基于改进后数据包络模型的省际环境效率评价

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1、鳓剿矧㈤嬲黝糍嘲黼㈣獭潮鬻剿鹈黪酗鲫黝戳剐蚴嘲翱髂糕嘲獬矧鳓剐蚴嘲嘲粼嬲㈣删静鳓嬲剐嬲嬲删黝嘲俐㈣嘲鞠：DOI：10．39690．issn．1003—1154．2015．02．026基于改进后数据包络螟型帕省际环境效率评价口王锐任庆忠(重庆大学经济与工商管理学院，重庆400030)[摘要】考虑了弱可处置性和差异效率参数的数据包络模型，能够较好地克服对经济生产活动描述脱节的问题，提高对样本的鉴别能力，运用该方法对我国2008-2012年各省环境效率有效性进行评价，结果呈现出东高西低的状况，且存在一定的惯性。【关键词】弱可处置性；环境评价；环境效率；D

2、EA模型[中图分类号]用m配，F205[文献标识码】A[文章编号]1∞3-11钳(2015)O枷075—03伴随我国工业化和城镇化发展，温室和酸性气体排放、雾霾、水污染等环境压力突出。本文以环境效率来描述环境质量的评价。良好的环境效率体现为一定的资源投入下尽可能地增大如GDP3X$羊-的期望产出，或在一定的期望产出水平下尽可能地降低投入，同时限制如污染物等非期望产出。对资源禀赋、经济结构和发展历程差异巨大的各省作环境效率评估，便成为衡量我国经济效率状况的重要部分。一、文献回顾当前文献一般都采用了DEA基本模型，或再结合其他数学方法。基本模型建立在不

3、需讨论变量函数关系的认识之上，往往忽视了变量内在的经济意义与联系，对有用信息挖掘不充分，结果总体效率值偏高，往往过多的决策单元(DMU)会被判定为DEA有效。为了弥补基本模型的不足，不少文献对其性质进行了讨论。随着环境问题日益得到重视，污染作为生产过程中的副产品无法排除而被纳入了经济效率的评估当中。考虑了非期望产出的DEA模型，一般是将其作为投入或利用弱可处置性(WeakDisposability)来处理两种方式。前者把非期望产出视为对环境资源的消耗，变量在测算效率值过程中调整不受限制，也即强可处置性。但从经济意义上讲，有限投入能够生产无限产出违背

4、了物质转化数量关系⋯。后者认为非期望产出具有弱可处置性，在该性质下减少非期望产出须损失期望产出，其实质为变量间的联系。但是当前文献未明确弱可处置性的适用范围，很多文献对所有的非期望产出均采用弱可处置性，这也忽视了产出的不同属性。鉴于此，应根据变量的属性及相互关系区别适用强或弱可处置性。近年来，有学者认为除了区分可处置性质以外，还应该对不同变量区别设置效率参数。当前大部分文献都采用了标准的径向法，对所有的变量设置单一的效率参数，意义为表达了决策单元达到效率前沿面投入的最大压缩比或产出的最大扩张比。但单一效率参数不能区分不同变量的重要性，无法体现经济政

5、策或偏好上的考量乜]，会将过多的决策单元判定为DEA有效，可以证实径向法中部分变量存在未被充分利用的情况，这可能导致有效信息的损失[3】，降低结果的可比性。而且各变量在数量级以及波动幅度等统计量上的差异巨大，故向效率前沿面的调整会因值而异，统一估计缺乏说服力。径向法在多投入产出情形下一般非凸，特别是在考虑弱可处置性的情形下，但多效率参数能解决这个问题”】。另外，差异的效率参数可以作为变量间的链接纽带，以刻画变量问的深层次经济联系，这层联系不局限于当前文献中的期望产出与非期望产出之间，还包括投入与产出、产出与产出之问。模型中缺少差异的效率参数作为变量

6、的区分或联系机制，结论会减少一定的有用信息和对样本鉴别能力。当前DEA基本模型的研究文献偏向于可处置性质、效率参数等具体性质上，还未能很好地融合这些性质来评估环境问题，也显示了基本模型对变量的描述与实际脱节，评估结论更偏向于数学判断而非经济判断。本文立足于对可处置性质、效率参数等问题的讨论，提出进一步细分投入产出变量，区分可处【基金项目]国家自然科学基金重点基金项目(71133007)；国家自然科学基金面上基金项目(71071172)．2015年第2期国目蓠豫

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25、{嬲嘲嘲㈣㈦㈣㈣剿㈨黝搭l置性质，并通过差别设置效率参数，建立变量问联系和识别变量差异带来的影响。由此对基本模型的改进不会改变其基本框架，同时还保持了原模型的简洁性、客观性、灵敏度。二、模型方法首先给出基本模型。考虑一个有n项DMU参与的生产过程，该过程有irrt项投入、q项期望产出、s项非期望产出。其中n+DMU的投入、期望产出和非期望产出变量分别用行向量表示X、y、U，各向量的分量分别表示为茹、Y、M。，l项DMU表明所有投入量与产出量均为n维。本文选取投入为导向，并假设规模报酬不变，参照文献中给出的模

26、型2[4]，直接以带有阿基米德无穷小量的形式给出，模型如下：TE=min“艿(eT，S一+e2T．s+)Xm+Si=X扣扛