中国区域资源环境经济协调度及不协调来源研究资源、环境和经济的协调度和不协调来源基于CREE-EIE分析框架

中国区域资源环境经济协调度及不协调来源研究资源、环境和经济的协调度和不协调来源基于CREE-EIE分析框架

一、绿色效率的测度近年来，复杂系统的协调发展与资源保护（resource、环境和生态保护）有关方面的资源保护得到了很好的关注。已有文献可以分为两类:第一类文献侧重于REE协调的总体评价,例如利用不同的数据包络分析模型和中国省份数据,柯健和李超测度了相对效率以考察区域资源、环境与经济的协调水平,涂正革测度了环境技术效率以观察环境、资源与区域工业增长的协调性。还有一些文献从耦合视角来考察能源、经济和环境的协调发展,如薛冰等。第二类文献重点从某个侧面来研究。例如,基于资源、环境和经济等变量的全要素生产率和省份数据,赵楠等测度了能源利用效率以分析技术进步的影响,王兵等测度了环境效率以考察其增长和影响因素,杨龙和胡晓珍测度了绿色经济效率以分析其区域增长差异和收敛性。已有研究取得了丰富成果,但仍存在一些不足。例如,大多数文献将区域REE视为一个生产系统,测度和比较协调度后即视之为因变量,从技术进步、产权结构和外商直接投资等角度进行影响因素分析,而没有深入到系统内部去考察不协调的来源。少数文献涉及了不协调来源问题,如环境无效率的来源分解。然而,这类文献侧重于从环境或者能源视角分析,难以给出全面的观察结果,仍未揭示出各区域REE的协调度偏低的原因究竟是经济产出不足,还是资源消耗过度或者环境污染严重。更重要的是,需要有一个分析框架,在界定和测度REE协调与不协调的基础上,考察比较不协调的来源,发现区域发展的薄弱环节,进而明确哪个子系统乃至哪类投入或产出是政策调整的重点。遗憾的是,未见有文献明确而系统地提出分析框架来实现前述目标。鉴此,本文提出REE协调的效率-无效率分析框架(CoordinationofResources,EnvironmentandEconomyBasedonEfficiencyandInefficiencyAnalysis,简称CREE-EIE,见图1)以弥补前述不足,用绿色效率衡量REE协调度,进而分别从资源无效率、环境无效率和经济无效率角度考察不协调程度和来源。基于该框架不但可以解决REE协调的测度等问题,而且可以深入其内部考察不协调程度和来源,还可将现有的能源利用效率、环境效率等层面的研究纳入到一个框架内。另外,已有研究在概念表述方面值得商榷。将环境污染因素纳入生产模型中来研究投入产出效率时,许多文献采用了能源利用效率、环境效率等概念来表述。然而,资源和环境约束下的投入产出效率是一个综合了资源、环境和经济等多个因素的概念。单从其中某个方面表述的概念难以全面而准确地概括其内涵,也难以全面而准确地反映REE协调。本文提出的绿色效率概念有望解决该问题。二、cree-eie分析结构及相关指标的测量1.绿色效率与资源约束下的ree协调度评价(1)REE系统内部的投入产出联系和协调的内涵。在区域发展中,资源、环境和经济三个子系统构成了一个复杂巨系统。各子系统之间存在密切的互动联系,其中最典型的联系是经济增长中不可避免地要消耗各类资源并产生和排放环境污染物。若将资源视为REE系统的输入,则可以将经济发展视为系统的“好”产出,将环境污染视为系统的“坏”产出。由此可见,REE三个子系统之间不是简单的同步发展关系,而是具有内在的投入产出联系。本文认为,投入产出联系是REE三大子系统间最为重要的联系,充分考虑这一联系有助于准确理解REE协调的内涵并加以测度。