水電開發視角下金沙江流域生態效率時空差異及影響因素分析

賀 嘉 倪 穎 秦方鵬 文傳浩

（重慶工商大學長江上游經濟研究中心，重慶 400067）

2012年，國際能源署發布報告宣稱水電可以幫助新興經濟體應對不斷增長的能源需求，同時減少數十億噸的二氧化碳排放，并強調水電開發不可避免帶來生態環境問題[1]。目前水電已經成為全球貢獻最大的可再生資源。近幾年我國相繼修建了較多“世界之最”的大型水電站，有世界裝機容量最大的三峽水電站、世界泄洪功率最大的溪洛渡水電站、世界最高混凝土雙曲拱壩的錦屏一級水電站等[2]，這些大型水電站為中國乃至世界源源不斷輸送電能，緩解了部分地區能源緊缺的局面，但同時也帶來一系列生態環境問題[3]。金沙江流域作為長江流域上游河段重要的生態屏障區，擔負著長江上游水源涵養、防風固沙和生物多樣性保護等重要功能，其生態環境的質量直接關系到長江中下游乃至全國廣大區域[4]。除了水電資源無序開發之外，金沙江流域還存在礦產資源過度開采，地質災害頻繁發生等生態環境問題，將污水礦渣排入金沙江引起水質污染問題，部分區域農村人畜飲水困難問題等。2018年，習近平總書記在全國生態環境保護大會上對新時代下我國如何協調生態環境保護與經濟社會發展提出新要求。因此，如何盡可能降低人類生產經營活動對生態環境的影響，并取得較大的經濟效益，成為破解金沙江流域可持續發展的重要切入點。

生態效率作為衡量可持續發展水平的一種有效評價和管理手段，能綜合反映出人類經濟社會發展、能源利用與生態環境之間的關系。它最早由CHALTEGGER和STURM在1990年提出[5]，隨后國內外相關機構和學者對其概念進行擴充和完善[6-8]，其中世界可持續發展工商業委員會的定義被廣泛認識與接受，其核心思想是以最少的資源投入和環境代價獲得最大的經濟價值[9]。現有相關研究由于研究對象[10，11]、研究尺度[12，13]和研究目的[14，15]不同，采用的研究方法也不同，主要包括以下四類：一是單一比值法[16，17]，該方法計算公式簡單，考慮的影響因素較為單一，不能夠顯示不同環境條件下的生態效率差異。二是生態足跡法[18]、能值法[19]等方法。但是該方法要求投入和產出指標量綱統一，并且評價結果只反映綜合效率，不能得出要素的投入產出冗余度。三是指標體系法[20]，該方法較為全面考慮影響因素，但是過度依賴指標權重，主觀影響較大。四是模型法，就是結合投出產出要素對決策單元進行綜合評價，主要有數據包絡分析法[21-26]、隨機前沿分析法[27]等方法。其中，DEA 模型由于具有不需要對指標進行量綱化處理、避免對指標進行主觀賦權、彌補大多數模型忽略非期望產出指標的缺陷，能夠較為全面有效地評價決策單元等優點，近年來被廣泛應用于不同行業[18，28，29]、不同區域[30-32]進行生態效率評價。

金沙江流域作為長江上游重要的生態安全屏障，在長江經濟帶中具有重要的地位和作用，是世界級的、全國最大的清潔能源基地，也是國家重要的飲用水源地。因此，金沙江流域現有的生態環境問題不容小覷，如何協調好水電開發、資源開采引致的經濟利益與環境影響之間的矛盾關系，使得金沙江流域可持續發展成為當下我國乃至世界亟待解決的難題之一。因此，本文以金沙江流域作為研究對象，運用DEA 模型的一種改進模型即超效率SBM模型測度2006年至2015年金沙江流域14 個市（州）的生態效率，用MALMQUIST指數模型對生態效率進行動態分析，最后利用TOBIT 模型分析生態效率的影響因素，旨在為提高流域生態效率及可持續發展提供參考。

