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第３３卷第２期Ｖｏｌ.３３Ｎｏ.２荆楚理工学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｎｇｃｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ２０１８年４月Ａｐｒ.２０１８收稿日期:２０１８－０２－２８基金项目:安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ＡＣＹＣ２０１６１２１)作者简介:朱香好(１９９１－)ꎬ女ꎬ河南许昌人ꎬ安徽财经大学硕士研究生ꎮ研究方向:资源与环境统计ꎮ孙欣(１９７３－)ꎬ男ꎬ安徽庐江人ꎬ安徽财经大学教授ꎬ硕士生导师ꎮ研究方向:资源与环境统计ꎮ基于超效率ＳＢＭ模型与Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数的生态效率评价朱香好ꎬ孙㊀欣(安徽财经大学统计与应用数学学院ꎬ安徽蚌埠㊀２３３０００)摘要:以３０个省市为研究对象ꎬ建立了基于ＤＥＡ模型的区域生态效率投入产出指标体系ꎬ运用超效率ＳＢＭ模型测算各省市２００５~２０１５年的效率值ꎬ对３０个省市的生态效率情况进行静态分析ꎬ然后结合Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ效率指数对区域生态效率的动态变化进行分析研究ꎮ实证结果表明:２００５~２０１５年３０个省市整体生态效率水平较低ꎬ且各省市之间存在较大差异ꎻ２００５~２０１５年全要素生态效率的年均增长率为２.３％ꎬ技术进步与纯技术效率是推动生态效率增长的主要原因ꎬ规模效率与综合技术效率抑制了生态效率的增长ꎮ关键词:生态效率ꎻ超效率ＳＢＭꎻＭａｌｍｑｕｉｓｔ指数中图分类号:Ｆ１２４.５㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀文章编号:１００８－４６５７(２０１８)０２－００６７－０９０㊀引言进入２０世纪９０年代ꎬ中国的经济发展突飞猛进ꎬ经济总量连上新台阶ꎬ２０１０年至今经济总量排位跃居世界第二ꎬ经济发展的同时产业结构不断优化㊁区域发展的协调性增强㊁城镇化步伐明显加快㊁工业生产能力显著提高ꎮ随着工业化进程不断推进ꎬ我国已经由一个落后的农业国成长为世界制造业大国ꎬ世界银行数据显示ꎬ２０１０年我国制造业增加值占世界的比重已达到１７.６％ꎬ钢铁㊁水泥㊁汽车等２２０多种工业品产量居世界第一位(国家统计局ꎬ２０１３)[１]ꎮ而伴随着经济快速发展ꎬ资源的消耗过大与未充分有效利用㊁生态环境的破坏等一系列问题已经逐渐显现出来ꎬ环境问题不仅影响了中国的经济发展ꎬ也影响了人民的生活质量ꎮ虽然中国政府针对环境污染㊁生态环境遭到破坏等问题颁布实施了一系列的法律ꎬ建立和制定了具有针对性的环境制度与政策ꎬ但是对环境问题的解决并没有发挥显著作用ꎮ区域生态效率是指经济区域内的生态效率ꎬ是以较少的资源消耗和环境污染生产具有竞争优势的产品和服务ꎬ以满足人类生活的必需与生活品质的改善[２]ꎮ其主要目的就是在不对环境构成威胁的前提下实现更高的产出ꎬ发展地区经济ꎬ使得区域的经济与环境协调发展ꎬ该指标也是衡量可持续发展的重要工具ꎮ因此本文选取该指标衡量某地区经济的可持续发展状况ꎬ以期为区域的生态㊁环境㊁经济的协调发展做出科学借鉴ꎮ生态效率是经济与资源环境发展协调程度的测度指标[３]ꎬ对区域生态效率进行有效评价能够客观的了解区域经济与环境协调发展水平ꎬ是经济可持续发展的第一步ꎮ随着各项研究的深入ꎬ有关生态效率指标体系的构建[４－５]及测度方法[６－７]等研究已经较为成熟ꎬ而且其成果得到了广泛的应用ꎮ众多国外学者在此基础上对一些国家和地区展开了区域生态效率的研究[８－１０]ꎮ与此同时ꎬ国内学者基于以国家和地区角度展开的生态效率研究也有所进展ꎮ陈傲以２０００~２００６截面数据为研究样本ꎬ对中国２９７６个省的区域生态效率进行评价与差异性分析ꎬ研究结果表明中国区域生态效率差异较为明显ꎬ总体呈 东高西低 的格局[１１]ꎻ吴鸣然等利用ＤＥＡ方法计算了２００９~２０１３年中国３１个省(自治区㊁直辖市)的生态效率ꎬ然后使用Ｔｏｂｉｔ模型分析了影响生态效率的因素ꎬ结果显示东部地区的生态效率优于中㊁西部地区ꎬ地区人均ＧＤＰ和偏东的地理位置会对生态效率产生积极影响ꎬ而产业结构和人口密度则会产生消极影响[１２]ꎻ侯孟阳等运用超效率ＳＢＭ模型测算我国城市生态效率ꎬ同时结合时间对比分析和空间相关性分析对城市生态效率的时空演变格局进行对比分析并探讨城市生态效率时空动态演变特性[１３]ꎬ研究发现在时间演变过程中ꎬ城市生态效率整体上呈现逐渐上升走势且生态效率在空间分布上呈显著的正相关性ꎬ相邻城市之间生态效率的影响是相互的ꎮ已有文献对本文的区域生态效率评价有良好的指导性作用ꎬ但是更多文献是从静态角度对生态效率结果进行分析且应用数据较为久远ꎮ因此本文在最新数据支持下选取超效率ＳＢＭ模型测度３０个省市的区域生态效率ꎬ对其进行静态分析评价ꎬ在此基础上结合Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数测度生态效率增长率变化情况ꎬ对区域生态效率进行动态分析评价ꎬ显现当前环境政策的作用效果ꎮ１㊀研究方法传统的ＤＥＡ模型是基于径向距离函数单一的从投入或者产出的角度对目标效率进行测算ꎬ而在现实生活中径向的条件在很多情况下是不能满足的ꎮ而ＴｏｎｅＫ提出的ＳＢＭ模型[１４]不仅是一个非径向的ＤＥＡ模型ꎬ而且能够实现无效决策单元中效率值对当前状态与强有效目标值间松弛改进部分的测量ꎬ克服了传统ＤＥＡ的缺陷ꎮ但是利用ＳＢＭ模型测算的效率值可能会出现多个决策单元效率值为１的情况(完全效率)ꎬ此时就不能相对应的决策单元进行有效评价ꎮ为此ꎬＴｏｎｅＫ又提出了修正松弛变量的超效率ＳＢＭ模型[１５]ꎬ允许效率值大于１或等于１ꎬ以此来解决多个决策单元完全效率的问题ꎮ１.１㊀ＳＢＭ模型简介在利用超效率ＳＢＭ模型测度区域生态效率时ꎬ假设每个城市是一个决策单元(ＤＭＵ)ꎬ并且每个城市都有ｍ种投入元素(ｓ１㊁ｓ２分别表示每个城市对应的期望产出和非期望产出ꎬ用向量表示为ｘɪＲｍꎬｙｇɪＲｓ１及ｙｂɪｓ２ꎮ定义矩阵Ｘ㊁Ｙｇ㊁Ｙｂ如下:Ｘ＝[Ｘ１ꎬＸ２ꎬＬＸｎ]ɪＲｍˑｎꎬＹｇ＝[ｙｇ１ꎬｙｇ２Ｌꎬｙｇｎ]ꎬｙｂ＝[ｙｂ１ꎬｙｂ２Ｌꎬｙｂｎ]其中ꎬｘｉ>０ꎬｙｇｉ>０ꎬｙｂｉ>０ɪＲｓ２ˑｎꎮ因此ꎬ构造出如下测度生态效率的生产可能性集合ꎬ即Ｐ＝{(ｘꎬｙｇꎬｙｂ)｜ｘ⩾Ｘλꎬｙｇ⩾Ｙｇλꎬｙｂ⩾Ｙｂλꎬλ⩾０}ꎬ其中λ表示权重向量ꎬ若ðλ＝１ꎬ表示生产技术为规模报酬可变的(ＶＲＳ)ꎬ否则表示规模报酬不变的(ＣＲＳ)ꎮＴｏｎｅＫ(２００１)考虑非期望产出的ＳＢＭ模型可写为:ρ∗＝ｍｉｎ１－１ｍðｍｉ＝１ｓ－ｉｘｉ０１＋１ｓ１＋ｓ２ðｓ１ｒ＝１ｓｇｒｙｇｒ０＋ðｓ２ｒ＝１ｓｂｒｙｇｒ０＋æèçöø÷(１)ｓ.