基于PCA-DEA組合模型的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率研究

鄧明亮，吳傳清，2

（1.武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北武漢430072；2.長(zhǎng)江大學(xué)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展研究院，湖北荊州434100）

基于PCA-DEA組合模型的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率研究

鄧明亮1，吳傳清1，2

（1.武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北武漢430072；2.長(zhǎng)江大學(xué)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展研究院，湖北荊州434100）

本文基于PCA-DEA的組合模型評(píng)價(jià)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效益，并對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行分析。研究結(jié)果顯示：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市平均生態(tài)效率低于全國(guó)平均水平且存在地區(qū)差異，并表現(xiàn)出擴(kuò)大的趨勢(shì)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商投資水平、地區(qū)就業(yè)人口總數(shù)對(duì)生態(tài)效率的提高有反向作用，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、城鎮(zhèn)化率、能源投資、能源消費(fèi)總量、地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)生態(tài)效率的提高有著正向作用。因此，應(yīng)堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的總體戰(zhàn)略定位，堅(jiān)持改革創(chuàng)新，將重點(diǎn)放在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)方面，促進(jìn)上中下游協(xié)同發(fā)展，重點(diǎn)提升上游省市生態(tài)效率。

PCA-DEA組合模型；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶；生態(tài)效率

一、引言

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶橫貫我國(guó)東、中、西三大經(jīng)濟(jì)地帶，沿線11個(gè)省市人口和經(jīng)濟(jì)總量超過(guò)全國(guó)40%，對(duì)塑造區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新格局具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。2016年3月17日公布的國(guó)家“十三五”規(guī)劃綱要強(qiáng)調(diào)，堅(jiān)持“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”戰(zhàn)略定位，將“修復(fù)長(zhǎng)江生態(tài)環(huán)境”置于首位，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)成為“生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)帶、協(xié)調(diào)發(fā)展帶”；2016年3月25日中央政治局會(huì)議審議了《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的戰(zhàn)略定位必須堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，共抓大保護(hù)，不搞大開發(fā)?！诟母飫?chuàng)新和發(fā)展新動(dòng)能上做‘加法’，在淘汰落后過(guò)剩產(chǎn)能上做‘減法’，走出一條綠色低碳循環(huán)發(fā)展的道路”。回溯歷史，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率呈現(xiàn)出哪些變化規(guī)律？影響11省市生態(tài)效率的因素主要有哪些？探討上述問(wèn)題對(duì)促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展和沿江綠色生態(tài)廊道建設(shè)具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

二、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

“生態(tài)效率”概念由西方學(xué)者Schalteggerr和Sturn［1］首倡，國(guó)內(nèi)學(xué)者尹科等［2］曾從學(xué)術(shù)史視角對(duì)國(guó)內(nèi)外生態(tài)效率核算方法及其應(yīng)用研究成果文獻(xiàn)進(jìn)行初步總結(jié)。國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)于生態(tài)效率研究的文獻(xiàn)大體可分為以下五類：

一是行業(yè)生態(tài)效率研究。謝琨結(jié)合鋼鐵行業(yè)的特點(diǎn)和環(huán)境狀況運(yùn)用層次分析法對(duì)鋼鐵企業(yè)生態(tài)效率水平進(jìn)行測(cè)度；［3］吳小慶等在層次分析法應(yīng)用的基礎(chǔ)上引入DEA模型對(duì)無(wú)錫市農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)評(píng)；［4］程曉娟等則采用PCA-DEA的組合模型對(duì)我國(guó)煤炭產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)；［5］潘丹等［6］和張子龍等［7］利用SBM模型農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行研究；程翠云等基于機(jī)會(huì)成本的經(jīng)濟(jì)核算方法對(duì)我國(guó)2003—2010年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)評(píng)，并利用回歸模型對(duì)影響因素進(jìn)行分析。［8］

