王竹君 任保平

摘要：运用三阶段DEA模型，将福利变化与成果分配、生态环境保护以及居民经济素质作为外部环境因素，测算我国各省份地区经济效率变动。结果表明，三大外部环境因素对地区经济效率的影响显著；全国地区经济效率呈现出“东部高、西部低”的明显趋势，而且这种突出差异来自于规模效率的影响，西部的规模效率严重低于东部与中部地区；同时，西部与中部地区的三大外部环境因素表现不足，显著降低地区经济效率。

关键词：地区经济效率；福利水平与成果分配；国民经济素质；生态环境保护

中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2018）04-0008-09

一、引言

自改革开放以来，中国经济一直保持高增长态势。中国科学院中国现代化研究中心发布《中国现代化报告》提出的中国第二次现代化评价指标中，人均国民收入、人均购买力、R&D;研究人员比例、单位GDP的能源消耗等指标的国际差距很大；报告同时指出中国现代化的不平衡主要表现在地区不平衡。区域经济发展极不均衡，地区效率水平差异显著，造成地区间居民生活水平及居民经济素质差异化明显。

十九大报告指出中国特色社会主义进入新时代的重大判断，深刻揭示了我国经济进入新时代，由高速增长转向中高速增长，由高速增长阶段转向注重高质量发展的发展阶段。这一时期除了对经济增长的要求外，还对社会、环境等方面提出了以下要求：一是实现低收入向中等收入的转变，缩小贫困收入差距，提高居民福利水平，实现财富的公平分配；二是注重资源和环境条件的约束，控制污染排放，发展绿色经济，实现资源的可持续利用；三是重视人的素质能力的提升，利用人力资源开发、教育投入等多种途径提升人的素质能力，提升人才优势，实现人口红利向人力资本红利的转变。

经济高质量发展最终的落脚点在于提高社会居民福利水平与成果分配，加强生态环境保护，提升国民经济整体素质，这些方面的基本状况反映了高质量发展的高低①，这些因素也是经济高质量发展的最终目标。同时，这三大目标又会反过来影响人力资本的积累、社会需求、资本吸引等经济增长要素，这些方面会通过对经济要素的作用从而影响经济增长效率并最终作用于经济增长水平，影响经济发展质量。这三大因素的提高需要通过政策、制度的调整来加以实现，因此，不同地区可以通过制度调整来提高三大高质量发展维度，从而提升地区经济效率。

基于此，笔者利用省际面板数据，以福利变化与成果分配、自然环境状况以及居民经济素质作为外部环境因素，运用三阶段DEA测度30个省、自治区、直辖市（未包含西藏、香港、澳门和台湾）2000—2014年实现高质量发展的地区经济效率，并分析外部环境因素对地区经济效率的作用机理，得到三大外部环境因素对地区经济效率的影响结果，为提高地区经济效率提供政策支持。

二、文献综述

柯布—道格拉斯（Cobb-Douglas，1928）提出生产函数以来，经济增长中的效率问题便成为学界研究的热点问题。阿布拉莫维茨（Abramovitz，1956）通过对美国经济的研究分析，发现产出增长除了生产要素投入的作用以外，还存在其他因素的作用。索洛（Solow，1956）将这种因素定义为，产出增长率中由于技术变化而形成的，但无法被要素投入所解释的部分，并将这一因素定义为技术变化率或技术进步速度。索洛这一概念一经提出，在学术界得到了广泛关注，越来越多的学者通过实证分析验证了世界各国经济增长过程中存在的生产率变动状况。

