王紅　齊建國

摘要：物質(zhì)流分析是制定資源高效循環(huán)利用政策、克服經(jīng)濟增長與資源環(huán)境矛盾的重要工具。利用統(tǒng)計學(xué)、主成分分析和超效率DEA分析等方法，對2013年我國31個省市區(qū)經(jīng)濟活動的物質(zhì)流進行系統(tǒng)的比較分析，結(jié)果表明：我國物質(zhì)投入存在明顯的有規(guī)律的省際和區(qū)域差異，東部地區(qū)和西部地區(qū)間的差異尤其明顯；主要影響因素有人口密度、人均物質(zhì)資源蓄積存量、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、R&D投入及礦產(chǎn)資源稟賦強度等，社會經(jīng)濟綜合成分、二產(chǎn)比重及人口密度二維成分和資源稟賦單成分是解釋其大部分差異的三個主成分；天津、北京、上海、江蘇、廣東和新疆等省市區(qū)的相對物質(zhì)綜合利用效率大于1；根據(jù)物質(zhì)投入強度和物質(zhì)利用效率，31個省市區(qū)可劃分為四個類別。

關(guān)鍵詞：物質(zhì)流分析；區(qū)域經(jīng)濟；經(jīng)濟活動；直接物質(zhì)投入；國內(nèi)一次資源開采量；物質(zhì)投入強度；物質(zhì)綜合利用效率；資源效率

中圖分類號：F062.4；F224.0文獻標(biāo)志碼：A文章編號：16748131（2015）05007113

一、引言

物質(zhì)資源是人類生產(chǎn)和生活的基礎(chǔ)。隨著人口增長和人均資源消耗數(shù)量的不斷增加，可供人類使用的不可再生資源日益減少，人類可持續(xù)發(fā)展正在受到物質(zhì)資源供給的硬約束。因此，對物質(zhì)資源進行精細化管理，節(jié)約利用物資資源，是經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。雖然中國經(jīng)濟從過去三十多年的兩位數(shù)增長降低到“新常態(tài)”下7%左右的中高速增長，但到2025年前后中國的人口將達到14.2～14.4億（秦中春，2013；王光召 等，2014），屆時經(jīng)濟總量將會在2014年的基礎(chǔ)上翻一番，資源消耗的總量仍然將會繼續(xù)上升。從資源安全和經(jīng)濟安全角度考慮，對我國的物質(zhì)流進行全面分析和評估，為制定和優(yōu)化物質(zhì)資源節(jié)約利用政策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持，具有重大的學(xué)術(shù)意義和現(xiàn)實意義。

物質(zhì)流分析方法是衡量物質(zhì)流與經(jīng)濟和環(huán)境系統(tǒng)相互作用的一系列成熟的研究方法（OECD，2015），能夠評估人類經(jīng)濟活動所造成的自然資源損耗和環(huán)境退化的總體情況，評價或預(yù)警經(jīng)濟活動的現(xiàn)有及潛在的資源環(huán)境壓力（彼得·巴特姆斯，2010），進而為制定優(yōu)化的資源政策提供重要基礎(chǔ)信息。

自第一部經(jīng)濟系統(tǒng)物質(zhì)流分析研究方法手冊（European Communities，2001）出版以來，物質(zhì)流分析的方法研究和實際應(yīng)用取得了很大進展。但是，我國關(guān)于物質(zhì)流的研究不僅起步晚，而且系統(tǒng)的研究成果不多。已有的研究主要針對單種物質(zhì)元素，在國家和區(qū)域?qū)用嫔蠈ξ镔|(zhì)流進行全面研究的成果較少，利用計量經(jīng)濟學(xué)軟件進行深度分析的研究更少，尚沒有在區(qū)域?qū)哟紊蠈ξ覈魇∈凶灾螀^(qū)物質(zhì)流投入進行系統(tǒng)分析和比較的研究成果。為此，本研究利用統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)方法，對2013年我國31個省、直轄市和自治區(qū)（以下簡稱各?。┙?jīng)濟活動的物質(zhì)投入進行系統(tǒng)的比較分析，從而為評價我國各省物質(zhì)資源投入和利用效率提供重要信息，對國家和地方制定“十三五”期間資源環(huán)境政策具有重要的參考價值。本文研究的主要內(nèi)容包括：一是對各省資源投入總量、強度及其省際和區(qū)域差異性進行比較，并運用多因子分析和主成分分析方法確定其主要影響因素；二是利用超效率DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，在考慮勞動力、資本和物質(zhì)投入的情況下，比較分析各省相對的物質(zhì)綜合利用效率。

王紅，齊建國：中國分地區(qū)經(jīng)濟活動物質(zhì)流分析與比較研究

二、文獻綜述

1.國際研究

隨著環(huán)境和氣候變化問題日益成為全球關(guān)注的焦點問題，近20年來，物質(zhì)流分析已經(jīng)成為發(fā)達國家，尤其是歐盟和日本制定資源與環(huán)境政策的重要工具，基于物質(zhì)流分析的資源利用效率研究成為資源環(huán)境學(xué)界的重要研究領(lǐng)域。如Hashimoto等（2008）運用物質(zhì)流指標(biāo)分解方法研究了日本經(jīng)濟的物質(zhì)流及其效率，Pablo Muoz和Hubacek（2008）應(yīng)用結(jié)構(gòu)分解方法對智利經(jīng)濟的物質(zhì)流進行了研究，Weinzettel和Kovanda（2011）也運用結(jié)構(gòu)分析方法對捷克經(jīng)濟的物質(zhì)流進行了研究，Steger和Bleischwitz（2011）運用面板數(shù)據(jù)分析方法研究了歐盟經(jīng)濟的物質(zhì)流，Steinberger等（2010）則運用多種方法對全球的物質(zhì)流進行了詳盡研究。

