江西省有色金屬行業生態效率測度與空間格局分析

顏曉燕， 姜沛哲， 鐘 芹

(江西師范大學 a管理科學與工程研究中心；b財政金融學院，江西 南昌 330022)

一、引言

回顧中國經濟的發展歷程，盡管取得了多項傲人的成果，但在推動經濟發展的過程中，以工業為主的實體企業發展模式依舊是“三高一低”(高投入，高消耗，高污染，低效益)的粗放模式。在2021年發布的《江西省“十四五”有色金屬產業高質量發展規劃》中明確提到江西的有色金屬產業是我省重點培育的“萬億級”產業之一。但在生態環境部、國家統計局、農業農村部聯合發布的《第二次全國污染源普查公報》中提到全國污染源頭數量總計358.32萬個，其中工業污染源頭247.74萬個，位居全國各類污染源頭之最。因此，如何緊密結合江西有色金屬產業發展現狀，實現產業的綠色發展，是個亟待解決的問題。借用習近平總書記在納扎爾巴耶夫大學的發言“既要綠水青山，也要金山銀山”，江西應發揮自身優勢以生態文明建設為抓手走出一條具有江西特色的有色金屬綠色發展之路。

通過對江西省有色金屬行業進行研究，分析其創造的經濟效益與對環境影響之間的關系，不斷提升生態效率，從而為繪制出綠色秀美江西探索出一條新路徑。

二、文獻綜述

德國學者Schaltegger & Sturm(1990)首次提出生態效率(eco-efficient)這一概念[1]，其含義為每一份生產物資上的投入與生產物資上的投入所產生的產成品和產出品對環境的所造成影響的對比關系，生態效率這一概念被提出后迅速成為國內外企業判斷行業效益、衡量地區發展與生態環境保護之間效率的高效化的標準之一[2]。近年來，國內外對有色金屬的研究已經取得了豐碩成果。首先，在測量方法上，王俊嶺(2020)基于DEA模型在傳統側重于生態環境角度和效率評價相結合的生態效率理念下，對我國2009—2016年鋼鐵行業的生態效率總體趨勢進行分析，得出中國鋼鐵工業近年來存在明顯的投入冗余以及污染物過度排放的問題，在降低能源消耗以及減少污染物排放等方面仍存在較大的提升空間[2]。Daria Benz(2021)則先運用定相關分析，證實了研究的基本假設，以工業生產增長率為回歸變量，構建了配對回歸模型，來對俄羅斯工業地區進行生態效率評價，來確定俄羅斯烏拉爾聯邦地區最理想的工業增長率[3]。孔佳南和鄒曉明(2015)應用熵權法，對投入的數據進行了量綱化處理，選取2003—2012年江西省內規模以上有色金屬企業數據，從投入與產出兩個角度對江西省有色金屬產業生態效率進行評價分析[4]。田亞鵬和柳曉藝(2021)在使用超效率SBM模型測算綠色發展效率值時發現該模型只是對綠色發展的靜態描述，而Malmquist模型是可以從動態上分析前后兩年之間的效率值變化情況，是對SBM模型很好的補充[5]。李影等(2020)同樣是運用了動靜相結合的方法，將粵港澳大灣區10個城市的工業企業視為研究對象，并且考慮到時空的滯后性，揭示了大灣區工業科技創新效率變動的深層原因，并利用GIS技術探究科技創新效率的空間演變規律[6]。其次，在對投入端與產出端的數據選取中，Junya et al.(2019)把地區生產總值作為投入端，研究地區生產總值對城市生態環境的影響，對日本城市生態效率評價，側重于日本的基本行政區，量化每個行政區劃內的進程和社會經濟活動的年度環境效率，將每個城市的評估結果在日本地圖上可視化，以突出每個指標值的空間分布。以期望這項研究的結果可以幫助日本地方、區域和國家政府在不同空間層次上為環境政策設計和決策提供信息[7]。孫燕銘等(2021)提出在綠色技術創新效率評價體系構建中，將工業固體廢物綜合利用率，生活垃圾無害化處理率作為期望產出中的環境效益，而過往的文獻則依舊以企業生產過程中的經濟效益與創新效益作為傳統投入產出的固有流程，進而探討了環境規制這一重要的政策驅動因素和對外開放這一重要的市場驅動因素對于綠色技術創新效率演化的驅動作用[8]。李影等(2020)獨居匠心提出將工業企業內部控制中所產生的經費和項目數量作為投入端，選取了2011—2018年除西藏自治區外共30個省份規模以上工業的相關數據作為研究對象，最終得到國內創新效率差異大、總體水平較低，但總體創新效率正增長等主要結論，并據此提出加強區域間及區域內合作、加強政府扶持力度以及督促政策落實的政策建議[9]。

