摘要：制造业作为安徽省经济增长的核心支柱，其高耗能、高排放特征与区域生态环境承载力之间的矛盾日益凸显，成为制约安徽省实现可持续发展目标的关键瓶颈。本文基于能值分析理论，构建涵盖大气污染、水体污染、固体废物占用土地等多维度的生态环境损失核算框架，以 2014-2022 年安徽省制造业为研究对象，量化评估其生产过程中因污染物排放造成的生态能值损失。研究结果显示：安徽省制造业总生态环境损失能值呈先降后升的“V 型”波动特征，废水稀释所需生态服务能值是核心环境矛盾。基于核算结果，从水污染治理、大气污染防控、固废资源化、产业结构优化、环境经济政策创新五个维度提出针对性建议，为安徽省制造业绿色转型与可持续发展提供量化支撑与决策参考。

关键词：制造业；生态环境损失核算；能值分析；可持续发展；安徽省

一、引言

制造业作为国民经济的“压舱石”，其发展质量直接关系到区域经济竞争力与可持续发展能力。安徽省地处长江经济带与长三角一体化发展战略的双重交汇区，承东启西、连南接北的区位优势显著。生态环境损失核算作为量化产业发展与环境代价关系的核心工具，已成为国内外学界与政策制定者关注的焦点 [1]。从理论内涵来看，生态环境损失是指人类生产活动（如工业排放、资源开发）导致生态系统质量退化，进而影响其调节气候、净化环境、维持生物多样性等服务功能发挥所产生的各类价值损耗[2]。当前学界对生态环境损失的核算多遵循“生态系统服务价值 × 人为破坏率”的核心逻辑 [3]，其中生态系统服务价值评估是核算的基础前提——通过量化生态系统为人类提供的物质产品与非物质服务价值，为损失测算提供基准依据[4]。此外，生态环境损失核算还具有重要的实践价值：一方面，可为流域生态补偿、环境损害赔偿等政策制定提供量化支撑 [5] ；另一方面，能帮助识别产业发展中的“高污染、高损失”环节，为产业绿色转型指明方向[6]。

现有研究已为生态环境损失核算提供了诸多思路，但从实践应用与区域适配性来看，仍有进一步深化与完善的空间。鉴于此，本研究以 2014-2022 年安徽省制造业为研究对象，引入能值理论，构建多维度生态环境损失核算模型，通过太阳能焦耳（sej）这一统一单位 [7]，实现大气、水体、固体废物等不同类型生态损失的量化与加总，避免货币化核算的局限。研究旨在量化安徽省制造业生态环境损失的规模、结构与变化趋势，为安徽省制造业绿色转型、长三角区域生态环境协同治理提供科学支撑。

二、安徽省制造业生态环境损失核算模型构建

2.1 研究区域与数据来源

安徽省作为长江经济带重要节点省份与长三角一体化发展战略的关键组成部分，地处我国中部地区向东部沿海过渡的枢纽位置，是我国中部地区重要的制造业基地，形成“沿江集聚、沿淮补充”的制造业空间布局特征。从产业基础来看，安徽省制造业已形成以装备制造、汽车及零部件、钢铁、化工、再生金属为核心的支柱产业体系，主要集聚于马鞍山（钢铁）、铜陵（化工、再生铅）、蚌埠（再生金属）、安庆（化工）等工业城市，构成安徽省制造业生态环境压力的核心来源区域。

研究数据主要来源于宏观统计数据，包括《安徽统计年鉴（2015-2023）》《中国环境统计年鉴（2015-2023）》《安徽省生态环境状况公报（2014-2022）》等，获取制造业产值、废气（SO₂、NOₓ、颗粒物）排放量、工业废水排放量、工业固废产生量及处理量等基础数据。

2.2 核算模型构建

研究以能值分析理论为核心框架，构建涵盖大气污染、水体污染、固体废物占用土地三大维度的生态环境损失核算模型 [8]。该模型通过统一太阳能值单位实现多类型生态损失的可比与加总，既解决传统货币化核算难以衡量非市场生态价值的问题，又能针对性识别制造业污染治理的核心痛点，为后续量化分析与政策制定提供科学工具。

2.2.1 空气（水）稀释污染物所需生态服务能值

不同于自然生态系统，制造过程会产生 SO₂ 、 NO_× 、颗粒物等大气污染物及含重金属、COD 的工业废水等。此类污染物对生态环境的影响，本质上体现为生态系统服务消耗，即为使污染物浓度降至国家环境质量标准，需依赖大气的扩散稀释、水体的净化稀释等生态服务功能。因此，本研究对废水、废气排放的生态环境影响量化，采用“稀释法”作为核心思路，表征制造业排放对生态系统服务的消耗规模。

