中国省域环境效率的测度及影响因素研究 ——基于DEA-Tobit模型的分析文献综述

1. 选题背景和意义：

1.1 选题背景

改革开放以来，中国的经济建设取得了举世瞩目的成就。2018年中国GDP达到90万亿，是1978年的240多倍（中国国家统计局，2019），根据《麦肯锡2019中国报告》（2019），该生产总值约占全球总量的16%，中国已成为世界第二大经济体，成为了世界经济发展的主要推动力量（《世界经济分析报告》，2016）。但以此同时，污染物排放与能源消耗往往伴随着工业化过程，根据国际能源署（2006）的统计数据，2005年中国碳排放量超过72亿吨，成为世界第一大碳排放国。英国石油发布的《世界能源统计年鉴》（2011）也表明2010年中国成为了世界第一大能源消费国。

中国发展奇迹下尤其严重的污染排放和能源消耗问题给我国带来了严重的环境损失，从长期来看，环境损失将成为制约我国经济发展的潜在因素，我国最后一期的《中国环境经济核算研究报告2010（公众版）》（2012）显示，2010年我国生态环境退化成本达到15389.5亿元，生态破坏损失达到4417亿元，在核算期内，即2004-2010年7年间由经济发展而造成的环境污染代价持续增长，环境污染治理和生态环境压力日益增大。《全球环境绩效指数（EPI）报告》2006-2018年的评估结果显示，我国环境绩效指数得分分布在45-50间，在全部参与排名国家中的相对位置均值为0.71，始终处于较低水平，环境绩效水平较差（董战峰等人，2018）。中国的环境问题越演越烈，成为经济社会可持续发展、实现高质量增长的重要阻碍。

中国的党和政府基于对该问题的重视，2015年于十八届五中全会出了创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，2017年于十九大报告中明确指出梳理和践行绿水青山就是金山银山的理念，着力提升全要素生产率，也陆续实施了《节能减排“十二五”规划》和《中国应对气候变化国家方案》等规划。在中央和各级政府追求低碳经济、循环经济和绿色经济发展模式的探索中，其重点是转变经济发展方式，实现经济增长和环境保护的协调统一，力图在稳定经济发展水平的基础上，减少污染排放，节约能源资源，以提高经济发展的环境效率。

1.2 研究意义

在中国环境问题严重、绿色可持续发展问题受到广泛关注的背景下，环境效率作为衡量经济发展与环境保护协调性的有效指标，对于评估我国当前可持续发展水平和经济发展质量具有重要作用。同时，我国地域辽阔，不同省份之间的经济发展水平、主导行业产业以及资源能源禀赋之间存在显著的差异，也就导致了我国各省份之间的环境效率可能存在显著的差异。基于目前所能搜集到的最新数据，研究我国各省份2008年到2017年的环境效率，并选用包含非期望产出的DEA模型对于各省份的环境效率进行测度，不仅从时间上把握了10年来各省份环境效率的动态变化趋势，也为各地方政府贯彻执行可持续发展方针的工作效率判定提供支持，也从空间上揭示了不同区域的环境效率差异性以及分布规律，并识别出在环境保护上需要重点关注的区域，为政府对该地区进行政策上的指导和与资源的倾斜，统筹发展以减少区域之间的环境效率水平差距提供依据。

另一方面，以我国各省份环境效率为被解释变量，以产业结构、消费水平、对外开放水平、环境治理投入等因素作为解释变量，采用Tobit模型进行回归分析，检验影响环境效率高低的因素，该实证结果识别出了对于环境效率存在影响的因素，为环境效率的提高提供了科学依据与实证支持，有助于各地区制定合乎区域实情的可持续发展政策，为加速推进经济与环境协调发展提供合理建议，从而进一步实现中国的经济发展与环境保护，中国经济的高质量增长与持续健康发展。

1. 课题关键问题及难点：

2.1 关键问题

非期望产出的DEA模型，重点包括其数学模型、投入产出指标的选择、DEA模型中拓展模型的选择。

影响因素研究的Tobit模型，重点包括其数学模型、解释变量的选择。