中国生态福利绩效时空演变与影响因素

刘 娜， 程 钰， 韩 政

(山东师范大学 地理与环境学院， 山东 济南 250014)

工业革命以来，“黑色发展”基于资源环境无限供给的假定，单纯追求经济增长的速度与规模，形成了物质资源投入—产出增长—污染排放的线性机制[1]，经济增长的外部效应[2]日益凸显。一方面，“黑色发展”以高消耗、高污染为特征，导致了全球范围的资源短缺与环境恶化危机，资源、 环境问题逐渐成为经济增长的约束瓶颈，生态门槛倒逼经济转型；另一方面，民生福祉并没有实现与经济增长同步提高，甚至出现严重的两极分化与社会动荡，“黑色发展”恶化生存环境、损害民生福祉的事实印证了“幸福悖论”[3]。随着资源、环境约束日益趋紧，原有发展模式难以为继，人们意识到经济活动以生态承载力为边界，必须实现经济子系统与生态子系统、社会子系统的协调发展，在自然生态消耗的最小化与经济社会效益的最大化之间寻求平衡[4-5]。我国《2030年可持续发展议程》制定了兼顾经济发展、社会进步与环境保护3个维度的17项可持续发展目标。党的十八大提出大力推进生态文明建设，十九大强调“建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计”，关系人民福祉。资源、环境约束趋紧背景下，以最小化的资源、环境负担产出最大化的经济效益和社会福利，成为当今社会普遍关注的热点。

生态福利绩效指自然资源与生态投入转化为社会福利的效率，是衡量区域可持续发展水平和生态文明建设的综合性指标[6]。Daly[7]首先以服务与吞吐量之比表征生态福利绩效，其中服务是指人类通过发展经济从自然界中获取的福利，吞吐量则包括人类从自然中获取的物质和能源以及向自然排放的废弃物。与可持续发展的另一个指标生态效率相比，生态福利绩效以居民福祉为中心，认为经济增长只是福祉提高的一个手段或子目标，环境因素与社会因素是居民福祉不可或缺的重要组成部分。生态福利绩效耦合自然-经济-社会系统，摆脱了传统的经济增长发展观，是强可持续性研究范式下的新的分析视角。

国内外学者围绕生态福利绩效展开了一系列理论分析与实证研究，主要包括以下方面：1)生态福利绩效测度研究。比例算法以社会福利与生态消耗之比表示绩效值[8-12]，非比例算法基于评价指标体系建立生态福利绩效的投入产出模型，典型模型包括随机前沿生产函数[13-16]和数据包络分析[17-19]。2)生态福利绩效的时空演变研究。多数研究运用Gini系数、 变异系数与空间自相关方法对区域生态福利绩效进行静态或动态分析，探究生态福利绩效的空间异质性与空间关联效应[20-22]。3)生态福利绩效的影响因素研究。以往研究多以经济规模、 城镇化、 产业结构、 能源消费结构、 技术创新、 贸易开放度等为被解释变量，结合普通最小二乘法[23]、 对数平均Divisia分解模型[24-25]或空间Dubin模型来探究生态福利绩效的影响机理[26]。4)生态福利绩效提升对策研究。主要通过优化产业结构、 技术创新驱动、 深化区域合作、 加强环境监管、提升利用外资质量等措施来改善区域生态福利绩效[27-29]。综上，生态福利绩效领域已经取得诸多研究成果，但仍然存在一些不足。一方面，以往研究大多关注国家或城市层面，较少关注省域层面，需要进一步探究省域尺度下中国生态福利绩效的时空演变格局；另一方面，已有文献大多只是运用探索性空间分析方法剖析生态福利绩效的空间效应，鲜有文献基于经济发展水平和生态福利绩效的关系，从区域分异视角对生态福利绩效进行空间分类，以全面诊断区域可持续发展水平。

本文中以2000—2016年中国30个省级行政区(不包括西藏自治区， 台湾省和香港、 澳门特别行政区)为分析对象，构建生态福利绩效评价指标体系，运用超效率数据包络分析(DEA)从投入-产出角度测度生态福利绩效，运用空间自相关分析与系统广义矩估计(GMM)模型探究生态福利绩效时空演变与影响机理，结合生态福利绩效空间分类，为中国实现生态福利绩效提高和可持续发展提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 指标体系构建

