張盼盼 閆海波 徐婉婷
摘 要:文章利用熵值法和考慮非合意產(chǎn)出的三階段DEA模型,估算了城鎮(zhèn)人民生活質(zhì)量及綠色效率水平,結(jié)合空間Tobit模型實證分析了中國2013-2018年城鎮(zhèn)人民生活質(zhì)量對綠色效率的空間影響。研究表明:各地區(qū)生活質(zhì)量在空間分布上具有顯著的正相關(guān)關(guān)系,省會城市明顯高于周邊城市,東部高于西部,沿海高于內(nèi)陸;綠色效率水平則相反,大部分綠色效率值較高的地方,人民生活質(zhì)量相對較低,中部和西部地區(qū)尤其明顯;城鎮(zhèn)人民生活質(zhì)量與綠色效率之間存在顯著的空間負相關(guān)關(guān)系。
關(guān)鍵詞:綠色效率;生活質(zhì)量;三階段DEA模型;空間Tobit模型
中圖分類號:F223;X22;X24 ?文獻標識碼:A ?文章編號:1673-260X(2021)05-0046-06
1 引言
新中國成立以來,隨著社會經(jīng)濟快速發(fā)展及國民思想境界提升,越來越多的人步入了更加注重生活質(zhì)量的新階段。居民在享受經(jīng)濟變化所提供的寬裕物質(zhì)生活的同時,也越發(fā)期待心靈上的愉悅和居住環(huán)境的舒適。但是生活水平的提高也造成了大量的工業(yè)廢水和生活污水的排放,造成了綠地減少、空氣污染加重等一系列影響城市發(fā)展的生態(tài)問題。在此情況下,居民生活質(zhì)量和城市可持續(xù)發(fā)展統(tǒng)籌兼顧成為大多學者關(guān)注的焦點。因此,從生活質(zhì)量的角度探討城市綠色發(fā)展就變得尤為迫切。
目前,關(guān)于綠色效率的研究可大致分為兩個部分:一是合理測度及影響因素研究。大多數(shù)學者采用改良后的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)并結(jié)合不同的回歸方法對綠色發(fā)展效率展開研究,分析內(nèi)容包括但不限于工業(yè)效率、環(huán)境規(guī)制、城鎮(zhèn)化、能源消費、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦等因素對綠色經(jīng)濟效率的影響[1-8]。二是時空動態(tài)演變研究。針對時間維度,學者普遍認為中國區(qū)域綠色經(jīng)濟效率總體上呈現(xiàn)上升趨勢,區(qū)域間差異不斷縮小,并朝均衡化方向發(fā)展,各影響因素作用程度具有明顯的時間階段性和區(qū)域差異性[9,10]??臻g維度上呈現(xiàn)出“東中西”階梯狀遞減的區(qū)域差異規(guī)律,不同類型城市群具有集群增長特征[11]。生活質(zhì)量是對生活優(yōu)劣的全方位評價[12],是“居住在特定環(huán)境下的個體獲得的心理和物質(zhì)上的福利”[13]。目前學者在生活質(zhì)量范疇內(nèi)的研究大致分為兩類:一類是生活質(zhì)量的量化和測量。包括遷移模型和概念式多維度構(gòu)建指標體系[14]。一類是基于生活質(zhì)量對經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)問題等各方面變化的影響[15],即把生活質(zhì)量連同其他被研究因素在同一模型中進行分析討論。隨著人們生活質(zhì)量的提高以及消費方式的變革,生活質(zhì)量在調(diào)節(jié)區(qū)域吸引力中的地位也越發(fā)關(guān)鍵。
中國正處于人民生活質(zhì)量穩(wěn)步提高的關(guān)鍵時期,關(guān)于人民生活質(zhì)量對綠色效率影響的研究卻很少。為此,探究人民生活水平對綠色效率的影響,對于實現(xiàn)生活與環(huán)境的高度協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。鑒于此,本文采用三階段DEA模型和空間面板Tobit模型,探究中國城鎮(zhèn)人民生活質(zhì)量進程對城市綠色效率的影響機制。
2 變量估算
2.1 綠色效率估算
2.1.1 測算方法
各城市綠色效率的測算選用含非合意產(chǎn)出的三階段DEA模型。傳統(tǒng)的DEA方法在一個確定的前沿面下,將所有因素造成的隨機誤差均歸因于低效率,忽略了外部環(huán)境對決策單元(DUM)的影響。而三階段DEA方法,則在第二階段加入隨機前沿模型(SFA),克服了傳統(tǒng)DEA模型不考慮環(huán)境變量和隨機誤差的問題,使得模型結(jié)果更真實。鑒于此,本文采用三階段DEA模型,對我國綠色效率進行研究。
