基于環(huán)境壓力視角的東北老工業(yè)基地生態(tài)效率研究*

尹妮妮 汪克亮

(安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

東北老工業(yè)基地作為新中國最早與最大的重工業(yè)基地，為新中國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)，然而隨著改革開放和我國經(jīng)濟(jì)體制改革與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，東北老工業(yè)基地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展卻呈現(xiàn)出步履維艱、位次逐漸下滑的態(tài)勢。雖然我國于2003年提出的振興戰(zhàn)略帶動了東北老工業(yè)基地經(jīng)濟(jì)的短暫回溫，但2012年起，東北老工業(yè)基地經(jīng)濟(jì)增速急劇下滑，與全國平均增速水平難以達(dá)到同步。東北老工業(yè)基地長期依賴于高投入、高消耗和高污染的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，給當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境帶來了巨大壓力。東北老工業(yè)基地的大氣、水和土壤污染較嚴(yán)重[1]，不僅制約了東北老工業(yè)基地的高質(zhì)量發(fā)展，也影響了自然資源的可持續(xù)利用。為此，在“十三五”規(guī)劃伊始，我國開啟了新一輪“全面振興東北老工業(yè)基地”的戰(zhàn)略計劃，其中針對生態(tài)環(huán)境問題提到，應(yīng)牢固樹立綠色發(fā)展理念，堅決摒棄損害甚至破壞生態(tài)環(huán)境的發(fā)展模式和做法，將老工業(yè)基地打造成北方生態(tài)屏障和山青水綠的宜居家園。在此基礎(chǔ)上，2018年習(xí)近平總書記在深入推進(jìn)東北振興座談會上強(qiáng)調(diào)“要更好支持生態(tài)建設(shè)和糧食生產(chǎn)，鞏固提升綠色發(fā)展優(yōu)勢”。在此背景下，為了緩解東北老工業(yè)基地嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境壓力，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的綠色可持續(xù)發(fā)展，本研究將基于能源消耗和工業(yè)污染的環(huán)境壓力視角，評估23個東北老工業(yè)基地的生態(tài)效率，研究結(jié)果對于更好地實現(xiàn)振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略目標(biāo)具有重要的現(xiàn)實意義。

生態(tài)效率的概念首先由SCHALTEGGER等[2]提出。隨后，生態(tài)效率的概念在世界可持續(xù)工商理事會(WBCSD)的定義和推廣下，被世界相關(guān)研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者廣泛認(rèn)識和接受[3-4]。此后，生態(tài)效率成為了國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點[5]。根據(jù)研究對象和目的的差異性，生態(tài)效率的測度方法也有所不同，一般可概括為3種。一是單一比值法[6-7]，二是指標(biāo)體系法[8-9]，雖然以上兩種測算方法較為直觀，可以分析獨立或復(fù)雜的對象，但是卻有局限性，特別是指標(biāo)體系構(gòu)建中多使用德爾菲、層次分析、目標(biāo)距離等含有較強(qiáng)主觀因素的賦權(quán)方法，難以剔除人為因素影響。三是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型法，針對以上兩種方法的不足，有學(xué)者引入DEA來測度生態(tài)效率，該方法是由CHARNES等[10]首創(chuàng)的一種非參數(shù)前沿方法，優(yōu)點是不需要提前預(yù)設(shè)要素投入和產(chǎn)出的函數(shù)關(guān)系，也不需要統(tǒng)一指標(biāo)單位及對權(quán)重進(jìn)行主觀判斷，客觀性更強(qiáng)。DEA方法已得到廣泛應(yīng)用。KUOSMANEN等[11]基于DEA方法評估了芬蘭東部城鎮(zhèn)公路運輸生態(tài)效率；LORENZO TOJA等[12]采用生命周期評價(LCA)與DEA結(jié)合的方法測算了西班牙113個污水處理廠的生態(tài)效率；WANG等[13]構(gòu)造一種混合超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)方法測算了我國22個工業(yè)部門的生態(tài)效率。