ｔ.ｘ０＝Ｘλ＋ｓ－ꎬｙｇ０＝Ｙｇλ－ｓｇꎬｙｂ０＝Ｙｂλ＋ｓｂꎬｓ－⩾０ꎬｓｇ⩾０ꎬｓｂ⩾０ꎬλ⩾０ìîíïïïïï(２)其中ꎬｓ表示投入㊁产出的松弛变量ꎮ目标函数ρ∗关于ｓ－ꎬｓｇꎬｓｂ严格递减ꎬ且０⩽ρ∗⩽１ꎮ将非期望产出纳入超效率ＳＢＭ模型中得到生产可能性集合ꎬ即为:Ｐ＝Ｐ/(ｘ０ꎬｙ０)＝ ｘꎬ ｙｇꎬ ｙｂ｜ ｘ⩾ðｎｊ＝１ꎬʂ０λｊｙｇｊꎬ ｙｂ⩾ðｎｊ＝１ꎬʂ０λｊｙｂｊꎬ ｙｇ⩾０ꎬλ⩾０{}(３)则考虑非期望产出的超效率ＳＢＭ模型如下:８６τ∗＝ｍｉｎ１ｍðｍｉ＝１ｘ－ｉｘｉ０１ｓ１＋ｓ２ðｓ１ｒ＝１ｓｇｒｙｇｒ０＋ðｓ２ｒ＝１ｙｂｒｙｇｒ０＋æèçöø÷(４)ｓ.ｔ. ｘ＝ðｎｊ＝１ꎬʂ０λｊｘｊꎬ ｙｇ＝ðｎｊ＝１ꎬʂ０λｊｙｇｊꎬｙｂ＝ðｎｊ＝１ꎬʂ０λｊｙｂｊꎬ ｙｇ⩾０ꎬλ⩾０ ｘ⩾０ꎬ ｙｇ⩾ｙｇ０ꎬ ｙｂ⩾ｙｂ０ꎬλ⩾０ìîíïïïïïïïï(５)目标函数τ∗的值越大表明该决策单元效率越高ꎮ１.２㊀Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数由ＳｔｅｎＭａｌｍｑｕｉｓｔ在１９５３年分析消费变化时提出[１６]ꎬ利用该指数可以将生产率的变化分解为技术变化和技术效率变化ꎬ生产率的变化是指从基期ｔ期到ｔ＋１期的投入变化关系ꎮＭａｌｍｑｕｉｓｔ指数定义为:ＴＦＰ＝Ｄｔ(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)Ｄｔ(ＸｔꎬＹｔ)∗Ｄｔ＋１(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)Ｄｔ＋１(ＸｔꎬＹｔ)[]１/２＝Ｄｔ＋１(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)Ｄｔ(ＸｔꎬＹｔ)∗Ｄｔ(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)Ｄｔ＋１(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)∗Ｄｔ(ＸｔꎬＹｔ)Ｄｔ＋１(ＸｔꎬＹｔ)[]１/２(６)ＴＦＰ(Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产指数)表示从ｔ期到ｔ＋１期的生产率变化ꎬ这里能反映生态效率增减程度ꎮ而(７)式中的Ｄｔ(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)Ｄｔ(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)∗Ｄｔ(ＸｔꎬＹｔ)Ｄｔ＋１(ＸｔꎬＹｔ)[]１/２为技术变化(ＴＣ)ꎬ表示生产前沿面的移动导致生产率变化的影响程度ꎬ这里反映的是生态系统政策等管理方面因素致使的生态进步ꎻＤｔ＋１(Ｘｔ＋１ꎬＹｔ＋１)Ｄｔ(ＸｔꎬＹｔ)为技术效率变化(ＥＣ)ꎬ表示从ｔ期到ｔ＋１期的生产技术的利用效率变化对生产率变化的影响程度ꎬ这里是指引进先进生态技术或者生态技术创新的结果ꎮ２㊀指标体系的构建和数据来源２.１㊀指标体系的构建生态效率评价指标体系中指标的选取与被评价对象密切相关ꎬ而针对国家或者区域层面的生态效率指标体系的制定中ꎬ最具有代表意义的是德国环境经济核算账户中所设计的包含资源㊁环境㊁经济要素的７类小指标[１７]ꎮ我国学者在借鉴德国环境经济账户的基础上ꎬ根据中国的具体情况构建了适合自身的评价指标体系ꎮ根据生态效率的公式ꎬ区域生态效率评价在产出指标的选取上ꎬ分子基本都是选取地区生产总值衡量ꎬ分母的选取没有一个固定的标准ꎬ已有的研究对分母的衡量多是从环境和资源的角度选取指标ꎮ表１是经过整理得到的部分国内外学者所构建的宏观层面生态效率评价指标体系[１８－２１]ꎮ表１㊀国内外宏观区域生态效率评价指标体系构建作者评价对象产出指标生态指标投入资源投入环境投入ＨａｒｔｍｕｔＨｏｈＫａｒｌＳｃｈｏｅｒＳｔｅｆｆｅｎＳｅｉｂｅｌ德国ＧＤＰ土地㊁能源㊁用水㊁原材料㊁劳动力㊁资本温室气体㊁酸性气体９６续表１作者评价对象产出指标生态指标投入资源投入环境投入邱寿丰诸大建中国ＧＤＰ土地㊁能源㊁用水㊁原材料㊁劳动力废气排放㊁废水排放㊁固废排放王宏志高㊀峰刘辛伟中国(３０个省)ＧＤＰ能源㊁用水㊁建设用地废水排放㊁二氧化硫排放㊁工业固废排放付丽娜陈晓红冷智花长株潭 ３＋５城市群地区ＧＤＰ能源㊁电力㊁用水㊁建设用地㊁劳动力废水排放㊁ＣＯＤ㊁二氧化硫排放㊁烟尘排放㊁工业粉尘排放㊁工业固废排放白世秀黑龙江省地区ＧＤＰ万元ＧＤＰ能耗㊁劳动力废气㊁废水㊁固废排放㊀㊀根据生态效率的内涵与所选取的生态效率的测算方法ꎬ在借鉴已有宏观层面生态效率评价指标体系的基础上ꎬ考虑到数据的可得性与指标体系的系统性㊁科学性㊁目标性等原则ꎬ本文从经济㊁资源㊁环境三个角度选取指标建立生态效率评价指标体系ꎬ所选取的基于超效率ＳＢＭ模型测度生态效率的投入指标和产出指标类型如表２所示ꎮ表２㊀区域生态效率评价指标体系指标类型指标类别具体指标构成投入指标资源消耗类建设用地面积(万公顷)㊁能源消费总量(万吨标准煤)㊁全社会用水量(亿立方米)㊁电力消费量(亿千瓦小时)㊁就业人数(万人)产出指标环境影响类(非期望产出)废水排放总量(万吨)㊁化学需氧量(万吨)㊁氨氮排放量(万吨)㊁烟尘排放总量(万吨)㊁二氧化硫排放量(万吨)经济类指标(期望产出)地区生产总值(亿元)２.１.１㊀资源消耗类指标资源是人类经济发展不可或缺的物质基础ꎬ其利用方式及利用效率对生态经济发展的影响显著ꎬ因此资源消耗类指标必然在区域生态效率评价指标体系中ꎮ基于此ꎬ本文选取建设用地面积㊁能源消费总量㊁全社会用水量㊁电力消费量㊁就业人员数作为资源投入指标ꎬ分别表征土地资源消耗㊁能源消耗㊁水资源消耗㊁电耗㊁人力消耗ꎮ以上指标能够清楚反映区域的土地㊁劳动力利用状况以及能源消费水平及节能降耗状况ꎬ对区域生态效率的衡量直观有效ꎮ２.１.２㊀环境影响类指标区域的环境状况与区域经济发展模式的合理性息息相关ꎬ环境影响类指标可以衡量区域的环境状况ꎮ本文在充分考虑当前环境污染的实际情况ꎬ选取废水排放量以及废水中的化学需氧量与氨氮排放量表示废水的排放对环境所产生的影响ꎬ选取烟尘排放总量与二氧化硫排放量衡量废气的排放对环境所产生的影响ꎮ２.１.