基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)

李紅星 孫婷 蘇荷

[摘要]將資本、勞動(dòng)、能源作為投入指標(biāo)，將工業(yè)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)黑龍江省及其12個(gè)主要城市2011—2015年的區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度和評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示，黑龍江省及其大部分主要城市工業(yè)生態(tài)效率偏低，并趨于逐年走低的態(tài)勢(shì)，技術(shù)效率和規(guī)模瓶頸是限制這些地區(qū)工業(yè)發(fā)展的主要原因。轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式、推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)是公共政策的主要著眼點(diǎn)。

[關(guān)鍵詞]工業(yè)生態(tài)效率；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；低碳發(fā)展

[中圖分類(lèi)號(hào)]F062.2[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A[文章編號(hào)]10036121（2017）04005304

1990年Schaltegger和Sturm最先提出生態(tài)效率的概念，即增加的價(jià)值與增加的環(huán)境影響的比值，[1]以此衡量生態(tài)發(fā)展水平。計(jì)算生態(tài)效率的常用方法主要有價(jià)值影響比值計(jì)算方法[2]和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，價(jià)值影響比值計(jì)算方法受到大家普遍接受的計(jì)算公式是：生態(tài)效率=產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值/環(huán)境影響[2]，由于生態(tài)效率計(jì)算目標(biāo)不同，因此產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值和環(huán)境影響數(shù)值的確定不容易統(tǒng)一。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是以“相對(duì)效率”概念為基礎(chǔ)，根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出對(duì)相同類(lèi)型的決策單位（企業(yè)或者企業(yè)內(nèi)部門(mén)）進(jìn)行相對(duì)有效性或效益評(píng)價(jià)的一種系統(tǒng)分析方法[3]，DEA方法優(yōu)點(diǎn)在于可以有效地減小環(huán)境指標(biāo)賦權(quán)方法的主觀性影響，因?yàn)樗饤壛藗鹘y(tǒng)主觀的賦權(quán)方法，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法自動(dòng)賦權(quán)。[4]

從現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者對(duì)生態(tài)效率的認(rèn)識(shí)、測(cè)算方法及相關(guān)應(yīng)用都有一定的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)生態(tài)效率及工業(yè)生態(tài)效率有了較為系統(tǒng)和深入的認(rèn)識(shí)，運(yùn)用多種方法對(duì)不同區(qū)域內(nèi)的工業(yè)生態(tài)學(xué)效率進(jìn)行測(cè)算，對(duì)相關(guān)區(qū)域低碳發(fā)展及生態(tài)文明建設(shè)起到了重要作用。重工業(yè)是黑龍江省傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的重要支柱之一，在落后生產(chǎn)方式下，自然資源使用效率偏低，環(huán)境壓力較大。因此，有必要探索通過(guò)工業(yè)生態(tài)效率的不斷提高，推動(dòng)黑龍江省生態(tài)功能區(qū)建設(shè)及全省生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)程的有效路徑。本文將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法運(yùn)用到工業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)的實(shí)證研究中，對(duì)黑龍江省2011—2015年的工業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，針對(duì)政府和企業(yè)兩個(gè)主體提出生態(tài)改進(jìn)措施。

一、評(píng)價(jià)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)采集

（一）投入指標(biāo)

本文主要從工業(yè)資源消耗的角度選取資本、勞動(dòng)、能源三類(lèi)投入指標(biāo)，其中資本和勞動(dòng)作為傳統(tǒng)投入要素，本文以“工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)合計(jì)（億元）”和“工業(yè)從業(yè)平均人數(shù)（人）” 表示。能源要素本文參考莊宇[5]、陳詩(shī)一[6]等人的研究，也將其視作投入指標(biāo)，用“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能源消耗總值（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）”表示。

（二）產(chǎn)出指標(biāo)

產(chǎn)出指標(biāo)是用于體現(xiàn)社會(huì)中工業(yè)主體提供工業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，本文選擇黑龍江省主要城市“工業(yè)生產(chǎn)總值（億元）”作為效率評(píng)價(jià)的產(chǎn)出指標(biāo)。

（三）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本研究選擇哈爾濱、齊齊哈爾、雞西、鶴崗、雙鴨山、大慶、伊春、佳木斯、七臺(tái)河、牡丹江、黑河、綏化十二個(gè)地市作為決策單元，研究所用投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于20102016年的《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》。表1是所用變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

二、實(shí)證分析

首先考察每一年度各地市的工業(yè)DEA效率及投入冗余率，其次采用面板數(shù)據(jù)分析2011—2015年黑龍江省的工業(yè)DEA效率。數(shù)據(jù)分析結(jié)果如表2～表8。其中表2～表6是用BCC模型計(jì)算的各年度黑龍江主要地市工業(yè)DEA效率及投入冗余率，表7是用馬姆奎斯特指數(shù)計(jì)算的20122015年各年度黑龍江地區(qū)整體的工業(yè)DEA效率，表2～表6中的綜合效率可以分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。大慶在五年間的DEA純技術(shù)效率和規(guī)模效率均達(dá)到1，說(shuō)明在黑龍江省區(qū)域范圍內(nèi)大慶的工業(yè)技術(shù)、要素規(guī)模及資源配置水平是最優(yōu)的。其次為哈爾濱，五年間均保持了DEA純技術(shù)有效，但是從2014年開(kāi)始，開(kāi)始呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減，說(shuō)明哈爾濱的工業(yè)發(fā)展未達(dá)到綜合有效（即綜合效率未達(dá)到1），出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，相對(duì)于技術(shù)而言，其工業(yè)規(guī)模應(yīng)該有一定程度的縮減才能保證資源的最優(yōu)配置。再次為綏化，綏化的工業(yè)發(fā)展在黑龍江地區(qū)屬于后來(lái)者居上，2011年和2012年綏化的工業(yè)處于擴(kuò)張期，呈現(xiàn)明顯的規(guī)模報(bào)酬遞增（規(guī)模效率分別為0.794irs和0.901irs），在此之后，綏化的綜合效率保持為1。佳木斯的發(fā)展情形與綏化相似，其工業(yè)DEA效率值在20132015年也表現(xiàn)良好。此外，本次決策單元的黑龍江其他區(qū)域的DEA效率值并不盡如人意，技術(shù)效率和規(guī)模瓶頸是限制這些地區(qū)工業(yè)發(fā)展的主要原因。從表2～表6 還可以看出，能源和人力的要素投入有較大的冗余，而資本投入沒(méi)有冗余，這說(shuō)明黑龍江的工業(yè)發(fā)展還處于粗獷式的勞動(dòng)密集型和能源依賴(lài)型，尚沒(méi)有轉(zhuǎn)型進(jìn)入以技術(shù)革新和進(jìn)步為主的技術(shù)主導(dǎo)型。

