基于SE-DEA模型的生态环境可持续发展评价——以闽江源流域为例

李军龙，滕剑仑，李应春，黄海棠

(三明学院管理学院，福建 三明 365004)

基于SE-DEA模型的生态环境可持续发展评价
——以闽江源流域为例

李军龙，滕剑仑，李应春，黄海棠

(三明学院管理学院，福建 三明 365004)

以生态环境投入产出的角度为基础，结合现有研究成果改进的可持续发展指标体系，采用三阶段SE-DEA模型，对闽江流域进行了可持续发展能力分析与评价。结果表明，近10年来(2003-2012年)，闽江源流域生态环境可持续发展呈波浪式递增态势，但可持续发展能力偏弱；第三产业、科技投入、城镇化水平、工业产业和劳动力成为影响生态环境可持续发展的主要因素。生态环境的过度投入既造成资源的浪费，也是环境恶化的主导因素；科技进步、城镇化水平不断推进和劳动力水平的提升是实现生态可持续发展的助推器；推动产业升级，发展生态产业是生态环境可持续发展的有效途径。

SE-DEA模型；Tobit模型；生态效率；可持续发展

Correspondingautor：TENG Jian-lun E-mail:758125226@qq.com

传统工业经济在片面追求人类物质经济增长后，逐渐带来诸多负面影响而为人诟病。现代生态经济学、循环经济学的兴起为人类反思自身发展与自然协同之间是否存在互相促进和和谐共生的路径提供了理论依据。新古典经济学指出，公共环境的供给有限性和搭便车行为(搭便车行为是不付成本而坐享他人之利的投机行为)的缺乏管控成为当前一些国家气候恶劣、水质污染以及其他公共资源逐步恶化的根本原因。在公共环境被人类不断开发的过程中，只有对环境加以维护和补偿，才能获得环境资源的供给方与需求方的均衡演化。生物演化理论认为，环境变化存在着从量变到质变的累积过程。只有建立相应的评价体系才能观测到环境变化的过程，并通过对相关因素的控制与调整，维持现有环境的均衡、和谐有序的发展，实现经济可持续推进的目标。

福建省位于我国东南部，其主要的水源为闽江，作为闽江流域的源头，三明市是福建各大河流的主要发源地和生态环境重点的保护区域,也是闽江源流域的主要区域。随着闽江流域社会经济的发展，其与环境保护、资源紧缺和人们对生态环境质量要求不断提高的矛盾日渐突出。因此，需要对闽江源流域生态环境的可持续发展进行深入的分析研究，探索环境保护与社会经济协同发展的途径和科学理论依据。

目前，生态环境可持续发展评价的方法较多，如生态足迹法、能值分析法、系统动力学法、SWOT法、模糊数学法等[1-5]。这些方法主要注重对现有生态的结果进行评价，其涉及面较窄。为了动态评价生态可持续发展的过程，及时调整相关政策，以维护现有生态的良性状态，本研究从生态环境的投入产出角度，利用生态效率(Eco-efficiency)这一动态指标对区域生态环境可持续发展进行评价，生态效率是指社会经济发展中增加的价值量与消耗的资源环境的实物量之间的比值，来反映经济增长和资源环境承载力之间的关系[6]。数据包络分析模型(Data Envelopment Analysis，DEA)是在研究区域生态效率应用比较广泛的一种方法，而传统的DEA模型计算出来的效率范围只是在0～1，只能区别出有效率和无效率的单元，而对有效率的单元无法进行排序和比较[7]。本研究运用三阶段SE-DEA(super efficiency DEA)模型法，结合三明市2003-2012年的相关数据，对区域生态环境可持续发展进行评价，并对其影响因素进行探讨，以期探索闽江源流域社会经济可持续发展的有效路径。

