內(nèi)蒙古生態(tài)效率影響因素研究

李東茹，姚鳳桐

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

近年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，隨之而來(lái)的是生態(tài)問(wèn)題的日趨嚴(yán)峻。內(nèi)蒙古作為我國(guó)北疆的重要生態(tài)屏障，生態(tài)效率的提升不僅是推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)的內(nèi)在需求，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略需要?；诖耍ㄟ^(guò)探索影響內(nèi)蒙古生態(tài)效率因素并提高區(qū)域生態(tài)效率，形成一條資源消耗最小、環(huán)境污染最低、社會(huì)福利最大的路子意義重大。以期能夠推動(dòng)內(nèi)蒙古社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。

1 生態(tài)效率的測(cè)算

1.1 模型及指標(biāo)選擇

國(guó)內(nèi)外學(xué)者雖然對(duì)生態(tài)效率的定義和評(píng)價(jià)生態(tài)效率的方法存在一定差異，但本質(zhì)卻并未改變，即用最小的資源消耗和環(huán)境污染換取最大的社會(huì)福利，是一種投入與產(chǎn)出的比值。目前往往通過(guò)生態(tài)足跡法、成本收益分析法和DEA分析法等方法評(píng)價(jià)生態(tài)效率[1]。其中，學(xué)者們普遍認(rèn)可WBCSD提出的生態(tài)效率比值公式：

(1)

通過(guò)對(duì)研究區(qū)域?qū)嶋H情況分析及數(shù)據(jù)可獲得性，本文參考李兵采用生態(tài)足跡法測(cè)算生態(tài)效率。式(1)中分子用GDP表示，以此代表社會(huì)總產(chǎn)出，資源消耗和環(huán)境影響則用生態(tài)足跡來(lái)表示[2]。生態(tài)足跡(Ecological Footprint，EF)由生物生態(tài)足跡(Biology Ecological Footprint，BEF)和能源生態(tài)足跡(Energy Ecological Footprint，EEF)構(gòu)成，具體生態(tài)足跡計(jì)算公式表示如下[3]：

EF=BEF+EEF

(2)

生物生態(tài)足跡。生物生態(tài)足跡即耕地、草地、林地、水域中生物資源消耗總的生態(tài)足跡[4]。其計(jì)算方式為：

(3)

BEFi=∑jAij

(4)

(5)

BEF=∑i(BEFi×ri)

(6)

式(3)—式(6)中：i為生物生產(chǎn)性土地類(lèi)型，即耕地、草地、林地、水域；j為生物質(zhì)生產(chǎn)項(xiàng)目類(lèi)型；Aij為研究區(qū)域第i種生物生產(chǎn)性土地第j種生產(chǎn)項(xiàng)目折算的生態(tài)足跡面積(hm2)；Cij為研究區(qū)域第i類(lèi)生物生產(chǎn)性土地第j種生產(chǎn)項(xiàng)目的產(chǎn)量(kg或m3)；pwij為全球區(qū)域第i類(lèi)生物生產(chǎn)性土地第j種生產(chǎn)項(xiàng)目的平均產(chǎn)量(kg/hm2或m3/hm2)；BEFi為第i類(lèi)生物生產(chǎn)性土地的生態(tài)足跡面積(hm2)；ri為第i類(lèi)生物生產(chǎn)性土地的均衡因子；γij為第i類(lèi)生物生產(chǎn)性土地第j種生產(chǎn)項(xiàng)目的單位熱值(kJ/kg或kJ/m3)；Si為研究區(qū)域第i類(lèi)生物生產(chǎn)性土地已利用的生物生產(chǎn)面積(hm2)；BEF為研究區(qū)生物生態(tài)足跡總面積(hm2)。

表1 生態(tài)足跡賬戶(hù)

能源生態(tài)足跡。根據(jù)已獲得的歷年能源消費(fèi)資料，能源核算項(xiàng)目主要涉及原煤、原油、天然氣和電力。能源核算指標(biāo)因其單位不同，不能簡(jiǎn)單累加，所以根據(jù)Wackernagel等確定的世界單位面積化石燃料土地的平均發(fā)熱量為能源用地的折算系數(shù)[5]，具體計(jì)算公式如下：

(7)

式中：EEF為能源生態(tài)足跡；Ci為第i類(lèi)能源核算項(xiàng)目的消費(fèi)量；ec為能源折算系數(shù)；EFag全球平均能源足跡。參考已有研究，原煤、原油、天然氣和電力的ec值分別取20.934 GJ/t、43.124 GJ/t、38.978 GJ/t、177.05 GJ/t，原煤、原油、天然氣和電力的EFag值分別取55 GJ/hm2、93 GJ/hm2、93 GJ/hm2、1 000 GJ/hm2。

