中國生態效率的測算與區域差異分析
——基于超效率SBM 和空間自相關分析

王艷萍

（蘭州大學 經濟學院，蘭州730099）

改革開放以來我國經濟發展迅速，對能源資源的需求日益增加，但仍未實現向低能耗、低排放的集約型經濟發展方式的轉變，經濟高速發展的同時也加大了資源環境的壓力。2017 年10 月召開的中共十九大再次強調了建設生態文明的必要性，在經濟快速發展的同時如何實現經濟、資源、環境的協調發展仍是目前有待解決的關鍵問題之一。1990年，Schaltegger 和Stum 首次提出生態效率的概念，世界可持續發展工商業聯合會（WBCSD）于1992 年發表的《改變航向：一個關于發展與環境的全球商業觀點》再次提到生態效率，這一概念開始被廣泛認識和接受。生態效率能綜合反映經濟、資源與環境之間的關系，因此對生態效率進行測算并分析其區域差異，將有助于我國有針對性地制定適合各個區域發展的政策。

國外對于生態效率的研究多集中于企業層面。國內對于生態效率的研究主要從測算方法及區域差異分析兩個方面進行。生態效率的測算方法有數據包絡分析（DEA）、在此基礎上更加完善的能區分有效決策單元的超效率DEA、基于非期望產出的SBM 模型及能區分有效決策單元的超效率SBM等，關于生態效率的測算方法目前已經相當成熟，選取基于非期望產出的超效率SBM 模型對生態效率進行測算。對于生態效率的區域差異，主要是從時間和空間兩個維度進行分析。成金華等（2014）運用超效率DEA 測算了我國30 個省份的生態效率并對其空間集聚現象進行了分析。胡彪等（2016）在成金華的基礎上彌補了生態效率計算方法的不足，運用基于非期望產出的SBM模型測算中國30 個省份的生態效率并分析了全局及局域的生態效率差異。李佳佳、羅能生（2016）基于SBM模型計算了中國1998-2013 年30 個省區的效率值，對其空間擴散效應、收斂性及原因進行了分析。目前生態效率的計算方法已相當成熟，而同時進行生態效率計算又進行區域差異分析的研究在生態效率的計算處理上有待完善。

胡彪等（2016）分別運用基于非期望產出的SBM 模型和傳統的CCR 模型計算了中國30 個省區2004-2012 的生態效率，結果表明CCR 模型下的生態效率值高于SBM模型下的效率值，從而說明了環境變量的不同考慮將對生態效率值的計算產生較大的影響且更為合理的考慮必將產生更加符合實際的準確的結果。基于這一分析，本文仍然選取了SBM模型進行效率值的計算，但該模型計算出的結果最大為1，北京、上海、天津、江蘇、浙江等生態效率處于最優前沿面的省區計算出的生態效率值均為1，無法對其進行進一步的區分。為了彌補這一不足，本文最終選取超效率SBM模型進行生態效率的測算，將環境污染作為非期望產出考慮的同時計算出的效率值可以大于1，從而使得計算結果準確的同時能夠有效區分處于最優前沿面的省區，有利于生態效率的差異分析，彌補以往研究的不足，為各地區因地制宜地制定促進經濟、資源、環境的協調發展提供借鑒。

一、研究方法和數據來源

（一）研究方法

1.超效率SBM

傳統DEA 模型計算的效率值最大為1，有效決策單元（DMU）測算的效率值相同，無法進一步區分這些單元的效率高低。針對這一問題，Andersen 和Petersen（1993）提出了超效率模型（Super Efficiency Model），被評價DMU 的效率參考其他DMU 構成的前沿得出，計算出的有效DMU 的效率值一般大于1，從而可以區分有效DMU。Tone K(2002)進一步提出了結合了超效率DEA 模型和SBM模型優勢的超效率SBM模型，從而可以區分有效DMU。

