地理科学进展  2017 , 36 (8): 1006-1014 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.08.009

研究论文

中国绿色生产效率区域差异及空间格局演变

穆学英, 刘凯, 任建兰*

山东师范大学地理与环境学院,济南 250014

Spatial differentiation and change of green production efficiency in China

MU Xueying, LIU Kai, REN Jianlan*

School of Geography and Environment, Shandong Normal University, Jinan 250014, China

通讯作者:  任建兰(1954-),女,山东莱州人,教授,博士生导师,研究方向为区域可持续发展与人口、资源与环境经济学,E-mail: renjianlan@sina.com

版权声明:  2017 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有

基金资助:  国家自然科学基金项目(41571525)山东省社科重大委托项目(16AWTJ05)

作者简介:

作者简介:穆学英(1992-),女,山东昌邑人,硕士研究生,研究方向为区域可持续发展,E-mail: muxueying823@sina.com

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摘要

绿色生产效率评价是评估中国生态文明建设和经济转型可行性的重要途径。基于“人地协调”理念和“过程+格局”思维,建立了衡量绿色生产效率的投入—产出指标,采用数据包络分析法对中国30个省(市、区)近10年的绿色生产效率进行测度,运用熵值法、基尼系数、探索性空间数据分析、空间自相关等方法,结合ArcGIS、Geoda软件,对中国2005-2014绿色生产效率差异以及空间格局的时空演变进行研究。结果表明:①2005-2014年中国绿色生产效率呈上升趋势,呈现从“大差距低水平”向“小差距高水平”转变的时序特征;②2005-2014年中国四大地区绿色生产效率呈现东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的空间分异特征;③中国绿色生产效率呈现东高西低的率三级阶梯空间格局特征;④中国各省(市、区)绿色生产效率值与相邻地区存在相似性,表现出一定的空间集聚特征;⑤经济发展基础和差别化的资源环境区域政策是绿色生产效率区域差异的主要因素。

关键词: 绿色生产效率 ; 区域差异 ; 时空格局 ; 数据包络分析法 ; 中国

Abstract

Evaluating green production efficiency has become an important way to examine the feasibility of China's ecological civilization construction and economic transformation. Based on the concepts of coordinated human-environment development and process and pattern-oriented evaluation, this study established an input-output index for measuring green production efficiency. Using data envelopment analysis method, we measured the efficiency of green production of 30 Chinese provinces (municipalities and autonomous regions) between 2005 and 2014. Using entropy, Gini coefficient, exploratory spatial data analysis, combined with ArcGIS and Geoda software, we explored the divergence and spatiotemporal change of green production efficiency in China from 2005 to 2014. The results indicate that: (1) The efficiency of green production in China showed an upward trend in 2005-2014, shifting from large gap at an overall low level to small gap at an overall high level. (2) The efficiency of green production in the four main regions of China during the 10 years showed the following spatial characteristics: the efficiency of green production in the eastern region > Northeast region > central region > western region. (3) The efficiency of green production in China presented a "three steps" spatial pattern, that is, high in the east and low in the west. (4) The green production efficiency value of each province (municipality, autonomous region) was similar to that of the neighboring areas, and showed certain spatial agglomeration characteristics. (5) The basis of economic development and differentiation in resources, environment, and regional policies are the main factors influencing regional differences in green production efficiency.

Keywords: green production efficiency ; spatial differentiation ; spatiotemporal pattern ; data envelopment analysis (DEA) ; China

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穆学英, 刘凯, 任建兰. 中国绿色生产效率区域差异及空间格局演变[J]. , 2017, 36(8): 1006-1014 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.08.009

MU Xueying, LIU Kai, REN Jianlan. Spatial differentiation and change of green production efficiency in China[J]. 地理科学进展, 2017, 36(8): 1006-1014 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.08.009

1 引言

中国快速发展的工业化推动经济持续高速发展,但高速增长的经济无法掩盖生产方式不经济性、发展质量偏低及发展理念等问题。目前,中国作为世界上最大的能源消费国及CO2排放量大国,生产方式的不经济性已成为关乎人类社会发展和国际政治经济格局的全局性、战略性问题。中共中央、国务院出台了《关于加快推进生态文明建设的意见》,首次提出新型工业化、城镇化、信息化、农业现代化和绿色化“五化”协同发展,表明从关注经济增长的指标向经济增长的目的性和可持续性的过渡。因此,实现生态建设和可持续发展必须要解决资源浪费所带来经济增长的低效问题及由于片面追求GDP而带来经济增长的环境问题。提高生产效率,减少污染排放,实现经济发展与资源消耗脱钩成为中国经济转型和生态文明建设的重要目标。

关注一国经济增长质量的思想已经在学术界形成基本共识(宋长青等, 2013),但区域经济发展中的效率问题并未引起足够的关注(于婷婷, 2016)。多数国家的经济增长使资源投入的结果,而非效率的提升(陆大道, 2015)。因此,重新反思中国的发展模式,转变经济发展方式,关注经济发展中的效率问题便显得尤为迫切和重要。20世纪20年代末期,柯布—道格拉斯(Cobb et al, 1928)提出生产函数理论后,国内外学者开始着手于对生产效率的理论研究。主要从以下两方面开展:①由Solow(1956)提出的作为传统投入要素之外驱动经济增长的重要引擎,全要素生产率已被广泛运用于新古典增长的核算中,随着研究的深入,全要素生产率的测量方法从最初的增长核算法发展到随机生产前沿模型、Malmquist指数法等方法的研究(郭庆旺等, 2005; 李春米等, 2014)。②生产效率的实证研究,主要集中在不同时间维度、空间尺度上对农业、工业领域的研究(熊强等, 2013; 王文刚等, 2012; 周亮等, 2013)。随着环境问题的日益突出,生态文明建设和经济转型的迫切需求,经济学家开始尝试将资源与环境因素纳入经济效率和全要素生产效率的测度中,由此关于城市效率、生态效率、绿色经济效率的研究逐渐涌现(杨龙等, 2010; 许建伟等, 2013; 李江苏等, 2017; 任宇飞等, 2017)。

绿色生产作为一种以生态经济协调发展为核心,通过效率的改进和技术的进步,实现对资源利用效率最大化、对环境压力最小化目标的生产方式,越来越受到关注和重视。《国际清洁生产宣言》中首次提出“绿色生产率”是一种预防性战略。部分学者将能源消耗和污染物排放的投入产出效率定义为绿色生产效率(Ahmed, 2012),认为绿色生产效率是在考虑资源投入和环境代价的基础上,评价一个国家或地区生产效率的重要指标,反映了在追求经济效益的过程中利用自然资源和减轻环境压力的效率。随着生态文明建设和经济转型的需求,关于绿色生产效率的研究逐渐完善,国内学者对绿色生产率的研究大致可从宏观经济层面、微观经济层面和全要素生产率三层面展开。一是在宏观经济层面,主要集中于对绿色经济效率的探究,研究内容侧重于对绿色经济效率内涵的解读(钱争鸣等, 2013; 王军等, 2014),其实质就是一种考虑资源投入和污染物产出的综合经济效率,与绿色生产效率的可持续观一脉相承,所不同的是绿色经济效率更着重于对绿色GDP产出效益的研究。其研究区域由国家逐渐深入对类型区、省区、地级市绿色生产效率的实证研究,运用Tobit模型、OLS回归模型探究绿色生产效率演变的机制已成为当下研究的热点(聂玉立等, 2015; 王晓云等, 2016)。二是在微观层面,主要致力于在公众参与者及政府环境规制下,如何推动企业进行绿色技术创新,解决企业生产过程中如何利用技术手段及创新路径进行无害化处理,发展循环经济,实现清洁生产 (曹霞等, 2015)。三是对绿色全要素生产效率的研究,主要从经济学视角,对制造业(殷宝庆, 2012)、工业(吴英姿等, 2013)、农业(李谷成, 2014)的绿色生产效率进行研究,由简单的以参数、非参数为主要研究方法的绿色全要素生产率测算研究逐渐向以空间计量模型为主要方法的影响机理过渡(汪峰等, 2015; 王兵等, 2015)。通过上述梳理可以发现,目前大多数研究都是从经济学领域对绿色经济效率、绿色全要素生产效率进行评价,着重于对研究方法的阐述及计量模型的运用,造成“重模型轻分析”的弊端,缺少地理学视角下对绿色生产效率进行区域宏观层面上定性与定量结合的区域差异及时空格局研究。为此,本文从“过程+格局”视角,结合数据包络分析法、探索性空间数据分析技术,对中国30个省(市、区)的绿色生产效率进行区域差异及时空格局研究,以揭示中国绿色生产效率的差异及空间分异格局的演变特征,以期为探讨中国目前绿色生产效率现状和特征,实现生产方式绿色化、生态文明建设及经济的转型提供参考和借鉴。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

