吳 洋

（沈陽師范大學 國際商學院，沈陽 110034）

中國通過改革開放等政策提高了生產(chǎn)力水平，使經(jīng)濟得到了迅猛發(fā)展，一躍成為世界第二大經(jīng)濟體。與此同時，我國的環(huán)境也受到不同程度破壞。國家對這一問題非常重視，于2007年在政府收支分類科目中新增“節(jié)能環(huán)保”類財政支出，為環(huán)境保護工作提供財政保障；又于2014年4月24日通過了新修訂的《環(huán)境保護法》。習近平總書記在黨的十九大報告中再次強調(diào)，要重視生態(tài)文明、建設美麗中國。但是，發(fā)展經(jīng)濟與環(huán)境保護之間存在著一定矛盾，需要科學地權(quán)衡與解決。

地方政府承擔著經(jīng)濟建設的責任，為地方經(jīng)濟發(fā)展、人民生活水平提升保駕護航、引領方向。同時，地方政府也是環(huán)境保護工作的主體，在治理經(jīng)濟建設活動帶來的環(huán)境污染問題方面有著不可推卸的管理責任。因此，地方政府面臨著既要全面建成小康社會，又要保證環(huán)境污染可控、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重大挑戰(zhàn)。因而，考慮環(huán)境污染因素的各省市投入 產(chǎn)出經(jīng)濟效率測度以及關于綠色全要素生產(chǎn)率變化及其收斂情況的研究就顯得尤為重要。這也對判定各省市能否實現(xiàn)環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展之間的平衡具有重要意義。

一、文獻綜述

目前，國內(nèi)學者在環(huán)境經(jīng)濟效率與綠色全要素生產(chǎn)率研究領域進行了一些探索。在環(huán)境經(jīng)濟效率的測度上：林伯強等運用非徑向方向距離函數(shù)的超效率DEA模型測度了中國地級以上城市的綠色經(jīng)濟效率，通過工具變量法解決經(jīng)濟集聚與綠色經(jīng)濟效率之間的內(nèi)生性問題，并進一步探究了經(jīng)濟集聚影響綠色經(jīng)濟效率的機制，認為經(jīng)濟集聚對綠色經(jīng)濟效率存在先促進后抑制的作用［1］。卓錦新等運用窗口DEA-SBM 模型測算了我國內(nèi)地30個省、自治區(qū)、直轄市2003—2015年的生態(tài)經(jīng)濟效率，探討了內(nèi)部視角對生態(tài)經(jīng)濟效率的影響［2］。周杰文等采用超效率SBM 模型分析了2000—2017年“一帶一路”沿線省份的綠色經(jīng)濟效率，并運用Tobit模型分析了影響因素，結(jié)果表明在南部和東北部的沿線省份綠色經(jīng)濟效率較高，地理因素與產(chǎn)業(yè)類型是造成綠色經(jīng)濟效率差異的主要原因［3］。張靜等研究了漢江生態(tài)經(jīng)濟帶11個城市2003—2015年的城市效率，其中考慮了生態(tài)環(huán)境成本問題［4］。在綠色全要素生產(chǎn)率的研究方面：許標文等基于穩(wěn)健型整體方向性距離函數(shù)和整體Luenberger綠色生產(chǎn)率指標，測算了我國31個省份2001—2016年畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化情況，認為畜牧業(yè)應盡快從要素投入向注重環(huán)境改善方面轉(zhuǎn)變［5］。胡曉琳選用混合徑向的DEA-EBM 模型并結(jié)合Malmquist模型，測算了我國內(nèi)地29個省份2002—2013年的環(huán)境效率及環(huán)境全要素生產(chǎn)率，并對其收斂性和影響因素進行了深入研究，認為省級環(huán)境全要素生產(chǎn)率差異不會自動消失［6］。

