安徽省城市化发展对环境效率影响的分析

刘宁宁,刘庆玲

(安徽财经大学 经济研究所，安徽 蚌埠 233000)

安徽省城市化发展对环境效率影响的分析

刘宁宁,刘庆玲

(安徽财经大学 经济研究所，安徽 蚌埠 233000)

从城市化水平对环境效率影响的角度分析了城市化发展对环境效率的作用关系。与城市化对环境污染呈明显负相关的结论不同，城市化发展对环境效率的作用呈现倒“U”型。在水平较低阶段与环境效率是正向作用，在到达一定阶段后与环境效率呈负相关作用。以2005年—2011年的面板数据为基础，对安徽省城市化水平和环境效率做了测度，并对安徽省城市化对环境效率影响做了静态面板分析。得出当前安徽省的城市化发展对安徽省的环境效率有着正向作用，并提出了发展经济、因地制宜发展城市化、考虑环境承载力等建议。

城市化；环境效率；静态面板模型

城市化的发展起源于英国的工业革命，随着工业和经济的发展，城市化也成为各国发展的必然趋势。在资源、环境和人口等制约条件下走可持续发展的城市化道路是中国的必然选择。中国的城市化自21世纪之后进入快速发展阶段，城市化水平逐年提高，至2011年已超过50%[1]，城市化发展成效表现为进程加快、数量增加、规模扩大、质量提高，城市化发展的水平与经济发展水平总体上是相适应的。然而，中国在不断加快城市化的发展脚步的同时，也应该注意到城市化发展中所产生的问题，如环境影响和环境效率等问题。

在城市化发展和环境问题日益突出的大背景下，研究城市化的发展和随之产生的环境问题成为学者关注的热点。环境问题不仅是环境污染问题，还要求在不停滞社会经济发展的前提下更加注重环境的保护和资源利用，从而使环境问题研究有了不同的着眼点。解决环境问题的一个有效的途径就是从经济、资源和环境三个方面入手，将这三个方面结合起来测度研究的一个方法就是环境效率[2]。本文以安徽省为研究对象，从城市化与环境效率的关系的角度研究城市化发展中的环境问题。

一、指标选取和研究方法

(一)城市化水平测度方法和指标

城市化的综合测度指标应该包含人口、经济和社会方面。指标的选择要具有全面性、层次性、代表性和可操作性。综合上述考虑，本文选择人口类、经济类、社会类三个一级指标[3]。人口类的二级指标包括城镇人口比重、市区人口密度、第三产业从业人员比重三个指标；经济类的二级指标包括人均GDP、工业化率以及第三产业产值比重；社会类二级指标包括人均居住面积、人均消费额和万人拥有医院床位数[4]。

采用综合测度方法测度安徽省城市化综合水平。综合测度方法是将所有的指标包含的信息综合得到一个指数，利用这个包含各个评价指标信息的综合指数对要评价的对象进行评价测度[5]。该方法计算简便，对不同的指标数据没有特别的要求，是目前比较普遍使用的测度方法之一。其公式表达式如下：

(1)

其中，F表示某一区域城市化发展水平的综合指数，s表示第j项指标无量纲化值，W表示第j项指标的权重。从公式(1)可知，要得到城市化水平综合指数，要先将数据无量纲化和确定各指标的权重。

无量纲化是为了消除各指标原始数据量纲差异的影响，更加真实地反映各指标对城市化的贡献。本文选取最大最小值方法对指标进行标准化处理。具体的计算公式如下：

(2)

权重的确定是综合测度方法中最主要的问题，权重的不同会导致评价结果的不同。确定权重的方法比较多，主要可以分为客观赋值和主观赋值两种方法。主观赋权的方法会产生不同的人赋权受不同的人的价值观念、心理因素、社会背景等不同因素的影响问题。因此本文采用客观赋值法中熵值法计算城市化各指标的权重。熵值法[6]计算权重的比较简单易理解。将无量纲化后的数据进行处理，得到全是正数的标准化矩阵Uij。即Uij=Zij+d,d为使(minZ+d)为略大于0的一个数。然后根据公式(3)和(4)计算出第j项指标熵值ej。

(3)

(4)

在公式(4)中，令k=1/lnm。计算出熵值之后，计算各指标的权重，效用值d=1-e。指标权重公式如下：

(5)

