中國省域生態效率時空格局變化及優化策略研究

涂 濤, 朱慶瑩, 梅 昀, 陳銀蓉

(華中農業大學 公共管理學院, 武漢 430070)

近年來資源環境和經濟發展之間的矛盾日益凸顯，區域可持續發展面臨巨大挑戰，且生態文明建設已上升為國家戰略。為此，探討區域可持續發展模式和生態文明建設路徑成為了當前學者們研究的熱點[1-2]。生態效率概念由德國學者Schaltegger首次提出。在此基礎上，世界可持續發展工商業委員會(WBCSD)進一步將生態效率定義為：生態效率是指提供能滿足人類需要和提高生活質量的有價格競爭優勢的產品和服務，同時使整個生命周期的生態影響和資源強度逐漸降低到和地球的估計承載力相一致的水平，達到環境與社會協調發展的目標[3]。從概念上看，生態效率代表著經濟增長與環境壓力的關系，代表著經濟效率與環境效益的統一。經過經合組織(OECD)對生態效率應用的拓展延伸，生態效率的概念從企業[4]、行業[3,5]延伸到區域層次[6]。區域生態效率作為表征循環經濟及區域可持續發展能力的研究視角已被學界廣泛認可[1,7]，并已成為各領域學者們關注的焦點。

目前，學者們已在區域生態效率評價、影響因素、動態演變、區域差異等方面展開了系列研究。付麗娜等[1]基于超效率DEA模型對長株潭地區城市的生態效率進行了評價；蔡潔等[8]在測算了山東省各地市生態效率的基礎上，結合STIRPAT模型分析發現產業結構、資金投入和能源效率是影響區域生態效率的重要因素；成金華等[9]運用空間自相關分析揭示了省域尺度下區域生態效率的空間演變規律；屈小娥[10]通過實證分析發現了區域生態效率存在明顯差異，由東部、中部到西部梯度遞減，主要是東部地區產業體系先進，技術和管理成熟，中西部地區則較為落后。已有研究雖然對區域生態效率的相關理論與實踐進行了詳細探討，但依然存在以下不足之處：第一，缺乏從投入產出視角對要素的配置效率，即投入產出松弛率進行分析；第二，區域生態效率存在著空間溢出效應，對區域生態效率空間關聯格局及其動態演變特征關注仍然不多。然而，明晰區域生態效率的投入產出要素冗余率及空間格局演化特征，進而提出區域生態效率的具體優化策略，對于促進中國生態文明建設、合理轉變經濟增長模式以及實現區域可持續發展具有重要意義。基于以上分析，本文采用Malmquist-超效率SBM模型測度2005—2016年中國省域生態效率和Malmquist指數其及構成，并結合要素投入產出松弛率分析探討效率低效成因，再運用空間自相關方法揭示區域生態效率空間關聯格局的時空動態特征，最后提出相應的區域生態效率改進策略。

1 研究方法及數據來源

1.1 Malmquist-超效率SBM模型

本文主要采用Malmquist-超效率SBM模型，即包含非期望產出的超效率SBM和Malmquist指數模型相結合的運算模型。

(1) 超效率的SBM模型。數據包絡分析法(DEA)已被廣泛運用于區域生態效率的測度，原因在于它能夠很好地克服比值法和指標體系計算法所帶來各種缺陷，而超效率SBM模型具有超效率DEA和SBM模型共同的優勢[11-12]。超效率SBM模型將期望產出和非期望產出同時當作產出指標，考慮n個決策單元(DMU)，每個決策單元包括m個投入指標、q1個期望產出指標和q2個非期望產出指標。參考相關研究[13-14]，本文從資本、勞動、土地、能源和水資源方面選取的投入要素有固定資本存量、地區就業人數、建成區面積、能源消耗量和水資源供給量；選取的期望產出指標為地區GDP，非期望產出為工業廢水排放量、工業廢氣排放量、工業固體廢棄物排放量、SO2排放量和煙(粉)塵排放量，具體指標說明見表1。本文測度區域生態效率的超效率SBM模型考慮了松弛變量的影響，具體公式為：

(1)

