基于SBM模型的省級(jí)第二產(chǎn)業(yè)可持續(xù)效率評(píng)價(jià)

許艷紅

摘 要：以二氧化碳排放為非期望產(chǎn)出，應(yīng)用DEA-SBM模型對(duì)我國30個(gè)省級(jí)區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)效率和投入產(chǎn)出松弛量進(jìn)行了測(cè)算分析。結(jié)果顯示不同省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程不同，北京、上海、廣東等經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的可持續(xù)效率值處于較高水平，而西部地區(qū)的甘肅、寧夏、新疆第二產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程緩慢。整體來看2006-2017年間各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中可持續(xù)效率得到一定提升，但離真正實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和資源有效利用尚有一段距離。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）;SBM模型;可持續(xù)效率評(píng)價(jià);第二產(chǎn)業(yè)

中圖分類號(hào)：F2 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.16723198.2022.06.001

0 引言

為了應(yīng)對(duì)氣候變化，中國政府意識(shí)到傳統(tǒng)的先污染后治理的老路早已行不通，高度重視節(jié)能減排問題，黨的十九屆五中全會(huì)提出的2035年基本實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化遠(yuǎn)景目標(biāo)中就包括“碳排放達(dá)峰后穩(wěn)中有降”。而第二產(chǎn)業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，同時(shí)也是國內(nèi)碳排放大戶，將其作為研究對(duì)象測(cè)算其可持續(xù)效率具有必要性，分析當(dāng)前可持續(xù)進(jìn)程，有利于各省區(qū)找準(zhǔn)發(fā)展定位，在保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí)兼顧環(huán)境效益，加快整體節(jié)能減排進(jìn)程。

關(guān)于可持續(xù)效率評(píng)價(jià)的研究范圍廣、方法多樣、層面不一。眾多學(xué)者分別從區(qū)域、省份、行業(yè)層面開展可持續(xù)效率分析，研究所涉及的方法有DEA模型、結(jié)構(gòu)方程模型、比值法和生命周期法等。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data envelopment analysis，DEA）自1978年Charnes和 Cooper等人提出以來，被廣泛用于各種評(píng)價(jià)場(chǎng)景。其求解便捷，能通過函數(shù)變化和模型修正來處理包含環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出的情形，近年來在能源和環(huán)境領(lǐng)域也得到不斷應(yīng)用和推廣。目前關(guān)于特定行業(yè)如制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)的可持續(xù)效率評(píng)價(jià)較多，很少有學(xué)者將第二產(chǎn)業(yè)作為整體進(jìn)行測(cè)算和評(píng)價(jià)，也缺少對(duì)低效率背后投入冗余或產(chǎn)出不足的進(jìn)一步分析。

本文以《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007-2018）和《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007-2018）為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來源，將就業(yè)人口、固定資產(chǎn)額和能源消耗量作為投入指標(biāo)，工業(yè)銷售產(chǎn)值為期望產(chǎn)出指標(biāo)，二氧化碳排放為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，測(cè)算了各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)效率，并進(jìn)一步對(duì)投入產(chǎn)出指標(biāo)松弛程度展開分析，為后續(xù)各省區(qū)找準(zhǔn)提升第二產(chǎn)業(yè)可持續(xù)效率的關(guān)鍵任務(wù)提供參考。結(jié)果顯示，各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)效率整體有了一定提升，但不同省區(qū)當(dāng)前所處可持續(xù)進(jìn)程不同，投入和排放冗余程度不一。

1 各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)可持續(xù)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

依據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性、代表性和全面性，時(shí)間跨度為2006-2017年，本研究選取的研究對(duì)象為2006-2017年中國30個(gè)省區(qū)（西藏及港、澳、臺(tái)地區(qū)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，故不做分析）第二產(chǎn)業(yè)的相關(guān)投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，具體指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來源介紹如表1所示。

2 DEA-SBM模型

借助于matlab軟件對(duì)模型求解可得到30個(gè)省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)效率值及松弛量情況，30個(gè)省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)2006年、2017年及觀察年份期間的效率平均情況如表2所示。

