黄河流域省际生态效率时空演变分析

初丽霞 岳远媛 黄梦瑶

(聊城大学商学院，252059，山东聊城 )

1 引 言

作为我国重要的经济地带，黄河流域的可持续发展是我国的一项重大国家战略.黄河流域特别是上游区域由于环境及历史原因，经济发展滞后、生态环境脆弱、经济与生态矛盾突出.黄河流域各大湿地保护区也具有生态涵养的功能，是我国重要的生态屏障，因此经济发展的同时进行生态保护对于黄河流域来说是一项刻不容缓的任务[1].

2021年10月22日，在深入推动黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上，习近平科学分析了当前黄河流域生态保护和高质量发展的形势，提出要坚定不移地走生态优先、绿色发展的现代化道路[2].同年11月16日，习近平强调，生态文明建设关乎中华民族永续发展，决不以牺牲环境为代价换取一时的经济增长[3].2022年的政府工作报告中也提出，要加强生态环境保护，促进可持续发展，持续推进生态保护修复的重大工程[4].因此研究黄河流域各个省份的生态效率及其影响因素，是加快黄河流域经济向高质量发展转型的重要路径，也是找出提高黄河流域生态效率的关键.

2 文献综述

生态效率作为当前社会发展的热点问题，已经有不少学者对生态效率的概念描述、理论分析以及计算模型研究等几个方面进行了一定的分析.

2.1生态效率概念界定生态效率能够衡量经济与环境之间的协调关系，其概念最初是由Schaltegger等人[5]提出，体现了经济发展与资源环境利用之间的关系，即一定时期内增加的经济价值与增加的生态环境影响的比值[6]；世界可持续发展工商理事会(WBCSD)[7]将生态效率描述成单位生态环境影响所对应的产品和服务价值；Hinterberger等人[8]也提出了相似的概念，即“生态效率是指在某个区域内，以较少资源消耗和环境污染，生产具有竞争力的产品和服务，以满足人的需要和改善生活”.

中国也有部分学者定义了生态效率的概念，国内国外的论点相似，都在投入和产出方面进行论述，即投入与产出对于环境与生态的影响，且产出与投入的比值决定生态效率的大小.诸大建等人将生态效率概述为社会发展的价值量和资源环境消耗的实物量比值[9]；戴铁军等人认为生态效率的核心思想就是以少产多，即在生产过程中要用最少的资源和能源，生产最多的产品，并且对环境产生最小的影响[10].

2.2生态效率及其影响因素分析技术创新、政策法律、经济发展水平、产业结构等因素会通过影响产出与投入，改变生产对于环境的影响，进而对一个区域的生态效率产生影响.华坚等人[11]、杨传明等人[12]均认为产业结构的调整会对生态效率产生显著影响；赵哲等人[13]发现技术进步、气候变化、要素投入以及政策实施均会对当地的生态效率产生较大影响；屈小娥[14]、万斯斯等人[15]、庞庆华等人[16]认为经济发展水平会在一定程度上影响生态效率；夏骕鹔等人[17]发现旅游开发强度的不断提升有利于改善当地的生态效率；陈超凡等人[18]认为创新是促进城市生态效率改善的重要途径；李健等人[19]认为长期内高新技术产业集聚整体上会对生态效率具有促进作用.

2.3生态效率测算及回归分析现有的大部分文献中，生态效率的测度最为常用是数据包络分析法(DEA)，同时也有较多学者使用SBM模型进行测算，由于SBM模型考虑了非期望产出，所以现在更多的是使用SBM模型.田伟[20]、张长江[21]在对生态效率进行研究时采用了SBM-Tobit的方法；李佳佳[22]、田泽等人[23]选择DEA方法以及空间计量和双门槛模型来测算生态效率及其影响因素；任宇飞[24]、杜克锐[25]、陈明华[26]、尚海潮[27]则使用了SBM模型对各个区域进行了生态效率的测算；也有部分学者利用模型和指数相结合的方法来进行生态效率的测算，比如：贾媛媛[28]采用非期望SBM模型和变异系数来测度生态效率；林江彪等人[29]采用基于非期望产出的SBM超效率模型和Malmquist-Luenberger指数相结合的方法，对资源环境效率进行测算.

通过对于文献的查阅发现，当前虽然不乏对生态效率的研究，但是大多集中于概念界定以及各个领域与生态效率的关系方面，针对于某个区域的生态效率探究的文献相对来说比较少.而且对于使用SBM模型和Tobit回归分析的文献所采用数据的年份较为靠前，时效性不足.探究黄河流域生态效率对其生态保护和高质量发展具有重要的意义，因此文章使用非期望产出的SBM模型对2004年到2020年黄河流域各区域的生态效率进行衡量，同时使用Moran′sI指数对生态效率的空间相关性及动态演化趋势进行评价，并建立面板Tobit回归模型对影响黄河流域各区域生态效率的影响因素进行分析，探究提高黄河流域生态效率的新途径.

