蒙陕甘宁能源“金三角”城市自然资源投入产出效率评价研究

李 杨，王 雷，张静静，梁 怡

(1.国家能源集团 经济技术研究院，北京 102211；2.中国矿业大学(北京) 管理学院，北京 100083)

蒙陕甘宁雄踞中国西北，是促进形成中国西北新的增长极的先锋地区，蒙陕甘宁能源“金三角”地区建设是国家能源局提出的“十二五”能源发展战略规划之一，其战略定位为能源化工“金三角”经济区、国家能源安全保障区、西部大开发战略新高地、国家能源资源低碳利用技术示范区、生态文明先行区、内陆开放型经济示范区。依托黄河水利优势，内蒙古和宁东的资源优势，陕西的科技支撑及工业基础优势，宁东能源基地和上海庙工业园区综合实力优势，该区域谋划布局了一大批能源化工产业园区和产业项目。四省区总面积约占全国的1/5，地域相连，能源矿产资源丰富，是重要的粮食主产区，但是该地区水资源是全国低值区，面临能源、粮食争水困境。因此，有效提高水-能源-粮食投入产出效率，对于制定宏观发展政策，确保地区水-能源-粮食安全，进而实现蒙陕甘宁地区城市可持续发展具有重要意义。

近年来，随着水-能源-粮食纽带关系(简称WEF Nexus)逐渐受到关注，WEF Nexus的投入产出效率研究也成为热点话题。陈哲轩等[1]基于SBM模型和SLM模型对中国水-能源-粮食综合利用效率及影响因素进行测算和检验，并结合ESDA方法分析综合利用效率的空间相关性。于宏源和李坤海[2]指出“水-能源-粮食”安全纽带已成为资源整合治理的典范，分析了中亚面临的“水-能源”、“能源-粮食”、“水-粮食”多重互动冲突。Zhang等[3]分别以水资源为主要投入，粮食产量为产出，以水资源和粮食消费为投入，能源产量为产出，构建“水-粮食”和“水/粮食-能源”耦合效率评价指标体系。孙成双和沈自豪[4]通过构建水-能源-粮食投入产出强度指标体系，采用BCC-DEA模型研究了中国各省份的水-能源-粮食投入产出的有效性。李桂君等[5，6]基于传统BCC-DEA模型，从静态、动态和静动对比角度测度了中国水-能源-粮食系统整体的效率值。Chen等[7]基于包含非期望产出的超效率SBM模型，分析了内蒙古十二个城市(区盟)的水-能源-粮食效率。Han等[8]建立乘数模型并综合考虑了经济、环境多维度指标，对中国31省(区)分别评价其能源、水资源和粮食三个子系统的效率。Ibrahim等[9]利用DEA-非参数基准α阶模型，从跨国层面建立了投入产出指标体系用以估算每个国家的水-能源-土地-粮食效率。孙才志等[10，11]结合网络DEA模型和SBM模型，实现对三个子系统效率和整体效率的测度。周露明等[12]基于水-能源-粮食纽带关系构建了农业系统的指标体系并测度投入产出效率。陈军飞和晏霄云[13]以及Zheng等[14]同样研究了农业系统的投入产出效率，其中前者构建协调适配度函数分析了40个农业区水资源-能源-粮食资源的协调适配程度，后者运用三阶段DEA建模评价方法分析了长江中下游7省的农业生产投入产出效率。

现有关于水-能源-粮食复合系统效率的测度，有以下三方面可以继续完善：①研究对象应适当转向城市视角。城市是链接省级和县级层面的纽带和桥梁，是推动落实政策举措的重要单元。现有的研究基本立足于省级层面，对于城市层面的水-能源-粮食投入产出效率研究十分欠缺，且城市层面的数据对于指导城市层面效率提升，更具有针对性；②投入产出指标体系的全面性有待完善，投入方面包括劳动力、资本、水资源、能源及粮食资源投入，产出需综合考虑期望产出和非期望产出；③研究方法需要继续深化。目前的研究采用传统DEA模型居多，没有深入探讨要素投入和要素产出对效率的具体贡献度，对于深层原因挖掘力度不够。

