城市工業生態效率測度與評價：安徽的實證

劉曉萌，孟祥瑞，汪克亮

（安徽理工大學 a.能源與安全學院；b.經濟與管理學院，安徽 淮南 232001）

城市工業生態效率測度與評價：安徽的實證

劉曉萌a，孟祥瑞a，汪克亮b

（安徽理工大學 a.能源與安全學院；b.經濟與管理學院，安徽 淮南 232001）

摘要：工業城市粗放型的經濟增長方式，給生態環境造成了巨大壓力。文章以安徽省為例，統計并分析了2008-2014年安徽各城市的工業發展情況，通過數據包絡分析法（DEA）、Malmquist指數和Tobit回歸分析來評價其工業生態效率。研究表明：安徽各城市的工業生態效率穩中有升，且還有很大提升空間；經濟發展會促進工業生態效率提高，而重工業所占工業比例過高不利于生態效率提高，外資的利用與政府規制影響是一個循序漸進的過程。總的來說，要在保持經濟穩定發展的同時，優化產業結構，加強科技投入與創新，實行節能減排，加大環保資金投入與思想宣傳，以此不斷改善和提高城市工業生態效率。

關鍵詞：工業生態效率；數據包絡分析（DEA）；Malmquist指數

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.08.005

一、引　言

作為人類社會發展和人類賴以生存的重要物質基礎，能源在中國經濟、社會持續快速健康發展中扮演著十分重要的角色。中國的能源以煤炭為主，其能源消費結構在未來相當長時期內將難以發生根本性的改變，而煤炭燃燒會對環境造成污染。當前我國正處于能源結構轉型升級的關鍵時刻，節能降耗、維護生態系統均衡的任務非常迫切。2015年《BP世界能源統計年鑒》顯示，2014年全球能源消費放緩，僅增長0.9%，其中中國能源消費增長雖然降低至1998年以來的最低水平面上，但仍是全球最大的能源增長市場且創下了能源消費連續14年增長的記錄。巨大的能源消耗對應的則是粗放的經濟增長模式，產業低端，產品的附加值很低，沒有任何的競爭優勢。事實上，生態效率已經成為地區競爭力的重要指標之一。

我國許多城市處于工業化、城市化的加速發展進程中，而能源利用與環境污染問題也隨著發展進程的推進和消費的增長變得更加嚴重。如何正確處理好能源利用與環境污染之間的關系，降低能源利用所帶來的負面效應，且同時維持經濟發展的步伐是我們現在迫切需要解決的問題。工業生態效率越來越多地引起社會的廣泛關注，許多學者展開了一系列的研究。

1992年，世界可持續發展工商委員會（World Business Council of Sustainable Development，WBCSD）最先從企業的角度對生態效率的概念做了界定：生態效率通過提供能滿足人類需要和提高生活質量的有競爭力的商品與服務，同時使整個生命周期的生態影響和資源強度逐漸降低到與生態承載力一致的水平。

生態效率的概念最早是起源于生態學，指“生態系統中能量從一個營養級流轉到另一個營養級時能量各參數的比值”，常用于物種種群或者生物個體之間的研究。

就目前研究而言，分析方法主要分為兩類，一是按照價值與影響進行比值計算，二是以相對效率概念作為基礎，進行數據包絡分析（DEA）。近年來，已經有很多國內學者從各個區域視角展開了生態效率的測度與評價研究。楊斌［1］對我國2000-2006年區域生態效率進行了研究，以C2R模型作為研究方法。鄧波［2］等人也用DEA模型對我國2008年區域生態效率進行了實證研究。范清敏等（2012）［3］從科學技術創新和社會經濟視角出發，結合產品生命周期理論，構建產品系統生態效率評價模型，為產品綠色及企業轉型提供一定的借鑒作用。郭燕桃等（2010）［4］指出土地是稀缺且不可再生的資源，提高土地利用率是經濟健康發展的保障，并利用數據包絡分析方法（DEA）構建了我國各級省市土地利用生態效率評價模型，客觀評價土地利用效益。劉勤（2011）［5］對海洋空間資源性資產生態效率流失進行分析，認為海洋空間資源型資產開發不當、過度利用及疏于保護等負外部現象造成了生態效率流失。付麗娜等（2013）［6］從循環經濟視角出發，利用超效率DEA方法測算長株潭“3+5”城市群的生態效率，并定量考察“城市群”生態效率的影響因素。彭毅、聶規劃（2011）［7］以煤炭行業為研究對象，構建生態效率的評價指標體系，利用DEA方法對煤炭行業企業的生態效率進行了科學測算及客觀評價。

