基于兩階段環(huán)境DEA模型的貴州省生態(tài)效率評價

王美強 陳瑩文

摘 要：為了準確反映貴州省經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護之間的現(xiàn)狀，找出發(fā)展過程中的不足，以貴州省各地級市為研究對象，對貴州省不同地區(qū)的生態(tài)經(jīng)濟發(fā)展情況進行研究。具體而言，將生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)的運行劃分為生產(chǎn)和污染治理兩階段，應用數(shù)據(jù)包絡分析方法（data envelopment analysis，DEA），將一個已有的單階段環(huán)境DEA模型擴展為兩階段環(huán)境DEA模型，以克服原有模型不能將評價對象的經(jīng)濟效率與環(huán)境效率分開測度的局限性，并將新模型應用于2013—2015年貴州省6個地級市的生態(tài)效率評價之中。結果表明：貴州省生態(tài)效率整體向好發(fā)展，但區(qū)域發(fā)展差異依然存在;相比生產(chǎn)子階段，各地級市污染治理能力差異較大;貴陽市生態(tài)效率逐年下降，發(fā)展形式不容樂觀?；诟髦笜说耐度肴哂嗪彤a(chǎn)出不足情況，進一步剖析了各地級市的生態(tài)效率發(fā)展模式。最后，根據(jù)不同地級市生態(tài)效率發(fā)展現(xiàn)狀，給出有針對性的政策建議。

關鍵詞：兩階段環(huán)境DEA;貴州省;生態(tài)效率

中圖分類號：F205

文獻標志碼：A

生態(tài)效率的概念最早由Schaltegger和Sturm提出[1]，經(jīng)過補充完善后可將其表達為：通過提供能滿足人類需要和提高生活質量的競爭性定價商品與服務，同時使整個生命周期的生態(tài)影響與資源強度逐漸降低到一個與地球的估計承載能力一致的水平[2]。簡單地說，生態(tài)效率泛指以最小的資源消耗和環(huán)境破壞獲得最大的經(jīng)濟效益[3]，是經(jīng)濟、社會、環(huán)境等多方面協(xié)同發(fā)展的綜合考量。

目前，國內外學者已經(jīng)對生態(tài)效率進行了大量研究，主要研究工具有參數(shù)評估方法隨機前沿分析（stochastic frontier analysis，SFA）和非參數(shù)方法數(shù)據(jù)包絡分析（data envelopment analysis，DEA）兩種[4]。SFA需要主觀設定生產(chǎn)函數(shù)，函數(shù)設定的準確與否直接影響到結果的正確性，且該方法適用于單個產(chǎn)出的情形[5];DEA則因不需主觀設定生產(chǎn)函數(shù)，能同時處理多投入多產(chǎn)出等優(yōu)點受到眾多學者的喜愛。基于DEA的生態(tài)效率評估非常類似于能源和環(huán)境效率評估[6]。在DEA框架下，最初的環(huán)境效率、能源效率或者能源與環(huán)境效率僅僅從污染物[7]、能源消耗[8]或者兩者綜合[9]的角度進行考慮，而生態(tài)效率則是從所有投入產(chǎn)出的角度進行衡量，能夠更加全面反映研究對象的發(fā)展現(xiàn)狀。

基于單階段DEA模型的生態(tài)效率研究方面。ZHANG等[10]通過構建包含非期望產(chǎn)出的投入導向BCC（Banker-Charnes-Cooper）模型，對中國30個省市工業(yè)體系的生態(tài)效率進行研究。王晶等[11]運用單調遞減函數(shù)對非期望產(chǎn)出進行處理，對鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)和各縣市的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率進行分析。還有學者為消除評估過程中隨機因素和外部環(huán)境對效率值的影響，在DEA框架內采用三步法，如鄧波等[12]對2008年中國各區(qū)域的生態(tài)效率進行了實證分析。上述研究雖然在一定程度上豐富了生態(tài)效率的研究內容，但把生態(tài)效率的測評當作黑箱來處理，未考慮黑箱內部的相互關系。這樣做一方面可能會高估其生態(tài)效率值，另一方面很難找到導致無效的真正原因。因此，相比單階段DEA模型，兩階段DEA模型逐漸得到學者們的關注。

