丁黎黎等

摘要：引入超效率DEA非參數(shù)線性規(guī)劃方法構(gòu)建了沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)，衡量創(chuàng)造GOP過程中資源消耗、污染排放、環(huán)境治理的投入程度，利用Malmquist方法對(duì)藍(lán)綠指數(shù)變化進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析。爾后構(gòu)建了聚類矩陣和收斂指數(shù)，進(jìn)一步發(fā)掘沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的空間集聚趨勢及分布特征。結(jié)果顯示：藍(lán)綠指數(shù)十年整體均值并不處于藍(lán)綠前沿面，各地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)增長對(duì)資源消耗、污染排放與環(huán)境治理的程度呈現(xiàn)出較大差異性，其中上海、廣東、海南的藍(lán)綠指數(shù)排名位于前列；藍(lán)綠前沿的變化幅度對(duì)沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)產(chǎn)生了較大正向影響；聚類矩陣中，除上海、廣東呈現(xiàn)“雙高”外，其他沿海地區(qū)均呈現(xiàn)“單偏”型；收斂指數(shù)則表明沿海三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域海洋綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距逐漸縮小。

關(guān)鍵詞：藍(lán)綠指數(shù)；超效率DEA；聚類矩陣

中圖分類號(hào)：F062.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： 文章編號(hào)：

Differential Analysis of Blue-Green Index in Coastal Areas

DING Li-li，ZHU Lin，LIU Xin-min

（School of Economics and Management， Shandong University of Science and Technology Qingdao 266590）

Abstract： The super-efficiency DEA non-parametric linear programming method is introduced to build a blue-green index in coastal areas to measure the degree of resource consumption， pollutant discharge and environmental governance investment. The Malmquist is utilized to analyze the change of blue-green index. Together with it， clustering matrix and convergence index are established to explore spatial agglomeration trends. The results show that the overall mean of blue-green indices in ten years is not in the blue-green frontier， and the coastal areas demonstrate a large difference， in which the blue-green indices of Shanghai， Guangdong and Hainan rank among the top. The changes in the blue-green frontier have a positive impact on blue-green indices of coastal areas. In the clustering matrix， all coastal areas display a "single-bias"， except Shanghai and Guangdong. The convergence index indicates that the three major coastal economic zones are narrowing gradually.

Key words： blue green index； super efficiency DEA； clustering matrix

十二五發(fā)展規(guī)劃中明確指出海洋經(jīng)濟(jì)要做到“綠色發(fā)展，統(tǒng)籌考慮海洋生態(tài)環(huán)境保護(hù)與陸源污染防治，加強(qiáng)海洋資源節(jié)約集約利用，增強(qiáng)海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展能力”。那么在我國倡導(dǎo)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展過程中，如何科學(xué)地把握海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的綠色程度？如何判斷GOP創(chuàng)造過程中的資源損耗、環(huán)境污染的程度？這些問題的探討有益于提高我國海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展政策制定的準(zhǔn)確性。

關(guān)于國家或地區(qū)綠色發(fā)展程度的研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要通過構(gòu)建“指數(shù)”來衡量綠色水平或程度。國內(nèi)外對(duì)綠色指數(shù)含義和指標(biāo)測度體系的研究存在較大差異，考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境、資源能源和生活質(zhì)量等各個(gè)方面，但研究重點(diǎn)卻集中在生態(tài)環(huán)境和資源能源兩個(gè)視角。例如，Leipert[1]提出將環(huán)境污染等負(fù)面影響價(jià)值納入綠色國民經(jīng)濟(jì)核算中。Hall和Kerr[2]構(gòu)建綠色指數(shù)對(duì)美國50個(gè)州的環(huán)境質(zhì)量做了評(píng)估。美國耶魯大學(xué)和哥倫比亞大學(xué)合作開發(fā)的環(huán)境可持續(xù)性指數(shù)（ESI）[3]嘗試對(duì)各國或區(qū)域環(huán)境可持續(xù)發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)估。Rogge[4]則構(gòu)建了環(huán)境績效指數(shù)（EPI）去評(píng)估各國在環(huán)境保護(hù)方面的表現(xiàn)。國內(nèi)相關(guān)研究主要有北京師范大學(xué)與其他機(jī)構(gòu)聯(lián)合測度了我國各地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)[5]。中國科學(xué)院可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究組評(píng)估了30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)的資源環(huán)境綜合績效指數(shù)（REPI）[6]。朱勇華和張慶豐[7]利用主成分分析法估算了我國綠色GDP綜合指數(shù)。吳翔和彭代彥[8]利用同樣方法測算了包含資源與環(huán)境因素的環(huán)境綜合指數(shù)。林衛(wèi)斌和陳彬[9]基于傳統(tǒng)DEA方法構(gòu)造了經(jīng)濟(jì)增長的綠色指數(shù)。張江雪和王溪薇[10]運(yùn)用同樣的方法測算了工業(yè)綠色增長指數(shù)。