生态福利绩效表示自然资源消耗转化为社会福利的效率，旨在以最小的生态投入产出最大的社会福利。基于生态福利绩效的自然-经济-社会多维耦合内涵，参考国内外研究成果，根据科学性、 系统性与可行性等原则构建生态福利绩效评价指标体系,见表1。投入指标以能源、土地与水等自然资源消耗表征。产出指标包括期望产出与非期望产出，其中非期望产出以固废、 废水与废气排放表征，借鉴Reinhard等[30]和Hailu等[31]做法，将污染物当作投入变量进行测度。人类发展指数[32]代表期望产出的福利指标，考量人们提高生活质量、 获取知识文化与健康生活需求的满足程度，是学界广泛认可的社会福祉衡量指标，契合生态福利绩效兼顾生态效益、 经济效益与社会效益的核心理念。

表1 中国省域生态福利绩效评价指标体系

1.2 研究方法

1.2.1 超效率DEA模型

DEA模型是测度多投入、多产出的同类型决策单元的相对效率的非参数线性规划方法，无需事先估计前沿生产函数，具有规避主观性、误差较小的优势。与其他DEA模型相比较，超效率DEA模型可以有效解决投入、产出变量的松弛性问题以及多个决策单元同时有效问题[33]。假定决策单元有m个投入指标和s个产出指标，则第k个决策单元的超效率DEA模型的数学表达式为

j,k=1,2,…,n(j≠k),r=1,2,…,s

(1)

1.2.2 全局莫兰指数

全局莫兰指数从区域整体刻画属性值的空间集聚状况，反映全局空间自相关性。假定存在n个区域，xi、xj是区域i和区域j的观测值，则其数学表达式为

(2)

1.2.3 冷热点分析

(3)

1.3 数据来源

鉴于数据可得性，构建2000—2016年中国30个省级行政区(不包含西藏自治区，台湾省和香港、 澳门特别行政区)的生态福利绩效面板数据集，所有数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国教育统计年鉴》，缺失的数据通过平减法补充。

2 中国生态福利绩效时空演变

2.1 中国生态福利绩效时序演变特征

采用超效率DEA模型测算中国生态福利绩效，结果见图1。从整体来看，中国生态福利绩效水平不高，处于DEA有效状态的决策单元仅占12.35%；生态福利绩效呈现出先降后升的U型趋势，由2000年的0.813降至2011年的0.558，后又升至2016年的0.706，年均降速和年均增速分别为2.85%和5.30%， 客观反映了中国社会经济发展的实际情况。虽然改革开放以来中国经济实现高速增长，但是重化工业为主的增长路径也引起了环境污染等社会问题，使得中国福利水平并没有实现与经济增长等比例增加，资源环境成为影响经济社会发展的重要因素。生态福利绩效在2011年前后转为提升态势，一是得益于产业结构高级化和合理化，高新技术产业和战略性新兴产业快速发展，经济发展对资源环境的胁迫效应逐渐减弱；二是与环境意识增强与绿色发展理念践行有关，国家推行新型城镇化、“中国智造”与可持续发展试验示范区等一系列生态文明建设项目，不断完善生态文明制度体系，在一定程度上提升了生态福利绩效。

图1 2000—2016年中国生态福利绩效演变趋势

从分区域来看，东部、中部、西部与东北四大地区的生态福利绩效变化趋势大致与全国一致，东部、中部的拐点出现在2011年，而西部、东北的则分别为2014、2015年。生态福利绩效拐点产生时序上的差异，主要原因在于东部和中部经济增长较快，率先面临自然资源瓶颈与环境恶化危机，促使两地依托技术创新能力探求经济发展模式的高效化与集约化，从而实现生态福利绩效率先到达由降转升的拐点。东北因产业结构单一、人才流失、体制僵硬等因素而限制了自身经济转型能力。西部则是因环境承载力低、经济发展与社会福利保障不充分等原因而导致自身生态福利绩效提升缓慢。

2.2 中国生态福利绩效空间演变特征

2.2.1 空间分异特征

计算2000—2016年中国省域生态福利绩效的Gini系数与变异系数，从计算结果可以看出， 两者的变化趋势基本一致， 都呈现波动性增长趋势。 Gini系数由0.166增至0.239， 变异系数由0.301增至0.440， 反映出中国生态福利绩效的空间差异呈扩大化趋势， 表明我国在大力推进生态文明建设、 促进产业结构优化升级方面取得一定成效； 但是， 由于经济发展模式与阶段、 资源禀赋与生态承载力、 公共服务与社会福利等条件的固有差异长期存在， 加上经济增长的极化效应与资源要素的区际流动， 导致生态福利绩效的区域差异进一步扩大， 因此也体现出我国生态福利绩效实现协调发展的艰巨性与长期性。

