基于超效率SBM-ML 模型的5 個造紙大國生態效率測算

摘要： 全球氣候變化背景下，造紙行業資源環境利用效率亟待提升，本研究基于2010—2019年美國、中國、日本、巴西和加拿大5個造紙大國的面板數據，采用包含非期望產出的超效率（SBM） 模型測算了造紙行業的生態效率，選用Malmquist-Luenberger（ML） 指數模型探索其時間變化特征。結果表明，各國家造紙行業生態效率差異大且各具不同演變特征：美國、日本、巴西、加拿大、中國造紙行業的生態效率10年均值分別為0. 932 7、0. 895 1、0. 754 1、0. 485 3、0. 346 2。美國造紙行業生態效率呈現波動上升的“W”型變化態勢；中國造紙行業生態效率呈現逐年遞增的變化態勢；日本和巴西的造紙行業生態效率呈現先下降后上升變化態勢；加拿大造紙行業生態效率呈現先下降后平穩變化態勢。各國家造紙行業生態效率變化受到效率改進和技術進步的影響程度存在差異：美國、日本、巴西和加拿大4個國家造紙行業生態效率的ML 指數受技術進步（TC） 指數的影響更大，中國則受到效率改進（EC） 指數的影響更大。表明資源利用和管理極大地影響著生態效率的高低，同時政策和市場帶來的影響也是巨大且可持續的。最后從技術革新、資源利用管理以及污染物防控等方面提出了造紙行業的未來發展建議。

關鍵詞：造紙行業；生態效率；超效率SBM模型；Malmquist-Luenberger指數；非期望產出

中圖分類號：TS7 文獻標識碼：A DOI：10. 11980/j. issn. 0254-508X. 2025. 02. 006

當前全球氣候變化形勢嚴峻，造紙行業作為全球第四大能源消耗行業[1]及全球溫室氣體排放的重要貢獻者[2]，其環境影響與可持續發展受到了國際社會的廣泛關注。造紙行業具有資金技術密集、規模效益顯著等特點，據《世界造紙工業概況》[3-4]數據顯示，過去10年全球造紙行業產量持續上升，2019年較2010年產量上升了2.74%，達5.95億t，同時帶來的是能耗強度居高不下、污染物排放強度較大[5]等問題，若繼續沿襲產值增長導向的發展模式，未來能耗污染雙高問題或將進一步加劇。因此，迫切需要提高造紙行業的資源環境利用效率，而首要任務在于科學準確測度造紙行業的生態環境效率，并基于此進行優化，這不僅是對全球環境保護的積極回應，也是推動行業轉型升級、提高國際競爭力的關鍵路徑。通過測算造紙行業生態效率，可以發現投入、非期望產出的冗余以及期望產出的不足，從而優化資源配置，提升生態效率，進而為政府和企業決策提供參考依據。同時，通過比較不同國家之間的效率，能夠較好地促進國際間的技術交流與合作。

近年來，國內外學者對造紙行業開展了諸多方面研究并取得了顯著進展，包括能耗管理[6-7]、碳排放測算與分析[8-11]、成本核算與控制[12]、生產技術革新[13]和污染物防治[14-15]等方面，這些研究為行業的可持續發展奠定了堅實基礎。值得注意的是，針對造紙行業開展效率評價的深入研究較少，這在一定程度上限制了該行業在效率提升方面的潛力挖掘。1992年，世界可持續發展商業理事會（WBCSD） 正式提出了生態效率的概念，即通過提供能滿足人類需求和提高生活質量的競爭性定價商品和服務，使整個生命周期的生態影響與資源強度逐漸減低到至少與地球的估計承載能力一致的水平[16]。生態效率要求統籌兼顧經濟增長、資源節約和環境保護，即通過較少的資源消耗、較低的環境破壞，生產更多的產品[17]。站在全面促進造紙行業可持續發展的角度，開展效率評價研究，尤其是生態效率研究顯得至關重要。

效率評價的方法包括比值法[18]、生命周期評價法[19]、隨機前沿分析法[20]、能值分析法[21]和數據包絡分析法（data envelopment analysis，DEA） [5]，其中，數據包絡分析法被廣泛應用于效率測算[22]。DEA模型由Charnes和Cooper提出，綜合考慮多項投入和產出指標，通過非參數統計估計，能夠客觀評價同類型單元的相對效率[23]。然而，傳統DEA模型無法有效識別投入冗余和產出不足，針對這一問題，Tone[24]引入了松弛變量，提出了SBM （slack-based measure model）模型，該模型能夠清晰識別各評價指標存在的冗余與不足，從而指導效率提升。在生態效率測算中，污染物排放是關鍵的非期望產出因素，因此需將其納入模型。包含非期望產出的SBM模型已廣泛應用于工業行業效率評價中，具體而言，非期望產出的處理方法主要分為2類：一是將非期望產出作為投入指標，二是將非期望產出視作副產出。研究表明，前者容易導致結果失真，影響決策支持[25]，因而多數研究選擇將非期望產出設為副產出。郭貫成等[26]選取工業廢水排放量、工業二氧化硫和工業煙塵排放量作為非期望產出，對全國33個典型城市工業用地進行了效率測算，并與不考慮非期望產出的效率測算結果做了比較，發現不考慮非期望產出會高估工業用地的生產效率，無法客觀評價生產效率。

研究尺度方面，造紙行業的效率研究多集中于企業[27]、省級[28-29]、國家層面[25-30]，其中，國家尺度的研究大多數只涉及單個國家，在研究尺度的選擇上存在一定局限性，不同國家之間在資源利用、技術水平和環境政策方面[31]存在顯著差異，應當在全球范圍內布局，選取具有代表性的國家進行對比，這樣既能夠為造紙行業效率的比較分析提供更為豐富的視角，也能夠為不同國家政策制定、企業決策、技術交流合作提供重要依據。

