我國區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率時空特征及影響因素
——基于三階段DEA模型分析

景曉棟，田 澤，丁緒輝，閔義嵐

（1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京 211100；2.河海大學(xué)低碳經(jīng)濟研究所，江蘇常州 213022；3.江蘇大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212013；4.西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西楊凌 712100）

改革開放以來，我國經(jīng)濟取得了舉世矚目的成績，并在2010年一躍成為世界第二大經(jīng)濟體，但與此同時，我國碳排放的壓力也在逐漸增大，2011年我國一次能源消費總量超過美國，成為全球能源消費與碳排放第一大國［1］。近年來，隨著我國能源消費持續(xù)穩(wěn)定增長，以及粗放式經(jīng)濟的長期積累，我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、生態(tài)污染與環(huán)境治理正面臨著一系列嚴(yán)峻的問題。2017年，黨的十九大報告明確提出要始終堅持人與自然和諧共生的基本方略。2019年，李克強總理在政府工作報告中也指出要充分重視生態(tài)文明建設(shè)問題，大力推動全面綠色發(fā)展，使生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善。在我國政府高度重視環(huán)境污染的治理的同時，國內(nèi)各省份也相繼出臺了相關(guān)的政策條令，但生態(tài)環(huán)境在不斷惡化的本質(zhì)目前還沒有發(fā)生根本性的改變。因此，在面對環(huán)境污染嚴(yán)重、資源約束趨緊的嚴(yán)峻形勢下，建立科學(xué)的評價指標(biāo)體系，進(jìn)行合理有效的生態(tài)環(huán)境效率測度，定量化評估我國各省份投入產(chǎn)出效率，準(zhǔn)確找出各區(qū)域資源浪費與產(chǎn)出不足的原因，不僅有利于各省份能在低碳發(fā)展的前提下更好地進(jìn)行環(huán)境治理，同時也能為推動我國人與自然和諧相處提供一定的理論參考價值。

1 文獻(xiàn)綜述

對于效率測算，F(xiàn)arrell［2］、Charnes等［3］最早在規(guī)模報酬不變（CCR模型）的基礎(chǔ)上提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法；Banker等［4］在CCR模型的基礎(chǔ)上給出了基于規(guī)模報酬可變的BCC模型。目前對于效率值的測算大多數(shù)基于企業(yè)、行業(yè)或產(chǎn)業(yè)層面，如Rahman等［5］分別運用DEA模型對和孟加拉的水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)進(jìn)行了效率研究；Chang等［6］通過DEA-SBM模型分析了我國交通運輸行業(yè)的環(huán)境效率。Kloos［7］、Han等［8］運用DEA模型對亞洲國家的工業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了測算。在產(chǎn)出方面，Hailu等［9］2001年提出可將非期望產(chǎn)出作為投入變量進(jìn)行研究，從形式上減少非期望產(chǎn)出；F?re等［10］學(xué)者在此基礎(chǔ)上提出可以利用非線性模型且將非期望產(chǎn)出（如環(huán)境污染）考慮在內(nèi)的模型來解決環(huán)境績效問題，國內(nèi)學(xué)者早期開展研究時未將非期望產(chǎn)出考慮在內(nèi)［11-13］，近年來將非期望產(chǎn)出納入效率測算范圍之內(nèi)逐漸受到了國內(nèi)學(xué)者的廣泛認(rèn)可［14-16］。

生態(tài)環(huán)境效率代表了社會利用生態(tài)資源的能力。目前國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對生態(tài)環(huán)境效率進(jìn)行了研究，早期學(xué)者大多采用傳統(tǒng)的DEA模型進(jìn)行測算［17-18］，但由于受到各種環(huán)境、政策等隨機因素的影響，生態(tài)環(huán)境效率值的測算并不準(zhǔn)確；王兵等［19］運用SBM方向性距離函數(shù)測算了1998—2007年我國30個省份的環(huán)境效率，得出能源的過度使用及SO2和CO2的過度排放是造成環(huán)境無效率的主要原因；曾賢剛［20］基于DEA方法，運用2000—2008年省級面板數(shù)據(jù)計算了我國30個省份的環(huán)境效率，得出各省份環(huán)境效率基本保持在0.7～1.0之間；白永平等［21］從非期望產(chǎn)出角度運用SBM模型測算了2001—2010年我國沿黃9省份的環(huán)境效率靜態(tài)水平，得出考慮環(huán)境變量之后會降低區(qū)域的平均環(huán)境效率水平。