上述文獻對后者研究生態效率有著積極作用和貢獻，但在梳理相關文獻時發現，在與生態效率研究相關的文獻中，對有色金屬行業生態效率研究評價文獻較少；并且現有文獻中，即便是對生態效率進行了評價，很少有文獻能結合動態的空間分布做進一步分析，做到數據與行業環境相匹配。因此，以江西省作為研究對象，通過構建科學的指標體系，對2009—2019年江西省有色金屬行業生態效率進行分析及評價，之后通過GeoDa與ArcGis軟件對江西省各市生態效率進行空間格局分析，以期望為有色金屬行業的經濟發展、環境保護、區域內資源合理分配的研究及分析提供合理的參考。

三、研究方法

(一)模型選取

1.包含非期望產出的超效率SBM模型。美籍運籌學家Charnes于1978年首次提出一種分析個體或單位的效率評價的非參數方法。基本原理就是保持決策單元的輸入或者輸出不變，從而借助線性規劃和統計數據來確定相對有效的生產前沿面，通過比較決策單元偏離生產前沿面的程度來判斷相對的有效性，這種方法被稱為數據包絡分析法(Data envelopment analysis，DEA)[10]。數據包絡分析法提出至今，在國內外學者的不懈努力下，取得了豐富的研究成果。由于學者在使用DEA模型時需要假定函數模型，這能有效避免人為確定權重而帶有的主觀誤差。與傳統的計量統計模型只適用于單一產出不同，DEA模型適用于多投入與多產出。因此研究生態效率時，使用數據包絡分析法是合適的。

在對生態效率評價的過程中，松弛性問題一直是難以避免的，而松弛性問題的產生，必然會導致得出的評價結果與實際情況存在一定的偏差。為了避免松弛性問題的產生，保證計算的結果與實際情況的一致，因此可引入非徑向、非角度的SBM模型。非徑向、非角度的SBM模型中的非有效的決策單元(Decision Making Units，DMU)不必遵循射線方向進行同比例改進，同時又考慮了投入與產出可能存在的松弛性問題，以便最大化提高傳統DEA模型對松弛性問題改善的程度。但使用傳統SBM模型對生態效率進行測算時，通常考慮到投入與產出是否處于生態效率前沿線上即生態效率是否為“1”，但實際上即使達到了生態效效率前沿線上，各生態效率也存在一定的區別，為了有效提升有效決策單元之間的可比性，本文使用超效率SBM模型進行研究，以更為準確地作出決策。

其相關公式如下：

minρ=α/β

(1)

2.利用Moran’s I的空間自相關分析

(1)全局自相關分析。生態效率具有空間上的溢出效應，即當某市的生態效率發生變化時，可能會影響到周邊市區的生態效率，也可能受到周邊地市的生態效率影響。莫蘭指數的全局自相關分析主要是用來描述所有的空間單元在整個區域上與周邊地區的平均關聯程度。全局自相關性的模型由聚集型、離散型與隨機型三類模型構成，其表達公式如下：

(2)

具體含義如表1所示：

表1 全局自相關系數含義表

(2)局部自相關分析。全局自相關分析在對生態效率測度只能表明是否在空間上存在相關性，但是并未對空間存在的自相關性的具體結構進行表現，所以繼續探究江西省有色金屬行業各地市存在的局部空間的異質，需要進一步采用局部Moran’s I指數分析，其表達公式如下：

(3)

具體含義如表2所示：

表2 局部自相關系數含義表

(二)指標選取

在追求經濟效益的同時，確保環境得到有效保護，達到既要金山銀山又要綠水青山的目標，需要考慮到實際生產中有色金屬行業消耗的各項資源與期望得到的產出與非期望產出。基于此，在構建有色金屬行業指標體系時，需要考慮到以下幾個方面[11]：

1.客觀性，選取的指標應該是客觀、科學且沒有偏向性的，應當與有色金屬行業有著緊密的關聯。

2.可獲取性，用來評價的指標是不是真實的，能不能通過直接或間接手段獲取到足夠且相關的數據資料，同時獲取指標的難度和獲取后的處理加工是否對構建指標與評價有意義。

3.可理解性，選取的指標是不是清晰的、有意義且可以理解的，并且在數據本身上應該是有側重的，以方便理解投入使用。

在考慮上述原則的基礎上，構建了以下評價指標體系(見表3)。值得注意的是，在評價生態效率時，因投入的決策單元而導致非期望產出值較大，則說明生態效率值低下，相反當非期望產出值較小，而投入的決策單元的數值較大時，則代表生態效率較高，決策單元的有效性也就越強。

