其中，
非期望产出的SBM模型表达为：苏伟洲1，李 航1,2，钱昱冰1,2，郭四代1,2
(1.西南科技大学 四川循环经济研究中心；2.西南科技大学 经济与管理学院，四川 绵阳 621010)
摘要：基于包含非期望产出的SBM模型测度了“一带一路”沿线17个省市区2006-2015年的工业环境效率，通过Tobit模型对工业环境效率的影响因素进行了回归分析。研究结果表明：①“一带一路”倡议的实施提高了沿线省市区经济发展水平，区域平均工业环境效率也略有提升；②“21世纪海上丝绸之路”沿线省市区工业环境效率较高，而 “丝绸之路经济带”工业环境效率普遍偏低；③人均GDP、产业结构、人口密度对“一带一路”沿线省市区工业环境效率有显著正向促进作用，对外贸易水平和环境规制对工业环境效率有显著负向影响，而地区生产总值占比、贸易依存度的影响则不显著。因此，建议通过产业结构优化、能源利用效率提升、“海上丝绸之路”区域科技水平提升、“丝绸之路经济带”经济增长模式转变等措施实现“一带一路”区域经济和环境的协调发展。
关键词：一带一路；工业环境效率；SBM模型；Tobit模型
为顺应世界多极化、经济贸易全球化、文化多样化的时代潮流，秉持区域开放合作的精神，我国提出了“一带一路”伟大倡议，它不仅能有效化解当前国内产能过剩问题，还有助于积极发展与沿线国家的经济合作伙伴关系，共同打造经济融合、文化包容的利益共同体和命运共同体。2017年，我国与沿线国家贸易额达7.4万亿元人民币，同比增长17.8%， “一带一路”经贸合作取得了显著成效。虽然“一带一路”倡议显著提升了国内沿线省市区的经济社会发展水平与发展质量，扩大了与沿线国家的区域经济合作，对沿线国家经济发展起到了推动作用。然而，“一带一路”倡议是否带来国内沿线省份生态环境质量的退化，需要对沿线省市区工业环境效率进行准确、客观的评估，以判断“一带一路”倡议对工业生态环境质量的影响。
国内众多学者基于不同方法和研究视角探讨了不同的区域环境效率问题。对于环境效率而言，宋马林、王舒鸿，邱兴业等[1]对测度环境效率的超效率SBM模型进行拓展与改进，构建了一种能够同时兼顾整数约束和非期望产出指标的模型。罗良清和胡晓琳[2]利用ML指数分析了省域环境效率、动态变化及环境技术异质性，并讨论了经济发展与环境保护之间双赢平衡的实现程度，结果发现只有少数省份实现了双赢平衡。对于工业环境效率而言，基于DEA-SBM模型与DEA-CCR模型，刘辉和李志翠[3]测度了我国西部11个省区的工业环境效率和经济效率，研究结果表明由于DEA-SBM模型较好地处理了环境效率测度中的非期望产出难题，测度结果更加客观、真实。沈能[4]采用SBM模型测度了我国284个地级市10年间节能减排约束下的工业效率，并且检验了我国工业集聚与环境效率之间的空间效率，研究发现考虑能源与排放影响下的工业环境效率明显低于不考虑能源与排放的中国城市工业平均技术效率。张子龙、薛冰、陈兴鹏等[5]以我国286个地级城市为研究对象，采用超效率DEA模型测度了2005-2010年间的工业环境效率，并对我国环境效率的空间收敛性及影响因素进行了分析。徐盈之和周圆[6]基于SBM模型测度了全国工业环境效率，并采用EKC曲线探讨了规制力度与工业环境效率之间的非线性关系。马骏和王雪晴[7]利用超效率DEA模型对长江经济带的工业环境效率进行静态评价，结果表明长江经济带的工业环境效率水平较高。袁荷、仇方道、朱传耿等[8]基于SBM模型和ESDA法对江苏省工业环境效率的时空异质性特征及影响因素进行了探讨，结果发现该省工业环境效率总体差异及空间集聚性呈缩小趋势。
