首页  期刊介绍 期刊订阅 广告合作 联系我们 English
旧版网站  
 
优先出版  |  当期目录  |  过刊浏览  |  热点文章  |  阅读排行  |  下载排行  |  引用排行
地理科学    2018, Vol. 38 Issue (10) : 1597- 1605
人类福祉视角下中国生态效率时空演化研究
王耕, 李素娟, 马奇飞
辽宁师范大学城市与环境学院, 辽宁 大连 116029

作者简介:王耕(1973-),女,辽宁沈阳人,教授,博士,主要从事区域生态安全与环境管理研究。E-mail:wanggeng@lnnu.edu.cn

摘要

基于非径向、非角度的SBM模型和Malmquist生产率指数模型,对2000~2015年中国30个地区的生态效率进行测度,对中国生态效率的时空动态变化特征及其驱动因素进行研究。结果表明:2000~2015年中国生态效率呈缓慢波动上升的特点,但整体处于中等水平;生态效率的高值区主要集中在东西部,中部生态效率相对较低;除北京、天津、上海、山东、海南外,其余地区都需要调整配比关系来改善生态效率;人类福祉在某些地区已成为制约生态效率的第一影响因素;中国生态效率的全要素生产率、技术进步变化指数以及纯技术效率变化指数均呈波动中缓慢上升的特点,规模效率变化指数则呈下降趋势,除四川全要素生产率的提高完全得益于规模效率外,科技进步对其他地区均具有正向作用。

关键词: 人类福祉; 生态效率; SBM模型; 全要素生产率及其分解指数;
Spatial-temporal Evolution of Chinese Eco-efficiency from the Perspective of Human Well-being
Wang Geng, Li Sujuan, Ma Qifei
College of Urban and Environmental Science, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning,China
Abstract

In today’s development of the concept of "people-oriented", it is not only the pursuit of resources, economy and environment sustainable development, but also human sustainable development. Therefore, the ecological efficiency can not only reflect the resources, economy, environment coordination, and it’s better to pursue the sustainable development of people, resources, economy and environment. The sustainable development of human beings is aimed at improving the human well-being and enhancing the happiness of people. Improving people’s livelihood and well-being is the basic starting point and goal of regional economic and social development in China. Therefore, based on the the concept of "people-oriented", we construct human well-being index, which reflects the livelihood and happiness of people, and integrate it into the evaluation system of Eco-efficiency. In order to reflect the ecological efficiency of our country from four aspects of resources, economy, environment and human well-being. Therefore, from the perspective of human well-being, the evaluation index of human well-being will be integrated into the measurement and evaluation of ecological efficiency in China, which can fully understand the changes of ecological efficiency and the statue of comprehensive, coordinated and sustainable development of resources, economy, environment and human in China. We measure the ecological efficiency from year 2000 to 2015 based on non radial and non angle SBM model in China, analyzing temporal and spatial variation characteristics of ecological efficiency in China, and studying its driving factors. The main results are summarized as follows: In 2000-2015, the ecological efficiency of China has been rising slowly and fluctuating, but the overall level is still at a moderate leve. There is a lot of space for improving ecological efficiency. The high value areas of ecological efficiency are mainly concentrated in the East and the West. The ecological efficiency is relatively low in the middle of the region, so the ecological efficiency of the central region needs to be further promoted. In addition to Beijing, Tianjin, Shanghai, Shandong, and Hainan, the rest of the region needs to adjust the mix ratio to improve ecological efficiency. Human well-being has become the first factor in restricting ecological efficiency in some areas. Therefore, human well-being can not be ignored for the promotion of ecological efficiency. The total factor productivity, the change index of technological progress and the pure technical efficiency index of ecological efficiency all show characteristics of fluctuations in the slowly rising, and the scale efficiency change index show a downward trend. The total factor productivity of Sichuan increases entirely due to scale efficiency, and technological progress has a positive impact on other areas excepting Sichuan.

Keyword: human well-being; ecological efficiency; SBM model; total factor productivity and its decomposition index;

区域协调发展不仅是经济-资源-环境的可持续发展,更是民生福祉的体现。在人类福祉视角下,协调好经济、资源、环境三者之间的关系,以最小的资源消耗和环境污染获取最大的经济发展及人类福祉,不仅是中国区域经济社会发展的基本出发点和落脚点,也是生态文明建设的战略任务和民生宗旨。生态效率是一种衡量经济与环境协调发展的重要指标,是一个刻画在产品和服务生产过程中如何减少能源、自然资源利用、减少浪费和污染物释放的概念[1]。国内外对此有了大量的研究成果,在研究内容上,生态效率在区域[2]、城市[3,4]、产业工业[5,6]、农业[7,8]、能源[9]、旅游[10]等方面有广泛研究,并集中于概念与实证评价;在评价指标选取上,大多数学者选用经济和环境指标以测度生态效率[11,12];在研究方法上,多通用DEA模型法[13,14]。经济-资源-环境发展的最终目的是为人类谋福祉,仅选用经济、资源、环境指标衡量生态效率,显然并不能真实衡量中国生态效率实际情况,需要补充并完善指标体系。在评价生态效率时传统的DEA模型对投入和产出的松弛问题欠缺考虑,可能会因径向及角度的选择而使生态效率的测算结果产生偏差,从而会影响评价结果及政府决策。鉴于此,本文结合人类福祉与生态效率的相关理论构建区域生态效率的评价指标体系,丰富生态效率测度指标体系;选用SBM模型,对中国2000~2015年的生态效率进行测度,克服因径向及角度的选择而产生评估偏差,并基于Malmquist全要素生产率模型对中国生态效率全要素生产率及其分解指数跨期变动进行分析,旨在明确人类福祉视角下中国生态效率的状况,生态效率损失原因及驱动因素,赢得生态效率的高效,实现地区的可持续发展。