基于兩階段DEA模型的生態(tài)效率研究方面。SONG等[13]通過把非期望產(chǎn)出作為中間產(chǎn)出，構建了兩階段DEA模型，對2009年中國31個省市的生態(tài)效率進行測評，但模型并未考慮子階段之間的相互聯(lián)系。張健等[14]運用網(wǎng)絡DEA模型對2012—2013年中國30個省市的生態(tài)效率進行分析，但該模型卻是在第二個子階段考慮的非期望輸出。CHU等[6]將工業(yè)三廢作為非期望中間產(chǎn)出，構建兩階段乘子DEA模型對2013年中國30個省市的生態(tài)效率進行研究。此外，張煊等[15]將生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)劃分為生態(tài)、社會和經(jīng)濟三個子系統(tǒng)，通過構建矩陣型網(wǎng)絡DEA模型，對2007—2012年中我國省級生態(tài)效率進行測評。

可以看出，基于兩階段DEA的生態(tài)效率研究更加符合實際生產(chǎn)過程，但是，上述模型的建立一般都基于這樣的假設：在保持非期望產(chǎn)出不變的情況下，最大化期望產(chǎn)出和最小化投入，而這樣的假設與實際情況有所不符。CHANG等[16]指出，雖然技術開發(fā)可以降低單位運營非期望產(chǎn)出的水平，但隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大，非期望產(chǎn)生的產(chǎn)量將很快得到增加;并在此基礎上提出非期望產(chǎn)出的數(shù)量應與期望產(chǎn)出松弛變量的提升程度成比例變化。該方法近年來得到學者們的重視，WANG等[17]采用該思想對2009—2010年中國30個省市的水資源使用效率和節(jié)約成本進行了研究，還有LV等、WANG等[19]進行了類似的研究;但遺憾的是，這幾篇文獻仍然把生產(chǎn)過程作為黑箱來處理。

在方法層面，本文將生態(tài)系統(tǒng)的運行劃分為生產(chǎn)和污染治理兩個子階段，吸收文獻[16，20]兩個合理假設，構建了一個新的兩階段DEA模型，可以更加準確地刻畫并度量決策單元的生態(tài)效率。兩個合理假設：一是假設在生產(chǎn)子階段，技術進步雖然可以降低單位運營非期望產(chǎn)出的水平，但隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大，非期望輸出的產(chǎn)量將很快增加[16];二是在污染治理子階段，假設該階段主要目的是為了凈化非期望產(chǎn)出，可以把該子階段的期望產(chǎn)出看作副產(chǎn)品。因此，最終的非期望產(chǎn)出可以看作是自由處理或強可處理的[20]。在實踐層面，首次對貴州省6個地級市的生態(tài)效率進行實證研究，以期對近年來貴州省生態(tài)效率的發(fā)展現(xiàn)狀進行分析，并對其未來發(fā)展方向給出一定的政策建議。

1 新模型的構建

將貴州省各地級市生態(tài)系統(tǒng)的運行劃分為生產(chǎn)和污染治理兩個子階段，構建如圖1所示的兩階段概念模型。假設有n個決策單元（這里指貴州省6個地級市），表示為DMUj（j=1，2，…，n），每個決策單元在生產(chǎn)子階段（S1）消耗M1QUOTE種初始投入Xi1j（i1=1，2，…，M1）

QUOTE，生產(chǎn)R1種期望產(chǎn)出Yr1j（r1=1，2，…，R1）

和T1種非期望產(chǎn)出Ut1j

（t1=1，2，…，T1）。為實現(xiàn)經(jīng)濟增長與環(huán)境保護之間的和諧發(fā)展，要對S1子階段產(chǎn)生的污染物（非期望產(chǎn)出）進行處理，即在M2種新增投入Xi2j（i2=1，2，…，M2）的幫助下，污染治理子階段（S2）對非期望產(chǎn)出Ut1j進行治理，得到最終的R2種期望產(chǎn)出Yr2j（r2=1，2，…，R2）和T2種非期望產(chǎn)出Ut2j

（t2=1，2，…，T2），各指標選取情況可參照下文。

根據(jù)文獻[21]，當DEA框架里包含環(huán)境輸出集（非期望產(chǎn)出）時，相應的參考技術稱為環(huán)境DEA技術，在規(guī)模收益可變情況下，S1子階段的環(huán)境DEA技術可以表述為