从国内来看，自21世纪以来，特别是在克鲁格曼（Krugman，1994）主张“东亚无奇迹”并进行大量研究之后，全要素生产率（TFP）问题引起了广泛的关注。国内学者用不同的方法研究不同时间维度、不同空间维度和不同领域的经济效率。在对经济效率影响因素的分析上，可以概括为两大部分的影响因素：一是经济增长的过程因素，这方面的研究较全面，包括技术进步（苏治等，2015；卢洪友，2012）、R&D;投入（师萍，2011；严城樑等，2013；陈刚，2010）、FDI（赵广川等，2015；许冰，2010）、金融结构（周力等，2016；董敏等，2012）等因素对区域经济效率的影响。二是经济增长的结果因素。环境污染是经济高速增长带来的最直接且最严重的后果，因此越来越多的学者将环境因素纳入到对中国经济效率的测度中来。胡鞍钢等（2008）在对技术效率的测度之中加入对环境因素的考虑，重新测算我国1999—2005年省级数据。王兵等（2010）同样将环境因素加入对我国省份1998—2007年效率的测度，并同时测算环境效率细分的环境全要素生产率及其成分，最后在此基础上分析两者的影响因素。刘瑞翔（2012）运用我国省际数据，从资源环境约束视角分析我国经济增长绩效，并分析这一数据的区域差异与动态的演化过程。

对于考虑经济增长结果的环境效率测度领域，较早主要运用非参数DEA方法将环境因素加入对效率的考量（Zaim和Taskin，2000），随着处理非期望产出方法的不断提出，越来越多的学者利用DEA方法对环境效率进行测度，其中最常见的非期望处理方法分为非径向的SBM方法和有径向的方向距離函数（DDF）方法。其中方向距离函数是一种基于弱可处置性假设构建的模型，它是在距离函数的基础之上增加投入和产出的不同改进方向从而进一步衍生而出的，这一方法可以增加期望产出、减少非期望产出，近年来得到广泛运用（Khanna M.和Kumar S.，2011；Tao等，2012；王兵等，2010）。非径向的SBM模型由Tone（2001）提出，模型进一步考虑到由于径向和角度选择的差异，产生的投入和产出的松弛型问题，因此相较于有径向方法这一方法更得到研究者的青睐（Zhang，2013；胡达沙、李杨，2012；宋马林等，2014）。方法距离函数随着确定方向向量的方法不同导致测评结果不同，并且由于对投入产出松弛改进问题考虑的欠缺，最终将会高估决策单元的效率。但非径向SBM模型则有效解决了这一问题，相较于其他模型更能体现效率评价的本质。

相较于以上传统DEA方法的应用，越来越多的学者认识到这些方法均无法剔除随机误差以及经济增长中的外部环境因素作用于效率的影响，从而无法真实反映出环境效率的现实状况。Fried（2002）则将传统DEA模型发展改进成三阶段DEA模型，这一模型建立在可以有效除掉外部环境的影响因素以及“随机噪声”的干扰，从而改进对决策单元效率的评价，使得测算的效率水平更加接近真实状况。邓波等（2011）运用三阶段DEA模型对我国区域生态效率进行了实证研究，研究发现，剥离外部环境因素和随机因素，区域生态效率发生较大变化。蒋萍、王勇（2011）利用我国第二次经济普查公布数据，采用三阶段DEA模型方法测算我国文化产业发展中的增长效率，发现文化产业增长效率受环境因素影响较大，且各个省份文化产业投入产出效率存在较大差别。郭四代等（2018）运用三阶段DEA模型测算我国2006—2015年省际区域环境效率水平，探讨我国环境效率的影响因素。

然而对经济增长的结果并不仅仅只有环境因素对效率产生影响，随着人民对福利分配、国民素质等高质量发展要求的不断看重，这些经济发展质量的结果因素也在不断地影响着地区经济效率水平的提升。因此，仅仅考虑环境因素对经济效率的影响是远远不够的。笔者在前人研究成果基础上，对经济增长的结果因素进行全面考虑，运用三阶段DEA方法，测算实现高质量发展考虑经济增长结果之后的地区经济效率，并进一步比较分析剔除外部环境因素和随机噪声后对地区经济效率造成的差异。

