, 郝帅Spatio-temporal pattern evolution of eco-efficiency and the forecast in mainland of China
ZHENGDefeng, HAOShuai收稿日期:2017-09-14
修回日期:2018-01-27
网络出版日期:2018-05-20
版权声明:2018《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部 所有
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1 引言
随着中国经济的快速发展,资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化的形势日趋严峻,加之中国“四化”的快速推进,以及长期以来“高投入、高消耗、高排放”的经济发展模式,致使区域资源环境与经济发展之间的矛盾日益突出。党的“十八大”报告把生态文明建设纳入中国特色社会主义事业五位一体总体布局,明确提出“把生态文明建设放在突出地位,努力建设美丽中国”;党的“十九大”报告则对新时代生态文明建设进行了新的定位,明确指出“生态文明建设是中华民族永续发展的千年大计”。因此,如何在保持经济快速增长的同时实现节约资源、保护环境、提高生态效率的有机统一已成为当前研究的热点与前沿。生态效率的概念于1990年被首次提出,定义为经济增加价值与增加的生态环境影响的比值[1]。并随着世界可持续发展委员会（WBCSD）的重新定义和推广,生态效率的概念被广泛接受和认可,其研究也备受关注[2,3,4,5]。近年来,随着中国生态环境承载力逐渐下降,如何实现生态环境与经济发展、经济效益与生态环境效益的协调可持续,如何定量描述生态—经济的相互作用及相互联系已成为有关学科持续关注的热点问题。对此,中国相关领域的****展开了一系列研究,并取得了丰富的研究成果。就研究对象来看,国内****多集中于企业[6,7]、农业[8,9]、行业[10,11]、城市及区域等[12,13,14];从研究方法来看,多集中于能值—物质流法[15,16]、指标体系法[17,18]和DEA模型法[19,20]。由于DEA模型法能有效避免权重设定时存在的主观因素,且不需要考虑评价指标的类型及量纲,因而得到广泛应用。谢花林等基于SBM模型对中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异及收敛性进行了分析,同时提出提高工业用地TFP的相关措施[21];黄建欢等将生态效率用于衡量区域绿色发展水平,在此基础上分析了金融发展影响区域绿色发展的四个机理[22];盖美等利用SFA模型与SBM模型,对辽宁省环境效率进行测算,并采用多种方法进行时空分析,同时利用Tobit模型分析了环境效率的影响因素[23];杨斌采用DEA模型从宏观角度对中国生态效率进行测度研究,认为中国生态效率在研究时段内变化不大,且与区域经济发展程度一致[24];付丽娜等基于DEA-Malmquist指数模型对长株潭“3+5”城市群生态效率进行测算对比,并通过Tobit模型考察不同影响因素对效率的影响[25];龙亮军等认为生态福利绩效是生态效率内涵的进一步提升,因此将人类发展指数（HDI）纳入评价体系,基于PCA—Super-SBM模型对上海市的生态福利绩效进行了评价[26]。
以往研究虽然研究视角、方法各异,但普遍认同生态效率的核心思想是以最少的资源损耗和环境污染成本生产最大的产品和服务价值,这与建设生态文明、发展循环经济、实现可持续发展的目标不谋而合。但就现有研究成果来看仍存在一些不足：① 将污染物作为投入要素进行分析不符合实际生产过程,也违背了物质守恒定律;② 直接选取水资源消耗量和废水排放量分别作为投入、产出指标,忽视了对水资源的真实消耗量和水环境的真实损失量;③ 将能源消耗直接作为投入指标,难以体现资源在开发利用过程中所造成的环境质量降级的经济成本;④ 缺乏对生态效率的空间分布格局演化的表征、预测。鉴于此,本文基于水足迹理论和生态系统服务价值理论,提出将水足迹和资源环境成本增加到投入指标体系以体现资源约束,将灰水足迹增加到非期望产出指标体系以体现环境约束。利用考虑非期望产出的SBM模型、标准差椭圆（SDE）方向分布模型、灰色动态模型GM（1, 1）对2000-2015年中国大陆生态效率进行测度与分析,并对其空间分布格局进行表征、预测,以期揭示中国大陆生态效率的时空变化特征及未来空间格局动态演变规律,为探索区域经济与生态环境协调发展模式,实现经济效益与生态环境效益双赢的目标提供参考与借鉴。
2 研究方法与数据来源
2.1 考虑非期望产出的SBM模型
数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）是使用数学规划模型评价具有多个投入要素和多个产出要素之间相对效率的方法。其中非径向、非角度的SBM模型（Slack-Based Measure）在目标函数中加入松弛变量,解决了存在非期望产出时效率评价中投入、产出的松弛性问题[27]。相关公式如下：式中：ρ*为生态效率值,且0 < ρ* ≤ 1;S–、Sg、Sb分别为投入、期望产出和非期望产出的松弛量;x、yg、zb分别为投入、期望产出和非期望产出值;m、S1和S2分别表示投入、期望产出和非期望产出要素个数;X,Yg和Zb分别对应投入、期望产出和非期望产出构成的矩阵;λ为权重向量。当S– = Sg= Sb = 0时,ρ* = 1表示决策单元完全有效;否则表明存在效率损失,需要对投入、产出量进行调整。参考相关文献[28],本文将生态效率划分为5个级别：效率最高（即完全有效,ρ*=1）、效率较高（0.6<ρ*<1）、效率中等（0.4<ρ*≤0.6）、效率较低（0.2<ρ*≤0.4）、效率很低（0<ρ*≤0.2）。
2.2 标准差椭圆模型
标准差椭圆（Standard Deviational Ellipse,SDE）是一种表征地理要素空间方向分布特征的分析方法,能够精确地揭示地理要素空间分布格局多方面的特征[29,30]。包括重心坐标、旋转角、沿长轴的标准差和沿短轴的标准差4个基本要素,分别表示地理要素空间分布格局的相对位置、地理要素发展的主要趋势方向及在主要方向和次要方向上的离散程度。相关计算方法见参考文献[29, 30]。2.3 灰色动态模型
一般的动态预测方法对样本的容量、数量特征等具有一定的要求,而灰色系统理论对建模数据没有特殊的要求和限制,是研究“少数据”“贫信息”不确定性问题的一种常用方法。受数据样本容量的限制,本文引入灰色动态模型中的GM（1, 1）分别对标准差椭圆重心坐标的经度Long、纬度La、旋转角θ、短半轴Minor Ra、长半轴Major Ra进行趋势预测,从而揭示未来中国大陆生态效率空间分布状况及迁移路径。相关计算步骤参考文献[31]。2.4 评价指标体系的构建与数据来源
2.4.1 评价指标选取 结合DEA模型的特点及数据的代表性、可获得性、可操作性原则,投入指标除考虑劳动力、资本、土地外,将水足迹与资源环境成本纳入投入要素,以体现区域经济发展对水资源的真实消耗及资源环境成本的经济价值;非期望产出除考虑环境污染指标外,将灰水足迹纳入产出要素,反映水环境的真实损失量,从而构建中国大陆生态效率测度评价指标体系（表1）。Tab. 1
表1
表1中国大陆生态效率测度评价指标体系
Tab. 1The measurement indexes of eco-efficiency in the mainland of China
| 指标类型 | 指标选取 | 指标说明 |
|---|---|---|
| 投入指标 | 劳动力投入（X1） | 第一、第二、第三产业就业人数（万人） |
| 资本投入（X2） | 资本存量（以2000年不变价折算）（亿元） | |
| 水足迹（X3） | 经济发展中实际水资源消耗量（亿m3） | |
| 资源环境成本（X4） | 经济发展过程中对资源环境消耗的经济价值（亿元） | |
| 土地投入（X5） | 建设用地面积（万hm2 | |
| 期望产出指标 | 经济总量（Y1） | 国内生产总值GDP（以2000年不变价折算）（亿元） |
| 非期望产出指标 | 灰水足迹（Y2） | 经济发展对水环境的真实损失量（亿m3） |
| 环境污染（Y3） | SO2排放量（万t） | |
| 烟（粉）尘排放量（万t） | ||
| 工业固体废弃物排放量（万t） |
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需要指出的是：囿于篇幅限制,有关水足迹与灰水足迹的具体计算方法请参考相关文献[32,33];此外,由于以往对资源消耗及环境损失进行核算时,通常侧重从单一自然资源或矿产能源的开发、利用角度,使得其核算结果在实践应用中往往受到限制。基于此,本文提出基于生态系统服务价值的资源消耗及环境损失成本模型对资源环境成本进行计算。相关计算公式如下：
式中：RCV表示区域国民经济发展的资源消耗成本（元）;EDV表示环境损失成本（元）;Y表示中国粮食平均价格（元/kg）;P表示粮食平均单产（kg/hm2）;ci为第i类土地生态系统提供产品和服务的效率（%）;di为第i类土地由环境降级造成的永久性成本损失率（%）;ai表示第i类土地面积（hm2）;i = 1~6分别表示耕地、林地、草地、湿地、水域及未利用地;REC为资源环境成本（元）。相关参数的计算参考相关文献[34]。
2.4.2 数据来源 本文所涉及的数据来源于2001-2016年《中国人口和就业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农业年鉴》《中国国土资源统计年鉴》;其中资本投入参考文献[35],采用永续盘存法,折旧率选取10.96%,计算以2000年为基期的历年各地区资本存量;各类土地面积数据依据《中国国土资源统计年鉴》及中国国家资源环境遥感宏观调查与动态研究所提供的有关土地面积增减变动数据计算、整理得出;粮食单产依据历年《中国统计年鉴》整理得出;中国原粮市场均价基于国家发改委的历年（7月）中国原粮（玉米、小麦及稻米）市场均价,并参照《中国统计年鉴》提供的中国历年各地区居民消费价格指数（CPI）折算成以2000年为基期的价格。
3 实证分析
3.1 中国大陆生态效率时空特征及成因分析
3.1.1 中国大陆生态效率时空特征分析 运用MaxDEA 5.0软件计算得到2000-2015年中国大陆生态效率值,并绘制全国及四大区域①（① 中东部包括：北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、河北、广东、海南7省3市;中部地区包括：安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西6省;西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11省1市;东北地区包括：黑龙江、吉林、辽宁3省。）生态效率变化趋势图（图1）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图12000-2015年中国大陆生态效率变化趋势