1 三阶段超效率DEA模型

1.1第一阶段——超效率DEA模型

超效率DEA模型的基础模型是CCR模型。CCR模型是1978年著名的运筹学家Charnes A等提出的[8]评价“多投入多产出”模式下决策单元间的相对有效性。为克服CCR模型对有效率的单元无法进行排序和比较的弊端，1993年著名学者Anderson 和 Peterson[9]对CCR模型进行了改进，提出了超效率DEA模型,计算出的效率值将不再限制在0～1的范围内，而是允许效率值超过1，才能有效地区分出有效单元(即效率值为1)之间的差异，并依据效率值进行排序和比较。超效率DEA模型的有效性大小是根据有效决策单元对有效前沿面的影响程度来判断，对于在原模型中非效率的决策单元，超效率值不变，超效率值越大，则对有效前沿面的影响越大，其效率越高，反之亦然。 超效率DEA的数学模型如下：

(1)

式中，θ表示决策单元DMU0的生态环境效率值，ε为高阶无穷小量，s-和s+为松弛变量，x表示生态环境的投入变量，y表示生态环境的产出变量，λj表示为相对DMU0重构一个有效DMU组合中第j个决策单元DMU的组合比例。

1.2第二阶段——MalmquistTFP指数

Malmquist TFP(Total Factor Productivity)指数用来测度生产力的变化，并把生产力的变化分解成技术进步和技术效率的变化。1994年Fare等[10]定义了一个基于产出的Malmquist生产力指数如下：

TEP(yt+1,xt+1,yt,xt)=

(2)

它代表生产点(xt,yt)相比较的生产点(xt+1,yt+1)的生产力。比1大的值代表从t到t+1时期的一个正的TFP增长。Malmquist TFP可以分解为综合技术效率变化指数(EC)和技术进步指标(TC)，分解过程如下：

(3)

其中，综合效率变化指数还可以进一步分解为纯技术效率指数(PE)和规模效率指数(SE),其分解过程如下：

(4)

1.3第三阶段——Tobit回归分析

为了进一步研究影响闽江源流域生态环境可持续发展的因素，将前面计算出的生态环境效率值作为因变量，生态环境投入指标为自变量，假设有m个变量，n年，选用能够解决受限或截断因变量的Tobit 模型回归模型。该回归模型由Tobin[11]提出，Tobit回归模型如下：

(5)

式中，θi表示第i评价年的生态环境效率值，βij表示第i个评价年第j个生态环境因素的回归系数，xij表示第i个评价年第j个生态环境因素，ε表示残差。Tobit回归模型运用Stata12.0统计分析软件，对所选变量进行多重共线的检验，然后进行回归。

2 评价指标选取和计算

2.1评价指标的选取

生态环境可持续发展就是尽可能地减少资源的消耗和环境的浪费，提高生态环境的生产效率，使最小的生态环境的投入产出最大的经济效益和社会效益。在生态环境可持续发展评价时，对生态环境投入指标和产出指标的选取至关重要，因为评价指标选取是否合理，将直接影响到评价结果的准确性，因此在选取指标时要考虑评价指标的完整性，不能遗漏关键性指标，还要考虑各评价指标之间又不能重复。所以，本研究借鉴德国环境经济账户中设计的评价指标和我国专家学者研究生态效率的评价指标[12-16]，征求有关专家学者和政府管理部门相关专业人员的意见，结合闽江源流域的实际情况，将生态环境可持续发展指标分为生态环境投入指标和生态环境产出指标，生态环境投入指标包括环境污染指标和能源消耗指标，生态环境产出指标包括经济发展指标和社会发展指标(表1)。

2.2数据来源

数据主要来源于《2003-2012年三明市环境保护状况公报》、《2001-2005三明市环境质量报告书》、《2006-2010三明市环境质量报告书》、《2003-2012年三明市国民经济和社会发展统计公报》、《2003-2012年三明市统计年鉴》、《2003-2012年福建省统计年鉴》。

