基于by-production技术的中国绿色发展效率测度及差异化研究.pdf
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1、绿 色 矿 业文章编号:1004-4051(2023)08-0041-07DOI:10.12075/j.issn.1004-4051.20230502基于 by-production 技术的中国绿色发展效率测度及差异化研究孙广霞1,刘雨菲2,刘成业3,刘欣悦2(1.临朐县财政局,山东临朐262600;2.山东财经大学统计与数学学院,山东济南250014;3.齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省科学院自动化研究所,山东济南250013)摘要:在资源环境约束日益严峻的背景下,如何推动绿色发展,促进人与自然和谐共生成为中国发展道路上的关键问题。通过对中国绿色发展效率进行测度和差异化研究,能更好地把握中
2、国绿色发展现状,进而加快实现经济可持续发展。首先,以中国 30 个省份为研究对象,引入了 DEA 框架下 by-production 技术测度中国绿色发展效率,该技术考虑了非期望产出只由能源投入产得的特征,更加符合实际生产过程。其次,采用 Dagum 基尼系数进一步探究中国绿色发展效率空间差异及其来源。通过研究发现:样本考察期内,基于 by-production 技术的中国绿色发展效率整体较高,绿色发展效率均值为 0.84,但仍有提升空间;绿色发展效率的地区差距显著,且呈上升趋势。其中,区域间差距是最主要来源,平均贡献率为 44.12%;西部地区区域内绿色发展效率差异最大;东部地区和东北地区区
3、域间差异最大。因此,要加强区域间绿色发展交流合作,实现区域绿色协同发展。最后,针对所得结论提出了对策建议,为经济社会发展全面绿色转型提供决策参考,有助于推动实现经济效益与环境效益相统一。关键词:绿色发展;效率测度;空间差异;DEA 模型;by-production 技术;Dagum 基尼系数中图分类号:F120.3;TD-0文献标识码:AMeasurement and differentiation of Chinas green developmentefficiency based on by-production technologySUNGuangxia1,LIUYufei2,LIUC
4、hengye3,LIUXinyue2(1.Linqu County Finance Bureau,Weifang 262600,China;2.School of Statistics and Mathematics,Shandong University of Finance and Economics,Jinan 250014,China;3.Institute of Automation,Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),Jinan 250013,China)Abstract:Underthebackg
5、roundofincreasinglysevereresourceandenvironmentalconstraints,howtopromote green development and promote the harmonious coexistence between man and nature hasbecome a key issue on Chinas development road.Through the measurement and differentiationresearchofChinasgreendevelopmentefficiency,thegovernme
6、ntcanbettergraspthecurrentsituation收稿日期:2023-01-22责任编辑:刘硕基金项目:国家自然科学基金项目资助(编号:11971259);山东省重点研发计划(软科学项目)重点项目资助(编号:2022RZB01005);山东省研究生教育质量提升计划建设项目资助(编号:SDYJG21157)第一作者简介:孙广霞(1976),女,汉族,山东潍坊人,主要从事财税、绿色经济评价等方面的研究工作,E-mail:。通讯作者简介:刘成业(1979),男,汉族,山东寒亭人,硕士,副研究员,主要从事数字信号分析、绿色可持续发展研究等方面的研究工作,E-mail:liucysd
7、as.org。引用格式:孙广霞,刘雨菲,刘成业,等.基于 by-production 技术的中国绿色发展效率测度及差异化研究J.中国矿业,2023,32(8):41-47.SUNGuangxia,LIUYufei,LIUChengye,et al.Measurement and differentiation of China s green development efficiency based on by-productiontechnologyJ.ChinaMiningMagazine,2023,32(8):41-47.第32卷第8期中国矿业Vol.32,No.82023年8月CHIN
8、A MINING MAGAZINEAug.2023ofChinasgreendevelopment,andthentherealizationofsustainableeconomicdevelopmentcanbeaccelerated.Firstly,takes30provincesinChinaastheresearchobjectandintroducestheby-productiontechnologyundertheDEAframeworktomeasurethegreendevelopmentefficiencyinChina.Then,usesDagumGinicoeffic
