基于DEA超效率模型的辽宁省节能减排效率研究*

2013-12-19 06:21顾英伟

沈阳工业大学学报(社会科学版) 2013年2期

顾英伟，黄斌

(沈阳工业大学管理学院，沈阳 110870)

工业革命以后，世界进入了资本主义时期。由于人们对效率的过度追逐，加之生态环境的产权界定不清晰，便逐步形成了粗放的以资源消耗和环境污染为特点的生产生活方式。20世纪60年代后期，由于资源和生态环境的稀缺性，经济发展受到了严重影响，资源和环境问题成为制约当时经济发展的最大因素。人们开始对以牺牲环境为代价的旧的经济发展方式进行反思，寻找一种新的经济发展方式，节能减排便成了学者研究的主题。

一、节能减排的背景及现状

西方发达国家对节能减排的探索历史较长，成功的经验也比较多。在20世纪60年代，就已经形成了较完善的节能减排制度和法律法规体系(如德国和日本)。经过几十年的发展，西方资本主义国家的自然资源和生态环境问题得到了很大的改善，并实现了经济发展方式的转变，经济发展由工业经济进入循环经济即后工业经济发展阶段。例如：工业用水重复利用率约为80%，矿产资源回收率在50%以上，2000年德国、荷兰、奥地利和美国的废钢回收率分别达到80%，78%、75%和67%[1]。

我国的工业发展起步较晚且发展程度较低，但是改革开放以来经济得到了快速发展。2009年我国国内生产总值为335 353亿元，已经跃居世界第三位，然而我国的发展是以自然资源的巨大投入和环境的巨大破坏为代价的，经济发展的同时资源和环境问题也逐渐凸显。例如：1995年我国空气和水污染造成的经济损失占当年GDP总量的8%，2003年这一比例上升到15%[2]。我国的工业用水重复利用率仅为约55%，矿产资源回收率也只有30%，2000年我国的废钢回收率仅为20%，远远低于西方发达国家。党和国家在十六大和“十一五”规划中指出，中国经济必须走节能减排的新型发展道路，以实现可持续发展，这表明我国已将节能减排上升到战略高度。虽然我国对节能减排重要性的认识起步晚，但是发展速度较快，目前已经初步形成了节能减排的清洁生产模式、较完善的法律法规体系和有利于节能减排的制度体系，并取得了显著成效。

“十一五”期间，辽宁省委、省政府高度重视节能减排工作，始终把节能减排工作作为调整经济结构、转变发展方式、改善民生的重要抓手，辽宁省节能减排工作取得了显著成效，为经济社会可持续发展奠定了坚实的基础。到2010年底，节能减排的各项指标基本达到“十一五”规划目标。经国家统计局确认，2006—2009年辽宁省单位GDP能耗同比分别下降3.58%、4.01%、5.11%、5.08%，4年累计下降16.64%；万元GDP能耗由上年的1.438吨标准煤下降到1.380吨标准煤，同比下降了4.03%，比2005年下降20%；万元工业增加值能耗由上年的2.257吨标准煤下降到2.144吨标准煤，同比下降了5.27%，比2005年下降30.84%；工业固体废弃物综合利用率由上年的51%上升到55%，同比提高了4%，比2005年提高了13.4%；化学需氧量排放量(COD)为78.04万吨，完成“十一五”减排任务的101%；二氧化硫(SO2)排放量为106.56万吨，完成“十一五”减排任务的107%[3]。

二、DEA的C2R模型及超效率模型

DEA(data envelopment analysis)又称数据包络分析，是一种评价决策单元相对有效性的系统分析方法。这种分析方法对数据的要求比较宽泛，可以是不同量纲的数据而且分析对象可以是多输入和多产出的同类决策单元(decision making unites，DMU)，具有极强的广泛性和适用性。DEA的基本理论模型是C2R模型，后来在C2R模型的基础上扩展为超效率模型。

1. DEA的传统模型：C2R模型

DEA的第一个模型是由Charnes，Cooper和E.Rhodes提出来的，它以线性规划为工具来研究多输入和多产出的相同部门(即DMU)的相对有效性，因此被命名为C2R模型。

C2R模型假设有n个DMU，每个DMU有m种类型的输入和s种类型的输出，其输入向量为x=(x1，x2，…，xm)T，输出向量为y=(y1，y2，…，ys)T。用(x，y)来表示DMU的整个生产活动，则

xj=(x1j，x2j，…，xmj)T>0 (j=1，2，…，n)

yj=(y1j，y2j，…，ysj)T>0 (j=1，2，…，n)

