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霧霾污染與城市經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型評(píng)估: 2004~2016

2018-11-24 01:31:34陳詩(shī)一程時(shí)雄
關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)型效率綠色

陳詩(shī)一 程時(shí)雄

(復(fù)旦大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,上海 200433;湖北大學(xué) 商學(xué)院,武漢 430062)

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)工業(yè)化進(jìn)程加速,霧霾問題日趨嚴(yán)重,深刻影響著人們的日常生活和社會(huì)生產(chǎn)。由于長(zhǎng)期粗放型的發(fā)展方式,很多城市的大氣污染物排放水平已處于臨界點(diǎn)。李克強(qiáng)總理在2014年的政府工作報(bào)告中明確指出,霧霾是大自然向粗放發(fā)展方式亮起的紅燈,我們要像對(duì)貧困宣戰(zhàn)一樣,堅(jiān)決向污染宣戰(zhàn)。2016年,《城市藍(lán)皮書:中國(guó)城市發(fā)展報(bào)告No.10》*潘家華、單菁菁:《城市藍(lán)皮書:中國(guó)城市發(fā)展報(bào)告No.10》,北京:社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2017年。指出,全國(guó)地級(jí)及以上城市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)的同比增加11個(gè),平均優(yōu)良天數(shù)所占比例同比上升2.1個(gè)百分點(diǎn),PM2.5年均濃度同比下降7.1%,空氣質(zhì)量總體向好。但與此同時(shí),京津冀、長(zhǎng)三角等重點(diǎn)區(qū)域以及河南、山東、山西、陜西等人口密集地區(qū)的空氣污染程度依然較重,中西部地區(qū)部分城市的PM2.5濃度相比上年不降反升。各地區(qū)霧霾成因各異,復(fù)合型特征突出,全國(guó)范圍內(nèi)重污染天氣頻發(fā)、空氣重污染現(xiàn)象尚未得到有效遏制。

霧霾已成為影響我國(guó)大氣環(huán)境質(zhì)量的首要污染物。嚴(yán)重的霧霾污染歸咎于長(zhǎng)期執(zhí)行的GDP考核指標(biāo),以往只要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、不要碧水藍(lán)天的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式已經(jīng)不可持續(xù)。但在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)下,如何合理評(píng)估目前環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系、如何走出一條既考慮環(huán)境污染問題又不損害經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)發(fā)展道路關(guān)系著我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)等一系列發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施效果。只考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),不考慮資源消耗和環(huán)境污染在目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)下必然不可取;但一味考慮到資源節(jié)約、環(huán)境友好,卻又不考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展模式也面臨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)承載力等一系列問題。為此,在資源和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)雙重約束下必須要設(shè)計(jì)出一個(gè)合理的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型評(píng)估指標(biāo),并對(duì)中國(guó)重點(diǎn)城市的霧霾治理和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的綠色發(fā)展和轉(zhuǎn)型進(jìn)行合理評(píng)估是具有重大現(xiàn)實(shí)意義的。

一、 如何評(píng)估經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型

“綠色發(fā)展”這一概念主要源自于聯(lián)合國(guó)1978年提出的可持續(xù)發(fā)展這一概念,在這次會(huì)議上可持續(xù)發(fā)展被定義為“既滿足當(dāng)代人的需要,又不對(duì)后代人滿足其需要的能力構(gòu)成危害的發(fā)展”??沙掷m(xù)發(fā)展始終離不開環(huán)境這個(gè)維度。胡鞍鋼和周紹杰(2014)[注]胡鞍鋼、周紹杰:《綠色發(fā)展:功能界定、機(jī)制分析與發(fā)展戰(zhàn)略》,《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》2014年第1期。也鮮明指出,進(jìn)入21世紀(jì)后,人類社會(huì)進(jìn)入第四次工業(yè)革命,即綠色工業(yè)革命,發(fā)展模式將從前三次工業(yè)革命的“黑色發(fā)展模式”轉(zhuǎn)向全面的“綠色發(fā)展模式”。

要合理評(píng)估經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型,需要相應(yīng)的理論機(jī)制。馮之浚和周榮(2010)[注]馮之浚、周榮:《低碳經(jīng)濟(jì):中國(guó)實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的根本途徑》,《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》2010年第4期。就曾指出低碳經(jīng)濟(jì)是中國(guó)實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的根本途徑。劉偉(2010)[注]劉偉:《實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)關(guān)鍵在于轉(zhuǎn)變發(fā)展方式》,《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第12期。也從兩個(gè)方面來闡述經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型或經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變:首先,在微觀上需要推動(dòng)投入要素配置方式的轉(zhuǎn)變,提高全要素生產(chǎn)率;其次,還需要從宏觀上尋求增長(zhǎng)的均衡性或公平性。涂正革和王秋皓(2018)[注]涂正革、王秋皓:《中國(guó)工業(yè)綠色發(fā)展的評(píng)價(jià)及動(dòng)力研究——基于地級(jí)以上城市數(shù)據(jù)門限回歸的證據(jù)》,《中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)2018年第1期。也指出,綠色發(fā)展實(shí)質(zhì)上就要求經(jīng)濟(jì)既能保持快速高效的增長(zhǎng),又不能破壞環(huán)境。因此,經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展要求我們將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染納入分析框架。傳統(tǒng)的GDP衡量指標(biāo)只單純考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),未合理考慮環(huán)境污染,以致我們?cè)谧非蠼?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),犧牲了環(huán)境。

