孙才志
, 马奇飞
SUN Caizhi, MA Qifei
收稿日期: 2017-11-11
修回日期: 2018-01-4
网络出版日期: 2018-07-28
版权声明: 2018 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有
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作者简介:
作者简介：孙才志(1970-),男,山东烟台人,教授,博士生导师,主要从事水资源经济与海洋经济地理等方面研究,E-mail：suncaizhi@lnnu.edu.cn。
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摘要
本文基于SBM模型,通过构建共同前沿和群组前沿函数,分析了中国东、中、西部三大地区水资源绿色效率的时空差异及空间重心转移规律,并对群组前沿下水资源绿色效率TFP进行了收敛性检验。研究结论为：①东部地区技术落差比率高达1,而中西部地区仅为0.404和0.551,表明了中国东部地区水资源利用技术更接近共同前沿,而中西部地区水资源利用技术还有很大的提升空间,同时也证实了对水资源绿色效率进行划区研究的必要性;②群组前沿下水资源绿色效率更具合理性,更能真实地反应水资源绿色效率的变化情况;③从水资源绿色效率的空间重心转移路径可以看出,研究前期东部地区水资源绿色效率不断提升,而中西部地区则有所下降,研究后期在东西和南北2个方向上逐渐趋于失衡;④全国整体及中、西部地区水资源绿色效率TFP存在着σ收敛,且全国及东、中、西部地区均存在显著的绝对β收敛和条件β收敛,说明各地区水资源绿色效率的TFP差异会随着时间的推移收敛到各自的稳定状态。
关键词：
Abstract
Using the slacks-based measure (SBM) model, this study analyzed the temporal and spatial differences of green efficiency of water resources and the shift of spatial center of gravity in China by constructing the meta-frontier and group-frontier functions, and convergence tests of the green efficiency total factor productivity (TFP) of the frontier water resources of the group-frontier. The result shows that the technology gap ratio in the eastern region is as high as 1 and only 0.404 and 0.551 in the central and western regions, and verifies that the green efficiency of water resources in the frontier of the group is more reasonable and can reflect the green efficiency of the water resources, and proved the necessity of zoning research on the green efficiency of water resources. The green efficiency of water resources in different regions of China has a large technological gap relative to the different technological frontiers, and the average green efficiency of water resources in many areas is lower than the national average. The green efficiency of water resources in China is generally low and there is still much room for improvement. In the early stage of the study period, the green efficiency of water resources in the eastern part of China increased continuously, while the central and western regions experienced declines. In the later period, imbalance is observed in the east-west and north-south directions. Green efficiency of water resources in the mainland of China as a whole and the central and western regions exhibited TFP σ convergence, indicating that the overall green efficiency of water resources TFP difference will disappear automatically with the passage of time. At the national level and in the eastern, central, and western regions, absolute β convergence and conditional β convergence are significant, indicating that the green efficiency of regional water resources TFP differences will convergence to a steady state with the passage of time.
Keywords：
水是地球上各种生物赖以生存的物质基础,是人类生产和生活不可或缺的重要自然资源和战略资源。相关研究表明,中国是一个缺水的国家,人均水资源量仅为世界平均水平的1/4(陈家琦等, 2013),并且随着经济和社会的加速发展,水资源浪费以及污染问题日益突出(鲍超等, 2017),水资源短缺与用水效率低下的双重压力已成为制约中国社会发展的重要因素之一。为解决这一问题,改革开放以来国家制定了一系列有关节水、用水、治水的政策及法律法规(龚洪波, 2015),国务院更在2012年发布了《关于实行最严格水资源管理制度的意见》。《意见》划定了用水总量、用水效率和水功能区限制纳污“三条红线”(左其亭等, 2014),其中,提高用水效率是从根本上解决水资源供需矛盾的关键所在。
水效率研究是全球各国密切关注的焦点问题,国内外专家学者运用不同的方法,从不同角度对水资源在工业、农业、城市生活等各个方面的利用情况进行了深入研究,并对其驱动因素作了相关探索(邱林等, 2005; 孙爱军等, 2007; 李世祥等, 2008; 廖虎昌等, 2011; 买亚宗等, 2014; 佟金萍等, 2014)。通过对文献进行梳理发现,早期一些学者(李志敏等; 2012)在对水资源利用效率进行研究时,将GDP作为唯一产出,这显然不符合社会发展的实际过程。因此,后来一些学者(孙才志, 刘玉玉, 2009; 马海良等, 2012, 2017; 孙才志, 赵良仕等, 2014)在水资源利用效率评价系统中纳入污染物作为非期望产出,得到广大学者的一致认同。上述研究丰富了水资源利用评价体系,为水资源的高效利用提供了重要的理论支撑,也为政府制定相关政策提供了合理依据,但依然存在以下不足：①将中国31个地区作为整体研究对象,忽视了区域差异对水资源利用效率的影响,水资源、劳动力、资本要素禀赋的不同可能导致各地区具有不同的生产技术前沿(范斐,2012)。因此,采用总体样本会对水资源利用效率测度造成误差。②水资源利用效率研究的最终目的是提高人类福祉,增加人民幸福感,这也是绿色发展理念的根本要求,而上述研究大多没有考虑水资源利用所带来的社会效益。因此,把社会发展指数纳入评价系统以体现“经济—社会—环境”系统协调发展非常必要。
鉴于此,本文在前人研究的基础上,通过构建共同前沿和群组前沿函数,并通过构建能反映社会发展状况的指标体系,将其作为期望产出融入到水资源利用效率测度体系中,对中国水资源绿色效率的时空差异及空间重心转移规律进行研究,并对群组前沿下水资源绿色效率TFP指数变化进行收敛性检验,以便摸清各地区水资源绿色效率的时空变化特征,从而更加真实地反映各地区水资源的利用情况。
孙才志等(2017)在沈满洪对水资源利用效率定义的基础上,结合绿色发展理念,将水资源绿色效率定义为水资源等生产要素投入和带来的经济、社会、生态环境产出的比率,其内涵主要包括经济内涵、社会内涵和生态环境内涵3个方面,体现了绿色发展是“经济—社会—环境”系统协调发展的本质(胡鞍钢, 2014)。
在全要素水资源利用效率测度方法下,本文根据产出的不同,将水资源利用效率分为3类,分别是水资源经济效率、水资源环境效率和水资源绿色效率(表1)。由表1可知,在投入不变的情况下,只考虑GDP产出的为水资源经济效率;在此基础上,将灰水足迹作为非期望产出以体现环境约束,从而发展为水资源环境效率;在水资源环境效率评价框架下,将社会发展指数作为期望产出纳入评价系统,以体现人文关怀,我们将之称为水资源绿色效率。三者一脉相承,层层递进,使水资源利用效率评价系统不断趋于完善。
表1 水资源利用效率类型界定
Tab.1 Definition of utilization efficiency type of water resources
| 类型 | 投入指标 | 产出指标 | 定义 |
|---|---|---|---|
| (1) | 水足迹、劳动力、资本存量 | GDP | 水资源经济效率 |
| (2) | 水足迹、劳动力、资本存量 | GDP、灰水足迹 | 水资源环境效率 |
| (3) | 水足迹、劳动力、资本存量 | GDP、灰水足迹、社会发展指数(SDI) | 水资源绿色效率 |
数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis, DEA)是利用线性规划方法将决策单元(DMU)投影到前沿面上的原理,对多项投入、多项产出的具有可比性的决策单元进行相对有效性评价的一种数量分析方法,是全要素水资源利用效率评价的常用方法,能够测度水资源的配置效率,即生产中水资源与其他投入要素一起参与生产的有效程度。相对于Charnes等(1978)提出的传统数据包络分析(DEA)方法而言,Tone(2001)提出的非径向、非角度的SBM模型,在测度多投入、多产出情况下的水资源利用效率方面有独特优势,不仅能够将非期望产出考虑其中,而且能够很好地解决松弛变量对测度值的影响(任宇飞等, 2017),广泛应用于相关研究中。因此,本文采用SBM模型对水资源绿色效率进行测度,计算公式详见孙才志等(2017)。
