相 征，顧元吉

（1.中國科普研究所，北京 100000； 2.西安交通大學 管理學院，陜西 西安 710049）

1 引 言

黃河流域橫跨我國東中西部，具有一些結構性的特點：一是流域發(fā)展不充分不平衡的問題比較突出，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉型升級步伐相對緩慢，經(jīng)濟發(fā)展滯后［1］，內生動力明顯不足；二是自然生態(tài)資源相對豐富，工業(yè)化進程仍在加速推進，經(jīng)濟發(fā)展存在一定的后發(fā)優(yōu)勢。近年來，隨著生產(chǎn)技術水平的提升和生態(tài)環(huán)境保護意識的增強，黃河流域各省（區(qū)）經(jīng)濟發(fā)展效率得到明顯改善，經(jīng)濟發(fā)展效率差異有所縮小，但各省（區(qū)）間的分化現(xiàn)象并未出現(xiàn)實質性改變［2］，以“高投入、高消耗、高排放、低產(chǎn)出”為特征的粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式，不僅浪費自然資源，而且造成環(huán)境污染。 因此，推進黃河流域高質量發(fā)展必須推動流域經(jīng)濟向可持續(xù)的綠色發(fā)展方式轉變。

目前，關于黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展的研究主要包括三方面：一是從宏觀層面探討實施推進問題，如金鳳君［3］認為推進黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展，要處理好“四大關系”和構建“三區(qū)七群”協(xié)調發(fā)展格局；陳耀等［4］認為黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展是貫徹落實區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略的重要舉措；安樹偉等［5］認為黃河流域高質量發(fā)展的戰(zhàn)略重點是推進生態(tài)綜合治理、加強區(qū)域分工、促進產(chǎn)業(yè)轉型升級和強化區(qū)域聯(lián)系。 二是圍繞資源開發(fā)利用、生態(tài)環(huán)境保護等的研究，如賈紹鳳等［6］從水資源科學配置角度出發(fā)，提出要進一步完善黃河流域水權轉讓與補償制度、探索用水指標與土地指標調控的聯(lián)動機制；盧碩等［7］采用面板門限模型、熵值法等分析了環(huán)境規(guī)制對黃河流域資源型城市產(chǎn)業(yè)轉型的影響；朱永明等［8］采用AHPDEMATEL 方法定量探究了影響黃河流域高質量發(fā)展的主要因素；關偉等［9］基于超效率SBM 模型測度1997—2017 年黃河流域九?。▍^(qū)）的能源綜合效率值，并分析了能源綜合效率的時空演變特征和驅動因素；沈潔等［10］從經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)保護、資源消耗、污染物排放、資源循環(huán)利用等方面構建評價指標體系，采用熵權法測評了2009—2018 年黃河流域九?。▍^(qū)）的產(chǎn)業(yè)生態(tài)化水平。 三是圍繞區(qū)域競爭、經(jīng)濟發(fā)展等的研究，如彭榮勝［11］認為黃河流域經(jīng)濟空間開發(fā)的總體方案是把濟南經(jīng)濟圈（城市群）、中原城市群與關中城市群培育為經(jīng)濟增長核心區(qū)，把隴?！m新沿線、黃河干流沿岸作為重點開發(fā)軸線；閆二旺等［12］運用城市競爭力模型，分析了黃河流域7 個省會城市的綜合競爭力及其變化趨勢；王寧等［13］通過對黃河流域綠色GDP 的核算，分析發(fā)現(xiàn)山東和河南兩省的綠色GDP 占到整個黃河流域的60%以上；曾賢剛等［14］構建超效率非期望產(chǎn)出SBM 模型，運用全局DEA 技術測算了黃河流域2007—2016 年共94 個城市的環(huán)境效率；徐輝等［15］從經(jīng)濟發(fā)展、創(chuàng)新驅動、民生改善、環(huán)境狀況和生態(tài)狀況等方面構建評價指標體系，基于黃河流域九?。▍^(qū)）2008—2017 年的數(shù)據(jù)，運用熵權法進行測度后發(fā)現(xiàn)，黃河流域整體高質量發(fā)展水平呈現(xiàn)上升趨勢；寧朝山等［16］依據(jù)2011—2018 年黃河流域地級及以上城市數(shù)據(jù)，基于改進的“縱橫向”拉開檔次法綜合評價了黃河流域生態(tài)保護和經(jīng)濟發(fā)展水平；劉建華等［17］認為黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展協(xié)同度呈現(xiàn)上升趨勢但整體協(xié)同度仍然不高。

