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资源环境效应范文1
中图分类号：F264.1；F205 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2013）11-0111-06
The Empirical Analysis on the Effect and the Response
of Resource and Environment of the Adjustment of Industrial Structure in Xinjiang
LI Fang， ZHANG Jie， ZHANG Fengli
（School of Economics and Management， Shihezi University， Shihezi 832000）
Abstract：
This paper selects industrial water consumption， industrial energy consumption， industrial waste emissions as the indicators of resource consumption and environmental pollution in Xinjiang ， based on characteristics of resources and environment effect analysis of industrial structure adjustment ， adopted econometric method of impulse response function and variance decomposition， simulated the situation of resource and environmental effect and response of the adjustment of industrial structure of Xinjiang. The result shows that：（1）The time characteristics of resource consumption of industry in Xinjiang showed a larger proportion of agricultural water lonely ；a bigger energy consumption intensity of secondary industry recently. Spatial characteristics of resource consumption are weaker amplitude characteristics in South of Xinjiang. Industrial pollution， per capita industrial waste gas emission shows rising trend in Xinjiang. （2）Grainger causality analysis found that， " Nine Five" since， Xinjiang industrial structure optimization is based on the cost of resource consumption， but did not have a direct effect on the ecological environment. The impulse response function and variance decomposition results show that： Industrial energy resource utilization efficiency is not high in Xinjiang. Only by constantly optimize the industrial structure to achieve energy efficiency. The rational allocation of water resources between industries， which ultimately to achieve the aim of water saving of Xinjiang.
Key words： the adjustment of industrial structure； effect of resource and environment； impulse response function
一、引言
新疆维吾尔自治区位于欧亚大陆腹地、中国西北边陲，拥有丰富的煤炭、石油、天然气等自然资源，并且依托这些资源形成了较为完善的现代工业体系。同时，新疆位于我国干旱半干旱区，属于典型的绿洲风貌，生态环境脆弱。随着新疆新型工业化进程的的快速推进，将不可避免地带来资源过度消耗，加大对环境的破坏。因此，从产业生态系统协调发展的角度，研究新疆产业结构调整带来的资源环境效应及响应的时序变化特征具有十分重要的意义，有利于构建资源节约型和环境友好型社会，推进可持续发展的产业发展战略的实施。
国外学者在20世纪70年代开始关注产业与环境的关系。如福雷斯特发表的《世界动态学》，首次提出产业环境的概念，指出产业结构转换或调整过程中，重视产业发展与环境保护的协调性[1]。在进一步考虑产业与资源的关系方面，赫尔曼·戴利倡导在产业结构调整过程中，控制资源消耗量大的产业规模，鼓励无污染或污染小的产业发展，利用这一途径实现与环境的协调发展[2]。国内学者在20世纪90年代开始关注产业与环境的关系[3]，针对典型生态环境区的产业结构调整的环境效应的研究较为丰富，彭建等分析了云南产业结构调整的环境效应[4]。赵雪雁、张海峰、李芳等分别对西北五省的甘肃、青海、新疆的产业结构调整的生态环境效应进行重点分析[5～7]。刘宇分析了东北辽宁省产业结构调整的生态环境效应[8]。结合资源分析的研究不多，徐增让从资源自给率、耗煤产业结构、环境影响等方面分析了煤炭流动的资源环境效应[9]。针对新型工业化进程正处于加速发展时期，生态环境脆弱的经济欠发达地区综合考虑资源、产业与环境关系的研究不够。基于此，本文以新疆为例，应用计量经济学方法对产业结构调整导致的资源环境效应进行检验和响应分析，为加快产业可持续发展与资源环境保护提供政策建议。
二、资源环境在新疆产业结构调整中的效应表现
（一）资源消耗效应
产业结构是资源的转换器，产业结构的变化将引起资源结构的变化，进而对生态环境产生影响。本文结合新疆产业结构的特点，从产业能源消耗、水资源消耗反映产业结构变动的资源消耗效应，从工业三废排放变动反映产业结构变动的环境污染效应。
1.资源消耗的时序变化特征
伴随着工业化和城市化进程的快速推进，能源消耗加大、用水量递增是新疆发展中面临的主要资源消耗问题。考虑到指标的可获得性和代表性，分别选取第二产业所占比重作为产业结构指标（X），产业能源消耗总量（Y1）、产业耗水量（Y2）作为资源消耗的指示性指标。通过分析发现，在新疆产业结构调整中的产业耗水、产业能源消耗呈现出不同变化特征。
由图1可以看出，新疆水资源配置不合理，产业间用水比例不协调。这突出表现为农业用水量过大，占到生产用水量的90%以上。其原因在于新疆是我国重要的粮棉产区，种植作物以棉花、甜菜为主，这些都是喜水的作物，用水量大，且用水时间集中，形成了独特的“灌溉农业，荒漠绿洲”的生态环境和经济社会体系。非农业用水占生产用水平均不到10%。随着新疆经济总量的增加，各产业耗水量也呈现出上升的趋势。
图2 是新疆“九五”以来三次产业产值比重和三次产业能耗变动趋势。由于2011年新疆统计年鉴有关能源方面公布的是2009年的数据，因此，对产业能源消耗数据的选取区间为1995～2009年。从产业结构来看，新疆三次产业结构由1995年的29.54：34.85：35.61转变为2009年的17.76：45.11：37.12，第一产业比重有所下降，第二产业比重上升幅度较大，第三产业比重变化幅度不大，说明新疆正处于大力推进工业化的关键时期。从三次产业能耗结构来看，由1995年8.57：70.06：21.38转变为2009年的6.22：77.84：15.94，第一产业能耗总体有所下降，第二产业能耗1995～1997年比重较大，1998～2005年有一定程度的下降，自2006年后又呈现上升趋势，第三产业能耗波动幅度不大，总体呈现下降趋势。
2.资源消耗的空间分布特征
新疆各地州产业结构的变化特征从静态横截面数据（见表1 ）看，首先，2009年新疆工业化水平在空间分布上表现得极不平衡，南北差异明显。南疆五地州除巴州外，工业化水平较低，占新疆生产总值的18%左右，巴州第二产业占比达50%以上。随着塔指油田的开发，极大地带动了巴州工业水平的提高。除阿勒泰外，北疆工业化水平较高，克拉玛依工业产值达80%以上，其他地州工业产值平均占生产总值的40%。可见南北疆的产业结构处于两个不同的阶段。
从横截面动态变化看，2005～2009年间南疆喀什工业产值下降幅度最大，达11%，东疆哈密、南疆巴州、北疆石河子、博州、伊犁工业产值下降幅度较大，平均下降幅度为2%，南疆和田稍有下降，南疆工业产值下降幅度大于北疆工业产值下降幅度。
综合新疆产业水资源、能源资源消耗的空间分布特征，与地州产业结构相对照，2009年新疆各个地州能源消耗量、用水量与其城市化水平分布具有一致性，人均能源消耗量和人均用水量分布分为南北两个不同资源消耗地区：北部的人均能源消耗与用水量大，南部的能源消耗和用水量相对较小。从人均资源消耗分布的动态变化比较看，在2005～2009年间北部地区的产业能源消费数增长幅度与产业用水变动幅度较大，南部相对较小。
（二）环境污染效应
产业结构对环境具有重要的影响，不同的产业结构和不同的经济发展阶段对环境的影响有显著的差异。新疆在加快推进新型工业化进程中，工业“三废”作为工业生产在所难免的附属产物，对生态环境形成胁迫效应。因此，目前，工业“三废”排放成为新疆最主要的环境污染物。可以通过比较新疆和全国的工业“三废”排放变化揭示产业结构调整过程中环境污染排放的总体特征。
1.新疆工业废水排放与全国一样有总体缓慢上升的趋势，人均值处于全国人均排放量的下方