-->Fig. 1The variation trend of eco-efficiency in the mainland of China from 2000 to 2015
-->
图1显示：中国大陆生态效率从研究初期的中等水平降为研究末期的较低水平,整个变化过程可分为下降阶段（2000-2006年）和平稳阶段（2007-2015年）;就四大区域生态效率而言,其整体变化趋势、变化过程与全国基本一致。东部地区的生态效率从研究初期的较高水平降至末期的中等水平,中部地区及东北地区均从中等水平降为较低水平,西部地区在研究期内则一直处于较低水平。研究期内虽然在部分年份中部地区生态效率低于西部,但整体上呈东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的态势。究其原因：东部及东北地区一直以来是中国经济发展的重心,是资本、技术的集聚区域,因此在研究初期生态效率高于中、西部地区,但随着中国西部大开发战略及中部崛起战略的实施,经济重心的西移,以及区域经济的快速增长致使生态环境容量下降,尤其是东北地区经济发展方式较为粗放,产业结构不合理,忽视了经济发展的质量与环境效益,因此区域生态效率处于不断下降态势;中部地区为中国经济的过渡地带,虽然资源丰度高于东部,但经济基础、规模远不如东部,其资源利用效率及资金转化率较低,因此生态效率处于中等水平以下;西部地区由于受交通等基础设施的限制,经济基础薄弱,随着西部大开发战略的实施,研究初期个别年份西部地区生态效率高于中部地区,但脆弱的生态环境难以承受高强度的开发,因此到研究末期生态效率降为最低。
为能够科学地反映中国大陆生态效率空间分异特征,根据2000-2015年中国大陆生态效率计算结果,借助ArcGIS 10.2软件,选取2000年、2005年、2010年和2015年的数据绘制中国大陆生态效率空间分布图,如图2所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2中国大陆省际生态效率空间分布
-->Fig. 2The spatial distribution of provincial eco-efficiency in the mainland of China
-->
由图2可以看出,2000年宁夏、青海、西藏、贵州4个地区生态效率处于很低水平,河南、安徽、黑龙江处于中等效率水平,仅山东呈较高水平状态,北京、天津、江苏等11个地区的生态效率最高,达到完全有效,全国生态效率均值处于中等水平以上（0.578）,且东部沿海地区整体高于东北及中西部地区;2005年仅北京、天津、上海、广东、海南等5个地区生态效率达到完全有效,新疆、内蒙古、辽宁、江苏、浙江等13个地区的生态效率出现不同程度的下降,其中内蒙古、辽宁的下降幅度较大,全国生态效率平均水平较2000年呈下降状态;2010年山东、江苏、福建3个地区的生态效率由2005年的中等水平降为较低水平,海南生态效率则由完全有效降为较低水平,新疆、重庆生态效率水平呈现小幅度提升,北京、天津、上海、广东的生态效率则保持不变,全国生态效率整体水平进一步降低;研究末期,黑龙江、新疆、山西、浙江呈现不同程度的下降,仅江苏呈小幅度上升,其余地区保持不变,全国生态效率平均水平与2010年基本 一致。
3.1.2 中国大陆生态效率损失成因分析 根据公式（1）可知,当某一地区生态效率ρ*<1时,表明该地区存在效率损失,需要对投入与产出进行调整,以达到效率的完全有效。因此,本文将2000-2015年投入松弛量S–、期望产出松弛量Sg、非期望产出松弛量Sb分别除以投入量x、期望产出量yg及非期望产出量zb,得到相应的投入冗余率、期望产出不足率及非期望产出冗余率。
（1）从投入产出来看,各地区国内生产总值不存在产出不足情况,而投入要素、非期望产出则存在不同程度的冗余。说明导致中国各地区生态效率损失的主要原因集中在投入要素和非期望产出方面。资源利用率较低及环境污染物排放过量是研究时段内中国生态效率下降的主要原因。
（2）从全国范围来看,造成中国生态效率损失的因素依次为资源环境成本、灰水足迹、土地、环境污染、劳动力、水足迹、资本。其中资源环境成本投入冗余率最高,已超过80%,说明目前在中国经济发展过程中资源利用率较低,生态环境负荷较高。其次是灰水足迹产出冗余、土地投入冗余及环境污染产出冗余,均超过70%。非期望产出存在较高的冗余,说明中国在节能减排方面仍有较大的提升空间。土地投入冗余一方面反映出目前中国城市建设用地资源并没有得到有效利用,建设用地利用率较低;另一方面也反映出中国城市化率整体偏低的事实;劳动力投入冗余率接近60%,一方面由于中国城乡二元结构、农村人口数量较多、耕地面积较少等原因,致使中国农村存在大量的剩余劳动力;另一方面在于随着城市化的进程加快,就业岗位数量与待就业人数之间存在不匹配现象。水足迹冗余率接近50%,表明当前中国在生产、生活、生态方面的用水效率仍需进一步提高。相比上述因素,资本投入的冗余率相对较低,说明中国资本利用率整体相对较好。
（3）分区域来看,东、中、西及东北地区生态效率损失原因各异。造成东部及东北地区生态效率损失的原因基本一致,依次为灰水足迹产出、资源环境成本投入、土地投入及环境污染,其原因在于这些地区人口密度大、经济发达,致使生产、生活过程中污染物排放量较大,从而造成水环境的损失及环境污染。影响中部、西部地区生态效率损失的因素基本一致,主要包括资源环境成本投入、环境污染、灰水足迹产出及土地投入,原因在于中、西部地区承接东部产业转移,高耗能的产业增加了污染物的排放量,加之西部地区生态环境脆弱,与东部地区相比不具有比较优势。
（4）从区域间投入及非期望产出要素的冗余率变化来看,与东部地区的冗余率相比,东北、中、西部地区的冗余率平均增幅分别为57.85%、63.43%、98.68%,其中资本及水足迹投入冗余率增幅较大。与东北地区相比,东部地区冗余率平均增幅为负,中、西部地区平均增幅分别为9.35%、26.66%,其中水足迹投入冗余率增幅较大;与中部地区的冗余率相比,西部地区的冗余率平均增幅为24.64%,其中资本投入的冗余率最高。这一方面反映出投入要素与非期望产出要素的冗余率均呈自东向西递增的趋势,同时也印证了图1得出的区域间生态效率变化特征;另一方面也表明导致区域之间差异较大的主要因素为资本及水足迹投入冗余,说明中西部地区未来需提高资本及水资源的利用率,缩小区域差异。
3.2 中国大陆生态效率的空间分布格局变化及预测
通过对上述中国大陆生态效率的时空特征分析可知,区域间生态效率及效率损失原因存在较大的差异性。因此,为能够进一步地了解中国大陆生态效率空间分布格局的多方面特征,揭示其未来发展规律,制定相应的生态效率提升措施,需要对中国大陆生态效率的空间分布格局状况及未来发展趋势进一步分析。3.2.1 中国大陆生态效率空间分布格局分析 根据计算得出的2000-2015年中国大陆生态效率值,应用ArcGIS10.2软件得到中国大陆生态效率标准差椭圆的相关参数,在此基础上计算得到其重心移动方向、移动距离（东西向和南北向）、形状指数（短半轴与长半轴之比）,进一步获得中国大陆生态效率空间分布格局（图3）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3中国大陆生态效率标准差椭圆及重心转移路径
-->Fig. 3The standard deviational ellipse of eco-efficiency and trajectories of gravity in the mainland of China from 2000-2015
-->
（1）空间分布重心变化
研究期内中国大陆生态效率空间分布格局的重心移动路径经历了“西北（2000-2003年）—东南（2003-2004年）—西北（2004-2012年）—东南（2012-2015年）”的变化,总体呈现向东北方向移动的趋势。从移动速度来看,“十五”期间重心东西向、南北向移动速度分别为7.03 km/a、3.49 km/a;“十一五”期间重心东西向与南北向移动速度分别为4.70 km/a、5.78 km/a,相比“十五”期间,该时期内重心东西向移动速度呈减缓趋势,南北向移动速度则小幅度提升;“十二五”期间重心东西向、南北向移动速度均呈减缓趋势,分别降至2.48 km/a、4.66 km/a,其中东西向移动速度降幅超过50%。总体来看,重心移动速度呈现“加快—降低—降低”的过程。原因在于：研究初期受西部大开发、中部崛起等国家战略的影响,资本、技术、固定资产投资及外商投资等向中、西部地区转移,区域经济向均衡化方向发展,生态效率重心发生西移,但这一时期主要强调经济规模的扩大,缺乏对环境效益的足够重视,并随着区域资源环境问题的日益显现,生态效率重心逐步向生态环境容量较高的东部转移。因此,“十五”期间生态效率重心的移动方向、移动速度变化加大,与图1所得出的中国大陆生态效率在该阶段变幅较大的结论相一致;“十一五”“十二五”期间,随着区域经济及社会向可持续方向转型,各级政府也开始积极转变发展方式、构建资源节约型和环境友好型社会、加强生态文明建设,但由于前期环境问题严重、环保投入相对不足,以及各地区还存在一定的投入冗余和非期望产出冗余,致使生态效率提升幅度较小,中国大陆生态效率进入平稳发展阶段。因此,自“十一五”以来生态效率重心进一步向东、向北等科技投入水平及资源利用率较高的地区移动,但移动速度、移动距离均呈减小态势。
（2）空间分布范围变化
中国大陆生态效率标准差椭圆分布范围在2000-2003年呈上升趋势,该阶段标准差椭圆平均面积417.34×104 km2,同时长半轴与短半轴分别由2000年的1196.73 km、1067.83 km延长至2003年的1247.59 km、1111.71 km。说明在2000-2003年中国大陆生态效率的空间分布较为分散,虽然南北方向为生态效率空间分布的主轴方向,但东西方向的发展也愈加明显。2004-2015年标准差椭圆分布范围呈现下降趋势,但降幅较小,平均面积332.09×104 km2,长半轴由2004年的1231.59 km降至研究末期的1082.74 km,短半轴则由925.14 km上升至930.43 km,说明该阶段中国大陆生态效率的空间分布格局较为稳定,生态效率的空间溢出效应尚不明显,空间分布格局仍以南—北方向为主导,东—西方向的影响较弱。
（3）空间旋转角变化
研究期内旋转角θ的变化范围在15.55°~43.88°。具体来看,“十五”初期受国家政策导向,经济重心向西偏移,旋转角由2000年的39.70°扩大到2003年的43.88°,此时中国大陆生态效率空间分布格局呈现东北—西南走向,但该阶段仅注重经济的发展速度与规模,忽视了生态环境效益,因此2005年旋转角降至15.55°,生态效率的空间分布格局几乎呈现出正北—正南格局。“十一五”至“十二五”初期,随着前期西部地区环保投入的边际效应的显现,旋转角由2006年的20.12°上升至2012年的23.13°,此时生态效率空间分布格局呈偏北—偏南格局;“十二五”后期,虽然旋转角逐渐下降,但下降幅度较小,生态效率空间分布格局基本保持稳定。
