基于DEA方法的中國大氣環境效率評價研究

金 玲 楊金田

(1.中國環境科學研究院，北京 100012;2.環境保護部環境規劃院，北京 100012)

引 言

近年來，中國的經濟發展取得了巨大的成就，大量的研究文獻使用產業數據、省際數據等從多個角度證明了中國的生產率和經濟效率在改革開放后得到了大幅度提高，研究結果還顯示出東部地區獲得了遠比中西部地區更高的經濟效率(Zheng，Liu and Bigsten，2003)。但是這些研究無一例外忽略了環境污染的成本對經濟效率的影響。追求經濟發展質量是我國經濟發展的必然選擇，通過提高環境效率緩解經濟發展過程中的資源環境壓力。隨著大氣環境卻持續惡化，空氣污染問題日益嚴峻，研究考慮大氣環境因素的效率，分析經濟增長與大氣環境污染之間的協調關系具有重要意義。

1 環境效率

1.1 環境效率的概念和應用

環境效率是一個環境與經濟發展相結合的概念，其基本理念是在不增加環境負荷的情況下，經濟產出保持現狀或擴大規模，從而提升社會整體福利水平，實現人類的可持續發展［1－2］。環境效率以單位環境投入(或污染物排放量)獲得經濟產出來衡量，是連接經濟與資源環境的關鍵指標，體現了環境和經濟協調發展的程度。

環境效率根據研究對象的不同，可以分為微觀、中觀和宏觀三個層次。微觀針對企業層面，如何做到清潔生產，如何用最少的資源和環境壓力創造盡可能多的產品或服務，更多的關注市場價值的獲得。隨著研究的深入，環境效率的概念內涵和范圍擴展到中觀的行業層面和宏觀的國家層面，強調盡可能少地影響環境同時創造盡可能多的經濟價值，是衡量宏觀經濟體可持續發展的重要度量指標。

1.2 環境效率的評價方法

要深入研究環境效率，就需要使用恰當的方法進行實證研究和定量評價，其中“生命周期評價”(Life Cycle Assessment，LCA)方法和“數據包絡方法”(Data Envelopment Analysis，DEA)方法是最常用的兩種方法。

“生命周期評價”方法是指評估特定產品在它的從生產、使用到回收整個生命周期中，對環境造成的影響。包括原材料的提取與加工、制造、運輸、使用、和最終處理，對資源、能源消耗和廢物排放對環境造成的潛在影響進行評價，量化其對環境的影響，進而得到其環境效率。LCA方法顯然更適合微觀和中觀層面的環境效率評價，不能運用于宏觀環境效率的評價。

另外一種評價環境效率的方法是使用“數據包絡分析”方法，DEA方法是評價相對效率的一種非參數線性規劃方法，基本思想是滿足以最少的投入獲得盡可能多的產出，以實現最佳的經濟效率。

隨著DEA方法的應用不斷擴展，許多學者開始探討將DEA方法應用于宏觀層面的環境效率評價。柯健、李超［3］吧資源、環境作為投入變量，經濟增長作為產出變量，使用DEA初始模型CCR模型評價了中國各地區資源、環境與經濟發展的協調性。孫廣生等在將DEA模型應用于工業生產環境效率的分析，并運用1997年各地區工業生產數據進行了實證評價。向書堅、吳淑麗［4－5］運用面板數據對中國各省的廢氣治理效率極其影響因素進行了分析，但是他將環境治理過程從生產過程中分離出來，不能很好地評價各地大氣環境污染與經濟發展的協調關系。

目前國內外學者運用DEA模型對于環境效率的研究，而針對大氣環境效率評價的文獻尚未查到，從大氣環境污染的角度專門研究環境效率具有重要的理論和現實意義，對于如何協調經濟發展和大氣污染問題具有重要作用。

本文擬從大氣環境污染的角度對各省經濟發展效率情況進行評價，從橫向和縱向兩個方面研究中國經濟發展和大氣污染物排放的效率關系，從實證角度解釋我國各省近年來大氣環境效率的變化趨勢及東中西部及東北地區的特點和存在問題，為促進我國經濟可持續發展和制定大氣環境管理政策提供依據。

2 研究方法

2.1 數據包絡分析簡介

數據包絡分析(DEA)方法最初由Charnes、Cooper和Rhodes(1978)基于Farrell(1957)關于生產效率的觀點提出，用于評估公共部門和非營利部門的效率。數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)是由美國管理科學家查內斯(A.Charnes)、庫珀(W.Cooper)等于20世紀70年代末提出的一種新的評價和分析組織效率的方法。與其他傳統方法相比，DEA在分析具有多種投入(輸入)和產出(輸出)的決策單元(組織)的相對效率時具有十分突出的優勢，已經成為了組織效率分析的一個重要的工具。