一定程度上來說，2017年的可持續(xù)效率值和觀測(cè)年份內(nèi)平均效率值均高于2006年的效率值可以表明當(dāng)前第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中可持續(xù)性得到一定提升，表2中除了上海市、黑龍江省、遼寧省、山西省、甘肅省外，其余省區(qū)2017年的可持續(xù)效率值和觀測(cè)年份內(nèi)平均效率值均高于2006年的效率值，表明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)的不斷進(jìn)步及環(huán)保的加大投入，整體可持續(xù)發(fā)展取得了一定進(jìn)步?？紤]到黑龍江省、遼寧省、甘肅省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和技術(shù)創(chuàng)新等因素，出現(xiàn)停滯不前甚至退后可能跟自身行業(yè)發(fā)展模式粗放、節(jié)能減排技術(shù)應(yīng)用不足、資源有效轉(zhuǎn)化不夠有關(guān)。不同省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中可持續(xù)效率存在一定差異，像內(nèi)蒙古的效率均值為1，這跟該省份工業(yè)規(guī)模相對(duì)小但注重精細(xì)化生產(chǎn)、加工業(yè)現(xiàn)代化水平較高、政府高度重視環(huán)保有關(guān)。廣東省、北京市、上海市位列可持續(xù)效率均值前5，這與其技術(shù)創(chuàng)新性強(qiáng)、發(fā)展過程中不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加大低碳生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用有很大關(guān)系。另外像西部地區(qū)的寧夏自治區(qū)、新疆自治區(qū)和甘肅省的第二產(chǎn)業(yè)可持續(xù)效率均值低于0.5，表明生產(chǎn)過程中存在著過量的排放和不足的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，這也與經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中忽視環(huán)境效益、創(chuàng)新能力弱、行業(yè)目前尚處于粗放式發(fā)展階段的實(shí)際省情相關(guān)。

3.2 排放相關(guān)指標(biāo)的松弛量分析

松弛量大小會(huì)影響效率值的高低，可通過探究松弛量的來源和值大小，進(jìn)一步分析各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)后續(xù)提升可持續(xù)發(fā)展能力的重點(diǎn)優(yōu)化方向。測(cè)算結(jié)果顯示大部分省區(qū)可持續(xù)效率值低于1的主要原因?yàn)橥度肴哂嗪瓦^量的二氧化碳排放，基本不存在產(chǎn)出不足的情況。由于在第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，固定資產(chǎn)投入是影響機(jī)械化水平的重要因素，提升可持續(xù)發(fā)展效率的關(guān)鍵在于不降低當(dāng)前經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的基礎(chǔ)上盡可能的降低能源投入和二氧化碳排放，故本文重點(diǎn)分析了固定資產(chǎn)、能源、二氧化碳排放的松弛量情況，以便于各省區(qū)更好的識(shí)別出未來提升第二產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展程度所需做的努力。圖1展示了各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)3個(gè)指標(biāo)的松弛比例及第一過量指標(biāo)情況。

由圖1可以看出，除內(nèi)蒙古自治區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)效率一直保持在1，投入產(chǎn)出不存在松弛量情況外，其他省區(qū)在發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)過程中均存在一定比例的過量固定資產(chǎn)和能源投入及二氧化碳排放，且首要過量指標(biāo)存在差異。暫不考慮就業(yè)人口的冗余，其中3個(gè)省區(qū)的第一過量指標(biāo)為固定資產(chǎn)，17個(gè)省區(qū)的第一過量指標(biāo)為能源，9個(gè)省區(qū)的第一過量指標(biāo)為二氧化碳。可以看出超過一半的省區(qū)可持續(xù)效率的重要影響因素為能源投入，能源消耗過程中會(huì)產(chǎn)生一定的二氧化碳，加強(qiáng)能源的有效轉(zhuǎn)化，從根源控制二氧化碳的過量排放，是改善可持續(xù)效率的關(guān)鍵。另外黑龍江省、遼寧省、浙江省3個(gè)省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的第一過量指標(biāo)為固定資產(chǎn)投入，表明省份在發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)過程中，固定資產(chǎn)投入過量相較于能源冗余的情況更為嚴(yán)重，固定資產(chǎn)的投入沒能很好的為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長(zhǎng)貢獻(xiàn)出應(yīng)有的力量，這也反映出并非固定資產(chǎn)投入越多越好，應(yīng)結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際，配備相應(yīng)比例的其他資源投入。