综上，关于工业环境效率的研究虽然取得了诸多成果，但仍存在一些不足。第一，研究国家或省域工业环境效率的文献较为丰富，而以“一带一路”作为研究对象的则不多，仅有焦兵和孙君厚[9]基于Super-SBM模型对丝绸之路经济带沿线10省份的工业环境效率进行了动态评价。第二，大多文献采用截面数据分析工业环境效率的影响因素，而采用面板数据研究的则不多。本文以“一带一路”沿线17个省份2006-2015年面板数据为样本，采用考虑非期望产出的SBM模型评价“一带一路”区域工业环境效率的变化情况，并利用Tobit 模型，从经济规模、产业结构、对外贸易、环境规制、人口密度、科技水平等方面实证检验区域工业环境效率的影响因素，以期为区域经济与环境协调发展提供指导。
传统的BCC、CCR模型没有考虑投入产出的松弛性问题，Tone[10]提出了非径向非角度的SBM模型，有效解决了松弛性问题。为了更加准确地评估效率值，Tone[11]基于非射线的方式将所有松弛变量纳入目标函数，并提出了能够处理非期望产出的SBM模型，该模型表示如下：
假设系统有n个决策单元(DMU)，并且每个决策单元均有m种投入要素，s种产出要素，其中S1是期望产出要素，S2是非期望产出要素，3种要素可表示为：x∈Rm,yg∈Rs1,yb∈Rs2，进一步，定义矩阵其中，非期望产出的SBM模型表达为：
ρ*
(1)
式中，λ是权重向量，s-,sg,sb分别为投入、期望产出和非期望产出要素的松弛变量。目标函数与3个松弛变量关系为严格递减，目标函数ρ*取值区间为[0，1]。当且仅当ρ*=1时，被评价的决策单元才是有效率的，此时s-,sg,sb三个松弛变量的值全部等于0；而s-,sg,sb三个松弛变量的值不全等于0时；ρ*<1，此时决策单元是无效率的，需要通过消除投入产出松弛变量使决策单元有效。
由于测度的工业环境效率值均处于0～1区间，即使出现大于1的情况，效率值仍然取值为1，若直接采用最小二乘法则会产生一定偏误，因此为有效处理因变量数值被切割的情况，选择Tobit回归模型较为合适。Tobit模型表达式如下：
(2)
为潜变量，Yi为因变量，β为相关系数变量。
根据Tobit模型，可求出“一带一路”沿线省市区工业环境效率影响因素的作用机制表达式：
EEI=β0+β1LN(GDP)+β2GR+β3IS+β4TD+β5CD+β6ES+β7LN(PD)+β8LN(ST)+β9VV+μ
(3)
其中，工业环境效率值为EEI，等式右边为影响工业环境效率的相关因素，β为待定系数，μ是随机误差项。
为全面考察“一带一路”沿线省份的工业环境效率，选取沿线17个省市区(鉴于西藏自治区数据缺失较多，故不予考虑)2006-2015年期间规模以上工业企业作为研究对象。数据来源于《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境年鉴》以及各省市区统计年鉴。
(1)投入变量。从资本、劳动和能源投入3个维度进行考察。资本指标采用分省工业部门固定资产净值年平均余额度量。劳动力投入指标采用分省工业部门的全部从业人员年平均数(从2012年起该指标改为平均用工人数)表示，由于福建省2012年劳动力投入指标缺失，因此根据全员劳动生产率=工业增加值/全部从业人员年平均数计算公式求得福建省该年指标。同时，选择工业生产活动中的能源消耗作为能源投入指标，该指标通过各地区工业部门能源消耗总量度量。
(2)期望产出。对于期望产出变量选取，已有文献通常采用工业总产值或工业增加值衡量，由于工业增加值反映的是工业生产活动最终成果，较工业总产值更能体现工业生产活动中的新增价值量。因此，选取工业增加值作为期望产出指标更为合理，并且对各省市区各年工业品出厂价格指数(从2011年起该指标改为工业生产者出厂价格指数)以2006年不变价格为基准价格进行平减。
(3)非期望产出。一般采用“工业三废”作为工业环境效率测度非期望产出变量，为了更加全面地考察环境污染的因素，本文采用COD(化学需氧量)、氨氮、SO2、烟尘粉尘排放量以及工业固体废弃物的产生量作为非期望产出指标，且利用熵权法将污染指标进行降维，从而得到一个综合环境污染变量。各变量数据的描述性统计结果如表1所示。
