張丹丹， 楊 力

(安徽理工大學經(jīng)濟與管理學院， 安徽 淮南 232001)

引 言

1990年Schaltegger和Sturm[1]首次提出了生態(tài)效率的概念，即增加的價值與增加的環(huán)境影響的比值。1992年，可持續(xù)發(fā)展工商業(yè)聯(lián)合會(WBCSD)[2]在《改變航向：一個關(guān)于發(fā)展與環(huán)境的全球商業(yè)觀點》解釋了生態(tài)效率的含義：“通過提供具有價格優(yōu)勢的服務(wù)和商品，在滿足人類高質(zhì)量生活需求的同時，將整個生命周期中對環(huán)境的影響降到至少與地球的估計承載力一致的水平上，簡單說來就是影響最小化，價值最大化?！笔沟蒙鷳B(tài)效率得到了國際學術(shù)界的認同，世界各國學者對其開展研究。2018年3月11日，第十三屆全國人民代表大會第一次會議通過的憲法修正案，將憲法第八十九條“國務(wù)院行使下列職權(quán)”中第六項“(六)領(lǐng)導(dǎo)和管理經(jīng)濟工作和城鄉(xiāng)建設(shè)”修改為“(六)領(lǐng)導(dǎo)和管理經(jīng)濟工作和城鄉(xiāng)建設(shè)、生態(tài)文明建設(shè)”，實現(xiàn)礦產(chǎn)資源開發(fā)與環(huán)境保護的協(xié)調(diào)發(fā)展是實現(xiàn)生態(tài)文明建設(shè)的重要任務(wù)。

國外主要在微觀企業(yè)及產(chǎn)業(yè)層面對生態(tài)效率進行研究，例如對發(fā)電廠、家具產(chǎn)品、鋼鐵行業(yè)或某個地區(qū)整個產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)生態(tài)效率的分析[3-7]；使用最為廣泛的研究方法為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA模型)。近年來，外國學者將生態(tài)效率的概念開始引入經(jīng)濟效益領(lǐng)域，旨在為改善生態(tài)環(huán)境提供可行性建議。

國內(nèi)對生態(tài)效率的研究集中在省市級層面，應(yīng)用了DEA法[8-9]、SBM模型[10]、因子分析法[11]、能值生態(tài)足跡法[12]、超效率DEA法[13]等。近年來，一些學者開始對煤炭資源型城市的生態(tài)效率進行研究。牛苗苗基于DEA模型將中國煤炭產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率做了測算并提出相關(guān)對策[14]；卞麗麗等對徐州礦區(qū)復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)通過能值分析進行了能值評估和生態(tài)效率的計算[15]；徐杰芳等用超效率DEA對27個煤炭資源型城市2004-2013年的生態(tài)效率進行了評價[16]；薛靜靜等構(gòu)建了煤炭利用生態(tài)效率評價指標并基于DEA-BCC模型進行優(yōu)化設(shè)計[17]；劉渝等運用超效率SBM模型對中國農(nóng)業(yè)水資源環(huán)境效率進行了測算[18]。

大多數(shù)學者傾向于使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法研究區(qū)域或省級之間生態(tài)效率的差異以及發(fā)展趨勢，鮮有文獻運用考慮非期望產(chǎn)出超效率SBM模型計算生態(tài)效率值。因此本研究將非期望產(chǎn)出引入超效率SBM模型，以此測算我國2013—2017年間的各省區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)靜態(tài)環(huán)境生態(tài)效率值，并用ML指數(shù)模型對其進行動態(tài)環(huán)境分析，最后有針對性地提出對策建議，以期有效彌補傳統(tǒng)DEA在處理非期望產(chǎn)出和存在多個有效決策單元時的不足。

1 研究方法及數(shù)據(jù)說明

1.1 非期望產(chǎn)出超效率SBM模型

運籌學家A. Charnes與E. Rhodes等人創(chuàng)建了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，簡稱DEA)，是評價相對效率的一個方法，主要用于非參數(shù)決策單元的效率評價。它明確地考慮多種投入(即資源)的運用和多種產(chǎn)出(即服務(wù))的產(chǎn)生，能夠用來比較提供相似服務(wù)的多個服務(wù)單位之間的效率，在對決策單元的相對效率進行評價時效率值在(0, 1)區(qū)間分布，有效的決策單元其效率值為 1。

Tone在2002年提出了一種非徑向的DEA模型——基于松弛變量的SBM模型，該模型在目標函數(shù)中加入松弛變量，其結(jié)果由僅僅是效益比例的最大化變?yōu)閷嶋H利潤的最大化。與傳統(tǒng)的DEA方法相比，當存在多個有效的決策單元時，可以做出進一步比較，后來Tone與Sahoo將非期望產(chǎn)出納入該模型提出非期望產(chǎn)出的SBM模型。

