安徽省生態(tài)效率測度及時空分異研究

張會恒，孫 輝

（1.安徽財經(jīng)大學(xué)安徽經(jīng)濟社會發(fā)展研究院，安徽 蚌埠 233041；2.安徽財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，安徽 蚌埠 233030）

改革開放四十多年來，我國經(jīng)濟飛速發(fā)展，綜合實力得到跨越式提高。但長期以來我國粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式使得生態(tài)環(huán)境不斷惡化，嚴峻的資源環(huán)境問題漸漸成為影響我國經(jīng)濟發(fā)展的重要因素［1］。隨著經(jīng)濟發(fā)展和資源環(huán)境之間矛盾日益加深，中國政府越來越重視生態(tài)文明建設(shè)問題。2019年，李克強在政府工作報告中明確指出，要充分重視生態(tài)文明建設(shè)問題，綠色發(fā)展是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的必然要求。各級政府非常重視生態(tài)文明建設(shè)，相繼出臺了相關(guān)法律法規(guī)。安徽省作為長三角的上游區(qū)域，生態(tài)環(huán)境直接影響到長三角地區(qū)，因此有效測度安徽省生態(tài)效率、分析其生態(tài)效率變化趨勢具有重要的現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

如今，生態(tài)效率被認為是生產(chǎn)活動產(chǎn)生的經(jīng)濟價值與環(huán)境污染的比值。為了考察經(jīng)濟活動中產(chǎn)生較小環(huán)境污染的過程，生態(tài)效率分析已經(jīng)成為研究經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要方法。

在生態(tài)效率測度方面，現(xiàn)有研究主要通過單一比值法、指標(biāo)體系法以及模型法對生態(tài)效率進行測算。其中，單一比值法更適用于單個項目的分析，但是無法有效區(qū)分不同環(huán)境因素對生態(tài)效率的影響，因此容易造成生態(tài)效率測算的偏差［2］；指標(biāo)體系法在計算過程中難以克服人們主觀因素的影響，也不利于生態(tài)效率的測算。模型法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）由于可考慮多種投入和產(chǎn)出，不需要設(shè)定模型具體形式且具有較強的客觀性等優(yōu)點而被廣泛使用［3-4］。王兵等、白永平等從非期望產(chǎn)出角度出發(fā)，借助傳統(tǒng)DEA模型分別測算了我國區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率和能源利用效率［5-6］。但傳統(tǒng)DEA方法不能排除環(huán)境因素對生態(tài)效率的影響，因此測算結(jié)果無法真實反映區(qū)域生態(tài)效率，容易導(dǎo)致資源的錯配和扭曲。而提出三階段DEA評價方法可以有效排除隨機誤差和外部因素對決策單元的影響，使模型測算結(jié)果更加準(zhǔn)確。目前三階段DEA方法越來越多地被國內(nèi)外學(xué)者使用，張會恒等借助三階段DEA模型測度了2015年我國工業(yè)各行業(yè)生態(tài)效率，并分析其影響因素［7］；陳升等考察我國2012—2016年“一帶一路”倡議沿線省市科技創(chuàng)新效率，并對影響因素進行分析，研究結(jié)果均表明，外部因素與隨機誤差會對生態(tài)效率測算結(jié)果產(chǎn)生較大影響［8］。

綜上分析，國內(nèi)關(guān)于生態(tài)效率的研究主要采用DEA方法，但多數(shù)研究忽略了環(huán)境因素對生態(tài)效率的影響，容易造成測算誤差。因此，為了正確評價和探究安徽省城市生態(tài)效率及其時空分異，本文運用三階段DEA方法對2005—2018年安徽省16個城市生態(tài)效率進行測度，并探討城市生態(tài)效率的演變趨勢，以期為提高安徽省城市生態(tài)效率提供一定的決策參考。

2 研究方法、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 三階段DEA方法

（1）第一階段：DEA-BCC模型

BCC模型考察了可變規(guī)模報酬下決策單元的效率值問題，并且能夠獲取每個決策單元的純技術(shù)效率和規(guī)模效率，從而更加清晰地考察效率變化。本文采用投入導(dǎo)向的DEA-BCC模型測量安徽省各地市生態(tài)效率。

