基于投影尋蹤法的福建工業(yè)污染治理投資內(nèi)向型效益評價*

劉　濤

(福建師范大學(xué)福清分校經(jīng)濟與管理學(xué)院，福建 福清 350300)

?

基于投影尋蹤法的福建工業(yè)污染治理投資內(nèi)向型效益評價*

劉濤

(福建師范大學(xué)福清分校經(jīng)濟與管理學(xué)院，福建 福清 350300)

工業(yè)污染治理投資是解決當(dāng)前環(huán)境惡化、樹立綠色低碳發(fā)展理念、促進經(jīng)濟社會與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的重要手段和途徑.以2006～2014年福建省工業(yè)污染治理投資相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從投入產(chǎn)出兩個方面建立效益評價指標(biāo)體系.研究結(jié)果顯示：福建省十一五、十二五期間工業(yè)污染治理投資效益逐年凸型增加；投資產(chǎn)出指標(biāo)平均貢獻(xiàn)率大于投入指標(biāo)平均貢獻(xiàn)率；固體廢物對福建省工業(yè)污染治理投資效益影響最大，工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水影響程度依次減弱.

投影尋蹤法；工業(yè)污染治理投資；遺傳算法；內(nèi)向型效益評價

改革開放以來，我國經(jīng)濟快速發(fā)展，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化建設(shè)不斷推進，經(jīng)濟社會取得了舉世矚目的成就.但我國經(jīng)濟增長長期以來建立在以高消耗、高污染為特征的傳統(tǒng)粗放型發(fā)展模式上，使得資源短缺、環(huán)境污染、生態(tài)破壞等問題日漸凸現(xiàn)出來.生態(tài)環(huán)境質(zhì)量已經(jīng)成為實現(xiàn)與全面建設(shè)小康社會的短板和瓶頸.據(jù)相關(guān)統(tǒng)計資料顯示，目前我國工業(yè)污染占污染總量的70%以上，已經(jīng)成為環(huán)境污染的主要根源，工業(yè)污染防治是環(huán)保工作的重中之重.加大工業(yè)污染治理投資，是解決當(dāng)前環(huán)境污染問題，實現(xiàn)經(jīng)濟社會與生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的有力措施和必要途徑，對推進污染物減排，促進經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，維護生態(tài)環(huán)境安全發(fā)揮著重要作用.環(huán)保投資有著巨大的機會成本，為有效利用資源，研究工業(yè)污染治理投資效益問題顯得十分必要.對工業(yè)污染治理投資進行效益評價，不但可以加強對環(huán)保投資的規(guī)劃和監(jiān)管，而且對建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會，促進人與自然和諧發(fā)展都具有重要的理論和現(xiàn)實意義.

關(guān)于工業(yè)污染治理投資的研究，國內(nèi)學(xué)者已開展了許多研究工作.其研究內(nèi)容主要集中在以下兩個方面：一是運用各種方法對工業(yè)污染治理投資進行評價分析.如王維敏(2010)運用主成分分析法和系統(tǒng)聚類法對我國東北地區(qū)工業(yè)污染治理投資完成情況進行分析[1].戴紅昆(2013)、李惠茹(2014)利用BC2模型、DEA-Malmquist模型等工具分別對河北省和京津冀地區(qū)工業(yè)污染治理投資效率進行評價[2].李偉偉(2014)運用DEA、AHP和模糊評價法對工業(yè)污染治理投資效率評估[3].二是將工業(yè)污染治理投資與各產(chǎn)出指標(biāo)進行實證研究.全玉蓮(2009)將工業(yè)廢水排放量與單位GDP水污染治理投資進行回歸分析，認(rèn)為兩者呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)[4].董小林(2013)研究了工業(yè)廢氣排放與治理投資之間關(guān)系[5].彭熠(2013)采用差分廣義矩估計方法考察了我國環(huán)保投資對工業(yè)廢氣排放的影響[6].陳仕鴻(2015)選取國內(nèi)10省市面板數(shù)據(jù)，對工業(yè)污染治理投資與經(jīng)濟增長關(guān)系進行實證研究[7].趙連閣(2014)運用回歸方法實證研究發(fā)現(xiàn)提高工業(yè)污染治理投資能實現(xiàn)地區(qū)就業(yè)增長[8].通過對文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，目前學(xué)者大多從自身專業(yè)角度研究工業(yè)污染治理投資與單一產(chǎn)出關(guān)系，由于環(huán)保投資效益的概念和內(nèi)涵沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，工業(yè)污染治理投資與其產(chǎn)出指標(biāo)之間并不是簡單的一對一線性關(guān)系，缺乏客觀性和可比性.即使能夠整體綜合考察工業(yè)污染治理投資投入產(chǎn)出關(guān)系，由于研究指標(biāo)選取不同及研究地域差異，使得研究結(jié)果推廣性和借鑒意義較差.鑒于此，本文利用投影尋蹤法擬合多維投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，減少指標(biāo)權(quán)重主觀性，對福建省工業(yè)污染治理投資效益進行客觀評價，得出各指標(biāo)對投資效益的貢獻(xiàn)率和影響程度，發(fā)現(xiàn)效益提升的瓶頸問題，有的放矢提出針對性建議，以期為福建省提高環(huán)保投資利用效率，推動我省經(jīng)濟社會與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展提供一定參考與借鑒.

