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1、工业环境效率及其空间差异的收敛性摘要：利用超效率数据包络分析办法，基于可持续开展工商理事会(WBCSD)的环境效率概念，构建了工业环境效率评价模型，分析了286个地级城市在20222022年间的工业环境效率的变化轨迹，基于此，利用变异系数和面板数据估计模型，分别对全国以及东、中、西部地区环境效率的空间差别的收敛性及其影响因素进行了分析。结果说明:在20222022年间，工业环境效率总体上有所降低，且根本呈现东高西低的空间格局，其中，东部地区的工业环境效率高于全国平均水平，但呈现逐年下降的趋势，中、西部地区的环境效率均低于全国平均水平，但呈现迟缓增长的趋势。以及东、中、西部地区工业环境效率的空间
2、差别既存在绝对收敛，即:工业环境效率的空间差别随着时间尺的推移呈现逐渐缩小的趋势;也存在明显的东、中、西地理空间和高、中、低收入水平俱乐部收敛特征;还存在条件收敛特征，即:存在环境效率水平落后地区对兴旺地区的“追赶效应，城市规模、经济水平、财政能力和工业外向度对全国尺度环境效率的空间收敛过程具有促进作用，而工业增长能力那么相反;不同区域的不同控制变量对环境效率的影响作用不同，城市规模、经济水平、财政能力对东部地区环境效率改善及其在区域间的收敛过程具有明显的促进作用;而中部地区城市规模、财政能力、工业增长能力与其工业环境效率之间存在明显的负向关系。城市经济水平、工业外向度那么表现出促进作用;西部
3、地区城市规模、经济水平与环境效率之间存在显著的正向关系。关键词：工业;环境效率;空间收敛;数据包络分析;面板估计;地级城市自改革开放以来，在快速工业化的推动下，我国经济飞速开展。目前，大多数地区仍处于工业化初、中级阶段，工业是地方经济的支柱，也是最大的资源耗费和污染排放部门。工业作为环境资源巨大耗费的经济单元，发明了401%的GDP，却排放了全国892%的废水、813%的二氧化硫和83%的二氧化碳。工业开展所导致的资源过度耗费和环境质量恶化已成为了制约可持续开展的瓶颈之一。因此，研究工业环境效率及其时空演变特征对评价工业开展与环境之间的协调性，全面判断工业开展质量及其未来趋势具有重要意义。另外
4、，我国版图辽阔，空间开展不均衡，地区要素禀赋结构迥异，不同地区工业结构和开展水平的差别很大，这势必导致工业环境效率的空间分布也存在一定的差别性。则这种差别性在不同区域尺度有多大环境效率的空间差别在时间尺度上的演变规律是什么是否会随着时间的推移而缩小，出现收敛现象是否存在落后地区的“追赶效应如果存在收敛，区域间城市工业环境效率收敛的特征是否一致收敛速度又受什么因素决定以上问题，对于我国在城市尺度分配工业减排任务，科学合理地制定区域污染物减排政策，指导工业与环境协调开展具有一定的现实意义。1、文献综述工业环境效率是指工业系统发明单位价值产生的环境影响的大小。环境效率最初应用于企业层面，后来，逐步向
5、更微观(产品)和宏观层面(行业、园区和区域)两个方向深入，但受数据可获得性和质量的影响，针对产品、企业或某一行业的相关研究较少，且主要集中于重污染企业或行业(如造纸、纺织等)，大局部研究集中在区域层面，包括园区、城市、省域或全国层，这些研究对于认识我国工业开展与环境之间的协调性，辨识影响工业环境效率的影响因素具有重要的意义。但环境效率及其变化的影响因素很多，示例经济规模、产业结构、能源结构、消费结构、技术水平等等。另外，地域广大，不同区域的人口、经济和技术等开展水平和特征呈现较大差别，这可能导致工业环境效率及其影响因素在空间上也存在差别。目前关于环境效率空间差别及其收敛性的研究还较少，且根本上