這些研究中，有針對單個國家或地區(qū)的時間序列數(shù)據(jù)分析，有針對全球、歐盟或其他地域分組的橫截面比較研究，還有一些研究則既有時間序列分析又有橫截面分析。后兩種對于本研究具有一定的借鑒意義。比如：2004年Bringezu等（2004）研究了11個國家總物質(zhì)消耗（TMR）的動態(tài)變化，比較了26個國家的直接物質(zhì)投入（DMI），并對DMI進行了結(jié)構(gòu)分析以確定物質(zhì)利用與經(jīng)濟增長的關(guān)系。2006年Weisz等（2006）對歐盟15國1970—2001年經(jīng)濟活動的物質(zhì)投入進行了研究，發(fā)現(xiàn)歐盟15國的人均直接物質(zhì)消耗（DMC）差異很大，意大利和英國最?。ㄈ司?2噸），荷蘭最大（人均37噸），相差3倍左右。造成DMC國家間差異最主要的因素是以往研究中常被忽略的人均土地面積或人口密度：人口密度高的國家人均資源稟賦相對較少，更能激勵資源高效集約利用，且基礎(chǔ)設(shè)施的共用程度更高，因此人均建筑礦產(chǎn)需求強度相對較低。經(jīng)濟結(jié)構(gòu)也是造成DMC國家間差異的重要因素，而收入或經(jīng)濟發(fā)展水平的影響相對較弱。對DMC的分類研究表明，建筑礦產(chǎn)資源DMC的動態(tài)變化主要由經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)Q定，工業(yè)化初期DMC增長較快，工業(yè)化后期DMC增長相對平緩，這可能是因為工業(yè)化初中期對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求量大且增長快，資源消耗需求增長快。工業(yè)礦產(chǎn)和化石能源資源消耗強度的國家間差異較大，主要是因為各國資源稟賦和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有所差異。

Arno等（2007）對1980—2002年全球物質(zhì)利用效率進行了量化分析，發(fā)現(xiàn)亞洲和拉丁美洲在全球資源開采中所占的比重增加。Steinberge等（2010）對2000年全球175個國家的物質(zhì)投入（包括國內(nèi)開采和進出口）進行了詳盡研究，這是國際上首例對全球物質(zhì)利用及其驅(qū)動因素的系統(tǒng)分析。他們計算了國內(nèi)資源開采（Domestic Extraction，DE）、DMC和四類物質(zhì)資源的國際消費，分析了國家間的差異性和分配不平等性（基尼系數(shù)），測量了人口、GDP、土地面積和氣候等因素對物質(zhì)投入的影響，得到了全球物質(zhì)資源消耗的收入彈性。不同物質(zhì)資源類別中，生物質(zhì)資源分配最均勻，經(jīng)濟彈性最小，與其他資源類別不存在相關(guān)關(guān)系；而工業(yè)用和建筑用礦產(chǎn)資源則存在相關(guān)關(guān)系，且都與經(jīng)濟活動相關(guān)，表明經(jīng)濟增長的減物質(zhì)化需要對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整。

Huanga（2012）等回顧了社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展研究中物質(zhì)流分析方法的作用和實際運用。West和Schandl（2013）運用IPAT框架對拉美和加勒比海國家的自然資源使用進行了分析，發(fā)現(xiàn)人口增長和人均收入增加對資源消費增長具有明顯的影響，而技術(shù)變化對資源消費的影響卻較小。

West等（2014）研究了東歐、高加索和中亞地區(qū)（EECCA）12個國家1992—2002年的物質(zhì)消費和資源效率，發(fā)現(xiàn)技術(shù)、人口和富裕程度對各國的物質(zhì)消費均有較為明顯的影響。Schaffartzik等（2014）研究了1950—2010年全球六個地區(qū)177個國家的物質(zhì)流特點和趨勢，發(fā)現(xiàn)在此期間全球人均年物質(zhì)消費量從5.0噸增加到了10.3噸；亞撒哈拉非洲地區(qū)最低，為4.5噸/人·年；亞洲的物質(zhì)消費份額超出了西方工業(yè)國家；西方工業(yè)國家在完成由農(nóng)業(yè)社會向工業(yè)化社會的轉(zhuǎn)變之后，工業(yè)用資源主要用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運行、建筑以及耐用消費品的存量積累，人均物質(zhì)消費逐漸趨于平穩(wěn)，2010年為14.8噸/人·年，生物質(zhì)、化石能源資源和建材資源比重基本相等；其他地區(qū)存在向西方工業(yè)國家趨同的趨勢，但趨同速度存在差異。總體上，地區(qū)物質(zhì)流的差異性與自然資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展和與世界經(jīng)濟的融合度等因素相關(guān)。Pothen和Schymura利用國際投入產(chǎn)出表（WIOD）中社會經(jīng)濟賬戶（SEA）數(shù)據(jù)（Dietzenbacher，2013），對物質(zhì)資源開采占全球75%、GDP占全球88%的40個國家1995—2008年的物質(zhì)生產(chǎn)和消費進行了分析，發(fā)現(xiàn)少數(shù)國家的物質(zhì)資源投入有所下降，大多數(shù)國家大幅增加；經(jīng)濟增長和結(jié)構(gòu)變化能夠解釋物質(zhì)消耗增長的大部分，而物質(zhì)利用效率的小幅提升、高物質(zhì)消耗產(chǎn)業(yè)比重的下降具有減少物質(zhì)消耗的作用。