本文以利用熵值法确定的能源消耗指数以及综合污染物指数作为投入要素,运用数据包络分析方法计算得出各省份的绿色生产效率,并结合基尼系数揭示中国绿色生产效率的相对差异程度,探究绿色生产效率的时间演变特征。借助Geoda、ArcGIS软件,运用探索性空间数据分析方法对绿色生产效率进行空间格局的可视化表达,揭示绿色生产效率空间格局的演变。

2.1.1 熵值法

为准确度量各地区生产过程中环境污染及资源消耗的程度,考虑到污染物排放以及资源消耗的多样性,因此选取熵值法客观地确定各指标权重,从而得出综合污染指数及资源消耗指数。具体过程如下:

为避免数据的冗杂,运用极差标准化方法对数据进行标准化处理,,公式为:

式中: ui代表标准化值; xi代表原始指标; αi为指标最大值; βi为指标最小值。

利用标准化值计算指标比重 si

计算指标熵值 hi

将熵值标准化:

计算指标权重 wi

2.1.2 变异系数

变异系数是测度数据差异的常用方法,用来衡量中国绿色生产效率的相对差异程度,公式为:

式中:V是变异系数; σ是绿色生产效率的标准差; x̅是绿色生产效率平均值。

2.1.3 超效率数据包络分析法(SE-DEA)

在测度决策单元(DMU)的效率方面,数据包络分析法(DEA)已被证实是一种相对有效的工具,其形式类似于传统的DEA模型(徐成龙等, 2014),它是在DEA模型基础上,针对有效决策单元效率值的比较问题而提出的,有助于了解连续时间段内决策单元的动态效率变化情况,其表达公式如下:

式中:Xj为相关决策单元的输入变量;Yj为相关决策单元的输出变量;S+S-为松弛变量,分别表示投入产出指标的调整量;λj为计算权重系数; X0Y0分别代表地区的投入和产出总量;n为决策单元数;θ为DMU0的效率值,是对各省份绿色生产能力、绿色生产效率多方面能力的综合衡量与评价。 0<θ1,若 θ=1,则为综合技术效率有效,否则为无效。

2.1.4 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)是可有效地检验区域内单元是否具有空间依赖性或空间异质性的重要方法。采用Moran's I(Global Moran's I, GMI)指数测度空间关联的结构模式,反映全局空间关联特征。

式中:XkXj为区域属性值, X̅为均值, Wkj为空间权重矩阵,S2为样本方差,kj表示各个省(市区)。Moran's I值介于-1和1之间,大于0表示存在空间上的正相关;小于0表示负相关。另外需要采用Z值对Moran's I对统计结果进行检验:

式中: Z为检验统计量; E(I)为期望; Var(I)为方差。

2.2 指标选取与数据来源

对中国绿色生产效率进行度量,不仅要准确衡量生产效率,还要体现生产过程中的“绿色”属性。不仅要从投入产出角度考虑投入要素在生产过程中的利用率,还要加入绿色化的理念,充分考虑资源消耗及环境污染。

本文将中国30个省(市、区)看作决策单元(DMU)(不含中国香港、澳门、台湾和西藏等4个省区)。以投入—产出理论为基础,考虑绿色生产率不同于以绿色GDP为产出指标的绿色经济效率,因此,以经济效益为产出指标;在投入指标中,选取就业人数代表人力投入,资本存量代表财力投入,选取耕地面积、生产用水、能源消耗指数代表物力的投入;此外,考虑到生产过程中由于废弃物排放的不经济性对生态环境造成的价值亏损,因此将综合污染物指数作为投入要素纳入评价体系内。所用的数据主要来自2006-2015年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国城市统计年鉴》。

其中,在对能源消耗指数进行熵值法计算时,充分考虑三大能源,煤炭、石油、天然气的消费量;综合污染指数是对工业废气排放量、工业废水排放量、工业固体废物产生量3个指标运用熵值法的综合计算;生产用水为工业生产用水和农业生产用水的加总;而资本存量是在参考张军等(2004)研究基础上,采用永续盘存法计算资本存量,公式为:

式中: ktt期的资本存量; Itt期的投资,以固定资本总额替代; kt-1t-1期的资本存量;δ为资本的折旧率。

3 中国绿色生产效率的时序演变与区域差异

3.1 中国绿色生产效率的时序演变特征

通过EMS 1.3软件对投入产出的指标进行处理,得出了2005-2014年中国30个省(市、区)的绿色生产效率值,并借助变异系数反映各省份之间绿色生产效率的差异程度,绘制出全国绿色生产效率的变化趋势图(图1),结果发现:① 2005-2014年中国绿色生产效率整体呈上升态势,从2005年的0.533上升到2014年的0.733,但增长幅度较为缓慢。其根本原因是长期以来采用粗放型的经济增长模式,资源匮乏,环境恶化成为绿色生产效率提高的主要瓶颈。②根据曲线变化特征,将近10年中国绿色生产效率分为3个阶段:第一阶段(2005-2008年),绿色生产效率处于稳步上升阶段,该阶段伴随着世界贸易大门的打开,国际间的贸易合作逐步加深,在刺激中国经济增长的同时,也带来了技术上的革新,这种由信息技术溢出带来技术上的进步提高了生产过程中资源利用的效率,使得绿色生产效率得以稳步提升。第二阶段 (2007-2011年),绿色生产效率处于缓慢上升阶段,该阶段中国面临金融危机和技术壁垒的冲击,使得依靠资本、资源的经济增长速度放缓的同时在一定程度上限制了技术的溢出效应,技术进步对资源利用率提升作用相对减缓;伴随着中国工业化的进程,第二产业的主体地位逐渐突出,使财富积累过程中对环境造成破坏的程度加深,降低了绿色生产效率。第三阶段(2012-2014年),绿色生产效率处于逐步提升阶段,该阶段在国际贸易的绿色壁垒以及国内环境恶化、资源约束趋紧的冲击下,以及“倒逼机制”的推动下,通过对经济增长方式进行深刻反思,提出了“五化”协同发展,由以往单纯追求经济增长的发展理念转变为经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”的协调发展,绿色生产效率得以稳步提升。③绿色生产效率变异系数呈缓慢下降趋势,表明绿色生产效率的区域差异逐步缩小,经济落后的地区可通过生态补偿实现区域均衡化发展。总体来看,2005-2014年中国绿色生产效率从“大差距低水平”向“小差距高水平”演变。

图1   2005-2014年中国绿色生产效率及变异系数

Fig.1   Green production efficiency and coefficient of variation in China, 2005-2014

