三峡库区县域全要素生态效率测度及时空演变分析

2022-02-04吴逸贺嘉王灵婧赵弈秋文传浩

广东农工商职业技术学院学报 2022年4期

吴逸，贺嘉，王灵婧，赵弈秋，文传浩

（1.重庆工商大学经济学院，重庆南岸 400067；2.云南大学经济学院，云南昆明 650500）

在人类社会应对全球环境危机的结构转型中，生态文明建设在全球范围内具有代表性，是关系社会发展和民族未来的根本大计［1］。“十四五”时期，中国生态文明建设进入了经济社会发展全面绿色转型、生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。但经济高速发展的同时大量资源被消耗，对自然环境造成了严重影响，生态环境问题日益加剧［2］。中国如何在减轻环境污染的同时推动社会经济发展要素投入绿色化和环境影响减量化，进而促进经济发展、资源节约和环境保护的协调统一，成为广泛关注的问题［3,4］。生态效率作为衡量区域经济与环境之间协调关系的重要指标，正好体现了这一要求，科学测度区域生态效率水平是促进区域可持续发展的必然选择［5］。

生态效率的核心思想是指在经济发展中通过高效率的资本配置和资源管理，以求在社会产出最大化的同时使资源消耗和环境影响最小化，进而实现绿色发展［6,7］。近年来，诸多学者对生态效率进行的探讨研究集中在研究尺度、指标体系、评价方法和影响因素等方面。首先，在研究尺度上，多以省［8,9］、市［10-12］行政区或城市群［13,14］为评价单元，县域尺度上生态效率的研究成果尚不多见［15,16］。然而，区县作为主要的新兴经济增长点和城市群基本组成单元，未来可能面临更多的能源和环境问题，细化到区县层面的生态效率分析更具有精准决策价值；其次，在指标体系上，绝大部分学者将地区GDP 作为期望产出指标，城市能源消耗总量、固定资产投资等作为投入指标［17,18］；最后，在评价方法上，数据包络分析［19,20］，尤其是SBM 模型分析［21,22］是目前学者采用的主流分析方法，另外，三阶段DEA 模型［12,23,24］、Malmquist 指数和全要素生产率［25,26］、能值分析和生态足迹［27,28］等方式也是测度生态效率的常用方法。其中超效率SBM 模型使用最广，它既能解决非期望产出问题，也能有效解决投入和产出松驰变量的影响［4,29,30］。因此，以县域为研究尺度的全要素生态效率的探究和分析具有重要的现实意义。

三峡库区作为长江中下游生态安全屏障区，同时也是长江经济带乃至全国的重要生态宝库，在长江经济带的发展中占据着重要的地位［31］。随着长江流域经济社会的迅速发展和快速城市化下的“自然—人工”二元干扰，三峡库区生态环境保护与经济社会发展的矛盾问题日益显著［32］。针对现有问题，诸多学者对三峡库区生态环境和生态系统服务作了大量研究［33-35］，但关于三峡库区的生态效率研究尚且不多。有学者对库区县域农业生态效率展开研究，并研究其变化趋势及影响因素［15,36］，解亚丽还分析了三峡库区生态效率的水平波动性和空间异质性［37］。

总体而言，目前国内外对县域尺度生态效率的研究相对较少，对作为特殊生态功能区的三峡库区县域生态效率的研究也还存在以下不足：一是对库区生态效率时间演变的分析相对不足；二是关于库区生态效率空间关联性和集聚效应的分析相对较少。鉴于此，本文选择三峡库区2007～2018 年26 个县域的面板数据，采用超效率SBM 模型测算三峡库区各县域的全要素生态效率，利用ArcGIS 勾勒其时空分布和演化特征，在县域尺度上研究三峡库区生态效率在时空上的异质性，并采用空间自相关对研究区生态效率进行分析，以期为提高三峡库区生态效率提供借鉴，为促进库区的可持续发展提供科学依据和理论参考。

