章貴軍,劉潤(rùn)芳
(1.江西財(cái)經(jīng)大學(xué)a.統(tǒng)計(jì)學(xué)院;b.應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究中心,江西 南昌330013;2.西安財(cái)經(jīng)學(xué)院 統(tǒng)計(jì)學(xué)院,陜西 西安710100)
近年來,中國(guó)各地持續(xù)的霧霾天氣和高發(fā)的呼吸疾病使得人們對(duì)環(huán)境污染問題的擔(dān)憂加劇。2013年10月,中國(guó)政府安排50億元財(cái)政專項(xiàng)資金用于京津冀及周邊地區(qū)大氣污染治理工作。中國(guó)政府一直非常重視環(huán)境治理工作,1998年,中國(guó)政府簽署《京都協(xié)議書》(Kyoto Protocol,全稱《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約的京都議定書》);2006年,中國(guó)政府《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要》提出了“十一五”(2006-2010年)期間單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值能耗降低20%左右,主要污染物排放總量減少10%的約束性指標(biāo);2009年,中國(guó)政府承諾到2020年單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量比2005年下降40%~45%,并作為約束性指標(biāo)納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃;2011年,《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年(2011-2015年)規(guī)劃綱要》再次明確提出單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗降低16%,單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放降低17%,二氧化硫等排放減少8%及氨氮、氮氧化物排放減少10%的目標(biāo)。雖然中國(guó)政府制定了一系列措施為實(shí)現(xiàn)資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會(huì)努力,然而,中國(guó)是一個(gè)發(fā)展中國(guó)家,對(duì)能源的需求量還在不斷增長(zhǎng)。并且,一個(gè)嚴(yán)峻的資源稟賦現(xiàn)實(shí)是,中國(guó)是一個(gè)“煤多油少”的國(guó)家,當(dāng)前一次能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中,煤炭消費(fèi)比重占到70%。此外,中國(guó)清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理水平還比較落后,這就意味著,中國(guó)短期“燒的差,排的多”的局面很難轉(zhuǎn)變。因此,很多學(xué)者認(rèn)為自然資源的過度利用和環(huán)境污染問題將在很長(zhǎng)一段時(shí)間制約中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。
中國(guó)的環(huán)境保護(hù)和能源利用問題越來越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者們的關(guān)注,測(cè)度中國(guó)環(huán)境和能源效率的文獻(xiàn)也越來越多。由于DEA方法能處理多投入和多產(chǎn)出的問題,并且該方法不需要任何有關(guān)投入和產(chǎn)出之間關(guān)系的先驗(yàn)信息,因而越來越受到研究者們的歡迎。國(guó)外學(xué)者利用DEA方法研究中國(guó)環(huán)境效率主要有:Hu和Wang提出了全要素能源效率指數(shù)并應(yīng)用其測(cè)度中國(guó)29個(gè)省、直轄市、自治區(qū)(下文均稱?。┑哪茉葱剩?];Shi等學(xué)者通過將非期望產(chǎn)品作為生產(chǎn)過程中的投入品,提出一種拓展的DEA模型以測(cè)度中國(guó)28個(gè)省的總技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率[2];Bian和Yang采用沙龍熵方法將很多DEA模型加總以測(cè)度中國(guó)30個(gè)省的能源效率和環(huán)境效率[3];Li等學(xué)者利用考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型測(cè)度了中國(guó)30個(gè)地區(qū)1991-2010年的環(huán)境效率[4];Wang等學(xué)者利用考慮非期望產(chǎn)品的DEA方法測(cè)度了中國(guó)30個(gè)省2000-2008的環(huán)境效率[5];章貴軍利用自然可處置和管理可處置徑向DEA方法測(cè)度了2001-2011年期間中國(guó)30個(gè)省火電行業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率和環(huán)境效率[6];周五七利用全局DEA方法測(cè)度了中國(guó)1998-2010年中國(guó)工業(yè)行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[7]。