9、ienttofurtherexplorethespatialdifferencesinChinasgreendevelopmentefficiencyandtheirsources.Theresultsshowthatduringthesampleperiod,Chinasgreendevelopmentefficiency based on by-production technology is generally high,and the average value of greendevelopment efficiency is 0.84,but there is still room
10、 for improvement;the regional gap of greendevelopmentefficiencyissignificantandontherise.Theinter-regionalgapisthemostprimarysource,withanaveragecontributionrateof44.12%.Theregionaldifferenceingreendevelopmentefficiencyinthewesternregionisthelargest;thelargestinter-regionaldifferencesareobservedinth
11、eeasternandnortheastern regions.Therefore,it is necessary to strengthen exchanges and cooperation on greendevelopmentamongregionstoachieveregionalgreencoordinateddevelopment.Finally,putsforwardcountermeasures and suggestions based on the conclusions obtained,providing decision-makingreferenceforthec
12、omprehensivegreentransformationofeconomicandsocialdevelopment,andhelpingtopromotetheunificationofeconomicbenefitsandenvironmentalbenefits.Keywords:green development;efficiency measurement;spatial difference;DEA model;by-productiontechnology;DagumGinicoefficient 0引言绿色发展指的是以效率、和谐、可持续为发展目标的经济增长和社会发展方式。
13、党的二十大报告指出“推动绿色发展,促进人与自然和谐共生”,强调“必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念,站在人与自然和谐共生的高度谋划发展”。然而,在中国经济迅猛发展的背景下,生态环境极具恶化的情况没有根本性的好转,经济发展与环境恶化的矛盾仍旧突出1。绿色发展效率(GreenDevelopmentEfficiency,GDE)反映了在实现绿色发展目标时所取得的效果与成本之比,是综合评价绿色发展水平的重要指标,在推动绿色发展等方面具有重要的参考价值。因此,如何科学测度绿色发展效率进而对其进行有效的分析,对于更好地把握中国绿色发展现状,进一步寻求绿色发展效率的提升路径具有重要的理论意义。科学
14、测度中国绿色发展效率是学界关注的热点话题。部分学者采用随机前沿法(StochasticFrontierAnalysis,SFA),通过设定前沿生产函数测度绿色发展效率2-3。由于该方法需要预先设定生产函数,因此只能拟合一种产出的生产过程,难以同时考虑期望产出和非期望产出。然而,在环境生产技术框架下,绿色发展效率的测度不仅要考虑地区总产值等期望产出,CO2等非期望产出也需同时考虑在内。在此框架下,SFA 方法不足以准确测度绿色发展效率。数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)与上述方法相比,无需设定具体的生产函数形式,且可以更好地模拟多投入多产出的实际生产过程4,
15、成为测度绿色发展效率的主要方法。在 DEA 理论框架下,学者们主要从资本、劳动力和能源消耗三方面构建投入指标,以实际 GDP 作为期望产出指标,以 CO2作为非期望产出指标5。在上述指标体系下,已有研究多通过引入 SBM 模型测算绿色发展效率6-8,该模型在构造生产可能集(ProductionPossibilitySet,PPS)采用非期望产出自由处置(freedisposability)的假定,该假定意味着保持投入和期望产出不变,非期望产出可以自由减少,这在某些情况下是不合理的9。例如,在本文测度绿色发展效率的指标体系下,若将非期望产出 CO2强处置,这意味着保持劳动、资本、能源投入和实际产
16、值不变,CO2可以自由减少甚至消除,这在没有 CO2处理设备的情况下是不现实的。因此,许多学者提出了 by-production 处理法10-12。该处理方法的核心在于针对期望产出和非期望产出分别构造两种生产可能集。具体而言,对于期望产出,满足期望产出的强可处置性,反映投入转化为期望产出的过程,仅涉及产生期望产出的投入要素,而对于非期望产出,满足非期望产出成本处置性,反映投入转化为非期望产出的过程,仅涉及非期望产出的投入要素。by-production 技术可以反映经济生产活动中经济效益与环境效益的权衡,因此,运用 by-production技术测度中国绿色发展效率。在上述研究基础上,通过发掘
17、已有研究在研究方法上的改进空间,引入基于 by-production 技术的DEA 模型,测度 20152019 年中国 30 个省(区、市,不含西藏地区和港澳台地区)的绿色发展效率。为进一步分析中国绿色发展效率的区域差异及其来源,采用 Dagum 基尼系数方法分别计算了总体基尼系数、区域内差异贡献、区域间差异贡献和超变密度贡献。42中 国 矿 业第32卷 1模型构建1.1基于 by-production 技术的 DEA 模型随着生产活动的复杂化,在厂商生产过程中,不仅有产品价值、利润额等期望产出,非期望产出也随之生产。而传统 DEA 模型(CCR 模型、BCC 模型等)未将非期望产出考虑在内
