（山东师范大学 地理与环境学院，济南 250014）

　　摘要：环境规制效率评价（E-ERE）是评估政府环境治理绩效的重要方式和途径。运用数据包络分析方法（DEA模型）测度中国环境规制效率，结合变异系数、基尼系数、空间自相关以及Tobit模型探讨中国环境规制效率空间演变特征，并探究环境规制效率影响因素及驱动机制，研究得出以下结论：①2000-2012年中国各地区环境规制效率呈现波动上升趋势，变异系数、基尼系数呈现“综合效率>规模效率>纯技术效率”态势；②环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率随着经济发展水平的提高逐渐递增，且呈现东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的空间分异特征。环境规制效率空间集聚态势明显；③经济发展、城镇化、技术投入、市场化、全球化等与环境规制效率呈显著性正相关，而产业结构（工业产值占GDP比重）与环境规制效率呈显著性负相关。研究结果可为实现区域可持续发展提供一定的指导和借鉴。

　　关键词：环境规制效率；空间格局；动态演变；驱动机制；SE-DEA

　　1 引言

　　根据美国耶鲁大学和哥伦比亚大学联合发布的2014年世界环境绩效指数（EPI，Environmental Performance Index）排名，中国在178个国家和地区中位列118位。亚洲开发银行和清华大学研究报告发现2013年中国500个大型城市中，只有不到1%的城市达到世界卫生组织（WHO）空气质量标准。2012年以来，中国中东部地区持续笼罩在严重的雾霾之中，从东北、华北到长江中游乃至黄淮、江南地区都呈现大范围的重度空气污染，空气质量问题引发了前所未有的关注。从以上数据资料可以看出，环境问题已经成为影响中国经济社会可持续发展的热点和焦点问题，随着环境污染的负外部性对生产、生活的破坏性越来越大，政府与公众环境意识的不断增强和环境价值观念的转变，加强环境规制已成为实现区域经济与环境协同发展、提高居民生活质量和构建和谐社会的必然选择[1-3]。“十八大”报告特别强调生态和环境建设，指出将生态文明建设作为“五位一体”的中国特色社会主义事业总体布局之一[4-6]。在生态文明建设成为全社会共同行动的大趋势下，各地区加强环境规制已成为必然选择。2007-2013年中国节能环保财政支出逐年提高，从995.82亿元提升至3334.89亿元，年均增长额334.15亿元，占国家财政支出的比重也从2.00%上升为2.79%。然而，国家发展与改革委员会在公布的“十二五”中期评估结果中显示，非化石能源占一次能源消费比重、单位GDP能源消耗、二氧化碳排放强度、氮氧化物等4个约束性指标进度明显滞后，当前持续严重的雾霾、人居环境的持续恶化等问题也显示大量的环境治理投资取得的效果并不理想，据此需要重新审视环境投资治理的绩效及其驱动机制。

　　环境规制效率评价（E-ERE）是指政府在实施环境保护的公共管理服务职能时所获得的环境规制收益与所投入的环境规制成本之间的比例关系，是评估政府环境治理绩效的重要方式和途径，也是当前亟待解决的一个难题[7]。近年来，国内外学者开展了一系列关于环境规制效率的理论与实证研究：①环境规制效率评估理论研究。根据实证研究提出环境规制效率评估的成本-收益理论，并比较命令-控制理论与成本-收益理论的区别和联系[8-11]，依据环境规制效率评估的成本—收益理论从投入产出视角构建环境规制效率评估模型，环境规制效率理论研究为实证研究提供了指导与借鉴[12-15]；②环境规制效率测度模型研究。环境规制效率的准确度量直接影响相关实证研究的合理性，因此选择合理的测度模型和计算数据尤为重要，主要运用方向距离函数（SBM）、数据转换函数、污染物投入产出等方法从环境库兹涅茨曲线（EKC)、污染密集型产业经济效率等方面研究环境规制效率[16-21]，由于DEA模型具有不需要假设函数关系也不需要预先估计任何参数和权重等优点，而被广泛运用于环境规制效率计算过程；③环境规制效率异质性和驱动因素研究。借鉴地理数学模型和空间分析技术从静态和动态两个角度探索区域、行业和企业视角下环境规制效率异质性[22-27]，涉及中国和省域等区域尺度、化工行业和煤炭行业等行业视角、大型和中小型等企业规模。运用空间计量模型从发展阶段、产业结构、城镇化、科技投入、金融发展、国际贸易、空间集聚等因素探索环境规制效率异质性驱动机制。

