江苏城市生态效率评价及影响因素研究

孙志强　王冉　王荣

摘要：文章以江苏省10个城市为例，通过超效率DEA模型和Tobit回归分析评价了2013-2017年江苏10个城市的生态效率及其影响因素。研究表明：各城市生态效率处于中上水平，各城市由于资源类型、生产技术、科技创新等原因，生态效率存在明显差异。经济发展水平、环境政策和科技水平对生态效率有不同程度的促进作用，产业结构、城镇化率和人口密度对生态效率有负面影响。

关键词：城市生态效率;超效率DEA;Tobit回归;影响因素

中图分类号：F062.2    文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2020）06-0118-03

一、引言

自2010年以来，我国经济总量连年稳居世界第二。随着我国经济发展、城市规模扩张以及人口膨胀，也带来了污染加大、生态恶化、环保设施建设不足等问题。江苏省作为全国经济强省，首个有三个城市GDP超过万亿的省份，也同样面临环境污染问题。早在2005年，江苏省委省政府就把“环保优先”确立为江苏经济社会发展的指导方针之一。此后，江苏省第一个设立污染防治基金，建成全国第一个环保模范城市，成为首个“生态环境治理体系和治理能力现代化”试点省。在生态文明建设方面，江苏肩负着为全国探路的重任，在此背景下，评估江苏省多个城市生态效率水平及影响因素，提出提升对策，为全国其他城市生态环境治理建设提供经验。

二、文献综述

生态效率这一概念最早由Schaltegger和Sturm在1990年提出，即经济活动中增加的价值和增加的环境影响的比值。国外组织和学者对生态效率的界定、计算方法等展开研究。1998年，世界经济合作与发展组织（OECD）认为生态效率是满足人类需求使用生态资源的效率，是对投入产出关系的度量。Hunger Buhler（1999）认为生态效率就是指生产过程中对生态环境造成破坏与经济产出的比值。国外也有许多学者对生态效率的计算方法和应用进行研究。Muller和Sterm（2001）把生态效率的计算公式颠倒，用环境影响与产出价值的比值来作为生态效率的计算公式。Sarkis（2001）同时使用6种DEA模型，分别测算了48家电力生产企业的生态效率。在国内，生态效率研究起步比较晚。李丽平（2000）等在介绍OECD环境管理经验时，首先在我国提出生态效率理念。周国梅（2003）认为生态效率可以用投入和产出的比值来衡量。陈傲（2008）采用因子分析赋权法评价了我国29个省区域生态效率的差异性。付丽娜等（2013）以长株潭“3+5”城市群为例，运用超效率DEA方法测算了各城市2005-2010年的生态效率。吴振华等（2016）对江浙沪25个城市在2009-2012年间的城市建设用地生态效率、空间格局演变及其特征进行实证分析。因此，本文选择超效率DEA模型，以江苏省10个城市为例，测度2013-2017年的城市生态效率，分析城市生态效率的影响因素，提出江苏城市生态效率提升对策。

三、研究方法、变量选择和数据说明

（一）超效率DEA模型和Tobit模型

其中，θ为决策单元的投入和产出的相对效率值;λj为决策变量;s+为城市达到DEA有效需要增加的输出指标输出量的剩余变量，s-为城市达到DEA有效需要减少的输入指标输入量的松弛变量。若θ≥1，s+=s-=0时，决策单元DEA有效;当θ≥1，s+、s-不为零时，决策单元为DEA弱有效;当θ<1时，决策单元DEA无效。

为了测度超效率DEA模型评估出的生态效率的影响因素以及其影响程度，建立Tobit模型，以生态效率值作为被解释变量、影响生态效率的诸因素作为解释变量，进行回归分析。模型如下：

其中，Yi为因变量，当效率值大于0时取实际观测值，效率值小于等于0时取0值;Xi为自变量，取实际观测值;β为未知参数。

（二）变量选择

江苏省工业经济规模大，支持全省经济持续快速发展。因此评价江苏各城市生态效率时，选择城市工业相关指标。将城市工业生产中资源消耗和环境污染作为DEA模型的投入指标;将城市工业经济产值作为产出指标。具体见表1。

影响城市生态效率的因素很多，本文参考已有的研究，结合数据的可获取性，以生态效率值为被解释变量Y，以影响城市生态效率的因素为解释变量X，具体见表2。

基于上述指標，江苏城市生态效率影响因素的Tobit模型为：

其中，Yi为第i年的城市生态效率值;βi为待估参数;μ为随机干扰项。

（三）数据说明

本文以江苏省10个城市为研究对象，从2013-2017年《江苏统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》中收集了10个城市的投入、产出和影响因素的相关数据。为避免数据可能存在的异方差，时间序列对数化处理后容易得到稳定序列，并不改其特征，文中对相关数据进行对数化处理。

