基于DEA模型的区域低碳经济效率影响因素研究

2021-11-09王立斌

辽宁经济职业技术学院辽宁经济管理干部学院学报 2021年5期

王立斌

（苏州健雄职业技术学院，江苏苏州 215400）

在二氧化碳与能源消耗日渐增加的背景下，碳排放问题与能源消耗问题受到国际社会的广泛关注，积极发展低碳经济，促进生态环境与社会经济的健康发展，逐渐成为我国与西方国家的共识。在此背景下，着重发展低碳经济，提高经济的发展效率，借助产业发展、城市建设、资本市场等手段，推动我国社会市场经济的“绿色发展”与“绿色增长”也逐渐成为新时代的发展主题。现阶段，我国低碳经济理论及评价的研究相对不足，主要是通过层次分析对我国区域低碳经济进行整体的评价。当前，如何对其开展相应的实践评价，依旧是我国专家与学者探讨的主要问题。通常来讲，一个区域的经济环境，能够充分反映该地区的经济发展特点与发展水平。低碳经济效率取决于经济环境对其自身的影响。假如不考虑不同区域的经济环境，将导致低碳经济效率评估受到影响。所以，笔者将经济环境作为低碳效率评估的重要指标，通过DEA模型对区域低碳经济效益进行分析，并探寻经济环境对低碳经济效率的影响。

一、区域低碳经济效率的数据说明与研究方法

（一）DEA模型及研究方法

DEA模型主要指“包络数据法”，其广泛应用于数据测度分析领域，拥有难以替代的功能和作用。在探究区域低碳经济效率及其影响因素的过程中，笔者基于DEA模型，运用Fried的三阶段模型法，以此提升DEA模型的应用质量，提高数据分析的准确性。

第一阶段：DEA法是由罗德、库伯等人于1978年提出的，通过评估单元间的输出与输入效率提升评估质量。基于能源节约、经济效率及碳排放约束的限制及对产出和投入的考虑，在本研究中，可将投资型测度转变为规模报酬模型，通过该模型计算出相应的技术效率。由于DEA模型在实践应用中相对成熟，因此不对DEA模型做较多赘述。

第二阶段：通过应用第一阶段的规模报酬模型，有效地获得技术效率和规模效率值。并通过决策单元的投入水平，获得投入松弛S，并用其表示“不同区域在效率测度的过程中所多出来的投入量”。随后应用回归模型对其进行分析，并将不同区域的松弛变量对环境变量进行相应的回归分析，用回归结果（松弛预测值）对原有的投入要素进行调整，进而获得新的经济效率值，通常来讲，回归模型是分析参数的重要方法，能够被广泛应用于要素松弛原因的分析和评估中，如果区域生产效率过低，将出现投入松弛问题。因此根据回归模型的应用特征及内容，笔者将松弛变量和环境变量有机地融合起来，并获得模型为：

其中“f（）”指回归函数；Sik指某区域的第i类松弛水平，Zik指环境变量，ik指随机误差，Vik指管理负效率。

在区域低碳经济效率影响因素分析的过程中，需要应用DEA模型获得不同的投入要素的松弛变量，并利用回归模型对其进行相应调整，随后在经济环境较好的区域提高投入程度，以此获得其他经济影响因素。具体的投入因素调整模型为：

其中，m=1，2，……，i；n=1，2，……，j；ytmn指调整后的环境变量及其投入水平，maxj指最坏情况下的松弛投入质量。将xnθt与maxjxnθt间的差值加在原投入水平上，可以使不同区域的经济环境之间的差异缩小，以此提升经济效率测度的精确性。

