基于DEA模型的我國省域環(huán)境治理效率評價及影響因素研究

0 引言

自黨的十八大以來，生態(tài)文明建設成為政府工作的重點。2020年中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)了《關于構建現(xiàn)代環(huán)境治理體系的指導意見》，從制度保障上進一步明確了環(huán)境治理對生態(tài)文明建設的重要意義。當前，各個省份都投入了大量的資金與資源用于環(huán)境改善，雖然部分地區(qū)的環(huán)境污染問題有所改善，但是整體情況仍然不容樂觀。

目前，國內外學者在環(huán)境污染治理方面進行了大量研究。從研究內容來看，張曉1從環(huán)境政策角度出發(fā)，全面評價全國水污染的宏觀態(tài)勢，并分析了水污染對公眾健康的影響、制度因素下水環(huán)境基礎設施建設的困境等問題，研究表明水污染問題是當前我國最為緊迫的環(huán)境安全問題，解決水污染問題的治理重點應集中于解決農村水環(huán)境基礎設施建設、流域綜合治理及加強環(huán)境執(zhí)法；王燕燕等[2]從“三生”視角構建了農村人居環(huán)境治理效率評價指標體系，測度了2007—2021年中國30個省份的農村人居環(huán)境治理效率，并從時空演變過程中發(fā)現(xiàn)全國農村人居環(huán)境治理效率處于兩極分化格局。在研究方法方面，葉菲菲等3構建了考慮地方環(huán)境治理偏好的加權DEA模型，建立基于成本分配的合作博弈模型，提出各省份的環(huán)境治理占優(yōu)策略，并根據研究結果提出了區(qū)域生態(tài)補償機制；張明斗等[4通過社會網絡分析法厘清市域大氣污染治理效率空間網絡結構特征，在此基礎上通過二次指派程序分析法探究了其驅動因素，其研究結果為黃河流域大氣污染治理效率空間網絡有序運行提供了有力支撐。

基于此，研究采用DEA-BCC模型對我國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）環(huán)境污染治理效率進行評價分析，并結合灰色關聯(lián)分析模型，探討影響治理效率的關鍵因素，以此檢驗我國在污染治理工作方面取得的成效，并提出針對性改進建議，為我國環(huán)境污染治理工作提供理論支撐。

1研究方法和模型構建

1.1數據包絡分析模型

數據包絡分析（DataEnvelopmentAnalysis）簡稱DEA，是一種非參數統(tǒng)計方法。該方法能夠解決多投入多產出的復雜問題，在評價投人產出效率方面具有廣泛應用。常見的DEA模型包括CCR模型和BCC模型。其中，CCR模型假設規(guī)模報酬不變，但在實際情況中，決策單元可能會出現(xiàn)規(guī)模遞增或規(guī)模遞減的情況。因此，學者在此模型的基礎上提出了BCC模型，該模型假設規(guī)模報酬可變，并將規(guī)模效率從綜合效率中分離，從而更準確地識別影響綜合效率值的因素，即綜合效率 純技術效率 x 規(guī)模效率。研究發(fā)現(xiàn)，我國環(huán)境污染治理規(guī)模報酬會隨著各項投入的增加而顯現(xiàn)出先逐漸增加后遞減的趨勢。因此，為確保模型的有效性，研究選用投入導向型的BCC模型對我國省域環(huán)境污染治理效率進行測算。

1.2灰色關聯(lián)分析模型

灰色關聯(lián)分析模型是由鄧聚龍[5基于數學理論提出來的一種研究少量數據、較少信息不確定性問題的方法。該方法是根據序列曲線幾何關系來反映系統(tǒng)中多因素之間的關聯(lián)程度，序列曲線的幾何形狀越相似，灰色關聯(lián)度越大，反之則越小?；疑P聯(lián)度分析的建模步驟如下。

第一步：確定母序列和子序列。設母序列為 ，設子序列為 。其中，母序列為參考序列，反映系統(tǒng)的行為特征；子序列為對比序列，反映影響系統(tǒng)行為方面的主要構成要素。

