工業經濟環境效率考評范文

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工業是國民經濟的重要組成部分，其產值始終占GDP的40%左右，工業的發展在近年來國民經濟的迅速發展中發揮了重要的推動和支撐作用。評價中國工業的發展不僅應著眼于總量的提高和規模的擴大，還要分析其效率的變化發展情況，因此對中國工業進行效率評價具有較強的現實意義。目前不少學者已經采取了多種評價方法對中國工業的經濟效率進行了評價與分析，其中DEA(DataEnvelopmentAnalysis)方法由于其擅長可以處理多投入—多產出評價問題的特點而被廣泛的應用。隨著環境問題得到社會的廣泛關注和重視，在對工業進行效率評價時也逐漸開始考慮工業的環境影響［1－3］，本文將考慮了環境影響的效率評價稱為經濟－環境效率評價。本文在之前研究的基礎上，利用社會支付意愿理論對DEA方法在工業經濟－環境效率評價中的應用進行了一定的改進，提高了效率評價的準確性和合理性。

1DEA方法的改進

在利用DEA方法對工業進行經濟－環境效率評價時，需要將工業環境排放和資源消耗引入到評價模型中。經典DEA模型的相對效率評價思想要求投入盡可能縮小而產出盡可能擴大，但工業生產過程中產生的環境排放并不是人們期望的產出，而是所謂的“非期望產出”。非期望產出必須盡可能地減少才能實現最佳的經濟效率，而經典DEA模型卻只能使之增加，因此經典DEA模型由于無法處理非期望產出而不適用于工業經濟－環境效率評價。目前已經有一些改進方法被用于解決經典DEA模型的局限性，其中主要包括以下6種方法［4］:作投入法、倒數法、雙曲線法、轉換向量法、方向距離函數法和SBM法。雖然這些方法都使改進后的DEA模型對于含有非期望產出的效率評價問題有著更好的適用性，但這些改進方法依然將環境排放物間的環境影響差異完全建立于排放量的差異上，并沒有考慮排放物之間在單位環境影響程度上的不同，這種設定與實際不符。因此上述6種模型改進方法雖然使得經典DEA模型在一定程度上更適用于非期望產出問題，但利用這些方法進行效率評價，得到的評價值依然與實際情況存在偏差。在本文的研究中，引入社會支付意愿(willingnesstopay，WTP)這一概念，計算工業主要環境排放和資源消耗的社會支付意愿，并加總得到2000－2008年中國工業環境響的總社會支付意愿，將其作為DEA模型中的工業環境投入。利用社會支付意愿理論將工業環境排放和資源消耗兩部分統一為工業環境影響的社會支付意愿，并將其作為環境投入引入DEA模型，這種方法一方面通過將工業環境排放由非期望環境產出轉化為環境投入，解決了經典DEA模型無法處理非期望產出的問題;另一方面考慮了環境污染排放及資源消耗的單位環境影響程度，能夠更真實地反映2000－2008年間中國工業環境影響程度的發展變化情況。

2工業環境影響的社會支付意愿

社會對環境影響的支付意愿指的是社會為了將當前環境污染水平降低到某一個程度而付出的代價［5］。目前中國針對環境排污者和資源開采者的環境稅分別是排污費和資源稅，它們可以代表社會對各環境影響的支付意愿?？扑沟漠a權理論中提出社會擁有環境的使用權，污染者向社會購買環境使用權的價格就是排污費或者資源稅。庇古的福利經濟學指出社會總能夠將環境使用權的價格設定在外部環境邊際損害曲線和廠商邊際私人收益曲線的交點上［6］。在過去的研究中，瑞典的EPS系統使用了支付意愿理論來衡量環境影響［7］，而Tellus系統以美國的環境稅為權重，研究了美國社會對環境影響的支付意愿［8］。但是EPS系統考慮的是居民支付意愿，與社會支付意愿并不相同，而Tellus系統的涉及范圍較小且沒有考慮資源的消耗。吳星［9－10］在對建筑工程環境影響評價的研究中，根據社會支付意愿理論對中國目前主要環境污染物的排污費和主要資源的資源稅進行了研究。本文在吳星研究的基礎上計算了工業主要環境排放和資源消耗的社會支付意愿值，用于匯總2000－2008年中國工業環境影響的總社會支付意愿。環境排放和資源消耗的單位社會支付意愿詳見表1。根據表1中的單位社會支付意愿值及2000－2008年中國工業的實際環境排放及資源消耗(見表2)，可以計算2000－2008年中國工業在環境影響方面的總社會支付意愿值，其反映了中國工業的實際環境影響程度，2000－2008年中國工業環境影響總社會支付意愿值見表3。

