中国沿海城市群环境规制效率时空变化及影响因素分析

doi:10.13249/j.cnki.sgs.2019.07.010

摘要/Abstract

摘要：

基于2003~2016年中国沿海三大城市群的面板数据,采用基于非期望产出的超效率SBM模型测度城市群环境规制效率,结合变异系数、基尼系数、空间自相关和广义最小二乘法（GLS）分析城市群环境规制效率空间演变特征,识别环境规制低效运行城市,探究环境规制效率变动的驱动因素。研究表明：① 京津冀城市群注重产业结构调整,环境规制效率上升最为显著;长三角城市群注重末端治理,环境规制效率下降趋势明显;珠三角城市群注重清洁生产技术的引进,环境规制效率明显优于其他两大城市群。② 三大城市群环境规制效率内部差异明显,珠三角城市群最为突出,长三角城市群环境规制下降型城市占比高达38.64%,集中分布在安徽、江苏交界处。③ 珠三角城市群是高环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应显著;京津冀、长三角城市群是低环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应不显著。④ 经济发展水平、产业结构、市场环境、城镇化水平和对外开放水平是东部沿海城市群环境规制效率变动的影响因素。

关键词: 环境规制效率, 超效率SBM模型, 中国沿海城市群

Abstract:

The efficiency of environmental regulation(EER) is an important way to evaluate the government's ability of environmental regulation. Based on the panel data of three coastal metropolitan agglomerations in eastern China from 2003 to 2016, this article uses the super-efficient SBM model with unexpected output to measure their EER, and combines the coefficient of variation, Gini coefficient, spatial autocorrelation and GLS model to analyze the spatial evolution characteristics of urban agglomerations' EER and explore its driving factors. The results show that: 1) The EER in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomerations rises most significantly; The EER in the River Delta urban agglomerations declines obviously; The EER in the Pearl River Delta urban agglomerations is higher than other urban agglomerations. 2) The internal differences of EER of the three major urban agglomerations are obvious, and the internal difference of the Pearl River Delta urban agglomerations is higher. 3) The Pearl River Delta urban agglomeration is a spatial agglomerations area with high EER, and the spatial spillover effect is significant; Beijing-Tianjin-Hebei and the Yangtze River Delta urban agglomerations are spatial agglomeration areas with low EER, and their spatial spillover effects are not significant. 4) Economic development level, industrial structure, market environment, urbanization level and opening level are the influencing factors of EER of urban agglomerations.

Key words: environmental regulation efficiency, super-efficient SBM model, China's coastal urban agglomerations

中图分类号:

F062

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图/表 9

表1

图1

图2

图3

表2

表3

图4

表4

表5

面板数据回归结果"

变量系数	京津冀城市群	长三角城市群	珠三角城市群
$a 1$	0.494*** （25.19）	0.067*** （2.71）	-0.163*** （-3.22）
$a 2$	0.071*** （4.27）	0.049 （1.36）	-0.220*** （-3.80）
$a 3$	0.038*** （4.60）	0.080*** （5.27）	0.155*** （6.17）
$a 4$	-0.668*** （-23.34）	-0.258*** （-6.05）	0.080 （1.35）
$a 5$	-0.029*** （-8.59）	-0.020* （-1.72）	0.292*** （7.74）
$a 0$	-1.190*** （-20.87）	-0.209*** （-2.83）	-1.548*** （-6.65）
样本数	182	364	126

表5

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指标	类型	具体指标	方向
成本指标	财力投入	单位产值排水投资总额(万元)	+
		单位产值园林绿化投资总额(万元)	+
		单位产值市容环境投资总额(万元)	+
	物力投入	每万人污水处理厂座数(座)	+
		每万人生活垃圾无害化处理场座数(座)	+
		建成区排水管道密度(km/km²)	+
	劳动力投入	单位产值环境保护部门专职人员数(人)	+
收益指标	污染控制	SO₂去除率(%)	+
		污水处理率(%)	+
		工业固体废弃物综合利用率(%)	+
	生态环境质量	单位产值工业SO₂排放量(t/万元)	-
		单位产值工业烟(粉)尘排放量(t/万元)	-
		单位产值废水排放量(t/万元)	-
	生态环境建设	建成区绿地覆盖率(%)	-
	生态环境建设	人均公共绿地面积(m²)	-

城市群	类型	城市	个数（占比）
京津冀城市群	提高型	北京、天津、秦皇岛、张家口、石家庄、邢台、廊坊、沧州	8（61.54%）
	稳定型	承德、邯郸	2（15.38%）
	波动型	唐山、保定	2（15.38%）
	下降型	衡水	1（7.69%）
长江三角洲城市群	提高型	舟山、杭州、泰州、合肥、安庆	5（19.23%）
	稳定型	嘉兴、湖州、常州、马鞍山	4（15.38%）
	波动型	南通、台州、扬州、苏州、镇江、铜陵、池州	7（26.92%）
	下降型	上海、南京、无锡、盐城、金华、绍兴、宁波、宣城、滁州、芜湖	10（38.46%）
珠江三角洲城市群	提高型	佛山、珠海	2（22.22%）
	稳定型	深圳、东莞、中山	3（33.33%）
	波动型	广州、肇庆、江门	3（33.33%）
	下降型	惠州	1（11.11%）

地区	指标	2003年	2005年	2007年	2009年	2011年	2013年	2016年
京津冀城市群	Z(i)	-0.103	-0.438	0.207	-0.673	0.689	0.006	0.210
京津冀城市群	P(i)	0.918	0.662	0.836	0.501	0.491	0.995	0.833
长三角城市群	Z(i)	0.807	-0.026	-1.679	-0.271	-0.157	-1.321	-1.062
长三角城市群	P(i)	0.419	0.980	0.093	0.786	0.875	0.187	0.288
珠三角城市群	Z(i)	1.992	2.138	1.634	1.786	2.262	1.177	2.052
珠三角城市群	P(i)	0.046	0.032	0.102	0.074	0.023	0.076	0.040

影响因素	解释变量	具体指标
经济	经济发展水平(EDL)	人均GDP(元/人)
	产业结构(ES)	规模以上工业产值与GDP的比值
社会	市场环境(MI)	私营企业和个体企业的就业人口比重(%)
	城镇化水平(UI)	城镇人口占常住人口的比重(%)
	对外开放水平(OPEN)	实际使用外资金额占GDP比重(%)