2.3综合指标的计算

首先，数据标准化，为了消除由于数据的数量级和不同量纲对评价结果的影响，在SPSS 18.0下用分析/描述统计/描述分析/将标准化得分另存为变量的命令，将原变量数据转换成标准化变量。其次，因子分析，为了解决三级评价指标太多的问题，剔除各评价指标之间的信息重叠，使用统计分析软件SPSS 18.0分别对4个指标标准化后的三级指标进行因子分析，用主成分分析方法提取特征值大于1的公因子，采用最大方差旋转，并用回归法计算得分系数矩阵。生态环境污染指标提取了3个主成分，累计解释变异量为89.19%，KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)为0.523，其中第1主成分的解释变异量为39.15%，第2主成分解释变异量为27.88%，第3主成分解释变异量为22.16%。能源消耗指标提取了两个主成分，累计解释变异量为98.30%，KMO为0.556，其中第一主成分的解释变异量为67.81%，第二主成分解释变异量为30.49%。经济发展指标第1主成分解释变异量为89.14%，KMO为0.746。社会发展提取了两个主成分，累计解释变异量为85.21%，KMO为0.502，其中第1主成分的解释变异量为58.60%，第2主成分解释变异量为26.61%。4个指标因子分析的Bartlett球形度检验的显著度水平均小于0.001。最后，计算生态环境评价综合指标，根据因子分析的得分矩阵，分别计算出闽江源流域生态环境可持续发展的综合评价指标(表2)。

3 结果与分析

3.1闽江源流域生态环境可持续发展SE-DEA评价

本研究采用投入导向的SE-DEA法对闽江源流域生态环境可持续发展进行评价，运用软件EMS1.30计算闽江源流域2003-2012年的生态环境可持续发展的超效率DEA评价(表3)，为了能够全面客观地反映闽江源流域生态可持续发展状况，投入指标选用环境污染综合指标和能源消耗综合指标为输入变量，输出指标选用经济发展综合指标和社会发展综合指标为输出变量。因为SE-DEA模型中要求各指标的数值都需大于零，而综合评价指标有负值出现，所以在保证统计意义不变的提前下，首先将所个综合指标的数值均向上平移了3个单位(即4个综合指数的数值都加3)，使各综合指标的值变为正数，然后用EMS1.30计算。

表1 闽江源流域生态环境可持续发展评价指标Table 1 Evaluation indicators for ecological environment sustainable development of Minjiang river basin

表2 2003-2012年闽江源流域生态环境可持续发展综合评价指标Table 2 Comprehensive evaluation indicators of ecological environment sustainable development in Minjiang river basin during 2003-2012

表3 2003-2012年闽江源流域生态环境可持续发展SE-DEA评价结果Table 3 The evaluation results of ecological environment sustainable development of Minjiang river by SE-DEA during 2003-2012

2003-2012年(表3)，只有2012年达到DEA单元有效，并且技术和规模都有效，说明闽江源流域生态环境的投入产出均达到最优水平，也就是说，2012年闽江源流域生态环境可持续发展能力相对最强。2003-2011年间，虽均为规模递增，但都是非DEA有效，仅2011年技术有效，规模无效，且无效年份的生态综合效率值较小。所以，从生态环境污染和能源消耗的视角看，闽江源流域生态环境的投入过剩，即对环境的污染和能源消耗较大，而产出较少，甚至亏空，充分说明闽江源流域生态环境可持续发展的能力偏弱。研究结果基本符合闽江源流域的基本现状，闽江源流域主要是高能耗高污染的企业居多，但随着节能减排和环境治理，逐步关闭了一批高耗能、高污染、产能低、技术低的企业，综合效率也逐步提高，2011达到99%，较2010年增长了47.8%，比2003年效率提高了395%。

进一步研究能源消耗指标或环境污染指标对闽江源流域可持续发展的影响(表4)发现，2012年的各个方案都为DEA有效，其他均为DEA无效。首先将方案Ⅰ和方案Ⅱ进行比较，方案Ⅱ是去掉了能源消耗综合指标的投入，发现2003、2005、2006、2009、2010和2011年的综合效率值都有所下降，说明能源的利用对闽江源流域生态环境的可持续发展起到积极的推动作用。然后比较方案Ⅰ和方案Ⅲ，方案Ⅲ是删除了资源环境污染综合指标的投入，从中可以看到，2004、2008和2012年的综合效率值明显减少，说明环境对闽江源流域生态环境可持续发展影响较大，具有一定的束缚作用，说明闽江源流域的发展对自然资源环境的依赖性较强。

表4 不同方案下闽江源流域2003-2012年生态环境可持续发展SE-DEA评价结果Table 4 The SE-DEA evaluation results of ecological environment sustainable development of Minjiang river basin in different schemes during 2003-2012

注：方案一列中H代表环境污染，N代表能源消耗。

Note:H in project indicate environmental disruption，N in project indicate energy consumption.