（2）第二階段：隨機前沿分析SFA模型

以第一階段獲得的松弛變量為被解釋變量、以環(huán)境變量為解釋變量，構(gòu)造SFA回歸模型。本文借鑒羅登躍［9］、陳巍巍等［10］的做法分離回歸結(jié)果的管理無效率項，剔除環(huán)境因素和隨機誤差對效率值的影響，從而對決策單元投入要素進行重新調(diào)整。

（3）第三階段：修正后的DEA-BCC模型

將第二階段調(diào)整后的投入變量和原始產(chǎn)出重新帶入DEA模型中計算，此時得到的效率值為剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響后的真實效率值。

2.1.2 無效率分解

本文借鑒陳明華等的做法，對城市生態(tài)無效率值進行分解計算［11］。為了進一步分清生態(tài)無效率的具體來源，將無效率項分解為：ⅠE=ⅠEx+ⅠEy+ⅠEb。其中，ⅠEx、ⅠEy、ⅠEb分別為投入、期望產(chǎn)出以及非期望產(chǎn)出的無效率項。

2.2 指標(biāo)選取

（1）投入變量。將投入指標(biāo)分為資源投入、勞動投入以及資本投入三方面。其中，能源消耗指標(biāo)用城市用水總量（X1）、全社會用電總量（X2）以及城市建設(shè)用地面積（X3）表示；勞動投入（X4）采用各地市年末單位從業(yè)人員數(shù)表示；資本投入（X5）選用全社會固定資產(chǎn)投資存量作為資本投入指標(biāo)，并以2005年為基期、采用永續(xù)盤存法計算，折舊率選取為9.6%。

（2）產(chǎn)出指標(biāo)。期望產(chǎn)出（Y1）選取地區(qū)GDP表征；非期望產(chǎn)出（Y2），采用熵值法將廢水、二氧化硫、煙粉塵、化學(xué)需氧量以及固體廢物排放量指標(biāo)擬合成一個環(huán)境污染綜合指標(biāo)，用其作為非期望產(chǎn)出的表征指標(biāo)。由于DEA模型的產(chǎn)出要求選用正向產(chǎn)出，若將非期望產(chǎn)出直接帶入模型中會使得三階段DEA模型方法失靈。因此，本文借鑒郭四代等的做法，運用線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換法將非期望產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)，從而保證模型的凸性和線性關(guān)系［1］。

（3）環(huán)境變量。環(huán)境變量是指會對生態(tài)效率產(chǎn)生影響但不受決策單元控制的外部環(huán)境因素［12］。本文選取以下指標(biāo)考察安徽省各地市生態(tài)效率的環(huán)境因素。人口密度（Z1），以各地市每平方千米人口數(shù)進行表征；地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（Z2），以實際人均GDP指標(biāo)表示；城市化水平（Z3），以地區(qū)城鎮(zhèn)人口與年末總?cè)丝跀?shù)的比值表示地區(qū)城市化水平；外貿(mào)依存度（Z4），選用進出口總額占地區(qū)GDP的比重進行表征；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Z5），采用地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)GDP之間的比值表示；對外開放度（Z6），采用地區(qū)實際直接利用外資額占地區(qū)GDP的比值進行表示。

2.3 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來自2005—2018年《安徽省統(tǒng)計年鑒》、安徽省各地市統(tǒng)計年鑒以及EPS數(shù)據(jù)庫。為了避免價格因素對估計結(jié)果產(chǎn)生影響，所有數(shù)據(jù)均以2005年不變價格為基期進行平減，并進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以淮河和長江為分界線，本文將安徽省分為皖南、皖中和皖北三大區(qū)域（見表1）。

表1 安徽省三大區(qū)域劃分

3 三階段DEA模型測算結(jié)果分析

3.1 第一階段DEA

本文使用DEAP 2.1軟件測算出2005—2018年安徽省各地市生態(tài)的綜合效率（TE）、純技術(shù)效率（PE）以及規(guī)模效率（SE）。由于篇幅限制，文章僅列示2005、2010、2015以及2018年的測算結(jié)果，如表2所示。

