江苏省城镇化与环境规制影响生态效率的路径分析*

庞庆华 陈隆缘

(河海大学商学院，江苏 常州 213022)

江苏省地居长江、淮河下游，气候温和，雨量适中，向来以“鱼米之乡”著称，被生态环境部确定为全国唯一的生态环保制度综合改革试点省份。但据《2018年度江苏省生态环境状况公报》显示，2018年江苏省13个设区市环境空气质量均未达标，其中9市监测到不同程度的酸雨污染[1]，生态环境仍面临各种挑战。江苏省目前已把“生态环境高质量”作为“六个高质量”之一，将生态纳入高质量发展的重要环节。因此，研究各因素对生态效率的影响程度与影响路径具有重要意义。

目前针对生态效率的研究主要可以分为3个方面：(1)评价方法的选取。从单一比值法到指标体系法，从生态足迹法到数据包络分析(DEA)，当前对生态效率的评估在逐步完善。其中，DEA模型的应用最为广泛。彭红松等[2]利用非期望产出(SBM)-DEA模型对旅游地复合系统生态效率进行了测度。(2)生态效率的研究范围。国外学者的研究偏向于将生态效率与企业、产品的管理决策相结合，以提高产品可持续发展水平。HIROSE等[3]将生态效率运用到手机模块化设计上；OLIVEIRA等[4]则对一个矿业公司进行实证研究，通过对公司生态效率的评估提出管理改进方法。与国外不同的是，国内学者的侧重点在于行业层面的应用。牛苗苗等[5]在建立了一套相对完整的生态效率评价指标的基础上，对我国煤炭产业的生态效率进行了测度。由于大尺度数据的易获性，当前生态效率在区域层面的应用更为普遍。任梅等[6]分析了区域生态效率空间格局演变特征，探究了区域生态效率变动的驱动因素。(3)生态效率的影响因素。国外率先关注到城镇化对生态效率的影响，根据环境库兹涅茨曲线假设，学者们对城镇化与生态效率间的耦合关系进行了大量的实证研究[7]。此外，经济合作发展组织提出了关于经济发展与资源环境的脱钩理论，也反映出城镇化过程中生态环境的状态变化[8]。国内学者对于城镇化这一影响因素的作用观点仍不一致，方晓贤[9]利用Tobit回归模型发现城镇化率与生态效率存在显著的正相关关系，田泽等[10]则得出城镇化率的提升降低了生态效率。除了城镇化以外，产业结构、经济发展水平、政府规制等因素也常被纳入回归分析中，王晓玲等[11]发现人口密度、人均国内生产总值(GDP)、产业结构、环境规制对东北老工业基地生态效率具有促进作用，对外开放度和科技水平则具有抑制作用；李成宇等[12]的研究主要为中国省际工业生态效率，同样认为主要影响因素包括经济发展水平、产业结构、政府规制、技术进步等，但工业生态效率并没有随着政府规制强度的加强而提升。

综合上述分析，生态效率研究在评价方法、研究范围、影响因素方面都趋于成熟，不同学者构建了不同的生态效率评价指标体系，运用了不同方法进行测算，选取了不同的解释变量和不同类型的回归模型，但都没有考虑到宏观经济变量间的相互依存关系，这些决定因素对生态效率具有直接、间接或两者兼而有之的影响。江苏省在2000年后进入快速扩张时期，成为同期中国城镇化水平提升最快的省份，并且由以小城镇、小城市为主转变为以特大城市和大城市为绝对主导的规模化城镇化进程。在此过程中，城市发展和环境问题的矛盾变得更为尖锐。城镇化是社会发展、经济进步的必然趋势，在农村人地矛盾的推力和城市就业机会的拉力作用下，城镇化更像是市场自身资源配置调节的结果。对生态效率的影响因素中，除了市场自发因素，政府也发挥着重要的作用，最为主要的调节手段就是环境规制。政府作为规则的制定者与实施者，其在每个阶段政策的偏向不同，对生态环境的重视程度不同，便会对生态效率产生不同的影响。

