中国区域生态效率测度及其影响因素分析——基于dea-tobit两步法-吴鸣然.pdf

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1、第35卷第3期 技 术 经 济 V0135，No32016年 3月Technology Economics Mar，2016中国区域生态效率测度及其影响因素分析基于DEATobit两步法吴呜然12，马 骏123(1河海大学商学院，南京211100；2江苏省水资源与可持续发展研究中心，南京210098；3南京大学理论经济学博士后流动站，南京210093)摘 要：首先利用DEA方法并运用中国省际面板数据，计算了2009-2013年中国31个省(自治区、直辖市)的生态效率，然后使用Tobit模型分析了影响生态效率的因素。研究结果表明：2009-2013年间中国31个省(自治区、直辖市)的生态效率在时

2、间序列上表现得较为平稳，在横截面上表现出较大的地区差异；总体来看，东部地区的生态效率优于中、西部地区；地区人均GDP和偏东的地理位置会对生态效率产生积极影响，而产业结构和人口密度则会产生消极影响。指出：为提升地区生态效率，政府需要坚持以人为本的发展理念，努力提高居民人均收入水平、加快产业转型升级、推进新型城镇化发展，进而缓解地区发展差异和人地矛盾。关键词：区域生态效率；DEATobit模型；时空差异；影响因素中图分类号：X24 文献标志码：A 文章编号：1002980X(2016)03007506近年来，随着工业化和城市化的高速推进，中国经济经历了一段突飞猛进的发展历程。然而，在经济总量超越日

3、本而成为全球第二的同时，中国也成为名副其实的资源消耗和环境污染大国。中国低碳经济发展报告(2014)指出：目前中国经济发展的资源消耗量和各类污染物排放量均为世界第一，并愈加迫近自身环境的容量极限1。转变经济发展方式、大力推进生态文明建设已成为中国崛起的必由之路。效率是经济学研究的核心范式，它解释了在资源稀缺的现实条件下决策主体如何以尽可能少的代价得到最大化效用。本文主要构建DEATobit模型，评估2009-2013年中国各省(自治区、直辖市)在横截面和时间序列上都可比较的生态效率，并通过实证分析影响生态效率的因素、找出提高生态效率的方式。1 研究回顾生态效率概念最早由Schaltegger在

4、1990年提出口。1992年世界可持续发展工商理事会首次将生态效率作为商业发展理念来阐述，并将之定义为环境效率产品或服务的价值环境负荷3。本文研究生态效率的核心思想是：在经济发展中以较少的资源消耗和污染排放实现尽可能多的价值产出，寻找发展过程中经济增长与生态环境改善的最佳结合。经过漫长的发展，生态效率概念在国内得到了广泛应用，尤其是在党的十八大将生态文明建设纳入中国特色社会主义事业“五位一体”总体布局后，国内对生态效率的研究日渐增多，并主要集中在如下3个领域：一是基于省域层面的宏观区域生态效率研究，如王恩旭和武春友4、李兰冰5、宋马林、张琳玲和宋峰63的研究表明，中国生态效率存在明显的区域差异

5、，东部区域凭借较高的经济发展水平、完善的环保设施和充裕的经费等，在地区生态效率比较中占据优势；二是基于产业层面的产业生态效率测算，如田伟、杨路嘉和姜静73测算了2002-2012年中国农业环境效率并分解了无效率来源，王成金、杨威和许旭等口1将环境污染作为非期望产出，考察了中国部分区域的工业生产效率；三是基于具体行业层面的行业生态效率测算，如刘睿劫和张智慧91运用超效率DEA(data envelopment analysis)方法测算了收稿日期：20160122基金项目：江苏省社会科学基金项目“苏北地区湖泊保护战略研究”(12EYB008)；江苏省博士后科研基金项目“苏北地区湖泊保护与经济发展

