高 峰 王金德 郭 政

(上海質(zhì)量管理科學研究院，上海200050)

改革開放以來，我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展取得了前所未有的成就。但由于環(huán)境容量和資源供給有限，導致經(jīng)濟增長和環(huán)境保護的矛盾日益突出，并對各區(qū)域未來經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展形成了越來越大的壓力和制約。因此，如何降低生產(chǎn)產(chǎn)品的資源消耗和污染物排放，如何對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的生態(tài)化水平進行科學的定量評價，已成為各級決策者關注的熱點之一。本文對我國各省份工業(yè)生態(tài)效率狀況的比較分析和評價，有助于正確認識各省份工業(yè)生態(tài)效率的現(xiàn)狀及其在全國所處的位置，為各省制定相關政策提供依據(jù)。

世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(WBCSD)提出實施生態(tài)效率的七個基本原則為:降低產(chǎn)品與服務的原料消耗強度;降低產(chǎn)品與服務的能量消耗強度;減少毒性物質(zhì)的擴散;增進原料的可回收性;將可再生資源的使用最大化;提高產(chǎn)品的耐久性;增進商品的服務強度。這七個要素總結起來可以得到生態(tài)效率的三個主要目標，即:減少資源的消耗、減少對自然的影響、提高產(chǎn)品或服務的價值。

根據(jù)以上目標，區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率可定義為:某一區(qū)域工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的總量與資源消耗和環(huán)境影響的比值。也即測量某區(qū)域工業(yè)在資源消耗和環(huán)境影響既定實現(xiàn)生產(chǎn)產(chǎn)品總量最大或生產(chǎn)產(chǎn)品總量既定實現(xiàn)資源消耗和環(huán)境影響最小的能力。它可以用來衡量一個地區(qū)在某段時間內(nèi)可持續(xù)發(fā)展的水平。

區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率 =區(qū)域工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品總量/資源消耗和環(huán)境影響

1 區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率評價指標選取和優(yōu)化

根據(jù)大量的文獻研讀和分析，本文認為區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率評價指標的確定應遵循以下原則:

(1)全面、系統(tǒng)，并要考慮到數(shù)據(jù)采集的可行性;

(2)DEA方法對指標選取的要求(決策單元的數(shù)量一般至少要達到選取的投入和產(chǎn)出指標數(shù)量的兩倍;為保證結果有一定的辨識能力，不能有過多的決策單元效率評價指數(shù)為1;不宜混合使用絕對數(shù)指標和相對數(shù)指標);

(3)評價指標之間的相關性(共線性)及評價指標的顯著性。

根據(jù)以上原則，選取工業(yè)的生產(chǎn)總量指標。工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的總量用區(qū)域工業(yè)增加值(y2)表示，它是指報告期內(nèi)以貨幣形式表現(xiàn)的本區(qū)域工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)活動的最終成果，工業(yè)增加值是目前衡量區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展最重要的指標。資源消耗和環(huán)境影響用工業(yè)能耗(x1)、工業(yè)用水(x2)、工業(yè)廢水排放總量(x3)、工業(yè)廢水中COD排放量(x4)、工業(yè)廢氣排放總量(x5)、工業(yè)SO2排放量(x6)、工業(yè)煙塵排放量(x7)、工業(yè)粉塵排放量(x8)、工業(yè)固體廢物排放量(x9)等9項指標來表示，以上各指標均取自2008年中國統(tǒng)計年鑒。

確定評價指標是測算區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率的重要環(huán)節(jié)，選取不同的指標以及指標個數(shù)的多少都會影響生態(tài)效率的測算結果和對生態(tài)效率的評價。為解決資源消耗、環(huán)境污染不同指標間的相互影響，以及剔除與區(qū)域工業(yè)發(fā)展關系不緊密的指標，本文對所采用的全部30個省份(不包括西藏)的工業(yè)增加值、9項資源消耗和環(huán)境影響指標進行了多重共線性及顯著性檢驗。

從表1 可看出，除 x1 與 x3 之外，x2，x4，x5，x6．x7，x8，x9均與工業(yè)增加值不存在顯著的關系(Sig．＞0．05)。經(jīng)檢驗方差膨脹因子，發(fā)現(xiàn)資源消耗、環(huán)境影響等9項指標之間存在著嚴重的多重共線性問題(VIF≥5)。