为此，本研究借鉴以往的研究思路，在运用非合意产出DEA模型对江苏省生态效率进行测算后，运用路径分析模型考察各影响因素的作用方向、大小及显著性。通过立足江苏省快速城镇化过程中环境恶化的现实情况，以城镇化和环境规制作为市场配置与政府配置的独立变量，同时为避免简单回归分析忽略宏观变量间相互依存关系的问题，选取经济发展和产业结构分别作为中介变量，利用路径分析模型考察两者的直接影响以及城镇化和环境规制通过中介变量对生态效率的间接影响，为江苏省在城镇化进程中更好地提高生态效率，实现经济环境双重效益提供思路。

1 指标体系与数据处理

1.1 生态效率指标体系

生态效率的概念最早由SCHALTEGGER等[13]提出，指生态资源满足人类需要的效率。生态效率反映的是投入与产出间的“性价比”，投入一定量的资源后力求达到产出的最大化，但产出过程中除了会带来经济效益外，也会产生污染物排放的环境代价。不同于传统对经济效益与环境效率的评价，本研究将经济与环境置于同一系统中，将生态效率界定为在社会投入与资源投入一定时，追求经济产出的最大化和环境污染的最小化，亦即实现经济效益与资源环境效益协调统一。部分学者认为环境污染是投入的一种，是经济产出的必然代价，这显然不符合生态发展理念，因此本研究将环境污染作为非合意产出，更贴合于理论逻辑。本研究构建的生态效率指标体系见表1。

表1 生态效率投入产出指标体系

1.2 生态效率测算

采用非合意产出的DEA模型对江苏省生态效率进行测算。DEA模型主要用于多投入—多产出复杂结构的部门效率评价，通过观测决策单元(DMU)是否在边界上判断其DEA效率，具有显著的客观性。为避免决策者个人偏好对研究结果的影响，采用等权赋值的DEA方法，生态效率值通过DEA-SOLVER Pro5.0计算得到。

1.3 路径分析模型的变量指标

选取城镇化率和环境规制作为生态效率的两个独立解释变量，分别以非农人口在总人口中的占比和环境污染治理投入占比表征。另外选取两个可能对生态效率有所影响的中介变量——经济发展和产业结构，其中经济发展以人均GDP表征，产业结构以第三产业增加值在GDP中的占比表征。选择2000—2017年江苏省相关数据，GDP以2000年为基期进行平减处理，第三产业增加值通过第三产业增加值指数去除价格因素的影响计算。变量的详细信息和统计描述见表2。

表2 变量信息统计性描述

2 模型假设与模型建立

2.1 模型假设

改革开放以来，我国城市人口规模不断扩大，城镇化进程不断加快，江苏省作为我国东部沿海发达省份，其城镇化进程一直位于全国前列。城镇化的发展可以释放内需潜力，大量吸收农村剩余人口，带动经济增长。但江苏省，尤其是苏中、苏北地区聚集了大量民营工业，带来了资源压力增大、环境污染加剧等一系列问题。鉴于江苏省内部城镇化的不平衡发展以及城市建设中仍然存在的企业以牺牲环境为代价的趋利行为和政府追逐GDP指标等问题，提出假设1(H1)：城镇化率对生态效率具有负面直接影响。

城镇化可使农村人口在城市或乡镇落户和就业，收入的提高带动消费的增长，从而将农村的潜在消费需求转化为现实的消费需求，而经济发展的3大动力(消费、投资、出口)中，消费需求为根本动力，因此经济发展程度高的地区必然也是城镇化率高的地区。经济发展一方面促进了技术的提高，企业设备更新换代，工艺流程更加清洁高效，另一方面对应着人口素质的提高，保护环境可更多地落实到切实行动上来，有利于政府、企业、个人3个层面促进生态环境质量的提高。基于此提出假设2(H2)：城镇化率通过经济发展间接对生态效率产生促进作用。

