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本文采用PCA—DEA方法，基于长江经济带城市群2006—2014年的数据，对其生态效率进行测度。研究发现，总体上，长江经济带城市群的生态效率逐年上升，但是各个城市群间生态效率存在明显差距，表现为长三角、滇中、长中游、成渝、黔中城市群依次递减趋势。
一、研究背景
《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》指出：以生态优先、绿色发展为统领，把保护、修复长江生态环境摆在首要位置，推动长江经济带建设成为生态文明的先行示范带。当前，长江经济带生态文明建设已引起政府部门和学术界的广泛关注。然而，仅2014年长江经济带发生256起环境污染事件，约占全国总数的54% 。早在1990年，“生态效率”就已被Schaltegger和 Sturm就提出，在经济增长过程中必须关注环境污染问题，以达到经济价值和环境效益的统一。此外，长江经济带横跨我国东中西三大地区，包括长江三角洲、长江中游、成渝、黔中和滇中5大城市群。基于流域经济特征，受自然地理位置、经济发展水平等因素影响，长江经济带各城市群的生态效率存在较大差距，不利长江经济带的协同治理。为此，本文将对长江经济带2006—2014年的生态效率进行测度，以求在科学测度其生态效率的基础上提出推动长江经济带绿色发展的政策建议。
二、生态效率的概念及研究方法
（一）生态效率的概念
Claude Fussler于1995年首次在中国提出了生态效率的概念，历经20多年，有关生态效率的内涵趋于完善。通常认为生态效率是指每单位的生产消费过程中造成的对生态环境的影响，或者每单位产出的资源消耗量和对环境污染产生的排放量。生态效率本质上都是从“经济”和“生态”两个维度来研究，即通过减少对资源的消耗和降低对环境的影响以产生最大的经效益。
（二）生态效率的测度方法
测度生态效率的方法有三种：单一指标法、指标体系法和模型法。单一指标法就是产品与服务的价值和环境影响增加量的比率，即“投入/产出”的比值。指标体系法如戴铁军和陆钟武（2005）从资源效率、能源效率和环境效率对高能源消耗企业的生态效率进行分析。白彩全等（2014）构建了生态环境效率、资源能源效益、经济绩效和循环经济4个准则层以测度生态效率。而更多的是采用模型法，包括数据包络分析模型、因子分析法和模糊层次分析法等来测量生态效率。本文借鉴马勇、刘军（2015）采用PCA—DEA的方法，在降低变量间相关性的同时，保存了变量的完整性，以求较科学地衡量长江经济带城市群的生态效率。首先运用PCA方法，对DEA方法的投入产出原始指标进行处理，将相关性大的原始指标进行PCA分析，提取适量主成分以反应原始指标最主要信息，之后再将处理后的数据代入DEA模型测度生态效率，力求使测度出来的长江经济带城市群的生态效率科学可信。
三、长江经济带城市群生态效率的测度与分析
（一）生态效率评价的指标体系构建及测度过程
1.生态效率的评价指标体系。生态效率的评价指标体系包括“投入”和“产出”两个维度，投入指标主要是指在生产过程中主要投入的各相关变量；产出指标主要指该地区生产的产品或服务价值的总和。本文将环境污染（非合意产出）作为投入指标处理，在非合意产出指标中，将从环境污染和环境治理两个方面进行综合评价。各指标所包含的具体变量如下表所示：
2.生态效率测度的具体处理过程。本文首先用spss20软件对长江经济带77个地级市各个年份的投入产出数据进行主成分分析，提取主成分后采用DEA2.1软件对各个地级市的生态效率进行测度。以2006年数据为例，对PCA-DEA操作过程做详细描述。
提取主成分之前，要对数据相关性进行检验，本文将测度生态效率的原始指标相关性进行检验，总体而言变量相关性在0.7—0.8之间，存在强相关性。
变量间存在较大相关性得到验证后，就可以对投入变量进行主成分分析：先对数据做标准化处理；然后用主成分法求公因子，公因子的提取按照累积方差贡献度超过85%的标准，并结合因子载荷矩阵或旋转后的因子载荷矩阵，据之分析提取的公因子的实际意义；最后输出的因子得分系数矩阵就是提取的各个主成分。本研究对2006年各个城市的生态效率测度结果如下文所示。
根据输出结果，KMO=0.81，一般KMO=0.7就可进行主成分分析，此外，sig.=0，即说明变量间存在相关性，进一步验证主成分分析的可行性。
根据“公因子的提取按照累积方差贡献度超过85%”的标准，本文对生态效率的相关指标提取了5个主要因子，5个主成分的累计贡献率达到86.40%。
