1.3 生态效率研究综述

1.3.1 生态效率概念研究

“生态效率”的英文是 eco-efficiency，其中“eco”表征的就是“经济”（economy）和“生态”（ecology）两个维度，说明生态效率这一概念，需要同时考察经济和生态两方面的效率。加拿大科学委员会在20世纪70年代首次使用生态效率这一概念，世界自然资源保护联盟组织在80年代再次提出，但二者并没有就生态效率的概念给出明确的定义。

1990年Schaltegger和Sturm首次提出了生态效率的概念并给以明确的定义[7]，即增加的价值与增加的环境影响的比值。1992年世界可持续发展工商理事会（World Business Council for Sustainable Development, WBCSD）[8]从经济学角度出发，首次将生态学中生态效率的概念引入经济活动，Muller 和Sturm[9]、Scholz和Wiek[10]认为生态效率是属于企业环境管理范畴的重要概念，生态效率=经济绩效/环境绩效。可见，国外学者和组织对生态效率的定义主要集中于投入与产出比，主要目标是资源投入最小化、环境污染最小化以及经济产出最大化。

中国研究生态效率起步较晚。1995年，Fussler[11]首次将生态效率概念引入中国，李丽平等[12]在探讨我国环境政策和管理相关问题时引用了生态效率相关理念。周国梅等[13]认为可用投入与产出的比值来衡量生态效率——生态资源在满足人类需求时的效率。汤慧兰等[14]提出生态效率是在提供优质的产品及服务时，能逐渐降低其生态影响和资源强度。诸大建、邱寿丰等[15-16]认为生态效率是所实现的经济价值与其对应的资源环境消耗的比值。王妍等[17]将生态效率归纳为：在价值最大化的同时，将资源消耗、污染和废弃物排放最小化。随后，吕彬等[18]、曹凤中等[19]、甘永辉等[20]、刘丙泉等[21]、张雪梅[22]等学者分别从生态效率的本质和应用方面进行了阐述和研究。黄和平[23]认为：“生态效率是社会服务量与生态负荷增长率的比值。生态效率是一个无量纲的表达，类似于弹性系数的倒数。”陈真玲[24]认为：“绿地面积反映了基本的生态环境自净能力，所以生态效率应该反映的是人均绿地面积和人均GDP与环境压力之间的比重关系。”

总体来说，国内外学者对生态效率持有一致的观点，都认为生态效率既考虑环境和资源又考虑经济价值，是一种多元的、双重考虑，其根本目的是以最小的资源和环境投入换取更多的经济价值。

1.3.2 生态效率评价方法研究

经查阅文献，生态效率的测算方法包括比值法、指标法、生态足迹法、能值与物质流分析法、因子分析法、层次分析法、数据包络分析（DEA）、模糊综合评价等方法，可以将生态足迹法之后的方法统称为模型法。综上所述，生态效率核算方法可以归纳为三大类：第一类是单一比值法，第二类是指标体系法，第三类是模型法。

1.3.2.1 单一比值法

研究发现，生态效率都包括环境影响和经济价值，因此可以通过选取代表环境影响和经济价值的典型指标，计算二者的比值，所得结果即为生态效率的值。

经济维度的表示方法因研究对象和研究目的而异。一些国家选择适当的经济指标，例如世界可持续工商理事会（WBCSD）[25]将产品或服务的总销售额或净销售额作为一般经济指标，将增值作为替代指标，将生态效率的计算公式归纳为：

生态效率=产品和服务的价值/环境影响

环境维度的表征指标主要包括资源消耗和环境污染物排放两方面。生命周期评价法是目前被广泛接受的评价方法。它是最广泛使用的工具，以系统规模分析产品和过程的环境影响[26]。

芬兰统计局和坦佩雷大学[27]根据芬兰地区的实际情况，提出了适合芬兰地区的生态效率计算公式：

生态效率=生活质量的改善/（自然资源消耗+环境损害+经济花费）

Schaltegger和Burritt[28]通过研究认为生态效率是产出的测度值与环境影响增加值测度值的比重。其计算公式为：

生态效率=产出/环境影响增加值

Muller和Sturm[9]、联合国贸易和发展会议（United Nations Conference on Trade and Development, UNCTAD）将生态效率定义为环境影响增加值测度值与净效益增加值之比，与Schaltegger和Burritt[28]的计算方法正好相反。其计算公式为：

生态效率=环境影响/净效益增加值

总体来说，单一比值法能够给出一个简单的比值，容易理解，但也存在很多缺点，比如：不能区分不同的环境影响，当选择的指标发生变化时，这个比值可能会有很大的变化；不能给予决策者选择上的弹性，不能给出最优的比率集合[29]。