从整体来看，中国省域生态福利绩效呈现显著的空间分异特征(见图2)。2016年北京、 上海、 云南、 河南、 海南等地生态福利绩效水平较高，绩效值分别为1.449、 1.338、 1.196、 1.030、 1.027；宁夏、 新疆、 内蒙古、 青海、 黑龙江等地的绩效水平较低，绩效值分别为0.220、 0.245、 0.319、 0.335、 0.412。 分区域来看， 中国生态福利绩效值由大到小的顺序为东部、 中部、 西部、 东北，呈现地带性分异格局， 2016年东部、 中部、 西部与东北的绩效值分别为0.895、 0.793、 0.560和0.441。 其主要原因在于： 东部土地经济密度大， 国土开发程度高， 产业结构较高级化合理化， 形成了雄厚的经济、 科教、 医疗实力以及完备的社会保障与社会福利体系， 多因素共同驱动使东部生态福利绩效取得领先地位； 中部处于工业化、 城市化加速发展时期， 资源环境问题较为突出， 粗放型经济发展方式使生态福利绩效有待改善； 西部生态环境脆弱， 能承载的经济开发强度低， 加上长期落后的科教医疗条件与社会基本公共服务， 社会福利产出较低； 东北作为传统重工业基地， 传统工业产能过剩背景下经济转型困难，近年来资源经济发展积累了一些严峻的资源环境问题， 制约了东北地区生态福利绩效的提高。

为了全面评价区域可持续发展状态，基于生态福利绩效与经济发展水平构建二维矩阵，如图3所示，以两者均值为界线将我国省域划分为4大空间类型。

图3 中国30个省级行政区(不含西藏自治区、 台湾省和香港、澳门特别行政区)的生态福利绩效与经济发展水平的聚类分析

1)高生态福利绩效-高经济发展水平类型。该类型包括北京、上海等地，社会经济发展的本底水平优越，居民福祉不断增进，今后应当继续调整产业结构，提升资源环境承载能力，打造生态福利绩效的典型城市，带动低绩效区域协同发展。

2)低生态福利绩效-高经济发展水平类型。该类型包括江苏、浙江、山东等地，未能实现经济发展与资源环境的脱钩发展，资源消耗与环境污染是拉低生态福利绩效的主要因素，该类地区迫切需要转型发展，依靠技术创新驱动，着力发展高精尖产业，降低产业经济运行过程中的环境负荷。

3)低生态福利绩效-低经济发展水平类型。该类型省份居多，当前面临经济效益与福利绩效的双重挑战，必须推动理念、技术、结构与制度的深层次变革。

4)高生态福利绩效-低经济发展水平类型。该类型包括云南、海南、广西等地，当前投入产出的结构与效率优良，但经济发展水平有待提升，是低水平的人地协调状态。保持、利用生态福利绩效优势，在生态承载力范围内大力促进经济发展是其未来前进方向。

2.2.2 空间关联特征

运用ArcGIS软件测算中国生态福利绩效的全局莫兰指数， 结果见表2。 由表中数据可以看出，全局莫兰指数介于0.304～0.433， 并都通过了水平为1%显著性检验， 表明中国省域生态福利绩效存在显著的空间正向集聚特征， 即高绩效地区毗邻高绩效地区， 低绩效地区毗邻低绩效地区。 高绩效省份先进集约的清洁生产技术和环境治理技术扩散至邻近地区， 有助于推动邻近地区集约发展与绿色发展， 提升邻近地区的生态福利绩效， 于是生态福利绩效具有正向集聚特征。 全局莫兰指数呈波动性下降趋势反映出生态福利绩效的空间分布逐渐趋向均衡化， 表明近年来转变发展理念与方式， 环境治理力度不断加大， 经济社会发展逐渐向集约化转型， 生态福利绩效格局更加优化。

