基于超效率DEA模型的中国资源型城市生态效率评价

陈 浩， 陈 平， 罗 艳

（1.中南财经政法大学 经济学院，湖北 武汉430073；2.中南财经政法大学 财政税务学院，湖北 武汉430073）

一、引 言

资源型城市是指以本地区矿产、森林等自然资源开采、加工为主导产业的城市。我国资源型城市分布广、数量多、现实地位突出。资源型城市在我国国民经济发展过程中做出了历史性贡献，为实现我国工业生产和经济腾飞提供了丰富的能源和物质材料，是我国能源资源的保障基地和国民经济发展的重要支撑。而在资源的开采和生产的同时也付出了较大的生态环境成本，同时部分城市也面临着资源枯竭的危险。对资源型城市的研究是加快经济发展方式转变，统筹推进四化建设，加强生态文明建设以实现可持续发展的必然要求。而生态效率是对资源型城市改变经济发展方式的合适测度。

“生态效率”这一概念最早是在1990年由Schaltegger和Sturm提出，在衡量经济活动创造价值的同时，也考虑到环境污染带来的影响［1］。此后一些学者开始对这一概念展开分析，包括界定、分析与应用。1992年，世界可持续发展工商理事会（WBCSD）在联合国发展大会上首次对生态效率做了定义：“生态效率是通过提供能满足人类需要和提高生活质量的竞争性定价商品和服务，同时使整个寿命周期的生态影响与资源强度逐渐减少到一个至少与地球的估计承载能力一致的水平来实现的”［2］。由于生态效率是在考虑了经济体面临环境压力条件下如何实现“经济和环境效益的双赢”［3］，其实质都是在追求价值最大化的同时，使资源消耗和环境污染达到最小。许多学者对这一概念的指标选取、评价方法、应用领域做了大量研究。针对城市化水平与生态效率之间关系的研究有：黄金川和方创琳采用代数学和几何学方法揭示出了区域生态环境在城市化发展过程中存在耦合规律［4］；刘耀彬和宋学锋利用主成分加权合成方法分析了城市化与生态环境的交互耦合关系［5］；宋建波和武春友构建了城市化与生态环境发展水平的评价指标体系，得出长三角城市群的城市化总体水平滞后于生态环境发展水平的结论［6］；卫海燕等运用综合评价法和生态环境压力指数法对西安市1991～2007年的城市化水平和城市生态环境压力进行了测度［7］。针对省际区域生态效率进行评价的有：季丹通过引入生态足迹方法，建立区域生态效率计算模型，利用2007年截面数据对我国30个省市区进行了测算与分析［8］；陈傲采用因子分析赋权法，对中国29个省市的生态效率进行了测度［9］；成金华等采用超效率DEA模型和空间自相关分析方法，对中国30个省份进行了生态效率测算及其演化格局的研究，指出生态效率由沿海向内陆、由东部向中西部递减的“俱乐部收敛”现象，进一步指出沿海地区已成为生态效率的重要增长极，并呈现出向周围扩散的正向辐射作用［10］。

从现有研究成果来看，对区域生态效率的研究更多集中于全国范围内的省际评价，而针对特定地区资源环境与经济发展矛盾较为突出的生态效率研究则相对较少。基于此，本文采用超效率DEA模型对我国资源型城市的生态效率值进行测度，同时建立相关模型并利用我国资源型城市面板数据，对我国资源型城市生态效率的影响因素进行实证检验。

二、资源型城市生态效率的测度

1.模型和方法

数据包络分析方法（DEA）是由Charnes和Cooper等人于1978年首次提出的一种对相同类型决策单元DMU的相对有效性进行测度的非参数统计方法［11］。超效率DEA模型是在DEA模型的基础上，针对有效决策单元效率值的比较问题提出来的，解决了传统DEA模型在评价决策单元的效率时，出现多个评价单元都处于生产前沿面而无法进一步评价的问题。另外，超效率DEA模型有助于了解连续时间段内决策单元动态效率变化情况和导致效率变化的因素。超效率DEA模型在对决策单元进行效率评价时，先将其排除在外。对于无效率的决策单元而言，由于生产前沿面不变，得出来的结果仍与传统DEA模型相同；而对于有效决策单元而言，生产前沿面发生改变（后移），通过增加投入比例来确保效率值不发生改变，增加的投入比例即为超效率评价值。具体表达式为：

其中，θ表示决策单元的效率值；X和Y分别表示输入变量和输出变量；λ表示有效决策单元DMU中的组合比例，用来判别DMU的规模收益情况：∑λ＜1、∑λ＝1和∑λ＞1分别表示规模效益递增、规模效益不变和规模效益递减；S－和S＋分别表示为松驰变量和剩余变量。当θ＜1时，表明决策单元没有达到最优效率；当θ＞1时，说明决策单元达到最优效率。