現(xiàn)有研究尚存在一些不足：一方面，各學者選取的投入產(chǎn)出指標過于簡單，且選取時隨意性較大，不能全面反映環(huán)境經(jīng)濟實際狀況，特別是在選取污染指標時往往采用總量而不是與各省地域面積相應的相對量，所以無法有效反映真實污染情況。另一方面，大部分文獻選擇傳統(tǒng)的SBM 模型，這種非徑向模型并不完全符合環(huán)境經(jīng)濟效率測度的需要，因為有些投入及產(chǎn)出指標需要等比例地擴大或縮減，而有些則不需要。另外，有些文獻還存在指標選取過多等對DEA模型運用不夠規(guī)范的問題。本文在規(guī)避這些問題的同時，采用新的視角，選取就業(yè)人數(shù)、資本存量、生產(chǎn)用電量、環(huán)保財政支出作為投入指標，將人均GDP及經(jīng)過地域面積相對化處理后的各種污染物排放量作為產(chǎn)出指標，運用DEA-Hybrid模型及相鄰前沿交叉參比Malmquist模型對中國內(nèi)地2011—2017年30個省、自治區(qū)、直轄市的環(huán)境經(jīng)濟效率、綠色全要素生產(chǎn)率變化及其收斂性進行實證分析。

二、研究方法與數(shù)據(jù)選擇

1.超效率Hybrid模型

傳統(tǒng)的CCR或BCC模型是一種徑向模型，即各項投入和產(chǎn)出的縮減或擴大必須是等比例的，這也是“徑向”一詞的含義。SBM 模型則可以將松弛變量問題融入對無效率的測量中，且可將非期望產(chǎn)出直接融入模型并設置為強可處置性，即某一投入或產(chǎn)出可以單獨調(diào)整而不必要和其他指標一起調(diào)整。所以兩類模型各有特點。但在現(xiàn)實生產(chǎn)中，并非所有投入或產(chǎn)出都可等比例改進或都是單獨改進的，所以一種綜合上述兩類模型的混合距離函數(shù)模型應運而生，即Hybrid模型。Hybrid模型可以將投入和產(chǎn)出分為徑向類指標和非徑向類指標，綜合了徑向模型與SBM 模型的特點：如果所有指標均為徑向的，則Hybrid模型等同于徑向模型；如果所有指標均為非徑向的，則Hybrid模型等同于SBM 模型。本文選取的投入指標中，勞動投入、資本投入、電力投入這3種生產(chǎn)要素投入一般是等比例存在的，但環(huán)保支出的投入就不必隨著其他3種指標等比例改變；在產(chǎn)出指標中，各種污染物排放量指標一般是等比例產(chǎn)出的，但人均GDP這一產(chǎn)出指標就不必隨其他污染指標等比例產(chǎn)出。所以，從本文選取指標的特質(zhì)來看，Hybrid模型這種混合距離函數(shù)模型比較適合處理此類投入產(chǎn)出指標，比單純的徑向模型或SBM 模型更有優(yōu)勢。

超效率模型本質(zhì)上是一種區(qū)分有效決策單元（DMU）的計算思路，而不是一種具體的函數(shù)模型，所以超效率模型是與其他徑向模型或距離函數(shù)模型結(jié)合來實現(xiàn)的。具體做法是，將某個有效DMU單獨拿出，再將其與其余DMU所構(gòu)成的前沿進行比較。如此該有效DMU的效率值一般會大于1，這樣就可以對所有有效的DMU進行進一步的效率值區(qū)分。在規(guī)劃式中，只需加上j≠k這樣一個限制條件，即從參考集中剔除被評價的DMUk［7］。因此，與超效率模型相結(jié)合的規(guī)模報酬不變的Hybrid模型規(guī)劃式的一般形式為

式中：上標N表示非徑向指標、R表示徑向指標；m為投入指標數(shù)量，其中m1為徑向指標數(shù)量，m2為非徑向指標數(shù)量；q為產(chǎn)出指標數(shù)量，其中q1為徑向指標數(shù)量，q2為非徑向指標數(shù)量［8］；j表示第j個從參考集中剔除的需要測算超效率的DMU。

