鄱阳湖生态经济区工业生态效率研究——基于区域差异及其典型相关视角

卢福财，朱文兴,2

（1.江西财经大学 产业经济研究院，江西 南昌 330013；2.江西理工大学 经济管理学院，江西 赣州 341000）

一、引 言

产业活动作为联系人类经济活动与生态环境之间的一条重要纽带，其组合类型、强度的变化在显著促进区域社会经济繁荣同时，也对生态环境产生重要影响，随着环境治理效果越来越受到局限，资源的供给越来越紧缺，环境的自净能力越来越低下，我国产业发展打破了原来“先发展后治理，边污染边治理”老路，正逐步由“重工业，轻环保”向“重环保，促发展”转化，意识到环境和经济系统并不是两个完全独立的系统，它们之间存在着互动关系。党的十七大报告指出“建设生态文明，基本形成节约能源资源和保护生态环境的产业结构、增长方式、消费模式”。强调“必须把建设资源节约型、环境友好型社会放在工业化、现代化发展战略的突出位置”。党的十八大进一步提升生态文明建设的战略地位，把生态文明建设纳入中国特色社会主义事业总体布局，确立生态文明建设的战略地位，胡锦涛同志在十八大报告中指出，要“着力推进绿色发展、循环发展、低碳发展，形成节约资源和保护环境的空间格局”，提出了改善资源和环境效率双重生态战略目标。

2009年12月12日国务院正式批复《鄱阳湖生态经济区规划》，表明鄱阳湖生态经济区上升为国家战略，国家对该地区走“绿色发展”之路的政策支持，也表明生态环境格局要求产业发展不能突破特定的阈值或临界，这就意味着江西必须寻求环境保护与资源综合利用互动的战略抉择，破解加速工业化、做大经济总量与保护生态环境、保持青山绿水相互矛盾的难题，在产业转型升级中寻求经济社会发展与生态环境的相互协调、经济文明与生态文明的相互融合、经济增长与环境保护的相互促进。显然，转变发展方式，摆脱传统经济发展的老路，顺应国内国际经济形势，走绿色新型工业化道路，创造一种新的生态和经济双赢的发展模式，实现经济增长、资源消耗、环境保护三者之间协调统一，必须首先关注两个问题，其一要关注鄱阳湖生态经济区工业经济-资源-环境系统的区域差异性，针对各区域特征有针对性的实施相关措施。其二，不仅仅要关注环境及工业经济总量，更要重视工业-资源-环境系统内在结构关系，把握其内在运作的规律。而生态效率作为经济与生态和谐统一的重要指标，是分析鄱阳湖生态经济区工业生态质量的重要工具之一。

二、文献综述

生态效率最初是由世界可持续发展委员会(WBCSD)提出：其核心思想为“生态效率的形成，需要提供价格上具有竞争力的产品和服务，以满足人们需求、提高生活质量的同时，在商品和服务的整个生命周期内将其对环境的影响及自然资源耗用逐渐降低到地球能负荷的程度”[1]。从最初的概念来看，“生态效率既可以用来评估产品、企业甚至行业的生态效率，同时也可以广泛用于评估地区、国家甚至全球层面的环境效率”[2-4]，而生态效率的具体内涵根据不同研究者及研究对象可以有不同的理解[5]。世界经济合作与发展组织(OECD)采用生态效率测度经济价值和环境效益的统一性，生态效率=社会服务量/生态负荷，社会服务量可用人口数、年产值(如GDP)和年工业增加值表示，生态负荷可用资源利用水平和污染物排放表示，生态效率分成资源效率和环境效率[1]。Marileena Koskela和 Jarmo Vehmas（2012） 系统总结了生态效率的定义，认为生态效率可以从三个方面去理解：一是较低资源投入和较高的产出价值；二是经济绩效与环境影响的比率或经济绩效与环境绩效的比率；三是生态效率为公司的管理战略[6]。在我国，王震（2008）从工业视角将“工业生态效率”的概念定义为：“某一区域工业产品或服务的经济价值和所付出的环境和资源代价的比值，它可以用来衡量一个地区在某段时间内可持续发展的水平”[7]。

