遼寧省環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率及其收斂性研究

吳 洋

（沈陽師范大學(xué) 國際商學(xué)院，遼寧 沈陽 110034）

0 引言

地方政府承擔(dān)著經(jīng)濟(jì)建設(shè)的重任，同時，又是環(huán)境保護(hù)工作的主體，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的同時又要確保當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況可控，對由于經(jīng)濟(jì)建設(shè)而帶來的環(huán)境污染問題有著不可推卸的治理責(zé)任。遼寧省作為老工業(yè)基地，其面臨的環(huán)境污染問題非常嚴(yán)峻。在既要保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，又要保證環(huán)境狀況可控的前提下，遼寧省的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境保護(hù)之間能否實現(xiàn)平衡發(fā)展值得研究。因此，從參考環(huán)境因素的角度出發(fā)，測算遼寧省的投入-產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)效率，即環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率，進(jìn)而對效率值的變化趨勢進(jìn)行深入分析。

1 文獻(xiàn)綜述

目前，國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行了研究。IRAM 等[1]通過DEA 方法研究了2013-2017 年間主要OECD 國家的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率情況。SUZUKI 等[2]運用超效率的DEA 模型，采用能源消耗和人口數(shù)量作為投入，GDP 與二氧化碳排放量作為 產(chǎn)出測算2003-2012 年間歐盟、OPEC 組織和東盟國家的能源-環(huán)境-經(jīng)濟(jì)效率。SUBHASH等[3]運用DEA方法對2005年110個國家的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，以不同種燃料作為投入，將國內(nèi)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，將二氧化碳排放量作為非期望產(chǎn)出。林伯強(qiáng)等[4]運用非徑向方向距離函數(shù)的超效率DEA 模型，研究中國地級以上城市的綠色 經(jīng)濟(jì)效率，通過工具變量法解決經(jīng)濟(jì)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率之間的內(nèi)生性，并研究了經(jīng)濟(jì)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率存在先促進(jìn)后抑制的現(xiàn)象背后的機(jī)制問題。林進(jìn)忠等[5]運用DEA-SBM 模型測算中國省際的綠色經(jīng)濟(jì)效率，并從總體時序、空間特征、省際差異等方面進(jìn)行剖析，分析了經(jīng)濟(jì)集聚對本地及鄰近省份綠色經(jīng)濟(jì)效率的作用，并提出對策 建議。胡曉琳[6]則著重研究省際環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率的測算及其收斂性和影響因素，選用與Malmquist 模型相結(jié)合的DEA-EBM 模型，測算了2002-2013年中國各省份的環(huán)境效率及環(huán)境全要素生產(chǎn)率，認(rèn)為省級環(huán)境全要素生產(chǎn)率的差異會持續(xù)存在，并提出相應(yīng)的建議。張靜等[7]研究漢江生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶11 個城市在2003-2015 年間的城市效率，其中考慮了生 態(tài)環(huán)境成本問題。李宏偉等[8]運用多期DID模型，研究了2005-2018 年黃河流域各城市的綠色經(jīng)濟(jì)效率，認(rèn)為區(qū)域一體化政策促進(jìn)了黃河流域綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升，但政策作用只集中于中游地區(qū)，對上下游的影響不顯著。張碩等[9]將河北省的11 個城市作為研究對象，考察了2010-2018 年河北省綠色經(jīng)濟(jì)效率，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)存在環(huán)境成本高的情況，而河北省整體的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高。

通過對已有文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，個別文獻(xiàn)對投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取隨意性較大，難以真實反映實際環(huán)境經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀，特別是對環(huán)境污染指標(biāo)的選取，通常采用總量指標(biāo)而不是與地域面積相比較的相對量指標(biāo)，所以結(jié)果存在偏差。選擇傳統(tǒng)的CCR 和BCC 模型居多，這類徑向模型并不完全符合對環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率的測度，因為并非所有的投入及產(chǎn)出指標(biāo)都需要等比例擴(kuò)大或縮減，同時有些文獻(xiàn)還存在對DEA 模型的運用不夠準(zhǔn)確等問題。此外，尚未對當(dāng)前遼寧省的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率及其收斂性進(jìn)行研究。因此，從新的視角進(jìn)行指標(biāo)選取，運用窗口DEA-Hybrid 模型及條件β收斂檢驗對遼寧省2011-2019年14個城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率及其收斂性進(jìn)行實證分析。

