黄保林

(东华理工大学，江西 南昌 330013)

江西省工业生态效率研究

黄保林

(东华理工大学，江西 南昌 330013)

指出了数据包络分析是进行地区生态效率测评的有效方法。考虑到影响工业生态效率的多种因素间的相互作用，运用变量间的显著性分析剔除与生态效率不紧密的因素，将显著性变量作为投入产出指标，以此计算出了江西省的工业生态效率。研究表明：江西省综合工业生态效率偏低，资源利用效率偏低，工业用水对生态效率的影响程度大于其它要素，可以通过约束三废排放、加强监督等措施来提升生态效率。

数据包络分析；显著性分析；工业生态效率

1 引言

江西省经济发展迅猛，处于工业化转型的关键时期，要保持快而稳步的发展，势必影响着自然资源与生态环境。经济的增长离不开生态环境的支撑，好的生态环境是可持续发展的根本基础，实现经济增长与生态环境的和谐平衡是推动江西省工业发展升级的重要保障。在有限的资源与生态环境的双重挑战下，怎样实现经济的增长、社会的稳定以及环境的协调发展已经成为了共识。改善工业资源效率和环境效率是提高工业生态效率的重要切入点，可以有效的促进工业经济与环境的协调发展。

生态效率最初由斯柴奥特格(Schaltegger)和斯达姆(Sturm)在1990 年提出，1992年WBCSD将生态效率引入到人类可持续发展的章程中，即以最小资源创造最大价值且可持续发展。黄和平、伍世安等[1](2010)运用改进的资源环境绩效指数(REPI)对江西省2000～2008年的资源环境绩效进行了评估，分析探讨了江西在中部地区的综合竞争力。马军[2](2012)对中国内蒙古2000～2009年区域生态效率进行测度和评价，提出了降低碳排放的对策。汪东和朱坦[3](2011)基于2003～2008年中国30省、自治区、直辖市的数据，总体的分析和评价各省市区的工业生态效率，并分析了影响工业生态效率的因素。岳媛媛、苏敬勤[4](2004)从生态效率的概念和原则谈起，借鉴国际企业实施生态效率的实践经验，结合中国工业企业的实情提出针对性的建议。本文从经济和环境两类指标入手，利用变量间的显著性分析，剔除与因变量不紧密的指标，以DEA模型评价江西省的工业生态效率，以此为根据提出提高生态效率的对策与建议。

2 DEA模型与指标的选取

2.1 研究方法与模型的建立

DEA模型是由著名的运筹学家A.Charnes，W.W.Cooper和 E.Rhodes于1978年首次提出的，以“相对效率”为基础，以多指标的投入、产出对相同类型的决策单位进行相对有效性或效益评价的一种分析方法，该方法应用运筹学中的线性规划对各单元的数据进行综合分析，用以判断决策单元是否位于生产前沿面上。以第j0个地区的生态效率为目标函数，记为E(Xj0，Yj0)，那么所有决策单元的效率指数皆为约束条件，经Charnes-Cooper变换得到的线性规划模型为：

minθ

λ，s-，s+≥0，j=1，2，…，n

在此模型中，结果介于0与1之间。若θ=1，且s-=0，s+=0，则当前测度的生态效率为DEA有效；若最优值θ=1，但s-≠0或s+≠0，则为DEA弱有效，可减少投入而保持产出不变，或投入不变的情况下，提高产出；若θ<1，则为DEA无效。

2.2 指标说明及数据来源

研究指标分为经济和资源环境类，考虑到与经济发展不紧密的关系，对相关指标进行显著性检验。鉴于此，本文选取的投入指标为工业增加值，产出指标为工业用水量、工业废气排放总量、工业二氧化硫排放量、工业氮氧化物排放量、能源消耗量。

研究数据来源于《江西统计年鉴2014》、《江西统计年鉴2013》以及江西各市统计年鉴，研究对象为江西省11市——南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶。

3 实证结果分析

3.1 效率值分析

运用DEAP2.1软件进行数据求解，计算得出2013年江西11市的效率值(表1)。

从技术效率角度分析，江西省有6个城市的纯技术效率达到最优，纯技术效率平均值为0.796，说明有接近20%的污染物排放和能源投入没有得到应有的产出，需要通过技术创新或产业升级等措施来提高生态效率。

表1 2013年江西工业生态效率

从规模效率角度分析，仅有南昌、吉安、抚州3个决策单元的规模效率达到最优状态，处于规模报酬递增的有5个决策单元，也就是说这5个城市的工业发展过程中，产出比例的增加大于工业废物的增加。规模报酬递减的有3个决策单元，也就是说这3个城市的工业发展过程中，其产出比例的增加小于工业废物的增加，可以淘汰污染过重的企业或入驻绿色环保的企业来提高生态效率。