2.Malmquist指数

Malmquist生产率指数是由Sten Malmquist在1953年首次提出，随后，Fare、Grosskopf等人对其进行完善后，运用到生产分析上，把生产率变化归因于技术变动和技术效率变动。这两者都可以通过距离函数计算得出。生产率的变化是利用距离函数来计算t时期到t＋1时期的投入产出变化关系。Malmquist指数的定义为：

上式还可以分解为三个部分的乘积：

其中，综合技术效率（EC）表示在第t期到t＋1期技术效率的变化对生产率的贡献程度。EC又可以分为PE（纯技术效率）和SE（规模效率）。其中，PE表示生产管理水平变化对生产率产生的影响，PE＞1表示效率提高，反之则表示效率降低。SE表示规模报酬变动所带来的效率变化，SE＞1表示生产接近最优规模，反之，则表示远离最优规模。TC（技术进步）表示在第t期到t＋1期决策单元生产技术的变化程度，TC＞1表示生产技术有提高，反之则表示生产技术在衰退。

3.研究指标和数据选取

生态效率强调经济价值与环境效益的统一，用最小的资源消耗换取最大的经济收益，这与超效率DEA中投入与产出相符，因此为了客观全面反映西部资源型城市的生态效率及其变动情况，本文以国务院2013年11月印发的《通知》所确定的126个地级行政区为依据，结合《中国环境年鉴》中环境重点监测城市，同时考虑到部分城市资料完整性，最终确定了32个地级市为研究对象，并将这32个城市进行了分类，按地理位置分为东部、中部、西部三个部分；按综合分类分为成长型城市、成熟型城市、衰退型城市、再生型城市；按城市规模分为小型、中型、大型、特大型、超大型。由于生态效率强调经济价值与环境效益的统一，用最小的资源消耗换取最大的经济收益，因此构建资源型城市生态效率评价指标体系涵盖资源、环境和经济三个方面。在参考现有研究成果的基础上，采用资源消耗和环境污染为投入指标，以经济产出作为产出指标，如表1所示。本文采用2003～2011年我国32个地级市的面板数据，主要来源于《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国水资源公报》以及各地方统计年鉴。

表1 生态效率评价指标体系

4.结果分析

根据超效率模型，运用EMS1.3软件，将32个资源型城市2003～2011年的数据进行逐年计算，最终得到最后的超效率值，如表2所示。由表2可知，2003～2011年资源型城市生态效率的总平均值为0.93。从资源型城市大小来看，小型城市的平均生态效率值最高，其次是大型、特大型、超大型和中型；按照综合分类来看，生态效率值从高到底依次为成熟型、成长型、再生型、衰退型，衰退型城市与其他三类城市差距较大；从区域层面看，东部、中部、西部地区的9年间生态效率的总平均值分别为0.80、0.55、1.42，西部生态效率最高，分别是东部和中部城市的1.78倍和2.58倍。造成这种现象的原因主要有：（1）我国东部资源型城市规模较大，且所在省份经济较为发达，因此经济发展对资源的消耗和依赖较强。过去简单粗放的高强度资源开采给当地带来了较大的环境污染，同时使这些资源型城市很快进入了衰退期和再生期，如山东枣庄市的煤炭资源、辽宁抚顺市的煤炭资源等。西部资源型城市生态效率高于中部资源型城市，分析原因是西部地区过去较为贫困，生产生活方式较为简单，对资源的依赖较小。（2）西部资源型城市都以中小城市为主，近年来在国家西部大开发战略时代背景下，西部地区获得了较大的政策支持，随着大量资金和技术的引进，西部地区资源得到有效利用。（3）由于西部地区生态的脆弱性，当地对环境保护的要求较为严格，因此生态效率较高。西部资源型城市克拉玛依市的生态效率值最高，可能是由于克拉玛依市是一个典型油气资源和缺水城市，这与其在经济发展过程中一直倡导提高水电和土地资源利用效率不无关系。中部资源型城市大多处于成熟期，逐渐摆脱了经济增长对资源的依赖，同时将资源优势转化为产业优势，经济发展较为平衡。

