福建省生態(tài)福利績效影響因素研究

林克濤，鄧惺煒，葉 頡

1. 泉州師范學院 資源與環(huán)境科學學院，泉州 362000

2. 福建農(nóng)林大學 安溪茶學院，泉州 362400

3. 泉州師范學院 商學院，泉州 362000

自改革開放以來，我國社會經(jīng)濟得到快速發(fā)展，創(chuàng)造了令人矚目的“中國奇跡”，然而長期的粗放發(fā)展模式在創(chuàng)造巨大經(jīng)濟效益的同時，也逐漸產(chǎn)生一系列生態(tài)環(huán)境問題，進而影響人民的福利收益。從長遠上看，生態(tài)環(huán)境問題不僅影響到經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展，也將影響到人的可持續(xù)發(fā)展。隨著生態(tài)、經(jīng)濟、福利三者之間矛盾的日益加深，生態(tài)文明可持續(xù)發(fā)展道路的探尋迫在眉睫，2016年中共中央辦公廳、國務院辦公廳聯(lián)合發(fā)布《國家生態(tài)文明試驗區(qū)（福建）實施方案》（http://www.gov.cn/gongbao/content/2016/content_5109307.htm），將福建省設為全國首個生態(tài)文明試驗區(qū)，探索生態(tài)文明建設新模式，推動我國生態(tài)文明體制改革。黨的十九大報告也提出“堅持新發(fā)展理念”、“堅持人與自然和諧共生”、“堅持在發(fā)展中保障和改善民生”等議題，體現(xiàn)出進入新時代后決策者越來越將目光聚焦于保護生態(tài)環(huán)境、協(xié)調(diào)經(jīng)濟發(fā)展、提高人民福祉三者有機統(tǒng)一。而生態(tài)福利績效作為生態(tài)、經(jīng)濟和福利多維協(xié)調(diào)發(fā)展的重要指標，是評價可持續(xù)發(fā)展的重要方式，其追求以最少生態(tài)資源消耗量換取最大人類發(fā)展福利量符合可持續(xù)發(fā)展理念。

生態(tài)福利績效的概念最早可追溯到美國生態(tài)經(jīng)濟學家Daly的觀點，他提出可通過計算區(qū)域內(nèi)單位自然資源消耗所提升的人類福利量來評價區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展狀況，但限于評價指標與手段，該思想在當時未能得到深化（Daly，1974）。進入21世紀以來，學者們逐漸將目光投入到生態(tài)福利績效的研究當中，不斷豐富其概念、內(nèi)涵及評價方式，國外學者Common（2007）提出了一種計算生態(tài)福利績效的方法，以人類滿足程度與環(huán)境投入程度之比來測算。Dietz et al（2012）將生態(tài)福利績效表示為人類福利環(huán)境強度，即出生時預期壽命與人均生態(tài)足跡的比率。我國學者臧漫丹等（2013）將“里約+20”峰會所提出的綠色經(jīng)濟新理念與生態(tài)福利績效相結合，闡述了生態(tài)福利績效的概念、內(nèi)涵，并利用出生時預期壽命與生態(tài)足跡兩個指標對G20國家的生態(tài)福利績效進行實證分析。諸大建和張帥（2014）在國內(nèi)外關于生態(tài)福利績效研究的基礎上將其定義為單位自然消耗所帶來的福利水平提升?；谏鲜鲈缙谘芯浚瑢W者們對于生態(tài)福利績效的探索逐步拓展到測算方法、影響因素等方面，同時研究尺度多數(shù)是基于國際間再拓展到省際間、城市間的比較研究。測算方法主要有比值法（Common，2007；臧漫丹等，2013）、隨機前沿分析法（Dietz et al，2012；肖黎明和張仙鵬，2019）、數(shù)據(jù)包絡分析法（龍亮軍等，2017；龍亮軍，2019），其中，數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）因其指標豐富，科學性較強，是當前主流的生態(tài)福利績效測算方法。

