封思洁 张斯琴

摘要：本研究基于黄河流域11个主要城市2008—2017年的面板数据，运用SBM-Undesirable模型和Malmquist指数模型对各城市绿色发展效率进行测算和分解，从时空维度和动静结合角度对黄河流域城市绿色发展进行分析。结果表明：①黄河流域总体绿色发展水平呈“V”型变化趋势，绿色发展效率不高，近年呈上升趋势；②流域整体技术效率和技术进步指数较低，需要加大科学技术创新投入，提高技术创新能力；③分城市看，区域分异空间格局明显，中下游城市绿色发展效率远高于上游城市，经济发展基础好的城市绿色发展效率高于经济基础薄弱的城市。

关键词：黄河流域；绿色发展效率；SBM-Undesirable模型；Malmquist指数

中图分类号：F290文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2020.06.011

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

基金项目：内蒙古自治区教育厅高校科学研究项目（NJSY2015）

0引言

黄河是中华民族的母亲河，黄河流域是中华文明的主要发祥地，在我国经济社会发展和生态安全方面具有十分重要的地位。黄河流域近些年经济发展已取得突破性的进展，但是仍存在资源环境高负载、生态环境脆弱和水资源利用不足等问题[1]。黄河流域发展“不平衡、不协调、不可持续”的问题日益凸显和严重，党中央高度重视黄河流域的高质量发展。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黄河流域生态环境脆弱，经济发展质量不高，需要从长远角度探索出一条保护生态环境的绿色发展道路，加快绿色发展和生态文明建设，促进黄河流域高质量发展。黄河流域绿色发展效率对保护黄河生态环境和促进经济高质量发展具有一定的现实意义。

胡鞍钢等[2]认为绿色发展观是第二代可持续发展观，绿色发展强调在实现经济增长的同时要兼顾环境保护，是我国经济高质量发展的必经之路。绿色发展着力点在于解决区域经济发展中存在的资源过度消耗问题，强调生态环境保护和生态治理力度，促进人类活动与生态环境的协调发展[3]。绿色发展效率的提升是实现中国经济转型及生态文明建设的重要途径，即在实现经济增长的同时，推动经济由“高投入、高排放、低产出”模式向“低投入、低排放、高产出”模式转变[4]。

绿色发展一直是国内外学者研究的热点领域。关于绿色发展效率的研究，有大量国内外学者是基于区域性组织、国家、城市群以及城市为研究对象，进而分析其绿色发展水平在时空方面的特征，测算其绿色发展效率及分析影响机制。岳书敬等[5]采用SBM方向距离函数测度了我国96个地级市2006—2011年的绿色发展效率，重点分析产业集聚对我国城市绿色发展效率的影响，研究发现产业集聚与城市绿色发展效率之间存在U型关系。黄杰[6]采用非径向、投入产出双角度窗口DEA模型测度中国内地除西藏以外30个省份的绿色发展效率，研究发现中国省际绿色发展效率的总体区域差异呈明显的上升态势。刘杨等[7]采用基于非期望产出的DEA-SBM模型，从时空双维度对我国城市群在2011—2015年期间的绿色发展效率进行分析，发现我国城市群的绿色发展效率空间分布发生一定变化，逐步演变成东部沿海、华北和西南地区高，华中和西北地区低的空间分布格局。黄磊等[8]采用考虑非期望产出的全局超效率SBM模型及泰尔指数分析2011—2016年长江经济带110个地级及以上城市工业绿色发展效率的时空演变规律及提升工业绿色发展效率的空间驱动机制。李雪松等[9]构建包含RD投入的超效率DEA-SBM模型，分别测算2001—2017年中国不同区域传统型、创新型绿色发展效率及绿色全要素生产率，研究发现创新要素下中国及四大经济区域创新型绿色发展效率呈波动上升趋势，且逐渐收敛。赵晓霞等[10]采用超效率DEA模型对长江流域18个地区在2010—2016年间的绿色发展效率进行测算，并利用Malmquist指数模型进行分解，研究发现技术落后是导致长江流域各地区绿色发展效率增长缓慢或下降的主要原因。

