費 威，劉 心，楊 晨

1 東北財經(jīng)大學數(shù)學與數(shù)量經(jīng)濟學院，大連 116025 2 大連理工大學管理科學與工程博士后流動站，大連 116024

基于MFA和DEA的區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境效率評價
——以遼寧省為例

費 威1,2，*，劉 心1，楊 晨1

1 東北財經(jīng)大學數(shù)學與數(shù)量經(jīng)濟學院，大連 116025 2 大連理工大學管理科學與工程博士后流動站，大連 116024

對經(jīng)濟與環(huán)境效率的科學評價是實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的前提。運用物質(zhì)流分析將遼寧省經(jīng)濟系統(tǒng)中數(shù)據(jù)進行物質(zhì)化處理，再利用改進的數(shù)據(jù)包絡分析模型對環(huán)境和經(jīng)濟效率進行綜合評價。結(jié)果表明：遼寧省物資消費不主要依賴于進口，向其它地區(qū)物質(zhì)輸出量大；環(huán)境效率評價的綜合效率主要受規(guī)模因素影響而顯著低于純技術效率，而整體經(jīng)濟的綜合效率卻主要受純技術效率影響而下降。第二產(chǎn)業(yè)比重依然偏大的產(chǎn)業(yè)結(jié)構特征是導致上述結(jié)果的主因。進一步改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，提高第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，擴大環(huán)保規(guī)模，促進居民生活質(zhì)量水平全面提升，將是遼寧省以及與之相似的資源依賴型區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的方向。

物質(zhì)流；數(shù)據(jù)包絡分析；經(jīng)濟環(huán)境效率；遼寧省

如何有效處理經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染的關系是可持續(xù)發(fā)展的前提，而對經(jīng)濟與環(huán)境效率的科學評價是明確并處理好兩者關系的基礎。作為我國老工業(yè)基地之一的遼寧省，長期的資源過度消耗、環(huán)境嚴重失衡等問題阻礙了其可持續(xù)發(fā)展。遼寧省屬于資源依賴型重工業(yè)區(qū)域，對其經(jīng)濟環(huán)境效率評價的重點是對物質(zhì)輸入輸出的測度，運用物質(zhì)流分析(MFA)將其經(jīng)濟系統(tǒng)中數(shù)據(jù)進行物質(zhì)化處理，依據(jù)質(zhì)量守恒定理進行物料平衡，基于數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)綜合評價各決策單元(DMU)的資源配置狀況，從而為更好處理區(qū)域經(jīng)濟與環(huán)境之間的關系，為我國區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供重要的理論依據(jù)。

1 MFA與DEA的相關研究現(xiàn)狀

MFA是在一定時空范圍內(nèi)對特定系統(tǒng)的物質(zhì)流動和貯存的系統(tǒng)性進行分析或評價的方法。它根據(jù)質(zhì)量守恒定律，客觀地反映社會、經(jīng)濟系統(tǒng)的代謝規(guī)模，通過物質(zhì)的輸入、貯存和輸出三個過程達到最終的物質(zhì)平衡。MFA方法在發(fā)達國家已經(jīng)得到了廣泛應用。Wernick和Ausubel研究了美國的物質(zhì)流平衡并提出一套MFA的計算框架[1]，世界資源研究所(World Resources Institute)發(fā)表了美日德等國有關專家合作研究的MFA國際比較研究報告[2]。2001年歐盟統(tǒng)計局(European Statistics)提出了第一部經(jīng)濟系統(tǒng)物質(zhì)流分析研究方法，作為物質(zhì)流分析的指導性原則被廣泛應用[3]。此后MFA的應用被擴展到國家、區(qū)域和企業(yè)的不同層次[4- 5]，并與經(jīng)濟學等理論相結(jié)合進行了擴展[6- 8]。目前MFA已經(jīng)成為度量和分析我國區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的主要方法之一。例如，陳效逑等利用該方法分析1989—1996年我國經(jīng)濟系統(tǒng)的物質(zhì)需求總量[9]；李剛分析了我國經(jīng)濟系統(tǒng)的物質(zhì)輸入和輸出等相關指標[10]；馬寧等基于MFA建立了區(qū)域循環(huán)經(jīng)濟指標體系[11]；陳東景等運用MFA分析了生態(tài)海島的物質(zhì)輸入輸出狀況[12]；張曉剛、曾輝引入景觀生態(tài)學原理，建構了區(qū)域物質(zhì)流分析的景觀取向[13]。

