產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素相關(guān)研究動(dòng)態(tài)綜述

楊新吉勒?qǐng)D，岳燕威

(內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000)

產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率所關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)、生態(tài)與效率之間的融合，不僅考慮了資源消耗和環(huán)境污染，還兼顧了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的重要性，這與可持續(xù)發(fā)展理念的要求相一致。實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率是建設(shè)美麗中國(guó)、實(shí)現(xiàn)人類命運(yùn)共同體的重要戰(zhàn)略支撐，對(duì)于“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)的達(dá)成具有現(xiàn)實(shí)意義。筆者通過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)性的梳理，將眾多促進(jìn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素進(jìn)行總結(jié)。首先識(shí)別出促進(jìn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動(dòng)因素，再根據(jù)這些驅(qū)動(dòng)因素作用于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的方式不同，將其劃分為直接驅(qū)動(dòng)和間接驅(qū)動(dòng)因素，最后總結(jié)了學(xué)界目前對(duì)于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素研究的相關(guān)方法。

1 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素研究

生態(tài)效率即增加的價(jià)值與增加的環(huán)境影響的比值，它是由美國(guó)學(xué)者Schaltegger于1990年提出的[1]。1992年世界可持續(xù)發(fā)展理事會(huì)(WBCSD)強(qiáng)調(diào)生態(tài)效率就是在人類社會(huì)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中實(shí)現(xiàn)環(huán)境影響最小化、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出最大化[2]。產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率是從產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)過程中環(huán)境影響和生產(chǎn)資源兩個(gè)角度來衡量的，它反映了產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展機(jī)會(huì)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)及程度，被定義為：一定的資源投入下，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與環(huán)境影響之比[3]。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素是指：指導(dǎo)并驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)生態(tài)效率的因素。有關(guān)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的相關(guān)研究集中于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)要素，并揭示其內(nèi)在機(jī)理。研究從綜合資源投入、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、環(huán)境影響3個(gè)方面來識(shí)別產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)結(jié)構(gòu)、技術(shù)條件、人口密度、行業(yè)特征、土地利用、污染治理、環(huán)境政策、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度創(chuàng)新等都是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素[4-7]。

田偉等(2014)對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行實(shí)證分析，得出社會(huì)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)特征和技術(shù)條件對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用力較強(qiáng)[8]。徐莉萍等(2016)通過Tobit回歸模型檢驗(yàn)驅(qū)動(dòng)企業(yè)生態(tài)效率的因素，研究結(jié)果表明：上市年限、企業(yè)規(guī)模以及財(cái)務(wù)績(jī)效對(duì)企業(yè)的生態(tài)效率具有正向引導(dǎo)作用[5]。李根等(2019)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平促進(jìn)制造業(yè)生態(tài)效率的作用最強(qiáng)，其余諸如能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、科研投入等因素對(duì)全國(guó)及各區(qū)域制造業(yè)能源生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)程度各不相同[9]。蔣碩亮等(2021)認(rèn)為降低財(cái)政分權(quán)程度、工業(yè)固定資產(chǎn)投資、產(chǎn)業(yè)集聚程度以及對(duì)外開放水平有利于提高城市工業(yè)的生態(tài)效率，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和研發(fā)投入對(duì)城市工業(yè)生態(tài)效率則有促進(jìn)作用[10]。

郭豐(2017)通過實(shí)證得出地區(qū)因素、實(shí)際人均GDP以及能源結(jié)構(gòu)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)效率有正面影響，而技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和環(huán)境規(guī)制等因素?zé)o法促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)效率[11]。楊玉春等(2021)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)生態(tài)效率的影響呈“U”形曲線關(guān)系，提高城鎮(zhèn)化水平可以有效促進(jìn)生態(tài)效率，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、利用外資和能源結(jié)構(gòu)對(duì)生態(tài)效率有反向作用[12]。

2 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動(dòng)因素研究

盡管影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素有很多，但當(dāng)前學(xué)界公認(rèn)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動(dòng)因素有：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、對(duì)外開放程度以及政府管制等[13-16]。

陳梅等(2015)以城鎮(zhèn)化水平、對(duì)外開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及科研投入等指標(biāo)為自變量，把中國(guó)兩型社會(huì)試驗(yàn)區(qū)城市的生態(tài)效率值作為因變量進(jìn)行回歸，結(jié)果表明開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入對(duì)生態(tài)效率有驅(qū)動(dòng)作用[17]。宋建坤(2016)認(rèn)為可以通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、加大科技創(chuàng)新等方法促進(jìn)京津冀地區(qū)的生態(tài)效率[18]。楊亦民等(2017)基于DEA模型對(duì)湖南省工業(yè)企業(yè)的生態(tài)效率進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：規(guī)模程度、政府管制與其工業(yè)生態(tài)效率呈顯著負(fù)相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資本總額有利于其工業(yè)生態(tài)效率的提升[19]。