由图3可知，自 1995 年以来，新疆废水排放总量整体呈上升趋势，期间波动幅度较大。从2000年以来增加势头更加明显。就工业废水排放量来说，大体可分为三个阶段：第一阶段为 1995～2000年，这一期间存在明显的波动。1995年达到“九五”期间的最高值，人均工业废水排放量最大值达12吨/人，1997年连续两年大幅上升，1999年全疆工业废水排放量大幅减少，2000年废水排放量继续下降，低于“九五”初的排放水平，也是15年来最低的排放水平；第二阶段为 2001～2005年，工业废水排放量在2000年较低排放的水平上保持小幅度波动；第三阶段为 2006～2010年，工业废水排放量呈逐年上升趋势。随着产业结构的调整，尽管新疆工业废水排放人均负荷处在较低水平，但排放效应总体上加重。
2.工业废气排放同全国一样有迅速扩大的趋势
随着新疆优势资源转换战略的实施，新疆以煤炭、石油、天然气开采、加工为主的资源型产业在新疆生产总值中占据主导地位，这些工业行业的发展加剧了新疆绿洲大气环境的污染。
从图4可以看出，新疆人均工业废气排放量与全国人均工业废气排放量变动趋势较吻合，和全国的排放水平一致，总体处于上升状态，说明新疆的大气污染较严重。且逐渐增加的人均负荷反映出新疆工业废气排放效应正在加大。2002 年以前，新疆人均工业废气排放量增长缓慢，并且幅度不大。排放的绝对数量都维持在 2000 亿标准立方米左右，由于这一时期新疆第三产业发展占据主导地位，所以没有给环境带来较大压力。从 2003 年开始，工业废气排放量迅速增长，在6 年时间里，从 2003年人均 15170.51标准立方米增长到 2010年的人均 42678.6标准立方米，增长了近三倍，带给环境的压力加大。
3.工业固体废物产生和全国变动趋势较一致，人均值处于全国人均排放量的下方
2010年新疆人均工业固体废物产生量是1.76吨，比上年有较大增长。2010年工业固体废物综合利用率是 47.32%，与2006年以来综合利用率水平相当。新疆工业固体废弃物集中产生在有色金属矿采选业、黑色金属冶炼及压延加工业、黑色金属矿采选业、电力、热力的生产和供应业等，这些行业的工业固体废物产生量占新疆的60%以上。
由图5可知，从 1995～1998 年，新疆人均工业固体废物产生量变化极不平稳，波动很大。1996 年人均达到最低值 0.3吨，1997 年人均达到最大值接近0.6吨。这一阶段的波动可能和新疆经济发展的不平衡有关。1998～2007 年，产生量呈现平稳上升的趋势，从1998～2001年这一阶段趋于平缓，2002～2007年间人均产生量缓慢上升。2007年后，人均工业固体废物产生量迅速上升，但人均负荷低于全国水平，2010年人均工业固体废物产生量迅速增加，接近全国平均水平。新疆的工业“三废”排放量逐年上升，加上环境的共有性，使新疆本来就十分脆弱的生态环境更加恶化。
三、新疆产业结构调整的资源环境效应与响应的实证检验
（一）新疆产业结构调整的资源环境效应的格兰杰因果检验
为了探求新疆产业结构调整的资源环境效应，首先使用计量经济学中的格兰杰因果检验法进行因果分析。格兰杰因果检验的思想是：两个时间序列Xt和Yt，如果Xt是Yt的原因，则Xt先于Yt出现，在加入Xt滞后项的回归模型中，Xt滞后项的系数应该统计显著，并能够提高模型的解释能力，该模型为：
Yt=ki=1αiYt-i+ki=1βiXt-i+μt（t=1，2，3，K，T）
其中，Xt、Yt是指标向量，αi、βi为待估系数，μt为白噪声序列。
以新疆二、三产业产值占新疆GDP比重（ISR）作为产业结构优化指标，以产业能源消费总量（NH）、产业耗水总量（SH）作为资源指标，工业废气排放（FQ）作为环境指标，考虑到对时间序列数据进行取对数处理容易得到平稳序列，而且不改变时序数据的特征，本文实际分析时均采用各变量的对数值。对其进行格兰杰因果关系检验，滞后期选择3时，在5%的概率下，分析结果表明：新疆产业能耗及产业水耗不是产业结构优化的格兰杰原因；以废气排放表征的环境污染与新疆产业结构优化没有联系；产业结构优化是产业能源消耗和产业水资源消耗的格兰杰原因。这说明在新疆产业结构调整过程中，二、三产业比重的提高增加了对能源消耗和水资源的消耗，但产业结构的优化并不仅依靠资源的消耗，产业结构与以逆向指标表征的生态环境之间不存在格兰杰因果关系，意味着产业结构的优化不能以破坏生态环境为代价。
（二）新疆产业结构调整的资源消耗的响应分析
通过格兰杰因果关系检验发现，在产业结构调整过程中，产业结构优化对产业能源消费量和产业水资源消耗直接产生统计意义的因果联系，为了进一步分析产业能源消费量和产业水资源消耗对产业结构调整作用下的响应情景，采用脉冲响应函数来进行分析。广义脉冲响应函数考察一个变量的冲击怎样影响其他变量以及这一影响力的持续时间。广义脉冲响应函数由Koop（1996）等提出，后经Pesaran和Shin（1998）进行了拓展研究。在对VAR模型进行必要的数学变换后，Pesaran和Shin[10]将广义脉冲响应函数定义为：
GIx（n，δj，Ωt-1）=E（yt+n/εjt=δj，Ωt-1）-E（yt+n/Ωt-1）
其中，δj代表来自第j个变量的冲击，n是该冲击响应时期数，而Ωt-1则是代表该冲击发生时所有可获得的信息集。令δj等于一个标准差冲击，得出解析结论：
yt+n=σ-12jjAnej， n=0，1，2，…N
其中，ej是单位向量，表示t时刻给第j个变量一个标准差冲击，对y在t+n时刻的影响期望值。
本文首先检验了在5%的显著性水平下，所选2个指标与产业结构优化率之间存在唯一的协整关系，然后，在此基础上，选取1995～2009年的产业结构优化率和产业能源消耗总量、产业耗水总量，分别建立产业结构优化率与它们之间的VAR模型，进行脉冲响应分析，结果见图6和图7所示。
图中实线表示脉冲响应路径，代表了能源资源、水资源消耗量对产业结构调整的响应，两边虚线为2个标准差的置信区间。图6是产业能源消费量对产业结构调整的响应路径。从图6可以发现，在新疆产业结构调整过程中，产业结构的优化对产业能源消费具有正向的冲击效果，即随着产业结构不断优化，产业能源消耗将增加，这种效果在第2期开始产生，并且以后持续增加。图7反映产业耗水对产业结构变动的响应路径，从图7可以看出，在新疆产业结构调整过程中，产业结构优化对产业耗水具有负向的作用效果，从第二期即呈现出这样的特征，即随着产业结构的不断优化，产业耗水对产业结构优化的冲击呈现不断减少的变化趋势。
（三）新疆产业结构调整的资源消耗的方差分解分析
方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。根据方差分解理论，得到产业结构对能源资源、水资源消耗的方差分解结果，如表2所示。
表2表明了从1～10的预测期内，新疆产业结构调整对能源资源消耗和水资源消耗的影响。从产业结构调整对能源消耗影响的方差分解结果来看，第一期，产业结构调整对能源消耗的影响较小，仅有20.532%，第二期开始，产业结构调整对能源消耗的影响增加，迅速上升到56.251%，然后产业结构调整对能源消耗的影响保持较平稳的幅度，说明能源资源消耗受产业结构波动的影响逐渐减弱。可见新疆能源产业结构优化程度不高，能源利用效率不高。只有不断地优化产业结构才能实现能源效率的提高。
从产业结构调整对水资源消耗影响的方差分解结果来看，第一期，产业结构调整对水资源消耗的影响非常小，贡献份额仅9.107%，第三期之后，产业结构调整对水资源消耗的影响迅速上升，第五期达到61.681%，随后，产业结构变化对水资源消耗的贡献度达70%以上，产业水资源消耗受产业结构波动的影响逐步加强。说明通过对水资源在产业间的合理配置，能够实现节约用水的目标。
四、结论
随着新疆产业结构调整进程的推进，用水量递增、能源消耗加大，工业三废排放的增加是产业结构调整过程中普遍的资源消耗、环境污染问题。从产业资源消耗时间序列来看，新疆水资源配置不合理，产业间用水比例不协调，农业用水占较大比重；第二产业能源消费量增长幅度较大。从产业资源消耗空间来看，新疆北部地区的产业能源消耗增长幅度与产业用水变动幅度较大，南部相对较小。工业污染方面，新疆产业结构调整过程中资源环境压力正在持续加强。
格兰杰因果分析发现，“九五”以来，新疆产业结构调整过程中，资源消耗不是产业结构优化的格兰杰原因，产业结构优化不是以牺牲生态环境为代价。进一步的脉冲响应函数模拟表明：短期内，随着产业结构的不断优化，能耗不断增加；从长期看，水资源的消耗将会减少。方差分解结果表明：新疆能源资源消耗受产业结构波动的影响逐渐减弱。水资源消耗受产业结构波动的影响逐步加强。
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收稿日期：2013-01-30
基金项目：国家社会科学基金西部项目（11XJY015）；国家社会科学基金项目（12CJY039）
作者简介：李 芳（1979- ） 女，甘肃民勤人，博士、讲师，研究方向为产业经济、生态经济；
资源环境效应范文2
本刊特约通讯员（以下称“通讯员”）：西安交通大学附属小学是一所有着丰厚文化底蕴的现代化学校，师资力量雄厚，教学条件优越，科研氛围浓厚。近几年，学校开展了一系列校本资源库的建设，为学校的现代化发展注入了新的活力。请您介绍一下目前学校整个资源库的建设状况。
雷玲校长（以下称“雷玲”）：教育资源库具有“教育教学资源共享、信息交流、网上教学和远程教育”等功能，打破了传统教育在时间和空间上所受的限制，它能使分布在不同地方的每一所学校和每一个家庭都能得到丰富的教育教学信息，能使每一位教师和学生受益。大量的、优秀的教育教学软件和丰富的各学科教育教学资源库对于培养同现代化要求相适应的高素质的专门人才将起到极大的促进作用。
我校于2002年2月参与了西安市现代教育技术实验学校“十五”立项课题――《交大附小校本资源库的研究》，通过几年的努力建设已顺利结题，并取得了一定的成果。目前整个资源库建设的主要来源有三个：一是搜集、整理互联网上大量的免费资源；二是购置K12、中教育星等教育软件公司的商品资源；三是我校自主构建的资源，包括本校教师和学生自主构建的资源，注重实用,汇集了我校师生的教育智慧。主要自主构建的资源平台包括：课件、教案下载资源，包括各学科教学课件、各学科优秀教学设计等；网络教研资源平台；教师博客资源系统；vod视频点播资源系统；电教资源管理系统；学生成绩统计管理平台；学生博客资源系统；学生作品资源库，包括学生电脑动漫作品、学生电子板报作品、学生个人网页作品。
通讯员：资源库的建设与具体的教学教研是怎样进行结合的呢?
