資源型區域生態環境治理效率評價及影響因素分析

＊楊紅艷

（朝陽師范高等專科學校 遼寧 122000）

所謂資源型區域，主要是以自然資源開采為根本進行發展，而且在工業發展之中，資源型產業占據較大份額，具備強烈資源指向性的特殊城市類型。在很多發達國家發展過程中，從20世紀50年代便開始對資源型城市進行研究，主要針對的區域有德國魯爾區、日本九州等等。在我國，資源型城市數量同樣較多，尤其是煤炭城市，但隨著開采周期以及經濟結構的變化，讓傳統資源城市發展受到沖擊，急需進行改善。

1.資源型區域生態環境問題

為了方便研究，以某煤炭大省的發展為研究對象，該省也是我國重要能源基地和老工業基地，每年為我國所提供的能源、原材料量眾多，從而可以保證所形成的產業發展結構能夠真正做到以煤炭為中心。但在與煤焦、電力等企業建立合作關系后，呈現出以犧牲環境為代價的發展形勢，從而引發了眾多環境問題[1]。

(1)污水處理技術條件的約束

隨著人口的膨脹和經濟的迅速發展，水資源短缺的現象正在許多地區相繼出現，水污染帶來的危害更加劇了水資源的緊張。而水污染主要是由于工業廢水、城市生活污水以及農業方面污染源的排放所造成。要控制和清除水體污染，必須控制廢水的排放，實行“防、治、管”三結合。但受技術條件的限制影響，相關企業多無法及時有效的處理廢水，由此會對水污染處理成效造成嚴重影響，增加了污染問題的嚴重性。現階段，該省份在廢水和污水排放上，總量達到了7.88億噸，反觀污水回用量僅為2.5292億噸，在污水排放總量中大約可以占到32%。同時，在幾條主要河流之中，總長度為1463.4km，其中有1106.6km的河道受到污染。此外，在全省水功能區域之中，大約只有62.7%的水域與水功能區限制納污紅線的主要控制指標考核要求相符，污染現象十分明顯。

(2)大氣污染問題

在我國空氣污染問題研究上，最為常見的問題當屬大氣污染，大氣污染物質主要有三類：一是由于燃燒不完全時產生的，如一氧化碳、炭粒；二是高溫燃燒時產生的碳氧化物和碳氫化合物；三是燃燒之后產生的二氧化硫和飛灰。空氣中天然存在的二氧化硫總質量不過1100萬噸，人為活動排入大氣的二氧化硫是它的10倍。這些二氧化硫雖有一部分為自然界其他過程所容納，但仍有相當部分存留于空氣中，大大地降低了空氣的質量。這一點在該省份中體現的尤為明顯，而且該省份二氧化硫平均濃度值居于全國第一位，實際污染排放增幅極快。

(3)存在大量工業固體廢棄物

尤其伴隨工業化和城市化進程的加快，經濟不斷增長，生產規模不斷擴大，人們消費需求不斷提高，固體廢棄物產生量也在不斷增加，資源的消耗和浪費越來越嚴重。如果處理不當，固體廢棄物中污染物成分就會通過水、空氣、土壤、食物鏈等途徑污染環境。由于某省產業結構發展以煤炭為主，因此工業固廢產生量在短時間內很難獲得顯著降低，進而極易導致整個工業固體廢物綜合利用率下降，只有35.5%，還會極易污染地下水、土壤。另外，生態環境治理本身所具有的難度系數比較高，雖然近年來該省份對生態環境治理工作提高重視。例如，在2018年，全省二氧化硫排放量比2015年下降20.6%，與2017年相比，全省地表水質量也有所提升。但由于長期依靠煤炭資源開發和粗加工，導致該省份的生態環境治理壓力不斷增大。某省是在以煤炭為核心的產業結構發展上，所產生的工業固體廢物總量較高，最終導致赤泥、煤矸石等物質的大量堆積，很難對其進行全面處理[2]。

