中国八大综合经济区环境治理绩效测度与时空演变

颉茂华，李玲玉

（内蒙古大学经济管理学院，内蒙古 呼和浩特 010021）

习近平总书记在党的二十大报告将“人与自然和谐共生的现代化”上升到“中国式现代化”内涵之一的高度，再次明确了推动绿色发展，促进人与自然和谐共生是新时代中国生态文明建设的战略任务。为此，深入推进环境污染防治，提升环境治理水平，成为中国环境治理的重要议题。但是，从中国目前环境治理面临的现实来看，由于中国幅员辽阔，各地区能源消耗和技术进步水平参差不齐［1-2］，经济社会发展程度与环境污染控制方面差距仍然很大［3］，中国整体环境质量改善成效稳固性不强，环境质量与建设美丽中国目标仍有差距［4］。因此，科学测度环境治理绩效，合理比较不同地区的环境治理绩效水平，可以更好地界定不同区域经济和环境差异［5］，改进环境治理绩效，推进区域协调发展。鉴于此，该研究基于非期望产出的SBM模型，以成本效益理论为依据构建指标体系，测度2011—2020年中国八大综合经济区环境治理绩效；采用核密度估计和Dagum基尼系数测度环境治理绩效的时空差异，探讨环境治理绩效的时空分布情况，反映中国环境治理绩效水平并分析时空演变趋势；运用Malmquist指数模型研究环境治理绩效的影响因素，发现环境治理中的不足，这对于更好推进多主体环境共治，使经济发展和社会福利改善与环境退化脱钩，实现中国环境治理绩效水平改善，具有重要的现实指导意义。

1 研究进展与评价启示

环境治理绩效主要评估与衡量环境治理实施的效果，通过构建合适的指标体系进行定量测度，完成对治理行为的阶段性、可持续性评价［6-7］。环境治理绩效的测度与评价，主要涉及测度评价主体、评价指标构建与测度评价方法。第一，在测度评价主体方面。现有研究多以区域总体、部分重点区域或者具体产业与行业为主体进行环境治理绩效测度。张丹丹等［8］通过构建环境绩效PSR指标体系，测度中国30个省份环境绩效，发现中国省域环境绩效整体较低，从2008—2018年呈现阶梯上升态势。孟雪等［9］将京津冀城市群作为研究对象，测度其生态环境绩效发现，城市生态环境绩效水平提升空间较大，区域差异较明显，低碳潜能、地区经济发展状况等因素对其产生正向作用。杨浩等［10］研究京津冀地区环境治理投入与产出水平发现，环境绩效呈现逐年上升趋势，并就京津冀地区环境绩效水平改善提出建议。朱至文［11］对25家电力行业上市公司的环境绩效进行了评价，对比火电企业和水电企业的环境绩效，发现火电企业比水电企业的环境绩效高。为此，从现有研究来看，环境治理绩效测度评价主体选择多聚焦于区域整体、单一地区或者是某一具体产业或行业等方面。第二，在评价指标体系构建方面。早期对环境治理绩效评价的研究主要考虑产出方面，忽视了投入要素。研究中一般运用人均污染排放量、单位GDP污染排放量等产出指标以评价环境治理绩效［12］，但仅考虑产出的评价方法会造成环境治理绩效测算的偏误。因此，学者们后续将环境治理作为整体系统，以投入产出视角研究环境治理活动，综合考虑投入和产出两个方面，投入指标涉及劳动力、资本、能源、污染物排放等，产出指标涉及国民生产总值和环境污染物治理等［13］，但由于投入和产出所涉及内容广泛，使指标选取不一，测算结果也不一致。环境治理具有“外部性”特征，包括环境污染治理付出的“负外部性”成本与获得的“正外部性”效益［14］，环境治理绩效是环境治理系统运转产生的实际效果，其测算中的指标体系构建应该反映环境治理成本与效益之间的关系。因此，有学者运用因子分析法构建区域环境治理成本收益指标体系，研究发现中国30个省域环境治理存在成本效益不匹配问题，经济发达且污染严重的地区能够在环境治理投入后实现更多经济绩效［15］。基于环境治理成本效益关系，构建综合指标体系来评价环境治理绩效，能够帮助政策制定者作出有益决策，也有利于公众理解环境影响评价所得出结论［16］，但目前此方面应用较少。第三，在测度评价方法方面。张亚斌等［17］利用熵值法将工业废水排放量、二氧化硫排放量、化学需氧量等多项指标赋权重整合成综合性污染治理效果指标，来衡量环境治理绩效水平。祁毓等［18］基于环境污染、污染治理和绿化三种指数，运用主成分分析法测算环境治理绩效。张丹丹等［8］采用PSR模型，构建多层次区域环境绩效评价指标体系，对中国省域环境绩效进行评价与分析。很多学者运用多种DEA模型评价环境治理绩效，其中，卢子芳等［13］运用改进的DEA测算中国省域环境治理绩效，发现中国环境治理整体良好，环境治理绩效呈现东高西低的状态。黄磊等［19］采用DEA模型对长江经济带环境绩效进行评估，发现该区域环境绩效不断上升，高于全国平均水平，内部分异显著，并给出提升方略。因此，从现有研究来看，学者们在环境治理绩效的测度方面主要应用熵值法、主成分分析法、综合指数法以及数据包络分析法。然而，由于熵值法、主成分分析法和综合指数法等测算方法在计算指标权重时需要保持客观赋权，摒弃研究者的主观性，但赋权的客观性较难实现，这将对评价结果产生直接影响。DEA模型计算环境治理绩效不受投入产出计量单位的影响，无须事先确定权重，能够有效减少指标赋权对评价结果的影响。另外，已有研究对环境治理绩效区域差异分析多采用泰尔指数和广义熵指数的研究方法［20］。但是这些方法忽略了组内交叉重叠，不能分析组间差距对总体差距的贡献。Dagum基尼系数能够更好分解差异来源，目前更多地应用于生态区域差异分析等领域［21］，但此方法还未广泛应用于环境治理绩效研究中。

