DEA方法在京津冀城市群生態(tài)效率測算中的應(yīng)用研究

1、 DEA方法在京津冀城市群生態(tài)效率測算中的應(yīng)用研究 陳建明摘 要：選取了京津冀共35個(gè)城市的環(huán)境、城市建設(shè)以及經(jīng)濟(jì)增長等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境狀況兩個(gè)維度出發(fā)，考慮到城市自身的發(fā)展規(guī)模和政策、機(jī)會以及管理者的效率和隨機(jī)性等因素，使用改進(jìn)三階段DEA超效率模型，從而得到了更能準(zhǔn)確、客觀地反映和評價(jià)京津冀城市群“投入產(chǎn)出”的生態(tài)效率水平。Key：環(huán)境;生態(tài)效率;研究一、介紹Andersen和Petersen基于DEA模型與有效決策單元效率之間的比較，提出了一種超效率DEA模型。為了更準(zhǔn)確地評估城市生態(tài)效率，我們建立了基于DEA的生產(chǎn)者效率模型，該模型包含隨機(jī)元素，旨在將運(yùn)氣的影響與管理效率

2、和環(huán)境影響分開。二、生態(tài)效率測算和數(shù)據(jù)處理（一）、構(gòu)造三階段DEA模型第一階段：假設(shè)被評價(jià)的決策單元（DUM）有k個(gè)，記作DUMk，且每個(gè)決策單元都對應(yīng)n項(xiàng)投入和m項(xiàng)產(chǎn)出，記作：第三階段：使用從DEA第二階段處理獲得的輸入數(shù)據(jù)代替原始投入量，從而消除了環(huán)境影響。（二）構(gòu)建超效率DEA模型決策單元使用DEA方法進(jìn)行技術(shù)效率評價(jià)時(shí)，當(dāng)存在多于1個(gè)DMU呈現(xiàn)完全有效狀態(tài)時(shí)，無法直接比較大小，需要借助超效率進(jìn)一步鑒別有效DMU間效率值大小。假設(shè)決策單元數(shù)為k，且均滿足可比性要求，每個(gè)DMU有n個(gè)輸入變量和m個(gè)輸出變量，得到超效率的線性規(guī)劃方程;（三）測算指標(biāo)本文的生態(tài)效率輸入和輸出指標(biāo)如表1所示：通過

3、對模型的計(jì)算，我們獲得了2003年至2016年京津冀地區(qū)35個(gè)城市的城市生態(tài)效率值，如表2所示。從計(jì)算結(jié)果來看，北京、天津、石家莊、唐山、保定的生態(tài)效率在逐漸下降，而其它中小型城市的生態(tài)效率卻不斷提高，雖然這和很多學(xué)者的研究結(jié)論不同，但更加符合京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)、人口等資源過度集中在大城市而導(dǎo)致的生態(tài)環(huán)境惡化的現(xiàn)實(shí)狀況，說明使用改進(jìn)的三階段DEA超效率模型更能準(zhǔn)確反映京津冀城市群的生態(tài)效率水平。Reference：1Hosseini H M and Kaneko S 2013 Energy Policy 56（2） 312-3212Wei G and Shuting X U 2016 Journa

4、l of Geographical Sciences 26（9） 1362-13763Koenker R and Bassett G E 1978 Econometrica 46（1） 33-504Yu K and Moyeed R A 2001 Statistics & Probability Letters 54（4） 437-4475Kakamu K and Wago H 2014 Bayesian Inference in the Social Science John Wiley & Sons， Inc. 317-3296Firpo S， Fortin N M and Lemieux

5、 T 2009 Econometrica 77（3） 953-9737Antonio F and Galvao J 2011 Journal of Econometrics 164 142-1578Yang Y and He X 2012 Annals of Statistics 40（2012） 1102-11319Kozumi H and Kobayashi G 2011 Journal of Statistical Computation and Simulation 81（11） 1565-157810Yu Y 2015 Journal of Statistical Computati

6、on & Simulation 85（17） 3451-346711Damette O and Delacote P 2012 Economic Modelling 29（6） 2427-243412Flores C A ， Flores-Lagunes A and Kapetanakis D 2014 Econometric Reviews 33（8） 815-85313Yaduma N， Kortelainen M and Wossink A 2015 Journal of Environmental Economics and Policy 4（3） 278-30314Andersen P and Petersen N C 1993 Management Science 39（10） 1261-126415Jondro