示)。

圖1 全國總體差距、區(qū)域間差距、區(qū)域內(nèi)差距及貢獻(xiàn)度的演變趨勢

(一)全國總體差距分析

圖1(a)描繪了2004—2017年中國生態(tài)福利績效水平總體差距的演變趨勢。從圖中可以看出，整個(gè)觀測期內(nèi)中國生態(tài)福利績效水平的總體差距增大趨勢顯著，基尼系數(shù)從0.163 7增長至0.222 0，增幅約36%，年均增長率約為2.4%。其中，2004—2007年間基尼系數(shù)先增加再降低，波動劇烈但總體變化不大，其值從2004年末的0.163 7上升至2007年末的0.168 7，增幅僅為3%，年均增長率僅約為1%；2008—2011年間是基尼系數(shù)增長最快的階段，從2008年初的0.168 7增長到2011年末的0.201 2，增長了0.032 5，增幅約為19%，年均增長率高達(dá)4.5%；2012—2017年間基尼系數(shù)雖呈波動中上升趨勢，從2012年初的0.2012上升至2017年末的0.222 0，增幅約為10%，年均增長率約1.6%，但與2008—2011年相比已有明顯改善。這說明2012年之后，中國的宏觀調(diào)控和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整取得了一定成效，但僅是在一定程度上緩解了總體差距的增大趨勢，區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)的差距仍不容樂觀，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展依然面臨區(qū)域失衡的挑戰(zhàn)。

(二)區(qū)域間差距分析

圖1(b)描繪了2004—2017年三大區(qū)域間生態(tài)福利績效水平差距的演變趨勢?？傮w來看，觀測期內(nèi)東—西部區(qū)域間基尼系數(shù)最大，東—中部、中—西部區(qū)域間基尼系數(shù)明顯低于東—西部。從演變趨勢來看，2017年東—中部區(qū)域間基尼系數(shù)相比于2004年增大了0.05，增幅為33%，年均增長率約為2.2%。值得注意的是，2004—2010年東—中部區(qū)域間基尼系數(shù)已經(jīng)增大了0.042 7，占觀測期內(nèi)變化值的85%。其可能的原因是，2010年之前東部區(qū)域的廣東、山東等省份生態(tài)福利績效水平一直較高，但在此之后均出現(xiàn)了明顯下降，所以二者的差距保持了相對穩(wěn)定的狀態(tài)。中—西部、東—西部的區(qū)域間基尼系數(shù)變化趨勢比較相似：中—西部區(qū)域間基尼系數(shù)在2017年達(dá)到最大值0.228 4，相比2004年增大了0.076 2，增幅為50%，年均增長率約為3.1%；東—西部區(qū)域間基尼系數(shù)在2017年為0.248 5，相比2004年增大了0.058 9，增幅為31%，年均增長率約為2.1%。由此可以看出，東—西部區(qū)域間差距較大，但增速最慢；中—西部區(qū)域間差距相對較小，但增速最快。呈現(xiàn)這一狀態(tài)的原因在于，觀測期內(nèi)東部區(qū)域部分省份生態(tài)福利績效水平雖然出現(xiàn)了明顯下降，但東部區(qū)域相比于西部區(qū)域具有明顯的先發(fā)優(yōu)勢，技術(shù)水平、民生保障能力、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等都為其奠定了雄厚基礎(chǔ)，因此，東—西部區(qū)域間差距依然呈現(xiàn)緩慢的增大趨勢。中、西部區(qū)域有更多的相似性，因此，中—西部區(qū)域間差距較??；但中部區(qū)域發(fā)展更加均衡，觀測期內(nèi)僅吉林、黑龍江和湖北的生態(tài)福利績效水平出現(xiàn)了明顯下降，但總體下降幅度不足20%；西部區(qū)域的貴州、甘肅和青海，總體下降幅度超過了40%?？梢?，由于中、西部區(qū)域生態(tài)福利水平較低省份之間的差距拉大，導(dǎo)致中—西部區(qū)域間差距增大明顯。