相比其他評價方法而言，DEA方法的優點是不需要預先估計參數，在避免主觀因素、簡化運算、減少誤差等方面有著明顯的優越性。

DEA模型在環境領域應用時主要采用了兩種基本DEA模型——CCR和BCC模型。兩者的區別在于CCR僅能計算綜合效率，而BCC模型可以將綜合效率分為純技術效率和規模效率，能夠更加有針對性地分析DEA無效的原因。另外，CCR模型假設固定規模報酬，而BCC模型假設可變規模報酬，考慮到資源環境與經濟發展的關系，作者認為在應用DEA評價大氣環境效率時應優先選擇BCC模型，更貼近經濟生產實際。

2.2 DEA應用的步驟

應用DEA方法進行大氣環境效率評價，總體上分為以下幾個步驟，如圖1。

圖1 基于DEA模型的大氣污染物省際分配方法框架圖

2.3 模型選擇及其基本形式

BCC是1984年 Banker，Charnes和Cooper提出的，它是專門用來評價決策單元的技術有效性的。BCC模型考慮到在某些情況下，生產可能集用錐性定理來描述可能缺乏準確性，因此在CCR模型提出了不考慮錐性定理的BCC模型。錐性定理即經濟學中的可加性定理:若以投入量x的k倍進行輸入，那么輸出量也以原產出的k倍產出。

假設有n個決策單元，每個決策單元都有m種投入和s種產出，用xij(xij＞0，i=1，2，……，m)代表第j個決策單元對第i種類型輸入的投入量;用yrj(yrj＞0，r=1，2，……，s)代表第j個決策單元對第r種類型輸出的產出量;vi為第i種輸入的權系數，ur為第r種輸出的權系數。并記:

其中:n為決策單元個數;θ0為決策單元的有效值，λj為相對于DMU0重新構造一個有效組合中第j個決策單元的組合權重比例;s+，s－是松弛變量。

①當θ=1且s－=s+=0時，則稱該決策單元為DEA有效，即該單元在原投入X0的基礎上所獲得的產出Y0已達到最優;該決策單元的綜合效率同時為純技術有效和規模有效;

②當θ=1且s－≠0或s+≠0時，則稱決策單元為弱DEA有效。決策單元不同時為純技術有效和規模有效。

③當θ＜1時，D決策單元為DEA無效，決策單元既不是純技術有效，也不是規模有效。

3 指標選取

選取投入產出指標是應用DEA模型的一項基礎性的前提工作，不同的指標可能導致結果的巨大差異。通常指標選取要遵循以下幾個要求:

一是全面性。指標選取要兼顧信息的全面性，投入產出之間要有聯系，保證所選指標盡可能全面反映生產過程。

二是代表性。要考慮指標之間的相關性，如果投入、產出指標與其他投入、產出指標之間存在較強的相關關系時，可以認為該指標包含的信息已經在其他指標中有所反應，不必再重復選取。

三是指標數量。如果指標選取過細過多，將導致DEA有效單元數目增加，不利于比較和分析。如果指標選取過少，不利于發現系統中的問題，無法提供充分全面的信息。Cooper認為決策單元的個數應該大于投入產出個數之積的三倍。

四是數據可得性，應選取易于收集數據的投入產出指標。

根據指標選取要求，初步選取了應用于大氣污染物省際分配的DEA模型投入產出指標。

投入指標:經濟學在分析投入時，一般會涉及三個方面:勞動力、資本。另外，能源也是經濟生產活動總必不可少的投入，同時也與大氣污染物排放密切相關。采取將非期望產出作為投入指標處理方法。最終確定投入指標包括各省區市能源消耗總量、就業人數①根據《中國統計年鑒2011》中的解釋，指在16周歲及以上，從事一定社會勞動并取得勞動報酬或經營收入的人員。這一指標反映了一定時期內全部勞動力資源的實際利用情況。、固定資產投資、SO2排放量、NOx排放量、煙粉塵排放量6項指標。產出指標:要能夠反映各省、區、市經濟產出的指標，這里選取地區生產總值(GDP)。

4 模型求解與結果分析

按照以上指標，選取2006—2012年的數據來源于《中國統計年鑒》，將數據導入DEA SOLVER 3.0軟件求解，具體結果見表1。

表1 基于DEA模型得出的我國各省大氣環境效率值(2006－2011年)

②根據國家統計局2011年6月13號的劃分辦法，將我國的經濟區域劃分為東部、中部、西部和東北四大地區。東部包括:北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南。中部包括:山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南。西部包括:內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。東北包括:遼寧、吉林和黑龍江。