通過文獻(xiàn)整理發(fā)現(xiàn)：一是現(xiàn)有研究主要集中在國民經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展?fàn)顩r，缺少海洋經(jīng)濟(jì)這種特殊經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的綠色發(fā)展程度研究。然而海洋經(jīng)濟(jì)已成為我國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的新增長點(diǎn)。因此，剖析“中國式”海洋經(jīng)濟(jì)成為國民經(jīng)濟(jì)新增長點(diǎn)背后的事實(shí)，構(gòu)建體現(xiàn)沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)綠色程度的“藍(lán)綠指數(shù)”（Blue-Green Index， BGI），是對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的有益補(bǔ)充。二是已有研究在環(huán)境污染方面構(gòu)建綠色指數(shù)時(shí)往往只考慮CO2、SO2等污染物的排放，而未考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的環(huán)境治理因素。我國政府已明確提出了打破“先污染后治理”的環(huán)境規(guī)制思路，環(huán)境治理與污染排放活動(dòng)已開始并行。因此將環(huán)境治理因素納入到分析框架中具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。第三，現(xiàn)有研究通過權(quán)重表達(dá)綜合指標(biāo)之間的關(guān)系，很難剔除主觀因素對(duì)加權(quán)過程的影響。

基于此，本文考慮環(huán)境污染排放與治理存在的差異性，從省域?qū)用娉霭l(fā)衡量了沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的綠色水平或程度。爾后利用聚類矩陣和收斂指數(shù)法重點(diǎn)考察了沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的空間集聚趨勢及分布特征。本文的創(chuàng)新之處：一是采用超效率DEA模型構(gòu)建了沿海地區(qū)的“藍(lán)綠指數(shù)”，嘗試測度了包含資源消耗、污染排放、環(huán)境治理三種成本投入影響下海洋經(jīng)濟(jì)增長的綠色水平。二是考慮到資源與環(huán)境的外溢性和依賴性特征，對(duì)沿海地區(qū)綠色指數(shù)是否存在空間集聚進(jìn)行了梳理，從而揭示出沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的相互影響與內(nèi)在空間聯(lián)系，以期為我國海洋經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展提供一定理論基礎(chǔ)。

1藍(lán)綠指數(shù)的構(gòu)建與測度

1.1研究方法與指標(biāo)選取

1.1.1研究方法

本文采用超效率DEA方法[11]研究沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)。該方法不僅克服了傳統(tǒng)評(píng)估方法中的主觀影響，而且解決了傳統(tǒng)DEA模型無法對(duì)多個(gè)為1的指數(shù)進(jìn)行比較的問題。借鑒綠色GOP核算思想，本文將沿海地區(qū)海洋生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出，將影響海洋經(jīng)濟(jì)綠色增長的要素看作投入要素，對(duì)這些投入的效率測度則被看作藍(lán)綠指數(shù)。在已有文獻(xiàn)研究中，將資源消耗和環(huán)境污染看作影響經(jīng)濟(jì)增長綠色程度的兩種要素[8-11]，已經(jīng)被學(xué)者廣泛接受。不同于以往研究，本文認(rèn)為在衡量沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)，需要將環(huán)境污染進(jìn)一步細(xì)化為污染排放與環(huán)境治理，即資源消耗、污染排放（治理后的污染控制水平）、環(huán)境治理三種投入要素。因?yàn)樵诤Ｑ蠼?jīng)濟(jì)這種特殊經(jīng)濟(jì)體系中，環(huán)境治理投資活動(dòng)作為一種污染控制手段，不僅能直接作用于環(huán)境質(zhì)量的改善，而且能夠通過“創(chuàng)新貿(mào)易效應(yīng)”間接作用于GOP[12]。