通过软件Matlab编程可得到 “一带一路”沿线各省市区2006-2015年工业环境效率值，结果如表2所示。
表1“一带一路”沿线省份2006-2015年各指标描述性统计
表2“一带一路”沿线省市区2006-2015年工业环境效率值
从表2可知，上海、广东两省10年间工业环境效率均处于技术有效前沿面，意味着地区经济与资源环境相互协调发展。内蒙古和海南10年间除了个别年份外，均处于技术有效前沿面。吉林、重庆、福建、等省市在样本期间处于技术有效前沿面的年份较多，说明这些地方经济发展与资源环境较为协调，经济增长付出的环境成本不高。辽宁、 陕西、甘肃、青海、云南、宁夏等省区的工业环境效率较低，有着巨大的节能减排潜力。黑龙江、新疆等地区从2009年开始脱离工业环境有效前沿面，工业环境效率持续降低，工业经济发展与环境协调性不断下降。重庆自2013年起脱离了工业环境技术有效前沿面，出现此情况可能是由于“一带一路”倡议下工业经济的高速增长，付出了较多的环境代价。陕西、浙江两省工业环境效率较高，但是其变化趋势呈现为“倒U型”曲线，并且分别于2009和2011年出现了拐点。
“丝绸之路经济带”“21世纪海上丝绸之路”和“一带一路”的工业环境效率和趋势如表3和图1所示。通过表3和图1不难发现，“一带一路”区域工业环境效率均值呈现先增长后降低再缓慢增长的趋势，效率值介于0.6～0.8之间，意味着“一带一路”区域减排空间较大。“21世纪海上丝绸之路”工业环境效率均高于“一带一路”区域和“丝绸之路经济带”工业环境效率，均高于0.84，且随着时间推移呈上升趋势。这是由于“21世纪海上丝绸之路”区域沿线省市区属于沿海地区，经济较为发达，技术创新能力较强，环境治理投资充足，较好地实现了经济增长与资源环境的协调发展。而“丝绸之路经济带”工业环境效率值普遍偏低，且随时间推移呈现先上升后降低再缓慢上升的趋势。这是由于“丝绸之路经济带”所在地区经济基础相对薄弱，环境治理能力不强，虽然“一带一路”战略实施拉动了该地区经济发展，但经济增长并未带来环境的同步改善，需要花大力气解决好区域经济与环境协调发展问题。
表3丝绸之路经济带、海上丝绸之路及区域平均工业环境效率值
图1丝绸之路经济带、海上丝绸之路及区域工业环境效率变化趋势
通过对已有文献的梳理总结，选择经济规模、产业结构、对外贸易、环境规制、人口密度、科技水平等作为工业环境效率的影响因素。同时，由于“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”工业环境效率值差距明显，故在此设立虚拟变量。表4为各变量具体说明以及对各变量与工业环境效率值关系的预测信息。
表4变量定义、说明及预测信息
表5为回归分析结果，据此可以对各影响因素逐一进行分析。
表5Tobit回归分析结果
注：***表示显著性水平为1%；**表示显著性水平为10%
(1)经济规模。从回归分析结果可知，人均GDP对工业环境效率回归系数在1%水平下显著，其回归系数为0.203，意味着人均GDP增加会促使人们追求更高标准的环境质量，对工业环境效率提高有很好的促进作用。而地区生产总值占比并没有通过显著性检验，这可能是因为地区生产总值占比只是表示该地区整体经济规模在全国的地位，意味着工业环境效率与地区生产总值占比之间没有直接关系。
(2)产业结构。回归结果表明该因素通过了1%水平的显著性检验，其影响因素为0.012，说明工业增加值占比上升意味着工业环境治理可支配投入的增加，从而对环境质量的改善起到了促进作用。
(3)对外贸易。贸易依存度对工业环境效率的影响并不显著，而外贸依存度对工业环境效率的影响系数为-0.041，且通过了10%水平显著性检验，说明外贸依存度的提高反而会降低工业环境效率水平，可能是由于该区域为了快速发展经济，只注重大力引入外资发展工业，而忽视了对环境保护的投入，从而导致该部分地区工业环境效率值降低。