　　从上述研究现状和发展动态分析，可以发现针对环境规制效率的理论与实证研究取得了较为丰富的研究成果。根据上述研究的理论与实证应用价值，当前还存在一系列亟待解决和反思的问题。由于环境规制效率评价理论相对不完善和对区域可持续发展内外部条件认识的差异性，其测度方法和影响因素选择还有待进一步完善，一方面投入产出指标体系构建不合理，致使研究结果没有达到预期目的，甚至出现与实际研究情况相反的结论，另一方面缺乏定量与定性相结合的方法研究环境规制效率驱动机制，仅仅依靠理论的逻辑推演和计量经济分析不能理清环境规制效率的影响机理和相互作用的动态机制，致使环境规制效率提高的路径对策缺乏针对性。另外，较少有从地理学、经济学、管理学等学科综合集成研究环境规制效率空间分异规律与综合驱动机制，需要在多学科协同攻关基础上，完善理论、方法和数据库为基础的“三位一体”研究体系。综上所述，研究结合当前中国区域可持续发展阶段特征，探讨中国环境规制效率空间格局动态演变规律及其综合驱动机制，破解中国工业化进程中生态环境局部好转而整体恶化的环境规制困局，完善环境规制效率空间演化地理过程和多要素驱动机制研究框架，强化地理学关于“过程+格局”、“因素+机理”等关键科学问题研究，为实现区域可持续发展提供一定的决策和参考。

　　2 研究方法与数据来源

　　2.1 DEA分析方法

　　数据包络分析 (Data Envelopment Analysis)能够有效计算具有相同类型投入和产出的若干决策单元（DMU）相对效率，C2R模型是DEA模型的最基本形式[28-29]，不足之处是难以有效区分决策单元效率，具体研究中采用超效率数据包络分析（Super-Efficiency DEA，SE-DEA）测度中国各地区环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率，超效率数据包络分析模型与传统DEA模型原理基本相同，其进行相关决策单元效率测度时，其余所有决策单元的投入和产出的线性组合代替它，因此可以成比例的有效增加相关决策单元的投入，使得计算效率值有效，SE-DEA模型将某个有效决策单元能增加其投入而仍保持相对有效性的最大比值作为该决策单元的新效率，为区别于传统模型中的效率值，将其记为效率。具体原理如下：为相关决策单元的输入变量，为相关决策单元的输出变量，m、s为输入、输出指标个数，建立最优规划模型（1）。

　　     （1）

　　式（1）中和为松弛变量，分别表示投入产出指标的调整量；表示计算权重系数；输入过剩以表示，输出不足以表示。当时，评价决策单元技术有效。若，，评价决策单元规模有效、技术有效，DEA有效。若，，决策单元弱DEA有效。当，，称评价决策单元DEA无效。弱DEA有效或DEA无效的决策单元，可以不减少输出为前提，减少输入，或不增加输入为前提，增加输出。

　　2.2 变异系数与基尼系数

　　变异系数用来衡量中国环境规制效率相对差异程度，用公式（2）表示，V是变异系数，s是环境规制效率标准差，为环境规制效率平均值。

　　                        （2）

　　基尼系数是衡量地理事物区域差异程度的重要方法，其取值范围是GÎ[0,1]，G越接近于0，区域差异程度越小，G越接近于1，区域差异程度越大，可以用公式（3）表示，G为中国环境规制效率基尼系数，n为研究区域行政单元数，为省区的环境规制效率，为环境规制效率的平均值，按照环境规制效率的大小排序。

　　              （3）

　　2.3 空间自相关分析

　　2.3.1 全局空间自相关

　　全局空间自相关可以描述研究区内地理对象的空间关联程度、集聚模式及其显著性等。Moran’s I指数是全局空间自相关统计量，其数学表达式如（4）。n为区域内区域单元数，、分别为、地区环境规制效率值，为平均值，为权重。Moran’s I取值范围为[-1,1]，取值为(0-1]时表示环境规制效率为正相关，[-1-0）时表示环境规制效率为负相关，当取值为0时，表明环境规制效率在空间上随机排列，不存在空间自相关。

　　  （4）

　　2.3.2局部空间自相关

　　运用Getis-Ord Gi*指数识别地理空间演变过程中的高值簇（热点区）与低值簇（冷点区），以能够更好的识别空间异质性，其数学表达式如（5）。

　　              （5）

　　若不存在，则服从正态分布，其检验的标准化形式为（6），式中，和分别为的期望值、方差，，，。Z>0且显著，则区域i周围为热点区（高的环境规制效率空间集聚），若Z<0且显著，则区域i周围为冷点区（低的环境规制效率空间集聚）。

　　（6）

　　2.4指标选取与数据来源

　　参考国内外环境规制效率的相关研究成果，以环境规制成本—收益理论为基础，指标体系分为成本指标（投入部分）、收益指标（产出部分），其中成本指标主要包括人力投入、财力投入和物力投入3部分，收益指标主要包括污染控制情况和环境质量状态2部分，根据指标体系设置的系统性、综合性和可操作性等原则，构建中国环境规制效率测度指标体系，表1[30-32]。考虑到指标体系的数据可获得性，研究区域以省域为主要研究单元，主要包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省、西藏自治区以外的中国30个省、市、自治区，数据主要来源于2001-2013年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、2000-2012年《中国环境统计公报》，根据研究需要将指标体系中的部分指标取倒数以转化成正向指标。