本文首先構(gòu)建報(bào)酬不變假設(shè)下的超效率DEA模型，見圖1。其中 分別代表資源消耗、污染排放、環(huán)境治理三個(gè)活動(dòng)。 代表傳統(tǒng)DEA模型下生產(chǎn)單位GOP帶來的資源消耗、污染排放、環(huán)境治理的最優(yōu)組合。令線段 表示 點(diǎn)的投入量仍然可增加的幅度，則 點(diǎn)的超效率藍(lán)綠指數(shù)評(píng)價(jià)值為 。具體原理如下：在計(jì)算決策單元 點(diǎn)的藍(lán)綠指數(shù)時(shí)，將其排除在決策單元的參考集之外，則有效藍(lán)綠前沿面就由 變?yōu)?，這里的 便是定義為在規(guī)模報(bào)酬不變的超效率DEA模型下的“藍(lán)綠前沿”（Blue-Green Frontier）。假設(shè) 點(diǎn)代表一個(gè)地區(qū)，與位于藍(lán)綠前沿面上 點(diǎn)相比，其海洋經(jīng)濟(jì)增長的綠色程度較低。這里 就是衡量一個(gè)地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)增長的綠色程度，可將其定義為超效率DEA模型下的藍(lán)綠指數(shù)。如果一個(gè)地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)為1，則代表著該地區(qū)海洋生產(chǎn)處于藍(lán)綠前沿；若藍(lán)綠指數(shù)為1.2，則表示這一地區(qū)即使再等比例增加20%的投入，其依然處于由樣本中其他地區(qū)所定義的藍(lán)綠前沿上；若藍(lán)綠指數(shù)不足1，則這個(gè)地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)增長的綠色程度隨藍(lán)綠指數(shù)變小而變低。

本文擴(kuò)展了報(bào)酬不變的前提假設(shè)，構(gòu)建了如下超效率VRS-SE-DEA模型，見圖2。其中實(shí)線和虛線分別代表不變和可變規(guī)模報(bào)酬下的藍(lán)綠前沿。 點(diǎn)在不變規(guī)模報(bào)酬下的藍(lán)綠指數(shù)為 ；而在可變規(guī)模報(bào)酬下藍(lán)綠指數(shù)為 ，影響藍(lán)綠指數(shù)的規(guī)模效應(yīng)（ ）為 。為表述方便，我們將可變規(guī)模報(bào)酬下的藍(lán)綠指數(shù) 定義為純藍(lán)綠指數(shù)，不變規(guī)模報(bào)酬下的藍(lán)綠指數(shù)便可以分解為純藍(lán)綠指數(shù)和規(guī)模效應(yīng)指數(shù)，即 。該公式能夠衡量經(jīng)濟(jì)規(guī)模處于資源消耗、污染排放、環(huán)境治理的規(guī)模報(bào)酬遞增或遞減階段對(duì)藍(lán)綠指數(shù)的影響，即某一地區(qū) 處于藍(lán)綠前沿的規(guī)模報(bào)酬遞增區(qū)域，它可以通過從 向最優(yōu)規(guī)模 點(diǎn)移動(dòng)（即去掉規(guī)模無效）使其藍(lán)綠指數(shù)進(jìn)一步得到改進(jìn)。因此，本文通過觀察藍(lán)綠指數(shù)中的規(guī)模效應(yīng)指數(shù)，分析海洋經(jīng)濟(jì)增長與資源消耗、污染排放、環(huán)境治理之間的相關(guān)關(guān)系。在運(yùn)用超效率DEA方法構(gòu)建沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步借鑒Malmquist指數(shù)模型[13]分析了沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)藍(lán)綠指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化趨勢。

圖2 藍(lán)綠指數(shù)的規(guī)模效應(yīng)

