2019年9月18日,习近平总书记在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上指出:“……,推动黄河流域高质量发展。要坚持绿水青山就是金山银山的理念,坚持生态优先、绿色发展”。①党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出,“加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”。②黄河流域内土地、水能、煤炭、石油、天然气、矿产等资源丰富,在全国占有重要的地位,发展潜力很大。但是“黄河也是我國生态脆弱区面积分布最大、脆弱生态类型最多、生态脆弱性表现最明显的流域之一”,③长期以来,黄河流域的生态破坏与环境污染比较突出,“2018年黄河137个水质断面中,劣V类水占比达12.4%,明显高于全国6.7%的平均水平”。④生态问题已经成为阻碍黄河流域经济高质量发展的桎梏。黄河流域必须将生态保护和高质量发展相融合,坚持绿色发展。对黄河流域绿色发展状况及其效率进行合理评价,可以明确绿色发展状态以及环境保护、资源利用的效果,对实现高质量发展具有重要现实意义。
①④ 习近平:《在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上的讲话》,《求是》2019年第20期。
② 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》,中华人民共和国政府网站,http://www.gov.cn/zhengce/2020-11/03/content_5556991.htm。
③ 2018年《黄河年鉴》,第84页。
1.模型设定
本文选择数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)中的至前沿最远距离方向性函数模型(SBM)来测算黄河流域的绿色发展效率,由于绿色发展既包含能源消耗的缩减,又包含对生态破坏的减少,因此本文选择使用非产出导向、投入导向的非径向SBM模型作为基础模型,并在此基础上,通过线性变换,借鉴Tone提出的DEA中处理“坏”产出的方法,Kaoru Tone,Biresh K. Sahoo, “Scale, Indivisibilities and Production Function in Data Envelopment Analysis,” International Journal of Production Economics, vol.84, no.2, 2003,pp.165~192.构造包含非期望产出的SBM模型:本文使用矩阵形式来表示投入、产出变量。
min p=1-1mmi=1s-ixik1 1q1 q2(q1r=1s ryrk q2t=1sb-tbrk)
s.t.Xλ s-=xk
Yλ s =yk
Bλ sb-=bk
λ,s-,s 0(1)
xik、yrk、brk、s-i,sb-t分别表示决策单元(DMU)的投入变量、期望与非期望产出变量、松弛变量,当松弛变量存在并且大于零时说明当前DMU存在效率改进的空间。数据包络分析测算得到的效率值最大为1,决策单元在前沿面上的效率值相同,这些有效决策单元效率的高低无法进一步区分其有效程度的方法。为了解决这一问题,需要对SBM模型进行变换,构造一个超效率的SBM模型,对(1)式的标准效率模型增加j≠k这一限制条件,即从参考集汇总剔除被评价决策单元,构造一个包含非期望产出的方向距离函数超效率模型,具体模型形式如下:
2.数据选取
使用数据包络分析方法测算绿色发展效率需要设定投入与产出指标,本文设置的投入指标为:资本、劳动力、能源消耗。由于我国当前能源结构仍然以化石能源为主,过多的化石能源消耗会产生资源枯竭与生态环境破坏,进一步导致绿色发展效率的降低,所以能源消耗为非期望投入。产出指标包括期望产出与非期望产出,本文选择生产总值(GDP)作为期望产出,反映了经济增长状况;由于当前环境污染的主要来源仍然是第二产业,因此根据数据的准确性与可获得性,本文选择工业“三废”排放量作为环境污染的衡量指标,是绿色发展效率模型中的非期望产出。具体指标设定如表1所示:
本文研究黄河流域9个省区的绿色发展效率,为了保证效率的准确性与可比性,更好地衡量黄河流域绿色发展效率在全国的水平,同时考虑数据的可获得性,本文选择全国30个省市区2001—2017年的面板数据进行比较研究,除去港、澳、台、西藏地区,下文同。在使用《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《黄河统计年鉴》和各省统计年鉴数据的基础上,对部分缺失数据使用线性插值法进行了补充。对投入产出数据进行统计性分析,结果如下:
