新时代下煤炭资源枯竭型城市可持续发展转型评价

刘晓雯，沈万芳,,3，段培新，陈晓兰

(1.山东财经大学数学与数量经济学院，山东 济南 250014；2.山东财经大学决策与评价联合研究中心，山东 济南 250014；3.山东省区块链金融重点实验室，山东 济南 250014；4.山东财经大学公共管理学院，山东 济南 250014)

煤炭资源是我国重要的能源矿产资源，在一次能源消费占比超过50%，为我国的经济发展做出了突出贡献。但是随着煤炭资源的大量开采，资源城市面临着矿竭城衰的局面，加之2013年国务院出台了《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》[1]，这些资源枯竭型城市的可持续发展转型迫在眉睫。目前，众多学者对资源型城市可持续发展转型进行了研究，如：肖滢等[2]利用Super-SBM模型和GML指数模型测算资源型城市工业绿色转型情况，并得出绿色转型效率整体水平较低，但逐步改善，其成长型城市效果最好；吴战勇[3]利用DEA方法评估9座不同类型矿业城市发展效率和瓶颈，得出可以通过挖掘矿业城市的资源潜力、构建多元发展战略、技术创新等方式促进城市可持续发展；田玉川[4]在分析矿业绿色发展的基础上，进一步对资源城市转型的多元化体系、内外环境及特色产业进行分析，进而提出资源城市转型恰逢其时，要加快落实城市发展规划及特点，不断促进城市转型；李虹等[5]利用面板门槛回归法等探讨了环境规制、资源禀赋对资源城市转型的关系，并得出两个因素对城市转型存在显著门槛效应；汪克亮等[6]结合因子分析法和熵权法，测度了煤炭资源型城市可持续发展能力；曾贤刚等[7]运用熵值法对煤炭资源枯竭型城市进行绿色转型评价并得出部分城市转型良好，但仍有部分城市转型效果不佳。现有研究多针对资源型城市，鲜有对资源枯竭型城市的具体研究。因此，本文应用SBM-DEA模型和Malmquist指数模型对我国16座煤炭资源枯竭型城市可持续发展转型效率进行评价，并给出相应对策建议。

1 评价指标体系构建与模型选取

1.1 评价指标体系构建

在生态文明建设的宏观背景下，结合《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》中对资源城市可持续发展提出的经济发展、产业转型、能源节约和环境保护的目标要求，本文在考察枯竭型城市可持续发展转型时，侧重于关注其在转型过程中是否实现上述四个目标。其中，经济平稳发展、产业结构合理是城市发展的必要条件；环境保护和能源节约是可持续发展的保障。

针对上述四个规划目标，结合目的性、综合性、代表性、数据可获得性和精简性等构建指标体系的基本原则，本文最终选取资本投入量、城镇年末单位总就业人数和能耗量三个投入指标和国民生产总值、第三产业发展程度和污染物排放量三个产出指标构建枯竭型城市可持续发展转型评价指标体系，见表1。其中，国民生产总值(GDP)衡量城市经济发展情况；第三产业发展程度表征产业转型情况：从当前世界经济发展趋势看，推动产业由第二产业向第三产业发展是产业结构逐步合理化和高级化的体现，第三产业相比于第一产业和第二产业经济附加值大且产业能耗低[8]，如近年来典型的煤炭资源枯竭型地区——法国洛林地区和德国鲁尔地区，都是通过促进第三产业发展带动地区可持续发展转型，因此，选取第三产业产值和第三产业就业人数衡量第三产业发展程度，表征产业转型情况；污染物排放量作为非期望产出指标测度环境保护实现情况，选取工业二氧化硫、工业废水和工业烟粉尘排放量作为二级指标。

本文选取资本投入量、城镇年末单位总就业人数和能耗量作为一级投入指标，其中，资本投入量包括规模以上工业企业固定资产合计投资额和科技教育投资额(PAUL等[9]的内生经济增长理论说明一国或地区的经济增长直接依赖于政府的科技和教育支出，因此从长远看科技教育投资是促进经济发展的重要因素)两个二级指标；城镇年末单位总就业人数体现城市整体人力资本投入情况；能耗量衡量能源节约情况，也是城市和经济发展的必要投入要素，由于难以获取城市能源消耗总量，采用用水总量、用电总量和液化石油气供气总量作为二级指标综合反映能耗量。

表1 煤炭资源枯竭型城市可持续发展转型效果评价指标体系Table 1 Evaluation index of sustainable developmenttransformation of coal resource-exhausted cities