绿色发展的问题已经成为国家、城市群和城市研究的热点重点问题，现阶段，对于绿色发展效率的研究更多的集中在全国层面以及京津冀、长江经济带等典型区域，而作为重大国家区域战略的特殊地带，学界关于黄河流域绿色发展效率问题研究成果还比较缺乏。已有研究在测算方法多使用投入产出模型、超效率SBM模型等。但是将黄河流域作为研究对象，结合该区域独特的生态经济环境，对流域绿色发展水平进行定性和定量相结合的研究比较少。本文将黄河流域11个主要城市作为研究对象，根据黄河流域城市特征构建绿色发展效率指标体系，利用SBM-Undesirable模型和Malmquist指数模型等方法，综合测算2008—2017年黄河流域主要城市绿色发展效率并对其进行分解。从静态和动态效率的视角，对各城市的发展及不同阶段的变化进行分析，探索黄河流域绿色发展水平和各个阶段的绿色发展状态。通过探析黄河流域主要城市绿色发展效率水平，为黄河流域高质量发展提供一定的研究支撑。

1研究区域概况

黄河发源于青海省巴颜克拉山脉，从西到东横跨青藏高原、内蒙古高原、黄土高原和黄淮海平原四个地貌单元，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南和山东九个省区，其地势西高东低总面积约255.05万平方公里。鉴于黄河流域地跨我国东中西三大地带，地域宽广，不同城市经济地位和区位条件不同，在黄河流域绿色发展中发挥的作用也不尽相同。因此，为了清晰梳理黄河流域绿色发展现状和区域异质性，本文在对黄河流域全域研究的基础上，选定该流域11个主要城市做具体研究，分别为西宁、兰州、银川、呼和浩特、包头、鄂尔多斯、太原、榆林、郑州、济南和青岛（图1）。

2数据来源与研究方法

2.1数据来源

借鉴前人研究经验，综合考虑黄河流域中心城市数据可得性，构建绿色发展效率投入产出指标体系。本文选取资本存量作为资本投入要素，年末从业人数作为劳动力投入要素，供水总量、全社会用电量及人工和天然气供气量作为资源投入要素；因资本存量无法从统计年鉴中直接获得，故而采用固定资产投资总额表示资本存量[4]。期望产出用地区生产总值来衡量，根据各地市地区生产总值平减指数调整为2008年不变价格；非期望产出多为经济发展进程中较为突出的水污染和空气污染问题，因此选取工业废水排放量、工业SO2排放量和工业烟粉尘排放量来反映城市环境问题。测算所用指标详见表1，数据主要来源于2009—2018年《中國城市统计年鉴》及各地市统计年鉴、统计公报，部分缺失数据通过插值法计算而得。

2.2研究方法

数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）是对多投入、多产出的多个决策单元进行非参数效率分析的方法，但传统的DEA模型存在一定的局限性，其忽略了变量的径向问题和松弛性问题，使得测算结果存在一定的偏差。Tone[11]为了避免产生投入产出的松弛性问题，提出非径向SBM模型，后又基于非期望产出提出SBM-Undesirable模型，能够更好的评价绿色发展效率。本文将选用考虑非期望产出的、固定规模报酬不变的SBM-Undesirable模型，对黄河流域主要城市绿色发展效率进行测度。具体如公式（1）：

3黄河流域绿色发展效率时空分异特征

3.1时序演变规律特征

本文基于SBM-Undesirable模型通过MaxDEA软件测算了2008—2017年黄河流域11个主要城市的绿色发展效率，并將黄河流域分为上游、中游和下游，其中，上游城市包括西宁、兰州、银川，中游城市包括呼和浩特、包头、鄂尔多斯、太原、榆林，下游城市包括郑州、青岛、济南。黄河流域及上中下游三个区域2008—2017年绿色发展效率变化趋势如图2所示。

黄河流域绿色发展效率水平总体较低，存在效率损失，说明在黄河流域经济发展进程中绿色发展意识较薄弱。从时间维度来看，黄河流域的绿色发展水平总体呈“V”型变化，拐点大致以2012年为界。2008—2012年，黄河流域城市绿色发展效率呈下降趋势。2012年绿色发展效率值为0.7378，相较于2010年，下降了3.5%。2012—2017年，黄河流域绿色发展水平总体缓慢提升，2017年绿色发展效率为0.7740，相较于2012年绿色发展效率提升了4.9%。自2012年8月31日《中共中央国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》颁布以来，大量的资本、劳动要素流入中西部地区，促使中西部地区经济进一步增长，但在产业承接中带来经济增长的同时也带来了一定的非期望产出，直到2012年党的十八大提出加强生态文明建设，黄河流域生态文明建设近些年才初有成效，这也是黄河流域绿色发展效率先下降后上升的原因。