三、三阶段DEA与数据选取

（一）三阶段DEA

1. 第一阶段：利用传统DEA模型分析初始效率。在第一阶段中，运用经济增长的原始投入产出数据评价经济的初始效率，笔者选取投入导向的BCC（规模报酬可变）模型进行测算。对于任一决策单元，投入导向下对偶形式的BCC模型可表示为：

其中，X，Y分别是投入、产出向量，j=1，2，…，n表示决策单元。

若θ=1，S+=S-=0，则决策单元DEA有效；若θ=1，S+≠0，或S-≠0，则决策单元弱DEA有效；若θ<1，则决策单元非DEA有效。

BCC模型计算出来的效率值为综合技术效率（TE），可以进一步分解为规模效率（SE）和纯技术效率（PTE），其中：TE=SE×PTE。

Fried（2002）认为，决策单元绩效真实性还受到其他因素的干扰，主要为管理无效率（managerial inefficiencies）、环境因素（environmental effects）和统计噪声（statistical noies）三大因素，因此运用第二阶段操作分离这三大因素的影响。

2. 第二阶段：通过建立相似的SFA回归剔除环境因素和统计噪声。在第二阶段中，由于松弛变量[x-Xλ]能够反映初始阶段的低效率问题，因此三大因素的影响主要通过松弛变量来反映。这一阶段的主要目标也就是分解出三大因素的影响效应，通过SFA回归将第一阶段的冗余变量进行分解。因此，本阶段的SFA回归，是利用第一阶段的冗余变量对外部环境变量与混合误差项进行回归。

根据Fried等（2002）构造如下SFA回归函数（以投入导向为例）：

Sni=f（Zi；βn）+vni+μni；i=1，2，…，I；n=1，2，…，N（2）

其中，Sni是第i个决策单元第n项投入的松弛值；Zi是外部环境变量，βn是外部环境变量的系数；vni+μni是混合误差项，vni表示随机干扰，μni表示管理无效率。其中v～N（0，σ2v）是随机误差项，是对随机干扰因素带来的效率影响的测度；μ是管理无效率，是对管理无效引起的效率变动的测度，也服从正态分布，即μ～N+（0，σ2v）。

在调整投入松弛变量时，需要进一步分析式（2）的复合误差项，利用SFA的回归结果再分离出随机扰动和管理无效率。根据Jondrow等（1982）推导出分离公式，形式如下：

SFA回归的目的是剔除环境因素和随机因素对效率测度的影响，以便将所有决策单元调整于相同的外部环境中。调整公式如下：

3. 第三阶段：调整后的投入产出变量的DEA效率分析。运用调整后的投入产出变量再次测算各决策单元的效率，此时的投入数据已经剔除了环境因素和随机因素的影响，能够更为客观地反映决策单元的效率状况。

（二）数据选取

运用三阶段DEA模型核算地区经济效率时，需要适当选择投入、产出及环境因素变量。

1. 投入、产出变量的选取。投入、产出变量的选择对DEA模型效率值的影响非常敏感。新古典经济增长理论认为，经济增长的投入要素主要为资本和劳动。笔者以各省份实际地区生产总值（GDP）作为产出，资本、劳动作为投入。实际GDP以2000年不变价格为基期进行换算；资本采用永续盘存法并以2000年不变价为基期核算得到30个省（区、市）的资本存量数值。参考张军等（2004）的方法，测算中的经济折旧率δ运用单豪杰（2008）测算的结果10.96%。全国分省就业人数数据作为劳动投入。

2. 外部环境变量的选取。外部环境变量即外部影响变量，外部环境变量的选择对三阶段DEA的分析结果有至关重要的影响。由于需测算高质量发展的地区经济效率，因此笔者将高质量发展的三大结果维度作为外部環境变量，参考任保平等（2012）构建的高质量发展指数中的经济增长结果维度——福利变化与成果分配维度、国民经济素质维度以及经济增长的生态环境保护维度（见表1），分别对文中考察的这三个维度进行测度。为了减少外部环境变量单位对测度的影响②，笔者对30个省（区、市）2000—2014年三个维度数据运用主成分分析进行测度，可以消除环境变量的单位造成的影响。

