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1、长三角雾霾治理绩效分析摘要：雾霾给地区的可持续发展和生态文明建设造成了极大的影响，长江三角洲地区作为我国最重要的跨省级经济合作区域之一，雾霾污染已成为其区域一体化面临的主要环境问题之一。但是当前长三角地区松散的区域环境管理模式已经不能够满足区域一体化需求，需要向区域环境协同治理转型，促进区域转型发展。本文以长江三角洲地区为研究对象，对该地区2011年-2015年的雾霾治理绩效进行研究。首先从投入一产出角度，运用超效率模型测度长三角地区的雾霾治理效率，再通过tobit回归分析治理效率是否具有改善空气质量的效果，即治理效果；结果显示：（1）长三角区域内雾霾治理效率有较大的省际差异，上海市基本处于治
2、理效率的前沿面，浙江和江苏两省的治理效率则较低；（2）上海、浙江、安徽等省域的雾霾治理效率带来的空气质量改善效果较明显，而江苏省的雾霾治理并没有表现良好的治理效果。因此，提高雾霾治理效率是改善空气质量的有效途径。具体结果分析表明长三角区域内的雾霾治理，各行政区之间应当取长补短，协同治理。关键词：雾霾；治理效率；超效率模型；治理效果；tobit；协同治理一、引言雾和霾是可以使能见度降低的现象，且能见度的水平距离小于IOknio区分雾与霾的关键指标是相对湿度，相对湿度小于80%的为可判识为霾，大于80%的，再根据其他指标判断。霾主要由人类活动导致的干气溶胶粒子组成。区域内能见度的下降既有霾，也有雾
3、的影响，两者之间可以在同一天或同一区域变换角色。因此，一般情况下，区域能见度低于IOkm的空气普遍污浊的现象称为“雾霾”天气。自2013年中国大范围雾霾爆发和“大气十条”颁布以来，雾霾污染治理工作已经成为各级政府的重要工作。从2014年开始，全国大部分省政府工作报告中明确提出要把治理大气污染作为重点工作任务。但雾霾治理至今未取得显著性的成果，2017年绿色和平通过对国家环保部的公开信息平台上发布的六项主要空气污染物，分析结果显示，全国366座城市2017年上半年PM2.5浓度同比没有明显改善，空气污染治理步伐放缓，不同污染物浓度同比有升有降，为空气污染治理这一课题带来了新的挑战。长三角地区作为
4、我国最重要的跨省级经济合作区域之一，其发展态势对中国未来的经济走势甚至在世界的经济舞台上的竞争力都产生着巨大的影响。随着我国的发展进入到加速改革阶段，生态环境问题显得更加迫切和突出，建设环境友好型社会的议题更加迫在眉睫。本文对包括浙江、江苏、安徽、上海等省市2011年-2015年的雾霾治理的效率绩效进行研究，研究设计如下：文章第二部分是雾霾的治理绩效研究，将雾霾治理绩效分成治理的效率绩效和结果绩效两小部分。效率绩效评价部分基于超效率模型，构建长三角地区无霾治理绩效的评价指标体系，并对长三角地区的雾霾治理效率进行测度和评价分析。结果绩效部分探索治理效果的影响因素以及治理效率是否带来了相应的治理效
5、果；第三部分阐述协同治理理论以及实证研究结论探讨长三角地区雾霾协同治理方案。二、雾霾治理绩效评价2.1雾霾治理效率绩效评价2.11超效率模型前沿分析法是如今效率研究中最常见分析方法，即通过分析某一待考察单位与效率前沿单位的偏离程度来衡量待考察单位的效率，其原型始于Farrell(1957)对英国农业生产力进行分析中所提出的数据包络思想。此后该方法发展形成参数方法(主要有随机前沿法(SFA)、厚前沿方法(TFA)、自由分布方法(DFA)和非参数方法(主要为数据包络分析法)两大分支，两者的最大区别在于参数方法的研究需要事先构造生产函数式，而非参数方法不需寻求生产前沿面的具体函数形式，因此非参数方法
