基于Super-SBM模型的長江經濟帶生態效率評價及提升對策

陳軍飛，王珩媛

(1.河海大學商學院，江蘇 南京 211100； 2.河海大學長江保護與綠色發展研究院，江蘇 南京 210098)

長江經濟帶是我國依托長江黃金水道的“金腰帶”，橫跨中國東、中、西三大地理區域，是中國重要的人口密集區和產業承載區，所覆蓋的11個省(市)的總面積約占我國國土面積的21%[1]，但其人口數量、經濟總量、進出口總額均超過全國的40%，具有顯著的優勢和發展潛能，是我國經濟穩定增長的支撐力量。隨著我國工業化與城鎮化進程的不斷推進，沿江地區的資源環境密集型工業高速發展，粗放的產業發展模式和流域中上游區域承接產業轉移速度的加快均導致流域資源約束不斷加劇，環境質量堪憂[2]。污染排放嚴重、區域發展不平衡、資源短缺等環境問題使長江經濟帶的全面高質量發展面臨嚴重威脅，環境保護工作亟須深化，任重而道遠。

2016年9月印發的《長江經濟帶發展規劃綱要》提出“生態優先、綠色發展”的發展方向，指出要突破生態短板，實現集群、協調發展。國家決策層的舉動體現了我國落實黃金水道“共抓大保護，不搞大開發”的迫切需求和對長江經濟帶生態文明建設的高度重視。生態文明建設是一項具有攻堅性、永續性的重大戰略工程，而生態效率是衡量生態文明建設成效的重要指標[3-4]。因此，如何統一協調經濟發展、資源消耗和生態保護三者之間的關系，以最少的資源消耗、生態損耗來獲取最優的經濟產出，提升長江經濟帶生態效率，保證經濟增長質量，是當前面臨的重大問題。為了扭轉局勢，推動長江經濟帶實現健康可持續的綠色發展，將“金腰帶”打造成永葆生機活力的“綠腰帶”，發揮生態文明建設先行示范帶的標桿作用，必須對生態效率進行科學評估，以期為各區域生態保護政策的制定與實施提供理論支持和對策依據。

生態效率這一概念的誕生可追溯至1990年，Schaltegger等[5]德國學者將生態效率定義為在經濟生產活動中產出與環境影響的比例，他們認為生態效率能夠更加合理與直觀地體現經濟活動對環境造成的影響。世界可持續發展工商理事會(WBSCD)[6]于1992年擴大了生態效率的概念，即生態效率是通過打造具有價格競爭優勢的產品和服務來滿足人類需求并提高生活質量，同時將其環境影響和資源消耗強度控制在地球承載力以內。1998年，經濟合作與發展組織(OECD)[7]簡明扼要地定義了生態效率，即生態效率是投入與產出的比值，是指經濟體在生產過程中所提供的經濟價值與資源消耗、環境影響總量的比值。顯然，生態效率符合生態環境、自然資源和經濟增長三者耦合協調發展的內在要求，是衡量生態文明社會的重要標準[8]。

目前效率評估多采用數據包絡分析法，該方法無須對數據進行無量綱化處理，在解決多輸出和多輸入問題時具有絕對優勢，以實際數據求得最優權重，評價結果客觀性和科學性強[9]，由美國運籌學家Charnes等[10]等創建。一些學者發現經典的DEA模型無法解決多個決策單元效率值同時為1時如何繼續評價的問題，而Andersen等[11]提出的超效率DEA模型則可以克服這一缺陷[12]。如李雪松等[13]分別運用超效率DEA模型和Malmquist指數法將長江經濟帶2000—2014年的經濟增長總體效率水平和全要素生產率進行對比分析。此外，傳統的DEA模型以經濟效益為產出指標，并未考慮非期望產出——經濟發展對城市生態環境造成的負面影響，故SBM模型應運而生。SBM模型將非期望產出納入模型中，此外還能夠解決傳統DEA模型測度中投入產出變量的松弛性問題，逐漸成為測定生態效率的主流模型[14]。如陸硯池等[15]利用SBM模型對武漢城市圈建設用地的生態效率進行了評價分析。為了讓SBM模型能夠橫向比較多個效率相對有效的DMU，在2001年提出SBM模型的基礎上，Tone[16-17]于2002年定義了結合超效率DEA模型和SBM模型的Super-SBM模型，在修正無效DMU松弛變量的同時解決了效率排序無效的問題。

