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    基于超效率SBM模型的綠色經(jīng)濟(jì)效率測度

    2020-11-02 03:14朱榮榮蔡靜
    價值工程 2020年29期

    朱榮榮 蔡靜

    摘要:文章采用含有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型,選取資源、勞動以及資本三個投入指標(biāo),對我國“一帶一路”節(jié)點城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測度,并且對各節(jié)點城市的Malmquist指數(shù)進(jìn)行分解分析,實證結(jié)果表明我國“一帶一路”節(jié)點城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率水平較高,且綠色經(jīng)濟(jì)效率也在不斷進(jìn)步。

    Abstract: The article adopts the super efficiency SBM model with undesired output, selects the three input indicators of resources, labor and capital, measures the green economic efficiency of China's "One Belt And One Road" node cities, and analyzes the Malmquist index of each node city. The empirical results show that the green economy efficiency level of China's "One Belt And One Road" node cities is relatively high, and the green economy efficiency is also improving.

    關(guān)鍵詞:綠色經(jīng)濟(jì)效率;一帶一路;超效率SBM模型

    Key words: green economy efficiency;One Belt and One Road;super efficiency SBM model

    中圖分類號:F124.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1006-4311(2020)29-0006-03

    0? 引言

    隨著工業(yè)技術(shù)的進(jìn)步,我國已經(jīng)成為第二大經(jīng)濟(jì)體,經(jīng)濟(jì)增長速度超過國際平均水平。然而我國面臨人口眾多、生態(tài)脆弱、人均資源占有不足等問題,資源環(huán)境對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的約束增強(qiáng),發(fā)展經(jīng)濟(jì)、改善民生的任務(wù)十分艱巨。所以我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式亟需向可持續(xù)的綠色經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。而“一帶一路”是促進(jìn)國內(nèi)節(jié)點城市協(xié)同發(fā)展,形成全面開放新格局,縮小地區(qū)差異的機(jī)會。我國已經(jīng)將綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展納入到經(jīng)濟(jì)合作的重點之中,提出在經(jīng)濟(jì)合作中要充分考慮氣候變化和生態(tài)文明理念。測量國內(nèi)“一帶一路”節(jié)點城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率,對我國推進(jìn)綠色 “一帶一路”建設(shè)具有重要的現(xiàn)實意義。

    早期有學(xué)者運用熵權(quán)法計算綠色GDP,采用傳統(tǒng)的非參數(shù)DEA模型對其進(jìn)行核算(楊龍、胡曉珍,2010[1])。也有學(xué)者采用傳統(tǒng)DEA-BCC和DEA-Malmquist模型對綠色經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行研究(王曉云、魏琦等,2017[2]),但是傳統(tǒng)的DEA模型無法充分考慮投入或產(chǎn)出的非零松弛性,托恩(Tone)提出了非徑向、非角度的SBM模型,彌補(bǔ)了這一缺陷,因而逐漸有不少學(xué)者使用SBM模型測度效率(錢爭鳴、劉曉晨,2013[3];聶玉立、溫湖煒,2015[4];孫金嶺、朱沛宇,2019[5])。除了研究在關(guān)于綠色經(jīng)濟(jì)效率的地區(qū)差異研究方面,部分學(xué)者主要集中于省級層面,對我國所屬省份或者長江流域、珠三角區(qū)域以及 “一帶一路”重點省份等地區(qū)的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行測算,研究各區(qū)域的環(huán)境資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異(彭繼增、鄧千千等,2019[6];孟望生,2020[7])。目前國內(nèi)學(xué)者對城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率研究較少,基于此,本文采用超效率SBM模型,對“一帶一路”節(jié)點城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測度。

    1? 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究方法

    1.1.1 含有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型

    與傳統(tǒng)的BBC與CCR模型相比,SBM模型直接把松弛變量納入到目標(biāo)函數(shù),從而使SBM模型的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)最大化實際利潤。而超效率SBM模型可以將有效DMU的效率值進(jìn)行進(jìn)一步區(qū)分,通過該模型的測算,有效DMU的效率值一般會大于1。為了最大限度地與實際生產(chǎn)保持一致,本文將壞產(chǎn)出引入超高效SBM中,從而獲得了一種考慮壞產(chǎn)出的超高效SBM模型。

