楊新吉勒圖，岳燕威

(內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000)

產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率所關(guān)注的是經(jīng)濟、生態(tài)與效率之間的融合，不僅考慮了資源消耗和環(huán)境污染，還兼顧了經(jīng)濟產(chǎn)出的重要性，這與可持續(xù)發(fā)展理念的要求相一致。實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率是建設(shè)美麗中國、實現(xiàn)人類命運共同體的重要戰(zhàn)略支撐，對于“雙碳”戰(zhàn)略目標的達成具有現(xiàn)實意義。筆者通過對現(xiàn)有文獻進行系統(tǒng)性的梳理，將眾多促進產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素進行總結(jié)。首先識別出促進產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動因素，再根據(jù)這些驅(qū)動因素作用于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的方式不同，將其劃分為直接驅(qū)動和間接驅(qū)動因素，最后總結(jié)了學(xué)界目前對于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動因素研究的相關(guān)方法。

1 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素研究

生態(tài)效率即增加的價值與增加的環(huán)境影響的比值，它是由美國學(xué)者Schaltegger于1990年提出的[1]。1992年世界可持續(xù)發(fā)展理事會(WBCSD)強調(diào)生態(tài)效率就是在人類社會的經(jīng)濟活動中實現(xiàn)環(huán)境影響最小化、經(jīng)濟產(chǎn)出最大化[2]。產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率是從產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)過程中環(huán)境影響和生產(chǎn)資源兩個角度來衡量的，它反映了產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展機會隨時間的變化趨勢及程度，被定義為：一定的資源投入下，經(jīng)濟產(chǎn)出與環(huán)境影響之比[3]。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素是指：指導(dǎo)并驅(qū)動產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)生態(tài)效率的因素。有關(guān)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動因素的相關(guān)研究集中于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動要素，并揭示其內(nèi)在機理。研究從綜合資源投入、經(jīng)濟產(chǎn)出、環(huán)境影響3個方面來識別產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長、社會結(jié)構(gòu)、技術(shù)條件、人口密度、行業(yè)特征、土地利用、污染治理、環(huán)境政策、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度創(chuàng)新等都是驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素[4-7]。

田偉等(2014)對中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素進行實證分析，得出社會結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)特征和技術(shù)條件對我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用力較強[8]。徐莉萍等(2016)通過Tobit回歸模型檢驗驅(qū)動企業(yè)生態(tài)效率的因素，研究結(jié)果表明：上市年限、企業(yè)規(guī)模以及財務(wù)績效對企業(yè)的生態(tài)效率具有正向引導(dǎo)作用[5]。李根等(2019)認為經(jīng)濟發(fā)展水平促進制造業(yè)生態(tài)效率的作用最強，其余諸如能源消費結(jié)構(gòu)、科研投入等因素對全國及各區(qū)域制造業(yè)能源生態(tài)效率驅(qū)動程度各不相同[9]。蔣碩亮等(2021)認為降低財政分權(quán)程度、工業(yè)固定資產(chǎn)投資、產(chǎn)業(yè)集聚程度以及對外開放水平有利于提高城市工業(yè)的生態(tài)效率，提高經(jīng)濟發(fā)展水平和研發(fā)投入對城市工業(yè)生態(tài)效率則有促進作用[10]。

郭豐(2017)通過實證得出地區(qū)因素、實際人均GDP以及能源結(jié)構(gòu)對長江經(jīng)濟帶的生態(tài)效率有正面影響，而技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和環(huán)境規(guī)制等因素?zé)o法促進長江經(jīng)濟帶的生態(tài)效率[11]。楊玉春等(2021)認為經(jīng)濟發(fā)展對生態(tài)效率的影響呈“U”形曲線關(guān)系，提高城鎮(zhèn)化水平可以有效促進生態(tài)效率，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、利用外資和能源結(jié)構(gòu)對生態(tài)效率有反向作用[12]。

2 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動因素研究

盡管影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素有很多，但當(dāng)前學(xué)界公認的產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動因素有：經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、對外開放程度以及政府管制等[13-16]。

陳梅等(2015)以城鎮(zhèn)化水平、對外開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展以及科研投入等指標為自變量，把中國兩型社會試驗區(qū)城市的生態(tài)效率值作為因變量進行回歸，結(jié)果表明開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科研投入對生態(tài)效率有驅(qū)動作用[17]。宋建坤(2016)認為可以通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高經(jīng)濟發(fā)展水平、加大科技創(chuàng)新等方法促進京津冀地區(qū)的生態(tài)效率[18]。楊亦民等(2017)基于DEA模型對湖南省工業(yè)企業(yè)的生態(tài)效率進行實證分析，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：規(guī)模程度、政府管制與其工業(yè)生態(tài)效率呈顯著負相關(guān)，經(jīng)濟發(fā)展、資本總額有利于其工業(yè)生態(tài)效率的提升[19]。

