基于DEA模型的金砖国家生态效率研究

程云洁,辛大国

(1.新疆财经大学 丝路经济与管理研究院,乌鲁木齐 830012;2.新疆财经大学 经济学院,乌鲁木齐 830012)

1992年联合国里约环境与发展大会通过的《21世纪议程》,提出“可持续发展”和“环境友好”的倡议.2015年联合国提出《2030年可持续发展议程》,为世界各国绿色发展和开展生态环保合作指明了方向.金砖国家作为世界上具有较好发展前景的新兴经济体代表,经济总量占全球经济比重由2006年的12%上升到2018年的23.52%,贸易总额占世界贸易总额由11%上升到16.28%,在世界经济中的地位越来越重要.但金砖国家在经济发展过程中普遍面临工业化和城镇化发展带来的环境污染、生态效率不高等问题.因此,对金砖国家的生态效率进行测算与研究,有利于金砖国家采取措施加快产业绿色转型、开展生态环保合作提高生态效率,践行联合国可持续发展理念.金砖国家生态效率的提高对全球生态文明也具有重要促进作用.

1 相关工作

Schaltegger等最先提出生态效率的概念,表示经济利益增加与环境影响增加的比值[1].2000年,世界可持续发展工商联合会(WBCSD)提出,生态效率是满足人类发展和生活质量所需的产品和服务与环境影响和能源消耗的比值[2].Dyckhoff等认为只有综合考虑了资源消耗和环境污染才算是真正的生态效率[3].Dahlstrom等认为生态效率可以从资源生产力、资源强度、资源效率三个方面来衡量[4].目前生态效率研究已涉及工业、农业、林业等众多领域.

近年来,国内外学者运用数据包络法、因子分析法对生态效率进行研究并且取得丰硕的成果[5～15],但现有文献大多基于某个行业或区域来研究生态效率,从国家层面开展的研究较少.基于国家的生态效率研究可以从整体上了解该国不同产业和行业共同作用下的生态效率,提出更为综合全面的措施来改善生态环境实现绿色可持续发展,有助于和其他国家开展多方位、深层次的绿色合作.本文选取金砖五国作为研究对象,采用投入导向的规模报酬不变(CCR)和规模报酬可变(BCC)模型对金砖五国的生态效率进行测算与分析,结合金砖五国生态效率的实际情况,提出金砖国家加强绿色贸易、绿色投资、绿色技术环保合作提高生态效率的对策与建议.

2 研究方法与数据来源

2.1 DEA模型

DEA(Data Envelopment Analysis)模型主要有基于规模报酬不变的CCR模型和基于规模报酬可变的BCC模型.CCR和BCC模型结合使用能同时确定各项投入指标和产出指标的生态效率、纯技术效率、规模效率,可以计算各种效应的贡献度.本文采用投入导向的DEA模型计算金砖五国生态效率.

假设有n个决策单元(DMU),Xj表示第j个决策单元的输入向量,Yj表示第j个决策单元的输出向量(其中j=1,2,…,n),θ为效率值,λ为权重.

CCR模型的线性规划方程:

引入松弛变量(S+,S-)后的CCR模型方程:

对权重λ加约束条件可建立规模报酬可变的BCC模型,其线性规划方程如下:

其中θ为第i个DMU的技术效率值,满足0≤θ≤1.当θ=1时,认为DMU为DEA有效;当θ＜1时,DMU为DEA无效.

2.2 指标的选取

测度生态效率的核心思想是以最少的资源投入获得最大的产出,产出又分为期望产出和非期望产出,希望的结果是较大的期望产出和较小的非期望产出.考虑指标选取的科学性、合理性以及相关数据的可获得性,对金砖国家生态效率构建如下指标:

(1)投入变量.目前大部分文献中评价生态效率所选取的指标是能反映能源消耗的变量,常用的有煤炭消费量、电力消费量、天然气消费量、原油消费量等.考虑到决策单元数据的时效性和模型的简洁性,选取能源消耗量这一综合性指标作为投入变量.

