基于DEA-Tobit的城市生态效率评价及影响因素研究——以江苏省为例

基于DEA-Tobit两阶段分析框架,利用超效率DEA模型评价了江苏省13个地级市及苏南、苏中、苏北3个区域2009~2013年的工业生态效率,并采用Tobit模型测量了城镇化率、产业结构、环境规制对该效率值的影响。研究表明:江苏省城市工业生态效率整体处于中上水平,但地区间差异较大:苏中优于苏南,苏南优于苏北;工业用水、工业用地消耗过多,工业废气排放过量是目前影响江苏省城市工业生态效率提升的主要原因;提高城镇化率对江苏省城市工业生态效率有积极的影响,产业结构调整对城市工业生态效率有微弱的抑制作用,环境规制对城市工业生态效率影响并不显著。     

环渤海地区生态效率评价及空间演化规律

运用三阶段DEA模型对环渤海沿海地区17个城市的生态效率进行测算,并结合标准差椭圆和重心坐标方法,定量分析了2006-2015年环渤海地区生态效率的空间演化规律。结果表明：（1）基于三阶段DEA模型测算的生态效率结果,环渤海沿海17市的生态效率总体呈中等偏上水平,且2006-2015年效率值持续上升,天津、唐山、青岛、大连位居前四,17市中绝大多数城市生态效率值低于环渤海平均值,地区差异十分显著。（2）标准差椭圆结果显示环渤海沿海地区生态效率整体呈东北—西南格局,且有逐渐向西南偏移的趋势。（3）环渤海地区生态效率存在明显的省际差异性,且各省限制性因素区别较大。     

基于DEA-Malmquist-Tobit模型的河南省生态效率研究

从考虑污染变量角度运用SE-DEA模型对河南省2007-2012年的生态效率进行静态评价,通过Malmquist指数分析了生态效率的动态变化趋势,并结合Tobit回归探讨了生态效率的影响因素。结果表明:2007-2012年河南省生态效率(静态)总体上呈平稳上升趋势;河南省各地市(洛阳、许昌除外)生态效率(动态)呈现随时间进步特征,生态效率的改善主要是技术进步的作用所致,受技术效率变动影响较小;经济规模和产业结构是阻碍生态效率提高的主要因素,而市场化程度显著促进了生态效率的提高;环境保护支出对生态效率有明显的促进作用;进出口贸易和外商投资分别对生态效率产生一定的负向和正向影响。     

高质量发展下长江经济带生态效率及影响因素

构建NSUSBM-SFA-NSUSBM-Tobit的4阶段分析框架,基于长江经济带2007~2016年107个城市的面板数据,运用全局DEA技术计算了不可分离假设下城市的生态效率,同时通过3阶段DEA模型,将自然因素引入效率测算中.使用Tobit模型,结合新发展理念,定量分析了高质量发展视角下城市生态效率的影响因素.研究表明,2007~2016年间,不考虑各城市环境差异时,长江经济带综合生态效率均值由0.288增至0.617,增幅114.24%,于2011年跨过了0.4的低质量发展阶段,但低于0.8的高质量发展标准,湖南省增速最快,涨幅213.85%;考虑环境差异后,长江经济带综合生态效率均值由0.150增至0.395,涨幅163.33%,其中上海市增速最快,涨幅311.52%,上海、江苏与浙江的综合效率在大部分年份排名前3位,江西、贵州与云南则排名后3位.创新、城乡协调、政府环境投资、引进外资与推进城镇化均有助于提升城市生态效率.     

基于DEA-Malmquist指数的山东省生态效率评价研究

以2004牟-2012年面板数据为样本,运用DAE和Malmquist指数模型对山东省17地市生态效率及其变化特征进行测评.结果显示:山东省生态效率呈现波动变化,各地市之间差异明显,有6市达到了效率最优,烟尘、工业固废、工业粉尘和SO2是影响非前沿面城市生态效率提升的重要因素;各地市资源效率与环境效率存在差异,环境效率发展较好的城市数量多于资源效率;技术进步对生态效率的提高起着明显的促进作用;驱动技术创新、优化产业布局,发展循环经济是山东省提升生态效率的有效途径.     