三阶段DEA模型要求选用正向产出，但是环境污染物为负产出，有学者指出选择三阶段DEA方法会出现失灵，因而较少学者运用这一方法测算环境效率问题。但笔者运用标准化处理方法对表1中选用的逆指标进行转化，并最终利用主成分方法对指标进行合成处理，可以解决三阶段DEA模型评价中不能出现负产出的问题，并有效地保持了凸性以及线性关系。这不仅可以保证优于传统DEA模型的精度要求，还可以保证考虑经济增长结果的效率测度进一步实现。

四、地区经济效率三阶段DEA实证结果分析

（一）第一阶段、第三阶段效率分析

利用DEAP2.1软件运用传统DEA法中的BCC模型对样本地区经济增长中的地区经济效率、纯技术效率与规模效率的测算结果如表2中左栏所示，右栏则为对外部环境因素以及随机误差调整过后第三阶段的地区经济效率、纯技术效率与规模效率的测算结果。在不除去环境因素和随机误差的情况下，30个省（区、市）2000—2014年地区经济效率的平均值为0.718 1，其中纯技术效率的平均值为0.818，规模效率的平均值为0.882 2。剔除了环境因素和随机误差后，全国的地区经济效率平均值下降为0.686 7，其中纯技术效率上升为0.870 6，而规模效率则下降为0.793 7。这说明现有外部环境影响了地区经济效率的提高，同时对纯技术效率有促进作用，但剔除外部环境因素后规模效率出现明显下降。

调整前第一阶段的效率测度（见表2左列）结果显示，地区经济效率表现出明显的从东到西依次降低的趋势。东部地区除海南、河北外，其他各省（区、市）的地区经济效率处于[0.749 9，1]的高值区间；中部地区各省（区、市）水平相差不大，处于[0.647 2，0.789 3]的中上区间；西部地区除内蒙古、廣西、重庆以外，其他各省（区、市）的地区经济效率值则处于[0.442 0，0.607 1]的中值区间。不同于东部地区连年高于全国平均水平，西部大部分地区低于全国水平。纯技术效率依旧保持东部、中部、西部由高到低的趋势特点，其中东部的上海、广东，西部的内蒙古、青海的纯技术效率为1，处于效率前沿面；东部地区除河北较低外，其他地区纯技术效率值均高于0.8；西部地区除去宁夏纯技术效率值较高，其他地区纯技术效率值均低于0.8。由于规模效率地区间的显著差异，造成纯技术效率与地区经济效率并不相同。在规模效率中，东部与中部的差距较小，但与西部差距较大，其中只有上海规模效率值为1，处于效率前沿面；在东部地区中，海南规模效率较低，造成地区经济效率表现较低；在西部地区中，纯技术效率值较高的青海和宁夏，规模效率值低于0.5，造成地区经济效率值也低于0.5，说明在目前的技术水平上，其投入资源的使用是有效率的，但综合效率的不足来自于规模无效，因此，其改革的重点在于有效提升规模效益；另外，内蒙古、广西、重庆、云南和陕西的规模效率值超过0.9，说明这些地方在当前的制度和管理水平下，现有规模接近最优规模。

第三阶段地区经济效率区域特征（见表2右列）：仍然表现为东高西低，东部普遍高于全国平均水平，而西部普遍低于全国平均水平。东部地区的海南最低，天津、河北次之，其他省（区、市）的地区经济效率值处于[0.700 7，0.991 9]高值区间；中部地区除去河南较高外，其他省（区、市）的地区经济效率值处于[0.686 3，0.792 1]中上区间；西部地区的内蒙古最优，广西、四川次之，青海、宁夏最差，其他省（区、市）的地区经济效率值处于[0.431 7，0.672 7]中下区间。再看纯技术效率和规模效率，在纯技术效率中只有广东与内蒙古处于效率前沿面，纯技术效率值为1，除去云南之外，其他省（区、市）的纯技术效率均在0.7以上；而地区经济效率存在较大差距的根源是规模效率的巨大差距，其中东部的海南，以及西部的青海、宁夏是由于规模效率值低于0.39，影响最终地区经济效率值的上升。