1.1.2指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)獲取

本文在兼顧樣本數(shù)據(jù)的可比性、可得性及科學(xué)性基礎(chǔ)上，構(gòu)建了衡量沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，見表1。因DEA方法要求投入產(chǎn)出指標(biāo)不宜過多，同時(shí)為了排除各指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)單位不同而造成的數(shù)量級(jí)差別，本文利用改進(jìn)的熵值法[14]將沿海地區(qū)2003～2012年的3個(gè)污染物排放指標(biāo)綜合計(jì)算為1個(gè)污染排放綜合指數(shù)，4個(gè)資源消耗指標(biāo)綜合計(jì)算為1個(gè)資源消耗綜合指數(shù)。指標(biāo)選取說明：①資源消耗主要體現(xiàn)在海洋漁業(yè)、海洋鹽業(yè)、海洋船舶工業(yè)、海洋油氣、海洋礦業(yè)以及海域資源等海洋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)直接（一次）開發(fā)利用的資源方面。我們給出表1中的資源消耗指標(biāo)。其中海洋油氣、海洋礦業(yè)等資源的消耗量近似于其產(chǎn)量，本文采用能源消耗代替這類資源消耗，衡量創(chuàng)造GOP過程中的油氣和礦業(yè)資源消耗程度。②污染排放指標(biāo)的選取，以往文獻(xiàn)研究[8，9]主要考慮三廢指標(biāo)。由于分析框架存在環(huán)境治理這一因素，本文選取污染排放指標(biāo)均為治理后排放出的污染量，見表1中污染排放指標(biāo)。③環(huán)境治理指標(biāo)的選取，本文采用沿海地區(qū)的海洋工業(yè)環(huán)境污染治理投資總額。數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表2測算結(jié)果顯示：從整體發(fā)展水平來看，2003～2012年沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)平均值為0.891，意味著沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)對(duì)資源的依賴程度、環(huán)境的污染程度和對(duì)環(huán)境的治理程度均處在非前沿水平。從省域?qū)用鎭砜?，沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)又呈現(xiàn)出較大差異性。①上海、廣東和海南三個(gè)地區(qū)在GOP創(chuàng)造過程中重視了資源、污染和治理問題，處于藍(lán)綠前沿面之前，其藍(lán)綠指數(shù)均大于1。上海、廣東得益于早期資本積累和優(yōu)越的地理?xiàng)l件，而海南服務(wù)業(yè)在GOP中所占比重相對(duì)較大，給環(huán)境和資源帶來的壓力較小。但海南近兩年出現(xiàn)藍(lán)綠指數(shù)小于1的情況，需引起重視。②福建、天津、浙江的藍(lán)綠指數(shù)均值小于1且在0.5以上，十年間指數(shù)呈現(xiàn)上下震蕩態(tài)勢。福建、浙江海洋漁業(yè)、海鹽等資源豐富，海洋第一、三產(chǎn)業(yè)多為資源依賴型產(chǎn)業(yè)，陸域污染源計(jì)入海污染物逐年增加，局域海域水質(zhì)COD超標(biāo)，加之治理力度不到位致使海洋大省福建及浙江的藍(lán)綠指數(shù)均處于較低水平。③遼寧、山東、廣西、江蘇、河北等地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)遠(yuǎn)離藍(lán)綠前沿，指數(shù)均在0.5以下。遼寧海洋漁業(yè)、船舶工業(yè)比重較大，但海洋產(chǎn)業(yè)水平并不高，存在資源浪費(fèi)現(xiàn)象。山東藍(lán)綠指數(shù)顯示出的低值可以看出山東海洋經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展對(duì)資源環(huán)境帶來的傷害程度較大。江蘇其藍(lán)綠指數(shù)也呈現(xiàn)低值，資源短缺是導(dǎo)致江蘇海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展“洼地”現(xiàn)狀的主要原因。廣西藍(lán)綠指數(shù)低在于過度依賴于海洋工業(yè)特別是重化工業(yè)，同時(shí)對(duì)環(huán)境污染治理的投資不足，造成其環(huán)境的進(jìn)一步惡化。河北的藍(lán)綠指數(shù)均值只有0.181，且10年間變化不大。河北海洋資源并不豐富，海洋第二產(chǎn)業(yè)比重高達(dá)50%以上，同時(shí)區(qū)域位置與北京接壤，承接了北京較多污染型產(chǎn)業(yè)，增加了河北的資源消耗與環(huán)境污染，使其藍(lán)綠指數(shù)一直處于較低狀態(tài)。

