生态环境对经济增长的贡献率——以安徽省为例

赵杨秋，何 刚，张 朋

（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001）

改革开放后，中国开始实施以经济建设为中心、大力解放和发展生产力的发展方略，将工作重心转移到工业上来，排放大量废弃物，严重破坏了环境。党的十八大以来，生态文明建设不断取得突破性进步。2019年3月，习近平在十三届全国人大二次会议内蒙古代表团审议上强调，要加大生态系统保护力度，探索以生态优先、绿色发展为导向的高质量发展新路子。近年来，安徽省经济发展迅速，GDP逐年攀升，截至2018年底，该地区GDP总量已达30 006.82亿元，比2018年同期增长了2 988.82亿元，增长率为11.06%。安徽矿产资源和水资源丰富，淮南被称为“华东工业粮仓”，淮北是中国重要的煤炭和精煤生产基地，巢湖是“三水”之都，但属于东部欠发达地区。这与安徽省关注经济发展，缺少对生态问题的重视有很大关系。当今社会，经济的发展要求注重对生态环境质量的改善，使经济高质量发展和生态环境高水平保护呈现良好的、协调推进的局面。

1 相关研究与问题提出

在研究生态环境与经济增长方法上，国外学者纷纷发表自己的看法，得到了生态环境有益于经济发展的结论。Peter J.Edwards、Felix Bittmann等[1-3]运用层次分析法、厌氧培育法等方法研究分析生态与经济的关系，通过经济分析揭示了生态环境保护具有高经济价值，必须把注意力转移到生态环保上来，高度优先设法恢复那些破坏严重的生态系统功能。Olivia Bina等[4]依据联立方程组计算环境污染的各种社会经济弹性，按优先顺序排列，从而制定出最有效的政策，结果表明，能源消费的弹性是最大的，应该减少能源消耗来促进经济增长。国内学者对生态环境与经济增长的研究较晚。曹诗颂等[5]以连片特困区为例，构建生态环境与经济贫困的耦合模型，结果表明，减少经济贫困必须要通过保护生态环境来实现。王刚毅等[6]基于改进的水生态足迹模型，研究水资源环境和经济发展协调关系，发现随着时间的递增二者均呈递增态势。柳兰芳[7]分别从生成、理论和发展逻辑三方面看中国生态经济的形成，要求把握生态建设与经济建设的关系，实现共赢发展。马慧敏等[8]首次构建了区域生态-经济-社会复杂系统协调发展评价模型，得出主要通过国家宏观政策改善生态、经济和生态三者协调性的结论。郑继承[9]运用DEA-Malmquist分析模型和重复博弈模型研究生态环境和经济发展两者之间的关系，对两者形成良性的互动机制具有重要意义。徐晓莉等[10]从农业的角度研究生态与经济的协调关系，认为农业声讨资源的利用能够推动“三农”问题的逐步化解，最终达到社会和谐稳定的目的。张磊等[11]研究发现合肥市疏忽了对环境的保护，导致环境质量下降，进而制约了经济的进一步发展。

综合上述文献研究可知，国内外学者从多方面、深层次对生态环境和经济增长的关系进行综合研究，但是生态环境对于经济增长贡献率方面的研究较少，不够深入，研究对象多为局部某地区。鉴于此，本研究以安徽省2007—2017年的相关数据为例进行实证分析，基于改进的Cobb-DougLas生产函数，测算生态环境对经济增长的贡献率并进行分析，综合评价生态环境对经济发展的影响程度，针对生态环境提出合理的建议，促进安徽省经济发展。

2 研究方法

2.1 模型构建

2.1.1 熵值法

为了得到生态环境的综合得分，采用熵值法确定评价指标的权重并计算最后得分[12]。设有m个对象，n个评价指标，可以构成矩阵R=(xij)m·n，具体步骤如下：

2.1.1.1 数据标准化正向指标：xij——原始数据，指第i个对象第j个指标的数值；maxxij——原始数据中的最大值；minxij——原始数据中的最小值。

2.1.1.2 计算在第j个指标下对象i所占的比重

式（3）中：Pij——标准化后数据的指标权重。

2.1.1.3 计算第j项指标的熵值式（4）中：ej——指标信息熵；m——对象

数；Pij——第i个对象第j个指标的占比。

2.1.1.4 计算第j项指标的差异性系数

式（5）中：gj——第j项指标的差异性系数。

2.1.1.5 计算第j项指标的权重

式（6）中：Ej——第j项指标的权重。

2.1.1.6 计算第i个对象的综合得分

式（7）中：Ui——第i个对象的综合得分。

2.1.2 进Cobb-DougLas生产函数

为了更准确地计量生态环境对安徽省经济发展的贡献，笔者以改进Cobb-DougLas生产函数为分析模型[13]，函数模型如下：

式（8）中：Yt——年经济发展；At——第t年的科学技术进步；Ktα——第t年投入的物质资本；Lt——第t年投入的劳动力；Wt——第t年的生态环境保护程度；α——物质资本存量的弹性系数；1-α——劳动力投入的弹性系数；β——生态环境的弹性系数。