綜上所述，黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展的研究內容較為發(fā)散，研究范圍相對較窄，尚有很大的研究空間。 黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展戰(zhàn)略的實施涉及眾多學科［18］，是一個復雜的系統(tǒng)工程。 筆者在已有研究的基礎上，將黃河流域高質量發(fā)展作為切入點，從堅持綠色發(fā)展的角度研究黃河流域綠色經(jīng)濟效率及其收斂性問題，以期為黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展戰(zhàn)略的實施提供參考。

2 黃河流域綠色經(jīng)濟效率測度及收斂性分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文的研究數(shù)據(jù)來源于2010—2018 年公布的《中國統(tǒng)計年鑒》和黃河流域九省（區(qū)）歷年統(tǒng)計年鑒，以2000 年為基期對數(shù)據(jù)進行平減處理，以確保歷年數(shù)據(jù)的可比性。

2.2 變量選擇

一般而言，在運用DEA 模型進行效率分析時，要求決策單元的數(shù)量至少是變量個數(shù)（投入和產(chǎn)出變量之和）的2 倍。 為此，本文在以2009—2017 年黃河流域九?。▍^(qū)）作為決策單元的基礎上，額外增加一個決策單元作為“理想點”，其具有所有決策單元中相對最小的投入量和相對最大的產(chǎn)出量［19］。 通過構建理想點DEA 模型，可有效解決決策單元效率值區(qū)分度較差問題。

根據(jù)經(jīng)濟學的基本理論和九?。▍^(qū)）實際，設定黃河流域綠色經(jīng)濟效率的產(chǎn)出主要取決于勞動投入（L）、資本投入（K）、能源投入（E）和環(huán)境損耗（O）4 個方面，對應的產(chǎn)出函數(shù)為：Y＝f（L，K，E，O）。 其中投入變量：①勞動投入，采用年末從業(yè)人數(shù)（萬人）［20］；②資本投入，采用全社會固定資產(chǎn)投資額（億元）［21］；③能源投入，采用能源消耗總量（萬t 標準煤）［22］；④環(huán)境損耗，采用工業(yè)“三廢”排放量作為社會生產(chǎn)過程中因環(huán)境污染而損失的機會成本，并將最具代表性的廢水排放量、廢氣中的二氧化硫和煙（粉）塵排放量、固體廢棄物排放量運用熵權法進行數(shù)據(jù)加權處理，得到一個綜合指標——污染物排放量［23］。 產(chǎn)出變量采用九省（區(qū)）以2000 年為基期計算的實際GDP［24］。

同時，考慮到目前還沒有一個公認的理論作為判定綠色經(jīng)濟效率影響因素的依據(jù)［25］，本文在參照現(xiàn)有研究基礎上，結合數(shù)據(jù)的可獲性，從經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境、制度環(huán)境和自然資源稟賦4 個方面選取指標作為SFA 模型分析中的環(huán)境約束變量，其中：經(jīng)濟環(huán)境因素采用人均GDP，社會環(huán)境因素采用城鎮(zhèn)化率，制度環(huán)境因素采用一般財政預算支出占GDP 的比重，自然資源稟賦采用農林牧漁業(yè)和采礦業(yè)固定資產(chǎn)投資額占全社會固定資產(chǎn)投資額的比重［22］。 黃河流域綠色經(jīng)濟效率測度指標體系見表1。