1.2 模型选取

1.2.1 基于非期望产出的超效率SBM-DEA模型

CHARNES等[10]提出的数据包络分析(DEA)方法是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法，该方法允许决策单元(DMU)自由选择其权重以最大化其效率得分，且可以对多投入多产出指标进行分析。由于超效率SBM-DEA模型相较于BCC、SBM-DEA等模型既能充分考虑松弛变量和非期望指标，又具有更好的区分力，因此选取超效率SBM-DEA模型对煤炭资源枯竭型城市可持续发展转型进行效率评价。

λj≥0,j=1,…,n,

(1)

1.2.2 Malmquist指数

超效率SBM-DEA模型是基于技术效率的概念针对某一时间的生产技术而言[11]。但城市的可持续发展是一个逐步改进的过程，在此过程中生产技术、资源利用率及产业规模和产业结构等都在逐渐发生变化，而这种变化对城市转型的影响具有重大意义。因此，本文进一步采用Malmquist指数模型对煤炭资源枯竭型城市转型过程进行动态分析。

Malmquist指数是1953年由Malmquist提出，FARE等[12]将其与DEA评价理论相结合，用于测算全要素生产率的动态评估方法。从时期t至t+1的Malmquist指数可以表示为式(2)和式(3)。

MI(xt+1,yt+1,xt,yt)=

(2)

(3)

式中：全要素生产率变动指数(MI)为DMUk在t至t+1时期生产率的变化程度；(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分别为决策单元DMUk在t至t+1时期的投入产出组合；Et(xt,yt)和Et(xt+1,yt+1)是在t时期参考集下的t时期和t+1时期DMUk的技术效率值；Et+1(xt,yt)和Et+1(xt+1,yt+1)则是在t+1时期参考集下的t时期和t+1时期DMUk的技术效率值。

全要素生产率变动指数(MI)可以进一步分解为技术进步变动指数(TC)和技术效率变动指数(EC)，见式(4)。

MI(xt+1,yt+1，xt,yt)=EC×TC

(4)

当MI>1时，表示全要素生产率提高；反之表示下降。同样，当TC>1时，表示技术进步呈增长状态，技术进步对全要素生产率起到促进作用；反之当TC<1时，技术水平下降，且技术水平低下阻碍了全要素生产率的提高；当EC>1时，表示技术效率上升；反之为技术效率下降。

2 实证分析

2.1 基于非期望产出的超效率SBM-DEA模型静态分析

依据《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》划分，我国现有37座煤炭资源枯竭型城市，基于数据可获得，本文从中选取乌海、抚顺、阜新、辽源、白山、鹤岗、双鸭山、七台河、淮北、萍乡、新余、枣庄、焦作、韶关、铜川、石嘴山等16座城市作为研究对象，进行煤炭资源枯竭型城市可持续发展转型评价分析。

运用基于非期望产出的超效率SBM-DEA模型，对2017年16座城市可持续发展转型效率进行测算并排名(表2)。

表2 2017年16座城市转型效率及要素冗余率和不足率Table 2 16 cities’ transformation efficiency,factor redundancy and insufficiency rate in 2017

SBM-DEA模型计算结果显示，乌海、抚顺、辽源、白山、双鸭山、七台河、萍乡、新余、枣庄、焦作和韶关等11座城市的效率值大于1，被判断为DEA有效状态，且其投入产出指标的冗余率和不足率均为0，说明上述11座城市2017年资源配置较为均衡且利用率高，城市经济发展和第三产业发展程度适宜，能耗量和污染物排放量不存在冗余，因此城市可持续发展水平相对更强。而阜新、鹤岗、淮北、铜川和石嘴山等5座城市效率值小于1，为DEA无效城市，说明上述5座城市2017年的可持续发展转型情况仍有待提高。 进一步分析发现5座DEA无效城市存在投入产出要素冗余或不足等问题，具体表现如下所述。

1) 5座DEA无效城市普遍存在能耗量和污染物排放量高冗余现象。能耗量指标冗余率均高于10%，根据DEA投入产出理论可以简化说明能耗量与生产总值的比值越小表明能源利用效果越好，因此分别根据原始数据及DEA模型测算的最优结果求取能耗量与生产总值比值，见图1。由图1可知，阜新、鹤岗、淮北等DEA无效城市真实能源利用率都低于最优能源利用情况，且差距大于1.5倍，表明该类城市能耗量的确存在高冗余现象。

图1 能耗量与生产总值比值Fig.1 Ratio of energy consumption to GDP

高能耗同时带来较高污染物排问题。分析原始数据可知能耗量和污染物排放量的相关系数为0.663 5，两者相关度较高，这表明城市要实现可持续发展转型的能源节约和环境保护目标，首先要减少城市对能源的依赖度，降低能耗量，提高能源利用率，逐渐降低高能耗低产值企业在产业结构中占比，提升原有工业企业中高新技术设备投放比例，促进第三产业发展，同时政府要将节能减排政策落实到从生产到消费的各个环节，将转型贯彻到每个环节。

