長江三角洲城市群工業生態效率評價

張如波+任勝鋼+蔡立燕

內容提要：長江三角洲是我國經濟發展的重要地區之一，基于長江三角洲35個城市2010-2013年的工業數據，通過將工業生態系統分解為工業經濟、環境、能源三個子系統，采用網絡DEA模型對長江三角洲城市群的35個城市工業生態系統及三個子系統效率進行評價。研究結果顯示：就工業經濟子系統而言，工業經濟高效率城市出現密集，形成了以上海等城市為中心的“M”形分布；就環境子系統而言，環境高效率城市主要分布在以太湖為中心、長江沿岸及杭州灣沿線的地區；就能源子系統而言，以上海、蘇州等城市能源效率較高，其它城市能源效率較低且效率水平差異較??；就工業生態系統而言，長江三角洲城市群工業生態效率呈現三階梯狀。

關鍵詞：工業生態效率；工業生態系統網絡結構；網絡DEA；長江三角洲城市群

中圖分類號：F0615文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2017）06-0163-07

長江三角洲是我國經濟發展具有活力、開放程度較高、創新能力較強的地區之一，以上海為中心的城市群分布在我國“兩橫三縱”重點發展區和城市優化開發區，該區域占國土面積2117萬平方公里，2014年地區總產值為1267萬億元，人口達15億人，分別占全國22%、185%、110%，加快提升長江三角洲城市群生態效率①，尤其是提升長江三角洲城市群工業生態效率顯得尤為重要。本文分析長江經濟帶的工業生態效率，旨在回答如下問題：（1）從能源-經濟-環境（3E）三個子系統分析當前長江三角洲城市群工業生態效率水平如何；（2）長江三角洲城市群的工業生態效率是否存在差異；（3）長江三角洲城市群的工業生態效率分布狀況。因此，本文采用網絡DEA測算和分析長江三角洲城市群2010-2013年間工業生態效率，采用收斂性分析長江經濟帶上中下游的工業生態效率差異，以期為長江經濟帶產業轉型升級和生態環境的改善提供決策參考。

一、模型構建、指標體系設計及數據處理

1972年“羅馬俱樂部”提出增長極限理論，學者們對能源、經濟、環境三個問題越來越關注，逐漸形成了以“能源-經濟”、“環境-經濟”二元系統為研究對象的理論體系。20世紀80年代可持續發展觀不斷完善，人們意識到將能源、環境、經濟納入一個整體去研究更加全面、深入及合理，國際能源研究及環保機構聯手構建了“能源-經濟-環境”（3E）系統框架，以分析三者之間發展規律與內在聯系[3]。其中，能源子系統為工業經濟子系統提供了生產要素、支撐了工業經濟發展，工業經濟發展也推動了能源需求增加；工業經濟發展在推動經濟增長的同時帶來了環境問題，環境的治理為工業經濟的發展創造了良好的環境和資源的再次利用；能源消耗會給環境帶來負影響，環境治理也使得廢棄物再次利用成為資源。因此，整體的工業生態系統是由工業經濟系統、能源系統及環境系統三個子系統耦合而成，三個子系統之間相互關聯且存在很強的依賴關系。

（一）模型構建

本文將工業經濟、環境、能源三個子系統分別用S1、S2、S3表示（如圖1所示），三個子系統不僅有自己的外部投入（投入1、2、3）和產出（產出1、2、3），系統內部之間還存在輸入與輸出，用Linkij（i≠j；i，j=1、2、3）表示，此含義表示Si對Sj輸入，如Link12表示工業經濟子系統對環境子系統的輸入。

工業生態系統中的n決策單元，其每個決策單元的三個子系統用Sp（p=1、2、3）表示，且k決策單位的Sp（p=1、2、3）子系統的外部輸入為xpk，k決策單元的Sp（p=1、2、3）子系統的外部輸出為ypk；k決策單位的子系統中，Si對Sj的輸入為g（i，j）k，Sj對Si的輸出為h（j，i）k，且i，j∈p。當i=j時，g（i，j）k=0，h（j，i）k=0。由此可以得出決策單位DMUk（k=1，2，…，n）的任意子系統Sp（p=1、2、3）的所有投入與產出可以表示為（xpk，∑ni=1[]i≠jg（i，j）k，ypk，∑ni=1[]i≠jh（j，i）k）。其中，xpk∈Rmp而mp是系統Sp的m個投入要素，ypk∈Rlp而lp是系統Sp的l個產出要素，且xpk，g（i，j）k，ypk，h（j，i）k0。

