中国八大综合经济区生态效率测度及时空演进分析

陈晓兰 孟庆港 史佳凝 沈万芳,3

(1.山东财经大学山东省社会治理智能化技术创新中心，山东 济南 250014；2.山东财经大学数学与数量经济学院，山东 济南 250014；3.山东财经大学决策与评价联合研究中心，山东 济南 250014)

一、引言

党的十九大报告不仅对生态文明建设提出了一系列新思想、新目标、新要求和新部署，为建设美丽中国提供了根本遵循和行动指南，更是首次把美丽中国作为建设社会主义现代化强国的重要目标。2020年9月习近平在第七十五届联合国大会上指出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”如何协调经济发展、资源节约和环境保护三者之间的关系，不仅是生态文明建设水平的重要体现之一，也是促进中国经济高质量发展的重要举措。截至2019年底，我国单位GDP二氧化碳排放较2005年降低48.1%，提前完成到2020年下降40%-45%的目标；废水中化学需氧量排放量为567.1万吨，相较于2016年658.1万吨，下降幅度为13.8%；废气中二氧化硫排放量为457.3万吨，相较于2016年854.9万吨，下降幅度为46.5%。但是，一般工业固体废物产生量逐年上升，由2016年37.1亿吨，上升为2019年44.1亿吨，上升幅度为18.9%。我国生态文明建设取得显著成效的同时，仍面临严峻的多重治理问题，生态效率是以最少的资源消耗和最小的环境影响创造最大的产品和服务价值，其作为经济与自然环境协调可持续发展的综合度量和管理手段[1]，既符合“绿水青山就是金山银山”的绿色发展理念，也是实现经济高质量发展的必经之路。加之各地区在技术基础、历史文化、地理位置、资源禀赋等方面的显著差异，势必影响推进全国生态文明建设和经济高质量发展的总体布局。为进一步落实区域协调发展战略，国务院发展研究中心提出关于建设八大综合经济区的构想，为探索区域协调发展路径提供了重要视角。深入挖掘八大综合经济区生态效率的基本特征，明确其生态效率的空间差异、来源及演进趋势尤为迫切，全面考察各经济区生态效率空间差异及时空演进趋势，这对于提高八大综合经济区的生态效率，推进区域协调发展战略，完善全国生态文明建设的总体布局具有重要的现实意义。

Schaltegger和Sturm于1990年首次提出生态效率(Eco-efficiency)的概念[2]，将生态效率定义为经济产出与环境污染总量的比值。1992年，世界可持续发展商业理事会(WBCSD)正式提出生态效率这一概念。1998年，根据投入产出理论，OECD(世界经济合作与发展组织)首次将生态效率的衡量尺度扩展到企业、行业、政府乃至整个社会领域，认为生态效率是对包含环境影响的投入产出关系的综合测度。参阅众多研究机构和学者对生态效率概念的阐述和完善[3][4][5][6]，尽管对生态效率的理解或表述方式存在差异，然而其基本理论思想均认为生态效率就是用尽可能少的资源消耗和尽可能小的环境影响得到尽可能多的经济产出。基于生态效率在复合生态系统效率测度中的方法论优势，其日益成为国内外学者研究和衡量社会与自然协调可持续发展水平的有效工具[7]，其方法论应用研究主要集中于以下三个方面。

生态效率综合评价。对于生态效率的综合评价，学界主要采用非参数模型，如熵权法、指数法和DEA方法等，这些方法可以有效避免参数加权的主观性，由Charnes等于1978年提出的DEA方法尤为典型，为基于投入产出数据以研究待评价单元相对效率提供了经典的非参数评价方法[8]，逐渐成为测度农业、工业、区域等生态效率的主要方法。如吴梵等(2020)[9]运用基于投入导向型DEA-BCC模型对我国31个省份的农业生态效率进行了多方面的分析，结果表明2008-2017年间各省份农业生态效率处于波动上升态势，相对有效省份实现了从无到有并且逐渐朝着东部沿海经济发达地区发展。张仁杰等(2020)[10]基于2005-2017年相关地区的数据，采用非期望SBM模型测算了中国31个省份的工业生态效率，结果显示在2005-2010年间我国省域工业生态效率比较稳定，自2011年以后开始出现明显波动，并逐渐呈现“两极化”的空间特征。陈明华等(2021)[11]采用MinDS模型测算黄河流域的生态效率水平，结果显示黄河流域生态效率呈现“东高西低”的空间分布格局。

