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目 录

摘要 II

Abstract III

1 引言 1

2 文献综述 1

3 模型、变量与数据说明 2

3.1 DEA模型 2

3.2 指标与数据说明 4

3.3 目标设置说明 5

4 实证结果 7

5 结语 8

5.1 结论 8

5.2 政策建议 9

5.3 本文的优点与不足 9

参考文献 10

致谢 12

基于多目标DEA模型的PM2.5削减额研究

苗学斌

，China

Abstract:How to manage haze has become a hot and difficult issues which is concerned by the whole society. Based on data envelopment analysis (DEA), the proposed use of Wang Ying and other balance efficiency and fairness goal-oriented DEA model, the 2014 acquisition PM2.5 concentration of 30 provinces, GDP, labor input and energy consumption and other data empirical. The results showed that, after the adoption of the DEA model for PM2.5 reallocate emissions than the original emission was reduced by one-third, higher abatement efficiency;Xinjiang, Hebei, Liaoning, Jiangsu, Shandong, Henan, Guangdong and other areas need to take more PM2 .5 responsibility for emissions reductions. The empirical results of this paper can provide reference for reducing haze practice, the proposed method of reducing haze government job provides a new way of thinking.

Key words：Haze;Data Envelopment Analysis;Multi-objective;Efficiency and fairness.

1 引言

近年来，国内京津唐、长江三角洲、珠江三角洲等地区的雾霾污染日趋严重，成为政府部门和社会公众共同关注的热点和难点问题。雾霾的成分和来源非常复杂，但其中危害最大的是可吸入颗粒物PM2.5。一旦被吸入人体，很可能诱发心血管疾病以及其他各种疾病，同时，雾霾还会降低空气的能见度，诱发交通事故，对农作物生长以及生态环境产生不利影响等等。

减少PM2.5排放是减霾的有效途径。但各省份减霾的幅度如何，需要深入研究。首先，中国各省各地区的经济社会发展水平不相同，区域经济结构存在差异，每个地区削减PM2.5的量也应不尽相同；其次，一次性的PM2.5减排责任分配的方案太过单一并且缺乏公平，不利于政策的实施。因此，应兼顾效率和公平原则，对全国各省区的PM2.5减排责任进行重新分配，相对于单一的执行方案更能够有利于全国各省通过减霾以提升排放效率，共同履行减霾的责任。

2 文献综述

排污权交易的思想最早由美国经济学家戴尔斯与1968年提出。1990年以来，排污权交易制度被用于美国的二氧化硫排放总量控制研究，并取得了巨大成效。此后国内学者也开始从事大气污染物排放责任分配的研究。鉴于本篇文章是研究兼顾效率和公平的PM2.5减排分配方案，因此本文从公平和效率两个角度对已有文献进行分类阐述：

从公平的角度出发，李爱军（2007）在二氧化硫排放上设置环境税，认为不同地区应该选择不同的税率的硫税，可以公平合理的分摊各地区的二氧化硫减排责任；田根山（2005）认为环境资源是公共资源，对二氧化硫总量进行公平合理的分配，必须要建立并发展二氧化硫市场交易；程扬（2012）从公平性原则出发，运用基尼系数法和信息熵综合分配法对二氧化硫排污权进行分配，将基尼系数与熵值作为考察公平分配的指标；李炳宏（2009） 认为每个区域特征不同，根据不同的特征，同样运用基尼系数理论，构建了一种二氧化硫总量分配公平性的环境基尼系数评价方法，并通过锡尔系数对影响二氧化硫排放的各种因素的贡献度进行分析，验证了环境基尼系数公平分配方案的可行性；李荔、毕军（2010）根据不同时期各地区二氧化硫影响因素的变化情况，基于LMDI模型对我国东、中、西地区的二氧化硫强度进行系统地分解，制定出公平灵活的减排方案；李名升、张建辉（2011）在研究经济增长、技术改进和结构变化对二氧化硫排放的影响时，通过构建对数平均权重模型（因素分解模型）来确定影响因素的权重，从而制定公平有效的减排措施。

