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中国区域环境治理绩效的统计测度及空间特征

【摘要】:自1978年实施改革开放政策以来,中国经济持续高速发展,取得了丰硕的成果。中国的国内生产总值在改革开放40多年间始终保持着约10%的年增速,并于2010年首次超过日本成为世界第二大经济体,标志着中国从此步入经济总量大国时代。但中国仍处于发展中阶段,经济发展方式较为粗犷,经济高速发展带来了一系列严重的环境污染问题。而环境污染是阻碍中国经济可持续发展的重要原因,开展环保工作既是中国长远发展的战略选择,也是解决资源环境问题、实现“釜山银山”和“绿水青山”全面收获的必然要求。在党和政府及社会公众高度重视环境污染治理的大背景下,环境治理绩效研究也成为学术界关注的热点问题。然而,由于数据和方法的限制,关于中国环境治理绩效的现有研究仍存在一些不足,如:将环境污染等非期望要素作为投入变量处理,违背了实际的投入产出关系,计算结果易产生偏差;环境治理绩效地区差异和发展变化规律的相关研究较少,无法为制定差异性、长期性环境保护政策提供良好的数据支持;关于环境治理绩效的影响因素研究,缺乏对于空间关联性的考虑,研究结果存在较大偏差;研究对象较为宏观,大多停留在省际层面,针对市级层面的研究不足,不利于细化分析中国环境治理绩效等。现阶段,经济发展与环境污染间的矛盾日益增强,科学有效的环境治理绩效研究具有其急迫性和必要性。本文以中国地级市层面为研究对象,以新经济增长理论、环境经济学理论、生产率理论、空间经济学理论等为理论基础,对中国285个地级市的环境效率与绿色全要素生产率进行统计测度,分析区域差异的发展趋势,并采用空间计量学分析方法,在充分考虑各地区空间效应的基础上,剖析绿色全要素生产率水平的主要影响因素。本文的研究内容分为七部分:第一章介绍了本文的研究背景与选题依据、研究内容与意义以及主要创新与不足之处;第二章对环境治理绩效相关的国内外现有文献进行回顾与述评,从环境治理的统计测度、环境治理的差异特征分析以及收敛影响因素等方面,对已有研究成果的优点与不足进行总结,以便深入理解和具体探讨中国环境治理绩效的相关问题,创新研究方法和研究视角;第三章首先对环境效率和绿色全要素生产率的测算方法进行简要介绍,指出已有文献中较为常用的传统数据包络分析与方向性距离函数的缺陷,从而引出包含非期望产出的超效率共同前沿(Mate-Fronitier)模型并结合 Malmquist-Luenberger(ML)指数,对我国 285 个地级市环境治理的绩效和全要素生产率进行综合评价和统计测度,并将全要素生产率进行指数分析,从效率变动和技术进步角度分析了环境治理绩效和全要素生产率变化的驱动因素;第四章主要研究环境治理效率和绿色全要素生产率的收敛性,根据收敛性理论构建环境治理效率和绿色全要素生产率σ收敛和β收敛模型,分析地区环境治理效率和绿色全要素生产率的稳态增长路径以及最终收敛状态;第五章根据测算的得到的环境治理效率和全要素生产率,借助度量收入差距的方法测度中国285个地级市环境治理效率和绿色全要素生产率的地区差异,考虑到不同差异性指标对数据敏感度的不同,综合对比了 GINI系数、广义熵指标(对数离差均值和Theil指标)的分析结果,并分别分析了东部、中部、西部和东北地区的内部差异;第六章为中国环境全要素生产率的空间效应分析,采用探索性空间数据分析对绿色全要素生产率的空间相关性进行了检验,验证了空间关联的存在,在此基础上引入空间权重矩阵构建绿色全要素生产率的空间计量模型,系统分析中国285个地级市绿色全要素生产率的主要影响因素及其作用机理、方向、路径与大小,并对绿色全要素生产率的空间效应进行了分解,测算了区域之间绿色全要素生产率的溢出效应;第七章全方位总结了本文的主要研究结论,并结合各地区实际情况,基于本文实证分析结果提出相应的政策建议。综合本文研究,所得出的观点和结论主要包括以下四个方面:首先,技术效率和技术变化是我国绿色全要素生产率指数变动的主要驱动力,当前我国绿色技术变化的潜力仍未充分发挥,导致绿色全要素生产率低水平发展。虽然近年来我国绿色技术发展开始倾向于绿色技术变化,但却忽视了绿色技术效率水平的提升,不利于我国绿色全要素生产率的长期发展。其次,由于中国国土面积辽阔,各地级市的自然资源状况和经济发展状况存在较大差异,中国整体上和东、中、西、东北地区的环境效率和绿色全要素生产率均不存在十分明显的σ收敛状态,但在人均GDP、产业结构、外商直接投资、人口密度和研发支出这五个因素的约束下存在绝对β收敛、条件β收敛和俱乐部收敛,表现出趋同趋势。再次,在区域绿色全要素生产率的差异方面,根据GINI系数、对数离差均值和Theil指标增长率总体变动情况,不同的差异指标大体上均显示出相似的变动趋势,但变动幅度有所不同。从GINI系数、对数离差均值和Theil指标增长率的绝对值来看,Theil指标的变动幅度最大,对数离差均值的变动幅度次之,GINI系数的变动幅度最小;在此期间绿色全要素生产率处于高等水平的地级市变动最大,处于低等水平的地级市变动次之,处于中等水平的地级市变动最小。最后,根据我国285个地级市Moran指数的检验结果,MML和MEC以及MTC三个指标均表现出较强的空间相关性,亦即我国地级市绿色全要素生产率及其分解项之间存在较强的空间相关性。2005-2007年我国个地级市的绿色全要素生产率之间的相关程度呈现波动状态,自2011年后变量之间空间相关性的差异开始增加,随着地区经济水平和绿色全要素生产率水平的提升,各地方针对绿色全要素生产率发展的重点内容有所改变,其空间相关性也随之呈现较大的波动。本文的主要创新点包括:(1)研究对象的创新性:以往研究大多在全国或省际层面上对环境效率(绿色全要素生产率)进行分析,少数研究以单个城市为研究对象,较少有研究测度全国285个地级市的环境效率(绿色全要素生产率)。(2)研究方法的创新性:本文对环境效率(绿色全要素生产率)进行测度时,结合ML指数,采用包含非期望产出的超效率SBM-DEA模型,不仅考虑了非期望产出,且有效解决了有效决策单元之间无法比较排序的情况,在一定程度上弥补了传统DEA模型或SBM模型的缺陷,其测算结果更为真实可靠。(3)研究视角的创新性:本文对于绿色全要素生产率影响因素的分析视角具有创新性,将空间效应纳入分析框架,采用探索性空间数据分析方法分析中国285个地级市绿色全要素生产率的空间依赖性和空间异质性,选用空间杜宾模型探究绿色全要素生产率的主要影响因素,所得结果更为符合实际情况。本文的不足之处主要是研究我国经济发展和环境治理的复杂性,以及数据可获得性的限制,导致对绿色全要素生产率驱动因素的分析有待进一步完善,且本文提出的政策建议仍缺乏完整性并且较为宏观。

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