表3 生態效率評價所選指標[12-16]

(三)數據來源

為觀察并分析江西有色金屬行業的總體發展趨勢，選取了2008—2019年江西省規模以上有色金屬企業部分數據，以此為依據測算江西省有色金屬行業的生態效率并分析其變化情況，數據主要來源于2009—2020年度江西省統計局所公示的《江西省統計年鑒》。其中，為了方便決策單元的計算，所有數值保留兩位有效數字，對于缺失值，用上下兩年數據取均值進行填補。

四、實證分析

(一)有色金屬生態效率分析

利用DEA-SOLVER Pro 5.0分別計算江西省2009—2019年的生態效率值，詳情見圖1。

圖1 2009—2019江西省有色金屬行業生態效率折線圖

根據2009—2019年生態效率趨勢圖可知，2009年江西省有色金屬生態效率處于低水平的狀態，此后兩年生態效率大幅度提升，在2011年迅速達到了生態效率有效，但在2012年又跌落至生態效率無效點，2013年迅速回升至生態效率前沿線上且2013—2016年都達到有效，至2018年生態效率都大幅度降低，于2019年又達到最高值。整體來看，江西省有色金屬生態效率均值達到0.95且非常接近生態效率有效。呈現此特征的原因在于：2008年美國爆發次貸危機，隨后演化成為金融危機席卷全球，實體行業布局發生翻轉性改變，江西省政府為應對全球金融危機，于2008年4月發布《江西省產業經濟“十百千億工程”實施意見》，將有色金屬行業確認為我省工業支柱產業，從而使得有色金屬行業在江西省政府的大力支持下發展迅速，同年在《江西省人民政府關于繼續實施山江湖工程推進綠色生態江西建設的若干實施意見》中提到：“要在2010年前實現“一流的水質、一流的空氣、一流的生態環境、一流的人居環境、一流的綠色生態保護和建設機制”，率先在全國建設綠色生態大省，結合生態效率來看，2009—2011年正好處于生態效率從無效到有效的巨大飛躍，并且在2011年生態效率達到10年內生態效率前沿線的高峰之一。2012年全球金融危機步入尾聲，各方經濟開始回暖，江西省政府開始大力推動經濟建設，根據同年《江西省人民政府辦公廳關于印發深入實施工業強省戰略加速推進新型工業化八個配套文件的通知》，可以看出2012年政府重心向經濟建設偏移，而對環境保護的監管力度有所降低，中共十八大后，江西省政府緊密結合會議主旨，發布《以生態文明建設為抓手走出一條具有江西特色的崛起之路》，2013—2016年江西省在發展經濟效益的同時重視環境保護，生態效率建設穩中向好。但由于過于依賴有色金屬所帶來的經濟建設對于江西省有色金屬行業產業調整就略顯緩慢，同時在有色金屬對資源的汲取與產出量都已陷入脖頸的情況下，對環境的污染嚴重影響到了生態效率，具體表現為2017—2018年生態效率跌落生態效率有效值，2018年在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》的思想指導下江西省出臺了《江西省工業企業技術改造三年行動計劃(2018—2020年)》，在確保經濟發展同時同步推進了環境治理，2019年江西省生態效率達到了最高峰值。

(二)有色金屬行業冗余分析

為了進一步研究江西省有色金屬行業生態效率的波動情況，對未達到生態效率有效的部分年份進行冗余分析，未達生態效率有效說明投入與產出的指標中存在一定的冗余[8]，這些冗余量表示現有的投入導致產出變量與生態效率前沿線具有相當的距離，通過改變資源投入和產出能夠有效提高生態效率值以期望能夠達到生態效率前沿線上[17]。

其中，投入端的冗余量表示能夠通過減少一定投入，來提高造有色金屬行業生態效率，投入指標的冗余程度越高代表該省的資源節省空間越大；期望產出冗余量表示能夠通過一系列措施提升有色金屬行業生態效率，期望產出指標的冗余程度越高，代表有色金屬產能提升空間越大；非期望產出冗余量表示通過減少環境污染程度來提高有色金屬行業生態效率，非期望產出指標的改善潛力越高，代表有色金屬行業減少對環境污染和破壞的的空間越大。

