基于DEA城市群环境投入产出效率测度探究-

1、基于dea城市群环境投入产出效率测度探究摘要：随着产业集群、人口城镇化的发展，我国城市群逐 渐形成，城市群的环境污染治理问题也成为影响城镇居民生 产生活的重要社会问题。目前，城市群的资金投入与环境污 染治理的效率，投入产出中的环境变量对环境污染治理的影 响，城市群环境污染治理的效果等问题是我们亟需认知的。 基于这些思考，以我国十大城市群环境污染与资金投入的统 计数据为实例，采用三阶段数据包络分析（dea）模型，运 用dea模型的计算软件，基于传统的dea模型、相似sfa模 型和调整后的dea模型三个步骤进行了探讨。从投入产出的 角度对我国十大城市群环境污染治理的技术效率、纯技术效 率和规模效率

2、进行了实证分析。结果表明：十大城市群在环 境投资与污染治理效率方面存在差异性，以京津冀、长三角、 珠三角和山东半岛为代表的东部沿海城市群在投入产出效 率上高于其他几个城市群，同时也显示我国十大城市群在环 境污染治理效率上还有一定的提升空间。最后，提出了十大 城市群在环境投资与污染治理方面的思考。关键词十大城市群；环境污染治理；投资效率；三阶 段dea中图分类号f205； x22文献标识码a文章编号1002-2104 (2011) 02-0018-06近年来，随着我国城市化进程和大中城市规模的迅速膨 胀，城市化建设取得了快速的发展，工业产业也呈现出城市 集群化发展的模式。进入21世纪以来，京津冀

3、、长三角、 珠三角、山东半岛、辽中南、中原、长江中游、海峡西岸、 川渝和关中等一批初具规模的城市群正在崛起1。所谓城 市群是在特定的区域范围内云集相当数量的不同性质、类型 和等级规模的城市，以一个或两个特大城市为中心，依托一 定的自然环境和交通条件，城市之间的内在联系不断加强， 共同构成一个相对完整的城市”集合体” 2。据统计，十 大城市群的土地面积占全国总面积的9. 99%, 2007年十大城 市群的人口占全部城市人口的47. 5%,十大城市群工业总产 值占全部城市的69. 8%o也就是说，十大城市群以不到1/10 的土地面积承载了所有城市人口近一半的数量，并创造了 1/2以上的工业产值。可

4、见，在有限的资源下城市群中聚集 着大量的工业产业和人口，这些因素不断地加剧了城市群的 环境保护和污染治理压力，使我国城市群周边环境出现了区 域性、流域性的污染问题。同时，为实施经济的可持续发展 战略，我国政府也不断加大对环境保护的投资力度，城市群 的环境污染治理投资呈现逐年增加的态势，投资总额占当年 国内总产值的比例也呈现增加的趋势。这使得城市群的资金 投入与环境污染治理的效率，城市群当前环境污染治理的效 果等问题成为人们关注的热点问题。1研究现状为了更好地分析区域经济工业产业发展、环境投资状况 和污染治理效果等问题，部分学者对我国城市或区域经济的 投资与环境治理进行了研究。杨俊等3运用dea

5、模型测 算了 1998-2007年中国省际环境效率，发现人均gdp对提高 环境效率具有积极影响，而工业比重上升、财政分权度的提 高以及贸易自由化对环境效率具有负面影响；韩强4运 用多元统计对2007年我国31个省区的工业领域的环保投入 与产出进行了分析，结果表明各地区环保投资效率与经济发 展水平基本吻合，我国环保投资效率仍然偏低；吴舜泽等5 重点研究环保投资结构与环保投资的重点，结果表明，环保 投资口径偏大、投资方向与需求不匹配、投资结构不合理等 是影响环境效益的重要因素。当前，环境污染投资治理的研究主要是以行政区域划分 的方式，分析省份之间的污染、投资和产业结构发展的研究 6-8o这种研究忽

6、略了我国当前产业发展呈现的产业集群 模式和环境污染相对集中化的趋势，没有对城市群和农村地 区污染状况进行分别研究，尚存在不足之处。以长三角为例, 它由江苏、上海、浙江等省份组成，其中江苏省的经济发展 呈现苏北、苏中和苏南三个区域特征，苏北主要偏重农业生 产，苏中农业和工业并重，而苏南主要以工业为主的生产模 式。所以经济增长、环境污染和治理投资的研究如果以省份 为单位进行数据统计分析，是难以获取与实际工业污染情况 相符的结论。同样，浙江省也呈现明显的区域差异特点。近 年来，城市群的环境污染和治理问题虽然逐渐成为人们关注 的热点，但是目前开展基于城市群的环境污染治理效率的研 究并不多，因此以研究具

