彭 毅,聂规划

(1.武汉理工大学经济学院,湖北武汉 430070;2.中国中煤能源集团有限公司,北京 100120)

基于DEA的煤炭行业企业生态效率评价方法

彭 毅1,2,聂规划1

(1.武汉理工大学经济学院,湖北武汉 430070;2.中国中煤能源集团有限公司,北京 100120)

为探索我国煤炭行业的生态效率的评价方法,构建了针对煤炭行业的生态效率的评价指标体系,并对利用DEA的评价方法对煤炭行业的生态效率进行评价的可行性、科学性进行了实证研究。

DEA;煤炭行业;生态效率评价

煤炭行业是对环境具有一定污染影响的行业。在煤炭的开采、利用、外运等生产过程中都会对周围环境产生一定的影响,如造成水质污染,空气污染、噪声污染、土地塌陷等问题。

生态效率是对企业环境经济绩效评估的一种重要标准,许多国家都针对不同的行业制定了不同层面的反映生态效率指标体系。生态效率也由单个的企业逐渐扩展到相同行业不同企业之间的一种相对的评价。从行业的角度来对生态效率进行评估和考量,既能对企业的经济绩效和环境绩效起到提高的作用,同时也能对不同企业间的生产技术、生产流程、具体产品进行一个系统的比较,找出其优劣性所在。

1 煤炭行业生态效率

自 1992年生态效率的概念[1]被首次提出后,大量的研究机构对其进行了广泛深入的研究,提出了多种不同的定义,其中最为普遍的是以世界可持续发展工商业联合会 (WBCSD)做出的定义：通过提供具有价格优势的服务和商品,在满足人类高质量生活需求的同时,把整个生命周期中对环境影响降到至少与地球的估计承载力一致的水平上。此定义中的核心意思即为实现“环境影响最小化,产品价值最大化”[2]。在本文中,以煤炭行业为生态效率评价的应用对象,来讨论生态效率评价对企业在追求经济利润的过程中实现企业与社会、环境和谐共处的用处所在。

生态效率的通常的计算方法主要有 3种：价值-影响比值法[3]、数据包络分析 (DEA)[4]法、生态成本价值法[5]。相比其他两种方法,DEA方法更适合用来评价煤炭产业的生态效率,由于其没有量纲的特点,可以用来对煤炭行业中具有多个输入和多个输出的相对有效性进行评价,并可以有效减小指标赋权时的主观影响性。另外,DEA方法对于行业的投入和行业的产出之间存在的函数形式不需要进行事先的假设,可以采用更简化的算法。这些都能使其在对某个行业的生态效率进行评价的时候,成为一条更便捷的评价途径。

2 生态效率评价模型构建

由于生态效率评价的指标和方法的选取与要达到的评价的尺度和评价的目的有着非常密切的关系,因此,从何途径获取何种数据,对什么进行评价就成为一个需要事先明确的内容。

2.1 指标体系的构建和数据来源

构建生态效率的指标应能全面地反映产品的整个生产过程,而对某个行业建立生态指标体系,更是要同该行业的企业所具有的生产技术特性相结合。并且还应该考虑到指标能够体现出生态效率方面的内涵。对于煤炭行业的企业来说,就是对企业的资源利用、污染排放、能源消耗等若干方面在指标中要有体现,另外,指标的权威性和实用性也应注意。本文中指标体系构建的基本思路如图 1。

图1 生态效率评价指标体系构建思路

指标体系是一个有机的整体[6],在本文中将煤炭行业的生态效率指标分为经济类指标、生态环境类指标、资源类指标。通过这 3类指标,体现生态效率的内涵以及相关行业的技术经济特点。

根据煤炭企业的技术经济特性以及生产特征,构建煤炭企业生态效率评价指标体系中的 34个变量指标,用来对企业的环境影响、经济价值、资源消耗进行度量。具体构成如表 1所示。

2.2 生态效率 DEA计算模型

建立合适的指标体系,完成数据收集并运用合适的综合评价方法,对目标行业的生态效率进行客观的评价可以了解该行业的发展质量和水平,了解其节能减排的潜力,明确其发展方向和发展重点。鉴于DEA方法在多输入和多产出的综合评价中表现出来的优越性,利用 DEA方法对煤炭行业生态效率进行评价。

DEA模型包括 CCR,BCC,CCGSS等多种形式,根据应用背景和评价目的,选择使用规模收益不变的 CCR模型和 CCGSS(C2GS2)模型。模型中假设有 n个 DMU单元,1个单元有 m个输入,s个输出。

CCR模型是假定决策单元的规模收益不变的效率评价模型,可表示为：

表1 煤炭企业生态效率指标体系变量指标

其中 xj0,yj0表示其中第 j0个 DMU第 i项输入和第 r项输出。

另外一个模型是 CCGSS模型,通常用来评价各个DMU间的纯技术有效性。这里采用将上述两个模型结合使用的方法,从不同侧面对煤炭行业的技术效率、规模收益、整体效率进行充分评价。

在对煤炭行业进行生态效率评价的 DEA模型中,7个相关企业对应着 7个决策单元 DMUi,i=1,2,…,7),7个相关企业为中煤集团下属的山西平朔、离柳、乡宁矿区,江苏大屯矿区,内蒙古鄂尔多斯矿区,陕西榆林矿区,黑龙江依兰矿区。在这些企业中,既有行业的共性也有行业的特性,因此,以其为经营效率和生态效率评价对象,其结果具有说服力。

