基于BCC-DEA模型的淮河生态经济带生态效率评价

2021-01-05张春梅朱云浩任启龙

淮阴师范学院学报(自然科学版) 2020年4期

张春梅，王敏，朱云浩，任启龙

(淮阴师范学院城市与环境学院，江苏淮安 223300)

0 引言

淮河生态经济带位于长江流域和黄河流域之间，水网密布，土地肥沃，孕育了悠久的淮河文明，自古以来就是重要的东西南北交通走廊.长期以来，淮河流域通过发展资源及相关产业取得了经济高速发展，但这种发展模式过于粗放，不仅资源利用效率低下，还会造成严重的工业污染.近年来，淮河流域这种毁生态求发展的经济增长方式已显现越来越多的弊端，资源过度开发和环境污染严重制约了其可持续发展.《淮河生态经济带发展规划(2013—2030)研究报告》提出淮河流域必须转变发展思路，以资源集约化和环境保护为基本要求，追求生态和经济的协调可持续发展[1].已有相关文献对淮河生态经济带发展问题的研究集中在资源承载力、土地城镇化水平、水环境、产业结构、交通运输、发展战略等，目前还缺乏关于可持续发展能力测度方面的研究.本文拟以淮河生态经济带生态现状为背景，构建包含非期望产出的投入产出指标体系，运用BCC-DEA模型对淮河生态经济带生态效率演变趋势和影响因素进行分析评价，以期为提高淮河生态经济带生态效率提供理论支持.

1 研究区域、数据来源和研究方法

2.1 研究区域

淮河生态经济带根据2014年《淮河生态经济带发展规划(2013—2030)研究报告》中的规划范围而定，包括河南省、安徽省、江苏省的20个市和1个县[2].为保证统计资料口径的一致性和概念内涵的准确性，本文将研究区域设定为20个地级市[3]，并根据省级行政区划分为上游、中游和下游3个区域，如表1 所示.

2.2 数据来源

为了比较淮河生态经济带生态效率的时空变化，选取了2006、2009、2012、2015和2018年的各市的生态经济投入产出指标数据.部分指标数据经过处理计算获得，个别数据的缺失由相邻年份差值修正获取.研究数据主要来源于《河南统计年鉴》、《安徽统计年鉴》、《江苏统计年鉴》及部分地市的统计年鉴.

表1 淮河生态经济带的区域划分

2.3 研究方法

2.3.1 生态效率内涵界定

1990年Schaltegger和Sturm提出了“生态效率”的概念，并对区域可持续发展水平给出了一个简单的测度指标[4].生态效率可以看作是一种产出与投入的比值，其核心思想是在创造较高经济产出的同时，尽可能少地投入资源并降低污染.该概念指出人类在创造社会经济价值的过程中不能忽视对环境的影响，强调经济发展与生态改进的结合，即经济效益和环境效益的统一[5-6].结合相关文献可以看出，国内外学者对于生态效率的研究方法主要集中在价值与影响比值计算方法、因子分析法、因子分析聚类、熵值赋权的灰色综合评价、超效率DEA模型、Tobit模型、随机前沿分析法(SFA)、数据包络分析法(DEA)等方法. 其中 DEA 是一种非参数效率评价方法，在生态效率测度中得到了广泛的应用[7].

2.3.2 BCC-DEA模型

数据包络分析方法(DEA法)是一种对同类型具有多输入、多输出的决策单元(DMU)进行相对有效性分析的有效方法[8]，是由美国运筹学专家Charnes A、Cooper W W和Rhodes E于1978年首次提出[9].DEA法能够有效地反映生态系统中的资源配置是否合理，对投入产出状况进行定量分析.DEA法不直接对数据综合，也不需要对数据进行无量纲化处理，而是以决策单元投入产出的实际数据求得最优权重，排除了许多主观因素，具有较强的客观性[10].