λ,s-,s+≥0;i=1,2,…,m；r=1,2,…,q1

t=1,2,…,q2；j=1,2,…,n(j≠k)

表1 區域生態效率測算指標體系

(2) Malmquist指數。Malmquist指數最早由Malmquist在1953年提出，是一種動態評價效率的方法，隨后由Fare，Grosskop等學者應用于生產的分析上。它將變化原因分解為技術效率變化(EC)與技術進步變化(TC)，其中技術進步變化是指生產前沿面的移動；技術效率變化是生產技術的利用效率，是生產前沿面和實際產出量之間的距離變化[15]。用x表示投入，y表示產出，Z(x,y)為二者相應的函數映射，Malmquist指數公式如下：

=EC×TC

(2)

1.2 空間自相關分析

空間自相關分析是一系列空間數據分析方法和技術的集合[16]，已經廣泛運用于生態系統服務[17]、耕地多功能等[18]空間相關性的研究。本文在區域生態效率評價的基礎上，采用此方法探索區域生態效率空間關聯程度與空間集聚特征并分析其隨時間的變化規律。采用Global Moran′sI指數探索區域生態效率的整體狀況。采用Local Moran′sI指數探索局部區域生態效率的聚集特征，其中，“HH”類型區為區域生態效率高值空間關聯區，表示區域生態效率較高的省域被生態效率水平較高的鄰近省域包圍；“LL”類型區為區域生態效率低值空間關聯區，表示區域生態效率較低省域被生態效率較低的鄰近省域包圍；“HL”類型區為區域生態效率高—低值空間關聯區，表示區域生態效率較高的省域被生態效率較低的鄰近省域包圍；“LH”類型區為區域生態效率低—高值空間關聯區，表示區域生態效率較低的省域被生態效率較高的鄰近省域包圍；另外，HH和LL為正的空間自相關，LH和HL為負的空間自相關，Global Moran′sI指數和Local Moran′sI指數計算公式如下：

(3)

(4)

(5)

式中:Z(I)，E(I)分別為Moran′sI的Z法檢驗值和數學期望,如果Z(I)大于正態分布函數在0.05水平下的的臨界值1.96,說明地區之間存在顯著的空間相關性。

1.3 數據來源

地區GDP和地區就業人員數量來源于《中國統計年鑒》，能源消費量來源于《中國能源統計年鑒》，供水量來源于《中國統計年鑒》和《中國水資源公報》，建成區面積來源于《中國國土資源統計年鑒》，非期望產出指標工業廢水、工業廢氣、工業固體廢棄物、SO2排放量和煙塵排放量來源于《中國環境統計年鑒》，還有部分數據來源各省統計年鑒。其中固定資本存量參照單豪杰[19]的計算方法并將展期更新到2016年，所有GDP數據都以各自省份GDP指數以2005年為基期進行平減，消除價格因素的影響，個別缺失數據采用移動平均和趨勢外推的方法進行數據重建。西藏、港、澳、臺由于數據不完整，本文未進行分析。

2 結果與分析

2.1 區域生態效率評價

評價單元數量符合maxDEA Ultra 7.0軟件對于決策單元數量不少于投入和產出指標數量的乘積，同時不少于投入和產出指標數量的3倍的操作要求。各省市2005—2016年的區域生態效率測算結果見表2。

由表2可知，區域層面上，東部、中部和西部區域生態效率的平均值分別在0.625～0.924，0.385～0.710，0.262～0.543，整體表現為東部>中部>西部，這與現有文獻關于“東部最高，中部次之，西部最差”的研究結論相符[10,20]。這說明相比較于中部和西部，東部所走的“低消耗、低污染、高效益、高產出”的綠色集約型的經濟增長方式對區域生態效率具有顯著的促進作用。全國層面區域生態效率整體呈現先增后減趨勢，在2005—2008年年均增長幅度為2.4%，2008—2016年年均下降幅度為8.3%；中部和東部則一直處于下降趨勢，年均下降幅度分別為4%，7%；西部整個趨勢線呈現“M”型變化特征，2009年和2013年的區域生態效率值分別為兩個波峰值，2012年的區域生態效率為波谷值，其中，2005—2008年和2012—2013年年均增長幅度分別為15.3%，4.0%，2008—2012年、2013—2016年年均下降幅度分別為10.5%，0.5%。除西部地區外，整體上講，區域生態效率是下降的，這主要是前期較低的經濟發展水平和生態環境資源浪費所引起的環境污染的滯后和累積效應所導致的。西部地區的波動變化與產業結構轉變和國家戰略等密切相關。

