綠色GDP績效評估算法的探索、比較及其優化路徑

趙澤林

（華中科技大學a.哲學系；b.國家治理研究院，武漢 430074）

0 引言

1993年，聯合國統計機構在其出版的《綜合環境與經濟核算手冊》（SEEA）中首次提出生態國內產出(Environmentally Adjusted Domestic Product，EDP)，即現在所稱的綠色GDP。2003年和2012年，聯合國綜合各方理論與實踐，發布了新修訂的SEEA2003和SEEA2012框架[1]。綠色GDP是指從傳統GDP中扣除環境污染等生態資源損耗價值價值后，剩余的國內生產總值。它是在國民收入核算體系(SNA)的基礎上，考慮經濟發展過程中所出現的生態環境損耗，而產生的一種新的GDP核算機制。SEEA與SNA本質的不同在于，SEEA充分考慮了GDP增長過程中的自然資源和環境損耗，并將其作為資本使用的一部分加以核算。這種新的核算方式不僅使國民經濟核算更科學，而且有利于改進經濟發展方式，促進經濟與生態的協調發展。二十多年以來，關于綠色GDP的理論研究及其爭議一直是此起彼伏。尤其是在2007年前后的中國，綠色GDP的核算與績效評估一度陷入低谷。但是，綠色GDP在中國乃至全球陷入低谷的原因，并不在于我們不需要這個評價指標，而在于我們很難找到科學的核算、績效評估方法，難以對綠色GDP做出有效估算和評價。因此，如何突破綠色GDP績效評估算法這個方法瓶頸，不僅成為綠色GDP在中國落地生根，實現美麗中國的關鍵所在，而且成為探索經濟與生態協調發展模式的關鍵一環。

1 我國基于綠色GDP核算的三類算法及其比較

雖然，綠色GDP最早是由聯合國提出，但是，我國對相關問題的理論研究和實踐卻是早已有之。早在20世紀80年代初期，我國就有學者開始探索如何計算污染造成的經濟損失，并對一個城市或一個企業環境污染所造成的經濟損失做出了估算和實例分析[2]。不過，核算環境污染造成的經濟損失真正進入我國政府決策視野是在80年代末期。1988年，國務院發展研究中心與美國能源所合作，啟動了《自然資源核算及其納入國民經濟核算體系》的項目研究。該項目主要側重于探索將自然資源環境核算納入國民經濟體系的理論與方法。進入20世紀90年代，北京大學厲以寧教授等先后在1996—1999年間應用投入產出表原理，對我國1992年的EDP、GGDP進行了資源、經濟和環境的綜合核算。2001年國家統計局開始編制包括土地、礦產、森林、水資源四種自然資源在內的全國自然實物表，相繼開展了“海洋資源實物量核算”“土地、礦產、森林、水資源價值量核算”“環境保護與生態建設實際支出核算”“環境核算”以及“經濟與資源環境核算”[3]。自此以后，學術界在政府的推動下，對綠色GDP的核算方法展開了一系列研究和重要實踐。從現有可查文獻來看，我國綠色GDP績效評估算法主要有以下探索，形成了從宏觀到微觀，從一般到特殊的綠色GDP績效評估算法格局。