３㊀经济类指标经济类指标的选取是为了较为准确的反映地区的经济发展水平ꎬ由于地区生产总值能够准确直观反映地区的经济发展水平ꎬ且该经济指标数据较为权威ꎬ因此本文选取各地区生产总值作为其经济类指标ꎬ与此同时以２００５年为基期对地区生产总值数据进行平减处理以剔除价格因素的影响ꎮ２.２㊀研究样本及数据来源说明由于港澳台与大陆在制度上存在明显差异ꎬ若将其纳入研究对象中对当前的研究没有意义ꎬ而西藏的数据存在部分缺失现象ꎬ因此本文的研究对象选择了去除西藏以外的其他３０个内陆省份ꎬ并根据国家统计局的分类标准将其划分为东㊁中㊁西部三个区域ꎬ三个区域分别为:(１)东部地区ꎬ包括:北京㊁天０７津㊁河北㊁辽宁㊁上海㊁江苏㊁浙江㊁福建㊁山东㊁广东㊁海南共１１个省市ꎻ(２)中部地区ꎬ包括:山西㊁吉林㊁黑龙江㊁安徽㊁江西㊁河南㊁湖北㊁湖南共８个省ꎻ(３)西部地区ꎬ包括:内蒙古㊁广西㊁重庆㊁四川㊁贵州㊁云南㊁陕西㊁甘肃㊁青海㊁宁夏㊁新疆共１１个省自治区ꎬ研究时间跨度为２００５~２０１５年ꎮ本文选取的所有的投入产出数据的基础数据均来源于«中国统计年鉴»(２００５~２０１５)㊁«中国人口与就业统计年鉴»(２００５~２０１５)㊁«中国环境统计年鉴»(２００５~２０１５)㊁«中国能源统计年鉴»(２００５~２０１５)及国家统计局网站ꎮ３㊀生态效率测算结果分析３.１㊀生态效率静态分析本文首先运用ＭａｘＤＥＡ６.１７软件对中国３０个省市的生态效率水平进行测算ꎬ结果发现存在部分决策单元的部分年份的生态效率为１ꎬ而相关决策单元的有效排序会受到影响ꎬ同时无法比较同一有效前沿面的生态效率变化ꎮ为了对生态效率为１的区域进行有效地分析ꎬ本文采用了投入导向的超效率ＳＢＭ模型对各区域的生态效率进行测度ꎬ各区域生态效率测度结果如表３所示ꎮ表３㊀２００５~２０１５年３０个省市区域生态效率值ＤＭＵ２００５２００６２００７２００８２００９２０１０２０１１２０１２２０１３２０１４２０１５均值北京１.０９９１.１０５１.１１５１.１２１１.１１６１.１１６１.１０８１.１０８１.１１２１.１０６１.１０６１.１１０天津１.０３３１.０２８１.０２２１.０２９１.０５１１.０４０１.０５７１.０４９１.０５３１.０５３１.０２８１.０４０福建１.０３７１.０２４１.０２５１.０３２１.０３０１.０１４１.００９１.００７１.００２１.００２１.００５１.０１７上海１.０２９１.０２８１.０２５１.０２６１.０２４１.０２２１.０２１１.０１８０.４９４０.５０３０.４８６０.８８０浙江１.００６１.００５１.００８１.００２０.７４６１.００３１.００２１.００２０.４９００.４８９０.５０２０.８４１江苏１.００２０.７２９０.７５５０.６９４０.６７３０.６８４０.６６２０.５２７０.５０３０.５１６０.４８６０.６５７内蒙古１.００１１.０２４１.０２３１.０１５１.００９０.３７９０.３６３０.３５７０.３４００.３２２０.３０４０.６４９广东１.０１２１.０１４１.００３０.５９５０.４４９０.４４１０.５１５０.５０３０.５０８０.４８７０.４０６０.６３０陕西０.４０００.３８４０.４１３０.４１１０.５７４１.００５１.０１６１.００７０.４４１０.４３８０.３９５０.５８９山东１.００００.５７７０.５５４０.５４８０.５２６０.４７６０.４２８０.４１７０.４３００.４１００.３６６０.５２１湖南０.３３４０.３１００.３２６０.３６７０.３３３０.３５５０.３８３０.４０３０.４１３０.４３５１.００４０.４２４海南１.０２１０.３６００.３１９０.３３５０.３８６０.３７８０.３５９０.３６６０.３４１０.３５４０.２８２０.４０９河北０.５１８０.４８２０.５２９０.４９７０.４０１０.３８３０.３５３０.３４４０.３２７０.３１９０.２９４０.４０４河南０.４３９０.４２３０.４３８０.４０８０.３８８０.３７８０.３５３０.３４７０.３３９０.３４９０.３１３０.３７９重庆０.３８１０.３３１０.３２００.３４００.３３９０.３３６０.３５５０.３９５０.３８９０.３８７０.３７４０.３５９江西０.３８９０.３５００.３３１０.３４８０.３４４０.３４８０.３５７０.３５１０.３３７０.３４００.３０３０.３４５吉林０.３２４０.３１９０.３１７０.３２７０.３４４０.３４５０.３５４０.３７３０.３６９０.３６５０.３３９０.３４３辽宁０.３３２０.３１６０.３０８０.３３２０.３４５０.３５２０.３６３０.３７２０.３６６０.３５６０.３２９０.３４３四川０.３０１０.３３７０.３３７０.３３８０.３３８０.３２５０.３３３０.３３８０.３２７０.３２２０.２９９０.３２７湖北０.２９４０.２９１０.２９２０.２９４０.３１４０.３０８０.３１７０.３２６０.３３７０.３３３０.３４３０.３１４安徽０.３０７０.２９８０.２８５０.２８３０.２９１０.２９９０.３０４０.２９８０.２８８０.２９００.２６７０.２９２广西０.２８４０.２８８０.２８００.２６６０.２９１０.２９１０.３２４０.３０７０.２９９０.３０００.２７８０.２９２黑龙江０.３１８０.３０４０.２８７０.２９００.２８１０.２８８０.２９２０.２８８０.２７９０.２７３０.２４８０.２８６山西０.３１２０.２８６０.２７６０.３２７０.２８９０.３０１０.３０７０.２８６０.２６３０.２４６０.２２７０.２８４云南０.４０８０.３２５０.２５５０.２６２０.２６２０.２４９０.２４２０.２５７０.２７９０.２６８０.２４８０.２７８贵州０.１９９０.１９１０.１９４０.２１５０.２１６０.２２３０.２２６０.２３３０.２４６０.２６００.２５５０.２２４１７续表３ＤＭＵ２００５２００６２００７２００８２００９２０１０２０１１２０１２２０１３２０１４２０１５均值青海０.２０５０.２０５０.２０５０.２３７０.２３００.２４００.２３７０.２４００.２１８０.２２００.２１２０.２２３新疆０.２７９０.２６１０.２４２０.２３７０.２１５０.２２６０.２１７０.２０４０.１８７０.１８００.１５４０.２１８甘肃０.１９３０.１９９０.１９３０.１９５０.１９２０.１９５０.２０００.２０００.１９９０.１９２０.１６９０.１９３宁夏０.１２８０.１２３０.１４３０.１４６０.１４５０.１６４０.１６７０.１６６０.１５９０.１５８０.１５００.１５０均值０.５５３０.４９７０.４９４０.４８４０.４７１０.４７２０.４７４０.４７００.４１１０.４０９０.４０６０.４６７㊀㊀从表３可知ꎬ生态效率测度结果与实际情况较为吻合ꎬ从截面数据分析３０个省市各年区域生态效率平均值都小于１ꎬ２００５~２０１５年的区域生态效率平均值为０.４６７ꎬ３０个省市中只有３个省市的生态效率均值大于１ꎬ表明在研究期间内整体的生态效率水平较低ꎻ排名靠前的北京的生态效率均值为１.