(三)區(qū)域內(nèi)部差距分析

圖1(c)描繪了2004—2017年三大區(qū)域生態(tài)福利績效水平內(nèi)部差距的演變趨勢?？傮w來看，東、中、西部區(qū)域基尼系數(shù)均值分別為0.197 0、0.140 4、0.207 1，中部區(qū)域基尼系數(shù)一直最小，而東、西部區(qū)域基尼系數(shù)相差不大。這說明相比于東、西部區(qū)域，中部區(qū)域各省份之間差距最小。從各自演變趨勢來看，在觀測期內(nèi)，東部區(qū)域基尼系數(shù)增大了0.044，增幅為27%，年均增長率約為1.8%，尤其是自2012年以來增幅僅4%，年均增長率僅為0.7%；中部區(qū)域基尼系數(shù)增加了0.064，增幅為55%，年均增長率約為3.5%；西部區(qū)域基尼系數(shù)在觀測期內(nèi)增大了0.068，增幅為38%，年均增長率約為2.5%。綜合以上分析可以看出，中部區(qū)域雖然內(nèi)部差距最小，但是增大速度最快，因此對中部區(qū)域的發(fā)展?fàn)顩r不能盲目樂觀；相比而言，雖然目前東部區(qū)域內(nèi)部差距較大，但基本保持穩(wěn)定。其可能的原因是，一方面，隨著東部區(qū)域“長三角一體化發(fā)展”、“京津冀協(xié)同發(fā)展”戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，各省份之間聯(lián)系更加緊密，導(dǎo)致生態(tài)福利績效水平正向空間“溢出效應(yīng)”更強(qiáng)，能夠有效遏制內(nèi)部差距的進(jìn)一步擴(kuò)大；另一方面，隨著環(huán)境質(zhì)量要求不斷提高，東部區(qū)域各省份的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度普遍高于中、西部區(qū)域，在環(huán)境保護(hù)方面存在更加顯著的“標(biāo)尺競爭”效應(yīng)。西部區(qū)域內(nèi)部差距最大的原因在于內(nèi)部各省份發(fā)展方式相差較大，例如云南、貴州等省份，擁有較為豐富的自然資本，可將生態(tài)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢，同時(shí)自然資本的正外部性也能夠顯著提高居民的福利水平[24]；而西部區(qū)域的寧夏、內(nèi)蒙古等省份，對能源消耗的依賴仍過大，民生保障能力不足，發(fā)展方式較為粗放?？梢姡臀鞑繀^(qū)域目前的發(fā)展階段，內(nèi)部差距在短期內(nèi)很難減小，國家必須持續(xù)加強(qiáng)對西部區(qū)域的政策扶持，深入推進(jìn)“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略，提高西部區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施水平和改善營商環(huán)境，西部區(qū)域部分省份也要發(fā)揮自身比較優(yōu)勢，發(fā)展太陽能、風(fēng)能等可再生能源和森林康養(yǎng)、民俗旅游等新產(chǎn)業(yè)。

(四)各項(xiàng)差距來源及貢獻(xiàn)度分解

圖1(d)描繪了2004—2017年生態(tài)福利績效水平總體差距來源及貢獻(xiàn)度的演變趨勢。從圖中可以看出，觀測期內(nèi)區(qū)域內(nèi)部差距對總體差距的貢獻(xiàn)度最穩(wěn)定，基本維持在32%左右；而區(qū)域間差距和超變密度貢獻(xiàn)度的演變趨勢存在“此消彼長”的態(tài)勢。具體來說，2004—2009年區(qū)域間差距貢獻(xiàn)度大于超變密度，但僅在2005年比較顯著，這一階段二者的貢獻(xiàn)度均值分別為35.84%、31.62%，說明在此階段總體差距的來源比較均衡；2010—2013年超變密度逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位，之后在2016年二者對總體差距的貢獻(xiàn)度懸殊最大，分別為16.72%、50.57%，2017年二者的貢獻(xiàn)度演變?yōu)?7.95%、39.59%，并未改變超變密度占據(jù)主導(dǎo)地位的事實(shí)。總體而言，觀測期內(nèi)區(qū)域內(nèi)部差距、區(qū)域間差距和超變密度的貢獻(xiàn)度均值分別為32.69%、28.25%、38.06%?？梢姡袊鷳B(tài)福利績效水平空間非均衡的第一來源是超變密度。超變密度反映的是不同區(qū)域間的交叉重疊對總體差距的貢獻(xiàn)度，即盡管東部區(qū)域的生態(tài)福利績效水平總體較高，但并不意味著東部區(qū)域所有省份的生態(tài)福利績效水平都高于中、西部省份，部分中、西部生態(tài)福利績效水平較高省份仍高于東部區(qū)域較低省份，如中部區(qū)域的河南、安徽、江西、湖南以及西部區(qū)域的廣西、云南、陜西等省份，其生態(tài)福利績效水平普遍高于東部區(qū)域的河北、遼寧、江蘇等省份，表明中國生態(tài)福利績效高水平省份呈現(xiàn)一定的分散式、多極化布局。對于與上述高水平省份相鄰的低水平省份，應(yīng)當(dāng)充分利用地緣優(yōu)勢，突破行政區(qū)域的分割，積極吸收資源稟賦相當(dāng)、文化背景相似、生產(chǎn)條件相同的生態(tài)福利績效高水平省份的正向溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)對自身發(fā)展的輻射和帶動。