第一類是針對整個國家國民生產實踐中綠色GDP的績效評估。這類算法基于SEEA及聯合國1993年的SNA資產分類標準，結合中國現有國民經濟核算實際，最終構造出中國環境經濟綜合核算體系框架和核算矩陣。雷明等[4]基于資源—經濟投入產出核算框架，給出了綠色GDP的核算表達式：綠色GDP=傳統GDP-(生產過程資源耗竭全部+生產過程環境污染全部+資源恢復過程資源耗竭全部+資源恢復過程環境污染全部+污染治理過程資源耗竭全部+污染治理過程環境污染全部+最終使用資源耗竭全部+最終使用環境污染全部)+(資源恢復部門新創造價值全部+環境保護部門新創造價值全部)。分析結果表明，1992年中國的傳統GDP中有0.217%的部分是以“犧牲”自然資源和環境為代價而得到的。2000年，雷明[5]又以1995年中國自然社會經濟環境實際狀況為背景，主要利用SEEA推薦的市場價格法、凈價/凈租金法、維持費用法和或有估價/支付意愿(CVM)法這四種估價方法，采用租金法、邊際機會成本法、收益還原法、成本費用法、替代法、人力資本法以及其他估價方法，對提供實物的資源部分和提供生存服務的環境部分分別進行估價，從而核算出了資源耗竭價值、生態價值、環境污染噪聲的損失價值。最后，通過GDP減去環境成本，得出當年我國的綠色GDP值。這是一種非常有益的探索，所提出的測算框架比較具有創新意義。但卻因為環境市場價值難以準確評估、設計因素過多等原因，致使測算結果也只能作為初步參考。不過正是這種缺憾使我們看到了綠色GDP績效評估的復雜性，這促使一部分學者轉而走向分解整個國家綠色GDP來開展績效核算，開始對某個省、區域或者某種特殊自然資源展開績效評估算法的討論。

第二類是對某個省、區域的綠色GDP績效評估，這類研究主要基于能值分析理論，對資源環境的價值進行了量化分析。省、區域的綠色GDP績效評估中涉及到的核算估價方法，主要包括四類，即直接市場評價法、替代市場評價法、權變評價法和成果參照法，每類方法都包含有若干種具體的評估方法[6]。基于能值分析理論構建的省、區域綠色GDP績效核算與評估方法，主要工作實質上還僅僅只是核算。這種算法的特點在于根據區域地理資源環境特點，對自然資源分門別類，應用能值分析方法估算消耗的自然資源和環境能量值，再利用能值方法，將其能值量轉化為市場價值的貨幣量，從而進行綠色GDP績效的宏觀分析和評估。美國生態學家奧德姆（Odum H T）將這種方法中的“能值”定義為：某種流動的或貯存的能量所包含的另一種能量的數量，稱其為該能量具有的能值[7]。基于這一概念，并應用能值分析法開展綠色GDP績效評估可以有效地對不同自然資源的價值開展定量比較分析。目前，我國學者已經應用這種方法對福建等省份展開了區域綠色GDP的具體測算。這種方法上的探索大大推動了我國對綠色GDP績效評估算法的研究，細化了綠色GDP的核算。但是，這種算法仍然沒有擺脫生態環境的市場價值估算以及自然資源的實物核算等細節的困擾。

第三類是對某種特殊自然資源，或者以某種特殊自然資源為主的小型區域綠色GDP進行針對性績效估算。這類研究主要基于勞動價值論、效用價值論、生態補償輪等理論，對森林資源的利用與存儲價值，采用綜合法、租金或者預期效益資本化法、邊際機會成本法等方法對森林資源的生態效益做出了估算。有學者根據森林生態效益，及其替代商品效能的相似性、價格的可替代度等因素，提出了“市場逼近理論”，并由此確定森林生態效益市場逼近系數的基本法則和數學模型。也有學者采用人工固定CO2成本法、造林成本法、碳稅法、變化的碳稅法、避免損害費用法對森林固碳釋氧價值進行了初步估算。還有一些學者采用生產函數法、生態因子回歸法、防護費用法等方法對森林保護的具體價值進行了核算，采用費用支出法、旅行費用法、條件價值法等方法對森林游憩價值展開了估算[8]。也有一些學者采用環境經濟學中的收益現值法、凈價格法、影子價格法、機會成本法、環境損害函數法、人力資本法、市場價值法、維護成本法等方法對地方性的資源環境價值展開了定量核算。這類算法進一步細化了綠色GDP的績效評估，已經開始細化到個體對自然環境資源消耗的層面，這是綠色GDP績效評估算法的一種進步。但是，這類算法很接地氣，卻無法給予我們更多的整體性信息，也沒有從根本上解決對各種復雜性因素的技術細節的困擾。

