资源、环境两维视角下区域生态效率DEA评价

[摘 要]针对目前生态效率指标研究方面存在的问题，进行了生态效率指标体系的构建研究。将生态效率指标区分为资源效率和环境效率两个构面，建立了由资源效率指标与环境效率指标构成的投入产出指标体系。运用数据包络分析（DEA）方法，采用我国2010年31个省市自治区截面数据，进行了区域生态效率的评价，揭示了我国区域生态效率与经济发展的内在规律。

[关键词]生态效率；区域； DEA

[中图分类号]F124.5；F062.2 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2013）02-0063-06

一、引 言

生态效率的概念自1990年由德国学者Schaltegger和Sturm提出以来，得到了国内外学者的广泛关注。国外早期的研究，主要集中于生态效率概念的界定[1][2]，这些研究促使理论界将“生态效率作为评估环境经济绩效重要标准”达成共识。此后，生态效率研究逐步拓展到指标体系的构建[3][4]、评价方法的选择[5]等方面，其应用范围也从企业[6]逐步延伸到行业[7]、区域[8]层次。国内2005年之前关于生态效率的研究，多数停留在生态效率概念的介绍以及与我国实际情况相结合的探讨中。近年来研究热点转向循环经济建设与度量[9][10]、生态工业园区[11][12]、企业生态效率评价[13][14]、区域生态效率评价[15][17]等领域。就区域层面生态效率评价而言，目前国内学者进行了一系列有意义探索，但在生态效率指标设计时未区分资源、环境效率，不利于二者分别监测和针对性改善。鉴于此，本文将生态效率分解为资源效率和环境效率两个方面，建立了资源效率、环境效率二维生态效率投入产出指标体系，以我国31个省市2010年截面数据为基础，运用数据包络分析（DEA）方法，对我国区域生态效率进行评价，为我国的区域经济与环境可持续发展提供一定的理论与实践指导，同时对我国生态效率研究作新的探索。

二、研究设计

1. 研究方法

DEA全称数据包络分析法（Date Envelopment Analysis Method）也称为非参数方法或Farrell型有效分析法，是1978年美国著名运筹学家和经济学家A. Charnes， W. W. Coope和E. Rhodes在“相对效率评价”基础上发展起来的一种新的系统分析方法。该方法利用统计学方法自动赋权，避免了等权重法和专家赋权法人为主观因素的不利影响，成为效率评价领域应用最广泛的方法之一。

目前最具代表性的DEA模型有CCR模型、BCC模型，本文采用CCR模型来评价区域生态效率。该模型是在固定规模报酬假设下提出的一种效率测度法，它是将效率最高的被考察单元的效率定为1，其他被考察单元的效率定在0～1之间，便于对不同考察单元的相对效率进行评价。DEA模型又可以分为投入导向型和产出导向型。前者是指在产出水平既定的前提下，使投入最小化；后者是指在投入水平既定的情况下，使产出最大化。由于生态效率指标中投入量比产出量容易控制，因此本研究采用基于投入导向的DEA模型。假设有n个DMU，每个DMU都有m种投入（表示对“资源”的消耗）以及s种产出（资源消耗的成果）， ｘij和yrj分别表示第j个决策单元DMUj的第j种投入和第γ种产出，λj为n个DMU和的投入产出指标权重，xijλj和yrjλj为加权处理后的DMU的投入量和产出量，模型目标是求解出在DMUj产出量不变的情况下，投入量最小的一种线性组合。具体模型如式（1）：

min[-（S+S）]

s·t·xijλj+S=xij，i∈（1，2，...m）yrjλj-S=yrj，r∈（1，2，...s），λj，S，S0j=1，2，．．．n（1）

式中表示相对效率，S和S表示松弛变量，代表非阿基米德无穷小，一般取=10-6。 这里的即DMUj总效率值，且0≤≤1。

2.资源、环境两维指标体系构建

生态效率的要求是经济的发展不可以牺牲资源环境为代价，为此将生态效率分解为资源效率和环境效率两个维度，并分别构建相应的指标体系。为确保指标选择的科学性、实证数据的可得性，研究成果的可操作，结合我国统计数据的实际情况，进行投入产出指标的选择。

