資源依賴視角下環境規制對生態效率的影響分析

任海軍 姚銀環

摘要：運用包含非期望產出的SBM超效率模型測算2003～2012年中國30個省市的生態效率，比較高、低資源依賴度地區生態效率的差異。在區分投資型與收費型環境規制的基礎上，分析不同資源依賴度下環境規制對生態效率的影響差異。研究表明：高資源依賴度地區生態效率低于低資源依賴度地區，生態效率視角下我國存在“資源詛咒”現象。整體上，我國環境規制對生態效率的實施效果并不理想。

關鍵詞：資源依賴；環境規制強度；生態效率；空間異質性

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.06.08

中圖分類號：F0622；F1245 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2016）06-0035-04

Abstract：This paper calculated the ecoefficiency of 30 provinces during 2003～2012 by super efficiency SBM model with undesirable output and compared the ecoefficiency differences in high and low resource dependence regions. Distinguish the investment and feebased environmental regulation，it analyzed the effects of environmental regulation on ecoefficiency under resource denpendence.The results show that ecoefficiency of high resource dependence region was lower than low region，indicated that the presence of the “resource curse” phenomenon. Chinese environmental regulation was in a failed state.

Key words：resource denpendence； environmental regulation itensity； ecoefficiency； spatial heterogeneity

近年來，我國資源環境與經濟發展的矛盾日益凸顯，不斷出現的環境污染和生態失衡等問題，引起了政府部門和學術界對生態文明及區域可持續發展的高度重視，生態效率逐漸成為測量區域經濟與環境協調發展的重要概念和工具。環境規制在一定程度上能夠改善環境污染問題，環境規制效果的衡量不僅要以改善生態環境為目的，還要考慮經濟效益的情況。因此有針對性地制定環境政策并以最小的成本投入獲得最大的經濟效益，提高區域的生態效率，是環境規制制定與實施過程中面臨的重要挑戰。

1研究綜述

生態效率最初由Schaltegger和Sturm提出，指一定時期內產生的經濟價值與增加的生態環境負荷的比值[1]。后來這一概念逐漸演化為“一個區域以最少的資源消耗和最低的環境損害為代價實現經濟產出最大化的潛力”[2]。生態效率綜合考慮了經濟、資源和環境等多方面因素[3]，反映了資源節約和環境友好等綠色發展的核心要求，因此可以從效率層面反映綠色發展。

資源依賴、經濟增長與生態環境。自“資源詛咒”命題提出以來，學者們圍繞資源與經濟增長展開了諸多的理論與實證探索，觀點豐富，但尚未形成共識[4，5]。國內有學者對資源依賴度與經濟增長的關系進行了探討，指出資源豐裕地區過于依賴資源稟賦，進行資源開發的同時忽視了對脆弱生態環境的保護，資源豐裕、生態脆弱、區域貧困的惡性循環容易引發“資源詛咒”現象[6]。也有學者從生態學的角度對資源詛咒現象進行檢驗，認為中國的資源詛咒現象對人力資本的擠出及較低的資源利用效率影響了生態效率[7]。

環境規制與生態效率。環境規制產生的環境效益和經濟效益都會影響生態效率。經濟效益存在“遵循成本”和“創新補償”兩種觀點?！白裱杀尽闭f認為企業滿足政府環境規制的同時，會增加其額外的生產成本，短期內會損失生產效率[8]。 “創新補償”說認為適當的環境規制可以提高企業的創新投入，增加企業的生產效率和競爭力[9]。另外，關于環境規制與生態效率關系的研究結論分歧較大。有學者認為行業環境規制強度和環境效率間存在正相關 [10]。也有學者發現各省市環境規制制定和實施過程中存在“逐底競爭”特征，環境規制短時間內對生態效率的提升具有負效應[11，12]。根據以上觀點，將資源依賴、環境規制和生態效率間的關系整理如下（見圖1）。圖1資源依賴、環境規制和生態效率的邏輯關系

現有研究主要集中在兩方面：①“資源詛咒”問題，多以資源稟賦和經濟增長作為檢驗變量，對資源依賴、生態效率等指標關注較少；②環境規制與生態效率的關系及其他影響生態效率的因素。傳統研究大都是在區域同質性的假設條件下，考察環境規制對生態效率的影響，鮮有文獻將不同類型的環境規制加以區分。事實上，區域在資源方面存在巨大差異，不同的環境規制對生態效率的響應是不同的。

鑒于此，本文將資源依賴、環境規制和生態效率納入統一分析框架，并試圖從以下方面對現有文獻進行拓展：①在資源依賴和生態效率的全新視角下檢驗中國是否存在“資源詛咒”現象；②從區域資源依賴度入手考察環境規制對生態效率的實施效果；③將環境規制加以區分，反映環境規制效果的區域差異，為制定差異化的環境政策、提高區域生態效率提供參考。

