洞庭湖生态经济区环境治理效率时空分异及其影响因素

何 姣，李露露，焦 锐，刘星池

（1.湖南理工学院经济与管理学院，湖南岳阳 414006；2.湖南大学工商管理学院，湖南长沙 410082）

2023 年，国务院以国函〔2023〕9 号文件批复同意《新时代洞庭湖生态经济区规划》，致力于推动洞庭湖生态经济区向更高层次发展。洞庭湖生态经济区（以下简称“湖区”）作为中国三大主要生态经济区之一，地跨湘鄂两省四市一区，共33 个县（市、区），规划面积6.05 万km2。近年来，为加快改善湖区生态环境质量，政府主管部门陆续出台了《湖南省洞庭湖水环境综合治理规划实施方案（2018—2025 年）》《洞庭湖生态环境专项整治三年行动计划（2018—2020 年）》等一系列与湖区环境治理相关的政策文件。中央和省级生态环境保护督察组也多次针对洞庭湖生态环境保护统筹安排专项督察“回头看”，以确保专项治理政策得到严格落实。根据湖区所属县（市、区）年度政府财政决算数据显示，2017—2021 年湖区累计投入生态环境治理资金约400 亿元。总体上看，湖区生态环境综合治理成效明显，但仍面临湖泊萎缩、生态退化、“九龙治湖”等诸多难题，亟须科学测度该地区环境治理效率并揭示影响效率的关键因素，以实现湖区环境协同治理和推动湖区经济社会高质量发展。

1 文献综述

为切实提高环境治理效率，实现人与自然和谐共生，学术界对环境治理效率研究提供了更多新的思路和技术支持，主要集中在环境治理效率的测度和影响因素分析两个方面。关于环境治理效率测度，目前学者们多选择熵权-TOPSIS 法、随机前沿分析（stochastic frontier analysis,SFA）和数据包络分析（data dnvelopment analysis,DEA）模型等进行评价分析。其中，何伟等［1］、邓正华等［2］分别基于长江、洞庭湖水资源视角，运用熵权-TOPSIS 法对其承载力进行综合评价，研究发现长江水资源承载力呈现稳步提升态势，洞庭湖则与之相反；黄万华等［3］同样运用该方法对长江水资源管理绩效水平进行了静态评价及动态分析。徐维祥等［4］基于SFA 考察了全国和东中西部地区环境规制效率的时空差异性，相较而言，DEA 模型已成为目前环境治理效率或绩效评价的主流方法［5］。从研究角度来看，学者们选择将研究对象重点放在省域或流域环境效率等上，如景晓栋等［6］、张吉岗等［7］、马骏等［8］和Pan 等［9］采用传统DEA 模型分别探析区域生态环境效率、省域节能减排效率和长江经济带生态补偿效率的时空分异特征。另外，考虑到不同时间截面的综合技术效率可能存在差异，向小东等［10］、胡振华等［11］、刘蒙罢等［12］、陈琦等［13］和周平［14］将超效率DEA或SBM 模型与Malmquist 指数相结合揭示环境或低碳效率的静态空间异质性和动态时间演变趋势。

关于环境治理效率影响因素分析，学者们综合考虑经济发展水平、产业结构和环境要素等对环境治理效率的直接或间接影响。其中，经济发展水平方面，常甜甜等［15］、杨骞等［16］、王兵等［17］、张新林等［18］和万斯斯等［19］认为人均地区生产总值（GDP）对环境治理效率产生明显促进效应，而李青松等［20］和范如国等［21］研究表明经济发展水平对农业用水绿色效率和环境治理效率时空分异的影响作用呈减弱趋势。产业结构方面，韩晶［22］、葛世帅等［23］和呙亚玲等［24］发现优化产业结构对环境效率提升具有促进作用，而王珊等［25］和王建华等［26］的研究认为产业结构对环境效率提升没有贡献甚至存在反向作用。环境要素方面，鉴于有效减少与环境效率密切相关的污染物可提升效率水平，张婉玲等［27］、戢梦雪等［28］、陈诗一等［29］和张东敏等［30］将废水、废气和固态废物作为主要指标对生态环境质量进行了深入探讨。此外，还有学者考察了技术进步、工业化水平等因素对环境治理效率的影响。如汪克亮等［31］通过Luenberger 生产率指数分解发现技术进步对环境效率提升有很大的驱动作用，吴旭晓［32］则认为环境效率的下降是由技术进步无效率导致的结果；蔺雪芹等［33］、崔叶辰等［34］发现工业化水平的提升会导致效率普遍偏低。

