长江经济带工业环境规制效率时序及空间分异研究

王济干 马韵鸿

（河海大学商学院，南京 211100）

引 言

长江经济带地域广袤，横贯我国东、中、西部，是我国经济社会建设和资源利用中不可或缺的开发轴线［1］，肩负着协调区域发展、推动双向开发、建设生态文明等多重使命，其完整的经济-社会-生态系统在区域发展总体格局中意义重大。目前，国家高度重视长江经济带的环境治理问题，多次释放 “共抓大保护，不搞大开发”、“突围生态短板”等决策信号，以及 “绿水青山就是金山银山”等经济发展价值导向。随着我国环境约束与资源压力的不断增强［2］，亟需兼顾工业经济发展与自然环境保护的同步推进；而环境规制效率评价 （E-ERE）这一途径能够从多角度全方位地检验政府环境治理成果，衡量相关政策投入效果大小。因此，如何有效通过发挥政府的公共管理服务职能，以最少的生态投入来赢得最优的环境效益，并结合长江经济带不同地区之间的经济发展程度和地理环境差异，正确认识和把控其时空演进规律，是目前所面临的关键问题。因此，研究长江经济带工业环境规制效率问题能够为各区域制定生态保护政策提供理论依据和数据，对推进长江经济带生态文明建设、保持可持续发展意义重大。

1 文献综述

Barbera等［3］于1990年首次提出了环境规制的概念，并将其作为政府强制性分配环境资源并干预其利用的政策工具，经历了单一行政命令、许可证制、财政手段调控等若干阶段。基于国内外学者的不断反思与探讨，进一步丰富其目标、提出主体和对象等相关内涵［4］。环境规制的测度根据衡量治理成本的视角不同，主要可以分为投入型、绩效型、定性描述和综合指数型指标［5］。环境规制效率通常被定义为现行的环境规制政策所带来的正面影响 （即环境质量的改善）［6］与负面影响 （环境负担［7］及经济成本［8］的增加） 的比值。数据包络分析 （DEA）由于在绩效评价过程中，对同质决策单元均基于相对效率评价原则，能够保证其客观性和有效性［9］，是目前环境规制效率评价的普遍应用方法之一。徐成龙等［10］运用超效率DEA模型对2000～2012年山东省市域环境规制效率进行测算。类似的研究还包括关伟等［11］、 姜林［12］、 唐德才等［13］、 李淑萤等［14］、 周利梅等［15］。此外，Malmquist指数法、方向性产出距离函数等方法也被应用在环境规制效率研究上，叶祥松等［16］选择 “三废”污染物排放公因子作为负面产出指标，并运用方向性距离函数测算了1999～2008年我国大部分省份的环境规制效率。 Yu 等［17］、 臧传琴等［18］、 向小东等［19］也进行了类似的研究。在上述文献中，有关环境规制效率的测度往往从区域宏观视角［20］切入，较少聚焦于特定行业，同时对流域横向空间及其内部关系的关注相对空缺。因此，本文旨在通过对长江经济带工业环境规制效率的测算评价，分析其近十年来的时序演变特点和空间格局变化，归纳长江经济带工业环境规制效率的提升空间，进而提供相关参考意见和政策建议。

2 数据与方法

2.1 SE-SBM模型介绍

数据包络分析方法目前在管理科学、系统工程和决策分析、评价技术等领域中应用较为普遍［21］。基于投入产出变量可能存在的松弛性及多个决策单元效率值可能同为1的问题，本文在研究方法上沿用Tone提出的SE-SBM （Super Efficiency-Slacks Based Measure） 模型［22］。 该模型与传统的DEA模型主要区别在于：目标函数中包含了松弛变量且所有变量都存在改进空间，有效解决了投入、产出存在的松弛问题；能够分析某一决策单元的相对效率，提高DEA有效决策单元的评价效度；还能避免径向和角度差异带来的偏差和影响，更加突出效率评价的本质。