(4)环境规制。该变量与工业环境效率的关系表现为负显著性，其影响系数为-0.797，与预测结果相反，说明提高污染治理投资反而会大大降低工业环境效率。可能是因为投资的滞后性或者该地区技术水平较低，也可能是因为环境污染过于严重的地区需要投入更多的资金治理工业环境污染。这进一步说明了目前“丝绸之路经济带”地区虽然在“一带一路”倡议下经济总量在不断提升，但是却付出了较大的环境代价，没有实现经济的又好又快发展。
(5)人口密度。人口密度对工业环境效率的回归系数在5%水平下显著，其回归系数为0.076，说明人口密度的提升对工业环境效率值有促进作用。人口密度的提高意味着劳动力要素的聚集，从而导致地区生产总值增加，在一定程度上能够提升工业环境效率。而人口密度的增加同时也会造成更大的环境压力，这说明该因素正向效应高于其负向效应。
(6)科技水平。科技水平对工业环境效率的回归系数为-0.143，且通过了1%水平的显著性检验，该结果与预测结果相反。出现这种情形的原因可能有两点：第一，“21世纪海上丝绸之路”属于沿海发达地区，科技水平较高，为满足企业群发展需要，将其高耗能企业群外移至其它地区，而移出地区的能源、资本将会出现时空调配供给矛盾，由此可能会出现移出地区科技水平不断提高，而其投入资源利用效率并不能随之产生正影响；第二，科技水平对工业环境效率存在着门槛效应，当低于门槛值时，科技水平的提高反而会对工业环境效率带来不利影响[12]。
(7)虚拟变量。虚拟变量通过1%的显著性检验，且其相关系数达到了0.298，这与预测结果相吻合。这是因为“丝绸之路经济带”沿线省市区的工业环境效率普遍偏低，而“21世纪海上丝绸之路” 沿线省市区效率值则较高，两者之间存在明显的区域差异，因此在其它变量不变的情况下，“一路”区域比“一带”区域工业环境效率值更高。
本文基于非期望产出的SBM模型，对“一带一路”沿线省市区2006-2015年工业环境效率进行了测度，并通过Tobit回归模型分析了工业环境效率的影响因素。实证结果表明：①“一带一路”区域总体工业环境效率值处于0.6～0.8区间，效率值呈现先增加后缓慢降低趋势，区域工业环境效率还有很大上升空间；②“海上丝绸之路”地区工业环境效率整体高于“丝绸之路经济带”和“一带一路”区域环境效率值，地区呈现出“一路高一带低”情形；③经济规模、产业结构、人口密度对“一带一路”沿线省市区工业环境效率有显著正向影响，对外贸易水平和环境规制对工业环境效率有着显著负向影响，而地区生产总值占比、贸易依存度的影响则不显著。
根据实证结果分析，本文提出以下几点建议：第一，“海上丝绸之路”区域应进一步提升该区域科技创新能力，鼓励产业科技创新，提升产业集聚水平，积极引导拥有环保技术优势的企业向清洁生产转型，大力发展能源消耗较低、环境友好的现代化工业；第二，“丝绸之路经济带”应合理利用工业资源，推行清洁技术和节能减排，提高工业企业能源利用效率，加强地区污染治理力度，通过引入外资、技术和人才等方式推动经济发展，实现经济模式由粗放型向集约型转变；第三，区域应进一步优化产业结构，明确区域产业结构调整的重点和战略方向，并且制定出台一系列有利于产业结构优化的政策措施，推动传统产业转型升级；第四，应健全环境污染治理投资的体制及其运行机制，强化循环经济作为环境治理的战略地位作用，构建多元化的环境污染治理投融资体制机制，加快污染治理的市场化进程，增加治理投入的同时更要着重提升资金使用效率；第五，提升“一带一路”区域能源利用效率，推动高能耗企业兼并重组、促进节能技术研发、节能产品生产等为一体的产业集群，积极促进高新技术、高能源利用效率产业的发展，限制高能耗产业发展。
参考文献:
[1] 宋马林，王舒鸿，邱兴业.一种考虑整数约束的环境效率评价MOISBMSE模型[J].管理科学学报，2014，17(11)：69-78.