2生態效率測算及差異分析

21資源豐裕度與資源依賴度

資源豐裕度與資源依賴度具有高度的正相關，一個地區的經濟或產業過度依賴資源會產生不利于經濟長期增長的負面效應，所以資源依賴才是阻礙經濟增長的內在動因。一方面，資源依賴程度高的地區資源開發行業較發達，采掘業占比高。另一方面，采掘業包含石油、煤炭、天然氣、金屬和非金屬礦采選業等細分行業[13]，較為準確地代表了當地自然資源狀況，因此采用每年采掘業從業人數占年末全部從業人數的比重來判斷區域資源的依賴程度具有一定的合理性。由于樣本數據不全，僅選取我國30個省市（不包括西藏、香港、澳門和臺灣等地區）作為樣本，前10名劃分為高資源依賴度地區，后10名為低資源依賴度地區，如表1所示。

數據包絡分析是基于被評價對象間相對比較的非參數技術效率分析方法，分析多投入多產出時具有特殊優勢，在諸多領域具有廣泛適用性。本文采用包含非期望產出的SBM超效率模型評價樣本的生態效率。該模型不僅考慮了環境污染這種 “非期望產出”，區分有效DMU之間的效率差異，同時解決了徑向模型對無效率的測量沒有包含松弛變量的問題，模型設定如下：

N個決策單元（DMU）各有三類要素：投入變量、期望產出、非期望產出，DMU的投入產出變量分別用3個向量表示：xik、yrk 和btk，m、q1和q2分別為三類要素的數量，s-i、s+r和b-分別代表三類要素的松弛變量。下述方程為規模報酬可變（VRS）假設下的包含非期望產出的SBM超效率測量模型：

在借鑒相關文獻的基礎上兼顧到數據的合理性和可得性，選取的投入變量為：①勞動力投入，為歷年年末從業人數；②土地投入，為建成區面積和耕地面積；③能源投入，折算為標準煤單位的能源消耗總量；④資本投入，采用“永續盤存法”計算得出的年末物質資本存量[14]；⑤水資源投入，為用水總量。產出變量為：①期望產出，為實際GDP；②非期望產出，為工業廢水、工業廢氣、工業煙塵、工業固體廢物及二氧化硫排放量（由于數據可得性及統計口徑的不同，主要關注工業領域）。其中GDP利用GDP指數進行平減，基期為2000年。相關數據分別來自歷年《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》以及各省市歷年統計年鑒。

23生態效率測算結果分析

運用MaxDEA軟件，計算出不同區域2003～2012年的生態效率，部分年份生態效率如表2所示。

3環境規制與生態效率的空間異質性分析

31環境規制與生態效率的一般性分析

311環境規制指標的選取

目前，環境規制強度的衡量存在以下指標：排污費收入 [15]，治理污染總投資占工業產值的比重 [16]，環境規制數量 [17]。本文的環境規制指標分為兩類：第一類為投資型環境規制（EKIinvest），采用污染治理投資總額占GDP的比重表示；第二類為收費型環境規制（EKIfee），采用排污費收入占工業增加值的比重表示。我國排污費征收、污染治理投資屬于法律規定的政府行為，非企業自愿，在一定程度上可以反映環境規制的強度[18] 。

312不同區域環境規制強度的比較

因篇幅所限，本文選取不同區域2003年、2008年和2012年的環境規制強度進行比較（見表3）。①不同區域的投資型環境規制強度不斷加大，而收費型環境規制強度則不斷減弱。說明政府環境治理的方式以投資為主收費為輔。②高資源依賴度地區兩種環境規制強度均大于低資源依賴度地區，生態效率卻低于低資源依賴度地區。高資源依賴度地區在資源開發利用過程中易產生環境污染問題，

32環境規制對生態效率的影響分析

321模型設定與指標選取

本文主要研究環境規制強度對區域生態效率的影響，為了檢驗人均GDP與生態效率間是否存在EKC曲線，模型中加入人均GDP的二次項。為了避免異方差和多重共線性，各變量均取對數，回歸模型為：

其中，i指省份（i=1，2，3…30），t表示時間。EEit為生態效率；URBANit（城市化水平）為非農業人口占總人口的比重；TECHit（技術進步）為萬元GDP能耗；RESOURit（資源依賴度）為采掘業人口占全部從業人口比重；POPUDENit（人口密度）為年末人口數與區域面積的比值；GDPit（經濟水平）為人均GDP，以2000年為基期進行價格平減；FDIit（投資開放度）為實際利用外商投資總額占地區生產總值的比重；εit為誤差項。

