黨廷慧 白永平

(西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，蘭州 730070)

1 研究背景

生態(tài)效率(Eco－efficiency)概念是由Schaltegger和Sturm于1990年在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中首次采用和討論的。90年代末，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)定義生態(tài)效率為:“生態(tài)資源用于滿足人類的需求的效率”(OECD，1998)。DEA是通過線性規(guī)劃的方法來度量效率，由于不需要假設(shè)函數(shù)形式及價(jià)格信息，運(yùn)用非參數(shù)的DEA方法及其衍生的各種模型來研究生態(tài)效率的文獻(xiàn)越來越多。如:王恩旭和武春友運(yùn)用基于投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬不變的超效率DEA模型對(duì)中國30個(gè)地區(qū)1995－2007年的生態(tài)效率進(jìn)行了測度［1］。

本文試圖運(yùn)用DEA方法中對(duì)面板數(shù)據(jù)的效率分析的方法—窗口分析(Window Analysis)，以2006－2011年間中國各省的面板數(shù)據(jù)，來分析此時(shí)期內(nèi)各省份生態(tài)效率的狀況。

2 研究方法

2.1 基于非期望產(chǎn)出的SBM模型

生態(tài)效率的測度是一種要求投入資金﹑人力、物力最小而對(duì)環(huán)境有害的產(chǎn)出(廢氣等有害物質(zhì))也達(dá)到最小的生產(chǎn)過程。這種越小越好的產(chǎn)出通常稱為非期望輸出。在SBM的基礎(chǔ)上，Tone K［2］提出了考慮到非期望產(chǎn)出的SBM模型。

2.2 窗口分析

對(duì)于面板數(shù)據(jù)的效率分析，可用Malmquist指數(shù)方法和窗口分析(Window Analysis)?！按翱诜治觥泵Q和基本概念來由G.Klopp(1985)，起初被運(yùn)用在美國部隊(duì)招聘工作上［3］。國內(nèi)外已有大量文獻(xiàn)應(yīng)用窗口分析進(jìn)行了研究，如A.Charnes，T.Clark，W.W.Cooper and B.Golany分析了美國航空維修組織的效率［4］。

所謂窗口分析是把處于不同時(shí)間段上的同一決策單元看作不同的決策單元，通過類似移動(dòng)平均的方法選擇不同的參考集來評(píng)價(jià)一個(gè)決策單元的相對(duì)效率。所以，窗口分析可以對(duì)DMU在不同時(shí)間段進(jìn)行橫向的效率比較，也可以對(duì)不同DMU在同一時(shí)間段進(jìn)行縱向的效率比較，也可以從整體的角度比較不同時(shí)期不同DMU的相對(duì)效率，使得對(duì)面板數(shù)據(jù)的分析更加靈活。

窗口模型必須設(shè)定窗口的寬度，假設(shè)窗口寬度設(shè)定為w，即一個(gè)窗口覆蓋w個(gè)相鄰的時(shí)間段，窗口每滑動(dòng)一次就將最早的一個(gè)時(shí)段從窗口中去掉，而增加一個(gè)新時(shí)段。在(T=1，…，d)個(gè)時(shí)間段內(nèi)有觀測值，那么我們可得到m=(d－w+1)個(gè)窗口工作區(qū)。關(guān)于窗口寬度w的設(shè)定至今還沒有一個(gè)統(tǒng)一的界定［5］，對(duì)于每一個(gè)窗口工作區(qū)，本文沿用最初的窗口寬度w=3［6］。則可得到(d－2)個(gè)窗口工作區(qū)。每個(gè)窗口工作區(qū)都包括3個(gè)時(shí)間段的DMU即3n個(gè)DMU，對(duì)于每個(gè)時(shí)間窗中參考集所包含的3n個(gè)DMU，使用基于非期望產(chǎn)出的SBM模型可以分別得出每個(gè)窗口所有DMU的相對(duì)效率值。根據(jù)Sueyoshi(1992)［6］得到幾個(gè)可以對(duì)窗口分析的結(jié)果進(jìn)行解釋的統(tǒng)計(jì)量，即不同窗口下所有決策單元效率的均值，不同窗口下決策單元所有效率的方差，綜合欄距以及全距。