在生態(tài)福利績效影響因素的研究方法上，既有應用傳統(tǒng)回歸計量模型也有利用空間計量模型。程艷茹（2017）、龍亮軍等（2017）、郭炳南和卜亞（2018）基于DEA方法構建生態(tài)福利績效評價指標體系，運用Super-SBM模型測算研究對象生態(tài)福利績效值，并利用Tobit回歸模型分析生態(tài)福利績效的影響因素，對區(qū)域發(fā)展提出針對性建議。楊瑞和張然（2018）運用人類發(fā)展指數(shù)與生態(tài)足跡測算青島市2006 — 2016年生態(tài)福利績效值，并利用Tobit模型分析其影響因素。方時姣和肖權（2019）運用Super-SBM模型測算了我國2005 — 2016年30個省市的生態(tài)福利績效值，并進一步利用空間計量模型分析生態(tài)福利績效影響因素。林木西等（2019）利用Super-SBM模型測算了我國2014 — 2017年30個省市生態(tài)福利績效值，而后運用MLD指數(shù)分解法研究地區(qū)間生態(tài)福利績效的差距，最后采用鄧氏灰色關聯(lián)模型分析生態(tài)福利績效影響因素。李成宇等（2019）運用考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型測算我國2001 — 2015年30個省市生態(tài)福利績效值，而后利用空間計量模型分析了生態(tài)福利績效的影響因素。

上述學者為生態(tài)福利績效的研究奠定了扎實基礎，深化了生態(tài)福利績效的概念與內(nèi)涵，豐富了研究測算方法及分析影響生態(tài)福利績效因素的研究視角。但現(xiàn)有的研究多集中于大區(qū)域尺度，單一省、市的研究較少且在生態(tài)代表性上不足；同時受制于數(shù)據(jù)的可得性，在指標設定上有一定缺陷；現(xiàn)有研究在生態(tài)福利績效測算方法選擇上差別不大，但許多應用DEA方法的研究都缺乏多階段效率與超效率的考量，可能造成結果的失真。本文嘗試以我國首個國家生態(tài)文明試驗區(qū)福建省作為研究對象，選取福建省2012 — 2019年的面板數(shù)據(jù)，通過構建基于兩階段DEA方法的生態(tài)福利績效指標體系，探究福建省時空上的生態(tài)福利績效差異；并進一步采用Tobit回歸模型對生態(tài)福利績效的影響因素進行研究，最終探索經(jīng)濟增長、生態(tài)保護、人民福利協(xié)調(diào)增長的路徑。

1 研究方法與指標選取

1.1 考慮非期望產(chǎn)出的兩階段Super-NSBM模型與Windows DEA模型

DEA方法無需事先設定相關函數(shù)，排除了主觀因素，可以避免參數(shù)誤差，是現(xiàn)在科學性較強的生態(tài)福利績效測算方法。SBM模型是Tone（2001）為改進傳統(tǒng)DEA模型（如CCR、BCC模型）無法考慮到投入與產(chǎn)出之間的松弛性問題而提出的一種基于松弛變量的非徑向、非角度DEA分析方法。后來在研究實踐中發(fā)現(xiàn)SBM模型會出現(xiàn)多個決策單元值為1導致無法進行排序比較的問題，鑒于此，Tone（2002）對該模型進行修正，提出了Super-SBM模型。在進一步的研究中發(fā)現(xiàn)Super-SBM模型以及其他傳統(tǒng)DEA模型都是在測算單段效率，將各個決策單元看作“黑箱”，未考慮到其內(nèi)部各個子系統(tǒng)之間相互關系（何楓等，2014）。因此，Tone and Tsutsui（2010）又提出了一種基于松弛變量的Network-DEA模型，該模型在評價決策單元綜合效率時又能評價子階段效率，能夠解析整體與部分之間的聯(lián)結機制，提升綜合效率的精確度。同時該模型亦可加入非期望產(chǎn)出來衡量環(huán)境污染對生態(tài)福利績效的影響，故本文采用該模型與Super-SBM模型復合形成考慮非期望產(chǎn)出的Super-NSBM模型來測算福建省生態(tài)福利績效值，借鑒龍亮軍（2019）的研究，其形式見式(1)。