广东省农业循环经济发展的DEA分析与有效性评价

运用数据包络分析方法中的超效率DEA(Super-efficiency Data Envelopment Analysis,SE-DEA)模型对2004、2005年广东21个地市农业循环经济发展的有效性进行了评价,并应用DEA模型(C2R和BC2)对于非DEA有效城市的主要原因进行了分析,提出了非有效向有效转化和调整的方向与建议。结果表明,两年间全省农业循环经济发展的平均超效率值均在2.0以上,平均综合效率、技术效率和规模效率值分别为0.967 0、0.974 8和0.991 0。2005年中有11个地市的效率值都呈现上升趋势,农业循环经济发展整体状况良好。5个非DEA有效的地市中,技术有效而规模无效率的地市只有汕尾,该地区的规模报酬处于递增状态。惠州、清远、梅州和江门地区均表现为技术、规模无效。其中梅州的技术效率最低,规模报酬显示出下降趋势。非DEA有效地市可对相对无效的投入、产出作适当调整,即缩减过多的投入或增加不足的产出,以改善和提高农业循环经济的运行效率。     

区域生态效率的测度:基于非期望产出的SBM模型的DEA窗口分析

在DEA窗口分析中引入基于非期望产出的非径向、非角度SBM模型对2006-2011年间我国30个区域的生态效率进行动态的测度和分析。结果表明,在此期间从整体上讲我国的生态效率是进步的,但各个地区的差异较大。生态效率最大的地区在此期间生态效率排名保持前列;生态效率较高的地区其效率变化幅度较大,且效率值是改善的;而生态效率较小的地区其效率变化幅度较小,是波动或者下降的。     

基于超效率DEA的中国区域生态效率评价

在介绍超效率DEA模型基础上,以反映经济发展的GDP和反映环境污染与能源消耗的相关变量为基础设计了评价生态效率的指标,并根据中国2007年的数据对各地区的生态效率进行了评价与比较,得出了全国生态效率总体偏低和地区生态效率差距较大的结论。     

区域能源效率测算及影响分析——基于三阶段DEA方法

文章运用三阶段DEA方法,测算了2010～2017年间全国30个省、市能源效率,并将剔除环境要素和随机扰动影响的效率值与传统DEA分析结果进行比较.结果显示,剔除环境要素和随机扰动之前,我国绝大多数省规模效率高于纯技术效率,导致规模效率被高估,存在投入不足的情况;通过三阶段DEA结果,中国地区间规模报酬都处于递增趋势,...     

基于DEA和SBM-Undesirable模型的山东省污水处理效率研究

为探究污水处理效率提升方法,选取覆盖山东省所有地级市的105座污水处理厂2018年污水处理数据为样本,在数据包络分析法(DEA)的基础上,通过SBM-Undesirable模型将部分产出指标作为非期望产出进行对比,分析山东省污水处理厂运行效率及制约其发展的关键因素.结果表明:①山东省2018年污水处理效率平均值为0.64,其中技术效率值为0.67,规模效率值为0.92,高于全国平均水平(全国平均值分别为0.62、0.62、0.96),技术效率是影响山东省污水处理效率的主要因素.②设置非期望产出后的效率值低于传统DEA效率值,说明COD、氨氮与总磷的排放对污水处理产生负面效应.③技术分类中,A2/O处理工艺在大型污水处理厂的技术效率最高,达0.8;其他活性污泥技术在小型污水处理厂的技术效率为0.7,且在COD及总磷的处理上具有优势;氧化沟处理工艺技术效率平均值为0.55,其对总磷的处理效果差,适用于中小型污水处理企业.研究显示,技术类型、规模大小及主要污染物对污水处理效率的影响具有交互作用,山东省应根据各污水处理厂具体情况,通过规模与技术的协同改进提高污水处理效率.      

碳中和背景下贵州省土地生态效率时空差异及其影响因素分析

土地生态效率反映了经济发展与生态环境的投入和产出关系,其效率的高低对区域高质量发展有着重要的影响。采用超效率SBM模型测算2010年、2015年、2020年贵州省县域土地生态效率,通过空间杜宾模型对土地生态效率时空差异及其影响因素进行分析。研究结论如下：贵州省土地生态效率处于中等效率水平,整体呈南北高、中部低的条带状空间分布规律;经济发展水平、政府干预和教育水平对土地生态效率表现出正向直接效应,区域投资水平则表现为负向直接效应;产业结构、区域投资水平和环境规制对土地生态效率具有负向溢出效应。     

中国生态效率的空间格局与影响机制分析

实现经济增长的生态友好模式转变是当代中国建设两型社会的必然要求,而中国地区生态效率的空间格局及影响因素分析是地理学研究的重要问题.基于此,本文利用随机前沿模型测算2004—2012年间我国地区生态效率,其次,基于探索性空间分析技术对生态效率的空间关联特征进行分析,最后,借助空间计量经济模型对区域生态效率的影响因素进行分析.结果表明:中国地区生态效率总体呈上升趋势,但效率水平偏低,东部地区生态效率高于中西部地区;生态效率空间分异格局显著,且具有正向的空间相关性,其中,低-低生态效率区域集聚分布于我国西部内陆,高-高生态效率集聚区分布于东南沿海;空间面板回归显示,城市化水平及经济发展的提高有助于区域生态效率的提高,环境法规的实施及有效的环境监管可以确保生态安全,而第二、三产业比重的增加不利于生态效率的提高.     

