李红星 孙婷 苏荷

[摘要]将资本、劳动、能源作为投入指标，将工业生产总值作为产出指标，运用数据包络分析法对黑龙江省及其12个主要城市2011—2015年的区域工业生态效率进行测度和评价。结果显示，黑龙江省及其大部分主要城市工业生态效率偏低，并趋于逐年走低的态势，技术效率和规模瓶颈是限制这些地区工业发展的主要原因。转变生产方式、推進技术创新应是公共政策的主要着眼点。

[关键词]工业生态效率；数据包络分析；低碳发展

[中图分类号]F062.2[文献标志码]A[文章编号]10036121（2017）04005304

1990年Schaltegger和Sturm最先提出生态效率的概念，即增加的价值与增加的环境影响的比值，[1]以此衡量生态发展水平。计算生态效率的常用方法主要有价值影响比值计算方法[2]和数据包络分析法，价值影响比值计算方法受到大家普遍接受的计算公式是：生态效率=产品或服务的价值/环境影响[2]，由于生态效率计算目标不同，因此产品或服务的价值和环境影响数值的确定不容易统一。数据包络分析是以“相对效率”概念为基础，根据多指标投入和多指标产出对相同类型的决策单位（企业或者企业内部门）进行相对有效性或效益评价的一种系统分析方法[3]，DEA方法优点在于可以有效地减小环境指标赋权方法的主观性影响，因为它摒弃了传统主观的赋权方法，采用统计学方法自动赋权。[4]

从现有文献发现，学者对生态效率的认识、测算方法及相关应用都有一定的研究，国内外学者已经对生态效率及工业生态效率有了较为系统和深入的认识，运用多种方法对不同区域内的工业生态学效率进行测算，对相关区域低碳发展及生态文明建设起到了重要作用。重工业是黑龙江省传统经济的重要支柱之一，在落后生产方式下，自然资源使用效率偏低，环境压力较大。因此，有必要探索通过工业生态效率的不断提高，推动黑龙江省生态功能区建设及全省生态文明建设进程的有效路径。本文将数据包络分析法运用到工业生态效率评价的实证研究中，对黑龙江省2011—2015年的工业生态效率进行评价，根据评价结果，针对政府和企业两个主体提出生态改进措施。

一、评价指标选取与数据采集

（一）投入指标

本文主要从工业资源消耗的角度选取资本、劳动、能源三类投入指标，其中资本和劳动作为传统投入要素，本文以“工业企业固定资产合计（亿元）”和“工业从业平均人数（人）” 表示。能源要素本文参考庄宇[5]、陈诗一[6]等人的研究，也将其视作投入指标，用“规模以上工业企业能源消耗总值（万吨标准煤）”表示。

（二）产出指标

产出指标是用于体现社会中工业主体提供工业产品或服务的经济价值，本文选择黑龙江省主要城市“工业生产总值（亿元）”作为效率评价的产出指标。

（三）数据说明

本研究选择哈尔滨、齐齐哈尔、鸡西、鹤岗、双鸭山、大庆、伊春、佳木斯、七台河、牡丹江、黑河、绥化十二个地市作为决策单元，研究所用投入产出指标数据均来源于20102016年的《黑龙江省统计年鉴》。表1是所用变量的描述性统计。

二、实证分析

首先考察每一年度各地市的工业DEA效率及投入冗余率，其次采用面板数据分析2011—2015年黑龙江省的工业DEA效率。数据分析结果如表2～表8。其中表2～表6是用BCC模型计算的各年度黑龙江主要地市工业DEA效率及投入冗余率，表7是用马姆奎斯特指数计算的20122015年各年度黑龙江地区整体的工业DEA效率，表2～表6中的综合效率可以分解为纯技术效率和规模效率。大庆在五年间的DEA纯技术效率和规模效率均达到1，说明在黑龙江省区域范围内大庆的工业技术、要素规模及资源配置水平是最优的。其次为哈尔滨，五年间均保持了DEA纯技术有效，但是从2014年开始，开始呈现规模报酬递减，说明哈尔滨的工业发展未达到综合有效（即综合效率未达到1），出现了规模不经济，相对于技术而言，其工业规模应该有一定程度的缩减才能保证资源的最优配置。再次为绥化，绥化的工业发展在黑龙江地区属于后来者居上，2011年和2012年绥化的工业处于扩张期，呈现明显的规模报酬递增（规模效率分别为0.794irs和0.901irs），在此之后，绥化的综合效率保持为1。佳木斯的发展情形与绥化相似，其工业DEA效率值在20132015年也表现良好。此外，本次决策单元的黑龙江其他区域的DEA效率值并不尽如人意，技术效率和规模瓶颈是限制这些地区工业发展的主要原因。从表2～表6 还可以看出，能源和人力的要素投入有较大的冗余，而资本投入没有冗余，这说明黑龙江的工业发展还处于粗犷式的劳动密集型和能源依赖型，尚没有转型进入以技术革新和进步为主的技术主导型。

