黃河流域省區(qū)生態(tài)效率評(píng)價(jià)研究

李 艷，程 剛

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展已上升為重大國(guó)家戰(zhàn)略。[1]習(xí)近平總書記在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)上明確指出，黃河流域是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展地帶，是打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的重要區(qū)域，在推動(dòng)我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)方面具有至關(guān)重要的地位。[2]黨的十八大以來，黃河流域生態(tài)環(huán)境持續(xù)明顯向好，水沙治理取得明顯成效，發(fā)展水平持續(xù)提高。[3]然而，黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展過程中仍存在生態(tài)資源負(fù)載較高，水資源保障較差，生態(tài)環(huán)境較脆弱，以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展質(zhì)量不高等問題。[4]在此背景下，科學(xué)評(píng)價(jià)黃河流域各省區(qū)生態(tài)效率，不僅有利于準(zhǔn)確探究黃河流域生態(tài)發(fā)展的問題，而且也可以為實(shí)施黃河流域高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作提供科學(xué)依據(jù)。

縱觀已有研究，目前關(guān)于生態(tài)效率的研究主要集中于生態(tài)效率內(nèi)涵、定量方法以及實(shí)踐應(yīng)用三個(gè)方面。從生態(tài)效率的內(nèi)涵看，生態(tài)效率最初由沙爾特格(Schaltegger)等[5]提出，之后世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)[6]、經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織[7]也先后對(duì)生態(tài)效率的內(nèi)涵進(jìn)行界定。國(guó)內(nèi)學(xué)者也從不同視角對(duì)生態(tài)效率的內(nèi)涵進(jìn)行了界定。如李麗平等認(rèn)為生態(tài)效率是滿足人們需要的生態(tài)資源投入產(chǎn)出的比值[8]，諸大建和朱遠(yuǎn)將生態(tài)效率定義為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的價(jià)值量與資源環(huán)境消耗的實(shí)物量的比值[9]。從定量研究方法看，生態(tài)效率研究方法有單一比值法、指標(biāo)評(píng)價(jià)法以及模型法，如穆勒(Muller)等通過測(cè)算資源環(huán)境投入與經(jīng)濟(jì)價(jià)值產(chǎn)出的比值,評(píng)價(jià)生態(tài)效率的高低[10]；蓋美和聶晨運(yùn)用三階段DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)模型選取社會(huì)經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境三個(gè)角度投入指標(biāo)以及地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量作為產(chǎn)出指標(biāo)測(cè)算了環(huán)渤海地區(qū)生態(tài)效率[11]；解亞麗等通過超效率DEA模型研究了三峽庫區(qū)各區(qū)縣的生態(tài)效率[12]。從實(shí)踐應(yīng)用看，生態(tài)效率主要在企業(yè)、行業(yè)、城市以及區(qū)域得到了廣泛應(yīng)用。如高文采用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)各省份的工業(yè)企業(yè)的生態(tài)效率進(jìn)行了測(cè)算[13],李在軍等研究了中國(guó)地級(jí)市工業(yè)生態(tài)效率的空間分布狀況[14]，楊勇和鄧祥征研究了中國(guó)城市的生態(tài)效率發(fā)展?fàn)顩r[15]，易杏花和劉錦鈿研究了我國(guó)西部地區(qū)生態(tài)效率及其變化趨勢(shì)[16]。綜合來看，學(xué)者們主要運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法聚焦于省域方面的生態(tài)效率研究。本研究主要針對(duì)黃河流域各省區(qū)生態(tài)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤分析評(píng)價(jià)研究，從而為推進(jìn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展提供重要決策參考。基于此，本文運(yùn)用DEA-Malmquist(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析-曼奎斯特)指數(shù)評(píng)價(jià)模型對(duì)黃河流域各省區(qū)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)視角分析其生態(tài)效率變化趨勢(shì)，并針對(duì)實(shí)證測(cè)度效果，有針對(duì)性提出相關(guān)政策建議。

二、研究方法與指標(biāo)體系

(一)研究方法

1.DEA模型

DEA是一種針對(duì)多投入多產(chǎn)出決策單元進(jìn)行效率測(cè)算的方法。[17]該方法通過線性規(guī)劃計(jì)算生產(chǎn)前沿，不用構(gòu)建具體的生產(chǎn)模型，且不需要相關(guān)價(jià)格指數(shù)，使用簡(jiǎn)單方便，其具體包括CCR(又稱CRS，規(guī)模報(bào)酬不變模型)模型和BCC模型，這兩個(gè)模型之間主要的不同是其假設(shè)條件的不同，CCR模型的假設(shè)條件是規(guī)模報(bào)酬不變，BCC模型的假設(shè)條件是規(guī)模報(bào)酬變化。CCR模型基本原理為：假設(shè)有m個(gè)決策單元，a個(gè)投入指標(biāo)，b個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，則可構(gòu)建模型如下：

