基于非期望产出的广东省节能减排效率评价

孙永春，饶足辉，汤铭春

(广州南洋理工职业学院，广东 广州 510925)

党的“十八大”把生态文明建设纳入“五位一体”的总体布局，“十九大”把节约资源和保护环境作为基本国策。广东省政府也高度重视节能减排工作，在《广东省十三五规划国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中强调：坚持绿色发展，建设美丽广东。鉴于此，本文对广东省21市节能减排效率进行评价，对贯彻“十九大”精神及广东省绿色发展目标的实现具有现实意义。

一、文献述评

随着经济与资源环境矛盾的加剧，公众对生态环境越来越关注，而要保护生态环境，实现经济高质量发展，必须坚持绿色可持续发展。这也是国内外学者研究的焦点所在，相关研究主要从四个方面进行：一是广东地区对节能减排的研究非常少，虽然有文献从生态效率方面进行了研究，但都没有考虑非期望产出，如陈新华和彭薇虽然都利用三阶段DEA模型评价了广东省21个市的生态效率，但没考虑非期望产出。[1-2]二是从政策措施对节能减排的影响进行研究。Scott等和Liu都认为政策在节能减排上发挥着重要推动作用。[3-4]Chen and Groenewold研究分析了我国政策因素对节能减排的影响。[5]三是从节能减排的效率方面进行的研究。张国兴量化分析了节能减排方面的政策，认为政府的政策对节能减排效果有显著影响。[6]李佳雪量化分析了政府部门对节能减排的影响。[7]张吉岗运用三阶段DEA模型对我国29个省的节能减排效率进行了评价，结果显示地区差异明显，东部大于中部，中部大于西部的态势。[8]熊勇清运用DEA法和回归分析，发现技术创新有利于提升节能减排的效率。[9]田泽采用超效率DEA-EBM模型及全局ML指数法评价了长江经济带各省市节能减排的效率，并指出技术进步是提高节能减排效率的主要动力。[10]四是从节能减排主要影响因素进行研究。Wang and Li认为R&D和技术创新有利于节能减排，减少大量不良产出。[11]周群英认为对外开放程度和创新R&D投入是影响节能减排效率的主要原因。[12]黄清煌采用非期望产出的SBM-DDF模型量化分析了环境规制有助于提升节能减排效率。[13]汪克亮认为技术进步有助于提升节能减排的效率。[14]张在旭认为工业规模、管理水平、技术进步和FDI对节能减排效率影响起主要作用。[15]

本文在现有研究成果的基础上，从三方面进行创新：一是对广东省21个市域范围进行节能减排效率评价。二是将非期望的产出纳入到评价模型中，把工业废水、工业废气和工业粉尘作为坏产出，把GDP作为好产出即期望产出，并且在能源消耗总量不变的前提下，好产出越多越好，坏产出越少越好。三是运用似随机前沿法(Stochastic Frontier Model，简称SFA)回归剔除环境因素和统计噪声对期望产出GDP和非期望产出的影响，把21个市域放置在相同环境中，以便评价结果更能真实准确的反映节能减排效率的水平。

二、模型选取、指标构建与数据分析

(一)模型选取

本文运用Fried所提出的DEA(Data Envelopment Analysis)三阶段模型。[16]与以往研究广东省相关效率文献不同的是，本文考虑了非期望产出，引入非期望产出模型，对第一和第三阶段的效率评价进行了改进。

1.第一阶段：非期望产出DEA模型

该模型有21个决策单元(DMU)，每个DMU包含三个要素：投入(X)、期望产出(Y)及非期望产出(B)。该模型建立在投入产出变量的松弛变量上。模型如下：

s.t.Xλ+s-=xk

Yλ-s+=yk

(1)

Bλ+sb_=bk

λ,s-,s+≥0

其中q1和q2分别指每个决策单元有q1种期望产出和q2种非期望产出。s-和sb-表示投入和非期望产出的松弛值，s+表示产出的不足；节能减排的效率值范围0<ρ*<1。等于1时为完全有效率，s-=sb-=s+=0。小于1时存在效率损失，需要调整投入和产出来改善节能减排效率。