二是產(chǎn)業(yè)園區(qū)生態(tài)效率研究。張炳等將污染物排放作為一種非期望輸出引入DEA模型，對(duì)杭州灣精細(xì)化工業(yè)園區(qū)企業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行分析；［9］吳小慶等則運(yùn)用TOPSIS方法對(duì)蘇州高新區(qū)、生態(tài)工業(yè)園和無(wú)錫新區(qū)生態(tài)工業(yè)示范園區(qū)的生態(tài)效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)；［10］劉巍等基于DEA模型，綜合運(yùn)用非期望產(chǎn)出作投入法、非期望產(chǎn)出去倒數(shù)法、方向距離函數(shù)法和基于松弛測(cè)度的SBM四種不同模型，對(duì)我國(guó)24家綜合類國(guó)家生態(tài)工業(yè)示范園區(qū)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算；［11］芮俊偉等根據(jù)生態(tài)足跡核算方法對(duì)昆山高新區(qū)生態(tài)效率進(jìn)行分析；［12］孫玉峰等基于能值分析法構(gòu)建礦區(qū)循環(huán)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)生態(tài)效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)山東某礦區(qū)生態(tài)效率進(jìn)行分析；［13］劉晶茹等則通過(guò)園區(qū)復(fù)合生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)鄭州經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)生態(tài)效率指標(biāo)進(jìn)行分析。［14］

三是城市生態(tài)效率研究。黃和平等對(duì)江西省生態(tài)效率進(jìn)行長(zhǎng)期研究，2008年基于物質(zhì)流分析構(gòu)建區(qū)域生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)江蘇生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算；［15］2010年利用改進(jìn)的資源環(huán)境績(jī)效指數(shù)完成對(duì)江西省資源環(huán)境強(qiáng)度與績(jī)效的系統(tǒng)分析；［16］2015年基于生態(tài)效率度量模型和循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的判別模型，對(duì)江西省2000—2010年循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式變化軌跡進(jìn)行分析；［17］陳黎明等則運(yùn)用混合方向性距離函數(shù)模型（HDDF）實(shí)現(xiàn)對(duì)2011年“兩橫三縱”城市化戰(zhàn)略格局中62個(gè)城市生態(tài)效率的測(cè)算分析。［18］

四是省域生態(tài)效率研究。陳傲采用PCA分析方法對(duì)我國(guó)2007年各省市生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)評(píng)；［19］在DEA模型的拓展方面，王宏志等［20］利用超效率DEA模型、鄧波等［21］采用三階段DEA模型對(duì)2008年各省域生態(tài)效率進(jìn)行分析；游和遠(yuǎn)等則運(yùn)用CCR-1模型對(duì)我國(guó)31省市土地利用生態(tài)效率進(jìn)行研究；［22］潘興俠等采用熵值賦權(quán)的灰色綜合評(píng)價(jià)法對(duì)我國(guó)省域生態(tài)效率的優(yōu)劣做出評(píng)價(jià)；［23］崔瑋等建立Malmquist指數(shù)模型完成對(duì)1999—2010年全國(guó)28省市碳排放約束條件下城市非農(nóng)用地動(dòng)態(tài)效率值的測(cè)評(píng)；［24］黃建歡等則運(yùn)用空間杜賓模型對(duì)中國(guó)省域金融發(fā)展影響區(qū)域綠色發(fā)展各機(jī)理的相對(duì)重要性及其空間溢出效應(yīng)進(jìn)行研究；［25］成金華等［26］和關(guān)偉等［27］在對(duì)中國(guó)各省域生態(tài)效率進(jìn)行計(jì)算的基礎(chǔ)上，運(yùn)用空間計(jì)量模型完成對(duì)中國(guó)省域生態(tài)效率的演化分析，對(duì)生態(tài)效率空間溢出效應(yīng)及其影響因素進(jìn)行檢驗(yàn)。

五是經(jīng)濟(jì)地帶生態(tài)效率研究。王恩旭等運(yùn)用超效率DEA模型對(duì)東、中、西、東北4大經(jīng)濟(jì)地帶生態(tài)效率的時(shí)空分布進(jìn)行分析，并對(duì)生態(tài)效率的變化趨勢(shì)進(jìn)行收斂檢驗(yàn)；［28］張雪梅基于改進(jìn)DEA模型完成對(duì)西部地區(qū)2000—2010年生態(tài)效率的測(cè)度，并利用Malmquist指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。［29］