　　表1 中国环境规制效率评价指标体系

　　Tab.1 Assessment indicator system of China’s environmental regulation efficiency

　　3 中国环境规制效率空间格局动态演变特征

　　3.1环境规制效率时序变化特征

　　运用Deap2.0软件分别测度中国环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率，结果显示：总体上各地区环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率均呈波动上升趋势，各年份基本处于规模报酬递增阶段，依靠增加投入可以提高环境规制效率，2012年平均效率值分别为0.323、0.536、0.503，较2000年年均增长速度分别达到21.56%、13.27%、8.52%，一方面表明随着经济社会可持续发展转型，各级政府积极构建资源节约型与环境友好型社会、强化生态文明制度体系建设、促进绿色发展等措施提高了各地区整体环境规制效率，但另一方面也显示由于环境规制工具不完善、环保投入相对不足等诸多原因，各地区环境规制效率整体普遍不高，还存在一定的投入冗余和产出低效等问题，今后相当长时间内还应继续加大环境规制投入、提高单位成本收益以提高环境规制效率。

　　图1 2000-2012年中国环境规制效率变动趋势

　　Fig.1 The trend of China’s environmental regulation efficiency during 2000-2012

　　根据2000-2012年环境规制效率变异系数、基尼系数计算结果，均呈现综合效率>规模效率>纯技术效率态势，表明综合效率区域差异性最大，规模效率次之，纯技术效率区域差异性最小，同时2005年以来变异系数、基尼系数呈现下降趋势，环境规制效率区域差异态势呈缩小趋势。2012年环境规制综合效率、规模效率和纯技术效率基尼系数分别为0.519、0.287、0.319，显示尽管环境规制综合效率区域差异呈缩小趋势，但区域之间的差距依然较大，而规模效率和纯技术效率也呈现一定的区域差异。

　　图2 2000-2012年中国环境规制效率变异系数与基尼系数

　　Fig.2 Variable coefficient and Gini coefficient of China’s environmental regulation efficiency during 2000-2012

　　3.2环境规制效率空间分异特征

　　为能够科学反映中国环境规制效率空间分异特征，根据2000-2012年中国环境规制效率计算结果，采用自然断裂点法（Natural Breaks）将2000年、2012年中国各地区环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率划分为四个等级，以探讨中国环境规制效率空间分异特征。整体来看，2000年、2012年中国环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率均呈现明显的空间分异特征。从环境规制综合效率空间分布来看，北京、上海、广东、江苏、浙江等经济发达地区综合效率相对较高，而河北、山西、云南、贵州、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆等经济落后地区综合效率相对较低。综合来看，纯技术效率和规模效率空间分异格局基本和综合效率相一致。2000年仅河北、山西、辽宁、重庆等12个地区环境规制纯技术效率大于或者等于规模效率，北京、天津、上海、江苏等18个地区纯技术效率小于规模效率，2012年北京、上海、江苏、广东等23个地区纯技术效率大于或者等于规模效率，而天津、浙江、福建、山东等7个地区则相反，体现了科技管理、信息技术等在提升区域环境规制效率方面起到十分重要的作用，也反映了在生态文明建设成为全社会共同行动的大趋势下中国环境规制效率内部组成的空间结构得到不断优化。

　　图3 中国环境规制效率断裂点分级

　　Fig.3 Breaking point’s classification of China’s environmental regulation efficiency

　　进一步从四大地带和经济发展水平类型等视角探讨中国环境规制效率的空间分异特征，①中国四大地带环境规制效率空间格局特征。将研究区域分为东部、中部、西部和东北4个地区。计算2000-2012年各年份中国四大地带的环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率平均值，以能够更好的探讨中国环境规制效率空间分异特征。根据计算结果，环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率均呈现东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的空间分异特征，2012年中国四大地区环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率的变异系数分别为0.871、0.292和0.570，表明四大地带环境规制效率空间分异程度呈现综合效率>规模效率>纯技术效率的态势；②经济发展水平导向下中国不同类型区域的环境规制效率空间格局。根据世界银行关于区域经济发展水平的划分标准，按照低于人均GDP75%（Ⅰ类发展区域）、75%-100%（Ⅱ类发展区域）、100%-150%（Ⅲ类发展区域）、150%以上（Ⅳ类发展区域）标准划分为4类区域，随着经济发展水平的不断提高，中国环境规制综合效率、纯技术效率、规模效率呈现递增特征，2012年Ⅰ类发展区域的环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率平均值分别为0.622、0.781、0.732，高于其他三类发展区域，这说明经济发展水平与环境规制效率具有一定的耦合性。

　　3.3环境规制效率的空间关联特征

　　为研究2000-2012年中国环境规制效率空间集聚格局及演变情况，通过全局空间自相关方法，计算全局Moran's I指数（表2）。2000-2012年中国环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率在空间上均呈现集聚分布态势，2012年Moran's I指数介于0.382~0.417之间，其空间集聚态势较为明显。其中，环境规制综合效率的集聚态势持续强化，Moran's I值不断上升，由0.307上升为0.382；环境规制纯技术效率的集聚态势逐渐减弱，Moran's I值不断下降，由0.492下降为0.417；环境规制规模效率的集聚态势持续增强，Moran's I值不断上升，由0.203上升为0.401。