美國、中國、日本、巴西和加拿大5個國家在全球造紙產業中占據著舉足輕重的地位。根據2010—2019年典型年份的漿紙產量均值數據[3-4]，5大造紙國共計占全球總產量的50%以上，高達56.47%。本研究擬選取上述5個國家的造紙行業作為研究對象，采用包含非期望產出的超效率SBM 模型計算2010—2019 年的生態效率， 并引入Malmquist-Luenberger（ML） 指數模型來全面評估造紙行業生態效率的動態變化情況，結合效率模型和指數模型結果，深入探討資源管理、政策導向、技術革新以及市場競爭對造紙行業帶來的具體影響，以期為造紙行業效率提升、政策改進和技術改進提供差異化的決策參考，共同推進全球造紙行業朝著綠色、高效、可持續的方向發展。

1 研究方法與數據來源

1. 1 研究方法

1. 1. 1 包含非期望產出的超效率SBM模型

自Tone[24]提出SBM 模型，改進后的SBM 模型包含非期望產出，既測度了非徑向非角度的效率又考慮了松弛變量，還能避免出現多個決策單位同為完全有效的問題[32]，當前已被廣泛運用于環境效率測算、生產率分析等研究中[33]。本研究用于造紙行業生態效率測算的方法包含非期望產出的超效率SBM模型，具體數學表達式見式（1）。

式中，ρ 表示生態效率（ρ ∈ （0，+∞）），ρ 值越大，表示該決策單元的生態效率值越大，當ρlt;1時，表明該決策單元的生態效率相對無效，當ρ≥1時，表明該決策單元的生態效率相對有效；xi、yr、bq 分別表示投入、期望產出和非期望產出；sx、sy、sb 分別表示投入、期望產出和非期望產出對應的松弛變量；λ 表示權重向量；p 表示待評價單元；m、n、s、o 分別表示投入、評價單元、期望產出和非期望產出的個數；Si、Sq、Sr分別表示第i 個投入的松弛變量、第q 個非期望產出對應的松弛變量、第r 個期望產出對應的松弛變量；s.t.表示約束條件（subject to的縮寫）；xip表示第p 個評價單元對應的第i 個投入。

1. 1. 2 ML指數

由于包含非期望產出的超效率SBM模型測算出來的效率是靜態的，本研究采用ML指數分析各造紙大國的行業生態效率動態變化趨勢， 該指數由Malmquist 指數擴展而來，Luenberger 在Malmquist 的基礎上，將非期望產出納入模型，可廣泛應用于測度生產率、生態效率的動態變化。另外，ML指數可以進一步分解為效率改進EC （Efficiency Change） 指數和技術變化TC （Technical Change） 指數。其中，EC指數能夠反映相同技術水平情況下，評價單元的資源利用效率變化；TC指數能夠反應相同生產效率情況下，技術水平的變化。數學表達式見式（2）。

ML指數=1，則表示在t 至t+1年內，該評價單元的生態效率沒有變化；ML指數gt;1，則表示在t 至t+1年內，該評價單元的生態效率得到了提升；ML指數lt;1，則表示在t 至t+1年內，該評價單元的生態效率下降。EC指數gt;1，則表示在t 至t+1年內，該評價單元在技術不變的情況下，資源利用效率得到了提升；EC指數lt;1，則表示在t 至t+1年內，該評價單元的資源利用效率下降。TC 指數gt;1，則表示在t 至t+1年內，該評價單元的生產技術得到了提升；TC指數lt;1，則表示在t至t+1年內，該評價單元生產技術衰退。

1. 2 指標體系構建

本研究采用包含非期望產出的超效率SBM-ML模型來測算美國、中國、日本、巴西和加拿大等5個造紙大國的生態效率，遵循綜合性、可代表性、可量化性和可獲取性原則[34]，考慮能源、勞動力、資本、經濟價值、污染物等要素，選取能源消耗量（TJ）、勞動力（萬人） 和固定資產投資（億美元） 作為投入變量，選取造紙行業產值（億美元） 作為期望產出變量，選取二氧化硫排放量（萬t）、氮氧化物排放量（萬t） 和二氧化碳排放量（萬t） 作為非期望產出變量，由于單個年份的評價單元數較少，容易出現假“效率最優”現象，因此采用全局效率測算的方式，增強決策單元效率之間的可比性[35]，將2010—2019年的所有數據納入模型中，構建效率測算框架如圖1所示。

1. 3 數據來源及處理

本研究數據涉及10 年、5 個國家造紙行業的生產、經濟、生態相關面板數據，勞動力、產值、能源消耗量、固定資產投資、二氧化硫排放量、氮氧化物排放量等指標數據分別來自各個國家的統計年鑒、勞動力統計年鑒、國家能源平衡表、環境統計年鑒、經濟分析年報、年度工業調查報告、造紙工業年鑒、空氣污染物排放報告、空氣污染物排放清單、溫室氣體排放和碳匯清單等，由于部分國家缺少行業二氧化碳排放數據，為保證數據來源、核算方法的一致性，采用了Dai等[2]對全球30個主要國家造紙行業進行的溫室氣體凈排放量測算數據，包括制漿、造紙、廢水處理、運輸各階段過程碳排放以及所消耗電力、熱力的上游碳排放。

由于不同國家的統計標準以及統計周期不同，因此需要對數據進行統一單位和插值等處理。能源消耗量指標數據方面，5個國家的計量單位存在差異，因此本研究通過收集各國家計量單位對應的燃料熱值數據進行單位換算，最后統一為熱值計量。同時，為消除物價波動因素帶來的干擾，反映真實的經濟社會發展動態，本研究通過收集2010—2019年的通貨膨脹系數以及各國家幣種對美元換算系數（數據源自世界銀行集團），計算換算系數，進而將不同國家2010—2019 年的造紙行業固定資產投資、產值換算成2015年美元不變價格。由于部分國家年報披露周期導致的數據個別缺失情況，本研究采用已知的長時間序列數據進行擬合，獲取線性回歸方程后計算出缺失值。