生态效率空间差异分析。已有文献多采用分位数回归、传统基尼系数或泰尔指数等方法对生态效率空间差异进行研究。如蒋硕亮等(2021)[12]采用分位数回归法分析了长江经济带城市群工业生态效率内部空间差异。汪艳涛等(2020)[13]分别利用基尼系数以及泰尔指数探究了不同地区生态效率差异情况。张震(2020)[14]利用泰尔指数对新时期我国工业生态效率的区域差异进行测度分析。以上方法多数难以揭示空间差异的具体来源且往往忽略了子样本的具体分布情况。Dagum基尼系数则能够避免上述问题[15]，如于伟等(2021)[16]采用Dagum基尼系数及其分解方法探究了我国八大城市群生态效率差异及其来源。

生态效率动态变化趋势分析。主要有DEA-Malmquist指数法、DEA-Malmquist-Luenberger指数法等，Malmquist指数是一种用来衡量全要素生产率变化的方法[17]，如李金铠等(2020)[18]等基于三阶段DEA-Malmquist指数模型分析了我国八大综合经济区能源碳排放效率的动态变化。Malmquist指数能够体现科技创新、资源配置、管理等因素在效率变动过程中的作用，为研究生态效率动态变化的原因和趋势提供了新思路。

基于上述对已有研究的梳理，国内外学者为生态效率的研究奠定了重要的理论和方法基础，但仍存在以下问题。一是，在研究尺度上，现有文献多侧重于全国范围或传统划分标准下的三大或四大地区生态效率研究，而对于八大综合经济区的研究较少。二是，在投入产出指标体系中，投入指标多数仅包含传统意义下的能源和社会资源投入，忽略或不重视环境资源投入的生态意义；期望产出指标长期忽略衡量环境质量的表征性指标而单方面强调GDP指标。三是，传统DEA方法测度生态效率时未能突破效率值为1的限制，对生态效率的空间差异和动态变化趋势的认识具有局限性，而超效率SBM模型则能够对有效决策单元进行区分，进一步深入挖掘空间差异和动态变化特征。

综上，本文以我国八大综合经济区为研究对象，将土地、水资源等环境资源作为投入指标，绿化覆盖面积表征环境质量作为重要期望产出指标纳入生态效率评价体系，运用包含非期望产出的超效率SBM模型测度八大综合经济区的生态效率水平，采用Dagum基尼系数及其分解方法测度生态效率的空间差异并对差异来源进行分解，基于Malmquist指数将全要素生产率分解为技术变化、纯技术效率变化、规模效率变化，分别探究其与生态效率的动态变化关系，以期为制定区域协调可持续发展政策提供参考和科学依据。

二、模型构建

本文基于国务院发展研究中心对我国八大综合经济区的划分，以2009-2018年面板数据为基础，对中国八大综合经济区(1)北部沿海地区包括：北京、天津、河北、山东；东部沿海地区包括：上海、江苏、浙江；南部沿海地区包括：福建、广东、海南；东北地区包括：吉林、辽宁、黑龙江；黄河中游地区包括：陕西、山西、河南、内蒙古；长江中游地区包括：湖北、湖南、江西、安徽；西南地区包括：广西、云南、贵州、四川、重庆；西北地区包括：甘肃、青海、宁夏、新疆。生态效率展开研究。