省級層面上，除北京、上海、湖南和重慶外，絕大多數省市生態效率整體呈下降趨勢。按生態效率值分為絕對高效[1.000，+∞)、高效[0.800，1.000)、中高效[0.600，0.800)、中低效[0.400，0.600)和低效[0.000，0.400)5類。從表2可以看出，均值處于絕對高效的地區有北京、上海、海南、湖南和浙江，處于高效地區的只有福建省，處于中高效的地區有廣東、黑龍江、山西、天津、重慶、山東和四川，處于中低效的地區有貴州、安徽、江蘇、遼寧、河北、云南、新疆和河南，處于低效的地區有湖北、陜西、青海、吉林、江西、廣西、內蒙古、寧夏和甘肅。可見，以北京、上海、海南、浙江、福建、廣東和天津為代表的省份區域生態效率一直處于全國的前10名。相關的特征解釋是：當前這些省份或地區大都完成了以工業為主導的產業體系向以現代服務業為主導的產業體系轉型，產業結構得到優化升級，而新型產業所帶來的各種能耗大幅度下降，節能減排效果突出，技術創新所帶來的經濟增長、環境改善效應明顯。由此可知，轉變經濟發展方式，促進產業結構優化升級對生態效率的提高非常關鍵。中部地區的湖南和山西分別排在第4位和第9位，其余地區大都處于中等偏下水平，湖南作為“兩型社會”的試驗省份，資源消耗和生態環境破壞較少，山西由于持續加大對污染治理的投入，減少了相關污染物的排放，生態效率相對較高。西部經濟欠發達的寧夏、廣西、內蒙和甘肅等地區的區域生態效率排名靠后，這主要是因為西部地區經濟發展較為落后，在追求以經濟增長為主要目的背景下，目前仍以“高投入、高消耗”型的粗放式經濟增長方式為主，粗放式的經濟增長方式和低水平的生產技術對這些地區的生態效率產生了極大的負面效應。

2.2 Malmquist指數分析

基于區域生態效率的測算結果，本文采用Malmquist指數(MI)計算變化率，并將其分解成技術效率變化(EC)和技術進步變化(TC)。

參考表2各省市年均區域生態效率Malmquist指數及其分解結果。區域層面上，東部、中部和西部(除西藏)地區的MI指數分別為0.919，0.877，0.923，全都小于1，各自保持著年均8.1%，12.3%，7.7%的下降幅度。從指標分解情況來看，除西部地區的技術效率變化(EC)指數大于1(1.013)外，其余地區的技術效率變化(EC)指數和技術進步變化(TC)指數都小于1。表明西部地區技術效率提升是改變區域生態效率的主要原因，而技術進步未體現出正向作用。東部和中部地區的區域生態效率提升則受技術效率變化(EC)指數和技術進步變化(TC)指數雙重制約，但各地區區域生態效率變化及成因有所差異，就全國和中部地區而言，區域生態效率受技術進步制約較強，東部地區則幾乎受到技術效率和技術進步的同等約束，整體說明全國、東部和中部在提高技術效率、推動技術進步以促進生態效率提高方面還有很大的改進空間，需要進一步完善區域管理水平，加強科技投入和創新。省級層面上，除北京、貴州和青海MI指數值大于1外，其余省份都小于1。MI指數值排在前5位的省份分別是貴州、青海、北京、上海和浙江，排在后5位的是遼寧、山西、黑龍江、四川和重慶。從指標分解情況來看，貴州、青海、四川、新疆、云南和北京的技術效率變化(EC)指數值大于1，說明這些地區在區域生態效率管理的水平和制度設計上較為先進，技術效率的提高對區域生態效率提升更為顯著；僅貴州和北京的技術進步變化(TC)指數大于1，表明這兩個省份的科技投入和技術創新較為充足，技術進步對區域生態效率的增強具有顯著正向效應。整體說明各省市應進一步改善區域生態環境管理水平，繼續加大環境保護方面的科研投入，進而促進區域生態效率的改善。

