廣西綠色發(fā)展效率測度評價研究

劉 棟，程 媛，隋譯萱，吳月桂

(1.廣西財經(jīng)學院 工商管理學院，廣西 南寧 530007；2.廣西財經(jīng)學院廣西(東盟)財經(jīng)研究中心，廣西 南寧 530007)

1 引言

2020年國家出臺了《中共中央國務院關于新時代推進西部大開發(fā)形成新格局的指導意見》，意見指出要加大美麗西部建設力度，筑牢國家生態(tài)安全屏障。并明確提出了加快推進西部地區(qū)綠色發(fā)展，落實市場導向的綠色技術創(chuàng)新體系建設任務，推動西部地區(qū)綠色產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟[1]。廣西作為西部陸海新通道的重要節(jié)點，也迎來了前所未有的發(fā)展機遇，提出了構建“南向、北聯(lián)、東融、西合”全方位開放發(fā)展新格局，被賦予的“綠色責任”更為艱巨。

2 文獻綜述

學者們關于綠色發(fā)展的研究主要集中在綠色發(fā)展研究概念、綠色發(fā)展效率的測度和評價、綠色發(fā)展效率影響因素和綠色發(fā)展機制等4個方面[2～10]，從不同視角采用不同的方法對綠色發(fā)展的理念和框架、綠色發(fā)展效率的測度和評價、綠色發(fā)展效率的影響因素和綠色發(fā)展的機制進行了研究。但很少有學者采用三階段DEA模型對綠色發(fā)展效率進行研究，更少有學者研究廣西的綠色發(fā)展問題和綠色發(fā)展效率的測度評價。其次，對于綠色發(fā)展效率評價指標體系也還不夠完善，對現(xiàn)有的評價指標不夠細致，大部分局限于宏觀的角度去分析。另外，在方法模型的選擇上不夠準確，沒有剔除環(huán)境因素和隨機因素的影響，容易造成最后的結果不準確。因此本文采用三階段DEA模型對廣西綠色效率進行了測度研究，以期得出的結果與實際情況更相符，更貼近真實性。

3 研究方法

3.1 三階段DEA模型

第一階段為傳統(tǒng)的DEA模型。將每個決策單元的原始投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)帶入傳統(tǒng)DEA-BCC模型，計算綜合效率值，為了減少規(guī)模報酬不變帶來的影響，本文選用規(guī)模報酬可變的BCC模型，利用DEAP2.1軟件進行運算，得到各決策單元最初的綜合效率值，并計算出相應的松弛變量。

第二階段是在傳統(tǒng)的DEA模型的基礎上，借助隨機前沿(SFA)模型，將第一階段計算出的投入變量作為被解釋變量，將環(huán)境變量作為解釋變量，利用Frontier4.1軟件進行運算，從而得到剔除外部環(huán)境變量等因素的調(diào)整后的投入變量值。本文主要依據(jù)Fried等提出的在傳統(tǒng)DEA模型基礎上，將各決策單元受到的管理無效率、外部環(huán)境和統(tǒng)計噪聲等影響進行剝離的三階段DEA模型的第二階段[13]。

第三階段是把在第二階段運算得到的調(diào)整后的投入變量值，結合原始產(chǎn)出值，再次帶入DEA-BCC模型，再次利用DEAP2.1軟件進行運算，最終得到了剔除外部環(huán)境變量等因素后的各決策單元綜合效率值。

3.2 Malmquist指數(shù)法

Malmquist指數(shù)法是一種廣泛應用于生產(chǎn)效率的動態(tài)測算方法?？梢詫γ磕甑臄?shù)據(jù)做縱向?qū)Ρ韧瑫r也彌補DEA-BCC模型的不足之處，并且測算結果更為科學。事物的發(fā)展是一個長期、連續(xù)及連貫的過程，而三階段DEA模型只能測算某一時間節(jié)點的效率值，又因Malmquist指數(shù)具有無需對投入指標量綱統(tǒng)一和權重設定，允許各決策單元(DMU)的無效率，也無需假定DMU的優(yōu)點，并且測算結果更為科學[14]。目前，Malmquist指數(shù)被廣泛運用在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領域的生產(chǎn)率動態(tài)分析。

