杨儒浦，王 敏，胡敬韬，律严励，赵梦雪，李丽平，冯相昭*
1.生态环境部环境与经济政策研究中心，北京 100029
2.内蒙古自治区生态环境低碳发展中心，内蒙古 呼和浩特 010000
工业园区产业、企业集中，是开展工业生产活动最主要的区域，是我国贯彻落实制造强国战略的重要载体.我国工业园区始建于1979年，从最初的工业聚集区，发展到后来的经济技术开发区、高新区、保税区、物流园区等，现已形成各类工业园区共计15 000多个，工业园区二氧化碳排放量约占全国总排放的31%[1].自碳达峰碳中和(简称“双碳”)目标提出以来，《2030年前碳达峰行动方案》《“十四五”节能减排综合工作方案》《“十四五”循环经济发展规划》等文件均强调了工业园区在节能增效、循环发展、能源结构转型等方面提高工作水平的重要性.2022年6月，生态环境部等七部委联合印发《减污降碳协同增效实施方案》(简称“《实施方案》”)，对减污降碳协同增效工作进行了顶层设计和系统部署.工业园区作为方案重点关注对象之一，需从源头上发力，优化空间布局，将资源向低碳高效产业倾斜，积极推动能源消费结构低碳化转型；
同时，要持续提升过程管控水平，以打造产业共生体系为导向，最大程度实现资源循环利用和能源梯级利用；
在末端治理方面，要提高精准度，系统设计多环境要素协同治理技术方案，降低治污过程的能源、资源消耗量.《实施方案》同时提出要在工业园区开展减污降碳协同相关评价工作.实现减污降碳协同增效，是工业园区推动落实“双碳”目标的内在要求，急需相应评价考核办法进行引导.
有关工业园区在绿色低碳发展方面的研究已有较多积累[2-7]，其中，减污降碳协同增效研究通常聚焦在实现路径探讨[8]，在评价指标体系方面以绿色低碳为关键词开展了许多探索[9-13].如伍肆等[14]通过建立包含18项二级指标的评价体系，结合层次分析法和模糊综合评价集对工业园区低碳发展水平进行评价；
田金平等[15]从经济发展、资源能源消耗、生态环境和基础设施等方面构建了国家级经开区绿色发展指标体系；
其他研究还涉及智慧园区[16]、循环经济[17]、生态文明建设[18]等方面.有学者尝试新增低碳产业占比、能源梯级利用率、集中供热覆盖率等指标，但部分新增指标往往缺乏统计基础支撑，在实践中难以广泛进行评价.总体来看，相应评价指标体系较难直接应用于工业园区减污降碳协同增效研究.
国家现行的有关工业园区减污降碳创建和评价工作为开展减污降碳协同增效评价提供了良好的基础.国家生态工业示范园区建设工作由原国家环保总局(现生态环境部)、商务部和科学技术部共同推动[19]，2015更新评价标准后沿用至今，其评价体系包含5大类32项指标，其中有近12项指标与减污降碳密切相关.生态工业示范园区重在突出产业共生和清洁生产，但绿色低碳基础设施建设涉及较少.2016年，工业和信息化部融合生态工业园、循环经济园区和低碳园区的部分理念启动了绿色园区[20]创建工作，其评价指标体系共包含6大类31项指标，涉及近20项与减污降碳相关的指标，但没有区分相关指标的重要性.商务部于2016年印发《国家级经济技术开发区综合发展水平考核评价办法》并于2021年更新了评价办法[21]，共包含5大类30项二级指标，该评价办法侧重反映综合发展水平，仅4项指标与减污降碳协同增效直接相关.科学技术部自2008年起针对国家级高新区开展年度考核，在2021年最新修订的《国家高新技术产业开发区综合评价指标体系》[22]中新增了能耗和碳排放指标，但减污降碳类指标占比不到5%.综上，全国工业园区类型较多，主导产业和发展阶段差距较大，归口管理部门差别也较大，不同的考核评价工作各有侧重.在“双碳”目标形势下，相关评价和创建工作强化了减污降碳指标的考量，尽管仍难以单独统领减污降碳协同增效指导工作，但为研究建立相关评价体系提供了有效支撑.
基于此，该研究旨在探索建立工业园区减污降碳协同增效评价指标体系，并将评价结果转化为无量纲指数，以期对工业园区减污降碳协同增效整体水平进行评估，识别出工业园区实现绿色高质量发展的着力点.
评价指标体系通常由目标层、准则层和指标层构成，该研究的目标层为工业园区减污降碳协同增效评价指数，准则层若干指标分别对应评价对象的重要工作方面，每个准则层指标又细分为若干与统计相关的指标，以更加全面地反映特定准则层的工作成效.
