謝里　王瑾瑾

摘要運用多種DEA模型與Gini準則相結(jié)合的方法，采用2003—2012年中國31個省、直轄市和自治區(qū)農(nóng)村數(shù)據(jù)，對中國及其各地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效值進行了動態(tài)測算與分析，在此基礎(chǔ)上，對各省市及其所屬地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效值進行排名和分析。結(jié)果表明，從全國層面來看，中國農(nóng)村綠色發(fā)展績效整體上呈現(xiàn)上升趨勢，如綜合績效值由2.184上升至2.824，表明全國在關(guān)注農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的同時越來越注重環(huán)境保護，注重資源和能源的節(jié)約，從而促進了全國農(nóng)村地區(qū)綠色發(fā)展績效的提高；從分區(qū)域來看，農(nóng)村綠色發(fā)展績效存在地區(qū)差異，綠色發(fā)展績效較高地區(qū)是東北，年均值為2.502，西北次之，年均值為2.385，華北、華東和中南地區(qū)績效值相對偏低；進一步地，各省、直轄市和自治區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效逐年呈現(xiàn)上升趨勢，但有部分省市，如遼寧、河北和山西等，農(nóng)村綠色發(fā)展績效值偏低，甚至低于該省市所在地區(qū)的平均績效值，這不僅反映了該省市農(nóng)村綠色發(fā)展績效較低，而且表明了該省市農(nóng)村綠色發(fā)展績效的高低制約著其所在地區(qū)農(nóng)村整體綠色發(fā)展績效的提升。此外，由于不同省、直轄市和自治區(qū)在資源稟賦、技術(shù)水平、政策和制度環(huán)境等方面不同，農(nóng)村綠色發(fā)展的績效值在省際之間存在較大差異?；谘芯拷Y(jié)果，在今后我國農(nóng)村地區(qū)綠色發(fā)展過程中，一方面，需要加大綠色資源的投入，為農(nóng)村綠色發(fā)展提供基本的條件；另一方面，需要加大對農(nóng)村綠色勞動力的投入，確保為農(nóng)村綠色發(fā)展提供高素質(zhì)勞動力；與此同時，還要不斷提高綠色技術(shù)水平，為農(nóng)村綠色發(fā)展創(chuàng)造良好的技術(shù)條件，以此促進我國農(nóng)村地區(qū)綠色績效的進一步提高。

關(guān)鍵詞農(nóng)村；綠色發(fā)展績效；多DEA-Gini準則；空間差異

中圖分類號F061.3

文獻標識碼A文章編號1002-2104（2016）06-0020-07doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.06.003

與其他國家所面臨的環(huán)境污染和資源消耗狀況相比較，中國面臨更為嚴峻的資源與環(huán)境等方面的綠色發(fā)展瓶頸。從全國范圍內(nèi)農(nóng)村環(huán)境污染抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)來看，自中國跨入21世紀以來，生態(tài)環(huán)境惡化的農(nóng)村占比超過44%，受到生活垃圾和畜禽糞便等環(huán)境污染的農(nóng)村居民戶比例已達18%[1]；同時，農(nóng)村用電量從2000年的2 421.3億kW·h增加到2013年的8 549.5億kW·h，2000—2012年年均農(nóng)村用水量占全國用水總量均超60%[2]。William & Taylor[3]發(fā)現(xiàn)污染治理的技術(shù)進步必須超過產(chǎn)出總量的增長才使得污染水平下降，環(huán)境質(zhì)量得到改善。Lan & Munro[4]研究表明企業(yè)擁有較好的環(huán)保達標是因為人力資本的內(nèi)在驅(qū)動和外部力量將它們推入環(huán)境達標之中。Ling & Deng[5]分析了中國四川山谷地區(qū)農(nóng)村環(huán)境污染的影響因素，發(fā)現(xiàn)主要的影響因素是畜牧業(yè)和家禽飼養(yǎng)；宋言奇[6]發(fā)現(xiàn)發(fā)達地區(qū)農(nóng)村居民的環(huán)境意識會因性別、年齡以及受教育水平的不同而有差別；李穎明等[7]提出可供我國農(nóng)村環(huán)境自主治理制度借鑒的框架體系；李君等[8]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村環(huán)境污染主要來自農(nóng)村內(nèi)部。從現(xiàn)有研究成果來看，大多數(shù)研究集中于全國整體綠色發(fā)展績效及影響因素或者是農(nóng)村環(huán)境污染治理等方面，鮮有針對中國農(nóng)村系統(tǒng)構(gòu)建指標體系，并測算和分析中國各地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效。鑒于此，本文以2003—2012年中國31個省、直轄市和自治區(qū)為研究樣本，從全國和地區(qū)兩個層面對農(nóng)村綠色發(fā)展績效進行動態(tài)測算和分析，揭示中國農(nóng)村綠色發(fā)展的實際情況，并進一步進行跨地區(qū)比較分析。