该模型设定生产系统存在n个决策单元，X∈Rm×n、 Yg∈Rk1×n、 Yb∈Rk2×n分别表示投入、 期望及非期望产出的向量，m、k1、k2代表3种变量的个数 （其中产出为p种且k1＋k2＝p），λ为权重向量，e为单位向量，α和β分别为期望、非期望产出的权重。对于第j0个决策单元，该模型可表示为：

此外，通过Charnes-Cooper变换，可以将上述分式规划转化为线性规划。即：

当满足τ∗≥1时，则称决策单元j0为SBM有效。若线性规划的最优解为可得到对应式 （2） 的最优解 （δ′∗，即：

2.2 投入产出指标体系构建

本文所评价的长江经济带环境规制效率，主要是基于工业行业特点和其污染治理的相关政策要求，在科学合理的基础上构建具有流域特色的指标体系。为了形成相应的评价指标体系，主要遵循理论性、综合性、可获取原则，分析工业污染的相关规制投入和环境效果，从而构建出长江经济带工业环境规制效率评价指标体系 （见表1）。

表1 长江经济带工业环境规制效率评价指标体系

2.2.1 工业环境规制的成本指标

环境规制部门通过在制定行业法令、治理工业废弃物、协调产业结构等方面投资人力、物质、财源。其中，环境规制的执行内容以环境政策来反映，而环境规制的执行力度以物质资源和资金的投资来表现。

人力成本指标：环保系统年末实有人数。环保系统年末实有人数是指每年度面向工业环境规制的各级环境行政主管部门、环境监测机构等所有在职相关工作人员。由于数据来源受到一定的限制，所以本文中的环保系统年末实有人数是经过等比例折算估计出每年度面向工业环境规制的环保系统内在职人数。其计算公式如下：

环保系统年末实有人数＝规模以上工业企业单位数量／全行业企业单位数量×（各级环境行政主管部门人数＋环境监测机构工作人员人数）

物力成本指标：工业污染集中式治理设施数。工业污染集中式治理设施数是指专门从事为工业园区、连片工业企业或周边企业处理各类污染物的集中设施，不包括企业内部自建自用的污染处理设施。目前我国的工业污染治理战略重视清洁生产全过程管理，强化政府的监管和控制作用，因此本文以长江经济带各省市生态环境厅所发布的工业污染集中式治理设施数加总作为工业环境规制的物力成本指标，体现环境规制部门在工业污染治理中所承担的政府责任。

财力成本指标：工业环境污染治理投资比例。工业环境污染治理投资比例是指环境规制部门为实现控制工业污染所投入的资金额占该省／市当年地区生产总值的百分比。鉴于长江经济带流域内部发展存在差异，各省市的经济基础、发展态势、工业规模及结构处于不同的水平和阶段，因此本文用工业环境污染治理投资比例代替工业环境污染治理投资总额，以便更科学、真实地反映出工业环境规制经济地位的动态变化。

政策成本指标：“三同时”制度落实数量。命令控制型工具是环境规制中重要的组成部分，主要表现为政府的行政命令、法律法规要求等。具体在我国广泛应用并发展最为完善的环境管理制度即为环保 “三同时”制度，强调新扩改项目和技术改造项目的环保设施与主体工程必须同时设计、同时施工、同时投产使用。因此本文以 “三同时”制度在长江经济带各省市的落实数量作为工业环境规制的政策成本指标，在排污行为约束方面具有一定的代表性。

2.2.2 工业环境规制的收益指标

本文综合了部分学者对环境规制收益指标的选取［23］，在此基础上将工业环境规制的收益指标划分为污染控制（非期望产出）和环境质量（期望产出）两个层面，并选取如下细分指标。

污染控制指标：工业 “三废”排放总量和浓度。长江经济带目前面临 “重化工围江”的严峻局面，高耗能工业集聚，工业污染承载负荷大。需要持续关注长江经济带工业各类污染的排放强度，以体现工业环境规制下的污染治理成效。为匹配我国工业污染物总量控制和浓度控制双管齐下的管理方法体系，本文经过系统盘点长江经济带工业格局及其造成的污染现状，选取部分指标反映工业废水、废气和废固的总量和浓度排放现状。其中有关总磷、总氮浓度等特征污染物指标能够符合长江经济带工业污染形势的转变趋势要求，聚焦现阶段超标排放问题。