3.2.2 中国大陆生态效率空间分布格局趋势预测 利用灰色动态模型中的GM（1, 1）分别对中国大陆生态效率标准差椭圆各个参数构建时间序列模型,并采用后验差检验法对预测结果进行检验。检验结果显示5个参数的平均相对误差率均在5%以内,方差比均在0.65以内,小误差概率均为Ⅰ级和Ⅱ级,说明模型预测结果较好,可信度较高。根据已预测得出的2025年和2035年生态效率标准差椭圆参数,借助ArcGIS 10.2软件进行可视化表达,如图4所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4中国大陆生态效率空间分布格局趋势预测
-->Fig. 4The forecast of spatial pattern trend for eco-efficiency in the mainland of China
-->
预测结果表明：2015-2035年生态效率重心从漯河市向民权县位移170.62 km,整体向东北方向移动;在东西方向、南北方向分别移动128.63 km、112.11 km,说明未来环渤海地区及长江中下游地区将影响中国大陆生态效率空间分布的整体格局。旋转角度由2015年的20.74°扩大为2035年的24.50°,说明未来中国大陆生态效率空间分布逐渐向“东北—西南”格局转变。就空间范围变化来看,长半轴与短半轴分别由2015年的1082.72 km、930.43 km降至2035年的844.20 km、753.33 km,分别减少22%、19%;覆盖面积从2015年的316.47×104 km2降至2035年的199.79×104 km2,降幅达36.8%。形状指数从2015年的0.859升至2035年的0.892。说明在未来一段时期内,中国大陆生态效率空间分布格局在东西方向、南北方向均呈收缩集聚态势,生态效率空间溢出效应仍不明显。
4 结论与讨论
4.1 结论
（1）中国大陆生态效率从研究初期的中等水平降为研究末期的较低水平,整个变化过程可分为下降阶段（2000-2006年）和平稳阶段（2007-2015年）,且呈现东部地区>东北地区>中部地区>西部地区的态势;空间上由研究初期的东、东北、中、西地带性分布转变为研究末期仅北京、天津、上海、广东保持完全有效。（2）研究期内仅北京、上海、广东的生态效率处于完全有效状态,其余省份则需调整投入产出以达到效率有效。造成中国区域生态效率损失的主要原因在于资源环境成本、土地投入要素及灰水足迹、环境污染等非期望产出要素冗余率较高。
（3）研究期内中国大陆生态效率空间分布格局的重心移动路径呈“西北—东南—西北—东南”变化趋势;移动速度呈现“加快—降低—降低”的过程,其中南北向移动速度快于东西向移动速度。生态效率的空间分布范围经历了“分散—集聚”的过程,空间分布格局由东北—西南逐渐趋向于偏北—偏南格局。
（4）未来10~20年中国大陆生态效率空间分布格局的重心在东西向的移动速度快于南北向,整体向东北方向移动,在东西方向、南北方向均呈收缩集聚态势,生态效率空间溢出效应不明显。
4.2 讨论
根据未来中国大陆生态效率空间分布格局演变趋势,结合前文有关生态效率损失成因的探讨,建议从以下几方面提升中国大陆生态效率：① 东北、中、西部地区应加快转变经济发展方式,优化产业结构。以循环经济发展、绿色发展和生态文明建设为契机,引进先进的环保理念与技术,促进高污染、高消耗的粗放型经济发展方式向低污染、低消耗的集约型经济发展方式转变。此外,中西部地区应加快推进城镇化建设,以此吸引高质量人力资本、产业的集聚,促进经济内生性增长模式的形成,提高单位土地的经济、社会效益。② 东部地区应继续加大科学技术投入,完善市场经济体制和资源价格机制,以市场化为基础,建立健全生态保护补偿机制,倒逼企业研发和采用新技术,提高资源配置效率、降低环境污染程度,促使经济发展过程中环境正效应的溢出。③ 增强自主创新能力,创建环保创新科研平台。以创建企业创新平台、提升企业技术创新能力、培育环保创新型人才为基础,创新能源开发利用技术、环境污染控制技术,提升资源利用效率,降低经济发展过程中资源环境成本,从而提高区域生态效率。本文与杨斌[24]得出2000-2006年中国生态效率整体变化不大,基本稳定在0.7~0.8左右的结论存在一定的偏差,但均认为东部沿海地区的生态效率较高,经济欠发达的西部及西南地区生态效率普遍较低;与陈真玲研究[36]相比,基于超效率DEA得出的结论与本文同时期的评价结果基本一致,但在区域生态效率变化趋势方面存在差异;在相同研究时段内,本文得出的生态效率重心位置与文献[14]的结论相比,明显偏西北方向。而造成上述评价结果之间存在差异性的原因在于研究视角、评价指标选取及衡量标准的设定等方面的不同。今后随着生态效率评价指标体系的日益完善与评价标准的逐步细化,上述评价结果仍需进一步的完善。
需要指出的是：囿于数据限制,文中的非期望产出仅考虑了经济发展对自然环境的影响,并未考虑对社会环境的影响。所涉及指标均为可量化指标,一些难以量化的如政策落实程度、政府执行力等对生态效率具有重要影响的指标没有涉及,这些将是今后完善指标体系的难点所在。本文采用的SBM模型仅从现有指标体系的冗余率角度提供了提高生态效率的基本方向,但实际导致生态效率损失是多方面因素共同作用的结果。因此,进一步对生态效率的影响因素进行定量分析,建立健全相关生态补偿机制,将是未来研究工作的重点。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | . 00Die Umweltkrise zwingt uns zu einer 05berprüfung der Pr01missen und Prinzipien des wirtschaftlichen Rationalit01tsbegriffs.0301 Es dürfte wenig umstritten sein: Umweltschutz bedeutet entweder Verzicht, Einsatz von Technik oder beides. Doch Verzicht und Technikeinsatz bedeuteten nicht zwangsl01ufig auch Umweltschutz. Die Grundlage 02kologisch vernünftigen Handelns ist eine bestimmte Denkhaltung. Der vorliegende Beitrag zeigt auf, was unter 02kologischer Vernunft verstanden werden kann. Dazu wird, nach einer Untersuchung des gesellschaftlichen Umfeldes von Unternehmungen, das Konzept der sozio02konomischen Rationalit01t bezüglich 02kologischer Fragestellungen weiterentwickelt. Daraus wird ein Kriterienraster abgeleitet, das der Beurteilung und Entwicklung einer Methodik dient, die rationale 02kologiebezogene Entscheide auf Produkt-, Produktions- und Investitionsebene und im Endeffekt auch für ganze Betriebe erm02glicht. |
| [2] | . This paper assesses the convergence in eco-efficiency of a group of 22 OECD countries over the period 1980 2008. In doing so, three air pollutants representing the impact on the environment of economic activities are considered, namely, carbon dioxide ( \({\text{ CO}}_{2}\) ), nitrogen oxides ( \({\text{ NO}}_\mathrm{X}\) ) and sulphur oxides ( \({\text{ SO}}_\mathrm{X}\) ); furthermore, eco-efficiency scores at both country and air-pollutant-specific level are computed using Data Envelopment Analysis techniques. Then, convergence is evaluated using the recent approach by Phillips and Sul Econometrica 75:1771鈥1855 ( 2007 ), which tests for the existence of convergence groups. First, we find that eco-efficiency has improved over the period, with the exception of \({\text{ NO}}_\mathrm{X}\) emissions. Second, Switzerland is the most eco-efficient country, followed by some Scandinavian economies, such as Sweden, Iceland, Norway and Denmark. In contrast, Southern European countries such as Portugal, Spain and Greece, in addition to Hungary, Turkey, Canada and the United States, are among the worst performers. Finally, we find that both the most eco-efficient countries and the worst tend to form clubs of convergence. |