１１０ꎬ而排名靠后的宁夏生态效率均值只有０.１５０ꎬ各省市生态效率水平之间存在显著差异ꎮ这种结果的形成与各区域的经济发展特点及发展环境密切相关ꎬ由于生态效率兼顾经济效率和环境效益ꎬ因此对其生态效率结果的评价要考虑其本身的经济成果与所产生的环境影响ꎮ基于此ꎬ下面将从时间序列数据角度出发ꎬ根据各省份在２００５~２０１５连续１１年的区域生态效率的平均值ꎬ将３０个省市划分为３个类型ꎬ分别为:相对高生态效率地区(北京㊁天津㊁福建ꎬ其平均值大于１)㊁中等生态效率地区(上海㊁浙江ꎬ其平均值在０.８－１之间)㊁相对低生态效率地区(江苏㊁内蒙古㊁广东等２５个地区ꎬ其平均值小于０.８)ꎮ对较高生态效率的北京来说ꎬ其生态效率值在３０个省份中排名第一ꎬ该测评结果与实际情况是相吻合的ꎮ北京作为中国的首都ꎬ是中国的政治中心㊁文化中心㊁教育中心ꎬ城市发展统筹人口资源环境ꎬ让历史文化和自然生态永续利用ꎻ天津是北方最大的沿海开放城市ꎬ由于其得天独厚的地理位置与辉煌的近代工业ꎬ天津受到了中央政府和国家政策的大力支持ꎬ这些客观条件为天津的绿色经济发展提供了良好的发展基础ꎻ福建是东部沿海省份ꎬ经济发展水平较高ꎬ经济基础雄厚ꎬ为自身的绿色发展提供条件ꎬ福建森林覆盖率居全国第一ꎬ可以有效吸收温室气体ꎬ为生态效率水平的改善提供了良好的条件支持ꎮ就中等生态效率的上海和浙江而言ꎬ其各自ＧＤＰ排名较为靠前ꎬ高科技产业较发达ꎬ在拥有较高的科学技术水平的同时聚集了众多的优秀人才ꎬ为生态效率水平的提高提供了经济基础与技术支持ꎮ但是上海㊁浙江虽然经济快速发展ꎬ但是整体生态效率仍然有较大的提升空间ꎬ且二者的生态效率在近几年呈现显著的下降趋势ꎬ这表明两省在实现经济快速发展的同时忽略了经济对生态坏境的影响ꎮ针对此状况ꎬ上海㊁浙江需要把环境保护作为经济发展过程中的重点ꎬ节约能源和减少环境有害物排放ꎬ加大对高污染行业企业的整治力度ꎮ而针对生态效率较低的省份而言ꎬ由于自然地理环境㊁经济发展程度㊁科学技术水平等方面的差异ꎬ使得各个省份生态效率较低的影响因素不尽相同ꎮ根据其地理位置差异将其分为东㊁中㊁西三个地带ꎬ其生态效率相对较低省份在三个地带中的分布如表４所示:表４㊀生态效率较低省份在三个地带中的分布地带省份效率较低城市个数效率均值东部江苏㊁广东㊁山东㊁海南㊁河北㊁辽宁６０.４９４中部湖南㊁河南㊁江西㊁吉林㊁湖北㊁安徽㊁黑龙江㊁山西㊁８０.３３３西部内蒙古㊁陕西㊁重庆㊁四川㊁广西㊁云南㊁贵州㊁青海㊁新疆㊁甘肃㊁宁夏１１０.３１８㊀㊀根据表４的内容可知ꎬ在生态效率较低的２５个省份中ꎬ东㊁中㊁西三个地带分别包含６㊁８㊁１１个省份ꎬ且其效率均值分别为０.４９４㊁０.３３３㊁０.３１８ꎬ各区域间生态效率水平存在显著差异ꎮ各区域生态效率水平差异主要是受经济发展水平的影响ꎬ东部地带的经济发展水平相对较高ꎬ地理位置优越ꎬ拥有较为雄厚的物质基础ꎬ同时科学技术水平较高ꎬ技术创新人才储备丰富ꎬ为经济绿色发展提供了强大的支持ꎻ中部地区经济展水平与发展较好的东部地带存在差距ꎬ该地带整体生态效率水平较低的原因主要是生２７产技术水平不够先进ꎬ使得各生产主体在生产过程中资源与能源消耗过高ꎬ同时伴随着高污染的排放ꎻ西部地带虽然资源与能源消耗水平较低ꎬ但是受地理条件等客观条件限制ꎬ经济发展水平较低ꎬ这是西部地带生态效率水平低下的主要原因所在ꎮ３.２㊀生态效率动态分析生态效率静态分析分别从截面和时间序列的角度对生态效率的测度结果进行评价分析ꎬ而对生态效率进行动态分析可以更好的了解３０个城市的生态效率变化趋势ꎬ因此本节结合Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数模型对生态效率增长率的变动进行测度ꎬ３０个省份年均生态效率Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解如表５所示ꎮ表５㊀２００５~２０１５年３０个省市Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解城市综合技术效率(ＥＣ＝ＰＥ∗ＳＥ)技术进步(ＴＣ)纯技术效率(ＰＥ)规模效率(ＳＥ)全要素生产率(ＴＦＰ＝ＥＣ∗ＴＣ)江苏０.９３０１.３４６１.００３０.９２７１.２４８广东０.９１３１.３４７１.００００.９１３１.２２９山东０.９０５１.３３４０.９９９０.９０５１.２０８青海１.００４１.２３７１.０３１０.９７４１.２０５浙江０.９３３１.２２６１.００００.９３３１.１４４贵州１.０２５１.０８５１.０１９１.００６１.０９２甘肃０.９８７１.０７５１.００００.９８７１.０６１福建０.９９７１.０５７０.９９７１.０００１.０５７云南０.９５２０.９８００.８８７１.０７３１.０５１宁夏１.０１６１.０５０１.０１７０.９９９１.０４９新疆０.９４３１.０５８０.９５１０.９９２１.０４９广西０.９９８１.０４００.９９８１.０００１.０４０重庆０.９９８１.０３９０.９９９０.９９９１.０３８陕西０.９９９１.０２７０.９９７１.００１１.０２８山西０.９６９１.０４４０.９８６０.９８２１.０２６黑龙江０.９７６１.０３４０.９８３０.９９２１.０２６内蒙古０.８８８１.０２００.８８９０.９９８１.０１８安徽０.９８６１.０１２０.９８２１.００４１.０１６北京１.００１１.０２３１.０１１０.９９０１.０１２天津１.０００１.０１１１.０００１.０００１.０１１江西０.９７５１.００８０.９７７０.９９８１.００６河北０.９４５０.９５００.９０７１.０４２０.９９０吉林１.００５０.９６５１.００４１.００００.９６５上海０.９２８１.００７０.９９７０.９３１０.９３８湖北１.０１６０.９４５１.０３８０.９７９０.９２５四川０.９９９０.９３９１.０２１０.９７９０.９１９河南０.９６７０.９３４０.９８９０.９７７０.９１３湖南１.１１６０.９０９１.１１６１.００００.９０９海南０.８７９１.３８２１.４２００.６１９０.８５６辽宁０.９９９０.８２１１.０１２０.９８７０.８１１均值０.９７４１.０５５１.００５０.９６９１.０２３㊀㊀根据表５可知ꎬ２００５~２０１５年全要素生态效率的年均增长率２.３％ꎬ３０个省市中有９个省市的生态３７效率的增长率ＴＦＰ值小于１ꎬ２１个省市的增长率大于１ꎻ从年均增长率的分解来看ꎬ技术进步和纯技术效率的增长率大于１ꎬ年均增长率分别为５.５％和０.５％ꎬ综合技术效率和规模效率分别下降了２.６％和３.