1.1 工业园区减污降碳协同增效的内涵
该研究综合《实施方案》以及近年来印发的有关文件的相关要求，系统梳理出工业园区实现减污降碳协同增效的工作重点，提出工业园区减污降碳协同增效内涵框架(见图1)，由产业发展、能源结构、循环经济、污染治理和运营管理五方面组成.产业结构和能源结构的调整互相促进，共同提升源头把控水平.循环经济是实现过程优化的核心，既能通过提高能源效率实现节能降碳，又能降低污染物排放而减少污染治理负担.提高运营管理水平，打通物质流-信息流-能量流，是持续提升循环经济发展水平、提升能源利用效率和科学治污的关键，也是促进产业发展的关键基础工作.
图1 工业园区减污降碳协同增效发展的内涵逻辑Fig.1 The connotation and logics of the high-quality development of the industrial park by reducing synergistically the pollution and carbon emission
1.2 指标体系的构建原则
该研究指标体系主要基于以下原则构建：①强调指标体系的实用性，即相应指标尽可能来源于已有统计和考核评价体系；
②强化源头控制的重要性，即细化产业发展和能源消费结构指标考量，强化其评价权重占比；
③突出协同治理的必要性，即统筹水、气、土、固废、温室气体等多环境要素或介质治理要求.
1.3 指标体系的构成
以图1中工业园区减污降碳协同增效内涵为准则要求，综合现有相关考核评价工作，形成指标体系(见图2)，包含发展效率、能源清洁低碳化水平、资源循环利用水平、绿色化进程、工业园区建设管理水平5类共30项指标.工业园区推动减污降碳协同增效的最终目标在于实现高质量发展，故发展效率主要以各类资源产出率指标为主，用于反映工业园区发展质效的提升，体现“增效”成果.对于“协同”的体现，考虑其既涉及源头-过程-末端治理全过程协同，又涉及具体减排措施的协同，故以发展质效和能源转型体现源头管控、资源循环利用展现过程优化水平、绿色化进程反映末端治理水平，特别是末端治理结合后续评价方法更加突出科学、精准治污，避免引导过度和不合理治理.各指标参考值大部分来自相关工业园区绿色发展类创建工作评价体系的参考值或创建值，能源产出率参考长江经济带国家级经开区的测算结果[23]，碳生产力选用东部省份数家涉及化工、制药、装备制造业、电子信息产业的国家级经开区近3年的平均值.指标体系中有2个非直接计量可得的指标数据，一个是碳生产力，其中碳排放是指能源消费、工业生产过程以及废弃物处理产生的二氧化碳排放量，其核算方法参考文献[24]；
另一个指标是主要污染物排放弹性系数，参考《国家生态工业示范园区标准》中的计算方法，取颗粒物、SO2、NOx、氨氮和COD过去一年排放弹性系数的平均值.对于缺乏统计数据的定量类指标，如合同能源管理普及率、智慧平台建设完成度、公共充电桩与电动汽车比例等通过调研相关管理部门和重点企业获取.
图2 工业园区减污降碳协同增效评价指标体系Fig.2 Evaluation index system of synergistic reduction of pollution and carbon in industrial parks
1.4 指标权重的设置
基于层次分析法的指标赋权方法常用于工业园区指标体系评价工作[25-28]，该研究同样选用层次分析法对各指标赋权，计算过程参照文献[14,29].共邀请30名与工业园区管理、绿色低碳发展研究相关的学者和管理人员对准则层指标以及各项二级指标的重要程度在0～100范围打分，重要性越高分值越大.中级、高级和正高级职称专家比例为1:1:8，并假设各位专家对工业园区减污降碳协同增效工作认知程度相当.以专家对各项指标重要性打分为基础计算各指标之间相对重要程度，并结合常用标度法[30]对指标的重要程度进行赋值，构造对应判断矩阵.再计算各判断矩阵最大特征值(λmax)及其相应特征向量(W).根据式(1)(2)检验判断矩阵的一致性.
式中：n为判断矩阵的秩；
CI为一致性检验指标；
RI为平均随机一致性指标并随n变化，参考文献[14]取值；
CR为一致性指标，CR越小，判断矩阵的完全一致性越好.当 C R≤0.1时，判断矩阵基本符合完全一致性条件.当有判断矩阵未通过一致性检验，则需调整指标体系，重复上述步骤直至所有判断矩阵都通过一致性检验.最后，结合准则层各指标权重与其对应二级指标权重分配情况，得到各项二级指标的综合权重.