許學(xué)國(guó)等(2019)用超效率SBM模型研究工業(yè)生態(tài)效率時(shí)發(fā)現(xiàn)：正式的環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)生態(tài)效率無影響，而非正式的環(huán)境規(guī)制能顯著促進(jìn)工業(yè)生態(tài)效率[20]。劉津等(2020)利用雙重差分綜合評(píng)估了智慧城市建設(shè)對(duì)城市工業(yè)生態(tài)效率的影響，研究結(jié)果表明智慧城市建設(shè)對(duì)城市工業(yè)生態(tài)效率有顯著促進(jìn)作用[21]。蔣碩亮等(2021)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和研發(fā)投入對(duì)城市工業(yè)生態(tài)效率有驅(qū)動(dòng)作用[10]。陳菁泉等(2021)認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平及工業(yè)污染治理投資額比重的提高對(duì)改善能源生態(tài)效率具有顯著的促進(jìn)作用[22]。

3 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的直接和間接驅(qū)動(dòng)因素研究

結(jié)合學(xué)界已有的研究成果，根據(jù)驅(qū)動(dòng)因素作用于工業(yè)生態(tài)效率的方式不同，將其分為直接驅(qū)動(dòng)因素和間接驅(qū)動(dòng)因素。直接驅(qū)動(dòng)因素是指：直接驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素；間接驅(qū)動(dòng)因素是指：先作用于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)的因素。

3.1 直接驅(qū)動(dòng)因素

部分學(xué)者認(rèn)為，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可以顯著提高產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率。崔瑋等(2013)經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以顯著提高非農(nóng)用地的生態(tài)效率[13]。盧燕群(2017)通過研究發(fā)現(xiàn)，不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段對(duì)工業(yè)生態(tài)效率的作用不同[15]。有學(xué)者還研究了對(duì)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)因素。王曉玲等(2017)運(yùn)用中國(guó)省際數(shù)據(jù)和東北地區(qū)的城市數(shù)據(jù)分析對(duì)外開放水平與產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率之間的相互作用，結(jié)果表明對(duì)外開放程度越高對(duì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)作用越不明顯[16]。孟慶雷等(2016)則認(rèn)為外商直接投資帶來的新技術(shù)能顯著促進(jìn)工業(yè)生態(tài)效率[23]。

此外，學(xué)者還研究了政府決策對(duì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的促進(jìn)作用：鄭季良等(2019)認(rèn)為環(huán)境規(guī)制對(duì)復(fù)合生態(tài)效率協(xié)同度均存在顯著正向影響，應(yīng)重點(diǎn)加大政府在環(huán)境污染治理方面的投入力度[24]。Zhou等(2018)的研究發(fā)現(xiàn)政府的環(huán)境管制行為有助于提高工業(yè)生態(tài)效率[25]。

另一方面，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，郭露(2016)、趙爽(2016)、汪克亮(2015)、Yu(2018)等人研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)生態(tài)效率具有顯著的影響作用，通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有助于提高工業(yè)的生態(tài)效率[26-29]。王曉玲等(2017)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低第二產(chǎn)業(yè)占比、提高第三產(chǎn)業(yè)占比，有助于提高工業(yè)生態(tài)效率[16]。

3.2 間接驅(qū)動(dòng)因素

產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)所需的資源也是產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的重要驅(qū)動(dòng)因素。汪克亮等(2015)發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的工業(yè)煤炭使用量的減少會(huì)提高該地區(qū)的生態(tài)效率[28]。此外，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及產(chǎn)業(yè)集聚等產(chǎn)業(yè)特征行為都會(huì)顯著影響產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率。楊亦民等(2017)通過湖南省各市的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)降低湖南各市的工業(yè)企業(yè)的規(guī)模有利于提高該地區(qū)的工業(yè)生態(tài)效率[19]。而吳鳴然等(2017)則通過我國(guó)東部省份的面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，降低產(chǎn)業(yè)的集聚程度對(duì)提高工業(yè)生態(tài)效率有促進(jìn)作用[30]。盧燕群等(2017)研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚與其生態(tài)效率呈“倒U”型關(guān)系[15]。田美玉(2018)研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地的生態(tài)效率呈“U”型關(guān)系，對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地的生態(tài)效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[31]。孫藝璇等(2021)認(rèn)為科技創(chuàng)新能力是提高地區(qū)生態(tài)效率的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素[32]。

4 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的研究方法

關(guān)于生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的研究方法，以求出生態(tài)效率值作為因變量，把相關(guān)的影響因素作為自變量進(jìn)行回歸分析。其目的是根據(jù)自變量系數(shù)的顯著性程度來分辨不同影響因素對(duì)生態(tài)效率值的影響程度，以此找出生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素。目前學(xué)界對(duì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的研究使用最為廣泛的是Malmquist指數(shù)法和Tobit模型的研究方法。

