基于SBM 模型的资源型城市绿色创新效率测算与差异分析

徐赞赞，俞雅乖

（宁波大学 商学院，浙江 宁波 315211）

一、引言

资源型城市主要是指由资源的开采而兴起，并主要依靠资源型产业来支持自身经济发展的一种特殊城市类型（李博等，2016）[1]。2013 年国务院颁布了《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》，确定了262 个资源型城市，其中地级市116 个，占我国地级市总数的39.59%。随着资源的不断开采，资源型城市已逐步形成了过度依赖不可再生资源与自然资源的单一产业结构，造成了经济增长缓慢、生态环境恶化、高素质人才流失严重等问题（Li等，2015）[2]。传统的经济发展方式将难以继续，探究资源型城市如何实现可持续发展迫在眉睫。

绿色创新作为改善环境绩效、提升竞争力和升级产业结构的有效途径（Singh 等，2020）[3]，被视为节约能源、减少污染、并在资源限制更为严格和环境退化的情况下实现持续经济、社会与生态环境三者协调发展的重要方法（Ke Haiqian 等，2021）[4]。资源型城市正面临资源与环境的双重约束，为使其可持续发展，需要改善传统的经济发展方式，形成以绿色和创新为主的资源利用模式，以促进各方面的健康协调发展。研究与测度中国资源型城市的绿色创新效率对解决当下资源型城市面临的发展问题显得尤为重要。

二、研究综述

绿色技术的概念最早由Ernest 在1994 年提出，是指能够在节约资源的同时，达到减少、消除或避免环境污染目的的产品、技术和工艺的总称[5]。而绿色创新是在绿色技术创新的基础上衍生，并与绿色技术创新息息相关的概念。Garcia-Granero 等（2018）[6]认为绿色创新分为绿色产品、绿色过程、绿色组织和绿色营销创新四种创新类型，同时应包括每种类型下业绩指标的完整组合，以全面衡量绿色创新。一般而言，效率为生产活动中投入的资源与产出的产品之间的效用比例关系。因此，本文中绿色创新效率的涵义指的是在保证节约能源消耗及控制环境污染的前提下，创新资源投入与其产出的比值。关于绿色创新效率，现有的研究集中于绿色创新效率的测度与评价两个方面。

在绿色创新效率测度方面，主要集中于评价指标体系与评价内容的构建与确定；Wong 等（2012）[7]将绿色创新分为了两部分，即绿色过程创新和绿色产品创新，并分别研究这两种绿色创新对于中国制造企业绿色效率和经济效率的影响。韩晶（2012）[8]首先对各区域环境污染指数进行了测度，进而将其纳入绿色创新效率的评价体系中，对中国各区域的绿色创新效率进行了测算分析。在绿色创新效率评价方法方面，目前DEA 方法使用最广，在大量学者的研究下，DEA 法不断得到完善。张逸昕和林秀梅（2015）[9]将DEA 模型与Malmquist 指数方法相结合，从静态和动态两个方面测算了中国省际层面的绿色创新效率。任耀等（2014）[10]基于DEA-RAM 模型，从绿色、创新以及经济角度构建了绿色创新效率评价体系，并对山西省的绿色创新效率进行了实际的测算。李金滟等（2016）[11]运用含非期望产出的SBM模型测算了长江中游城市群28 个地级市的绿色创新效率。

城市运行阶段投入产出比的有效提升对于其进一步发展的重要性不可忽视，利用有限资源投入实现更高水平的产出，可以使城市的现有发展状况得到改善与提升，对于面临资源、经济与环境等发展困境的资源型城市来说，更为重要。

在资源型城市效率研究方面，已有的文献主要测度和分析了资源型城市的城市效率、全要素能源效率、环境效率以及转型效率等指标。对于中国资源型城市效率的研究最早由对城市效率的研究开始。其中，Sun 等（2012）[12]利用DEA 模型，对中国24个资源型城市的效率进行了测算，并将资源型城市按照区域与资源类型进行了对比研究；李江苏等（2017）[13]基于中国115 个资源型城市的研究数据，采用C2R 和C2GS2 两种DEA 模型测算了各资源型城市的发展效率。由于资源型城市的枯竭现象日益严重，部分学者开始将能源纳入了资源型城市效率的评价体系，并开始考虑绿色发展问题。李博等（2016）[1]在对2004—2012 年中国资源型城市的全要素能源效率进行分析时，将全市用电量作为能源投入指标计入了测算体系。李德山等（2021）[14]从环境污染的视角出发，结合SBM 与ML 指数模型，对2003—2016 年间山西省11 个煤炭类资源型城市的环境效率和生产率进行了测算与差异分析。由于资源型城市正面临转型发展的难关，资源型城市转型效率获得了越来越多学者的关注。董锋等（2012）[15]结合环境因素，运用DEA 模型与熵值法测算了21个地级资源型城市2000—2007 年间的转型效率。熊彬和胡振坤（2019）[16]采用动态DEA 模型对东北地区20 个资源型城市2005—2016 年的转型效率及其空间与时间差异进行了深入的研究。