3 研究期間及指標(biāo)的選取

根據(jù)生態(tài)效率的基本思想和文獻(xiàn)［7］和［8］，以及數(shù)據(jù)的可得性，選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)如表1所示。

指標(biāo)的具體說明:本文選取了中國22個(gè)省，4個(gè)直轄市，4個(gè)自治區(qū)2006－2011年的數(shù)據(jù)。(1)地區(qū)生產(chǎn)總值:各地區(qū)每年的國內(nèi)生產(chǎn)總值變量采用的是以2006年的不變價(jià)格計(jì)算的 GDP(億元)，原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。(2)廢水排放總量:采用工業(yè)廢水排放總量與生活污水排放量之和(萬噸)表征，原始數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。(3)廢氣排放量:采用二氧化硫排放總量和煙塵排放總量之和(萬噸)表征，原始數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。(4)固體廢棄物排放總量:采用一般工業(yè)固體物產(chǎn)生量和生活垃圾清運(yùn)量之和(萬噸)表征，原始數(shù)據(jù)來源于2007－2012年《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。(5)能源消耗:由各地區(qū)能源消耗總量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)進(jìn)行衡量，原始數(shù)據(jù)來源于《中國能源年鑒》。(6)水資源消耗:各地區(qū)用水總量(億立方米)，原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。(7)資本存量:由永續(xù)盤存法核算得到［9］。(8)社會(huì)從業(yè)人員:各地區(qū)就業(yè)人員數(shù)(萬人)，原始數(shù)據(jù)來源于各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 計(jì)算結(jié)果

本文采用章節(jié)2.2選取的指標(biāo)，根據(jù)章節(jié)2.1.2中所介紹的基于非期望產(chǎn)出的SBM模型(2.3)式以及章節(jié)2.1.3介紹的窗口分析方法為基礎(chǔ)，我們得到4個(gè)窗口工作 區(qū) M1(2006、2007、2008)，M2(2007、2008、2009)、M3(2008、2009、2010)，M4(2009、2010、2011)。使用軟件DEA－SOLVER Pro5，計(jì)算得出生態(tài)效率(因篇幅所限只列出北京市)如表2所示，各地區(qū)解釋統(tǒng)計(jì)量如表3所示。

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)與定義表

表2 區(qū)域生態(tài)效率評(píng)價(jià)的DEA窗口分析(北京市)