第二步：無量綱化處理。在灰色系統(tǒng)中進行無量綱化處理即求各序列的初值像。令：

第三步：求絕對值序列。記 2，？s，m （204

第四步：求 的最大值與最小值。分別記為 （204號

第五步：計算母序列與子序列的關聯(lián)系數，見式（1）。

第六步：求母序列與子序列的灰色關聯(lián)度，見式（2）。

第七步：灰色關聯(lián)度排序。將所得的灰色關聯(lián) 度按照大小順序進行排序，從中得出各子序列對母 序列的影響程度。

2 實證分析

2.1指標選取和數據來源

從資金投人和環(huán)境污染治理效果兩個方面進行指標選擇，根據數據的可獲得性，選取的投入指標包括城鎮(zhèn)環(huán)境基礎設施建設投資、工業(yè)污染源治理投資、治理廢氣投資和治理廢水投資；產出指標包括城市污水日處理能力、一般工業(yè)固體廢物綜合利用量、生活垃圾無害化處理量和二氧化硫排放總量?；谝陨现笜藰嫿ㄎ覈h(huán)境治理效率指標體系，見表1。

考慮到污染治理存在時效性，以及數據的可獲得性，研究選取我國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2019—2022年的數據進行分析，研究數據全部來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。

2.2我國環(huán)境污染治理效率評價結果分析

為了更好地比較我國不同地區(qū)的環(huán)境污染治理效率，研究按照地域分布將我國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）劃分為東部、中部和西部三大區(qū)域，選取2022年的投人產出數據，運用DEAP2.1軟件對我國30個省（自治區(qū)、直轄市）的環(huán)境污染治理效率進行測算，測算結果見表2。

2.2.1 綜合效率角度

從綜合效率的角度來看，2022年我國環(huán)境污染治理綜合效率的均值為0.688，表明我國環(huán)境污染治理存在著 31% 的投入資源浪費。在研究中的30個省份中僅有10個省份的綜合效率值為1，達到了DEA有效。在達到DEA有效的10個省份中，東部地區(qū)占 46.1% ，中部地區(qū)占 16.7% ，西部地區(qū)占27.3% 。由此可以看出，我國環(huán)境污染治理在區(qū)域上存在較為明顯的差異，且中部地區(qū)表現(xiàn)相對較差。區(qū)域差異的原因在于東部地區(qū)經濟發(fā)達，技術設備成熟，資金投入充分，并且對于資金的管理運用有較為合理的規(guī)劃，從而使得污染治理效率表現(xiàn)良好。在未達到DEA有效的省份中，甘肅的綜合效率值最低，僅為0.274，其次是山東、江西、河北及湖北，這些地區(qū)的綜合效率值均在0.4以下，屬于低效率地區(qū)。其中，山東和河北的純技術效率值達到了1，但是卻沒有實現(xiàn)DEA有效，說明這兩個省份DEA無效的原因在于規(guī)模效率不足，因此應該重視對其生產規(guī)模進行調整；甘肅和湖北的規(guī)模效率值均在0.95以上，說明這兩個省份DEA無效的主要原因在于純技術效率過低，因此應該調整其投入要素的配置，提高資源利用能力，避免造成投人冗余或產出不足。

2.2.2 純技術效率角度

從純技術效率角度來看，全國有20個省份純技術效率值達到了1，即弱DEA有效，說明這些省份的投入要素配置比較合理，且投入資源得到了充分利用。從區(qū)域來看，東部地區(qū)占比達到了 69.2% ，說明東部地區(qū)在投入要素配置及資源利用方面整體情況良好，與其經濟發(fā)展能力及國家的重視程度有著緊密聯(lián)系；中部地區(qū)占比達到了 66.7% ，其中，安徽、河南及湖南的純技術效率值為1，但未到達DEA有效，說明導致其DEA無效的原因在于其規(guī)模效率不足，可適當提高治理規(guī)模，縮小與最優(yōu)生產規(guī)模之間的差距；西部地區(qū)占比達到了63.6% ，說明西部地區(qū)整體環(huán)境治理的純技術效率水平處于一般水平。由此可見，不同區(qū)域之間差異較為明顯，應強化對西部地區(qū)的資金及設備投入力度，提高當地的技術管理水平，從而提高資源的利用率。

2.2.3 規(guī)模效率角度

從規(guī)模效率角度來看，2022年全國有10個省份的規(guī)模效率達到了1。規(guī)模效率反映的是實際規(guī)模與最優(yōu)生產規(guī)模的差距，規(guī)模效率值為1說明這些地區(qū)當前的環(huán)境治理投資規(guī)模達到了最優(yōu)狀態(tài)，其中，天津、浙江、福建、湖北等地規(guī)模報酬處于遞增的狀態(tài)，說明這些省份環(huán)境污染治理投資力度不夠，可以通過擴大生產規(guī)模來提高生產效率。16個省份處于規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)，說明這些省份在環(huán)境治理過程中過分依賴投資資金的增加，導致投入要素配置不合理，存在冗余情況，在不改變產出的情況下，可以適當控制環(huán)境污染治理資金投入，注重對資金的管理和運用。