具體模型如下:第一階段為傳統(tǒng)的BC2-DEA模型,利用線性規(guī)劃思想,以最優(yōu)的投入與產(chǎn)出作為生產(chǎn)前沿,如式(1)所示。第二階段根據(jù)目標投入量與原始投入的差額,計算出松弛變量,再利用最大似然等方法估算未知參數(shù)的值,調(diào)整后如式(2)所示。運用SFA回歸能夠得到各環(huán)境變量的系數(shù)和效率值,然后調(diào)整DUM的投入值。第三階段則利用調(diào)整后的投入與原來的產(chǎn)出,再次運用第一階段的BC2-DEA模型,計算DMU的相對效率。
2.1.1 測算指標選取
城市綠色效率的測算指標的選擇應以綠色效率的內(nèi)涵為基礎(chǔ),即城市綠色效率是以最小的要素投入或最少的非合意環(huán)境產(chǎn)出來獲取最大的經(jīng)濟效益與社會效益,實現(xiàn)共贏。投入指標包括資本投入要素全社會固定資產(chǎn)投資總額、技術(shù)投入要素教育支出以及自然資源投入要素供水總量。產(chǎn)出指標分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出兩大類,其中期望產(chǎn)出包括代表城市經(jīng)濟水平的人均GDP和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值以及代表社會質(zhì)量的社會消費品零售總額;非期望產(chǎn)出為工業(yè)廢水排放量。環(huán)境指標包括對區(qū)域經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展起重要作用的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);衡量居民生活水平的人均GDP;不同階段對環(huán)境產(chǎn)生不同影響的城市化水平。
需要說明的是,在數(shù)據(jù)處理過程中應將非期望產(chǎn)出作為投入變量,原因在于非期望產(chǎn)出與投入都會導致成本的增加,且地方政府都希望用最小化的投入換取最大化的產(chǎn)出。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占國民生產(chǎn)總值的比率來衡量。城市化水平由城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒嚷蕘肀硎尽?/p>
2.1.3 模型結(jié)果及分析
利用以上指標,借助三階段DEA方法對我國351個城市2013-2018年的綠色效率值進行估計。限于篇幅,表1中僅給出各個年份30個省會城市的綠色效率值以及首年和末年的排名??傮w上,各個地區(qū)的效率值逐年波動上升,有明顯的改善,東部地區(qū)明顯高于西部地區(qū)。分區(qū)域來看,北京、福建、哈爾濱、長沙以及呼和浩特一直處于效率的前沿面;合肥、南寧、貴陽、南昌、西寧、烏魯木齊等地綠色效率較低。大部分地區(qū)效率值在0.5~0.9間,體現(xiàn)了明顯的異質(zhì)性,因而對影響綠色經(jīng)濟效率的主要因素進行進一步分析是很必要的。
2.2 人民生活質(zhì)量測算
2.2.1 估算方法
熵值法是相對客觀的賦權(quán)方式,不涉及人為主觀因素使熵權(quán)法較為穩(wěn)定可信。熵值法具有廣泛的適用性,能和多種評價方法結(jié)合使用,全面地進行綜合評價。人民生活質(zhì)量是經(jīng)濟、社會、人口、環(huán)境等多方面協(xié)調(diào)發(fā)展的系統(tǒng),在評價其質(zhì)量時,重點關(guān)注系統(tǒng)內(nèi)差異部分,熵值正是強調(diào)了這種差異程度的存在。因此本文選用改進后的熵值法來確定城鎮(zhèn)人民生活質(zhì)量綜合評價體系的指標權(quán)重。
2.2.2 測算指標選擇及結(jié)果
環(huán)境質(zhì)量是美好生活的重要維度之一,良好的環(huán)境質(zhì)量可以提高人們的生活滿意度,本文選用城鎮(zhèn)人均道路以及城鎮(zhèn)人均綠地面積來衡量環(huán)境質(zhì)量。收入是經(jīng)濟發(fā)展的核心指標,地區(qū)收入質(zhì)量左右了當?shù)毓操Y源的供給質(zhì)量,個體收支質(zhì)量則直接決定了自身及其家庭的生活質(zhì)量?,F(xiàn)有相關(guān)文獻顯示,個人可支配收入以及消費支出的高低能夠有效反映其生活質(zhì)量的好壞,因此基于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民人均生活消費支出來衡量經(jīng)濟發(fā)展對人民生活質(zhì)量的影響。測量結(jié)果見表2。