1　指標(biāo)體系與研究方法

1.1指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)說明

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體改善是黨的十八屆五中全會提出全面建成小康社會新的目標(biāo)要求之一， 增加環(huán)保投入，特別是工業(yè)污染治理投資的增加，是解決當(dāng)前環(huán)境污染問題，推進污染物減排，促進經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要舉措和有效途徑，因此研究工業(yè)污染治理投資效益問題顯得十分必要.投資效益是指在投資活動中投資主體所取得的成果與所消耗或占用的投資間的比率或差值，可用公式表示為：效益=成果(產(chǎn)出)/成本(投入)或效益=成果(產(chǎn)出)-成本(投入).一般來說，工業(yè)污染治理投資的投入具有確定性，即一旦投入其成本就隨之發(fā)生，但投資產(chǎn)生的成果卻具有不確定性，即在成本客觀投入情況下，投資可能產(chǎn)生成果，可能沒有成果，也可能產(chǎn)生未預(yù)料到的效果.可見對投資效益評價，產(chǎn)出效果是評價的重點與難點.工業(yè)污染治理投資產(chǎn)出成果大體分為兩類，一種是環(huán)境質(zhì)量得以改善所帶來的增值外向型成果，如生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提高導(dǎo)致旅游收入增加；另一種是環(huán)保投資為保持或有效減少工業(yè)污染排放量，防止環(huán)境質(zhì)量進一步惡化的生態(tài)內(nèi)向型成果.鑒于目前我國生態(tài)環(huán)境破壞嚴(yán)重、資源壓力巨大的現(xiàn)狀，工業(yè)污染治理投資的作用主要還是有效減少污染物排放，維護生態(tài)環(huán)境安全.本文著重對工業(yè)污染治理投資內(nèi)向型效益進行評價，以客觀性、獨立性、系統(tǒng)性、可操作性為原則，根據(jù)工業(yè)污染治理投資內(nèi)向型效益的內(nèi)涵，從投入與成果兩方面構(gòu)建評價指標(biāo)體系：選取工業(yè)污染治理投資(X1)、億元工業(yè)產(chǎn)值工業(yè)廢水治理設(shè)施數(shù)(X2)、億元工業(yè)產(chǎn)值工業(yè)廢水治理設(shè)施設(shè)備運行費用(X3)、億元工業(yè)產(chǎn)值廢氣治理設(shè)施數(shù)(X4)、億元工業(yè)產(chǎn)值廢氣治理設(shè)施設(shè)備運行費用(X5)為投入指標(biāo)集；選取億元工業(yè)產(chǎn)值廢水排放量(Y1)、億元工業(yè)廢水污染物排放量(Y2)、億元工業(yè)產(chǎn)值工業(yè)廢氣排放量(Y3)、億元工業(yè)產(chǎn)值二氧化碳排放量(Y4)、億元工業(yè)產(chǎn)值工業(yè)煙(粉)塵排放量(Y5)、億元工業(yè)產(chǎn)值工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量(Y6)、工業(yè)固體廢物綜合利用率(Y7)為成果指標(biāo)集.指標(biāo)體系以2006～2014年福建省工業(yè)污染治理投資的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，原始數(shù)據(jù)來源于2007～2015年各期《福建統(tǒng)計年鑒》.