3 数据与方法

3.1研究设计参考段庆林[30]的有关表述，结合黄河流域各区段的生态特点及生态效率的研究方向，将黄河流域分为上游生态涵养区、中游绿色发展区、下游城市化先行带动区，并以此为研究对象进行研究.以黄河流域上、中、下游三个区域即九个省份——宁夏、四川、内蒙古、青海、甘肃、山西、陕西、河南、山东为研究对象，研究黄河上、中、下游区域及九省份的生态效率差异及其影响因素.研究所使用的数据来自于《中国统计年鉴》以及各省份《国民经济和社会发展统计公报》《政府工作报告》.

3.2模型构建

3.2.1 SBM模型 数据包络分析 (DEA) 是进行绩效评价的一个有效分析工具. 为了解决DEA模型中对无效决策单元的测算仅仅包含产出或投入同比例增加或减少这一问题， Tone[31]考虑了非期望产出的基础上提出了 SBM-DEA (Slacks-Based Measure，SBM) 模型.文章使用非期望的SBM效率测量方法进行测算.

模型如下：

(1)

(2)

其中：S-,S+,Sb为其第i个DMU的投入冗余量的对应向量，ρ*为目标函数即生产效率，严格递减，且0≤ρ*≤1.当ρ*=1时，DMU才是有效率的，即ρ*越大越接近1，生态效率越高；当ρ*<1时，DMU是无效率的，存在着投入产出上改进的必要性.

3.2.2 Moran′sI指数 Moran′sI指数通常用于研究变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性.文章采用Moran′sI指数以验证生态效率是否存在空间相关性.Moran′sI指数可以表示为，

(3)

Moran′sI指数取值范围是[-1,1]，当Moran′sI>0时，空间正相关，空间相关性随数值的增加而升高；同理，当Moran′sI<0时，空间负相关性，空间差异随数值的降低而升高；当Moran′sI=0时，空间呈现出随机性，不存在空间自相关.

除此之外，采用Moran′sI散点图反映某一区域或地区与周边的扩散或极化作用是否显著存在.Moran′sI散点图第一象限表示高值与高值聚集，区域自身和周边地区的观测数据水平较高，空间差异程度较小.第二象限表示低值与高值聚集，区域自身观测数据较低，周边地区较高，空间差异程度较大.第三象限表示低值与低值聚集，区域自身和周边地区的观测数据水平较低，空间差异程度较小.第四象限表示高值与低值集聚，区域自身观测数据较高，周边地区较低，存在较大的空间差异.

3.2.3 面板Tobit模型 生态效率为截堵数据，有部分观测值被限制在某个点上，在做回归时只能选取一定范围的值，对于生态效率来说其取值范围为[0,1]，是一个截堵变量，其左侧受限，因此使用规范审查回归模型(面板Tobit模型).

模型设定如下：

(4)

(5)

当潜变量y*小于等于0时，被解释变量y等于0； 当y*大于0时，被解释变量y等于y*本身，同时假设扰动项ui服从均值为0，方差为σ2的正态分布.

3.3指标选取

3.3.1 生态效率测算指标 生态效率表示在一定时期、一定区域内，追求以最少的资源和环境投入来实现经济效益产出的最大化，即产出和投入的比值.文章使用SBM-DEA模型对生态效率进行测算.测试结果表示，生产效率越大越接近1，生态效率越高；生态效率小于1则投入与产出的比例存在着改进的必要性.

模型中的投入由劳动力、资本、消耗来进行衡量.产出分为期望产出和非期望产出，期望产出为产生的经济价值，以地区生产总值来衡量；非期望产出为增加的环境污染，以废气、废水及固体废物排放来衡量(表1).

表1 生态效率评价指标

3.3.2 生态效率影响因素变量选取 文章研究黄河流域及各区域生态效率发展水平差异，其中生态效率为被解释变量，经济水平、污染治理、开放程度、第二产业比重、第三产业比重、产业结构、政府干预、城市化水平为解释变量，研究其对生态效率的影响.

表2 变量定义表

4 结果与分析

4.1生态效率测算结果根据SBM效率测算方法，使用非期望产出SBM模型，计算出黄河流域各省(区市)生态效率值(表3).

