基于數據包絡分析的中國污染地塊治理績效評價研究*

姜芳茗 錢嘉曙 陳健松 張清宇 唐 闊 蔣洪強 蔣 超 鄧勁松#

(1.浙江大學環境與資源學院,浙江 杭州 310058;2.浙江生態文明研究院,浙江 湖州 313300;3.浙江省杭州生態環境監測中心,浙江 杭州 310012;4.生態環境部土壤與農業農村生態環境監管技術中心,北京 100012;5.生態環境部環境規劃院,北京 100012)

由于我國城市化的快速推進,大量工業企業搬遷所造成的污染地塊數量眾多、環境問題突出[1]。“十四五”期間,各地有關部門加嚴了建設用地準入管理。據《“十四五”土壤、地下水和農村生態環境保護規劃》報道,截止2020年,生態環境部已經對2萬多個地塊開展了調查,并且將900多個地塊列入建設用地土壤污染風險管控和修復名錄。一方面,在我國當前建設用地緊缺的情況下,大量污染地塊“棄而未用”是對土地資源的浪費;另一方面,在污染地塊再利用的過程中遺留的污染物可能通過呼吸、皮膚接觸等方式直接或間接進入人體,對人體健康產生威脅[2]。因此,政府對污染地塊利用與管理非常重視,資金投入力度不斷加大。2016—2022年,中央財政累計投入土壤污染防治專項資金285億元[3]。然而,由于中國污染地塊管理歷史較短,存在污染地塊修復耗資巨大、治理技術指導缺位、管理績效評價體系不完善等問題,導致污染地塊治理效率低下、治理效果參差不齊[4]。為提高污染地塊管理效率,建立科學合理的污染地塊治理績效評價體系十分必要。但我國目前缺乏污染地塊治理績效的定量評價方法,因此難以對不同地塊的治理效果進行比較。從地塊尺度上升到區縣尺度更是對于區域制定有效的管理政策具有十分重要的指導意義。

數據包絡分析(DEA)能夠較好地處理多投入多產出系統的評價問題[5]。近年來,DEA在環境績效評價領域應用較多,包括環境效率評價[6-8]、碳排放績效評價[9-11]、綠色發展效率評價[12-15]。隨著DEA基礎模型發展出大量新的測度方法,特別是距離函數模型中基于松弛變量的測度(SBM)模型及超效率SBM模型在環境效率的評價研究中得到廣泛應用[16-17],解決了投入與產出間的非徑向問題,實現了有效決策單元間的績效可比性[18-19]。本研究提出將超效率SBM模型應用于污染地塊治理績效評價,從投入、期望產出、非期望產出3個角度選取具體評價指標,并定量計算被評價污染地塊治理后的績效,為未來污染地塊管理提供參考。

1 數據與方法

1.1 污染地塊治理績效評價的指標體系構建

污染地塊治理屬于經濟生產活動。經濟學的生產要素理論指出,資本和勞動是經濟生產活動投入的重要組成要素。本研究采用污染地塊治理的工程總費用表征資本投入,采用污染地塊治理的工程勞動定員表征勞動投入。另外,考慮到時力也是生產要素之一,且在污染地塊治理工程中與能源消耗、污染物排放等相關性較高,因此本研究將時力也納入投入指標,用污染地塊治理的工程工期進行表征。

污染地塊治理的期望產出有經濟效益與環境效益兩個方面,經濟效益體現在污染地塊治理前后的地價提升上,環境效益體現在污染土壤的凈化上。本研究以污染地塊治理后的可出讓價格表征經濟效益,以工程的土壤修復方量表征環境效益。

在治理污染地塊產出期望產品的同時,環境污染作為非期望產品也隨之產生,因此本研究將表征環境污染的指標也納入指標體系中。污染地塊治理中產生的工程固廢、污(廢)水和生活垃圾對環境有較大影響,且其產生量都有明確的計算方法,因此本研究將這3個產生量作為非期望產出指標。

污染地塊治理績效評價的指標體系如表1所示。

表1 污染地塊治理績效評價的指標體系Table 1 Evaluation index system of contaminated site treatment performance

1.2 污染地塊治理績效評價模型

在MaxDEA 8 Ultra軟件中導入污染地塊的投入數據、期望產出數據和非期望產出數據,選擇超效率SBM模型計算績效,并且得到每個指標的非徑向改進值,然后將每個指標的非徑向改進值與指標原始值相比得到每個指標的冗余率。