(一)指标体系构建

为全面客观反映八大综合经济区生态效率水平，本文结合已有研究[9]-[13]，通过对自然资源因素、社会资源因素和环境影响因素三方面各类投入、产出要素梳理的基础之上，构建中国八大综合经济区生态效率投入产出指标体系如表1所示。

表1 八大综合经济区生态效率投入产出指标体系

(二)基于非期望产出的超效率SBM模型

(1)

当ρ=1即w-=0、wd=0、wu=0时，DMUk是有效单元。本文在运用超效率SBM模型时，定义决策单元均已达到有效前沿面，超效率SBM模型构建如式2。

(2)

(三)Dagum基尼系数

本文借鉴Dagum基尼系数[15]，对八大综合经济区生态效率的空间差异进行测度，总体基尼系数G可分解为区域内差异贡献Gw、区域间差异贡献Gnb和超变密度贡献Gt三部分即G=Gw+Gnb+Gt，分别用来反映八大综合经济区内部差异、区域间差异以及各地区交叉重叠对省份生态效率的贡献率大小。定义如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(四)DEA-Malmquist模型

本文运用Malmquist指数[17]计算全要素生产率(TFPch)，并将其进一步分解为纯技术效率变化(PEch)、技术进步变化(TEch)以及规模效率(SEch)，分析技术水平、资源配置、管理等因素在效率变动过程中的影响。从t时期至t+1时期的Malmquist指数表示为：

(15)

(16)

即简化为：

TFPch=PEch×TEch×SEch

(17)

三、实证结果与分析

(一)八大综合经济区生态效率测度及分析

基于非期望产出的超效率SBM模型，运用 MaxDEA 8 Ultra软件测算出全国八大综合经济区的生态效率，部分结果如表2所示。

表2 中国八大综合经济区2009-2018年生态效率测度值

从全国层面分析，2009-2018年间，全国生态效率均值为0.83，这意味着在现有社会和自然资源投入下，生态效率仍有提升空间。从演变过程来看，2009-2012年全国生态效率缓慢提升，达到观测期内最高值0.87，2012-2014年轻微下降，2014年以后全国生态效率值相对稳定。观测期内全国生态效率呈波动上升趋势，整体生态效率均值从0.77升至0.84，增幅约为9.09%，观测期内年均增长率达到1.01%。究其原因在于：“十一五”以来，我国生态文明建设体制逐步健全，生态环境法制建设不断完善，公众生态环境保护意识日益加强。

从区域层面分析，八大综合经济区生态效率存在显著阶梯式失衡。样本观测期内，区域生态效率排列为南部沿海>西北地区>北部沿海>东部沿海>东北地区>黄河中游>长江中游>西南地区。具体而言，一方面，南部沿海地区、西北地区、北部沿海地区、东部沿海地区生态效率值一直高于全国平均水平，其生态效率均值分别约为全国生态效率均值的1.98倍、1.41倍、1.34倍、1.29倍。另一方面，东北地区、黄河中游地区、长江中游地区、西南地区生态效率值一直低于全国平均水平，其生态效率均值分别约为全国生态效率均值的0.65倍、0.60倍、0.57倍以及0.52倍。由此可见，我国八大综合经济区生态效率呈现明显的空间非均衡特征，整体表现出“沿海-内陆”效率值逐渐降低态势，沿海地区具有较明显的集聚现象。究其原因，从经济发展条件来看，沿海地区具有得天独厚的地理优势条件，长期以来与海外有着密切的经济联系，同时国家政策大力支持，持续受益于改革开放红利，资金实力雄厚、技术先进、交通便利，因此沿海地区率先提高了社会和自然资源的高效率利用水平。西北地区排名较高，青海、新疆生态效率在测算期内始终保持有效状态，这与积极响应国家制定的环保政策，注重植树造林、防沙治沙工程的实施以及劳动力向外转移有关。反观其他经济区多数深居内陆，缺少先天地理优势，并且产业结构不合理，生产活动消耗大量资源，不可避免地引发一系列生态环境问题，因此生态效率水平较低，这些区域应进一步加快产业结构转变，积极实施人才政策，引进前沿生产技术，开展多级生产，更为充分地开发和利用副产品以提高生态效率。

