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2016 , Vol. 35 >Issue 1: 123 - 136

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201601011

中国环境规制效率空间格局动态演变及其驱动机制

  • 程钰 ,
  • 任建兰 ,
  • 陈延斌 ,
  • 徐成龙
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  • 山东师范大学地理与环境学院,济南 250014
任建兰（1954- ）,女,山东莱州人,教授,博士生导师,主要研究方向为区域可持续发展。E-mail:

作者简介：程钰（1984- ）,男,山东潍坊人,博士,讲师,主要研究方向为区域可持续发展。E-mail:

收稿日期: 2015-06-15

  要求修回日期: 2015-11-13

  网络出版日期: 2016-01-23

基金资助

国家自然科学基金项目（41271553, 41371170, 41501124）

山东省自然科学基金项目（ZR2015DQ008）

山东师范大学青年教师科研资助项目（10445024）

收起

Spatial evolution and driving mechanism of China's environmental regulation efficiency

  • CHENG Yu ,
  • REN Jianlan ,
  • CHEN Yanbin ,
  • XU Chenglong
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  • College of Geography and Environment Sciences, Shandong Normal University, Jinan 250014, China

Received date: 2015-06-15

  Request revised date: 2015-11-13

  Online published: 2016-01-23

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《地理研究》编辑部
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摘要

环境规制效率评价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,研究表明：① 2000-2012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比例）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

本文引用格式

程钰 , 任建兰 , 陈延斌 , 徐成龙 . 中国环境规制效率空间格局动态演变及其驱动机制[J]. 地理研究, 2016 , 35(1) : 123 -136 . DOI: 10.11821/dlyj201601011

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 coordinated development of regional economy and environment, and to improve the living quality of residents and to build a 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, and NOx) has lagged behind. Also, hazy weather and human settlements have 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, data envelopment analysis is used to measure China's environmental regulation efficiency, and the spatial evolution are analyzed based on variable coefficient, Gini coefficient, spatial autocorrelation and Tobit model. In addition, the influencing factors and comprehensive driving mechanisms are discriminated. The conclusions are as follows: (1) The environmental regulation efficiency had an fluctuated upward trend during 2000-2012, and the variable coefficient and Gini coefficient presented a tendency of "combined efficiency > scale efficiency > pure technical efficiency"; (2) The environmental regulation combined efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency have a characteristic of spatial heterogeneity, which presents a trend of "eastern region > northeastern region > central region > western region", and the spatial agglomeration of environmental regulation efficiency is emerging; (3) The 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 environmental regulation efficiency. 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 eco-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

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（environmental performance index,EPI）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例也从2.00%上升为2.79%。然而,国家发展与改革委员会公布的“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例、单位GDP能源消耗、CO2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,本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 数据包络分析方法

数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）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。SE-DEA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 θ 。具体原理： x j = ( x 1 j , ⋯ , x mj ) T 为相关决策单元的输入变量, y j = ( y 1 j , ⋯ , y sj ) T 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：
min ( θ~ε ( e 1 t s - - e 2 t s + ) ) s.t. ∑ j = 1 n x j λ j + s - = θ x j ∑ j = 1 n y j λ j - s + = y j λ j ≥ 0 ( j = 1,2 , ⋯ , n ) s + ≥ 0 ; s - ≥ 0 （1）
式中： s + 和 s - 为松弛变量,分别表示投入产出指标的调整量; λ j 表示计算权重系数;输入过剩以 e t s - 表示,输出不足以 e t s + 表示。当 e t s - + e t s + = 0 时,评价决策单元技术有效;若 θ = 1 , e t s - + e t s + = 0 ,评价决策单元规模有效、技术有效,DEA有效;若 θ = 0 , e t s - + e t s + > 0 ,决策单元弱DEA有效;当 θ < 0 , e t s - + e t s + > 0 ,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 1 - θ 0 ) X 0 + S - ,或不增加输入为前提,增加输出 S + 。

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,用式（2）表示：
V = σ X ˉ （2）
式中：V是变异系数; σ 是环境规制效率标准差; X ˉ 为环境规制效率平均值。
基尼系数是衡量地理事物区域差异程度的方法,其取值范围是G∈[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,可以用式（3）表示：
G = 2 × ∑ i = 1 n i × x i n 2 × u x - n + 1 n （3）
式中：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; x i 为省区的环境规制效率; u x 为环境规制效率的平均值; i 按照环境规制效率的大小排序。