DEA是在相對效率概念的基礎上發(fā)展出來的一種投入產(chǎn)出方法。自1978年Charnes等基于單輸入、單輸出的工程效率概念提出第一個DEA模型以來[14]，學者們對其進行改進得到諸多DEA模型[15- 16]，并廣泛地應用于生產(chǎn)、經(jīng)濟、能源等效率評價領域。例如，馮志軍、陳偉構造了資源約束型兩階段DEA模型，測算我國高技術產(chǎn)業(yè)效率[17]；郭貫成、溫其玉利用跨期DEA測算了我國工業(yè)用地生產(chǎn)效率[18]；魏新強、張寶生改進了DEA模型的目標函數(shù)和約束條件，構建了不同公眾環(huán)保意識階段的DEA效率分析模型[19]；Huang等運用三階段DEA模型分析我國29個省市的能源效率[20]。

近年來部分學者將MFA和DEA相結(jié)合分析我國區(qū)域發(fā)展狀況。例如，李丁等對我國19個城市的物質(zhì)流進行核算后，基于DEA為城市循環(huán)經(jīng)濟政策制定提供了依據(jù)[21]；張炳等基于MFA構建了區(qū)域生態(tài)效率評價指標體系，并將污染物排放作為一種非期望輸入引入到DEA模型中，評價了江蘇省生態(tài)效率[22]；王義琛等利用MFA構建了三層面區(qū)域生態(tài)效率評價指標體系，并結(jié)合DEA評價了銅陵市區(qū)域生態(tài)效率[23]；武春友等整合了MFA和DEA方法，研究并提出了全要素資源效率視角下的煤炭資源效率測算方法[24]；韓瑞玲等利用1990—2008年數(shù)據(jù)分析了遼寧省經(jīng)濟環(huán)境系統(tǒng)的物質(zhì)輸入與輸出，并檢驗了物質(zhì)減量化發(fā)展[25]；仇方道等分析了我國東北地區(qū)礦業(yè)城市可持續(xù)發(fā)展能力及其影響因素[26]。這些研究都為本文提供了重要參考，但對具有資源依賴型特征的區(qū)域進行全面的物質(zhì)流、環(huán)境、經(jīng)濟效率評價的研究還較為缺乏。因此，本文以物質(zhì)流過程為分析的結(jié)構框架，利用改進的DEA模型對遼寧省環(huán)境與經(jīng)濟效率進行評價，以效率水平判斷區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的前景，對促進資源依賴型特征的區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有理論價值和實踐意義。

2 遼寧省物質(zhì)流核算

MFA體系可看成一只獨立的黑箱，只考察總體輸入與輸出(圖1[27])。圖中左端為輸入端，主要包括直接開采的生物質(zhì)(農(nóng)林產(chǎn)量)和非生物質(zhì)(金屬礦物、工業(yè)礦物)，以及伴隨上述物質(zhì)開采產(chǎn)生的隱藏流、區(qū)域外進口物質(zhì)原料及其產(chǎn)生的隱流。輸入到經(jīng)濟系統(tǒng)的物質(zhì)一部分會成為該系統(tǒng)內(nèi)部的凈資產(chǎn)存量貯存起來，另一部分會通過區(qū)域間物質(zhì)交換，輸出到區(qū)域外的其它地區(qū)。圖中右端為輸出端，既包括輸出到自然環(huán)境中的廢棄物，又包括使用過程中不可避免的消耗流失量。

圖1 物質(zhì)流分析研究框架[27]

2.1 物質(zhì)流分析指標體系

根據(jù)國際上通用的歐盟統(tǒng)計局(Eurostat)物質(zhì)流賬戶體系[3]，參考我國學者的研究成果[22]，結(jié)合我國特點本文作了進一步完善，得出區(qū)域物質(zhì)流分析指標體系及計算公式(表1)。

按照表1計算公式，從1990—2012年《遼寧省統(tǒng)計年鑒》、《中國礦業(yè)年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國海關統(tǒng)計年鑒》及《中國港口年鑒》收集原始數(shù)據(jù)，并按以下內(nèi)容處理各類數(shù)據(jù)進行指標核算。

表1 物質(zhì)流分析指標體系及計算公式

(1)物質(zhì) 針葉林取1m3/t，其他木材取1.2m3/t。漁業(yè)產(chǎn)量由天然水產(chǎn)品產(chǎn)量和人工養(yǎng)殖的海洋捕撈量計算。飼草消耗量按國際規(guī)定每頭牛每天消耗12kg，其它牲畜依據(jù)消耗比例系數(shù)進行計算，其中羊、牛、馬、驢、騾、豬的飼草消耗比例為1∶5∶6∶3∶6∶2。

(2)化石燃料和礦物物質(zhì) 平板玻璃重量按50kg/箱換算。水泥鍛造有立窯法和干法兩種，立窯法中石灰石、粘土、石膏之比為1.00003∶0.156∶0.0529，干法中三者之比為1.14∶0.0192∶0.072。

