중국은 개혁개방 이후 경제발전이 급속도로 향상되었으며, 연평균 9.68%의 성장률이 30여 년 동안 지속적으로 유지해 왔다. 하지만, 중국은 빠른 경제발전과 더불어 자원의 대량 소모와 환경문제가 갈수록 심각해지고 있다. 또한 자원의 고갈과 환경 악화는 오늘날 중국 경제발전에 큰 문제로 대두되었다. 중국의 경제성장, 자원절약 및 환경보호 3자 사이의 관계를 잘 조율하고 중국의 국가정책에 적합한 지속 가능한 경제발전 패러다임을 구축하는 것은 현재 중국정부가 시급히 해결해야 할 중요한 과제이다. 경제·자원·환경이 조화된 지속 가능한 발전을 촉진하기 위해서는 경제발전 과정에 자원소모와 환경에 미치는 부정적인 영향을 최소화해야 한다. 에코효율성은 경제와 자원환경의 지속 가능한 발전을 효과적으로 측정할 수 있는 척도이자 관리수단으로서 경제·자원·환경 복합시스템으로 종합적으로 반영하고 있다. 따라서 중국권역의 에코효율성의 수준을 과학적으로 평가하고, 권역간의 차이를 분석하여, 에코효율성에 영향을 미치는 요소를 분석하여, 중국권역의 에코효율성을 제고시킬 방안을 모색하는 것이 필요하다. 이는 중국의 경제를 발전시키기 위해서는 경제·자원·환경의 복합적인 요소의 합리적인 관리가 필수적이라는 것을 의미가 있는 것이다. 본 연구의 목적은 정적과 동적인 두 가지 측면에서 중국의 에코 효율성을 측정하는 것이다. 또한 권역별 에코효율성의 차이를 분석하고, 에코효율성의 관점에서 각 성의 경제와 자원 환경현황을 평가하여 에코효율성에 영향을 미치는 요소를 규명하고, 권역별 에코효율성을 높이는 방안을 탐색하기 위해서이다. 향후 중국은 에코효율성이 기업발전에 있어서 중요한 평가지표로 될 것이다. 에코효율성의 수준을 제고하기 위해 지역정부와 기업은 “에너지 소모가 높고, 배출이 높은” 것에 대하여 산업구조를 조정하고, 최적화하여 자원절약형 및 환경우호형 산업을 발전시켜야 한다. 최근 중요시되고 있는 환경 친화적 서비스의 평가를 위해서는 경제적 영향과 환경적 영향 사이의 유기적인 관계를 고려하고 있다. 하지만, 기존 연구에서는 주로 경제적 가치측면 만이 고려되었고, 환경적 영향과의 연관관계를 고려한 연구는 상대적으로 많이 이루어지지 않았다. 본 연구는 환경적 영향에 대한 경제적 가치를 판단하는 에코효율성(...
중국은 개혁개방 이후 경제발전이 급속도로 향상되었으며, 연평균 9.68%의 성장률이 30여 년 동안 지속적으로 유지해 왔다. 하지만, 중국은 빠른 경제발전과 더불어 자원의 대량 소모와 환경문제가 갈수록 심각해지고 있다. 또한 자원의 고갈과 환경 악화는 오늘날 중국 경제발전에 큰 문제로 대두되었다. 중국의 경제성장, 자원절약 및 환경보호 3자 사이의 관계를 잘 조율하고 중국의 국가정책에 적합한 지속 가능한 경제발전 패러다임을 구축하는 것은 현재 중국정부가 시급히 해결해야 할 중요한 과제이다. 경제·자원·환경이 조화된 지속 가능한 발전을 촉진하기 위해서는 경제발전 과정에 자원소모와 환경에 미치는 부정적인 영향을 최소화해야 한다. 에코효율성은 경제와 자원환경의 지속 가능한 발전을 효과적으로 측정할 수 있는 척도이자 관리수단으로서 경제·자원·환경 복합시스템으로 종합적으로 반영하고 있다. 따라서 중국권역의 에코효율성의 수준을 과학적으로 평가하고, 권역간의 차이를 분석하여, 에코효율성에 영향을 미치는 요소를 분석하여, 중국권역의 에코효율성을 제고시킬 방안을 모색하는 것이 필요하다. 이는 중국의 경제를 발전시키기 위해서는 경제·자원·환경의 복합적인 요소의 합리적인 관리가 필수적이라는 것을 의미가 있는 것이다. 본 연구의 목적은 정적과 동적인 두 가지 측면에서 중국의 에코 효율성을 측정하는 것이다. 또한 권역별 에코효율성의 차이를 분석하고, 에코효율성의 관점에서 각 성의 경제와 자원 환경현황을 평가하여 에코효율성에 영향을 미치는 요소를 규명하고, 권역별 에코효율성을 높이는 방안을 탐색하기 위해서이다. 향후 중국은 에코효율성이 기업발전에 있어서 중요한 평가지표로 될 것이다. 에코효율성의 수준을 제고하기 위해 지역정부와 기업은 “에너지 소모가 높고, 배출이 높은” 것에 대하여 산업구조를 조정하고, 최적화하여 자원절약형 및 환경우호형 산업을 발전시켜야 한다. 최근 중요시되고 있는 환경 친화적 서비스의 평가를 위해서는 경제적 영향과 환경적 영향 사이의 유기적인 관계를 고려하고 있다. 하지만, 기존 연구에서는 주로 경제적 가치측면 만이 고려되었고, 환경적 영향과의 연관관계를 고려한 연구는 상대적으로 많이 이루어지지 않았다. 본 연구는 환경적 영향에 대한 경제적 가치를 판단하는 에코효율성(Eco-efficiency)을 환경 친화적 서비스의 평가지표로서 사용하고, 이를 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용 하여 측정한다. 이들 간의 유기적인 관계를 고려하는데 있어서는 충분한 연구가 이루어져 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구는 환경적 요인과 경제적 요인 간의 유기적 관계를 고려하는 에코효율성(Eco-efficiency)을 사용한다, 에코효율성은 단위 환경요인에 대한 경제적 창출가치로 표현되는 지표로, 두 영향 사이의 상호이율배반적인 관계를 잘 반영할 수 있다. 이와 같은 에코효율성 측정과 관련해 가장 대표적이고 체계적인 방법으로 DEA (Data Envelopment Analysis)가 활용되어 왔다. DEA는 다수의 투입요소와 산출요소를 갖는 의사 결정단위의 상대적 효율성을 측정하는 선형계획모형이며, 다양한 분야에서 활용되어 왔다. 