　　表2 2000-2012年中国环境规制效率全局自相关情况

　　Tab.2 Global autocorrelation of China’s environmental regulation efficiency during 2000-2012

　　为进一步探索中国各地区环境规制效率空间格局，识别其高低值集聚分布情况，运用局部空间自相关方法，计算中国各地区环境规制效率的Getis-Ord Gi*指数，并按照自然断裂点法分为4个等级，绘制中国各地区环境规制效率冷热点分布图（图4）。2000年环境规制综合效率热点区、次热点区、次冷点区和冷点区的数量分别为6个、6个、10个、8个，2012年分别为6个、11个、8个、5个。2000年环境规制纯技术效率热点区、次热点区、次冷点区和冷点区的数量分别为9个、6个、6个、9个，2012年分别为6个、11个、8个、5个；2000年环境规制规模效率热点区、次热点区、次冷点区和冷点区的数量分别为6个、5个、12个、7个，2012年分别为7个、10个、9个、4个。可以看出，2012年环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率次冷点区和冷点区数量较2000年基本呈减少趋势，次热点区数量呈现明显增多趋势，环境规制综合效率、规模效率热点区数量基本保持不变，而纯技术效率热点区数量呈现下降趋势，表明中国环境规制效率整体上趋于提高。上海、江苏、浙江、福建、湖北等地区基本为热点区，属于高环境规制效率空间集聚区，北京、天津、河北、山西、河南基本为次热点区，属于较高环境规制效率空间集聚区，内蒙古、黑龙江等地区基本为次冷点区，属于较低环境规制效率空间集聚区，甘肃、青海、重庆、四川、云南等地区基本为冷点区，属于低环境规制效率空间集聚区。

　　图4 中国环境规制效率冷热点演变趋势

　　Fig.4 Hotspots and coldspots evolution trend of China’s environmental regulation efficiency

　　4 中国环境规制效率空间格局动态演变的驱动机制研究

　　4.1变量选取与计算结果

　　根据上述环境规制效率整体空间布局特征、分解效率动态格局分析，可以发现各地区环境规制效率存在显著的空间集聚、差异，那么是什么因素导致这种空间格局动态演变呢？本文参考相关文献并结合中国当前经济发展阶段探索环境规制效率影响因素，分析多因素作用下环境规制效率空间格局演变的形成根源，为防止数据“伪回归”现象，采用IPS和LLC两种方法对原始数据进行稳定性检验。其中ERC、TC、SC分别表示环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率，EDL表示经济发展水平，用人均GDP表示，ES表示产业结构，用工业产值占GDP比重表示，UI表示城镇化水平，用城镇人口占地区总人口比重表示，TDL表示技术投入，用地区R&D人员全时当量的对数表示，MI表示市场化水平，用私营企业和个体企业的就业人口占地区总就业人口比重表示，OPEN表示全球化水平，用地区外商投资总额的对数表示。根据表3，运用IPS和LLC两种方法检验面板数据的稳定性，均通过了显著性检验，表明研究变量的面板数据存在稳定性。

　　表3 面板数据的平稳性检验

　　Tab.3 Panel data’s stationary test

　　由于面板数据存在多种类型的回归模型，因此本文尝试探讨面板数据处理的多种回归分析模型，以找到较为恰当的面板数据处理方法。首先，运用固定效应的面板回归模型，得到F统计量比较显著，表明固定效应模型要明显好于混合效应模型，由于固定效应模型会损失面板数据很多的自由度，因此尝试运用随机效应模型测度环境规制效率的影响因素，并运用Hausman计算检验是否运用随机效应，根据检验结果卡方差值较大且P值均大于0.1（综合效率P值=0.178，纯技术效率P值=0.112，规模效率P值=0.502），表明综合效率、纯技术效率和规模效率随机效应均要明显优越于固定效应，鉴于随机效应模型中假设随机变化的个体变量与解释变量不存在相关关系，可能导致估计结果不合理，考虑到环境规制效率值均介于0-1之间，可以在随机效应的基础上选择Tobit模型，根据综合效率、纯技术效率和规模效率Tobit模型似然比检验结果，表明在1%显著性水平下拒绝了不存在个体效应的原假设，因此随机效应的面板Tobit模型要优越于混合面板Tobit模型。综上所述，解释变量和被解释变量数据采用IPS和LLC两种方法均通过了面板数据稳定性检验，同时在Hausman检验的基础上选择随机效应模型进行回归分析，最后根据环境规制效率值的自身特点，在随机效应基础上选择Tobit模型进行回归分析，并通过了似然比检验，表4。根据计算结果，可以发现面板Tobit模型优于上述其他模型，环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率影响因素的显著性得到明显提高。

