閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率評(píng)價(jià)研究

吳俊媛， 畢佳佳， 黃雪媛

(1. 中共莆田市委黨校 莆田市行政學(xué)院， 福建 莆田 351100； 2. 福建林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 福建 南平 353000)

一、引言

優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，改善生態(tài)環(huán)境是推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的主要目標(biāo)之一，產(chǎn)業(yè)生態(tài)化有助于推動(dòng)生態(tài)與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，它將產(chǎn)業(yè)與資源、生態(tài)環(huán)境作為整體研究。而生態(tài)效率(Eco-efficiency)是衡量產(chǎn)業(yè)生態(tài)化的重要指標(biāo)[1]，因此通過(guò)生態(tài)效率來(lái)分析產(chǎn)業(yè)生態(tài)化對(duì)生態(tài)文明建設(shè)的研究很有意義。生態(tài)效率是1990年由美國(guó)Schaltegger和Stum首次提出[2]，其后受到廣泛認(rèn)可，大部分學(xué)者認(rèn)為生態(tài)效率評(píng)價(jià)是兼顧了對(duì)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效益的綜合評(píng)價(jià)，因此越來(lái)越多的學(xué)者采用生態(tài)效率來(lái)進(jìn)行合理測(cè)度。國(guó)內(nèi)外對(duì)生態(tài)效率研究涵蓋區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)和產(chǎn)品等方面[3]，其中區(qū)域產(chǎn)業(yè)生態(tài)化研究則是當(dāng)代研究的焦點(diǎn)，所以漸漸有學(xué)者開(kāi)始對(duì)生態(tài)城市、生態(tài)園區(qū)等如西部[4]、長(zhǎng)江中游城市群[5]、潘陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)[6]等進(jìn)行了生態(tài)效率評(píng)價(jià)研究，但從國(guó)家戰(zhàn)略層面開(kāi)展區(qū)域性產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率研究還相對(duì)較少。

2016年6月福建省和江西省被確認(rèn)為國(guó)家生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)，綠色生態(tài)是福建和江西最大財(cái)富和優(yōu)勢(shì)。福建省生態(tài)文明建設(shè)起步早，生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)一直處于全國(guó)首列，森林覆蓋率多年位居全國(guó)第一，2016年綠色發(fā)展指數(shù)位居全國(guó)第二。江西自然資源豐富，生態(tài)環(huán)境優(yōu)美，擁有生態(tài)區(qū)位優(yōu)勢(shì)。兩省具有較好生態(tài)基礎(chǔ)，被視為我國(guó)南方地區(qū)重要的生態(tài)安全屏障，但是兩省間的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平又存在著一定的差異。因此本文通過(guò)對(duì)福建和江西兩省產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率進(jìn)行測(cè)算與分析具有典型和示范作用，研究結(jié)果對(duì)在新的生態(tài)環(huán)境需求的條件下推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、推動(dòng)生態(tài)環(huán)境與資源保護(hù)、促進(jìn)區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)和共享等可持續(xù)發(fā)展具有一定的參考價(jià)值。

二、閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)化評(píng)價(jià)指標(biāo)選取與模型構(gòu)建

