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    多維發(fā)展導(dǎo)向視角下江蘇省縣域生態(tài)效率差異化評(píng)價(jià)

    2021-12-25 01:19:28藍(lán)以信
    生態(tài)學(xué)報(bào) 2021年23期
    關(guān)鍵詞:縣域江蘇省導(dǎo)向

    藍(lán)以信,張 慶, 李 嬋

    1 福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 福州 350116 2 福建農(nóng)林大學(xué)公共管理學(xué)院, 福州 350002

    當(dāng)前,我國(guó)已處于生態(tài)文明建設(shè)的新時(shí)期[1],面對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展所帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境方面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),黨的十九大報(bào)告明確指出“建設(shè)生態(tài)文明是中國(guó)永續(xù)發(fā)展的千年大計(jì)”,將生態(tài)文明提升到了前所未有的高度。在此背景下,已有學(xué)者指出有效建設(shè)生態(tài)文明的關(guān)鍵在于生態(tài)效率的提升[2]??h域作為相對(duì)獨(dú)立的基本單元,是整個(gè)國(guó)家的根基,其生態(tài)效率的提升是推動(dòng)地區(qū)和全國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的關(guān)鍵。由于我國(guó)各縣域經(jīng)濟(jì)在發(fā)展導(dǎo)向上存在較大的差異,且縣域?qū)τ谫Y金、人才的吸引力遠(yuǎn)不如大城市,導(dǎo)致當(dāng)前部分縣域仍存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和綠色發(fā)展的動(dòng)力不足等問題。從而如何科學(xué)合理地推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè),促使各縣域能夠走上適合自身發(fā)展導(dǎo)向的差異化的綠色發(fā)展道路,已成為各縣域乃至我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中迫切需要解決的問題。因此,針對(duì)不同發(fā)展導(dǎo)向下各類縣域的生態(tài)效率實(shí)施差異化評(píng)價(jià),探尋適合各縣域的差異化綠色發(fā)展道路,對(duì)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展及我國(guó)的生態(tài)文明建設(shè)都具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

    目前,生態(tài)效率的研究已受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。已有研究指出生態(tài)效率應(yīng)兼顧經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)三方面的效益[3],其核心是用最小的資源投入和生態(tài)環(huán)境影響來(lái)獲得最大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出?,F(xiàn)有的生態(tài)效率的測(cè)算方法主要有比值法、指標(biāo)體系法和模型法[4]。比值法雖然簡(jiǎn)單、易理解,但利用少數(shù)且不同量綱的指標(biāo)通過比值形式衡量生態(tài)效率并不全面;指標(biāo)體系法雖然能綜合反映不同地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r和協(xié)調(diào)程度,但在加權(quán)過程中極易受到主觀因素的影響;而模型法中的DEA方法能夠有效評(píng)價(jià)多輸入、多產(chǎn)出的同類決策單元(DMU,Decision Making Unit),同時(shí)很大程度上能避免受主觀因素的影響,尤其是對(duì)于研究具有許多非期望產(chǎn)出的生態(tài)效率評(píng)價(jià)問題,DEA方法中的眾多模型都獲得了廣泛的應(yīng)用[5],主要包括SBM模型[6-9]、三階段DEA模型[10-12]、交叉效率模型[13-14]等。

