2000—2014年中國區(qū)域生態(tài)效率測度及其時空差異

劉軍，馬勇，問鼎，童昀，任潔

1. 湖北大學(xué)旅游發(fā)展研究院，湖北 武漢 430062；2. 湖北大學(xué)綠色發(fā)展研究院，湖北 武漢430062；3. 中國科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所，遼寧 沈陽 110016；4. 昆士蘭大學(xué)商學(xué)院，澳大利亞 昆士蘭州 布里斯班 4072

國家“十三五”規(guī)劃提出綠色發(fā)展的理念，并將“生態(tài)文明”建設(shè)納入其中。同年，國務(wù)院印發(fā)了《生態(tài)文明體制改革總體方案》明確提出建立生態(tài)文明績效考核制度。因此，在綠色發(fā)展與生態(tài)文明建設(shè)背景下，科學(xué)測度區(qū)域生態(tài)效率將有助于各級政府準(zhǔn)確把握區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)狀況，進而采取針對性的措施提升區(qū)域生態(tài)效率水平，推動各地區(qū)向綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型。

生態(tài)效率（Eco-efficiency）一詞最早由德國學(xué)者（Schaltegger et al.，1990）等提出，他們認(rèn)為生態(tài)效率注重考察經(jīng)濟活動對環(huán)境的影響。世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會（WBCSD，1996）進一步拓展了生態(tài)效率的內(nèi)涵。隨后，國內(nèi)外學(xué)者從多個視角對生態(tài)效率進行了研究。從研究方法來看，生態(tài)效率的核算方法大致沿襲兩個思路。

第一類，借鑒WBCSD關(guān)于生態(tài)效率的定義，將生態(tài)效率的計算歸結(jié)為產(chǎn)品或服務(wù)的增加值與環(huán)境影響的比值，其中，關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)增加值以及環(huán)境影響既可以是單個指標(biāo)，也可以是一個指標(biāo)體系。單一比值法是基于“產(chǎn)出/投入”的思想，其基本表達式源于生態(tài)效率等于經(jīng)濟價值與環(huán)境影響的比值。目前被普遍接受的計算公式由WBCSD提出：生態(tài)效率=產(chǎn)品或服務(wù)的價值/環(huán)境影響。由于單一指標(biāo)暗含一個假 設(shè)前提，即所采用的指標(biāo)是最優(yōu)的，因而不適合進行復(fù)雜分析。指標(biāo)體系可以綜合反映投入產(chǎn)出的過程，適合進行大尺度、大區(qū)域?qū)用娴难芯俊oskela（2015）對計算生態(tài)效率使用的指標(biāo)體系進行梳理，認(rèn)為被使用最多的指標(biāo)是能源消耗、水消耗、溫室氣體排放、物質(zhì)消耗等。

第二類，基于“投入產(chǎn)出”思路設(shè)定模型，再進行生態(tài)效率的計算，即模型法，其中使用較多的方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)法。模型法在處理多指標(biāo)問題時具有一定優(yōu)勢。Lauwers（2009）回顧前人文獻指出生態(tài)效率研究中有兩類模型：一類是加入環(huán)境影響的生產(chǎn)率模型（environmentally adjusted production efficiency models），另一類是可以處理多個環(huán)境指標(biāo)影響的前沿生態(tài)效率模型（frontier eco-efficiency models）。加入環(huán)境影響的生產(chǎn)率模型主要有兩種，一個是有參數(shù)的，如隨機前沿分析（SFA）；另一個是非參數(shù)模型，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）。

從研究內(nèi)容來看，國外生態(tài)效率研究主要集中在生態(tài)效率的評價。評價研究最開始集中在公司層面、行業(yè)層面，而在區(qū)域?qū)用娴难芯枯^少，如C?té et al.（2006）、Fernándezvi?é et al.（2010）對中小企業(yè)生態(tài)效率問題進行了研究；Renata et al.（2017）對大型礦業(yè)公司的生態(tài)效率進行了研究；Chung et al.（1997）在引入方向性距離函數(shù)的基礎(chǔ)上，加入生產(chǎn)指數(shù)后對 39家造紙廠的期望和非期望產(chǎn)出進行了研究。在行業(yè)層面，生態(tài)效率研究集中在工業(yè)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，其他行業(yè)涉及較少，如 Jollands et al.（2004）、Salmi（2007）、Hoffrén et al.（2009）對工業(yè)相關(guān)部門的生態(tài)效率進行了研究；Hoffrén et al.（2010）、Jan et al.（2012）對農(nóng)業(yè)部門的生態(tài)效率進行了研究。而在區(qū)域?qū)用妫琖ursthorn et al.（2011）嘗試建立歐洲各國統(tǒng)一的生態(tài)效率核算統(tǒng)計框架；Gómez-Calvet et al.（2015）對歐盟27國1993—2010年的生態(tài)效率進行了測算；Camarero et al.（2013）用 DEA對歐盟國家溫室氣體排放的生態(tài)效率收斂性進行了研究；Mercedes et al.（2017）則利用Luenberger生產(chǎn)力指標(biāo)對歐盟 2001—2013的環(huán)境生態(tài)效率進行了研究。從國內(nèi)研究成果來看，生態(tài)效率研究主要集中在生態(tài)效率測度（楊斌，2009；路戰(zhàn)遠等，2010；王恩旭等，2011；潘興俠等，2013；彭紅松等，2017）、生態(tài)效率影響因素（羅能生，2013；潘興俠等，2014；武春友等，2015）、生態(tài)效率與循環(huán)經(jīng)濟（諸大建等，2005，2008；韓瑞玲等，2010）等方面。在關(guān)于生態(tài)效率差異研究中，王麗瓊（2009）引進基尼系數(shù)對區(qū)域的資源利用效率差異進行了分析；成金華等（2014）利用超效率DEA模型以及探索性空間分析方法對中國區(qū)域生態(tài)效率進行了測度并分析了空間差異。程翠云等（2014）基于單一指標(biāo)法對我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了計算，并通過回歸方程分析了其差異產(chǎn)生的影響因素。胡彪等（2009）采用非期望產(chǎn)出的 SBM 模型對中國區(qū)域生態(tài)效率進行測度，同時利用全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)分析了生態(tài)效率的差異。任宇飛等（2017a；2017b）從空間差異的角度分析了京津冀縣域以及中國四大城市群生態(tài)效率差異。

