○长治学院 徐昕岳
河南省作为我国人口大省，中部地区的综合交通枢纽和物流信息中心，经济得到飞速发展。2020年河南省GDP为 54 997.1亿元，相比于2011年GDP年提升了209个百分点。经济的飞速增长，一方面为人们带来更好的物质生活；
另一方面也为政府进行城市环境治理带来前所未有的考验,城市环境治理效率逐渐成为焦点。就目前城市治理成效来看，尽管多数地区环境质量相关指标有持续改善的势头，但城市环境治理的整体性仍存在不平衡、不协调的问题，城市环境治理不达标不利于城市经济发展，也不利于人与自然和谐共生。
众多学者对城市环境治理效率问题进行了多视角的研究，取得了一系列研究成果。林伯强和刘希颖[1]通过研究2010—2020年中国CO2排放量增长情况指出，城市化进程对碳排放有着重要影响。杨俊等[2]运用DEA三阶段法以及空间地理变量，对中国东中西三大区域的环境污染治理投入效率及其差异进行了分析，认为东部效率最高且较为平稳，中西部在考察期内无效且呈现出下降趋势。颜鹏飞等[3]采用SBM模型，对中国30个省份环境治理效率及其影响因素作了全面分析。李静[4]等基于SBM网络DEA模型对我国工业行业的环境治理效率进行了测度，认为环境治理中全要素生产率增速较低。吴建祖和王蓉娟[5]认为，地方政府追求更大的地方财政收入，专注经济增长，从而忽略了监管，对城市环境治理效率起负向作用。任丙强[6]从公共政策角度研究城市环境治理效率的重要因素，认为政策激励对环境治理良态发展起到重要积极的影响。周利梅等[7]基于SBM-Tobit模型,以福建省2011—2015年各城市数据为例,研究发现福建省各地市的环境效率有所下降,并且沿海地市与山区地市有所差异。王俊能等[8]利用DEA模型对内地各省份的环境效率进行评价，并结合Tobit回归模型对影响环境效率的因素进行分析，结果表明我国环境效率总体水平低但正在好转。
本文首次从数据的波动性与相关性角度考虑，采用独立性权重和信息量权重组合赋权方法，对2011—2019年河南省18个城市进行城市环境治理效率测度，从时间与空间两个维度对城市环境治理效率进行分析。利用基于随机效应的Tobit模型对城市环境治理效率影响因素分析。
(一)评价指标选取
大多数学者基于数据可获得性等原因，对环境治理效率测度往往选取工业层面指标，而忽略了人民生活层面的指标[9]，这将导致结论有所偏差，不能准确地反映出实际治理效率，对于影响因素也会存在误判。为了准确、有效的衡量河南省城市环境治理效率，分析城市环境治理效率影响因素，结合近年来工业发展与人民生活质量现状，将城市环境治理效率评估指标分成城市环境治理投入指标和城市环境治理产出指标。基于构建的指标体系，城市环境治理效率投入指标主要包括水利、环境和公共设施管理业城镇单位从业人员数、绿化覆盖率、一般工业固体废物利用率、工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、当年造林面积、森林抚育面积[10-12]。
(二)数据来源
为全面评估河南省城市治理效率，本文选取2011—2019年河南省下辖的17个地级市，1个省直辖县级市的面板数据进行分析。所选数据均来源于2012—2020年《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《河南统计年鉴》以及河南省各城市统计年鉴。
(一)组合权重
1.独立性权重法
独立性权重法利用指标之间的共线性强弱来确定权重。如果某指标与其它指标的相关性强，其信息有大量重叠，则该指标的权重低；
反之，若指标与其它指标的相关性越弱，那么该指标被赋予的信息量越大，将被赋予的权重越大。其计算方式是使用回归分析得到的复相关系数R值来表示相关性强弱。由于独立性权重法仅仅只考虑了数据之间相关性，未能反应数据的波动性，对此作者选用信息量权重法再次对数据进行权重赋值。
