基于DEA非期望产出的江苏省十三城市排放治理效率评价

黄贤凤 刘春红

摘要：文章运用DEA非期望产出模型评价江苏省13城市2014年工业排放治理效率。研究发现：江苏省13城市平均排放治理效率不是很理想，其中有7个城市为DEA无效；苏中、苏南两个地区相对排放治理效率较好，但是苏北地区排放治理效率较差，是改进的重点区域；对于DEA无效的7个城市都存在着资源投入和污染物冗余现象，应着力对此进行改善。

关键词：数据包络分析；非期望产出；排放治理效率

一、引言

近年来环境问题日益严重，工业废水、废气、固体废气物等污染排放严重影响着城市生活环境，节能减排引起了人们的关注。郭国峰（2013）提出应该加快国外先进工业节能减排技术的引进，以提高我国工业节能减排效率。为提高节能减排效果，需要针对不同区域工业能耗和排放的特点采用差异化技术，因此，对不同区域工业节能减排效率进行评价显得尤为重要。在研究节能减排效率问题时，经常采用的方法是数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）。Kao（2009）提出了并行DEA模型，这一模型允许为同一决策单元中各子系统赋予不同的权重值，为识别出非有效来源提供了有力依据。蔡宁等（2014）通过以非径向、非导向基于松弛变量的SBM-DDF模型构建工业节能减排指数评估工业节能减排效率。张在旭（2014）运用超效率DEA模型对工业节能减排效率进行了评价。李静（2015）采用基于SBM的网络DEA模型对工业行业绿色生产和环境治理这两个阶段的效率进行了研究。

江苏作为我国经济强省，2014年GDP为65088.32亿元，其中工业增加值为26962.97亿元，其SO2排量、工业固体废物排量和废水排量分别为87.02万吨、10924.73万吨、20.49亿吨，分别占全国的9.98%、5.00%、3.35%，对全国生态环境产生较大影响。本文运用DEA非期望产出模型，以江苏省13城市为评价对象，分析2014年排放治理效率水平，并针对各个城市排放治理效率的不同提出改善建议，以期对制定江苏省相关城市工业排放治理措施提供决策参考。

二、研究方法与数据来源

（一）模型

传统的DEA模型大都属于径向和角度的度量，不能对投入产出的松弛性问题进行充分考虑，因此度量的效率值也是不准确或有偏的。Tone（2003）提出了解决这一问题的非径向和非角度的SBM模型。SBM模型既解决了投入产出松弛性问题，也解决了非期望产出存在的效率评价问题，其基本形式为：

其中，s表示投入产出的松弛变量，λ是权重向量。目标函数ρ是关于S-，Sb，Sg严格递减的。并且0≤ρ≤1.对于待评价决策单元，当且仅当ρ*=1，即S-=0，Sb=0，Sg=0时，该决策单元是有效的。当0≤ρ*<1时，说明被评价单元是非有效的，具有投入产出改进的必要性。

（二）数据来源

本文的研究对象为2014年江苏省13个城市，样本数据来自《江苏统计年鉴2015》。以2014年江苏省各市工业源的化学需氧量排放量、二氧化硫排放量，工业增加值为产出指标，选取固定资产投入、工业环保投资额、工程技术人员数量为排放治理投入指标。投入产出数据特征描述见表1。

三、实证结果分析

（一）江苏省工业排放治理效率评价与比较

以MaxDEA软件为计算平台，利用非期望产出模型测算得到江苏省2014年13城市工业排放治理效率情况。此外，从江苏省的发展和地理因素角度来看，江苏省各市通常分为三个主要区域：苏南（苏州、无锡、常州、镇江、南京）、苏中（南通、扬州、泰州）、苏北（徐州、淮安、盐城、连云港、宿迁）。可以根据这三个地区的平均工业排放治理效率进行对比分析。结果如表2所示。

从表2可以看出，江苏省13城市排放治理平均综合效率不到0.8，说明江苏省排放治理效率还有待提高，其中：排放治理效率有效的城市有无锡、常州、苏州、南通、镇江、泰州，在非DEA有效的城市中有4个城市综合效率不到0.5，是排放治理改善的重点城市。从划分区域来看，苏中、苏南地区工业排放治理效率较高，苏北地区整体效率较低，具有很大的改进空间。

（二）工业排放治理效率低下的原因分析

根据DEA方法的基本原理，投入导向DEA模型计算得到的非DEA有效单元必然存在投入冗余现象。根据MaxDEA软件分析结果得出2014年非DEA有效城市投入冗余与冗余率，如表3所示。

从表3可以看出：污染物过量排放、人员与费用投入冗余是排放治理效率低下的主要原因，其中环保投资平均冗余率较高，说明环保投资利用效率不高；COD排放平均冗余率相比较也很高，说明污染控制力度还不够大。每个城市排放治理效率低下的主要原因有所不同，南京市、连云港市、淮安市、盐城市、宿迁市主要冗余是环保投资冗余和COD排放过多；徐州市主要是工程技术人员冗余和SO2排放过量；扬州市主要是工程技术人员冗余和COD排放过量。

四、研究结果与建议

1. 本文运用SBM模型来处理含有工业污染排放非期望产出问题，选取相应指标测算了江苏省13城市工业排放治理效率，以及苏南、苏中、苏北三个区域的平均工业排放治理效率，并对结果进行了分析说明。

2. 处于最优前沿面上的六个城市，即无锡、常州、苏州、南通、镇江、泰州投入冗余和污染物排放过量均为0。在效率低下的城市中宿迁市的工业排放效率最低，是重点改进城市，其他效率低下的城市也应该进一步加大污染物排放的控制，对于资产投资应该进行严格控制，尽量多投资污染排放相对少的企业；对于环保投资应该进一步监督落实。

3. 分区域时的结果表明，苏中、苏南地区城市工业排放处理效率整体偏高，而苏北地区城市工业排放治理效率处于较低水平，是江苏省排放控制重点地区。

参考文献：

[1]郭国峰，王彦彭. “十二五”时期工业节能潜力与目标分析[J].中国工业经济，2013（03）.

[2]Kao C. Efficiency Measurement for Parallel Production Systems[J]，European Journal of Operational Research，2009，196（03）.

[3]蔡宁，丛雅静，李卓.技术创新与工业节能减排效率——基于SBM—DDF方法和板数据模型的区域差异研究[J].经济理论与经济管理，2014（06）.

[4]张在旭，刘永杰.山东省城市工业节能减排效率评价及影响因素研究[J].中外能源，2014（11）.

[5]李静，倪冬雪.中国工业绿色生产与治理效率研究——基于两阶段SBM网络模型和全局Malmquist方法[J].工业技术经济，2015（03）.

[6]Tone K.Dealing with undesirable output in DEA： A slacks-based measure （SBM） approach[J]，GRIPS Research Report Series I，2003（05）.

（作者单位：江苏大学管理学院）