确定各指标权重和将指标无量纲化之后，代入到公式(1)中，计算得出城市化综合水平指数。

(二)环境效率评价指标和方法

衡量一个区域环境状况的方法很多，传统的方法是用单位生产总值污染物和人均污染物排放量来衡量，这种方法虽然比较容易理解，但存在一定的局限性。单位GDP的污染物排放量没有考虑资源投入因素，而人均污染物排放量没有考虑产出和资本等其他要素投入[7]。数据包络分析(DEA)方法计算环境效率考虑到资源的投入和期望产出与非期望产出，是当前运用较多的研究环境效率的方法之一。

运用数据包络分析研究一个区域的环境效率，首先要选取合适的指标。指标的选择既要考虑到期望产出，还要有非期望产出。本文在借鉴其他学者研究基础上采用曾贤刚(2011)构建的环境效率评价指标[8]，作为安徽省环境效率投入产出指标体系。具体指标如表1所示。

确定评价指标后，要确定决策单元(DMU)，决策单元即DEA计算效率的对象，本文以安徽省2005年—2011年16个地区(不包括巢湖)为决策单元进行环境效率评价。

一般的效率计算模型是一定投入条件下使得产出最大或者一定产出时投入最小。但是，由上述指标可以看出，环境效率计算包含“不好”的产出，本文中以工业“三废”来衡量，这种“不好”的产出即非期望产出。因此，在进行环境效率评价时，就要注意到非期望产出的处理，本文选择DEA_SBM模型计算含有非期望产出的环境效率。

表1 环境效率评价指标

投入指标能源能源消费总量水资源用水总量资产固定资产投资土地建成区面积人力资源年末从业人员数产出指标期望产出非期望产出经济“三废”排放量地区GDP工业废水排放量工业废气排放量工业固体废弃物排放量

(6)

s.t.

x0=xλ+s1,

s-≥0,sg≥0,sb≥0,λ≥0

其中s是投入产出的松弛向量，λ是权重向量。目标函数ρ*递减，并且满足0≤ρ*≤1,对于特定的评定决策单元，当且仅当ρ*=1,s-=0,sg=0,sb=0时是有效率的[10]。ρ*<1，则决策单元是无效率的。该模型与传统的CCR模型不同之处在于，SBM模型把松弛变量放入到目标函数中加以处理，既解决了投入的松弛性的问题又解决了含有非期望产出的处理问题。

(三)面板回归研究方法

基于静态面板数据对城市化对环境效率的影响进行回归分析。在建立静态面板数据模型时，通常设定t=1,2，…，T表示的是面板数据时间，T表示的是时期总数，i=1,2,…，N表示独立的个体，N代表截面成员的个数，yit表示在时间t上的第i个因变量，xit表示在时间t上的第i个自变量，βit表示为对应于解释变量xit的系数向量，k表示解释变量的个数，αit表示每个独立个体的截距项，εit表示随机误差项，并且满足零均值、同方差的假设[11]。基于以上设定，面板数据模型的一般形式统一如下：

yit=αit+xit′βit+εit，i=1,2,…，N，t=1，2，…，T

(7)

二、实证结果分析

依据上述研究方法收集数据，数据来源《安徽统计年鉴》、《安徽省社会发展公报》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、水资源公报、中国统计数据库和中经网。

(一)安徽省城市化水平测度结果

采用熵值法计算得到安徽省城市化发展综合水平结果如表2。

表2 安徽省各地级市城市化综合水平发展指数

年份2005200620072008200920102011合肥0.7150.7090.6800.6580.7520.7350.662淮北0.3650.3630.4050.3910.3750.3930.412亳州0.2830.3620.3470.3710.2300.2880.354宿州0.2080.3450.2630.2970.2140.2640.236蚌埠0.3530.3630.3750.3580.3780.3810.368阜阳0.3730.3910.2860.3040.2980.3820.279淮南0.3700.3600.3880.3890.4260.3830.391滁州0.2940.3030.2660.3620.2570.2830.255六安0.3620.3600.3090.2960.3280.3700.332马鞍山0.4920.4660.4800.5280.5450.5320.459芜湖0.4930.4480.4460.4650.5720.5560.481宣城0.3160.3660.3830.3160.3270.3470.302铜陵0.4310.4550.4900.5000.4980.5250.554池州0.2160.2490.2740.2720.2620.3160.301安庆0.3120.3520.2760.2990.3460.3350.308黄山0.2830.3350.3540.4040.3470.3720.340

由表2可以看出，安徽省2005年到2011年各地区的标准差变化幅度比较小，总体的城市化水平呈上升趋势，综合指数最小值在[0.2，0.3]内波动，最大值在[0.6,0.8]内波动，平均值随着年份变化也不大，在[0.3,0.45]区间波动，整体比较平稳。