假設有N 個評價對象，根據其異質性將其劃分為H（h＞1）組，每組包括并假設每個評價單元有M 種投入x，R 種期望產出y及J 種非期望產出b，其中x={x1，x2，…，xm}，y={y1，y2，…yR}，b={b1，b2，…bJ}。則元前沿為：

pmeta={P1∪P2∪…∪PH}和εhn是元前沿下第n 組的權重變量。則模型表示為：

其中sx、sy和sb分別是投入、期望產出和非期望產出的松弛變量。

2.空間自相關

李佳佳、羅能生等（2016）運用空間收斂模型、偏微分效應分析區域生態效率，發現其空間聯動性較強。屈文波（2018）用空間自相關分析2000-2014年中國30 個省區生態效率的時空差異，得出我國生態效率形成了東部的和長三角組成的高高集聚區及中西部的低低集聚區兩個不同的集聚區。成金剛、孫瓊（2104）等用空間自相關分析30 個省區2000-2011 年的生態效率，結果表明我國區域生態效率有空間集聚特征，大多地區存在著顯著的正空間自相關性。胡彪等（2016）測算2004-2012 年30個省區的生態效率并進行空間自相關分析，指出我國區域生態效率存在著波動變化的空間集聚現象，且高生態效率區的擴散效應有利于改善極化現象。類似研究均表明我國生態效率存在著空間集聚現象，對于空間依賴性的分析主要采用空間自相關的計量方法。

空間自相關分析可以分為全局空間自相關和局部空間自相關。全局空間自相關衡量的是研究對象的整體空間集聚情況，用全局莫蘭指數I 度量，計算公式如下：

其中，n 為樣本容量，Wij為空間權重矩陣，本文選用0-1 鄰接空間權重矩陣，i 和j 相鄰時Wij=1，若不相鄰則取值為0。I 的取值介于-1 到1，大于0 表示空間正相關，即高高相鄰或低低相鄰；小于0 表示空間負相關，即高低相鄰。若莫蘭指數接近于0，則表示不存在空間自相關。

局部莫蘭指數可用來衡量局部空間自相關情況。若分析某區域i 附近的空間集聚情況，可計算局部莫蘭指數I，計算公式為：

區域空間自相關分析可以用莫蘭指數散點圖進行。

（二）指標體系和數據來源

生態效率是一個能夠綜合反映經濟增長與環境狀況的指標，應同時考慮資源投入、經濟利益與環境影響。本文參考羅能生、謝波、成金華、胡彪等的設置，選取2003-2016 年30 個省區的能源、水資源、土地及人力的消耗作為資源投入指標，地區生產總值作為期望產出，三廢排放作為非期望產出，使用MAXDEA 基于超效率SBM 模型進行計算，具體指標體系如表1。

本文相關數據來源于各年《中國統計年鑒》《中國能源統計》《中國環境統計年鑒》各省統計年鑒及各省每年國民經濟發展和社會統計公報。考慮數據可得性，本文研究對象不包括西藏及港澳臺地區。

表1 區域生態效率評價指標體系

注：其中2009 年-2012 年的建設用地面積數據來源于國土資源部http://tddc.mlr.gov.cn/.包括：城市+建制鎮+村莊+采礦用地+設施農用地；鐵路用地+公路用地+機場用地+港口碼頭用地+管道運輸用地；水庫水面+水工建筑用地。