圖2 江西省有色金屬行業投入與產出端冗余率

根據上文所計算得出各年的有色金屬生態效率并結合生態效率無效年份繪制出圖2，從投入端分析其冗余程度，發現電力消耗與煤炭消耗每一年都存在一定程度的冗余，其中電力消耗平均冗余值為11.53%，總體呈現出一個先下降后上升的“v”型變化趨勢，表明電力投入在一段時間內有得到改善，但后期為了經濟收益放棄了節約電力且行業并未推廣或應用可以改善效率的科技成果；煤炭消耗的平均冗余值為30.75%，屬于嚴重浪費煤炭資源；固定資產投資的冗余只在2009年與2010年之后三個時點不存在冗余，這說明企業的資金戰略部署具有明顯成效，同時產業結構也趨向合理；就業人數則是在2012年、2017年、2018年存在冗余，這說明企業內部人員結構具有一定的調整空間，企業的內部控制存在一定缺陷。從非期望產出端角度看，碳排放量的平均冗余值高達22.29%；而工業固體廢棄物排放量的平均冗余值也達到了8.21%；工業廢水排放量的平均冗余值達到8.58%，這表明在追求經濟效益的過程中有色金屬行業對環境造成了較為嚴重的破壞并且碳排放對環境造成的污染破壞程度與跨度遠遠超過了工業廢水與工業固體廢棄物。綜合投入角度與非期望產出角度來看對期望產出的冗余影響，由于過去投入端的冗余程度顯著高于非期望產出，巨額資源浪費掩蓋了技術人才培養與行業科技創新的缺失導致后期出現產量的冗余，人均利潤的冗余程度與就業人數的冗余有直接關聯，由于前期的人均利潤冗余程度高導致企業為了追求經濟收益，出現了能源與人力資源等能源浪費以及企業內部人員結構管理的缺失，同時也就導致了非期望產出的冗余。因此要對生態效率進行優化，需要調整投入端各個決策單元的投入，從而減少非期望產出。

(三)有色金屬生態效率動態空間分析

1.有色金屬生態效率空間格局變化趨勢。利用ArcGIS 10.2軟件，繪制出各設區市生態效率分布圖。如圖3，從左往右、從上到下依次是2009年、2012年、2015年以及2019年江西省有色金屬生態效率分布圖，此四張圖揭示了生態效率空間上的動態演變過程，從2009年江西省有色金屬生態效率分布看，江西省從南向北生態效率逐漸降低，尤其是江西的西北地區生態效率最為低下。依托南昌、贛州地區的中部城市生態效率大致都處于生態效率前沿線上，2012年生態效率低下區域減少，同時各設區市的生態效率逐步提高，2013年江西省大部分區域生態效率值有效，尤其以南昌以南的區域為代表，相比于2015年，2019年江西南部地區生態效率大幅降低，但北部地區生態效率大幅提升。

圖3 江西省各地級市有色金屬行業生態效率分布圖

綜合以上分析，針對各設區市為何出現生態效率波動趨勢做一些簡要分析：

首先，江西地處華東地區，四面環山，森林資源豐富，這也導致江西省的生態效率在總體上處于較高的水平，2012年6月在《國務院關于支持贛南等原中央蘇區振興發展的若干意見》中正式提出，以江西省為代表的革命老區在利用有色金屬等天然礦產資源時存在的不合理，管理模式粗獷落，導致生態環境被破壞。由此江西省生態效率的改革期正式到來，在國家給予的戰略支持下，江西省在平衡經濟發展與生態環境保護的過程中，力求達到生態效益最大化。結合超效率SBM模型的分析結果來看，2014年后江西省有色金屬行業生態效率一路走高。

其次，南昌、鷹潭、撫州有色金屬行業生態效率一直保持在生態效率前沿線上，其中南昌作為江西省會，在經濟和政治上對整個江西發展的趨勢上具有擴散效應，需要保持生態效率一直處于生態效率前沿線上，從而對其他地級市保持”輻射”作用。撫州一直提倡發展科技，提升經濟，當地政府為了吸引科技型企業入駐，對高污染、高耗能的產業的生產制定了一系列的限制措施，這促成了撫州有色金屬行業生態效率達到了有效。鷹潭市與撫州、南昌相鄰，得益于生態效率較高城市的“輻射作用”，在發展生態與經濟方面，鷹潭地方政府達也達到了一定的平衡。

