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大汶河流域生態(tài)補償經(jīng)濟環(huán)境的效應(yīng)分析

2024-01-02 00:00:00張雯婷周霞
中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年24期
關(guān)鍵詞:雙重差分模型經(jīng)濟效應(yīng)環(huán)境效益

摘 要:本文基于2004—2023年大汶河流域內(nèi)各地市的面板數(shù)據(jù),以該流域生態(tài)補償實際情況為研究對象,運用雙重差分模型探究流域生態(tài)補償機制的環(huán)境、經(jīng)濟效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn),大汶河生態(tài)補償對該流域的環(huán)境狀況改善和整體經(jīng)濟發(fā)展都存在正面影響,但其影響強度隨著政策實施周期推進逐漸降低,應(yīng)當(dāng)延續(xù)并優(yōu)化此類流域生態(tài)補償政策,推動大汶河流域可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞:流域生態(tài)補償;經(jīng)濟效應(yīng);環(huán)境效益;雙重差分模型

中圖分類號:TP 79 文獻標(biāo)志碼:A

隨著經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)保護之間的矛盾凸顯,以促進流域高質(zhì)量發(fā)展、上下游流域協(xié)同發(fā)展的生態(tài)補償制度逐漸清晰。黨中央和國務(wù)院對流域生態(tài)保護的關(guān)注度日益增加,并將健全我國生態(tài)保護補償機制作為重要任務(wù)。狹義上,流域生態(tài)補償就是由下游生態(tài)受益區(qū)居民對流域內(nèi)上游經(jīng)濟主體的生態(tài)保護行為進行激勵和補貼,以達(dá)到生態(tài)保護的目的,我國的相關(guān)學(xué)術(shù)探索工作起源于20世紀(jì)80年代。從生態(tài)補償?shù)膬?nèi)涵來說,門寶輝等[1]認(rèn)為流域生態(tài)補償是指對因人類活動而產(chǎn)生的流域生態(tài)環(huán)境負(fù)外部效應(yīng)進行補償?shù)男袨?。牛坤玉等[2]提出生態(tài)補償也就是生態(tài)系統(tǒng)付費服務(wù)。是人類從自然界獲得的福利。從生態(tài)補償標(biāo)準(zhǔn)來看,羅萬云等[3]提出在生態(tài)公平視域下理清權(quán)責(zé)關(guān)系,確定流域補償標(biāo)準(zhǔn)。鄧夢華等[4]基于學(xué)習(xí)模型XGBoost-SHAP,將流域居民補償意愿納入其中。綜上,學(xué)者們對流域生態(tài)補償進行規(guī)范化研究,但該研究還有待進一步深入。本文以大汶河流域的生態(tài)補償機制為研究對象,為流域協(xié)調(diào)發(fā)展提供依據(jù)。

1 模型構(gòu)建與變量選取

本文采用雙重差分法(DID)對大汶河流域生態(tài)補償政策進行評估。雙重差分法(DID)雙重差分法最早由ASHENFELTER引入經(jīng)濟學(xué)研究中,是基于各地市面板數(shù)據(jù)進行機制評估的方法,本文建立的模型如公式(1)所示。

Yit=β0+β1didit+β2x+δi+θt+εit (1)

式中:Yit為表征環(huán)境效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)的被解釋變量;didit為核心解釋變量;X為表征環(huán)境效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)的控制變量組;δi為個體效應(yīng);θt為時間效應(yīng);εit為隨機干擾項;β1為所求政策效應(yīng)值,如果系數(shù)符號為正,就說明生態(tài)補償機制將改善環(huán)境,促進經(jīng)濟發(fā)展,如果系數(shù)符號為負(fù),就說明生態(tài)補償機制將不利于環(huán)境改善和經(jīng)濟發(fā)展;β2為控制變量組系數(shù)。

1.1 被解釋變量

廢水排放量:減少流域內(nèi)污染物排放,促進生態(tài)系統(tǒng)良性發(fā)展是流域生態(tài)補償?shù)闹匾康?。本文通過大汶河流域各地市的年工業(yè)廢水排放總量來衡量[4]。

地區(qū)生產(chǎn)總值:GDP是國民經(jīng)濟核算的核心指標(biāo),本文通過引用大汶河流域地市生產(chǎn)總值來反映流域內(nèi)生態(tài)補償政策實施后帶來的經(jīng)濟效果影響。

1.2 核心解釋變量

本文在模型中引入地區(qū)與時間虛擬變量的交互項,來檢驗試驗組與對照組由大汶河生態(tài)補償機制而引起的流域內(nèi)經(jīng)濟和生態(tài)環(huán)境的變化情況。地區(qū)虛擬變量(treat)試驗組取1,對照組取0;時間虛擬變量將大汶河流域機制實施的時間(t≥2008)取1,機制實施之前的年份(t<2008)取0。