1 研究區域概況與研究方法

1.1 研究區域概況

本文選取金沙江流域的14 個市（州）作為研究區域，具體包括青海的玉樹藏族自治州、西藏的昌都地區、四川的宜賓市、攀枝花、甘孜藏族自治州、涼山彝族自治州，云南省的昆明、曲靖、楚雄、大理、麗江、迪慶、昭通的七個州市地區，貴州的畢節（由于果洛藏族自治州的數據缺失，故果洛不在本次研究范圍之內）。金沙江流域處于整個長江流域的上游河段，起自青海省玉樹巴塘河口，止于四川省宜賓岷江口，是一個經濟欠發達、生態環境脆弱的復合生態系統，流經青藏高原、川西高原、橫斷山區、云貴高原、川西南山地五大特殊地貌單元，沿岸涉及迪慶、曲靖、涼山、畢節等15 個市（州），流域面積約34 萬km2，全長約2 316km，約占長江上游干流河長的2/3，約占長江上游流域面積的36%[34]；經濟發展相對落后，截至2016年，金沙江流域人口約4 704.39 萬人，人均生產總值約32 598.23元，僅為國民人均生產總值60%；水電資源1億多kW，約占長江水力資源的40%以上，是實現“西電東送”的重要水電資源，目前已形成“中國水電在西南，西南水電在金沙”的重要格局。據不完全統計，金沙江流域共分布有地質災害3 739處，其中滑坡2 032處，崩塌322處，泥石流932處，不穩定斜坡453 處[35]；廢水排放總量從2000年的81 870.51 萬t 上升至2016年的174 212.20 萬t。由此可見，金沙江流域生態賬戶已面臨嚴重“赤字”的風險。生態興則文明興，生態衰則文明衰，開展金沙江流域的生態效率研究，對于長江流域的綠色發展，乃至我國的生態文明建設，都具有重要的現實意義。

表1 金沙江流域生態效率測算指標體系

1.2 研究方法

（1）采用超效率SBM模型測度金沙江流域的生態效率。DEA模型是由CHAMES等于1978年提出來的，被廣泛用于評價“多投入多產出”模式下的決策單元之間相對有效性，學者們在傳統DEA 模型的基礎上進行很多拓展和改善，目前最常用的超效率SBM 模型，因為它彌補了傳統DEA 模型無法對多個有效決策單元進行評價，并不能夠將非期望產出要素作為產出指標進行測度，所以本文采用的超效率SBM 模型測度金沙江流域的生態效率。（2）采用FARE 等在1997年[16]提出的MALMQUIST 指數模型用來分析效率變化程度。（3）采用截斷數據回歸方法——TOBIT 模型進行評價。通過超效率SBM 模型得到金沙江流域的生態效率，為了更進一步了解除了產出、投入要素之外的因素是否對生態效率產生影響，因此有必要對金沙江流域生態效率的影響因素進行分析，所以本文采用截斷數據回歸方法——TO?BIT模型進行評價。

1.3 指標選取與數據來源

1.3.1 指標選取

生態效率本質就是用較少的資源投入和最小的環境影響換取較大的經濟產出價值。本文借鑒任宇飛等[24]、付麗娜等[30]選取的指標，結合金沙江流域的實際情況，由于統計年鑒及相關官方文件只統計了工業污染數據，沒有生活污染、農業污染等數據，因此本文只考慮工業污染。具體指標見表1。

生態效率是衡量經濟發展與資源環境之間協調共生關系的重要指標，除了受到上述投入、產出指標影響之外，隨著人類生活方式、生產方式的改變，還有諸多因素影響著經濟社會與資源環境之間的共生關系，為了甄別相關因素對生態效率的作用方向和程度，有必要對生態效率的影響因素進行分析。借鑒已有的研究成果，切實考慮金沙江流域的經濟社會發展現狀，最終選擇9 個主要影響因素[25，30-33，37]，具體見表2。

各因素的影響機理如下：收入水平用人均GDP表示，是一切經濟活動最重要的內在驅動力，影響了一個地區經濟發展狀況；環境水平用森林覆蓋率表示，直接反映該地區的生態環境水平；城市規模用城市化率表示，是一個地區經濟活動的主要人力投入來源；產業升級用第三產業增加值與第二產業的增加值的比值表示，能夠直接反映該地區的產業結構以及產業結構的高級化水平，同時也設置替換變量產業結構，用工業增加值占地區GDP 的比重表示；政府管制用一般地方財政支出與地區生產總值的比重表示，財政支出的多少就反映了政府對該地區調控能力的大小；民族自治作為分類變量，主要是評價該民族自治地區的特殊文化是否對該地區的經濟發展和環境保護產生影響，是民族自治地區用“1”表示，不是就用“0”表示；投資規模用固定資產投資總額表示，能反映該地方資本投入情況和經濟活動的發展程度；環境規制用工業廢水和工業固廢物量與地區GDP 的比重表示（由于量綱不一樣，沒有加入廢棄排放量指標），是影響生態效率的重要因素。

表2 金沙江流域生態效率影響因素指標體系

1.3.2 數據說明

本文選取14 個市（州）作為金沙江流域的研究樣本，考慮到數據的可獲得性，選取2006年至2015年來自于《中國城市統計年鑒》《中國環境統計年鑒》、各城市統計年鑒以及各城市的國民經濟與社會發展公報、環境統計公報等官方公開資料。部分地區、年份缺失數據采用插值法進行補齊。