表3 解釋統(tǒng)計(jì)量

4.2 整體分析

(1)平均值大小表示DMU在2006－2011年間平均生態(tài)效率的高低。如圖1(a)所示:天津、廣東、海南、青海的平均值得分最高都為1;得分在0.9～1之間的從大到小排列分別是云南、福建、遼寧、北京、浙江、安徽、山東;得分在0.5～0.9之間的從大到小排列分別是上海、重慶、江蘇、四川、寧夏、湖南、黑龍江;得分在0.5以下的從大到小排列分別是湖北、河北、河南、內(nèi)蒙古、廣西、吉林、山西、陜西、貴州、新疆、江西、甘肅。(2)方差的大小表示的在這6年間DMU的生態(tài)效率變化的劇烈程度。如圖1(b)所示:內(nèi)蒙古、寧夏、江蘇、四川的生態(tài)效率變化的劇烈程度大;上海、重慶、山東、安徽、浙江，它們的效率變化較大;北京、湖南、遼寧、河北、福建、廣西、河南、湖北、黑龍江、山西，它們的效率變化適中;江西、吉林、陜西、云南、貴州、新疆、甘肅它們的效率變化較小;天津、廣東、海南、青海的方差為0，它們的生態(tài)效率一直處在生產(chǎn)前沿面上?？梢钥闯鲈?006－2011年間平均生態(tài)效率排名高的天津、廣東、海南、青海、云南效率變動(dòng)小;生態(tài)效率排名值低的吉林、山西、陜西、貴州、新疆、江西、甘肅效率變動(dòng)較小;生態(tài)效率值排名處于中間的效率值變動(dòng)比較大。(3)綜合欄距和全距也是衡量效率變化大小的指標(biāo)，全距和綜合欄距表示了生態(tài)效率“趨勢”與“穩(wěn)定性”變動(dòng)的幅度。全距和綜合欄距最大的是內(nèi)蒙古，即內(nèi)蒙古在2006－2011年間其效率變化較大且自身效率的穩(wěn)定性較差;全距排位第二的是寧夏，這說明寧夏在2006－2011年間生態(tài)效率的變化趨勢幅度大，綜合欄距排位第二的是江蘇，說明江蘇生態(tài)效率的穩(wěn)定性小，即隨著時(shí)間的推移，江蘇生態(tài)效率與本地區(qū)和其他地區(qū)的生態(tài)效率對(duì)比，他們之間的差異變動(dòng)較大。除了一直處在前沿面的省份，全距最小的是甘肅，這說明甘肅在2006－2011年間生態(tài)效率基本沒有變化;綜合欄距最小的是吉林，說明吉林生態(tài)效率的穩(wěn)定性大，即隨著時(shí)間的推移，吉林生態(tài)效率對(duì)比于其他年份的本地區(qū)和其他地區(qū)的生態(tài)效率，他們之間的差異變動(dòng)較小。

圖1 2006－2011年間生態(tài)效率評(píng)價(jià)圖

4.3 窗口具體分析

在同一窗口中的效率值是按照30個(gè)省市自治區(qū)在相同的3年內(nèi)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計(jì)算得出。可以看出，各個(gè)省市自治區(qū)生態(tài)效率在同一個(gè)參考集內(nèi)的“趨勢”，以北京在第1個(gè)窗口工作區(qū)效率值為例。在第1個(gè)窗口工作區(qū)2006年、2007年和2008年的效率值分別為0.846、0.926和1，這3個(gè)值均根據(jù)2006－2008年30個(gè)省市自治區(qū)所有投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計(jì)算得出，可以看出，在同一參考集內(nèi)，北京市生態(tài)效率值連年上升。4個(gè)窗口中(即2006－2008年、2007－2009年、2008－2011年、2009－2012年的四個(gè)不同的參考集)各省市自治區(qū)生態(tài)效率的變動(dòng)趨勢主要有以下四種情況a:效率值總在前沿面上，即效率值保持為1;b:效率值連年上升;c:效率值出現(xiàn)波動(dòng)，先上升再下降;d:效率值出現(xiàn)波動(dòng)，先下降再上升;e:效率值連年降低。圖2表示了2006－2011年間各省份生態(tài)效率的變動(dòng)趨勢。

圖2 各窗口的生態(tài)效率變動(dòng)趨勢圖

5 結(jié) 論

本文在DEA窗口分析中運(yùn)用基于非期望產(chǎn)出的SBM模型分析了2006－2011年間我國30個(gè)省份的生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)變化，研究了效率值的大小，趨勢和穩(wěn)定性。結(jié)果表明:在這6年期間從整體上講我國的生態(tài)效率是進(jìn)步的，但是各個(gè)地區(qū)的差異較大，生態(tài)效率較高的地區(qū)其效率也是改善的，且變化幅度較大;而生態(tài)效率較小的地區(qū)，其效率總體的趨勢往往是波動(dòng)的，其中一些是向下波動(dòng)，一些是向上波動(dòng)，還有一些是連年下降的，但是變動(dòng)都比較小。在地域格局上，縱向呈現(xiàn)南方優(yōu)于北方的格局;橫向呈現(xiàn)沿海地區(qū)較高，向西逐漸降低后又增大的格局。

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