要評(píng)估轉(zhuǎn)型進(jìn)程,構(gòu)建合適的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型動(dòng)態(tài)評(píng)估指數(shù)就十分必要。Solow(1956)[注]Solow R M., “A Contribution to the Theory of Economic Growth,” Quarterly Journal of Economics 70.1 (1956): 65-94.提出的全要素生產(chǎn)率指標(biāo)可以很好地衡量技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度,特別是除去資本、勞動(dòng)等有形資本外其他因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),但該全要素生產(chǎn)率指標(biāo)未考慮到環(huán)境因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,也沒有將綠色發(fā)展納入分析框架。部分學(xué)者利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)最優(yōu)化思想,將非期望產(chǎn)出或者說壞產(chǎn)出納入分析框架,通過方向性距離函數(shù)(DDF)方法,構(gòu)建環(huán)境全要素生產(chǎn)率分析指標(biāo)來評(píng)估經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展績(jī)效,如陳詩(shī)一(2009,[注]陳詩(shī)一:《能源消耗、二氧化碳排放與中國(guó)工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展》,《經(jīng)濟(jì)研究》 2009年第4期。2012[注]陳詩(shī)一:《中國(guó)各地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型進(jìn)程評(píng)估》,《經(jīng)濟(jì)研究》 2012年第8期。)、涂正革(2008)[注]涂正革:《環(huán)境、資源與工業(yè)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)性》,《經(jīng)濟(jì)研究》 2008年第2期。的研究就是利用了這個(gè)方法。DDF方法能夠合理地評(píng)估并測(cè)度非期望產(chǎn)出情況下的環(huán)境效率,但其缺點(diǎn)是要求非期望產(chǎn)出和期望產(chǎn)出同比例地減少,缺乏合理的機(jī)制。為此,陳詩(shī)一(2012)[注]陳詩(shī)一:《中國(guó)各地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型進(jìn)程評(píng)估》,《經(jīng)濟(jì)研究》 2012年第8期。提出使用基于松弛向量度量模型(Slacks based measure,SBM)對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行評(píng)估,但是SBM模型過于寬松的假定遺漏了投入—產(chǎn)出之間原始比例信息。這類納入環(huán)境污染非期望產(chǎn)出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型也被稱為環(huán)境規(guī)制行為分析模型(Activity Analysis Model, AAM)。本文利用兩種指數(shù)的綜合方法構(gòu)建基于系數(shù)度量(Epsilon based measure,EBM)的模型進(jìn)行分析。EBM模型既能考慮到投入—產(chǎn)出比例信息,也不至于對(duì)好產(chǎn)出和壞產(chǎn)出施加過多約束,對(duì)于經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型評(píng)估有著重要的借鑒作用。具體而言,本文借鑒陳詩(shī)一(2012)[注]陳詩(shī)一:《中國(guó)各地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型進(jìn)程評(píng)估》,《經(jīng)濟(jì)研究》 2012年第8期。的研究,使用由 EBM-DDF-AAM 方法所度量的環(huán)境全要素生產(chǎn)率來刻畫經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量貢獻(xiàn)(即TFP占產(chǎn)出的貢獻(xiàn)份額),以此作為經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型動(dòng)態(tài)評(píng)估指數(shù)。這個(gè)指數(shù)不僅描述了綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程,而且可以判斷經(jīng)濟(jì)是否發(fā)生了綠色轉(zhuǎn)型。

目前也有不少文獻(xiàn)對(duì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型進(jìn)行評(píng)估。中國(guó)于2017 年首次開展生態(tài)文明建設(shè)年度評(píng)價(jià)工作,“綠色發(fā)展指數(shù)”成為各省份黨政領(lǐng)導(dǎo)綜合考核評(píng)價(jià)、干部獎(jiǎng)懲任免的重要依據(jù)。綠色發(fā)展指數(shù)由6個(gè)方面的一級(jí)指標(biāo)、55個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成。2010年,北京師范大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測(cè)中心曾測(cè)算出我國(guó)30個(gè)省(市)自治區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù),該指數(shù)由3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、9個(gè)二級(jí)指標(biāo)和54個(gè)三級(jí)指標(biāo)平均而成。聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展委員會(huì)(UNCSD)所修訂的可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系也與此類似。這些指數(shù)能夠在一定程度上評(píng)價(jià)綠色發(fā)展的狀況。但是,首先,這些指數(shù)的編制都沒有考慮到霧霾這一污染物對(duì)環(huán)境造成的影響;其次,這些指數(shù)主要進(jìn)行比較靜態(tài)分析,難以對(duì)綠色發(fā)展客觀轉(zhuǎn)變過程(特別是轉(zhuǎn)折節(jié)點(diǎn))進(jìn)行動(dòng)態(tài)比較;最后,這些指數(shù)的編制過于復(fù)雜,在可操作性和目標(biāo)考核方面不便于識(shí)別。本文構(gòu)建的EBM-DDF-AAM經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型指數(shù)不僅具備很強(qiáng)的可操作性,而且能對(duì)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估比較。

二、 方法論

為了準(zhǔn)確構(gòu)建中國(guó)的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型指數(shù),我們必須在投入—產(chǎn)出視角下評(píng)估中國(guó)各城市的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。正確地反映中國(guó)各城市之間投入—產(chǎn)出的關(guān)系成為評(píng)估的一大難點(diǎn)。傳統(tǒng)的參數(shù)模型(比如隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型)需要設(shè)定具體的函數(shù)形式,在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)比較復(fù)雜的情況下(特別是存在非期望產(chǎn)出情況下)難以被有效使用。而非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型可以在統(tǒng)一的框架下運(yùn)用多投入—多產(chǎn)出模型,并且能夠考慮到存在非期望產(chǎn)出的情形,因此可以作為有效的分析框架來使用。

從測(cè)算方法來看,DEA模型可以分為徑向模型(Radial Measure)和非徑向模型(Non-radial Measure)兩種,徑向模型主要有CCR、BCC兩種模型,非徑向模型以SBM模型為主。兩者差異主要體現(xiàn)在:徑向模型假定投入或者產(chǎn)出具有比例調(diào)整的特性,可以達(dá)到生產(chǎn)最有效率,但其忽略了非徑向情況下松弛的存在(Slack)。而非徑向模型雖然考慮松弛的存在,也沒有假定投入和產(chǎn)出同比例調(diào)整,但非徑向模型過于寬松的假定遺漏了投入—產(chǎn)出之間原始比例信息;并且在線性規(guī)劃求解過程中,SBM模型暴露出不足,即取零值和正值的最優(yōu)松弛具有顯著的差別。最重要的是,SBM模型在經(jīng)濟(jì)含義上存在一定的理解困難,并不像傳統(tǒng)徑向模型和方向性距離函數(shù)那樣易于解釋。

為了有效解決徑向模型和非徑向模型在效率測(cè)算方面存在的問題,我們有必要使用一個(gè)綜合模型。為此,Tone(2010)[注]K. Tone, M. Tsutsui, “An Epsilon-based Measure of Efficiency in DEA-A Third Pole of Technical Efficiency,” European Journal of Operational Research 207.3 (2010): 1554-1563.構(gòu)建了一個(gè)綜合徑向和非徑向特點(diǎn)的EBM模型。本文主要使用EBM模型進(jìn)行分析。

