基于非期望中间产出网络DEA的中国省际生态效率评价研究

杨佳伟++王美强��

摘要：从工业生产和环境保护两阶段视角，考虑非期望中间产出在两个子阶段的转化情况，创新性地构建具有非期望中间产出的中国省际生态效率评价指标体系，运用非期望中间产出网络DEA模型对我国30个省份2009～2014年的生态效率进行分析。研究表明：中国全局及阶段生态效率整体偏低，考察期内全局生态效率均有效的省份仅占133%，省际间生态效率差异比较明显；中国生态效率空间格局与经济空间格局类似，阶段生态效率呈现由东部地区向中西部内陆阶梯式递减的趋势；全国总体、东部、中部以及西部地区全局生态效率不存在明显的收敛特征，省际间生态效率差距在不断扩大。

关键词：生态效率；网络DEA；非期望中间产出；两阶段系统

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.02.20

中图分类号：F0622 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）02-0092-06

Research on the Provincial Ecoefficiency Evaluation Based on

Network DEA Model with Undesirable Intermediate Outputs

YANG Jiawei， WANG Meiqiang

（School of management， Guizhou University， Guiyang 550025）

Abstract：Considering the transformation of undesirable intermediate outputs， this paper constructs an ecoefficiency evaluation system from twostage perspective， and employs undesirable twostage network DEA model to evaluate the ecoefficiency of 30 provinces in China during 2009～2014. Results show that the overall and substage ecoefficiency of China is relatively low， there are only 13.3% of the overall ecoefficiency are effective across the country， and showing significant differences among provinces. The ecoefficiency spatial pattern is similar with economic， and the substage ecoefficiency appears a staged decline from eastern to central and western inland regions. The overall efficiency of the country and three main regions does not present convergence feature obviously， and the gap between the ecoefficiency of different provinces is broadening.

Key words：ecoefficiency； network DEA； undesirable intermediate outputs； twostage system

改革开放以来，中国经济曾一度保持两位数的增长速度。目前，从经济总量来看，中国已经超过日本成为世界第二大经济体。但中国过去30年的经济增长是有代价的，主要依靠高投入、高消耗以及高排放等粗放增长方式来支撑。近年来，资源耗竭、气候变暖、季节性雾霾等问题接踵而来，整个生态系统面临着前所未有的挑战，如何科学、有效地衡量我国生态文明建设水平及其发展趋势逐渐成为我国经济、资源以及环境协调发展所面临的关键问题之一[1]。而由德国学者Schaltegger等提出的生态效率概念综合考虑了经济、资源以及生态等各方面利益，提高生态效率也因此成为促进资源和环境协调发展、共建生态文明社会的重要切入点[2]。

1文献综述

目前，关于生态效率的测度，国内外学者进行了大量研究。从评价方法来讲主要包括单一指标法、指标体系法以及数据包络分析法[3]。单一指标法相对简单但无法区分不同环境的影响，仅适合单个项目的分析；指标体系法可以綜合反映各个子系统的发展水平和协调度，但指标的选取和权重赋值具有较大的主观性[4]；数据包络分析（DEA）法以相对效率为基础，根据投入产出指标数据来测度同质决策单元之间的相对有效性，较好地避免了决策者主观意识的干扰，因此被广泛用于生态效率评价方面。其中，潘丹等运用非期望产出SBM模型评价了我国30个省份的农业生态效率[4]；胡彪等运用同样方法对我国区域生态效率进行了评价[1]；高峰等对我国工业区域生态效率进行了评价与分析[5]；关伟等对我国能源生态效率进行了研究[6]。

学者们关于生态效率的研究已经取得了丰硕的成果，但已有研究多是基于单阶段DEA方法来测度生态效率，该类方法将整个生态系统看成一个“黑箱”，缺乏对生态系统内部结构以及内部子过程效率的分析。对此，Fre和 Grosskopf基于Fre对多阶段生产转变过程的研究，提出了网络DEA模型[7]。此后，具有串联结构[8]和并联结构[9]的网络DEA模型陆续被提出。但在测度生态效率过程中，不可避免地要考虑诸如二氧化硫排放量等非期望产出，而传统网络DEA模型假设的是产出最大化，因此有必要在传统网络DEA模型中考虑非期望要素。