基于既有文獻的研究成果，本文擬從時間與空間兩個視角分析區(qū)域生態(tài)效率的差異，同時利用泰爾指數(shù)測度區(qū)域生態(tài)效率空間差異產(chǎn)生的來源，即生態(tài)效率的空間差異到底是來源于區(qū)域間還是區(qū)域內(nèi)。

1　研究區(qū)域與研究方法

1.1　研究區(qū)域概況

本文研究區(qū)域涵蓋中國除港澳臺地區(qū)及西藏以外的所有區(qū)域（3°51′～53°33′N，73°33′～135°05′E），共計30個省級行政單元，國土面積840.6萬平方公里，占全國國土面積的87.25%。這30個省級行政單元按照國家統(tǒng)計局的劃分通常分為東部地區(qū)、中部地區(qū)與西部地區(qū)。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。由于港澳臺地區(qū)統(tǒng)計體系與內(nèi)地不一樣，同時西藏自治區(qū)由于缺乏較多指標(biāo)，因而上述區(qū)域不納入研究范圍。本文研究數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒（2001—2015）》、國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫（http://data.stats.gov.cn/）以及大氣成分分析組織（http://fizz.phys.dal.ca/～atmos/martin/）。

1.2　研究方法

1.2.1數(shù)據(jù)包絡(luò)法

數(shù)據(jù)包絡(luò)法（Data Envelopment Analysis，DEA）由Charnes et al.（1978）提出，它以投入為導(dǎo)向，假設(shè)規(guī)模收益不變，故該模型被稱為規(guī)模報酬不變模型。由于CRS模型假定所有的決策單元（DMU）處于最優(yōu)規(guī)模，這在現(xiàn)實中幾乎是不可能的，因此Banker et al.（1984）提出了規(guī)模報酬可變模型。但是，當(dāng)各個決策單元效率接近時，DEA模型的有效區(qū)分度將大大降低（廖虎昌等，2011），其所測度的結(jié)果將有多個決策單元位于生產(chǎn)前沿面。此時，需要通過超效率的方法來進行區(qū)分，本文將使用超效率對中國各地區(qū)生態(tài)效率進行測度，并分析其生態(tài)效率的差異性。

超效率在對決策單元進行效率評價時，無效決策單元的效率值與 DEA測度得到的結(jié)果一致；對于有效的決策單元，即位于生產(chǎn)前沿面的決策單元，在保持其效率值不變的前提下，投入按比例增加，將投入增加的比例稱為超效率值；由于有效決策單元的生產(chǎn)前沿面后移，因此得到的有效決策單元的效率值大于1（王金祥等，2008）。超效率的數(shù)

學(xué)模型如下式所示：

1.2.2Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)最早由瑞典經(jīng)濟學(xué)家Malmquist提出（Malmquist，1953），但直到1982年，Malmquist指數(shù)才開始被廣泛應(yīng)用于全要素生產(chǎn)率（TFP）的測度。DEA方法測度得到的是靜態(tài)效率值，不能反映出生態(tài)效率變化率的情況，而Malmquist指數(shù)利用距離函數(shù)可反映出每個決策單元的變化率（章祥蓀等，2008），因此本文將應(yīng)用Malmquist指數(shù)來反映不同年份各個地區(qū)生態(tài)效率TFP的變化率，其數(shù)學(xué)表達式如下（Ray et al.，1997）：

式中，xt、yt分別表示t時期決策單元的投入向量與產(chǎn)出向量；Dt(xt, yt)、Dt+1(xt+1, yt+1)分別表示以t時期為參照，決策單元在t、t+1時期的距離函

數(shù)；M則表示決策單元生產(chǎn)效率的動態(tài)變化率。

1.2.3泰爾指數(shù)

泰爾指數(shù)（Theil index）源于1967年Theil利用信息理論中的熵概念計算收入的不平等程度（Theil，1967）。相比于變異系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等測度不平等程度的方法，泰爾指數(shù)由于不平等程度可分解，且能應(yīng)用于不同空間尺度，即泰爾指數(shù)所測度到的區(qū)域差異可以分解為區(qū)域內(nèi)差異與區(qū)域間差異，因此該指數(shù)被學(xué)者們廣泛應(yīng)用于區(qū)域差異的測度，如陳秀山等（2004）、馮長春等（2015）利用泰爾指數(shù)測度了中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展之間的差異。泰爾指數(shù)的表達式如下（康曉娟等，2010）：

式中，n為地區(qū)數(shù)；yi為第i個地區(qū)的GDP占全國GDP的比例；Ei為第i個地區(qū)的生態(tài)效率占全國各地區(qū)生態(tài)效率值總和的比例。

將式（3）進行一階分解，分別得到式（4）～（9）：

式中，TBR表示區(qū)域間生態(tài)效率差異；TWR表示區(qū)域內(nèi)生態(tài)效率差異；Te、Tc、Tw表示東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)生態(tài)效率差異；GDPe、GDPc、GDPw表示東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值占全國國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例；Ee、Ec、Ew表示東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)生態(tài)效率值占全國各地區(qū)生態(tài)效率值總和的比例。

1.2.4空間相關(guān)性

本文空間分析主要為全局空間自相關(guān)。它是測度空間上某一要素與其鄰近空間的要素是否存在顯著關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，用莫蘭指數(shù)（Moran’s I）來表示（Moran，1950）。本文用莫蘭指數(shù)來測度中國各區(qū)域生態(tài)效率是否存在顯著的空間差異性，其計算公式如下：

