□ 翟丹妮，于 堯

(南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院,江蘇 南京 210003)

1 文獻(xiàn)綜述

利用DEA模型測量生態(tài)效率使得生態(tài)效率可量化經(jīng)濟(jì)發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響程度，因此該研究方法在國內(nèi)外得到廣泛推廣和應(yīng)用。

Schaltegger和Sturm[1]最早提出了生態(tài)效率。1992年，世界可持續(xù)發(fā)展商業(yè)理事會(WBCSD)從企業(yè)的角度定義了生態(tài)效率，認(rèn)為生態(tài)效率是通過提供具有價格競爭力的商品和服務(wù)來實(shí)現(xiàn)的，這些商品和服務(wù)滿足了人類的需求并帶來了生活質(zhì)量，同時在整個生命周期中逐步減少生態(tài)影響和資源強(qiáng)度，達(dá)到至少與地球估計(jì)的承載能力一致的水平。生態(tài)效益的核心理念是創(chuàng)造資源成本低、環(huán)境效應(yīng)輕的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。目前，生態(tài)效益正受到各個領(lǐng)域和部門的高度關(guān)注。

在評價效率方法的選擇中，已有的評價投入產(chǎn)出效率的方法主要有模糊綜合評價法、BP法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)、灰色關(guān)聯(lián)度法等，其中DEA方法得到廣泛關(guān)注和普遍應(yīng)用，主要是由于該方法在用于多輸入、多產(chǎn)出的多目標(biāo)決策時，無須預(yù)先估計(jì)參數(shù)，從而避免主觀因素影響，在簡化算法、減少誤差等方面有著巨大的優(yōu)越性，因此本文選擇使用DEA方法來進(jìn)行效率評價。

對于生態(tài)效率的研究主要涉及產(chǎn)業(yè)、企業(yè)和區(qū)域三個層面。尤懷墨等[2]將 CO2作為光伏企業(yè)的非期望產(chǎn)出，運(yùn)用DEA分析方法，對2008-2014年中國24家上市光伏企業(yè)進(jìn)行可持續(xù)發(fā)展評價研究，并在此基礎(chǔ)上通過Tobit回歸模型分析影響光伏企業(yè)綠色發(fā)展的因素。劉志迎和葉蓁[3]應(yīng)用 DEA-Malmquist 指數(shù)方法對中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中不同行業(yè)的技術(shù)效率和總量增長進(jìn)行了測算。鄭宇梅等[4]利用DEA方法對我國各省2004-2013年的林業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行評價。由于工業(yè)無論是對于能源資金的投入，還是環(huán)境問題的產(chǎn)生，較其他產(chǎn)業(yè)來說都是影響最深刻的，因此吸引了很多學(xué)者的研究。楊佳偉等人[5]從工業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)兩階段視角,考慮非期望中間產(chǎn)出在兩個子階段的轉(zhuǎn)化情況，并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型考察中國全局及階段生態(tài)效率。

而使用傳統(tǒng)的DEA方法測算效率值時，會出現(xiàn)多個效率為1的決策單元，從而降低了模型區(qū)分能力，因此提出了超效率DEA模型，以區(qū)分效率值為1的決策單元，從而提高模型對于效率值的區(qū)分能力，有很多學(xué)者的研究證實(shí)了該模型的合理性和優(yōu)越性。付麗娜，陳曉紅，冷智花[6]用超效率DEA對2005-2010年的長株潭“3+5”城市群生態(tài)效率進(jìn)行了測度并研究了不同影響因素對生態(tài)效率的影響。肖仁橋等[7]運(yùn)用超效率DEA 模型和Tobit回歸對“一帶一路”沿線省份工業(yè)企業(yè)的生態(tài)創(chuàng)新效率與影響因素進(jìn)行分析。王艷等[8]將固體廢物綜合利用量引入效率測算指標(biāo)框架中，運(yùn)用超效率DEA模型對我國各省的節(jié)能減排效率進(jìn)行分析。