1. 4 研究對象

本研究選取了2010年、2015年和2019年造紙行業產量（紙產品和紙漿產量之和） 位于前5的國家——美國、中國、日本、巴西和加拿大為研究對象，這些國家的造紙行業受到資源稟賦、技術水平、市場需求和政策環境的影響而各具特點。10年來，5個國家的造紙行業產量約占全球造紙業產量50%以上，具體情況見表1。由表1可知，巴西和加拿大以紙漿生產為主，日本、中國和美國以紙產品生產為主。2010年、2015年、2019年5個國家紙和紙板、紙漿占全球質量比分別為56.9%、56.8%、55.6%。

2 數據指標特征分析

為更好剖析各個國家的生態效率變化背后可能存在的原因，本研究事先對原始數據進行了特征分析。基于原始數據計算了2010—2019年5個國家的平均單位產值能耗（TJ/億美元）、單位產值勞動力（人/億美元）、單位產值固定資產投資（億美元/億美元）、氮氧化物排放強度（t/億美元）、二氧化硫排放強度（t/億美元） 和氮氧化物與二氧化硫比值（NOx/SO2）等共8個特征指標，具體分析如表2所示。

由表2可知，5個國家中，產值方面，美國最高，排名第一，接著是中國，日本和巴西隨后，加拿大產值最少，產值越高表明該國家造紙行業通常具備更強的生產能力，更大的規模和更高的市場占有份額。進一步分析與產值相關的其他指標，單位產值能耗方面，巴西最高，日本最少，表明日本造紙行業生產活動能源利用率高，采用的技術和設備較為先進，巴西反之。單位產值勞動力方面，巴西最高，其次是中國和加拿大，日本最少，表明日本造紙行業生產自動化程度更高，巴西反之。單位產值固定資產投資方面，中國最多，加拿大最少，表明中國造紙行業仍處于轉型升級階段，需要更多資本投入來擴大規?；蛘咛嵘夹g。氮氧化物排放強度方面，加拿大最高，巴西最少，氮氧化物的排放強度與燃料使用、生產工藝、原材料和環保技術等眾多方面相關，表明巴西造紙行業在以上方面綜合表現較好，加拿大反之。二氧化硫排放強度方面，中國最高，美國最低，表明當前中國造紙行業對煤炭能源等依賴程度較高，美國造紙行業清潔能源使用度高，或采用了更為先進的環保技術（如脫硫技術）。二氧化碳排放強度方面，中國最高，美國最低，表明美國造紙行業在化石燃料使用占比、生產工藝的先進性、原材料的可再生性以及政策法規的實施力度等方面的綜合表現更好， 中國反之。NOx/SO2方面，日本最高，巴西最低，表明日本對燃煤的依賴性較低、生產工藝方面偏向于減少SO2，且在SO2排放方面采取了更為環保的治理技術（如脫硫技術），巴西反之。

圖2描述了5個國家在2010—2019年上述8個指標的時間變化趨勢，結果表明，不同國家之間存在顯著差異，且各具特色。美國和加拿大2個國家的造紙行業產值呈逐漸下降趨勢。單位產值能耗方面，中國、美國、日本均呈下降趨勢，加拿大和巴西則呈先上升后下降態勢，2017 年達到峰值。除加拿大外，其余國家的單位產值勞動力呈逐年下降趨勢。單位產值固定資產投資方面，中國和巴西呈先上升后下降態勢。在氮氧化物的排放強度方面，中國的變化最為顯著，呈現先迅速上升后至2013年又急速下降的趨勢，加拿大造紙行業的氮氧化物排放強度呈現波動上升的態勢。在二氧化硫的排放強度方面，中國變化最為顯著，呈急速下降態勢。二氧化碳排放強度方面，所有國家大致呈下降趨勢。除去巴西外其他國家的NOx/SO2比值整體來說呈上升趨勢。

3 模型測算結果

3. 1 生態效率測算結果

基于包含非期望產出的超效率SBM模型，利用R編程計算得到5個國家2010—2019年造紙行業的生態效率值，見表3。以往多數研究測算生態效率時選取二氧化碳作為非期望產出，本研究嘗試考慮納入氮氧化物、二氧化硫等額外的污染物排放指標作為非期望產出，旨在體現各個國家在造紙行業可持續發展方面做出的眾多努力。

根據表3中生態效率結果值繪制折線圖，見圖3。由圖3可知，日本、美國造紙行業的生態效率較高，平均在0.8以上，其次是巴西。另外還可發現各個國家造紙行業生態效率的時間變化特征：美國造紙行業生態效率呈現波動上升趨勢，呈現出“W”型變化態勢；中國造紙行業生態效率呈現逐年遞增趨勢；日本和巴西的造紙行業生態效率均呈先下降后上升趨勢；加拿大造紙行業生態效率呈現先下降后平穩趨勢。

美國造紙行業以其先進技術和自動化水平聞名，造紙行業的發展相較成熟[36]，注重廢紙回收和再利用以降低對環境的影響。生產能力強，規模大、市場占有份額高，單位產值能耗低，加上先進的清潔生產技術，以及較低水平的污染物排放強度，使得美國造紙行業的生態效率相對較高，平均值為0.932 7，排名第一。2010—2019年，美國造紙行業的生態效率呈現波動上升趨勢， 中間的變動可能源自于美國2014年頒布的《振興美國制造業與創新法案》[37]，該法案旨在推動美國制造業的可持續發展，以提高經濟競爭力。

