水电开发视角下金沙江流域生态效率时空差异及影响因素分析

贺 嘉 倪 颖 秦方鹏 文传浩

（重庆工商大学长江上游经济研究中心，重庆 400067）

2012年，国际能源署发布报告宣称水电可以帮助新兴经济体应对不断增长的能源需求，同时减少数十亿吨的二氧化碳排放，并强调水电开发不可避免带来生态环境问题[1]。目前水电已经成为全球贡献最大的可再生资源。近几年我国相继修建了较多“世界之最”的大型水电站，有世界装机容量最大的三峡水电站、世界泄洪功率最大的溪洛渡水电站、世界最高混凝土双曲拱坝的锦屏一级水电站等[2]，这些大型水电站为中国乃至世界源源不断输送电能，缓解了部分地区能源紧缺的局面，但同时也带来一系列生态环境问题[3]。金沙江流域作为长江流域上游河段重要的生态屏障区，担负着长江上游水源涵养、防风固沙和生物多样性保护等重要功能，其生态环境的质量直接关系到长江中下游乃至全国广大区域[4]。除了水电资源无序开发之外，金沙江流域还存在矿产资源过度开采，地质灾害频繁发生等生态环境问题，将污水矿渣排入金沙江引起水质污染问题，部分区域农村人畜饮水困难问题等。2018年，习近平总书记在全国生态环境保护大会上对新时代下我国如何协调生态环境保护与经济社会发展提出新要求。因此，如何尽可能降低人类生产经营活动对生态环境的影响，并取得较大的经济效益，成为破解金沙江流域可持续发展的重要切入点。

生态效率作为衡量可持续发展水平的一种有效评价和管理手段，能综合反映出人类经济社会发展、能源利用与生态环境之间的关系。它最早由CHALTEGGER和STURM在1990年提出[5]，随后国内外相关机构和学者对其概念进行扩充和完善[6-8]，其中世界可持续发展工商业委员会的定义被广泛认识与接受，其核心思想是以最少的资源投入和环境代价获得最大的经济价值[9]。现有相关研究由于研究对象[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，主要包括以下四类：一是单一比值法[16，17]，该方法计算公式简单，考虑的影响因素较为单一，不能够显示不同环境条件下的生态效率差异。二是生态足迹法[18]、能值法[19]等方法。但是该方法要求投入和产出指标量纲统一，并且评价结果只反映综合效率，不能得出要素的投入产出冗余度。三是指标体系法[20]，该方法较为全面考虑影响因素，但是过度依赖指标权重，主观影响较大。四是模型法，就是结合投出产出要素对决策单元进行综合评价，主要有数据包络分析法[21-26]、随机前沿分析法[27]等方法。其中，DEA 模型由于具有不需要对指标进行量纲化处理、避免对指标进行主观赋权、弥补大多数模型忽略非期望产出指标的缺陷，能够较为全面有效地评价决策单元等优点，近年来被广泛应用于不同行业[18，28，29]、不同区域[30-32]进行生态效率评价。

金沙江流域作为长江上游重要的生态安全屏障，在长江经济带中具有重要的地位和作用，是世界级的、全国最大的清洁能源基地，也是国家重要的饮用水源地。因此，金沙江流域现有的生态环境问题不容小觑，如何协调好水电开发、资源开采引致的经济利益与环境影响之间的矛盾关系，使得金沙江流域可持续发展成为当下我国乃至世界亟待解决的难题之一。因此，本文以金沙江流域作为研究对象，运用DEA 模型的一种改进模型即超效率SBM模型测度2006年至2015年金沙江流域14 个市（州）的生态效率，用MALMQUIST指数模型对生态效率进行动态分析，最后利用TOBIT 模型分析生态效率的影响因素，旨在为提高流域生态效率及可持续发展提供参考。