考慮到系統內部輸入輸出的平衡性，有：

∑3[SX（B]i=1[]i≠j∑3j=1ωijg（i，j）k=∑3j=1[]i≠j∑3i=1ψjih（j，i）k（1）

其中，ωij表示Si對Sj的輸入權重，ψji表示Sj對Si的輸出權重。此時，本文將每個決策單元DMUk的子系統Sp效率測算模型為：

Max gkp=ζpypk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jψjih（j，i）kξpxpk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jωijg（i，j）k

st ζpypk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jψjih（j，i）kξpxpk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jωijg（i，j）k1（k=1，2，…，n）（2）

ζp，ψji，ξp，ωij0（i，j，p=1，2，3）

令t=1ξpxpk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jωijgi，jk，υp=tζp，μji=tψji，φp=tξp，ηij=tωij。

其中，ξp表示k決策單元的Sp（p=1、2、3）子系統的外部輸入權重，ζp表示k決策單位的Sp（p=1、2、3）子系統的外部輸出權重，可將上述模型化簡為：

Max νpypk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jμjih（j，i）k

νpypk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jμjih（j，i）kφpxpk+∑3[SX（B]i=1[]i≠jηijg（i，j）k（k=1，2，…，n）（3）

νp，μji，φp，ηij0（i，j，p=1，2，3）

根據線性規劃對偶性質，可將模型化簡為：

Min θp=θ1p-θ2p

st ∑nk=1xpkλpkθpxp0

∑nk=1ypkλpkθpyp0

∑nk=1g（i，j）kλpkθpg（i，j）0，i，j=1，2，3

∑nk=1h（j，i）kλpkθph（j，i）0，i，j=1，2，3

λpk0，k=1，2，…，n（4）

以上為評價長江三角洲城市群工業生態效率系統三個子系統效率的CCR模型，長江三角洲城市的群工業系統效率可以通過對子系統效率加權得到[4]。根據程昀和楊印生（2013）[5]的矩陣型網絡DEA模型中提出的方法，可將各子系統外部投入占外部總投入作為權重，求出綜合系統的效率值。因此，本文子系統效率加權值為：

βp=xpk∑3p=1xpk且∑3p=1βp=1

長江三角洲城市群工業生態效率評價值模型可以表示為：

Min θ=∑3p=1βpθp

st ∑nk=1xpkλpkθpxp0

∑nk=1ypkλpkθpyp0

∑nk=1g（i，j）kλpkθpgi，j0，i，j=1，2，3

∑nk=1h（j，i）kλpkθphj，i0，i，j=1，2，3

λpk0，k=1，2，…n（5）

（二）指標體系設計

本文選取長江三角洲城市群35個城市作為研究對象，35個城市主要為江蘇、浙江、安徽三省的城市（如表1所示）。樣本跨度時間為2010-2013年，結合目前對工業生態效率的研究及長江三角洲城市群經濟帶實際情況，本文選取16個指標構建長江三角洲城市群工業生態系統，效率測算的網絡結構如圖2所示，工業生態效率評價指標體系如表2所示，其中，工業能耗量、固廢綜合利用量和工業研發投入考察工業綠色化水平，工業資本和工業勞動力投入考察經濟推動能力；產出指標工業總產值考察工業效益，工業三廢考察工業產出負效益，工業主營業務成本考察工業間接負效益。環境治理投入費用、碳排放量、工業三廢排放量反映了流入工業經濟子系統的環境污染物，產出指標則為工業廢水排放達標量、工業SO2排放達標量、空氣質量狀況、工業固廢利用率、工業固體綜合利用量，反映了環境治理能力及治理效果。為了考察區域能源系統效率，在投入指標方面選取能源工業資本投入、工業主營業務成本、工業固廢利用率，主要衡量區域內能源生產和利用水平；在產出指標方面選取工業能源消耗量、碳排放、工業能源消耗指標來衡量。

長江經濟帶工業生態系統由三個子系統耦合形成，本文選取的16個指標數據來源于《中國區域經濟統計年鑒2010-2014年》《中國科技統計年鑒2010-2014年》《中國統計年鑒2010-2014》《中國能源統計年鑒2010-2014年》、各城市的《統計年鑒2010-2014》《中國環境統計年鑒2010-2014年》。其中，“工業三廢排放量”指標參照王恩旭和武春友[6]利用熵值法將35個城市的工業固體廢棄物排放量、工業SO2排放量、工業廢水排放量三個指標綜合為1個排放指標數，碳排放量數據采用的是間接數據，可利用能源消耗量與CO2排放因子計算碳排放量，即：

