基于数据包络分析的福建省城市环境污染治理投资技术效率评价*

刘 涛

(福建师范大学福清分校管理系，福建 福清 350300)

随着我国经济和社会的快速发展，环境问题也变得日益突出，已成为制约地区可持续发展、构建和谐社会的瓶颈因素，引起政府、学术界和民众的普遍关注.资源生态环境是国民经济发展的基础，为经济社会提供了大量要素投入，但目前我国很多地方仍采取以牺牲环境为代价、高污染、高消耗、低效率为特征的粗放式发展模式，当地环境受到严重污染，有的甚至是不可恢复的破坏.资源生态环境质量下降，增加了社会公共治理成本，同时也降低了经济产出效率，阻碍了经济协调发展.重视生态环境保护，加大城市环境污染治理投资，提高环保投资生态技术效率，是解决区域生态环境问题，实现经济发展和环境优化双赢的重要保证.城市环境污染治理投资对于改善环境质量，遏制环境污染发展趋势具有重要作用.据统计我国“十一五”期间环境污染治理投资总额逐年增加，从2006年的2 566.0亿元增加到2010年的6 654.2亿元，环境污染治理投资占GDP比重也从1.2%上升到1.66%，环境保护投资绝对量增加了2.6倍左右，在一定程度上降低了环境进一步恶化的速度，取得了不少成效，但环保投资的产出效果、技术规模效率却并不十分理想，环保投资的利用效率有待进一步提高.从某种程度上来说，关注环境污染治理投资技术效率问题，比单纯增加投入量更为重要.因此，在保持城市环境污染治理投资总量适当调整的情况下，研究如何有效利用环保投资，提高其技术效率和规模效率，具有重要的理论和现实意义.

目前，对于城市环境污染治理投资研究主要集中于探讨环保投资结构和空间分布，如:吴舜泽(2008)通过对我国环保投资结构及投资重点的失真问题进行分析，认为环保投资口径偏大，投资方向与需求不匹配，投资结构不合理是影响环境效益的重要因素［1］;董小林(2008)采用结构分析、比较分析等方法，对陕西省环保投资规模、使用水平进行研究，认为投资总量不足，投资结构不合理是影响改善环境质量的主要因素［2］;张霞(2011)以湖南2003～2008年环境污染治理投资的情况为研究对象，阐明了环境保护与环境污染治理投资之间的关系［3］;常哲敏(2011)阐述了内蒙古“十一五”期间特别是2009年环保投资的结构与使用情况［4］.其次，学者们还使用定量分析方法对区域环保投资效率进行研究，如:刘立秋(2000)认为影响区域环境污染治理投资大小的因素包括区域环境污染状况、区域经济实力、区域人口数量、区域公众环境意识以及区域环境政策的执行力度等，并运用DEA法对投资有效性进行研究［5］.通过对相关文献梳理，发现目前环保投资研究多以定性分析为主，定量分析较少.即使是定量模型研究［6，7］，由于对环保投资内涵及影响因素理解不尽一致，加上研究多是区域分析［8，9］，可比性和借鉴性较低.签于此，本文基于现有研究成果，结合福建省2010年9个地市环境污染治理投资数据，运用数据包络分析法，计算出各城市环保投资的技术效率、纯技术效率和规模效率，并使用超效率DEA方法，测量各区域环保投资的有效性，对评价结果进行分析并提出相应对策建议.

1 福建省城市环境污染治理投资概况

环境污染治理投资是指在工业污染源治理和城市环境基础设施建设的资金投入中，用于形成固定资产的资金，也可指为治理环境污染、维持生态平衡而投入的资金，用以转化为实物资产或取得环境效益的行为和过程［2］.环境污染治理投资是国民经济和社会发展的固定资产的重要组成部分，是表征一个国家或地区环境保护力度的重要指标.环境污染治理投资主要包括三个部分:工业新老污染源治理工程投资、建设项目“三同时”环保投资、城市环境基础设施建设投资.其中，工业新老污染源治理工程投资主要指用于治理工业企业的废水、废气、固废、噪声和其他污染的工程项目投资;建设项目“三同时”环保投资是指已经明确纳入环境保护“三同时”管理，与建设主体工程同时设计、同时施工、同时投产的环保配套建设投资;城市环境经常设施建设投资则主要包括用于燃气、集中供热、排水、园林绿化和市容环境卫生等5个方面的基础建设投资.

