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黄河中游城市工业环境绩效及其影响因素
——基于DEA-Tobit模型的实证分析

2019-04-01杨亚红刘长海

关键词:工业水平环境

杨亚红,刘长海

(1.延安大学生命科学学院,陕西延安716000;2.子长县农产品质量安全检验检测站,陕西延安717300)

环境绩效是对区域经济发展投入产出状况的一项考核标准,我国经济自2014年进入了新常态即是一项显著标志。新常态主要特点是结构性减速,主要包括资源配置效率下降、要素供给率下降、创新能力滞后以及资源环境约束增强等[1],这一增长模式符合环境绩效的考核标准,而高投入、高能耗发展阶段带来的环境污染和资源浪费严重拉低了环境绩效值。如何保证工业快速发展的同时,减少资源消耗、降低环境污染,实现生态、社会、经济的协调持续发展,是“十三五”发展规划中的重要任务。认清中国工业发展过程中的经济和生态环境现状,并深入探讨其中关键性影响因素,将会成为解决问题的切入点。

1990年,由Schaltergger首次提出生态效率这一概念,它是指产品与服务的价值与环境负荷的比值[2]。随后世界企业可持续发展理事会(WBSCD)将生态效率拓展为资源效率和环境绩效两部分,其中,环境绩效为衡量经济体创造单位产值过程中产生的环境影响[3]。环境绩效是相关单位对环境进行管理所取得的可测结果,可根据相关单位指定的环境方针、环境目标、环境指标及其他环境表现要求对结果进行测量,目前,关于环境绩效的研究在国外相对成熟,开展在企业、行业、区域等各个层面[4-6]。国内相关研究开展较晚,且集中于不同省份之间的环境绩效评价或生态效率动态分析[7-9]。研究方法主要包括单一比值法[10]、指标体系法[11]和模型法[6]三类。其中,模型法主要以数据包络分析方法(Data Envelopement Analysis,DEA)为主。DEA分析方法优点在于所需指标少、灵敏度高、可靠性强,且能够避免人为确定权重的主观影响,成为了目前测算生态效率和环境绩效的主流方法。在环境绩效的影响因素方面,Doonan等[5]研究发现员工的高层管理参与和环境教育对环境绩效具有显著影响;潘兴侠等[12]评价了中国中东部省域的工业生态效率,并运用面板数据模型分析了产业结构、外资利用、研发投资以及污染治理投资四个因素对工业生态效率的影响;张淑英等[13]运用Tobit模型分析了我国人均地区生产总值、地理位置以及对外经济等因素对区域工业生态效率的影响;杨文举等[14]提出在运用Tobit模型分析环境绩效影响因素时,要考虑经济发展、工业结构、对外开放、环境规制和科技进步等方面的影响。

目前,我国关于生态效率或者环境绩效方面的研究还局限在区域层面,主要以各省为单位展开环境绩效的测度,而对小尺度,如市域或县域环境绩效的测算相对较少。在省域内由于地理环境因素和战略发展需求的不同,造成城市间环境效率缺乏可比性,所以针对更小尺度的环境效率测度研究更具有指导意义。本文采用DEA分析方法,对黄河中游地区14个城市的工业环境绩效进行测算和对比分析,在构建工业环境绩效影响因素的理论分析模型基础上,采用Tobit模型进行实证分析,在分析结果的基础上得出相应的结论及政策启示。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本文的研究区域为黄河中游地区,主要包括陕西、山西两省所在的渭河、延河、无定河、汾河和沁河等黄河一级支流,流经宝鸡市、咸阳市、西安市、铜川市、渭南市(渭河流域)、延安市(延河流域)、榆林市(无定河流域)、晋城市(沁河流域)、运城市、临汾市、吕梁市、晋中市、太原市、忻州市(汾河流域)14个地级市区。2013年,该区域国内生产总值22876.67亿元,其中第二产业增加值12798.58亿元,占该地区国内生产总值的55.95%。研究区域煤炭、石油、天然气等矿产资源丰富,为其工业的发展奠定了良好的基础。1998年开始,国家在该区域实施了大规模的退耕还林(草)和天然林禁伐等生态恢复政策。但近年来资源的耗竭和污染的加重使得该区域面临着水污染加剧、空气环境质量下降、水土流失严重等生态环境问题[15]。2012年,该区域工业废水排放量约62274×104t,工业SO2排放量约1275810 t,分别占陕西省和山西省排放总量的75.91%和74.57%[16]。