3.2闽江源流域生态环境可持续发展趋势及其动态分析

3.2.1闽江源流域生态环境可持续发展趋势 环境污染综合指标总体呈下降趋势(图1)，2003-2004年急剧下降，2004-2010年下降较为平缓，2010年后下降趋势增加；能源消耗综合指标总体呈下降趋势，2005年后又呈缓慢上升，到2007年又呈现下降趋势。经济发展综合指标呈逐年上升趋势；社会发展综合指标在2003-2007年呈波动性上升趋势，到2008年后进入平稳上升阶段。总体来看，闽江源流域近10年来整体生态环境可持续发展越来越好。

3.2.2闽江源流域生态环境可持续发展的动态分析 近10年来，闽江源流域生态环境可持续发展呈波浪式递增态势(表5)，规模效率除2005-2006年和2008-2009年出现拐点外，整体呈下降趋势，从2006-2007年起全要素生态效率的TFP增长率相对平稳，且数值均大于1，其中，10年的平均增长率为22.7%。TFP值的增长率从2003-2004年比的-17.3%上升到2004-2005年的142.7%，又下降到2005-2006年的-3.5%，再上升到2006-2007年度的22.2%，反复波动，直至2011-2012年的16.1%，技术进步与全要素生态效率具有相同的波动态势。由此可知，技术进步与闽江源流域可持续发展之间具有密切的关系，并对其动态变化影响较大，是实现闽江源流域生态环境得以维持、优化的基础。

图1 2003-2012年闽江源流域生态可持续发展投入产出综合指标的变化Fig.1 Variation of Minjiang source of ecological sustainable development into comprehensive index input and output from 2003 to 2010

3.3闽江源流域生态环境可持续发展影响因素分析

本研究在参考前人研究的基础上，考虑到区域之间的差异性和闽江源流域的情况，主要选取了以下几个变量：1)产业结构，包括农业、工业和第三产业，分别取各产业10年的产值；2)科技投入，即R&D的投入，通过对科技研发的投入来反映闽江源流域科技创新能力；3)城镇化水平，用城镇化率来反映当地社会发展水平；4)劳动力，用年末从业人口来反映劳动力水平。经检验解释变量间的相关系数均小于0.5，变量之间的共线程度不高，然后进行Tobit回归(表6)。

第三产业、工业、科技投入、城镇化水平和劳动力对闽江源流域生态环境可持续发展在5%统计水平下有显著影响(表6)。其中，第三产业、科技投入、城镇化水平和劳动力的影响是正向的，工业产业的影响为负向。

表5 闽江源流域各年份Malmquist指数及其分解Table 5 Malmquist index and decomposition of Minjiang river basin in different years

表6 Tobit回归结果Table 6 Tobit regression results

首先，闽江源流域的可持续发展能力和第三产业、科技投入、城镇化水平和劳动力呈正相关，第三产业、科技投入、城镇化水平和劳动力每增加一个单位，闽江源流域的可持续发展能力就分别增加0.756%、0.652%、0.202%和0.134%。说明要提高闽江源流域生态环境可持续发展的能力，就要促进产业升级，增加第三产业的比重，加大科技研发工作，加强科技成果的转化和引进，鼓励企业研发与产业相关的低碳环保绿色技术，推动城镇化水平，形成产业聚集，大力扶持新型产业和服务业的发展，逐步优化产业结构。

其次，闽江源流域的可持续发展能力和工业产业之间呈负相关，工业产值每增加1个单位，闽江源流域的可持续发展能力就下降0.306%，这是因为闽江源流源大多数工业是以采矿、钢铁、化工、染印、造纸、水泥等高污染、高耗能的传统产业为主，这些产业对生态环境的污染和破坏较大，所以对闽江源流域的可持续发展产生负面的影响。