通过对现有文献梳理发现，以往研究多集中在省域层面工农业环境效率或绩效、长江经济带或湖区水资源利用效率及其影响因素等方面，鲜有文献对湖区县域层面的环境治理效率及其影响因素开展深入研究。因此，本文选取湖区范围内的岳阳、常德和益阳3 个地级市下辖24 个县（市、区）为研究对象，运用非期望产出超效率SBM—Malmquist 指数模型测度2017—2021 年湖区环境治理效率以探究其时空分异特征，并借助Tobit 回归模型揭示影响其环境治理效率的因素，以期为提升湖区环境治理水平提供参考依据。

2 研究方法

2.1 非期望产出超效率SBM 模型

数据包络模型是早在1978 年提出的针对同类型多投入、多产出决策单元（decision making units,DMU）进行有效性评价的非参数方法［35］。而2001年Tone［36］基于传统DEA 提出的非期望产出超效率SBM 模型，已被Wang 等［37］、李俊霞等［38］、钱丽等［39］、Wang 等［40］广泛应用于生态环境效率、资源配置效率、创新效率和能源效率等研究领域，该模型不仅克服了传统DEA 测度效率值不能跨期比较的缺陷，也充分考虑了非期望产出。基于此，本文采用非期望产出超效率SBM 模型测度湖区环境治理效率，该模型见公式（1）至（2）：

2.2 Malmquist 指数模型

非期望产出超效率SBM 模型虽然考虑了非期望产出所带来的影响，但无法揭示环境治理效率动态变化情况。基于Fare 等［41］提出的Malmquist 指数模型，本文旨在运用技术效率和技术进步变化指数评估湖区环境治理全要素生产率，以直观揭示环境治理技术进步时超效率前沿面的变化趋势。该模型见公式（3）：

2.3 Tobit 回归模型

由于湖区环境治理效率的取值范围在0～1之间，属于受限因变量，若采用传统的最小二乘法将导致系数估计偏误。因此，本文选择Tobit 模型可以用于解决受限因变量建模问题，具体见公式（5）：

3 变量选取及数据来源说明

3.1 投入和产出变量

根据超效率SBM 的投入产出框架，本文参考董会忠等［42］、卢丽文等［43］的研究成果并考虑数据可获得性，构建了湖区环境治理效率的评价指标体系。其中，选取环境治理投入和能源投入两个指标作为投入变量，环境治理投入采用县（市、区）政府财政年度报告中披露的节能环保支出进行衡量，能源投入则采用包括三大产业用电和居民生活用电的全社会用电量。产出变量中的期望产出包括空气质量达标率、污水处理率、森林覆盖率3 个指标；非期望产出选取各县（市、区）水质综合指数作为代理变量，其数值越小说明水环境质量状况越好，反之则越差。

3.2 解释变量

湖区环境治理效率还受到经济发展水平、地理环境、资源禀赋和政策制度等诸多因素影响，但由于客观条件限制和模型本身局限难以将所有因素考虑进来。因此，参考刘伟等［44］、程钰等［45］、冯雨豪等［46］的研究，选取各县（市、区）第二产业占比、规模以上工业资产、人均GDP、人均可支配收入、粮食播种面积与农作物总播种面积比值和有效灌溉面积六项指标作为影响环境治理效率的解释变量。表1 总结了湖区环境治理效率的投入、产出和解释变量，并对具体指标及其数据来源进行了说明。

表1 洞庭湖生态经济区环境治理效率评价指标

4 环境治理效率时空分异及其影响因素分析

4.1 环境治理效率静态分析

基于本文构建的评价指标体系和采集的变量数据，运用MaxDEA 软件测算2017—2021 年湖区3市下辖24 县（市、区）环境治理效率值，并借助ArcGIS 软件直观呈现环境治理效率的空间分布情况，如图1 所示。从图1 可以看出，湖区环境治理效率整体呈现先下降、后上升、再下降的波动趋势，下降幅度达9%，仅2019—2020 年出现正增长。

图1 2017—2021 年洞庭湖生态经济区环境治理综合效率分布

从地级市层面来看，湖区环境治理效率按照从高到低排序分别是岳阳市、益阳市和常德市，其效率均值分别为0.66、0.63 和0.62。岳阳市高于其他两个地区的原因为，近年来岳阳市政府陆续出台实施了《岳阳市洞庭湖生态环境专项整治三年行动实施方案（2018—2020）》《岳阳市东洞庭湖国家级自然保护区条例》和《岳阳市城市规划区山体水体保护条例》等一系列与环境治理相关的政策文件，为开展专项整治行动提供了政策保障。另外，目前洞庭湖生态环境监测主要集中在岳阳市境内的东洞庭湖区域，其下设的6 个监测站着力对湖区环境治理各个环节进行质量控制。正是由于政策和监控的双重保障，使得岳阳市整体环境治理能力稳步提升。