(1)

式中，X是a行m列的矩陣，表示所有決策單元的投入指標(biāo)；Y是一個(gè)b行m列的矩陣，表示所有決策單元的產(chǎn)出指標(biāo)；Xk表示第k個(gè)決策單元的投入指標(biāo)；Yk表示第k個(gè)決策單元的產(chǎn)出指標(biāo)；S-和S+表示松弛變量，λ和θ表示決策變量。

(2)

2.Malmquist模型

(3)

當(dāng)M指數(shù)小于1時(shí)，代表著研究期內(nèi)總效率存在下降的趨勢(shì)；當(dāng)M指數(shù)大于1時(shí)，代表著研究期內(nèi)總效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；當(dāng)指數(shù)等于1時(shí)，代表著研究期內(nèi)總效率無變化。當(dāng)技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步變化的值小于1時(shí)，意味著其是導(dǎo)致TFP減少的原因，反之，則是TFP增加的原因。

(二)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)WBCSD(世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì))對(duì)生態(tài)效率的權(quán)威定義來構(gòu)建指標(biāo)體系，即生態(tài)效率是產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)值與生態(tài)環(huán)境負(fù)荷的比值。[18]其中，“產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)值”可以用地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)衡量，“生態(tài)環(huán)境負(fù)荷”包括環(huán)境污染和資源消耗兩大類，其中環(huán)境污染用廢水排放、廢氣排放、固體廢物產(chǎn)生來衡量，資源消耗用能源消耗、水資源消耗、土地資源消耗來衡量，具體指標(biāo)見表1。

表1 生態(tài)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

本文選取2009—2017年黃河流域9個(gè)省區(qū)的年度面板數(shù)據(jù)，具體包括山西、內(nèi)蒙古、山東、河南、四川、陜西、甘肅、青海、寧夏。

三、基于靜態(tài)視角的黃河流域生態(tài)效率分析

根據(jù)上述DEA模型原理及指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用DEA P2.1軟件測(cè)算了2009—2017年黃河流域各省區(qū)生態(tài)效率。

(一)綜合效率分析

從表2可以看出，就總體而言，2009—2017年生態(tài)效率出現(xiàn)波動(dòng)式變化，其中2009—2012年呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，2013年下降至0.863，2014—2017年呈現(xiàn)上升下降交替現(xiàn)象，但總體上仍保持上升趨勢(shì)；具體來看，內(nèi)蒙古、山東、陜西3個(gè)省區(qū)的綜合效率值過去9年內(nèi)均保持為1，這意味著這些省區(qū)的生態(tài)投入產(chǎn)出達(dá)到DEA有效，生態(tài)效率較高；河南、四川的綜合效率保持在0.9左右，生態(tài)效率處于較高水平；甘肅、青海、寧夏各時(shí)期綜合效率值均低于黃河流域平均水平?？梢姡S河流域生態(tài)綜合效率區(qū)域發(fā)展具有很大差異性。

表2 2009—2017年黃河流域生態(tài)綜合效率

(二) 純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率反映的是在無規(guī)模報(bào)酬的條件下其投入利用狀況。2009—2017年黃河流域生態(tài)純技術(shù)效率見表3。

表3 2009—2017年黃河流域生態(tài)純技術(shù)效率

就總體而言，2009—2017年黃河流域生態(tài)純技術(shù)效率在0.98左右波動(dòng)；具體而言，內(nèi)蒙古、山東、陜西、青海的純技術(shù)效率在過去9年一直保持為1，意味著這些省區(qū)充分利用了其生態(tài)投入資源；其余5個(gè)省區(qū)生態(tài)純技術(shù)效率均值均在0.9以上，意味著這5個(gè)省區(qū)對(duì)生態(tài)的資源投入利用水平較高。通過分析可知，黃河流域各省區(qū)保持較高的技術(shù)有效性。

(三)規(guī)模效率分析

規(guī)模效率反映的是在規(guī)模報(bào)酬因素條件下其投入資源利用狀況。2009—2017年黃河流域生態(tài)規(guī)模效率見表4。

表4 2009—2017年黃河流域生態(tài)規(guī)模效率

就總體而言，2009—2017年，黃河流域生態(tài)規(guī)模效率平均值為0.897，總體呈上升趨勢(shì)，其中，2015年達(dá)到最高值0.926；具體而言，樣本考察期內(nèi)，內(nèi)蒙古、山東、陜西3省區(qū)的生態(tài)規(guī)模效率值始終為1，意味著這些省區(qū)生態(tài)投入資源得到充分利用，生態(tài)資源配置能力很高；山西、河南、四川的生態(tài)規(guī)模效率多大于0.9，表明這些省生態(tài)接近于規(guī)模效率有效，其余省區(qū)的生態(tài)規(guī)模效率均處于0.9以下，這表明這些省區(qū)的生態(tài)處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)無效狀態(tài)。