C=∑18j=1Ejfj（j=1，2，…，18）（6）

其中，C為工業部門能源消耗產生的CO2排放總量，j表示《中國能源統計年鑒》統計的18種能源形式，Ej為第j種能源轉化成標準煤之后的消耗量，fj表示第j種能源的CO2排放因子。

二、長江三角洲城市群評價結果分析

（一）工業經濟子系統評價結果分析

從表3看長江三角洲城市群，35個城市工業經濟效率整體上呈增長趨勢，其中上海、蘇州、無錫、杭州工業經濟效率水平較高，其效率值均高于088。長江三角洲城市群城市的工業經濟效率呈現明顯集聚，工業經濟高效率城市主要沿長江、杭州灣及海岸線分布：一是從南京沿長江至上海，其中鎮江、揚州、常州、無錫、蘇州等城市工業經濟效率相對較高；二是沿杭州灣，上海、嘉興、杭州、寧波城市工業效率相對較高；三是沿海岸線，寧波、臺州、溫州城市工業效率水平較高。它們以南京、上海、杭州、寧波、溫州為中心，形成了“M”形的工業高效率城市密集區。區域內城市工業經濟效率較低，主要集中在“M”形外側和內側工業經濟低效率密集區，其中外側指以南京至上海沿線以北城市，南通、鹽城、淮安、宿遷、蚌埠、淮南地區，內側主要指金華、衢州、銅陵等地區。

（二）環境子系統評價結果分析

從表4看長江三角洲城市群，35個城市環境子系統效率整體上呈增長趨勢，其中上海、蘇州、杭州、無錫環境子系統效率水平較高，其效率值高均于088。

在長江三角洲城市群中，環境子系統效率水平較高城市，主要分布在長江三角洲城市群東部，重點集中在以太湖為中心、長江沿岸及杭州灣沿線的地區：一是以太湖為中心，無錫、蘇州等城市；二是沿長江岸，南京、揚州、鎮江、上海等城市；三是杭州灣沿岸，杭州、寧波等城市環境效率水平較高。區域內環境效率水平較低的城市，主要集中在區域北部及西部，以江蘇蘇北地區及安徽省城市最多。一是區域北部地區，以江蘇蘇北為主，鹽城、淮安、宿遷等城市；二是區域西部地區，以安徽省為主，銅陵、滁州、池州、宣稱、麗水等城市。

（三）能源子系統評價結果分析

從表5看長江三角洲城市群，35個城市能源子系統效率整體上呈增長趨勢，其中上海、杭州、蘇州、寧波、徐州能源子系統環境效率水平較高，其效率值均高于088。在長江三角洲城市群，上海、南京、徐州、蘇州、杭州、寧波城市能源效率水平較高，除去上海、南京等能源效率較高城市，主要表現為江蘇、浙江區域內城市能源效率差異較小，安徽省內城市能源效率水平存在明顯差異。其一，江蘇、浙江兩省城市能源效率水平相當，無錫、常州、連云港、溫州、臺州等能源效率水平相當；其二，安徽省城市能源效率水平差異較大，合肥、馬鞍山能源效率水平較高，蕪湖、銅陵、池州等城市效率水平次之，安慶、滁州、六安最差。

（四）工業生態系統評價結果分析

從表6看長江三角洲城市群，35個城市工業生態系統效率整體上呈增長趨勢，其中上海、蘇州、無錫、杭州工業生態系統環效率水平較高，其效率值均高于088。

在長江三角洲城市群，以上海、南京、無錫、蘇州、杭州及寧波工業生態效率水平較高，工業生態效率呈三階梯狀：第一階梯內城市工業生態效率水平較高，包括上海、南京、無錫、蘇州、杭州等城市，其效率值均大于08；第二階梯內城市工業生態效率水平次之，包括南通、鎮江、紹興、衢州等城市，其效率值小于08且大于07；第三階梯內城市工業生態效率水平最低，包括宣城、池州、六安、安慶等城市，其效率值小于等于07且大于06。主要第一階梯內城市（如上海等城市），由于地理位置優越，易于引進國外資本、技術及先進管理模式，其工業生產過程中資源消耗與環境污染排放較少；第二階梯的城市（如南通等城市），由于受上海、杭州等城市輻射影響，工業先進技術引入相對較容易，同時承接第一階梯城市工業產業，相對第一階梯城市工業生態效率水平較低；第三階梯城市（如宣城等城市），相對第一、第二階梯城市，由于地方保護主義阻隔了生產要素與先進技術跨區域轉移，同時工業經濟增長付出巨大的環境及資源代價。