4 讨论与结论

2003-2012年，闽江源流域生态环境效率在2012年达到DEA单元有效，其他年份均为非DEA有效，呈规模递增，投入过剩，产出不足，可持续发展的能力偏弱。闽江源流域的发展主要依赖于自然资源环境和能源的利用。在该区域内，生态环境投入的逐步减少，增加了闽江源生态环境保障的可能性，使闽江源流域可持续发展能力增强。刘向华[17]认为自然资源的投入比例不科学，严重影响生态效率，过度依赖资源的高投入和环境的高污染，导致缺乏技术革新的动力。所以，生态环境的过度投入一方面会造成资源的浪费，另一方面是环境恶化的主导因素。所以，在生态环境投入逐步减少的情况下，一定区域的自然环境会在自我修复中得以改善，使得区域经济的可持续发展获得保障。

2003-2012年，闽江源流域环境污染综合指标和能源消耗综合指标总体呈下降趋势，社会发展指标和经济发展指标呈上升趋势。闽江源流域生态环境可持续发展呈波浪式递增态势，近10年的TFP平均增长22.7%，技术进步对推动闽江源流域生态环境可持续发展具有一定的作用。张雪梅[18]也认为西部地区生态效率提升主要得益于技术进步的贡献。另外，要使闽江源区域的DEA从无效逐步变成有效，主要依赖于对一些传统的重工业污染企业的关停并转，通过发展高技术含量的低污染企业，实现闽江源周围环境的改善。这也与潘兴侠等[19]转变经济发展方式，促进产业结构高级化也是提高生态效率有效措施的观点相吻合。结合我国其他地区情况，那些从事新型低污染或者无污染的企业其生态环境保持较好状态，未来发展的潜力较大。一些老工业基地生态环境相对恶劣，即使进行产业转换、升级，其生态环境的恢复仍尚待时日，区域经济可持续发展会受到限制。

第三产业、科技投入、城镇化水平、工业产业和劳动力是影响闽江源流域生态环境可持续发展的主要因素，其中第三产业、科技投入、城镇化水平和劳动力每增加1个单位，闽江源流域的可持续发展能力就分别增加0.756%、0.652%、0.202%和0.134%。工业产值每增加1个单位，闽江源流域的可持续发展能力就下降0.306%。对内蒙古区域生态效率的研究表明[20]，CO2、工业固体废物、工业废气、工业废水等污染物的排放及能源的消耗成为影响内蒙古地区生态效率的主要因素，产生不同结果的原因可能一是选择的指标不同，二是区域不同。科技进步、城镇化水平不断推进和劳动力水平的提升是实现生态可持续发展的助推器，从闽江源逐年的科技投入经费的增加、城镇化水平的逐步推高和劳动力人数和质量的提升，闽江源的生态环境也得以逐步改善。这些指标在全国不同经济区域中也体现出相似的规律。在科技水平、城镇化水平和劳动力水平较低的西部地区，其生态环境的改善相对迟缓。而一些沿海省份在以上指标处于一个较高水平下，生态环境的改善步伐明显快于西部地区。

SE-DEA模型存在以下两个方面的局限，一是当投入很小时，可能不存在可行解，并且排序也不是很稳定；二是该方法是通过径向和角度来度量DEA的，会引起投入要素的“拥挤”或“松弛”，当投入或产出存在非零松弛时，评价对象的效率会偏高，这两个问题也是需要进一步的研究。

[1]金书秦,王军霞,宋国君.生态足迹法研究述评[J].环境与可持续发展,2009(4):26-29.

[2]Qin H,Sun A,Liu J,Zheng C.System dynamics analysis of water supply and demand in the north China Plain[J].Water Policy,2012,14(2):214-231.

[3]Franck S,von Bloh W,Muller C,Bondeau A,Sakschewski B.Harvesting the sun:New estimations of the maximum population of planet earth[J].Environmental Sciences & Ecology,2011,222(12):2019-2026.

[4]Zeng C,Liu Y,Liu Y,Hu J,Bai X,Yang X.An integrated approach for assessing aquatic ecological carrying capacity:A case study of Wujin district in the Tai Lake Basin China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2011,8(1):264-280.