1.方法選擇與模型構(gòu)建

學(xué)術(shù)界大多數(shù)采用的生態(tài)效率評(píng)價(jià)方法主要有以下三種：一是賦予相同權(quán)重的環(huán)境壓力指標(biāo)，但這種方法忽視差異性，不夠合理；二是采用專(zhuān)家打分法賦予權(quán)重指標(biāo)[7]，但是該方法存在較強(qiáng)的主觀性；三是采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)，該方法贏得了眾多學(xué)者的青睞并得到廣泛引用。DEA模型最早是由Charnes[8]等于1978年提出來(lái)，后Banker[9]等學(xué)者于1984年對(duì)其進(jìn)行發(fā)展，提出了規(guī)模收益可變的效率模型，該模型的優(yōu)點(diǎn)在于不需提前設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，可減少誤差分布，且單位具有不變性，可有效避免主觀因素的干擾和不確定性[10]。Kortelainen[11]結(jié)合DEA模型和Malmquist指數(shù)方法將生態(tài)效率評(píng)價(jià)從靜態(tài)分析向動(dòng)態(tài)分析轉(zhuǎn)變。Malmquist指數(shù)是在1953年提出，F(xiàn)arrell等在1994年將其改進(jìn)，提出產(chǎn)出導(dǎo)向Malmquist指數(shù)法，該方法主要用來(lái)衡量全要素生產(chǎn)率(TFP)的動(dòng)態(tài)變化情況，可將其分解為技術(shù)效率變動(dòng)(TEC)和技術(shù)變動(dòng)(TC)，而技術(shù)變動(dòng)效率(TEC)又可以分解為規(guī)模效率(SEC)和純技術(shù)效率(PEC)[12]。但由于DEA模型中各投入產(chǎn)出指標(biāo)間可能會(huì)存在一定的相關(guān)性，這可能對(duì)測(cè)算結(jié)果產(chǎn)生一定的影響，因此本研究先進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，若各指標(biāo)間確實(shí)存在較強(qiáng)的相關(guān)性，會(huì)進(jìn)一步采用主成分分析法來(lái)降低其相關(guān)性，進(jìn)而提高DEA測(cè)算結(jié)果的科學(xué)性。

2.指標(biāo)選取及體系構(gòu)建

當(dāng)前關(guān)于生態(tài)效率指標(biāo)體系一般包含資源和環(huán)境兩個(gè)方面，資源主要通過(guò)水、土地、勞動(dòng)力、資本和能源等指標(biāo)衡量，環(huán)境主要通過(guò)三廢來(lái)衡量。馬勇、劉軍運(yùn)用DEA模型開(kāi)展區(qū)域產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率研究時(shí)采用固定資產(chǎn)投資額、就業(yè)人數(shù)、能源消費(fèi)總量、建成區(qū)面積和用水總量作為投入指標(biāo)，以地區(qū)GDP、工業(yè)三廢和固體廢物利用率作為產(chǎn)出指標(biāo)。李華旭、孔凡斌以從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資額、綜合能源消耗量、建成區(qū)面積和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出作為投入指標(biāo)，以地區(qū)GDP和工業(yè)固體廢棄物利用率為合意性產(chǎn)出指標(biāo)，以工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量作為非合意性產(chǎn)出指標(biāo)，并利用主成分分析方法處理后再采用DEA模型進(jìn)行區(qū)域產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率評(píng)價(jià)模型；胡衛(wèi)衛(wèi)等運(yùn)用DEA-Malmquist評(píng)價(jià)福建省各大地市生態(tài)效率動(dòng)態(tài)變動(dòng)，以土地、水資源、能源和勞動(dòng)力為投入指標(biāo)，以廢棄、廢水排放率、固廢綜合利用率和地區(qū)GDP為產(chǎn)出指標(biāo)[13]。本文基于可操作和可量化的原則構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以水資源、土地、能源、資本和勞動(dòng)力作為投入指標(biāo)，以地區(qū)GDP和工業(yè)固體廢棄物綜合利用率等合意性產(chǎn)出和工業(yè)三廢等非合意性產(chǎn)出作為產(chǎn)出指標(biāo)(見(jiàn)表1)。

表1 閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置及說(shuō)明

3.數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

(1)指標(biāo)處理和數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究以單位從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資、綜合能源消耗量、建成區(qū)面積和全年供水量來(lái)考察產(chǎn)業(yè)生態(tài)化過(guò)程中的投入因素，用地區(qū)GDP和工業(yè)固體廢物綜合利用率來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展效益作為合意性產(chǎn)出，將工業(yè)三廢排放量等會(huì)對(duì)生態(tài)造成污染的產(chǎn)出作為非合意性產(chǎn)出指標(biāo)。但是由于非合意性產(chǎn)出對(duì)生態(tài)效率的影響是負(fù)相關(guān)的，為簡(jiǎn)化計(jì)算，將部分產(chǎn)出指標(biāo)作為投入指標(biāo)進(jìn)行處理[1]，因此本文將工業(yè)SO2排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固體廢物綜合利用率作為投入指標(biāo)。福建省涵蓋9個(gè)地市，江西省涵蓋11個(gè)地市，研究樣本量為20個(gè)城市。樣本的指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于2013-2016年《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(2)指標(biāo)相關(guān)性分析

