生态优先视角下区域生态经济系统效率评价

任 腾，李姝萱，许洪波，李思迪

（中南林业科技大学 a.物流与交通学院；b.旅游学院；c.外国语学院，湖南 长沙 410004）

近年来，随着新工业革命、科技变革的快速发展，人类社会经济的发展速度越来越快。与此同时，由于我国的粗放性经济增长模式，也造成了资源浪费，导致原本良好的生态环境被破坏。目前，上述问题已成为制约我国经济可持续性发展的关键因素。为此，习近平在十九届四中全会上提出，坚持和完善生态文明制度体系等部署，切实筑牢长江、黄河上游生态屏障。在考察内蒙古时，习近平强调高质量发展，生态优先、绿色发展。因此，如何实现经济、社会发展与生态环境保护之间的动态平衡，实现区域生态、经济两者的协同式发展已经成为国内外学术界研究的热点和重点问题[1]。

美国学者鲍尔丁于1966年首次提出了“生态经济学”的理念，引起了民众对于生态环境危机的重视。从此，学者们开始注重结合经济、社会问题进行生态经济领域的相关研究。而区域生态经济效率的概念最早由Schaltegger和Sturm[2]提出，尔后，相继有众多的学者进行了区域生态经济系统的效率测算研究，但是仍未找到一套全面综合的方法能对区域生态经济系统整体系统效率做测算。由于复合系统的效率评价与优化问题本身也是一种资源的优化配置与调度问题，可以采用传统的优化理论予以处理[3-4]。国内外学者分别从不同层面、不同角度对该问题展开研究[5-9]，虽然研究视角不尽相同，但都有相对共同之处：以最少的资源消耗、最低的环境污染排放来获取最大的生态效益和经济效益[10]。在研究区域生态经济系统的结构方面，Wu 等[11]将系统动力学模型和地理信息系统相结合，分析了能源-环境-经济系统（3E系统），从而明确探讨了经济，能源，环境之间的相互作用以及主要影响因素的影响。

目前，大多数学者采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法对区域生态经济系统的效率进行测算。近年来，国内外学者对于DEA模型的发展及应用做了大量的研究工作并取得了一系列的成果，分别提出了CCR模型[12]、BBC模型、DEAHP模型等一系列改进型DEA模型[13]对能源-经济-环境系统（3E系统）、金融复杂系统模型、供应链系统等复合系统进行效率评价研究。Barker 等[14]通过探究两两子系统间的动力学关系，以构建子系统间均衡发展的稳态系数测度模型，并实证分析了区域能源-经济-环境复合系统中子系统之间的反馈机理。Siems 等[15]将生态经济社会复合系统视为一种并联式网络系统，考虑资源共享和环境影响等因素，以美国州际面板数据为数据来源展开了实证研究。王爱玲[16]将区域生态效率视为由资源转换和环境治理两个阶段串联构成的生产系统，应用环境生产技术和数据包络分析构建生态效率评价模型。任腾等[17]结合区域生态经济系统的内涵及内部结构特征，构建了对应的DEAHP模型及评价体系，以评价区域生态经济系统的可持续发展能力。Wang 等[18]将层次分析法和全局网络DEA 方法相结合，对北京市生态-经济-社会复合系统展开了效率评价与分析。

现有的区域生态经济效率评价研究多半将生态、经济和社会处于同一发展地位，并未优先考虑生态环境的保护，因此本研究从系统视角出发，基于生态优先视角下拟构建两阶段网络DEA模型对我国2008—2017年的省际区域生态经济系统的效率进行评价。在此基础上，对我国各地区的区域生态经济系统效率值进行收敛性分析，将该方法应用于各省生态经济系统的效率变化态势的动态监测和跟踪评估。在绿色协调发展背景下，为促进我国生态与经济、社会协调发展提供科学标准和理论支持。

一、研究设计

（一）区域生态经济系统的界定

从系统论的角度来看，整个区域生态经济系统是由生态子系统、经济子系统和社会子系统构成的复杂系统，基于其内部的生态、经济和社会都是相辅相成的，它们既对立又统一，互相作用，互相影响。无论是区域生态经济系统整体与外部环境之间，还是系统内部各子系统之间，都进行着大量的、连续的物质、能量和信息的交换。三个子系统之间的相互作用关系如图1所示。

生态子系统是人类赖以生存的生活空间，而且生态子系统为人类提供了各种自然资源的开发和利用，在时间和空间上支撑经济、社会子系统协调运转。另外，伴随着生态环境的破坏，工业生产的资源存储量下降，经济生产能力受到资源的限制，经济系统的发展放缓。因此，在可持续发展背景下，理应优先满足生态子系统发展需求，在满足生态优先的情况下大力推动经济和社会的发展。基于此背景，本研究构建的基于生态优先视角下区域生态经济系统，如图2所示。