表2 中国区域生态福利绩效的全局莫兰指数

3 中国生态福利绩效影响因素

3.1 生态福利绩效与各变量的拟合分析

从中国区域生态福利绩效的时空演变分析可知， 各区域生态福利绩效存在显著时空异质性。 结合中国经济可持续发展现状剖析影响生态福利绩效空间格局的因素， 选取产业结构(INST)、 消费结构(RC)、 市场化程度(MARK)、 城市化水平(URBA)、 技术进步(TEC)、 对外贸易(FDI)等作为被解释变量。 产业结构用工业增加值占国内生产总值(GDP)的比例表示， 消费结构用城市人口比例与城镇居民人均可支配收入乘积和农村人口比例与农村居民人均纯收入的乘积之和表示， 市场化程度用市场化指数表示， 城市化水平为城市人口占总人口比例， 技术进步用研发经费支出占GDP的比例表示， 对外贸易用经过当年平均汇率转化后的外商直接投资实际使用额表示。 首先将生态福利绩效与各解释变量进行散点图拟合， 如图5所示。 由图可知， 生态福利绩效与各相关变量呈不同程度的线性关系， 其中工业增加值占GDP的比例、 城乡居民收入、 城市化率等变量与生态福利绩效呈现较明显的线性关系， 应当进一步建立回归模型以判断影响方向与系数。

3.2 模型计算与结果分析

3.2.1 模型计算

为避免伪回归现象，面板数据进行单位根平稳性检验，结果见表3。所有变量均通过Levin-Lin-Chu(LLC)检验和增强的Dickey-Fuller(ADF)检验，可以进行多元回归分析。

表3 面板数据的平稳性检验

为了避免潜在的异方差影响，所有变量取对数处理后进行面板回归。面板回归模型包括混合回归、随机效应、固定效应与系统GMM等，通过比较分析选取最优模型，如表4所示。系统GMM模型具备改善个体异质性与变量内生性的优势，回归结果更加显著，选择系统GMM模型探究中国省域生态福利绩效的影响因素。

3.2.2 模型结果分析

由表4中的回归结果可知，市场化程度、城市化水平与技术进步对中国省域生态福利绩效具有显著的正向作用，产业结构、消费效应表现为具有显著负向作用，环境规制与对外贸易未通过显著性检验。

表4 生态福利绩效回归模型与回归结果

产业结构与生态福利绩效呈现负相关，且通过水平为1%的显著性检验，工业增加值占GDP的比例每提升1%，生态福利绩效降低0.483%。产业结构是维持经济运行的资源转换器，密切影响污染排放的种类与强度。工业增加值比例越高，尤其是高耗能、 高污染的重化工业增加，意味着污染排放强度的增加与生态环境问题的恶化，以及对居民健康与生活质量的长期损害，因此不利于生态福利绩效改善。随着产业结构向高级化演变，投入产出效率大幅提升，环境负外部性减弱，促进生态福利绩效提升。

城乡居民收入与生态福利绩效呈现负相关，且通过水平为1%的显著性检验。城乡居民收入每增加1%，生态福利绩效降低0.210%。伴随着城乡居民收入持续增长，居民消费活力得到释放，消费水平明显提高，然而消费增长，尤其是过度消费与非理性消费，正以前所未有的规模和速度加剧资源环境负担，突出表现为矿产资源急剧减少，碳排放攀升与生活垃圾难以消纳，不利于建设良好的生态环境和增进民生福祉。必须摒弃消费主义价值观与物质主义消费观，引导公众形成环境友好的绿色消费与道德消费行为。

市场化程度与生态福利绩效呈现正相关， 且通过水平为5%的显著性检验。 市场化程度每提高1%， 生态福利绩效提高0.124%。 一方面， 市场化可以利用价格机制灵敏地反映自然资源稀缺程度， 促进自然资源高效合理配置， 减少自然资源消耗； 另一方面， 完善的市场体制有利于产业升级， 并通过碳排放交易、 排污权交易、 绿色金融等市场化环境管理手段， 实现企业环境成本内部化， 有助于降低污染排放强度， 完善绿色治理规制工具， 实现资源胁迫程度降低与居民居住环境改善， 从而改进生态福利绩效。

城市化水平与生态福利绩效呈现正相关，且通过水平为1%的显著性检验。城市化率每提高1%，生态福利绩效提高0.508%。城市化通过多重作用机制正向影响生态福利绩效。首先，城市化通过集聚效应加速人口流动，促进国土集约利用，优化要素配置结构，利于就业、教育、医疗等社会福利的广泛提升；其次，城市化还通过技术外溢促进产业集群与共生，延伸完善产业链条，提高经济发展的质量与效益。另外，城市地区往往具有较强的生态文明意识与良好环境质量诉求，切实推动政府加强环境监管力度与污染治理能力，缓解生态环境危机并改善人居环境。