為減少指標(biāo)相關(guān)性對(duì)測(cè)算結(jié)果的影響，本文在進(jìn)行DEA測(cè)算分析前要先進(jìn)行相關(guān)性分析[14]，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件SPSS20對(duì)閩贛20個(gè)地市2012-2015年各指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表2。據(jù)表2可知，工業(yè)固體廢物綜合利用率與其他指標(biāo)的相關(guān)性相對(duì)較弱，全年供水量與工業(yè)SO2排放量、工業(yè)煙塵排放量相關(guān)性較弱以及工業(yè)廢水排放量和工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)SO2排放量間的相關(guān)性相對(duì)較弱，其它指標(biāo)如單位從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資、能源消耗、建成區(qū)面積、地區(qū)生產(chǎn)總值GDP等之間的相關(guān)性較強(qiáng)，因此本文需要先采用主成分分析法來(lái)處理各投入指標(biāo)。

表2 投入產(chǎn)出指標(biāo)間的矩陣相關(guān)度

備注：***和**分別在0.01水平和0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

(3)主成分分析

因原始數(shù)據(jù)各指標(biāo)單位不同，故需先對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

根據(jù)特征值大于1而提取主成分，運(yùn)用SPSS20對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3～5。

表3 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果

表4 解釋的總方差

(接上表)

提取方法：主成分分析(Extraction Method： Principal Component Analysis.)

表5 成分矩陣

根據(jù)表3～5可知，KM0值為0.820，Sig<0.05，說(shuō)明可以進(jìn)行主成分分析，且變量中大部分信息能被提取，因此結(jié)果有效。只有前兩個(gè)因子累積解釋貢獻(xiàn)率達(dá)到71.452%，故本文僅采用F1和F2來(lái)代表投入指標(biāo)大多數(shù)信息。通過(guò)計(jì)算求得2012-2015年各主成分得分，但由于主成分可能出現(xiàn)負(fù)數(shù)，所以要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，按照下列公式進(jìn)行處理得到新的投入數(shù)據(jù)，使其全部為正以滿足DEA測(cè)算要求。

三、實(shí)證結(jié)果分析

1.閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率靜態(tài)分析

將原始數(shù)據(jù)和經(jīng)主成分分析處理后的數(shù)據(jù)分別代入DEAP軟件，采用規(guī)模效率可變的DEA-BCC模型對(duì)20個(gè)地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算。

(1)閩贛各地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率及其源泉分析

表6 閩贛各地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率測(cè)算結(jié)果

根據(jù)表6可知，福建省除南平地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率低于1以外，其它八大地市生態(tài)化效率全部為1。經(jīng)過(guò)主成分分析后的結(jié)果表明，僅江西省的上饒市和福建省廈門(mén)、莆田、泉州和漳州等5個(gè)地市綜合技術(shù)效率為1，達(dá)到生態(tài)效率最優(yōu)，實(shí)現(xiàn)了資源優(yōu)化配置，其他15個(gè)地市的生態(tài)效率并未處于有效的生產(chǎn)前沿面上，仍需要通過(guò)技術(shù)或規(guī)模的改善來(lái)調(diào)整。由此可見(jiàn)，福建省生態(tài)效率高的地區(qū)主要集中在廈門(mén)、漳州、泉州、莆田四個(gè)地區(qū)，表明這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)較好，產(chǎn)業(yè)生態(tài)化取得一定成效。究其原因，一方面是這些地區(qū)交通發(fā)達(dá)，是通往各地的中心樞紐，另一方面是沿海城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展在資源、市場(chǎng)、人才、技術(shù)等方面比偏遠(yuǎn)山區(qū)更有優(yōu)勢(shì)。江西大部分地區(qū)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率仍待進(jìn)一步提高，特別是景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)和新余等地的生態(tài)效率較低，需要較長(zhǎng)時(shí)間通過(guò)合理優(yōu)化資源配置來(lái)提高產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率。