从省际层面分析，同一区域或不同区域省份之间生态效率水平存在较大差异。2009-2018年间，在生态效率较高的南部沿海、西北地区、北部沿海以及东部沿海四个地区中，在同一区域内其他省份生态效率均处于有效状态时，位于西北地区的甘肃生态效率水平始终较低，北部沿海地区的河北生态效率由有效状态转变为无效状态，究其原因是能源、土地资源、水资源消耗增加，碳排放总量、工业三废排放总量未得到有效控制。在生态效率较低的东北地区、黄河中游地区、长江中游地区以及西南地区中，位于东北地区的辽宁、长江中游的湖南最具有代表性，在同一区域内其他省市地区生态效率均处于较低水平时，辽宁、湖南的生态效率先后由无效状态转变为有效状态，可能存在的原因在于：东北地区的辽宁、长江中游的湖南在推进经济总量增加的同时兼顾环境影响，因此生态效率由无效状态逐渐转变为有效状态。由此可见，不仅八大综合经济区生态效率之间具有显著差异，同一区域内省市之间也存在较明显差异，因此亟须释放生态效率水平较高地区的辐射带动能力，促进区域协同发展。

(二)八大综合经济区生态效率的区域差异及来源分析

通过刻画八大综合经济区生态效率的时空差异特征，可以看出，我国生态效率的空间分布具有显著的非均衡特征，沿海地区整体生态效率显著高于其他区域，西北地区的青海、宁夏观测期内始终保持较高的生态效率，但与此同时，同一区域的甘肃生态效率始终处于无效状态，这意味着区域内部生态效率也存在显著差异。这种空间非均衡特征随时间而发生动态演变，西北地区、东北地区、长江中游、西南地区的生态效率值呈现逐步上升态势，而北部沿海、黄河中游的生态效率值呈现逐步下降态势。八大综合经济区生态效率还呈现出显著的空间集聚现象，地理位置邻近区域的生态效率高度相关，可能存在的原因是相邻地区更容易突破信息壁垒，区域合作更加紧密，经济发展条件和制度政策具有相似性和借鉴性。

为进一步分析八大综合经济区生态效率的空间差异及其来源，本文采用Dagum基尼系数测度了中国八大综合经济区生态效率的空间差异及其贡献率，结果如表3。

表3 八大综合经济区生态效率的差异来源及其贡献

图1描述了八大综合经济区生态效率区域差异及来源演变趋势。在2009-2018年间，八大综合经济区总体基尼系数均值为0.332，生态效率总体存在显著差异。样本观测期内总体差异呈M形演变，表明八大综合经济区生态效率总体差异大致经历了“上升-下降-上升-下降”的演变过程，2009年八大综合经济区生态效率总体基尼系数为0.312，2010年出现小幅上升至0.317，此后2011年骤升至0.355，达到样本期内最大值。2011年之后，我国生态效率区域总体差异呈逐年下降趋势，至2014年降至0.314，2015年出现急剧上扬势头，2016年后又表现为逐年下降趋势，2018年急速下降至0.321。区域间差异总体呈下降态势，具体表现为：2009年区域间差异贡献率为82.47%，2009-2011年呈缓慢上升趋势，2012年轻微下降至82.17%，2013年上升至观测期内最大值84.34%，2013-2015年为趋缓下降阶段，2015年降至观测期内最小值75.13%，此后趋于平稳态势。观测期内，区域间差异贡献率由2009年的82.47%降至2018年的77.33%，降幅约为6.23%，年均下降率约为0.69%。分析原因可能在于：一方面党的十八届五中全会提出“创新、协调、绿色、开放、共享”的五大发展理念取得了一定成效，深化推动了区域协同发展；另一方面，随着区域合作的进一步加深，沿海地区对邻近区域的生态效率起到了一定的辐射带动作用，区域间差异明显下降。