2.3 綠色經(jīng)濟效率的測度

2.3.1 第一階段DEA 分析

采用投入導向型的DEA 模型對黃河流域九?。▍^(qū)）2009—2017 年的綠色經(jīng)濟效率進行分析，結果見表2。

表2 黃河流域綠色經(jīng)濟效率（第一階段DEA 分析結果）

2009—2017 年，黃河流域九?。▍^(qū)）的綠色經(jīng)濟效率均值為0.700，整體偏低。 從總效率值來看，內蒙古的綠色經(jīng)濟效率最高，效率值為1.000，達到DEA 有效狀態(tài)；而寧夏的綠色經(jīng)濟效率最低，效率值為0.356。從純技術效率值來看，達到DEA 有效狀態(tài)的省（區(qū)）有3 個，分別是青海、內蒙古和山東，其中青海和山東的規(guī)模效率分別為0.503 和0.920，兩者未能同時達到DEA 有效狀態(tài)，說明規(guī)模不合理是造成這兩省綠色經(jīng)濟效率未能達到DEA 有效狀態(tài)的主要原因。 同時，2018 年山東省的GDP 為76 469.67 億元，是青海和寧夏兩?。▍^(qū)）之和的10 倍多，說明九省（區(qū)）經(jīng)濟發(fā)展存在不均衡問題。 由于第一階段DEA 分析并沒有剔除外部環(huán)境因素和隨機干擾的影響，不能夠準確地反映九?。▍^(qū)）綠色經(jīng)濟效率的實際情況，因此需要進行第二階段的調整。

2.3.2 第二階段SFA 回歸

為剔除環(huán)境因素和隨機干擾的影響，將第一階段DEA 分析得到的各投入變量的松弛變量分別作為因變量，以經(jīng)濟、社會、制度、資源稟賦4 個方面的環(huán)境約束變量作為自變量，采用SFA 模型進行參數(shù)估計，分析環(huán)境約束變量是否對各投入變量的松弛變量具有顯著影響。 由于絕大多數(shù)?。▍^(qū)）在第一階段計算得到的污染物排放量的松弛變量數(shù)值為0，僅有寧夏在2009—2015 年存在污染物排放松弛變量，且在進行單獨SFA 回歸后發(fā)現(xiàn)各個環(huán)境約束變量對其并不存在顯著影響，因此在本階段SFA 模型參數(shù)估計中，不再將污染物排放量的松弛變量作為自變量。 第二階段SFA 模型參數(shù)估計結果見表3。

表3 黃河流域綠色經(jīng)濟效率（第二階段SFA 參數(shù)估計結果）

由表3 可知，在黃河流域綠色經(jīng)濟效率SFA 參數(shù)估計中，絕大多數(shù)環(huán)境約束變量的系數(shù)都是高度顯著的，說明外部環(huán)境因素對九省（區(qū)）的綠色經(jīng)濟效率產(chǎn)生了顯著影響。 同時，各投入松弛變量的γ值均接近1 且通過1%的顯著性檢驗，說明在投入變量的冗余中，內部管理無效率發(fā)揮了主導作用。 此外，對數(shù)函數(shù)、似然函數(shù)的數(shù)值均較大，說明本階段采用SFA 模型具有較好的適應性。 SFA 參數(shù)估計總體結果表明，來自經(jīng)濟、社會、制度、資源稟賦4 個方面的外部環(huán)境因素和隨機誤差對九省（區(qū)）綠色經(jīng)濟效率具有顯著影響，進行第二階段的調整是合理且有必要的。