Hu和Wang分析的一個(gè)缺陷是其模型中沒有考慮二氧化硫和二氧化碳的非期望產(chǎn)品。Zhou和Ang及Mandal等的研究表明,測(cè)度能源效率不考慮非期望產(chǎn)品可能會(huì)導(dǎo)致效率得分產(chǎn)生偏誤[8-9]。目前,針對(duì)中國(guó)各地區(qū)能源效率和環(huán)境效率測(cè)度的文獻(xiàn)中,考慮非期望產(chǎn)品的相對(duì)比較少,而那些考慮非期望產(chǎn)品的研究大多是強(qiáng)可處置的,只有極少數(shù)研究是在弱可處置DEA框架下進(jìn)行的。Zhou等學(xué)者的研究表明非期望產(chǎn)品弱可處置意味著成比例減少非期望產(chǎn)品是可行的,消除非期望產(chǎn)品的方法不符合生產(chǎn)或消費(fèi)實(shí)際情況[10]。Sueyoshi和Goto的研究則認(rèn)為,盡管弱可處置也能識(shí)別期望產(chǎn)品的擁堵情況,但因?yàn)槿蹩商幹媚P蛯?duì)偶變量是非負(fù)的,故其不能測(cè)度非期望產(chǎn)品擁堵情況[11]。這就表明,基于傳統(tǒng)的DEA方法測(cè)度的環(huán)境效率或能源效率不能從現(xiàn)代環(huán)境管理的角度評(píng)價(jià)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率??紤]到強(qiáng)可處置和弱可處置DEA方法缺陷,Sueyoshi和Goto開發(fā)了一系列基于現(xiàn)代環(huán)境和能源管理策略的DEA模型,也稱為自然可處置和管理可處置DEA方法[11-17]。這些方法不僅能測(cè)度期望擁堵的情況,而且能測(cè)度非期望擁堵的情況,這就意味著可以從環(huán)境管理策略角度根據(jù)測(cè)度的決策單元效率評(píng)價(jià)決策單元經(jīng)濟(jì)行為。
在考慮環(huán)境管制的情形下中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率如何?中國(guó)是一個(gè)人力資本和技術(shù)水平分布極不平衡的國(guó)家,更嚴(yán)格的環(huán)境管制規(guī)則是否對(duì)各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境改善能力造成影響?在面對(duì)更嚴(yán)格的環(huán)境管制時(shí),中國(guó)哪些地區(qū)的發(fā)展具有比較優(yōu)勢(shì)?我們迫切想知道這些問題的答案。鑒于此,本文從環(huán)境管制規(guī)則變化的角度出發(fā),利用結(jié)合環(huán)境管理策略的自然可處置和管理可處置DEA方法測(cè)度和分析中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率,并在此基礎(chǔ)上比較各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率以及深入剖析更嚴(yán)格的環(huán)境管制規(guī)則產(chǎn)生的影響和造成這種影響的原因。
對(duì)于很多生產(chǎn)型企業(yè)而言,他們經(jīng)常會(huì)面對(duì)環(huán)境管制的制約,為了遵守更嚴(yán)格的環(huán)境管制規(guī)則,他們通常不得不通過減少產(chǎn)量以達(dá)到減少排放的要求。新的環(huán)境管理策略表明,生產(chǎn)企業(yè)在應(yīng)對(duì)更嚴(yán)格的環(huán)境管制時(shí)可以通過改善自身技術(shù)水平和管理水平達(dá)到既增加產(chǎn)品產(chǎn)量又減少有害物質(zhì)排放的要求。傳統(tǒng)的DEA模型在測(cè)度生產(chǎn)型企業(yè)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率時(shí)都沒有蘊(yùn)含上述兩種環(huán)境管理策略思想。Sueyoshi和Goto根據(jù)現(xiàn)代管理戰(zhàn)略學(xué)家Porter和van der Linde的觀點(diǎn)形成了自然可處置和管理可處置的DEA測(cè)度方法[11-18],將環(huán)境管理策略的思想很好地融入DEA模型中,從而使得研究者能從根據(jù)現(xiàn)代環(huán)境管理和能源管理策略角度評(píng)價(jià)決策單元經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率。
