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基于DEA混合模型窗口分析的地区环境效率动态评价

2020-06-04李军军周利梅

经济研究导刊 2020年14期

李军军 周利梅

摘 要:在探讨评价环境效率的DEA混合模型基础上,分析了存在非期望产出情景,引进了DEA窗口分析方法处理技术不变假设下环境效率的动态比较问题,以2005—2017年数据为依据,对全国286个地市环境效率進行评价。结果发现,各地市环境效率得分存在较大差距,整体呈现东高西低态势,且与经济发展水平有很强正向关系;长期来看,各地市环境效率具有普遍上升趋势,并且存在区域收敛特点。

关键词:环境效率;DEA混合模型;窗口分析

引言

随着工业经济快速发展,资源环境危机日趋严峻,迫使人们更多关心环境问题,不断寻求经济与环境协调发展的有效途径。党的十九大报告明确提出了到2020年“中国环境质量总体改善”和到2035年“生态环境根本好转,美丽中国目标基本实现”的战略目标。为加快推进生态文明建设体制机制改革,全面建设环境治理能力,提升环境治理绩效,迫切需要完善环境治理绩效测度的方法体系,提高测度的科学性,明确环境治理各主体的贡献和责任。

环境效率的提出为研究经济增长和环境问题提供了科学的评判标准,引发了广泛关注,如何定量评价环境效率也成为研究重点。衡量效率的基础方法是比较产出和投入之间关系,但经济活动往往是多种要素投入,产出形式也是多样化的,除了单指标比较和构建综合评价指标体系以外,测算效率常用两种方法。一种是Aiger等人[1]提出的随机前沿生产函数(SFA),可以分解投入要素、随机因素和技术无效对产出的影响,但需要确定生产函数具体形式。另一种A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes[2]提出的数据包络方法(DEA),通过使用线性规划来测度评价单元的相对效率,适用于多投入多产出情况,不需要设定具体函数模型,广泛应用于环境效率研究。

评价环境效率时,除了考虑正常的经济投入产出指标,还必须考虑反映环境因素的指标,比如环境污染排放等非期望产出就是影响环境效率的重要因素。现有研究中,将非期望产出纳入DEA模型来评价环境效率通常有两类方法,一类方法是直接对非期望产出指标进行适当的数值变换,然后应用传统DEA模型评价环境效率(Seiford和Zhu[3]);另一类方法则是假设非期望产出符合弱自由处置,Fare和Grosskopf[4]等人提出了非线性SBM模型,可以同时测度期望产出的增加和非期望产出(污染物排放)的减少,已经成为评价环境效率的主要方法。

现有环境效率评价研究中,国际方面有Zhou和Ang[5]对21个OECD国家、George和Kleoniki[6]对28个欧盟成员国、Shabani[7]对163个国家的环境效率进行评价和对比。在区域环境效率方面,Song和Wang[8]、李静和程丹润[9]、Li Yang等人[10]、屈小娥[11]都对我国各省份环境效率进行测评,发现了各地环境效率存在较大差距,但不同区域得分高低的结论不尽相同。省级内部区域环境效率方面,周利梅等人[12]对福建省、仝梦等人[13]对四川省、马骏等人[14]对江苏省等做了省内地区性环境效率评价研究。跨区域研究成果不多,其中甘甜等人[15]对长江三角洲24个城市环境治理效率进行了测度。我国不但各省情况迥异,省内各地区也存在较大差别,经济发展和环境基础有很大不同,因此有必要对全国不同地市的环境效率及其变化进行研究,从而发现更加具体的特征。

一、区域动态环境效率的测算

(一)DEA混合模型

DEA模型被认为是评价不同个体效率的有效方法,但传统CCR和BCC等模型都忽略了非径向投入和产出冗余,认为投入或者产出要按同比例变化来提升效率达到生产前沿;而专门处理非径向投入产出冗余的SBM模型却忽略了径向投入和产出冗余。为了解决这个问题,可以考虑把径向和非径向的投入和产出同时纳入到模型当中,从而处理产出中包括非期望产出情况。

(二)DEA模型窗口分析

DEA模型窗口分析在评价DMU效率基础上对时间序列指标进行移动平均,相同年份效率值为不同窗口期平均值。这里有286个地市作为决策单元,时间跨期为13年(2005—2017年)。假设同一个窗口期内技术基本保持不变,使各决策单元的效率具有可比性,设定移动窗口为3期,每个窗口期DMU作为独立决策单元,第1期为2005—2007三年,第2期为2006—2008年三年,后面依次类推,共有11期。每个窗口期内的每一年、每个DMU都是相互独立,因此,整个评价期内共有9 438个独立决策单元DMUs(286×3×11)。