2) 阜新、淮北、铜川和石嘴山等4市存在经济投入冗余现象。其中，淮北市冗余率高达29.69%，根据原始数据分析，2017年淮北市经济要素投入量在16座城市中排第3名，但其经济总产值和第三产业发展程度分别排第7名和第8名，可以看出高经济投入并未匹配高产出水平，造成该现象的原因可能是该类城市经济投入配置和产业结构分配不当，导致经济要素出现高冗余和低利用率现象。因此，DEA无效城市要实现可持续发展转型绝不是依靠盲目增加经济投入，而是通过促进产业转型、产业结构升级和优化经济投入配置来促进城市转型。

3) 石嘴山市第三产业发展程度不足。第三产业发展程度是由第三产业产值和第三产业就业人数主成分分析得到，其第三产业产值和就业人数两个二级指标排名分别为第13名和第14名，且在主成分分析中对主成分(第三产业发展程度)的贡献度分别为48.3%和51.7%，可以看出两者排名都较后且贡献度相当，说明两者共同拉低第三产业发展程度指标。要想达到最优状态，其第三产业产值和第三产业就业人数需分别提高1.961%和2.099%。

4) 抚顺、鹤岗和铜川等3市2017年经济生产总值仍需提高。2017年该类城市经济生产总值排名位于第13～15名，说明其经济生产发展水平相对落后，导致可持续发展转型效率值偏低，因此，政府要协调做到转型与经济发展双管齐下，从而更稳更好地实现城市可持续发展转型。

2.2 Malmquist指数分析

超效率SBM-DEA模型是静态分析模型，而城市转型是一个漫长连续的过程，因此利用基于非期望产出的SBM-DEA模型，结合Malmquist指数模型，对16座城市2014—2017年动态转型效率进行测算。测算结果包括全要素生产率指数(MI)、技术效率变动指数(EC)和技术进步变动指数(TC)，测算结果见表3。

表3 2014—2017年16座城市整体和各期Mamlqusit指数Table 3 16 cities’ Mamlqusit index of the whole and each period from 2014 to 2017

通过分析2014—2017年Malmquist指数结果，16座城市的全要素生产率指数都大于1，且最高达到1.899，说明4年来我国煤炭资源枯竭型城市可持续发展能力显著增强。其中，技术进步变动指数都大于1，表明技术水平都呈增长状态，且增幅普遍高达20%以上，说明技术进步是促进城市可持续发展转型的重要推动力。

从指数增幅来看，鹤岗市的技术进步变动指数增幅最大，4年间鹤岗市科技教育支出连年增加，政府培育国家级高新技术企业8户、科技型中小企业346户，建成了国家级石墨检测重点实验室和全国首家稻谷综合利用工程技术研究中心[13]，由此可见政府一直在认真贯彻落实科学技术是第一生产力的指导思想，注重创新驱动，通过科技进步提高全要素生产率，加强城市可持续发展能力。

不同城市的技术效率变动指数还存在一定程度波动，对全要素生产率的促进作用弱于技术进步变动指数。由图2可知，技术进步促进全要素生产率增长，技术效率则拉低全要素生产率水平。但全要素生产率和技术效率的变动趋势更接近，说明提高

全要素生产率水平，关键在于提升技术效率。而技术效率水平的提高，关键在于优化资源配置、促进产业结构和规模合理化，促进产业转型和升级等。

本文进一步根据每期的全要素生产率指数将16座城市分为四类，分析其特点并给出转型建议(图3)。

图2 2014—2017年16个城市Malmquist指数Fig.2 16 cities’ Malmquist index from 2014 to 2017

图3 MI指数变化结果分析图Fig.3 Analysis chart of MI index results

第一类为平稳上升型城市，包括萍乡、枣庄、焦作、铜川、乌海和淮北。该类城市全要素生产率指数基本都大于1，表明其全要素生产率都呈上升状态，且增幅基本稳定在10%～20%，说明该类城市可持续发展能力呈平稳提升状态。技术效率和技术进步对全要素生产率的促进作用呈波动趋势，如2015—2016年技术进步促进作用普遍更强，2016—2017年则是技术效率的促进性更强。因此，该类城市在转型的过程中，首先要着重加强技术进步和技术效率的增长稳定性，保证城市可持续发展转型在两个指标共同推动下平稳扎实进行；其次不断提升科学技术能力，优化资源配置，促进产业结构升级，从而提高技术效率和技术进步的增长幅度，加快可持续发展转型速度。