上面介紹的生態(tài)效率評價方法能夠較好地評價社會活動的靜態(tài)環(huán)境績效，但是在分析環(huán)境績效的動態(tài)演變方面具有局限性。比如，當(dāng)分析數(shù)據(jù)是涵蓋不同時期的面板數(shù)據(jù)時，以靜態(tài)分析的思路評價生態(tài)效率就有兩種備選方案：一是將面板數(shù)據(jù)形成一個混合數(shù)據(jù)集，從而在同一個技術(shù)前沿下估計(jì)不同決策單元的相對生態(tài)效率；二是分別以每年的數(shù)據(jù)來度量不同時期的技術(shù)前沿， 并在此基礎(chǔ)上測算各決策單元的相對生態(tài)效率。雖然這兩種思路都比較易于操作，但是它們存在著共同的缺陷：它們在長期分析中既不能分析環(huán)境技術(shù)的變化，也不能對觀察到的環(huán)境績效變化進(jìn)行原因解釋。有鑒于此，Kortelainen[9]在借鑒 Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)分析的基礎(chǔ)上，用不同年份的生態(tài)效率之比得到了一個測度環(huán)境績效演變的動態(tài)指標(biāo)，并稱之為“環(huán)境績效指標(biāo)”。在使用Malmquist指數(shù)對工業(yè)生態(tài)效率的動態(tài)評估上，我國也有很多進(jìn)展。劉丹丹等[10]運(yùn)用超效率DEA、Malmquist 指數(shù)和Tobit回歸分析，并考慮到非期望產(chǎn)出，分別對我國西部、東部和中部地區(qū)能源效率及影響因素進(jìn)行分析比較。陳浩，陳平，羅艷[11]采用超效率DEA方法對2003-2011年32個資源依賴型城市的生態(tài)效率進(jìn)行了測量，并使用Malmquist指數(shù)對不同城市的生態(tài)效率進(jìn)行了比較。孫鈺等[12]運(yùn)用Bootstrap-DEA模型以及Malmquist指數(shù)對我國省域2011-2017年可持續(xù)發(fā)展效率的動態(tài)差異和演變趨勢進(jìn)行評價，并將區(qū)域劃分為東部、西部、中部和東北部，分別評價其可持續(xù)發(fā)展效率。楊文舉[13]采用DEA方法，從宏觀上對2000-2006年中國區(qū)域生態(tài)效率進(jìn)行了測度和評價，認(rèn)為環(huán)境績效總體上改善了，但省際差異卻擴(kuò)大了。高峰,王金德,郭政[14]根據(jù)我國30個省份的工業(yè)增加值數(shù)據(jù)、能源消耗指標(biāo)和環(huán)境影響指標(biāo)，測算了各省份的工業(yè)生態(tài)效率，分析得出北京、上海、廣東和天津處于生態(tài)效率有效狀態(tài)。潘興俠，何宜慶[15]根據(jù)污染物產(chǎn)生和排放標(biāo)準(zhǔn)，將工業(yè)生態(tài)效率分為源減量效率和末端減量效率，構(gòu)建了2005-2010年華東、華中地區(qū)各省工業(yè)生態(tài)效率評價模型。

2 研究方法

本章主要對超效率DEA以及Malmquist模型進(jìn)行介紹，并對本文的研究結(jié)構(gòu)進(jìn)行闡述。

2.1 超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型

DEA即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型是一種非參數(shù)的數(shù)據(jù)分析模型，該方法最初是由Charnes、Cooper和Rhodes提出的，是一種在規(guī)模報(bào)酬不變的前提下進(jìn)行效率評價的測量模型。它以數(shù)學(xué)規(guī)劃原理為基礎(chǔ)，通過將DMU的輸入輸出權(quán)重系數(shù)作為優(yōu)化變量來計(jì)算效率。