關(guān)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的研究，付麗娜等運(yùn)用DEA模型、Malmquist-DEA模型、Tobit模型對(duì)長(zhǎng)株潭“3+5”城市群2005—2010年生態(tài)效率進(jìn)行分析和對(duì)比；［30］汪克亮等在對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市5類工業(yè)生態(tài)效率標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行測(cè)算的基礎(chǔ)上對(duì)工業(yè)生態(tài)效率的地區(qū)差異、動(dòng)態(tài)演變特征、收斂性和影響因素進(jìn)行考察；［31］何宜慶等則利用熵權(quán)法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市2001—2013年生態(tài)效率同金融集聚、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間耦合度進(jìn)行實(shí)證研究。［32］［33］

在城市和區(qū)域生態(tài)效率的測(cè)度分析研究中，以全國(guó)31省市或特定區(qū)域?yàn)樽钪饕难芯繉?duì)象，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市為對(duì)象的生態(tài)效率測(cè)度和研究尚不多見。本文對(duì)我國(guó)31省市2004—2014年間的生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度評(píng)價(jià)。在生態(tài)效率的測(cè)算的基礎(chǔ)上，為了更詳盡、細(xì)致地分析和呈現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)演變與影響因素，本文集中對(duì)11省市測(cè)算結(jié)果的時(shí)空差異和動(dòng)態(tài)演變特征進(jìn)行分析，采用σ收斂和絕對(duì)β收斂?jī)煞N收斂分析方法檢驗(yàn)生態(tài)效率的斂散性；最后采用Tobit面板回歸模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行分析。

三、研究方法

（一）PCA-DEA組合模型

由于主成分分析法（PCA）能夠提取分析指標(biāo)中相關(guān)性較強(qiáng)的公共因子，通過(guò)降維解決數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）中指標(biāo)強(qiáng)相關(guān)性帶來(lái)的問(wèn)題，本文采用PCA-DEA組合模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率進(jìn)行研究。

在主成分分析的運(yùn)用中，本文選取的投入指標(biāo)包括資源消耗和環(huán)境污染兩類，資源消耗選取資本投入（x1）、人力資本投入（x2）、水資源投入（x3）、電力資源投入（x4）、土地資源投入（x5）、煤炭消費(fèi)量（x6）、石油消費(fèi)量（x7）、天然氣消費(fèi)量（x8）；環(huán)境污染選取碳排放量（x9）、廢氣排放量（x10）、廢水排放量（x11）、固體污染物排放量（x12）。生產(chǎn)效率的產(chǎn)出指標(biāo)主要反映經(jīng)濟(jì)體所提供產(chǎn)品和服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，本文選取各省市生產(chǎn)總值作為生態(tài)效率評(píng)價(jià)的產(chǎn)出指標(biāo)。生態(tài)效率的測(cè)度指標(biāo)變量名、變量含義和數(shù)據(jù)來(lái)源如表1所示。

表1　變量名稱、變量含義和數(shù)據(jù)來(lái)源

其中碳排放量（x9）表示以工業(yè)行業(yè)的碳排放量，估算方程如式（1）所示：

式（1）中，Et為碳排放量，Ec、Ep、Eg表示煤炭、石油、天然氣消費(fèi)量，δc、δp、δg表示煤炭、石油、天然氣碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù)，本文以各類能源的碳排放系數(shù)平均值進(jìn)行碳排放計(jì)算（見表2）。

表2　煤炭、石油、天然氣碳排放系數(shù)

在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）的運(yùn)用中，本文將選擇投入導(dǎo)向型的BCC模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市的生態(tài)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，即在產(chǎn)出不變的基礎(chǔ)上盡可能地減少資源投入量以提高生產(chǎn)效率。

假設(shè)有n個(gè)DUM，每個(gè)DUM都有m種投入和s種產(chǎn)出，xij表示第j個(gè)決策單元DUMj的第i種投入，yrj表示第r種產(chǎn)出，λj表示n個(gè)DUM的投入產(chǎn)出指標(biāo)權(quán)重，為加權(quán)處理后DMU的投入量，為加權(quán)處理后DMU的產(chǎn)出量，如式（2）所示：

式中θ表示相對(duì)效率，Si-和Sr+表示松弛變量，ε表示非阿基米德無(wú)窮小，通常取ε=0.000001。假設(shè)式（2）有最優(yōu)解，那么：