根据以上分析，本文首先基于两阶段视角构建了我国生态效率的评价指标体系，并创新性地将工业废水排放等指标作为非期望中间产出来分析我国各省生态效率的具体情况；其次，采用Maghbouli等提出的考虑非期望中间产出的网络DEA模型[10]，对我国2009～2014年30个省、市、自治区的全局和阶段生态效率进行实证分析，从工业生产和环境保护两个方面分析我国生态效率的空间格局；最后根据我国生态效率的实际状况，给出了生态效率的改善途径，为实现资源节约、环境保护和经济增长三者协调发展提供科学借鉴。

41中国省际全局生态效率结果分析

由表2可知，从全国平均情况来看，我国30个省份2009～2014年的全局生态效率平均值为053，全局生态效率可提升空间较大。考察期内，全局生态效率均有效的省份包括北京、上海、广东和海南4个地区，仅占样本总数133%，表明绝大多数省、市、自治区存在生态资源投入冗余或产出不足的情况。

从区域视角来看，东部、中部、西部全局生态效率差异比较明显，东部地区全局生态效率最高，为081，中部和西部地区的全局生态效率分别只有037和035。由图2可知，考察期内，全国整体以及各区域的全局生态效率均值走势各异，东部地区下滑趋势最为明显，中部地区效率波动最

大，而西部地区效率波动则相对平稳。而从省市层面来看，6年来只有北京、上海、广东和海南4个区域始终处于年度评估的有效前沿面上，其他26个地区属于全部或部分年份全局生态效率非有效地区。总体来讲，中国生态效率状况不容乐观，在保证经济增长的同时，还需要加大在环境保护、污染治理等方面的投入，推动各省经济绿色、高效发展。

42中国省际阶段生态效率结果分析

由表3可知，2009～2014年我国各省份工业生产阶段总体效率均值为058，超过均值水平的地区有12个，占样本总数的40%；环境保护阶段的总体效率均值为048，超过均值水平的地区有11个，占样本总数的367%。总体来讲，工业生产阶段效率要高于环境保护阶段，且两者之间差距呈现扩大的趋势。

由图3和图4可知，考察期内，东部地区的工业生产和环境保护阶段效率均值均高于中、西部地区，这与全局效率情形一致。而从区域效率变化趋势来看，东部地区阶段效率值基本呈现下降的趋势（仅2013年有所上升）；中部地区2009～2012年的工业生产效率和环境保护效率走势基本一致；西部地区两个阶段的效率均值的波动幅度不大。对比图3和图4可以发现，中、西部地区子阶段效率水平与东部地区之间差距比较大，且均低于全国平均水平。要提高中、西部地区的生态效率，需要从资金投入、技术投入和人才投入三方面入手，在保证中、西部地区经济增长有效的前提下，加大对这两个地区环保技术的引进力度，并针对这两个地区实际情况制定一些优惠政策，“引凤筑巢”为中、西部崛起注入新的强大动力。

根据上述分析可知，中国各地区工业生产和环境保护阶段的效率均值分别为058和048，本文以此为分界点将中国30个省份的生态效率利用模式分为四类，即高工业生产高环境保护、低工业生产高环境保护、低工业生产低环境保护以及高工业生产低环境保护四种类型，具体如图5所示。

由图5可知，北京、上海等11个地区的阶段生态效率利用模式属于“高工业生产高环境保护”型，占样本总数367%，说明我国绝大多数省份的生态效率利用模式偏离最佳区域，生态状况不容乐观；属于“低工业生产高环境保护”类型的地区数量为零，说明还没有地区在工业生产效率低下的情形下能够拥有较高的环境保护效率；湖南、湖北等18个地区的生态效率利用模式属于“低工业生产低环境保护”型，占样本总数的60%，且主要来自于中西部地区。江西的生态效率利用模式属于“高工业生产低环境保护”型，说明江西在保持较高工业生产效率的同时，需提升相应的环境质量和污染控制水平。