图1 中国八大综合经济区生态效率差异来源贡献的演变趋势

样本观测期内区域内差异来源及其贡献率基本处于平稳状态，贡献率介于5.05%-7.06%之间。超变密度总体呈波动上升趋势，具体表现为：2009-2011年呈逐年下降态势，2012年轻微上扬，2013年小幅下降至观测期内最小值10.38%，2013-2015年呈趋缓上升态势，于2015年达到观测期内最大值17.81%，2015-2017年呈趋缓下降态势，此后2018年略有上升。观测期内，其贡献率由2009年的12.45%升至2018年的16.02%，升幅约为28.67%。这说明我国生态效率区域差异产生的部分原因在于不同区域间交叉重叠问题，即尽管东部沿海、南部沿海、北部沿海以及西北地区生态效率整体水平较高，但并非以上地区所有省份的生态效率均高于其他地区，部分中西部区域省份生态效率要高于沿海地区某些省份。横向对比可以发现，区域内差异来源最小，数值介于0.016-0.024之间；超变密度居中，数值介于0.034-0.059之间；区域间差异来源最大，数值介于0.247-0.297之间。此外，区域间差异贡献率最大，超变密度贡献率居中，区域内差异贡献率最小。综上所述，八大综合经济区生态效率总体差异主要来源于区域间差异。因此，解决八大综合经济区生态效率非均衡问题的关键在于降低区域间生态效率差异。

(三)八大综合经济区生态效率动态变化分析

为深入探究生态效率动态变化的趋势和原因，本文利用Malmquist指数模型对全要素生产率(TFPch)及其分解得到的结构性效率进行分析。全国生态效率Malmquist指数分解结果见表4，八大经济区年均生态效率Malmquist指数分解结果见表5。

表4 2009-2018年中国生态效率Malmquist指数分解

表5 2009-2018年八大经济区年均生态效率Malmquist指数

从全国层面分析，由表4可知2009-2018年我国生态效率Malmquist指数均值大于1，年均增长率为15.0%，测算期内Malmquist指数均大于1，这表明“十二五”“十三五”规划期间生态效率整体呈现缓慢上升态势，生态文明建设取得显著成效。从分解指标看，技术进步、纯技术效率、规模效率的年均增长率分别为15.2%、1.9%、-0.6%，由此可见技术进步年均增长率远高于纯技术效率和规模效率的增长率，且略高于全要素生产率的增长率，全要素生产率较高的2009-2010年(1.210)、2010-2011年(1.213)、2017-2018年(1.410)，其技术进步都比较高，说明技术进步对改善生态效率有显著贡献。在国家“创新驱动发展”战略指导下，科技创新支撑引领作用显著增强，科技创新逐渐突破资源环境瓶颈的制约，生态效率持续改善。规模效率在一定程度上制约了生态效率的提升，从变化趋势看，在5个区间大于1，5个区间小于1，年均增长率-0.6%。可能存在的原因：一方面实际生产过程中存在投入冗余和规模不经济的问题，要素配置结构仍有较大优化空间，未能充分发挥产业集聚作用；另一方面，全球经济下行压力较大，导致我国出口的外部需求市场急剧萎缩。