基于以上考虑，首先，选择典型的蒙陕甘宁地区共计30个城市(州盟)作为研究对象，探讨城市层面的水-能源-粮食投入产出效率；其次，建立全面的投入-产出多维指标体系，将资本、劳动力、水资源、能源、劳动力以及经济产出和工业废水、废气排放同时纳入考虑；最后，构建可以同时考虑投入产出指标变动的基于SBM方向距离函数模型的ML指数模型(简称SBM-DDF-ML模型)，不仅可以实现对效率的测度，而且可以对要素贡献实现分解分析，深度挖掘导致城市水-能源-粮食符合系统效率变动的原因。

1 模型构建与指标体系

1.1 模型构建

1.1.1 SBM-DDF模型构建

Fukuyama和Weber[15]将传统SBM方法与方向距离函数进行结合，建立了非角度非径向的SBM方向性距离函数，不仅可同时兼顾投入与产出，而且可对无效率的要素贡献实现深入分析。

鉴于数据的可获得性与完整性，本文研究的样本数据为2004—2018年期间蒙陕甘宁四省区中与黄河上中游有直接关联的30个城市(盟区)面板数据。将30个城市(州盟)作为生产决策单元，且每个决策单元有P种投入x，M种期望产出(好产出)y，N种非期望产出(坏产出)b。定义第i个城市非角度非径向的SBM方向性距离函数(简称SBM-DDF模型)有如下表达：

Et=1-IEt=1-IEt(x，y，b，gx，gy，gb)

(2)

参考Cooper 等[16]的分解思路将效率Et分解为投入指标和产出指标的效率值，得到各要素的贡献：

由于无效率值IEt介于0和1之间，故效率值Et也介于0和1之间，其数值越高，说明该城市的效率值越高，反之则越低。

1.1.2 Malmquist-Luenberger生产率指数模型构建

由于生产过程是长期变化的连续过程且一定时期内技术是在不断进步的，通常采用Malmquist-Luenberger生产率指数(简称ML指数)来评价包含多个连续时间点的动态面板数据，实现对技术效率增长的变动趋势分析：

由Färe等[17]的分解方法，进一步将TC分解为三部分：产出偏移技术变化(OBTC)、投入偏移技术变化(IBTC)和技术变化幅度(MATC)：

由此通过以上公式，一方面可以探讨技术进步(退化)和技术效率改善(恶化)对TFP指数变动的影响，另一方面可以从投入和产出角度解释要素偏移技术变化对技术进步的影响程度。

1.2 指标体系与数据来源

结合现有文献对水-能源-粮食复合系统投入产出效率的探讨[3-8，13，14]，梳理选取水-能源-粮食复合系统的投入产出指标及表征变量见表1。

表1 投入产出指标体系

根据实际情况和数据的可得性，选择2004—2018 年为研究区间。各指标数据主要来源于《内蒙古统计年鉴》《陕西统计年鉴》《甘肃统计年鉴》《宁夏统计年鉴》、30个城市(区盟)历年统计年鉴、《中国城市统计年鉴》、各城市(州盟)历年国民经济和社会发展统计公报，部分数据通过直接获取的原始数据并利用插值法进行补充计算得到。

2 静态截面数据分析

通过2004—2018年的截面数据，将每年作为一个生产可能集，每个可能集包含30个DMU，从静态效率、要素贡献和地区差异性三方面分析各城市(州盟)DEA相对有效性的具体情况。