6、集中在污染物排放和能源耗费等方面。污染物排放收敛性一般采用单位GDP排放强度来进行分析，如二氧化碳、二氧化硫等，也有学者针对污染物达标排放的区域差别进行收敛性分析。关于能源耗费的收敛性分析一般采用能源耗费强度和能源效率指标来进行分析。目前关于环境效率、生态效率收敛性的相关研究较为少见，现有的研究也仅针兴旺国家地区进行分析，如CamareroM在2022年对工业化国家的环境效率进行了收敛性分析，认为工业化国家存在明显的收敛现象，瑞士作为基准国，其环境效率最高，其他国家都在“追赶瑞士。该作者又在2022年对OECD国家的生态效率进行了分析，得出了同样的结论，认为OECD国家之间的生态效率差距在逐渐
7、缩小。现有有关环境效率收敛性研究中，区域单元大都以国家或省域为根本单元，但根据收敛性分析的要求，区域分析单元的选择在很大程度上会影响研究结果的准确性，区域单元划分得越细，区域间的不均衡就越接近实际。则，以省域或国家为根本单元的相关分析，可能无法正确判断区域内部的具体格局，使得计算结果的实用性和可操作性大打折扣。根据我国所处的开展阶段，城市化和工业化进程伴随交替进行，因此以城市为根本尺度来分析工业环境效率空间差别的收敛性，可能具有更强的实用性和指导性。而目前关于城市尺度的工业环境效率的空间差别及其收敛性的相关研究却鲜见报道。本文基于WBCSD的环境效率概念，利用超效率DEA分析办法，构建了工业环
8、境效率的评价模型，计算并分析了20222022年间286个地级城市的工业环境效率及其变化轨迹，基于此，利用变异系数和面板数据估计模型，对全国及东、中、西部地区的环境效率空间差别的收敛特征及其影响因素进行了实证研究。2、研究办法21环境效率评价模型DEA是由美国运筹学家Charnes和Copper提出的对决策单元(DMU)进行相对效率评价的模型办法。DEA是通过确定生产前沿面，以相对效率概念为根底开展起来的一种效率评价办法，可对同一类型的各决策单元的相对有效性进行评定和排序。由于使用传统DEA评价决策单元的效率时，会出现多个决策单元同时都处于生产前沿面，从而导致多个决策单元相对都有效，从而无法判
9、断孰优孰劣，从而陷入对相对有效的决策单元无法做进一步分析的困惑。为了弥补这一缺陷，Andersen建立了基于投入导向的超效率DEA模型，使相对有效决策单元之间也能进行效率上下的比拟。超效率DEA模型的根本思想是:在评价某决策单元(DMU)时，就无效的决策单元而言，其生产前沿面不变，因此其最终效率值与用传统DEA模型测量出来的一样;而对有效决策单元而言，在评价时，以其它所有的评价单元构成参考集，而不考虑被评价单元本身，结果是有效的，有效决策单元有可能按比例增加其投入，而其效率可保持不变，则其所投入所增加的比例记为超效率评价值。超效率DEA模型的具体形式:工业环境效率评价模型中的决策单元(DMU)
10、为全国286个地级城市。投入要素为环境污染物排放量(即视工业污染物排放为工业开展的环境成果)，包括工业废水、二氧化硫、烟尘和固体废弃物排放量。产出指标为工业增加值。经超效率模型计算得到的值为相对环境效率值。如结果小于1，那么说明环境效率DEA无效;如果结果等于或大于1，那么说明环境效率DEA有效，且数值越大，有效性越好。22空间收敛性分析办法空间收敛性分析的目的在于检验不同地区的环境效率在样本期内的趋同和发散情况。目前收敛性检验主要分为三种类型14:收敛、绝对收敛和条件收敛。收敛和绝对收敛均属于绝对收敛，表征不同地区的工业环境效率的增长速度会随时间推移而趋于相同，区别在于前者未考虑环境效率的初
11、始水平以及各个地区的初始要素结构，而后者那么若不同地区之间具有相同的初始要素结构。对于工业环境效率的收敛，通常采用规范差、变异系数、基尼系数和泰尔系数等加以测度，本文选择变异系数来进行收敛分析。下文将重点介绍绝对收敛、俱乐部收敛和条件收敛分析的办法。221绝对收敛估计模型环境效率的绝对收敛是指在严格的假定条件下，包括相同的人口、收入水平、财政能力等，随着时间推移，所有城市的工业环境效率都将收敛于相同的水平。假设0，那么表示工业环境效率存在绝对收敛，即环境效率的提升速度与初始水平成反比，环境效率较低的地区存在追赶环境效率较高地区的趋势。222俱乐部收敛估计模型经济俱乐部收敛分析说明，具有相同特征