Windows DEA模型是將位于不同時期的決策單元視作不同的“決策單元”來處理，通過類似于移動平均的方法選定不同的參考集來評價一個決策單元在研究期間的相對效率（陳建麗等，2014）。該模型最有效用的功能便是增加了決策單元的數(shù)量，以便在有限數(shù)量的決策單元可用時，提升結果精確性（余華茂，2019），是解決決策單元數(shù)量不足的一種有效途徑，因此本文引入該模型與Super-NSBM模型復合，提升測算結果準確性。采用Windows DEA模型時還需預設窗口寬度，參考龍亮軍（2019）的設定方法，取窗口寬度d= 3。通過測算，將各年份在不同窗口的效率值取平均值，作為各決策單元按時間排序的最終效率值。

上式中 ：mk和vk表示第k個階段輸入與輸出個數(shù)。(k,h)表示階段k到階段h的連接，x為輸入，y為輸出，z代表中間產(chǎn)出，λk表示k階段的模型權重，ωk表示第k階段權重。sk-表示投入指標的松弛變量，s gk和sbk表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量。

同時，當且僅當綜合效率大于或等于1時，決策單元視為DEA相對有效，否則無效。

1.2 Tobit模型

Tobit模型屬于計量經(jīng)濟學模型，是一種因變量受限的回歸模型，主要應用于局部連續(xù)分布與局部離散分布的因變量分析（Tobin，1958）。其具體內(nèi)涵為：在一般情況下如若因變量Yi的取值范圍在某個范圍內(nèi)或者在數(shù)據(jù)整理時進行了截斷，且因變量Yi與自變量Xi有關，則有線性回歸模型如式(2)：

上式中：i= 1, 2, 3, …，Y i為受限因變量，Xi為解釋變量，βT為未知參數(shù)向量，擾動項Mi～N(0,σ2)。

1.3 指標選擇與數(shù)據(jù)來源

運用考慮非期望產(chǎn)出的Super-NSBM模型進行生態(tài)福利績效測算需構建投入與產(chǎn)出指標體系，其中投入指標主要為基礎生態(tài)資源的消耗，產(chǎn)出指標為人民的社會福利水平，非期望產(chǎn)出主要為環(huán)境污染，而經(jīng)濟增長則作為中間變量聯(lián)結生態(tài)消耗與福利產(chǎn)出。結合福建省特征與相關指標體系構建方法（程艷茹，2017；郭炳南和卜亞，2018；龍亮軍，2019），基礎生態(tài)資源消耗主要為能源、水資源、土地等關鍵自然資本，故以這三者表征；環(huán)境污染以總體“三廢”表征，以往部分研究采用工業(yè)污染物排放衡量該指標，這種方式對于區(qū)域污染物排放的概括不全面，而總體“三廢”能夠涵蓋工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活所產(chǎn)生的主要污染物排放；中間變量經(jīng)濟增長則以人均GDP產(chǎn)出表示；社會公共服務是社會福利的重要指標，而公民教育與醫(yī)療衛(wèi)生是公共服務的重要方面，因此福利產(chǎn)出采用聯(lián)合國開發(fā)計劃署（United Nations Development Programme，UNDP）提出的人類發(fā)展指數(shù)（human development index，HDI）中代表教育與醫(yī)療的平均受教育年限、人均預期壽命兩個指標表征（UNDP，1990），詳見表1。

表1 生態(tài)福利績效評價指標體系Tab. 1 The evaluation index system of the ecological welfare performance