福建省位于我国东南沿海，全省土地总面积12.4 万 km2，海域面积 13.6 万 km2，人口 3 689 万，大部分属于中亚热带，气候温和，雨量充沛，森林覆盖率居全国首位，拥有较丰富的矿产资源和旅游资源.随着福建省经济社会飞速发展，环境污染问题也不容忽视.“十一五”期间福建省开展了有效的环境污染治理专项行动，致力于加大环保治理投资力度，取得了明显的经济生态效益.福建省环境污染治理投资从2006年的59.8亿元增加到2010年的129.7亿元，环保投资额翻了一倍多;环境污染治理投资占当年GDP比重也由2006年的0.79%提高到2010年的0.88%，但仍低于全国平均水平，环保投资不足、投资效率低等问题较明显(见表1).

表1 福建省及全国2006～2010年环境污染治理投资情况

2 研究方法［10］

环境污染治理投资技术效率是一个涉及多项投入产出指标的综合评价问题，且投入产出之间存在的显示表达式不容易找到，给环保投资技术效率评价造成很大困难，而数据包络分析(DEA)则不需要预先给定前沿面函数的具体形式，在评价多种投入产出效率问题方面具有独特的优势.数据包络分析是一种基于线性规划技术的非参数前沿效率分析方法，由美国著名运筹学家 Charnes、Cooper等人于1978年在“相对有效性”概念基础上发展起来的一种系统分析方法.DEA将参与分析的个体称为决策单元(DMU)，利用线性规划构建相对有效前沿面，将每个DMU同前沿面进行比较，决定其效率.根据规模报酬是否固定，DEA模型可分为基于固定规模报酬的CCR模型和基于可变规模报酬的BCC模型.通过CCR模型可计算出技术效率(TE)，即前沿面相对有效值与实际值之间比值，该值越大表征该DMU越靠近前沿面，越有效，反之则越无效.通过BCC模型可计算出DMU的纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)，PTE反映了在规模不变情况下资源要素配置、利用效率以及决策单元使用资源要素的能力水平，SE反映了DMU的规模状况对资源利用效率产生的影响，且满足TE=PTE×SE.CCR和BCC计算出的效率值只是相对值，无法区分同在前沿面上效率值均为1的各DMU效率高低，而超效率DEA模型则有效解决了这个问题，对于一个有效的DMU，可以使其投入按比例增加，而效率值保持不变，投入增加比例即超效率评价值越大，效率越高，且可按超效率评价值大小对个DMU进行排序.

假设福建省有n个地区决策单元DMUj(j=1，2，…，n)，各地区环境污染治理投资额 X=(X1，X2，…，Xn)，环保投资的各种产出共m种，每个DMUj的产出向量 Yj=(Y1j，Y2j，…，Ymj)T，s－，sj(j=1，2，…，m)为投入和产出所对应的松弛变量，ξ为非阿基米德无穷小，则构造出基于投入导向的CCR模型和BCC模型.

CCR模型:

假设 CCR 模型的最优解为 λ*，θ*，s－*(j=1，2，…，m)，θ*为各 DMU 的技术效率(TE).若VD＜1，则第j0个DMU是非DEA有效，并且该值越小，其有效性越差;若 VD=1，且 s－*，(j=1，2，…，m)全等于 0，则第 j0个 DMU为 DEA有效;若 VD=1，且 s－*，(j=1，2，…，m)不全等于 0，则第j0个DMU为弱DEA有效.若，则该DMU处于规模报酬递增阶段;若，则该DMU处于规模报酬不变阶段;若，则该DMU处于规模报酬递减阶段.对于非有效和弱有效的DMU，s－表示投入的冗余量(j=1，2，…，m)表示各产出的不足量，第j0各DMU的投入和产出指标的优化值为:

BCC模型:

假设BCC模型的最优解为δ*，其表示各DMU的纯技术效率(PTE)，结合CCR模型得出的TE，可求得个DMU规模效率SE=TE/PTE.