表1 多重共線性及顯著性檢驗

此時，若直接用這些指標計算各省份的工業(yè)生態(tài)效率，則會得出不準確的乃至錯誤的結果，以致對有關省份的工業(yè)生態(tài)效率做出錯誤的評價。為解決多重共線性及顯著性等問題，本文采用對不顯著的變量(Sig．＞0．05)進行逐級篩選的方法，結果見表2:

表2 變量選取及優(yōu)化

由表2可看出，x1，x3，x4，x8與工業(yè)增加值存在顯著的關系(Sig．＜0．05)，并且 x1，x3，x4，x8 之間不存在多重共線性(VIF＜5)。因此，計算區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率的最佳匹配是:

區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率 =y2/f(x1，x3，x4，x8)=工業(yè)增加值/f(工業(yè)能耗，工業(yè)廢水排放總量，工業(yè)廢水中COD排放量，工業(yè)粉塵排放量)

國務院頒布的《國家環(huán)境保護“十一五”規(guī)劃》中，明確將“二氧化硫排放量和化學需氧量排放量必須削減10%”作為兩項總量控制指標，并將其落實到各級政府作為考核指標。為此，本文將工業(yè)SO2排放量(x6)作為補充納入環(huán)境影響指標，即:

區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率 =y2/f(x1，x3，x4，x6，x8)=工業(yè)增加值/f(工業(yè)能耗，工業(yè)廢水排放總量，工業(yè)廢水中COD排放量，工業(yè)SO2排放量，工業(yè)粉塵排放量)

2 DEA模型用于區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率評價

數(shù)據(jù)包絡分析(DEA，Data Envelopment Analysis)是由著名運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的一種基于線性規(guī)劃估計生產(chǎn)前沿面和測度相對效率的數(shù)學方法，其基本模型為CRS模型(固定規(guī)模收益模型，Constant Returns to Scale Model)。

DEA方法適用于評價包含多重執(zhí)行標準，且具有多個輸入和輸出的決策單元(DMU，decision making unit)的相對效率。DEA方法最初用于價格信息不容易得到的公共部門、非盈利組織的比較評估。由于該方法根據(jù)大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用線性規(guī)劃技術來確定不同執(zhí)行標準之間的最佳權重，從而排除了主觀因素的影響，具有很強的客觀性，因此，近年來在生態(tài)效率評價中得到了日益廣泛的應用。

CRS模型假定所有的DMU均處于最優(yōu)的規(guī)模，實際生活中不完善的競爭和約束等都會造成某個DMU并非處于最優(yōu)的規(guī)模，在這種情況下，會混淆技術效率(TE，Technical Efficiencies)和規(guī)模效率(SE，Scale Efficiencies)。因此，Banker、Charnes和 Cooper于1984年對 CRS模型進行了補充，并命名為VRS模型(可變規(guī)模收益模型，Variable Returns to Scale Model)，VRS模型只計算DMU的技術效率而排除了規(guī)模效率的影響，因此，在90年代后得到了更為廣泛的應用。

2．1 測度綜合效率的投入導向CRS模型

投入導向CRS模型(CRS Input-Orientated DEA)用來測量決策單元的綜合效率(本文將其定義為工業(yè)生態(tài)效率)，即決策單元在產(chǎn)出(區(qū)域工業(yè)增加值)既定實現(xiàn)投入(資源消耗和環(huán)境影響)最小的能力。在CRS模型中，當效率值TEI，CRS=1且各指標松馳量(Slacks)為0時，該決策單元處于有效前沿面上，為DEA有效，此時，它既是技術有效，也是規(guī)模有效;當效率值TEI，CRS＜1且各指標松馳量不為0時，該決策單元為DEA無效，但對于無效決策單元，CRS模型并不能判斷是技術無效還是規(guī)模無效。

2．2 測度技術效率的投入導向VRS模型

在CRS模型中引入凸性約束，可得到VRS模型，其有效前沿面為一凸集，它包含的數(shù)據(jù)點比CRS的錐集更緊密。它僅僅評價決策單元的技術效率，其得分大于或等于CRS模型的綜合效率得分。如果效率值TEI，VRS=1且各指標松馳量為0，則該決策單元達到了技術有效，否則為技術無效。

2．3 規(guī)模效率SEI的計算

綜合效率可分解為兩部分，即規(guī)模效率和技術效率。這可以通過同一組數(shù)據(jù)，利用CRS模型和VRS模型得出，如果某一DMU綜合效率得分不同于技術效率得分，則表示此DMU規(guī)模無效。通過綜合效率和技術效率可計算出規(guī)模效率。