T1=

{（Xi1，Yr1，Ut1）

∑nj=1γjXi1j≤Xi10，i1=1，…，M1

∑nj=1γjYr1j≥Yr10，r1=1，…，R1

∑nj=1γjUt1j=Ut10，t1=1，…，T1

∑nj=1γj=1}

基于T1，S1子階段的效率值如下：

Et1=min1-1M1∑M1i1=1sX-1i1Xi101+1R1∑R1r1=1sY+1r1Yr10

∑nj=1γjXi1j+sX-1i1=Xi10，i1=1，…，M1

∑nj=1γjYr1j-sY+1r1=Yr10，r1=1，…，R1

∑nj=1γjUt1j=Ut10，t1=1，…，T1

∑nj=1γj=1

γj≥0，j=1，2，…，n;sX-1i1≥0，i1=1，2，…，M1;sY+1r1≥0，r1=1，…，R1。（2）

式中：γj為結構向量，用來連接不同的決策單元（decision-making unit，DMU），因貴州省不同的地級市發(fā)展情況不盡相同，故采用規(guī)模收益可變假設，用∑nj=1γj=1表示;sX-1i1和sY+1r1分別為投入和期望產(chǎn)出的松弛變量，是未知變量，表示各指標潛在的改進情況。需要注意的是，模型（2）是在保持非期望產(chǎn)出不變的情況下，盡可能地減少投入和增加期望產(chǎn)出。但CHANG等[16]認為：技術進步雖然可以降低單位運營非期望產(chǎn)出的水平，但隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大，非期望輸出的產(chǎn)量將很快增加。故這里采用CHANG等[16]對非期望產(chǎn)出的處理方法，使非期望產(chǎn)出的數(shù)量與期望產(chǎn)出的松弛變量成比例變化，如式（3）所示。

Et1′=min1-1M1+T1（∑M1i1=1sX-1i1Xi10+∑T1t1=1sU-1t1Ut10）1+1R1∑R1r1=1sY+1r1Yr10

s.t. ∑nj=1γjXi1j+sX-1i1=Xi10，i1=1，…，M1

∑nj=1γjYr1j-sY+1r1=Yr10，r1=1，…，R1

∑nj=1γjUt1j+sU-1t1=（1+1R1∑R1r1=1sY+1r1Yr10）Ut10，t1=1，…，T1

∑nj=1γj=1

γj≥0，j=1，2，…，n;sX-1i1≥0，i1=1，2，…，M1;

sY+1r1≥0，r1=1，…，R1;sU-1t1≥0，t1=1，…，T1。

（3）

由于非期望產(chǎn)出和投入具有相似的特征，即在保持期望產(chǎn)出不減少的前提下，我們希望其越少越好，故把非期望產(chǎn)出作為投入來對待，下同。

對S2污染治理子階段而言，每個決策單元都希望在投入Xi2j的幫助下把S1子階段的非期望產(chǎn)出完全處理。這里S2的產(chǎn)出也包括期望和非期望兩部分，但BIAN等[20]認為，污染治理子階段的主

要目的是凈化非期望產(chǎn)出，可以把該子階段的期望產(chǎn)出看作副產(chǎn)品。因此，最終的非期望產(chǎn)出可以看作是自由處理或強可處理的。S2子階段的環(huán)境DEA技術可以表述為

T2=

{（Xi2，Ut1，Yr2，Ut2）

∑nj=1φjXi2j≤Xi20，i2=1，…，M2

∑nj=1φjUt1j=Ut10，t1=1，…，T1

∑nj=1φjYr2j≥Yr20，r2=1，…，R2

∑nj=1φjUt2j≤Ut20，t2=1，…，T2∑nj=1φj=1}。（4）

基于T2，S2子階段的效率求解模型如下：

Et2=min1-1M2+T2（∑M2i2=1sX-2i2Xi20+∑T2t2=1sU-2t2Ut20）1+1R2∑R2r2=1sY-2r2Yr20

s.t. ∑nj=1φjXi2j+sX-2i2=Xi20，i2=1，…，M2

∑nj=1φjUt1j=Ut10，t1=1，…，T1

∑nj=1φjYr2j-sY-2r2=Yr20，r2=1，…，R2

∑nj=1φjUt2j+sU-2t2=Ut20，t2=1，…，T2

∑nj=1φj=1

sX-2i2≥0，i2=1，…，M2;sY-2r2≥0，r2=1，…，R2;sU-2t2≥0，t2=1，…，T2。

（5）

式中：φj為S2子階段的強度向量;sX-2i2、sY-2r2和sU-2t2分別為S2子階段投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量，表示各指標潛在的改進量?？紤]到兩個子階段之間的關聯(lián)性，子階段之間的聯(lián)系可表示為