（1）资源效率投入产出指标。①投入指标。由于各地区的能源消费种类不一，将主要一次性能源（煤炭、石油、天然气）的消费量转换成统一单位进行加总，因此能源消耗总量以各地区消耗多少万吨标煤来表示。水资源消耗总量以各地区用水总量表示。资本投入以各地区固定资本形成总额来表示，人力资本投入由各地区就业人员数（万人）来衡量。投入指标选择了能源消耗总量、水资源消耗总量、资本投入、人力资本投入4个投入指标。②产出指标。生态效率的产出指标主要反映经济体所提品或服务的经济价值，因此在研究区域宏观经济主体的生态效率时，本文选择各地区的经济发展总量即地区生产总值（GDP）作为效率评价的产出指标。

（2）环境效率投入产出指标。①投入指标。借鉴Kothonen的做法，将“坏的产出”视为系统的投入要素。故环境效率投入指标为废水排放量、废气排放量、固体废物排放量。废水排放由各地区废水排放总量（万吨）来表征，包括工业废水和生活污水。废气排放由各地区废气排放总量（万吨）来表示，包括工业废气和生活废气。固体废物排放则由各地区固体废物排放总量（吨）来衡量，以工业固体废弃物和生活垃圾清运量之和近似代替。②产出指标。产出指标仍然以各地区的经济发展总量即地区生产总值（GDP）来衡量。

（3）生态效率投入产出指标。根据生态效率的定义，资源效率的投入要素与环境效率的投入要素共同构成了生态效率的投入指标（见表1）。主要包括：能源消耗总量、水资源消耗总量、资本投入、人力资本投入、废水排放量、废气排放量、固体废物排放量七个指标。产出指标仍然采用地区生产总值来衡量。

三、实证研究

1.样本空间选择及数据来源

考虑到各省市区内部在生态环境和经济发展水平上一般具有较高的同质性，因此以省市区作为区域可持续发展的基本研究单元具有较高的可行性。在此选取我国四大区域31个省、市、自治区2010年的截面数据作为研究样本。所有的统计数据均来自于《2011年中国统计年鉴》、《2011年中国环境统计年鉴》、《2011年中国能源统计年鉴》以及“中经网统计数据库”，具体数据如表2所示。 所有指标的数据均来源于政府统计部门公开的权威统计数据，保证了数据的可靠性与权威性。

2. 数据同向性检验

DEA方法要求各投入项与产出项之间必须符合“同向性（Isotonicity）”假设，即当投入量增加时，产出量不得减少。为此本文采用非参数的“Kendall’s taub”秩方法对31个省、市、自治区的投入产出指标进行相关性分析，以检验两者是否符合假设要求。由表3检验结果可以看出，各省市投入变量均与产出变量之间的相关系数为正，并且均能在1%显著性水平下通过双尾检验，这说明该投入产出指标符合模型所要求的“同向性”原则，具有合理性。

3. 实证结果分析

利用DEA模型，以各地区GDP为产出变量， 能源消耗总量、水资源消耗总量、人力资本、资本投入、废气排放量、废水排放量和固体废弃物排放量为投入变量，采用DEAP2.1软件对各区域的生态效率、环境效率以及资源效率进行了数据包络分析，得到我国各省市及四大区域的生态效率、资源效率、环境效率评价结果，如表4所示。

（1）资源效率。根据表4的分析结果，我国31个省市自治区中只有北京、天津、上海、以及广东4个省市实现了资源效率DEA有效，这说明这4个省市在现有的技术条件下实现了以最小的资源投入获得最大的经济产出，在利用资源取得经济增长方面是有效率的；在资源效率值小于1的地区中只有江苏、浙江两省资源效率值较高，分别为0.801、0.856，其余29个地区的平均环境效率仅为0.601。从区域角度看，东部地区的资源效率平均值最高，为0.854，中部、东北、西部地区依次递减；全国的资源效率均值也比较低，仅为0.71，这说明在全国范围内仅就资源投入而言，利用率是非常低的，有29%的资源是被低效耗用了。