本文利用福建省9地市2012 — 2019年面板數(shù)據(jù)進行實證分析，其中生態(tài)資源消耗、環(huán)境污染、人均GDP數(shù)據(jù)及影響因素數(shù)據(jù)主要來自2013 — 2021年《中國統(tǒng)計年鑒》（http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/）、《福 建 省 統(tǒng) 計 年 鑒》（https://tjj.fujian.gov.cn/xxgk/ndsj/）、各 地 市 統(tǒng)計年鑒及各地市2012 — 2019年的《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展公報》（https://tjj.fujian.gov.cn/tjgg/），部分來自福建省科技廳統(tǒng)計數(shù)據(jù)。由于平均預期壽命數(shù)據(jù)更新周期較長，缺失的數(shù)據(jù)采用內(nèi)插法與外推法計算而得。平均受教育年限（average education years，AEY）指標參考《2013年中國人類發(fā)展報告》（https://www.undp.org/china）中的計算方法（聯(lián)合國開發(fā)計劃署駐華代表處和中國社會科學院城市發(fā)展與環(huán)境研究所，2013），如式(3)：上式中：AEY為平均受教育年限，P表示受不同程度教育的人數(shù)，P1、P2、P3、P4分別為小學、初中、高中、大專及以上四個層次并以此進行平均教育年限計算。

2 實證結果與分析

2.1 生態(tài)福利績效的測度與評價

基于福建省9地市2012 — 2019年面板數(shù)據(jù)，運用考慮非期望產(chǎn)出的兩階段Super-NSBM模型與Windows DEA模型，借助MaxDEA 8 Ultra軟件得出2012 — 2019年福建省生態(tài)福利績效的綜合效率及分階段效率，本文僅對綜合效率進行評價分析，其測算結果見表2。

從表2可以看出福建省的整體生態(tài)福利績效較高，平均值為0.903，接近DEA相對有效，在2012 — 2019年8 a間呈現(xiàn)出波動提升的狀態(tài)，但實現(xiàn)DEA相對有效的城市數(shù)量并未有顯著提升，福建省的生態(tài)福利發(fā)展可能陷入了瓶頸期。同時區(qū)域內(nèi)各城市生態(tài)福利績效水平差異較大且波動明顯，最大值為2017年廈門（1.501），最小值為2013年龍巖（0.330），并表現(xiàn)出沿海高于內(nèi)陸的分布格局。研究期間生態(tài)福利績效全年份實現(xiàn)DEA相對有效的區(qū)域僅有廈門1個，表明廈門較好地實現(xiàn)了資源投入、經(jīng)濟增長、福利產(chǎn)出三者的有機協(xié)調(diào)。9地市績效值排名從高到低依次為：廈門、寧德、福州、漳州、南平、莆田、泉州、三明、龍巖，除廈門實現(xiàn)DEA相對有效外，寧德、福州、漳州、南平、莆田5市的生態(tài)福利績效均值都在0.9以上，說明這些地市雖在生態(tài)、經(jīng)濟、福利三者協(xié)調(diào)方面存在一定不足，但有較大潛力實現(xiàn)DEA相對有效的質(zhì)變提升，需要進一步針對性改進。福建省經(jīng)濟總量最大的泉州市8 a平均值為0.805，排名第7位，研究時期并未有某一年份實現(xiàn)了DEA相對有效，出現(xiàn)此情況的原因主要在于生態(tài)福利績效不單單是考慮經(jīng)濟產(chǎn)出，同時也考慮到了教育、醫(yī)療、資源轉化率、環(huán)境保護等多種復雜因素，追求的是資源投入、經(jīng)濟發(fā)展、福利產(chǎn)出三者的協(xié)調(diào)發(fā)展。寧德也可為此提供一些佐證：雖然寧德相較于福建省發(fā)達區(qū)域，經(jīng)濟水平較為落后，但生態(tài)福利績效平均值卻排名第二，可能由于該地前期工業(yè)發(fā)展較為滯后使得總體生態(tài)水平較高，另一方面是能源結構的影響。寧德?lián)碛懈＝ㄊ∽畲蟮暮穗娬?，清潔能源的使用有效控制了傳統(tǒng)熱電廠三廢的排放，保持了較高的環(huán)境水平，但寧德仍應注重經(jīng)濟水平的發(fā)展，以此來加強城市基礎設施與福利體系的建設（林克濤等，2020）。三明、龍巖分別排名第8和第9，都處于DEA相對無效狀態(tài)，其中龍巖在2014年之前都處于生態(tài)福利績效低值階段，其問題主要是資源投入冗余和污染排放較大，該類區(qū)域在注重經(jīng)濟發(fā)展的同時，也應加強對綠色發(fā)展的重視，強化環(huán)境規(guī)制，提升資源投入轉化為福利產(chǎn)出的能力。從研究期間各年份看，生態(tài)福利績效達到DEA相對有效的區(qū)域比例依次為33.3%、22.2%、22.2%、22.2%、33.3%、33.3%、11.1%、33.3%，有效比例一直處于低值波動狀態(tài)，原因可能是經(jīng)濟粗放發(fā)展的弊端在2012 — 2015年集中爆發(fā)，致使績效較低，而后2016年福建省被設立為國家生態(tài)文明試驗區(qū)，各種強力調(diào)控政策的出臺使得績效值開始緩慢波動提升。值得注意的是，2019年實現(xiàn)了9地市均值DEA相對有效，且9地市生態(tài)福利績效均大于0.9，說明前期出臺的生態(tài)環(huán)境改革、人民福利提升政策取得了較好的成效?？傮w而言，福建省在生態(tài)建設上一直處于較高水平，但生態(tài)福利績效考量的是生態(tài)、經(jīng)濟、福利是否協(xié)調(diào)，從結果上看福建省生態(tài)福利績效在未來仍有提升發(fā)展的空間，應繼續(xù)堅持“綠水青山”就是“金山銀山”的理念，進一步優(yōu)化提升。