中國造紙行業發展迅速，已成為世界上最大的紙張生產和消費國。由于中國造紙行業當前正處于結構調整和升級階段，生產能力高，但能源利用率較低、生產自動化水平低、污染物排放強度大，尤其是二氧化硫的排放強度，表明高度依賴煤炭，清潔能源使用度低且當前采用的環保技術亟待革新，上述因素的綜合影響導致中國造紙行業的生態效率低下，平均值為0.346 2，排在第5位。2010—2019年期間，中國造紙行業的生態效率呈逐年遞增趨勢，這得益于中國在技術改進、政策法規制定和資源管理優化等方面做出的持續努力，一方面是通過引入高效的生產設備和清潔技術[38]；另一方面我國對生態環境保護的重視程度日益加深，在“兩山論”提出的背景下[39]，政府不斷出臺愈發嚴格的政策方案如《大氣污染防治行動計劃》《國家造紙行業發展規劃》《制漿造紙工業清潔生產指標體系》等，引導造紙行業朝著清潔生產和可持續發展的方向發展，生態效率的不斷提升正是這些措施實施有效的強有力體現。

日本造紙行業以高質量的紙板生產為主，注重品質、技術創新以及資源的高效利用與節約，注重減少生產過程中的污染排放。單位產值能耗在5個國家中最低，表明能源結構相對更為合理，能源利用率相對更高，生產技術相對更為先進，NOx/SO2的比值也能體現這一點，日本的NOx/SO2比值最高，這是因為日本更多依賴核能和天然氣，導致NOx的排放相對SO2較高，同時日本又推廣低硫燃料的使用和高效脫硫技術[40]，減少了SO2的排放，再加上生產自動化程度高，污染物排放量相對較少，綜合導致日本的造紙行業生態效率較高，平均值為0.895 1，排在第2位。2010—2019年期間，造紙行業的生態效率呈現先下降后上升變化趨勢，與巴西類似，這可能與2011年修訂的森林法[41]和2012年修訂的廢棄物管理法[42]相關，在森林資源管理優化以及污染物排放得到控制后，日本造紙行業的效率開始回升。

巴西造紙行業以紙漿生產為主，注重森林的可持續管理，豐富的森林資源使其成為全球主要的紙漿出口國。巴西造紙行業的生態效率平均值為0.754 1，相對較低，排在第3 位，這與其能源利用率相對較低、勞動力依賴程度高、生產自動化程度較低相關。2010—2019年期間，巴西造紙行業的生態效率呈現先下降后上升變化趨勢，轉折點在2016年，這與巴西在2016年前進行的政策改革和技術改進以及規模擴張有關，由于前期造紙行業規模不夠集中，技術較為落后，因此需要投入資本與時間來擴張和革新技術，加之政策輔助，2012年頒布并實施森林管理法，政府引導企業不斷重視提升原料的可再生性[43]和環保性，加上對裝備升級進行自動化、智能化改造，后期規模提升、技術進步后，會趨向高附加值、低勞動密集型產品[44]，降低勞動力的需求，綜合作用下生態效率開始上升。

加拿大也是全球較大的紙漿生產國和出口國，擁有豐富的森林資源。用于制漿的樹種資源雖豐富，但生長周期長，后續制漿工藝污染嚴重，帶來的大量氮氧化物污染物排放，加上不斷下降的產值，相對最低的固定資產投資，較落后的生產自動化裝備，綜合導致加拿大的造紙行業生態效率較低，平均值為0.485 3，排在第4位。2010—2019年期間，加拿大造紙行業的生態效率呈現先下降后逐年平穩趨勢， 一方面受電子媒介的加速發展，報紙和雜志用紙等紙張需求縮減[45-46]，另一方面受巴西、中國等快速發展中的造紙大國影響，加拿大的造紙業受到沖擊，產值持續下滑，疊加上金融危機后較為保守的投資態度[47]，帶來一系列連鎖反應，影響到了生產技術的革新、能耗及污染物控制，綜合導致加拿大造紙行業生態效率的逐年下降。

巴西和加拿大同為紙漿制造大國，均坐擁豐富的自然資源，前者制漿原料主要為快速生長樹種，如桉樹；后者制漿原料主要是制漿工藝排放污染高、生長周期長的樹種，如松樹、杉樹等，再加上森林資源可持續的管理水平差距，市場占比份額的反向變化，導致2個國家的生態效率值及其變化存在巨大差距。政策帶來的影響是巨大且可持續的，中國造紙行業生態效率的不斷提升就是一個很好的例證，與蘇世偉等[28]研究結論相似，愈發嚴格的環境規制會促進造紙行業的資源環境綜合效益提升。

3. 2 ML指數模型計算結果

為刻畫5個國家造紙行業生態效率動態變化情況，基于ML指數模型，計算了2010—2019年期間的生態效率ML 指數，并將該指數進一步分解為效率改進（EC） 指數和技術進步（TC） 指數，結果如表4所示。

由表4可知，美國、中國、日本和巴西的ML指數均值gt;1，表明這4 個國家2010—2019 年的整體生態效率得到了提升。其中，中國的ML指數均值最大，表明中國造紙行業的生態效率提升幅度最大，加拿大的ML指數均值最低且lt;1，表明加拿大2010—2019年的整體生態效率出現了下降。中國、日本的EC 均值gt;1，其他3 個國家EC 均值lt;1， 這表明在2010—2019年期間，中國和日本的造紙行業資源利用效率得到了提升，美國、巴西和加拿大則出現了下降。5 個國家的TC 值均gt;1，表明在2010—2019 年期間，5個國家的技術均得到了進步。值得注意的是，中國造紙行業的生態效率低下，但呈現動態上升趨勢，ML指數最高，表明提升的幅度最大，EC均值gt;TC均值gt;1，表明資源利用效率和技術進步均得到了提升，其中EC均值更大，表明ML指數更多受到EC指數的影響，同時EC均值gt;1，說明在技術不變的情況下，中國造紙行業在通過擴大規模、挖掘資源利用潛力，以提高資源利用效率。