从县域层面来看，湖区环境治理效率均值普遍偏低，仅极个别地区效率值大于1，且主城区效率值明显优于其他地区。其中，武陵区、安化县和岳阳楼区环境治理效率均值以1.01、0.98 和0.96 位居前列。究其原因为武陵区和岳阳楼区分别为常德市和岳阳市的主城区，其在地区政治、经济、文化等方面发挥着主体功能作用，在环保资金投入、环保政策执行以及舆论监督等方面更有优势；安化县作为国家级重点生态功能区，在推动地区环境治理效率提升方面具有较好的前期基础和实践经验。而环境治理效率最低的沅江市，虽然在2017—2021 年累计节能环保投入达14 亿元，但其污水处理率和空气质量达标率仍落后于其他地区，这表明环境治理效率的提升不完全依赖于投入资金，长期综合治理过程也至关重要。

4.2 环境治理效率动态分析

为进一步揭示湖区24 个县（市、区）环境治理效率的动态变化趋势，本文引入Malmquist 指数从时间和空间两个维度对其进行测算分析，如表2 和图2 所示。

表2 洞庭湖生态经济区环境治理Malmquist 指数均值及其分解

从时间维度来看，2017—2021 年湖区全要素生产率均值为0.976，年均降低2.4%，呈现“先下降，后上升，再下降”的波动趋势。而技术效率和技术进步年均增长率为-2.5%和0.1%，可见湖区环境治理技术水平的改进作用相对有限，其管理水平、资源配置效率亟需提高。按时间阶段划分，湖区全要素生产率仅在2019—2020 年间有所增长，主要依赖于环境治理科技水平的提高，其技术效率指数不升反降这可能与各县（市、区）生态环境管理的政策和方法紧密相关。而其他3 个时间阶段存在明显的短板效应，尤其是2017—2018 年和2018—2019 年全要素生产率降幅分别高达11.6%、13.1%。虽然湖区环境治理投入要素的配置结构较为合理，但技术创新难以促进湖区环境治理的发展。相较而言，2020—2021 年全要素生产率呈小幅下降态势，其技术进步的提升无法弥补技术效率的下降。因此，今后湖区环境治理不仅要加强科技水平和技术创新，也要注重技术要素的投入及其资源配置。

从空间维度来看，全要素生产率呈现“常德市＞益阳市＞岳阳市”的空间格局。其中，岳阳市技术效率下降幅度高达7.1%，可见技术进步所产生的正面效应不足以抵消技术效率的负面效应。益阳市则由于技术进步出现2.1%的衰退，导致环境治理效率降低，故需增强环境治理技术的开发和应用以提升其技术创新水平。相较而言，常德市属于双驱动型，其全要素生产率增长受技术效率和技术进步的共同影响。具体到县域层面，华容县、岳阳县、津市市、澧县、临澧县、桃源县、石门县、赫山区和沅江市9 个县（市、区）全要素生产率呈增长态势，涨幅最大的是津市市（27.6%），其次是沅江市（12.3%）和临澧县（9%）。而除汉寿县降幅高达20%外，其他地区全要素生产率呈现略微下降趋势，下降幅度均控制在10%左右。降幅较大的汉寿县、云溪区和湘阴县技术效率均小于1，可见技术效率的降低是影响其全要素生产率提高的重要阻力。

4.3 环境治理效率的影响因素分析

运用Tobit 回归模型分析前文6 个解释变量对湖区环境治理效率的影响，如表3 所示。从表中可以看出：（1）第二产业占比、粮食播种面积与农作物总播种面积比值与环境治理效率呈负相关性，但未通过显著性检验，说明第二产业占比、农业种植结构对环境治理效率会产生一定的抑制作用。（2）规模以上工业资产回归系数为正且在5%的水平上显著，每增长1 亿元可提高12.26%的环境治理效率，不仅反映规模以上工业加大了对生态保护资金、技术、人力等方面的投入，也进一步说明湖区应积极推动工业向高新技术产业转型。（3）有效灌溉面积与环境治理效率存在显著负相关关系，虽然扩大灌溉面积能够促进当地经济发展，但环境治理负面作用远远大于对经济增长的正面作用。究其原因可能为，长期以来当地居民依靠湖区气候湿润、水资源充足等条件进行传统人工灌溉的方式导致损水量增大，在一定程度上将加剧水污染、水土流失等多重负效应。（4）人均可支配收入回归系数为负且满足1%显著，其原因为人均可支配收入较高地区的经济发展主要通过密集型生产和消费实现，而企业生产经营活动对环境的污染和生产消费的其他后果往往被排除在经济决策之外，从而间接导致湖区环境治理效率下降。（5）人均GDP 对环境治理效率呈1%显著的正向影响，表明当地区经济水平持续发展并到达一定高度时，会引起地方政府对其环境治理的关注，促进当地环境法规制定与实施和环保技术的使用。