图2描述了我国八大综合经济区Malmquist指数及分解结果。从区域层面分析，在2009-2018年全要素生产率均值排列为东部沿海>长江中游>黄河中游>北部沿海>东北地区>西南地区>南部沿海>西北地区。此外，八大综合经济区在测算区间内全要素生产率均值都大于1，进一步分析可知，样本观测期内东部沿海、黄河中游、长江中游、西南地区Malmquist指数均大于1，反观其他地区仅存在个别年份Malmquist指数小于1的情况，这再次说明区域生态效率整体朝着良好方向发展。从分解指标来看，全要素生产率较高的省份其技术进步、纯技术效率都比较高，由此可见技术提升是提高区域生态效率的源泉，因此各地区要注重引进人才，改善生产技术；此外，规模效率较低是制约区域生态效率进一步提升的主要因素。例如，南部沿海、长江中游、西南地区、西北地区的技术进步、纯技术效率均大于1，但是规模效率均小于1，这说明在经济发展过程中存在规模不经济的问题，可能存在的原因是基础研究和基础设施研发前期投入较大，研发周期长，未能及时转化为生产力，因此需要进一步整合资源，避免资源闲置或过度投资。

图2 2009-2018年中国八大综合经济区Malmquist指数及分解

四、结论与建议

(一)结论

第一，从超效率SBM模型测算结果来看，中国生态效率整体呈现波动上升的态势，但仍有较大提升空间；沿海地区和内陆地区的生态效率水平存在显著的阶梯式失衡，整体呈现出“沿海-内陆”效率值逐渐降低趋势；区域生态效率存在明显的空间集聚特征，而辐射效应不足，不同区域或同一区域内不同省份之间，生态效率也存在显著差异；空间非均衡和集聚特征随时间而发生动态演变。

第二，从Dagum基尼系数分析结果来看，中国八大综合经济区生态效率总体存在显著差异，区域间差异是中国八大综合经济区生态效率空间差异的主要来源。

第三，从Malmquist指数分析结果来看，中国生态效率呈现缓慢上升态势，整体朝着良好方向发展，生态文明建设取得显著成效。技术进步是提升各个地区生态效率水平的主要因素，而规模效率在一定程度上制约了生态效率水平进一步发展。

(二)政策建议

第一，进一步提升中国八大综合经济区生态效率要以技术创新为原动力，充分发挥科技创新支撑引领作用，推动科技体制改革迈向系统化纵深化；其次，同时应注重提高生产组织管理的科学性和高效性，实施创新激励与成果转化促进机制，完善产学研协调机制；最后，生态文明建设是个综合工程，政府应加强科普宣传和社会引导，为生态效率的提升创造良好的社会环境和舆论氛围。

第二，要清晰认识我国八大综合经济区生态效率水平协调发展的重要性和迫切性，区域间差异一直是我国生态效率空间差异的主要来源，在提高全国整体生态效率水平的同时注重缩小各区域差距，加强区域间的相互借鉴与合作，综合考虑优化资源配置，加强区域之间技术交流，提升生产规模，发挥产业集聚效应，从而全面提高生态效率。由于各经济区在地理位置、历史文化、产业结构、经济水平、资源禀赋等方面存在差异，因此各区域应因地制宜地制定生态效率提升计划，避免“一刀切”现象的发生。

第三，沿海地区各省资源配置效率已基本实现最优化，接下来要进一步注重生产技术的提高，降低资源消耗强度，促进产业结构升级。同时应注重调整要素配置结构，避免投入冗余、资源闲置，实现以科技创新为支撑，以优化产业规模为保障，充分发挥技术进步和规模经济的作用，力争实现经济产出和环境效益的双向提升。对于西南地区和西北地区而言，在承接经济发达地区产业转移之外，加大基础研究投入，注重创新型人才的培养，加强对高新技术的引用和推广，在区域合作中增强自身原始创新能力。此外，充分利用地区的资源禀赋优势，提高产业竞争力，同时进一步加大环境保护投入，积极开发工业三废的多级利用，保护当地脆弱的生态环境。东北地区要积极调整经济结构，依赖传统支柱产业，延伸产业链，致力于转变高耗能的生产方式，深化供给侧结构性改革，积极发展第三产业。黄河中游、长江中游地区要充分利用水资源等清洁能源的资源禀赋优势，降低能源消耗比重。加大研发资金投入，制定相关激励政策，增强自主创新能力，提高能源利用效率。