淮河经济带城市绿色效率评价及协调发展研究

潘鹏程,孙 欣,赵 鑫

(安徽财经大学 统计与应用数学学院,安徽 蚌埠 233000)

淮河经济带城市绿色效率评价及协调发展研究

潘鹏程,孙 欣,赵 鑫

(安徽财经大学 统计与应用数学学院,安徽 蚌埠 233000)

构建反应城市经济增长、资源节约、保护环境的绿色效率综合评价体系,利用超效率的SBM-DEA模型作为实证分析工具来测量淮河经济带沿线20个城市发展的绿色效率。研究结果表明,淮河流域经济带沿线城市整体发展绿色效率水平还有待提高,其中河南和安徽部分城市绿色效率突出,但不同城市之间的绿色效率水平差异性大,江苏整体发展水平均匀,发展效率有待提高。

淮河经济带;绿色效率;超效率SBM-DEA模型

一、引言及文献综述

淮河是我国第三大河流,淮河流域是我国东部与中部的连接桥梁、南方与北方的过渡地带,规划中的淮河生态经济带涉及苏鲁皖豫鄂五省,面积达28万平方公里,人口约1.8亿人。淮河经济带的中心城市包括江苏淮安、安徽蚌埠和河南信阳,近几年来这三个核心城市的发展直接带动了周边十几个县市级城市的发展,进而形成了“一带三核多节点”的空间结构格局[1],使之成为我国中东部地区协调发展的示范区。

随着城镇化建设以来,政府对淮河经济带沿线城市的大量投资,以及淮河流干城市利用自身的优势,在经济上取得了快速稳定的增长。但是,也有学者认为这种快速增长是建立在高投入、高消耗、高排放的基础上,因此,快速增长的背后是大量资源的浪费和环境遭到严重的破坏。Qi S R 等也指出中国城市经济的快速发展是建立在大量隐性成本之上。环境将成为淮河流干流域经济增长积重难返、丞待解决的问题。目前城市的绿色效率发展与环境问题已经得到了许多学者的关注,国内有王兵等测度了我国112个重点环保城市的绿色效率,发现污染物排放的无效率是影响绿色效率的关键因素。李艳军等考虑环境污染测算我国275个城市的绿色效率,发现中部城市绿色效率最差,城市规模与绿色效率成U型关系。卢丽文等分析了长江经济带城市的绿色发展效率,发现整体水平不高,不同城市之间的差距在缩小。在国外方面还有Yongping Bai,Jiangping Niu等在考虑非期望产出的条件下,运用超效率DEA模型计算了中国西部11个省市1999～2009年的能源效率,并运用固定效率模型分析了影响中国西部省份的能源效率的因素。Guang等在考虑非期望产出的条件下测度了2000～2006年中国28个省市的工业全要素能源效率及节能潜力,结果显示东部区域能源效率最高,其次中部,西部最低[2-9]。在淮河流干的区域发展与环境问题上,目前还需要更多学者提出科学的方法和思路来持续性发展。通过查阅文献,一些学者把考虑了资源环境因素的城市经济发展效率成为绿色效率。本文认为,在研究城市资源环境效率的模型测度中只有充分考虑了经济发展与资源环境之间的协调性,才能从根本上改变当前的发展方式,与绿色发展相一致,将其称为绿色效率也才更加合理。从资源投入与产出来分析,绿色效率应该是城市在实现经济效益和社会效益的同时而资源投入最少,环境污染最小,这样才能可持续发展。

目前关于在淮河流域经济带绿色效率研究的学者还比较少,本文运用超效率的SBM-DEA模型分析淮河沿线城市发展过程中的绿色效率,进而比较淮河沿线城市不同城市与省份之间的差异,再进一步分析每个城市的协调性,最后根据研究结果提出适当的建议。这样做的好处在于:一是可以为城市的可持续发展提供一个新的视角;二是有利于帮我们认清经济发展城市效率的真实情况;三是进行的协调性分析能更好的实现资源最优配置;这些不仅对于淮河经济带,对于我国整体城市发展模式的转变和城市发展质量的提高都具有重要意义。

二、研究区域与数据来源

淮河西起伏牛山、桐柏山,东临黄海,南以江淮丘陵、大别山、通扬运河及如泰运河南堤与长江分界,北以黄河南堤和泰山为界与黄河流域邻,介于长江和黄河两流域之间,自西向东流经河南省南部、安徽省北部、江苏省北部,至江苏省扬州市江都区三江营注入长江,河道全长一千公里。根据《治淮(汇刊)统计年鉴》中淮河流域行政区划范围,淮河流域的统计口径包括江苏省、山东省、安徽省、河南省等4个省份,地级市有38个[10]。