對(duì)于具有m個(gè)投入要素(x)和s個(gè)產(chǎn)出(y)的n個(gè)決策單元,EBM模型可以表示為:

S.T.θx0-Xλ-s-=0

Yλ≥0

λ≥0

s-≥0

但是,根據(jù)ChengandQian(2011)[注]G. Cheng, Z. Qian, “An Epsilon-Based Measure of Efficiency in DEA-An Alternative Method for the Affinity Index,” Mpra Paper, 2011.的研究,用最大特征值表示ρ 在存在多個(gè)有效率的決策單元時(shí),其求解存在一定問題,因此,他們建議用皮爾森相關(guān)系數(shù)來表示ρ。在本文中,我們也采取皮爾森相關(guān)系數(shù)來替代ρ。

進(jìn)一步,為了從環(huán)境效率得分中測(cè)算得到環(huán)境全要素生產(chǎn)率,根據(jù)Chung等(1997)[注]Y.H.. Chung, R.F?re, S.Grosskopf, “Productivity and Undesirable Outputs: A Directional Distance Function Approach,” Journal of Environmental Management 51(1997): 229-240.的方法,依據(jù)魯恩博格(Luenberger)方法,求得Malmquist-Luenberger指數(shù)。為求解該指數(shù),我們需要計(jì)算四種效率得分值,具體可參見Chung等(1997)的研究,在此不再詳述。

如果計(jì)算得到的決策單元都處于技術(shù)前沿面時(shí),即效率值都為1時(shí),這時(shí)不便于比較其效率的高低,為此,我們可以根據(jù)Tone(2002)[注]K. Tone, “A Slacks-Based Measure of Super-Efficiency in Data Envelopment Analysis,” European Journal of Operational Research 143.1 (2002): 32-41.提出的超效率模型(Super-efficiency),對(duì)這些有效的決策單元進(jìn)行排名。最后,我們根據(jù)計(jì)算得到的環(huán)境全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率除以各城市地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率,就可得到各地區(qū)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)。

三、 數(shù)據(jù)和指數(shù)

(一) 城市面板數(shù)據(jù)構(gòu)造

本文以城市決策單元為研究對(duì)象。為了對(duì)中國(guó)城市層面的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間協(xié)調(diào)性進(jìn)行合理評(píng)估,本文搜集了除西藏外的其他環(huán)保部重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的73個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)。

1. 能源環(huán)境數(shù)據(jù)

為了合理評(píng)估霧霾污染情況下的中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù),我們需要搜集到較長(zhǎng)時(shí)間的霧霾面板數(shù)據(jù),但環(huán)保部公開信息平臺(tái)直到2014年才公布霧霾污染數(shù)據(jù)。2014年,我國(guó)共有190個(gè)城市公布了空氣質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù),而2015年和2016年有367個(gè)城市公布了空氣質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)。該平臺(tái)公布的關(guān)于PM2.5(顆粒物粒徑小于等于2.5微米)的數(shù)據(jù)主要有兩種:一種是每小時(shí)PM2.5的均值,另一種是PM2.5的24小時(shí)的滑動(dòng)平均值。我們以每日每小時(shí)PM2.5濃度的平均值為原始數(shù)據(jù),并按算術(shù)平均的方法分別計(jì)算出各城市的PM2.5年度數(shù)據(jù)。

2014年以前的PM2.5數(shù)據(jù)搜集與處理是本研究的一大難題。我們根據(jù)Ma et al.(2016)[注]Z. Ma, X. Hu, Sayer AM et al, “Satellite-Based Spatiotemporal Trends in PM2.5 Concentrations: China, 2004-2013,” Environ Health Perspect 124.2 (2016): 184-192.以及陳詩(shī)一和陳登科(2018)[注]陳詩(shī)一、陳登科:《霧霾污染、政府治理與中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展》,《經(jīng)濟(jì)研究》2018年第2期。的研究獲得PM2.5濃度數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)為0.1°×0.1°經(jīng)緯度柵格數(shù)據(jù),通過將衛(wèi)星監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)——衛(wèi)星搭載的中分辨率成像光譜儀(MODIS)所測(cè)算得到的氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)——以及地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)同時(shí)納入兩階段空間統(tǒng)計(jì)學(xué)模型測(cè)算得到。我們進(jìn)一步利用ArcGIS軟件將此柵格數(shù)據(jù)解析為2004~2013年中國(guó)74個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5濃度數(shù)據(jù),該P(yáng)M2.5濃度數(shù)據(jù)已經(jīng)在非經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的高質(zhì)量研究中使用。與經(jīng)濟(jì)文獻(xiàn)中廣為運(yùn)用的哥倫比亞大學(xué)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和應(yīng)用中心公布的衛(wèi)星監(jiān)測(cè)PM2.5濃度數(shù)據(jù)相比,這一數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在綜合運(yùn)用了間接的衛(wèi)星監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與直接的地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),同時(shí)進(jìn)一步采用兩階段空間統(tǒng)計(jì)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化,從而更加接近中國(guó)霧霾污染水平的真實(shí)值。

我們?cè)谠u(píng)估各城市的霧霾污染時(shí),霧霾的空間擴(kuò)散性問題必須予以考慮。由于霧霾具有相對(duì)較為復(fù)雜的成因,其來源非常復(fù)雜,而且和氣象條件如風(fēng)速、氣壓、溫度、濕度、降雨量有著緊密聯(lián)系,因此,霧霾具有很強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)性??紤]到PM2.5跨區(qū)域輸送規(guī)律是合理評(píng)估PM2.5污染的有效途徑,為此,我們根據(jù)薛文博等(2014)[注]薛文博、付飛、王金南等:《中國(guó)PM2.5跨區(qū)域傳輸特征數(shù)值模擬研究》,《中國(guó)環(huán)境科學(xué)》2014年第6期。的研究,基于CAMx空氣質(zhì)量模型的顆粒物來源追蹤技術(shù)(PSAT)定量模擬了我國(guó)PM2.5及其化學(xué)組分的跨區(qū)域輸送規(guī)律,建立了我國(guó)31個(gè)省(市)自治區(qū)(源)向333個(gè)地級(jí)城市(受體)的PM2.5及其化學(xué)組分傳輸矩陣,合理評(píng)估了我國(guó)333個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5及其化學(xué)組分空間來源,并分析得到31個(gè)省(市)自治區(qū)間PM2.5相互傳輸矩陣。外來源對(duì)各省(市)自治區(qū)PM2.5的貢獻(xiàn)如表1所示。

