基于DEA非期望產出的江蘇省十三城市排放治理效率評價

黃賢鳳 劉春紅

摘要：文章運用DEA非期望產出模型評價江蘇省13城市2014年工業排放治理效率。研究發現：江蘇省13城市平均排放治理效率不是很理想，其中有7個城市為DEA無效；蘇中、蘇南兩個地區相對排放治理效率較好，但是蘇北地區排放治理效率較差，是改進的重點區域；對于DEA無效的7個城市都存在著資源投入和污染物冗余現象，應著力對此進行改善。

關鍵詞：數據包絡分析；非期望產出；排放治理效率

一、引言

近年來環境問題日益嚴重，工業廢水、廢氣、固體廢氣物等污染排放嚴重影響著城市生活環境，節能減排引起了人們的關注。郭國峰（2013）提出應該加快國外先進工業節能減排技術的引進，以提高我國工業節能減排效率。為提高節能減排效果，需要針對不同區域工業能耗和排放的特點采用差異化技術，因此，對不同區域工業節能減排效率進行評價顯得尤為重要。在研究節能減排效率問題時，經常采用的方法是數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）。Kao（2009）提出了并行DEA模型，這一模型允許為同一決策單元中各子系統賦予不同的權重值，為識別出非有效來源提供了有力依據。蔡寧等（2014）通過以非徑向、非導向基于松弛變量的SBM-DDF模型構建工業節能減排指數評估工業節能減排效率。張在旭（2014）運用超效率DEA模型對工業節能減排效率進行了評價。李靜（2015）采用基于SBM的網絡DEA模型對工業行業綠色生產和環境治理這兩個階段的效率進行了研究。

江蘇作為我國經濟強省，2014年GDP為65088.32億元，其中工業增加值為26962.97億元，其SO2排量、工業固體廢物排量和廢水排量分別為87.02萬噸、10924.73萬噸、20.49億噸，分別占全國的9.98%、5.00%、3.35%，對全國生態環境產生較大影響。本文運用DEA非期望產出模型，以江蘇省13城市為評價對象，分析2014年排放治理效率水平，并針對各個城市排放治理效率的不同提出改善建議，以期對制定江蘇省相關城市工業排放治理措施提供決策參考。

二、研究方法與數據來源

（一）模型

傳統的DEA模型大都屬于徑向和角度的度量，不能對投入產出的松弛性問題進行充分考慮，因此度量的效率值也是不準確或有偏的。Tone（2003）提出了解決這一問題的非徑向和非角度的SBM模型。SBM模型既解決了投入產出松弛性問題，也解決了非期望產出存在的效率評價問題，其基本形式為：

其中，s表示投入產出的松弛變量，λ是權重向量。目標函數ρ是關于S-，Sb，Sg嚴格遞減的。并且0≤ρ≤1.對于待評價決策單元，當且僅當ρ*=1，即S-=0，Sb=0，Sg=0時，該決策單元是有效的。當0≤ρ*<1時，說明被評價單元是非有效的，具有投入產出改進的必要性。

（二）數據來源

本文的研究對象為2014年江蘇省13個城市，樣本數據來自《江蘇統計年鑒2015》。以2014年江蘇省各市工業源的化學需氧量排放量、二氧化硫排放量，工業增加值為產出指標，選取固定資產投入、工業環保投資額、工程技術人員數量為排放治理投入指標。投入產出數據特征描述見表1。

三、實證結果分析

（一）江蘇省工業排放治理效率評價與比較

以MaxDEA軟件為計算平臺，利用非期望產出模型測算得到江蘇省2014年13城市工業排放治理效率情況。此外，從江蘇省的發展和地理因素角度來看，江蘇省各市通常分為三個主要區域：蘇南（蘇州、無錫、常州、鎮江、南京）、蘇中（南通、揚州、泰州）、蘇北（徐州、淮安、鹽城、連云港、宿遷）。可以根據這三個地區的平均工業排放治理效率進行對比分析。結果如表2所示。

從表2可以看出，江蘇省13城市排放治理平均綜合效率不到0.8，說明江蘇省排放治理效率還有待提高，其中：排放治理效率有效的城市有無錫、常州、蘇州、南通、鎮江、泰州，在非DEA有效的城市中有4個城市綜合效率不到0.5，是排放治理改善的重點城市。從劃分區域來看，蘇中、蘇南地區工業排放治理效率較高，蘇北地區整體效率較低，具有很大的改進空間。

（二）工業排放治理效率低下的原因分析

根據DEA方法的基本原理，投入導向DEA模型計算得到的非DEA有效單元必然存在投入冗余現象。根據MaxDEA軟件分析結果得出2014年非DEA有效城市投入冗余與冗余率，如表3所示。

從表3可以看出：污染物過量排放、人員與費用投入冗余是排放治理效率低下的主要原因，其中環保投資平均冗余率較高，說明環保投資利用效率不高；COD排放平均冗余率相比較也很高，說明污染控制力度還不夠大。每個城市排放治理效率低下的主要原因有所不同，南京市、連云港市、淮安市、鹽城市、宿遷市主要冗余是環保投資冗余和COD排放過多；徐州市主要是工程技術人員冗余和SO2排放過量；揚州市主要是工程技術人員冗余和COD排放過量。

四、研究結果與建議

1. 本文運用SBM模型來處理含有工業污染排放非期望產出問題，選取相應指標測算了江蘇省13城市工業排放治理效率，以及蘇南、蘇中、蘇北三個區域的平均工業排放治理效率，并對結果進行了分析說明。

2. 處于最優前沿面上的六個城市，即無錫、常州、蘇州、南通、鎮江、泰州投入冗余和污染物排放過量均為0。在效率低下的城市中宿遷市的工業排放效率最低，是重點改進城市，其他效率低下的城市也應該進一步加大污染物排放的控制，對于資產投資應該進行嚴格控制，盡量多投資污染排放相對少的企業；對于環保投資應該進一步監督落實。

3. 分區域時的結果表明，蘇中、蘇南地區城市工業排放處理效率整體偏高，而蘇北地區城市工業排放治理效率處于較低水平，是江蘇省排放控制重點地區。

參考文獻：

[1]郭國峰，王彥彭. “十二五”時期工業節能潛力與目標分析[J].中國工業經濟，2013（03）.

[2]Kao C. Efficiency Measurement for Parallel Production Systems[J]，European Journal of Operational Research，2009，196（03）.

[3]蔡寧，叢雅靜，李卓.技術創新與工業節能減排效率——基于SBM—DDF方法和板數據模型的區域差異研究[J].經濟理論與經濟管理，2014（06）.

[4]張在旭，劉永杰.山東省城市工業節能減排效率評價及影響因素研究[J].中外能源，2014（11）.

[5]李靜，倪冬雪.中國工業綠色生產與治理效率研究——基于兩階段SBM網絡模型和全局Malmquist方法[J].工業技術經濟，2015（03）.

[6]Tone K.Dealing with undesirable output in DEA： A slacks-based measure （SBM） approach[J]，GRIPS Research Report Series I，2003（05）.

（作者單位：江蘇大學管理學院）