（1）若有θ*=1，且，則表示DMU為 DEA有效；

（2）若有θ*=1，且≠0，或≠0，或≠0和，則表示DMU為弱DEA有效；

（3）若有θ*＜1，且≠0，≠0，則表示DMU為非DEA有效，而且θ*值越大，則DMU的相對(duì)效率就越高。

通過(guò)PCA-DEA組合模型，一方面可以保留各投入產(chǎn)出指標(biāo)信息完整的基礎(chǔ)上降低指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)水平；另一方面，能夠發(fā)揮DEA模型在評(píng)價(jià)決策單元相對(duì)有效性過(guò)程中的優(yōu)勢(shì)，從而保證測(cè)算分析結(jié)果的精確性和科學(xué)性，最終達(dá)到精確測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率的目標(biāo)。

（二）生態(tài)效率收斂性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

本文采用σ收斂和絕對(duì)β收斂?jī)煞N收斂分析方法檢驗(yàn)生態(tài)效率的斂散性。

本文將通過(guò)以下方程完成對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率的收斂檢驗(yàn)，如式（3）所示：

式（4）中，EEi，T表示為t=T時(shí)期的生態(tài)效率，EEi，0表示基期第i個(gè)省/市的生態(tài)效率，

式（3）中，EEi（t）為第i個(gè)地區(qū)在t時(shí)期的生態(tài)效率，N為省市的個(gè)數(shù)，本文中N=11。當(dāng)σt+1＜σt時(shí)，各省市生態(tài)效率離散系數(shù)在縮小，存在σ收斂；當(dāng)σt+1＞σt時(shí)，各省市生態(tài)效率離散系數(shù)在擴(kuò)大，存在σ發(fā)散。

本文中長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率的絕對(duì)β收斂回歸模型如式（4）所示：表示第i個(gè)省/市在t=T時(shí)期以前生態(tài)效率的平均增長(zhǎng)速度，α為常數(shù)項(xiàng)，β為系數(shù)，ε為誤差項(xiàng)。

若存在β＜0，則存在絕對(duì)β收斂，各地區(qū)生態(tài)效率增長(zhǎng)率與其初始水平呈反向關(guān)系，即生態(tài)效率的增長(zhǎng)與初始值成反比，后進(jìn)區(qū)域表現(xiàn)出對(duì)先進(jìn)區(qū)域的“追趕”趨勢(shì)；若系數(shù)β＞0，則各地區(qū)不存在β收斂，即后進(jìn)區(qū)域的“追趕”效應(yīng)不明顯。

（三）Tobit模型

在完成長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生產(chǎn)效率測(cè)算的基礎(chǔ)上，本文將生態(tài)效率（EE）定義為響應(yīng)變量，將其他影響因素定義為控制變量，采用兩階段分析法構(gòu)建實(shí)證模型來(lái)研究生態(tài)效率（EE）的影響因素。因?yàn)镋E∈［1，2］，為“受限因變量”，若仍然使用普通最小二乘法會(huì)導(dǎo)致回歸參數(shù)估計(jì)值有偏和不一致。本文采用Tobit模型來(lái)解決受限或截?cái)嘁蜃兞康慕?wèn)題。其具體形式如式（5）所示：

式（5）中，Yk為受限因變量，Xk為控制變量，β為參數(shù)集，μk～N（0，σ2），k=1，2，…。

根據(jù)現(xiàn)有研究，本文選取7種影響因素進(jìn)行分析，如表3所示。

四、實(shí)證分析

（一）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)分析

本文首先通過(guò)Spss22.0統(tǒng)計(jì)分析軟件完成投入指標(biāo)的主成分分析。在因子分析之前，本文采用KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)對(duì)各樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行公共因子分析的適宜度進(jìn)行考察。以2014年數(shù)據(jù)分析為例，生態(tài)效率投入指標(biāo)KMO和Bartlett檢驗(yàn)的結(jié)果如表4所示，KMO值為0.780，可見生態(tài)效率投入指標(biāo)之間的相關(guān)性較大；Bartlett球形檢驗(yàn)值P為0.000，可見原假設(shè)在0.001的顯著性水平上被拒絕，即否定生態(tài)效率投入指標(biāo)間無(wú)顯著相關(guān)性的假設(shè)。綜合KMO和Bartlett檢驗(yàn)的結(jié)果可以證明，本文選取的生態(tài)效率投入指標(biāo)變量之間具有強(qiáng)相關(guān)性，能夠進(jìn)行因子分析。