第二类为先增后降型城市，包括阜新、辽源、白山、七台河、新余、韶关和石嘴山。该类城市前两期的全要素生产率一直保持增长状态，但2016—2017年全要素生产率呈下降趋势，主要原因与技术效率和技术进步变动不显著都存在关系。其中，阜新市和石嘴山市主要由于技术效率不佳，结合DEA静态分析结果可以看出，这两个城市在要素投入方面都存在冗余问题，因此政府首先要根据冗余率分析调整要素配置、提高要素利用率，以冗余严重的能耗量为例，阜新市在用水量、用电量和液化石油气供气总量方面分别减少938万t、318 632万kW·h和247 t左右。而辽源、白山、七台河、新余和韶关等城市主要是由于技术进步效率降低带动全要素生产率水平波动，但该类城市2014—2017年整体的技术进步是呈上升状态，说明技术进步整体上对全要素生产率起促进作用，因此，要保证城市可持续发展转型平稳进行，最优状态是保持科学技术对可持续发展的平稳拉动性，减少波动因素。

第三类为存在不利波动型城市，包括鹤岗市和双鸭山市。该类城市全要素生产率呈现“下降上升下降”的波动趋势，说明该类城市可持续发展转型波动反复性高，可以看出前后两期在技术效率和技术进步方面都存在欠缺。根据分析，2015—2016年能源、资本等投入要素的利用率都高于前后两期，投入要素利用率的提高还降低了污染物的排放量，且2015—2016年的第三产业产值和就业人数也大幅增加，说明其第三产业发展程度进一步扩大，综合导致其技术效率变动指数利好。因此，该类城市在转型过程中首先要保证科学技术对城市发展的带动作用，结合2015—2016年的情况合理优化资源配置和产业结构，从而带动全要素生产率提升，促进城市可持续发展转型平稳进行。

第四类为存在有利波动型，为抚顺市。该类城市全要素生产率呈现出“上升下降上升”的变化趋势。其2015—2016年全要素生产率下降，主要是由于技术进步水平下降而技术效率又无显著提升导致。因此抚顺市应该在保证技术进步发展平稳上升的基础上，认真落实其对于技术效率的改进工作，注重优化资源配置、提高资源利用率，注重产业转型和产业升级，从而保证城市向可持续发展稳步转型。

3 结 论

1) 根据SBM-DEA静态模型结果，2017年有11座城市可持续发展转型效率达到有效前沿面，但仍有5座城市转型效率相对不足，对其进行冗余率分析得出该类城市普遍存在投入产出要素配置不当问题。因此，该类城市需要不同程度降低经济、劳动和能源投入要素和污染物排放的冗余程度，同时适当提升其生产总值、第三产业发展程度，进而不断提高城市可持续发展转型水平。

2) 从2014—2017年整体来看，煤炭资源枯竭型城市全要素生产率都呈上升趋势，说明各城市都持续提升自身可持续发展水平，并且取得了良好成果。其中，技术进步变动指数对全要素生产率的促进作用更强，而技术效率变动指数作用并不明显。研究发现煤炭资源枯竭型城市的全要素生产率与技术效率变动趋势更接近，要保证全要素生产率持续平稳提升，关键还在于提升技术效率，因此，政府要加强对技术效率的重视程度，优化资源配置，调整产业结构和规模，促进产业转型和升级等提升城市技术效率水平。

3) 根据2014—2017年各期全要素生产率指数变动情况将16座城市分为四类：平稳上升型城市、先增后降型城市、存在不利波动型城市和存在有利波动型城市，针对各类型城市特点分别给出相应对策建议。平稳上升型城市要保证技术进步和技术效率都稳定增长来共同推动城市可持续发展的平稳扎实进行；不断提升科学技术能力、优化资源配置、促进产业结构升级，从而提高技术效率和技术进步的增长幅度，加快可持续发展转型速度。先增后降型城市，阜新市和石嘴山市要着重根据冗余率分析调整要素配置、提高要素利用率；其余城市要注重保持科学技术对可持续发展的平稳拉动性，减少波动因素，从而保证城市平稳进行可持续发展转型。存在不利波动型城市在转型过程中要保证科学技术对城市发展的带动作用，并结合其2015—2016年的情况合理优化资源配置和产业结构，从而带动全要素生产率提升，促进城市可持续发展转型平稳进行。存在有利波动型城市应该在保证技术进步发展平稳上升的基础上，认真落实其技术效率的改进工作，注重优化资源配置，提高资源利用率，注重产业转型和产业升级，从而保证城市向可持续发展稳步转型。