基于以上文献回顾，该研究主要目标是：以中国八大综合经济区为研究主体，收集并采用2011—2020年的环境治理成本与效益的相关数据开展实证分析，探讨环境治理绩效的时空演化分布情况。首先，基于SBM模型测度中国八大综合经济区的环境治理绩效水平；其次，运用核密度估计和Dagum基尼系数深入探讨中国环境治理绩效的时空分布特征并分析区域差异规律；最后，运用Malmquist指数模型将全要素生产率分解为规模效率变化、技术变化以及纯技术效率变化，分别研究各项指标对环境治理绩效的影响作用。该研究的边际贡献在于：首先，对环境治理绩效评价主体进行了拓展。八大综合经济区划分以经济发展为目的，而环境污染主要由经济发展所产生，该研究能为缩小区域间差距、提升全国整体环境治理绩效的空间平衡性，提供决策参考。其次，对环境治理绩效评价指标体系进行了重构。为了使指标选择更加合理，该研究基于成本效益理论构建指标体系，全面涵盖经济、社会和生态三重效益。最后，对环境治理绩效进行了动态评价。基于核密度分析、Dagum基尼系数和Malmquist指数模型，研究八大综合经济区环境治理绩效在时间和空间上的变化趋势，区域治理绩效差异变化和差异来源，并找出其影响因素，揭示环境治理绩效时空演变特征。

2 研究方法和数据来源

2.1 考虑非期望产出的SBM模型

环境治理绩效的测度与前沿分析方法具有重要关联，主要包括参数法和非参数法［22］。参数法需要在假定前沿函数情况下进行绩效计算，常用随机前沿法（Stochastic Frontier Approach，SFA）的模型进行计算［23］。非参数法在绩效计算过程中不需假定前沿函数，较多使用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）进行测算。由于测算各省份环境污染治理绩效时要考虑多个环境污染治理投入与产出指标情况，而DEA模型在这方面具备优势。同时，相对于传统DEA方法中的CCR和BCC等径向效率模型，假定所有投入产出要素同比例增减，并且未将不良产出对环境的影响纳入考虑，从而使结果对“真实”生产率的估计偏高［24］，也不能很好地表达环境治理全要素生产率。后来很多学者在测算绩效时开始运用包含非合意产出的SBM模型，将污染物对环境的不良产出纳入考虑［25］。Tone［26］提出的非径向、非角度的SBM模型（Slack-Based-Measure），通过增加非期望产出变量，同时在目标函数中加入松弛变量，能够解决基于非期望产出绩效评价当中的投入、产出松弛性问题。因此，该研究采用此方法，将每个省份看作一个决策单元（Decision Making Units，DMU），通过构建前沿面，将每个省份与前沿面进行比较，实现对省份环境污染治理绩效的测算，进而计算出八大综合经济区环境治理绩效值。具体计算步骤不再赘述。