2．似SFA回归分析模型

Fried等人认为，松弛变量由三部分构成，即环境因素、管理无效率项以及统计噪声，它是初始低效率的一种反映。第二阶段主要是把这三种效应从松弛变量中分解出来，那么需要借助类似随机前沿回归模型SFA进行分析，其中把第一阶段的松弛变量作为因变量，而环境变量和混合误差项作为自变量进行回归，公式：

Smi=f(Zi;βm)+vmi+μmi;i=1,2,…I;m=1,2,…,M

(2)

其中，Smi表示投入的松弛值；Zi是环境因素变量；βm是环境变量的系数；vmi+μmi是混合误差项；vmi表示随机干扰因素对松弛变量的影响；μmi表示管理无效率项对松弛变量的影响。

为了使所有决策单元DMU处于相同的比较条件即同样的环境中，根据式(1)中似随机前沿回归分析的结果，可将公式调整如下：

(3)

3.调整后的非期望产出模型

根据第二阶段对管理无效率项的分解调整投入变量，调整后的值代替原始值，而产出变量值保持不变，再次运用第一阶段所用的模型重新评价节能减排的效率，在此阶段由于去除外部环境和随机噪声的干扰，评价结果更准确地说明效率水平。

(二)指标选择与数据分析

本文选取投入变量为能源消耗总量，其中期望产出变量GDP和非期望产出变量工业废水、工业废气及工业粉尘。数据选取2016年广东省21个市作为样本资料，各项指标的描述统计如表1。数据来源于广东省统计局网站及各市统计年鉴。本文的评价决策单元为21个，投入变量1个，产出变量为4个，符合DEA模型的使用原则。

表1 投入与产出变量描述统计值

三、DEA三阶段实证结果分析

(一)第一阶段：结果分析

利用非期望产出DEA模型对初始投入与产出数据进行效率评价。2016年广东省21个市节能减排效率值Maxdea7.0软件统计结果见表2。

表2 广东省21个市节能减排初始效率值

表2显示技术效率值均值为0.507，仅有深圳达到有效值，其他20个地市均未达到技术最有效，其中韶关技术效率值最低，仅有0.250，说明节能减排效率普遍偏低，并且存在较为明显的地区差异性。

(二)第二阶段：实证结果分析

本阶段主要剔除外部环境因素和随机噪声对节能减排效率的影响。科技创新、产业结构和污染物治理能力会影响GDP和非期望的产出水平。故本文选取三个环境变量，研究开发投入资金额反映科技创新的能力、第三产业占比反映产业结构、节能环保投资额度反映污染物治理能力。本文根据似随机前沿回归模型(SFA)，运用Frontier4.1软件将第一阶段中投入变量能源的松弛值作为因变量，研究开发投资额、第三产业占比和污染物治理能力作为解释变量进行随机前沿回归分析。运行结果如表3所示。

表3 第二阶段似SFA回归结果

如果SFA模型的似然比检验拒绝存在无效率项的原假设，则没有必要使用SFA回归，直接使用Tobit回归即可。而本文单边广义似然比检验中，自由度为3，在0.05%显著性水平上临界值为7.045，LR=9.694大于7.045，拒绝不存在无效率原假设，可以做DEA三阶段分析。另外，回归的各项系数值均通过t值检验，模型和回归结果可靠。在gamma值等于0.999，说明外部环境因素和管理无效率对松弛值影响显著，而随机噪声的影响几乎为零。本文分离管理无效率项借鉴罗登跃、陈巍巍等学者的分离公式。[17-18]公式如下：

(4)

E[vμι/vμι+μμι]=σμι-φ(ζι;βμ)-E[μμι/vμι+μμι]

(5)