技术进步与生态福利绩效呈现正相关，且通过水平为5%的显著性检验。技术进步每提高1%，生态福利绩效提高0.153%。绿色生产技术能够直接促进资源、 能源高效利用与生态环境治理改善，支撑推动经济集约型发展。在更深层次上，技术进步也能够作用于经济、社会、环境生态复合系统，通过建立重大生态环境问题监测预警长效机制，科学评估环境规制与环境监管效率演变，构建流行病智能监测预控与智能养老服务系统等一系列措施，对可持续发展产生更加深远的影响。

对外贸易对生态福利绩效的影响为负，但未通过显著性检验，间接反映了对外贸易一方面使污染密集型产业由发达地区向欠发达地区转移，加剧东道国环境污染，另一方面是通过绿色发展理念与绿色技术的扩散带来环境溢出正效应，正负效应共同作用使对外贸易对生态福利绩效的影响难以确定。

4 结论与建议

4.1 结论

基于强可持续发展研究视角，本文中构建了投入-产出下的生态福利绩效多维评估体系，运用数据包络分析测度中国生态福利绩效，结合空间自相关分析与系统GMM模型探究其时空演变与影响因素，得出以下结论：

1)从整体来看，中国生态福利绩效水平不高，大多数省份处于DEA无效状态；中国生态福利绩效呈现先降后升的U型趋势，从2000年的0.813降至2011年的0.558，后又提升至2016年的0.706。

2)中国省域生态福利绩效具有显著的空间分异特征，绩效值由大到小的顺序为东部地区、中部地区、西部地区、东北地区，呈现空间分异格局，表现出显著的空间正向集聚特征，冷热点分布格局是“北冷南热”。

3)市场化程度、城市化率和技术进步对中国生态福利绩效具有正向作用，产业结构(工业增加值占GDP的比例)、消费效应则具有负向作用。

4.2 建议

通过研究剖析中国生态福利绩效的时空异质性与影响因素，从投入产出角度探究区域生态福利无效率原因，建议采取以下对策，提升中国区域生态福利绩效。

1)完善环境治理，保护自然生态。生态环境问题日益突出，政府应当加快落实绿色GDP政绩观，强化生态环境质量监测评估及考核体系，完善环境治理与生态补偿机制。一是深化主体功能区建设，加强分类调控，完善欠发达地区资源输出的生态补偿机制。二是优化环境规制工具组合，一方面，根据资源利用上线与环境质量底线，建立、遵守环境准入负面清单，强化生态环境的硬约束；另一方面，通过碳排放交易、排污权交易、绿色信贷等环境经济政策明确企业环境成本，进而降低企业生产的环境负外部性。

2)发展生态经济，践行绿色消费。生态环境是经济社会发展的重要内生变量，必须促进生态经济发展，一方面，以新技术、新业态、新商业模式推动产业优化升级，淘汰落后产能，结合区域优势，发展清洁生产、循环农业、通道物流、数据信息等生态产业，延伸完善产业链条，充分释放生态环境红利；另一方面，倡导绿色消费观念，加大绿色消费宣传力度，普及中小学环境教育，并通过科学定价、“互联网+”等方式促进绿色产品营销。

3)强化创新驱动，研发绿色技术。依靠科技创新驱动，构建绿色发展科技支撑体系，提升绿色发展的质量与效益；立足市场需求，优化绿色技术创新环境，加强绿色技术的知识产权保护与金融支持；加快培育绿色技术龙头企业，建设绿色技术创新基地，促进“产学研金介”深度融合；完善绿色技术交易机制与成果转化机制，以绿色工艺改造传统产业，支撑战略性产业与高精尖产业，促进新旧动能转换与区域绿色发展。

4)制定区域化战略，促进空间协调发展。高生态福利绩效集聚中心应强化生态福利绩效的示范效应，辐射拉动周边地区技术改进与绩效提升；重点攻坚生态福利绩效薄弱区域，加快培育中心城市与高绩效集聚中心，进而通过技术溢出带动周边地区生态福利绩效改进；区际构建环境治理与技术创新的合作机制，促进基本公共服务的公平分配，实现生态福利绩效与绿色发展水平的空间协调与全局改进。