中國31個省（區、市）產業生態效率評價研究

鄧路+李蓉蓉

摘 要：通過構建DEA和運用BCC-DEA模型，對全國31個省（區、市）2011年總體產業生態化效率和各省（區、市）產業生態化效率進行評估分析。結果表明：全國純技術效率為0.967，整體未能達到資源最優化使用。其中沿海及內陸大部分純技術效率有效，但是西部省市普遍純技術效率較低。全國整體規模技術效率較高，為0.978，其中有16個地區規模效率值為1。全國固定資產、社會就業人數、綜合能源和用水投入均有一定程度的冗余量，其中遼寧、吉林、重慶、貴州、云南、甘肅、寧夏7省市的4種生產要素均有不同程度的冗余量，尤其是能源投入。通過分析提出相關建議。

關鍵詞：產業生態化；DEA模型；技術效率；評價

中圖分類號 F042 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2014）18-03-04

隨著經濟社會的不斷進步，人類面臨著越來越嚴峻的生態環境狀況。中央《2014年政府工作報告》中明確的提出要像對貧困宣戰一樣，堅決向污染宣戰。科學合理的測度當前我國的產業生態效率程度，對于推進產業生態化發展，建立資源節約型、環境友好型社會具有重要意義。

1 理論背景與研究進展

生態效率的概念理論基礎來自生態經濟學，這一概念被廣泛接受是在20世紀90年代，當時WBCSD（世界可持續發展工商理事會）給出生態效率的定義是：通過提供能滿足人類需要和提高生活質量的富有價格競爭力的商品和服務，同時使整個壽命周期的生態影響與資源強度逐漸減低到一個至少與地球的估計承載能力一致的水平來實現的。隨后OECD（經濟合作發展組織）提出一個更為簡潔的概念：生態效率是使用生態資源來滿足人類需求的效率。

產業生態化則是把物質生產過程主要內容的產業活動納入生態系統的循環中，把產業活動對自然資源的消耗和對環境的影響置于生態系統物質能量的總交換過程中，實現產業經濟與生態系統的良性循環和可持續發展[1]。產業生態效率則是衡量產業生態化程度的重要指標，是投入與產出之間關系的度量。目前，對于產業生態效率的測算主要有3種思路：一是給予每種環境壓力指標相同的權重，如高迎春等[2]利用算術平均值的方法測度了吉林省產業系統的生態效率；二是通過專家打分法賦予不同環境壓力指標對應的權重，如吳小慶等[3]對無錫市農業生態效率進行了評價；三是運用DEA（數據包絡分析法）分析法，測度決策單元的相對生態效率，內生地得到不同環境壓力指標的權重，也是目前較為常用的一種方法。我國對產業生態化效率的研究處于起步階段。杜春麗等[4]對我國鋼鐵產業生態效率進行了評價研究，這些研究開始關注產業生態化的效率，對于分析產業生態化程度打好一定的基礎。但是目前大多研究集中在各行業，對全國不同區域產業生態化整體效率的評價研究較少。因此，本文運用DEA模型，對區域產業生態化進行了全面的評價，分析不同地區的產業生態化程度。

2 產業生態化效率評價的指標選取和模型構建

2.1 指標選取和指標體系的構建 評價指標的選取需要遵循科學性、可比性和可獲得性原則。本文以生產函數Q=F（L，K）為基礎，結合產業生態化的特點，并參考國內外相關文獻，選出各區產業投入和產出指標。然后運用DEA模型計算出中國30個省（區、市）的產業生態化效率。目前，CCR模型（規模報酬不變）和BCC模型（規模報酬可變）是DEA方法中最常用的兩種模型，這兩種模型所依賴的假設均是以盡可能少的投入產生盡可能多的產出，然而在實際的生產活動中除了正面產出，還有負面產出，比如空氣污染物、廢氣、固體廢物等。在有上述負面產出存在的情況下，應對DEA模型進行修改，修正為以盡可能少的投入產出盡可能多的正面產出和盡可能少的負面產出（污染物）[8]。

綜上所述本文選取的產出指標包括正面產出和負面產出，正面產出有第一、二、三產業產值、工業固體廢物利用量，負面產出有廢水排放總量、二氧化硫排放量、氮氧化物、煙粉塵排放量；投入指標有固定資產投資、社會就業人數、能源消費總量、用水總量（詳見表1）。

