环境效益影响下工业经济效益综合排名

胡李裔

摘 要：根据当代经济地理学，环境商品化思想认为，自然领域与经济领域之间的界限是非常模糊的，环境可以通过商品化成为经济过程的一部分。在这种认识的启发下，在常见的工业经济效益评价指标的基础上添加工业相关能源使用指标和环境影响指标，构造一套全国主要城市工业经济效益综合评价指标体系。然后通过spss软件对这些指标进行因子分析，得到各城市的工业经济效益综合排名。据此，通过这套评价指标体系对各个城市经济效益进行综合排名，有利于从根本上驱动工业企业加大环境保护和提高能源利用率，也有利于反映地区工业企业的真实综合经济效益，重视环境因素对经济效益的影响。

关键词：环境效益；工业经济效益综合排名；因子分析；spss

中图分类号：F2 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.001

1 研究背景

我国近期持续大范围的大气雾霾污染和一些地区的重大水污染事件引起了社会对环境污染治理效果的质疑和关注。随着工业水平、技术的提高，人们的生活水平得到很大的改善。但是，人们的生活环境质量却明显下降。如果控制不好，恶劣的生态环境将会严重制约我国经济的持续、健康发展。因此，加强生态保护和各种污染的治理，加大环境污染治理投资力度，已成为落实我国可持续发展战略的重要议题。

之前人们不重视环境，忽略环境的价值，尽管后来也意识到资源的有效性，采取了一些措施来控制环境的恶化，但是，效果并不好。主要原因是，污染主力工业企业一味追求经济上的效益。如果人们能够时刻将环境效益也放到经济效益上去，在考虑环境效益的基础上追求综合经济效益的提高，则对环境保护形成高效的驱动力。近年来随着我国环境污染治理投资规模不断增加的同时，环境污染程度是否得到有效遏制，环境改善程度有多大，是否有较成熟科学准确的测度评价方法体系成为值得关注的话题。

2 文献综述

传统经济学中，对自然资源的估价方法往往忽略掉自然资源开采引起的环境成本。但是，经济是建立在改造自然的基础上的。英国的尼尔·寇和加拿大的菲利普·凯利与新加坡的杨伟聪在《当代经济地理学导论》明确提出，经济领域和自然领域之间的界限是模糊的，自然要素可以被商品化而成为经济过程的一部分。与经济地理学中环境商品化观念类似，逐渐有许多国家在进行工业经济效益评价时，也加入了环境带来的效益。在过去的研究中，不少学者提出了社会经济发展的环境效率评价指标体系，虽有所不同，但均涉及经济指标和环境指标。

有学者指出了目前我国在工业经济效益的统计口径及方法上存在的问题，甚至认为统计失真是造成污染治理投资与污染治理效果不匹配的原因。吴舜泽等（2007）认为我国环保投资口径偏大，环保数据的失真现象严重，已经掩盖了环境污染治理投资不足的严峻现实。当前，我国对环境保护的方式主要是政府提供资金补偿，或者收取污染治理补偿金等。虽然环境有所改善，但是人们普遍认为，环境作为公共资源，是没有价值可以衡量的。因此，环境污染物排放的总量并没有得到控制。不论是经济地理学还是经济自然学学术界开始尝试把环境和资源商品化，衡量环境的价值，参与到工业经济的发展过程中。

工业企业的经济效益受经济发展阶段、供需结构、资源共享、技术创新以及国际分工等因素的共同影响。许多专家学者对我国工业经济效益进行了深入的研究。例如：林海明等运用主成分分析法，结合SPSS统计软件，对工业企业的经济效益进行了定量的综合评价，使工业经济效益的研究在评价的精确性方面又迈出了一步；周彩红采用主成分分析法并结合SPSS统计软件对长三角制造业的行业效益进行了评价，将企业经济效益指标归纳为三个主成分———利润创造因子、资产管理因子和市场拓展因子。钱争鸣、陈伟彦根据1997年10月国家经贸委、国家统计局、原国家计委联合制订的新工业经济效益评价体系（以下简称“新指标体系”），选取流动资产周转率、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率、总资产贡献率、资产保值增值率、资产负债率七个指标进行主成分分析。

目前很少在文献中看到系统探讨工业经济效益与环境商品化、价值化方面的定量研究。大部分是综合环境因素与经济因素的定性探讨。因此应该鼓励学术界对我国工业经济效益的评价体系提出宝贵意见，反映我国工业的真实水平。通过数据评价和理论上的积极探讨，形成强有力的驱动力，鼓励工业部门在发展工业经济的同时考虑工业对环境的影响，要认识到，企业不能忽视客观存在的环境效益，推动企业的综合经济效益。形成环境效益和工业经济效益的共同繁荣。

本文挑选出我国各地区经济效益评价指标和环境效益指标以及资源利用方面的指标，建立一个能够较为真实反映出我国各地区工业综合经济效益的指标体系。通过spss软件进行因子分析，得到环境商品化下各地区工业综合经济效益的排名。

