内蒙古生态效率影响因素研究

李东茹，姚凤桐

(内蒙古农业大学 经济管理学院，内蒙古 呼和浩特 010000)

近年来，中国经济高速发展，随之而来的是生态问题的日趋严峻。内蒙古作为我国北疆的重要生态屏障，生态效率的提升不仅是推动生态文明建设的内在需求，同时也是实现经济高质量发展的战略需要。基于此，通过探索影响内蒙古生态效率因素并提高区域生态效率，形成一条资源消耗最小、环境污染最低、社会福利最大的路子意义重大。以期能够推动内蒙古社会—经济—环境可持续发展。

1 生态效率的测算

1.1 模型及指标选择

国内外学者虽然对生态效率的定义和评价生态效率的方法存在一定差异，但本质却并未改变，即用最小的资源消耗和环境污染换取最大的社会福利，是一种投入与产出的比值。目前往往通过生态足迹法、成本收益分析法和DEA分析法等方法评价生态效率[1]。其中，学者们普遍认可WBCSD提出的生态效率比值公式：

(1)

通过对研究区域实际情况分析及数据可获得性，本文参考李兵采用生态足迹法测算生态效率。式(1)中分子用GDP表示，以此代表社会总产出，资源消耗和环境影响则用生态足迹来表示[2]。生态足迹(Ecological Footprint，EF)由生物生态足迹(Biology Ecological Footprint，BEF)和能源生态足迹(Energy Ecological Footprint，EEF)构成，具体生态足迹计算公式表示如下[3]：

EF=BEF+EEF

(2)

生物生态足迹。生物生态足迹即耕地、草地、林地、水域中生物资源消耗总的生态足迹[4]。其计算方式为：

(3)

BEFi=∑jAij

(4)

(5)

BEF=∑i(BEFi×ri)

(6)

式(3)—式(6)中：i为生物生产性土地类型，即耕地、草地、林地、水域；j为生物质生产项目类型；Aij为研究区域第i种生物生产性土地第j种生产项目折算的生态足迹面积(hm2)；Cij为研究区域第i类生物生产性土地第j种生产项目的产量(kg或m3)；pwij为全球区域第i类生物生产性土地第j种生产项目的平均产量(kg/hm2或m3/hm2)；BEFi为第i类生物生产性土地的生态足迹面积(hm2)；ri为第i类生物生产性土地的均衡因子；γij为第i类生物生产性土地第j种生产项目的单位热值(kJ/kg或kJ/m3)；Si为研究区域第i类生物生产性土地已利用的生物生产面积(hm2)；BEF为研究区生物生态足迹总面积(hm2)。

表1 生态足迹账户

能源生态足迹。根据已获得的历年能源消费资料，能源核算项目主要涉及原煤、原油、天然气和电力。能源核算指标因其单位不同，不能简单累加，所以根据Wackernagel等确定的世界单位面积化石燃料土地的平均发热量为能源用地的折算系数[5]，具体计算公式如下：

(7)

式中：EEF为能源生态足迹；Ci为第i类能源核算项目的消费量；ec为能源折算系数；EFag全球平均能源足迹。参考已有研究，原煤、原油、天然气和电力的ec值分别取20.934 GJ/t、43.124 GJ/t、38.978 GJ/t、177.05 GJ/t，原煤、原油、天然气和电力的EFag值分别取55 GJ/hm2、93 GJ/hm2、93 GJ/hm2、1 000 GJ/hm2。

1.2 结果分析

笔者根据上述方法及相关数据得到2004年—2017年内蒙古生态效率水平值，图1显示了2004年—2017年内蒙古生态效率的发展趋势，随着时间的推移，内蒙古生态效率大体呈上升趋势。

图1 2004年—2017年内蒙古生态效率变化情况

2 内蒙古生态效率影响因素分析

2.1 STIRPAT模型

20世纪80年代美国生态学家Ehrlich首次提出IPAT模型，即I=PAT。最初该模型被广泛用于经济增长与资源环境关系的研究[6]，后来又有学者对其进行改进，提出了人口规模、富裕程度和技术因素作用的即STIRPAT模型，该模型的优点在于应用范围更广且更为灵活[7]，公式如下：

I=a·Pb·Ac·Td·ε

(8)

式中：I为环境压力，a为常数，P为人口，A为富裕程度，T为技术因素，ε为随机误差项。

笔者在此模型基础上将环境影响视作生态效率(EE)，把人口规模(P)扩展成人口城镇化率(UP)和人力资本水平(HC)；富裕程度(A)用经济发展水平(ED)即内蒙古人均GDP与全国人均GDP的比值(ED)进行量化；技术水平指标(T)学界尚未形成统一表征方式，笔者参考国内外已有的相关研究[8]，将技术因素(T)分解为第二产业占GDP比重(SI)、第三产业占GDP比重(TI)、万元GDP能耗(EC)；同时为准确分析影响生态效率的因素，引入政府财政节能环保支出项(FI)。构建模型如式(9)：

EE=a×UPb×HCc×EDd×SIe×TIf×ECg×FIh×ε

(9)

式中：a为模型的常数项；b、c、d、e、f、g、h分别为UP、HC、ED、SI、TI、EC、FI的系数；ε为随机误差项。

式(9)两边取对数：

In(EE)=Ina+bIn(UP)+cIn(HC)+dIn(ED)+eIn(SI)+fIn(TI)+gIn(EC)+hIn(FI)+Inε

(10)