　　表4 中国环境规制效率影响因素

　　Tab.4 Influence factors of China’s environmental regulation efficiency

　　注：*、**和***分别表示10%、5%和1%水平上的显著。

　　4.2空间格局动态演变的综合驱动机制剖析

　　中国环境规制效率变化及其空间轨迹演变，不仅取决于各地区自身环境规制投入产出要素条件的改变，也与环境规制的整体外部运行环境有关。根据上述计量结果分析，中国环境规制效率的地区差异主要由于经济发展、产业结构、城镇化、技术投入、市场化、全球化等多种不同类型因素和影响机制共同作用驱动，从而形成中国环境规制效率空间格局动态演变综合驱动机制的整体框架，图5。

　　图5 中国环境规制效率空间格局演变综合驱动机制

　　Fig.5 Comprehensive driving mechanism about the spatial evolution of China’s environmental regulation efficiency

　　根据各影响因素的估计参数可以看出：

　　（1）经济发展水平与环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率相关系数分别为0.0849、0.0910、0.1640，通过了1%水平下显著性检验。经济发展从供给和需求两个角度综合推动环境规制效率变动，经济发展阶段与环境规制效率强弱密切相关，例如京津、长三角、珠三角等经济发达地区的环境规制效率也相对较高，一方面经济发展优化了治理环境污染和新能源开发的技术和手段，可以拿出更多的财政支出资金用于保护与改善赖以生存的生态环境，提供技术装备和环保人员保障，提高环境治理能力，推动环境保护落实。另一方面，随着经济发展水平的不断提高，公众的生态环境意识逐渐增强，清洁、优美与和谐的环境（生态需求）也推动政府强化与完善环境政策，增强改善生态环境的内在动力。

　　（2）产业结构（工业产值占GDP比重）与环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率相关系数分别为-0.0101、-0.0067、-0.0052，通过了1%水平下显著性检验，表明工业比重的上升特别是以牺牲资源环境为代价的粗放型增长方式不利于环境规制效率的提高。产业结构调整影响投入产出要素变化，产业结构是联系经济活动和生态环境之间的重要纽带，在资源配置、资源消耗和污染物排放的种类与数量等方面起到重要作用。当通过微观治理视角解决资源环境约束受到限制时，产业结构调整便成为破解资源环境约束的重要路径。产业结构的合理化和高度化在相同投入要素下实现更大经济产出、降低生产成本、提升产业竞争力的同时，也可以带来一定的环境外部效应，实现资源最优化配置、减少污染物排放量，降低环境规制投入、提高环境规制产出，从而提升环境规制效率。

　　（3）城镇化与环境规制综合效率、纯技术效率相关系数为0.0015、0.0025，通过了5%水平下显著性检验，与规模效率呈正相关但没有通过显著性检验。城镇化产生明显的集聚效应和溢出效应，人口、产业等要素不断向城镇集聚是城镇化进程的重要特征，要素集聚有助于提高企业和产业之间协同整合，降低产业活动成本，推动以高服务化、高技术化等为主要特征的产业结构优化升级，形成具有竞争力的规模经济，提高单位国土空间的经济社会效益和环境效益。同时，城镇化有助于吸引高质量的人力资本集聚，优化改善技术创新环境，也在一定程度上提升公众环境保护意识，促进经济内生性增长模式形成，通过集聚效应和溢出效应提高环境规制效率。

　　（4）科技投入水平与环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率相关系数分别为0.0493、0.0266、0.0291，分别通过了1%、10%和5%水平下显著性检验，体现科技投入解决资源环境问题的重要性。技术进步提供了降低规制成本的创新动力。技术革新能够促进主导产业更替、产业技术进步、产业分化融合，降低生产成本，提高生产效率，也能够使得新能源开发技术、污染控制技术、清洁生产技术广泛运用于产业活动中，提高环境保护实际效果，将人类文明推向一个新的阶段。同时，信息技术使环境问题得到及时公开、监控、评估和预警，减少环境管理的中间环节，提高环境管理效率。

　　（5）市场化与环境规制综合效率、纯技术效率相关系数为0.0039、0.0043，通过了1%水平下显著性检验，与规模效率呈正相关但没有通过显著性检验。市场化有助于完善环境规制工具组合形式，有利于经济发展方式转变。排污权交易、环境税费、排污收费、绿色信贷、绿色保险、生态补偿等环境经济政策均以市场化为基础，环境规制工具组合也呈现多样化特征，有利于降低环境保护成本、减少政府投入，提高政府管制效率。同时市场化还通过完善资源价格机制、促进产业结构调整、倒逼企业研发和采用新技术等途径转变经济发展方式，实现资源配置的高效率和降低环境污染程度，从而提高环境规制产出效益。

　　（6）全球化与环境规制综合效率、纯技术效率相关系数为0.0200、0.0295，分别通过了5%、10%水平下显著性检验，与规模效率呈正相关但没有通过显著性检验。全球化进程中产生的环境溢出正效应大于“污染避难所”假说产生的负效应。伴随着环境保护观念、技术、文化和信息的全球化，全球性的环境保护组织、机构、制度等促进了地区可持续发展。通过投资等渠道也引进环境保护技术、清洁生产技术和环保技术装备等，跨国企业开展研究研发和技术转让活动，促进地区技术进步和产业结构优化升级，其环境溢出正效应在一定程度上提高了区域环境规制效率。