1.3　指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

1.3.1指標(biāo)選取

從國外既有研究現(xiàn)狀來看，能源消耗、水消耗、溫室氣體排放、物質(zhì)消耗等幾類指標(biāo)是使用最多的環(huán)境影響指標(biāo)（Koskela，2015）。從國內(nèi)既有的研究現(xiàn)狀來看，生態(tài)效率測度一般從資源、環(huán)境兩個維度進行。資源維度主要包括水、土地、勞動力、資本以及能源；環(huán)境維度主要包括工業(yè)“三廢”。本文在借鑒諸大建等（2008）構(gòu)造的度量我國循環(huán)經(jīng)濟生態(tài)效率指標(biāo)體系和任宇飛等（2017b）構(gòu)建的生態(tài)效率評價指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，進行適當(dāng)增減，結(jié)果見表 1。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)，投入要素包括資本、勞動力、水、能源和土地，產(chǎn)出則包括經(jīng)濟產(chǎn)出和環(huán)境產(chǎn)出。其中經(jīng)濟產(chǎn)出由國內(nèi)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)增加值與一般財政預(yù)算收入組成；環(huán)境產(chǎn)出則由廢水排放量、COD排放量、二氧化硫排放量、煙粉塵排放量、固體廢棄物排放量和PM2.5組成。

表1　生態(tài)效率評價指標(biāo)體系Table 1　Evaluation index of eco-efficiency

1.3.2數(shù)據(jù)處理

本文對區(qū)域生態(tài)效率的測度對象為不含港澳臺地區(qū)和西藏自治區(qū)在內(nèi)的 30個省級行政單元，測度時間為2000—2014年。表1中的指標(biāo)除PM2.5外，其他指標(biāo)原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。由于采用的是跨時期數(shù)據(jù)，有必要對相應(yīng)的指標(biāo)進行處理，如國內(nèi)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資額。根據(jù)GDP平減指數(shù)以及固定資產(chǎn)投資指數(shù)，將GDP及固定資產(chǎn)投資換算成以 2000年為基期的數(shù)據(jù)。PM2.5的數(shù)據(jù)來源于大氣成分分析組織（ACAG）對全球PM2.5的解譯圖像，通過ArcGIS 10.5進行處理，得到2000—2014年中國各地區(qū)PM2.5值，其中，天津、山東、江蘇、河南、安徽、上海、北京、河北的PM2.5均值超過40 μg·m-3，位于中國前列。由于環(huán)境產(chǎn)出為逆指標(biāo)，在使用超效率 DEA模型進行計算時將其作為投入要素進行處理。

2　結(jié)果與分析

2.1　生態(tài)效率測度結(jié)果

2.1.1全國層面生態(tài)效率

根據(jù)式（1）與表1得知，xij表示第i個省份j年的投入要素（資本、勞動力、能源、土地、水）的向量矩陣，yij表示第i個省份j年的環(huán)境產(chǎn)出與經(jīng)濟產(chǎn)出向量矩陣，分別表示x、y矩陣ijij的松弛變量，θ為求得的超效率值。使用EMS 1.3軟件對全國30個省級行政單元2000—2014年生態(tài)效率進行測度，結(jié)果見圖1與表2。

圖1　2000—2014年全國及東中西部地區(qū)生態(tài)效率值Fig. 1　Value of national eco-efficiency and regional eco-efficiency from 2000 to 2014

中國生態(tài)效率整體呈現(xiàn)出 U型曲線的變化趨勢，其中2000—2006年生態(tài)效率逐年降低，生態(tài)效率從0.769下降至0.570。2007年開始呈現(xiàn)上升趨勢，至 2014年生態(tài)效率為 0.920。2009年則由于金融危機的影響，生態(tài)效率出現(xiàn)了下降。中國生態(tài)效率的變化趨勢與EKC曲線理論的思想基本吻合，表明隨著經(jīng)濟的發(fā)展，中國的生態(tài)效率實現(xiàn)了先下降再上升，以犧牲環(huán)境為代價的經(jīng)濟增長方式得到改變，這基本符合中國實際情況，同時中國正處于生態(tài)效率上升階段。隨著國家對生態(tài)文明的高度重視以及生態(tài)投入的不斷加大，中國生態(tài)效率還將不斷改善。2000—2006年期間，各地區(qū)投入要素隨著時間的變化都呈增加趨勢，但是投入要素結(jié)構(gòu)不合理導(dǎo)致部分投入要素的松弛量變大，如固定資產(chǎn)投資的松弛量逐年增加。同時，從環(huán)境產(chǎn)出松弛量來看，2000—2006年間，SO2、煙粉塵以及固體廢棄物的松弛量都呈逐年增加趨勢，這也對生態(tài)效率的下降起到了主要作用。由此可見，該階段的經(jīng)濟發(fā)展方式存在較大的非效率性。2007—2014年期間，中國在經(jīng)歷2000—2006年經(jīng)濟的高速發(fā)展階段后，2007年開始中國經(jīng)濟的宏觀調(diào)控呈現(xiàn)“穩(wěn)政策、調(diào)結(jié)構(gòu)”的特點，同時中國也越來越重視經(jīng)濟的“又快又好”發(fā)展，因此該階段的生態(tài)效率呈現(xiàn)上升趨勢。

表2　2000—2014年各省生態(tài)效率值Table 2　Value of provincial eco-efficiency from 2000 to 2014

2.1.2區(qū)域生態(tài)效率測度結(jié)果

從東中西部地區(qū)生態(tài)效率的情況來看（見圖1），東部地區(qū)生態(tài)效率均值最高，西部地區(qū)次之，中部地區(qū)生態(tài)效率狀況最差。2000—2006年，東部地區(qū)生態(tài)效率逐年降低，由0.766下降至0.652；2007—2014年，東部地區(qū)生態(tài)效率逐年增加，由0.670增加至 1.017，增幅為 51.79%。產(chǎn)生這種結(jié)果的原因是由于 2000—2006全國經(jīng)濟發(fā)展處于粗放增長的模式，故生態(tài)效率持續(xù)下降。同時，東部地區(qū)從2006年轉(zhuǎn)型后，由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達，即使在經(jīng)濟危機影響的2009年，生態(tài)效率仍呈上升趨勢，而中西部地區(qū)均出現(xiàn)了下降。2000—2009年，中部地區(qū)生態(tài)效率逐年下降，由0.878下降至0.504；2010—2014年，中部地區(qū)生態(tài)效率逐年增加，由0.565增長至0.763，生態(tài)效率仍低于2000—2002年。這表明中部地區(qū)的生態(tài)效率情況不容樂觀，中部崛起任重道遠。2000—2006年，西部地區(qū)生態(tài)效率逐年下降，由 0.692下降至 0.511；2007—2014年，西部地區(qū)生態(tài)效率總體呈現(xiàn)增長的趨勢，由0.517增加至0.955，說明西部地區(qū)在區(qū)域生態(tài)環(huán)境治理、生態(tài)經(jīng)濟發(fā)展等方面有一定的后發(fā)優(yōu)勢。