2.2 核密度估计及Dagum基尼系数

核密度估计属于非参数估计方法，其利用核函数估计经验概率密度函数，此方法不对数据分布附加假定，且不依赖有关数据分布的先验知识，仅从样本数据本身出发研究数据分布特征。通过纵向对比多期样本的核密度曲线，可以识别变量随时间发展的动态变化过程，是常见的一种空间分析技术。该研究主要将其应用于中国环境治理绩效分布特征的动态演进过程，进行时间差异的分析。并且，使用Dagum基尼系数测度八大综合经济区环境治理绩效的空间差异及其贡献率情况。由于传统的不平等程度测算方法如泰尔指数、基尼系数等，基于正态分布与同方差假设，且要求分组样本无交叉重叠部分，使经济学研究中获得合理的若干个子指数分解难以实现，故Dagum为弥补不足提出Dagum基尼系数，将区域整体差异分解为三项，包括组内差异、组间差异和组间超变密度，由此使得其运用领域更加广泛［27］。该研究主要将其应用于中国八大综合经济区环境治理绩效空间差异的分析。核密度估计及Dagum基尼系数具体计算步骤不再赘述。

2.3 DEA-Malmquist模型

考虑到SBM模型是测算截面时间点的相对绩效值，即此方法只能计算每年各经济区环境治理绩效，不能有效地评价八大综合经济区环境治理绩效多年的变化情况和发展趋势。为进一步研究环境治理绩效动态变化的趋势及其原因，采用DEA-Malmquist模型对中国八大综合经济区全要素生产率指数及其分解后得出的结构性效率进行计算。Malmquist指数方法基于DEA方法而提出，Malmquist指数模型可以评估一定时期内决策单元效率的连续动态变化，通过前后期生产率的变化进行测算。Malmquist全要素生产率指数能够分解为综合技术效率指数和技术进步指数，综合技术效率指数又分解为纯技术效率指数和规模效率指数。将其与DEA结合，能够实现对绩效动态变化的合理描述，分析技术进步、管理水平和资源配置等因素在环境治理绩效变动中的作用，为全国环境治理绩效动态变化情况和趋势提供解释［21］。因此，为分析中国八大综合经济区环境治理绩效的动态变化趋势，该研究选取Malmquist模型对各省份环境治理绩效进行计算，其中Malmquist的表达式为：

式中：xt，yt，xt+1，yt+1为t和t+1时期间各省份在环境污染治理方面的投入和产出，Dt（xt，yt）、Dt（xt+1，yt+1）、Dt+1（xt，yt）和Dt+1（xt+1，yt+1）分别为：以t期为参考的t期和t+1期的各省份环境污染治理距离函数、以t+1期为参考的t期和t+1期的各省份环境污染治理距离函数。表达式进一步分解并简化为：

式中：TFP表示全要素生产率指数，TE表示技术进步指数，PE表示纯技术效率指数，SE表示规模效率指数。如果数据结果M＞1，则说明决策单元的效率相较于前期有了一定程度的提高；如果M＜1，则说明决策单元的效率相较于前期在下降，需要提升和改进。

2.4 指标选择与数据来源

指标选取的科学性是保证环境治理绩效评价有效性的前提与基础。该研究基于环境治理绩效的内涵及成本效益理论，结合CNKI数据库环境治理绩效2010—2022年高被引的25篇文献使用指标的频度统计，选取具有代表性的指标。并邀请经济学、环境生态学等专业的12位专家学者共同探讨，征求指标体系构建意见。保证评价指标体系构建的可行性、完备性和典型性的原则，分别选取环境治理绩效评价的成本效益指标。

环境治理成本测度：早期阶段学者将环境治理成本定义为政府为了实现生态环境恢复产生的成本，而现阶段对环境治理成本的定义不再局限于政府视角，同时将企业及社会投入纳入考虑。理论界主要以污染损失和治理成本来度量［28］，也有研究认为需要考虑环境治理投入与相关利益主体之间的关系［29］，综合对环境治理的成本进行度量。因此，环境治理成本从广义上可以分为两个方面，包括环境污染造成的经济损失和治理环境污染产生的费用，该研究主要关注的是环境污染导致的环境保护成本。从政府的角度来看，实施经济手段进行环境治理时，在人力、物力和财力方面都有投入，且此方面可替代指标较为丰富，如环境污染治理设施数目、环境保护局部门人数等。该研究主要以政府等部门作为环境治理的主体，对环境治理成本进行宏观层面的研究，依据Cobb-Douglas生产理论［30］观点从资金、劳动方面选择指标。在资本投入方面，根据王国婷等［31］的研究，城镇环境基础设施建设投资，包括：燃气、集中供热、排水、园林绿化、市容环境卫生等方面，其投资额在各省市的环境污染治理投资额中占比较大，同时中国对工业污染的治理投资具有代表性。结合《中国环境统计年鉴》中关于环境污染治理投资的定义以及数据的可得性，并剔除各省份经济规模对所选指标的影响，以各省市工业污染的治理投资总额占GDP比重以及各省市城镇环境基础设施建设投资总额占GDP比重来衡量资金治理成本。在劳动投入方面，考虑各省份固有人口规模对指标影响，选取每万人中环保系统从业人数作为评价指标，用以反映环境治理的劳动成本投入力度［32］。