1.3藍(lán)綠指數(shù)的分解結(jié)果及其分析

為了更好地分析沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)變化趨勢，本文運(yùn)用沿海11地區(qū)2003～2012年的面板數(shù)據(jù)，采用Malmquist指數(shù)方法測算了藍(lán)綠指數(shù)的變化值。將藍(lán)綠指數(shù)分解為相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)的變化和藍(lán)綠前沿的變化，前者又可進(jìn)一步分解為純藍(lán)綠指數(shù)變化和規(guī)模效應(yīng)變化。因篇幅限制，計(jì)算結(jié)果未在本文全部列出，僅給出2003～2012年沿海地區(qū)綜合藍(lán)綠指數(shù)分解情況及趨勢變化（見圖3），沿海各地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)變化的分解結(jié)果（見表3）。

圖3 2003～2012年沿海地區(qū)的綜合藍(lán)綠指數(shù)分解及趨勢變化

圖3曲線趨勢變化顯示：①在整個(gè)樣本時(shí)期內(nèi)，藍(lán)綠前沿變化各年均對(duì)藍(lán)綠指數(shù)均具有較強(qiáng)的正影響作用。相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)變化除2005～2006年、2006～2007年、2009～2010年期間，其余各年對(duì)藍(lán)綠指數(shù)的影響為負(fù)。其中，相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)在以上三個(gè)期間的上升是由純藍(lán)綠指數(shù)變化與規(guī)模效應(yīng)變化的共同提高所致。藍(lán)綠指數(shù)變化在2004～2005年出現(xiàn)了較明顯的下降趨勢，這與我國2003年首次頒布的《全國海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃綱要》緊密相關(guān)，即海洋經(jīng)濟(jì)迅速增長的同時(shí)帶來了資源與環(huán)境的破壞。②2007年綜合藍(lán)綠指數(shù)變化達(dá)到高峰，在2006～2007年期間，相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)變化對(duì)藍(lán)綠指數(shù)做出較大貢獻(xiàn)。其中純藍(lán)綠指數(shù)變化和規(guī)模效應(yīng)變化共同促進(jìn)了相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)大幅度提高。這與“十一五”規(guī)劃中對(duì)資源和環(huán)境的規(guī)制與生態(tài)環(huán)境治理投資理念的轉(zhuǎn)變相一致，致使藍(lán)綠指數(shù)得到提高。③作為“十二五”規(guī)劃開局的第一年，2011～2012年期間，藍(lán)綠指數(shù)卻出現(xiàn)小于1的現(xiàn)象。這正代表了“期末效應(yīng)”，即地方政府往往通過提前消耗資源，降低環(huán)境治理力度等辦法來完成“十一五”海洋經(jīng)濟(jì)增長的任務(wù)與目標(biāo)。

表3 2003～2012年沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)分解結(jié)果

地區(qū) 相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)變化 藍(lán)綠前沿變化 純藍(lán)綠指數(shù)變化 規(guī)模效應(yīng)變化 藍(lán)綠指數(shù)變化