六、生態(tài)福利績效水平的動態(tài)演進(jìn)

Dagum基尼系數(shù)對生態(tài)福利績效水平的相對差距進(jìn)行了測度和分解，但無法展示絕對差距的演變規(guī)律。為此，本文進(jìn)一步利用Kernel核密度估計(jì)直觀展示生態(tài)福利績效水平絕對差距演變的分布位置、態(tài)勢、延展性、極化趨勢等，同時(shí)利用Markov鏈分析轉(zhuǎn)移平穩(wěn)性及轉(zhuǎn)移路徑等方面的動態(tài)演進(jìn)特征。

(一)基于Kernel核密度估計(jì)的生態(tài)福利績效水平動態(tài)演進(jìn)

從全國整體而言，圖2(a)描繪了全國29個(gè)省(市、區(qū))觀測期內(nèi)生態(tài)福利績效水平的動態(tài)演進(jìn)趨勢。從圖中可以看出，生態(tài)福利績效水平分布曲線中心基本維持在1.0附近，主峰高度持續(xù)下降，曲線寬度不斷增大，尤其是曲線左側(cè)拓寬趨勢明顯。這說明在觀測期內(nèi)，全國生態(tài)福利績效水平處于明顯下降趨勢，生態(tài)福利績效水平下降省份居多，僅少數(shù)省份出現(xiàn)上升趨勢，省際之間的絕對差距存在一定程度的增大。在圖2(a)中也可以看出，生態(tài)福利績效水平分布曲線在觀測期內(nèi)存在明顯的右拖尾現(xiàn)象，其分布延展性呈現(xiàn)收縮趨勢，說明生態(tài)福利績效水平極高省份的績效值與全國平均水平差距明顯縮小。從波峰數(shù)量來看，觀測期內(nèi)生態(tài)福利績效水平分布曲線經(jīng)歷了“雙峰—單峰—雙峰”的演變趨勢，最終全國范圍內(nèi)生態(tài)福利績效水平呈現(xiàn)出更加明顯的兩極分化態(tài)勢。這是隨著時(shí)間的推移，主峰高度不斷下降而側(cè)峰不斷抬高所導(dǎo)致的。其可能的原因是，隨著中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長以及“中部崛起”、“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的深入實(shí)施，三大區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的絕對差距明顯減小，同時(shí)，東部區(qū)域福利水平已相對較高，依舊增加的生態(tài)投入對福利水平(如教育、醫(yī)療)提升的邊際貢獻(xiàn)減小，導(dǎo)致東部區(qū)域率先遭遇了“成長中的煩惱”。因此，東部沿海的廣東、江蘇、山東和浙江等省份作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)頭羊，其生態(tài)福利績效水平均出現(xiàn)了明顯滑落。這一現(xiàn)象與Maxneef[25]驗(yàn)證的“福利門檻”假說相一致，即當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跨越一定的“門檻”后，經(jīng)濟(jì)繼續(xù)增長并不必然帶來更高的福利水平。對上述省份而言，一方面要鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新、發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)以進(jìn)一步提高資源利用率；另一方面需要將政策重點(diǎn)由經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)移到促進(jìn)社會公平、縮小收入差距等經(jīng)濟(jì)與社會協(xié)調(diào)發(fā)展方面。

圖2 全國整體及東部、中部、西部區(qū)域生態(tài)福利績效水平的動態(tài)演進(jìn)

