塑料污染治理对美丽乡村人居环境建设绿色效率的门槛效应.pdf
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1、第3 8 卷第4 期2023年8 月洛阳理工学院学报(社会科学版)Journal of Luoyang Institute of Science and Technology(Social Science)Vol.38No.4Aug.2023塑料污染治理对美丽乡村人居环境建设绿色效率的门槛效应韩灵梅,刘姗姗(河南科技大学商学院,河南洛阳4 7 1 0 0 3)摘要:塑料污染作为环境治理难题,研究其对我国美丽乡村人居环境建设的影响有重要意义。选取2 0 1 3 2020年八省面板数据,借助超效率DEA模型测度塑料污染治理对美丽乡村人居环境建设的绿色效率,建立门限回归模型,探讨塑料污染治理对其影响
2、。八省绿色效率具有显著的区域异质性,多个省份未达到高效率。塑料污染治理对美丽乡村人居环境建设的绿色效率存在以垃圾处理资金投入为门槛变量的单一门槛效应,其影响在跨过门槛后由正向拉动转为负面抑制。关键词:塑料污染治理;美丽乡村;人居环境建设;绿色效率;门槛效应D01:10.3969/j.issn.1674-5035.2023.04.008中图分类号:X24文献标识码:A文章编号:1 6 7 4-5 0 3 5(2 0 2 3)0 4-0 0 3 7-0 5中国塑料产量约占全球三分之一,其污染治理问题形势严峻。尤其在我国广大乡村地区,塑料污染治理基础设施薄弱、治理观念落后,人口居住分散,加大了乡村塑
3、料污染治理的难度,不利于美丽乡村与生态文明建设。因此,研究塑料污染治理对美丽乡村人居环境建设的绿色效率具有重要意义。笔者以安徽、河南、湖北、湖南、江苏、江西、山东、浙江等八省作为研究对象,以2 0 1 3 2 0 2 0 年八省面板数据为样本,借助超效率DEA模型测度八省美丽乡村人居环境建设的绿色效率,运用Arc-GIS空间分析法分析时空演化特征,最后利用门限回归模型对塑料污染治理与绿色效率二者间的非线性关系进行分析,依据实证结果从国家、企业和个人三个角度提出对策建议。收稿日期:2 0 2 3-0 5-1 7作者简介:韩灵梅(1 9 7 8-),女,甘肃会宁人,硕士,副教授,硕士生导师,主要从
4、事美丽乡村与农村人居环境治理研究.刘姗姗(1 9 9 7-),女,河南商丘人,在读硕士,主要从事区域经济学研究.基金项目:河南省重点研发与推广专项(软科学研究)项目“农村人居环境整治视域下河南省区域生态效率综合评价研究”(编号:2 1 2 4 0 0 4 1 0 0 8 2)的阶段性成果.一、研究设计(一)研究方法第一,超效率DEA模型。超效率DEA模型可以比较在连续时间内决策单元的效率变化。绿色效率的本质是通过最少的资源投人获得最大的生态效益,这与超效率DEA方法对投人与产出指标的要求基本相符。因此,借助该模型来测度美丽乡村人居环境建设绿色效率,其表达式如式(1)所示。Z X入i+S=0Xo
5、nZ YiAj-St=YoMinos.t.j 0,j=1,2,.,k-1,k,.,n。s0,S*0其中,表示决策单元的绿色效率值,分别为投人和产出变量,入表示有效决策单元中的组合比例,入 1 分别代表规模效益递减、不变和递增,S-和S+为松弛值,分别为投入超量和产出亏量。当1时,若S-0和S+0中至少有一个满足,则表明决策单元无效,需要改进。当1时,且S-=0和S+=0同时满足,说明该决策单元的投人产出水平达到最佳效率。第二,Malmquist指数。Malmquist指数被定义(1)38为TFP=ECTC=PESETC。其中全要素生产率(TFP)表示决策单元在tt+1时期生产率的变化程度,由综
6、合技术效率(EC)和技术进步(TC)组成。技术进步(TC)又分为纯技术效率(PE)和规模效率(SE)。文中综合技术效率表示美丽乡村人居环境建设中的资源管理方法及结构优劣等;技术进步表示美丽乡村人居环境建设中技术的创新性。当TFP1时,生产率处于上升状态;当TFP)+citzit+cit。(2)Yit=ui+1Xit I(qit 1)+2Xit I(12)+citzit+sit。(3)其中,Yit为被解释变量,ui为个体固定效应,为影响系数,Xit为核心解释变量,I()为指标函数,为门槛值,qit为门槛变量,zit为控制变量,8 it为随机扰动项,i为样本,t为时间。1、2 分别代三级指标表qi