根據(jù)SFA 參數(shù)估計的基本原理，當回歸系數(shù)為負時，表明該環(huán)境約束變量能夠減少投入冗余，即有助于綠色經(jīng)濟效率的提升；當回歸系數(shù)為正時，無助于綠色經(jīng)濟效率的提升。 具體來看各個環(huán)境約束變量對投入變量冗余的影響：①人均GDP 對年末從業(yè)人數(shù)和能源消耗總量的影響分別為正和負，但這種影響均不顯著；對全社會固定資產(chǎn)投資額的影響為正，且通過了1%的顯著性檢驗。 黃河流域經(jīng)濟發(fā)展相對落后，生態(tài)環(huán)境較為脆弱，固定資產(chǎn)投資大多局限在重化工、房地產(chǎn)開發(fā)等行業(yè)，從甘肅祁連山生態(tài)破壞、陜西秦嶺違建等事件就可看出這種無序過度開發(fā)對自然生態(tài)環(huán)境的破壞。 ②城鎮(zhèn)化率對年末從業(yè)人數(shù)、全社會固定資產(chǎn)投資額、能源消耗總量的影響均為正，且通過顯著性檢驗。 目前黃河流域城鎮(zhèn)化速度較快，但是整體效率不高，造成工業(yè)化和現(xiàn)代化發(fā)展進程受阻，加之部分省會城市和地級城市存在一定程度的“造城運動”，使得非適度的固定資產(chǎn)投資和能源消耗也隨之增加，客觀上無助于綠色經(jīng)濟效率的提升。 ③一般財政預算支出占GDP 的比重的影響。 地方一般財政預算支出主要用于科技創(chuàng)新、教育、社會保障與就業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、環(huán)境保護、農林水事務、交通運輸?shù)确矫妫S河流域一般財政預算支出的增加，可以更多地投入到當?shù)毓?jié)能減排、生態(tài)保護事業(yè)中，并通過強化政府影響力，加大對企業(yè)的支持力度，提高企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)開展節(jié)能減排工作的主動性，從而促進綠色經(jīng)濟效率的提升。 ④農林牧漁業(yè)和采礦業(yè)固定資產(chǎn)投資額占全社會固定資產(chǎn)投資額的比重的影響。 總體上，一個區(qū)域的自然資源稟賦會對該區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結構產(chǎn)生顯著影響，該指標能夠反映黃河流域固定資產(chǎn)投資結構的改進方向，通過優(yōu)化投資結構，可以更好地促進投資質量的提高，提升綠色經(jīng)濟效率。

2.3.3 第三階段DEA 分析

根據(jù)SFA 參數(shù)估計結果對原始投入變量進行數(shù)據(jù)修正，再次運用DEA 模型進行測算，得到剔除外部環(huán)境因素和隨機干擾影響后的綠色經(jīng)濟效率值（見表4）。

表4 黃河流域綠色經(jīng)濟效率（第三階段DEA 分析結果）

由表4 可知，經(jīng)過第二階段剔除外部環(huán)境和隨機干擾的影響后，九?。▍^(qū)）的綠色經(jīng)濟效率均值為0.697，規(guī)模效率均值為0.759，相較于第一階段分別下降了0.43%和8.44%；而純技術效率均值為0.918，相較于第一階段提升了6.74%，說明忽略外部環(huán)境因素和隨機干擾的影響在一定程度上會低估純技術效率而高估規(guī)模效率，導致黃河流域綠色經(jīng)濟效率的高估。同時，從九?。▍^(qū)）總效率的變化來看，相較于第一階段，青海、甘肅、寧夏、陜西和山西的綠色經(jīng)濟效率有所下降，而四川、山東和河南的綠色經(jīng)濟效率有所上升，內蒙古的綠色經(jīng)濟效率仍是DEA 有效狀態(tài)。 這表明影響黃河流域綠色經(jīng)濟效率的外部環(huán)境因素具有多元性和復雜性。 此外，就變異系數(shù)而言，在考慮外部環(huán)境因素的情況下，九?。▍^(qū)）在社會經(jīng)濟發(fā)展中因對自然資源利用效率及生態(tài)環(huán)境破壞程度的不同而呈現(xiàn)綠色經(jīng)濟效率差異。