    當(dāng)前,關(guān)于生態(tài)效率的應(yīng)用研究主要集中在產(chǎn)業(yè)層面和企業(yè)層面。例如,Liu等[15]通過能值分析方法將生態(tài)效率評(píng)價(jià)中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)系在一起,并利用基于SBM的非期望產(chǎn)出模型對(duì)我國(guó)最大的山西省煤礦區(qū)進(jìn)行生態(tài)效率評(píng)估,但未對(duì)分析期內(nèi)效率變動(dòng)的原因進(jìn)行探索;Fan等[16]在考慮了資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)三方面指標(biāo)的基礎(chǔ)上,利用DEA和Malmquist指數(shù)對(duì)中國(guó)40個(gè)工業(yè)園區(qū)的生態(tài)效率及其變動(dòng)進(jìn)行了分析,但該研究并未涉及對(duì)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分解及其變動(dòng)機(jī)制的探討;Charmondusit等[17]提出將企業(yè)社會(huì)責(zé)任作為衡量企業(yè)生態(tài)效率的一級(jí)指標(biāo),以木制玩具業(yè)為例進(jìn)行生態(tài)效率測(cè)度,但在企業(yè)的非期望產(chǎn)出中只局限于垃圾產(chǎn)出量;St?pień等[18]評(píng)估波蘭小規(guī)模農(nóng)場(chǎng)的生態(tài)效率,他們的研究在產(chǎn)出方面考慮了耕地覆蓋率、土壤平衡指數(shù)等環(huán)境公益性指標(biāo),能夠較好地反映該問題的特殊之處。同時(shí),對(duì)城市或區(qū)域的生態(tài)效率研究也受到越來(lái)越多學(xué)者們的青睞。例如,任宇飛等[19]分析中國(guó)東部沿海地區(qū)四大城市群生態(tài)效率時(shí),為豐富期望產(chǎn)出指標(biāo),在GDP的基礎(chǔ)上增加了財(cái)政收入、工業(yè)總產(chǎn)值兩個(gè)期望產(chǎn)出;黃和平等[20]在研究城市工業(yè)用地生態(tài)效率時(shí),在期望產(chǎn)出中同時(shí)考慮了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)三方面的效益;馬勇等[21]將長(zhǎng)江中游城市群的生態(tài)效率研究深化到縣域尺度,但在非期望產(chǎn)出中只選取了空氣污染指標(biāo);常新鋒和管鑫[22]基于新型城鎮(zhèn)化水平構(gòu)建產(chǎn)出指標(biāo)體系,彌補(bǔ)了單一產(chǎn)出設(shè)定的不足;Bian等[23]將人類福利納入到生態(tài)效率的評(píng)價(jià)中,實(shí)現(xiàn)了將城市生態(tài)效率從弱可持續(xù)性到強(qiáng)可持續(xù)性研究范式的轉(zhuǎn)變。隨著研究的深入,學(xué)者們?cè)谪S富和完善原有生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)的同時(shí),研究的對(duì)象也逐漸從省際、大中型城市以及城市群轉(zhuǎn)向了更加微觀的縣域。在縣域的生態(tài)效率研究方面,任宇飛和方創(chuàng)琳[24]利用DEA 模型評(píng)價(jià)了京津冀縣域生態(tài)效率,但是經(jīng)濟(jì)效益的產(chǎn)出指標(biāo)GDP和工業(yè)總產(chǎn)值二者有重疊部分,而且難以評(píng)價(jià)除工業(yè)以外的其他產(chǎn)業(yè);劉海龍等[25]構(gòu)建耕地生態(tài)效率指標(biāo)體系,分析了某特困區(qū)縣域耕地生態(tài)效率和影響因素,為縣域農(nóng)業(yè)生態(tài)建設(shè)提供了參考,但并未涉及縣域其他產(chǎn)業(yè);周俊俊等[26]運(yùn)用熱力學(xué)范疇中的擴(kuò)展火用分析方法,較好地研究了寧南山區(qū)3縣的生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)機(jī)制及造成生態(tài)退化差異性的原因。

    綜上所述,已有生態(tài)效率相關(guān)的研究對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)、區(qū)域發(fā)展以及行業(yè)和企業(yè)的綠色發(fā)展都具有很好的參考價(jià)值。然而,當(dāng)前聚焦在縣域生態(tài)效率評(píng)價(jià)方面的研究才剛剛興起,而且現(xiàn)有的研究中經(jīng)濟(jì)效益方面的期望產(chǎn)出指標(biāo)通常只局限地選取GDP,這種假設(shè)各地區(qū)具有統(tǒng)一的產(chǎn)出目標(biāo)的評(píng)價(jià)方式,未考慮到不同縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特色,未針對(duì)縣域發(fā)展的不同導(dǎo)向?qū)ζ渖鷳B(tài)效率進(jìn)行差異化評(píng)價(jià),進(jìn)而無(wú)法突出重點(diǎn)、發(fā)揮優(yōu)勢(shì)、形成特色。目前,雖然縣域生態(tài)效率評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)收集難度較大,且數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,但是基于不同發(fā)展導(dǎo)向下各縣域生態(tài)效率的差異化評(píng)價(jià)研究具有重要的學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價(jià)值。因此,本研究以江蘇省縣域單元數(shù)據(jù)為樣本,在期望產(chǎn)出中,結(jié)合生態(tài)問題的特征加入了建成區(qū)綠化覆蓋面積以及其他經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo),并且將傳統(tǒng)文獻(xiàn)中GDP總量細(xì)分為一產(chǎn)、二產(chǎn)、三產(chǎn)的增加值,以此構(gòu)建相應(yīng)的評(píng)價(jià)體系,并歸納了鄉(xiāng)村振興、新型工業(yè)和綠色經(jīng)濟(jì)三個(gè)發(fā)展導(dǎo)向,以實(shí)現(xiàn)不同導(dǎo)向下縣域生態(tài)效率的差異化評(píng)價(jià),并從差異化的角度進(jìn)一步探尋其全要素生產(chǎn)率及其變動(dòng)的主要原因,從而為江蘇省縣域的生態(tài)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

