基于E-NSBM模型的我国省际资源与环境效率动态评价_环境评价论文

基于E-NSBM模型的中国省际资源环境效率动态评价，本文主要内容关键词为：中国论文,模型论文,效率论文,评价论文,环境论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      [中图分类号]F062.1 [文献标识码]A [文章编号]1008—1763(2016)03—0101—07

      综合世界银行、中科院和国家环保总局的测算，我国每年因环境污染造成的损失约占GDP的10%左右，全国有70%的江河水系统受到污染，世界上污染最严重的20个城市我国占了16个。面对日益严峻的资源消耗和环境恶化问题，我国于2005年提出了建设“资源节约型、环境友好型社会”的发展战略，并在“十二五”规划纲要中提出：2011-2015年期间，要实现单位国内生产总值能耗降低16%，单位国内生产总值

排放降低17%，化学需氧量和二氧化硫分别减少8%，同时合理控制能源消费总量[1]。要实现这些目标，对我国各省资源环境效率进行动态评价，掌握各地区近些年来的资源环境效率及其发展趋势，为政府制定有效的资源环境政策提供详细的资源环境绩效信息是非常必要的。

      DEA数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)[2]作为一种非参数相对效率评价方法，被广泛应用于能源环境效率的评价中。各种基于环境DEA技术的DEA模型被不断探索和应用[3-5]。近些年来，大量的文献用DEA方法对中国省际资源(或能源)环境效率进行了评价[6-8]，但是这些文献很少考虑资源环境系统的内部结构，而且主要是从静态的角度对各省资源环境效率进行横向比较。基于DEA技术解决这两方面问题的方法主要有：1)借助多阶段系统DEA模型来考察资源环境系统的内部结构。近十年网络DEA成为了DEA领域的热点，Liang和Cook等从博弈论的角度出发构建了Centralized模型和Leader-follower模型，将系统效率分解为分系统效率的乘积[9]。Kao和Hwang得到了类似的Relational模型[10]。Kao提出了一种基于非径向WSBM测度的网络DEA模型[11]。这些方法为探究系统内部结构，更加精确地评价资源环境系统效率提供了有效的工具。卞亦文较早考虑了工业系统环境效率的内部结构，将其分为生产分系统和污染治理分系统，并用两阶段DEA模型对其进行了评价[12]，但是该模型中明确界定了两个分系统的主从关系，认为经济发展重于环境保护，这与现实不一定相符。2)运用Malmquist-Luenberger生产率指数或DEA窗口方法对时间序列上的资源环境效率进行纵向的动态比较。Oh和Heshmati研究表明Malmquist-Luenberger法在环境效率评价中，不但没有恰当地反映技术进步的特性，而且会因此得到有偏的效率增长指数[13]，而DEA窗口法在处理小样本数据时具有独特的优势，一些学者运用该方法从动态的角度对能源环境效率在时间序列上的变化趋势进行了研究[14，15]。

      本文考虑资源环境系统的内部结构特征，将资源环境系统分为生产分系统和环境治理分系统，将多阶段系统DEA模型和窗口分析法相结合，构建一个既能考虑资源环境系统内部结构又能进行动态分析的资源环境窗口DEA模型，对2005-2012年中国各省资源环境效率进行横截面和时间序列上的比较分析。

      二、资源环境评价系统与评价模型

      (一)资源环境评价系统

      任何经济生产活动都要利用各种资源的投入来获得我们所期望的产出，同时也不可避免地伴随着我们所不期望的产出，比如，污水和废气的排放所带来的环境污染与破坏。基于此，本文认为在评价资源环境效率时应该考虑两个重要的环节，一是资源消耗环节(或称生产分系统，即分系统1)，二是污染治理环节(或称环境治理分系统，即分系统2)，如图1所示。

      

      图1 中国各地区资源环境效率系统结构

      在借鉴以往学者研究成果的基础上，本文将就业人口数、固定资产投资、能源消耗和水消耗量作为生产系统的投入，GDP作为生产分系统的期望产出，“三废”产生量作为生产分系统的非期望产出，同时也作为污染治理分系统的非期望输入。与以往研究不同的是，除常用的工业污染治理投资外，本文在污染治理分系统中加入了污染治理设施数和设施当年运行费用来作为污染治理环节中物力和财力的投入。需要说明的是，由于实际中主要的污染物(包括废气、废水、废弃物等)都是工业所产生，因此本文关于污染物的产生量、排放量、去除量均用工业部门数据代替。

      (二)资源环境效率窗口评价模型

      针对资源环境效率评价系统的特征，本文在Kao[11]的NSBM模型基础上，根据Liu[16]提出的扩展强自由处置性假设，将非期望产出当作期望投入，非期望输入当成期望输出(该假设的最大好处是不需要改变生产可能集，同时不需要对非期望指标进行数据变换)，来解决中间输出为非期望输出的问题。依此思路，本文将Liu提出的扩展强自由处置性假设引入到Kao的NSBM模型中建立了E-NSBM模型，并将该模型与窗口分析法相结合，构建了资源环境效率的动态评价模型，具体计算过程如下：

