山东省工业生态效率评价及影响因素分析

谷子硕 ,周书灵

(1.安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001;2.宿州学院 商学院,安徽 宿州 234000)

工业是国民经济的主体与核心增长引擎,是国家实力的根本支撑[1]。但在工业快速发展过程中会消耗大量的化石能源,产生多种有害气体。为了实现工业的绿色高质量发展,我国也出台了一系列扶持政策。2021 年12 月,工信部正式发布《“十四五”工业绿色发展规划》,提出了“十四五”期间要大力推动工业节能减排,加快实现工业绿色转型升级的目标[2]。山东省作为我国的工业大省,是全国唯一拥有41 个工业大类的省份[3],工业在山东省的经济体系中占有重要地位,但山东省较为粗放的工业发展模式对化石能源的依赖度较高,面临着较大的工业污染治理压力。《“十四五”工业绿色发展规划》的出台也促使山东工业向绿色可持续发展方向加速转型。为深入贯彻落实国家“十四五”工业绿色发展决策部署,2022 年,山东省制定了《山东省“十四五”绿色低碳循环发展规划》,明确指出要加快山东省工业绿色转型升级,建立绿色高效的现代工业体系,实现工业高质量发展。

工业生态效率作为衡量工业发展质量的重要指标,受到了学者的广泛关注。在研究地域方面,蒋硕亮等[4]对长江经济带城市群工业生态效率及影响因素进行了分析,发现城市群内部区域差异显著;郎萱等[5]测算了西部地区工业生态效率,并对影响效率的因素进行剖析,发现西部地区工业生态效率整体呈波动上升趋势,经济发展水平与对外开放程度对工业生态效率具有促进作用;张如波等[6]研究了长江三角洲城市群工业生态效率,发现上海、南京、无锡、苏州、杭州及宁波工业生态效率水平较高;陈玥莹等[7]分析了环渤海地区44 个城市的工业生态效率,发现各地区之间工业生态效率差异较为明显;李在军等[8]对中国地级市工业生态效率及其影响因素进行剖析,发现各市工业生态效率呈递增式演变,城市规模经济、工业集聚水平等因素对工业生态效率影响显著。

在研究方法方面,张樨樨等[9]运用SBM 模型测算了长江经济带工业生态效率,发现长三角城市群工业生态效率值高于成渝城市群工业生态效率值;杨琛[10]借助DEA 模型测算了中国31 个省(市、区)的工业生态效率,结果显示东部地区工业生态效率优于中部和西部地区;王俊岭等[11]基于DEA 模型建立的生态效率评价指标体系,测算了我国钢铁工业的生态效率,发现我国钢铁工业生态效率总体呈上升趋势;李成宇等[12]利用BCC模型对我国30 个省(市、区)的工业生态效率进行测算,结果表明我国工业生态效率整体效率水平较高;赵旭等[13]运用SBM 模型分析了长江经济带沿线核心城市的工业生态效率水平,发现长江沿线核心城市工业生态效率水平较高,但仍有上升空间。

综上可知,关于工业生态效率的学术成果较为丰硕,但多侧重于分析城市群的工业生态效率,针对山东等省级的研究成果较少,并且对工业生态效率的分析角度较为单一,多以静态分析为主,缺乏多角度分析。鉴于此,以山东省为研究对象,采用DEA-BCC 模型与Malmquist 模型从静态和动态视角对其工业生态效率进行研究,并运用Kmeans 算法对山东省各地市工业生态效率进行聚类分析,然后借助灰色关联度模型对工业生态效率的影响因素进行剖析,最后根据研究结果提出相应对策建议,以期为促进山东省工业可持续发展提供参考。

1 研究设计

1.1 模型介绍

1.1.1 DEA-BCC 模型模型

数据包络分析法是一种适用于处理多投入与多产出决策单元绩效评价的研究方法[14]。在对生态效率进行评价时,学者常用的模型有规模报酬不变的CCR 模型与规模报酬可变的BCC 模型[15]。为客观分析山东省工业生态效率的发展情况,选用BCC 模型对山东省工业生态效率进行测算,具体公式如式(1)所示:

式(1)中:θ——决策单元(DMU)的效率值;ε——阿基米德无穷小量;Xj0——原始 投入;Yj0——原始产出;λj——权重系数;s-——投入松弛变量;s+——产出松弛变量。

1.1.2 Malmquist 指数模型

在对工业生态效率进行测度时,为更全面分析山东省工业生态效率的变化情况,使用Malmquist 指数模型从动态角度对工业生态效率进行剖析,表达式为:

式中:(xt,yt)——t时期的投入输出向量;(xt+1,yt+1)——t+1 时期的投入输出向量;TFPCH——全要素生产率;EFFCH——技术效率;TECH——技术进步指数,当TFPCH＞1 时表示山东工业生态效率呈上升态势,当TFPCH＜1 则意味着山东工业生态效率在下降[16]。

1.1.3 K-means 聚类算法

K-means 算法的第一步需要任意选取一个点表示原始聚类中心,然后计算各样本到聚类中心的距离,根据计算的距离将所有样本归类到最近的聚类中心所在大类[17]。具体表达式如式(4)所示:

式(4)中:Jc——各类样本距离各自聚类中心的总距离;Zk——第个聚类中心;通过迭代最终将全部样本归为k个簇。

1.1.4 灰色关联度模型

灰色关联分析是灰色系统理论的重要内容之一[18]。它借助灰色关联度模型对系统序列曲线的几何接近度进行测度进而分析系统序列间的关联程度。在对各个关联度数值进行比较后,依据其数值大小对各选定因素的影响程度进行判断。

具体公式如式(5)所示:

式(5)中:ζi(k)——关联系数;ρ——分辨系数,一般取值为0.5;i——子序列的个数;xi(k)——归一化比较值;y(k)——归一化的参数值。

式(6)中:ri——灰色关联度,代表各子序列与母序列的关联程度大小,关联程度与灰色关联度值呈正相关关系。

1.2 指标选择和数据来源

1.2.1 投入产出指标选择

工业生态效率评价指标的选择对于研究结果的准确性具有较大影响,本研究根据山东省工业发展实际情况选择工业用电量作为能源投入指标,选择工业资产合计作为资本投入指标,选择工业从业人员年平均人数作为劳动投入指标,选择工业氮氧化物排放量作为环境投入指标,将工业增加值作为产出指标,具体如表1 所示:

1.2.1.1 工业用电量

现阶段,工业的发展离不开电力的投入,工业生产所需的各类设备大多需要依靠电力驱动,因此选择工业用电量作为山东工业生态效率评价的能源投入指标。

1.2.1.2 工业资产合计

推动工业高质量发展,实现工业绿色低碳转型离不开资金的投入,设备更新、工业技术研发以及工业污染治理等各方面都需要大量的资金投入。

1.2.1.3 工业从业人员年平均人数

工业的高质量发展离不开人员的投入,工业污染治理需要人为干预,工业技术研发也离不开人员投入,实现工业的绿色转型更离不开人员参与。

1.2.1.4 工业氮氧化物排放量

维持正常的工业生产活动需要投入大量的化石燃料,化石燃料在消耗过程中会产生大量的氮氧化物,氮氧化物的排放会导致严重的大气污染,也会对臭氧层造成一定破坏。

1.2.1.5 工业增加值

在投入大量的人力、财力等资源后,工业生产得以维持正常运行,工业增加值则是以货币的形式代表一定时期内的工业生产活动的最终成果。

1.2.2 环境变量选择

影响工业生态效率的因素较多,在借鉴李瑞雪[19]、田杰[20]、张仁杰等[21]学者研究成果基础上,针对山东省工业发展实际情况,选取经济发展水平、科技创新能力、产业结构、环保重视程度以及城市化水平作为环境变量,具体如表2 所示:

表2 环境变量选取

1.2.2.1 经济发展水平

工业的发展离不开经济的支撑,工业设备的采购、工业技术的研发以及工业污染治理等方面均需大量资金投入,强大的经济实力是工业绿色转型升级的基础,是工业生态效率提升的保障。

1.2.2.2 科技创新能力

工业领域的高质量发展需要科技创新的加持,通过科技创新改善目前的生产工艺,降低工业生产能耗,从而推动工业生态效率提升。

1.2.2.3 产业结构

不同的产业结构会对地区经济与生态环境产生不同影响,工业所属的第二产业消耗的化石能源较多,产生的环境污染也较严重,因此,根据地区实际对产业结构进行调整,适当降低第二产业占比有利于生态环境改善,进而对工业生产效率产生积极影响。

1.2.2.4 环保重视程度

目前,清洁能源在工业能源体系中占比较低,工业生产活动仍需消耗大量化石能源,环保力度加大会对工业生产活动造成一定影响。

1.2.2.5 城市化水平

随着城市化进程的不断加快,农村人口不断涌入城市,人口的增加导致工业产品消耗量不断增长,工业经济从而得到快速发展,但工业经济的发展需要消耗大量能源,这就会出现一定的污染问题,从而对工业生态效率造成一定影响。