綜上所述，一方面，現(xiàn)有研究大多采用傳統(tǒng)的DEA模型或SBM模型等來進(jìn)行生態(tài)環(huán)境效率測算，部分學(xué)者在研究過程中未考慮非期望產(chǎn)出對效率值的影響；另一方面，現(xiàn)有相關(guān)研究大多集中于企業(yè)、產(chǎn)業(yè)或部分省域之間，針對全國范圍的研究較少，且大多數(shù)學(xué)者未剔除環(huán)境變量、隨機因素等對實證結(jié)果的干擾作用，由此可能導(dǎo)致測算結(jié)果與實際出現(xiàn)較大誤差，從而導(dǎo)致資源配置扭曲。采用三階段DEA模型可以將管理無效率及隨機誤差等因素剝離出來，同時將非期望產(chǎn)出考慮在內(nèi)，能更加客觀準(zhǔn)確地反映實際情況。借鑒上述研究，本文選取2008—2017年我國30個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用三階段DEA模型，對各省份及區(qū)域之間的生態(tài)環(huán)境效率進(jìn)行實證研究，通過省份、區(qū)域間的時空對比，探究各地生態(tài)環(huán)境效率差異化的原因及特征，并針對各地目前存在的問題提出相應(yīng)的對策建議，為提高生態(tài)環(huán)境效率提供一定的理論參考。

2 研究方法與評價模型

三階段DEA模型最早由Fried等［22］學(xué)者提出，運用三階段模型能夠更好地評估決策單元（DMU）的效率。相較于傳統(tǒng)的DEA模型，三階段模型最大的優(yōu)勢在于能夠提出非經(jīng)營因素（外部環(huán)境與隨機因素）對效率的影響，從而使結(jié)果能夠更加符合實際。其構(gòu)建和運用主要包括3個階段：

（1）第一階段，構(gòu)建傳統(tǒng)的DEA模型。該模型在運用時分為BCC和CCR兩種，其中CCR模型要求以規(guī)模報酬不變?yōu)榍疤峒僭O(shè)，與實際情況相差較大，因此，Banke等［4］于1984年提出了規(guī)模報酬可變的DEA-BCC模型。由BCC模型計算出的效率值為技術(shù)效率（TE），可分解為規(guī)模效率（PTE）與純技術(shù)效率（SE）的乘積，即TE=PTE×SE。投入導(dǎo)向下的BCC模型的具體形式如下：

（2）第二階段。由于第一階段計算出的環(huán)境效率值受到外部環(huán)境因素、隨機因素及管理效率三部分的影響，難以判斷是什么因素影響了最終的效率值，因此第二階段通過構(gòu)建SFA模型，從而剔除外部環(huán)境因素和隨機因素干擾，從而得出DMU投入冗余僅由管理無效率造成。假定DMU有n個，每個DMU共有m種投入變量，可觀測的外部環(huán)境變量為p，則可構(gòu)建方程如下：

將代入得到調(diào)整后的投入量公式如下：

（3）第三階段，進(jìn)行調(diào)整后的DEA模型及數(shù)據(jù)分析。用第二階段計算出的調(diào)整后的數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù)，產(chǎn)出值仍采用真實產(chǎn)出值，再次利用BCC模型進(jìn)行計算。這樣得出來的計算值為剔除了環(huán)境因素和隨機因素干擾，能夠真實客觀地反映區(qū)域環(huán)境效率。