以往利用DEA模型进行评价计算时,总是遵循小投入高产出的思路来进行评价,但在生态效率的评价上,则存在着在期望和不期望两方面都会有产出这一特性。例如,一个洗煤厂在生产精煤的同时,也产出煤泥和灰尘等污染物,精煤是期望产物,而矸石、CO2和灰尘等则是不期望产物。因此,对DEA模型的指标处理思路必须做一些适当的改变来适应生态效率评价的需要,本文中采用的方法是将污染物作为非期望的投入指标代入模型中,对煤炭产业的生态效率做出评价。

从本文建立的指标体系中选取企业固定资产净值以及企业的员工人数作为输入指标;选取企业的主营业务收入作为输出指标对企业的经营效率进行评价。在对企业的生态效率进行评价时,则选取企业总资产、员工人数作为评价的输入指标,将企业的销售收入作为模型的期望输出指标,而将废水、废渣的产生量作为非期望输出指标。利用这些指标对企业的生态效率进行评价。生态效率评价指标原始数据如表 2,表 3。

表2 煤炭企业生态效率评价指标

表3 煤炭企业经营效率评价指标

3 结果分析及讨论

将表 2,表 3的数据带入前述 DEA模型计算,可得结果如表 4,表 5。

表4 企业生态效率评价结果

表5 企业经营效率综合评价

从表 4,表 5中的评价结果来看,不同煤炭企业的经营效率和生态效率的评价结果并不一致。在评价中考虑了环境因素的生态效率评价和企业经营效率的评价结果有着较大的不同。生态效率的高低与企业的规模和经营效率的好坏之间不存在必然的联系,而企业对非期望输出的处理能力是决定生态效率的重要影响因素之一。

从表 4,表 5的评价数据结果可以看出：企业的规模大小以及经营效率的优劣并不能成为企业生态效率的决定因子,而企业对非期望输出的处理能力的大小是决定企业生态效率高低的重要因素。

从技术有效性、整体有效性、规模收益变化对评价结果做具体的分析：

(1)对 7个不同企业在经营效率的评价结果表中的技术有效性数据可以看出,2,3,4,7这 4个企业都达到了技术有效,其中的 2,3,7这 3个企业则是同时达到了两种有效性,而根据生态效率的评价结果表中的数据来看,结果为 3,5,6,7达到技术有效,其中企业 5,6,7同时达到了两种有效性,评价结果存差异,说明企业的经营效率受企业的非期望输出的影响,而企业的非期望输出又和企业对生产过程中的废弃物处理能力相关。

(2)从企业 2,3,4,6,7在生态效率和经营效率的评价中,DEA整体有效性方面的数据可以看出,企业的实际经营情况会受环境因素的影响,企业的长久发展必须考虑提高企业的生态效率。如：在经营效率的评价结果中显示企业 2,3,7达到整体有效,而在生态效率评价中,只剩下 7达到整体有效,其他的则存在不同程度的下滑现象,而未达标的企业 5,6则在生态效率评价结果中反映出达到了整体有效标准,企业 5这样的情况很好地说明了低废弃物排放有助于企业的生态效率的提高。

(3)从 7个企业在评价结果表中的规模收益变化数据可以看出经营效率评价结果和生态效率评价结果存在着差异性,如：经营效率评价中企业2,3,7规模收益没有变化,表明企业应该保持当前的投入;企业 5,6为递增,表明应该增大投入来提高企业经营效率;企业 1,4为递减,说明应该缩小投入规模。从在生态效率的评价结果表来看,则表现为企业 5,6,7不变,企业 2,3递增,企业 1,4递减,说明经营效率不能成为决定企业规模变化的惟一因素,从企业长久发展角度来看,规模变化既要考虑企业的经营效率也要考虑企业生态效率。

4 结论

同类型企业在经营效率和生态效率上的评价结果存在着相异性,生态效率的评价对于企业来说是一种可持续发展的决策依据,而不是一种同企业的经营效率存在着某种必然联系的因素。影响企业生态效率的一个重要因素是企业对生产过程中的非期望输出的处理能力,通过本文的实证可以看出,对像煤炭行业企业这种具有多输入,多输出生产特性的相对有效性分析,数据包络分析方法 (DEA)是适用的。

[1]Stigson B.What is eco-efficiency? [M].Sydney：WBCSD,1999.

[2]World Business Council for Sustainable Development.Eco-Efficiency：Creating More Value with Less Impact[A].2000.

[3]World Business Council for Sustainable Development.Changing Course：A Global Business Perspective on Development and the Environment[M].Cambidge：M IT Press,1992.

[4]Chames,A.,Cooper,W.W.,Rhodes,E..Measuring the efficiency of decision making units[J].European Jounral of Operational Researeh,1978(2)：429-444.

[5]Joost GV,Arianne B,Han CB.Communicating the Eco-Efficiency of Products and Services by Means of the Eco-Costs/Value Model[J].Journal of Cleaner Production,2002,10(1)：57-67.

[6]周国梅,彭 昊,曹凤中 .循环经济和工业生态效率指标体系 [J].城市环境与城市生态,2003,16(6)：201-204.

[责任编辑：施红霞 ]

Ecological Efficiency Evaluation of Chinese Coal Industry Based on DEA

PENG Yi1,2,NIE Gui-hua1
(1.Economics School,Wuhan University,Wuhan 430070,China;2.China Coal Energy Group Co.,Ltd,Beijing 100120,China)

An evaluation system of ecological efficiency for coal industry was set up.Feasibility and scientific quality of ecological efficiency by applying DEA evaluation method was researched.

DEA;coal industry;ecological efficiency evaluation

X14

A

1006-6225(2011)02-0110-04

2011-02-22

彭 毅 (1962-),男,安徽望江人,高级工程师,中国中煤能源集团有限公司党委常委,总会计师,中国中煤能源股份有限公司副董事长。