雷玲：学校将资源库的建设与具体的学校教育科研业务紧密结合，做到在建设中使用和在使用中建设，促进教师专业发展的信息化。如：组织教师利用学校网络教研平台进行教研活动；使用vod视频点播资源库及电教资源库，观摩优秀教师课堂实录及专家报告；利用教师博客进行讨论研究，撰写相关研究的教育作品。为了更好地将教研成果运用到教学中去，学校每年还分学科开展了信息技术与课程整合的研究，以充分发挥教师的主导作用、学生的主体地位，将整合课程与专题资源库及特色网站的建设有机地结合起来，形成师生与网络的多边交流沟通机制，使教学信息在师生心灵“碰撞”中迅捷传播。
通讯员：众所周知，资源库建设是一个系统性的工程，需要优质的软硬件基础，而且要求教科研各方也要均衡发展。从全国范围来看，西安交大附小地处我国经济欠发达的中西部地区，请问，学校花巨资建设网络环境的校本资源库出于什么样的考虑？
雷玲：为了顺应教育信息化的时代要求，学校投资建设这样的网络环境资源库的目的出于以下四种考虑：
(1)实现校内的教育资源共享，进行基于资源库和网络支撑平台为课堂教学服务校本教学体系的研究。
(2)西安地区的学校目前也正积极地努力将现代教育技术运用在课堂教学中，由于各种原因影响造成有的教师对电教媒体的理解和运用的机械化、简单化。有些学科虽然运用了教学资源，但教学效果还不够理想，而自主开发的课件资源更是离教学精品课程资源还有一定的差距。为此，学校作为西安示范小学，深觉有责任、有必要推进网络资源，推进教师优质教学资源的共享和学生的数字化学习。
(3)希望能探索一条网络多媒体资源库建设与学校网络教研相结合的创新之路。通过实现现代教育技术与学科教学的有机整合，提高教学效率，进一步发挥我校在中西部地区的辐射作用。
(4)希望资源库的建设能为日后西安交大附小网校的建成奠定基础，以最优质资源面向西北地区乃至全国推广。
通讯员：校本资源库单靠学校教师开发，存在开发资源的条件和时间制约。今后，学校将采取哪些措施保障优质资源的动态更新？对于下一步的校本资源库的发展有何打算？
雷玲：今后我们将一方面通过校际交流、网络下载、购买、组织教师开发等多种途径，继续扩充校本资源库的积件数目和增加教学优质资源的数量。另一方面会继续通过采取一定的管理、评价机制来保障学校老师们对优质资源的动态更新，在不断提高教师自身信息技术素养的同时更进一步地提高资源利用率。
资源环境效应范文3
我国教育部已明确指出：“班班通、堂堂用”工程的实施，促进了现代远程教育的发展，使广大中小学生能够共享教学资源，提高了教育水平和质量。目前大部分学校配备了“班班通”教学设备，初步形成了数字化教学环境，促进了教学的顺利开展。应重视并切实做好班班通教学设备的日常管理和维护，有效应用“班班通”，保障教学活动的正常开展。
1 班班通概述
“班班通”是融合了基础设备、软件资源及教育教学整合的系统工程，包括交互操作平台、多媒体教学机、音视频设备及网络设备等，能够在网络环境下，以投影机为显示设备，使每一个教室都能够演示课件、现场直播及远程教学等，实现日常教学与信息技术的有效整合。
“班班通”包含三层次含义。首先，“通”硬件。每个教室必须配备适量的网络设施及信息化设备，即简易的多媒体教室，对语音及视频的配置需要由较高的质量，通常配备的语音电话为“秒秒钟”话机，能够对声音质量进行较好处理。其次，“通”资源。不同的硬件设备所要求的资源也不一样，是实现信息化教学的基础。最后，“通”方法。应用信息化的方式，构建信息化课堂，开展信息化的有效课堂教学，实现信息化的教育，真正促进教师及学生共同发展。
2 班班通教学设备的应用
应用“班班通”打造有效课堂 由于“班班通”教学具有直观性，可将抽象的知识直观化，利于学生理解知识点，提高学习效率。“班班通”教学设备具有趣味性，集声像于一身，可激发学生学习兴趣，将枯燥乏味的知识转变为生动形象的知识，如可利用多媒体展示动画韵律诗，并通过诗歌吟唱的方式表达出来，让学生喜闻乐见。“班班通”教学设备可针对学生实际情况，进行异步直观教学，由于学生成绩具有参差不齐的特点，可根据学生实际情况，采取不同的教学，进而促进每一个学生的发展。此外，可利用“班班通”开展教师全员参与的活动，开展由教师全员参加的推门听课评选活动，为教师提供教研互动平台，打造有效课堂，引领教师进行课堂创新，提高教学能力。
利用“班班通”突破德育瓶颈 可充分利用“班班通”加强学生德育工作。教师可充分利用网络资源，组织学生统一观看；或通过“班班通”将学校中好人好事进行宣传，对于违规乱纪现象进行批评。提高德育效果，促进学生养成良好的习惯，最终实现“信息通”“心相通”。
利用“班班通”加强教育科研 由于“班班通”包含有丰富的教学资源，利用“班班通”可实现资源共享。可利用网络进行文档传输，方便教师查阅及反馈；学校也可将教学资源于学校网站，供教师及学生查阅，并相应提出建议；为学校领导、教师、学生之间的交流提供便捷平台，如可通过发送电子邮件、QQ、MSN及留言板留言等方式加强师生交流。此外，可通过专题培训、观摩教学、课件制作等方式，提高教育科研水平，增强科研活力。
3 班班通教学设备的管理
通常情况下，班班通教学设备主要由核心主机、交互操作控制平台、投影机、音频设备及网络等附属设备所组成。其中需要加强核心主机的管理，即计算机的管理，包括音频设备的管理及网络管理等。
计算机的管理 在教学使用过程中，要确保软件及硬件的综合管理及维护。一般情况，通常会遇到应用程序无法读取或操作系统受损等故障。遇到这些情况，可对系统进行重新安装，往往较为困难的是计算机硬件故障，主要包括显示器无法显示、CPU过热或硬盘受损等。这就需要在日常操作中应注意CPU散热风扇情况，定期对风扇进行检查，或者加入油，确保风扇的正常运行；若遇到硬盘受损应及时更换。还应注意计算机工作环境，定期对电脑进行清洁，保持周围干燥，避免因空气湿度过高极导致主板损坏。此外，要注意文档备份，避免造成重要数据的丢失。
音视频设备的管理 注意做好投影机的管理与维护。当前应用较为广泛的为冷光源短焦投影机，日常维护得当，耐用性较强。投影机出现的故障，多发生在灯泡烧毁、显示报警信号及电路故障等方面。若出现灯泡烧毁现象，仅仅需要到市场中购买同型号的灯泡后更换即可；若出现报警信号，常见的报警信号为“请除尘”，只需使用者打开外壳上的过滤网，对内侧的海绵进行清理即可，保持散热通畅等。若出现电路故障，如电路板烧毁等，这就需要专业维修人员进行维修，使用者不可贸然自行维修，否则会导致更多的损失。
网络管理 “班班通”教学设备网络故障可分为网络逻辑故障及网络物理故障。网络逻辑故障较为麻烦，其中配置错误是经常遇到的问题。造成配置错误的原因有两方面：其一，所使用计算机的IP地址出现错误；其二，路由器的端口参数设定不正确。若遇到这两种故障，则可用“路由跟踪程序”，帮助使用人员追寻正确的IP地址及参数，较为严重的则需要到学校网管中心请专业人员对网络线路进行检查。而网络物理故障包括插头松动、线路损坏、电磁干扰等，相对较为简单，使用人员仅仅需要检查相关设备是否连接完整，或线路是否中断等。
4 结束语
“班班通”教学是一种新型教学模式，可实现网络教学与课堂教学的整合，彻底打破原有的教师与学生、教室与教师、校园与教室之间的界限，达成资源共享，可有效提高课堂教学实效。为了确保“班班通”教学的正常、顺利开展，应加强班班通教学设备的管理及维护，从而提高教学设备的利用率，并使其发挥最大的教学效益。
参考文献
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资源环境效应范文4
关键词：资源依赖；环境规制强度；生态效率；空间异质性
DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.06.08
中图分类号：F0622；F1245 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）06-0035-04
Abstract：This paper calculated the ecoefficiency of 30 provinces during 2003～2012 by super efficiency SBM model with undesirable output and compared the ecoefficiency differences in high and low resource dependence regions. Distinguish the investment and feebased environmental regulation，it analyzed the effects of environmental regulation on ecoefficiency under resource denpendence.The results show that ecoefficiency of high resource dependence region was lower than low region，indicated that the presence of the “resource curse” phenomenon. Chinese environmental regulation was in a failed state.