环境治理效益测度：环境治理效益主要分为生态效益、经济效益和社会效益。生态效益是环境治理最直接的产出，经济效益作为绿色发展的重点，对生态与经济的协同发展有指导作用，社会效益更倾向于衡量环境治理与居民生活质量等方面的关系，突出人与自然的和谐共处［29，33］。因此，环境治理效益可以从生态、经济和社会三个方面衡量，且指标选取上需要和成本指标进行匹配。该研究选取的投入指标所能达到的产出主要涉及工业污染治理以及环保相关的设施、项目建设方面。生态效益是环境治理投资最主要的产出，根据林春等［34］的研究，以工业废水和工业废气作为逆向指标对环境治理进行衡量。其中化工厂的废水排放会带来大量的有机物污染，同时，发电以及工业生产会造成二氧化硫大量排放，故选取化学需氧量去除率、二氧化硫去除率以及一般固体废物综合利用率来衡量环境治理的生态效益。在经济效益方面，将地区人均生产总值作为对环境治理经济效益的衡量指标。社会效益体现居民健康情况变好、体质改善、发病率下降等方面，与居民居住环境的好坏、生态的改善有直接关联，故选取市容环境卫生中城市生活垃圾无害化率以及城市污水处理率对社会效益进行衡量。

在国家统计局官网数据库、《中国环境统计年鉴》（2012—2021）、《中国统计年鉴》（2012—2021）、《中国能源统计年鉴》（2012—2021）完成了该研究所需的全国八大综合经济区各项数据的收集工作。西藏自治区环境治理绩效评价相关的成本效益数据缺失较大，故该研究未涉及。同时，存在少量省份数据缺失的问题，以多项式插值法进行补全。上文选取的环境治理成本及效益指标，具体汇总见表1。

表1 环境治理成本与效益变量指标

3 结果与分析

3.1 八大综合经济区环境治理绩效测度及分析

按照国务院发展研究中心将中国划分为八大综合经济区，其中北部沿海地区包括北京、天津、河北、山东；东部沿海地区包括上海、江苏、浙江；南部沿海地区包括福建、广东、海南；东北地区包括吉林、辽宁、黑龙江；黄河中游地区包括陕西、山西、河南、内蒙古；长江中游地区包括湖北、湖南、江西、安徽；西南地区包括广西、云南、贵州、四川、重庆；西北地区包括甘肃、青海、宁夏、新疆（西藏地区未涉及）。运用MaxDEA 6.4测算软件，基于非期望产出的SBM-DEA模型计算中国八大综合经济区2011—2020年环境治理绩效，并从全国和区域层面进行分析。八大综合经济区环境治理绩效测度值计算结果见表2。

表2 2011—2020年八大综合经济区环境治理绩效测度值

从全国层面分析，2011—2020年中国环境治理绩效均值为0.67，说明环境治理过程中效益对成本的比率较低，未能实现较高环境治理绩效。为进一步提高环境治理绩效，要注重环境的精细化治理，控制与优化成本效益匹配程度，提高效益对成本的比率，实现更高的环境治理绩效。在样本观测期内，环境治理绩效整体演变过程可分为三个阶段：第一阶段（2011—2014年）为波动期，振幅随时间推移逐渐减小，观测期内环境治理绩效最高值为0.63，最低值为0.55；第二阶段（2015—2017年）为稳定期，这个阶段环境治理绩效稳定在0.67附近；第三阶段（2018—2020年）为上升期，该段时间内环境治理绩效逐步上升至0.81。由此可知，观测期内全国环境治理绩效整体呈现波动上升态势，意味着中国环境治理能力逐步提高。究其原因，环境问题得到各级政府重视，生态文明战略推动中国的环境治理向更高水平发展。但是由于环境治理工作的复杂性和艰巨性，依然存在空气、水资源及土壤环境质量恶化的社会问题，导致环境治理绩效的波动。随着党的十八大将生态文明建设纳入“五位一体”战略布局，环境治理凸显出新的思维、理念及战略，环境保护工作被放在发展全局的关键位置，全国上下对环境保护工作重点突破，使得环境治理绩效波动幅度减小，进一步呈现稳定状态。党的十九大报告继续强调环境治理的重要性，牢固树立保护和改善生态环境就是保护和发展生产力的理念，在此过程中，环境治理绩效呈现持续上升态势。

