基于DEA的工業循環經濟效率評價

［摘 要］本文應用DEA，Malmquist指數與CCR模型對2004-2009年浙江、江蘇、山東、廣東四省的工業循環經濟效率的情況進行了分析。發現四省工業循環經濟整體技術與規模效率水平都比較高，同時也存在差異，不同省份的工業循環經濟技術與規模效率有所不同， 沒有全部達到有效水平。

［關鍵詞］數據包絡分析 技術效率 規模效率

一、引言

一直以來我國東部沿海地區經濟都領先于全國經濟的發展，其中浙江、江蘇、山東、廣東四省經濟規模較大，經濟發展既有相似也存在一定的差別，是全國經濟增長最快、活力最強的省份，對東部地區經濟發展情況具有一定的代表性。目前，工業仍是經濟增長的主要推動力量之一，也是資源消耗最高的產業，對四省近年來的工業循環經濟效率變化情況進行科學的評價，對實施工業可持續發展戰略具有極其重要的意義，對提高中西部地區以及全國工業循環經濟的效率也有借鑒意義。本文試圖運用DEA-Malmquist指數法以及CCR模型分析2004-2009年四個省份的規模以上工業企業效率的變化情況，以明確評價期間的效率水平，進而提出改進措施，促進其工業經濟更合理的發展。

二、DEA方法與模型選擇

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法是運籌學家Charles 和Cooper和Rhodes在“相對效率評價”概念的基礎上發展起來的評價方法，它保持決策單元（Decision Making Unit，DMU）輸入或輸出不變，利用有效樣本數據，憑借數學規劃與統計數據確定相對有效的生產前沿面，把各個決策單元投影到DEA的生產前沿面上，再通過比較決策單元對DEA前沿面的偏離程度來評價其相對有效性。包含規模報酬不變(DEA-CRS)模型、規模報酬可變(DEA-VRS)模型與Malmquist指數模型。它不需要對變量之間的關系做顯式表達，也不直接綜合數據，所以決策單元的最優效率指標和投入指標值及產出指標值的量綱選取無關，剔除了很多主觀因素的影響，評價更為客觀，能根據評價結果計算出調整目標，為非有效決策單元向有效決策單元改變提供改進方向。已在許多領域得到了廣泛應用。Malmquist指數由瑞典統計學家和經濟學家Malmquist在1953年提出，Caves(1982)用幾何平均值當做衡量t時期到t+l期的生產率變化的Malmquist指數，指數>1時，說明從t期到t+1期全要素生產率是增長的。根據Malmquist指數法，全要素生產率指數(TFP)被分解為技術效率變動(EFFECH)和技術變動(TECH)。分離出規模效率，技術效率變動指數再分為純技術效率變動指數（PECH）和規模效率變動指數(SECH)。TFP反應整體生產率變化，若大于1表示從t到t+1期整體的生產率在提高，反之下降；等于1則生產率不變。PECH反映的是技術與規模不變時，兩個時期相對生產效率的變化，衡量決策單元的生產是否更靠近當期生產前沿面，即“水平效應”或“追趕效應”。它大于1說明在沒有技術創新與規模變動前提下，決策單元后一期的生產更接近生產前沿面，相對效率在提高。SEC反映決策單元在前后兩個時期規模收益狀態的變化情況，稱為“規模效應”。如果SEC大于1，說明規模收益遞增。TECH反映不同時期生產前沿面的移動，衡量決策單元后一期的生產是否有技術進步，被稱為“增長效應”。若TC大于1， 說明技術進步，生產前沿面向上移動。本文將用此方法對四省近幾年的工業循環經濟效率變化情況進行度量和評價。

三、指標體系的建立

構建一個合理的循環經濟指標體系，我們要遵循（1）體現循環經濟發展目標、內涵、特征和原則；（2）突出資源、環境指標；（3）系統性與層次性相結合；（4）區域性與動態性相結合；（5）可比性與數據可得性原則；（6）定量指標與定性指標相結合的原則。本文指標體系的選取參照參考文獻[6]的相關理論，并按照國內學者汪偉林等對循環經濟指標的選擇方法，結合浙江、江蘇、廣東、山東工業的實際情況，避免比率性、相關性高的指標，從包括資源消耗和產出、資源綜合利用、廢物排放、資金投入和經濟社會發展幾方面[7]，設置了如下11項輸入輸出指標，投入指標：萬元工業增加值綜合能耗(X1，單位：噸標煤)，固定資產投資占工業產值比重(X2，單位：%)，工業污染治理投資占工業產值的比重(X3，單位：萬分位)，工業勞動力數量（X4，單位：萬人）。產出指標：工人人均工業產值（Y1，單位：元），工業廢水處理達標率（Y2，單位：%）、工業二氧化硫去除率（Y3，單位：%）、工業煙塵去除率（Y4，單位：%）、工業粉塵去除率（Y5，單位：%）、工業固體廢物綜合利用率（Y6，單位：%），工業“三廢”綜合利用產品產值占工業總產值比重(Y7，單位：萬分位）

四、實證分析

本文收集了浙江、江蘇、廣東、山東四省工業循環經濟從2004年到2009年的各項指標數據，計算所用數據主要來源于各年的《中國統計年鑒》、《浙江統計年鑒》、《江蘇統計年鑒》、《山東統計年鑒》。將第三部分所述11項輸入輸出指標值代入DEA模型，經DEAP-xp1軟件對選定的投入和產出指標進行Malmquist指數分析，得到EFFCH、TEC、PEC、SEC、TFP指數值，選取tfp，pech，sec，tech的變化情況作為評價依據，結果見表一、表二。