自生態(tài)效率概念引入我國[14]后，目前國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者已廣泛開展對生態(tài)效率的研究，在行業(yè)[15-17]、城市群[18-20]、區(qū)域[21-24]等層面的研究成果相對豐碩。然而，東北老工業(yè)基地作為我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究的重點，有關(guān)生態(tài)效率的研究較少。目前已有研究多結(jié)合DEA和Malmquist指數(shù)方法測算東北老工業(yè)基地的生態(tài)效率[25-27]，檢驗了DEA方法在生態(tài)效率測度上的可行性，然而也有不足之處：一是建立生態(tài)效率DEA模型時將資本、人力作為投入變量，并不能客觀反映生態(tài)效率的提高是基于能源消耗的節(jié)約和污染物減排還是資本和人力的增加；二是Malmquist指數(shù)雖然可以從動態(tài)角度分析生態(tài)效率的變化趨勢，但是由于該指數(shù)是基于徑向距離函數(shù)，在投入、產(chǎn)出變量存在非零松弛時會導(dǎo)致效率測度結(jié)果出現(xiàn)偏誤[28]。對此，本研究以2012—2017年23個東北老工業(yè)基地城市為研究對象，將城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出過程中消耗的能源和排放的環(huán)境污染物視為環(huán)境壓力，作為建立生態(tài)效率DEA模型的投入變量，且投入變量中不包括資本與人力；分別從整體與區(qū)域能源消耗和不同污染物層面依次考察東北老工業(yè)基地的生態(tài)效率，結(jié)合DEA窗口分析法綜合分析與挖掘生態(tài)效率的變化趨勢與制約因素，采用面板Tobit回歸模型檢驗東北老工業(yè)基地生態(tài)效率的影響因素，以期為東北老工業(yè)基地生態(tài)效率的研究和相關(guān)部門制定決策提供參考與借鑒。

1 研究方法

1.1 DEA測算框架

借鑒PICAZO TADEO等[29]的方法，將東北老工業(yè)基地生態(tài)效率定義為經(jīng)濟(jì)增加值與環(huán)境壓力的比值。假設(shè)共有I個決策單元(文中即為東北老工業(yè)基地的23個地級市)，第i個決策單元的經(jīng)濟(jì)增加值為ei，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出過程中產(chǎn)生N種環(huán)境壓力，第n種環(huán)境壓力為pni，則決策單元i的整體生態(tài)效率(AEE)可以定義為AEEi，見式(1)：

(1)

在規(guī)模報酬不變的假設(shè)下，建立DEA測算框架，為了計算的便利性，將原始非線性規(guī)劃模型轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性規(guī)劃模型，見式(2)，其約束條件見式(3)：

θi=minAEEi

(2)

(3)

式中：在維持ei不變的前提下，取pni等比例減小后的生態(tài)效率最小值，即為θi；zi為第i個決策單元的權(quán)重。

(4)

1.2 DEA窗口分析法

由于運用傳統(tǒng)DEA方法所構(gòu)造的決策單元在不同時期的前沿面并不相同，反映的只是決策單元在某一時期的橫向靜態(tài)效率，在跨期縱向分析中并不具有可比性。對此，CHARNES等[30]引入DEA窗口分析法，該方法基于移動平均法原理，將處于不同時期的同一決策單元作為不同的決策單元進(jìn)行考察，達(dá)到擴(kuò)充小樣本數(shù)據(jù)數(shù)量、提高評價相對效率的辨識度與可靠性的目的；同時還能從時間序列的動態(tài)角度考察決策單元效率值的變化趨勢。DEA窗口分析法在運用過程中，首先要根據(jù)研究對象和樣本考察年限決定窗口寬度(d)的取值，在已有研究中，大部分學(xué)者將d設(shè)為3[31-33]。本研究根據(jù)需要，設(shè)定d=2。假設(shè)樣本考察總年限為T，則一共生成T-d+1個窗口，針對I個決策單元在每個窗口內(nèi)共測算d×I個效率值；依據(jù)移動平均法原理，順著考察年限，分別測算第i個決策單元在第q(q=1，2，…，T-d+1)個窗口上的d個效率值，并依次類推到最后一個時間點，最后取各時間點上每個決策單元的d個效率值的平均值，即為最終橫縱向可比的決策單元的效率值。

2 樣本變量與數(shù)據(jù)

考慮投入/產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)的可得性，選擇樣本考察期為2012—2017年，研究對象為東北老工業(yè)基地23個地級市，分屬遼寧、吉林、黑龍江3省，數(shù)據(jù)來源于各年份中國城市統(tǒng)計年鑒以及各省份統(tǒng)計年鑒。參考已有研究，將城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出過程中消耗的能源和排放的環(huán)境污染物視為環(huán)境壓力，作為考察生態(tài)效率的投入變量，包括各城市綜合能源消費量(記為E，以標(biāo)準(zhǔn)煤計)、工業(yè)廢水排放量(記為W)、工業(yè)SO2排放量(記為S)、工業(yè)煙粉塵排放量(記為D)。產(chǎn)出變量為東北老工業(yè)基地各城市地區(qū)生產(chǎn)總值，為保持?jǐn)?shù)據(jù)口徑一致，各城市2012—2017年地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)也以2012年不變價格表示。投入/產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征見表1。