將2010—2019年5個國家造紙行業的ML、EC和TC指數值繪圖，見圖4，圖4中展現了5個國家造紙行業的3個指數變化情況（圖4中“2010—2011年”表示2011年相對2010年的變化，其他同）。由圖4（a）可知，美國、日本和巴西的ML指數變化較為平緩，中國的ML指數在“2016—2017年”得到了驟升，這表明中國造紙行業2017年相對2016年生態效率得到了巨大改進。加拿大的ML指數呈波動變化，分別在“2012—2013 年”“2014—2015 年” 存在波峰， 在“2013—2014 年”存在1 個波谷。由圖4（b）可知，美國、日本和巴西的EC指數的時間變化不夠顯著。中國的EC指數在“2016—2017年”呈現和ML指數相似的驟升，這表明2017年相對2016年資源利用效率得到了巨大改進，且極大影響了整體生態效率的變化。加拿大的EC 指數呈波動變化，在“2013—2014 年”存在1個波峰，在“2017—2018年”則存在1個波谷。由圖4（c）可知，美國、中國、日本和巴西的TC指數變化均較為平緩，加拿大波動較大，存在2個波谷和3個波峰，其中“2012—2013 年” 和“2014—2015 年”的2個波峰和ML指數變化形態較為相似，說明這2個時期，技術進步極大影響了整體生態效率變化。另外，5 個國家均在“2017—2018年”存在1 個波峰，這表明2018年或前幾年各個國家在造紙行業引入了新技術或是之前的技術在這期間得到了更為廣泛的應用。

根據各國的ML指數及其分解指數結果，本研究綜合分析5個造紙大國的生態效率表現如下：首先，從美國造紙行業的ML 指數（平均值為1.007 6） 來看，其生態效率呈現總體上升趨勢。TC指數gt;1gt;EC指數，表明該國生態效率的提升主要得益于技術進步，而資源利用效率方面則相對滯后，尚有進一步優化空間。中國的造紙行業雖然生態效率較低，但其ML指數最高（平均值為1.396 2），表明中國造紙行業生態效率的提升幅度顯著。具體來看，EC指數gt;TC指數gt;1，這表明中國在資源利用效率和技術進步方面均取得了改進，且資源利用效率提升對ML指數的貢獻更大。EC指數gt;1，表明在技術水平不變條件下，中國通過規模擴展和資源利用潛力挖掘提升了資源效率。日本造紙行業的ML 指數gt;1 （平均值為1.025 8），表明整體生態效率有所提高。TC指數gt;EC指數gt;1，表明日本在資源利用效率和技術進步方面均有進展，并且技術進步是提升生態效率的主要因素。巴西造紙行業的ML指數gt;1（平均值為1.001 7），反映了整體生態效率的提升。TC 指數gt;1gt;EC 指數，說明巴西生態效率的提升主要受技術進步的驅動。然而，EC指數lt;1表明資源利用效率仍然欠佳，在不改變現有技術水平的情況下，資源利用尚需優化。最后，加拿大是5個國家中唯一1個ML指數lt;1的國家，這意味著其造紙行業的整體生態效率呈現下降趨勢。TC指數gt;1gt;EC指數，表明技術進步對生態效率的提升有一定貢獻，但資源利用效率較低且對ML指數產生了負面影響。值得注意的是，加拿大的ML、EC和TC指數波動較大，推測這可能是政策出臺激勵管控與行業外部競爭相互博弈帶來的結果。

從5 個國家的ML 指數及其分解指數也可看出，不同國家ML指數受EC指數和TC指數的影響程度不盡相同，中國的ML指數更多受EC指數的影響，與YU等[30]的研究結論相似，而美國、日本、巴西和加拿大則不同，更多受到TC技術進步指數的影響，這也是下一步研究亟待解決的問題，如何科學準確量化技術進步影響以更好支撐決策制定。另外，5個國家的TC指數均gt;1，這表明在2010—2019年，各個國家的造紙行業技術均獲取了進步，這也與現實情況相符。另外，本研究也存在一些不足之處，受數據可獲取性的約束，選擇的評價單元相對較少，同時只考慮了造紙行業的生產，未考慮到造紙行業的消費以及進出口等國際貿易問題，有待在后續的研究中深化。

4 結論

本研究采用包含非期望產出的超效率SBM模型計算了2010—2019年美國、中國、日本、巴西和加拿大5個國家造紙行業的生態效率，并計算了ML指數及其分解指數EC、TC來探究生態效率的動態變化以及背后的效率變化和技術進步。

4. 1 各國家造紙行業生態效率差異大且各具不同演變特征。2010—2019年期間，美國和日本造紙行業的生態效率值較高， 10 年均值分別為0. 932 7、0. 895 1，巴西為0. 754 1，加拿大和中國較低，分別為0. 485 3和0. 346 2。美國造紙行業生態效率呈現波動上升的“W”型變化態勢；中國呈現逐年遞增的變化態勢；日本、巴西呈現先下降后上升變化態勢；加拿大呈現先下降后逐年平穩變化態勢。

4. 2 各國家造紙行業生態效率變化受效率改進和技術進步的影響程度不同。2010—2019年期間，美國、中國、日本和巴西4個國家造紙行業生態效率得到了整體提升，加拿大則相反呈下降態勢。美國、日本、巴西和加拿大4個國家造紙行業生態效率的ML 指數受技術進步（TC） 指數的影響更大，中國則受到效率改進（EC） 指數的影響更大。

4. 3 資源利用和管理極大影響著生態效率的高低。巴西和加拿大均擁有豐富的森林資源，巴西主要為速生木，加拿大為長周期樹種，巴西在森林資源管理方面更注重可持續性，導致2個國家造紙行業在能耗、制漿工藝和和污染物排放等方面差異顯著，進而導致生態效率差異大。

