我國區(qū)域環(huán)境效率測(cè)算及其影響因素探究

張晴雯

摘要：文章基于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2016》省級(jí)數(shù)據(jù)，對(duì)我國30個(gè)省市自治區(qū)的環(huán)境效率進(jìn)行了測(cè)算，并按照環(huán)境效率高低聚為五類。隨后通過因子分析將多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為三個(gè)潛因子，建立多元回歸模型。研究結(jié)論如下，京滬津環(huán)境效率居前三，沿海東部發(fā)達(dá)地區(qū)環(huán)境效率較高；環(huán)境效率區(qū)域化差別仍明顯，東部地區(qū)領(lǐng)先中西部地區(qū)；城市智能化程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)及科技進(jìn)步投入三潛因子對(duì)環(huán)境效率的影響均在1%的顯著性水平下顯著。

關(guān)鍵詞：環(huán)境效率；因子分析；聚類分析；區(qū)域差異；回歸模型

一、引言及文獻(xiàn)綜述

隨著人口規(guī)模擴(kuò)大、工業(yè)技術(shù)發(fā)展及城市化進(jìn)程加快，污水、廢氣、固體污染物的排放與日俱增。這三種污染形態(tài)所含的主要污染物會(huì)導(dǎo)致一系列環(huán)境惡化后果。

關(guān)于環(huán)境效率的測(cè)算，很多學(xué)者提出了研究成果。胡達(dá)沙等（2012）基于SBM模型運(yùn)用省級(jí)面板數(shù)據(jù)測(cè)算了我國各省區(qū)的環(huán)境效率。田偉等（2014）提出了基于非期望產(chǎn)出的SBM模型，并使用Tobit模型對(duì)環(huán)境效率的影響因素進(jìn)行回歸。張子龍等（2015）利用變異系數(shù)和面板數(shù)據(jù)估計(jì)模型，分別對(duì)全國以及東、中、西部地區(qū)環(huán)境效率的空間差異的收斂性及其影響因素進(jìn)行了分析。上述研究成果為本文研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

二、實(shí)證模型及結(jié)果分析

（一）綜合廢水、廢氣、固體廢物三種污染形態(tài)的環(huán)境效率測(cè)算

基于廢水、廢氣、固體廢物主要污染物排放，測(cè)算了5種主要污染物的排放效率，計(jì)算方法為地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）/分地區(qū)某污染形態(tài)中污染物排放量（萬噸）。利用SPSS20.0進(jìn)行5種污染排放效率公因子的提取，得到環(huán)境效率因子。環(huán)境效率得分如表1所示。

（二）我國30個(gè)省市環(huán)境效率的聚類分析

采用離差平方和法進(jìn)行聚類分析，得到的聚類結(jié)果：環(huán)境效率很高（北京）、環(huán)境效率較高（上海）、環(huán)境效率一般（天津、廣東、浙江、江蘇）、環(huán)境效率較低（福建、海南、重慶、山東、湖北、湖南、四川）、環(huán)境效率很低（陜西、廣西、河南、遼寧、安徽、吉林、貴州、江西、云南、河北、內(nèi)蒙古、山西、青海、黑龍江、甘肅、新疆、寧夏）。

（三）影響環(huán)境效率指標(biāo)集因子分析及因子解釋

選取與環(huán)境效率有關(guān)的18個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用SPSS20.0進(jìn)行因子分析，最終共提取3個(gè)主成分，成分1、2、3的特征值大于1，且合計(jì)能解釋80.9%的方差。我們通過因子的旋轉(zhuǎn)來對(duì)公因子進(jìn)行解釋并命名，旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表2所示。

公因子1反映了一個(gè)地區(qū)對(duì)科技發(fā)展的資本投入及關(guān)注度，因此可將公因子1命名為“科技進(jìn)步投入”；公因子2反映了一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀和居民生活水平，因此可將公因子2命名為“經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)”；公因子3反映的是一個(gè)地區(qū)技術(shù)發(fā)展及公共設(shè)施完備程度，因此可將公因子3命名為“城市智能化程度”。

（四）基于潛因子得分的回歸模型

把環(huán)境效率指標(biāo)作為被解釋變量，科技進(jìn)步投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)、城市智能化程度這三個(gè)潛因子作為解釋變量，建立多元回歸模型，得到回歸結(jié)果如下：

environment=-0.004+0.169technique+0.414economy+0.875intelligence

t=（-0.08）（3.278）（8.039）（17.006）

p=（0.935）（0.003）（0.000）（0.000）

R2=0.966 F=121.519 DW=1.76

從回歸結(jié)果來看，科技進(jìn)步投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)、城市智能化程度均在1%的顯著性水平下對(duì)環(huán)境效率有顯著的正向影響。R2=0.966，模型無自相關(guān)。由于所有解釋變量互不相關(guān)，從根本上解決了多重共線性問題。綜合來看，這是一個(gè)較好的回歸模型。

三、結(jié)論與建議

（一）環(huán)境效率區(qū)域化差別仍明顯，東部地區(qū)領(lǐng)先西部

各地區(qū)的環(huán)境效率存在著明顯的差異，其中北京的環(huán)境效率最高，上海、天津其次，廣東、浙江、江蘇等偏南沿海地區(qū)的環(huán)境效率較高，而大部分中西部省份的環(huán)境效率較低。環(huán)境效率的分布呈明顯區(qū)域化特征。

（二）從源頭上節(jié)能減排為最佳方案，影響系數(shù)大于末端治理

城市智能化程度對(duì)環(huán)境效率的提高有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.875，說明地方政府應(yīng)該從源頭上節(jié)能減排，例如增加公交系統(tǒng)的線網(wǎng)，倡導(dǎo)公共出行，增加綠化覆蓋率，將生產(chǎn)重心轉(zhuǎn)移到低能耗的第三產(chǎn)業(yè)上等，而不是一味地憑借經(jīng)濟(jì)實(shí)力搞末端治理。

（三）經(jīng)濟(jì)發(fā)展刺激優(yōu)質(zhì)環(huán)境需求，有助于環(huán)境效率提高

經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)環(huán)境效率的提高有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.414，說明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)刺激人們對(duì)優(yōu)質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的需求，有助于環(huán)境效率的提高。

（四）科技進(jìn)步投入影響系數(shù)顯著為正，必將帶來長期穩(wěn)定的益處

科技進(jìn)步投入對(duì)環(huán)境效率的提高有正向影響，影響系數(shù)為0.169，可知科技投入也會(huì)促進(jìn)地區(qū)技術(shù)進(jìn)步發(fā)展，在技術(shù)層面上最大程度的減排。

參考文獻(xiàn)：

[1]田偉，楊璐嘉，姜靜.低碳視角下中國農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的測(cè)算與分析——基于非期望產(chǎn)出的SBM模型[J].中國農(nóng)村觀察，2014（05）.

[2]胡達(dá)沙，李楊.環(huán)境效率評(píng)價(jià)及其影響因素的區(qū)域差異[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2012（04）.

[3]張子龍，薛冰，陳興鵬，李勇進(jìn).中國工業(yè)環(huán)境效率及其空間差異的收斂性[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2015（02）.

（作者單位：中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院）endprint