1.3 控制變量

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu):區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整是區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平和生態(tài)環(huán)境變化的重要體現(xiàn)指標(biāo)之一。城市現(xiàn)代化的發(fā)展過程當(dāng)中,第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況對經(jīng)濟進步和環(huán)境變化起到重要影響,因此本文取流域內(nèi)各地市的第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)增加值比重的對數(shù)來表示。

科技支出:創(chuàng)新會帶來科技水平的進步,是發(fā)展的源泉和第一動力,而科技進步對轉(zhuǎn)換城市經(jīng)濟增長動力、提高各產(chǎn)業(yè)水資源利用率和提升環(huán)境污染治理能力等方面均能起到積極作用,促進生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟建設(shè)可持續(xù)發(fā)展。因此,本文以各地區(qū)年政府科技支出的對數(shù)來表示。

城鎮(zhèn)化率:改革開放以來,我國的城鎮(zhèn)化率大大提高,包括大汶河流域在內(nèi),為滿足日益增長的人口對生態(tài)資源的需要,人類社會的發(fā)展在一定程度上對該流域生態(tài)環(huán)境施加了更大的壓力。因此本文以各地市的城鎮(zhèn)常住人口占地區(qū)常住人口的比例來表示。

教育支出:教育支出是影響該地區(qū)市民的受教育水平的重要指標(biāo),受教育程度越高,越能夠?qū)斫馍鷳B(tài)保護的重要性并積極配合政府相關(guān)的環(huán)境政策和環(huán)保號召。因此本文取教育和文化財政支出的對數(shù)來表示。

生態(tài)支出:生態(tài)支出是政府購買的重要組成部分,主要用于政府生態(tài)修復(fù)工程的投資、相關(guān)生態(tài)產(chǎn)品與服務(wù)的購買支出、有關(guān)生態(tài)金融衍生品和政策的補貼與補助等方面。因此本文取各地區(qū)歷年的農(nóng)業(yè)、林業(yè)和水資源這三類環(huán)境保護支出總和的對數(shù)來表示。

2 大汶河流域生態(tài)補償政策效應(yīng)評估

2.1 描述性統(tǒng)計

表1為大汶河流域生態(tài)補償機制的環(huán)境效應(yīng)和經(jīng)濟效應(yīng)的相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計。樣本總數(shù)為270,其中2004—2023年該地區(qū)工業(yè)廢水排放量平均數(shù)為7543萬t,標(biāo)準(zhǔn)差為5755萬t,最小值1210萬t,中位數(shù)為5772萬t,最大值為21212萬t,說明該流域工業(yè)廢水排放量分布不均衡,也表明少部分地區(qū)工業(yè)較發(fā)達(dá),大部分地區(qū)工業(yè)化水平較落后。2004—2023年該地區(qū)生產(chǎn)總值平均數(shù)為2828億元,標(biāo)準(zhǔn)差為3259億元,最小為值223.9億元,中位數(shù)為2233億元,最大值為22901億元,說明經(jīng)濟水平發(fā)展不均衡,生產(chǎn)總值最小地區(qū)只占生產(chǎn)總值最大地區(qū)的10%左右。2004—2023年該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重平均數(shù)為0.810,標(biāo)準(zhǔn)差為0.330,最小值為0.380,最大值為1.680,說明該流域內(nèi)不同地市在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向有所側(cè)重,并未全部發(fā)展工業(yè)或服務(wù)業(yè),產(chǎn)業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)相對合理。

2.2 平行趨勢檢驗

雙重差分法的應(yīng)用前提是試驗組與對照組在機制的實施前具有相同的發(fā)展趨勢[5]。因此,在機制效應(yīng)評估前,本文構(gòu)建模型,如公式(2)所示。

(2)

式中:Yit為表征環(huán)境效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)的被解釋變量,分別代入廢水排放量和地區(qū)生產(chǎn)總值進行檢驗;β0為生態(tài)補償系數(shù);δi為個體效應(yīng);θt為時間效應(yīng);εit為隨機干擾項;縱坐標(biāo)為流域污水排放量和地區(qū)生產(chǎn)總值回歸系數(shù);prej和lastl分別為政策實施前、后的時間虛擬變量。