四、实证结果分析

（一）江苏城市生态效率测度分析

根据超效率DEA的模型，本文运用EMS1.3软件计算2013-2017年江苏10个城市的城市生态效率，结果见表3。

根据上表可以看出，2013-2017年间江苏10个城市生态效率均值波动在1.099-1.151之间，数值均大于1，说明10个城市总体的生态效率在逐年提高。在10个城市之中，2013-2017年城市生态效率始终排在前列的有盐城、泰州、无锡。盐城的生态效率一直处在较高水平，一直保持飞速增长，主要因为盐城始终坚持“环保优先、绿色发展”理念，狠抓污染治理，绿化造林面积全省第一，全市生态环境质量明显改善。在其余几个城市中，苏州、扬州生态效率值，处于中上水平，说明这些城市在发展经济的同时，比较注重对环境的保护;南京、常州、南通的生态效率均值在0.755-0.976之间，处于中等水平;而徐州、淮安的生态效率均值较低，在0.473以下。

根据各城市生态效率的变化趋势来看，南京、淮安变化趋势较小，说明这两个城市在加快经济增长的时期，资源消耗严重，有害物排放增加，生态环境没有明显改善。而其他几个城市大多数升降交替。徐州、南通下滑比较明显，特别是徐州最低值为0.221。徐州作为一个资源枯竭城市，虽然已采取“综合整治、源头控污、清淤疏浚、综合开发”等多种措施，但原有粗放型经济模式带来的生态问题，还需要继续治理。

（二）江蘇城市生态效率影响因素分析

结合前面的研究，发现江苏各城市生态效率水平差异较大，各个城市的工业发展水平、产业结构或其他政策方面存在差距。为了进一步探究产生这些差异的原因，根据前面的研究，用Tobit模型得出城市生态效率影响因素的回归结果，具体见表4。

经济发展水平对生态效率的影响系数为0.361745，有正向促进作用，P值为0表示各城市在该变量上存在显著差异。随着人均收入的提高，人们更加注重享受生活，对环境质量有更高层次的需求，有助于生态效率的提升。产业结构对生态效率影响为负，说明第二产业占地区生产总值比重增大时，生态效率有下降趋势，江苏现有的产业格局和生态保护之间存在矛盾。环境政策的系数值虽然为正，但数值较小，这说明环境政策对江苏城市生态效率的提升作用不明显。城镇化率对生态效率有显著的负面影响，说明城镇化发展过程中，加剧了污染程度，影响生态效率的提高。科技水平对生态效率有显著的促进作用，城市科技水平的提高，有助于降低污染排放，减轻环境污染压力。人口密度对生态效率会产生不利影响。不同城市差异明显，人口集聚城市的污染排放相对较高。

五、结论及建议

本文基于超效率DEA模型计算出2013-2017年江苏10个城市的生态效率数值，利用Tobit模型对经济发展水平、产业结构等因素进行回归分析，结论如下：

2013-2017年间，江苏城市生态效率整体比较稳定，处于中上水平。盐城、泰州、无锡生态效率水平最高，徐州、淮安较低。从地域看，苏中地区普生态效率高于苏南和苏北。各城市由于资源类型、生产技术、科技创新等原因，生态效率存在明显差异。经济发展水平、环境政策和科技水平对生态效率都有不同程度的促进作用，产业结构、城镇化率和人口密度对生态效率有负面影响。

因此，江苏各城市首先应该不断提高人均收入水平，随着人们收入的提高，对环境质量的重视程度也会增强。其次，要适当调整产业结构，推进产业结构升级优化，大力发展第三产业和环保产业，向绿色制造方向发展，维持经济总量持续增长的同时控制污染物排放，减少对环境的污染。再次，要加快新型城镇化建设，使人口分布更合理，不断完善城市基础设施建设，增加城市绿化面积，倡导低碳出行。最后，加大城市科技创新的投入，支持高新技术成果转化，提高科研水平，提高资源利用效率。

参考文献：

[1] Schaltegger S，Sturm A.？魻kologische Rationalit？覿t： Ansatz-

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[2]      WBCSD.Eco-efficient   leadership   for   improved econo-

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[3] 李丽平.生态效率——OECD全新环境管理经验[J].环境科学动态，2000（1）.

[4] 陈 傲.中国区域生态效率评价及影响因素实证分析—以2000-2006年省际数据为例[J].中国管理科学，2008，16（5）.

[5] 张淑英，李德山，刘媛媛.区域工业生态效率评价及其影响因素研究[J].统计与决策，2013（3）.

[6] 付丽娜，陈晓红，冷智花.基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究—以长株潭“3+5”城市群为例[J].中国人口·资源与环境，2013，23（4）.

[责任编辑：兰欣卉]

收稿日期： 2020-04-07

基金项目： 江苏高校哲学社会科学研究项目（2018SJA2089）

作者简介： 孙志强（1981- ），女，黑龙江青冈人，副教授，研究方向：生态经济;王 冉（1983- ），女，河南柘城人，讲师，研究方向：生态经济;王 荣（1981- ），男，江苏盐城人，副教授，研究方向：产业经济。