4 數(shù)據(jù)來源及指標選取

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文以廣西14個地級市作為研究對象，采用2011～2018年各地級市的面板數(shù)據(jù)進行了實證分析，對其2011～2018年14個地級市的112個決策單元的綠色發(fā)展效率進行評價。數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《廣西統(tǒng)計年鑒》和各地級市統(tǒng)計年鑒以及有關部門的官方數(shù)據(jù)。

4.2 變量指標選取

一是投入和產(chǎn)出指標的選擇。通過對已有文獻的分析[15]，構建了投入、產(chǎn)出、環(huán)境3個因素作為變量的指標體系。投入變量包括人力投入、資本投入和能源投入，參照既有文獻中學者們研究，選取年末就業(yè)人口作為人力投入指標；選取各市的電力消費量作為能源投入指標；考慮到廣西各地級市經(jīng)濟發(fā)展存在差異，選取全社會固定資產(chǎn)投入作為資本投入指標。產(chǎn)出變量包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，用GDP作為期望產(chǎn)出變量；以工業(yè)廢氣排放、廢水排放和煙塵排放作為非期望產(chǎn)出變量。二是關于環(huán)境變量的指標選擇。以人口密度、對外開放、產(chǎn)業(yè)結構、文化教育和城鎮(zhèn)化水平作為環(huán)境變量指標。

5 實證分析

5.1 描述性統(tǒng)計分析

由于每個指標計量單位的不同，需要對所有的數(shù)據(jù)進行無量綱處理，本文借鑒郭四代(2018)的方法，將每個決策單元的二級指標值除該二級指標下所有決策單元均值，使得所有二級指標的樣本均值為1，從而消除指標不同計量單位的影響，得到廣西綠色發(fā)展效率測度指標體系和數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(表1)和廣西綠色發(fā)展效率測度評價投入和產(chǎn)出圖(圖1、圖2)[12]。

從表1和圖1投入情況可以看出，在人力投入方面，年末就業(yè)人口總數(shù)排在前三名的分別為南寧、玉林、貴港，排在后三名的城市是桂林、北海和防城港，南寧的值最大為417.3萬人，最小值為桂林33.82萬人；在能源投入方面，南寧的電力消費量最高，平均每年消耗136.82億kW·h，崇左的電力消費量最低，平均每年消耗23.5億kW·h，崇左市主要以農(nóng)種植甘蔗農(nóng)作物為主；在固定資產(chǎn)投入方面，總體來看，各市差距比較明顯，首府南寧以3315.6億元居于首位，后面依次是柳州、桂林、北海，河池是405.12億元排在最后。

表1 廣西綠色發(fā)展效率測度指標體系和數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

從表1和圖2可以看出，對于期望產(chǎn)出GDP，整體呈遞增的趨勢，每個城市之間又存在明顯的差異，貧富差異大，南寧、桂林、柳州3個城市排在領先位置。GDP平均值排在前三名的依次是南寧3152.19億元、柳州2209.22億元、桂林1639.91億元；排在后三位的城市依次是賀州、河池和來賓，平均值都不到500億元；由于崇左是邊境城市，也是廣西邊貿(mào)第一大市，充分發(fā)揮了自身的地勢優(yōu)勢，從單一產(chǎn)業(yè)變成多元化產(chǎn)業(yè)，崇左近年來加強對外開放交流與合作，提高了地區(qū)生產(chǎn)總值，帶動了經(jīng)濟的發(fā)展。

對于非期望產(chǎn)出，考慮到三階段DEA模型要求不管投入還是產(chǎn)出變量均為正值，在實證分析時，本文借鑒了Fire and Grosskopf提出的對非期望產(chǎn)出采用線性轉(zhuǎn)換方法，利用的形式，為最大值的1.1倍，以此保證所有的數(shù)值轉(zhuǎn)換之后均為正值。各市的非期望產(chǎn)出排放量同樣呈增長趨勢，隨著經(jīng)濟的增長而增加。對于工業(yè)廢氣排放，平均值排在前三名的城市是梧州11.0萬t、賀州10.9萬t、北海10.7萬t，其中梧州主要是以冶金機械和醫(yī)藥食品為主，因為梧州與廣東省毗鄰，工業(yè)相對發(fā)達，在工業(yè)廢水排放量中比較大。排在后三位的是百色5.6萬t、來賓6.2萬t、河池8.2萬t；對于廢水排放，桂林2.3萬t、防城港2.5萬t、北海2.4萬t，最少是河池1.3萬t；對于工業(yè)廢氣排放，前三的是賀州9.45億m3、欽州9.40億m3、梧州9.3億m3，最少是柳州3.2億m3。通過期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的值看，在經(jīng)濟產(chǎn)出和污染產(chǎn)出之間他們的差距還是很大的，所以為了在研究綠色發(fā)展效率過程中避免結果上的誤差和為了真實性，有必要增加“三廢”排放量作為非期望產(chǎn)出。