(二)环境效率评价结果

对安徽省2005年到2011年的16个地级市(除巢湖)的环境效率进行分析，得到结果如表3所示。

表3 安徽省各地区环境效率

年份2005200620072008200920102011合肥0.5460.5070.5470.6210.4171.0001.000淮北0.5200.5100.5610.7270.5051.0001.000亳州1.0001.0000.9011.0000.6761.0001.000宿州1.0001.0000.7690.7920.4931.0001.000蚌埠0.9441.0000.6841.0000.2911.0000.759阜阳0.5750.7300.7070.8080.4511.0001.000淮南0.3900.4021.0001.0000.6321.0001.000滁州0.7111.0000.8481.0001.0001.0001.000六安0.5570.5750.7791.0000.5901.0000.795马鞍山0.4860.5731.0001.0000.8141.0001.000芜湖0.4570.4700.5780.6870.4201.0001.000宣城0.94791.0001.0001.0000.7411.0000.867铜陵0.5491.0001.0001.0000.7191.0001.000池州0.6340.5950.7321.0000.51020.7260.792安庆0.5600.7310.8511.0000.4981.0001.000黄山0.5781.0000.6260.6450.3920.8470.793

上述结果可以看出，合肥、芜湖经济发展相对较好的地区在2010年之前环境效率不高，因为在发展经济的同时工业污染会增加，经济发展相对较低的地区工业污染相对较少，但是环境效率也不一定高，因为经济不发达使得环境效率资本投入不足。由此可见，要提高环境效率既要提高经济发展水平又要控制污染物的排放。

三、安徽省城市化对环境效率影响结果分析

(一)回归结果

用Stata对安徽省城市化发展水平和环境效率进行静态面板回归，选取112个样本分成16组，得到结果如表4所示：

表4 回归结果

环境效率系数标准差T值P>|t|5%的置信区间城市化0.2770.3302.350.0330.0721.480常数项0.4980.1313.810.0020.2190.777

注：F(1, 15)=5.52 P值>F=0.032 9

从表4可以看出，通过了5%的置信度检验，模型的拟合效果通过检验。

(二)整体结果分析

从表4的结果可以看出，在本文的数据计算结果中显示城市化水平对环境效率有正向作用。城市化水平每提高1个百分点，环境效率可以提高0.277个百分点，两者呈现出弱正相关关系，可以从以下几个方面来解释计算结果。

第一，环境效率与环境污染是有区别的。环境效率是对环境影响和经济效益的一个综合评价，多数以经济效益的增加值和环境影响的比值来表示。用DEA计算环境效率是基于投入产出基础的，投入不够或者非期望产出过多都会导致环境效率不能有效。城市化的发展虽然产生工业三废的非期望产出，但在增加投入方面有不可忽略的贡献，因此城市化的发展对环境效率的作用应该取决于提高环境效率的成分和降低环境效率的成分哪个比例更高来显示出对环境效率的作用方向。

第二，阶段性的原因。安徽省目前的城市化水平落后于全国平均水平，在安徽省城市化发展的当前时期，城市化的发展会提高各种资源的投入，提高期望产出的量，非期望产出的量还不足以达到超过正向的作用，因此本文中得出城市化对环境效率的正向作用。但是城市化产生的非期望产出对环境效率有一定影响，所以结果显示弱相关，不是高度的正相关关系。

(三)区域比较分析

按传统的地理位置划分，安徽省可以分为皖南、皖中、皖北三大经济区域。用Stata软件分别对三大经济区域2005年到2011年的城市化水平和环境效率做静态面板回归，得到的回归系数如表5所示。

表5 安徽省三大经济区回归结果

地区环境效率系数P>|t|皖南城市化0.5460.024皖中城市化-0.5100.031皖北城市化1.2620.049

结果显示，皖南，皖中，皖北经济区各自的城市化水平对环境效率的影响作用是不同的。皖南经济区，城市化水平每增加1个百分点，环境效率上升0.54个百分点；皖中地区城市化综合水平每增加1个百分点，地区的环境效率值下降0.51个百分点；皖北经济区，城市化水平每上升1个百分点，环境效率增加1.262个百分点。分析结果如下：