6、避免了因函数形式设定错误带来的误差，受到了更广泛地使用。数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是一种使用线性规划技术来评价具有多投入、多产出决策单元(DMUs)相对效率的方法，该方法避免了决策者主观因素的干扰，还能对非有效决策单元提出改进策略，因此成为一种评价技术创新效率的重要工具。早期学者们的研究多基于传统DEA模型，传统DEA模型主要有CCR模型和BCC模型，传统DEA模型将各项投入与产出分别加以线性组合，再以投入与产出这两组线性组合的比率来表示效率，得出的效率是相对整个集合的整体相对效率，是对决策单元的规模有效和技术有效同时进行评价。但传统模型无法对有效
7、单元进行排序评价，BAncrscn等学者于1993年改进传统模型，提出超效率DEA模型(SUPeLeffiCienCyDEA)。它克服了传统模型无法对多个同时有效的决策单元做出进一步的评价和比较的缺陷，使有效的决策单元能够进行比较和排序。根据超效率DEA模型计算的有效主体相对效率，实质上反映了由于该有效主体的存在导致生产前沿面相对其不存在时生产前沿面的提升程度。为了应对大气污染治理效率评价中可能出现的多个有效主体的情况，本文选择超效率模型进行效率测算，该模型考虑了松弛变量。此外，考虑到污染治理过程中边际成本递增现象的存在，即随着污染控制力度的增大，单位投入的污染治理量逐渐减少，计算过程中采用可
8、变规模效益模型。假设有n个决策单元DMU(DMUj=l,2,，n,利用m中输入变量Xij(i=l,2,m),并由此得到了P种产出y,-j(r=l,2,p),SUPeLSBM模型的一般数学表达式为：mPmine-82S+25：i=lr=lWjXlj+S:=x0,i=1,2,.出 办k=I.7 7式(1)中，j为DMU的系数；E为阿基米德无穷小；。为决策变量；k代表评价的某个决策单元；sr，S；分别为投入和产出的松弛变量。在超效率模型中对式(1)方程组求解得到最优解仇九V，So在超效率模型中，若表明DMU非DEA有效；若01,表明DMU是DEA有效，且8值越大，DMU效率越高。超效率模型对于无效率
9、的DMU,其效率值与传统模型一致；而对于有效率的DMU,如效率值为1.2,则表示该DMU即使再等比例地减少20%的产出，它在整个样本集合中仍能保持相对有效，即效率值仍能维持在1以上。2.12指标与数据雾霾污染治理过程中，投入主要包括雾霾污染治理设施的投入、雾霾污染治理设施运行中的人力物力投入等两方面，分别反映了雾霾污染治理中固定资产投入和流动要素投入情况；同时,污染治理的效果直接表现为雾霾污染物的去除量。考虑到数据的可获得性，选择废气治理设施数作为雾霾污染治理固定资产投入的表征指标，该指标间接反映了历年雾霾污染治理投资在当年发挥作用的固定资产存量；选择废气处理运行费用作为雾霾污染治理流动要素投
10、入的表征指标,该指标综合反映了当年用于雾霾污染治理的人力、能源等各种生产要素投入；我国大范围雾霾的形成有气候方面的“天灾”因素，但是从本质上源自于“人祸”。粗放的经济发展模式是雾霾产生的根本原因，工业排放污染物是雾霾形成的直接原因。雾霾中的污染物成分主要为二氧化硫、二氧化碳、颗粒物、一氧化碳、烟粉尘。考虑数据的可获得性，本文选择工业二氧化硫去除量、工业烟粉尘去除量作为雾霾污染治理产出的表征指标。数据来源为2012-2016年中国环境统计年鉴和中国统计年鉴。表1雾籁治理效率评价指标类型名称解释投入指标废气治理设施数雾霾治理固定资产的投入情况废气处理运行费用雾霾治理中人力、能源等流动要素的投入情况
11、产出指标工业二氧化硫去除率工业二氧化硫的治理情况工业烟（粉）尘去除率工业烟（粉）尘的治理情况2.13雾霾治理效率（1）评价结果总体分析根据超效率DEA模型，借助DEA-SloverPro5软件对2011-2015年长三角省级行政区的雾霾污染治理数据进行处理，得出2011年至2015年上海、江苏、浙江、安徽等省市的雾霾污染治理效率值。表2报告了2011-2015年各省级单位雾霾污染治理效率值与均值排名情况。表2长三角省市2011-2015年雾霾治理效率省市20112012201320142015均值排名上海1.011.020.921.001.000.991江苏0.330.230.290.260.