由图1可以看出,黄河流域9省区2001—2017年劳动力投入是基本平稳,略有上升,而东南沿海地区近年来出现的用工荒尚未在黄河流域出现,黄河流域经济发展的劳动力资源仍然比较充足。黄河流域的固定资产投资额在2001—2017年间呈快速增长态势,2017年的固定资产投资额是2001年的21倍,固定资产投资的快速增长促进了经济的同步快速发展,但是近两年黄河流域的固定资本投资额增速开始减缓,而生产总值仍然在快速增长,说明人力资本或科技创新在黄河流域9个省区一定程度上替代了固定资本投入,成为了经济发展的新动力。2001—2017年黄河的电力消费量持续增长,2017年的电力消费量是2001年的4.7倍,说明黄河流域经济发展的同时,能源消耗量也在不断增加,资源约束将是今后黄河流域经济高质量发展亟待解决的一个问题。
由图2可以看出,黄河流域9个省区的工业固体废弃物产生量与工业废气排放量呈现出持续上涨的状态,2017年的工业废弃物产生量与工业废气排放量分别是2001年的5.1倍与5.0倍,伴随着经济的快速发展,黄河流域的环境污染形势仍然比较严峻。但是,由图2也可以看到,黄河流域的工业废水排放量呈现一个先增长后下降的“驼峰”式的变化趋势,2017年的黄河流域工业废水排放量比2001年下降了20%,这主要得益于近年来黄河流域的9个省区投入大量资金用于治理黄河流域的工业废水排放,并兴建污水处理厂,将重污染企业搬离沿河地区。2015年以来,在经济发展持续保持中高速增长的同时,工业废水排放量大幅度减少,工业固体废物产生量与工业废气排放量增长减缓。由此可见,随着中央对经济发展方式的不断调整,生态保护与经济发展相融合的理念逐渐深入进黄河流域整体经济的运行之中。
3.实证结果
(1)黄河流域绿色发展效率的评价
本文首先基于包含非期望产出的超效率SBM模型,运用MaxDEA8.0软件对中国全区域、“黄河流域生态保护和高质量发展、黄河流域生态保护和高质量发展区域包括青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9个省区。京津冀协同发展、京津冀协同发展区域包括北京、天津、河北3个省市。长江经济带发展、长江经济带包括上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、云南、贵州、四川等11个省市,考虑本文主要研究黄河流域的绿色发展效率,为了避免重复测度,保证研究的准确性,在长江经济带的测算中去除了四川省的数据。粤港澳大湾区建设、粤港澳大湾区包括广东、香港、澳门3个省和特别行政区,由于数据的缺失,本文选择最具有代表性的广东省绿色发展效率替代粤港澳大湾区的绿色发展效率。长三角一体化长三角一体化区域包括上海、江苏、浙江、安徽4个省市。”等重大国家战略发展区域2001—2017年的绿色发展效率进行了测算,具体结果如表2所示。
由表2与图3可知:首先,从17年来黄河流域绿色发展效率的变动趋势看,黄河流域的绿色发展效率整体处于逐渐下降态势,2017年的黄河流域绿色发展效率已经低于0.6,说明黄河流域在经济发展的过程中仍然以高附加值、高耗能、高污染的工业产业为主,经济增长的同时消耗了大量能源,造成了严重的生态环境破坏。可喜的是,黄河流域2017年的绿色发展效率与2016年相比有了明显提高,说明黄河流域生态保护也已初见成效。但总的来看,黄河流域的经济发展仍属于粗放式发展模式,需要进一步转变经济发展方式,优化能源消费结构,推进绿色发展。其次,将黄河流域与全国整体及其他5个重大国家发展战略区域进行比较,可以看出,黄河流域的绿色发展效率长期低于全国整体的绿色发展效率水平,在6个重大国家发展战略区域中黄河流域的绿色发展效率自2004年后长期处于最后,仅在2017年略超长江经济带,位于第五。但是在2010年之后,黄河流域绿色发展效率与全国整体绿色发展效率之间的差距大幅度缩小,绝对效率减少的同时,相对效率有所增加。
(2)黄河流域内9个省区绿色发展效率的评价
本文在测算黄河流域整体绿色发展效率的基础上,基于包含非期望产出的超效率SBM模型,对黄河流域内部9个省区的绿色发展效率运用MaxDEA8.0软件也进行了测算,具体测算结果见表3。
由表3可知:首先,从绿色发展效率来看,黄河流域9个省区绿色发展效率2001—2017年的均值由高到低排序为:青海