超效率DEA模型:

假设超效率DEA模型最优解即各DMU超效率值为μ*，若DMU为非DEA有效，其超效率值μ*和CCR模型得出的θ*结果一致;若DMU为弱DEA有效或DEA有效，则μ*反映了各DMU有效程度.

3 福建省环境污染治理投资技术效率评价

3.1 评价指标构建及数据来源

根据环境污染治理投资定义可知，环境污染治理投资在工业污染防控、污染物总量控制、城市环保基础设施建设、环境保护及环境管理能力建设等方面发挥了重要作用.为反映福建省2010年环境污染治理投资利用效率，按照评价指标全面性、相关性、独立性、科学性、可比性等原则，选取了环境污染治理投资额(万元)X作为投入指标;人均GDP(万元)Y1、人均工业产值(万元)Y2、城市污水日处理能力(万m3/d)Y3、人均园林绿地面积(m2)Y4，城市清扫保洁面积(万m2)Y5，生活垃圾清运量(万t)Y6作为产出指标.将福建省9个行政区划，即福州、厦门、莆田、三明、泉州、漳州、南平、龙岩、宁德作为独立决策单元，研究原始数据来源于《福建省统计年鉴2011》和《中国统计年鉴2011》.

3.2 评价结果及分析

运用DEAP2.1对福建省2010年环境污染治理投资9个地市CCR模型、BCC模型和超效率DEA模型进行求解，得出个DMU环境污染治理投资技术效率、纯技术效率、规模效率以及超效率DEA值，结果见表2、表3.

表2 福建省2010年各DMU环境污染治理投资效率评价结果

表3 福建省2010年各DMU松弛变量计算结果

由表2可以看出，福建省2010年环境污染治理投资平均技术效率为0.669 8，平均纯技术效率为0.767 0，平均规模效率为0.872 0，表明福建省环境污染治理投资总体利用效率不高，纯技术效率较低是制约福建省环保投资技术效率提高的主要瓶颈.从各地市具体情况来看，厦门、福州、宁德3市技术效率等于1，所有松弛变量均为0，表明该3DMU是DEA有效，处于技术效率前沿面上，并且其纯技术效率和规模效率也都为1，说明该3DMU环境污染治理投资的投入和产出组合达到最优配置，是相对有效的.南平、龙岩、漳州、泉州、三明、莆田技术效率小于1，且松弛变量不全为0，表明该6DMU非DEA有效，偏离技术效率前沿面，环境污染治理投资投入和产出组合没有达到最优状态，可以在不影响当前各决策单元产出效益情况下，适当调整投入量，以提高各DMU的环境污染治理投资技术效率.在6个DEA无效的DMU中，第一，漳州的纯技术效率小于规模效率，规模效率小于1，处于规模报酬递增阶段，表明漳州纯技术效率和规模效率都是非有效的，DEA无效主要是由纯技术效率造成，因此，可以通过适当增加环境污染治理投资规模，重点调整环保投资利用配置结构比例，增加决策单元技术吸纳能力和提高决策单元使用和管理投资能力.第二，三明、莆田、龙岩的纯技术效率小于规模效率，规模效率小于1，处于规模报酬递减阶段，表明该3DMU的纯技术效率和规模效率都是非有效的，DEA无效主要是由纯技术效率造成，因此，可以通过适当减少环境污染治理投资规模，调整环境污染治理投资配置结构，有效提高决策单元使用和管理环保投资能力.第三，南平的纯技术效率大于规模效率，纯技术效率等于1，处于规模报酬递增阶段，表明南平纯技术效率有效，而规模效率非有效，DEA无效主要是由规模效率造成，因此可以通过大力增加环境污染治理投资规模，进一步提高该市环保投资技术效率.第四，泉州的纯技术效率小于规模效率，纯技术效率等于1，处于规模报酬递减阶段，表明泉州纯技术效率有效，而规模效率都非有效，DEA无效主要是由规模效率造成，因此可以通过适当减少环境污染治理投资规模，提高环保投资技术效率.