各指标权重以及相关解释信息如表1所示.30个二级指标中有23个指标来源于已有评价指标体系[19-22].从单项指标权重来看，能源产出率最为重要，权重达0.115，远超平均水平.碳生产力和单位工业用地面积园区工业增加值权重分别达到0.083和0.060，水资源产出率权重达0.053，均远超平均水平，充分反映出能源、资源利用水平作为综合性指标在推进减污降碳协同增效工作中的重要地位.在能源转型大背景下，可再生能源使用比例权重排第二位，为0.070.在资源回收利用方面，余热余能回收利用率是该类指标中权重最高的指标.在绿色化进程中，重点排放源稳定排放达标情况和单位工业增加值废水排放量被认为是最为重要的指标.在工业园区建设管理方面，新建工业建筑中绿色建筑比例的指标权重最高.当评价不同类型主导产业或不同地域的工业园区时，相关指标参考值随之调整，如能源产出率、碳生产力、水资源产出率和再生水(中水)回用率等指标.
表1 工业园区减污降碳协同增效指标体系各指标权重及来源Table 1 Detail information of index system for synergistic reduction of pollution and carbon in industrial parks
1.5 评价指数的计算
指标体系中包含定性与定量两类指标，但以定量指标为主.定量指标中部分为正向指标，值越大表明发展水平越好；
部分为负向指标，值越小表明发展水平越好.定量指标参考式(3)(4)对各指标参数进行无量纲和归一化处理.
式中，xi表示指标i的真实值，xref表示指标i的参考值，ci表示正向指标的得分，ci′表示负向指标的得分.
各项指标无量纲和归一化后，采用加权平均法得到工业园区减污降碳协同增效发展指数(Index of Industrial Park Synergizing the Reduction of Pollution and Carbon Emissions, IPSR)，计算方法如式(5)所示，类似方法常用于工业园区绿色绩效指数构建[15,31].IPSR取值在[0, 100]之间，值越大代表发展水平越好，最佳水平为100.
式中，wi为指标i的权重.
2.1 工业园区概述
包头国家稀土高新技术产业开发区(简称“稀土高新区”)位于黄河中游地区，成立于1990年，1992年被国务院批准为国家级高新区，是全国唯一以稀土资源命名的国家级高新区.稀土高新区辖区总面积120 km2，2020 年常住人口 18.41×104人.“十三五”期间，稀土高新区第三产业占比提升了12.6个百分点，第二产业结构占比降至53.9%.稀土新材料及其应用、铝铜有色金属冶金及深加工、高端装备制造是工业园区三大主导产业.对稀土高新区减污降碳协同增效进行评价能在一定程度上反映黄河中游区域国家级高新区的发展情况，具有典型代表意义.
2.2 数据来源
工业园区相关数据主要来自稀土高新区相关部门调研资料和包头市统计年鉴数据.考虑到数据可得性，以2018—2020年为研究时段.其地区生产总值、三大产业结构占比、用地面积均来源于包头统计年鉴.能源消费数据以规上工业分能源消费的调研数据为基础，并以规上规下工业产值比例推算出全工业口径能耗量.第一产业与第三产业能源消费量则由稀土高新区与包头市产值比例折算得出.居民生活能源消费量以包头市居民能源消费量为基数，通过高新区占包头市常住人口比例推算得出.二氧化碳排放量计算范围涉及化石能源消费碳排放量以及电力净调入的间接碳排放量，化石能源排放因子参考《省级温室气体清单编制指南(试行)》，电网排放因子参考对应年份的华北区域电网排放因子.
2.3 评价结果
稀土高新区2018—2020年的评价结果如表2所示.稀土高新区IPSR逐年提升，从2018年的62.96提至2020年的70.19，提高了11.1%.从准则层指标年际变化来看，稀土高新区在发展效率、能源清洁低碳化水平和工业园区建设管理三方面逐步改善，2020年资源循环利用水平得分与2019年持平，而绿色化进程在2020年得分要低于前两年.由表3可见，2018—2019年工业园区发展效率的提升是驱动IPSR提升的重要因素，2019—2020年工业园区发展效率的提升和能源清洁低碳化水平的提升是IPSR提高的重要因素.比较准则层指标与理想水平，稀土高新区资源循环利用水平与理想值最接近，约为理想值的92.5%，绿色化进程接近理想值的87.1%.发展效率、能源清洁低碳化水平和工业园区建设管理水平在理想值的60%～70%之间.