從我國對綠色GDP績效評估算法的理論探索和實踐來看，我國學界和政府已經認識到開展綠色GDP績效核算方法探索的必要性，接受并開始著手探索綠色GDP的績效評估方法。但是，這種探索仍處于初步階段。其主要問題在于，國內既沒有公認的綠色GDP核算體系和框架，也沒有成熟的綠色GDP核算方法，更沒有進入到真正意義上的綠色GDP績效評估算法的核心地帶。開展綠色GDP核算，探索針對各種具體情況的綠色GDP績效核算方法，其目的并不在于核算本身，也不在于通過不同方法開展核算，得出一個實驗性的測算結果，而應該是通過綠色GDP績效核算過程，能夠得出一個相對科學的結論，使我們能夠相信這個結論是可信的、可再利用的。因此，在這個意義上，探尋科學的綠色GDP績效評估算法，仍然是我國當前綠色GDP理論和實踐研究的核心問題和關鍵問題。

2 國外基于綠色GDP核算的三類算法及其比較

與國內不同的是，國外對綠色GDP績效評估算法的探索起步相對較早。早在20世紀70年代，在美國麻省理工學院舉行的“緊急環境問題研究”討論會上，一些科學家就已經提出定量測算“從環境中扣除資源和產生廢棄物污染環境”的方法。由此出現了“生態需求（Ecological Requirements）”這個術語。它是指從環境中開采資源的需求，以及各類廢棄物返回環境的需求總和[9]。許多學者都認為，“生態需求”概念是1986年布倫特蘭報告的思想先鋒，是可持續發展指標體系的先行者之一。但由于這個概念并沒有對環境資源種類及其相應需求作出界定，估算指標識別能力較差，難以執行，因而并未在綠色GDP的績效評估中獲得廣泛應用。但是，把污染等經濟行為所產生的社會成本從GDP中扣除，這一基本思想得到了Tobin和Nordhaus的認可和繼承[10]。1973年，日本政府提出將“凈國民福利（Net National Welfare，NNW）”納入國民經濟核算中，其實質是將在傳統國民經濟核算中直接扣除環境污染所致的經濟損失。自此之后，實際上許多國家都開始建立不同的綠色GDP核算體系，探索綠色GDP的核算方法，以便能夠正確估算綠色GDP。隨后，經濟學家薩繆爾森也認為，應該將環境損耗列入GDP核算體系，轉而計算出“凈經濟福利（Net Economic Welfare，NEW）”。這種算法的目的在于計算出傳統的經濟增長中環境損耗對人們實際福利的影響。國外對綠色GDP績效評估算法的探索與比較大致可以歸為以下三類。

第一類是早期的綠色GDP績效評估算法，主要出現在20世紀80年代和90年代初期。以Repetoo為代表的一批學者提出“凈國內生產（Net Domestic Product，NDP）”，根據自然資源的損耗與經濟增長之間的關系，直接用傳統GDP值減去自然資源的損耗值[11]。進入90年代，世界銀行資深經濟學家Daly和Cobb J B基于對社會因素可能造成的成本損失的考慮，提出可持續經濟福利（Index of Sustainable Economic Welfare，ISEW）核算方法[12]。這種核算方法詳細區分了經濟活動中的種種成本和收益，基本算法是：可持續經濟福利的值＝個人消費＋非防護性支出＋資產構成－防護支出－環境損害費用－自然資產折舊。這類研究對綠色GDP績效評估算法做出了有益的探索，卻并沒有對最為關鍵的環境價值換算做出有效估算。不過，從一開始，這些學者就將綠色GDP的核算細化到個人消費的層面，著實值得提倡，同時也為后來的算法優化提供了有益的啟示。

