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通过分析区域生态效率评价探索其影响因素

时间:2017年11月13日 分类:推荐论文 次数:

近年来,随着中国经济的快速发展,环境问题越来越突出。雾霾、沙尘暴、化学固体废弃物处置等问题频繁发生,一定程度上影响了经济的增速和公众的生活质量,环境问题受到广泛重视。党的十八大首次提出将生态文明建设作为中国五位一体的组成部分,凸显了走可持

  近年来,随着中国经济的快速发展,环境问题越来越突出。雾霾、沙尘暴、化学固体废弃物处置等问题频繁发生,一定程度上影响了经济的增速和公众的生活质量,环境问题受到广泛重视。党的十八大首次提出将生态文明建设作为中国“五位一体”的组成部分,凸显了走可持续发展道路及建设循环经济的社会主义生态文明的重要性和决心,生态效率作为评价生态文明建设的重要指标也成为现代学者研究的一个热点问题。

  关键词:区域生态效率,影响因素,回归分析,熵权法

  文章利用熵权法对中国2006—2015年30个省(市、自治区)的生态效率进行综合评价,对比分析中国整体水平以及东中西部的生态效率差异;然后分析经济发展水平、产业结构、外资利用、环境政策、技术创新、城镇化以及平均受教育水平等7个因素对生态效率的影响机理、办理变量选择以及与当期生态效率、滞后一期生态效率之间的线性关系和非线性关系。

  1区域生态效率评价

  1.1生态效率评价指标体系

  目前普遍接受的生态效率概念是WBCSD所提出的,即(1)其中,i=1,2,3,…,30;t=2006,2007,…,2015;EEit表示第i个对象第t年的生态效率值,GDPit表示无量纲化后第i个对象第t年的经济产出值,EIit表示第i个对象第t年资源环境综合评价值。根据生态效率的定义,遵循科学性、系统性、可操作性等原则,借鉴诸大建[1]、韩瑞玲[2]等的研究成果,从环境影响、资源消耗、经济产出三个方面构建了本文的生态效率评价指标体系。

  其中,固体废弃物排放量用工业固体废弃物排放量近似代替,土地投入量用建成区面积表示,劳动投入量用历年各省人口总数表示。本文以中国30个省(市、自治区)2006—2015年的数据为样本,由于港澳台以及西藏地区的数据缺失严重,因此样本中不包括这4个地区。样本数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、各省历年统计年鉴、国家统计局官网以及各省统计局官网。

  1.2指标权重的确定

  曾志强[3]认为,熵值赋权法是一种客观赋权方法,它是根据各个指标变异程度的大小计算出各指标的熵权,再通过熵权对各指标的权重进行修正,从而得出较为客观的指标权重。赵磊[4]认为,熵权法相对于其他方法具有对数值有差异的属性参数进行弱化和强化的功能,从而使各类信息能得到比较全面反映的特点。由此,本文利用熵权法来确定中国2006—2015年30个省(市、自治区)的生态效率评价指标的权重。

  借鉴文献[4-6]关于熵权法确定指标权重步骤,以某年为例,假设样本为m个待评价年度,n项评价指标,得到原始评价矩阵记作:x=(xij)m×n(xij0,0im,0jn)第一步,计算第j个指标下第i个评价对象的指标值的权重pij:与文献[4-6]关于熵权法确定指标权重步骤不同的是,本文在得到原始评价矩阵后并没有对数据进行标准化。原因有二:一是式(2)消除了数据在量纲等方面的影响;二是标准化可能会造成信息丢失。基于此,本文在计算权重之后对原始数据进行标准化处理,用以计算资源环境综合评值。根据熵权法的计算方法,结合样本数据,计算得出各年各个指标的权重系数。

  1.3生态效率评价值计算

  为了增强年度数据之间的可比性,与王兰英[7]、赵磊[4]等对原始矩阵按年度进行无量纲化处理不同的是,本文忽略年度影响,直接按照指标的不同对数据进行无量纲化处理,一定程度上增加了年度之间的可比性。具体处理过程如下:从表3和图1可以看出:(1)各省之间生态效率基本都在逐渐提高,其中以东部地区提高速度最快;(2)省际之间的生态效率差异明显;(3)生态效率从东部到西部呈阶梯状下降,且只有东部地区的生态效率高于全国平均水平,区域层面上的生态效率差距不断扩大;(4)中国生态效率水平虽然在不断提高,但整体情况不容客观,省际以及区域之间的差距过大问题不容忽视。