综合效率处于生产前沿面的3个决策单元，分别是南昌、吉安、抚州，生态效率相比而言更优，占所有研究对象的27.27%，尚未达到最优状态的达72.73%。综合效率低于平均值的有5个，分别是景德镇、萍乡、九江、新余、上饶，占所有决策单元的45.45%。原因在于景德镇的规模效率处于较低的水平，因而综合效率下降；萍乡、九江的规模效率处于较高水平，但受制于技术水平，因而整体效率很低；新余和上饶处于两种不同的状态，其中，新余的技术水平和规模都处于低水平，而上饶的技术水平和规模不高也不低，从而综合效率低下。

3.2 投影值分析

根据计算的结果(表2)，只有3个决策单元处于最优状态，是什么原因引起的这种结果呢？投影值分析可以找到原因。

根据结果，处于生产前沿面的有3个决策单元，另外8个决策单元的效率值相对较低。这种差异如何进行改进呢？就投影值的结果而言，非生产前沿面地区投入要素过剩程度依次为工业氮氧化物排放量、能源消耗量、工业二氧化硫排放量、工业废气排放总量、工业用水量。其中工业氮氧化物排放过剩的4个决策单元分别是景德镇、萍乡、九江、上饶；能源消耗过高的有4个决策单元，分别是景德镇、萍乡、新余、上饶；二氧化硫排放过高的3个决策单元，分别是景德镇、萍乡、九江；工业废气排放过高的有2个决策单元，分别是新余和上饶；工业用水消耗过高的有1个决策单元，为新余。

表2 剩余变量和松弛变量

对于上述决策单元而言，减少相应的投入量，可以保持生态效率值不变，也就是说，这些决策单元的投入没有得到相应的回报，存在着薄弱环节。

3.3 投入要素变化分析

在评价生态效率时，减少或增加投入要素会对结果产生影响，通过改变投入要素的分析可以挖掘出各种变量因素对决策单元生态效率值的具体影响力强弱，为不同的决策单元今后的绩效改进指明了方向。本文依次改变工业用水量、工业废气排放总量、工业二氧化硫排放量、工业氮氧化物排放量、能源消耗量五大投入变量，将DEAP的结果绘制为图1。整体上看，五种投入要素中工业废气排放和工业用水对生态效率值的敏感度最强，其次为能源消耗，影响最小的为工业二氧化硫排放和工业氮氧化物排放。

从个体分析来看：第一，工业用水量的改变使赣州市的效率值提高了20.39%，呈现高度敏感；使宜春、上饶的效率值分别提高了4.16%和1.28%，敏感度较低；第二，工业废气排放总量的改变使鹰潭市的效率值提高了15.86%，呈现高度敏感；使新余、景德镇、萍乡的效率值分别降低了5.91%、4.81%、2.24%，敏感度较低；第三，工业二氧化硫排放量的改变使赣州、九江、上饶的效率值分别提高了2.58%、0.73%、0.32%，说明这一要素对上述决策单元呈现较低的敏感度；第四，工业氮氧化物排放量的改变使新余市的效率值提高了12.73%，呈现高度敏感；第五，能源消耗的改变使九江、赣州、上饶的效率值分别提高了9.73%、2.83%、3.03%，说明这一要素对上述决策单元呈现较低的敏感度。

4 结论与建议

本文利用DEA模型对江西省2013年的工业统计数据进行了分析，研究表明，江西省工业生态效率总体水平偏低，平均效率值仅有0.673，原因在于受到技术水平的限制，应该在落后地区考虑技术研发等措施。

投影值分析表明在一定条件下减少投入或增加产值，生态效率值是不变的。其中，景德镇的产值过低，二氧化硫、氮氧化物排放过高、能源消耗过高。萍乡二氧化硫、氮氧化物排放过高、能源消耗过高。九江的二氧化硫和氮氧化物排放过高。新余除了二氧化硫和氮氧化物的排放外，其余要素都存在过度消耗的状况。上饶则在废气排放、氮氧化物排放量、能源消耗这三个要素投入方面存在不足。

投入要素的敏感度分析表明敏感度最强的是工业废气排放和工业用水，其次为能源消耗，影响最小的为工业二氧化硫排放和工业氮氧化物排放。

图1 投入要素变化

对于江西地区生态发展的提出几点建议。①有效约束工业“三废”的排放，完善国家与地方的节能减排的相关政策与措施，可适当的加大排污费以此来惩罚或激励工业企业，使其在降低“三废”排放的同时发展经济；②技术创新，提升污水处理能力，越是水资源丰富的地方，越要减少污水的排放；③提高能源等要素的使用效率。江西省大多年份投入的资源没有得到有效的回报，说明要素的使用效率欠佳。尤其是能源消耗量，应该进一步合理资源配置，提高要素使用效率，才能进一步促进生态的发展；④提高政府和公众对节能减排和低碳发展的认识程度。可通过各种媒体宣传，增加人们对节能减排与低碳发展的认识，也可以进一步增加政府对节能减排与低碳发展的认识程度的提高，从而促进生态效率的提高。

[1]黄和平，伍世安.基于生态效率的资源环境绩效动态评估——以江西省为例[J].资源科学，2010(5)：234～931.

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2015-10-15

黄保林(1990—)男，湖北武汉人，东北理工大学硕士研究生。

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