第三阶段：在DEA模型调整的基础上，应用规模模型对其进行评估，将最原始的数据ymn替代为第二阶段所得到的数据ytmn，进而获得相应的效率值。

（二）数据说明

首先是投入产出数据。结合宏观经济与低碳经济有关的理论研究，低碳经济所追求的是在碳排放与能源消耗的情况下，用较少的投入要素获得最优的经济效益。因此效率评价的指标应是该区域的GDP总值。其中投入指标具体包括能源投入、人力投入、资本投入及碳排放等。碳排放属于特殊的产出指标，在所有投入指标中，碳排放的指标越小，对低碳经济的发展越有利。由于DEA模型通常将非期望的特殊指标作“投入指标”，所以在探究低碳经济效率的过程中，需要将碳排放指标投入模型中进行计算。本研究所采用的数据主要来源于《中国统计年鉴》，资本存量等数据来源于许陆军（2015）的实证研究。其次是经济环境的影响变量。由于本文研究的重点是探析区域低碳经济效率的影响因素及其应对策略，因此需要明确相关的影响因素，并排除影响较小的变量，提升本研究的准确性与针对性。通常来讲，影响区域低碳经济因素的变量主要包括政府支出、产业结构、城市化水平及外资投资等。这些变量都能够严重影响低碳经济的产出效率，可做宏观经济环境因素来考虑。其中城市化程度能够促使城市吸引更多的劳动力，有利于科技创新、人才聚拢等资源的科学配置，提高低碳经济的效率。产业产值在区域经济总量中的指标，能够有效地评估或衡量当地的产业结构的合理与否，推动生态环境与经济建设的可持续性发展。至于政府支出主要表现了我国各级政府部门对生态保护的肯定与重视程度，能够提升该区域的经济建设与生态建设的均衡性。最后是外资支出，外资支出能够有效地提升该地区的管理水平与生产效率，促进技术环境与经济环境的协调发展，有效地提高当地的技术效率。

二、区域低碳经济效率研究的结果分析及影响因素

（一）我国东部、西部、中部的低碳经济发展水平

通过DEAP2.1工具对我国各省份及相关区域的低碳发展效益及质量进行分析，获得了相应的数据结果。在排除外部因素影响的背景下，不同区域的综合效率为0.784，技术效率为0.698，规模效率为0.774。根据地区分布能够发现，我国西部、中部、东部的综合效率依次增加，其中上海、北京等地的技术效率较高，其他区域则存在明显的差距。这一结果充分说明，我国不同区域之间的低碳经济效率还存在显著的差异，由于我国东部地区能够依托自身的人力资源、资本环境及经济基础，整体的低碳经济效率水平相对较高。西部和中部等地区由于产业状况、地理位置等因素的影响，低碳经济效率水平还存在明显的不足。

（二）影响区域低碳经济效率的基本因素

在第二阶段应用回归模型，将第一阶段所获得的松弛变量进行调整，并作为“被解释变量”，随后将经济环境作解释变量，对其进行回归分析，根据回归结果能够发现，不同环境变量拥有较强的显著性水平。这充分说明经济环境变量对区域低碳经济效率提升，有极高的显著性影响。调整经济因素后能够发现，增加积极环境变量可以有效地降低松弛投入，降低非期望变量的产出。其中经过调整的经济变量主要有城市化程度、产业占比、政府支出及外商投入等。首先是城市化水平。通常来讲，城市化对资本投入、能源投入拥有较为鲜明的积极影响，能够有效地提升区域的低碳效率水平。城市化程度越高，知识经济与工业经济更能有效地降低碳排放、能源及资本的投入水平，可以极大地促进区域经济的绿色增长与绿色发展。其次是产业占比，即产业在区域经济总量中的占比。科学的产业结构能够促进环境和经济的健康发展，可以实现提高环境保护质量与降低能源消耗的目的。通过分析产业变量的影响结果能够发现，产业变量对资本松弛呈正相关关系，对其他松弛变量则呈负相关关系，并且显著性程度明显。由此说明，产业占比水平越高，碳排放、能源投入、资本投入水平越低，进而能够有效地提升当地的低碳经济效率。最后是外商投资。外商投资能够有效地革新我国传统的管理方式与生产技术，促进技术环境与经济环境的发展。根据研究结果发现，外商投资占区域经济总量的比重较低，并且较为显著。提高开放性能够充分激发外资企业与国内企业的市场竞争意愿，帮助企业更好地提升经济建设成效。此外，加大对外开放力度，有利于完善和形成相对科学的市场机制，提高资源配置在低碳经济中的作用。

（三）经济环境在低碳经济中的效用

将原始要素的产出值与投入要素带入DEA模型中，进行重新分析，并获得不同区域经过调整后的低碳效率结果。根据结果能够发现，在综合控制不同区域的经济变量后，经济效率发生了鲜明的转变。虽然技术效率从0.698上升为0.712，但是整体规模效率却从0.784下降为0.710，由此使低碳经济效率出现明显的滑落。因此当排除各大经济环境影响因素后，低碳经济的总体效率不够理想。其中东部地区在排除影响因素后，低碳经济效率下降较为明显，而西部地区则出现小幅的提升。但总体来讲，经济环境因素对我国低碳经济效率的影响较为显著。