基于二阶段 sbm 的中国区域环境效率研究

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1、基于二阶段SBM的中国区域环境效率研究-->1绪论1.1研究背景与目的鉴于我国经济快速发展的同时所面临着越来越严峻的环境污染压力，近年来中央政府出台了多项旨在协调经济增长和环境保护的重要政策。为明确中央政府对环境治理的重视，国务院于2013年9月出台了《大气污染防治行动计划》，该计划被媒体称为在大气治理方面我国史上最严格的大气防治条例。2014年中央政府工作报告强调要出重拳强化对污染物的防治，发展清洁生产，加大节能减排的力度。同样的，2015年中央政府工作报告中提出了继续打好节能减排和环境治理攻坚战的口号，明确提出当年要继续降低二氧化碳排放强度达3.1%以上，二氧化硫减少3%左后

2、等硬性指标。同时要求深入贯彻实施《大气污染防治行动计划》。在环境保护越来越得到关注和重视的当下，仅关注资源投入和地区生产总值增长忽略污染排放的效率评价方式已然不再具有说服力。相反，作为经济和环境发展的综合指标，环境效率逐渐为学术界所重。近年来涌现出许多关于我国环境效率的优秀研究论文。但绝大多数的论文都是基于一阶段DEA过程的环境效率测度方法，对生产活动效率的探究仅停留在笼统的黑匣子假设层面上。基于2-stageSBM模型（SlacksBasedMeasure），本文进一步剖析生产活动这一黑匣子，测度构成生产活动的生产和治理两个阶段各自的效率情况，对现有关于中国环境效率研究进行了补

3、充。本文研究目的：其一，基于2-stageSBM模型，测算考虑环境规制后的2004~2013年中国总体环境非效率，并探究其变动趋势。其二，通过将总体环境非效率分解为生产阶段非效率和治理阶段非效率，研究两个阶段的环境效率差异情况。其三，测算中国东、中、西部各区域环境非效率，并进一步分解为各要素非效率，探究三个地区的环境非效率主要。其四，基于连续性动态分布方法，研究总体环境非效率收敛特征。.........................1.2研究意义1.2.1理论意义基于DEA的环境效率测算模型的一个明显的发展趋势是对生产过程这一黑匣子的灰化和拆解，主要表现在两方面：一是基于一阶段

4、DEA（1-stageDEA）过程，利用黑匣子的投入产出信息解构每一个投入要素和产出要素的对总体效率的贡献；二是充分利用黑匣子所辐射的其他信息，通过多阶段DEA过程试图还原黑匣子的内部结构。国内关于环境效率的实证研究大都基于一阶段DEA过程的环境效率测度方法，即基于各个DMU的最初的投入（包括资本、劳动、能源等）和最终的产出（包括合意产出和非合意产出），通过一次线性规划测算环境效率。然而，基于一阶段DEA过程的环境效率测算往往忽略了生产活动中除最初投入和最终产出以外的其他信息。本文所使用的2-stageSBM模型结合了2阶段串联型网络DEA与SBM模型的特点，尝试同时在上述两种途

5、径上灰化生产活动黑匣子，在一定程度上扩展了现有研究。1.2.2现实意义随着环保意识的提高，人们越来越关注生产活动与环境的关系，可持续发展逐渐深入人心。以牺牲环境为代价片面追求GDP的发展观念饱受诟病。协调生产与环境的关系关键在于处理好生产活动中生产阶段和治理阶段的关系。基于一阶段DEA过程的环境效率测算的研究往往只能停留在被测算对象的整个生产活动的总体评价上，而无法深入地探讨生产过程中生产阶段和治理阶段的效率情况。在无法有效评估生产活动中生产阶段和治理阶段各自效率的情况下，政府部门也必然无法实施有针对性的环境政策。例如，基于一阶段DEA方法测算出A省的总体环境效率为0.5。由于该

6、方法不能区分生产阶段和治理阶段，就有可能出现以下两种极端情况：一种是A省的生产阶段效率达到最高，导致其总体环境效率不高的原因在于治理阶段的低效率；而另一种是A省生产阶段效率不高，反倒是治理阶段的效率极高。仅靠总体环境效率测度的结果，制定有针对性的产业政策和环境政策，对省政府部门的确是个难题。一种最糟糕的情况是A省的治理阶段效率已经很高了，而该省政府部门坚定地认为本省的环境效率的提高有赖于加强环境管制，导致原本效率较低的生产阶段由于更严苛的环境政策的出台，效率进一步恶化。本文阐述的2-stageSBM方法最大的现实意义在于能有效评估生产阶段和治理阶段各自的效率，有助于政府部门制定更

7、为针对性也更为精准的环境政策。..............................2文献综述2.1基于DEA的环境效率测度方法的演进基于数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）的环境效率（EnvironmentalEfficiency，EE）测算方法，将每个决策单元（DecisionMakingUnits，DMUs）的生产过程笼统地看作一个黑匣子（blackbox），基于投入、合意产出和非合意产出（undesirableoutput）的信息计