　　5 结论与讨论

　　研究以SE-DEA模型测度中国各地区环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率，以基尼系数、变异系数、自然断裂点、全局空间自相关等方法研究中国环境规制效率空间格局动态演变特征，并运用空间面板Tobit模型检验中国环境规制效率相关影响因素，构建中国环境规制效率空间格局演变综合驱动机制。得出以下结论：①从时序演变特征来看，各地区环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率均呈波动上升趋势，各年份基本处于规模报酬递增阶段，依靠增加投入可以提高环境规制综合效率，变异系数、基尼系数呈现“综合效率>规模效率>纯技术效率”态势，虽然环境规制综合效率区域差异呈现缩小趋势，但区域之间的差距依然较大；②从空间分异特征来看，环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率呈现东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的空间分异特征，环境规制效率与经济发展水平具有一定的耦合性。在生态文明建设成为全社会共同行动的大趋势下中国环境规制效率内部组成的空间结构得到不断优化；③从空间关联特征来看，环境规制效率空间集聚态势较为明显，综合效率、规模效率集聚态势持续强化，纯技术效率集聚态势逐渐减弱。环境规制效率次冷点区和冷点区个数基本呈减少趋势，次热点区个数明显增多，综合效率、规模效率热点区个数基本保持不变，而纯技术效率热点区个数呈现下降趋势，表明中国环境规制效率整体趋于增强；④在面板Tobit模型基础上，发现经济发展、城镇化、技术投入、市场化、全球化等与环境规制效率呈显著性正相关，而产业结构（工业产值占GDP比重）与环境规制效率呈显著性负相关。结合中国区域可持续发展的内外部环境，构建环境规制效率空间格局动态演变的综合驱动机制。

　　根据上述分析，建议从以下几个方面提高中国环境规制效率：①树立转变经济发展方式的科学理念，促进产业结构转型升级。树立可持续发展理念，以发展循环经济、低碳经济和绿色经济为契机，促进以高消耗、高污染为特征的传统经济增长方式向低消耗、低污染的经济发展模式转型。降低资源密集型、能源密集型产业比重，提高战略性新兴产业比重。以《国家新型城镇化规划（2014-2020）》为指导，提升城市群的集聚效应和溢出效应；②增强自主创新能力，培育环保创新科研平台。以创建环保企业创新平台、构建企业创新合作机制、培育环保产业创新人才为基础，创新新能源开发技术、污染控制技术、清洁生产技术；③完善市场经济体制，加快融入全球化。健全中国资源环境产权交易市场制度，改革绿色产品机制。融入全球性的环境机构、组织、制度，引进先进的环保理念、技术、文化和信息；④提升公众环境保护意识，优化环境规制组合工具。发挥公众参与环保决策的重要作用，通过公众对良好的环境质量需求推动环境保护，完善环境保护的行政、经济规制体系，实施区域差别化的环境政策体系，缩小地区间环境规制效率差距。

　　当然本文也存在一些不足之处：①由于数据资料的限制，研究仅探究中国30个省市区等省域尺度环境规制效率动态演变格局，并没有开展地级市、县级市等更小尺度研究；②在对环境规制效率影响因素的选取上，选择相关的主要替代因素，估计可能会引起研究结果偏差；③运用面板数据检验了中国环境规制效率的影响因素，但对其内在影响机制分析相对不足。今后还应深入开展以下几方面工作：继续收集相关数据资料，研究中国地级市或者县级市环境规制效率动态演变格局；进一步甄别影响因素的替代因素，提高研究结论的准确性；在掌握丰富数据资料的基础上，运用适当方法更深入分析不同尺度区域的中国环境规制效率空间格局动态演变的影响机理。

　　参考文献（References）：

　　[1]黄建欢,吕海龙,王良健.金融发展影响区域绿色发展的机理——基于生态效率和空间计量的研究.地理研究,2014,33(3):532-545. [Huang Jianhuan, Lv Hailong, Wang Liangjian. Mechanism of financial development influencing regional green development: Based on eco-efficiency and spatial econometrics. Geographical Reaearch, 2014, 33(3): 532-545.]

　　[2]Jones S. No man's Land: globalization, territory, and clandestine groups in Southeast Asia. Australian Journal of International Affairs, 2012, 66(1): 90-91.

　　[3]Sueyoshi T, Goto M. Returns to scale and damages to scale under natural and managerial disposability: Strategy, efficiency and competitiveness of petrole umfirms. Energy Economics, 2012, 34 (3): 645-662.

　　[4]张亚斌,马晨,金培振.我国环境治理绩效评价及其影响因素.经济管理,2014,43(4):171-180. [Zhang Yabin, Ma Chen, Jin Peizhen. The environmental regulation investment efficiency evaluation and its influcing factors analysis of china based on the SBM-TOBIT model of panal data. Economic Management, 2014, 43(4): 171-180.]