2.3我國環(huán)境污染治理效率影響因素分析

研究將2019—2022年我國環(huán)境污染治理綜合效率值作為環(huán)境污染治理效率的母序列，將評價指標體系中的各項投入產出指標作為對環(huán)境污染治理效率有影響的子序列，并借助灰色關聯(lián)度分析模型，計算各指標與環(huán)境污染治理效率之間的灰色關聯(lián)度，見表3。

由表3可知，北京、天津、山西等9個省份的綜合效率值與城市污水日處理能力的關聯(lián)度最高，表明這9個省份在改善污染治理效率的過程中要重點關注城市污水日處理能力，需提高污水處理水平。其次，二氧化硫排放總量也是關鍵影響因素，河北、浙江等9個省份在這一指標與綜合效率的關聯(lián)中呈現(xiàn)出較高的關聯(lián)度，且這一指標的關聯(lián)度基本在0.8以上，呈現(xiàn)出較高的水平，表明影響較大。從整體結果來看，除了安徽、江西和四川3省在城鎮(zhèn)環(huán)境基礎設施建設投資指標中的關聯(lián)度較高外，其他省份在關聯(lián)度排序中，產出指標的關聯(lián)程度整體高于投入指標，表明我國在環(huán)境治理過程中應更加注重實際的產出效果。

3結論與建議

3.1結論

研究運用DEA-BCC模型分別對我國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的環(huán)境污染治理效率進行了靜態(tài)測算，結果表明2022年我國僅有10個省份的環(huán)境污染治理投入產出資源配置達到了最優(yōu)狀態(tài)，大部分地區(qū)的資源配置不合理，且東部、中部和西部地區(qū)之間存在較大差異，意味著我國環(huán)境污染治理效率存在較大的提升空間。此外，部分省份如安徽、河南及湖南等的純技術效率達到了1，但是規(guī)模投入不足，需進一步加大治理規(guī)模，并在此基礎上探究了影響污染治理效率的關鍵因素。

3.2建議

優(yōu)化資源配置，調整投人產出結構。資金投入是我國環(huán)境污染治理的重要舉措，但僅依靠資金投入難以提升產出。純技術效率和規(guī)模效率不足都有可能導致DEA無效。對于純技術效率偏低的地區(qū)，應加強資金管理與運用，提高資源利用率，優(yōu)化投入產出結構，實現(xiàn)資源有效配置；對于規(guī)模效率不足的地區(qū)，應根據規(guī)模報酬的增減情況，合理調整生產規(guī)模。總之，精準施策是提升我國環(huán)境污染治理效率的關鍵。

注重區(qū)域差異，因地制宜協(xié)調發(fā)展。針對區(qū)域差異問題，應根據各地區(qū)的污染程度和資源狀況，因地制宜，科學調整治理方法和力度。我國東部地區(qū)經濟技術水平較高，應帶動中西部地區(qū)共同提高進步。同時，國家應加大對中部和西部地區(qū)污染治理的重視，提高其在污染治理方面的技術水平，積極引進高新技術設備和人才，縮小區(qū)域差異，統(tǒng)籌兼顧，實現(xiàn)協(xié)調發(fā)展，從而全面提高我國環(huán)境污染治理效率。

加大技術創(chuàng)新力度，促進技術進步。技術進步是影響我國污染治理全要素生產率的關鍵因素。在未來的污染治理進程中，應重點提升技術創(chuàng)新能力，加大技術創(chuàng)新資金投入和技術設備研發(fā)力度，積極引進環(huán)境治理人才，將技術創(chuàng)新放在首要位置。同時，應充分認識到技術進步的重要作用，將科學技術要素融人環(huán)境治理發(fā)展中，通過技術進步來推動污染治理效率的提升。

把控好污染治理效率的關鍵影響因素。環(huán)境污染治理是一項復雜工程，在資源投入過程中應避免盲目投入，需找出關鍵因素，對于存在投入冗余的地區(qū)，應加強資金的管理和運用，做到有的放矢。此外，要堅持“預防為主”的污染治理理念，從環(huán)境污染的源頭進行管控，倡導低碳環(huán)保，避免“先污染后治理”的傳統(tǒng)模式。

參考文獻：

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