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。Moran's I指数是全局空间自相关的统计量,表达如下：
I = n ∑ i = 1 n ∑ j ≠ i n w ij ( x i - x ˉ ) ( x j - x ˉ ) ∑ i = 1 n ∑ j ≠ i n w ij ∑ i = 1 n ( x i - x ˉ ) 2 （4）
式中：n为区域内区域单元数; x i 、 x j 分别为 i 、 j 地区环境规制效率值; x ̅ 为平均值; w ij 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,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。
2.3.2 局部空间自相关 运用Getis-Ord G i * 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,其数学表达式为：
G i * ( d ) = ∑ j = 1 n w ij x j ∑ i = 1 n x i （5）
若不存在 G i * = 0 ,则 G i * 服从正态分布,其检验的标准化形式为式（6）：
Z ( i ) * = G i * ( d ) - E G i * Var G i * = ∑ j = 1 n w ij ( d ) x j - W i * x ̅ s n S 1 i * - W i * 2 / ( n - 1 1 2 （6）
式中： E G i * 和 Var G i * 分别为 G i * 的期望值和方差; W i * = ∑ j = 1 n w ij ( d ) + w ii ; s = ∑ j = 1 n x j 2 / n - x ˉ 2 ; S 1 i * = ∑ i = 1 n w ij 2 。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）。

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三部分,收益指标主要包括污染控制情况和环境质量状态两部分,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。
Tab. 1 Assessment indicator system of China's environmental regulation efficiency

表1 中国环境规制效率评价指标体系

一级指标 二级指标 三级指标 四级指标 指标方向
中国环境规制效率评价指标体系 成本指标 人力投入指标 单位产值环境部门专职人员数（人） （+）
物力投入指标 单位产值环境污染治理设施数（台） （+）
财力投入指标 单位产值环境污染治理投资总额（万元） （+）
环境污染治理投资率（%） （+）
收益指标 污染控制指标 工业烟尘去除率（%） （+）
工业粉尘去除率（%） （+）
工业SO2去除率（%） （+）
工业固体废物综合利用率（%） （+）
工业废水排放达标率（%） （+）
环境质量指标 森林覆盖率（%） （+）
人均公园绿地（m2） （+）
单位产值COD排放量（t/万元） （-）
单位产值SO2排放量（t/万元） （-）
单位产值固体废弃物排放量（t/万元） （-）

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Deap 2.0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（图1）：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。
Fig. 1 The trend of China's environmental regulation efficiency during 2000-2012

图1 2000-2012年中国环境规制效率变动趋势

根据2000-2012年环境规制效率变异系数、基尼系数计算结果（图2）,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。
Fig. 2 Variable coefficient and Gini coefficient of China's environmental regulation efficiency during 2000-2012

图2 2000-2012年中国环境规制效率变异系数与基尼系数

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年和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（图3）。整体来看,2000年和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个省份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个省份纯技术效率小于规模效率,2012年北京、上海、江苏、广东等23个省份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个省份则相反,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。
Fig. 3 Breaking point's classification of China's environmental regulation efficiency

图3 中国环境规制效率断裂点分级

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GDP的75%（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）标准划分为四类区域。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。
Tab. 2 Global autocorrelation of China's environmental regulation efficiency during 2000-2012

表2 2000-2012年中国环境规制效率全局自相关情况

综合效率 2000年 2004年 2008年 2012年
Moran's I 0.307 0.363 0.375 0.382
Z(I) 3.151 3.648 3.707 3.804
P(I) 0.004 0.003 0.002 0.001
纯技术效率 2000年 2004年 2008年 2012年
Moran's I 0.492 0.378 0.458 0.417
Z(I) 4.506 3.947 4.356 3.928
P(I) 0.002 0.002 0.001 0.002
规模效率 2000年 2004年 2008年 2012年
Moran's I 0.203 0.221 0.359 0.401
Z(I) 2.164 2.243 3.234 3.710
P(I) 0.029 0.021 0.003 0.001
为进一步探索中国各地区环境规制效率空间格局,识别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 G i * 指数,并按照自然断裂点法分为四等级,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、湖北等省份基本为热点区,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、黑龙江等省份基本为次冷点区,属于较低环境规制效率空间集聚区,甘肃、青海、重庆、四川、云南等省份基本为冷点区,属于低环境规制效率空间集聚区。
Fig. 4 Hotspots and coldspots evolution trend of China's environmental regulation efficiency

