東北三省資源型城市能源效率差異及原因

關 偉， 陳 瑞， 許淑婷

(遼寧師范大學 地理科學學院，遼寧 大連 116029)

資源型城市是以開采和加工本地區礦產和森林等自然資源的相關產業為主導產業的重要城市類型[1].我國資源型城市興起于“一五”時期，為中國工業體系的建立及經濟發展的促進做出了歷史性的貢獻.全球化和資源的大量開采導致資源型城市自20世紀末以來陷入“資源詛咒”的窘境.國務院出版的《全國資源型城市可持續發展規劃(2013—2020年)》將資源型城市的可持續發展上升到國家發展戰略.資源型城市可持續發展的相關研究[2-4]成為我國學術界研究的熱點之一.已有諸多文獻集中于東北地區的資源型城市轉型的視角，相關研究初期關注產業轉型[5]和經濟轉型[6]，近年來較多學者圍繞城市的社會、資源、環境轉型展開研究.如陳妍等[7]從環境、經濟、社會3個方面系統地分析東北地區資源型城市的協調轉型.也有學者對資源型城市轉型效果進行了評價，如孫菲等[8]從時空角度分析東北地區資源型城市綠色發展效率，發現不同類型資源型城市綠色發展效率差異明顯，環境問題突出.張夢朔等[9]構建包含“資源、經濟、生態、社會、創新”的五維評價法對東北地區2003年以來7個典型煤炭城市經濟轉型績效進行了全面評價.

能源效率指利用較少的能源生產同等數量有用的產出和服務[10].能源效率的測算方法趨于豐富，由單要素能源效率轉向多投入多產出的全要素能源效率.Hu和Wang[11]最早提出全要素能源效率，認為生產活動的最終產出與經濟、人口、能源多方面投入相關.我國資源型城市能源消耗及其造成的污染排放和經濟社會發展之間的矛盾加劇，基于多投入多產出的全要素能源效率相較單要素能源效率更能揭示一個地區的能源、人口、經濟與環境的協調程度.為提升資源型城市能源效率以化解城市矛盾，李博等和蔣闖對于全國資源型城市的能源效率進行研究.李博等[12]測度2004—2012年全國資源型城市的全要素能源效率并分析不同區域、不同群組之間能源效率的差異.蔣闖[13]在測算全國礦產資源性城市的能源效率的基礎上對其影響因素進行分析.

綜上可知，目前對于資源型城市的研究主要圍繞其轉型，少有文獻關注資源型城市的能源效率問題，且相關研究多從國家宏觀層面系統分析，缺乏對于典型的具有區域特色的東北地區資源型城市能源效率的針對性研究.且已有研究[13]表明由于長期粗放式的發展模式和高度資源依賴的經濟結構，東北一些資源稟賦的城市能源效率在全國中處于低效率狀態.東北地區的發展受益于能源亦受制于能源，針對性地以東北地區為研究單元，分析東北地區各資源型城市地級市能源效率的差異和影響因素，提出提高東北地區資源型城市能源效率的建議，以此作為可持續發展的切入點和實現高質量發展的突破口，以期為資源型城市的轉型和東北振興政策的制定提供案例支撐與決策參考.

1 研究方法、指標選取與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 超效率SBM模型

考慮非期望產出的SBM模型是一種可以有效評價考慮“節能減排”的能源效率的非徑向DEA模型，由Tone[14]于2001年提出.為進一步對有效單元區分，Tone[15]于次年提出“能源效率值可大于1”的SBM超效率模型，本文參照現有文獻[16]，采用考慮非期望產出的超效率SBM模型評價東北地區資源型城市能源效率，表達式如下：

(1)

其中，ρ表示能源效率值，x、y、b分別代表投入、期望產出、非期望產出相應指標，N、M、I則對應表示它們的個數，t、k代表年份和地區，z表示強度變量.

1.1.2 核密度估計

核密度估計是一種用以估計概率密度函數的非參數估計方法[17]，其優勢為無須特定的函數形式，而依據數據本身的特征較全面地描述變量的分布特征.可借此方法擬合東北地區資源型城市能源效率的密度函數分布曲線，以此分析能源效率演變情況，公式如下：

(2)

其中，f(x)為核密度估計值，n為樣本個數，h為帶寬，它決定了曲線的平滑程度，k為核函數.本文選取Eviews軟件默認的核函數和帶寬，從曲線分布的位置、延展性及分布形態對能源效率核密度曲線特征進行刻畫.