景德鎮、萍鄉、吉安、宜春大部分時間都達到了生態效率有效，但都存在一定的波動，這表明當地生態文明建設存在一定的滯后性，政府應該起到相應的引導作用。從超效率SBM模型的分析結果看，景德鎮、萍鄉、吉安、宜春對產業的投入力度過大，而對未重視工業產生的污染治理，這導致景德鎮、萍鄉、吉安、宜春四個設區市的生態效率存在一定的波動。

九江、宜春、新余、上饒四市在全省11個設區市中生態效率處于靠后的狀態，擁有較大提升空間。主要是由于這些地區更加臨近周邊其他經濟發達省市，這對年輕人的吸引力過大，導致這些地區的人口年齡結構不合理，與此同時有色金屬的開采與冶煉模式相對落后，城市發展主要依賴于工業產業發展，尤其是以有色金屬為代表的重工業，由于高污染行業的管理模式較為粗獷，效率低下，對能源需求過高。因此，這些地級市需要適當限制高污染、高耗能行業，達到“既要金山銀山也要綠水青山”的生態文明建設目標。

2.有色金屬生態效率全局空間格局特征分析。根據上述所收集的數據，借助GeoDa軟件，選取2009年、2012年、2015年和2019年繪制出江西省各設區市生態效率散點圖(圖4)。通過全局莫蘭指數分析其有色金屬生態效率在空間上的存在的變化趨勢，以此為依據揭示江西省有色金屬行業生態效率格局變化趨勢。

圖4 江西省各地級市有色金屬行業生態效率散點圖

根據圖4可以看出，在2009年江西省地級有色金屬行業生態效率中僅有一個處于第一象限(HH分布)，其余大部分都在第四象限(HL分布)而二、三象限(LH、LL分布)在分布上數量是一致的，這說明整體上江西省生態效率發展并不平衡，絕大多數設區市處于生態效率較低的水平，但是依據趨勢線整體向上的走勢可以看出，盡管2009年江西省存在整體生態效率偏低的情況，但此后各個市的空間差異將會逐步縮小。

通過上述計算可得到：與2009年相比2012年全省有色金屬生態效率有一定提升，但仍未達到生態效率有效，通過全局莫蘭指數分析可以看出，2012年江西省各設區市有色金屬生態效率呈現出負相關，其中第三象限(LL分布)散點遠超于其他分布，對應上述生態效率圖(圖1)也正說明2012年江西省生態效率由生態效率有效變為無效。雖然2015年仍存在一定的空間負相關，但是通過散點圖可以看出第一象限(HH分布)散點數量高于第三象限(LL分布)，表明生態效率高位省份發揮出一定的空間同質化，但對比2012年第二象限的散點數也出現大幅度上升，這表明空間同質化效應未完全釋放。2019可以看出整體上呈現出空間正相關，第一、三象限散點數量高于第二、四象限，表明在地理空間上江西省有色金屬生態效率空間溢出效應不斷提升。整體來看，通過Moran’s I散點分布特征可以看出第二、三、四(LH分布、LL分布、HL分布)是散點主要分布區域，且可以表明發揮出空間同質化的第一、三象限(HH分布、LL分布)在2009年、2012年、2015年、2019年分別為4、6、4、7，這顯著低于第二、第四象限(LH分布、HL分布)，這表明即使全省整體生態效率達到有效，但仍存在生態效率較高的地市并未完全發揮其“輻射”作用來提升周邊地市的生態效率。但從趨勢看，HH分布、LL分布呈現出向上的“w”型趨勢，表明區域間的生態差距減少，有色金屬生態效率空間溢出效應不斷提升。

3.有色金屬生態效率局部空間格局分布特征分析。由于全局莫蘭指數只能反映區域總體的空間聚合分布，無法考察有色金屬生態效率在局部空間的分布特征。因此需要借助局部莫蘭指數分析，繪制出2009年、2012年、2015年、2019年LISA聚集圖(圖5)：

HH分布主要分布在贛東地區的撫州，原因在于2015年撫州市政府出臺了《關于進一步提升企業科技含量、增強企業競爭力的實施意見》。在財力比較緊張的情況下，撫州市仍逐年加大財政投入力度，支持企業科技創新，促進企業做大做強。此時經濟結構也開始調整，由傳統的資源開發型轉變為科技創新型，這帶動了周圍設區市的產業升級，共同達到生態效率有效。