共同前沿与群组前沿最早由Battese等(2004)提出,主要是为了解决由于区域差异性而导致的工业技术效率的偏差问题,经过后人的丰富与发展,其内容在不同领域得到广泛应用。共同前沿是指所有决策单元(DMU)的潜在技术水平,群组前沿指每组决策单元(DMU)的实际技术水平,二者的主要区别在于所参照的技术集合不同(李静等, 2014)。本文根据国家统计局分类标准(周虹辰, 2014),将中国划分为东中西部三大群组,分别计算各地区不同前沿下的水资源绿色效率,以期能真实地反映中国水资源绿色效率的变化情况①（① 根据国家统计局《中国统计年鉴》分类标准,将我国划分为东、中、西部三大地区,其中东部包括辽宁、北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南12个地区;中部包括山西、内蒙古、黑龙江、吉林、安徽、河南、江西、湖北、湖南9个地区;西部包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州、西藏10个地区。）。计算公式参阅李静等(2014)。
在本文中,技术落差比率(TGR)指的是共同前沿下水资源绿色效率值相对于群组前沿下水资源绿色效率值的比率(吴凡等, 2016),取值范围[0,1]。TGR越大,表示群组的生产水平距离共同生产技术水平越近;相反,TGR越小,则表示群组的生产水平距离共同技术生产水平越远。另外,TGR可以用于判断区域划分的必要性与合理性,TGR均值越小,越能说明分组的合理性与必要性;反之,TGR均值越大,越说明分组的不科学性。
本文使用的所有数据均来源于《中国统计年鉴》(2001-2015),《中国水资源公报》(2000-2014),《中国环境年鉴》(2001-2015)和《新中国六十年统计资料汇编》。限于数据的可得性,研究范围不包括香港、澳门和台湾地区。具体指标说明如下：
(1) 水足迹。本文从生产角度运用自上而下的方法计算水足迹,具体计算过程参阅相关文献(王新华等, 2005; 黄晶等, 2010)。
(2) 劳动力。生产过程中实际投入的劳动量,本文用三大产业从业人员来衡量。
(3) 资本存量。本文运用永续盘存法计算资本存量,计算过程参照单豪杰(2008)的算法,对于西藏缺失的固定资产投资价格指数数据,把靠近西藏且与西藏经济发展水平相似的新疆和青海的固定资产投资价格指数的算术平均值作为替代指标。
(4) GDP。以1990年为基期的国内生产总值作为期望产出。
(5) 社会发展指数(Society Development Index,SDI)。本文参照有关研究(朱庆芳, 2001),建立指标体系(表2),限于篇幅,其计算方法参阅孙才志等(2017)。
表2 社会维度的指标体系
Tab.2 Index system for social development evaluation
| 目标层 | 一级指标 | 二级指标 | 指标类型 |
|---|---|---|---|
| 社会发展指数 | 人口控制x1 | 人口自然增长率 | 成本型 |
| 城市化水平x2 | 非农业人口比例 | 效益型 | |
| 政府对科教的重视程度x3 | 科教事业费占财政支出比例 | 效益型 | |
| 高素质人口比例x4 | 大专以上文化程度占总人口比例 | 效益型 | |
| 医疗资源占有情况x5 | 每万人口医生数 | 效益型 |
(6) 灰水足迹。本文取灰水足迹总量作为非期望产出。具体算法请参阅相关文献(赵良仕等, 2014; 韩琴等, 2016; 孙才志等, 2016)。
本文利用共同前沿方法从时间序列上分别测算了东、中、西部地区共同前沿和群组前沿下的水资源绿色效率(图1、图2),并计算了水资源绿色效率技术落差比率(表3),用于说明中国水资源绿色效率的实际变化情况。具体分析如下：
图1 东、中、西部共同前沿下水资源绿色效率
Fig.1 Green efficiency of water resources in the meta-frontier surface of eastern, central, and western regions
图2 东、中、西部群组前沿下水资源绿色效率
Fig.2 Green efficiency of water resources in the group-frontier surface of eastern, central, and western regions
表3 中国各省区不同前沿下水资源绿色效率及技术落差比率平均值
Tab. 3 Average values of green efficiency and technology drop ratio of different frontline water resources in provinces of China's mainland
| 东部 | meta | group | TGR | 中部 | meta | group | TGR | 西部 | meta | group | TGR | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 北京 | 0.955 | 0.955 | 1.000 | 山西 | 0.426 | 0.975 | 0.436 | 重庆 | 0.414 | 0.933 | 0.444 | ||
| 天津 | 0.963 | 0.963 | 1.000 | 内蒙古 | 0.458 | 0.978 | 0.468 | 四川 | 0.475 | 0.958 | 0.496 | ||
| 河北 | 0.170 | 0.170 | 1.000 | 吉林 | 0.418 | 0.942 | 0.444 | 贵州 | 0.244 | 0.421 | 0.579 | ||
| 辽宁 | 0.517 | 0.517 | 1.000 | 黑龙江 | 0.363 | 0.875 | 0.414 | 云南 | 0.178 | 0.332 | 0.538 | ||
| 上海 | 0.889 | 0.889 | 1.000 | 安徽 | 0.245 | 0.884 | 0.277 | 西藏 | 0.440 | 0.579 | 0.760 | ||
| 江苏 | 0.272 | 0.272 | 1.000 | 江西 | 0.230 | 0.515 | 0.446 | 陕西 | 0.320 | 0.612 | 0.523 | ||
| 浙江 | 0.423 | 0.423 | 1.000 | 河南 | 0.126 | 0.345 | 0.365 | 甘肃 | 0.424 | 0.693 | 0.611 | ||
| 福建 | 0.416 | 0.416 | 1.000 | 湖北 | 0.245 | 0.702 | 0.348 | 青海 | 0.451 | 0.845 | 0.534 | ||
| 山东 | 0.183 | 0.183 | 1.000 | 湖南 | 0.193 | 0.466 | 0.413 | 宁夏 | 0.408 | 0.761 | 0.537 | ||
| 广东 | 0.607 | 0.607 | 1.000 | 新疆 | 0.290 | 0.483 | 0.600 | ||||||
| 广西 | 0.259 | 0.260 | 0.998 | ||||||||||
| 海南 | 0.730 | 0.730 | 1.000 | ||||||||||
| 均值 | 0.532 | 0.532 | 1.000 | 均值 | 0.300 | 0.743 | 0.404 | 均值 | 0.364 | 0.662 | 0.551 |
由图1、表3可知：在共同前沿下,2000-2014年间水资源绿色效率的均值由高到低依次为东部(0.532)、西部(0.364)和中部(0.300)。其中东部地区水资源绿色效率较高,且变化趋势相对平稳;西部地区水资源绿色效率居中,呈现出缓慢下降的变化趋势;中部地区效率值最小,也表现为缓慢下降的特点。表明中、西部地区水资源利用技术距离共同前沿比东部远,存在不同程度的技术改进空间。在群组前沿下(图2),水资源绿色效率平均值由高到低依次为中部(0.743)、西部(0.662)和东部(0.532)。其中东部地区效率值变化甚微,中、西部效率值有不同程度的提高,这是因为东中西部所在的前沿面不同,东部地区由于接近共同前沿面,因此效率值变化不大,中西部在各自新的前沿面下,会由各自组内具有最高效率的决策单元构成新的前沿包络面,因此效率值会有所上升。这也说明了对水资源绿色效率分区考察的必要性。
由表3可知：东部地区技术落差比率平均值为1,表明其达到共同前沿水资源利用技术的100%,这主要是因为东部地区是中国改革开放的先行区,经济发展水平高,更加注重资源的合理配置和对环境的保护,更加注重技术的引进与扩散,从而使东部地区用水技术更加接近共同前沿;然而,中、西部技术落差比率平均值分别为0.404和0.551,远低于东部地区,用水技术仅分别达到共同前沿的40.4%和55.1%;共同前沿下,东、中、西部水资源绿色效率分别存在46.8%、70%、35.6%的效率改善空间;而在群组前沿下,东、中、西部的改善空间则分别为46.8%、25.7%和33.8%,水资源绿色效率明显高于共同前沿下水平。
从表3还可以看出,东部地区的北京、天津、上海、广东、海南等地区水资源绿色效率表现较好,2种情况下平均值均大于0.6,为水资源绿色效率相对高效区;东部地区共同前沿与群组前沿下最低的都是河北(0.17),这主要是因为河北在发展过程中过分追求经济效益,而相对忽视了环境和社会效益,致使该地区成为全国环境污染的“重灾区”,从而导致水资源绿色效率低下的现状;中部地区共同前沿和群组前沿下表现最差的都是河南,其绿色效率平均值分别为0.126和0.345,究其原因,不仅是经济发展过程中导致环境破坏,更主要是因为河南是农业大省,人口众多,经济发展水平相对滞后,加之资源配置不尽合理造成较大的浪费,综合多方面因素致使其水资源绿色效率低下;在西部地区,共同前沿和群组前沿下表现最差的都为云南(0.178),水资源绿色效率分别存在着82.2%和66.8%的改善空间。
综上所述,东、中、西部地区群组前沿与共同前沿下水资源绿色效率存在较大差异,主要是因为中国31个省(市、自治区)相对于不同生产前沿水资源利用技术存在着较大的技术缺口,从而导致水资源利用技术水平相差较大;总体来看,全国各地区无论是在共同前沿还是在群组前沿下,水资源绿色效率值均小于1,为DEA非有效区,说明中国水资源绿色效率普遍偏低,今后在实现经济—社会—环境系统协同发展的道路上,任重道远。
水资源绿色效率重心反映了经济—社会—环境系统协调发展程度在空间上的分布中心(方叶林等, 2013),其重心的变迁反映了三大系统协调程度在空间分布上中心的转移,这对探索水资源绿色效率的时空演变进程,实现经济—社会—环境系统的协同发展具有重大的意义。基于此,本文根据已获取的群组前沿下水资源绿色效率值,运用ArcGIS10.2软件得到了重心—标准差椭圆相关参数及空间位置转移路径(表4、表5、图3),进而对中国水资源绿色效率时空演变特征进行分析。
表4 中国水资源绿色效率重心移动方向与距离