由此出发,REE协调是指资源、环境和经济三大子系统通过互动影响实现最大限度的兼容和均衡发展以及良性循环,系统协调的方向是资源消耗和环境代价越少越好,同时经济产出越多越好。(2)基于绿色效率的REE协调度评价。①1绿色效率的提出。绿色是生命的原色,象征着清洁与节约、和平与协调,反映了人类对美好未来的追求。本文提出绿色效率的概念,将之界定为绿色视角下的投入产出效率,即充分考虑了资源节约、环境友好和经济增长等要求的全要素生产率,它反映了一个区域以最少的资源消耗和最低的环境损害为代价,实现经济产出最大化的能力或潜力。②2用绿色效率反映和衡量REE协调的依据体现在两方面:一是绿色效率反映了REE协调的方向和程度。绿色效率遵循资源节约、环境友好和协调发展等原则,与REE协调的方向一致,体现了区域发展中收益最大化和成本最小化的目标。绿色效率越高,意味着REE协调度越高,反之则反。二是绿色效率充分考虑了REE系统的内在联系。已有文献基于耦合度来测度系统间的协调时侧重于考虑同步发展关系,对其投入产出关系考虑不多。绿色效率是资源和环境约束下的投入产出效率,正好考虑了REE各子系统的投入产出联系。不过,REE系统存在复杂的内部联系,协调的内涵丰富,绿色效率侧重于从投入产出角度反映REE协调度,两者仍有区别。2.基于效率和无效率分析的ree协调度评价框架(1)研究不协调内部来源的重要性。在测度投入产出效率时将整个REE系统视为一个生产单元,以资源耗用为系统的输入、以经济产出和环境污染物为输出,进而获得协调度的总体评价结果。但是,效率本身无法反映出系统不协调的来源是因为经济产出偏少还是因为资源耗用或者污染物产出太多,更不能进一步揭示出各类资源投入(污染物产出)中,哪一类对不协调的贡献最大。本文认为,要最大化地促进协调,必须找到区域REE协调的薄弱环节并针对性地采取有效措施,这就要求深入到REE系统内部,进一步从子系统层面及其内部考察不协调来源。从投入产出视角看,REE不协调主要来源于三个方面:资源的过度耗用,环境代价过高和经济产出不足,且与各个子系统内部的投入或产出变量密切关联。因此,可从这三个方面来考察系统不协调的来源。(2)利用无效率衡量不协调程度的依据。无效率越高意味着单位投入的产出越低或者单位产出的投入越大。从相对角度看,无效率越高意味着偏离最佳水平越远,需要调整改进的空间越大;而一个系统距离理想状态越远,意味着系统内部各要素配合越不密切,越不协调。可见,无效率和不协调的内涵和方向具有高度一致性,故可用无效率衡量系统的不协调程度。进一步可定义:其他因素不变时,资源无效率是指实际资源投入超过最佳投入水平的相对程度,环境无效率是指实际环境代价超过最佳水平的相对程度,经济无效率是指实际经济产出低于最佳产出水平的相对程度。(3)基于效率-无效率分析REE协调的框架。本文用绿色效率从总体层面衡量REE协调度,用资源无效率、环境无效率和经济无效率从子系统层面分析不协调的来源,建立了一个基于效率和无效率分析REE协调的框架(CREE-EIE)。其优点在于,不仅可以对REE协调度进行全面测度和总体观察,还可以深入其内部观察不协调的来源,即研究在资源无效率、环境无效率和经济无效率三者中谁是主要因素,进而从各类资源的投入无效率、各种坏产出和好产出的无效率角度挖掘影响REE协调度的深层次要素。这就为深入系统内部研究协调发展问题提供一个全面的分析框架,也为评估实现协调所需付出的努力提供了实证思路。本文基于该框架进行了实证层面的创新尝试,系统分析了中国各省份REE协调度和不协调来源。3.可加性分析在求解效率与无效率分析中的应用(1)效率和无效率测度方法的选取依据。