3 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

3.1 指標(biāo)選取

（1）投入變量。綜合考慮指標(biāo)選取應(yīng)滿足綜合性、可比性、重要性及可行性原則，本文將投入指標(biāo)分為3項：自然資源投入、人力資本投入、資本投入。其中：自然資源投入用能源消費總量來表示，包括石油、煤炭、天然氣等，采用2006年政府間氣候變化專門委員會（IPCC）公布的能源折算系數(shù)折算為標(biāo)準(zhǔn)煤；人力資本投入采用歷年的就業(yè)人口數(shù)量來代替；資本投入采用各省份固定資產(chǎn)投資總額表示。

（2）產(chǎn)出變量。產(chǎn)出變量分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，本文將我國地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為期望產(chǎn)出，工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣（SO2）排放量作為非期望產(chǎn)出。

（3）環(huán)境變量。生態(tài)環(huán)境效率值會受到一系列環(huán)境因素的影響，借鑒已有的研究，本文采用人口密度、實際人均GDP、城市化水平、外貿(mào)依存度及第二產(chǎn)業(yè)增加值占比等指標(biāo)作為環(huán)境變量［23-24］。其中：人口密度為人口總數(shù)與行政區(qū)域面積之比；人均GDP為當(dāng)年總產(chǎn)值除以當(dāng)年總?cè)丝冢怀鞘谢綖榈胤匠擎?zhèn)人口占常住人口之比；外貿(mào)依存度為各省份進(jìn)出口總額占GDP的比重；第二產(chǎn)業(yè)增加值用第二產(chǎn)業(yè)增加值除以各省份當(dāng)年總GDP來表示。

具體統(tǒng)計指標(biāo)如表1所示。

表1 我國各地區(qū)生態(tài)環(huán)境效率水平評價指標(biāo)體系

表1（續(xù)）

3.2 數(shù)據(jù)來源

本文中投入變量、產(chǎn)出變量及環(huán)境變量的相關(guān)數(shù)據(jù)來自2008—2017年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》等，西藏和港澳臺地區(qū)因數(shù)據(jù)缺失未納入研究，因此本文主要分析了我國30個省、自治區(qū)、直轄市10年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。為排除因價格因素對實證結(jié)果所帶來的影響，本文所有數(shù)據(jù)均以2000年不變價格為基準(zhǔn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。按照我國地理位置和行政區(qū)域劃分，本文將研究對象分為東北、華北、華中、華東、華南、西北、西南共七大區(qū)域（見表2）。

表2 研究對象的七大區(qū)域劃分

4 實證結(jié)果分析

4.1 第一階段分析

運用MaxDEA軟件對我國30省份生態(tài)環(huán)境效率實證分析，結(jié)果如表3所示。由于篇幅限制，本文選取2008及2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行展示，對2010、2012、2015、2017年 4個時間進(jìn)行詳細(xì)分析。總體來看，各省份生態(tài)環(huán)境效率值在0.45～1.00之間。從平均水平來看，各省份生態(tài)環(huán)境效率均值4年來穩(wěn)定在0.84～0.87之間。從截面數(shù)據(jù)上來看，2008年生態(tài)環(huán)境效率處于效率前沿面的有北京、天津、黑龍江、上海、福建、江西、廣東、海南共8個省市，效率值大于0.80的共有21個省份，處于純技術(shù)效率前沿面和規(guī)模效率前沿面的省份分別為13個和8個；2010、2012、2015、2017年生態(tài)環(huán)境效率等于1的省份個數(shù)分別為7、8、6、9個，其中4年生態(tài)環(huán)境效率均達(dá)到最優(yōu)的有北京、天津、黑龍江、廣東。從省份內(nèi)部具體對比來看，部分省份如青海、寧夏等生態(tài)環(huán)境效率值長期處于0.40～0.50之間，與北京、上海等省市差距較大，同時各省份之間規(guī)模效率值與純技術(shù)效率值差異較小，表明各省份生態(tài)環(huán)境效率值受到兩者的共同影響。