總體上，近年來國際上研究了全球、國家或區(qū)域經(jīng)濟活動的物質(zhì)投入、消耗及一系列相關(guān)的自然、社會和經(jīng)濟因素，如人口密度、自然資源稟賦、經(jīng)濟增長、收入（或富裕程度）、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、最終需求結(jié)構(gòu)、能源消費、與世界經(jīng)濟的融合度（或進出口）等，研究對象和發(fā)展階段不同，影響物質(zhì)資源消耗的主導(dǎo)因素有所不同，不同種類的物質(zhì)資源投入之間也存在一定的差異性。這些成果對于本研究具有一定的借鑒作用和啟發(fā)意義。

2.國內(nèi)研究

2000年前后中國引入“循環(huán)經(jīng)濟”概念并在實踐中不斷推進，中國對于物質(zhì)資源利用的研究也日益活躍，物質(zhì)流分析成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的一個熱點。最新相關(guān)研究是董朝陽等（2015）運用物質(zhì)流分析方法對2005—2011年寧波市經(jīng)濟系統(tǒng)物質(zhì)輸入與輸出的分析。他們探討了城市經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境壓力的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在此期間寧波市的物質(zhì)輸入輸出平均增長速度分別為8.8%和9.1%，環(huán)境庫茨涅茨曲線仍然處于上升階段。IPAT 模型分析說明，提高科技水平和經(jīng)濟水平是要緩解資源環(huán)境壓力的關(guān)鍵。不過，由于中國對物質(zhì)流的研究起步相對較晚，目前在國家層面上的物質(zhì)流研究成果甚少，研究對象主要針對個別物質(zhì)資源種類、單一元素或某一區(qū)域，多數(shù)研究集中在某些城市物質(zhì)流和物質(zhì)資源消耗方面。對本研究最具參考意義的是宋濤等（2013）運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）對2000年和2010年中國31個案例城市能值特征的研究。該研究以能值理論為基礎(chǔ)，使城市物質(zhì)資源投入產(chǎn)出（新陳代謝）系統(tǒng)的投入部分包括了可再生和非可再生資源、進口資源和廢棄物資源等方面的能值，產(chǎn)出包括了宏觀GDP和出口物質(zhì)（產(chǎn)品）、能量和勞動等方面的能值。分析結(jié)果顯示，中西部城市的非可再生資源能值占系統(tǒng)能值總量的比例較高，而上海、北京、深圳等經(jīng)濟發(fā)達城市則以進出口能值為主要構(gòu)成成分。2010年上海、北京、廣州、深圳、沈陽、西安、杭州和?？?個案例城市達到DEA有效；其他23個非DEA有效的城市中，絕大多數(shù)的非可再生資源投入冗余率、廢棄物投入冗余率和出口改善率有待提高。這種研究方法實際上是對物質(zhì)流分析方法的一種延伸。

綜上所述，近年來，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界運用物質(zhì)流分析方法開展了大量研究。國際研究取得了較大進展，而國內(nèi)仍處于初級階段，目前尚無學(xué)者利用計量經(jīng)濟學(xué)方法對國家經(jīng)濟活動的物質(zhì)流進行分地區(qū)的深度比較分析。本研究試圖填補這一空白，為國家制定資源環(huán)境政策提供方法論和數(shù)據(jù)支持。

三、研究方法

1.物質(zhì)投入界定與物質(zhì)流分析框架

本文以歐盟物質(zhì)流分析框架（European Communities，2001）提出的國內(nèi)一次資源開采量（DE）和直接物質(zhì)投入（DMI）為基本指標(biāo)，對2013年全國31個省市自治區(qū)的物質(zhì)流進行分析和比較研究。DE度量從本地開采的物質(zhì)資源進入經(jīng)濟系統(tǒng)的流量，DMI度量國內(nèi)一次資源開采量與一次資源進口量之和。核算的主要物質(zhì)分為非生物質(zhì)和生物質(zhì)兩大類（見表1）水資源的消費數(shù)量與其他物質(zhì)資源的消費數(shù)量不在一個數(shù)量級上，如果將水資源與其他物質(zhì)資源加在一起進行分析，會使其他物質(zhì)資源的數(shù)量變成可以忽略不計的量級，淹沒其他資源的重要性。 。

限于數(shù)據(jù)，特別是覆蓋31省市自治區(qū)的數(shù)據(jù)來源制約，本文物質(zhì)資源僅包括：原煤、石油、天然氣等化石能源資源，鐵礦開采量，磷礦石、石灰石、石膏及其他水泥基材、砂石等非金屬礦產(chǎn)資源，農(nóng)產(chǎn)品和林產(chǎn)品等生物質(zhì)資源；各省資源進口量僅包括煤炭、石油、天然氣、鐵礦四類。由于石灰石和砂石開采量沒有統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此根據(jù)一般生產(chǎn)工藝參數(shù)，石灰石開采量按照消耗石灰石的水泥熟料和電石產(chǎn)量進行估算（估算系數(shù)為：1噸水泥熟料消耗1.352噸石灰石、1噸電石消耗1.9噸石灰石）；砂石開采量則參考了行業(yè)協(xié)會（商志 等，2009）和學(xué)術(shù)研究數(shù)據(jù)（朱兵 等，2014），以1噸水泥6.243噸砂石的平均參數(shù)估算。