在不考慮外部因素和隨機誤差的情況下，安徽省整體生態(tài)效率水平呈穩(wěn)步上升趨勢，生態(tài)資源環(huán)境狀況明顯逐步改善。皖南地區(qū)生態(tài)效率水平總體處于技術(shù)前沿面，僅個別年份略有波動；皖中和皖北生態(tài)效率均值呈現(xiàn)波動上升趨勢，生態(tài)環(huán)境狀況向良好趨勢轉(zhuǎn)變。此階段生態(tài)綜合效率無法排除外部環(huán)境因素和隨機誤差的影響，測算結(jié)果只部分反映各地市的生態(tài)效率水平，因此需要進一步剔除環(huán)境因素和隨機因素對各地市生態(tài)效率水平的影響。

表2 主要年份第一階段安徽省各地市生態(tài)效率測算結(jié)果

3.2 第二階段SFA回歸結(jié)果分析

借助Frontier 4.1軟件，將投入松弛變量作為因變量、環(huán)境因素作為自變量帶入SFA模型中進行分析。若環(huán)境因素與松弛變量間存在正相關(guān)關(guān)系，則表明在外部環(huán)境因素的影響下將導(dǎo)致投入冗余增加，從而降低各市生態(tài)效率水平；反之則認為有利于生態(tài)效率水平的提高。SFA回歸結(jié)果如表3所示。

由表3可知，各松弛變量均通過了單邊廣義似然比（LR）檢驗，SFA模型的回歸結(jié)果較為理想。Gamma值均接近1，表明管理無效率對松弛變量的影響遠遠大于隨機誤差的影響。根據(jù)實證結(jié)果可以得到如下結(jié)論。

人口密度回歸系數(shù)顯著為正，表明城市人口密度越高越不利于城市生態(tài)效率提升；城市人口密度增加會導(dǎo)致投入要素冗余增加，致使投入要素未充分利用，進而對生態(tài)效率產(chǎn)生負向影響。實際人均GDP回歸系數(shù)顯著為負，表明地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平提升有利于地區(qū)生態(tài)環(huán)境效率水平提高；當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平提高有利于優(yōu)化地區(qū)資源配置，從而對生態(tài)環(huán)境效率產(chǎn)生促進作用。城市化水平回歸系數(shù)顯著為負，表明城市化水平提高有利于城市生態(tài)環(huán)境效率提升；城市化率越高越有利于發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng)，進而有效緩解資源環(huán)境壓力。外貿(mào)依存度回歸系數(shù)顯著為正，說明外貿(mào)依存度提高會對城市生態(tài)環(huán)境效率產(chǎn)生不利影響；受安徽省研發(fā)水平限制，進出口貿(mào)易沒有充分利用省內(nèi)能源、勞動以及資本優(yōu)勢，使得省內(nèi)生態(tài)環(huán)境遭到破壞。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)顯著為負，表明第二產(chǎn)業(yè)比重增加有利于城市生態(tài)環(huán)境效率水平的提升。對外開放度回歸系數(shù)顯著為負，可知外資流入有利于優(yōu)化安徽省資源配置、產(chǎn)生資源節(jié)約現(xiàn)象，從而降低投入冗余、提高生態(tài)環(huán)境水平。

表3 基于SFA模型的外部因素回歸結(jié)果

續(xù)表

由上述分析可知，不同環(huán)境因素對投入松弛變量的影響各不相同。因此需要通過分解管理無效率項排除環(huán)境因素和隨機誤差的干擾，使各城市處在相同外部條件下，進而測得各區(qū)域生態(tài)效率真實水平。

3.3 第三階段DEA實證結(jié)果分析

本文將調(diào)整過的投入要素重新引入DEA模型中，測算結(jié)果如表4所示。為了比較第一和第三階段測算結(jié)果的差異，本文借鑒曾賢剛等提出的偏離度概念：偏離度=第一階段生態(tài)效率值－第三階段生態(tài)效率值［13］。

通過比較第一、第三階段的測算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在剔除外部環(huán)境和隨機誤差因素后，各市生態(tài)效率均出現(xiàn)較大幅度變化，因此采用三階段DEA方法測算城市生態(tài)效率是合理的。

從整體看，安徽省第三階段生態(tài)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值均高于第一階段測得的水平值。樣本期間內(nèi)，安徽省生態(tài)效率水平總體保持增長趨勢。