    1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

    1.1 改進(jìn)的仁慈型交叉效率模型

    交叉效率評(píng)價(jià)方法利用自評(píng)、互評(píng)相結(jié)合的方式,減輕了傳統(tǒng)DEA模型過分依賴自評(píng)體系對(duì)決策單元進(jìn)行評(píng)價(jià)的弊端,具有較強(qiáng)的公平性和全面性[27]。但由于傳統(tǒng)交叉效率最優(yōu)權(quán)重可能并不唯一,會(huì)出現(xiàn)多組不同的交叉效率值而難以選擇的問題,于是Doyle和Green[28]提出了仁慈型交叉效率模型。鑒于江蘇省縣域是在中央以及省市各級(jí)政府的統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)部署下,且各區(qū)域間在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)建設(shè)上都具有一定的合作關(guān)系,符合仁慈型交叉效率評(píng)價(jià)的思想,即在相互合作的情形下,最大化被評(píng)價(jià)決策單元效率的同時(shí),選擇使其他決策單元的綜合效率值最大的最優(yōu)權(quán)重組合,從而達(dá)成共贏。同時(shí),考慮到江蘇省縣域發(fā)展各具特色,要想從多維發(fā)展導(dǎo)向視角評(píng)價(jià)其生態(tài)效率,需對(duì)傳統(tǒng)的仁慈型交叉效率模型進(jìn)行如下兩個(gè)方面的調(diào)整:①仁慈型交叉效率模型是單純地從最大化平均效率出發(fā)來(lái)分配最優(yōu)權(quán)重,未考慮不同產(chǎn)出的權(quán)重之間的關(guān)聯(lián)。為了有效對(duì)比不同類型的產(chǎn)出,需對(duì)生態(tài)效率評(píng)價(jià)中的產(chǎn)出權(quán)重進(jìn)行定性約束,即對(duì)產(chǎn)出權(quán)重μ進(jìn)行約束,例如:欲表示產(chǎn)出p的重要程度不低于產(chǎn)出q,則添加約束αpμp≥βqμq(p,q=1,2…s,p≠q),αp和βq均為專家給出的經(jīng)驗(yàn)常數(shù);②仁慈型交叉效率模型的等式約束使自身效率Edd不得出現(xiàn)任何下降的情況下,來(lái)最大化其他決策單元效率,約束性過強(qiáng),會(huì)導(dǎo)致部分單元出現(xiàn)無(wú)可行解的情況,所以需要將等式約束放松,為盡可能使自身效率Edd最大的同時(shí)能有最優(yōu)可行解,考慮放松到0.99倍的Edd。

    基于上述分析,假設(shè)有n個(gè)DMUs,每個(gè)DMUj(j=1,2,…n)都有m種不同的投入變量和s種不同的產(chǎn)出變量,即第j個(gè)決策單元DMUj的投入與產(chǎn)出變量分別為Xj(x1j,x2j,…,xmj)和Yj(y1j,y2j,…,ysj),具體模型如下:

    (1)

    (2)

    對(duì)(2)中每列元素求平均,則得到DMUj(j=1,2,…,n)的最大平均交叉效率,即:

    (3)

    改進(jìn)后的仁慈型交叉效率可以對(duì)生態(tài)效率的產(chǎn)出進(jìn)行權(quán)重約束,并且繼承了仁慈型交叉效率的基本思想,從共贏的視角出發(fā),將江蘇省視作一個(gè)區(qū)域整體并希望下轄縣域的生態(tài)效率越大越好,各縣域作為區(qū)域內(nèi)個(gè)體,在保持自身生態(tài)效率達(dá)到最大化的同時(shí),也希望其他縣域生態(tài)效率最優(yōu),從而提高區(qū)域內(nèi)的整體生態(tài)效率。

    1.2 Malmquist指數(shù)

    F?re等[29]基于DEA模型提出了可以評(píng)價(jià)多時(shí)期效率變動(dòng)情況的DEA-Malmquist指數(shù),并將效率變動(dòng)的原因分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步變化兩個(gè)部分,目前已被廣泛應(yīng)用在生產(chǎn)率分析中[30-31]。而交叉效率模型是從靜態(tài)角度測(cè)度縣域的生態(tài)效率,無(wú)法識(shí)別各個(gè)縣域跨時(shí)期的效率變動(dòng)情況和變動(dòng)原因,為更深入探討縣域生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)變化情況,從而更好地為縣域生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展提供決策參考,故采用基于DEA-Malmquist指數(shù)模型計(jì)算全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity, 簡(jiǎn)稱為TFP)指數(shù)并將其分解,公式如下:

    式中,(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別表示在t和t+1時(shí)期的投入和產(chǎn)出組合,TFP表示全要素生產(chǎn)率指數(shù),EC表示技術(shù)效率變化指數(shù),TC表示技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)。當(dāng)TFP>1時(shí),表示全要素生產(chǎn)率提高;TFP=1時(shí),表示全要素生產(chǎn)率不變;TFP<1時(shí),表示全要素生產(chǎn)率降低。當(dāng)EC>1時(shí),表示技術(shù)效率提高;EC=1時(shí),表示技術(shù)效率不變;EC<1時(shí),表示技術(shù)效率降低。當(dāng)TC>1時(shí),表示技術(shù)進(jìn)步;TC=1時(shí),表示技術(shù)保持不變;TC<1時(shí),表示技術(shù)退步。

    1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取及定性約束設(shè)置

    1.3.1評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

    在投入和產(chǎn)出指標(biāo)選擇上,主要借鑒邱壽豐和諸大建[32]、馬曉君[33]等國(guó)內(nèi)學(xué)者的生態(tài)效率指標(biāo)體系,將投入指標(biāo)分為非資源投入和資源投入。其中,非資源投入包括資金消耗和勞動(dòng)力消耗;資源投入包括能源消耗和土地消耗。產(chǎn)出指標(biāo)中,將經(jīng)濟(jì)與環(huán)境保護(hù)作為期望產(chǎn)出,環(huán)境污染則作為非期望產(chǎn)出。具體而言,縣域生態(tài)效率投入產(chǎn)出關(guān)系如圖1所示。