从区域差异角度分析，黄河流域中游地区的城市绿色发展水平明显高于上游和下游地区的城市，黄河上游地区城市绿色发展水平最低。在其发展进程中，黄河下游城市不断推进绿色环保技术研发使其绿色发展水平逐年递增，但是黄河上游和中游城市在经济发展过程中承接了许多高污染高能耗的产业致使黄河流域环境出现恶化，尤其是2010—2012年，中上游城市绿色发展效率明显降低，使黄河流域整体绿色发展效率下降。由此可见，提高黄河流域中上游城市绿色发展水平是提升整个黄河流域绿色发展水平的关键，黄河上游城市绿色发展效率有很大的提升空间，不仅要提升自身的经济发展水平，更要注重生态环境因素，实现经济的高质量发展。

综合图2和表2，可以得出以下结论：

第一，黄河流域主要城市绿色发展效率不高，但是总体而言呈波动式上升趋势，其提升的空间很大。

第二，各个城市之间绿色发展效率存在显著的差异。黄河上游的西宁市、兰州市和银川市的绿色发展效率远低于其他城市，这些上游城市受经济效率循环累积的影响，经济发展水平比较落后，绿色发展虽然侧重于经济发展的质量，在经济发展进程中更加注重生态保护，但是仍需要以经济增长为其发展提供动力。由此可见，城市绿色发展效率的高低与城市经济发展程度有着密切关系。“绿水青山就是金山银山”，黄河上游、中游是我国重要的生态安全屏障区，像中游的太原等城市主要依赖丰富的矿产资源发展经济，导致一味追求经济增速而忽略生态保护，当资源枯竭，环境恶化时，城市的经济发展将会受到重创。由此经验教训证明，一味追求经济高速增长而忽视环境的“先污染，后治理”发展模式是不可持续的，与我国可持续发展理念背道而驰。

3.2黄河流域绿色发展效率空间演变特征

为进一步探究黄河流域主要城市绿色发展效率的空间特征，本文利用ArcGIS 10.6软件分别绘制了2008年、2014年和2017年绿色发展效率的变化地图，以更直观的形式显示其演变特征（图3）。从图中可以看出，黄河流域主要城市绿色发展水平较低，内部差异显著，黄河上游城市绿色发展效率远低于中游和下游城市，处于低水平和较低水平。2008—2014年黄河流域主要城市总体空间格局没有显著改变，黄河中游和下游城市绿色发展效率处于较高水平，呈现“中游高，下游次之，上游低”的格局。2014—2017年黄河流域绿色发展效率的空间水平发生一定的变化，由2008年的“中游高，下游次之，上游低”逐步演变成“下游高，中游次之，上游低”的空间格局。其中中游的包头和鄂尔多斯的绿色发展水平下降，绿色发展效率从高水平降到较高水平；济南、太原和郑州的绿色发展水平有所提升，绿色发展效率分别从较高水平上升到高水平，较低水平上升到中水平。黄河下游经济相对发达的沿海城市应该保持其良好的绿色发展态势，并通过辐射作用沿黄河流域向内地辐射，带动黄河上游和中游城市经济绿色发展。西宁、银川、兰州地处黄河上游，更应珍惜黄河，精心呵护黄河，坚持从源头保护好黄河，守好改善黄河生态环境生命线。

3.3黄河流域绿色发展效率动态变化

由于SBM-Undesirable模型反映的是黃河流域主要城市绿色发展的静态效率，为进一步研究黄河流域主要城市绿色发展效率的动态变化规律，本文借鉴Fare等[12]构造的Malmquist指数模型探析，具体如公式（2）：

当M大于1时，表示黄河流域绿色发展效率值在t时期到t+1时期内有所提高，反之降低，当M等于1时，表示黄河流域绿色发展效率在t时期到t+1时期内没有发生改变。

为进一步研究黄河流域绿色发展的动态特征，本文利用DEAP2.1软件对黄河流域11个主要城市2008—2017年投入产出数据进行Malmquist指数测算和分解，将其分解为技术效率和技术进步效率，得到2008—2017年黄河流域11个主要城市年均Malmquist指数及其分解，具体如表3和表4所示。

根据表3的运行结果可以看出，黄河流域绿色发展效率变动指数呈现波动式发展态势，发展很不稳定。从指数分解角度分析，绿色发展效率变动指数在研究期间内小于1的年度都存在技术效率也小于1的共性，由此可以知晓绿色发展效率变动指数下降与技术效率低下息息相关。2008—2015年时间段技术进步指数均大于1，表明黄河流域关注技术创新和人才的引进，技术进步稍有成效，但是2015—2017年时间段其技术进步直线下降，表明其在技术创新和人才引进方面遇到瓶颈，需要及时扭转局面，突破瓶颈，努力实现产业转型升级，以创新要素为驱动，实现黄河流域高质量发展。