图4 中国环境规制效率冷热点演变趋势

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 变量选取与结果分析

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。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比例表示;UI表示城镇化水平,用城镇人口占地区总人口比例表示;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例表示;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。
Tab. 3 Panel data's stationary test

表3 面板数据的平稳性检验

变量 IPS LLC 结论
检验形式(C,T,L) IPS-W统计量 P值 检验形式(C,T,L) LLC-T统计量 P值
ERC (1,1,0) -3.36 0.00 (1,0,0) -3.47 0.00 平稳
TC (1,0,0) -9.33 0.00 (1,0,0) -13.05 0.00 平稳
SC (1,0,0) -6.51 0.00 (1,0,0) -9.82 0.00 平稳
EDL (1,0,0) -5.18 0.00 (1,0,0) -9.69 0.00 平稳
ES (1,0,0) -8.47 0.00 (1,0,0) -4.04 0.00 平稳
UI (1,0,0) -5.15 0.00 (1,0,0) -9.16 0.00 平稳
MI (1,0,0) -3.35 0.00 (1,0,0) -3.82 0.00 平稳
TDL (1,0,0) -6.08 0.00 (1,0,0) -9.11 0.00 平稳
OPEN (1,0,0) -6.34 0.00 (1,0,0) -5.77 0.00 平稳
由于面板数据存在多种类型的回归模型,因此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。
Tab. 4 Influencing factors of China's environmental regulation efficiency

表4 中国环境规制效率影响因素

估计结果
Ⅰ		 估计结果
Ⅱ		 估计结果
Ⅲ		 估计结果
Ⅳ		 估计结果
Ⅴ		 估计结果
Ⅵ		 估计结果
Ⅶ		 估计结果
Ⅷ		 估计结果
Ⅸ
被解释变量 ERC ERC ERC TC TC TC SC SC SC
估计方法 固定效应 随机效应 面板Tobit 固定效应 随机效应 面板Tobit 固定效应 随机效应 面板Tobit
EDL 0.0490** 0.0856*** 0.0849*** 0.1030*** 0.0914*** 0.0910*** 0.1500*** 0.1626*** 0.1640***
0.0253 0.0162 0.0168 0.0198 0.0164 0.0163 0.0278 0.0162 0.0164
ES -0.0123*** -0.0094*** -0.0101*** -0.0069*** -0.0067*** -0.0067*** -0.0075*** -0.0049*** -0.0052***
0.0016 0.0013 0.0014 0.0012 0.0012 0.0012 0.0017 0.0012 0.0013
UI 0.0018* 0.0014* 0.0015** 0.0024** 0.0025** 0.0025** 0.0015 0.0007 0.0008
0.0010 0.0009 0.0009 0.0008 0.0008 0.0008 0.0011 0.0009 0.0009
MI 0.0035** 0.0040** 0.0039*** 0.0043*** 0.0043*** 0.0043*** 0.0008 0.0015 0.0014
0.0011 0.0010 0.0010 0.0008 0.0008 0.0008 0.0012 0.0010 0.0010
TDL 0.0952*** 0.0445*** 0.0493*** 0.0238 0.0266* 0.0266* 0.0619* 0.0272* 0.0291**
0.0226 0.0119 0.0137 0.0177 0.0141 0.0138 0.0249 0.0105 0.0115
OPEN 0.0360* 0.0196* 0.0200** 0.0179 0.0290* 0.0295* 0.0163 0.0148 0.0140
0.0183 0.0123 0.0130 0.0143 0.0127 0.0128 0.0201 0.0113 0.0119
Constant -1.1767*** -1.0280*** -1.0467*** -0.9583*** -0.9419*** -0.9408*** -1.6816*** -1.5188*** -1.5358***
0.1329 0.1136 0.1156 0.1043 0.1008 0.0997 0.1462 0.1169 0.1192
R2 0.4973 0.4836 0.6148 0.6140 0.5711 0.5639
F 9.28*** 44.48*** 5.68***
个体效应标准差 0.1289 0.0710 0.0851 0.1433 0.1402 0.1351 0.0904 0.0548 0.0623
干扰项标准差 0.0870 0.0870 0.0873 0.0683 0.0683 0.0677 0.0957 0.0957 0.0956
PHO 0.6868 0.3996 0.4872 0.8151 0.8083 0.7992 0.4716 0.2467 0.2982
似然比检验 329.2084 400.1768 307.2672

