科技投入对区域生态环境优化的影响评价研究.doc

1、1科技投入对区域生态环境优化的影响评价研究摘要：伴随区域生态建设的不断推进，生态环境优化型的科技投入日渐增多。文章将从区域生态建设的视角，对科技投入对环境排放和环境治理的影响作用进行评价。鉴于科技投入环境排放环境治理之间的串联关系，利用加性两阶段 DEA 模型对我国 30 个区域中科技投入对污染排放及污染治理效率进行测算，与此同时，也获得了科技投入与环境治理之间的影响关系。 关键词：科技投入；两阶段 DEA 模型；环境承载力；生态环境建设 为推进我国经济的飞速发展，依赖于资源消耗的传统型生产模式成为区域经济发展措施的首选，自 1978 年以来，这种模式的确在区域经济发展中起到了巨大的推动作用。

2、然而，能源消耗型的生产模式中忽略了城市的环境承载能力，牺牲了有限的资源与人类赖以生存的自然环境。众所周知，科技是第一生产力，通过科技投入可转化为先进的技术装备，实现高技术产品的产值和培育有活力的技术市场环境，从而推动区域经济的跨越式发展。在全球温室效应、环境污染日益严重的警示下，区域建设者逐渐增强了生态环境建设意识，并努力构建经济环境社会协调的区域生态系统。自 1999 年海南设定为环保部认定的第一个生态省至今，我国的生态省区域已扩展为 15 个。在区域生态建设的进程中，科技资源投入在增进区域经济发展的同时，也在一定程度上影响了环境污染的排放和环境污染的治理。 2本文将从投入产出的视角对科技投

3、入与区域生态环境建设的影响作用进行测度。首先，根据将科技资源和环境污染排放分别界定为环境排放子系统的投入、产出指标。将环境污染排放和环境污染治理分别界定为环境治理子系统的投入与产出指标。然而，两个子系统间前后衔接，共同组成一个以科技资源为投入、环境污染治理为产出的综合系统。通过测算各个系统的投入、产出效率，即可获得科技投入对区域环境建设的影响作用及程度。本文将采用处理多投入、多产出系统效率水平的 DEA模型方法作为研究工具。然而，传统 DEA 评价中将决策单元视作“黑箱“，忽略了决策单元（DMUs）的内部结构。鉴于本文提出的子系统之间的串联关系，本文将采用加性两阶段 DEA 模型对子系统影响效

4、率及系统整体影响效率进行测度。 一、 国内外研究评述 科技投入对生态环境的影响问题早已引起学术界的关注。成金华，吴巧生（2005）研究了现代技术对资源环境的影响，并于（2007）建立了“成本内化”的科技创新体系用于促进区域生产环境建设。魏建兵等人（2006）研究了人类活动对生态环境的影响评价。然而，目前针对于科技投入与生态建设影响关系的量化研究还比较少。本文将试图通过量化模型，测算科技资源投入对区域生态环境建设的影响及贡献程度。 科技资源投入是推动区域经济发展的重要动力。为清晰测度科技投入的影响程度及贡献率，我国学者进行了多种方法的尝试：侯风华、赵国杰（2008）利用索洛余值法推导了科技投入对

5、经济增长影响的速度方程。李兵等人（2009）利用 C-D 生产函数的基础上引入科技投入变量构3建了生产函数模型。韦凤琴，黄佐?（2012）采用基于投入型 Malmquist 生产率指数法量化了科技投入对能源效率的影响。谢友才，张红辉（2009）利用数据包络分析（DEA）方法测量了浙江省各地区的科技投入产出效率。鉴于 DEA 模型在处理多投入多产出系统相对有效性的优势，该方法在科技投入影响程度及贡献率中被广泛应用。 Charnes 和 Cooper 于 1987 年首先提出了传统的 DEA 模型与方法。然而，传统 DEA 评价中将决策单元视作“黑箱” ，忽略了决策单元（DMUs）的内部结构。伴随

6、系统内部结构复杂程度的提高，两阶段 DEA 模型方法已成为学术界研究的热点。两阶段 DEA 模型的研究中，将整个评价系统划分为相互关联的两个串联子系统，并且前一个子系统的产出（全部或部分）对应为第二个子系统的投入。根据这种结构形式，Wang 等人（1997）提出了序列型两阶段生产系统的 DEA 模型；Seiford，Zhu （1999）提出了两阶段 DEA 模型，并将其应用于美国商业银行的盈利部门和市场部门的绩效测算中。Zhu（2000） ，Sexton 和 Lewis（2003）又分别将该模型应用于世界 500 强企业和美国棒球队绩效测评中。以上研究主要基于传统 DEA 模型的理论框架，将两

7、个阶段分别作为多投入-多产出系统进行独立效率测算。然而，现实评价中各个子系统与决策单元整体效率应考虑在同一模型体系中。为克服传统 DEA 模型在科技投入影响测算中的缺陷，冯锋等人（2011）将科技投入划分为科技研究开发和科技应用改造两个子系统，并利用两阶段 DEA 模型进行了投入-产出效率测算。冯志军，朱建新（2011） 、杜军等人（2009）也采用两阶段 DEA 模型测算了科技投入对区域科技创新效率的影响。 4综上所述，虽然目前研究科技投入与生态环境建设影响的研究较多，但量化方法的研究较少。鉴于目前研究中，利用 DEA 方法测度科技投入的贡献与影响的研究较多，然而真正从系统内部结构关联中测算

8、的研究较少。因此，本文将加性两阶段 DEA 模型应用于区域生态环境优化的影响评价中，以获得科技投入对区域生态环境影响的量化评价结果。 二、 评价系统结构分级及两阶段 DEA 模型介绍 科技资源作为区域经济发展系统的投入，会通过技术创新、科研人才研发、研发经费、研发项目、专利等投入转化为区域经济发展的经济产出指标，与此同时，工业化发展中也会产生相应的环境污染排放。我们将区域生态环境建设作为研究系统，其中由科技投入产生环境污染作为第一个子系统，称为“科技投入对污染排放影响子系统” 。以环境污染指标作为投入、环境污染治理指标作为产出可以界定第二个子系统，称为“环境污染治理子系统” 。这两个子系统并非

9、互相独立，其中，第一个子系统对应的产出指标恰好为第二个子系统的投入指标。因此，两个子系统具有串联链式结构关系，如图 1 所示。 鉴于科技投入对区域生态环境建设的影响系统结构，我们将选择加性两阶段 DEA 模型进行测算。下面我们将介绍该模型的基本形式。 假设评价系统中含有 n 个决策单元（记为：DMU，表示被评价对象） ，第一个子系统中，对于每一个 DMUj（j=1，2，n）具有 m 个投入指标，记为 xij（i=1，2，m）和 D 个产出指标，记为zdj（d=1，2，D） 。与此同时，zdj（d=1，2，D）同时也是第二个子系统对应的投入变量。第二个子系统中含有 s 个产出指标，记为 5yrj（r=1，2，s） 。Chen 等人（2009）利用子系统的加权方式确定了两阶段 DEA 模型与方法。其中，第一阶段的模型为：