图1 区域生态经济系统

图2 基于生态优先视角下区域生态经济系统

（二）两阶段网络DEA评价模型构建

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法最早由Charens 等[19]提出，是在相对效率理论和前沿理论的基础上，结合线性理论来评价生产决策单位之间相对效率的方法，主要应用于多种投入与多种产出的部门效率评价。考虑到区域生态经济系统的构成为具有多投入、多产出的复合系统，针对这类复合系统，数据包络分析方法是一种解决此类问题的有效工具，目前对于评价区域生态经济系统效率值的研究往往采用传统DEA模型（如CCR、BCC模型）进行评价，然而传统DEA模型没有对过程内部的要素进行假设，单纯地把决策单元看作是只考虑初始投入和最终产出的单一过程。网络DEA模型是在此基础上把包含决策单元的整个过程分解成若干个子过程或阶段，每一个阶段以其独自的投入和产出过程作为区分，每个阶段将通过中间产出相关联。如图2所示，在区域生态经济系统中，考虑n个独立决策单元DMUs，每个决策单元为DMUj(j=1,...,n)，其中第一阶段的初始投入为Xj=(X1j,X2j,...,Xij)，非期望产出为Bj=(B1j,B2j,...,Bmj)，中间变量为Yj=(Y1j,Y2j,...,Yrj)，该变量既是第一阶段的产出也是第二阶段的投入；Fj=(F1j,F2j,...,Fkj)为第二阶段的外部投入，Gj=(G1j,G2j,...,Gdj)为第二阶段的最终产出。

图3 区域生态经济系统投入-产出结构

为了更好地评价区域生态经济系统的效率值，我们采用两阶段网络DEA模型对系统进行评价。基于上述分析，以传统CCR模型作为基准模型构建假定规模报酬不变、以投入为导向的各子系统模型如下：

第一阶段（生态子系统）：

第二阶段（经济-社会子系统）：

上述模型将生态环境优先考虑，因此生态子系统将作为第一阶段，经济-社会子系统将作为第二阶段，中间变量的权重将由生态子系统决定。由于多个子系统应相互合作，以达到整体系统效率最优。借鉴陈磊[20]在两阶段模型中对子系统重要程度的设定方法，采用两阶段的权重各为0.5，由此得到以下两阶段网络DEA模型：

上述分式方程（3）难以求解，因此通过C-C变换，转化为等价的、可求解的线性规划方程（4）。令β1=令因此最后得到

二、指标体系构建及数据来源

（一）指标体系构建

对于相关指标体系的构建既要考虑理论分析的完整性，也要考虑到实证分析的可行性，它是一个复杂的系统工程。本研究在前人研究成果的基础之上，依据构建指标体系的原则，并结合区域生态经济系统的内涵、内部结构的特点，确定出具体指标体系，如表1所示。

表1 区域生态经济系统指标体系

就区域生态子系统而言，由于政策原因，许多地方政府将污染治理放在了首要位置。除了自然的净化能力，地方政府会拿出一部分财政收入用于对生态污染进行治理，因此我们选取政府对生态治理的投资额作为投入[21]。非期望产出为污染物总量[22]，主要包括工业固废产生量、生活废水排出量和工业废气排放量。主要城市空气质量[23]作为第一阶段的产出，第二阶段的投入。

就经济-社会子系统而言资本存量[24-25]、就业人数、教育事业费、医疗卫生费和文化事业费[26]作为投入指标，其中资本存量是指经济社会在某一时间点上的资本总量，对于我国而言，由于不存在大规模的资产普查，因此采用张军等[27]提出的估计一个基准年后运用永续盘存方法，采用不变价格计算各省（区、市）的资本存量。相对应的产出则包括人均GDP、每万人高等学校在校人数、每万人医疗床位、每万人文化馆数[28]。

（二）数据来源

结合数据的可获得性，本研究选取北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、辽宁、山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等30个省、自治区及直辖市（由于统计年鉴的部分数据缺失，西藏未纳入研究对象），时间跨度为2008—2017年。此外，依据国家统计局相关数据将我国地域分为东、中、西三个区域，分别包括11个、8个和11个省（区、市）。如无特别说明，相关数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》及《中国文化文物统计年鉴》，个别年份数据缺失用加权平均数推算结果替代。

三、实证结果与分析

本研究采用Matlab R2016b软件对2008—2017年我国区域生态经济系统的效率值进行评价，不仅从单个阶段的子系统和复合系统的效率值进行对比，并根据我国省份区域划分为东部、中部和西部的各个区域生态经济系统效率值进行对比。在此基础上，对各地区的效率值进行收敛性分析。