(2)产出变量.期望产出的衡量指标通常有GDP和GDP增加值.GDP增加值反映了一国的经济产出,但不能反映出关联产业价值转移的部分,因此选取GDP作为期望产出的指标.非期望产出是指给人类和环境带来负效用的产出,选取的非期望产出指标为CO2排放量.对于非期望产出量的处理采用文[15]的做法:由于非期望产出量越小越好,所以直接将其作为投入变量处理.

2.3 数据来源及分析

在使用DEA模型进行效率测算评价时,选取的决策单元数量越多,就越容易确定投入与产出之间的关系,从而获得更加符合实际的效率前沿面.决策单元的选取原则是大于等于max{3(m+s),m×s},其中m表示投入变量的个数,s表示产出变量的个数.为了消除不同国家之间的差异,所选取的指标均采用人均值.数据均来自于世界银行数据库.由于CO2排放量公布的数据为2014年,所以选取2005～2014年数据进行实证分析.绘制金砖五国和世界的人均GDP、人均CO2排放量、人均能源消耗量的折线图,可以直观地对金砖国家的经济产出、环境产出和能源消耗做出对比分析.

2005～2014年金砖各国采取措施促进经济发展,人均GDP整体呈上升趋势(图1),其中中国的人均GDP在各个年份均保持了稳定高速的增长,印度人均GDP上升速度比较慢,南非人均GDP呈波动上升,巴西、俄罗斯人均GDP变化幅度比较大.2009年受世界经济危机的影响,金砖国家(除中国)各国的经济均受到了严重的冲击,中国在应对经济危机时及时制定了一揽子计划,扩大内需对保持可持续发展起到了巨大的作用.2007～2008年由于石油价格上涨,导致石油出口国俄罗斯获益,人均GDP超过世界平均水平.2009年之后,俄罗斯和巴西的人均GDP均位于世界平均水平之上.

CO2排放量作为一国生产的非期望产出,其排放量越少越好.2005～2014年人均CO2排放量最高的是俄罗斯(图2),这是因为俄罗斯能源比较丰富,能源消耗量也大,导致其CO2排放量居高不下.南非的CO2排放量在金砖国家中也相对较高,2009年之后采取去产能、开发新能源等一系列措施,在一定程度上抑制了碳排放,CO2排放量不断下降.中国由于工业化水平不断提高,导致CO2排放量逐年上升.巴西和印度工业化水平较低,人均碳排放量远远低于世界平均水平,并且各年的变化不大,相对比较稳定.

图1 2005～2014年金砖国家人均GDP

图2 2005～2014年金砖国家人均CO2排放量

2005～2014金砖各国的人均能源消耗量相对比较平稳(图3),各个年份没有太大的变动.俄罗斯能源丰富,导致俄罗斯的人均能源消耗量达到了4500千克石油当量,远远高于世界平均水平.南非的能源消耗也处于较高水平,是世界平均水平的140%.2009年后中国能源消耗明显开始上升,并且超过了世界平均水平.巴西和印度由于工业化水平低导致人均能源消耗量均低于世界平均水平.

图3 2005～2014年金砖国家人均能源消耗量

3 实证结果分析

3.1 金砖国家生态效率变化趋势分析

采取DEA方法的投入导向型CCR和BCC模型,运用DEA solver Pro 5.0软件对金砖国家投入产出要素进行计算,得到2005～2014年金砖国家的综合生态效率值、纯技术效率值和规模效率值.当生态效率值为1时,表明该决策单元DEA有效;而效率值不为1时,则表明决策单元DEA无效.三者之间的关系为:

其中,纯技术效率是指在投入给定的情况下决策单元的实际产出与最优产出之比,可以用来衡量在目前的技术水平下获得最大产出的能力.规模效率是指企业的生产规模对生态效率的贡献度,即企业在未达到最优规模时改变生产规模对生态效率的提升能力.