∑nj=1γjUt1j=∑nj=1φjUt1j，t1=1，2，…，T1。（6）

結合式（3）、（5）和（6），在規(guī)模收益可變假設下，可得到系統(tǒng)的整體生態(tài)效率求解模型如下：

E0=minw1（1-1M1+T1（∑M1i1=1sX-1i1Xi10+∑T1t1=1sU-1t1Ut10））+w2（1-1M2+T2（∑M2i2=1sX-2i2Xi20+∑T2t2=1sU-2t2Ut20））w1（1+1R1∑R1r1=1sY+1r1Yr10）+w2（1+1R2∑R2r2=1sY-2r2Yr20）

s.t. ∑nj=1γjXi1j+sX-1i1=Xi10，i1=1，…，M1∑nj=1γjYr1j-sY+1r1=Yr10，r1=1，…，R1

∑nj=1γjUt1j+sU-1t1=（1+1R1∑R1r1=1sY+1r1Yr10）Ut10，t1=1，…，T1

∑nj=1γj=1∑nj=1φjXi2j+sX-2i2=Xi20，i2=1，…，M2∑nj=1φjUt1j=Ut10，t1=1，…，T1∑nj=1φjYr2j-sY-2r2=Yr20，r2=1，…，R2∑nj=1φjUt2j+sU-2t2=Ut20，t2=1，…，T2∑nj=1φj=1∑nj=1γjUt1j=∑nj=1φjUt1j，t1=1，2，…，T1

γj≥0，φj≥0，j=1，2，…，n;

sX-1i1≥0，i1=1，2，…，M1;sY+1r1≥0，r1=1，…，R1;

sU-1t1≥0，t1=1，…，T1;sX-2i2≥0，i2=1，…，M2;

sY-2r2≥0，r2=1，…，R2;sU-2t2≥0，t2=1，…，T2。（7）

式中：γj、φj分別為兩個子階段的強度向量，用來連接不同的決策單元;sX-1i1、sY+1r1和sU-1t1分別為S1子階段投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量;sX-2i2、sY-2r2和sU-2t2分別為S2子階段投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量。

根據(jù)式（7）得到的最優(yōu)解，可以計算出兩個子階段的效率值：

E1=1-1M1+T1（∑M1i1=1sX-1i1Xi10+∑T1t1=1sU-1t1Ut10）1+1R1∑R1r1=1sY+1r1Yr10;（8）

E2=1-1M2+T2（∑M2i2=1sX-2i2Xi20+∑T2t2=1sU-2t2Ut20）1+1R2∑R2r2=1sY-2r2Yr20。

2 新模型在貴州地級市生態(tài)效率評價中的應用

2.1 指標選取

生產(chǎn)子階段主要反映能源和資金等投入轉換為經(jīng)濟效益的能力，并伴隨著非期望產(chǎn)出的排放，可以反映出一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀態(tài)。故選取從業(yè)人員期末人數(shù)、全社會固定資產(chǎn)投資和能源消耗總量作為人力、資金和能源的替代指標，選取地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，選取工業(yè)廢水排放量和工業(yè)煙（粉）塵排放量作為相應的非期望產(chǎn)出。

污染治理子階段可以反映出一個地區(qū)對環(huán)境的重視程度，通過和生產(chǎn)子階段對比，可以進一步反映出各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境治理是否協(xié)調發(fā)展。該階段的投入指標除生產(chǎn)子階段產(chǎn)生的非期望產(chǎn)出（工業(yè)廢水排放量和工業(yè)煙（粉）塵排放量）之外，選取環(huán)保投入作為新增指標;選取污水處理廠集中處理率和工業(yè)固體廢物綜合利用率作為污染治理取得的成效。各指標來自于2014—2016年的《貴州省統(tǒng)計年鑒》、貴州各地級市的《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》、《中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》，以及各地級市的統(tǒng)計局網(wǎng)站。個別指標數(shù)據(jù)值缺失，采用插值法得到。各指標的統(tǒng)計性描述如表1所示。

2.2 整體及子階段效率分析

本文以貴州省6個地級市為研究對象，運用Matlab R2016b軟件進行編程，對貴州省各地級市在2013—2015年的生態(tài)效率進行研究。兩個子階段的權重設置對生態(tài)效率測量有較大影響，借鑒以往相關研究[22-23]以及考慮貴州省作為首批國家生態(tài)文明試驗區(qū)之一，其良好的生態(tài)環(huán)境對促進地方經(jīng)濟增長具有重要意義，這里設定兩個子階段的權重為w1=w2=0.5。整體效率值如表2所示。