（一）区域生态经济系统效率测算结果与分析

通过对模型（4）进行求解，得到30个地区的区域生态经济系统整体效率，具体结果如表2所示。其中包括历年来两个阶段的生态子系统（EE）和经济-社会子系统（ESE）的效率值均值与综合效率值及各地区排名情况。

表2 2008—2017年区域生态经济系统效率值均值及排名

由表2可知，在两阶段网络DEA模型方法计算下，下层的经济-社会子系统的效率值将受到上层的生态子系统效率值的约束，该效率评价方法为基于生态优先视角下，大力推进经济社会发展。因此部分地区的经济-社会子系统效率值将受到生态子系统效率值的影响，同时综合效率值也会随之被影响。

从全国平均情况来看，我国2008—2017年的全局生态子系统效率平均值为0.571，全局的生态子系统效率提升空间较大。而经济-社会子系统的效率平均值为0.683，全国只有海南、宁夏、青海三个地区达到效率有效，仅只占样本总数的10%，其余地区均小于1。在整体发展水平均处于较低的态势下，其中青海、云南、北京、甘肃和广东在全国综合效率值结果中居于前五，处于相对领先地位。从该数据看出，在可持续发展背景下，绝大数的地区都存在生态资源投入冗余或产出不足的情况。就整体而言，中国的区域生态经济系统效率并不乐观，因此我们在追求经济增长的同时，需要加大在保护生态环境方面的投入，推动各地区经济绿色、高效、可持续发展。

（二）区域分析

我国不同地区的区域生态经济系统发展情况有很大的区别，东部地区经济发展普遍较快、生态环境较差，而西部地区经济发展普遍较慢、生态环境较好。在本节中，将会重点对比分析不同区域的生态经济系统的效率值。表3为2008—2017年区域生态经济系统的综合效率值，图2～4分别为各区域的生态子系统、经济-社会子系统和生态-经济- 社会复合系统的效率值对比。

表3 2008—2017年区域生态-经济-社会复合系统综合效率值

深入分析表3可知，区域生态经济系统的效率值现状归结如下：首先，从全国看，2008—2017年的区域生态经济系统的综合效率值围绕0.6呈现波动趋势，处于中低等发展水平，平均值仅为0.628。其次，从区域看，2008—2017年间东部、中部和西部的综合效率变动趋势呈现一致的波动，总体呈现西部最优、东部次之，中部最低的情况，而西部的综合效率值主要是因为生态子系统效率值较高，而在经济-社会子系统中的投入冗余较少。最后，从省域看，大部分地区在2013年综合效率值达到了峰值，同时也导致了在这个时期的全国综合效率均值也达到了峰值0.712。

结合表3和图3的2008—2017年各地区生态子系统的效率值对比可知，对于不同的子系统而言，东部、中部、西部的效率值结果呈现差异化的表现。从生态子系统方面来看，各地区的效率值相差不大，2008—2015年生态子系统效率值呈现出西部最优、东部次之、中部最低的结果，其中只有西部效率值整体高于全国效率均值。而2015—2017年只有东部的效率值高于全国效率均值，并且2008—2013年我国的生态子系统的效率逐年增高。而在2013年，针对环境问题，继续改善水环境质量，对多种大气污染物实施综合控制，加强土壤环境治理，对生态保护和监管等方案起到积极的促进效果，因此出现了10年间的生态子系统效率值峰值。

结合表3和图4的2008—2017年各地区经济-社会子系统的效率值对比可知，从经济-社会子系统方面来看，中部地区则与东部、西部地区产生了一定的差距，2008—2017年间经济-社会子系统效率值呈现出东部最优、西部次之、中部最低的结果。其中东部、西部地区的效率值均高于全国均值，而中部则与全国均值产生了一定的差距。中部地区在10年间的效率值呈波动增长趋势，而东部与西部在这10年间的趋势与全国效率值大致相同，有微弱的上升趋势。其中，西部的经济-社会子系统效率值较高的原因有两点：一方面，由于生态子系统发展态势良好，因此在生态优先的视角下评价的经济-社会子系统效率值同样较为良好；另一方面，西部经济-社会子系统投入资源利用率较高，投入更少，产出更高。

图4 2008—2017年区域生态子系统效率值对比

图5 2008—2017年区域经济-社会子系统效率值对比

结合表3和图5的2008—2017年各地区综合系统的效率值对比可知，从生态-经济-社会复合系统方面来看，各地区的综合系统效率值整体趋势与经济-社会子系统的效率值趋势相近，2008—2015年间综合效率值呈现西部最优、东部次之、中部最低。2015—2017年效率值最优的则是东部，从三个图来对比发现主要导致区域综合效率值不同的为生态子系统的效率值，而全国的生态-经济-社会复合系统综合效率值在这10年间整体呈现稳定的增长趋势。