圖1 2006年至2015年上中下游生態效率均值圖

2 結果分析

2.1 金沙江流域生態效率測度及總體特征

從流域整體水平來看（見圖1），全流域的生態效率水平均值在2004年至2015 期間均值都大于1，說明流域整體生態效率水平處于良好狀態。從2004年至2014年整體處于穩定狀態，但是在2015年流域整體的生態效率急劇下降，同時金沙江下游地區整體生態效率水平也呈下降趨勢，并且下游地區的下降幅度更大，中游地區略有下降，上游地區處于平穩狀態。主要是因為下游地區的畢節、曲靖、昭通的生態效率水平下降所引致，畢節主要發展煤炭等高污染、高耗能的資源型產業，曲靖是云南重要的工業基地和工業原材料基地，昭通是一個資源枯竭、經濟欠發達的山區，三個地區現有的發展模式導致了較低的經濟效益和環境效益，仍是供給側改革的難點。

上游地區（迪慶、昌都、玉樹、甘孜）每年的生態效率均值都大于1（見表3），長期處于平穩狀態，整體生態效率處于最高水平，2007年生態效率均值達到最高值1.503 6。從各個城市來看，每個城市的生態效率值都大于1，其中玉樹一直處于較高的生態效率水平，甘孜最低，生態效率年均值分別為2.067 8 和1.142 1，其中玉樹生態效率水平較高，富含生物資源、林業資源和水資源，以清潔型產業為主導，生態效率較高。中游地區（涼山、攀枝花、楚雄、大理、麗江）在全流域中整體生態效率水平較低，逐年變化差異不大，其中攀枝花的生態效率水平相對較高，大理最低，生態效率年均值分別為1.277 3 和0.811 3，其中大理的生態效率最低，雖然大理近年來在利用風能、水能資源打造滇西最大的清潔能源基地，但煙草、冶礦、機械加工產業發展迅猛，帶來很多環境問題，亟需優化產業結構。下游地區（宜賓、昆明、曲靖、昭通、畢節）整體生態效率水平略高于全流域平均水平。在2014年至2015年期間，生態效率水平下降幅度較大，從1.425 0直接下降到1.124 0。昆明的生態效率均處于最前沿，畢節處于低效率水平，生態效率年均值分別為2.188 1和0.674 7。昆明近年來重點發展新興產業，加快產業結構轉型升級，旅游資源豐富，第三產業得到較好發展，所以生態效率一直處于較高水平。（見圖2）

表3 2006-2015年金沙江流域各市（州）生態效率值

圖2 金沙江流域生態效率時空格局

2.2 金沙江流域生態效率MALMQUIST指數分析

本文運用了2006年至2015年14個市（州）的面板數據，采用MALMQUIST指數模型計算得出全要素生產率、規模效率、技術進步、純技術效率以及綜合效率，具體見表4。

2006年至2015年，金沙江流域的全要素生產率均值為0.998，年均增長率為-0.2%，其中曲靖、昭通、楚雄、大理、畢節的全要素生產率均小于1，其余地區的全要素生產率均大于1。從年均增長率的分解來看，綜合技術效率、規模技術效率和純技術效率指數沒發生變動，技術進步效率值是0.998，增長率為-0.2%。由此可知，金沙江流域生態效率增長動力大部分來源于技術進步，但是技術進步也是主要的制約因素，技術進步效率呈下降趨勢，致使全要素生產效率呈下降趨勢。從圖3可以看出，金沙江流域全要素生產率的變化在空間上不具有明顯的上、中、下游梯度特征。

從各城市來看，其中昆明全要素生產率年均增長最快，增長率為5.7%，技術進步效率指數的增長率也為5.7%，其生態效率均值為2.188 1，是全流域生態效率均值的最高水平。但是在這十年期間，昆明的生態效率波動幅度較大，在2008年出現最低值2.038 4，2015年達到最高值2.435 2。畢節的全要素生產率增長最慢，年均增長率為-11.3%，其中技術進步指數下降-11.3%，綜合技術效率、純技效率、規模效率均沒有發生變動，說明畢節地區的技術水平落后，這與畢節地區生態效率處于低水平狀態相一致。從生態效率增長動力來看，技術進步效率指數對全要素生產率的影響最大。技術進步的年均增長率較快地區包括昆明、昌都、玉樹、迪慶、攀枝花、麗江、涼山、宜賓、甘孜，昆明一直是處于較高生態效率水平，這與該地區的技術進步密不可分；增長較慢的地區包括楚雄、大理、曲靖、昭通、畢節。

