基于网络DEA模型的我国区域ど态效率评价研究

张健 杨佳伟 崔海洋

摘要：采用2012～2013年统计数据建立两阶段网络DEA模型，首先对中国30个省级微观层次的生态效率进行分析；然后按照东部-中部-西部的区域中观层次的生态效率进行比较，区域生态效率呈现显著的空间集聚现象，生态效率自东部沿海向中西部内陆呈阶梯型递减趋势，区域内部省域之间的差异程度也具有此特点，东部高生态效率区域省级之间的差距较大，中西部低生态效率区域各省之间的差距较小；最后在全国宏观层次上对生态效率评价结果提出相应的政策建议。

关键词：网络DEA；区域生态；生态效率评价

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.08.04

中图分类号：F0622 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）08-0015-05

工业革命时期的经济发展追求的是高劳动生产率和高资本生产率，随着经济结构的转变，当今世界已由人力资本和经济资本相对稀缺的时代进入了自然资本相对贫乏的生态约束时代[1]，经济增长与资源节约、环境保护之间的矛盾日渐凸显。经济增长在相当一段时期内仍将对资源和环境造成巨大的消耗，我国环境污染的社会健康成本约占GDP的8%～10%[2]。长期以来我国的经济发展主要是以自然资源的粗放式开发为基础，这就意味着自然资源和环境禀赋对我国区域经济发展结构的形成具有决定性的作用。所以，我国各区域在经济发展的实践中，虽然经济结构与资源禀赋和地理区位具有一致性，但是从科学发展观的角度来审视，则存在不容小觑的资源环境问题[3]。生态效率所解决的问题就是实现经济发展与资源环境的双赢，其核心就是实现经济价值最大化与资源消耗和环境荷载最小化的统一。因此，基于资源和环境两个维度构建资源效率—环境效率二维模型，对区域生态效率进行评价，从生态效率的角度来探讨区域经济增长质量路径就被赋予了非常强的现实意义。

1文献综述

德国学者Schaltegger和Sturm于1989年首次提出生态效率概念，其最初含义是增加价值与增加环境影响的比值[4]。数据包络分析由Charnes和Cooper等人于1978年提出，简称为DEA。DEA是利用数学规划模型评价具有多个输入和输出的决策单元之间的相对效率。近年来，数据包络分析作为一种理想多目标决策方法，极大丰富了微观经济学中生产函数理论及其应用技术，因此被广泛应用于生态效率领域研究。

付丽娜等[5]建立了基于DEA模型的生态效率投入产出指标体系，并且运用超效率DEA方法对“长株潭”城市群各城市2005～2010年的效率进行测算后利用MalmquistDEA模型对生态效率进行动态对比研究，最后建立基于面板数据的Tobit模型对效率的影响因素进行考察；王丽琼[6]采用超效率DEA与ESDA相结合的方法对中国区域生态效率的空间自相关性和空间异质性进行研究。此外，程晓娟等[7]、TzuYu Lin[8]等、成金华等[9]、Toshiyuki Sue Yoshi[10]利用DEA模型对不同的产业或地区的生态效率进行评价。但是DEA方法作为一个模型进行评价决策单元的相对效率时，通常把生产过程看作是一个“黑箱”，忽视了具体的系统内部运作过程。随着社会的发展，管理实践对于打开效率评价“黑箱”、深入决策单元内部的诉求极为迫切。

Fre和Grosskopf于1996年突破一阶段DEA模型，首次提出多阶段的网络DEA模型，其实质是打开决策单元 “黑箱”，对复杂的系统流行进行分解，以便单独对每一个环节进行分析[11]，从而考察各个环节可能存在的对系统整体效率的影响。本文建立网络DEA模型对我国的区域生态效率进行系统评价，为全面认识我国经济增长中的区域生态效率问题提供新的理论视角。

3指标选取及数据来源

31指标体系构建

生态效率追求的是在资源低消耗和环境低污染状态下的经济发展，本文生态效率评价在资源效率和环境效率两个维度进行，首次把经济效率作为中间过程，即将经济效率视为资源效率过程的产出阶段，同时又是环境效率评价的产出阶段。借助经济效率把资源投入与环境产出进行有效的衔接，所以采取如下的评价指标体系。