且xij>0，yrj>0(i=1，2，…，m；r=1，2，…，s)

xij为第j个决策单元对第i种类型输入的投入量；yrj为第j个决策单元对第r种类型输出的产出量。

输入权向量为v=(v1，v2，…，vm)T，输出权向量为u=(u1，u2，…，us)T，vi为对第i种类型输入的一种度量权，ur为对第r种类型输出的一种度量权。每个DMUj都有相应的效率评价指数[4]25，即

(1)

选取适当的不为负的权系数v和u，使得hj≤1且使效率指数最大，即得C2R模型

(2)

(3)

实际应用中，评价某一DMU的规模和技术有效性时经常使用其对偶形式，即

(4)

加入松弛变量后变为

(5)

2. 扩展DEA模型：超效率模型

在评价的时候可能会出现多个DMU同时有效的情况，传统的DEA模型无法对有效的DMU进一步作出评价，因此本文在传统模型的基础上引出DEA的超效率模型，它是对C2R模型的改进，在对第i个DMU进行比较时，将第i个DMU本身排除在限制条件之外，以比较出有效DMU相对有效性的大小，模型为

(6)

三、节能减排指标的选取

指标的选取应遵循科学性原则、完整性原则、目的性原则、动态性原则、可操作性原则，在遵循这些原则的同时又要反映出这些方面的关键性问题，既要有整体性又要有代表性[7]12。本文根据DEA的优越性将资源、能源、环境和经济看作一个系统，根据DEA模型建立节能减排指标体系。

投入指标一般为成本型指标，本文选环境资源消耗作为投入指标来反映经济发展过程中环境资源的投入。产出指标主要是经济发展和环境质量的改善，本文选取环境质量改善作为产出指标来反映经济发展和节能减排的成果。环境资源消耗从废水、废气、固体污染物3个方面来衡量，分别用工业废水排放量、工业SO2排放量和工业固体废物产生量3个指标变量来表示[8]28。环境质量改善也相应地从这3个方面用工业废水达标量、工业SO2消减量和工业固体废物综合利用量3个指标变量来表示。各指标如表1所示。

表1 节能减排指标体系

四、辽宁省节能减排效率分析

把辽宁省各个地区看成一组DMU，且具有相同的投入和产出变量[9]。数据采用的是2007—2009年辽宁节能减排各个指标的数据，来源于相应年度《辽宁省统计年鉴》，具体数据见表2，3。数据采用MYDEA 1.0软件进行计算，结果见表4～7。

由表5可以得出葫芦岛和大连的Score即θ值历年均大于1，位居前两位DEA有效，其他地区的基本上都小于1。2006、2007年辽阳和2009年营口的θ也是大于1的，波动性较大。

分析结果中各地区的RTS值，只有葫芦岛和大连一直是Decreasing即规模效益递增，其他大部分地区均为Increasing即规模效益递减；2006、2007年本溪、抚顺和鞍山的RTS值也为Decreasing，但是后两年均为Increasing。

五、结论及对策

根据软件分析所得到的结果可以看出，在辽宁省节能减排工作中葫芦岛市和大连市一直排在前两名，相对有效，但整体效果不佳；其他地区的相对有效性太低，辽阳和营口的相对有效性波动性太大。葫芦岛和大连的节能减排工作规模效益递增，即增加投入要素的投入力度可以得到更大比例的产出增长，本溪、抚顺和鞍山在2006和2007年处在规模效益递增的阶段，但是随着条件的变化，在后来的两年里转变为效益递减[10]。其他地区的节能减排工作规模效益递减[11]，即增加要素的投入不会得到更大比例的产出增长。

据此可以提出如下对策：

(1) 充分发掘葫芦岛和大连节能减排的巨大潜力，增加资金、技术等要素的投入力度，以获得更大的产出效果。

(2) 对于大部分节能减排工作规模递减的地区，应该把注意力放在现有基础之上，充分利用葫芦岛和大连等地的经验，优化自身的产业结构，充分利用现有的资金和能源资源，而不是进一步加大要素投入。

(3) 辽宁省节能减排工作相对有效性整体较低。辽宁省是工业历史悠久的工业大省，能源和环境问题比较突出，又正处在战略转型产业升级的关键时期，应该加速产业升级和技术革新，寻找各企业之间产业和原料的供需关系，打造绿色产业链，提高废弃产品的回收率和能源的利用率，为节能减排工作效率的提高从战略层面上打下坚实的基础[12]。

(4) 完善节能减排成效的科学评估制度，建立一个新的多元化、立体化、系统化的评价指标体系，而不是单一的以电力节约为核心的评估指标体系，从绩效评估标准上推动节能减排工作的科学进行。