圖1 廣西綠色發(fā)展效率測度投入變量值分析

5.2 廣西各地級市綠色發(fā)展效率評價分析

5.2.1 第一階段傳統(tǒng)DEA模型結果分析

第一階段采用傳統(tǒng)的DEA模型，使用DEAP2.1軟件測算了廣西14個地級市2011～2018年的綠色發(fā)展效率，其結果如表2所示。

圖2 廣西綠色發(fā)展效率測度產(chǎn)出變量值分析

不考慮外部環(huán)境影響，廣西各地級市綠色發(fā)展效率整體呈上升趨勢，到2018年，除貴港0.886和百色0.695外，其余各市的綠色發(fā)展效率值全部為1，達到了有效前沿面。各地級市綠色發(fā)展效率均值處在0.694和1之間，排在前三的分別是防城港1、崇左1和北海0.998，省會南寧以0.887排在第十二位；有11個地級市的綠色發(fā)展效率超過了0.9，說明這些地級市既考慮經(jīng)濟社會的發(fā)展，又注重對非期望產(chǎn)出廢氣、廢水和煙塵的控制，使經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)同發(fā)展；綠色發(fā)展效率最差的是百色0.694，因百色處在桂西，是典型的石漠化片區(qū)，同時具有豐富的礦產(chǎn)資源，主要的礦區(qū)礦床就達198處，礦種36種，主要以鋁業(yè)為主，所以污染廢棄氣體排放量高，對環(huán)境造成了一定的影響。因表2的結果只考慮了投入和產(chǎn)出，并未考慮外部環(huán)境變量和產(chǎn)生的隨機誤差的影響，所得到的綠色發(fā)展效率值均有偏大或者偏小的情況，不能真實地反應出廣西各地級市的綠色發(fā)展效率，需要進一步在后面兩個階段進行調(diào)整分析。

表2 第一階段綜合技術效率結果

5.2.2 第二階段SFA模型回歸結果分析

第二階段采用Frontier4.1軟件，分別對人力、能源和資本3個投入松弛變量進行SFA回歸分析，并進行顯著性判斷分析。其中3個投入松弛變量的LR值分別是26.964、6.506和59.866,均在1%的水平下顯著，說明使用SFA模型進行回歸分析是有效的；人力、能源和資本3個投入松弛的值均小于1，分別是0.554、0.340和0.749，說明隨機干擾和外部環(huán)境因素對三者的影響較大；對各外部環(huán)境變量來說，若系數(shù)為正，則該環(huán)境變量的增加對綠色發(fā)展效率的提升是不利的，比如會造成非期望產(chǎn)出增加、成本的提升和能源的浪費，對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生不利影響，如果系數(shù)為負，說明環(huán)境變量的上升會容易產(chǎn)生節(jié)約的現(xiàn)象，對環(huán)境效率產(chǎn)生有利的影響。

通過SFA回歸分析(表3)，人口密度未能通過顯著性檢驗，并對人力投入松弛變量、資本投入松弛變量產(chǎn)生正向影響；產(chǎn)業(yè)結構對人力投入松弛變量在10%的水平下正向影響顯著，對能源投入松弛變量正向影響但不顯著，對資本投入松弛變量在5%水平下正向影響顯著；對外開放對人力、能源和資本3個投入松弛變量的影響較??；財政支持對人力投入松弛、能源投入松弛和資本投入松弛變量回歸系數(shù)為正，并在1%水平下顯著；文化教育對人力投入松弛、能源投入松弛和資本投入松弛變量回歸系數(shù)正向影響，但沒有通過顯著性檢驗；廣西的城鎮(zhèn)化水平對人力投入松弛變量的歸回系數(shù)為正值，并在10%的水平上顯著。環(huán)境因素和隨機因素在不同的程度上會容易造成偏差，也對人力、資本和能源投入造成不同的影響，所以有必要剔除環(huán)境效率和隨機效率的外部影響，最后可在第三階段求出廣西綠色發(fā)展的效率。