從各地區(qū)測度的結(jié)果來看（見表2），內(nèi)蒙古、廣東、北京、上海生態(tài)效率均值超過 0.800，位于前列。北京、廣東、上海一直以來都是經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，其在環(huán)境治理與保護方面的投入較多，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整較其他地區(qū)開展得早，從而使得三地的生態(tài)效率均值較高。另外，從北京、上海、廣東生態(tài)效率的變化情況來看，上海的生態(tài)效率處于持續(xù)上升狀態(tài)，由2000年的0.647持續(xù)增加至1.162，與全國以及東部地區(qū)的變化趨勢均不一樣。說明上海地區(qū)作為中國的經(jīng)濟中心，一直重視區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的生態(tài)效率。北京生態(tài)效率在 2000—2014年間，除2010年外，總體上也呈現(xiàn)增長趨勢，表明北京在生態(tài)環(huán)境的治理上的投入也不斷加大。2000—2014年，廣東生態(tài)效率相對較為平穩(wěn)，一直保持在0.893～1.126之間，表明該地區(qū)具有較好的生態(tài)與經(jīng)濟優(yōu)勢，區(qū)域生態(tài)效率較高。內(nèi)蒙古的生態(tài)效率在2000—2003年間呈現(xiàn)下降趨勢，2004—2014年呈現(xiàn)上升趨勢，與全國變化趨勢相比，生態(tài)效率的波谷提前至2003年。2014年廣東生態(tài)效率為3.365，明顯高于全國其他省份，一方面是由于投入要素中固定資本投資、用水量投入冗余減少為 0，另一方面非合意產(chǎn)出中COD、固體廢棄物冗余也減少為0。此外，內(nèi)蒙古地區(qū)單位 GDP能耗也持續(xù)降低，這在一定程度上改善了區(qū)域生態(tài)效率。寧夏、青海、貴州 2000—2014年生態(tài)效率均值位于全國末尾。這3個地區(qū)一直處于中國經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，不論是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平還是生態(tài)環(huán)境均沒有比較優(yōu)勢，因而3個地區(qū)生態(tài)效率均值較低。其中，貴州2000—2003年生態(tài)效率處于持續(xù)下降階段，2004—2014年則相對較為平穩(wěn)。寧夏和青海的生態(tài)效率則呈現(xiàn)“下降—上升—下降—上升”的狀態(tài)。

2.2　區(qū)域生態(tài)效率差異性分析

2.2.1區(qū)域生態(tài)效率差異的時間維度

進一步分析 2000—2014年生態(tài)效率的變動情況，引入Malmquist指數(shù)模型進行計算。根據(jù)式（2），xt、yt分別表示t時期各省級行政單元的投入向量（資本、勞動力、能源、土地、水）以及產(chǎn)出向量（環(huán)境產(chǎn)出、經(jīng)濟產(chǎn)出），M 表示各省級行政單元的生態(tài)效率 TFP的變化率。根據(jù) Malmquist指數(shù)，Tfpch=Effch×Techch=Pech×Sech×Techch ， 其 中Tfpch表示全要素生態(tài)效率，Effch表示技術(shù)效率，Techch表示技術(shù)進步，Pech表示純技術(shù)效率，Sech表示規(guī)模效率。

利用DEAP 2.1軟件，計算得到表3、表4。從全國層面來看，全要素生態(tài)效率的變化來源于技術(shù)效率中純技術(shù)效率、規(guī)模效率的變化以及技術(shù)進步變化的共同作用，其中技術(shù)進步起到主導(dǎo)作用。2000—2014年間，除2002—2003年全要素生態(tài)效率變化率下降了0.1%，其余年份全要素生態(tài)效率變化率均為正值，即表示后一年相對于前一年的全要素生態(tài)效率持續(xù)優(yōu)化，且 2007—2008年、2010—2011年全要素生態(tài)效率變化率超過10%。技術(shù)進步在 2000—2014年間始終為正值，表明中國區(qū)域生態(tài)化生產(chǎn)、環(huán)境污染處理等技術(shù)不斷提升，并且對全要素生態(tài)效率的增長起主要作用。同時也表明當(dāng)前中國生態(tài)效率的改善主要來源于技術(shù)進步，技術(shù)效率與規(guī)模效率的改善還有較大的空間。從技術(shù)效率與規(guī)模效率來看，2008年之前兩者相對于前一年均沒有增長。2008年之后，兩者部分年份出現(xiàn)了增長。這說明從 2008年開始，中國的全要素生態(tài)效率的增長由技術(shù)進步、技術(shù)效率與規(guī)模效率的變化引起，同時也表明 2008年后中國開始重視生態(tài)經(jīng)濟建設(shè)、生態(tài)環(huán)境治理等。

表3　2000—2014年全國各年份全要素生態(tài)效率Table 3　National eco-efficiency of TFP from 2000 to 2014

表4　2000—2014年全國各省域全要素生態(tài)效率Table 4　Provincial eco-efficiency of TFP from 2000 to 2014