表1 產業生態化效率評價指標設置及說明

[類別＼&指標＼&單位＼&指標說明＼&投入＼&固定資產投入＼&億元＼&反映產業的資本投入＼&社會就業人數＼&萬人＼&反映產業的勞動投入＼&綜合能源消耗＼&萬t標準煤＼&反映產業的能源投入＼&用水總量＼&億m3＼&反映產業的水資源投入＼&正面

產出＼&一產產值＼&億元＼&反映第一產業產出水平＼&二產產值＼&億元＼&反映第二產業產出水平＼&三產產值＼&億元＼&反映第三產業產出水平＼&固體廢物綜合利用率＼&%＼&反映固體廢物利用水平＼&負面

產出＼&廢水＼&萬t＼&反映產業廢水排放情況＼&二氧化硫＼&萬t＼&反映產業二氧化硫排放情況＼&氮氧化物＼&萬t＼&反映產業氮氧化物排放情況＼&煙粉塵＼&萬t＼&反映產業煙粉塵排放情況＼&]

2.2 指標說明及數據來源 投入指標。該類指標主要反映產業生態化過程中的各項投入情況。本文選取4個指標來衡量投入情況：固定資產投資反映資本投入；社會就業人數反映了勞動力的投入情況；能源消費總量、用水量反映了產業產業生態化過程中重要物質資源的投入情況。

正面產出指標。該類指標主要反映產業生態化要求下的產出情況。本文在第一產業產值、第二產業產值、第三產業產值這3個常用產出的基礎上增加了工業固體廢物綜合利用量。這一指標反映了固體廢物轉化為可利用資源、能源及其他原材料的水平。

負面產出指標。產業生產過程中不可避免地會產生廢水、廢氣、固體廢物等污染物，由于正向產出固體廢物利用率考慮了固體廢棄物的產生量與再利用量，所以這里結合數據的可獲得性采用了廢水排放總量、二氧化硫排放量、氮氧化物排放量和煙塵排放量4個指標。

以上數據均來源于《中國統計年鑒2012》、《中國能源統計年鑒2012》以及部分地方統計年鑒。由于2013年統計年鑒中的部分數據截止到2011年，為統一數據年限，所以全部采用了2011年的數據作為本文數據來源。此外，由于西藏的能源消費情況缺失，所以樣本數據中剔除了西藏。

2.3 數據的處理 為了將負面產出納入DEA模型之中，一般采取間接法。一般可以利用單調遞減函數，將負面產出進行轉換，從而使經過轉換的數據在技術不變的情況下涵蓋在正常的產出函數中。較為常用的方法具體有ADD法和TRB法（加法逆轉換法）、MLT法（乘法逆轉換法）。據相關研究[6]表明，MLT方法下的效率評價相對于其他方法更為嚴格，又根據MLT方法的定義，可以對負面產出采取K次冪后取倒數，所以本文直接對負產出取倒數處理。

2.4 模型的構建 DEA是通過使用數學規劃模型，來比較決策單元之間的相對效率，對決策單元做出評價。一個決策單元被記為DMU（（Decision Making Units），每個DMU都被認為是相同的實體，在同一視角下，有相同的輸入和輸出。通過分析，可以得出每一個決策單元的DEA是否有效，并按相對效率的高低排序，進行比較，指出決策單元的非有效原因和程度。CCR模型與BCC模型是數據包絡分析法中最常用的兩種模型。CCR模型是假定在固定規模報酬下來衡量整體效率的，但是在實際生產過程中，并不是每個DMU的規模報酬都是固定的，因此Banker等學者以規模報酬可變為前提提出了BCC模型，這樣就可以將規模效率和純技術效率分開[7]，也可以衡量DMU的生產技術可變情況下，是否在最適合生產規模條件下生產。

基于輸入的BCC模型：

[（PIBCC）=Max（μTY0+μ0）=VIBC2ωTXj-μTYj+μ0≥0，j=1，2，…，KωTX0=1ω≥0，μ≥0，μ0∈E1] （1）

設此規劃問題（[PIBCC]）的最優解ω*，μ*，μ0*，若滿足[VIBC2]=[μTY0+μ0]=1，則稱DMUj0為弱DEA有效；若規劃問題（[PIBCC]）不僅[VIBC2]=[μTY0+μ0]=1，而且ω*>0，μ*>0，則稱DMUj0為DEA有效[7]。