[2] 罗良清, 胡晓琳.中国省域环境保护与经济发展双赢平衡研究——基于环境效率视角[J].科技进步与对策，2016，33(2)：40-47.
[3] 刘辉，李志翠.我国西部工业环境效率与经济效率的差异研究——基于DEA-SBM模型与DEA-CCR模型的比较分析[J].西部论坛，2013，23(6)：90-96.
[4] 沈能.工业集聚能改善环境效率吗?——基于中国城市数据的空间非线性检验[J].管理工程学报，2014，28(3)：57-63.
[5] 张子龙，薛冰，陈兴鹏，等.中国工业环境效率及其空间差异的收敛性[J].中国人口·资源与环境，2015，25(2)：30-38.
[6] 徐盈之，周圆.我国区域工业环境效率的库兹涅茨曲线研究[J].经济经纬，2016，33(1)：8-13.
[7] 马骏，王雪晴.长江经济带工业环境效率差异及其影响因素——基于超效率DEA-Malmquist-Tobit模型[J].河海大学学报：哲学社会科学版，2017，19(3)：49-54.
[8] 袁荷，仇方道，朱传耿，等.江苏省工业环境效率时空格局及影响因素[J].地理与地理信息科学，2017，33(5)：112-118.
[9] 焦兵，孙君厚.丝绸之路经济带工业环境效率的动态评价及影响因素研究[J].统计与信息论坛，2015，30(11)：44-48.
[10] TONE K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research，2001，130(3)：498-509.
[11] TONE K.Dealing with undesirable outputs in DEA：A Slacks-based Measure (SBM) Approach(C).Tokyo：the Operations Research Society of Japan，2004：44-45.
[12] 郭四代，仝梦，郭杰，等.基于三阶段DEA模型的省际真实环境效率测度与影响因素分析[J].中国人口·资源与环境，2018，28(3)：106-116.
Su Weizhou1,2，Li Hang1,2，Qian Yubing1,2，Guo Sida1,2
(1.Sichuan Circular Economy Research Center，Southwest University of Science and Technology；2.School of Economics and Management,Southwest University of Science and Technology,Mianyang Sichuan 621010)
Abstract：This paper measures the industrial environment efficiency of 17 provinces, cities and districts along the One Belt And One Road from 2006 to 2015 bythe SBM model containing the unexpected output, and analyzes the influence factors of industrial environmental efficiency through the Tobit model. The results of the study indicate that:a. the implementation of the One Belt And One Road initiative has improved the economic development of the provinces, cities and distracts along the routes, and the regional average industrial environmental efficiency has been improved slightly; b. the industrial environment efficiency of the 21st Century Maritime Silk Road is comparatively high, but the industrial environment efficiency of the Silk Road Economic Belt is generally low; c. the per capita GDP, industrial structure, population density are of great importance in promoting efficiency of industrial environment, and the poor condition of the foreign trade and environmental regulation efficiency has a clear negative impact on the industrial environment, but not so clear to the GDP proportion and the trade dependency. Therefore,it is important to realize the coordinated development of economy and environment in the One Belt and Road region through optimizing the industrial structure,improvingenergy utilization efficiency, developing regional science and technology of the Maritime Silk Road, and transforming the economic growth mode transformation of the Silk Road Economic Belt.
KeyWords:One Belt and One Road; Industrial Environmental Efficiency；SBM Model; Tobit Model
文章编号：1001-7348(2018)19-0155-06
文献标识码：A
中图分类号：F124.5
DOI：10.6049/kjjbydc.2018050784
作者简介：苏伟洲(1971-)，男，云南石屏人，博士，西南科技大学四川循环经济研究中心副教授、硕士生导师，研究方向为区域经济；李航(1995-)，男，四川射洪人，西南科技大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为企业环境行为；钱昱冰(1995-)，女，四川南充人，西南科技大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为环境评价；郭四代(1978-)，男，四川达州人，博士，西南科技大学四川循环经济研究中心副教授，硕士生导师，研究方向为产业生态与循环经济。
基金项目：四川省科技厅软科学研究计划项目(18RX0986)
收稿日期：2018-05-28
(责任编辑：陈福时)