從各地區(qū)的情況來看，2000—2014年北京、上海、浙江、江蘇、山東、廣東、四川、內(nèi)蒙古、新疆生態(tài)效率TFP增長最大，年均超過了8%，表明上述地區(qū)在投入量不變的情況下，生態(tài)效率仍能增長的部分高于其他地區(qū)，即上述地區(qū)可能在技術(shù)進步、規(guī)模報酬、組織結(jié)構(gòu)創(chuàng)新以及教育培訓(xùn)等方面優(yōu)于其他地區(qū)。從生態(tài)效率TFP的分解情況來看，2000—2014年，各地區(qū)生態(tài)效率TFP的增長主要來源于技術(shù)進步，且北京、上海、浙江、江蘇、山東、廣東、四川、海南、云南、青海、內(nèi)蒙古、新疆12個地區(qū)技術(shù)進步率超過8%，它們位于中國東部地區(qū)以及西部地區(qū)，而中部地區(qū)技術(shù)進步普遍低于6%，其中湖南、河南、湖北為中部地區(qū)最低。這主要是由于東部地區(qū)經(jīng)濟一直較為發(fā)達，技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)進步在全國具有明顯優(yōu)勢，而西部地區(qū)得益于西部大開發(fā)戰(zhàn)略，從東部引進了先進的技術(shù)，因而技術(shù)進步率最高的地區(qū)均位于東部與西部地區(qū)。中部地區(qū)雖然擁有較好的區(qū)位優(yōu)勢，但由于發(fā)展相對緩慢，技術(shù)進步率反而落后于全國平均水平。

2.2.2區(qū)域生態(tài)效率差異的空間格局

生態(tài)效率的差異性既表現(xiàn)在時間上，也表現(xiàn)在空間上。引入全局空間自相關(guān)的分析方法來判斷2000—2014年區(qū)域生態(tài)效率是否存在顯著的空間關(guān)系。利用 ArcGIS 10.5計算全局空間自相關(guān)Moran’s I，結(jié)果顯示，除2000—2002年、2010年、2012年外，其他年份均未通過顯著性檢驗，表明2000—2014年間大多數(shù)時期中國各區(qū)域生態(tài)效率均不存在顯著的空間分布模式。同時也說明經(jīng)濟的發(fā)展程度與生態(tài)效率之間存在不平衡性，經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)并不意味著其生態(tài)效率較高；經(jīng)濟發(fā)展滯后的地區(qū)其生態(tài)效率也可能較高。進一步使用Geoda 1.6對 2000—2014年區(qū)域生態(tài)效率值進行Univariate Moran’s I檢驗以判斷局部地區(qū)的生態(tài)效率聚集模式。通過計算，得到Moran’s I散點圖。該圖的第一象限表示高生態(tài)效率地區(qū)被高生態(tài)地區(qū)包圍，即高高聚集（High-High）；第二象限表示低生態(tài)效率地區(qū)被高生態(tài)效率地區(qū)包圍，即低高聚集（Low-High）；第三象限表示低生態(tài)效率地區(qū)被低生態(tài)效率地區(qū)包圍，即低低聚集（Low-Low）；第四象限表示高生態(tài)效率地區(qū)被低生態(tài)效率地區(qū)包圍，即高低聚集（High-Low）。

根據(jù)圖2，2000年、2005年、2010年生態(tài)效率的莫蘭指數(shù)散點大部分落在第一象限和第三象限，即生態(tài)效率處于高高聚集（High-High）和低低聚集（Low-Low），表明相鄰地區(qū)多數(shù)存在著正向影響。而到2014年，生態(tài)效率的莫蘭指數(shù)散點在1個、2個、3個、4個象限分布較為均衡，分別為9個、8個、9個和4個，表明部分地區(qū)已經(jīng)較為明顯地超過或滯后于周邊地區(qū)的生態(tài)效率。從各個地區(qū)變動的情況來看，2000—2014年，江蘇、福建、山東一直位于高高聚集（High-High），表明這3個省份及其周邊地區(qū)生態(tài)效率一直位于中國生態(tài)效率的高值區(qū)；青海一直位于低低聚集（Low-Low），表明青海及周邊生態(tài)效率一直位于中國生態(tài)效率的低值區(qū)；四川則一直位于高低聚集（High-Low），表明四川的生態(tài)效率在周邊一直是“一枝獨秀”，周邊地區(qū)的生態(tài)效率一直較差。北京、上海分別由2000年的低高聚集（Low-High）遷移到高高聚集（High-High），表明兩地的生態(tài)效率在2000年相對于周邊地區(qū)較差。廣東地區(qū)由高高聚集（High-High）遷移到高低聚集（High-Low），表明廣東的生態(tài)效率自 2005年開始明顯優(yōu)于周邊地區(qū)。新疆的生態(tài)效率則由 2000年的低低聚集（Low-Low）遷移到高低聚集（High-Low），表明新疆的生態(tài)效率相對于周邊地區(qū)發(fā)生了改善，自 2005年開始，新疆生態(tài)效率明顯優(yōu)于周邊地區(qū)。

2.2.3區(qū)域生態(tài)效率差異的空間分析

進一步對生態(tài)效率空間差異產(chǎn)生的原因進行分析，利用泰爾指數(shù)對生態(tài)效率地區(qū)間差異與地區(qū)內(nèi)差異進行分解。地區(qū)間差異反映東中西部地區(qū)之間的生態(tài)效率差異，地區(qū)內(nèi)差異則主要是否反映東中西部地區(qū)內(nèi)部各省域之間生態(tài)效率的差異。按照泰爾指數(shù)分解的計算公式（見式3～9），計算得到東中西部地區(qū)生態(tài)效率的泰爾指數(shù)及泰爾指數(shù)分解結(jié)果（見表5）。東部地區(qū)各省份生態(tài)效率差異較大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)差異最小。東部地區(qū)生態(tài)效率在2000—2002年、2004—2010年呈現(xiàn)差距縮小的趨勢，其余年份有一定波動，但總體上東部地區(qū)各省份之間生態(tài)效率差異變小了。西部地區(qū)的生態(tài)效率泰爾指數(shù)一直為負(fù)，這表明西部地區(qū)內(nèi)部各省份之間生態(tài)效率差異較小，它們對全國生態(tài)效率的均衡起到了促進作用。中部地區(qū)的生態(tài)效率泰爾指數(shù)則由負(fù)變正，即由地區(qū)內(nèi)的相對均衡變?yōu)榈貐^(qū)內(nèi)的不平衡，且 2007—2014年總體上呈現(xiàn)出中部地區(qū)各省份生態(tài)效率差異擴大的趨勢。