（2）环境效率。从表4的结果可以看出我国31个省市自治区中仅北京和2个区域实现了相对环境效率，说明这2个省市在促进经济增长的同时污染物治理工作也是非常有成效的，基本上实现了以最小的污染实现最大的经济发展。然而其余29个省份的环境效率都普遍偏低（可能与环境投入指标选取总量有关），在环境效率值不为1的省市区中只有上海和海南2个省份达到了较高的环境效率，分别为0.437和0.421，而其它27个地区的环境效率均值仅为0.174。从区域角度来看，环境效率的]变规律和资源效率有很大不同，西部地区排在东北和中部之前，东部仍然是遥遥领先。全国平均环境效率也不高，为0.244，这说明在我国过去的经济发展过程中，75.6%污染物是被过度排放的，我国经济的快速发展是以巨大的环境污染为代价的。

（3）生态效率。从表4的结果可以看出，我国31个省市区中生态效率值为1的仅有北京、天津、上海、广东、4个省市，说明这4个省市在大力发展经济的同时有效地兼顾了生态环境的建设与保护。此外，江苏、浙江和海南3省生态效率值也比较较高，分别为0.801、0.856和0.808，其余24个省区的生态效率均值为0.632。从区域角度来看，生态效率]变规律和资源效率大致相同，都形成了沿“东部中部东北西部”方向递减规律。全国平均生态效率仍处于一个比较低的水平，仅为0.710。这说明，就全国而言，在目前的经济发展过程中，存在29%的资源浪费和污染物的过度排放。

四、结 论

通过建立的资源效率、环境效率两维生态效率评价指标体系，以2010年全国31个省市自治区的截面数据为基础，运用DEA模型对我国区域生态效率进行了评价，得到如下主要结论：

① 我国各地区的资源效率、环境效率、生态效率整体处于较低的水平，尤其是环境效率，全国平均仅为0.244。由此可见，我国各省在经济发展过程中，大多数省份没有充分利用那些“最佳实践技术”最大潜力地改进当前的生产活动，而且各地区经济的快速增长都是建立在巨大的环境影响基础上的。环境是人类赖以生存和发展的基础，忽视环境的发展不符合可持续发展的理念，势必不能长久。为此我国在以后的发展中，必须高度重视生态环境修复和建设，提高环境效率，促进经济可持续发展。

② 资源效率和环境效率对生态效率的贡献不同。在生态效率评价中，环境效率影响较小，资源效率基本代表了生态效率的]变趋势。这一方面与环境投入指标的同质性有关，另一方面与我国目前经济增长方式有很大关系。我国长期以来经济增长都是投入拉动型，资源投入是GDP增长的主要源泉，因此资源效率相比于环境效率有更多的影响力。为此提高资源利用效率是短期内提高生态效率的最佳路径。然而从长远来看，只有改变当前的经济增长模式，提高消费在经济增长中的比重，才能从根本上提高生态效率。

③ 区域间生态效率存在明显差异。东部地区的总体生态效率远远高于中西部地区，中部和西部地区面临的生态环境压力依然很大。目前我国正处在东西部产业转移快速发展的关键时期，如果处理不当，单纯的低技术含量，高耗能、高污染类产业转移将会使本已脆弱的中西部生态环境雪上加霜。因此，尽速实现经济增长方式的根本性转变，全面提高区域生态效率是中西部地区乃至全国实现可持续发展的根本途径。

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Evaluation on Regional Eco-efficiency from the Perspective

of Resources and Environment

Cheng Xiaojuan1，2

（１. Dept of Industrial Engineering， Hunan University of Science and Technology， Xiangtan 411201，China；

2. School of Businesses， Central South University， Changsha 410083，China）

Abstract： This paper， aiming at the problems in the research on eco-efficiency indicators， constructs the index system of eco-efficiency， in which eco-efficiency indicators are divided into two dimensions of resource efficiency and environmental efficiency， forming input-output index systems consisting of indicators of these two aspects. Then by the use of DEA model， the paper makes assessment on regional eco-efficiency based on the data of 31 regions in 2010， and reveals the inherent law of the regional ecological efficiency and economic development.

Key words： eco-efficiency； region； DEA