本文选择淮河流域以淮干三个区域性中心城市淮安、蚌淮(蚌埠-淮南)、信阳为核心,以及淮河途径的安徽、江苏和河南三省的部分城市作为研究对象,以这些城市的2014年的数据作为标准,基础数据来源于《中国统计年鉴》和各个城市的统计年鉴以及各个城市的能源统计年鉴。

三、模型介绍

传统的DEA模型要求在投入最小的情况下尽可能的最大产出,但是,无论是在经典的部门生产还是现在被广泛应用的金融经济领域,效率的转化都并非如我们所计划的那样,在产出中都不可避免的会有非期望产出,只有尽可能的减少这些非期望产出,才能使产出效率最大化。经典的DEA模型中CCR模型和BCC模型忽略了副产品的问题,不再适用于现在多产出的部门生产,在效率上的转化有待人们用更科学的方法来综合考虑评价。

DEA 模型从他的发展历程和分类来说可以分为4大类:径向和角度、非径向和角度、径向和非角度、非径向和非角度。径向我们是从投入与产出按等比例缩减放大比例来考虑。角度就是从投入产出的角度。在传统的DEA模型中,径向和角度模型被广泛运用,直接忽略了生产部门的投入过多与产出不足问题,得到的效率值我们可以认为室友偏差的,Tone提出了解决这种有偏差的效率值的解决办法,从非径向和非角度考虑的SBM模型,不仅可以优化松弛变量,还解决了投入产出的松弛性问题,能更加客观的进行效率值得评价。比其他模型更能体现评价效率的本质。

Sung-Jong Kim指出DEA方法为城市经济学家提供了一个强大的分析工具[11],但是城市在发展过程中不可避免的有污染物的排放,在估算绿色效率的同时把污染物作为非期望产出,因此本文选择基于非期望的超效率SBM-DEA模型。

ρ={(x,yg,bb)|x≥XK,yg≤YgK,yb≥YbK,K≥0}非期望模型的线性表达式可表示为:

其中,s表示投入产出的松弛变量,s∈Rm,sg∈Rs1表示期望产出不足,sb∈Rs2表示有非期望产出,K表示权重向量,θ是关于S-,sg,sb的递减函数,有0≤θ≤1,当且仅当θ=1时,表明此时既没有非期望产出,投入也刚刚满足生产的需要,此时,s-=0,sg=0,sb=0,,此条件下的决策单元被认为是最有效的。当0<θ<1时,表明此时的决策层单元不是最优的,可以通过优化资源配置来提高效率。

一个有效的决策单元随着其投入比例的增加而效率值保持不变,这个投入增加的比例就是超效率。在SBM模型中,模型的效率值在0和1之间,如果存在多个决策单元,当多个决策单元都达到效率最优时,我们便不能进行有效的排序,为了避免这个情况,我们引入超效率。超效率能够有效避免这一情况,对每个投入产出的效率值没有进行范围限定,可以直接利用效率值进行评价。

四、构建指标体系与变量

经济增长理论通过运用均衡分析方法,建立各种模型,通过对这些模型的长期动态分析,找到经济增长的均衡条件[12]。宏观经济学通过对生产函数的研究,找到各生产要素之间的均衡投入。宏观生产函数把生产投入的资本、技术与产出紧密的联系在一起,但是,生产函数忽略了资源环境的约束,我们不可能为了产出无限制的投入生产要素,也不可能为了达到产出忽略对环境造成的影响,一个有效的生产函数应该是建立在资源充分利用且产出最有效的基础上的,否则就是歪曲了效率的最大化。造成社会资源的浪费和环境的破坏。基于此,为了使本文所研究的经济发展绿色效率能够充分体现经济发展的有效性和可持续性,使城市发展绿色效率的评价可以综合反映城市经济增长、社会效益、资源节约、环境保护四者之间的协调发展情况。在投入产出的指标选择上,我们不仅考虑有效产出,还考虑对环境有负面影响的非期望产出。结合前人的研究成果,同时考虑我国在城市化进程中所暴露出来的水资源、土地资源和能源严重不足的情况,本文选择的投入指标包括资本要素、劳动力要素和自然资源要素,资本要素不能直接获得,我们用全社会固定资产投资总额代替,劳动力的投入我们采用期末全部从业人数,自然资源采用期末房屋竣工面积、全社会的用电量和工业用水分别代表土地资源、能源和水资源的投入。本文的研究区域期望产出选择每个地区的生产总值。在非期望产出上,考虑到我国目前存在严重的城市空气污染和水污染问题,采用工业废气、工业固体废弃物和工业废水作为非期望产出指标。 各种资源投入与产出指标的描述统计分析见表1。