表3 第一階段DEA模型的我國30省份生態(tài)環(huán)境績效水平

七大區(qū)域的生態(tài)環(huán)境績效水平如圖1所示，可知我國區(qū)域間生態(tài)環(huán)境效率值差異較大：東北、華東、華北及華南地區(qū)的生態(tài)環(huán)境效率值始終保持在較高水平；華中地區(qū)的生態(tài)環(huán)境效率值在2008—2014年基本保持不變，2014—2017年間呈現(xiàn)出明顯上漲趨勢；西南地區(qū)10年間的生態(tài)環(huán)境效率值長期保持在0.75左右；西北地區(qū)的效率值在2008—2009年間有較大幅度的下降，2009—2011年有明顯上升，但在2011—2015年間呈明顯下降趨勢，2015—2017年則呈水平狀態(tài)。但由于此階段的環(huán)境效率評價值無法排除由于環(huán)境因素、隨機因素的影響，因此，此實證結(jié)果只能部分反映各省份的環(huán)境效率水平，需要進(jìn)一步對投入變量調(diào)整和分析，從而排除外界因素對真實結(jié)果的干擾。

圖1 第一階段DEA模型的我國區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率測度值

4.2 第二階段分析

松弛變量的存在表示投入變量存在效率提升的空間，即通過提高管理水平或者減少投入就可以達(dá)到目前的產(chǎn)出水平。如果環(huán)境變量與松弛變量存在正相關(guān)關(guān)系，則意味著隨著環(huán)境變量的增加將導(dǎo)致投入值松弛變量的增多，從而會降低各省份的環(huán)境效率；反之，若兩者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，則有利于提升環(huán)境效率。在DEA第二階段的分析過程中，本文借助Frontier4.1軟件，運用SFA方法調(diào)整各省份的原始投入值，可以排除掉環(huán)境因素、管理因素和隨機因素對于真實效率值的影響，從而得到各地在相同管理環(huán)境下的環(huán)境績效水平。為了合理地進(jìn)行變量調(diào)整，在第二階段本文采用第一階段中投入變量的松弛變量作為被解釋變量，人口密度、實際人均GDP、城市化水平、外貿(mào)依存度及第二產(chǎn)業(yè)增加值占比作為解釋變量。具體回歸結(jié)果如表4所示。

（1）人口密度和城市化水平與投入變量的松弛變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即人口密度越大、城市化水平越高越有利于環(huán)境效率水平的提升。人口密度和城市化水平的提升有利于進(jìn)一步形成城市群，而城市群的空間集聚效應(yīng)及群體性生活又會反過來促進(jìn)人民對于環(huán)境意識的提高，從而發(fā)揮出對于環(huán)境效率的正向促進(jìn)作用。

（2）實際人均GDP除2012年與能源消費及2015年與就業(yè)人口呈負(fù)相關(guān)關(guān)系外，其整體上與投入變量的松弛變量呈正相關(guān)關(guān)系，即人均GDP越高越不利于環(huán)境效率水平的提升。這表明實際人均GDP的增加將增加固定資產(chǎn)、能源消費及資本投入松弛變量，降低環(huán)境效率的水平。2012年我國出臺了《中國的能源政策白皮書》，提出了堅持“節(jié)約優(yōu)先”等八項能源發(fā)展方針，因此在2012年我國實際人均GDP提高能促進(jìn)能源消費減少從而提高生態(tài)環(huán)境效率值。