由表2可知：2013—2015年，貴州省各地級市的平均生態(tài)效率為0.722 7，具有較大提升空間，標準差為0.211 1;其中效率值最低的是2013年的畢節(jié)市，僅為0.194 8，最高的為1.000 0，如2013年的六盤水市、銅仁市和2015年的遵義市，表明貴州省不同城市生態(tài)效率差異較大;僅有銅仁市的效率值始終位于前沿面上，而貴陽市的平均生態(tài)效率最低，僅為0.449 7，遠低于全省平均生態(tài)效率。從時間維度可以看出，各地級市的生態(tài)效率均值呈現(xiàn)出先減后增的“U”型變動趨勢，在2014年略有下降，在2015年大幅上升;從標準差可以看出，各地級市生態(tài)效率差異趨于縮小。總體來說，貴州各地區(qū)的生態(tài)效率發(fā)展狀態(tài)越來越好。具體看來，遵義市、安順市和畢節(jié)市的生態(tài)效率持續(xù)上升，表現(xiàn)出較好的發(fā)展趨勢;六盤水市的生態(tài)效率波動較大，表明其生態(tài)發(fā)展能力較不穩(wěn)定;而貴陽市的生態(tài)效率則一直處于下降趨勢。

不可否認的是，貴陽市作為貴州省的省會城市，其獨特的政治地位及地理優(yōu)勢為貴陽市的發(fā)展提供了便利，這可由貴陽市近幾年的地區(qū)生產(chǎn)總值遠高于其他地區(qū)看出來。以2015年為例，貴陽市的地區(qū)生產(chǎn)總值達到28 911 600萬元，緊跟其后是遵義市的21 683 400萬元，排名最低的是安順市625 400萬元。但由生態(tài)效率均值可以看出，無論是遵義市還是安順市，都高于貴陽市，究其原因，可能是貴陽市雖然取得了較高的地區(qū)生產(chǎn)總值，但其各種投入資源也遠高于其他地區(qū)。同樣以2015年為例，貴陽市的年末從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資和能源消耗總量分別為104.02萬人、28 044 458萬元和2 717.69萬噸標準煤，安順市相應的三種投入分別為18.30萬人、5 354 275萬元和744.24萬噸標準煤。DEA測度是投入產(chǎn)出之間的相對有效性，生態(tài)效率值低說明貴陽市的資源利用程度有待提高，如何改善這種“高投入、相對低產(chǎn)出”的狀態(tài)，是貴陽市亟待解決的難題。下面從生產(chǎn)和污染治理子階段進一步分析貴州省6個地級市的發(fā)展情況，如圖2和圖3所示。

由圖2可以看出：2013年各地區(qū)生產(chǎn)子階段生態(tài)效率差異最大，2014年次之，2015年最小，表明近年來貴州省各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展差距趨于縮小;其中生態(tài)效率值為1的決策單元有12個，占總體的66.67%，表明有2/3的決策單元達到生產(chǎn)有效。除六盤水市在2014年出現(xiàn)波動、安順市在2015年略有下降之外，其他地區(qū)均表現(xiàn)出較好的發(fā)展趨勢。

由圖3可以看出：銅仁市和遵義市在研究期內的生態(tài)效率值始終為1.0，沒有變化;貴陽市變化幅度較小;其他地區(qū)生態(tài)效率變化幅度較大，變化較劇烈。

貴陽市在研究期內對環(huán)境治理的投資是逐年加大的，環(huán)保投入分別為7.88億元、8.91億元和16.25億元，但其在該子階段的生態(tài)效率值卻不甚理想。從產(chǎn)出分析原因：貴陽市2013—2015年的一般工業(yè)固體廢物綜合利用率分別為60.75%、48.86%和48.15%，逐年減小，說明貴陽市對污染治理的大力投入并未取得較好效果。貴陽市在2014年和2015年的生態(tài)效率最小，表明貴陽市的污染治理能力有待提高。

遵義市在研究期內的環(huán)保投入是所有研究對象中最少的，僅分別為0.27億元、0.4億元和0.29億元，但在該子階段其卻處于有效狀態(tài)，說明遵義市的污染治理能力處于較高水平。