（三）收敛性分析

为更精确地分析地区的不同子系统以及复合系统效率的收敛性特征，下面对各地区的生态子系统、经济-社会子系统以及复合系统效率的收敛性进行分析。由于σ收敛检验能观察到不同地区效率水平差距的变动趋势，即全国各区域的生态效率差距是扩大还是缩小，故进行σ收敛性检验，具体计算方法为：

式中，lnYit为第i个地区第t年生态-经济-社会复合系统综合效率值的自然对数，N为地区个数。

图6 2008—2017年区域生态经济系统综合效率值对比

图7 2008—2017年区域生态经济系统效率σ收敛系数

由图6～7可知，生态子系统、经济-社会子系统和复合系统的效率σ收敛系数相差不大，相较之下，生态子系统效率的σ系数呈现先下降再增长的趋势，经济-社会子系统效率的σ系数整体呈现下降趋势，而复合系统的综合效率σ系数则在2008—2017年间呈现增减交替波动的状态，且显著低于生态子系统和经济社会子系统。说明各省综合效率间的差距最小，但绝对差距较2008年并没有得到改善。在这三个系统的效率σ收敛系数趋势中，只有经济-社会子系统的效率值得到了明显的改善。而综合效率σ收敛系数则相较其它两个子系统呈现出明显的σ收敛特征。

四、结论与对策建议

本研究基于系统论的视角，建立生态优先视角下区域生态经济系统的两阶段网络系统效率评价指标体系，并在此基础上，以2008—2017年我国30个省份的省际面板数据为数据来源，构建了评价我国区域生态经济系统效率的两阶段网络DEA模型，对各地区的区域生态经济系统的效率进行了计算与分析，并对效率值的计算结果进行了收敛性分析。

实证结果显示，2008—2017年，我国各地区的区域生态经济系统效率均呈较低水平，不同的地区总体效率值呈现西部最优、东部次之、中部最低的结果。并且随着近些年可持续发展经济战略的有效实施，我国各地区的经济正处于较好的发展态势，同样，对生态环境的保护现状虽然仍然令人担忧，但从区域生态经济系统的效率发展趋势来看正在逐年上升。

根据实证结果，借鉴国内外地区提升生态经济系统效率的先进经验[29-31]，我们提出以下对策建议以期提升区域生态经济效率：

1）随着国家政策目标由“以经济建设为中心”转向“以生态优先、重视经济与环境协调发展”的可持续发展目标，区域生态经济发展态势逐渐成为政府绩效评估的重点。因此需要根据各个区域的生态经济发展情况，完善东部、中部地区的产业生态化管理和激励约束机制，继续转变西部地区的经济发展方式，进一步调整和优化各个地区的产业链和价值链布局。众所周知，产业链是连接不同企业之间的重要纽带。区域内产业布局是否科学合理，不仅关系到企业的发展能否得到上下游产业链的有效支持，更关系到区域内经济和生态资源的配置是否达到最优状态。因此，促进各个地区的生态经济发展，需要从产业层面进行优化和调整，建设生态型产业体系。

2）根据不同地区的区域生态经济系统的发展态势，因地制宜制定发展战略规划及改革方案。由于各个区域生态经济系统发展态势各不相同，因此，应采取差异化处理的方法，因地制宜制定各地区的生态经济发展战略及改革方案。对于生态效率低下的中部、东部地区而言，应从源头控制、中途治理和末端监测三个方面同时进行。不仅应该提高对环境治理的投资效率、而且还需要在控制污染物排放的前提下提升经济子系统的效率值。对于经济系统发展效率较为低下的西部、中部地区而言，则应该在制定相关经济发展政策的同时，注重地方经济发展与生态环境保护的良好互动关系，促使地区经济又好又快地发展。其中，中部和西部地区由于经济效率仍然有较大的提升空间，因此应该采用改变经济发展方式、优化产业结构等方法。

3）加强跨省际合作与交流，探索各地区协调发展的新路径。加强不同地区之间人才、信息、知识、资本的跨地区流动频率和强度，这不仅有利于先进的环保理念、绿色技术的推广与扩散，也有利于实现我国区域协调发展。东部地区要完善生产要素市场的流通机制，相关政府部门通过顶层设计的形式将人才流、资本流和技术流引导至中部、西部地区，实现资源的最优化配置。由此细化技术创新工作的分工，减少信息不对称现象的同时，加速技术溢出与共享，进而加强各研发、生产部门的跨省际合作与交流。

本研究建立的评价区域生态经济系统效率的指标体系较之前的学者有些不同，如何建立更加全面和测度更加准确的指标体系是研究工作的难题之一。此外本研究只分别讨论了各个区域的效率值数据上的特征，而缺乏对各个区域、各个省份之间的联系深入分析，以上这些问题都是未来我们需要继续研究的方向。