1研究設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

1.1評價指標體系

2010年，我國發(fā)布了《2010中國綠色發(fā)展指數(shù)年度報告》[9]。根據(jù)“綠色發(fā)展指數(shù)”，2011年和2012年，進一步改進和完善了中國綠色發(fā)展指數(shù)指標體系[10]。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合我國農(nóng)村綠色發(fā)展的實際情況，從投入產(chǎn)出的角度系統(tǒng)地建立了中國農(nóng)村綠色發(fā)展評價指標體系（見表1）。所有指標的原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計年鑒。由于個別指標在少數(shù)年份存在數(shù)據(jù)缺失，采用移動加權(quán)平均法對其進行估計，以盡量減少數(shù)據(jù)缺失對評估結(jié)果產(chǎn)生的偏誤。

1.2多DEA-Gini準則模型設(shè)計

本文采用了多種DEAGini的方法[11]對中國31個省、

直轄市、自治區(qū)在樣本年份的農(nóng)村綠色發(fā)展績效進行動態(tài)評估，避免重要信息被忽略掉，同時保證績效值的可比性。本文選擇了超效率CCR模型、改進后的投入導(dǎo)向型BCC模型、改進后的產(chǎn)出導(dǎo)向型BCC模型和超效率加性DEA模型。根據(jù)這四種不同的DEA模型計算得出的不同的績效值，通過Gini準則，得到綜合績效值EGinij（j=1，2，…，n）。具體方法如下：

數(shù)的計算公式為G=1-∑n[]j=1p2j，其中pj=Ej/∑n[]j=1Ej，j{1，2，…，n}，表示某節(jié)點中類別j所占的比例。相應(yīng)地，可以定義一個信息純度dl=∑n[]j=1p2j，j{1，2，…，n}，l=1，2，…，K，使得不確定性越大，信息純度越小。若某個節(jié)點中只含有一個類別時，不確定性最小，G=0，其信息純度最大，dl=1。當(dāng)某節(jié)點下所有類別的值都相同時，不確定性最大，信息純度最小。接著，將多種DEA模型和Gini準則相結(jié)合，設(shè)有K個DEA模型，Ml（l=1，2，…，K）是第l個DEA模型的績效評價結(jié)果，記所有DEA模型的結(jié)果集為Ω={M1，M2，…，MK}，DMUj在Ml下的績效值記為Ejl，則基于四種所選DEA模型可以可到績效矩陣[Ejl]n×K。

根據(jù)pj=Ej/∑n[]j=1Ej（j=1，2，…，n；l=1，2，…，K}，先對績效矩陣[Ejl]n×K進行歸一化處理。再根據(jù)dl=∑n[]j=1p2j（j=1，2，…，n；l=1，2，…，K）得到Ml的信息純度dl后，通過歸一化dl得到第l個DEA模型Ml權(quán)重Wl=dl/∑K[]l=1Wl=1；接著，通過θj=∑K[]l=1WlEjl（j=1，2，…，n）計算出最終唯一的一組績效值EGinij（j=1，2，…，n），即多種DEAGini績效值。