(3)建筑材料 本文主要考慮了磚混、框架和剪力墻三種建房結(jié)構。在真實建筑中需要大量水輸入，因為代謝研究只計算部分消耗，所以材料輸入情況如表2所示。

表2 建筑結(jié)構體系材料輸入情況

道路建設的砂石消耗量為1.578t/m3，排水管網(wǎng)的砂石消耗量為17t/m

(4)進出口核算 一個區(qū)域?qū)用娴腗FA進出口既涵蓋了國際間的進出口貿(mào)易，又包含了國內(nèi)地區(qū)間的物質(zhì)交換。本文基于遼寧省物質(zhì)產(chǎn)量和需求數(shù)量的分析，將遼寧省的進出口合計設定為三部分：生活消費進出口、能源進出口以及國際間進出口。其中生活消費進出口核算依據(jù)公式“省際間進出口=消費+儲存-生產(chǎn)”。能源消耗量及進出口數(shù)據(jù)來自《遼寧省統(tǒng)計年鑒》，并且將其中不以重量為消費單位的數(shù)據(jù)通過質(zhì)量系數(shù)統(tǒng)一換算，少量數(shù)據(jù)缺口按照插入法進行估算。

(5)氣體輸入 化石燃料燃燒耗氧量 = CO2×0.73+ SO2×0.5。CO2的產(chǎn)量按照如下計算：M(CO2)(折合成碳)=∑PiFiCi,式中Pi為第i種化石燃料(i=原煤、原油或天然氣)的消耗量；Fi為第i種化石燃料的有效氧化系數(shù)，原煤、原油和天然氣的有效氧化系數(shù)分別為0.982、0.918和0.98；Ci為單位燃料含碳量，每噸標準煤的煤、燃油和燃氣的平均含碳量分別為0.85、0.707和0.403。相應的氧氣需求量按照n(CO2)/n(O2)=1推算。

計算生物耗氧時，根據(jù)Matthews等[28]提出的每種動物呼吸系統(tǒng)耗氧量，依據(jù)有氧呼吸方程式：C6H12O6+6O2=6CO2+6H2O，得出呼吸釋放的二氧化碳和水蒸氣數(shù)值，并按照n(CO2)/n(O2)=1進行推算，具體呼吸系數(shù)如表3所示。

表3 人和動物的呼吸系數(shù)

此外，每公頃農(nóng)田年均耗氧量為12.41t。植物光合作用吸收的二氧化碳量則可近似利用農(nóng)林業(yè)產(chǎn)品和經(jīng)濟作物產(chǎn)量的1.47倍計算。

(6)水輸入輸出 在本文研究期內(nèi)，遼寧省水的輸入輸出量物質(zhì)重量均占80%以上。為了不影響統(tǒng)計結(jié)果和便于比較，本文將水的輸入輸出單獨列出，計算中僅包含少量的物質(zhì)水分。

(7)隱藏流核算 隱藏流是一種未被有效利用，但為了獲得有用物質(zhì)而必須開采而產(chǎn)生的廢棄物。計算進出口非生物產(chǎn)品隱藏流時，要將進出口貿(mào)易的貨品折算為原料噸當量(RME)，再根據(jù)原料噸當量的種類進行隱藏流計算。化石燃料和礦石隱藏流系數(shù)見表4[6]。

表4 隱藏流估算系數(shù)

土石挖方量用以下公式進行估算：年營建剩余土石方量=當年竣工面積(m2)×3.2(m)×1.55(t/m3)。計算土壤流失隱藏流時，本文采用15t/hm2的土壤流失率。筑路物質(zhì)投入見表5。

(9)化肥平均利用率 遼寧省統(tǒng)計數(shù)據(jù)中沒有各種肥料的具體利用率，因此本文按照化肥平均利用率30%統(tǒng)一計算。

表5 每千米筑路的主要物質(zhì)投入

2.2 物質(zhì)流全景分析

根據(jù)上述指標體系對1990—2011年遼寧省物質(zhì)流進行核算可得物質(zhì)輸入和輸出的變化趨勢分別如圖2和圖3所示。由圖2，近年來遼寧省物質(zhì)輸入呈現(xiàn)逐年遞增趨勢，直接物質(zhì)投入(DMI)增加相對較為平緩，年均遞增速度為8.58%；區(qū)域物質(zhì)投入(TMI)和物質(zhì)總需求量(TMR)增長趨勢較為顯著(尤其是在2004年以后)，年均遞增速度分別為8.96%和9.18%，兩者在1990—2004年間相差較小、幾乎重合，而后TMR明顯高于TMI，主要是由于進口隱藏流量的增多所致。

圖2 1990—2011年遼寧省物質(zhì)輸入

由圖3，近年來遼寧省物質(zhì)輸出呈現(xiàn)波動式遞增，與物質(zhì)輸入相對應的是2004年后物質(zhì)輸出也呈現(xiàn)顯著遞增趨勢。其中區(qū)域生產(chǎn)過程排放(DPO)變化較為平緩，年均變化速度為0.88%，在2000—2004年間呈現(xiàn)平穩(wěn)遞減趨勢；直接物資輸出(DMO)和區(qū)域物資輸出(TMO)變化曲線幾乎重合，說明在此期間國際出口量并不是很大；區(qū)域內(nèi)總輸出(TDO)略低于它們，但變化趨勢與之相似，TDO、DMO和TMO年均遞增速度分別為4.03%、4.05%和4.02%，也較為相近。