表3 黄河流域各区域及省份生态效率值

图1 黄河流域各区域历年生态效率均值

从2004年到2020年的生态效率图表(表3、图1)中可以看出，黄河流域区域间发展不平衡，各省由于在经济基础、资源环境、政策执行力和资源配置方面存在较大差异，从而使得黄河流域上、中、下游生态效率差距较大.从整体变动趋势来看，黄河流域的生态效率处于在波动中上升的的趋势，虽然近年来有所增长，但还是没有达到较高水平，2004-2008年呈现上升趋势，而在2009-2013年呈现波动下降趋势，2013年以后呈现波动上升趋势；上、中、下游生态效率变动趋势与整体变动趋势相似，在2008年以前黄河流域下游生态效率大于黄河流域中游，2008年之后黄河流域下游生态效率小于黄河流域中游并逐渐趋于一致，黄河流域上游的生态效率居于末位，仅在2012年超过黄河流域下游.主要原因与黄河流域本身的自然条件和历史因素有关，黄河流域上游由于环境的脆弱性，经济发展与环境矛盾较大，转型条件、通信网络、能源基础设施较差，经济来源多为资源消耗较大、污染较高的第一产业和第二产业，整体上生态效率处于较低水平；黄河流域中游的山西和陕西，虽然技术落后、产业结构不合理，但由于近年来对生态环境保护的重视以及积极参与“一带一路”的建设，使其生态效率一路向好；黄河流域下游的山东及河南两地，相较于中游和上游两区域，地理位置极其优越，出口贸易活跃，开放优势显著，是重要的人口大省、经济大省和文化资源大省，综合实力增长强劲，城市化率较高，容易吸引投资和先进技术，能够降低制造生产过程中的能源消耗并减少污染排放，使生态效率处于较高水平.

4.2区域生态效率差异的空间分析从黄河流域及其上、中、下游区域划分来分析生态效率的变动趋势，不难看出各区域及各省份之间生态效率的关联性，因此通过计算全局Moran′sI指数进一步从空间上分析区域内生态效率的相互作用关系.

表4 Moran′s I指数检验值

根据表4检验结果，黄河流域Moran′sI指数均大于0，且在5%显著性水平成立，Z值均大于1.65，生态效率区域间存在显著的空间正相关性.生态效率空间集聚特征显著，黄河流域各区域之间的生态效率相互关联，Moran′sI呈现多次先下降再上升的趋势，近几年上升可能是由于黄河流域的生态保护及高质量发展越来越被重视，黄河流域各省份之间加强交流合作、技术扩散、人员流动的同时，科技的进步也将各区域联结起来，强化了各区域生态效率的空间关联性.

表5 黄河流域各省份生态效率演化路径

图2 2020年黄河流域生态效率Moran′s I指数散点图

根据表5进一步验证了黄河流域省级生态效率具有空间集聚性的特征.2004-2020年，各省份虽然部分发生迁移，存在波动，但基本上保持一定的范围，呈现出低流动的空间稳定性.落于第一象限的省份基本为山西、陕西、河南、山东，即黄河流域的中、下游，四个省份生态效率值均较高；落于第二、三象限的省份基本为宁夏、内蒙古、青海、甘肃四个省份，即黄河流域的上游，生态效率较低；四川多落于第四象限，四川在黄河流域上游生态效率与其他四省相比较高.黄河流域中、下游相对发达地区生态效率水平较高，上游生态效率较低，可能原因在于黄河流域中、下游的经济实力以及先进的科学技术能够带动生态文明建设.虽然黄河流域中上游省份多位于第一象限，但其余五省份基本上处于二三象限，出现生态效率低值现象，需要进一步提升.

4.3面板Tobit回归结果及生态效率影响因素分析从回归所得结果分析对于黄河流域各区域生态效率的影响因素(表6).

表6 Tobit模型回归结果

经济水平对于黄河流域及各区域的生态效率的影响均呈现正相关，经济水平的提高能够使更多的资金投入到产业升级、技术创新、环境保护等领域，为生态效率改善提供必备条件.污染治理对黄河流域的影响呈正相关，对上、中、下游区域呈现负相关.污染的治理虽然能够在一定程度上改善环境、提高生态效率，“但先污染，后治理”的方式所带来的效益与投入并不成正比，对于污染的治理要花费比治理污染本身所带来收益更多的成本，投入并不能带来相应的产出，造成生态效率下降.开放程度对于黄河流域中、下游区域呈显著负相关关系，理论上扩大开放程度、增加对外贸易有利于降低投入及非期望产出，使生态效率上升.但回归结果表明，开放对生态效率没有发挥应有的作用，上、中游地区开放发展程度还有较大的提升空间.产业结构呈正相关关系，且在黄河流域及上、中游显著，同时第三产业比重呈现显著正相关，第二产业比重呈显著负相关，第三产业的比重越高，产业结构越协调，对于生态环境就越友好，生态效率数值越高.政府干预均呈现显著负相关，政府的财政政策偏向可能使环境投资流向基础设施等领域，偏好扶持提升经济幅度大的产业，忽视了生态保护，从而抑制了生态效率的提升.城市化水平对黄河流域的生态效率呈现正相关，对于上、中、下游区域呈现负相关关系.城市化进程虽然使劳动力人口流入城市，提高劳动力供给，但同时会加重城市各种资源的压力，大量人口的转移造成的污水、垃圾、尾气等污染，使得生态环境恶化，降低生态效率.

