基于两阶段DEA-Malmquist的西南地区工业循环经济效率评价

2022-10-19聂文倩王婷

科学与管理 2022年5期

聂文倩，王婷，2

（1.贵州大学管理学院，贵州贵阳 550000；2.贵州大学人民武装学院，贵州贵阳 550000）

0 引言

工业作为一个国家发展的重要根基，是推动经济发展、提质增效升级的主战场。然而，工业在带动技术创新、促进经济效益的同时会不可避免地消耗生态资源，从而产生废水、废料、废气等物质。现阶段，环境持续恶化以及资源过度开发等问题已然成为了制约经济发展和社会发展的瓶颈，迫使人类重新审视发展历程，寻找新的经济发展模式。

循环经济要求将经济活动组织成一个“资源-产品-再生资源”的反馈式流程，所有资源要能在这个不断进行的经济循环中得到合理的持久利用，实现废物减量化、资源化和无害化，使经济系统和自然生态系统的物质和谐循环，维护自然生态平衡，是一种符合可持续发展理念的经济增长模式，也是推进绿色发展、加强生态文明建设的重要途径。

我国新型工业化战略指出，要坚持资源开发与节约并举，努力提高资源利用率，积极推进资源利用方式从粗放向节约的转变。西南地区工业发展起步较晚，主要省份仍处于由农业化向工业化过渡的阶段，消耗了大量的资源推动工业发展，发展速度虽快，但工业水平仍较落后。因此，对西南地区工业的循环经济发展水平进行科学客观评价，进而寻求其提高工业循环经济发展水平的现实途径，对西南地区促进可持续发展和新型工业化有重要意义。

1 研究综述

随着循环经济热度的增加，国内外众多学者对各行业、区域的循环经济效率进行了研究。关于循环经济效率评价的指标体系，Zhou B等以政府发布的循环经济评价指标体系为基础，结合宁波循环经济发展实际构建了综合评价指标体系；李丹等构建了包含正向生产过程和逆向废弃物处理过程的两阶段工业循环经济效率评价指标体系；Almas Heshmati等采用主成分分析法，提出了由废物回收利用、空气污染物排放等部分组成的多维参数指标体系。在评价方法上，Zhou B等采用模糊综合评价方法对循环经济发展状况进行了动态评价；Chen等、Roman Lacko等分别利用数据包络分析模型对地区和企业的循环经济效率进行了分析和比较；王俊岭等采用DEA模型和Malmquist指数从静态分析和动态分析两个方面对循环经济效率进行了测算。在研究对象方面，宾厚等、贾国柱等对包装产业和建筑业的循环经济进行了研究；曹子坚等从西部地区视角对循环经济进行了评价。在各省具体行业上学者们也分别对河南省农业、浙江省制造业、安徽省农业的循环经济发展情况进行了分析。

综上所述，当前学者多采用DEA方法对循环经济效率进行评价，且侧重于运用单阶段DEA模型，而循环经济系统是一个历经各种资源投入到产出，然后将废弃物进行处理再利用的多过程系统，当前研究未从循环经济子系统视角对循环经济效率变化进行分析。鉴于此，本文以西南地区各省市为研究对象，通过构建两阶段网络DEA模型和Malmquist指数，考察西南地区工业循环经济过程的分阶段效率及变化趋势，并通过与其他地区的对比，阐明西南地区与其他地区的差距及其成因，揭示西南工业循环经济发展的薄弱环节，对西南地区未来工业循环经济发展提供对策建议。

2 研究方法与指标体系

2.1 工业循环经济两阶段DEA模型构建

两阶段DEA模型通过对中间过程进行研究，能够得出投入产出过程中的阶段效率以及各个子阶段对整体效率影响情况，可以深入分析循环经济发展内部情况。

2.1.1 工业循环经济两阶段运作机理

在工业循环经济系统中，其运作过程具有明显的两阶段链式过程特征，如图1所示。第一个阶段为生产运行阶段。企业通过人力、物力、财力等资源的投入进行生产，产出工业产品从而获得经济效益，产出经济成果，但工业生产也会有环境产出，即会产生大量的工业废气、废水以及固体废物。第二个阶段则为废弃物的处理利用阶段，即将前一阶段所产出的废气、废水、固体废物进行处理和再利用，同时会有其他投入以促进生产方式转变为节约化，减少资源的浪费和废弃物的产生，减轻对环境的污染，体现出循环利用成果。该阶段可以反映出一个地区对环境和资源的重视程度，通过和生产运行阶段对比，可以进一步反映出各地区经济发展与其废弃物处理利用是否协调发展。