12、230.274浙江0.400.340.350.330.310.353安徽1.001.000.770.590.530.782年度均值0.680.650.580.540.520.59无结果表明，虽然长三角区域整体年度效率均值在0.5以上，但是分行政区划看，长三角雾霾治理结果多部分省份的年度值半数为非DEA有效。其中江苏和浙江两省的年份雾霾治理效率值多低于0.4,治理效率处于较低状态；上海市和安徽省在长三角地区的雾霾治理呈现较高的治理效率，两省的部分年份治理效率值超过L处于治理效率的前沿面。形成这种地区差异，在很大程度上与各省市对雾霾污染治理的投入、地区雾霾污染程度、以及污染气体去除率有关。从投入产
13、出分析，江苏省虽然在大气污染治理上投入了最多的资金和设备，但该省雾霾治理效率值却不及其余省市，原因在于近年来长三角区域的工业规模和能源消耗不断增加，其中以江苏省工业增加值最大，此外江苏省的能源消费量一直居高不下，是污染气体排放巨头，导致其成为长三角雾霾治理效率最低的行政区域。上海市对雾霾治理的设备资金投入虽然最少，但从产出上看，上海市的污染气体总量也是最少的，这与其沿海的地理位置和当地以金融与服务业为主的经济结构相关；安徽省的雾霾治理投入也较少，但污染物去除率并未因投入较少而显著低于其他地区，因此安徽省雾霾治理呈现相对较高的治理效率，浙江省的雾霾治理投入紧紧跟随江苏省，但其污染气体的去除率却在
14、上海和安徽之下，较高的投入并没有带来相应高的污染气体去除率，故浙江省的雾霾治理效率处于较低状态。因此，该评价结果与长三角区域经济发展、大气环境状况是相符的。（2）雾霾治理效率与投入产出变量松弛率分析从表3可以看出，二氧化硫去除率不足不显著，江苏与浙江两省的工业烟粉尘去除率不足显著；除却上海市，各省的雾霾治理资源投入冗余都较为显著，江苏与浙江两省的废气治理设施、废气处理运行费用有严重的投入冗余，而上海市和安徽省的治理投入也存在一定程度上的冗余。因此，长三角区域，特别是江苏省与浙江省要注意提高治理雾霾所投入的设施和资金的运行质量，特别是在治理技术和方法上下功夫。表32011-2015年长三角雾霾治
15、理效率投入产出标量松弛率（）省份年份投入冗余率产出不足率废气治理设施废气处理运行费工业烟粉尘去除率工业二氧化硫去除率20111.000.000.000.0020120.983.990.000.00上海2013-1.75-14.0315.240.002014-0.030.000.370.0020150.000.000.000.002011-70.12-64.4646.150.002012-72.63-81.927.250.00江苏2013-73.17-68.0630.110.002014-74.85-73.6287.470.002015-78.10-75.0946.540.002011-71.2
16、0-49.0744.190.002012-72.87-59.040.000.00浙江2013-72.56-57.1528.830.002014-74.16-58.9843.240.002015-76.09-61.2634.630.0020111.710.000.000.0020120.000.000.000.00安徽2013-19.72-27.050.000.002014-38.67-44.2462.750.002015-49.00-45.8830.430.002. 2雾霾治理结果绩效评价雾霾治理结果绩效评价旨在回答雾霾治理的高效率是否有助于缓解空气污染的问题。采用TObit截断回归对雾霾治理
17、结果绩效进行分析。因为面板数据的非线性回归，普通的固定效应模型不能得到一致的估计量，所以本文采用随机效应的tobit模型进行回归分析。2.21 模型与数据（1）评价模型构建以空气污染程度为被解释变量，雾霾治理效率为解释变量，以及相关控制变量共同构成的面板数据模型。模型表达式如下：APit=PieU+p2pu+3PGDPit+4Iit+5Fit+6Tit+it+C（2）式（2）中，i和t分别表示省份和年份，为随机扰动项，C为常数项。参考相关研究，各变量的设定及变量名解释如下： 空气污染程度（AP）:采用废气放总放量对被解释变量进行表征（单位：吨），废气排放量是生产、生活中排入空气的含有污染物的气