1.2 結(jié)果分析

筆者根據(jù)上述方法及相關(guān)數(shù)據(jù)得到2004年—2017年內(nèi)蒙古生態(tài)效率水平值，圖1顯示了2004年—2017年內(nèi)蒙古生態(tài)效率的發(fā)展趨勢(shì)，隨著時(shí)間的推移，內(nèi)蒙古生態(tài)效率大體呈上升趨勢(shì)。

圖1 2004年—2017年內(nèi)蒙古生態(tài)效率變化情況

2 內(nèi)蒙古生態(tài)效率影響因素分析

2.1 STIRPAT模型

20世紀(jì)80年代美國(guó)生態(tài)學(xué)家Ehrlich首次提出IPAT模型，即I=PAT。最初該模型被廣泛用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源環(huán)境關(guān)系的研究[6]，后來(lái)又有學(xué)者對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，提出了人口規(guī)模、富裕程度和技術(shù)因素作用的即STIRPAT模型，該模型的優(yōu)點(diǎn)在于應(yīng)用范圍更廣且更為靈活[7]，公式如下：

I=a·Pb·Ac·Td·ε

(8)

式中：I為環(huán)境壓力，a為常數(shù)，P為人口，A為富裕程度，T為技術(shù)因素，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

筆者在此模型基礎(chǔ)上將環(huán)境影響視作生態(tài)效率(EE)，把人口規(guī)模(P)擴(kuò)展成人口城鎮(zhèn)化率(UP)和人力資本水平(HC)；富裕程度(A)用經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED)即內(nèi)蒙古人均GDP與全國(guó)人均GDP的比值(ED)進(jìn)行量化；技術(shù)水平指標(biāo)(T)學(xué)界尚未形成統(tǒng)一表征方式，筆者參考國(guó)內(nèi)外已有的相關(guān)研究[8]，將技術(shù)因素(T)分解為第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重(SI)、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(TI)、萬(wàn)元GDP能耗(EC)；同時(shí)為準(zhǔn)確分析影響生態(tài)效率的因素，引入政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出項(xiàng)(FI)。構(gòu)建模型如式(9)：

EE=a×UPb×HCc×EDd×SIe×TIf×ECg×FIh×ε

(9)

式中：a為模型的常數(shù)項(xiàng)；b、c、d、e、f、g、h分別為UP、HC、ED、SI、TI、EC、FI的系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

式(9)兩邊取對(duì)數(shù)：

In(EE)=Ina+bIn(UP)+cIn(HC)+dIn(ED)+eIn(SI)+fIn(TI)+gIn(EC)+hIn(FI)+Inε

(10)

2.2 主成分分析

定量分析生態(tài)效率的影響因素一般采用最小二乘法對(duì)自變量進(jìn)行回歸，但社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素之間通常存在相互解釋的問(wèn)題，會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)不準(zhǔn)確的回歸方程。本研究對(duì)各影響因素進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，結(jié)果表明人口城鎮(zhèn)化率(UP)、人力資本水平(HC)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED)、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(TI)、萬(wàn)元GDP能耗(EC)、政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出項(xiàng)(FI)之間存在顯著相關(guān)關(guān)系(見(jiàn)表2)。若直接進(jìn)行回歸，會(huì)由于多重共線性問(wèn)題導(dǎo)致回歸方程不合理，難以進(jìn)行準(zhǔn)確的量化分析。因此，本文基于主成分分析法優(yōu)化的STIRPAT模型對(duì)各影響因素進(jìn)行分析研究。

表2 內(nèi)蒙古生態(tài)效率各影響因素之間相關(guān)分析

運(yùn)用主成分分析法時(shí)，一般應(yīng)當(dāng)注意兩點(diǎn)：①樣本數(shù)據(jù)一般需要進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett顯著性檢驗(yàn)，通常情況下，KMO檢驗(yàn)值要求大于0.5，Bartlett顯著性檢驗(yàn)sig<0.05，即視為通過(guò)檢驗(yàn)；②累積方差貢獻(xiàn)率應(yīng)達(dá)到85%及以上，認(rèn)為達(dá)到滿(mǎn)意結(jié)果。同時(shí)滿(mǎn)足上述兩點(diǎn)，則表明適合做主成分分析。本文中，2004年—2017年內(nèi)蒙古人力資本水平、人口城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、萬(wàn)元GDP能耗和政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出等7項(xiàng)影響因素主成分分析KMO抽樣適度測(cè)定值為0.659，大于0.5，Bartlett檢驗(yàn)值為138.504，sig=0.000<0.05，通過(guò)檢驗(yàn)。利用最大方差旋轉(zhuǎn)法提取出特征值大于1的兩個(gè)主成分，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到94.774%，則認(rèn)為主成分分析結(jié)果較好。特征值及貢獻(xiàn)率見(jiàn)表3。