表2 2005-2016年中國省域生態效率評價值及Malmquist指數分解

由表3中2005—2016年3類指標(MI，EC，TC)的動態變化可知，全國各年份的區域生態效率經歷了“增加—減少—增加—減少”的波動式變化過程；且歷年的區域生態效率都呈下降態勢。從指標分解來看，技術效率變化在2006—2008年對區域生態效率的改善起到促進作用，且在2006年間，技術變化增長率高達10.9%；技術進步變化在2009—2010年兩年間連續推動了區域生態效率的提高，但幅度較小，整體上，技術效率變化和技術進步變化對區域生態效率的提升作用不明顯。

2.3 投入產出松弛率分析

表3 各年份平均Malmquist指數及其分解

觀察表4發現，區域層面上，從全國看，除資本、土地投入冗余率和期望產出不足率不顯著(冗余率小于0.2)外，其余投入要素冗余率和非期望產出過量情況較為嚴重；對東部地區而言，資本、勞動力、能源和土地投入的產出率以及期望產出不足率不顯著，水資源投入冗余度和非期望產出過量現象較為嚴重；中部地區各要素的投入產出率情況與全國層面類似；西部地區除資本冗余度和期望產出不足率不顯著之外，其余投入要素和非期望產出過量情況同樣較為嚴重。整體反映出全國層面和中部地區資本和土地投入得到充分地利用，但在經濟發展的同時，各種非期望產出過剩，對生態環境產生了很大的負面影響；西部地區除資本要素利用較為充分外，其余投入產出要素存在嚴重的過量投入和非期望要素的過量產出；相比中西部地區，東部地區的資本、勞動力、能源和土地都得到較為充分的利用，但在非期望產出方面同樣存在過量現象。從各省市的具體情況來講，存在著不同方面、不同程度的區域生態效率改進空間。資本投入冗余度較高的地區主要有內蒙古、甘肅、青海、寧夏等地區；對勞動力投入而言，甘肅、江西、河南、青海、廣西、陜西等地冗余度較高；對于能源投入而言，寧夏、內蒙古、青海、甘肅、新疆等地區冗余度較高；對土地投入而言，寧夏、安徽、廣西、甘肅、重慶等地區冗余度較高；對水資源投入而言，寧夏、甘肅、新疆、江西、廣西等地冗余度較高；對期望產出(GDP)而言，雖然北京、上海、海南等地的區域生態效率相對較高，排名前三位，但期望產出離最優值仍有一定差距，尤其是北京；對非期望產出而言，寧夏、江西、江蘇、廣西、甘肅、吉林等地區工業廢水排放量過高，寧夏、內蒙古、甘肅、河北、廣西、青海、遼寧等地區工業廢氣排放量過高，內蒙古、江西、河北、甘肅、寧夏、遼寧等地區工業固體廢棄物排放量過高，SO2排放量較高的有寧夏、甘肅、內蒙古、陜西、廣西、新疆等地區，煙塵排放量較高的地區有內蒙古、寧夏、吉林、甘肅、陜西、廣西等地區。綜上，地區投入要素冗余和非期望產出過量是造成中西部地區生態效率偏低的主要原因。相對而言，中西部地區經濟發展程度較低，技術水平相對落后，產業體系中大都是高消耗、高污染、高排放的企業，同時，政府環境治理能力相對較低，因而，造成各種要素投入和各類非期望產出過高。東部地區的經濟發展水平較高，技術創新能力較強，對區域生態環境的治理能力和重視程度也較高，因此，整體的區域生態效率要優于中西部地區，而進一步提升期望產出水平是增強東部地區生態效率的努力方向。

2.4 區域生態效率空間關聯格局動態分析

區域生態效率的全局自相關結果顯示，除個別年份外，均在5%的顯著性水平下通過檢驗，其中2005年、2008年、2012年、2016年的Moran′I指數分別為0.256 7，0.146，0.193，0.205，表明區域生態效率在空間上分布具有較強的空間正相關性，為明晰具體的區域生態效率空間關聯格局，通過ArcGIS繪制出顯著性p<0.05水平下的空間自相關LISA集聚圖(圖1)。

