基于DEA 方法的我国省际绿色全要素生产率评估—— 不同模型选择的差异性探析

doi:10.13209/j.0479-8023.2016.119

摘要/Abstract

摘要：

基于对我国省际绿色全要素生产率的实证研究, 发现使用不同的 DEA 模型会显著地影响省际绿色全要素生产率的时空分布特征, 不同效率测度指标的选择对于结果的影响远远小于不同的生产前沿面假设。进一步分析发现, SBM 模型更符合绿色全要素生产率的现实含义。基于 SBM 模型的研究结果表明, 我国绿色全要素生产率表现出从东部沿海地区到西部地区递减的趋势, 虽然 2005—2013 年期间在整体上有所改善, 然而省际之间的绿色全要素生产率差异却越来越大。

关键词: DEA, Malmquist指数, 绿色全要素生产率

Abstract:

Based on the empirical study of total provincial green factor productivity in China, it is found that the use of different DEA models will significantly affect the temporal and spatial distribution of provincial green total factor productivity, and the choice of efficiency measures affects less than the choice of production frontier Assumption. Further analysis shows that SBM model is more consistent with the real meaning of green total factor productivity. The results of SBM model show that China’s green total factor productivity (TFP) shows a decreasing trend from the eastern coastal regions to the western regions. Although the provincial total green factor productivity has improved during the period from 2005 to 2013, the difference among provinces has become bigger and bigger.

Key words: DEA, Malmquist index, green total factor productivity

中图分类号:

F205

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Jie FENG, Shiqiu ZHANG. The Measurement of China’s Provincial Green Total Factor Productivity Based on DEA Method: Does the Choice of DEA Model Make Difference[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(1): 151-159.

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图/表 8

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变量	名称	单位	最大值	最小值	平均值	标准差
K	固定资本存量	亿元	123009.3	1610	27372.6	23487.7
L	就业人数	万人	6580.4	297.8	2502.5	1705.0
E	能源消费量	万吨标准煤	39423.0	822.0	12176.6	7882.5
Y	区域生产总值	亿元	51520.3	543.3	11070.2	9659.6
U₁	SO₂排放量	万吨	200.2	2.2	76.67	44.78
U₂	COD排放量	万吨	198.3	7.2	56.7	40.1

变量	名称	单位	最大值	最小值	平均值	标准差
K	固定资本存量	亿元	123009.3	1610	27372.6	23487.7
L	就业人数	万人	6580.4	297.8	2502.5	1705.0
E	能源消费量	万吨标准煤	39423.0	822.0	12176.6	7882.5
Y	区域生产总值	亿元	51520.3	543.3	11070.2	9659.6
U₁	SO₂排放量	万吨	200.2	2.2	76.67	44.78
U₂	COD排放量	万吨	198.3	7.2	56.7	40.1

省份	生产率			Malmquist指数/%
省份	W-DDF	S-DDF	SBM	W-DDF	S-DDF	SBM
安徽	0.903	0.856	0.407	94.62	95.67	98.58
北京	1.000	1.000	1.000	107.26	105.18	101.73
福建	0.862	0.801	0.478	104.64	100.81	102.88
甘肃	0.971	0.805	0.312	93.08	94.85	98.87
广东	1.000	1.000	1.000	97.48	97.87	97.57
广西	1.000	0.689	0.383	99.00	94.57	101.03
贵州	1.000	0.661	0.250	97.92	95.52	100.18
海南	1.000	0.768	0.479	102.46	101.75	105.93
河北	0.789	0.730	0.357	94.28	94.83	100.29
河南	0.793	0.731	0.371	93.25	92.53	98.42
黑龙江	0.942	0.848	0.436	96.67	94.77	98.20
湖北	0.715	0.698	0.349	96.68	95.98	102.35
湖南	1.000	0.926	0.418	90.93	94.40	92.33
吉林	0.819	0.686	0.382	98.50	94.86	100.76
江苏	0.919	0.862	0.551	102.27	100.42	104.80
江西	0.997	0.813	0.412	97.14	97.00	100.43
辽宁	0.887	0.777	0.401	96.94	97.80	101.34
内蒙古	1.000	0.737	0.361	101.29	96.63	100.40
宁夏	1.000	0.509	0.218	92.41	94.63	99.19
青海	0.552	0.475	0.221	94.73	95.96	100.42
山东	0.927	0.864	0.469	93.56	96.95	99.69
山西	0.997	0.718	0.311	91.23	92.60	97.83
陕西	0.914	0.746	0.354	90.97	94.04	100.57
上海	1.000	1.000	1.000	104.12	105.61	108.81
四川	0.773	0.729	0.337	94.94	95.76	101.65
天津	0.914	0.865	0.588	99.45	100.66	106.50
新疆	0.852	0.642	0.306	98.38	98.74	99.59
云南	0.782	0.729	0.318	93.09	94.41	99.51
浙江	0.931	0.850	0.538	102.38	101.96	103.97
重庆	0.839	0.636	0.332	89.92	97.85	103.17

省份	生产率			Malmquist指数/%
省份	W-DDF	S-DDF	SBM	W-DDF	S-DDF	SBM
安徽	0.903	0.856	0.407	94.62	95.67	98.58
北京	1.000	1.000	1.000	107.26	105.18	101.73
福建	0.862	0.801	0.478	104.64	100.81	102.88
甘肃	0.971	0.805	0.312	93.08	94.85	98.87
广东	1.000	1.000	1.000	97.48	97.87	97.57
广西	1.000	0.689	0.383	99.00	94.57	101.03
贵州	1.000	0.661	0.250	97.92	95.52	100.18
海南	1.000	0.768	0.479	102.46	101.75	105.93
河北	0.789	0.730	0.357	94.28	94.83	100.29
河南	0.793	0.731	0.371	93.25	92.53	98.42
黑龙江	0.942	0.848	0.436	96.67	94.77	98.20
湖北	0.715	0.698	0.349	96.68	95.98	102.35
湖南	1.000	0.926	0.418	90.93	94.40	92.33
吉林	0.819	0.686	0.382	98.50	94.86	100.76
江苏	0.919	0.862	0.551	102.27	100.42	104.80
江西	0.997	0.813	0.412	97.14	97.00	100.43
辽宁	0.887	0.777	0.401	96.94	97.80	101.34
内蒙古	1.000	0.737	0.361	101.29	96.63	100.40
宁夏	1.000	0.509	0.218	92.41	94.63	99.19
青海	0.552	0.475	0.221	94.73	95.96	100.42
山东	0.927	0.864	0.469	93.56	96.95	99.69
山西	0.997	0.718	0.311	91.23	92.60	97.83
陕西	0.914	0.746	0.354	90.97	94.04	100.57
上海	1.000	1.000	1.000	104.12	105.61	108.81
四川	0.773	0.729	0.337	94.94	95.76	101.65
天津	0.914	0.865	0.588	99.45	100.66	106.50
新疆	0.852	0.642	0.306	98.38	98.74	99.59
云南	0.782	0.729	0.318	93.09	94.41	99.51
浙江	0.931	0.850	0.538	102.38	101.96	103.97
重庆	0.839	0.636	0.332	89.92	97.85	103.17

模型	β	标准误差	P	R²	收敛性结论
W-DDF	0.033295	0.038858	0.398807	0.025551	不收敛
S-DDF	0.0486*	0.024287	0.055166	0.125115	不收敛
SBM	0.021237**	0.009508	0.033679	0.15123	不收敛