分區(qū)域看，三大區(qū)域生態(tài)效率水平差異顯著。在第三階段，皖南地區(qū)2018年生態(tài)綜合效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率均出現(xiàn)了不同程度的下降態(tài)勢；三者效率分別由調(diào)整前的0.988、1.000、0.988下降為調(diào)整后的0.969、0.999、0.970，反映出外部因素對生態(tài)環(huán)境具有較大影響。皖中地區(qū)2018年生態(tài)綜合效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率均呈較大幅度上升趨勢；生態(tài)綜合效率由調(diào)整前的0.871上升為調(diào)整后的0.977，這得益于純技術(shù)效率以及規(guī)模效率的提高，二者分別由調(diào)整前的0.924、0.946上升為調(diào)整后的0.978、0.998。皖北地區(qū)2018年生態(tài)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均出現(xiàn)小幅度提高，三者分別由調(diào)整前的0.927、0.949、0.976提高為調(diào)整后的0.970、0.979、0.991。安徽省三大區(qū)域效率水平差異明顯，皖中生態(tài)效率水平最高，皖南次之，皖北最低。

表4 主要年份第三階段安徽省各地市生態(tài)效率測算結(jié)果

續(xù)表

分城市看，合肥、蕪湖、六安、淮北、阜陽和淮南等地生態(tài)綜合效率值均有不同幅度的提高，馬鞍山、銅陵、宣城和蚌埠等地效率值略有下降。合肥和銅陵兩市第一、第三階段效率值出現(xiàn)了嚴重偏離。2018年合肥市第一階段生態(tài)效率值為0.784，而第三階段生態(tài)效率水平已經(jīng)達到了技術(shù)前沿面，主要由于合肥是安徽省省會城市，經(jīng)濟發(fā)展水平較高、城市自凈能力強，因此生態(tài)效率水平被低估；2010年銅陵市生態(tài)效率水平則被嚴重高估，第一階段生態(tài)環(huán)境效率已經(jīng)達到了技術(shù)前沿面，而第三階段生態(tài)效率值僅為0.652，偏離度為0.348。因此，如果只考慮產(chǎn)出和投入而忽略外部環(huán)境和隨機因素對生態(tài)效率的影響，測算結(jié)果可能會產(chǎn)生較大偏差。

4 安徽省城市生態(tài)效率的空間分異和生態(tài)無效率分解

4.1 安徽城市生態(tài)效率的分布形態(tài)及其演進趨勢

為了探究安徽省城市生態(tài)效率的分布形態(tài)以及其演進趨勢，本文運用核密度函數(shù)估計法考察生態(tài)環(huán)境效率的分布形態(tài)。圖1展示了第三階段2005、2010、2015以及2018年城市生態(tài)效率動態(tài)演進趨勢。

圖1 主要年份安徽省城市第三階段生態(tài)效率核密度

由核密度圖可以看出，安徽省城市生態(tài)效率核密度中心基本保持不變，因此城市生態(tài)效率集中區(qū)間較為穩(wěn)定。和2010年相比，2018年核密度曲線“峰尖”部分有所變緩且峰值下降較為明顯，表明安徽省各城市間生態(tài)效率差距有縮小趨勢。2018年核密度曲線峰值左側(cè)出現(xiàn)一個小峰值，曲線整體上形成“一主一次”格局，表明安徽省城市生態(tài)效率整體朝較好方向發(fā)展。

4.2 安徽省城市生態(tài)無效率來源分解

分解結(jié)果如表5所示。從整體上看，投入要素導(dǎo)致的生態(tài)無效率均值為0.434，占生態(tài)無效率總量的89.48%，因此，投入要素配置效率低對安徽省生態(tài)環(huán)境的負面影響較大。非期望產(chǎn)出導(dǎo)致的生態(tài)無效率是影響城市生態(tài)效率水平的第二大因素；期望產(chǎn)出導(dǎo)致的生態(tài)無效率均值僅為0.001，這在一定程度上表明期望產(chǎn)出不足不是安徽省生態(tài)無效率的主要來源。