그러나 DEA를 활용하여 에코효율성을 측정한 기존 연구는 주로 국가나 산업을 대상으로 하는 거시적 분석이 주를 이루고 있으며, 미시적 측면에서 단일 서비스, 특히 환경 친화적 서비스에 에코효율성 분석을 시 도한 연구는 상대적으로 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 환경적 영향과 경제적 가치의 유기적 관계를 고려하지 못한 기존 환경친화적 서비스 평가의 한계를 극복하여, 이들 간의 유기적 관계를 고려하는 에코효율성을 서비스의 평가지표로 사용하고 이를 DEA를 활용해 측정하며, 이를 통해 서비스 특성에 따른 에코효율성의 차이를 분석한다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위해서 첫째, 부정적 산출물(undesirable output)을 포함한 3단계 DEA모형으로 중국 30개 성시의 정적 에코효율성을 평가하였다. 둘째, 부정적 산출물을 포함한 것을 분석할 수 있는 Malmquist-luenberger지수 분석기법을 활용하여 2011년-2015년 사이의 중국 각 권역의 에코효율의 변화를 측정하였다. 또한 생태 효율의 동태적인 변화를 평가하고 판단하며 효율성변화와 기술진보인 두 가지 표준치로 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부정적 산출물을 포함한 3단계 DEA모형을 이용하여 중국의 2011~2015년 사이 권역의 에코효율성에 대해 측정하였으며, 또는 외부 환경변수가 에코효율성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 첫 단계와 셋째 단계의 에코효율성을 비교한 결과, 조정 전과 후 각 권역, 지역의 중국 에코효율성에는 뚜렷한 변화가 있는 것으로 나타났다. 세부적으로 분석결과를 보면, 외부 환경변수와 임의요소의 영향을 제거한 후 전국 평균 기술효율성은 0.345에서 0.483으로, 평균 순수 기술효율성은 0.525에서 0.623으로, 평균 규모효율은 0.724에서 0.790으로 상승하였다. 이는 외부환경요소와 소음의 발생정도가 에코효율성에 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이는 3단계 DEA모형을 이용해 얻은 효율성 수치는 각 권역과 지역의 실제 에코효율성의 수준을 더 잘 반영한다는 것을 설명하고 있음을 의미한다. 둘째, Malmquist—luenberger지수를 이용하여 중국 권역 에코효율성에 대해 동태적인 분석을 수행하였다. ML지수의 분석결과, 2011~2015년 사이의 ML지수 평균치는 1.027이며, 이는 중국의 총 요소 에코효율성의 연평균 증가율이 2.7%라는 것을 의미한다. ML지수의 분석요소인 기술효율성과 기술진보지수를 분석해보면, 기술진보지수의 연평균 증가율이 4%이며. 기술효율성의 연평균 증가율이 -1.6%인 것으로 나타났다. 또한 2011~2012년을 제외한, 2013년과 2014년의 기술효율성 변화는 1보다 작은 것으로 나타났으며, 이는 기술효율성이 해마다 하락한다는 것을 의미한다. 이는 총 요소 에코효율성의 향상은 대부분 기술진보의 결과라고 예측할 수 있다. 상기의 결론 부분을 결과로 하여 본 연구의 시사점을 요약하면 다음과 같다. 본 연구는 중국 30개 성시의 2011년에서 2015년 사이의 생태효율성에 대해 측정하여 중국의 권역별 생태효율성의 차이를 분석하였다. 분석결과, 중국의 에코효율성이 전반적으로 효율성이 낮은 것으로 분석되었으며, 각 권역간 에코효율성의 차이가 비교적 큰 것으로 분석하였다. 따라서 중국은 각 권역은 체계적은 산업구조체계의 구조조정을 빠르게 진행하여야 한다. 따라서 중국은 에너지 소모가 높은 산업의 내부구조를 향상시키고, 전략적 신흥산업과 저탄소산업의 비중을 제고시켜야 한다. 다음단계로 중국은 에코효율성의 제고는 과학기술에 의거하는 것이 필요하고, 자체연구개발과 국제기술합작을 통해 재생 가능한 에너지 개발을 촉진하고 권역 간 에네르기를 이용하는 기술교류와 합작을 촉진하여, 권역 간의 생태효율성의 차이점을 점차 줄이고 중국의 각 권역별 에코효율성의 수준을 제고하는 것이다. 하지만 본 연구는 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 첫 번째, 본 연구에서는 DEA 효율성을 구하기 위해 투입요소와 산출요소의 변수를 사용하였다. 하지만 이 변수들은 에코효율성을 측정하는 데 충분하지 않다. 추후 연구에서는 에코효율성의 특성을 파악할 수 있는 좀 더 많은 변수들을 선정할 필요가 있다. 둘째, 본 연구는 3단계 DEA 모형을 개선하기 위해서 1단계에서는 부정적 산출물을 포함한 SBM 모형을 활용하였다. 둘째, 2단계에서 SFA회귀분석을 진행할 때 비록 패널 데이터를 사용하였지만, 이에 대해 무작위효과와 고정효과 분석을 실행하지 않았다. 향후에는 패널 데이터를 이용하여, SFA 회귀분석을 수행할 때 무작위효과와 고정효과의 분석이 필요하다. 셋째, 수식모델에 의존하는 DEA 연구의 특성상 다양한 투입 및 산출요소를 이용해야하며 분석 표본에 따라 효율성 결과가 변하는 점은 DEA모델을 이용한 효율성분석의 단점이라 할 수 있다. 특히 본 연구에서 이용한 투입요소와 산출요소만을가지고 에코효율성을 분석함에 따른 일반화의 한계점을 가지고 있다. 이러한 연구의 한계점은 향후 다양한 투입 및 산출요소를 활용하여 연구를 수행하는 것이 필요하며 다양한 분야에 적용하여 특성을 비교 분석하는 것도 필요하다.
