基于DEA 改進模型的綠色發展效率測度研究

王 鎛

（重慶師范大學，重慶 400000）

煤炭行業是我國污染環境和消耗能源的“重災區”。例如，在2020 年，其總能耗占我國工業總能耗的4.63%，大約消耗了12 437.83 萬t 標準煤。這說明，將我國煤炭工業盡快升級轉型，提高綠色發展效率已迫在眉睫。

華北地區的煤炭工業在我國占有重要地位。要走綠色發展道路，促進華北地區生態資源保護與經濟發展的協調發展。因此，本文研究華北地區的綠色發展效率，通過效率測度分析其影響因素。

1 研究現狀分析

綠色發展是煤炭工業高質量發展的重要內容。本章查閱國內外相關文獻，從綠色發展效率問題整體研究現狀、煤炭工業綠色發展效率問題研究現狀2 個維度縱向分析，有序深入探討。

1.1 綠色發展效率的衡量

此類研究表明，雖然整體上呈上升態勢，但綠色發展效率偏低。楊志江等[1]研究發現，在省級范圍內，綠色發展的效率水平偏低，是呈“先下降后上升”的總體態勢，造成當下綠色發展效率低下的主要原因是偏低的節能減排效率。劉楊等[2]系統分析了112個國家環保重點城市的綠色發展效率，結果表明，2011—2015 年，112 個重點環保城市的整體綠色發展效率呈上升趨勢。黃磊等[3]以2011—2016 年間長江經濟帶110 個地級以上城市的面板數據為基礎，分析了長江經濟帶城市產業綠色發展效率的時空演化規律。

1.2 綠色發展效率的區域差異和時空演變的分析

該類研究通常重視區域間的合作，來提高綠色發展效率。例如，周亮等[4]測算和表征了2005—2015 年中國城市綠色發展效率的時空分異特征和演化過程。程鈺等[5]分析了我國30 個省市綠色發展的時空演變軌跡和影響機制。

1.3 綠色發展效率的影響因素調查

該類研究一般從城市化、城市規模、人力物力資本投入、行業結構、環境規制和FDI 等方面來考慮。文化產業的聚集對綠色經濟效率的影響會呈現先抑制后促進的“U”型曲線的變化趨勢[6]。

1.4 煤炭工業綠色發展效率問題研究現狀

國內外許多學者對煤炭工業的綠色發展效率進行了相關研究。基于中國煤炭工業發展的現狀，劉虹[7]主要是從開發和利用煤炭的2 個維度，研究并思考了我國煤炭行業綠色發展的具體目標、煤炭產業進行綠色革命的關鍵技術路徑。趙陽[8]從靜態和動態維度對2013 到2017 年間中國25 個省（市、自治區）煤炭行業的綠色發展效率進行考察研究。而張倩等[9]提出了煤炭產業轉型與綠色協調創新發展的路徑——基于煤炭行業的發展現狀對煤炭產業的綠色發展提出了可行性建議。

2 基于DEA-RAM 框架的綠色發展效率模型建構

2.1 經濟發展效率模型

假設有w 種經濟投入

i 種產出要素

假定t 時期相對于經濟產出前沿面的投入與產出的松弛變量分別

則構建經濟發展效率范圍調整度量(RAM)模型如下：

式中：j 為決策單元個數，在計算所有評價單元各投入產出極差

其中

式中：*表示模型處于最優解狀態；λ*表示模型取得最優解時各評價單元可能達到的最大相對效率的橫截面觀察值的權重。由，從而線性規劃模型將非效率程度最大化目標函數值max（λ）∈[0，1]，則第t 時期煤炭產業的RAM 經濟效率指標（PE）變為

θt∈[0，1]具有有界性和單調排序性，當θt=0 時?所有的投入松弛變量和產出松弛變量均等于0；當θt=1時，表示第t 時期的生產過程位于最優的實踐邊界上，滿足帕累托最優。

2.2 綠色效率模型

假設煤炭生產過程中投入能源e=（e1，e2，…，em）∈，生產后環境污染產出為h=（h1，h2，…，h）v∈R+v。在資源和環境污染產出的DEA 模型中加入2 個資源松弛變量（），其中：松弛變量前的-，+約束表示能源擴張和縮減2 個投影方向。則構建煤炭產業綠色效率RAM 模型為

將非期望產出限制為碳排放時，可得第t 時期煤炭產業綠色效率指標（CE）

θt∈[0，1]具有有界性和單調排序性，當θt=0 時?所有的投入松弛變量和產出松弛變量均等于0；當θe=1 時，表示第t 時期的生產過程位于最優的實踐邊界上，滿足帕累托最優。

2.3 RAM 綜合效率模型建構

經濟發展效率模型只考慮經濟效益而忽視了環境污染的影響，而綠色效率模型則是追求生產過程中對能源的改進和生產要素的優化配置，以此來減少環境污染。單獨以經濟發展效率或綠色效率作為衡量經濟發展的指標具有片面性，因此本文利用RAM 模型的可加性結構特征將經濟發展效率和綠色效率整合起來，統一到同一框架中，將其作為聯合效率，則構建模型如下