經(jīng)過(guò)主成分分析后福建省的福州、三明、南平、龍巖和寧德等地產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率均未達(dá)到1，主要原因是這部分地區(qū)的純技術(shù)效率和規(guī)模效率并未達(dá)到最優(yōu)，特別是純技術(shù)效率有待更進(jìn)一步提高，即各地資源配置仍需要進(jìn)一步地調(diào)整。而江西省采用原始數(shù)據(jù)測(cè)算結(jié)果表明，生態(tài)效率即使未達(dá)到1的地區(qū)，但是生態(tài)效率也在0.8以上，屬于短期即可調(diào)整達(dá)到1。而經(jīng)過(guò)主成分分析處理后的數(shù)據(jù)表明，大部分地市生態(tài)效率并沒(méi)那么好，除了南昌接近于1之外，其他地區(qū)的生態(tài)效率集中在0.4～0.8之間，表明這些地區(qū)還有很多地方需要改善。

(2)閩贛各地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化規(guī)模效率分析

原始數(shù)據(jù)測(cè)算的結(jié)果表明，福建省南平市和江西省的景德鎮(zhèn)、贛州和撫州等四個(gè)地市的規(guī)模報(bào)酬均為遞增，只有江西省九江市呈現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞減的態(tài)勢(shì)，表明該地生態(tài)文明建設(shè)還需進(jìn)一步提升。經(jīng)過(guò)主成分分析后的結(jié)果表明，福建省福州、三明、南平和寧德等4個(gè)地市和江西省南昌、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭、吉安和撫州等7個(gè)地市處于規(guī)模報(bào)酬遞增，而福建省南平市與江西省九江市和宜春市正處于規(guī)模報(bào)酬遞減。

2.閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率動(dòng)態(tài)分析

將閩贛20個(gè)地市指標(biāo)原始數(shù)據(jù)通過(guò)DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率進(jìn)行測(cè)算分析，結(jié)果見(jiàn)表7。

(1)閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率動(dòng)態(tài)分析

根據(jù)表7可知，從總體來(lái)看，不管數(shù)據(jù)是否經(jīng)過(guò)主成分分析，閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率在2012-2015年間呈現(xiàn)出緩慢下降的趨勢(shì)，但是都在1左右徘徊，這說(shuō)明閩贛各地產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率普遍較高，而且各地區(qū)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率也因技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的影響呈現(xiàn)出緩慢增長(zhǎng)。但是經(jīng)過(guò)主成分分析后的結(jié)果表明閩贛兩省產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率下降幅度更大，導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因在于純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1，因?yàn)椴捎弥鞒煞址治龊蟮慕Y(jié)果剔除了指標(biāo)間的相關(guān)性，其結(jié)果與未經(jīng)過(guò)處理的有一定的差異性。但是結(jié)果皆表明當(dāng)前閩贛兩省產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率呈現(xiàn)出緩慢且不穩(wěn)定的下降態(tài)勢(shì)，需找出關(guān)鍵制約因素，減少年際波動(dòng)性。

表7 2012-2015年閩贛地區(qū)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率及其分解量的變異系數(shù)