表3 面板随机效应Tobit 模型估计结果

5 研究结论与政策建议

5.1 研究结论

基于非期望产出超效率SBM—Malmquist 指数模型对2017—2021 年洞庭湖生态经济区环境治理效率进行测度以探究其时空分异特征，在此基础上利用Tobit 回归模型实证分析湖区环境治理效率的影响因素。通过本文研究主要得出以下3 点结论：

（1）湖区环境治理效率整体水平偏低，且在空间上存在明显的不平衡性。在地级市层面，湖区环境治理综合效率呈现“岳阳市＞益阳市＞常德市”的空间分布格局；在县域层面，仅武陵区等个别地区表现出强DEA 有效，且地级市主城区效率值明显优于其他地区。

（2）湖区环境治理全要素生产率呈现先下降、后上升、再下降的变化趋势，技术效率和技术进步交错影响是导致这一变化的主要原因。另外，地级市层面的常德市，县域层面的华容县、岳阳县、津市市等9 个县（市、区）全要素生产率呈现出增长趋势。

（3）人均GDP 和规模以上工业资产对湖区环境治理效率存在正向显著影响，而第二产业占比、人均可支配收入、农业种植结构和有效灌溉面积则存在抑制作用，尤以人均可支配收入和有效灌溉面积的负向影响更为显著。

5.2 政策建议

基于上述研究结论，本文从以下3 个方面提出提升湖区环境治理效率的政策建议。

（1）构建区域协同机制，优化配置环境治理资源。针对目前湖区环境治理整体效率偏低、地区差异明显的问题，湖区三市应在现有区域合作框架内，建立集环境保护、治理和监管于一体的区域环境治理协同机制。在具体操作上：首先，应结合湖区现实情况，构建科学的环境治理效率评估机制，以引导各地区环境治理资源要素的合理配置；其次，深化湖区各级层面的协同合作，充分发挥武陵区、安化县等环境治理综合效率相对较高地区的示范引领作用，鼓励这些地区在环境治理政策制定与实施、关键技术手段和平台数据资源等方面实现区域共享，从而缩小湖区环境治理的空间差异。第三，各地级市政府应在综合考虑县域经济发展水平、资源要素禀赋、产业结构特征等因素的基础上，做好各县（市、区）环境治理资源规划，避免资源要素对主城区过分倾斜，从而实现县域间环境治理资金、人才、技术等资源的最优化配置。

（2）加大技术创新力度，提升环境治理全要素生产率。针对技术效率与技术进步变化对提升湖区环境治理全要素生产率水平不高的问题，需要优化配置技术创新所需资金、人才等资源要素，促进湖区环境治理技术上的引进、转化与开发。具体而言，岳阳楼区、云溪区、汨罗市等10 个受技术进步制约的地区应侧重于加大环境治理资金的投入力度和专业管理、技术人才的引进力度，通过税收减免、购房补贴、绿色信贷等多重优惠政策吸引高新环保技术企业和人才；而君山区、鼎城区、武陵区等8 个受技术效率制约的地区则应在现有环境治理资源约束下，确保环境治理资金专款专用，并通过改善环境治理资源投入的方向和广度以提升环保资源投入的规模效应。

（3）优化产业结构布局，推进生态环境高质量发展。以绿色发展推动农业现代化和加快第二产业转型升级是提升湖区环境治理效率的治本之策。因此，应结合湖区三市农业农村现代化“十四五”规划提出的农业产业特色发展布局，借助现代工业设备和数字技术手段打造绿色高效和绿色现代农业高地，并持续推进化肥、农药、农膜等农业投入品减量使用。同时，针对湖区三市产业结构不合理，第二产业占比偏高问题，加快第二产业向服务业的转型升级，淘汰高污染、高能耗、高排放的落后产能，提高产业创新能力和技术水平；开发推广低碳清洁能源及节能低碳技术，有效构建绿色低碳的现代产业体系，以推动湖区生态环境高质量发展。

注释：

1）考虑2017—2018 年湖南省生态环境厅《县（市、区）地表水考核断面水环境质量情况排名》数据缺失问题，本文基于2019—2021 年原始数据采用几何平均值方法对缺失值进行补充。