從生態(tài)效率總的差異貢獻情況來看，區(qū)域內(nèi)差異對總差異貢獻更大，2000—2014年間達到了62.85%～71.83%。區(qū)域間差異與區(qū)域內(nèi)差異變化趨勢幾乎同步。區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)差異在 2000—2013年間，除2003—2004年、2010年外，總體上均呈現(xiàn)出差距縮小的趨勢。這表明在該階段，中國各地區(qū)隨著經(jīng)濟的發(fā)展，生態(tài)效率也在逐漸趨于平衡。2003年由于“非典”的影響、2010年由于“金融危機”的影響造成 2000—2013年生態(tài)效率總體差異出現(xiàn)了擴大。而2012年11月開始，中國將生態(tài)文明納入“五位一體”總體布局，各地區(qū)開始高度重視生態(tài)文明建設(shè)，部分地區(qū)生態(tài)文明發(fā)展快于周邊地區(qū)，因此在2014年出現(xiàn)了生態(tài)效率總體差異擴大的情況。

圖2　莫蘭指數(shù)散點圖Fig. 2　Scatter plot of Moran’s I

表5　2000—2014年生態(tài)效率總差異的泰爾指數(shù)分解Table 5　Theil index of eco-efficiency from 2000 to 2014

3　結(jié)論與建議

3.1　討論

（1）就中國生態(tài)效率總體變化趨勢來看，中國經(jīng)濟發(fā)展的方式經(jīng)歷了由粗放式增長向有質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變，這體現(xiàn)在生態(tài)效率經(jīng)歷了“先下降—再上升”的階段，并且隨著國家對生態(tài)文明建設(shè)與綠色發(fā)展的重視，中國的生態(tài)效率還將持續(xù)改善。（2）各地區(qū)的生態(tài)效率差異可能來源于其本身在經(jīng)濟發(fā)展的差異，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)得益于經(jīng)濟發(fā)展的優(yōu)勢，在生態(tài)環(huán)境治理、生態(tài)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、綠色發(fā)展等方面更具有比較優(yōu)勢。而經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)不僅在經(jīng)濟發(fā)展上落后于發(fā)達地區(qū)，在經(jīng)濟發(fā)展的模式上仍處于非效率發(fā)展階段。但是經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)仍有生態(tài)效率提升的潛力，具備一定的后發(fā)優(yōu)勢。（3）東中西部地區(qū)生態(tài)效率的差異可能源于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)好，優(yōu)勢明顯。中西部地區(qū)相對東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展滯后，承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的后果可能是東部地區(qū)落后產(chǎn)能的轉(zhuǎn)移。同時，由于政策導(dǎo)向，西部大開發(fā)明顯提升了西部技術(shù)水平，造成西部地區(qū)生態(tài)效率在后期反而優(yōu)于中部地區(qū)，這也從一定程度上解釋了“中部塌陷”。（4）從生態(tài)效率的時間差異來看，中國整體的生態(tài)效率差異源于 TFP的變動，它主要由技術(shù)進步主導(dǎo)，表明中國在 2000—2014年更加注重生態(tài)環(huán)境污染的末端治理。具體到各省，生態(tài)效率TFP差異主要源于各地區(qū)在生態(tài)經(jīng)濟領(lǐng)域的管理創(chuàng)新、知識、教育培訓(xùn)、規(guī)模經(jīng)濟等方面的不平衡。（5）從生態(tài)效率產(chǎn)生的空間差異來看，地區(qū)內(nèi)差異大于地區(qū)間差異。地區(qū)間差異與地區(qū)內(nèi)差異總體上仍呈現(xiàn)縮小的趨勢，表明地區(qū)間以地區(qū)內(nèi)的生態(tài)效率趨向于平衡發(fā)展。同時，東部地區(qū)各省的生態(tài)效率差異對中國生態(tài)效率總體差異貢獻最大，西部地區(qū)沒有擴大總體差異，反而在一定程度上平衡了總體差異，中部地區(qū)對總體差異由無到有，但仍低于西部地區(qū)。比較三大地區(qū)，東部地區(qū)內(nèi)部的差異大于中西部地區(qū)，這可能是由于東部地區(qū)可能存在“馬太效應(yīng)”，即生態(tài)效率好的地區(qū)越來越好，而生態(tài)效率差的地區(qū)越來越差。因此，對于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，應(yīng)該鼓勵技術(shù)溢出，通過技術(shù)溢出實現(xiàn)周邊地區(qū)的共同發(fā)展，從而改善生態(tài)效率的地區(qū)差異。

3.2　結(jié)論

利用 2000—2014年中國各省級行政單元的面板數(shù)據(jù)對生態(tài)效率進行了測度，同時從時間與空間兩個視角分析了區(qū)域生態(tài)效率差異。得出如下結(jié)論，（1）中國生態(tài)效率總體上呈現(xiàn)U型曲線變化趨勢。2000—2006年，中國生態(tài)效率處于下降階段，由2000年的0.769下降到2006年的 0.570。2007—2014年，中國生態(tài)效率總體上呈現(xiàn)上升趨勢，由2007年的0.573上升到2014年的0.920。（2）從各地區(qū)的情況來看，北京、上海、廣東的年均生態(tài)效率排在中國前列，其生態(tài)效率值分別為0.833、0.804和 0.993。寧夏、青海、貴州年均生態(tài)效率位于中國末尾，其生態(tài)效率值分別為0.391、0.445和0.514。內(nèi)蒙古的年均生態(tài)效率排在第一，均值為 1.002，即使不考慮2014年生態(tài)效率值為3.635，其年均生態(tài)效率為 0.814，仍排在廣東、北京之后，居于中國前列。（3）從東中西部地區(qū)生態(tài)效率的情況來看，東中西部地區(qū)生態(tài)效率基本符合 U型曲線變化趨勢，但是在具體變動趨勢上有所差異。（4）從時間尺度來看，2000—2014年中國各地區(qū)生態(tài)效率的差異主要來自于TFP的增加，年均TFP為6.24%，除2003年出現(xiàn)了負(fù)值，最高年份為2010—2011年的14.00%。但是從生態(tài)效率TFP的分解情況來看，規(guī)模報酬效率還有待進一步提升，僅2005—2006年、2009—2010年、2012—2013年大于1。從各省情況來看，內(nèi)蒙古、北京、上海生態(tài)效率TFP為全國最高；廣西、湖南、寧夏生態(tài)效率TFP為全國最低。（5）從空間尺度來看，2000—2014年各地區(qū)生態(tài)效率通過全局空間自相關(guān)檢驗的年份較少，表明中國各地區(qū)生態(tài)效率不存在顯著的空間集聚模式。但是通過Moran’s散點圖對局部地區(qū)的聚集特征進行識別，江蘇、福建、山東 3個地區(qū)一直呈高高集聚（High-High），青海一直呈低低集聚（Low-Low），四川則一直呈高低聚集（High-Low）。北京、上海則由低高集聚（Low-High）發(fā)展為高高集聚（High-High），廣東則由高高集聚（High-High）發(fā)展為高低聚集（High-Low）。

