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黄河流域绿色全要素生产率研究

2022-02-08于宏娟

山西农经 2022年24期
关键词:黄河流域生产率黄河

□于宏娟

(济南大学,山东 济南 250000)

近年来,黄河流域的发展质量备受关注。产业转型升级与绿色可持续发展滞后已经成为黄河流域发展不平衡、自身发展不充分的突出表现[1]。绿色可持续是逐步实现社会经济与生态保护协调发展的有效路径,是破解资源渠道、环境约束的主流趋势,更是黄河流域转型升级的重要方向,也必将在城市转型升级中发挥不可替代的角色。

1 文献综述

在研究尺度上,主要从区域和行业两个方面进行研究,从区域视角来看,涉及全球和全国范围。从全球范围来看,李小胜和安庆贤(2012)[2]研究发现,考虑环境管制后APEC 的TFP 增长水平高于不考虑环境情况下的数值。从全国范围来看,Rusiawan W.等(2015)[3]运用增长核算法测算印尼的全要素生产率,发现全要素生产率对生产效率和碳排放有影响。张毅(2021)[4]研究非期望产出的超效率SBM 模型探究长江经济带、长三角地区的绿色全要素生产率。此外,国内的研究区域从全国各个省份到各个经济带,比如长三角、长江经济带、京津冀等[5-7]。从产业视角来看,国外学者Ball V.E.等(2004)[8]研究发现,美国农业GTFP 的年均增长率低于传统TFP,国内学者的研究主要涉及工业、制造业、农业、物流业、旅游产业等各个产业。

在GTFP 测算方法上,主要有参数法和非参数法两大类。参数法主要是指随机前沿生产函数(SFA)。数据包络分析法(DEA)是一种非参数研究方法,相对而言,该方法更加适用于效率计算,也是国内外学者偏好的一种运算方法。胡立和等(2020)[9]基于数据包络分析方法和非期望产出的超效率SBM模型探究长江经济带、长三角地区的绿色全要素生产率。

梳理上述研究结果可以发现,学术界鲜有对黄河流域各地级市绿色全要素生产率的研究。因此文章对黄河流域77 个地级市测算2008—2018 年绿色全要素生产率,研究黄河流域绿色全要素生产率的时空演化特征,具有重要意义。

2 研究方法

2.1 指标选取与数据来源

2.1.1 投入变量

投入变量分别为黄河流域77 个地级市的资本投入、劳动力投入和能源投入,其中,计算资本投入的根据张军等(2004)[10]研究的永续盘存法,如式(1)。

式中:K表示资本存量,d表示折旧率,I表示新增社会固定资产投资,i代表城市,t代表时间。投资指标以2008 年投资价格指数为基期平减,数据主要来源于《中国城市统计年鉴》。

借鉴单豪杰(2008)[11]的算法,折旧率定为10.96%。劳动力投入是根据每个地方级城市年底的就业人数来衡量的,数据来自《中国劳动统计年鉴》。在能源投入方面,文章选取了社会各界关注的二氧化碳排放量,这也是对现有研究的完善。

参考陈诗一(2009)[12]的做法,并根据《中国能源统计年鉴》可知,碳排放量=相关能源消耗量×相关碳排放系数×氧化系数×发热量。

2.1.2 产出变量

产出变量包括期望产出和非期望产出,这与绿色经济发展中应考虑的其他因素更为一致。期望产出采用以2008 年为基期平减的各时期实际GDP。参考张毅(2021)的研究方法,非期望产出以工业废气排放、工业废水排放和工业烟(粉)尘排3 个指标来衡量。选取黄河流域地区2008—2018 年的数据作为研究样本。数据来源于《中国环境统计年鉴》《中国城市统计年鉴》,缺失数据采取插值法补齐。

2.2 研究区域与研究方法

2.2.1 研究区域

根据黄河流域水利委员会对黄河流域的自然划分,黄河一共流经9 个省(自治区),文章考虑到各个地区的经济关联度,未将黄河流域流经四川省的区域考虑进来,去除了属于长江流域的城市(汉中市、安康市、商洛市、陇南市),借鉴师博等(2021)[13]的划分方法,将研究区域限定在黄河流域的77 个城市,具体见表1。

表1 黄河流域77 个地级市

2.2.2 研究方法

文章参考Tone K(2002)[14]代表研究,考虑非期望产出和松弛投入,运用非径向非角度Super-SBM模型计算绿色全要素生产率,该模型很好地考虑了松弛变量的问题,具体假设如下。

在规模报酬不变的条件下,绿色全要素生产率的决策单元(DMU)有n个,记DMUj(j=1,2,…,n),每个DMU 有m种投入,记xi(i=1,2,…,m);共得到w种产出,其中期望产出记为yr(r=1,2,…,w1),非期望产出记为zt(t=1,2,…,w2),则Super-SBM 模型如式(2)、式(3)。