可以看出，无论是哪种定义，生态效率都包含资源效率和环境效率两层内容。循着这一思路，一些学者进一步对这两层内容做了研究。

在资源效率方面，如Dahlström Kristina和 Ekins Paul（2005）认为资源使用效果可以用资源效率、资源产出率和资源强度衡量，其中资源效率包括自然资源的效率与能源效率，即资源效率=资源产出/资源消耗量，资源产出率与资源效率相当，资源产出率包含资源产出的附加价值和其他的社会服务量；资源强度是资源效率的倒数，如每单位的经济增长带 来 的 废弃物或污染 的 数 量[8]。Fröhling，Magnus 等（2013）认为减少环境污染，实现经济与环境的和谐，必须在循环利用网络中充分提高资源效率。简言之，资源效率作为工业发展的刚性要素，其对工业发展的规模和质量具有约束作用，如何提高资源的有效产出并减少污染的产出，是从源头上提高生态效率的关键[9]。

在环境效率方面，如Grossman GM,Krueger AB（1991）通过实证研究得出：人均收入增加时，污染指数也随之增加，当人均收入继续增加到一定水平后，污染指数又随人均收入增加而下降，于是提出了“环境库兹涅茨曲线”这一概念，即环境质量随着经济水平的增长先是逐渐恶化后又逐渐好转，呈现倒“U”型关系[10]。王兵等(2010)运用SBM方向性距离函数和卢恩伯格生产率指标测度了考虑资源环境因素下中国30个省份的环境效率，结果表明，能源的过多使用以及SO2和COD的过度排放是环境无效率的主要来源，人均GRP、FDI、结构因素、政府和企业的环境管理能力、公众的环保意识对环境效率有不同程度的影响[11]。

从二者的关系上，Bian Yiwen（2010）提出资源效率与环境效率受生产方式与生产效率的影响不能单独被改进[12]；Zaim&Taskin（2000）认为环境效率中污染产出和GDP仅仅是生产过程的产出而已，这种指标难以全面地反映投入转化为产出和污染物的基本生产过程，生产过程的改进或转换，可以从源头开始提高资源效率，从而可以在更高水平上带来环境质量的改善[13]。

在理论应用以及实证研究上，生态效率的概念及其相关评价方法已经成为一种将可持续发展目标和要求具体化和可操作化的有效工具（David R．Shonnard，Andreas Kicherer，and Peter Saling，2003）[14]。刘宁等（2008） 提出用工业生态效率来评价生态产业共生系统的效率，并在主成分分析基础上进一步研究系统的稳定性[15]。王恩旭和武春友（2011）建立了基于DEA模型的生态效率投入产出指标体系,运用超效率DEA模型对中国30个地区1995-2007年的生态效率进行了测度,并采用超效率DEA模型分析中国省际生态效率时空差异[16]。

具体到鄱阳湖生态经济区，目前的研究主要集中于产业组织与产业生态体系，如孔凡斌（2009）提出从地理区域、经济区域和企业三个层面构建生态农业体系、工业产业体系和生态服务业产业体系的思路[17]；廖进球（2010）提出以大规模、高起点的技术改造为支撑，加强高新技术在产业发展的渗透和应用，推进传统产业换代升级的观点等[18]。王晶和孔凡斌（2012）利用BCC-DEA和CCR-DEA模型，对鄱阳湖生态经济区2009和2010年总体产业生态化效率和各县(市、区)产业生态化效率进行评估分析。结果表明:经济区产业生态化整体效率较高，沿湖地区的产业生态化水平比非沿湖地区高，投入要素存在一定程度的相对冗余，合意性产出存在相对不足，非合意性产出存在相当数量的冗余[19]。总体来看，从生态效率角度的研究还较少。

综上所述，国内外组织和学者对生态效率的概念及评价开展了富有成效的基础性研究，在反映某一区域工业系统采用各种措施后的综合效果；不同区域生态效率的平衡与布局状态；分析不同区域、不同时点的环境效率与资源效率的结构关系以及研究方法等视角上都对本文的研究提供了有效的指导。然而，笔者认为，以下问题尚需进一步探讨：