本文对1个产出项（国民生产总值）和5个投入项（5个主成分）进行规模收益不变的标准DEA模型估计。对比简单的DEA模型，纯粹的DEA模型测度出的长江经济带城市群的生态效率，有较多城市的生态效率为1，且结果存在高估，而对原始数据进行PCA-DEA处理后，各个城市的生态效率值区分度高，结果得到有效改善。
（二）长江经济带城市群生态效率测度结果分析
为研究长江经济带城市群2006年至2014年生态效率的变化趋势，本文将长江经济带城市群每个年份的生态效率均值用散点图表示，结合图2，长江经济带城市群的生态效率逐年上升，尤其是从2010年开始，生态效率上升快，这可能与国家更加重视生态环境建设以及长江经济带各省市的努力有关。
本文将长江经济带77个城市按照所属城市群归类，计算出五大城市群在2006—2014年的生态效率均值，以对比长江经济带城市群的生态效率水平。如图3所示，长江经济带五大城市群的生态效率大体呈逐年上升状态，但是各个城市群间生态效率存在明显差距，表现为长三角、滇中、长中游、成渝、黔中城市群依次递减趋势。长三角城市群每年的生态效率均明显高于其他四个城市群，从生态效率具体值可以得出，在2012年以后长三角生态效率达到0.5以上，但是与生态效率最优前沿水平（生态效率值为1）对比，还有较大差距，这也进一步证实长江经济带进行生态文明建设的必要性。
四、研究结论与政策建议
长江经济带城市群生态文明建设是我国一大发展战略。本文基于PCA-DEA方法，研究了长江经济带城市群的生态效率，最终得出，总体上，长江经济带城市群的生态效率逐年上升，但是各个城市群间生态效率存在明显差距，表现为长三角、滇中、长中游、成渝、黔中城市群依次递减趋势。基于研究结论，本文提出如下几点建议：（1）生态效率水平高的城市应继续发挥带动作用，以促进邻近地区生态效率水平的提高。通过产业转移、经济合作等模型，加强五大城市群间合作，以提升长江经济带城市群的生态效率水平；（2）在长江经济带“河长制”的基础上，可以进一步发挥中央政府在生态效率的协调与监督作用，以促进长江经济带城市群的生态协同治理，实现长江经济带生态环境建设的互利共赢。（作者单位为重庆大学公共管理学院）
作者简介：许丽珍（1993-），女，福建漳州人，重庆大学公共管理学院产业经济学硕士研究生。
叶长华（1982-），男，重庆荣昌人，重慶大学公共管理学院应用经济学博士研究生。
基金项目：国家社会科学基金项目（15BJL115），重庆大学中央高校基本科研业务费重庆市重点研究基地项目（106112015CDJSK01JD14）。
一、研究背景
《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》指出：以生态优先、绿色发展为统领，把保护、修复长江生态环境摆在首要位置，推动长江经济带建设成为生态文明的先行示范带。当前，长江经济带生态文明建设已引起政府部门和学术界的广泛关注。然而，仅2014年长江经济带发生256起环境污染事件，约占全国总数的54% 。早在1990年，“生态效率”就已被Schaltegger和 Sturm就提出，在经济增长过程中必须关注环境污染问题，以达到经济价值和环境效益的统一。此外，长江经济带横跨我国东中西三大地区，包括长江三角洲、长江中游、成渝、黔中和滇中5大城市群。基于流域经济特征，受自然地理位置、经济发展水平等因素影响，长江经济带各城市群的生态效率存在较大差距，不利长江经济带的协同治理。为此，本文将对长江经济带2006—2014年的生态效率进行测度，以求在科学测度其生态效率的基础上提出推动长江经济带绿色发展的政策建议。
二、生态效率的概念及研究方法
（一）生态效率的概念
Claude Fussler于1995年首次在中国提出了生态效率的概念，历经20多年，有关生态效率的内涵趋于完善。通常认为生态效率是指每单位的生产消费过程中造成的对生态环境的影响，或者每单位产出的资源消耗量和对环境污染产生的排放量。生态效率本质上都是从“经济”和“生态”两个维度来研究，即通过减少对资源的消耗和降低对环境的影响以产生最大的经效益。
（二）生态效率的测度方法
测度生态效率的方法有三种：单一指标法、指标体系法和模型法。单一指标法就是产品与服务的价值和环境影响增加量的比率，即“投入/产出”的比值。指标体系法如戴铁军和陆钟武（2005）从资源效率、能源效率和环境效率对高能源消耗企业的生态效率进行分析。白彩全等（2014）构建了生态环境效率、资源能源效益、经济绩效和循环经济4个准则层以测度生态效率。而更多的是采用模型法，包括数据包络分析模型、因子分析法和模糊层次分析法等来测量生态效率。本文借鉴马勇、刘军（2015）采用PCA—DEA的方法，在降低变量间相关性的同时，保存了变量的完整性，以求较科学地衡量长江经济带城市群的生态效率。首先运用PCA方法，对DEA方法的投入产出原始指标进行处理，将相关性大的原始指标进行PCA分析，提取适量主成分以反应原始指标最主要信息，之后再将处理后的数据代入DEA模型测度生态效率，力求使测度出来的长江经济带城市群的生态效率科学可信。