表2 2012 — 2019年福建省生態(tài)福利績效綜合水平測算結果Tab. 2 Results of the ecological welfare performance of Fujian Province in 2012 — 2019

2.2 Tobit模型結果及分析

影響生態(tài)福利績效的因素頗多，除上述的投入產(chǎn)出指標外，仍有許多因素值得探究，從福建省區(qū)域特點看，其對外經(jīng)濟活躍，經(jīng)濟外向性的底色明顯；同時福建省森林覆蓋率連續(xù)40 a全國排名第一，生態(tài)基礎良好，也是第一批全國醫(yī)改試點省份，以上特性都會對生態(tài)福利績效產(chǎn)生一定影響。因此，考慮區(qū)域的特性、數(shù)據(jù)的可得性與完整性，參考已有研究（程艷茹，2017；龍亮軍等，2017；郭炳南和卜亞，2018），選取如下影響因素變量：①經(jīng)濟規(guī)模（GDP），以各地級市占福建省GDP比重表征；②產(chǎn)業(yè)結構（industrial structure，IS），以各地級市第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表征；③經(jīng)濟外向性（economic extroversion，EE），經(jīng)濟外向性反映了區(qū)域對外交流的整體水平，以各地級市進出口總額占GDP比重表征；④人口密度（population density，PD），以各地級市每平方千米人口數(shù)量表征；⑤ 城市綠化水平（urban greening，UG），城市綠化可為居民休憩娛樂與健身運動提供必要的場地，同時也是城市生態(tài)建設的表現(xiàn)，以各地級市人均公園綠地面積表征；⑥技術進步（technological progress，TP），R&D 經(jīng)費支出是推動區(qū)域技術進步的重要動力，以各地級市R&D內(nèi)部經(jīng)費支出占GDP比重表征；⑦ 環(huán)境規(guī)制（environmental regulation，ER），環(huán)境規(guī)制對于城市污染排放、環(huán)境改善具有一定影響，而城市污染主要集中于工業(yè)，故以各地級市工業(yè)污染治理投資總額占GDP比重表征；⑧ 森林資源（forest resources，F(xiàn)R），以各地級市森林覆蓋率表征；⑨ 醫(yī)療水平（medical level，ML），醫(yī)療衛(wèi)生水平作為社會公共服務的重要體現(xiàn)，對于人民福祉有重要影響，以各地級市每千人衛(wèi)生技術人員數(shù)量表征。將前文通過測算而得的福建省生態(tài)福利績效值（ecological welfare performance，EWP）作為因變量，上述影響因素作為自變量，并對各個自變量進行標準化處理，構造Tobit模型如下：