工業生態效率的概念最初僅出現在企業層面的研究，后來逐漸擴展到更微觀和宏觀的應用領域。不同的研究對象層次和研究目的，衍生出不同的計算與評價方法。在我國的工業生態效率理論和實踐中，構建了諸如“生態城市”、“循環經濟”、“生態工業園”等評價指標體系，用于衡量某一區域在經濟、社會、環境等多方面的可持續發展能力。與以上指標相區別的是，工業生態效率主要關注工業生產活動對資源消耗和環境污染這兩方面的影響［8-9］。

本文將工業生態效率（Industrial Eco-efficiency，IEE）的概念定義為，某一區域在一定時期內的工業產品或服務的經濟價值與其造成的環境影響之比。工業生態效率可以用來衡量某一區域在一定時間內工業可持續發展的程度以及其變化［10］。

目前，大部分文獻在研究過程中，只會關注能源利用中的經濟效率，忽視能源利用過程中所產生的環境問題，導致能源效率測度的偏差和相關經濟決策的誤導。本文將能源利用過程中所產生的環境污染問題也納入到研究當中，當前工業中所排放的工業廢水廢氣和固體污染物都將納入到對環境的影響當中進行研究與計算，以2009-2013年安徽各個城市的工業能源效率作為研究樣本，計算其能源環境效率，以安徽為例來為各個城市的相關決策部門制定相應的政策提供理論和實際依據。

二、研究方法

本文采用的方法是數據包絡分析法，研究具有多個輸入變量和多個輸出變量的決策單元的相對效率。數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）以相對效率概念作為基礎，采用統計學方法自動賦權，不需要預先估計參數，在最大程度上避免了人為確定權重的主觀影響，且簡化算法并減少誤差等。通過對輸入和輸出信息的綜合分析，確定哪些是有效的決策單元，針對其他決策單元提出非有效的原因及改進辦法［11］。

1972年美國著名運籌學家Charnes A、Cooper W W和Rhodes E首次提出數據包絡分析（DEA），C2R模型最基本的DEA模型，用于研究具有多個輸入變量和多個輸出變量的決策單元（Decision Making Unit，DMU）相對效率是否有效的方法，該模型用以評價部門間的相對有效性。假設有n個具有可比性地區（DMU），每個地區都有m種類型的投入和s種類型的變量，Xij表示第j個地區的第i種投入的總量，Yrj表示第j個地區DMU的第r種產出的總量。第j個地區投入和產出變量數據為 Xj=（x1j，x2j，…，xmj）T＞0，Yj=（y1j，y2j，…，ysj）T＞0。令V為投入向量X的權系數向量，U為產出向量Y的權系數向量，則有：，則每個地區效率評價指數為：

以第j個地區的效率評價為目標函數，即評價地區DMUj0效率，選擇合適的權系數V、U，使得hj≤1，使hj0達到最大值為目標，得到最優化C2R模型［12］：

通過Charnes-Cooper變換，上式可變換為等價線性規劃式：

其中，s-、s+是各項投入和產出的松弛變量。將決策單元中投入各分量的松弛變量sij-與對應指標分量xij的比值定義為投入冗余率，表示該分量指標可節省的比例。當θ*=1且eTs0++s0-=0時，則稱DMU-j0為DEA有效，即第j個地區的工業生態效率為DEA有效；當 θ*=1且 eTs0++s0-＞0時，則稱DMU-j0為DEA弱有效，即第j個地區的工業生態效率為DEA弱有效；當θ*＜1時，則稱DMU-j0不為弱DEA有效，即第j個地區的工業生態效率為DEA無效。