    圖1 縣域生態(tài)效率投入產(chǎn)出關(guān)系圖Fig.1 County eco-efficiency input-output relation diagram

    在非資源投入中,資金投入用社會(huì)固定資產(chǎn)投資來(lái)衡量,反映了社會(huì)建造和購(gòu)置固定資產(chǎn)的貨幣投資總量;勞動(dòng)力投入用該城市從業(yè)人員數(shù)量來(lái)衡量。資源投入中,能源投入用全年用電量作為衡量指標(biāo);土地投入用建成區(qū)面積來(lái)衡量,反映城市實(shí)際建設(shè)用地的范圍。

    在產(chǎn)出指標(biāo)上,環(huán)境污染在生產(chǎn)過程中只能盡可能減少但不可避免,故作為非期望產(chǎn)出,計(jì)算時(shí)將其取倒數(shù)轉(zhuǎn)化為期望產(chǎn)出處理。在期望產(chǎn)出中,將GDP總量細(xì)分為一產(chǎn)、二產(chǎn)、三產(chǎn)的增加值等經(jīng)濟(jì)收益指標(biāo),并加入了建成區(qū)綠化覆蓋面積以衡量縣域綠化環(huán)境。

    1.3.2定性約束設(shè)置

    根據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的三大產(chǎn)業(yè)劃分,可以將城市的產(chǎn)業(yè)類型分為三類,即第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè),而縣域經(jīng)濟(jì)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基本單元,其發(fā)展也主要圍繞這三大產(chǎn)業(yè)展開。同時(shí),不同縣域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還存在著一定的差異性。因此,以三大產(chǎn)業(yè)為分類核心,結(jié)合綠色發(fā)展新理念中節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的基本要求,對(duì)生態(tài)效率評(píng)價(jià)中的期望產(chǎn)出和環(huán)境污染進(jìn)行分類約束,將縣域綠色發(fā)展模式按照產(chǎn)業(yè)不同分為三類。一是鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向(Rural Revitalization Orientation,簡(jiǎn)稱為RRO),實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村,堅(jiān)持城鄉(xiāng)融合發(fā)展,促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)民增收,所以采用第一產(chǎn)業(yè)增加值(y1)和農(nóng)村常住居民可支配收入(y2)可以分別反映一定時(shí)期內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值和農(nóng)民收入情況。二是新型工業(yè)化導(dǎo)向(New Industrial Orientation, 簡(jiǎn)稱為NIO),此類縣域工業(yè)較為發(fā)達(dá),不同于高能耗、高污染的傳統(tǒng)工業(yè)化,其主要側(cè)重于發(fā)展知識(shí)形態(tài)下的工業(yè)化,利用信息化、智能化等大力發(fā)展科技含量高、效益好的工業(yè),所以采用第二產(chǎn)業(yè)增加值(y3)能夠衡量一定時(shí)期內(nèi)第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值,規(guī)上工業(yè)利潤(rùn)(y4)則可以反映工業(yè)企業(yè)的效益。三是綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向(Green Economy Orientation,簡(jiǎn)稱為GEO),該類縣域注重發(fā)展低能耗、低污染的第三產(chǎn)業(yè),注重生態(tài)環(huán)境保護(hù)和城市生態(tài)建設(shè),嚴(yán)格制約環(huán)境污染,所以第三產(chǎn)業(yè)增加值(y5)可以代表一定時(shí)期內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增長(zhǎng)情況,建成區(qū)綠化覆蓋面積(y6)作為補(bǔ)充反映了縣域的生態(tài)環(huán)境建設(shè)情況,環(huán)境污染指標(biāo)y7、y8、y9則可以綜合反映綠色發(fā)展過程中對(duì)于污染物的控制。根據(jù)以上3種導(dǎo)向,將產(chǎn)出指標(biāo)分為三類,分別為{y1,y2}、{y3,y4}、{y5,y6,y7,y8,y9}。以鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向?yàn)槔?因?yàn)槭亲⒅剞r(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展并控制污染,所以農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)y1和y2的權(quán)重最大,且分別大于第三產(chǎn)業(yè)和環(huán)境污染的指標(biāo)集合{y5,y6,y7,y8,y9},代表工業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)的{y3,y4}權(quán)重最低,因此在鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向下添加產(chǎn)出權(quán)重附加約束為μ1d,μ2d≥μ5d+μ6d+μ7d+μ8d+μ9d;μ5d,μ6d,μ7d,μ8d,μ9d≥μ3d+μ4d,生態(tài)效率評(píng)價(jià)代理變量及定性約束設(shè)置如表1所示。