2005年，HH類型區有北京和天津，HL類型區僅有山西，LH類型區有江蘇和江西，LL類型區有新疆、甘肅、內蒙、四川、寧夏和陜西；2008年，HH類型區有上海，相比2005年，HL型區增加了黑龍江，LH類型區增加了廣西，LL類型區減少了四川；2012年，HH類型區有北京和上海，HL類型區只有黑龍江，相比2008年，LH類型區減少了廣西，LL類型區減少了寧夏和陜西；2016年，HH類型區有上海和福建，相比2012年，LH和HH類型區無變化，未出HL類型區。可見，區域生態效率的空間關聯格局與空間分布格局結果總體一致，即HH類型區分布于區域生態效率高的東南沿海省份，LL類型區主要分布于區域生態效率低的“胡煥庸線”以左的西北部省份。這是因為東部沿海省市經濟發展水平高、產業布局及結構合理、區位優勢優越、環保理念先進，區域生態效率形成較強的輻射與擴散效應。西北部省份經濟發展水平低，傳統的經濟發展模式造成了區域生態環境嚴重污染與破環，使得區域生態效率一直處于LL狀態。個別中部、東部及東北部省份由于自身及相鄰省域區域生態環境原因表現為LL或HL集聚。整體而言，隨時間推移，全國省域的區域生態效率空間關聯格局整體較為穩定，各類型區局部有所變化。變化的主要原因與各省市實施的環境政策、產業結構改變及技術創新等息息相關。

表4 各省市年均投入產出松弛率

3 結論與政策建議

3.1 結 論

(1) 我國區域生態效率水平呈現出明顯的空間異質性，整體呈現“東部>中部>西部”的梯度分布格局，“俱樂部收斂”現象明顯。全國層面區域生態效率呈“先增后減”態勢；中部和東部地區整體呈直線下降態勢，西部地區則呈現“先增—后減—再增—再減”的“M”型波動態勢。從各省份的歷年生態效率均值看，隨時間推移，除北京、上海、湖南和重慶外，絕大多數省市生態效率整體呈下降趨勢。處于絕對高效水平的有北京、上海等5個地區；處于高效水平的只有福建省；處于中高效水平的有廣東、黑龍江等7個地區；處于中低效水平的的有貴州、安徽等8個地區；其余地區處于低效水平。

(2) 從Malmquist指數及其分解結果可得，研究期內技術效率變化與技術進步變化對區域生態效率推動作用不明顯。從區域層面看，僅西部地區的技術效率變化(EC)指數大于1，說明西部地區通過加強地區管理水平以及完善地區管理制度等措施對區域生態效率具有正向效應；其他地區生態效率受到效率改進和效率進步的雙重抑制作用。從各省市的具體情況看，僅北京、貴州和青海3個地區的MI指數大于1；僅貴州、青海、四川、新疆、云南和北京的技術效率變化(EC)指數大于1和北京、貴州的技術進步變化(TC)指數大于1；整體表明各地區效率改進與技術進步對區域生態效率的提升作用不明顯。從歷年MI，EC和TC的動態變化可知，研究期內，區域生態效率的波動幅度較小但一直處于下降態勢；2006—2008年期間，技術效率變化對區域生態效率具有明顯的正向效應，尤其是在2006年；2009—2010年期間，技術進步變化雖促進了區域生態效率的提高，但效應不明顯。