對(duì)于國(guó)家或城市而言,自然可處置和管理可處置的環(huán)境管理策略依然成立。鑒于此,本文采用自然可處置的徑向DEA方法及管理可處置的徑向DEA方法測(cè)度中國(guó)各省的合成效率。DEA方法通常分為徑向方法和非徑向方法兩類,徑向DEA方法和非徑向DEA方法基于不同的經(jīng)濟(jì)視角,徑向DEA方法(例如Charnes等提出的CCR模型和Banker等提出的BCC模型)是基于Debreu-Farrell經(jīng)濟(jì)理論提出的效率測(cè)度方法[19-20];非徑向方法(例如Charnes等提出的可加模型,Cooper等提出的RAM模型和Tone等提出的SBM模型)是基于Pareto-Koopmans經(jīng)濟(jì)理論提出的效率測(cè)度方法[21-23]。Sueyoshi和Goto的研究認(rèn)為,雖然非徑向DEA方法更容易結(jié)合非期望產(chǎn)品,但與徑向方法相比并沒明顯的差別,目前對(duì)于應(yīng)該用哪一種方法或放棄哪一種方法,并沒有一個(gè)統(tǒng)一的論斷[13]。Zhou認(rèn)為,大約有四分之三左右的研究者采用徑向DEA方法[10]。鑒于此,本文采用此方法以便于與其它大多數(shù)DEA方法研究比較。
1.測(cè)度經(jīng)濟(jì)效率(自然可處置合成效率)的徑向DEA方法。自然可處置指生產(chǎn)型企業(yè)在技術(shù)水平和管理水平相對(duì)落后時(shí),為了應(yīng)對(duì)政府對(duì)非期望產(chǎn)品更嚴(yán)格的管制(譬如,政府為了保護(hù)環(huán)境而要求企業(yè)制定減少有害氣體排放的政策),必須減少要素投入以達(dá)到減少非期望產(chǎn)品生產(chǎn)要求。Sueyoshi和Goto提出自然可處置徑向DEA方法測(cè)度第s個(gè)決策單元的合成效率公式如式(1)所示[11][16]:
其中x為投入品,y為期望產(chǎn)出,u為非期望產(chǎn)出,k為決策單元數(shù)量,n為投入產(chǎn)出種類,m為期望產(chǎn)出類型,j為非期望產(chǎn)出種類,λ為強(qiáng)度系數(shù)。(x1s,x2s,…,xns)表示第s(s=1,2,…,K)個(gè)決策單元進(jìn)行生產(chǎn)時(shí)的投入品,(y1s,y2s,…,yms)為期望產(chǎn)品,(u1s,u2s,…,ujs)為非期望產(chǎn)品。式中dxn,dym和duj是分別與要素投入,期望產(chǎn)品和非期望產(chǎn)品相關(guān)的松弛變量,所有松弛變量表示生產(chǎn)的無效率水平,ξ表示無效率得分,其測(cè)度的是期望產(chǎn)品和非期望產(chǎn)品向量到效率前沿的距離,ξ隨著方向向量(Yk,uk)的增加而增加,ε是一個(gè)比較小的數(shù),本研究計(jì)算時(shí)取值為10-6。范圍(R)分別由投入品、期望產(chǎn)品和非期望產(chǎn)品的上界及下界確定,Rxn,Rym和Ruj的計(jì)算式如式(2)、(3)和(4)。
求解模型(1)的最優(yōu)解,則無效率得分為式(5):
自然可處置徑向方法測(cè)度的第s個(gè)決策單元的經(jīng)濟(jì)效率得分為式(6):
2.測(cè)度環(huán)境效率(管理可處置合成效率)的徑向DEA方法。管理可處置指的是當(dāng)生產(chǎn)型企業(yè)技術(shù)和管理水平提升到一定程度時(shí),為了應(yīng)對(duì)政府對(duì)非期望產(chǎn)品更嚴(yán)格的管制而采取與自然可處置截然不同的管理策略。此時(shí),企業(yè)可以通過增加要素投入達(dá)到既增加期望產(chǎn)品又減少非期望產(chǎn)品的生產(chǎn)要求。Sueyoshi和Goto提出管理可處置徑向方法測(cè)度第s個(gè)決策單元的合成效率公式如式(7)所示[11][16]:
求解模型(7)的最優(yōu)解,則管理可處置下無效率得分為:
管理可處置徑向方法測(cè)度的第s個(gè)決策單元的環(huán)境效率得分為:
1.雙樣本Mann-Whitney-Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。Mann-Whitney-Wilcoxon 秩 和 檢 驗(yàn) 也 稱Mann-Whitney U檢驗(yàn)用以考察兩個(gè)樣本分布是否有差異[24]158-175。本文利用 Mann-Whitney-Wilcoxon秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)中國(guó)三個(gè)地區(qū)“十五”期間與“十一五”期間經(jīng)濟(jì)效率或環(huán)境效率是否存在差異(原假設(shè)為兩個(gè)期間無差異),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:
或