　　[5]宋马林,王舒鸿.环境规制、技术投入与经济增长.经济研究,2013,49(3):122-134. [Song Malin, Wang Shuhong. Analysis of environmental regulation, technological progression and economic growth from the perspective of statistical tests. Economic Research, 2013, 49(3): 122-134.

　　[6]张红凤,张细松.环境规制理论研究.北京:北京大学出版社,2012:1-5. [Zhang Hongfeng, Zhang Xisong. Study on Environmental Regulation Method. Beijing: Peking University Press, 2012: 1-5.]

　　[7]王晓宁,毕军,刘蓓蓓,等.基于绩效评估的地方环境保护机构能力分析.中国环境科学,2006,26(4):171-180. [Wang Xiaoning, Bi Jun, Liu Beibei, et al. Performance-based study on institutional capacity of local environmental protection bureau. Chinese Environment Science, 2006, 26(4): 171-180. ]

　　[8]席涛.美国环境规制成本与收益的实证分析.经济理论与经济管理,2002,22(11):65-69. [Xi Tao. An empirical analysis of the costs and benefits about environmental regulation in USA. Economic Theory and Business Management, 2002, 22(11): 65-69.]

　　[9]Hamamoto M. Environmental regulation and the productivity of Japanese manufacturing industries[J]. Resource and Energy Economics, 2006, 28(4): 299-312.

　　[10]张会恒.提高政府规制有效性的途径与实践—一个基于成本收益分析的视角.改革,2005,11(2):111-115. [Zhang Huiheng. Practice and ways for improving effectivenes of government regulation based on the analysis about cost and benefit. Reform, 2005, 11(2): 111-115.]

　　[11]Randy B, Henderson V. Effects of air quality regulations on polluting industries. The Journal of Political Economy, 2000, 18(2): 379-421.

　　[12]王群伟,周德群,葛世龙,等.环境规制下的投入产出效率及规制成本研究.管理科学,2009,22(6):111-119. [Wang Qunwei, Zhou Dequn, Ge Shilong, et al. Research on input output efficiency and regulatory cost under environmental regulation. Journal of Management Science, 2009, 22(6): 111-119.]

　　[13]赵红.美国环境规制的影响分析与借鉴.经济纵横,2006,21(1):55-57. [Zhao Hong. Research on the impact of environmental regulation and reference in America. Economic Aspect, 2006, 21(1): 55-57.]

　　[14]汴庆文.基于DEA理论的环境效率评价方法研究.合肥:中国科学技术大学,2006. [Bian Qingwen. Study on environmental efficiency evaluation method based on DEA theory. Hefei: Chinese Science and Technology University, 2006.]

　　[15]Levinson A, Taylor M S. Unmasking the pollution haven effect. International Economic Review, 2008, 49(1): 223-254.

　　[16]Jeppesen T, List J A, Folmer H. Environmental regulations and new plant location decisions: Evidence from a meta-analysis. Journal of Regional Science, 2002, 42(1): 19-49.

　　[17]郭国锋,郑召峰.基于DEA模型的环境治理效率评价.经济问题,2009,31(1):48-51. [Guo Guofeng, Zheng Zhaofeng. Evolution of environmental regulation efficiency based DEA. Economic Problems, 2009, 31(1): 48-51.]

　　[18]韩强,曹洪军,宿洁.我国工业领域环境保护投资效率实证研究.经济管理,2009,38(5):154-160. [Han Qiang, Cao Hongjun, Su Jie. Positive analysis on investment efficiency of Chinese Environment Protection in Industry. Economic Management Journal, 2009, 38(5): 154-160.]

　　[19]Berman E, Bui L T. Environmental regulation and productivity: Evidence from oil refineries. The Review of Economics and Statistic, 2008, 88(3): 498-510.

　　[20]杨竞萌,王立国.我国环境保护投资效率问题研究.当代财经,2009,11(9):20-25. [Yang Jingmeng, Wang Liguo. A study of efficiency of China’s environmental protection investment. Contemporary Finance Economics, 2009, 11(9): 20-25.]

　　[21]姜林.中国环境规制效率评价研究.沈阳:辽宁大学,2011. [Jiang Lin. Researeh of effieieney evaluation of environment regulation of China. Shenyang: Liaoning University, 2011.]

　　[22]Brunnermeier S B, Cohen M A. Determinants of environmental innovation in US manufacturing industries. Journal of Environmental Economies and Management, 2003, 45(2): 278-293.

　　[23]马育军,黄贤金,肖思思,等.基于DEA模型的区域生态环境建设绩效评价——以江苏省苏州市为例.长江流域资源与环境,2007,16(6):769-774. [MA Yujun, Huang Xianjin, Xiao Sisi, et al. Efficiency of ecological environmental protection based on the model of data envelopment analysis(DEA): A case study of Suzhou city, Jiangsu province. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2007, 16(6): 769-774.]

