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1、基于SBM 模型的我国工业各行业生态效率分析 摘要：本文基于2005-2009年我国39个工业行业5年的面板数据，利用数据包络分析模型（SBM模型）对我国工业各行业的生态效率进行了分析和评价。在已有文献的基础上，将产出分为期望产出和非期望产出两大类，分别利用不考虑非期望产出的SBM模型以及考虑非期望产出的SBM 模型，对各行业生态效率进行计算和比较，得出考虑环境因素下我国工业生态效率低于不考虑非期望产出情况下传统的经济效率。关键词：生态效率；非期望产出；DEA；SBM 模型Abstract：This paper, based on five years penal data of Chinas
2、 39 industrial sectors from 2005 to 2009, using Data Envelopment Analysis model (SBM model),analyzed and evaluated the eco-efficiency of Chinese industrial sectors. On the basis of existing literature, this paper divided outputs into desired outputs and undesired outputs, by not considering undesire
3、d outputs of SBM model and considering undesired outputs of SBM model separately, calculated and compared the eco-efficiency of each industrial sector. Finally we came to the conclusion that the efficiency of industrial which based on undesirable outputs is lower than the traditional economy efficie
4、ncy not considering the undesired outputs. Key words： Ecological efficiency；Undesirable output；Data Envelope Analysis；Slacks-based Measure model一、 引言当今世界, 随着全球经济的快速发展, 资源的不断消耗,人类社会面临着许多共同的挑战，如全球气候变暖、能源资源紧缺、生态环境恶化等。中国作为世界上最大的发展中国家,当前工业化、城市化发展迅速,再加上人口多等因素，将面临比其他国家更大的挑战。为了应对全球环境问题的挑战, 各国急需科学理论的指导，生态效率（
5、eco-efficiency）也因此应运而生，成为众多学者研究的一个新课题。改革开放以来，我国经济迅速发展，国内生产总值由 1978 年的 36452 亿元增长到 2010 年的亿元。作为国民经济中一个十分重要的物质生产部门-工业也迎来了前所未有的快速发展时期。近年来我国工业总产值大幅增加，根据国家统计局数据，2003 年我国规模以上工业总产值为.22 亿元，2010 年已经达到.54 亿元，增长了近 4 倍。但由于长期以来，我国走的是传统工业化道路，优先发展重工业，导致经济增长主要依靠高投入、高消耗，我国工业的快速发展与生态环境的破坏是同步进行的；而且一些地区为了追求当地 GDP 的增加对资
6、源采取掠夺式的开发和利用使得生态环境问题进一步恶化，虽然有些地方得到了一定得改善，但总体恶化的趋势尚未得到根本遏制，生态环境压力继续加大。根据中国环境统计年鉴的数据，2003 年我国工业固体废弃物、工业废气排放量分别为万吨和亿立方米，2010 年的工业固体废弃物、工业废气排放量分别为万吨和亿立方米，是 2003 年的近 2.4 倍和 2.6 倍。下图是 2003-2010 年我国工业固体废弃物、工业废气及工业废水排放量变化趋势：2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010010000020000030000040000050000060000070000080
7、0000工 业 总 产 值工 业 固 体 废 弃 物工 业 废 气图1 2003-2010我国工业总产值、工业固体废弃物及工业废水排放变化趋势由上表可知，近年来，我国工业总产值的变化趋势与工业固体废弃物排放量以及工业废气排放量的变化趋势基本上是一致的，即我国工业的迅速发展是以生态环境的破坏为代价的。为此，我国必须深入贯彻落实科学发展观，进一步制定严格的节能减排措施。 为了进一步贯彻落实科学发展观，加快转变经济发展方式，在基本完成“十一五”规划目标的基础上，我国“十二五” 规划对节能减排的总体要求和主要目标是：到 2015 年，全国万元国内生产总值能耗下降到 0.869 吨标准煤（按2005 年
8、价格计算），比 2010 年的 1.034 吨标准煤下降 16%，比 2005 年的 1.276吨标准煤下降 32%；“十二五”期间，实现节约能源 6.7 亿吨标准煤。2015 年，全国化学需氧量和二氧化硫排放总量分别控制在 2347.6 万吨、2086.4 万吨，比2010 年的 2551.7 万吨、2267.8 万吨分别下降 8%；全国氨氮和氮氧化物排放总量分别控制在 238.0 万吨、2046.2 万吨，比 2010 年的 264.4 万吨、2273.6 万吨分别下降 10%。二、文献综述本文所说的效率包括两部分：技术效率和配置效率。前者是指现有资源的最有利用能力，即在要素投入给定的条件
