工业绿色指数的构建及应用研究

吴玥蓉，叶春屿，姚 建，冯蕾洁

( 四川大学建筑与环境学院，成都 610065)

工业作为我国区域经济增长的主要力量，在带来丰硕经济成果的同时，也造成了显著的的生态环境破坏和健康危害，成为世界性的难题和困扰。为此中国政府提出了加快推进生态文明建设、促进工业绿色发展和高质量发展的重大战略部署，走工业绿色转型升级的道路已成为历史必然[1]。

有关研究表明工业的内部结构是影响工业绿色发展的主要因素，因此工业结构的优化调整也成为国内外学者关注的焦点[2]：Markus[3]、DebabrataTalukdar[4]、彭建[5]、任治安[6]、石宝锋[7]、杨贤[8]、韩楠[9]、谢有才[10]、李玮[11]等分析了工业行业结构与环境污染的相关性，证实了转变工业结构能够改善生态环境，指出了结构优化升级的必要性和有效性，这些研究成果对我国工业行业的绿色发展和转型升级提供了科学依据。但这些方法过于简单，不能综合反映工业行业对环境、经济的贡献及其相互关系，难以用于指导行业结构的调整和转型升级。为此，本文试图构建一种具有普适性并能综合反应工业行业环境经济特征的绿色指标，以此分析判断各工业行业绿色发展现状及问题，对我国工业绿色转型升级和高质量发展提供科学依据，推动这一领域研究和实践的发展。

1 研究方法

1.1 绿色指数的构建

绿色工业是以可持续发展为目标、以技术创新为核心，以资源高效循环利用为途径、对环境全面保护的工业经济模式，考虑的是经济、社会、能源、环境、技术的综合效益。绿色工业是维持工业经济持续增长与资源环境可持续性脱钩的工业形态，其特征是资源高效利用、污染排放量少、以技术创新为核心、社会经济效益好[1]。

为了反映不同行业的绿色工业水平和特征，本文将“绿色指数”定义为工业行业经济贡献率与环境污染贡献率的比值，对工业结构的绿色分析和转型升级建立直观的依据。其公式如下：

(1)

式中，Ii——i行业的绿色指数，Ai——i行业经济贡献率，Bi——i行业环境污染贡献率。

根据质量守恒原理，一般工业过程受技术限制，都会有一定量的排污，因此本文暂不考虑Bi=0的状况。

1.2 绿色指数的计算

1.2.1 经济贡献率

经济贡献率是分析行业经济效益的一个正向指标，工业生产条件、生产技术、劳动力和管理水平等都将成为影响因素，该贡献率也是评判产业是否为朝阳产业或成长型产业的重要依据。

在此，本文以i工业行业的综合产值占全部工业综合产值的比例来作为工业行业经济贡献率，即：

(2)

式中：Ai——i行业经济贡献率，Fi——i行业综合产值。

行业综合产值是一个综合指标，即i行业经济综合值。本文选取了表1所列的3个因素作为i行业经济综合值的相应指标，这3个指标一方面显示了一个行业的经济效益，即盈利者的获利，另一方面也反映了对国民经济发展的贡献。

表1 经济指标Tab.1 Economic Indicators

计算Fi时，先分别对指标数据用最大最小值法进行标准化处理，消除量纲，并加权求和，得到i行业综合产值，即i行业经济综合值，即：

(3)

式中：Sij——标准化后的数据，wj——各指标的权重。n——指标数量

1.2.2 环境污染贡献率

环境污染贡献率是衡量行业环境友好性的一个反向指标，能够反映该行业的环境现状、清洁生产和排污治理水平以及管理成效，当污染贡献较大时势必会成为重点管控对象，从而限制发展，降低经济水平。

本文以i行业的污染排放综合值占工业总污染排放综合值的比例来作为环境污染贡献率，即：

(4)

式中，Bi——i行业环境污染贡献率，Ci——i行业污染排放综合值。

污染排放综合值也是一个反映行业污染贡献的综合指标，为全面考虑行业的污染状况，本文选取了表2所示的8个环境指标的排放量数据，这8个指标既包含了COD、SO2等主要常规污染物，又涵盖了我国规定的污染物排放总量控制指标，能较为全面地反映工业行业污染排放状况。