表2 2018—2020年稀土高新区IPSR得分Table 2 Evaluation results of the case study from 2018 to 2020
表3 高新区各准则层指标和IPSR年际变化情况Table 3 The yearly variation of the index in criterion layer and IPSR
各准则层指标得分变化如图3所示.由图3可见：在发展效率方面，碳生产力、能源产出率、高新技术企业产值占工业园区总产值比例的提高均较明显；
在能源清洁低碳化方面，除能源消费弹性系数出现逆向变化外，其他二级指标均保持增长，并抵消了能源消费弹性系数的负向效应，可再生能源使用比例和碳排放弹性系数对能源清洁低碳贡献较突出；
在资源循环利用方面，除一般工业固体废物外，其他各项废弃物循环利用水平均有提高；
绿色化进程关注工业园区污染物排放治理，除单位工业增加值废水排放量未改善外，其他指标仍保持在较好水平，得分稳定；
在工业园区建设管理方面，随稀土高新区建设工作的持续推进，基础设施绿色低碳水平不断提升，得分稳步增长.
图3 2018—2020年各准则层指标及相应指标层得分情况Fig.3 The score of the index in criterion layer and the corresponding indicator layer from 2018 to 2020
2.4 讨论
从评价结果来看，稀土高新区IPSR在逐年改善，2020年接近理想值的70%，但整体减污降碳协同增效发展水平仍欠佳，改善空间较大.从各准则层指标得分与理想水平的差距来看，稀土高新区下一步重点在于全力提高发展效率、改善能源消费结构以及持续大力推动工业园区基础设施建设.相较而言，工业园区建设管理水平可通过实施专项建设行动得到完善，指标改善预期较为明朗.目前，发展效率得分为理想值的61.7%，差距明显，且由于权重最高，直接导致工业园区整体得分难以提升.其中，能源产出率和碳生产力得分均较低，提升空间较大，亟需持续发展稀土配套产业、提升低耗高效行业产业占比.其能源转型一方面需调整能源供应结构，另一方面需由产业升级来驱动.工业园区在资源循环利用和绿色化进程方面均较为接近理想值水平，部分资源回收利用水平和污染物治理情况持续超越理想值，下一步需要做好精准治污.但对一般工业固体废物综合利用率和单位工业增加值废水排放量仍低于理想值的情况需引起高度重视，找准重点企业和生产工艺工程提升相应指标水平.笔者研究构建的指标体系主要强化了协同增效，评价结果较好地展示了案例园区在能源、资源利用率方面提升的成效.若未进行强化，相关指标权重下降，循环利用和污染物治理等指标权重相对提升，案例园区IPSR可能呈现平稳甚至下降的结果，无法客观反映出发展质效的提升，不利于引导推动减污降碳.
根据科学技术部火炬高技术产业开发中心通报的2021年国家高新区综合评价结果，稀土高新区在参评的157家国家级高新区中位居第75位.相较而言，国家级高新区在各类国家级和省级工业园区中发展水平较高、资源循环利用率较好、污染治理程度较好、基础设施建设较全面.作为在国家级高新区中游位置的稀土高新区，其IPSR在70左右，因此推断多数国家级和省级工业园区减污降碳协同增效发展仍处于较低水平.考虑到国家级和省级工业园区占全部工业园区总数的比例不到17%，县级和乡镇级工业园区发展水平相对更加滞后，全国大部分工业园区可能难以过及格线.在碳达峰碳中和发展目标下，工业减污降碳协同治理任务需求迫切，形势较为严峻.
a)该研究提出的工业园区减污降碳协同增效评价指标体系在包头稀土高新区得到了较好的应用，在统计数据和调研信息支撑下，对高新区2018—2020年减污降碳协同增效工作顺利进行了评估，量化了稀土高新区在五方面得分变化以及整体指数变化情况，掌握了稀土高新区减污降碳协同增效发展现状，并结合各准则层和二级指标得分变化情况分析了稀土高新区进行提高的工作重点.案例研究表明，研究内容有潜力推广至更大范围工业园区，为全面推进减污降碳协同增效提供有效工具.
b)结合稀土高新区在全国高新区排名情况，预判全国工业园区减污降碳协同增效发展处于较差水平.
c)该研究提出的评价指标体系对案例园区的评价结果存在一定不确定性，主要体现在评价年限不够长、评价指标权重有待优化.下一步将通过收集不同主导产业类型的工业园区以及多年份的资料，优化指标体系和评价方法，以期为工业园区实现减污降碳协同增效提供技术支持，为管理部门提供有效评价工具，扎实推动工业园区提升绿色低碳高质量发展水平.
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