表4 2006-2015年金沙江流域14個市（州）Malmquist指數及其分解

圖3 金沙江流域全要素生產率空間圖

3 生態效率影響因素分析

從表5可以看出，模型4是最終方程。其中收入水平、產業升級、政府管制、投資規模對生態效率產生顯著的正向影響，而環境水平、城市規模則產生顯著的負向影響。當收入水平每提升1%，生態效率水平相應提升23.67%，相較其他因素收入水平產生了最大的影響，收入水平（人均GDP）代表沿江省市居民的生活水平和生產活動創造的價值，所以對生態效率產生正向影響。產業升級因素每提升1%，帶動生態效率提升21.29%，相比較產業結構因素，金沙江流域的第二產業地區GDP的占比對生態效率幾乎沒有產生影響，然而第二產業于第三產業的占比對金沙江流域生態效率產生顯著的影響。政府管制因素每提升1%，帶動生態效率提升0.17%，表明金沙江流域沿江省市的財政支出對生態效率影響較小，也在一定程度上說明沿江省市對生態環境治理資金的調控能力較小，由于近年來國家高度重視生態環境保護和治理，所以沿江省市的生態環境保護意識加強。投資規模因素每提升1%，相應帶動生態效率提升0.43%，相較收入水平因素影響較小，但是要高于政府管制因素，金沙江沿江省市目前應該注重各地區的經濟活動，引進高新技術產業、環保產業等，增加各地區的投資規模，帶動就業。環境水平和城市規模每提升1%，就會使生態效率水平分別降低0.58%、0.89%。說明城市的森林覆蓋率與城市化率都對生態效率產生顯著的負向影響。當森林覆蓋率提升，會導致金沙江流域沿江省市的農村居民土地相應減少，也就會影響農村居民的收入和生活水平，城市化率進程加快。但是由于金沙江流域沿江省市的經濟水平較低，并且是少數民族的聚居地，進城人口不能夠完全適應城市的生活節奏，文化水平和生活習慣阻礙了農村居民適應城市生活，也就影響了該地區的經濟發展，并且也在一定程度上對平衡城鄉二元結構起著負向的推力。

表5 生態效率影響因素實證回歸結果

4 結論與啟示

基于2006年至2015年間金沙江流域14個市（州）的數據，運用超效率SBM 模型測度金沙江流域各市（州）的生態效率進行靜態分析，運用MALMQUIST指數及其分解指數進一步分析金沙江流域生態效率的動態變化根源，最后建立TOBIT 面板模型，分析金沙江流域生態效率的驅動因素。研究結果表明：

（1）金沙江流域生態效率水平近十年來處于良好水平，但在2014-2015年出現急劇下降的趨勢，其中主要是由于下游地區畢業、曲靖、昭通生態效率水平急劇下降引致，上游地區較下游、中游地區及全流域的生態效率都長期處于前沿，中游地區生態效率一直處于全流域最低水平，大理的生態效率較低。因此，下游地區畢業、曲靖、昭通要優化產業結構，因地制宜發展“新七領域”的七大環保產業，提升地區環境水平，從技術創新角度實現更大的經濟效益。同時，昆明也要發揮輻射引領作用，帶動周邊市（州）的發展。大理應該優化六大支柱產業的發展結構，側重發揮能源、生物制藥等新興產業作用，要提升污染、耗能型產業的排污處理技術，從而提升生態效率。

（2）金沙江流域全要素生產率的年均增長率為-0.2%，增長動力主要來源于技術進步，同時技術進步也是全要素增長率的主要限制因素，其他的效率指數均為發生變化。其中曲靖、昭通、楚雄、大理、畢節的全要素生產率均小于1，同時也印證了這些地區的生態效率水平處于全流域較低水平的現象。因此，這些地區要提升技術創新能力，不能夠持續以往粗放低效的發展方式，要加大投入研發經費，構建“政產學研用”平臺，將科研成果轉化成生產力，提升經濟效益，最大限度降低生產活動對生態環境帶來的負面影響。

（3）收入水平、產業升級、政府管制、投資規模對生態效率產生顯著的正向影響，而環境水平、城市規模則產生顯著的負向影響，民族自治、環境規制因素對金沙江流域生態效率幾乎沒有產生影響。因此，金沙江流域沿江省市要加大政府的引導作用，增強政府對環保資金的調控力度；引進戰略性新興產業，提升對各地區產業結構布局的調控能力，合理配置地區資源；對于城鎮化建設一定要配套好相關的政策措施，切實了解農村居民“進城難”的緣由，更好改善城鄉二元結構。要多角度地審視金沙江流域生態效率的影響因素，針對性地提出改善措施，切實提升金沙江流域沿江省市的生態效率。