2.2 主成分分析

定量分析生态效率的影响因素一般采用最小二乘法对自变量进行回归，但社会经济因素之间通常存在相互解释的问题，会导致出现不准确的回归方程。本研究对各影响因素进行Pearson相关分析，结果表明人口城镇化率(UP)、人力资本水平(HC)、经济发展水平(ED)、第三产业占GDP比重(TI)、万元GDP能耗(EC)、政府财政节能环保支出项(FI)之间存在显著相关关系(见表2)。若直接进行回归，会由于多重共线性问题导致回归方程不合理，难以进行准确的量化分析。因此，本文基于主成分分析法优化的STIRPAT模型对各影响因素进行分析研究。

表2 内蒙古生态效率各影响因素之间相关分析

运用主成分分析法时，一般应当注意两点：①样本数据一般需要进行KMO检验和Bartlett显著性检验，通常情况下，KMO检验值要求大于0.5，Bartlett显著性检验sig<0.05，即视为通过检验；②累积方差贡献率应达到85%及以上，认为达到满意结果。同时满足上述两点，则表明适合做主成分分析。本文中，2004年—2017年内蒙古人力资本水平、人口城镇化率、经济发展水平、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、万元GDP能耗和政府财政节能环保支出等7项影响因素主成分分析KMO抽样适度测定值为0.659，大于0.5，Bartlett检验值为138.504，sig=0.000<0.05，通过检验。利用最大方差旋转法提取出特征值大于1的两个主成分，累计方差贡献率达到94.774%，则认为主成分分析结果较好。特征值及贡献率见表3。

表3 主成分的提取

当提取两个主成分时，累积方差贡献率达到94.774%,表明这两个主成分已涵盖原始变量94.774%的信息，可基本代替原始变量进行下一步研究。并得到旋转成分矩阵和成分得分系数矩阵，分别见表4和表5。

表4 旋转成分矩阵

表5 成分得分系数矩阵

由成分得分系数矩阵，可以得到以下两个综合变量F1、F2。

F1=0.172lnHC+0.172lnUP+0.174lnED+0.077lnSI+0.179TI-0.158lnEC+0.176lnFI

(11)

F2=0.077lnHC+0.145lnUP-0.167lnED+0.798lnSI+0.145TI+0.390lnEC-0.190lnFI

(12)

以lnEE作为被解释变量，综合变量F1、F2作为解释变量，基于SPSS 26.0软件，运用OLS对变量进行回归，回归结果见表6。

表6 主成分回归分析系数

表7 综合变量回归方程检验1

表8 综合变量回归方程检验2

从表7可以看出，回归方程的R2为0.946，调整后的R2为0.936，表明回归方程拟合度较好，根据表6，可以得到因变量lnEE与综合变量F1、F2的回归方程。

lnEE=0.904F1-0.240F2+lnK

(13)

将式(11)(12)带入，得到:

lnEE=0.137lnHC+0.121lnUP+0.197lnED-0.122lnSI

+0.127lnTI-0.236lnEC+0.205lnFI+lnK

(14)

其中K为常数，为式(8)中a与ε之积，可得到2004年—2017年影响内蒙古生态效率的因子模型。

EE=KHC0.137UP0.121ED0.197SI-0.122TI0.127EC-0.236FI0.205

(15)

由式(14)可知，人口城镇化率、人力资本水平、经济发展水平、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、万元GDP能耗和政府财政节能环保支出对生态效率的弹性系数分别为0.137、0.121、0.197、-0.122、0.127、-0.236、0.205，其中人口城镇化率、人力资本水平、经济发展水平、第三产业占GDP的比重和政府财政节能环保支出对生态效率的增长具有正向影响，其影响大小依次为：政府财政节能环保支出>经济发展水平>人口城镇化率>第三产业占GDP的比重>人力资本水平。表示当政府财政节能环保支出、经济发展水平、人口城镇化率、第三产业占GDP的比重、人力资本水平增加1%时，生态效率将增长0.205%、0.197%、0.137%、0.127%、0.121%。

第二产业占GDP比重和万元GDP能耗对生态效率的提高具有负向影响，从目前来看，产业结构的转型升级和万元GDP能耗的降低还未有效促进内蒙古生态效率的提高，产业结构优化和节能降耗工作仍需重视，希望在科技创新的带动下，内蒙古的资源利用效率能进一步的提高，从而促进生态效率的提高。

3 结论与讨论

本文基于生态足迹法测算了2004年—2017年内蒙古生态效率。结果表明，2004年—2017年内蒙古生态效率大体呈现逐渐增长的特点，这表明，内蒙古在发展经济的同时更加注重生态环境的保护。

运用主成分分析法改进STIRPAT模型，将各解释变量归纳为F1和F2两项综合变量，能够有效解决自变量之间存在的相互解释现象，消除多元回归分析中的共线性问题，进而对生态效率影响因素进行更为合理的研究分析。

根据STIRPAT模型回归结果我们可以得到一个直接的启示：影响内蒙古生态效率的众多因素中，政府财政节能环保支出对内蒙古生态效率的提升具有突出作用，这与近年来政府逐渐重视生态环境的保护密切相关。这表明，财政节能环保支出规模的扩大可助力内蒙古生态效率的提升。此外，其他社会经济因素对内蒙古生态效率的影响也不可忽视。因此，内蒙古在今后经济发展中，强化财政节能环保支出，建设用地规划，优化产业结构，提高资源利用效率和降低工业能耗的协同作用，进而有效降低生态足迹，可能是提升内蒙古生态效率和实现社会—经济—环境可持续发展的重要路径。