決策單元的綜合效率 TEI，CRS=TEI，VRS× SEI

決策單元的規(guī)模效率 SEI=TEI，CRS/TEI，VRS

可以根據(jù)有關參數(shù)判斷其規(guī)模收益情況:

①如果 TEI，CRS=TEI，VRS，則該決策單元的規(guī)模效率SEI=1，此時達到最大產(chǎn)出規(guī)模點，且該決策單元處于規(guī)模收益不變階段。

②如果 TEI，CRS≠TEI，VRS，根據(jù)兩模型的特點，則該決策單元的綜合效率 TEI，CRS小于技術效率 TEI，VRS，此時 SEI＜1，該決策單元為規(guī)模無效。

③如果該決策單元規(guī)模無效，可利用非遞增規(guī)模收益模型(NIRSNon－Increasing Returns to Scale Model)確定決策單元是處于規(guī)模收益遞增還是遞減階段。若效率值TEI，NIRS≠TEI，VRS，則該決策單元處于規(guī)模收益遞增階段，增加一個單位的投入會帶來大于一個單位的產(chǎn)出;若效率值 TEI，NIRS=TEI，VRS，則該決策單元處于規(guī)模收益遞減階段，增加一個單位的投入僅能帶來小于一個單位的產(chǎn)出。

3 各省份工業(yè)生態(tài)效率的比較分析

為了評價各省份工業(yè)的相對生態(tài)效率，并分析相關省份在保持產(chǎn)量和工業(yè)增加值基礎上，如何盡可能地減少能源消耗和污染物排放，以達到生態(tài)效率有效，本文選擇了我國30個省份作為決策單元，并將以上各指標數(shù)據(jù)代入投入導向 CRS模型和 VRS模型，利用 DEAP 2．1［4］，分別求得各省份的工業(yè)生態(tài)效率、技術效率、規(guī)模效率以及所處的規(guī)模收益階段［5］。

3．1 工業(yè)生態(tài)效率的區(qū)間分布

從工業(yè)生態(tài)效率(TEI，CRS)的結果看，最大值為1，最小值為0．130，平均值為0．494，可見我國各省份之間工業(yè)生態(tài)效率差距較大。我們將各省份按工業(yè)生態(tài)效率有效(TEI，CRS=1)、無效程度輕微(0．721≤TEI，CRS＜ 1)、無效程度中等(0．401≤TEI，CRS ＜0．721)和無效程度嚴重(TEI，CRS＜0．401)進行區(qū)間劃分，各省份的工業(yè)生態(tài)效率分布情況見表3:

表3 工業(yè)生態(tài)效率的區(qū)間分布

在30個省份中，有4個省份為工業(yè)生態(tài)效率有效，占省份總數(shù)的13%;這4個省份既是技術有效也是規(guī)模有效，其余26個省份處于無效狀態(tài)，占省份總數(shù)的87%;工業(yè)生態(tài)效率在平均值(0．494)以下的有21個省份，占省份總數(shù)的70%;工業(yè)生態(tài)效率最高的為1，有北京、天津、上海、廣東;最低為寧夏，工業(yè)生態(tài)效率只有0．130;由此可見，我國各省份工業(yè)生態(tài)效率差距較大。

3．2 工業(yè)生態(tài)效率有效省份分析

從CRS模型的結果看，北京、天津、上海、廣東4個省份工業(yè)生態(tài)效率為1，處于CRS生產(chǎn)前沿面上，即呈現(xiàn)工業(yè)生態(tài)效率有效狀態(tài)。工業(yè)生態(tài)效率等于技術效率與規(guī)模效率的乘積，因此，VRS模型結果也顯示這4個省份技術效率為1，處于VRS生產(chǎn)前沿面上，呈現(xiàn)技術效率有效狀態(tài)。通過模型定義可以確定，這些工業(yè)生態(tài)效率有效的省份既是技術有效也是規(guī)模有效。

3．3 工業(yè)生態(tài)效率無效省份分析

3．3．1 技術效率、規(guī)模效率分析

除北京、天津、上海、廣東外，其余26個省份均處于工業(yè)生態(tài)效率無效狀態(tài)，由于CRS模型計算的工業(yè)生態(tài)效率混雜有規(guī)模效率的因素，而CRS模型又不能有效地將其剔除，即不能判斷出這些工業(yè)生態(tài)效率無效的省份是技術無效還是規(guī)模無效。因此，結合運用CRS模型和VRS模型，可將工業(yè)生態(tài)效率無效的省份做進一步劃分，即分成技術有效規(guī)模無效、技術無效規(guī)模有效、技術及規(guī)模均無效省份三類。

