中国区域环境效率差异及演进规律研究——基于非期望产出的SBM模型的分析
中国农业生态效率的时空演进规律及影响因素探析——基于非期望产出的SBM模型分析
2021年5月第40卷第5期洛阳师范学院学报Journal of Luoyang Normal UniversityMay,2021Vol.40No.5中国农业生态效率的时空演进规律及影响因素探析——基于非期望产出的SBM模型分析黄伶俐，章秀琴（安徽工程大学经济与管理学院，安徽芜湖241000）摘要：农业生态效率是衡量生态效率和资源协调发展的重要指标，以碳排放和面源污染作为非期望产出目标，采用非期望产出的SBM模型，分析2001—2017年中国30个省区市的农业生态效率及其空间分布特征，然后通过Tobit回归模型对生态效率的影响因素进行分析.结果表明，中国的整体生态效率水平已经达到中上等水平，但是还是有很大的提升空间.农业公共投资、农业生态效率和区域受理环境（农业受灾状况）呈负相关关系，农民收入与农业生态效率呈现正向关系.关键词：农业生态效率；时空规律；影响因素中图分类号：F323文献标识码：A文章编号：1009-4970（2021）05-0050-05自改革开放以来，中国的农业发展取得了显著成效，2013年中国粮食总产量首次达到6亿吨.但是农业的快速发展也带来很多问题，如技术含量低、资源消耗大、环境污染严重等问题.国家“十三五”规划提出绿色发展的理念，并将“生态文明”建设纳入其中. 2018年，习近平总书记提出：“绿水青山就是金山银山•”在这样的绿色生态文明的大背景下，对中国农业生态效率的时空演进规律及其影响因素进行研究便显得尤为重要，它不但有助于各级政府准确把握中国农业生态文明的建设状况，而且有利于其制定相关的提升农业生态效率的政策，实现经济和环境共生发展.生态效率（Eco-efficiency）这一概念最早在1990年由Stum和Schaltegger提出,用于反映投入与产出的关系.对于农业而言，生态效率就是在保证农业经济效益的前提下，在农业生产的过程中投入最少的土地、化肥等生产资料以获得最大的产值，并且尽可能减少环境污染和资源消耗，实现在资源禀赋有限的条件下达到生态效率的最大化.目前，在自然资源禀赋有限的条件下如何实现生态效率的最大化已经成为如今学术界研究的热点话题.但是大部分对农业生态效率的研究主要集中在实际测度、评价与影响以及省际差异等方面.例如：潘丹等山基于将农业面源污染作为非期望产出量，采用SBM模型，对中国30个省区市的农业生态效率进行了测算，并给出了农业生态效率的相关改善途径.洪开荣等⑵利用DEA模型，对中国2005—2013年30个省市农业生态系统效率进行测度，并对其变化趋势进行收敛检验.王宝义等⑶基于1996—2015年31个省区市的面板数据分析，综合采用DEA-Tobit等多种模型和方法,实证研究了中国农业生态效率的省际差异和影响因素•总体上看，中国专门研究农业生态效率的文献相对较少，而且研究的时间跨度较小.本文从时间和空间两个角度对中国农业生态效率进行分析，将增加碳排放作为环境指标，采用非期望产出的SBM模型，对2001—2017年中国30个省区市的农业生态效率及其空间分布特征及影响因素进行分析，并给出提升农业生态效率的对策，以实现经济效益和环境效益双赢的局面.1数据说明与研究方法1.1研究指标和数据的选取广义上农业包括农业、林业、渔业等，但由于不同部门的产值各地相差较大，因此无法对于广义上的农业生态效率进行测度，所以本文选取种植业作为农收稿日期：2020-03-20作者简介：黄伶俐（1994—）,女，安徽芜湖人，硕士研究生;际贸易学.女，安徽枫阳人，教授，博士，研究方向为国•50•洛阳师范学院学报2021年第5期业生态效率的研究对象.根据数据的可获取性，采用2001-2017年中国30个省（直辖市、自治区）（不包括港澳台.由于西藏地区的生产条件的特殊性，所以未加入研究中）的农业生产资料的投入作为投入指标,以各省份的农业总产值作为期望产出指标，农业碳排放和面源污染作为非期望产出指标进行生态效率的分析.构建的中国农业生态效率测算指标体系见表1.