Tab.4 Center of gravity moving direction and distance of China's water resource green efficiency
| 年份 | 重心坐标 | 移动方向 | 移动距离/km | 东西方向 距离/km | 南北方向 距离/km | 速度/ (km/a) | 东西方向 速度/(km/a) | 南北方向 速度/(km/a) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2000 | 110.38°E,35.06°N | |||||||
| 2004 | 111.45°E,34.53°N | 东偏南26.165° | 134.66 | 120.86 | 59.38 | 33.67 | 30.22 | 14.85 |
| 2008 | 111.90°E,34.69°N | 东偏北19.749° | 52.53 | 49.44 | 17.75 | 13.13 | 12.36 | 4.44 |
| 2011 | 111.62°E,34.89°N | 西偏北36.602° | 38.00 | 30.51 | 22.66 | 12.67 | 10.17 | 7.55 |
| 2014 | 111.72°E,35.28°N | 东偏北76.655° | 44.46 | 10.26 | 43.25 | 14.82 | 3.42 | 14.42 |
表5 中国水资源绿色效率空间分布格局的标准差椭圆参数
Tab.5 Standard deviation ellipsometric parameters of spatial distribution pattern of green efficiency of water resources in China
| 年份 | 转角θ/° | 面积/万km2 | 沿x轴的标准差/km | 沿y轴的标准差/km | 形状指数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2000 | 62.528 | 419.397 | 1037.183 | 1287.192 | 0.806 |
| 2004 | 51.437 | 400.363 | 1041.214 | 1224.016 | 0.851 |
| 2008 | 39.828 | 397.427 | 1028.129 | 1230.504 | 0.836 |
| 2011 | 49.833 | 384.932 | 1007.498 | 1216.224 | 0.828 |
| 2014 | 54.092 | 370.060 | 965.160 | 1220.526 | 0.791 |
图3 中国水资源绿色效率标准差椭圆及重心转移路径
Fig.3 Standard deviation ellipse and center of gravity transfer path of green efficiency of water resources in China
4.2.1 中国水资源绿色效率重心转移路径分析
从水资源绿色效率重心分布(表4、图3)可知：中国水资源绿色效率各特征时点的重心在110.38°E~111.90°E、34.53°N~35.28°N之间变动,与中国的几何中心(103°50′E, 36°N)相比,研究前期(2000-2008年),偏移量逐渐增大,其中东西方向偏移量从2000年的6.55°增大到2008年的8.07°,南北方向偏移量从0.94°增大到1.47°;随后偏移量开始减小,到2014年东西方向偏移量减小至7.44°,南北方向减小至0.72°。从重心移动路径来看,研究前期中国水资源绿色效率的重心处于山西境内,研究中期转移到了河南西部地区,研究后期又转移到了山西北部,整个移动路径经历了东南(2000-2004年)—东北(2004-2014年)的变化过程。从重心移动距离来看,研究前、中期(2000-2011年),重心移动的距离有逐渐减小的趋势,且南北方向移动距离小于东西方向移动距离;研究后期(2011-2014年),重心移动距离增大,且重心在东西方向移动距离小于南北方向。从重心移动速度来看,整个研究期内,重心在东西方向的移动速度大幅下降,从2004年的30.22 km/a下降至2014年的3.42 km/a,下降了26.80 km/a;在南北方向上,重心移动速度表现为先减小后持续增大的特点;总体来看,重心移动速度呈现出“持续下降—缓慢升高”的变化态势,即2000-2011年持续下降,2011-2014年缓慢回升。究其原因：研究前期(2000-2004年),东部地区经济水平远高于中西部地区,并能运用本身的资本优势,加强环境的保护,缩小经济增速与社会发展速度之间的差距,使水资源绿色效率上升,从而造成水资源绿色效率重心快速地向东南方向偏移;研究中、后期(2004-2014年),随着东北老工业基地的振兴,加之2008年受全球经济危机的影响,使东南沿海地区经济增速变缓,而中、西部地区深居内陆,经济发展受国际市场影响较小,且能在“十二五”期间加强环境的修复,进而使水资源绿色效率缓慢上升,导致水资源绿色效率重心在东西方向的移动速度快速减慢,在南北方向上持续增大。
4.2.2 中国水资源绿色效率标准差椭圆分析
由表5可知,研究期内,各特征时点的标准差椭圆范围均呈不断缩小的趋势,表明中国水资源绿色效率的空间分布格局不断趋于集中;从标准差椭圆的形状指数来看,其变化趋势与标准差椭圆面积变化相似,除2004年形状指数有所增大外,其余各特征时点形状指数均不断减小,越来越偏离正圆,表明中国水资源绿色效率在东西和南北2个方向上愈趋失衡。具体来看,研究前期(2000-2004年),长半轴由2000年的1287.192 km缩短至2004年的1224.016 km,而短半轴长度则由2000年的1037.183 km延长至2004年的1041.214 km,这就导致标准差椭圆的形状指数不断增大,越来越趋向于正圆;研究中、后期(2004-2014年),长半轴长度波动幅度较小,基本保持稳定,而短半轴长度却不断减小,是导致形状指数先增大后减小的直接原因。从标准差椭圆转角的变化来看,转角θ的变化范围在39.828°~62.528°之间,变化幅度较小,总体上表现出“先减小后增大”的变化过程。具体来看,2000-2008年期间,水资源绿色效率重心向东南方向偏移,转角由2000年的62.528°下降至2008年的39.828°,表明此时中国水资源绿色效率空间分布格局呈现东北—西南走向,并有向正北—正南空间分布格局演化的倾向;2008-2014年,标准差椭圆的转角缓慢增大,由2008年的39.828°增长至2014年的54.092°,增幅较小,小于研究前期的降幅,此时中国水资源绿色效率空间分布呈现出偏北—偏南的格局,并且其空间分布格局基本保持稳定态势。
本文对各地区的水资源绿色效率进行了收敛性分析,以考察各地区之间的差异是否会随着时间的推移而缩小,以及探究各地区的收敛模式。由于本文所计算的水资源绿色效率为相对效率而非地区的实际效率,无法直接对水资源绿色效率做绝对收敛检验。因此,本文参照相关研究成果(谢花林等, 2015; 马海良等, 2017),对各地区水资源绿色效率全要素生产率(TFP)的增长率进行了收敛性分析,从而探寻水资源绿色效率的地区差异特征及影响因素。
4.3.1 σ收敛检验
本文选取水资源绿色效率TFP的对数标准差来反映水资源绿色效率的地区差异变化,公式如下：
$\sigma_{t}=\sqrt{\sum^{n}_{i=1}(lnM_{i,t} - \overline{lnM_{t}})^{2}/(n-1)} \quad (1)$
由图4可知,除东部地区以外,全国及中、西部地区水资源绿色效率TFP标准差均存在σ收敛,说明全国及中、西部地区水资源绿色效率TFP差异会随着时间的推移而自动消失,而东部地区的TFP差异将继续存在,且有增大的趋势。此外,对各地区TFP标准差均值进行横向比较发现,西部地区TFP标准差平均值最大(0.1104),东部次之(0.0946),中部最小(0.0707),说明西部地区水资源绿色效率的内部差异比其他地区大。这是由于西部地区内部各省(市、自治区)经济发展水平及环境状况差异大,既有较发达的四川、重庆、陕西等省(市、自治区),也包括欠发达的新疆、青海、西藏等省(市、自治区),尤其是“西部大开发”战略实施以来,这种差异更加明显,从而导致西部地区内部各区域水资源绿色效率TFP标准差差异最大;对于东部而言,各地区经济发展水平参差不齐,尤其是环境状况差异巨大,因此地区间水资源绿色效率差异较大,致使其TFP标准差呈发散趋势;就中部地区而言,地区内各区域社会发展水平相当,尤其是中部6省,经济基础、环境状况及发展战略大致相同,从而使TFP标准差逐渐缩小,表现为σ收敛。
图4 中国及东、中、西部地区σ收敛演化趋势
Fig.4 Trend of change of σ convergence in China and the eastern, central, and western regions
4.3.2 绝对β收敛检验
对水资源绿色效率TFP的β收敛检验运用以下模型进行计算：
式中：Mi,t+1和Mi,t分别为地区i某一时段末期和初期的水资源绿色效率TFP指数;T为研究时段年份数(本文T=1);ln(Mi,t+1/Mi,t)表示第i个区域水资源绿色效率的平均增长水平;α为常数项;εi,t为随机误差项;若式中β显著为负,则表明TFP指数的变化存在绝对β收敛。
对面板数据进行处理前,首先进行Hausman检验,从而确定是采用固定效应模型还是采用随机效应模型,然后根据式(2)计算得到全国及各地区水资源绿色效率TFP绝对β收敛的面板数据估计结果,如表6所示。
表6 中国水资源绿色效率TFP绝对β收敛检验
Tab.6 Test of absolute β convergence of green efficiency total factor productivity (TFP) of water resources in China
| 东部 | 中部 | 西部 | 全国 | |
|---|---|---|---|---|
| 常数项 | -0.049*** | 0.005 | -0.041 | -0.027** |
| (-2.83) | (1.43) | (-1.48) | (-2.41) | |
| 系数β | -0.988*** | -1.303*** | -1.381*** | -1.137*** |
| (-10.33) | (-12.86) | (-13.87) | (-20.78) | |
| 模型设定 | 固定效应 | 固定效应 | 固定效应 | 固定效应 |
| Ajusted-R² | 0.427 | 0.607 | 0.618 | 0.538 |
| 收敛性判断 | 收敛 | 收敛 | 收敛 | 收敛 |
从表6可知,中国及东、中、西部地区的β值都显著为负,表明全国及各地区水资源绿色效率TFP都存在绝对β收敛,说明对于全国各地区而言,如果假设这些地区的水资源利用条件相同,则全国各地区水资源绿色效率的TFP内部差异会随着时间的推移而自动消失,也说明了全国各地区在水资源绿色效率方面能够保持相对同步增长。由于中、西部地区同时存在σ收敛,可认为这2个地区存在俱乐部收敛现象。
