生态效率评价与产业结构论文范文

1基于SFA的区域生态效率评价

1.1理论模型Farrel于1957年最早提出了随机前沿模型的效率测算方法,该方法反映了最优状态下的投入产出关系，它将生产非效率（即不可能达到生产可能边界）的部分分为随机扰动项（表示统计噪声）和非负随机误差项（表示技术非效率）两部分。

1.2区域生态效率评价的SFA模型构建、数据来源及指标选取

1.2.1指标选取及数据来源生态效率要求系统用较少的资源消耗和环境代价获得较大的经济收益,其核心思想是“少投入多产出”。本文采用2002~2011年的各省域资源-环境-经济复合系统的投入产出数据来分析同期的生态效率，其中产出指标用各省域的经济发展总量-GDP表征；投入指标包括资源消耗和环境投入（污染物排放量），分别以全社会平均从业人数、耕地面积、能源消费总量、全社会用水总量、工业二氧化硫排放量、工业废水排放量、工业固体废物排放量七个指标衡量。本文研究指标的选取参考了邱寿丰的生态效率指标设计体系，根据指标的科学性，劳动力、资本和原材料投入未记入研究范畴。生态效率评价投入产出指标选取见表1。基础数据主要来源于2002~2011年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及中部六省省级统计年鉴；2003年以前的用水总量来源于各省的《水资源公报》；部分缺失数据系折算所得，对结果影响不大。

1.2.2基本模型投入产出函数的形式一般有柯布-道格拉斯和超越对数两种。前者容易计算，但会受到要素间替代弹性不变假定的限制；后者放宽了上述假定，但会产生多重共线性问题。根据以往研究结果，柯布-道格拉斯投入产出函数（C-D函数）能够较好地描述与经济总量有关的投入产出问题。因此本文以Battese和Coelli[11]在1992年提出的模型为基础，选取对数形式的C-D函数，建立随机前沿生产函数模型。

1.2.3模型检验结果分析运用Frontier4.1软件，得到模型（3）的估计结果（见表2和表3）。由表2可以看出，LR=59.6131,通过了1%的显著性水平检验，说明模型的误差显著受到技术非效率的影响，因此有必要使用SFA模型；模型（3）中的σ2和γ的检验显著性水平均高于1%，γ=0.7793,说明在随机误差项中有77.9%来自技术非效率的影响，只有22.1%的影响来自系统误差等外部影响因素，进一步说明了使用SFA方法分析区域生态效率是十分必要的。

1.3评价结果分析由表3可以看出：（1）从总体来看，中部六省这10年的平均生态效率水平偏低，仅为0.6128，说明中部六省实际产出与前沿生产面的差距较大，资源环境利用效率还有很大的挖掘空间。中部六省应着力转变生产方式，在“节约资源，控制污染”上下功夫，有效提高资源环境的利用效率。（2）从各年度来看，无论是中部各个省域的生态效率水平还是六省的平均值都呈现出逐年稳步上升的趋势。中部六省平均生态效率从2002年的0.5503增加到2011年的0.6719，涨幅为22.1%；生态效率涨幅最大的是湖北省，十年间增加了35.2%。这说明在经济发展的过程中，资源环境各投入要素的使用效率在逐年提高，实际产出与前沿面的距离不断缩小。（3）从各省域来看，中部六省域间生态效率存在显著差异，但这种差异在逐年缩小。生态效率水平最高的是江西省，2011年达到0.898；河南、安徽、湖南三省居中，2011年生态效率水平在0.6-0.7之间；而生态效率水平较低的是湖北和山西两省，2011年湖北省的评价值仅为0.5657，江西省几乎是它的1.6倍。省域间生态效率的差异呈逐年递减的趋势，2001年中部六省生态效率评价值最高者与最低者相差0.43，到2010年这一数据缩小为0.33。

2中部六省三次产业与生态效率的关联度分析

以往对系统关联因素的分析主要采用数理统计的方法，如主成分分析、方差分析等，但这些方法要求数据量大，样本要通过某种统计检验，往往出现量化结果与定性分析结果不符等现象。尤其我国现有统计数据十分有限，灰度大，许多数据无法通过特定统计检验，因此采用数理统计方法往往难以凑效。灰色关联分析法对样本量的多少和样本有无规律都同样适用，可以弥补上述方法的缺陷。