3 指标的选取及数据处理

本文决定从工业经济效益、资源利用效率和环境影响三个方面来对工业进行综合经济效益处理。因此，根据《中国统计年鉴》和国家统计局2015年的相关指标，选取11个指标进行因子分析，对我国31個地区的工业进行综合经济效益水平排名。根据数据可得性，本文用我国各地区主要城市的工业废水排放总量、工业二氧化硫排放量、工业氮氧化物排放量、工业烟（粉）尘排放量、一般工业固体废物产生量5个指标来对我国各地区工业废水排放总量、工业二氧化硫排放量、工业氮氧化物排放量、工业烟（粉）尘排放量、一般工业固体废物产生量作替代处理。相关原始数据来源于《2015中国统计年鉴》和国家统计局。

4 原始数据标准化

在进行因子分析之前，为了不同属性数据之间具有可比性，需要将各个指标的原始数据进行标准化处理。先进行数据同趋化处理然后进行无量纲化处理。

4.1 数据同趋化处理

11个指标中，工业利润总额、工业增加值、一般工业固体废物利用量、工业污染治理完成投资4个指标属于极大型数据。下面先将对这四个指标统一进行极小型处理，然后对所有指标数据用spss软件进行无量纲化处理。

4.1.1 指标符号

4.2 数据无量纲化处理

进行同趋化处理之后，本文采用spss软件默认的z-score标准化数据处理方法对工业综合经济效益评价体系的11个指标进行标准化处理。

5 对标准化后的数据进行因子分析

通过spss软件对经过标准化之后数据进行因子分析，结果如下：

5.1 KMO检验和Bartlett检验

在因子分析的过程中，首先对标准化之后的各地区的经济效益、能源利用和环境影响方面共11个指标进行检验，考察这11个指标间的相关性。相关性越强，对这些指标采用因子分析的效果越好。

由上表可知，KMO的值在0.7以上，说明指标之间具有良相关性。Bartlett's球形状检验的Sig.的值小于0.05，则拒绝原假设中变量相互独立的假设，说明变量间存在相关关系。因此，综合两种检验结果，一致认为对我国31个地区的工业综合经济效益的11个指标进行因子分析的效果较好。

5.2 确定主因子个数

因子分析是将多个具有相关关系的变量转换成较少的、互不相关的主因子，然后对主因子进行下一步的分析。因此，我们需要确定，能够尽可能涵盖11个指标信息的主因子个数。

上表數据显示，前两个因子的特征值大于1且这两个因子的特征值的累积贡献率为75.565%，表明用这两个公因子来反映一个地区工业综合经济水平，并没有损失太多的有效信息。因此，前两个因子为有解释能力的主因子，综合反映一个地区工业的综合经济效益水平。

5.3 主因子的命名和解释

根据表6因子载荷矩阵，将第一列绝对值大的六个对应变量归为一类。显然，这一类指标整体反映了某个城市工业企业对环境的影响能力。然后将第二列中绝对值大的对应变量归为一类，这一类从多个角度反映该城市工业企业的经济领域方面的效益。可以说，不论是定性角度还是定量角度，将这11个指标划分为经济领域和环境领域是具有合理性的。

5.4 回归求单因子Z1、Z2的得分

为了综合环境效益和工业经济效益，本文用求综合因子得分的方法，按照最终的综合得分对2015年我国31个地区工业综合经济效益水平进行排名。先求出两个主因子的得分，然后以每个主因子的权重为综合因子得分函数的系数，求得综合因子的得分。

5.4.1 单因子与综合因子得分函数

结合表7因子得分系数矩阵与表4中前两个因子的贡献率，可以求得单因子得分函数和综合因子Z的得分函数：

5.4.2 计算结果

将结果整理成表8，由于最初对数据做了统一的极小型数据处理，因此，得分越高排名越靠后。

从排名结果中发现，与单纯只参照各地区工业利润总额这个经济效益指标相比，将环境价值化相关指标考虑在内时的各地区综合经济效益排名是不同的。除了江苏、贵州、青海三各地区的排名没有发生变化，其他28个地区在考虑环境影响因素后，综合经济效益水平都发生了变动。这说明环境因素对各地区工业综合经济效益的影响很大。其中变动较大的地区有14个地区，排名变动幅度都在5名以上。并且天津、河北、上海、湖北、重庆五个地方的工业在环境治理与排放等因素的影响下排名产生大幅度下降。天津、上海、重庆的排名甚至从全国前几名下降到全国末尾。

6 政策建议

本文通过将我国31个地区2015年经济效益指标和环境影响指标进行综合分析发现，传统的对各地区工业经济效益的排名是不全面的。随着我国工业规模的发展，工业对环境的影响程度日益加深。因而在评价一个地区工业水平时，应该将工业对环境的影响各指标考虑在内。政府应该将工业效益评价体系中加入环境影响指标，及时对各地区工业的综合经济效益进行排名公布，让各地方政府、企业和社会真正认识到本地工业经济的发展水平。积极推广将环境影响因素加入到工业综合经济效益评价指标体系中去，才能够真正形成有利的环保驱动机制，推动经济领域与环保领域的合作。这也有利于推动环境的商品化，有利于环境交易市场的发展，实现绿色工业化的共同繁荣发展。

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