4.3.3 条件β收敛检验
本文在绝对β收敛检验的基础上,进一步对中国水资源绿色效率TFP变化是否存在条件β收敛进行检验,综合相关文献的研究结论,选用以下7个因素作为控制变量代入模型(式(2)),即可得到条件β收敛检验模型：
式中：X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分别代表经济水平(用人均GDP对数值表示)、城镇化水平(用非农业人口比重表示)、产业结构(用第三产业增加值占比表示)、劳动力禀赋(用劳动力密度表示)、水资源禀赋(用水足迹密度表示)、灰水足迹强度(用万元GDP灰水足迹量表示)及技术进步(用技术市场成交额对数值表示),当β显著为负时,表明水资源绿色效率TFP指数的变化存在条件β收敛。
通过Hausman检验,确定全国及东、西部地区采用固定效应模型,中部地区采用随机效应模型。具体检验结果如表7所示。
表7 中国水资源绿色效率TFP条件β收敛检验
Tab.7 Test of conditional β convergence of green efficiency total factor productivity (TFP) of water resources in China
| 东部 | 中部 | 西部 | 全国 | |
|---|---|---|---|---|
| 常数项 | -1.764 | -0.090 | -4.347** | -2.711*** |
| (-0.74) | (-0.11) | (-2.07) | (-2.63) | |
| 系数β | -0.881*** | -1.091*** | -1.264*** | -1.085*** |
| (-10.89) | (-12.48) | (-14.60) | (-21.84) | |
| β1 | 0.304*** | -0.056 | 0.055 | -0.010 |
| (2.61) | (-0.57) | (0.38) | (-0.19) | |
| β2 | -0.014*** | 0.001 | -0.013 | -0.008*** |
| (-3.10) | (0.46) | (-1.55) | (-2.87) | |
| β3 | -0.004 | 0.071 | -0.901** | -0.780*** |
| (-0.01) | (0.22) | (-1.99) | (-3.08) | |
| β4 | -0.363** | -0.040 | -0.031 | 0.217** |
| (-2.04) | (-0.80) | (-0.14) | (2.42) | |
| β5 | 0.118 | -0.060 | 0.413** | 0.193** |
| (0.68) | (1.01) | (2.19) | (2.28) | |
| β6 | -0.0001 | -0.0001 | 8.02e-07 | -0.00002 |
| (0.86) | (-0.76) | (0.01) | (-0.75) | |
| β7 | 0.014* | 0.004 | 0.030 | 0.018 |
| (-0.61) | (0.20) | (1.42) | (1.57) | |
| 模型设定 | 固定效应 | 随机效应 | 固定效应 | 固定效应 |
| Ajusted-R2 | 0.485 | 0.614 | 0.668 | 0.576 |
| 收敛性判断 | 收敛 | 收敛 | 收敛 | 收敛 |
由表7可知,全国及东、中、西部地区系数β都显著为负,说明中国整体以及东、中、西部地区水资源绿色效率TFP都存在显著的条件收敛特征,表明这些区域的水资源绿色效率TFP都在稳步提升,并会随着时间的推移收敛到各自的稳态水平;经济水平和技术进步系数在东部地区显著为正,在其他地区则不显著,表明东部地区可利用资金和技术优势提高水资源绿色效率,经济落后的地区则需通过合理配置资源来改善地区水资源绿色效率水平;城镇化水平系数在全国及东部地区显著为负,在中、西部地区不显著,说明在东部和全国水平下城镇化质量不高,盲目推进城镇化进程不利于水资源绿色效率的提高;产业结构系数在全国及西部地区显著为负,表明全国整体和西部地区第三产业比重太低,不利于水资源绿色效率的提高;劳动力禀赋在东部地区显著为负,而在全国水平上显著为正,说明东部地区存在着劳动力过剩的现象,不利于经济发展模式从劳动力密集型、资源密集型向技术密集型转变,对改善水资源绿色效率产生负面影响;水资源禀赋在全国和西部地区显著为正,表明整体上中国存在水资源短缺现象,尤其是西部地区,水资源量的增加有利于水资源绿色效率的提高;灰水足迹强度在全国和各地区均不显著,但就其系数而言,仅西部地区为正,表明全国整体及东中部环境污染严重,减少灰水足迹量有利于水资源绿色效率的提升。
本文的创新之处为：第一,通过构建社会发展指数将社会维度纳入水资源利用效率评价体系,丰富了水资源利用效率评价系统;第二,通过构建群组前沿和共同前沿函数,消除地区差异对水资源利用效率的影响,使测度结果更加接近实际。通过研究得到以下结论：
(1) 群组前沿与共同前沿下中国水资源绿色效率有很大不同。在共同前沿下,研究期内水资源绿色效率平均值由高到低依次是东部、西部和中部;而在群组前沿下则表现为相反的状态,其平均值由高到低依次是中部、西部和东部。技术落差比率显示,东部地区水资源利用技术距离共同前沿较近,达到100%,而中、西部地区距离共同前沿较远,分别仅为40.4%和55.1%,表明群组前沿下水资源绿色效率更加合理,更能真实地反映水资源绿色效率的变化情况,同时也说明了分区分析的必要性与合理性。
(2) 研究期内,中国水资源绿色效率空间重心经历了由山西转移到河南再转移到山西的过程,整个移动路径经历了东南—东北的变化过程,表明东部地区水资源绿色效率不断下降,而中西部地区水资源绿色效率则有所提升;从标准差椭圆来看,其形状指数不断减小,表明中国水资源绿色效率在东西和南北2个方向上逐渐趋于失衡,到研究末期,其空间分布格局基本保持稳定。
(3) 中国水资源绿色效率TFP的收敛性分析表明,全国及中、西部地区存在着σ收敛,说明全国整体及中、西部地区水资源绿色效率的TFP差异在逐渐缩小;另外,全国各地区同时存在着绝对β收敛和条件β收敛,说明全国整体及东、中、西部地区水资源绿色效率的TFP差异会随着时间的推移收敛到各自的稳态水平。从其影响因素来看,劳动力和水资源禀赋具有明显的整体性,经济水平、技术进步和城市化水平对东部地区水资源绿色效率的提升影响较大,而西部地区则需要注重产业结构的调整。
The authors have declared that no competing interests exist.
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京津冀城市群水资源开发利用的时空特征与政策启示 [J].https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.01.006 URL [本文引用: 1] 摘要
京津冀城市群是中国在国际经济体系中具有最强竞争力的支撑平台之一,也是中国乃至全世界水安全保障难度最大的地区之一。本文主要以2000-2014年数据为基础,采用泰尔系数、变异系数、曲线分析和空间分级分类分析等方法,揭示了京津冀城市群水资源与用水变化的时空特征。结果显示:1绝大多数城市多年平均水资源总量显著减少,干旱化的长期趋势明显,而且北部、西部城市减少幅度更大;2京津冀城市群水资源极度短缺,空间不均衡性呈现先减小后增大的趋势,而且中部和南部城市水资源开发利用潜力更低,缺水更甚;3绝大多数城市用水总量零增长或缓慢负增长,用水结构以工农业用水比重下降为主要特征,各类用水的空间不均衡性保持相对稳定;4用水效率普遍快速提升,空间分布差异呈现先增大后减小的总体趋势。基于此,建议京津冀城市群实施"以水量城"的城镇化政策和"以水定产"的产业政策,完善水生态补偿政策,落实水资源管理红线政策,实现水资源约束下各城市间经济社会与生态环境的协同发展。
Spatiotemporal characteristics of water resources exploitation and policy implications in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration [J].https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.01.006 URL [本文引用: 1] 摘要
京津冀城市群是中国在国际经济体系中具有最强竞争力的支撑平台之一,也是中国乃至全世界水安全保障难度最大的地区之一。本文主要以2000-2014年数据为基础,采用泰尔系数、变异系数、曲线分析和空间分级分类分析等方法,揭示了京津冀城市群水资源与用水变化的时空特征。结果显示:1绝大多数城市多年平均水资源总量显著减少,干旱化的长期趋势明显,而且北部、西部城市减少幅度更大;2京津冀城市群水资源极度短缺,空间不均衡性呈现先减小后增大的趋势,而且中部和南部城市水资源开发利用潜力更低,缺水更甚;3绝大多数城市用水总量零增长或缓慢负增长,用水结构以工农业用水比重下降为主要特征,各类用水的空间不均衡性保持相对稳定;4用水效率普遍快速提升,空间分布差异呈现先增大后减小的总体趋势。基于此,建议京津冀城市群实施"以水量城"的城镇化政策和"以水定产"的产业政策,完善水生态补偿政策,落实水资源管理红线政策,实现水资源约束下各城市间经济社会与生态环境的协同发展。
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区域科技资源配置效率及比较优势分析 [J].Regional science and technology resource allocation efficiency and comparative advantage analysis [J]. |
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2001-2010年安徽省县域经济空间演化 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.05.014 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
选择安徽省2001-2010 年县域人均GDP为研究指标,综合运用<i>G</i>指数、经济重心、标准差椭圆以及灰色<i>G</i>(1, 1)模型对县域经济的空间演化进行分析预测,最后结合位序规模原理,对空间差异的机理进行分析.总体上安徽县域经济表现出微弱的空间集聚分布态势,呈现出“南北低中间高”、“西低东高”的空间分布格局.县域经济重心在117.57°~117.6°E,31.67°~31.76°N之间变动,有向东南方向移动的趋势.标准差椭圆总体上变化幅度不大,基本上以省会经济圈为核心,范围覆盖了皖江城市带大部分地区,县域经济的空间分布呈现出西北—东南格局,并且这种格局有向正北—正南方向转变的趋势.安徽县域经济满足位序规模原理,其发展状况呈低水平分散均衡型.资源禀赋与交通区位、中心城市发展状况、区域政策是导致安徽省县域经济空间差异的主要原因.