| [3] | . Arable farming plays an important role in securing economic development in the rural region of Le Marche (Italy). However, this system could be unsustainable owing to the use of polluting inputs and the negative environmental effects induced by specialization. The objective of this paper is to analyze eco-efficiency of a sample of arable farms operating in the Le Marche region over the period 2011鈥2014 using the Farm Accountancy Data Network. For this aim, a two-stage analysis has been carried out. Firstly, eco-efficiency and pressure specific eco-efficiency scores are computed using Data Envelopment Analysis. Then, a robust regression analysis is carried out to identify the influence of a selection of economic, social and political factors on eco-efficiency. Results show that most arable farms exhibit a modest level of eco-efficiency and are characterized by specific eco-inefficiency in relation to the use of fertilizers and pesticides. Moreover, they indicate that farms are more eco-efficient if they are led by young farmers and participate to agri-environmental schemes. From these results, useful policy recommendations and conclusions can be drawn. |
| [4] | . Eco-efficiency is a tool for the analysis of the sustainability of industries, which indicates the economic relationship and environmental impact. This research presents the development of eco-efficiency indicators for quantitative measurement of the wooden toy industry, as well as the raw material suppliers who are a part of the supply chain. The eco-efficiency of the wooden toy industry was measured by using the key indicators of the three axes of sustainable development, which are (i) economic indicator: net sale and gross margin, (ii) environmental indicator: material, energy, water consumption, waste disposal, and (iii) social indicator: frequency rate of accidents, local employment, and corporate social responsibility. Moreover, the combined eco-efficiency evaluation of the supplier and company showed that the company eco-efficiency has likely increased during 2 years of observation, while the eco-efficiency of the supplier-company combination has decreased. The evaluation of socio-eco-efficiency results showed that the company has acquired a socially supportive management system at the company level, community level, and social level. This research can contribute to the improvement of the resource and process efficiencies in economic, environmental, and social dimensions. It can also provide a basic framework on eco-efficiency evaluation for the small and medium enterprises in Thailand, which will feed into policy and strategic development. |
| [5] | . In the context of an increasing commitment to water efficiency in the EU policy, a different approach for eco-efficiency assessment in the agricultural sector, at the meso level, was applied to the Monte Novo irrigation perimeter, located in the southern region of Portugal, targeting the new agricultural paradigm being implemented in the Alentejo region, focusing on the assessment of the environmental and economic impacts and the eco-efficiency performance associated with the water value chain for both the baseline scenario and a set of potential eco-efficiency agricultural improvements. These improvements would be resource efficient or pollution preventing. The agricultural eco-efficiency improvements which promote the efficiency of water use, like the Regulated Deficit Irrigation, allow the reduction of water and energy consumptions, whereas those promoting pollution prevention as the use of sludge from waste water treatment plants or the use of organic fertilizers, make it possible to reduce pollution caused by the use of chemical fertilizers. The selection of the agricultural eco-efficiency improvements to be tested was based on stakeholders' involvement and perceptions; the chosen methodology highlights the impacts of the application of each of those eco-efficiency improvements and the potential investments required, in order to facilitate stakeholders' decisions. The results to be presented focus on the relative performance of the scenarios corresponding to the application of each of the proposed eco-efficiency improvements compared to a baseline scenario. The set of eco-efficiency indicators evaluated is complemented with an economic performance assessment, allowing to present some policy recommendations on technology uptake. |
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| [7] | . 基于对钢铁企业的特点及其对环 境影响的分析,运用专家调查和层次分析法建立了包含经济效益指标、资源能源效率指标、生态环境效益指标和循环经济指标四个一级指标和销售收入、经济增加值 等14个二级指标的钢铁企业生态效率评价指标体系,确定了指标权重,并运用基于中心点三角白化权函数的灰色综合评估模型,对某钢铁企业生态效率评价进行实 证研究。 . 基于对钢铁企业的特点及其对环 境影响的分析,运用专家调查和层次分析法建立了包含经济效益指标、资源能源效率指标、生态环境效益指标和循环经济指标四个一级指标和销售收入、经济增加值 等14个二级指标的钢铁企业生态效率评价指标体系,确定了指标权重,并运用基于中心点三角白化权函数的灰色综合评估模型,对某钢铁企业生态效率评价进行实 证研究。 |