2 研究設(shè)計

2.1 研究樣本與數(shù)據(jù)選取

選取2011-2019年遼寧省14個城市作為研究對象，數(shù)據(jù)來源于《遼寧省統(tǒng)計年鑒》。由于2011 年國家統(tǒng)計局和環(huán)境保護(hù)部對部分污染指標(biāo)的統(tǒng)計口徑進(jìn)行了調(diào)整，所以本研究選取的時間跨度為2011-2019 年。測算環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率就是在融入了環(huán)境因素的基礎(chǔ)上測算一個經(jīng)濟(jì)體的投入-產(chǎn)出效率，因此在投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取中需要加入環(huán)境因素指標(biāo)。在投入指標(biāo)中，選擇城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)（城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人數(shù)和個體從業(yè)人數(shù)的總和）作為勞動投入，選擇大中型工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計作為資本投入，選擇財政性環(huán)保支出作為政府的環(huán)保投入。在產(chǎn)出指標(biāo)中，由于人均GDP 不僅可以代表一個地區(qū) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況也可以反映人民的生活水平，因此選擇人均GDP 作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出成果；選擇工業(yè)二氧化硫排放強(qiáng)度和工業(yè)廢水排放強(qiáng)度作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，代表對空氣和水體的污染情況。如前所述，為了客觀、準(zhǔn)確地反映污染狀況，對兩種污染指標(biāo)都進(jìn)行了地域面積的相對化處理，即除以各城市的行政區(qū)域面積，得到兩種污染物的排放強(qiáng)度指標(biāo)[10]，具體見表1。

表1 指標(biāo)說明 Tab.1 indicator description

研究選取的投入和產(chǎn)出指標(biāo)共6 個，選擇的城市共14 個，與決策單元（DMU）數(shù)量應(yīng)大于投入和產(chǎn)出指標(biāo)總數(shù)的3 倍這個DEA 使用的一般原則相對照有一定差距[11]。正因為如此，Hybrid 模型結(jié)合窗口模型，在測算效率值時會人為增加DMU 數(shù)量，即在每一個窗口中增加DMU 數(shù)量，從而提高了 DMU 效率值測算的準(zhǔn)確度，避免了測算結(jié)果中效率值為1 的DMU 過多的現(xiàn)象。

2.2 模型構(gòu)建

傳統(tǒng)的CCR 或BCC 模型，各項投入和產(chǎn)出的擴(kuò)大和縮減是等比例的，所以這類模型也叫徑向模型，其缺點是各種產(chǎn)出都是弱可處置的，不能單獨對某一個指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。SBM 模型可以將某個非期望產(chǎn)出設(shè)置為強(qiáng)可處置，所以不必在減少非期望產(chǎn)出時以犧牲期望產(chǎn)出為代價，即可以單獨對某一個指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。但在現(xiàn)實生產(chǎn)中，有些指標(biāo)是需要等比例改進(jìn)的，而有些則不需要，此時就需要一種可以同時處理兩種情況的模型，這就是Hybrid 模型。Hybrid 模型可以將投入與產(chǎn)出指標(biāo)分為徑向類指標(biāo)和非徑向類指標(biāo)，如果所有指標(biāo)均為徑向，則Hybrid模型等同于徑向模型；如果所有指標(biāo)均為非徑向，則Hybrid 模型等同于SBM 模型。選取的投入指標(biāo)中，勞動投入和資本投入一般是等比例的，而環(huán)保支出的投入?yún)s不是。在產(chǎn)出指標(biāo)中，各種污染物排放一般是等比例的，而人均GDP 這一產(chǎn)出指標(biāo)就沒有必要 隨其他污染指標(biāo)等比例縮放。所以從選取指標(biāo)的特質(zhì)來看，Hybrid 模型比較適合，比單純的徑向模型或SBM 模型更有優(yōu)勢。

為了測算綜合技術(shù)效率，將規(guī)模報酬情況假設(shè)為不變，Hybrid 模型規(guī)劃式的一般形式為

式中，si（i=1,2,…,m）為投入指標(biāo)的松弛變量；sr(r=1,2,…,q)為產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量；X為xi的矩陣；Y為yr的矩陣；R 為徑向指標(biāo)；N 為非徑向指標(biāo)；m為投入指標(biāo)數(shù)量；m1為徑向指標(biāo)數(shù)量；m2為非徑向指標(biāo)數(shù)量；q為產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量；q1為徑向指標(biāo)數(shù)量；q2為非徑向指標(biāo)數(shù)量；k為當(dāng)前要測量的一個DMU 的標(biāo)記[12]。