表1 2012—2017年樣本投入/產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征

3 實證測算與結(jié)果分析

3.1 東北老工業(yè)基地生態(tài)效率

測算2012—2017年東北老工業(yè)基地23個地級市的AEE和4類基于環(huán)境壓力視角的生態(tài)效率指標(biāo)，這4類環(huán)境壓力生態(tài)效率分別為綜合能源消耗壓力生態(tài)效率(EPEE)、工業(yè)廢水排放壓力生態(tài)效率(WPEE)、工業(yè)SO2排放壓力生態(tài)效率(SPEE)、工業(yè)煙粉塵排放壓力生態(tài)效率(DPEE)，且AEE和4類環(huán)境壓力生態(tài)效率指標(biāo)等于(小于)1表示東北老工業(yè)基地生態(tài)效率有效(無效)。東北老工業(yè)基地生態(tài)效率測算結(jié)果見圖1和表2。

圖1 東北老工業(yè)基地3省AEE與4類環(huán)境壓力生態(tài)效率雷達(dá)圖Fig.1 Radar map of AEE and 4 kinds of environmental pressure eco-efficiency of 3 provinces in old northeastern industrial base

整體來看，2012—2017年東北老工業(yè)基地23個地級市AEE為0.593，距離效率前沿存在41.7%的提升空間，EPEE、WPEE、SPEE、DPEE分別為0.390、0.309、0.211和0.176，從投入的角度來看節(jié)能減排的潛力巨大。分省市來看，遼寧省、吉林省和黑龍江省的AEE分別為0.493、0.638、0.733，其他4類環(huán)境壓力生態(tài)效率與AEE一致，皆呈現(xiàn)遼寧省<吉林省<黑龍江省的梯度變化特征，其中SPEE、DPEE比之其他兩類環(huán)境壓力生態(tài)效率更低，表明在考察期內(nèi)工業(yè)煙粉塵和SO2為環(huán)境污染壓力的主要來源。東北老工業(yè)基地多為資源型城市，在以往年份的重化工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，對于自然資源的開發(fā)和化石能源的消耗較為粗放，且東北地區(qū)冬季采暖又以煤為主，SO2及煙粉塵大量排放，表現(xiàn)為煤煙型大氣污染嚴(yán)重。分城市來看，在3省中AEE分別排名第1的為朝陽市、白城市、大慶市，且3市的AEE均都在0.8以上。近年來，朝陽市環(huán)境空氣質(zhì)量排名連續(xù)位居全省前列，全面整治了劣Ⅴ類(參考《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3838—2002))水體且主要河流水質(zhì)達(dá)標(biāo)率為100%；白城市自2013年起環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)二級標(biāo)準(zhǔn)，轄區(qū)內(nèi)水質(zhì)均達(dá)到GB 3838—2002 Ⅲ類標(biāo)準(zhǔn)；大慶市近年來空氣質(zhì)量優(yōu)良率保持在87%以上，尤其2017年SO2和PM2.5分別達(dá)到GB 3095—2012一級和二級標(biāo)準(zhǔn)，處于北方城市領(lǐng)先水平。總的來說，以上3市抓住了全國范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移時期，同時依托綠色高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，以高標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)城市生態(tài)文明建設(shè)，這一套改革“組合拳”促使落后的老工業(yè)基地成為振興前線與生態(tài)文明建設(shè)的范本，是其他老工業(yè)基地城市學(xué)習(xí)的對象。

表2 東北老工業(yè)基地23個地級市AEE與4類環(huán)境壓力生態(tài)效率窗口分析結(jié)果

3.2 東北老工業(yè)基地生態(tài)效率的動態(tài)演變趨勢及指標(biāo)分解

采用DEA窗口分析法從動態(tài)變化趨勢視角來分析東北老工業(yè)基地的生態(tài)效率指標(biāo)；此外，為更好挖掘東北老工業(yè)基地生態(tài)環(huán)境效率變化的關(guān)鍵性因素，將AEE進(jìn)一步分解為生態(tài)環(huán)境純技術(shù)效率(AEPTE)和生態(tài)環(huán)境規(guī)模效率(AESE)，3者關(guān)系表示為AEE=AEPTE×AESE。