本文利用基于松弛变量(Slack-basedMeasure,SBM)的数据包络分析(DEA)模型来测度效率和无效率(协调度和不协调程度)。其原因是:①3作为一种非参数方法,DEA通过规划求解测算生产决策单元(DMU)的投入产出效率,具有客观赋权、不需假设生产函数形式,同时考虑多投入和多产出数据、不受指标量纲的影响等优点,故应用广泛。②2该方法将区域系统视为DMU,各类资源是系统的输入,经济产出和各类环境污染物是系统的产出,通过构建一个前沿面代表最优水平,样本区域与前沿面之间的相对距离反映了效率高低,也衡量了协调度。③较之其他DEA模型,SBM模型既解决了投入产出松弛性问题,又可解决存在“坏”产出时的效率评价问题,基于松弛变量还可以测度无效率。无效率值越高,表明不协调越严重,意味着在产出不变时需要减少更多投入,或者投入不变时需要降低更多污染物排放(增加更多经济产出),才能实现完全协调。而且,SBM模型具有可加性,测度结果为相对值,彼此之间具备可比性,这为考察协调度和不协调来源提供了可行性。(2)测度效率和无效率的基本思路。本文以考虑了环境污染这种坏产出(UndesirableOutput)的SBM模型(简称为U-SBM)为基本模型,基于规模报酬可变(VRS)假设来测度绿色效率。该模型同时测度了与投入、坏产出和好产出对应的松弛变量,分别反映了投入过度、坏产出过多和好产出不足的水平。参考已有文献,本文计算无效率的方法如下:某类资源的投入无效率为其对应的松弛变量与实际投入的比值,则资源无效率为所有投入无效率的均值。类似地,某个坏(好)产出的无效率为其对应的松弛变量与实际产出的比值,则环境(经济)无效率为所有坏(好)产出无效率的均值。(3)具体测度方法。本文结合数据特征基于多种方法测度效率,然后基于方法比较择其优者用于实证观察。①3方法1和方法2。实践中经常采用面板数据来测算效率。为使评价结果具备跨期可比性,应选取相同的参考技术(基准)。许多文献采用当期参比法分别测算每期的效率,进而直接或者取其几何均值后进行研究。然而,不同时期的参考技术不同,其评价结果之间缺乏跨期可比性,这可能导致严重误判。为解决该问题,一些文献采用序贯参比法来测度生产率增长指数,如Malmquist-Luenberger指数,但仍存在一些不足。例如,可能出现无可行解现象,所测度的指数反映的是全要素生产率的增长而非全要素生产率本身。而全局参比法可以解决前述问题3。因此,本文不仅给出基于当期参比法的测度结果(方法1),还给出基于全局参比法的测算结果(方法2),两者均利用U-SBM模型测度效率。②2方法3。在U-SBM模型中,有效率DMU均在前沿面上,其效率得分均为1。这将导致两个问题:一是无法区分这些有效率DMU,在此基础上的计量分析不一定准确;二是无法准确计算有效率DMU的跨期增长,例如,一个DMU在上期和本期的效率值均为1,据此计算效率增长为0,但实际上其效率可能是有变化的。前期研究中笔者基于超效率模型2和全局参比法提出US-SBM模型解决了前述问题,故方法3利用该模型测算效率。(4)投入和产出变量的选取。根据数据可得性,投入变量有:①3人力资源投入,选取区域从业人数为代理变量。②2资本投入。借鉴已有文献,基于“永续盘存法”测算每年的固定资本存量并换算为2000年不变价,以之作为资本投入变量。③水资源投入,选取用水总量为代理变量,该数据涵盖了农业、工业、生活和生态用水等信息。④土地资源投入,选取建成区面积、耕地面积为代理变量。⑤能源投入,选取各种能源的消费总量(换算为标准煤)为代理变量。产出方面,本文考虑了:①3经济产出(好产出)。选取国内生产总值(GDP),换算为2000年不变价。