１％ꎻꎮ从各个省市来看ꎬ江苏㊁广东㊁山东㊁青海㊁浙江增长最快ꎬ其ＴＦＰ增长率超过了１０％ꎬ显著地高于年均增长率ꎻ青海的生态效率虽然偏低ꎬ但是增长速度很快ꎬ进步明显ꎻ对于ＴＦＰ增长率排名靠后的９个省市来说ꎬ其生态效率的排名都高于其ＴＦＰ增长率排名ꎬ因此这些省市有较大的提升空间ꎬ特别是上海ꎬ生态效率排名靠前ꎬ提升空间巨大ꎮ表６是２００５~２０１５年整体发展动态ꎮ表６㊀３０个省市各年份平均Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解年份综合技术效率(ＥＣ＝ＰＥ∗ＳＥ)技术进步(ＴＣ)纯技术效率(ＰＥ)规模效率(ＳＥ)全要素生产率(ＴＦＰ＝ＥＣ∗ＴＣ)２００５~２００６０.９１０１.０７７０.９３００.９８０１.０５５２００６~２００７０.９８９１.０９９１.０３４０.９５７１.０５１２００７~２００８１.００２１.０８６１.０４００.９６３１.０４６２００８~２００９０.９８１１.０５２０.９６６１.０１６１.０６９２００９~２０１０１.０００１.０７５１.０３００.９７１１.０４４２０１０~２０１１１.００６１.０７２１.０５７０.９５１１.０２０２０１１~２０１２０.９９４１.０２２１.００１０.９９２１.０１４２０１２~２０１３０.９１１１.０３８０.９５３０.９５７０.９９３２０１３~２０１４０.９９３０.９４６１.０８７０.９１４０.８６４２０１４~２０１５０.９５８１.０９５０.９６１０.９９７１.０９２平均值０.９７４１.０５６１.００６０.９７０１.０２５㊀㊀各年份平均Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解的变化情况如图１所示ꎮ图１㊀各年份平均Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解的变化情况整体来看ꎬ由ＴＦＰ的折线图可知ꎬ生态效率增长不稳定ꎬ２００５~２０１０年的变化基本稳定ꎬＴＦＰ增长率维持在５％左右ꎬ但在２０１０~２０１４年出现了下降局面ꎬ特别是在２０１２~２０１４年出现了明显的下降ꎬ从２０１３年的１.４％下降到负的１３.６％ꎬ２０１５年显著提升到９.２％ꎮ从生态效率变化情况的影响因素来看ꎬ技术进步和纯技术效率是推动其增长的主要因素ꎬ另外两个影响因素的增长率均值小于１ꎬ制约了生态效率的增长ꎮ４㊀结论与启示本文基于２００５~２０１５年３０个省市的面板数据ꎬ利用超效率的ＳＢＭ模型与Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数对区域生态效率及其增长率进行测度ꎬ在此基础上进行生态效率的静态与动态分析ꎮ通过分析可得结４７论与启示如下:１)各个省市结合自身自然地理环境㊁经济发展程度㊁科学技术水平等条件ꎬ制定合理的环境规制政策法规ꎬ充分发挥环境规制的正向溢出效应ꎬ减少各类污染物的排放ꎬ提升环境质量ꎻ对于生态效率水平较高的地区ꎬ在保持自身绿色发展的同时发挥其辐射带动能力ꎬ积极为周边较低生态效率水平省份的经济发展模式的转变提供支持ꎬ实现地区间绿色发展的均衡ꎻ各地区要优先支持绿色㊁低碳产业发展ꎬ严格执行钢铁㊁火电㊁化工等环境污染排放较多的工业企业的环境准入制度ꎬ合理地提高重点生产制造行业的清洁生产标准ꎬ逐渐实现产业绿色转型ꎻ加大对污染处理设备的引进ꎬ降低资源与能源消耗ꎬ减少污染排放ꎬ提升区域生态效率ꎮ２)综合技术效率和规模效率制约了生态效率水平的提高ꎬ综合技术效率衡量区域的资源配置能力㊁资源使用效率ꎬ而规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距ꎮ技术创新是提升资源配置能力㊁资源使用效率的关键ꎬ而提升技术创新水平需要注意以下方面:首先ꎬ要加大人力资源开放的力度ꎬ合理配置科技资源ꎬ加强现金使用技术的集成㊁示范和推广ꎬ为区域提供关键和共性技术ꎬ同时培养一支实干的科技队伍[２２]ꎻ其次ꎬ在加大研发投入的同时加大对科研经费的监管ꎬ提高科研人员的待遇ꎬ给予高科技㊁高学历人才实际性的资金奖励与支持ꎬ为优秀人才的引进创造良好的条件ꎻ而对于地理环境恶劣㊁经济基础不好的区域ꎬ国家要给予一些政策性支持ꎬ激励优秀的人才投身到该地区的科技创新建设事业中ꎬ实现区域自主性的技术创新ꎬ使整体的资源配置能力㊁资源使用效率得到提升ꎮ合理发展企业规模ꎬ对于经营规模较小的企业ꎬ扩大企业经营规模或者实现企业合并ꎬ降低产品的生产成本ꎬ增加企业的规模效益ꎮ通过整体的资源配置能力㊁资源使用效率与规模效益的改善ꎬ提升生态效率的增长率ꎬ提高区域生态效率水平ꎮ参考文献:[１]国家统计局.改革开放铸辉煌经济发展谱新篇[Ｎ/ＯＬ].人民日报ꎬ２０１３－１１－０６(０１０).[２０１８－０２－２０]ｈｔｔｐ://ｋｎｓ.ｃｎｋｉ.ｎｅｔ/ＫＣＭＳ/ｄｅｔａｉｌ/ｄｅｔａｉｌ.ａｓｐｘ?ｄｂｃｏｄｅ＝ＣＣＮＤ＆ｄｂｎａｍｅ＝ＣＣＮＤＬＡＳＴ２０１３＆ｆｉｌｅｎａｍｅ＝ＲＭＲＢ２０１３１１０６０１００＆ｕｉｄ＝ＷＥＥｖＲＥｃｗＳｌＪＨＳｌｄＲａ１ＦｈｃＴｄＷａｊＦｕＱ２ＲＨＵＶＪ４ＱＵｐＸａＤＦｕＭ３ＵｒＭ０ｘＺＱＸｄｗＭＤ０＝Ɣ９Ａ４ｈＦ＿ＹＡｕｖＱ５ｏｂｇＶＡｑＮＫＰＣＹｃＥｊＫｅｎｓＷ４ｇｇＩ８Ｆｍ４ｇＴｋｏＵＫａＩＤ８ｊ８ｇＦｗ!!＆ｖ＝ＭＤｇｙＯＤＢ１ａＧＲｏｂｍｏ５ＯＦＲｕａｎＦｘｅＧＲＦＺＵ１ＰＶＵｔｙａＷＺａｄＴＶ２ＲｌＮｙａ１ＶｙＺｋｔＪＲ￣ｊＲＵＴｎｌＥＷｍＪＭＲｚＲＩＯＵｘＯｃｍ８５ＲＦｐＰｂ１ＢＥＱｋ５Ｌ[２]ＨｉｎｔｅｒｂｅｒｇｅｒＦꎬＢａｍｂｅｒｇｅｒＫꎬＭａｎｓｔｅｉｎＣꎬｅｔａｌ.Ｅｃｏ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＲｅｇｉｏｎｓ:ＨｏｗｔｏＩｍｐｒｏｖｅＣｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄＣｒｅａｔｅＪｏｂｓｂｙＲｅｄｕｃｉｎｇＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｅｓｓｕｒｅ[Ｃ]//ＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｏｆＣａｒｉｎｔｈｉａꎬＡｕｓｔｒｉａｎＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅꎬＦｏｒｅｓｔｒｙꎬＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎ￣ｔａｌａｎｄＷａｔｅｒꎬＷｉｅｎ:ＳＥＲＩꎬ２０００:３０.[３]赵鑫ꎬ孙欣ꎬ陶然.去产能视角下的长江经济带能源生态效率评价及收敛性分析[Ｊ].太原理工大学学报(社会科学版)ꎬ２０１６ꎬ３４(５):４５－５０.[４]ＭｉｃｋｗｉｔｚＰꎬＭｅｌａｎｅｎＭꎬＲｏｓｅｎｓｔｒöｍＵꎬｅｔａｌ.ＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ–ａＰａｒｔｉｃｉｐａｔｏｒｙＡｐｐｒｏａｃｈ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ２００６ꎬ１４(１８):１６０３－１６１１.[５]邱寿丰ꎬ诸大建.我国生态效率指标设计及其应用[Ｊ].科学管理研究ꎬ２００７(１):２０－２４.[６]ＰｅｋｋａＪ.Ｋｏｒｈｏｎｅｎａｂ.Ｅｃｏ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＰｏｗｅｒＰｌａｎｔｓ:ＡｎＥｘｔｅｎｓｉｏｎｏｆＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ].ＥｕｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２００４ꎬ１５４(２):４３７－４４６.[７]周静ꎬ管卫华.基于生态足迹方法的南京可持续发展研究[Ｊ].生态学报ꎬ２０１２ꎬ３２(２０):６４７１－６４８０. 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中国区域生态福利绩效水平及其空间效应研究随着中国经济的快速发展，环境污染和资源消耗也变得越来越严重。
为了提高生态环境的质量和恢复生态系统的健康，中国政府和企业开展了一系列的生态福利绩效管理工作。
本文旨在探讨中国区域生态福利绩效水平及其空间效应。
首先，我们需要对生态福利绩效管理的定义进行说明。
生态福利绩效管理是指通过制定相应的政策和措施，提高生态环境质量和资源利用效率，保护生态系统，同时维护社会公正与经济发展的平衡。
生态福利绩效包括生态环境替代成本、资源节约成本、污染治理成本、生态效益和社会公益等方面。
区域生态福利绩效水平则是指某一地区在生态福利绩效管理方面的成果。
其次，我们可以通过建立生态福利绩效评价指标体系来衡量中国区域生态福利绩效水平。
指标体系包括多个方面，如环境污染、资源利用率、绿色产业、生态保护、环境管理等，以此反映该地区生态福利绩效的全面情况。
通过对各地区的数据进行采集和统计，我们可以得出中国各省份的生态福利绩效评价结果。
最后，我们需要对中国区域生态福利绩效水平的空间效应进行分析。
空间效应是指某一区域的生态福利绩效评价结果对周围地区起到的影响。
根据研究结果，我们可以发现中国西部地区生态福利绩效较低，而东部地区则相对较高。
原因一方面是由于地理位置的差异，西部地区经济基础薄弱、资源利用率低，这样有很多污染物质无法及时处理和消化。
另一方面，东部地区经济发达、生产力水平高、科技创新能力强，企业对环保的投入力度也相对更大，生态环境得到更好的治理和保护。
总之，在过去的几年中，中国政府和企业对于环保的投入力度逐渐加大，通过引入一系列制度和政策，推动了中国区域生态福利绩效的提升。
同时，在未来的发展过程中，我们需要进一步加强生态福利绩效管理，保护生态环境，促进经济可持续发展。
基于三阶段SBM-DEA模型的中国区域碳排放效率研究陈晓红;易国栋;刘翔【摘要】结合非期望产出的SBM-DEA模型与SFA方法,提出基于非期望产出的三阶段SBM-DEA模型,用于对全要素碳排放效率的测算.该模型具有非径向和非角度的特点,而且能剔除外部环境和随机因素的影响,使效率评价更接近实际情况.运用该模型对2000～ 2012年我国各区域二氧化碳排放绩效进行了评价与分析.结果表明,全国平均碳排放效率不高,但从2006年呈现加速上升趋势,表现了低碳经济良好的发展态势.剔除外部环境和随机因素影响后的碳减排效率将进一步下降.分区域来看,我国碳排放效率呈现出“东＞中＞西”的格局,且东部的优势有所扩大.基于对投入、产出冗余以及外部环境因素影响的分析表明,提升能源、资本、人员的配置效率,加强东部地区与中西部地区之间的人才和技术交流,有利于提升碳排放效率.%This paper proposes a three-stage SBM-DEA approach to estimate the performance of low carbon economy efficiency (LCEE)in China during the period 2000 ～2012.The three-stage SBM-DEA approach is non-radial and non-oriented and can eliminating the impacts of external environment and random factors.The results indicate that the scores of LCEE in most provinces in China are small and see continuing decrease until 2006,when the LCEE show upward paring to the one in the first stage,the performances of LCEE in the third stage are smaller,which illustrates that the external environment variables indeed impact the performance of LCEE.The Eastern area shows the best performance of LCEE,and followedby the Central and Western areas.Moreover,based on the analysis of input and output slacks,as well as the external environment variables whichreflect the economic features of a province,it can be found that improving the resources-allocation efficiency among the Eastern,Central and Western areas is critical to improve LCEE.In addition,factors market reform shouldbe implemented to promote technology and management advantages of improving LCEE in the Eastern area flow into the Central and Western areas,so as to improve their LCEE.【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2017(026)003【总页数】8页(P115-122)【关键词】碳排放效率;三阶段DEA;SBM模型;SFA回归【作者】陈晓红;易国栋;刘翔【作者单位】中南大学商学院,湖南长沙410083;湖南商学院大数据与互联网创新研究院,湖南长沙410205;中南大学商学院,湖南长沙410083;湖南商学院大数据与互联网创新研究院,湖南长沙410205;中南大学商学院,湖南长沙410083【正文语种】中文【中图分类】F124.6因温室气体过度排放导致的全球气候变暖已经成为21世纪人类面临的最严重的挑战之一。