Spatial evolution of county economy in Anhui Province during 2001-2010 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.05.014 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
选择安徽省2001-2010 年县域人均GDP为研究指标,综合运用<i>G</i>指数、经济重心、标准差椭圆以及灰色<i>G</i>(1, 1)模型对县域经济的空间演化进行分析预测,最后结合位序规模原理,对空间差异的机理进行分析.总体上安徽县域经济表现出微弱的空间集聚分布态势,呈现出“南北低中间高”、“西低东高”的空间分布格局.县域经济重心在117.57°~117.6°E,31.67°~31.76°N之间变动,有向东南方向移动的趋势.标准差椭圆总体上变化幅度不大,基本上以省会经济圈为核心,范围覆盖了皖江城市带大部分地区,县域经济的空间分布呈现出西北—东南格局,并且这种格局有向正北—正南方向转变的趋势.安徽县域经济满足位序规模原理,其发展状况呈低水平分散均衡型.资源禀赋与交通区位、中心城市发展状况、区域政策是导致安徽省县域经济空间差异的主要原因.
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“水资源合作伙伴关系”和“最严格水资源管理制度”: 中美水资源管理政策网络的比较分析 [J]."Water resource cooperative partnership" and "most strict water resources management system": The comparative analysis of water resources management policy network between China and United States [J]. |
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1998-2012年中国省际灰水足迹效率测度与驱动模式分析 [J].https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.17 Magsci [本文引用: 1] 摘要
水资源短缺与污染已经严重影响到中国的可持续发展,提高水资源效率是解决两者的必然选择。在测算中国31个省市（自治区）1998-2012年灰水足迹及其效率的基础上,本文基于扩展的Kaya恒等式和LMDI模型定量分析了效率效应、结构效应、经济效应、禀赋效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的影响,最后利用LSE模型按驱动效应的绝对贡献率将各省份进行了分类。分析结果显示：研究期间中国平均灰水足迹为4814.30亿m<sup>3</sup>,灰水足迹效率由1998年的16.30元/m<sup>3</sup>增加到2012年的89.32元/m<sup>3</sup>,整体上呈现经济发达地区高于落后地区的特征;效率效应、经济效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的变化起正向驱动效应,结构效应与禀赋效应对灰水足迹效率的变化起负向驱动效应,其中效率效应、经济效应是影响灰水足迹效率变化的最主要因素;中国灰水足迹效率空间驱动类型主要包括双因素支配型（Ⅰ、Ⅱ）、三因素主导型、四因素协同型（Ⅰ、Ⅱ）、五因素联合型等6种类型。研究结果可为水资源利用效率提供新的研究思路同时为区域水资源的合理利用提供理论支持。
Grey water footprint efficiency measure and driving pattern analysis on provincial scale in China from 1998 to 2012 [J].https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.17 Magsci [本文引用: 1] 摘要
水资源短缺与污染已经严重影响到中国的可持续发展,提高水资源效率是解决两者的必然选择。在测算中国31个省市（自治区）1998-2012年灰水足迹及其效率的基础上,本文基于扩展的Kaya恒等式和LMDI模型定量分析了效率效应、结构效应、经济效应、禀赋效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的影响,最后利用LSE模型按驱动效应的绝对贡献率将各省份进行了分类。分析结果显示：研究期间中国平均灰水足迹为4814.30亿m<sup>3</sup>,灰水足迹效率由1998年的16.30元/m<sup>3</sup>增加到2012年的89.32元/m<sup>3</sup>,整体上呈现经济发达地区高于落后地区的特征;效率效应、经济效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的变化起正向驱动效应,结构效应与禀赋效应对灰水足迹效率的变化起负向驱动效应,其中效率效应、经济效应是影响灰水足迹效率变化的最主要因素;中国灰水足迹效率空间驱动类型主要包括双因素支配型（Ⅰ、Ⅱ）、三因素主导型、四因素协同型（Ⅰ、Ⅱ）、五因素联合型等6种类型。研究结果可为水资源利用效率提供新的研究思路同时为区域水资源的合理利用提供理论支持。
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绿色发展: 功能界定、机制分析与发展战略 [J].Green development: Functional definition, mechanism analysis and development strategy [J]. |
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北京市水足迹及农业用水结构变化特征 [J].
运用水足迹的理论和方法计算评价了1990—2005年北京市水足迹及水资源利用的可持续性，在此基础上进一步分析了北京市农业用水结构的变化特征。结果表明：（1）北京市水足迹从1990年的81.5亿m3上升至2005年的168.6亿m3，人均水足迹由750.1 m3上升为1096.0 m3；（2）北京市水资源匮乏度不断升高，1995年以来水资源自给率呈下降趋势，与之相对应的水资源依赖度越来越高；（3）农业部门用水量在本地用水量中的比例平均每年为55.1%，虚拟水净输入量在虚拟水净输入总量中的比例平均每年达到89.1%；（4）高耗水型作物产品生产用水比例升高加大了农业用水压力，动物产品生产用水量呈增加趋势，2001—2005年动物产品生产引入的虚拟水占到其虚拟水总量的81.3%。北京市水资源利用呈不可持续状态，通过农业系统内部结构的优化调整，实现农业部门水资源的高效利用是缓解北京市水资源紧缺问题的关键。
Characteristics of water footprint and agricutural water structure in Beijing [J].
运用水足迹的理论和方法计算评价了1990—2005年北京市水足迹及水资源利用的可持续性，在此基础上进一步分析了北京市农业用水结构的变化特征。结果表明：（1）北京市水足迹从1990年的81.5亿m3上升至2005年的168.6亿m3，人均水足迹由750.1 m3上升为1096.0 m3；（2）北京市水资源匮乏度不断升高，1995年以来水资源自给率呈下降趋势，与之相对应的水资源依赖度越来越高；（3）农业部门用水量在本地用水量中的比例平均每年为55.1%，虚拟水净输入量在虚拟水净输入总量中的比例平均每年达到89.1%；（4）高耗水型作物产品生产用水比例升高加大了农业用水压力，动物产品生产用水量呈增加趋势，2001—2005年动物产品生产引入的虚拟水占到其虚拟水总量的81.3%。北京市水资源利用呈不可持续状态，通过农业系统内部结构的优化调整，实现农业部门水资源的高效利用是缓解北京市水资源紧缺问题的关键。
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资源与环境双重约束下的工业用水效率: 基于SBM-Undesirable和Meta-frontier模型的实证研究 [J].The utilization efficiency of industrial water under the dual constraints of resource and environment: An empirical study based on SBM-Undesirable and Meta-frontier model [J]. |
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中国水资源利用效率区域差异分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2008.03.041 URL [本文引用: 1] 摘要
中国水资源问题的核心是利用效率问题。由于区域自然条件、社会经济条件、水资源利用方式等诸多变量的不同,中国水资源利用效率表现出了明显的区域差异特征。研究探讨水资源利用效率区域差异是解决中国水资源短缺问题的一个重要的可能途径,也是建立节水型社会、统筹区域发展、落实科学发展观的基本要求。通过实证研究,我们发现:中国中、西部地区的水资源利用效率收敛趋势明显,而东部地区不存在收敛趋势;经济发达的东部地区水资源利用效率较高,经济欠发达的中、西部地区水资源利用效率较低。导致中国水资源利用效率存在区域差异的最重要因素是地区经济发展水平的差异。对此,需要采取一系列政策措施来缩小这种区域差异状况。
Regional difference of water resources utilization efficiency in China [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2008.03.041 URL [本文引用: 1] 摘要
中国水资源问题的核心是利用效率问题。由于区域自然条件、社会经济条件、水资源利用方式等诸多变量的不同,中国水资源利用效率表现出了明显的区域差异特征。研究探讨水资源利用效率区域差异是解决中国水资源短缺问题的一个重要的可能途径,也是建立节水型社会、统筹区域发展、落实科学发展观的基本要求。通过实证研究,我们发现:中国中、西部地区的水资源利用效率收敛趋势明显,而东部地区不存在收敛趋势;经济发达的东部地区水资源利用效率较高,经济欠发达的中、西部地区水资源利用效率较低。导致中国水资源利用效率存在区域差异的最重要因素是地区经济发展水平的差异。对此,需要采取一系列政策措施来缩小这种区域差异状况。
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中国31省2010年水资源投入产出分析 [J].