2.相鄰前沿交叉參比Malmquist模型

Malmquist指數(shù)具體的計算思路大致可以理解為：將DMUtk與DMUt+1k分別與不同的技術(shù)前沿參比，得出DMUt+1k技術(shù)效率值與DMUtk技術(shù)效率值的比值，用以表示Malmquist指數(shù)［9］。目前，學界使用最廣泛的Malmquist模型是傳統(tǒng)的相鄰前沿交叉參比（adjacent cross reference）模型，即分別參考兩個前沿得出兩個Malmquist指數(shù)后再取幾何平均值，得出最終的Malmquist指數(shù)。除此模型之外，還有全局參比模型、固定參比模型、序列前沿交叉參比模型等其他類型的Malmquist模型。由于本文要對綠色全要素生產(chǎn)率的變化情況進行收斂性分析，需要Malmquist指數(shù)基于相鄰兩個年份的數(shù)據(jù)測算得出，因此采用傳統(tǒng)的相鄰前沿交叉參比模型最為合適［10］。從t時期到t+1時期的相鄰前沿交叉參比模型為

式中：Et+1（DMUtk）與Et（DMUtk）是DMUtk分別在t+1期和t期的技術(shù)效率值；Et+1（DMUt+1k）和Et（DMUt+1k）是DMUt+1k分別在t+1期和t期的技術(shù)效率值。對兩個時期的DMU進行交叉比較后取幾何平均值，即所得的Malmquist指數(shù)。

3.條件β收斂檢驗

條件β收斂檢驗用于研究各經(jīng)濟體從長期來看是否存在動態(tài)演化趨勢，以及各經(jīng)濟體之間的經(jīng)濟差距是否隨時間推移而縮小。條件β收斂是相對于絕對β收斂而言的。絕對β收斂檢驗中，各經(jīng)濟體趨于收斂的是同一個穩(wěn)定狀態(tài)；而條件β收斂檢驗中，各經(jīng)濟體趨向于各自的穩(wěn)定狀態(tài)。所以條件β收斂假設不同經(jīng)濟體的基礎條件和特征存在本質(zhì)不同，承認發(fā)達經(jīng)濟體與欠發(fā)達經(jīng)濟體之間的差距始終存在［6］。因此，條件β收斂檢驗方法主要用于檢驗各經(jīng)濟體是否隨時間推移而趨向各自的穩(wěn)定狀態(tài)。

4.數(shù)據(jù)選擇

本文選擇我國內(nèi)地除西藏以外的30個省、自治區(qū)、直轄市作為研究對象，數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》。因為國家統(tǒng)計局和環(huán)境保護部于2011年重新設置了部分污染指標的統(tǒng)計口徑，且《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》公開的環(huán)境污染數(shù)據(jù)截止到2017年，所以本文選取的時間跨度為2011—2017年。測算環(huán)境經(jīng)濟效率本身就是在測算一個經(jīng)濟體考慮了環(huán)境因素后的投入產(chǎn)出效率及全要素生產(chǎn)率，因而在借鑒相關文獻的指標選取后［11-13］，本文在投入要素中選取城鄉(xiāng)就業(yè)總?cè)藬?shù)（城鄉(xiāng)非私營和私營個體就業(yè)人數(shù)總和）代表勞動投入，選取資本存量（通過永續(xù)存盤法計算得出）代表資本投入，選取生產(chǎn)用電量（用終端消費量減去生活消費量得出）代表資源投入，選取財政性環(huán)保支出額作為政府環(huán)保投入；在產(chǎn)出要素中選取人均GDP作為期望產(chǎn)出，代表經(jīng)濟產(chǎn)出成果；在非期望產(chǎn)出選取中，為了比較全面地反映實際污染情況，選取二氧化硫排放強度、氮氧化物排放強度、煙（粉）塵排放強度代表大氣污染情況，選取化學需氧量排放強度、氨氮排放強度代表水體污染情況，選取一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生強度代表土壤污染狀況。為了客觀準確地反映污染狀況，對各污染指標都進行了地域面積的相對化處理，即除以各省市行政區(qū)域面積后得到各種污染物的排放強度指標。這種處理方法在環(huán)保部與財政部印發(fā)的環(huán)發(fā)〔2011〕18號文件中曾有提及。測算環(huán)境經(jīng)濟效率及綠色全要素生產(chǎn)率變化的投入與產(chǎn)出指標如表1所示。

表1 超效率Hybrid模型中各投入與產(chǎn)出指標

模型中，投入和產(chǎn)出指標共有11個，選取省、自治區(qū)、直轄市共30個，基本符合DMU數(shù)量大約為投入產(chǎn)出指標總數(shù)3倍這個DEA使用的一般原則［14］。