福建省2010年区域环境污染治理投资技术效率，见表4.从表4可以看出，技术效率差异不仅仅表现在各DMU上，而且各区域技术效率也不尽相同.第一，从福建省东南西北四大区域来看，闽北技术效率最高，接下来依次是闽东、闽南、闽西，都是非DEA有效.闽北地区纯技术效率等于1，规模效率为0.99，说明闽北处于技术效率前沿面，环境污染治理投资投入产出组合结构相对较合理;闽东和闽南地区纯技术效率小于规模效率，规模效率小于1，纯技术效率是造成DEA无效的主要原因;闽西地区纯技术效率大于规模效率，纯技术效率小于1，规模效率是造成DEA无效的主要原因.第二，从福建省沿海和内陆两大区域来看，两者技术效率相差不大，闽沿海地区技术效率比闽内陆地区技术效率略高，闽沿海地区环境污染治理投资利用效率比闽内陆地区好，导致两区域DEA无效的主要原因都是纯技术效率不高，但闽内陆区域纯技术效率制约区域整体技术效率问题更加严重，两大区域都应该在适当调整环保投资规模的情况下，重点解决环境污染治理投资配置不合理，使用不科学，利用效率不高的问题，以期提高我省综合环保投资技术效率.

表4 福建省2010年区域环境污染治理投资技术效率评价结果

4 结论

本文根据福建省2010年9地市环境污染治理投资以及相应经济社会生态原始数据，运用数据包络分析，对各DMU环保投资技术效率进行实证评价，研究结果表明:

第一，福建省整体环境污染治理投资利用效率不高，各决策单元之间差异明显，平均技术效率为0.669 8，高于平均水平的有厦门、福州、宁德、南平4市，龙岩、漳州、泉州、三明和莆田5市技术效率低于平均水平.在非DEA有效的6个DMU中，只有南平和泉州纯技术效率等于1，其余各市纯技术效率和规模效率都小于1，都处于无效状态.从总体来看，造成福建省各地市环境污染治理投资技术效率普遍不高的主要瓶颈是纯技术效率较低.因此，在提高福建省环保投资技术效率过程中，应着重解决各DMU投资不合理、配置不科学、使用无效率、技术创新吸纳能力差等问题.

第二，除了厦门、福州、宁德3个DEA有效外，其余各DMU的松弛变量都不全为0，且都存在产出不足现象，特别是市容卫生、城市污染控制和处理能力有待提高.

第三，处于技术效率前沿面上的厦门、福州、宁德3市的超效率值差异也较显著.厦门超效率值为4.699 8，远远高于其他各地DMU，说明厦门环境污染治理投资投入产出组合较合理，投资使用分配途径较科学，投资规模具有较高的规模效率.福州和宁德的超效率值分别为1.278 3和1.034 0，表明该2市虽然环保投资技术效率是有效的，但仍有很大的提升空间，应不断优化环保投资组合，进一步提高环境污染治理投资技术效率.

［1］吴舜泽，陈斌，王南金，等.中国环保投资失真问题分析与建议［J］.中国人口资源环境，2007，(3):112 －117.

［2］董小林，周晶，杨建军.区域环境污染治理投资结构分析［J］.西北大学学报:自然科学版，2008，42(4):295 －299.

［3］张霞.湖南省环境污染治理投资结构研究［J］.资源开发与市场，2011，(3):232 －235.

［4］常哲敏，莫日根，于长水.内蒙古“十一五”期间环境污染治理投资情况分析［J］.北方环境，2011，(10):118－120.

［5］刘立柱，刘璐.区域环保投资DEA相对有效性分析［J］.天津大学学报:社科版，2000，25(1):61 －64.

［6］王宝顺，刘享焕.中国地方公共卫生财政支出效率研究——基于DEA－Malmquist指数的实证分析［J］.经济经纬，2011，(6):136 －140.

［7］张霞，刘秀华，刘勇.基于DEA的高家镇耕地利用效率及其影响因素研究［J］.西南师范大学学报:自然科学版，2012，37(3):72 －77.

［8］王萌，李燕，张文新，等.基于DEA的城市更新绩效分析——以北京市原西城区为例［J］.城市发展研究，2011，(10):90－96.

［9］李玲，陶锋.环境规制对工业技术进步的影响研究——基于各省2005－2009年工业面板数据的实证检验［J］.科技管理研究，2012，(4):41 －45.

［10］魏权龄.评价相对有效性的DEA方法——运筹学的新领域［M］.北京:中国人民大学出版社，1988.