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摘要：绿色GDP是综合环境经济核算体系中的核心指标。这个指标实质上代表了国民经济增长的净正效应。基于此利用机会成本法量化环境退化的关键指标以及货币化指标对应生态系统退化的成本，进行总体生态系统评估。并使用改进的GE举证评价模型，创新性地使用机会成本与实际经济效益构成二维的GE矩阵得分指标来打分。结果显示2010-2017年中国整体实际经济效益经历了转折性的变化，在2013年开始改变了 “高投入、高能耗、高污染”的粗放型经济增长模式，中国小岗村绿色GDP呈增长趋势。并提出针对发展中国家的土地开发项目的“绿色GDP计划”。此评价模型给发展中国家提供了由线性经济向循环经济转变的思路，并指出发展中国家“高投入、高能耗、高污染”的粗放型经济增长模式的弊病，同时给出针对性的推广绿色GDP建议，如“资源—生产—流通—消费—废弃物回收与资源再生”构成的物质闭路流动型经济。
关键词：机会成本; GE矩阵; 治理成本; 实际经济效益 ;绿色GDP
中图分类号：O29 文献标识码：
0 引言
在过去的经济理论研究里，研究者往往忽视其决策对生物圈的影响，或是默认有足够的资源 支撑经济理论的践行。这种观点从长远看是存在缺陷的，因为它忽略了对生态环境的影响和带来的负面效应。生态圈通过一系列的生态系统服务为人类维持了一个健康且可持续的生存环境，如水过滤、植物授粉以及光合作用等。而类似道路建设、房屋建造、管道铺设等人类活动会或多或少的影响到这种有益的生态系统服务，个例也许影响并不大，但是长年的累加和滚雪球效应可能会导致这些负面影响破坏生物多样性甚至环境退化。传统的土地建设项目都没有考虑到对生态系统服务的影响，同时，也往往缺乏减轻负面效果的一系列措施，如处理污水、净化废气等。
1 符号说明与数据来源
1.1 符号说明
1.2数据的来源
相关数据来源于中国统计年鉴。
2 总体生态系统评估模型
2.1 研究思路
首先将生态系统退化这一概念量化，如空气污染大小、土壤腐蚀度等。接着分析量化结果即生态系统退化后果。之后将环境退化的后果货币化，即将环境退化的货币化结果定义为经济增长的机会成本。为简化分析，将环境退化成本方面定义为5个指标，即水，空气，土地和野生动物，浪费，沿海地区和文化遗产，并对于这些类别中的每一类，都有单独的分析和成本估算：健康或生活质量，自然资源两方面。环境退化的成本表示为GDP的百分比，以便提供一个数量级。将降解成本与GDP进行比较以评估随时间的相对大小作为模型结果。如果退化成本占GDP的百分比随着时间的推移而增长，则表明环境退化导致的福利损失增长速度快于GDP，即经济和人类活动对国家的经济和人类活动的影响越来越大（相对于经济）富裕。如果情况恰恰相反，则表明环境影响相对于国家的经济富裕程度正在下降。
2.2 研究方法
机会成本法，是一种定量研究方法。
2.3结果分析
运用机会成本法，将量化范围较大，数据较多，不易分析的指标对应环境退化成本转换为其治理成本即修复成本，结合选取年份的地区相关统计数据，可将5个指标年对应机会成本值统计汇总，计算不同时间段汇总的机会成本占年GDP的百分比。其中，5个指标所对应机会成本汇总指标如表2。
则可以说，此第t年土地开发项目的环境退化对应机会成本所占GDP比率小于第t-1年环境退化对应机会成本所占GDP比率，则第t年土地开发项目比第t-1年实际经济效益要好。此土地开发项目初步评估实际经济效益比较好。或者可以计算每年土地开发项目环境退化对应机会成本所占GDP比率并将其画成折线图，更容易看出项目发展的趋势。
3 基于改进的GE矩阵评价模型
3.1 研究思路
首先建立农村土地项目评估模型。结合总体生态系统评估模型中总体指标选取，并参考相关调查资料整理得到各个指标治理及统计数据，整理得到如下表3。各个指标对应生态环境退化成本数据。再结合中国小岗村2010-2017的各年GDP资料，计算上述各指标对应生态环境退化成本在各年GDP增长率及汇总数值，我们将当年每一个指标下的成本除以当年小岗村的GDP值得到各项成本的占比。接着将5个指标对应下的20個成本指标赋予等权重，即0.05。由所选取得分可知，整体指标对应机会成本得分越小，则生态退化指标对应机会成本越小，真实经济效益越高。接着以相同方法建立中国整体土地项目评估模型。
3.2 研究方法
本文运用改进的GE矩阵评价模型，即将机会成本与实际经济效益构成二维的GE矩阵得分指标。其中，机会成本得分计算按照表 的指标权重化处理，而实际经济效益得分由于数据不足进行一定模糊化处理。
3.3结果分析
从上述的模型指标对应的区间，我们可以得出小岗村的五个指标对应得分区间分别处于[0，0.06]，[0.5，0.8]，对应得分区间中的 [中，高]区域。而中国整体的得分区间分别在[0，0.0003]、[0.6，0.9]，对应得分区间中的[中，中]区域。这表明在相应国情条件下，小岗村的实际经济效益较好，而中国整体实际经济效益情况一般。中国整体与小岗村得分在GE矩阵位置如图1 。