是递减的.SBM的模型表达借鉴曹俊文、曾康的研究⑷.假设考虑「个决策单位，其中每个决策单位由m种投入要素，S］个期望产出要素和S2个非期望产出要素构成.min p1++(1)表1中国农业生态效率测算指标体系S变量说明农业劳动力投入农业从业人员/人投入指标播种面积投入农作物播种面积/亩化肥投入农用化肥总产量/k呂机械投入农业机械总动力/kw期望产出指标农业经济效应农业总产值/¥非期望产出指标农业碳排放农业碳排放量/kg面源污染面源污染/炖St x0=XX.+s~啦=心+$"yl=VX-s e入M0,s「MO,s"M0,s"M0A是权重向量，对待估决策单元，当且仅当p=1,该决策单元处于有效生产前沿面.模型（1）是一个非线性规划，不利于计算效率，需要对超效率SBM模型进行进一步转换.模型表达式为：变量说明：（1）投入指标：在本文中，选取农业从业人数作为农业劳动力投入指标，播种面积作为农业自然资源投入指标，农用化肥总产量作为化学物质指标，农业机械总动力作为农业机械投入指标.（2）期望产出指标：从低碳的角度考察整个农业生产过程的期望产出指标主要表现在农业经济效应，因此选取农业总产值作为农业期望产出指标.（3）非期望产出指标：从低碳的角度来看，农业碳排放和面源污染是农业生产过程中产生污染的主要方面.因此，选取农业碳排放量和面源污染作为非期望产出指标.根据数据的可获得性，本文研究样本为除西藏外的2001-2017年30个省区市面板数据，相关指标原始数据分别来源于2002-2018年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》《中国教育统计年鉴》以及各省区市统计年鉴等.1.2研究方法运用非期望产出的SBM模型来分析2001—2017年中国30个省区市的生态效率.SBM模型是Tone对传统的DEA模型的修正模型，由于大部分的DEA模型没有考虑投入产出松弛性问题，因而所测量的效率值并不准确.Tone提出非径向和非角度的SBM模型，以优化投入产出的松弛变量为目标函数，在解决松弛性问题的同时也解决了效率的测量问题，是一种较为完善的DEA拓展模型.SBM模型主要有两个重要特性：1）对效率衡量的结果是不受投入和产出项所用单位的影响；2）效率值和每一个投入和产出的差额min pqx0=XA+s~qy a=A+s bqy^=VA-s sA>0,s~5：0,s6m0,s*M0,g>02研究结果分析使用SBM模型测算出2001—2017年中国农业生态效率.在2001—2017年间中国农业生态效率的均值为0.78,接下来对农业生态效率的时间和空间分布进行分析.2.1农业生态效率的时间分布利用Excel绘制2001—2017年中国农业生态效率的折线图，见图1.图1反映出这17年以来中国农业生态效率的变动情况.从图1中可以看出，自2001年到2017年中国农业生态效率整体变动趋势呈缓慢上升趋势.其间从2001年到2010年这段时间，中国的农业生态效率整体呈现出缓慢下降趋势，主要原因是从2001年到2006年，中国经济处于粗放式增长阶段，后在2008年的时候更是经历了国际金融危机的影响，导致生态效率持续下降.2013年以来，针对大气污染、土壤污染和水污染问题，国家相关部门陆续颁布了大气十条、土十条和水十条等政策，2016年又将环境保护作为“十三五”时期国家建设发展的重要关注领域，所以从2010年到2017年，中国农业生态效率有着较为明显•51•洛阳师范学院学报2021年第5期的提升，即从2010年的0.67到2017年的0.88.图1反映出中国农业生态效率整体处于中等偏上水平，说 明在这段时间里，政府开始注重农业生态效益和环境 效益的双向发展，能较好地处理农业生态效益和环境 效益之间的关系，但是同时也反映出在农业生态效率方面中国还有很大的提升空间•>^^^^兴2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 20112012 2013 2014 2015 2016 2017年份图1 2001—2017年中国农业生态效率的变动趋势2.2农业生态效率的空间分布2.2.1省际空间分布使用SBM 模型测算出2001-2017年中国各省份农业生态效率的数值，在使用Excel 绘制出2001 —2017年中国农业生态效率的省际分布图（见图2）.O O O O O O O O O O098765.4321 L O.O.O.O.O.O.O.O.O.