表3 第二階段SFA回歸分析結果

5.2.3 第三階段調(diào)整后DEA模型結果分析

從表4可以看出，2011～2018年廣西14個地級市的綠色發(fā)展效率均值都超過0.9，每年的綠色發(fā)展綜合效率處在0.905和0.979之間，總體綠色發(fā)展效率高。投入變量調(diào)整后，14個地級市每年的綠色發(fā)展綜合效率有了很顯著的提升，說明廣西綠色發(fā)展效率被低估。除桂林、崇左和北海外，各地級市歷年的綠色發(fā)展綜合效率均值都有增加，桂林、崇左和北海的技術管理水平被高估，桂林綠色發(fā)展綜合效率從0.997下降到0.991；崇左綠色發(fā)展綜合效率從效率的前沿面1下降到0.999；北海的綠色發(fā)展綜合效率由0.998下降到0.979。近年來，廣西大力發(fā)展旅游經(jīng)濟，桂林和北海作為全國有名的旅游景點，吸引了國內(nèi)外大量的游客，導致人口密度大幅提升，與其經(jīng)濟產(chǎn)出不匹配，崇左地處中國西南門戶，有很長的邊境線，邊貿(mào)相對發(fā)達。其他11個地級市中，河池綠色發(fā)展綜合效率由0.997提升到有效前沿面1；百色綠色發(fā)展綜合效率由0.694提升到0.8，提高了15.2%；貴港綠色發(fā)展綜合效率由0.877提升到0.94，提高了7.2%；玉林綠色發(fā)展綜合效率從0.915提升到0.945，提高了3.3%；說明河池、百色、貴港和玉林4個地級市的綠色發(fā)展綜合效率受到隨機和環(huán)境因素的影響較大，技術管理水平被低估。2011～2018年南寧、柳州、梧州、欽州、賀州和來賓6個地級市的綠色發(fā)展綜合效率變化幅度不大，說明受到隨機因素和環(huán)境因素的影響不大，發(fā)展較為穩(wěn)定。防城港在第一階段和第三階段的綠色發(fā)展綜合效率值都達到有效前沿面1。

5.2.4 Malmquist指數(shù)動態(tài)分析

運用DEAP2.1軟件，對2011～2018年廣西綠色發(fā)展效率做Malmquist指數(shù)動態(tài)分析，結果見表4。由表5可知，技術效率(Effich)、技術進步效率(Techch)、純技術效率(Pech)、規(guī)模效率(Sech)和全要素生產(chǎn)率(Tfpch)的指數(shù)范圍在[0.523，1.189]之間。除2017年外，廣西綠色發(fā)展各種效率波動不大，全要素生產(chǎn)效率均值略小于1，為0.96。2012、2016和2018年全要素生產(chǎn)效率的值均大于1，為效率增加的年份，其余年份的效率是下降的，由于技術進步效率的均值小于1，在一定意義上阻礙了廣西綠色發(fā)展效率的提升。2013年全要素生產(chǎn)效率的下降是由技術進步效率的下降所致；2014和2015年效率的下降是由技術效率和規(guī)模效率的下降所致；2017年效率的下降是由技術進步效率和純技術效率的下降所致；2012、2016和2018年效率的增加是由技術進步效率的上升所致。由以上分析可知，技術進步效率是廣西綠色發(fā)展效率主要影響因素，提高技術進步效率有利于廣西提高綠色發(fā)展效率水平。

表4 第三階段綜合技術效率結果

表5 基于Malmquist指數(shù)的綠色發(fā)展效率評價

對2011～2018年廣西綠色發(fā)展Malmquist指數(shù)進一步分解，得到如圖3所示結果，可以看出，技術效率基本保持穩(wěn)定，在1上下浮動，浮動幅度不大。2016年以前廣西綠色發(fā)展效率都基本保持穩(wěn)定，2017年以后由于技術進步效率的影響，全要素生產(chǎn)效率呈現(xiàn)“V”字型，效率下降的原因是因為技術進步效率的均值小于1，導致了綠色發(fā)展效率的降低，在2017～2018年間達到最低值0.523，受到技術進步效率的影響較大。