6、协同机理与路径”(1202087C)作者简介：吴鸣然(1992 )，男，江苏南京人，河海大学商学院博士研究生，研究方向：技术经济及管理、环境与资源经济；马骏(1970一)，男，江苏金湖人，河海大学商学院副教授，硕士生导师，南京大学理论经济学博士后流动站在站博士后，研究方向：技术经济、循环经济，中国技术经济学会会员登记号：1031400514S。75万方数据技术经济 第35卷第3期2005-2009年中国39个工业行业的效率，彭昱u叫 每个DMU都具有m种“投入”、，种“产出”。用在可变规模报酬和不变规模报酬两种情形下评价了DMUj(J一1，2，行)表示第J个决策单元；用zi(i2000一200

7、7年中国省(自治区、直辖市)电力行业的 一1，2，仇)表示DMUj的第i种投入量，zi0，环境效率。这些研究中的观点和方法对本研究具有 记X，一(z工：“，工。，)1；用y。代表DMu，的第重要的启示意义，但是在理论性、应用性和前瞻性方 ，一种输出量，y。0，记Yj一(y1J，Y：”，Y。)T；用口，面有待进一步提升。首先，大部分研究将立足点放 表示对第i种投入变量赋予的权重系数，记可一在经济发展过程中的污染排放上，忽视了资源消耗 (u，可。，可。)7；用“，(r一1，2，s)表示对第r种这一重要角度，有些文献甚至将“生态效率”与“环境 输出变量赋予的权重系数，记U一(U，M。，U，)。效率”

8、等同；其次，一些研究只从环境污染的视角测 其中，zi和yi为可以获得的具体数值，u：和甜，为算了生态效率，未将之置于区域经济发展、产业转型 权数。DMUj的效率评价指数为盏鬻篙娄霎萋萋含套蔫季姜燃蠢忙舞cJ乩z，。的预判。最后，大多研究只给出了综合技术效率，缺 。 可1义，。乏对效率进一步分解，使效率的解释能力变弱。 测算DMU。的效率，必然能够取适当的权重系本文在结构性效率框架下，利用DEATobit两 数“o和矾，使得所有DMU的效率都在o1之间步法全面测算2009 2013年中国各省(自治区、直 的前提下h。达到最大值。可以建立如下模型：辖市)的生态效率，并进一步分析其影响因素。具体 r

9、n。，、一些而言：首先，将综合生态效率细化分解为3种结构性”“u1 X。鍪妻一蔓蛮聱亨、苎苎效亨竺苎茔变鍪兰：篓_娄 st，一等专cJ一，2，卵，；厘清各省(自治区、直辖市)生态效率的内在结构；然 。：只耋至之攫慧竺懋，璺曼璺星耋，、tp芝其包落毛妥寻釜建对偶规划导出如下：bit模型，对各影响因素进行全面测度和分析，从而 一，。，_一一”、1：针对性地提出优化生态效率的对策。 mln一65十8；5。J 52 结构性生态效率的测度方法及模型 “争“门5一m”DEA是运筹学、管理科学和数理经济学的一个 A，一一sy。；交叉领域，是使用数学规划评价具有多个输入、多个 ：输出的决策单元(decisio

10、n making unit,DMU)I黼 A，一1；对有效。t(DEA有效)的重要工具口1I。该方法具有 A；0，5+0，50，i一1，2，咒。诸多优点，如无需确定前沿生产函数的具体形式，无 在上述模型中，目标值0表示DMU。需要将投需对投入和产出项目进行单位标准化，能通过效率 人降低的比例。此时，根据0值判定DMU。是否在分解得知被评价单元的效率值与最佳前沿存在差距 BCC模型下是有效的。的分项，从而找出改进效率的最佳途径等，在资源、 由于因变量的值被限制在oI之间，具有被切环境效率评价方面被广泛运用。 割或截断的特点，因此，若直接采用最小二乘法进行传统的DEA模型被称为CCR模型，即规模报