(三)第三阶段实证结果分析

根据调整后的值，再利用非期望产出模型对广东省21个市的节能减排效率进行评价分析，在第三阶段，所得之值剔除了外部环境因素和随机噪声的影响，评价结果能更真实的反映效率水平，如表4所示。

由表4可知，调整后的技术效率值与第一阶段相比下降了，均值从0.507下降为0.403，而纯技术效率均值从0.655上升到0.706，规模效率值下降比较明显，由0.808下降到0.580。除深圳市，其他各市的规模效率值均发生变化，尤其是广州，其规模效应上升，这可能是产业结构得以优化配置的结果，而其他各地区规模效率都下降了，这说明实际规模效率和最优效率差距变大，且大部分地区规模效应递增，所以，今后改革的关键在于保持技术效率的同时，发展规模效应。造成以上变化的主要原因是：剔除外部环境因素和随机噪声的影响后，产出固定，而能源效率经过调整发生变化，所以，节能减排效率值也会发生变化(见图1)。

图1 广东省21个市技术效率调整前后对比

表4 广东省21个市调整投入后的效率值

调整前后仍然仅有深圳的技术效率有效，标准差为0.194，比较小，说明广东省各市之间节能减排的效率差异不是很大。技术效率排在前十名的是深圳、广州、佛山、东莞、中山、珠海、江门、汕头、肇庆和惠州，其中珠江三角洲地带上9个城市全部上榜，属于广东乃至全国经济发展的重要引擎，是中国的“南大门”。排在最后三名有韶关、云浮和潮州，其中韶关和云浮位于粤北山区，属于经济欠发达的贫困山区。有6个地区，即广州、深圳、河源、汕尾、阳江和揭阳均达到了纯技术效率有效，像汕尾由于在2016年4月和深圳合作，建立深汕合作区，使经济发展日新月异，这是2016年汕尾纯技术效率达到有效的原因。河源虽然经济增长比较慢，但保护环境意识很强，旅游业也发展得不错；阳江和揭阳近年来也发展得不错，实力提升较快。

再来看区域差异。根据经济条件和水平，广东省21个市被划分为珠三角、粤东、粤西、粤北四大经济区。如表5所示，技术效率和规模效率基本一致，都是珠三角大于其他三个区域。而纯技术效率方面，粤东地区稍微领先珠三角，总体差异不是很大，这说明近两年粤东发展很快，生态环境也相对好些。

表5 广东省四大区域效率值对比

四、结论与建议

(一)研究结论

通过对非期望产出DEA三阶段模型分析，得出以下结论：第一，广东省节能减排整体有效的比较少，只有深圳市达标；第二，各地区节能减排的技术效率值存在区域差异性，与粤东、西、北相比，经济发达的珠三角是相对有效的；第三，纯技术水平方面，广东省21个市相对较高，可见，造成节能减排效率低的原因主要是由于无规模效应，粤东、粤西和粤北与最优规模相比，差距还比较大，需要提高规模效应来提高整体效率水平。

另外，本文对于广东省节能减排效率的评价存在以下不足：第一，目前对于能源消耗的选定，电能有取代标准煤的趋势，另外，也没去除绿色能源的部分；第二，对产出指标的影响因素比较多，本文所选的影响指标只有三个，比较少；第三，本文只选取2016年数据，可以多选些年份，评价可能会更精确一些。

(二)政策建议

1.从政策层面推动节能减排工作。为贯彻“十九大”精神，以及习近平总书记重要讲话精神，在广东省十三五规划中特别强调要完成国家下达的节能减排的任务。同时，通过转型传统产业，企业要加快建立绿色制造体系，制定节能减排的政策，对工业企业进行专项整治；通过制定政策推动节能环保产业发展和能源结构优化。

2.从环保层面推进全民环保意识。首先，进行环境教育，培养和提高大家的环保意识；其次，广泛开展环境保护的实践活动，营造爱护环境的氛围，让公众参与到环境影响评价制度中，全国的环境保护实施统一的监督管理；最后，充分发挥新闻媒体的宣传导向作用。