基于數據包絡分析的生態工業園區發展效率測度研究

王喜梅 張昌蓉

摘要：近年來，生態工業園區建設在我國取得了快速的發展，本文以2010年上海市9家生態工業園區為樣本，采用數據包絡分析方法（DEA），測度了上述生態工業園區的發展效率。通過對比分析，找出生態工業園區發展中存在的問題，并提出相應的改進建議。

關鍵詞：生態工業園區；發展效率；DEA；實證分析

引言

生態工業園區（Eco-Industrial Park，EIP）是繼經濟技術開發區、高新技術產業開發區之后的第三代工業園區的主要形態，也是21世紀可持續發展的主要模式和未來工業園區改造的方向。EIP以循環經濟和生態工業學原理為指導，最大限度地提高資源利用率，同時將環境污染減至最低，實現區域清潔生產。然而目前國內生態工業園區的管理還處于比較混亂的狀態。因此，如何評價生態工業園區的發展效率，為可持續發展提供理論依據，已成為一個亟待解決的問題。

國外針對生態工業園區效率評價的研究開始較早。B.De.Benedetti[1]（2002）等對ORMA（生態工業園區資源使用和廢物管理最大化）項目進行了研究。將生命循環評價（LCA）方法和劍橋管理選擇器（CES）方法結合起來，試圖在可替代解決方法中對成本、績效和環境影響進行權衡。Jim Altham和Renvan Berkel（2004）[3]利用三底線法（triple bottom line accounting），對澳大利亞Kwinana工業共生體的經濟效益、環境效益和社會效益進行了評價。Anna Wolf[4]（2007）對瑞典森林工業經濟效益進行了研究，分析了在電力價格、石油價格、樹皮價格等因素變動，以及有無綠色證書的情況下，工業共生體與非工業共生體的成本變化情況。

國內對生態工業園區評價的研究起步較晚，但發展較快。元炯亮[5]（2003）在3R原則、系統性、動態性、科學性和可操作性等五條原則的基礎上，將生態工業園區評價指標體系分解為四類指標：經濟指標、生態環境指標、生態網絡指標和管理指標。黃鹍等[6]（2004）建立了指標體系的目標層、準則層、領域層、指標層的層次結構模型，從生態工業園區發展水平、發展能力和發展協調度三個角度建立了一套生態工業園區綜合評價指標體系。黃海鳳等[7]（2005）采用專家咨詢法，從經濟指標、環境指標、管理指標和生態指標四個方面建立了生態工業園區的評價指標體系，并利用灰色聚類方法對生態工業園區進行了科學的分析和綜合評價。劉景洋等[8]（2007）根據生態工業園區的特點將生態工業園區分為綜合類、行業類和靜脈產業類三種。然后借鑒層次分析法思想，從經濟發展、物資減量與循環、污染控制和園區管理4個部分選取了21個指標，構建了綜合類生態工業園區評價指標體系。薛捷等[9]（2009）建立了基于DEA評價方法的生態工業園區循環經濟績效評價指標體系，該指標體系的基本框架由產業園區循環經濟系統的投入和產出組成，從經濟、資源和環境3個方面對投入和產出進行分析，選出評價指標。

本文采用數據包絡分析方法，基于上海市生態工業園區2010年的截面數據，進行發展效率分析和差值分析，找出我國生態工業園區面臨的主要問題，以及其效率改進的方向。進而明確提高生態工業園區效率的途徑，提出相應改進措施。同時為監管當局評估生態工業園區發展成果和制定政策提供依據。

1、 研究方法

1.1數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）

DEA是1978年由Charnes，Cooper和Rhodes所創立的，是以數據點的外包絡面為基礎的數學規劃方法。DEA評價具有具有多投入多產出的部門或決策單元之間的相對有效性，可廣泛使用與業績評價。由于DEA所需指標少，各測量指標間無需統一單位，無需知道生產函數的具體形式，也無需任何權重假設，從而保證了原始信息的完整，避免了人為因素的主觀影響。基于上述顯著的優點，近年來，DEA方法得到了廣泛的應用。

然而在DEA眾多的應用領域中，卻鮮少見到其對生態工業園區的績效評價。劉巍等[10]（2012）采用數據包絡分析法對中國24家綜合類生態工業園區環境績效進行了實證研究，并為園區未來環境調控提出定量化的調整建議。本文擬以上海市9家生態工業園區為例，創新性地應用DEA方法對生態工業園區的經濟效益進行評價，給出我國生態工業園區存在的問題及改進的方向，并為生態工業園區的可持續方法提供積極地建議。

1.2數據包絡分析法相關模型

DEA相關模型的主要形式有CCR模型和BCC模型。CCR模型是最基本的DEA模型，是研究規模報酬不變的情況。基于規模收益是常量的假定來評價決策單元的技術有效性的。BCC模型基于規模收益可變的鑒定來評價決策單元的技術有效性，從而避免了技術有效性受規模有效性的影響。

本研究的決策單元是生態工業園區，由于存在人員配置，企業規模，資金約束等因素，存在規模收益可變的情況，但CCR模型僅能對決策單元的總體效率進行評價。而無法對決策單元的技術效率和規模效率進行評價。故本文選用BCC模型來評價生態工業園區的技術有效性。該模型表達式為：