    表1 生態(tài)效率評(píng)價(jià)代理變量及定性約束設(shè)置

    由于2015年黨的十八屆五中全會(huì)提出綠色發(fā)展新理念,而生態(tài)效率提高是綠色發(fā)展新常態(tài)下的必然要求。因此,本文選取2015—2017年江蘇省各地級(jí)市城市統(tǒng)計(jì)年鑒中的縣域數(shù)據(jù)進(jìn)行生態(tài)效率評(píng)價(jià),共計(jì)32個(gè)縣或縣級(jí)市,其中因地區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失不包括徐州、淮安、常州下轄縣市,而南京則無(wú)下轄縣級(jí)市。

    2 實(shí)證結(jié)果分析

    2.1 生態(tài)效率靜態(tài)分析

    利用MATLAB R2016a軟件,按照表1中的投入產(chǎn)出指標(biāo),分別編寫了改進(jìn)的仁慈型交叉效率模型在原始狀態(tài)下和3種發(fā)展導(dǎo)向下的程序,測(cè)算了江蘇省32個(gè)縣域2015—2017年的生態(tài)效率,主要結(jié)果如圖2和表2所示(保留四位小數(shù))。

    2.1.1江蘇省分地區(qū)縣域生態(tài)效率比較分析

    圖2反映的是在無(wú)約束條件(即不考慮縣域發(fā)展導(dǎo)向差異)以及3種不同發(fā)展導(dǎo)向下江蘇省三大地區(qū)縣域歷年生態(tài)效率的情況。在無(wú)約束條件下,江蘇省三大地區(qū)的縣域生態(tài)效率均保持在0.9700以上,且蘇南、蘇中、蘇北三大地區(qū)生態(tài)效率差距較小,表明江蘇省三大地區(qū)對(duì)生態(tài)資源的利用已基本處在同一水平。然而,事實(shí)是否真的如此呢?從3種發(fā)展導(dǎo)向來(lái)看,在考慮縣域從屬鄉(xiāng)村振興或新型工業(yè)發(fā)展導(dǎo)向時(shí),三大地區(qū)縣域的生態(tài)效率還是存在一定差異的,其中新型工業(yè)發(fā)展導(dǎo)向下的生態(tài)效率最低,類內(nèi)差異最為明顯,且蘇北地區(qū)降幅最大并呈現(xiàn)連跌態(tài)勢(shì)。在綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)向下,所得的結(jié)果與無(wú)約束的結(jié)果較為一致,這是因?yàn)闊o(wú)約束時(shí)所測(cè)度的生態(tài)效率本身就是從綠色發(fā)展目標(biāo)出發(fā)的,因此二者無(wú)論是趨勢(shì)還是區(qū)域差異都較為一致。以上結(jié)果表明,考慮縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)向能夠幫助各類縣域從不同維度充分挖掘其生態(tài)效率的特征以及區(qū)域差異。因此,有必要從差異化發(fā)展導(dǎo)向出發(fā)探尋縣域的生態(tài)效率。

    圖2 多維發(fā)展導(dǎo)向下江蘇省分地區(qū)2015—2017縣域生態(tài)效率Fig.2 Eco-efficiency of counties in Jiangsu Province from 2015 to 2017 under multi-dimensional development viewpoint

    三大地區(qū)的縣域在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下生態(tài)效率值較高,這與Wang和Chen[34]的結(jié)論一致,這是由于第三產(chǎn)業(yè)涉及范圍廣泛,不僅可以拓展經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間,創(chuàng)造較高的經(jīng)濟(jì)附加值,而且具有資源消耗低和對(duì)環(huán)境影響小的特點(diǎn)。在鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向下,可以發(fā)現(xiàn)此類縣域生態(tài)效率逐年上升,這主要是由于2015年以來(lái)江蘇省進(jìn)行“三農(nóng)”改革且發(fā)展成效卓越,農(nóng)民不斷增收,2017年32個(gè)縣域的人均農(nóng)村居民可支配收入相比2015年上漲了18.39%。從時(shí)間維度來(lái)看,2015年蘇南地區(qū)的生態(tài)效率值最高,但蘇南生態(tài)效率領(lǐng)先的趨勢(shì)在2016年發(fā)生轉(zhuǎn)變,蘇中地區(qū)和蘇北地區(qū)的生態(tài)效率在2016—2017年間開始趕超蘇南地區(qū)。