由表1可以看出，投入要素可以分为经济投入和资源投入，经济投入选取固定资产投资作为指标而资源投入选取能源、电力和水资源的投入作为指标，这样可以很好兼顾经济效率和资源效率的评价；中间阶段把地区GDP作为经济效率指标；产出阶段选取二氧化硫排放量、废水排放量和工业固体废物产生量作为消极环境指标即环境污染指标，创新性地引入工业固体综合利用率和森林覆盖率作为积极环境指标也就是环境改进指标，从正反两个方面来考察环境效率，这样所得到的结果更客观、科学和可靠。

32数据来源

本文研究数据来源于各个年份的《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》以及相关分省统计年鉴，经过整理收集组成了2012～2013年中国30个省、自治区和直辖市的面板数据集，需要说明的是，由于我国西藏地区部分数据不完整，故不纳入分析。

4中国省际区域生态效率实证分析

本文对中国大陆（除西藏自治区之外）30个省份进行生态效率分析，并且横向对各省市的生态效率进行对比，最后分东部、中部和西部对区域生态效率进行评价。

41中国区域生态综合效率差异分析

数据计算借助MatLab软件完成，我国2012～2013年的生态效率评价网络DEA模型具体计算结果见表2。

表2显示了2012年和2013年两年的各省份第一阶段、第二阶段以及综合效率评价得分，根据综合效率进行了排序，并给出了30个省级决策单元资源效率、环境效率以及综合效率的平均值。

2012年综合生态效率排名第一的是广东省，比排名最后的河北省高02724；2013年综合生态效率排名第一的是浙江省，比排名最后的河北省高02690，第一名与最后一名的差距略有减小，说明省际之间的生态效率差距呈逐渐减小的趋势。同样是当年的第一，浙江省的综合生态效率要高于广东省的生态效率0033；虽然两年排名均为末位，但是河北省2013年的生态效率也要比2012年的生态效率高00364，这说明每个省的生态效率也有好转的趋势。

42中国区域生态阶段效率分析

在传统分类的基础上把海南归为东部地区；黑龙江、吉林归为中部地区，将本文考察的30个省份分为东部、中部和西部地区，分别对三个地区的区域生态效率进行分析，具体结果如表3所示。

（1）东部区域。该区域包括11个省市，生态效率综合均值为03108，高于全国的平均水平，位于全国第一位。生态效率总体呈下降趋势，其中生态效率高于全国平均值的省市2012年和2013年各有9个，而且这9个省份均没有变化，这说明东部地区的生态效率稳定性较好。北京、天津、上海、江苏和浙江五省市的能源投入阶段的效率要明显高于平均效率，环境产出阶段的效率却又明显低于平均效率，但是这些省份的综合效率在全国排名靠前，这印证了经济发展能够促进环境改进的观点。综合分析，东部地区各省市的综合生态效率排名是科学、合理的，在三个区域中最高，这是因为东部沿海地区经济发展水平较高，即便经济发展会带来生态环境代价，但是较强的经济实力有能力解决发展过程中出现的生态问题，生态补偿机制较为完善，所以东部地区虽然在环境效率阶段处于劣势地位，但是在较高经济效率的综合下，该地区的生态效率仍然处于三地区的首位。

（2）中部区域。包括8个省份，生态效率均值为02876，高于全国的平均水平，位于全国的第二位，生态效率总体呈上升趋势。虽然该区域省份的综合生态效率有改变，但是改变的幅度不大，并且省份之间的差距也比较小，第一阶段的效率与第二阶段的效率各省份都比较均衡，没有突出省份。综合分析，中部地区的平均综合生态效率为02876，虽然没有东部沿海地区较高的经济发展水平，但是环境效率也要高于东部地区，在两者相互协调之下，中部地区的生态效率在三地区中排名第二。

（3）西部区域。包括11个省市，综合生态效率平均值为02568，低于全国平均水平，位于全国第三位。生态效率整体呈上升趋势，由2012年的02552略微上升至2013年的02585。分析得出：2012年到2013年全国排名下降的省份有7个；上升的省份有2个；持平的省份有2个，而且可以看出下降省份下降幅度要远大于上升省份上升幅度，这直接导致了西部地区的综合生态效率处于较低状态。但是与综合生态效率排名截然不同的是，西部地区第二阶段的环境产出效率在三个区域中最高，这说明西部地区的生态环境要优于其他地区，从区域内部来看，西南地区环境效率要明显高于西北地区环境效率。综合分析，西部地区平均综合生态效率为02568，并且西部地区拥有最高的环境效率，但是由于经济发展水平较低，使得整个区域的综合生态效率处于末位。