•飜噩腊錄错器鶴蠶讒豐黯聶腿聲曙省份图2 2001—2017年中国农业生态效率省际分布图从图2可以看出，山东、河南两省的农业生态效率较低，其次是河北与青海，属生态效率非有效区域;天津和广东的农业生态效率较高，说明天津和广东在 发展农业的同时注重资源节约和环境保护；其余24省区市皆在2001—2017年中国农业生态效率的均值上下浮动，数值相差较小，这些地区在农业生态效率 方面有很大的提升空间.2.2.2地区空间分布分析采用Excel 绘制2001—2017年中国东部地区、中部地区、西部地区的农业生态效率分布图（见图3.其中东、中、西部地区划分采用11： & 12的区域划分方 法）.从图3可以看出，关于农业生态效率，西部地 区〉东部地区〉中部地区.这似乎与常识认为农业生态效率是东部地区 > 中部地区 > 西部地区的认知相悖，那么是什么原因导致出现这样的现象？・52・图3 2001—2017年中国东、中、西部农业生态效率分布图首先是西部地区地广人稀，其工业化程度较低,可发展的其他产业有限，所以由其他产业发展所带来 的碳污染和环境污染远小于东部地区.而且自2000 年以来，西部地区的机械化水平得到了明显的提高,在一定程度上加速了农业机械化水平，提高了农业生产总值，并且由于地广人稀的特点，自然环境对于排放的碳污染有固定的吸收能力.在西部地区中，重庆、四川、贵州等均属于高效率区域，这些地区的经济发 展方式较为持续，同时在农业发展的同时注重环境和资源保护.东部地区以沿海发达的城市为主，这些城市本身 的土地资源有限、人口密集，更重要的是这些城市的其他产业所带来的经济收益远高于弱质化的农业所带来的经济收益，而且东部地区对劳动力、机械化的使用更有效，虽然对碳排放和环境污染的控制更加严 格，但是其他产业的快速发展所带来碳污染和环境污染在一定程度上降低了农业的生态效率.中部地区是三个区域中农业生态效率最低的.中部地区的工业化水平低于东部地区，高于西部地区，但 是中部地区的经济发展较为粗放，大多数的产业污染较重，并且不能很好地对碳污染和环境污染进行很好的把 控，使得工业化所带来的污染降低了农业生态效率.2.2.3经济区空间分布分析中国主要有七大经济区：环渤海经济区、长三角经济区、珠三角经济区、东北经济区、中部经济区、大 西南经济区、大西北经济区.图4是2001—2017年七大经济区中国农业生态效率的分布图.洛阳师范学院学报2021年第5期从图4中可以看出，珠三角地区和大西南地区的农业生态效率明显高于其他地区.珠三角地区主要是广东和福建省，都属于沿海较发达地区，机械化水平较高，第一产业的产值高，同时该地区科技发达，能够很好地处理碳污染和环境污染问题.环渤海地区的农业生态效率最低，主要是由于环渤海地区中山东省的农业生态效率很低，拉低了环渤海地区的整体农业生态效率值.其他地区均属于中等偏上水平，处于农业生态效率有效区域，但还有上升的空间，可以借鉴天津、广东等先进省市的经验.2.3农业生态效率的影响因素分析农业生态效率受很多因素影响，除了自然资源,如播种面积、地理环境等，还受机械化程度、化学资源、资金投入、自然条件、生产积极性等其他因素的影响.根据数据的可获得性，选取相应指标作为解释变量：农业公共投资作为资金投入，用乙表示；平均受教育年限作为社会人文指标，用禺表示，区域受理环境（农业受灾状况）以及城镇化率为自然条件分别用禺和£表示；以农民收入作为生产积极性指标,用兀表示.被解释变量y是SBM模型所获取的综合效率.建立面板Tobit回归模型如下：y”=a。
区域生态效率的测度：基于非期望产出的SBM模型的DEA窗口分析
１ 研 究背景
生态效 率 （ Ｅ ｃ ｏ—ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ） 概 念是 由 Ｓ ｃ ｈ ａ ｌ ｔ ｅ ｇ ｇ ｅ ｒ 和