三、環(huán)境經(jīng)濟效率及綠色全要素生產(chǎn)率變化測算

1.各地方政府環(huán)境經(jīng)濟效率分析

本文主要測算綜合技術(shù)效率，即假設各省份的生產(chǎn)狀態(tài)為規(guī)模報酬不變?？紤]到就業(yè)、招商引資等原因，通過降低投入而提高效率的思路并不符合實際情況，所以選擇產(chǎn)出導向Hybrid模型，采用MaxDEA Ultra 6.7軟件對2011—2017年我國內(nèi)地30個省、自治區(qū)、直轄市的環(huán)境經(jīng)濟效率進行測算，結(jié)果如表2所示。

表2 （續(xù)）

表2 2011—2017年相關省份環(huán)境經(jīng)濟效率值

從表2的結(jié)果中可以看出：

首先，2011—2017年間相關省份的環(huán)境經(jīng)濟效率大部分為DEA無效狀態(tài)。7年中一直處于DEA有效狀態(tài)的省份有6個：北京、天津、海南、青海、寧夏、新疆，部分年份為DEA有效的省份有4個：內(nèi)蒙古（3年）、吉林（5年）、黑龍江（2年）、福建（3年），其余省份在7年中均屬DEA無效。從未處于技術(shù)前沿面的省份占比達到66.7%，即7年中全國有2/3的省份長期處于環(huán)境經(jīng)濟無效率狀態(tài)，要么是經(jīng)濟發(fā)展不夠理想、人均GDP不夠高，要么是環(huán)境污染治理效果不夠理想、污染物排放強度較高。這些DEA無效率省份未能實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的平衡，在經(jīng)濟發(fā)展的同時未能高效控制環(huán)境污染。

其次，各省份的效率值差距較大。從每年各省份效率值的中位數(shù)可以看出，7年來中位數(shù)均處在0.6這個數(shù)量級，最低為2011年的0.620 9，最高為2017年的0.665 4。如果將0.7作為上限，那么每年至少有一半省份的環(huán)境經(jīng)濟效率值在0.7以下，距離各年的生產(chǎn)技術(shù)前沿較遠。從各省份7年的幾何平均值看，最高的3個是青海（1.112 5）、新疆（1.091 3）和海南（1.087 1），而最低的3個是河北（0.514 2）、山西（0.538 2）和河南（0.548 7）?？v觀所有省份7年的幾何平均值，處于0.7以下的有19個，占63.3%。福建的幾何平均值為0.900 4，排在其后的重慶市陡降至0.712 0，可見各省份環(huán)境經(jīng)濟效率值差距較大，存在比較明顯的兩極分化情況。

最后，從7年間的環(huán)境經(jīng)濟效率變動看，全國整體幾何平均值從2011年的0.700 4逐步升高到2017年的0.729 0，增長了4.08%，說明我國環(huán)境經(jīng)濟效率總體上是在提高的。但是各省份的環(huán)境經(jīng)濟效率變化趨勢則出現(xiàn)分化：效率值呈上升趨勢的有北京、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、貴州、云南、甘肅15個省份，其中北京、吉林、湖南、重慶上升趨勢較為明顯；效率值呈下降趨勢的有天津、河北、山西、上海、浙江、福建6個省份，其中天津、福建下降趨勢較為明顯；效率值整體穩(wěn)定略有波動的有遼寧、江蘇、山東、海南、陜西、青海、新疆7個省份；效率值呈先升后降趨勢的有黑龍江、寧夏2個省市?？梢钥闯?，效率值呈上升趨勢的省份占50%，如果再加上穩(wěn)定波動的7個省份以及天津、寧夏兩個雖未上升但一直處于生產(chǎn)前沿面的省份，可以說全國各省份中效率值上升與穩(wěn)定占比達到80%。這表明，自2011年起我國環(huán)境經(jīng)濟效率整體上越來越高，在保證經(jīng)濟增長、提高人民生活水平的同時，能夠?qū)h(huán)境污染問題控制在一個可接受的范圍內(nèi)，基本實現(xiàn)了經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的相對平衡。