提高水资源利用效率是缓解水资 源供需矛盾,实现经济社会可持续发展的关键。本文综合运用主成分分析法和数据包络分析法对我国31省市2010年水资源利用效率状况进行研究。研究显 示:①北京、内蒙古、黑龙江、上海、福建、山东、河南、新疆8省市的水资源投入产出达到了DEA有效,这表明,一个地区水资源利用效率的高低与经济发展水 平没有必然的联系;其他23个省市应该参考和自己经济发展水平相当的省份进行学习;②整体上看,除了经济特别发达的省份,如江苏、浙江和广东外,绝大多数 省份应该加大水资源方面的投入,实现规模效益;③对于水资源储量特别丰富的省份,如湖南、湖北,应该建立起节水机制,同时优化产业结构。
Input and output analysis of water resources across China in 2010 [J].
提高水资源利用效率是缓解水资 源供需矛盾,实现经济社会可持续发展的关键。本文综合运用主成分分析法和数据包络分析法对我国31省市2010年水资源利用效率状况进行研究。研究显 示:①北京、内蒙古、黑龙江、上海、福建、山东、河南、新疆8省市的水资源投入产出达到了DEA有效,这表明,一个地区水资源利用效率的高低与经济发展水 平没有必然的联系;其他23个省市应该参考和自己经济发展水平相当的省份进行学习;②整体上看,除了经济特别发达的省份,如江苏、浙江和广东外,绝大多数 省份应该加大水资源方面的投入,实现规模效益;③对于水资源储量特别丰富的省份,如湖南、湖北,应该建立起节水机制,同时优化产业结构。
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基于DEA和Malmquist指数的西部12省水资源利用效率研究 [J].https://doi.org/10.1631/jzus.A1000105 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
2010年初的西南大旱凸显出了西部地区水资源利用效率低下的现状。本文从分析西部12省入手，采用地区生产总值、固定资产投资总额、全年供水量、用水人口等作为投入产出指标，先运用数据包络分析方法对西部12省2007年和2008年的水资源利用效率进行分析和评价，然后运用Malmquist指数方法对1999年至2008年西部12省的序列数据进行了分析。研究发现，四川、陕西、新疆、内蒙古和广西的水资源利用效率要稍微高些，其他省份应参考这5省的经验进行调整，西藏尤其应该加大调整力度；西部地区整体水资源利用效率的TFP指数为0.956，呈逐年衰退之势；技术是制约西部12省水资源利用效率的主导因素，要提高水资源利用效率首先应该加大科技投入。扩大生产规模，优化产业结构也是水资源效率提高的必由之路。
Utilization efficiency of water resources in 12 western provinces of China based on the DEA and Malmquist TFP index [J].https://doi.org/10.1631/jzus.A1000105 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
2010年初的西南大旱凸显出了西部地区水资源利用效率低下的现状。本文从分析西部12省入手，采用地区生产总值、固定资产投资总额、全年供水量、用水人口等作为投入产出指标，先运用数据包络分析方法对西部12省2007年和2008年的水资源利用效率进行分析和评价，然后运用Malmquist指数方法对1999年至2008年西部12省的序列数据进行了分析。研究发现，四川、陕西、新疆、内蒙古和广西的水资源利用效率要稍微高些，其他省份应参考这5省的经验进行调整，西藏尤其应该加大调整力度；西部地区整体水资源利用效率的TFP指数为0.956，呈逐年衰退之势；技术是制约西部12省水资源利用效率的主导因素，要提高水资源利用效率首先应该加大科技投入。扩大生产规模，优化产业结构也是水资源效率提高的必由之路。
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绿色水资源利用效率的测度和收敛性分析 [J].Measurement and convergence analysis of green water utilization efficiency [J]. |
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考虑非合意产出的水资源利用效率及影响因素研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.10.006 URL [本文引用: 1] 摘要
水资源可持续利用是我国经济社会发展的战略问题，其核心是提高水资源利用效率。本文使用 1999—2009中国30个省区市际面板数据，选取基于投入导向的DEA模型，测算出含有非合意性产出的全要素水资源利用效率，并以此为基础。采用 Tobit回归模型分析中国和分区域水资源利用效率的影响因素。研究结果表明：我国全要素水资源利用效率均值呈现下降一上升一再下降的趋势．且东部、中 部、西部水资源利用效率依次递减；我国全要素水资源效率呈发散趋势，各省份之间效率的差距在扩大；经济水平、水资源价格对全要素水资源效率有显著的正向作 用，而产业结构和政府影响力却有显著的负向影响。
Study on the water resources utilization efficiency and influence factors of the non acceptable output [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.10.006 URL [本文引用: 1] 摘要
水资源可持续利用是我国经济社会发展的战略问题，其核心是提高水资源利用效率。本文使用 1999—2009中国30个省区市际面板数据，选取基于投入导向的DEA模型，测算出含有非合意性产出的全要素水资源利用效率，并以此为基础。采用 Tobit回归模型分析中国和分区域水资源利用效率的影响因素。研究结果表明：我国全要素水资源利用效率均值呈现下降一上升一再下降的趋势．且东部、中 部、西部水资源利用效率依次递减；我国全要素水资源效率呈发散趋势，各省份之间效率的差距在扩大；经济水平、水资源价格对全要素水资源效率有显著的正向作 用，而产业结构和政府影响力却有显著的负向影响。
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基于DEA的中国工业水资源利用效率评价研究 [J].
在全要素生产框架下,基于DEA方法建立工业水资源效率评价模型,以资本、劳动力和水资源使用量为投入指标以及以经济产出和环境影响为产出指标,对2000-2012年中国30个省级行政区进行实证研究。通过构建水资源经济效率和环境效率评价模型,对有无环境约束下的工业用水效率进行对比分析。研究发现,各地区的工业用水效率呈现不同的发展趋势,且存在区域差异;我国大多数地区在现行的投入水平下都实现了较高水平的经济产出,但是对于水环境所造成的影响却不容乐观。通过投入冗余与产出不足分析发现,我国南方地区在工业用水方面具有较高的节水潜能,西部地区存在较为严重的工业用水污染。
Evaluation of China's industrial water efficiency based on DEA model [J].
在全要素生产框架下,基于DEA方法建立工业水资源效率评价模型,以资本、劳动力和水资源使用量为投入指标以及以经济产出和环境影响为产出指标,对2000-2012年中国30个省级行政区进行实证研究。通过构建水资源经济效率和环境效率评价模型,对有无环境约束下的工业用水效率进行对比分析。研究发现,各地区的工业用水效率呈现不同的发展趋势,且存在区域差异;我国大多数地区在现行的投入水平下都实现了较高水平的经济产出,但是对于水环境所造成的影响却不容乐观。通过投入冗余与产出不足分析发现,我国南方地区在工业用水方面具有较高的节水潜能,西部地区存在较为严重的工业用水污染。
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数据包络分析在城市供水效率评价中的应用 [J].Application of data envelopment analysis in urban water supply efficiency evaluation [J]. |
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京津冀城市群县域尺度生态效率评价及空间格局分析 [J].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。
Spatial pattern and evaluation of eco-efficiency in counties of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration [J].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。
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中国资本存量K的再估算: 1952-2006年 [J].
本文通过比较现有资本存量的研究文献吸取了有益的内容,同时扬弃了部分不合理的估算假定和前后不一致的推算方法,重新构建了资本存量估算中的四个核心指标,尤其是对基期资本存量和折旧率的确定进行了细致的推算。本文还根据国家统计局最近基于经济普查和年度修正的最新数据资料,利用永续盘存法估算了1952～2006年全国和省际的资本存量,从而为后续的许多相关研究提供了更为准确的基础数据。
Reestimating the capital stock of China: 1952 to 2006 [J].