综上，以资源型城市为评价对象的绿色创新效率研究较少，而资源型城市正面临绿色创新带动转型发展的关键时期，测度与评价资源型城市的绿色创新绩效对其可持续发展具有重要意义，已有文献虽然对于绿色创新效率评价的指标体系研究得较为全面，但未体现资源型城市创新发展的特点，并不适合直接用其进行资源型城市绿色创新效率的测度与评价。

基于此，本文立足于效率视角，利用2010—2019年64 个地级资源型城市的相关数据，运用考虑非期望产出的SBM 模型，测度与分析了资源型城市的绿色创新效率及其分类差异，从而为提升中国资源型城市绿色创新效率与实现中国资源型城市的可持续发展提供决策的科学依据。

三、研究设计

（一）研究方法

本文利用考虑非期望产出的SBM 模型进行资源型城市绿色创新效率的测算分析。相较于其他DEA 基础模型，SBM 模型具有将松弛投入和松弛产出均考虑在内的优势，使其对于各个决策单元的效率评价更为真实。同时，SBM 模型使用的度量方法为非径向、非角度，避免了两者带来的偏差和影响，更能体现其本质。根据本文的研究目的，需加入环境污染指标，并希望其处于负产出状态。

基于此，本文选取DEA 方法中的SBM-Undesirable模型为研究方法。根据定义，加入非期望产出的SBM-Undesirable 模型如下：

（二）案例城市选取

由于资源型城市中的地级市具有发展历史长、规模大等特点，使其对城市可持续发展的需求更为迫切，成为资源型城市问题研究中的首要部分。基于数据的可获得性与完整性，本文选取资源型城市中的64 个地级市作为研究对象。同时《规划》中将全部资源型城市划分为成长型、成熟型、衰退型与再生型4 类，在此基础上，本文根据国家计委宏观经济研究院课题组在2002 年对资源型城市的界定分类[17]与李博等（2016）[1]研究资料中的分类方式，将所选取的资源型城市按照所在区域与资源类型进行了类型群组的划分，如表1 所示。

表1 资源型城市区域分类

（三）数据来源与指标选取

基于研究对象及数据的可得性，本文选取64个资源型城市2010—2019 年的相关数据，作为投入产出数据。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、各市的统计年鉴、各省份科技厅网站、部分地市国民经济和社会发展统计公报以及EPS 数据库，其中，部分缺失数据使用线性插值法进行补充。

在构建资源型城市绿色创新效率评价的投入产出指标体系时，借鉴以往的研究成果，并充分考虑了环境因素和资源因素，同时兼顾指标的科学性和数据的可得性。投入指标方面，包括劳动力投入、资本投入以及能源投入。其中，劳动力投入方面，借鉴白雪洁等（2014）[18]的做法，选用单位从业人员中的从事科技活动人员数量作为科技劳动投入，从事水利、城市环境、公共服务人员数量作为绿色劳动投入。资本投入采用固定资产投资来表示。由于各个城市煤炭、石油和天然气三种化石能源的消费总量并未有效统计，本文借鉴李艳军和华民（2014）[19]的做法，选用全社会用电量来衡量能源投入。期望产出方面，将资源型城市人均GDP 作为经济产出指标，将城市专利授权量作为创新产出指标，而对于绿色产出指标，借鉴孙钰等（2015）[20]的思想，选取建成区绿化覆盖面积作为绿色产出能力的衡量指标。此外，非期望产出方面，根据李健和马晓芳（2019）[21]的做法，以城市废水排放量和SO2排放量作为非期望产出的衡量指标。详细的指标体系如表2 所示。