Key words：resource denpendence； environmental regulation itensity； ecoefficiency； spatial heterogeneity
近年来，我国资源环境与经济发展的矛盾日益凸显，不断出现的环境污染和生态失衡等问题，引起了政府部门和学术界对生态文明及区域可持续发展的高度重视，生态效率逐渐成为测量区域经济与环境协调发展的重要概念和工具。环境规制在一定程度上能够改善环境污染问题，环境规制效果的衡量不仅要以改善生态环境为目的，还要考虑经济效益的情况。因此有针对性地制定环境政策并以最小的成本投入获得最大的经济效益，提高区域的生态效率，是环境规制制定与实施过程中面临的重要挑战。
1研究综述
生态效率最初由Schaltegger和Sturm提出，指一定时期内产生的经济价值与增加的生态环境负荷的比值[1]。后来这一概念逐渐演化为“一个区域以最少的资源消耗和最低的环境损害为代价实现经济产出最大化的潜力”[2]。生态效率综合考虑了经济、资源和环境等多方面因素[3]，反映了资源节约和环境友好等绿色发展的核心要求，因此可以从效率层面反映绿色发展。
资源依赖、经济增长与生态环境。自“资源诅咒”命题提出以来，学者们围绕资源与经济增长展开了诸多的理论与实证探索，观点丰富，但尚未形成共识[4，5]。国内有学者对资源依赖度与经济增长的关系进行了探讨，指出资源丰裕地区过于依赖资源禀赋，进行资源开发的同时忽视了对脆弱生态环境的保护，资源丰裕、生态脆弱、区域贫困的恶性循环容易引发“资源诅咒”现象[6]。也有学者从生态学的角度对资源诅咒现象进行检验，认为中国的资源诅咒现象对人力资本的挤出及较低的资源利用效率影响了生态效率[7]。
环境规制与生态效率。环境规制产生的环境效益和经济效益都会影响生态效率。经济效益存在“遵循成本”和“创新补偿”两种观点。“遵循成本”说认为企业满足政府环境规制的同时，会增加其额外的生产成本，短期内会损失生产效率[8]。 “创新补偿”说认为适当的环境规制可以提高企业的创新投入，增加企业的生产效率和竞争力[9]。另外，关于环境规制与生态效率关系的研究结论分歧较大。有学者认为行业环境规制强度和环境效率间存在正相关 [10]。也有学者发现各省市环境规制制定和实施过程中存在“逐底竞争”特征，环境规制短时间内对生态效率的提升具有负效应[11，12]。根据以上观点，将资源依赖、环境规制和生态效率间的关系整理如下（见图1）。图1资源依赖、环境规制和生态效率的逻辑关系
现有研究主要集中在两方面：①“资源诅咒”问题，多以资源禀赋和经济增长作为检验变量，对资源依赖、生态效率等指标关注较少；②环境规制与生态效率的关系及其他影响生态效率的因素。传统研究大都是在区域同质性的假设条件下，考察环境规制对生态效率的影响，鲜有文献将不同类型的环境规制加以区分。事实上，区域在资源方面存在巨大差异，不同的环境规制对生态效率的响应是不同的。
鉴于此，本文将资源依赖、环境规制和生态效率纳入统一分析框架，并试图从以下方面对现有文献进行拓展：①在资源依赖和生态效率的全新视角下检验中国是否存在“资源诅咒”现象；②从区域资源依赖度入手考察环境规制对生态效率的实施效果；③将环境规制加以区分，反映环境规制效果的区域差异，为制定差异化的环境政策、提高区域生态效率提供参考。
2生态效率测算及差异分析
21资源丰裕度与资源依赖度
资源丰裕度与资源依赖度具有高度的正相关，一个地区的经济或产业过度依赖资源会产生不利于经济长期增长的负面效应，所以资源依赖才是阻碍经济增长的内在动因。一方面，资源依赖程度高的地区资源开发行业较发达，采掘业占比高。另一方面，采掘业包含石油、煤炭、天然气、金属和非金属矿采选业等细分行业[13]，较为准确地代表了当地自然资源状况，因此采用每年采掘业从业人数占年末全部从业人数的比重来判断区域资源的依赖程度具有一定的合理性。由于样本数据不全，仅选取我国30个省市（不包括、香港、澳门和台湾等地区）作为样本，前10名划分为高资源依赖度地区，后10名为低资源依赖度地区，如表1所示。
数据包络分析是基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法，分析多投入多产出时具有特殊优势，在诸多领域具有广泛适用性。本文采用包含非期望产出的SBM超效率模型评价样本的生态效率。该模型不仅考虑了环境污染这种 “非期望产出”，区分有效DMU之间的效率差异，同时解决了径向模型对无效率的测量没有包含松弛变量的问题，模型设定如下：
N个决策单元（DMU）各有三类要素：投入变量、期望产出、非期望产出，DMU的投入产出变量分别用3个向量表示：xik、yrk 和btk，m、q1和q2分别为三类要素的数量，s-i、s+r和b-分别代表三类要素的松弛变量。下述方程为规模报酬可变（VRS）假设下的包含非期望产出的SBM超效率测量模型：
在借鉴相关文献的基础上兼顾到数据的合理性和可得性，选取的投入变量为：①劳动力投入，为历年年末从业人数；②土地投入，为建成区面积和耕地面积；③能源投入，折算为标准煤单位的能源消耗总量；④资本投入，采用“永续盘存法”计算得出的年末物质资本存量[14]；⑤水资源投入，为用水总量。产出变量为：①期望产出，为实际GDP；②非期望产出，为工业废水、工业废气、工业烟尘、工业固体废物及二氧化硫排放量（由于数据可得性及统计口径的不同，主要关注工业领域）。其中GDP利用GDP指数进行平减，基期为2000年。相关数据分别来自历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各省市历年统计年鉴。
23生态效率测算结果分析
运用MaxDEA软件，计算出不同区域2003～2012年的生态效率，部分年份生态效率如表2所示。
3环境规制与生态效率的空间异质性分析
31环境规制与生态效率的一般性分析
311环境规制指标的选取
目前，环境规制强度的衡量存在以下指标：排污费收入 [15]，治理污染总投资占工业产值的比重 [16]，环境规制数量 [17]。本文的环境规制指标分为两类：第一类为投资型环境规制（EKIinvest），采用污染治理投资总额占GDP的比重表示；第二类为收费型环境规制（EKIfee），采用排污费收入占工业增加值的比重表示。我国排污费征收、污染治理投资属于法律规定的政府行为，非企业自愿，在一定程度上可以反映环境规制的强度[18] 。
312不同区域环境规制强度的比较
因篇幅所限，本文选取不同区域2003年、2008年和2012年的环境规制强度进行比较（见表3）。①不同区域的投资型环境规制强度不断加大，而收费型环境规制强度则不断减弱。说明政府环境治理的方式以投资为主收费为辅。②高资源依赖度地区两种环境规制强度均大于低资源依赖度地区，生态效率却低于低资源依赖度地区。高资源依赖度地区在资源开发利用过程中易产生环境污染问题，
32环境规制对生态效率的影响分析
321模型设定与指标选取
本文主要研究环境规制强度对区域生态效率的影响，为了检验人均GDP与生态效率间是否存在EKC曲线，模型中加入人均GDP的二次项。为了避免异方差和多重共线性，各变量均取对数，回归模型为：
其中，i指省份（i=1，2，3…30），t表示时间。EEit为生态效率；URBANit（城市化水平）为非农业人口占总人口的比重；TECHit（技术进步）为万元GDP能耗；RESOURit（资源依赖度）为采掘业人口占全部从业人口比重；POPUDENit（人口密度）为年末人口数与区域面积的比值；GDPit（经济水平）为人均GDP，以2000年为基期进行价格平减；FDIit（投资开放度）为实际利用外商投资总额占地区生产总值的比重；εit为误差项。
数据来源于历年《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》及各省市历年统计年鉴。
322实证分析
（1）面板形式判定。运用stata软件对面板数据进行豪斯曼检验与LM（F）检验，面板判定结果如表4所示。
