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财政分权、政策协同与大气污染治理效率--基于京

来源:治理研究 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2020-10-30 06:32
作者:网站采编
关键词:
摘要:作者简介 孙静 ,中央财经大学政府管理学院讲师,博士,研究方向: 绩效管理; 马海涛 、 王红梅 ,中央财经大学财政税务学院。 【摘 要】 本文基于2010-2015年京津冀及周边地区27个环

作者简介

孙静,中央财经大学政府管理学院讲师,博士,研究方向: 绩效管理;马海涛王红梅,中央财经大学财政税务学院。

【摘 要】本文基于2010-2015年京津冀及周边地区27个环保重点城市面板数据,利用超效率DEA(Data Envelopment Analysis)模型计算各城市大气污染治理效率,并进一步构建 Tobit 模型验证财政分权、政策协同对大气污染治理效率的影响。实证结果显示: 不同城市大气污染治理效率差异较大,其变动趋势也呈现多样化特点。财政分权对于大气污染治理效率存在明显负效应,政策协同强度与大气污染治理效率回归系数为正值但不显著。基于分析结果,本文提出以下建议:(1) 建立与央地政府的财权、事权及支出责任相匹配的财政分权制度,加强中央政府环境治理的统筹协调力度; (2) 转变传统绩效考核理念,强化地方政府环境治理力度; (3) 加强协调机构的权威性,推进协同治理的广度和深度; (4) 优化大气污染治理支出结构,提升大气污染治理效果。

【关键词】财政分权; 政策协同强度; 大气污染; 治理效率; DEA

一、引言

本文基于 2010 - 2015 年京津冀及周边地区 27 个环保重点城市面板数据,利用超效率DEA(DataEnvelopment Analysis)模型计算各城市大气污染治理效率,并进一步构建 Tobit 模型验证财政分权、政策协同对大气污染治理效率的影响。实证结果显示: 不同城市大气污染治理效率差异较大,其变动趋势也呈现多样化特点。财政分权对于大气污染治理效率存在明显负效应,政策协同强度与大气污染治理效率回归系数为正值但不显著。基于分析结果,本文提出以下建议:(1) 建立与央地政府的财权、事权及支出责任相匹配的财政分权制度,加强中央政府环境治理的统筹协调力度; (2) 转变传统绩效考核理念,强化地方政府环境治理力度; (3) 加强协调机构的权威性,推进协同治理的广度和深度; (4) 优化大气污染治理支出结构,提升大气污染治理效果。

二、文献综述

(一)大气污染治理效率

目前针对大气污染治理效率已取得了一系列研究成果,其主要研究思路为设置投入产出指标,计算大气污染治理相对效率的排名。大气污染治理效率按照计算对象主要分为全国范围内省级效率区域范围内地市级效率两种: 王奇和李明全(2012)利用超效率 DEA 模型计算了省级大气污染治理效率,并得出中部地区的治理效率高于西部和东部地区的省际分布格局; 汪克亮等(2016)基于生态效率理论定义了大气环境绩效评价指标,并利用非径向 Luenberger 生产率来测度省际大气环境绩效的动态变化; 张璇等(2018)利用DEA模型测算出各省多种计算口径下的环保投资效率,并构建 Tobit 模型验证了财政分权对环保投资效率存在明显负作用; 郑石明和罗凯方(2017)利用超效率DEA模型测算了29个省市的大气污染治理效率,并通过聚类分析将测算结果进行效率分组,得出了各省市的效率类型特征;张智楠(2018)基于广东省各地市级面板数据利用DEA模型测算出了取值为[0,1]的环保支出相对效率,并进一步通过Tobit模型分析了财政分权、经济发展水平等因素对治理效率的影响。实证分析的结果普遍显示目前我国的大气污染治理效率普遍处于偏低水平,大多数评估地区尚未达到有效状态,进一步分析大气污染治理效率偏低可分为两种情况:一是大气污染治理投入不足导致,应进一步加大治理投资水平,提升治理效率; 二是治理投入的资源配置效率低下导致,因此应进一步优化调整治理投入配置格局,提高资金的使用效益。本研究在已有研究成果的基础上,利用超效率DEA模型选取京津冀及周边地区城市群2010-2015年面板数据计算各城市大气污染治理效率,计算结果作为被解释变量进入Tobit模型验证模型变量与效率的影响机制。

(二)大气污染协同治理

近年来,大气污染区域协同治理的相关研究成果较为丰富,展开研究的角度包括大气污染治理的府际关系、政策协同 、协作机制设计、协同效果检验等。其中,政策协同角度的研究主要是基于大气污染协同治理政策文本数据的量化分析,研判当前区域大气污染治理政策的协同程度,研究结论显示当前治理政策的协同度不足,多主体联合发文的政策数量较少,政策目标、政策措施的协同度有待提高。

文章来源:《治理研究》 网址: http://www.zlyjzz.cn/zonghexinwen/2020/1030/838.html



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