| [8] | . <p>以地处黄土高原的庆阳市为例，基于世界可持续发展工商理事会（WBCSD）对生态效率内涵的界定，应用数据包络分析（DEA）中的非期望产出SBM模型，对2001~2011 年间该地区农业生态效率的时空演变进行分析，结果表明：庆阳市农业生态效率总体上呈现下降趋势，其空间差异在不断扩大。依据生态效率的空间分布状况，基本可以将庆阳市分为2 种类型：生态环境较好、水资源较为充沛、农业较为发达的西峰区、合水县、宁县和正宁县的农业生态效率相对较高；而生态环境较为脆弱、水资源短缺的庆城县、华池县、环县和镇原县的农业生态效率较低，主要原因在于要素投入比例失调、资源利用率低和非期望产出的过度冗余。基于此对生态效率较低地区的农业投入要素冗余状况进行了分析，明确农业生态效率改进的方向，为提高农业生态效率提供参考。</p> . <p>以地处黄土高原的庆阳市为例，基于世界可持续发展工商理事会（WBCSD）对生态效率内涵的界定，应用数据包络分析（DEA）中的非期望产出SBM模型，对2001~2011 年间该地区农业生态效率的时空演变进行分析，结果表明：庆阳市农业生态效率总体上呈现下降趋势，其空间差异在不断扩大。依据生态效率的空间分布状况，基本可以将庆阳市分为2 种类型：生态环境较好、水资源较为充沛、农业较为发达的西峰区、合水县、宁县和正宁县的农业生态效率相对较高；而生态环境较为脆弱、水资源短缺的庆城县、华池县、环县和镇原县的农业生态效率较低，主要原因在于要素投入比例失调、资源利用率低和非期望产出的过度冗余。基于此对生态效率较低地区的农业投入要素冗余状况进行了分析，明确农业生态效率改进的方向，为提高农业生态效率提供参考。</p> |
| [9] | . <p>农业面源污染已成为我国重要环境污染源之一，但由于农业面源污染具有分散、面广、周期长、随机性等特点，在评价上存在较大难度。根据生态效率理论，结合农业生产的特点，建立了综合考虑经济效益和环境影响的农业生态效率评价指标体系，并以江苏省无锡市为例，选取该市1998~2008年农业生产和面源污染相关数据，运用偏好锥的数据包络分析模型（DEA）对其农业生态效率进行了评价分析。结果显示：1998~2008年，无锡市农业生态效率呈现先下降后上升的趋势，近三年累计上升幅度达22%。表明近年来无锡市农业面源污染治理成效显著，农业可持续发展水平显著提高。提出的农业生态效率评价体系和方法为进一步推进农业面源污染治理工作提供了依据</p> . <p>农业面源污染已成为我国重要环境污染源之一，但由于农业面源污染具有分散、面广、周期长、随机性等特点，在评价上存在较大难度。根据生态效率理论，结合农业生产的特点，建立了综合考虑经济效益和环境影响的农业生态效率评价指标体系，并以江苏省无锡市为例，选取该市1998~2008年农业生产和面源污染相关数据，运用偏好锥的数据包络分析模型（DEA）对其农业生态效率进行了评价分析。结果显示：1998~2008年，无锡市农业生态效率呈现先下降后上升的趋势，近三年累计上升幅度达22%。表明近年来无锡市农业面源污染治理成效显著，农业可持续发展水平显著提高。提出的农业生态效率评价体系和方法为进一步推进农业面源污染治理工作提供了依据</p> |
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| [11] | . 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。 . 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。 |
| [12] | . 城市土地利用效率状况直接影响城市的社会经济发展和人居环境建设。基于数据包络法对全国655个城市土地投入产出效率和规模效率进行了分析,结果发现：①目前中国城市土地投入产出效率普遍较低,呈现出东部地区高、中西部低的空间分布格局;存在规模等级递增效应,但小城市表现出明显的特殊性。②影响中国城市土地投入产出效率较低的因素较多,其中,第二、三产业从业人员投入过多尤为突出,固定资产投资和建设用地也存在一定冗余,环境产出效益相对不足。③中国大部分城市土地规模效率处于递增状态;城市土地规模效率空间分布亦呈现出东部地区高、中西部低的格局,且存在规模等级递减效应。对不同空间尺度和不同规模等级城市土地利用效率评价及其影响因子分析,对各级政府制定城市发展政策具有重要的现实意义。 . 城市土地利用效率状况直接影响城市的社会经济发展和人居环境建设。基于数据包络法对全国655个城市土地投入产出效率和规模效率进行了分析,结果发现：①目前中国城市土地投入产出效率普遍较低,呈现出东部地区高、中西部低的空间分布格局;存在规模等级递增效应,但小城市表现出明显的特殊性。②影响中国城市土地投入产出效率较低的因素较多,其中,第二、三产业从业人员投入过多尤为突出,固定资产投资和建设用地也存在一定冗余,环境产出效益相对不足。③中国大部分城市土地规模效率处于递增状态;城市土地规模效率空间分布亦呈现出东部地区高、中西部低的格局,且存在规模等级递减效应。对不同空间尺度和不同规模等级城市土地利用效率评价及其影响因子分析,对各级政府制定城市发展政策具有重要的现实意义。 |
| [13] | . 在对产业系统生态效率内涵进行阐释的基础上,基于资源消减、清洁生产和末端治理等不同生产环节生态效率要素综合构建了产业系统生态效率测度模型以及产业系统可持续性评价模型,并据此对松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率时空演变特征以及影响因素进行了深入分析,研究发现：1综合型城市侧重于源头消减效率的提高从而使产业变＂轻＂,总体呈现低投入、低消耗以及低排放的发展特征。资源型城市侧重于清洁生产效率的提高从而使产业变＂清＂,总体呈现高投入、高利用以及高排放的发展特征。2产业系统生态效率增长幅度为白城市〉松原市〉吉林市〉松花江流域〉长春市,流域特征明显。另外从不同生产环节效率对生态效率的贡献率分析可知,资源减量化以及末端治理是松花江流域（吉林省段）生态效率变化的决定性因素。3总体上流域产业系统可持续性有不断增强的趋势,但产业可持续性发展态势分异现象显著。并且产业可持续性发展规律性较差侧面说明了区域产业之间缺乏有效的分工与联系,产业联动发展模式尚未形成。4认为所有制结构、环境管理力度、外商投资以及科学技术是松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率的影响因素,而经济发展水平、产业结构以及政府调控因素没有通过显著性检验。 . 在对产业系统生态效率内涵进行阐释的基础上,基于资源消减、清洁生产和末端治理等不同生产环节生态效率要素综合构建了产业系统生态效率测度模型以及产业系统可持续性评价模型,并据此对松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率时空演变特征以及影响因素进行了深入分析,研究发现：1综合型城市侧重于源头消减效率的提高从而使产业变＂轻＂,总体呈现低投入、低消耗以及低排放的发展特征。资源型城市侧重于清洁生产效率的提高从而使产业变＂清＂,总体呈现高投入、高利用以及高排放的发展特征。2产业系统生态效率增长幅度为白城市〉松原市〉吉林市〉松花江流域〉长春市,流域特征明显。另外从不同生产环节效率对生态效率的贡献率分析可知,资源减量化以及末端治理是松花江流域（吉林省段）生态效率变化的决定性因素。3总体上流域产业系统可持续性有不断增强的趋势,但产业可持续性发展态势分异现象显著。并且产业可持续性发展规律性较差侧面说明了区域产业之间缺乏有效的分工与联系,产业联动发展模式尚未形成。4认为所有制结构、环境管理力度、外商投资以及科学技术是松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率的影响因素,而经济发展水平、产业结构以及政府调控因素没有通过显著性检验。 |
| [14] | . 在参考和借鉴有关生态系统服务价值理论研究成果的基础上,提出生态-经济产出效率概念及其内涵、表征方法,结合有关统计数据计算了2001-2013年中国大陆31省区生态-经济产出效率并就其时空分布及重心移动方向、移动距离等进行分析,在此基础上应用探索性空间数据分析方法及偏最小二乘回归模型对其空间集聚特征和驱动因素进行实证分析。研究结果表明:考察时段内中国大陆省际生态-经济产出效率自西向东依次提高的三级梯度分布格局趋于形成;省区之间生态-经济产出效率具有全局空间依赖性和空间正相关特征,显著高-高集聚和显著低-高集聚表现相对稳定、高-低集聚区的生态效率溢出效应促使显著低-低集聚区逐步消失;人均国民生产总值、单位面积内的道路交通里程数、科研资金投入占GDP的比重等三因素显著驱动了中国大陆省际生态-经济产出效率溢出,但东、中、西部地区的制约因素不尽相同。 . 在参考和借鉴有关生态系统服务价值理论研究成果的基础上,提出生态-经济产出效率概念及其内涵、表征方法,结合有关统计数据计算了2001-2013年中国大陆31省区生态-经济产出效率并就其时空分布及重心移动方向、移动距离等进行分析,在此基础上应用探索性空间数据分析方法及偏最小二乘回归模型对其空间集聚特征和驱动因素进行实证分析。研究结果表明:考察时段内中国大陆省际生态-经济产出效率自西向东依次提高的三级梯度分布格局趋于形成;省区之间生态-经济产出效率具有全局空间依赖性和空间正相关特征,显著高-高集聚和显著低-高集聚表现相对稳定、高-低集聚区的生态效率溢出效应促使显著低-低集聚区逐步消失;人均国民生产总值、单位面积内的道路交通里程数、科研资金投入占GDP的比重等三因素显著驱动了中国大陆省际生态-经济产出效率溢出,但东、中、西部地区的制约因素不尽相同。 |
| [15] | . 城市新陈代谢注重分析城市资源与能源流动过程,这为探讨资源型城市可持续发展提供了新的视角。文章以石嘴山市为例,运用能值分析方法核算2000-2013年石嘴山市各能值组成部分,通过构建代谢通量、代谢结构、能值货币比、代谢密度、代谢强度和代谢效率等指标评价石嘴山市新陈代谢水平,继而为石嘴山可持续发展提供政策建议。研究发现,石嘴山市代谢通量不断提高,但其增长率逐年降低;虽对外界环境的依赖程度逐渐提高,但当前城市经济发展仍高度依赖于不可更新资源的大量消耗;石嘴山市能值货币比逐渐下降,城市开发程度不断加大,但石嘴山市人均能值占用增长速度逐渐减少,能值利用上存在巨大的浪费,集约化程度较低,且土地经济投入粗放不紧凑,代谢强度和代谢密度难以提高;城市经济效率持续下降,而资源效率与环境效率并未得到有效的提升,这导致石嘴山市代谢效率不断下降。最后从产业转型升级、循环经济与城市土地合理利用三个角度,对提高石嘴山市城市新陈代谢机能提出建议。 . 城市新陈代谢注重分析城市资源与能源流动过程,这为探讨资源型城市可持续发展提供了新的视角。文章以石嘴山市为例,运用能值分析方法核算2000-2013年石嘴山市各能值组成部分,通过构建代谢通量、代谢结构、能值货币比、代谢密度、代谢强度和代谢效率等指标评价石嘴山市新陈代谢水平,继而为石嘴山可持续发展提供政策建议。研究发现,石嘴山市代谢通量不断提高,但其增长率逐年降低;虽对外界环境的依赖程度逐渐提高,但当前城市经济发展仍高度依赖于不可更新资源的大量消耗;石嘴山市能值货币比逐渐下降,城市开发程度不断加大,但石嘴山市人均能值占用增长速度逐渐减少,能值利用上存在巨大的浪费,集约化程度较低,且土地经济投入粗放不紧凑,代谢强度和代谢密度难以提高;城市经济效率持续下降,而资源效率与环境效率并未得到有效的提升,这导致石嘴山市代谢效率不断下降。最后从产业转型升级、循环经济与城市土地合理利用三个角度,对提高石嘴山市城市新陈代谢机能提出建议。 |