窗口模型嚴(yán)格來說是一種計算模式而非具體的模型，所以一般需結(jié)合其他具體模型來實現(xiàn)。窗口模型常運用于面板數(shù)據(jù)分析，設(shè)置連續(xù)3 至4 年寬度的窗口，將對應(yīng)的面板數(shù)據(jù)放在一起作為參考集構(gòu)建生產(chǎn)技術(shù)前沿面，測算決策單元DMU 的效率 值。然后將同一寬度的窗口按照時間順序下移1 年，繼續(xù)測算窗口中的DMU 效率值，以此類推，直至將窗口推行到最后1 年。最后，將同一個DMU 的多個效率值取幾何平均值，即為該DMU 的效率值。此種方法的目的在于通過窗口增加DMU 的數(shù)量，使得測算的效率值更為精確，避免了因DMU 數(shù)量不足導(dǎo)致的效率值偏高的現(xiàn)象。

2.3 條件β收斂檢驗

條件β收斂檢驗是一種檢驗各經(jīng)濟(jì)體從長期角度看是否存在動態(tài)演化的趨勢，各個經(jīng)濟(jì)體之間的經(jīng)濟(jì)差異是否隨時間推移而縮小的一種檢驗方法。條件β收斂檢驗是相對于絕對β收斂檢驗而言的。絕對β收斂檢驗當(dāng)中，各經(jīng)濟(jì)體趨于收斂的是同一個穩(wěn)定狀態(tài)，而條件β收斂檢驗中，各經(jīng)濟(jì)體趨向于各自的穩(wěn)定狀態(tài)，所以條件β收斂檢驗 中，假設(shè)不同經(jīng)濟(jì)體的基礎(chǔ)條件和特征存在本質(zhì)不同，承認(rèn)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體與欠發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體之間的差距始終存在[6]。因此，條件β收斂檢驗方法主要用于檢驗各經(jīng)濟(jì)體是否隨時間推移而趨向各自的穩(wěn)定狀態(tài)。

3 環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值測算與結(jié)果分析

3.1 經(jīng)濟(jì)效率值測算

主要測算綜合技術(shù)效率值，即假設(shè)各省 市的生產(chǎn)狀態(tài)為規(guī)模報酬不變?？紤]到需要保證就業(yè)和招商引資的政策條件，假設(shè)投入越小效率越高并不符合實際情況，而是要按照既定條件下產(chǎn)出越大效率越高的思路，所以窗口Hybrid 模型選擇產(chǎn)出導(dǎo)向模型。關(guān) 于窗口模型的窗寬問題，一般的經(jīng)驗是選擇窗寬為3 至4[13]，即一個窗口包括3 至4 年的面板數(shù)據(jù)，然后逐漸將固定的窗寬下移，進(jìn)而可以將同一個DMU 測算出多個效率值。選用Hybrid 模型這種混合模型，需要 對各個指標(biāo)的性質(zhì)進(jìn)行區(qū)分，由于勞動投入和資本投入存在一個最佳比例。因此，將投入指標(biāo)中的城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)和大中型工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計兩項指標(biāo)設(shè)置為徑向指標(biāo)，將財政性環(huán)保支出設(shè)為非徑向指標(biāo)。污染物是同時產(chǎn)生和排放的，因此將工業(yè)二氧化硫排放強(qiáng)度和工業(yè)廢水排放強(qiáng)度兩項指標(biāo)設(shè)置為徑向指標(biāo)，將人均GDP 設(shè)置為非徑向指標(biāo)，Hybrid 模型才能更好地應(yīng)用。在這些指標(biāo)中，大中型工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計、財政性環(huán)保支出、人均GDP，這3 個指標(biāo)均通過GDP平減指數(shù)進(jìn)行了平減處理，從而減少物價水平波動帶來的影響。采用MaxDEA Ultra 8.19軟件運行窗口Hybrid 模型對2011-2019 年遼寧省14 個城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值進(jìn)行測算。因篇幅所限僅列出沈陽、大連、鞍山3 個城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值，具體見表2。

表2 2011-2019 年遼寧省部分城市環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值 Tab.2 environmental economic efficiency scores of some cities of Liaoning province during 2011-2019 by window Hybrid Model