　　[24]Erdogan A M. Foreign direct investment and environmental regulations: A survey. Journal of Economic Surveys, 2014, 28(5): 943-955.

　　[25]杨骞,刘华军.环境技术效率、规制成本与环境规制模式.当代财经,2013,15(10):16-25. [Yang Qian, Liu Huajun. Environmental technical efficiency, regulation cost and environmental regulation mode. Contemporary Finance Economics, 2013, 15(10): 16-25.]

　　[26]司东皖.我国化工行业环境规制效率研究.沈阳:辽宁大学,2013. [Si Dongwan. Researeh of environmental regulation efficiency of Chinese chemical industry. Shenyang: Liaoning University, 2013.]

　　[27]Smulders S, Yacov T, Amos Z. Announcing Climate Policy: Can a green paradox arise without scarcity?. Journal of Environmental Economic and Management, 2012, 64(9): 364-376.

　　[28]曹芳东,黄震方,余凤龙,等.国家级风景名胜区旅游效率空间格局动态演化及其驱动机制.地理研究,2014,33(6):1151-1166. [Cao Fangdong, Huang Zhenfang, Yu Fenglong, et al. The spatial evolution of travel efficiency of China's National Scenic Areas and its driving mechanism. Geographical Reaearch, 2014, 33(6): 1151-1166.]

　　[29]王贺封,石忆邵,尹昌应.基于DEA模型和Malmquist生产率指数的上海市开发区用地效率及其变化.地理研究,2014,33(9):1636-1646. [Wang Hefeng, Shi Yishao, Yin Changying. Land use efficiencies and their changes of Shanghai's development zones employing DEA model and Malmquist productivity index. Geographical Reaearch, 2014, 33(9): 1636-1646.]

　　[30]Omer A M. Energy, environment and sustainable development. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2008, 12(9): 2265-2300.

　　[31]Dean J M, Lovely M E, Hua W. Are foreign investors attracted to weak environmental regulations? Evaluating the evidence from China. Journal of Development Economics, 2009, 90(1): 1-13.

　　[32]徐成龙,任建兰,程钰.山东省环境规制效率时空格局演变及影响因素.经济地理,2014,34(12):47-52. [Xu Chenglong, Ren Jianlan, Cheng Yu. Influence factors and temporal-spatial evolution of environmental regulation efficiency in Shandong Province. Economic Geography, 2014, 34(12): 47-52.]

　　Spatial Evolution and Driving Mechanism of China’s Environmental Regulation Efficiency

　　CHENG Yu, REN Jianlan, CHEN Yanbin, XU Chenglong

　　(College of Geography and Environment Sciences, Shandong Normal University, Jinan 250014)

　　Abstract: Environmental issue is the focus that influences the sustainable development of China’s economy and society. The negative externality of environmental pollution to production and living has become more and more serious, and the environmental awareness of the government and general public are enhancing and their environmental concepts are converting. Thus, the environmental regulation has been critical to the synergetic development of regional economy and environment, and to improve the living quality of residents and to build harmonious society. Mid-term evaluation of the 12th Five-Year Plan, published by National Development and Reform Commission, shows that the development of 4 indexes (the proportion of non-fossil energy in primary energy consumption, unit GDP energy consumption, CO2 emission intensity, NOx) has lagged behind. Also, hazy weather and human settlement has continuously deteriorated. The evaluation illustrates that the effects of the environmental management are unsatisfactory. Accordingly, it is necessary to reexamine the performance and driving mechanism of government’s environmental investment and management. Environmental regulation efficiency evaluation is a critical method of assessing environmental governance performance. In this paper, China’s environmental regulation efficiency is measured by Data Envelopment Analysis, and the characteristics of spatial evolution are analyzed by variable coefficient, Gini coefficient, spatial autocorrelation and Tobit model. In addition, the influence factors and comprehensive driving mechanisms are discriminated. The conclusions are as follows: ①The environmental regulation efficiency has fluctuated upward during 2000-2012, and the variable coefficient and Gini coefficient presented the situation of “combined efficiency＞scale efficiency＞pure technical efficiency”; ②The environmental regulation combined efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency  have a characteristic of spatial heterogeneity, which present a trend of “east region＞northeast region＞central region＞west region”, and the spatial agglomeration of environmental regulation efficiency is emerging; ③The economic development, urbanization, technology input, marketization, globalization have positive correlations with environmental regulation efficiency. The industrial structure (the proportion of industrial output in GDP), however, has negative correlation with it. In general, this paper has explored the spatial evolution and comprehensive driving mechanism of China’s environmental regulation efficiency. And, it has resolved the predicament in environmental regulation that the local ecological environment is improving whereas the overall situation is declining. Furthermore, it has provided a research framework of spatial evolution’s geographical processes and multi-driving mechanisms, and the  key scientific topics of “process＋pattern” and “element＋mechanism” in geography have been strengthened. Therefore, this paper can provide reference for regional sustainable development.

　　Key words: environmental regulation efficiency; spatial pattern; dynamic evolution; driving mechanism; SE-DEA