(三)指标体系和数据

区域环境效率评价指标体系中两个投入指标分别是资本和劳动。对于资本投入指标,由于缺乏固定资产投资价格指数、折旧率等关键指标,不能采用永续盘存法估算资本存量数据,因此用历年固定资产投资作为资本存量的替代变量。劳动投入是各市从业人员,包括城镇单位从业人员以及私营和个体从业人员。产出指标中的期望产出指标选择地区生产总值(GDP),因为GDP是一个地区在一定时期内的全部最终产出,代表生产的经济产出增加值。产出指标中的非期望产出指标选择污染物排放量,根据污染排放的类型以及数据可得性,选择代表水污染排放的工业废水排放量(WWA)、代表空气污染排放的工业二氧化硫(SO2)排放量和工业粉尘(DUST)排放量。

数据跨度从2005年开始,截止于2017年。选择这个研究期限是由于国家从“十一五”规划开始明确节能减排目标,并对各省确定了几种主要污染物排放下降指标,是地方政府制订节能减排计划的主要依据。评价对象是全国各个地市,为提高样本单位覆盖的完整性,四个直辖市也参加评价。由于西藏、新疆两个省份大部分地市数据缺失较多,没有纳入样本,另外由于部分省份出现地方行政区划调整,导致数据不连贯或者口径不一致,也予以剔除,最后保留有完整数据的评价单位共286个,31个省份都有样本单位,按东部、中部、西部和东北四大区域划分,评价地市分别是87个、80个、85个和34个。各指标数据来源主要是采集自历年《中国城市统计年鉴》。表1是各主要指标基本描述。

(四)區域动态环境效率评价结果

根据前述模型和评价方法,得到区域动态环境效率得分,鉴于评价对象较多,只列出全国和各大区域动态环境效率得分汇总统计。结果表明,环境效率得分为1,或者说是达到DEA有效的地市数量较少,很多年份里不到10个,2017年有明显增加,达到36个。这些地市的分布比较分散,全国各个区域都有,以2017年为例,东、中、西和东北地区达到DEA有效的地市个数分别是11个、5个、10个、10个,数量上是东部最多、中部最少,比例上是东北最高、西部最低。东部既有北京、上海、广州和深圳等沿海大型城市,也有东营、威海、舟山等沿海小城市;中部则是安庆、随州、长沙、张家界等中小城市;西部主要是鄂尔多斯、雅安、拉萨、固原、克拉玛依等城市;东北的DEA有效城市也包括大连、齐齐哈尔等大城市和朝阳、伊春等小城市。

从平均水平来看,全国各地市环境效率平均分在0.5左右波动变化,2010年是由下降而上升的转折点,各地区平均得分总体比较接近。其中,东北地区平均得分最高,特别是近几年得分明显超过全国平均水平,东部地区和西部地区的平均分一直稍高于全国平均水平,中部地区平均分一直低于全国平均水平,且差距较大。由此可见,四大区域的平均得分有所差别,并且各个区域内部都有高分地市和低分地市。为了比较四大区域之间的效率得分是否有显著差别,对其做单因素方差分析,所处区域作为唯一影响因子,不管是按年度分析还是合并分析,发现F统计量比较大,拒绝四大区域环境效率得分没有显著差别的假设,表明区域对环境效率得分有显著影响。进一步地,在单因素方差分析基础上做两两比较,发现东部、西部和东北三大地区的环境效率平均得分没有明显差别,而中部地区平均得分明显较低,与其他三个地区差距显著。

从31个直辖市和省会城市来看,环境效率得分较高且处于前沿水平的主要有北京、上海、长沙、海口、拉萨等几个城市,在区域分布上东、中、西部都有,没有体现出明显的区域特征。环境效率得分较低的有重庆、成都、兰州、西宁等城市,根据模型结果可以发现,重庆市和成都市得分较低是由于资本投入指标规模较大,存在较为明显的投入冗余,而兰州市和西宁市则是排放指标相对较高。

从动态变化来看,各地市环境效率得分总体呈上升趋势,通过比较2017年与2005年,全国平均得分上升了11%,东北地区上升幅度最大为34.6%,其次是东部地区,上升了11.4%,中西部地区上升幅度较小。在286个评价对象中有173个得分上升,占总数60%,其中东、中、西和东北地区各有55个、46个、47个、25个,数量上东部最多,比例上东北最高。得分上涨超过2倍的有22个,主要分布在东北地区,其他地区相对较少。环境效率得分上升,说明一方面是各地环境效率都在改善,另一方面是各地环境效率的差异不断缩小,呈现出区域间的收敛趋势。