政府对环境污染监管力度的逐渐加大导致排污成本逐渐增大，但污染治理初期也需投入大量资金，且绿色技术研发经费不足，对此政府除了以行政命令的方式强制企业执行外，还会以研发补助方式补偿企业的额外成本和外部风险，鼓励企业在环境保护方面加大投入。政府行为带来的“认证效应”向外界传递了正向信息，引导资金流向更高效清洁的企业，倒逼重污染、高耗能企业进行绿色技术研发。王娟茹等[14]通过对高端制造企业的研究，发现命令控制型和市场激励型两种环境规制均对绿色技术创新有显著诱导作用，因此提出假设3(H3)：环境规制对生态效率具有正面的直接影响。

无论行政命令型抑或市场激励型的环境规制，核心思想都是引导企业在追求产出最大化的同时追求污染最小化，已存在于市场中的企业只有平衡经济效益和环境效益才能继续生存发展，而新进入市场且有良好前景的企业均为高效清洁企业，这带来了产业结构优化调整的效果。在环境规制的压力下，企业或选择对现有产品进行技术创新，或直接选择结构调整、开发新产品。在技术创新的过程中，企业的绩效考核方法与环境效益挂钩，从而潜移默化地回到产品和产业结构调整上。产业结构调整实际上是从源头对污染进行了断绝，低端高耗的产业整改关停，知识密集和技术密集型产业鼓励扶持，使我国经济转变为高质量集约式发展。无论是知识、技术密集型产业占比的扩大，还是产品自身的高附加值和高技术化，都有利于生态效率的提高[15]。根据上述分析提出假设4(H4)：环境规制通过产业结构间接对生态效率产生促进作用。

2.2 路径分析模型

路径分析模型由遗传学家WRIGHT[16]于1921年考察遗传和环境在双色猪的毛色遗传研究中首创，后被广泛运用于社会学、生物学、地理学等各个领域。路径分析模型是多元回归模型的发展，也被认为是结构模型的特例。路径分析模型可以考察复杂的因果关系，某个变量对于其中一些变量来说为原因变量，对于另外一些变量则为结果变量。路径分析模型还将变量之间的作用分解为直接影响和间接影响，从而更全面地刻画变量间的关系。相对于线性回归模型，路径分析模型中所有的变量都是随机变量，所有的变量都可以有相关关系，更符合社会经济学的现实情况。生态效率路径分析模型见图1。

在图1中，城镇化率与环境规制是独立于模型的变量，只有单向箭头指向其他变量；经济发展与产业结构是内生变量，既独立又依赖的变量。如果模型中仅存在单向箭头，则为递归模型，若存在双向箭头，出现了循环嵌套的路径，则为非递归模型。本研究中生态效率路径分析模型是不存在双向关系、循环、自反馈等复杂关系的递归模型。从一个变量指向另一个变量的箭头就代表了一条直接路径。

本研究分别建立3个回归方程来判断城镇化率对经济发展的直接效应、环境规制对产业结构的直接效应以及4个变量对生态效率的直接效应，回归方程中每个参数的回归系数就是其直接路径系数值。

城镇化率通过经济发展对生态效率产生影响的间接路径系数计算见式(1)：

Peco,dev,urb=Pdev,urb×Peco,dev

(1)

城镇化率对生态效率的总路径系数(TPeco,urb)计算见式(2)：

TPeco,urb=Peco,urb+Peco,dev,urb

(2)

同理，环境规制对生态效率的总路径系数(TPeco,reg)即为环境规制对生态效率的直接路径系数与其通过产业结构对生态效率产生影响的间接路径系数的加和(见式(3))。

TPeco,reg=Peco,reg+Peco,str,reg=
Peco,reg+Pstr,reg×Peco,str

(3)

3 实证分析

为初步判断变量间关系的密切程度，避免不可靠数据对结论的影响，首先检验数据间的相关性。由变量间相关系数矩阵(见表3)可知，所有形成路径的变量间均有显著相关关系。城镇化率与环境规制的相关系数为-0.44。采用格兰杰因果关系进一步检验后发现，城镇化率和环境规制均不是对方的格兰杰原因，因此将两者作为独立变量是合理的。路径分析模型递归形式建立在回归模型假设基础之上，因此所有变量间的关系均为线性可加。本研究分别建立3个回归方程来判断城镇化率对经济发展的直接效应、环境规制对产业结构的直接效应以及4个变量对生态效率的直接效应，回归方程中每个参数估计值都对应着一条路径，结果见表4。