EWP=β0+β1× GDPi+β2× ISi+β3× EEi+β4× PDi+β5× UGi+β6× TPi+β7× ERi+β8× FRi+β9× MLi+M(4)式中：β0為常數(shù)項，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8、β9為估計參數(shù)，M為隨機誤差項。

依據(jù)上文通過兩階段Super-NSBM模型測算而得的生態(tài)福利績效值及影響因素數(shù)據(jù)，利用Stata軟件對生態(tài)福利績效的影響因素進行Tobit回歸分析，見表3。結果表明：經(jīng)濟規(guī)模（GDP）、產(chǎn)業(yè)結構（IS）、人口密度（PD）、森林資源（FR）4個影響因素與福建省生態(tài)福利績效呈負相關；而經(jīng)濟外向性（EE）、城市綠化水平（UG）、技術進步（TP）、環(huán)境規(guī)制（ER）、醫(yī)療水平（ML）5個影響因素未通過顯著性檢驗。

表3 福建省生態(tài)福利績效影響因素的Tobit回歸分析結果Tab. 3 The Tobit model regression results of factors affecting ecological welfare performance in Fujian Province

經(jīng)濟規(guī)模的影響為負，與龍亮軍等（2017）、方時姣和肖權（2019）的研究具有一致性。從該結果看，福建省可能遭遇了“福利門檻”，即GDP對于生態(tài)福利績效提升存在邊際效應。一方面GDP增長帶來人民物質(zhì)財富的增加，使得區(qū)域有足夠的資金進行生態(tài)環(huán)境改善、社會公共服務體系強化等有利于生態(tài)福利績效提升的工作；但若一味地追求經(jīng)濟增長，不能較好地實現(xiàn)生態(tài)、經(jīng)濟、福利三者的協(xié)調(diào)發(fā)展，則容易產(chǎn)生持續(xù)性環(huán)境污染、公共產(chǎn)品供給不足等問題，使經(jīng)濟與生態(tài)失衡，反而降低生態(tài)福利績效。

產(chǎn)業(yè)結構的影響為負。第二產(chǎn)業(yè)的確能夠增加地方財政和人民收入，帶來經(jīng)濟福利提升，但由于其集聚了大量的高耗能、高污染企業(yè)，因此也會帶來復雜的環(huán)境問題，導致社會福利減少（李成宇等，2019；郭炳南等，2021）。從回歸分析結果看，第二產(chǎn)業(yè)對福建省生態(tài)福利績效的影響弊大于利。

人口密度的影響為負，說明福建省在城鎮(zhèn)化發(fā)展中未實現(xiàn)人口與生態(tài)資本的較好協(xié)調(diào)。人口集中在一定程度上能夠提升各種資源要素的利用率，但過度集中可能導致生態(tài)資本需求增多，導致區(qū)域生態(tài)承載力超限，阻礙生態(tài)福利績效的提升（劉曉暉和莊曉惠，2022）。

森林資源的影響為負，與魏鵬等（2022）的研究結果相似。森林生態(tài)資本的積累較為緩慢，其發(fā)揮作用往往也具有遲滯性（魏鵬等，2022）。另一方面也體現(xiàn)出當前福建省森林生態(tài)補償制度無法彌補林區(qū)人民因“發(fā)展權”缺失而帶來的福利減少，經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)保護仍存在兩難抉擇。