2.某省份生態環境治理效率評價指標體系的構建

相關部門開展生態環境改善工作主要是為了順應人們對生態環境的期待，帶動相關企業轉型發展，同時優化生態環境質量，將各種類型的污染問題解決。在此過程中，人們可以借鑒以往研究中的生態環境治理效率評價指標，保證指標選取的系統性和科學性，之后對全省煤炭資源客觀情況分析，制定新的污染治理指標，如生活污染治理指標、自然環境治理指標等等。除此之外，在產出指標設定上，主要涉及到的內容有期望產出和非期望產出。站在期望產出角度來說，各區域生產總值能夠從經濟角度著手，對生態環境治理效率進行反應，同時也可以通過GDP進行衡量。

3.研究方法和數據來源

(1)研究方法

①超效率SBM模型

實際超效率SBM模型應用上，主要是以線性規劃為基本，這是一種多種標準效率模型范疇，其中CCR和BCC是較為經典的兩個模型。另外，從超效率DEA模型研究中也能夠看出，該模型是一種立足于BCC模型所做出進一步優化的模型，最終能夠差別性的辨別多個有效決策單元效率并進行科學的排名。縱觀整體情況，該模型的最初效率值為1，可以二次傳輸決策單元，最終真實度可以高于1，在此基礎上能夠科學的區分原有處于前沿面上決策單元技術效率水平，保證對DMU開展迅速比較和排序操作[3]。

②Malmquist指數

研究人員Fare立足于靜態DEA模型，建立從t期到t+1期的Malquist指數，旨在科學的核定生產效率，并對產出—投入比的動態發展情況作出準確的衡量，并根據具體的生產技術假設，將若干個子效率指標逐一明確下來。在此期間，在應用超效率SBM模型時可以更為準確地測算靜態效率值，方便全面有效的反映區域內部動態的效率變化情況。

③Tobit回歸模型

為了能夠確定該省份生態環境治理效率和影像因素，研究人員在研究過程中，應借助于Tobit回歸模型，實現對相關影像因素的全面分析。該模型是由研究人員Tobin提出的，屬于是因變量受限回歸模型。為了提升研究效果，可以將超效率SBM模型效率值為基礎，開展相關數據處理操作，保證效率值在0到1之間，在實際數據回歸分析上，可以借助于Stata軟件進行。

(2)數據來源

本文研究時限跨度較長，從2007年到2017年，旨在更好的將某省份生態環境治理效率反應出來。在2019年，我國統計年鑒頒布，但年鑒之中并沒有公布2018年該省份相關指標數據。除此之外，本文研究數據還包括《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》等等。

4.研究結果及分析

在DEA軟件中，工作人員導入了該省份的生態環境治理投入產出值，經過一系列計算，可以得到一個非期望產出的生態環境治理超效率數值，并科學的統計投入產出松弛變量結果，具體情況如表1所示。

表1 2007年到2017年某省份生態環境治理超效率值

根據實際分析結果可知，某省份生態環境治理效率理念平均值2007年到2017年為1.093，大多數年份均處于有效前沿面上，存在明顯的波動起伏。如：該省份在2013年的生態治理效率上受到很大影響，出現了最低值，具體為1.007。在后續，該省份提升了對污染治理和污染減排的重視程度，促使生態環境全面好轉，到了2016年，出現了最高值1.316，證明該省份在2016年生態環境治理上取得了很大成就，相關部門應繼續維持該效果。2017年與2016年超效率值略有下降，但也在平均線之上，證明某省生態環境治理效率有了顯著提高。

5.結論

綜上所述，從實際研究結果分析中能夠看出，本文研究的省份在生態環境治理效率上依舊存在很大的上升空間。基于此，該省份必須高度重視環保科技創新與節能環保等工作，確保能夠準確地開展環保研發、科技創新工作，通過有效的轉換新舊動能，可以更好的改善生態環境治理效果，真正做到布局結構的深入性優化，提高投資力度。科學規劃、合理布局，實現生態環境治理工作的系統化和高效化。