表4　生態(tài)效率投入指標(biāo)KMO和Bartlett檢驗(yàn)

根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率≥80%，特征值≥1的原則，本文提取了兩個(gè)主成分，如表5所示，本文選取的兩個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到83.634%，能夠代表初始投入指標(biāo)的大部分信息。根據(jù)因子載荷矩陣中各變量得分，最終本文得到兩個(gè)主成分得分，作為DEA分析模型的投入指標(biāo)。

表3　長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的影響因素指標(biāo)

表5　初始因子載荷矩陣、特征值和累計(jì)貢獻(xiàn)率

式（6）中，F(xiàn)ij表示處理前的值，F(xiàn)tij表示處理后的值，maxFij表示最大值，minFij表示最小值。完成數(shù)據(jù)的變換后，結(jié)果數(shù)據(jù)全部屬于區(qū)間［0.1，1］內(nèi)。

在得到無(wú)量綱處理后的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)后，本文通過(guò)DEAP2.1對(duì)31省市生態(tài)效率進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。為顯示主成分分析（PCA）在生態(tài)效率測(cè)算中的作用，本文同時(shí)將主成分分析使用前后的生態(tài)效率同時(shí)進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算結(jié)果如表6所示。通過(guò)純DEA模型測(cè)算生態(tài)效率的結(jié)果中，有更多的省市呈現(xiàn)出有效率，而對(duì)原始數(shù)據(jù)利用主成分分析法進(jìn)行降維處理后，計(jì)算結(jié)果得到有效改善。

采用相同的方法，本文可得到我國(guó)31省市2004—2014年生態(tài)效率的測(cè)度結(jié)果，如表7所示。全國(guó)范圍內(nèi)，北京、山東、廣東3省市生態(tài)效率長(zhǎng)期保持在1的水平，處于全國(guó)前列；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中，上海、江蘇、浙江3省市生態(tài)效率最高，重慶和貴州生態(tài)效率呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢(shì)，而四川的生態(tài)效率有所下降。2004—2014年，其他省市生態(tài)效率波動(dòng)幅度小，基本維持平衡狀態(tài)。但長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市之間生態(tài)效率差異較大，上海、江蘇、浙江等地生態(tài)效率

為使數(shù)據(jù)平滑，并滿足DEA模型的輸入、輸出數(shù)據(jù)要求，在通過(guò)主成分分析法（PCA）得到綜合變量指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文得到一個(gè)包括1個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)和2個(gè)投入指標(biāo)的DEA模型。同時(shí)，本文將運(yùn)用極大值標(biāo)準(zhǔn)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱處理，來(lái)解決主成分分析過(guò)程中公共因子可能為負(fù)的問(wèn)題，計(jì)算方法如式（6）所示：較高，而安徽、江西、貴州、云南等地生態(tài)效率較低，如2014年江蘇生態(tài)效率值為1，而貴州僅為0.528，經(jīng)濟(jì)帶11省市間的差異明顯。從平均生態(tài)效率來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市平均生態(tài)效率略低于全國(guó)31省市平均生態(tài)效率。

表6　2014年31省市生態(tài)效率

（二）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的斂散性檢驗(yàn)

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率地區(qū)差異明顯，但仍需對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析，才能明確這種地區(qū)差異的演化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)各省市生態(tài)效率能否趨同。為達(dá)到這一目標(biāo)，本文對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2004—2014年生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)演變進(jìn)行細(xì)致分析。

本文首先對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率進(jìn)行了σ收斂分析。根據(jù)式（3）可以計(jì)算出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2004—2014年生態(tài)效率的σ收斂結(jié)果，如圖1所示。2008年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率σ收斂值達(dá)到頂峰，2010—2012三年間σ收斂值保持基本穩(wěn)定，2013年后，收斂值有所提升。由此可見，2005—2008年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率差距不斷擴(kuò)大，地區(qū)之間的生態(tài)效率水平差異化明顯；2008—2013年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率地區(qū)差異呈現(xiàn)出波動(dòng)縮小的態(tài)勢(shì)；在2013年后，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率地區(qū)差異再次表現(xiàn)出擴(kuò)大的趨勢(shì)。