經(jīng)濟外向性的影響為正，但不顯著。原因可能在于對外貿(mào)易的正反兩面性，在對外貿(mào)易過程中國外先進知識技術的溢出效應明顯，有利于推動生態(tài)福利績效提升，但對外貿(mào)易也存在市場換技術、初級產(chǎn)品交易比重過大等問題，會抑制綠色全要素生產(chǎn)率，阻礙生態(tài)福利績效提升（張建清和董潔明，2019）。

城市綠化水平的影響為正，但不顯著。一般而言，公共綠地能為居民生活提供良好的游憩、休閑場所，滿足其強身健體、休閑娛樂的需要，使其得到身心上的福利增長，推動人均壽命的延長（李成宇等，2019）。其不顯著的原因可能在于公共綠地的正面作用往往局限于大中城市或縣區(qū)中心，而在更大區(qū)域的鄉(xiāng)鎮(zhèn)或偏遠山區(qū)無法發(fā)揮（劉玲和閻東彬，2020）。

技術進步的影響為正，但不顯著。一般而言，技術改進能夠提升區(qū)域資源轉化率，對于節(jié)能減排有著重要意義，其不顯著原因可能在于福建省部分地級市大量R&D經(jīng)費支出投入到規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中，據(jù)《2020年全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》（http://www.gov.cn/xinwen/2021-09/22/content_5638658.htm），全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費支出占總支出的65%左右，并逐年下降，而龍巖、三明等地市該項指標達90%以上。這些地市的工業(yè)企業(yè)仍以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，即使有大量的研究經(jīng)費投入，其轉型升級也較為緩慢，無法快速反映到生態(tài)福利層面，導致科技研發(fā)對于區(qū)域綠色發(fā)展的支撐力度不足，阻礙了生態(tài)福利績效提升。

環(huán)境規(guī)制的影響為正，但不顯著。原因可能在于政府主導的環(huán)境污染治理投資具有一定的不確定性與不持續(xù)性，即存在較多的“被動治理”，只有當環(huán)境污染嚴重時才加大治理投資力度（郭四代等，2018）；同時環(huán)境規(guī)制壓力下生態(tài)系統(tǒng)改良的響應也具有一定滯后性，可能導致其對于生態(tài)福利績效反應的遲滯。

醫(yī)療水平的影響為正，但不顯著。醫(yī)療衛(wèi)生水平是社會福利的一個重要方面，醫(yī)療水平的提升能夠帶來更豐富的醫(yī)療服務供給，同時亦能夠削減環(huán)境污染對人體健康的負面效應（李成宇等，2019），有利于生態(tài)福利績效提升。但從當前城鄉(xiāng)醫(yī)療資源分配情況看，大量的醫(yī)療資源集中于城市中心，縣區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的醫(yī)療資源仍相對匱乏，不利于整體的生態(tài)福利績效提升（陳少煒等，2021）。

3 研究結論與提升路徑

3.1 結論

本文基于DEA方法構建生態(tài)福利績效指標體系，運用更加精確的考慮非期望產(chǎn)出的兩階段Super-NSBM模型與Windows DEA模型，測算了福建省2012 — 2019年的生態(tài)福利績效，而后進一步利用Tobit模型分析其影響因素。結果表明：（1）福建省的整體生態(tài)福利績效較高，平均值為0.903，但在2012 — 2019年實現(xiàn)DEA相對有效的城市數(shù)量并未有顯著提升，而是呈現(xiàn)出水平波動的狀態(tài)，福建省的生態(tài)福利發(fā)展可能陷入了瓶頸期。（2）區(qū)域間的生態(tài)福利績效差距較大且波動明顯，最大值為2017年廈門（1.501），最小值為2013年龍巖（0.330），同時表現(xiàn)出沿海高于內(nèi)陸的分布格局。（3）經(jīng)濟規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結構、人口密度、森林資源與福建省生態(tài)福利績效呈負相關，單純的經(jīng)濟增長并不能帶來福建省生態(tài)福利績效的提升，其遭遇了“福利門檻”，森林生態(tài)補償?shù)牟蛔阕璧K了生態(tài)福利績效的提升，綠色發(fā)展技術創(chuàng)新的薄弱也導致科技進步對生態(tài)福利績效的提升作用未能發(fā)揮。

