中国区域环境效率的收敛性、空间溢出及成因分析

发布时间：2019-09-26 04:05

【摘要】：利用中国1998~2013年省际面板数据,基于SBM模型在测度区域环境效率的基础上,将空间面板收敛模型和偏微分效应分解方法相结合研究了区域环境效率的收敛性、空间溢出效应及其成因。结果表明,全国区域环境效率存在绝对收敛,且东、中、西部三大区域差异明显,东部地区不存在收敛,中、西部地区存在收敛;区域环境效率收敛存在较强的空间联动性和依赖性,且空间溢出效应较为明显,而在其影响因素中,城镇化率、外贸依存度、技术水平对本地区和邻近地区环境效率的收敛有正向空间溢出效应,环境投资空间溢出效应为负,产业结构的空间溢出效应则不显著。
【图文】：

示意图,时空变迁,区域环境,效率

希?一个地区的生态环境变化不仅受本地区环境的影响，还影响邻近区域的生态环境，即产生空间溢出效应，但国内很少有文献将空间或地理因素纳入到区域生态环境研究中，而基于空间视角研究生态环境收敛性则是少之又少。基于此，本文利用我国1998～2013年省际面板数据，在测度区域环境效率的基础上，通过SLM、SEM、SDM空间面板收敛模型的建立和偏微分效应分解方法的结合，研究了我国区域环境效率的收敛性、空间溢出效应和影响因素，为我国各区域加强区域合作、控制和减少污染排放、提升环境效率提供可供参考的政策建议。图11998年和2013年中国区域环境效率时空变迁示意图1中国区域环境效率的测度近年来，国内外学者对生态环境进行测度的方法有很多，由于DEA方法可以较好地衡量以最小的环境资源损耗获得最大的经济产出和更少的环境污染，且在建模前不需要进行权重假设，而是根据决策单元的实际数据来得到权重，故本文将环境效率作为环境的替代指标，选用DEA方法对其进行测度。由于传统DEA模型在测算环境效率时，不能区分出有效决策单元之间存在的效率差异，所以选用可以区分DMU有效程度的超效率DEA模型［10，11］。为了解决废气、废水等非期望产出问题，本文利用非径向SBM模型将非期望产出作为产出指标来测度环境效率，其表达式为:minρ=1－1m∑mi=1s－ixio1+1s1+s2［∑s1r=1sgrygro+∑s2r=1sbrybro］s．t．xo=Xλ+s－ygo=Ygλ－sgybo=Ybλ+sbs－≥0，sg≥0，sb≥0，λ≥0(1)式中，xo表示投入，yg表示期望产出，yb表示非期望产出，m、s1、s2表示三类变量的数量，s－表示?

示意图,时空变迁,区域环境,效率

希?一个地区的生态环境变化不仅受本地区环境的影响，还影响邻近区域的生态环境，即产生空间溢出效应，但国内很少有文献将空间或地理因素纳入到区域生态环境研究中，而基于空间视角研究生态环境收敛性则是少之又少。基于此，本文利用我国1998～2013年省际面板数据，在测度区域环境效率的基础上，通过SLM、SEM、SDM空间面板收敛模型的建立和偏微分效应分解方法的结合，研究了我国区域环境效率的收敛性、空间溢出效应和影响因素，为我国各区域加强区域合作、控制和减少污染排放、提升环境效率提供可供参考的政策建议。图11998年和2013年中国区域环境效率时空变迁示意图1中国区域环境效率的测度近年来，国内外学者对生态环境进行测度的方法有很多，，由于DEA方法可以较好地衡量以最小的环境资源损耗获得最大的经济产出和更少的环境污染，且在建模前不需要进行权重假设，而是根据决策单元的实际数据来得到权重，故本文将环境效率作为环境的替代指标，选用DEA方法对其进行测度。由于传统DEA模型在测算环境效率时，不能区分出有效决策单元之间存在的效率差异，所以选用可以区分DMU有效程度的超效率DEA模型［10，11］。为了解决废气、废水等非期望产出问题，本文利用非径向SBM模型将非期望产出作为产出指标来测度环境效率，其表达式为:minρ=1－1m∑mi=1s－ixio1+1s1+s2［∑s1r=1sgrygro+∑s2r=1sbrybro］s．t．xo=Xλ+s－ygo=Ygλ－sgybo=Ybλ+sbs－≥0，sg≥0，sb≥0，λ≥0(1)式中，xo表示投入，yg表示期望产出，yb表示非期望产出，m、s1、s2表示三类变量的数量，s－表示?
【作者单位】：湖南大学经济与贸易学院;
【分类号】：F061.5;;F207

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