（二）第二阶段SFA回归估计结果及分析

利用Frontier4.1软件运用式（3）所示的SFA回归函数测算三大外部环境变量对第一阶段得到的冗余变量的影响，具体的回归估计结果如表3所示。

由表3可知，两个模型的LR单边检验均通过了1%的显著性检验，模型σ2和γ值均通过了1%的显著性，表明回归模型选取正确，同时与随机误差相比，三大外部环境因素对地区经济效率的影响更为显著。模型中各外部环境变量（除生态环境保护对就业人数对松弛值）均通过了至少10%的显著性检验，说明模型变量选取较为合理，并且各环境变量对冗余变量均有显著的影响。下面分别对三大外部环境因素的作用效果进行分析。

福利变化与成果分配对资本存量松弛值的回归系数为负，说明福利的增加与福利分配的均等化可以显著地减少资本投入冗余，也说明福利变化与成果分配的优化可以促进资本的增加，并带动地区经济效率的提高。福利变化与成果分配对就业人数松弛值的回归系数为正，说明福利的优化与成果分配差距的缩小可以较为显著地增加就业人数的投入冗余，也就说明福利的增加与福利成果分配的均等化会带来就业人数的减少，这是由于收入分配越平等越有利于非熟练劳动力进行人力资本投资。人力资本投资会不断延长劳动者的教育时间，减少劳动者参与就业的时间，造成短期内就业人数的减少，但长期人力资本的上升会不断促进地区经济效率的提升。比较福利变化与成果分配对两者的影响，对资本冗余的影响系数显著大于对就业人数冗余的影响系数。因此，福利水平与成果分配对地区经济效率的影响主要来自于对资本冗余的影响，并表现为对地区经济效率的促进作用。

生态环境保护对资本存量松弛值的回归系数为正，说明统计数据期间我国部分地区生态环境较差，需要投入大量资金用于改善环境水平，这也证明十九大提出的加强环境规制水平的必要性。生态环境保护对就业人数松弛值的回归系数为负，但结果并未通过显著性检验。这是因为劳动力流动主要受地区经济发展以及劳动者主观因素影响，生态环境水平的影响并不显著。

居民经济素质对资本存量松弛值的回归系数为负，说明良好的居民经济素质可以显著地减少资本的投入冗余，同时说明对居民经济素质的投资可以促进资本的进入，进而提高地区经济效率。居民经济素质对就业人数松弛值的回归系数为正，说明良好的居民经济素质可以显著地增加就业人数的投入冗余，和福利水平与成果分配的影响作用一致，劳动者提高自身人力资本水平，增加教育时间，短期内减少劳动力就业人数。综合比较两者的影响系数，对资本冗余的影响系数显著大于对就业人数冗余的影响系数，同样地，居民经济素质主要通过资本冗余影响地区经济效率，促进地区经济效率的不断提高。

总体可见，三大外部环境因素对资本的作用明显大于对就业人数的作用，这也是由于就业人数的变动有许多主观因素在起作用。因此，三大外部环境因素对地区经济效率的作用主要来自于地区间资本的不断流动。