鑒于此，本文以長江經濟帶11省(市)為研究對象，構建符合長江經濟帶區域環境發展現狀的投入產出指標體系，運用非期望產出的Super-SBM模型和基于Super-SBM距離函數的Malmquist-Luenberger指數(ML指數)模型對長江經濟帶2007—2018年的生態效率進行動靜結合的實證分析，最后提出長江經濟帶生態效率的優化建議。

1 模型構建與指標選擇

1.1 生態效率測度模型

Super-SBM模型引入超效率的新思想，可以打破DMU效率值均為1的窘境，將當前的被評價對象從剩余的比較對象中排除，看似相同的DMU，前沿面每次的確定結果不一，最終得到的有效DMU將會以高于1的效率值勝出。運用Super-SBM模型還能夠判斷投入產出的冗余情況，為效率的完善指明具體的方向。ML指數源于1953年瑞典經濟學家Sten Malmquist提出的Malmquist指數，用于處理動態的時間序列數據，但Malmquist指數無法處理環境污染類非期望產出，只能單方面刻畫輸入或輸出的改變，ML指數的出現解決了這個問題。本文運用Super-SBM模型測算靜態生態效率，利用Super-SBM距離函數構建ML指數模型，研究生態效率的跨期動態變化和效率損失原因。

1.1.1Super-SBM模型

選用Tone[16]的Super-SBM模型對生態效率進行靜態測算，其規劃式如下：

(1)

1.1.2基于Super-SBM的ML指數模型

根據Chung等[18]的思想，t時期技術條件下的ML指數可以表達為

(2)

(3)

根據式(3)，ML指數可以變換為技術效率指數(EC)和技術進步指數(TC)的乘積：

(4)

ML指數用于評價基于要素投入、經濟產出和環境產出的生產前沿函數的全要素生產率的變化情況，全要素生產率是實現經濟可持續增長的引擎[19]。θ>1表明全要素生產率提高，反之則代表降低。技術進步指數反映的是t期到t+1期之間技術效率前沿面的變化，即前沿面移動效應，若α>1，證明效率前沿面有所擴大，出現技術進步或技術創新，反之則技術退步，阻礙了效率的改進。技術效率指數反映t期到t+1期之間決策單元與效率前沿面的距離變化程度，即追趕效應，β>1證明決策單元與前期相比相對效率提高，資源利用良好，表現為逐漸靠近前沿面，反之，則相對效率退步，資源利用差，表現為逐漸遠離效率前沿面。

表1 長江經濟帶生態效率評價指標體系

1.2 指標與數據說明

選取長江經濟帶11省(市)作為決策單元，采用年度面板數據，時間跨度為2007—2018年。為了探究生態效率存在的地域差異，將長江經濟帶生態效率測度對象劃分為上游、中游與下游。其中云南、四川、重慶、貴州4省(市)構成上游區域；中游區域包括湖南、湖北、江西3省；下游區域為安徽、上海、江蘇、浙江4省(市)。

根據OECD對生態效率的定義，生態效率強調經濟價值與環境效益的協調統一，可以理解為經濟體在贏得經濟產出的同時減少自然資源消耗與環境污染物排放的一種能力[20]。經濟建設必然導致大量的資源投入，也帶來環境的副產品，即非期望產出[21]。將環境污染視為非期望產出指標，從資源、環境和經濟三方面出發，在梳理前人研究成果的基礎上，遵循科學性、可得性、可操作性等原則，構建效率評價指標體系，見表1。

