党的十九大报告指出要构筑尊崇自然、绿色发展的生态体系，当前我国已进入生态文明新时代。在新时代下，对淮河经济带工业生态效率的研究具有重要意义。
本文将淮河经济带38个城市作为研究对象，具体包括江苏段10个城市(南京、徐州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁)，安徽段10个城市(合肥、淮北、毫州、宿州、蚌埠、阜阳、淮南、滁州、六安、安庆)，山东段7个城市(淄博、枣庄、济宁、泰安、日照、临沂、菏泽)，河南段11个城市(郑州、开封、洛阳、平顶山、南阳、漯河、许昌、信阳、商丘、驻马店、周口)。以2010—2015年淮河经济带各个城市的工业生态效率作为样本，研究地区间的效率差异，为相关决策部门提供理论和实际依据。
一、研究方法与模型建立
DEA分析方法是由运筹学家Charnes和Cooper等以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法[1]，其基本思想是评价具有相同类型的多种投入、产出的决策单元是否有效，可以有效避免人为设定权重的局限。
本文采用两个DEA模型对淮河经济带38个城市进行工业生态效率分析：一是运用规模收益不变的CCR模型*CCR是三位运筹学家名字缩写(A.Charnes，W.W.Cooper，E.Rhodes)，是DEA模型中的一种。获得2010—2015年各个城市的技术效率，比较在相同工业产出的情况下各个城市的环境污染和资源投入情况[2]；二是运用规模收益可变的BCC模型*BCC模型是评价技术效率的一种模型，运用该模型测算出的DEA有效，是指相对于其他同类的DMU单元有效，而非真正的技术有效和规模有效。因此，可运用该模型进行淮河经济带各城市间的截面对比分析。获得2015年每个城市的纯技术效率、规模效率以及规模报酬，并将各投入指标的松弛变量与对应指标的投入值之比定义为投入冗余率，计算该指标可节省的比例，以此实现效率改进[3]。
二、研究指标及数据选取
工业生态效率的基本思想是指以最少的环境代价、最少的资源投入，换取最大的经济价值。DEA的原理也是使投入目标最小化与产出目标最大化，二者相一致。因此，本文将工业生产中的环境污染和资源投入等作为投入指标，将工业经济产值作为产出指标，构建淮河经济带工业生态效率评价指标体系(见图1)。
1. 投入指标
本文选取的投入指标分为环境污染和资源投入两大类，其中环境污染包括工业废水排放量、工业SO2排放量、工业烟(粉)尘排放量和工业固体废弃物排放量；资源投入包括工业用电量和工业用水量[4-5]。
图1 淮河经济带工业生态效率评价指标体系
2. 产出指标
本文选取淮河经济带38个城市的工业总产值作为产出指标，反映各地区工业生产活动提供产品或服务的经济价值。
3. 数据说明
本文投入指标、产出指标数据来源于各市2011—2016年统计年鉴，经统计整理合成为2010—2015年淮河经济带38市的面板数据集。
三、实证分析
1. 生态效率动态变化分析
运用DEAP2.1软件* DEAP2.1专用于实施数据包络分析(DEA)操作，以计算生产中的效率。，采用以投入为导向的CCR模型，将2010—2015年淮河经济带38个城市投入和产出指标的相关数据代入求解，经过DEA计算分析得到各城市的年度整体工业生态效率值[6]。具体测算结果如表1所示，2010—2015年淮河经济带各城市工业生态效率平均值如图2所示。
由表1和图2可以得到以下结论：
第一，淮河经济带工业生态效率总体水平不高，但整体处于上升阶段。其中，合肥、毫州、南京等8市的年均工业生态效率值在0.9以上，处于中上水平；滁州、六安、安庆等12市的年均工业生态效率值在0.7～0.9，处于中等水平；淮北、宿州、蚌埠等18市的年均工业生态效率值在0.7以下，处于中下水平。其主要原因在于淮河经济带各市的经济发展水平差异较大：一方面，由于各个城市的资源不同，主导的工业和产品均不同，从而使得其产生的废气、废水、固体废弃物、以及耗电耗水量差异较大[7]；另一方面，各个城市的工业生产技术有所差异，技术利用的有效程度不同，从而使得资源的利用效率以及各种废弃物的排放量也会存在一定差异[8]。
表1 2010—2015年淮河经济带各城市工业生态效率测算结果
表1(续)
图2 2010—2015年淮河经济带各城市工业生态效率平均值
