环境效率测度的比较研究

发布时间：2020-10-21 04:27

　　 当前，世界范围内的环境问题持续恶化，已经成为了制约世界各国可持续发展的主要因素；阻止环境进一步恶化，成为了全球学术界和各国政府关注的一个重要问题。因此，研究如何更有效地进行并改善环境效率测度，对于推动学科前沿的发展和为政府实现节能减排目标的实现提供依据具有重要的意义。 对于环境效率概念的定义，目前国内外学者未能取得完全的统一，但大体上分为两类，第一类定义，用经济总量与环境载荷(或环境负荷)之比值来表示环境效率；第二类定义从生产活动带来的环境影响的角度来研究环境效率，该定义的环境效率有两种衡量方式，一是不考虑投入效率的情况下，用经济价值(GDP)与环境污染影响的比值来衡量，该比值为污染排放强度的倒数；二是考虑了投入与产出的效率，称为环境综合效率或环境全要素生产率。本文基于第二类定义进行研究，从污染排放强度、环境综合效率入手对其测度方法进行比较分析，具体来讲分别对污染排放强度的研究方法、环境静态效率测度方法（包括参数与非参数方法）、环境动态效率测度方法进行比较研究，分析了这些方法的优劣和适应性，在比较过程中对某些方法加以改进，并组合了四种新模型，从中得出了更具有优势及更具有现实意义的方法。在此基础上，本文以世界123个国家和中国的数据为例，运用较为恰当的方法来测度世界、中国的环境效率，希望为世界、中国的环境效率的有效测度提供理论及方法依据。本文主要研究工作如下： 首先本文简单回顾了一下效率理论，并界定了本文的一个关键性概念——环境效率。由于环境效率的测度离不开污染排放量，因此本文在总结大量文献基础上，选择社会支付意愿作为权重，对各种污染物进行加权求和得到污染排放总量。这种处理方式既考虑了各种污染物的不同危害程度，也为后面环境效率的测度提供更有价值的数据来源。 其次，在比较分析了结构分解分析（SDA）和指数分解分析（IDA）等两种污染排放强度分解方法的基础上，对现有的污染排放强度的Laspeyres分解模型（非完全分解模型）改进成完全分解模型，并把该方法运用于中国的污染排放强度分解之中。通过对方法的比较研究发现，SDA模型由于依赖于投入产出表，使其运用受限，而IDA模型具有数据获得较容易的特点，因此应用较广。 第三，基于对环境静态效率测度的参数方法分析的基础上，发现了该模型在处理非期望产出方面存在不足，而且由于其计算公式中要开根号，可能会导致无解的情况出现。 第四，在总结环境静态效率测度的非参数方法基础上，将至强有效前沿的最小距离法（mSBM）与非期望产出模型组合，并跟其它两种常见的环境静态效率测度模型：方向距离函数（DDF）和SBM进行比较分析，发现这三种方法计算的效率值存在差异，但排序具有显著的高度一致性。SBM和mSBM模型计算效率值时均考虑了变量的“拥挤”和“松驰”，而DDF是一种径向模型，计算的效率值是弱有效的，因此SBM和mSBM模型均要优于DDF模型。进一步通过对SBM和mSBM模型的比较，发现SBM模型的平均改进比例最大，而mSBM模型的平均改进比例最小，但是改进的效果是一样的，都是从无效达到有效，因此mSBM模型用更省力的方法实现有效，更适合政府制定政策，并把该方法用于世界、中国的环境效率的监测中。在此基础上，对SFA和DEA等两种环境静态效率测度方法进行了比较分析，结果显示这两种方法计算的效率值有显著差异，但排序却存在显著的一致性，较之SFA方法，DEA方法在处理非期望产出方面具有更好的合理性和模型选择的多样性等优点，是环境综合效率测度的首选方法。 第五，在回顾环境动态效率测度方法的基础上，组合了SBM与共同前沿模型（SBMGML）、mSBM模型与ML指数模型（mSBMML）、mSBM模型与序列ML指数（mSBMSML）。在此基础上对非共同前沿的6个模型（DDFML、DDFSML、SBMML、SBMSML、mSBMML、mSBMSML）、共同前沿的2个模型（DDFGML和SBMGML）进行了对比研究。由于现阶段还未出现既能避免技术退步，又考虑技术差距的动态效率测度方法，因此在非共同前沿模型中，如果不要求避免DEA的内在缺陷——技术退步问题，只是计算一般的ML指数，则mSBMML较优；如果要求避免技术退步的问题，则SBMSML在现阶段更具有优势（因为mSBMSML不能避免技术退步问题）；在共同前沿分析模型中，SBMGML模型要优于DDFGML模型。 最后对污染排放强度与环境综合效率两种衡量方式的测算结果进行比较研究。结果显示，从统计检验来看，其结果既存在一定的负相关性，也存在差异；从空间统计来看，污染排放强度不具有空间相关性，而环境综合效率具有较显著的空间相关性。总的来说，这两种衡量方式的测算结果既存在差异性，又有一定的关联性，未来仍然是衡量环境效率的重要方式。
【学位单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2014
【中图分类】：X32
【部分图文】：

析（Life cycle analysis，LCA）最早于 20 世纪 60 年代，国际环境毒物和化学学会（SETAC）正才将 LCA 方法的运用范围扩大，由能量消耗的及环境影响等领域的评价。国际标准化组织于 1成为重要的环境管理评价工具。综合国内的研究运用系统的观点，分析产品体系在整个生命周期，至再循环和最终废物处理）对环境影响的一种应用（Corrado, A et al.，2004；司继涛，2005；Las.，2011；卢凌霄等，2012；张晓璐等，2013）。了不同的 LCA 评价步骤，其中以 1993 年 SETA它们的 LCA 分析框架都是分为 4 步，分别见图

图 2.4 ISO14040 的 LCA 实施步骤Fig.2.4 LCA implementation steps of ISO14040可以看出有许多相似性，接下来本文以 ISOCA 的原理。首先对评价对象进行目标和范据的确定及收集方式和评价方法等。其次集数据、对所研究的系统在整个生命周期进行分析，这是 LCA 的关键步骤及核心。和量化评价。最后是结果解析，这是 LCA 出评价，找出技术实施中的瓶颈和潜在的建议。赖于自然，各种社会活动必须在生态系统存下去。但自从工业进程加快以来，人类物种多样性日益减少，绿色植被锐减，气

ZDdddDZDZDZDZnnnimnnmnmnnmm 0000,,,,(,,,)1111111121 为 CO2排放系数矩阵；Z 为部门能源结构矩阵；D为式（3.11）和公式（3.8），代入公式（3.5），得到：rrrrZDASGZDASGGEXGCe11 所述，CO2排放强度e由 CO2直接排放强度矩阵E 和表决定。而总产出 X 的影响因素为经济增长方式和 GDP 的分解为能源强度D、能源结构Z 和 CO2排放系数矩阵 e的影响因素如图 3.1 所示。
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本文编号：2849639