第一，经济快速的增长伴随着自然资源利用效率较低、环境质量持续下降，资源和环境不仅是经济发展的内生变量，而且是经济发展规模和速度的刚性约束，传统评价一个地区生态效率在一定程度上割裂了资源效率与环境效率指标。事实上，资源效率是环境效率改善的源头，环境效率受资源效率的约束和影响，这方面值得进一步实证研究。

第二，从方法上，实证分析采用模糊评价、DEA及主成分等方法进行评价的较多，采用结构分析生态效率的方法较少。而采用结构分析生态效率能否得出有价值的结论需要进一步探索。

基于上述考虑，本文以鄱阳湖生态经济区为研究对象，首先用结构分析研究鄱阳湖生态经济区区域之间生态效率差异，而后采用典型相关分析工业经济的资源效率与环境效率的内在结构关系，综合经济、环境及资源等各领域之间的作用关系，分析其背后的各种原因，为产业转型战略及政策效果的评价提供更为科学的决策依据。

三、鄱阳湖生态经济区内各地的生态效率评价

（一）数据的来源及指标体系的确定

本文数据主要来源于鄱阳湖生态经济区统计年鉴[20]，所取数据为区内38个县市区内经济、资源及环境评价指标数据，对于缺失的数据用平均值替代。通常表征工业资源消费的指标有能源消费量、水资源消费量、工业原料消费量等，其中最主要的是能源：表征环境质量的污染物指标则通常采用“三废”排放量。因此，本文选择的资源消费指标为：规模以上工业综合能源消耗量（万吨标准煤）、规模以上工业企业电消费量（亿千瓦时）、规模以上工业成品油消费量（万吨）；环境指标有：区内工业固体废弃物产量（万吨）、区内二氧化硫排放量（吨）、区内烟尘排放量（吨）、区内工业废水化学需氧量排放量（吨）；经济指标用：地区工业产值（亿元）和规模以上企业工业增加值（亿元）。

（二）数据处理结果

因子分析也是一种降维、简化数据的技术，通过研究众多变量之间的内部相关关系观测数据基本结构，并用少数几个公共因子来描述整体的数据结构。下文的分析中将运用SPSS16中主成分分析法来提取因子变量。根据相关性检验结果，获取了上述评价指标用以评价鄱阳湖生态经济区的生态效率。

由表1可知，因子检验的KMO值为0.583，大于0.5时，适合做因子分析；Bartlett球度检验给出的统计量为70.448，且其对应的相伴概率为0.000远远小于显著水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合进行因子分析。指定提取3个特征根时因子解释原有变量总方差的情况见表2：可以看出，第一个因子的特征值为2.572，大约占方差的36.739%，基于过程内特征值大于1的原则，因子分析过程提取了前三个因子，前三个因子占去总方差的72.944%，所以提取前三个因子是完全合理的。

表1 巴特利特球度检验和KMO检验

表2 因子解释原有变量总方差的情况

从表3中旋转后的因子载荷矩阵中，可以发现第一个主因子（F1）在能源资源效率、电力资源效率、成品油资源效率中有较大的载荷，按照生态效率的评价方法，这3个指标反映了资源的利用效率，第一个主因子对全部初始变量的贡献率达到30.067%，是我们在分析时所要考察的主要因子；第二个主因子（F2）在固废及废水环境效率中有较大的载荷，而这2个指标反映了固体废弃物及废水资源回收利用效率，它对全部初始变量的贡献率达到了23.863%；第三个主因子（F3）在烟尘环境效率、氧化硫环境效率中有较大载荷，而这2个指标反映了废气的综合处理效率，对全部初始变量的贡献率达到了19.014%。通过上述分析，基础的因子降维指标分类见表4。

表3 旋转前后的因子载荷矩阵

表4 指标分类表

（三）生态效率的评价

鄱阳湖生态经济区工业生态效率评价以资源消耗效率（F1）、固废及废水环境效率（F2）、废气环境效率（F3）作为关键评价指标，以三个因子的方差贡献率为权重来计算综合业绩的因子总得分，方法如下：