但是傳統(tǒng)的DEA模型在很多情況下進(jìn)行效率評價具有一定的局限性，當(dāng)多個決策單元都效率較高且位于效率排名前沿時，他們的效率值都為1，因此無法對他們進(jìn)行效率排序，針對這一問題，Anderson和Petersen建立了超效率DEA模型，以便在相對有效的決策單元之間進(jìn)行效率評價。超效率DEA模型的表達(dá)式如下

(1)

其中,Xi為決策單元的輸入向量,Xi=(x1i,x2i,…,xmi)T>0,對應(yīng)的權(quán)變量設(shè)為Ui=(u1,u2,…,um)T≥0,Yi為決策單元的輸出向量,Yi=(y1i,y2i,…,ymi)T>0,對應(yīng)的權(quán)變量設(shè)為V=(v1,v2,…,vm)T≥0。若效率值大于1，說明決策單元有效；若效率值小于1,則表示決策單元無效,需要改進(jìn)投入或者產(chǎn)出的狀態(tài)來提高自身的效率值。

超效率DEA模型的基本思想是在評價DMU時剔除被測量DEA本身。在評價中，由于其生產(chǎn)前沿不變，無效決策單元具有與傳統(tǒng)DEA模型相同的效率；對于有效決策單元，當(dāng)效率不變時，投入增長是超效率的評價值。由于有效決策單元具有后向生產(chǎn)前沿，因此其效率將高于傳統(tǒng)DEA模型所測量的效率。如圖1所示，在計(jì)算B單元的效率時，B被排除在DMU集合之外，A、C、D和E構(gòu)成有效生產(chǎn)前沿。B B′段表示B的輸入增量，B的超效率評價值等于OB′/OB>1。A、C、D超效率的評價值也可以用這種方法來衡量。

圖1 規(guī)模效率不變情況下的超效率DEA模型

2.2 Malmquist指數(shù)分析法

Malmquist生產(chǎn)指數(shù)最初由Sten Malmquist于1953年提出[16]，后來由Fare等[17]在生產(chǎn)分析時進(jìn)行改進(jìn)。生產(chǎn)力的變化可以歸結(jié)為技術(shù)變化和技術(shù)效率的變化，這些變化可以用距離函數(shù)來計(jì)算。在距離函數(shù)中，生產(chǎn)率的變化可以通過t到t+1之間的投入產(chǎn)出關(guān)系來計(jì)算。具體的計(jì)算公式如下：

(2)

這可以用全要素生產(chǎn)率(TFP)=EC×TC公式說明，TFP>1表示生產(chǎn)力進(jìn)步，TFP=1表示生產(chǎn)力水平不變，TFP<1則表示退步，綜合技術(shù)效率變化(EC)是技術(shù)效率變化對生產(chǎn)率從t到t+1的貢獻(xiàn)。TC為DMU從t期到t+1期的技術(shù)變化，TC>1表示技術(shù)進(jìn)步，TC=1表示技術(shù)水平不變，TC<1表示技術(shù)水平下降。

3 實(shí)證分析

上文已經(jīng)對相關(guān)的理論和分析方法進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，后面則會將上文中提到的模型應(yīng)用于具體的數(shù)據(jù)中，計(jì)算出他們分別的以及整體的效率，按照效率得分對他們進(jìn)行效率排名，利用Malmquist指數(shù)對影響效率的因素進(jìn)行分析。