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| [17] | . 生态产业园的建设在国内取得了丰富的成果，已成为我国循环经济建设和可持续发展的重要载体之一。与国外不同，我国的生态产业园最终将演化为生态城市，其功能也从工业生产功能发展为融生产、生活和生态为一体的复合功能。生态效率是评价一个研究对象投入产出效益的量化工具，将生态效率的理念融入生态产业园，从园区作为区域可持续发展的载体、作为生态城市演化的一个特定阶段的视角，提出了复合生态效率的概念，构建了园区复合生态效率评价指标体系，并以郑州经济技术开发区为例，说明了复合生态效率指标在产业园中的应用。 . 生态产业园的建设在国内取得了丰富的成果，已成为我国循环经济建设和可持续发展的重要载体之一。与国外不同，我国的生态产业园最终将演化为生态城市，其功能也从工业生产功能发展为融生产、生活和生态为一体的复合功能。生态效率是评价一个研究对象投入产出效益的量化工具，将生态效率的理念融入生态产业园，从园区作为区域可持续发展的载体、作为生态城市演化的一个特定阶段的视角，提出了复合生态效率的概念，构建了园区复合生态效率评价指标体系，并以郑州经济技术开发区为例，说明了复合生态效率指标在产业园中的应用。 |
| [18] | . 生态效率与循环经济相辅相成。基于区域生态效率评价是考量区域循环经济的重要内容,又基于目前对于循环经济与生态效率结合的实证研究相对较少,因此,以生态效率理论为基础,对我国最早开展循环经济的试点省份--辽宁省的循环经济发展作以综合衡量。通过生态效率度量模型与循环经济度量模型,以辽宁省1990-2008年数据为基础,运用基于熵权的TOPSIS方法,分别计算了19a间辽宁省各年的资源效率、环境效率、生态效率,进而综合评价了辽宁省循环经济发展轨迹。研究表明:在19a间,辽宁省生态效率总体呈现波动上升态势,经历了传统经济发展模式-末端治理模式-循环经济模式的转变;19a间,辽宁省循环经济发展状态总体上处于循环性不断增强的状态,即经济发展的同时,环境压力不断减小。研究证明了辽宁省2002年实行循环经济以来取得了明显成效,对全国尤其是东北地区发展循环经济,走新型工业化道路具有重要的示范意义。 . 生态效率与循环经济相辅相成。基于区域生态效率评价是考量区域循环经济的重要内容,又基于目前对于循环经济与生态效率结合的实证研究相对较少,因此,以生态效率理论为基础,对我国最早开展循环经济的试点省份--辽宁省的循环经济发展作以综合衡量。通过生态效率度量模型与循环经济度量模型,以辽宁省1990-2008年数据为基础,运用基于熵权的TOPSIS方法,分别计算了19a间辽宁省各年的资源效率、环境效率、生态效率,进而综合评价了辽宁省循环经济发展轨迹。研究表明:在19a间,辽宁省生态效率总体呈现波动上升态势,经历了传统经济发展模式-末端治理模式-循环经济模式的转变;19a间,辽宁省循环经济发展状态总体上处于循环性不断增强的状态,即经济发展的同时,环境压力不断减小。研究证明了辽宁省2002年实行循环经济以来取得了明显成效,对全国尤其是东北地区发展循环经济,走新型工业化道路具有重要的示范意义。 |
| [19] | . 选取21个市级以上开发区为研究样本,基于单位土地面积上投入和产出指标,利用DEA模型和Malmquist生产率指数,探究2006-2011年上海市开发区整体和不同类型用地效率及其变化。研究发现:开发区用地综合效率处在一般水平,大多数开发区仍处在规模收益递增阶段,规模效率是影响开发区用地综合效率提高的主要因素;从分类特征看,国家级开发区用地效率明显高于市级开发区,市级开发区用地效率偏低是导致整体开发区用地效率不高的主要原因;从时间序列看,近郊区开发区用地效率要略高于远郊区并仍处于一般水平;"独立园区"模式的综合效率和纯技术效率均高于"一区多园"模式。用地效率变化趋势分析发现整体及不同类型生产率指数平均值均大于1,生产率呈增长趋势,市级高于国家级、近郊区高于远郊区、"独立园区"模式高于"一区多园"模式,技术变化对Malmquist生产率指数提升贡献较大,除国家级技术效率变化受规模效率下降影响外,其他类型更多的是受纯技术效率下降的影响。 . 选取21个市级以上开发区为研究样本,基于单位土地面积上投入和产出指标,利用DEA模型和Malmquist生产率指数,探究2006-2011年上海市开发区整体和不同类型用地效率及其变化。研究发现:开发区用地综合效率处在一般水平,大多数开发区仍处在规模收益递增阶段,规模效率是影响开发区用地综合效率提高的主要因素;从分类特征看,国家级开发区用地效率明显高于市级开发区,市级开发区用地效率偏低是导致整体开发区用地效率不高的主要原因;从时间序列看,近郊区开发区用地效率要略高于远郊区并仍处于一般水平;"独立园区"模式的综合效率和纯技术效率均高于"一区多园"模式。用地效率变化趋势分析发现整体及不同类型生产率指数平均值均大于1,生产率呈增长趋势,市级高于国家级、近郊区高于远郊区、"独立园区"模式高于"一区多园"模式,技术变化对Malmquist生产率指数提升贡献较大,除国家级技术效率变化受规模效率下降影响外,其他类型更多的是受纯技术效率下降的影响。 |
| [20] | . 环境规制效率评价是评估政府环境治理绩效的重要方式和途径。运用数据包络分析方法(DEA模型)测度中国环境规制效率,结合变异系数、基尼系数、空间自相关以及Tobit模型,探讨中国环境规制效率空间演变特征,并探究环境规制效率影响因素及驱动机制,研究表明:1 2000-2012年中国各地区环境规制效率呈现波动上升趋势,变异系数、基尼系数呈现"综合效率规模效率纯技术效率"态势;2环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率随着经济发展水平的提高逐渐递增,且呈现东部地区东北地区中部地区西部地区的空间分异特征,环境规制效率空间集聚态势明显;3经济发展、城镇化、技术投入、市场化、全球化等与环境规制效率呈显著性正相关,而产业结构(工业产值占GDP比例)与环境规制效率呈显著性负相关。研究结果可为实现区域可持续发展提供一定的指导和借鉴。 . 环境规制效率评价是评估政府环境治理绩效的重要方式和途径。运用数据包络分析方法(DEA模型)测度中国环境规制效率,结合变异系数、基尼系数、空间自相关以及Tobit模型,探讨中国环境规制效率空间演变特征,并探究环境规制效率影响因素及驱动机制,研究表明:1 2000-2012年中国各地区环境规制效率呈现波动上升趋势,变异系数、基尼系数呈现"综合效率规模效率纯技术效率"态势;2环境规制综合效率、纯技术效率和规模效率随着经济发展水平的提高逐渐递增,且呈现东部地区东北地区中部地区西部地区的空间分异特征,环境规制效率空间集聚态势明显;3经济发展、城镇化、技术投入、市场化、全球化等与环境规制效率呈显著性正相关,而产业结构(工业产值占GDP比例)与环境规制效率呈显著性负相关。研究结果可为实现区域可持续发展提供一定的指导和借鉴。 |
| [21] | . 基于SBM模型分析了2002-2012年中国6个主要经济区城市工业用地利用效率的空间差异,然后用Malmquist指数揭示工业用地全要素生产率(Total factor productivity,TFP)的动态变化,并对其做收敛性分析。结果发现:珠三角和长三角经济区城市工业用地利用效率较高,但TFP却出现衰退趋势;京津冀、成渝、关中—天水和中原经济区城市工业用地利用效率较低,但TFP却出现增长趋势。各经济区都存在工业用地粗放利用、工业劳动力过剩以及工业经济产出不足的情况。工业用地TFP的收敛性分析表明仅有长三角经济区存在俱乐部收敛现象;各经济区都存在条件收敛。影响变量的估计结果表明,为提高工业用地TFP,长三角经济区需要适当减小工业劳动力和工业产值占总体劳动力和经济产值的比重,珠三角经济区需要提高城市化率,京津冀经济区需要适当提高工业产业层次并积极引导转移工业剩余劳动力,成渝经济区需要适当减小工业劳动力比重;所有经济区都需提高工业用地利用强度。 . 基于SBM模型分析了2002-2012年中国6个主要经济区城市工业用地利用效率的空间差异,然后用Malmquist指数揭示工业用地全要素生产率(Total factor productivity,TFP)的动态变化,并对其做收敛性分析。结果发现:珠三角和长三角经济区城市工业用地利用效率较高,但TFP却出现衰退趋势;京津冀、成渝、关中—天水和中原经济区城市工业用地利用效率较低,但TFP却出现增长趋势。各经济区都存在工业用地粗放利用、工业劳动力过剩以及工业经济产出不足的情况。工业用地TFP的收敛性分析表明仅有长三角经济区存在俱乐部收敛现象;各经济区都存在条件收敛。影响变量的估计结果表明,为提高工业用地TFP,长三角经济区需要适当减小工业劳动力和工业产值占总体劳动力和经济产值的比重,珠三角经济区需要提高城市化率,京津冀经济区需要适当提高工业产业层次并积极引导转移工业剩余劳动力,成渝经济区需要适当减小工业劳动力比重;所有经济区都需提高工业用地利用强度。 |
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| [24] | . 生态效率是衡量循环经济发展水平的重要指标,反映了经济发展中利用自然资源减轻环境压力的效率。尝试将数据包络分析（DEA）方法运用到生态效率的实证研究当中,从宏观角度对中国2000—2006年区域生态效率进行测度和评价。结果表明：在此期间,中国整体生态效率变化不大,基本保持在0.7—0.8的平均水平,但是区域间生态效率差异明显,东、中、西部效率值分别为0.939、0.712、0.641,东部与中西部地区之间存在着显著差异。工业固体废物、工业粉尘、烟尘等污染物的排放及土地、水等资源的消耗成为影响区域生态效率的主要因素。总的来看,粗放型经济增长方式制约了区域生态效率的改善,推动经济增长方式向集约型转变是提高生态效率、实现可持续发展的根本途径。 . 生态效率是衡量循环经济发展水平的重要指标,反映了经济发展中利用自然资源减轻环境压力的效率。尝试将数据包络分析（DEA）方法运用到生态效率的实证研究当中,从宏观角度对中国2000—2006年区域生态效率进行测度和评价。结果表明：在此期间,中国整体生态效率变化不大,基本保持在0.7—0.8的平均水平,但是区域间生态效率差异明显,东、中、西部效率值分别为0.939、0.712、0.641,东部与中西部地区之间存在着显著差异。工业固体废物、工业粉尘、烟尘等污染物的排放及土地、水等资源的消耗成为影响区域生态效率的主要因素。总的来看,粗放型经济增长方式制约了区域生态效率的改善,推动经济增长方式向集约型转变是提高生态效率、实现可持续发展的根本途径。 |