图1 工业循环经济两阶段过程

2.1.2 工业循环经济两阶段DEA模型构建

由于不同地区的产业结构、资源利用情况等存在差异，有可能使得无法以最优规模进行，因此本文采取的是规模报酬可变模型，即DEA-BCC模型。

假设有个决策单元（），每个决策单元包括两个子阶段，设X表示为第个决策单元的第一阶段投入；Y表示为第个决策单元的第一阶段的阶段最终产出，Y′表示为第一阶段产出中的阶段中间产出，投入变量种，阶段最终产出变量种，阶段中间产出种；第二阶段的投入为第一阶段的阶段中间产出和外源投入，D表示为第个决策单元的第二阶段的外源投入，Z表示为第二阶段的阶段最终产出，中间投入变量种，产出变量为种。由于第一阶段的投入为资源投入，产出为经济产出和环境产出，为了使得经济产出增加，资源消耗减少，故第一阶段采取投入导向的模型；第二阶段的投入为第一阶段的环境产出，产出为废弃物的处理利用量，应当使得环境产出不增加情况下处理利用量得到增加，故第二阶段采取产出导向的模型。

（1）第一阶段的测度：以投入为导向。模型如下：

2.2 Malmquist指数模型

为了对工业循环经济效率动态变化趋势特征进行深入分析，本文借鉴Fare等定义的考察两个相邻时期全要素生产率变化的Malmquist指数模型，并选择规模报酬可变，具体模型如下：

M（x，y，x，y）可以进一步分解为效率变化（）和技术进步变化（），关系为M（x，y，x，y）＝×。其中，表示相对技术效率在时期到+1时期的变化程度，即技术效率的变动指数，当＞1时，表明相对技术效率提升；当＝1时，则表明技术效率不变；＜1时，表明相对技术效率下降。而则表示从期到+1期的技术生产边界的推移程度，即技术的变动指数，当＝1时，表明技术不变；当＞1时，表明技术进步；当＜1时，则表示技术衰退。

2.3 指标体系和数据来源

2.3.1 指标体系构建

学者们在指标的选取上存在一定共性，在不同程度上选择了资源消耗、从业人员数量、经济产出、废弃物的排放或处理利用效益情况等作为投入产出指标，但大多文献并未考虑地区政府政策或行为对其循环经济效率的影响，政府行为能从宏观角度进行市场引导、改善资源配置，从而促进资源利用，这在一定程度上忽略了既定客观事实问题。因此，本研究遵循“3R”原则，借鉴已有研究结果的基础，并结合指标数据的可得性、合理性、全面性，合理选择工业循环经济两阶段DEA模型中各阶段投入产出指标。

第一阶段为生产运行阶段，是工业企业进行各种资源投入从而产出经济成果的过程。投入指标包括人力投入、财力投入和资源投入，分别用工业行业的从业人员数量、工业的固定资产投资总额、地区工业源的能源消耗总量进行衡量。产出指标主要包括经济产出和环境产出（非期望产出），分别选取工业增加值和工业废气（SO）、废水（COD）以及一般工业固体废物的排放量进行衡量。

第二阶段为废弃物处理利用阶段，是经济产出附带的环境产出污染通过技术处理从而得以无污染排放和循环利用的一个过程。由于地区循环经济效率会受到政府政策导向的影响，因此引入了政府财政支出中的工业污染治理投资作为外源投入。第二阶段的产出是在上述三废排放量以及政府政策下经过循环利用阶段得到的结果，产出指标即工业废水的处理量、工业废气的处理量以及一般工业固体废物的循环利用量。需要说明的是，为排除环保设施闲置情况导致的数据误差，本文将工业废水和废气处理量定义为地区废水和废气环保处理设备数量与其处理能力的乘积，研究模型如图2所示。