1.1.3 地理探測器

地理探測器可探測空間分異性并揭示其背后的驅動因子，廣泛應用于自然和社會科學多個領域[18].為探究東北地區資源型城市能源效率的驅動因素，本文引入地理探測器方法，公式為

(3)

1.2 研究單元

《全國資源型城市可持續發展規劃(2013—2020年)》界定出我國資源型城市(包含126個地級行政區)共有262個，東北三省資源型城市有21個(地級行政區)，其中，黑龍江省資源型城市數目占黑龍江省全部地級市的比例高達67%.鑒于數據的可獲得性，本文選取其中的19個地級市(延邊朝鮮族自治州和大興安嶺地區數據缺失)作為研究單元，具體城市見表1.

表1 東北三省資源型城市

1.3 指標與數據說明

1.3.1 測度能源效率值

在指標選取方面本文參考已有研究，構建能源效率評價指標體系(表2)，考慮DEA模型不宜選用較多指標，采用熵值法將非期望產出相關指標合為綜合環境影響指數.

表2 能源效率投入產出指標體系

上述指標數據時間跨度為2008—2019年，其余指標數據均來源于2009—2021年《遼寧省統計年鑒》《吉林省統計年鑒》《黑龍江省統計年鑒》《城市統計年鑒》，個別空缺數值采取插值法補齊.地區生產總值和全社會固定資產投資兩項指標由于缺乏城市地區生產總值指數和固定資產價格指數，故選取城市所在省的相應指數進行平減，基期為2008年.

1.3.2 探測能源效率影響因素

總結已有文獻[19-20]可以得知能源效率的影響因素主要包括能源價格、能源利用結構、經濟發展水平、產業結構比重、政府影響力、對外開放水平、科研投入力度、工業所有制結構、要素稟賦、科學技術投入等.其中，計算能源效率的投入產出模型時選取的指標是地區生產總值、勞動力及能源投入，與上述影響因素中的經濟發展水平、要素稟賦等存在極強的共線性，對能源效率的影響程度無須再度驗證.因此基于數據可獲得性，選取產業結構水平、政府影響力、工業所有制結構、科學技術投入及對外開放水平5項指標探究東北地區資源型城市能源效率外部影響因素.

產業結構水平選取第三產業比重增加值與第二產業比重增加值表示，政府影響力用政府財政支出占GDP比重表征，工業所有制結構用國有企業工業產值占工業總產值比重表示，用科學技術支出占政府財政支出的比重表征科學技術水平.基于數據可得性，選取2009年、2012年和2016年相應數據進行探測，數據來源于2010年、2013年和2017年的《遼寧省統計年鑒》《吉林省統計年鑒》《黑龍江省統計年鑒》和《城市統計年鑒》.

2 東北三省資源型城市能源效率結果分析

2.1 東北三省資源型城市能源效率時間變化特點

根據2008—2019年東北三省資源型城市的能源效率值測度結果，運用Eviews11軟件選取研究時段始、中、末的2008年、2013年和2019年的能源效率值繪制核密度曲線圖(圖1)，以此反映2008—2019年東北三省資源型城市能源效率值隨時間的演變趨勢，特征如下.

圖1 東北三省資源型城市能源效率核密度曲線

從曲線分布位置看，2008—2013年東北三省資源型城市的能源效率核密度曲線整體向左偏移，核密度曲線對應的能源效率有所降低；而2013—2019年核密度曲線呈現向右小幅偏移的特點，說明東北三省資源型城市的能源效率值呈現小幅度上升.從曲線分布延展性看，2008—2019年東北三省資源型城市的能源效率核密度曲線兩尾之間的距離變化幅度不大，表明能源效率值絕對差距變化不明顯，整體變化步伐一致；而2008—2019年核密度曲線坡度先變陡峭后逐漸放緩，說明能源效率值相對差距先增大后減小，能源效率高值區域數量先減少后增加.數據表明，能源效率變異系數從2008年的0.267增加到2013年的0.316后減少到2019年的0.291，說明各市能源效率值分布先趨向分散后趨于集中.從曲線分布形態來看，2008—2019年整體呈負偏態分布，能源效率值有待提升.此段時間峰數穩定，呈現典型的雙峰結構，能源效率值存在分化現象.

總體上，2008—2019年東北三省資源型城市能源效率值演變趨勢呈現“高—低—高”的特征.原因主要如下：針對21世紀初資源型城市發展表現出的問題，國務院于2007年末發布了《國務院關于促進資源型城市可持續發展的若干意見》相關文件，于次年初確定首批全國資源枯竭型城市12座并開展轉型試點，其中東北地區城市有5個，國家加大力度支持資源型城市轉型發展及資源枯竭型城市修建重大民生工程和修復生態環境[21]，短時間內取得較好成效，能源投入量減少.但由于先前高耗能、高污染、低產出的粗放式發展存在環境惡化的滯后影響，且東北地區資源型城市轉型陷入困境，能源效率值因經濟低迷而降低.2013年末，國務院出版了《全國資源型城市可持續發展規劃(2013—2020年)》，資源型城市可持續發展問題再度引起重視，2013—2019年能源效率值呈現上升態勢.