圖3 1990—2011年遼寧省物質(zhì)輸出

根據(jù)物質(zhì)流指標核算分析得出1990—2011年遼寧省物質(zhì)流全景，選擇了最近一年即2011年物質(zhì)流全景進行列示說明見圖4。遼寧省輸入物質(zhì)共計96519.17萬t。其中本地開采70504. 2萬t，占省內(nèi)物質(zhì)輸入的73%；進口物質(zhì)質(zhì)量26015.01萬t，僅占省內(nèi)物質(zhì)輸入的27%。說明遼寧省物資消費并不主要依賴于進口，本地資源基本可以滿足經(jīng)濟社會發(fā)展需要。遼寧省輸出物質(zhì)共計13233.22萬t，物質(zhì)排放3119.3萬t，占所有輸出的24%；出口物資10113.92萬t，占總額的76%。雖然年度凈存量達到83285.95萬t，但是大量的物質(zhì)輸出和環(huán)境生態(tài)包袱，在一定程度上揭示了經(jīng)濟社會運行給環(huán)境帶來的巨大壓力。

圖4 2011年遼寧省物質(zhì)流全景

圖5和圖6分別給出了本地直接開采和物質(zhì)排放分類的比例。在圖5中，金屬礦物的比重占46%，工業(yè)礦物比重占10%，化石燃料比重占12%，三者總比重達到了68%；而生物物質(zhì)的開采量僅為6%。數(shù)據(jù)表明：遼寧省仍然在以資源開采作為主要經(jīng)濟活動。雖然在短期內(nèi)該活動可以產(chǎn)生較高的經(jīng)濟收入，但是由于金屬、煤炭均為不可再生資源，其累計開采量達到一定程度后，不僅這種高收入難以維續(xù)，而且還會對環(huán)境造成不可彌補的破壞。圖6的物質(zhì)排放種類顯示：遼寧省固體廢物的排放量約為2500萬t，遠超其它物質(zhì)。因此，對固體廢物的無害化處置將是遼寧省近年來環(huán)境保護工作的重點。

圖5 2011年遼寧省直接開采百分比

圖6 2011年遼寧省物質(zhì)分類的排放量

3 遼寧省經(jīng)濟環(huán)境效率評價

根據(jù)遼寧省物質(zhì)流分析結(jié)論及其自身區(qū)域特征，基于國內(nèi)外區(qū)域環(huán)境、經(jīng)濟效率評價的指標選取方法，本文利用DEA改進模型，選用DEA-SOLVER PRO5軟件作為計算平臺對遼寧省環(huán)境、經(jīng)濟效率進行整體評價。

3.1 環(huán)境效率評價

根據(jù)DEA模型輸入輸出特點，結(jié)合國內(nèi)外關于環(huán)境效率評價的研究[29]，并且考慮到遼寧省環(huán)境現(xiàn)狀以及數(shù)據(jù)可得性，將物質(zhì)流分析所得的污染物相關指標數(shù)據(jù)作為輸入進行環(huán)境效率分析。選取廢水中的污染指標“氨氮”和“化學需氧量”，廢氣中指標“二氧化硫”和“工業(yè)煙粉塵”，以及化石燃料燃燒和呼吸系統(tǒng)中產(chǎn)生的“二氧化碳”排放量作為輸入指標。其中沒有選取固體廢物作為輸入指標是因為固體排放中有大量的人與動物糞便，它們對環(huán)境的作用力不全屬于破壞和消耗類，所以對固體廢物的影響予以忽略。輸出指標為“工業(yè)廢水達標率”、“工業(yè)煙粉塵去除量”、“固體利用率”以及“城市人均綠化面積”。它們可以分別代表水環(huán)境、大氣環(huán)境、固體廢物以及狹義的生態(tài)環(huán)境體系。