区域分组检验发现，高资源依赖度地区投资型环境规制系数不显著，收费型环境规制与生态效率呈显著负相关，其每提高1%，生态效率下降0132%。其原因为收费型环境规制增加了企业的生产成本，使得企业的“遵循成本”大于“创新补偿”。低资源依赖度地区投资型环境规制与生态效率呈显著负相关，投资型环境规制强度每提高1%，生态效率下降0016%。合理的解释为：以污染治理投资为代表的命令-控制型环境规制具有强制性，缺乏激励机制，企业在生产过程中可能产生抵触或者“偷工减料”的行为，使投资所产生的生态效应大打折扣。
城市化水平。所有样本回归结果表明，城市化水平的提高对生态效率的改善起到很大促进作用。其中低资源依赖度地区城市化水平的提高对生态效率的影响最大。
技术进步。技术进步在全部样本和高资源依赖度地区样本中的系数显著为正，表明技术进步提高了区域的生态效率。低资源依赖度地区技术进步对生态效率存在抑制作用。
人口密度。低资源依赖度地区人口密度与生态效率之间存在负相关，其他样本地区人口密度与生态效率之间存在正相关。低资源依赖度地区如上海、北京等，人口已属饱和状态，一旦超出其承载范围，会对生态效率造成负面影响。
经济水平。除低资源依赖度地区外，其他样本地区人均GDP与生态效率之间呈U型关系。全部地区、高资源依赖度地区生态效率达到拐点所对应的人均GDP对数值分别为：2851、2666，经计算2012年全部地区、高资源依赖度地区人均GDP 对数分别为3292、3312，均已超越拐点，即今后随着人均GDP的增长，生态效率会不断提高。
投资开放度。全部地区、高资源依赖度地区FDI系数在统计上不显著，低资源依赖度地区在1%水平通过显著性检验。低资源依赖度地区，外资在促进当地经济规模扩张的同时，带来的技术效应会促进当地生产和产业结构向绿色环保方向发展。
4结论与建议
以生态效率作为衡量区域可持续发展的指标，高资源依赖度地区生态效率明显低于低资源依赖度地区，我国存在“资源诅咒”现象。由于各省市间的空间异质性，高资源依赖度地区较高的环境规制强度并没有显著提升其生态效率，说明资源依赖下环境规制强度与生态效率之间存在综合效应。
整体上，我国环境规制对生态效率的实施效果并不理想。全部地区样本中，收费型环境规制对生态效率的制约作用大于投资型环境的促进作用。高资源依赖度地区的收费型环境规制与生态效率呈显著负相关，主要原因为企业的“治污成本”大于“创新补偿”。低资源依赖度地区的投资型环境规制与生态效率呈显著负相关，说明我国的命令-控制型环境规制缺乏激励机制，在引导企业自发治理污染、进行“清洁型”生产等方面效果不理想。
在环境规制效果不理想的前提下，高资源依赖度地区生态效率的提高更多地依赖于科技水平（资源利用效率）、城市化水平、经济发展水平等因素；城市化水平、贸易开放度是影响低资源依赖度地区生态效率的主要因素。
为了提高环境规制的利用效率，实现区域生态环境与经济增长的协调发展，提出以下建议：
（1）实施差异化的环境规制强度。在高资源依赖度地区，不应盲目提高收费型规制强度，应更多地注重产业政策调整、市场资源配置等其他因素。
（2）加强环境规制创新。制定激励性的环境规制，充分调动企业“清洁生产”的积极性，增加环境规制的多样性、有效性。末端治理技术的提高并不是解决污染问题的根本途径，应鼓励高污企业创新“生产技术”，从源头上控制污染产生。
（3）注重非正式环境规制的培育。我国的环境规制以强制性的正式法律、法规及规章为主，非正式环境规制几乎为空白。应鼓励非政府环保组织的设立，努力培养公众环保意识。
（4）加大技术创新。高资源依赖度地区 “粗放型”的资源开发模式阻碍了地区经济与环境的协调发展，应通过科技进步和制度创新，提高资源利用率，降低单位GDP能耗，实现绿色发展。
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资源环境效应范文5
关键词两阶段SBM模型；非期望产出；水资源利用效率；空间计量模型
中图分类号F062.1
文献标识码A文章编号1002-2104（2017）05-0027-10DOI：10.12062/cpre.20170334
水资源作为生态环境的基础要素之一，是社会经济发展必不可少的重要资源，维系着人类文明和社会进步。目前，中国水资源空间分布不均，污染严重，生态环境恶化，环境问题和其他问题非常突出，成为阻碍中国经济可持续发展的重要因素之一。《水污染防治行动计划》的实施切实有效加大水污染防治力度，保护国家水安全[1]。对水资源可持续利用的认知已经提升到国家安全战略性的角度，在中国各地区的水资源开发和利用过程中产生了一系列问题，如水生态环境恶化，水资源时空分布不均，水资源供需矛盾激化等问题日益受到重视。由于自然资源禀赋、产业结构、经济发展水平等差异，中国各地区之间的水资源利用效率也存在一定的差异。缩小各地区水资源利用效率之间的差异，逐步改善水环境质量成为提高中国区域水资源利用效率问题之一。因此，在环境规制下对水资源利用效率的定量评价和相关影响因素分析具有重要意义，这也成为解决一系列水资源利用问题的关键。
1文献综述
作为效率评价的一种重要方法，数据包络分析（Data envelopment Analysis， DEA）不需要明确投入产出变量之间的函数关系和不受变量量纲的影响，已被广泛应用于水资源综合效率评价领域。近年来，学者们利用不同类型的DEA模型对水资源效率进行了评价，Hu等[2]基于DEA模型首次建立了全要素的水资源利用效率的评价方法；李志敏等[3]通过主成分分析法和DEA对中国31地区2010年水资源利用效率状况进行研究；采用DEAMalmquist指数法，廖虎昌等[4]研究了西部12省区的水资源效率；孙才志等[5]利用改进的DEA方法计算出中国31个省市区水资源利用相对效率，并且运用探索性空间数据分析法对中国水资源利用效率的时空差异、规律及影响因素进行了探索。然而，这些研究都未考虑生产过程中排放的水资源污染物，并未在环境规制下进行水资源利用效率评价。一些学者从考虑非期望产出角度对水资源利用效率进行了测度，岳立等[6]研究中国主要工业省区工业用水效率时将化学需氧量排放量和氮氨排放量作为非期望产出纳入DEA模型中，得到考虑污染物排放的水资源利用效率变化明显；把污水作为非期望产出，马海良[7]基于投入导向的DEA模型测算了中国30个省级区域的全要素水资源利用效率；孙才志等[8-9]采用带有“非期望”产出的DEA方法测度了1997―2010年中国31个省市区的水资源全局环境技术效率，与未考虑“非期望”产出的DEA的水资源技术效率进行比较分析；赵良仕等[10]将“非期望”产出―灰色水足迹考虑到评价水资源利用情况中，采用SBM模型，投产为水足迹、劳动力和资本，期望产出为GDP和非期望产出为灰色水足迹，测算了中国1997―2011年31个地区的环境规制下的水资源利用效率。上述研究从不同角度测度了水资源效率，但都没有考虑其内部生产和污染物处理过程，无法有效识别水资源利用系统中各阶段有效状态。
从水资源的使用和污水排放过程来看，中国各地区水资源利用系统可以分为两个子阶段：水资源利用阶段和污染物处理阶段。目前，一些学者已从以下方面对两阶段利用系统进行研究，Wu等[11]建立了两阶段网络生产结构的DEA效率评价方法，提出各子系统的效率分解和分析了中国2010年30个省区的工业循环经济生产情况，但是在处理第一阶段非期望产出时仅把非期望产出的相反数和期望产出同时作为产出；王有森等[12]构建了一种基于径向的DEA的两阶段评价方法，并建立两个子阶段之间的联系，研究了中国30个省市区的工业用水系统的效率。An等[13]提出基于松弛的两阶段SBM模型在第二阶段考虑了非期望产出测度中国商业银行运行效率；Wu等[14]利用基于径向的两阶段DEA方法，把经济活动分为生产和处理过程测度中国各省市能源减排效率。然而，以上的两阶段效率评价模型研究中均未考虑投入产出及中间变量的松弛性问题，基于松弛角度评价中国各地区水资源利用系统效率值得深入研究。
因此，本文把水资源利用系统分为第一阶段污染物产生和第二阶段污染物处理过程，采用考虑非期望产出的基于松弛的两阶段SBM模型，测算了2001―2014年中国省际31个省市的水资源利用效率。中国各省市水资源利用效率在空间分布上存在一定的集聚分布特征，接下来本文运用空间计量模型在考虑空间效应因素下从人均水资源量、工业用水量、生活用水量、人均GDP、对外开放程度、产业结构、技术进步等方面对各地区水资源利用整体效率的影响因素进行分析。
