您好, 访客   登录/注册

基于DEA的河源绿色经济效率研究

来源:用户上传      作者:

  摘要:绿色经济效率是衡量经济、社会与环境协调发展的重要指标。现运用DEA模型测度了2011-2018年广东省各地市的绿色经济效率,进而以广东省河源市为例,探究绿色经济效率的影响因素。并最终得出了相应的结论,根据得出的结论提出了继续深入优化产业结构;加大科技投入;扩大对外开放深度等建议。
  关键词:绿色经济效率;DEA模型;产业结构
  中图分类号:F127    文献标识码:A
  文章编号:1005-913X(2020)05-0113-03
   一、引言
   党的十九大报告提出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。这表明传统的高投入、高能耗、高污染的粗放型发展模式已不再适合,未来中国必须走绿色发展道路,实现经济增长与环境保护的双赢。广东是我国第一经济大省,但城乡区域发展不平衡一直是广东高质量发展的最大短板。缩小地区发展差距,是广东经济协调发展的当务之急。河源要紧紧抓住粤港澳大湾区建设、“一核一带一区”区域发展新格局、乡村振兴战略等重大机遇,充分发挥后生态特色,努力建设广东省绿色发展示范区,融入粤港澳大湾区的生态排头兵,走出生态河源、现代河源相得益彰的发展新路。因此,建设成为广东省绿色发展的示范区是新时代河源发展的总目标和战略定位。
   二、文献综述
   伴随我国经济持续高速增长和环境问题日益凸显,绿色经济效率被引入学术研究领域,它不仅考虑经济增长成效,還兼顾资源与环境的成本。目前,有关绿色经济效率研究主要集中在两个方面。一方面,绿色经济效率测度研究。周杰文等(2018)基于熵权法构建环境污染综合指数采用非径向、非角度的超效率SBM模型测度了长江经济带各省(市)的绿色经济效率水平,研究发现长江经济带绿色经济效率与经济发展水平之间呈倒“U”型曲线关系,经济发展水平对绿色经济效率的影响强度在逐渐减弱。胡安军(2018)等使用Super SBM-DEA模型和区位熵,分别测算中国各省区的绿色经济效率和高新技术产业集聚水平,结果显示中国东部、中部和西部各省区绿色经济效率水平呈递减趋势。孙翠平等(2019)运用综合指数法测算了安徽省绿色发展水平,结果表明绿色发展的综合指数呈向好趋势,生态保护、增长质量和绿色生活稳中有升。李汝资(2019)运用Tobit回归模型对江西省绿色经济效率的影响因素进行分析,研究发现绿色经济效率呈现波动上升状态。另一方面,提高绿色经济效率途径研究。钱龙(2018)使用VRS-DEA模型分别测度绿色效率和经济效率,研究结果显示,中国城市绿色效率整体水平较低,资本深化、产业结构升级、信息化、经济集聚和技术进步有利于提升绿色经济效率。周杰文等(2019)检验了旅游产业集聚与绿色经济效率的动态非线性关系,发现我国绿色经济效率和旅游产业集聚都存在时空上的分布不均衡现象,长期来看,旅游产业的规范化、集约化发展对绿色经济效率的提高有着显著正向影响。任阳军等(2019)运用动态空间杜宾模型,检验了高技术产业集聚及其空间溢出效应与绿色经济效率的关系,结果表明高技术产业集聚不仅提高了本地区的绿色经济效率,在区域间也存在显著的正向空间溢出效应。
   综上可见,由于研究方法和数据的处理的差异,学者们得出的结论也不同,而广东绿色经济相关研究较少。因此,现运用 DEA模型测算出 2011—2018年广东省绿色经济效率,进而以河源为例分析绿色经济效率的影响因素,为全省绿色发展做出示范,提供经验。
   三、研究方法与数据处理
   (一)DEA-BCC模型
   DEA(Data Envelopment Analysis)即数据包络分析法,该方法一般被用来测量一些决策部门的生产效率。由于DEA模型能够处理多投入与多产出,而且无须构建生产函数对参数进行估计,因而对评价多投入、多产出分析具有无可比拟的优势。因此,现选用假定规模报酬可变的BCC模型来对广东省各地区绿色经济效率进行测度。对于任一决策单元 DMU0而言,其BCC模型的对偶形式(产出导向)可表示为:
   minδ0
   λiyir≥yoir;?r
   s.tλixij≥xoij;?j
   λi≥0,λi=1
   i=1,2,3…n;j=1,2,3…m;r=1,2,3…s