중국은 개혁개방 이후 경제발전이 급속도로 향상되었으며, 연평균 9.68%의 성장률이 30여 년 동안 지속적으로 유지해 왔다. 하지만, 중국은 빠른 경제발전과 더불어 자원의 대량 소모와 환경문제가 갈수록 심각해지고 있다. 또한 자원의 고갈과 환경 악화는 오늘날 중국 경제발전에 큰 문제로 대두되었다. 중국의 경제성장, 자원절약 및 환경보호 3자 사이의 관계를 잘 조율하고 중국의 국가정책에 적합한 지속 가능한 경제발전 패러다임을 구축하는 것은 현재 중국정부가 시급히 해결해야 할 중요한 과제이다. 경제·자원·환경이 조화된 지속 가능한 발전을 촉진하기 위해서는 경제발전 과정에 자원소모와 환경에 미치는 부정적인 영향을 최소화해야 한다. 에코효율성은 경제와 자원환경의 지속 가능한 발전을 효과적으로 측정할 수 있는 척도이자 관리수단으로서 경제·자원·환경 복합시스템으로 종합적으로 반영하고 있다. 따라서 중국권역의 에코효율성의 수준을 과학적으로 평가하고, 권역간의 차이를 분석하여, 에코효율성에 영향을 미치는 요소를 분석하여, 중국권역의 에코효율성을 제고시킬 방안을 모색하는 것이 필요하다. 이는 중국의 경제를 발전시키기 위해서는 경제·자원·환경의 복합적인 요소의 합리적인 관리가 필수적이라는 것을 의미가 있는 것이다. 본 연구의 목적은 정적과 동적인 두 가지 측면에서 중국의 에코 효율성을 측정하는 것이다. 또한 권역별 에코효율성의 차이를 분석하고, 에코효율성의 관점에서 각 성의 경제와 자원 환경현황을 평가하여 에코효율성에 영향을 미치는 요소를 규명하고, 권역별 에코효율성을 높이는 방안을 탐색하기 위해서이다. 향후 중국은 에코효율성이 기업발전에 있어서 중요한 평가지표로 될 것이다. 에코효율성의 수준을 제고하기 위해 지역정부와 기업은 “에너지 소모가 높고, 배출이 높은” 것에 대하여 산업구조를 조정하고, 최적화하여 자원절약형 및 환경우호형 산업을 발전시켜야 한다. 최근 중요시되고 있는 환경 친화적 서비스의 평가를 위해서는 경제적 영향과 환경적 영향 사이의 유기적인 관계를 고려하고 있다. 하지만, 기존 연구에서는 주로 경제적 가치측면 만이 고려되었고, 환경적 영향과의 연관관계를 고려한 연구는 상대적으로 많이 이루어지지 않았다. 본 연구는 환경적 영향에 대한 경제적 가치를 판단하는 에코효율성(Eco-efficiency)을 환경 친화적 서비스의 평가지표로서 사용하고, 이를 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용 하여 측정한다. 이들 간의 유기적인 관계를 고려하는데 있어서는 충분한 연구가 이루어져 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구는 환경적 요인과 경제적 요인 간의 유기적 관계를 고려하는 에코효율성(Eco-efficiency)을 사용한다, 에코효율성은 단위 환경요인에 대한 경제적 창출가치로 표현되는 지표로, 두 영향 사이의 상호이율배반적인 관계를 잘 반영할 수 있다. 이와 같은 에코효율성 측정과 관련해 가장 대표적이고 체계적인 방법으로 DEA (Data Envelopment Analysis)가 활용되어 왔다. DEA는 다수의 투입요소와 산출요소를 갖는 의사 결정단위의 상대적 효율성을 측정하는 선형계획모형이며, 다양한 분야에서 활용되어 왔다. 그러나 DEA를 활용하여 에코효율성을 측정한 기존 연구는 주로 국가나 산업을 대상으로 하는 거시적 분석이 주를 이루고 있으며, 미시적 측면에서 단일 서비스, 특히 환경 친화적 서비스에 에코효율성 분석을 시 도한 연구는 상대적으로 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 환경적 영향과 경제적 가치의 유기적 관계를 고려하지 못한 기존 환경친화적 서비스 평가의 한계를 극복하여, 이들 간의 유기적 관계를 고려하는 에코효율성을 서비스의 평가지표로 사용하고 이를 DEA를 활용해 측정하며, 이를 통해 서비스 특성에 따른 에코효율성의 차이를 분석한다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위해서 첫째, 부정적 산출물(undesirable output)을 포함한 3단계 DEA모형으로 중국 30개 성시의 정적 에코효율성을 평가하였다. 둘째, 부정적 산출물을 포함한 것을 분석할 수 있는 Malmquist-luenberger지수 분석기법을 활용하여 2011년-2015년 사이의 중국 각 권역의 에코효율의 변화를 측정하였다. 또한 생태 효율의 동태적인 변화를 평가하고 판단하며 효율성변화와 기술진보인 두 가지 표준치로 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부정적 산출물을 포함한 3단계 DEA모형을 이용하여 중국의 2011~2015년 사이 권역의 에코효율성에 대해 측정하였으며, 또는 외부 환경변수가 에코효율성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 첫 단계와 셋째 단계의 에코효율성을 비교한 결과, 조정 전과 후 각 권역, 지역의 중국 에코효율성에는 뚜렷한 변화가 있는 것으로 나타났다. 세부적으로 분석결과를 보면, 외부 환경변수와 임의요소의 영향을 제거한 후 전국 평균 기술효율성은 0.345에서 0.483으로, 평균 순수 기술효율성은 0.525에서 0.623으로, 평균 규모효율은 0.724에서 0.790으로 상승하였다. 이는 외부환경요소와 소음의 발생정도가 에코효율성에 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이는 3단계 DEA모형을 이용해 얻은 효율성 수치는 각 권역과 지역의 실제 에코효율성의 수준을 더 잘 반영한다는 것을 설명하고 있음을 의미한다. 둘째, Malmquist—luenberger지수를 이용하여 중국 권역 에코효율성에 대해 동태적인 분석을 수행하였다. ML지수의 분석결과, 2011~2015년 사이의 ML지수 평균치는 1.027이며, 이는 중국의 총 요소 에코효율성의 연평균 증가율이 2.7%라는 것을 의미한다. ML지수의 분석요소인 기술효율성과 기술진보지수를 분석해보면, 기술진보지수의 연평균 증가율이 4%이며. 기술효율성의 연평균 증가율이 -1.6%인 것으로 나타났다. 또한 2011~2012년을 제외한, 2013년과 2014년의 기술효율성 변화는 1보다 작은 것으로 나타났으며, 이는 기술효율성이 해마다 하락한다는 것을 의미한다. 이는 총 요소 에코효율성의 향상은 대부분 기술진보의 결과라고 예측할 수 있다. 상기의 결론 부분을 결과로 하여 본 연구의 시사점을 요약하면 다음과 같다. 