1 研究方法及指标数据
1.1 SBM模型

Tone[15]提出的非径向、非角度的考虑非期望产出的SBM模型,与传统DEA模型相比,该模型将非期望产出问题考虑在内,超越了径向和线性分段形式理论的限制,有效解决了投入产出的松弛性问题,使生态效率测度值更加准确。具体模型公式及计算请参考文献[16,17]。该模型计算出的生态效率值(ξ),根据马占新的研究[18]设定效率值的等级:ξ=1为生态效率最高;0.8≤ξ<1为生态效率良好;0.6≤ξ<0.8为生态效率中等;ξ<0.6为生态效率无效。

1.2 Malmquist生产率指数

具体关系表达式及分解公式请参考相关文献[19,20]。

1.3 指标选取与数据来源

人类福祉视角下,生态效率的本质是消耗最少的资源、人力和财力,期望获得最优的经济产出、谋取最大的人类福祉和最小的环境污染,这正好符合了SBM-DEA方法对投入、期望产出和非期望产出指标的要求。由于数据的可获得性,本文的研究地区不包括西藏、中国台湾、香港和澳门。所需数据均来源于相关各年《中国环境年鉴》[21]、《中国能源统计年鉴》[22]、《中国统计年鉴》[23]、各地区统计年鉴、《中国水资源公报》[24]、《中国国土统计年鉴》[25]。具体指标构成见表1。

表1 生态效率投入产出评价指标体系 Table 1 System of eco-efficiency inputs and outputs evaluation index

相关指标处理说明。 资本存量:本文采用的是以1997年为基期的资本存量,并运用永续盘存法,以10.96%的折旧率进行计算,计算过程参考单豪杰[26]的算法。人类福祉指数:参考黄甘霖[27]等的研究构建人类福祉评价指标体系。由于主观福祉评价指数中相关指标的主观性较强,且个体差异较大,因此本文仅根据客观福祉评价指标构建人类福祉指标体系,并采用熵值法[28]计算人类福祉指数;环境污染指数:环境污染指数的计算同样采用熵值法,且各指标均为成本型指标(表2)。

表2 人类福祉评价指标体系 Table 2 Index system of social development
2 结果分析
2.1 中国生态效率的时空格局演化分析

本文基于SBM-DEA模型测算了中国30个省(市、自治区)2000~2015年的生态效率值。基于2000、2005、2010、2015年的截面数据,利用ArcGIS软件绘制中国生态效率的时空格局分布图(图1),用以说明2000~2015年来生态效率的时空演化分布特征。

1) 中国生态效率的时间演化特征。从时间序列看(图1),2000年中国生态效率处于有效水平(ξ≥0.6的地区有11个,其中生态效率良好地区(0.8≤ξ<1)数量为0;2005年中国生态效率有效水平以上地区12个;2010年中国生态效率有效水平以上地区17个,其中生态效率良好地区(0.8≤ξ<1)数量为0;2015年中国生态效率有效水平以上地区有16个,说明中国生态效率整体呈缓慢上升趋势。在2012~2013年间生态效率有明显下降,主要是因为2012年中国发生洪涝灾害,经济遭受严重损失,2013年政府大力推进资源节约型、环境友好型社会的建设,经济(GDP)和人类福祉指数均有提升。2000~2015年中国生态效率处于0.6~0.8之间,平均值为0.680,表明中国总体水平处于生态效率中等。

2) 中国生态效率的空间演化特征。从空间分布来看(图1),2000年中国生态效率的高效区主要集中在西部地区;2005年西部高效区减少,东中部的天津、山东、广东、山西等地区的生态效率均有较大提升;到2010年东部沿海地区的生态效率明显提升,中西部地区则无太大变化;2015年东部地区的高效区逐渐增多,生态效率有较大提升。由此可见,中国东部地区生态效率是不断提升的,西部地区呈下降趋势,中部地区变化不大。

图1 生态效率时空分布演化 Fig.1 Spatial and temporal distribution evolution of eco-efficiency

生态效率就如同“木桶”原理一样,它强调资源、环境、经济、人类福祉的同步协调发展,四者缺一不可,任何一个因素都会直接影响生态效率的高低。由此可见,资源、环境、经济和人类福祉是制约生态效率损失的原因,而一个区域的管理水平(纯技术效率)、科技发展程度(技术效率)及生产规模(规模效率)则是影响区域生态效率及差异的驱动因素;因此,本文引入投入(产出)冗余率(不足率)以及Malmquist生产率指数模型及其分解以探究影响区域生态效率及区域差异的原因和驱动因素。

2.2 中国生态效率驱动因素分析

根据SBM模型,当生态效率值(ξ)小于1时,松弛量 S n x S m y S i b 的大小可以反映中国生态效率损失的原因。本文将各地区各投入变量松弛量 S n x 除以对应的投入指标值得到2000~2015年中国各地区各投入指标的投入冗余率,将期望产出松弛量 S m y 除以相应的产出值得到期望产出不足率,而非期望产出冗余率是将非期望产出松弛量 S i b 除以相应的非期望产出值(表3)。

表3 生态效率投入和产出的优化结果 Table 3 Inputs and outputs optimization of eco-efficiency in each province