從2009—2017 年九?。▍^(qū)）的綠色經(jīng)濟效率變動趨勢來看，全流域整體效率均值在［0.666，0.777］范圍內（見表5），整體綠色經(jīng)濟效率波動維持在相對穩(wěn)定區(qū)間且呈現(xiàn)逐漸聚攏的發(fā)展趨勢。 其中：四川和甘肅的綠色經(jīng)濟效率波動幅度相對明顯，在2010 年達到高點后逐漸下降，表現(xiàn)為先升后降的發(fā)展趨勢；而寧夏的綠色經(jīng)濟效率波動呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，并在2017 年達到高點。 為了進一步分析九?。▍^(qū)）經(jīng)濟效率的動態(tài)變化，本文運用Malmquist-DEA 模型測算了TFP（全要素生產(chǎn)率）指數(shù)變化情況（見表6）。

表5 2009—2017 年九?。▍^(qū)）的綠色經(jīng)濟效率測算結果

表6 2009—2017 年九?。▍^(qū)）TFP 指數(shù)變化測算結果

從2009—2017 年九?。▍^(qū)）的綠色經(jīng)濟效率動態(tài)變化來看（見表7），流域整體效率呈現(xiàn)衰減態(tài)勢，其中只有寧夏的TFP均值大于1，表現(xiàn)為增長態(tài)勢；而其他省（區(qū)）的TFP均值均小于1，表現(xiàn)為不同程度的衰減態(tài)勢。 值得注意的是，2010—2011 年除了山東之外的其他?。▍^(qū)）綠色經(jīng)濟效率均呈現(xiàn)出大幅衰退態(tài)勢，可能與該時段在黃河流域發(fā)生的嚴重冬春連旱及秋汛有關，造成地區(qū)工作重心的短期轉移，進而影響了經(jīng)濟社會的正常發(fā)展。 從TFP指數(shù)分解情況來看，2009—2017 年九?。▍^(qū)）中“追趕效應”ECH≥1 的有6 個，超過半數(shù)，但卻沒有“增長效應”TCH＞1 的?。▍^(qū)）；黃河流域TFP指數(shù)均值呈現(xiàn)年均4.8%的衰減趨勢，而年均衰退5.7%的技術進步變動指數(shù)則是導致流域綠色經(jīng)濟效率衰減的主要原因；同時，年均增長1.1%的技術效率變動指數(shù)也在流域綠色經(jīng)濟效率的提升中發(fā)揮著推動作用，體現(xiàn)出一定的追趕效應，即純技術效率變動指數(shù)和規(guī)模效率變動指數(shù)分別呈現(xiàn)年均0.4%和0.7%的增長趨勢。

表7 2009—2017 年黃河流域綠色經(jīng)濟效率Malmquist 指數(shù)分解情況

2.3.4 收斂性分析

由上述測算結果可知，黃河流域綠色經(jīng)濟效率整體偏低，其波動維持在相對穩(wěn)定區(qū)間，且隨著經(jīng)濟社會不斷發(fā)展呈現(xiàn)出逐漸聚攏的趨勢。 與此同時，流域內相對落后的甘肅、寧夏等?。▍^(qū)）在綠色經(jīng)濟效率方面呈現(xiàn)一定的趕超優(yōu)勢和追趕效應，這是否表明黃河流域綠色經(jīng)濟效率存在明顯的收斂趨勢，在整體綠色經(jīng)濟效率不斷提升的過程中逐漸達到穩(wěn)定狀態(tài)？ 據(jù)此，本文采用絕對β收斂檢驗模型進行分析，計算公式為

式中：Teit、Pteit、Seit分別為i?。▍^(qū)）從第0 期（基期）到第t期的綠色經(jīng)濟效率、純技術效率和規(guī)模效率的年均增長率；lnTei0、lnPtei0、lnSei0分別為i省（區(qū)）在第0 期的綠色經(jīng)濟效率、純技術效率和規(guī)模效率的自然對數(shù)值；α1、α2和α3為常數(shù)項；β1、β2和β3為收斂系數(shù)，負值表示收斂，正值表示發(fā)散；εit、μit、φit為殘差項。