    2.1.2多維發(fā)展導(dǎo)向下縣域生態(tài)效率測(cè)算結(jié)果及分析

    表2為多維發(fā)展導(dǎo)向下江蘇省各縣域年均生態(tài)效率及排名情況。從表2的最后一列,即綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)向生態(tài)效率排名來(lái)看,揚(yáng)中市生態(tài)效率最高,這得益于揚(yáng)中市長(zhǎng)期以來(lái)以生態(tài)立市,且其地處江中之島,四面環(huán)水,生態(tài)脆弱,倒逼了綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局,促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變,實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。而生態(tài)效率值最低的縣域?yàn)閺埣腋凼?但縣域間效率值大小差距并不大,所有城市生態(tài)效率值均在0.8000以上,其中效率達(dá)到0.9500以上的縣域占了總數(shù)的40.6%,這反映出江蘇省各縣域生態(tài)效率都維持在較高的水平,沒有出現(xiàn)兩極分化,這主要得益于江蘇省經(jīng)濟(jì)全面開花,同時(shí)江蘇省是全國(guó)唯一一個(gè)所有地級(jí)市GDP均進(jìn)入全國(guó)百?gòu)?qiáng)的省份,也是入選“縣域經(jīng)濟(jì)100強(qiáng)(2019)榜單”數(shù)目最多的省份(占26席位)。然而,同一個(gè)地級(jí)市下轄的縣域效率值排名并不接近,甚至有的差異很大,如鎮(zhèn)江市下轄的揚(yáng)中市和丹陽(yáng)市排名相差28位,這說明在同一地級(jí)市行政區(qū)下的各縣域生態(tài)效率的輻射效應(yīng)不足,生態(tài)效率高的縣域并不能夠有效帶動(dòng)周邊地區(qū),需加強(qiáng)高效率地區(qū)對(duì)周邊的輻射帶動(dòng)作用,這與任宇飛[24]測(cè)算的京津冀城市群縣域生態(tài)效率結(jié)論類似。與無(wú)約束的結(jié)果對(duì)比可知,在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下,生態(tài)效率值下降幅度最小,下降最大的泰興市生態(tài)效率值降低了0.0987,阜寧縣和常熟市的生態(tài)效率值較為反常地大于在無(wú)約束下的效率值,這是由于在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下,交叉效率中某些他評(píng)的效率值增大最終導(dǎo)致最后取平均值后效率值增加。

    在鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向下,生態(tài)效率最高的寶應(yīng)縣為0.9988,最低的泰興市為0.8539。與無(wú)約束條件下相比,在排名上泰興市和響水縣的變化幅度較大,分別退步了15和14個(gè)位次。在新型工業(yè)導(dǎo)向下,與無(wú)約束條件下相比,部分縣域的生態(tài)效率值下降幅度較為明顯,特別是響水縣的生態(tài)效率值下降至0.8000以下;而在排名上下降較大的有興化市、響水縣和射陽(yáng)縣,三者的排名均退步15位以上,而阜寧縣則進(jìn)步了16位。從表2還可知,全省縣域均值在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下效率值最大,而在新型工業(yè)導(dǎo)向下效率值最小,這再次反映了發(fā)展綠色且經(jīng)濟(jì)的第三產(chǎn)業(yè)更具有經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的雙重效益,而工業(yè)雖然經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值較大,但其高投入和對(duì)環(huán)境的污染造成了生態(tài)效率相對(duì)較低,這一結(jié)論也與實(shí)際相符。

    表2 多維發(fā)展導(dǎo)向下2015—2017年32個(gè)縣域年均生態(tài)效率測(cè)算結(jié)果

    由于在3種發(fā)展導(dǎo)向下,各縣域的生態(tài)效率排名呈現(xiàn)不盡相同的波動(dòng),部分縣域波動(dòng)甚至超過10位以上,因此在表2基礎(chǔ)上按照排名最優(yōu)將縣域分為三類(表3),從而更好地區(qū)分各縣域在哪個(gè)發(fā)展導(dǎo)向下同其他縣域相比表現(xiàn)得相對(duì)最優(yōu)。從表3中可以看出,鄉(xiāng)村振興類縣域的數(shù)目最多有14席,說明絕大多數(shù)縣域在鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向下的排名表現(xiàn)得相對(duì)最優(yōu),在新型工業(yè)導(dǎo)向下排名相對(duì)最優(yōu)的縣域僅有8席,并且從前文中可知在新型工業(yè)導(dǎo)向下生態(tài)效率值還最小,因此江蘇省絕大多數(shù)的縣域需要重點(diǎn)改善第二產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率。此外,對(duì)于在某一個(gè)導(dǎo)向下排名相對(duì)領(lǐng)先,而在其他導(dǎo)向下排名落后的縣域(例如昆山市、海門市在鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向下排名都較為理想,而在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下排名明顯落后),應(yīng)該著力改善第三產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率,補(bǔ)齊在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下生態(tài)效率相對(duì)落后的短板;對(duì)于張家港市、泗陽(yáng)市等在3種導(dǎo)向下排名都相對(duì)靠后的縣域,則應(yīng)對(duì)照效率領(lǐng)先的縣域,全面改善第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率。

    表3 多維發(fā)展導(dǎo)向下縣域生態(tài)效率按照排名最優(yōu)分類

    2.2 生態(tài)效率動(dòng)態(tài)分析

    基于江蘇省縣域2015—2017年面板數(shù)據(jù),利用DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)其生態(tài)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)證分析,使用Deap2.1軟件計(jì)算全要素生產(chǎn)率指數(shù)并對(duì)其進(jìn)行分解,分時(shí)期的縣域生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)增減情況如圖3所示。

    圖3 分時(shí)期的江蘇省縣域生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)增減圖Fig.3 Increasing and decreasing indexes of the total factor productivityof the county ecology in Jiangsu Province TFP:全要素生產(chǎn)率 Total factor productivity