4.1 以Malmquist指數(shù)法研究產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素

Malmquist指數(shù)方法是基于DEA而提出的，是用于評(píng)價(jià)跨期的多投入和多產(chǎn)出決策單元的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率，并由此測(cè)算全要素生產(chǎn)率的變化[33]。Malmquist指數(shù)模型既可以計(jì)算全要素生產(chǎn)率，又可以進(jìn)一步分析技術(shù)變動(dòng)、技術(shù)效率變動(dòng)、純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)的情況，因此，在許多領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用[6,34-35]。李健等(2015)利用DEA模型對(duì)區(qū)域生態(tài)效率進(jìn)行靜態(tài)分析，然后利用Malmquist指數(shù)對(duì)區(qū)域生態(tài)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析[36]。從日杰等(2018)運(yùn)用DEA-Malmquist模型構(gòu)建了包含經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境狀況的指標(biāo)體系，對(duì)我國(guó)高耗能行業(yè)的生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算，分析省際高耗能產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的差異并尋找原因[37]。汪克亮等(2020)用SBM-Malmquist指數(shù)模型對(duì)山東省的工業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，研究結(jié)果表明技術(shù)效率是工業(yè)生態(tài)效率的來源，技術(shù)進(jìn)步是山東省工業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動(dòng)因素[38]。

Malmquist指數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化，但其未考慮負(fù)產(chǎn)出，且不能計(jì)算為一個(gè)孤立的單位，因?yàn)樗挠?jì)算需要面板數(shù)據(jù)，此外，還涉及距離函數(shù)值的計(jì)算。

4.2 以Tobit回歸模型研究產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素

Tobit回歸模型屬于因變量受限模型，該模型采用極大似然法進(jìn)行估計(jì)，可以較好地規(guī)避參數(shù)的估計(jì)時(shí)不一致和有偏的問題[12]，在生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的相關(guān)研究中應(yīng)用廣泛。田偉等(2014)運(yùn)用Tobit模型對(duì)中國(guó)生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，得出生產(chǎn)特征、技術(shù)條件和社會(huì)結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的解釋能力較強(qiáng)[8]。傅京燕等(2016)利用超效率DEA模型測(cè)算了我國(guó)各省域的生態(tài)效率，并利用Tobit回歸模型對(duì)生態(tài)效率影響因素進(jìn)行回歸尋找其驅(qū)動(dòng)因素[39]。李根等(2019)采用Tobit模型對(duì)全國(guó)及東中西地區(qū)制造業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行實(shí)證分析[9]。楊玉春等(2021)將生態(tài)足跡作為生態(tài)投入，并構(gòu)建Tobit回歸模型測(cè)度黃河流域九省份全要素生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素[12]。

4.3 其他研究產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的方法

生態(tài)效率的研究方法除數(shù)據(jù)包絡(luò)分析外還包括生命周期法、指標(biāo)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等[36,40-41]。張超等(2017)利用嫡權(quán)TOPSIS法，對(duì)上海市的生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，并利用障礙度模型，進(jìn)一步研究其生態(tài)效率的障礙因子[42]。周俊俊等(2020)以寧南山區(qū)3縣為研究對(duì)象，運(yùn)用擴(kuò)展分析方法對(duì)比分析該地區(qū)的生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)機(jī)制，并探討造成3縣生態(tài)退化差異性的誘因[43]。陳菁泉等(2021)運(yùn)用隨機(jī)前沿模型,從區(qū)域視角出發(fā)分析中國(guó)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)能源生態(tài)效率的演變趨勢(shì),并分析其驅(qū)動(dòng)因素的作用機(jī)制[22]。陳明華等(2021)通過地理探測(cè)器來研究生態(tài)效率的驅(qū)動(dòng)因素，并從內(nèi)源性和外源性兩個(gè)角度揭示其成因[44]。

5 結(jié)語與展望

學(xué)界在產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的相關(guān)研究上著眼于主要的驅(qū)動(dòng)因素，并根據(jù)其作用于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的方式不同將其劃分為直接驅(qū)動(dòng)因素和間接驅(qū)動(dòng)因素，但在其對(duì)主要指標(biāo)或驅(qū)動(dòng)因素的選擇上具有很大的主觀性。在研究方法上關(guān)于生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的研究大多是基于DEA模型的基礎(chǔ)上，以其求出的生態(tài)效率值作為因變量，并在此基礎(chǔ)上利用回歸模型對(duì)其驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析。結(jié)合已有研究的不足筆者提出以下兩點(diǎn)研究方向：①在對(duì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的選擇上要盡量避免主觀性干擾，增加一些定量的手段和工具輔助選擇和篩選驅(qū)動(dòng)因素，以避免主觀選擇上的遺漏從而錯(cuò)過易忽視的主要因素。②當(dāng)前的研究大多是基于DEA模型的基礎(chǔ)上展開的，應(yīng)當(dāng)嘗試新的研究方法在產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率上的應(yīng)用。DEA模型研究的基礎(chǔ)是對(duì)過去數(shù)據(jù)的總結(jié)，但在面對(duì)復(fù)雜多變的未來環(huán)境時(shí)用過去得來的經(jīng)驗(yàn)難以準(zhǔn)確把握新的方向，認(rèn)為增加在新形勢(shì)下對(duì)生態(tài)效率驅(qū)動(dòng)因素的預(yù)測(cè)性研究。