3.1 指標(biāo)選取

生態(tài)效率的基本思想是最大化價值，因此僅從投入產(chǎn)出的含義來判斷投入產(chǎn)出指標(biāo)是不合理的，就本文而言，污染物產(chǎn)出屬于非期望產(chǎn)出，應(yīng)最大限度地減少資源消耗和環(huán)境污染，或以最小的資源和環(huán)境成本實(shí)現(xiàn)最大的經(jīng)濟(jì)價值，這與DEA方法所要求的投入產(chǎn)出指標(biāo)相一致，因此可以將非期望產(chǎn)出視為投入實(shí)現(xiàn)其最小化。區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率的投入主要反映工業(yè)生產(chǎn)中的資源和環(huán)境成本，產(chǎn)出則反映產(chǎn)品和服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價值。根據(jù)生態(tài)效率的基本思想和DEA方法中指標(biāo)的要求，即投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)量不應(yīng)超過DMU數(shù)量的一半，因此本文利用袁曉玲等[18]提出的熵值法將三項(xiàng)污染指標(biāo)綜合為一個綜合污染指數(shù)指標(biāo)，即將投入指標(biāo)分為環(huán)境污染排放和資源消耗產(chǎn)出指標(biāo)，并將投入產(chǎn)出指標(biāo)分為各地區(qū)的增加值。在能源消費(fèi)指標(biāo)的收集方面，由于各省的能源消費(fèi)種類不同，能源消費(fèi)選取原煤原油及其制品、天然氣和電力作為能源投入。

考慮到我國能源消費(fèi)對全球和區(qū)域環(huán)境的嚴(yán)重影響，本文將工業(yè)廢水排放、工業(yè)廢氣排放和固體廢物用綜合污染指數(shù)來表示，并將其作為環(huán)境污染指標(biāo)，工業(yè)能源消費(fèi)作為資源消耗指標(biāo)，指標(biāo)分類如表1所示。

表1 工業(yè)生態(tài)環(huán)境效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

3.2 數(shù)據(jù)

由于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)是一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐，它的數(shù)量和產(chǎn)值能夠體現(xiàn)一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和競爭力，因此一個地區(qū)的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的生態(tài)環(huán)境效率在它總的生態(tài)效率水平中起著主導(dǎo)作用，考慮到數(shù)據(jù)可獲取性、指標(biāo)一致性的限制，選取2012年到2018年為研究周期，研究七省市規(guī)模以上工業(yè)生態(tài)效率。數(shù)據(jù)來源包括2012-2018年七個城市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒和中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒。

3.3 結(jié)果分析與討論

3.3.1 靜態(tài)分析結(jié)果

通過模型(1)得出2012-2018年華東六省一市工業(yè)生態(tài)效益評價結(jié)果(表2)。

表2 2012-2018年華東六省一市工業(yè)生態(tài)效率評價結(jié)果

由表2中的效率得分可知，江蘇長三角城市群相鄰，是中國最大的經(jīng)濟(jì)體，這個地區(qū)被中央政府定義為中國最強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)中心、亞太地區(qū)重要的國際門戶、全球重要的先進(jìn)制造業(yè)基地和世界級城市群，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚，技術(shù)先進(jìn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理，注重環(huán)境治理。江西省和浙江省的工業(yè)生態(tài)效率處于較低水平，尤其是江西省，仍有較大的發(fā)展空間。

2012-2018年間，東部地區(qū)的工業(yè)生態(tài)效率相對較高，呈現(xiàn)出先下降后上升的U型趨勢，然而，每個區(qū)域的效率都存在差異。江蘇、福建是華東地區(qū)工業(yè)生態(tài)效率相對較高的地區(qū)；江蘇省的工業(yè)生態(tài)效率在2012到2018年間呈波動發(fā)展，從2016年至今，有逐漸提高的趨勢。福建省整體呈先升高后降低的趨勢。浙江、江西是工業(yè)生態(tài)效率排名靠后的地區(qū)，江西省一直處于較平穩(wěn)的水平，且效率值具有逐漸上升的趨勢，而浙江省在2012年工業(yè)生態(tài)效率較高，從2013年到2018年呈先上升后下降的趨勢，且在2018年處于最低值。上海作為我國的經(jīng)濟(jì)金融貿(mào)易中心，經(jīng)濟(jì)和技術(shù)發(fā)展都處于領(lǐng)先地位，具有優(yōu)越的人才、物質(zhì)、技術(shù)資源與政策支持，工業(yè)生態(tài)效率始終處于較高的位置，總體呈先下降后上升的發(fā)展趨勢，但是與江蘇與福建還有一定的差距。安徽和山東礦產(chǎn)資源相對豐富，各行業(yè)比較多，鋼鐵、銅礦、化工、能源、建材等行業(yè)幾乎都是高耗能、高污染行業(yè)，經(jīng)濟(jì)相對落后，環(huán)境治理不足。然而，從2003到2013年，安徽一直在努力調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，積極發(fā)展高技術(shù)、低碳產(chǎn)業(yè)等綠色產(chǎn)業(yè)，工業(yè)生態(tài)效率不斷提高。