技術有效而規(guī)模無效的省份是山東和海南。其技術效率值為1，表明技術水平較高，達到了技術有效;但這兩個省份的規(guī)模效率較低，因此也導致了工業(yè)生態(tài)效率較低。

技術無效而規(guī)模有效，規(guī)模有效的前提是工業(yè)生態(tài)效率等于技術效率，在本文工業(yè)生態(tài)效率無效省份中沒有規(guī)模有效的省份。

技術及規(guī)模均無效省份，包括其余24個工業(yè)生態(tài)效率無效省份。這些省份工業(yè)企業(yè)不僅技術效率不高，而且規(guī)模效率也較低。如，寧夏的技術效率為0．29、規(guī)模效率為0．449，因此工業(yè)生態(tài)效率也僅為0．13。對這些省份而言，應結合本身的特點，從技術效率和規(guī)模效率兩個角度，找出節(jié)能減排的薄弱環(huán)節(jié)和影響產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整的各項因素，采取相應措施以提高本省總體工業(yè)生態(tài)效率。

3．3．2 規(guī)模收益分析

從規(guī)模收益角度看，26個工業(yè)生態(tài)效率無效省份中，有19個省份處于規(guī)模收益遞增階段，即適當增加一定比例的能源消耗等會帶來高于此比例的工業(yè)生產(chǎn)總量(工業(yè)增加值);其余7個省份處于規(guī)模收益遞減階段，即增加一定比例的能源消耗等僅能帶來小于該比例的工業(yè)增加值。

3．3．3 指標射線量(radial)、松馳量分析

各無效省份與相應標桿省份工業(yè)生態(tài)效率的差距由兩部分組成，即射線無效投入量(射線量)加非射線投入松弛量(松弛量)，前者為各投入指標沿著射線按比例縮減投入量，后者為某一指標投入量與相應標桿省份之比的冗余量。因此，根據(jù)各指標射線量和松馳量的計算結果，我們可以分析工業(yè)生態(tài)效率無效省份向有效前沿面調(diào)整的方向。即，某一具體的工業(yè)生態(tài)效率無效省份可通過減少能源消耗數(shù)量及減少污染物產(chǎn)生和排放量，來逐漸達到結構的優(yōu)化和相對效率的提高。

3．4 標桿省份對比分析(peer count)

標竿學習對象(peers)為相對無效省份為達到有效率時所參考的對象。故有效率的省份被參考的次數(shù)越多，代表有越多的無效率省份以它為標竿，亦即表示該省份經(jīng)濟越有效率。有21個工業(yè)生態(tài)效率較低的省份以上海為標桿、17個省份以北京為標桿和9個省份以廣東為標桿，可見上海、北京、廣東不論在節(jié)能減排還是在產(chǎn)業(yè)結構合理配置上都是值得學習和借鑒的榜樣。

4 結論

(1)生態(tài)效率評價指標的選取和優(yōu)化是科學、客觀地評價區(qū)域生態(tài)效率的重要前提。本文首次提出了利用現(xiàn)有統(tǒng)計年鑒資料，提取符合計算生態(tài)效率要求和DEA模型要求的全部相關指標，并對這些指標進行相關性(共線性)及顯著性檢驗，逐步篩選出科學的評價指標，克服了此類分析在指標確定及指標選取個數(shù)上的隨意性。

(2)從工業(yè)生態(tài)效率的計算結果可看出，工業(yè)生態(tài)效率有效的省份是北京、天津、上海、廣東，這些省份為我國工業(yè)生態(tài)環(huán)境的改善和工業(yè)生態(tài)效率的提高做出了積極的貢獻并起到了表率作用。尤其上海、北京、廣東不論在技術效率還是在規(guī)模效率上都是值得學習和借鑒的榜樣。

(3)工業(yè)生態(tài)效率較低的省份(TEI，CRS＜1)，可通過與相關的標桿省份進行比較，找出節(jié)能減排的差距，從而達到工業(yè)生態(tài)效率有效。

(編輯:劉照勝)

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［2］郭莉，郭亞軍．區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟評價模型及實證研究［J］．技術經(jīng)濟，2006，(8):124 －128．

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［4］Tim C．A Guide to DEAP Version 2．1［Z］．CEPA Working Paper，1996:08．

［5］王孟欣，等．我國各省份工業(yè)企業(yè)R＆D效率的DEA模型分析［J］．河北大學學報:哲學社會科學版，2008，(4):38 －41．