본 연구는 중국 30개 성시의 2011년에서 2015년 사이의 생태효율성에 대해 측정하여 중국의 권역별 생태효율성의 차이를 분석하였다. 분석결과, 중국의 에코효율성이 전반적으로 효율성이 낮은 것으로 분석되었으며, 각 권역간 에코효율성의 차이가 비교적 큰 것으로 분석하였다. 따라서 중국은 각 권역은 체계적은 산업구조체계의 구조조정을 빠르게 진행하여야 한다. 따라서 중국은 에너지 소모가 높은 산업의 내부구조를 향상시키고, 전략적 신흥산업과 저탄소산업의 비중을 제고시켜야 한다. 다음단계로 중국은 에코효율성의 제고는 과학기술에 의거하는 것이 필요하고, 자체연구개발과 국제기술합작을 통해 재생 가능한 에너지 개발을 촉진하고 권역 간 에네르기를 이용하는 기술교류와 합작을 촉진하여, 권역 간의 생태효율성의 차이점을 점차 줄이고 중국의 각 권역별 에코효율성의 수준을 제고하는 것이다. 하지만 본 연구는 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 첫 번째, 본 연구에서는 DEA 효율성을 구하기 위해 투입요소와 산출요소의 변수를 사용하였다. 하지만 이 변수들은 에코효율성을 측정하는 데 충분하지 않다. 추후 연구에서는 에코효율성의 특성을 파악할 수 있는 좀 더 많은 변수들을 선정할 필요가 있다. 둘째, 본 연구는 3단계 DEA 모형을 개선하기 위해서 1단계에서는 부정적 산출물을 포함한 SBM 모형을 활용하였다. 둘째, 2단계에서 SFA 회귀분석을 진행할 때 비록 패널 데이터를 사용하였지만, 이에 대해 무작위효과와 고정효과 분석을 실행하지 않았다. 향후에는 패널 데이터를 이용하여, SFA 회귀분석을 수행할 때 무작위효과와 고정효과의 분석이 필요하다. 셋째, 수식모델에 의존하는 DEA 연구의 특성상 다양한 투입 및 산출요소를 이용해야하며 분석 표본에 따라 효율성 결과가 변하는 점은 DEA모델을 이용한 효율성분석의 단점이라 할 수 있다. 특히 본 연구에서 이용한 투입요소와 산출요소만을가지고 에코효율성을 분석함에 따른 일반화의 한계점을 가지고 있다. 이러한 연구의 한계점은 향후 다양한 투입 및 산출요소를 활용하여 연구를 수행하는 것이 필요하며 다양한 분야에 적용하여 특성을 비교 분석하는 것도 필요하다.
Since the reform and opening up were kicked off, China has made enormous economic achievements, maintaining rapid economic growth at the average growth rate of 9.68% for over 30 years. When China's economy grows rapidly, it is also bringing huge consumption of resources and serious environmental pro...
Since the reform and opening up were kicked off, China has made enormous economic achievements, maintaining rapid economic growth at the average growth rate of 9.68% for over 30 years. When China's economy grows rapidly, it is also bringing huge consumption of resources and serious environmental problems. The resource exhaustion and environmental degradation have become the bottlenecks that have to be overcome. As industrialization goes deeper in China's economy, the government of China is confronted with the urgent task of coordinating economic growth, economical use of resources and environmental protection so as to build the sustainable model of economic growth that accords with realities in China. To promote the coordinated and sustainable growth of economy, resource and environment, it is important to use the minimum resource consumption and lowest impact on environment to maintain sustainable economic growth. As the effective measurement and management means of sustainable growth of economy, resource and environment, the eco-efficiency can generally reflect the actual coordinated development of economy, resource and environment. As a result, It is also imperative to effectively evaluate the efficiency in regional ecology, study regional differences in it, analyze factors that influence efficiency in regional ecology, and seek routes of improving efficiency in regional ecology, which can help China change the pattern of economic growth and promote sustainable development