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）。根据各影响因素的估计参数可以看出：
Fig. 5 Comprehensive driving mechanism of the spatial evolution of China's environmental regulation efficiency

图5 中国环境规制效率空间格局演变综合驱动机制

（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比例）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1%水平下显著性检验,表明工业比例的上升特别是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,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。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比例）与环境规制效率呈显著性负相关。
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 转变经济发展方式,促进产业结构转型升级。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、能源密集型产业比例,提高战略性新兴产业比例。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,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。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。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[Jiang Lin.Research of effieieney evaluation of environment regulation of China. Shenyang: Doctoral Dissertation of 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.This paper provides new evidence on the determinants of environmental innovation. We employ panel data models to study how environmental innovation by US manufacturing industries responded to changes in pollution abatement expenditures and regulatory enforcement during the period 1983 through 1992. We find that (1) environmental innovation (as measured by the number of successful environmental patent applications granted to the industry) responded to increases in pollution abatement expenditures, however, (2) increased monitoring and enforcement activities related to existing regulations did not provide any additional incentive to innovate. We also find some empirical evidence that environmental innovation is more likely to occur in industries that are internationally competitive.

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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. <p>选取生态系统服务价值、生态绿当量、人均生态足迹赤字和环境质量综合指数作为区域生态环境质量表征指标，借助DEA模型对区域生态环境建设过程中劳动力投入、资金投入、技术投入和资源投入的绩效进行评价，结果表明：（1）苏州市10年来生态环境建设总体而言绩效良好，DEA有效年份占30％，弱有效年份占20％，无效年份占50％，并且无效年份的效率指数都在0.97以上；（2）导致苏州市最近5年生态环境建设DEA无效的原因主要是资源投入不足，生态用地成为区域生态环境建设刚性约束；（3）通过调整生态环境建设要素投入比例，各种生态环境指标值都将有所提高，区域生态环境质量也将显著改善；（4）地区生态环境建设绩效下降还受地区人口数量增加、人均生态占用增长、生态环境累积效应影响。最后从促进区域社会经济与生态环境协调发展的角度提出相关建议。</p>

[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.]

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Erdogan A M.Foreign direct investment and environmental regulations: A survey. Journal of Economic Surveys, 2014, 28(5): 943-955.This paper presents a survey of the literature on the relationship between foreign direct investment (FDI) and environmental policy. First, I focus on empirical studies that analyse the impact of environmental costs on foreign investment locations. Next, I review the main studies that attempt to explain the lack of evidence for the pollution haven hypothesis. Then, I discuss the literature on the impact of FDI on local environmental regulations by concentrating on two recent political economy models. Finally, I conclude by summarizing the main findings of the literature and suggesting some future research directions.

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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.在保增长减排放的现实约束下，以提升环境技术效率为导向的环境规制能够避免传统规制的弊端。 环境规制成本反映了环境治理过程中的“经济代价”，最优的环境规制模式设计需要在环境技术效率与规制成本间进行权衡。研究发现，环境规制下的技术效率高于 无环境规制下的技术效率，随着规制强度增强环境技术效率有所提高。无论在何种规制情形下，环境技术效率较高的东部地区，其规制成本较低；环境技术效率低的 中西部地区，其规制成本较高。经济发展水平、外商直接投资、能源结构、要素禀赋、污染治理能力等因素对不同地区环境技术效率存在不同的显著性影响。东部地 区宜采取较为严格的环境规制模式，中西部地区宜采取由松到紧、逐步过渡的环境规制模式。

[Yang Qian, Liu Huajun.Environmental technical efficiency, regulation cost and environmental regulation mode. Contemporary Finance Economics, 2013, 15(10): 16-25.]