1 研究区域概况与研究方法

1.1 研究区域概况

本文选取金沙江流域的14 个市（州）作为研究区域，具体包括青海的玉树藏族自治州、西藏的昌都地区、四川的宜宾市、攀枝花、甘孜藏族自治州、凉山彝族自治州，云南省的昆明、曲靖、楚雄、大理、丽江、迪庆、昭通的七个州市地区，贵州的毕节（由于果洛藏族自治州的数据缺失，故果洛不在本次研究范围之内）。金沙江流域处于整个长江流域的上游河段，起自青海省玉树巴塘河口，止于四川省宜宾岷江口，是一个经济欠发达、生态环境脆弱的复合生态系统，流经青藏高原、川西高原、横断山区、云贵高原、川西南山地五大特殊地貌单元，沿岸涉及迪庆、曲靖、凉山、毕节等15 个市（州），流域面积约34 万km2，全长约2 316km，约占长江上游干流河长的2/3，约占长江上游流域面积的36%[34]；经济发展相对落后，截至2016年，金沙江流域人口约4 704.39 万人，人均生产总值约32 598.23元，仅为国民人均生产总值60%；水电资源1亿多kW，约占长江水力资源的40%以上，是实现“西电东送”的重要水电资源，目前已形成“中国水电在西南，西南水电在金沙”的重要格局。据不完全统计，金沙江流域共分布有地质灾害3 739处，其中滑坡2 032处，崩塌322处，泥石流932处，不稳定斜坡453 处[35]；废水排放总量从2000年的81 870.51 万t 上升至2016年的174 212.20 万t。由此可见，金沙江流域生态账户已面临严重“赤字”的风险。生态兴则文明兴，生态衰则文明衰，开展金沙江流域的生态效率研究，对于长江流域的绿色发展，乃至我国的生态文明建设，都具有重要的现实意义。

表1 金沙江流域生态效率测算指标体系

1.2 研究方法

（1）采用超效率SBM模型测度金沙江流域的生态效率。DEA模型是由CHAMES等于1978年提出来的，被广泛用于评价“多投入多产出”模式下的决策单元之间相对有效性，学者们在传统DEA 模型的基础上进行很多拓展和改善，目前最常用的超效率SBM 模型，因为它弥补了传统DEA 模型无法对多个有效决策单元进行评价，并不能够将非期望产出要素作为产出指标进行测度，所以本文采用的超效率SBM 模型测度金沙江流域的生态效率。（2）采用FARE 等在1997年[16]提出的MALMQUIST 指数模型用来分析效率变化程度。（3）采用截断数据回归方法——TOBIT 模型进行评价。通过超效率SBM 模型得到金沙江流域的生态效率，为了更进一步了解除了产出、投入要素之外的因素是否对生态效率产生影响，因此有必要对金沙江流域生态效率的影响因素进行分析，所以本文采用截断数据回归方法——TO⁃BIT模型进行评价。

1.3 指标选取与数据来源

1.3.1 指标选取

生态效率本质就是用较少的资源投入和最小的环境影响换取较大的经济产出价值。本文借鉴任宇飞等[24]、付丽娜等[30]选取的指标，结合金沙江流域的实际情况，由于统计年鉴及相关官方文件只统计了工业污染数据，没有生活污染、农业污染等数据，因此本文只考虑工业污染。具体指标见表1。

生态效率是衡量经济发展与资源环境之间协调共生关系的重要指标，除了受到上述投入、产出指标影响之外，随着人类生活方式、生产方式的改变，还有诸多因素影响着经济社会与资源环境之间的共生关系，为了甄别相关因素对生态效率的作用方向和程度，有必要对生态效率的影响因素进行分析。借鉴已有的研究成果，切实考虑金沙江流域的经济社会发展现状，最终选择9 个主要影响因素[25，30-33，37]，具体见表2。

各因素的影响机理如下：收入水平用人均GDP表示，是一切经济活动最重要的内在驱动力，影响了一个地区经济发展状况；环境水平用森林覆盖率表示，直接反映该地区的生态环境水平；城市规模用城市化率表示，是一个地区经济活动的主要人力投入来源；产业升级用第三产业增加值与第二产业的增加值的比值表示，能够直接反映该地区的产业结构以及产业结构的高级化水平，同时也设置替换变量产业结构，用工业增加值占地区GDP 的比重表示；政府管制用一般地方财政支出与地区生产总值的比重表示，财政支出的多少就反映了政府对该地区调控能力的大小；民族自治作为分类变量，主要是评价该民族自治地区的特殊文化是否对该地区的经济发展和环境保护产生影响，是民族自治地区用“1”表示，不是就用“0”表示；投资规模用固定资产投资总额表示，能反映该地方资本投入情况和经济活动的发展程度；环境规制用工业废水和工业固废物量与地区GDP 的比重表示（由于量纲不一样，没有加入废弃排放量指标），是影响生态效率的重要因素。

表2 金沙江流域生态效率影响因素指标体系

1.3.2 数据说明

本文选取14 个市（州）作为金沙江流域的研究样本，考虑到数据的可获得性，选取2006年至2015年来自于《中国城市统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、各城市统计年鉴以及各城市的国民经济与社会发展公报、环境统计公报等官方公开资料。部分地区、年份缺失数据采用插值法进行补齐。