2研究方法与数据来源
2.1考虑非期望产出的两阶段效率评价模型
中国各省市的水资源利用系统可以分为第一阶段水资源利用和第二阶段污染物处理过程，其具体结构如图1所示。
图1说明了水资源利用两阶段系统，每个DMU投入产出过程由两个子阶段组成，第一子阶段投入X形成期望产出Y和非期望产出F，第二子阶段加入处理投入R把非期望产出F进行处理，得到产出H。假设有N个DMUs，分别为DMUj（j=1，…，N），令DMU0为被评价的决策单元，第一子阶段和第二子阶段的评价效率值分别为E01和E02。在生产过程中，一般决策者希望以最小的投入获取最大的产出，与之同时排放出最少的非期望污染物产出，生产利用系统的效率评价必须兼顾投入和污染物产出最小化以及期望产出最大化为目标。本文研究两个阶段不同状态下的生产系统效率，其中，中间变量F是第一阶段的非期望产出，同时也是第二阶段的处理投入。当评价第一阶段的生产利用效率时，利用基于松弛的SBM模型，中间变量F作为第一阶段的非期望产出在最优解之间可能存在意味着无效率的松弛。
本文在环境规制下基于Tone[15-16]建立的非径向、非角度基于松弛的SBM模型，建立如下固定规模报酬、非期望产出的两个生产系统的有效性模型[17-18]，提出了更加符合真实生产利用过程的松弛的非径向SBM模型[19]，如下式：
在保持模型（1）中的投入产出松弛测度不变的条件下，本文应用下面模型得到第一阶段中非期望产出的松弛测度。
如果E10=1，水资源利用第一阶段是有效的。如果E10
在保持模型（2）中的投入产出松弛测度不变的条件下，本文应用下面模型得到第二阶段中非期望产出处理的松弛测度。
其中，sr*和sh*是由求解模型（1）得到的常量，变量sf2是第二阶段的非期望产出作为投入的松弛测度。通过非期望产出作为投入的松弛测度，可以知道有多少非期望产出可以处理。在模型（1）中投入产出松弛sr*、sh*和模型（4）中非期望产出松弛sf2*的计算基础上，基于松弛的第二阶段水资源利用效率定义如下：
如果E20=1，第二阶段水资源处理是有效的。如果E20
当两个阶段水资源利用是IO有效时，仅仅说明整个投入产出是无松弛的；当每个子阶段有效时，仅仅说明该阶段投入产出和中间变量是无松弛的。因此，一个整体有效的状态应考虑整个系统的投入产出、各阶段的投入产出和中间变量的松弛问题，下面给出整个系统有效的定义。
在模型（1）、（3）、（5）中投入产出松弛sx*、sy*、sf1*、sr*、sh*、sf2*的计算基础上，基于松弛的水资源利用整体效率定义如下：
根据生产有效性定义，两个阶段整体有效时应该满足在所有投入产出和中间变量均没有松弛，两个阶段IO有效是整体有效的必要非充分条件。利用本文提出的模型，水资源两个子系统3种效率的有效状态被测度，每个阶段的有效状态被识别。相比单投入产出系统，如CCR模型，本文提出的模型能给出每个阶段的有效状态评价，可以为决策制定者提供参考。相比Fare等[20]，Tone等[21]的两阶段网络DEA模型及其变化模型[11-13]，上面模型可以在考虑非期望产出情况下测度两阶段系统的投入产出及中间变量的无效性。
2.2空间自相关检验
Tobler在1970年提出地理学第一定律：在空间上任何事物或现象都存在联系，相距近的事物或现象之间的联系一般较相距远的要紧密[22]。空间自相关是通过统计学方法计算空间中某空间单元与其临近单元间的某种特征值的空间自相关性程度，用来分析这些空间单元在空间上的分布特性。Moran’s I指数是最为知名和常用的空间自相关指数，分为全局型和局部型两类。全局Moran’s I指数是Moran基于空间随机分布现象提出的空间自相关指数[23]，局部Moran’s I指数是1995年Anselin提出LISA（Local Indicators of Spatial Association）方法论[24]。本文采用Moran’s I指数作为空间自相关性检验指标，全局Moran’s I指数计算如下：
该指数为正表示区域i的变量属性值与临近区域的变量属性值相似，为负表示不相似，该指数的绝对值越大自相关程度越大。在随机化假设下，同样可用Z统计量可以检验局部Moran’s I指数的显著性。
2.3空间面板数据模型
空间计量经济学理论研究在空间上某个地区的经济地理现象或属性值与邻近地区同一现象或属性值存在的相关关系[25]。这种空间相关关系为空间效应，可以用下面两种主要模型解释：当被解释变量的空间依赖性对模型设定非常关键时，应采用空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）；当模型的误差项在空间上相关时，应采用空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）。
SLM主要分析被解释变量的空间依赖效应，其模型表达式为：
式中，参数β是解释变量对被解释变量的影响，ρ是被解释变量的空间自回归系数，Wy是空间滞后因变量且为一内生变量，反映了空间距离对区域行为的作用。
SEM主要研究被解释变量的空间异质性，其数学表达式为：
式中，参数β是解释变量对被解释变量的影响，λ是被解释变量的空间误差系数，ε是随机误差向量，μ是随机误差项。SEM中参数β表示自变量X对因变量y的影响，参数λ衡量了模型中各单元存在于随机扰动误差项之中的空间依赖作用，表示邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。
在建立SLM和SEM模型前，一般可通过两个拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier）形式LM-Lag、LM-Err及其稳健-LM-Lag、稳健-LM-Err等形式来检验哪类空间模型更恰当[25]。然后采用Hausman检验可以确定空间计量模型采取固定效应或随机效应进行模型估计[26]。
2.4变量选择
（1）投入产出指标选取。在图1中，水资源利用系统第一阶段消耗水资源、资本和劳动力，生产出GDP，同时排放出一定量的污染物，考虑到废污水中主要污染物为化学需氧量（COD）和氨氮（AN），本文用产生量作为第一阶段水资源利用系统的非期望产出。水资源利用系统第二阶段为污染物处理阶段，对污染物进行处理时需要额外的污染物治理投资来处理第一阶段的非期望产出。经过该阶段的处理，第一阶段排放出的COD和AN可以得到一定程度的净化处理，产出去除量。
以样本容量个数必须不少于投入产出指标数的二倍为前提，在指标选取方面，充分考虑数据可获得性和相关理论基础，本文建立如下投入产出指标体系：第一阶段投入指标分别为用水总量、固定资产投资以及从业人员，数据来源于《中国统计年鉴2002―2015》[27]和《中国水资源公报2001―2014》[28]；第一阶段期望产出为GDP，数据来源于《中国统计年鉴2002―2015》[27]；第一阶段非期望产出为工业废水和城镇生活污水中COD和AN产生量，第二阶段新增投入为工业废水治理项目投资和污水处理厂累计完成投资；第二阶段产出为COD和AN的去除量，数据来源于《中国环境年鉴2002―2015》[29]。
（2）影响因素变量选取。提高水资源利用整体效率对可持续经济增长至关重要，研究水资源利用整体效率的影响因素可以提出促进各地区可持续经济发展的政策建议。一般从以下几个方面研究各地区水资源利用整体效率的影响因素，自然资源禀赋、水资源消耗结构、经济增长、开放程度、产业结构、技术进步等方面。本文研究各地区水资源利用整体效率的影响因素包含如下变量：人均水资源量、工业用水量、生活用水量、人均GDP、对外开放程度、产业结构、技术进步。
3实证研究结果
3.1中国各地区水资源利用效率测度
中国各地区水资源相对效率评价是DEA应用的一个重要领域，以往的研究侧重单系统的水资源利用效率测度，对于基于松弛变量的两阶段的水资源效率评价较少[2-10]。因此，本文在考虑非期望产出的两阶段模型建立的基础上，采用中国31个地区2001―2014年投入产出数据，利用Matlab2010b软件对两阶段的水资源利用整体效率和分阶段效率进行计算（见表1）。