11、 估计，则参数估计会存在严重的有偏和不一致问题。酬不变(constant returns to scale，cRS)前提下的效 为避免估计偏误，本文采用受限因变量模型即To一率评价模型。Banker、Charnes和Cooper等对CCR bit模型进行参数估计。标准Tobit模型如下：模型进行了改进，提出了规模报酬可变(variable re。 Y。一x私+e。；turns t。scale，VRS)条件下的效率评价模型，即 Y：一y?if yj0；BCC模型。相较于CCR模型，BCC模型多了一个 Y：一0 if Yi0。约束条件，即A一1。由于一般认为中国各省 在上述模型中：yj为潜变量；y

12、：为观察到的因(自治区、直辖市)环境效率改善的规模报酬是可变 变量；Xi为自变量向量；卢为相关系数向量；e。为独的，并期望在维持现有水平的产出时可最小程度地 立变量，i表示变量所属的数值系列，且e，N(O，仃)消耗环境资源，因此本文运用VRS条件下的投入导 (也有y?N(Xifl，仃)。曼翟黧警三蔓掣姜趸譬三竺纂：量竺竺三c曼篓署 3中国区域生态效率测度构造如下：假设各决策单元的生态效益不变，选取其 。 。8一一一”一一”。一中具有可比性的决策单元DMU形成一个样本集， 本文运用基于数据包络分析的BBC模型，测算万方数据吴鸣然等：中国区域生态效率测度及其影响因素分析2009-2013年中国31

13、个省(自治区、直辖市)的生态效率。在具体测算中，本文借鉴Capozza等的“相对效率法”，即首先从全体样本中找出环境效率最高的样本，将其效率水平设为1，从而组成效率前沿面，将之作为标准，然后将其他地区与之比较，用一个地区的效率与作为标准的地区的效率的接近程度代表该地区的效率水平口2|。31投入、产出变量选择及数据来源本文采用投入变量法，将非期望产出变量作为投入变量进行处理。该方法的主要思想是，在尽可能减少非期望产出的情况下提高期望产出，这种方法对非期望产出的处理较为直观。本文的投人变量如下：地区废水排放总量(万吨)，用X。表示；地区S02排放量(万吨)，用X：表示；地区一般工业固体废物产生量(

14、万吨)，用x。表示；地区用水总量(亿立方米)，用x。表示；X。：地区建筑业企业房屋建筑施工面积(万平方米)，用X。表示。本文的产出变量为地区生产总值(亿元)，用y表示。所有指标数据均来自2010一2014年的中国统计年鉴。DEA要求，决策单元个数至少是输入、输出指标数之和的两倍，如此才能保证运算结果的准确性，而本文符合此要求。32 实证分析本文用Deap(Version 21)软件工具实现生态效率测度，通过计算得出2009 2013年中国31个省(自治区、直辖市)的生态效率评价结果。在此，生态效率表现为综合技术效率(TE)，它可分解为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)，结果见表1。表1 2

15、009m2013年中国31个省(自治区、直辖市)的生态效率及其分解项的测度结果效率 年份 效率 年份省区 均值 省区 均值指标 2009 20lO 201l 2012 2013 指标 2009 2010 Z011 Z012 2013TE 1 1 1 l 1 1 TE 053 0543 O533 O539 O517 0532北京 SE 1 1 1 1 1 1 湖北 SE o65 o696 o717 o761 o767 o718P丁E 1 1 1 1 1 l P丁 o816 0781 O743 0709 0675 0745TE 1 1 l 1 1 1 丁E 048 0482 0516 O529 O

16、5 O501天津 SE 1 1 1 1 1 1 湖南 SE o644 o69l 0729 0744 O747 O711P丁E 1 1 1 1 l 1 PTE o745 0698 o708 o712 0669 0706丁E o763 0669 0643 o644 0633 067 丁E 1 1 1 1 1 l河北 SE 088 0847 0813 0791 0802 0827 广东 SE 1 l 1 1 1 1P11E o867 o789 o791 o815 o79 o81 PTE 1 1 1 1 1 1TE 0906 0955 l 0892 0764 0903 丁E 057 Oj85 o608