图2 工业循环经济两阶段DEA模型

2.3.2 数据来源

西南地区的工业循环经济效率评价包含了重庆市、四川省、贵州省和云南省，由于西藏地区部分数据缺失，在此不进行分析，研究时间区间为2016—2019年。为保证数据的一致性，本文所有数据均来自于2016—2020年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国工业统计年鉴》以及各省市统计局公布的权威数据。

3 实证分析

3.1 西南地区工业循环经济效率静态评价

3.1.1 子阶段效率分析

第一阶段为生产运行阶段，该阶段西南地区各省市的经济效率如表1所示。从省市来看，贵州省2016—2019年的综合效率、纯技术效率以及规模效率都为1，达到了最优效率状态，说明该省份的工业生产运行实现了DEA有效，处于生产前沿面，且出现了规模报酬递增趋势。其次为云南省，由最优效率状态经历小幅下降后上升，下降的主要原因是规模无效，最终达到最优效率状态。重庆市效率值在2018年出现了小幅波动，波动原因是规模无效和技术无效，最终接近最优效率。与其他省市相比而言，四川省的工业生产运行效率略逊一筹，2016—2018年均低于西南地区的平均效率水平，但其效率值呈现波动上升态势。从年度均值来看，生产运行阶段的综合效率、纯技术效率和规模效率均呈现波动上升状态，说明西南地区工业的生产运行发展态势不够稳定。

表1 生产运行阶段效率测算结果

第二阶段为工业废弃物的处理利用阶段，该阶段西南地区各省市的废弃物处理利用效率如表2所示。重庆市在考察期间均达到了最优效率状态，说明其在工业废弃物的处理利用上实现了有效运行。贵州省和云南省在2016—2019年中有一年未实现DEA有效，但最终两省于2019年达到了最优状态，表明其在废弃物的处理利用上取得了一定进步。而四川省在该阶段成果较不理想，效率呈现较大波动，其纯技术效率一直处于较低水平，规模效率也不高，其技术水平和规模投资配置还有待优化提高。从年度均值来看，处理利用阶段的效率值均为波动下降状态，对比第一阶段来看，第二阶段的成果较不理想，说明西南地区的工业经济发展与其废弃物处理利用没有实现协调发展。

表2 废弃物处理利用阶段效率测算结果

3.1.2 整体效率分析

关于整体系统效率的定义，学者们有不同的观点，结合本文模型的考虑，借鉴Yao等的研究，将整体效率定义为单个阶段效率的加权之和，西南三省一市的工业循环经济整体效率具体数值和变化趋势如图3所示。

图3 西南地区工业循环经济整体效率变化

在西南地区三省一市中，重庆市的工业循环经济整体效率最佳，由最优效率状态经历小幅下降后上升，最终接近最优效率状态。其次为贵州省，下降幅度比重庆市略大，但从2018年起回归最优效率状态。云南省的综合效率值在2016年未达到地区平均水平，但效率值逐步提升，最终向最优效率收敛，说明其不断寻求进步，总体发展趋势较好。而四川省的工业循环经济整体效率明显偏低，未达到西南地区工业循环经济效率平均水平，存在较大进步空间。从年度均值来看，西南地区整体的工业循环经济效率呈现“U”形波动，提升幅度不高，还需进一步努力优化提升。

3.1.3 地区差异对比分析

只对西南地区内部工业循环经济进行对比分析具有一定局限性，因此本文将西南地区的工业循环经济效率与我国其他地区进行对比，从整体发展趋势进行分析。根据各地区工业循环经济两阶段综合效率均值以及总样本综合效率均值绘制如下散点图，其中总样本第一阶段和第二阶段的综合效率均值作为分界线。

从图4中可以看出，2016年西南地区的工业循环经济属于中上水平，经济效率和废弃物的处理利用效率均高于大部分地区。2017年处于中等水平，经济效率和废弃物的处理利用效率与部分地区存在一定的差距。2018年表现较佳，经济效率和处理利用效率都有所提升，缩短了除西北以外的其他地区之间的差距。2019年，西南地区的经济效率跃居第一，略高于华南和华东地区，大幅超越西北地区，说明其工业的生产运行取得了不错的成效，废弃物的处理利用效率略超平均水平，整体发展态势较好。