基于DEA—SBM模型的区域生态效率研究作者：刘妍玲陈云芳来源：《经营管理者·下旬刊》2016年第01期摘要：本文以2007-2012年全国30个省份的面板数据为样本，运用DEA—SBM模型对我国各区域生态效率进行实证研究。
结果表明：这期间处于生产前沿面上的仅有北京、天津、上海、山东、广东、海南、青海、宁夏；大部分区域生态效率处于0.5-0.7之间。
研究发现，生态效率值较高的地区，效率也是改善的；而生态效率值低的地区，其效率总体的趋势往往是波动的，既有向上趋势，也有出现连年下降的情况。
关键词：生态效率 DEA-SBM模型非期望产出一、引言生态经济是国际社会推进可持续发展的一种实践模式，它强调最有效地利用资源和保护环境，表现为“资源——产品——再生资源”的经济增长方式，做到生产和消费“污染排放最小化、废物资源化和无害化”，以最小成本获得最大的经济效益和环境效益。
而随着我国工业的发展和经济实力的提升，污染物排放总量逐年递增，生态环境遭受了严重破坏。
在未来要发展循环经济，就必须保证生态环境的可持续发展，追求环境效益和经济效率的综合有效。
国内的相关研究主要使用DEA方法，包括传统CCR模型、SBM模型及更复杂的三阶段DEA。
本文则试图利用2007-2012年全国30个各省（市、自治区）的面板数据，运用DEA—SEM模型对区域生态效率进行测度，分析各区域生态效率的现状及变化趋势。
二、研究方法和指标选取1.基于非期望产出的SBM模型。
区域生产过程中既要考虑扩大期望产出，又希望考虑非期望产出，只有非期望产出尽可能地减少才能实现最好的生态效率。
Tone K（2001）尝试考虑非期望产出进行效率测试，提出了非径向和非角度的SBM模型。
运用SBM模型将松弛变量考虑到目标函数中，能够解决传统CCR模型的松弛性问题和非期望产出对效率测度的影响。
假设生产系统有n个决策单元，m种投入，S种产出，其中S1种期望产出，S2种非期望产出。
价值工程———————————————————————作者简介：姚飞（1955-），男，汉族，江苏连云港人，1982年11月请华大学化工系化学工程专业五年制本科毕业，工学学士。
北京化工大学，教授，硕士生导师。
研究方向：管理系统工程方向。
扩大其规模，吸纳更多的农业剩余劳动力，不仅解决其脱离农业生产后的工作问题，还使其接受更多的市场观念，使其行为习惯、思考问题的方式、价值观念逐步接近城市居民。
如同城市的产生及发展规律那样，以工业化带动城市化，乡镇企业发展到一定规模，带动相关上游产业、下游产业、服务产业等一系列产业的发展，成为城市。
这是城市化最一般的规律，而盲目扩充城市区域，没有城市观念和工业知识的城市化必定是不成功的。
因此，农村信息化的受益者不仅仅是农业生产者，农村的工业生产者也是受益者。
第三，增加对农村信息化建设投资，减小城乡数字鸿沟，对消除城乡二元化有着决定意义。
发展信息化必然需要投入大量资金，用于普及通讯基础设施和信息产品设备的研发，城市的聚集性使其具有得天独厚的人力和优势设施，资金投入后能够很快看到成绩。
而农村信息化则显得困难重重，农村的知识水平与城市相差很远，普及网络和通讯必需的基站等，成为农村难以实行信息化的主要原因。
市场经济条件下，不增加对农村信息化方面的投资，农村经济的被动局面就很难改变，城乡差距甚至会进一步扩大。
考虑到我国还是一个农村占国土面积大部分的国家，农村经济的进步对我国整体经济的进步有着战略意义，加强农村信息化建设，加快农业、农村、农民的信息化是提高国家整体经济水平的必然选择。
3加快城乡信息化建设，推进城乡统筹发展解决城乡统筹发展问题，理应将农村和城市看作一个大系统，依据系统科学原理，统筹城乡发展包含两方面内容：城乡的协调互动和城乡的一体化互动。
信息化对于正确处理城乡关系，具有十分重要的战略意义。
从城乡的协调互动角度看，信息化是促进以城带乡战略、以乡促城战略实施的需要。
一是信息化是增强城市辐射力的有效手段。
高速便捷的信息网络能突破地域限制，使城市的各种技术、服务等资源快速、有效地从城市传向其它城镇和广大农村地区。
二是信息化为以乡促城提供推动力量。
通过信息化，对传统农业和乡镇企业的改造结果，使之摆脱传统、落后的生产方式，实现资源优化配置和产业升级，产业结构趋于合理，农业将实现集约化经营，从而分流出劳动力、资金和土地，特别是乡镇工业的复兴和农村服务业的发展，有助于离土不离乡，消化农村剩余劳动力，实现城市化，创造新兴产业和新的就业机会。
从城乡的一体化互动融合角度看，信息化是推动城乡生产要素流动一体化和行政服务环境一体化改进的需要，带动政府管理、科教、医疗卫生等社会各领域的现代化。
政府对信息化的推动，体现在三个方面：一是政府创造基础环境，完善金融、法制和技术标准方面的公共产品，特别是要加大技术标准和信用体系的建设力度，加快网络安全、网上信用、网上支付等方面的立法速度，尽快营造一个适应信息化发展需要的良好环境；二是中央、省级政府优先扶持投资，特别是加大对中西部农村县、乡的转移支付，推动信息基础设施建设；三是省、市、县、乡四级政府分层负担信息资源的开发利用、专业化人才教育，特别是农村信息化的普及教育的费用，建立统一的城乡市场信息体系。
同时，规范城乡信息市场、整合部门信息资源，建立免费上网中心、信息咨询服务中心，为城乡居民获得方便、快捷的市场信息提供保障。
建设和完善的市场机制，大力加强统筹城乡信息化建设力度，使城乡信息化建设得以可持续发展。
总之，只有农村发展，农民富裕，拉动内需增长，以信息化建设融合城乡发展，促进整个经济进入良性循环，实现农村城市化、农业现代化、农民市民化，从而实现我国经济的全面、协调、可持续发展。