數據來源于歷年《中國環境統計年鑒》《中國環境年鑒》《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》及各省市歷年統計年鑒。

322實證分析

（1）面板形式判定。運用stata軟件對面板數據進行豪斯曼檢驗與LM（F）檢驗，面板判定結果如表4所示。

區域分組檢驗發現，高資源依賴度地區投資型環境規制系數不顯著，收費型環境規制與生態效率呈顯著負相關，其每提高1%，生態效率下降0132%。其原因為收費型環境規制增加了企業的生產成本，使得企業的“遵循成本”大于“創新補償”。低資源依賴度地區投資型環境規制與生態效率呈顯著負相關，投資型環境規制強度每提高1%，生態效率下降0016%。合理的解釋為：以污染治理投資為代表的命令-控制型環境規制具有強制性，缺乏激勵機制，企業在生產過程中可能產生抵觸或者“偷工減料”的行為，使投資所產生的生態效應大打折扣。

城市化水平。所有樣本回歸結果表明，城市化水平的提高對生態效率的改善起到很大促進作用。其中低資源依賴度地區城市化水平的提高對生態效率的影響最大。

技術進步。技術進步在全部樣本和高資源依賴度地區樣本中的系數顯著為正，表明技術進步提高了區域的生態效率。低資源依賴度地區技術進步對生態效率存在抑制作用。

人口密度。低資源依賴度地區人口密度與生態效率之間存在負相關，其他樣本地區人口密度與生態效率之間存在正相關。低資源依賴度地區如上海、北京等，人口已屬飽和狀態，一旦超出其承載范圍，會對生態效率造成負面影響。

經濟水平。除低資源依賴度地區外，其他樣本地區人均GDP與生態效率之間呈U型關系。全部地區、高資源依賴度地區生態效率達到拐點所對應的人均GDP對數值分別為：2851、2666，經計算2012年全部地區、高資源依賴度地區人均GDP 對數分別為3292、3312，均已超越拐點，即今后隨著人均GDP的增長，生態效率會不斷提高。

投資開放度。全部地區、高資源依賴度地區FDI系數在統計上不顯著，低資源依賴度地區在1%水平通過顯著性檢驗。低資源依賴度地區，外資在促進當地經濟規模擴張的同時，帶來的技術效應會促進當地生產和產業結構向綠色環保方向發展。

4結論與建議

以生態效率作為衡量區域可持續發展的指標，高資源依賴度地區生態效率明顯低于低資源依賴度地區，我國存在“資源詛咒”現象。由于各省市間的空間異質性，高資源依賴度地區較高的環境規制強度并沒有顯著提升其生態效率，說明資源依賴下環境規制強度與生態效率之間存在綜合效應。

整體上，我國環境規制對生態效率的實施效果并不理想。全部地區樣本中，收費型環境規制對生態效率的制約作用大于投資型環境的促進作用。高資源依賴度地區的收費型環境規制與生態效率呈顯著負相關，主要原因為企業的“治污成本”大于“創新補償”。低資源依賴度地區的投資型環境規制與生態效率呈顯著負相關，說明我國的命令-控制型環境規制缺乏激勵機制，在引導企業自發治理污染、進行“清潔型”生產等方面效果不理想。

在環境規制效果不理想的前提下，高資源依賴度地區生態效率的提高更多地依賴于科技水平（資源利用效率）、城市化水平、經濟發展水平等因素；城市化水平、貿易開放度是影響低資源依賴度地區生態效率的主要因素。

為了提高環境規制的利用效率，實現區域生態環境與經濟增長的協調發展，提出以下建議：

（1）實施差異化的環境規制強度。在高資源依賴度地區，不應盲目提高收費型規制強度，應更多地注重產業政策調整、市場資源配置等其他因素。

（2）加強環境規制創新。制定激勵性的環境規制，充分調動企業“清潔生產”的積極性，增加環境規制的多樣性、有效性。末端治理技術的提高并不是解決污染問題的根本途徑，應鼓勵高污企業創新“生產技術”，從源頭上控制污染產生。

（3）注重非正式環境規制的培育。我國的環境規制以強制性的正式法律、法規及規章為主，非正式環境規制幾乎為空白。應鼓勵非政府環保組織的設立，努力培養公眾環保意識。

（4）加大技術創新。高資源依賴度地區 “粗放型”的資源開發模式阻礙了地區經濟與環境的協調發展，應通過科技進步和制度創新，提高資源利用率，降低單位GDP能耗，實現綠色發展。

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