环境质量指标：工业固体废物资源综合利用率、工业固体废物资源综合利用产值。工业固体废物综合利用是从工业固体废物中提取或者使其转化为可以利用的资源、能源和其它原材料，实现资源的多级循环利用。这一指标主要从产品价值角度，体现资源综合利用水平。因此本文通过测算长江经济带各省市工业固体废物资源综合利用率及其综合利用产值，衡量因环境规制而产生的环境效益规模。

2.3 数据来源与处理

本文的研究区域包括上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州共9省2市，所涉及所有指标的基础数据来源于 《中国环境年鉴》、 《中国环境统计年鉴》、各省市统计年鉴以及生态环境厅所出具的年度环境公报 （2009～2018年），部分省份中个别年份的缺失数据则利用同类均值插补法和平均增长率补齐法等进行完善修正。此外，鉴于长江经济带规模以上工业企业数量一直处于浮动状态，且污染控制指标中多为逆向指标；而DEA测度效率通常要求投入指标与输出指标具有正向关系，所以在数据处理上将所有环境规制成本和收益平均到本年度所有规模以上工业企业，对所有逆向指标进行正向化和归一化处理，以符合环境规制效率的实证分析要求。

3 工业环境规制效率结果与分析

根据长江经济带工业环境规制效率评价指标体系和SE-SBM模型，本文基于长江经济带11省市2008～2017的相关统计数据，利用DEA SOLVER PRO 5.0软件计算得出长江经济带近十年的工业环境规制效率，其结果如表2所示。

在研究期内，浙江、上海、江苏的工业环境规制效率在长江经济带中持续处于领先地位，浙江省尤为突出，工业环境规制效率一直保持在1.45以上。主要原因是，长江经济带的下游3省长期具有区位优势，产业布局合理，生态建设理念先进，从投入和产出两方面同时保证了工业环境规制效率维持在较高水平。浙江在构建长江经济带战略期间，不断加速孕育新动能，强化修复传统产业，工业结构更趋优化，推进能源资源全面节约。而上海和江苏则依托长三角地区协同优势，深化供给侧结构性改革，持续转变经济发展方式，充分利用资源禀赋、基础设施和人力资源集聚效应，使工业质量和环境效益走上良性循环发展之路。江西、贵州和湖南3省，其工业环境规制效率在10年内始终缺乏显著改善，均未超过0.8。这3个省份集中分布在长江经济带腹地地区，沿岸重化工业高密度布局，产业发展制约严重，环境污染隐患日趋增多，环境规制投入没有贴合发展要求，无法有效提高工业环境规制效率。从整体上看，长江经济带上中下游的工业环境规制效率区域差距较为明显。

表2 2008～2017年长江经济带工业环境规制效率

3.1 长江经济带工业环境规制效率的时间演变特征

从长江经济带整体及上中下游的工业环境规制效率变化趋势（如图1所示）可以发现，2008～2017年长江经济带工业环境规制效率呈现出 “U型”，即先降低、后波动升高的态势，在2008～2013年间主要表现为下降，而在2014～2017年间呈现出曲折上升的过程。分析其原因，可归纳为以下3点：

（1）经济发展初期，各地区都维持了重化工业的高速发展态势，过度依赖地区原材料和能源消耗，环保投入强度相对滞后，污染监管和控制力度不足，传统生产技术和管理模式相对落后，尚未构建起科学完备的工业污染治理制度体系，导致工业环境规制效率逐渐下降。

（2）随着国家对长江经济带发展战略定位的不断明确，沿线省市的发展理念正在由开发中保护向保护中发展转变。各地区通过全面摸排入河排污家底、重点培育发展新兴产业链、建立生态环境污染联防联控机制等一系列举措加大环境治理力度，在一定程度上遏制住了 “化工围江”的发展惯性，降低了工业污染排放总量和强度，减轻了资源承载负荷。但由于产业布局仍待完善，产业升级动力不足，长江经济带沿江工业没有完全摆脱 “两头挤压”的发展制约，因而期间的工业环境规制效率仍有一定的波动。