區縣尺度的污染地塊治理績效為該區縣內評價的各污染地塊治理績效的平均值。

1.3 污染地塊治理績效的影響因素分析

地塊尺度的影響因素主要考慮各指標的冗余率。

區縣尺度的影響因素根據前人研究,主要考慮經濟水平、產業結構、環保力度、區域面積、地區人口、規模工業、地理位置7個方面[20-26],具體因素如表2所示。

表2 區縣尺度的污染地塊治理績效影響因素Table 2 Influencing factors of contaminated site treatment performance at the county scale

定量指標與績效的相關性采用Pearson相關性分析,定性指標與績效的相關性采用Kendall等級相關系數分析。

1.4 數據來源

通過建設用地土壤環境信息公示平臺、豆丁網、天眼查以及百度文庫等網絡信息平臺,以“污染場地”“污染場地修復”“污染場地管理”“污染場地治理”為關鍵詞,搜索污染地塊治理工程的環境影響評價報告或效果評估報告,并篩選出包含本研究所設的評價指標的報告。截至2022年6月,共搜索到40個污染地塊治理工程的環境影響評價報告或效果評估報告,這40個污染地塊治理工程包含了不同污染類型、不同治理方式,且區域覆蓋面廣,能夠在一定程度上體現中國污染地塊的治理現狀。可出讓價格數據為來源于自然資源部官網公開的“全國征地區片綜合地價信息”模塊(http://gsgk.mnr.gov.cn/tdsc/qpdj)(2022年)的地價數據。表2中經濟社會數據來源于各地市城市統計年鑒。

2 結果與分析

2.1 績效測算結果

本研究搜集到的40個污染地塊治理工程涉及全國33個區縣。在地塊尺度,有23個污染地塊的治理績效大于等于1,污染地塊治理績效較高的工程主要分布在山東省、河北省及湖南省中南部,其中以山東省、河北省為中心的高績效區域呈東南—西北走向的帶狀分布,而以湖南省中南部為中心的高績效區域則呈均勻擴散狀分布;污染地塊治理績效較低的工程主要零星分布于重慶市、湖南省等華中地區及東南沿海地區。在區縣尺度,有18個區縣的污染地塊治理績效大于等于1,其中山東省淄博市張店區的績效最高,達到了13.793,重慶市永川區的績效最低,僅為0.097。

湖南省是全國土壤污染治理的先行省份之一。本研究選取的40個污染地塊治理工程中有21個位于湖南省,占比最大,超過了50%。對湖南省的污染地塊治理績效進行進一步分析發現,有10個污染地塊的治理績效大于等于1,空間上呈現“中部地區績效高,東西兩側績效低”的分布狀態,高績效區縣主要分布在婁底市及其周邊區域、岳陽市北部和懷化市西北部,低績效區縣則在湘西州、懷化市南部和株洲市以北,湘西州保靖縣的污染地塊治理績效最低,僅為0.100。

2.2 影響因素分析

2.2.1 地塊尺度的影響因素

地塊尺度的影響因素各指標冗余率的描述性統計及其與污染地塊治理績效相關性分析結果如表3所示。

表3 地塊尺度的影響因素指標冗余率描述性統計及其與污染地塊治理績效的相關系數Table 3 Descriptive statistics of redundancy rate of influencing factor indexes at the site scale and coefficient with contaminated site treatment performance

從投入指標來看,污染地塊治理主要存在著資金投入不足、時間投入過短、人員投入過少的問題,特別是資金投入不足和時間投入過短的問題較為突出,根據冗余率數據分析,污染地塊治理所需投入的工程總費用應增加31.1%,工程工期需補充20.6%,工程勞動定員僅個別污染地塊治理工程存在不足。需要注意的是,投入指標的變異系數較高,尤其是工程工期達到了11.709,說明不同的污染地塊所需調整的工程工期差異較大,需要因地制宜地根據實際情況合理制定,而非直接照搬其他工程。

從產出指標來看,在期望產出方面仍有很大提升空間,而在非期望產出方面需要進一步控制污染排放。具體而言,污染地塊治理后的可出讓價格和土壤修復方量的冗余率平均值分別為3.630、2.341,這意味著當前我國污染地塊治理的經濟效益和環境效益尚未達到預期,可出讓價格尚需提升363.0%,土壤修復方量尚需提升234.1%;工程固廢產生量、污(廢)水產生量、生活垃圾產生量還需要進一步削減,表明在治理污染地塊時,工程過程產生的污染物治理效果仍有待提高,污染地塊的治理效率仍比較低下。

地塊尺度的影響因素各指標冗余率與污染地塊治理績效的相關性分析發現,工程固廢產生量、污(廢)水產生量、生活垃圾產生量與污染地塊績效在p<0.05的水平下呈顯著正相關,進一步說明非期望產出方面需要加強控制。