43中国省际生态效率收敛性分析

为更精确地分析各省份间生态效率的收敛性特征，下面对各省份全局生态效率以及子阶段效率的收敛性进行分析。考虑到本文研究的是省份之间差异且时间跨度不长，故只进行σ收敛性检验，具体计算方法为：

σt=1N[∑Ni=1（lnYit-1N∑Ni=1lnYit）2]

其中，lnYit为第i个省份第t期全局生态效率的自然对数值，N为地区个数。

由图6可知，考察期内，环境保护效率呈明显的发散特征，除2009～2010年和2012～2013年σ系数出现微幅下降外，基本不存在σ收敛；工业生产效率在考察期内的σ收敛系数呈现增减交替波动的状态，且显著低于环境保护阶段，说明各省工业生产效率间的差距最小，但绝对差距较2009年并没有得到改善，各省市间发展不平衡問题依然严峻；全局效率σ收敛系数则介于工业生产效率和环境保护效率之间，也没有呈现出明显的σ收敛特征。

5结论

本文基于两阶段视角，考虑工业废水排放、二氧化硫排放以及工业固体废弃物排放等非期望产出，利用考虑非期望中间产出的网络DEA模型对中国30个省、市、自治区2009～2014年的生态效率进行了分析。主要研究结论如下：

（1）从全局来看，考察期内，中国全局生态效率均值为053，处于较低水平，绝大多数省份存在生态资源投入冗余或产出不足的情况；从局域来看，考察期内中国30个省市只有北京、上海、广东和海南4个地区的全局生态效率一直处于有效前沿面上，仅占样本总数的133%。

（2）中国各省、市、自治区全局和阶段生态效率呈现出比较大的差异。各省、市、自治区阶段生态效率利用模式只有三种，尚不存在“前低后高”模式，超过一半以上的省份属于“低工业生产低环境保护”型。

（3）中国各省、市、自治区全局和阶段生态均不存在明显的σ收敛，区域间全局及阶段生态效率的差距在扩大。总体来讲，环境保护效率发散特征最为明显，其次是全局生态效率。

参考文献：

[1]胡彪，付业腾. 中国生态效率测度与空间差异实证——基于 SBM 模型与空间自相关性的分析[J]. 干旱区资源与环境， 2016（6）： 6-12.

[2]Willard B. The Sustainability Advantages： Seven Business Case Benefits of a Triple Bottom Line[M]. Gabriola Island： New Society Publishers， 2002.

[3]Yin K， Wang R S， Zhou C B， Liang J. Review of the Accounting Method and Its Applications of the Domestic and International Eco-efficiency[J]. Acta Ecologica Sinica， 2012（11）： 3595-3605.

[4]潘丹，應瑞瑶. 中国农业生态效率评价方法与实证——基于非期望产出的SBM模型分析[J]. 生态学报， 2013（12）： 3337-3845.

[5]高峰，王金德，郭政. 我国区域工业生态效率评价及DEA分析[J]. 中国人口·资源与环境， 2011（3）： 318-321.

[6]关伟，许淑婷. 中国能源生态效率的空间格局与空间效应[J]. 地理学报， 2015（6）： 980-992.

[7]Fre R， Grosskopf S. Network DEA[J]. Socio-Economic Planning Sciences， 2000（1）： 35-49.

[8]Chen Y， Liang L， Zhou J. Equivalence in Twostage DEA Approaches[J]. European Journal of Operational Research， 2009（2）： 600-604.

[9]Kao C. Efficiency Measurement for Parallel Production Systems[J]. European Journal of Operational Research， 2009（3）： 1107-1112.

[10]M Maghbouli，A Amirteimoori，S Kordrostami. Twostage Network Structures with Undesirable Outputs： A DEA

Based Approach[J]. Measurement， 2014（1）： 109-118.

[11]R W Shephard. Theory of Cost and Production Functions[M]. Princeton University Press， 1970.

（责任编辑：何彬）