表3显示,北京、天津、上海、山东、海南各项冗余率和不足率均为0,说明这些地区投入和产出达到最优,资源、环境、经济协调度高,该地区为人类谋得最大福祉。从生产过程看,各地区除宁夏外GDP产出不足率均为0,说明地区GDP并不是影响中国生态效率损失的原因,导致中国生态效率损失的原因主要是资源投入过多、污染排放过量、福祉谋取不足。从人类福祉指数来看,人类福祉不足已成为制约某些地区生态效率的第一影响因素,如湖北、黑龙江、福建等地区。为明确中国生态效率影响的驱动因素,本文基于Malmquist生产率指数模型及其分解公式,计算出2000~2015年中国生态效率的全要素生产率及其分解指数值,并绘制出2000~2015年中国各年生产率及其分解指数的均值图(图2),用以分析全要素生产率、纯技术效率、规模效率、技术进步的变动趋势及其对生态效率的影响情况。

图2 中国生态效率全要素生产率及其分解指数 Fig.2 The total factor productivity and its decomposition index of Chinese eco-efficiency

1) 全要素生产率及其分解的总体特征分析。 从全要素生产率指数的变化情况来看,除了2013年,其余年份的全要素生产率指数均大于1,表明这些年份生产率水平是进步的;2012~2013年生产率指数陡然下降,主要是由规模效率的急速下降引起的;全要素生产率指数在2000~2015年这16 a间的平均值为1.022 5,增长幅度仅为2.25%,表明中国生态效率呈缓慢上升的趋势。从纯技术效率和规模效率变化指数来看,整个研究期间纯技术效率变化指数和规模效率变化指数平均值分别为1.010 1、0.995 6,平均增长率分别为1.01%、-0.44%,均低于全要素生产率增长幅度,表明纯技术效率变化指数在研究期内是处于进步状态的,对中国生态效率的提升具有正向促进作用;而规模效率变化指数在2000~2015年间略有倒退,说明生产规模有待进一步调控,还未达到最优规模效应。从技术进步变化指数来看,16 a间平均值为1.025 9,增长幅度为2.59%,高于全要素生产率指数,说明中国生态效率的技术水平不断得到改善。 总体来看,中国生态效率全要素生产率、纯技术效率变化指数和技术进步变化指数呈缓慢上升的态势,虽然规模效率变化出现了负效应,但纯技术效率变化和技术效率变化的正效应弥补了这种负效应,使得2000~2015年间全要素生产率呈现上升趋势。表明中国生态效率的提高主要得益于科学技术的进步,而政府的宏观调控、管理手段及总体规模的扩大对中国生态效率的提高贡献较小。

2) 全要素生产率及其分解的时空格局分析。选取2001、2008、2015年3个时段的截面数据绘制成中国生态效率全要素生产率变化及其分解指数的空间格局分布图(图3)。通过分析全要素生产率及其分解指数的空间格局可知:

全要素生产率变化:由图3a~c可知,2000~2001年间中国30个地区中北京、天津等14个地区全要素生产率呈上升趋势,上升幅度范围在1.19%~13.61%,其中天津增幅最大,新疆增幅最小。内蒙古、海南等7个地区全要素生产率保持不变,其余地区均呈下降趋势。2007~2008年间中国30个地区全要素生产率虽然上升幅度(0.13%~9.49%)有所下降,但下降地区的数量大幅减少。到研究末期(2014~2015年间)北京、天津、新疆等7个地区保持稳定,除山西外其余地区均呈上升态势,且上升幅度较大。纯技术效率变化:图3d~f显示,2000~2001年间黑龙江、江苏等6个地区纯技术效率呈上升趋势,增幅范围在1.56%~22.82%之间;河北、吉林等7个地区纯技术效率变化指数均小于1,呈下降趋势;其余地区纯技术效率保持不变。2007~2008年间,纯技术效率变化指数上升和降低的地区分别增加4个、减少3个,说明这段时期中国总体纯技术效率呈现良好的上升态势。2014~2015年间,仅福建呈缓慢上升趋势,吉林、黑龙江等9个地区出现不同程度的下降,其余地区保持不变。 规模效率变化:图3g~i显示,2000~2001年间河北、吉林、江苏、安徽、福建、湖北规模效率均呈上升趋势,且吉林(1.131 0)增幅较大;黑龙江、江西、河南、湖南、云南、陕西、新疆均呈下降趋势,其余地区规模效率指数保持不变。2007~2008年间规模效率变化指数上升的地区增加到了14个,下降地区减少到3个,其中内蒙古(0.705 8)降幅较大,其余13个地区保持不变。2014~2015年间,北京、天津等10个地区为1,表明这10个地区规模效率不变;山西(0.953 7)、浙江(0.946 5)呈下降趋势;其余地区的规模效率呈不同程度的上升,其中陕西(1.329 0)、四川(1.306 9)增幅较大。 技术进步变化:图3j~l显示,2000~2001年间30个地区中吉林、江苏等8个地区呈下降趋势,内蒙古、海南等7个地区保持稳定,其余地区呈不同程度的上升;2007~2008年间,由于经济危机的影响仅北京、河北、浙江、福建、河南5地区呈缓慢上升趋势,天津、上海等11个地区保持不变,其余地区均呈不同程度的下降;2014~2015年间,除北京、天津等8个地区保持不变外,其余地区均呈上升的特点。

图3 中国生态效率全要素生产率及其分解指数的空间格局 Fig.3 The spatial pattern of the total factor productivity and its decomposition index of Chinese eco-efficiency