表2 2003～2011年中国资源型城市生态效率值

从表3和表4可以看出，2003～2011年除洛阳市外，其他资源型城市的TFP值都大于1，年均增长率为12.9%。从各个城市来看，生态效率最高的城市有石嘴山市、枣庄市、马鞍山市、阳泉市、铜川市。其中，石嘴山市和阳泉市本身TFP值偏低，分别排在第27位和21位，但是增长速度很快。洛阳市的生态效率年均增长率为负值，其中综合技术效率仅为0.884，是制约TFP值增长的最主要因素。从技术进步来看，所有城市都大于1。增长最快的分别是铜川市、鞍山市、阳泉市，增长率都保持在18%以上。从总体来看，2003～2011年生态效率年均增长率为12.9%，其中，技术进步年均增长13%，纯技术效率年均增长0.4%，规模效率年均下降0.5%。由此可见，资源型城市生态效率的增长主要是靠技术进步的推动。按区域来看，西部资源型城市全要素生产值最高为14.4%，其次是中部地区12.6%，最低的是东部地区11.9%。这可能是由于西部地区在积极引进先进生产技术同时，能够有效地将科技进步与资源消耗和环境保护结合起来，而东部地区受商业利益的驱使，未能妥善协调好经济发展和环境保护之间的关系。按综合分类来看，全要素生态效率的增长率值从高到低为：成长型、衰退型、再生型和成熟型。

从技术进步（TC）变化趋势来看，全部都大于1，其中，2003～2004年达到最高增幅37.7%，全要素生产率（TFP）也最大增幅26.5%；从TC的年均增长来看，远高于SE和PE的年均增长，跟TFC年均增长非常接近，可见技术进步是生态效率提升的最主要源泉，跟其他两个分解要素相比，技术进步对改善生态效率贡献显著。

从纯技术效率（PE）来看，最高增幅是在2005年，达到6%，而纯技术效率的年均增长率仅为0.4%，很显然纯技术效率对生态效率的改善影响不大。这说明，我国资源型城市的生产管理水平相对滞后，与技术进步的增速还有一段差距，在一定程度上阻碍了先进技术能力的充分释放。因此，资源型城市在吸收先进生产技术的同时也应注重提高其自身组织和管理的科学性和高效性。

从规模效率（SE）来看，年均增长率为负值，说明在一定程度上规模效率对生态效率的提高产生了制约作用。可以看出，资源型城市实际生产规模并未达到最优，存在生产规模和要素结构搭配不合理的问题，因此经济结构调整还有较大的空间。

表3 2003～2011年32个资源型城市年均Malmquist指数及其分解

表4 32个城市各年份平均Malmquist指数及其分解

三、中国资源型城市生态效率的影响因素分析

前文已经通过超效率DEA方法获得了32个资源型城市的生态效率值，为了探讨哪些因素会对资源型城市的生态效率值产生影响，本文根据生态经济学和资源与环境经济学原理以及考虑到数据的可得性，实证分析了城镇化水平、资源回收率、科技水平、产业结构和引进外资水平5个因素对资源型城市生态效率的影响。

1.模型设定

已经通过超效率DEA方法获得了32个资源型城市的生态效率值，但是哪些因素会对资源型城市的生态效率值产生影响，这就需要进一步研究。首先，建立如下模型：

其中，i代表城市，t代表年份，β1、β2、β3、β4、β5为估计参数，εit表示随机扰动项；y表示资源型城市生态效率，X1表示是城镇化率，X2表示资源回收率，X3表示生产技术水平，X4表示产业结构，X5表示利用外资水平。

2.实证分析

（1）指标选取

根据现有文献，城镇化水平用非农人口占总人口的比重来表示；资源利用率采用三废综合利用产品产值占工业总产值比重来表示；生产技术水平则用单位工业生产值耗电量来表示，单位工业生产值耗电量越大说明生产技术水平越低，相反则越高；考虑到第二产业比例越高对自然环境的消耗更大，所以产业结构采用第二产业增加值占地区生产总值的比重来表示；数据主要来源有《中国城市统计年鉴》、《中国环境年鉴》。部分缺失数据取平均值来进行插补，所用数据除工业产值和工业耗电量是市辖区数据之外，其余均是全市数据。各变量的计算方法、平减指数见表5。

表5 变量计算方法和平减指数

（2）单位根检验

为了避免伪回归的出现，保证数据的有效性，首先对面板数据进行平稳性检验。本文主要采用LLC检验和不同单位根的Fisher－ADF检验，由检验结果可知，各变量均存在单位根，对各变量进行一阶差分后再进行单位根检验，结果显示在5%的显著性水平下都通过检验。说明各变量是一阶单整，可以进一步分析各变量之间的协整关系。

（3）协整检验

在各变量均表现为平稳性的基础上，本文接着对各变量之间进行了协整检验。用Kao检验和Pedroni检验来完成，其原理是通过检验残差是否平稳来检验协整关系是否存在。结果显示，除了Panel v－Statistic和Group rho－Statistic没有通过5%的显著性检验外，其余均通过了5%的显著性检验，可以证明各变量之间存在协整关系，因此，可以对模型进行回归分析。

（4）回归分析

对面板数据进行回归分析，通常可用固定效应和随机效应估计方法。而对具体采用哪种方法更合适，则要根据Hausman检验的结果来确定。本文根据检验结果最终选择随机效应估计方法，回归结果如表6所示。