（三）地区经济效率空间变动分析

为了进一步寻找提升地区经济效率的方向，笔者在第三阶段测算的地区经济效率基础上，以纯技术效率0.879 5和规模效率0.852 9为临界点，将30个省（区、市）的地区经济效率划分为四种模式。其中，第一种模式为“双高”模式，即各地区纯技术效率和规模效率均较高，此模式包括上海、江苏、福建、辽宁、广东、山东、河南、内蒙古，其中除河南、内蒙古外，其他地区均为东部沿海城市，这些地区经济效率表现优异，改进空间较小。第二种模式为“高低”模式，即纯技术效率较高、规模效率较低的地区，此模式包括北京、天津、海南、宁夏、青海，其中北京、天津的规模效率平均值为0.771 4，海南、宁夏、青海的规模效率的平均值则为0.296 4，严重拉低了地区经济效率，因此，这三个地区应格外注意扩大规模效率。第三种模式为“低高”模式，该模式表现为规模效率较高，纯技术效率较低，包括黑龙江、河北、安徽、浙江、湖北、湖南、四川，这些地区大部分屬于中部，这些地区的纯技术效率的平均值为0.819 2，仅略低于分界点。第四种模式为“低低”模式，此模式下纯技术效率和规模效率都较低，包括吉林、江西、广西、重庆、山西、陕西、贵州、甘肃、云南、新疆，这些地区全部隶属于中西部，两种效率中规模效率相比较更低，因此，这些地区应该同时提高纯技术效率、扩大规模效率。

由于第一阶段与第三阶段效率的变动主要来自于三大外部环境因素，因此，分析地区经济效率变动的作用结果可以反映出三大外部环境因素对不同地区的地区经济效率变动的作用。在这三大外部环境因素对地区经济效率的影响下，纯技术效率有所上升，规模效率出现普遍下降。因此根据两个阶段地区经济效率、纯技术效率以及规模效率变动的正负，30个省（区、市）也可划分为四种模式。其中“正正”模式与“正负”模式表现出地区经济效率有所提升，说明这些地区的三大外部环境因素对地区经济效率有影响作用，应注重对此三大环境因素的发展。其中“正正”模式包括四川、山东、河南、广东、湖南、湖北、河北、浙江，此模式表现为纯技术效率与规模效率均有所提升，说明这些城市应加强对三大外部环境因素的发展，减少其对地区经济效率的影响。“正负”模式中只有安徽和陕西，此模式表现为纯技术效率上升、规模效率出现下降，但纯技术效率的上升作用超过规模效率的下降作用。因此，地区经济效率最终表现为上升趋势，安徽与陕西也应加强对三大外部环境因素的改善，提高地区经济效率。另外，“负正”模式与“负负”模式表现为地区经济效率的下降，说明较好的三大外部环境因素会造成地区经济效率的虚高，因此，需要不断加强地区经济效率的提升。“负正”模式包括福建、海南、黑龙江、山西、广西、江西、贵州、吉林、重庆、云南、新疆、甘肃、内蒙古，此模式表现为规模效率下降、而纯技术效率上升，可见这些省（区、市）的三大外部环境因素在造成规模效率虚高的同时却影响了纯技术效率的提升，因此，还需要提高三大外部环境因素，在促进纯技术效率提高的同时，加强规模效率的提升。“负负”模式包括辽宁、上海、北京、青海、宁夏、天津，此模式表现为纯技术效率与规模效率同时出现下降，可见这些省份的三大外部环境因素表现良好，从而造成纯技术效率和规模效率的虚高，因此，这些省份应该在保持三大外部环境因素良好状态的同时，提高纯技术效率与规模效率。

五、结论与建议

测算实现高质量发展的地区经济效率，运用三阶段DEA模型，以2000—2014年的福利变化与成果分配、生态环境保护以及居民经济素质为外部环境因素，对30个省（区、市）的地区经济效率变动进行测度。结果表明，三大外部环境因素对地区经济效率的影响显著，其中福利变化与成果分配、居民经济素质通过作用于资本的变动，对地区经济效率有正向促进作用；生态环境保护由于增加了资本投入，对某些地区经济效率在某种程度上有一定影响。对全国地区经济效率分布的考察表明，全国地区经济效率呈现出“东部高、西部低”的明显趋势，而且这种突出差异来自于规模效率的影响，西部的规模效率严重低于东部与中部地区；同时西部与中部地区的三大外部环境因素表现不足，对地区经济效率有抑制作用。结合以上结论，笔者对三大外部环境因素以及地区经济效率的改善提出以下政策建议。