3.2 区域视角下中国绿色生产效率分异

为进一步探究区域内部绿色生产效率的差异程度,分别计算2005-2014年中国四大地区(东北地区:辽宁、吉林、黑龙江;东部地区:北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区:山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区:内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)。绿色生产效率的均值,结果显示:①绿色生产效率呈现东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的时间分异特征。②东部地区与其他三个地区的绿色生产效率差距较大,但这种差距呈现逐年缩小的态势。③东北部地区与中、西部地区绿色生产效率差距逐渐缩小,且东北部地区与中部地区逐渐趋同(图2)。

图2   2005-2014年中国四大区域绿色生产效率变化趋势图

Fig.2   Trend of green production efficiency in four regions of China, 2005-2014

上述变化表明,绿色生产效率与经济发展的水平存在一定的关联性。东部地区依靠自身的资源禀赋条件,多样的生态系统,具有较强的资源环境净化能力,并且随着对外开放、科技创新、信息技术溢出、第三产业迅速崛起并成为经济发展的主要支撑力量,对资源及环境的压力逐渐减少,因此多年来一直保持低速稳定增长,成为四大区域中绿色生产效率最高的地带;以高耗能、高污染的重工业为主的东北部地区,由于2003年国家实施的东部振兴战略,迎来经济的快速增长,绿色经济生产效率也处于快速增长时期,但随着工业化城镇化的调整与转型,资源型城市发展的资源枯竭问题逐渐凸显,以资源开发早、规模大为特征的东北部地区过早步入资源枯竭型城市,经济发展长期积累的结构性问题集中爆发、体制机制弱化、创新创业活力不足等诸多问题,导致发展的可持续性难度加大,因此绿色生产效率较东部地区偏低;中西部地区由于以内向型经济为主,受国际金融危机冲击相对较少,加上国家扩大内需和促进区域协调发展政策的推动作用,中西部地区较东部和东北地区经济增长速度较快。但由于中西部地区经济基础较薄弱,在政策驱动下引进的资本密集型重工业和制造业多为承接东部转移的落后产能,因而其在发展过程中不仅受到路径依赖的桎梏,还要消耗大量的资源,加之地区经济模式单一、市场机制不完善,因此效率水平始终低于东部和东北地区。

4 中国绿色生产效率的空间演变特征

4.1 中国绿色生产效率的分类特征

利用ArcGIS中的自然断裂分级法将中国30个省(市、自治区)划分为高水平型、较高水平型、较低水平型、低水平型等四种类型,并选取2005、2008、2011、2014年为研究截面进行绿色生产效率空间格局演变的分析(图3)。整体来看,绿色生产效率分布呈现东高西低“三级阶梯”空间格局特征。

图3   中国绿色生产效率空间分布图

Fig.3   Spatial distribution of green production efficiency in China

具体来看,高水平型主要分布在以大中城市为核心的东部沿海地区,数量由2005年的4个(北京、上海、广东、海南)增加到2014年的9个(北京、上海、天津、广东、海南、福建、浙江、湖南、江苏),范围由东南沿海逐步扩展到东部沿海,由珠三角向长三角、京津冀延伸。这些地区在区位优势及政策优势的双重推动下,实现集约型模式下经济高质量增长的同时,通过先进的技术优势在产业结构优化及环境治理方面取得了较大进步,基本完成了从劳动密集型产业向资本密集型、知识技术密集型的转化,对科技创新日益增长的需求逐渐取代了对资源环境的索取和依赖,受资源环境压力及劳动力成本等倒逼的影响,对绿色生产效率提出更高的要求。因此,该类省市今后应推动以企业为主体、市场为主导的创新驱动战略的实施,通过技术创新和智能制造建设智慧城市,开创绿色生产新时代。

较高水平型分布呈现由东部地区向中西部逐渐蔓延的趋势。2014年,包括重庆市、四川省、陕西省、内蒙古自治区4个西部省市,山西省、江西省、湖北省3个中部省份以及黑龙江省和山东省2个东部省份。大多为资源依赖型区域,处于工业化中期,产业为“二三一型”结构,以重工业为主体加之路径依赖下创新能力和产业活力的不足,科技及劳动力投入创造的财富难以补偿经济积累过程中对水、土地、能源等不可再生资源的索取;产业结构性的长期积累、体制机制改革的不到位,对第三产业的挤压,导致经济发展面临瓶颈。今后,一方面要加大生态建设,提高资源供给能力;因此,今后一方面要“去产能”,坚决淘汰落后产能,引导产能有序退出,推动产业结构绿色转型;另一方面要完善制度体制建设,严守生态红线,推动生态文明建设。

较低水平型主要分布在中西部地区,数量逐渐减少,从2005年13个省市(湖北、辽宁、河南、广西、重庆、吉林、陕西、黑龙江、江西、河北、安徽、山西、新疆)减少到2014年8个省区(包括吉林、辽宁、河北、河南、安徽、新疆、云南、广西)。这些省区大部分处于工业化中期阶段,受自身资源及区位条件的约束,加上较强的资源依赖性,以及高耗能、高污染制造业带来生产方式的不经济性,导致企业经济效益明显下降的同时造成生态系统脆弱化;体制性、机制性、结构性问题也愈加复杂。因此,未来对能源、水、土地等战略性资源设定合理消耗的“天花板”,根据自身比较优势及资源环境承载能力,培育具有特色的新型产业体系,尤其是节能环保的新兴产业。培育新动能、打造新引擎,加快经济增长方式和经济结构调整,强化投资对经济的带动作用。例如,近年来,陕西加快了产业结构的调整,非能源工业比重逐步高出能源工业,“煤”主浮沉和“油”主浮沉的经济结构改善,战略性新兴产业、文化产业投资态势良好,投资在经济增长中的作用越来越明显,绿色生产效率由2005年的0.445增长至2014年的0.697。

低水平型主要分布在西部地区,且数量逐渐减少,从2005年7个(云南、甘肃、四川、青海、内蒙古、贵州、宁夏)减至2014年4个(包括贵州、甘肃、宁夏以及青海4个省区)。由于受自然因素及历史基础等的制约,大规模工业化起步晚,加之农业基础不稳,生产效率低下,人才流失严重及人才引进的困难,经济结构不合理,使得其绿色生产效率处于低水平。但随着西部崛起战略的实施,部分省区依靠其资源优势,生态补偿,通过发展第三产业拉动经济的增长,提高绿色生产效率,例如,内蒙古和云南逐渐由低水平型发展到较高水平型。因此,走西部特色的绿色经济发展道路才是西部崛起的正确选择。

4.2 绿色生产效率的空间关联特征

交通条件的改善,开放、共享程度的加深,技术溢出效应的存在都在一定程度上促进各地区的空间集聚性,为验证绿色生产效率是否也存在空间关联的特征,对中国绿色生产效率进行了全局自相关研究。利用Geoda软件通过rook(queen)建立权重得到Moran's I散点图(图4),探究4个年份中国绿色生产效率的空间集聚特征。图4中:F3代表2005年绿色经济效率的标准化,W.F3代表其滞后值;F6、F9、F12分别代表2008、2011、2014年。结果表明,①4个年份全局Moran's I指数均为正,说明各省(市、区)绿色生产效率值在空间上存在正相关性,且Z(I)值均>1.96,表明结果在0.01水平上显著,说明统计结果可信,且空间是集聚的,具有明显的正向全局自相关性。②Moran's I指数从2005年的0.5199上升到2011年的0.6412,然后又降至2014年的0.6235,表明这种空间的正向集聚态势先增强,随后又稍稍减弱。③落在第一象限的点数逐渐增多,第三象限的点数明显减少,说明高—高聚集效应加强而低—低聚集效应逐渐减弱。④散点图的分布由分散逐渐趋向集中,全国各省(市、区)绿色生产效率逐渐向均衡化方向发展。

图4   中国绿色生产效率Moran's I指数散点图

Fig.4   Moran's I index of green production efficiency in China

5 结论与讨论

5.1 结论

通过以上分析,本文得出以下结论:

(1) 2005-2014年,中国绿色生产效率总体呈上升趋势。但长期以来粗放型的经济增长模式下对资源制约和环境代价的忽视使得绿色生产效率增幅缓慢。

(2) 2005-2014 年中国绿色生产效率呈现:东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的空间分异特征;东部地区的绿色生产效率具有明显优势;东北部地区与中、西部地区绿色生产效率差距逐渐缩小。中国绿色生产效率的空间格局整体上呈现东高西低的“三级阶梯”特征。高水平型主要分布在东部沿海地区;较高水平型分布由东部地区向中西部逐渐蔓延的趋势;较低水平型和低水平型主要分布在中、西部地区,且数量逐渐减少。

(3) 中国各省(市、自治区)绿色生产效率值与相邻地区存在相似性,表现出一定的空间集聚特征,且集聚态势先增强,随后又稍稍减弱;落在第一象限的点数逐渐增多,第三现象的点数明显减少;散点图的分布由分散逐渐趋向集中,全国各省(市、自治区)绿色生产效率逐渐向均衡化方向发展。

5.2 讨论

提高绿色生产效率是实现中国生态文明建设和经济转型的重要途径。绿色生产效率的区域评价是从整体上考量经济发展质量、资源消耗和环境污染的重要手段。通过对本文的分析总结,我们 发现:

(1) 绿色生产效率的考量是对传统生产方式单纯唯GDP和经济效率的挑战。改革开放以来,规模报酬递增机制在经济发展中的作用得到加强,这种资本驱动下的粗放型经济增长方式使经济效率显著提升,中国经济以前所未有的速度在增长。但要素边际效用递减规律注定了这种经济发展方式的不可持续性,尤其是那些以资源环境为代价来发展经济的地区。长期以来因忽视资源消耗和环境保护所带来经济增长的质量问题,以及粗放型增长方式所带来经济效率的问题,使我们逐渐意识到传统的生产方式不仅无法实现经济的可持续增长,还直接影响到人们的生活质量。而绿色生产效率是生态文明建设和绿色化发展背景下,以资源环境的价值理论为基础,对经济发展方式、生产效率的重新考量,为解决过去经济增长的质量问题及经济效率的问题提供了可能性。

(2) 经济发展基础和差别化的资源环境区域政策是绿色生产效率区域差异的主要因素。绿色生产效率在空间上呈现东高西低“三级阶梯”的格局特征与中国的经济发展格局基本一致,绿色生产效率高的区域往往具有良好的经济基础,但经济基础好的区域则不一定都有较高的绿色生产效率,从这一方面看,经济发展基础可理解为绿色生产效率的必要不充分条件。而资源环境的区域政策是绿色生产效率的主要推动力,在环境恶化、资源约束趋紧的冲击下,对经济发展的方式进行了深刻反思,环境的“倒逼机制”,资源环境生态红线的管控,生态保护补偿机制、“大气十条”“水十条”“土十条”的相继发布及落实,使各区域绿色生产效率稳步增长,推动中国绿色生产效率向“小差距高水平”演变。

(3) 地学的“人地协调”理念和“过程+格局”思维为绿色生产效率的研究提供了一个新的视角。本文以“人地协调”理念为指导,建立了衡量绿色生产效率的投入—产出指标,对中国绿色生产效率的时间演变、区域差异、空间格局进行了系统分析,可诊断各省(市、区)绿色生产效率的时空格局差异性、原因和存在的突出问题,进而探讨中国绿色生产效率提升空间和潜力的路径指向,为推进中国绿色发展提供地域分工依据。

本文着重于绿色生产效率的“过程+格局”研究,对绿色生产效率的驱动机制和影响机理尚未涉及,在后续研究中,可以定性方法和定量手段相结合,继续开展绿色生产效率时空格局的影响机理研究,形成绿色生产效率“过程+格局+机理”的地理学研究范式。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] 曹霞, 张路蓬. 2015.

企业绿色技术创新扩散的演化博弈分析

[J]. 中国人口·资源与环境, 25(7): 68-76.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2015.07.010      URL      [本文引用: 1]      摘要

环境污染问题的日趋严重,使社会环境参与者对于企业绿色技术创新的要求不断加深,监督力度也随之加强。政府、创新企业以及公众消费者之间存在相互制约、相互影响的利益关系,同时多方利益相关者的行为准则也将影响绿色技术创新在社会系统中的扩散,因此,探究三方利益相关者对绿色创新行为以及绿色创新扩散的影响成为学者关注的重要问题之一。通过借鉴利益相关者理论,对社会系统中参与企业绿色创新的利益相关者进行利益、权利分析,构建政府、企业与公众消费者之间的三方演化博弈模型,根据演化的仿生学研究,引入Lotka-Volterra模型,探究环境利益相关者的规制行为,对于企业绿色技术创新扩散的演化影响,利用Matlab仿真工具,对演化博弈以及仿生演化模型进行数学推导求解并赋值仿真进行相关分析。结果表明:利益相关者的污染抵制措施在一定程度上,会促进绿色技术创新的扩散;高强度的污染税收、低强度的公众环保宣传与适度的创新激励补偿对企业绿色技术创新的促进效果最明显;公众对于绿色技术创新的推广促进其在社会系统中的扩散,而政府对于绿色创新技术的过度推广,则会降低绿色创新扩散效率。本文的研究对社会环境监管参与者起到一定的启示作用:第一,政府作为绿色创新的推动者及环境监管的权利机关,应注重把握监管力度,合理选择环境规制手段、规划环境规制成本,防止过激手段的实施对绿色技术创新带来的阻碍;第二,公众消费者对于绿色技术创新的推动作用更为广泛,因此,消费者应从自身做起,杜绝非环保产品,不断推动社会绿色创新技术的发展。第三,企业作为绿色技术创新的生产方,应将环境保护作为己任,努力研发环保类产品,减少环境污染及能源的消耗。

[Cao X, Zhang L P.2015.

Evolutionary game analysis of the diffusion of green technological innovation of enterprises

[J]. China Population, Resources and Environment, 25(7): 68-76.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2015.07.010      URL      [本文引用: 1]      摘要

环境污染问题的日趋严重,使社会环境参与者对于企业绿色技术创新的要求不断加深,监督力度也随之加强。政府、创新企业以及公众消费者之间存在相互制约、相互影响的利益关系,同时多方利益相关者的行为准则也将影响绿色技术创新在社会系统中的扩散,因此,探究三方利益相关者对绿色创新行为以及绿色创新扩散的影响成为学者关注的重要问题之一。通过借鉴利益相关者理论,对社会系统中参与企业绿色创新的利益相关者进行利益、权利分析,构建政府、企业与公众消费者之间的三方演化博弈模型,根据演化的仿生学研究,引入Lotka-Volterra模型,探究环境利益相关者的规制行为,对于企业绿色技术创新扩散的演化影响,利用Matlab仿真工具,对演化博弈以及仿生演化模型进行数学推导求解并赋值仿真进行相关分析。结果表明:利益相关者的污染抵制措施在一定程度上,会促进绿色技术创新的扩散;高强度的污染税收、低强度的公众环保宣传与适度的创新激励补偿对企业绿色技术创新的促进效果最明显;公众对于绿色技术创新的推广促进其在社会系统中的扩散,而政府对于绿色创新技术的过度推广,则会降低绿色创新扩散效率。本文的研究对社会环境监管参与者起到一定的启示作用:第一,政府作为绿色创新的推动者及环境监管的权利机关,应注重把握监管力度,合理选择环境规制手段、规划环境规制成本,防止过激手段的实施对绿色技术创新带来的阻碍;第二,公众消费者对于绿色技术创新的推动作用更为广泛,因此,消费者应从自身做起,杜绝非环保产品,不断推动社会绿色创新技术的发展。第三,企业作为绿色技术创新的生产方,应将环境保护作为己任,努力研发环保类产品,减少环境污染及能源的消耗。
[2] 郭庆旺, 贾俊雪. 2005.