（3）第二產(chǎn)業(yè)占比的增加與能源消費呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與就業(yè)人口呈正相關(guān)關(guān)系，與固定資產(chǎn)投資呈不確定性關(guān)系，即隨著第二產(chǎn)業(yè)占比的增加，能夠降低能源消費投入變量的松弛值，從而提高生態(tài)環(huán)境效率，同時又會提高就業(yè)人口的松弛變量，造成人力資本的浪費。第二產(chǎn)業(yè)增加值占比在2010—2012年與固定資產(chǎn)投入松弛變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系是，因為我國為應(yīng)對2008年的國際金融危機采取了4萬億元的刺激政策，大量的貨幣涌向工業(yè)企業(yè)，由于投入與產(chǎn)出有一定的滯后性，所以其負(fù)面影響在2008年并未表現(xiàn)出來，但2010—2012年的數(shù)據(jù)顯示，過熱的經(jīng)濟刺激會造成固定資產(chǎn)投資的浪費現(xiàn)象，這表明當(dāng)時我國為緩解就業(yè)壓力所采取的經(jīng)濟發(fā)展模式是以環(huán)境損耗和資源開發(fā)為代價的，資源過度開采，雖然在一定程度上能夠促進(jìn)經(jīng)濟的發(fā)展，但固體廢棄物等的排放也勢必會給環(huán)境帶來較大的負(fù)面效果，極大地限制了環(huán)境效率的提升；2015—2017年間第二產(chǎn)業(yè)增加值占比與固定資產(chǎn)松弛變量呈負(fù)相關(guān)的原因是，因為我國在2015年提出了供給側(cè)改革，要求改變要素配置扭曲狀況，擴大有效供給，從而提高社會資源的全要素生產(chǎn)率，因此第二產(chǎn)業(yè)的增加值占比提高能夠提高各省份的生態(tài)環(huán)境水平，同時，第二產(chǎn)業(yè)是能源消耗較高的行業(yè)，繼續(xù)推動產(chǎn)業(yè)升級和優(yōu)化有利于生態(tài)環(huán)境水平的持續(xù)改善［25］。

（3）外貿(mào)依存度除2012年與能源消費及2017年與就業(yè)人口呈負(fù)相關(guān)關(guān)系外，與固定資產(chǎn)投資、能源消費、人力資本投資的松弛變量均呈正相關(guān)關(guān)系，這表明隨著外貿(mào)依存度的提高會帶來環(huán)境的惡化問題，這是因為我國自從2008年國際金融危機爆發(fā)以來開始大規(guī)模地引進(jìn)外資企業(yè)，在推行貿(mào)易自由化及招商引資的同時也引進(jìn)了國外很多高污染的企業(yè)，由于環(huán)境規(guī)制和相關(guān)政策的不完善，雖然在一定程度上促進(jìn)了經(jīng)濟的增長，但也對環(huán)境造成了很大程度的破壞；另一方面，由于我國進(jìn)出口貿(mào)易企業(yè)受到研發(fā)水平的限制，導(dǎo)致進(jìn)出口產(chǎn)品附加值較低，沒有使資本、能源和人力資本充分利用起來，因此也會對環(huán)境效率造成負(fù)面影響。2012年外貿(mào)依存度與能源消費的松弛變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，是因為當(dāng)年受到《中國的能源政策白皮書》的約束條件影響；2017年與就業(yè)人口呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，在一定程度上表明我國進(jìn)出口貿(mào)易水平的提高，即進(jìn)出口貿(mào)易的產(chǎn)品由勞動力密集型向資本密集型轉(zhuǎn)變，通過外貿(mào)依存度水平的增加可以向社會釋放一定的就業(yè)人口，從而優(yōu)化人力資源配置、提高生態(tài)環(huán)境效率水平。

總之，不同環(huán)境變量對于環(huán)境效率有著不同的影響，且相同環(huán)境變量對于環(huán)境效率的影響也會隨著時間的變化而變化。因此，為了測度我國各省份真實的環(huán)境效率水平，有必要剔除環(huán)境因素、管理效率及隨機因素的影響，使得各決策單元都處在相同的外部環(huán)境之下。

表4 第二階段DEA模型的我國30省份生態(tài)環(huán)境績效水平回歸結(jié)果

4.3 第三階段分析

本文將第二階段調(diào)整后的投入變量與原始產(chǎn)出值代入DEA-BCC模型中，選取排放量、廢水排放量作為非期望產(chǎn)出，所測得結(jié)果即為剔除外部環(huán)境因素與隨機干擾項且考慮非期望產(chǎn)出的各省份真實的環(huán)境效率值（見表5）。通過計算表2與表5均值可知，30省份第一階段DEA生態(tài)環(huán)境效率均值要高于第三階段測得的真實的生態(tài)環(huán)境效率均值，表明不剔除環(huán)境變量及隨機因素的影響會高估各省份的生態(tài)環(huán)境效率值。具體分析表5：