3 黄河流域城市绿色全要素生产率的时空演变分析

3.1 黄河流域绿色全要素生产率时序演变分析

通过非期望产出的Super-SBM模型,测算黄河流域77 个地级市的绿色全要素生产率,通过算数平均计算出整体和黄河上游、中游和下游的绿色全要素生产率值,将其变化绘制成图1。

从沿黄流域整体来看,整体的绿色发展不太稳定,呈波动状态,但近年来有上升趋势。

2008—2009 年,国际金融危机暴发,各国经济受到影响,政府采取措施导致资源错配,绿色全要素生产率受到影响呈下降趋势。

“十二五”期间,2011 年我国首次提出绿色发展理念,各级政府也积极开展和落实绿色发展,因此在2011—2012 年的绿色全要素生产率上涨幅度较大。

2012—2015 年总体呈衰退趋势,这与黄河流域城市的发展模式息息相关,第二产业占比较大,而且多为能源消耗型加工企业,这也是黄河流域绿色发展落后的原因之一。

截至2015 年,党的十八届五中全会明确提出五大发展理念,从2015 年开始,整个黄河流域的绿色全要素生产率呈上升趋势[15]。

根据图1 可知,对比沿黄流域上游、中游和下游3 个流域的绿色全要素生产率,发现沿黄河流域总体的发展不均衡,呈黄河上游>黄河下游>黄河中游的状态。黄河上游地域宽广,土地资源较为丰富,主要发展的产业是农牧业,黄河上游是重要的生态保护屏障,受国家政策支持,因此绿色全要素生产率较高。下游地区有着两个省会城市,分别为济南市、郑州市,另外,沿海城市较多,经济发展水平较高,更加注重保护环境,因此绿色全要素生产率较为平衡[16]。中游地区能源资源较为丰富,资源利用效率较低,生态环境较为脆弱,因此绿色全要素生产率较低。

图1 2008—2018 年沿黄流域绿色全要素生产率变动趋势图

3.2 黄河流域城市绿色全要素生产率空间演变分析

为了进一步探究沿黄流域77 个城市绿色发展的程度,文章采用ArcGIS 10.2 可视化黄河流域77 个地级市的绿色全要素生产率,并根据自然断裂点分类法,将黄河流域2008 年、2018 年的绿色全要素生产率分为4 档,分别为低水平区、中低水平区、中高水平区和高水平区。

由图2 可以看到,黄河流域绿色全要素生产率分布不均匀,高水平区主要分布于黄河流域的边缘地带,说明沿黄河流域边缘地带的城市绿色全要素生产率较高,绿色发展水平优于中间地带。黄河流域绿色全要素生产率的空间分布特征在不同年份发生了较大的变化,可以看出各个年份的低水平区、中低水平区、中高水平区和高水平区的地级市数量变化,由2008 年的31 个、28 个、14 个和4 个,变为2018 年的39 个、25 个、8 个和5 个。2008 年高水平区主要集中在黄河上游,中下游发展情况不乐观;2018 年黄河中下游绿色群要素生产率逐渐往中高水平发展,集中在黄河流域周边地区。

图2 2008 年和2018 年黄河流域绿色全要素生产率空间分布

4 结论与建议

4.1 结论

基于黄河流域77 个地级城市2008—2018 年的面板数据,采用Super-SBM模型测算绿色全要素生产率,得出结论如下。

一是从时序演变图来看,沿黄河流域整体的绿色全要素生产率呈波动趋势,绿色发展水平不稳定。黄河流域绿色发展水平呈黄河上游>黄河下游>黄河中游的态势。

二是从空间演变图来看,沿黄河流域整体效率不高,效率值分布不均匀,高水平区主要分布在黄河流域边缘地带[17]。

4.2 建议

一是坚持落实绿色发展理念,走高质量发展道路。黄河流域所拥有的自然资源、文化精华是其他流域不可代替的,黄河中游拥有大量资源,多数城市为能源消耗型城市,应加快转型,减少经济增长对能源消耗的依赖,实现低碳、绿色发展,促进当地经济快速增长[18]。

二是要进一步实现经济增长,充分发挥中心城市辐射作用,带动黄河中下游城市发展,推动区域经济一体化进程。针对不同类型的城市采取不同的措施,济南、西安、郑州等地经济发展较好的城市要加强研发绿色科技,优化升级产业结构,助力黄河流域发展。

三是要大力发展数字经济,以数字经济推动生产和消费等领域的发展,利用数字化和智能化的手段改造资源消耗型城市,优化资源配置效率,进一步提升黄河流域城市绿色发展水平[19]。

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