二、简要结论和启示

本文采用DEA混合模型窗口分析方法测度了全国286个地市环境效率,结果发现,各地环境效率得分与经济发展水平有很显著关系,同时具有普遍趋升和区域收敛特点。研究结果可为环保工作提供有益启示。在新时期全面建设生态文明,需要加强环境管理,把提高环境效率作为环保制度体系的重要内容。一是深化认识经济发展和环境保护的关系。既要考虑新时期我国人民生活水平提高后对环境提出了更高要求,也要考虑到我国经济发展阶段和产业结构升级转型的现实,从追求高速增长向追求高质量发展转变,化解经济增长与环境保护的刚性冲突,使环境改善和经济发展更好地协调起来。二是落实环境效率重要工作理念。在经济核算和评价体系中充分考虑环境因素,把考虑污染排放的投入产出效率作为评价经济发展质量的重要内容,在环境保护和生态文明建设工作中有效结合技术进步和规模扩张,逐步提高环境效率。三是逐步完善环保工作机制。环境治理工作要因地制宜,对东、中、西等不同地区,对经济发达和欠发达不同地市,要根据经济、产业、生态等具体情况采用不同的环境规制措施,避免环保工作一刀切。四是增强环境效率评价的应用。把区域环境效率评价工作纳入环境保护工作体系中来,既是加强对不同区域环境保护工作成效的了解,也是对环境保护落后地区的一种鞭策和指导,从效率角度进行评价也具有很好的可比性。

参考文献:

[1]  DennisAigner,C.A.KnoxLovell,PeterSchmidt.Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function models[J].Journal of Econometrics,1977,(6):21-37.

[2]  Charnes A,Cooper WW,Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,1978,(2):429-444.

[3]  Seiford L M,Zhu J.Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation[J].European Journal of Operational Research,2002,142(1):16-20.

[4]  Rolf Fare,Shawna Grosskopf.Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation:Comment[J].European Journal of Operational Research,2004,157(1):242-245.

[5]  Zhou P,Ang BW.Linear Programming Models for Measuring Economy-wide Energy Efficiency Performance[J].Energy Policy,2008(36):2911-6.

[6]  George,Kleoniki.Assessing 28 EU Member States' Environmental Efficiency in National Waste Generation with DEA[J].Journal of Cleaner Production,2019,(20):509-521.

[7]  AShabani,SMRTorabipour,et al.Distinctive Data Envelopment Analysis Mode for Evaluation Global Environment Performance[J].Applied Mathematical Modelling,2015,39(15):4385-4404.

[8]  M.L.Song,S.H.Wang.DEA Decomposition of Chinas Environmental Efficiency basedon Search Algorithm[J].Applied Mathematics Computation,2014,247(15):562-72.

[9]  李静,程丹润.中国区域环境效率差异及演进规律研究——基于非期望产出的SBM模型的分析[J].工业技术经济,2008,27(11):100-104.

[10]  Li Yang,Han Ouyang,et al.Evaluation of Regional EnvironmentalEfficiencies in China based on Super-efficiency-DEA[J].Ecological Indicators,2015,51(4):13-19.

[11]  屈小娥.中国生态效率的区域差异及影响因素——基于时空差异视角的实证分析[J].长江流域资源与环境,2018,27(12):2673-2683.

[12]  周利梅,李军军.基于SBM-Tobit模型的区域环境效率及影响因素研究——以福建省为例[J].福建师范大学学报:哲学社会科学版,2018,(1):57-64.

[13]  仝梦,郭四代,赵晨阳.基于DEA模型的区域环境治理投资效率分析[J].经济研究导刊,2018,(20):95-96.

[14]  馬骏,李夏,张忆君.江苏省环境效率及其影响因素研究——基于超效率SBM-ML-Tobit模型[J].南京工业大学学报:社会科学版,2019,(2).

[15]  甘甜,王子龙.长三角城市环境治理效率测度[J].城市问题,2018,(1):81-88.

[16]  Cooper,W.W.,Seiford,L.M.,Tone,K.Data Envelopment Analysis:aComprehensive Text with Models,Applications,References and DEA SolverSoftware,second ed[M].Springer,2007.

[17]  Tone K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research,2001,130(3):498-509.

[18]  G E.Halkos,N G.Tzeremes.Exploring the Existence of Kuznets Curve in Countries' Environmental Efficiency using DEA Window Analysis[J].Ecological Economics,2009,(68):2168-2176.

[19]  Ke Wang,Shiwei Yuc,Wei Zhang.Chinas Regional Energy and Environmental Efficiency:A DEA Window Analysis based Dynamic Evaluation[J].Mathematical and Computer Modelling,2013,(58):1117-1127.

[20]  A.Charnes,C.T.Clark,W.W.Cooper,B.Golany.A Development Study of Data Envelopment Analysis in Measuring the Efficiency of Maintenance Units in theU.S.Air Force[J].Annals of Operations Research,1984,2(1):95-112.