傳統(tǒng)DEA模型無法有效解決投入產(chǎn)出的松弛性。由Tone[30]于2001 年提出的非徑向DEA模型——SBM(Slacks-based measure)模型，是基于松弛變量評價效率的方法。它直接將松弛變量加入到目標函數(shù)中，使實際利潤最大化而不是僅得到效益比例最大化。根據(jù)環(huán)境效率輸入輸出指標，由于2011年廢水達標率和煙粉塵去除量等指標數(shù)據(jù)缺失，為確保效率評價的準確性，本文對環(huán)境效率評價的年份為1990—2010年，利用SBM模型評價遼寧省環(huán)境效率?；谝?guī)模報酬不變的SBM模型分析得到7個年份是DEA有效的?；谝?guī)模報酬可變的SBM模型分析有15個年份是DEA有效的。由于DEA有效的年份較多，因此無法有效區(qū)分效率的優(yōu)劣?；诖?，超效率SBM模型是解決多數(shù)決策單元效率為1而設計改進的一種DEA模型。該方法不再限定決策單元的效率值小于或等于1，解決了有效決策單元過多的問題。進一步利用超效率SBM模型分析的結(jié)果表明：規(guī)模報酬不變模型分析的最有效的一年為2010年，最大綜合效率值為1.13；而綜合效率最低的一年為1991年，最小效率值僅為0.47，綜合效率平均值為0.74。規(guī)模報酬可變模型分析的最有效的年份仍為2010年，最大純技術效率值為1.13，2000年純技術效率最低為0.77，純技術效率平均值為0.98。并且超效率SBM模型分析結(jié)果中純技術效率高于綜合效率，說明環(huán)境效率評價中規(guī)模仍是制約綜合效率的因素。

根據(jù)超效率SBM模型分析得到的結(jié)果估算出規(guī)模效率，綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率曲線變化趨勢如圖7所示。由圖可見：1990—2010年遼寧省環(huán)境的純技術效率曲線始終圍繞效率值1小幅波動變化，只有1991—1993年、2000—2001年呈現(xiàn)顯著的下降波動。并且它普遍高于綜合效率、規(guī)模效率兩條曲線，尤其是在1991—1999年區(qū)間。規(guī)模效率與綜合效率曲線除了1992—1993年、2000—2001年出現(xiàn)顯著偏離，即規(guī)模效率高于綜合效率，其它年份兩條曲線近似重合。說明遼寧省環(huán)境的綜合效率主要是受到規(guī)模因素影響而顯著低于純技術效率。近年來遼寧省通過采取環(huán)境保護措施，加大環(huán)保設施建設力度以及提升生產(chǎn)技術水平等，提高了遼寧省環(huán)境效率水平。例如，從2008年起遼寧省財政每年安排2.2億元的專項環(huán)保資金；1999—2011年遼寧省治理工業(yè)污染項目投資額的環(huán)比平均增長率約為13.41%。由此省內(nèi)環(huán)境保護已經(jīng)取得了顯著成效，如2011年省內(nèi)環(huán)境污染事故僅發(fā)生2次；城市日處理污水能力達到547.2萬m3，與2000年相比累計增長了約3.94倍。然而相對于比重突出的第二產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)模式所遺留的環(huán)境污染嚴重、物質(zhì)輸出質(zhì)量增加等問題，保持目前的純技術效率，發(fā)揮環(huán)保技術優(yōu)勢，進一步優(yōu)化環(huán)境資源配置，適當擴大環(huán)境保護規(guī)模，將是提高遼寧省環(huán)境效率的主要途徑。

3.2 經(jīng)濟效率評價

為突出區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的研究目標，對經(jīng)濟效率評價的輸入和輸出指標的選取主要從經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構和生態(tài)環(huán)境三大方面進行。將物質(zhì)流分析所得的直接物質(zhì)投入(DMI)、區(qū)域生產(chǎn)過程排放(DPO)、就業(yè)人口和固定資產(chǎn)投資額作為輸入變量。其中“DMI”和“DPO”代表經(jīng)濟體系中的物質(zhì)環(huán)境投入；“就業(yè)人口”反映了勞動力資源的實際利用情況；“固定資產(chǎn)投資額”反映了固定資產(chǎn)的投資規(guī)模和投資速度。用這三個指標分別代表遼寧省的環(huán)境、人力和資本投入。將“GDP”、“第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重”和“居民消費水平指數(shù)”作為輸出變量。其中“GDP”是衡量一個國家和地區(qū)經(jīng)濟狀況的基本指標；“第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重”反映了一個國家或地區(qū)所處的經(jīng)濟發(fā)展階段；“居民消費水平指數(shù)”反映了居民在物質(zhì)產(chǎn)品和勞務消費過程中的滿足程度。

基于SBM模型的經(jīng)濟效率評價結(jié)果仍有較多年份是DEA有效的，所以進一步利用超效率SBM模型對遼寧省經(jīng)濟效率進行評價。根據(jù)經(jīng)濟效率評價結(jié)果，可得綜合效率的平均值為0.96、純技術效率的平均值為0.97和規(guī)模效率的平均值為0.98，效率水平整體較高。三條效率曲線變動趨勢如圖8所示。其中規(guī)模效率曲線沒有較大波動，相對較為平穩(wěn)。綜合效率與純技術效率曲線變化趨勢幾乎一致，在1990—1998年它們都有較明顯的“V”型波谷，隨后經(jīng)歷了一段較為平穩(wěn)的時期，在2010—2011年呈現(xiàn)上漲趨勢。與環(huán)境效率分析結(jié)果不同的是：制約遼寧省經(jīng)濟綜合效率的因素是純技術效率，相比之下規(guī)模效率是普遍有效的。