綜合以上分析可以發(fā)現(xiàn)一些問題：經(jīng)濟發(fā)達、人口密集或工業(yè)主導的省份未必存在環(huán)境經(jīng)濟效率低下的現(xiàn)象，而經(jīng)濟發(fā)展水平有限、工業(yè)比重較低或以旅游業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)的省份環(huán)境經(jīng)濟效率也未必高。例如：北京、天津、上海、江蘇、浙江、山東、廣東、重慶、四川等省份近些年經(jīng)濟發(fā)展較快，往往會帶來環(huán)境污染的壓力，其中大部分省份效率均值低于0.7，但北京（均值1.017 3）和天津（均值1.046 2）卻一直處于生產(chǎn)技術(shù)前沿面上。如果說青海、寧夏、新疆處于生產(chǎn)技術(shù)前沿面上是因為其經(jīng)濟欠發(fā)達使得污染壓力較小，那么同樣經(jīng)濟欠發(fā)達的云南、貴州、廣西等省份的效率均值卻均在0.6左右徘徊。同處于東北老工業(yè)基地的遼寧、吉林、黑龍江環(huán)境經(jīng)濟效率差異顯著，吉林與黑龍江均值都在0.9以上，且吉林的效率值逐年攀升，7年中有5年處于生產(chǎn)技術(shù)前沿面上，黑龍江也有2年處于前沿面上，而遼寧的效率均值只有0.572 2，且無明顯進展。因此，發(fā)展經(jīng)濟帶來的環(huán)境污染壓力雖然會對一個省份的環(huán)境經(jīng)濟效率產(chǎn)生一定影響，但并不是決定環(huán)境經(jīng)濟效率的關鍵要素。環(huán)境經(jīng)濟效率與各省份勞動、資本、資源等生產(chǎn)要素的投入比例，協(xié)同作用的發(fā)揮，生產(chǎn)技術(shù)與管理能力，環(huán)保支出使用過程，環(huán)境治理手段與監(jiān)察力度，各企業(yè)配合情況等都有著密切的關系。運用DEA模型測算綜合技術(shù)效率的過程，本身就是在尋找將這些因素結(jié)合起來運用得最好的省份，是在測算一個決策單元使用投入創(chuàng)造產(chǎn)出的整體績效［15］，這也是數(shù)據(jù)包絡分析的價值所在。所以，處于生產(chǎn)前沿面DEA有效的省份就是在全國30個省、自治區(qū)、直轄市中經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境治理工作綜合表現(xiàn)最好的省份，而DEA無效的省份就是尚有欠缺和不足的省份——或者經(jīng)濟發(fā)展不充分，或者環(huán)境污染控制成效低，或者兼而有之。

2.各省份綠色全要素生產(chǎn)率變化分析

上文中測算的綜合技術(shù)效率是一個決策單元（DMU）在第t期中相對于技術(shù)前沿面的距離，而全要素生產(chǎn)率是一個DMU在第t期的生產(chǎn)力水平。因為研究過程中加入了環(huán)境污染指標，所以此生產(chǎn)率稱之為綠色全要素生產(chǎn)率，旨在表明在考慮環(huán)境污染的情況下各省份的生產(chǎn)力水平。相鄰前沿交叉參比Malmquist指數(shù)可以衡量一個DMU相鄰兩個時期內(nèi)綠色全要素生產(chǎn)率的變化情況：MIac大于1說明在連續(xù)的兩個時期中該DMU的綠色全要素生產(chǎn)率提高，小于1說明生產(chǎn)率下降，等于1說明沒有變化。

選用MaxDEA Ultra 6.7軟件，基于超效率Hybrid模型并結(jié)合相鄰前沿交叉參比Malmquist模型，測算2011—2017年相關省份綠色全要素生產(chǎn)率變化情況，結(jié)果如表3所示。