第二類是20世紀90年代中期以來所出現的綠色GDP績效評估算法。世界銀行基于經濟、社會和生態的三維視角，把社會經濟運行的基礎資本擴展為“自然資源”“生產資本”“人力資本”“社會資本”四大組要素，并根據這四大要素來開展綠色GDP的核算，提出了三維環境可持續發展（Environment and SustainableDevelopment，ESD）“擴展的財富（Extensive Wealth，EW）”、“真實儲蓄率（Genuine Savings）”等指標來測算綠色GDP。Cabb等進一步以直接與人類福利相關的個人消費支出為基礎，對傳統GDP核算中忽略的社會、經濟、環境等20多個影響人們生活質量的因素進行了估算[13]，并引入“真實發展指標（Genuine Progress Indicator）”來開展綠色GDP的核算。這種核算方法的最大特點在于，它把市場和非市場活動的價值都包含在社會、經濟、環境這個簡明的、綜合的框架中，細化了GDP增長中的各種因素，大大增強了綠色GDP算法的精確性。這種核算方法一經提出就率先在美國和加拿大得到應用。由于兩種算法的加減項不同，GPI與GDP的計算結果也明顯不同。以美國為例，20世紀50年代至今，美國GDP一直在穩定增長，說明美國變得越來越富裕。GPI所反映的計算結果則不同，20世紀50、60年代，美國的人均GPI與GDP增長率基本相同，但從70年代早期至今，美國的人均GDP在上升，而GPI卻在下降。這表明，20世紀70年代開始，美國GDP實際上是在“放緩”，而不是一直上升[13]。20世紀90年代之后的綠色GDP績效評估算法研究開始關注到環境的經濟價值估算問題，并將經濟學中的資本分類等方法引入綠色GDP的績效評估之中，這是一種進步。它揭示了綠色GDP核算應有的社會、經濟、環境等多重視域。但是，因為社會、環境、經濟對人們生活質量影響的測度等細節難以有效測定等因素，仍然暴露出這種算法的缺憾。

第三類是21世紀以來所出現的綠色GDP績效評估算法，這類研究逐漸追求精確估算環境的經濟價值，并開始考慮環境價值的變化性。Lawn等[14]在考慮了資本在扣除自然資本耗費后的凈收益，以及國際貿易的區域影響之后，提出了“可持續凈收益（Sustainable Net Benefit Index，SNBI）”。他認為，一個國家的可持續發展經濟福利很大程度上取決于其宏觀經濟賦予每個公民的可持續凈效益。一旦可持續凈收益最大，則這個國家就應該停止增長。因此，生態環境的價值與綠色GDP之間應該具有某種函數關系，而并不應該是簡單的加減。但是，至于應該是一種什么樣的函數關系，Lawn等[14]并沒有提出新的設想。但綠色GDP績效評估算法的復雜性問題也再次浮現出來。正是在這種背景下，綠色GDP核算一度陷入世界性的低谷。2006年前后，就在中國對綠色GDP的績效評估處于低潮時，國外學者卻對中國的綠色GDP績效評估算法產生了濃厚的興趣。一則可能是因為中國逐漸步入環境問題的高發期所致；二則可能是因為國際社會也看到中國政府已經開始在2002年版的《中國國民經濟核算體系》中正式設置了自然資源實物量核算表，看到了中國已經在為綠色GDP的核算做實際準備。這一時期，陸續有許多國外學者都開始以中國為研究樣本，開展綠色GDP的績效評估算法研究。其中，Lu和Lo（2007）[15]把數據包絡分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)引入對中國綠色GDP的績效評估尤其引人關注。

Lu和Lo（2007）[15]把采用DEA分析綠色GDP績效評估的過程分為三個步驟：第一步，根據綠色GDP的理念，將一個良性輸出（GDP）和三個不良輸出（污染排放）置于DEA模型中，以此構建出“綠色GDP的基本模型”。第二步，令人滿意的輸出是這個模型中唯一一個經過深思熟慮的，換言之，就是“GDP產出模型”，它純粹從經濟利益的視角來測量一個區域的效率。第三步，三個不良污染排放也是這個模型中輸出的一部分，換言之，就是“污染產出模型”，它純粹測量的是一個區域在財富的生產過程中，對環境最小化的能力。采用這種分析方法，Lu和Lo根據2001年的中國統計年鑒提供的數據，不僅得出了31個省份不同的綠色GDP績效比，而且形成了非常直觀的GDP產出/污染產出矩陣散點圖。根據這個圖可以非常直觀地看到，東南沿海6個省份在GDP產出模型中績效較好，有4個省份環境保護的能力相對較差一些。但是，東南沿海地區的省份占據了散點圖中的第一象限，而這個象限正是經濟環境最優化的象限區。這表明，從全國來看，東南沿海的這6個省份綠色GDP績效水平相對較高。把DEA算法引入綠色GDP績效評估，是一種巨大的進步。它將綠色GDP績效評估從理論核算進入到績效評估的可操作性、核算結果的可應用性階段。