一、研究区概况

三峡库区指三峡大坝正常蓄水位淹没范围涉及的26 个区域，其包括22 个重庆市所辖的区县（渝中、江北、南岸、大渡口、沙坪坝、九龙坡、北碚、渝北、长寿、巴南、万州、江津、涪陵、忠县、开州、丰都、云阳、奉节、巫山、石柱、武隆和巫溪）以及4 个湖北省所辖的区县（夷陵、秭归、巴东和兴山），占地近8 万km2，总人口约3000 万人。三峡库区是我国最典型的生态功能区和生态脆弱区［38］。

二、研究方法和数据来源

（一）超效率SBM 模型分析

Tone 提出的基于松弛测度超效率SBM 模型将松弛向量加入目标函数中，改进了传统数据包络模型投入产出径向和角度的不足，避免造成投入和产出“松弛”问题［39］。

（二）Malmquist 指数分析

超效率SBM 模型只能比较组内决策变量之间的相对效率，为了对三峡库区生态效率进行动态变化分析及效率分解，参考已有研究［40］，引入非期望产出作为投入变量的Malmquist 模型。虽然Malmquist 模型要求各种产出在同一个方向上变动，不适合将非期望产出作为负产出的情况，但本文将非期望产出作为投入处理，即可直接使用Malmquist模型。

（三）空间自相关分析

空间自相关分析能够检验某一要素属性值与其相邻空间上的属性值之间的关联程度，是研究要素空间分析和关联特征的重要方法，包括全局空间自相关和局部空间自相关［41］。

1.全局空间自相关

全局空间自相关方法可以检测全局背景下研究区域的空间相关特征，本文测度指标为全局Moran's I 指数。

2.局部空间自相关

局部空间自相关方法可研究区域某一空间单元的属性值与其临界空间单元同一属性值的关联程度，可用于探究局部空间生态效率集聚性。

（四）指标体系与数据来源

本文参考已有研究［18,28,42］，结合三峡库区生态效率特征进行综合考虑，共选取了9 个指标进行生态效率核算，涵盖资源、经济、生态和环境4 个方面，构建三峡库区生态效率评价指标体系如表1 所示。本文所用到的数据来源于《三峡公报》《重庆市水资源公报》《重庆市统计年鉴》《湖北统计年鉴》《宜昌市统计年鉴》《三峡库区经济社会发展特色数据库》以及库区各区县国民经济和社会发展统计公报，最终得到三峡库区26 个区县2007～2018 共12 年的面板数据。

表1 三峡库区生态效率评价指标体系

三、结果与分析

（一）三峡库区生态效率时空演变分析

以MaxDEA8.0 软件为基础，利用2007～2018 年三峡库区26 个区县的面板数据进行非期望产出的超效率SBM-DEA 分析，得到三峡库区生态效率的测度结果。

1.生态效率时间序列分析

根据三峡库区2007～2018 年26 个区县生态效率的计算结果和图 1 可以发现：在研究时段的12 年内，三峡库区整体生态效率总体上波动较小，呈先下降后上升的“U”型变化趋势，研究期生态效率均值为0.58，处于较低水平。其中，在研究期内三峡库区生态效率的最高值在2008 年，2008～2011 年呈下降趋势；2011～2015 年开始逐渐上升，说明三峡库区在“稳中求进”的经济新常态和我国提出生态文明建设目标的背景下，绿色产业得到发展，生态效率值逐渐提高；2016～2018 年生态效率值趋于0.61 稳定的状态，说明库区整体生态效率仍处于较低水平，迫切需要解决目前生态约束问题，实现库区的可持续发展。

图1 2007～2018 年三峡库区生态效率平均值总体特征

2.生态效率空间差异分析

三峡库区生态效率值各区县分布不均匀，区域差异较大，如图 2 所示。平均生态效率值大于1 的区县有三个，分别为九龙坡区、渝中区和渝北区，均为重庆市主城区，因为重庆主城区经济发达，资本、技术等不断向主城区聚集，新产业涌现带动了区域经济的发展，更加注重生态效益。