2.2 東北三省資源型城市能源效率空間差異及原因

2.2.1 東北三省資源型城市能源效率空間差異

利用自然斷點法將能源效率數值分為4個等級，表3分別是2008年、2012年、2016年、2019年的東北三省資源型城市能源效率空間等級分布表.

表3 東北三省資源型城市能源效率空間等級分布

多數資源型城市能源效率值具穩定性特征.從表3中可以看出，黑龍江省大慶市和吉林省松原市常年穩居第一梯隊，伊春、鶴崗、雙鴨山、通化、阜新、白山、葫蘆島、遼源、牡丹江、七臺河常年位居三、四梯隊，表明東北三省資源型城市能源效率值普遍較低，仍有上升空間.一些資源型城市能源效率值變動明顯.盤錦、雞西、吉林能源效率值下降，黑河的能源效率值先下降而后升高，撫順4 a的能源效率值則呈階梯式上升.在所研究的19個城市中，大慶市在研究時段內歷年能源效率值均在1.2以上，能源效率最高.而阜新市能源效率最低，每年能源效率值在0.5～0.6上下浮動.表明能源效率空間上存在不平衡的極化現象.

2.2.2 不同發展階段資源型城市的能源效率分析

《全國資源型城市可持續發展規劃(2013—2020年)》依據資源的保障能力及可持續發展能力，將資源型城市劃分為成長型、成熟型、衰退型和再生型(表4).資源型城市因資源開采而生，由于資源的不可再生性導致資源產業隨資源枯竭而衰敗，城市的可持續發展面臨諸多挑戰.由圖2可得，成長型城市資源開采處于上升期，資源充沛，經濟產出高，加大經濟和科技投入力度提升能源效率，且城市不良問題尚未顯現，故能源利用效率最高；成熟型城市資源開采穩定，經濟發展依然穩固向好，能源效率值位居第二；衰退型城市資源保障能力弱，資源開采難度和成本提高，經濟發展滯后，生態環境壓力大，能源效率低下；再生型城市資源枯竭，發展作為接續產業的輕工業和第三產業，進而實現產業的轉型升級，進入綠色可持續發展途徑，能源效率有所回升.

表4 東北三省不同發展階段資源型城市劃分

2.2.3 不同資源類型資源型城市的能源效率的分析

參照張文忠[22]對資源型城市主導資源類型的劃分(表5)，東北地區資源型城市包括黑色類、煤炭類、油氣類、森工類和綜合類.從圖2中不難看出，能源效率值由高到低大致呈現為油氣類>森工類>黑色類和煤炭類>綜合類.主要原因為：油氣類城市以石油、天然氣的開采和石油化工產業為主導產業，承擔為全國輸送石油血脈的重任，嚴格遵守國家法規，環保意識強，設備完善開采效率高；產品多銷于經濟發達的東部地區，當地消費量低；產品回報高，GDP總量大，依托相對雄厚的經濟實力及完善的城市基礎，為進一步拓展產業鏈提供有利條件；綜上，油氣類城市能源利用效率高.森工類城市以林業的開采和加工為主導產業，過度依賴林業資源，產業多以初級生產工業為主，缺乏高附加值加工產業；產業結構單一，一旦林業面臨資源枯竭的惡況，單一的人才結構致使失業率上升，經濟進一步惡化；綠地面積大量減少，生態環境惡化，故能源效率不高.煤炭類城市以煤炭的開采與加工產業為主導產業，傳統煤炭利用方式為燃燒，排放大量煙塵和氣體污染物；煤炭開采門檻低，小型礦場多，資源浪費嚴重；煤炭作為初級產品和原材料，經濟效益低，因而煤炭類城市能源效率低.黑色類城市和煤炭類城市相似能源效率不高，一方面環境污染嚴重，如大氣污染、重金屬污染等,另一方面,煤炭、金屬的開采加工屬勞動密集型產業，就業門檻低，勞動生產率低.綜合類城市葫蘆島市支柱產業為石化、有色金屬和能源產業等，能源消耗量大；有色金屬的開采伴隨著嚴重的重金屬污染；且有色金屬行業產能過剩，經濟產出不高，因而能源效率低.

表5 東北三省不同資源類型資源型城市劃分

圖2 東北三省不同發展階段、不同資源類型資源型城市能源效率均值

2.3 東北三省資源型城市能源效率影響因素分析

能源效率除了受上述投入產出指標的影響外，還受其他因素的影響，為進一步探究東北地區資源型城市的能源效率影響因素及影響程度，選取2009年、2012年和2016年相關數據，并選用地理探測器判斷影響因素對能源效率的影響程度，利用ArcGIS軟件對數據自然斷點進行離散化處理得到類型量并導入GeoDetector中得到探測結果，具體指標及探測結果詳見表6.