17、 059 055 o581山西 SE O907 o963 1 0。913 0778 o。912 广西 5E O578 0622 0552 0539 0642 0527PTE 0999 0992 1 O976 0981 099 P丁 0987 O94l o933 O923 0857 O928丁E 1 1 1 1 1 1 TE 1 l 0945 1 1 0989内蒙古 SE 1 1 1 1 1 1 海南 SE 1 1 1 1 l 1P丁E 1 1 l l l l PTE 1 1 o945 1 1 0989T O663 o625 o568 0668 o677 o64 TE 0428 0484 O46

18、1 O553 052 0489辽宁 S O807 0857 0846 O895 0927 0866 重庆 SE 0505 0574 0613 O654 0636 O596P丁E 0822 073 0671 0746 o73 o74 尸丁E 0847 0843 0751 0846 O818 082lTE 0978 l 1 o756 o802 o907 丁E o452 o496 o508 o552 o5 o502吉林 SE O981 1 1 o798 0836 o923 四川I SE o607 0699 0728 o77l 0744 o71PTE o997 1 1 o947 o96 0981 P丁

19、E O745 07l o698 0717 O672 o708丁E 1 o。924 o。873 O。873 090l o914 丁E O539 0579 0606 o628 O514 o573黑龙江 SE 1 1 O989 1 1 o998 贵州 SE 0539 O581 O61 O633 O522 0577PTE l o924 o883 0873 O90l o916 PTE 1 0996 0994 0993 0983 0993TE O89l o88l 1 O98 0998 095 TE 0614 O61l 0，603 0589 0556 0595上海 SE 0907 0883 1 O991 1

20、 0956 云南 SE O657 O657 0609 0605 O6 o626PTE o982 O997 1 O988 0998 O993 P_rE 0935 093 O989 0973 O927 0951丁E o625 O63 o614 o637 0644 063 丁E 1 1 1 1 l 1江苏 SE 1 l 1 1 1 1 西藏 SE 1 1 1 l 1 lPTE 0625 063 o614 o637 o644 o63 P丁E 1 1 1 1 1 1未将我国港澳台地区作为研究样本。鉴于统计方式改变。2009年和2010年的废水排放总量为工业废水排放总量与生活污水排放总量之和。77万方数据

21、技术经济 第35卷第3期续 表效率 年份 效率 年份省区 均值 省区 均值指标 2009 20lO 2011 2012 2013 指标 2009 2010 2011 2012 2013TE o68 o655 o638 06Z 0622 0643 TE 072 0685 O737 0757 0714 O723浙江 SE 097 l l l 0994 陕西 SE O758 o774 o797 0832 o839 O8P11E 0701 o655 O638 062 O622 O647 PTE o95 O885 o925 O91 o85l 0904丁E o48 0506 0491 0486 o474

22、0487 rE 0585 0604 O599 0579 0565 0586安徽 SE 0635 O673 0646 0662 0664 O656 甘肃 SE 0599 0621 0629 0579 0556 0597PTE o756 O753 076 o734 o71 5 0744 PTE 0977 097l 0951 l 0999 098丁 o615 O618 O601 0627 O613 0615 丁E 1 1 1 1 O96 O992福建 SE 0685 o722 0657 0764 o778 0721 青海 SE 1 1 1 1 1 1PTE o897 o856 O。914 o821

23、0788 o855 P丁E 1 1 1 1 O96 0992TE o498 0518 o557 0536 O441 051 TE 0435 0436 o434 0452 o396 0431江西 SE 0579 o607 0605 o614 O576 o596 宁夏 SE 0437 o443 0443 o468 o402 0439PTE 086 o853 O92 o874 O765 O854 PTE 0995 0985 o979 0966 0986 O982了1E 0742 o703 0759 0798 0724 0745 TE o509 0494 o517 0518 O491 0506山东 S