表1 各省市PM2.5受外來源的貢獻(xiàn)

同時(shí),根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,環(huán)境污染產(chǎn)出還可以使用SO2、廢水和粉塵來表示。由于缺乏城市整體層面的數(shù)據(jù),我們采用工業(yè)層面數(shù)據(jù)來表示。

2. 產(chǎn)出、勞動(dòng)和資本存量數(shù)據(jù)

“產(chǎn)出”主要來源于各城市統(tǒng)計(jì)年鑒,用各城市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來表示,但由于城市統(tǒng)計(jì)年鑒公布的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是現(xiàn)值數(shù)據(jù),所以必須用指數(shù)進(jìn)行平減。由于我們?nèi)狈Τ鞘袑用娴腉DP指數(shù)數(shù)據(jù),故我們根據(jù)省級(jí)層面的GDP指數(shù),將產(chǎn)出換算成2004年不變價(jià)GDP數(shù)據(jù)。

“勞動(dòng)”使用《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中的從業(yè)人員數(shù)據(jù)來表示。

“資本存量”用永續(xù)盤存法。由于缺乏城市層面的價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù),故我們使用各省的固定資本價(jià)格指數(shù)來替代,投資用各城市的固定資產(chǎn)投資總額來替代,折舊率采用5%的折舊率。在測(cè)算基期資本存量時(shí),由于我們的數(shù)據(jù)年份較少,可能會(huì)由此產(chǎn)生偏誤。為了得到更準(zhǔn)確的估計(jì),我們?cè)跍y(cè)算基期資本存量時(shí),根據(jù)所能獲得的數(shù)據(jù),從1992年開始測(cè)算。

(二) 模型的不同變量組合設(shè)定

本文所構(gòu)建的投入—產(chǎn)出模型中包括期望產(chǎn)出1種,以各城市的地區(qū)生產(chǎn)總值來表示:非期望產(chǎn)出按照我們的研究一共有4種,包括霧霾排放(PM2.5)、SO2排放(SO2)、廢水排放(WW)和煙粉塵排放(WD);投入變量一共有2種,分別為勞動(dòng)(L)和資本存量(K)。

正式度量時(shí),本文根據(jù)變量之間的關(guān)系和不同的樣本區(qū)間設(shè)定了8個(gè)模型,這些模型共同包含勞動(dòng)、資本存量、地區(qū)生產(chǎn)總值,前4個(gè)模型分別加入PM2.5、SO2、WD、WW等變量作為非期望產(chǎn)出,以便于比較其差異;后4個(gè)模型包括了共同變量PM2.5,再依次加入SO2、WD、WW以及同時(shí)加入SO2、WD、WW。

圖1 總指數(shù)內(nèi)涵構(gòu)成

我們根據(jù)由8個(gè)子指數(shù)和2個(gè)分指數(shù)簡(jiǎn)單平均生成的總指數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型進(jìn)行評(píng)估,有效地克服了個(gè)別模型設(shè)定偏誤可能帶來的影響,是對(duì)不同角度度量結(jié)果的綜合。同時(shí),我們還可以根據(jù)該指數(shù)值是否躍過了臨界值(0)來判斷經(jīng)濟(jì)有沒有實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展。如果評(píng)估指數(shù)大于0,則代表這些城市在追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)也兼顧了綠色發(fā)展。指數(shù)值本身的高低變化也可以用來捕捉綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的具體演化程度。這樣一種由綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)機(jī)制所內(nèi)生而成的綜合指數(shù)所具有的動(dòng)態(tài)評(píng)估功能是其他多層級(jí)綠色發(fā)展統(tǒng)計(jì)指數(shù)所不能比擬的,并具備其內(nèi)在的合理性。

四、 城市經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型進(jìn)程評(píng)估

(一) 環(huán)境技術(shù)效率測(cè)度

我們首先利用EBM模型測(cè)度了73個(gè)城市的環(huán)境技術(shù)效率值。限于篇幅,我們只報(bào)告部分城市的結(jié)果,其結(jié)果如表2所示。

表2 各城市各種污染物EBM環(huán)境技術(shù)效率均值[注]限于篇幅,在此僅報(bào)告分指數(shù)1的結(jié)果,表6同。

根據(jù)表2,我們可以得出如下結(jié)論:

第一,在霧霾的處置上,無(wú)論我們是否考慮外來源影響,各城市的排名相差不大,上海、廣州等城市排名基本上未發(fā)生改變,主要由于霧霾是相互影響的。北京排名上升了4個(gè)名次,從第20名上升到第16名。雖然北京的霧霾易于受到外來源的影響,但北京產(chǎn)生的霧霾同樣也會(huì)影響到其他城市。北京受到外來源的影響較大,因此在考慮外來源影響情況下北京的環(huán)境技術(shù)效率值呈現(xiàn)下降趨勢(shì),但由于北京霧霾同樣也會(huì)影響到其他城市,因此其他城市的環(huán)境技術(shù)效率也會(huì)呈下降趨勢(shì)。在考慮霧霾的外來源影響時(shí)前沿面發(fā)生了顯著移動(dòng),比如海口在不考慮外來源影響時(shí)排名第三,但在考慮外來源影響時(shí)排名第一。由于??谑芡鈦碓从绊懞艽螅虼似渑琶诳紤]外來源影響時(shí)提高了,并且拉動(dòng)了整體城市技術(shù)前沿的移動(dòng)。另外我們可以看到,上海在考慮了霧霾這個(gè)非期望產(chǎn)出時(shí)環(huán)境效率始終較為靠前,對(duì)于大城市來說上海模式值得借鑒。

