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    基于非期望產(chǎn)出SBM的區(qū)域生態(tài)效率實(shí)證研究

    2019-08-24 05:58:03杜天洋爍雅蔡紫娟
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年19期
    關(guān)鍵詞:生態(tài)效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

    杜天洋 爍雅 蔡紫娟

    摘 要:生態(tài)效率指的是產(chǎn)出比投入的值,對(duì)于一個(gè)地區(qū)的平衡發(fā)展有著不可替代的作用,可以反映一個(gè)地區(qū)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平和質(zhì)量,側(cè)面說明一個(gè)地區(qū)利用自然資源緩解環(huán)境壓力的效率。將非期望產(chǎn)出SBM模型運(yùn)用到區(qū)域生態(tài)效率的實(shí)證研究中,從宏觀角度對(duì)全國2015年生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度和評(píng)價(jià),進(jìn)而對(duì)西部各省2015年生態(tài)效率進(jìn)行綜合分析。通過研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),2015年中國31個(gè)省市的綜合生態(tài)效率均值處于較低水平,說明生態(tài)效率方面存在較大問題,需要得到相關(guān)部門的重視和監(jiān)督。

    關(guān)鍵詞:非期望產(chǎn)出SBM模型;生態(tài)效率;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

    中圖分類號(hào):F127 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? ?文章編號(hào):1673-291X(2019)19-0062-03

    引言

    生態(tài)效率在人們的視線中出現(xiàn)得越來越頻繁。在1992年的聯(lián)合國里約環(huán)境與發(fā)展大會(huì)中,提出并通過了《21世紀(jì)議程》,這項(xiàng)議程首次在全人類發(fā)展的議程中加入了可持續(xù)發(fā)展和“環(huán)境友好”(Environmentally Friendly)的概念。2005年國內(nèi)中央人口資源環(huán)境工作座談會(huì)提出這樣的期許:努力建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì),生態(tài)效率和管理學(xué)、環(huán)境學(xué)以及其他學(xué)科進(jìn)行合適的融合。

    所謂生態(tài)效率,即產(chǎn)出比投入的值。隨著世界經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們對(duì)于生態(tài)環(huán)境問題的重視程度不斷提升,更多的國家和地區(qū)的人民加入到多樣化的保護(hù)環(huán)境的結(jié)構(gòu)中。同時(shí),我國對(duì)于生態(tài)問題的重視程度也日益提高,從人民到政府都高度關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的生態(tài)問題,并從國家、社會(huì)、人民三個(gè)層面做出了相應(yīng)的措施。但也要認(rèn)識(shí)到,優(yōu)化經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的升級(jí)改造刻不容緩。

    一、文獻(xiàn)綜述

    數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(DEA)雖然已經(jīng)被證明是針對(duì)相似決策單元間進(jìn)行效率分析的相當(dāng)有效的工具,但是Charnes(1978)[1]等提出的傳統(tǒng)的DEA模型有如CCR、BCC等,模型的相對(duì)效率評(píng)價(jià)的基本思想是要求盡可能地減少投入,而產(chǎn)出盡可能地?cái)U(kuò)大[2]。

    然而那種思想只是存在于理想狀態(tài)中,實(shí)際生活中的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)顯然并不能保證達(dá)到這一理想目標(biāo),一些非期望產(chǎn)出不可避免地出現(xiàn),例如環(huán)境污染、資源浪費(fèi)等。因此,這些非期望產(chǎn)出的比率需要最大程度地降到最低,從而達(dá)到最佳的經(jīng)濟(jì)效率。遺憾的是,傳統(tǒng)的 DEA 模型卻會(huì)起到與理想相反的作用,即只能增加非期望產(chǎn)出比重,這就與效率評(píng)價(jià)的最初目標(biāo)背道而馳。顯而易見,傳統(tǒng)的DEA 模型需要更新,從而適用于非期望產(chǎn)出的處理。