3.3　建議

基于上述結(jié)論與討論，本文提出改善區(qū)域生態(tài)效率差異的4條建議：第一，綠色發(fā)展，樹立生態(tài)文明理念。從中國近 15年生態(tài)效率的現(xiàn)狀來看，中國的經(jīng)濟增長方式需要樹立起綠色發(fā)展、生態(tài)發(fā)展的理念，在追求生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不斷優(yōu)化的前提下尋求最大的經(jīng)濟增長。第二，提質(zhì)增效，調(diào)整區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)的發(fā)展方式對區(qū)域生態(tài)效率有著較大的影響。由于目前東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展走在前列，中西部承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移犧牲掉了環(huán)境質(zhì)量，這不僅將使得經(jīng)濟的不平衡加劇，同時也會造成環(huán)境質(zhì)量的不平衡。因而，提質(zhì)增效是從根本上改善區(qū)域生態(tài)效率的策略之一，即在對環(huán)境造成一定影響的前提之下尋求最大的經(jīng)濟增長來提升發(fā)展效率。第三，統(tǒng)籌研發(fā)，促進區(qū)域技術(shù)進步。各區(qū)域在經(jīng)濟發(fā)展過程中都應(yīng)注重新技術(shù)在生態(tài)保護與環(huán)境治理當(dāng)中的應(yīng)用，通過提升科技發(fā)展水平降低單位經(jīng)濟產(chǎn)出對環(huán)境的影響。第四，因地制宜，縮小區(qū)域發(fā)展差距。就東部地區(qū)而言，應(yīng)充分發(fā)揮東部地區(qū)各省域的溢出效應(yīng)，通過空間溢出解決生態(tài)效率不平衡的問題。就中部地區(qū)而言，要防止“中部塌陷”，中部地區(qū)需要更多的政策支持，實現(xiàn)中部崛起，從而實現(xiàn)整個區(qū)域生態(tài)效率的提升。就西部地區(qū)而言，需要進一步發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，堅持發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)、生態(tài)產(chǎn)業(yè)，同時通過轉(zhuǎn)移財政支付、降低稅費等形式，引導(dǎo)地方政府保護環(huán)境。

參考文獻：

BANKER R D, CHARNES A, COOPER W. 1984. Some models for estimating technical and scale efficiencies in data envelopment analysis[J]. Manage Science 30, 1078-1092.

CAMARERO M, CASTILLO-GIMENEZ J, et al. 2013. Is the eco-efficiency in greenhouse gas emissions converging among European Union countries? [J]. Empirical Economics, 47(1): 143-168.CHARNES A, COOPER WW, RHODES E. 1978. Measuring the efficiency of decision making units [J]. European Journal of Operational Research, 2(6): 429-444.

CHUNG Y H, FARE R, GROSSKOPF S. 1997. Productivity and undesirable outputs: A directional distance function approach [J].Journal of Environmental Management, 51(3): 229-240.

C?Té R, BOOTH A, LOUIS B. 2006. Eco-efficiency and SMEs in Nova Scotia, Canada [J]. Journal of Cleaner Production, 14(6-7): 542-550.

FERNáNDEZVI?é M B, GOMEZNAVARRO T, CAPUZRIZO S F. 2010.Eco-efficiency in the SMEs of Venezuela. Current status and future perspectives [J]. Journal of Cleaner Production, 18(8): 736-746.

GOMEZ-CALVET R, CONSEA D, GóMEZ-CALVET A R, et al. 2015. On the dynamics of eco-efficiency performance in the European Union [J].Computers & Operations Research, 66: 336-350.

HOFFREN J, APAJALAHTI E. 2009. Development of eco-efficiency in metal production in Finland [J]. Progress in Industrial Ecology, 6(6):153-167.

HOFFREN J. 2010. Development of eco-efficiency in Finnish forest industry: 1997—2007 [J]. Progress in Industrial Ecology, 7(2):163-174.

JAN P, DUX D, LIPS M, et al. 2012. On the link between economic and environmental performance of Swiss dairy farms of the alpine area [J].The International Journal of Life Cycle Assessment, 17(6): 706-719.

JOLLANDS N, LERMIT J, PATTERSON M, et al. 2004. Aggregate eco-efficiency indices for New Zealand: A principal components analysis [J]. Journal of Environment Management, 73(4): 293-305.

KOSKELA M. 2015. Measuring eco-efficiency in the Finnish forest industry using public data [J]. Journal of Cleaner Production, 98:316-327.

LAUWERS L. 2009. Justifying the incorporation of the materials balance principle into frontier-based eco-efficiency models [J]. Ecological Economics, 68(6): 1605-1614.

MALMQUIST S. 1953. Index Numbers and Indifference Surfaces [J].Trabajos de Estadistica, 4(2): 209-242.

MERCEDES B, ANDRES J. 2017. Assessing environmental performance in the European Union: Eco-innovation versus catching-up [J]. Energy Policy, 104(5): 240-252.