及全 距
３ 研 究期 间及 指标 的选 取
根 据 生 态 效 率 的 基 本 思 想 和 文 献 和 ， 以及 数
对 于 面 板 数 据 的 效 率 分 析 ，可 用 Ｍａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指 数方
法 和窗 口分析 （ Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ） 。“ 窗 口分析 ” 名称和
不 同的参 考集 来评 价一个 决策 单元 的相对效 率 。所 以 ， 窗 口分析 可以对 Ｄ ＭＵ在 不同时 间段进 行横 向的效 率 比 较 ，也可 以对不 同 Ｄ Ｍ Ｕ在 同一 时间段 进行纵 向 的效 率
比较 ，也 可 以从 整 体 的 角 度 比较 不 同 时 期 不 同 Ｄ ＭＵ 的
Ｓ ｕ ｅ ｙ ｏ ｓ ｈ ｉ （ １ ９ ９ ２ ） 得 到 几 个 可 以对 窗 口分 析 的 结 果 进 行
生态效率 的测度是一种要求投 入资金 、人力 、物力 最小而对环境有 害 的产 出 （ 废 气等 有害 物质 ） 也达 到最 小的生产过程 。这种越小越好 的产 出通 常称 为非 期望输
基 本概念来 由 Ｇ ．Ｋ ｌ ｏ ｐ ｐ （ １ ９ ８ ５ ） ，起初被运用在美 国部 队
据 的可得性 ，选择 投入 产出指标 如表 １ 所 示。 指标 的具 体说 明 ：本文选取了中 国２ ２个 省 ，４个直 辖市 ，４个 自治 区 ２ ０ ０ ６—２ ０ １ １年 的数据 。（ １ ） 地 区生产 总值 ：各地 区每年 的国内生产总值变量采用的是以 ２ ０ ０ ６
基于非期望产出SBM模型的长三角地区碳排放效率评价研究
基于非期望产出SBM模型的长三角地区碳排放效率评价研究郭炳南;林基【摘要】本文将碳排放作为非期望产出,采用非径向、非角度的SBM模型测度了1997～ 2014年长三角地区的碳排放效率水平,比较了碳排放效率的动态变化,并计算了碳排放效率的改进空间.研究发现:从效率值来看,上海、江苏、浙江的碳排放效率值存在显著差异,上海的碳排放效率均值接近于DEA有效值,且显著高于江苏与浙江.从投入与产出冗余率来看,长三角地区各省市均存在一定程度的冗余,上海的要素投入冗余率最小,能源配置与劳动力配置冗余是造成江苏与浙江碳排放效率低的主要原因.【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2017(036)001【总页数】8页(P108-115)【关键词】SBM模型;碳排放效率;非期望产出;长三角地区;能源配置;劳动力配置【作者】郭炳南;林基【作者单位】江苏科技大学,镇江212003;浙江财经大学,杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】F205随着经济社会的快速发展，人类社会在创造丰富物质生活的同时，能源消耗与二氧化碳排放也日益增加。
国际能源署最新报告显示，2015年全球碳排放量再创新高，达到321亿吨，并将持续增长。
而早在2007年联合国气候变化委员会就指出，全球气候变暖与气候异常的主要原因是以二氧化碳排放为代表的温室气体排放的大量增加，为此，世界各国都纷纷行动起来共同致力于解决碳排放问题。
作为负责任的大国，中国在2015年巴黎气候大会上向世界承诺到2030年中国的碳排放达到峰值，并争取早日达到。
中国这一表态，提振了全球碳减排的信心，并赢得了国际社会的广泛赞誉。
同时，我们也清楚地认识到，中国作为一个发展中国家，发展仍然是当前的第一要务，碳排放问题必须在发展中解决。
因此，促进节能减排与经济增长的双赢，实现经济又快又好地发展，必须着力提高碳排放效率，减少单位产出的碳排放，实现经济增长方式由高能耗、高排放，低效率向低能耗、低排放，高效率转变，真正达到依靠技术与创新要素驱动经济增长。
我国东西地区的碳排放效率对比及科_省略_段DEA和超效率SBM模型的分析
ö
y
u qk
÷ ø
（1）