DEA法运用广泛，许学者对其进行改进，已形成多种模型.其中最基础的是固定规模的CCR模型和可变规模的BCC模型.CCR模型是一种理想化的投入产出状态，投入与产出等比增加，并不符合实际生产情况，而BCC模型考虑了边际效益递增或递减情况，比较适合用来测度生态效率.本文采用的是投入导向型的BCC模型.

对决策单元进行评价，可以构造下面的BCC模型：

式中Xj、Yj分别为决策单元DMUj的投入和产出要素集；λj表示通过现行组合构造一个有效的DMU0时第j个决策单元的组合比例；θ为表示决策单元DMU0的有效值，即为投入产出的有效利用程度,θ越趋于1代表效率越合理；ε为非阿基米德无穷小；s+与s-为松弛变量，表示投入冗余和产出不足[11].

在BCC模型中，综合技术效率是纯技术效率和规模效率的乘积，效率为1代表DEA有效，否则就是无效或弱有效，且越趋近1表示效率越高.在本文中，生态技术效率是指生态结构能否符合总体要求并使之发挥最大经济效益，生态规模效率是指生态结构通过优化配置对产出单元所发生作用的大小.

2.3.3 指标体系建立

生态效率测度要求在尽量少消耗资源和尽量少污染环境的前提下实现最大化的经济发展.投入资源产出经济的同时造成一定的环境污染是不可避免的，因此在本文的研究中，将环境影响看作获得经济产出的一种必然成本，因而将环境污染作为输入指标考虑.在具体的指标选取上，资源消耗和环境污染作为投入指标，经济增长作为产出指标[12].资源消耗主要是能源、水、电力、土地等方面的消耗，环境污染主要是废水排放、废气排放和固体废弃物产生，经济增长选用地区GDP表示. 建立的生态效率评价指标体系如表2所示.

表2 生态效率评价指标体系

2 淮河生态经济带整体生态效率分析

利用淮河生态经济带20个地级市5年统计年鉴中所得数据，运用DEAP2.1软件分析中的可变规模报酬模型，输出结果如表3所示.

表3 淮河生态经济带生态效率评价结果

3.1 时间演化分析

根据表3中生态效率均值绘制出整体和各区域生态效率变化趋势如图1所示.从图1中可以看出，整体生态效率均值呈现先下降后上升的趋势.上游与下游生态效率均值略高于整体生态效率均值，中游生态效率均值低于整体生态效率均值.上游淮河生态经济带生态效率变化趋势大致相近；中游2012年生态效率极差，然后逐渐恢复，呈现出先降后增的趋势；下游生态效率有规律地波动，在2015年以后逐渐上升达到了生态效率最优.生态效率达到1的城市个数为：2006年12个，2009年8个，2012年5个，2015年10个，2018年13个. 淮河生态经济带无论是整体还是分区域，其生态效率均呈现出先下降后上升的“V”型演化趋势.

图1 淮河生态经济带生态效率均值变化

从图1中还可以看出，2006年、2009年淮河生态经济带生态效率处于下行期.此时大部分城市资源消耗较少，环境污染不严重，经济发展较缓慢.但随着经济水平的发展，部分城市为了追求更高经济产出，增加了资源消耗，提升了产能方式，经济产出确实得到了提高，但是由于污染物排放量的增加，其生态效率反而出现下降.直到2012年，淮河生态经济带生态效率处于最低点，除少部分城市生态效率依旧保持有效，大部分城市生态效率沦陷，成为浪费资源、污染环境的重灾区.这些城市在经济发展缓慢，环境资源投入已经过多的情况下,为了追求更高的经济产出，继续加大环境资源投入，未考虑到边际效益递减原则和自身生态技术发展，所以造成了更严重资源浪费和环境污染.如:淮南市、阜阳市、蚌埠市、淮北市和淮安市.2015年、2018年淮河生态经济带生态效率处于修复期.大部分城市经济发展仍然以高资源消耗为代价，但资源集约化利用水平和治理污染能力的提高和生产技术、发展理念的更新换代，经济发展提高的同时，环境污染逐渐下降.