天津 0.976 1.268 0.994 0.982 1.237

河北 0.989 1.231 1.020 0.970 1.217

遼寧 1.032 1.206 1.041 0.991 1.244

上海 1.000 1.298 1.000 1.000 1.298

江蘇 1.011 1.257 1.009 1.003 1.272

浙江 0.916 1.242 0.932 0.983 1.138

福建 0.934 1.266 0.958 0.975 1.182

山東 0.831 1.276 0.870 0.956 1.061

廣東 1.000 1.234 1.000 1.000 1.234

廣西 1.025 1.218 1.000 1.025 1.249

海南 0.871 1.152 1.000 0.871 1.004

均值 0.960 1.240 0.983 0.977 1.191

表3的分解結(jié)果顯示：①2003～2012年沿海各地區(qū)相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)的均值為0.960，表明各地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)增長的藍(lán)綠指數(shù)未能達(dá)到藍(lán)綠前沿面并呈現(xiàn)發(fā)散趨勢。該分解結(jié)果是表2中沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)平均值為0.891的主要原因。②藍(lán)綠前沿的變化幅度對(duì)沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)具有較大的正向影響。其中，上海和廣東兩個(gè)地區(qū)始終處于藍(lán)綠前沿，其相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)保持不變，使得這兩個(gè)地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)均大于1。雖然海南的藍(lán)綠指數(shù)大于1，但相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)去卻小于1，說明海南在大力發(fā)展旅游服務(wù)業(yè)的過程中，雖然對(duì)資源的依賴程度相對(duì)較低，但是污染排放和環(huán)境治理兩種活動(dòng)具有時(shí)間效應(yīng)。隨著時(shí)間的推移，這兩種活動(dòng)的影響開始顯現(xiàn)。遼寧、江蘇、廣西的相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)大于1，表明這些地區(qū)一定程度向藍(lán)綠前沿靠攏。雖然這三個(gè)地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)均在0.5以下，因?yàn)檫@些地區(qū)的海洋資源生產(chǎn)力相對(duì)較低，部分海洋資源利用率低，且存在一定的海洋環(huán)境污染問題。但是，這些地區(qū)近年來已經(jīng)加大了環(huán)境治理投資力度，海洋環(huán)境污染治理措施初見成效。相比較而言，天津、河北、浙江、福建、山東、海南的相對(duì)藍(lán)綠指數(shù)小于1，表明這些地區(qū)不同程度的遠(yuǎn)離藍(lán)綠前沿。

2沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)的差異性分析

由于受區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、環(huán)境治理、資源稟賦等因素的影響，沿海地區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)之間存在著差異性，這種差異是逐漸拉大還是縮??？是否會(huì)持續(xù)存在抑或會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平逐漸減弱或消失？本節(jié)通過聚類矩陣和收斂指數(shù)的構(gòu)建進(jìn)一步分析這種區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)綠色增長的差異性。

2.1聚類分析

本文基于藍(lán)綠指數(shù)構(gòu)成中的純藍(lán)綠指數(shù)與規(guī)模效應(yīng)指數(shù)構(gòu)建了“聚類矩陣”，分析省際差異性。純藍(lán)綠指數(shù)由投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬可變的VRS-SE-DEA模型計(jì)算得到，規(guī)模效應(yīng)指數(shù)由藍(lán)綠指數(shù)與純藍(lán)綠指數(shù)的比值計(jì)算得到①。分別以1.2的純藍(lán)綠指數(shù)和0.8的規(guī)模效應(yīng)指數(shù)為臨界點(diǎn)對(duì)以上兩個(gè)指數(shù)進(jìn)行劃分，可將沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)劃分為四種類型，如圖4所示。

圖4 沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)的聚類矩陣

第一種“雙高型”，即純藍(lán)綠指數(shù)達(dá)到1.2以上及規(guī)模效應(yīng)指數(shù)達(dá)到0.8以上的省市，僅有上海、廣東兩省。第二種“低高型”包括遼寧、江蘇、浙江、福建4個(gè)省區(qū)，其純藍(lán)綠指數(shù)低于1.2而規(guī)模效應(yīng)指數(shù)在0.8之上。表明通過增加資源的消耗，采用污染型生產(chǎn)方式并不能實(shí)現(xiàn)海洋經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長，需要嚴(yán)格將生產(chǎn)規(guī)模控制在資源環(huán)境承載力范圍內(nèi)，并通過技術(shù)進(jìn)步提高資源利用率，生產(chǎn)方式向綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變。這些省區(qū)的今后改進(jìn)的重點(diǎn)在于提高技術(shù)管理水平，注重環(huán)境污染管制，合理配置資源。第三種“高低型”主要有天津、廣西、海南3個(gè)省市。特別是廣西省，其規(guī)模效應(yīng)指數(shù)僅為0.198，反映出這些省市與最優(yōu)規(guī)模存在較大的差距，今后應(yīng)重點(diǎn)在資源開采利用和環(huán)保的技術(shù)及管理上不斷進(jìn)行革新，整合要素資源，提高資源環(huán)境規(guī)模效應(yīng)。第四種“雙低型”包括河北、山東兩省。這兩省份以資源消耗、環(huán)境污染為代價(jià)取得海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其經(jīng)濟(jì)規(guī)模并不處于資源消耗量、污染物排放量和治理投資額的最優(yōu)規(guī)模，發(fā)展中資源環(huán)境的管理水平也相對(duì)落后，存在較大的改善空間。