这种现象的出现主要是因为2010年以来，小岗村在环境保护方面进行了重大转型，坚持污染防治和生态保护并重。小岗村采用工业污染控制与节约能源的手段，进行结构上的调整和技术的改造，全面提升环境监管能力，开展了有效的环境综合整治，结合小岗村原本的生态状况，维护了一个较好的生态环境。正是由于良好的生态环境带来了较好的生态系统服务，导致小岗村的环境退化成本较低，在同样的GDP条件下，实际经济效益便相对较高。同理，中国整体正是因为对环境的治理和可持续发展性不够，导致了较高的环境退化成本，实际经济效益便有所下降。 4 建议
对于国家的管理者而言，当前面对的问题主要是在过去的几十年里，为了寻求高速的经济增长，生态环境遭到了严重的破坏，“高投入、高能耗、高污染”的粗放型经济增长模式始终没有得到根本转变，许多地区和行业也未能正确处理经济发展与环境保护之间的关系。所以，国家管理者应着手大力推广绿色GDP的概念。
参考文献
[1] Wang Wenwei， Wang Zuming. The Ways of Sustainable Energy Development in China[J]. Energy Research and Utilization， 2018（06）： 41-45.
[2] Lai Jiamei. Basic understanding of the sustainable development of China’s forestry [J]. Southern Agricultural Machinery， 2018， 49 （20）： 198.
[3]Wang Guanghui， Liu Qi， Liu Yang， Liu Yong， Yang Dugui.The Construction of Sustainable Development Target System and Multi-objective Integration Model——Based on the 2030 Sustainable Development Goal[J].Mathematics in Practice and Recognition，2018，48（ 20）： 35-42.
[4]Xu Desheng. Research on the coordinated development of coal resources based on symbiosis perspective [D]. Beijing Jiaotong University， 2018.
[5] Xiang Ning. Classification and Evaluation of Sustainable Development of Chinese Cities[J]. Science and Technology Progress and Policy， 2018， 35（10）： 121-129.
基金項目：国家自然科学基金（71934001），省级教学研究项目（2018jyxm1305）.
关键词：机会成本; GE矩阵; 治理成本; 实际经济效益 ;绿色GDP
中图分类号：O29 文献标识码：
0 引言
在过去的经济理论研究里，研究者往往忽视其决策对生物圈的影响，或是默认有足够的资源 支撑经济理论的践行。这种观点从长远看是存在缺陷的，因为它忽略了对生态环境的影响和带来的负面效应。生态圈通过一系列的生态系统服务为人类维持了一个健康且可持续的生存环境，如水过滤、植物授粉以及光合作用等。而类似道路建设、房屋建造、管道铺设等人类活动会或多或少的影响到这种有益的生态系统服务，个例也许影响并不大，但是长年的累加和滚雪球效应可能会导致这些负面影响破坏生物多样性甚至环境退化。传统的土地建设项目都没有考虑到对生态系统服务的影响，同时，也往往缺乏减轻负面效果的一系列措施，如处理污水、净化废气等。
1 符号说明与数据来源
1.1 符号说明
1.2数据的来源
相关数据来源于中国统计年鉴。
2 总体生态系统评估模型
2.1 研究思路
首先将生态系统退化这一概念量化，如空气污染大小、土壤腐蚀度等。接着分析量化结果即生态系统退化后果。之后将环境退化的后果货币化，即将环境退化的货币化结果定义为经济增长的机会成本。为简化分析，将环境退化成本方面定义为5个指标，即水，空气，土地和野生动物，浪费，沿海地区和文化遗产，并对于这些类别中的每一类，都有单独的分析和成本估算：健康或生活质量，自然资源两方面。环境退化的成本表示为GDP的百分比，以便提供一个数量级。将降解成本与GDP进行比较以评估随时间的相对大小作为模型结果。如果退化成本占GDP的百分比随着时间的推移而增长，则表明环境退化导致的福利损失增长速度快于GDP，即经济和人类活动对国家的经济和人类活动的影响越来越大（相对于经济）富裕。如果情况恰恰相反，则表明环境影响相对于国家的经济富裕程度正在下降。
2.2 研究方法
机会成本法，是一种定量研究方法。
2.3结果分析