| [25] | . 循环经济是区域实现可持续发展的重要模式,生态效率方法是研究循环经济比较适合的定量方法。本文以长株潭"3+5"城市群为研究对象,建立了基于DEA模型的生态效率投入产出指标体系,运用超效率DEA方法测算了各城市2005-2010年的效率,然后利用Malmquist—DEA模型对生态效率进行动态对比研究,最后建立基于面板数据的Tobit模型考察不同因素对效率的影响。实证结果表明:城市群整体生态效率水平比较高,城市间差距较大,长沙作为省会城市生态效率明显处于领先地位。通过运用Malmquist—DEA指数分析结果表明2005-2010年全要素生态效率的增长率TFP值都大于1,年均增长率为12.6%。从增长率的进一步分解表明技术进步是推动生态效率增长率的主要动力,而综合技术效率和纯技术效率的下降是制约TPF提升的瓶颈因素。最后通过对各省生态效率影响因素分析表明产业结构、研发强度对生态效率有显著的正向影响,但引进外资对生态效率的影响是负面的;技术进步则是促进生态效率增长的内在动力。 循环经济是区域实现可持续发展的重要模式,生态效率方法是研究循环经济比较适合的定量方法。本文以长株潭"3+5"城市群为研究对象,建立了基于DEA模型的生态效率投入产出指标体系,运用超效率DEA方法测算了各城市2005-2010年的效率,然后利用Malmquist—DEA模型对生态效率进行动态对比研究,最后建立基于面板数据的Tobit模型考察不同因素对效率的影响。实证结果表明:城市群整体生态效率水平比较高,城市间差距较大,长沙作为省会城市生态效率明显处于领先地位。通过运用Malmquist—DEA指数分析结果表明2005-2010年全要素生态效率的增长率TFP值都大于1,年均增长率为12.6%。从增长率的进一步分解表明技术进步是推动生态效率增长率的主要动力,而综合技术效率和纯技术效率的下降是制约TPF提升的瓶颈因素。最后通过对各省生态效率影响因素分析表明产业结构、研发强度对生态效率有显著的正向影响,但引进外资对生态效率的影响是负面的;技术进步则是促进生态效率增长的内在动力。 |
| [26] | . 生态福利绩效是指自然消耗转化为福利水平的效率.随着全球生态约束时代的到来,自然资本变得绝对稀缺,如何在生态极限内提高人类的福利水平是可持续发展的终极目标.本文基于DEA方法,从投入产出角度构建了城市生态福利绩效评价指标体系,并结合主成分分析法（PCA）,运用改进的基于非径向非角度的超效率DEA模型（Super-SBM模型）对上海市2006-2014年的生态福利绩效水平进行综合测评,并与2014年我国35个主要城市（省级和副省级城市）进行横向对比研究.结果表明：①2006-2014年期间,上海的总体生态福利绩效水平不高,并未处于DEA有效的前沿面,其中仅3个年份为DEA有效,其余6个年份均为DEA无效,DEA有效年份数占样本总数的33.33%,但从整个发展态势来看,近几年来有逐步改善和提高的趋势.②2014年,我国35个主要城市的生态福利绩效整体水平不高,深圳、海口排名前两位,而上海仅排名第30位,资源环境消耗过高是生态福利绩效值偏低的主要原因.从投入冗余情况来看,上海市在水资源和土地两方面消耗过高,存在过度冗余,环境污染排放也具有较大的优化空间,资源环境问题成为制约上海建设生态宜居城市的主要瓶颈.③PCA-DEA组合模型比DEA模型下所测算出来的绩效值更精确,且考虑松弛变量的非径向Super-SBM模型比基于径向的DEA模型精确度更高,对于相关领域的资源环境绩效或生态效率评价具有较好的适用性和借鉴价值.最后根据实证分析结果可知,上海应淘汰过剩产能并转变生产和生活消费方式、发展绿色低碳的共享经济,同时构建紧凑型城市,实现城市＆quot;精明增长＆quot;. 生态福利绩效是指自然消耗转化为福利水平的效率.随着全球生态约束时代的到来,自然资本变得绝对稀缺,如何在生态极限内提高人类的福利水平是可持续发展的终极目标.本文基于DEA方法,从投入产出角度构建了城市生态福利绩效评价指标体系,并结合主成分分析法（PCA）,运用改进的基于非径向非角度的超效率DEA模型（Super-SBM模型）对上海市2006-2014年的生态福利绩效水平进行综合测评,并与2014年我国35个主要城市（省级和副省级城市）进行横向对比研究.结果表明：①2006-2014年期间,上海的总体生态福利绩效水平不高,并未处于DEA有效的前沿面,其中仅3个年份为DEA有效,其余6个年份均为DEA无效,DEA有效年份数占样本总数的33.33%,但从整个发展态势来看,近几年来有逐步改善和提高的趋势.②2014年,我国35个主要城市的生态福利绩效整体水平不高,深圳、海口排名前两位,而上海仅排名第30位,资源环境消耗过高是生态福利绩效值偏低的主要原因.从投入冗余情况来看,上海市在水资源和土地两方面消耗过高,存在过度冗余,环境污染排放也具有较大的优化空间,资源环境问题成为制约上海建设生态宜居城市的主要瓶颈.③PCA-DEA组合模型比DEA模型下所测算出来的绩效值更精确,且考虑松弛变量的非径向Super-SBM模型比基于径向的DEA模型精确度更高,对于相关领域的资源环境绩效或生态效率评价具有较好的适用性和借鉴价值.最后根据实证分析结果可知,上海应淘汰过剩产能并转变生产和生活消费方式、发展绿色低碳的共享经济,同时构建紧凑型城市,实现城市＆quot;精明增长＆quot;. |
| [27] | . In this paper, we will propose a slacks-based measure (SBM) of efficiency in Data Envelopment Analysis (DEA). This scalar measure deals directly with the input excesses and the output shortfalls of the decision making unit (DMU) concerned. It is units invariant and monotone decreasing with respect to input excess and output shortfall. Furthermore, this measure is determined only by consulting the reference-set of the DMU and is not affected by statistics over the whole data set. The new measure has a close connection with other measures proposed so far, e.g., Charnes–Cooper–Rhodes (CCR), Banker–Charnes–Cooper (BCC) and the Russell measure of efficiency. The dual side of this model can be interpreted as profit maximization, in contrast to the ratio maximization of the CCR model. Numerical experiments show its validity as an efficiency measurement tool and its compatibility with other measures of efficiency. |
| [28] | . 我国经济发展进入新常态,资源和环境约束压力不断增强。城市是现代经济增长的中心,绿色高效是我国城市转型发展的必由之路。本文构建反映城市经济增长、社会效益、资源节约、环境保护的绿色效率体系,并利用DEA作为工具来监测长江经济带108个地级及以上城市绿色效率。研究表明,长江经济带城市绿色效率整体水平不高,但是有逐步改善的趋势。将城市绿色综合效率进一步分解为规模效率和技术效率,相比规模效率,技术效率成为制约长江经济带绿色城市综合效率的主要因素。长江经济带城市要改变目前效率低下的现状关键在于提高技术效率,推进城市的创新发展,推动新技术、新产业、新业态的发展,促进产业结构的优化升级。本文对投入产出的冗余度与不足度进行了分析,并解释了低效率的根源。从资源投入的冗余度来看,土地资源能源劳动力技术资本水资源,长江经济带资源利用率低,存在高投入、高消耗的问题,加快长江经济带中西部地区城市绿色发展,应合理配置资源要素。从期望产出不足度来看,地方财政预算内收入社会消费品零售总额GDP,长江经济带目前总体发展模式还是追求经济产出的最大化,而忽视了经济运行的质量与社会效益。绿色效率不高主要集中在资源的过度消耗和环境污染物过度排放方面,其中环境问题成为城市发展过程中提高绿色效率亟待解决的重点和难点问题。应共同推进生态环境的保护,改革创新环境管理体制机制,推行环境保护市场化,加强对环境的监管和治理,这关系着长江经济带城市发展绿色效率的提高与生态文明示范带的实现。 我国经济发展进入新常态,资源和环境约束压力不断增强。城市是现代经济增长的中心,绿色高效是我国城市转型发展的必由之路。本文构建反映城市经济增长、社会效益、资源节约、环境保护的绿色效率体系,并利用DEA作为工具来监测长江经济带108个地级及以上城市绿色效率。研究表明,长江经济带城市绿色效率整体水平不高,但是有逐步改善的趋势。将城市绿色综合效率进一步分解为规模效率和技术效率,相比规模效率,技术效率成为制约长江经济带绿色城市综合效率的主要因素。长江经济带城市要改变目前效率低下的现状关键在于提高技术效率,推进城市的创新发展,推动新技术、新产业、新业态的发展,促进产业结构的优化升级。本文对投入产出的冗余度与不足度进行了分析,并解释了低效率的根源。从资源投入的冗余度来看,土地资源能源劳动力技术资本水资源,长江经济带资源利用率低,存在高投入、高消耗的问题,加快长江经济带中西部地区城市绿色发展,应合理配置资源要素。从期望产出不足度来看,地方财政预算内收入社会消费品零售总额GDP,长江经济带目前总体发展模式还是追求经济产出的最大化,而忽视了经济运行的质量与社会效益。绿色效率不高主要集中在资源的过度消耗和环境污染物过度排放方面,其中环境问题成为城市发展过程中提高绿色效率亟待解决的重点和难点问题。应共同推进生态环境的保护,改革创新环境管理体制机制,推行环境保护市场化,加强对环境的监管和治理,这关系着长江经济带城市发展绿色效率的提高与生态文明示范带的实现。 |