2.信息量权重法
信息量权重法也称变异系数法，其思想在于利用数据变异系数进行权重赋值，若变异系数越大，则其携带的信息越大，权重也会越大；
反之数据变异系数值较小，说明某项指标评价差异较小，其携带信息小，权重也会较低，最终计算综合得分。
3.乘法合成法组合赋权[13]
乘法合成法计算权重是一种常见的计算组合权重的方式。在实验中，需要结合数据的特点进行选择。由于数据之间的波动性和相关性代表了不同的信息量，因此在对指标进行权重组合时，应该考虑指标之间的内在统计规律，给出合理的组合赋权方法。即采用独立性权重法和信息量权重法相乘的赋权方法，用以保证既可以反应数据波动性，又可以反映数据相关性。乘法合成法确定组合权重，首先将指标权重一一对映相乘，再进行归一化。
(二)面板Tobit模型
根据乘法合成法计算得到城市环境治理效率，可知各决策指标效率范围为0-1，运用面板Tobit模型对受限因变量进回归分析可以有效规避估计偏差，提高回归准确性。为了减少异方差和多重共线性影响，本文选取的变量均取对数并做归一化处理。Tobit 模型可以写成[14]:
式中，Y为因变量,代表各市环境效率值;X为自变量;α为截距项向量;β为解释变量的参数项;ε为扰动项ε～N(0,σ2)。
(一)基于组合权重的河南省城市治理效率测度
以2011—2019年河南省18个城市的面板数据为基础，先通过python进行数据整合以及归一化，再通过乘法组合赋权的方法，对河南省17个地级市，1个省直辖县级市城市环境治理效率进行测算。2011—2019年，河南省大多数城市环境治理效率趋于下降或者保持平稳，总体呈现平稳态势，而18个城市中仅有洛阳市呈上升趋势，上升85.3%。初期生态资源投入较少，环境污染程度低，因此城市环境治理效率处于相对高位。但随着生产规模扩大，粗放型经济下资源投入增加，2011—2013年间，河南省各城市治理效率逐年下降；
2014—2015年间，多数城市出现增长仅有少数城市有轻微下降；
2015—2017年后，各市城市治理效率呈现平稳态势；
2018—2019年间，随着经济发展，人口大量涌入，大部分城市的城市治理效率略微下降。在18个城市中，南阳市城市环境治理效率最高，多年分数位于1.7左右，最小值为1.62；
其次为信阳市，仅在2017年得分低于1.6，为1.59；
其他城市普遍在1.5以下，表明河南省各城市的城市治理效率普遍较低。
(二)基于随机效应Tobit模型的河南省城市治理效率影响因素分析
1.变量选择和模型设定
为探究城市环境治理效率影响因素，本文以城市环境治理效率(Y)为被解释变量，选取城市空间集聚水平(X1)、城市经济发展水平(X2)、城市对外开放水平(X3)、城市环境承载力(X4)和城市生态建设水平(X5)等因素作为解释变量。运用城市人口密度、人均GDP、实际使用外资金额、生活垃圾无害化处理率、人均公园绿地面积，对其两两交互进行影响因素探究。如表1所示，本文样本数162份，处理后的数据标准差较小，样本对总体而言具有代表性，以此得到的研究结论可信度较高。
表1 主要变量的描述性统计
2.回归结果分析
在考虑选择合适的面板数据回归模型时，利用SPSSAU在线软件进行分析，由F检验、BP检验和Hausman检验综合判断随机效应模型更合理。但由于2011—2019年河南省18个城市城市环境治理效率的数值具有截断表现以及受到限制，运用面板Tobit模型对受限因变量进行回归分析可以有效规避估计偏差、提高回归准确性，因此本文综合考虑选用面板Tobit模型进行影响因素分析。在实验分析中，如果个体效应相等，在使用聚类稳健标准无误的前提下，可以直接进行混合Tobit回归。如果随机误差与解释变量相关，那么可以使用固定效应模型，反之，则使用随机效应模型。对于固定效应Tobit模型，若在实验中找不到个体异质性的充分统计量，就无法进行条件最大似然估计，如果直接在混合Tobit模型中加入面板单位的虚拟变量，所得的固定效应估计量也是不一致的。因此考虑混合Tobit回归和随机效应Tobit回归。
