長江經濟帶環境治理效率研究

唐德才 湯杰新 薛佩佩

摘要：長江經濟帶被喻為中國射向世界的“箭”，然而隨著城鎮化和工業化進程的加速，在發展過程中卻面臨嚴峻的環境承載壓力。文章選取2003年-2013年長江經濟帶9省2市的環境數據，對長江經濟帶的環境治理效率進行研究。結果表明，（1）長江經濟帶環境治理有效省份的數量有3個，無效省份為8個，整體不容樂觀，且有惡化的趨勢；（2）對長江經濟帶環境全要素生產率貢獻程度最大的是技術進步指數，純技術效率指數次之，規模效率指數最??；（3）長江經濟帶環境治理無效的主要原因不是城市環境管理水平低，而是環境資源投入冗余、污染物排放過多以及工業廢棄物綜合利用率不高。文章最后為長江經濟帶環境無效省市指明路徑，使長江經濟帶環境治理投入產出要素進一步優化。

關鍵詞：環境治理效率；SBM-Undesirable模型；Malmquist指數；長江經濟帶

一、 引言

長江經濟帶以21%的國土面積承載了43%的人口，經濟總量占全國的45%，擁有全國超過45%的水資源和超過50%的內河航道里程，2015年長江經濟帶國內生產總值增速為8.5%，而同期全國的平均水平為6.9%，可見長江經濟帶目前為我國經濟增長最具活力的地區之一，長江經濟帶也因此被喻為中國射向世界的“箭”。然而，隨著城鎮化和工業化進程的加速，長江經濟帶生態環境逐漸惡化，長江水利委員會提供數據顯示長江流域遍布著38 000個排污口，已經形成了600公里的岸邊污染帶，每年排污水量相當于大半個黃河的水量，修復長江生態環境，保護長江流域生物多樣性已經迫在眉睫。2016年1月5日國家主席習近平召開長江經濟帶發展座談會，發表重要講話，提出“共抓大保護，不搞大開發”的發展要求，這意味著在以后相當長一段時間內把修復長江經濟帶生態環境作為一項壓倒性的工作。在環境修復的過程中，環境治理是否有效關系到長江經濟帶各省市共建綠色生態廊道目標的順利達成。

研究環境效率角度不一，叫法也不一。在涉及到某一產業的環境效率時，一般稱環境效率或者生態效率；在涉及到測量某一地域環境效率研究時，有學者稱區域環境效率，也有學者稱環境規制效率，還有稱之為環境治理效率、生態效率、生態文明建設效率等等不一而足。雖然學者從不同的角度研究，稱謂繁雜，但是在指標選取時相差不大。目前研究長江經濟帶環境效率比較缺乏，汪克亮等人（2015）對長江經濟帶工業環境效率進行分析，發現長江經濟帶工業環境效率整體偏低，且不同省市之間差距巨大，最后分析其影響因素。范純增等人（2015）利用Malmquist指數對長江流域工業環境效率進行評價，發現生態效率和環境技術進步對Malmquist指數都有促進作用，但是技術進步貢獻程度更大。本文針對長江經濟帶環境治理效率研究的缺失對長江經濟帶11個省市2003年～2013年環境數據進行分析，測度長江經濟帶各省市環境治理效率，并進一步分析投入產出因素，優化投入產出配置，為長江經濟帶環境的有效治理建言獻策。

二、 評價模型

1. SBM-Undesirable模型。Tone于2001年建立了一個基于松弛變量的DEA模型，該模型與傳統CCR和BCC模型的區別在于將松弛變量直接置于目標函數中。SBM模型不僅能夠解決投入產出變量的松弛性問題，而且該模型具有非角度、非徑向的特點，能夠有效解決徑向和角度帶來的測量誤差。因此該模型比傳統的DEA模型有更多優勢，能夠真實反映效率評價值。由于在生產生活過程中也會伴隨著非期望產出，例如生活垃圾，固體廢棄物等。Tone于2004年又基于SBM模型提出了SBM-Undesirable模型。該模型不僅可以測算決策單元的效率值，還能夠測算決策單元投入和非期望產出的冗余率以及期望產出的不足率。當目標函數值小于1，決策單元處于無效狀態，考慮非期望產出的無效率來源可以進行分解，具體模型參考文獻8。

2. DEA-Malmquist指數。Malmquist指數的概念最初由Malmquist提出，因此這類生產率指數稱為Malmquist指數。Fare等人最早引進DEA的方法計算Malmquist指數，并將Malmquist指數分解為技術效率變化和技術改進變化。Fare等人對DEA方法進行改進，建立了測量兩個不同時期的全要素生產率模型，并考慮規?？勺儼袽almquist指數分解為技術進步指數、純技術效率指數和規模效率指數。目前DEA-Malmquist指數應用研究較多，這里不再贅述，本文將非期望產出指標放入投入指標中進行計算。