综合来看,2000~2015年中国生态效率全要素生产率保持不变的是海南和青海;呈上升趋势的地区高达21个,其中北京、天津、山西、上海、山东、广东6地区全要素生产率的提高完全取决于技术进步因素的驱动,河北、江苏、安徽、新疆全要素生产率的提高是三要素(纯技术效率、规模效率、技术进步)共同作用的结果,辽宁、福建、重庆全要素生产率的提高得益于规模效率变化和技术进步的共同作用,其余7个地区的提高主要在于纯技术效率和技术进步的共同驱动;内蒙古、贵州、甘肃、宁夏全要素生产率呈负增长主要是当地规模效率降低带来的影响。总体而言,中国30个地区生态效率的提升主要取决于技术进步的驱动,生产投入要素的配置水平以及规模化生产对于生态效率的提高作用较小。

3 结论与讨论
3.1 结论

1) 在时间序列变化方面,中国生态效率整体呈现波动中缓慢上升的特点,但生态效率值并不高,处于中等水平,还有较大的提升空间;在空间分布方面,中国生态效率高值区主要集中在东西部地区,且生态效率处于中等水平,而中部地区生态效率无效。

2) 从冗余度来看,经济GDP产出不足不是影响中国生态效率损失的主要原因,目前中国生态效率损失的主要原因在于资源消耗过多、污染物排放过量及人类福祉谋取不足。因此,提高资源利用率和人类发展状况,降低资源消耗和污染排放是改善中国生态效率的主要途径。

3) 从生态效率驱动影响来看,中国生态效率全要素生产率、纯技术效率变化指数和技术进步变化指数均呈波动中缓慢上升的特点,而规模效率呈缓慢下降的特点。科技水平对生态效率的驱动影响较大。