研究选取黄河中游地区14个城市2003-2012年10年间相关指标,指标数据来源于《陕西统计年鉴》[17]、《山西统计年鉴》[18]和《中国城市统计年鉴》[19]、《中国区域经济统计年鉴》[16],运用DEAP2.1软件对每个城市相应年份的工业环境绩效进行测算,运用Stata12.0软件对工业环境绩效的影响因素做Tobit回归。

1.2 数据分析

数据包络分析法:数据包络分析法是“由Charnes和Cooper等人于1978年创建……该模型可以对多投入、多产出的‘部门’或‘单位’的相对有效性进行评价”[20],它使用数学规划评价具有多个投入与产出决策单元(DMU)间的相对有效性,得到经济学中具有深刻经济含义的背景和管理信息。1984年,Banker、Charens和Cooper放宽了这个假设,提出了BC2-DEA模型[21],BC2模型是数据包络分析法的基本模型之一,它由同时评价规模有效性和技术有效性转化为单纯评价技术有效性[22]。本文参鉴魏楚、吴小庆等[23,24]论文中运用的的BC2模型对黄河流域上述14个决策单元进行纯技术效率评价。

1.3 数据模型

Tobit模型:采用Tobin(1958)年提出的Tobit模型进行回归分析。Tobit模型也称为受限因变量模型或归并回归模型(Censored Regression Model),模型采用极大似然法进行参数估计,其模型形式为:

Yi=β0+βTXi+εi

(1)

式中,i(i=1,2,3,…14)代表黄河中游14个不同的城市(决策单元);Yi为表征工业环境绩效的不同城市的生态效率值;Xi为表征第i个城市环境绩效影响因素的解释变量,具体变量选取将在后文进行详细阐述;β0为常数项;βT为未知参数向量;εi为扰动项,且服从正态分布。

1.4 模型构建

工业环境绩效是工业经济发展过程中,考虑资源消耗和环境污染所带来的负面影响的不同经济体的生产效率。1991年,Grossman和Krueger就以SO2和烟尘排放为例,验证了污染物排放和人均收入之间存在倒U型关系,即环境库兹涅茨曲线[25]。后来Copeland和Taylor通过构建南北贸易模型,完善了贸易和环境关系的理论[26]。之后国内外展开了大量有关环境污染和经济发展以及贸易开放之间关系的研究[27-30]。然而,国内外在环境绩效影响因素方面的探讨还没有形成固定的理论分析框架。为此,在借鉴环境库兹涅茨曲线以及南北贸易模型等理论的基础上,对工业环境绩效的影响因素分析框架做如下分析:

经济发展:根据环境库兹涅茨曲线假说,人均收入水平是衡量区域经济发展水平的一个重要指标,也是影响污染物排放的重要控制变量。由于研究对象和研究区域的差异,不同学者对此的验证也得到了污染物排放和人均收入之间不同的曲线关系,如有倒U型、正U型、N型、M型等[27]。黄河中游的14个城市均已进入工业化阶段,但各地区之间的人均收入水平存在较大的差异,这种人均收入水平之间的差异可能是导致地区间环境效益水平差异的原因。

产业结构:环境库兹涅茨曲线分析框架认为,随着产业结构的不断变化,会导致经济结构的变化,进而引起环境质量相应的变化。在经济发展的现实情况中,不同行业、不同产品的生产过程中对资源的消耗和对环境造成的污染程度也存在很大差异,而这种产业结构的差异必然会影响其工业环境绩效水平。产业结构的调整会促使各种资源要素从低生产率的行业流向高生产率的行业,从而降低资源的消耗强度[28]。因此有理由相信,产业结构状况的差异会引起经济体工业环境绩效的差异。