4. 4 政策和市場帶來的影響巨大且可持續，2010—2019 年期間，中國造紙行業的生態效率逐年上升，得益于政府不斷強化環保政策和清潔技術的應用與革新。美國、日本和巴西3個國家造紙行業的生態效率值呈現波動變化，以及加拿大造紙行業的ML指數及其分解指數也呈波動變化，反映出政策引導和市場競爭之間相互博弈。

5 建議

基于本研究的研究結果和分析，結合不同國家特性，從技術革新、政策法規制定、資源利用管理以及污染物防控等方面提出造紙行業未來發展建議如下。

5. 1 推廣清潔生產技術的研發與應用。鼓勵不同國家造紙企業采用相較之前更為環保的生產工藝，降低能源消耗和污染物排放。中國造紙行業應加快推廣低碳燃料和清潔生產技術的應用，美國造紙行業建議進一步推廣高附加值的紙制品，日本造紙行業建議繼續強化低硫燃料的應用和脫硫技術的創新，巴西造紙行業應重點研發與速生樹種相適配的清潔生產技術，加拿大造紙行業應加大技術研發投資，重點引進和發展低能耗、低污染的生產工藝。另外，各個國家應加快智能化和數字化轉型，加強信息技術在造紙行業生產活動中的應用，提升生產效率和資源利用率。

5. 2 優化資源利用與管理。不同國家需差異性進行優化原料使用或替代，強化森林可持續管理，鼓勵使用可再生原料，減少對自然資源的過度開發，尤其是加拿大的造紙行業，需特別注重可持續管理，推廣使用速生木材和再生纖維，提高資源利用率。各個國家還應加強廢物管理，建立循環經濟利用模式，鼓勵紙張的回收再利用。

5. 3 強化污染物防控治理。不同國家需針對性加強污染物監測與評估，建立健全污染物在線排放監測系統，尤其是氮氧化物、硫化物和有機廢水的排放監控，獲取企業排放的實時數據，確保其符合各個國家和地方的環保標準。同時，各個國家應加大力度鼓勵企業使用太陽能、風能、生物質能等可再生能源替代化石燃料，減少生產過程中的污染物排放。另外，還應加強企業社會責任感，組織舉辦大型環?；顒樱嵘髽I在環境保護方面的責任意識。

參考文獻

［1］ FRACARO G， VAKKILAINEN E， HAMAGUCHI M， et al. EnergyEfficiency in the Brazilian Pulp and Paper Industry［J］. Energies，2012， 5（9）： 3550-3572.

［2］ DAI M， SUN M， CHEN B， et al. Country-specific net-zerostrategies of the pulp and paper industry［J］. Nature， 2024， 626（7998）： 327-334.

［3］ 郭彩云. 2019 年世界造紙工業概況［J］. 造紙信息， 2021（5）：21-25.

GUO C Y. Overview of the Global Papermaking Industry in 2019［J］. China Paper Newsletters， 2021（5）： 21-25

［4］ 鄺仕均. 2010 年世界造紙工業概況［J］. 造紙信息， 2011（11）：20-24.

KUANG S J. Overview of the Global Papermaking Industry in 2010［J］. China Paper Newsletters， 2011（11）： 20-24.

［5］ 崔子嬋， 王蘭會. 中國造紙業碳效率時空分布特征及驅動因素分析［J］. 中國造紙， 2023， 42（3）： 126-136.

CUI Z C， WANG L H. Temporal-spatial Distribution Characteristicsand Driving Factors of Carbon Efficiency of Paper Industry in China［J］. China Pulp amp; Paper， 2023， 42（3）： 126-136.

［6］ 張 揚， 劉秉鉞， 平清偉. 中國造紙工業能耗的現狀與分析［J］.中華紙業， 2008，29（10）： 14-17.

ZHANG Y， LIU B Y， PING Q W. The status quo and an analysis ofenergy consumption of China’s paper industry［J］. China Pulp amp; Pa?per Industry， 2008，29（10）： 14-17.

［7］ HU J L， KAO C H. Efficient energy-saving targets for APECeconomies［J］. Energy Policy， 2007， 35（1）： 373-382.

［8］ 許向陽， 胡佳男. 多情景下中國造紙行業碳排放峰值預測研究——基于可拓展的隨機性環境評估模型［J］. 林業經濟， 2022，44（5）： 5-22.

XU X Y， HU J N. Research on Peak Carbon Emission Prediction ofChina’s Paper Industry under Multiple Scenarios——Based on Ex?tensible Stochastic Environmental Assessment Model［J］. ForestryEconomics， 2022， 44（5）： 5-22.

［9］ MAN Y， YAN Y， WANG X， et al. Overestimated carbon emissionof the pulp and paper industry in China［J］. Energy， DOI：10. 1016/j. energy. 2023. 127279.

［10］ SZABó L， SORIA A， FORSSTR?M J， et al. A world model of thepulp and paper industry： Demand， energy consumption andemission scenarios to 2030［J］. Environmental Science amp; Policy，2009， 12（3）： 257-269.

［11］ WANG Y， YANG X， SUN M， et al. Estimating carbon emissionsfrom the pulp and paper industry： A case study［J］. AppliedEnergy， 2016， 184： 779-789.

［12］ 何遠禎. 基于作業成本法的環境成本核算——以造紙行業為例［J］. 財會通訊， 2015（25）： 96-98.

HE Y Z. Environmental Cost Accounting Based on Activity-basedCosting： A Case Study of the Paper Industry［J］. Communication ofFinance and Accounting， 2015（25）： 96-98.

［13］ 胡 健， 吳海珍， 李友明， 等. 造紙行業的清潔生產技術與措施分析［J］. 環境保護， 2001（1）： 39-40.

HU J， WU H Z， LI Y M， et al. Analysis of Techniques and Mea?sures in Carrying out Cleaner Production in the Field of Pulp amp; Pa?per［J］. Environmental Protection， 2001（1）： 39-40.

［14］ 王軍霞， 唐桂剛， 趙春麗. 企業污染物排放自行監測方案設計研究—— 以造紙行業為例［J］. 環境保護， 2016， 44（23）：45-48.