2005～2014年中国生态效率值呈逐年增加的趋势(见表1).2005年中国提出“努力建设资源节约型、环境友好型社会”,这些年践行的绿色发展理念提高了生态效率,到2014年生态效率值为1,实现了DEA有效.由于减排技术的进步,中国在2005和2014年的纯技术效率值为1,实现了DEA有效.2005～2014年中国的规模效率值也呈逐年上升的趋势,在2010年之前数值都非常小,说明中国的生态效率过低主要是由于规模效率低下而引起.2005～2014年的规模效率平均值为0.708,距离生产前沿面还有较大的距离,主要是由于2011年前中国的各行业还未形成最优的生产规模.2011年之后规模效率逐渐接近生产前沿面,通过改善企业的生产规模提高了生态效率.

表1 2005～2014年金砖国家生态效率、纯技术效率和规模效率值

巴西的生态效率整体呈先上升后下降的趋势,其中2011年生态效率值为1,实现了DEA有效.巴西在各个年份纯技术效率的数值变动不大处于稳定状态,在2005、2006、2009和2011年效率值为1,实现了DEA有效.2005～2014年纯技术效率均值为0.968,处于较高的水平,说明巴西的技术产出能力较强,对生态效率的贡献度较大.巴西在2010年之前的规模效率值均处于较低的水平,规模效率值呈上升趋势,在2011年规模效率值为1,实现了DEA有效.

俄罗斯的生态效率值呈先上升后下降的趋势,其中在2013年效率值为1,实现了DEA有效.2011年之前生态效率值与生产前沿面相差巨大,主要是俄罗斯能源较为丰富,国内能源行业高速发展,但是技术水平却没有相应提高.2011年随着生产设备更新、技术进步和污染防治,生态效率值逐渐提高.俄罗斯的纯技术效率值普遍较高,维持在0.96以上,均值也高达0.985,表明俄罗斯在现有的技术水平下获得较大产出的能力较强,对生态效率的贡献度较大.俄罗斯规模效率值总体上呈递增趋势,表明行业规模正在逐步改善,对生态效率起到了正向促进作用.2011年之前俄罗斯规模效率值较低造成生态效率低下,2011年之后规模效率值逐渐上升,生态效率值也相应上升.

印度的生态效率值整体呈上升趋势,其中2011年效率值为1,实现了DEA有效.2005～2011年印度的能源消耗量、CO2排放量、人均GDP均处于相对稳定的水平,导致其生态效率值保持相对稳定.在2005,2007、2010、2011和2014年纯技术效率效率值为1,处于效率前沿面,平均值高达0.978,印度生态效率值保持高水平主要是由于纯技术效率高.2005～2014印度规模效率值总体上呈递增趋势,导致其生态效率值也呈逐年上升趋势.

南非的生态效率值整体呈上升态势,其中2011年生态效率值为1,实现了DEA有效.在2012～2014年南非的人均GDP有所下降,而人均能源消耗量和CO2排放量没有明显变化,产出下降而投入没有变化导致了生态效率的下降.从纯技术效率的角度来看,整体的变化趋势是下降上升再下降,各年份变动的幅度不大相对稳定.2011～2013年纯技术效率实现了DEA有效.纯技术效率的平均值为0.964处于较高水平,南非在现有的技术水平下获得较大产出的能力较强,其对生态效率的贡献度也较大.南非规模效率呈先上升再下降的趋势,在2010年之前规模效率值较低,从而造成生态效率低下,2010年之后规模效率值逐渐上升,导致南非生态效率不断提高.

3.2 金砖国家投入冗余分析

由于生态效率的计算采用的是投入导向的CCR和BCC模型,即在产出一定的情况下测度投入应调整的比例,从而使生态效率达到最优,因此对于一国来说只要生态效率值不为1未达到生态前沿面的DMU,投入变量就会存在不同程度的冗余.对金砖国家2005～2014年的投入要素进行分析,结果见表2.其中松弛量1是指人均CO2的最优目标值和实际投入值的差额,松弛量2是指人均能源消耗的最优目标值和实际投入值的差额.松弛量越大说明目标值与实际值差距越大,需要改进的必要性就越大.