7、有产业集群化的十大城市群为主要 区域特点的环境投资、环境保护和污染治理的问题具有一定 的价值。在上述研究的基础上，为探讨十大城市群在污染治理方 面的效率，这里引入了效率评价的三阶段dea模型。下面运 用dea方法对我国十大城市群环境保护投资与污染治理的投 入产出效率问题进行了分析。张庆民等：基于dea的城市群环境投入产出效率测度研 究中国人口&#8226；资源与环境2011年第2期2研究方法 -dea模型dea方法是一种最常见的非参数前沿效率分析方法，它 不需要设定生产函数的具体形式，能够处理多投入多产出系 统，适用于没有明确效率函数的情况。由于我国环境经济统 计数据一般是从污水、废气

8、和固体排放物等方面来衡量，是 典型的多种投入和产出系统，因此通过dea方法能够避免指 标体系中的权重设置问题。从1978年charnes等提出简称 c2r的dea模型以来，国内学者采用c2r、bc2和c2gs等dea 模型对投入产出效率进行了研究9-10。这里运用三阶段 dea模型11测度了我国十大城市群在投资污染治理方面 的投入产出效率和环境变量对决策单元(dmu)的影响等问 题。三阶段dea模型的构建和运用过程如下。传统的dea模型。80年代banker等提出了 bc2模型， 把c2r固定规模报酬的假设改为可变规模报酬，从而将c2r 模型中的技术效率分解为规模效率和纯技术效率。由于环境 污

9、染治理的投入变量是决策的基本变量，且相比于产出量而 言，投入变量是预先给定的，所以这里采用投入导向的规模 报酬可变的bc2模型。在投入导向型中，设有k(k=l,. ,k) 个 dmu,每个 dmu 均使用 n(n=l,. . ,n)种投入. ,m) 项产出，计算公式为：min 0 k工kk=l入kxn,kw 0 kxn,ks. t. ykw xkk=l 入kyk (1)入k20且zkk=l入k=lg通过第一阶段的bc2模型计算，获得了技术效率、 纯技术效率和规模效率。但是，fried等(2002)认为还需要 考虑各个dmu的环境因素、随机因素和内部管理因素对投入 产出效率的影响，因而进入第二阶

10、段的分析。构建相似sfa模型。通过构建sfa模型有助于观察环境 因素、随机因素和内部管理因素对松弛变量的影响，该松弛 变量为dmu的实际投入与最佳效率下投入的差值。运用sfa 模型分解第一阶段所得的松弛变量值。设有p个可观察环境 变量对松弛变量值产生影响。首先，定义投入的松弛变量 为sn,k=xn,k-xn入20；其次，建立松弛变量与 环境解释变量的理论模型：sn,k二f (zk； b n)+vn,k+un,k (2)利用sfa模型的回归结果(b八n,u ' n,。2v,k八，令。2u,k八)调整各dmu的投入 项，其原则是将所有决策单位调整到相同的环境条件，同时 考虑随机干扰的影响，

11、从而可以测算出纯粹反映各决策单位 管理水平的效率值，其公式为：x*二xn,k+ k b八n-zk b八n + 厂 n,k-vn,k人(3)上述三式中的参数含义具体请参阅11。调整后的dea模型。用调整后的投入数据x*n,k 代替原始投入数据xn,k,再次运用第一阶段的bc2模 型计算效率值。第三阶段得到的各决策单位效率值排除了环 境因素和随机因素影响的效率值。3指标选取与数据处理运用dea方法测度投入产出效率的关键在于合理的选择 输入和输出指标。根据2009中国城市绿色发展报告城市 环境治理情况主要考察指标，为测度环境污染治理的效率， 从中国城市统计年鉴（2008年版）选取了十大城市群环境 治

12、理投资额、环境治理主要指标和废物处理率等统计数据， 具体选用指标为工业废水排放量、工业废水排放达标量、工 业二氧化硫去除量、工业二氧化硫排放量、工业烟灰去除量、 工业烟灰排放量、工业固体废物综合利用率、城市生活污水 处理率、生活垃圾无害处理率。本次测度分析主要测量了工业废水排放达标率（y1）、 工业二氧化硫处理率（y2）、工业烟尘处理率（y3）、工业 固体废物综合利用率（y令4）、城市生活污水处理率（y5）和 生活垃圾无害处理率（y6）六个指标。三阶段dea模型主要 分析以dmu的投入产出为测度效率要素，结合城市环境污染 投入产出的特点及现有统计数据，选取投入指标具体为环境 保护投资指数（x1