式(10)或(11)中下標(biāo)j表示第j(j=1,2,3)個(gè)地區(qū),nj1表示第j個(gè)地區(qū)在“十五”期間決策單元個(gè)數(shù),將第j個(gè)地區(qū)決策單元在“十五”期間及“十一五”期間經(jīng)濟(jì)效率得分或環(huán)境效率得分合并起來并排序,∑Rj1表示第j個(gè)地區(qū)決策單元在“十五”期間按經(jīng)濟(jì)效率排序或環(huán)境效率排序的秩和;∑Rj2表示第j個(gè)地區(qū)決策單元在“十一五”期間秩和。如果每個(gè)期間樣本量大于10,則統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
2. 多 樣 本 Kruskal-Wallis H 秩 和 檢 驗(yàn)。Kruskal-Wallis H秩 和 檢 驗(yàn) 為 雙 樣 本Mann-Whitney-Wilcoxon秩和檢驗(yàn)的一種推廣形式用以考察多個(gè)樣本分布是否有差異[24]158-175。本文利用Kruskal-Wallis H秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)中國(guó)三個(gè)地區(qū)在2000-2011年期間經(jīng)濟(jì)效率或環(huán)境效率是否存在差異(原假設(shè)為地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率或環(huán)境效率無差異),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:
式(13)中nj為第j(j=1,2,3)個(gè)地區(qū)決策單元個(gè)數(shù),Rj為第j個(gè)地區(qū)決策單元秩和。當(dāng)nj不是很小的時(shí)候,統(tǒng)計(jì)量H 服從自由度為df=k-1的χ2分布。
參考Rasche的效率測(cè)度理論,本文選取各省資本存量(以1997年為不變價(jià)格)、就業(yè)人數(shù)和能源消耗量為投入變量,GDP(以1997年為不變價(jià)格)為期望產(chǎn)品變量,二氧化碳和二氧化硫排放量為非期望產(chǎn)品變量[25]。就業(yè)人數(shù)和GDP數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2001-2012)》,二氧化硫排放量數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)(2001-2011)》,二氧化碳的數(shù)據(jù)則根據(jù)IPCC準(zhǔn)則公式計(jì)算獲得,具體公式為[26]35-58:
其中i表示生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)中第i個(gè)部門,n表示部門總數(shù),E表示燃料消費(fèi)量,a為碳排放因子,β為碳存儲(chǔ)因子,η為碳氧化比例。各省資本存量按照式(15)所示永續(xù)盤存法計(jì)算得出。
其中 Kit表示第i(i=1,2,…,30)個(gè)省第t(t=2000,2001,…,2011)年的資本存量;δit表示第i個(gè)省第t年的資本形成總額的經(jīng)濟(jì)折舊率,參照張軍等的文獻(xiàn),δ取值為9.6%,各省2000年資本存量的初始值參照張軍等的計(jì)算結(jié)果[27]。
鑒于數(shù)據(jù)的可得性,本文采用的數(shù)據(jù)包括中國(guó)大陸地區(qū)除西藏以外30個(gè)省份12年(2000-2011)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析情況見表1。
表1數(shù)據(jù)表明,2000-2011年期間中國(guó)內(nèi)地30個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)明顯,二氧化碳排放量逐步增長(zhǎng),但其增速逐步下降,而二氧化硫的排放量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)。2006年二氧化碳排放量約為2000年的2.2倍,2011年的排放量為2006年的1.3倍,顯然,二氧化碳排放增速在下降,從圖1可以看出,“十一五”期間碳排放強(qiáng)度(二氧化碳排放量/GDP,每單位GDP產(chǎn)生的二氧化碳排放量)相對(duì)于“十五”期間顯著下降,2000年碳排放強(qiáng)度為3.05,2011年為2.21,相比2000年碳排放強(qiáng)度下降了27%。表1數(shù)據(jù)還表明,2000-2006年期間30個(gè)省二氧化硫的排放量呈現(xiàn)逐漸上升趨勢(shì),而后開始逐漸下降:2006年二氧化硫排放量相對(duì)于2000年增長(zhǎng)了30%,2011年二氧化硫的排放量相對(duì)2006年降低了14%。顯然,“十一五”期間相對(duì)于“十五”期間,二氧化硫減排效果明顯。此外,2000年以不變價(jià)格計(jì)算的能源強(qiáng)度為1.5,2006年為1.44,2011年為1.12。結(jié)合圖1可以看出,“十一五”(2006-2010)期間能源強(qiáng)度相對(duì)于“十五”(2001-2005)期間顯著下降。