2009—2017 年黃河流域綠色經(jīng)濟效率收斂性檢驗結果見表8。

表8 2009—2017 年黃河流域綠色經(jīng)濟效率收斂性檢驗結果

由表8 可知，β1、β2、β3的估計值分別為-6.555、-10.673、-6.174，其中β1、β3均在1%水平上顯著，β2在5%水平上顯著。 綜合來看，黃河流域綠色經(jīng)濟效率具有收斂趨勢，體現(xiàn)在純技術效率收斂和規(guī)模效率收斂兩方面。 2009—2017 年九省（區(qū)）的綠色經(jīng)濟效率整體表現(xiàn)為不斷收斂的特征，主要原因是部分?。▍^(qū)）綠色經(jīng)濟效率的提升存在明顯的“追趕”現(xiàn)象，例如，寧夏的綠色經(jīng)濟效率從2009 年的0.186 提升到2017 年的0.437，同時技術效率變動指數(shù)也呈現(xiàn)出年均11.3%的高速增長，使得其綠色經(jīng)濟效率不斷縮小與其他?。▍^(qū)）的差距，各?。▍^(qū)）的經(jīng)濟發(fā)展效率更加協(xié)同。 該結果也印證了三階段DEA 模型和Malmquist-DEA 模型的分析結果。

3 結論與建議

以黃河流域高質量發(fā)展為切入點，從堅持綠色發(fā)展的角度出發(fā)，運用三階段DEA 模型、Malmquist-DEA模型及絕對β收斂檢驗模型對黃河流域綠色經(jīng)濟效率進行綜合分析，結果表明：黃河流域綠色經(jīng)濟效率整體偏低，規(guī)模偏小是導致綠色經(jīng)濟效率偏低的主要原因，各?。▍^(qū)）綠色經(jīng)濟效率存在明顯差異，忽略外部環(huán)境因素和隨機干擾的影響在一定程度上會低估純技術效率而高估規(guī)模效率，最終導致黃河流域綠色經(jīng)濟效率的高估；同時，影響黃河流域綠色經(jīng)濟效率的外部環(huán)境因素具有多元性和復雜性，其作用也具有兩面性，其中黃河流域人均GDP 和城鎮(zhèn)化率的提高無助于綠色經(jīng)濟效率的提升，一般財政預算支出占GDP 的比重、農林牧漁業(yè)和采礦業(yè)固定資產(chǎn)投資額占全社會固定資產(chǎn)投資額的比重的提高有助于綠色經(jīng)濟效率的提升；2009—2017 年黃河流域整體綠色經(jīng)濟效率呈現(xiàn)衰減態(tài)勢，技術進步變動指數(shù)衰減是導致流域綠色經(jīng)濟效率衰減的主要原因，而技術效率變動指數(shù)體現(xiàn)出一定的追趕效應；黃河流域綠色經(jīng)濟效率具有收斂趨勢，綜合體現(xiàn)在純技術效率收斂和規(guī)模效率收斂兩方面。

因此，在推動黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展的過程中，應當注意以下幾方面：一是加強頂層設計、抓好科學規(guī)劃，要著手制定黃河流域發(fā)展的綜合規(guī)劃和專項規(guī)劃，前者關乎黃河流域各?。▍^(qū)）的統(tǒng)籌兼顧、協(xié)同發(fā)展，后者關乎黃河流域各?。▍^(qū)）的比較優(yōu)勢、特色發(fā)展；二是突出創(chuàng)新驅動、推動產(chǎn)業(yè)升級，要大力推進科技創(chuàng)新，不僅要為流域環(huán)境治理和生態(tài)保護提供技術支撐，還要為適應綠色經(jīng)濟發(fā)展需求和推動現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系建設提供動力來源；三是抓好脫貧攻堅、縮小發(fā)展差距，特別是要解決好黃河流域人民群眾關心的防洪、飲水等生態(tài)安全問題，提升中心城市、城市群等優(yōu)勢地區(qū)的承載和輻射帶動能力，加快貧困地區(qū)的產(chǎn)業(yè)導入，增強人民群眾的安全感、獲得感和幸福感。