從區(qū)域?qū)用鎭砜?，圖2(b)、圖2(c)、圖2(d)分別描繪了東、中、西部區(qū)域在觀測期內(nèi)生態(tài)福利績效水平的動態(tài)演進(jìn)趨勢。從分布位置來看，觀測期內(nèi)東部區(qū)域生態(tài)福利績效水平分布曲線中心先發(fā)生了兩次左移，之后發(fā)生了顯著的右移，說明在前一階段生態(tài)福利績效水平總體呈下降趨勢，后一階段有所改善；中、西部區(qū)域生態(tài)福利績效水平分布曲線中心位置都有左移趨勢，且西部區(qū)域左移幅度更大，說明西部區(qū)域的生態(tài)福利績效水平在觀測期內(nèi)下降最明顯，這與前文所述不謀而合。從分布形態(tài)來看，東、中、西部區(qū)域主峰高度都有不同程度的下降，曲線寬度都有拓寬態(tài)勢，表明與前文測度的區(qū)域內(nèi)部相對差距的變化趨勢相一致，東、中、西部區(qū)域內(nèi)部生態(tài)福利績效水平絕對差距也呈增大趨勢，而且中部區(qū)域增大趨勢最顯著。從分布的延展性來看，東部區(qū)域有明顯的右拖尾現(xiàn)象，中、西部區(qū)域均不存在明顯右拖尾現(xiàn)象，說明東部區(qū)域存在生態(tài)福利績效水平明顯超過平均水平的省份。這不難理解，東部區(qū)域擁有北京和上海這兩座中國最發(fā)達(dá)的城市，其產(chǎn)生的極化效應(yīng)匯集了眾多資源，教育、醫(yī)療、科技、社會保障等方面均遙遙領(lǐng)先，導(dǎo)致其生態(tài)福利績效水平長期居于全國前列。從極化趨勢來看，三大區(qū)域都有明顯的“雙峰”分布，但在具體分布上有很大不同。東部區(qū)域一直保持“左主右側(cè)”的“雙峰”狀態(tài)，側(cè)峰一直較小，說明在觀測期內(nèi)東部區(qū)域存在一定梯度效應(yīng)，呈現(xiàn)微弱兩極分化態(tài)勢。中、西部區(qū)域一直保持“左側(cè)右主”的“雙峰”狀態(tài)。與2006年側(cè)峰初顯相比，中部區(qū)域主峰高度在不斷降低的同時(shí)側(cè)峰逐漸凸顯，且不斷左移并最終保持在相對穩(wěn)定的高度，說明中部區(qū)域“梯度效應(yīng)”明顯，呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的兩極分化態(tài)勢。西部區(qū)域的兩極分化趨勢最顯著，在2017年最終呈現(xiàn)為兩個(gè)對峙的“雙峰”，說明西部區(qū)域“梯度效應(yīng)”最強(qiáng)。相比而言，中部區(qū)域兩極分化態(tài)勢次之，東部區(qū)域最弱。綜合來看，東部區(qū)域綜合集聚特征最強(qiáng)，中、西部區(qū)域分散化的區(qū)域集聚特征更加明顯。

(二)基于Markov鏈的生態(tài)福利績效水平動態(tài)演進(jìn)

本文借鑒楊明海等[26]的樣本劃分思路，同時(shí)結(jié)合中國生態(tài)福利績效水平的現(xiàn)實(shí)情況，將各省份按生態(tài)福利績效水平劃分為四種狀態(tài)，其標(biāo)準(zhǔn)是：生態(tài)福利績效水平低于當(dāng)年全國均值75%的稱為低水平省份，介于75%～100%的稱為中低水平省份，介于100%～150%的稱為中高水平省份，高于150%的稱為高水平省份。前文的研究結(jié)果表明，2012年是生態(tài)福利績效水平變化的重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)，所以以此為節(jié)點(diǎn)將觀測期劃分為兩個(gè)子時(shí)期。表2為整個(gè)觀測期及兩個(gè)子時(shí)期內(nèi)生態(tài)福利績效水平的Markov鏈轉(zhuǎn)移概率結(jié)果。