表1 描述性統(tǒng)計(jì)表
圖1 2000-2011年中國(guó)能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度趨勢(shì)圖
表2數(shù)據(jù)反映了采用自然可處置徑向方法測(cè)度的中國(guó)30個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)效率得分情況。參考Wang等學(xué)者及1997年全國(guó)人大八屆五次會(huì)議決定的劃分標(biāo)準(zhǔn),本文將30個(gè)省份分為東部、中部、西部三個(gè)地區(qū),表2中第2列反映各省份所屬地區(qū),第3列至第8列反映各省相鄰兩年的經(jīng)濟(jì)效率平均得分,第9列是所有年份的平均效率得分,最后1列為各省經(jīng)濟(jì)效率平均得分排名情況[5]。從表中計(jì)算的自然可處置合成效率得分情況可以看出,平均效率得分最高的為東部地區(qū),其次為中部地區(qū),西部地區(qū)名列第三。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率整體得分較高并與中、西部地區(qū)相差較大。
三個(gè)地區(qū)自然可處置合成效率平均得分在2000-2011年期間走勢(shì)和比較情況見圖2。結(jié)合表2的數(shù)據(jù)可以看出,東部地區(qū)自然可處置合成效率平均得分總體維持較高水平,各年份得分都在92%以上,中部地區(qū)和西部地區(qū)合成效率得分總體處于下降趨勢(shì)。同時(shí)從圖2可以看出,三個(gè)地區(qū)合成效率得分在“十一五”期間低于“十五”期間。此外,東部地區(qū)的上海、福建、廣東、海南以及西部地區(qū)的青海等省份經(jīng)濟(jì)效率提升較快,其經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展拉大了與其它地區(qū)的相對(duì)效率并造成了其它地區(qū)相對(duì)較低的平均效率得分。
圖2 東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率得分比較
表2 中國(guó)大陸30個(gè)省份經(jīng)濟(jì)效率得分與排名表
基于多樣本Kruskal-Wallis H統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布χ2=108.541,大于顯著水平0.05對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量χ20.05相應(yīng)的臨界值5.99,這表明三個(gè)地區(qū)自然可處置測(cè)度的合成效率存在明顯差異?;陔p樣本Mann-Whitney-Wilcoxon統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果如表3,結(jié)合表3檢驗(yàn)結(jié)果和圖2可以得到如下結(jié)論:雖然圖2表明東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率, 0.05,“”期間經(jīng)濟(jì)效率與“十五”期間比較并無顯著下降;同時(shí),中部地區(qū)和西部地區(qū)“十一五”期間經(jīng)濟(jì)效率相對(duì)“十五”期間而言顯著下降。
表3檢驗(yàn)結(jié)果結(jié)合圖2表明:平均而言,2001-2011年期間東部地區(qū)自然可處置合成效率得分高于中部地區(qū)和西部地區(qū),中部地區(qū)合成效率得分高于西部地區(qū),并且這種差異性顯著成立?!笆晃濉逼陂g更嚴(yán)格的環(huán)境管理規(guī)則顯著降低了中部地區(qū)和西部地區(qū)相對(duì)效率得分。中部地區(qū)和西部地區(qū)在“十一五”期間更加注重清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理的提升并增加了在清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理方面的投入,從而造成了經(jīng)濟(jì)效率得分的下降。結(jié)合自然可處置管理策略可以認(rèn)為,由于“十一五”期間更嚴(yán)格的環(huán)境管制,中部地區(qū)和西部地區(qū)清潔能源技術(shù)水平和環(huán)境管理水平落后,不得不通過控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)投入達(dá)到減少排放的目的,從而使得經(jīng)濟(jì)效率得分相對(duì)東部地區(qū)而言處于落后水平。東部地區(qū)由于擁有相對(duì)較高的清潔能源技術(shù)優(yōu)勢(shì)和管理水平,其在面對(duì)“十一五”期間更嚴(yán)格的環(huán)境管制時(shí)擁有相對(duì)較低的機(jī)會(huì)成本,可以在增加促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)投入的同時(shí)達(dá)到環(huán)境管制的要求,因而東部地區(qū)在面對(duì)“十一五”期間更嚴(yán)格的環(huán)境管制時(shí)經(jīng)濟(jì)效率并沒有顯著下降。