1.2投影尋蹤(PP)模型

投影尋蹤法(Projection Pursuit，PP)是1974年美國Stanford大學(xué)的Friedman和Tukey提出一種處理和分析高維數(shù)據(jù)的新興統(tǒng)計方法.其基本思想是把高維非正態(tài)、非線性數(shù)據(jù)以某種組合，投影到低維子空間上，通過優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)確定最優(yōu)投影方向的投影值，然后對低維空間上的投影值數(shù)據(jù)分布結(jié)構(gòu)進行分析，最終實現(xiàn)對高維數(shù)據(jù)的研究和分析，揭示高維數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律和特征.工業(yè)污染治理投資效益評價是涉及高維數(shù)據(jù)的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題，運用投影尋蹤法能夠有效排除與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和特征無關(guān)的或關(guān)系很小的變量的干擾，根據(jù)數(shù)據(jù)間的關(guān)系，確定各指標(biāo)權(quán)重，能有效避免或減少主觀因素對研究結(jié)果的影響.投影尋蹤模型評價步驟如下[9,10]：

1)評價指標(biāo)歸一化處理

假設(shè)福建工業(yè)污染治理投資效益評價指標(biāo)體系中各指標(biāo)樣本集為{x(i,j)∣i=1,2,…,n;j=1,2,…,p},其中x(i,j)為第i個樣本的第j個指標(biāo)值，n為樣本個數(shù)，p為指標(biāo)個數(shù).為消除各指標(biāo)量綱對評價結(jié)果的影響，統(tǒng)一各指標(biāo)值的變化范圍，對x(i,j)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理.

式中xmax(i,j)，xmin(i,j)分別為第j個指標(biāo)值的最大值和最小值；x*(i,j)為第i個樣本的第j個指標(biāo)值歸一化值.

2)構(gòu)造線性投影值

將歸一化處理的P維數(shù)據(jù)x*(i,j)綜合成以a=(a(1),a(2),...,a(p))為投影方向的一維投影值

3)構(gòu)造并優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)

投影指標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造及其優(yōu)化是投影尋蹤法關(guān)鍵步驟，為充分揭示高維數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)與特征，確定最優(yōu)指標(biāo)投影方向，使得投影值z(i)的散布特征滿足局部投影點盡可能集中，最好凝聚成若干點團，在整體上點團之間盡量散開.構(gòu)造如下投影指標(biāo)函數(shù):Q(a)=S(z)D(z)，其中S(z) 、D(z)分別為投影值z(i)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差和局部密度，

1.3遺傳算法(GA)確定最優(yōu)投影方向及結(jié)果分析

投影指標(biāo)函數(shù)優(yōu)化是復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題，傳統(tǒng)方法不易處理或計算效率不高，本文采用遺傳算法對其求解.遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法.遺傳算法步驟如下[11～13]：首先選取N個個體構(gòu)成初始種群，作為迭代起點；其次以投影指標(biāo)函數(shù)值作為適應(yīng)度值，通過選擇、交叉、變異等方法形成新一代種群；最后當(dāng)最優(yōu)個體的適應(yīng)度達(dá)到給定的閥值或迭代次數(shù)，或者最優(yōu)個體的適應(yīng)度和群體適應(yīng)度不再上升時，則迭代過程收斂、算法結(jié)束.否則，繼續(xù)重復(fù)用選擇、交叉、變異方法以得到的新一代群體取代上一代群體，并判斷計算是否繼續(xù)循環(huán)執(zhí)行.

通過遺傳算法確定最優(yōu)投影方向a及各指標(biāo)權(quán)重，計算相應(yīng)年份工業(yè)污染治理投資效益投影值z(i)，根據(jù)投影方向及投影值大小，對福建工業(yè)污染治理投資內(nèi)向型效益進行評價，找出效益短板，分析原因，提出建議對策.