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司东皖. 我国化工行业的环境规制效率研究. 沈阳: 辽宁大学博士学位论文, 2013.随着中国经济的快速发展，对于 环境的污染和破坏也变得越来越严重，环境保护问题越来越多的得到了世界各国政府的关注，我国政府采取了多种措施来治理和改善环境问题。化工行业一直以来属 于重污染行业，对于化工行业的污染治理也是相关环境规制部门的重要工作之一，可以说化工行业环境规制效果的好坏直接影响了我国环境规制的效果，所以分析当 前我国对于化工行业环境规制的效率问题也就显得尤为重要。 本文从化工行业环境规制的现状入手，研究了对化工行业进行环境规制的主要方式和当前化工行业环境规制的效果，并采用数据包络分析法DEA分析法和SE- DEA分析法研究了2000年-2010年间我国化工行业环境规制效率，同时分析了化工行业环境规制效率不高的原因并针对这些原因提出了相应的对策建议。 文章在研究中发现目前我国化工行业的环境规制方式以“命令与控制”型方式为主，市场化的环境规制方式为辅；化工行业的废水和废气排放量并没有得到很好地控 制，固体废弃物的排放量有逐年减少的趋势。在测算的2000年-2010年间化工行业的环境规制效率中，发现尽管化工行业的环境规制效率在近几年是相对有 效率的，但总体来说效率并不是很高。我国环境规制法律法规、环境规制部门存在不足及漏洞以及化工企业缺乏排污激励、缺少公众媒体的参与监督是造成了化工行 业环境规制效率低下的原因。并就此提出了应完善针对化工行业环境规制的法律法规、加大对于违规企业的惩罚力度、明确规制部门的权责、提高企业的排污激励及 建立良好的公众媒体积极参与监督机制以提高化工行业的环境规制效率。

[Si Dongwan.Researeh of environmental regulation efficiency of Chinese chemical industry. Shenyang: Doctoral Dissertation of Liaoning University, 2013.]

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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.Unintended consequences of a pre-announced climate policy have been studied in a variety of situations. We show that early announcement of a carbon tax gives ri

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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.借助数据包络分析方法（DEA）综合测算了国家级风景名胜区旅游效率，结合标准差椭圆和重心坐标探讨了风景名胜区旅游效率重心演化的轨迹与路径，考察了影响演化轨迹的重要因素及其作用机理。结果表明：① 国家级风景名胜区旅游效率总体不高，变化幅度较小，综合效率、纯技术效率及规模效率均呈现明显的波动性特征，说明改革开放初期的风景区旅游发展主要得益于规模投资，有效的货币资本投入是提升旅游发展的主要措施，平均效率值总体表现为下降态势，风景区多数处于无效率状态，DEA最优状态缺乏，导致了风景区生产单元存在一定的资源冗余和开发低效状态。② 从重心的整体分布上看，主要位于107&deg;11'~118&deg;37'E 和29&deg;02'~38&deg;55'N 之间，东西跨度约11&deg;，南北跨度约9&deg;；从旅游效率重心演变的轨迹上来看，综合效率的变化轨迹最大，但总体上都是经历了先西偏南再东偏北再西偏南的历程，其中规模效率和全要素生产率的重心东偏北的趋势相对较小，而综合效率和纯技术效率在重心东偏北的趋势上变化较大。③ 针对风景区旅游效率空间格局动态演化的驱动机制的剖析表明，经济发展水平、资源禀赋、产业结构、交通发展、信息技术及制度供给是影响效率重心偏移的重要因素，促使了效率动态格局的空间演化，优化产业结构，引进先进技术，完善市场引导机制，政府科学调控及资源禀赋改善是促进风景区旅游效率提升的有效路径。

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[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.]

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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.选取21个市级以上开发区为研究样本,基于单位土地面积上投入和产出指标,利用DEA模型和Malmquist生产率指数,探究2006-2011年上海市开发区整体和不同类型用地效率及其变化。研究发现：开发区用地综合效率处在一般水平,大多数开发区仍处在规模收益递增阶段,规模效率是影响开发区用地综合效率提高的主要因素;从分类特征看,国家级开发区用地效率明显高于市级开发区,市级开发区用地效率偏低是导致整体开发区用地效率不高的主要原因;从时间序列看,近郊区开发区用地效率要略高于远郊区并仍处于一般水平;“独立园区”模式的综合效率和纯技术效率均高于“一区多园”模式。用地效率变化趋势分析发现整体及不同类型生产率指数平均值均大于1,生产率呈增长趋势,市级高于国家级、近郊区高于远郊区、“独立园区”模式高于“一区多园”模式,技术变化对Malmquist生产率指数提升贡献较大,除国家级技术效率变化受规模效率下降影响外,其他类型更多的是受纯技术效率下降的影响。

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[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.]