分區(qū)域看，皖南、皖中和皖北地區(qū)生態(tài)無效率均值分別為0.471、0.513和0.555，皖南生態(tài)無效率值最低，皖中次之，皖北最高。投入要素方面，皖南地區(qū)生態(tài)無效率均值顯著低于皖中、皖北地區(qū)；期望產(chǎn)出方面，皖中、皖南、皖北地區(qū)相差不大；非期望產(chǎn)出方面，皖南和皖中地區(qū)相差不大，而皖北地區(qū)非期望產(chǎn)出導(dǎo)致的環(huán)境污染要顯著大于皖南、皖中地區(qū)。以上分析表明，相較于皖中和皖南地區(qū)，皖北在經(jīng)濟發(fā)展過程中對資源利用效率更低，對生態(tài)環(huán)境的破壞程度更大。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因可能是，安徽省兩大煤田——淮南煤田以及淮北煤田均位于皖北地區(qū)，皖北城市經(jīng)濟發(fā)展主要依靠煤電產(chǎn)業(yè)，污染排放較多、環(huán)境質(zhì)量較差。

表5 2005—2018年安徽省城市生態(tài)無效率均值及來源分解

5 結(jié)論與啟示

5.1 結(jié)論

采用安徽省16個地級市2005—2018年面板數(shù)據(jù)，運用三階段DEA模型測算了各市生態(tài)效率，在此基礎(chǔ)上借助核密度和無效率分解方法考察生態(tài)效率的空間分異和內(nèi)在影響因素，得出如下結(jié)論。

第一，排除外部環(huán)境因素和隨機誤差影響后，安徽省生態(tài)效率水平均發(fā)生了較大變化。研究表明，2005—2018年安徽省整體生態(tài)效率總體上保持穩(wěn)步增長趨勢；區(qū)域間生態(tài)效率水平差異明顯，呈現(xiàn)出“階梯狀”發(fā)展趨勢，主要表現(xiàn)為皖中生態(tài)效率水平最高、皖南次之、皖北最低的空間分布格局。

第二，核密度圖表明安徽省城市間生態(tài)效率差距有縮小趨勢，生態(tài)效率水平在0.9以上的城市不斷增多，安徽省城市生態(tài)效率整體朝較好的方向發(fā)展。

第三，各要素對安徽省生態(tài)效率影響程度順序為“投入要素＞非期望產(chǎn)出＞期望產(chǎn)出”。由于投入要素導(dǎo)致的生態(tài)無效率占比相對較高，因此安徽省總體生態(tài)效率的提升潛力主要在于更加合理配置資源、提高資源使用效率。分區(qū)域而言，與投入要素相關(guān)的無效率項均排在前列，因此提高資源使用效率同樣也是三大區(qū)域提高生態(tài)效率的重點。此外，皖北地區(qū)與非期望產(chǎn)出相關(guān)的無效率項顯著高于其他地區(qū)，表明皖北地區(qū)應(yīng)不斷加大節(jié)能減排力度，提高資源利用效率，促進綠色循環(huán)發(fā)展。

5.2 啟示

第一，就安徽省整體而言，在保證經(jīng)濟活動正常開展的同時，各城市應(yīng)促進投入資源合理配置、不斷提升資源的使用效率，促進資源利用向集約化方向發(fā)展。

第二，就區(qū)域顯著差異而言，各區(qū)域應(yīng)著眼于自身生態(tài)無效率的短板，因地制宜實施生態(tài)效率提升戰(zhàn)略。皖南地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)布局相對密集，大部分城市均位于長江沿岸，應(yīng)更注重提高資源的利用效率，減少污染物排放；皖中地區(qū)應(yīng)不斷提升人力和資本的配置效率，促進經(jīng)濟向更高質(zhì)量發(fā)展方向邁進；皖北地區(qū)城市生態(tài)效率可提升空間較大，在提高投入要素使用效率的同時還應(yīng)不斷加大節(jié)能減排力度，促進經(jīng)濟綠色發(fā)展。

第三，縮小區(qū)域間差異是實現(xiàn)安徽省城市生態(tài)效率協(xié)同提升的首要任務(wù)，既要充分發(fā)揮高生態(tài)效率水平城市的帶動作用，又要避免區(qū)域兩極分化現(xiàn)象的產(chǎn)生。要從根本上實現(xiàn)空間高效，就必須建立生態(tài)環(huán)境治理的區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機制，實現(xiàn)資源優(yōu)勢互補與信息融合互動，最終達到共享治理成果、提高整體效率的目的。