進(jìn)一步觀察各省區(qū)3個(gè)指標(biāo)松弛量占原指標(biāo)的比例可以看出不同省區(qū)的過量程度存在一定差異。上海市、北京市、廣東省3個(gè)省市的松弛量占原指標(biāo)的比例不超過10%，表明其可持續(xù)發(fā)展水平較高、投入排放冗余現(xiàn)象不嚴(yán)重。另外山西省、寧夏自治區(qū)、甘肅省3個(gè)省區(qū)2個(gè)指標(biāo)的松弛量占原指標(biāo)比例超過了30%，投入排放過量問題較為突出，未來提升可持續(xù)發(fā)展能力的關(guān)鍵是控制資源投入，加強(qiáng)能源在生產(chǎn)中的充分利用，促進(jìn)資源與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出間的有效轉(zhuǎn)化。

3 結(jié)論

整體而言，各省區(qū)發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)過程中離實(shí)現(xiàn)真正的可持續(xù)發(fā)展尚有一段距離，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度高、創(chuàng)新能力強(qiáng)的地區(qū)在發(fā)展低碳綠色第二產(chǎn)業(yè)上具備一定優(yōu)勢(shì)，而西部地區(qū)一些省份行業(yè)可持續(xù)效率值相對(duì)較低，有其自然原因，也有社會(huì)經(jīng)濟(jì)和歷史原因，可持續(xù)發(fā)展能力的提高不可能一蹴而就，但可找準(zhǔn)方向逐步優(yōu)化調(diào)整。結(jié)合具體指標(biāo)松弛程度來看，固定資產(chǎn)投入過量的省區(qū)在未來發(fā)展過程中應(yīng)注重設(shè)備的合理投入，能源冗余和二氧化碳排放過量的省區(qū)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注能源的有效轉(zhuǎn)化，改善能源的不充分利用情況。

為了能夠較好的提升國家整體可持續(xù)發(fā)展水平，各省級(jí)區(qū)域應(yīng)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)和資源間的協(xié)調(diào)流動(dòng)，進(jìn)行資源、信息、基礎(chǔ)設(shè)施共享，互相借鑒先進(jìn)技術(shù)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，各盡所長(zhǎng)，共同推動(dòng)各項(xiàng)投入資源的有效利用，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)足發(fā)展。另外行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展離不開政策的支持和引導(dǎo)，政府可給予一定的財(cái)政支持保障先進(jìn)工藝的實(shí)施以增強(qiáng)制造企業(yè)改革的信心。企業(yè)在發(fā)展過程中應(yīng)具備一定的社會(huì)責(zé)任，加大環(huán)保技術(shù)的投入，樹立綠色發(fā)展才是可持續(xù)發(fā)展的理念，真正把節(jié)能減排化為企業(yè)發(fā)展的內(nèi)在需求，不可只關(guān)注眼前短期利益，節(jié)能減排的實(shí)現(xiàn)很大程度上是資源充分利用和高生產(chǎn)效率的體現(xiàn)。政府、企業(yè)、社會(huì)多方聯(lián)動(dòng)，共同朝著可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)努力，國家第二產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量綠色增長(zhǎng)指日可待。

參考文獻(xiàn)

[1]Charnes A，Cooper，W W，Rhodes E.Measuring efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research，1978，（2）.

[2]劉清春，孔令群，安澤揚(yáng).中國制造業(yè)能源相關(guān)的碳排放因素分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014，（24）.

[3]Tone，K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research，2001，（130）.

[4]Tone，K.Dealing with Undesirable Outputs in DEA： A Slacks Based Measure （SBM） Approach[J].The operations Research Society of Japan，2004，（1）.