基于輸出的BCC模型：

[（POBCC）=Min（ωTY0+μ0）=VOBC2ωTX-μTY+μ0eT≥0，j=1，2，…，KμTX0=1ω≥0，μ≥0，μ0∈E1] （2）

若規劃問題[（POBCC）]，若滿足[VOBC2]=[ωTY0+μ0]=1，則稱DMUj0為弱DEA有效[7]。

3 區域產業生態效率實證分析

BBC模型分為投入導向型和產出導向型。投入導向的BBC模型旨在假定產出不變的情況下，通過政策改革、技術進步、優化資源配置等等手段的綜合運用，減少各項資源的投入。本文的目的是評價區域產業生態化效率，從而減少各項資源的消耗，使產業生產往資源集約與環境友好方向發展，因此選擇投入導向的BBC模型就行計算。

3.1 效率分析 將中國30個省（區、市）的投入指標、正面產出指標與負面產出指標代入DEA分析軟件DEAP2.1，選擇投入導向的BBC模型進行計算，可以得出綜合技術效率（CRSTE）、純技術效率（VRSTE）、規模效率（SCALE）和規模收益4個方面的運轉情況，具體結果詳見表2。

表2 投入導向的全國各地區2011年產業生態化效率運行結果

[地區＼&綜合技術效率＼&純技術效率＼&規模效率＼&規模收益＼& 北 京 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 天 津 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 河 北 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 山 西 ＼&0.970 ＼&1.000 ＼&0.970 ＼&irs＼& 內蒙古 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 遼 寧 ＼&0.801 ＼&0.804 ＼&0.997 ＼&irs＼& 吉 林 ＼&0.883 ＼&0.884 ＼&0.999 ＼&irs＼& 黑龍江 ＼&0.945 ＼&1.000 ＼&0.945 ＼&drs＼& 上 海 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 江 蘇 ＼&0.985 ＼&1.000 ＼&0.985 ＼&drs＼& 浙 江 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 安 徽 ＼&0.995 ＼&1.000 ＼&0.995 ＼&drs＼& 福 建 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 江 西 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 山 東 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 河 南 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 湖 北 ＼&0.853 ＼&1.000 ＼&0.853 ＼&drs＼& 湖 南 ＼&0.935 ＼&1.000 ＼&0.935 ＼&drs＼& 廣 東 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 廣 西 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 海 南 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 重 慶 ＼&0.840 ＼&0.900 ＼&0.934 ＼&drs＼& 四 川 ＼&0.917 ＼&1.000 ＼&0.917 ＼&drs＼& 貴 州 ＼&0.780 ＼&0.799 ＼&0.976 ＼&drs＼& 云 南 ＼&0.770 ＼&0.905 ＼&0.851 ＼&drs＼& 陜 西 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 甘 肅 ＼&0.761 ＼&0.775 ＼&0.982 ＼&irs＼& 青 海 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼& 寧 夏 ＼&0.933 ＼&0.939 ＼&0.994 ＼&irs＼& 新 疆 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&1.000 ＼&＼&平均＼&0.946 ＼&0.967 ＼&0.978 ＼&＼&]

3.1.1 西部省市純技術效率較低 全國純技術效率的平均值為0.967，整體未能達到資源最優化使用。其中沿海及內陸大部純技術效率有效，在資源配置方面實現了資源的相對最大化利用。介于0.9～1之間的區域有3個，占10%，效率處于中等水平；0.9以下的地區有4個，占13%，效率比較低。由計算結果可知純技術效率有效的地區有23個，占77%，說明這些地區產業生產在現有的技術與管理水平上，其投入資源的使用是有效率的。技術效率未達到1的地區主要集中在我國西部地區，如貴州、云南、甘肅等；西部地區經濟發展相對較晚，在資源、市場、技術、人才等各方面相對于內陸和沿海地區處于相對弱勢，生態理念的形成相對較晚；在其現有的技術水平上，投入的資源未能達到最優生產效率。

3.1.2 整體規模技術效率較高 全國規模技術效率均值為0.978，其中有16個地區規模效率值為1，占54%，達到規模效率有效；46%的省市未達到規模效率有效；這些省市主要是西部省市和內陸部分地區，說明這些區域目前的實際生產規模與最優省市有16個，此時擴大或者縮小投入規模都會使產業生態化效率下降；規模收益遞增的省市有5個，分別是山西、遼寧、吉林、甘肅和寧夏，說明該區域收益增加的比例大于各種生產要素投入增加的比例，可以適當加大生產要素的投入；規模收益遞減的區域有9個，該區域生產要素的投入不能帶來更多的產出，應該適當減少投入。