中国全要素生产率的估算: 1979-2004

[J]. 经济研究, (6): 51-60.

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法的基础上,估算出我国1979—2004年间的全要素生产率增长率,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析。分析表明(1)1993年以前,我国的全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈频繁,1993年以来,则呈现出逐年下降趋势,直到2000年才得以缓解,此后全要素生产率增长率总体呈现出逐年攀升势头;(2)1979—2004年间我国全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献率较低,表明我国经济增长主要依赖于要素投入增长,是一种较为典型的投入型增长方式;(3)我国全要素生产率增长率较低的原因在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。

[Guo Q W, Jia J X.2005.

Estimating total factor productivity in China

[J]. Economic Research Journal, (6): 51-60.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法的基础上,估算出我国1979—2004年间的全要素生产率增长率,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析。分析表明(1)1993年以前,我国的全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈频繁,1993年以来,则呈现出逐年下降趋势,直到2000年才得以缓解,此后全要素生产率增长率总体呈现出逐年攀升势头;(2)1979—2004年间我国全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献率较低,表明我国经济增长主要依赖于要素投入增长,是一种较为典型的投入型增长方式;(3)我国全要素生产率增长率较低的原因在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。
[3] 李春米, 魏玮. 2014.

中国西北地区环境规制对全要素生产率影响的实证研究

[J]. 干旱区资源与环境, 28(2): 14-19.

URL      [本文引用: 1]     

[Li C M, Wei W.2014.

Empirical study of environmental regulation in northwest China on TFP (total factor productivity)

[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 28(2): 14-19.]

URL      [本文引用: 1]     

[4] 李谷成. 2014.

中国农业的绿色生产率革命: 1978-2008年

[J]. 经济学(季刊), 13(2): 537-558.

URL      [本文引用: 1]      摘要

论文在采用单元调查评估法对分省农业污染排放量进行核算的基础上,应用考虑非合意产出的非径向、非角度SBM方向性距离函数表述的全要素生产率模型,对资源与环境双重约束下农业绿色生产率增长进行核算,考察农业发展与资源、环境的统筹兼顾关系,阐释绿色生产率增长背后的制度原因.论文认为,环境问题很大程度上仍是一个发展问题,农业增长要处理好资源、环境与发展的关系,通过实现绿色生产率革命来推动农业“又好又快”的发展.

[Li G C.2014.

The green productivity revolution of agriculture in China from 1978 to 2008

[J]. China Economic Quarterly, 13(2): 537-558.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

论文在采用单元调查评估法对分省农业污染排放量进行核算的基础上,应用考虑非合意产出的非径向、非角度SBM方向性距离函数表述的全要素生产率模型,对资源与环境双重约束下农业绿色生产率增长进行核算,考察农业发展与资源、环境的统筹兼顾关系,阐释绿色生产率增长背后的制度原因.论文认为,环境问题很大程度上仍是一个发展问题,农业增长要处理好资源、环境与发展的关系,通过实现绿色生产率革命来推动农业“又好又快”的发展.
[5] 李江苏, 王晓蕊, 苗长虹. 2017.

基于两种DEA模型的资源型城市发展效率评价比较

[J]. 经济地理, 37(4): 99-106.

https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.04.013      URL      [本文引用: 1]      摘要

以中国115个资源型城市为样本,借助C2R和C2GS2两种DEA模型,对资源型城市的DEA有效性进行比较,从空间、发展阶段和资源类型三个角度对资源型城市的发展效率对比,以资源型城市的投影为依据提出效率提升的路径.研究表明:①两种模型下DEA有效的资源型城市数量差别较大,C2R模型下数量较少,C2GS2下数量较多,反映出资源型城市的规模效率削减了综合效率;②空间上,西部和东部的资源型城市分别具有综合效率和技术效率的优势;阶段上,成长型和再生型具有综合效率和技术效率的优势;资源上,森工、有色金属和煤炭型城市具有综合效率优势,油气、非金属矿和煤炭型城市具有技术效率的优势;③提升不同资源型城市发展效率的路径各异,但减少电力消耗和增加三产就业率,适用于当前大部分弱DEA有效和DEA无效的资源型城市.

[Li J S, Wang X R, Miao C H.2017.

Comparison of development efficiency evaluation in resource-based cities based on DEA model

[J]. Economic Geography, 37(4): 99-106.]

https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.04.013      URL      [本文引用: 1]      摘要

以中国115个资源型城市为样本,借助C2R和C2GS2两种DEA模型,对资源型城市的DEA有效性进行比较,从空间、发展阶段和资源类型三个角度对资源型城市的发展效率对比,以资源型城市的投影为依据提出效率提升的路径.研究表明:①两种模型下DEA有效的资源型城市数量差别较大,C2R模型下数量较少,C2GS2下数量较多,反映出资源型城市的规模效率削减了综合效率;②空间上,西部和东部的资源型城市分别具有综合效率和技术效率的优势;阶段上,成长型和再生型具有综合效率和技术效率的优势;资源上,森工、有色金属和煤炭型城市具有综合效率优势,油气、非金属矿和煤炭型城市具有技术效率的优势;③提升不同资源型城市发展效率的路径各异,但减少电力消耗和增加三产就业率,适用于当前大部分弱DEA有效和DEA无效的资源型城市.
[6] 陆大道. 2015.

中速增长:中国经济的可持续发展

[J]. 地理科学, 35(10): 1207-1219.

URL      [本文引用: 1]      摘要

China's national economy has experienced a long period of rapid growth, but prominent structural problems have already appeared. Instead of following the traditional research approach of investigating the speed of future economic growth through investment, consumption and export, this article analyzes the capacities of systems which support economic growth, including resource(energy), environment(bearing capacity) and the urbanization and development patterns on the basis of resources and environment. It includes seven aspects:① It points out that the long period of high-speed-but-low-efficiency economic growth has led to the structural problems at the current stage. ② It analyzes the serious situation of China's environmental pollution. ③ It argues that excessive consumption of natural resources may bring about severe national security issues. ④ It indicates that urbanization is the most important supporting factor of the high-speed economic development of our country.⑤ It holds that the development patterns of"world factory"of low-end products and relying on investment which have been practiced for a long period of time are important concepts and supports of the high-speed economic development of China. ⑥ It also argues that China has taken full advantage of backwardness which has limits in fact. ⑦ Finally, based on practice and international experience, it analyzes the relationships between the speed of economic growth and employment, the influence of the country, and economic transformation briefly. Based on these analyses, a meta-synthetic research is conducted and the following conclusions are arrived at:China's economic development will enter a stage of moderate-speed growth rather quickly. The economic growth of a moderate speed will create significant opportunities and spaces for building economic superpower and achieving a harmonious society in China.

[Lu D D.2015.

Moderate-speed growth: Sustainable development of China's economy

[J]. Scientia Geographica Sinica, 35(10): 1207-1219.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

China's national economy has experienced a long period of rapid growth, but prominent structural problems have already appeared. Instead of following the traditional research approach of investigating the speed of future economic growth through investment, consumption and export, this article analyzes the capacities of systems which support economic growth, including resource(energy), environment(bearing capacity) and the urbanization and development patterns on the basis of resources and environment. It includes seven aspects:① It points out that the long period of high-speed-but-low-efficiency economic growth has led to the structural problems at the current stage. ② It analyzes the serious situation of China's environmental pollution. ③ It argues that excessive consumption of natural resources may bring about severe national security issues. ④ It indicates that urbanization is the most important supporting factor of the high-speed economic development of our country.⑤ It holds that the development patterns of"world factory"of low-end products and relying on investment which have been practiced for a long period of time are important concepts and supports of the high-speed economic development of China. ⑥ It also argues that China has taken full advantage of backwardness which has limits in fact. ⑦ Finally, based on practice and international experience, it analyzes the relationships between the speed of economic growth and employment, the influence of the country, and economic transformation briefly. Based on these analyses, a meta-synthetic research is conducted and the following conclusions are arrived at:China's economic development will enter a stage of moderate-speed growth rather quickly. The economic growth of a moderate speed will create significant opportunities and spaces for building economic superpower and achieving a harmonious society in China.
[7] 聂玉立, 温湖炜. 2015.