（3）从上中下游之间的不均衡性来看，下游地区近十年的工业环境规制效率一直处于领先水平，上游地区次之，中游地区排名靠后；且长江经济带整体工业环境规制效率水平始终低于下游地区。这是因为长江经济带区域发展不平衡，不同地区存在明显的产业落差［24］。上、中游地区生产管理技术水平较低，高能耗、高污染、低附加值的重工业作为支柱产业造成的环境负担加剧，污染治理制度较为单一，进而导致工业环境规制效率得不到有效提升。

图1 2008～2017年长江经济带整体及上中下游工业环境规制效率走势

3.2 长江经济带工业环境规制效率的空间分布差异

本文利用Arc GIS 10.2软件绘制了2008年、2013年、2017年长江经济带工业环境规制效率的空间分布图 （如图2所示），以更加清晰直观的可视化形式反映出长江经济带11省市的工业环境规制效率在2008～2017年的演进趋势。其中，将工业环境规制效率划分为0.4～0.8、0.8～1.0、1.0～1.3和大于1.3这4个梯次并分别以不同深浅的颜色进行标示，颜色越浅则代表该省／市的工业环境规制效率越高。可以发现，长江经济带工业环境规制效率的整体态势基本表现为由东向西逐渐递减，其规律也与各省市的经济基础和综合发展实力相一致［25］。值得特别关注的是湖南和安徽两省，呈现出与前述不同的变化规律。湖南省的城市化进程严重滞后于工业化进程，新经济发展水平长期落后于东部地区，传统工业所占比重较大，没有突破资源的瓶颈制约，同时对工业的技术改造支持力度不够，导致其工业环境规制效率始终较低。安徽省地处长江经济带的下游与上游边界，与长三角三省毗邻，区位优势相对明显。理论上来说，其依托重点流域和相邻省份的辐射效应，工业环境规制效率应处于领先水平。但是，其工业环境规制效率一直不高且有波动。究其原因主要是安徽省长期形成布局性环境隐患和结构性环境风险，环保监管能力相对薄弱，地方环境标准制定滞后，加之煤炭消费总量居高不下，污染综合治理的资金和技术投入尚未完全匹配，因而无法很好地适应污染治理形势的新要求。此外，高端人力资本的流失和制度学习、创新能力的不足也是工业环境规制效率较低的重要影响因素。

3.3 基于SE-SBM模型的松弛变量分析

图2 长江经济带工业环境规制效率地区分布

SE-SBM模型的特点之一即为能够根据松弛变量判断输入、输出变量对综合率的影响，并为所有变量指出改进空间。本文根据上述模型，针对2017年长江经济带各省市对应的成本／收益松弛变量进行分析 （如表3所示），发现其中的松弛变量存在不为0，即有效单元均属于弱DEA有效，因此认为存在一定的投入冗余或产出不足现象，这也成为提升长江经济带各省市工业环境规制效率的具体路径。

在工业环境规制投入方面，环保系统年末实有人数和工业污染集中式治理设施数指标的冗余个数占比相对较少，为36.36%，说明在人力和物力的工业环境规制投入相对有效，相关资源得到了充分利用；江西、云南等省份仍需进一步开发环保人力资源的价值，发挥集中式污染治理设施在工业污染治理方面的强大作用； “三同时”制度落实数量指标的冗余个数相对较多，说明环境规制政策投入还存在很大的发展潜力，相关制度的体系设计、落地执行、反馈评价等环节亟需因地制宜，动态跟进。此外，尚没有省市在所有成本松弛变量上全部为0，因而长江经济带各省市都应加强对工业环境规制的资源投入利用。