13、）、城市环境基础设施建设完成投资比率 （x2）、三废综合利用产品产值比率（x3）。产出指标具体 为y1、y2、y3、y4、y5和y6。对于三阶段 dea模型中的环境变量，根据对环境投资与污染治理效率可 能产生的影响，这里主要选取了十大城市群的工业总产值 （z1）、人口总量（z2）和城市群地理位置（z3）作为环境 变量。对于选取的指标数据，根据中国城市绿色发展报告 分别对x1、x2、x3、y1、y2和y3进行无量纲 处理。衡量地区环境保护投资水平用环境保护投资指数 x1,即某地区在一定时期内环境污染治理投资占同期地区 生产总值的比例，x1二污染源投资总额/城市生产总值， x2二基础设施建设完成投

14、资总额/城市生产总值,x3=三废 综合利用产品产值/城市生产总值，y1二工业废水排放达标 量/工业废水排放量，y2二工业二氧化硫去除量/ （工业二 氧化硫去除量+工业二氧化硫排放量），y3二工业烟尘去除 量/ （工业烟尘去除量+工业烟尘排放量）。4实证分析十大城市群的数据依照城市群所包含的各个城市的统 计数据进行处理，其中由于仙桃、潜江、天门和济源四个县 级市的大部分环境治理统计数据缺失，本次测度分析没有考 虑在内。表1中的数据通过简单的公式计算求得，并进行了 无量纲处理。表1初始数据tab. 1 initialization data输 入变量input indicators 输 出变量 o

15、utput indicatorsxix2x3y1y2y3y4y5y6京津冀 0. 120 410. 124 850. 044 6 0 138 20 023 80 934 50. 327 60. 527 60 978 8 辽中南 0 053 920. 054 040. 054 290. 080 540. 0210. 955 30. 294 90. 294 90. 964 长三角 0. 355 690. 145 40. 094 40 079 90.040. 9310. 540. 54 0. 983 海峡西岸 0. 039 80. 044 750. 055 270. 060 20. 0122 40.

16、 986 8057405740984 山 东 半 岛0. 1204630. 069680. 073180. 06470. 023710. 9890. 4964049640993中原0.0408590.07110. 02660.021160.02660. 9750. 23570.23570.973长江中游0.0331950.10050. 048150. 050080.0628093330.5105109745珠三角0 063410. 09860.055430.9570.57470574709737川渝0.048750295950 078730. 09640 034750

17、 91960.31203120.94关中0. 012640. 04380. 030. 013340. 03620.9590.1670.1670.9738第一阶段采用传统dea分析了十大城市群的效率水平与 规模报酬所处的状态，结果如表2所示，其中irs表示规模 报酬递增，-表示规模报酬不变。在不考虑外在环境变量和 随机因素影响的情况下，计算了环境污染治理的投入产出的 技术效率te、纯技术效率pte和规模效率seo十大城市群 的平均te值为0. 882,平均pte值为0. 993,平均se值为 0. 887o可见京津冀、辽中南、长三角、山东半岛、珠三角 五个城市群处于技术效率前沿，其他各城市群还存

18、在不同的 技术效率改进空间。第二阶段进行了 sfa回归结果。将第一阶段得出的dmu 各投入变量的松弛变量作为被解释变量，将选取的z1、 z2和z3环境变量作为解释变量进行sfa回归分析，结 果如表3所示。由表3可知，x1、x2和x3松弛量方程中y值 均处于0.5附近，说明在环境污染治理过程中存在管理效率 差异，同时随机因素对投入松弛变量的产生也产生了较大影 响。表2第一阶段效率分析结果tab.2 the efficiency assessment result in first phaseteptese规模报酬scale returndea 有效性deaeffectivenessl 京津冀 1

19、.0001.0001.000-有效 2 辽中 南 1. 0001. 0001. 000-有效 3 长三角 1. 0001. 0001. 000-有效 4 海 峡西岸0.6281.0000.628irs无效5山 东半岛 0. 9081.0001.000-有效 6 中原 0. 8301. 0000. 830irs 无效 7 武汉中游 0.9151.0000.915irs 无效 8 珠三角 1. 0001. 0001. 000-有效 9 川渝 0. 6670. 9250. 721irs 无效 10 关中 0. 7781. 0000. 778irs 无效对于工业总产值（z1）,该变量对环境保护投资指数