投入指標參考新經濟增長理論，包括自然資源、人力資源和物質資本。自然資源用與人類生活聯系緊密的能源、水資源和土地資源表示。能源消耗按標準煤折算相加得到的能源消耗總量計算，人力資源消耗用年末從業人員數量衡量，水資源消耗用包含生產、生活和生態用水的用水總量表示[22]。由于城市建設用地面積可以衡量區域土地的集約利用[23]，故以之表示土地資源消耗。本文測算方法用于評價相對效率，只要保證樣本數據的相對一致就能得到較小誤差的結果，故物質資本消耗以全社會固定資產投資總額表示[24]。環境污染類產出指標主要是指全社會“三廢”排放，即廢水、廢氣和固體廢棄物的排放。“三廢”是中國目前環境污染的主要來源，亦是現有文獻對環境污染常用的衡量方法。鑒于數據的可得性，且生活固體廢棄物對環境造成的影響較工業可以忽略不計，選用工業固體廢棄物排放量代替固體廢棄物排放總量[25]；二氧化硫屬于PM2.5的重要污染源，故以之代替廢氣排放。生態效率的產出指標可以衡量產品或服務的經濟價值，因此用地區GDP表示期望產出類指標，且以2007年作為基準不變價，依據各省(市)各年度的GDP指數計算得到不變價格的GDP，以保障數據統計口徑的一致性并消除價格因素的影響。

所用數據來源于國家統計局、《中國城市統計年鑒》、長江經濟帶11省(市)相關年份的統計年鑒和環境狀況公報，均屬于政府統計部門公開發布的權威統計數據。對缺失數據采用算術平均法得出估計值進行處理。

2 實證分析

2.1 基于Super-SBM模型的生態效率分析

基于效率評價指標數據，運用Super-SBM模型測算長江經濟帶11省(市)2007—2018年間的生態效率，結果保留3位小數。經濟帶區域和上、中、下游三大區域2007—2018年的生態效率計算結果采用相應省(市)效率的算數平均值，結果見表2。

表2 2007—2018年長江經濟帶生態效率測算結果

2.1.1長江經濟帶11省(市)對比分析

長江經濟帶11省(市)2007—2018年生態效率的變化趨勢如圖1所示。結合表2，生態效率變化趨勢大致可分為3種。

圖1 2007—2018年長江經濟帶11省(市)生態效率變化趨勢

a. 江蘇省和湖南省生態效率的變動趨勢是先上升后趨于平穩，發展趨勢良好。其中，湖南省拉動了中游地區的生態效率，2007—2012年期間生態效率在波動中緩慢增長，2012—2013年期間增速最大，2013年的生態效率是2012年的2.06倍，2013年后趨于平穩，生態效率一直處于有效水平，峰值為1.024，這可能是因為湖南省積極響應國家綠色發展的號召，制定的相關污染防治政策得到有力實施，成效顯著。2012年，湖南《湖南省湘江保護條例》《綠色湖南建設綱要》相繼公布，而2012年以來湖南省最大的河流、長江主要支流之一的湘江干流水質總體為優，重金屬濃度達標并大幅下降，綠色發展態勢良好。

b. 云南省生態效率的變動趨勢是先下降后趨于平穩。云南省2007—2010年生態效率達到DEA有效，為上游最佳，2010—2011年迅速下降，從1.019下降至0.346，之后趨于平穩。云南省2010—2011年的生態效率下降可能是由于經濟的快速發展加大了生態環境的壓力，經濟發展與環境、資源矛盾突出。

c. 貴州等其余8個省(市)的生態效率較為穩定，生態效率波動范圍均不超過0.2。

長江經濟帶11省(市)2007—2018年的生態效率均值見表2。11省(市)的生態效率均值差異明顯，前3名分布是上海市、浙江省和江蘇省，最低的是貴州省，低至0.298。2007—2018年間生態效率較穩定的省(市)中，除去上海市和浙江省投入產出水平達到最優，其余均位于生態效率均值排名的末尾，情況不容樂觀。究其原因，江浙滬3省(市)位于我國東部沿海，地理位置優越，經濟水平高，科技與產業發達，而排名末尾的省份地處內陸，存在區位劣勢，科技水平落后，且產業結構欠合理，轉型緩慢，粗放的產業發展模式導致資源浪費和環境污染嚴重。如江西省、湖北省等長期以來一直是中國制造業與能源供應基地，資源環境密集型產業比例太高，且是東部沿海區域三高產業轉移的前沿地帶[26]，安徽省還同時面臨江浙滬產業聯系更緊密的競爭劣勢。

2.1.2區域對比分析

結合表2，從時間維度來看，長江經濟帶區域的生態效率在[0.591，0.661]的區間波動。2007—2018年長江經濟帶生態效率的均值為0.627，其生態環境和經濟建設的協調程度有待提高，環境保護和資源節約的潛力巨大。但是長江經濟帶區域協作體制機制尚不健全，經濟與環境建設存在領域分割的低效現象，存在要素與資源的流動壁壘[27]。