表2 生態(tài)福利績效水平的Markov鏈轉(zhuǎn)移概率結(jié)果

從2004—2017年整個(gè)觀測期來看：(1)全國和三大區(qū)域?qū)蔷€上的轉(zhuǎn)移概率明顯大于非對角線上的轉(zhuǎn)移概率。以全國總體為例，對角線上的轉(zhuǎn)移概率幾乎都接近1，最小值為第二行第二個(gè)元素0.796 6，即有將近80%的中低水平省份在當(dāng)年年末仍處于中低水平的平穩(wěn)狀態(tài)，僅有5%的省份向下轉(zhuǎn)移到低水平狀態(tài)，有15%的省份向上轉(zhuǎn)移到中高水平狀態(tài)。這說明各省份生態(tài)福利績效水平受前期水平的限制很大，呈現(xiàn)路徑依賴特征，導(dǎo)致各狀態(tài)之間流動性較差。深入到區(qū)域內(nèi)部，東部區(qū)域高水平省份保持穩(wěn)定的概率為0.952 3，中、西部區(qū)域相應(yīng)的概率為0；東部區(qū)域低水平省份保持穩(wěn)定的概率為0.900 0，中、西部區(qū)域相應(yīng)的概率分別為1和0.979 6?？梢?，由于東部區(qū)域高水平省份的穩(wěn)定性更高，而中、西部區(qū)域低水平省份的穩(wěn)定性更高，致使區(qū)域間差距顯著。(2)全國整體和三大區(qū)域非對角線上的元素不全為0，平均分布在對角線兩側(cè)，說明在整個(gè)觀測期內(nèi)的相鄰兩年之間，生態(tài)福利績效水平可以實(shí)現(xiàn)不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移。就全國整體層面而言，實(shí)現(xiàn)向上轉(zhuǎn)移比向下轉(zhuǎn)移的概率更低，完成生態(tài)福利績效跨水平躍遷的概率更是微乎其微。分區(qū)域來說，東部區(qū)域完成向上轉(zhuǎn)移的概率最大，西部區(qū)域次之，中部區(qū)域最弱。

從2004—2011年和2012—2017年兩個(gè)子時(shí)期的對比來看：(1)就對角線元素而言，與2004—2011年相比，2012—2017年全國僅對角線第一個(gè)元素增大，其他元素都有減小，說明2012—2017年全國僅低水平省份出現(xiàn)了自我強(qiáng)化，其他省份在不同狀態(tài)之間的流動性增強(qiáng)。從區(qū)域?qū)用妫?012—2017年東部區(qū)域的流動性有所增強(qiáng)，同樣僅低水平省份出現(xiàn)了自我強(qiáng)化，而中、西部區(qū)域則趨向于更加穩(wěn)定的狀態(tài)。(2)就非對角線元素而言，2004—2011年全國非對角線上元素排列比較分散，說明相鄰兩年間處在某一生態(tài)福利績效水平的省份具有跨水平躍遷或下跌的可能。2012—2017年非對角線上元素緊密排列在對角線兩側(cè)，說明相鄰兩年間處于某一生態(tài)福利績效水平的省份只能完成鄰近狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移，因此，2012—2017年間全國生態(tài)福利績效水平的變化趨勢更加平穩(wěn)。東部區(qū)域在2012—2017年向上轉(zhuǎn)移和向下轉(zhuǎn)移的概率相差不大，說明此階段東部區(qū)域內(nèi)部生態(tài)福利績效水平變化劇烈但內(nèi)部差距變化平穩(wěn)；中、西部區(qū)域非對角線上0元素普遍增多，說明中、西部區(qū)域各省份流動性減弱，尤其是中部區(qū)域非對角線元素均為0，說明中部區(qū)域各省份路徑依賴特征最顯著。

七、研究結(jié)論與討論

(一)研究結(jié)論

1.從測度結(jié)果來看，生態(tài)福利績效水平具有明顯的空間非均衡特征，空間上呈“東強(qiáng)、中次、西弱”的格局。觀測期內(nèi)西部區(qū)域下降幅度最大，東部區(qū)域次之，中部區(qū)域最小，原因在于2012—2017年東部區(qū)域降幅得到了有效遏制，西部區(qū)域卻加速下降。生態(tài)福利績效水平的省域差距明顯，但同一區(qū)域內(nèi)部省份之間的差距較小。