   式中λ为参数,o为产出导向,i为决策单元 DMU,j为输入变量,r为输出变量,x为投入要素y为产出。δ0为DMU0的有效值,若δ0=1,表示决策单元DEA 有效。若δ0<1,表示决策单元DEA无效。
   (二)数据来源
   1.产出指标。绿色GDP是在考虑了自然资源与环境因素影响之后经济活动的最终成果,即从现行GDP中扣除环境资源成本和对环境资源的保护服务费用。但是环境资源成本难以统计,现将 GDP减去能源消耗总价值作为绿色GDP的值。能源总价值采用当年能源消耗折标准煤总量乘以当年标准煤单价,数据来源于《广东统计年鉴》。
   2.投入指标。根据经济增长来源,现选取资本、劳动及资源作为投入指标。资本投入用资本存量表示,但资本存量核算比较复杂,常采用永续盘存法估算。现以 2010年为基期,资本存量的数值由公式Kt =Kt-1(1-δ)+It求得。其中,Kt表示t时期资本存量,It表示t时期新增的资本存量,计算中所需要的固定资产投入指标用固定资产形成总额代替。劳动投入指的是实际参与生产过程的劳动量,现选择年末从业人员数量,资源投入选择各地区年能源消费总量(吨标准煤/万元)作为指标,以上数据均来源于《广东统计年鉴》。
   四、广东省绿色经济效率动态测度
   利用 DEAP2.1软件对广东省二十一地市2011-
  2018年的绿色经济效率进行测算,测得的数据见图1。    从以上数据可以看出,广东省各地市绿色经济效率平均值差异较大,最高为 0.94,最低为 0.512,绿色经济效率均值小于 0.8的有13个,占比61.9%,这表明广东省总体绿色经济效率水平不高。由于资源禀赋、地理位置、发展理念 的差异,广东省各个城市的绿色经济效率存在较大差异,区域绿色经济发展不均衡。除深圳、珠海、汕头等外,珠三角绿色经济效率偏低,经济增长质量低下。特别是东莞、佛山等以制造业为中心的城市,过度依赖要素的经济发展模式长期以来承受着较高的环境成本,最终导致城市发达水平与绿色经济效率值不一致。深圳和珠海为高水平绿色经济效率城市,可持续发展能力较强。2019年可持续发展综合排名前五位的城市分别是珠海、深圳、北京、杭州、广州。改革开放四十多年来,深圳高科技产业蓬勃发展,华为、中兴通讯、腾讯、比亚迪、大疆等一大批高新技术产业在深圳崛起,高新技术产业已经成为拉动深圳经济增长的引擎。据统计,2018年深圳的四大支柱产业中高新技术产业增加值8 296.63亿元,增长12.7%,这为其他城市的发展起到了一定的模范带头作用。粤东西北城市中尤其是河源、汕尾等地区经济发展主要以第一产业和第三产业为主,虽然生产总值较低,但对能源的消耗较少,环境污染程度低,因此其绿色经济效率高于其他地区。
   五、河源绿色经济效率影响因素实证分析
   (一)影响因素及变量选择
   为了考察河源绿色经济效率的影响因素,采用绿色经济效率(GF)作为被解释变量,经济发展水平、产业结构、外资依存度、科技进步、政府干预、城镇化水平作为解释变量。
   第一,经济发展水平(GDP)。经济发展水平与绿色经济效率成U型关系。当人均收入较低时,社会对经济增长的关注度较高,对环境问题的关注度较低,绿色经济的效率较低。当经济发展到一定阶段,生态环境恶化时,社会会关注经济发展的质量,故此时绿色经济效率会提高。经济发展水平采用人均国民生产总值 衡量。
   第二,产业结构。从产业特征来看,以服务业为代表的第三产业附加值高、环境污染较少。第二产业资源依赖高、能源消耗高、环境污染高,因此服务业占比提高将会促进绿色经济效率。采用第三产业总产值占 GDP 的比重来表示。
   第三,外资依存度。外商直接投资虽然可以通过技术溢出提高当地的生产技术与管理组织能力,提升当地绿色生产效率。但外商直接投资也可能有负面效应,落后产能的转移和污染型产业破坏了当地的生态环境,降低了当地的绿色经济发展效率。采用外商直接投资额占GDP 的比重来表示。
   第四,科技进步。科技创新有利于降低能源消耗,促进产业结构转型,是实现绿色发展的重要途径。因此,科技创新是引领绿色发展的动力,采用城市财政性科技支出占GDP比重来表示。
   第五,政府干预。推进绿色发展离不开政府,要有效发挥政府对绿色发展的引领和管控作用,对资源配置的协调作用,采用地方财政环境保护支出占地方财政一般支出的比重来表示。
   第六,城镇化水平。城镇化一定程度上有利于绿色经济的发展,但城镇化进程的加快会使得人口数量规模扩大,人口密度增加,进而对环境造成破坏,降低了绿色经济效率,采用城市人口占总人口比重来衡量城市化水平。