贸易开放:Antweile的贸易开放理论框架认为,贸易自由化与环境污染之间并非是一种简单的线性关系,这种影响关系取决于该国家的比较优势和环境规制程度。根据“污染避风港假说”,通常收入水平较低的发展中国家的环境规制也相对宽松,便更有可能成为污染密集型产业的“避难所”,这也将会造成发展中国家面临更大的生态环境压力,影响该国家的环境绩效。

综合以上理论分析,本文构建的工业环境绩效影响因素模型(分析框架)如图1所示。

图1 工业环境绩效影响因素分析框架

2 结果与分析

2.1 工业环境绩效评价指标选取及数据来源

根据环境绩效的内涵,参照大多数学者的做法,本文用工业增加值(亿元,此处的工业增加值采用相应城市相应年份的工业增加值指数进行了调整,基期为2003年)作为产出指标衡量工业经济活动所创造的价值,用资源消耗和污染排放作为投入指标。综合研究区域工业发展的实际情况和数据的可获得性,用工业废水排放量(10 kt)、工业SO2排放量(t)、工业烟尘排放量(t)三个指标表征污染排放,用工业用电量(亿千瓦时)和工业劳动力投入量(万人)两个指标表征资源投入。研究选取前文所述黄河中游地区14个城市2003-2012年10年间相关指标的统计数据对工业环境绩效进行测算,相关数据来源于《陕西统计年鉴》、《山西统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。

2.2 黄河中游城市工业环境绩效评价结果及分析

黄河中游14个城市相应年份的工业环境绩效进行测算,计算结果见如表1。工业环境绩效的平均值西安市、铜川市、延安市、榆林市、吕梁市5个地区的工业环境绩效值为1,说明相对于区域内其他城市而言,这5个城市的投入产出水平达到最优水平,在工业发展过程中兼顾了资源的可持续利用和环境的保护。2003年到2012年期间其他9个城市的工业生态效率值均小于1,属于工业环境绩效非有效地区。14个城市10年间的工业环境绩效平均值为0.809。从表1可以看出,工业环境绩效在平均值以下的城市有宝鸡市、临汾市、晋城市、晋中市和忻州市,其他城市的工业环境绩效值均位于14个城市平均值以上。可见,黄河中游14个城市中环境绩效较高的城市大都集中在陕西省。数据表明,样本中的大部分山西城市在投入产出方面没有达到最佳比例,直观地反映出上述城市工业发展中存在的问题,需要重新调整工业生产资源投入结构和注重工业生产过程中控制污染的排放,以提高其工业环境绩效水平。

各城市工业环境绩效的变动趋势:西安市、铜川市、延安市、榆林市、吕梁市的工业环境绩效在这10年间基本保持稳定,且呈现较高的工业环境绩效水平;宝鸡市、咸阳市、渭南市、忻州市工业环境绩效逐年有所改善,且改善幅度最大的为忻州市;运城市、临汾市、晋城市、晋中市的工业环境绩效整体呈现下降趋势;太原市的工业环境绩效在2003到2012年期间呈现波动变化趋势。

2.3 影响因素指标选择及数据来源

根据工业环境绩效影响因素模型选取合适的指标表征相应的变量,借鉴前人的研究,并结合统计年鉴中相关数据的实际可获得性,最终选取以下指标:(1)用计算得出的工业环境绩效的纯技术效率值作为因变量表征各市区的工业环境绩效水平。(2)用各市人均GDP值(lngdpp)表征其人均收入水平。为了去除物价等因素的影响,此处人均GDP以2003年为基期,采用GDP平减指数进行了调整。(3)用各市户籍所在城镇人口数所占总人口数的比例(Urban)表征各市区的城镇化水平。(4)用第二产业增加值所占当年GDP的比重(Structure)表征各市区的工业结构。(5)用进出口总额所占当年GDP的比重,即贸易依存度(Open)表征各市区的国际贸易水平。其中,进出口额年鉴统计指标单位为万美元,本文通过《中国统计年鉴》查找相应年份美元的平均汇率值对进出口额先进行了统一折算,然后再计算其贸易依存度。(6)用铁路和公路的货运总量(Incargo)表征各市区的国内贸易水平。(7)用实际利用外商投资总额占当年GDP的比重(Fdi)表征各市区的外商直接投资水平。