生态效率变动的产业及要素推动:基于投入产出和系统优化模型

论文以Leontief 投入产出分析为基础,利用系统优化模型测算中国的生态效率,并分析生产要素、产业产出和污染物对效率水平的影响;为了聚焦于低碳经济发展,模型仅包括温室气体一种污染物。从1997 到2010 年,中国生态效率约下降一半,要素投入和产出变动均是效率降低的原因。在劳动、资本和土地三种要素中,惟有高水平劳动影子价格为正、能够影响生态效率;1997-2010 年间,高水平劳动力实际利用率降低、稀缺性上升,加剧了实际生产与前沿面的距离、降低了生态效率。在18 类产业中,12 类产值上升、对生态效率贡献为正;食品、纺织、非金属制造、运输及公私服务业等6 类对生态效率作用为负。以上结果有助于明确实现保增长、减排放的关键产业部门和要素投入。     

长江经济带工业企业绿色创新效率的演变规律

在考虑非期望产出的前提下,采用超效率非期望两阶段网络DEA法测算2008~2016年长江经济带工业企业绿色创新效率,运用对数平均权重分解法（LMDI）对其影响因素进行分解,并估算各因素的实际贡献份额和区域差异.结果发现：长江经济带整体工业企业绿色创新效率均值为0.2710,即样本期内并未实现DEA有效,呈现出从下游地区向上游地区依次递减的趋势;并且下游与中游、上游地区工业企业之间的平均绿色创新效率水平差距呈现出逐渐扩大趋势,发展态势明显不平衡;整体上自身创新效应对工业企业绿色创新效率影响最大,剩余依次为工业企业消化吸收效应、购买国内技术效应、引进技术效应、技术改造效应和工业污染治理效应;新产品开发经费效应在第一和第二阶段一直处于主导地位;吸收消化经费和购买国内技术经费对工业企业绿色创新效率的正向促进作用明显;吸收消化和购买国内技术经费的增加在两阶段中的表现一致,但第二阶段的效应量下降明显;各因素对工业企业绿色创新效率的贡献差异呈现自东向西的减弱趋势,但中部地区的效应量不高;从时间变化趋势来看,长江经济带平均效应量整体呈现增加的趋势,但在"十二五"期间总效应量则呈现递减趋势.此外,上游和中游地区各因素效应量促进了工业企业绿色创新效率的提升.     

中国农业生态效率测度与驱动因素

为适应我国进入高质量发展阶段,实现农业资源的高效率利用,本文以中国30个省、直辖市、自治区（不包括西藏、香港、澳门和台湾）的2003~2017年度面板数据,运用考虑生态非期望产出和期望产出两阶段网络EBM模型,构建资源环境投入—环境治理两阶段模型,测度各省（直辖市、自治区）的农业生态效率,并结合Malmquist指数进行动态分析.以测度的农业生态效率为被解释变量,在考虑农业劳动力素质的门限效应下对其驱动因素进行分析.结果显示：2007年以前中国各地区农业生态效率,呈西部到东部逐渐收敛趋势.2007年以后,呈东西部高,中部塌陷,东西部与中部地区发展失衡.农业劳动力素质存在门限效应,门限值为1012.62.当门限变量值≥1012.62时,农作物种植结构对农业生态效率的影响存在促进作用;反之,则有抑制作用.财政支农水平对提高农业生态效率有正向影响,农用机械投入强度、农业生态环境防护投资额对提高农业生态效率有负面影响.     

1982～2008年东北冻土区植被生长季NDVI对气候变化和CO_2体积分数增加的响应

利用GIMMS和MODIS两种遥感数据,分析了1982～2008年东北冻土区植被生长季平均NDVI的时空特征,并探讨不同类型冻土区和不同植被类型归一化差值植被指数(NDVI)对气候变化和CO2体积分数增加的响应.研究表明,不同冻土类型区植被生长季NDVI均值从大到小依次为:连续多年冻土区大片多年冻土区季节性冻土区岛状多年冻土区.东北冻土区不同植被类型生长季平均NDVI值由大到小依次为:森林灌丛沼泽农田草地,其中森林植被生长季平均NDVI值为0.61,草地为0.46.过去27年间,东北冻土区植被生长季平均NDVI年际变化曲线可分为3个变化阶段:①1982～1990年,小幅上升阶段;②1990～2000年,缓慢下降阶段;③2000～2008年,明显上升阶段.1982～2008年期间,连续多年冻土区及大片多年冻土区植被生长季平均NDVI值呈显著上升趋势(p0.05).对于不同植被类型而言,除森林植被NDVI呈显著上升趋势外(p0.05),其它植被类型NDVI值无显著变化趋势.过去27年间,东北冻土区年均气温显著升高,年降水量显著下降,CO2浓度显著升高.研究区全区平均NDVI与年平均气温呈显著正相关(p0.05),气温是影响东北冻土区生长季植被NDVI的主要气候因子.森林和沼泽湿地植被生长季平均NDVI与年平均气温呈显著正相关,与降水量呈显著负相关(p0.05);5种植被类型中仅森林植被受CO2浓度影响显著.年平均气温对不同植被类型的影响由高到低的顺序为:森林沼泽湿地灌丛农田草地;降水的影响为:森林沼泽湿地草地灌丛农田;CO2浓度的影响为:森林沼泽湿地草地农田灌丛.     