根據研究需要，本文將對2008-2014年安徽各個城市工業生態效率進行斂散性分析，σ值是用來衡量各個區域之間某個變量值之間的差異程度，如果σ值隨時間衰減則就是發生σ收斂。σ值定義為：

其中，ETm（t）表示地區m在t時段的工業生態效率，通過計算σ值，如果σ1+t＜σt，則工業生態效率存在σ收斂。

三、城市工業生態效率測算及其特征

生態效率強調的是經濟效益與環境效益的協調，其中心的思想就是以較少的資源消耗和環境破壞去換取經濟利益的最大化，與DEA的投入目標最小化與產出目標最大化的原理一致。而在以往的研究當中，一般選擇收益指標作為產出指標，其特點就是越大越好，而成本類指標為投入指標，特點就是越小越好。本文則將工業生產中的資源投入和環境污染也納入到了投入指標當中，將工業經濟產值作為產出指標，來構建礦業城市工業生態效率評價指標體系。

投入指標。一般城市工業生態效率的評價投入指標包括資源消耗和環境污染，也就是工業給生態環境帶來的壓力或者說付出的成本。本文選擇了廢水排放量、固體廢棄物排放量和廢氣排放量作為環境污染指標，并將耗水量和耗電量也納入到了投入指標當中。由于本文著眼于研究生態效率，一般是以環境的污染或者自由消耗作為代價，所以這里不將人力資源納入成本中。

產出指標。工業生態效率的產出指標反映各地區工業生產活動提供產品或服務的經濟價值，考慮到數據樣本的合理和可獲得性，本文選擇了各個城市工業總產值作為工業生態效率的產出指標。

評價指標體系如圖1所示。

圖1　評價指標體系

研究對象為安徽16個地級市，收集了2008-2014年間16個地級市的工業生產總值、工業用水量、工業廢水排放、廢氣排放、固體廢棄物排放和用電量。文中所用的數據均源自于2008-2014年《安徽統計年鑒》，整理數據并繪制圖表，描述統計特征見表1所列，第二產業總產值如圖2所示。

表1　樣本投入產出變量描述統計特征

圖2　安徽2008-2014年各市第二產業總產值（億元）

由圖2可以看出，在第二產業總產值方面，各城市都是處于不斷增多的趨勢當中，而就產值的多少而言，合肥遙遙領先，位居榜首，而蕪湖位居第二，雖然在總量上與合肥有一定的差距，但是從圖中可以看出，其上升趨勢也很明顯。在所有城市當中，黃山的工業產值最低，這與其城市本身的定位有關，因為黃山本身就是一個旅游城市，基于環境保護的考慮，工廠就會相對較少。

（一）工業生態效率的時空差異分析

為了實現工業生態效率橫向與縱向的比較，同時避免由于決策數目不足出現的線性規劃無解的問題，本文選擇了窗口分析法來構造生產前沿面，窗口寬度定為2，測算得到2008-2014年安徽各市的整體工業生態效率（IEE）。具體的測算結果見表2所列，2008-2014年安徽工業城市生態效率平均值如圖3所示。

表2　2008-2014年安徽各城市工業生態效率測算結果

圖3　2008-2014安徽各市工業生態效率平均值

由表2和圖3可以得到以下結論：

安徽省各個城市的工業生態效率差異較大，每年相對工業生態效率最大和最小比值可以達到3倍，2014年，除了合肥、蕪湖、亳州和黃山的相對工業生態效率為1，工業生態效率不足0.5的城市有淮南、馬鞍山、銅陵和池州。其中，馬鞍山2008-2014年的生態效率一直較低。導致各個城市工業生態效率差異的原因是多方面的：一是由于各個城市資源的不同，其主導的工業和產品不同，從而使得其產生的三種廢氣物排放差異較大，這從之前的統計數據也可以看出來；二是各個城市的工業生產技術有所差異，技術利用的有效程度不同，從而使得資源的利用效率以及各種廢氣物的排放量也會存在一定水平的差異。