二、實證分析

（一）生態效率的測算

使用MAXDEA 7.9 測算了中國30 個省區的生態效率，根據國家發改委的解釋，可以將其劃分為東部、中部和西部三個區域進行分析。為了明確判斷生態效率的變化趨勢并簡單分析區域差異，做出全國及三個地區14 年生態效率變化的折線圖（圖2）。觀察圖1 可以看出生態效率的全國平均水平較低，我國效率值整體偏低。東部生態效率高于全國平均水平，中西部均未達到全國平均水平，不同地區的生態效率差異較大，同時也說明了我國高生態效率區偏少。從時間上來看，中西部生態效率值一直以來呈現緩慢的上升趨勢，東部及全國平均水平則以2010 年為拐點由下降轉為上升，且2016 年生態效率水平低于2003 年，整體仍呈下降態勢。從空間來看，東部地區生態效率水平高于全國平均水平且在三個地區中也處于最優，中西部地區生態效率值一直偏低且尚未達到全國平均水平，這也符合目前已有的研究結論“東部最優，中部次之，西部最差”。一直以來，廣東、天津、上海、北京等地的生態效率值一直處于較高水平，高生態效率城市皆集中在東部地區，這與東部地區的經濟發展狀況、技術水平等密切相關，隨著產業轉型及產業結構優化等措施的推進，東部各地的產業結構日趨合理，逐漸實現了經濟環境的協調發展。中部地區匯聚了有大量煙煤產業的山西、河南等地，資源利用水平低下，經濟發展付出了沉重的環境代價。而西部地區經濟欠發達且生態環境脆弱，難以有效提高生態效率。

綜上，我國生態效率值整體偏低且高生態效率區較少。東部地區生態效率值一直處于最優，而西部地區生態效率水平一直是最差的，各地的生態效率由東部向中西部遞減，呈現出“俱樂部趨同”現象。生態效率呈現出一定的空間集聚現象，生態效率較高的多聚集在東部地區，而生態效率偏低的多匯集在西部地區，因此采取空間自相關的計量方法進一步分析生態效率區域空間差異。

圖1 2003-2016 年生態效率趨勢變化

（二）生態效率的區域差異分析

1.基于全局莫蘭指數的空間自相關分析

運用stata 14.1 基于地理鄰接型權重矩陣測算2003-2016 年生態效率的全局莫蘭指數，其中創建矩陣時為便于分析將海南省設定為與廣西省相鄰，計算結果見表2。

表2 2003-2016 年區域生態效率全局Moran’s I 檢驗

從表2 可以看到，各年莫蘭指數的值在0.296-0.496 之間，均為正值，且通過了P-VALUE＜0.01 顯著性水平下的Z 統計檢驗，這說明各地生態效率存在著顯著的空間集聚現象。觀察莫蘭指數值的變動可以發現，生態效率的集聚在2003 年至2008 年整體呈現較大的減弱趨勢，從2008 年開始出現交替增強、減弱并趨于穩定的態勢，說明效率相似水平下的區域在空間上的集聚現象是不斷變化的。

2.基于莫蘭散點圖的局部空間自相關分析

區域莫蘭散點圖被劃分為四個象限，第一象限表現為高高集聚，即高生態效率區與高生態效率區相鄰，呈現明顯的擴散效應；第二象限表現為低高集聚，即低生態效率區與高生態效率區相鄰，呈現過度特征；第三象限表現為低低集聚，即低生態效率區與低生態效率區相鄰，呈現低速增長的特征；第四象限為高低集聚，即高生態效率區與低生態效率區相鄰，呈現極化效應。考慮篇幅有限，運用stata14.1 選取2003 年、2007 年、2011 年、2016 年四年做出相應的生態效率局部莫蘭指數散點圖（圖2），以進一步分析各地區附近的空間集聚情況。大多省份集中在第一象限（高高集聚）和第三象限（低低集聚），表明中國區域生態效率表現為顯著的正空間自相關性。比較分析各集聚區的省份變動有：第一，位于高高集聚區的主要是地處東部沿海地區、經濟發達的北京、天津、上海、浙江、江蘇、福建，它們具有明顯的區位優勢，產業結構合理，技術水平先進，資源利用效率高，經濟發達，在環境治理、綠色發展上更具優勢，生態效率得以維持較高水平，且對周邊地區形成了正向帶動作用，擴散效應明顯。第二，低高集聚區主要是位于東部、中部的少數省份，包括河北、江西、安徽、廣西、海南，這些地區與沿海生態效率較高的地區相鄰，“被擴散”效應顯著，易被周邊地區輻射帶動使得生態效率提高。第三，低低集聚區的省份數量一直比較穩定，所占比例超過我國省份總數的50%以上，包括了中部、西部的大多數省份。山西、河南、陜西等一些資源豐富的地區，由于資源利用效率低下，經濟發展付出了沉重的環境代價，不利于生態效率的提高，亟需推動其經濟發展方式向集約型轉變。而甘肅、青海、貴州、新疆、云南等西部地區，位置偏遠，資源匱乏，經濟發展水平落后，生態環境脆弱，生態效率一直較低。第四，廣東省由高高集聚轉變為高低集聚，地處珠三角、工業發達、技術水平先進等綜合作用下，其經濟發展一直保持較高水平，但由于有效區域合作機制的缺乏及產業鏈發展布局的不合理等，無法對周邊低生態效率地區形成有效的輻射帶動作用，從而出現其生態效率高而周邊地區生態效率低的極化現象。