2評估結(jié)果與分析

運用Matlab 7.0軟件對數(shù)據(jù)進行處理與計算，得出2003—2012年全國以及31個省、直轄市和自治區(qū)的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值。在此基礎(chǔ)上，對全國、六大地區(qū)以及省、市和自治區(qū)的農(nóng)村綠色發(fā)展績效評價和排序，從不同層面分析了農(nóng)村綠色發(fā)展績效的變化趨勢并跨地區(qū)比較分析各地區(qū)及其省、直轄市和自治區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效的空間差異。

2.1全國層面評估分析

從圖1可以發(fā)現(xiàn)，在2003—2012年期間，我國農(nóng)村綠色發(fā)展績效總體上呈現(xiàn)上升趨勢。從橫向看，不同DEA模型測算的績效值存在差異，如在2003年，ESCCRj、EI_BCCj、EO_BCCj和ESAddj的值分別為4.026、2.538、3.387和1.617。從縱向看，通過改進后的產(chǎn)出導(dǎo)向型超效率BCC模型測算的我國農(nóng)村綠色發(fā)展績效值在2006年和2009年績效值有所上升，但整體上在2003—2011年期間呈現(xiàn)下降趨勢，2012年，績效值回升到5.595，大于2003年的績效值。而通過改進后的投入導(dǎo)向型超效率BCC模型計算的我國農(nóng)村綠色發(fā)展績效值，在2003—2006年期間有所下降，2008年該績效值達到樣本觀測年份的最大值，在2009—2012年，績效值呈現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢。根據(jù)超效率加性DEA模型測算的農(nóng)村綠色發(fā)展績效結(jié)果來看，2003—2008年期間，績效值不斷減小，但下降幅度不大；2009—2012年，雖然2011年的績效值相比于其他年份有所下降，但整體上呈現(xiàn)上升趨勢。根據(jù)超效率CCR模型測算的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，在觀測樣本年份期間，農(nóng)村綠色發(fā)展及小值在整體上呈現(xiàn)了上升趨勢，但是上升幅度不大，該值維持在一定的范圍內(nèi)。表2中最后一行表示的是DEAGini模型的權(quán)重，改進后的產(chǎn)出導(dǎo)向型超效率BCC模型、改進后的投入導(dǎo)向型超效率BCC模型、超效率加性DEA模型和超效率CCR模型的權(quán)重分別為0.244、0.389、0.189和0.178，顯然，改進后的投入導(dǎo)向型超效率BCC模型在DEAGini模型計算綜合效率值時所占權(quán)重最大，該模型所測算的績效值對綜合績效值的影響程度最大。特別是，全國農(nóng)村綠色發(fā)展綜合績效值呈現(xiàn)倒U型變化趨勢。在2008年之前，綠色發(fā)展績效值呈現(xiàn)不斷下降的變化趨勢，2008年達到樣本年份的最大值，2008年以后，呈現(xiàn)下降趨勢。這可能是由于中央和地方政府相繼出臺節(jié)約資源和保護環(huán)境的管制政策，在此政策的引導(dǎo)下，2008年全國整體的環(huán)境污染現(xiàn)象有所改善，資源浪費現(xiàn)象有所緩解，全國綠色發(fā)展績效水平整體上得到大幅度提升。

2.2分區(qū)域評估結(jié)果分析

為進一步分析中國各地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效值的差異，將全國劃分為六大區(qū)域，分別是東北地區(qū)、華北地區(qū)、華東地區(qū)、中南地區(qū)、西南地區(qū)和西北地區(qū)，并測算了2003—2012年期間，這六個區(qū)域在不同DEA模型下農(nóng)村綠色發(fā)展的績效值以及綜合績效值，如表2和表3所示。