由圖2可知，2012—2017年東北老工業(yè)基地的AEE呈現(xiàn)溫和波動下降的特征，由2012年的0.601下降到2017年的0.570。其他4類環(huán)境壓力生態(tài)效率，除EPEE呈現(xiàn)與AEE一致的下滑態(tài)勢外，其他3類環(huán)境壓力生態(tài)效率均呈現(xiàn)整體上升的趨勢，尤其是SPEE和DPEE，其在2015—2017年期間上升幅度較大，說明我國在“十三五”規(guī)劃中提出的新一輪“全面振興東北老工業(yè)基地”的戰(zhàn)略計劃對老工業(yè)基地的生態(tài)環(huán)境改善有一定的成效，但是AEE的下降，又為老工業(yè)基地的生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作敲響了警鐘，所以必須要堅持轉(zhuǎn)變老工業(yè)基地為新興的綠色工業(yè)基地，才能更好發(fā)展綠色生態(tài)經(jīng)濟(jì)。由表3可見，除吉林省AEE從2012年的0.627到2017年的0.669有所上升外，遼寧省和黑龍江省的AEE都呈波動下降的態(tài)勢。從4類環(huán)境壓力生態(tài)效率來看，雖然SPEE和DPEE數(shù)值相對較低，但在考察期間3省基本呈現(xiàn)上升態(tài)勢。

圖2 2012—2017年東北老工業(yè)基地AEE及4類環(huán)境壓力生態(tài)效率動態(tài)變化趨勢Fig.2 The dynamic trend of AEE and 4 kinds of environmental pressure eco-efficiency of old northeastern industrial base during 2012-2017

表3 2012—2017年東北老工業(yè)基地3省AEE與4類環(huán)境壓力生態(tài)效率動態(tài)變化趨勢

構(gòu)建23個老工業(yè)基地城市的AEPTE和AESE分布圖，將23個地級市為4類，分別為高AEPTE-高AESE、高AEPTE-低AESE、低AEPTE-高AESE、低AEPTE-低AESE，結(jié)果見圖3。有15個城市在高AESE處聚集，而其中一半以上城市處于低AEPTE狀態(tài)。因此，東北老工業(yè)基地想要更好地貫徹“振興老工業(yè)基地”的倡議，走綠色生態(tài)轉(zhuǎn)型的道路，就應(yīng)該重點從提高AEPTE出發(fā)，通過引入前沿綠色工業(yè)技術(shù)，改進(jìn)現(xiàn)有的節(jié)能減排管理措施和工業(yè)設(shè)備來實現(xiàn)。此外，AESE相較AEPTE而言給AEE帶來的提升空間有限，如果生產(chǎn)投入規(guī)模過大，尤其是以環(huán)境為代價的生產(chǎn)規(guī)模過大，會導(dǎo)致資源調(diào)配的失調(diào)。

圖3 東北老工業(yè)基地23個地級市AEPTE和AESE散點圖Fig.3 Scatter diagram of AEPTE and AESE of 23 cities in old northeastern industrial base

3.3 東北老工業(yè)基地生態(tài)效率的影響因素分析

分別以東北老工業(yè)基地及遼寧省、吉林省和黑龍江省的AEE為被解釋變量，選取時間趨勢、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平、環(huán)境規(guī)制為解釋變量，采用Tobit回歸模型考察東北老工業(yè)基地及3省的生態(tài)效率的影響機(jī)制。5項解釋變量的具體界定如下：以考察期的時間范圍作為時間趨勢衡量；以東北老工業(yè)基地23個地級市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，人均地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)以2012年不變價格表示；以第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；以城市地方財政支出中的科學(xué)技術(shù)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表征科技水平；以一般工業(yè)固體廢棄物綜合利用率表征環(huán)境規(guī)制?；貧w結(jié)果見表4。