20、和 城市环境基础设施建设完成投资比率的松弛变量回归系数 均为负数。当该城市群的工业总产值增加时，一方面表明该 城市群的工业发展水平较好，另一方面也增加了城市群的环 境污染程度。由于城市群环境的承载能力有限，也需要对这 些新增加的污染进行治理投资，这导致了环境保护投资指数 和城市环境基础设施建设完成投资比率的松弛变量的减少， 相对来讲减少了对环境保护投资水平的浪费。同时也看到由 于经济发展水平的提高，城市居民和政府更加关注城市环境 污染，在建设项目动工前也执行了环境保护“三同时”制 度，并加强了环保部门的环评力度，这些都有利于减少投资 的浪费。对于人口总量（z2）,该变量对环境保护投资指数、城

21、市环境基础设施建设完成投资比率和三废综合利用产品产 值比率的松弛变量回归系数均为正数。城市群人口总量的增 加虽然导致了环境保护投资指数、城市环境基础设施建设完 成投资比率、三废综合利用产品产值比率的比重增加，但这并不利于污染治理的技术效率的改进，基于人口总量盲目地增加投资会出现投入松弛变量的浪费。对于城市群地理位置(z3),城市环境基础设施建设完 成投资比率和三废综合利用产品产值比率的松弛变量回归 系数均为负数。这说明地理位置对这两者是有利的，中西部 城市群在城市环境基础设置建设具有明显的优势，而东部沿 海地区的城市污染设施建设的成本相对要高很多。由于以上各环境变量对不同的dmu的影响是不同的

22、，可 能导致一些城市群具有较好的效率表现。为了调整dea第三 阶段投入变量的值，使十大城市群在面对同样的条件下考察 真实的效率水平。根据公式(3)调整了投入变量，并将调整 后的投入变量值与原始产出值再次代入三阶段dea模型，可 获得第三阶段各决策单位的效率值及规模报酬的状态。对 2007年十大城市群环境污染治理的投入进行调整后，再次进 行bc2模型测度，得出各个城市群的效率及规模报酬状态， 如表4所示，drs为规模报酬递减。表4第三阶段效率分析结果tab.4 the efficiency assessment result in thirdphaseteptese规模报酬scale retur

23、ndea 有效性deaeffecfivenessl 京津冀 1.0001.0001.000-有效 2 辽中 南 0. 8840. 9810. 901irs 无效 3 长三角 1. 0001. 0001. 000-有 效4海峡西岸0. 8800. 9600. 916irs无效5山东半岛 1. 0001. 0001. 000-有效 6 中原 1. 0001. 0001. 000-无效 7 长江 中游 0. 7470. 9100. 821irs 无效 8 珠三角 1. 0001. 0001. 000- 有效 9川渝 1.0001.0001. ooodrs 无效10 关中 0. 8020. 9850.

24、 814irs 无效从表3中可知，第一阶段的效率值与第三阶段的效率值 均存有显著性差异，这表明所选的环境变量及统计噪音确实 会对效率值产生影响，可见调整投入变量是必要的。比较表 2和表4可以看出，排除了环境变量和随机因素的影响后， 城市群环境污染治理效率从原来的平均te值0.882变为 0.828,平均pte值0.993变为0. 959,平均se值0. 887变 为0. 863o总得来看，城市群的平均技术效率出现了下滑， 也就是说，客观上平均pte的下降和平均se不高是制约我 国城市群投入产出效率提升的主要因素。处于技术效率前沿 的地区由五个下降为四个，且在第一阶段中的五个中的四个 依然处于效

25、率前沿，这说明四个城市群的投入产出在排除环 境因素和随机因素的同质环境下的效率是相对高效的。5结论与建议由于当前我国城市化与工业化发展进程的不断深入，粗 放型经济的高速发展也遇到了前所未有的发展瓶颈。经济发 展和环境保护之间的问题日益突显，已成为制约我国经济持 续发展和人民健康生活水平提高的主要障碍，人们不得不思 考与城市生活密切相关的环境保护、资金投入和污染治理等 问题。因此，本文根据我国中国城市绿色发展报告和中 国城市统计年鉴中的环境保护和污染治理等统计数据，运 用三阶段dea模型测度了 2007年我国十大城市群环境污染 治理与资金投入之间的效率。结果表明，十大城市群在环境 污染治理效率方