三、 數據選取

DEA是一種非參數的前沿分析方法，相對于參數的分析方法，DEA對評價單元的數量要求較少，盡管如此，如果評價單元的數量過少（如評價單元數量比投入產出指標的數量之和還要少），則會出現評價單元大面積有效的情況，評價單元和指標的數量關系一般要滿足評價單元的數量大于投入產出指標的2倍。為了提高評價單元之間的區分度，本文選取指標盡量少而精，具有代表性。

投入指標選取工業環境治理設施數和環境污染治理投資總額兩項指標，其中工業環境治理設施數由工業廢水治理設施數和工業廢氣治理設施數加總所得。環境污染治理投資總額這一指標用各省市居民消費價格指數進行平減，以消除物價變動帶來的測量誤差。產出指標從城市、工業和非期望角度分別選取城市生活垃圾無害化處理率、工業廢棄物綜合利用率和單位GDP二氧化硫排放量三項指標。工業廢棄物綜合利用率由一般工業固體廢物綜合利用量除以一般工業固體廢棄物產生量求得。單位GDP二氧化硫排放量由二氧化硫排放量（包括工業和生活兩部分）除以單位GDP求得，其中GDP以2003年為基年利用地區生產總值指數測算實際地區生產總值，以消除通貨膨脹帶來的測量誤差。其余指標由中國環境統計年鑒直接獲得。

四、 實證分析

1. 長江經濟帶環境治理效率橫向比較分析。利用軟件DEA-SOLVER Pro5.0將模型設為規模不變，非期望產出與期望產出的比值設定為3比2對2003年～2013年長江經濟帶11個省市環境治理效率進行測算。將非期望產出權重設定較高，主要從可持續發展的角度考慮。如表1所示，（1） 11個省市中只有上海、貴州、重慶三省市環境治理效率等于1，其余省市都小于1，說明在環境治理的過程中，這3個地區不僅注重環境治理的效果，更注重質量，相對于其他8個省市環境治理的投入產出已經達到優化水平。（2） 從2003年～2013年長江經濟帶環境治理效率處于逐漸惡化的趨勢，10年間環境治理無效地區在不斷增多，2003年為2個，2008年4個，到2013年為8個，僅上海、重慶和貴州三個地區環境治理是有效的。其中，江蘇、浙江兩省情況特殊，2013年兩省環境治理效率分別處于倒數一、二名，這與其發達的經濟發展水平不匹配。在探索全面建成小康的道路上，江蘇和浙江兩省作為排頭兵，補齊生態文明短板成為兩省最迫切的任務，雖然兩省的環境治理效果明顯，但是兩省的環境裝備、資金和人力都投入過多，造成大量浪費，浙江、江蘇兩省更應該注重環境設備研發，提升環保產業的原始創新能力。

2. 長江經濟帶環境治理效率縱向變化分析。利用DEA-Malmquist模型測得長江經濟帶從2003年～2013年年均環境治理全要素生產率為1.005，即每年以0.5%的速度在增長，從規模可變的角度得出技術進步指數為1.019，純技術效率指數為1.002，規模效率指數為0.984，三者對全要素生產率的貢獻程度技術進步指數最大，純技術效率指數次之，規模效率指數最小。技術效率指數為0.978，小于1，表明長江經濟帶環境治理投入要素結構不合理，比例失調，環境治理效率處于惡化趨勢。技術進步指數為1.019，規模效率指數為0.984，表明長江經濟帶環保產業原始創新能力在不斷提高，但是創新能力不能夠和環境的投融資強度相協調。隨著經濟的發展，環境投融資力度逐漸加大，環境治理重復投資、冗余投資過多，資源浪費也較為嚴重。純技術效率指數為1.002，大于1，表明長江經濟帶環境管理部門管理水平在穩步提升。

從技術進步指數來看，江蘇、浙江、上海、重慶和江西位列前五位，且大于1，說明這些省市基礎條件好，環保產業原始創新能力較強，其余均為小于1，原始創新能力較差。從技術效率指數來看，四川、湖南大于1，江西、湖北和云南小于1，其余省市均為等于1。從規模效率來看，四川大于1，上海、重慶和貴州等于1，其余7個省市均小于1。

3. 長江經濟帶環境治理效率投入產出因素分析。本文著重分析2013年長江經濟帶各省市環境治理效率優化問題，為“十三五”時期長江經濟帶優化環境資源配置提供參考。根據SBM-Undesirable模型，當環境治理效率小于1時，松弛變量的大小反映環境治理效率損失的原因。投入松弛變量除以其對應的投入指標值得到投入冗余率，將非期望產出指標的松弛變量除以非期望產出指標得到非期望產出冗余率，將期望產出指標的松弛變量除以其對應的期望產出指標得到期望產出不足率，計算結果如表2所示，由于上海、重慶和貴州這3個地區環境治理效率值為1，是環境治理有效地區，因此表2不包含這3個地區。

