曹嘉琪， 张英奎， 徐晓萌， 房柏莹

北京化工大学， 北京 100029

山东省工业化、城镇化进程的快速推进增加了化学需氧量(COD)、氨氮及总磷等污染物的排放. 为加强污水排放监控，自2015年出台《进一步加强对污水处理厂和入管企业环境执法监管》和《山东省落实〈水污染防治行动计划〉实施方案》以来，山东省污染物排放控制取得显著成效，2017年污水处理效率超过我国60%的省份，但仍存在排放不达标、污染物处理效率低下的问题. 因此，科学分析现有污水处理效率问题将有助于探明排放不达标问题的制约因素，帮助环保部门制定政策，促进污水处理行业的健康发展.

目前在污水处理厂效率评价中应用最广泛的是数据包络法(Data Envelopment Analysis，DEA). 李鑫等[1-4]从我国区域分类角度对污水治理效率进行了评估，对比区域差异并探究影响效率的关键因素；Hernandez等[5-11]以污水处理厂为单元进行效率评价，得出技术、规模、日处理能力等为效率的制约因素；胡伟等[12-17]对污水处理效率制约因素及其影响程度进行评价，但缺乏进一步探究和提升效率的建议. 以上研究都对污水处理效率问题作出了分析，具有一定的参考意义，但所用的DEA模型在径向性方面均存在缺陷，测算结果存在偏差.

为改进传统DEA模型的缺陷，一些学者通过SBM-Undesirable模型引入非期望产出指标进行效率分析. 刘云浪等[18]对矿业废水治理效率时间演化及行业分布特征进行评价，在此基础上分析效率低下行业可采取的改进措施；李珊珊等[19]通过构建减排模型，对我国各省(自治区、直辖市)污水减排潜力进行测算和评价；……