      

      

      通过CC变换(Tone，2009)可将上述模型线性化为：

      

      三 中国各省资源环境效率动态评价

      (一)数据来源

      本文数据来源于2006到2013年的中国统计年鉴、中国各省的统计年鉴、中国能源统计年鉴、中国环境统计年鉴以及EPS数据平台。由于西藏自治区有些指标的数据缺乏，故将其予以剔除，最后对中国30个省(自治区、直辖市)的资源环境效率进行了评价。

      (二)中国省际资源环境效率评价分析

      由于窗口宽度选择σ=3或σ=4时，可以在可信度和效率测度的稳定性两个方面取得最好的平衡[17]，本文选取窗口宽度σ=3，则窗口个数为6，将各年的指标数据代入模型(5)，计算出2005-2007，2006-2008，…，2010-2012等六个窗口的中国30个行政区域的生产系统(分系统1)效率、环境治理系统(分系统2)效率和资源环境(总系统)效率。

      1.各省资源环境效率的横向和纵向比较

      首先，对我国各省2005-2012年资源环境效率进行横向比较分析。表1列出了所有省份2005-2012年分系统1、分系统2和总系统的平均效率、排名、极差和标准差。其中平均效率即横向均值，是每个省各年效率值的综合平均，表示2005-2012年8年间某省资源环境效率的综合表现；横向标准差表示每一个省份在不同时间窗中资源环境效率值的离散程度；横向极差为每个省在不同时间窗中最大与最小效率值之差。1)从横向均值和排名来看：第一，分系统1平均效率排名前五位的分别是广东、北京、上海、天津和海南，这五个省份(直辖市)都是属于东部城市，有着良好的地理环境优势，对外开放早，吸引外资多，经济发展速度快，有着较高的生产系统效率。第二，分系统1平均效率排名前四位的北京、上海、广东和天津在分系统2上表现相对较差，而分系统2平均效率表现排名前四位的江西、广西、内蒙古、安徽在生产系统效率上的表现并不算好。这表明我国很多地区快速的经济发展是以环境的污染和破坏为代价的，而经济发展速度适中的地区，可能对环境的污染和破坏程度更小。2)从横向标准差和极差来看，2005-2012年贵州、宁夏、青海等的生产系统效率表现得非常稳定，而天津、海南和黑龙江表现不够稳定，江西、北京、天津在环境治理系统效率上表现得非常稳定，海南、吉林和浙江波动较大，江西、辽宁、河南、北京和山西在综合效率方面表现得非常稳定，而浙江和海南表现不稳定。对于表现不够稳定的省份，应该从表现差的年份找原因，从表现好的年份总结经验予以改进。

      

      其次，对我国各省2005-2012年资源环境效率进行纵向比较分析。表2中列出了所有省份在2005-2012年分系统1、分系统2和总系统的纵向均值、纵向标准差和纵向极差。纵向均值代表的是全部省份在各年的综合表现；纵向标准差为所有省在同一年份、不同时间窗中效率值的离散程度；纵向极差为所有省在同一年份、不同时间窗中最大与最小效率值之差。1)从纵向均值来看，2005-2012年分系统1的纵向均值有小幅下降的趋势，分系统2的纵向均值呈大幅上升的趋势，总系统的纵向均值呈小幅上升趋势。这表明，2005-2012年我国各省的生产系统效率有所下降，而环境治理系统效率和综合效率在不断改进，这与近些年来我国对环境保护力度不断加强是分不开的，也与我国从重经济发展向经济发展和环境保护并重的可持续发展方式转变的事实相吻合。2)从纵向标准差来看，2005-2012年间分系统1和分系统2的纵向标准差呈现出不稳定的波动，但总体趋势略有下降，总系统的纵向标准差呈平稳的逐年下降趋势。这表明，我国各省的资源环境效率表现越来越稳定。3)从纵向极差来看，2005-2012年分系统1的纵向极差没有发生很大变化，分系统2和总系统的纵向极差虽有较大波动但总体趋势下降，这表明我国生产系统效率表现最好的省和表现最差的省的差距并没有缩小，而环境治理系统效率和综合效率表现最好和最差的省份之间的差距在逐步缩小。

      