表7　2004—2014年31省市生態(tài)效率測(cè)度結(jié)果

絕對(duì)β收斂分析的作用在于檢驗(yàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率是否趨同，即生態(tài)效率低的省市是否對(duì)生態(tài)效率高的省市實(shí)施“追趕”。本文對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率的絕對(duì)β收斂檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，回歸系數(shù)為負(fù)，這意味著落后省市存在對(duì)先進(jìn)省市的“追趕”效應(yīng)，但回歸系數(shù)未通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，可見落后省市對(duì)先進(jìn)省市的“追趕”效應(yīng)較弱，各省市間生態(tài)效率存在繼續(xù)被拉大的危險(xiǎn)，這與σ檢驗(yàn)分析的結(jié)果相一致。

圖1　長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2004—2014年生態(tài)效率σ收斂結(jié)果

表8　長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2004—2014年生態(tài)效率β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

（三）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率的影響因素分析

基于對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率的測(cè)算，本文將建立包括以各省生態(tài)效率為響應(yīng)變量、影響因素為控制變量的面板實(shí)證模型，通過(guò)兩階段分析法來(lái)考察生態(tài)效率的影響因素及其影響機(jī)制。本文將借助于Tobit面板計(jì)量回歸模型進(jìn)行回歸，解決生態(tài)效率受限因變量的問(wèn)題。借鑒現(xiàn)有研究成果，本文選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入水平（TBP）、工業(yè)結(jié)構(gòu)（INDUS）、就業(yè)人口數(shù)量（POPU）、城鎮(zhèn)化率（URBAN）、外商投資（FORIN）、能源投資（ENIN）、能源消費(fèi)總量（ENIN）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）作為影響因素。

本文所用Tobit面板模型如式（7）所示：

式（7）中EEit為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中第i第t年的生態(tài)效率，βj（j=1，2，···，11）為參數(shù)，εit為誤差項(xiàng)?；跇O大似然方法原理，本文通過(guò)計(jì)量軟件Stata12.0得出Tobit模型回歸結(jié)果如表9所示。

回歸結(jié)果中除常數(shù)項(xiàng)外，都在5%的檢驗(yàn)水平中通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。首先高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入水平與生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系，可見高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平對(duì)生態(tài)效率的提高有推動(dòng)作用，這一回歸結(jié)果也佐證了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶調(diào)整促進(jìn)科技創(chuàng)新發(fā)展的重要性。工業(yè)結(jié)構(gòu)，即第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民生產(chǎn)總值中所占的比重與生態(tài)效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明第二產(chǎn)業(yè)比重的提升抑制了生態(tài)效率的提升，這主要是因?yàn)榈诙a(chǎn)業(yè)的資源消耗與環(huán)境污染遠(yuǎn)高于第一和第三產(chǎn)業(yè)。城鎮(zhèn)化水平與生態(tài)效率的呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，可見提高城鎮(zhèn)化率，促進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展與提高生態(tài)效率并不矛盾。同時(shí)，能源消費(fèi)總量和地區(qū)生產(chǎn)總值與生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系，可見提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與提高生態(tài)效率之間并不矛盾。地區(qū)就業(yè)人口總數(shù)與生態(tài)效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，可見地區(qū)就業(yè)人口總數(shù)對(duì)地區(qū)生態(tài)效率有負(fù)效用，地區(qū)就業(yè)人口總數(shù)越多，地區(qū)人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響就越大，因此也會(huì)降低生態(tài)效率。在引進(jìn)外資的過(guò)程中可能只注重經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，過(guò)分追求引進(jìn)外資的數(shù)量而忽視了外商投資的質(zhì)量，因此外商投資導(dǎo)致了“污染轉(zhuǎn)移”，最終影響到地區(qū)生態(tài)效率的提高。

五、結(jié)論與建議

表9　長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2004—2014年生態(tài)效率影響因素回歸結(jié)果