ìíîïïïïïïïïïïïïïïïïïïïï----λxxyyyyˉˉuddd≥≥j ≥≤≥≤≥xj=yy0∑kjj1==,nkk,ud,ΣΣ11,,≠nni,,j≠≠kq=s=xkk==yy1i1j λqsud,1,1jjλ…λ…,j,……j,j i,,,,msn=q,,r=,r=；112；j。1,1≠…,,……0,；m,,rr；1；2；
由此可知，目前研究碳排放效率的主流方法以 数据包络分析（DEA 模型）和随机前沿分析（SFA 模 型）为主，而这两种方法各有利弊，三阶段 DEA 模型 可以将两种方法的优势互补，其效率评估更客观、更 真实。考虑到三阶段 DEA 模型的第一阶段和第三阶 段均以传统 DEA 模型为基础，而传统 DEA 模型存在 两个弊端：一是对非期望产出的处理存在问题，多数 学者取非期望产出作为投入的方法或者取非期望产 出的倒数，使之失去了原本的经济学意义；二是当存 在多个决策单元有效时，无法做出进一步的对比分 析。基于以上考虑，本文构建三阶段 DEA 模型的同 时，借助改进后的超效率 SBM 模型，使得评估结果不 仅客观真实，更有利于准确对比分析。我国东部地 区借助自身的地理位置等优势优先发展，经济水平 领先其他地区，而西部地区受到交通条件等限制，经 济水平一直比较落后。经济快速发展伴随着大量的 碳排放，那么，在经济发展水平存在明显差距的情况 下，研究东西地区真实的碳排放效率具有重要的现 实意义。本文通过对东西地区的真实碳排放效率进 行对比研究，探索造成其差异的环境因素，试图为西 部地区的减排路径提供政策建议和思路。
本文综合运用三阶段 DEA 模型和超效率 SBM 模 型对我国东西地区碳排放效率进行测算，其模型的
构建分为以下三个步骤： （1）第一阶段。DEA 模型可以用于评价同质性
我国54个城市的创新效率比较研究:基于包含非期望产出的SBM-NDEA模型
我国54个城市的创新效率比较研究：基于包含非期望产出的SBM-NDEA模型常晓然;周全;吴晓波【摘要】本文结合非期望产出模型和非导向的SBM-NDEA模型(非径向模型)对我国54个城市的创新效率进行客观、系统的评价.实证结果表明:(1)我国城市创新无论是其整体,还是其上下游两阶段,效率值都偏低,均有很大的提升空间;特别地,除了北京、上海、天津、海口等13个城市属于高效集约型技术创新外,大部分城市表现为两阶段效率双差或一强一差;(2)技术商业化阶段对创新总效率的影响较大,而上下游两阶段之间并不匹配、不协调,表明这些城市在技术开发和技术商业化之间的沟通和协调上处理得不好;因此,在城市创新系统的运作过程中,做好两阶段间的合作、沟通、过渡、协调工作能够有效地提升系统的整体效率;(3)从非期望产出的改进空间来看,城市间差异较大.针对以上研究发现,本文为政策制定者和管理者提供了可参考的政策建议.【期刊名称】《管理工程学报》【年(卷),期】2016(030)001【总页数】10页(P9-18)【关键词】网络数据包络分析(NDEA);技术开发;技术商业化;创新效率【作者】常晓然;周全;吴晓波【作者单位】浙江大学管理学院,浙江杭州310058;浙江大学管理学院,浙江杭州310058;浙江大学管理学院,浙江杭州310058【正文语种】中文【中图分类】F273.1在经济全球化和新科技革命两大力量的驱动下，以创新驱动为特征的创新型城市建设已日益成为城市可持续发展的重要模式[1]，也是实现我国创新型国家战略的核心举措。
城市创新能力的提升、创新型城市建设的实现得益于政府的高度重视、企业创新意识的不断增强，创新资源投入持续攀升[2]。
然而，在提升城市创新能力和建设创新型城市的进程中，除了加大创新投入力度外，城市创新的效率问题亦不能忽视。
特别是，在我国创新资源相对有限的情况下，尽可能地利用较少的创新投入获得较多的创新产出，提高创新资源的利用效率，对进一步提升创新能力具有重要意义。
中国八大经济区生态效率测度及影响因素研究——来自中国285个地级市面板数据的经验证据
