黑龙江省东部煤电化基地土地利用生态效率时空特征分析

盖兆雪，赵映慧，曲长祥

(1.东北农业大学资源与环境学院，黑龙江 哈尔滨 150030；2.东北农业大学文法学院，黑龙江 哈尔滨 150030)

生态效率是经济社会发展的价值量和资源环境消耗的实物量比值，即生态效率=经济社会发展(价值量)/资源环境消耗(实物量)，它表示经济增长与环境压力的分离关系[1]。我国是一个人多地少的国家，提高土地利用率尤为重要。土地利用过程中不可避免地对生态环境产生影响，因此有必要研究土地利用生态效率。

目前我国在生态效率研究方面主要采用理论研究和宏观方面的实证研究。宏观研究集中在国家和省市层面，陈武新等[2]、李静等[3]、张晶等[4]、杨斌等[5]、游和远等[6]对我国区域生态效率进行了研究。也有学者针对煤矿区等特殊区域的土地利用生态效率开展了研究[7]。从采用的方法看，除了传统的层次分析法等之外，近年数据包络分析也广泛应用于土地利用生态效率评价，如王筱明等[8]、马军[9]、傅利平等[10]就采用该方法，包括CCR-DEA模型、BBC-DEA模型、超效率模型等。也有学者重点研究了生态效率中的环境效率，佟连军等采用数据包络分析和随机前沿分析测算辽宁沿海经济带的工业环境效率[11]。

1 研究区概况

黑龙江省东部煤电化基地是指煤电等矿产资源丰富、城市相对密集、煤电化产业基础良好的东部经济区域,是黑龙江省“八大经济区”之一，产业集群的带动和辐射作用明显。《东北地区振兴规划》把煤电化基地列为重点支持的能源工业基地。东部煤电化基地是东北北部地区在经济发展、自然资源、交通区位方面具有独特性的区域，这也是本研究的特色所在。东部煤电化基地包括牡丹江、佳木斯、鸡西、七台河、双鸭山、鹤岗六市以及所辖县级市同江、富锦、虎林、密山、穆棱、绥芬河、海林、宁安。牡丹江和佳木斯分别是黑龙江省东南和东部的区域性中心城市，鸡西、七台河、双鸭山、鹤岗都是煤电资源型城市。

2 研究方法

2.1 DEA模型选取

数据包络分析(DEA)研究投入与产出关系的一种方法，它以决策单元(Decision Making Unit，DMU)的投入、产出指标的权重系数为优化变量，借助于数学分析进行综合评价。假设将对n个地区的生态效率进行评价，每个地区都有m种投入变量和s种产出变量，Xij表示第j个地区的第i种投入的总量，Yrj表示第j个地区的第r 种产出的总量。这样，第j个地区的投入可表示为Xj=(x1j，x2j，……xmj)T，产出可表示为Yj=(y1j，y2j，…… ysj)T。令V为投入向量X的权系数向量，U为产出向量Y 的权系数量，以第j 个地区的效率评价为目标函数，以全部单元的效率指数为约束，得到最优化C2R模型。

每个决策单元都有相应的效率评价指数，判断某个DMU0效率的C2R模型见下式。

为了便于计算，可转换得到对偶规划模型。

判断区域生态效率的法则为：①当θ*= 1且S-= S+= 0时，则称第j 个地区的生态效率为DEA有效，即它在原投入的基础上所获得的产出已经达到最优；②当θ*= 1且S-≠0或S+≠0时，则称第j个地区的生态效率为DEA弱有效，即对于原投入可以减少S-而保持原产出不变，或在投入不变的情况下可以将产出提高S+；③当θ*< 1时，则称第j个地区生态效率为DEA无效，即对于原投入可以按θ比例减少而保持原产出不变。

2.2 投入产出指标确定

在确定了需要评价的14个DMU后，需要提供能够基于DMU同类型的投入产出指标。土地利用的投入需要劳动力、资本、资源三方面，由于投入、产出指标个数要求小于决策单元(DMU)的一半，本文决策单元14个，所以投入产出指标应不多于7个，本研究中最终确定劳动力、一次能源消费总量、水资源消耗和全社会固定资产投资4个投入指标。考虑到评价数据的可获取性和代表性，产出指标选取地区生产总值(GDP)。投入产出数据均来源于相关各年的《黑龙江统计年鉴》和《城市统计年鉴》。

3 生态效率时空变化特征分析

3.1 生态效率时间变化特征

运用DEAP2.1软件计算得到1990年、1995年、2000年、2005年、2010年黑龙江省煤电基地14个城市的生态效率值(表1)。

3.1.1 煤电化基地土地利用生态效率呈上升趋势

总体而言，黑龙江省煤电化基地生态效率变化不大，基本在0.60～0.85间，平均水平为0.740。1990～2010年间基地土地利用生态效率从0.634上升到0.844，提高33%。其中1990～1995年和2000～2005年两个阶段提高幅度较大。