24、E 1 1 1 1 1 1 新疆 SE 0589 0611 0593 0568 O52 0576PTE o742 0703 O759 O798 0724 o745 PTE 0865 o808 0871 0913 0946 0881丁E o634 0623 o65 D657 0602 o633 TE o721 072 o724 0725 o699 0718河南 SE o759 o778 o，768 o766 o763 o767 平均 SE o796 o816 o821 0821 o8l o813P丁E 0836 08 0846 0858 O79 o826 P丁E 0901 o878 088 08

25、82 o863 O881由表1可以看出：2009m2013年中国31个省(自治区、直辖市)的生态效率年均值为0718、纯技术效率年均值为0881、规模效率年均值为0813，整体上呈现出纯技术效率规模效率技术效率的情形。区域效率均值比较中，东部地区中部地区西部地区，基本和已有文献得出的结论一致。其中，北京、天津、广东、内蒙古和西藏5个省(自治区、直辖市)的生态效率在考察年份均处于最佳前沿面上。上海、海南、吉林、黑龙江和青海等的生态效率较高，其年均值大于09，虽然它们不是有效单元，但是其生态效率水平也处于全国前列。值得注意的是，在生态效率为1的地区中，既有北京、上海和广东这些处于东南沿海地区、经济

26、发达的省市，也有内蒙古、西藏和青海等这些处于中、西部地区，经济实力相对落后的省区。这是两种截然不同的有效类型。前者的生态效率遥遥领先的原因在于经济发展水平较高、居民环境意识强烈、环保经费投入大、产业结构合理等。而后者多处于较为偏远的中、西部地区，工业力量薄弱，如西藏、青海等主要以第一、第三产业为主。虽然这些地区的经济实力较弱，但是特殊的经济结构使其实现了水平较低的资源消耗和环境污染，从而呈现出较高的生态效率。不过，尽管这些地区的生态效率较高，但是其发展模式并不适合中国。中国作为世界上最大的发展中国家，既要注重生态保护，更要实现经济发展。广西、湖北、江西、安徽、湖南、甘肃、宁夏、新疆、四川、重庆

27、、云南和贵州的生态效率均低于06，处于“不及格”层面。从地理位置可以看出，这些地区大多处于中、西部地区，其产业结构多以第二产业为主，其技术水平与沿海发达地区存在不小的差距，多种因素综合导致这些地区的经济发展以资源消耗、环境污染为代价。令人担忧的是，这些地区大多处于经济高速增长阶段，在未来相当长一段时间内仍会以加速工业化作为其工作重点。可预见的是，未来这些地区的生态效率会进一步下降。对于这些地区，政府在下一阶段应加大其财政投入，并从国际上引进、吸收先进环保技术，通过优化区域规划、开展地区合作、培养并提高地区自主创新能力等实现其生态效率的提升。4 生态效率影响因素的计量分析41变量选择与影响方向预

28、判基于对生态效率概念的理解和对以往文献的借鉴，本文认为影响区域生态效率的主要因素有经济规模、产业结构、地区因素和区域虚拟变量等，并对各解释变量的作用机理进行了预判(见表2)。笔者仍以2009L2013年为考察期，以中国31个省(自治区、直辖市)为研究样本，对上述因素对区域生态效率的影响进行计量分析。本文所用的基础数据均来本文三大地区的划分是：东部地区包括辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、广西和海南(12个)；中部地区包括黑龙江、吉林、内蒙古、山西、河南、湖北、江西、安徽和湖南(9个)；西部地区包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州和西藏(10个)。7

29、8万方数据吴鸣然等：中国区域生态效率测度及其影响因素分析源于考察期内的中国统计年鉴。表2变量说明影响方解释变量 变量代码 定义及单位 单位向预判lnGP 人均GDP 元人 正经济规模 地区生产总值占全国GR 正生产总值比重地区第二产业产值占产业结构 PI 未知地区生产总值比重人口密度，即地区年人口数未知地区因素 lrlPD 末人口数与地区面积万公顷之比区域虚拟处于东部地区，则EST EAST一1，否则 正变量EAST一042回归模型建立本文基于Tobit模型分析生态效率的影响因素，设定如下地区生态效率与各影响因素的关系模型：In(TE。)一flo+且GR。+屉ln(GP n)+屉PI。+岛In