（1）從治理過程來看，長江經濟帶各省市城市垃圾無害化處理率的冗余率為0，而投入要素以及非期望產出單位GDP二氧化硫排放量都存在不同程度的冗余，期望產出工業廢棄物綜合利用率存在一定的不足。說明城市環境治理方面不是長江經濟帶環境治理無效的原因，導致長江經濟帶環境治理無效的原因是環境治理資源投入冗余、工業廢棄物綜合利用不足以及污染物排放過多造成的。

（2）根據8個省市環境治理無效的主要原因不同（當冗余率和不足率超過50%時，即假定該指標為環境治理無效的主要原因），可以將其劃分為四類，其中江蘇、浙江歸為一類，江西、湖南、四川和云南歸為一類，安徽和湖北各為一類。江蘇、浙江環境治理無效的主要原因在于投入過多，這也再一次論證了兩省規模效率都小于1，存在投入冗余的事實，江蘇的物力，環境治理投資額冗余率以及浙江的物力冗余率都突破了70%。江西、湖南、四川和云南四省環境治理無效的主要原因為期望產出工業廢棄物綜合利用率不足以及非期望產出過多，表明四省的工業處于價值鏈低端較多，環境治理的設備和技術落后，高端人才缺乏，環境治理創新和研發能力不足。安徽省環境治理無效的原因不僅在于其投入資源過多，還因為非期望產出也過多，表明其環境治理高投入、高產出，處于較為粗放的發展狀態。湖北環境治理無效的主要原因在于其非期望產出單位GDP二氧化硫排放量過多。

五、 討論與結論

本文利用考慮非期望產出的SBM效率模型和DEA-Malmquist模型分別考察了從2003年～2013年長江經濟帶環境治理效率的橫向和縱向變化，并且利用考慮非期望產出的SBM模型對長江經濟帶環境治理無效區域進行分析，探究其治理無效的原因，最后得到以下結論：（1）長江經濟帶環境治理效率整體不容樂觀，從2003年～2013年環境治理有效區域僅三個：上海、貴州和重慶，其余省市都為無效；（2）對長江經濟帶環境全要素生產率的貢獻程度：技術進步指數>純技術效率指數>規模效率指數；（3）從治理過程來看，城市環境管理水平不是長江經濟帶環境治理無效的原因，環境治理投入冗余、污染物排放過多以及工業廢棄物綜合利用不足是長江經濟帶環境治理無效的原因。

本文針對長江經濟帶環境治理無效的四類區域提出相應的的政策建議。浙江、江蘇兩省環境治理無效主要由于投入過多所致，因此兩省應減少環境治理的人才、資金投入，積極引進高級環境人才，提高環境原始創新能力、研發能力，引導節能環保等新型產業落地生根。江西、湖南、四川和云南環境治理無效主要受非期望產出過多以及工業廢棄物綜合利用率不足所致，因此，該區域應加快制造業轉型升級，引導制造業向服務化方向發展，加大新能源研發力度和使用率，健全環境投融資機制，引導環境人才、資金及時流入。安徽省環保資金投入和非期望產出過多，這兩個方面使其環境治理處于無效狀態，表明其環境治理投資力度在不斷加大，但是成效甚微，投入資源浪費嚴重，因此安徽省應減少環境投資，并將資金更多地向提升環保技術以及創新能力方面傾斜。湖北環境治理無效受非期望產出過多所致，因此，湖北在保持現有投入配置均衡的狀態下，提升環境治理水平，打造中三角新的經濟增長極，發揮長江經濟帶的傳導作用。

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基金項目：南京信息工程大學氣候變化與公共政策研究院開放課題（項目號：14QA019）；江蘇省“六大人才高峰”第七批高層人才項目“基于資源、環境約束與低碳制造的中國產業政策研究”（項目號：S7410008001）。

作者簡介：唐德才（1966-），男，漢族，江蘇省射陽縣人，東南大學管理學博士，南京信息工程大學馬克思主義學院黨總支書記、教授、博士生導師，研究方向為產業經濟、區域經濟；湯杰新（1991-），男，漢族，河南省固始縣人，南京信息工程大學經濟管理學院碩士生，研究方向為環境管理；薛佩佩（1993-），女，漢族，江蘇省射陽縣人，南京信息工程大學經濟管理學院碩士生，研究方向為技術經濟與管理。

收稿日期：2016-07-21。