六盤水市的生態(tài)效率值在2013年達到最優(yōu)，之后在2014年大幅度下降，在2015年略有回升。該生態(tài)效率變化趨勢與生產(chǎn)子階段和整體生態(tài)效率變化趨勢相一致，可能的原因是六盤水市的生態(tài)效率發(fā)展并未形成固定的模式，造成生態(tài)效率值的劇烈波動。

安順市和畢節(jié)市的生態(tài)效率值在研究期內逐年增加，在2015年達到有效，說明該地區(qū)在逐漸提高污染治理效率的同時，已經(jīng)形成了有效的污染治理體系。

2.3 生態(tài)效率提升策略分析

表3給出了各決策單元的投入冗余與產(chǎn)出不足情況，即資源配置情況，其中，投入冗余或產(chǎn)出不足數(shù)值越大，表明其潛在改進幅度越大。潛在改進幅度與原始數(shù)值的比值可以反映出各指標的無效程度，比值越大，說明無效程度越高，利用效率越低。圖4給出了各指標的無效程度。

由表3可以看出：資源配置達到最優(yōu)的決策單元有6個，占總體的33.33%，2013年是六盤水市和銅仁市，2014年是銅仁市，2015年是遵義市、畢節(jié)市和銅仁市;銅仁市始終處于資源配置最優(yōu)狀態(tài)，說明銅仁市的經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境治理大致處于協(xié)調發(fā)展狀態(tài)。

安順市和貴陽市是兩個始終沒有達到資源配置最優(yōu)的城市。由表3可以看出：安順市在2013、2014年生產(chǎn)子階段各指標已達到最優(yōu)狀態(tài)，而污染治理子階段部分指標存在很大改進空間;安順市環(huán)保投入指標的變化幅度在2013年達到7902%，2014年下降為52.04%，2015年污染治理各指標已達到最優(yōu)狀態(tài)，說明近年來安順市對環(huán)境治理較為重視，并取得較好成效;但一個城市的健康發(fā)展需要經(jīng)濟與環(huán)境同步，安順市在2015年生產(chǎn)子階段存在較大的產(chǎn)出不足，說明安順市還未找到適合自身的發(fā)展模式。在未來的發(fā)展中，安順市應在環(huán)境治理的同時，加大對生產(chǎn)子階段的重視程度，通過調整投入結構來努力擴大期望產(chǎn)出，通過大力發(fā)展清潔能源、改善能源結構，盡量減少非期望產(chǎn)出。貴陽市作為貴州的核心城市，其生態(tài)效率發(fā)展卻不容樂觀。由表3可知：2013年貴陽市除了一個指標（污水處理廠集中處理率）之外，其余指標均存在較大改善空間，說明2013年貴陽市發(fā)展結構嚴重不合理;到2014、2015年，貴陽市的生產(chǎn)子階段各指標雖已達到最優(yōu)配置，但污染治理仍存在不足，以環(huán)保投入為例，2014年的變化幅度為68.46%，2015年為64%，雖然有所降低，但效果并不明顯，說明貴陽市的污染治理水平發(fā)展緩慢。在未來的發(fā)展中，貴陽市應該在保持現(xiàn)有生產(chǎn)結構的基礎上，加大環(huán)保基礎設施建設，引進先進的污染治理設備，提高污染物的綜合利用情況。

由圖4可知：六盤水市在2013年處于資源配置最優(yōu)狀態(tài);2014年，除從業(yè)人員期末人數(shù)不存在冗余之外，其余指標均存在改進空間，固定資產(chǎn)投資和環(huán)保投入較原始值的變化幅度分別達到16.67%和30.72%，說明六盤水市的投入結構不合理，且存在投入規(guī)模不足的情況;到2015年，六盤