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Omer A M.Energy, environment and sustainable development. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2008, 12(9): 2265-2300.<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Globally, buildings are responsible for approximately 40% of the total world annual energy consumption. Most of this energy is for the provision of lighting, heating, cooling, and air conditioning. Increasing awareness of the environmental impact of CO<sub>2</sub> and NO<em><sub>x</sub></em> emissions and CFCs triggered a renewed interest in environmentally friendly cooling, and heating technologies. Under the 1997 Montreal Protocol, governments agreed to phase out chemicals used as refrigerants that have the potential to destroy stratospheric ozone. It was therefore considered desirable to reduce energy consumption and decrease the rate of depletion of world energy reserves and pollution of the environment. One way of reducing building energy consumption is to design building, which are more economical in their use of energy for heating, lighting, cooling, ventilation and hot water supply. Passive measures, particularly natural or hybrid ventilation rather than air-conditioning, can dramatically reduce primary energy consumption. However, exploitation of renewable energy in buildings and agricultural greenhouses can, also, significantly contribute towards reducing dependency on fossil fuels. Therefore, promoting innovative renewable applications and reinforcing the renewable energy market will contribute to preservation of the ecosystem by reducing emissions at local and global levels. This will also contribute to the amelioration of environmental conditions by replacing conventional fuels with renewable energies that produce no air pollution or greenhouse gases. The provision of good indoor environmental quality while achieving energy and cost-efficient operation of the heating, ventilating and air-conditioning (HVAC) plants in buildings represents a multi-variant problem. The comfort of building occupants is dependent on many environmental parameters including air speed, temperature, relative humidity and quality in addition to lighting and noise. The overall objective is to provide a high level of building performance (BP), which can be defined as indoor environmental quality (IEQ), energy efficiency (EE) and cost efficiency (CE).<dl class="listitem" id="list_"><dt class="label">&bull;</dt><dd><p id="">Indoor environmental quality is the perceived condition of comfort that building occupants experience due to the physical and psychological conditions to which they are exposed by their surroundings. The main physical parameters affecting IEQ are air speed, temperature, relative humidity and quality.</p></dd><dt class="label">&bull;</dt><dd><p id="">Energy efficiency is related to the provision of the desired environmental conditions while consuming the minimal quantity of energy.</p></dd><dt class="label">&bull;</dt><dd><p id="">Cost efficiency is the financial expenditure on energy relative to the level of environmental comfort and productivity that the building occupants attained. The overall cost efficiency can be improved by improving the indoor environmental quality and the energy efficiency of a building.</p></dd></dl></p><p id="">This article discusses the potential for such integrated systems in the stationary and portable power market in response to the critical need for a cleaner energy technology. Anticipated patterns of future energy use and consequent environmental impacts (acid precipitation, ozone depletion and the greenhouse effect or global warming) are comprehensively discussed in this paper. Throughout the theme several issues relating to renewable energies, environment and sustainable development are examined from both current and future perspectives.</p>

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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.At the center of the pollution haven debate is the claim that foreign investors from industrial countries are attracted to weak environment regulations in developing countries. Some recent location choice studies have found evidence of this attraction, but only for inward FDI in industrial countries. The few studies of inward FDI in developing countries have been hampered by weak measures of environmental stringency and by insufficient data to estimate variation in firm response by pollution intensity. This paper tests for pollution haven behavior by estimating the determinants of location choice for equity joint ventures (EJVs) in China. Beginning with a theoretical framework of firm production and abatement decisions, we derive and estimate a location choice model using data on a sample of EJV projects, Chinese effective levies on water pollution, and Chinese industrial pollution intensity. Results show EJVs in highly-polluting industries funded through Hong Kong, Macao, and Taiwan are attracted by weak environmental standards. In contrast, EJVs funded from non-ethnically Chinese sources are not significantly attracted by weak standards, regardless of the pollution intensity of the industry. These findings are consistent with pollution haven behavior, but not by investors from high income countries and only in industries that are highly polluting. Further investigation into differences in technology between industrial and developing country investors might shed new light on this debate.

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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.运用SE-DEA和 EVIEWS6.0模型对山东省环境规制效率及影响因素进行探究,得到以下结论:12000—2012年山东省环境规制效率整体呈上升趋势,但具有波动 性;2山东省环境规制效率逐渐由东高西低的空间格局演变为相对均衡的空间格局,但淄博、枣庄和德州等市的环境规制效率仍然较低;3经济发展水平、环境保护 力度、工业化水平、产业类型以及利用外资水平等是山东省环境规制效率的影响因素。其中,经济发展水平和利用外资水平与环境规制效率显著正相关;而环境保护 力度和工业化水平与环境规制效率显著负相关。研究表明,发展循环经济、提高环境准入门槛、制定差别化区域环境政策等是提高山东省环境规制效率的主要措施。

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[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.]

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