基于灰色关联度的江苏省制造业经济与环境绩效评价

黄湘萌 杨帅 施晓岚

摘 要：根据《江苏统计年鉴》2008—2015年的数据，本文采用灰色关联分析方法对江苏省制造业的经济环境绩效进行了评价。结果表明，经济效益与污水排放的环境效益、废气排放、粉尘排放、固体废物、固体废物综合利用和固体废物处置有关，其中与经济效益关系最为显著的是固体废物和固体废物综合利用。因此，中央和地方政府可以在制定发展决策和政策时考虑本研究的调研结果。

关键词：灰色关联度  经济与环境绩效  制造业

中图分类号：F127 文献标识码：A  文章编号：2096-0298（2020）05（a）--03

1 概述

制造业消耗了大量自然资源，排放了多种废气、废水和固体废物，对环境造成了不良影响。由于环境恶化，向更绿色、更有效率和可持续的全球经济过渡的紧迫性日益突出。因此，制造厂面临着以低碳、气候适应性强、资源高效方式运营的巨大压力，以减少处理其废气、废水和固体废物并提供更环保的产品。作为“世界制造中心”，中国将发挥重要作用，为经济发展和环境效益做出值得赞扬的贡献。

中国自1978年改革开放以来，制造业已取得了举世瞩目的成就。《中国制造2025》报告指出，中国制造业占世界制造业总产值的20.8%，作为中国制造业最发达的省份之一，江苏省的制造业绩效迅速提升。举例来说，2010年以来，江苏制造业总体规模居全国首位。然而，制造业的粗放式发展引发了环境污染和资源过度利用的严重问题，因此，如何使工业生产朝着可持续的方向发展已经引起了工业界、政策制定者、消费者、学者和其他利益相关者的高度关注。因此，诸多研究人员提出了不同的工具或分析模型来评估制造业发展与环境绩效之间的关系，而本研究的设计目的亦是如此。

既往文献对制造业环境绩效的评价主要有两类，其一是利用环境系统分析工具，包括环境影响评价、环境绩效评价、生命周期分析、生命周期影响评价和环境风险分析等，进而检验对工业的环境影响并试图找出制造业发展中最重要的环境因素;其二是利用最常见的生命周期评价或物流成本核算方法来试图找出环境参数与经济产出的关系，以验证经济环境绩效。然而，由于分析工具并不是针对工业过程评估而提出的，因此这些检验仍然存在争议。此外，由于缺乏标准化，人们对这些分析工具和参数的可用性也提出了质疑。在中国，学者们对钢铁工业、石油工业、汽车工业、热电或电力行业等不同行业的环境绩效评价都给予了极大关注。此外，研究者还从企业社会责任的角度对制造业的环境绩效进行调查。同时，人们还进行了一些研究来确定环境与财务绩效之间的相关性。然而，很少有人关注经济发展与环境绩效之间的关系，尤其是在特定区域内，以一个省为例，两者之间的关系可能有规律的发生。因此，运用灰色关联分析模型和实证研究方法，本文对江苏省经济发展与环境绩效的相关性进行了实证研究。

2 灰色关联度分析

2.1 选择参考序列和可比序列

参考序列通常表示为，其中是该序列第一时刻的值，是该序列第二时刻的值，是该序列第时刻的值。类似于参考序列的表达，可比序列可以表达为：

2.2 无量纲化原始序列的指数

由于原始序列的维度或单位可能有所不同，很难直接进行比较。因此，有必要删除原始序列的维度或单位，并将其转换为可比数据序列。本研究利用标准化、初始化和均衡化方法使原始序列无量纲化，并利用公式对原始序列数据进行初始化。