of the compound system of economy, resources and environment. The purpose of this study is to analyze the level of regional ecological efficiency in China from the static and dynamic aspects, and to analyze the differences in regional ecological efficiency. From the perspective of ecological efficiency, the economic and resource environment of various provinces and cities are evaluated, and the influencing factors of ecological efficiency are studied. Seek ways to improve the ecological efficiency of the region. In the future, the ecological efficiency will be an important evaluation index for the development of the enterprise. In order to improve the level of eco efficiency, regional governments and enterprises should adjust the development mode of "high energy consumption and high emissions" in the development process, adjust and optimize the industrial structure, and develop resource-saving and environment-friendly industries. In order to achieve these objectives, the author first evaluates the static ecological efficiency of 30 provinces in China by using the three phase DEA model containing undesired output. Secondly, the Malmquist-luenberger index method is applied to measure the change of total factor eco efficiency in China's provinces from 2011 to 2015, and the dynamic change of eco efficiency is judged, and it can be divided into two indicators of efficiency change and technological progress. The outcomes of the study might be summed up as follows: First of all, this paper apply the three stage DEA model which contains the undesirable output to evaluate China's regional eco-efficiency during 2011-2015 and analyze the external environment factors of eco-efficiency value. Compared to the eco-efficiency of the first and the third stages, the eco-efficiency of the provinces and cities before and after the adjustment has changed significantly. Excluding the impact of external environment variables and statistical noise, the nationwide average technical efficiency has increased from 0.345 to 0.483, and the average pure technical efficiency has increased from 0.525 to 0.623, while the average scale efficiency has increased from 0.724 to 0.790, all of which show that external environmental effects and statistical noise do have important effects on the eco-efficiency, and the efficiency value obtained by means of the three-stage DEA model can reflect the actual level of eco-efficiency in various provinces and cities. Secondly, China's regional ecological efficiency is dynamic analyzed by using the Malmquist - luenberger index. According to ML index and its decomposition, China's average total factor eco-efficiency is on the rise, such as, the average ML index during 2011-2015 is 1.027, therefore, the annual average growth rate of total factor eco-efficiency is 2.7%. When the author see the ML decomposition factor efficiency improvement