在CCR模型的基礎(chǔ)上Banker，Gifford與Bankeret等人首次提出超效率 DEA模型，原理是在評價第i個決策單元的效率時，用剩余其他決策單元輸入和輸出的線性組合來代替它的輸入輸出。當一個有效的決策單元將其投入按比例增加時，實現(xiàn)其效率值保持不變的投入增加比例就是其超效率評價值。

非期望產(chǎn)出超效率SBM模型就是將含非期望產(chǎn)出的SBM模型和超效率DEA模型結(jié)合起來的一種模型。與傳統(tǒng)的DEA模型相比它需要首先使用SBM模型評價出有效的DMUs，恰當?shù)靥幚矸瞧谕a(chǎn)出；然后再運用超效率SBM對有效的DMUs做進一步評價。

服從于

(1)

λj>0,j=1，…，n

當且僅當ρ=1，即w-=0，wd=0，wu=0時，DMUk為SBM有效。本文在討論超效率SBM時定義DMUk是SBM有效的。含有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型表示為：

服從于

(2)

λj>0,j=1，…，n(j≠k)

1.2 指標選取及構(gòu)建

通過經(jīng)濟學關(guān)于經(jīng)濟增長分析的投入產(chǎn)出分析理論以及生產(chǎn)函數(shù)模型，構(gòu)建能夠衡量煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的投入產(chǎn)出指標。本研究在投入指標設(shè)計中選取固定資產(chǎn)凈值和工業(yè)用水量以及電力消費量3項基礎(chǔ)指標分別代表生產(chǎn)投入的資本消耗和能源消耗要素；在產(chǎn)出指標中由于傳統(tǒng)經(jīng)濟增長理論模型只注重期望產(chǎn)出即地區(qū)生產(chǎn)總值，往往會忽略非期望產(chǎn)出對經(jīng)濟增長的影響。因此，本文除了選取地區(qū)GDP基礎(chǔ)指標作為經(jīng)濟增長的期望產(chǎn)出指標，還選取礦業(yè)開采累計占用損壞土地和工業(yè)固體排放量作為非期望產(chǎn)出指標，從而能夠較好地衡量我國各省區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率水平。具體的指標體系見表1。

表1 我國中部地區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率指標體系

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

由于如果投入產(chǎn)出指標的數(shù)量相對于決策單元的數(shù)量過多時，會因投入指標和產(chǎn)出指標之間的關(guān)聯(lián)使得所有決策單元的效率值普遍接近1。因此在運用DEA模型對決策單元的效率進行評價時，要求決策單元的數(shù)量至少是投入產(chǎn)出指標數(shù)量總和的兩倍，以中國31個省區(qū)作為DMU,樣本數(shù)據(jù)符合模型的數(shù)理特性?？紤]到相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性，本研究選取2013—2017年數(shù)據(jù)。固定資產(chǎn)凈值、工業(yè)用水量、電力消費量和地區(qū)生產(chǎn)總值基礎(chǔ)指標數(shù)據(jù)來源于各年份《中國統(tǒng)計年鑒(2014-2018)》，礦業(yè)開采累計占用損壞土地基礎(chǔ)指標數(shù)據(jù)來源于各年份《中國能源統(tǒng)計年鑒(2014-2018)》，工業(yè)固體排放量基礎(chǔ)指標數(shù)據(jù)來源于各年份《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒(2014-2018)》。在數(shù)據(jù)處理方面，各地區(qū)固定資產(chǎn)投資總額、地區(qū)生產(chǎn)總值均以2010年為基期，折算成不變價。針對部分地區(qū)的部分指標數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)象，采用內(nèi)插法利用相鄰省區(qū)或相鄰年份已知數(shù)據(jù)求得近似值。

2 煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率測算結(jié)果及分析

2.1 煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率靜態(tài)測算結(jié)果及分析

應(yīng)用DEAP2.1以及根據(jù)公式(1)和公式(2)運用 DEA-SOLVER+Pro5.0軟件，分別通過傳統(tǒng)DEA模型、考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，測算得到 2013-2017 年中國31個省區(qū)的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值，評價結(jié)果見表2所示。

2.1.1 分省測算結(jié)果

由表2可得和傳統(tǒng)DEA模型相比超效率SBM模型能更好地處理非期望產(chǎn)出以及存在眾多有效決策單元的問題；考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型測得的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率高于DEA模型計算的效率值說明在全國均值層面中國煤炭產(chǎn)業(yè)2013—2017年間生態(tài)效率所造成的環(huán)境污染問題有所改善，但2013—2017年中國煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率都表現(xiàn)為非DEA有效，仍需改進。