30、(PD。)+陆EAST。+。其中：TE。表示第t年省i的生态效率值；晟(i一0，1，2，5)表示各影响因素的待定系数；。为随机误差项。43结果分析本文利用Eviews72软件，利用极大似然估计程序处理Tobit模型删尾数据，并利用上述面板数据进行回归，结果见表3。表3 Tobit模型的回归结果解释变量 变量代码 系数 标准误差 Z值 p值GR O05007 100991 0049579 O9605经济规模lnGP O272123 004982 5462125 0产业结构 Pj O80147 0262167 305709 00022地区因素 lnPD 0081635 0016353 49921

31、0区域虚拟变量 EAST O126659 0057438 2205126 00274常数 C 2820465 0506566 556781 O第一，经济规模对生态效率的影响为正向促进作用。Tobit模型的估计结果表明：人均GDP(InGP)对地区生态效率的影响系数为0272123。P值为0表示各地区在该变量上存在显著差异。该结果支持了表2中的预判。但是，需要指出的是，表征经济规模的另一个指标地区生产总值占全国生产总值比重(GR)的系数没有通过显著性检验，表明该指标并不是影响生态效率的有效指标。其实，从表1就可看出，我国各省(自治区、直辖市)的生态效率与经济发展水平没有明显的相关性，如经济总量非

32、常小的西藏的生态效率为1，而处于东南沿海地区、经济实力突出的江苏(063)、浙江(0643)的生态效率均只刚过及格线。据此，本文得出结论：相较于经济总量，人均GDP更能对生态环境产生积极影响。可能的原因是：随着人均收入的提高，人们更加注重享受生活，对环境质量有更高层次的需求，这有助于生态效率的提升。第二，产业结构对生态效率具有负面影响。产业结构变量的系数通过了1的显著性检验，P值为00022。具体而言。当第二产业产值占地区生产总值比重提升1个百分点，地区生态效率下降080147个百分点。这反映出中国整体上走的依旧是“高污染、高消耗”的传统工业发展道路，工业化进程与生态保护存在矛盾。对于工业发展

33、造成的污染问题，一般不能采取“叫停”或“关闭”等简单的治理方法。洪大用1刘指出，“由工业化导致的环境问题可以通过协调生态与经济和进一步的超工业化而非去工业化的途径来解决”。因此，我们要努力寻找工业化与生态环境的可持续性之间的最佳兼容点，加快技术的研发和引进，大力完善环境治理机制，实现工业发展与生态保护的双赢。第三，人口密度对生态效率具有负面作用。其系数值为一0081635，表示人口密度每提升1个百分点，生态效率下降0081635个百分点，表明人口密度的增大会破坏生态。其P值为0，表明各地区在指标上存在显著差异。从本文搜集的原始数据看出，资源消耗和“三废”排放最为严重的地区均为东部地区人口聚集的

34、省市。中国是人口大国，我们必须正视人口增长与生态承载力的现实矛盾，在全面落实“二孩”政策的基础上推进新型城镇化建设，消解东部地区特大型城市的人口压力，使东部地区的人口、资源和环境与经济社会发展相协调。第四，区域虚拟变量对生态效率具有正面影响。其P值为00274，通过了水平为5的显著性检验，表示整体上中国东部地区的生态效率要优于中、西部地区这支持了前文的判断。显然，受经济水平、科技力量、生产特征、产业结构和民众环保意识等因素的影响，东部地区的生态文明建设水平较之于中、西79万方数据技术经济 第35卷第3期部地区要高。需要注意的是，随着经济的进一步发展，东部地区与西部地区的污染转移问题更加突出。林