表6 生态效率的回归分析结果

通过回归结果可以看出，资源回收利用率对资源型城市的生态效率都会产生显著的负向影响；城镇化率、生产技术和利用外资对生态效率产生显著的正向影响；产业结构对生态效率的影响并不显著。

首先，在资源回收利用率（X2）与生态效率的关系方面，资源回收利用率每提高1%，资源型城市生态效率值下降2.8163%。说明我国资源型城市在对三废产品的综合利用过程中，存在技术落后和资源浪费现象。

其次，城镇化率（X1）、生产技术（X3）和利用外资（X5）对生态效率产生显著正向影响。说明城镇化率和外资直接投资进入以后对资源效率和环境效率的改善起到积极的作用；而单位工业生产总值耗电量与生态效率负相关，表示单位工业增加值耗电量越小（生产技术越先进），生态效率越高。

最后，产业结构（X4）对生态效率的影响并不显著，可能是由于资源型城市位置偏僻、交通不便、经济发展较为落后等使经济发展仍以第二产业为主，产业结构变化并不明显。

四、结论与政策建议

本文基于2003～2011年我国32个资源型城市面板数据，利用超效率DEA模型和Malmquist指数对资源型城市进行生态效率研究，得出如下结论：

（1）我国资源型城市生态效率一直处于较小波动状态，目前显示出上涨的趋势。区域之间差距较大，其中西部地区资源型城市生态效率远远高于东部和中部地区，小城市生态效率要高于大城市，成熟型城市生态效率最高，衰退型城市最低。

（2）通过对32个资源型城市的Malmquist指数的分析可以发现，技术进步对全要素生产率TFP的促进作用最明显，而TFP值不高主要是由于受到综合技术效率的影响。综合技术效率主要由纯技术效率和规模效率构成。从平均值来看，规模效率为0.995，小于1，可见规模效率指数对综合技术效率的影响更大。

（3）通过实证分析可以看出，城镇化率、生产技术和利用外资对生态效率产生显著的正向影响；资源回收利用率对资源型城市的生态效率产生显著的负向影响；产业结构对生态效率的影响并不显著。

据此，本文提出如下建议：

（1）加大科技创新投入，营造良好技术创新环境氛围。首先，加大对资源型城市的科研支持，提高科研经费投入和R＆D投入规模，建立以企业为主体的科技创新体系，加强高校、科研院所和企事业单位合作，加快科技成果转化。其次，发挥政府先导作用，积极创造良好的创新环境。通过产业投资和政策扶持，形成制度化的创新机制和科技成果扩散系统，产生持续不断的创新激励。

（2）鼓励企业重组兼并。规范和引导产业集聚发展，合理配置资源，通过环境政策、投资政策等一系列产业政策引导企业并购或重组来实现规模化经营，提高规模效率。

（3）制定优惠政策，吸引外商资本进入。通过制定和完善外商在税收、投资等方面优惠政策，吸引境外资本流入，为资源型城市的发展提供足够的资金和技术支持，充分发挥外商资本带来的规模效应、技术效应和结构效应。

［1］SCHALTEGGER S，STURM A.Ökologische rationalität［J］.Die Unternehmung，1990，4（90）：273－290.

［2］WBCSD.Eco－efficient Leadership for Improved Economic and Environmental Performance［M］.Geneva：WBCSD，1996.3－16.

［3］HELLWEG S，DOKA G.Assessing the eco－efficiency of end－of－pipe technologies with the environmental cost efficiency indicator［J］.Journal of Industrial Ecology，2005，9（4）：189－203.

［4］黄金川，方创琳.城市化与生态环境交互耦合机制与规律性分析［J］.地理研究，2003，22（2）：211－220.

［5］刘耀彬，宋学锋.城市化与生态环境耦合模式及判别［J］.地理科学，2005，25（4）：408－414.

［6］宋建波，武春友.城市化与生态环境协调发展评价研究：以长江三角洲城市群为例［J］.中国软科学，2010，（2）：78－87.

［7］卫海燕，王莉.城市化发展水平对生态环境压力的影响研究：以西安市为例［J］.地域研究与开发，2010，（5）：94－98.

［8］季丹.中国区域生态效率评价——基于生态足迹方法［J］.当代经济管理，2013，（2）：57－62.

［9］陈傲.中国区域生态效率评价及影响因素实证分析：以2000～2006年省际数据为例［J］.中国管理科学，2008，10（16）：566－570.

［10］成金华，孙琼.中国生态效率的区域差异及动态演化研究［J］.中国人口·资源与环境，2014，（1）：47－54.

［11］CHARNES A，COOPER W W，RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429－444.