第二,相對(duì)于其他污染物,部分城市在考慮霧霾這個(gè)非期望產(chǎn)出后環(huán)境效率表現(xiàn)不佳。如北京等霧霾污染嚴(yán)重的城市,其環(huán)境技術(shù)效率值較低,但北京在其他污染物方面表現(xiàn)較為良好。部分省會(huì)城市,如西安、貴陽(yáng)、成都、合肥等,在考慮霧霾后環(huán)境效率不佳。京津冀地區(qū)的石家莊、邯鄲、邢臺(tái)、保定等城市亦表現(xiàn)不佳,沒有做到協(xié)調(diào)發(fā)展。由于京津冀地區(qū)整體而言霧霾污染較為嚴(yán)重,在考慮霧霾這個(gè)非期望產(chǎn)出的情況下京津冀地區(qū)的排名較為靠后。京津冀地區(qū)的一個(gè)特例是唐山。唐山雖然有著較為嚴(yán)重的霧霾,但由于其高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式,其排名相對(duì)較好。這說明要達(dá)到較好的環(huán)境效率,如果污染較為嚴(yán)重,則必須依賴于經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的增長(zhǎng)。在同等經(jīng)濟(jì)規(guī)模上考慮環(huán)境目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)對(duì)于部分城市而言是有壓力的。在考慮霧霾情況下環(huán)境效率表現(xiàn)較好的城市為海口、上海、麗水、深圳、東莞、廣州、舟山等城市。這些城市或者屬于沿海等空氣質(zhì)量良好的城市,或者就是經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的城市,大多居于長(zhǎng)三角和珠三角等地區(qū)。整體而言,經(jīng)濟(jì)規(guī)模上的優(yōu)勢(shì)使得部分城市的環(huán)境技術(shù)效率較高。

第三,少數(shù)城市如長(zhǎng)沙、北京、合肥,雖然在霧霾為非期望產(chǎn)出的情況下環(huán)境效率表現(xiàn)不佳,但在考慮其他非期望產(chǎn)出情況時(shí),其表現(xiàn)均優(yōu)于考慮霧霾污染的情形。如北京整體而言,在霧霾為非期望產(chǎn)出時(shí)排名第16位,但是在SO2為非期望產(chǎn)出時(shí)排名上升到第5位。如果一個(gè)城市在霧霾為非期望產(chǎn)出時(shí)環(huán)境技術(shù)效率排名較高,那其他污染物為非期望產(chǎn)出時(shí)排名同樣靠前,如海口、廣州、上海等城市,這意味著霧霾的成因更為復(fù)雜,它作為污染物的綜合產(chǎn)出,要想達(dá)到相對(duì)良好的治理效果需要多方面協(xié)調(diào)。如果想要治理好霧霾,對(duì)于其他污染物如廢水、煙粉塵和SO2要共同治理;但相反,不一定意味著治理好廢水、煙粉塵和SO2就能治理好霧霾。霧霾有可能受到其他因素,如機(jī)動(dòng)車保有量、氣候等因素的共同作用。

第四,對(duì)比霧霾、SO2、廢水、煙粉塵的結(jié)果可以看出,環(huán)境技術(shù)效率在霧霾為非期望產(chǎn)出時(shí)表現(xiàn)最差,在廢水為非期望產(chǎn)出時(shí)表現(xiàn)最好??傮w而言,我們對(duì)霧霾的處置上既受制于技術(shù),又受制于意識(shí)。由于目前我國(guó)對(duì)霧霾的處理仍然缺乏行之有效的技術(shù)方法,并且霧霾問題直到2013年前后才引起民眾重視,因此整體而言霧霾的環(huán)境技術(shù)效率表現(xiàn)最差。

表3為利用上述方法計(jì)算的各城市環(huán)境技術(shù)效率總指數(shù),我們將其由低到高進(jìn)行了排名。

從表3的各城市的環(huán)境技術(shù)效率總指數(shù)及其排名中可以看出:

在綜合指數(shù)的排名上,基本上與霧霾作為非期望產(chǎn)出時(shí)計(jì)算的指數(shù)排名較為一致。環(huán)境技術(shù)效率較為落后的依然是西安、貴陽(yáng)、重慶、南寧等城市。這些城市污染物排放較多,其典型特征是仍處于快速工業(yè)化階段,第二產(chǎn)業(yè)特別是某些污染產(chǎn)業(yè)占比較重,第三產(chǎn)業(yè)份額仍然不夠,導(dǎo)致其環(huán)境技術(shù)效率低下。在表現(xiàn)較好的城市中,從經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的角度出發(fā),我們可以將其分為兩種主要模式:一種是???、麗水、舟山等環(huán)境友好型模式,在經(jīng)濟(jì)總量較小的情況下優(yōu)先考慮環(huán)境承載力;另一種是上海、廣州、東莞、深圳的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式,在優(yōu)先考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的情況下也不過分地污染環(huán)境,注重對(duì)環(huán)境的保護(hù)。我們認(rèn)為,這兩種模式都是值得借鑒的,特別是對(duì)于一些經(jīng)濟(jì)總量較小的城市而言,必須在發(fā)展的過程中注重對(duì)環(huán)境的保護(hù),不能再延續(xù)“邊污染邊發(fā)展”、“先污染后治理”的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式。對(duì)于大城市而言,其經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型更為重要,上海、廣州等城市的發(fā)展路徑值得借鑒,特別是對(duì)于部分城市如重慶、成都而言,雖然在經(jīng)濟(jì)總量上已經(jīng)躍居全國(guó)前列,但整體而言,其環(huán)境效率仍然較為低下。

進(jìn)一步,為了得到各主要城市群之間的差異,我們測(cè)算得到各主要城市群環(huán)境技術(shù)效率均值,如表4所示。

表3 各城市環(huán)境技術(shù)效率均值排名[注]限于篇幅,刪除了一個(gè)城市,表8同。

表4 各主要城市群環(huán)境技術(shù)效率均值

通過比較表4各主要城市群環(huán)境技術(shù)效率值我們可以看出,在霧霾作為非期望產(chǎn)出的環(huán)境技術(shù)效率排名上,如果不考慮外來源,那么排名最差的是長(zhǎng)三角地區(qū),再次是京津冀地區(qū),表現(xiàn)較好的是珠三角地區(qū);如果考慮外來源,那么排名最差的是京津冀地區(qū),再次是長(zhǎng)三角地區(qū),表現(xiàn)最好的是珠三角地區(qū)。珠三角整體在霧霾的表現(xiàn)上較好,環(huán)境技術(shù)效率較為靠前。長(zhǎng)三角和京津冀地區(qū)仍然存在較多的污染,環(huán)境和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)性仍然不夠。特別是京津冀地區(qū),在不考慮外來源對(duì)霧霾影響的情況下,其環(huán)境技術(shù)效率值排名最靠后,代表京津冀地區(qū)霧霾仍然較為嚴(yán)重。在綜合指數(shù)的排名上,排名最為靠前的依然是珠三角地區(qū),其次是長(zhǎng)三角地區(qū),最差的仍然是京津冀地區(qū)。