圖7 1990—2010年遼寧省環(huán)境效率變動趨勢

圖8 1990—2011年遼寧省經(jīng)濟效率變動趨勢

表6列出了每個DEA無效年份的松弛變量需要改進的數(shù)值。其中用S-(1)、S-(2)、S-(3)和S-(4)分別代表DMI、DPO、就業(yè)人口和固定資產(chǎn)投資額的輸入冗余，用S+(1)、S+(2)和S+(3)分別代表GDP、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重和居民消費水平指數(shù)的輸出不足。輸入冗余方面，在DEA無效的年份中，DMI和DPO的輸入冗余值S-顯著存在，其中DPO輸入冗余值只在1994年為0。而固定資產(chǎn)投資額在1993—1996年的4個DEA無效年份中無需變動，就業(yè)人口在2000—2011年的6個DEA無效年份中無需變動，即2004—2007年、2009年和2010年。該結(jié)果表明：要提高遼寧省整體經(jīng)濟效率，減少直接物質(zhì)投入和區(qū)域生產(chǎn)過程排放是主要途徑；近年來固定資產(chǎn)投資額也有待適量調(diào)整，尤其是應結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構特征對第二產(chǎn)業(yè)的投資進行有效調(diào)整；就業(yè)人口規(guī)模已經(jīng)逐漸得到優(yōu)化。相比于輸入方面的數(shù)值改進量普遍較大，輸出方面的產(chǎn)出變動數(shù)值則較少。在1993—1996年的4個DEA無效年份中，需要提升的輸出值變量為GDP和第三產(chǎn)業(yè)比重，而在2000—2011年的6個DEA無效年份中，需要提升的輸出值變量為第三產(chǎn)業(yè)比重和居民消費水平指數(shù)。說明近年來遼寧省經(jīng)濟水平得到了顯著提高，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構仍需調(diào)整，居民生活質(zhì)量水平有待進一步提高。以2010 年為例，遼寧省GDP為18457.3億元，與2000年相比增長了約2.9倍，而同一時期全國GDP增長了1.8倍。遼寧省三次產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重為8.9∶54∶37.1，第二產(chǎn)業(yè)仍占主導作用，第三產(chǎn)業(yè)比重亟待提升。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為17713元，而同期全國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為19109.4元。

根據(jù)環(huán)境和經(jīng)濟效率的分析可見，盡管近年來遼寧省經(jīng)濟高速增長，產(chǎn)業(yè)結(jié)構有所調(diào)整，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構特征仍然是第二產(chǎn)業(yè)所占比重大且逐年上升。與之相應的是以煤炭、礦石等能源礦物為主的資源開采規(guī)模增大，實際資源利用率下降，環(huán)境的規(guī)模及綜合效率都有待改善。因此，在存量上改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，在增量上培育發(fā)展戰(zhàn)略性環(huán)保新興產(chǎn)業(yè)，加強技術進步，建設適應需求結(jié)構調(diào)整和消費升級新變化的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系將是遼寧省未來可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略目標。

表6 1990—2011年遼寧省經(jīng)濟效率輸入和輸出的優(yōu)化結(jié)果

4 結(jié)語

對經(jīng)濟與環(huán)境效率的科學評價是實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的前提。本文基于MFA與DEA以遼寧省為例，對區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境效率進行了評價。物質(zhì)流分析結(jié)果顯示：1990—2011年遼寧省物質(zhì)輸入和輸出均呈現(xiàn)遞增趨勢，以2011年為例遼寧省輸入物質(zhì)為96519.17萬t，其中本地開采占省內(nèi)物質(zhì)輸入的73%；輸出物質(zhì)為13233.22萬t，其中物質(zhì)排放占所有輸出的24%，出口物資占總額的76%。說明遼寧省本地資源豐富，物資消費不主要依賴于進口，向其它地區(qū)物質(zhì)輸出量大?；贒EA的1990—2011年遼寧省環(huán)境效率評價的綜合效率主要受規(guī)模因素的影響而顯著低于純技術效率，而整體經(jīng)濟的綜合效率卻主要受純技術效率影響而下降。造成上述結(jié)果的主要因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構不合理(即第二產(chǎn)業(yè)比重依然偏大，第三產(chǎn)業(yè)有待進一步發(fā)展)所致的環(huán)境污染嚴重、資源消耗大等問題。盡管近年來遼寧省加大了環(huán)保投入并采取產(chǎn)業(yè)升級等措施使這些問題有所改善，但進一步改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，提高第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，擴大環(huán)保規(guī)模、提高環(huán)保技術水平，促進居民生活質(zhì)量水平全面提升，仍將是遼寧省以及與之相似的資源依賴型區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的方向。

[1] Wernick I K, Ausubel J H. National material metrics for industrial ecology. Resources Policy, 1995, 21(3): 189- 198.