根据表4的运行结果可以看出，在研究期间内，黄河流域11个主要城市的Malmquist指数均值为0.999，技术效率为0.985，技术进步指数为1.0142，说明黄河流域整体发展效率没有太大的变化，比较平稳，技术水平略有进步，但是技术效率水平不高，要进一步提升技术效率。从分解指标角度分析，技术进步指数对黄河流域绿色发展效率的影响更大，根据表4中的数据可以看出，太原、包头和郑州三个绿色发展效率变动指数位于前三名的城市，技术进步指数也位居前三，而绿色发展效率变动指数最低的鄂尔多斯市的技术进步指数也是最低。鄂尔多斯市绿色发展效率变动指数之所以最低，是由于鄂尔多斯市在经济发展中主要依靠丰富的煤矿资源，是典型的资源型城市。但资本集聚不一定带来绿色发展效率的提升，鄂尔多斯市技术效率和技术进步指数都低于平均水平，创新型要素集聚未能得到有效培育是其绿色发展效率变动指数低下的根本原因。西宁、兰州、太原、郑州技术效率呈上升趋势，银川、呼和浩特和榆林的技术效率呈下降趋势，包头、济南和青岛技术效率为1处于静止状态。由此可以看出，对于绿色发展效率变动指数较低的城市更应加强技术进步，提升技术效率。

4结论

本文以黄河流域11个主要城市为研究对象，构建绿色发展效率的指标体系，运用SBM-Undesirable模型测算黄河流域主要城市绿色发展效率，从时间和空间维度反映黄河流域主要城市绿色发展水平演变特征。通过Malmquist指数模型对黄河流域主要城市全要素生产率进行分解，从动态角度分析其演变进程。研究结果表明：（1）黄河流域主要城市绿色发展水平总体不高，说明在黄河流域主要城市的经济发展进程中要不断加强绿色发展的重要性意识。从区域差异角度看，黄河流域城市绿色发展水平差距比较明显，绿色发展效率从高到低依次为中游地区>下游地区>上游地区，其中郑州、济南等城市绿色发展效率呈上升趋势。（2）黄河流域主要城市的绿色发展水平总体呈“V”型变化，2008—2012年期间，黄河流域城市绿色发展效率不断降低，在2012年以后，黄河流域城市绿色发展效率虽有波动，但呈上升趋势。这与2012年以后国家发布的一系列生态文明建设的政策有着密切关系。总体来看，目前黄河流域主要城市的发展模式有待进一步提高，绿色发展效率还有很大的提升空间，尤其是黄河上游和中游城市相对于下游城市而言，提升空间更大。（3）城市绿色发展效率与城市经济发展水平和技术进步有密切关系，对于经济相对落后，绿色发展基础薄弱的黄河上游城市而言，其绿色发展效率也远低于其他城市。黄河流域技术进步指数不高，部分城市技术进步小于1，需要进一步加大技术创新投入，提高技术水平。中上游城市可以充分利用其资源禀赋优势，大力发展风能、水能和太阳能等清洁能源，对传统高能耗产业进行升级优化，减少资源浪费和污染物排放，实现向绿色发展产业转型的目标。黄河中下游城市技术效率和技术进步方面还比较薄弱，需要引进科技型人才或对现有技能型人员进行技能培训提升，使之成为技能型、创新型人才，总体全面提升技术创新能力，促进黄河流域经济的高质量发展。

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Green Development Efficiency and its Spatio-Temporal Differentiation in the Yellow River Basin

FENG Sijie，ZHANG Siqin（Inner Mongolia University of Science & Technology， Baotou 014000， China）

Abstract： Based on the panel data of 11 major cities in the Yellow River Basin from 2008 to 2017， this paper uses SBM undesirable model and Malmquist index model to measure and decompose the green development efficiency of each city， and analyzes the urban green development of the Yellow River Basin from the perspective of space-time dimension and dynamic static combination. The results show that： 1） the overall level of green development in the Yellow River Basin presents a V-shaped change trend， and the green development efficiency is not high， which shows an upward trend in recent years； 2） the overall technical efficiency and technological progress index of the basin are relatively low， so it is necessary to increase the investment in scientific and technological innovation and improve the technological innovation ability； 3） in terms of cities， the spatial pattern of regional differentiation is obvious， and the green development efficiency of the middle and lower reaches cities is far higher than that of the middle and lower reaches cities. The green development efficiency of cities with good economic development foundation is higher than that of cities with weak economic foundation.

Keywords： Yellow River Basin；green development efficiency；SBM undesirable model；Malmquist index