為了體現(xiàn)大宗固體廢棄物（如尾礦、煤矸石、粉煤灰、冶煉渣、工業(yè)副產(chǎn)石膏等廢棄物資源）綜合利用對一次資源投入的替代作用，本文將這些廢棄物綜合利用視為資源的負投入，對非金屬礦投入量進行了抵扣，以體現(xiàn)發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟、綜合利用廢棄物資源對一次物質(zhì)資源投入的替代和削減作用。

2.數(shù)據(jù)來源

本研究選擇的樣本年份為2013 年，研究對象是中國31個省、直轄市和自治區(qū)，臺灣、香港和澳門不包括在內(nèi)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境狀況公報》《中國資源綜合利用年度報告》等政府部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)及公報，其次是水泥等相關(guān)行業(yè)協(xié)會的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。2013年的分地區(qū)全社會就業(yè)數(shù)據(jù)尚未公布，暫時基于2012年分地區(qū)數(shù)據(jù)按2013年全國總數(shù)據(jù)推算。省際物質(zhì)資本存量的估計值為靖學(xué)青（2013）利用永續(xù)盤存法估算的2010年數(shù)據(jù)（為1990年價格）。各省煤炭和鐵礦進口量沒有統(tǒng)計數(shù)據(jù)，按照當(dāng)?shù)亻_采量與消費量之差計算，各省差值相加約等于全國從海外的進口量。

四、結(jié)果與分析

1.統(tǒng)計學(xué)分析

根據(jù)前文提出的物質(zhì)流核算框架，計算得到我國31個省市自治區(qū)2013年經(jīng)濟活動的物質(zhì)投入（見表2）。根據(jù)計算結(jié)果，2013年我國DE總計為233.3億噸，DMI總計為266.9億噸，其中進口物質(zhì)投入占12.6%。河北省的DMI總量為全國最高，之后依次為山東、江蘇、內(nèi)蒙古、河南、山西、四川，七省DMI均在13億噸以上，七省DMI總量占全國總量的42%左右。

（1）人均指標(biāo)的省際和區(qū)域差異

2013年全國人均DE和人均DMI分別為17.15噸/人和19.62噸/人。OECD國家自2008年經(jīng)濟危機起其DE就開始緩慢下降，并逐步穩(wěn)定在每年16.1噸/人?？梢娭袊娜司苯游镔|(zhì)開采已經(jīng)超出了OECD國家近年的平均值（OECD，2015）。

人均DE和DMI最高和最低的5個省份分別相同，只是先后排序有輕微不同。人均DE最高的五個省份依次為內(nèi)蒙古、山西、寧夏、陜西和新疆，人均DMI最高的五個省份依次為內(nèi)蒙古、寧夏、山西、陜西和新疆；人均DE最低的五個省份為北京、上海、西藏、廣東和天津，人均DMI最低的五個省份為上海、北京、天津、西藏和廣東。不考慮進口的人均DE省際差異為0.62，考慮進口的人均DMI省際差異減少為0.54。

四類物質(zhì)投入人均指標(biāo)的省際差異程度不同，其中化石能源和金屬礦產(chǎn)的人均物質(zhì)投入（包括人均DE和人均DMI）的省際差異系數(shù)較大，非金屬礦產(chǎn)和生物質(zhì)投入的省際差異系數(shù)較小（見表3）。

全國人均DE和DMI的區(qū)域差異顯著。東北地區(qū)平均值最低，分別為12.29噸/人和16.07噸/人；東部地區(qū)次低，為13.56噸/人和17.39噸/人；中部地區(qū)為15.66噸/人和17.20噸/人；西部地區(qū)最高，為23.32噸/人和24.50噸/人。

（2）單位GDP投入強度的省際和區(qū)域差異

各省2013年萬元GDP的DE（DE/GDP）和DMI（DMI/GDP）與人均物質(zhì)投入強度的省際和區(qū)域差異表現(xiàn)一致。DE/GDP和DMI/GDP最高和最低的5個省份基本上相同，但先后排序有稍有不同。DE/GDP最高的五個省份依次為西部的貴州、山西、內(nèi)蒙古、寧夏和新疆，DMI/GDP最高的五個省份依次為山西、貴州、寧夏、內(nèi)蒙古和新疆；DE/GDP最低的五個省份為上海、北京、天津、廣東和江蘇，DMI/GDP最低的五個省份為北京、上海、天津、廣東和江蘇。不考慮進口的萬元GDPDE省際差異為0.62，考慮進口的萬元GDPDMI省際差異減少為0.54。

四類物質(zhì)萬元GDP投入強度的省際差異程度與人均物質(zhì)投入強度的省際差異也表現(xiàn)一致?；茉春徒饘俚V產(chǎn)的物質(zhì)投入強度的省際差異系數(shù)較大，非金屬礦產(chǎn)和生物質(zhì)投入的省際差異系數(shù)較?。ㄒ姳?）。