式（3）中的規劃模型同時考慮了期望產出煤炭產業總產值與非期望產出環境污染排放量，則可以建構顆粒物排放量的最優實踐邊界和經濟增長的最優實踐邊界。將二者結合起來，得到的聯合效率可以衡量經濟增長與環境污染物排放的耦合程度。此時，可得第t 時期時，煤炭產業聯合效率指標（UE）為

θt∈[0，1]具有有界性和單調排序性，當θt=0 時?所有的投入松弛變量和產出松弛變量均等于0。當θt=1時，表示第t 時期的生產過程位于最優的實踐邊界上，滿足帕累托最優，可以同時實現經濟效率和綠色效率的最優。

2.4 模型結論分析

2.4.1 數據來源與處理

按照上述理論方法，本文選取了2017—2020 年中國華北地區5 個省、自治區、直轄市的資本存量、勞動力和PM 排放量等數據。選取華北地區煤炭產業勞動、資本、資源投入量作為投入指標，華北地區煤炭產業總產值和顆粒物（PM）排放量作為產出指標。

2.4.2 結果分析

根據上述模型及樣本數據計算得到綠色發展綜合效率及其變化趨勢圖。表1 為華北地區代表城市的綠色發展綜合效率結果，從整體上看，北京市、天津市、晉城市、陽泉市和張家口市煤炭產業資源配置能力、煤炭資源使用效率較高。相比之下，呂梁市和石家莊市的綠色發展綜合效率分別為0.649 5 和0.619 5，煤炭產業資源配置、煤炭資源使用效率有待提高，且有較大提升空間。

表1 各城市綠色發展綜合效率

華北地區代表城市綠色發展純技術效率結果見表2，從整體上看，北京市、天津市、太原市、大同市、晉城市、陽泉市、張家口市在目前的煤炭產業的技術水平下，煤炭資源的配置與使用是有效率的。其中，部分大城市的綠色發展綜合效率未能達到1。

表2 各城市綠色發展純技術效率

表3 為華北地區代表城市綠色發展規模效率結果，結合前面的綠色發展綜合效率結果、綠色發展純技術效率的整體結果來看，北京市、天津市、晉城市、陽泉市和張家口市在煤炭產業資源配置、煤炭資源使用效率較為合理，這得益于這些城市在煤炭產業轉型升級上的成功。相比之下，呂梁市和石家莊市的各個效率指標的表現不夠理想，說明兩地應該加快煤炭產業的轉型升級，貫徹落實可持續發展理念。

表3 各城市綠色發展規模效率

1）PE、CE、UE 與經濟增長變化趨勢。圖1 為2017年到2020 年PE、CE、UE 與經濟增長變化趨勢圖，其中華北地區的PE、CE、UE 呈現明顯的階段性特征。PE 從2017 年到2020 年穩步上升，說明華北地區經濟呈現良好的態勢。同時CE 在2019 年后呈現明顯上升趨勢，說明在2019 年后，經濟的增長對環境技術結構帶來了較好改善。這一時期，PE 高于CE 使得聯合效率穩步上升。

圖1 PE、CE、UE 與經濟增長變化趨勢圖

2）綠色發展效率的無效率源泉。以下為2017—2020 年華北地區煤炭產業經濟發展效率、綠色效率以及綠色發展效率非效率分解。

由圖2 可知，在投入方面，資本投入和勞動投入在綠色發展無效率中的比重呈現下降趨勢，同時資源投入在綠色發展無效率中的比重也呈現下降趨勢，這表明資本、勞動及資源要素的配置效率逐步提高。在產出方面，經濟產出即煤炭總產值在綠色發展無效率中的比重呈現下降趨勢，表明華北地區近幾年生產技術水平逐漸上升，但環境產出在綠色發展無效率中的比重呈現上升趨勢，說明華北地區環境污染處理技術水平提升速度較慢。

圖2 2017—2020 年華北地區綠色發展無效率分解

3 結論

本文利用DEA-RAM 模型構建了綠色發展效率模型，并對華北地區煤炭產業的綠色發展效率進行了測度，對綠色發展的無效率部分進行了分解，所得出的結論如下。

1）華北地區煤炭產業的綠色發展效率較低，并且受制于綠色效率與經濟發展效率。

2）經濟發展和煤炭產業結構升級可以顯著促進綠色發展效率的提高。

綜上，本文提出以下建議：

1）提升煤炭產業環境污染物處理技術水平，定制煤炭行業環境標志以及懲處措施。

2）進一步提高資源配置效率及生產技術水平，資源投入無效率雖逐年下降但仍有改進空間，作為煤炭產業的關鍵技術，需繼續提高生產技術水平使資源得到更充分利用。