長江經濟帶上、中、下游3個區域的生態效率如圖2所示。結合表2，可以發現長江經濟帶生態效率總體呈現從下游到上游逐步減小的趨勢，下游區域均值最高，為0.896。中游和上游較低，分別為0.513和0.443，拉低了長江經濟帶區域的整體生態效率均值，兩者均有輕微波動，波動范圍在0.300以內。2007—2018年，下、中游區域的生態效率在波動中有所上升，只有上游區域的生態效率在波動中下降，環境狀況亟須改善。

圖2 2007—2018年長江經濟帶上、中、下游區域生態效率

長江經濟帶上、中、下游3個空間分布不同的區域生態效率差距相對穩定，客觀體現了不同區域資源利用效率、環境污染類非期望產出的控制能力和經濟發展水平的差異性。究其原因，長江經濟帶下游區域的優越地理位置、先進的生產技術、資源的合理分配、產業結構的科學化為高效的資源投入和更多的期望產出提供了更大的可能性；中、上游區域內既存在資源投入和配置的不科學，又有區域協調機制不完備、產業發展模式粗放、技術落后的瓶頸約束；下游區域部分高耗能、高排放產業的轉移更是加重了中、上游區域的資源錯配、資源浪費和環境污染問題，對區域一體化發展造成阻礙。

2.1.3投入冗余率和產出冗余率分析

長江經濟帶投入產出冗余率測算結果見表3。長江經濟帶總體發展模式追求經濟產出最大化，不存在GDP不足，不用分析效率損失。

a. 從省(市)角度出發，由于上海市和浙江省的生態效率大于1，為生態效率有效地區，因此所有資源的投入冗余率為0，投入均不存在冗余，均為有效利用，產出亦不存在浪費。

b. 從區域角度出發，資源利用效率低，冗余均值接近30%，除去水資源，其余資源的冗余情況和區域生態效率的大小負相關，呈現下游小于中游小于上游的情況。水資源最豐富的中游區域水資源冗余情況最為嚴重，究其原因，長江經濟帶中游區域是我國傳統的農業產區，農業生產用水占總用水量比重大，灌溉技術落后導致用水浪費嚴重，且支柱產業大部分是高耗能的重工業，廢水排污狀況十分嚴重。關于投入冗余，總的來說，盡管省(市)之間生態效率的損失理由存在差異，但是對于長江經濟帶整體區域而言，主要影響因素是物質資本、人力資源，主要的自然資源影響因素為水資源和能源，究其原因：長江經濟帶的人口和產業分布密集，尚不能實現依靠科技進步和提高勞動者素質的集約型經濟發展方式，資金、人力、水資源等生產要素投入過多，排污強度高，亟須調整產業結構，科學降低高耗能產業比重，培育新興綠色產業。非期望產出冗余率最高，均值接近40%，環境污染是效率損失的首要原因，長江經濟帶沿江產業布局不合理是導致環境污染嚴重的主要因素之一。據統計，自重慶、湖北至上海，國內有大量的石化企業分布于長江流域，整個長江沿岸都是中國重要的工業走廊[28]，上、中游區域產業發展側重于鋼鐵、石化等產能過剩的傳統產業，戰略性新興產業較為弱小，產業結構高級化、非合理化使得提高生態效率面臨較大難度，促進產業結構調整，優化產業結構是經濟發展與環境保護的關鍵[29]。鑒于評價指標的選取維度，人們的綠色發展意識較差也是必須考慮的生態效率損失的原因。

表3 2007—2018年長江經濟帶投入產出冗余率測算結果 單位：%

2.2 基于ML指數的生態效率分析

2.2.1長江經濟帶11省(市)對比分析

2007—2018年長江經濟帶生態效率ML指數及分解情況見表4，表中數據計算結果采用幾何平均值，保留3位小數。11省(市)的ML指數均大于1，說明各省(市)全要素生產率均得到改善。ML指數排名靠前的有生態效率均值較低的貴州省、湖北省、四川省，年均增長率依次為12.2%，9%，8.2%；生態效率均值排名靠前的上海市、浙江省、江蘇省年均增長率卻較低；湖南省、安徽省的ML指數均超過長江經濟帶區域的幾何平均值1.073。可以發現增長率較高的省份主要集中于長江上、中游，這是因為長江下游地區屬于“示范者”，在經濟、技術等方面起點高，而生態效率偏低的省(市)屬于“追趕者”，在自身的努力和下游的輻射效應下潛能巨大。