3.3.2 動態(tài)分析結(jié)果

表3 各地區(qū)年平均工業(yè)生態(tài)效率的Malmquist指數(shù)和指數(shù)組成(2012-2017年)

表4 七個地區(qū)每年平均工業(yè)生態(tài)效率的Malmquist指數(shù)和指數(shù)組成

圖2 2012-2018年華東地區(qū)平均Malmquist指數(shù)和指數(shù)組成變化趨勢

從各省2012-2018年平均的層面來看，山東的平均TFP值最低，主要是受綜合技術(shù)效率水平影響較大，綜合技術(shù)效率水平又主要受管理水平和生產(chǎn)規(guī)模影響，因此應(yīng)該通過提高管理水平與規(guī)模效率來提高整體的生產(chǎn)水平。江蘇的綜合技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步水平都位于較高水平且兩者發(fā)展平衡，同時平均總生產(chǎn)力進(jìn)步水平位于華東地區(qū)之首，可以作為其他省市借鑒的模板。浙江、山東、上海、福建的TFP值低于平均水平，浙江、山東的EC值低于平均水平而TC值則高于平均水平，說明浙江生產(chǎn)水平降低的主要影響因素是其管理水平和生產(chǎn)規(guī)模；上海則相反，其EC值高于平均水平，TC值低于平均水平，表明上海應(yīng)該通過提高其技術(shù)進(jìn)步水平來提高生產(chǎn)水平；福建的EC值和TC值均低于平均水平。

從華東平均生產(chǎn)發(fā)展水平來看，TFP從2012年以來呈現(xiàn)先降低后升高再降低的趨勢，總體呈降低狀態(tài)，但是其值都大于1，即生產(chǎn)水平是持續(xù)處于一個進(jìn)步的狀態(tài)。從TC和EC的曲線可以看出，TFP的降低主要是由于技術(shù)進(jìn)步影響的。

4 總結(jié)

本文運(yùn)用超效率DEA和Malmquist指數(shù)分析法分別對華東七個省市的靜態(tài)效率和動態(tài)效率進(jìn)行測算，將對環(huán)境產(chǎn)生的不利影響看做環(huán)境成本，從成本和效益的角度出發(fā)對投入產(chǎn)出進(jìn)行理解，區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率的投入主要反映工業(yè)生產(chǎn)中的資源和環(huán)境成本，產(chǎn)出則反映產(chǎn)品和服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價值。根據(jù)上文中得到的分析結(jié)果，下面將提出幾點(diǎn)提高效率的建議。

①加大研發(fā)力度，鼓勵工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。各地區(qū)應(yīng)提供更多的資金支持和研發(fā)優(yōu)惠政策，將技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。企業(yè)也要把科學(xué)技術(shù)作為第一生產(chǎn)力，把經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益統(tǒng)一起來。

②營造開放的營商環(huán)境，吸引外資和人才。對外資的構(gòu)成和使用應(yīng)加以規(guī)范，使外資和技術(shù)發(fā)揮最大的規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。

③政府應(yīng)發(fā)揮支持作用。首先，政府應(yīng)加大對工業(yè)污染物治理的投入；其次，政府應(yīng)加強(qiáng)對工業(yè)污染物的監(jiān)管，建立有效的環(huán)境評價體系，確保投入資金的績效；最后，政府應(yīng)通過宣傳教育引導(dǎo)人們樹立環(huán)境意識。