[2] World Resources Institute. The Weight of Nations: Material Outflows from Industrial Economies. Washington D C: World Resources Institute, 1997.

[3] European Statistics. Economy-wide Material Flow Accounts and Derived Indicators: A Methodological Guide. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2001.

[4] Kytzia S, Faist M, Baccini P. Economically extended—MFA: a material flow approach for a better understanding of food production chain. Journal of Clean Production, 2004, 12(8- 10): 877- 889.

[5] Hubacek K, Giljum S. Applying physical input-output analysis to estimate land appropriation (ecological footprints) of international trade activities. Ecological Economics, 2003, 44(1): 137- 151.

[6] Schuetz H, Bringezu S. Economy-wide Material Flow Accounting (MFA)-Technical Documentation. Germany: Wuppertal Institute, 1998.

[7] Bouman M, Heijings R, Van der Voet E, van den Bergh J C J M, Huppes G. Material flows and economic models: an analytical comparison of SFA, LCA and partial equilibrium models. Ecological Economics, 2000, 32(2): 195- 216.

[8] Brunner P H, Rechberger H. Practical Handbook of Material Flow Analysis. Boca Raton: Lewis Publishers, 2004.

[9] 陳效逑, 喬立佳. 中國經(jīng)濟——環(huán)境系統(tǒng)的物質(zhì)流分析. 自然資源學報, 2000, 15(1): 17- 23.

[10] 李剛. 基于可持續(xù)發(fā)展的國家物質(zhì)流分析. 中國工業(yè)經(jīng)濟, 2004, 22(11): 11- 18.

[11] 馬寧, 鞠美庭, 楚春禮. 基于MFA的區(qū)域循環(huán)經(jīng)濟評價指標體系研究. 生態(tài)經(jīng)濟, 2010, 26(7): 55- 57.

[12] 陳東景, 鄭偉, 郭惠麗, 付元賓. 基于物質(zhì)流分析方法的生態(tài)海島建設研究——以長?？h為例. 生態(tài)學報, 2014, 34(1): 154- 162.

[13] 張曉剛, 曾輝. 從系統(tǒng)到景觀: 區(qū)域物質(zhì)流分析的景觀取向. 生態(tài)學報, 2014, 34(6): 1340- 1351.

[14] Charnes A, Cooper W W, Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 1978, 2(6): 429- 444.

[15] 何紅渠, 謝雄軍. 基于LCA-MFA方法的循環(huán)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)劃技術與其應用. 經(jīng)濟地理, 2013, 33(10): 117- 123.

[16] 張麗君, 秦耀辰, 張金萍, 路超君. 基于EMA-MFA核算的縣域綠色GDP 及空間分異——以河南省為例. 自然資源學報, 2013, 28(3): 504- 516.

[17] 馮志軍, 陳偉. 中國高技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率研究——基于資源約束型兩階段DEA模型的新視角. 系統(tǒng)工程理論與實踐, 2014, 34(5): 1202- 1212.

[18] 郭貫成, 溫其玉. 環(huán)境約束下工業(yè)用地生產(chǎn)效率研究——基于中國33個典型城市非期望產(chǎn)出的考量. 中國人口·資源與環(huán)境, 2014, 24(6): 121- 127.

[19] 魏新強,張寶生.不同環(huán)保意識視角下的DEA 效率模型.運籌與管理,2014,23(3):202- 208.

[20] Huang D C, Dong Y Y, Zhang C Z, Liu B S. Regional energy efficiency in China based on a three-stage DEA model. Journal of Resources and Ecology, 2014,5(2):97- 104.

[21] 李丁, 汪云林, 付允, 牛文元. 基于物質(zhì)流核算的數(shù)據(jù)包絡分析——國內(nèi)19個主要城市的實證研究. 資源科學, 2007, 29(6): 176- 181.

[22] 張炳, 黃和平, 畢軍. 基于物質(zhì)流分析和數(shù)據(jù)包絡分析的區(qū)域生態(tài)效率評價——以江蘇省為例. 生態(tài)學報, 2009, 29(5): 2473- 2480.

[23] 王義琛, 王遠, 朱曉東, 吳小慶, 王珂, 任克秀, 陸根法. 安徽省銅陵市生態(tài)效率變化及其驅(qū)動因素. 應用生報, 2011, 22(2): 460- 466.

[24] 武春友, 岳良文, 張米爾. 基于MFA 和DEA 的煤炭資源效率測算方法的研究. 中國人口·資源與環(huán)境, 2012, 22(12): 135- 142.

[25] 韓瑞玲, 佟連軍, 佟偉銘. 基于MFA與DEA分析的遼寧省物質(zhì)減量化檢驗研究. 地理研究, 2012, 31(4): 652- 664.