表2 资源型城市绿色创新效率指标体系

四、研究结果

（一）效率测度结果分析

本文采用考虑非期望产出的SBM 模型进行测算得到资源型城市绿色创新效率值，如表3 所示。纵向来看，从表3 中可以看出，在本文所研究的64 个资源型城市中，2010—2019 年，只有大庆市、东营市、鹤岗市、湖州市、淮北市、莱芜市、七台河市、新余市、伊春市以及淄博市这11 个城市绿色创新效率值始终处于生产前沿面上，效率最低的10 个城市分别为三门峡市、毕节市、承德市、宜春市、通化市、平顶山市、百色市、邢台市、六盘水市以及张家口市，通过观察效率均值可知，各资源型城市的绿色创新效率之间存在较为明显的差异性。横向来看，资源型城市在2010—2019 年，绿色创新效率均值呈现先波动下降后缓慢上升的变化趋势。2014 年是研究期内资源型城市绿色创新效率变动趋势的转折点，也是效率均值最低点，与效率均值最高年份2018 年相差0.213 6。但绿色创新效率均值最高年份2018 年也只达到0.771 5，仍有22.85%的进步空间。

表3 资源型城市绿色创新效率均值（2010—2019 年）

为了进一步分析不同资源型城市绿色创新效率的差异，本文将各资源型城市分别按照规划综合分类、所在区域分类以及资源类型分类划分为不同的组别，并分别计算三种分类方式下各组内资源型城市的绿色创新效率均值，结果反映在表4 中。

（二）效率分类差异分析

1.资源型城市绿色创新效率的规划综合分类差异分析。按照规划综合分类，各类资源型城市的绿色创新效率均值如表4 所示。从表4 第一部分可以看出，资源型城市绿色创新效率从高到低依次为衰退型、再生型、成熟型以及成长型。四种类型资源型城市的绿色创新效率值在2014 年后，都有明显的上升趋势，衰退型资源城市在2018 年，达到了效率均值最高点0.913，距离生产前沿面仅差8.71%。再生型资源城市在2018 年效率值达到了0.806，也处于高效率状态，并且再生型城市在2014 年后，绿色创新效率的增长幅度最高，从2014 年的最低值到2018 年的最高值增长了58.75%。成长型资源城市在2015—2016 年，增长幅度达到了57.58%，分析可知，是由于松原市在2015 年后，极大减少了工业废水的排放，提高了绿色产出所导致。

2.资源型城市绿色创新效率的区域分类差异分析。按照资源型城市所在区域分类，各类资源型城市的绿色创新效率均值如表4 所示。从表4 第二部分可以看出，资源型城市绿色创新效率从高到低依次为东北部、东部、中部以及西部地区。东北部地区资源型城市除了通化市之外，其余资源型城市均在某一年份或多年份处于生产前沿面上，并且，在研究期间内的每一年，东北部地区资源型城市绿色创新效率均值均在其他地区之上；东部地区资源型城市绿色创新效率值一直保持较为平稳的状态，最高值与最低值之间仅相差0.134；中部地区资源型城市在2010—2014 年间的绿色创新效率一直较低，2014年效率值仅为0.495，2015 年后，出现了较大幅度增长，到2017 年，达到了0.754，之后维持在此水平；西部地区资源型城市绿色创新效率值在每一年份均低于其他三类地区资源型城市，2015 年后，效率值有所增长，但仍处于较低范围。

3.资源型城市绿色创新效率的资源类型分类差异分析。按照资源型城市资源类型分类，各类资源型城市的绿色创新效率均值如表4 所示。从表4 第三部分可以看出，按照资源类型分类，资源型城市绿色创新效率从高到低依次为森工类、非金属类、油气类、黑色类、煤炭类、有色类以及综合类。其中绿色创新效率值最高的类型森工类资源型城市在2013 年、2014 年、2015 年、2017 年以及2019 年都处于生产前沿面。2014 年后，排名第三的油气类资源型城市的绿色创新效率快速增长，也分别在2016 年、2017 年以及2018 年这三年达到了生产前沿。而有色类与综合类资源型城市绿色创新效率均值虽然在2010—2019 年有缓慢上升的趋势，但均未达到平均水平。

表4 各分类方式下资源型城市绿色创新效率均值（2010—2019 年）

五、研究结论与启示

（一）研究结论

本文以2010—2019 年中国64 个资源型城市的面板数据为样本，运用非期望产出的SBM 模型测算了各资源型城市的绿色创新效率，进而对效率测算结果进行了分类研究。得到结论如下：

第一，从整体上看，资源型城市中只有大庆市等11 个城市始终处于生产前沿面，而其他城市则均在样本期间内存在要素投入冗余、产出效益不足和环境负外部效应产出过多等问题，各资源型城市的绿色创新效率之间也存在较为明显的差异性；从时间上看，在2010—2014 年，资源型城市的绿色创新效率均值波动下降，2014—2019 年，呈平缓上升趋势，其中2014 年是效率均值变化的转折点。2013年11 月，国务院发布了印发《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）》的通知，其中要求各资源型城市推进绿色发展、加强环境治理和生态保护并支持和领导城市创新转型发展。由于专利等指标具有滞后效应，因此《规划》下发的下一年，即2014年处于资源型城市的一个过渡期，而2014 年后，资源型城市绿色创新效率缓慢上升，说明《规划》的下发使资源型城市绿色创新转型取得了一定成效。