安徽省城市工業生態效率整體水平比較低，大多數位于0.4～0.7之間。大多數的城市工業效率處于一個普遍低下的階段。比如2014年有50%左右的城市工業生態效率是不足0.7的，可能存在的一個原因就是，一些城市還未形成節約資源環境友好型的工業生產方式，而是一種片面追求生產利益，采取一種“高消耗、低利用、高污染”的粗放型生產模式來生產。

安徽省的工業生態效率與工業發展水平的相關關系并不明顯，比如，黃山的工業產值是位于安徽省最后一位的，但是它的工業生態效率卻是一直保持在較高的水平。工業生產中“三廢”污染以及其處理與排放的模式會嚴重影響安徽省的工業生態效率的提高，一方面，很多城市在工業生產中忽視污染物的綜合處理，沒有嚴格遵循環境保護中污染物的排放標準；另一方面，安徽省的各個城市資源不盡相同，不同行業的污染物排放和產出效率不盡相同，導致工業生態效率與工業發展水平不相關。

在此基礎上，通過Malmquist指數分析安徽生態效率整體的動態變化情況，結果見表3所列。其中，effch為技術效率變動（相對于不變規模報酬生產技術）；techch為技術變動；pech為純技術效率變動（相對于變規模報酬生產技術）；sech為規模效率變動；tfpch為全要素生產率變動。

表3　安徽生態效率的Malmquist指數變動情況

從表3可以得出以下結論：

縱觀2008-2014年，基本上每年的techch都大于1，與tfpch的變化趨勢相一致，說明技術效率在不斷地提高，而且是生態效率提升的一個重要因素。同時techch的增長率是高于純技術效率變動和規模效率變動的，而且要高于生態效率變動，因此可以看出技術進步在推動工業生態效率提升中有著最重要的作用。現如今，科技是第一生產力，技術提高并且得到不斷發展，才可以使得安徽整個地區的生態效率不斷提高。

從整體上看，安徽省的生態生產率變化指數為1.13，說明工業生態效率上升了13%，安徽省城市平均生態效率有一定提高，在節能減排方面取得了不錯的成績，技術進步增長率為13%，上升幅度較大，技術的進步也是促進工業生態效率提高的主要因素，隨著經濟發展，各市工業行業注重技術水平的提高。技術效率為0.997，效率基本保持不變。規模效率為1.002，也是基本沒有變化，規模效率是影響技術效率上升的一個主要原因，而安徽工業只是注重擴大規模，而忽視了水平的提高，導致技術水平與規模不匹配。

（二）工業生態效率的收斂性檢驗

經過上述分析可以看出，安徽省各個城市的工業生態效率具有比較大的差別，為了探究這種差距的發展情況，需要對安徽省工業生態效率進行收斂性檢驗。根據公式（4）來計算2008-2014年安徽各個地區工業生態效率的收斂情況。

由圖4可見，安徽省各個城市的工業生態效率在樣本期內不存在明顯的收斂情況，甚至差距還存在著擴大的態勢。從走勢中可以看出，在未來的時間內，各市的工業生態效率差距不會縮小，還有擴大的可能。未來改善這種局面，應當加強各個城市之間工業方面的技術交流與合作，減小差距，同時應該加大資源環境和技術方面的投入，以防止各個城市之間工業生態效率的差距繼續擴大。

圖4　2008-2014年安徽工業生態效率的收斂結果

（三）城市工業生態效率影響因素分析

從上文的研究可以看出安徽省各個城市的工業生態效率不高，且不同城市之間生態效率存在著一定差異，主要是由于各個城市工業發展水平、工業結構或者是其他政策之間存在著差距。因此，從工業生態效率的理論出發，從經濟因素、產業結構、政府相關政策等方面來探討影響工業生態效率的因素，提出提升工業生態效率的方法和建議。