7、t、q i t ,若存在门槛效应,则l、2农村人居环境整治资金资本投人额(万元)各乡平均村镇建设管理劳动力人员(人/乡)第3 8 卷的估计值会出现显著差异。第二,门限回归变量选取。美丽乡村人居环境建设绿色效率为被解释变量,数值采用超效率DEA模型的测算结果。塑料污染治理水平为核心解释变量,目前污水处理厂对污水的处理工艺主要针对水中氨氮、总氮等指标,并未对微塑料进行针对性的处理 4 1 5 ,只能进行部分去除,去除率较低。因此,不考虑此方向的塑料污染治理。另外,各省农用薄膜回收情况难以获得,大多数省份并未进行统计,笔者采用农村生活垃圾无害化处理率进行衡量。垃圾处理投入资金(亿元)作为门槛变量。根
8、据假设,在各省不同投入资金的干扰下,塑料垃圾污染处理水平对美丽乡村人居环境建设绿色效率呈非线性。由于选取的八省位于黄淮海平原区和长江中下游两大农业地带,大部分地区为平原,气候差异较小,因此不考虑自然地理条件因素。从经济发展和社会状况的所有因素中,选取人均第4 期CDP(万元)、第一产业占比(%)、乡村人口占总人口比重(%)、美丽乡村人居环境建设资金支出(亿元)等4 个主要因素作为控制变量。二、实证结果与分析(一)绿色效率测度第一,绿色效率静态分析。运用DEAMAX软件,求出2 0 1 3 2 0 2 0 年八省的美丽乡村人居环境建设绿色效率值。分析得出,2 0 1 3 2 0 2 0 年各省绿
9、色效率均值存在较大差距,根据效率值高低可分为3个级别。其一,绿色效率均值大于1,即处于高效率的省份,包括浙江省、山东省、安徽省。其二,绿色效率均值在0.8 1 之间,即处于中等效率的省份,包括江苏省、湖南省、湖北省、江西省。其三,绿色效率均值小于0.8,即处于低效率的省份,只有河南省(0.4 8 1 8)。对比分析可知,浙江的美丽乡村人居环境建设绿色效率均值最高(2.2 7 9 8),原因是其率先提出“中国美丽乡村”计划,出台建设“中国美丽乡村”行动纲要,最早推出“千村示范、万村整治”试点,经济实力雄厚,整治经验丰富,污水处理、厕所改造等相关配套设施完备。河南省绿色效率均值最低,归因于其是农业
10、与人口大省,农村环境落后,整治难度大。尽管河南省年度资金投人额在八省中是最高的,但从效果来看并不理想。从时间维度看,八省的平均绿色效率呈下降趋势,尤其是河南省和湖北省,这与乡村社会发展水平和产业结构有关。由于浙江省每年的绿色效率明显高于均值,导致20132020年的八省平均绿色效率均大于1。第二,绿色效率动态分析。为更好地分析八省绿色效率的动态变化趋势,笔者采用Malmquist指数分析模型计算其效率变动值。模型将美丽乡村人居环境建设的绿色效率分为综合技术效率、技术进步效率、纯技术效率、规模效率与全要素绿色效率等5 个指标。分析可知,除安徽省外,其余各省总体呈规模报酬递增趋势。从分解指标来看,
11、山东省各指标均排列靠前,全要素绿色效率在八省中最高。安徽省各指标较为落后,主要受综合技术效率和纯技术效率的抑制。进一步分析2 0 1 3 2 0 2 0 年八省各指标每年的动态发展变化可知,全要素绿色韩灵梅等:塑料污染治理对美丽乡村人居环境建设绿色效率的门槛效应设技术受限,资源利用失衡。第三,绿色效率空间分析。为分析各省美丽乡村人居环境建设绿色效率的空间异质性特征,笔者运用ArcGIS10.6软件自然断点法将绿色效率分为高、中、低3 个级别,绘制空间分布图。总体来看,八省绿色效率水平呈上升趋势,但两极分化显著,呈东高西低、北高南低的分布格局。江苏省是东部沿海地区绿色效率偏低的省份,原因在于其早
12、在2 0 0 6 年就对农村地区进行改水改厕、污水处理设施建设等工作,2 0 1 0 年左右农村环境已明显改善。同时,江苏省加强劳动力投资,导致边际绿色效率较低。各省绿色效率在时间演变中变化较小,其中江西省由低效率向中等效率转化;湖南省由中等效率转化为低效率,再向中等效率转化;其他省份均未发生改变。(二)门限回归结果第一,变量平稳性检验。所有变量通过单位根检验后,只有美丽乡村人居环境建设资金支出和生活垃圾无害化处理率两个变量为不平稳,其他变量均直接通过单位根检验,检验结果平稳,如表2所示。表2 单位根检验变量统计量P值检验结果第一产业占比-6.865 10.000 0乡村人口占总人口比重-11
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