表1 资源投入产出的统计描述

五、实证分析

本文采用MaxDEA6.0测算淮河流域经济带的绿色效率,结果如表2所示。从表中我们可以看到每个省的不同城市绿色效率差异性很大,效率值前三名为河南漯河和安徽的淮北和淮南,这三个城市在发展过程中资源利用和污染排放最有效,均在5以上。效率值在1以上的有9个城市,大约占了选取城市的50%,淮河流域的经济发展绿色效率在整体上是有效的。但是,每个城市的发展效率状态严重分布不均,河南最小的为0.414(平顶山),安徽最小的为0.221(阜阳)江苏最小的为0.485(徐州)。从三个省得均值来看,河南的绿色效率最高,经济发展过程中对资源高效利用和三污的排放做的更加合理,安徽仅此于河南为2.076,江苏的平均效率小于1,江苏的整体效率在所选取的地区中最差。研究发现,河南省的经济绿色最高,与河南所处的优越位置有很大关系,河南紧邻北京,优越的位置,经济相对发达,有先进的生产技术和丰富的管理经验,能够引进更多的资金和优秀的人才,对生态效率有明显的推进作用。容易发现,江苏省整体均值不高,但几个城市间的差异较小,这可能与其整体处在沿海地带的地里位置使每个城市都能相对容易获得资源和技术、国家政府的扶持等有关,因此,每个城市的发展都趋于同步。安徽的整体水平仅次于河南,尤其以淮南和淮北绿色效率较为突出,这两个城市正好是安徽大量出产煤炭的地区,丰富的资源为这地区带来了发展契机,促进了绿色效率,同时,也拉高了安徽的整体绿色效率。

六、各个地区节能减排协调分析

根据非期望产出模型,我们进行如下定义:节能协调潜力=能源投入松弛量/能源投入量;减排协调潜力=非期望产出松弛变量/非期望产出。“节能协调潜力”表示从资源投入角度减少资源的投入从而提高效率的潜力;“减排协调潜力”表示从产出角度减少污染排放进而提高能源效率的潜力[13-14]。进而可以得到每个地区的协调节能潜力,数值越大,说明节能潜力越大,即为我们协调节能减排的重点省份。如表示3所示。

节能协调潜力与减排协调能力反应的是投入产出与实现最优配置目标值之间的差距,通过对各个城市投入产出不足与冗余的分析,可以为淮河经济带沿线城市绿色效率的发展和未来资源合理配置提供科学的方案。通过运算整理出淮河经济带20个城市绿色效率投入产出的冗余与不足。

表2 2014年淮河经济带各市绿色效率及其排名

从资源投入的角度来看,整体呈现出资源投入过剩的情况,整个淮河经济带的沿线城市固定资产投资总额过剩最明显,其他资源投入上虽有部分城市投入不足,但投入冗余城市占到目标城市的80%。在三个城市中,以河南省投入冗余最严重,各项指标均明显高于安徽和江苏两省。在资源的投入上,我们更应该注重资源投入的利用效率。

从节能协调潜力来看,劳动力投入浪费现象最严重,说明淮河经济带城市劳动生产率不高,这可能与安徽、河南是我国劳动力输出大省有关,在推动城市化建设过程中,大量的农村剩余劳动力和较低廉的劳动成本导致的人口红利在很大程度上抑制了劳动力的提高。排在第二的是水资源浪费严重,一方面说明我国近些年来大力提倡的节水意识和节水技术并没有在这些城市取得良好的效果,另一方面,由于这些城市得天独厚的地里位置,水资源丰富,使得水资源浪费情况严重。固定资产投入每个城市的冗余度接近,这与近些年来城市化进程中政府对每个城市的大力支持相关,说明在绿色发展过程中固定资产投资额不会影响城市绿色效率,而且政府对每个城市投资额进行宏观调控,可以有效避免资源的浪费。在土地资源和能源上,每个城市利用效率相对较高,部分城市出现资源投入不足的情况,这与很多城市出现的城市空间狭隘,土地资源紧张,房价遭到爆炒密切相关,在快速发展过长中,严重刺激了土地和能源的需求,快速发展的城镇化带来了大规模的基础设施建设,消耗了大量的能源。应该加快促进新新产业的发展,调整产业结构,推动创新型绿色城市建设。

表3 2014年淮河经济带各市投入产出冗余与不足

注：负数表示投入产出的不足,正数表示投入产出的冗余。

从非期望产出来看,依旧是河南省的三污排放严重,这与河南省的投入成正相关,同时,北京的快速发展对河南整体污染也产生了不可估量的影响,但是,河南地里位置优越,能够有效利用先进的技术,因而在三污的处理上也比安徽、江苏两省做的更好。从减排协调潜力来看,工业废气和工业废弃物的排放量明显高于工业废水,大量的工业废气和废弃物不利于大气环境和空气质量的保护。在非期望产出的处理上应着重强调废气和废弃物。