為了分析各主要城市群環(huán)境技術(shù)效率發(fā)展的均衡性,我們求各主要城市群環(huán)境技術(shù)效率的變異系數(shù),如表5所示。

通過變異系數(shù)表我們可以發(fā)現(xiàn),從變異系數(shù)來看,差異最大的是珠三角地區(qū),其次是京津冀地區(qū),最后是長(zhǎng)三角地區(qū)。這表明,雖然珠三角地區(qū)的環(huán)境技術(shù)效率排名較為靠前,但是珠三角地區(qū)的發(fā)展均衡性最差,廣州和肇慶等城市差異明顯。均衡程度最好的為長(zhǎng)三角地區(qū),各城市之間沒有呈現(xiàn)出顯著的差異。京津冀地區(qū)在發(fā)展均衡性方面,北京等特大城市和保定等城市的環(huán)境技術(shù)效率差異明顯,和珠三角地區(qū)基本上一致。這表明,我們除了只注重城市自身的發(fā)展外,還要注重各城市之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。從區(qū)域角度出發(fā),特別是對(duì)于京津冀地區(qū)而言,霧霾污染是京津冀地區(qū)的普遍現(xiàn)象,該地區(qū)一定要做到區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控,不能僅靠個(gè)別城市的努力。

表5 各主要城市群環(huán)境技術(shù)效率變異系數(shù)

表6為各城市環(huán)境技術(shù)效率年度均值。

表6 各城市環(huán)境技術(shù)效率年度均值(2004~2016)

從表6我們可以看出,環(huán)境技術(shù)效率在2004~2005年間呈現(xiàn)下降趨勢(shì),在2006~2009年間呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)調(diào)整趨勢(shì),然后在2010~2012年間又呈現(xiàn)出下降趨勢(shì),在2012年達(dá)到最低后,在2013~2016年間又開始緩慢上升。這表明,中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在2012年前是以犧牲環(huán)境為代價(jià)的。在2012年環(huán)境技術(shù)效率降到最低后,2013年霧霾現(xiàn)象開始出現(xiàn)。此后,公眾和政府的環(huán)境意識(shí)開始逐步提升,企業(yè)生產(chǎn)過程中的環(huán)境壓力也在不斷加大,導(dǎo)致企業(yè)注重環(huán)境技術(shù)設(shè)備的升級(jí),企業(yè)環(huán)境技術(shù)效率開始不斷上升,但整體而言2004年環(huán)境技術(shù)效率最高。從過去的經(jīng)驗(yàn)來看,雖然中國(guó)經(jīng)濟(jì)在不斷增長(zhǎng),但是環(huán)境技術(shù)效率卻呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì),高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和高速的綠色增長(zhǎng)在中國(guó)并沒有大規(guī)模出現(xiàn)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)在邁入新常態(tài)背景下,急需走出一條經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的道路。

(二) 經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型評(píng)估

前面的分析都只是對(duì)環(huán)境技術(shù)效率進(jìn)行靜態(tài)測(cè)度和分析,只體現(xiàn)了綠色發(fā)展的理念,并沒有從根本上反映經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型的要求。進(jìn)一步,我們需要從動(dòng)態(tài)視角分析各城市的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型狀況。但是,正如前文所述,全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的高和低并不必然意味著轉(zhuǎn)型評(píng)估指數(shù)的高和低,同時(shí)也要考慮到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。為此,我們構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展指數(shù)。我們的指數(shù)將GDP的增長(zhǎng)率作為分母,將環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率作為分子,以此評(píng)價(jià)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)在GDP增長(zhǎng)中的比重,其結(jié)果如表7所示。

表7 霧霾約束下各主要城市經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)

(續(xù)表)

污染物城市 PM2.5(未考慮外來源)PM2.5(考慮外來源)SO2WWWDPM2.5排名(未考慮外來源)PM2.5排名(考慮外來源)SO2排名WW排名WD排名貴陽(yáng)-0.342-0.535-0.659-0.327-0.4624453644653海口-0.018-0.1241.469-0.0541.03824291371邯鄲-0.731-0.729-0.7380.221-0.6846464651963杭州0.0510.1260.045-0.0140.0482218303320昆明0.1900.113-0.3200.010-0.3101820543241蘭州-0.405-0.478-0.350-0.355-0.3384949564944廊坊-0.576-0.5560.2520.241-0.0425656181825麗水0.0180.0120.000-0.481-0.0812323325627上海0.0680.0490.0800.0450.0902122282918紹興-0.361-0.332-0.387-0.602-0.3954541576445深圳0.1560.0560.1070.017-0.0041921253121沈陽(yáng)0.4050.3840.4790.6150.4417713611石家莊-0.104-0.120-0.0750.3050.1523128381517蘇州0.3290.2960.1130.2790.2381211241616臺(tái)州-0.338-0.347-0.061-0.356-0.4544342365051太原-0.427-0.440-0.282-0.237-0.4065046524347唐山-0.163-0.164-0.2040.124-0.1413432482532天津0.6770.6400.7270.6650.86232542西安-0.065-0.2190.1890.1790.0592737212219宿遷-0.765-0.711-0.017-0.511-0.3986663345946中山-0.196-0.355-0.151-0.288-0.2853843434540重慶0.7750.6760.6570.7570.66121634舟山-0.063-0.199-0.045-0.264-0.0742636354426珠海-0.269-0.701-0.522-0.794-0.7123962626865均值及負(fù)增長(zhǎng)數(shù)量-0.196-0.234-0.058-0.100-0.1862323313220