  2生态效率影响因素分析

  2.1生态效率影响因素及办理变量选择

  (1)经济发展水平。经济发展水平是指一个国家经济发展的规模、速度和所达到的水准,通常用GDP衡量。本文选择人均GDP作为经济发展水平的办理变量。

  (2)产业结构。单独的某一个产业占地区生产总值的关系,并不能反映产业结构对生态效率的影响。根据目前中国的产业结构状况,本文使用“第二产业占比*0.6+第三产业占比*0.4”作为产业结构的办理变量。

  (3)外资利用。本文选择外商直接投资占地区GDP的比重作为外资利用的办理变量,研究外资利用与生态效率之间的关系。

  (4)环境政策。当环境污染治理投资达到某一水平后,继续加大投资额可能会因为投资大于收益而降低生态效率,因此生态效率与环境污染治理投资可能存在非线性关系,而不是单纯的线性关系。本文选择环境污染治理投资额占地区GDP的比重,作为环境政策的办理变量。

  (5)技术创新。技术创新对于生态效率的影响主要体现在技术创新可以提高资源利用效率、减少污染物排放以及提高经济效应等方面,对生态效率有明显的促进作用。本文认为专利授权数并不能反应一个地区技术创新对生态效率的影响。为了有效避免上述两个办理变量的缺陷,本文选择各地区技术市场成交额占GDP的比重作为技术创新的办理变量。

  (6)城镇化。城镇化一方面促进钢铁、煤炭等产业的发展,提高了中国经济发展水平以及居民生活质量,但另一方面,钢铁煤炭产业都属于高能耗高污染行业对生态效率有着一定的负面影响。同时城镇化还会带来诸如热岛效应、垃圾效应等环境问题。本文认为城镇化水平与生态效率之间可能存在非线性关系,并将城镇人口占总人口比重作为城镇化的办理变量。(7)平均受教育水平。教育水平的提高,一方面可以提高人们的环保意识,从而促使人们保护环境节约资源,间接提高生态效率水平;另一方面,也会提高人们的知识水平与科研能力,进而提高技术创新能力,促进生态效率水平的提高。而且,受经济发展水平的限制,部分地区的教育可能更关注经济发展,而不是生态效率。本文选用平均受教育年限作为平均教育水平的办理变量,其具体计算公式为:平均受教育年限=小学文化人数占比*6+初中文化程度人数占比*9+高中文化程度人数占比*12+大专以上文化程度人数占比*16。本文共考虑了以上7个因素对生态效率的影响。

  2.2生态效率影响因素回归模型及结果

  本文数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、各省历年统计年鉴、国家统计局官网以及各省统计局官网。通过对回归样本进行平稳性检验、协整检验以及Hausman检验。

  2.3实证结果分析

  (1)除外资利用外,其余影响因素与生态效率的直接效应关系、间接效应关系均显著;

  (2)除外资利用外,在直接效应非线性关系与间接效应非线性关系中,各影响因素与生态效率之间均存在显著的非线性关系,但显著性水平有所不同。从式(8)回归结果可以看出模型的拟合优度为0.923,F检验值高度显著,模型设定较为恰当。经济发展水平、产业结构、环境政策、技术创新、城镇化以及平均受教育水平对生态效率的影响均显著。其中,经济发展水平以及技术创新对生态效率的影响显著为正,并通过了1%水平上的显著性检验。技术创新对生态效率的提高作用最大,也从侧面反映出中国走科技创新之路的合理性。此外,平均受教育水平的提高同样会促进当期生态效率的提高。产业结构、环境政策以及城镇化水平对生态效率的影响显著为负,如何进行产业结构调整以及如何处理产业结构与经济发展之间的关系,优化产业结构促进生态效率的提高是目前亟需解决的问题。