3.2 空间格局分析

根据生态效率均值可以将淮河生态经济带中城市分为优(DEA=1)、良(0.8≤DEA<1)、中(0.6≤DEA<0.8)和差(0.4≤DEA<0.6)等4类，并将分类结果用ArcGIS可视化表达，如图2所示.从图2中可以看出，淮河生态经济带生态效率空间差异明显且下游大于上游大于中游.在上游城市中，周口市属于优级，平顶山等4个城市处于良级，漯河处于中级；在中游城市中，缺失优级，亳州等5个城市处于良级，淮北处于中级，淮南处于差级；在下游城市中，徐州、宿迁和扬州处于优级，盐城和泰州位于良级，淮安处于中级.上游一半城市处于良级；中游有3个城市处于中级或差级；下游城市有2个城市处于优级，没有差级.综合来看生态效率下游大于上游大于中游，这与各地区经济发展情况基本吻合.说明了生态效率与经济发展相互促进、相互影响.环境资源投入能转化为经济发展，经济发展反过来又通过积累的财力进行环境治理与资源集约化利用和技术改造.经济发展和生态效率提高是同步进行的.

图2 淮河生态经济带生态效率空间分异格局

3.3 时空演化分析

选取 2006、2009、2012、2015 和 2018 年为研究截面，根据各个年份的城市综合生态效率，借助ArcGIS10.6软件的可视化表达，绘制出淮河生态经济带生态效率水平的时空演化图，如图3所示.从图3中可以看出，淮河生态经济带各市生态效率变化差异显著.生态效率一直为优级的只有周口、徐州、宿迁，周口与徐州是各地区战略要冲，宿迁为新兴城市，更加注重资源环境和经济的可持续发展，由此生态效率为优并长期保持.生态效率一直较差的城市有平顶山、漯河、淮北、淮南，这些都是典型的矿业城市，由于资源投入过多和环境破坏严重，短时间内难以恢复生态环境，生态效率将持续走低.生态效率大体趋势越来越好的城市有信阳、亳州、蚌埠、六安、淮安、盐城、扬州、泰州.这些城市经济增长的方式逐渐与国家的绿色发展理念相统一，在经济增长的同时注重了环境质量的提升，生态效率水平逐渐上升.生态效率大体趋势越来越差的城市有商丘、驻马店、宿州、阜阳、滁州.这些城市在发展过程中，缺乏生态经济创造力，如果再不及时进行生态经济转型，生态效率会进一步下降.

图3 淮河生态经济带生态效率水平的时空演化

3 淮河生态经济带分区域生态效率影响因素分析

为了更详细了解淮河生态经济带生态效率发展规律和揭示影响生态效率变化的具体原因，将上中下游的生态效率进一步分解成技术效率和规模效率，可视化结果如图4～图6所示.

4.1 上游城市

从图4中可以看出，淮河生态经济带上游城市生态效率受技术效率与规模效率双重影响，且各个城市的技术效率和规模效率变化幅度不一，总体良好，但不稳定.其中生态技术效率在0.8以上小幅波动，说明上游各市在经济发展的同时保持了资源集约和环境保护技术同步提高，增加了资源和环境的利用率.生态规模效率除漯河外其余都在0.8以上波动，其中2012年波动较大.漯河市生态规模效率从2009年以后骤降并一直处于低效率，表明漯河市的环境和资源利用规模与实际发展情况不符，造成了过多的资源浪费和环境污染.