运用机会成本法，将量化范围较大，数据较多，不易分析的指标对应环境退化成本转换为其治理成本即修复成本，结合选取年份的地区相关统计数据，可将5个指标年对应机会成本值统计汇总，计算不同时间段汇总的机会成本占年GDP的百分比。其中，5个指标所对应机会成本汇总指标如表2。
则可以说，此第t年土地开发项目的环境退化对应机会成本所占GDP比率小于第t-1年环境退化对应机会成本所占GDP比率，则第t年土地开发项目比第t-1年实际经济效益要好。此土地开发项目初步评估实际经济效益比较好。或者可以计算每年土地开发项目环境退化对应机会成本所占GDP比率并将其画成折线图，更容易看出项目发展的趋势。
3 基于改进的GE矩阵评价模型
3.1 研究思路
首先建立农村土地项目评估模型。结合总体生态系统评估模型中总体指标选取，并参考相关调查资料整理得到各个指标治理及统计数据，整理得到如下表3。各个指标对应生态环境退化成本数据。再结合中国小岗村2010-2017的各年GDP资料，计算上述各指标对应生态环境退化成本在各年GDP增长率及汇总数值，我们将当年每一个指标下的成本除以当年小岗村的GDP值得到各项成本的占比。接着将5个指标对应下的20個成本指标赋予等权重，即0.05。由所选取得分可知，整体指标对应机会成本得分越小，则生态退化指标对应机会成本越小，真实经济效益越高。接着以相同方法建立中国整体土地项目评估模型。
3.2 研究方法
本文运用改进的GE矩阵评价模型，即将机会成本与实际经济效益构成二维的GE矩阵得分指标。其中，机会成本得分计算按照表 的指标权重化处理，而实际经济效益得分由于数据不足进行一定模糊化处理。
3.3结果分析
从上述的模型指标对应的区间，我们可以得出小岗村的五个指标对应得分区间分别处于[0，0.06]，[0.5，0.8]，对应得分区间中的 [中，高]区域。而中国整体的得分区间分别在[0，0.0003]、[0.6，0.9]，对应得分区间中的[中，中]区域。这表明在相应国情条件下，小岗村的实际经济效益较好，而中国整体实际经济效益情况一般。中国整体与小岗村得分在GE矩阵位置如图1 。
这种现象的出现主要是因为2010年以来，小岗村在环境保护方面进行了重大转型，坚持污染防治和生态保护并重。小岗村采用工业污染控制与节约能源的手段，进行结构上的调整和技术的改造，全面提升环境监管能力，开展了有效的环境综合整治，结合小岗村原本的生态状况，维护了一个较好的生态环境。正是由于良好的生态环境带来了较好的生态系统服务，导致小岗村的环境退化成本较低，在同样的GDP条件下，实际经济效益便相对较高。同理，中国整体正是因为对环境的治理和可持续发展性不够，导致了较高的环境退化成本，实际经济效益便有所下降。 4 建议
对于国家的管理者而言，当前面对的问题主要是在过去的几十年里，为了寻求高速的经济增长，生态环境遭到了严重的破坏，“高投入、高能耗、高污染”的粗放型经济增长模式始终没有得到根本转变，许多地区和行业也未能正确处理经济发展与环境保护之间的关系。所以，国家管理者应着手大力推广绿色GDP的概念。
参考文献
[1] Wang Wenwei， Wang Zuming. The Ways of Sustainable Energy Development in China[J]. Energy Research and Utilization， 2018（06）： 41-45.
[2] Lai Jiamei. Basic understanding of the sustainable development of China’s forestry [J]. Southern Agricultural Machinery， 2018， 49 （20）： 198.
[3]Wang Guanghui， Liu Qi， Liu Yang， Liu Yong， Yang Dugui.The Construction of Sustainable Development Target System and Multi-objective Integration Model——Based on the 2030 Sustainable Development Goal[J].Mathematics in Practice and Recognition，2018，48（ 20）： 35-42.
[4]Xu Desheng. Research on the coordinated development of coal resources based on symbiosis perspective [D]. Beijing Jiaotong University， 2018.
[5] Xiang Ning. Classification and Evaluation of Sustainable Development of Chinese Cities[J]. Science and Technology Progress and Policy， 2018， 35（10）： 121-129.
基金項目：国家自然科学基金（71934001），省级教学研究项目（2018jyxm1305）.