總體而言,無(wú)論哪種污染物作為非期望產(chǎn)出,過去13年間實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型的城市較少。在霧霾作為非期望產(chǎn)出的情況下實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的城市較少,只有23個(gè),占所有樣本的不到1/3;而考慮SO2和廢水的情況下實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型的城市也僅有31個(gè)和32個(gè),不到1/2;在煙粉塵作為非期望產(chǎn)出時(shí)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的城市更少,只有20個(gè)城市實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型。在考慮煙粉塵的情況下之所以最少,很可能和污染處置的技術(shù)水平有關(guān)。對(duì)于煙粉塵的去除技術(shù)較為缺乏,同時(shí)需要大量成本,因此其實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型也較為困難。同時(shí),從我們的數(shù)據(jù)可以看出,過去13年間,樣本中的大部分城市都實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)。如果僅僅用GDP作為考核指標(biāo),則難以反映各城市對(duì)環(huán)境的保護(hù)情況。但如果將環(huán)境因素納入我們的考察范圍,真正實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境優(yōu)化的城市就較少了。這代表過去中國(guó)在快速工業(yè)化和城市化的進(jìn)程中,大部分城市依然呈現(xiàn)出高污染、高能源消耗和高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的模式。中國(guó)主要城市的綠色轉(zhuǎn)型情況不太理想,大部分城市并沒有實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)環(huán)境污染也能夠逐步下降。從中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)來看,只有少數(shù)城市如成都、重慶、南京等在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)綠色發(fā)展指數(shù)也實(shí)現(xiàn)了同步增長(zhǎng)。結(jié)合我們對(duì)環(huán)境效率的分析可以看出,成都、重慶、南京這些城市的環(huán)境效率本來就十分低下,因此,在其綠色發(fā)展基礎(chǔ)較為薄弱的情況下實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型增長(zhǎng)也是十分正常的,難度也并不很大。在眾多城市中表現(xiàn)最好的是海口市。??谑袩o(wú)論是環(huán)境效率值還是經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型都實(shí)現(xiàn)了顯著的增長(zhǎng),雖然這種增長(zhǎng)主要靠SO2和煙粉塵的去除實(shí)現(xiàn)的,但??诘陌l(fā)展模式仍然值得其他城市學(xué)習(xí)。此外,廣州市的環(huán)境效率和經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)排名也較為靠前,這主要是由于作為廣州城市經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)部門的工業(yè)和建筑業(yè)的地位下降,而服務(wù)業(yè)占比逐步上升,已經(jīng)發(fā)展成為基礎(chǔ)性經(jīng)濟(jì)部門,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的同時(shí)也拉動(dòng)了廣州經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)。廣州這種依靠產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)拉動(dòng)綠色轉(zhuǎn)型的模式更值得大部分城市借鑒。

對(duì)比各污染物的狀況,我們可以看到,整體而言,在考慮外來源情況下的霧霾轉(zhuǎn)型指數(shù)要顯著低于未考慮外來源情況下的霧霾轉(zhuǎn)型指數(shù),霧霾轉(zhuǎn)型指數(shù)又顯著低于煙粉塵,其次是廢水,最后是SO2。但無(wú)論哪種產(chǎn)出為代表的指數(shù)值均小于0,這意味著各污染物的綠色轉(zhuǎn)型到目前為止并不成功??紤]外來源情況下霧霾轉(zhuǎn)型指數(shù)值的降低主要是由于外來源對(duì)部分城市的綠色轉(zhuǎn)型影響很大,如果剔除掉這些外來因素,實(shí)際上部分城市的綠色轉(zhuǎn)型還是很成功的。從本部分結(jié)果可以看出,在考慮霧霾約束情況下,各城市無(wú)論是環(huán)境技術(shù)效率還是轉(zhuǎn)型發(fā)展指數(shù)都不是很理想??梢姡F霾對(duì)綠色轉(zhuǎn)型的負(fù)面影響很大,這意味著我們需要在霧霾的治理上加大力度。

根據(jù)測(cè)算得到的八種指數(shù)的綜合指數(shù),我們對(duì)各城市的環(huán)境技術(shù)效率由低到高進(jìn)行排名,其結(jié)果如表8所示。

表8 霧霾約束下各主要城市經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)及其排名

根據(jù)表8的結(jié)果,我們可以看出,各主要城市的綜合排名和環(huán)境技術(shù)效率排名呈現(xiàn)出很大的不同。環(huán)境技術(shù)效率的高和低并不代表經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的高和低,轉(zhuǎn)型是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程。部分城市如江門、銀川等城市其環(huán)境技術(shù)效率排名雖然居所有城市的中游,但是其經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)卻居于所有城市最后。在這些城市,重工業(yè)仍然居于主導(dǎo)地位,對(duì)環(huán)境的破壞依然比較嚴(yán)重,導(dǎo)致了其轉(zhuǎn)型指數(shù)較低。而東莞的環(huán)境技術(shù)效率綜合排名居所有城市第7位,但其經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)只居所有城市的第45位,東莞綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型也不成功。主要是由于這些城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在這13年間并沒有發(fā)生很大的改變。從綠色轉(zhuǎn)型的角度出發(fā),最成功的還是???、無(wú)錫、天津、重慶、南京等城市,天津、無(wú)錫等城市綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型成功主要是由于這些城市通過不斷地引入第三產(chǎn)業(yè),發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步形成了“三二一”的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì),并且環(huán)境狀況逐步改善,廢水、廢氣等污染物的產(chǎn)出逐步減少,雖然霧霾污染指數(shù)并沒有顯著下降,但也沒有呈現(xiàn)出顯著上升趨勢(shì),因此導(dǎo)致這些城市排名較為靠前。但同時(shí),我們也要看到,部分城市如貴陽(yáng)等,在環(huán)境技術(shù)效率的排名上居于第71位,在轉(zhuǎn)型指數(shù)排名上卻也十分靠后。這些城市需進(jìn)一步發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)、綠色經(jīng)濟(jì)及服務(wù)業(yè);同時(shí),注意對(duì)環(huán)境的保護(hù)和治理,做到創(chuàng)新、綠色、協(xié)調(diào)地高質(zhì)量發(fā)展。

進(jìn)一步,我們對(duì)主要城市群的綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)行評(píng)價(jià),其結(jié)果如表9所示。

表9 霧霾約束下各主要城市群經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)