    模型中假設(shè)有n個DMUS,每個DMU有投入、好產(chǎn)出、壞產(chǎn)出三個元素,其中定義x∈Rm,y∈Rq,b∈Rt,三個變量X、Y、B如下:,,,并假設(shè)X>0,Y>0,B>0。

    由此得到含有壞產(chǎn)出的超效率SBM模型:

    λ,S-,S+?叟0

    1.1.2 Malmquist模型

    超效率模型只能測算出組內(nèi)決策單元的效率大小,無法對面板數(shù)據(jù)的大小進(jìn)行測算,而Malmquist指數(shù)與DEA 理論相結(jié)合,彌補(bǔ)了靜態(tài)DEA模型不能測算面板數(shù)據(jù)的不足。Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與技術(shù)效率指數(shù),根據(jù)Fare等人的理論,從t期到t+1期,Malmquist指數(shù)可以表示為:

    其中D表示決策單元之間的距離函數(shù),Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)表示在t到t+1期間決策單位的生產(chǎn)率變化程度。如果M>1,則表示生產(chǎn)率提高;如果M<1,則表示生產(chǎn)效率下降。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以分解為兩部分,技術(shù)效率變化(EFFCH)和技術(shù)變化(TECH),而當(dāng)EFFCH大于1時,表示技術(shù)效率上升,當(dāng)TECH大于1時,表示技術(shù)進(jìn)步。

    1.2 數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選取

    本文的研究范圍包括“一帶一路”的26個國內(nèi)節(jié)點城市,使用2008-2017年的年度面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》等。在指標(biāo)選取方面,分為投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo),包括資源、勞動以及資本三個投入指標(biāo)。資源投入包括各地市全社會用電量、全社會供水量和建成區(qū)面積;勞動投入為年末單位從業(yè)人員總數(shù);資本采用各地市的固定資本投資總量。產(chǎn)出指標(biāo)則包括理想產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,理想產(chǎn)出指標(biāo)選擇各地市的GDP,而非期望產(chǎn)出指標(biāo)則選擇“工業(yè)三廢”的排放量。

    2? 基于超效率SBM-Malmquist模型的綠色經(jīng)濟(jì)效率分析

    2.1 “一帶一路”節(jié)點城市綠色經(jīng)濟(jì)超效率值分析

    依據(jù)含有壞產(chǎn)出的超效率SBM模型,運用MAX.DEA軟件對26個城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測算,結(jié)果見表1。

    由表1可見,“一帶一路”主要節(jié)點城市在2008-2017年的綠色經(jīng)濟(jì)超效率均值普遍都位于0.8以上。以2012年為節(jié)點,綠色經(jīng)濟(jì)超效率均值有一個先下降再上升的趨勢。2008、2011、2015以及2016綠色經(jīng)濟(jì)超效率值大于1的城市個數(shù)已經(jīng)超過了60%,其他年份綠色經(jīng)濟(jì)超效率值大于1的城市個數(shù)也普遍在50%以上,表明位于“一帶一路”主要節(jié)點城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率較高。所以將核心城市作為“一帶一路”的主要節(jié)點城市可以充分發(fā)揮其引領(lǐng)以及支撐作用。從各個城市來看,綠色經(jīng)濟(jì)超效率均值大于1分別是大連市、青島市、煙臺市、上海市、深圳市、天津市等13個城市,可以看出綠色經(jīng)濟(jì)效率較高的城市基本上都是東部沿海城市。綠色經(jīng)濟(jì)超效率均值小于1的城市也有13個,大多是像西寧、蘭寧以及合肥這樣的中西部內(nèi)陸城市。

    2.2 城市綠色經(jīng)濟(jì)效率的Malmquist指數(shù)分析

    2.2.1 時間趨勢分析

    從總體上來看,在2008-2017年十年期間,“一帶一路”主要節(jié)點城市的Malmqiust指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)以及技術(shù)效率指數(shù)的變化趨勢大致相同,普遍呈現(xiàn)出了一個先下降后上升的趨勢。其中,2016-2017年的Malmqiust指數(shù)小于1之外,其余年份均大于1,表明2016年至2017年的綠色經(jīng)濟(jì)效率有所退步,其余年份的綠色經(jīng)濟(jì)效率在不斷進(jìn)步;技術(shù)進(jìn)步指數(shù)也是處于一個較高的水平,其值普遍都大于1,2015-2016年的技術(shù)變化達(dá)到了1.274,表明這一期間的生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步最快;技術(shù)效率變化指數(shù)的水平較低,2016-2017年的技術(shù)效率指數(shù)最低,而2015-2016年間的技術(shù)效率指數(shù)最高。