2.4 工业环境绩效影响因素实证分析

工业环境绩效的影响因素做Tobit回归,回归结果见表2。

表1 黄河中游城市相对工业环境绩效(2003年-2012年)

表2 黄河中游城市工业环境绩效影响因素的Tobit回归结果

注:括号内为相应系数均值的标准误差;*、**、***分别表示参数估计值在10%、5%和1%的显著水平上通过检验。

从Tobit回归模型的极大似然值和chi2的显著性可以看出,模型整体拟合效果较好,在此前提下对每个工业环境影响因素做如下分析:

在经济发展对工业环境绩效的影响中,人均GDP的参数估计值显著正相关,说明人均GDP的增长有助于工业环境绩效的改善。人均收入水平提高表征地区经济增长的同时,也在某种程度上反映出该地区对环境质量的需求提高,进而增强其环境规制强度,导致工业环境绩效表现出较高的水平。城镇化水平对工业环境绩效的影响并不显著,出现该现象的原因可能是由于本文所统计的城镇化指标为户籍城镇人口所占总人口的比例,而黄河中游地区为工业较发达地区,城镇外来务工人员较多,导致户籍城镇化率远低于该地区的人口城镇化率,不能反映该地区经济发展的真实水平。

产业结构对工业环境绩效的影响显著正相关,说明第二产业占GDP比重较高的地区,其环境绩效越高。虽然工业生产会带来资源的消耗和环境的污染,但同时也会创造更多的经济价值。此外,黄河中游地区工业较发达地区已形成了工业产业园区,工业产业园区的发展经过统一的规划和实施严格的污染监控,这可能是导致工业产值比重较大地区的工业环境绩效较高的原因。

分析表格统计数据可以发现,在贸易开放对工业环境绩效的影响中,国际贸易(贸易依存度)对工业环境绩效具有正向影响,但不显著,而国内贸易(货运量)对工业环境绩效具有负向影响,且在1%的水平上显著。黄河中游这14个城市均为内陆城市,其工业产品主要通过铁路和公路交通运往消费地,由于山西和陕西两省均处在中国国土的中间位置,工业国际贸易会带来较大的物流成本,所以其工业产品主要用于国内贸易。国内贸易量的增大也将会带来更多的工业资源消耗和工业环境污染,进而降低其工业环境绩效水平。外商直接投资水平对该地区城市的环境绩效水平具有显著的正向影响。需要注意的是,中国政府在引进外资的同时注重工业发展过程中能源的消耗和环境的污染情况,避免中国成为所谓的“污染避风港”,所以黄河中游工业园区内外商直接投资使得该区域具有较高的工业环境绩效水平,而主体是国内贸易的城市会面临较大的环境绩效压力。

3 结论及对策

3.1 结论

本文在建立投入产出指标的基础上,利用黄河中游14个城市2003-2012年10年间的年鉴统计数据对区域城市工业环境绩效进行测度,测度结果用于分析工业环境绩效的影响因素。通过建立工业环境绩效影响因素分析框架,寻求经济发展、产业结构和贸易开放对工业环境绩效的影响。研究得到结论:人均收入水平、工业产值所占GDP比重以及外商直接投资对地区工业环境绩效具有显著的正向影响;铁路、公路货运总量对地区工业环境绩效具有显著的负向影响;地区城镇化水平和贸易依存度对工业环境绩效的影响不显著。

3.2 对策

针对以上结论,本文提出如下政策建议:①从经济发展的视角分析,黄河中游城市地方政府在积极应对进入“新常态”以来,经济结构性减速的同时,应大力发展低能耗、低污染、低排放的产业。在追求经济增长和工业发展的同时,应该适当提高企业、行业的环境规制水平,实质性推进生态文明建设。②从产业结构调整角度来看,黄河中游城市应该加大力度建设工业产业园区,同时不能降低已有的污染惩罚机制标准,并充分结合排污权交易等市场制度来严格控制资源的耗竭和污染的排放,不断提高地区的工业环境绩效。③从贸易开放的视角分析,黄河中游城市可以适当增加国际贸易,降低国内贸易,并继续吸引“绿色”的外商直接投资用以加强区域工业的可持续发展。

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