期刊信息
 

刊名:山东农业工程学院学报
曾用名:山东省农业管理干部学院学报;农业管理科学
主办:山东农业工程学院
ISSN:2095-7327
CN:37-1500/S
语言:中文
周期:月刊
影响因子:0
被引频次:22940
数据库收录:
人大复印报刊资料;期刊分类:高等教育
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山东省生态创新效率测度及影响机制(2)

来源:山东农业工程学院学报 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-07-08 11:12

【作者】网站采编

【关键词】

【摘要】三、山东省生态创新效率测度 (一)测度体系及数据来源 生态创新系统既需要充分考虑资源环境的约束,又需要充分考虑创新投入与产出的效率,因此选

三、山东省生态创新效率测度

(一)测度体系及数据来源

生态创新系统既需要充分考虑资源环境的约束,又需要充分考虑创新投入与产出的效率,因此选取指标时综合考量创新、环境、资本等投入指标,而且生态创新关注能源利用效率和污染减少,且创新过程与能源投入具有密不可分的依赖关系,将能源投入也纳入投入指标,能源消耗量用单位GDP能耗反映[23]。在相关研究的基础上,结合山东省省情,构建包含准则层、领域层及指标层三个层次指标体系,其中领域层涵盖创新投入、环境投入、资本投入、能源投入等四个投入指标,包含创新产出、环境产出、经济产出等三个期望产出指标和非期望产出等融合“创新—资源—环境—经济”于一体的山东省生态创新效率测度指标体系,具体见表1所列。

表1 生态创新效率测度指标体系注:ERI的测算参考王志平(2014)[24]。准则层领域层投入生态创新效率期望产出创新投入环境投入资本投入能源投入经济产出创新产出环境产出非期望产出非期望产出指标层R&D经费支出R&D人员全时当量环境污染治理投资支出地区教育经费支出物质资本存量能源消耗量人均GDP第三产业增加值专利申请授权量综合能耗产出率绿色GDP(根据ERI调整后)三废(废水、废气、固体废弃物)排放物

表1中指标所需数据取自2010—2019年《山东省统计年鉴》以及2009—2018 年山东省经济与社会发展统计公报,部分缺失数据采用线性插值法补齐,保证了数据来源的权威性和可信度。

(二)测度方法

为切实衡量山东省生态创新效率,分别采用改进的EBM 模型和Malmquist 生产率指数,运用静态和动态相结合的方法综合测度。

1.静态效率测算方法——改进的EBM模型

由于创新、资源、环境、经济之间关系的复杂性,既有期望产出又有非期望产出,径向和非径向关系同时存在,因此在EBM 模型的基础上扩展为包含非期望产出的非导向EBM模型用于测算静态的生态创新效率,具体见式(1)。

其中:bpq代表第q个省份的第p种非期望产出;代表第r种期望产出和第p种非期望产出的松弛向量,如果两者的值大于0,说明实际的投入和产出低于生产前沿边界的水平,静态AGTFP有改进空间;w-i表示第i种投入要素的权重,反映投入要素i的重要程度,且满足代表第r种期望产出的权重;代表第p种非期望产出的权重。

在模型(1)中期望产出和非期望产出以及投入要素的重要程度通过权重体现,需要事先确定好,通常是以主观设定,难以切实反映其重要程度。本研究把熵权法引入EBM模型,以更客观、更合理地反映各DMU间的生态创新效率差异。

基于拓展的EBM模型测算的AGTFP属于静态分析,其经济含义是在既定时期既定生产技术条件下,某省份对投入资源的利用并实现产出程度。还可以把无效率值分解为投入无效率、期望产出无效率和非期望产出无效率[25],但难以刻画AGTFP 动态变化情况,更难以识别增长的源泉,因此,进一步采用DEA-Malmquist 生产率指数测算动态生态创新效率。

2.动态生态创新效率测度方法——DEAMalmquist生产率指数

根据Fare et al.(1994)[26]的DEA-Malmquist(Total Factor Productivity,TFPCH)指数,具体见式(2)。

其中:Dt代表变量间的距离函数;x,y分别表示投入、产出变量。进一步分解得式(4)。

其中:EFFCH 代表技术效率变化;TECHCH 代表技术进步变化。EFFCH 还可分解为纯技术效率变化(PECH)和规模效率变化(SECH),即EFFCH=PECH×SECH,于是得式(6)。

(三)测度结果

1.静态效率

基于改进的EBM模型测度的山东省生态创新效率及三大经济圈(1)的情况如图1所示。由图1可知,山东省生态创新效率值在2009—2018 年处于0.65~0.85之间缓慢增长,均值为0.742,区域异质性明显,胶东经济圈的生态创新效率在2009—2018年一直领涨于省会经济圈和鲁南经济圈,在0.75~0.95 之间缓慢增长,2013—2014 年呈现明显上升,之后增幅回落,2018 年再次呈现明显增长,达到0.929。鲁南经济圈的生态创新效率在0.7 左右微幅波动,2014 年小幅下降,降至0.654,之后缓慢上升,2018 年达到0.811。省会经济圈的生态创新效率值在0.55~0.75 之间波动,均值为0.642,略低于胶东经济圈和鲁南经济圈。

图1 2009—2018年山东省生态创新效率

2.动态效率

基于DEA-Malmquist 生产率指数测算的山东省生态创新效率增长率指数及解构情况见表2 所列。由表2可以看出,山东省生态创新效率增长率平均为0.963,相较前沿面降低3.7%,整体状况不尽如人意,这个结果与郭海红(2018)[12]的测度结果相近。究其原因,生态创新技术进步指数下降3.6%,生态创新技术效率指数下降0.1%,山东省生态技术进步水平并未实现根本性的变革和提高,这也是生态创新效率增长指数降低的主要原因。区域比较看,胶东经济圈的5个地级市生态创新技术效率实现增长,并且青岛、威海的生态创新技术进步水平高于1,实现了生态创新技术进步的提高,带动青岛、威海2个城市的生态创新增长率实现高于1%的增长。省会经济圈中只有济南实现了生态创新技术进步的增长,带动生态创新增长率实现3.8%的增长,其余5个城市生态创新技术进步指数均不同程度地下降。滨州的生态创新技术效率增长指数实现1.4%的增长,而淄博、聊城的生态创新技术效率分别下降1.1%、1.9%。鲁南经济圈中的4个城市生态创新增长指数均不同程度地下降,其中枣庄的降幅最大,达到5.7%。总体来看,山东省生态创新效率实现增长的地级市总共只有青岛、威海、济南,占比仅为18.75%,整体情况不容乐观。

文章来源:《山东农业工程学院学报》 网址: http://www.sdnygcxyxb.cn/qikandaodu/2021/0708/750.html

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