Page 8 - 《华中农业大学学报(社会科学版)》2020年第4期
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第 4 期                    潘忠文 等: 我国绿色水资源效率测度及其与经济增长的脱钩分析                                 3

                                                  表 1  脱钩判断( 类型) 体系
                   脱钩类型        ΔTE         ΔTWC ( ΔGWE )     E ( TWC , TE ) E ( GWE , TE )  脱钩判断( 类型)
                                >0              <0                    ≤0             强脱钩( Ⅰ 型)
                   脱钩           >0              >0                  ( 0 , 0.8 )      弱脱钩( Ⅱ 型)
                                <0              <0                   ≥1.2            衰退性脱钩( Ⅲ 型)
                                <0              >0                    ≤0             强负脱钩( Ⅳ 型)
                   负脱钩          <0              <0                  ( 0 , 0.8 )      弱负脱钩( Ⅴ 型)
                                >0              >0                   ≥1.2            扩张性负脱钩( Ⅵ 型)
                   连接           >0              >0                  ( 0.8 , 1.2 )    增长连接( Ⅶ 型)
                                <0              <0                  ( 0.8 , 1.2 )    衰退性连接( Ⅷ 型)
                 注: ΔTE 、 ΔTWC 、 ΔGWE 分别表示经济总产值、 水资源消耗量、 绿色水资源效率的变化, E ( TWC , TE )、 E ( GWE , TE ) 分别表示水
               资源消耗、 绿色水资源效率的脱钩弹性系数.
                  从具体分类来看, 脱钩类型划分为 8 种基本类型.水资源作为经济增长的重要生产要素, 产出为
               物质与服务, 从表 1 的脱钩判断( 类型) 体系来看, 经济增长应该以较少的水资源作为代价, 既保证经
               济增长的同时, 又使水资源的消耗量相对减少, 这种情形为水资源消耗与经济增长的最佳脱钩状态,
               即强脱钩( Ⅰ 型); 经济增长的同时, 绿色水资源效率应该提高, 且越高越满足经济的发展要求, 这种状
               态为绿色水资源效率与经济增长的最佳脱钩状态, 即扩张性负脱钩( Ⅵ 型).

                  二、 研究方法与数据来源

                 1. 研究方法
                   ( 1 ) 绿色水资源效率的测度方法.采用全局参比的 SEGSBM 模型                       [ 20 ] 测算绿色水资源效率, 假设
                                      ,                                                M  )、 G 种非期望产出
               有 N 个决策单元( DMU n n=1 , 2 , 3 ,, N ), 每个决策单元由 M 种投入( x i∈R +
                      G                         R
                                                 )
                        )
                                         y r
               ( b g ∈R + 和 R 种期望产出( ∈R + 三部分组成. X 、 Y 与 B 都为矩阵, 其中 X = [ x 1                   ,, x m ],
                                                                                               y
                         y r
               Y= [ ,, ], B= [ b 1  ,, b g ].基于规模报酬可变的情形, 生产可能性集为 T= {( x , , b ) |x≤
                   y 1
               Xθ ,
                  y≤Yθ , b≤Bθ }, 其中θ 为权重向量.具体构建模型如下:
                                                                     x
                                                             1      s m
                                                                 M
                                                         1+    ∑m=1
                                                             M      x mk
                                          Min ρ se=               y         b                         ( 1 )
                                                        1     R  s r    G  s g
                                                  1-       ( ∑ r=1  +∑ g=1    )
                                                      R+G       y rk      b g k
                                            ì  n         x
                                            ï  ∑ x m j θ j-s =x mk
                                            ï j=1 , j≠k
                                            ï
                                            ï
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                                            ï  n         y
                                              ∑ y r j θ j+s = y rk
                                            ï j=1 , j≠k
                                            ï
                                            ï
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                                            ï  n         b
                                            ï j=1 , j≠k
                                              ∑ b gj θ j+s =b g k
                                            ï
                                            ï               y        b
                                       s.t. í 1-  1     R  s r    G  s g  ) >0                        ( 2 )
                                            ï  R+G   ( ∑ r=1 y rk  +∑ g=1 b g k
                                            ï
                                            ï
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                                            ï m=1 , 2 , 3 ,, M ; r=1 , 2 , 3 ,, R
                                            ï
                                            ï
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                                                                          j
                                            ï g=1 , 2 , 3 ,, G ; =1 , 2 , 3 ,, n ( ≠k )
                                            ï
                                            ï
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                                            ï  y  b
                                            î θ , s , s >0
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