首先，计算稀释污染物所需空气或水的质量，公式如下：

其中，M 为稀释污染物每年所需空气质量或水质量；d 为密度；W 为污染物年排放质量；C 为国家规定的污染物排放质量浓度。

进一步计算空 ⋅G （水）稀释所需生态服务能值，公式如下：

式中，和分别代表稀释废气和废水所需生态服务的能值，V 为安徽省年平均风速（取 2.6m/ s，来源于《2023 年安徽省气候公报》），是水的热值系数 1.39E+05J/kg 。和 U 分别指风能的能值转换率（1.91E+03sej/J）h 和水能的能值转换率（6.16E+04sej/J）。由于空气和水能同时稀释多种污染物，故只取其最大值。

2.2.2 固体废物占用土地的生态能值损失

制造业固体废物多通过再利用或专业处理处置，生活垃圾与部分难以利用的固废需填埋处理，其生态损失主要体现为土地资源占用导致的生态功能丧失。公式如下：

E_land=M×L_OC×UEV_land

式中，代表固体废弃物造成的能值损失，M 指固体废弃物年排放量，为单位固废占用土地面积（2.85E+04 hm²/t）；表示土地侵蚀转化率，即土地能值，为 1.33E+15sej/hm²。

2.2.3 总生态环境损失能值

总生态环境损失能值为各维度损失之和，公式如下：

E=max(E_air)+max(E_water)+E_land

三、结果分析

3.1 核算结果

对2014 年至2022 年安徽省制造业生态环境损失能值的核算，结果如图 1 所示。

核算结果显示，安徽省制造业总生态环境损失能值并未呈现简单的线性变化，而是经历了一个明显的“先降后升”的“V 型”波动过程。生态环境损失能值从 2014 年的 2.1E+30 急剧下降至2018 年的 9.22E+29 sej，降幅高达 56% 。这一阶段恰逢中国“大气十条”、“水十条”等最严格环保政策的深化实施期，以及安徽省供给侧结构性改革中去产能、调结构的发力期。这表明，强有力的环境规制和产业政策对降低制造业的整体环境负荷起到了立竿见影的效果。在 2018 年后进入一个相对稳定的低位平台期，这反映出初步的治理成效得到了巩固，但也可能意味着依靠未端治理和淘汰落后产能的“边际效应”在递减，进入了攻坚期。

从 2020 年开始，总损失能值掉头向上，并持续快速增长，至 2022 年比 2014 年的基准值还高出19%_< 。这一反弹趋势值得高度警惕。其原因可能是多方面的：其一，后疫情时代经济复苏带来的生产强度回升；其二，产业结构中重化工业的路径依赖依然存在；其三，表明早期的治理模式可能已无法完全适应新的发展压力，迫切需要更深层次的绿色变革。

图 1 2014-2022 年安徽省制造业生态环境损失构成

从损失构成的绝对值来看，水稀释所需生态服务能值在绝大多数年份都占据了绝对主导地位，其数值远高于空气稀释能值和固体废物能值损失。这一结果清晰地指出，水污染是安徽省制造业生态环境压力中最突出、最严重的矛盾。制造业，特别是造纸、化工、纺织印染、食品酿造等行业，是工业废水排放的主要来源。高昂的水稀释能值意味着自然生态系统需要付出巨大的代价来消纳和净化制造业排放的污染物，揭示了安徽省制造业发展对水环境造成的持续且巨大的压力。相比之下，空气稀释所需生态服务能值总体呈现波动下降趋势，这表明一系列大气污染防治措施下，安徽省制造业的大气污染排放得到控制，治理成效显著。

3.2 治理策略

3.2.1 构建水污染精准治理体系，破解水环境主导损失难题

鉴于水稀释所需生态服务能值长期占据总损失主导地位，需聚焦制造业重点耗水排污行业（如化工、造纸、纺织印染）实施靶向治理。建立“行业 - 企业 - 排污口”三级水污染溯源机制，对重点企业安装水质在线监测设备，实时监控 COD、氨氮等关键指标排放浓度，对超标企业实施“一企一策”整改；推广行业废水循环利用经验，在化工、造纸行业强制推行“生产废水预处理 + 中水回用”技术改造，减少新鲜水取用与废水排放量；统筹推进流域协同治理，统一制定高耗水行业水污染物排放标准，避免跨区域污染转移，降低流域整体水生态服务消耗。

3.2.2 巩固大气污染治理成效，防范污染反弹风险

针对空气稀释能值虽呈波动下降但仍需警惕反弹的现状，需从“控排放、强技术、优能源”三方面强化治理。在排放管控上，执行钢铁、水泥等行业的标准，对 2020 年后大气污染物排放量回升的企业，暂停其产能扩张审批；在技术升级上，推广钢铁行业“高炉煤气精脱硫”“烧结机脱硝”等先进技术，再生铅行业“富氧底吹熔炼 + 烟气深度净化”技术，降低单位产值废气排放量；在能源结构优化上，推动制造业企业清洁能源替代，从源头减少 SO₂ 、NOₓ 等大气污染物产生。