对式（8） 两边各要素取自然对数处理，运算后得式（9）：

式（9） 可化简为式（10），如下：

现对式（9） 求解差分方程得：

式 （11） 中： 令y=ΔYt/ΔYt-1， 表示经济增长率；α=ΔAt/At-1，表示科学技术进步增长率；k=ΔKt/Kt-1，表示物质资本存量增长率；αk表示物质资本存量对经济增长的作用率；l=ΔLt/Lt-1，表示劳动力投入增长率；（1-α）l，表示劳动力投入对经济增长的作用率；w=ΔWt/Wt-1，表示生态环境增长率；βw表示生态环境对经济增长的作用率，则式（11） 可简化为：

某要素对经济增长贡献率的公式如下：

根据式（13），物质资本存量对经济增长的贡献率为：Ek=αk/y×100%；劳动力投入对经济增长的贡献率为： El=（1-α）l×100%； 生态环境对经济增长的贡献率为：Ew=βw/y×100%。

2.2 指标选取

2.2.1 经济增长Yt

经济增长通常指一个国家或地区在一段较长的时间内，人均收支出水平不断增长，人民生活水平不断提高，反映一个国家或地区的经济水平。通过阅读大量文献，发现以往学者常用地区生产总值来衡量该地区的经济增长水平。鉴于此，本研究选择典型指标地区生产总值表示经济增长水平。为了剔除物价变动的影响以更好地衡量经济增长，以2007年为基期，采用GDP平减法折算不变价GDP，折算后的数据整理见表1。

2.2.2 物质资本存量Kt

物质资本是指长期存在的生产物资形式。物质资本包括固定资本和流动资本，由于流动资本不易测量且变动较大，故仅采用社会固定资本代表物质资本。由于从安徽统计年鉴得到的社会固定资产值是折算之前的数据，为使数据更加精确，采用永续盘存法，折旧率按9.6%计算。此外，若不考虑流动资本的影响，物质资本对经济增长的贡献率可能偏小，但并不影响生态环境对经济增长的贡献率，因而忽略不计。

2.2.3 劳动力投入Lt

劳动力投入实质是指一个国家或地区一定时期内实际投入到生产中劳动力的数量，本研究采用地区就业人数来衡量。通过搜集《安徽省统计年鉴》 2007—2017年就业人员数据，整理如表1。

2.2.4 生态环境Wt

生态环境是指由各生态关系组成的生态系统，包括水资源、土地资源、生物资源等，与人们生活密不可分，关系到社会和经济持续发展。生态环境的内容比较广泛，阅读大量相关文献后，借鉴以往学者对生态环境研究，选取以下5个典型指标：绿化覆盖面积（hm2）、废水治理设施运行费用（万元）、工业固体废物综合利用量（万t）、城市生活垃圾无害化处理量（万t）、城市污水处理厂污水处理量（万m3） 综合衡量生态环境，各指标数据主要从中国经济与社会发展统计数据库获取。为了更好地衡量生态环境，采用熵值法对5个指标进行标准化并衡量权重，测算出生态环境的综合得分，见表1。

表1 2008—2017年安徽省各要素的统计总数据

2.3 数据说明

本研究通过《安徽省统计年鉴》 《安徽统计公报》和《安徽省国民经济和社会发展统计公报》 搜集整理了安徽省2007—2017年的GDP、固定资产投资、就业人数、绿化覆盖面积、废水治理设施运行费用、工业固体废物综合利用量、城市生活垃圾无害化处理量、城市污水处理厂污水处理量的相关数据。其中，在统计年鉴中未找到2010年和2011年的固定资产投资数据，故用城镇固定资产投资代替。为了减少数据误差，在进行软件分析前，对各数据进行标准化并取自然对数处理。

3 实证分析

3.1 研究区简介

安徽省位于中国华东地区，长江、淮河中下游， 地理位置 114°54′～119°37′E ， 29°41′～34°38′N， 总面积 14.01 万 km2。 截至 2018 年，三次产业结构已经调整为8.8∶46.1∶45.1，但工业增加值占GDP的比重38.9%，服务业增加值却低于全国水平。安徽省是中国重要的加工制造业基地，关注生态环境促进经济协调发展成为越来越被人们关注的问题。

3.2 函数模型回归分析

基于式（8），使用R软件对取对数后的数据进行多元线性回归分析，自变量为LnKt/Lt和LnWt，因变量为LnYt/Lt，具体结果如表2所示。

表2 多元线性回归模型结果

由表2回归结果可知，相关系数R2=0.995，修正后的R2=0.994，均近似于1，表明变量间密切程度很高，该模型拟合程度很好。F=805.5，F值对应的P值近似于0.000，表明该线性回归方程显著性极好。

各个变量对应的系数见表3，Estimate代表各变量对应的系数，Std.Error代表各变量对应的标准差，t value代表各变量对应的t值，Pr（>|t|）代表各变量的t值对应的P值。由表3知，各变量的t值对应的P值均小于0.05，表明各变量均显著。同时，从表3中可以得到物质资本存量的弹性系数α=0.391，生态环境的弹性系数β=0.168，劳动力投入的弹性系数则为1-α=0.609，常数为-3.148，将各系数代入式（10），得到式（14）：