F＝（0.36739F1+0.19869F2+0.16336F3）由上面的公式，再通过SPSS软件求出结果，最后整理在EXCEL中，如表5所示。

综合上述实证分析结果，①从区域层面看，工业综合生态效率比较高为南昌市青云谱区、南昌县、湾里区、进贤县和东湖区，鹰潭月湖区及余江县，上饶的鄱阳县，九江的星子县及武宁县，景德镇的浮梁县等；生态效率比较低的为九江湖口县、共青城市，宜春高安及丰城市，九江瑞昌县及永修县，上饶余干县，鹰潭贵溪市，新余渝水区，上饶东乡县；其他县市生态效率居中，具体排名见表5。②从工业经济总量来看，工业总产值排名前十的县市区中，南昌青云谱区、南昌县、新建县及进贤县的工业生态效率较高，丰城市、贵溪市及渝水区生态效率较低，临川县、青山湖区及乐平市生态效率居中；工业总产值排名后十位的鄱阳县、星子、湾里、余江、东湖工业生态效率较高，余干县及共青城生态效率较低，德安、都昌、彭泽居中。③从资源效率与环境效率结构来看，鄱阳县、星子、南昌县、浮梁县等的资源效率很高，但环境效率较低；共青城及丰城虽然资源效率很低，但环境效率较高，其他具体分布见表5。

表5 鄱阳湖生态经济区工业生态效率排名

四、鄱阳湖生态经济区资源效率与环境效率的结构评价

为进一步探究鄱阳湖生态经济区内工业生态效率的结构关系及区域生态效率差异的成因，继续借用因子分析降维的思想，采用典型相关分析工业生态的资源效率与环境效率两组变量之间相关关系，为了使资源效率与环境效率相关关系更加有效及完善指标表征涵义，在资源效率指标内增加了煤炭效率，在环境效率中增加了废水排放指标。

（一）典型相关系数及其检验

使用SPSS16软件对典型样本2010年的鄱阳湖生态经济区统计数据进行分析，对资源效率与能源效率两组变量之间的典型相关系数进行显著性检验可以看出（见表6），第一个典型相关系数0.854为最大，它能解释观测变量的最大变异程度。按照多元方差分析的原理，我们采用Wilks'Lambda检验方法对典型相关系数进行检验。由表中检验结果可以看出，第一个典型相关系数的Wilks'Lambda检验的P值为0.001，即可以在0.01的显著性水平上认为典型根是极显著的，这说明资源效率与环境效率之间确实存在着较强的典型相关性。对其余3个典型相关系数进行检验，在0.05的显著性水平上也都被认为是不显著的。因此，说明资源效率与环境效率之间存在一对典型变量。

表6 典型相关系数及其显著性检验

（二）典型变量与各组变量中的每个变量的典型系数

根据表7的计算结果，可以得出典型变量的表达式，即:代表资源效率的第一典型变量（U1）的表达式(标准化)为:

资源效率（U1）=煤炭×1.067+成品油效率×0.195+电力效率×0.188-能源效率×0.581

表7 典型变量与各组变量中的每个变量的典型系数

代表环境效率的典型变量（V1）的表达式(标准化)为:环境效率=烟尘环境效率×0.100+固体废弃物效率×0.709+废水中含氧量×0.398-二氧化硫环境效率×0.27-废水×0.025；从代表资源效率的典型变量U1的表达式中可以看出，主要代表煤炭效率、成品油效率、电力效率，但能源效率起负面作用。从代表环境效率的典型变量的表达式中可以看出，环境效率的主要代表固体废弃物的效率、烟尘环境效率和废水中化学含氧量的效率，二氧化硫环境效率起负面作用。但是，利用典型权重来解释变量的相对重要性应审慎对待。例如，权重小可能代表该变量没有关联，也可能是该因变量与其他因变量具有共线性而造成的。因此，必须进一步进行典型结构分析。