由表一可以看出，2004-2005年期間TECH值小于1， 沒體現技術進步，增長效應不明顯。從2005年以后的4個時間區內，TECH值都大于1，體現了技術進步，但指標值變化越來越小，“增長效應”越來越不明顯。PECH值在5個時間段內都等于1，說明在沒有技術進步與規模變動的情況下，這幾年的生產相對效率沒有提高，不存在“追趕效應”。2004-2005， 2006-2007時期的SEC值大于1，但是大于1的幅度較小，說明這兩個時期存在規模收益遞增，但并不明顯，而2005-2006時期的SEC值小于1，存在不明顯的規模收益遞減情況。

為了了解各省工業循環經濟的現狀及其影響因素，我們采用C2R模型對4個省6年規模以上工業企業相關數據進行分析，結果如表三所示。

從表三可以看到，浙江省2004-2009各年均為規模報酬不變；山東省2004-2007年均為規模報酬遞減，2008和2009年規模報酬不變；江蘇省2006年和2008年規模報酬遞減，2004、2005、2007、2009年規模報酬不變；廣東省2005、2006年規模報酬遞增，2004、2007-2009年規模報酬不變。這表明在2004-2009年間上述四個省份的工業循環經濟的產出效率基本出于規模報酬不變的階段，由DEA結果可以看到各省的工業循環經濟規模和技術水平均較高。

通過CCR模型分解（表格數據在此省略），我們可以具體分析下各個省份工業循環經濟的投入要素與產出要素的有效情況，經計算分析，我們得出2004-2009年間：

1.浙江和江蘇省工業循環經濟投入產出的效率都為有效，各項資源投入量基本合理，產出情況良好，資源得到合理的配置。

2.山東省2004年和2007年存在不同程度的資源閑置與產出不足情況。這兩年山東每萬元工業增加值綜合能耗分別浪費0.706、0.214噸標煤；2004年固定資產投資相對工業產值過多超過有效值2.683個百分比；04年工業污染治理投資占工業產值比重超過合理比重6.668萬分位，07年超過2.374萬分位。而產出方面，04年工人人均產值與有效值相差58371元；04年和07年全省的工業廢氣處理情況沒有達到有效值，04年工業二氧化硫、工業煙塵、工業粉塵的去除率與有效值的差值分別為4.235%、10.915%、0.003%，07年分別為0.025%、4.495%、0.13%。

3.廣東省2005、2006年工業循環經濟各指標普遍存在產出不足的情況，投入要素上除05年工業污染治理投資占工業產值比重超過有效值3.505萬分位外，其他都處在合理水平；05年和06年工人人均工業產值與有效值的差值分別為57504、1909元；這兩年工業三廢處理達標率均沒有達到有效值，05年除工業二氧化硫去除率達到有效值外，工業廢水、煙塵、粉塵實際處理達標率與有效值的差值分別為3.805%、21.56%、1.35%，06年分別為1.263%、0.143%、0.518%，工業二氧化硫去除率與有效值的差值為1.741%；05、06年工業固體廢棄物與“三廢”綜合利用率均有待提高，05、06年工業固體廢物實際利用率與有效值的差值分別為9.602%、7.319%，“三廢”實際綜合利用率與有效值的差值分別為12.287、1.665個萬分位。

五、結論

本文采用DEA方法，對2004-2009年我國沿海浙江、山東、江蘇、廣東四個省份工業循環經濟的效率進行了比較和分析，并在此基礎上對其投入產出各個指標的情況進一步進行分析。通過對各時期的Malmquist指數分析，發現技術進步與規模是工業循環經濟效率變化的影響因素，追趕效應不明顯。在CCR模型的對比分析中我們發現四省的工業循環經濟效率都比較高，浙江、江蘇6年內每年投入產出均達到有效水平，山東省04年、07年投入要素部分閑置，產出也不足，循環經濟效率有提高的空間，廣東省05年、06年存在產出不足的情況，循環經濟效率未能達到最優水平。影響山東有些年份工業循環經濟效率未能達到最優的因素主要是能源、固定資產投資、工業污染治理投資沒能完全有效利用，而廣東主要是受規模較小限制。08、09年國家從技術創新、資源配置、制度等各方面加強對工業循環經濟發展的投入與激勵，各省根據自身的特點調整本省工業發展方式，不斷優化產業結構，從而四個省份的工業循環經濟效率均達到有效水平。對于東部其他省份以及廣大中西部地區，也應結合自身的資源環境等優勢，鼓勵技術進步，提高資源配置效率，優化產業結構，加快制度建設，引進競爭機制，調整行業規模，實現經濟增長方式向集約化轉變，以提高工業循環經濟的效率最終促進全國工業以及整個國民經濟可持續發展。

參考文獻：

[1]Caves D.W.， Christensen L.R.， Diewert W.E.The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input， Output， and Productivity [J].Econometrica，1982(6).

[2]Fare R， Gross Kopf S， Norris M. Productivity Growth， Technical

Progress and Efficiency Changes in Industrialized Countries[J].

American Economic Review，1994(84).

[3]Charles A， Cooper W， Rhodes E. Measuring the efficiency of decision-making units[J].European Journal of Operational Research， 1978， 2(4): 429- 444.

[4]魏權齡.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004.

[5]黃賢金.循環經濟:產業模式與政策體系[M].南京大學出版社，2004.

[6]薛婕，周景博，羅宏，趙娟，路超君.基于DEA的產業園區循環經濟效率評價[J].環境科學與管理，2009(12).

[7]汪偉林，張勇，王歡.基于動態DEA的循環經濟發展效率評價研究[J].西南科技大學學報，2008(6).

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文