（1）在剔除環(huán)境變量與隨機因素的影響后，2008年處于生態(tài)環(huán)境效率前沿面的有北京、遼寧、黑龍江、山東、河南、廣東共6個省市，2010、2012、2015、2017年生態(tài)環(huán)境效率達(dá)到最優(yōu)化的省份數(shù)量分別為7、7、7、8個，其中4年的生態(tài)環(huán)境水平均達(dá)到最優(yōu)效率的省市共6個，分別為北京、遼寧、黑龍江、山東、河南、廣東。按照均值來看，30省份間的效率均值在0.756～0.775之間，并呈現(xiàn)出輕微的下降趨勢；從方差來看，各地內(nèi)部間的差異性也有擴大的趨勢。針對各省份的具體分析來看，各地生態(tài)環(huán)境效率存在較大的極差，如2008年青海的環(huán)境效率值僅為0.271、寧夏為0.295，而北京、山東均為1；2017年青海的生態(tài)環(huán)境效率值為0.260、寧夏為0.284，均低于0.3的水平。

（2）從規(guī)模報酬上來看，第一階段2008年實證結(jié)果中，處于規(guī)模報酬遞減的DMU共有8個、規(guī)模報酬不變的共有8個、規(guī)模報酬遞增的為12個，2017年分別為5、9、16個；第三階段2008年實證結(jié)果中，處于規(guī)模報酬遞減的DMU共計2個、規(guī)模報酬不變的共有6個，規(guī)模報酬遞增的則增加到22個，2017年分別為2、8、20個。這表明在剔除環(huán)境變量和隨機因素的干擾后，各省份環(huán)境效率的規(guī)模狀態(tài)主要由規(guī)模報酬遞增為主，即增加適當(dāng)?shù)耐度胱兞靠傻玫礁笠?guī)模的產(chǎn)出。從純技術(shù)效率上來看，在處于相同的外部環(huán)境下，新疆、云南、甘肅等地的效率值相較第一階段有了明顯下降，這表明限制其效率值的主要因素是規(guī)模效率值不高；四川、湖北、河北等地的純技術(shù)效率值相較第一階段則有了較大的降低，表明技術(shù)效率阻礙了其效率值的提高。

表5 第三階段DEA模型的我國30省份生態(tài)環(huán)境績效水平

第三階段七大區(qū)域的生態(tài)環(huán)境績效水平如圖2所示，可知東北、華東、華北、華中地區(qū)的生態(tài)環(huán)境效率值較高，西南地區(qū)的生態(tài)環(huán)境效率值保持在0.6～0.7之間，西北地區(qū)的效率值最低，這一方面這與我國實際發(fā)展情況相符，另一方面也與第一階段所測得結(jié)果匹配。在2008—2015年間，我國各區(qū)域間生態(tài)環(huán)境效率值均保持相對穩(wěn)定，在2015—2016年間整體有一個大幅的攀升，這是因為2015年10月黨的十八屆五中全會明確提出要堅持節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的基本國策，堅持可持續(xù)發(fā)展道路；同時，隨著“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的發(fā)展理念提出，各地紛紛相應(yīng)出臺了的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型及節(jié)能減排政策，因此2016年我國生態(tài)環(huán)境效率值大幅提高；2016—2017年我國生態(tài)環(huán)境效率整體有下降趨勢，從各省份的具體分析來看，主要是吉林、浙江、內(nèi)蒙古、湖北、海南、云南及貴州等地的生態(tài)環(huán)境效率值下降導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率值下降。需注意的是，2017年各區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率值與2008—2015年相比其實變化不大，但由于2016年受到較大政策性因素的干擾，所以2017年與之相比產(chǎn)生了較大差異。