續(xù)表2

表2 是在窗寬為3 的條件下（如此共形成7個窗口）使用Hybrid模型測算出的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)每一個DMU 除了2011 年、2019年之外，其他年份的效率值都不止一個。窗口模型的作用就是在DMU 數(shù)量不十分充足的情況下，通過設(shè)定窗口寬度，將多個橫截面的DMU 放在同一個窗口下以增加DMU的數(shù)量，進(jìn)而可以構(gòu)建一個DMU 數(shù)量更多的生產(chǎn)技術(shù)前沿面，然后測算每個DMU 效率值。在窗口不斷下移的過程中，每個 DMU 的效率值都會重新測算一次，從而使得效率值的測算結(jié)果更為精確。由于各個DMU 在部分年份中測算的效率值不止一個，為了達(dá)到有效分析數(shù)據(jù)的目的，可以將同一個年份同一個DMU 的不同效率值作幾何平均處理，得到唯一的幾何平均值，代表該DMU 在某年份中的實際效率值，這也是提高效率值準(zhǔn)確性的一種方法[14]。將同一個DMU 多個效率值進(jìn)行幾何平均處理之后的遼寧省14個城市2011-2019年的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值見表3。

表3 2011-2019 年遼寧省各城市環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值幾何平均值 Tab.3 geo-mean of environmental economic efficiency scores of all cities in Liaoning Province during 2011-2019

3.2 結(jié)果分析

通過對表3 中測算結(jié)果進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，首先，2011-2019 年遼寧省部分年份環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率處于DEA 有效狀態(tài)的城市有9個：大連（2 年）、撫順（4 年）、本溪（7年）、丹東（7 年）、營口（4 年）、阜新（2年）、遼陽（4 年）、盤錦（7 年）、朝陽（5年），其余5 個城市在9 年中均未能處于DEA有效狀態(tài)。這種差異主要源于各個城市人均GDP 以及環(huán)境污染物的排放強(qiáng)度。如果在 經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程中，投入要素相對較少、人均GDP 相對較高、環(huán)境污染物排放強(qiáng)度相對 較低，則該城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率測算結(jié)果就會傾向于較高數(shù)值；反之，則會傾向于較低的數(shù)值。從這個角度看，環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值可以反映出各城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間能否達(dá)到平衡，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時能否有效控制環(huán)境污染的情況。

其次，從2011-2019 年遼寧省各個城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值變化來看，阜新的變化最大，從2011 年的0.687 5 上升至2018 年、2019 年的1，其環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值連續(xù)兩年成為構(gòu)成生產(chǎn)技術(shù)前沿面的效率值，變化十分顯著。朝陽從2011 年的0.968 0 一路波動上升至2018 年和2019 年的1。大連從2011年的0.771 6 上升至2018 年和2019 年的1，上升的過程中波動幅度較大。盤錦的表現(xiàn)最為穩(wěn)定，9 年間有7 年的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值都處于生產(chǎn)技術(shù)前沿面上，在2014、2015 年中雖然效率值不是1，但也都在0.9 以上。相比之下，鞍山、營口、遼陽的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值則呈現(xiàn)出波動下行的趨勢。鞍山從2011年的0.968 4 下降到2019 年的0.653 8，營口從2011年的0.874 3下降到2019年的0.787 8，遼陽的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值在2011-2015 年中有4年都達(dá)到了1，但從2016 年開始出現(xiàn)下滑，到2019 年跌至0.743 2。其他城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值沒有表現(xiàn)出明顯的波動趨勢。

經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)與否、人口規(guī)模大小等導(dǎo)致的環(huán)境壓力因素雖然能夠?qū)σ粋€城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值產(chǎn)生影響，但并非起決定作用。以沈陽和大連為例，大連在2011-2019 年，環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值明顯波動上升，2018 年、2019 年都達(dá)到了1。而沈陽的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值變化呈U 型，先由2011 年的0.832 2 下降至2016 年的0.685 2，又再升高至2019 年的0.810 3，但從未達(dá)到過1。這些都表明同為遼寧省經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快、人口規(guī)模較大的城市，大連能夠逐步達(dá)到經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)相平衡的狀態(tài)，而沈陽則比較失衡。因此，環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值不僅受經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、人口規(guī)模的影響，還與各城市勞動和資本的投入比例、投入要素相互協(xié)調(diào)情況、生產(chǎn)技術(shù)與管理技術(shù)的高低、環(huán)保支出的使用過程、地方環(huán)保部門的環(huán)境治理手段與監(jiān)察力度、各企業(yè)的配合情況等密切相關(guān)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型的測算過程就是尋找能夠最佳綜合利用這些因素，進(jìn)而使“投入-產(chǎn)出”過程的整體績效最大化的那些DMU[15]。所以，環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值為1的城市就是全省14 個城市中經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境治理工作綜合表現(xiàn)最好的城市，而那些環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值小于1 的城市就是綜合表現(xiàn)尚有差距的城市。城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值越低，其綜合表現(xiàn)越差，說明其經(jīng)濟(jì)發(fā)展不充分，環(huán)境污染控制成效低。