18、体总量，在一定程度上反映了地区的空气污染状况。 雾霾治理效率（E）：采用超效率DEA模型测算的雾霾治理效率值表征。控制变量。设定以下6个指标：表4控制变量释意表变量名称简称变量表征方式单位产业结构升级率I第三产业比重与第二产业之比/技术创新T专利授权数件人口数P人口总数万人经济发展水平PGDP人均GDP万元城市土地扩张L建成区面积平方公里外商投资F外商投资（FDD总额万美元采用2011-2015年中国长江三角洲地区包括上海、江苏、浙江、安徽在内的省级行政区的面板数据，数据主要来源于中国城市统计年中国环境统计年鉴。2.22 回归分析结果运用Statal3.0软件，对上海、江苏、浙江、安徽四省数据
19、的TObit回归的结果如表5所示，四省的治理效率对雾霾天气的治理效果无显著影响。若将雾霾治理效率值最低的江苏省排除，所得回归结果如表6所示。5上海、江苏、浙江、安徽四省随机效应的Tobit模型参数估计结果变量系数标准差Z统计量P统计量E-0.02500.1485-0.170.866I0.57450.23302.470.014T-0.13120.0776-1.690.091P-1.07710.5219-2.060.039PGDP-0.47780.3214-1.490.137L1.77740.44284.010.000F0.18990.06243.050.002Waldchi2(7)1916.38
20、表6上海、浙江、安徽三省随机效应的Tobit模型参数估计结果变量系数标准差Z统计量P统计量E-039750.1035-3.840.000I0.29130.29132.370.018T-0.20720.0876-2360.018P0.21130.30370.700.487PGDP0.12900.20440.630.528L0.65580.30952.120.034F-0.41990.0855-4.910.000Waldchi2(7)4459.47Prochi20.000Loglikelihood33.25Prochi21.oglikelihood0.00033.25表6中Wald检验的卡方统计量
21、为4459.47,对应的P值为0,模型具有较好的拟合效果；雾霾治理效率对应的系数为-0.3975,负向结果是因为被解释变量为废气排放总量，与治理效率应当呈负向关系，对应的P值为0.000,雾霾治理效率与治理效果变量呈显著的负相关，说明三省的雾霾治理效率可以产生较好的治理效果。在其他变量上：（1）两次回归中的产业结构升级对雾霾治理效果变量均有显著的正向影响，说明产业结构升级率对雾霾治理效果会产生不利影响，从原始数据分析来看上海的产业结构升级率最低、浙江次之、江苏第三、安徽第四，说明经济较法达的地区（如上海）已经有较成熟的第三产业，结构比稳定，导致较低的产业结构升级率，因此治理具有效果的地区反而呈
22、现较低的产业结构升级率；（2）技术创新整体上对雾霾治理效果变量产生了显著的负向影响，说明长三角地区专利总体上有效地转化为雾霾治理的生产力，但从表5与表6的比较分析，江苏省的转化能力较弱；（3）从表5与表6的比较来看，人口因素在长三角的部分区域对治理效果会产生不利影响；（4）经济发展水平整体上没有影响雾霾治理效果；（5）城市土地扩张对雾霾治理效果变量产生显著的正向影响，说明城市土地扩张对雾霾治理效果会有不利影响；（5）表5和表6分别显示外商投资对雾霾治理效果变量有正向和负向的影响，说明外商投资在区域间产生了不同方向的影响，这印证了“污染避难所假说”和“污染光环假说”两种不同的理论（WaIter,
23、1978；Birdsall&Wheeler,1993）,即外商投资在我国不同地区产生不同的影局【闻三、雾霾治理方案3.1 转变雾霾治理方式在以经济增长为政策主导的发展模式下，中国经济取得了举世瞩目的成就。与此同时，经济的跨越式发展也让环境付出了巨大的代价，其中以雾霾频发为代表的大气污染近年来成为公众关注的焦点。长三角区域面积占全国的1/50,人口约占全国1/10,但创造了占全国1/5以上的GDP,是我国人口集聚度最高、城市化发展最快、经济活力最强的区域；同时，长三角区域能源消费总量占全国的17%,主要污染物排放量占全国的10%以上，远远超过了区域生态承载力，生态赤字严重。多年来长三角地区环境污