七、淮河沿线城市绿色发展效率的改善与协调性建议

本文针对淮河沿线城市的发展情况,对各市的经济发展进行绿色效率分析,并对投入产出冗余与不足进行了协调性研究。我们得到淮河经济带总体绿色效率处于中等水平,其中,河南和安徽总体水平好于江苏,江苏整体发展水平均匀。在对节能减排协调性分析过程中发现河南的三污排放最严重,对非期望产出上,工业废气和固体废弃物严重过量。未来城市发展过程中我们必须考虑到水资源、能源、劳动力等要素的投入和给环境造成的影响,绿色发展不仅仅是淮河流域面临的问题,而是每个城市未来发展的方向,不断提高城市发展的绿色效率。目前我过正面临资源和环境约束压力不断增强,经济发展进入新常态,城市经济的发展应从关注发展速度向发展效率转变。

根据本文研究结论,可以对淮河以及其他城市提出以下协调性发展的建议:

各省市根据自身的特点和实际情况积极推进绿色发展。对于经济发达、资源相对丰富地区,能够接触到先进的技术和引进相对雄厚的资金支持,重点关注经济发展与环境之间的协调性,重视发展速度,更注重发展效率;对于经济增速还有待提高的欠发达地区,我们争取优化生产结构,改善生产力的空间布局,在环境可承载的前提下,引进技术,有效提高生态效率。

转变发展理念,把生态文明建设融入淮河生态经济带经济社会发展各方面和全过程,积极推进绿色发展、循环发展、低碳发展。要建立以政府为主导、以流域为单元、多主体共同参与的开发模式。要加强经济带生态文明制度建设,把资源消耗、环境损害、生态效益纳入经济社会发展评价体系,建立起绿色GDP考评机制。

[1]顾为东,张萍.淮河生态经济发展规划研究[J].江苏大学学报,2016,18(1):19-23.

[2]Qi S R, XU L, JAY S. Integrated environmental-economic accounting of GDP [R].Chicago: American Agricultural Economics Association,2001.

[3]王兵,唐文师,吴延瑞,等.城镇化提高中国绿色发展效率了吗?[J].经济评论,2014,(4):38-49.

[4]赵菲菲.“新常态”下经济增长与生态环境协调发展研究——基于全国及省际面板数据的脱钩分析[J].财经理论研究,2015,(5):47-58.

[5]李艳军,华民.中国城市经济的绿色效率及其影响因素研究[J].城市与环境研究,2014,(2): 36-52.

[6]刘思旋,崔琳.如何编制自然资源资产负债表?——基于资源与环境核算的角度[J].财经理论研究,2015,(2):91-97.

[7]卢丽文,宋德勇,李小帆.长江经济带城市发展绿色效率研究[J].中国人口资源与环境,2016,26(6):35-42.

[8]Yongping Bai, Jianping Niu, Yongpei Hao.Reasearch of regional energy efficiency based on undesirable output and its influential factors: a case of western china[J].Energy Procedia,2012,(16): 802-809.

[9]Guang-Ming Shi, JunBi, Jin-Nan Wang. Chinese regional industrial energy efficiency evaluation based on a DEA model of fixing non-energy input[J].Energy Policy,2010,38(6): 6172-6179.

[10]蔡安宁.淮河生态经济带建设构想[J].江苏师范大学学报(自然科学版),2015,33(3):8-13.

[11]Sung-jong Kim. Productivity of cities [M].London: England Ashgate Publishing Ltd, 1997.

[12]毕秀水.现代经济增长的演化论分析[J].当代经济研究,2004,(9): 38-41.

[13]刘心,李淑敏.基于非期望产出SBM模型的中国各省份能源效率的实证分析[J].数学的实践与认识,2015,45(2):36-43.

[14]张宝华,原毅军.污染减排与产业结构升级的互动关系研究[J].财经理论研究,2015,(2):41-45.

[责任编辑:刘 炜]

2016-12-28

安徽财经大学研究生科研创新基金项目“淮河经济带城市绿色效率评价及协调发展研究”(ACYC2016130);国家自然科学基金项目“面向大数据的环境绩效评价理论、方法及其应用研究”(71471001);国家自然科学基金项目“绿色气候基金融资责任分摊机制研究”(71503001);全国统计科学研究项目“长江经济带生态文明建设综合评价研究”(2016LY26);安徽省高等学校自然科学项目“新常态下长江经济带生态文明发展评价研究”(KJ2016A004)

潘鹏程,1991年生,男,安徽安庆人,安徽财经大学硕士生,研究方向为经济统计与资源环境统计,(电 子信箱)626233173@qq.com。孙欣,1973年生,男,安徽庐江人,安徽财经大学副教授,博士,研究方向 为资源环境统计和数量经济。

10.3969/j.issn.1672-5956.2017.04.009

F299.2;Tu984.2

A

1672-5956(2017)04-0058-07