3.3 收斂性分析

由于遼寧省的14 個城市存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)與環(huán)境污染情況的既定差異，且這種差異在短期內(nèi)將持續(xù)存在。因此，采用條件β收斂檢驗方法，將遼寧省 14 個城市2011-2019 年的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值整合可得到一組面板數(shù)據(jù)，以此為依據(jù)進(jìn)行分析。對于條件β收斂的檢驗方法，胡曉琳[6]根據(jù)先驗理論，采用構(gòu)建條件β收斂回歸模型的方法進(jìn)行檢驗。

式中，EEEit為第i個城市第t期的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值；EEEi,t-1為第i個城市第t-1 期的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值；β為模型的回歸系數(shù)；α為面板數(shù)據(jù)模型固定效應(yīng)截距；uit為隨機(jī)干擾項。

使用EViews10.0 軟件對模型進(jìn)行回歸檢驗，基于樣本面板數(shù)據(jù)的情況選擇個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)，并選擇交叉權(quán)重系數(shù)法（Cross-Section Weights）的面板校正標(biāo)注誤方法（Panel-Corrected Standard error），以便一定程度上解決復(fù)雜的面板誤差問題，如同步相關(guān)、異方差、序列相關(guān)等。模型回歸結(jié)果見表4。

表4 條件β收斂回歸結(jié)果 Tab.4 results of conditional βconvergence regression

在回歸結(jié)果中，β分別為-0.117 4、-0.834 6，均在1%的水平上顯著。德賓-沃森統(tǒng)計值為2.142 6，模型擬合度為0.490 9、調(diào)整擬合度為0.372 1，表明回歸結(jié)果良好。2011-2019 年遼寧省14 個城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值存在條件β收斂現(xiàn)象，各城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值呈向其自身穩(wěn)定狀態(tài)收斂的趨勢，其環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值的變化路徑逐漸趨于穩(wěn)定。這種收斂趨勢的收斂速度可以通過式（3）進(jìn)行測算[6]。

式中，β為回歸系數(shù)；T為基期和報告期的時間跨度；λ為收斂速度。

通過式（3）計算出λ的數(shù)值為0.224 9，表明遼寧省14 個城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值以平均每年22.49%的速度向其各自的穩(wěn)定狀態(tài)收斂。

條件β收斂檢驗的結(jié)果表明，2011- 2019 年遼寧省14 個城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值呈現(xiàn)向各自穩(wěn)定狀態(tài)收斂的趨勢，表現(xiàn)良好的城市繼續(xù)向著良好的穩(wěn)定狀態(tài)收斂，表現(xiàn)欠佳的城市也繼續(xù)向著各自欠佳的穩(wěn)態(tài)收斂，即無論該城市在處理經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系方面表現(xiàn)得如何，都在趨于穩(wěn)定。由此可以推斷，如果2011-2019 年遼寧省14 個城市為保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的平衡而采取的措施得當(dāng)，則該城市的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值就會慢慢向良好的方向收斂或一直處于良好狀態(tài)；而如果措施欠佳，則其環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值就會向欠佳方向收斂或一直處于欠佳狀態(tài)。因此，對于表現(xiàn)欠佳的城市，如果采用一貫的措施就會一直處于表現(xiàn)欠佳的狀態(tài)。所以，需要打破固有慣性思維，進(jìn)行政策調(diào)整。

4 結(jié)論

2011-2019 年遼寧省14 個城市在參考了環(huán)境因素條件下的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值可以直接反映該城市在協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的平衡能力。通過運用窗口Hybrid 模 型測算和條件β收斂方法檢驗發(fā)現(xiàn)，2011-2019 年遼寧省14 個城市很多都處于DEA 無效率狀態(tài)且各城市環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值存在分化現(xiàn)象。從整體來看，環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率值出現(xiàn)了下降，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的綜合表現(xiàn)上來看，各個城市都在向各自的穩(wěn)定狀態(tài)逐步收斂。所以，遼寧省的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率情況并不樂觀，未能充分實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的平衡。大部分城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不夠充分，環(huán)境狀況管控不佳。為此，遼寧省應(yīng)積極制定應(yīng)對策略，挖掘經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)撃?，提高環(huán)境保護(hù)成效。