表4 2007—2018年長江經濟帶生態效率ML指數及分解

11省(市)的技術進步指數均大于1，均有技術進步或創新，但是湖北省、湖南省、江蘇省、浙江省、上海市之外的省(市)技術效率都小于1，資源利用效率低。這是因為部分省(市)在發展經濟時過度依賴引入和創新技術，在資源配置和管理機制等方面亟待提升，未能有效發揮技術效率對經濟的提質增效作用。改善產業結構可以提高資源利用效率，注重產業協調發展可以優化資源配置效率，均有助于提升技術效率。

2.2.2區域對比分析

長江經濟帶生態效率ML指數及其分解項的變動情況見圖3，圖中數據計算結果采用幾何平均值。結合表4，長江經濟帶生態效率ML指數為1.073，技術進步指數平均每年增長9%，技術效率指數平均每年下降1.5%，所以長江經濟帶生態效率ML指數的增長主要是因為技術進步。

圖3 長江經濟帶生態效率ML指數及其分解項的變動趨勢

對于長江經濟帶三大區域，下游區域ML指數為1.048，是由技術進步和技術效率同步改善引起的，上、中游區域技術效率指數小于1，ML指數卻大于1，呈現出效率惡化和技術進步的特征，即創新程度高，技術進步挽回了技術效率降低導致的后果。究其原因，由于頂層的機制設計不足，位于西部的上游區域雖然承接產業時具有自然稟賦優勢，但生態脆弱性明顯。下游鄰近中游，強化了中游城市以犧牲環境為代價換取經濟增長的動機，形成粗放型產業結構的路徑依賴性[30]，資源錯配嚴重，利用不合理。

從時間維度和長江經濟帶區域整體來看，2008年后ML指數在波動中下降可能是由于國際金融危機的影響，政府采取了一系列拉動投資的經濟刺激政策，導致要素配置不當；2014年后ML指數又有所上升應是因為政府提出了“調結構、轉方式、促升級”的經濟質量提升政策，體制機制障礙減少，市場趨于健康發展，生態文明程度改善。技術進步指數主要在1的水平之上波動發展，而技術效率指數卻幾乎都在1以下的低位徘徊，故技術進步是長江經濟帶區域全要素生產率提升的主要動因。通過加強技術創新、優化產業結構可以為處于轉型期的長江經濟帶注入經濟增長動力、改善環境狀況，但是也有必要通過機制設計層面提升技術效率以實現全要素生產率的全面改善。

3 結論與建議

3.1 結論

本文對長江經濟帶11個省(市)2007—2018年的生態效率運用Super-SBM模型進行測度，同時通過測算投入產出冗余率和ML指數分析生態效率的影響因素。

a. 從區域角度分析，長江經濟帶生態效率隨時間分區間波動，改善潛力大，區域性差異明顯，形成生態效率下游大于中游大于上游的格局，亟須加強區域協調發展。

b. 從11省(市)角度分析，浙江省、上海市2個地區的生態效率達到DEA有效，安徽省、貴州省的生態效率處于較低水平，江蘇省、湖南省的生態效率在2007—2018年期間波動明顯，發展趨勢良好。

c. 從影響因素分析，資源的冗余大體和區域生態效率的大小負相關，呈現下游小于中游小于上游的情況，環境污染是生態效率損失的首要原因，亟須通過優化產業結構、促進產業協調發展實現資源節約與環境保護。技術進步是區域全要素生產率的主要推動原因，技術效率仍需改善。

3.2 對策建議

提升長江經濟帶生態效率意味著在經濟發展、資源消耗和環境保護之間尋求一個最佳平衡點，減少區域差異，以資源節約和環境保護為重點，推動經濟高質量的發展。現有研究證明，產業結構變遷是影響經濟增長和生態建設的關鍵要素，構成經濟總體的產業結構特征決定了經濟增長對資源消耗和環境影響的程度，產業是技術創新的主要載體和環境污染的源頭，而資源利用層面主要包括經濟生產和人民生活。故應以低污染、低投入和高效益的綠色產業為導向，加快產業結構轉型升級，促進區域均衡發展，提高技術效率，同時培養綠色文化，讓人們在生活中自覺保護環境與資源。生態機制的建設為提高生態效率提供了可靠保障，以此構建國家支持、相關部門實施、全社會參與的大格局。