如果大汶河流域生態(tài)補償機制的實施年份為2008年,那么pre2代表政策實施的兩年前,即2006年;同理,post2為政策實施后第二年,即2010年。結(jié)果如圖1、圖2所示,在政策執(zhí)行前,對生態(tài)補償機制系數(shù)β的置信區(qū)間均為零,這說明在政策執(zhí)行前,資料處理試驗組與對照組的廢水排放量和地區(qū)生產(chǎn)總值并未出現(xiàn)明顯區(qū)別,因此可以將其視為平行。在2008年流域相關(guān)保護政策正式執(zhí)行后,政策系數(shù)β的置信區(qū)間在往后連續(xù)的四期內(nèi)都不為零,說明政府制定并執(zhí)行的生態(tài)政策已經(jīng)對現(xiàn)實情況中的處理廢水排放量和地區(qū)生產(chǎn)總值等相關(guān)研究要素形成了一定限制與影響,該結(jié)果滿足平行趨勢假設(shè)成立所需要求,因此可以運用雙重差分法展開進一步的分析研究。

2.3 雙重差分檢驗結(jié)果

本文借助Stata17軟件進行基本回歸分析。雙重查分檢驗結(jié)果見表2。其中(1)、(3)列為廢水排放量環(huán)境效應(yīng)評估模型,(2)、(4)列為地區(qū)生產(chǎn)總值為經(jīng)濟效應(yīng)評估模型。并且(1)列為對照組,(3)列為試驗組,試驗組相較對照組增加了上文所描述與統(tǒng)計的若干解釋變量。從該模型檢驗的結(jié)果可知,生態(tài)補償機制的環(huán)境效應(yīng)系數(shù)為-4.273,在1%的水平上顯著為負(fù),表明其在減少該流域工業(yè)廢水排放量上起到積極作用,即減少了該流域工業(yè)廢水排放總量,顯著改善了流域水資源的生態(tài)環(huán)境。同時由表2可得,生態(tài)補償機制經(jīng)濟效應(yīng)系數(shù)為4.323,在1%的水平上顯著為正,表明生態(tài)補償政策對流域的經(jīng)濟發(fā)展起到了明顯作用,即制定實施相關(guān)政策顯推動了GDP等經(jīng)濟指標(biāo)增長,提高了該區(qū)域的整體經(jīng)濟發(fā)展水平。

2.4 穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文采用滯后一期實施有關(guān)流域生態(tài)政策的檢驗方法對上述結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗?;貧w結(jié)果見表3,其中(1)列代表廢水排放量,(2)列代表生產(chǎn)總值。從表3中可得,就業(yè)率在1%的水平上對廢水排放量指標(biāo)顯著為負(fù),對地區(qū)生產(chǎn)總值指標(biāo)顯著為正,說明該政策的實施通過在生態(tài)保護行業(yè)吸納就業(yè)人口,達(dá)到了明顯降低了污水排放量和提高經(jīng)濟社會發(fā)展的目的,同時該流域生態(tài)政策的環(huán)境機制效應(yīng)系數(shù)為-2.403,仍在1%的水平上顯著為負(fù),即延后實施一期比前一期工業(yè)污水排放量明顯下降,經(jīng)濟機制效應(yīng)系數(shù)為2.126,在5%的水平上顯著為正,即延后實施一期比前一期經(jīng)濟發(fā)展水平明顯上升,與本文雙重差分法的檢驗結(jié)果保持一致。

3 結(jié)語

本文經(jīng)過相關(guān)研究結(jié)論如下:大汶河流域生態(tài)補償政策實施后起到了改善當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的作用,并且?guī)恿水?dāng)?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展;但是大汶河流域生態(tài)補償機制的環(huán)境效應(yīng)隨時間發(fā)展其相關(guān)性逐漸減弱,最明顯的就是政策實施后的第三年效果最顯著。

大汶河流域的生態(tài)補償政策本身和其他方面仍存在不足。1)大汶河流域生態(tài)補償?shù)膮⑴c主體基本是政府,這在一定程度上帶來了轉(zhuǎn)移支付的財政壓力和政府部門為實現(xiàn)政策目標(biāo)而進行人員配置等環(huán)節(jié)的執(zhí)行成本,在后疫情時代對財政相對緊張的各級政府來說是很難繼續(xù)保證政策實施成效的。2)大汶河流域的經(jīng)濟效益提升更多來自社會生產(chǎn)力的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級,對生態(tài)環(huán)境本身經(jīng)濟價值的探索還停留在初級階段,沒有很好地發(fā)揮大汶河流域生態(tài)的經(jīng)濟效應(yīng)。3)大汶河生態(tài)補償機制的手段不夠豐富,基本依靠較直接的政府轉(zhuǎn)移支付和政府投資來推動生態(tài)修復(fù)和拉動經(jīng)濟發(fā)展,在更復(fù)雜的產(chǎn)權(quán)交易方面缺少探索和實踐,很難形成由市場為主導(dǎo)驅(qū)動的生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。

參考文獻

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