12、的地区(或国家)也不一定收敛于同一稳态水平，经济开展的最后水平局部决定于初始状态。则，对于城市工业环境效率是否存在俱乐部收敛现象呢本文将分别进行两种类型的俱乐部收敛检验:地理空间和经济水平俱乐部检验。条件收敛所要验证的是引入控制变量后，环境效率的空间差别是否会随着时间推移而逐渐缩小，即是否存在落后地区的“追赶效应。本文根据已有研究成果将影响环境效率的主要因素作为控制变量，包括人口(表征城市人口规模，P)、人均GDP(表征城市收入水平，y)、城市财政收入(表征城市财政能力，CZS)、工业利润(表征城市工业增长能力，LIUN)、外商直接投资(表征城市工业外向度，FDI)。将以上控制变量中，可得城市
13、工业环境效率条件收敛的面板数据检验模型:条件收敛分析能够最大限度的防止遗漏解释变量，增强了环境效率空间差别的解释能力，在实证分析中得到了较为广泛的应用。23数据来源选择的研究样本包括我国大陆地区286个地级城市，其中东部、中部地区(其中，东部地区包括:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个地区;中部地区包括:山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等8个地区;西部地区包括:内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和-等11个地区)均包括101个地级城市，西部地区包括84个地级城市。每个地级城市环境绩效评价以及空间收敛分析所需指标数据
14、全部来自于?城市统计年鉴3、实证分析以我国286个地级城市的工业系统为DMU，利用投入导向的径向超效率CC模型，对286个DMU的环境效率进行计算。286个地级城市工业环境效率在2022和2022年两个截面的根本情况。2022年，环境效率到达DEA相对有效(即:环境效率评价值大于1)的地级城市11个(仅占385%)，其中，东部有8个城市到达相对有效，中部有3个城市，而西部到达相对有效的城市数为零。环境效率值在0610之间的城市为13个(仅占455%)，其中东部10个，中部1个。而到了2022年环境效率到达DEA相对有效的地级城市缩减至5个(仅占175%)，其中东部地区缩减至3个，中部地区缩减至
15、1个，而西部地区有一个城市(庆阳市)到达相对有效。环境效率值在0610之间的缩减至5个(仅占175%)。环境效率均值在2022年呈现东部最高，中部次之，西部最低的空间格局，且三个区域之间的差距较大。而到2022年环境效率均值在东、中、西部地区之间的差距有所缩小。与此同时，2022年全国及东部和中部城市工业环境效率均值与2022年相比有所降低，但西部地区那么有所提升。东部地区城市的工业环境效率水平在全国是最高的，且高于全国平均水平，但其均值呈现逐年下降的趋势;中、西部地区的环境效率相差不大，且低于全国平均水平，但其均值呈现迟缓增长的趋势。就各地区均值变化情况而言，全国东、中、西部地区城市工业环境效率的空间差别具有一定的收敛性，但均值不能完全反映个例的变化特征，下面本文将基于面板数据估计模型，对我国工业环境效率的空间收敛性进行实证分析。2022年外，东部地区工业环境效率的空间差别始终大于中、西部地区。中部和西部地区空间差别的大小在2022年出现了位序颠倒，即在2022年之前，中部地区大于西部，之后西部大于中部。就变异系数的时间变化轨迹来看，全国及东部地区城市工业环境效率的空间差别走势根本相同，2022年空间差别到达极值，随后经历了快速下降过程。全国及东部地区出现空间差别异
