我国绿色经济效率的区域差异及收敛性研究

【引言】我国政府在“十二五”规划中明确提出了节能减排目标，这对经济社会的可持续发展、建设生态文明的美丽中国具有重要意义。由于我国各省区的资源禀赋和发展状况存在地域差异，因此在考虑资源和环境因素下，正确认识和充分分析各省区经济效率的发展历史和演化过程，则是实现节能减排目标的前提条件。近年来，关于我国区域经济效率及其特征的研究有所突破。Hu 和Wang( 2006) 测算了我国各省区的全要素能源效率( TFEE) 。涂正革( 2008) 计算了我国各省区环境技术效率，衡量了环境与工业增长的协调性，认为区域间环境工业协调性极其不平衡。杨龙、胡晓珍( 2010) 提出了绿色经济效率概念，以构造环境污染综合指数来测度绿色经济效率，并分析了区域差异和收敛性。钱争鸣等( 2013) 首次详细阐述了绿色经济效率的内涵，并分析了绿色经济效率的区域差异和影响因素。Liu 等( 2013) 运用非期望产出的SBM 模型测度了绿色能源效率。在上述研究中，非参数DEA 方法已成为国内外学者测度经济效率的主要方法，不少学者在考虑资源环境因素时对DEA 模型进行了拓展( Zhou et al．， 2008) 。但在经济效率的评价方面仍存在两个主要问题: 一是无法比较经济效率值等于1 的有效单元之间的效率高低; 二是所测得的经济效率多为静态的，只适合于各省区间的横向比较，不利于从时间上进行纵向对比。为了解决第一个问题，我们引入超效率模型，通过重新计算有效单元之间的生产前沿，使它们之间的效率评比成为可能。然而，传统的超效率模型并没有考虑存在非期望产出的情形，为此我们借鉴Li Hong 等( 2012) 的方法，将非期望产出放入超效率SBM模型中，以解决资源约束和非期望产出下有效单元之间的效率比较问题。我们通过借鉴Malmquist指数的计算及建模分析法来解决第二个问题。基于产出/投入导向的Malmquist 指数及ML 指数都忽视了投入与产出的松弛变量，均需要在成本最小化或者收益最大化的假设下对测度的对象进行选择，而现有基于松弛变量的Malmquist 指数却存在没有考虑资源和环境因素的缺陷。为此，将非期望产出的SBM/超效率SBM 模型与Malmquist 指数相结合，构造出绿色Malmquist 指数，以分析资源环境因素下各省区绿色经济效率的动态变动。沿用钱争鸣等( 2013) 对绿色经济效率的界定，本文研究的主要工作有: 构建基于非期望产出的SBM/超效率SBM 模型，测度绿色经济效率静态水平，并通过分解绿色Malmquist 指数，寻求影响效率动态变动的来源; 研究各省区绿色经济效率的区域差异; 通过建模与数据整理，对各省区绿色经济效率的收敛性进行实证分析。