②2不利于环境的产出(坏产出)。环境污染物种类颇多,根据数据可得性、指标高度相关性和数据异常值分布,本文选取3种具有很强代表性的污染物:废水、固体废物、烟尘。此外,还考虑了一类对环境影响较大的温室气体——二氧化碳,其排放数据来自涂正革和谌仁俊。三、区域绿色效率参考陈诗一和黄建欢等并根据数据可得性,本文以中国30个省份(含自治区和直辖市)为样本,样本中暂不包括香港、澳门、台湾和西藏。数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》以及各省份历年统计年鉴。基于2001-2011年面板数据,利用前述方法测算得到所有样本各年度的绿色效率得分。为得出更丰富的结论,本文还利用人均GDP指标,从传统视角观察不考虑协调时的经济产出效率。为分析总结区域发展中REE协调的特征和问题,下面基于绿色效率从静态比较和动态变迁等角度分别进行考察。1.2011年各省份的绿色效率:截面观察表1报告了各种方法测算得到的2011年各省份绿色效率得分。先观察各种方法测度结果的异同以选取方法。①3相关性测试表明,3种得分的简单相关系数和秩相关系数均大于0.90,说明不同方法的测度和排序结果高度相近。②2方法1和方法2的测度结果差异很小,秩相关系数为0.95,仅宁夏的测度结果差异相对较大(方法1和方法2均采用U-SBM模型,只是前者采用当期参比法,后者采用全局参比法,跨期比较时方法2的结果更可靠)。③方法2无法区分前沿面上的区域,因其效率值均为1。但基于超效率模型,方法3可加以区分。当效率值小于1时,两者的测度结果完全相同,可见方法3具有更高的区分度。故下文根据方法3的结果来分析绿色效率。根据绿色效率得分可以对REE协调状态进行类型划分。参考涂正革等文献,本文提出以下五级分类方法:当某区域绿色效率值大于等于1时,为完全协调,即该区域的资源利用、环境保护和经济产出相对而言处于最佳水平;绿色效率值在[0.9,1)之间为高度协调,在[0.6,0.9)之间为中度协调,在[0.3,0.6)之间为不协调(即低度协调),而在0.3以下时为严重不协调。表1第8列显示,2011年绿色效率最高值出现在北京(1.1120),最低值出现在新疆(0.2340)。绿色效率排名前10位的是:北京、广东、海南、天津、山东、上海、江苏、青海、福建和浙江。这些省份均处于完全协调状态,除青海外均属于东部沿海地区。另一方面,根据第3列,2011年人均GDP省份排名前10位的是:天津、上海、北京、江苏、浙江、内蒙古、广东、辽宁、福建、山东。可见,不考虑REE协调时,内蒙古和辽宁等进入了前10位,海南和青海分别位于22和21位,但考虑REE协调时,海南和青海进入了前10位,内蒙古和辽宁分别后退至25位和11位,说明是否考虑REE协调对区域发展排名有明显影响。根据绿色效率得分,REE处于不协调状态的样本有14个,而处于严重不协调状态的样本有6个。其中,新疆、山西、贵州、云南、广西和内蒙古等省份排名靠后,排名后10位省份的绿色效率均值为0.2891,远远低于排名前10位省份(1.0323),说明新疆和山西等省份均处于REE严重不协调状态,但也说明这些省份有巨大的提升空间。另外,没有省份处于高度和中度协调状态,意味着区域REE协调具有明显的两极分化特征。2.2001-2011年绿色效率及其增长:总体分布本文将2001-2011年样本区域的绿色效率和人均GDP的分布情况分别用箱型图表示(图2和图3)。为了直观地体现区域差异,对数据进行了去均值处理,图中零值表示该区域数值与全国年度均值无差异,越高(低)则表明该区域高出(低于)全国平均水平越多。