許學(xué)國等(2019)用超效率SBM模型研究工業(yè)生態(tài)效率時發(fā)現(xiàn)：正式的環(huán)境規(guī)制對工業(yè)生態(tài)效率無影響，而非正式的環(huán)境規(guī)制能顯著促進工業(yè)生態(tài)效率[20]。劉津等(2020)利用雙重差分綜合評估了智慧城市建設(shè)對城市工業(yè)生態(tài)效率的影響，研究結(jié)果表明智慧城市建設(shè)對城市工業(yè)生態(tài)效率有顯著促進作用[21]。蔣碩亮等(2021)認為經(jīng)濟發(fā)展水平和研發(fā)投入對城市工業(yè)生態(tài)效率有驅(qū)動作用[10]。陳菁泉等(2021)認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平及工業(yè)污染治理投資額比重的提高對改善能源生態(tài)效率具有顯著的促進作用[22]。

3 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的直接和間接驅(qū)動因素研究

結(jié)合學(xué)界已有的研究成果，根據(jù)驅(qū)動因素作用于工業(yè)生態(tài)效率的方式不同，將其分為直接驅(qū)動因素和間接驅(qū)動因素。直接驅(qū)動因素是指：直接驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的因素；間接驅(qū)動因素是指：先作用于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率評價指標的因素。

3.1 直接驅(qū)動因素

部分學(xué)者認為，社會經(jīng)濟發(fā)展水平可以顯著提高產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率。崔瑋等(2013)經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展可以顯著提高非農(nóng)用地的生態(tài)效率[13]。盧燕群(2017)通過研究發(fā)現(xiàn)，不同的經(jīng)濟發(fā)展階段對工業(yè)生態(tài)效率的作用不同[15]。有學(xué)者還研究了對驅(qū)動經(jīng)濟增長的相關(guān)因素。王曉玲等(2017)運用中國省際數(shù)據(jù)和東北地區(qū)的城市數(shù)據(jù)分析對外開放水平與產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率之間的相互作用，結(jié)果表明對外開放程度越高對產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動作用越不明顯[16]。孟慶雷等(2016)則認為外商直接投資帶來的新技術(shù)能顯著促進工業(yè)生態(tài)效率[23]。

此外，學(xué)者還研究了政府決策對產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的促進作用：鄭季良等(2019)認為環(huán)境規(guī)制對復(fù)合生態(tài)效率協(xié)同度均存在顯著正向影響，應(yīng)重點加大政府在環(huán)境污染治理方面的投入力度[24]。Zhou等(2018)的研究發(fā)現(xiàn)政府的環(huán)境管制行為有助于提高工業(yè)生態(tài)效率[25]。

另一方面，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，郭露(2016)、趙爽(2016)、汪克亮(2015)、Yu(2018)等人研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對工業(yè)生態(tài)效率具有顯著的影響作用，通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有助于提高工業(yè)的生態(tài)效率[26-29]。王曉玲等(2017)進一步發(fā)現(xiàn)，改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低第二產(chǎn)業(yè)占比、提高第三產(chǎn)業(yè)占比，有助于提高工業(yè)生態(tài)效率[16]。

3.2 間接驅(qū)動因素

產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)所需的資源也是產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的重要驅(qū)動因素。汪克亮等(2015)發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟帶的工業(yè)煤炭使用量的減少會提高該地區(qū)的生態(tài)效率[28]。此外，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及產(chǎn)業(yè)集聚等產(chǎn)業(yè)特征行為都會顯著影響產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率。楊亦民等(2017)通過湖南省各市的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)降低湖南各市的工業(yè)企業(yè)的規(guī)模有利于提高該地區(qū)的工業(yè)生態(tài)效率[19]。而吳鳴然等(2017)則通過我國東部省份的面板數(shù)據(jù)實證分析發(fā)現(xiàn)，降低產(chǎn)業(yè)的集聚程度對提高工業(yè)生態(tài)效率有促進作用[30]。盧燕群等(2017)研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚與其生態(tài)效率呈“倒U”型關(guān)系[15]。田美玉(2018)研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地的生態(tài)效率呈“U”型關(guān)系，對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地的生態(tài)效率呈負相關(guān)關(guān)系[31]。孫藝璇等(2021)認為科技創(chuàng)新能力是提高地區(qū)生態(tài)效率的關(guān)鍵驅(qū)動因素[32]。

4 產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動因素的研究方法

關(guān)于生態(tài)效率驅(qū)動因素的研究方法，以求出生態(tài)效率值作為因變量，把相關(guān)的影響因素作為自變量進行回歸分析。其目的是根據(jù)自變量系數(shù)的顯著性程度來分辨不同影響因素對生態(tài)效率值的影響程度，以此找出生態(tài)效率的驅(qū)動因素。目前學(xué)界對產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動因素的研究使用最為廣泛的是Malmquist指數(shù)法和Tobit模型的研究方法。