對于生態效率的影響因素，之前也有學者進行了相關研究，基本上都是選取當地的發展水平、地理因素、政府規制以及產業結構、開放程度等。還有學者基于區域工業生態效率的差異，選擇了研發投入、外資利用等得出工業企業的研發投入。

結合前人的研究成果，選擇經濟發展水平、工業產業結構、政府規制以及外資利用水平作為研究對象，各變量的定義、單位以及影響因素的預期符號見表4所列。選擇2008-2014年安徽各城市的數據進行實證分析，數據通過《安徽統計年鑒》匯總整理所得。

表4　各影響因素的定義、單位以及預期影響情況

本文構建的具體回歸模型如下：

（5）式中，IEEi是安徽第i個市的工業生態效率；β0、β1～β4為待估計的參數；εit為隨機干擾項。運用極大似然估計法，得出了Tobit模型的回歸結果，β0、β1～β3分別為2.235 4***（0.000）、1.774***（0.004）、-1.027***（0.000）、-0.195**（0.018），***、**分別代表1%、5%顯著性水平，括號內為p值。從實證結果可以做出如下判斷：

（1）經濟發展水平與城市的工業生態效率呈現正相關作用，地區經濟發展水平越高，人均收入水平也越高，相應的生產技術和生產條件也會提高，這樣就為改善和提高工業生態效率提供了可靠的物質保障。

（2）工業結構與工業生態效率呈現負相關，重工業比重的提高不利于工業生態效率的提高，重工業較輕工業而言，資源消耗更大，環境污染也更惡劣，對環境造成更大壓力，而衡量工業效率高低的一個重要方面就是對環境的影響大小，那么重工業所占比例的提高，必定會使得工業生態效率降低。

（3）政府的規制與工業生態效率關系較為復雜，一般而言，加大環境規制，會使得污染減少、能源消耗減少，但是同時帶來的就是GDP的減低、這是一個循序漸進的過程，只有伴隨著生產技術的提高，更加節能環保的生產方式的運用，才會使得工業生態效率得到提高。

（4）外資利用水平影響效果不夠顯著，外資利用對工業生態效率的影響在5%的檢驗水平下不顯著，表明外資引入對安徽各市的生態效率影響不明顯。

四、結論與政策建議

運用DEA理論，將資源的消耗與環境的污染視為投入，運用窗口分析法對安徽各市2008-2014年的工業生態效率進行了測度比較，并探討了收斂情況，最后用Tobit模型分析檢驗工業生態效率的影響因素，結論如下：

安徽城市工業生態效率從2008年的0.639到2014年的0.736，整體穩中有升。安徽省各個城市的工業生態效率并不理想，還有一定的節能減排空間，主要是在工業中還存在著“高消耗、低利用、高污染”的生產模式，各個城市的生態效率存在著差距，主要是因為城市資源類型、主導產品、生產技術、科研創新等方面的差異導致資源利用及三廢排放量間的差異。城市的工業生態效率與工業發展水平并沒有明顯的相關關系，這主要與礦業城市忽視污染物的綜合處理以及不同資源行業污染物排放標準不同有關。

2008-2014年，安徽省的生態生產率變化指數為1.13，工業生態效率上升了13%，安徽省城市平均生態效率有一定提高，在節能減排方面取得了不錯的成績，技術進步增長率為13%，上升幅度較大，技術的進步也是促進工業生態效率提高的主要因素，隨著經濟發展，各市工業行業注重技術水平的提高。技術效率為0.997，效率有一定程度的降低。規模效率為1.003，規模效率是影響技術效率上升的一個主要原因，而安徽工業只是注重擴大規模，忽視了水平的提高，導致技術水平與規模不匹配。從單個來看，除馬鞍山外，每個城市的工業生態效率都有較大的提高。