    從圖3可知,兩個(gè)時(shí)期TFP同時(shí)增長(zhǎng)的縣域有13個(gè),分別為江陰市、宜興市、張家港市、太倉(cāng)市、海安縣、如東縣、啟東市、濱海縣、建湖縣、東臺(tái)市、高郵市、丹陽(yáng)市、揚(yáng)中市;兩個(gè)時(shí)期TFP同時(shí)降低的有如皋市、東??h、灌云縣、灌南縣、沭陽(yáng)市、泗洪縣等6個(gè)縣域。比較同一縣域不同時(shí)期的TFP變化,進(jìn)步最為明顯的有揚(yáng)中市和建湖縣,與上一時(shí)期相比,TFP分別增長(zhǎng)了98.6%、95.3%,通過對(duì)比這兩個(gè)縣域在不同時(shí)期的原始數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)揚(yáng)中市和建湖縣的TFP進(jìn)步如此明顯的原因是環(huán)境治理使得污染排放大幅減少。以工業(yè)SO2排放量為例,揚(yáng)中市2017年的工業(yè)SO2排放量同比上年減少79.2%,建湖縣2016年的工業(yè)SO2排放量同比上年減少53.5%。圖3中,寶應(yīng)縣、興化市和常熟市,同比上一時(shí)期TFP下降幅度均超過10%,其他縣域兩個(gè)時(shí)期的TFP增減幅度都相近。在2015—2016年間的啟東市、泗陽(yáng)市,以及在2016—2017年間的宜興市、海門市,由于TFP的增減值均小于或等于0.005,所以圖3中沒有顯示。根據(jù)計(jì)算結(jié)果還可知,2015—2016年和2016—2017年兩個(gè)時(shí)期的TFP的幾何均值分別為1.045和1.025,說明江蘇省縣域生態(tài)效率在2015—2017年間總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)。

    表4的結(jié)果主要包括各縣域生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解,年均結(jié)果是取幾何平均后所得。從全省來(lái)看,生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的平均值為1.035,增長(zhǎng)率為3.5%,說明2015—2017年間江蘇省縣域整體的生態(tài)效率呈上升趨勢(shì),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式正朝著綠色、集約的方向發(fā)展,這與江蘇省深化綠色發(fā)展和建設(shè)生態(tài)文明有直接關(guān)系。尤其是黨的十八大以來(lái),江蘇省把資源要素集約和節(jié)約利用放在優(yōu)先位置,深入實(shí)施“兩減六治三提升”行動(dòng),大力推進(jìn)污染防治和節(jié)能減排工作,提升了生態(tài)資源投入轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的效率。表4中,局部縣域全要素生產(chǎn)率具有顯著差異,如最高的建湖縣為1.465,最低的灌云縣為0.914。全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)正增長(zhǎng)的有19個(gè),占所有縣域的59.4%。

    表4 2015—2017年江蘇省縣域年均生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

    從分解的全省均值來(lái)看,技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)年均下降0.001%,其對(duì)TFP增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率為-0.29%,說明技術(shù)效率變化率的下降總體上制約了全要素生產(chǎn)率指數(shù)TFP的增長(zhǎng)率,表明江蘇省縣域利用綠色新技術(shù)的能力有所減弱,資源配置效率和資源的總量控制有待提高。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均增長(zhǎng)3.6%,其對(duì)TFP增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率為102.86%,在總體上促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率指數(shù)TFP的增長(zhǎng)率,表明技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)是促進(jìn)江蘇省生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素。具體到各個(gè)縣域,有24個(gè)縣域的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)等于1,其余縣域的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)與1很接近,但各個(gè)縣域的技術(shù)進(jìn)步TC值差距較大,技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)最快的是揚(yáng)中市、建湖縣、興化市,分別增長(zhǎng)了45.1%、44.2%、25.2%,超過均值18.96%、39.2%、20.8%,而技術(shù)退步的縣域有11個(gè),其中技術(shù)退步最大的為灌云縣,下降了8.6%。從影響生態(tài)效率的增長(zhǎng)因素來(lái)看,技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)其增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素,而技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)小于1,則制約其增長(zhǎng)。

    根據(jù)縣域分類來(lái)看,不同發(fā)展導(dǎo)向下縣域生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)存在差異,鄉(xiāng)村振興類縣域中TFP平均為1.032,并且TC平均為1.032,說明這類縣域的生態(tài)效率逐步得到改善,技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)其進(jìn)步的主導(dǎo)因素。在新興工業(yè)類縣域中,TC均值為1.065,是唯一一類TC高于全省均值的縣域,說明此類縣域技術(shù)進(jìn)步最為迅速,其中海安縣的EC和TC均大于1,說明該縣的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)是受到了技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的雙重驅(qū)動(dòng)。在綠色經(jīng)濟(jì)類中EC和TC均大于1的縣域有濱??h和建湖縣,而東??h、句容市的EC和TC均小于1,此類縣域的TC均值為三類中最小,TC小于1的縣域占了60%,說明有六成的縣域技術(shù)是退步的,因此此類縣域應(yīng)加大科學(xué)技術(shù)投入,鼓勵(lì)創(chuàng)新,充分發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步對(duì)生態(tài)效率的促進(jìn)作用。此外,在這三類縣域中,EC均值全部小于1,全省縣域的生態(tài)資源利用率和對(duì)資源的總量控制有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