1.3.2.2 指标体系法

指标体系法能够全面反映社会、经济、自然子系统的发展水平和协调程度，适用于较为复杂的对象分析。指标主要有物质消耗、能源消耗、水消耗、土地、劳动力和环境影响六类。

世界可持续发展委员会提出了七项指标，即水消耗、能源消耗、材料消耗、臭氧消耗物质排放、温室气体排放、酸化气体排放和废物总量。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）提出了固体和液体废弃物排放、温室气体排放等指标及五个建议环境指标，如臭氧层排放、不可再生能源消耗和水消耗等。

Höh等[30]在德国环境经济核算账户中对生态效率进行过测算，以GDP 产出指标做分子，以能源、土地资源、水资源、原材料等自然资源和环境排放指标，以及资本、劳动力等投入指标做分母，并对生态效率进行了比较分析。Dahlström等[31]设计了包括资源强度、资源生产率以及资源效率的11项指标；Michelsen等[32]在分析挪威家具产品的生态效率时，选取了9个环境指标；Caneghem等[33]在研究钢铁产业的生态效率时，提出6个环境指标。毛建素等[34]在研究我国工业行业的生态效率时，选取了7个指标；戴铁军等[35]在研究我国钢铁行业生态效率时提出了3个指标；黄和平[23]对2000—2010年江西省生态效率进行了测算；顾程亮等[36]对2007—2013年全国30个省的生态效率进行了测算。

指标体系法能充分反映社会、经济、自然各子系统的发展与协调水平，但在某些情况下需要权重来表达环境与经济的关系。在加权过程中，很难消除主观因素的影响[10,32]。

1.3.2.3 模型法

模型法广泛应用于生态效率测算，且方法灵活多样，可以分为需要确定权重和不需要确定权重两种；灰色关联法、层次分析法、模糊综合评价法需要确定权重，因子分析法、能值及物质流法、生态足迹法、参数分析法以及非参数分析法等不需要确定权重。

苏芳等[37]用灰色关联度评价法，潘兴侠等[38]运用模糊综合评价法，李惠娟等[39]运用因子分析法，季丹[40]、史丹等[41]运用生态足迹法，刘宁等[42]用主成分分析法，李健等[43]运用非参数距离函数法，陈黎明等[44]运用混合方向性距离函数，卞丽丽等[45]、孙玉峰等[46]、李名升等[47]基于能值分析法测算和分析了区域生态效率。

数据包络分析（data envelopment analysis, DEA）是以相对效率概念为基础，针对相同类型决策单元，运用多指标投入和多指标产出，进行效益评级的一种系统性分析方法[10]。这是一种广为使用的非参数分析法，消除了人为确定权重引起的误差。

国外学者对 DEA 的研究较早，21世纪初 Dychkhoff 等[48]、Sarkis 等[49]、Korhonen 等[50]、Kuosmanen[51]对DEA模型进行研究，并将其应用于电力、交通运输业方面。

国内学者也陆续将DEA法应用于生态效率研究[52-53]。程晚娟[54]运用数据包络分析（DEA）方法，对我国2010年31个省区市的截面数据进行了区域生态效率评价；唐丹和黄森慰[55]用DEA-BCC模型测算出我国大陆东南沿海地带8个地区2005—2014年的生态效率；漆俊[56]运用数据包络分析（DEA）方法对江西省11个地级市2011—2015年的生态效率进行综合分析，并对生态效率不足的城市进行深入分析，为各城市乃至江西省发展循环经济、实现资源节约型和环境友好型社会提供参考。

对传统DEA进行优化的各种尝试中，超效率DEA模型逐渐得到广泛运用，学者们从区域、省份、城市等多个层面进行了相关研究。李闪闪[57]运用超效率DEA模型对中国30个省区市2000—2015年的生态效率进行测算分析，并在此基础上对16年间生态效率进行投入产出优化分析。狄乾斌等[58]采用超效率DEA模型对中国海洋生态效率进行测算；付丽娜等[59]采用超效率DEA模型对长株潭“3+5”城市群生态效率进行了研究；戴志敏等[60]运用超效率DEA法对华东地区几个省份的工业生态效率进行了测度分析；郭露等[61]以中国中部6省份为例，选取2003—2013年的数据，使用超效率DEA模型测算其工业生态效率。