从表6末行平均值一栏可以看出，2015年，黑龙江省整体的综合效率、技术效率及规模效率均达到5年来的最低值。结合表7也可以看出，从2012年到2015年，全要素生产率先高后低，其中技术效率呈逐年降低趋势，之所以全要素生产率保持大于1，是因为技术进步的提高对全要素生产率作出了贡献。通过对技术效率指标进一步分析发现，黑龙江地区在2012到2015年间在纯技术效率和规模效率都没有呈现良好的表现，这也说明黑龙江地区目前的工业技术水平和工业生产规模之间出现了严重的不匹配，工业生产的资源得不到有效利用。从表8可以看出，黑龙江省12个地市除双鸭山外，技术进步全部高于技术效率，这部分说明黑龙江的地市在工业发展中更愿意创新，而不是改进。在技术效率的分解中，除哈尔滨、双鸭山、大庆、伊春外，其余地市均为规模效应大于纯技术效率，说明这些地市规模扩张的企图大于技术效率提高的倾向，这在一定程度上也印证了上面的结论。

三、改进生态效率的政策建议

本文基于2011—2015年黑龙江省主要城市面板数据，利用DEA模型和Malmquist生产率指数对黑龙江省工业生态效率进行测度，测度结果表明，黑龙江省区域工业生态效率总体水平比较低，大多数城市处在全省平均水平之下，城市之间的工业生态效率差距很大。针对黑龙江省实际状况，提出以下政策建议：

（一）政府方面

政府應出台各种激励措施，鼓励企业大力发展循环经济，增加环保项目和产业的发展，全面开展清洁生产和节能减排，从源头遏制环境污染排放。同时，应推行积极的财政及税收政策用于改善生态环境，财政资金应更多投入到用于避免环境污染的基础设施建设方面。创建相关利益机制，激励企业增加科技研发与技术创新，不断改进生产工艺，避免因破坏环境给社会带来经济损失。

（二）企业方面

企业应成为工业生态效率提高的中坚力量，在节约能源、保护环境、生态治理方面应发挥更大作用。工业行业整体的技术进步能够提高资源产出率，因此工业企业应在生产过程中增加节能减排、技术创新的相关投入，加大对新技术、新能源、新材料的研发与利用，增加R&D人员和经费的投入，形成环保科技创新的商品化和产业化，实现“政府政策激励——企业技术创新——社会环境优化——经济可持续发展”的良性循环。

[参考文献]

[1]Schaltegger.Sturm.Okologische rationalitat：Ansatzpunkte zur ausgestaltung yon okologieorienttierten management instrumenten[J].Die Unternehmung，1990（4）：273290.

[2]WBCSD.Ecoefficient Leadership for improved Economic and Environmental Performance[M].Geneva：WBCSD，1996：316.

[3]Wei QL. Data Envelopment Analysis[M]. Beijing： Science Press， 2004.5960.

[4]吕彬，杨建新. 生态效率方法研究进展与应用[J].生态学报，2006（11）：38983893.

[5]庄宇，李庆果.区域生态环境经济效率的数据包络分析[J].工业工程，2008（4）：9398.

[6]陈诗一.中国的绿色工业革命：基于环境全要素生产率视角的解释（19802008）[J].经济研究，2010（11）：2134，58.

[7]王立国.中国特色社会主义市场经济下公平与效率的认识与实践[J].生产力研究，2011（4）：120121+143.

[责任编辑]王立国

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