不同地区的经济发展水平和阶段不同，城市化水平和环境效率都各不相同。皖南地区和皖北地区经济社会发展水平不及皖中地区，可以看作皖南和皖北地区与皖中地区所处的发展阶段不同，城市化水平和环境效率有所不同。在皖南和皖北所处的经济社会水平发展阶段，城市化对环境效率有正向作用，因为城市化的发展加大了投入，使得环境效率提高。在皖中地区城市化对环境效率是负向作用，说明在社会和经济发展到一定水平时，由于城市化工业化的发展，致使环境污染在环境效率中的作用加大，环境污染加重，环境效率降低，不能达到有效，因此会出现城市化水平对环境效率有负向作用的状况。

城市化对环境效率的影响不是单向的正向作用或者负向作用，而是随着不同地区不同的社会和经济发展阶段的不同而有所变化。在城市化水平发展的不同阶段，对环境效率的作用是不同的。可简略用图1表示。

图1 安徽省城市化水平与环境效率作用

在城市化水平较低的阶段，城市化水平在X1之前时，城市化的发展在一定程度上增加了环境效率的投入，对环境效率有较大的正向作用。随着城市化的发展，在X1到X2之间时，各种投入要素的产出效率逐渐降低，环境污染程度加大，对环境效率的正向作用减弱。当城市化发展到到X3之后的阶段，城市化的发展在经济和社会方面的正向作用小于城市化发展带来的污染问题，因此对环境效率产生负向作用。由此可见，城市化水平和环境效率达到共赢的最好阶段是在X2到X3之间的阶段，在这个阶段城市化水平较高，环境效率也相对有效，在一定程度上达到了经济和环境的协调发展。

在本文研究的样本和时间段内，安徽省的城市化水平对环境效率的作用处于X2以前阶段，城市化水平对环境效率有正向作用。安徽省的城市化还有较大的发展潜力，环境效率也可以在城市化的发展下有所提高。控制好城市化的发展和注意环境的保护，可尽量延长X2到X3的阶段，使安徽省的城市化水平和环境效率继续走向最高点。

四、 主要结论和建议

(一)结论

基于2005年到2011年的面板数据对安徽省城市化综合水平对环境效率影响做了静态面板分析，探索安徽省在现阶段的城市化水平和环境效率的作用关系，得到结论如下：

安徽省的城市化综合水平呈现上升的趋势，发展态势良好。但是总体水平不高，低于全国平均水平。各地区的城市化水平发展不平衡，存在一定程度的差异。安徽省的环境效率整体呈上升趋势，但环境效率发展不平稳，整体在0.6到1之间波动，地区环境效率存在一定程度的差异，但不是很明显。安徽省城市化发展与环境效率成弱正相关关系，当前安徽省城市化的发展投入要素大于非期望产出要素，对环境效率有正向作用。

(二)政策建议

由研究结果可知，在未来的一段时期内安徽省城市化的发展可以促进环境效率的提高。在可控的发展阶段内，提高安徽省的城市化水平是可行的。首先，安徽省各地区城市化和环境效率都存在不同程度的差异。各地区应因地制宜，结合地区不同情况，制定发展政策，提高各地区的城市化水平和环境效率，使安徽省整体的城市化水平和环境效率提高。其次，依靠资源发展城市化的城市，在资源的合理利用方面应该做好规划，城市发展同时注意资源利用，合理提高地区城市化水平。第三，资源枯竭型城市正逐渐增加，地区发展不能仅依靠资源，转变发展方式，注意产业结构的调整和转型，合理利用资源发展是关键。

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(责任编辑 周吉光)

The Impact of the Urbanization Development on the Environment Efficiency in Anhui

LIU Ning-ning, LIU Qing-ling

(Anhui University of Finance & Economics, Bengbu, Anhui 233000)

Viewing from the impact of urbanization level on the environment efficiency, this study analyzes the impact of the urbanization on environment efficiency. Different from the previous conclusions of negative relation, the relationship shows an inverted "U" shape. They have a positive relation at the beginning of urbanization. After reaching certain level, they show a negative relation. Based on the panel data of 2005 -2011 from Anhui, the level of urbanization and environmental efficiency are measured, and the impact of urbanization on the environment efficiency is analyzed. It is concluded that current urbanization in Anhui has a positive effect on the environmental efficiency. Some recommendations on how to develop economy, urbanization and environment considerations are proposed.

urbanization; environmental efficiency; panel model

2013-10-23

安徽省高耗能产业节能降耗的协同体系研究(2011sk872)。

刘宁宁(1987—)，女，安徽界首人，安徽财经大学经济研究所人口、资源与环境经济学专业硕士研究生，研究方向：资源经济学。

F061.5

A

1007-6875(2014)01-0046-05