表3 “十五”與“十一五”經(jīng)濟(jì)效率差異性檢驗(yàn)表
表4數(shù)據(jù)反映了管理可處置徑向方法測(cè)度的中國(guó)30個(gè)省區(qū)合成效率得分情況。圖3反映了三個(gè)地區(qū)火電行業(yè)管理可處置合成效率2000-2011年期間平均得分走勢(shì)和比較情況。圖3表明:平均而言,東部地區(qū)環(huán)境效率得分遠(yuǎn)高于中部地區(qū)并且持續(xù)維持較高水平,而中部地區(qū)得分又略高于西部地區(qū)。東部地區(qū)得分基本維持在95%以上,中部地區(qū)得分則在85%左右震蕩,西部地區(qū)環(huán)境效率得分在“十五”期間表現(xiàn)不穩(wěn)定且處在較低水平,在“十一五”期間表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定。同時(shí)也可以看出,東部地區(qū)的江蘇、廣東和上海等地環(huán)境效率得分名列前茅。
圖3 東、中、西部地區(qū)環(huán)境效率得分比較圖
表4 中國(guó)大陸30個(gè)省份環(huán)境效率得分與排名表
基于多樣本Kruskal-Wallis H統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布χ2=76.845,大于顯著水平0.05對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的臨界值5.99,這表明三個(gè)地區(qū)管理可處置合成效率存在明顯差異?;陔p樣本Mann-Whitney-Wilcoxon統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果見表5。結(jié)合表5檢驗(yàn)結(jié)果和圖3環(huán)境效率得分趨勢(shì)情況可以認(rèn)定:在0.05顯著水平下,三個(gè)地區(qū)“十一五”期間環(huán)境效率與“十五”期間比較均無顯著變化。
表5 “十五”與“十一五”環(huán)境效率差異性檢驗(yàn)表
總體而言,三個(gè)地區(qū)環(huán)境效率得分存在顯著差異,東部地區(qū)環(huán)境效率得分顯著高于中部地區(qū)和西部地區(qū)。本文的測(cè)度結(jié)果與Li和Wang等的測(cè)算結(jié)論一致,他們的研究表明東部地區(qū)環(huán)境效率得分最高,中部地區(qū)其次,西部地區(qū)環(huán)境效率得分最低[4-5]。結(jié)合管理可處置環(huán)境管理策略,可以認(rèn)為造成三個(gè)地區(qū)環(huán)境效率存在顯著差異的主要原因在于東部地區(qū)擁有先進(jìn)的清潔能源技術(shù)水平和環(huán)境管理水平,該地區(qū)可以通過增加投入達(dá)到既提高經(jīng)濟(jì)效率又維持較高環(huán)境效率的目的。
上述分析表明:三個(gè)地區(qū)“十一五”期間環(huán)境效率與“十五”期間比較均無顯著變化;以江蘇、廣東和上海為代表的東部地區(qū)在面對(duì)更嚴(yán)格的環(huán)境管制時(shí)擁有較低的機(jī)會(huì)成本優(yōu)勢(shì),因此東部地區(qū)可以在保持較高環(huán)境效率同時(shí)維持經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng);而以河南、河北和重慶為代表的中、西部地區(qū)為了應(yīng)對(duì)“十一五”期間更嚴(yán)格的環(huán)境管制規(guī)則不得不控制促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的投入而增加在清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理水平的投入,這種策略在顯著降低了其經(jīng)濟(jì)效率的同時(shí)抑制了環(huán)境效率的下降,同時(shí)也使得中國(guó)總體能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度下降,從而兌現(xiàn)了“十一五”期間的減排承諾。顯然,更嚴(yán)格的環(huán)境管制規(guī)則制約了中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而東部地區(qū)幾乎不受影響。