水市的投入結構得到改善，僅有一般工業(yè)固體廢物綜合利用率和污水處理廠集中處理率存在嚴重不足，表明六盤水市在將來的發(fā)展中，應在保持現(xiàn)有投入結構的基礎上加大對污染物的治理，通過技術改進和引進先進污染治理設備等措施，提高污染物的利用情況。遵義市和畢節(jié)市在2015年都達到資源配置最優(yōu)，但由兩市之前兩年的投入冗余和產(chǎn)出不足情況，可以看出兩市的“短板”是不同的，各自采取的發(fā)展模式也有所區(qū)別。遵義市的污染治理子階段投入產(chǎn)出指標（環(huán)保投入、一般工業(yè)固體廢物綜合利用率和污水處理廠集中處理率）始終處于最優(yōu)狀態(tài)，說明遵義市的污染治理能力發(fā)展良好，其經(jīng)濟發(fā)展能力存在較大提升空間。2013年，遵義市地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)煙（粉）塵排放量變化幅度均超過23%，說明遵義市生產(chǎn)子階段存在嚴重的產(chǎn)出不足;而在2014年，各指標的變化幅度均不超過1%;到2015年，遵義市的資源配置已經(jīng)達到最優(yōu)，從生態(tài)效率變化情況可以看出遵義市遵循“環(huán)境優(yōu)先”的發(fā)展戰(zhàn)略，在保障環(huán)境效率最優(yōu)的前提下努力提升生產(chǎn)水平，在改善中逐漸找到適合自身的發(fā)展道路。畢節(jié)市在2013年幾乎每個指標都存在改善空間，到2014年只有污染治理子階段的指標存在投入冗余和產(chǎn)出不足，在2015年所有指標均達到最優(yōu)配置，不難看出畢節(jié)市探索出一條“先生產(chǎn)后治理”的發(fā)展模式。基于上述研究，我們認為不同地區(qū)擁有的資源稟賦有所不同，各城市應該結合自身的實際情況選擇合適的生態(tài)效率發(fā)展模式。

3 結論

本文在吸收文獻[16，20]合理假設的基礎上，將生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)的運行劃分為生產(chǎn)和污染治理兩個子階段，構建了新的兩階段DEA模型，對2013—2015年貴州省6個地級市的生態(tài)效率進行實證研究，結果表明：（1）近年來貴州省各地級市的生態(tài)效率均值呈現(xiàn)出先減后增的“U”型變動趨勢，且各地級市發(fā)展差異較大，但整體發(fā)展水平越來越好;具體看來，銅仁市始終處于有效前沿上，遵義市、畢節(jié)市、安順市的生態(tài)效率持續(xù)上升，六盤水市的生態(tài)效率波動較大，而貴陽市的生態(tài)效率持續(xù)下降。（2）從生產(chǎn)子階段來看，貴州省各地級市的經(jīng)濟發(fā)展差距趨于縮小，且均表現(xiàn)出較好的發(fā)展趨勢;從污染治理子階段來看，除銅仁市和遵義市在研究期內的污染治理效率始終處于有效之外，其他地級市的生態(tài)效率變化均較劇烈。（3）基于各指標的投入冗余和產(chǎn)出不足情況，對近年來貴州省各地級市生態(tài)效率發(fā)展模式進行了剖析，并根據(jù)各地級市發(fā)展現(xiàn)狀為生態(tài)效率的進一步提升提供了相應的政策建議。作為生態(tài)文明建設示范區(qū)的貴州，應發(fā)揮生態(tài)優(yōu)勢，實現(xiàn)后發(fā)趕超，走出一條西部欠發(fā)達城市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)改善“雙贏”的可持續(xù)發(fā)展之路。

參考文獻：

[1] GRAHAM J R，HARVEY C R.The theory and practice of corporatefinance： evidence from the field[J].Journal of Financial Economics，2001，60（2）：187-243.

[2] DYCKHOFF H，ALLEN K.Measuring ecological efficiency with data envelopment analysis （DEA）[J].European Journal of Operational Research，2001，132（2）： 312-325.

[3] 黃和平，伍世安，智穎飆， 等.基于生態(tài)效率的資源環(huán)境績效動態(tài)評估：以江西省為例[J].資源科學，2010，32（5）： 924-931.

[4] COELLI T J，RAO D S P，ODONNELL C J，et al.An introduction to efficiency and productivity analysis[M].New York：Springer Science + Business Media，2005.

[5] WU J，AN Q，YAO X，et al.Environmental efficiency evaluation of industry in China based on a new fixed sum undesirable output data envelopment analysis[J].Journal of Cleaner Prod uction，2014，74（7）： 96-104.

[6] CHU J，WU J，ZHU Q，et al.Analysis of Chinas Regional Eco-efficiency：a DEA two-stage network approach with equitable efficiency decomposition[J].Computational Economics，2016，54（1）：1263-1285.

[7] TYTECA D.On the measurement of the environmental performance of firms：a literature review and a productive efficiency perspective[J].Journal of Environmental Management，1996，46（3）： 281-308.

[8] 夏四友，文琦，趙媛，等.陜西省榆林市能源效率與經(jīng)濟發(fā)展水平時空耦合分析[J].地域研究與開發(fā)，2017，36（6）： 34-38.