3.1.2 城市生态效率变化趋势不尽相同

1990～2010年，城市土地利用生态效率的变化可归结为五种趋势：总体上升、总体下降、保持不变、先升后降、先降后升。总体上升的有鹤岗、双鸭山、七台河、穆棱、绥芬河和同江6个城市；总体下降仅有1个城市佳木斯；保持不变的有富锦、虎林、宁安3个城市；先升后降的有鸡西、密山、海林3个城市；先降后升的只有牡丹江，因此总体而言，多数城市处于上升趋势。

3.2 生态效率空间变化特征

3.2.1 基地内各城市间生态效率存在明显差异

从各个城市土地利用生态效率的平均值看，最低的为鸡西，只有0.447，此外还有两个城市也低于0.5，它们都不足最高的富锦、虎林、宁安的一半，这3个最高的城市生态效率都达到1，另外还有8个城市在0.5～0.99之间。如以煤电化基地生态效率平均值0.740为参照值，则低于基地水平的有7个，高于基地水平的同样为7个。

表1 黑龙江省煤电化基地生态效率值

3.2.2 大中城市土地利用生态效率明显低于小城市

鹤岗、佳木斯、双鸭山、七台河、鸡西、牡丹江6个大中城市的生态效率低于另外8个小城市。1990年6个大中城市的生态效率平均为0.517，而同年8个小城市生态效率平均为0.772。2010年6个大中城市平均为0.698，而该年8个中小城市平均为0.954。其他年份也是大中城市低于小城市。

3.2.3 煤炭城市土地利用生态效率低于非煤炭城市

1990～2010年间4个煤炭城市鹤岗、双鸭山、七台河、鸡西土地利用生态效率平均为0.491，同期另外10个非煤炭城市生态效率平均为0.831，显然煤炭城市生态效率比非煤炭城市低很多。五个年份中有三个年份煤炭城市的生态效率平均都在0.4以下，另外两年2005年和2010年相对较高，在0.7以上。非煤炭城市五个年份的生态效率平均都在0.7以上，其中后四个年份都超过0.8。

3.3 生态效率的前沿面分析

由DEA模型的经济含义可知，处于生产前沿面的决策单元是DEA有效的，即投入和产出达到了最优。由表2对各个地区生态效率前沿面的分析可以发现，黑龙江省煤电化基地处于生产前沿面的城市数量呈增加趋势。1990年、1995年有4个城市处于生产前沿面上，占总DMU的28.57%；而2000年、2010年有7个，占总DMU的50%，其中富锦、虎林、宁安5年都保持在前沿面上。从空间分布来看，处于生产前沿面的城市集中分布在黑龙江省边境地区。

表2 黑龙江煤电化地区生态效率的前沿面比较

4 结论

1990～2010年黑龙江省东部煤电化基地土地利用生态效率呈上升趋势，但是各个城市生态效率变化趋势不尽相同，存在明显差异。从城市规模看大中城市土地利用生态效率明显低于小城市。从城市类型看，煤炭城市低于非煤炭城市。从处于生产前沿面的城市看，数量增加，集中分布在省内边境地区。

[1] 田炯,王翠然,陆根法.层次分析法在生态效率评价中的应用研究[J].环境保护科学,2009,35(1):118-120.

[2] 陈武新,吕秀娟.中国区域生态效率差异的实证分析[J].统计与决策,2009(7):107-108.

[3] 李静,程丹润.中国区域环境效率差异及演进规律研究——基于非期望产出的SBM模型的分析[J].工业技术经济,2008,27(11):100-104.

[4] 张晶.基于超效率的煤炭资源型城市工业生态效率研究[J].经济问题,2010(11):57-59.

[5] 杨斌.2000～2006 年中国区域生态效率研究—基于DEA方法的实证研究[J].经济地理,2009,29(7):23-25.

[6] 游和远,吴次芳,林宁,等.基于数据包络分析的土地利用生态效率评价[J].农业工程学报,2011(3):309-315.

[7] 卞丽丽,韩琪,张爱华.基于能值的煤炭矿区生态效率评价[J].煤炭学报,2013，38(S2)：549-556.

[8] 王筱明，闫弘文.城市土地利用效率的DEA评价[J]山东农业大学学报：自然科学版,2005,36(4):573-576.

[9] 马军.基于数据包络分析法的区域生态效率评价研究——以内蒙古为例[J].生态经济,2012(2):47-51.

[10] 傅利平,顾雅洁.基于数据包络分析的土地利用效率评价[J].西安电子科技大学学报：社会科学版,2008,18(3):103-107.

[11] 佟连军,宋亚楠,韩瑞玲,等.辽宁沿海经济带工业环境效率分析[J].地理科学,2012,32(3):294-300.