index and technical progress index, the annual average growth rate of technical progress and efficiency improvement index is 4% and -1.6% respectively. Except for 2011-2012, the technical efficiency improvement index in other years is smaller than 1. It means that the technical efficiency is reduced year by year. Judging from this, the increase of total factor eco-efficiency is mainly caused by the technical progress. The implications of the study could be summarized as follows: This paper evaluates the eco-efficiency of 30 provinces in China from 2011 to 2015, analyzes the regional difference of eco-efficiency. The results show that the overall level of ecological efficiency in China is low, and the level of ecological efficiency varies greatly among the regions. Therefore, the modern industrial structure system should be developed to speed up the adjustment of the energy consumption structure. The government should attach importance to the upgrading of the internal structure of the high energy consumption industry, and improve the proportion of the strategic emerging industries and the low carbon industry. The improvement of ecological efficiency in the next stage of China will depend on the progress of science and technology. Through independent research and international technology cooperation, we will promote the development of renewable energy and new energy, and promote technology exchange and cooperation among regions, and gradually reduce the difference of eco-efficiency between regions, so as to improve the level of China's eco-efficiency. The limitations of the study could be summarized as follows: During the three stage DEA model improvement, the SBM model which contains the undesirable output will be put into practice in the first stage, however, the random effect and fixed effect fail to be analyzed during the SFA regression of second stage regardless of the panel data. This is our drawback. In such case, it is necessary to further research and analyze the random effect and fixed effect when the panel data are used for analyzing the truncation SFA regression.
Since the reform and opening up were kicked off, China has made enormous economic achievements, maintaining rapid economic growth at the average growth rate of 9.68% for over 30 years. When China's economy grows rapidly, it is also bringing huge consumption of resources and serious environmental problems. The resource exhaustion and environmental degradation have become the bottlenecks that have to be overcome. As industrialization goes deeper in China's economy, the government of China is confronted with the urgent task of coordinating economic growth, economical use of resources and environmental protection so as to build the sustainable model of economic growth that accords with realities in China. To promote the coordinated and sustainable growth of economy, resource