18、,因此,如何将非期望产出纳入 DEA 模型受到了众多学者的关注。目前主要有三种非期望产出处理方法:将非期望产出作为投入指标处理;通过转换函数将非期望产出转换为期望产出;将非期望产出视为期望产出的副产品。其中,第一种做法违背了热力学第二定律和物料平衡原则;第二种做法意味着保持期望产出和投入不变,非期望产出可以减少,但这是不现实的。在实际生产活动中,有些非期望产出只由某种特定投入生产而来。例如,在测算绿色发展效率时,非期望产出指标 CO2只通过能源消耗投入产得,而与资本、劳动投入无关,CO2的减少可以通过减少能源消耗而实现。据此,RAY 等9建立了生产可能集,见式(1)。SgBP=(x1,x2;g
19、):g nj=1jgj;x1nj=1jxj1;x2nj=1jxj2;nj=1j=1;j 0;(j=1,2,.,n)SbBP=(x2;g):x2=nj=1jxj2;b=nj=1jbj;0 1;nj=1j=1;j 0;(j=1,2,.,n)(1)SWBPD=(x1,x2;g,b):(x1,x2;g)SgBP(x2;b)SbBPx2x1gb式中:为与非期望产出(即污染物)相关的投入;为其他投入;为期望产出;为非期望产出。根据上述生产可能集,建立了测效率模型,见式(2)。maxs.t.nj=1jgj(+)g0,nj=1jbj=(1)b0,nj=1jxj1 x01,nj=1jxj2(1)x01,0 1,
20、nj=1j=,j 0;(j=1,2,.,n)(2)1=0式中:为线性化因子。测得效率值为,若,即效率值为 1,则说明该地区的绿色发展处于有效状态;当效率值小于 1、大于 0.8 时,说明该地区绿色发展效率良好,但仍有一定的改进空间;小于 0.8 时,说明该地区投入产出低效,绿色发展情况亟需改善13。1.2Dagum 基尼系数及分解方法GGwGnbGtDAGUM 提出了将总体基尼系数分解为区域内差异贡献、区域间差异贡献和超变密度贡献三个部分,总体基尼系数值越大,说明存在的差异越大。通过引入Dagum 基尼系数14对基于by-production技术的中国绿色发展效率区域差异进行分析,计算公式见式
21、(3)。G=kj=1kh=1nji=1mhr=1?WjiWhr?2n2W=Gw+Gnb+Gt(3)wjiwhrW式中:、分别为 j 地区第 i 个省份、h 地区第 r 个省份的绿色发展指数;为全国绿色发展水平均值;njnhn 为中国省份的数量;m 为划分区域数量;()为区域内省份的数量。分解后见式(4)式(8)。Gjj=nji=1njr=1?WjiWhr?n2j(4)Gw=kj=1Tjjpjsj(5)Gjh=nji=1nhr=1?wjiwhr?njnh(Wj+Wh)(6)Gnb=kj=2j1h=1Gjh(pjsj+phsj)Djh(7)Gt=kj=2j1h=1Gjh(pjsh+phsj)(1D
22、jh)(8)GjjGwGjhGnbDjhGt式中:为 j 地区的基尼系数;为区域内差异;为 j地区和h 地区的区域间基尼系数;为区域间差异贡献;为 j 地区和 h 地区的相对影响;为超变密度贡献。2指标选取和数据来源2.1指标构建Kit=Iit+(1it)Kit1KitKit1Iit参考已有的相关研究,从资本、劳动和能源三个方面构建投入指标,以实际 GDP 表示期望产出,以CO2排放量表示非期望产出15-16。其中,资本投入用资本存量表示,参考单豪杰17的研究,使用永续盘存法进行测算(根据公式,为本期资本存量,为滞后一期资本存量,为投资额,用各省份固定资产形成总额表示,为折旧率,定为9.6%)
23、;劳动投入用年末就业人数表示;能源投入用能源消耗总量表示。2.2数据来源以中国 20152019 年 30 个省(区、市,不含西藏地区和港澳台地区)为研究对象,指标数据来源于历第8期孙广霞,等:基于 by-production 技术的中国绿色发展效率测度及差异化研究43年中国统计年鉴中国环境统计年鉴以及各省统计年鉴,描述性统计结果见表 1。表 1 投入产出数据描述性统计Table 1 Descriptive statistics of the input-output indicators投入产出指标均值最大值最小值标准差资本存量/亿元55442.75158773.807838.7935038
24、.36年末就业总人数/万人2614.776995.00321.411668.96能源消耗总量/万 t 标准煤15415.5541390.001916.009160.79实际 GDP/亿元32787.84107671.072965.9525774.58CO2/万 t43710.79150828.505490.6232051.44 3实证结果与分析3.1基于 by-production 技术的中国绿色发展效率分析使用 Matlab(2021a)软件对基于 by-production 技术的 20152019 年中国绿色发展效率进行测度,并根据国家地理区域划分标准,将各省(区、市)划分为东部地区、中
25、部地区、西部地区、东北地区,结果见表 2。从全国层面来看,20152019 年间,中国绿色发展效率均值为 0.84,这意味着基于 by-production 技术的中国绿色发展效率整体较高,但仍有提升空间。为了更直观地展示中国绿色发展情况,根据绿色发展效率评级准则绘制等级分布图,如图 1 所示。由图 1 可知,20152019 年间大多数地区绿色发展效率处于有效以及良好状态,只有大约 1/3 的地区绿色发展低效,出现这种分布情况的原因可能是 2015 年党的十八届五中全会提出要牢固树立绿色发展理念,表明绿色发展成为中国发展战略与发展政策的主流,中华人民共和国环境保护法等生态保护相关政策的出台促
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