1.3.3 生态效率应用研究

生态效率的应用研究主要集中在企业、行业、区域三个层次，国外侧重于企业及其产品的生态效率分析，中国学者对行业（产业）以及区域层面的研究开展得较多。

1.3.3.1 企业层面

生态效率在企业层面的应用开展得最早，其主要思想是从如何减少资源的投入量入手。明尼索塔矿业制造公司是最早对生态效率进行摸索的企业。自1975年开始，该公司通过对企业生态效率的研究，针对研究中发现的问题进行整改，通过技术创新，极大地缩减了污染物的排放量，并且降低了企业成本。Desimone 等[62]、Dahlström等[63]分析了英国钢铁和铝业的生态效率变动趋势，Huppes等[64]对荷兰石油和天然气产品进行了生态效率评价，Hahn等[65]对德国大型企业的二氧化碳生态效率进行研究，Davé等[66]研究了生态效率模型在家具制造厂中的应用，Caneghem等[67]对比利时弗兰德地区的产业生态效率趋势进行了研究，Golany等[68]、Korhonen等[69]对发电企业生态效率进行了研究，Stevels[70]对电子产品回收系统的生态效率进行了研究。中国在企业层面对生态效率所开展的研究较少，原因主要在于中国的企业微观数据比较难获得。戴铁军和陆钟武[71]以某钢铁企业为例，对其生态效率的现状进行了分析比较；岳媛媛等[72]对中国企业生态效率的步骤、方法等进行了探讨；张炳等[52]以杭州湾精细化工园区企业为例进行了生态效率测度分析；陈琪[73]和巩芳等[74]对某一单独企业的生态效率进行测算及分析；杨红娟和张成浩[75]对2006—2014年云南企业生态效率进行了测度分析。

产品层面有针对电子产品进行的研究（Huisman 等[76]; Aoe[77];Barbagutiérrez等[78]）；针对末端处理环节的研究（Sarkis[79]; Hellweg 等[80]）；对建筑材料（Bribián等[81]）、农药（Zhu等[82]）、废旧洗衣机（Park等[83]）、甘蔗生物炼制和蜜糖酒精生产（Silalertruksa等[84]）、厨房家具（Dyah等[85]）、棉花种植系统（Ullah等[86]）、家电及报废汽车回收系统（Morioka等[87]）等进行生态效率的测算及分析。

1.3.3.2 行业（产业）层面

下面从第一、第二、第三产业分别叙述研究进展。

（1）第一产业

关于生态效率在第一产业的研究，农业最多，主要从国家层面、省级层面、区域层面、地市层面以及县级层面进行了分析研究。吴小庆等[88]对“农业生态效率”进行了初步界定，并且进行了阐述和应用。

王丽莉等[89]运用非期望产出的SBM（Slack-Based Measure）模型对中国以及“一带一路”沿线的东盟10国农业生态效率进行了测算，并对各国农业生态效率进行了敏感性分析。王宝义等[90- 91]对31个省份农业生态效率进行了研究，采用劳动、土地、化肥、农药、农膜、机械动力、灌溉、役畜8类投入指标，农业碳排放和农业污染两类非期望产出指标以及农业总产值作为期望产出指标，利用SBM-Undesirable扩展模型测算全国东中西8个经济区及省际农业（种植业）生态效率。潘丹和应瑞瑶[92]采用非径向、非角度的SBM模型对中国30个省份的农业生态效率进行了测算。程翠云等[93]以我国2003—2010年全国农业面板数据为研究对象，对农业生态效率进行了测度分析和评估，并对可能影响农业生态效率的因素进行了回归分析，认为农业生态效率是按照定量化的方式反映区域农业发展可持续发展水平、可以作为决策者制定政策的一个抓手。洪开荣等[94]从系统论视角构建了农业生态效率测算的网络结构，利用网络DEA模型对我国2005—2013年30个省份农业生态系统整体效率及各子系统效率值进行测度分析。许朗等[95]运用DEA-Malmquist方法测算中国13个粮食主产区2000—2012年的农业生态效率。刘志成和张晨成[96]分别运用DEA-CCR模型和SBM-Andesirable模型对湖南省及14个市区2004—2013年的农业生态效率进行测算和对比分析。张子龙等[97]运用数据包络分析（DEA）中的非期望产出SBM模型，对地处黄土高原的甘肃省庆阳市2001—2011年农业生态效率的时空演变进行了分析。吴小庆等[98]以江苏省无锡市为例，选取该市1998—2008年农业生产和面源污染相关数据，运用偏好锥的数据包络分析模型（DEA）对其农业生态效率进行了评价分析。郑家喜等[99]选取长江中游的湖北、湖南、江西及安徽4省为研究对象，构建农业生态效率评价指标体系，并使用DEA-Malmquist方法对2005—2013年上述4省的农业生态效率进行了分析研究。郑德凤等[100]采用考虑非期望产出的SBM模型，结合探索性空间数据分析方法（Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA），对甘肃省各县（区） 2000—2014年的农业生态效率及空间分布格局进行实证分析。侯孟阳和姚顺波[101]基于1978—2016年中国各省份面板数据，采用超效率SBM模型测算省际农业生态效率，在时间序列分析和空间相关性分析的基础上，构建传统和空间马尔可夫概率转移矩阵，探讨中国农业生态效率的时空动态演变特征，并预测其长期演变的趋势。朱付彪等[102]对畜牧业生态效率进行了探讨和研究。Willison等[103]探究了海洋渔业生物多样性同生态效率的关系。

