基于超效率SBM模型的綠色經濟效率測度

朱榮榮 蔡靜

摘要：文章采用含有非期望產出的超效率SBM模型，選取資源、勞動以及資本三個投入指標，對我國“一帶一路”節點城市的綠色經濟效率進行測度，并且對各節點城市的Malmquist指數進行分解分析，實證結果表明我國“一帶一路”節點城市的綠色經濟效率水平較高，且綠色經濟效率也在不斷進步。

Abstract： The article adopts the super efficiency SBM model with undesired output， selects the three input indicators of resources， labor and capital， measures the green economic efficiency of China's "One Belt And One Road" node cities， and analyzes the Malmquist index of each node city. The empirical results show that the green economy efficiency level of China's "One Belt And One Road" node cities is relatively high， and the green economy efficiency is also improving.

關鍵詞：綠色經濟效率;一帶一路;超效率SBM模型

Key words： green economy efficiency;One Belt and One Road;super efficiency SBM model

中圖分類號：F124.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）29-0006-03

0? 引言

隨著工業技術的進步，我國已經成為第二大經濟體，經濟增長速度超過國際平均水平。然而我國面臨人口眾多、生態脆弱、人均資源占有不足等問題，資源環境對經濟發展的約束增強，發展經濟、改善民生的任務十分艱巨。所以我國的經濟發展模式亟需向可持續的綠色經濟社會發展模式轉變。而“一帶一路”是促進國內節點城市協同發展，形成全面開放新格局，縮小地區差異的機會。我國已經將綠色低碳經濟發展納入到經濟合作的重點之中，提出在經濟合作中要充分考慮氣候變化和生態文明理念。測量國內“一帶一路”節點城市的綠色經濟效率，對我國推進綠色 “一帶一路”建設具有重要的現實意義。

早期有學者運用熵權法計算綠色GDP，采用傳統的非參數DEA模型對其進行核算（楊龍、胡曉珍，2010[1]）。也有學者采用傳統DEA-BCC和DEA-Malmquist模型對綠色經濟效率進行研究（王曉云、魏琦等，2017[2]），但是傳統的DEA模型無法充分考慮投入或產出的非零松弛性，托恩（Tone）提出了非徑向、非角度的SBM模型，彌補了這一缺陷，因而逐漸有不少學者使用SBM模型測度效率（錢爭鳴、劉曉晨，2013[3];聶玉立、溫湖煒，2015[4];孫金嶺、朱沛宇，2019[5]）。除了研究在關于綠色經濟效率的地區差異研究方面，部分學者主要集中于省級層面，對我國所屬省份或者長江流域、珠三角區域以及 “一帶一路”重點省份等地區的綠色經濟發展進行測算，研究各區域的環境資源與經濟發展差異（彭繼增、鄧千千等，2019[6];孟望生，2020[7]）。目前國內學者對城市的綠色經濟效率研究較少，基于此，本文采用超效率SBM模型，對“一帶一路”節點城市的綠色經濟效率進行測度。

1? 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 含有非期望產出的超效率SBM模型

與傳統的BBC與CCR模型相比，SBM模型直接把松弛變量納入到目標函數，從而使SBM模型的經濟目標最大化實際利潤。而超效率SBM模型可以將有效DMU的效率值進行進一步區分，通過該模型的測算，有效DMU的效率值一般會大于1。為了最大限度地與實際生產保持一致，本文將壞產出引入超高效SBM中，從而獲得了一種考慮壞產出的超高效SBM模型。

模型中假設有n個DMUS，每個DMU有投入、好產出、壞產出三個元素，其中定義x∈Rm，y∈Rq，b∈Rt，三個變量X、Y、B如下：，，，并假設X>0，Y>0，B>0。

由此得到含有壞產出的超效率SBM模型：

λ，S-，S+？叟0

1.1.2 Malmquist模型

超效率模型只能測算出組內決策單元的效率大小，無法對面板數據的大小進行測算，而Malmquist指數與DEA 理論相結合，彌補了靜態DEA模型不能測算面板數據的不足。Malmquist指數可以分解為技術進步指數與技術效率指數，根據Fare等人的理論，從t期到t+1期，Malmquist指數可以表示為：

其中D表示決策單元之間的距離函數，Malmquist生產率指數表示在t到t+1期間決策單位的生產率變化程度。如果M>1，則表示生產率提高;如果M<1，則表示生產效率下降。Malmquist生產率指數可以分解為兩部分，技術效率變化（EFFCH）和技術變化（TECH），而當EFFCH大于1時，表示技術效率上升，當TECH大于1時，表示技術進步。

1.2 數據來源和指標選取

本文的研究范圍包括“一帶一路”的26個國內節點城市，使用2008-2017年的年度面板數據，數據來源《中國城市統計年鑒》、《中國統計年鑒》等。在指標選取方面，分為投入指標與產出指標，包括資源、勞動以及資本三個投入指標。資源投入包括各地市全社會用電量、全社會供水量和建成區面積;勞動投入為年末單位從業人員總數;資本采用各地市的固定資本投資總量。產出指標則包括理想產出和非期望產出，理想產出指標選擇各地市的GDP，而非期望產出指標則選擇“工業三廢”的排放量。