and environment, it is important to use the minimum resource consumption and lowest impact on environment to maintain sustainable economic growth. As the effective measurement and management means of sustainable growth of economy, resource and environment, the eco-efficiency can generally reflect the actual coordinated development of economy, resource and environment. As a result, It is also imperative to effectively evaluate the efficiency in regional ecology, study regional differences in it, analyze factors that influence efficiency in regional ecology, and seek routes of improving efficiency in regional ecology, which can help China change the pattern of economic growth and promote sustainable development of the compound system of economy, resources and environment. The purpose of this study is to analyze the level of regional ecological efficiency in China from the static and dynamic aspects, and to analyze the differences in regional ecological efficiency. From the perspective of ecological efficiency, the economic and resource environment of various provinces and cities are evaluated, and the influencing factors of ecological efficiency are studied. Seek ways to improve the ecological efficiency of the region. In the future, the ecological efficiency will be an important evaluation index for the development of the enterprise. In order to improve the level of eco efficiency, regional governments and enterprises should adjust the development mode of "high energy consumption and high emissions" in the development process, adjust and optimize the industrial structure, and develop resource-saving and environment-friendly industries. In order to achieve these objectives, the author first evaluates the static ecological efficiency of 30 provinces in China by using the three phase DEA model containing undesired output. Secondly, the Malmquist-luenberger index method is applied to measure the change of total factor eco efficiency in China's provinces from 2011 to 2015, and the dynamic change of eco efficiency is judged, and it can be divided into two indicators of efficiency change and technological progress. The outcomes of the study might be summed up as follows: First of all, this paper apply the three stage DEA model which contains the undesirable output to evaluate China's regional eco-efficiency during 2011-2015 and analyze the external environment factors of eco-efficiency value. Compared to the eco-efficiency of the first and the third stages, the eco-efficiency of the provinces and cities before and after the adjustment has changed significantly. Excluding the impact of external environment variables and statistical noise, the nationwide average technical efficiency has increased from 0.345 to 0.483, and the average pure technical efficiency has increased from 0.525 to 0.623, while the average scale efficiency has increased