第二，淮河经济带各个城市的工业生态效率差异较大，平均每年工业生态效率最大和最小比值可以达到约1∶3。合肥、南通、周口是淮河经济带工业生态效率值最大的地区，2010—2015年工业生态效率值均为1，说明这3市是淮河经济带工业生态效率水平最高的城市，其次是泰州和许昌。淄博是淮河经济带工业生态效率水平最低的城市，年平均值为0.509。2015年，除了合肥、南通、盐城等13市的工业生态效率为1，工业生态效率不足0.5的城市有淮北、宿州、淮南和连云港。
第三，淮河经济带安徽段、江苏段、河南段的总体工业生态效率水平存在趋同性，整体年均工业生态效率值均在0.76左右，但山东段的整体年均工业生态效率值仅为0.655，工业生态效率整体水平比较低。2010—2014年，山东段大多数城市工业生态效率值为0.4～0.7，处于普遍低下的状态，有80%左右的城市工业生态效率不足0.7。可能存在的一个原因是，一些城市没有使用或没有充分利用那些“最佳实践技术”，它们具有较大潜力去改进生产活动[9]；可能存在的另一个原因是，一些城市还未形成资源节约环境友好型的工业生产方式，而是片面追求生产利益，采取“高消耗、低利用、高污染”的粗放型生产模式来生产[10]。
此外，淮河经济带工业生态效率的区域分布如图3所示。从变化趋势来看，江苏段和安徽段在这6年间的表现较为平稳；河南段和山东段表现较为起伏，呈现先上升后下降再上升的发展趋势。这说明目前工业生态效率处于比较微妙的发展阶段，受政策支持和外部力量干预影响的态势比较明显。
图3 淮河经济带工业生态效率的区域分布
2. 生态效率静态截面分析
运用DEAP2.1软件，采用以投入为导向的BCC模型，将2015年淮河经济带38个城市的投入和产出指标的相关数据代入求解。经过DEA计算分析，得到各城市的技术效率、纯技术效率、规模效率以及规模报酬水平，据此对2015年各市的工业生态效率进行截面分析[11]。
技术效率反映了各城市的生态效率水平，纯技术效率反映了规模报酬可变条件下的技术效率水平，规模效率反映了各城市的工业规模水平，规模报酬水平反映了规模水平变化导致的生态效率变化情况[12]，具体测算结果如表2所示。
由表2可以得出以下结论：
2015年淮河经济带38个城市的技术效率平均值为0.790，纯技术效率平均值为0.906，规模效率平均值为0.863。只有南京、淄博、济宁和南阳4个城市处于规模报酬递减阶段，反映了工业规模扩大所导致的生态效率下降问题，这些城市应适当控制工业规模；16个城市处于规模报酬不变阶段，即这些城市是最优配置；其余均处于规模报酬递增阶段，即这些城市适当增加工业规模可以提高生态效率。这说明2015年淮河经济带的工业生态效率整体水平不高，但呈现良好的发展趋势。
表2 2015年淮河经济带工业生态效率评价
注：技术效率值等于纯技术效率和规模效率的乘积。
从技术效率即总体效率看，在所分析的38个城市中，总体效率为1的城市有13个，接近1/3。从纯技术效率看，38个城市中有27个城市优于平均水平。同时，对于非DEA有效的城市，毫州、蚌埠、阜阳、六安、安庆、南京、日照、驻马店的纯技术效率为1，而技术效率均小于1，表明它们是纯技术有效而非规模有效[13]。从规模效率看，除合肥、南通、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁、枣庄、泰安、临沂、郑州、洛阳、漯河、许昌、周口以外，其他城市均没有达到完全规模有效。规模效率越接近1，表示规模大小越合适；如果规模效率等于1，则表示该决策单元处于固定规模报酬状态；如果规模效率小于1，则表示该决策单元处在规模报酬递增或者递减的低效率状态[14]。
由DEA模型的经济含义可知：处于生产前沿面的决策单元是DEA有效的，即投入和产出达到了最优；而处于非生产前沿面的地区，说明其投入产出未能达到最优，考虑其投入要素的冗余情况就能明确生态效率改进的方向。为探究是哪些投入因素未得到充分利用制约了淮河经济带工业生态效率的提高，表3列出了2015年非生产前沿面城市在现有产出水平下投入指标的冗余率[15]。
表3 2015年淮河经济带工业非决策有效单元投入冗余率 %
从表3可以看出，2015年淮河经济带非DEA有效城市投入要素中冗余程度较高的依次是工业固体废弃物、工业SO2、工业烟尘和工业电耗，其中工业固体废弃物、工业SO2、工业烟尘的平均冗余率分别达到46.57%、42.22%和41.24%，均已经超过了40%；工业电耗平均冗余率也达到37.13%。这说明2015年影响非DEA有效城市生态效率的主要因素是工业固体废弃物、工业SO2和工业烟尘等污染物的排放量过大和工业用电量过多。显然，加大对这些冗余程度较高的投入要素的减排降耗力度，促进区域工业的清洁生产，大力发展循环经济，能有效提高淮河经济带工业生态效率，为非生产前沿面地区生态效率的改进指明了方向[16]。