利用 STATA13.0进行编程，首先使用聚类稳健标准无误进行混合Tobit回归建模，然后进行基于随机效应的面板Tobit回归建模，得到LR检验的似然比统计量为120.45，其P值小于0.001, 强烈拒绝原假设，认为存在个体随机效应，应使用随机效应的面板Tobit回归。随机效应面板Tobit回归模型结果如表2所示。
表2 回归结果
根据随机效应面板Tobit回归模型结果得出计算公式：
Y=-5.47487X2-6.14626X3+0.310672X13+0.858949X15+1.0113085X24+0.372894X34+1.087375X35-0.00179X12345
分析回归结果可以看出，单一变量城市经济发展水平、城市对外开放水平对城市环境治理效率具有负向作用，且均通过显著性检验。城市经济发展本应为环境治理提供充足的资金，河南省发展情况与当前北方工业大省发展情况基本相符，粗放型经济发展造成环境治理难度急剧增加，陷入到一个拥有大量资金治理环境需要经济快速发展，而经济快速发展会造成环境破坏的恶性循环。对于提高城市对外开放水平指标来说，引入外资可以提高经济发展速度，但是河南省给予外资企业相关的福利政策，等于变相放宽了对于企业性质的审查和环境压力的评价。企业排污处理时，往往会选择治污成本更低、速度更快的排污方案，间接加剧了环境治理难度，对河南省城市环境治理效率产生负向影响。
从城市空间集聚水平、城市经济发展水平、城市对外开放水平、城市环境承载力和城市生态建设水平之间的交互作用可以看到，城市环境承载力与城市经济发展水平和城市对外开放水平交互，对河南省环境治理效率产生正向影响。城市经济发展水平离不开城市环境承载力，城市对外开放水平也离不开城市环境承载力，二者相辅相成才能提高城市环境治理效率。同理，城市生态建设水平、城市空间集聚水平和城市对外开放水平交互时，也产生了正向影响。但具体是哪项指标占据主导作用，本文不做更详细的探讨。城市空间集聚水平也与城市对外开放水平和城市生态建设水平交互产生正向影响。对于全部单一指标交互得出，虽然与城市治理效率呈负相关，但系数较小，与上文测度结论相符。
本文基于组合权重方法对河南省18个城市环境治理效率进行测度，并利用面板Tobit模型分析其影响因素。
1.2011—2019年，河南省18个城市环境治理效率测度结果而言，各城市环境治理效率整体呈波浪式且趋于平稳，少部分城市呈现出轻微下降趋势。18个城市仅有洛阳市出现上升，而南阳市、信阳市多年位居第一、第二位。虽然部分地区加大了环境投资治理力度，但效果并不显著。建议河南省各城市之间应加强学习，促进城市地区环保理念、技术和信息的交流与共享，整体提升河南省各城市环境治理效率。2019年，河南省各城市环境治理效率测度大部分地区保持平稳且低于1.5，仅有南阳市实现大幅提升涨到1.77。可见河南省各城市环境治理效率普遍不高。建议政府发挥好主导作用，压实各级政府推动环境治理的责任。一方面应更加重视政策和制度的落实，以保持城市稳定发展；
另一方面通过引进先进生产设备、管理经验、优化资源配置使城市在稳定发展的基础上高质量发展。
2. 在经济增长视角下，河南省各城市环境治理效率整体呈现负增长趋势。建议政府应改变粗放型经济发展，加快建设资源节约型、环境友好型经济发展。由于城市空间集聚水平、城市经济发展水平、城市对外开放水平、城市环境承载力和城市生态建设水平之间存在交互作用，建议河南省应当结合自身情况，全方位、多角度进行城市环境治理，不能仅仅为了经济发展而顾此失彼。
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