3.2 讨论

在人类福祉评价指标的构建中,由于主观福祉评价指标的主观性较强,个体差异较大,且人们对于福祉的感受也会随着时间的变化而变化,具有不确定性;因此本文仅借鉴黄甘霖等研究的客观福祉评价指标,并在此基础上加入了与民生福祉息息相关的城市化水平、人口情况、医疗水平等指标,计算值可能会与实际值有误差,但计算生态效率趋势大体一致。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 姚治国,陈田.国外旅游生态效率研究综述[J].自然资源学报,2015,30(7):1222-1231.
旅游生态效率由生态效率概念衍生而来,是一个描述旅游单位经济产出环境影响大小的变量。提升旅游生态效率可以获得双向效应,也就是在创造新的市场就业机会的同时,降低成本和减少环境影响。国外旅游生态效率相关研究成果集中于以下几个方面:生态效率的概念、特征与理论模型;旅游生态效率理论的演化与应用;旅游生态效率提升的规划及措施;旅游者对生态效率战略的感知与态度;旅游生态效率规划实施的动力与阻力等。国外旅游生态效率研究具有研究范围和视角比较宽泛、研究方法手段丰富多样、研究案例较为典型、研究结论实践应用价值较大等特征。深化旅游生态效率的理论研究和案例分析,不仅为旅游可持续发展研究开拓了一个新方向,也为低碳旅游、旅游碳交易、旅游碳税等政策的制定提供了科学依据,具有重要的理论创新和实践应用价值。
[本文引用:1]
[Yao Zhiguo,Chen Tian.Review of research on eco efficiency of tourism abroad.Journal of Natural Resources,2015,30(7):1222-1231.]
[2] 杨斌. 2000~2006年中国区域生态效率研究——基于DEA方法的实证分析[J].经济地理,2009,29(7):1197-1202.
生态效率是衡量循环经济发展水平的重要指标,反映了经济发展中利用自然资源减轻环境压力的效率。尝试将数据包络分析(DEA)方法运用到生态效率的实证研究当中,从宏观角度对中国2000—2006年区域生态效率进行测度和评价。结果表明:在此期间,中国整体生态效率变化不大,基本保持在0.7—0.8的平均水平,但是区域间生态效率差异明显,东、中、西部效率值分别为0.939、0.712、0.641,东部与中西部地区之间存在着显著差异。工业固体废物、工业粉尘、烟尘等污染物的排放及土地、水等资源的消耗成为影响区域生态效率的主要因素。总的来看,粗放型经济增长方式制约了区域生态效率的改善,推动经济增长方式向集约型转变是提高生态效率、实现可持续发展的根本途径。
[本文引用:1]
[Yang Bin.Research on regional eco-efficiency of China from 2000 to 2006:On empirical analysis based on DEA. Economic Geography, 2009, 29(7) : 1197-1202.]
[3] 李慧娟,龙如银,兰新萍.资源型城市的生态效率评价[J].资源科学,2010,32(7):1296-1300.
为深入把握资源型城市循环经济发展状况,本文引入生态效率概念,并用因子分析法测算了我国16座资源型城市2007年的生态效率,发现城市间的生态效率差异很大,最高值是最低值的3.9倍;资源型城市的生态效率值按煤炭类、金属类、综合类、石油类的顺序逐渐降低,煤炭类城市的生态效率是石油类城市的1.9倍,资源类型对城市的生态效率值影响较大,而且同一类型的资源型城市生态效率差别也较大,资源型城市所处的地理位置与规模对生态效率也有影响,但年龄对生态效率的影响较小,另外还发现居民的生活习惯与消费方式对城市的生态效率也有影响。
[本文引用:1]
[Li Huijuan,Long Ruyin,Lan Xinping.Ecological efficiency evaluation of resource based cities.Resources Science,2010,32(7):1296-1300.]
[4] Zhang Yan, Yang Zhifeng.Eco-efficiency of urban materialmetabolism:A case study of Shenzhen[J].Acta Ecological Sinica,2007, 27(8):3124-3131.
The keys of studying urban sustainable development are material metabolism flux and efficiency. Metabolism flux of urban materials can only reflect the metabolism velocity, while its eco-efficiency can determine the metabolism capacity to support socio-economic development. The general model and the measure model of the eco-efficiency were set up, based on the source recycle (decreasing the consumption of crude resources) and the terminal recycle (decreasing the discharge of pollutants) of production and life. These models were employed to study material metabolism flux and efficiency in Shenzhen, China. Results showed that water, energy and waste metabolism fluxes have increased since 1998 with constant socio-economic development, and their eco-efficiencies have also increased rapidly. When GDP rose by 2.7 times, the metabolism fluxes of urban water and electricity rose by 1.5 and 3.0 times, respectively. When the added value of industry rose by 3.7 times, the metabolism fluxes of industrial water, electricity, energy and waste rose by 1.9, 3.5, 2.7 and 2.0 times, respectively. When population rose by 1.5 times, the metabolism fluxes of residential water and electricity rose by 1.8 and 1.7 times, respectively. During the period, the resource efficiency, environmental efficiency and eco-efficiency rose by 1.8, 3.7 and 2.3 times, respectively. Whereas the efficiency of material metabolism has been improved in Shenzhen, the scarcity of material resources has become more and more serious. Therefore, it is necessary to further improve the efficiency of material metabolism. The keys of improving the eco-efficiency of urban material metabolism are the increasing of resource and environmental efficiencies, and the establishing of the recycling chain of re-utilization of waste resources.
DOI:10.1016/S1872-2032(07)60067-5      [本文引用:1]
[5] 程晓娟,韩庆兰,全春光.基于PCA-DEA组合模型的中国煤炭产业生态效率研究[J].资源科学,2013,35(6):1292-1299.