其中，常数LnAt=-3.148，经过运算得At=0.318， 代入式 （8） 得：1.834%都要高，且是劳动力投入增长率均值的14倍。这表明，相对于物质资本及劳动力投入，生态环境越来越受到人们的重视，促进生态环境和经济发展协调发展，达到实现共赢的目的。根据图1可知，生态环境增长率在2009年达到最高，为74.082%，同年均比物质资本存量和劳动力投入的增长率高，并且在2010年和2011年依旧维持增长率最高的态势。但是，2010年劳动力投入的增长率呈现由正转负，物质资本存量的增长率也略有降低，这可能是由于2010年国务院批复了《皖江城市带承接产业转移示范区规划》，政策要求加强生态文明建设，政府大量投入资金推进生态环境保护，减少工业化企业污染物的投放，为经济发展提供持续充足的动力。2012—2017年，物质资本存量、劳动力投入和生态环境三者对经济增长都处于稳定波动状态，且生态环境对经济增长的促进作用高于劳动力投入。这表明，安徽省越来越重视对生态环境对经济发展的推进作用，已将注意力从促进经济作用较弱的方面转向生态环境保护上。总体上，2008—2017年各要素对经济的增长率是先变大、后变小的发展趋势，可能是国家政策的阶段性、资金设备投入的不及时性、劳动力大量外流等，使经济发展出现约束瓶颈，限制经济的高速发展。

表3 各变量对应的线性回归结果

3.3 计算贡献率

根据表1中的数据，可以计算出2008—2017年各要素的增长速率，根据式（11），用各要素增长量除以前一年的数据，计算出各要素对经济增长的作用率，最后将各要素对应的弹性系数 α=0.391，1-α=0.609， β=0.168 代入各作用率数值中，计算所需的贡献率。

3.4 生态环境对经济增长影响分析

3.4.1 生态环境增长率分析

据计算出各要素增长率均值可知，安徽省2008—2017年各要素增长率，其中生态环境增长率的均值为26.18%，比物质资本存量增长率的均值23.661%和劳动力投入增长率的均值

图1 安徽省2008—2017年经济增长Y、物质资本存量K、劳动力投入L和生态环境W的增长率

3.4.2 生态环境对经济增长贡献率分析

通过式（13） 计算各要素贡献率和均值发现，物质资本存量对经济增长贡献率的均值最高，为75.43%，其次是生态环境对经济增长贡献率的均值，为29.162%，劳动力投入对经济增长贡献率的均值最低，为7.22%。2016年，生态环境对经济增长的贡献率为2008—2017年来倒数第二，低于均值约17个百分点。同年，物质资本存量对经济增长的贡献率达到最高峰，生态环境与物质资本存量贡献率差距突增到105.973%，为2008—2017年最大差，这可能是由于国务院批准的《长江三角洲城市群发展规划》。各市为了要求加快经济发展速度，认为生态环境对经济增长的促进力度不够明显，转而着重进行资本投资，靠资本大幅度拉动经济发展，响应国家经济政策，说明2016年前后安徽省主要依靠物质资本带动经济的发展，经济发展属于粗放型的模式，对生态环境的重视度远远不够。安徽省2008—2017年物质资本存量、劳动力投入和生态环境三大要素对经济增长贡献率如图2所示，据雷达图可以看出，2008—2017年生态环境对经济增长的贡献率总体低于物质资本存量的贡献率，但都呈现波动态势，说明安徽省目前仍处于物质资本驱动型的发展模式，对生态环境的资本投入还远远不够，导致生态环境对经济增长缺乏动力，应加大对生态环境保护、修复等各方面的投入，实现生态和经济的共赢发展。2009—2011年，安徽省生态环境与物质资本存量对经济增长贡献率差距较小，2012—2017年差距逐渐拉大，均高于45%，这主要是来源于投资的拉动，特别是承接东部沿海地区产业转移，可以预料未来几年经济发展仍需依靠物质资本存量拉动，生态环境对经济发展的支撑力度不会进一步加大，所以重视生态环境的优化发展，协调经济与生态环境成为重点关注内容。

图2 安徽省2008—2017年物质资本存量K、劳动力投入L和生态环境W对经济增长Y贡献率

4 结论

生态环境是经济发展软实力的组成部分，对促进经济发展质量提高具有重要作用。本研究以安徽省为研究对象，对生态环境及经济增长率变化进行分析，结果表明：安徽省2008—2017年生态环境对经济增长贡献率总体趋好，仅次于物质资本对经济增长贡献率。2008—2011年，生态环境对经济增长促进作用明显，增长率高于经济本身增长幅度，贡献率达到40%，2012—2017年，生态环境的贡献率呈低速、平稳发展态势，主要是受政府经济发展政策的影响。目前，安徽省经济发展的主要拉动力是投资，生态环境促进作用有待进一步提高，政府社会需大力重视生态环境结合经济发展的特点，及时调整策略，采取措施多方调控，促进生态环境和经济高质量发展。