4.1 以Malmquist指數(shù)法研究產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素

Malmquist指數(shù)方法是基于DEA而提出的，是用于評價跨期的多投入和多產(chǎn)出決策單元的動態(tài)生產(chǎn)效率，并由此測算全要素生產(chǎn)率的變化[33]。Malmquist指數(shù)模型既可以計算全要素生產(chǎn)率，又可以進一步分析技術(shù)變動、技術(shù)效率變動、純技術(shù)效率變動和規(guī)模效率變動的情況，因此，在許多領(lǐng)域得到廣泛運用[6,34-35]。李健等(2015)利用DEA模型對區(qū)域生態(tài)效率進行靜態(tài)分析，然后利用Malmquist指數(shù)對區(qū)域生態(tài)效率進行動態(tài)分析[36]。從日杰等(2018)運用DEA-Malmquist模型構(gòu)建了包含經(jīng)濟、能源、環(huán)境狀況的指標體系，對我國高耗能行業(yè)的生態(tài)效率進行測算，分析省際高耗能產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的差異并尋找原因[37]。汪克亮等(2020)用SBM-Malmquist指數(shù)模型對山東省的工業(yè)生態(tài)效率進行測度，研究結(jié)果表明技術(shù)效率是工業(yè)生態(tài)效率的來源，技術(shù)進步是山東省工業(yè)生態(tài)效率的主要驅(qū)動因素[38]。

Malmquist指數(shù)的優(yōu)點是可以將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化，但其未考慮負產(chǎn)出，且不能計算為一個孤立的單位，因為它的計算需要面板數(shù)據(jù)，此外，還涉及距離函數(shù)值的計算。

4.2 以Tobit回歸模型研究產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素

Tobit回歸模型屬于因變量受限模型，該模型采用極大似然法進行估計，可以較好地規(guī)避參數(shù)的估計時不一致和有偏的問題[12]，在生態(tài)效率驅(qū)動因素的相關(guān)研究中應(yīng)用廣泛。田偉等(2014)運用Tobit模型對中國生態(tài)效率的影響因素進行實證分析，得出生產(chǎn)特征、技術(shù)條件和社會結(jié)構(gòu)對我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的解釋能力較強[8]。傅京燕等(2016)利用超效率DEA模型測算了我國各省域的生態(tài)效率，并利用Tobit回歸模型對生態(tài)效率影響因素進行回歸尋找其驅(qū)動因素[39]。李根等(2019)采用Tobit模型對全國及東中西地區(qū)制造業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素進行實證分析[9]。楊玉春等(2021)將生態(tài)足跡作為生態(tài)投入，并構(gòu)建Tobit回歸模型測度黃河流域九省份全要素生態(tài)效率的驅(qū)動因素[12]。

4.3 其他研究產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的方法

生態(tài)效率的研究方法除數(shù)據(jù)包絡(luò)分析外還包括生命周期法、指標法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等[36,40-41]。張超等(2017)利用嫡權(quán)TOPSIS法，對上海市的生態(tài)效率進行測度，并利用障礙度模型，進一步研究其生態(tài)效率的障礙因子[42]。周俊俊等(2020)以寧南山區(qū)3縣為研究對象，運用擴展分析方法對比分析該地區(qū)的生態(tài)效率驅(qū)動機制，并探討造成3縣生態(tài)退化差異性的誘因[43]。陳菁泉等(2021)運用隨機前沿模型,從區(qū)域視角出發(fā)分析中國八大綜合經(jīng)濟區(qū)能源生態(tài)效率的演變趨勢,并分析其驅(qū)動因素的作用機制[22]。陳明華等(2021)通過地理探測器來研究生態(tài)效率的驅(qū)動因素，并從內(nèi)源性和外源性兩個角度揭示其成因[44]。

5 結(jié)語與展望

學(xué)界在產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動因素的相關(guān)研究上著眼于主要的驅(qū)動因素，并根據(jù)其作用于產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的方式不同將其劃分為直接驅(qū)動因素和間接驅(qū)動因素，但在其對主要指標或驅(qū)動因素的選擇上具有很大的主觀性。在研究方法上關(guān)于生態(tài)效率驅(qū)動因素的研究大多是基于DEA模型的基礎(chǔ)上，以其求出的生態(tài)效率值作為因變量，并在此基礎(chǔ)上利用回歸模型對其驅(qū)動因素進行分析。結(jié)合已有研究的不足筆者提出以下兩點研究方向：①在對產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動因素的選擇上要盡量避免主觀性干擾，增加一些定量的手段和工具輔助選擇和篩選驅(qū)動因素，以避免主觀選擇上的遺漏從而錯過易忽視的主要因素。②當(dāng)前的研究大多是基于DEA模型的基礎(chǔ)上展開的，應(yīng)當(dāng)嘗試新的研究方法在產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率上的應(yīng)用。DEA模型研究的基礎(chǔ)是對過去數(shù)據(jù)的總結(jié)，但在面對復(fù)雜多變的未來環(huán)境時用過去得來的經(jīng)驗難以準確把握新的方向，認為增加在新形勢下對生態(tài)效率驅(qū)動因素的預(yù)測性研究。