2.3 确定最大和最小差

利用公式（2）计算差分序列，并标记为，其中最大差表达为，最小差表达为。

2.4 计算灰色关联系数

公式（3）中，指代可比序列和参考序列的个数字之间的相关系数，指代因过大而用于减弱关联系数klirr影响的分辨率，通常情况下，介于0～1，且。

2.5 计算灰色关联度

不同时刻时，每个可比序列与参考序列之间的关联系数的算术平均值，并可以通过以下公式计算：

当关联度接近1时，系统和影响因素的关联程度较高。从经验角度来看，当且时，关联度显著。

3 实证研究

3.1 指标选择与数据采集

本研究建立在中国江苏省制造业这一实例的基础上，数据来自2008—2015年《江苏统计年鉴》发布的数据。经济效益是指江苏省制造业的总产值。1997年，国际会计准则理事会（ISAR）政府间专家工作组发布了《企业级环境财务会计与报告》，确定了一系列环境绩效指标，其中包括以下8项风险：废气排放、废弃物、投入、资源消耗、效率、消费者和金融;2000年，环境指标细分为初级能耗/增值、耗水量/增值、全球温室气体排放/增值、臭氧层破坏气体排放/增值、固液态废物/增值。此外，根据《2000年全球改善报告》，企业可持续发展的环境绩效指标由原材料、能源、生物多样性、废气、废水、固体废物、产品、服务和环保投资9个因素组成。此外，世界可持续发展商业理事会（WBCSD）提出了首个用于评价生态效率的指标体系，其中总耗水量和总温室气体用作评价指标。因此，鉴于上述指标体系以及江苏统计年鉴数据的系统性和完整性，本研究采用废水排放、废气排放、粉尘排放、固体废物、固体废物综合利用、固体废物处置等指标来描述环境绩效，如表1所示。

根据表1参数指标和《2008—2015年江苏统计年鉴》发布的数据，原始数据如表2所示。

3.2 無纲量化数据

计算无纲量化数据，如表3所示。

3.3 平均值分析

从图1的平均值可以看出，因变量与自变量的变化趋势相似，这说明所选指标较好地反映了2008—2015年江苏省制造业环境绩效对经济绩效的影响。因此，在2008—2015年，数据显示，污水排放、废气排放、粉尘排放、固体废物、固体废物综合利用、固体废物处置等环境变量与总产值之间存在密切关联。然后，计算了经济绩效与其他6个因变量之间的灰色关联度;同时通过比较关联度的个数，自变量与因变量之间的关联度得以确定。

3.4 灰色关联度计算

辨别最大差和最小差之前，计算差数序列，然后计算灰色关联度。根据公式（2），按照如下方式计算：

因此，;给定的，那么灰色关联度可以计算如下：

显而易见，，这说明了作为环境绩效指标之一，固体废物排放与江苏省2008—2015年制造业经济绩效的关联度最高。其次是固体废弃物的综合利用，最后是粉尘排放。污水排放和废气排放的影响因素与经济效益的关联度位列第四和第五;本研究中发现的最低关联度是江苏省制造业固废排放与经济效益的关联度。

4 结语

综上所述，2008—2015年江苏省制造业废水排放、废气排放、粉尘排放、固体废物、固体废物综合利用和固体废物处置的环境效益有关，其中最显著的關联因素是固体废弃物和固体废弃物综合利用。从图1可以看出，江苏制造业在2012年出现了一个异常高的固体废物处置指标，其原因可能是受2009年政府颁布并于2012年修订的《江苏省固体废物污染防治条例》的影响。该《条例》明确提出了不同组织单位处置固体废物的监管框架、具体条款和不履行职责的责任。该《条例》于2010年的第一天正式生效，这些要求产生的影响可能会在两到三年的时间里产生显著作用。因此，2012年，固体废物处置的绝对效益突出。

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①基金项目：2018年江苏省教育厅“江苏省高校哲学社会科学研究重点项目”（2018SJZDI044）。

作者简介：黄湘萌（1982-），女，管理学博士，讲师，主要从事绿色供应链管理方面的研究;

杨帅（1985-），男，工学博士，副教授，主要从事易腐品供应链方面的研究;

施晓岚（1982-），女，工学硕士，副教授，主要从事物流管理方面的研究。