3.2 福建省生態(tài)福利績效提升路徑

基于以上研究結論，為提升福建省生態(tài)福利績效，進一步強化生態(tài)文明試驗區(qū)建設，提出生態(tài)福利績效提升路徑如下：

第一，強化綠色發(fā)展模式，優(yōu)先推動綠色創(chuàng)新。應遵循經(jīng)濟綠色發(fā)展模式，加快推進福建省新舊發(fā)展動能轉換，重點實現(xiàn)石化產(chǎn)業(yè)的綠色轉型、清潔能源在鋼鐵等重工業(yè)中的應用比例提升，以清潔排放打造更好的綠水青山。同時發(fā)揮科技創(chuàng)新在綠色發(fā)展中的核心作用，重點強化社會與生態(tài)方面的科研投入，強化綠色創(chuàng)新技術應用，推動綠色創(chuàng)新成果轉化。而面對工業(yè)企業(yè)因生態(tài)綠色技術創(chuàng)新的長期性、收益不確定性等問題產(chǎn)生的創(chuàng)新惰性，政府應從戰(zhàn)略層面引導相關企業(yè)進行技術攻關與生態(tài)化轉變。

第二，優(yōu)化生態(tài)補償機制，推動海陸協(xié)同發(fā)展。當前福建省沿海地區(qū)在社會經(jīng)濟發(fā)展、公共服務體系等方面普遍優(yōu)于內(nèi)陸地區(qū)，但也受益于內(nèi)陸地區(qū)生態(tài)資源保護工程，而森林保護便是其中的重要部分，應通過深化集體林權制度改革、推動森林生態(tài)補償市場化、強化林區(qū)基礎設施等方式優(yōu)化林區(qū)生態(tài)補償機制，提高內(nèi)陸林區(qū)人民生態(tài)福利。其次，內(nèi)陸地區(qū)也應積極發(fā)展生態(tài)休閑、生態(tài)康養(yǎng)、文化創(chuàng)意等產(chǎn)業(yè)，將生態(tài)資源優(yōu)勢轉化為生態(tài)經(jīng)濟優(yōu)勢。最后，可建立沿海幫扶內(nèi)陸的長效運行機制，在區(qū)域資源分配上適當對內(nèi)陸發(fā)展緩慢地區(qū)進行傾斜。

第三，加快公共服務體系建設，因地制宜推動城市擴張。在城市公共服務相對完善的基礎上，應重點推動縣域公共服務體系的升級，對區(qū)域用地、水電、道路交通與信息通訊等公共資源進行統(tǒng)籌謀劃，增加優(yōu)質(zhì)教育產(chǎn)品供給，穩(wěn)步建設公共綠地與特色景觀。其次，合理的人口密度能夠提高城市資源利用率，有益于生態(tài)福利績效，因此在推動城市化進程中，應從當?shù)刭Y源稟賦出發(fā)，合理規(guī)劃城市人口容量，集約發(fā)展城市用地，協(xié)調(diào)推動福建省大、中、小城市有序發(fā)展。

第四，持續(xù)有效強化環(huán)保投入，深化對外經(jīng)貿(mào)技術交流。針對當前福建省可能存在的“被動治理”現(xiàn)象，應科學謀劃區(qū)域污染綜合治理，建立長效污染預警與環(huán)保投入機制。同時應以構建新發(fā)展格局為契機，深化對外經(jīng)貿(mào)中的先進技術交流，重點引進國外清潔能源、綠色生產(chǎn)等方面的先進技術，同時禁止高污染、高能耗的外資企業(yè)進入，通過區(qū)域內(nèi)部綠色創(chuàng)新與外部先進產(chǎn)品技術的雙重利用升級，有效促進福建省生態(tài)福利績效提升。