根據(jù)Sueyoshi和Goto提出的自然可處置徑向DEA方法和管理可處置徑向DEA方法,本文測(cè)度了中國(guó)大陸30個(gè)省區(qū)的經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率。Kruskal-Wallis H統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果表明,中國(guó)東中西三個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率均存在顯著差異:平均而言,2000-2011年期間中國(guó)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率得分排名第一,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)相對(duì)落后。
Mann-Whitney-Wilcoxon統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果和各地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率得分和環(huán)境效率得分表明:東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率“十一五”期間相比“十五”期間并無顯著變化;中部地區(qū)和西部地區(qū)“十一五”期間經(jīng)濟(jì)效率顯著降低而環(huán)境效率并無顯著變化。
結(jié)合自然可處置環(huán)境管理策略和管理可處置環(huán)境管理策略,上述比較分析表明,中國(guó)東部地區(qū)由于在清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理方面擁有比較優(yōu)勢(shì),面對(duì)更嚴(yán)格的環(huán)境管制時(shí)擁有相對(duì)較低的機(jī)會(huì)成本,故其在維持了相對(duì)較高的環(huán)境效率的同時(shí)可以保持經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),這同時(shí)說明中國(guó)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)勢(shì)頭依然強(qiáng)勁。中國(guó)中部地區(qū)和西部地區(qū)為了應(yīng)對(duì)“十一五”期間更嚴(yán)格的環(huán)境管制規(guī)則和完成節(jié)能減排目標(biāo)不得不控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)投入并增加其在清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理水平的投入,這種策略在維持了中、西部地區(qū)環(huán)境效率的同時(shí)抑制了其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率。這同時(shí)說明中國(guó)中、西部地區(qū)清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理水平相對(duì)比較落后,為保證中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)在更嚴(yán)格的環(huán)境管制規(guī)則下持續(xù)健康發(fā)展,中國(guó)政府必須首先著力于提高這兩個(gè)地區(qū)的清潔能源技術(shù)水平和環(huán)境管理水平。
此外,在環(huán)境效率的提升方面,本文的政策建議為:中國(guó)東部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)水平比較發(fā)達(dá),清潔能源技術(shù)和環(huán)境管理水平比較先進(jìn),因此,目前提升中國(guó)環(huán)境效率主要依靠東部地區(qū)。相比較而言,中國(guó)中、西部地區(qū)節(jié)能空間大,節(jié)能減排潛力和節(jié)能減排投資的邊際效益高,為保證節(jié)能減排計(jì)劃有效完成和減排工作的持續(xù)進(jìn)行,今后,中國(guó)政府應(yīng)注重提高中、西部地區(qū)清潔能源水平和環(huán)境管理水平。
[1] Hu J L,Wang S C.Total-factor Energy Efficiency of Regions in China[J].Energy Policy,2006(34).
[2] Shi G M,Bi J,Wang J N.Chinese Regional Industrial Energy Efficiency Evaluation Based on a DEA Model of Fixing Nonenergy Inputs[J].Energy Policy,2010(38).
[3] Bian Y,Yang F.Resource and Environmental Efficiency Analysis of Provinces in China:a DEA Approach Based on Shannon’s Entropy[J].Energy Policy,2010(38).