單位GDP的DE和DMI的區(qū)域差異顯著，東部地區(qū)最低，分別為2.18和2.80噸/萬元；東北地區(qū)次低，分別為2.54和3.22噸/萬元；中部地區(qū)分別為4.40和4.83噸/萬元；西部地區(qū)最高，分別為6.78和7.12噸/萬元。

（3）人均投入和單位GDP投入強度之間的關(guān)系

DE和DMI的人均指標(biāo)（DE/POPU和DMI/POPU）和單位GDP投入強度指標(biāo)（DMI/GDP）的省際及區(qū)域差異呈現(xiàn)一致的特點。分析發(fā)現(xiàn)，二者間存在顯著的對數(shù)正相關(guān)關(guān)系（見圖1），可表示為：

ln（DE/GDP）=1.254 9ln（DE/POPU） - 2.156 9

ln（DMI/GDP）=1.198 24ln（DMI/POPU）-2.042 7

在散點圖上，內(nèi)蒙古表現(xiàn)為一個極端值，其人均指標(biāo)為62.0噸，這可能是因為內(nèi)蒙古的人口密度低，經(jīng)濟又嚴(yán)重依賴于礦產(chǎn)資源開發(fā)產(chǎn)業(yè)，且DE和DMI都沒有體現(xiàn)出內(nèi)蒙古向省外的大量一次資源出口。

2.DMI/GDP多因子相關(guān)分析和主成分分析

（1）多因子相關(guān)分析

為了深入研究造成萬元GDP直接物質(zhì)投入（DMI/GDP）省際及區(qū)域差異產(chǎn)生的原因，根據(jù)前文文獻綜述的分析和歸納，主要分析人口密度（人/平方公里）、礦產(chǎn)資源稟賦強度（單位GDP對應(yīng)的礦產(chǎn)資源儲量，噸/萬元）、經(jīng)濟規(guī)模和收入水平（人均GDP，萬元/人）、技術(shù)水平（研發(fā)投入占GDP比重，%）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（二產(chǎn)和三產(chǎn)比重，%）、人均物質(zhì)資本存量七種因素與DMI/GDP之間的相關(guān)關(guān)系（見表4）。

由表4可知，各省DMI/GDP與人口密度、人均物質(zhì)存量、人均GDP、三產(chǎn)比重和R&D投入比重存在顯著的負相關(guān)關(guān)系。人口密度高的地方開展設(shè)施建設(shè)的建材需求強度低，物質(zhì)投入強度相應(yīng)較低。隨著我國城鎮(zhèn)化的進一步發(fā)展，其人口聚集效應(yīng)對我國各省的資源投入強度應(yīng)有降低的作用。人均物質(zhì)存量有減輕物質(zhì)投入強度的作用，人均物質(zhì)存量較大的省份，其道路及其他固定資產(chǎn)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進展相對領(lǐng)先，在一定程度上對比重較大的建筑用資源投入的需求強度就會相應(yīng)減少。人均GDP比較客觀地反映了各省的社會經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展程度，人均GDP高的省發(fā)展水平較高，其DMI/GDP強度相應(yīng)較低。R&D投入比重與科技水平相關(guān)，科技水平能夠減少資源投入強度。第三產(chǎn)業(yè)的物質(zhì)資源消耗強度遠遠低于第一、二產(chǎn)業(yè)，其比重越高的省物質(zhì)投入強度越低。

各省萬元GDP的物質(zhì)投入強度和礦產(chǎn)資源稟賦強度存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。這可能是因為，我國礦產(chǎn)資源稟賦強度高的省份更傾向于發(fā)展高物耗的礦產(chǎn)資源開采加工行業(yè)等附加值較低的初級產(chǎn)業(yè)，資源效率相對較低。

二產(chǎn)比重與DMI/GDP強度不存在顯著相關(guān)關(guān)系的結(jié)論出乎作者的預(yù)想，因為在作者對中國物質(zhì)流投入開展時間序列分析時發(fā)現(xiàn)，二產(chǎn)比重是造成我國萬元GDP物質(zhì)投入強度變化的格蘭杰原因。結(jié)合兩項研究的結(jié)論，可以認為，二產(chǎn)比重對于我國萬元GDP的DMI強度的時間變化起了重要的作用，但并不是造成2013年DMI/GDP強度區(qū)域差異的影響因素。

（2）主成分分析

由于分析的影響因子眾多，且這些因子之間存在一定的相關(guān)關(guān)系，因此進一步采用主成分分析方法進行研究。主成分分析方法是一種降維方法（蘇鍵 等，2012），以最少的信息丟失為前提將眾多的原有變量綜合成較少的幾個綜合指標(biāo)（即主成分），而且能夠有效地解決變量信息重疊、多重共線性等諸多問題。利用Eviews軟件分析得的結(jié)果見表5。

各因素在第一主成分上均有較高載荷， 說明第一主成分大致反映了這些綜合指標(biāo)的信息，可稱之為社會經(jīng)濟綜合成分。二產(chǎn)比重和人口密度在第二主成分上有較高負荷，因此稱之為二產(chǎn)比重和人口密度的二維成分；礦產(chǎn)資源稟賦在第三主成分具有唯一的高負荷，因此可稱為資源稟賦單成分。