从区域层面分析，样本观测期内，中国八大综合经济区环境治理绩效均值排名为东部沿海＞南部沿海＞北部沿海＞西北地区＞西南地区＞东北地区＞长江中游＞黄河中游。具体而言，南部沿海、东部沿海及北部沿海地区环境治理绩效值绝大多数年份高于全国平均水平，其环境治理绩效均值分别约为全国环境治理绩效均值的1.21倍、1.16倍、1.10倍。西南地区、西北地区、东北地区、长江中游和黄河中游的环境治理绩效值在大部分年份低于全国平均水平，西北地区和西南地区的环境治理绩效均值基本与全国环境治理绩效均值保持一致，其他三个综合经济区环境治理绩效均值分别约为全国环境治理绩效均值的0.91倍、0.88倍、0.81倍。由此可见，八大综合经济区环境治理绩效整体呈现沿海绩效值高于内陆绩效值的态势。同时，由于八大综合经济区的划分是依据“十一五”期间内地划分为东部、中部、西部、东北四大板块基础上形成，故从四大板块层面来看，环境治理绩效均值排名为东部＞西部＞东北＞中部，其中中部地区环境治理绩效提升空间最大。究其原因，东部的三大沿海综合经济区比内陆地区具备更多的地理和资源优势，通过与海外经济的密切联系，获得更多的外资支持、先进技术积累、便利交通条件等，成为全国实力雄厚的高新技术研发及制造中心，从而使其环境治理绩效保持在全国领先水平。此外，沿海地区逐步将高污染与高能耗的相关产业向内陆转移，相对落后的内陆省份在缺少先天地理优势的条件下，为了缩小地区经济发展差距造成环境污染增加，并且由于资金和技术条件限制，在发展过程中资源利用效率处于较低水平、基础设施条件相对落后。因此，导致长江中游、黄河中游以及东北地区环境治理绩效处于较低水平。而西北和西南综合经济区分别以农业加工、旅游业、轻纺和重化工业为发展重心，故其环境治理绩效值基本与全国平均水平持平。

3.2 八大综合经济区环境治理绩效时空演变规律

3.2.1 环境治理绩效时序特征

从计算结果所呈现图1可看出，八大综合经济区环境治理绩效值2011—2020年的整体变化趋势相同，但是各区域的绩效水平有差异。绩效均值排名为：东部沿海＞南部沿海＞北部沿海＞西北地区＞西南地区＞东北地区＞长江中游＞黄河中游。从绩效的变化程度来看，三个沿海地区的环境治理绩效相对其他地区始终处于较高水平，且波动幅度相对较小。黄河中游和长江中游的环境治理绩效一直处于八大综合经济区最低水平。西北地区和西南地区的绩效值处于三个沿海地区和两个流域水平之间，且绩效变化相对平稳。东北地区环境治理绩效在十年内波动幅度最大，从2013年开始绩效值逐步升高。

图1 2011—2020年八大综合经济区环境治理绩效值

采用核密度函数估计法，选取2011年、2014年、2017年与2020年等节点年份的环境治理绩效水平绘制核密度二维图（图2）。通过对比不同时期核密度曲线形态及位置等的变化情况，来分析中国环境治理绩效水平的时序变化特征。

图2 主要年份环境治理绩效核密度曲线

（1）从位置角度出发，四个年份的环境治理绩效核密度曲线中心呈现出逐步右移的趋势，表明中国八大综合经济区环境治理绩效呈现逐步提高的态势。与2011年相比，2014年环境治理绩效的核密度曲线中心有较大的右移态势，表明2011年以后环境治理绩效水平出现大幅度上升，之后2017年核密度曲线基本保持相同趋势，到2020年曲线继续大幅度向右移动，说明研究区间内环境治理绩效水平增速经历先提高后放缓又提高的过程。

（2）从形状角度出发，四个年份的核密度曲线分布图整体上逐步呈现出“一主一次”两峰并立态势。2011年、2014年和2017年其分布由一个主峰和一个右侧峰构成，2020年其分布演变为一个主峰和一个左侧峰的结构，侧峰峰值明显偏低，这说明中国环境治理绩效具有明显梯度效应。2014年和2017年的曲线“峰尖”部分较2011年有所变缓，峰值下降，宽度加大，各省份差异程度变大，随后在2020年波峰垂直高度上升，水平宽度减小，环境治理绩效“两极化”状态呈现出缩小态势，存在动态收敛性特征。随着时间的推移，绩效值在0.8以上的省份数量增长速度逐渐加快，到2020年达到最多，整体发展表现出向好势头。

3.2.2 环境治理绩效空间特征

借鉴已有研究，根据相等间隔法将环境治理绩效分为五个层次，设定环境治理绩效值(0.8，1]为高绩效区域，(0.6，0.8]为较高绩效区域，(0.4，0.6]为中等绩效区域，(0.2，0.4]为较低绩效区域，(0，0.2]为低绩效区域。选取2011、2014、2017和2020年环境治理绩效值进行空间可视化制图（图3），分析中国环境治理绩效空间分布演变特征。