24、染问题频发，雾霾污染更是在该区域多个城市出现。雾霾成因复杂，其公共性、流动性等特征使得区域雾箱治理不应当因行政区划边界而割裂治理，而应当是一个系统过程。此外，由于区域内发展不平衡，雾霾治理应建立在区域发展的基础上。当前，长三角区域正在经历产业转型升级，大量污染企业向区域内和区域外梯度转移，在一定程度上减轻了区域内环境污染,但治理的效果仍是有限的。本文第二部分对雾霾治理效率的研究结果，从时间进程来看，2011-2015年期间，长三角区域内各行政区划的雾霾治理投入虽呈逐年上涨趋势，但各省市的雾霾污染治理效率整体却有所下降（如图1）；第三部分对雾霾治理效果的研究则显示，长三角区域的雾霾治理效果存在地
25、区上的差异，因此，若想在雾霾治理方面取得更大的进展则需突破现有的治理困境。1.201001.011.02一0.921.001.001.011.00_U.OU0.77*0600.5311C0.400340.35一一一一一一吧3.-0;310.200.23U.290.260.2311AU.Uv20112012201320142015上海,江苏-浙江安徽图1长三角2011-2015年雾霾治理效率趋势图3.2 协同治理的含义协同治理方式不仅能满足公众的需求与欲望，实现公众对高质量生活环境的需求，还能对各主体的权益关系进行协调，保障雾霾治理的有效实施。因此，雾霾天气的协同治理是公民生活的需要，也是社会发
26、展的必然要求“但协同治理是20世纪90年代由威廉雷吉和詹姆斯博曼两位学者提出，他们指出平等作为协同治理的基本原则之一，指的是所有公民在“合理多元主义事实”的背景下都有着平等的权利，也就是所有公民都有参与权力授予和权力讨论的权利协同治理具有治理目标多样化、治理主体多元性、治理结构网络化、治理内容人本化、治理系统协作性的特征，是一种非常具有实用价值的问题分析方法和理论研究工具I。3.3 长三角雾霾协同治理根据本文实证研究，从人均GDP和产业结构升级率等数据上看，长三角区域内经济发展程度迥异；省市间在人力、资金及技术等方面差异较大，如上海的雾霾治理效率远超江苏；各地区之间的经济能力、资源储备等客观环
27、境会直接影响参与合作的意愿和合作的程度；雾霾治理是项长期而艰巨的系统工程，且雾箱本身具有公共性和跨界转移性的特征，这就将雾霾治理的主体锁定在了政府。要摆脱以往松散的治理联盟，建立强有力的区域协同治理模式，府际协同治理是治理的核心力量。(1)结合实证研究，长三角区域内部各地的雾霾治理效率和效果存在差异，如在效率评价中，江苏省投入了最多的治理资源，但是治理效率却最低，从效果绩效的研究中可究其原因。效果绩效研究中，江苏省的技术力量在雾霾治理过程总未能充分地转化为治理生产力，环境治理设施的相对落后，而上海市在效率评价中却总是以最低的投入获得最高的效率。因此，在长三角无霾的协同治理思路中应充分考虑区域内
28、省际之间的技术交流和互补，促进技术革新,鼓励技术创新。(2)在雾霾治理效果绩效分析中，产业结构对治理效果也具有显著的作用，江苏省是长三角区域内工业增加值最高和能源消耗最大的省份，这与其产业结构有密切的关系，也决定了其治理效率和效果最低的状况。因此，在雾霾协同治理中应当注重治理效率和效果落后地区的江浙地区的产业结构转型。(3)考虑到人口因素、城市土地扩张和外商投资也是雾霾治理效果绩效中具有影响力的因素。因此，在长三角城市规划和城市发展战略中应充分考虑到这几点。(4)各省市行政边界区域往往是污染最为严重，这是因为长三角各省市都是各自制定主体功能区规划和生态环境保护规划，相互之间缺乏统一协调和有效衔
29、接，只关注自身经济发展而未关注由发展带来负外部性对周边地方影响。所以长三角雾霾协同治理应当站在区域整体的角度实现上述技术交流、产业结构转型以及城市规划和城市发展战略。参考文献:1周娇.雾霾天气的成因J.中国人口资源与环境,2015,25(SI):211-212.22017年上半年全国大气污染数据分析金太军著：区域治理中的行政协调研究，广东人民出版社，2011年版。孙丝雨,安增龙.两阶段视角下国有工业企业绿色技术创新效率评价基于网络EBM模型的分析J.5CooperWW.ParkKS,PastorJT.RAM:ARangeAdjustedMeasureofInefficiencyforUsewi
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