綜合上述研究，可得出如下結(jié)論：（1）2004—2014年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率均值為0.710，略低于全國(guó)平均水平（0.716）；（2）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率波動(dòng)變化，并在2013年后呈現(xiàn)出發(fā)散趨勢(shì)，省市間生態(tài)效率差異明顯，長(zhǎng)江上游省市生態(tài)效率較低，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率“追趕”效應(yīng)較弱，地區(qū)生態(tài)效率差距縮小的可能性較小；（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商投資水平、地區(qū)就業(yè)人口總數(shù)對(duì)生態(tài)效率的提高有反向作用，而高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、城鎮(zhèn)化率、能源投資、能源消費(fèi)總量、地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)生態(tài)效率的提高有著正向作用。

基于上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：（1）采取措施重點(diǎn)提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游省市生態(tài)效率；（2）堅(jiān)持改革創(chuàng)新，重點(diǎn)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)效率水平；（3）打破行政區(qū)域局限，推進(jìn)長(zhǎng)江上中下游協(xié)同發(fā)展，建立跨區(qū)域生態(tài)保護(hù)聯(lián)動(dòng)機(jī)制、補(bǔ)償機(jī)制，落實(shí)好生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的戰(zhàn)略定位，縮小長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市地區(qū)生態(tài)效率差距；（4）在引進(jìn)外資的過(guò)程中，既要注重經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，更關(guān)注外商投資的質(zhì)量，對(duì)于污染嚴(yán)重的投資，不予承接，在保障地方生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)上積極引進(jìn)外資，增加外商投資數(shù)量，承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。

本文研究工作有待進(jìn)一步深化拓展：在指標(biāo)選取上，可進(jìn)一步考察生態(tài)效率測(cè)度指標(biāo)、影響因素指標(biāo)是否還存在遺漏；在研究方法上，可嘗試采用熵權(quán)法等其他方法，選出更為科學(xué)的生態(tài)效率測(cè)度方法；在分析過(guò)程中，可進(jìn)一步考察綜合生態(tài)效率的組成部分，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率地區(qū)差異和動(dòng)態(tài)變化的情況。

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（責(zé)任編輯：彭晶晶）

The Ecological Efficiency of the Yangtze River Econom ic Belt Based on PCA and DEA M odeling

DENG Ming-liang1，WU Chuan-qing1，2
（1.School of Economics and Management，Wuhan University，Wuhan Hubei 430072，China；2.Development Institute of the Yangtze River Economic Belt，Yangtze University，Jingzhou Hubei 434100，China）

In this paper，Yangtze River economic belt 11 provinces'eco-efficiency are analyzed based on the combination of PCA-DEA evaluation model；σconvergence method and absoluteβconvergence method are used to test the eco-efficiency's convergence；Tobit regression model is used to analyze those factors which affect the eco-efficiency of Yangtze River E-conomic Belt.The results show:the average eco-efficiency of the Yangtze River economic belt's 11 provinces is lower than the national average；there are regional differences in the Yangtze River economic belt 11 provinces'eco-efficiency，and there is a tendency to expand；the industrial structure，the level of foreign investment，the total number of employed population have reverse effects to eco-efficiency；high-tech industry's main business income，urbanization rate，energy investments，the total energy consumption and GDP ecological efficiency have a positive effect.Therefore，the Yangtze River economic belt 11 provinces should insist on putting ecological at the priority position，insist on the way of green development，insist on reform and innovation，focusing on the transformation and upgrading of economic structure，promoting the coordinated development of the whole Yangtze River Economic Belt，focusing on enhancing the eco-efficiency of the upstream provinces.

PCA-DEA modeling；Yangtze River economic belt；ecological efficiency

F062.2

A

1672－626X（2016）05-0058-09

10.3969/j.issn.1672-626x.2016.05.008

2016-06-27

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目（15ZDA020）

鄧明亮（1994-），男，湖北長(zhǎng)陽(yáng)人，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院國(guó)家經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)人才培養(yǎng)基地學(xué)生，武漢大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中心《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展研究報(bào)告》項(xiàng)目研究助理，主要從事經(jīng)濟(jì)學(xué)研究；吳傳清（1967-），男，湖北石首人，武漢大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，武漢大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中心主任，長(zhǎng)江大學(xué)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展研究院執(zhí)行院長(zhǎng)，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。