从绿色效率看(图2):①3样本区域可大致分为三大梯队。第一梯队有北京、天津、上海、广东、福建、海南和青海共7个,其绿色效率均值比全国平均水平高出0.4以上。第二梯队有辽宁、江苏、浙江、山东、重庆和宁夏共6个,其绿色效率均值与全国平均水平相比约低0.1。其余为第三梯队,共17个省份,其绿色效率均值与全国平均水平相比约低0.2。第二梯队和第三梯队远远落后于第一梯队,说明绿色效率具有明显的两极分化特征,暗示着中国大部分区域发展状态仍然偏于“黑色发展”,资源、环境和经济很不协调。②2大部分区域的绿色效率在不同年份间的变化不大。除河北、福建和山东等省份外,绝大部分省份的箱型图较短,尤其是绿色效率偏低的区域,基本上稳定处于零值水平线下方。绿色效率跨期变化不大,暗示着REE的协调状态可能存在路径依赖特征。从人均GDP看(图3):样本区域同样可以分为三个梯队。第一梯队有上海、天津和北京3个,其人均GDP高出全国当年平均水平1.5万元以上。第二梯队有内蒙古、辽宁、黑龙江、江苏、浙江、福建、山东和广东8个,其人均GDP略高于全国平均水平,但其幅度一般不超过1万元。其余为第三梯队,共有19个省份,其人均GDP基本上低于全国平均水平。与前面基于绿色效率的区分结果对比可知,两者对各梯队的区分结果差异较大,说明视角不同时评价结果有明显差异。值得指出的是,辽宁和黑龙江的人均GDP相对高于全国平均水平,但绿色效率却低于全国平均水平,说明其REE协调水平有待提升。而从人均GDP角度看,海南和青海的经济产出能力并不高,甚至低于周边一些省份,但其绿色效率处于很高水平。这一发现可以与已有文献结论相印证。如王兵等和Huangetal.发现海南和青海均处于前沿面上,2010年海南和青海的绿色发展指数分别位居第4和第6。其原因在于,两个省份的环境污染物排放为全国最低水平,资源耗用不高(基于2000年不变价计算,观察期海南的万元GDP能耗为0.94吨标煤,与福建和江苏等省份接近),故综合而言两者处于前沿面上。这一发现具有重要的启示意义,说明即使经济相对不发达,仍然可以实现REE协调,换言之,经济发达并非REE协调的必要条件。本文还观察了2001-2011年绿色效率和人均GDP的跨期增长情况(限于篇幅未报告有关图表)。结果发现:①3绝大多数省份绿色效率的年度增长率低于10%,增长率没有明显的梯队分布,而且许多省份的增长率接近于0,这说明样本区域的绿色效率增长缓慢,印证了前文关于路径依赖的发现。②2大多数省份的人均GDP增长率在10%-15%之间,保持了两位数的增长。以上结果反映出一个重要特征:各区域更重视经济产出的增长,而绿色效率的增长即REE协调度的提升却未受到重视!同时说明,基于绿色效率可以更全面地评价区域发展。3.2001-2011年各省份的绿色效率:长期变迁箱型图只能反映观察期间绿色效率的总体分布,而无法揭示其长期变迁特征。因此,本文绘制了三维曲线图以进一步分析。图4显示可以分为三个梯队。第一梯队有北京、广东、海南、天津、上海和福建等东部和南部沿海省份,各年度的绿色效率均保持最高水平,具有很高的REE协调度;第二梯队有辽宁、黑龙江、江苏、山东和浙江等省份,主要是东北地区和东部沿海地区,其绿色效率在大部分年份中低于第一梯队,但近年来有所提升,总体上处于中度协调或高度协调状态;第三梯队具有相对最低的绿色效率,长期处于不协调乃至严重不协调状态,主要是广西、贵州、山西和新疆等西部地区,这印证了前文的观察结果,与已有文献结果相似。本文的新发现在于:从长期变迁看,大部分区域的协调状态具有高度稳定性,即具有较强的路径依赖性。