本文通过比较现有资本存量的研究文献吸取了有益的内容,同时扬弃了部分不合理的估算假定和前后不一致的推算方法,重新构建了资本存量估算中的四个核心指标,尤其是对基期资本存量和折旧率的确定进行了细致的推算。本文还根据国家统计局最近基于经济普查和年度修正的最新数据资料,利用永续盘存法估算了1952～2006年全国和省际的资本存量,从而为后续的许多相关研究提供了更为准确的基础数据。
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基于时序的工业用水效率测算与耗水量预测 [J].Prediction of technical efficiency and water consumption of industrail water in China based on time series [J]. |
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中国省际灰水足迹测度及荷载系数的空间关联分析 [J].https://doi.org/10.5846/stxb201408251675 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
借鉴Hoekstra等提出的灰水足迹计算公式,从农业、工业及生活三方面计算了1998-2012年中国31个省市(自治区)的灰水足迹及其灰水足迹荷载系数。结果表明:①研究期间全国灰水足迹呈现波动趋势,1998年至2006年的灰水足迹呈现波动上升趋势;2007年开始,全国灰水足迹呈现下降趋势;农业在总灰水足迹的贡献率最高、工业最低;②31个省市(自治区)15a灰水足迹荷载系数整体呈现小幅波动趋势。在全国内部也存在着明显的地区差异,大体分为5类,分别为高荷载地区、较高荷载区、中度荷载区、较低荷载区、低荷载区。③借助全局与局部空间自相关对全国31个省市(自治区)灰水足迹荷载系数进行空间关联格局分析可知,中国省级灰水足迹存在空间集聚现象且集聚现象逐渐减弱,其中H-H集聚区主要集中在华北地区,L-L集聚区主要集中在南方与青藏地区。通过全国灰水足迹测度与灰水足迹荷载系数空间关联格局分析为灰水足迹分析提供新的研究思路同时为区域可持续发展提供理论支持。
The spatial correlation analysis of grey water footprint and load factor in Chinese provinces [J].https://doi.org/10.5846/stxb201408251675 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
借鉴Hoekstra等提出的灰水足迹计算公式,从农业、工业及生活三方面计算了1998-2012年中国31个省市(自治区)的灰水足迹及其灰水足迹荷载系数。结果表明:①研究期间全国灰水足迹呈现波动趋势,1998年至2006年的灰水足迹呈现波动上升趋势;2007年开始,全国灰水足迹呈现下降趋势;农业在总灰水足迹的贡献率最高、工业最低;②31个省市(自治区)15a灰水足迹荷载系数整体呈现小幅波动趋势。在全国内部也存在着明显的地区差异,大体分为5类,分别为高荷载地区、较高荷载区、中度荷载区、较低荷载区、低荷载区。③借助全局与局部空间自相关对全国31个省市(自治区)灰水足迹荷载系数进行空间关联格局分析可知,中国省级灰水足迹存在空间集聚现象且集聚现象逐渐减弱,其中H-H集聚区主要集中在华北地区,L-L集聚区主要集中在南方与青藏地区。通过全国灰水足迹测度与灰水足迹荷载系数空间关联格局分析为灰水足迹分析提供新的研究思路同时为区域可持续发展提供理论支持。
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中国水资源绿色效率测度及空间格局研究 [J].
绿色发展是当今时代的主题,在对传统水资源效率研究的基础上,论文界定了水资源绿色效率的概念与内涵。基于数据包络技术,进行水资源绿色效率测度,将其与传统的水资源经济效率、环境效率测度结果进行比较分析,并运用ESDA方法进行空间格局研究。研究结果发现：社会维度效应对水资源整体利用效率改进有积极作用;3种水资源利用效率均呈现出下降的趋势,并且存在不同程度的波动,水资源环境效率波动最大,水资源绿色效率次之,水资源经济效率稳定性最好;水资源绿色效率与经济发展水平没有密切的关系,经济发达地区的水资源绿色效率高,但是经济欠发达地区的水资源绿色效率也高,水资源经济效率和水资源环境效率高值地区多数分布在东部沿海地区;水资源绿色效率的空间相关性不明显,并且集聚程度逐渐减弱;2000—2014年水资源绿色效率在研究区内部存在着明显的地区差异,并且这种差异逐渐扩大;不考虑社会维度效应的水资源利用效率对水资源真实利用情况产生偏差估计,误导政策制定。
Measurement of green efficiency of water utilization and its spatial pattern in China [J].
绿色发展是当今时代的主题,在对传统水资源效率研究的基础上,论文界定了水资源绿色效率的概念与内涵。基于数据包络技术,进行水资源绿色效率测度,将其与传统的水资源经济效率、环境效率测度结果进行比较分析,并运用ESDA方法进行空间格局研究。研究结果发现：社会维度效应对水资源整体利用效率改进有积极作用;3种水资源利用效率均呈现出下降的趋势,并且存在不同程度的波动,水资源环境效率波动最大,水资源绿色效率次之,水资源经济效率稳定性最好;水资源绿色效率与经济发展水平没有密切的关系,经济发达地区的水资源绿色效率高,但是经济欠发达地区的水资源绿色效率也高,水资源经济效率和水资源环境效率高值地区多数分布在东部沿海地区;水资源绿色效率的空间相关性不明显,并且集聚程度逐渐减弱;2000—2014年水资源绿色效率在研究区内部存在着明显的地区差异,并且这种差异逐渐扩大;不考虑社会维度效应的水资源利用效率对水资源真实利用情况产生偏差估计,误导政策制定。
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基于DEA-ESDA的中国水资源利用相对效率的时空格局分析 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-7588.2009.10.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
基于我国31个省市自治区1997年~2007年水资源与社会经济的面板数据，利用改进的数据包络分析法（DEA）计算出各地区在不同时期的水资源利用相对效率，运用探索性空间数据分析法（ESDA）对中国水资源利用相对效率的时空差异变化特征与规律进行了初步探索。研究结果表明：①中国水资源利用相对效率在时间上呈上升趋势，发达地区用水效率最高，欠发达地区用水效率最低；②中国水资源利用相对效率在空间上存在显著的差异，11年内经历了先缩小后变大的过程，到2007年差异总体上在扩大，水资源利用水平相似地区之间差异在缩小；③水资源利用相对效率的差异是区域经济社会发展的普遍现象，它的存在与演变是区域经济和社会发展等诸多方面直接或间接的影响和反映。
Analysis of the spatial-temporal pattern of water resources utilization relative efficiency based on DEA-ESDA in China [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-7588.2009.10.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
基于我国31个省市自治区1997年~2007年水资源与社会经济的面板数据，利用改进的数据包络分析法（DEA）计算出各地区在不同时期的水资源利用相对效率，运用探索性空间数据分析法（ESDA）对中国水资源利用相对效率的时空差异变化特征与规律进行了初步探索。研究结果表明：①中国水资源利用相对效率在时间上呈上升趋势，发达地区用水效率最高，欠发达地区用水效率最低；②中国水资源利用相对效率在空间上存在显著的差异，11年内经历了先缩小后变大的过程，到2007年差异总体上在扩大，水资源利用水平相似地区之间差异在缩小；③水资源利用相对效率的差异是区域经济社会发展的普遍现象，它的存在与演变是区域经济和社会发展等诸多方面直接或间接的影响和反映。
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中国省际水资源全局环境技术效率测度及其空间效应研究 [J].The interprovincial water resources global environmental technology efficiency measurement in China and its spatial effect [J]. |
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农业用水效率与技术进步: 基于中国农业面板面板数据的实证研究 [J].Agricultural water use efficiency and technical progress in China based on ahricultural panel Data [J]. |
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甘肃省2003年的水足迹评价 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-3037.2005.06.016 URL [本文引用: 1] 摘要
水足迹是指在一定的物质生活水平下,维持一定人群消费所需要的总的水资源数量.由于考虑了社会经济系统中虚拟水的消费量,水足迹真实地反映了一个地区人类消费对水资源的占有情况,为水资源科学管理提供了一个新的方法.论文引入了水足迹的概念和计算方法及其相关评价指标,计算分析了2003年甘肃省的水足迹.结果表明,甘肃省2003年的水足迹总量为226.67×10 8m3,人均水足迹878m3,水足迹占总可更新水资源的26%,水资源消费自给率为99.52%,如此高的水资源消费占用比例和自给率,对甘肃省生态环境造成了巨大的压力.
A rough estimate of water footprint of Gansu Province in 2003 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-3037.2005.06.016 URL [本文引用: 1] 摘要
水足迹是指在一定的物质生活水平下,维持一定人群消费所需要的总的水资源数量.由于考虑了社会经济系统中虚拟水的消费量,水足迹真实地反映了一个地区人类消费对水资源的占有情况,为水资源科学管理提供了一个新的方法.论文引入了水足迹的概念和计算方法及其相关评价指标,计算分析了2003年甘肃省的水足迹.结果表明,甘肃省2003年的水足迹总量为226.67×10 8m3,人均水足迹878m3,水足迹占总可更新水资源的26%,水资源消费自给率为99.52%,如此高的水资源消费占用比例和自给率,对甘肃省生态环境造成了巨大的压力.
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基于共同前沿DEA的中西部地区全要素能源效率研究 [J].
本文选取中西部地区17个省市2000-2014年的投入产出面板数据,利用共同前沿数据包络方法(Meta Frontier-DEA)测算非传统地理划分下的中西部区域能源效率。结果表明:在新分类下,中西部地区能源效率均存在下降趋势,说明该地区能源效率利用状况亟待改善;中西部省份之间存在能源效率差异,区域间的技术落差比率差距导致了区域间能源效率差距拉大。本文利用Tobit模型探究了对外开放程度、城市化率、政府规制、产业结构对能源效率的影响,结果显示上述解释变量对中西部地区能源效率存在影响,但在区域之间存在差异。根据回归结果,本文提出中西部地区在加大城市化进程时,须提高当地的生产技术水平,并且加大对高耗能产业的治理支出等政策建议。
Study on total factor energy efficiency of midwest region based on meta-frontier DEA [J].