图4 2016—2019年全国分地区工业循环经济散点图

3.2 动态评价

为了更直观深入地研究西南地区工业全要素生产率随时间的变动趋势，采用Malmquist生产力指数对面板数据进一步分析。根据DEAP2.1软件对所选样本2016—2019年间的效率变动情况进行考察。

第一阶段的Malmquist指数分析数据如表3所示。在生产运行阶段，重庆市仅在2017—2018年工业经济全要素生产率出现了下降，较上年下降了9.9%，原因为综合技术效率和技术变动指数均呈现下降趋势，其余年份为上升趋势，2019年的工业经济全要素生产率提升了12.7%。四川省在三个时期段的生产力指数分别为0.951、1.094、1.058，可以看出该省的工业经济全要素生产率出现了轻微浮动，由于综合技术效率和技术进步指数的提高，其工业经济全要素生产率均有小幅提升。贵州省的工业经济全要素生产率呈现倒V形态势，2019年较上年下降了24.5%，下降幅度较大，其主要原因为技术进步指数的大幅降低。云南省三个时期段的生产力指数分别为0.68、0.997、0.987，工业经济全要素生产率表现不佳，一直处于下降趋势但幅度有所减小，其主要原因是技术进步指数的增加。

表3 生产运行阶段全要素生产率及其分解指数

第二阶段的Malmquist指数分析数据如表4所示。在废弃物处理利用阶段，重庆市2017年的全要素生产效率较2016年增长了83.2%，说明其工业废弃物的处理利用情况得到了很大进步，2018年与2017年相比下降了19.3%，下降原因是技术进步指数的降低。四川省在考察期间的全要数生产力指数分别为0.841、1.14、1.047，这表明四川省2017年的工业经济全要素生产效率较上年下降了15.9%，其主要原因是纯技术效率的大幅降低，而2018年较2017年增长了14%，主要原因是技术进步指数的增加，说明其废弃物的处理利用技术和管理有很大的进步。贵州省2017年的全要素生产效率比2016年增长了20.6%，其原因是技术进步指数的增加。云南省2017的全要素生产效率比2016年提升了116.2%，比其他省市表现优秀，而2018年比2017年降低了21.6%，下降的主要原因是规模效率的降低，2019年则比2018年增加了12.4%，上升的主要原因是技术进步指数的提升。

表4 废弃物处理利用阶段全要素生产率及其分解指数

4 研究结论与启示

根据工业循环经济机理，构建两阶段DEA模型对西南地区工业循环经济阶段效率和整体效率进行时空对比分析，并利用Malmquist指数模型观察了西南地区工业循环经济效率的动态变化。

4.1 研究结论

西南地区工业循环经济发展水平需要进一步优化提升。在三省一市中，重庆市的工业循环经济整体效率最佳，已探索出一条工业生产与环境保护协同发展的模式，贵州省存在小幅波动但稳步发展，云南省不断寻求进步并处于上升趋势，而四川省的工业循环经济整体效率最为薄弱，在考察期内均未达到西南地区工业循环经济效率年平均水平，仍存在较大进步空间。

（1）在工业生产运行阶段，西南地区整体表现较好，高于全国平均水平。其中，重庆、贵州和云南的工业运行投入产出配置较为合理，经济效果较好，但贵州省和与云南省的技术进步指数处于下降状态。此外，四川省出现了规模报酬递减趋势，规模无效和技术无效是导致其综合效率未达最优和规模报酬递减的原因，说明其工业规模和技术水平与工业经济效率仍处于磨合之中。

（2）在废弃物的处理利用阶段，西南地区整体发展不如经济运行阶段效果好。在考察期间，重庆市的工业废弃物的处理利用效果最佳，实现了有效运行。贵州省和云南省在废弃物的处理利用上取得了一定进步，云南省技术进步最为明显。而四川省在该阶段的成果较不理想，效率呈现较大波动，技术水平和规模投资配置还有待优化提高。