例如,广东、海南、天津各年度绿色效率值均大于1,而北京、青海和福建的绿色效率值具有先降后升态势,在大部分年份均大于1,说明这些区域长期处于REE完全协调或者高度协调状态。另一方面,一半以上的区域,如甘肃、云南、贵州、山西等省份的绿色效率值在大多数年份均低于0.6,说明REE长期处于不协调状态。值得说明的是,少数区域在个别年度出现了一些极值,如,2001年宁夏(1.042)和内蒙古(1.002),但其绿色效率自2002年起快速且持续下降,2011年均降低到0.4以下。进一步观察发现,宁夏2011年GDP约为2001年的3倍,但能源消费量为2001年的4.7倍,污染物排放约为2001年的2倍,说明经济增长的同时,宁夏的能源利用效率减低,污染物排放明显增加。内蒙古的情况与之相似。绿色效率的跨期变化反映了各地区在经济增长和REE协调之间的取舍。可见为追求经济增长,宁夏和内蒙古放弃了协调发展。与之不同,河北的绿色效率先逐渐升至2006年的1.048,之后又逐渐下降到0.4以下,暗示着该省份曾积极提升了协调度,后因追求经济增长、忽视环境污染等原因逐渐变得不协调。四、不协调来源分析基于SBM模型测度的松弛变量和第二部分给出的算法可以计算资源无效率、环境无效率和经济无效率,进而通过比较分析深入到REE系统内部考察不协调来源。需要说明的是,前沿面上有效率DMU的无效率值均为0,故基于方法2和方法3的无效率测度结果相同。1.投入无效率的主要来源图5报告了观察期间各样本的资源无效率及其变迁情况。①3从2011年截面看,资源无效率最高的依次是:新疆、贵州、广西、云南、山西和甘肃等,均超过0.5。这意味着当产出不变时,这些区域必须减少超过50%的资源投入才能实现REE的协调。而天津、海南、广东和北京等省份的资源无效率均为0。②2从2001-2011年长期变迁看,大多数省份,如新疆、贵州、广西和云南等均保持了较高的资源无效率水平,而天津、海南、广东、北京和上海等省份在大多数年份保持了很低的无效率水平。这说明区域资源无效率同时存在着严重的两极分化和路径依赖现象。为深入观察各类资源中哪些资源的投入无效率更为严重,发现资源无效率的主要来源,本文测算了人力资源等六种资源的投入无效率。表2第3-8列报告了2011年各省份投入各种资源时的无效率情况。比较可知:①3不同省份资源无效率的主要来源各异,例如,山西的耕地、人力资源和能源的投入无效率相对较高,而宁夏的能源和建设用地的投入无效率相对较高。②2具有一些值得关注的区域共性。相对于其他资源投入而言,在30个省份中有18个耕地投入无效率最高,这说明在人均耕地偏低的中国,耕地利用的低效率是大多数地区中资源无效率的首要来源。这一发现令人惊讶,原因可能在于:大量农民进城务工使得农村劳动力严重不足(农业从业人员大多是“386199部队”的现象就是明证),农产品价格偏低和农业工作收益低使得农民缺乏种地积极性,加上农业生产率低等因素,使得耕地未得到充分利用。表3进一步给出了各类资源投入无效对资源无效率的贡献度(各投入无效率/投入无效率之和)情况。对资源无效率影响最大的依次是:耕地、人力资源、水、能源、建设用地和固定资本的投入无效率。前三者的贡献度合计接近70%,说明这些变量的投入无效率是资源无效率的主要来源,也是实现协调的关键。③福建的人均GDP相对较低,但其资源无效率低于同样位于东部沿海的江苏和浙江。分析发现原因有二:一是福建的能源消耗和固定资本消耗相对较低,例如,2001-2011年万元GDP能源消耗均值约为0.90吨标煤,低于江苏的0.96和浙江的0.98;二是福建的环境污染物产出较低,不到另外两个省份规模的一半。测算效率和资源无效率时,环境因素也同时进入了测度模型。