WANG J X， TANG G G， ZHAO C L. Study on the Design of Pollut?ant Discharge Self-monitoring Plan for Papermaking Enterprises［J］. Environmental Protection， 2016， 44（23）： 45-48.

［15］ 李 玉， 韓 峰， 成曉典， 等. 基于工業水足跡的造紙企業節水減排途徑［J］. 環境科學研究， 2017， 30（1）： 166-172.。

LI Y， HAN F， CHENG X D， et al. Water-saving and Emission-re?ducing Measures of Papermaking Industry Basedon Industrial WaterFootprint［J］. Research of Environmental Sciences， 2017， 30（1）：166-172.

［16］ 楊 斌. 2000—2006 年中國區域生態效率研究——基于DEA方法的實證分析［J］. 經濟地理， 2009， 29（7）： 1197-1202.

YANG B. Research on Regional Eco-efficiency of China from 2000to 2006—An Empirical Analysis based on DEA［J］. Economic Ge?ography， 2009， 29（7）： 1197-1202.

［17］ 潘 丹， 應瑞瑤. 中國農業生態效率評價方法與實證——基于非期望產出的SBM 模型分析［J］. 生態學報， 2013， 33（12）：3837-3845.

PAN D， YING R Y. Agricultural eco-efficiency evaluation in Chinabased on SBM model［J］. Acta Ecologica Sinica， 2013， 33（12）：3837-3845.

［18］ 聶 彎， 于法穩. 農業生態效率研究進展分析［J］. 中國生態農業學報， 2017， 25（9）： 1371-1380.

NIE W， YU F W. Review of methodology and application of agricul?tural eco-efficiency［J］. Chinese Journal of Eco-agriculture， 2017，25（9）： 1371-1380.

［19］ 顧程亮， 李宗堯， 成祥東. 財政節能環保投入對區域生態效率影響的實證檢驗［J］. 統計與決策， 2016（19）： 109-113.

GU C L， LI Z Y， CHENG X D. Empirical Test on the Impact of Fis?cal Investment in Energy Conservation and Environmental Protec?tion on Regional Ecological Efficiency［J］. Statistics amp; Decision，2016（19）： 109-113.

［20］ 任玉芬， 方文穎， 歐陽志云， 等. 基于面板數據的我國城市水資源水環境隨機前沿面分析［J］. 環境科學學報， 2020， 40（7）：2638-2643.

REN Y F， FANG W Y， OUYANG Z Y， et al. Stochastic frontiersanalysis of urban water resources and water environment in Chinabased on panel data［J］. Acta Scientiae Circumstantiae， 2020， 40（7）： 2638-2643.

［21］ 凌立文， 陳建國， 周文智， 等. 廣東省67縣域農業經濟系統生態效率研究［J］. 廣東農業科學， 2015， 42（22）： 168-174.

LING L W， CHEN J G， ZHOU W Z， et al. Research on eco-effi?ciency of 67 county agricultural economic systems in Guangdongprovince［J］. Guangdong Agricultural Sciences， 2015， 42（22）：168-174.

［22］ CHARNES A， COOPER W W， RHODES E. Measuring theefficiency of decision-making units［J］. European Journal ofOperational Research， 1979， 3（4）： 429-444.

［23］ 魏權齡. 數據包絡分析（DEA）［J］. 科學通報， 2000（17）： 1793-1808.

WEI Q L. Data Envelopment Analysis（DEA）［J］. Chinese ScienceBulletin， 2000（17）： 1793-1808.

［24］ TONE K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopmentanalysis［J］. European Journal of Operational Research， 2001， 130（3）： 498-509.

［25］ HAILU A， VEEMAN T S. Non-parametric Productivity Analysiswith Undesirable Outputs： An Application to the Canadian Pulpand Paper Industry ［J］. American Journal of AgriculturalEconomics， 2001， 83（3）： 605-616.

［26］ 郭貫成， 溫其玉. 環境約束下工業用地生產效率研究——基于中國33個典型城市非期望產出的考量［J］. 中國人口·資源與環境， 2014， 24（6）： 121-127.

GUO G C， WEN Q Y. Industrial Land Productivity Research Un?der the Environmental Ｒestriction Based on Unexpected Outputs of33 Typical Cities in China［J］. China Population，Resources andEnvironment， 2014， 24（6）： 121-127.

［27］ 郭明杰， 張 玲. 造紙企業生態效率與融資約束的雙向影響研究［J］. 林產工業， 2021， 58（6）： 74-77.

GUO M J， ZHANG L. Study on the Two-way Influence of Eco-effi?ciency and Financing Constraints of Paper-making Enterprises［J］.China Forest Products Industry， 2021， 58（6）： 74-77.

［28］ 蘇世偉， 王丹丹. 山東省與江蘇省造紙行業的生態效率比較研究［J］. 林業經濟問題， 2020， 40（5）： 518-526.

SU S W， WANG D D. Study on the Ecological Efficiency of PaperIndustry in Shandong and Jiangsu［J］. Issues of Forestry Econom?ics， 2020， 40（5）： 518-526.

［29］ WANG Y， LIU J， HANSSON L， et al. Implementing stricterenvironmental regulation to enhance eco-efficiency and sustainability：a case study of Shandong Province’s pulp and paper industry， China［J］. Journal of Cleaner Production， 2011， 19（4）： 303-310.

［30］ YU C， SHI L， WANG Y， et al. The eco-efficiency of pulp andpaper industry in China： An assessment based on slacks-basedmeasure and Malmquist-luenberger index［J］. Journal of CleanerProduction， 2016， 127： 511-521.

［31］ HUSSAIN J， BERNARD J T. Regional productivity convergence：An analysis of the pulp and paper industries in U. S. ， Canada，Finland， and Sweden［J］. Journal of Forest Economics， 2017， 28：49-62.