针对DEA模型在处理相关性强的输入输出数据方面的不足,建立了基于PCA-DEA的组合评价模型,应用于我国煤炭产业的生态效率评价。本文首先回顾了生态效率的内涵,然后借鉴德国的环境经济账户,结合我国煤炭产业自身特点,构建煤炭产业生态效率评价指标体系;进而依据PCA-DEA组合评价模型流程,利用主成分分析法(PCA)提取影响生态效率的主成分,采用DEA模型对我国煤炭产业2001年-2010年间生态效率状况进行了评价。研究显示:①我国煤炭产业在2001年-2010年10年发展过程中,仅有2003年、2010年两年达到了DEA相对有效,表明投入产出要素的技术和规模效率处于最佳状态;②剩余8年均处于不同程度地无效率状态,其中有5年实现纯技术效率有效,3年纯技术效率和规模效率均无效,且规模报酬递减;③10年中的纯技术效率都大于规模效率,表明我国煤炭产业的综合技术无效主要原因在于规模无效。最后根据分析结果为提高煤炭产业生态效率提出了有针对性的对策建议。
[本文引用:1]
[Cheng Xiaojuan,Han Qinglan,Quan Chunguang.Study on Chinese ecological efficiency of coal industry based on combined model PCA-DEA. Resources Science,2013,35(6):1292-1299.]
[6] Dominique Maxime,Michele Marcotte.Yves Arcand.Developmentof eco-efficiency indicators for the Canadian food andbeverage industry[J].Journal of Cleaner Production,2006,14(6-7):636-648.
Agriculture and Agri-Food Canada is developing eco-efficiency indicators (EEIs) in an effort to build a framework for a sustainable production system for the Canadian food and beverage industry (FBI). This paper presents the rationale and the framework of the project currently under development addressing the following environmental issues: energy use, emission of greenhouse gases, water use and wastewater generation, organic residues, and packaging residues. Proposed EEIs are intensity indicators and recycling ratios, and include environmental pressure modulators. They will be developed based on collected data and estimated impact levels, and reported by FBI sub-sector, geographical location, and establishment size. Objectives and methodologies are outlined. Problems on getting quality and reliable data on selected environmental issues are emphasized. The methodology will be published in 2005 and first results are due by 2008. Benchmarking and linkage to specific processing operations and management practices will help regulators and industries in promoting and implementing cleaner production initiatives and will lead to operational cost savings, product innovation, and enhanced competitiveness.
DOI:10.1016/j.jclepro.2005.07.015      [本文引用:1]
[7] Wu X Q,Xu Y C,Lu G F.The evaluation of agricultural ecoefficiency:A case of rice pot-experiment.Acta Ecologica Sinica,2009,29(5):2481-2488.
Agricultural non-point source pollution has been a main pollution source in China.So an indicator system for agriculture is needed,which can be used in assessing and supervising the agricultural non-point source pollution.Based on the theory of eco-efficiency and the characteristic of agricultural production,this research designed an evaluation indicator system for Agricultural Eco-efficiency which integrates different factors on economic profit,resource and material consumption and environmental impacts.A rice pot-experiment was carried out.In the experiment,two rice genotypes(Xidao11 and Wuyujin4) of different nitrogen use efficiency were supplied with three N levels(0.05、0.15、0.25 g N kg-1).Ammonia volatilization,fertilizer dose and rice economic yield were analyzed to evaluate and rank the Agricultural Eco-efficiency of the six evaluation indicators by using TOPSIS method which is based on AHP.The result showed that the six evaluation objects varied in economic benefit,resource and material consumption and environmental impacts,and N levels and plant genotypes had a major impact on the Agricultural Eco-efficiency.The evaluation indicator system will help China′s agricultural production mode to change from pursuing unilateral output to a comprehensive,balanced and sustainable one.
[本文引用:1]
[8] 张子龙,鹿晨昱,陈兴鹏,.陇东黄土高原农业生态效率的时空演变分析——以庆阳市为例[J].地理科学, 2014, 34(4):472-478.
<p>以地处黄土高原的庆阳市为例,基于世界可持续发展工商理事会(WBCSD)对生态效率内涵的界定,应用数据包络分析(DEA)中的非期望产出SBM模型,对2001~2011 年间该地区农业生态效率的时空演变进行分析,结果表明:庆阳市农业生态效率总体上呈现下降趋势,其空间差异在不断扩大。依据生态效率的空间分布状况,基本可以将庆阳市分为2 种类型:生态环境较好、水资源较为充沛、农业较为发达的西峰区、合水县、宁县和正宁县的农业生态效率相对较高;而生态环境较为脆弱、水资源短缺的庆城县、华池县、环县和镇原县的农业生态效率较低,主要原因在于要素投入比例失调、资源利用率低和非期望产出的过度冗余。基于此对生态效率较低地区的农业投入要素冗余状况进行了分析,明确农业生态效率改进的方向,为提高农业生态效率提供参考。</p>
[本文引用:1]
[Zhang Zilong,Lu Chenyi,Chen Xingpeng et al. Temporal and spatial evolution of agricultural eco efficiency in the Loess Plateau of Eastern Gansu Province—A case study of Qingyang.Scientia Geographica Sinica,2014,34(4):472-478.]
[9] 关伟,许淑婷.中国能源生态效率的空间格局与空间效应[J].地理学报,2015,70(6):980-992.