图1 2006年至2015年上中下游生态效率均值图

2 结果分析

2.1 金沙江流域生态效率测度及总体特征

从流域整体水平来看（见图1），全流域的生态效率水平均值在2004年至2015 期间均值都大于1，说明流域整体生态效率水平处于良好状态。从2004年至2014年整体处于稳定状态，但是在2015年流域整体的生态效率急剧下降，同时金沙江下游地区整体生态效率水平也呈下降趋势，并且下游地区的下降幅度更大，中游地区略有下降，上游地区处于平稳状态。主要是因为下游地区的毕节、曲靖、昭通的生态效率水平下降所引致，毕节主要发展煤炭等高污染、高耗能的资源型产业，曲靖是云南重要的工业基地和工业原材料基地，昭通是一个资源枯竭、经济欠发达的山区，三个地区现有的发展模式导致了较低的经济效益和环境效益，仍是供给侧改革的难点。

上游地区（迪庆、昌都、玉树、甘孜）每年的生态效率均值都大于1（见表3），长期处于平稳状态，整体生态效率处于最高水平，2007年生态效率均值达到最高值1.503 6。从各个城市来看，每个城市的生态效率值都大于1，其中玉树一直处于较高的生态效率水平，甘孜最低，生态效率年均值分别为2.067 8 和1.142 1，其中玉树生态效率水平较高，富含生物资源、林业资源和水资源，以清洁型产业为主导，生态效率较高。中游地区（凉山、攀枝花、楚雄、大理、丽江）在全流域中整体生态效率水平较低，逐年变化差异不大，其中攀枝花的生态效率水平相对较高，大理最低，生态效率年均值分别为1.277 3 和0.811 3，其中大理的生态效率最低，虽然大理近年来在利用风能、水能资源打造滇西最大的清洁能源基地，但烟草、冶矿、机械加工产业发展迅猛，带来很多环境问题，亟需优化产业结构。下游地区（宜宾、昆明、曲靖、昭通、毕节）整体生态效率水平略高于全流域平均水平。在2014年至2015年期间，生态效率水平下降幅度较大，从1.425 0直接下降到1.124 0。昆明的生态效率均处于最前沿，毕节处于低效率水平，生态效率年均值分别为2.188 1和0.674 7。昆明近年来重点发展新兴产业，加快产业结构转型升级，旅游资源丰富，第三产业得到较好发展，所以生态效率一直处于较高水平。（见图2）

表3 2006-2015年金沙江流域各市（州）生态效率值

图2 金沙江流域生态效率时空格局

2.2 金沙江流域生态效率MALMQUIST指数分析

本文运用了2006年至2015年14个市（州）的面板数据，采用MALMQUIST指数模型计算得出全要素生产率、规模效率、技术进步、纯技术效率以及综合效率，具体见表4。

2006年至2015年，金沙江流域的全要素生产率均值为0.998，年均增长率为-0.2%，其中曲靖、昭通、楚雄、大理、毕节的全要素生产率均小于1，其余地区的全要素生产率均大于1。从年均增长率的分解来看，综合技术效率、规模技术效率和纯技术效率指数没发生变动，技术进步效率值是0.998，增长率为-0.2%。由此可知，金沙江流域生态效率增长动力大部分来源于技术进步，但是技术进步也是主要的制约因素，技术进步效率呈下降趋势，致使全要素生产效率呈下降趋势。从图3可以看出，金沙江流域全要素生产率的变化在空间上不具有明显的上、中、下游梯度特征。

从各城市来看，其中昆明全要素生产率年均增长最快，增长率为5.7%，技术进步效率指数的增长率也为5.7%，其生态效率均值为2.188 1，是全流域生态效率均值的最高水平。但是在这十年期间，昆明的生态效率波动幅度较大，在2008年出现最低值2.038 4，2015年达到最高值2.435 2。毕节的全要素生产率增长最慢，年均增长率为-11.3%，其中技术进步指数下降-11.3%，综合技术效率、纯技效率、规模效率均没有发生变动，说明毕节地区的技术水平落后，这与毕节地区生态效率处于低水平状态相一致。从生态效率增长动力来看，技术进步效率指数对全要素生产率的影响最大。技术进步的年均增长率较快地区包括昆明、昌都、玉树、迪庆、攀枝花、丽江、凉山、宜宾、甘孜，昆明一直是处于较高生态效率水平，这与该地区的技术进步密不可分；增长较慢的地区包括楚雄、大理、曲靖、昭通、毕节。