（三）典型结构分析

典型结构分析需要计算典型结构相关系数，也称典型载荷，是衡量每个原始变量与典型变量的相关性尺度，而且，这时原始变量之间不会存在共线性问题。当典型载荷的绝对值越大时，表示原始变量对典型变量解释的重要性也越高。对应地，某典型变量与另外一组原始变量之间的相关系数，称为交叉载荷。从表8可以看出，一方面，典型变量U1与资源效率变量组中的能源效率、煤炭效率、成品油效率、电力效率有较强的相关性，其相关系数分别为0.230、0.944、0.512和0.140，这说明典型变量U1主要从资源利用的角度反映资源效率。同时，资源效率中这三个原始变量对典型变量V1也具有较强的相关性，其交叉载荷分别为0.197、0.807、0.438和0.119，这说明资源效率主要受煤炭和成品油影响，且通过交叉载荷可以看出，煤炭和成品油对环境效率的影响也较大。

表8 典型结构分析

另一方面，典型变量V1与环境效率变量组中烟尘环境效率、固体废弃物、废水中含氧量有较强的相关性，其相关系数分别为0.272、0.901和0.685，这说明典型变量V1主要从“三废”综合处理角度反映环境效率，主要受固体废弃物、废水中的杂质及烟尘的影响，且固体废弃物及废水水中的含氧量对资源效率也有较大影响。同时，环境效率变量组中这三个原始变量对典型变量U1中的资源效率也具有较强的相关性，其交叉载荷分别为0.233、0.770、0.586，这说明,环境效率影响工业资源的选择，对资源效率具有一定的约束作用。

五、结论和启示

本文采用因子分析法和典型相关分析法对鄱阳湖生态经济区各区域内生态效率进行了总体分析及结构性分析，在东湖区及共青城市部分数据缺失情况下，SPSS数据分析中采用平均值替代，得到主要的结论如下：①从区域生态功能分区视角来看，在鄱阳湖生态经济区建设的初级阶段，生态功能分区的“两区一带”，即湖体核心保护区、滨湖控制开发带和高效集约发展区的工业生态效率界限并不明显，除南昌市的工业生态效率总体水平较高之外，其他地区工业生态效率总体分布不均衡。②从工业经济与生态效率的统一视角来看，鄱阳湖生态经济区内各区域工业生态效率同其工业经济发展水平不具有高度的相关性，即工业总产值比较高的区域生态效率高低不平衡，工业总产值比较低的区域生态效率同样是高低不平衡，说明工业企业粗放型发展依然存在，资源环境消耗速度快于工业经济的提高水平，“三废”综合利用率低，工业转型升级压力大。③从工业生态效率内在的结构视角来看，资源效率与环境效率的内在结构不均衡，工业生态效率比较好的区域主要是依托资源效率拉动，说明在行业及原材料选择、清洁能源利用等方面注重污染源头的控制，仅仅注重环境效率控制的末端治理区域生态效率排名不高，同时，资源效率与环境效率存在交叉影响，工业原材料及能源的选择对环境效率造成较大的影响，“三废”综合处理水平对资源效率具有较大的约束作用，工业内部生态效率提升依然存在较大空间。

从上述结论中可以得出如下启示：①进一步强化生态功能分区，从整个生态经济区的视角合理的实施产业配置、有计划的实施产业转移，构建生态屏障，禁止开发建设滨湖控制开发带，优化区域工业产业结构布局，深度实施生态功能规划，不仅有利于区域内产业布局，更是提升区域生态效率，降低各经济带生态效率差异的重要举措。②重点关注经济增长方式转变，构建低消耗、低污染、高附加值的集约型增长方式，在发展中保护生态，在保护生态中加快发展，走出一条新型科学发展、绿色工业崛起之路，在鼓励南昌地区提升工业生态效率的同时，有计划地开展各县市区之间的交流，充分发挥南昌地区优秀生态效率区的示范作用，对加速区内工业生态效率提升步伐具有重要的现实意义。③针对资源效率与环境效率的差异，一方面要注重资源效率污染物的源头控制，对资源综合利用工艺、替代能源和清洁生产、节能节水等给予税收政策支持等，提高资源的利用效率，培育新经济增长点；另一方面，注重环境效率的控制，强化环境约束，建设环境效率的倒逼机制，开展废弃物综合利用，实现资源效率与生态效率的互动的全过程控制，从而提高工业生态效率的内在质量。

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