3 空間計量模型構(gòu)建
3.1 空間計量模型
由于城鎮(zhèn)人民生活質(zhì)量存在空間效應,本文采用空間計量模型實證分析人民生活質(zhì)量的變化對綠色效率的影響。對比于經(jīng)典回歸模型,空間計量模型的優(yōu)勢在于將不同個體間的空間聯(lián)系也納入對模型結(jié)果估計的考慮,更適合眼下開放與合作的經(jīng)濟環(huán)境。空間自回歸模型(SAR)是空間計量模型的基本模型之一,其假設(shè)一個地區(qū)的被解釋變量直接受其他地區(qū)的被解釋變量影響,鑒于本文研究目的,選取空間自回歸模型作為基礎(chǔ)模型,考慮到被解釋變量“綠色效率”的取值在[0,1]之間,屬于受限變量,因而采用Tobit-SAR模型來保證回歸結(jié)果更加準確合理。模型具體形式如式(3):
3.2 變量選取及數(shù)據(jù)來源
本文選取數(shù)據(jù)為我國2013-2018年30個省域351個地區(qū)(由于西藏數(shù)據(jù)缺失較多,為保證研究結(jié)果的準確性,故將西藏排除在外)。其中,大部分數(shù)據(jù)來源于各省域《統(tǒng)計年鑒》,其余數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》以及各個地區(qū)的國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。個別缺失數(shù)據(jù)采用插值法以及遞推法補齊。變量說明見表3。
4 實證分析
4.1 綠色效率的空間相關(guān)性
4.1.1 全局空間相關(guān)性分析
空間相關(guān)性檢驗是對于屬性值在整個區(qū)域的空間特征的描述,通過比較鄰近空間位置觀測值的相似程度來測量全局空間自相關(guān)。本文采取Moran's I指數(shù)來測量全局自相關(guān),空間權(quán)重矩陣采用基于鄰接關(guān)系的“車”相鄰。如果兩個地區(qū)有公共邊則鄰接,用1表示,反之用0表示。若Moran's I在統(tǒng)計上顯著大于0,表示在地理空間分布中相似的屬性值趨向于聚集在一個區(qū)域,即存在空間正相關(guān),數(shù)值越大說明空間正相關(guān)性越強;若Moran's I統(tǒng)計上顯著小于0,表示不同的屬性值趨向于聚集在一個區(qū)域,即存在空間負相關(guān),數(shù)值越大說明空間負相關(guān)性越強;若Moran's I等于0,則表示不存在相關(guān)性,空間分布隨機。表4報告了檢驗所得的空間相關(guān)性結(jié)果,可以清楚的看出歷年Moran's I檢驗值均通過0.01的顯著性水平,說明各地區(qū)綠色效率在考察年份的空間分布上具有顯著的正自相關(guān)關(guān)系,表現(xiàn)出相似值之間的空間集群形態(tài)。所有指數(shù)都大于0,說明綠色效率值低的地區(qū)傾向于與其他綠色效率值較低的地區(qū)相臨近,綠色效率值較高的地區(qū)傾向于與其他綠色效率值較高的地區(qū)相臨近。因此,從整體上看,各地區(qū)綠色效率存在明顯的空間相關(guān)性。
4.1.2 局部空間相關(guān)性分析
全局空間自相關(guān)只能解釋各個變量之間的總體關(guān)聯(lián)特征,并不能揭示局部變量間的關(guān)聯(lián)特征,為進一步探索綠色效率局部關(guān)聯(lián)特征,接下來進行局部空間自相關(guān)檢驗。
圖1是各個地區(qū)2018年綠色效率的局域 Moran's I檢驗的散點圖。檢驗結(jié)果表明:各個地區(qū)綠色效率表現(xiàn)為共同的空間特征,呈現(xiàn)出正向的自相關(guān)性。其中,高綠色效率地區(qū)和低綠色效率地區(qū)的自我集聚占主導地位,絕大部分地區(qū)處在第一象限和第三象限。
4.2 模型的估計及檢驗