（2）第二产业

根据高峰等[104]的研究，工业生态效率被定义为“某一区域工业企业生产产品的总量或者总价值与资源消耗、环境影响的比值”。这一概念最初应用于企业层面，随着研究的不断深入，逐渐向宏观方面发展。

对企业的研究主要涉及采矿业、石化行业、电子制造及电子产品回收业、电力行业、轻工建材行业等。Mancke等[105]研究了北美金矿的生态效率，结果表明大部分金矿在研究年限内对环境造成的不利影响都在削弱，生态效率呈年度上升趋势；Van Berkel[106]、Kharel等[107]、Charmondusit等[108]对矿产加工生态效率进行了研究；姜孔桥等[109]通过对石化行业生态效率的测算分析，概括了中国石化行业的发展模式；贾卫平[110]对新疆的氯碱化工行业的生态效率进行了测算及评价研究；Aoe [77]、Barbagutiérrez等 [78]，王艳红等[111-112]对发电企业生态效率进行测算分析；Helminen[113]对68家企业1993—1996年生态效率变动趋势进行了测度分析；Michelsen等[114]对中国家具制造业的生态效率进行评价。毛建素等[115]估算了中国2007年的工业生态效率状况，深入分析了39个工业部门的生态效率。胡嵩[116]对2003—2011年中国38个工业行业生态效率进行了测度分析。

我国对城市、区域等大尺度工业生态效率的研究较广泛，高峰等[104]、卢燕群等[117]、汪东等[118]对全国30个省份的工业生态效率进行了测算和评价，还有学者分别对北京[119]、山东[120]、四川[121]、湖南[122]、安徽[123]、陕西[124]的工业生态效率进行了研究。

（3）第三产业

对第三产业的研究以旅游行业最为常见。Gössling等[125]将旅游业的生态效率定义为二氧化碳当量与旅游收入之间的比率；Kelly等[126]比较了不同旅游线路的生态效率，发现游客更愿意选择生态有效的路线。Li 等 [127]、Yang等[128]针对旅游活动产生的温室气体排放，提出了一种生态效率模型，并以云南香格里拉为例，计算和分析了8天旅游产品的生态效率。研究结果表明：不同旅游产品的生态效率存在较大差异；交通和餐饮是影响旅游行程产品生态效率的关键因素；影响旅游行程产品生态效率的主要因素是经济价值和二氧化碳排放。

姚治国等[129-130]就旅游业的生态效率开展系列研究，提出了“旅游生态效率”的概念；彭红松等[131]采用SBM-DEA模型方法，以黄山风景区为例，对旅游地生态效率进行研究；杨德进等[132]将旅游扶贫和生态效率理论相结合，总结出我国旅游扶贫生态效率提升的6大路径；蒋素梅等[133]以昆明市为例对旅游业生态效率进行了研究；甄翌[134]对张家界生态效率进行了研究；刘佳和陆菊[135]采用数据包络分析（DEA）、空间关联指数和ArcGIS趋势面地统计分析方法评价2003—2012年中国旅游产业生态效率水平、空间变化差异及演化特征。

1.3.3.3 区域层面

目前，对区域以及更大尺度的生态效率的评价及管理体系的研究逐渐升温。城市与区域生态效率的研究，成为我国研究的重点。

Melanen等[136]对芬兰南部Kymenlaakso地区的区域生态效率进行了研究；Mickwitz等[137]提出了社会、经济、自然三个维度的区域生态效率指标体系；Jollands等[138]建立了一个总的生态效率指标作为政策制定者的参考依据；Wursthorn等[139]尝试建立欧洲各国统一的生态效率核算统计框架。

陈傲[140]、王恩旭[141]、邓波等[142]、汪克亮等[143]、徐杰芳[144]、白彩全等[145]、罗能生等[146]、梁星等[147]、许罗丹等[148]分别从不同角度、不同时间段对中国30个省份的生态效率进行了横向和纵向的比较分析。还有学者分别对北京[149]、江西[150]、广东[151]、宁夏[152]等省区市的生态效率时空分布、动态变化、影响因素等进行了研究。

李佳佳等[153]以281个地级市为研究对象，分析比较了城市之间的生态效率；付丽娜等[59]对长株潭“3+5”城市群生态效率进行了动态对比以及影响因素分析；李军龙等[154]对海峡西岸4省农业生态效率进行了研究；徐杰芳等[155]对中国27个煤炭资源型城市在2004年至2013年的生态效率进行测度分析；任宇飞等[156]以京津冀城市群的县域为基本单元测算生态效率；张炳等[52]、吴小庆等[157]、商华等[158]、李小鹏[159]、刘晶茹等[160]、杭洁[161]、袁汝华等[162]以工业园区为对象，构建评价指标体系，对生态效率进行了测度分析。