［32］ 黃和平， 李亞麗， 王智鵬. 基于Super-SBM模型的中國省域城市工業用地生態效率時空演變及影響因素研究［J］. Acta Ecologi?ca Sinica， 2020， 40（1）： 100-111.

HUANG H P， LI Y L， WANG Z P. Spatio?temporal changes of eco?efficiency and influencing factors of industrial land use at the provin?cial level of China［J］. Acta Ecologica Sinica， 2020， 40（1）：100-111.

［33］ 喻小寶， 于永智. 基于SBM-ML-Tobit模型的中國工業碳生產率影響因素研究［J］. 生態經濟， 2024， 40（8）： 13-19.

YU X B， YU Y Z. Research of Factors Influencing Industrial Car?bon Productivity in China Based on the SBM-ML-Tobit Model［J］.Ecological Economy， 2024， 40（8）： 13-19.

［34］ 劉沙沙， 蒲金芳， 張蚌蚌， 等. 基于動態網絡二階段DEA模型的洞庭湖區耕地利用效率研究［J］. 中國農業大學學報， 2022，27（12）： 257-269.

LIU S S， PU J F， ZHANG B B， et al. Cultivated land utilization ef?ficiency in Dongting Lake area： Based on a dynamic networktwostageDEA model［J］. Journal of China Agricultural University，2022， 27（12）： 257-269.

［35］ 齊亞偉. 碳排放約束下我國全要素生產率增長的測度與分解——基于SBM方向性距離函數和GML指數［J］. 工業技術經濟， 2013， 32（5）： 137-146.

QI Y W. Measurement and Decomposition of China’s Total FactorProductivity Under the Constraints of Carbon Emissions［J］. Journalof Industrial Technology and Economy， 2013， 32（5）： 137-146.

［36］ Pulp and Paper Market Size， Industry Share， Report， 2032［EB/OL］. ［2024-11-05］. https：//www. fortunebusinessinsights. com/pulp-and-paper-market-103447.

［37］ Revitalize American Manufacturing and Innovation Act |Manufacturing USA ［EB/OL］. （2014-12-16）［2024-11-05］.https：//www. manufacturingusa. com/reports/revitalize-americanmanufacturing-and-innovation-act.

［38］ 張智光， 卑 燕. 中國造紙業綠色戰略演進歷程［J］. 中國造紙學報， 2024， 39（1）： 1-12.

ZHANG Z G， BEI Y. Green Strategy Evolution Course of ChinesePaper Industry［J］. Transactions of China Pulp and Paper， 2024，39（1）： 1-12.

［39］ 陳麗卿， 黃 舉， 董鳳霞.“ 雙碳”對我國造紙行業影響簡析［J］. 中國造紙學報， 2022， 37（S1）： 227-230.

CHEN L Q， HUANG J， DONG F X. Analysis on the Influence of“Double Carbon”on China’s Paper Industry［J］. Transactions ofChina Pulp and Paper， 2022， 37（S1）： 227-230.

［40］ 徐 波， 何金龍， 黃黎明， 等. 天然氣生物脫硫技術及其研究進展［J］. 天然氣工業， 2013， 33（1）： 116-121.

XU B， HE J L， HUANG L M， et al. Biodesulfurization in naturalgas sweetening process and its research progress［J］. Natural GasIndustry， 2013， 33（1）： 116-121.

［41］ 黃 蕊. 日本森林與林業管理制度的發展、現狀及其改革方向［J］. 世界農業， 2017（10）： 170-74.

HUANG R. The development，status quo and reform direction of for?est and forestry management system in Japan［J］. World Agricul?ture， 2017（10）： 170-174.

［42］ 劉惠明， 王珠翠. 日本環境法中非規制調整方法及對我國的啟示［J］. 河海大學學報（哲學社會科學版）， 2017， 19（6）： 55-59，87-88.

LIU H M， WANG Z C. The Non-regulatory Method of Japanese En?vironmental Law and Enlightenment to China［J］. Journal of HohaiUniversity（Philosophy and Social Sciences）， 2017， 19（6）： 55-59， 87-88.

［43］ 曹邦威. 巴西VCP公司在桉樹造紙可持續性方面的努力及對我們的啟示［J］. 中華紙業， 2011， 32（3）： 61-65.

CAO B W. The efforts of VCP company in eucalyptus papermakingsustainablily and its enlightenment to us［J］. China Pulp amp; PaperIndustry， 2011， 32（3）： 61-65.

［44］ 蔣雪梅， 劉軼芳. 全球價值鏈視角下的中、美高新技術產業出口效益及環境效應分析［J］. 管理評論， 2018， 30（5）： 58-63.

JINAG X M， LIU Y F. Comparison of Economic Benefits and Environ?ment Burden of High-tech Exports in China and U. S．： A Global ValueChain Perspective［J］. Management Review， 2018， 30（5）： 58-63.

［45］ American Forest amp; Paper Association Releases May 2019Containerboard Monthly Report I American Forest and PaperAssociation［EB/OL］. ［2024-09-21］. https：//www. afandpa. org/news/2019/american-forest-paper-association-releases-may-2019-containerboard-monthly-report.

［46］ Pulp and Paper Canada-reports on the pulp and paper industry inCanada Pulp and Paper Canada［EB/OL］. ［2024-09-21］. https：//www. pulpandpapercanada. com/.

［47］ GOVERNMENT of CANADA S C. Investment Slowdown in CanadaAfter the Mid-2000s： The Role of Competition and Intangibles［EB/OL］. （2024-02-22）［2024-11-05］. https：//www150. statcan. gc. ca/n1/pub/11f0019m/11f0019m2024001-eng. htm.

（責任編輯：宋佳翼）

基金項目：江西省自然科學基金管理科學項目（No 20232BAA10011）；江西省重點研發計劃重點項目（No 20232BBG70001）。