表5為空間自回歸模型在不同情況下的回歸結(jié)果。在模型的選擇中,由R2可知空間自回歸Tobit模型的擬合程度高于傳統(tǒng)Tobit的模型,采用距離矩陣優(yōu)于采用鄰接關(guān)系矩陣,且替換權(quán)重矩陣可作為常用的穩(wěn)健性檢驗方法。表5同時給出了兩種權(quán)重矩陣的SAR模型估計結(jié)果,對比估計結(jié)果可知兩種權(quán)重矩陣無論是系數(shù)的符號還是顯著性都相差不大,說明模型是穩(wěn)健有效的。Tobit-SAR模型所有變量的符號符合預期,系數(shù)在0.01的顯著性水平下非常顯著,R2為0.9811說明模型擬合度非常好。綜上,在模型的選擇中選用距離權(quán)重矩陣的Tobit-SAR模型。
由Tobit-SAR模型實證結(jié)果我們得到如下結(jié)論:首先,被解釋變量的空間滯后項系數(shù)?啄為0.1817776,在1%的顯著性水平下顯著為正,說明綠色效率具有顯著的空間溢出效應,即某個地區(qū)綠色效率值的增加會帶動鄰接地區(qū)綠色效率值增加。同時也與前文中進行的Moran相關(guān)性分析相吻合,說明了模型使用空間計量模型是合理得,綠色效率值確實存在空間影響。
其次,城鎮(zhèn)居民生活質(zhì)量的回歸系數(shù)(x)符號為負,系數(shù)值為-0.3138622,并且在1%的顯著性水平下通過檢驗。這個結(jié)果表明,某個地區(qū)的城鎮(zhèn)人民生活質(zhì)量的提高會抑制當?shù)氐木G色效率。也就是說人民生活質(zhì)量的提高非但沒有促進綠色效率,反而對綠色效率產(chǎn)生了負面影響,這似乎與我們在協(xié)調(diào)發(fā)展中想要得到的結(jié)果相悖。但這與實際情況是相符的,可能基于如下原因:為了提高生活質(zhì)量,卻不得不以增加碳排放為代價,使得環(huán)境污染對綠色效率產(chǎn)生了重要負面影響;中國人民生活質(zhì)量的發(fā)展取得了巨大成就,但發(fā)展的同時也加劇了能源的消耗、環(huán)境的污染,導致城市綠色效率與生活質(zhì)量之間呈現(xiàn)負向關(guān)系;地方對于滿足人民日益增長的美好生活需要而產(chǎn)生的相關(guān)政策推動了生活質(zhì)量的提高,但也付出了過高的資源和環(huán)境代價。在短期內(nèi),難以平衡綠色效率與生活質(zhì)量的同步提高,唯有主動改革官員激勵機制,發(fā)揮地方政府在轉(zhuǎn)變提高生活質(zhì)量方式中的正向作用,并從要素稟賦結(jié)構(gòu)著手,才有可能逐步提高中國城市的綠色效率。
最后,關(guān)于控制變量對綠色效率的影響分析。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(xt)的系數(shù)為0.0037177,在0.01的顯著性水平下顯著為正,說明某個地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)比率的增長會促進當?shù)氐木G色效率。城鎮(zhèn)化水平(xp)的系數(shù)為-0.0022525,在0.01的顯著性水平下顯著為負,說明某個地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平提高會抑制當?shù)氐木G色效率。人均GDP(xa)的系數(shù)為0.0037177,在0.01的顯著性水平下顯著為正,說明某個地區(qū)的人均GDP的增長會促進當?shù)氐木G色效率。
5 結(jié)論與啟示
綜合前面的所有分析,可以得出以下結(jié)論和建議:
第一,中國城鎮(zhèn)綠色效率在空間上存在顯著的正相關(guān)性,本地區(qū)的綠色效率水平一定程度上會對鄰接地區(qū)綠色效率水平產(chǎn)生正向的影響。因此,地區(qū)政府因借助正向影響,大力促進城市綠色效率的提高,利己利人,充分發(fā)揮資源的溢出效應。
第二,中國綠色效率值的空間分布特點是各省會城市人民生活質(zhì)量明顯高于周邊城市,東部地區(qū)生活質(zhì)量高于西部地區(qū),沿海地區(qū)高于內(nèi)陸地區(qū)。因此,應該利用省會城市對周邊城市綠色效率發(fā)展的帶頭作用,調(diào)整影響力度,加大輻射區(qū)域,充分發(fā)揮空間依賴性,提高中國整體發(fā)展速度。
第三,城鎮(zhèn)居民生活質(zhì)量對綠色效率值的增長產(chǎn)生負向影響,生活質(zhì)量的提高非但沒有促進本地區(qū)的綠色效率值的增長,而且對鄰接地區(qū)的綠色效率值的增長也產(chǎn)生了抑制效果。因此,應該在合理安排調(diào)控的基礎(chǔ)上深化提高生活質(zhì)量方式的改革,注重對污染排放等級的嚴格測量,呼吁市民節(jié)能減排,提倡各大工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色生產(chǎn),讓生活質(zhì)量的提高在福及本地的基礎(chǔ)上更充分的福及鄰接地區(qū),使整體協(xié)調(diào)發(fā)展。