| [29] | . 以中国石油(特指原油)资源流动为研究对象,把中国省级行政单元抽象为石油资源流动节点,从1985-2009年中选取5个特征时点,根据各流动节点石油自给能力及流动比率,将各特征时点的石油流动省份划分为源地、汇地和交流地3大流动职能类型,并将主要石油进口港(含陆上口岸)作为进口石油源地;分别利用重心和标准差椭圆分析源地系统和汇地系统空间分布格局的集中与离散趋势,得出中国石油资源流动源—汇系统空间格局的位移和形变特征。结果表明:①源地系统重心位于中国东偏北部,在经历了1985-1995年的西北向移动后,1995-2009年大幅向西南偏移,南北方向的移动速度快于东西方向;汇地系统重心偏于中国中东部,移动幅度相对较小,1985-1999年呈南北向移动、1999-2003年呈东西向移动,最终快速向西南方向偏移。②从标准差椭圆分析来看,源地系统的空间分布先趋于分散后又趋于集中,由东北—西南的分布格局逐渐趋向于西北—东南的分布格局;汇地系统空间分布格局相对较为稳定,小幅极化后略趋分散,呈较为稳定的东北—西南分布。③中国石油资源流动的平均方向由东北—西南向偏转为南北向,平均运距呈下降趋势,主导流向由东北—西南向逐步转变为西北—东南向和东西向输流并存。 . 以中国石油(特指原油)资源流动为研究对象,把中国省级行政单元抽象为石油资源流动节点,从1985-2009年中选取5个特征时点,根据各流动节点石油自给能力及流动比率,将各特征时点的石油流动省份划分为源地、汇地和交流地3大流动职能类型,并将主要石油进口港(含陆上口岸)作为进口石油源地;分别利用重心和标准差椭圆分析源地系统和汇地系统空间分布格局的集中与离散趋势,得出中国石油资源流动源—汇系统空间格局的位移和形变特征。结果表明:①源地系统重心位于中国东偏北部,在经历了1985-1995年的西北向移动后,1995-2009年大幅向西南偏移,南北方向的移动速度快于东西方向;汇地系统重心偏于中国中东部,移动幅度相对较小,1985-1999年呈南北向移动、1999-2003年呈东西向移动,最终快速向西南方向偏移。②从标准差椭圆分析来看,源地系统的空间分布先趋于分散后又趋于集中,由东北—西南的分布格局逐渐趋向于西北—东南的分布格局;汇地系统空间分布格局相对较为稳定,小幅极化后略趋分散,呈较为稳定的东北—西南分布。③中国石油资源流动的平均方向由东北—西南向偏转为南北向,平均运距呈下降趋势,主导流向由东北—西南向逐步转变为西北—东南向和东西向输流并存。 |
| [30] | . <p>根据克鲁格曼的“两个自然”理论，运用空间统计SDE方法，在GIS 技术的支持下，基于中国国土空间特征椭圆系列——国土均衡分布椭圆、国土地形分布椭圆、人口分布椭圆等，在空间上定量刻画了中国经济空间分异的基本特征，并为分析经济空间分异提供了新的方法参考。主要结论如下：① 在“两个自然”的分异作用下，中国经济空间分异主要以东-西方向为主。相对于国土均衡分布椭圆，国土地形分布椭圆明显偏西，长、短轴均明显减小，这反映出中国高地势主要集中分布在西部；中国人口空间分布靠近东部地区，其椭圆长、短轴长度均显著减小，充分表现出了经济活动的空间分异特征和空间聚集特征；② 国土地形等“第一自然”要素对社会经济活动的控制作用显著。人口分布椭圆对于地形分布椭圆的空间分异系数为89.55%，其93%的空间展布范围位于胡焕庸线的东南，且分布轴线基本与胡焕庸线平行；③ 在“第二自然”聚集机制的作用下，中国城市体系人口、GDP主体集中在胡焕庸线东南方约20%的大陆国土面积上，且二者之间也存在着明显的空间差异。从“第一自然”要素的空间分异和控制作用来看，胡焕庸线以西地区，特别是西北侧地区发展经济、集聚人口的功能较弱。同时，由于区域发展的内在核心动力聚集机制的空间差异性，区域发展的过程也呈现不平衡的特征。从兼顾效率和公平的角度出发，可通过重点培育人口分布较为集中的成渝城市群、关中城市群等中西部经济增长极拉动中国经济增长和市场空间向中西部发展；可通过制定相关政策吸引人口向GDP分布椭圆北部地区流动、聚集，发挥人口的红利作用，推进经济增长由南向北发展。</p> . <p>根据克鲁格曼的“两个自然”理论，运用空间统计SDE方法，在GIS 技术的支持下，基于中国国土空间特征椭圆系列——国土均衡分布椭圆、国土地形分布椭圆、人口分布椭圆等，在空间上定量刻画了中国经济空间分异的基本特征，并为分析经济空间分异提供了新的方法参考。主要结论如下：① 在“两个自然”的分异作用下，中国经济空间分异主要以东-西方向为主。相对于国土均衡分布椭圆，国土地形分布椭圆明显偏西，长、短轴均明显减小，这反映出中国高地势主要集中分布在西部；中国人口空间分布靠近东部地区，其椭圆长、短轴长度均显著减小，充分表现出了经济活动的空间分异特征和空间聚集特征；② 国土地形等“第一自然”要素对社会经济活动的控制作用显著。人口分布椭圆对于地形分布椭圆的空间分异系数为89.55%，其93%的空间展布范围位于胡焕庸线的东南，且分布轴线基本与胡焕庸线平行；③ 在“第二自然”聚集机制的作用下，中国城市体系人口、GDP主体集中在胡焕庸线东南方约20%的大陆国土面积上，且二者之间也存在着明显的空间差异。从“第一自然”要素的空间分异和控制作用来看，胡焕庸线以西地区，特别是西北侧地区发展经济、集聚人口的功能较弱。同时，由于区域发展的内在核心动力聚集机制的空间差异性，区域发展的过程也呈现不平衡的特征。从兼顾效率和公平的角度出发，可通过重点培育人口分布较为集中的成渝城市群、关中城市群等中西部经济增长极拉动中国经济增长和市场空间向中西部发展；可通过制定相关政策吸引人口向GDP分布椭圆北部地区流动、聚集，发挥人口的红利作用，推进经济增长由南向北发展。</p> |
| [31] | . 选择安徽省2001-2010 年县域人均GDP为研究指标,综合运用<i>G</i>指数、经济重心、标准差椭圆以及灰色<i>G</i>(1, 1)模型对县域经济的空间演化进行分析预测,最后结合位序规模原理,对空间差异的机理进行分析.总体上安徽县域经济表现出微弱的空间集聚分布态势,呈现出“南北低中间高”、“西低东高”的空间分布格局.县域经济重心在117.57°~117.6°E,31.67°~31.76°N之间变动,有向东南方向移动的趋势.标准差椭圆总体上变化幅度不大,基本上以省会经济圈为核心,范围覆盖了皖江城市带大部分地区,县域经济的空间分布呈现出西北—东南格局,并且这种格局有向正北—正南方向转变的趋势.安徽县域经济满足位序规模原理,其发展状况呈低水平分散均衡型.资源禀赋与交通区位、中心城市发展状况、区域政策是导致安徽省县域经济空间差异的主要原因. . 选择安徽省2001-2010 年县域人均GDP为研究指标,综合运用<i>G</i>指数、经济重心、标准差椭圆以及灰色<i>G</i>(1, 1)模型对县域经济的空间演化进行分析预测,最后结合位序规模原理,对空间差异的机理进行分析.总体上安徽县域经济表现出微弱的空间集聚分布态势,呈现出“南北低中间高”、“西低东高”的空间分布格局.县域经济重心在117.57°~117.6°E,31.67°~31.76°N之间变动,有向东南方向移动的趋势.标准差椭圆总体上变化幅度不大,基本上以省会经济圈为核心,范围覆盖了皖江城市带大部分地区,县域经济的空间分布呈现出西北—东南格局,并且这种格局有向正北—正南方向转变的趋势.安徽县域经济满足位序规模原理,其发展状况呈低水平分散均衡型.资源禀赋与交通区位、中心城市发展状况、区域政策是导致安徽省县域经济空间差异的主要原因. |
| [32] | . <p>水足迹强度是一个反映水的利用效率的指标,论文在对1995-2009年中国31个省(市、区)水足迹计算的基础上(因资料所限,未考虑香港、澳门和台湾地区),利用探索性空间数据分析(ESDA)对15 a来各地区水足迹强度空间分布格局以及演变态势进行了分析和探讨。结果表明:①中国水足迹强度整体呈现明显的下降趋势,说明水资源的利用效率明显提高,但是区域发展并不平衡;②从全局空间分异来看,中国各地区水足迹强度呈现出正的空间相关性特征,存在着空间集聚特征,即水足迹强度高的地区相互邻接,强度低的地区相互邻接;③从局部空间分异来看,空间正相关模式(LL集聚和HH集聚)所占比例很大,且在研究年份内逐渐增加,反映出水足迹强度的LL集聚和HH集聚变得越来越显著。LL集聚主要分布在东部沿海一带,在空间上有明显的向周边扩散的趋势;HH集聚主要分布在西部地区,在空间分布上较稳定。</p> . <p>水足迹强度是一个反映水的利用效率的指标,论文在对1995-2009年中国31个省(市、区)水足迹计算的基础上(因资料所限,未考虑香港、澳门和台湾地区),利用探索性空间数据分析(ESDA)对15 a来各地区水足迹强度空间分布格局以及演变态势进行了分析和探讨。结果表明:①中国水足迹强度整体呈现明显的下降趋势,说明水资源的利用效率明显提高,但是区域发展并不平衡;②从全局空间分异来看,中国各地区水足迹强度呈现出正的空间相关性特征,存在着空间集聚特征,即水足迹强度高的地区相互邻接,强度低的地区相互邻接;③从局部空间分异来看,空间正相关模式(LL集聚和HH集聚)所占比例很大,且在研究年份内逐渐增加,反映出水足迹强度的LL集聚和HH集聚变得越来越显著。LL集聚主要分布在东部沿海一带,在空间上有明显的向周边扩散的趋势;HH集聚主要分布在西部地区,在空间分布上较稳定。</p> |
| [33] | . 水资源短缺与污染已经严重影响到中国的可持续发展,提高水资源效率是解决两者的必然选择。在测算中国31个省市（自治区）1998-2012年灰水足迹及其效率的基础上,本文基于扩展的Kaya恒等式和LMDI模型定量分析了效率效应、结构效应、经济效应、禀赋效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的影响,最后利用LSE模型按驱动效应的绝对贡献率将各省份进行了分类。分析结果显示：研究期间中国平均灰水足迹为4814.30亿m<sup>3</sup>,灰水足迹效率由1998年的16.30元/m<sup>3</sup>增加到2012年的89.32元/m<sup>3</sup>,整体上呈现经济发达地区高于落后地区的特征;效率效应、经济效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的变化起正向驱动效应,结构效应与禀赋效应对灰水足迹效率的变化起负向驱动效应,其中效率效应、经济效应是影响灰水足迹效率变化的最主要因素;中国灰水足迹效率空间驱动类型主要包括双因素支配型（Ⅰ、Ⅱ）、三因素主导型、四因素协同型（Ⅰ、Ⅱ）、五因素联合型等6种类型。研究结果可为水资源利用效率提供新的研究思路同时为区域水资源的合理利用提供理论支持。 . 水资源短缺与污染已经严重影响到中国的可持续发展,提高水资源效率是解决两者的必然选择。在测算中国31个省市（自治区）1998-2012年灰水足迹及其效率的基础上,本文基于扩展的Kaya恒等式和LMDI模型定量分析了效率效应、结构效应、经济效应、禀赋效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的影响,最后利用LSE模型按驱动效应的绝对贡献率将各省份进行了分类。分析结果显示：研究期间中国平均灰水足迹为4814.30亿m<sup>3</sup>,灰水足迹效率由1998年的16.30元/m<sup>3</sup>增加到2012年的89.32元/m<sup>3</sup>,整体上呈现经济发达地区高于落后地区的特征;效率效应、经济效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的变化起正向驱动效应,结构效应与禀赋效应对灰水足迹效率的变化起负向驱动效应,其中效率效应、经济效应是影响灰水足迹效率变化的最主要因素;中国灰水足迹效率空间驱动类型主要包括双因素支配型（Ⅰ、Ⅱ）、三因素主导型、四因素协同型（Ⅰ、Ⅱ）、五因素联合型等6种类型。研究结果可为水资源利用效率提供新的研究思路同时为区域水资源的合理利用提供理论支持。 |
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