圖2 第三階段DEA模型的我國區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率測度值

4.4 影響因素對比分析

根據(jù)第一階段DEA與第三階段DEA實證結(jié)果，本文對各區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率值進(jìn)行對比分析，將第一階段效率值減去第三階段效率值定義為ΔTE。從圖3可以得知，除2016年外，第一階段測度的結(jié)果要比第三階段測度結(jié)果高估，其中西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境效率值被高估程度最大，西南、華南地區(qū)被高估程度處于0.10～0.15之間，華東、華中、華北地區(qū)被高估程度不明顯。2016年各區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率值第一階段與第三階段基本相同是因為，2016年我國開始積極貫徹保護(hù)環(huán)境的基本國策并修訂了《中華人民共和國節(jié)約能源法》，在這樣的背景下，各地政府都訂立了較為嚴(yán)格的政策方針，因此在剔除環(huán)境變量和隨機因素的干擾下，各地區(qū)的生態(tài)環(huán)境效率值沒有明顯變化。

圖3 第一三階段DEA模型的我國區(qū)域生態(tài)環(huán)境效率變化差異

將ΔTE的變化量進(jìn)一步區(qū)分可得ΔPTE和ΔSE，分別為第一階段與第三階段純技術(shù)效率的差值和規(guī)模效率的差值。從圖4可知：華南、華中、華北地區(qū)純技術(shù)效率值的第一階段被高估；華東、東北地區(qū)一三階段前后變化值不大；西南地區(qū)純技術(shù)效率值在2008—2012年間被低估，在2012—2015年及2017年期間被高估；西北地區(qū)在2008—2016年間長期被低估，2017年被高估。

圖4 第一三階段DEA模型的我國區(qū)域生態(tài)環(huán)境純技術(shù)效率變化差異

從圖5可知：西北、西南地區(qū)第一階段測得的規(guī)模效率值明顯高于第三階段，表明該區(qū)域的規(guī)模效率值長期被高估；華南地區(qū)一三前后兩期的規(guī)模效率差值保持在0.10～0.15之間；華北、華中、華東及東北區(qū)域的規(guī)模效率變化值較小。

圖5 第一三階段DEA模型的我國區(qū)域生態(tài)環(huán)境規(guī)模效率變化差異

結(jié)合圖4、圖5可知：西南、西北地區(qū)的規(guī)模效率值被高估、純技術(shù)效率值被低估；華中地區(qū)的純技術(shù)效率值被高估，規(guī)模效率基本不變；華南地區(qū)的純技術(shù)效率值和規(guī)模報酬值均被高估；華北、華東、東北地區(qū)的純技術(shù)效率與規(guī)模效率值受到環(huán)境因素和隨機因素的干擾較小。從圖4、圖5數(shù)值上看可知，規(guī)模效率的變化范圍更大：西南、西北地區(qū)規(guī)模效率變化值大約是純技術(shù)效率變化值的兩倍，表明其效率值受到規(guī)模效率約束的作用更強；華南地區(qū)的規(guī)模效率差值和純技術(shù)效率差值基本相等，表明其受到兩者之間的共同約束作用。

5 結(jié)論與啟示

本文主要運用三階段DEA模型對2008—2017年我國30個省份的生態(tài)環(huán)境效率值進(jìn)行測度，并按照其地理位置分類進(jìn)行了詳細(xì)分析，主要剔除了如人均GDP、城市化水平等環(huán)境因素與隨機因素的影響。主要結(jié)論與啟示有以下3點：