2.1 静态效率及要素贡献

结合运用MAXDEA和MATLAB，测算2004—2018年蒙陕甘宁30城市(州盟)的WEF nexus效率值及其要素贡献，结果如图1所示。

图1 总效率值及其投入-产出分解的时序变化

1)2004—2018年蒙陕甘宁地区整体效率值波动不大，基本在0.65～0.85范围内变化，相对比较稳定，其中产出要素效率值波动趋势与整体趋势高度一致，是拉动整体效率值的主要源动力，平均贡献率达到77%，而投入要素效率值的平均贡献率为23%。由此可见，蒙陕甘宁地区在保证资本、劳动力以及主体资源投入的情况下，经济发展有了长足进步，并且对环境治理的重视和努力取得显著效果。

2)具体到各要素的相对贡献，各要素效率值贡献的时序变化如图2所示，由图2可以明显看出GDP产出是提高整体效率以及产出效率的最主要源动力。各投入要素对整体效率值的贡献表现为：GDP>工业SO2排放量>工业废气排放量>能源投入>工业废水排放量>水资源投入>粮食资源投入>劳动力投入>资本投入。在国家大力推动西部大发展、美丽中国建设、丝绸之路经济带等利好政策的支持下，蒙陕甘宁地区正逐步摆脱传统的依赖“高投入-高经济-高污染”的发展路径，步入到“低投入-高经济-低污染”的正轨上来。

图2 各要素效率值贡献的时序变化

2.2 静态效率的地区差异

通过对30个城市(州盟)的效率均值进行排序，发现城市之间存在显著的空间分异特征(图3)。

图3 蒙陕甘宁城市WEF nexus效率值及投入产出贡献分解

1)从城市个体来看，2004—2018年期间西安(1.078)、天水(1.077)、延安(1.065)、庆阳(1.064)、包头(1.061)、呼和浩特(1.035)、鄂尔多斯(1.019)均处在最佳生产前沿面，而位于后五位的依次为中卫(0.309)、吴忠(0.319)、平凉(0.351)、石嘴山(0.383)、白银(0.422)，第一位是最后一位的 3.5倍多。进一步地，从各城市要素贡献度来看，表现为产出要素贡献>投入要素贡献的规律，且产出要素是主要推动力。

结合城市所处的黄河流域地理位置，分别对上游区域和中游区域进行区域差异性分类，对以上结果进行区间划分得到效率分组[18]，见表2。

表2 蒙陕甘宁WEF nexus效率值均值分布情况

2)从效率分组来看，黄河流域上游的中低效率城市达到17个，占比89.5%；黄河流域中游的中低效率城市达到6个，占比54.5%。位于黄河上游的城市的效率内部两极分化严重，高、中、低效率分组分别为 2、3、14 个，而位于黄河中游的城市的效率值则表现出相对均衡的特点，其高、中、低效率分组分别为5、2、4个。由此可见，黄河上游地区城市水-能源-粮食复合系统效率亟待提高，需要借鉴高效率组的先进技术和管理经验，提高投入和产出效率。

3 动态面板数据分析

运用2004—2018年蒙陕甘宁地区30个城市(州盟)的面板数据，构建包含450个DMU的生产可能集，分析各城市(州盟)DEA相对有效性随时间变化情况，并通过构成的分解，进一步分析导致其变化的原因。

3.1 TFP指数增长及构成分解

动态面板数据分析为TFP和分解项分析，即测算和分析生产率指数变动(TFP)、技术效率变化(EC)和技术变化(TC)。

1)2004—2018年蒙陕甘宁地区TFP及分解项年均变化率如图4所示。从TFP整体的分解来看，2004—2018年期间蒙陕甘宁地区TFP指数年均增长1.019，整体呈现下降—上升—下降—上升的平缓右偏型“W”结构；从分解项来看，技术变化TC年均增长1.020，是推动TFP增长的主要动力，而技术效率EC平均值为0.998，对TFP增长仍有一定的制约作用。由此可见，蒙陕甘宁地区TFP生产率得以提高、技术取得明显进步，但技术效率EC需要继续改善，以避免其恶化对技术进步TC的抵消作用。