從表2中可以發(fā)現(xiàn)，橫向看，不同的DEA模型測算的東北地區(qū)的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值不同。從縱向看，改進后的產(chǎn)出導(dǎo)向型超效率BCC模型所得績效值在2003—2005年期間不斷增大，2006年有所減小，2007—2012年期間，雖然個別年份績效值有所減小，但是總體上呈現(xiàn)增大趨勢。改進后的投入導(dǎo)向型超效率BCC模型所得績效值EI_BCCj總體上呈現(xiàn)下降趨勢。超效率加性DEA模型所得績效值ESAddj在2004年有所增大，在2005—2007年期間績效值不斷減小，2008年和2009年有所增大，2010年和2011年績效值再次減小，2012年績效值回升至2.313。超效率CCR模型計算的績效值ESCCRj在2003—2006年期間不斷增大，在2007—2011年期間，該績效值除了在2009年有所增大外，其余年份均呈現(xiàn)持續(xù)減小趨勢，2012年回升至1.840。通過Gini準則所得到的綜合績效值在2003—2005年期間不斷增大，在2006年和2007年均有所減小，但下降幅度不大，2008—2012年期間，除了2010年有所減小外，整體呈現(xiàn)增大趨勢，這與超效率加性DEA模型所得績效值的變動趨勢基本一致，這是因為在通過Gini準則計算綜合績效值時，超效率加性DEA模型的權(quán)重（0.302）最大，相應(yīng)地，它對東北地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展綜合績效值的影響程度最大。

對華北地區(qū)而言，在2003—2005年期間，綜合績效值EGinij經(jīng)歷了先減小，后增大的變化；在2006—2009年期間，該值不斷下降，2010年和2011年績效值有所回升，2012年再次降至1.513。這可能是由于地處華北地區(qū)的北京是我國政治、經(jīng)濟、文化的中心區(qū)域，人口、資源與環(huán)境承載能力大，綠色發(fā)展績效受到一定程度的制約。從華東地區(qū)來看，總體上呈現(xiàn)了下降趨勢。這一變化趨勢與超效率CCR模型所得績效值ESCCRj變化趨勢基本一致。對中南地區(qū)而言，綜合績效值EGinij在2003—2005年期間，先減小后增大，2006—2009年期間不斷減小，2010年有所回升，其中，2005年該地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效值達到樣本觀測年份的最大值5.134，這與產(chǎn)出導(dǎo)向型超效率BCC模型所得績效值的變化趨勢基本一致。從西南地區(qū)來看，綜合績效值EGinij的變化趨勢與超效率加性DEA模型所得績效值的ESAddj的變化趨勢基本一致，總體上呈現(xiàn)了減小趨勢。對西北地區(qū)而言，相對于2003年，2004年的綜合績效值EGinij有所減小，2005—2007年期間有所增大，而在2008—2011年期間，除了2010年該績效值有所增大之外，總體上呈現(xiàn)了下降的趨勢，2012年回升至2.278。西北地區(qū)的超效率加性DEA模型所得績效值ESAddj只對該地區(qū)的綜合績效值EGinij的變動趨勢的影響程度最大。

2.3分省市評估結(jié)果分析

為便于各省份間的橫向和縱向比較，根據(jù)農(nóng)村綠色發(fā)展績效值，對樣本觀測年份各省、直轄市和自治區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效值進行排序，并對地區(qū)之間農(nóng)村綠色發(fā)展績效的差異進行分析，結(jié)果見圖2—圖7。

從圖2—圖7中可以發(fā)現(xiàn)，東北地區(qū)的省市中，在2003—2012年期間，遼寧省的綠色發(fā)展績效均低于東北地區(qū)平均綠色發(fā)展績效，而黑龍江省和吉林省的綠色發(fā)展績效均高于平均水平，因此，遼寧省的綠色發(fā)展績效在一定程度上制約著東北地區(qū)綠色發(fā)展績效。對于華北地區(qū)而言，北京市的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值在2004年排在第1名，其余年份均處于中間或倒數(shù)，說明了與全國31個省份相比，北京的農(nóng)村綠色發(fā)展績效處于較為落后的水平。河北省只有在2002年排在第2名，其余年份名次均靠后。在華東地區(qū)，自2007年，江蘇省的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值均低于華東地區(qū)平均綠色發(fā)展績效值，其余省份在樣本觀測年份的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值低于華東地區(qū)的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值。 在中南地區(qū)，不同省份在樣本觀測年份對中南地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效的影響不同，特別地，湖南省的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值在2003—2012年期間均低于中南地區(qū)的農(nóng)村綠色發(fā)展平均績效值，它的提高將在一定程度上促進中南地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效的提高。在西南地區(qū)，在樣本觀測年份，不同省份對西南地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效的影響不同，如在2003—2007年期間，重慶農(nóng)村地區(qū)綠色發(fā)展績效值高于西南地區(qū)平均值，而在2008—2012年期間，其值低于平均值。對西北地區(qū)而言，與其他省份相比，寧夏和新疆的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值高于西北地區(qū)平均值，這說明了這兩個省份為西北地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效做出了巨大的貢獻，提升了該地區(qū)總體的農(nóng)村綠色發(fā)展績效。此外，對各地區(qū)的各省市農(nóng)村綠色發(fā)展績效值進行加權(quán)平均，得到各個地區(qū)的農(nóng)村綠色發(fā)展績效值的平均值，并在樣本觀測年份依據(jù)該加權(quán)平均值對各地區(qū)進行區(qū)域間排名?？梢园l(fā)現(xiàn)，不同年份不同地區(qū)的排名存在差異，如東北地區(qū)在2003年位于最后1名，而在2004年位于第1名。此外，北地區(qū)次之，華北、華東和中南地區(qū)績效值相對偏低。