從表6末行平均值一欄可以看出，2015年，黑龍江省整體的綜合效率、技術(shù)效率及規(guī)模效率均達(dá)到5年來(lái)的最低值。結(jié)合表7也可以看出，從2012年到2015年，全要素生產(chǎn)率先高后低，其中技術(shù)效率呈逐年降低趨勢(shì)，之所以全要素生產(chǎn)率保持大于1，是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步的提高對(duì)全要素生產(chǎn)率作出了貢獻(xiàn)。通過(guò)對(duì)技術(shù)效率指標(biāo)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，黑龍江地區(qū)在2012到2015年間在純技術(shù)效率和規(guī)模效率都沒(méi)有呈現(xiàn)良好的表現(xiàn)，這也說(shuō)明黑龍江地區(qū)目前的工業(yè)技術(shù)水平和工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模之間出現(xiàn)了嚴(yán)重的不匹配，工業(yè)生產(chǎn)的資源得不到有效利用。從表8可以看出，黑龍江省12個(gè)地市除雙鴨山外，技術(shù)進(jìn)步全部高于技術(shù)效率，這部分說(shuō)明黑龍江的地市在工業(yè)發(fā)展中更愿意創(chuàng)新，而不是改進(jìn)。在技術(shù)效率的分解中，除哈爾濱、雙鴨山、大慶、伊春外，其余地市均為規(guī)模效應(yīng)大于純技術(shù)效率，說(shuō)明這些地市規(guī)模擴(kuò)張的企圖大于技術(shù)效率提高的傾向，這在一定程度上也印證了上面的結(jié)論。

三、改進(jìn)生態(tài)效率的政策建議

本文基于2011—2015年黑龍江省主要城市面板數(shù)據(jù)，利用DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)黑龍江省工業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，測(cè)度結(jié)果表明，黑龍江省區(qū)域工業(yè)生態(tài)效率總體水平比較低，大多數(shù)城市處在全省平均水平之下，城市之間的工業(yè)生態(tài)效率差距很大。針對(duì)黑龍江省實(shí)際狀況，提出以下政策建議：

（一）政府方面

政府應(yīng)出臺(tái)各種激勵(lì)措施，鼓勵(lì)企業(yè)大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，增加環(huán)保項(xiàng)目和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，全面開(kāi)展清潔生產(chǎn)和節(jié)能減排，從源頭遏制環(huán)境污染排放。同時(shí)，應(yīng)推行積極的財(cái)政及稅收政策用于改善生態(tài)環(huán)境，財(cái)政資金應(yīng)更多投入到用于避免環(huán)境污染的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面。創(chuàng)建相關(guān)利益機(jī)制，激勵(lì)企業(yè)增加科技研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，不斷改進(jìn)生產(chǎn)工藝，避免因破壞環(huán)境給社會(huì)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失。

（二）企業(yè)方面

企業(yè)應(yīng)成為工業(yè)生態(tài)效率提高的中堅(jiān)力量，在節(jié)約能源、保護(hù)環(huán)境、生態(tài)治理方面應(yīng)發(fā)揮更大作用。工業(yè)行業(yè)整體的技術(shù)進(jìn)步能夠提高資源產(chǎn)出率，因此工業(yè)企業(yè)應(yīng)在生產(chǎn)過(guò)程中增加節(jié)能減排、技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)投入，加大對(duì)新技術(shù)、新能源、新材料的研發(fā)與利用，增加R&D人員和經(jīng)費(fèi)的投入，形成環(huán)?？萍紕?chuàng)新的商品化和產(chǎn)業(yè)化，實(shí)現(xiàn)“政府政策激勵(lì)——企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——社會(huì)環(huán)境優(yōu)化——經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展”的良性循環(huán)。

[參考文獻(xiàn)]

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[責(zé)任編輯]王立國(guó)

Evaluation of Regional Industrial Ecological Efficiency based on Data Envelopment Analysis

LI Hongxing， SUN Ting， SU He

（Harbin University of Commerce School of Finance and public administration， Harbin，Heilongjiang，150028，China）

Abstract：Capital， labor and energy as input indicators， the gross industrial output value as output indicators， using data envelopment analysis method for the measurement and evaluation of Heilongjiang province and the 12 main city in 20112015 regional industrial ecological efficiency. The results show that the industrial ecological efficiency of Heilongjiang province and most of its major cities is on the low side， and tends to decline year by year. The technical efficiency and the bottleneck of scale are the main reasons for restricting the industrial development in these areas. Changing the mode of production and promoting technological innovation should be the main focus of public policy.

Key words：Industrial ecological efficiency； Data envelopment analysis； Lowcarbon development