圖3 2011～2018年廣西綠色發(fā)展Malmquist指數(shù)分析結果

對廣西綠色發(fā)展技術效率變化指數(shù)進行分解得到如圖4所示結果，可以看出，2011～2018年廣西綠色發(fā)展純技術效率整體變化幅度不大，并在1上下浮動；技術效率在2012～2013年和2017～2018年存在了一個較大的提升；規(guī)模效率在2011～2015年變化波動較小，但在2016年以后出現(xiàn)了急速下降，但是在2017年以后大幅度上升，主要原因是技術效率的改進，可以看出技術效率對規(guī)模效率的趨勢存在很大的影響。

圖4 2011～2018年廣西綠色發(fā)展技術效率變化指數(shù)分解結果

廣西14個地級市的技術效率、技術進步效率、純技術效率和規(guī)模效率的Malmquist指數(shù)分解如表6所示。全要素生產(chǎn)率變化能夠反映各市時間的變化。根據(jù)表6的廣西14個地級市綠色發(fā)展Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)可知，從整體看，全要素生產(chǎn)要素均值小于1，說明在生產(chǎn)水平與生產(chǎn)效率仍需要提高。其中技術進步效率為0.934，也說明了是受技術進步效率影響大，導致全要素生產(chǎn)率降低。從14個地級市來看，除了來賓的全要素生產(chǎn)率均值大于1，其他的地區(qū)均值都小于1，說明廣西在技術方面上屬于落后現(xiàn)象，對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生不利的影響。各地的經(jīng)濟差距明顯，也導致了技術進步存在失衡的狀態(tài)。因此，需要在生產(chǎn)規(guī)模做出合理的調(diào)整，加大技術的改進與創(chuàng)新，國家政府要給予相對應的扶持政策，推動適合廣西綠色發(fā)展效率的發(fā)展方向。

表6 廣西14個地級市綠色發(fā)展Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)

6 結論及政策啟示

本文基于廣西14個地級市2011～2018年面板數(shù)據(jù)，采用三階段DEA模型對各地級市的綠色發(fā)展效率進行測度，對剔除人口密度、財政支持、對外開放、產(chǎn)業(yè)結構、文化教育、城鎮(zhèn)化水平6個環(huán)境變量因素影響前后的綠色效率進行了對比研究。運用Malmquist指數(shù)分析方法，對廣西的綠色發(fā)展效率進行了綜合測度評價。結果表明：廣西大部分地級市綠色發(fā)展效率較高，說明廣西在經(jīng)濟社會發(fā)展的同時，比較注重生態(tài)和環(huán)境保護；環(huán)境因素中，人口密度、對外開放和文化教育對各地級市的綠色效率沒有顯著影響；產(chǎn)業(yè)結構和城鎮(zhèn)化水平對綠色發(fā)展效率影響較為顯著；財政支持對各地級市的綠色效率影響顯著。部分地級市的綠色發(fā)展效率還有較大提升空間，根據(jù)研究結果提出以下提升廣西綠色發(fā)展效率的政策建議。

一是優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，適當進行環(huán)境污染治理。應該搞好節(jié)能和減排的第二產(chǎn)業(yè),提高產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的能力,逐步實現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)的主導地位,并逐步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整的比例,并積極實施產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的幫助下“一帶一路”戰(zhàn)略。要完善好相關的體系和制度問題，同時政府要加大投資力度，企業(yè)要大力引進技術，繼續(xù)推進生態(tài)文明建設提高創(chuàng)新能力和技術水平，實現(xiàn)綠色發(fā)展。二是要依據(jù)規(guī)模收益變化創(chuàng)新實施發(fā)展模式。對于規(guī)模經(jīng)濟增長的城市，可以繼續(xù)選擇投資規(guī)模效益實現(xiàn)綠色環(huán)境效率的提高；對于規(guī)模經(jīng)濟遞減的地級市，要優(yōu)化區(qū)域環(huán)境效率。同時，還應提高使用效率。三是要加強對綠色發(fā)展和廣西城市間交流合作的監(jiān)督評估制度建設。廣西地理位置優(yōu)越，也是東盟博覽會的常駐舉辦地，可以不斷與外界進行交流與合作，以及與比鄰的城市進行學習合作，同時也要進行監(jiān)督評估制度的建設。四是實施差異化策略，廣西城市之間的異質(zhì)性較大,政府和有關部門的綠色發(fā)展效率處理人類、能源和資本投資的配置優(yōu)化系統(tǒng)設計,對于城鎮(zhèn)居民密集的地方，政府可以采取一定的政策，大力鼓勵人們返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)就業(yè)，對人流量進行一定的分流。