3.2.3 推动固废资源化利用突破，缓解土地占用压力

结合固体废物能值损失“总量庞大、动态平衡”的特征，需打破资源化利用瓶颈，降低土地占用风险。一是建立工业固废分类分级利用体系，将钢铁炉渣、化工污泥等按成分与危害程度分类，鼓励建材企业利用固废生产再生骨料、水泥缓凝剂；二是优化固废处置设施布局，减少分散填埋对土地的碎片化占用；三是完善固废资源化激励政策，同时将固废处理成效纳入企业环境信用评价，与银行信贷、政府补贴挂钩。

3.2.4 优化产业结构与政策调控，阻断损失反弹路径

在产业结构调整上，严控重化工行业产能规模，对单位产值生态损失较大的企业实施产能压减，同时壮大低污染高附加值产业，依托安徽省新能源汽车、集成电路产业基础，打造“汽车制造 -电子信息 - 高端装备”绿色产业集群；在政策调控上，建立生态环境损失预警机制，将生态环境损失指标纳入安徽省制造业高质量发展考核体系，当区域内制造业生态损失连续两个季度回升时，启动区域限产调控；同时，设立制造业绿色转型专项基金，重点支持企业污染治理技术研发与绿色生产设备更新，缓解企业环保投入压力，避免因经济复苏导致污染反弹。

3.2.5 创新环境经济政策，稳固成果长效性

防止环境治理效果因经济波动而出现反复，需建立一套能够持续发挥作用的激励与约束机制。探索建立基于能值核算的“生态损害补偿”制度：将生态环境损失能值核算结果，作为对企业征收生态损害补偿金或要求其进行生态修复的科学依据，真正实现制造业“环境成本内部化”。同时，深化绿色金融改革，实施损失挂钩的差异化信贷：推动金融机构开发与环境损失强度挂钩的信贷产品。对环境损失强度下降的企业提供低息贷款，对强度上升或长期居高不下的企业实施信贷限制，引导资金流向绿色领域。

结论

研究通过构建基于能值理论的生态环境损失核算体系，对 2014-2022 年安徽省制造业发展的真实环境成本进行了系统性的定量评估。结果表明，安徽省制造业的快速发展伴随着巨大的、不容忽视的生态环境代价，其生态环境损失能值长期维持在高位，制造业绿色转型的基础依然薄弱。水污染是其中最突出、最核心的环境问题，指出了未来安徽省生态环境治理的主战场和优先领域必须聚焦于水环境的保护与治理。研究采用能值方法，系统核算安徽省制造业废水、废弃和固废多维度生态损失，弥补传统货币化核算难以量化生态服务价值的局限，为区域制造业生态损失评估提供新范式。研究结果可直接为安徽省制造业可持续发展与全面绿色转型提供决策参考。

研究还存在一些不足之处，核算边界未涵盖土壤污染、人体健康、生物多样性损失等生态成本，且未区分不同类型企业的损失差异，部分中小企业污染物排放数据缺失，依赖宏观统计数据，可能影响核算精度。未来可细化企业层面核算，构建“企业 - 行业 - 区域”三级损失核算体系，为精准管控提供支撑；同时结合机器学习方法，预测不同产业政策情景下的生态损失趋势，为区域协同治理提供依据。

参考文献

[1] 张玥 , 孙园园 , 乔琦 , 等 . 工业污染源产排污核算方法与数据开发 [J/OL]. 环境工程 ,1-20[2025-10-09].https://link.cnki.net/urlid/11.2097.X.20250924.1032.006.

[2] 张云芝 , 胡云锋 , 韩月琪 , 等 . 全球主要生态退化区和研究热点区的空间分布与演变 [J]. 生态学报 ,2021,41(19):7599-7613.

[3] 蒋水华 , 彭浩 , 余琦 , 等 . 基于生态系统服务价值的尾矿库溃坝短期生态环境损失评估 [J].金属矿山 ,2023,(05):213-220.DOI:10.19614/j.cnki.jsks.202305022.

[4] 林晓宇 , 蔡葵 , 吴文春 , 等 . 基于生态系统服务价值的云南省生态库茨涅茨曲线分析 [J]. 西部林业科学 ,2024,53(05):116-122.DOI:10.16473/j.cnki.xblykx1972.2024.05.016.

[5] 韩念龙 , 李南恒 , 黎兴强 . 基于生态系统服务流的生态补偿核算研究：以海南岛 18 市县为例 [J]. 生态与农村环境学报 ,2025,41(02):205-214.DOI:10.19741/j.issn.1673-4831.2024.0063.

[6] 魏家星, 倪雨淳, 寿田园, 等. 基于水- 陆耦合生态系统服务的生态安全格局构建研究—以长三角生态绿色一体化发展示范区为例 [J]. 生态学报 ,2023,43(13):5305-5319.

[7] 王永真 , 韩艺博 , 韩恺 , 等 . 基于能值理论的视角的数据中心综合能源系统的可持续评价及优化 [J]. 北京理工大学学报 ,2025,45(02):165-174.DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2024.076.

[8] 胡彪 , 杨智超 , 朱炳龙 . 基于能值的再生铅生产工艺可持续性研究 [J]. 安全与环境学报 ,2022,22(01):386-395.DOI:10.13637/j.issn.1009-6094.2020.1719.