1.2.3 数据来源

在综合考虑数据可得性等因素的基础上,对2017—2021 年山东省16 个地市的工业生态效率发展情况进行分析。山东省工业生态效率研究所采用的相关数据均来源于山东省统计年鉴。

2 实证研究

2.1 基于DEA-BCC 模型的静态工业生态效率分析

使用DEAP2.1 软件,对山东省16 个地市的数据进行测算,得出各地市工业生态效率值,具体如表3 所示:

表3 2017—2021 年山东省各地市工业生态效率值

2.1.1 综合效率分析

由表3 可知,山东省工业生态综合效率均值为0.858,距离有效生产前沿面有14.2%的距离,仍有一定提升空间。在山东省16 个地市中,达到综合效率DEA 有效的城市有青岛、枣庄、东营、烟台以及威海5 个城市,说明以上城市的工业生态效率已经达到最佳水平,工业资源得到了较为妥善的利用。济南、潍坊、济宁、临沂、德州、聊城、滨州,以及菏泽未能实现综合效率有效是由于各自纯技术效率与规模效率均小于1,从而影响了综合效率水平,造成这种情况的原因可能是工业技术利用水平较低,工业规模与自身发展匹配度也较低。

2.1.2 纯技术效率分析

从表3 可以看出,纯技术效率均值为0.886,达到平均水平以上的城市有青岛、淄博、枣庄、东营、烟台、泰安、威海、日照、聊城,占总城市数量的56%,在达到均值水平的城市中,青岛、淄博、枣庄、东营、烟台、泰安、威海、日照的纯技术效率值为1,达到最理想水平,纯技术效率对各自综合效率的提升起到主要促进作用,说明上述8 个城市的工业管理与技术应用工作落实到位,应继续对工业技术的发展与应用保持高度关注。

2.1.3 规模效率分析

在规模效率上,0.966 的规模效率均值要高于0.886 的纯技术效率均值,说明规模效率对山东省工业生态效率起主要推动作用。济南、潍坊、济宁、临沂、德州、聊城、滨州、菏泽的规模效率均高于各自纯技术效率,说明上述城市的纯技术效率对工业生态效率起主要限制作用。日照与淄博未能实现DEA 有效,是因为这两个城市的规模效率值小于1,限制了综合效率的提升,说明日照与淄博的工业规模仍未达到理想状态,仍需对各自的工业规模进行针对性调整以促进工业生态效率提升。

2.2 基于Malmquist 指数模型的动态工业生态效率分析

为更加全面掌握山东省工业生态效率发展情况,在对工业生态效率进行静态分析之后,使用Malmquist 指数模型进行动态角度分析,具体数据如表4 所示:

表4 2017—2021 年山东省工业生态效率变动趋势

2.2.1 山东省各年份全要素生产率分析

由表4 可知,2017—2021 年山东省工业生态全要素生产率均值为1.014,年平均增幅为1.4%,表现出较为良好的上升态势。全要素生产率指数可分解为两部分,分别是技术效率指数与技术进步指数,2017—2021 年技术进步指数均值为1.028,高于0.986 的技术效率指数均值,因此,全要素生产率提升主要是受技术进步指数的带动,原因可能是在研究期间各地市的工业技术进步速度较明显,工业技术创新活力较强。纯技术效率指数均值为1.001,年均增幅为1%,而规模效率指数均值为0.986,未能实现积极的增长,说明是规模效率指数限制了技术效率指数的增长,应对自身工业规模进行相应调整以促进规模效率指数回升。

2.2.2 山东省各地市全要素生产率差异性分析

为进一步了解2017—2021 年山东省工业生态全要素生产率发展情况,分析山东各地市间的发展差异,对16 个地市的分析结果进行整理,具体如表5 所示:

根据表5 可知,枣庄、泰安、威海、日照、聊城、滨州的工业生态全要素生产率未能达到1.014 的平均值,以上地市未能对全省全要素生产率均值起促进作用。在全要素生产率大于均值的10 个地市中,增幅位列前三位的是济南、青岛、菏泽,增长率分别为12.1%,7.8%,5.7%。青岛工业生态全要素生产率提升主要受技术进步指数带动,说明青岛在工业技术的研发方面取得较大进步,有益于缓和工业经济发展与环境保护的矛盾。技术效率指数是促进济南与菏泽全要素生产率提高的主要因素,说明济南与菏泽在工业技术上的投入与运用达到较高水平,进一步推动了两市工业经济与环境保护的协调发展。

2.3 基于K-means 算法的工业生态效率聚类分析

在对山东省各地市的工业生态效率进行研究后,为剖析山东各城市的工业生态效率相似性,使用SPSSPRO 软件对山东16 个城市的工业生态效率进行K-means 聚类分析,具体结果如表6所示:

表6 K-means 聚类分析结果

由表6 可以看出,工业生态效率的分类与山东各个城市自身的经济实力并不都呈正相关。济南、青岛作为山东省经济实力较强的两个城市,并未归属同一类别。在第一类中,既有经济实力较强的济南,也有经济实力较弱的菏泽与德州,同属第三类的青岛与滨州在经济实力上也存在较大差距。根据以上情况可以看出,经济发展水平的高低并不完全能与自身工业生态效率水平划等号。经济实力较强的城市工业生态效率水平较高的原因可能是在工业技术研发以及工业高层次人才引进等方面的投入力度较大,经济实力一般的城市也可凭借科学控制工业规模以及落实好工业管理工作等方式提高自身工业生态效率。

2.4 灰色关联度分析

为进一步研究山东省工业生态效率的影响因素,借助灰色关联度模型对各影响因素进行剖析,并使用初值法对数据进行无量纲化处理,取分辨系数ρ=0.5,具体结果如表7 所示:

表7 灰色关联度分析结果

根据表7 的分析结果可知,山东省工业生态效率各影响因素的灰色关联度均高于0.67,说明所选的5 个因素对山东省工业生态效率有着较大影响。产业结构以0.869 的灰色关联度值位列首位,说明产业结构对工业生态效率的影响最大,原因可能是传统工业的能源消耗和污染物排放量较高,第二产业占比较大会消耗大量的化石能源,产生较为严重的工业污染问题,进而影响工业生态效率的提升。城市化水平、经济发展水平以及环保重视程度也均对工业生态效率产生较大影响。科技创新能力虽排在第5 位,但山东工业的绿色转型升级离不开科技的发展,需进一步加强科技投入力度,从而促进工业的绿色可持续发展。

3 结论与建议

3.1 结论

对2017—2021 年山东省工业生态效率进行分析并对影响工业生态效率的因素进行剖析,得出以下结论:

(1)根据DEA-BCC 模型的静态分析结果来看,山东省各城市的工业生态效率水平存在较大差距。鲁北地区中仅东营市达到平均水平,鲁东地区整体工业生态效率发展情况要好于鲁西地区,原因可能是鲁东地区城市大部分为沿海城市,可以更便捷接触到先进的工业技术并运用到自身发展中。

(2)根据Malmquist 指数模型的动态分析结果可知,2017—2021 年山东省工业生态效率呈现明显的“V 型”波动发展态势,技术效率指数均值要低于技术进步指数均值,说明山东省工业生态效率主要靠技术进步指数推动,这也进一步说明山东工业技术取得一定进步。

(3)根据K-means 聚类分析结果来看,各城市的工业生态效率与自身经济实力并不完全对等。菏泽等经济实力较弱的城市也可以在工业生态效率方面与济南等经济强市处于同一层次,原因可能是菏泽等经济实力较弱的城市通过合理规划工业规模等方式推动了其工业生态效率提升。

(4)根据灰色关联度分析结果可知,经济发展水平等5 个因素均对工业生态效率有较大影响,而产业结构对山东省工业生态效率的影响程度最大,说明若想达到较为理想的工业生态效率水平,需合理规划三大产业的布局结构以达到最佳状态。

3.2 建议

根据以上结论并结合山东省工业发展实际情况,为进一步促进其工业生态效率提升提出如下建议:

3.2.1 强化省内兄弟城市间的战略合作

滨州等工业生态效率较低的城市要加强与青岛、烟台等工业生态强市的战略合作,建立高效通畅、互利共赢的合作交流机制,密切合作发展,推动资源共享,加强工业人才交流,从而促进工业生态效率的提升。

3.2.2 加大对工业技术的投入力度

潍坊等工业技术水平较低的城市要进一步加大对自身工业技术的投入力度,高效推进工业核心技术攻关,利用技术创新增强工业污染治理能力,提升能源利用效率,从而推动工业生态效率的提升。

3.2.3 深入贯彻落实工业可持续发展战略

将绿水青山就是金山银山的理念融入到山东工业发展工作中[22]。深入贯彻落实工业可持续发展战略,将生态治理与工业发展有机结合,提高清洁能源的使用比例,逐步降低对传统化石能源的依赖,走生态与工业协调发展的可持续发展之路。

3.2.4 积极优化自身产业结构

按照新型工业化发展要求,对山东省目前的产业结构进行深入剖析,对存在的问题进行归纳梳理,并及时采取针对性改进措施。进一步优化产业规模,重点布局高新技术产业,及时淘汰高耗能、高污染产业。