中国地级以上城市绿色经济效率实证研究

[J]. 中国人口·资源与环境, 25(S1): 409-413.

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文运用DEA效率模型中非径向非角度的SBM模型测算了中国地级以上城市的绿色经济效率,并分析了城市绿色经济效率的区域性差异,发现沿海城市绿色经济效率表现出全面领先优势,中部城市绿色经济效率最低;在此基础上,建立受限因变量(Tobit)回归模型,对影响城市绿色经济效率的因素进行了研究,结果表明:城市的绿色经济效率与经济发展水平之间呈"U型"关系,产业结构优化和升级、外资利用、科技投入提高对促进绿色经济效率有显著的积极影响。

[Nie Y L, Wen H W.2015.

Green economic efficiency of Chinese city at the level of municipality or above

[J]. China Population, Resources and Environment, 25(S1): 409-413.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文运用DEA效率模型中非径向非角度的SBM模型测算了中国地级以上城市的绿色经济效率,并分析了城市绿色经济效率的区域性差异,发现沿海城市绿色经济效率表现出全面领先优势,中部城市绿色经济效率最低;在此基础上,建立受限因变量(Tobit)回归模型,对影响城市绿色经济效率的因素进行了研究,结果表明:城市的绿色经济效率与经济发展水平之间呈"U型"关系,产业结构优化和升级、外资利用、科技投入提高对促进绿色经济效率有显著的积极影响。
[8] 钱争鸣, 刘晓晨. 2013.

中国绿色经济效率的区域差异与影响因素分析

[J]. 中国人口·资源与环境, 23(7): 104-109.

URL      [本文引用: 1]     

[Qian Z M, Liu X C.2013.

Regional differences in China's green economic efficiency and their determinants

[J]. China Population, Resources and Environment, 23(7): 104-109.]

URL      [本文引用: 1]     

[9] 任宇飞, 方创琳. 2017.

京津冀城市群县域尺度生态效率评价及空间格局分析

[J]. 地理科学进展, 36(1): 87-98.

https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.01.009      URL      [本文引用: 1]      摘要

京津冀城市群地区是国家经济发展的战略核心区之一,其经济发展与资源环境关系是近年来地理研究的重点领域。本文以京津冀城市群县域为单元,利用PM2.5、NO2遥感反演等数据,设计资源投入—经济效益—环境影响复合生态效率评价指标体系,构建县域单元生态效率评价模型,并利用非期望产出SBM模型对生态效率进行了评价,运用空间自相关分析方法对生态效率的空间效应与空间关联模式进行了检验与分析。结果显示:1资源投入、经济效益与环境影响格局存在明显时空分异,高值区主要分布在京津唐三市及周边部分县区;22006、2010、2014年3个时期京津冀城市群县域单元生态效率均值分别为0.324、0.305、0.347,总体水平较低,并呈现先下降后改善态势,区位、自然本底条件是导致生态效率空间差异的主要原因。3全局Moran's I指数分别为0.2539、0.3007、0.3088,表明县域单元生态效率存在空间正向集聚趋势;4县域单元生态效率正向集聚程度越来越显著,邻域单元生态效率差距则有所缩减。

[Ren Y F, Fang C L.2017.

Spatial pattern and evaluation of eco-efficiency in counties of the Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration

[J]. Progress in Geography, 36(1): 87-98.]

https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.01.009      URL      [本文引用: 1]      摘要

京津冀城市群地区是国家经济发展的战略核心区之一,其经济发展与资源环境关系是近年来地理研究的重点领域。本文以京津冀城市群县域为单元,利用PM2.5、NO2遥感反演等数据,设计资源投入—经济效益—环境影响复合生态效率评价指标体系,构建县域单元生态效率评价模型,并利用非期望产出SBM模型对生态效率进行了评价,运用空间自相关分析方法对生态效率的空间效应与空间关联模式进行了检验与分析。结果显示:1资源投入、经济效益与环境影响格局存在明显时空分异,高值区主要分布在京津唐三市及周边部分县区;22006、2010、2014年3个时期京津冀城市群县域单元生态效率均值分别为0.324、0.305、0.347,总体水平较低,并呈现先下降后改善态势,区位、自然本底条件是导致生态效率空间差异的主要原因。3全局Moran's I指数分别为0.2539、0.3007、0.3088,表明县域单元生态效率存在空间正向集聚趋势;4县域单元生态效率正向集聚程度越来越显著,邻域单元生态效率差距则有所缩减。
[10] 宋长青, 李子伦, 马方. 2013.

中国经济增长效率的地区差异及收敛分析

[J]. 城市问题, (6): 46-51.

URL      [本文引用: 1]     

[Song C Q, Li Z L, Ma F.2013.

Zhongguo jingji zengzhang xiaolv de diqu chayi ji shoulian fenxi

[J]. Urban Problems, (6): 46-51.]

URL      [本文引用: 1]     

[11] 汪锋, 解晋. 2015.

中国分省绿色全要素生产率增长率研究

[J]. 中国人口科学,(2): 53-62, 127.

URL      摘要

文章使用1997-2012年中国省级面板数据,以超越对数生产函数为基础核算中国各省的绿色全要素生产率增长率,并对其影响因素进行了实证分析。结果显示:(1)中国CO2排放总量持续增加,环境承载压力逐渐增大,但CO2排放强度和能源强度正在逐渐下降,表明能源使用效率有所提升;(2)环境要素对产出增长表现出阻碍作用,且东部比中西部更为明显;(3)各地区绿色全要素生产率的增长率稳步上升,中国经济增长正逐渐由资本、劳动、能源和以CO2排放量为代表的环境容量等要素投入转变为可持续的绿色全要素生产率驱动;(4)教育投入、自主研发投入、产业结构优化和市场化改革对绿色全要素生产率的增长具有正向的推动作用,而外商投资的存在使中国成为实质上的“污染避难所”。

[Wang F, Xie J.2015.

Research on provincial green total factor productivity growth rate in China

[J]. Chinese Journal of Population Science,(2): 53-62,127.]

URL      摘要

文章使用1997-2012年中国省级面板数据,以超越对数生产函数为基础核算中国各省的绿色全要素生产率增长率,并对其影响因素进行了实证分析。结果显示:(1)中国CO2排放总量持续增加,环境承载压力逐渐增大,但CO2排放强度和能源强度正在逐渐下降,表明能源使用效率有所提升;(2)环境要素对产出增长表现出阻碍作用,且东部比中西部更为明显;(3)各地区绿色全要素生产率的增长率稳步上升,中国经济增长正逐渐由资本、劳动、能源和以CO2排放量为代表的环境容量等要素投入转变为可持续的绿色全要素生产率驱动;(4)教育投入、自主研发投入、产业结构优化和市场化改革对绿色全要素生产率的增长具有正向的推动作用,而外商投资的存在使中国成为实质上的“污染避难所”。
[12] 王兵, 刘光天. 2015.

节能减排与中国绿色经济增长: 基于全要素生产率的视角

[J]. 中国工业经济, (5): 57-69.

URL      [本文引用: 1]     

[Wang B, Liu G T.2015.

Energy conservation and emission reduction and China's green economic growth: Based on a total factor productivity perspective

[J]. China Industrial Economics, (5): 57-69.]