图3 2011—2020年中国环境治理绩效空间分布演变

从整体来看，2011—2020年中国环境治理绩效发展水平全域呈现出逐步上升的态势，八大综合经济区内部差异先逐渐增加后逐渐缩小，区域间差异逐渐缩小。具体而言，2011年中国北部沿海、东部沿海、南部沿海、西北地区、西南地区的环境治理绩效内部差异均处于较高水平，绩效水平横跨三个层次以上，涵盖高绩效、较高绩效、中等绩效和较低绩效区间。东北地区、黄河中游的环境绩效值处于中等绩效和较低绩效区间，区域内部绩效水平差异较小，长江中游的环境治理绩效都处于相同水平。因此，全国整体区域环境治理绩效呈现出相对较大的区域内差异。2014年中国环境治理绩效值总体有所提高，八大综合经济区内部环境治理绩效差异进一步增大。之后，中国环境治理绩效整体逐步提高，直到2017年，八大综合经济区内部环境治理绩效差异逐步开始缩小。随时间推移，2020 年中国环境治理绩效值继续提高，八大综合经济区之间和内部的差异逐渐缩小，主要呈现整体提高的演变趋势。

为进一步分析中国八大综合经济区环境治理绩效的空间差异及其来源，利用Dagum基尼系数测度了八大综合经济区环境治理绩效的空间差异及其贡献率情况，计算结果见表3和图4。

图4 2011—2020年中国环境治理绩效组间差异的变化情况

表3 2011—2020年中国八大综合经济区环境治理绩效的差异来源及贡献率

由表3可知，2011—2020年间八大综合经济区环境治理绩效总体差异的均值为0.182，在样本观测期内呈现出波动下降趋势，总差异从2011年的0.218下降到2020年的0.100。总差异呈现波动状态的时间为2011—2017年，随后呈现稳定下降态势，说明中国各地区环境治理绩效之间存在不平衡现象，但是不均衡程度正在逐步减小。从区域内差异和区域间差异的贡献率来看，中国八大综合经济区环境治理绩效的差异主要来源于区域间差异，其贡献率在37.83% ～ 57.46%之间波动。由图4可以看出，组间差异所覆盖面积正在逐步缩小，说明中国各大综合经济区的环境治理绩效分化趋势下降，在推进环境治理工作过程中步调较为一致。区域内差异贡献率相对较低，主要在8.88% ～ 11.42%之间波动，基本处于平稳状态。超变密度贡献率在33.21% ～ 49.72%之间波动，样本观测期内平均值为41.49%。这意味着中国环境治理绩效区域差异的形成与不同区域间交叉重叠问题有关，南部沿海、北部沿海和东部沿海环境治理绩效整体水平位于前列，但并非其中所有省份的环境治理绩效均高于其他地区，通过前文测算数据可知，其他部分内陆省份环境治理绩效要高于沿海地区部分省份。综上可知，八大综合经济区环境治理绩效的区域间差异贡献率＞超变密度贡献率＞区域内差异贡献率，总体差异主要是由区域间差异和超变密度所造成，因此，为了实现八大综合经济区均衡发展，要重点解决区域间环境治理绩效的差距，同时，超变密度贡献率的提高说明沿海经济区并非全部领先于其他地区，要重视沿海经济区环境治理绩效相对落后地区的治理工作。

3.3 八大综合经济区环境治理绩效动态变化分析

SBM模型计算的绩效值是各年的相对绩效值，为进一步研究环境治理绩效动态变化的趋势及其原因，该研究使用MaxDEA 6.4测算软件，采用Malmquist模型对全国八大经济区的全要素生产率指数及其分解后得出的结构性效率进行计算，以分析全国的动态变化趋势及其影响因素。全国八大综合经济区环境治理绩效Malmquist指数分解结果见表4，年均分解结果如图5所示。

图5 中国八大综合经济区环境治理绩效Malmquist指数及分解

表4 2011—2020年中国八大综合经济区环境治理绩效Malmquist指数及分解

从全国层面分析，由表4可知，2011—2020年中国八大综合经济区环境治理绩效全要素生产率指数均值为1.12，年均增长率为12%，测算期内大部分年份全要素生产率指数均大于1。2011—2015年全要素生产率指数的波动较大，2015—2020年期间全要素生产率指数处于稳定上升趋势。这意味着全国八大综合经济区整体的环境治理绩效呈现逐年缓慢上升态势，环境绿色发展成效显著。

