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长三角区域生态绿色发展模式与路径研究
Research on the Green Development Pattern and Path of Ecology in Yangtze River Delta

纳入环境效率评价投入指标中进行了较为深入的探讨；李力等运用 DEA 模型，
将废气排放总量取负数纳入产出指标中，测算了中国工业的发展效率；王俊能等
将 COD 和 SO 2 排放量作为投入指标考虑，对中国大陆地区 31 个省市自治区的

环境效率进行了测算。
然而，以上这些研究在评估环境效率时，多数是将污染物作为投入指标来
考虑并进行计算的，无法有效地区分期望产出和非期望产出所带来的影响，不符
合效率评价的基本要求，其他一些研究则是对非期望产出进行转换或处理，如将

非期望产出取负数或倒数来进行处理，这样虽然能够在模型中进行计算，但是并
不符合实践的要求。GlassC 在利用 DEA 模型测度造纸厂效率时，首次考虑了环
境因素对生产效率的影响，并主张将非期望产出和期望产出同等对待；Chung 等
基于对非期望产出影响的考虑，提出了一种新的方向性距离函数，较好地解决了

非期望产出的效率评价问题。自此以后，越来越多的学者将非期望产出纳入对环
境效率的评价中。Runar 等和 Gomes 等分别开发出了考虑非期望产出的非参数
DEA 效率评价模型；Zhang 等构建了一个可同时实现非期望产出减少和期望产出
增加的 DEA 模型，并以此分析了中国区域工业系统的环境效率；Wu 等将引起

PM2.5 排放的典型的可能性因素作为投入指标，PM2.5 作为非期望产出，评估了
中国大陆 2012 年各省市 PM25 的排放效率；彭海珍等通过 DEA 模型，在考虑非
期望产出的基础上分析了中国企业不同所有制结构下环境效率的差异；涂正革等
构建了一个考虑非期望产出的 DEA 模型，分析了中国 30 个省市的工业环境效

率；胡鞍钢等运用了一种新的方向性距离函数，测度了环境因素约束下中国各省
市的环境技术效率。
现有研究为环境效率的评价和 DEA 模型的拓展做出了许多有益的探索，但
以上绝大多数研究在解决效率评价过程中的非期望产出问题后，都忽略了评价模

型的径向和角度问题。Cooper 等将 DEA 测度效率的模型分为 4 类：一是径向的
和角度的；二是径向的和非角度的；三是非径向的和角度的；四是非径向的和
非角度的。径向的 DEA 模型代表在对决策单元进行效率评价时，投入和产出始
终保持一定的比例，角度的 DEA 模型代表在对决策单元进行效率评价时，始终

基于投入或产出不变的选择。而上文所列研究绝大多数都运用了径向的、角度
的 DEA 模型来进行效率评价。在这种情况下，当存在投入过度或产出不足时，
径向的 DEA 效率测度往往会高估评价对象的效率；而角度的 DEA 效率测度由

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