第二，从规划综合分类差异分析结果看，资源型城市绿色创新效率从高到低依次为衰退型、再生型、成熟型以及成长型；其中，由于《规划》中明确提出，要求政府引导再生型城市创新发展，分析再生型资源城市投入产出效率及其改进方向可知，2014年后，大部分再生型资源城市的创新产出不足值有了明显的降低，再生型资源城市绿色创新效率增长幅度最大达到58.75%。由于衰退型城市面临严重的资源枯竭问题，在2008—2009 年，国务院先后公布了44 个资源枯竭型城市，助力其实现经济转型发展，衰退型资源城市的转型工作开展较早，并取得了一定的成效，形成了良好的基础，使其2010—2019 年的绿色创新效率均值均高于其他类型城市。成熟型资源城市虽然绿色创新效率的均值与上升幅度并不高，但总体保持较为稳定的缓慢增长，这与其控制污染产出的减少有关。成长型资源城市绿色创新效率均值在2014—2015 年增长迅速，幅度达到57.58%，分析可知，主要原因为松原市2016 年以及之后的工业废水与工业SO2的排放得到了强有效的管控，排放量大大降低，使其成长型资源城市的效率均值也随之上升。

第三，从所在区域分类差异分析结果来看，资源型城市绿色创新效率从高到低依次为东北部、东部、中部以及西部；东北部与东部地区如大庆市、鹤岗市、七台河市、莱芜市以及淄博市，由于自身以及所在省份经济比较发达，人均GDP 产出相对较高，能够有更多的资金投入到环境保护以及创新方面，同时发达国家产业转移也更青睐于东北部及东部地区，带来一定创新技术，使东北部及东部地区绿色创新效率值靠前。西部地区资源型城市在2010—2019年绿色创新效率均值均低于其他三类地区，分析其投入产出数据及改进方向可知，西部地区资源型城市投入力度不足，并且污染排放较为严重。

第四，从资源类型分类差异分析结果来看，资源型城市绿色创新效率从高到低依次为森工类、非金属类、油气类、黑色类、煤炭类、有色类以及综合类。森工类资源城市因其本身资源特性，环境治理成效一直较为显著，且创新能力较强，在研究期内的五年都处于生产前沿面，并且自2012 年后，绿色创新效率均值都高于0.9。由于油气类资源城市中的濮阳市和松原市在2016 年极大地控制了污染物的排放，并提高了经济产出，使其整体绿色创新效率在2015—2016 年迅速增长，加上油气类资源城市通常拥有雄厚的资金作为基础，2016 年之后其绿色创新效率也一直保持高效率状态。而煤炭和有色类资源型城市由于环境污染严重，治理和创新难度较大。而综合类城市绿色创新效率最低，可能是由于除宜春市之外，其他城市如葫芦岛市、黄石市等煤炭和有色类占比较高，造成了一定影响。

（二）研究启示

提高资源型城市绿色创新效率，缩小各资源型城市之间绿色创新效率差异性极为重要。非效率资源型城市应调整其投入产出结构，合理优化资源配置比例，同时加大科技劳动投入力度，控制经济发展中的污染排放，实现其绿色创新效率的有效提升。

对于衰退型与再生型资源城市，相关政府应基于现有状况进一步制定更为详细的发展规划，在保持绿色创新高效率的同时，助力其创新转型发展；对于成熟型和成长型资源城市，虽然现阶段两类城市的发展目标还是与其自身资源紧密相关，但在发展过程中，必须注重对污染物排放的控制，不可以单纯的经济增长为目标。

对于东北部、东部以及中部地区资源型城市，绿色创新效率值仍有较大进步空间，各城市应发挥地区联动效应，与高效率资源型城市实现信息交流互享，合理调整投入产出结构，提高绿色创新效率；对于西部地区资源型城市绿色创新效率，相关政府需要提高重视，解决资源投入力度不足与环境治理问题。同时各地应重视创新产出，引导本地创新性发展或者依据自身优势条件吸引创新技术的引入。

对于森工类与油气类资源型城市，在已达到效率的基础上，可以进一步增强创新与绿色的产出，维持优化其绿色创新效率；对于黑色类、煤炭类、有色类以及综合类资源型城市，相关政府应当合理规划增加其绿地面积，提高绿色产出，并制定政策减少其环境污染，严格控制污染物排放量，或提高相应污染处理技术。