3結(jié)論與政策建議

采用全國31個省、直轄市和自治區(qū)2003—2012年農(nóng)村的數(shù)據(jù)，運用多種DEA模型與Gini準則相結(jié)合的方法對中國及其各地區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效值進行了動態(tài)測算，并比較分析了區(qū)域之間農(nóng)村綠色發(fā)展績效的差異。研究發(fā)現(xiàn)：從整體上看，在樣本年份，全國農(nóng)村綠色發(fā)展績效呈現(xiàn)逐年上升的趨勢；分區(qū)域來看，農(nóng)村綠色發(fā)展績效值存在較大的地區(qū)差異，績效值最高的是東北地區(qū)，西北地區(qū)次之，華北地區(qū)、華東地區(qū)和中南地區(qū)績效值相對偏低；在樣本年份，各省、直轄市和自治區(qū)農(nóng)村綠色發(fā)展績效逐年呈現(xiàn)上升趨勢，但有部分省市，如遼寧、河北和山西等，農(nóng)村綠色發(fā)展績效值偏低，甚至低于該省市所在地區(qū)的平均水平。此外，由于不同省、直轄市和自治區(qū)在資源稟賦、技術(shù)水平、政策和制度環(huán)境等方面不同，農(nóng)村綠色發(fā)展績效值在省際之間存在較大差異。因此，為了促進我國農(nóng)村地區(qū)綠色發(fā)展水平的提高，需要增加綠色資源和綠色勞動力的投入，為綠色發(fā)展提供基本的條件，同時，要不斷提高綠色技術(shù)水平，為農(nóng)村綠色發(fā)展提供良好的技術(shù)環(huán)境。（編輯：李琪）

參考文獻（References）

[1]黃季焜，劉瑩. 農(nóng)村環(huán)境污染情況及影響因素分析：來自全國百村的實證分析[J].管理學(xué)報，2010，11（7）：1725-1729. [HUANG Jikun， LIU Ying. Environmental pollution in rural China and its driving forces [J]. Chinese journal of management， 2010， 11（7）：1725-1729.]

[2]楊騫，劉華軍.污染排放約束下中國農(nóng)業(yè)水資源效率的區(qū)域差異與影響因素[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2015（1）：114-128，158. [YANG Qian， LIU Huajun. Regional disparity and influencing factors of agricultural water resources efficiency with the constraint of pollution [J]. Quantitative & technical economics， 2015（1）：114-128，158.]

[3]WILLIAM A， BROCK M，SCOTT T.The green solow model[R]. NBER working paper， 2004：10557.

[4]LAN J， MUNRO J. Environmental compliance and Human capital： evidence from Chinese industrial firms [J]. Resource and energy economics， 2013，35：534–557.

[5]LING Jing， DENG Liangji. Factor analysis on the factors that influencing rural environmental pollution in the Hilly area of Sichuan Province， China [J]. Asian agricultural research，2011，3（2）：69-72.