综合考虑好产出和坏产出时,福建的资源无效率值相对更低。这说明经济水平高不等于更高的REE协调度,或者说经济发达并非REE协调的前提条件。2.无效率来源检验图6报告了环境无效率及其变迁情况。①3从2011年截面看,环境无效率最高的依次是:山西、河北、内蒙古、贵州和云南等,均超过0.6,这与资源无效率(见图5)和经济无效率(见图7)的前5位排名不同;而天津、海南、广东、上海和北京等省份环境无效率均为0,与资源无效率和经济无效率的排名差异不大。②2与资源无效率的分布类似,2001-2011年大多数省份,如山西、河北和贵州等长期保持了较高的环境无效率水平,而天津、海南和广东等省份在大多数年份保持了很低的环境无效率水平,这说明区域环境无效率也存在着严重的两极分化和路径依赖现象。进一步考察环境无效率的来源。表2第10-13列报告了环境污染物和二氧化碳的产出无效率情况。①3不同省份中各种污染物的产出无效率有明显差异,如黑龙江是烟尘和固体废物的产出无效率相对较高,宁夏则是固体废物和废水的产出无效率相对较高。②2无效率来源具有明显共性。较之其他坏产出,有14个省份的烟尘产出无效率相对最高,有18个省份的二氧化碳产出无效率相对最低。这说明环境无效率的首要来源是烟尘的过度排放而非碳排放。这一发现为解释近年来弥漫全国许多城市的雾霾现象提供了新依据,也说明当前环境管制的重中之重应该是烟尘排放。表3给出了各类污染物产出无效对环境无效率的贡献度情况。就全国而言,烟尘的过度排放对环境无效率的贡献最大,接近1/3,其次是固体废物和废水的过度排放,而碳排放的贡献居末,仅为13.5%。烟尘和固体废物的贡献合计超过60%,并且,各类污染物产出无效率的贡献度跨期变化不大,说明前述结论是稳健的。3.环境无效率的跨期分布图7报告了各样本的经济无效率及变迁情况。①3从2011年截面看,经济无效率最高的依次是新疆、宁夏、甘肃、广西和贵州等省份,均高于0.5,而青海、海南、广东、上海和天津等省份的经济无效率均为0。这说明新疆等地区存在严重的经济产出不足,而青海和广东等地区则实现了完全协调。②2从2001—2011年长期变化看,青海、海南、广东、上海和天津等省份在各年度的经济无效率均为0。值得注意的是,宁夏、甘肃、广西、贵州和吉林等省份的经济无效率均呈上升态势,这说明不协调变严重了。若不降低资源消耗和环境污染水平,则其经济产出必须大幅度增加才能实现REE协调。比较图7和图5可知,经济无效率的跨期分布与资源无效率的情况有明显差异,前者呈较为平缓的倾斜下降态势,且跨期波动幅度较大,后者呈突变式的“横折转”结构,跨期波动幅度不大,说明资源无效率的两极分化更严重,路径依赖特征更明显。环境无效率的跨期分布与资源无效率的情况相似,可得出类似结论。此外结合表2可知,许多省份主要是环境无效率,例如,辽宁、黑龙江、湖南和四川,其经济无效率相对不严重。但新疆和宁夏等同时处于严重的经济无效率和环境无效率,广西和贵州以及山西等同时处于严重的环境无效率和资源无效率。可见,不同区域的不协调来源有明显差异,在治理时应区别对待。4.观察期各阶段的雷达回波特征进一步比较资源无效率、环境无效率和经济无效率的相对程度,可以揭示各区域中REE不协调的主要来源。表2显示,2011年环境无效率、资源无效率和经济无效率的全国均值依次为:0.4289、0.3377和0.2444。其含义是,在其他因素不变时,平均而言环境污染物排放必须减少42.89%或资源投入减少33.77%,或者经济产出增加24.44%才能实现REE协调。这意味着中国的REE不协调中首要来源是环境无效率,但资源无效率和经济无效率也不容忽视。