    3 結(jié)論與啟示

    本文基于2015—2017年江蘇省32個(gè)縣域的面板數(shù)據(jù),在多維發(fā)展導(dǎo)向視角下利用具有權(quán)重約束的改進(jìn)的交叉效率模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)縣域生態(tài)效率進(jìn)行分析,以期對(duì)推動(dòng)江蘇省以及我國(guó)其他地區(qū)生態(tài)文明建設(shè)提供參考。具體而言,主要結(jié)論與啟示如下。

    (1)從全省效率來(lái)看,2015—2017三年間江蘇省縣域生態(tài)效率總體水平較高,蘇南、蘇中、蘇北縣域生態(tài)效率沒有出現(xiàn)明顯的兩極分化,但在不同發(fā)展導(dǎo)向下三大地區(qū)縣域的生態(tài)效率還是存在一定差異,蘇北地區(qū)縣域在新型工業(yè)導(dǎo)向下效率下降最為明顯。在同一地級(jí)市,其下轄的縣域生態(tài)效率排名差距大,生態(tài)效率高的縣域難以起到帶動(dòng)周邊的作用,輻射效應(yīng)不足。因此,需要加強(qiáng)生態(tài)效率較高縣域的輻射帶動(dòng)作用,生態(tài)效率領(lǐng)先的縣域要利用自身資金、人才等優(yōu)勢(shì)來(lái)推動(dòng)同周邊縣域的經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境共同治理,在同一個(gè)地級(jí)市行政區(qū)內(nèi)構(gòu)建“一個(gè)中心,多個(gè)外圍”或者“多個(gè)中心,多個(gè)外圍”的輻射發(fā)展經(jīng)濟(jì)生態(tài)格局。

    (2)江蘇省縣域生態(tài)效率在不同發(fā)展導(dǎo)向下排名差異較大,排名最優(yōu)分類主要集中在鄉(xiāng)村振興類和綠色經(jīng)濟(jì)類。從平均水平上看,生態(tài)效率值在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下最高,鄉(xiāng)村振興導(dǎo)向下次之,新型工業(yè)導(dǎo)向下最低。因此,各縣域需根據(jù)實(shí)際分析不同產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的差異,繼續(xù)保持原來(lái)高效產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率,并著重彌補(bǔ)低效產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率短板,如昆山、海門、靖江等縣市在新型工業(yè)導(dǎo)向下生態(tài)效率在全省排名領(lǐng)先,而在綠色經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向下生態(tài)效率則相對(duì)落后,故第三產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率具有更大的提升空間。同時(shí),針對(duì)江蘇省第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)比重大的情況,江蘇省縣域需要因地制宜發(fā)展適宜當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)的特色農(nóng)業(yè)或經(jīng)濟(jì)作物,使第一產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展,在此基礎(chǔ)上著重改善第二產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率。

    (3)從動(dòng)態(tài)分析結(jié)果看,各類不同發(fā)展導(dǎo)向以及江蘇省整體的生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均值大于1,說明江蘇省整體和各類縣域生態(tài)效率均呈現(xiàn)上升趨勢(shì),技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的增長(zhǎng)是促進(jìn)江蘇省縣域生態(tài)全要素生產(chǎn)率指數(shù)增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素,而絕大多數(shù)縣域的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)保持不變或呈現(xiàn)衰退現(xiàn)象,表明江蘇省縣域利用生態(tài)技術(shù)效率的能力沒有得到提升。分類別來(lái)看,新型工業(yè)類縣域的技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)最高,而綠色經(jīng)濟(jì)類縣域最低。因此,想要提高生態(tài)效率的增長(zhǎng)率需要從兩個(gè)方面入手,首先要加大科研投入力度,特別是針對(duì)技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)小于1的縣域,需要拓寬科研經(jīng)費(fèi)的來(lái)源,利用科技帶動(dòng)生產(chǎn)力。其次,全省縣域都應(yīng)合理配置縣域生態(tài)資源,控制資源總量,從而促進(jìn)生態(tài)全要素生產(chǎn)率的提升。

    本文從差異化發(fā)展導(dǎo)向出發(fā),評(píng)價(jià)了江蘇省縣域的生態(tài)效率,對(duì)江蘇省縣域選擇重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)、實(shí)施產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和穩(wěn)步推進(jìn)綠色發(fā)展均具有一定的參考意義。然而,需要指出的是,由于數(shù)據(jù)限制,研究中的評(píng)價(jià)對(duì)象未能涵蓋江蘇省的所有縣域,也未采用其他省份的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。在后續(xù)的研究中,可進(jìn)一步擴(kuò)大研究范圍,選擇我國(guó)東部、中部、西部等地區(qū)的縣域進(jìn)行對(duì)比分析,并細(xì)化各個(gè)發(fā)展導(dǎo)向下的指標(biāo)體系,深入分析我國(guó)縣域生態(tài)效率的區(qū)域差異性。此外,在各縣域生態(tài)效率分析的基礎(chǔ)上,探尋各縣域的最優(yōu)差異化發(fā)展路徑有待進(jìn)一步研究。

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