對主成分一、二、三的得分與DMI/GDP進行回歸分析，得到：

DMI/GDP=-1.001PC1+0.018PC2+1.309PC3+5.128

由上式可知，DMI/GDP與第一成分成負相關(guān)，與第二和第三成分成正相關(guān)。主成分回歸分析所得的DMI/GDP與各因素之間的相關(guān)關(guān)系與多因素回歸所得結(jié)果基本一致。

3.超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis Method，DEA）方法是以相對效率為基礎(chǔ)的一種效率評價方法，用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來評價相同類型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元是否技術(shù)有效（Charnes，1978）。在有效決策單元之間，超效率DEA也能進一步進行比較。

在中國區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展不平衡的背景下，眾多因素導(dǎo)致不同區(qū)域的資源投入強度和資源利用效率有高有低，使其呈現(xiàn)特有的差異性特征。本節(jié)利用EMS軟件，采用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的共同前沿生產(chǎn)函數(shù)框架，進一步分析2013年我國各省考慮多種要素投入的物質(zhì)投入綜合效率的差異性。

本文將資本K、勞動力L和物質(zhì)投入M作為投入要素，具體是以年度固定資產(chǎn)投資為K指標(biāo)，全社會就業(yè)人口為L指標(biāo)，DMI投入總量為M指標(biāo)。GDP為第一個產(chǎn)出指標(biāo)；各省固體廢棄物處置和貯存量為第二個產(chǎn)出指標(biāo)，因其為非期望產(chǎn)出變量，對其進行倒數(shù)處理。該方法充分考慮了生產(chǎn)過程中物質(zhì)、資本、技術(shù)和勞動力等要素的綜合投入，切合現(xiàn)實經(jīng)濟活動的過程，還考慮了作為非期望產(chǎn)出的固體廢棄物處置和貯存量，充分體現(xiàn)了資源綜合利用的情況。由于本文考查的是在當(dāng)前的經(jīng)濟產(chǎn)出下資源投入的綜合效率，因此采用了投入導(dǎo)向下的CRS模型，即在維持現(xiàn)有產(chǎn)出的條件下最小化投入的分析模型。

（1）物質(zhì)綜合利用效率的省際和區(qū)域差異

運行EMS投入導(dǎo)向型的徑向（radiant）凸性（convex）一般規(guī)模報酬（CRS）模型，對各省資源相對效率進行分析的結(jié)果見表7。

我國各省的物質(zhì)利用綜合效率差異顯著。天津（5.09）、北京（1.25）、上海（1.50）、江蘇（1.07）、廣東（1.55）、新疆（1.63）等省份的相對效率大于1。天津市的物質(zhì)利用綜合效率是全國平均的5倍，分析發(fā)現(xiàn)，其萬元GDP的固體廢棄物處置和貯存量非常小，表明其經(jīng)濟發(fā)展更多地利用了廢棄物，經(jīng)EMS驗算發(fā)現(xiàn)，這是造成其綜合效率值高出其他省份數(shù)倍的原因。新疆是相對效率大于1的唯一非東部省份，同樣對其數(shù)據(jù)進行假定分析，發(fā)現(xiàn)其萬元GDP的固定資產(chǎn)投資大大小于其他省市，對其效率排名產(chǎn)生了顯著影響。貴州（0.35）、云南（0.37）、安徽和西藏（0.38）、山西（0.40）、江西（0.42）、廣西（0.43）、甘肅（0.44）等西部和中部地區(qū)省分的物質(zhì)綜合利用效率較低。

中國各省物質(zhì)綜合利用效率的區(qū)域分布略有不同，東部平均值最高為1.37，中部地區(qū)最低為0.48，東北和西部地區(qū)分別為0.58和0.59，這與人均DMI和DMI/GDP強度的區(qū)域差異基本相同。不同區(qū)域物質(zhì)綜合利用效率的空間分布狀態(tài)反映了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平與物質(zhì)利用能力的差異。

（2）DMI松弛量的省際和區(qū)域差異

根據(jù)表7中直接物質(zhì)投入的松弛量，占全國一半以上的17個省有松弛量，分布于各個地區(qū)。為了便于比較，計算了萬元GDP的DMI松弛量，其分布見圖2。內(nèi)蒙古（5.48）、寧夏（3.14）、山西（3.12）、陜西（3.05）的單位GDP的DMI松弛量較大，均為我國西部地區(qū)省份。

（3）對DMI/GDP與物質(zhì)綜合利用效率的綜合分析

對DMI/GDP與物質(zhì)綜合利用效率進行綜合分析，據(jù)此對各省的物質(zhì)投入特征進行分類（見圖3）。圖中上面的曲線是各省單位GDP物質(zhì)投入強度（DMI/GDP），下面的曲線是DEA分析所得的各省物質(zhì)綜合利用效率。根據(jù)圖3，我國30個省市自治區(qū)可劃分為四個物質(zhì)投入強度和利用效率類別：

第一類是“高物質(zhì)利用效率、低物質(zhì)投入強度”的7個省市，位于圖形最右方，物質(zhì)綜合利用效率超過0.7、DMI/GDP小于3噸/萬元，分別為廣東、上海、北京、江蘇、天津、遼寧和浙江，全部是我國經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)省市。