第四,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人均GDP對綠色效率產(chǎn)生了顯著的正向的影響,城鎮(zhèn)化水平對綠色效率產(chǎn)生了顯著的負向的影響。因此,首先,政府應該合理安排政府行為,對城鎮(zhèn)化政策加以控制和調(diào)整,轉(zhuǎn)變城鎮(zhèn)化水平所產(chǎn)生的負向影響,否則很可能導致綠色效率值緩慢下降。其次,對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人均GDP所產(chǎn)生的影響應該在保持對自身綠色效率促進作用的基礎(chǔ)上加大輻射范圍,形成地區(qū)之間的互惠互利,共同發(fā)展。最后,不同地區(qū)之間存在環(huán)境、政策發(fā)展水平等多方面的差異,對不同地區(qū)應采取不同的措施,因地制宜。
參考文獻:
〔1〕聶名華,齊昊.對外直接投資能否提升中國工業(yè)綠色創(chuàng)新效率?基于創(chuàng)新價值鏈與空間關(guān)聯(lián)的視角[J].世界經(jīng)濟研究,2019(02):111-122+137.
〔2〕YUE S J,YANG Y,HU Y Y. Does foreign direct investment affect green growth?evidence from China's experience[J].Sustainability,2016,8(02):158-170.
〔3〕王冉,孫濤.基于超效率DEA模型的環(huán)境規(guī)制對中國區(qū)域綠色經(jīng)濟效率影響研究[J].生態(tài)經(jīng)濟,2019,35(11):131-136.
〔4〕楊佳偉,王美強.基于非期望中間產(chǎn)出網(wǎng)絡(luò)DEA的中國省際生態(tài)效率評價研究[J].軟科學,2017, 31(02):92-97.
〔5〕謝秋皓,楊高升.新型城鎮(zhèn)化背景下中國區(qū)域綠色發(fā)展效率測算[J].統(tǒng)計與決策,2019,35(24):132-136.
〔6〕盧麗文,宋德勇,李小帆.長江經(jīng)濟帶城市發(fā)展綠色效率研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2016, 26(06):35-42.
〔7〕陳星星.綠色全要素能源效率的空間溢出效應測度[J].統(tǒng)計與決策,2019,35(21):118-121.
〔8〕劉陽,秦曼.中國東部沿海四大城市群綠色效率的綜合測度與比較[J].中國人口·資源與環(huán)境,2019,29(03):11-20.
〔9〕曹鵬,白永平.中國省域綠色發(fā)展效率的時空格局及其影響因素[J].甘肅社會科學,2018(04):242-248.
〔10〕王志平,陶長琪,沈鵬熠.基于生態(tài)足跡的區(qū)域綠色技術(shù)效率及其影響因素研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2014,24(01):35-40.
〔11〕周亮,車磊,周成虎.中國城市綠色發(fā)展效率時空演變特征及影響因素[J].地理學報,2019,74(10):2027-2044.
〔12〕李兆中,甄峰.多源數(shù)據(jù)結(jié)合的城市生活空間質(zhì)量評價——以南京為例[J].人文地理,2019,34(06):53-61.
〔13〕Liu, B. C. (1983). Variations in economic quality of life indicators in the u.s.a.: an interstate observation over time.Mathematical Social Sciences,5(01), 107-120.
〔14〕黃俊.貧困地區(qū)農(nóng)村老齡人口生活質(zhì)量評估——基于湖北、安徽13個貧困村的調(diào)查[J].統(tǒng)計與決策,2019,35(23):85-89.
〔15〕劉鵬飛,孫斌棟.中國城市生產(chǎn)、生活、生態(tài)空間質(zhì)量水平格局與相關(guān)因素分析[J].地理研究,2020,39(01):13-24.