考虑环境因素的城镇污水处理投资效率——基于三阶段DEA的方法

运用三阶段DEA模型对剔除环境因素和随机误差因素影响前后的城镇污水处理效率进行测算和比较.研究结果表明：经济、社会和水资源禀赋等环境因素对城市污水处理投资效率具有显著影响,且高估了污水处理的综合技术效率.我国当前城镇污水处理综合技术效率水平不高,仅为0.797;从区域来看,东部和中部综合技术效率较高,西部地区综合技术效率较低.从纯技术效率和规模效率来看,多数省份处于低高型阶段,说明多数省份存在管理技术不足,规模冗余的现象,且我国污水处理率低于污水处理投资效率.因此,在提高污水处理的管理技术水平的同时也要提高污水处理量和污水处理规模的建设.     

黄河流域城市资源环境效率时空特征及影响因素

提高城市资源环境效率对流域高质量发展具有重要意义。采用基于非期望产出的SBM超效率模型和Malmquist-Luenberger指数,对2000年、2005年、2010年、2015年和2017年黄河流域地级以上城市的资源环境效率进行测算,并结合核密度函数分析其时空特征,应用Tobit模型测度城市资源环境效率的主要影响因素,以期为黄河流域资源环境提质增效提供有效参考。结果表明：近年来,黄河流域城市资源环境效率大致呈“U”型变化趋势,总体水平不高,非DEA有效城市的数量远多于DEA有效城市;城市全要素生产率呈下降态势,效率变化和纯技术效率变化呈改善趋势;产业结构和政府干预力度与资源环境效率呈正相关,经济发展水平、城镇化水平、能源消耗水平和环境治理水平对资源环境效率具有负向作用。     

北京城市物质代谢的能值分析与生态效率评估

城市如同生命体一样,需要持续不断的代谢过程完成其正常运转.城市可持续发展研究的关键是城市物质代谢流量及其代谢效率研究,但物质代谢流量仅能反映代谢速率,而其生态效率则反映了支持社会经济发展的物质代谢能力.采用能值分析方法,引入"生态效率"概念,构建了城市物质代谢生态效率的度量模型,从代谢流量及其效率2个方面核算了北京市资源环境及经济发展的代谢状况.结果表明:1990～2004年,北京市可利用总能值非常丰富,经济发展程度较高;来自本土可更新自然资源相对匮乏,大部分来源于不可更新资源和系统购买的资源与服务;城市废弃物资源化水平有待提高,环境压力较大;生态效率指数呈现出增加的趋势,2004年生态效率指数比1990年提高了3.6倍,表明城市自组织能力、发展潜力以及再生循环能力不断提高.说明提高城市物质代谢生态效率的根本途径是经济效率、资源效率和环境效率的协同发展,以及逐步构建废物资源化的循环链条.     

黄河流域城市水资源利用效率测算及影响因素分析

基于数据包络法的超效率SBM模型、DEA-Malmquist指数、泰尔指数、变异系数和Tobit回归模型,对黄河流域54个地级以上城市的市辖区水资源利用效率、区域差异和影响因素展开测算和分析.结果表明：①2007-2017年,黄河流域城市水资源利用效率远未达到有效水平,82.6%的城市水资源利用效率普遍处于生产前沿面之下,存在水资源配置效率低下和资源浪费、冗余问题;城市水资源利用效率平均值由0.469缓慢波动上升为0.540,区域差异逐渐缩小,总体上呈现黄河上游 > 黄河下游 > 黄河中游的态势.②黄河上游、中游城市水资源利用全要素生产率整体处于上升阶段,下游地区城市水资源利用全要素生产率却处于下降阶段,影响黄河流域城市水资源利用全要素生产率的主要因素在于纯技术效率.③经济发展水平、产业结构等与水资源利用效率呈正相关;市场化程度、水资源禀赋与水资源利用效率的相关性不显著;水效管理政策、水污染物排放与水资源利用效率呈现较为显著的负相关关系.