3超效率DEA模型

數據包絡分析(DEA)是由Charnes，Cooper和Rhodes在1978年首先提出來的，評價多個決策單元效率及其有效性的一種非參數方法［11］。它的基本思想是通過一個數學規劃模型，對各個決策單元的相對效率做出評價。每一個決策單元(DecisionMakingUnit，DMU)都可以看作是相同功能的實體，利用對其投入產出數據的綜合分析，得出DMU的相對效率指標，其在(0，1)區間內分布，有效的DMU處于效率前沿，效率值為1。超效率DEA(Super-efficiencyDataEnvelopmentAnalysis，SE-DEA)模型是一種基于經典DEA模型的改進模型，其在進行第j個決策單元效率評價時，使第j個決策單元的投入和產出為其他所有決策單元投入和產出的線性組合代替，從而將第j個決策單元排除在外，而經典DEA模型則將這一單元包括在內。一個有效的決策單元可以使其投入按比例增加，而其效率可保持不變，其投入增加比例即其超效率評價值。在超效率DEA模型［12］中，無效的決策單元效率值與基本的CCR模型一致;而對于有效的決策單元，若其效率值為1.25，則表示該決策單元即使再等比例地增加25%的投入，它在所有決策單元集合中仍能保持相對有效。超效率DEA模型與經典DEA模型在本質上是一致的，但超效率DEA模型能夠進一步區分經典模型中的有效決策單元，因此具有更好的適用性。本文選擇超效率DEA模型對中國工業進行經濟－環境效率評價。

4模型計算與結果分析

DEA模型對于決策單元和投入產出指標數量間的相對關系有一定的要求，當投入產出指標相對決策單元數量過多時，不僅會增加數據處理的工作量，而且會因各投入產出指標之間的關聯影響而使所有決策單元的有效性普遍接近1［13］，影響DEA評價結果。在實際運用中通常要求決策單元數量至少是投入產出指標的2倍［14］。本文對2000－2008年的中國工業進行研究，因此決策單元只有9個，受到決策單元數量的限制，超效率DEA模型的投入產出指標被限定在4個以內。本文選擇工業總資產、從業人員和環境投入(工業環境影響社會支付意愿)作為投入指標，選擇工業總產值作為產出指標，對2000－2008年的中國工業進行經濟－環境超效率DEA評價。超效率DEA模型近年來被廣泛應用于效率評價中，其具體計算過程本文不再贅述，可參考之前的相關研究與文獻［15－17］。超效率評價結果如表4所示。由表4可以看出，2000－2008年中國工業的經濟－環境效率呈現出穩步提高的趨勢，體現了中國工業良好的發展狀況。表3顯示在2000－2008年中國工業的環境影響逐年加劇，但結合表4可以認為環境影響的加劇尚不足以改變中國工業經濟－環境效率的發展趨勢。在投入產出指標中，從業人員冗余和總產值不足的情況都在這段時間內持續改善;環境投入的冗余程度的發展情況則與其他指標有較大的不同，其發展趨勢表現為先減小再增大。為了反映環境投入對于中國工業經濟－環境效率的影響程度，以工業總資產和從業人員為投入指標，工業總產值為產出指標，再次進行超效率DEA模型計算，新模型計算結果及其與原模型計算結果的對比情況詳見表5。表5中的效率差值為含環境投入的超效率DEA模型(原模型)評價值減去不含環境投入的超效率DEA模型(新模型)評價值;環境投入影響率為效率差值與不含環境投入的超效率DEA模型評價值的比值。表5的對比結果表明，無論是否考慮環境投入，超效率DEA模型的評價結果都顯示中國工業在2000－2008年間保持效率增長。效率差值和環境投入影響率反映了將環境投入加入超效率DEA模型后對效率評價產生的影響:早期(2001－2004年)工業效率評價值取得一定程度的提高，表明當時環境投入相對于資本投入和人員投入有著更高的產出效率;而后期(2005－2007年)工業效率評價值則有所降低，表明此時環境投入的產出效率已經落后于資本和人員，開始成為抑制中國工業經濟－環境效率進一步提高的一個因素。由表5的評價結果可以看出工業環境投入的增加，即工業環境影響的加劇并不一定會對工業經濟－環境效率產生負面的影響，還需要取決于環境投入增加量與其他投入增加量之間的相對關系。這說明在分析工業環境影響的過程中，不能僅僅關注其絕對值，而應結合環境投入與其他投入產出指標間的相對關系進行合理的評價。

5結論

本文將社會支付意愿理論應用于工業效率評價中，利用超效率DEA模型對2000－2008年的中國工業進行了經濟－環境效率的評價與分析，對目前工業效率評價中存在的問題進行了改進，提出了新的解決非期望產出問題的方法，在涉及環境影響的效率評價問題中具有更強的適用性。本文的評價結果顯示，中國工業在2000－2008年間經濟－環境效率持續提高，其中從業人員的投入效率和工業總產值的產出效率的改善是中國工業經濟－環境效率提高的主要動力。相比之下環境投入對于經濟－環境效率的影響并不大，但其影響的正負效果隨著時間的推移會發生轉變，在2008年其對經濟－環境效率的影響由之前三年的負面影響再度轉變為正面影響。

受制于數據的可獲得性，本文的研究范圍局限于2000－2008年的中國工業，因此DEA模型中的決策單元個數較少，導致投入產出指標的數量受到比較嚴格的限制，在一定程度上無法反映工業經濟－環境方面的全部情況，隨著時間的推移，決策單元數量將會不斷增加，這種評價方法的準確性將得到進一步的提高。同時關于中國工業環境影響的基礎數據較為有限，研究暫時無法涵蓋工業所有的環境污染排放和資源消耗。環境影響社會支付意愿的研究在中國還處于起步階段，其計算方法還較為粗糙，在社會支付意愿的研究得到進一步發展后，利用本文提出的方法可以得到更符合實際情況的效率評價值。