图4 2004—2018年蒙陕甘宁地区TFP及分解项年均变化率

2)从技术进步TC的分解来看(图5)，IBTC>OBTC，即投入的变化使技术变化的测量发生的偏移明显大于产出的变化使技术变化的测量发生的偏移，从动态视角验证了产出效率变动是促进整体TFP增长的主要源动力，这一点与静态结果一致。

3.2 TFP指数增长的地区差异

1)从城市TFP整体的分解来看(图5)，除了武威和石嘴山的TFP年均增长小于1之外，其余28个城市的TFP均大于1，即93.33%的城市水-能源-粮食生产率指数均实现正向增长；从各城市的分解项来看，所有城市的技术变化都是正增长，即技术进步是推动城市TFP增长的主要动力，而技术效率有11个城市出现恶化，抵消了相应城市技术进步的效果。

图5 2004—2018年各城市TFP及分解项年均变化率

2)从城市综合排序来看，TFP增长最快的10个城市分别是榆林、鄂尔多斯、宝鸡、咸阳、乌海、兰州、呼和浩特、银川、西安、乌兰察布，可见生产率提高的地区明显集中于省会城市和重点城市群，表明经济发展较快、资源相对丰富的城市在实现环保和经济双赢上更具优势，是其他城市学习和追赶的对象。TFP增长最慢的5个城市分别是武威、石嘴山、吴忠、陇南、临夏州，其技术效率亟待改善，表明该类城市需要扩大交流合作，引进先进技术，提高资源利用效率，改善经营管理，加强环境污染治理。

4 结论与建议

基于水-能源-粮食投入-产出指标体系，构建SBM-DDF模型和ML指数模型，分别分析了静态截面数据和动态面板数据，一方面测算了2004—2018年蒙陕甘宁30个城市的水-能源-粮食投入产出效率，另一方面讨论了要素贡献和TFP构成。结果表明：

1)2004—2018年蒙陕甘宁地区整体效率值未达到最佳技术前沿，波动区间在0.65～0.85之间，其中投入和产出要素贡献度分别为77%和23%，产出要素是拉动整体效率值的主要源动力。各投入-产出要素的贡献排序为：GDP产出>工业SO2排放量>工业废气排放量>能源投入>工业废水排放量>水资源投入>粮食资源投入>劳动力投入>资本投入。

2)2004—2018年西安、天水、延安、庆阳、包头、呼和浩特、鄂尔多斯均处在最佳生产前沿面，且各城市要素贡献度也表现出产出要素贡献>投入要素贡献的规律。就地理区位而言，黄河上游和中游城市的区域差异明显，上游的城市的效率值内部两极分化严重，中游城市的效率值则相对均衡。

3)2004—2018年蒙陕甘宁地区整体TFP指数年均增长1.019，呈现下降—上升—下降—上升的右偏型“W”结构，技术取得明显进步，技术进步是推动TFP增长的主要动力，而技术效率有待改善，对TFP增长有一定的制约作用。此外，投入变化对技术进步的作用明显大于产出变化对技术进步的作用。

4)2004—2018年TFP增长最快的10个城市明显集中于省会城市和重点城市群，TFP增长最慢的5个城市主要是由于技术效率抵消了技术进步的作用导致的。93.33%的城市TFP指数实现正向增长，所有城市的技术变化都是正增长，11个城市的技术效率出现恶化。

以蒙陕甘宁为代表的能源、粮食资源富集区而水资源紧张的干旱区，要保证在提升各城市经济快速发展的同时，保护和修复脆弱的能源、农业、水资源生态环境，才能达到既合理利用有限的资源，又有效推动和实现能源产业和农业的高质量发展的目标。该地区应特别注意水、能源等自然资源系统投入产出效率的有效平衡，合理配置生产资料，区域间取长补短，协同发展，采取加强水利工程建设、引导能源产业节约低碳绿色发展、发展优势特色绿色生态农业等措施，大力提高资源利用效率和生产效率。