圖1 2005-2016年區域生態效率LISA集聚圖

(3) 從投入產出要素冗余度的視角看，要素投入冗余、非期望產出過量和期望產出不足是造成區域生態效率低下的主要原因。區域層面上，從全國看，勞動力、能源、水資源冗余度情況嚴重，非期望產出過量；東部地區水資源冗余和非期望產出過量，但情況相比中部和西部地區較輕，且相比中西部而言，東部地區期望產出相對不足；中部地區勞動力、能源和水資源投入冗余度較嚴重，非期望產出過量情況也較為嚴峻；相比東中部地區，西部地區的勞動力、能源、土地和水資源投入冗余以及非期望產出過量情況都是最嚴重的。而各省市在要素投入冗余、非期望產出過量和期望產出不足方面各有側重，具體表現為：資本投入冗余度較高的有內蒙、甘肅等地；勞動力投入冗余度較高的有甘肅、江西、河南等地；能源投入冗余度較高的有寧夏、內蒙古、青海等地；土地投入冗余度較高的有寧夏、安徽、廣西等地；水資源投入冗余度較高的有寧夏、甘肅、新疆等地；北京、上海等地期望產出(GDP)相對不足；對非期望產出而言，寧夏、江西、江蘇等地工業廢水排放量過高，寧夏、內蒙古、甘肅等地工業廢氣排放量較高，內蒙古、江西、河北等地工業固體廢棄物排放量較高，寧夏、甘肅、內蒙古等地SO2排放量較高，內蒙古、寧夏、吉林等地煙塵排放量較高。

(4) 從空間視角看，全局自相關結果表明，區域生態效率呈現明顯的空間正相關性；局部空間自相關結果表明，區域生態效率呈現明顯的空間集聚特征，其中HH，LH和HL散亂分布于各地區，而HH型聚集性最強，以“組團”形式出現，HH型主要分布于北京、上海、浙江等幾個東部省份，HL型主要分布于黑龍江與山西，LH主要分布于江蘇、江西和廣西，LL型則主要分布于“胡煥庸線”以左的西北部地區；區域生態效率的空間關聯格局隨時間推移整體較為穩定，但存在局部變化。

3.2 政策建議

(1) 加強環境管理、推動科技創新。通過Malmquist指數及其分解結果發現，整體上，區域生態效率下降受技術效率與技術進步的雙重影響。首先，各地區環保部門人員應積極參加各種環保技能培訓，提升區域生態環境管理能力；及時評估相關環境政策績效，完善生態環境內部管理制度，提升管理效率，尤其對中部地區及山東、黑龍江和廣東等省市而言。其次，應進一步加大各地區的環境科技投入力度，拓展環境科技投入經費來源，提高各地區企業和事業單位等研發投入積極性，推動技術創新，優化和升級產業結構，尤其對中部和西部地區及重慶和四川等省市而言。

(2) 優化投入產出結構。合理配置投入要素并提升利用效率，提高期望產出水平，減少非期望產出是優化區域生態效率的有效途徑。具體措施如下：投入方面，針對中部和西部地區的勞動力、能源、土地和水資源投入過度的情況，要進一步加強土地集約利用、提高勞動生產率、水資源利用效率和能源使用效率，合理減少各種冗余要素的投入。期望產出方面，東部地區期望產出還有改進的空間，應進一步通過科技創新、優化經濟結構等措施來提升地區經濟發展水平。非期望產出方面，全國層面整體存在著較為嚴重的非期望產出過量現象，要進一步優化產業結構、合理布局，發展循環經濟；在環境方面設置環境準入門檻，淘汰“高投入、低產出、高污染”的企業；大力提升污染物處理技術水平和加大污染物處理設施投入，減少污染物排放，改善區域生態環境。

(3) 進行分區協同治理。正相關(HH，LL)和負相關(HL，LH)分別是空間擴散與空間極化效應的一種體現。應在空間自相關結果的基礎上，將HH類型區劃分為區域生態效率“優勢區”，LL類型區應化為區域生態效率“全面改良區”，HL和LH類型區易在空間極化效應的影響下分別轉化為LL與HH類型區，應化為區域生態效率“適度保護區”與“重點改良區”。在分區的基礎上，依賴空間擴散和空間極化效應，積極發揮區域生態環境的協同和聯動治理機制，即東部沿海的高區域生態效率區通過環境管理、環境政策、環境技術與科技創新等的空間溢出和輻射效應帶動西北部的低區域生態效率區；而低區域生態效率區應該發揮自身的主觀能動性，借鑒區域生態效率高的省市經濟發展和生態環境管理經驗，并結合自身區域資源稟賦條件，尋找區域生態環境與經濟增長的平衡點，從而優化生態效率。