大氣環境投入與社會經濟產出達到了相對協調的狀態，技術和規模效益都有效．表1中評價得分較低的省份說明，在付出一定大氣環境污染代價的情況下，所得到的經濟產出沒有達到最佳狀態，這一評價結果與當地的大氣環境污染狀況也是相符的。

4.1 地區平均效率分析

首先將基于DEA模型計算的大氣環境效率與不含大氣污染指標的純經濟效率與進行對比分析，見圖2。2006－2011年純經濟效率平均值為0.78，而在加入二氧化硫、氮氧化物和煙粉塵排放量三項大氣污染物指標后，全國平均效率水平大幅下降，歷年大氣環境效率始終在低位徘徊，平均值僅為0.46，為純經濟效率的60%。說明在考慮大氣環境污染的情況下，技術和經濟效率將會受到一定程度的影響，大氣環境污染造成了較大程度的效率損失，也意味著在不考慮大氣環境污染因素時進行的效率評價是失真的和不符合實際的，使用含有大氣污染指標的效率評價更能體現經濟發展的質量，評價結果真實可靠。

圖2 2006－2011年我國大氣環境效率與純經濟效率對比

對近年來效率值的變化趨勢進行分析，2006年－2011年我國純經濟效率穩重有升，始終保持在0.75～0.80之間。而2006年－2011年我國大氣環境效率呈現明顯的上升趨勢，由2006年的0.41提高到2011年的0.52。說明“十一五”時期，國家明確提出了節能減排約束性目標，要求單位GDP能耗在五年內降低20%，主要大氣污染物排放削減10%，這是我國首次將節能減排約束性指標納入五年規劃綱要，國家層面采取了一系列積極政策措施，使得全國范圍內的節能減排指標順利完成，實現了增產不增污，促進了大氣環境效率的提高。

4.2 地區大氣環境效率及差異

對中國30個省的大氣環境效率進行分析，并把其分為東部、中部、西部和東北地區2四個區域進行對比。根據表1數據分析可得，2006－2011年四大區域的環境效率平均值排序為東部地區＞中部地區＞東北地區＞西部地區，東部地區平均大氣環境效率均在0.57以上，一直保持著中國經濟和環境協調發展的領先者，可以認為其屬于經濟發展與大氣環境保護較協調的地區;中部地區和東北地區大氣環境效率基本穩定在0.4～0.5之間，可判斷其為經濟發展與大氣環境污染協調能力一般地區;西部地區環境效率呈現較低水平，一直維持在0.3左右的水平，可認為其是經濟發展與大氣環境污染協調能力較差的地區，及這一地區不能夠兼顧兩者之間的關系，經濟發展與環境保護處于矛盾對立層面。總體來看，越發達的地區大氣環境效率越高，發達地區在經濟水平和發展階段上處于領先地位，相應的大氣污染治理技術水平也越高，在環保投入方面也越多。而西部欠發達地區經濟發展模式依然粗放，單位GDP排放強度較高，經濟發展以犧牲環境空氣質量為代價。

圖3 我國各省區大氣環境效率的標準差

分析大氣環境效率值的標準差，能夠反映出各省的地區差距，2006年標準差為0.178，之后逐步上升到2011年的0.284，說明各地的大氣環境效率的差距逐漸擴大化。

5 研究結論與建議

大氣環境效率是經濟增長與大氣環境污染之間協調性程度的度量。本文采用2006－2012年面板數據，對中國30個省大氣環境效率進行了研究，分析了東部、中部、西部和東北地區大氣環境效率的變化趨勢與地區差異。研究表明:2006－2011年全國大氣環境效率整體呈現上升趨勢，東部地區效率值最高，西部地區效率最低，地區效率差距逐年擴大。為此提出以下建議:

第一，東部地區在提高工業廢氣治理純技術效率的同時應注意提高其工業廢氣治理規模效率;

第二，各地區在投入資本進行環境治理時應注重資源的優化配置，以免影響工業廢氣治理規模效率;

第三，在產業結構方面，一方面要加快產業結構升級，大力發展第三產業，另一方面要強化走新型工業化道路，提高產業的科學技術水平;

第四，在對外貿易和外商直接投資方面，要優化對外貿易結構，注重提升生產技術和環境治理的科技水平，在引進外資的同時要注意消化吸收其先進的管理、工藝和環境治理技術;

第五，目前排污費制度并沒有對中國工業廢氣治理產生積極的促進作用，因此政府應綜合運用多種經濟、法律和行政方式對排污企業進行治理，以產生更好的治理效果;

第六，企業在努力獲取經濟利益的同時應注意承擔其社會環境責任，注意改進其自身的環境管理能力，提高生產工藝的環境治理技術水平，最終提高工業廢氣治理技術效率。

［1］卞亦文．基于DEA理論的環境效率評價方法研究［D］．［出版地不詳］:中國科學技術大學，2006．

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