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中国区域环境效率的多维度测算与影响因素解析

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球经济快速发展的大背景下，环境问题愈发凸显，成为世界各国共同面临的严峻挑战。中国作为世界第二大经济体，在过去几十年间，经济取得了举世瞩目的成就。国家统计局数据显示，自改革开放以来，中国GDP总量持续攀升，人均收入水平大幅提高，在国际经济舞台上的地位日益重要。然而，这种高速增长在一定程度上是以牺牲环境为代价的。

近年来，中国的环境污染问题频发，大气污染、水污染、土壤污染等问题严重影响了人们的生活质量和身体健康。以大气污染为例，雾霾天气在多个城市频繁出现，京津冀、长三角、珠三角等地区尤为严重。根据环保部门的数据，部分城市的PM2.5等污染物浓度长期超标，对居民的呼吸系统造成了极大的危害。水污染方面，一些河流、湖泊的水质恶化，导致水资源短缺和生态系统破坏。土壤污染也不容忽视，重金属污染、农药残留等问题威胁着农产品的质量安全。

随着人们环保意识的不断提高以及可持续发展理念的深入人心，如何在保持经济增长的同时，实现环境质量的改善，成为中国亟待解决的重要课题。环境效率作为衡量经济发展与环境保护协调程度的重要指标，能够反映一个地区在生产过程中对环境资源的利用效率。通过对中国区域环境效率的测算，可以清晰地了解各地区在经济发展过程中对环境的影响程度，以及资源利用的有效性。这有助于识别出环境效率较高和较低的地区，为制定针对性的政策提供依据。

对区域环境效率影响因素的深入分析也具有重要意义。经济发展水平、产业结构、技术水平、环境政策等诸多因素都会对环境效率产生影响。经济发展水平较高的地区，往往有更多的资金和技术投入到环境保护中，从而提高环境效率；而产业结构以重工业为主的地区，由于其能源消耗量大、污染物排放多，环境效率可能相对较低。了解这些影响因素，能够帮助我们找到提高环境效率的关键切入点，通过调整产业结构、加大科技投入、完善环境政策等措施，实现经济与环境的协调发展。

研究中国区域环境效率测算及其影响因素，对于推动中国经济的可持续发展、提升环境质量、实现人与自然的和谐共生具有重要的现实意义，也能为其他国家在处理经济发展与环境保护关系方面提供有益的借鉴。

1.2国内外研究现状

在环境效率测算方面，国外研究起步较早。1978年，Charnes、Cooper和Rhodes提出了数据包络分析（DEA）方法，这一方法为环境效率的测算提供了重要工具。此后，众多学者基于DEA方法展开了深入研究。如F?re等（1994）将环境因素纳入生产函数，提出了方向性距离函数（DDF），并运用DEA-DDF方法对环境效率进行测算，该方法能够有效处理非期望产出，在环境效率研究中得到了广泛应用。Tone（2001）提出了基于松弛变量的SBM模型，该模型克服了传统DEA模型在处理非期望产出时的缺陷，能更准确地测算环境效率。

国内学者也在环境效率测算领域取得了丰硕成果。杨俊等（2010）运用包含污染排放的环境DEA模型，测算了1998-2007年中国省际环境效率，发现全国环境效率总体水平较低，省际、区域间差距较大。徐伍凤（2018）运用SBM模型评价了2004-2015年中国30个省份的环境效率，研究发现中国历年的环境效率呈现较缓的上升趋势，每年的环境效率走势基本一致，而且环境效率差异也在逐渐缩小。

在环境效率影响因素研究方面，国外学者从多个角度进行了分析。经济发展水平被认为是重要影响因素之一，Grossman和Krueger（1991）通过对42个国家面板数据的分析，提出了环境库兹涅茨曲线（EKC）假说，认为随着经济发展，环境质量会先恶化后改善。产业结构方面，Antweiler等（2001）研究发现，产业结构向服务业转型有助于提高环境效率，因为服务业通常具有较低的能源消耗和污染物排放。技术水平对环境效率的提升也具有关键作用，Popp（2006）指出，研发投入的增加会促进环保技术的创新，从而降低生产过程中的污染物排放，提高环境效率。

国内学者也对环境效率影响因素进行了深入探讨。杨杰和宋马林（2011）通过构建面板数据模型分析得出，地区经济发展水平有利于提升环境效率，产业结构、政府规制、企业SO2去除率与区域环境效率负相关。胡鞍钢等（2019）研究发现，能源消费结构、科技创新能力、对外开放程度等因素对中国区域环境效率有着显著影响，优化能源消费结构，提高清洁能源使用比例，能有效提升环境效率。

尽管国内外学者在环境效率测算及其影响因素方面取得了丰富的研究成果，但仍存在一些不足之处。在测算方法上，虽然DEA及其衍生模型被广泛应用，但不同模型在处理非期望产出、考虑多种环境因素等方面还存在一定的局限性，需要进一步探索更加科