图2 2007～2018 年期间三峡库区各区县生态效率平均值

（二）三峡库区生态效率基于Malmquist 指数分析

为了更直观地反映三峡库区区县生态效率的区域差异，本文借助MaxDEA8.0 软件，运用Malmquist指数模型对各区县生态效率指标进行了计算，得到三峡库区2007～2018 年各区县年均Malmquist 指数及其分解的测算结果。

1.生态效率基于Malmquist 指数时间序列分析

从图3 可以看出三峡库区26 个区县的生态效率Malmquist 指数及其分解存在不同的变化趋势。全要素生产力、纯技术效率和规模效率总体上呈先下降后上升再下降的“M”型变化趋势，与生态效率的时间演化趋势基本一致，在2007～2009 年三个指标呈下降趋势，随后在2010～2016 年上升；纯技术效率研究期内的总体波动较小，规模效率在2014～2015 年达到研究期内的最大值。而技术进步与生态效率的时间演化大体上呈负相关关系，技术进步的波动幅度远大于其他指标，在2010～2011 年达到研究区内的最大值。规模效率在2015～2016年从研究期内最高值骤降到研究期内最低值，又在2016～2017 年呈上升趋势，说明规模效率对三峡库区生态效率存在正向影响，但规模扩张带来的产出增值效益难以确定。全要素生产率在2007～2016 年总体呈现下降趋势，但在2017～2018 年全要素生产率明显高于其他指标，表明生产力的增长有效驱动了生态效率的提高。

图3 2007～2018 年三峡库区年均生态效率Malmquist 指数及其分解总体特征

Malmquist 指数及其分解值的变动与我国经济发展方式以及三峡库区资源禀赋、经济发展水平和对生态环境保护的重视程度等因素有关，根据年均生态效率Malmquist 指数及其分解值波动情况发现，三峡库区规模效率对生态效率的贡献整体强于纯技术效率和技术进步对生态效率的贡献。

2.生态效率基于Malmquist 指数空间分布分析

为了便于分析三峡库区生态效率空间格局特征，通过自然断点法将2007～2018 年各区县年均Malmquist 指数及其分解的测算结果数值由低到高划分为4 类，如图4 所示。

图4 Malmquist 指数及其分解空间分布

通过对三峡库区26 个区县生态效率Malmquist指数及其分解空间分布图来看，发现存在一定的空间分异特征。研究期内巫山县、丰都县、巴南区、奉节县、渝北区、江北区、云阳县、石柱县、沙坪坝区和开州县的全要素生产率指数高于1.2，南岸区、武隆县、巴东县、万州区、巫溪县和渝中区的全要素生产率指数高于1.1，夷陵县、秭归县和兴山县的全要素生产率指数低于1.0，表明重庆主城区和库中资源富集区在经济发展过程中兼顾了经济发展和环境保护，相对能够高效地利用资源，但同时说明三峡库区并未实现区域经济社会和资源环境的协调发展，在资源利用、环境保护等方面还存在提升空间。

从Malmquist 指数的分解来看，各地区纯技术效率差异相对较小，相对高效的区域主要分布在库中地区，年均增长率为1.01%；规模效率年均增长率为11.36%，较高的地区相对分布在库中地区，而技术进步年均增长率为15.56%。从空间分布可以发现，规模效率各效率区间所包含的区县与全要素生产率各效率区间所包含的区县趋于一致，而纯技术效率和技术进步相应的各效率区间区县差异较大，其中技术进步与规模效率大体上呈反向变动，库首地区和库中地区技术进步明显高于库尾地区。