由回归方程1可知，城镇化率每变化1%，人均GDP变化6.55万元；由回归方程2可知，环境污染治理投资每变化1%，第三产业结构占比变化0.04%，方程变量均显著。回归方程3显示了4个影响因素各自对生态效率的直接效应，除了城镇化率的增长使生态效率下降外，其他因素均对生态效率有直接的正向影响，其中只有产业结构对生态效率影响不显著，但从经济意义和方程整体拟合情况来考虑，产业结构变量仍要放在路径分析模型中。

注：图中Peco,urb、Peco,reg、Peco,dev、Peco,str分别为城镇化率、环境规制、经济发展、产业结构对生态效率的直接路径系数；Pdev,urb为城镇化率对经济发展的直接路径系数；Pstr,reg为环境规制对产业结构的直接路径系数；Peco,dev,urb为城镇化率通过经济发展对生态效率产生影响的间接路径系数；Peco,str,reg为环境规制经由产业结构对生态效率产生影响的间接路径系数。

表3 相关系数矩阵1)

表4 回归方程估计结果

根据路径分析模型考察城镇化率和环境规制对生态环境的影响。由于城镇化率对生态效率产生了负面的直接影响，Peco,urb=-2.81。这是因为城镇化进程中伴随着工业和生活污染加大、资源超承载力使用等一系列破坏生态的行为，投入增多的同时造成大量非合意产出，因此生态效率有所下降。但城镇化通过促进经济增长对生态效率产生了正向的影响，Peco,dev,urb=1.31。这主要是因为经济增长带来清洁技术的进步和设备效率的提高，前者是在同等投入的情况下减少排放，后者是在同等产出的情况下减少投入，因此经济增长本身促进生态效率，而城镇化与经济紧密相联，最终导致了城镇化率对生态效率正向的间接影响。由于间接影响的绝对值没有直接影响大，因此城镇化总的来说仍是使生态效率下降。环境规制直接促进了生态效率的提高，Peco,reg=0.28。当前江苏省环境污染治理投资的重点在县市环境基础设施建设投资、工业污染源治理项目投资和环保验收项目投资3个方面，是对环保项目的一种全过程投资与管理，这有利于江苏省生态文明建设的全面推进。环境污染治理投资，尤其是防治性的主动投资直接从源头上减少了废弃物的产生，从而提高了生态效率。环境规制更多的是规范企业的行为，它可以采用“奖励”和“处罚”两种手段对企业决策产生影响，进而引导企业的结构调整，间接影响生态效率。环境规制通过产业结构调整间接促进了生态效率的提高，Peco,str,reg=0.096 8。环境规制的实施一方面提高了企业的准入门槛，另一方面对高排放、高污染的企业施加压力，只有成功转型升级的企业才能存续。在环境规制、产业政策、市场变化等多个因素的共同引导下，江苏省的产业结构得到优化升级，于2014年实现“三二一”的产业结构，第三产业追平第二产业。生态效率综合考虑经济增长和生态环境是否协调发展，而产业结构的调整使农村的劳动力和资本向制造业转移，再向服务业转移，这一过程在前期可能会带来资源过度消耗和生态环境恶化的问题，但发展到后期资源配置进一步合理化，由劳动、资本密集转变为技术密集，产品的高附加值和高技术化除了带来经济效益的显著提升，大多有利于生态环境保护。而第三产业对生态资源的依赖度低，尤其是现代服务业、金融业等几乎不会对环境造成危害，但交通运输业、餐饮业等仍对环境有影响。总的来说，环境规制促进了产业结构的升级，而产业结构升级的加速改善了生态环境质量。根据式(2)、式(3)，计算得到城镇化率、环境规制对生态效率的总路径系数分别为-1.50、0.376 8，产业结构、经济发展对生态效率的路径系数分别为2.42、0.20，从对生态效率的总影响上看，产业结构>城镇化率>环境规制>经济发展。