[4] Li H,F(xiàn)ang K N,Yang W,Wang D,Hong X X.Regional Environmental Efficiency Evaluation in China:Analysis Based on the Super-SBM Model with Undesirable Outputs[J].Mathematical and Computer Modelling,2013(38).
[5] Wang K,Yu S W,Zhang W.China’s Regional Energy and Environmental Efficiency:A DEA Window Analysis Based Dynamic Evaluation[J].Mathematical and Computer Modelling,2013(58).
[6] 章貴軍.中國(guó)各地區(qū)火電行業(yè)經(jīng)營(yíng)能力與環(huán)境能力的評(píng)價(jià)與比較[J].統(tǒng)計(jì)研究,2014(6).
[7] 周五七.效率增進(jìn)與技術(shù)進(jìn)步對(duì)綠色生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響—來自中國(guó)36個(gè)兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)的實(shí)證[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2014(4).
[8] Zhou P,Ang B W.Linear Programming Models for Measuring Economy-wide Energy Efficiency Performance[J].Energy Policy,2008(38).
[9] Mandal S K.Do Undesirable Output and Environmental Regulation Matter in Energy Efficiency Analysis?Evidence from Indian Cement Industry[J].Energy Policy,2010(38).
[10]Zhou P,Ang B W,Poh K L.A Survey of Data Envelopment Analysis in Energy and Environmental Studies[J].European Journal of Operational Research,2008(189).
[11]Sueyoshi T,Goto M.Weak and Strong Disposability vs.Natural and Managerial Disposability in DEA Environmental Assessment:Comparison Between Japanese Electric Power Industry and Manufacturing Industries[J].Energy Economics,2012a(34).
[12]Sueyoshi T,Goto M.Measurement of Returns to Scale and Damages to Scale for Operational and Environmental Assessment:How to Manage Desirable(good)DEA-based and Undesirable(bad)Outputs[J].European Journal of Operational Research,2011(211).
[13]Sueyoshi T,Goto M.DEA Environmental Assessment of Voal Fired Power Plants:Methodological Comparison Between Radial And Non-radial Models[J].Energy Economics,2012b(34).
[14]Sueyoshi T,Goto M.Returns to Scale,Damages to Scale,Marginal Rate of Transformation and Rate of Substitution in DEA Environmental Assessment[J].Energy Economics,2012c(34).
[15]Sueyoshi T,Goto M.DEA Radial and Non-radial Models for Unified Efficiency Under Natural and Managerial Disposability:Theoretical Extension by Strong Complementary Slackness Conditions[J].Energy Economics,2012d(34).
[16]Sueyoshi T,Goto M.Returns to Scale and Damages to Scale on U.S.Fossil Fuel Power Plants:Radial and Non-radial Approaches for DEA Environmental Assessment[J].Energy Economics,2012e(34).
[17]Sueyoshi T,Goto M.Returns to Scale and Damages to Scale Under Natural and Managerial Disposability:Strategy,Efficiency,And Competiveness of Petroleum Firms[J].Energy Economics,2012f(34).
[18]Porter M E,van der Linde C.Toward a New Conception of the Environment Competitiveness Relationship[J].Journal of Economic Perspectives,1995(9).
[19]Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,1978(2).
[20]Banker R,Charnes D A,Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984(30).
[21]Charnes A,Cooper W W,Golany B,Seiford L M,Stutz J.Foundations of Data Envelopment Analysis for Pareto– Koopmans Efficient Empirical Production Functions[J].Journal of Econometrics,1985(30).
[22]Cooper W W,Park K S,Pastor J T.RAM:A Range Adjusted Measure of Efficiency[J].Journal of Productivity Analysis,2001(11).
[23]Tone KA.Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis[J].European Journal of Operational Research,2001(130).
[24]Hollander M,Wolfe D A.Nonparametric Statistical Methods[M].New York:John Wiley& Sons,Inc,1999.
[25]Rasche R H,Tatom J A.Energy Resources and Potential GNP[J].Review,F(xiàn)ederal Reserve Bank of St.Louis,1977(6).
[26]IPCC.IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories:Volume II Energy[M].Japan:Institute for Global Environmental Strategies,2006.
[27]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估算:1952-2000[J].經(jīng)濟(jì)研究,2004(10).