从全要素生产率指数分解来看，综合技术效率（Effch）、技术进步（Techch）、纯技术效率（Pech）、规模效率（Sech）的年均增长率分别为-0.5%、12.6%、0.5%、-1.0%，由此可知，技术进步年均增长率远高于综合技术效率及其分解得到的纯技术效率和规模效率的增长率，并且略高于全要素生产率指数的增长率。从表4中还可以得到，全要素生产率指数较高的2016—2017年（1.764）、2017—2018年（1.237）、2018—2019年（1.337），其技术进步都比较大，说明环境治理绩效的改善主要是由技术进步指数的增长推动。究其原因，一方面在于党的十八大开始落实创新驱动发展战略，并在十八届五中全会提出“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，都体现出对创新发展的重视；另一方面，第十二届全国人大常务委员会修订通过《中华人民共和国环境保护法》，并在2015年正式施行，对企事业单位违法排污加大处罚和责任追究力度，使得创新驱动技术进步在环境治理领域发展速度提升，环境治理绩效持续改善。从对综合技术效率变化指数及其分解中发现，综合技术效率变化指数较低的2011—2012年（0.627）、2013—2014年（0.917）、2017—2018年（0.974），其规模效率变化指数都比较低，而纯技术效率变化指数在研究期间基本保持在大于1的水平。因此，在此期间规模效率是影响综合技术效率的主要原因，规模效率下降影响综合技术效率的下降，进而影响全要素生产率指数的下降，对环境治理绩效产生抑制作用。同时，技术进步较大的年份，全要素生产率指数受到规模效率的影响变小。纯技术效率在一定程度上促进了环境治理绩效的提升。

图5所示为2011—2020年中国八大综合经济区年均环境治理绩效Malmquist指数及分解结果。从区域层面来看，在2011—2020年间全要素生产率指数均值排列：黄河中游＞东部沿海＞北部沿海＞长江中游＞东北地区＞南部沿海＞西南地区＞西北地区。并且在研究期间八大综合经济区全要素生产率指数均值都大于1，说明区域环境治理绩效整体具有良好发展态势。从分解指标分析，全要素生产率指数较高的区域其技术进步都比较大，由此可知，技术进步对改善环境治理绩效具有显著贡献，人才的培养与引进、生产技术的改进应该受到各地区的重视。此外，规模效率水平低是制约区域环境治理绩效进一步提高的关键因素。例如，北部沿海、西北地区、黄河中游、长江中游的技术进步与纯技术效率均大于1，但其规模效率都小于1。由此可知，在中国经济发展过程中，环境治理绩效存在规模不经济的问题，原因可能是技术研发前期投入大，技术转化周期长且难度大，未能及时转化为生产力，导致规模效应无法充分发挥，故需要加强资源与资本整合，强化技术培训，避免资源闲置以及过度投资等问题。

通过分析2011—2020年全国八大综合经济区环境治理绩效的全要素生产率指数发现，要想推动环境治理优化发展，需要从技术进步的角度进行考虑。同时，规模是制约环境治理绩效的重要原因。各区域应根据自身特点合理调整污染治理规模，提高环境治理技术创新，以技术进步为主要动力促进区域环境污染治理水平和能力的提升。

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

该研究基于考虑非期望产出的SBM模型，以成本效益理论为依据构建指标体系，测算2011—2020年中国八大综合经济区的环境治理绩效，并探讨环境治理绩效的时空分布情况，采用核密度估计和Dagum基尼系数测度环境治理绩效的时空差异，并且运用Malmquist指数模型，将全要素生产率分解为规模效率变化、技术变化以及纯技术效率变化，分别研究各项变化与环境治理绩效的动态关系，研究结论如下。

第一，从SBM模型测算结果来看，中国环境治理绩效整体演变过程经历了波动期、稳定期、上升期三个阶段：2011—2014年为波动期，振幅随时间推移逐渐减小；2015—2017年为稳定期，环境治理绩效稳定在0.67附近；2018—2020年为上升期，环境治理绩效稳定上升至0.81。因此，观测期内全国环境治理绩效整体呈现波动上升态势，意味着中国环境治理能力逐步提高，但是仍有较大提升空间；八大综合经济区环境治理绩效整体呈现沿海绩效值高于内陆绩效值的态势，环境治理绩效均值排名为东部沿海＞南部沿海＞北部沿海＞西北地区＞西南地区＞东北地区＞长江中游＞黄河中游。同时，从八大综合经济区划分依据的东部、中部、西部、东北四大板块层面来看，环境治理绩效均值排名为东部＞西部＞东北＞中部，其中中部环境治理绩效提升空间最大。