2.1.2 八大區(qū)域測算結(jié)果

綜合煤炭資源的分布屬性，采用國務(wù)院發(fā)展研究中心的八大區(qū)域劃分法(八大區(qū)域包括北部沿海地區(qū)(北京、天津、河北、山東)、東部沿海地區(qū) (上海、江蘇、浙江)、南部沿海地區(qū)( 福建、廣東、海南) 、東北地區(qū)(遼寧、吉林、黑龍江) 、長江中游地區(qū)(湖北、湖南、 江西、安徽)、黃河中游地區(qū)(陜西、山西、河南、內(nèi)蒙古)、西南地區(qū)(云南、貴州、四川、重慶、廣西)、西北地區(qū)(甘肅、青海、寧夏、西藏、新疆)。)，比較八大區(qū)域考慮非期望產(chǎn)出的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的地區(qū)差異( 表3) 。2013—2017年間北部沿海(1.157)和東北地區(qū)(1.085)非期望產(chǎn)出下的效率均值最高，其次是東部沿海(1.079)、長江中游地區(qū)(0.900)、南部沿海(0.888)、黃河中游地區(qū)(0.836)、西北地區(qū)(0.832)，西南地區(qū)(0.553)非期望產(chǎn)出下的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值最低。北部沿海地區(qū)以高新技術(shù)研發(fā)為主因此煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率水平高于其他地區(qū)，而黃河中游地區(qū)和西北地區(qū)以及西南地區(qū)是重工業(yè)煤炭開采和煤炭深加工基地，煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率長期低于全國平均水平?？傮w上八大區(qū)域地區(qū)間有明顯差異，考慮非期望產(chǎn)出的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值隨著時序變化大體呈增長態(tài)勢。

表2 2013—2017年各省區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的評價結(jié)果

表3 八大區(qū)域考慮非期望產(chǎn)出的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值

2.2 煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率動態(tài)測算結(jié)果及分析

應(yīng)用MAXDEA8.1軟件，利用ML指數(shù)模型對中國各省區(qū)的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率進行動態(tài)分析，結(jié)果見表4。

從表4可以看出，2013—2017年間中國各省區(qū)的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率ML指數(shù)大多數(shù)都大于1，只有少數(shù)省區(qū)在某些年份小于1，這表明中國各省區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率整體提高了，并且黃河中游地區(qū)動態(tài)環(huán)境效率較低，這與靜態(tài)環(huán)境效率所得結(jié)果一致。

取將歷年ML指數(shù)分解為環(huán)境技術(shù)效率EC和環(huán)境技術(shù)進步TC后的平均值，ML，EC和TC分別為1.051,1.034,1.017，由此可見中國煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的提高主要歸功于環(huán)境技術(shù)效率。近年來中國在煤炭精準開采方面投入很多，使中國煤炭產(chǎn)業(yè)環(huán)境技術(shù)效率大大提升，對環(huán)境破壞的程度得到有效控制，煤炭資源得到充分合理利用。中國各省區(qū)的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率問題依靠環(huán)境技術(shù)效率得到較好地解決驗證了環(huán)境技術(shù)進步可以通過環(huán)境技術(shù)效率來彌補，促使煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率ML指數(shù)上升。

3 結(jié) 論

針對DEA在處理非期望產(chǎn)出和存在多個有效決策單元方面的不足，選取超效率SBM模型以礦業(yè)開采累計占用損壞土地這一創(chuàng)新指標和工業(yè)固體排放量作為非期望產(chǎn)出，對中國31個省區(qū)和八大地區(qū)在2013—2017年的煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率進行靜態(tài)計算評價，并采用面板ML模型動態(tài)進行更全面地測度分析，得到以下結(jié)論：

(1)研究期間內(nèi)，環(huán)境污染對煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的影響有所緩解但仍表現(xiàn)為非DEA有效，需要進一步改善。

(2)中國煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率地區(qū)差異明顯，其提升的重點應(yīng)放在煤炭產(chǎn)業(yè)基地的黃河中游地區(qū)、西北地區(qū)以及西南地區(qū)，對我國生態(tài)環(huán)境問題的治理具有重要意義。

(3)31個省區(qū)的動態(tài)煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的研究結(jié)果顯示，環(huán)境技術(shù)效率是煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率變化的主要原因。大多數(shù)省區(qū)在2013-2017年煤炭產(chǎn)業(yè)動態(tài)生態(tài)效率ML指數(shù)大于1，表明中國煤炭產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率整體有所提高。

基于以上結(jié)論提出三點建議：(1)積極引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)節(jié)能減排，提高能源利用率，將“資源—產(chǎn)品—廢物”的資源利用模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤百Y源—產(chǎn)品—廢物-再生資源”，發(fā)展生態(tài)綠色產(chǎn)業(yè)。(2)應(yīng)加大對面臨礦產(chǎn)嚴重衰竭問題的傳統(tǒng)煤炭資源型省區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整投入力度，大力推廣和普及合理利用能源資源理念。(3)積極引進先進的科學技術(shù)，建立發(fā)展綠色經(jīng)濟的技術(shù)支撐體系，推進精準開采、清潔生產(chǎn)、廢棄物處理、潔凈煤等先進智能技術(shù)，走高效利用生產(chǎn)要素、改革重組經(jīng)營要素，依靠科技創(chuàng)新來推動長遠發(fā)展的集約化道路，實現(xiàn)煤炭資源開采與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展，促進煤炭行業(yè)生態(tài)效率穩(wěn)步提升。