本文观察期包括“十五”和“十一五”时期以及“十二五”初期。为观察阶段性变化,以2006年为界划分两个阶段分别绘制了各区域资源无效率、环境无效率和经济无效率均值的雷达图。图8表明,第一阶段(2001—2005年)环境无效率最为严重,大部分省份在0.7附近,其次是资源无效率,许多省份在0.5附近,最后是经济无效率,一般低于各省份的环境无效率和资源无效率。其中,新疆是一个特例,其经济无效率相对最高(0.9),表明其经济产出不足最为严重。有4个省份(天津、青海、海南和广东)的各类无效率均接近于0,说明这些地区REE系统达到了最佳协调状态。图9报告了第二阶段(2006—2011年)的情况。与第一阶段比较可知,就全国而言,REE不协调的来源格局变化不大,环境无效率最为严重,其次是资源无效率,最后是经济无效率。另外,不同省份的变化方向有明显差异,例如,第二阶段,山西和内蒙古的REE无效率均高于第一阶段的水平,说明其不协调程度加剧了;宁夏的经济无效率明显上升,与环境无效率接近。值得说明的是,各年度中天津均为有效,故各项无效率值均为0,这一结果与文献相同,与文献高度接近,说明天津是REE不协调程度最低的地区之一。2011年天津的人均GDP为全国最高(见表1),印证了该结果的可信性。注意到绝大多数年度青海和海南等经济不发达地区的各项无效率为0,这说明REE协调既可以在天津和北京等经济发达地区实现,也可以在经济不发达地区实现,经济发达并非必要条件。并且,观察期间海南和青海GDP年均增速均在10%以上。这说明经济增长与REE协调并不矛盾,可以兼顾。五、考核保障措施本文主要结论:①3CREE-EIE分析框架为研究区域资源、环境和经济的协调度和不协调来源等问题提供了一个全面而系统的框架和思路。②2区域REE协调存在两极分化和路径依赖等特征。③三大子系统中,环境无效率最为严重,资源无效率次之,经济无效率再次之。④对资源无效率影响最大的依次是耕地、人力资源、水、能源、建设用地和固定资本的投入无效率;对环境无效率影响最大的依次是烟尘、固体废物和废水以及二氧化碳的过度排放。⑤经济发达并非REE协调的前提条件,可以在不同经济发展层次上实现协调发展。研究启示如下:(1)以REE协调为区域发展导向,着力打破旧发展观念的束缚。长期以来,先经济后环境、先发展后治理和先倾斜后均衡的旧观念一直主导着各区域发展。旧发展观念存在一个误区,即REE协调要建立在经济发达基础上,甚至认为经济发展与REE协调相矛盾。因此,许多省份通过加大资源投入、放松环境管制等途径以增加经济产出。理论上,即使经济产出的绝对规模不大,只要资源消耗少、环境代价低,仍可实现REE协调。实践中,经济相对并不发达的青海和海南等地区在大多数年份均处于前沿面上,说明经济不发达地区亦可实现协调发展。这充分说明在不同经济水平上均可实现REE协调,不必片面追求经济发展。(2)以绿色效率“锦标赛”为治理机制,着力突破REE不协调的路径依赖。实证研究表明,一些省份长期未突破低效发展模式的路径制约。然而,路径依赖只是表象,其关键可能在于政绩考核重点是经济增长,官员们缺乏足够动力去实现REE协调发展。针对该问题,借鉴晋升锦标赛理论,本文建议调整“指挥棒”,以绿色效率“锦标赛”替代GDP“锦标赛”,以绿色效率为核心构建新的考核体系和约束机制。这是因为,以绿色效率为导向兼顾了经济发展和REE协调的需要;经济发展有助于提升绿色效率,REE协调才能实现可持续的经济增长。具体建议:①3加强效率约束。要求各区域在年度统计报告中全面披露土地资源、人力资源、水资源和矿产资源的利用效率和各类污染物对应的经济产出效率情况,