表6 影響因素指標體系及探測結果

從表中得知能源效率的影響因素解釋力從大到小依次為政府影響(0.196)、產業結構(0.120)、對外開放水平(0.077)、工業所有制結構(0.042)和科學技術投入(0.031).

(1)政府影響力對能源效率影響為正且在所研究的影響因素中影響程度最大，這與東北三省資源型城市發展歷史密切相關.數據顯示在所研究的城市中大多數城市政府影響力高，如阜新、葫蘆島、通化、白山、伊春等，這些資源型城市屬于衰退型和再生型城市，興起于計劃經濟時期，政府決策對于三省的發展處于主導的地位.而雙鴨山和大慶相對較低與黑龍江省整體財政實力相對偏弱相關，由于投資拉動作用減弱及人口流失加劇，黑龍江省經濟下行壓力增大.

(2)產業結構水平對能源效率的影響為正.東北三省的自然資源因大量開采利用而至衰竭，為走高質量綠色發展之路，需要優化產業結構.統計數據顯示，鞍山、吉林、白山、鶴崗的產業結構水平較高，而黑河和七臺河的產業結構水平較低.黑河市產業發展主要以農業、工業和建筑業為主，處于成熟期尋求轉型發展，2016年開始建設五大連池德都機場，為未來轉向旅游業發展創造有利條件.七臺河市產業結構單一難以抵御市場風險，戰略性新興產業的培育和發展不快.

(3)對外開放水平對能源效率具有正向影響.2008—2017年東北三省資源型城市整體對外開放水平有一定的提升.近年隨著東北三省深度融入共建“一帶一路”的力度不斷增強，東北三省正成為一個新的對外開放高地，對進一步提升能源效率具有重要意義.吉林、通化、鶴崗外資利用水平持續較高，雞西、牡丹江2016年相較以往年份外資利用提升，主要得益于其優越的區位條件，開放空間大.2009年鞍山、撫順對外開放水平較高，但2016年對外開放水平處于低水平狀態，雙鴨山、大慶和七臺河市外資利用狀況不佳，主要原因是位于內陸，基礎設施薄弱、交通通達度不高，外資引進處于低迷狀態.

(4)工業所有制對能源效率影響為正.東北三省國有企業總產值占工業總產值的比重在全國一直處于較高位置，國有企業在規模、資金、技術等方面具發展優勢，加之國有企業對于市場化和產權的改革，促進國有企業生產率提升，因而對能源效率產生正向影響.數據顯示盤錦、雞西、鶴崗、雙鴨山國有企業工業產值占工業總產值比重高，而本溪、通化、七臺河相對較低.

(5)科學技術投入對能源效率影響較小.科學技術支出的費用多投入用于新產品試制、中間實驗及用于科研所和科研機構承擔的重大科研項目的開展，嚴格開展意義上不等同于科學技術進步，對能源效率影響不高.鞍山、吉林、通化、大慶科學技術投入度高，在知識經濟時代，多數資源型城市注重對科學技術的投入.而葫蘆島、遼源、白山、七臺河科學技術投入支出不多，能源利用也處于低效率狀態.

3 結 論

根據2008—2019年東北地區資源型城市相關數據，利用考慮非期望產出的SBM模型測度能源效率，并分析能源效率空間差異，利用地理探測器分析東北地區資源型城市能源效率影響因素，結論如下：

2008—2019年間，東北三省資源型城市能源效率值總體演變趨勢呈現“高—低—高”的特征，未來仍有上升空間.所研究的城市中能源效率最高的城市是大慶市，研究時段能源效率均處于“大于1”的有效階段，而能源效率最低的城市為阜新市，研究時段內能源效率值位于0.5～0.6之間，能源效率存在空間極化現象.

由于礦產資源的不可再生和各類礦產的獨特屬性，東北三省資源型城市的能源效率空間差異與城市所處發展階段及城市主要資源類型密切相關，發現平均能源效率值按照主要資源類型分類從高到低的順序為油氣類城市、森工類城市、黑色類城市、煤炭類城市、綜合類城市.按照城市所處發展階段分析，能源效率平均值由高到低為依次為成長型城市、成熟型城市、再生型城市、衰退型城市.故應對不同發展階段、不同資源類型的資源型城市進行分類引導，區分側重.

東北三省資源型城市能源效率影響因素解釋力存在差異.所研究影響因素均為正向影響，能源效率的影響因素解釋力從大到小依次為政府影響、三產比重、對外開放水平、工業所有制結構、科學技術投入，各項因素交互作用共同影響能源效率.