    為了原始模型可以更好地反映真實(shí)的效率情況,相關(guān)研究人員對(duì)此進(jìn)行了各種嘗試和研究。其中,廣泛接受的非期望產(chǎn)出且與真實(shí)情況相符的模型Tone(2001)[3~4]提出了非徑向和非角度的SBM模型。國內(nèi)對(duì)于非期望產(chǎn)出SBM模型研究內(nèi)容較少,且研究的程度不深。但有一些國內(nèi)學(xué)者用此模型做出相關(guān)研究,其中的代表文獻(xiàn)有:程丹潤、李靜(2009)[5]基于SBM模型,測(cè)算了1990—2006年中國28個(gè)省份的環(huán)境效率值,分析了中國區(qū)域環(huán)境效率差異及演進(jìn)規(guī)律,從而指出環(huán)境污染變量的引入明顯降低了中國區(qū)域的平均效率水平。涂正革、劉磊軻(2011)[6]采用SBM模型,針對(duì)1998—2008年資源環(huán)境約束下我國工業(yè)的環(huán)境效率展開實(shí)證分析。最后得出結(jié)論,全國環(huán)境效率下降是由于資源環(huán)境約束與技術(shù)進(jìn)步兩方面的影響。同時(shí)可以認(rèn)識(shí)到,采用SBM模型分析全國以及西部地區(qū)的相關(guān)研究較少,所以對(duì)于區(qū)域生態(tài)效率研究是有必要的。

    關(guān)于生態(tài)效率的測(cè)量,大體上從下面幾個(gè)思路進(jìn)行。第一,專家給不同的環(huán)境指標(biāo)進(jìn)行賦值,構(gòu)建并帶入相關(guān)指標(biāo)體系,如秦偉山等(2013)[7];第二,賦權(quán)法,即賦予每種環(huán)境壓力指標(biāo)相同的權(quán)重,構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)體系,從而衡量生態(tài)效率,如曾鵬和朱玉鑫(2013)[8];第三,采用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法,分析經(jīng)濟(jì)單元的相對(duì)生態(tài)效率,如Kortelainen(2008)[9]。相比于前面兩種思路,第三種方法能夠絕對(duì)地避免專家評(píng)分的主觀隨意性,而且通過對(duì)環(huán)境壓力指標(biāo)的加權(quán)處理能夠衡量不同資源與污染物之間的可替代性,所以此應(yīng)用較為廣泛。

    本文以生態(tài)效率研究為主線,利用DEA生產(chǎn)率指數(shù)分析框架,對(duì)2015年全國以及西部各省生態(tài)效率差異進(jìn)行具體研究,揭示生態(tài)效率的現(xiàn)狀并提出相關(guān)性對(duì)策建議。

    二、研究方法及模型介紹

    (一)非期望產(chǎn)出SBM模型介紹

    DEA(Data Envelopment Analysis)模型,是一個(gè)表示產(chǎn)出對(duì)投入的比率的線性規(guī)劃模型。最早在1978年由美國著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes和Cooper提出,它通過對(duì)一個(gè)特定單位的效率和另一組提供相同服務(wù)的類似決策單位(Decision Making Unit,DMU)的相對(duì)有效性和效益進(jìn)行評(píng)價(jià),試圖使服務(wù)單位獲得效率的最大化。其傳統(tǒng)模型BCC和CRR在處理多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出等應(yīng)用方面,體現(xiàn)了得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。但DEA模型存在一定的不足,比如實(shí)踐應(yīng)用的效率評(píng)價(jià)結(jié)果由于錐性、徑向性等諸多嚴(yán)格的假定而存在偏差,或出現(xiàn)了考慮范圍外的非期望產(chǎn)出時(shí),就需要擴(kuò)展傳統(tǒng)DEA模型。Tone K.采用了將松弛變量直接引入目標(biāo)函數(shù),創(chuàng)建一個(gè)非徑向和非角度的SBM(Slacks-Based Measure)模型的方法來解決投入產(chǎn)出的松弛性問題。對(duì)于本文研究問題,SBM模型與傳統(tǒng)的BCC和CRR相比能夠避免徑向和角度的選擇差異帶來的效率評(píng)價(jià)偏差和影響,并且兼顧非期望產(chǎn)出因素所帶來的影響,優(yōu)化投入產(chǎn)出的松弛測(cè)度,更為客觀、綜合地反映西部地區(qū)的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效率。以下是關(guān)于 SBM 模型主要的論述和結(jié)論:

    假設(shè)有n個(gè)決策單元(DMUj,j=1,2,…,n),每一個(gè) DMU 均有 m 種投入(i=1,2,…,m),s1種期望產(chǎn)出和s2種非期望產(chǎn)出,向量表達(dá)式x∈Rm,yg∈Rs1,yb∈Rs2。定義矩陣X、Yg、Yb如下:X=[x1,…,xn]∈Rm*n,Yg=[y■■…,y■■]∈Rs1*n,Yb=[y■■,…y■■]∈Rs2*n,其中,xi>0,y■■>0,y■■>0。定義生產(chǎn)可能性集合為:

    ■=P\(x0,y0) ={(■,■g,■b)|■≥∑■■?姿jXj,■g≤∑■■?姿jy■■;■b≥∑■■?姿jy■■,?姿≥0}(1)

    則基于規(guī)模收益可變的非期望產(chǎn)出 SBM 模型可以表示的數(shù)學(xué)規(guī)劃如下:

    ?籽*=min■(2)

    目標(biāo)函數(shù)中的分子、分母分別表示生產(chǎn)決策單元實(shí)際投入與產(chǎn)出相對(duì)于生產(chǎn)前的平均可縮減比例與平均可擴(kuò)張比例,其中0≤?籽*≤1,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)值為1,■、sg、sb均為0時(shí),其綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有效,反之無效。

    s.t.x0=X?姿+■y■■=Yg?姿-sgy■■=Yb?姿+sb■≥0,sg≥0,sb≥0,?姿≥0(3)

    其中,變量■、sg、sb分別表示投入松弛變量、期望產(chǎn)出松弛變量和非期望產(chǎn)出松弛變量,λ表示權(quán)重向量。

    (二)變量介紹

    本文選取的投入指標(biāo)為資源消耗,具體指標(biāo)包括:全國31省市的水資源消耗情況、資本投入及匯總企業(yè)的數(shù)量。其中水資源消耗情況通過各省市用水量來反映,資本投入情況通過各省市固定資本總額反映。污染物指標(biāo)則通常采用“三廢”排放產(chǎn)生量表示,因此我們選取的環(huán)境污染類指標(biāo)具體包括:各省市廢水排放總量、化學(xué)需氧量排放量和煙(粉)塵排放總量以代表廢水、廢氣和固體廢棄物。同時(shí),生態(tài)效率的產(chǎn)出指標(biāo)需要對(duì)經(jīng)濟(jì)體所提供產(chǎn)品或服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行反映。因此,我們?cè)谘芯繀^(qū)域生態(tài)效率時(shí)選擇全國31個(gè)省市的生產(chǎn)總值(GDP) 作為效率評(píng)價(jià)的產(chǎn)出指標(biāo)。

    (三)數(shù)據(jù)說明

    本研究投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2016年的《中國環(huán)境年鑒》和2016年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,其統(tǒng)計(jì)了2015年我國各省的環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)及各省市的生產(chǎn)總值。我們經(jīng)整理組成以全國31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市(除去香港、澳門、臺(tái)灣數(shù)據(jù)不全)為決策變量的面板數(shù)據(jù)。另外,在分析區(qū)域生態(tài)效率時(shí),將全國省份按照中部、東部、西部進(jìn)行分塊,重點(diǎn)對(duì)西部地區(qū)(包括陜西省、四川省、云南省、貴州省、廣西壯族自治區(qū)、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、重慶市12個(gè)省、自治區(qū)和直轄市)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較。

    三、全國31省市生態(tài)效率測(cè)算與結(jié)果分析

    本文對(duì)2015年中國31個(gè)省市的生態(tài)效率在SBM模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行測(cè)算,同時(shí)本文采用CCR模型對(duì)全國各省市的生態(tài)效率進(jìn)行了測(cè)算,得到下表。

    根據(jù)表中數(shù)據(jù)可知,非期望產(chǎn)出SBM模型綜合技術(shù)效率值為0.491,小于CCR模型綜合效率值0.625。由此可見,非期望產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)于綜合技術(shù)效率值增加起到了反作用。如果未把非期望產(chǎn)出指標(biāo)因素的影響考慮進(jìn)來所產(chǎn)生的效率評(píng)價(jià)的真實(shí)性是存在問題的,從而進(jìn)一步認(rèn)為,SBM模型可以在考慮非期望產(chǎn)出指標(biāo)的反作用因素的影響前提下,避免了CCR模型徑向選擇的不足,提高了效率評(píng)價(jià)的真實(shí)性。