LH分布位于贛北的上饒與贛南的贛州，贛州與上饒一直屬于資源開采大型地市，其中贛州的有色金屬產業體系健全，是江西省內經濟與人口大省，且與撫州接壤，整體上受到一部分空間溢出效應的影響，生態效率具有被帶動作用。上饒則長期處于低高分布，主要原因是該地區生產模式與技術革新進程緩慢，在追求經濟效益的過程中忽略了環境因素，同時省會南昌也未產生“輻射”效應來帶動周邊地區發展生態效率。

LL分布位于贛東南的吉安，工業企業尤其是有色金屬工業從業人數投入高于其他設區市，與此同時有色金屬產量過于低下，因此呈現出低低分布，這表明附著在LH地區附近生態效率高的設區市沒有發揮出應有的輻射效應。

HL分布位于贛北的景德鎮，高低分布一方面表明景德鎮表現出出色的平衡經濟效益的能力，但并未產生空間溢出效應，未帶動周圍設區市生態效率的提升。

從江西省生態效率看，全省生態效率大部分時間處于生態效率有效階段，但從局部空間看，大部分時間依舊是以贛北和贛南為主的LH分布，需要適當限制贛北贛南高污染、高耗能行業的發展，同時應要求具有高生態效率的城市發揮自身的“輻射”效應，不斷提升生態效率，共同達到“既要金山銀山也要綠水青山”的生態文明建設目標。

五、結論及對策

(一)結論

通過超效率SBM對省域層面的江西省有色金屬生態效率先進行測算分析后，運用GeoDa與ArcGis對江西省各設區市數據進行全局空間自相關分析，同時借助局部莫蘭指數考察局部空間的分布特征，得出如下結論：

1.在測算江西省2009—2019年的生態效率時，結合有色金屬行業特性，建立了科學的指標體系，通過分析得出江西省有色金屬行業大部分時間里都達到了生態效率有效，10年內有色金屬生態效率均值為0.95，說明從省級層面看有色金屬行業基本達到了經濟效益與生態保護的平衡。

2.2009年、2010年、2012年、2017年、2018年江西省生態效率未達到有效，對這5年進行冗余分析，對生態效率無效根本原因進行追本溯源。通過分析發現投入端的冗余程度顯著高于非期望產出，巨量資源的浪費，掩蓋了技術人才培養與行業科技創新的缺失導致后期出現的產量冗余。

3.使用GeoDa與ArcGis來進行全局空間自相關性分析，繪制出Moran’s I散點圖發現，即使全省整體生態效率達到有效，但仍存在生態效率高的地市并未完全發揮其“輻射”作用，未提升周邊地市的生態效率。從趨勢圖來看，HH分布、LL分布呈現出向上的“w”型趨勢，表明區域間的生態差距逐漸縮小，有色金屬生態效率空間溢出效應不斷提升。

4.為了彌補全局空間自相關性分析無法考察有色金屬生態效率在局部空間的分布特征的缺陷，結合上文數據使用GeoDa繪制出LISA分布圖，發現大部分時間仍是以贛北與贛南為主的LH分布，這一現象代表著具有高生態效率的城市并未發揮自身的“輻射”效應。

(二)建議

1.針對5年未達到生態效率冗余，首先需要減少投入端煤炭消耗的投入，過量的煤炭消耗說明江西省有色金屬行業在對有色金屬進行選采冶煉、加工的過程中，部分有色金屬企業存在產能落后，管理效率低下的問題，非期望產出中碳排放過量也是造成生態效率無效的關鍵因素。因此，一方面，企業需要加快技術創新與人才的培養，在有效帶動整個行業的技術水平上升的同時，減少對煤炭消耗的投入，產生更多的期望產出。另一方面，完善生態產品價值可實現的交易機制，推進碳排放權交易市場化，自然資源使用有償化。

2.基于GeoDa、ArcGis軟件分析得到的江西省有色金屬生態效率全局空間分布，可以發現以省會南昌為中心的城市生態建設的輻射效應沒有得到完全的釋放，以南昌、贛州為首的江西省內一線城市，應該更好地發揮自身在經濟與政治上的優越性，向周邊設區市擴散更有效的生態效益治理成效，促進有色金屬行業的全面生態綠色轉型。

3.各設區市自身應該加快引進自然資源依賴程度小的支柱型企業，制定鼓勵高新技術發展的優惠政策，比如財政補貼，稅務低洼，人才吸引戰略等。吸引更多高端企業與人才的流入，同時對高污染高耗能企業進行生產限制，加強有關于可持續發展，生態文明建設的宣傳，提高公眾對生態效益的要求，從而全面促進生態效率的提高。