由回歸結(jié)果可知：(1)東北老工業(yè)基地和3省的時間趨勢系數(shù)為負(fù)，其中東北老工業(yè)基地和吉林省的回歸系數(shù)分別通過0.01和0.05的顯著性檢驗，說明在考察期內(nèi)隨著時間的推移，東北老工業(yè)基地AEE呈現(xiàn)下降態(tài)勢，遼寧省下降最快，但是影響力較低。(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對東北老工業(yè)基地、吉林省和黑龍江省AEE的影響顯著為正，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高對居民的環(huán)保意識有著積極作用，而遼寧省地區(qū)生產(chǎn)總值在過去幾年出現(xiàn)負(fù)增長，也是全國唯一負(fù)增長的省份，經(jīng)濟(jì)的下滑嚴(yán)重制約了綠色生態(tài)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)均為負(fù)數(shù)，除遼寧省、黑龍江省不顯著外，其他均通過顯著性檢驗，說明東北老工業(yè)基地AEE的下降與單一的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)，輕重工業(yè)比例失調(diào)，應(yīng)從調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)出發(fā)，扭轉(zhuǎn)不合理的現(xiàn)狀，走綠色技術(shù)轉(zhuǎn)型振興之路。(4)除遼寧省外，科技水平與AEE呈顯著負(fù)相關(guān)，這與預(yù)期有出入。主要原因是東北老工業(yè)基地本身科技水平較低，工業(yè)設(shè)備落后，技術(shù)管理水平低下，而東北老工業(yè)基地的振興主要依托于以高科技產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的工業(yè)發(fā)展模式，然而這種模式帶來經(jīng)濟(jì)增長的同時，由于對高科技產(chǎn)業(yè)認(rèn)識的不足，加之其生產(chǎn)技術(shù)流程在法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)化管理層面上缺乏有效支撐，使得環(huán)境污染問題仍然嚴(yán)峻。此外，科技投入的多少并不代表科技水平的高低，只有合理配置科技資源并向綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，不斷提升綠色高新技術(shù)的開發(fā)與使用率，才能有效促進(jìn)生態(tài)環(huán)境實質(zhì)性改善。(5)環(huán)境規(guī)制對于東北老工業(yè)基地的生態(tài)效率有著顯著的積極影響，除黑龍江省不顯著外，其余均通過顯著性檢驗，其中遼寧省影響最大，回歸結(jié)果進(jìn)一步驗證了東北老工業(yè)基地生態(tài)效率的提高與政府的嚴(yán)格環(huán)境規(guī)制手段有著密切關(guān)系。

表4 東北老工業(yè)基地Tobit回歸結(jié)果1)

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié) 論

(1) 2012—2017年東北老工業(yè)基地AEE均值為0.593，整體偏低且呈現(xiàn)小幅度波動下降趨勢，表現(xiàn)出遼寧省<吉林省<黑龍江的地域變化特征。4類環(huán)境壓力生態(tài)效率中，DPEE、SPEE較低，表明在考察期內(nèi)工業(yè)煙粉塵和SO2為老工業(yè)基地環(huán)境污染壓力的主要來源。

(2) 東北老工業(yè)基地AEE不高主要是AEPTE過低造成的。

(3) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、環(huán)境規(guī)制對東北老工業(yè)基地AEE有顯著的正效應(yīng)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和過低的科技水平則嚴(yán)重抑制了AEE的提升。

4.2 建 議

(1) 2012—2017年，AEE無明顯起色，3省差距仍舊明顯，在保證地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的同時，應(yīng)嚴(yán)格做好環(huán)境規(guī)制管理。此外，結(jié)合老工業(yè)基地不同城區(qū)的工業(yè)特色，因地制宜制定有效的生態(tài)污染防治措施，同時加大科技資金投入與扶持力度。

(2) 為從源頭上管控東北老工業(yè)基地SO2和工業(yè)煙粉塵的排放量，進(jìn)一步提高能源利用率，各老工業(yè)基地城市需要引進(jìn)和推廣以節(jié)能減排、低碳為主的綠色生態(tài)技術(shù)。對于重化工企業(yè)著重進(jìn)行脫硫、除塵改造，如淘汰落后設(shè)備，限制排放甚至關(guān)停重污染企業(yè)；提高以天然氣、潔凈煤等為主的清潔能源的使用比例。

(3) 東北老工業(yè)基地亟需調(diào)整過去大力發(fā)展重工化企業(yè)遺留下來的單一的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)模式，提高以綠色生態(tài)技術(shù)為主力的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的比重，綠色生態(tài)技術(shù)提高與創(chuàng)新是東北老工業(yè)基地生態(tài)環(huán)境效率提升的根本動力。其次，引進(jìn)新型科技人才，整合優(yōu)勢技術(shù)資源，加強(qiáng)與周邊發(fā)達(dá)地區(qū)的科學(xué)技術(shù)交流，真正實現(xiàn)先進(jìn)科技資源共享，從而打破東北老工業(yè)基地從工業(yè)資源型向綠色生態(tài)循環(huán)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的瓶頸。