    通過上表可知,2015年全國31省市的生態(tài)效率中,共有5個(gè)省市的綜合技術(shù)效率達(dá)到了前沿面,分別是北京、上海、廣東、海南、西藏,其他省市均為到達(dá)前沿面。通過表中均值可以發(fā)現(xiàn),綜合技術(shù)效率并未達(dá)到0.5,說明我國各省市生態(tài)效率值在2015年加大了差距,且形勢(shì)不容樂觀,資源的投入并未取得顯著的效果。

    從省市層面來看,寧夏自治區(qū)的綜合技術(shù)效率處于2015年全省排名的最后,僅為0.193。可能是由于寧夏處于西北,生態(tài)環(huán)境脆弱以及農(nóng)田灌溉水的不合理利用,嚴(yán)重破壞了生態(tài)環(huán)境,降低了生態(tài)效率。綜合技術(shù)效率低于0.3的省市有山西省、內(nèi)蒙古、安徽、江西、甘肅、青海,這些省市處于中部或者西部,綜合效率較低來源于兩個(gè)方面,一是生態(tài)環(huán)境本身脆弱,二是省市政府在建設(shè)過程中,降低了對(duì)生態(tài)要求的監(jiān)督,使得在工業(yè)化的道路上破壞了環(huán)境,降低了生態(tài)效率。

    四、結(jié)論和建議

    本文基于SBM模型對(duì)2015年全國各省市的生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算,構(gòu)建了省市生態(tài)效率評(píng)價(jià)體系,得出全國生態(tài)效率在2015年處于較低水平。尤其是部分中西部城市在生態(tài)效率排名中處于最后的位置,應(yīng)該得到相關(guān)省市政府的重視,并采取相關(guān)措施改善當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境。

    根據(jù)結(jié)論提出如下建議:工業(yè)過程和運(yùn)輸業(yè)燃燒大量化石燃料,將有害化學(xué)物質(zhì)釋放到環(huán)境中。例如,太陽能光伏和風(fēng)力渦輪機(jī)之類的替代能源可以減少化石燃料排放。

    在基本的環(huán)境處理設(shè)施方面,要升級(jí)污水和垃圾處理的設(shè)備,相關(guān)部門要執(zhí)行污水凈化安排,堅(jiān)持全流程治水,保證水源到使用環(huán)節(jié)的水質(zhì)量;完善土地資源污染的相關(guān)法律法規(guī),對(duì)土壤污染的不法行為進(jìn)行監(jiān)督和查處。對(duì)污染的土壤進(jìn)行合理化修復(fù),實(shí)現(xiàn)人與自然和諧共處;加強(qiáng)固體廢棄物和垃圾處置,全面推動(dòng)城市典型廢棄物集中處理和資源化利用。

    參考文獻(xiàn):

    [1] ?Charnes A.,Cooper W.,Rhodes E.Measuring the efficiency of decision-making units.European Journal of Operational Research,1978,(2):429-444.

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    [3] ?Tone K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research,2001,(3):498-509.

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    [5] ?程丹潤,李靜.環(huán)境約束下的中國省區(qū)效率差異研究:1990—2006[J].財(cái)貿(mào)研究,2009,(1):5-11.

    [6] ?涂正革,劉磊珂.考慮能源、環(huán)境因素的中國工業(yè)效率評(píng)價(jià)——基于SBM模型的省級(jí)數(shù)據(jù)分析[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2011,(2).

    [7] ?秦偉山,張義豐,袁境.生態(tài)文明城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與水平測(cè)度[J].資源科學(xué),2013,(8).

    [8] ?曾鵬,朱玉鑫.中國十大城市群生態(tài)與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度比較研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2014,(16):117-120.

    [9] ?Kortrlainen M.Dynamic Environmental Performance Analysis:A Malmquist Index Approach[J].Ecological Economics,2008,(4):701-715.

    [責(zé)任編輯 陳麗敏]

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