通過對安徽工業生態效率的回歸分析，不難看出經濟發展水平與城市的工業生態效率呈現正相關作用。重工業所占工業比例的提高不利于工業生態效率的提高，而外資的利用和政府規制影響比較復雜，是一個循序上升的過程。

總的來說，對當前中國而言工業發展是一個新的發展階段，以前較為粗放的經濟發展方式會制約生態效率的提高，應該在保持經濟穩定發展的同時，優化產業結構，加強科技投入與創新，實行節能減排，加大環保資金投入和環保思想的宣傳，以此來不斷改善和提高城市的工業生態效率，達到可持續發展的目標。因此提出改善和提升工業生態效率的下列建議：

（1）進行產業結構調整，優化資源配置。部分城市的工業生產技術落后，生產出來的產品競爭力不強，必須要用高新技術手段對傳統工業企業進行整合提升，淘汰落后產能，提高資源的利用率，提升產品的質量和競爭力。相關部門應當制定優惠政策，重點扶植環保產業，提升高新技術產業的發展，同時要發展第三產業諸如旅游、服務等一些污染很小的產業，這樣可以有利于城市轉型和工業生態效率的優化。

（2）重視環境保護。其實影響工業生態效率的一個重要因素就是對環境的影響大小，要提高工業生態效率，一個方面是少排，而另一個方面就是保護，因此，在政策上必須制定有關保護措施。推動環保技術的發展，運用廢物優化利用等新技術，對資源綜合利用和新能源、新材料的開發利用。以高產出、低能耗、低污染的項目為重點，加大投資，發展對環境影響較小的企業。同時，要制定各個企業的排放標準，嚴格監督實施，保護生態環境的穩定。

（3）推進政府職能。生態環境的保護，需要各方面的努力，包括政府重視與公眾的關注以及主流媒體的宣傳和引導，只有制定合理的政策，才能提高公眾對問題的關注，倡導人們低碳生活、節約能源、減少生活垃圾。建立起人與環境友好共處的城市，才能促進城市環境的改善，在一定程度上促進工業生態效率的提高。

參考文獻：

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［責任編輯：余志虎］

孟祥瑞（1965-），男，吉林洮南人，教授，博士生導師，博士，副校長，研究方向：礦業系統工程；

汪克殼（1980-），男，安徽樅陽人，副教授，碩士生導師，博士，研究方向：資源經濟，環境管理。

中圖分類號：F127；F290

文獻標志碼：A

文章編號：1007-5097（2016）08-0029-06

收稿日期：2015-11-25

基金項目：國家自然科學基金面上項目（51374114）；安徽省人文社會科學研究重大項目（sk2014zd046）

作者簡介：劉曉萌（1991-），女，安徽淮南人，博士研究生，研究方向：礦業城市轉型；

Measurement and Evaluation of Urban Industrial Ecological Efficiency：Empirical Evidence from Anhui Province

LIU Xiao-menga，MENG Xiang-ruia，WANG Ke-liangb
（a.School of Mining and Safety Engineering；b.School of Economics and Management，Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001，China）

Abstract：The extensive economic growth has been bringing a tremendous pressure on ecological environment.In this paper，the industrial development of 16 cities in Anhui province from 2008 to 2014 has been analyzed by means of data envelopment analysis（DEA），Malmquist index and Tobit regression analysis to measure the industrial ecological efficiency of various cities in the province.The research results show that，the industrial ecological efficiency of each city was a steady rise，and there is much room for improvement.The economic development will improve the industrial ecological efficiency，while the high proportion of heavy industries，will not be conducive to the improvement of ecological efficiency，the use of foreign capital and the impact of government regulation are more complex，which is a gradual process.Generally speaking，we should optimize the industrial structure，strengthen scientific and technological input and innovation，implement energy-saving emission reduction，and increase investment in environmental protection and ideological propaganda in order to continuously improve the urban industrial ecological efficiency while maintaining economic stability and development.

Keywords：industrial ecological efficiency；data envelopment analysis（DEA）；Malmquist index