表3 2008～2017年长江经济带工业环境规制效率及其松弛变量计算结果

在工业环境规制产出方面，工业固体废物产生量指标冗余个数最少，占比为18.18%；水体综合营养状态指数指标和总磷浓度指标冗余个数占比相对较多，分别达到72.73%和63.64%。说明在传统工业污染治理方面，由于生产管理技术已经较为成熟，一直保持严格控制和监管的态势；而面临的如水体富营养化等流域新污染，则暂时缺乏行之有效的治理措施。部分地区磷矿和磷化工企业无组织超标排放［26］，且除磷工艺不完善，加之上游城市管网建设进度落后，清污分流未完全落实到位，水体污染形势严峻。此外，可以发现工业环境规制所产生的期望产出整体优于非期望产出；但长江经济带尚没有省市的收益松弛变量全部为0，即还未达到工业环境规制的最大产出水平。

4 结论与政策启示

本文在系统梳理国内外环境规制效率相关研究的基础上，充分考虑工业环境规制的非期望产出和长江经济带工业发展现阶段的生态环境问题及工业污染特征，结合共抓大保护、不搞大开发的形势导向，构建相对应的工业环境规制投入产出评价体系，运用SE-SBM模型测算出长江经济带2008～2017年11省市及其整体的工业环境规制效率，进而对其时序变化和地区分布的差异进行了分析比较。实证研究结论如下：

（1）长江经济带整体及上中下游的工业环境规制效率在2008～2017年间呈现出 “U型”的变化趋势，上中下游差异较为明显，下游地区的工业环境规制效率最高且高于长江经济带整体，表现出对整体工业环境规制效率的带动牵引作用，上游地区次之，中游地区排名靠后；（2）长江经济带各省市的工业环境规制效率存在较为明显的差异。2008～2017年，浙江省平均工业环境规制效率最优，江西省排名靠后，其由西向东逐步提升的分布态势与各省市的经济基础和综合发展实力相吻合；（3）长江经济带各省市工业环境规制效率在具体指标上均存在不同程度的提升空间，需要在政策投入、流域新污染治理等方面进一步改善，应重点关注政策投入及水污染治理等方面。

综合上述分析，本文从经济发展、区域协同和战略统筹三方面提出一些政策启示：

（1）强化流域主体功能区定位，把握流域发展方向。长江经济带各省市应遵循 “主体功能导向、体现流域特色”［27］差异化制定经济发展战略，引导区域经济增长和生态建设综合可持续发展。其中，上游地区由于生态约束较高，承担水土保持等重要自然保护功能，应突出生态文明建设；中游地区面临产业转型升级任务而环境承载力受限的制约，应避免走以往工业化 “先发展，后治理”的老路［28］，严格控制高污染、高耗能产业规模，遏制污染产业转入趋势［29］，探索绿色循环、低碳型的生产体系，进一步优化经济结构；下游地区要根据加快发展循环经济的时代新要求，鼓励发展高新技术产业，突显产业结构优势，引领制度创新实践尝试［30］，培养技术环境和人才土壤，加快区域整体发展速度。

（2）推动流域均衡发展，破除行政区域行政壁垒。针对长江经济带上中下游地区之间持续存在的较明显差异，应以缩小区域发展差距为前提，实现工业环境规制先进地区和落后地区的资源互换、优势互补，推动生产技术、人才资源、政策机遇等全方位融合和灵活分配［31］；此外有必要加快长江经济带一体化进程，形成各区域特色产业集聚，强化沿江工业环境污染应急联防联控监督机制和相应的协调治理机制，打造环境友好型城市群落。

（3）完善战略统筹规划，实现流域综合治理。加强长江经济带生态环境保护是我国的重大战略部署［32］，各省市必须把修复长江生态环境摆在压倒性位置。同时加强生产管理技术进步与污染治理投资增加的良性互动基础［33］，进一步量化各区域的环保减排指标和污染治理措施，落实日常环境管理执行到位，巩固责任主体意识，把握每个阶段不同污染物的不同影响程度，缓解并加快改善长江经济带工业污染状况，促进工业环境规制效率提升，践行生态文明理念和绿色发展。