      2.各省资源环境效率在不同窗口的变化分析

      为了对我国各省在不同时间窗口中资源环境效率变化情况进行分析，表3列出了2005-2012年中国各省各个窗口分系统1、分系统2和总系统的效率平均值及各省从窗口1到窗口6的资源环境效率值的变化率。数据显示：1)大多数省份的分系统1效率从窗口1到窗口6的变化率是呈下降的趋势，而分系统2效率则大多数省份呈上升趋势，这表明我国大多数省份的环境治理系统效率在不断改进，而生产系统效率却有所下降。究其原因，主要是随着对环境保护和低碳经济发展的关注度不断加强，我国正逐渐摒弃以往单凭GDP增长来衡量各省政绩的绩效评价方法，现在越来越重视资源节约和环境保护的可持续发展，对环境治理的力度正在不断加强，对经济发展则强调适度。2)从2005-2012年，仅有天津、北京和内蒙古保持生产系统效率提升的同时也保证了环境治理系统效率的改进，而总系统效率有17个省份都是改进的。这表明资源环境效率的改进并不是一定要分系统1和分系统2效率的同时改进，可以根据各省发展需要来确定改进途径。对于经济发达程度较高而环境污染较严重的省份，应该将环境治理系统效率的改进作为首要任务，而适当放缓经济发展的速度，尤其是粗放型经济发展模式应该尽量控制，而对于经济不够发达，环境保护很好的省份可以将经济发展作为主要任务，环境保护作为附属任务。3)总系统平均效率从窗口1—窗口6的变化率在40%以上的有浙江、吉林、天津、福建、上海、北京、广东和青海，这些省主要是在环境治理系统效率上的改进幅度较大。

      3.东、中、西部资源环境效率综合比较分析

      由于我国各地区的经济发展、自然条件与资源状况有着很大的不同，因此本文将从经济区域的角度进行比较分析。在第七个五年计划(1986-1990年)时期，我国大陆区域被划分为三大经济地区(地带)：东部、中部和西部地区。每个地区由不同的省(自治区、直辖市)构成。由于内蒙古自治区和贵州省的平均GDP增长率与西部各省的平均水平更为接近，2000年这两省被划归为西部地区，具体的划分如表4所示。

      

      

      表5列出了东、中、西部地区在分系统1、分系统2和总系统的平均效率值、平均排名及效率变化率。通过比较发现：1)东部地区分系统1效率比中、西部地区分别高出82.22%和134.5%，而中、西部地区分系统2效率却比东部地区分别高出46.03%和41.12%，这表明东部地区的生产系统效率是最高的，但中、西部地区的环境治理系统效率表现相对好，这与现实情况是吻合的。东部地区由于率先开放和得天独厚的区位优势吸引了大量的外商直接投资，工业发达，比中、西部地区有着更快的经济增长速度，但很多都是以资源的消耗和环境的破坏为代价的；中部地区拥有大量的人口，是重要的粮食生产基地、能源原材料基地，发展速度滞后于东部，由于以农业为基础产业，对环境的污染相对小；西部地区有着相对低的人口密度，但由于其自然环境和地理位置的限制，经济发展相对落后，也没有带来很大的环境破坏。2)从窗口1—窗口6的变化率来看，三个地区的分系统1相对效率都是下降的，而分系统2相对效率都是上升的，其中东部地区的上升幅度最大，达到了110.1%，中部地区也达到了55.05%，这表明当经济发展到一定程度时，人们会将重点转向环境保护，且经济发达程度越高的地区，对自然环境保护越发关注，越倾向于以低碳发展模式来实现经济社会的可持续发展。3)从总效率来看，三个地区的平均相对效率的差距并不大，西部地区稍稍落后。从窗口1—窗口6的变化率来看，东部地区的提升幅度是最大的。

      

      四 结论和建议

      文章将整个资源环境系统看成两个分系统，即生产分系统和环境治理分系统，将网络DEA模型与窗口分析法相结合，对中国30个省(自治区、直辖市)的资源环境效率进行了动态评价，得出如下主要结论：1)资源环境效率的改进并不是一定要分系统1和分系统2效率的同时改进，可以根据各省发展需要来确定改进途径；2)2005-2012年我国各省的生产分系统效率有所下降，而环境治理系统效率和综合效率在不断改进，且综合效率表现越来越稳定；3)综合效率表现好的省份普遍在环境治理系统效率上表现好，综合效率表现差的省份普遍表现为高的能耗强度、碳强度和硫强度；4)东部地区的生产系统效率最高，西部地区的环境治理系统效率表现相对好，但东部地区环境治理系统效率的改进幅度最大。

      基于此，提出如下几点建议：1)各省应根据各自发展需要来确定资源环境效率的改进途径，对于东部地区很多经济发达程度较高而环境污染较严重的省份，应该将环境治理系统效率的改进作为首要任务，同时保持适度的经济发展速度，而对于经济不够发达而环境保护相对好的省份，可以将经济发展作为主要任务而将环境治理作为附属任务。2)东部地区是环境治理的重点区域，东部地区环境治理系统效率较低，具有很大的改进潜力。3)资源环境保护和污染治理的重点应该是降低单位GDP能耗、减少单位GDP的

排放量和

产生量，因为资源环境效率表现差的省份普遍表现为高的能耗强度、碳强度和硫强度。

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