《矽按学悅乡银》2020年第6期经济理论中国八大经济区生态效率测度及影响因素研究——来自中国285个地级市面板数据的经验证据孙伟马思雨(安徽建筑大学，安徽合肥230601)摘要:基于考虑非期望产出的SBM模型，首先测算了2003-2016年中国285个地级市的城市生态效率，并在此基础上进一步比较了全国八大经济区的生态效率差异。
其次，采用Tobit模型分析了所研究地级市及经济区生态效率的影响因素。
结论表明：(1)全国生态效率在2003-2016年内总体水平不高，整体变化趋势呈现为先下降后上升；(2)北部沿海、东部沿海及南部沿海生态效率水平髙于全国平均水平,东北地区、黄河中游、长江中游及西南地区生态效率值与全国生态效率值相当，而西北地区生态效率值则低于全国平均值；(3)繁荣程度、经济聚集对区域生态效率具有显著的正向作用；而人力资本状况、利用外资状况、政府对科技的支持、基础设施状况、政府对经济的干预、金融支持以及环境规制对区域生态效率的影响则存在明显的空间差异。
关键词：区域生态效率；八大经济区；非期望产出SBM模型；影响因素;Tobil模型中图分类号:F127文献标识码:A文章编号:1672-0547(2020)06-0014-006—、引言自1978年改革开放至今,伴随着我国经济的飞速发展，环境污染、资源耗竭等问题日益凸显。
为了实现可持续发展、促进我国生态文明建设，科学测度全国区域生态效率及把握生态效率的影响因素势在必行。
1990年，德国学者Schaltegger和Sturm首次提出了生态效率的概念叭后经世界可持续发展工商理事会(WBCSD)广泛推广后，学术界逐渐接受其在经济发展与环境保护之间寻求平衡共荣的观念叫在过往的三十年中,众多学者对生态效率进行了全方面、多层次的深入研究。
国内学者以我国经济及环境数据为基础，在生态效率指标体系构建、测度方法创新、影响因素分析等方面取得了许多有价值的研究成果。
例如，胡彪和孙雪基于非期望产出SBM模型分析了“京津翼”、“长三角”和“珠三角”城市群48个城市的生态经济效率时空演变规律叫任梅等以东部、中部、西部和东北地区为研究单元，利用非期望产出超效率SBM模型测度了相关区域的生态效率叫屈文波基于中国30个省份面板数据，在考虑非期望产出的情况下,测算了有关省际生态效率叫韩凌和徐昕基于Matlab集成分析程序探究了2005-2014年贵阳市铝产业生态效率，并以此为贵阳市资源型城市转型建言献策问。
我国省域碳排放绩效差异及影响因素研究——基于非期望产出的SBM模型及Malmquist指数分解
我国省域碳排放绩效差异及影响因素研究——基于非期望产出的SBM模型及Malmquist指数分解
陈燕和
【期刊名称】《海南金融》
【年(卷),期】2022()9
【摘要】不同地区人口、经济和技术等发展水平和特征呈现出较大差异,这使得碳排放绩效以及影响碳排放绩效的因素也存在差异。
本文在评估2001—2019年全国各省区碳排放绩效基础上,深入分析碳排放绩效的结构和差异,研究分析其影响因素,并提出完善碳绩效考核机制、制定差异化碳减排政策、完善碳减排管理制度、加快能源结构转型等政策建议。
【总页数】16页(P42-57)
【作者】陈燕和
【作者单位】中国人民银行南宁中心支行
【正文语种】中文
【中图分类】F124.6;F062.1
【相关文献】
1.我国工业绿色全要素生产率的区域差异与影响因素研究——考虑非期望产出的SBM-DDF与GML指数方法的应用
2.我国省域全要素碳排放绩效比较研究——基于Malmquist指数分解方法
3.新疆农业生产效率地区差异分解与影响因素研究——基于非期望产出Super-SBM-Theil-GMS
4.我国工业绿色全要素生产率的区域
差异与影响因素研究——考虑非期望产出的SBM-DDF与GML指数方法的应用5.考虑非期望产出的航空公司运营效率及影响因素研究--基于SBM-Malmquist-luenberger指数和Tobit方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国省际环境治理投资效率评价及其影响因素研究——基于非期望SBM-Tobit模型