三、长江经济带城市群生态效率的测度与分析
（一）生态效率评价的指标体系构建及测度过程
1.生态效率的评价指标体系。生态效率的评价指标体系包括“投入”和“产出”两个维度，投入指标主要是指在生产过程中主要投入的各相关变量；产出指标主要指该地区生产的产品或服务价值的总和。本文将环境污染（非合意产出）作为投入指标处理，在非合意产出指标中，将从环境污染和环境治理两个方面进行综合评价。各指标所包含的具体变量如下表所示：
2.生态效率测度的具体处理过程。本文首先用spss20软件对长江经济带77个地级市各个年份的投入产出数据进行主成分分析，提取主成分后采用DEA2.1软件对各个地级市的生态效率进行测度。以2006年数据为例，对PCA-DEA操作过程做详细描述。
提取主成分之前，要对数据相关性进行检验，本文将测度生态效率的原始指标相关性进行检验，总体而言变量相关性在0.7—0.8之间，存在强相关性。
变量间存在较大相关性得到验证后，就可以对投入变量进行主成分分析：先对数据做标准化处理；然后用主成分法求公因子，公因子的提取按照累积方差贡献度超过85%的标准，并结合因子载荷矩阵或旋转后的因子载荷矩阵，据之分析提取的公因子的实际意义；最后输出的因子得分系数矩阵就是提取的各个主成分。本研究对2006年各个城市的生态效率测度结果如下文所示。
根据输出结果，KMO=0.81，一般KMO=0.7就可进行主成分分析，此外，sig.=0，即说明变量间存在相关性，进一步验证主成分分析的可行性。
根据“公因子的提取按照累积方差贡献度超过85%”的标准，本文对生态效率的相关指标提取了5个主要因子，5个主成分的累计贡献率达到86.40%。
本文对1个产出项（国民生产总值）和5个投入项（5个主成分）进行规模收益不变的标准DEA模型估计。对比简单的DEA模型，纯粹的DEA模型测度出的长江经济带城市群的生态效率，有较多城市的生态效率为1，且结果存在高估，而对原始数据进行PCA-DEA处理后，各个城市的生态效率值区分度高，结果得到有效改善。
（二）长江经济带城市群生态效率测度结果分析
为研究长江经济带城市群2006年至2014年生态效率的变化趋势，本文将长江经济带城市群每个年份的生态效率均值用散点图表示，结合图2，长江经济带城市群的生态效率逐年上升，尤其是从2010年开始，生态效率上升快，这可能与国家更加重视生态环境建设以及长江经济带各省市的努力有关。
本文将长江经济带77个城市按照所属城市群归类，计算出五大城市群在2006—2014年的生态效率均值，以对比长江经济带城市群的生态效率水平。如图3所示，长江经济带五大城市群的生态效率大体呈逐年上升状态，但是各个城市群间生态效率存在明显差距，表现为长三角、滇中、长中游、成渝、黔中城市群依次递减趋势。长三角城市群每年的生态效率均明显高于其他四个城市群，从生态效率具体值可以得出，在2012年以后长三角生态效率达到0.5以上，但是与生态效率最优前沿水平（生态效率值为1）对比，还有较大差距，这也进一步证实长江经济带进行生态文明建设的必要性。
四、研究结论与政策建议
长江经济带城市群生态文明建设是我国一大发展战略。本文基于PCA-DEA方法，研究了长江经济带城市群的生态效率，最终得出，总体上，长江经济带城市群的生态效率逐年上升，但是各个城市群间生态效率存在明显差距，表现为长三角、滇中、长中游、成渝、黔中城市群依次递减趋势。基于研究结论，本文提出如下几点建议：（1）生态效率水平高的城市应继续发挥带动作用，以促进邻近地区生态效率水平的提高。通过产业转移、经济合作等模型，加强五大城市群间合作，以提升长江经济带城市群的生态效率水平；（2）在长江经济带“河长制”的基础上，可以进一步发挥中央政府在生态效率的协调与监督作用，以促进长江经济带城市群的生态协同治理，实现长江经济带生态环境建设的互利共赢。（作者单位为重庆大学公共管理学院）
作者简介：许丽珍（1993-），女，福建漳州人，重庆大学公共管理学院产业经济学硕士研究生。
叶长华（1982-），男，重庆荣昌人，重慶大学公共管理学院应用经济学博士研究生。
基金项目：国家社会科学基金项目（15BJL115），重庆大学中央高校基本科研业务费重庆市重点研究基地项目（106112015CDJSK01JD14）。