   (二)回归模型构建
   现构建河源市绿色经济效率影响因素的线性回归模型,运用极大似然法对系数β进行估计,具体计量模型如下。
   lnGFt=α+β1lnrgdpt+β2lntit+β3lnfdit+β4lntect+
  β5lngovt+β6lnurt+ε
   式中t为时间,GF表示绿色经济综合效率值,α为常数项,ε为随机扰动项。以上数据来源于《河源统计年鉴》,变量描述性统计见表1。
   从表1可以看出,经济发展水平、产业结构、外商直接投资、政府干预、科技进步对河源绿色经济效率的影响为正,城镇化水平对河源绿色经济效率的影响为负。其中,外商直接投资、城镇化水平对河源绿色经济效率的影响并不显著。
   从经济发展水平看,人均GDP对河源绿色经济效率的影响为正,说明经济增长促进了国民收入的提高,有更多的资金可以用于环境的治理,有利于环境的改善。从产业结构看,变量系数显著为正,说明河源大力发展旅游业对绿色经济发展起到了明显的推动作用。从外资依存度看,外商直接变量系数不显著,原因可能是河源外商直接投资规模还较小,外商直接投资的溢出效应并不明显。科技进步系数显著为正,验证了科技进步是第一生产力,但此项系数相对较小,说明技术进步对河源绿色经济效率影响不明显,这主要是因为河源在科技进步的配套环境方面还比较薄弱,尤其是缺乏科技创新的中高端人才。從政府干预看,变量系数显著为正,说明河源地方政府对于绿色经济的重视程度较高,也源于近几年河源一直坚持走“生态河源、现代河源”相得益彰的发展道路。从城镇化看,变量系数显著为负,主要是因为河源目前城镇化水平处于快速推进阶段,城镇化的提高势必伴随资源的过度开发与能源消耗,从而导致绿色经济效率的下降。
   六、结论与建议
   现运用DEA模型对广东省二十一市的绿色经济效率进行动态测算,进而以河源为例,分析绿色经济效率的影响因素,得出以下结论。一是广东省整体绿色经济效率值并不高,且区域差异还较大。绿色经济效率较高的城市有汕尾、河源、深圳、珠海等,绿色经济效率低下的城市有佛山、东莞等。二是从河源绿色经济效率影响因素的回归结果来看,人均 GDP、产业结构、外资依存度、政府干预、科技进步、城镇化水平均不同程度地影响到河源绿色经济效率提升,外资依存度、城镇化水平影响不显著。
   根据以上结论,为继续提高河源绿色经济效率水平,提出如下建议。一是继续深入优化产业结构。大力发展生态旅游、智能制造、生物医药等支柱产业,推动包括现代服务产业在内的能源损耗较低产业的发展,将服务业打造为河源经济发展中的主导型产业,积极对接大湾区现代化产业体系打造,推动河源成为大湾区现代产业重要战略腹地。二是加大科技投入,形成以企业为主体、产学政研合作的技术创新体系。河源市政府应加大对科技创新的支持力度,重视科技成果转化率,通过财政补贴、奖励和扶持等政策健全科技服务体系,推动企业健全科技创新机制,加强企业研发中心的建设,积极对接广深港澳科技创新走廊创建,推动河源成为大湾区国际科技创新中心重要延伸区。三是扩大对外开放深度,提升河源利用外资质量。引导外资进入信息服务、商务服务、会计咨询服务、金融服务等现代服务业,鼓励外资企业在河源建立研发中心,有效发挥外资的技术溢出效应和示范效应,严格限制外资在高污染、高能耗等项目进入。
  参考文献:
  [1] 李汝资,潘 锴.江西省城市绿色经济效率时空变动及影响因素[J].生态经济,2019(5).
  [2] 肖 琳.城市绿色经济发展效率研究——基于非参数条件效率模型[J].商业经济研究,2019(3).
  [3] 钱 龙.中国城市绿色经济效率测度及影响因素的空间计量研究[J].经济问题探索,2018(8).
  [4] 曹明贵,高 琪.基于 DEA 的中国地区绿色经济效率分析[J].无锡商业职业技术学院学报,2016(2).
  [5] 徐 祥,朱 敏.绿色经济效率区域差异及影响因素研究 ——以安徽省16 个地市为例[J].重庆科技学院学报:社会科学版,2019(2).
  [6] 胡安军,等.高新技术产业集聚能够提高地区绿色经济效率吗?[J].中国人口·资源与环境,2018(9).
  [责任编辑:王功巧]
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15248300.htm