[本文引用:1]
[Guan Wei,Xu Shuting.The spatial pattern and spatial effect of Chinese energy ecological efficiency.Acta Geographica Sinica,2015,70(6):980-992.]
[10] 姚治国,陈田,尹寿兵,.区域旅游生态效率实证分析——以海南省为例[J].地理科学,2016,36(3): 417-423.
基于旅游碳足迹、生态效率、旅游经济效应等理论,构建了旅游生态效率模型,在定量计算海南省2012年旅游生态效率值的基础上,对旅游生态效率区域差异进行了成因机制分析。主要结论有:①海南省2012年旅游交通生态效率为0.898元/kg,旅游住宿生态效率为7.13元/蝇,旅游活动生态效率为16.32元/kg,旅游综合生态效率为1.787元/kg,旅游活动和旅游住宿的生态效率值大于旅游交通生态效率值。②在出行距离既定的情况下,优化旅游生态效率的措施在于:提高人均消费水平、延长平均停留时间、增加平均参与活动频次,即“短距离、长停留、高消费”的市场模式有利于优化旅游生态效率,反之,“长距离、短停留、低消费”的市场模式则拉低了旅游生态效率值。③海南省旅游者外部交通平均距离较大、乘坐飞机旅游者比例较高、旅游收入统计值低于实际值等原因叠加起来使其旅游生态效率水平略次于部分旅游地。
DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2016.03.013      [本文引用:1]
[Yao Zhiguo, Chen Tian, Yin Shoubing et al. Regional tourism eco-efficiency model and an empirical research of Hainan Province. Scientia Geographica Sinica,2016,36(3):417-423.]
[11] 黄和平. 基于生态效率的江西省循环经济发展模式[J].生态学报,2015,35(9):2894-2901.
循环经济发展模式的研究是当今可持续发展研究及政府相关决策的核心内容,生态效率则是循环经济的合适测度,它是资源能源效率和环境效率的综合表征指标。基于生态效率度量模型和循环经济发展模式的判别模型,以江西省为例,分析其在2000-2010年间循环经济发展模式的变化轨迹。结果表明:(1) 能源消耗与经济发展表现出同步增长的趋势;(2) 各种资源和环境效率均有所上升,其环境效率总体上大于资源效率,按效率增加快慢的排序为:固体废弃物排放效率 > 建设用地效率 > COD排放效率 > 水资源效率 > SO<sub>2</sub>排放效率 > 能源效率;(3) 江西省循环经济发展走的是一条由传统线性经济模式到末端治理模式再到循环经济模式的发展道路,符合环境库兹尼茨曲线发展规律,即无害化→减量化→资源化。对研究方法的创新性进行了谨慎的探讨,对区域循环经济发展所应注意的问题提出的建议。
DOI:10.5846/stxb201306171725      [本文引用:1]
[Huang Heping.Eco-efficiency on the circular economy development pattern in Jiangxi Province. Acta Ecologica Sinica,2015,35(9): 2894-2901.]
[12] 任宇飞,方创琳.京津冀城市群县域尺度生态效率评价及空间格局分析[J].地理科学进展,2017,36(1):88-98.
[本文引用:1]
[Ren Yufei,Fang Chuanglin.Analysis and evaluation of county scale eco efficiency and spatial pattern of Beijing and Tianjin city group.Progress in Geography,2017,36(1):88-98.]
[13] 尹科,王如松,周传斌,.国内外生态效率核算方法及其应用研究评述[J].生态学报,2012,32(11):3595-3605.
生态效率由于具有突出的定量化分析优势,在可持续发展的评价与量化分析中起着重要作用,且在全世界范围内得到广泛推广和应用。参阅近十年国内外相关文献的基础上,系统总结了生态效率的核算方法及其在不同尺度的应用,侧重于国内外对比分析,研究表明:(1)国外已从简单评价转向生态效率驱动机制的探究。(2)对于生态效率测算,国外开始借助会计、金融以及管理学中的理论和模型对现有的经济/环境比值法以及模型法进行改良和修正;我国则侧重于生态效率评价指标体系构建以及生产率模型的应用。(3)在应用层次上,国外侧重于企业及其产品系统的生态效率分析,并且开始将生态效率同产品的生态设计、关键问题辨识、系统开发等融合起来,而区域等大尺度的研究则处于尝试阶段;我国在企业尺度的研究甚少,主要集中在行业、生态园区、城市及区域等大尺度的生态效率评价。(4)国外开始将生态效率同全球生态问题(全球变暖、生物多样性、食物安全)等结合起来;而我国生态效率研究侧重于污染物分析。(5)由于社会维度定量分析难度较大,目前绝大部分研究都很少涉及。最后,文章提出:我国应加大生态效率的宣传与推广,推动生态效率在微观(企业)以及宏观(全球生态问题)上的研究和应用;借助经济、管理、会计等学科的理论和方法完善生态效率核算方法体系;综合利用全排列多边形图示法,反映社会-经济-自然复合生态系统的各个方面。
DOI:10.5846/stxb201104280564      [本文引用:1]
[Yin Ke,Wang Rusong,Zhou Chuanbin et al. Review of eco-efficiency accounting method and its applications. Acta Ecologica Sinica,2012,32(11) : 3595-3605.]
[14] 吕彬,杨建新.生态效率方法研究进展与应用[J].生态学报,2006,26(11):3898-3906.
生态效率同时考虑经济效益和环境效益,是将可持续发展的宏观目标融入中观 (区域)和微观(企业)的发展规划与管理中的有效工具.回顾了生态效率的概念和发展过程,分析了其内涵和指标体系,探讨了几种典型计算方法与模型,并介绍 了国内外在企业、行业和区域3个层次上的应用实践,讨论和提出了进一步开展生态效率研究的焦点问题和未来方向.
DOI:10.3321/j.issn:1000-0933.2006.11.050      [本文引用:1]
[Lv Bin,Yang Jianxin.Research progress and application of eco efficiency method. Acta Ecologica Sinica,2006,26(11):3898-3906.]
[15] Tone K.Dealing with undesirable outputs in DEA:A slacks-based measure (SBM) approach[R].GRIPS Research Report Series,2003-2005.
[本文引用:1]
[16] 狄乾斌,孟雪.基于非期望产出的城市发展效率时空差异探讨——以中国东部沿海地区城市为例[J].地理科学,2017,37(6):807-816.
基于非期望产出视角,采用SBM模型测度2005~2014年中国东部沿海地区53个城市(不包括港、澳、台、三沙市)的城市发展效率,并分析其时空差异特征及其影响因素。结果表明:(1)考虑非期望产出的城市发展效率值低于不考虑非期望产出的城市发展效率值,并且更符合城市实际发展;(2)中国东部沿海地区城市发展效率整体水平不高,波动幅度大,阶段特征明显,整体呈先上升后下降的趋势;(3)在时空分析特征中,城市发展效率的区域差异明显,近2 a有缩小的趋势;整体城市发展效率空间呈现"北部围绕青岛市,中部围绕上海市,南部围绕深圳市"的发展格局;(4)在影响因素分析中,经济规模对城市发展效率产生正向影响,第二产业结构水平和污染处理能力对城市发展效率产生负向影响,传统的加工制造业、高耗能重污染工业和污染处理不到位是导致城市发展效率降低的主要原因。
[本文引用:1]
[Di Qianbin, Meng Xue.Spatial and temporal disparities of urban development efficiency of coastal cities in China based on undesirable outputs.Scientia Geographica Sinica,2017,37(6):807-816.]
[17] 赵林,张宇硕,吴迪,. 考虑非期望产出的中国省际海洋经济效率测度及时空特征[J].地理科学,2016, 36(5):671-680.
基于考虑非期望产出的SBM模型,对2001~2012年沿海11个省市区(不含香港、澳门、台湾地区)的海洋经济效率进行了测度,并对其时空特征进行分析。研究发现:1不考虑非期望产出的效率值要明显高于考虑非期望产出的效率值,非期望产出对于海洋经济效率具有明显影响。2 2001年以来海洋经济效率演变分为波动下降(2001~2008)和缓慢上升(2009~2012)两个阶段;区域差距呈先缩小后扩大的趋势。3空间上呈现由南北高、中部低的格局向以天津、上海、广东为中心的三极格局演进的趋势;省际变化特征各异。最后对海洋经济效率的影响机制进行了解释,并提出了提高海洋经济效率的实现路径。
DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2016.05.004      [本文引用:1]
[Zhao Lin, Zhang Yushuo, Wu Di et al. Marine economic efficiency and spatio-temporal characteristics of inter-province based on undesirable outputs in China. Scientia Geographica Sinica, 2016,36(5):671-680.]
[18] 马占新. 数据包络分析模型与方法[M].北京:科学出版社,2010.
[本文引用:1]
[Ma Zhanxin.Data envelopment analysis model and method. Beijing:Science Press,2010.]
[19] 韩增林,孙嘉泽,刘天宝,. 东北三省创新全要素生产率增长的时空特征及其发展趋势预测[J]. 地理科学, 2017,37(2):161-171.
使用DEA-Malmquist方法在对比1994-2013年间中国东北三省、东部、中部和西部地区之间创新全要素生产率(TFP)时空差异的基础上,分析了东北三省内部创新TFP的时空演变特征,并运用PVAR模型对东北三省创新TFP的发展趋势进行了预测。研究表明:①从空间格局上看东北三省创新TFP增速略高于西部地区,但低于中部和东部地区;②东北三省创新TFP增长的主要动力来源于技术进步,在东北三省内部吉林省创新TFP的增长最快,其增长动力主要源于纯效率变化,其次为技术进步;而辽宁省和黑龙江省创新TFP的动力主要是技术进步;③预测显示东北三省创新TFP增长幅度未来会逐渐放缓,其增长的主要动力将会由技术进步转变为规模效率的改进。
[本文引用:0]
[Han Zenglin, Sun Jiaze, Liu Tianbao et al. The spatiotemporal characteristics and development trend forecast of innovative TFP growth in China’s Three Northeastern Provinces. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(2):161-171.]
[20] 韩瑞玲,张秋娈,朱绍华,. 基于DEA-Malmquist模型的唐山市工业经济与能源全要素生产率分析[J]. 地理科学, 2016,36(12):1793-1801.
[本文引用:0]
[Han Ruiling, Zhang Qiuluan, Zhu Shaohua et al. Industrial economy and energy TFP of Tangshan City based on DEA and malmquist model.Scientia Geographica Sinica,2016, 36(12):1793-1801.]
[21] 中国国家统计局.中国环境统计年鉴(2004~2016)[M].北京:中国统计出版社,2004-2016.
[本文引用:1]
[National Bureau of Statistics of the People's Republic of China. China statistics yearbook on enviroment. Beijing:China Statistics Publishing House, 2004-2016.]
[22] 中国国家统计局能源统计司.中国能源统计年鉴(2004~2016)[M].北京:中国统计出版社,2004-2016
[本文引用:1]
[Energy Statistics Division National Bureau of Statistics of China. China energy statistics yearbook. Beijing:China Statistics Publishing House, 2004-2016.]
[23] 中国国家统计局.中国统计年鉴(2004~2016)[M].北京:中国统计出版社,2004-2016.
[本文引用:1]
[National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. Statistics yearbook of China. Beijing:China Statistics Publishing House, 2004-2016.]
[24] 中华人民共和国水利部.中国水资源公报(2003~2015)[M].北京:中国水利水电出版社,2003-2015.
[本文引用:1]
[Water Resources Department of the People’s Republic of China. China water resources bulletin. Beijing: China Water Conservancy and Hydropower Press, 2003-2015.]
[25] 中华人民共和国国土资源部.中国国土资源统计年鉴(2004~2016)[M].北京:地质出版社,2004-2016.
[本文引用:1]
[People’s Republic of China Ministry of Land and Resources. China land and resources statistics yearbook. Beijing: Geological Publishing House, 2004-2016.]
[26] 单豪杰.中国资本存量K的再估算:1952~2006年[J].数量经济技术经济研究,2008(10):17-31.
[本文引用:1]
[Shan Haojie.Reestimating the capital stock of China:1952 to 2006 .The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2008(10):17-31.]
[27] 黄甘霖,姜亚琼,刘志锋,.人类福祉研究进展——基于可持续科学视角[J].生态学报,2016,36(23):7519-7527.
人类福祉的研究兴起于20世纪50年代。在过去的十几年中,人类福祉与生态系统服务一并成为可持续科学的核心概念,发展迅速。不同学科背景的研究者逐渐认识到仅仅依靠经济指标无法恰当地评估人类福祉,经济发展只是实现可持续发展目标的手段,而提高人类福祉才是其核心所在。人类福祉研究为评估个人福祉和国家社会的群体福祉提供概念框架和测量方法,服务于政府决策。自2005年联合国组织的《千年生态系统评估》报告明确提出生态系统服务与人类福祉的关系以来,人类福祉的研究进入了快速发展的新阶段。近年来,国内外越来越多的学者从可持续科学的视角对人类福祉开展研究。与国际同行的工作相比,我国人类福祉研究集中于可持续科学视角下对福祉的定量化评估,而各学科之间,尤其是自然科学和人文与社会科学之间的交流合作相对较少。回顾了人类福祉研究的历史发展,及其在可持续科学视角下的新进展,具体包括:客观福祉,主观福祉,生态系统服务与人类福祉关系。最后,讨论了人类福祉研究的主要议题,以及我国人类福祉研究未来的发展方向。
DOI:10.5846/stxb201511172326      [本文引用:1]
[Huang Ganlin,Jiang Yaqiong,Liu Zhifeng et al. Advances in human well-being research: A sustainability science perspective. Acta Ecologica Sinica, 2016,36(23) :7519-7527.]
[28] 王富喜,毛爱华,李赫龙,. 基于熵值法的山东省城镇化质量测度及空间差异分析[J].地理科学,2013, 33(11):1323-1329.
<p>在明确城镇化质量内涵的基础上,从经济发展、社会发展、人口发展、生态环境、城乡协调、城镇化效率等6个方面,构建了城镇化质量评价指标体系,利用熵值法对山东省城镇化质量进行了综合测度。在此基础上,依据城镇化质量综合得分,通过系统聚类将全省17 地市划分为五大类型区:高质量城镇化地区、城镇化质量较高地区、城镇化质量中等地区、城镇化质量较低地区和低质量城镇化地区。在总结、概括各类型区共同特点的基础上,对各地市城镇化质量存在的问题与不足进行了深入剖析,并就其未来发展方向进行了探讨。</p>
[本文引用:1]
[Wang Fuxi, Mao Aihua, Li Helong et al. Quality measurement and spatial difference analysis of urbanization in Shandong Province based on entropy method.Scientia Geographica Sinica,2013,33(11):1323-1329.]