3.2 效率改進分析 差額變數（即松弛變量）指若所研究的線性規劃模型的約束條件全是小于類型，那么可以通過標準化過程引入M個非負的松弛變量。松弛變量的引入常常是為了便于在更大的可行域內求解。若為0，則收斂到原有狀態，若大于零，則約束松弛。根據投入向導的BBC模型所設定的效率標準，在產出不變的情況下盡可能降低各要素的投入。通過DEAP2.1軟件，對30個省市區進行整理和分析，部分地區的投入要素存在差額變數（詳見表3）。

表3 投入導向的BBC模型的差額變數分析

[地區＼&固定資產投入

（億元）＼&社會就業人數（萬人）＼&綜合能源消耗

（萬t標準煤）＼&用水總量

（億m3）＼& 北 京 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 天 津 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 河 北 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 山 西 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 內蒙古 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 遼 寧 ＼&3497.07 ＼&150.56 ＼&4458.42 ＼&28.18 ＼& 吉 林 ＼&861.24 ＼&42.11 ＼&1053.49 ＼&13.89 ＼& 黑龍江 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 上 海 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 江 蘇 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 浙 江 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 安 徽 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 福 建 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 江 西 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 山 東 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 河 南 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 湖 北 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 湖 南 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 廣 東 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 廣 西 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 海 南 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 重 慶 ＼&750.86 ＼&44.59 ＼&883.37 ＼&8.67 ＼& 四 川 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 貴 州 ＼&850.30 ＼&43.30 ＼&1820.24 ＼&20.40 ＼& 云 南 ＼&591.04 ＼&49.08 ＼&910.76 ＼&14.06 ＼& 陜 西 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 甘 肅 ＼&890.83 ＼&46.21 ＼&1459.20 ＼&27.38 ＼& 青 海 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼& 寧 夏 ＼&101.01 ＼&5.84 ＼&264.96 ＼&4.45 ＼& 新 疆 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&0.00 ＼&平均＼&251.41 ＼&12.72 ＼&361.68 ＼&3.90 ＼&]

就全國整體水平來看，固定資產、社會就業人數、綜合能源和用水均有一定程度的冗余量，分別為251.41億元、12.72萬人、361.68萬t、3.90億m3，為達到更優的生態效率，對這四方面的投入應適當考慮減少。就全國范圍來看，大部分地區生產要素的投入基本上都能達到零冗余量，生態效率達到較好效果，其中遼寧、吉林、重慶、貴州、云南、甘肅、寧夏7省市的4種生產要素均有不同程度的冗余量，尤其是能源投入。固定資產投冗余量最大為遼寧省，為3497.07億元，占固定資產總投入的19.7%；其次是甘肅、吉林、貴州，冗余量超過850億元。人力資源冗余量最大仍是遼寧省，達150.56萬人，最小為寧夏，5.84萬人，其余省市就業人數冗余量均在40～50萬人。能源消耗冗余量除寧夏較小外，其余省市均較大，尤其是遼寧省，能源冗余量達4 458.42萬t。水資源的投入同樣存在不同程度的冗余，遼寧、甘肅、貴州都達20億m3以上。所分析的四種生產要素在這7個省市都出現較明顯粗放利用問題，這些因素都影響了產業生態化的發展和綜合利用效率的提高。因此，上述地區尤其要適當減少生產要素的投入，集約使用資本、人力資源、能源和水資源等。

4 結論與建議

4.1 結論 （1）全國純技術效率的平均值為0.967，整體未能達到資源最優化使用。其中沿海及內陸大部純技術效率有效，在資源配置方面實現了資源的相對最大化利用；但是西部省市普遍純技術效率較低。全國整體規模技術效率較高，為0.978，其中有16個地區規模效率值為1。（2）就全國整體水平來看，固定資產、社會就業人數、綜合能源和用水均有一定程度的冗余量，分別為251.41億元、12.72萬人、361.68萬t、3.90億m3。就各省（區、時）來看，大部分地區生產要素的投入基本上都能達到零冗余量，生態效率達到較好效果，其中遼寧、吉林、重慶、貴州、云南、甘肅、寧夏7省市的4種生產要素均有不同程度的冗余量，尤其是能源投入。