图4 上游城市技术效率和规模效率变化

4.2 中游城市

从图5中可以看出，淮河生态经济带中游城市生态效率受技术效率与规模效率双重影响且各个城市的技术效率和规模效率变化幅度较大，总体较低，变化显著.其中生态技术效率在2009年呈断崖式下跌，淮南持续走低，其他城市上升缓慢.说明中游城市在经济发展、生态保护技术创新及应用水平方面没有相应的提高，资源利用和环境保护措施没有得到更新.所有城市生态规模效率在2012年都有下降.但随着可持续发展理念的提出，除了淮北这种严重依赖重工业发展经济的城市无法快速转型外，其余各市资源利用规模与经济发展逐渐匹配，生态规模效率逐年上升.究其原因，主要是因为中游城市依靠资源优势发展起来的重工业和制造业企业较多，生产技术落后，发展规模控制不当，造成了资源浪费严重，环境污染严重.截至2018年，仍然没有太大转变，说明中游各城市在提升生态效率方面还任重道远.

图5 中游城市技术效率和规模效率变化

4.3 下游城市

通过图6中可以看出，淮河生态经济带下游城市生态技术效率和规模效率总体较好，也比较稳定，但需要提升个别城市生态效率.其中技术效率方面，淮安和盐城出现过大幅下降.所有城市生态规模效率在0.8以上变动且稳步上升，泰州和盐城有过小幅下降.淮安、盐城在经济发展过程中对环境和资源的利用率不高，管理水平有待提高.泰州和盐城的生态规模应合理调整，使得生态规模投入与经济发展同步并保持稳定.

图6 下游城市技术效率和规模效率变化

4 对策建议

5.1 整体空间相互配合并协调发展

淮河生态经济带的生态效率提升需要各省份之间的相互配合，协同发展[13].淮河生态经济带水网密布、平原辽阔，应借助这一区位优势，对淮河生态经济带进行统一调控并完善铁路、公路、航运交通网的布置以及上游和下游对中游的经济帮扶和生态补偿.环境污染方面不能是上游污染下游治理，而是确保淮河流域生态环境统一化监督和管理.淮河生态经济带存在生态可持续发展的矛盾，需要上中下游相互配合，共同协商，建立生态一体化统筹机制，共同打造淮河生态经济带生态经济体系，以促进生态效率同步提高.

5.2 上游城市提升效率的同时还需要增加稳定性

淮河生态经济带上游生态效率良好但不稳定，受技术和规模效率双重影响，生态效率忽高忽低，且各市不一.主要是各市发展定位不明确和政策不连贯导致的，需要根据各市发展特点和实际情况定位发展方向，考虑各个地区优势和劣势，发展符合地方特色的生态经济，正确引导各市企业，打造公平的绿色金融市场.同时完善环境规制，确保政策连贯性，不能朝令夕改，造成各市生态效率忽高忽低，各级政府与社会共同监督，从而带动上游生态效率稳步提升.

5.3 中游城市重点提升技术和规模效率

淮河生态经济带中游生态效率低下，生态技术效率和规模效率同时严重制约了中游的生态经济发展，生态技术和生态规模需同时优化，重点在调整产业结构.淮河生态经济带中游城市的企业以传统工业和制造业居多，所以淮河生态经济带中游提升生态效率的重点应该是工业结构的升级.应大力发展知识密集型、资源节约型、环境友好型的新兴产业，逐渐淘汰资源高消耗，环境高污染的企业，进而减少资源环境破坏问题.同时大力发展第三产业，坚持科学技术是第一生产力原则，以高技术产出同时达到降低资源消耗和环境污染，从而促进生态效率的提高.

5.4 下游城市需有针对性地提升局部城市相应效率

淮河生态经济带下游生态效率总体较优，需要有针对性地提升淮安、盐城的生态技术效率和泰州的生态规模效率，以促进下游生态效率进一步提高.淮安和盐城应加快高新技术产业发展，加大科研教育投入，以技术进步带动经济发展，以技术优化提升生态效率.泰州在资源利用方面应遵循合理开发、分区推进、协调发展的原则，政府要对资源配置做出宏观调控，对资源消耗较大的企业作合理评估，确定最优规模，杜绝资源浪费.