中国主要城市生态福利绩效评价研究——基于PCA-DEA方法和Malmquist指数的实证分析
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  • 英文篇名:Measurement and Evaluation of Urban Ecological Well-being Performance of 35 Major Cities in China Based on PCA-DEA and Malmquist Index Method
  • 作者:龙亮军
  • 英文作者:Long Liangjun;
  • 关键词:城市生态福利绩效 ; 生态文明 ; 可持续发展 ; Super-SBM模型 ; Malmquist指数
  • 中文刊名:JJWS
  • 英文刊名:Inquiry into Economic Issues
  • 机构:清华大学国情研究院;清华大学公共管理学院;
  • 出版日期:2019-02-01
  • 出版单位:经济问题探索
  • 年:2019
  • 期:No.439
  • 基金:中国博士后科学基金项目“城市生态福利绩效评价体系构建及提升路径研究”(2018M631504),项目负责人:龙亮军
  • 语种:中文;
  • 页:JJWS201902010
  • 页数:11
  • CN:02
  • ISSN:53-1006/F
  • 分类号:73-83
摘要
本文基于强可持续研究范式,综合考虑主观和客观福利因素构建城市生态福利绩效评价指标体系,采用PCA-DEA组合方法,选取考虑松弛变量的非径向Super-SBM模型对我国35个主要城市2011-2015年生态福利绩效进行测算和评价研究,并运用DEA-Malmquist指数分析方法对城市生态福利绩效进行动态分析。研究发现:(1)"十二五"期间,35个主要城市生态福利绩效整体水平不高,未达到最有效的生产前沿。从城市排名来看,海口、成都、石家庄、长春和青岛依次位列前5位,各城市之间差异较大。从区域的角度来看,三大区域呈现出"东部最高,中部次之,西部最低"的基本态势,生态东部与生态中部相差较小,东部地区在能源消耗和用水量方面比中部地区还有更大的提升空间。而生态脆弱的西部地区与东、中部地区的差距较大,在能源消费、土地利用和污染排放三个方面都比东中部地区具有更大的节能减排空间;(2)从动态分析结果来看,Malmquist指数平均值均大于1,说明我国城市生态福利绩效呈逐年上升趋势,说明粗放型的福利增长模式正在向集约型转变。从Malmquist指数进一步分解来看,技术进步是我国城市生态福利绩效提升的主要因素,部分城市需要提升资源配置效率,注意资源消耗的总量控制;(3) PCA-DEA组合方法能够有效解决因样本容量较小且投入产出指标较多而导致DEA测算不准确的难题。另外,基于考虑松弛变量的非径向Super-SBM模型比基于径向的传统DEA模型所测算出来的结果更为精确,对于相关领域的资源环境绩效或生态效率评价研究具有较好的适用性和借鉴价值。最后,根据上述结论提出有关政策建议。
        
引文
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    (1)访问网址:http://hdr. undp. org/en/2016-report
    (2)该中心由中国社会科学院经济研究所和首都经济贸易大学于2011年共同组建。研究报告以论文形式发表在《经济学动态》期刊上,具体研究结果和分项指标数据可从该期刊上获取。一般默认为当年的报告为上一年的数据,如《2016年中国35个城市生活质量报告》实际为2015年数据。
    (3)1935年,在中国的自然地图上,出现了一条人口地理的分界线:瑗珲—腾冲线。这条线是当时著名的人口地理学家胡焕庸教授在创制中国人口分布图和人口密度图的同时考定的,并简称为“胡焕庸线”,这一概念被国内外学者沿至今。
    (4)(1)传统按经济发展水平划分。1)东部:北京、天津、石家庄、沈阳、上海、南京、杭州、福州、济南、广州、海口、大连、青岛、宁波、厦门、深圳; 2)中部:太原、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、武汉、长沙; 3)西部:成都、重庆、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐、南宁、呼和浩特。(2)按生态承载力大小划分。即以“瑷珲--腾冲线”(胡焕庸线)、与胡焕庸线平行的“烟台--河池线”为基准。具体划分依据可参考南开大学钟茂初[36](2016)的研究。

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