從轉(zhuǎn)型指數(shù)而言,我們可以看出,京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型最差,其次是珠三角,再次是長(zhǎng)三角。從整體狀況來看,京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)始終是負(fù)值,代表京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的破壞一直是很嚴(yán)重的。長(zhǎng)三角和珠三角為正值,從區(qū)域上長(zhǎng)三角和珠三角做到了轉(zhuǎn)型發(fā)展,長(zhǎng)三角整體指數(shù)的增長(zhǎng)較珠三角地區(qū)要好,代表長(zhǎng)三角的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型狀況要優(yōu)于珠三角。所以,最值得我們注意的仍然是京津冀地區(qū)。京津冀地區(qū)特別是河北省重工業(yè)密集,煤炭、鋼鐵等重工業(yè)污染比較嚴(yán)重,京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)急需優(yōu)化調(diào)整。

表10為各年份的綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)的年度均值。

表10 霧霾約束下各城市綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)年度均值(2005~2016)

從表10可以看出,無(wú)論是以哪一種污染物為代表作為非期望產(chǎn)出,經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)均在2013年前呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的趨勢(shì),只有個(gè)別指數(shù)在少數(shù)年份如2009年和2012年持平,在2013年經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)開始跌入谷底,隨后慢慢回升。這和環(huán)境技術(shù)效率的發(fā)展基本上保持一致。從我們的測(cè)度結(jié)果可以看出,2013年之前中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的破壞十分嚴(yán)重,以第二產(chǎn)業(yè)占主導(dǎo)地位的模式,在經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的過程中必不可少地對(duì)環(huán)境造成了破壞;同時(shí)由于政府和公眾的環(huán)保意識(shí)不強(qiáng),各種環(huán)境污染問題頻發(fā)。特別是霧霾的問題上,以霧霾為非期望產(chǎn)出計(jì)算的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)一直以來都呈現(xiàn)出高度的負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì),在幾種污染物中是最高的。這說明霧霾污染在中國(guó)長(zhǎng)期存在,但一直未受到足夠重視。直到2013年霧霾全面爆發(fā)后,公眾和企業(yè)的環(huán)保意識(shí)才開始不斷增強(qiáng)。中國(guó)正逐步注重節(jié)能減排和防治空氣污染,探索走出一條綠色轉(zhuǎn)型的發(fā)展道路。

五、 結(jié) 論

整體而言,霧霾約束條件下中國(guó)各城市的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型表現(xiàn)并不理想,部分城市出現(xiàn)了環(huán)境效率和環(huán)境生產(chǎn)率雙重惡化的趨勢(shì)。在2013年前中國(guó)大部分城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)基本上是以環(huán)境污染為代價(jià)的。2013年后,大部分城市才開始探索走出一條綠色轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展的道路。

在考慮霧霾影響情況下,從中國(guó)目前重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的環(huán)境效率來看,中國(guó)的綠色發(fā)展有兩種模式可供選擇:一種是環(huán)境友好型的發(fā)展模式。不追求經(jīng)濟(jì)總量的快速增長(zhǎng),注重對(duì)自身良好生態(tài)環(huán)境的保護(hù),如海口、舟山等城市;另外一種是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)型的發(fā)展模式。在追求經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)的同時(shí),加大環(huán)境保護(hù)力度,如上海、廣州等城市。選擇哪種發(fā)展模式需要結(jié)合城市自身的特點(diǎn),根據(jù)城市的資源稟賦及技術(shù)優(yōu)勢(shì)選擇一條合理的高質(zhì)量發(fā)展道路。

環(huán)境技術(shù)效率的高低并不代表著經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型之路的優(yōu)劣。部分城市雖然在考慮霧霾影響情況下環(huán)境效率呈現(xiàn)了增長(zhǎng),但是環(huán)境全要素生產(chǎn)率卻沒有呈現(xiàn)出較大的進(jìn)步,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型并不理想。本文的結(jié)果也表明了這一點(diǎn)。由此,對(duì)于一些環(huán)境污染較為嚴(yán)重的城市而言,綠色發(fā)展之路重點(diǎn)應(yīng)該體現(xiàn)在綠色上,要大力加強(qiáng)環(huán)境治理,不要再以GDP作為唯一的考核目標(biāo)。本文構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型指數(shù)是一個(gè)較為理想的對(duì)地方政府或各城市進(jìn)行評(píng)估的指標(biāo)。

在霧霾已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的重要約束的情況下,部分城市要實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型,解決好生態(tài)環(huán)境問題,做好霧霾治理,任重而道遠(yuǎn)。既要綠水青山,又要金山銀山之路并不會(huì)一蹴而就。由于部分城市的能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)這三重結(jié)構(gòu)的約束,其環(huán)境污染具有路徑依賴的特性,霧霾對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響必將持續(xù),想在GDP高速增長(zhǎng)的情況下又實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型較為困難。在這種情況下,必須提高我們指標(biāo)中分子的比重,狠抓綠色發(fā)展的力度,以霧霾治理作為重要任務(wù),實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型。同時(shí),這也是完全有可能實(shí)現(xiàn)的,環(huán)境效率的低下意味著較大的轉(zhuǎn)型空間。重慶、南京等城市就是很好的范例。對(duì)于經(jīng)濟(jì)總量不是很大的城市而言,完全有可能走出一條綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的高質(zhì)量發(fā)展道路。

中國(guó)過去十幾年間的經(jīng)驗(yàn)表明,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的環(huán)境代價(jià)十分沉重,大部分城市的環(huán)境狀況都在不斷惡化,霧霾問題也成為中國(guó)必須解決的重要問題。中國(guó)目前急需合理規(guī)劃,以盡可能地確定一條符合中國(guó)國(guó)情的可持續(xù)發(fā)展道路。經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型之路仍然存在較多的困難。如何合理地規(guī)劃與配置中國(guó)有限的資源,同時(shí)不過分污染環(huán)境,這需要頂層設(shè)計(jì),例如在環(huán)境稅設(shè)計(jì)和優(yōu)化、碳排放權(quán)的交易普遍建立和污染問責(zé)方面做出更多的努力。本文提出的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展指數(shù)很好地刻畫了中國(guó)主要城市的綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型之路,同時(shí)也對(duì)未來有一定的預(yù)測(cè)和指導(dǎo)作用。因此,可以以此指數(shù)作為中國(guó)各城市的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展考核指標(biāo)。

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