第四類是“低物質(zhì)利用效率、高物質(zhì)投入強度”的12個省市，位于圖形最左端，DMI/GDP在6噸/萬元以上。這12個省市除河北和海南以外全部位于經(jīng)濟發(fā)展相對滯后的中西部地區(qū)。河北省處于這類區(qū)域主要是由于其鋼鐵和水泥產(chǎn)業(yè)占經(jīng)濟的比重過大造成的。而海南省資源投入強度高的很大原因是，作為旅游為主導(dǎo)的省份，正處于建設(shè)過程中，建筑材料投入規(guī)模大，而GDP規(guī)模較小。新疆是一個特例，物資投入強度和物資利用效率都較高，這是由于其萬元GDP的固定資產(chǎn)投資大大小于其他省市，使其成為相對效率大于1的唯一非東部省份。

第二和第三類地區(qū)的物質(zhì)利用效率系數(shù)多在0.5～1.0之間；第二類地區(qū)的資源消耗強度為4～6噸/萬元GDP，共有7個省市；第三類地區(qū)的資源消耗強度為3～4噸/萬元GDP，共有5個省市。

五、結(jié)論與建議

本文利用多種研究方法對2013年我國31個省、直轄市和自治區(qū)經(jīng)濟活動的物質(zhì)投入總量、強度、效率及其差異性、影響因素和分布規(guī)律進行了系統(tǒng)的比較分析，研究發(fā)現(xiàn)：

第一，2013年，我國DE總計為233.3億噸，DMI總計為266.9億噸，其中進口物質(zhì)投入占12.6%。人均DE和人均DMI分別為17.15噸/人和19.62噸/人，其中人均DE已經(jīng)超出了OECD國家近年均值。萬元GDP的DE和DMI分別為3.69噸/萬元和4.22噸/萬元。

第二，2013年人均DE和人均DMI的省際差異顯著；四類物質(zhì)投入的省際差異程度有所區(qū)別，其中化石能源和金屬礦產(chǎn)的人均物質(zhì)投入的省際差異系數(shù)較大，非金屬礦產(chǎn)和生物質(zhì)投入的省際差異系數(shù)較小。區(qū)域差異顯著，東北地區(qū)最低，西部地區(qū)最高。2013年萬元GDP物資投入強度的省際和區(qū)域差異特點與此類似，東部地區(qū)最低，西部地區(qū)最高。DE和DMI的人均指標(biāo)和單位GDP投入強度指標(biāo)之間存在顯著的對數(shù)正相關(guān)關(guān)系。

第三，各省萬元GDP的DE和DMI投入強度與人口密度、人均物質(zhì)存量、人均GDP、三產(chǎn)比重和R&D投入比重存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，與礦產(chǎn)資源稟賦強度存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。主成分分析發(fā)現(xiàn)，三個主成分能夠解釋大部分的差異，分別為社會經(jīng)濟綜合成分、二產(chǎn)比重和人口密度二維成分和資源稟賦單成分，基本解釋了我國物質(zhì)投入強度的省際及區(qū)域差異。

第四，考慮資本、勞動力和物質(zhì)投入等投入因子、GDP和廢棄物雙產(chǎn)出因子的物質(zhì)綜合利用效率，存在顯著的省際和區(qū)域差異。天津（5.09）、北京（1.25）、上海（1.50）、江蘇（1.07）、廣東（1.55）、新疆（1.63）等省市區(qū)的物質(zhì)綜合利用效率大于1；東部地區(qū)均值最高（1.37），中部地區(qū)均值最低（0.48），東北和西部地區(qū)均值分別為0.58和0.59。

第五，根據(jù)物質(zhì)投入強度和利用效率，我國31省可劃分為四個物質(zhì)投入強度和利用效率類別，分別為“高物質(zhì)利用效率、低物質(zhì)投入強度”“高物質(zhì)利用效率、高物質(zhì)投入強度”“低物質(zhì)利用效率、高物質(zhì)投入強度”和“低物質(zhì)利用效率、低物質(zhì)投入強度”，立體呈現(xiàn)了我國物質(zhì)投入強度和物質(zhì)利用效率的省際和區(qū)域差異。

目前我國經(jīng)濟活動的資源消耗已經(jīng)對資源與環(huán)境產(chǎn)生了巨大的壓力。需要進一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加科技投入，提高經(jīng)濟社會發(fā)展水平；積極發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，促進資源的集約和節(jié)約利用，提高資源利用效率；促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，進一步促進我國中西部地區(qū)的發(fā)展，大幅度提高我國資源大省的資源利用效率；從而減輕我國各區(qū)域共同面臨的經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境壓力之間的矛盾，為我國的可持續(xù)發(fā)展作出貢獻。

參考文獻：

彼得·巴特姆斯.2010.數(shù)量生態(tài)經(jīng)濟學(xué)[M].齊建國，張友國，王紅，譯.社會科學(xué)文獻出版社：24127.

董朝陽，童億勤，伍磊，陳丹青.2015.基于物質(zhì)流分析的寧波市經(jīng)濟—環(huán)境系統(tǒng)研究[J].寧波大學(xué)學(xué)報（理工版），2（1）：8691.

靖學(xué)青.2013.中國省際物質(zhì)資本存量估計：1952—2010》[J].廣東社會科學(xué)（2）：4655.

秦中春.2013.中國未來人口變化的三大轉(zhuǎn)折點預(yù)測——基于年齡移算人口預(yù)測模型的分析[J].區(qū)域經(jīng)濟評論（5）：514.