[9] BIAN Y W，F(xiàn)ENG Y.Resource and environment efficiency analysis of provinces in China：a DEA approach based on Shannons entropy[J].Energy Policy，2010，38（4）： 1909-1917.

[10]ZHANG B，BI J，F(xiàn)AN Z，et al.Eco-efficiency analysis of industrial system in China：a data envelopment analysis approach[J].Ecological Economics，2008，68（1/2）： 306-316.

[11]王晶，孔凡斌.區(qū)域產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率評價研究：以鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)為例[J].經(jīng)濟地理，2012，32（12）： 101-107.

[12]鄧波，張學軍，郭軍華.基于三階段DEA模型的區(qū)域生態(tài)效率研究[J].中國軟科學，2011 （1）： 92-99.

[13]SONG M，WANG S，LIU W.A two-stage DEA approach for environmental efficiency measurement[J].Environmental Monitoring & Assessment，2014，186（5）： 3041.

[14]張健，楊佳偉，崔海洋.基于網(wǎng)絡DEA模型的我國區(qū)域生態(tài)效率評價研究[J].軟科學，2016，30（8）： 15-19.

[15]張煊，王國順，王一葦.生態(tài)經(jīng)濟效率評價及時空差異研究[J].經(jīng)濟地理，2014，34（12）： 153-160.

[16]CHANG Y T，PARK H S，JEONG J B，et al.Evaluating economic and environmental efficiency of global airlines：a SBM-DEA approach[J].Transportation Research Part D Transport & Environment，2014，27（1）： 46-50.

[17]WANG Y，BIAN Y，XU H.Water use efficiency and related pollutants abatement costs of regional industrial systems in China：a slacks-based measure approach[J].Journal of Cleaner Production，2015，101： 301-310.

[18]LYU K，YU A，BIAN Y.Regional energy efficiency and its determinants in China during 2001—2010：a slacks-based measure and spatial econometric analysis[J].Journal of Productivity Analysis，2017，47（1）： 1-17.

[19]WANG J，LV K，BIAN Y，et al.Energy efficiency and marginal carbon dioxide emission abatement cost in urban China[J].Energy Policy，2017，105： 246-255.

[20]BIAN Y，LIANG N，XU H.Efficiency evaluation of Chinese regional industrial systems with undesirable factors using a two-stage slacks-based measure approach[J].Journal of Cleaner Production，2015，87（1）： 348-356.

[21]FRE R，GROSSKOPF S.Modeling undesirable factors in efficiency evaluation：Comment[J].European Journal of Operational Research，2004，157（1）： 242-245.

[22]SONG W，BI G B，WU J，et al.What are the effects of different tax policies on Chinas coal-fired power generation industry？ an empirical research from a network slacks-based measure perspective[J].Journal of Cleaner Production，2016，142：2816-2827.

[23]BI G B，SHAO Y，SONG W，et al.A performance evaluation of Chinas coal-fired power generation with pollutant mitigation options[J].Journal of Cleaner Production，2018，171：867-876.

（責任編輯：周曉南）

Ecological Efficiency Evaluation of Prefecture-level Cities in Guizhou

Province Based on a New Two-stage Environmental DEA Model

WANG Meiqiang*， CHEN Yingwen

（School of Management，Guizhou University，Guiyang 550025，China）

Abstract：

To accurately reflect the current situation between economic development and environmental protection in Guizhou，and to find out the deficiencies in the development，this paper studies the ecological economic efficiency of different regions in Guizhou.Specifically，the present paper divides ecological economical system into production stage and pollution abatement stage，and extends a single environmental DEA model to a two stage DEA model，so as to overcome limitation that the single environmental DEA model cannot measure economical efficiency and environmental efficiency of decision making unit respectively. Then，the proposed model is first applied to ecological efficiency evaluation of six prefecture-level cities in Guizhou province from 2013 to 2015; The results show that the overall eco-efficiency of Guizhou is developing well，but the regional differences still exist; Compared with the production sub-stage，the pollution abatement capacity of different cities is quite different; The eco-efficiency of Guiyang is declining year by year，which is not optimistic;Based on the input excesses and output shortfalls of each index，this paper further analyzes the development mode of each prefecture-level city; Finally，according to the development status of eco-efficiency of different cities，we give targeted policy recommendations.

Key words：

two-stage environmental DEA; Guizhou province; ecological efficiency