三、結論與建議

本文運用超效率SBM 模型對2003-2016 年中國30 個省區的生態效率進行測算并對計算結果進行簡單分析，然后運用空間自相關的計量方法對區域生態效率的空間分布差異進行實證分析。相關結果表明：第一，中國生態效率水平整體偏低且區域差異顯著，由東部向中西部遞減，呈現出“俱樂部趨同”現象。第二，全局自相關分析可得，中國區域生態效率存在顯著的空間集聚現象，且相似水平效率下的區域集聚現象是不斷變化的，結合局部空間自相關分析可知，高高集聚區多為東部經濟發達地區，而中西部省區多集中在低低集聚區，區域生態效率多表現為顯著的正空間自相關性，具有相似水平生態效率的地區會相互影響。第三，由于合作機制的缺乏、產業布局的不合理等因素，會造成高生態效率區難以發揮對周邊地區的輻射帶動作用，從而產生極化現象。基于實證結果及相關結論，本文提出如下建議。

圖2 2003 年、2007 年、2011 年、2016 年生態效率局部莫蘭指數散點圖

第一，經過不斷努力，中國關于環境保護實施的措施已經頗有成效，但目前我國生態效率水平仍有待提升，要進一步實現環境經濟的協調發展。轉變經濟發展方式，推動中國高耗能、高污染的粗放型經濟發展方式向低能耗、低排放的集約型經濟發展方式轉變，按照我國生態文明建設的要求，出臺更加嚴格的環境規制措施，強化環境規制約束，引導各地區實現產業結構調整，提升技術水平，提高資源利用效率，實現經濟、環境、資源的協調統一發展。

第二，根據不同地區的特征，有針對性地制定各地區的發展方針。對于生態效率較高的地區，政府應當加以引導，各地區充分利用現有優勢，進一步提高生態效率，并嘗試輻射帶動周邊地區發展，通過空間擴散效應解決生態效率的發展不平衡問題；對于生態效率較低的中西部偏遠地區，政府應加大扶持力度，鼓勵各地區發揮后發優勢，堅持發展生態產業、特色產業，在維護脆弱的生態環境的同時提高經濟發展水平，進而實現生態效率的提高。

第三，加強區域間的合作交流，充分發揮高生態效率區的輻射帶動作用。政府應引導各地區間建立有效的區域合作機制、產業鏈布局，使得高效率區能實現與周邊地區的有效交流，充分發揮擴散效應。引導人才、技術、信息等市場要素由生態效率較高的東部地區向生態效率較低的中西部地區流動，發揮高生態效率區的輻射帶動作用，促進中西部地區生態效率的提高。同時，中西部地區應當積極學習高生態效率區的經濟發展及環境管理經驗，發揮后發優勢，發展適合本地區發展的綠色產業，努力提高生態效率水平。