3 從綠色GDP核算到綠色GDP績效評估的算法優化

從目前來看，國內外綠色GDP績效評估算法的基本思路已經沒有異議。但是，國內外綠色GDP績效評估算法都因為無法克服自然資源的數據來源不足、價值換算困難等技術問題，致使綠色GDP績效評估的工作始終停滯不前。如今，綠色GDP的績效評估正在成為一個世界性難題。

首先，以往綠色GDP績效評估算法大多采用的是自然資源的絕對值，很容易產生計量、統計口徑不一致。從而因為綠色GDP績效評估的原始數據不夠準確，其評估自然難以形成具有公信力的結果。在許多人看來，自然環境資源價值的精確估算幾乎是一項難以完成的系統工程。因為綠色GDP測算必然涉及到多項輸入和輸出，其中所涉及到的資源種類、耗減多少等等都難以有相對準確的統計。

其次，以往綠色GDP績效評估算法都直接涉及到自然資源的市場價值估算，從而增加了各種自然資源價值換算的復雜性和可變性，其價值自然難以準確估算。因此而形成的自然資源損耗價值具有很強的爭議性。即使是奧德姆等人提倡的能值分析法也沒有很好地解決這一問題，僅僅具有極其有限的適用范圍。

最后，以往綠色GDP績效評估算法往往重點在于“核算”，而沒有真正進入到對某一區域綠色GDP開展“績效評估”這一關鍵性的階段，其結果既沒有可比性，也無法體現綠色GDP核算的應用性、指導意義。由此可見，優化綠色GDP績效評估算法的第一個必要條件應該是需要有大量的數據，并且這些數據具有相對一致的統計口徑，數據來源可信。第二個必要條件是尋找一種可以容納多指標輸入、輸出的數據處理方法。前一個條件似乎已經到來。如今，大數據已經產生。而DEA這種可以容納多指標輸入的算法，無疑可以在此大有作為。

從方法歷史上看，DEA作為一種數據分析方法并不是什么新方法。DEA方法偶爾也被稱之為前沿分析法（frontier analysis）。這種方法及其模型是由美國著名運籌學家Charnes和Cooper在1978年提出來的。三十多年，DEA算法已經被廣泛應用到多個學科領域，得到充分的實例驗證，成為跨學科方法中最為普遍的方法之一。尤其是隨著計算機科學的發展，像美國一些國家還專門開發了應用這種算法的數據處理軟件，廣泛應用于經濟學、社會學等領域。這種方法根據多項投入指標和多項產出指標，利用線性規劃的方法，對具有可比性的同類型單位進行相對有效性評價和精確的數量分析。在以DEA方法為核心算法的計算機軟件的幫助下，可以輕松地得到數據處理之后的量表、散點圖等多種可視圖。DEA算法更為突出的數據處理優勢在于，應對多輸入、多輸出的大數據比較分析中，它能夠充分考慮到各種復雜性因素，并將這些復雜性因素作為一種整體進行考慮，這為我們開展綠色GDP績效評估，優化綠色GDP績效評估算法提供了新的優化路徑。