表4 2006-2015年金沙江流域14个市（州）Malmquist指数及其分解

图3 金沙江流域全要素生产率空间图

3 生态效率影响因素分析

从表5可以看出，模型4是最终方程。其中收入水平、产业升级、政府管制、投资规模对生态效率产生显著的正向影响，而环境水平、城市规模则产生显著的负向影响。当收入水平每提升1%，生态效率水平相应提升23.67%，相较其他因素收入水平产生了最大的影响，收入水平（人均GDP）代表沿江省市居民的生活水平和生产活动创造的价值，所以对生态效率产生正向影响。产业升级因素每提升1%，带动生态效率提升21.29%，相比较产业结构因素，金沙江流域的第二产业地区GDP的占比对生态效率几乎没有产生影响，然而第二产业于第三产业的占比对金沙江流域生态效率产生显著的影响。政府管制因素每提升1%，带动生态效率提升0.17%，表明金沙江流域沿江省市的财政支出对生态效率影响较小，也在一定程度上说明沿江省市对生态环境治理资金的调控能力较小，由于近年来国家高度重视生态环境保护和治理，所以沿江省市的生态环境保护意识加强。投资规模因素每提升1%，相应带动生态效率提升0.43%，相较收入水平因素影响较小，但是要高于政府管制因素，金沙江沿江省市目前应该注重各地区的经济活动，引进高新技术产业、环保产业等，增加各地区的投资规模，带动就业。环境水平和城市规模每提升1%，就会使生态效率水平分别降低0.58%、0.89%。说明城市的森林覆盖率与城市化率都对生态效率产生显著的负向影响。当森林覆盖率提升，会导致金沙江流域沿江省市的农村居民土地相应减少，也就会影响农村居民的收入和生活水平，城市化率进程加快。但是由于金沙江流域沿江省市的经济水平较低，并且是少数民族的聚居地，进城人口不能够完全适应城市的生活节奏，文化水平和生活习惯阻碍了农村居民适应城市生活，也就影响了该地区的经济发展，并且也在一定程度上对平衡城乡二元结构起着负向的推力。

表5 生态效率影响因素实证回归结果

4 结论与启示

基于2006年至2015年间金沙江流域14个市（州）的数据，运用超效率SBM 模型测度金沙江流域各市（州）的生态效率进行静态分析，运用MALMQUIST指数及其分解指数进一步分析金沙江流域生态效率的动态变化根源，最后建立TOBIT 面板模型，分析金沙江流域生态效率的驱动因素。研究结果表明：

（1）金沙江流域生态效率水平近十年来处于良好水平，但在2014-2015年出现急剧下降的趋势，其中主要是由于下游地区毕业、曲靖、昭通生态效率水平急剧下降引致，上游地区较下游、中游地区及全流域的生态效率都长期处于前沿，中游地区生态效率一直处于全流域最低水平，大理的生态效率较低。因此，下游地区毕业、曲靖、昭通要优化产业结构，因地制宜发展“新七领域”的七大环保产业，提升地区环境水平，从技术创新角度实现更大的经济效益。同时，昆明也要发挥辐射引领作用，带动周边市（州）的发展。大理应该优化六大支柱产业的发展结构，侧重发挥能源、生物制药等新兴产业作用，要提升污染、耗能型产业的排污处理技术，从而提升生态效率。

（2）金沙江流域全要素生产率的年均增长率为-0.2%，增长动力主要来源于技术进步，同时技术进步也是全要素增长率的主要限制因素，其他的效率指数均为发生变化。其中曲靖、昭通、楚雄、大理、毕节的全要素生产率均小于1，同时也印证了这些地区的生态效率水平处于全流域较低水平的现象。因此，这些地区要提升技术创新能力，不能够持续以往粗放低效的发展方式，要加大投入研发经费，构建“政产学研用”平台，将科研成果转化成生产力，提升经济效益，最大限度降低生产活动对生态环境带来的负面影响。

（3）收入水平、产业升级、政府管制、投资规模对生态效率产生显著的正向影响，而环境水平、城市规模则产生显著的负向影响，民族自治、环境规制因素对金沙江流域生态效率几乎没有产生影响。因此，金沙江流域沿江省市要加大政府的引导作用，增强政府对环保资金的调控力度；引进战略性新兴产业，提升对各地区产业结构布局的调控能力，合理配置地区资源；对于城镇化建设一定要配套好相关的政策措施，切实了解农村居民“进城难”的缘由，更好改善城乡二元结构。要多角度地审视金沙江流域生态效率的影响因素，针对性地提出改善措施，切实提升金沙江流域沿江省市的生态效率。