[5]Gong L,Jin C.Fuzzy comprehensive evaluation for carrying capacity of regional water resources[J].Water Resources Management,2009,23(12):2505-2513.

[6]Yue Y Y,Su J Q.Eco-efficificy:Foreign practice and our measure[J].Studies in Science of Science,2004,22(2):170-173.

[7]王金祥,王卓.基于超效率DEA模型的城市效率评价[J].西安电子科技大学学报,2008,15(1):62-64.

[8]Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the efficiency of DMU[J].European Journal of Operational Research,1978,2(6):429-444.

[9]Anderson P.Petersen N C.A procedure for ranking efficientunits in data envelopment analysis[J].Management Science,1993,39(10):1261-1264.

[10]Fare R，Grosskope S，Norris M，Zhang Z．Productivity growth，technical progress，and efficiency change in industrialized countries[J]．American Economic Review，1994，84(1)：66-83．

[11]Tobin J.Estimation of relationships for limited dependentvariables[J].Econometrica,1958,26(1):24-36.

[12]付丽娜,陈晓红,冷智花.基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究——以长株潭“3+5”城市群为例[J].中国人口·资源与环境,2013,23(4):169-175.

[13]吕彬,杨建新.生态效率方法研究进展与应用[J].生态学报,2006,26(11):3898-3906.

[14]邱寿丰,诸大建.我国生态效率指标设计及应用[J].科学管理,2007,10(2):20-25.

[15]王震,石磊,刘晶茹,孙念.区域工业生态效率的测算方法及应用[J].中国人口·资源与环境，2008，18(6):121-126.

[16]Hua Z,Bian Y，Liang L.Eco-efficiency analysis of paper mills along the Huai River:An extended DEA approach[J].Omega,2007,35(5):578-587.

[17]刘向华.基于DEA的河南省生态效率改善途径探析[J].河南农业大学学报，2012，46(6)：710-714.

[18]张雪梅.西部地区生态效率测度及动态分析——基于2000-2010年省际数据[J].经济理论与经济管理,2013(2):78-85.

[19]潘兴侠,何宜庆,胡晓峰.区域生态效率评价及其空间计量分析[J].长江流域资源与环境,2013,22(5):640-647.

[20]马军.基于数据包络分析法的区域生态效率评价研究——以内蒙古为例[J].生态经济,2012,249(2):47-51.

(责任编辑 张瑾)

Evaluationofeco-environmentsustainabledevelopmentbasedonSE-DEAmodel

LI Jun-long, TENG Jian-lun, LI Ying-chun, HUANG Hai-tang

(School of Management, Sanming University, Sanming 365004, China)

The present research analyzed and evaluated Minjiang river basin’s sustainability using a three-phrase SE-DEA model based on ecological environment’s input and output combined with the improved sustainable development indices system.Over the past ten years (2003-2012), the sustainable development of Minjiang river basin’s ecological condition increased in waves and sustainability was still weak.The present research also put forward the main factors which had strong impacts on the ecological environment’s sustainable development, including service sector, science and technology, urbanization, industry and labor.Firstly, the excessive investment was the main factor lead to Minjiang river basin’s environment degradation and resources waste.Secondly, urbanization, innovation of science and technology and the qualified labor can promote ecological environment’s sustainable development.Lastly, industries upgrade and ecological industry development were effective way for ecological environment’s sustainable development.

SE-DEA model; Tobit model; efficiency of ecology; development of sustainability

2014-06-26 接受日期：2014-09-04

福建省软科学项目(2012R0071、2013R0088)；福建省教育厅教育科研项目(JAS14272)；福建省高校服务海西建设重点项目(HX200807)

李军龙(1978-)，男，甘肃陇西人，讲师，硕士，主要从事生态经济管理与区域经济研究。E-mail:lijunl2006@126.com

滕剑仑(1974-)，男，新疆哈密人，副教授，博士，主要从事区域经济研究。E-mail:758125226@qq.com

S181;X171

：A

：1001-0629(2014)11-2174-09

10.11829j.issn.1001-0629.2014-0302