参考文献：[1]全国干部培训教材编审指导委员会组织.信息化与电子政务[M].北京：人民出版社，2004.[2]《宝鸡年鉴》编纂委员会.宝鸡年鉴[M].陕西：陕西人民出版社，2003.[3]周光召.当代世界科技[M].北京：中共中央党校出版社，2003.[4]武积有.信息化基础知识[M].西安：陕西人民出版社，2002.0引言当前，经济发展与资源环境的矛盾日益尖锐，世界经济正从粗放型经济逐步向生态型经济转变，提高资源效率为人类的可持续发展提供了新的模式和途径。
基于可持续发展思想，1992年，WBCSD 首次提出了“生态效率”的概念[1][2]。
发展至今，生态效率已成为衡量可持续发展的重要手段，也是建立节约型社会和发展循环经济的有效途径。
WBCSD对生态效率最初的定义是：“通过创造有价格竞争优势中国区域生态效率评价模型及应用研究Regional Eco-efficiency Model of China and Its Application姚飞Yao Fei；张鸿剑Zhang Hongjian（北京化工大学经济管理学院，北京100029）（School of Economic and Management，Beijing University of Chemical Technology，Beijing100029，China）摘要：生态效率是基于经济-资源-环境系统相互关系的定量描述，是测度可持续发展的重要标准依据。
中国拟将碳排放强度作为约束性指标纳入“十二五”规划中，并逐层分解到各区域，且作为冶金、化工、建材等高耗能高污染行业重大项目上马的评判依据；综合考虑区域生态经济系统中的各项因素，将碳排放影响因素加入生态效率评价势在必行。
本文构建了区域生态效率评价模型，以反映一个地区在经济发展中利用自然资源减轻环境压力的效率，并对2005-2008年中国各省发展状况进行验证，以完善区域生态效率研究方法。
Abstract:As an important measurement to sustainable development，Eco-efficiency is the quantitative description which based on economic-resources-environment system.The carbon emissions intensity will be the binding index in the plans of the national economic and social development，andthe index will distribute hierarchically to each area，and it will be the evaluation basis of major projects whether be approved in high energy consumptionand high pollution industry，such as metallurgy，chemical industry，building materials.Considering various factors of the regional ecological economicsystem，the measurement of eco-efficiency must consider the influence factors of carbon emissions.This essay attempted to constructs the regional eco-efficiency evaluation model，in order to reflect the efficiency of utilizing natural resources and releasing environment pressure in the development ofeconomic.The measure and evaluation were made upon regional eco-efficiency of China from2005to2008.The model has constructed in order toperfect the research methods of regional eco-efficiency.关键词：区域；生态效率；碳排放；生态足迹Key words:region；eco-efficiency；carbon emission；ecological footprint中图分类号：X82文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）09-0206-03·206·Value Engineering的产品和服务来满足人类的需要以及生活质量的提高，同时将其环境影响和资源利用的强度适配于地球的承载力水平”。
欧盟环境署（EEA）把生态效率定义为：“从更少的自然资源中获得更多的福利。
”还有许多企业将生态效率理解为“以最小的影响产生最多的价值或者‘以少生多’”。
而生态经济学者则将生态效率定义为“经济和环境效益的双赢”[3]。
可见生态效率不论在哪个领域，其表达的思想是高度一致的，目前当务之急的任务是在实践中应用可操作的评价标准来实现该理念。
目前国外对生态效率的研究主要从市场经济的角度展开，集中在企业层面，而国内的重点放在为政府审批项目提供依据，多从区域角度进行研究。
自哥本哈根会议之后，将碳排放纳入生态效率评判标准是学术界和应用领域共同关注的焦点。
如杨斌[4]基于DEA方法对中国2000-2006年区域生态效率进行测度和评价；杨开忠，李玉萍[5]利用地区GDP与地区生态足迹的比值来表示生态效率建立了“经济发展-生态冲击”矩阵来衡量地区生态文明。
中国在哥本哈根召开的国际气候大会上提出“到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40％－45％”，“减排目标将作为约束性指标纳入国民经济和社会发展的中长期规划，保证承诺的执行受到法律和舆论的监督。
”然而在生态效率的测算中考虑到碳排放的影响还鲜有学者述及。
因此，本文将研究在中国2020年碳减排承诺下，将碳排放纳入到生态效率的评判标准，建立区域生态效率评价模型，并以2005-2008年中国各省、自治区、直辖市为样本应用该模型进行测算和评价，为区域生态效率评价提供新的思路和方法。
1研究方法及数据来源1.1生态效率评价模型生态效率强调经济效率与环境效率的统一，目前普遍接受的生态效率计算公司由WBCSD提出：生态效率=产品或服务的价值环境影响（1）其中环境影响指原材料、能源的使用和废物的排放[6]。
但由于生态效率计算目标的差异，所以WBCSD对产品或服务的价值、环境影响的指标和数值计算方法没有统一规定[7]。