2? 基于超效率SBM-Malmquist模型的綠色經濟效率分析

2.1 “一帶一路”節點城市綠色經濟超效率值分析

依據含有壞產出的超效率SBM模型，運用MAX.DEA軟件對26個城市的綠色經濟效率進行測算，結果見表1。

由表1可見，“一帶一路”主要節點城市在2008-2017年的綠色經濟超效率均值普遍都位于0.8以上。以2012年為節點，綠色經濟超效率均值有一個先下降再上升的趨勢。2008、2011、2015以及2016綠色經濟超效率值大于1的城市個數已經超過了60%，其他年份綠色經濟超效率值大于1的城市個數也普遍在50%以上，表明位于“一帶一路”主要節點城市的綠色經濟效率較高。所以將核心城市作為“一帶一路”的主要節點城市可以充分發揮其引領以及支撐作用。從各個城市來看，綠色經濟超效率均值大于1分別是大連市、青島市、煙臺市、上海市、深圳市、天津市等13個城市，可以看出綠色經濟效率較高的城市基本上都是東部沿海城市。綠色經濟超效率均值小于1的城市也有13個，大多是像西寧、蘭寧以及合肥這樣的中西部內陸城市。

2.2 城市綠色經濟效率的Malmquist指數分析

2.2.1 時間趨勢分析

從總體上來看，在2008-2017年十年期間，“一帶一路”主要節點城市的Malmqiust指數、技術進步指數以及技術效率指數的變化趨勢大致相同，普遍呈現出了一個先下降后上升的趨勢。其中，2016-2017年的Malmqiust指數小于1之外，其余年份均大于1，表明2016年至2017年的綠色經濟效率有所退步，其余年份的綠色經濟效率在不斷進步;技術進步指數也是處于一個較高的水平，其值普遍都大于1，2015-2016年的技術變化達到了1.274，表明這一期間的生產技術進步最快;技術效率變化指數的水平較低，2016-2017年的技術效率指數最低，而2015-2016年間的技術效率指數最高。

2.2.2 地區差異分析

通過表3可以看出各地區的Malmqiust指數平均值均大于1，其中西部地區的Malmqiust指數位居第一，且其技術進步指數與技術效率指數在三個地區均為最高，表明西部地區綠色經濟效率的上升速度最快，其生產技術進步最快，生產技術效率最高;東部地區的Malmqiust指數位列第二，技術進步指數為1.164，技術效率指數0.987，經濟發展水平最高的東部地區，其綠色經濟效率低于西部地區，其技術效率指數小于1，說明技術效率有所下降;中部地區的各方面指數較低，且都低于全國平均水平，說明中部地區的技術進步以及技術效率還有更大的改善空間。

3? 結論與政策建議

3.1 結論

本文通過對26個節點城市2008-2017年間的綠色經濟效率進行測算與比較，研究發現：“一帶一路”主要節點城市的綠色經濟效率較高，在各個年份的比重超過50%;從2008年到2017年之間，綠色經濟效率值總體較為平穩，除2013-2016年間略有上升，其余年份有所下降，且各地區的綠色效率值存在差異，東部地區綠色經濟效率最優，其次是中部地區，西部地區的綠色效率雖然在逐年上升，但是與東中部地區仍然存在差異;“一帶一路”主要節點城市的各指數變化趨勢大致相同，普遍呈現出了一個先下降后上升的趨勢，且各地區的Malmqiust指數平均值均大于1，其中西部地區的Malmqiust指數位最大，其次為東部地區、中部地區。

3.2 政策建議

根據以上分析，本文提出推動綠色 “一帶一路”建設的政策建議：①國家要制定相應的政策去鼓勵和支持“一帶一路”主要節點開展城市生態文明建設先行試點，探索適合中國國情的的綠色發展模式，給中國的其他城市起到引領和帶頭作用;②根據國內各地區的發展差異，因地制宜地制定符合各地區綠色發展的戰略，縮小中部地區與東西部地區在綠色經濟發展方面的差異;③充分發揮“一帶一路”政策帶來的優勢與機遇，進一步擴大開放，積極推動產業轉型升級，大力發展高端制造業，推動節能環保產業、新能源產業等綠色產業的發展，加強與國際的合作與交流。

參考文獻：

[1]楊龍，胡曉珍.基于DEA的中國綠色經濟效率地區差異與收斂分析[J].經濟學家，2010（02）：46-54.

[2]王曉云，魏琦，楊秀平.城市綠色經濟效率動態評價及影響因素——基于285個地級以上城市數據的分析[J].生態經濟，2017，33（02）：68-71.

[3]錢爭鳴，劉曉晨.中國綠色經濟效率的區域差異與影響因素分析[J].中國人口·資源與環境，2013，23（07）：104-109.

[4]聶玉立，溫湖煒.中國地級以上城市綠色經濟效率實證研究[J].中國人口·資源與環境，2015，25（S1）：409-413.

[5]孫金嶺，朱沛宇.基于SBM-Malmquist-Tobit的“一帶一路”重點省份綠色經濟效率評價及影響因素分析[J].科技管理研究，2019，39（12）：230-237.

[6]彭繼增，鄧千千，徐麗.OFDI對綠色經濟效率的影響研究：助力抑或阻力[J].金融與經濟，2019（04）：49-54.

[7]孟望生，邵芳琴.中國各省區綠色經濟增長效率測度[J].統計與決策，2020（16）：105-109.

[8]李赫然.基于非估計參數的資源型城市綠色經濟效率分析研究[J].工業技術經濟，2019，38（02）：52-58.