第二，从环境治理绩效的时序分析来看，八大综合经济区环境治理绩效值在2011—2020年的整体变化趋势相同，但是各区域的绩效水平有差异。从绩效的变化程度来看，三个沿海地区的环境治理绩效相对其他地区始终处于较高水平，且波动幅度相对较小。黄河中游和长江中游的环境治理绩效一直处于八大综合经济区最低水平。西北地区和西南地区的绩效值处于三个沿海地区和两个流域水平之间，且绩效变化相对平稳。东北地区环境治理绩效在十年内波动幅度最大，从2013年开始绩效值逐渐升高。通过对比不同时期核密度曲线形态及位置的变化情况，来分析中国环境治理绩效水平的时序变化特征。从位置角度出发，环境治理绩效核密度曲线中心呈现出逐步右移的趋势，表明中国环境治理绩效呈现逐步提高的态势。从形状角度出发，核密度曲线分布图整体上呈现出“一主一次”两峰并立态势，侧峰峰值明显偏低，说明中国环境治理绩效具有明显梯度效应。曲线“峰尖”部分相较于2011年先变缓，峰值下降，宽度加大，各省份差异程度变大，随后在2020年波峰垂直高度上升，水平宽度减小，环境治理绩效“两极化”状态呈现出缩小态势，存在动态收敛性特征。

第三，从环境治理绩效的空间分析来看，中国环境治理绩效区域之间存在的不平衡现象正在逐步缩小，环境治理绩效发展水平全域呈现逐步上升态势。2011—2020年间八大综合经济区环境治理绩效总体差异的均值为0.182，在样本观测期内呈现出波动下降的演变过程，区域内部差异、区域间差异和超变密度差异来源逐步下降。八大综合经济区环境治理绩效的区域间差异贡献率＞超变密度贡献率＞区域内差异贡献率，总体差异主要来源于区域间差异和区域间交叉重叠，区域内差异贡献率相对较低。

第四，从Malmquist指数分析结果来看，全国八大综合经济区整体的环境治理绩效呈现逐年缓慢上升态势，环境绿色发展成效显著。2011—2020年间全要素生产率指数均值排列：黄河中游＞东部沿海＞北部沿海＞长江中游＞东北地区＞南部沿海＞西南地区＞西北地区，且研究期间八大综合经济区全要素生产率指数均值都大于1，说明区域环境治理绩效整体具有良好发展态势。技术进步是各地区环境治理绩效提升的主要影响因素，规模效率对环境治理绩效产生一定程度的抑制作用，纯技术效率在一定程度上促进了环境治理绩效的提升。

4.2 政策建议

第一，适度调整环境治理投资规模，实现区域环境治理协调发展。研究结果表明：中国近年来环境治理绩效实现提升，环境治理投资取得了阶段性成果，但是，中国整体环境污染治理水平仍有较大提升空间，区域间差异明显，时空分布不均衡问题依然存在。环境治理绩效会受到经济发展、产业结构变化、技术水平改进等因素的影响。因此，要重视全国统筹安排，差异化管理，各综合经济区内相互扶持的发展方式。从整体上来看，统筹协调中国环境保护和治污工作，分区域分时间差异化解决重大环境问题，实时监测和执行法定标准。基于全国总体环境治理目标，不同区域考虑自身特点及不同年份实际情况，因地制宜推进差异化环境保护政策及管理工作落地，有序推动生态修复和生态治理，加大环境治理投入，对治理结果严格把关，实现区域环境治理协调发展，以同一综合经济区先进省份带动后进省份，形成环境治理绩效辐射效应。

第二，切实提升生产与污染治理能力，实现环保治污的生态、经济、社会效益。研究结果表明：技术进步在提高环境治理绩效方面发挥了重要作用，注重人才引进与培养、生产技术改进与创新，以技术进步为主要动力推动环境污染治理水平和能力提高。在环境治理的过程中加快高新技术在环保工程项目的推广应用，将现代科技转化为实用技术，利用大数据、人工智能、云计算、移动网络、高质量环保设备等进行环境污染治理。可以考虑建立全国和地方性的环境治理技术研发中心，集中各方智慧和能力攻坚环境保护设施、污染治理设备等的研发，并将科研院所的相关技术积极转换成能实践应用的产品，降低环境治理成本，提升环保治污的生态、经济和社会效益。

第三，因地制宜调整污染治理规模，提高环境治理整体绩效。研究结果表明：环境污染治理规模对治理绩效产生一定影响，规模效率提高有利于环境治理绩效提高，但在实践中规模效应也存在上限，各区域应根据自身特点合理调整污染治理规模。中国各区域应该从根本上实现经济粗放型增长向集约型增长的跨越，摆脱粗放型经济增长方式存在的环境治理规模不经济问题。在环保投入方面，要注意规模效应和治污的统筹进行。水、空气、土壤、固体垃圾等治理要加强资源与资本整合，强化技术培训，避免资源闲置以及过度投资等问题，在同时空范畴内统一治理，充分发挥治理的规模效应，达到边际成本递减的效果。