（三）三峡库区生态效率空间分异和关联特征分析

1.全局自相关分析

为了便于分析三峡库区生态效率的空间集聚效应，运用ArcGIS 10.8 软件测算了库区26 个区县2007～2018 年生态效率值的全局自相关Moran's I 指数，并对其进行显著性检验，结果如表2 所示。可以看出，除了2007 年和2018 年，其余年份的全局Moran's I 指数值为0.21～0.543，且P 值都通过了5%的显著性检验，表明三峡库区各区县生态效率的空间分布具有正相关性。2009～2011 年Moran's I 值上升表明三峡库区生态效率全局空间集聚程度小幅度增大，而在2011～2018 年Moran's I 值逐渐降低表明三峡库区各区县全局空间集聚性逐渐降低。

表2 2007～2018 年三峡库区生态效率全局自相关Moran's I 指数

2.局部自相关分析

为进一步探究三峡库区各区县生态效率的空间分异和关联特征，选取三峡库区各区县2008 年、2011 年、2014 年和2017 年4 个观察时点的生态效率数据作为研究的截面数据，并按照空间关联特征将其划分为H-H 集聚（高-高）、H-L 集聚（高-低）、L-H 集聚（低-高）和L-L 集聚（低-低）四种集聚类型，绘制了如图5 所示的可视化空间集聚分布图。

图5 三峡库区生态效率空间集聚分布图

可以看出，三峡库区各区县生态效率存在空间正相关集聚性，集聚区域变化不大，主要分布在以重庆主城区为首的库尾地区。同时，在研究期内巴南区和北碚区长期存在被生态效率值高的区县所包围，但自身的生态效率相对较低情况，形成了L-H集聚，说明这些城市与相邻城市的联系紧密度不够。H-H 集聚区主要分布在以重庆主城区为主的江北区、南岸区和渝北区等区县，空间位置变化规律不明显；其中在2008 年为L-H 集聚的沙坪坝区在2011年及之后演变为H-H 集聚，说明沙坪坝区在研究期内充分发挥了集聚的正外部性，区域生态效率有了明显提升。H-L 集聚只出现在2014 年的巴东县，在研究期末H-L 集聚类型消失，并未发挥其正向集聚的辐射效应。L-H 集聚全部分布在重庆主城区及相邻区县，并且全部临近高生态效率区县和H-H 集聚类型区县，被带动作用显著。L-L 集聚主要分布在经济发展相对落后的库中区域，该集聚类型在空间分布上变化相对不明显；石柱县在研究期末从不显著分布演变为L-L 集聚，这些区县经济发展缓慢，亟需依托当地资源优势，加快传统产业转型升级，着重提高区域生态效率。

四、总结与启示

（一）研究结论

本文运用包含非期望产出的超效率SBM 模型和全要素生产率对三峡库区2007～2018 年26 个区县的生态效率水平进行了测度，并采用空间自相关全面考察了三峡库区全要素生态效率的时空演变。基于此，本文得出以下结论：

首先，在研究期内三峡库区各区县生态效率值波动较小，总体呈上升态势，但整体生态效率水平偏低，仍有较大的提升改进空间。2007～2018 年三峡库区生态效率呈先下降后上升趋势，总体均值提升7%，同时MI 指数也呈上升趋势，在2017～2018 年趋于相对稳定。研究期内，三峡库区各区县之间的生态效率水平差距明显，且两极分化趋势严重。

其次，三峡库区26 个区县生态效率分布在空间上存在明显的不平衡性，生态效率空间集聚分布格局存在正相关集聚性，集聚程度总体呈下降趋势。三峡库区各区县生态效率差距明显，并且三峡库区各区县生态效率水平与经济发展程度存在正相关性。

最后，三峡库区全局自相关Moran's I 值在2009～2011 年从0.21 上升至0.54，在2011～2017 年逐渐下降至0.23，整体呈倒“U”形波动。局部空间自相关结果显示，江北区、南岸区和渝北区生态水平较高，并形成H-H 集聚，起到了很好的正向集聚辐射作用；巴南区和北碚区等主城区及相邻区县被生态效率高水平区县包围但自身生态效率较低，形成L-H 集聚，被带动作用显著；而奉节县、石柱县等经济水平较为落后的区县生态效率水平始终较低。