    2.2.2 地區(qū)差異分析

    通過表3可以看出各地區(qū)的Malmqiust指數(shù)平均值均大于1,其中西部地區(qū)的Malmqiust指數(shù)位居第一,且其技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與技術(shù)效率指數(shù)在三個地區(qū)均為最高,表明西部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)效率的上升速度最快,其生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步最快,生產(chǎn)技術(shù)效率最高;東部地區(qū)的Malmqiust指數(shù)位列第二,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為1.164,技術(shù)效率指數(shù)0.987,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的東部地區(qū),其綠色經(jīng)濟(jì)效率低于西部地區(qū),其技術(shù)效率指數(shù)小于1,說明技術(shù)效率有所下降;中部地區(qū)的各方面指數(shù)較低,且都低于全國平均水平,說明中部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步以及技術(shù)效率還有更大的改善空間。

    3? 結(jié)論與政策建議

    3.1 結(jié)論

    本文通過對26個節(jié)點城市2008-2017年間的綠色經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測算與比較,研究發(fā)現(xiàn):“一帶一路”主要節(jié)點城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率較高,在各個年份的比重超過50%;從2008年到2017年之間,綠色經(jīng)濟(jì)效率值總體較為平穩(wěn),除2013-2016年間略有上升,其余年份有所下降,且各地區(qū)的綠色效率值存在差異,東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)效率最優(yōu),其次是中部地區(qū),西部地區(qū)的綠色效率雖然在逐年上升,但是與東中部地區(qū)仍然存在差異;“一帶一路”主要節(jié)點城市的各指數(shù)變化趨勢大致相同,普遍呈現(xiàn)出了一個先下降后上升的趨勢,且各地區(qū)的Malmqiust指數(shù)平均值均大于1,其中西部地區(qū)的Malmqiust指數(shù)位最大,其次為東部地區(qū)、中部地區(qū)。

    3.2 政策建議

    根據(jù)以上分析,本文提出推動綠色 “一帶一路”建設(shè)的政策建議:①國家要制定相應(yīng)的政策去鼓勵和支持“一帶一路”主要節(jié)點開展城市生態(tài)文明建設(shè)先行試點,探索適合中國國情的的綠色發(fā)展模式,給中國的其他城市起到引領(lǐng)和帶頭作用;②根據(jù)國內(nèi)各地區(qū)的發(fā)展差異,因地制宜地制定符合各地區(qū)綠色發(fā)展的戰(zhàn)略,縮小中部地區(qū)與東西部地區(qū)在綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的差異;③充分發(fā)揮“一帶一路”政策帶來的優(yōu)勢與機(jī)遇,進(jìn)一步擴(kuò)大開放,積極推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,大力發(fā)展高端制造業(yè),推動節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)、新能源產(chǎn)業(yè)等綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,加強(qiáng)與國際的合作與交流。

    參考文獻(xiàn):

    [1]楊龍,胡曉珍.基于DEA的中國綠色經(jīng)濟(jì)效率地區(qū)差異與收斂分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2010(02):46-54.

    [2]王曉云,魏琦,楊秀平.城市綠色經(jīng)濟(jì)效率動態(tài)評價及影響因素——基于285個地級以上城市數(shù)據(jù)的分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2017,33(02):68-71.

    [3]錢爭鳴,劉曉晨.中國綠色經(jīng)濟(jì)效率的區(qū)域差異與影響因素分析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2013,23(07):104-109.

    [4]聶玉立,溫湖煒.中國地級以上城市綠色經(jīng)濟(jì)效率實證研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2015,25(S1):409-413.

    [5]孫金嶺,朱沛宇.基于SBM-Malmquist-Tobit的“一帶一路”重點省份綠色經(jīng)濟(jì)效率評價及影響因素分析[J].科技管理研究,2019,39(12):230-237.

    [6]彭繼增,鄧千千,徐麗.OFDI對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響研究:助力抑或阻力[J].金融與經(jīng)濟(jì),2019(04):49-54.

    [7]孟望生,邵芳琴.中國各省區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長效率測度[J].統(tǒng)計與決策,2020(16):105-109.

    [8]李赫然.基于非估計參數(shù)的資源型城市綠色經(jīng)濟(jì)效率分析研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2019,38(02):52-58.

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