表3 主成分的提取

當(dāng)提取兩個(gè)主成分時(shí)，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到94.774%,表明這兩個(gè)主成分已涵蓋原始變量94.774%的信息，可基本代替原始變量進(jìn)行下一步研究。并得到旋轉(zhuǎn)成分矩陣和成分得分系數(shù)矩陣，分別見(jiàn)表4和表5。

表4 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

表5 成分得分系數(shù)矩陣

由成分得分系數(shù)矩陣，可以得到以下兩個(gè)綜合變量F1、F2。

F1=0.172lnHC+0.172lnUP+0.174lnED+0.077lnSI+0.179TI-0.158lnEC+0.176lnFI

(11)

F2=0.077lnHC+0.145lnUP-0.167lnED+0.798lnSI+0.145TI+0.390lnEC-0.190lnFI

(12)

以lnEE作為被解釋變量，綜合變量F1、F2作為解釋變量，基于SPSS 26.0軟件，運(yùn)用OLS對(duì)變量進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 主成分回歸分析系數(shù)

表7 綜合變量回歸方程檢驗(yàn)1

表8 綜合變量回歸方程檢驗(yàn)2

從表7可以看出，回歸方程的R2為0.946，調(diào)整后的R2為0.936，表明回歸方程擬合度較好，根據(jù)表6，可以得到因變量lnEE與綜合變量F1、F2的回歸方程。

lnEE=0.904F1-0.240F2+lnK

(13)

將式(11)(12)帶入，得到:

lnEE=0.137lnHC+0.121lnUP+0.197lnED-0.122lnSI

+0.127lnTI-0.236lnEC+0.205lnFI+lnK

(14)

其中K為常數(shù)，為式(8)中a與ε之積，可得到2004年—2017年影響內(nèi)蒙古生態(tài)效率的因子模型。

EE=KHC0.137UP0.121ED0.197SI-0.122TI0.127EC-0.236FI0.205

(15)

由式(14)可知，人口城鎮(zhèn)化率、人力資本水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、萬(wàn)元GDP能耗和政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出對(duì)生態(tài)效率的彈性系數(shù)分別為0.137、0.121、0.197、-0.122、0.127、-0.236、0.205，其中人口城鎮(zhèn)化率、人力資本水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重和政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出對(duì)生態(tài)效率的增長(zhǎng)具有正向影響，其影響大小依次為：政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出>經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平>人口城鎮(zhèn)化率>第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重>人力資本水平。表示當(dāng)政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口城鎮(zhèn)化率、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、人力資本水平增加1%時(shí)，生態(tài)效率將增長(zhǎng)0.205%、0.197%、0.137%、0.127%、0.121%。

第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重和萬(wàn)元GDP能耗對(duì)生態(tài)效率的提高具有負(fù)向影響，從目前來(lái)看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和萬(wàn)元GDP能耗的降低還未有效促進(jìn)內(nèi)蒙古生態(tài)效率的提高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和節(jié)能降耗工作仍需重視，希望在科技創(chuàng)新的帶動(dòng)下，內(nèi)蒙古的資源利用效率能進(jìn)一步的提高，從而促進(jìn)生態(tài)效率的提高。

3 結(jié)論與討論

本文基于生態(tài)足跡法測(cè)算了2004年—2017年內(nèi)蒙古生態(tài)效率。結(jié)果表明，2004年—2017年內(nèi)蒙古生態(tài)效率大體呈現(xiàn)逐漸增長(zhǎng)的特點(diǎn)，這表明，內(nèi)蒙古在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)更加注重生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。

運(yùn)用主成分分析法改進(jìn)STIRPAT模型，將各解釋變量歸納為F1和F2兩項(xiàng)綜合變量，能夠有效解決自變量之間存在的相互解釋現(xiàn)象，消除多元回歸分析中的共線性問(wèn)題，進(jìn)而對(duì)生態(tài)效率影響因素進(jìn)行更為合理的研究分析。

根據(jù)STIRPAT模型回歸結(jié)果我們可以得到一個(gè)直接的啟示：影響內(nèi)蒙古生態(tài)效率的眾多因素中，政府財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出對(duì)內(nèi)蒙古生態(tài)效率的提升具有突出作用，這與近年來(lái)政府逐漸重視生態(tài)環(huán)境的保護(hù)密切相關(guān)。這表明，財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出規(guī)模的擴(kuò)大可助力內(nèi)蒙古生態(tài)效率的提升。此外，其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)內(nèi)蒙古生態(tài)效率的影響也不可忽視。因此，內(nèi)蒙古在今后經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，強(qiáng)化財(cái)政節(jié)能環(huán)保支出，建設(shè)用地規(guī)劃，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高資源利用效率和降低工業(yè)能耗的協(xié)同作用，進(jìn)而有效降低生態(tài)足跡，可能是提升內(nèi)蒙古生態(tài)效率和實(shí)現(xiàn)社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的重要路徑。