DEA方法把整個綠色GDP的核算、績效評估看做一個整體的處理過程，處理結果是一個效率相對值，從而有效避免了自然資源耗減中的各種市場價值換算。它假定每個輸入輸出都關聯著一個或者多個輸入。雖然輸入輸出之間確實存在著某種關系，但是DEA算法不必確定這種關系的實際表達式。只需要從最有利于決策單元的角度進行評價，從而避免了確定各種指標在優先意義下的權重設計，盡可能地從一開始就試圖排除各種主觀判定。因此，DEA方法作為一種非參數統計方法，是一種純技術性的算法。它最大限度排除了綠色GDP績效評估中的各種主觀因素，其評估結果就有很強的客觀性、公平性。它把經濟發展過程中的環境污染看做是一個“壞的”輸出。DEA算法不僅不回避這個“壞的”輸出，而且恰恰是要合理計算這個輸出，這正是困擾綠色GDP績效評估的關鍵所在。Seiford和Zhu（2002）[16]提出了利用乘數模型做出詳盡的線性規劃，來處理在DEA方法構架中的不良輸出。這個方法能真正地反映實際的生產過程。另外，對無效率的輸入處理也是一個難點。實踐中，這種無效率并非絕對的零效率，問題的關鍵在于與之相比較的基準如何設置。因此，DEA方法代替了傳統核算中的自我評估方法，生成固定規模效益的平均值，轉而實現的是同行評估機制，從而得出一個效率得分。通過取這些決策單元交錯效率得分的平均值來衡量每個決策單元的實際效率。這樣就避免了對部分個體效率的絕對性評價。

DEA方法引入綠色GDP績效評估算法的另一個優點，就是在數據采集上具有可操作性和相對的公平性，避免了綠色GDP績效評估算法所受原始數據統一口徑不一致等種種爭議的糾纏。同時，DEA算法的經濟學生產函數測算與市場價格無關，它成功避免了生態與價格之間的各種復雜換算，這進一步使其評估結果更具有公信力，避免了由此帶來的許多爭議。它可以根據任何一個權威機構發布的公開數據，并把這些數據當做具有可比性的輸入，跟我們設定的最佳效率值進行比較，得出測量決策單元的相對效率比值。這樣就有效地避免了決策單元多樣性帶來的復雜性和多種不確定性。一旦輸入數據確定，效率值被確定，DEA方法就可以通過降低當前輸入水平，或者增加當前輸出水平來改善無效率的決策單元，改進其性能以達到理想的效率值。決策單元的執行者可以通過他們的平均交錯效率值，來進行輸入輸出的效率排名和決策調整。這種算法實質上不僅提供了科學的綠色GDP測算方法，而且能夠為核算之后的評估決策，非常直觀地提出改進方案的決策引導。

將大數據和DEA算法引入綠色GDP績效評估，具有重要的創新意義。第一，DEA算法的引入，將國內外對綠色GDP的核算方法的理論與實踐，從核算本身拓展到評估，不僅使綠色GDP核算更具價值，而且在大數據的推動下，它將引導理論研究者和政府官員擺脫繁瑣的貨幣換算和糾纏不清的各種估價，轉而啟動對綠色GDP的前瞻性研究，使綠色GDP的績效評估盡快進入實質性的操作階段。第二，DEA算法的引入，不僅可以開拓綠色GDP研究的新境地，而且會促進綠色GDP核算框架、核算體系、核算指標、績效評估指標等各種困難問題的協同創新性研究。第三，DEA算法的引入，還將使各類決策人員從龐雜的經濟-生態數據中解放出來，直觀、科學地應用綠色GDP的統計數據。更為重要的是，DEA方法能夠容納多指標輸入，這不僅使綠色GDP測算更加具有可操作性，而且使綠色GDP測算具有更高的可信度，從而大大提高經濟-生態問題的決策效率和科學性。另外，大量以DEA算法為核心的數據處理軟件已經出現，DEA算法的引入，必將使綠色GDP的績效評估重獲新生。它將不僅使我們看到經濟與生態之間多種復雜性的關系，而且為我們推進經濟與生態的協調發展，提供更多的可選方案。當然，DEA算法還存在著一定的局限，這主要體現在它對地區經濟發展的絕對指標并不敏感。如果我們采用DEA算法，西藏地區就具有很高的綠色GDP績效值，但卻無法客觀反映西藏地區的實際經濟狀況。因此，在采用DEA算法開展綠色GDP績效評估時，還需要輔助一些絕對指標，加以綜合考察。