3.2.1加快長江經濟帶產業結構的轉型升級，推動綠色產業的發展

a. 改善能源使用結構，降低化石能源使用比重，提高可再生能源和清潔能源使用比重，不斷提升資源利用效率，加強能源梯級應用，大力發展新能源，高效或循環利用低碳和可再生能源，減少對資源和環境的依賴。

b. 加強技術創新。重點關注綠色生產技術創新，加強源端治理。著力攻克節能環保技術，提高資源的綜合利用效率。加速云計算、物聯網、大數據等新一代信息技術的研發效率，智能縮短要素流動距離。鼓勵領軍行業和高校科研院所聯合建設技術創新中心，盡快研究出綠色關鍵共性技術和突破性核心技術，專注于高尖端領域的技術創新，以期大范圍、高效地改造升級產業結構。

3.2.2推進長江經濟帶產業協調發展，實現生態效率均衡發展

a. 優化產業布局，充分發揮各區域的資源優勢。下游區域應利用其經濟實力強、開放程度高等優勢大力發展節能的新興產業和綠色高端制造業；上、中游區域一方面應加速礦產、鋼鐵等產能過剩的傳統產業的改造升級，培育發展綠色新興產業，另一方面應充分利用自然資源稟賦的優勢，優先發展現代綠色農業和觀光旅游業等，推動綠色產業發展。

b. 構建綠色的合作和承接轉移模式，發揮發達區域的引領作用。產業合作或轉移可以將下游區域的資金、技術、信息等優勢要素向生態效率相對較低的中、上游區域流動或轉移，充分挖掘發達區域的示范作用，也可以把生態效率較低的上游區域豐富的自然資源要素向自然資源相對貧乏的下游區域流動或擴散，優化資源配置，解決資源浪費和閑置問題。但是上游區域應結合自身資源承載力和環境容量做出決策和行動，杜絕“三高一低”的產業，優先引入節能環保的綠色產業，避免破壞生態平衡。

3.2.3培養綠色文化，共筑生態文明建設之路

a. 開展綠色教育，通過真實的文藝作品、經典書籍、社區活動等方式傳播綠色發展理念，宣傳習近平總書記關于長江大保護和生態文明建設的重要指示內容，回顧長江流域的歷史脈絡，學習以“流域共享，生態優先，資源集約，合作創新”為核心要素的長江經濟帶綠色文化等，培育文化認同感。

b. 堅持綠色惠民工程，通過“植樹造林”“市民果園”“濕地公園”等工程修復城市環境面貌，構建綠色發展空間。優美的環境、清新的空氣、安全的生活能夠讓人切身體會到綠色發展理念的現實力量，使綠色生活方式和發展方式成為民生之盼。

c. 以綠色文化為主題建設長江文化產業帶，搭建流域文化的交流合作平臺。欣欣向榮的綠色文化產業在為傳統行業轉型升級提供新途徑的同時有助于民眾樹立綠色環保的消費觀，文化的交融發展無疑為區域協調發展提供了有利的支撐。

3.2.4加強生態機制建設，切實保障生態效率政策落地

a. 加快建立長江經濟帶產業協調機制，實現經濟帶產業發展的統籌兼顧。健全資金保障機制，降低要素交易成本；設計公正的生態補償機制，平衡區域利益；推廣產學研合作機制，實現創新驅動發展。

b. 加速完善長江經濟帶市場機制，促進技術創新等要素的自由流動和高效配置。改革資源和能源價格機制，建立兼容、開放、統一的區域市場體系；充分開發競爭機制，簡政放權，實現產業的優勝劣汰和市場的主導作用；靈活改變供求機制，堅持供給側改革，暢通資源配置渠道。

c. 堅持改進區域環境管理機制，保證環境保護落到實處。實行生態環境監測機制，確保環境保護措施的時效性；大力發展環境保護監督機制，嚴厲打擊污染環境的違法行為；發展利益協調機制，促進相關部門明確職責、有效執法。