基于DEA的区域循环经济发展评价研究

来源:用户上传      作者: 张兴娟 彭 煜 贺 唐

　　【摘要】本文根据循环经济模式下减量化、再利用、再循环和无害化原则,建立了以固定资产投资、能源消费为投入指标,以国内生产总值、最终消费、固体废物利用率为产出指标的区域经济发展DEA评价模型,对全国部分省、市进行评价,并对评价结果进行分析,找出各区域在经济发展中存在的问题,结果表明我国区域经济发展亟待转变经济增长方式,走可持续发展之路。
　　【关键词】循环经济 区域经济 DEA评价
　　
　　中国要转变目前存在的难循环、低效率的经济增长方式,实现能循环、可持续的国民经济和节约型社会,必须走循环经济之路。根据“减量化、再利用、再循环和无害化”原则,以物质流管理方法为基础,依靠科学技术、政策手段和市场机制调控和消费活动过程中的资源能源流动方式和效率,实现“资源―产品―再生资源”的物质循环模式,用最少的资源能源消耗,取得最大的经济效益产出和最少的污染排放。我国循环经济的实践,主要围绕产业和区域两个基本方面展开。区域经济的发展,依然面临着严峻的资源与环境问题。从我国推动循环经济的一开始,区域循环经济就首当其冲地活跃在探索我国循环经济道路的最前线,直接支撑着我国循环经济的发展。中国地域宽广,区域经济的发展呈现出非均衡性。而在循环经济模式下各区域在资源投入、技术利用、经济发展、环境保护等方面表现出的差异尤为突出。因此,评价循环经济模式下区域经济发展,对区域经济发展过程中存在的问题以及区域产业结构优化乃至国民经济宏观调控都有着重要意义。本文在综合现有文献内容的基础上,以2007年GDP排名前15名省、市为例,得出区域经济发展中的相对无效投入和不足产出,以及各区域规模效益和技术效率情况。
　　一、数据包络分析
　　数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是由美国著名运筹学家Charnes等人在1978年提出的一种评价相对效率的系统分析方法。
　　1、DEA分析的C2R模型
　　假设某评价系统有n个决策单元(Decision Marking Units,DMU),评价指标体系包括m个输入指标和s个输出指标,第j个决策单元的输入向量和输出向量分别用xj=(x1j,x2j,…,xmj)和yj=(y1j,y2j,…,ysj)表示。建立如下对第个决策单元进行评价的对偶规划模型(见式(1))。
　　为第i种投入指标的松弛变量,tr为第r种产出指标的剩余变量,?兹为投入比例变量,?着为非阿基米德无穷小量,具体计算时可取10-6,称(D)为具有非阿基米德无穷小量的C2R模型。
　　使用(D)评价DMUj的DEA有效性遵循如下原则:
　　C2R模型的一个弱点在于可能计算得到的有效单元较多,而C2R模型对于这些有效单元进行继续评价是无能为力的。Per Anersen等学者于1993年提出一种超效率评价模型能够对DEA有效的单元进行排序,超效率评价模型具有与C2R模型相似的数学形式(见式(2))。
　　这里的数学符号含义与(1)中相同,与C2R模型不同的是超效率模型的基本思想是在进行DMU效率评价时,使DMU的投入和产出被其他所有决策单元的投入和产出线性组合替代,同时将DMU排除在外,而C2R模型是将DMU包括在内的。一个DEA有效的决策单元可以使其投入按比例增加,而保持效率值不变,其投入增加比例即为其超效率评价值,因此超效率得到的评价值大于1,并可依据超效率评价值对DEA有效的决策单元进行评价。
　　超效率模型的另一个应用是可以区分弱DEA有效和非DEA有效单元,具体如表1。
　　二、循环经济模式下区域经济发展的DEA评价
　　1、评价指标选取
　　依据发展循环经济遵循减量化、再利用、再循环和无害化原则,主要从人力、资金、资源等方面考虑投入指标,从GDP、最终消费、废弃物再利用率、废弃物再利用产值等方面考虑产出指标。DEA评价要求投入、产出指标之间具有严格相关性,故在评价前运用双重筛选逐步回归方法对投入、产出指标进行筛选,最终选取固定资产投资、能源消费为投入指标;选取最终消费、GDP、工业固体废弃物综合利用率为产出指标。其中工业固体废弃物综合利用率=工业固体废弃物利用量/工业固体废弃物产生量。
　　2、区域经济发展评价与分析
　　根据2008年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》相关数据,选择GDP排名前15名的省、市为决策单元进行区域经济发展的DEA评价,各决策单元具体的投入、产出数据见表2。
　　根据表2数据进行DEA评价,将各投入产出数据代入(1)中,借助matlab软件上机运算得到结果见表3、表4。
　　从表3可以看出,在所选择的15个省、市当中,广东、上海、北京、黑龙江同时为规模收益不变和技术效率最佳,其余各省、市均非同时为规模收益不变和技术效率最佳。计算结果表明,福建和安徽在固定资产投资投入上分别有65.04,219.2亿元的冗余,河北、辽宁、四川、湖北、湖南在能源消费投入上分别有4900.4,26.3,470.4,1928.4,1407.4万吨标准煤的冗余。四川、湖北、湖南、安徽在GDP产出上有1072.2,900.9,1626.4,2058.9亿元的不足,山东、江苏、浙江、河南、河北、辽宁、福建、安徽在最终消费产出上有1534.3,2989.1,1338.6,592.8,801.1,805.4,756.82,
　　1139.3亿元的不足,这与山东、江苏、浙江、辽宁是出口强省是一致的,而河南、河北、福建及安徽则表现为内部需求不足。江苏、浙江、福建在固体废物利用率产出上分别有1.2,0.5,0.1019的不足,从固体废物综合利用方面看,这三个省还需进一步加大环境污染治理力度。
　　从表4可以看出,广东、上海、北京、湖北、黑龙江规模收益不变;辽宁、四川、湖南规模收益递增,实现规模经济,可以预见这三个省在加快经济发展的过程中资金、能源仍能发挥重要作用,同时必须注意环境保护;其余七个省市规模收益递减,表现为规模不经济,这些省市若再要实现经济快速发展,仅靠资金、资源的投入是不可行的,必须转变经济增长方式,大力发展循环经济,走可持续发展之路。
　　应用超效率模型可做进一步评价,对于表3所示结果中具有同时为规模收益不变和技术效率最佳的广东、上海、北京、黑龙江四个省、市而言,C2R模型不能做进一步的评价。将表2中这四个省、市对应的投入、产出数据代入超效率DEA模型(2),借助matlab软件上机运算,得到的结果见表5。
　　表5表明,在C2R模型评价结果中表现为DEA有效的四个省、市在经济发展效率上的排名依次为北京、广东、黑龙江、上海。北京以1.3的超效率评价值位居第一,广东与黑龙江均以1.2的超效率评价值排名第二,上海排名最后,其超效率评价值为1.063。与此同时,我们还得到北京在固定资产投资投入有1251.2亿元的冗余,广东、黑龙江在能源消费方面投入分别有1666.4,3813.5万吨标准煤的冗余。北京、黑龙江在GDP产出分别有869.7,2212.1亿元的不足,广东、上海、黑龙江在最终消费产出分别有176.3,1064.8,301.89亿元的不足,广东在固体废物利用率产出有1.5的不足。借助超效率模型,我们可以对同时具有规模收益不变和技术效率最佳的北京、广东、上海、黑龙江做进一步的评价,结果表明即便是在效率值显示为最优的情况下,这四个省、市在经济发展中仍然存在需要改进的地方。尤其是广东在固体废物利用方面表现出很大的不足,仍需加大环境污染治理力度。