5 结 语

5.1结 论黄河流域各区域生态效率存在差异，由于历史、环境、经济基础等因素，黄河上游一直处于生态效率极低的水平，而黄河下游和中游生态效率则明显优于前者.各区域的生态效率均处于波动上升状态，但上升幅度不大，生态效率水平仍有待提高.同时，经过Moran′sI指数检验发现，黄河流域不同区域的生态效率结果存在一定客观的空间相关性，生态效率在黄河流域各省份之间呈现空间上的正相关，各省份间相互作用影响彼此的生态效率数值.在影响因素方面，经济水平、产业结构对生态效率呈正向促进作用；污染治理、开放程度、政府干预、城市化水平对生态效率呈负向影响.

5.2政策建议

5.2.1 促进区域协同合作发展 黄河流域上、中、下游三个区域，由于自然环境、资源禀赋等原因存在着明显的发展不平衡现象，呈现发展程度下游最高、中游次之，上游落后的现状，也导致生态效率不同区域呈现出不同的特征，对于下游区域，山东、河南处于生态效率高值地区，生态效率水平大于上、中游，区域发展形势较好.对于上、中两区域各省份城市规模普遍较小，经济实力偏弱，发展动力不足，经济环境矛盾较大，导致生态效率低于下游地区.因而具有高聚集特点的下游地区应该充分发挥经济优势和引领作用，让下游区域的技术、资源、人才流向其他两个区域，提升区域间协同效率，使区域间学习互助，打破区域边界，缩小各区域间的差距，带动邻近区域生态效率发展.推动下游的新技术、新产业往上、中游转移，以上、中游更大的发展空间为基础，突破中、上游生态环境限制，经济发展与生态保护共同推进，进一步实现生态效率的提升.

5.2.2 发展环境友好型产业 生态效率的提高要求我们在降低投入的同时最大程度的不对环境产生影响，下游地区要加快产业转型，改变第二产业高投入、低效率、污染严重的粗放经营模式，发展数字经济等信息产业，加快高技术、高知识型产业落地，降低污染排放量、提高资源使用效率.中游区域的山西和陕西，地处汾渭平原，土壤肥沃、气候适宜，要在继续保持“国家粮仓”的同时，改进当前的农业技术，引进新的设备，形成农业规模化，发展对于环境破坏较小的生态农业.而且黄河中游区域的山西和陕西部分河段多经高山峡谷，水流迅急，天然具有水利发电基础和优势，要重视水利这一绿色资源的使用，发展清洁能源产业，以较低的环境破坏和投入，实现高经济产出.上游区域，生态环境脆弱，易受破坏，难以支撑高污染高能耗产业的发展，因此要坚持生态优先的理念，以生态环境保护为主，依托于上游得天独厚的生态区、自然景观以及源远流长的民族文化等，发展旅游业等对环境破坏较小的行业，进一步降低投入与污染，提升生态效率.

5.2.3 提高全流域对外开放水平 黄河流域的陕西 、宁夏、甘肃、青海、内蒙古五个省份处于“一带一路”的规划内，对外开放是提高当前经济效益，引进高新技术及高素质人才、降低资本投入的一个有效路径.尤其是规划内的五个省份要积极响应政策，融入“一带一路”建设，借助“一带一路”实现自身的开放发展，大力引进国外企业带动国内外贸易交流，加快建设对外合作基础，积极的建设国际经济合作走廊，加快内向型经济向外向型经济转变，吸收国外优良人才，引进领先的高新技术，提高国内产业的生产效率.同时，也要从“一带一路”规划的黄河流域五个省份开始，由点及面逐渐扩散到整个黄河流域，使全流域的对外开放程度不断扩大，逐步提高黄河流域对于“一带一路”建设的利用程度，提高对外贸易在地区生产总值中的比例，不断增加产出，进而提高生态效率.