[26] 仇方道, 李博, 佟連軍. 基于MFA和DEA的東北地區(qū)礦業(yè)城市可持續(xù)發(fā)展能力評價. 資源科學, 2009, 31(11): 1898- 1906.

[27] 黃和平, 畢軍, 張炳, 李祥妹, 楊潔, 石磊. 物質(zhì)流分析研究述評. 生態(tài)學報, 2007, 27(1): 368- 379.

[28] Matthews E, Bringezu S, Bringezu S, Hüttler W, Ottke C, Rodenburg E, Rogich D, Schandl H, Van Der Voet E, Weisz H, Billings H. The Weight of Nations: Material Outflows from Industrial Economies. Washington D C: World Resource Institute, 2000.

[29] 卞亦文. 基于DEA理論的環(huán)境效率評價方法研究[D]. 合肥: 中國科學技術大學, 2006.

[30] Tone K. A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 2001, 143(1): 32- 41.

Economic and environmental efficiencies based on material flow analysis and data envelopment analysis：a case study of Liaoning Province

FEI Wei1,2,*, LIU Xin1, YANG Chen1

1MathematicsandQuantitativeEconomicsSchool,DongbeiUniversityofFinance&Economics,Dalian116025,China2ManagementScienceandEngineeringCenterforPost-doctoral,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024,China

We assessed regional sustainable development by analyzing economic and environmental efficiencies. We applied material flow analysis (MFA) and data envelopment analysis (DEA) models to measure the material input and output for Liaoning, a province in northeast China. Liaoning is an old industrial area and has suffered from long-term excessive consumption of resources. This has taken its toll on the environment and has hindered its sustainable development. We analyzed the comprehensive evaluation of the environmental efficiency and the economic efficiency of Liaoning from 1990 to 2011 and the material flow in 2011. The material input quantity in 2011 was 965.19 million tons, and the local mining quantity was 705.04 million tons, accounting for a material input of 73%; the imported material quantity was 260.15 million tons. This accounts for a material input of 27% based on the MFA of Liaoning. From these results we conclude that the material consumption does not rely on imports, and the local resources meet the needs of economic and social development. The material output quantity is 132.33 million tons, and the material emission quantity is 31.19 million tons, accounting for a material output of 24%. The export total is 101.14 million tons, accounting for 76% of the total. From our analysis of the environmental efficiency of Liaoning from 1990 to 2010 based on the super efficiency Slacks Based Measure (SBM) model, we found that 2010 was the most effective year with the constant returns to scale, and the maximum efficiency was 1.13. 1991 was the year with the lowest efficiency (maximum 0.47, average 0.98). We conclude that the pure technical efficiency is higher than the comprehensive efficiency, and the scale efficiency restricts the comprehensive efficiency in the evaluation of environmental efficiency. Our analysis of the economic efficiency of Liaoning from 1990 to 2011 based on the super efficiency SBM model showed that the average value of the scale efficiency was 0.98, the average value of the pure technical efficiency was 0.97, and the comprehensive efficiency was 0.96. These values are different from the material flow and environmental efficiency values. This is because the pure technical efficiency restricts the comprehensive economic efficiency of Liaoning, and hence the scale efficiency is higher. From the perspective of input redundancy, the input redundant values of direct material input (DMI) and waste production from regional production processes (DPO) contributed significantly to the DEA model during years with efficiencies less than 1. The investment in fixed assets did not need to change, and the output variable of GDP and the proportion of the tertiary industries, such as service, financial and tourism industries, should have been improved in the years 1993—1996; this would have increased efficiencies to 1 or above. The employment population did not need to change, and the output variable of the proportion of the tertiary industries and Consumer Price Index (CPI) should have been improved in years 2004—2007, 2009, and 2010. These results indicate that the economic level of Liaoning has greatly improved; however, this has been to the detriment of the environment. The growth in secondary industries will result in the consumption of more resources and higher pollution levels. This has to be reduced by promoting tertiary industries, which are less energy dependent and rely on man power; the balance can be readdressed and the quality of the residents′ lives will be improved.

material flow analysis (MFA); data envelopment analysis (DEA); evaluation of economic and environmental efficiency; Liaoning Province

國家社會科學基金青年項目(14CGL040)；教育部人文社會科學研究青年基金項目(13YJC630029)；遼寧省社科規(guī)劃基金項目(L13DJY065)；中國博士后科學基金資助項目(2013M530925)

2014- 07- 08;

2015- 03- 09

10.5846/stxb201407081398

*通訊作者Corresponding author.E-mail: woshifeiwei@sina.com

費威，劉心，楊晨.基于MFA和DEA的區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境效率評價——以遼寧省為例.生態(tài)學報,2015,35(11):3797- 3807.

Fei W, Liu X, Yang C.Economic and environmental efficiencies based on material flow analysis and data envelopment analysis：a case study of Liaoning Province.Acta Ecologica Sinica,2015,35(11):3797- 3807.