在2001―2014年中国各地区水资源利用整体效率波动变化很大，且各地区分布极不均衡，辽宁、内蒙古、贵州、重庆、新疆初始值较低，而随后呈现明显逐年上升趋势，但江苏、安徽、云南呈现明显的波动下降趋势，其他地区为先波动上升后下降或先波动下降后上升趋势。在2001―2014年中国各地区水资源利用第一阶段效率多数地区程序波动下降趋势，辽宁、山东、浙江、江西、湖南、山西、甘肃、海南、广东呈现明显逐年下降趋势，而内蒙古、重庆、贵州、宁夏、新疆呈现先小幅下降后明显上升趋势，其他地区为先波动上升后下降或先波动下降后上升趋势。在2001―2014年中国各地区水资源利用第二阶段效率初始值较小的地区在后期存在上升趋势，而初始值较大的地区在后期存在波动下降，振幅较大。因此，中国各省市水资源利用整体效率及分阶段效率在经济―地理空间分布上存在空间关联特征。
根据基于松弛的两阶段SBM模型的水资源利用效率评价结果，分析中国31个省市水资源利用整体效率和各阶段效率之间的关系，如图2所示。
大多数地区水资源利用系统第一阶段效率平均值高于第二阶段水资源利用效率的平均值，而大多数地区整体效率平均值介于两个阶段效率之间，这说明中国水资源利用系统的效率同时受到两个阶段利用系统的影响，但第二阶段处理效率对整体系统效率的影响更大。首先，水资源利用整体效率、第一阶段效率和第二阶段效率差异明显，东部沿海地区高，包括北京、天津、山东、上海、浙江、广东等地，西部内陆地区低，包括贵州、云南、广西、青海、、新疆等地。其次，安徽、河南、海南、重庆、贵州、甘肃、宁夏的水资源利用整体效率高于第一阶段效率，其他地区的整体效率都低于第一阶段效率；海南、甘肃的第二阶段水资源利用效率明显高于整体效率和第一阶段效率，其他地区的整体效率都高于第二阶段效率。最后，水资源利用第一阶段效率和第二阶段效率为高高组合有北京、天津、山东、浙江、上海等地，低高组合有甘肃、海南，高低组合有黑龙江、福建、四川、江苏等地，低低组合有、青海、新疆、内蒙古、云南、江西、贵州等区。
3.2空间自相关检验
采用空间自相关全局和局部Moran指数对中国31个省份2001―2014年考虑非期望产出的两阶段SBM模型的水资源利用整体效率的空间自相关程度进行分析。根据式（9），本文计算了水资源利用整体效率的全局Moran’s I指数，如下表。各时期水资源利用整体效率的全局Moran’s I指数均为正，除了2005和2011显著性水平为5%，其他各时期显著性水平均为1%，这意味著中国31个省份2001―2014年考虑非期望产出的两阶段SBM模型的水资源利用整体效率存在显著的正的空间自相关，在空间分布模式上表现为很强的空间集聚模式，水资源利用整体效率较高的区域临近于整体效率较高的区域，水资源利用整体效率较低的区域临近于整体效率较低的区域。各区域之间的水资源利用整体效率存在关联，在探讨水资源利用整体效率的影响因素时不能忽视这种空间效应。
接下聿捎镁植Moran’s I指数检验各地区水资源利用整体效率的局部集聚现象是否存在，如下图。图3是水资源利用整体效率的LISA集聚地图，从2001到2014年中国31个省市水资源利用整体效率存在显著的空间集聚分布特征，H-H集聚区类型主要集中在东部沿海，如山东、安徽、江苏、上海、浙江、福建，随着时间推移该类型区有向华北和东部转移的趋势，如北京、天津、吉林、黑龙江、内蒙古。L-L集聚区类型所占省份数量较多，主要为中部和西部地区，且面积较大的省份多数时期都属于该类型区，如新疆、、青海、四川，随着时间推移该类型区有向西南和中南地区扩散的趋势。H-L和L-H集聚区类型区介于H-H和L-L集聚区类型之间，随着时间推移这两类集聚类型区变化很大，且显著性水平较低。
3.3空间面板数据模型分析
空间计量模型主要分为空间滞后模型和空间误差模型两类，本文根据LM检验及稳健LM检验确定空间计量模型的类型，即空间滞后模型和空间误差模型的选择。然后通过Hausman检验确定空间计量模型估计时应采用固定效应还是随机效应。如表3所示，采用LM及稳健LM检验对两类空间计量模型的适用性进行检验，结果表明空间滞后和空间误差两种效应同时存在，应对两类空间计量模型进行相应估计，对空间滞后模型和空间误差模型的Hausman检验都拒绝了原假设采用随机效应，本文空间计量模型估计应采用固定效应进行估计。
下面采用一般面板数据计量模型和考虑空间效应的面板数据空间滞后、空间误差模型分别对考虑非期望产出的两阶段SBM模型的水资源利用整体效率的影响因素采用固定效应进行估计。模型回归结果见表4。
假设各地区水资源利用整体效率没有空间效应，采用固定效应的面板数据模型估计影响因素系数如下，工业用水量和生活用水量系数显著为负，人均GDP和对外开放程度系数显著为正，而人均水资源量、产业结构、技术进步系数不显著。
假设各地区水资源利用整体效率存在空间效应，采用空间滞后计量模型估计影响因素系数如下，空间自回归系数ρ都显著为正，表明中国各地区水资源利用整体效率的空间自回归效应存在，即一个地区的整体效率直接受到周围地区的整体效率正向影响。从空间滞后模型估计结果来看，在考虑空间依赖性下测度的水资源整体效率的回归系数与不考虑空间效率估计结果略有不同，人均水资源量、工业用水量系数显著为负，人均GDP、对外开放程度、产业结构、技术进步系数显著为正，而生活用水量系数不显著。
假设各地区水资源利用整体效率存在空间效应，采用空间无误差模型空间估计影响因素系数如下，空间自相关系数λ都显著为正，表明中国各地区水资源利用整体效率存在空间异质性，即一个地区的水资源利用整体效率误差项都对周围地区存在正向影响。从空间误差模型估计结果来看，在考虑空间异质性下测度的水资源整体效率的回归系数，工业用水量系数显著为负，人均GDP、对外开放程度、产业结构、技术进步系数显著为正，而生活用水量系数不显著。
从表4可以看出，无论是否考虑空间效应的回归模型的回归系数，工业用水量对中国水资源整体效率有显著的负向影响，而人均GDP、对外开放程度对中国水资源整体效率都有显著的正向影响。
4结论
在国务院印发的《水污染防治行动计划》背景下，以总量和强度双控制度为目标的水资源污染减排政策成为未来水污染减排政策的首选，本文综合考虑各地区真实的水资源利用整体效率，采用考虑非期望产出的两阶段SBM模型核算了中国各地区2001―2014年的水资源利用整体效率，利用空间自相关检验和空间计量模型对2001―2014年中国31个省市区灰水资源利用整体效率的空间自相关效应及影响因素进行研究，可以得到以下主要结论： （1）在环境规制下引入两阶段生产过程对水资源利用系统效率进行评价，兼顾水资源污染物产生及处理两个阶段之间的相互影响，发现第二阶段污染物处理效率主要影响水资源生产利用系统整体效率。从整体上看第二阶段水资源利用效率高于第一阶段效率，水资源利用整体效率介于第一阶段效率和第二阶段效率之间，各地区水资源污染物产出过多和处理不足是决定整体效率不高的原因。
（2）中国各地区水资源利用整体效率空间差异明显，较高的地区主要分布在东部沿海，并向华北、东北转移，较低的地区主要分布在中、西部，并向西南转移。
（3）中国各地区水资源利用整体效率存在着显著的正的空间自相关性，在分析影响因素时，需要考虑这种空间效应，与一般面板数据计量模型相比，空间滞后和空间误差计量模型综合考虑了空间依赖性和空间异质性，能够更加准确地识别中国各地区水资源利用整体效率的显著影响因素。
（4）经济发展水平、对外开放程度对中国水资源整体效率产生显著的正向影响，但工业用水量对中国水资源整体效率产生显著的负向影响。总体表明，这三大因素是影响中国各地区水资源利用整体效率的核心因素，在水资源利用和可持续区域发展战略制定时应充分考虑这些因素的空间协同效应。
（5）由计量模型得出的中国各地区水资源利用效率和相关影响因素之间的正向和负向影响只能表明二者之间在统计上的正负相关性，不能表示相关因素与水资源利用整体效率之间的“因果关系”。对于水资源利用整体效率产生显著影响的各个因素，需要以后进一步探讨其作用“机理”。