2.1灰色关联度分析原理与方法灰色关联度分析是对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，目的是寻求系统中各要素间的主要关系，找出影响目标值的重要因素，分析和确定要素间的影响程度，其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小。

2.2灰色关联度分析结果将中部六省资源环境经济系统作为研究对象,以各省域生态效率评价值作为系统主行为要素X0。评价产业结构对生态效率的影响，选取以下三个指标作为系统行为相关要素：X1-第一产业占GDP比重（简称一产占比，下同），X2-第二产业占GDP比重（简称二产占比，下同），X3-第三产业占GDP比重（简称三产占比，下同）。选取2002~2011年间六省域的截面数据共60个样本进行评价。得到γ01=0.587483，γ02=0.72911，γ03=0.653255。由以上结果可以看出γ02>γ03>γ01，即把中部六省作为一个整体来看，二产占比对生态效率的影响最大，其次是三产占比，最后是一产占比。因此，要改善中部六省的生态效率水平，对第二产业进行升级重组效果最显著。分别对安徽、河南、湖北、湖南、江西、山西六个省域2002~2011年的10个样本数据进行评价，得到各省域产业结构与生态效率水平的关联度（见表4）。由表4可知：（1）江西、湖北两省三产占比与生态效率的关联度差别不大，而河南、湖南、山西和安徽四省二产占比对生态效率的影响显著高于一产和三产，河南省二产占比的关联度甚至达到了0.9266，这说明第二产业内部资源利用水平和污染物排放治理对生态效率的提高举足轻重。（2）江西省的三个关联度中，三产占比的关联度最大，二产其次，一产关联度最小；其余五个省份均遵循γ02>γ03>γ01的规律。江西省第三产业占比对生态效率的关联度超过了二产，所以要提高该省的生态效率，就要大力发展第三产业。3结论及政策建议通过对中部六省的区域生态效率评价的实证研究以及对三次产业与生态效率灰色关联度的分析，本文得出以下结论：（1）2002~2011年中部区域生态效率水平整体有所上升，但整体水平偏低，省域间生态效率差异显著；（2）三次产业占比与区域生态效率的关联度由大到小依次为：二产，三产，一产；河南、湖南、山西和安徽四省二产占比与生态效率关联度显著高于一产和三产；江西省三产占比对生态效率的关联度在三次产业中最高。由于经济发展中的产业结构效应是影响区域生态环境变化的关键因素，特定的产业结构及不同行业的技术水平决定了区域生态效率水平，要提高区域生态效率水平，就必须逐步调整产业结构。从生态效率的角度出发，中部地区产业结构调整和优化的方向应包括以下几点：（1）加速区域产业结构的优化升级。中部六省产业结构还很不合理，二产占比呈上升态势,2010年中部六省有四省域二产占比超过了50%；而三产占比呈明显下降趋势，河南省2010年三产占比仅有28.6%，10年间下降了11.4%，中部六省三产占比最高的是湖南省，但也只有39.7%。严重扭曲的产业结构势必是造成总部六省生态效率偏低的首要因素。因此要提高区域生态效率，必须适度降低二产占比，改变传统的粗放型经济，加速发展对环境影响较小的第三产业，特别是高技术产业、文化产业。（2）加强第二产业内部产业升级重组。中部六省二产占比偏高，二产对生态效率的关联度在三次产业中又是最大的，因此要提高生态效率水平，就要在第二产业上下功夫。首先要对传统产业进行技术创新，加大科研投入提高产品的资源利用效率,发展先进制造业消除结构性污染；其次要对现有产业，特别是“高投入、高能耗、高污染、低产出”的产业或产品进行淘汰或重组，发展循环经济，促进产业提质升级。（3）立足自身资源环境优势，发展特色产业。江西省生态效率水平在中部六省中最高，且第三产业对生态效率影响较大，因此江西应大力发展第三产业，做大做响“红色旅游业”和“陶瓷文化产业”。山西省经济发展应立足其丰富的矿产资源，煤炭产业仍将是该省的支柱产业，但应注意提高技术水平，延长产业链，大力推动清洁生产，发展高附加值产业。

作者：潘兴侠何宜庆单位：南昌航空大学数学与信息科学学院南昌大学经管学院金融证券研究所