2　實證分析

2.1研究區(qū)域概況

福建省位于我國東南沿海，東隔臺灣海峽與臺灣省相望，東西最大間距約480 km，南北最大間距約530 km，全省大部分屬中亞熱帶，全省土地總面積為12.4萬平方千米，海域面積為13.6萬平方千米.作為海上絲綢之路的主要出發(fā)地和核心區(qū)域、“一路一帶”戰(zhàn)略的出發(fā)點和戰(zhàn)略重心，福建省抓住歷史發(fā)展機遇，積極促進經(jīng)濟戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，發(fā)展綠色工業(yè)，有效減少污染物總量排放，提高工業(yè)污染治理投資效益.自十一五以來，福建省經(jīng)濟社會快速發(fā)展，特別是工業(yè)總產(chǎn)值從2006年的11 855.69億元增長到2014年的41 579.84億元，增長3.5倍，年平均增長率為16.98%，相比之下福建省環(huán)境污染治理投資總額從2006年的59.8億元增加到2014年的184.34億元，增長3.08倍，年增長率為15.11%，其中工業(yè)污染治理投資從19.56億元增加到42.38億元，增長2.17倍，年增長率為10.15%，略高于全國同期年增長率0.7個百分點.可見隨著福建省生態(tài)文明理念不斷增強，工業(yè)排放量及主要污染物排放總量有效控制在指標(biāo)內(nèi)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升，工業(yè)污染治理投資效益明顯增加.

2.2效益評價結(jié)果及分析

按照投影尋蹤模型的評價步驟，將評價指標(biāo)體系進行標(biāo)準(zhǔn)化無量綱化處理，構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)，設(shè)定遺傳算法種群規(guī)模N為100，交叉概率Pc為0.75，變異概率為0.1，利用MATLAB7.0軟件實現(xiàn)用遺傳算法優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)、確定最優(yōu)投影方向.經(jīng)過反復(fù)測算，當(dāng)局部密度窗口半徑為0.086 5時，最大投影指標(biāo)值Q(a)=0.902 8，最佳投影方向a=(0.046 8,0.238 3,0.279 2,0.364 7,0.032 6,0.342 2,0.211 8,0.124 2,0.438 9,0.102 7,0.384 6,0.447 8)，可計算出2006～2014年福建省工業(yè)污染治理投資效益評價指標(biāo)值及投影值(見表1).

表1　福建省工業(yè)污染治理投資效益指標(biāo)值及投影值

(數(shù)據(jù)來源：福建統(tǒng)計年鑒2007～2015年)

表2　指標(biāo)劃分區(qū)間及指標(biāo)分類

福建工業(yè)污染治理投資內(nèi)向型效益投影值從2006年的0.207 6持續(xù)增加到2014年的2.765 0，年平均增長率為38.22%，環(huán)比增長率從2007年的195.41%下降到2014年的12.00%，反映出投影值的“凸型”變化特征，即福建工業(yè)污染治理投資效益逐年增加，而增長率出現(xiàn)下降趨勢(見圖1).

圖1　福建省2006～2014年工業(yè)污染治理投資效益投影值及環(huán)比增長率

3　結(jié)論

本文以福建2006～2014年工業(yè)污染治理投資面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用投影尋蹤法對福建工業(yè)污染治理投資內(nèi)向型效益進行評價，避免了在確定高維、非正態(tài)、非線性影響因子權(quán)重時的主觀性，利用遺傳算法找出最優(yōu)投影方向，獲得各年度環(huán)保投資效益投影值，得出以下主要結(jié)論：

1)福建省2006～2014年工業(yè)污染治理投資效益逐年呈現(xiàn)“凸型”增加.這說明福建省在十一五、十二五期間為應(yīng)對當(dāng)前環(huán)境污染問題所實施的全面深化工業(yè)污染源防治、工業(yè)污染物總量減排、調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、推動產(chǎn)業(yè)綠色升級等政策措施效果明顯，持續(xù)推進了生態(tài)省建設(shè)，鞏固拓展了我省生態(tài)優(yōu)勢.從評價結(jié)果可看出，在環(huán)境質(zhì)量不斷改善過程中，解決環(huán)境問題光靠政府行政力量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，應(yīng)充分發(fā)揮市場在優(yōu)化資源配置中的作用，將政府調(diào)節(jié)與市場調(diào)節(jié)有機結(jié)合起來，形成以政府協(xié)調(diào)、企業(yè)自發(fā)、市場驅(qū)動、公眾監(jiān)督參與多層次、立體化工業(yè)污染防控模式，解決環(huán)境污染短板問題，提高工業(yè)污染治理投資效益.