2、經濟績效評價指標體系的構建

2.1決策單元的選擇

本研究選取了上海市9家生態工業園區為研究對象。其中有4家通過國家級生態工業園區驗收，3家已獲得批準建設，其余2家為市級生態工業園區。

2.2指標的選擇

生態工業園區作為工業園區有其特殊的組織形式。只有實現經濟上的發展，才能使生態工業園區長久地生存下去。考慮本次評價的目的及數據的可獲得性，本文選取影響生態工業園區經濟績效的指標作為關鍵評價指標。其中輸入指標選取從業人員數、固定資產投資總額；輸出指標選取工業總產值、利潤總額。測度指標為技術效率（TE）、純技術效率（PTE）、規模效率（SE）和規模收益。

2.3數據搜集與整理

本研究所使用的數據來自2010年國家環保局、各生態工業園區統計數據，《中國火炬統計年鑒》等。搜集整理的數據如表1所示：

3、研究結果及分析

利用DEAP2.1進行效率測度，得到2010年上海市9家生態工業園區的技術效率（TE）、純技術效率（PTE）、規模效率（SE）和規模收益情況，如表2所示。

3.1效率分析

由表2可知，總體而言，上海市生態工業園區的經濟效益不容樂觀。9家生態工業園區中只有4家技術效率為1，是DEA有效率的。其余5家均為DEA無效單元，其資源的投入與產出比例并未達到最優。上海漕河涇新興技術開發區和上海市北高新技術服務業園區技術效率分別為0.655和0.518，處于很低的水平，說明這兩個生態工業園區在建設的過程中沒有獲得良好的經濟效益。

上海漕河涇新興技術開發區雖然規模無效，但是接近于1，且規模收益處于遞增的階段，因此認為純技術效率低下是導致其技術效率低下根本原因。而上海市北高新技術服務業園區純技術有效，規模效率僅為0.518，由此認為導致其技術效率低下的原因主要是規模效率過低。青浦工業園區和上海閔行經濟技術開發區純技術效率和規模效率均處于中等水平，且青浦工業園區規模收益處于遞減的狀態。

3.2差額變量分析

DEAP2.1的分析結果顯示了每個生態工業園區各項指標的目標值，為了便于觀察比較，把原始值和目標值列在一張表中，如表3所示：

由表3可知，需對產出投入進行調整優化的工業園區主要是上海漕河涇新興技術開發區、上海閔行經濟技術開發區和青浦工業園區。為實現資源的最優配置，上海漕河涇新興技術開發區工業總產值及利潤總額還需要分別提高50%和77%，而從業人員數和固定資產投資情況較為合理，可以保持。上海閔行經濟技術開發區從業人員數和固定資產投資比較合理，可以維持；工業總產值和利潤總額需要分別提高13%和19%。青浦工業園區從業人員數過多，需要縮減23%；固定資產投資較為合理；工業總產值和利潤總額較低，應該分別提高16%和66%。

4、結束語

本研究著重測度和分析了相對效率，目的在于評價上海市生態工業園區的經濟績效，推進園區的可持續發展進程。通過對上海市生態工業園區的經濟績效進行測度與評價，并對生態工業園區的資源配置相對效率進行比較分析，得出各生態工業園區的投入產出效率及其改進的方向。在此基礎上，給出各生態工業園區的優化建議，對未來生態工業園區的發展具有指導意義。

參考文獻：

[1] B De. Benedtti， S Rollino， G L Baldo， F Rutter. Material se-lection in a eco- industrial park for an environmentally-conscious design[C]. Japan： Proc 5th Int Conf EcoBalance， 2002.

[2] A.Haloy， M.Sayisaka， A.Znaba. Industrial ecology for a sustainable future[C]. Michigam： University of Michigam， 2003.

[3] Jim Altham， Ren van Berkel. Industrial symbiosis for regional sustainability： an update on Australian initiatives[C]. Man-chester： 11thinternational Sustainable Development Research Conference， 2004.

[4] Anna Wolf， Industrial symbiosis in the Swedish forest industry[J]. Progress in Industrial Ecology， 2007， 4（5）： 348～362.

[5] 元炯亮. 生態工業園區評價指標體系研究[J]. 環境保護， 2003（3）：38～40

[6] 黃鹍，陳森發，周振國等. 生態工業園區綜合評價研究[J]. 科研管理， 2004， 25（6）：92～95

[7] 黃海鳳，張宏華，蔡文祥等. 基于灰色聚類法的生態工業園區評價[J]. 浙江工業大學學報， 2005， 33（4）：379～382

[8] 劉景洋，喬琦，姚揚等. 生態工業園區評價指標體系研究-綜合類生態工業園區[J]. 現代化工， 2007， 27（7）：58～61

[9] 薛捷，周景博，羅宏等. DEA在生態工業園區循環經濟績效評價中的應用[J]. 環境保護與循環經濟， 2009（8）：37～40

[10] 劉巍，田金平，李星等. 基于數據包絡分析的綜合類生態工業園區環境績效研究[J]. 生態經濟， 2012（7）：125～128.

[11] 丁忠明，張琛. 基于DEA方法下商業銀行效率的實證研究[J]. 管理世界， 2011（3）：172～173.

[12] 劉麗，賀向前，李建平等. 數據包絡分析法在高校院系績效評價中的作用[J]. 西南大學學報， 2012， 34（3）：122～126.