表3 （續(xù)）

表3 2011—2017年相關省份綠色全要素生產(chǎn)率變化情況

從表3中可以看出，7年間除2013—2014年各省份均值為0.997 19之外，其余5個時間跨度均值都大于1，且總體上6個時間跨度的幾何平均值為1.018 62，表明全國范圍內(nèi)綠色全要素生產(chǎn)率變化呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，7年間平均提高了1.862%。從各省份情況看，北京、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、云南7個省份在各時間段數(shù)值均大于1，說明這些省份綠色全要素生產(chǎn)率一直在提高。其他省份或多或少有部分時間段的綠色全要素生產(chǎn)率是下降的，且沒有一直小于1的情況。從幾何平均值看，30個省份中只有天津（0.995 89）、福建（0.971 53）、新疆（0.999 50）小于1，說明90%的省份在7年中綠色全要素生產(chǎn)率整體有所提高。需要指出的是，北京作為我國政治、經(jīng)濟和文化中心，在經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護的平衡方面發(fā)揮了先鋒作用，其綠色全要素生產(chǎn)率連年提高、環(huán)境經(jīng)濟效率連年處于全國前列。雖然北京作為首都具有行政區(qū)域的特殊性，在經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境治理方面力度會更大，但也不能否定北京在實現(xiàn)發(fā)展與環(huán)保平衡過程中的優(yōu)秀表現(xiàn)。相比之下，天津的表現(xiàn)不甚理想，雖然環(huán)境經(jīng)濟效率每年都處于全國前列，但效率值卻逐年下降，綠色全要素生產(chǎn)率幾乎也是逐年下降。這可能是由于相對其他省份而言，天津的生產(chǎn)投入存在逐年冗余，或污染指標下降速度稍慢，進而表現(xiàn)為經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護逐漸失衡的狀態(tài)。新疆的環(huán)境經(jīng)濟效率連年處于全國前列，但平均綠色全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)下降，表明生產(chǎn)技術(shù)前沿面在新疆這個觀測點上出現(xiàn)了后移。對于相關省份整體綠色全要素生產(chǎn)率大于1的結(jié)果，結(jié)合前文對環(huán)境經(jīng)濟效率分析可以看出，綠色全要素生產(chǎn)率的普遍提高主要來自于生產(chǎn)技術(shù)前沿面的前移，而非技術(shù)效率的提高。

3.各省份綠色全要素生產(chǎn)率收斂性分析

由于各個省份當前存在著經(jīng)濟基礎與環(huán)境狀況的天然差異，且短時間內(nèi)這種差異不會消失，因此本文采用條件β收斂檢驗方法分析2011—2017年相關省份綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)的收斂情況。前文測算的MIac值是綠色全要素生產(chǎn)率的變化率，通常的做法是將某一時間跨度的MI值定義為跨度末期年份的全要素生產(chǎn)率指數(shù)。本文即采取這種做法，賦予2011年各省份綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1，據(jù)此得到2011—2017年綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)的一組面板數(shù)據(jù)。對于條件β收斂的檢驗方法，胡曉琳以先驗理論為依據(jù)，采用構(gòu)建條件β收斂回歸模型的方法進行檢驗［6］，公式為

式中，GTFPit為第i個省份第t期的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)；GTFPi，t-1為第i個省份第t-1期的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)；α為面板數(shù)據(jù)模型固定效應截距；β為模型的回歸系數(shù)。

構(gòu)建面板數(shù)據(jù)回歸模型并使用Eviews 10.0軟件進行回歸測算，在Weights項中選擇Crosssection Weights并同時選擇PCSE方法，對模型進行廣義最小二乘法估計，以解決可能存在的隨機誤差項不滿足等方差的假設，并有效處理復雜的面板誤差結(jié)構(gòu)。模型估計結(jié)果如表4所示。

表4 條件β收斂回歸模型估計結(jié)果

在回歸結(jié)果中，β估計值小于0，回歸結(jié)果為-1.396 293且通過了1%的顯著性檢驗，判定系數(shù)結(jié)果尚可，DW 值在2附近，回歸結(jié)果良好。這說明從整體看，相關省份2011—2017年的綠色全要素生產(chǎn)率存在條件β收斂，表明其綠色全要素生產(chǎn)率存在向自身穩(wěn)定狀態(tài)收斂的趨勢。