[6]宋言奇. 發(fā)達地區(qū)農(nóng)民環(huán)境意識調(diào)查分析：以蘇州市714個樣本為例[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟，2010（1）：53-62. [SONG Yanqi. Investigation and analysis of farmers environmental awareness in developed regions： Based on the 714 sample of Suzhou [J]. Chinese rural economy， 2010（1）：53-62.]

[7]李穎明，宋建新，黃寶榮，等. 農(nóng)村環(huán)境自主治理模式的研究路徑分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2011（1）：165-170. [LI Yingming， SONG Jianxin， HUANG Baorong， et al. Research path of selfgovernance model of rural environment [J]. China population， resources and environment， 2011（1）：165-170.]

[8]李君，呂火明，梁康康，等. 基于鄉(xiāng)鎮(zhèn)管理者視角的農(nóng)村環(huán)境綜合整治政策實踐分析：來自全國部分?。▍^(qū)、市）195個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟，2011（2）：74-82. [ LI Jun， LV Huoming， LIANG Kangkang， et al. Analysis of the rural environment comprehensive improvement policy practice based on the villages and towns management perspective： based on 195 villages and towns [J]. Chinese rural economy， 2011（2）：74-82.]

[9]李曉西，潘建成. 中國綠色發(fā)展指數(shù)的編制：《2010中國綠色發(fā)展指數(shù)年度報告——省際比較》內(nèi)容簡述[J]. 經(jīng)濟研究參考，2011（2）：36-64. [LI Xiaoxi， PAN Jiancheng. The establishment of Chinese green development index： Chinas green development index of the annual report： provincial comparison in 2010 [J]. Review of economic research， 2011（2）：36-64.]

[10]李曉西，潘建成. 2012中國綠色發(fā)展指數(shù)報告摘編[J]. 經(jīng)濟研究參考，2012（67）：3-96. [LI Xiaoxi， PAN Jiancheng. The establishment of Chinese green development index in 2012 [J]. Review of economic research，2012（67）：3-96.]

[11]薛暉，鄭中華，謝啟偉. 基于多種DEA模型和Gini準則的效率評價方法：兼對我國高校運營績效的評價[J]. 中國管理科學(xué)，2014（4）：98-104. [XUE Hui， ZHENG Zhonghua， XIE Qiwei. An approach on the performance evaluation problems based on multiple DEA models and Gini critertion： evaluating the performance of universities in China [J]. Chinese journal of management science，2014（4）：98-104.]

AbstractBased on the rural data from 2003 to 2012 of 31 provinces， municipalities and autonomous regions in China， this paper not only dynamically evaluates and analyzes the performance of rural green development by the method combining multiple DEA models with Gini criterion， but also ranks the rural green development performance among provinces and areas. It is found that the nationwide performance of rural green development in China is presented an increasing tendency. For example， the comprehensive performance is up to 2.824 from 2.184，which indicates that China is focused on both rural economic development and environmental protertion. Moreover， the performances of rural green development in different areas are not alike. Among these areas， the highest performance level of rural green development is the Northeast， and the mean performance is 2.502. The performance of the Northwest is lower than that of northeastern area， and the mean performance is 2.385，but higher than the other areas. Meanwhile， the performance of rural green development of the North China， Eastern China and Midsouth China are lower. Further， the performances of rural green development in provinces are increased by year. However， the performance levels of some provinces such as Liaoning， Hebei and Shanxi，are not only at low levels， but also lower than the average level of these areas. This indicates that the levels of rural green development in these provinces are low， and their low levels restrict the overall level of rural green development. Besides，because of the different areas have different resource endowment， technical skill， policy and institutional environment， there is a big difference between provinces about the performance of rural green development. Based on the results above， on the one hand， rural China should increase the input of green resources in order to provide the basic condition for rural green development； on the other hand， rural China should increase the input of rural green labor so that it can provide highly skilled workforce for rural green development. In addition， the level of green technique should be increased in rural areas to create good technical conditions for the rural green development and to promote green performance in rural areas in China.

Key wordsrural area； green development performance； multiple DEAGini criterion； spatial difference