中国省际环境治理投资效率评价及其影响因素研究——基于非期望SBM-Tobit模型李洪伟;李晓璐;陶敏【摘要】基于环境治理投资效率的相关研究,从环境治理投资的财力、物力、人力三个方面选取四项投入指标,两项非期望产出指标,且将国内生产总值以及处理能力纳入期望产出指标,建立环境治理投入产出评价指标体系.在此基础上使用SBM Undesirable模型,选取2006 2015年我国30个(除西藏外)省市(自治区)10年环境相关指标数据为数据来源,对各省市环境治理投资效率进行测算评价,同时采用Tobit模型找出影响我国各省市环境治理投资效率的各项因素,结合我国各省市环境治理现状提出改进策略,从而更有效地提高我国各省市的环境治理投资效率.【期刊名称】《山东科技大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2019(021)005【总页数】10页(P78-87)【关键词】环境治理投资效率;SBM-Undesirable模型;Tobit模型;影响因素【作者】李洪伟;李晓璐;陶敏【作者单位】山东科技大学经济管理学院,山东青岛266590;山东科技大学经济管理学院,山东青岛266590;山东科技大学经济管理学院,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】F124;X321一、引言自20世纪80年代以来，我国经济快速发展，粗放型经济增长方式导致环境污染日趋严重，尽管我国近年来不断增加在环境治理上的财力、物力、人力投资，但是环境污染治理尚未达到让人满意的效果，尤其是近几年雾霾现象频发，威胁到人类自身的生存与发展，因此，对环境治理投资问题的研究分析已成为中西方学者研究的热点问题之一。
随着环境治理投入的增加，尤其是技术投入的增加，以及环境指标的变化，原有的评价指标体系已不能全面反映我国环境治理的投入产出情况，因此本文基于环境治理实际投入产出，构建新的评价指标体系，对各省市环境治理效率进行测算分析。
同时采用Tobit回归模型对影响环境治理效率的各个因素进行实证分析，在此基础上，提出环境治理投资效率的提升策略，为我国环境治理提供科学的决策支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
满足 以最小的投 人生 产尽可能多 的产 出。但是 现实生产 过程并非如此，一些生产过程 带有明显 的副产 品，其 中 很多是我们所不期 望生产的产 品，称为 “ 非期 望产 出” ，
环境污染对经济效率 的影响。另一方面 ，环境污染 对发
达地区和欠发达地 区经济效率影 响程度也 可能存 在着差
如伴随着纸的生产 ，也排放 出大量的污水 、废 气等副产 品。这些非期望产出必须尽可 能地 减少才能实 现最佳 的
经济效率 ，而传统的 Ｄ Ａ模 型却 只能使之增加 ，违背 了 Ｅ 效率评价的初衷 ，经典的 Ｄ Ａ模 型对于非期望产 出的处 Ｅ 理显然不再适合。 为了使用 Ｄ Ａ的评价技 术衡量包 含非期 望产 出的经 Ｅ 济效率 ，一些学 者对 此作 了有益 的尝试。早期 的研 究把
第 ２卷年１ ｌ ２０ 第 月 ７８ ｌ 期 ０ １
工 业 技 术 经 济
Ｖ．． ｏ１ 总 ０ ７Ｎ １ １ 第 ． ２
１１ ８ 期
中国区域 环境 效率 差异及 演进 规 律研 究
基 于 非 期 望 产 出 的 Ｓ Ｍ 模 型 的分 析 Ｂ
李 静 程丹 润 （ 合肥 工业大 学 ，合肥 ２０ ０ ） ３０９
（ 摘 要］ 本文比较 了考虑非期望产 出的 Ｄ Ａ模型 的优缺点，通过 引入 Ｓ Ｍ模 型测 算 １９ Ｅ Ｂ ９０～２０ ０６ 年 我 国各 省 区环境 效率 值 ，分析 了我 国区 域环 境 效 率 差异 及 演 进规 律 ，环 境 变 量 的 引入 明 显 降低 了 中国 区域的平均效率水 平，中西部地 区对环境 变量的引入较东部地 区更为敏感。政策含义表明 ，对发达地 区 实行较严格的环境规 静政策 ，对落后地 区可以考虑 实行向发达地 区购买排污权的方式，逐步解决落后 地 】
区 经济 效 率 的提 升 与环 境 保 护相 矛盾 的 两 难局 面 。