2.2收斂性分析

本節(jié)從沿海三大經(jīng)濟(jì)區(qū)視角觀測沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)，利用收斂理論檢驗(yàn)沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)是否有收斂趨同的趨勢。本文利用Barro提出的絕對(duì) 收斂模型來研究沿海地區(qū)藍(lán)綠指數(shù)的演進(jìn)過程，其模型簡單描述為： 。這里 為年均藍(lán)綠指數(shù)， 為常數(shù)項(xiàng)， 表示 地區(qū)初始時(shí)期的藍(lán)綠指數(shù)的對(duì)數(shù)值， 為誤差項(xiàng)。如果 則表示存在絕對(duì) 收斂，即各區(qū)域藍(lán)綠指數(shù)向著同一穩(wěn)態(tài)水平趨近，落后地區(qū)存在追趕發(fā)達(dá)地區(qū)的趨勢，否則不存在收斂。進(jìn)行條件 檢驗(yàn)最常使用的方法是Panel Data固定效應(yīng)模型，它通過設(shè)定截面與時(shí)間固定效應(yīng)，即考慮不同地區(qū)的不同穩(wěn)態(tài)水平，也考慮各地區(qū)穩(wěn)態(tài)值隨時(shí)間的變化。條件 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑?。這里 為 地區(qū)在 時(shí)期的藍(lán)綠指數(shù)，如果 則表示存在條件 收斂，即各區(qū)域藍(lán)綠指數(shù)向各自的穩(wěn)態(tài)水平趨近，否則不存在條件收斂趨勢。

表4 沿海地區(qū)、三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的藍(lán)綠指數(shù)收斂性檢驗(yàn)

檢驗(yàn)類型與模型 變量 沿海地區(qū) 環(huán)渤海區(qū)域 長三角區(qū)域 珠三角區(qū)域

絕對(duì) 收斂檢驗(yàn)

常數(shù)項(xiàng) -0.025 -0.028 0.040 -0.064

-0.012*

（0.059） -0.016**

（0.045） 0.049*

（0.058） -0.044**

（0.021）

T統(tǒng)計(jì)量 -0.547 -0.910 0.777 -1.788

0.075 0.293 0.247 0.423

F

0.299 0.829 0.603 3.198

條件 收斂檢驗(yàn)

常數(shù)項(xiàng) -0.059 0.368 0.112 -0.005

-1.351***

（0.004） -1.066**

（0.037） -1.130**

（0.023） -0.279

（0.571）

T統(tǒng)計(jì)量 -3.378 -2.570 -2.916 -0.594

0.436 0.412 0.249 0.089

F 9.490 6.605 8.501 0.352

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)字為顯著性概率，*、**、***分別表示在10%、5%、1%顯著性水平上顯著。

表4檢驗(yàn)結(jié)果表明：沿海地區(qū)整體進(jìn)行的絕對(duì) 收斂和條件 收斂的回歸系數(shù)均為負(fù)值，且估計(jì)系數(shù)分別在10%和1%水平上顯著，說明估計(jì)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上是可靠的，沿海地區(qū)整體藍(lán)綠指數(shù)存在收斂趨勢。說明在國家大力發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)的背景下，各沿海地區(qū)存在著相互“追趕效應(yīng)”，各地區(qū)綠色發(fā)展水平存在趨同的趨勢。從沿海三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的條件 收斂檢驗(yàn)結(jié)果來看，珠三角地區(qū)未通過顯著性檢驗(yàn)；而環(huán)渤海、長三角與珠三角地區(qū)的條件 收斂回歸系數(shù)均為負(fù)值，且在5%水平上顯著。表明環(huán)渤海與長三角呈現(xiàn)區(qū)域間海洋經(jīng)濟(jì)綠色增長程度的差異化，未向相同的水平收斂，而是在不同的水平層次上收斂，且維持了穩(wěn)定的相互關(guān)系形態(tài)。

但沿海三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的絕對(duì) 收斂檢驗(yàn)結(jié)果卻有較大差異，環(huán)渤海與珠三角藍(lán)綠指數(shù)呈現(xiàn)顯著的收斂特征，而長三角則呈現(xiàn)出微弱的發(fā)散特征。從絕對(duì) 收斂回歸系數(shù)來看，環(huán)渤海和珠三角的 值為負(fù)，長三角地區(qū) 值為正，且均在統(tǒng)計(jì)上顯著，說明環(huán)渤海與珠三角地區(qū)內(nèi)部省份的藍(lán)綠指數(shù)存在絕對(duì) 收斂，而長三角地區(qū)內(nèi)部各省份藍(lán)綠指數(shù)并未表現(xiàn)出收斂趨勢，反而內(nèi)部各省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色增長程度差距有擴(kuò)大趨勢，意味著目前國家在海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展中應(yīng)該更注重長三角地區(qū)各省間的海洋經(jīng)濟(jì)綠色技術(shù)合作交流。