MORAN P. 1950. Notes on Continuous Stochastic Phenomena [J].Biometrika, 37(1): 17-23.

RAY S C, DESLI E. 1997. Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries: Comment [J]. American Economic Review, 87(5): 1033-1039.

RENATA O, ANA S, ANDREIA Z. 2017. Expanded eco-efficiency assessment of large mining firms [J]. Journal of Cleaner Production,142(4): 2364-2373.

SALMI O. 2007. Eco-efficiency and industrial symbiosis: A counterfactual analysis of mining community [J]. Journal of Cleaner Production,15(17): 1696-1705.

SCHALTEGGER S, STURM A. 1990. Ecological Rationality [J]. Company,4: 273-290.

THEIL H. 1967. Economics and Information Theory [M]. Amsterdam:North Holland Publishing Company.

WORLD BUSINESS COUNCIL FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT.1996. Eco-efficient: Leadership for improved economic and environmental performance [R]. Geneva: WBCSD.

WURSTHORN S, POGANIETZ W R, SCHEBEK L. 2011. Economicenvironmental monitoring indicators for European countries: a disaggregated sector-based approach for monitoring eco-efficiency [J].Ecological Economics, 70(3): 487-496.

程翠云, 任景明, 王如松. 2014. 我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空差異[J]. 生態(tài)學(xué)報, 34(1): 142-148.

成金華, 孫瓊, 郭明晶, 等. 2014. 中國生態(tài)效率的區(qū)域差異及動態(tài)演化研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 24(1): 47-54.

陳秀山, 徐瑛. 2004. 中國區(qū)域差距影響因素的實證研究[J]. 中國社會科學(xué), 40(5): 117-129.

馮長春, 曾贊榮,崔娜娜. 2015. 2000年以來中國區(qū)域經(jīng)濟差異的時空演變[J]. 地理研究, 34(2): 234-246.

韓瑞玲, 佟連軍, 宋亞楠. 2011. 基于生態(tài)效率的遼寧省循環(huán)經(jīng)濟分析[J]. 生態(tài)學(xué)報, 31(16): 4732-4740.

胡彪, 付業(yè)騰. 2009. 中國生態(tài)效率測度與空間差異實證——基于SBM模型與空間自相關(guān)性的分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 30(6): 6-12.

靳誠. 2009. 基于縣域單元的江蘇省經(jīng)濟空間格局演化[J]. 地理學(xué)報,64(6): 714-723.

康曉娟, 楊冬民. 2010. 基于泰爾指數(shù)法的中國能源消費區(qū)域差異分析[J]. 資源科學(xué), 32(3): 485-490.

科埃利, 等. 2008. 效率與生產(chǎn)率分析引論[M]. 第2版//玉等(譯). 北京:中國人民大學(xué)出版社.

廖虎昌, 董毅明. 2011. 基于DEA和Malmquist指數(shù)的西部12省水資源利用效率研究[J]. 資源科學(xué), 33(2): 273-279.

劉秉鐮, 林坦, 劉玉海. 2010. 規(guī)模和所有權(quán)視角下的中國鋼鐵企業(yè)動態(tài)效率研究——基于 Malmquist指數(shù)[J]. 中國軟科學(xué), (1):150-157.

路戰(zhàn)遠, 智穎飆, 王再嵐, 等. 2010. 資源-環(huán)境雙重約束下的區(qū)域生態(tài)效率的時序特征——以廣西壯族自治區(qū)為例[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報,19(8): 1815-1821.

羅能生, 李佳佳, 羅富政. 2013. 中國城鎮(zhèn)化進程與區(qū)域生態(tài)效率關(guān)系的實證研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 23(11): 53-60.

潘興俠, 何宜慶, 胡曉峰. 2013. 區(qū)域生態(tài)效率評價及其空間計量分析[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 22(5): 640-647.

潘興俠, 何宜慶. 2014. 工業(yè)生態(tài)效率評價及其影響因素研究——基于中國中東部省域面板數(shù)據(jù)[J]. 華東經(jīng)濟管理, 28(3): 33-38.

彭紅松, 章錦河, 韓婭, 等. 2017. 旅游地生態(tài)效率測度的SBM-DEA模型及實證分析[J]. 生態(tài)學(xué)報, 37(2): 628-638.

任宇飛, 方創(chuàng)琳. 2017a. 京津冀城市群縣域尺度生態(tài)效率評價及空間格局分析[J]. 地理科學(xué)進展, 36(1): 87-98.

任宇飛, 方創(chuàng)琳, 藺雪芹. 2017b. 中國東部沿海地區(qū)四大城市群生態(tài)效率評價[J]. 地理學(xué)報, 72(11): 2047-2063.

王恩旭, 武春友. 2011. 基于超效率DEA模型的中國省際生態(tài)效率時空差異研究[J]. 管理學(xué)報, 8(3): 443-450.

王金祥, 王卓. 2008. 基于超效率DEA模型的城市效率評價[J]. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報: 社會科學(xué)版, 8(1): 62-64.

王麗瓊. 2009. 中國能源利用效率區(qū)域差異基尼系數(shù)分析[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報, 18(3): 974-978.

武春友, 于文嵩, 郭玲玲. 2015. 基于演化理論的生態(tài)效率影響因素研究[J]. 技術(shù)經(jīng)濟, 34(5): 63-69, 85.

楊斌. 2009. 2000—2006年中國區(qū)域生態(tài)效率研究——基于DEA方法的實證分析[J]. 經(jīng)濟地理, 29(7): 1197-1202.

章祥蓀, 貴斌威. 2008. 中國全要素生產(chǎn)率分析: Malmquist 指數(shù)法評述與應(yīng)用[J]. 數(shù)量技術(shù)經(jīng)濟研究, 8(6): 111-122.

諸大建, 朱遠. 2005. 生態(tài)效率與循環(huán)經(jīng)濟[J]. 復(fù)旦學(xué)報(社會科學(xué)版),60(2): 60-66.

諸大建, 邱壽豐. 2008. 作為我國循環(huán)經(jīng)濟測度的生態(tài)效率指標(biāo)及其實證研究[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 7(1): 1-5.