（1）環(huán)境變量和隨機因素對各省份真實的生態(tài)環(huán)境效率值有顯著影響，在不考慮外部變量的情況下會導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境效率值被高估。人口密度和城市化水平的提高能夠減少固定資產(chǎn)投資、能源消費及就業(yè)人口的松弛變量，從而促進(jìn)生態(tài)環(huán)境效率的提升，因此各省份應(yīng)繼續(xù)推動城市化建設(shè)，逐步完善城鎮(zhèn)空間布局，積極吸引外來人口，從而推動當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)文明建設(shè)。實際人均GDP的提高整體上會對投入松弛變量產(chǎn)生正向影響，即人均GDP提升會對生態(tài)環(huán)境效率值帶來負(fù)面影響，因此各省份應(yīng)走出傳統(tǒng)意義上“唯GDP”的誤區(qū)，著重加強“綠色GDP”的建設(shè)；另一方面當(dāng)?shù)卣矐?yīng)加強公民環(huán)保意識教育，引導(dǎo)居民轉(zhuǎn)變消費理念和完善消費結(jié)構(gòu)，從而提升環(huán)境效率。第二產(chǎn)業(yè)占比的增加與能源消費松弛變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系、與就業(yè)人口松弛變量呈正相關(guān)關(guān)系，表明我國現(xiàn)階段第二產(chǎn)業(yè)開始逐漸擺脫能源消費依賴；同時近年來我國第二產(chǎn)業(yè)智能化水平不斷提升，對于人力資本的需求呈變?nèi)踮厔荨Ｍ赓Q(mào)依存度與固定資產(chǎn)投資、能源消費、人力資本投資的松弛變量大體上均呈正相關(guān)關(guān)系，這表明我國進(jìn)出口貿(mào)易水平及外資利用水平仍然較低，雖然通過進(jìn)出口貿(mào)易會給當(dāng)?shù)貛硪欢ǖ慕?jīng)濟增長，但現(xiàn)階段其帶來的環(huán)境負(fù)效應(yīng)明顯大于經(jīng)濟增長的正效應(yīng)，各省份應(yīng)當(dāng)注重外貿(mào)水平的提升，提高產(chǎn)品的科技附加值，同時也應(yīng)對外資投資建立嚴(yán)格的審核機制，嚴(yán)格限制國外高污染企業(yè)進(jìn)入本地市場。

（2）在剔除環(huán)境變量和隨機因素對各省份生態(tài)環(huán)境效率的影響后，各地的生態(tài)環(huán)境效率值較第一階段實證結(jié)果有了明顯降低，表明若不考慮外部差異會高估當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境效率值；同時在第三階段中規(guī)模報酬遞增的決策單元數(shù)量明顯增加，表明各省份的規(guī)模報酬效率在第一階段被低估，純技術(shù)效率在不同的省域間則表現(xiàn)出不同的結(jié)果。第三階段的實證結(jié)果表明西南、西北地區(qū)的規(guī)模效率值被明顯高估，而純技術(shù)效率值被低估，即限制西南、西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境效率的真實影響因素并不是純技術(shù)效率，而是規(guī)模效率；同時華中地區(qū)受到純技術(shù)效率的約束作用較規(guī)模效率的作用更強，華南地區(qū)則受到兩者之間的共同約束。因此，如果不剝離外部環(huán)境因素和隨機因素影響的情況下，很容易會得到錯誤的研究結(jié)果，從而在某種程度上形成錯誤決策手段，導(dǎo)致資源進(jìn)一步浪費。

（3）我國目前各區(qū)域的生態(tài)環(huán)境效率值差距較大：西北、西南部地區(qū)的生態(tài)環(huán)境效率值較華東、東北地區(qū)相比較低，且每個地區(qū)在不同年份所表現(xiàn)出來的純技術(shù)效率和規(guī)模效率也有所不同，即使相同地理區(qū)域內(nèi)的不同省份之間在內(nèi)部也存在較大的差異性。由于環(huán)境變量和隨機因素對于生態(tài)環(huán)境效率的影響較大，且隨機因素具有不可控的特征，因此各省份應(yīng)當(dāng)充分考慮外部環(huán)境因素，合理調(diào)整經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，做好產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，及時淘汰過剩產(chǎn)能，做到經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護(hù)同步發(fā)展；同時應(yīng)根據(jù)自身實際情況對癥下藥，有針對性地提高純技術(shù)效率或規(guī)模效率，建立健全低碳綠色循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟體系，從而更好實現(xiàn)經(jīng)濟的綠色化發(fā)展。