由图2可知，第一阶段效率与第二阶段效率同时较高的省份并不存在，东部地区省份集中分布在能源投入高效率和环境产出低效率象限，其中北京、天津、辽宁三省表现最为明显，在现实中的体现就是这三省雾霾现象较为严重；广东、江苏、山东、福建等东部沿海省份环境效率在东部地区中具有不俗表现，体现在图2中就是这四个省份能源投入效率和环境产出效率比较均衡；中部地区各省份能源投入效率和环境产出效率也较为均衡，在图2表现为分布在中间；西部地区的省份分布较为分散，经济发展程度较好的陕西和四川阶段1效率比较高但阶段2效率比较低，而其他经济较落后省份恰好相反，具有阶段1低效率和阶段2高效率特征。

5结论

基于2012～2013年中国30个省份的面板数据，运用两阶段网络DEA模型对中国省域生态效率进行计算和排序，并且对三大区域生态效率进行分析，主要得出以下结论：

（1）我国生态效率在省域层面上表现出显著区域辐射和全局空间集聚特征，空间聚集程度由最初波动状态最终趋于收敛，表现为“俱乐部收敛”现象。高经济效率、低环境效率地区主要聚集在东部；低经济效率、高环境效率地区主要聚集在西部；中经济效率、中环境效率地区主要聚集在中部。

（2）我国生态效率区域特征具有阶梯性分布特征，表现为从东部沿海向西部内陆呈现出递减趋势。同样，区域内生态效率差异化程度也具有这一特点，东部沿海地区的整体生态效率最高，但是区域内省份之间生态效率差距也最大，而中西部生态效率较低区域内部省域之间生态效率差距较小。所以，在提高中西部低生态效率的同时也要重视平衡东部区域各省份发展，缩小省域间生态效率差距。

参考文献：

[1]杨继生，徐娟，吴相俊. 经济增长与环境和社会健康成本[J]. 经济研究，2013（12）：17-29.

[2]李俊奇，张红伟. 我国城市化效率及其与经济增长的关系研究——基于2003～2013年的数据分析[J]. 软科学，2015，29（12）：67-71，101.

[3]Hendrik A Verfaillie， Robin Bidwell. Measuring Ecoefficiency： A Guide to Reporting Company Performance[R]. Geneva： World Business Council for Sustainable Development， 2000.

[4]Yue Yuan-yuan， Su Jing-qin. Ecoefficiency： Foreign Practice and Our Measure [J]. Studies in Science of Science， 2004， 22（2）： 170-173.

[5]付丽娜，陈晓红，冷智花. 基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究——以长株潭“3+5”城市群为例[J]. 中国人口·资源与环境，2013，23（4）：169-175.

[6]王丽琼. 基于超效率DEAESDA的中国生态效率时空格局分析[J]. 重庆师范大学学报（自然科学版），2015，32（5）：152-157.

[7]程晓娟，韩庆兰，全春光. 基于PCADEA组合模型的中国煤炭产业生态效率研究[J]. 资源科学，2013，35（6）：1292-1299.

[8]TzuYu Lin， ShengHsiung Chiu. Using Independent Component Analysis and Network DEA to Improve Bank Performance Evaluation [J]. Economic Modeling， 2013（32）：608-616.

[9]成金华，孙琼，郭明晶，等. 中国生态效率的区域差异及动态演化研究[J]. 中国人口资源与环境，2014，24（1）：47-54.

[10]Toshiyuki Sueyoshi， Derek Wang. Sustainability Development for Supply Chain Management in U S Petroleum Industry by DEA Environmental Assessment [J]. Energy Economics， 2014（46）：360-374.

[11]Chris Stewart， Roman Matousek， Thao Ngoc Nguyen. Efficiency in the Vietnamese Banking System： A DEA Double Bootstrap Approach [J]. Research in International Business and Finance， 2016（36）：96-111.

（责任编辑：李映果）