3政策建議

基于以上研究結(jié)論，本文從省域或區(qū)域視角提出政策建議。一是國家在海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展中應(yīng)更加注重環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)。聚類矩陣中河北及山東的藍(lán)綠指數(shù)均屬于雙低型的省份，環(huán)渤海海域生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)封閉，資源承載力十分有限，應(yīng)規(guī)劃和限制對(duì)其海洋自然資源的過度開發(fā)利用，減少資源依賴型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，同時(shí)加大環(huán)境的治理力度，調(diào)整沿海的排放布局和允許排放量的目標(biāo)體系，改善渤海的環(huán)境承載力。二是增強(qiáng)跨區(qū)域的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)交流和環(huán)境治理合作。例如廣西省可加快與珠三角地區(qū)的市場對(duì)接，改善投資環(huán)境，壯大產(chǎn)業(yè)規(guī)模，提升其要素集聚優(yōu)勢，摸清海洋資源和環(huán)境承載力，制定海洋資源開發(fā)、利用、配置和保護(hù)的規(guī)劃，加強(qiáng)廣泛合作，統(tǒng)籌陸海資源與環(huán)境。三是在每個(gè)區(qū)域培育新的增長極，帶動(dòng)鄰近地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)綠色增長。收斂結(jié)果明顯表明長三角區(qū)域內(nèi)部各省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色增長程度差距有擴(kuò)大趨勢，且上海的藍(lán)綠指數(shù)屬于雙高型的省份，可促進(jìn)上海真正成為長三角區(qū)域整體海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的增長極，同時(shí)天津和廣東可分別成為環(huán)渤海和珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)域帶動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展新的增長極。

參考文獻(xiàn)：

[1]Leipert C.A Critical Appraisal of Gross National Product： The Measurement of Net National Welfare and Environmental Accounting[J]. Journal of Economics Issues，1987，21（1）：357-373.

[2]Hall B，Kerr M L.1991～1992 Green Index： A State-by-state Guide to the Nations Environmental Health [M]. Island Press，1991.

[3]Esty D C，Levy M，Srebotnjak T，et al. Environmental Sustainability Index： Benchmarking National Environmental Stewardship[J]. New Haven： Yale Center for Environmental Law & Policy，2005：47-60.

[4]Rogge N. Undesirable Specialization in the Construction of Composite Policy Indicators： The Environmental Performance Index[J]. Ecological Indicators，2012，23（11）：143-154.

[5]2012中國綠色發(fā)展指數(shù)報(bào)告：區(qū)域比較 [M]. 北京：北京師范大學(xué)出版社，2012.

[6]2011中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報(bào)告：實(shí)現(xiàn)綠色的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型[M].北京：科學(xué)出版社，2011.

[7]朱勇華，張慶豐. 利用主成分分析法建立中國綠色GDP綜合指數(shù)[J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，4：32-37.

[8]吳翔，彭代彥. 中國各地區(qū)環(huán)境綜合指數(shù)研究[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2014，4：24-28.

[9]林衛(wèi)斌，陳彬. 經(jīng)濟(jì)增長綠色指數(shù)的構(gòu)建與分析——基于DEA方法[J]. 財(cái)經(jīng)研究，2011，37（4）：48-58.

[10]張江雪，王溪薇. 中國區(qū)域工業(yè)綠色增長指數(shù)及其影響因素研究[J]. 軟科學(xué)，2013，10：92-96.

[11]Anderson P，Petersen N C. A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis[J]. Management Science，1993，39（10）：1261-1264.

[12]晉盛武，王圣芳，夏柱兵. 出口貿(mào)易與污染排放、治理投資關(guān)系的實(shí)證分析[J]. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，6：20-25.

[13]F?re R，Grosskopf S，Norris M. Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries： Reply[J]. The American Economic Review，1997，87（5）：1040-1044.

[14]康旺霖，王壘，雷沁. 基于信息熵-TOPSIS方法的綠色采購績效評(píng)價(jià)研究[J]. 物流科技，2014，11：4-7.