URL      [本文引用: 1]     

[13] 王军, 耿建. 2014.

中国绿色经济效率的测算及实证分析

[J]. 经济问题, (4): 52-55.

URL      [本文引用: 1]      摘要

伴随着我国经济的高速增长,环境污染问题日趋严重,"绿色"概念应运而生。选取我国30个省(市、区)2005~2010年面板数据,首先运用熵权法构建我国环境污染综合指数,然后求得我国绿色GDP并作为绿色经济的产出指标,将劳动(L)、资本(K)及技术(T)作为绿色经济的投入指标,一并纳入DEA模型利用DEAP2.1软件测算得到我国绿色经济效率,通过对测算结果的实证分析最终形成对决策层有所启示的研究结论。

[Wang J, Geng J.2014.

Analysis and empirical study on China green economic efficiency

[J]. On Economic Problems, (4): 52-55.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

伴随着我国经济的高速增长,环境污染问题日趋严重,"绿色"概念应运而生。选取我国30个省(市、区)2005~2010年面板数据,首先运用熵权法构建我国环境污染综合指数,然后求得我国绿色GDP并作为绿色经济的产出指标,将劳动(L)、资本(K)及技术(T)作为绿色经济的投入指标,一并纳入DEA模型利用DEAP2.1软件测算得到我国绿色经济效率,通过对测算结果的实证分析最终形成对决策层有所启示的研究结论。
[14] 王文刚, 李汝资, 宋玉祥, . 2012.

吉林省区域农地生产效率及其变动特征研究

[J]. 地理科学, 32(2): 225-231.

URL      [本文引用: 1]     

[Wang W G, Li R Z, Song Y X, et al.The various components of agricultural land production efficiency in Jilin Province[J]. Scientia Geographica Sinica, 32(2): 225-231.]

URL      [本文引用: 1]     

[15] 王晓云, 魏琦, 胡贤辉. 2016.

我国城市绿色经济效率综合测度及时空分异: 基于DEA-BCC和Malmquist模型

[J]. 生态经济, 32(3): 40-45.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1671-4407.2016.03.009      URL      [本文引用: 1]      摘要

关注经济发展的环境代价,综合考虑生产要素投入和环境成本的经济效率值即绿色经济效率.文章以劳动、资本、土地、水资源、能源和环境成本作为经济的投入指标,以地区GDP作为产出指标,选用DEA-BCC和DEA-Malmquist模型,对我国285个地级及以上城市2004~2012年的绿色经济效率进行实证测度及时空分异比较研究.结论表明,技术进步是导致城市绿色经济效率提升的主要驱动因素;对全国八大经济区域进行比较发现,各区域城市的动态效率和静态效率与区域经济发展水平均未存在直接联系,而且区域的动态效率与静态效率排名存在差异.

[Wang X Y, Wei Q, Hu X H.2016.

Comprehensive evaluation of cities’ green economy efficiency and spatial and temporal differentiation in China: Based on the DEA-BCC and Malmquist model

[J]. Ecological Economy, 32(3): 40-45.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1671-4407.2016.03.009      URL      [本文引用: 1]      摘要

关注经济发展的环境代价,综合考虑生产要素投入和环境成本的经济效率值即绿色经济效率.文章以劳动、资本、土地、水资源、能源和环境成本作为经济的投入指标,以地区GDP作为产出指标,选用DEA-BCC和DEA-Malmquist模型,对我国285个地级及以上城市2004~2012年的绿色经济效率进行实证测度及时空分异比较研究.结论表明,技术进步是导致城市绿色经济效率提升的主要驱动因素;对全国八大经济区域进行比较发现,各区域城市的动态效率和静态效率与区域经济发展水平均未存在直接联系,而且区域的动态效率与静态效率排名存在差异.
[16] 吴英姿, 闻岳春. 2013.

中国工业绿色生产率、减排绩效与减排成本

[J]. 科研管理, 34(2): 105-111, 151.

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文基于方向距离函数的SML指数方法和DEA方法分别测算了 1995-2009年我国工业绿色生产率和减排成本,然后基于面板数据模型估计方法,探讨了工业减排绩效和成本的影响因素及其行业差异.研究结果表明,我 国工业绿色生产率先升后降,其增长的主要动力来自绿色技术进步;工业减排成本呈波动式增长趋势,低排放强度行业较高;绿色生产率促进工业减排绩效增长,低 排放强度行业中绿色技术进步的减排作用较大,高排放强度行业中绿色技术效率的减排作用更明显;绿色生产率对工业减排成本的影响作用不明显,优化能源结构会 降低高排放强度行业减排成本,人力对资本的替代有利于低排放强度行业减排成本的降低.

[Wu Y Z, Wen Y C.2013.

Green productivity, deduction performance, and abatement cost for the industry in China

[J]. Science Research Management, 34(2): 105-111, 151.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文基于方向距离函数的SML指数方法和DEA方法分别测算了 1995-2009年我国工业绿色生产率和减排成本,然后基于面板数据模型估计方法,探讨了工业减排绩效和成本的影响因素及其行业差异.研究结果表明,我 国工业绿色生产率先升后降,其增长的主要动力来自绿色技术进步;工业减排成本呈波动式增长趋势,低排放强度行业较高;绿色生产率促进工业减排绩效增长,低 排放强度行业中绿色技术进步的减排作用较大,高排放强度行业中绿色技术效率的减排作用更明显;绿色生产率对工业减排成本的影响作用不明显,优化能源结构会 降低高排放强度行业减排成本,人力对资本的替代有利于低排放强度行业减排成本的降低.
[17] 熊强, 郭贯成. 2013.

中国各省区城市工业用地生产效率差异研究

[J]. 资源科学, 35(5): 910-917.

URL      [本文引用: 1]     

[Xiong Q, Guo G C.2013.

Productive efficiency of regional urban industrial land in China

[J]. Resources Science, 28(2): 14-19.]

URL      [本文引用: 1]     

[18] 徐成龙, 任建兰, 程钰. 2014.

山东省环境规制效率时空格局演变及影响因素

[J]. 经济地理, 34(12): 35-40.

https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2014.12.006      URL      [本文引用: 1]      摘要

运用SE-DEA和EVIEWS6.0模型对山东省环境规制效率及影响因素进行探究,得到以下结论:①2000-2012年山东省环境规制效率整体呈上升趋势,但具有波动性;②山东省环境规制效率逐渐由东高西低的空间格局演变为相对均衡的空间格局,但淄博、枣庄和德州等市的环境规制效率仍然较低;③经济发展水平、环境保护力度、工业化水平、产业类型以及利用外资水平等是山东省环境规制效率的影响因素.其中,经济发展水平和利用外资水平与环境规制效率显著正相关;而环境保护力度和工业化水平与环境规制效率显著负相关.研究表明,发展循环经济、提高环境准入门槛、制定差别化区域环境政策等是提高山东省环境规制效率的主要措施.

[Xu C L, Ren J L, Chen Y.2014.

Influence factors and temporal-spatial evolution of environmental regulation efficiency in Shandong Province

[J]. Economic Geography, 34(12): 35-40.]

https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2014.12.006      URL      [本文引用: 1]      摘要

运用SE-DEA和EVIEWS6.0模型对山东省环境规制效率及影响因素进行探究,得到以下结论:①2000-2012年山东省环境规制效率整体呈上升趋势,但具有波动性;②山东省环境规制效率逐渐由东高西低的空间格局演变为相对均衡的空间格局,但淄博、枣庄和德州等市的环境规制效率仍然较低;③经济发展水平、环境保护力度、工业化水平、产业类型以及利用外资水平等是山东省环境规制效率的影响因素.其中,经济发展水平和利用外资水平与环境规制效率显著正相关;而环境保护力度和工业化水平与环境规制效率显著负相关.研究表明,发展循环经济、提高环境准入门槛、制定差别化区域环境政策等是提高山东省环境规制效率的主要措施.
[19] 许建伟, 许新宇, 陈兴鹏, . 2013.