9、下实现最大产出，或者是给定产出水平下使得投入要素最小化的能力。一项经济活动只有同时实现技术效率和配置效率才能最终获得最大的经济效益。目前，国内外对工业行业效率的研究很多，大多集中在工业技术效率和能源效率的讨论上：Zheng et al.【1】 采用数据包络分析方法(DEA) 研究中国各地区国有企业、集体企业和乡镇企业的技术效率,发现在沿海、中部和西部地区中沿海地区企业的效率较高。HU 等 【2】 基于全要素生产率框架,选用能源、资本、劳动、农作物种植面积作为投入指标，以地区GDP 作为产出指标,采用DEA方法对1995-2002年我国各地区的全要素能源效率进行了比较研究。涂正革 【3】 根据我
10、国30个省市地区要素资源投入、工业产出和污染排放数据，计算各地区环境技术效率, 衡量环境与工业增长的协调性，并对环境技术效率的差异进行了回归分析。王喜平、姜晔 【4】 基于投入导向的DEA模型，将资本、劳动等非能源投入要素固定，比较分析了我国29个省市自治区未考虑非期望产出、考虑非期望产出以及同时考虑非期望产出和环境管制的单纯的能源效率。生态效率最早是由Schaltegger和Sturm于1990年提出的。 1992年，世界可持续发展工商委员会（World Business Council of Sustainable Development，WBCSD ） 最先从企业的角度对生态效率的概念做
11、了界定：“生态效率通过提供能满足人类需要和提高生活质量的有竞争力的商品与服务，同时使整个生命周期的生态影响和资源强度逐渐降低到与生态承载力一致的水平。”目前，国内外已有一些学者开始了对工业生态效率的研究，主要有：王震【5】 等借鉴生命周期分析的相关研究成果，构建了区域工业生态效率的指标体系、计算步骤及方法，并以北京市工业为案例进行了应用研究。汪东、朱坦【6】 基于2003-2008中国30个省份的面板数据, 将投入指标分为环境污染排放与资源消耗两大类，而产出指标选择了各地区的工业增加值,对我国区域生态效率进行总体的分析和评价，并且利用Tobit回归模型分析了工业生态效率的影响因素。G. Ogg
12、ioni ，R.Riccardi和 R.Toninelli【7】 运用数据包络分析和方向性距离函数对世界水泥行业的生态效率进行了分析，将二氧化碳排放量作为非期望产出引入，并分别考虑将其作为投入要素和产出要素进行研究。但是，我国已有的对工业生态效率研究的文献多采用传统的CCR、BCC的DEA模型，没有充分考虑到工业生产过程中所带来的非期望产出问题，也没有考虑到环境规制对工业生态效率的影响，这样对生态效率的测度是不精确的，本文将采用考虑非期望产出的SBM 模型对工业各行业的生态效率进行分析研究。三、研究方法很多学者认为，生态效率指的是经济活动的增加值与其对环境所造成的破坏之比，如Schmidhei
13、ny和Zorraquin（1996）、Jollands （2003）、Kortelainen（ 2008）等。DEA （Data Envelopment Analysis）方法是用来度量相似决策单元间的效率与生产率问题的一个比较有效的工具，它最初应用于学校等非盈利性机构的效率评估，目前，也常被用于银行、保险、医院等盈利性行业效率的评价方面。该方法是由运筹学家Charnes 和 Cooper等以相对效率概念为基础发展起来的，是对具有相同类型的多投入、多产出的决策单元评价是否有效的一种新的方法 【8-10】 。这种方法采用统计学方法自动赋权，有效地减小传统指标赋权方法的主观性影响，其基本思路是把每
14、一个被评价单位作为一个决策单元（DMU），再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入和产出比率的综合分析，寻找一个分段生产前沿面，通过计算所有决策单元实际生产点与生产前沿面的距离，得到各自效率的测度，根据对各DMU观察的数据判断DMU 是否为DEA 有效。然而，传统的DEA 模型依赖于一个基本假设，即要求投入必须尽可能地缩减而产出必须尽可能地扩大。但是现实生产过程并非如此，一些生产过程带有明显的副产品，其中很多是我们所不期望生产的产品，称为非期望产出。如伴随着钢铁的生产，排放出大量的废水、废气等副产品，这些非期望产出是人们所不希望的。因此，必须尽可能地减少非期望产出才能实现最佳的经济效率。而且，
15、传统的DEA 模型没有将产出区分为期望产出和非期望产出，且大都属于径向和角度的度量，不能充分考虑到投入产出的松弛性问题，度量的效率值也因此是不准确或有偏的。为此，Tone（2001） 【11】 提出了解决这一问题的非径向和非角度的SBM模型，不仅解决了投入产出松驰性的问题,也解决了非期望产出存在下的效率评价问题；同时避免了径向和角度选择差异带来的偏差和影响, 比其它模型更能体现效率评价的本质。(一) 不考虑非期望产出的SBM 模型传统的SBM 模型,考虑了各决策单元的投入、产出, 并将投入产出的松弛变量直接引入目标函数，我们就可直接测量松弛所带来的与生产前沿面相比的非效率，有效的解决了投入产出
16、松弛问题。假设决策单元DMU 0有m种要素投入和S种产出，则：srromiiiyx1/-min Subject to Xx0sYy0,其中， 为效率评价指标； 和 分别为该决策单元的投入与产出向量，蟻 0xy和 分别 为 和 的元素； X 和 Y 为决策单元的投入产出矩阵；ioxry0xy分别表示 投入产出松弛， 为列向量。当 时，该相应决策单元是有效, s =1的，等价于 =0， =0， 即在最佳状态下既没有投入冗余也没有产出的不足；s当0 1时，说明该决策单元是非有效的，它可以通过改进，消除投入冗余量及产出的不足，实现最佳效率。即: 。sysx00,(二) 考虑非期望产出的SBM 模型现实生活中，很多生产活动在生产出人们所需产品的同时对自然环境也造成了不同程度的污染，如废水、废气和固体废弃物的排放等，我们称之为非期望产出，这些非期望产出和生产活动是不可分的。为了更好地解决投入、产出、污染之间的关系，To