三、政策建議

對于工業經濟子系統而言，工業經濟效率較高的城市主要分布在以南京、上海、杭州、寧波、合肥、蘇州為中心的“M”形區域。為了提高區域城市工業經濟效率，要加快促進南京城市圈、合肥城市圈、杭州城市圈的融合發展；實施創新驅動，立足現有創新及科技資源，打造工業經濟新支撐、促進工業經濟轉型升級。對于能源子系統而言，全面推進煤炭清潔利用，對上海、江蘇、浙江新建項目禁止配套建設自備燃煤站；煤耗項目實行煤炭減量替代，禁止審批新建燃煤發電項目；加快工業企業燃煤設施天然氣替代步伐，重點加快完成燃煤鍋爐、工業窯爐的天然氣替代改造任務；推動工業產業結構優化布局，提高區域產能落后淘汰標準。對于環境子系統而言，推動工業園區循環化和生態化。以國家級工業園區為重點，推進工業循環化改造及生態化發展，實現工業固廢綜合利用、能源梯級高效利用和污染物集中處理；嚴格控制高耗能、高排放行業發展，嚴格執行排放標準；深入推進工業園區循環化改造和生態工業示范園區建設；培育生態文化，引導綠色消費，鼓勵低碳出行，倡導簡約適度、綠色低碳、文明節約的生活方式。

注釋：

①1992年世界可持續發展商業委員會（WBCSD）對生態效率的概念進行了描述：提供滿足人類和提高生活質量的競爭性的商品和服務，且將整個生命周期的生態影響與資源強度逐漸降低至與地球承載能力相當的水平[1]，經濟合作與發展組織（OECD）認為生態效率是經濟活動單位生產的產品及服務價值與其生產產品及服務過程中所附帶的環境壓力總和之比[2]。

參考文獻：

[1]WBCSD. Eco-efficiency： Creating more value with Less Impact. Geneva： Word Business Council for Sustainable Development， 2000： 5-36.

[2]OECD Eco-efficiency. Paris： Organization for Economic Cooperation and Development， 1998： 7-11.

[3]范鳳巖， 雷涯鄰. 能源、經濟和環境（3E）系統研究綜述[J].生態經濟， 2013（12）：42-48.

[4]Kao C. Efficiency Measurement for Parallel Production Systems[J].European Journal of Operational Research， 2009，196：1107-1112.

[5]程昀， 楊印生. 矩陣型網絡DEA模型及其實證檢驗[J].中國管理科學， 2013， 21（5）：103-109.

[6]王恩旭，武春友.基于超效率DEA模型的中國省際生態效率時空差異研究[J].管理學報， 2011，8（3）：443-450.

Industrial Eco-efficiency Evaluation for Urban Agglomeration in the Yangtze

River Delta

ZHANG Ru-bo，REN Sheng-gang，CAI Li-yan

（Business School of Central South University， Changsha 410083， China）

Abstract：The Yangtze River Delta is one of the important regions with economic development. Based on the industrial data of 35 cities from 2010 to 2013 and by decomposing industrial ecosystem into industrial economy， environment， energy three subsystems， the paper evaluates the efficiency of 35 urban industrial ecosystems and three subsystems by use of network DEA model. The results show that， in the case of industrial economic subsystems， the industrial economy is highly efficient area forming “M”，which is centered on Shanghai and other cities； in terms of environmental subsystems， the cities with high environment efficiency are centered on Taihu， along the Yangtze River and Hangzhou Bay area； in terms of energy subsystems， Shanghai， Suzhou and other cities have high energy efficiency， energy efficiency of other cities is low and the difference of efficiency level is small； in terms of industrial ecosystem， industrial eco-efficiency of urban agglomeration in the Yangtze River Delta shows three steps.

Key words：industrial eco-efficiency； industrial eco-system network architecture； network DEA； urban agglomeration in the Yangtze River Delta

（責任編輯：關立新）