（一）加大政策力度改善居民福利，合理化居民成果分配

政府应完善劳动就业、社会保障和收入分配方面的制度安排，全面提高人民生活水平；建立健全公共基础建设和公共服务体系。必须坚持和完善我国社会主义基本分配制度，坚持按劳分配原则并进一步完善要素分配的体制机制，提升收入分配的合理和有序性。鼓励勤劳且守法致富，政府助力扩大中等收入群体，实现脱贫致富，提高低收入者收入水平；逐步实现基本社会保障制度的全覆盖；加强社会基础设施、社会管理和公共安全能力建设，健全公共管理和服务体系，提高行政效率和公共服务能力，强化社会公共安全意识，加强公共安全预防体系和保障能力建设。

（二）提高自主创新能力，提高国民经济素质

加强鼓励自主创新，把技术创新与经济社会发展结合在一起，依托科技进步提高发展层级和水平，政府提升政府实施力度，促进科技成果快速转化为现实生产力，提升地区经济发展方式转变速度。进一步加快科技体制改革，根据不同地区特色，形成不同区域独特的开放式创新体系，构建科学技术与经济发展紧密结合的有效发展机制。技术创新项目的实施将推动产学研结合，并有效完善以企业为主体的技术创新体系，努力培育创新型企业和科技型中小企业。地区科技企业发展应围绕高新技术产业园、重点实验室和产业技术创新平台建设为中心，完善科技创新基础条件建设和创新载体建设。

（三）政府加大环境保护投资，改善地区生态环境

由于我国早期粗放型经济增长造成生态环境破坏，当前加强生态环境保护意义重大。政府应该加大环境保护力度，并投入资金治理环境污染，鼓励企业提高绿色技术水平。政府应大力发展循环经济，推动形成节约能源资源、保护生态环境的产业结构、增长方式和消费模式，增強可持续发展能力。加大重点生态区等额保护建设力度，利用财政投入来建设生态保护区，促进生态环境的改善。

（四）西部地区应加大生产规模，实现规模经济

研究表明，西部地区的地区经济效率水平的差距主要来自于规模效率的巨大差异，因此，西部地区应将发展重点调整到对经济发展规模的促进上。加大企业生产投入规模，调整要素配置，以达到促进地区经济效率提高的目的。同时加大对居民福利水平、生态环境保护、国民经济素质的投入，改善投资环境，吸引大中型企业的入驻，以促进西部地区经济规模的扩大。

注释：

①任保平、钞小静、魏婕：《中国经济增长质量报告2012——中国省区经济增长质量的评价与排序》，中国经济出版社2012年版。

②在Fried中的原文中，环境变量都使用虚拟变量，使用虚拟变量可以不用考虑环境变量的单位。

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Regional Economic Efficiency Measurement and Environmental Factor

Analysis based on High Quality Development

Wang Zhujun， Ren Baoping

（School of Economics and Management， Northwest University， Xi′an， Shanxi， 710127， China）

Abstract： Using the three stages DEA model， taking the welfare changes and distribution， economic ecology environmental protection and resident's economic quality as the external environmental factors， authors measured the economic efficiency changes of the provinces area in our country. The results show that the three external environmental factors have a significant impact on regional economic efficiency. Welfare changes， distribution of results and national economy quality promotes the regional economic efficiency. Due to increased capital investment， the cost of ecological environment has a negative effect on regional economic efficiency. The national regional economic efficiency distribution indicates that regional economic efficiency presents the obvious trend of "east high and west low"， and the outstanding difference from the influence of the scale efficiency， scale efficiency in the west seriously lower than that of the east and central regions. At the same time， the three external environmental factors in the western and central regions are insufficient， which significantly reduces the regional economic efficiency.

Key words： regional economic efficiency， welfare level and distribution of results， national economic quality， ecological environment protection