　　3、结论和问题
　　从所选择的15个省、市分析来看,除广东、上海、北京、黑龙江外其余11省、市均非同时为规模收益不变和技术效率最佳,表明这些省、市在循环经济发展方面仍然有很长的路要走。北京、广东、上海、黑龙江在模型(1)的结果中效率值都达到1,表明在我国这四个省、市循环经济发展水平属于最强,其优势在于经济发展水平和资源投入方面。由于具备了良好的经济和社会基础,大力发展高新技术产业推动循环经济发展的步伐,在输入端源的削减上,充分利用资源,生产利用率较为突出。尤其是黑龙江,在循环经济发展方面取得了很大进步。但应用模型(2)做进一步评价发现,这四个省、市在经济发展过程中仍然存在不足之处。北京在固定资产投入上存在一部分冗余的同时在GDP产出上表现出一定量的不足;广东在能源消费投入出现冗余的同时在最终消费产出与固体废物利用率产出方面存在不足,与广东资源输入流和废物输出流较高的现状相符。特别是在废弃物综合利用上仍处在资源破坏大于保护的末端治理被动阶段,还未实现循环经济再利用;黑龙江近几年在发展循环经济方面取得明显成效,但仍然在能源消费投入上存在冗余的同时GDP产出与最终消费产出存在不足,需要在保持循环经济良好发展势头的基础上继续加大循环经济力度;上海作为最早探索循环经济之路的城市之一,在发展自身循环经济方面表现良好,但在最终消费产出上仍存在一定量的不足。总的来看,中国区域经济发展亟待转变经济增长方式,大力发展循环经济,走可持续发展之路。作者根据循环经济模式下“减量化、再利用、再循环和无害化”原则选择投入产出指标,对区域经济发展进行评价,以发现各区域在发展过程中存在的问题,寻求区域经济可持续发展之路。
　　
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