表2 环境指标Tab.2 Environmental indicators

计算Ci时，与计算Fi相同(式3)，即先分别对指标数据做标准化处理，再与各指标的权重分别对应相乘并求和，得到i行业污染排放综合值。

1.2.3 绿色指数

公式(2)～(4)展现了经济贡献率与环境污染贡献率的计算方法，将它们与式(1)结合，可以得到绿色指数详细的构建公式，即：

(5)

通常绿色指数大于1的行业，说明其经济贡献率高于环境污染贡献率，更适宜长远发展，绿色指数越大，越是鼓励发展行业，而绿色指数小于1的行业，绿色指数越小，绿色水平越低。

1.3 聚类分析

不同的工业行业具有不同的环境经济特征，有的行业具有较高的经济效益但对环境也造成影响明显，有的行业经济经济效益虽然不高，但国民经济需要而且排污量也很少。为了更客观深入地分析各工业行业的绿色水平，还需根据各行业经济贡献率和环境污染贡献率的差异对行业进行再分类，引导不同的行业的发展和转型升级，本文将各行业按照经济贡献率和环境污染贡献率来进行聚类分析。

聚类分析是多元统计分析的一种方法，它先定义样品间的距离，常用欧氏距离来定义，设原始数据为：

xi=(xi1, xi2, …, xim)′, xj=(xj1, xj2, …, xjm)′是第i个和第j个样品的观测值，二者之间的距离为：

(6)

再根据距离，运用数学方法定量确定样本间的亲疏关系，进而科学客观地依据共同的特性划分类型[12]。

其中K-means是各方法中较为经典和常用的算法之一，由于该算法收敛简单、快速高效，所以在聚类大量数据时被广泛应用。由于本文数据量较大，且已明确经济贡献和环境污染贡献两个特征，可将37个行业按照特征排列组合分为4个类型，因此最终选择K-means聚类法进行聚类分析。

2 数据来源

本文以四川省37个工业行业为例，以全国的37个工业行业作为对比，需要的计算指标包括经济指标和环境污染指标。针对经济指标，选取了2017年四川省和全国各工业行业的主营业务收入、税收、平均用工人数作为相应指标；针对环境污染指标，选取了2017年8个流量指标，分别为工业废水、废水COD、废水氨氮、废气、SO2、NOX、烟(粉)尘排放量和工业固废产生量。数据来源于《2018中国环境统计年鉴》《2018中国税务年鉴》《2018中国工业统计年鉴》和四川省生态环境科学研究院统计的相关数据。

3 研究结果及分析

3.1 绿色指数计算结果及分析

利用四川省和全国的环境经济数据，根据公式(2)～(5)分别计算，可以得到四川省和全国37个工业行业的经济贡献率、环境污染贡献率以及绿色指数，并将四川省工业行业按其绿色指数高低进行了排序，同时和全国各行业的平均水平作比较，如表3所示。

表3 各行业经济、环境污染贡献率及绿色指数Tab.3 Contribution rate of economic growth and environmental pollution and green index of various industries

续表3

从表3中可以看出，四川省各行业绿色指数与全国平均水平相比并不逊色，技术水平和污染防治力度已有较大提高。其中文教美工等用户品制造、电气机械制造、专用通用设备制造、汽车等交通运输设备制造和计算机等电子设备制造这几大类行业绿色度高，而、煤炭开采及采矿、金属冶炼、化学纤维、造纸、金属矿采、燃气生产供应这几大类行业绿色度低。

四川省在能源、冶金、化工、轻工、建材等传统行业技术水平还比较落后，污染贡献不容忽视。同时重污染行业的治理上还需要适宜的技术和力度，政府的政策制定、监管能力和执法强度还有待提高。而重污染行业和先进制造业这两大板块正是四川省产业发展的两个重点和难点领域，是降低环境污染、形成绿色工业体系的关键。

3.2 聚类分析结果及分析

将四川省37个行业的经济贡献率和污染贡献率，用非层次聚类法中的K-means聚类法进行分析，结果如表4所示。

表4 聚类分析结果Tab.4 Cluster analysis results

根据行业的经济贡献和污染排放确定的环境经济特征，聚类方法将它们划分为鼓励发展类、优化发展类、允许发展类和限制发展类四大板块。按照绿色工业的含义和要求，可提出各板块行业差别化的转型发展路径。