四、結(jié)論與建議

本文運用超效率Hybrid模型和相鄰前沿交叉參比Malmquist模型測算了2011—2017年我國內(nèi)地30個省、自治區(qū)、直轄市的環(huán)境經(jīng)濟效率及綠色全要素生產(chǎn)率變化情況，并利用條件β收斂方法檢驗了綠色全要素生產(chǎn)率的收斂性。在環(huán)境經(jīng)濟效率方面，7年中相關省份普遍處于DEA無效狀態(tài)，各省市之間效率值差距較大，但從總體上看增長了4.08%，在經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護之間保持相對平衡方面存在向好的趨勢。經(jīng)濟發(fā)達、人口密集或以工業(yè)主導的省份未必存在環(huán)境經(jīng)濟效率低下現(xiàn)象，而經(jīng)濟發(fā)展水平有限、工業(yè)比重較低或以旅游業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)的省份也未必具有較高的環(huán)境經(jīng)濟效率。在綠色全要素生產(chǎn)率變化方面，全國范圍內(nèi)呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，7年間平均提高了1.862%，且相關省市的綠色全要素生產(chǎn)率存在向其自身穩(wěn)定狀態(tài)收斂的趨勢。據(jù)此，本文提出如下建議：

（1）搭建信息共享平臺，促進綠色發(fā)展經(jīng)驗交流。DEA模型測算的是各DMU之間的相對效率值，是以“最佳實踐”的DMU為標桿進行比較得出的效率值。因此，DEA有效的省份就是在經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護達到相對平衡方面“表現(xiàn)最佳”的省份。在分析結(jié)果中，一些省份的環(huán)境經(jīng)濟效率值偏低或綠色全要素生產(chǎn)率下降，本質(zhì)原因或者是經(jīng)濟發(fā)展不充分，或者是環(huán)境污染控制成效低，或者兼而有之。因此，“表現(xiàn)欠佳”的省份需要向“表現(xiàn)最佳”的省份學習成功的經(jīng)驗和方法，復制“最佳實踐”路徑，從而縮小與DEA有效省份的差距。北京作為我國的政治、經(jīng)濟與文化中心，產(chǎn)業(yè)眾多、人口密集，無論是經(jīng)濟發(fā)展還是環(huán)境保護壓力都比較大，但其連續(xù)7年處于DEA有效狀態(tài)，這是同樣發(fā)達的上海無可比擬的。雖然北京作為首都具有特殊性，一些工作的實施可能更有效率，但其實踐經(jīng)驗依然值得借鑒。吉林處于東北老工業(yè)基地，經(jīng)濟發(fā)展情況并不理想，工業(yè)帶來的環(huán)境污染壓力較大，但其效率均值在0.9以上且逐年攀升，有5年處于生產(chǎn)技術(shù)前沿面上，因此其實踐經(jīng)驗也非常值得借鑒。所以，各省份應構(gòu)建信息交流共享平臺，將促進經(jīng)濟發(fā)展與控制環(huán)境污染的經(jīng)驗和方法在全國范圍內(nèi)分享交流，從而提高全國經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護相平衡的實踐水平。

（2）調(diào)整財稅手段，加強政府的促進作用。一方面，各省份政府應重視對環(huán)保工作的財政支持，主要包括繼續(xù)增加節(jié)能環(huán)保方面的財政投入、對環(huán)保技術(shù)研發(fā)的補貼、對環(huán)保領域投資企業(yè)的支持補貼、對高校和科研院所產(chǎn)學研結(jié)合的補貼、對企業(yè)使用清潔能源和提高能源利用率的投入補貼等［6］。這樣的財政支持能夠同時從經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)提升、環(huán)境保護等多個角度發(fā)揮促進作用。另一方面，在上述領域除配合財政支出的稅收減免政策之外，還應充分發(fā)揮《中華人民共和國環(huán)境保護稅法》的作用，從法律維度配合政府的財稅政策，形成促進與維護綠色經(jīng)濟發(fā)展的公權(quán)制度體系。

（3）完善環(huán)保監(jiān)督機制，提高環(huán)保單位業(yè)務能力。環(huán)保監(jiān)察是環(huán)境保護工作的重中之重，在保證環(huán)保部門財政預算充足合理的前提下，環(huán)保監(jiān)督部門應嚴格遵守環(huán)保審批制度，加強環(huán)保審查和驗收力度，配合司法機關加強隨機調(diào)訪和夜間執(zhí)法力度，調(diào)動居民自發(fā)監(jiān)督的積極性，以及加強對這些手段的法律支撐。同時，及時歸納、總結(jié)、交流環(huán)保工作中的經(jīng)驗與心得體會，全面提升環(huán)保單位的組織管理能力和工作人員的個人工作能力，從而有效控制環(huán)境污染，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的平衡。