(2)閩贛各地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率差異化分析

根據(jù)圖1可知，閩贛各地市生態(tài)化效率變動(dòng)主要集中在0.9～1.1之間。原始數(shù)據(jù)經(jīng)DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算，結(jié)果表明福建省南平、江西省景德鎮(zhèn)和贛州等三個(gè)地市的技術(shù)效率變異系數(shù)相對(duì)有所增加，而江西省的萍鄉(xiāng)、九江和宜春等三個(gè)地市相對(duì)有所下降，其他地市的生態(tài)效率為1，個(gè)體波動(dòng)不大。而經(jīng)過(guò)主成分分析后的結(jié)果表明，各地市間的差異變動(dòng)更為明顯，其中僅福建省廈門(mén)和泉州兩地生態(tài)效率變動(dòng)系數(shù)為1，波動(dòng)性較小，而福建省三明、南平、龍巖、寧德和江西省萍鄉(xiāng)、撫州等6個(gè)地市生態(tài)效率變動(dòng)系數(shù)大于1，表明這些地市的生態(tài)經(jīng)營(yíng)管理方式相對(duì)有所提高，而其他12個(gè)地市的生態(tài)效率變動(dòng)系數(shù)均小于1，表明這部分地市的生態(tài)經(jīng)營(yíng)管理方式還不夠完善，仍需進(jìn)一步改進(jìn)，而各地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率變動(dòng)主要源于其純技術(shù)效率或規(guī)模效率。

圖1 2012-2015年閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率地區(qū)差異化分析

四、結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)閩贛20個(gè)地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率測(cè)算與比較分析，可以得出以下結(jié)論：

(1)經(jīng)主成分分析處理后再運(yùn)用DEA模型測(cè)算后的結(jié)果比將原始數(shù)據(jù)直接代入DEA模型得到的結(jié)果更為科學(xué)，區(qū)域差別性更明顯。經(jīng)主成分提取削弱了數(shù)據(jù)間相關(guān)性，結(jié)果表明只有個(gè)別地市產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率為1，大部分地市評(píng)價(jià)結(jié)果區(qū)分度更高，提高了DEA測(cè)算結(jié)果準(zhǔn)確性[1]，這為進(jìn)一步探究閩贛產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率奠定了良好基礎(chǔ)。

(2)閩贛各地市的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率在2012-2015年間呈現(xiàn)出逐漸下降的態(tài)勢(shì)，表明其產(chǎn)業(yè)生態(tài)化投入產(chǎn)出不穩(wěn)定。但結(jié)果也表明閩贛大部分地市生態(tài)化效率仍較高，因此這些地市通過(guò)調(diào)整后能較快達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。生產(chǎn)要素的合理配置和適當(dāng)?shù)慕?jīng)營(yíng)規(guī)模是影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)鍵，產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率或規(guī)模效率相對(duì)較低會(huì)導(dǎo)致閩贛生態(tài)化效率的不穩(wěn)定，因此這部分地市還需在產(chǎn)業(yè)技術(shù)或是產(chǎn)業(yè)規(guī)模上進(jìn)行相應(yīng)地調(diào)整。對(duì)此，福建和江西兩省仍需做好產(chǎn)業(yè)發(fā)展的統(tǒng)籌規(guī)劃，劃分不同地區(qū)發(fā)展重點(diǎn)，因地制宜差異化制定產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率目標(biāo)，避免產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨同化，特別在產(chǎn)業(yè)規(guī)模和規(guī)劃上，兩省要積極結(jié)合國(guó)家層面的戰(zhàn)略規(guī)劃來(lái)布局各地產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而提高產(chǎn)業(yè)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)資源配置能力。另一方面，兩省要不斷提高產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新水平，特別要加強(qiáng)環(huán)境治理能力。作為全國(guó)生態(tài)文明建設(shè)示范區(qū)，兩省要在保持現(xiàn)有生態(tài)效率水平的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，減少企業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展活動(dòng)對(duì)環(huán)境造成的負(fù)面影響，減少工業(yè)三廢排放量和固體廢棄物的排放量，通過(guò)提高區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。江西資源利用效率較低，還需進(jìn)一步合理優(yōu)化資源配置，提高生產(chǎn)要素利用率。

參考文獻(xiàn)：

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