2)從福建工業(yè)污染治理投資效益評價結(jié)果來看，投資產(chǎn)出指標(biāo)平均貢獻(xiàn)率(0.293 2)超過投入指標(biāo)平均貢獻(xiàn)率(0.192 3)，兩者效果比為1.524 7∶1.這表明要提高福建省工業(yè)污染治理投資效益水平，不能一味增加工業(yè)污染治理投入，重點應(yīng)加強投資管理，增強現(xiàn)有資金投入的使用效率，完善投資管理體制，提高主管部門和污染企業(yè)的成本意識，避免設(shè)施設(shè)備重復(fù)購置和低效率運行使用，減少不必要人為浪費.落實目標(biāo)主體責(zé)任制，將減排降污等環(huán)境任務(wù)分解為可操作指標(biāo)，建立有效考核和獎懲機制，提高工業(yè)污染治理投資使用效率.

3)按最優(yōu)投影方向a各指標(biāo)權(quán)重來看，工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢物指標(biāo)對福建工業(yè)污染治理投資效益的影響力依次增強，工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣有效治理問題是提升環(huán)保投資效益的關(guān)鍵，可按“水—氣—固”路徑合理安排投資比例，有的放矢，重點突破效益瓶頸.

[1]王維敏，張斌，王慧明.工業(yè)污染治理投資完成狀況分析研究—以我國沿海省市為例[J].資源開發(fā)與市場，2010，26(3)：232-234.

[2]李惠如，劉濛.京津冀區(qū)域工業(yè)污染治理投資效應(yīng)的評價[J].河北大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2014,39(3)：91-95.

[3]李偉偉.中國環(huán)境治理政策效率、評價與工業(yè)污染治理政策建議[J].科技管理研究，2014，34(17)：20-26.

[4]全玉連.環(huán)保投資對工業(yè)廢水污染控制的影響研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，37(19)：9096-9098.

[5]董小林.基于污染治理投入度指數(shù)的工業(yè)廢氣排放與治理投資關(guān)系[J].地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報，2013，35(3)：113-118.

[6]彭熠.環(huán)境規(guī)劃下環(huán)保投資對工業(yè)廢氣減排影響分析—基于中國省級工業(yè)面板數(shù)據(jù)的GMM方法[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2013，32(8)：123-133.

[7]陳仕鴻.中國工業(yè)污染環(huán)境治理投資與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證研究—基于10省市面板數(shù)據(jù)的分析[J].科學(xué)決策，2015(2)：43-54.

[8]趙連閣.工業(yè)污染治理投資的地區(qū)就業(yè)效益研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2014(5)：70-76.

[9]王順久，楊志峰.區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評價投影尋蹤模型研究[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報，200614(1)：173-175.

[10]李世玲.基于投影尋蹤和遺傳算法的一種非線性系統(tǒng)建模方法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2005(4)：22-28.

[11]付強，金菊良，梁川.基于實碼加速遺傳算法的投影尋蹤分類模型在水稻灌溉制度優(yōu)化中的應(yīng)用[J].水利學(xué)報，2002(10)：39-45.

[12]雷英杰，張善文，李繼武.MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2005.

[13]金菊良，丁晶.遺傳算法及其在水科學(xué)中的應(yīng)用[M].成都：四川大學(xué)出版社，2000.

The Study of Introversive Benefit Evaluation of Investment of Fujian Industrial Pollution Treatment Based on Projection Pursuit Method

LIU Tao

(Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuqing Fujian 350300, China)

Investment of industrial pollution treatment is an important way to solve the current environmental degradation, establish a green low-carbon development concept and promote the coordinated development of economic society and ecological environment. Based on the related data of investment of industrial pollution treatment from 2006 to 2014 in Fujian, the paper establishes introversive benefit evaluation index system from two aspects of input and output. The results show the investment benefit of industrial pollution treatment increased year by year during the period of 11th Five-Year and 12th Five-Year in Fujian province; that the average contribution rate of investment output index is higher than that of the input index; that the effect of solid waste is the biggest on the investment benefit of industrial pollution treatment, and the influence degree of industrial waste gas and water has decreased in turn.

projection pursuit method; investment of industrial pollution treatment; genetic algorithm; introversive benefit evaluation

1673-2103(2016)02-0037-06

2016-01-11

福建省教育廳課題項目(JB13295S)

劉濤(1980-)，男，遼寧阜新人，副教授，碩士，研究方向：環(huán)境經(jīng)濟學(xué)及宏觀政策分析.

F205；X321文獻(xiàn)識別碼：A