陈建明
摘 要:选取了京津冀共35个城市的环境、城市建设以及经济增长等统计数据,从城市经济发展和环境状况两个维度出发,考虑到城市自身的发展规模和政策、机会以及管理者的效率和随机性等因素,使用改进三阶段DEA超效率模型,从而得到了更能准确、客观地反映和评价京津冀城市群“投入—产出”的生态效率水平。
关键词:环境;生态效率;研究
一、介绍
Andersen和Petersen基于DEA模型与有效决策单元效率之间的比较,提出了一种超效率DEA模型。为了更准确地评估城市生态效率,我们建立了基于DEA的生产者效率模型,该模型包含随机元素,旨在将运气的影响与管理效率和环境影响分开。
二、生态效率测算和数据处理
(一)、构造三阶段DEA模型
第一阶段:假设被评价的决策单元(DUM)有k个,记作DUMk,且每个决策单元都对应n项投入和m项产出,记作:
第三阶段:使用从DEA第二阶段处理获得的输入数据代替原始投入量,从而消除了环境影响。
(二)构建超效率DEA模型
决策单元使用DEA方法进行技术效率评价时,当存在多于1个DMU呈现完全有效状态时,无法直接比较大小,需要借助超效率进一步鉴别有效DMU间效率值大小。假设决策单元数为k,且均满足可比性要求,每个DMU有n个输入变量和m个输出变量,得到超效率的线性规划方程;
(三)测算指标
本文的生态效率输入和输出指标如表1所示:
通过对模型的计算,我们获得了2003年至2016年京津冀地区35个城市的城市生态效率值,如表2所示。
从计算結果来看,北京、天津、石家庄、唐山、保定的生态效率在逐渐下降,而其它中小型城市的生态效率却不断提高,虽然这和很多学者的研究结论不同,但更加符合京津冀地区产业、人口等资源过度集中在大城市而导致的生态环境恶化的现实状况,说明使用改进的三阶段DEA超效率模型更能准确反映京津冀城市群的生态效率水平。
参考文献:
[1]Hosseini H M and Kaneko S 2013 Energy Policy 56(2) 312-321
[2]Wei G and Shuting X U 2016 Journal of Geographical Sciences 26(9) 1362-1376
[3]Koenker R and Bassett G E 1978 Econometrica 46(1) 33-50
[4]Yu K and Moyeed R A 2001 Statistics & Probability Letters 54(4) 437-447
[5]Kakamu K and Wago H 2014 Bayesian Inference in the Social Science John Wiley & Sons, Inc. 317-329
[6]Firpo S, Fortin N M and Lemieux T 2009 Econometrica 77(3) 953-973
[7]Antonio F and Galvao J 2011 Journal of Econometrics 164 142-157
[8]Yang Y and He X 2012 Annals of Statistics 40(2012) 1102-1131
[9]Kozumi H and Kobayashi G 2011 Journal of Statistical Computation and Simulation 81(11) 1565-1578
[10]Yu Y 2015 Journal of Statistical Computation & Simulation 85(17) 3451-3467
[11]Damette O and Delacote P 2012 Economic Modelling 29(6) 2427-2434
[12]Flores C A , Flores-Lagunes A and Kapetanakis D 2014 Econometric Reviews 33(8) 815-853
[13]Yaduma N, Kortelainen M and Wossink A 2015 Journal of Environmental Economics and Policy 4(3) 278-303
[14]Andersen P and Petersen N C 1993 Management Science 39(10) 1261-1264
[15]Jondrow J, Knox Lovell C A, Materov I S and Schmidt P 1982 Journal of Econometrics 19(2-3) 233-238