基于DEA交叉模型的甘肃省城市效率评价

[J]. 自然资源学报, 28(4): 618-624.

URL      [本文引用: 1]     

[Xu J W, Xu X Y, Chen X P, et al.2013.

Evaluation on urban efficiencies of Gansu Province based on DEA-cross model

[J]. Journal of Natural Resources, 28(4): 618-624.]

URL      [本文引用: 1]     

[20] 杨龙, 胡晓珍. 2010.

基于DEA的中国绿色经济效率地区差异与收敛分析

[J]. 经济学家, (2): 46-54.

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文运用熵权法构造了各地区综合环境污染指数,将其引入效率测度DEA模型,测度了1995—2007年间我国29个省市区的绿色经济效率,并对各地区绿色经济效率增长差异进行了收敛性检验。研究结果表明:伴随着我国经济高速增长的同时,环境污染问题日益严峻;整体上我国绿色经济效率呈波动型上升趋势,且由东部、西部、中部依次递减;由于各地区经济基础条件与特征不同,全国总体绿色经济效率不存在收敛趋势,但东部与中部地区绿色经济效率表现出俱乐部收敛。

[Yang L, Hu X Z.2010.

Analysis on regional difference and convergence of the efficiency of China's green economy based on DEA

[J]. Economist, (2): 46-54.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文运用熵权法构造了各地区综合环境污染指数,将其引入效率测度DEA模型,测度了1995—2007年间我国29个省市区的绿色经济效率,并对各地区绿色经济效率增长差异进行了收敛性检验。研究结果表明:伴随着我国经济高速增长的同时,环境污染问题日益严峻;整体上我国绿色经济效率呈波动型上升趋势,且由东部、西部、中部依次递减;由于各地区经济基础条件与特征不同,全国总体绿色经济效率不存在收敛趋势,但东部与中部地区绿色经济效率表现出俱乐部收敛。
[21] 殷宝庆. 2012.

环境规制与我国制造业绿色全要素生产率: 基于国际垂直专业化视角的实证

[J]. 中国人口·资源与环境, 22(12): 60-66.

URL      [本文引用: 1]     

[Yin B Q.2012.

Environmental regulation and China's green total factor productivities: Based on the perspective of vertical specialization

[J]. China Population, Resources and Environment, 22(12): 60-66.]

URL      [本文引用: 1]     

[22] 于婷婷, 宋玉祥, 浩飞龙, . 2016.

吉林省经济效率差异及空间格局演变

[J]. 地理科学, 36(7): 1066-1072.

URL      [本文引用: 1]      摘要

吉林省作为中国老工业基地的典型代表,在经济"新常态"形势下,提高其经济发展效率尤为迫切。利用数据包络分析(DEA)方法对吉林省2003-2012年经济效率差异和空间格局进行了深入研究。研究结果显示:吉林省经济发展总体效率相对较高,纯技术效率值较为稳定,规模效率值波动上升,处于规模收益持续递增阶段,规模效率始终是影响综合效率的主要原因;中部地区的综合效率水平高于西部和东部;在分解效率方面,与综合效率大致相同,中部地区的纯技术效率和规模效率均高于西部和东部;受区域经济发展不平衡影响,不同城市投入的资源水平存在差异,综合效率,纯技术效率和规模效率均呈现出由中部地区向东、西部扩张的空间格局。不同城市类型、城市规模对吉林省经济效率演变具有十分重要的影响。

[Yu T T, Song Y X, Hao F L, et al.2016.

The inequality of economic efficiency and space pattern evolution in Jilin Province

[J]. Scientia Geographica Sinica, 36(7): 1066-1072.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

吉林省作为中国老工业基地的典型代表,在经济"新常态"形势下,提高其经济发展效率尤为迫切。利用数据包络分析(DEA)方法对吉林省2003-2012年经济效率差异和空间格局进行了深入研究。研究结果显示:吉林省经济发展总体效率相对较高,纯技术效率值较为稳定,规模效率值波动上升,处于规模收益持续递增阶段,规模效率始终是影响综合效率的主要原因;中部地区的综合效率水平高于西部和东部;在分解效率方面,与综合效率大致相同,中部地区的纯技术效率和规模效率均高于西部和东部;受区域经济发展不平衡影响,不同城市投入的资源水平存在差异,综合效率,纯技术效率和规模效率均呈现出由中部地区向东、西部扩张的空间格局。不同城市类型、城市规模对吉林省经济效率演变具有十分重要的影响。
[23] 张军, 吴桂英, 张吉鹏. 2004.

中国省际物质资本存量估算: 1952-2000

[J]. 经济研究, (10): 35-44.

URL      摘要

通过回顾和比较已有研究中国资本存量的相关文献 ,考虑到中国国内生产总值历史数据的几次重大补充和调整 ,本文对各年投资流量、投资品价格指数、折旧率 重置率、基年资本存量的选择与构造以及缺失数据进行了认真的处理和研究 ,并在此基础上利用补充和调整后的分省数据 ,根据永续盘存法估计了中国大陆 3 0个省区市 1 952— 2 0 0 0年各年末的物质资本存量。

[Zhang J, Wu G Y, Zhang J P.2004.

The estimation of China's provincial capital stock: 1952-2000

[J]. Economic Research Journal, (10): 35-42.]

URL      摘要

通过回顾和比较已有研究中国资本存量的相关文献 ,考虑到中国国内生产总值历史数据的几次重大补充和调整 ,本文对各年投资流量、投资品价格指数、折旧率 重置率、基年资本存量的选择与构造以及缺失数据进行了认真的处理和研究 ,并在此基础上利用补充和调整后的分省数据 ,根据永续盘存法估计了中国大陆 3 0个省区市 1 952— 2 0 0 0年各年末的物质资本存量。
[24] 周亮, 徐建刚, 张明斗, . 2013.

粮食增产背景下淮河流域农业生产效率时空变化分析

[J]. 地理科学, 33(12): 1476-1483.

URL      [本文引用: 1]     

[Zhou L, Xu J G, Zhang M D, et al.2013.

Spatial-temporal variation of agriculture production efficiency under the background of grain production increase in the Huaihe River Basin

[J]. Scientia Geographica Sinica, 33(12): 1476-1483.]

URL      [本文引用: 1]     

[25] Ahmed E M.2012.

Green TFP intensity impact on sustainable East Asian productivity growth

[J]. Economic Analysis and Policy, 42(1): 67-78.

https://doi.org/10.1016/S0313-5926(12)50005-6      URL      [本文引用: 1]      摘要

This study aims at assessing the effect of carbon dioxide (CO2) per unit of worker (intensity) emissions growth on productivity growth on selected 5 countries of Association of Southeast Asian Nations, (ASEAN5), Malaysia, Indonesia, Philippines, Singapore and Thailand, plus 3 East Asian Countries (China, Japan and South Korea). The results show that there was difference in the contribution of labour productivity, capital deepening and CO2 intensity emissions whether CO2 intensity emissions was included or not in the model. There were, however differences in the growth rates of total factor productivity (TFP) intensity growth. Moreover, a significant decline in the growth rates of TFP intensity growth was observed during the entire period of the study and sub periods, when CO2 intensity emissions variable was internalised in the model. The CO2 intensity emissions had impacted the productivity growth through the declining contribution of green TFP intensity growth in comparison with conventionally calculated
[26] Cobb C W, Douglas P H.1928.

A theory of production

[J]American Economic Review, 18(1): 139-165.

[本文引用: 1]     

[27] Solow R M.1956.

A contribution to the theory of economic growth

[J]. Quarterly Journal of Economics, 70(1): 65-94.

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