4 结论与建议

运用非合意产出的DEA模型测算了江苏省在2000—2017年的生态效率，并在此基础上利用路径分析模型，选取了经济发展和产业结构两个中介变量，分别对城镇化率和环境规制对生态效率的直接影响和间接影响进行研究。结果表明，城镇化率对生态效率有负向的直接影响和正向的间接影响，城镇化本身带来了环境污染的加剧，但通过促进经济的发展抵消了一部分负面影响，不过抑制作用大于促进作用，城镇化总的来说降低了生态效率。环境规制的直接与间接影响均为正，环境规制、产业结构与生态效率之间存在着良性的推演机制，环境规制本身减少了污染物的排放，同时又通过产业结构的优化促进了经济增长与生态环境间的协同发展。基于上述结论，提出以下对策与建议：

(1) 发挥城镇辐射作用，推行城镇优美化运动。江苏省是我国城镇化发展较快、较早的地区之一，已较好开拓出农村集镇化、城乡一体化的发展道路。但现行城镇化仍主要为人口城镇化，在社会保障制度不能全面覆盖的情况下，单纯的农村人口向城镇流动并不能带来预期效益，反而会加大城乡贫富差距，造成资源环境超负荷等问题。因此应完善与城市发展相适应的各项社会保障制度，建立健全公共服务体系。城镇在吸收农村劳动力，享受农村资源流动益处的同时，也要反哺农村经济，将城镇化与农业现代化相结合，发展功能农业、品牌农业。江苏省作为保有国家级历史文化名城名镇最多的省份，城市内部要注重宜居环境建设，进行“城市美化”，挖掘空间特色资源，建设环城绿道、中心绿地等，形成国家生态园林城市。

(2) 立足经济高质量发展，变革动力，提升效率。人多地少、资源匮乏始终是江苏省的特殊省情，传统的低廉劳动力与资源消耗已不再适应经济新形势，因此江苏省要紧扣“强富美高”新江苏建设目标，积极响应创新驱动发展战略，以创新推动科技，以科技引领创新。苏南地区具有科教资源丰富、劳动力素质较高的优势，因此除了推动在大中型企业内部普遍建立自主研发部门外，也要拓宽高校、科研院所与企业的合作渠道，促进科研人员深入企业，充分发挥高校“原始创新”的重要作用，将节能减排环保理论与清洁高效生产实践相融合。

(3) 改变末端治理方式，建立政府政策监控与市场资金引导双重环境规制机制。当前依靠收取排污费监督企业减少排放的方式没有从源头上解决环境污染问题，甚至因为治污成本遵循边际递减规律而使得许多企业将缴纳排污费作为继续污染的借口，所以应转换思维方式，从根本上区分环保与污染企业的资金来源问题。后期对于纳入生态环保项目库的企业，宜考虑简化其在股票市场的审批手续，将环保力度作为企业除盈利模式和运营能力外另一重要的评价指标，推动政府、商业银行等组成的风投基金注入环保企业。

(4) 推动环保督察的纵深发展，落实产业结构调整政策。改革开放以来，江苏省经济高速增长的同时也伴随着苏南、苏中、苏北发展差距扩大，从资源总量规模和人均占有量来说，苏中和苏北仍有较大发展潜力。因此实现苏南地区产业结构优化和苏中、苏北的产业结构转移对江苏省形成多层次生产力、统筹省域环境建设具有重要意义。建议苏南地区围绕创新驱动发展战略，通过自主研发和引进外资等方式发展新型工业化，建立现代服务业高地，降低对资源的依赖程度，在环保技术方面取得突破；苏中、苏北地区充分利用劳动力丰富、资源环境承载力强的优势，形成特色产业基地，创造产业转移外部环境，提高转移产业的科技含量。考虑到政府在结构调整过程中受经济指标、财政指标、人员安置等问题干扰较多，应强化环保督察，注重长期绩效考核，严格督促落后产能的整改与淘汰，实现经济与环境的双向融合。