  关于环境政策与生态效率之间的负相关关系,究其原因,本文认为主要有两个方面:(1)环境污染治理投资结构不合理,大部分治理投资集中于工业污染治理忽略了非工业对生态效率的影响;(2)部分地方政府把环境污染治理投资当作“面子工程”,投资资金没有落到实处,对环境污染治理不够重视。本文的内容也间接论证了“先污染,后治理”的不合理性。此外,在推动城镇化的过程中要注重资源的节约利用以及环境保护工作,而外资利用没有通过显著性检验,对生态效率影响不显著。

  从式(9)可以看出,除外资利用外,其他影响因素都通过了显著性检验,说明各个因素对生态效率的影响是持续性的、长久性的,由此,对生态效率的提高要有长远的战略眼光,关注生态效率的持续提高。从式(10)可以看出,经济发展水平、产业结构,环境政策、技术创新、城镇化以及平均受教育水平的二次项系数都通过了显著性检验,说明这7个影响因素与生态效率之间存在非线性关系。经济发展水平与生态效率之间呈现U型关系,说明生态效率随着经济发展水平的提高先降低达到某一点后再提高,这与中国的经济发展是相适应的,起始阶段,中国的经济发展模式是粗放式的,更注重的是GDP的增长,对于生态效率关注较少;近年来,随着环境污染对人们生产生活的影响,生态问题越来越受重视,在保证经济增长的同时,生态效率也得到提高。

  产业结构、环境政策以及平均受教育水平与生态效率之间的关系呈倒U型。说明产业结构的调整、环保的投入以及教育对于生态效率的提高要注重适度原则。技术创新以及城镇化与生态效率之间呈现U型关系,这种关系的存在于中国的国情以及经济发展水平是密不可分的。外资利用的二次项系数没有通过显著性检验,说明外资利用与生态效率之间没有显著的关系。另外,需要说明的是,这种非线性关系只是一般规律,会受到人为因素的影响,不能仅仅因为这种规律符合某地的规律就盲目套用,而忽略了对其他方面的影响。

  从式(11)可以看出,各个因素对滞后生态效率的影响与对当期生态效率影响的显著性水平相差不大。其主要区别在于,与式(10)相比,在式(11)中环境政策的显著性有所降低,平均受教育水平的显著性有所提高。从式(8)、式(9)中可以看出环境政策对生态效率的系数显著为负,但这并不代表中国的环境政策已经超过了倒U型的最高点,正如前文所分析的中国的环境政策存在不合理的地方,这是造成这种负向关系的主要原因,而不是因为环境污染治理投资额过度造成投入与收益不成正比。从现有数据分析,目前环境污染治理投资额占地区GDP最高的地区也仅仅只达到3.6%,最低地区仅仅为0.025%。从模型拟合优度来看,非线性模型的拟合优度明显高于线性模型,但4个模型的F值均通过了显著性检验。

  3总结

  本文利用熵权法对中国2006—2015年30个省(市、自治区)的生态效率进行综合评价,对比分析中国整体水平以及东中西部的生态效率差异,并以生态效率综合评价值为因变量,回归分析了经济发展水平、产业结构、外资利用、环境政策、技术创新、城镇化以及平均受教育水平等7个因素和当期以及滞后一期生态效率之间的关系以及它们之间的非线性关系。

  参考文献:

  [1]诸大建,邱寿丰.作为中国循环经济测度的生态效率指标及其实证研究[J].长江流域资源与环境,2008,17(1).

  [2]韩瑞玲,佟连军,宋亚楠.基于生态效率的辽宁省循环经济分析[J].生态学报,2011,(16).

  [3]曾志强.供应商选择决策的熵权模型研究[J].中国集体经济,2009,(6).

  [4]赵磊等.基于熵权法土地资源可持续利用综合评价研究——以辽宁省葫芦岛市为例[J].资源与产业,2012,(4).

  [5]贾艳红等.熵权法在草原生态安全评价研究中的应用——以甘肃牧区为例[J].干旱区资源与环境,2007,(1).

  [6]李志萍,何雨江,朱中道.熵权法在农村安全饮水水质评价中的应用[J].人民黄河,2007,(5).

  [7]王兰英.商秀印,邱玉桥,熵权法在农村生态校园经济效益评价中的应用[J].河北大学学报:自然科学版,2010,(4).

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