四、基于動(dòng)態(tài)視角的黃河流域生態(tài)效率分析

上述從綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三個(gè)角度對(duì)黃河流域生態(tài)效率進(jìn)行了靜態(tài)分析，并未揭示其動(dòng)態(tài)變化過程?；诖?，本文運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型從技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步角度來探索其結(jié)構(gòu)性變化狀況，進(jìn)而研究黃河流域生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)演變過程。從表5中可以看出，總體而言，黃河流域Malmquist指數(shù)增長(zhǎng)了9.61%，其中，主要是技術(shù)進(jìn)步所引起的。具體而言，樣本考察期內(nèi)，黃河流域各省區(qū)Malmquist指數(shù)均有所增長(zhǎng)，主要源于技術(shù)進(jìn)步。

根據(jù)各年份黃河流域Malmquist指數(shù)變動(dòng)及分解，可以看出，總體而言，樣本考察期內(nèi)，黃河流域生態(tài)技術(shù)效率的均值為1.013，技術(shù)進(jìn)步的均值為1.084，Malmquist指數(shù)均值為1.096，這意味著黃河流域生態(tài)在樣本考察期內(nèi)Malmquist指數(shù)呈上升態(tài)勢(shì)，主要是受技術(shù)進(jìn)步的影響。具體來看，Malmquist指數(shù)在2009—2010年、2011—2012年出現(xiàn)下降，主要因?yàn)榧夹g(shù)效率的下降；2010—2011年、2016—2017年呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，主要是歸因于技術(shù)進(jìn)步的降低。2015—2016年Malmquist指數(shù)上升，主要是受技術(shù)進(jìn)步的影響。從表5中可以看出，Malmquist指數(shù)曲線變化與技術(shù)進(jìn)步曲線變化基本一致，這意味著樣本期內(nèi)，Malmquist指數(shù)的變動(dòng)主要源于技術(shù)進(jìn)步，即黃河流域生態(tài)能夠持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展主要源于創(chuàng)新技術(shù)支持。

表5 黃河流域地區(qū)及年份Malmquist指數(shù)的變化與分解

五、結(jié)論及政策建議

本文在測(cè)算黃河流域生態(tài)效率的基礎(chǔ)上，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩重視角，探究黃河流域生態(tài)效率狀況，研究結(jié)果體現(xiàn)在兩方面。其一，從靜態(tài)分析來看，研究期內(nèi)，黃河流域綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均呈現(xiàn)波動(dòng)式上升趨勢(shì)，但區(qū)域之間存在較大的非均衡性。其中，內(nèi)蒙古、山東和陜西3個(gè)省區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均為1，而其余省區(qū)效率均小于1。其二，從動(dòng)態(tài)分析來看，樣本考察期內(nèi)，黃河流域Malmquist指數(shù)上升了9.61%，技術(shù)進(jìn)步上升了8.28%，技術(shù)效率上升了1.3%，其中技術(shù)進(jìn)步是Malmquist指數(shù)變動(dòng)的主要原因。

上述研究結(jié)論對(duì)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要的政策含義。首先，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)調(diào)，整合生態(tài)資源。建立適合黃河流域區(qū)域生態(tài)保護(hù)的協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制，打破省區(qū)之間的行政壁壘，破除地方壟斷，消除阻礙生態(tài)要素合理流動(dòng)的政策措施，同時(shí)發(fā)揮龍頭省區(qū)的帶動(dòng)作用，尤其是山東、內(nèi)蒙古和陜西要成為黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的領(lǐng)頭者。其次，加快生態(tài)技術(shù)的開發(fā)及應(yīng)用，提高技術(shù)效率。上述結(jié)果表明技術(shù)進(jìn)步是黃河流域生態(tài)效率的主要驅(qū)動(dòng)因素，因此，黃河流域生態(tài)發(fā)展應(yīng)注重生態(tài)技術(shù)的開發(fā)以及應(yīng)用。同時(shí)，要推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率持續(xù)增長(zhǎng)，保持技術(shù)投入，不僅包括硬件技術(shù)的投入，更應(yīng)該注重軟件技術(shù)的投入，即硬件和軟件兩手抓。再次，加強(qiáng)政府宏觀調(diào)控，加大區(qū)域生態(tài)支持力度。政府部門應(yīng)充分發(fā)揮宏觀調(diào)控作用，加大財(cái)政支持力度，持續(xù)完善區(qū)域生態(tài)安全保護(hù)法規(guī)，進(jìn)而推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展。