四、政策建议
在新时代下，淮河经济带的工业发展将进入一个新的发展阶段，应该在保持经济稳定发展的同时，加大科技创新和环保资金投入，大力推行节能减排政策，加强环保宣传，以提高淮河经济带工业生态效率，实现生态文明建设的目标。
1. 缩小城市差距，加大科技创新和环保投入
一方面，淮河经济带各市的工业生态效率差异较大，最主要的原因就是生产技术不同，因此必须加大科技创新投入，积极引进先进设备和专业人才，以达到缩小城市间差距的目标；另一方面，政府应增加环保资金投入，制定优惠政策，重点扶持绿色环保产业，鼓励城市充分利用“最佳实践技术”，形成资源节约环境友好型的工业生产方式。
2. 绿色发展，调整城市工业发展规模
根据BBC模型的测度结果可知，工业生态效率的高低与工业发展规模息息相关，对于一些城市，一味扩大生产规模反而会降低其工业生态效率。因此，若要提高城市工业生态效率，南京、淄博、济宁和南阳4个城市应适当缩小工业发展规模。
3. 节能减排，加强环保宣传
对投入要素冗余率的测算表明，要提高工业生态效率，一是要降低资源的投入量即节能，二是要减少污染物的排放量即减排。因此，在政策上必须制定相关排放标准，对工业企业严格监督，适量减少工业用电量和固体废弃物等的排放，保护生态环境的稳定。政府应加强环保宣传，倡导低碳生活、节能减排、共建符合生态文明要求的环境友好城市。
参考文献：
[1] Cole M A，Elliott R J R，Shimamoto K.Why the grass is not always greener：the competing effects of environmental regulations and factor intensities on US specialization [J].Ecological Economics，2005，54(1)：95-109.
[2] 游达明，黄曦子.长江经济带省际工业生态技术创新效率评价 [J].经济地理，2016，36(9)：128-134.
[3] 刘晓萌，孟祥瑞，汪克亮.城市工业生态效率测度与评价：安徽的实证 [J].华东经济管理，2016，30(8)：29-34.
[4] 戴志敏，曾宇航，郭露.华东地区工业生态效率面板数据研究：基于整合超效率DEA模型分析 [J].软科学，2016，30(7)：35-39.
[5] 郭露，徐诗倩.基于超效率DEA的工业生态效率：以中部六省2003—2013年数据为例 [J].经济地理，2016，36(6)：116-121.
[6] 汪克亮，张晨阳，孟祥瑞.环境压力视角下中国地区工业生态效率的异质性 [J].科技管理研究，2016，36(10)：242-248.
[7] 韩洁平，文爱玲，闫晶.基于DEA模型的我国工业生态创新效率评价研究 [J].生态经济，2016，32(5)：102-105.
[8] 韩洁平，文爱玲，闫晶.基于工业生态创新内涵及外延的发展趋势研究 [J].生态经济，2016，32(2)：57-62.
[9] 张晨阳，汪克亮，孟祥瑞.中国地区工业生态生产率测度与收敛性分析 [J].安徽理工大学学报(社会科学版)，2016，18(1)：9-15.
[10]薛福根.区域工业生态化水平测度与差异研究：基于省级面板数据的实证分析 [J].福建江夏学院学报，2015，5(6)：8-15.
[11]陈浩，陈平，罗艳.基于超效率DEA模型的中国资源型城市生态效率评价 [J].大连理工大学学报(社会科学版)，2015，36(2)：34-40.
[12]张卫枚，方勤敏，刘婷.城市工业生态效率评价：以湖南省为例 [J].城市问题，2015(3)：62-66.
[13]吕明元，安媛媛.基于环境约束的工业生态效率实证分析：以山东省为例 [J].山东财经大学学报，2014(4)：43-49.
[14]潘兴侠，何宜庆.工业生态效率评价及其影响因素研究：基于中国中东部省域面板数据 [J].华东经济管理，2014，28(3)：33-38.
[15]付丽娜，陈晓红，冷智花.基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究：以长株潭“3+5”城市群为例 [J].中国人口·资源与环境，2013，23(4)：169-175.
[16]侯强，周雪.基于超效率DEA模型的区域技术创新效率研究 [J].沈阳工业大学学报(社会科学版)，2015(3)：242-247.