在基于效率角度研究方面，国内大部分学者采用的都是数据包络分析法（DEA）对资源配置进行分析。卞亦文（2010）提出一种基于DEA的污染物排放额分配方法，在求解系统整体效率时，将污染物排放配额作为一种决策变量，得到各决策单元的配额分配，从而提高整个系统的环境效率；木仁（2014）提出DEA模型在资源分配中的应用，该方法通过计算决策单元的效率值对资源进行有效分配，无需对生产函数进行预先估计；王科、李默洁（2012）基于数据包络分析方法，以效率为目标，将全国二氧化碳排放额总量分配给各省，提高各地区节能减排效率；王奇、李明权（2012）在研究我国大气污染治理效率时，运用超效率DEA模型，将工业二氧化硫、工业烟尘、工业粉尘等作为投入与产出变量进行相对效率分析。基于规模收益不变和规模收益可变两种基本假设，DEA模型可以分为CCR模型和BCC模型。关于针对资源总量是否受约束的基于DEA的资源分配模型可以分为两类，一类是国外学者LIN（2003）等人提出的中央化资源分配模型，他们假设在资源分配时只有一个决策者，并且是由这个决策者来确定每个决策单元的资源分配额，紧接着通过一系列的分配方案从而实现最大化期望产出或最小化非期望产出（最小化投入）的目标，该类分配模型的资源是自由分配的，不受约束；另一类是受约束控制资源分配的DEA模型，如ZSG-DEA模型（零和博弈DEA模型）在资源总量受控的条件下，各决策单元的投入产出之间是会相互影响的，即某一投入或者产出指标的总量不变时，某一DMU达到效率前沿面而增加产出（或减少投入），一定会导致其他DMU相应地减少产出（或增加投入）。

尽管关于DEA模型在资源分配和效率方面的文献研究取得了许多成果，但关于DEA的研究方法仍然存在着一些不足之处：①Tone（2009）等认为DEA方法涉及到自由度的问题，他们提出一个经验法则，即：DEA的决策单元的数目如果不多于输入输出数目的三倍以上，它将会失去识别能力。魏权龄（2000）认为DEA方法对于生产可能集的假设过强，这会影响其在拓展到事前评价时，结论的可信度受到质疑。②现有基于DEA的资源分配模型的目标过于单一，且大多数都是基于效率角度，但在实际生活中，管理者希望看到并想实现的是多目标导向的资源分配模型。一般DEA资源分配模型的目标分为3个：最小化总的要素投入、最小化总的非期望产出、最大化总的期望产出，这三个目标既可以单一的构建模型各自实现，也可以设定优先级体现多目标导向的灵活度，但是在现实中，管理者可能由于实际情况要求要素投入或期望产出实现某一程度的增长或缩减。③现有的大部分DEA资源分配模型都未能兼顾效率与公平。

本研究在②、③两个不足之处做到了完善：1.在模型中设定软硬性目标，根据管理者的需要改变目标参数值以及调整目标优先顺序，形成多目标导向的DEA模型，完善了大部分DEA模型过于单一的不足；2.保证效率的同时，在模型中加入相关限制条件，使得最终非期望产出额总体接近公平分配下应得的非期望产出额，实现兼顾效率与公平的目标。

3 模型、变量与数据说明

3.1 DEA模型

这里引用了王荧提出的多目标导向DEA模型，关于该DEA模型的具体介绍请见《兼顾效率与公平的碳排放额分配的DEA建模与运用》，这里简要介绍该模型的原理、涉及到的变量和目标参数。

模型的原理：在一个生产可能性集当中，设置六个硬性目标以及四个软性目标，管理者通过改变目标参数值、调整目标优先顺序得到不同的模型，并通过LINGO软件进行编程，根据n个生产单位的投入产出数据，分析其相对效率。

变量说明：在投入要素中分为固定要素投入和可变要素投入，产出分为期望产出和非期望产出，变量的具体含义见表1.

表1 变量说明

目标说明：该模型涉及到六个硬性目标和四个软性目标，其中硬性目标指的是一定要实现的目标，软性目标为尽可能去实现的目标。硬性目标及软性目标的具体含义、种类以及表达式见表2、表3。

表2 硬性目标说明

续表2

表3 软性目标说明

3.2 指标与数据说明

指标说明：本文在投入指标以及期望产出指标的选取上采用了国外学者Zhou（2008）、Wang（2012）的研究成果，选取地区资本形成总额、能源消费量、劳动力投入作为投入指标，将国内生产总值作为期望产出指标。在非期望产出指标的选择上，参考了国内学者的一些文献，如下：涂正革（2008）将二氧化硫选为非期望产出指标；李静、程丹润（2009）则是将废气、废水以及工业固体废弃物作为非期望产出指标；胡鞍钢等（2008）在研究单双环境下的技术效率时，选择废水、二氧化硫、化学需氧量、二氧化碳、工业固体废弃物排量为非期望产出。

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