26、面存在一定的差异性，各城市不同程度地存 在不小的提升空间。在第一阶段，京津冀、辽中南、长三角、山东半岛、珠 三角城市群处在环境生产前沿面上，是相对有效的，而中原、 长江中游、海峡西岸、川渝和关中城市群则是相对无效的 dumo根据地域分布把京津冀、辽中南、长三角、山东半岛、 珠三角、海峡西岸归为东部城市群，其他四个城市群归为中 西部城市群，从区域来看，东部城市群的环境污染治理效率 总体高于中西部城市群。在第三阶段，京津冀、长三角、山 东半岛、珠三角处依然是相对有效的，而在考虑了环境变量 和随机因素的影响后，辽中南城市群变成了相对无效的dumo 对于中原、长江中游、海峡西岸、川渝和关中城市群，它们

27、 依然是相对无效的。从这些分析来看，属于东部区域的海峡 西岸和辽中南城市群、中西部城市群在环境污染治理效率方 面相对其他东部城市群还需要改进。在第二阶段当模型的投入变量调整后，城市群的平均技 术效率结构发生了变化，环境效应和随机误差对治理效率产 生了影响；其次，十大城市群的管理效率总体处于一般水平 以上，只是在投入产出效率方面还有足够的提升空间，规模 效率不高是目前阻碍十大城市群治理效率提升的关键因素； 最后，我国十大城市群环境污染治理效率与该城市群的经济 发展水平和污染治理投入比重也有一定的相关性。可见，提 高城市群环境污染治理投资的效率，发挥好资金在环境污染 治理中的效用是非常必要的。根据

28、计算结果，我们认为十大城市群在环境污染治理与 资金投入之间的效率还需要进一步加强。为了提升我国城市 群的环境保护，我们从几个方面提出了自己的几点看法。第一，随着我国城市群向城市周边区域迅速扩展，不断 增加的重工业产业也不同程度地分布于城市周边，工业总产 值和污染物排放量也每年都以一定的比例增加。所以也需要 相应地增加资金投入以治理新排放的污染物。历史经验说明 我国部分企业对环境投入资金挪用严重，因此，对环境保护 的新投资项目建设或老项目改造需要专人专管、严格执行相 关资金规定，加强对环境保护投入的监管力度，保证专款专 用。第二，从环境污染治理投资的运转效率、部分城市群投 资总量等方面分析，目前

29、我国城市群还存在一定的污染治理 水平效率不高，企业不够重视，资金投入不到位，污染治理 滞后的不良现象。所以这些都需要从管理运作水平上下功 夫，提高城市群与环境治理保护等相关政府部门的工作效率 和管理水平。随着加快建设资源节约型、环境友好型社会， 提高生态文明水平的力度加大，我国逐渐意识到环境保护与 污染治理的重要性和紧迫感，环境保护的各级主管部门也逐 渐加大了对污染企业的监管力度，力争从源头上进行管控。第三，当前科学技术的大发展推动了污染治理水平的不 断提升，污染治理的技术水平、设备设施都有了长足的发展, 这些有利条件虽然为进一步继续通过引进先进的环保设备 提高环境污染治理技术水平提供了技术支

30、持。同时，我们要 清晰地看到当前环保投资资金量较大，环保设备和技术占有 资金较多，企业一般不愿意在节能减排、污染防护、污染治 理等方面投入太多的资金。因此，对于城市群中高污染的企 业要积极引导、制度约束、奖惩并举，促使企业在提高建设 项目“三同时”环保投资的资源配置前提下，进行高污染设 备的技术改造，合理分配在几类污染治理中的投入资金比 例，提高投入资金的实际利用效率。第四，我们认为应该从宏观层面进行产业的合理布局,调整产业结构。在继续保持城市群经济发展的同时，把推动 服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点，完善有利 于产业结构升级和服务业发展的税收政策，以便加快发展服 务业的发展。这样既

31、能够保证环境保护投资额度不减，又能 够降低环境污染排放量，从根源上减少环境污染的治理难 度，做到协调经济发展同环境保护的关系。在以后的研究中需要进一步在基于三阶段dea方法分析的基础上，把影响环境污染治理效率的其他因素，如公众的 环境意识及区域环境政策等因素考虑到三阶段dea模型中, 使dea模型的测度方案更加合理客观。（编辑：刘呈庆） 参考文献(references)1 曾鹏.中国十大城市群综合发展水平：因素分析与综合集成评估j中国人口&#8226；资源与环境，2008, 18(1):6973. zeng peng factors analysis andsynthesis eval

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