2.從相對差距的測度及分解來看，觀測期內(nèi)全國整體相對差距增大明顯，但2012—2017年增大趨勢有所緩解。東—中部、東—西部、中—西部區(qū)域間差距都呈現(xiàn)波動中增大的趨勢，東—西部區(qū)域間差距最大，但相對穩(wěn)定；中—西部區(qū)域間差距最小，但增速最快。東、中、西部區(qū)域內(nèi)部差距同樣呈現(xiàn)波動中增大的趨勢，東部區(qū)域內(nèi)部差距突出，但相對穩(wěn)定；中部區(qū)域內(nèi)部差距最小，但增速最快。超變密度差距是造成空間非均衡的第一來源，區(qū)域內(nèi)部差距貢獻(xiàn)次之，地區(qū)間差距貢獻(xiàn)最小。

3.從絕對差距的動態(tài)演進(jìn)來看，觀測期內(nèi)全國以及東、中、西部區(qū)域內(nèi)部絕對差距都明顯增大。東部區(qū)域生態(tài)福利績效高水平省份在觀測期內(nèi)表現(xiàn)強(qiáng)勁，而中、西部區(qū)域沒有出現(xiàn)類似現(xiàn)象。全國和東、中、西部區(qū)域均存在兩極分化態(tài)勢，且西部區(qū)域的兩極分化態(tài)勢最強(qiáng)，中部區(qū)域次之，東部區(qū)域最弱。Markov鏈的研究結(jié)果表明，在整個(gè)觀測期內(nèi)各省份生態(tài)福利績效水平呈路徑依賴特征。2012年之后，東部區(qū)域生態(tài)福利績效水平不同狀態(tài)之間的流動性增強(qiáng)，中、西部區(qū)域生態(tài)福利績效則趨向于穩(wěn)定狀態(tài)。

(二)討論

生態(tài)福利績效作為經(jīng)濟(jì)、社會、生態(tài)三大系統(tǒng)共同作用的結(jié)果，通過對其進(jìn)行時(shí)序分析，可以反映社會層面福利與生態(tài)資源消耗的脫鉤程度，進(jìn)而反映綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和能級。這突破了傳統(tǒng)追求生態(tài)經(jīng)濟(jì)效率的弱可持續(xù)理論的束縛，構(gòu)建出基于強(qiáng)可持續(xù)理論的生態(tài)福利績效測度工具。通過分析表明，全國及各東、中、西部區(qū)域生態(tài)福利績效水平均有一定程度的提升空間，因此必須轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展觀，使經(jīng)濟(jì)增長方式實(shí)現(xiàn)從“增量”向“提質(zhì)”的轉(zhuǎn)變。在生態(tài)福利績效呈現(xiàn)“東強(qiáng)、中次、西弱”格局的背景下，各區(qū)域要瞄準(zhǔn)自身生態(tài)福利績效的“滯增”痛點(diǎn)，探索提高績效的新途徑。結(jié)合生態(tài)福利績效的動態(tài)演進(jìn)規(guī)律，建立區(qū)域協(xié)調(diào)互動機(jī)制，促進(jìn)生態(tài)福利績效水平的均衡提升。

生態(tài)資本運(yùn)營理念在進(jìn)入生態(tài)文明新時(shí)代后得到了更廣泛的認(rèn)同，“綠水青山”與“金山銀山”的“雙轉(zhuǎn)化”變得更加必要而緊迫。事實(shí)上，生態(tài)資本運(yùn)營每一個(gè)環(huán)節(jié)都反映了人與自然的辯證關(guān)系，生態(tài)的資本化與資本的生態(tài)化交織循環(huán)的過程，從本質(zhì)上講就是自然的人化和人的自然化對立統(tǒng)一的過程，從福利經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看，就是生態(tài)資本運(yùn)營福利效應(yīng)的產(chǎn)生、形成和發(fā)展的過程，也是對傳統(tǒng)意義上經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生態(tài)效益的升華。隨著我國社會主要矛盾的變化和經(jīng)濟(jì)社會進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，需要進(jìn)一步拓展福利績效(效應(yīng))的外延，從生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會、文化等多個(gè)層面全面評價(jià)福利績效(效應(yīng))的水平，需要從具體行業(yè)或產(chǎn)業(yè)角度(如農(nóng)業(yè))深入分析其福利績效(效應(yīng))，需要從微觀層面多視角研究居民個(gè)體的福利感知及其影響因素，探尋有效緩解“求富”與“求綠”矛盾的最佳途徑。這些都將是后續(xù)研究的重要方向。