3.2.1 鼓励发展类

对于第①类行业，应以绿色创新为核心，尤其是在成都、德阳、绵阳这类以先进制造业为主的地区，政府实施资金和政策支持，加大创新激励机制，创建研发基金、技术改革基金和新产品试验基金等；提高四川省自主创新能力，加强制造业的集约化和精细化，提高智能化，顺应“互联网+”的趋势；借助成都等领军科研机构、高等院校的厚实研发基础，全面建设国家级、省级以绿色创新为核心的实验基地和工程研发中心，克服智能化制造等重难点技术；重点关注领军人物和核心人才的挖掘及使用，培养和发展一流的人才队伍，并向乐山、眉山、雅安、资阳等地区输送。

3.2.2 允许发展类

第②类行业应提高相关行业企业的准入条件和产品优势，努力推行绿色产品并向公众普及；加强规模化生产，使小企业与相关的大企业共驻园区形成配套服务，如严格规范成都经开区的汽车产业园区的配套生产，由大型企业择优选择绿色先进的辅助型企业，以此避免产能过剩，也在同类企业间形成良性竞争以刺激经济增长。

3.2.3 优化发展类

第③类行业要重点落实清洁生产的实施，严格执行《四川省清洁生产审核实施办法》，落实清洁生产审核评估；认真学习四川省发展和改革委员会关于开展重点用能单位能耗总量控制和节能考核的通知，削减能耗，寻找合适的清洁原辅料和能源替代品，充分利用四川省水、天然气、太阳能等清洁能源；提升生产技术、要素使用率、废物利用率、工业用水循环率等，优化排污治理措施，对污染物排放实行在线监控和随机抽查；泸州、宜宾等地的政府应加强对酒饮料制造业的监管力度和污染治理资金技术支持，在保持经济优势和品牌名声的同时，使行业向高绿色度转型。

3.2.4 限制发展类

第④类行业原则上不再新增生产规模，严格污染物的总量管控，关停小散乱企业，尤其是矿采选业使攀枝花等地区的三废排放量位居前列，更需要严格的监督和控制；对不符合标准的工艺禁止生产，对落后的工艺尽快淘汰或进行彻底改革；对大型污染型企业强制实施排污管道架空措施，严格监管其排污状况，对违法企业加强行政与司法的联合执法；对污染企业进行合并，控制生产规模，或将中小型企业的部分工艺环节进行统一生产，避免污染分散和处理不到位。

4 结 论

本文构建了 “工业行业绿色指数”及其计算方法，探索简明的环境经济综合指标指导工业绿色转型升级的方法，通过研究得到以下几个结论：

4.1 文章首次将“工业行业绿色指数”定义为各行业经济贡献率与环境污染贡献率之比，经济贡献率由各行业的工业综合产值占比而得，环境污染贡献率由各行业污染排放综合值占比而得。该指数简洁清晰，具有普适性，可以用于地区乃至全国各行业的绿色发展分析。

4.2 计算四川省和全国37个工业行业的绿色指数，发现四川省大部分行业的环境经济水平已超过全国平均水平，证明四川省推进绿色工业发展具有一定成效，只有电气机械和器材制造、汽车制造、计算机等制造等行业环境经济水平低于全国平均水平，在转型升级发展过程中需重点关注。

4.3 通过聚类分析，将四川省37个行业分为鼓励、优化、允许、限制发展这四类，对于鼓励发展的行业加强政策资金支持，增强智能化和国际化；对于优化发展的行业重点提升生产和排污治理技术；对于允许发展的行业提升行业准入标准，加强园区建设；对于限制发展的行业加快淘汰落后工艺，关停小散乱企业。

4.4 工业行业的绿色发展是一个复杂的系统工程，本论文仅从宏观角度对工业绿色发展的研判进行了探讨，对于分类指导各工业行业的绿色转型发展有一定借鉴意义。本文基于工业绿色指数提出的转型升级思路和方向还比较粗浅，这方面还有待进一步深入研究。