表2 2005～2014年金砖国家投入冗余量

2005～2014年中国的人均CO2排放冗余量整体呈先上升再下降的趋势,其中2014生态效率值为1,实现了DEA有效,实际投入与目标投入相等,冗余量为0不需要改进.2005～2010年中国人均CO2排放冗余量较高,导致2005～2014年人均CO2排放冗余量平均值为-1.85处于较高水平,多余的CO2排放总量将高达几十亿吨,造成了环境污染和生态无效率.2005～2014年中国的人均能源消耗冗余量整体呈下降的趋势,这说明中国的能源投入结构逐渐变得合理,减少了资源浪费的同时也保护了生态平衡.2014年能源投入量是最合理的,实现了DEA有效.

巴西的人均CO2排放冗余量和人均能源消耗冗余量整体呈先下降再上升的趋势,2011年之前巴西的人均CO2排放量和人均能源消耗量逐年下降,其投入结构变得越来越合理.在2011年松弛量为0,说明此时处于最优状态.2011年之后巴西的人均CO2排放量和人均能源消耗量有所上升,人均GDP呈下降趋势,导致生态效率下降,松弛量逐渐增大.人均CO2排放冗余量平均值为-0.51处于相对较低的水平,对生态效率的影响相对较小.人均能源消耗冗余量平均值为-322.19千克石油当量,造成了大量的能源浪费和生产无效率,最终引起生态效率低下和环境污染.

俄罗斯的人均CO2排放冗余量和人均能源消耗冗余量整体上呈下降趋势,但其数值较大,是金砖国家中最高的,造成了巨大的能源浪费和环境污染.人均CO2排放冗余量在2010年之前数值较大,2005和2006年高达-7.13和-6.30,说明俄罗斯的生产效率低下,产生了与目标值相差较大的CO2排放,造成了生态效率低下.2010年之后由于设备更新、技术进步以及由产业集聚带来的规模经济使得投入和产出结构变得更优.由于2010年前俄罗斯能源消耗冗余量较大,故造成2005～2014年人均能源消耗冗余量平均值为-1278.05千克石油当量,即使在全球范围内都处于较高的水平.从2011年开始能源消耗冗余量开始逐渐下降,在2013年松弛量2数值为0,实现了DEA有效,资源得到了充分利用.

印度的人均CO2排放量呈下降的趋势,平均值仅为-0.18,在金砖国家中是最小的,主要归因于印度的工业化水平不高,高污染、高排放企业相对较少.CO2的排放量与目标值相差不大,印度的投入产出结构较为合理.2011年CO2排放冗余量为0,投入产出结构处于最优水平.人均能源消耗冗余量整体也呈下降趋势,平均值为-69.79,处于较低水平,能源投入基本符合最优化生产的原则,即用最低的投入获得最大的产出.

南非的人均CO2排放冗余量呈上升下降再上升的趋势,数值也相对较小,平均值为-1.9,没有产生过量的CO2.人均能源消耗冗余量整体呈下降再上升的趋势,在2008年达到了最高水平-995.7,表明2008年能源投入结构极其不合理,造成了大量的能源浪费,导致生态效率低下.在2011年松弛量2数值为0,能源投入达到了最优状态.

4 结论与对策

4.1 结论

近年来,随着各国经济的迅速发展,对能源的需求和消耗不断增长,对环境和生态产生了较大影响.生态效率的测算与研究有助于金砖各国相互合作,采取相应的措施来提高生产效率和生态效率,在追求经济发展的同时兼顾生态环境.