35、伯强和邹楚沅1们认为，中国东、西部地区之间的收入和发展差异类似于发达国家与发展中国家之间的差距。相较于东部地区，中、西部地区具有更充足的资源、更宽松的环境规制、更低廉的劳动力价格等，更符合区域间产业承接地的条件。随着东部地区经济的进一步发展和产业升级与替换，更多的传统产业和过剩产能会进一步转移到中、西部地区，这会加大东部地区与中、西部地区之间现已存在的生态效率差距。在下一阶段，政府应加大对中、西部地区的生态补偿力度，协调区域发展，同时建立严格的奖惩机制，并最大限度地发挥民众的监督权。5 研究结论本文先利用DEA模型测算了2009-2013年中国各省(自治区、直辖市)的生态效率。结果显示：200

36、9-2013年中国各省(自治区、直辖市)的生态效率年均值为0。718，中国的生态效率在时间序列上显得比较平稳、变化不大，但在横截面上各地区存在显著差异，呈现出“良莠不齐”的状况；在生态效率较高的地区中，既有北京、上海和广东等发达省市，也有西藏、青海等人口稀少、工业力量薄弱的省区，说明生态效率与经济总量没有直接相关关系；位于中、西部地区的广西、宁夏、四JII和重庆等的生态效率较低，这些地区大多依赖“高污染、高消耗”的传统制造业，且多处于经济高速增长阶段。可以预见的是，随着经济的进一步发展，这些地区的生态效率进一步下降。若政府不采取措施对这些地区的环保事业加大财政投入和技术支持、对工业污染排放进行

37、更严厉的监管，则这些地区的生态效率提升将无从谈起。本文又运用Tobit回归模型分析了生态效率的影响因素。结果表明：第一，经济规模和区域虚拟变量会对地区的生态效率产生显著的正面影响，其中地区生产总值占全国生产总值比重的影响不显著，说明地区的经济发展水平与生态效率彼此独立；第二，产业结构和人口密度都对地区的生态效率具有显著的负面影响，说明中国经济发展仍过于依赖传统工业，且人口分布不均对人V1高度聚集地的生态环境承载力造成较大压力。在解决方式方面，本文80认为：首先，下一阶段中国更需强调“以人为本”而非“以GDP为本”的发展理念，努力提高人均收入水平；其次，加快产业升级，走新型工业化道路，通过给予补

38、贴，引导企业采用更环保的生产技术，将经济发展尽快从传统制造业消耗资源环境推动转为技术推动甚至创新驱动；最后，加快推进新型城镇化建设，使人口分布更合理，减少人地矛盾，实现人口分布与资源环境可持续发展的最佳结合。参考文献Eli薛进军，赵忠秀中国低碳经济发展报告(2014)M北京：社会科学文献出版社，20142SCHALTEGGER S，STURMOkol晒sche Rationalitat：Ansatzpunkte zur Ausgestahung yon 6kologieorientierten ManagementinstrumenteuJDie Unternehmung，1990，44(4)

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40、国农业环境效率的测算与分析基于非期望产出的SBM模型J中国农村观察，2014(5)：59 718王成金杨威，许旭，等工业经济发展的资源环境效率评价方法与实证以广东和广西为例J自然资源学报，2011，26(1)：97109刘睿劫，张智慧基于wTPDEA方法的中国工业经济环境效率评价J中国人IZl资源与环境，2012，22(2)：1 2512910彭昱我国电力产业环境效率评价J财经科学，201l(2)：768311魏权龄数据包络分析(DEA)J科学通报2000(17)：1793 180812薛飚，刘媛，冯雷中国信托业经营效率测度及其影响因素研究基于CCRBCC混合数据包络法口人文杂志，2015(1

41、2)：5卜5713洪大用经济增长、环境保护与生态现代化以环境社会学为视角J中国社会科学，2012(9)：829914林伯强，邹楚沅发展阶段变迁与中国环境政策选择J中国社会科学，2014(5)：8195(下转第122页)万方数据技术经济 第35卷第3期414234344454647Practicing Accountants。Melbourne，1997BjORNENAK TDiffusion and accounting：the case ofABC in NorwayJManagement Accounting Research，1997，8：31 7INNES J，MITCHELL FAs

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