商志，張國民.2009.中國砂石行業(yè)改革開放三十年巨大變遷[EB/OL].中國砂石協(xié)會，http：//www.ccement.com/news/ content/1236076.html.

宋濤，蔡建明，倪攀，楊振山，溫婷.2013.基于能值和DEA的中國城市新陳代謝效率分析[J].資源科學(xué)，35（11）：21662173.

蘇鍵，陳軍.2012.主成分分析法及其應(yīng)用[J].輕工科技（9）：1213.

王光召，安和平.2014.低生育背景下中國人口慣性與人口增長峰值預(yù)測[J].寧夏大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版）（3）：166170.

朱兵，江迪，陳定江，等.2014.基于物質(zhì)流分析的中國水泥及水泥基材料行業(yè)資源消耗研究[J].清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），54（7）：839845.

BEHRENS A，GILJUM S，KOVANDA J，NIZAC S. 2007. The Material Basis of the Global Economy Worldwide Patterns of Natural Resource Extraction and Their Implications for Sustainable Resource Use Policies[J]. Ecological Economics，58：444453.

BRINGEZU J，SCHQTZ H，STEGER S，et al. 2004. International Comparison of Resource Use and Its Relation to Economic GrowthThe Development of Total Material Requirement，Direct Material Inputs and Hidden Flows and The Structure of TMR[J]. Ecological Economics，51：97124.

CHARNES A，COOPER W，RHODES E. 1978. Measuring the Efficiency of DecisionMaking Units[J]. European Journal of Operational Research（2）：429444.

DIETZENBACHER E，LOS B，STEHRER R，et al.2013. The Construction of World InputOutput Tables in the WIOD Project[J]. Economic Systems Research，25（1）：7198.

European Communities. 2001. EconomyWide Material Flow Accounts and Derived Indicators， A Methodological Guide[R]. Luxembourg： Office for Official Publications of the European Communities.

HASHIMOTO S，MATSUI S，MATSUNO Y，NANSAI K，MURAKAMI S，MORIGUCHI Y. 2008. What Factors Have Changed Japanese Resource Productivity？[J]. Journal of Industrial Ecology，12 （56）：657668.

HUANGA CL，VAUSEA J，MAC HW，YUA CP. 2012. Using Material/Substance Flow Analysis to Support Sustainable Development Assessment：A Literature Review and Outlook[J]. Resources，Conservation and Recycling，68：104116.

OECD. 2015. The Material Basis of the Global Economy，in Material Resources，Productivity and the Environment （OECD Green Growth Studies）[M]. Chapter 4. OECD Publishing，Paris.

PABLO MUOZ J P，HUBACEK K. 2008. Material implication of Chiles economic growth：Combining material flow accounting （MFA）and structural decomposition analysis（SDA）[J]. Ecological Economics，94：136144.

SCHAFFARTZIK A，MAYER A，GINGRICH S，EISENMENGER N，LOY C，KRAUSMANN F. 2014. The Global Metabolic Transition：Regional Patterns and Trends of Global Material Flows，19502010[J]. Global Environmental Change，26：8797.

STEGER S，BLEISCHWITZ R. 2011. Drivers for The Use of Materials across Countries[J]. Journal of Clean Production，19（8）：816826.

STEINBERGER J K.，KRAUSMANN F，EISENMENGER N. 2010. Global Patterns of Materials Use：A Socioeconomic and Geophysical Analysis[J]. Ecological Economics， 69：11481158.

WEINZETTEL J，KOVANDA J.2011. Structural decomposition analysis of raw material consumption. The case of the Czech Republic[J]. Journal of Industrial Ecology，15（6）：893907.

WEISZ H，KRAUSMANN F，AMANN C，et al. 2006. The Physical Economy of the European Union： CrossCountry Comparison and Determinants of Material Consumption[J]. Ecological Economics，58：676698.

WEST J，SCHANDL H. 2013. Material Use and Material Efficiency In Latin America And The Caribbean[J]. Ecological Economics，94：1927.

WEST J，SCHANDL H，KRAUSMANN F，et al. 2014. Patterns Of Change in Material Use and Material Efficiency in the Successor States of the Former Soviet Union[J]. Ecological Economics，105：211219.

Abstract： Material Flows Analysis （MFA）is an important tool for efficient resource management policies to relieve the increasing pressure of economic growth on resources and environment. Employing both statistical and econometrics methods such as PCA and superDEA， this paper tries to compare and analyze the material flows of economic activities in 2013 across Chinas 31 provinces， metropolitans and autonomous regions. The result shows that significant and patterned differences exist in material inputs across the regions， especially between Eastern and Western areas. The major influencing factors include population density， per capita material stock， per capita GDP， industrial structure， percentage of R&D investment and mineral resource density， etc. These factors may be classified into three principal components， respectively socioeconomic component， twodimension principle component of the secondary industry ratio and population density and single component of resource endowment. Resource efficiencies in Tianjian， Beijing， Shanghai， Jiangsu and Xinjiang are larger than 1. The 31 provinces， metropolitans and autonomous regions can be divided into four region classifications according to material input intensity and material efficiency.

Key words： Material Flow Analysis （MFA）； regional economy； economic activities； direct material input； domestic resources production at a time； material input intensity； material efficiency； resource efficiency

CLC number：F062.4；F224.0Document code：AArticle ID：16748131（2015）05007113

（編輯：夏冬）