本文基于绿色经济的视角构建了生态效率的评价指标体系,通过DEA-CCR模型和DEA-BCC模型对金砖国家2005～2014年的生态效率进行了测算与分析.由于金砖国家资源禀赋各异且技术水平也各不相同,所以各个国家的生态效率也呈现出异质性.在2005～2014年期间,中国的生态效率呈逐年上升的趋势,说明中国对生态环境的保护水平在不断提高.印度和南非的平均生态效率处于较高的水平,表明其投入产出结构比较合理,资源利用率高.金砖五国的纯技术效率值普遍高于规模效率值,说明纯技术效率对生态效率的贡献度要大于规模效率.通过对金砖国家的投入冗余进行分析发现:中国的人均CO2排放冗余量整体呈先上升再下降的趋势,能源消耗量呈逐年下降的趋势,2014年生态效率值为1,实现了DEA有效,投入结构合理不需要调整.巴西的人均CO2排放冗余量和人均能源消耗冗余量整体呈先下降再上升的趋势,表明巴西的资源利用无效率程度在扩大,应该改进投入产出结构和技术水平来提升生态效率.俄罗斯、印度的人均CO2排放冗余量和人均能源消耗冗余量整体呈下降趋势,其投入产出效率在不断提高.南非的人均CO2排放冗余量呈上升下降再上升的趋势,波动幅度比较明显.金砖国家虽然在生态效率和投入冗余方面的变化趋势不同,但是每个国家都在大多数年份表现出生态效率低下和资源浪费的现象.因此,金砖国家应加强绿色经贸合作,提高生态效率以实现绿色可持续发展的目标.

4.2 建议

(1) 金砖各国分享绿色发展经验,构建绿色发展共同体

金砖五国在经济发展过程中,生态效率都得到了提高,并且积累了许多关于绿色发展的宝贵经验.搭建金砖五国人文交流协作平台,各国共同分享在绿色发展过程中的有效经验,将进一步提高各国绿色创新和绿色发展能力.特别是中国绿色发展所取得的成就令人瞩目,生态效率提高较快,2017年就完成了2020年的减排目标.在金砖国家宣传中国先进的绿色发展理念、低碳的绿色发展模式,将引领金砖国家共同实现绿色可持续发展.

(2) 促进金砖国家生态创新技术合作研究

创新研发、技术进步是推动各国绿色经济发展的源泉,能有效优化投入产出效率、降低污染排放、提高生态效率.建立金砖国家生态创新技术合作平台,成立金砖国家绿色生产技术研发中心,给予绿色技术研发部门减税、降费、补贴等优惠政策,能调动金砖各国绿色技术研发的积极性,推动各国绿色技术研发与创新合作,实现绿色技术共享和成果转化,促进金砖国家生态效率的提升.

(3) 推进金砖五国绿色贸易发展

加快制定金砖五国绿色产品标准体系,在金砖五国推广绿色产品标准,阻碍高污染、高能耗的产品进入本国市场.进一步推进绿色原材料采购、绿色产品设计、低碳绿色产品生产和绿色消费理念,提高绿色环保产品的出口退税率,加大对绿色环保进出口产品金融支持,构建金砖五国绿色供应链,扩大金砖五国绿色产品进出口贸易,让绿色贸易成为金砖五国绿色经济发展新引擎.

(4) 加强金砖五国绿色产业投资合作

金砖国家要发挥各自的绿色产业优势,通过国际投资带动其他国家绿色产业的快速发展.积极推动新能源和清洁能源产业合作发展,降低金砖五国能源消耗,提高能源利用效率.加快金砖五国绿色债券的发行,满足金砖国家绿色投资发展需求.积极探索金砖国家共建生态环保工业园区的合作模式,为绿色优势产业投资合作提供良好的经营环境.加快金砖各国信息产业、数字经济的建设与发展,将极大降低社会交易成本、优化资源配置、提高资源利用效率,促进高能耗、高污染行业向产业生态化方向行进,从而实现节能减排、绿色可持续发展的目标.