本文选取中西部地区17个省市2000-2014年的投入产出面板数据,利用共同前沿数据包络方法(Meta Frontier-DEA)测算非传统地理划分下的中西部区域能源效率。结果表明:在新分类下,中西部地区能源效率均存在下降趋势,说明该地区能源效率利用状况亟待改善;中西部省份之间存在能源效率差异,区域间的技术落差比率差距导致了区域间能源效率差距拉大。本文利用Tobit模型探究了对外开放程度、城市化率、政府规制、产业结构对能源效率的影响,结果显示上述解释变量对中西部地区能源效率存在影响,但在区域之间存在差异。根据回归结果,本文提出中西部地区在加大城市化进程时,须提高当地的生产技术水平,并且加大对高耗能产业的治理支出等政策建议。
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中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异和收敛性分析 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201508011 URL [本文引用: 1] 摘要
基于SBM模型分析了2002-2012年中国6个主要经济区城市工业用地利用效率的空间差异,然后用Malmquist指数揭示工业用地全要素生产率(Total factor productivity,TFP)的动态变化,并对其做收敛性分析。结果发现:珠三角和长三角经济区城市工业用地利用效率较高,但TFP却出现衰退趋势;京津冀、成渝、关中—天水和中原经济区城市工业用地利用效率较低,但TFP却出现增长趋势。各经济区都存在工业用地粗放利用、工业劳动力过剩以及工业经济产出不足的情况。工业用地TFP的收敛性分析表明仅有长三角经济区存在俱乐部收敛现象;各经济区都存在条件收敛。影响变量的估计结果表明,为提高工业用地TFP,长三角经济区需要适当减小工业劳动力和工业产值占总体劳动力和经济产值的比重,珠三角经济区需要提高城市化率,京津冀经济区需要适当提高工业产业层次并积极引导转移工业剩余劳动力,成渝经济区需要适当减小工业劳动力比重;所有经济区都需提高工业用地利用强度。
Spatial and temporal differences and convergence of China's main economic zones [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201508011 URL [本文引用: 1] 摘要
基于SBM模型分析了2002-2012年中国6个主要经济区城市工业用地利用效率的空间差异,然后用Malmquist指数揭示工业用地全要素生产率(Total factor productivity,TFP)的动态变化,并对其做收敛性分析。结果发现:珠三角和长三角经济区城市工业用地利用效率较高,但TFP却出现衰退趋势;京津冀、成渝、关中—天水和中原经济区城市工业用地利用效率较低,但TFP却出现增长趋势。各经济区都存在工业用地粗放利用、工业劳动力过剩以及工业经济产出不足的情况。工业用地TFP的收敛性分析表明仅有长三角经济区存在俱乐部收敛现象;各经济区都存在条件收敛。影响变量的估计结果表明,为提高工业用地TFP,长三角经济区需要适当减小工业劳动力和工业产值占总体劳动力和经济产值的比重,珠三角经济区需要提高城市化率,京津冀经济区需要适当提高工业产业层次并积极引导转移工业剩余劳动力,成渝经济区需要适当减小工业劳动力比重;所有经济区都需提高工业用地利用强度。
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中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201401012 URL [本文引用: 1] 摘要
基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有考虑和不考虑非期望产出的数据包络分析方法测度了1997-2011年中国31个省市区的水资源利用效率;建立基于经济—空间距离函数的空间权重矩阵,探讨水资源利用效率的空间自相关关系;利用绝对β趋同模型验证水资源利用效率增长趋势存在绝对β趋同,考虑和不考虑非期望产出情况下达到1/2趋同程度的时间分别约为52.6和5.6年;运用空间Durbin计量模型研究了中国省际水资源利用效率的空间溢出效应。研究发现:(1)考虑和不考虑非期望产出的中国省际水资源利用效率都具有显著的空间自相关性;(2)考虑和不考虑非期望产出的空间自回归系数ρ分别为0.278和0.507,且都在1%的水平上显著,说明中国水资源利用效率存在空间溢出效应;(3)考虑非期望产出情况下中国各省市的教育经费、交通基础设施、工业和农业用水比重因素正向影响水资源利用效率,外商直接投资、万元工业增加值用水量、人均用水量、降水总量因素负向影响水资源利用效率;(4)不考虑非期望产出情况下中国各省市的劳均GDP因素较大正向显著影响,而交通基础设施和万元工业增加值用水量因素变为不显著影响;(5)不考虑非期望产出的水资源利用效率测度对中国水资源真实利用情况出现偏差估计及对政策制定产生误导,考虑环境因素到水资源利用效率测度更为合理。
The measurement of the efficiency of water resources utilization and spatial spillover effect of China's provincial water resources [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201401012 URL [本文引用: 1] 摘要
基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有考虑和不考虑非期望产出的数据包络分析方法测度了1997-2011年中国31个省市区的水资源利用效率;建立基于经济—空间距离函数的空间权重矩阵,探讨水资源利用效率的空间自相关关系;利用绝对β趋同模型验证水资源利用效率增长趋势存在绝对β趋同,考虑和不考虑非期望产出情况下达到1/2趋同程度的时间分别约为52.6和5.6年;运用空间Durbin计量模型研究了中国省际水资源利用效率的空间溢出效应。研究发现:(1)考虑和不考虑非期望产出的中国省际水资源利用效率都具有显著的空间自相关性;(2)考虑和不考虑非期望产出的空间自回归系数ρ分别为0.278和0.507,且都在1%的水平上显著,说明中国水资源利用效率存在空间溢出效应;(3)考虑非期望产出情况下中国各省市的教育经费、交通基础设施、工业和农业用水比重因素正向影响水资源利用效率,外商直接投资、万元工业增加值用水量、人均用水量、降水总量因素负向影响水资源利用效率;(4)不考虑非期望产出情况下中国各省市的劳均GDP因素较大正向显著影响,而交通基础设施和万元工业增加值用水量因素变为不显著影响;(5)不考虑非期望产出的水资源利用效率测度对中国水资源真实利用情况出现偏差估计及对政策制定产生误导,考虑环境因素到水资源利用效率测度更为合理。
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对于东、中、西部地区能源效率、碳排放效率和技术差异的研究 [D].Se Energy efficiency, CO2 emission performance and technology gaps among the eastern, central and western region: A meta-frontier non-radial directional distance function analysis based on the 29 provinces across the country [D] . |
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衡量城市经济社会发展的新指标体系 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-9777.2001.13.005 URL [本文引用: 1] 摘要
中共中央政治局委员、中国社会科学院院长、中国城市经济学会名誉会长李铁映同志提出,应设计一套能够对城市经济发展现状和实现现代化目标的进展情况进行评价与分析的指标体系.根据这一指示,中国城市经济学会和中国社科院环境与发展中心的专家成立了城市指标体系课题组,用近一年的时间进行设计和论证,先后征求了30多位专家和市长的意见,经过反复修改,并在深圳市和济南市进行了试填,最后形成了三套城市指标体系.这三套指标体系分别是:
Hengliang chengshi jingji shehui fazhan de xin zhibiao tixi [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-9777.2001.13.005 URL [本文引用: 1] 摘要
中共中央政治局委员、中国社会科学院院长、中国城市经济学会名誉会长李铁映同志提出,应设计一套能够对城市经济发展现状和实现现代化目标的进展情况进行评价与分析的指标体系.根据这一指示,中国城市经济学会和中国社科院环境与发展中心的专家成立了城市指标体系课题组,用近一年的时间进行设计和论证,先后征求了30多位专家和市长的意见,经过反复修改,并在深圳市和济南市进行了试填,最后形成了三套城市指标体系.这三套指标体系分别是:
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基于人水和谐理念的最严格水资源管理制度研究框架及核心体系 [J].Framework and core system of the most stringent water resource management system based on the concept of human-water harmony [J]. |
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A meta-frontier frameworks production function for estimation of technical efficiency and technology gap for firms operating under different technology [J].https://doi.org/10.1023/B:PROD.0000012454.06094.29 URL [本文引用: 1] |
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Emeasuring the efficiency of decision making units [J].https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8 URL [本文引用: 1] 摘要
Downloadable (with restrictions)! Author(s): Charnes, A. & Cooper, W. W. & Rhodes, E.. 1978 Abstract: No abstract is available for this item.
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A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis [J].https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5 URL [本文引用: 1] 摘要
In this paper, we will propose a slacks-based measure (SBM) of efficiency in Data Envelopment Analysis (DEA). This scalar measure deals directly with the input excesses and the output shortfalls of the decision making unit (DMU) concerned. It is units invariant and monotone decreasing with respect to input excess and output shortfall. Furthermore, this measure is determined only by consulting the reference-set of the DMU and is not affected by statistics over the whole data set. The new measure has a close connection with other measures proposed so far, e.g., Charnes–Cooper–Rhodes (CCR), Banker–Charnes–Cooper (BCC) and the Russell measure of efficiency. The dual side of this model can be interpreted as profit maximization, in contrast to the ratio maximization of the CCR model. Numerical experiments show its validity as an efficiency measurement tool and its compatibility with other measures of efficiency.
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