［ 关键词］ 环境效 率
演进规律
Ｓ Ｍ模 型 Ｂ
［ 中图分类号］Ｆ０ ［ ２５ 文献标识码］Ａ
引言
改革开放 以来 ，特别 是市场经济 体制改革 以来 ，中 国经济保持了快速的增长 ，经济增长 的效率也 得到 了相
异 Ｌ ｄ ａｋ ３ ｉ ｍ ｒ 等Ｌ作过类似 的有益尝 试 ，他 们实证考 察了 ｎ Ｊ
全球 ５ 个 国家在引入污染变数后生产率的增长及 收敛状 ９ 况 ，发现引入前后美 国等发达 国家 生产率的增长和 收敛 情况变化不大 ，台湾 等新 兴国家或地 区生产 率的增长率 下降较多 ，欠发达 国家生 产率则呈现显 著的增长和收敛 趋势 。本文主要 目的就是使用一种新 的 Ｄ Ａ （ Ｅ 资料包络
下提供一种较为简单 可行的 、考虑环境污 染实际成本 的 衡量经济体环境效率 的办法。
ｌ 相关研 究综述
１１ 非 期望 产 出处 理 的 Ｄ Ａ模 型 ． Ｅ
应的提高 。大量 的研究 文献使用 了企业 微 观层面 数据 、 产业资料 、城市 和省 际资料等资料 ，从多个角 度证 明了
中国的生产率 和效率 在改革 开放后得 到 了显 著 的提高 ， 即使这种效率 的改进不 一定是 经济增 长 的主要 原 因…。 同时 ，研究结果还显示 出东部地 区获得 了远 比中西部地
用 Ｄ Ａ方法度量相 似决策单元间 的效率与生产率 问 Ｅ
题已经被证明是相当有效 的工具 ，它被广泛应用于产业 、
＝１ ，则称作 Ｂ Ｃ模 Ｃ
型 ，即在规模 报酬 可变 （ Ｒ ）条 件下的 效率模 型。但 ＶＳ 正如 Ｃ ａ ｅ 等人 － 所描述 的那样 ，经 典 的 Ｄ Ａ模 型依 ｈｍ ｓ ４ 】 Ｅ 赖的一个基本 的假设 认为 ，Ｄ Ａ的相对效率评 价思想要 Ｅ
求投 入 必 须 尽 可 能地 缩 减 而 产 出必 须 尽 可 能 地 扩 大 ，即
城市 、地 区及 全球 生 产率 及效 率 的评 价方 面 。经 典 的
Ｄ Ａ模 型 称 为 Ｃ Ｒ模 型 ， 即在 规模 报 酬 不 变 （ Ｒ ） 条 Ｅ Ｃ ＯＳ
区更高的经济效率 。但这些 实证 研究存在 的一个缺陷 Ｊ
是他们均无 一例外 地忽略了环境污染成本对经济效率 的
件下效率模型 ；如果加入约束
分析 ）技术处理非期望产 出 （ ｄｓａｌ ｏｔ ｔ，考察在 ｔ ｅｉｂｅ ｕ ｕ） ｍ ｒ ｐ
加入环境 污染 变量 后 中 国地 区的经 济效 率 （ 以环 境效 率∞ 表示 ）状况 ，分析环境 污染对 中 国省 份经济 效率 的 影响及地区差异 ，检验中国区域是否存在上述类似规律。
工 业 技 术 经 济
ｖ．． ｏ １ 总７ １ ０２ Ｎ． １ 第
１１ ８ 期
能地缩减非期 望产出，但却不符合实际生产过程 。Ｓｉｒ ｅｏ ｆｄ 和 ｕ 】 ｎ 将非期望产 出乘以 一１ ，然后 寻找一个合适的转 换 向量使所有负的非期望产 出变成正值 。这种 方法较好 地解决了非期望 产出存在的效率评价 问题 ，但 这一办法
如污染等非期望产出作为影子价格 处理【 ，Ｐｒ ｔ １【 ５ ａ ｅ ａ． 】 ｅ ６ Ｊ
最 早运 用 投 入 产 出 的 弱 可 处 置 性 处 理 污 染 变 量 ，提 出 一
个非线性规划办法处理如造纸 生产的情况 ，但非线 性规 划使用极不方便 ，应 用受到很 大限制。Ｈ ｉ ｊ ａ ７则把 非期 ｌ 望产出变量作为投入进行处理 ，这种 办法虽然能够 尽可
本研究最突出的特点是在 目前绿色 Ｇ Ｐ核算困难的情况 Ｄ
收稿 日期 ：２０— ０— ０ ０８ ８ ９
基金项 目： 本文为 ２ ８ ０ 年教育部人文社科基金项 目 ＜ ０ 中国环境效率的地 区差异与影响因素研究＞ （ 目 项 编号 ：０Ｊ７Ｏ２ ） ８Ｃ ９ ８ 。 Ｏ 月 ７８ ０ １１
影响 ，而忽略环境污染 的代 价计算出的经济效率 是不准
确 、不全面的 ，不能正确地衡量相关 经济体可持续 发展 的水平。尽管近几年逐步开展 的绿 色 Ｇ Ｐ的核 算有助于 Ｄ 揭示我国经济增长的环境代价 ，但 由于绿色 Ｇ Ｐ核算工 Ｄ 作的复杂性 和困难 ，短期 内仍然无 法准确和全面地衡 量