from 0.724 to 0.790, all of which show that external environmental effects and statistical noise do have important effects on the eco-efficiency, and the efficiency value obtained by means of the three-stage DEA model can reflect the actual level of eco-efficiency in various provinces and cities. Secondly, China's regional ecological efficiency is dynamic analyzed by using the Malmquist - luenberger index. According to ML index and its decomposition, China's average total factor eco-efficiency is on the rise, such as, the average ML index during 2011-2015 is 1.027, therefore, the annual average growth rate of total factor eco-efficiency is 2.7%. When the author see the ML decomposition factor efficiency improvement index and technical progress index, the annual average growth rate of technical progress and efficiency improvement index is 4% and -1.6% respectively. Except for 2011-2012, the technical efficiency improvement index in other years is smaller than 1. It means that the technical efficiency is reduced year by year. Judging from this, the increase of total factor eco-efficiency is mainly caused by the technical progress. The implications of the study could be summarized as follows: This paper evaluates the eco-efficiency of 30 provinces in China from 2011 to 2015, analyzes the regional difference of eco-efficiency. The results show that the overall level of ecological efficiency in China is low, and the level of ecological efficiency varies greatly among the regions. Therefore, the modern industrial structure system should be developed to speed up the adjustment of the energy consumption structure. The government should attach importance to the upgrading of the internal structure of the high energy consumption industry, and improve the proportion of the strategic emerging industries and the low carbon industry. The improvement of ecological efficiency in the next stage of China will depend on the progress of science and technology. Through independent research and international technology cooperation, we will promote the development of renewable energy and new energy, and promote technology exchange and cooperation among regions, and gradually reduce the difference of eco-efficiency between regions, so as to improve the level of China's eco-efficiency. The limitations of the study could be summarized as follows: During the three stage DEA model improvement, the SBM model which contains the undesirable output will be put into practice in the first stage, however, the random effect and fixed effect fail to be analyzed during the SFA regression of second stage regardless of the panel data. This is our drawback. In such case, it is necessary to further research and analyze the random effect and fixed effect when the panel data are used for analyzing the truncation SFA regression.
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