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资源环境效应范文6
关键词：隧道工程；水环境效应；评价指标体系；可持续评价
纵观国内外交通隧道的发展，凸显出一个重要的特征：隧道越建越长，贯穿的水域面积越来越宽。这是经济发展对交通运输提出的必然要求。然而，隧道工程的实施与运营会改变其周围水环境状况，可能会破坏水环境系统，使水环境向着不利于人类的方向发展。因此，需定量地评价隧道工程对其周围水环境的影响，以指导隧道工程建设和保护措施的采用，维持隧道区域水环境的可持续发展［1］。一套合理的评价指标体系是获得正确评价结果的必然前提。因此，笔者对隧道工程水环境效应评价指标体系进行了相关研究。
1隧道工程对水环境的影响机理
水环境是指自然界中水形成、分布和转化所处的空间。工程项目的实施会对水环境造成破坏和污染，从而导致系统的结构和功能发生变化，其称为项目水效应。隧道工程的建设实施必然也会对水环境产生一定影响。其影响机理如图1所示。隧道开凿会完全封堵地下水带来巨大压力引发水流通道的转移与变化，打破了地下水渗流场原有的平衡，致使出现断流、涌水等现象。而隧道的不断涌水、断流会使地下水逐渐疏干，水位下降，疏干漏斗扩大，恶化水文地质条件，最终导致洞顶地表河湖泉井枯竭，水环境失去平衡，生态环境破坏。运行期中，隧道的渗漏水流失与车辆排放的危害气体、噪声等污染物质间接地对地下水影响，也会致使水环境的破坏。当水环境受到破坏时，渗漏水将使隧道承受一定的水压力，对隧道产生软化、分割、崩解的作用，引发岩溶地面塌陷等严重影响人类生活、生产的灾害［2］。
2隧道工程水环境效应评价指标体系建立原则
隧道工程水环境效应评价指标是度量隧道工程对水环境系统影响的特征参数，是评价该影响的基本尺度和衡量基准。由于水环境系统的复杂性，单一的评价指标往往很难全面地评价隧道工程对水环境系统的影响，因而，需采用一套指标体系从多个角度分析考察隧道工程对水环境系统的影响。而这套评价指标体系构建的恰当与否将直接决定评价效果的真实性。因此，隧道工程水环境效应的评价指标构建时应遵循以下原则［2，3，4］。
2．1科学性与客观性
指标选择时应结合实际的客观情况，在科学的理论基础上，尽可能全面、完整、准确地反映水环境属性。
2．2系统性与层次性
评价指标应按系统论的观点进行考虑，尽可能确保完整、全面而系统地反映隧道工程水环境效应的整体状况。同时，应以主要和关键因素为重点选择评价指标，并将其关系用简洁明朗的体系表达出来，确保一定层次性，防止指标的遗漏与重复而产生误差。
2．3综合性与具体性
隧道工程对水环境产生多方面影响，在评价时应尽可能综合考虑这些方面选则综合性指标。并针对每个综合指标选择有代表性评价指标作为其下属指标，以达到综合分析与评价的目的。
2．4动态性与静态性
隧道工程因施工条件及行车运行等不确定因素而处于一个动态环境中，其对水环境的影响也必将随着动态环境的不同而变化。因此，在选取指标时，既要选择反映隧道工程水环境效应现状的指标，也要选择能反映隧道工程水环境效应发展趋势的指标，做到动与静结合，以全面反映隧道区域水效应的整体状况。
2．5稳定性与独立性
隧道工程随其所处地区的地质、水文、气象等因素的不同对水环境产生不一样影响，在选择评价指标时，应能体现不同的客观条件，以提高评价指标的适用性。另外，隧道工程对水环境系统影响呈现链式反应，指标间通常存在重叠信息，所以在选择指标时应保持各指标间的独立性，避免指标包含重复信息而产生评价误差。
2．6可操作性与实用性
在实际中，影响隧道工程水环境效应的有些指标数据难以获得或者只能做定性分析，将其作为评价指标会影响隧道水环境效应评价结果的可靠性。因此，在选择时应尽量避免这类指标，选取可通过统计资料整理、抽样调查、典型调查或直接可从有关部门获得数据等具有可操作性与实用性的影响效应作为评价指标。同时，应选取合理数量的评价指标，以使得评价过程简单易行。
3隧道区域水环境效应评价指标体系
3．1评价指标体系框架设计
由隧道工程对水环境系统的影响机理分析可知，隧道工程会给隧道区域的水环境系统带来以下影响：①出现严重的涌排水、渗漏水现象，使得其附近的水体大量流失；②导致水流通道的转移，引起地下水运动方向发生显著变化，从而导致水体的外流与二次污染；③地表岩溶泉出水量减少甚至岩溶泉消失；④水体水质恶化；⑤地下水位下降等。综合来看，隧道工程对水环境的影响主要表现在两方面：对水质的影响和对水量的影响。根据前文所述隧道工程水环境效应评价指标的设计原则，将隧道工程环境效应评价分解为两个子准则：水质影响和水量影响。加之，在社会的发展过程中由于水环境的破坏与影响会对经济的发展产生制约因素。因此，将经济影响作为其第三个准则。根据具体性原则，又根据其作用机理并借鉴他人的研究成果选择13个影响因素作为其子目标衡量准则。最终，建立了一套由一个总目标，3个准则和13个影响因素构成的隧道工程水环境效应评价指标体系，如图2所示。
3．2评价体系框架论证
根据研究表明，隧道施工过程中水质影响主要为pH、SS、COD、油类等［5］。因此，将水质综合污染指数、地下水矿化度、水体富营养指数作为水质影响准则的3个下属指标。又因不同地区的水环境系统有不同程度的自净功能，为了能消除其差异性，得到普遍适用的结果，也将水环境容量作为水质评价准则的1个下属指标。在水量准则中，单位面积地下水资源量能直观表征系统中现存水量情况。居民生活水源损失率能表明地表水的现存情况，地下水和地表水两者共同构成地区储水情况。因此，将其作为水量准则的下属指标。过境水资源量能补充水资源短缺地区水资源，对其的考虑能够准确体现出该区域的实际水量。由于植被在保持水土、调节气候、净化大气、维持自然界的生态平衡上起着重要的作用，所以，植被覆盖率能够很好衡量一个区域水环境保护与利用的情况。生物完整性指数的分析可以确定水环境干扰与生物特性之间的关系，引导政府部门合理规划水环境的利用与开采，为水环境的和谐发展提供参考性价值。它们能间接地反映区域水量状况。因此，将植被覆盖率与生物完整性指数也作为水量准则的子指标。在经济准则中，将水利投资额、生态修复投资额和工农业产值作为其子目标，以全面体现隧道工程的经济收支状况，以促进区域经济的积极发展。同时为了能够清晰地看出该系统的一个系统变化过程，将水环境沉没成本也作为经济准则的一个子指标。
4隧道工程负面水环境效应相关对策
隧道工程的建设对水环境这个庞大系统带来诸方面的负面效应是不可避免的，为了水环境的持续发展，不仅在评价体系上要不断的改革、创新，管理部门也应提出一些措施和政策，为水环境的绿色和谐发展提供坚实的保障和崭新的契机。在我国，水环境被定位为社会发展与进步的基石，不仅影响民众的生活和健康，而且还威胁着国民经济的顺利发展。发达国家如日本、美国等，他们针对隧道工程负面水效应从政府方面做出了3方面的努力：①制定相关的法律法规；②协调政府部门间的合作；③建立合理的隧道建设管理模式。借鉴国外的经验，为从根本上改变我国水环境状况，促使水环境走上持续、全面发展的轨道，杨国栋等［6］提出减缓和消除影响的措施主要有：①建设前详细勘察，尽量避开环境敏感点及地质特殊的地带，加强施工渗水、涌水监控；②加强施工机械的养护维修及时对隧道内废油、漏油收集；③尽可能在现场对施工废水做预处理后再排放；④坚持和完善隧道区域水资源开发、环境综合治理法规条例；⑤坚持环境、经济和社会的三效原则，实现可持续发展；⑥加强公众环境教育，提高群众的环保意识与公众参与意识。
5结束语
本文首先分析了隧道工程的水环境的影响机理。紧接着介绍了隧道工程水环境效应评价指标体系设计原则。并根据该原则和隧道工程对水环境的影响机理，建立了一套通用型隧道工程水环境效应评价指标体系。经分析论证得出本文中建立的隧道工程水环境效应评价指标体系能较为全面地反映隧道工程水环境效应，为今后的隧道工程水效应评价建立了基础。最后，依据隧道工程的水环境影响机理，为减少隧道工程的负面水环境效应提出了几点措施。在本文中，未对本文设计的隧道水环境效应评价体系进行实例验证，也未对其评价方法进行研究，这将都是笔者以后的研究工作。
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