2.2.2 區縣尺度的影響因素

區縣尺度的污染地塊治理績效與影響因素的相關性分析結果如表4所示。結果表明,工業增加值占國內生產總值比例和年末總人口對污染地塊治理績效具有顯著(在p<0.05的水平下)正向效應,它們的相關系數分別為0.257、0.195。由此可見,工業增加值占國內生產總值比例對區縣尺度的污染地塊治理績效具有顯著正向影響,即工業增加值占國內生產總值比例越大,治理績效越高。分析發現,在工業增加值占國內生產總值比例較高的地區,由于污染控制技術先進、治理經驗和能力成熟,從而往往具有規模效應,取得較高的污染地塊治理績效。年末總人口與污染地塊治理績效也存在顯著正相關,即年末總人口越多的區縣,其污染地塊治理績效越高,因為人口與經濟發展總體上是相輔相成的,經濟發展可以促進人口流入,從而擴大當地污染地塊治理的人才儲備,因此有利于取得較高的污染地塊治理績效。

3 討論與建議

3.1 我國污染地塊治理績效總體情況分析

根據區縣尺度的污染地塊治理績效可將本研究中的33個區縣劃分為3個組別:DEA強有效組、DEA弱有效組和非DEA有效組。DEA強有效組主要有山東省淄博市張店區、湖南省婁底市婁星區、北京市通州區等9個區縣,污染地塊治理績效在2.4以上,環保力度大是這些區縣的主要特點,特別是山東省淄博市、湖南省婁底市的區縣政府環保財政投入相當高,政府非常重視當地環保產業。DEA弱有效組包括湖南省湘潭市韶山市、四川省宜賓市珙縣、貴州省貴陽市清鎮市等11個區縣,污染地塊治理績效在0.8～2.0,這些區縣往往都各有自己的弱項。非DEA有效組包括湖南省湘西州保靖縣、湖南省岳陽市湘陰縣、湖南省株洲市石峰區等13個區縣,污染地塊治理績效均在0.8以下,這些區縣弱項較多,比如湖南省株洲市石峰區的政府環保財政投入和地區生產總值都較低,也缺乏污染地塊治理方面的人力、經驗。

具體分析湖南省的污染地塊治理工程,有3個屬于DEA強有效,這些工程所在區縣往往地區生產總值較高,但工業增加值占國內生產總值比例不高;有7個屬于DEA弱有效;有11個屬于非DEA有效。

3.2 對于我國加強污染地塊管理的建議

首先,建議地方政府加強多元資金投入,制定合理的工程工期。已有研究表明,由于我國很多地方高度依賴土地財政,因此存在不少污染地塊治理工程“趕工期”的問題[27],致使我國污染地塊修復工期普遍較短,進而影響地塊的治理效果,造成污染地塊治理工程出現固廢處理、廢液處理不達標排放的情況,為后期管理風險溢出埋下了隱患。

其次,建議國家先對地方污染地塊治理績效進行初步評估,根據現狀進行分類指導。國外的先進績效評價經驗可供地方在污染地塊管理過程的法規標準、信息管理機制、責任認定程序、風險管理程序、投融資機制創新模式、公眾參與、信息公開機制等方面改進時參考。

最后,建議加快制定面向政績考核的、可持續的污染地塊管理績效評估機制,按照“分類分級分區”的管理原則對重點行業、高風險地塊和重點區域優先開展績效評估,并且將數字化管理與污染地塊管理充分結合,實現污染地塊治理效率全面提升。

4 結 論

(1) 本研究搜集到全國40個污染地塊治理工程,涉及33個區縣。在地塊尺度,污染地塊治理績效較高的工程主要分布在山東省、河北省及湖南省中南部;污染地塊治理績效較低的工程主要零星分布于重慶市、湖南省等華中地區及東南沿海地區。在區縣尺度,山東省淄博市張店區的績效最高,達到13.793,重慶市永川區的績效最低,僅為0.097。

(2) 分析地塊尺度的污染地塊治理績效影響因素發現,大多存在資金投入不足、時間投入過短、人員投入過少的問題,期望產出方面仍有很大提升空間,而非期望產出方面需要進一步控制污染排放。

(3) 分析區縣尺度的污染地塊治理績效影響因素表明,工業增加值占國內生產總值比例和年末總人口對污染地塊治理績效具有顯著(在p<0.05的水平下)正向效應,也就是說,經濟發展促進人口流入,從而擴大當地污染地塊治理的人才儲備,有利于取得較高的污染地塊治理績效。