聞少博，陳甲斌，劉禹辰

（1.中國自然資源經(jīng)濟研究院，北京 101149；2.中國華油集團有限公司，北京 100007）

1 文獻綜述

中國對礦產(chǎn)資源的需求量巨大，但資源有限，獲取資源的環(huán)境成本和地緣政治風險不斷增加，提高礦業(yè)效率是實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展必選之策。效率，在經(jīng)濟學中通常是指使用盡可能少的生產(chǎn)要素，獲得盡可能多的期望產(chǎn)出的能力[1]。采礦業(yè)具有高污染、高能耗和高排放的特點[2]，基于綠色發(fā)展的原則，有必要將環(huán)境成本納入礦業(yè)效率的計算范圍[3-4]。在本文中，礦業(yè)效率，也叫全要素生產(chǎn)率（total factor productivity，簡稱TFP），定義為在生產(chǎn)要素合理投入的條件下，以較低的環(huán)境成本（非期望產(chǎn)出）獲得較高期望產(chǎn)出。

從研究尺度來看，現(xiàn)有礦業(yè)TFP研究分為兩類：一類是在研究工業(yè)TFP時涉及礦業(yè)部門，這類研究的重點放在提升生產(chǎn)率的軌跡精度和微觀分解上，僅將礦業(yè)作為工業(yè)體系的一部分[5-7]。另一類是針對特定礦種TFP研究，如能源礦產(chǎn)[8-16]和非能源礦產(chǎn)[17-20]?，F(xiàn)有研究缺少將礦業(yè)部門作為獨立的主體又綜合所有礦種的視角。這是一個重要的觀察角度，只有將礦業(yè)部門作為獨立主體進行研究，才能發(fā)現(xiàn)礦業(yè)部門不同于其他產(chǎn)業(yè)部門的生產(chǎn)規(guī)律，只有將礦業(yè)部門內(nèi)部各礦種作為整體研究，才能發(fā)現(xiàn)不同礦種生產(chǎn)的共有規(guī)律，為政策制定者和和行業(yè)投資者提供決策參考。

從研究空間范圍來看，中國幅員遼闊，省際經(jīng)濟社會發(fā)展狀況各異，區(qū)域間礦業(yè)效率存在顯著差異[21-22]。鑒于此，除了在全國范圍內(nèi)度量礦業(yè)效率外[23-24]，還要對各個省份的礦業(yè)效率進行度量。在此基礎(chǔ)上，擴大視域，根據(jù)地理空間分布和經(jīng)濟發(fā)展程度，將全國劃分為東中西三大區(qū)域，研究不同區(qū)域礦業(yè)TFP的分布特征。地方政府可以據(jù)此制定相應(yīng)的政策，促進本地區(qū)乃至全國范圍內(nèi)礦業(yè)效率水平提高。但是現(xiàn)有文獻分省、分大區(qū)測算礦業(yè)TFP的研究卻很少[25]，本研究將對這種缺失進行豐富和補充。

從效率管理的角度來看，影響礦業(yè)TFP的因素包括內(nèi)生因素和外生因素。內(nèi)生因素是指計算礦業(yè)部門效率所選取的投入產(chǎn)出指標。外生因素是指沒有納入效率計算，但會對這些投入產(chǎn)出指標產(chǎn)生影響的因素，比如供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革[26]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[27]、礦業(yè)權(quán)設(shè)置[28]、技術(shù)進步[29]、環(huán)境因素[30]、金融危機[20]、財政政策和融資約束[31]、研發(fā)投入[32]等。在定量評估TFP外生因素影響力時，現(xiàn)有研究通常只關(guān)注某一特定變量，難以做到在同一分析框架下對多個外生變量進行對比研究，導致無法在礦業(yè)效率管理中進行政策排序和選擇。本文根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、制度因素、環(huán)境因素作為影響礦業(yè)效率的外生因素展開研究。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 Super-SBM模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）模型可用于評價多投入、多產(chǎn)出具有復雜生產(chǎn)關(guān)系的決策單元（DMU）的效率。DEA模型中包含了多種測算模型，大部分研究利用CCR[33]和BCC[34]的方法來測算效率。CCR和BCC模型在規(guī)模報酬不變和可變的假設(shè)下測算DMU曲面和最佳生產(chǎn)前沿面的距離得出效率值，這種方法最大的不足在于沒有對相關(guān)指標“松弛”變化的影響進行評價。Tone[35]提出了SBM模型，可以克服“松弛偏差”，解決輸入、輸出冗余的問題。Tone[36]對模型進一步改進，建立了Super-SBM新模型。該模型不僅能夠測度不同樣本的效率值，還能通過允許有效樣本的效率值大于1來比較其效率高低。礦業(yè)每年投入產(chǎn)出變化不大，效率變化不明顯，Super-SBM克服傳統(tǒng)DEA模型測度精度不高，效率值不大于1而無法對樣本準確排序的問題。規(guī)模報酬可變假設(shè)下的Super-SBM的模型如下：

式中：xo=(xio)和yo=(yro)分別表示第io個DMU投入資源向量和產(chǎn)出成果向量；和分別表示將(xo,yo)排除在(x,y)之外的投入與產(chǎn)出矩陣；和分別為投入和產(chǎn)出松弛變量，分別表示第j個DMU投入冗余和產(chǎn)出不足；λj表示第j個DMU的權(quán)重系數(shù)；模型中的下標“o”表示被評價DMU對應(yīng)的投入產(chǎn)出；目標函數(shù)θ是關(guān)于松弛變量s+和s-嚴格遞減的，并且θ＞0。對于某個DMU，當θ≥1時說明績效評價有效；當θ＜1時說明DMU無效，需要改進投入或產(chǎn)出。為了防止在概念上產(chǎn)生歧義和混亂，本文將目標函數(shù)θ稱之為TFP值。

2.1.2 Malmquist指數(shù)

利用DEA模型對TFP測算方法屬于對不同時期面板數(shù)據(jù)的靜態(tài)測度。Malmquist指數(shù)法能夠動態(tài)反映不同時間序列上樣本數(shù)據(jù)的效率值的變動情況，這有助于進一步找出影響效率變化的因素[37]。Malmquist指數(shù)[38-39]，運用距離函數(shù)(distance function)來定義，是衡量單位生產(chǎn)活動在一定時間內(nèi)總投入與總產(chǎn)量生產(chǎn)效率的指標[40-41]。從t時期到t+1時期的Malmquist指數(shù)可以用兩個時期的效率變化幾何平均來定義：

Ray &Desli[42]將Malmquist指數(shù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PC）、技術(shù)進步指數(shù)（TP）和規(guī)模效率變化指數(shù)（SC），即：

式（2）和式（3）中：下角標c表示規(guī)模報酬不變，ν表示規(guī)模報酬可變，表示在規(guī)模報酬不變情況下的距離函數(shù)，表示在規(guī)模報酬可變情況下的距離函數(shù)。如果Malmquist指數(shù)＞1，表示生產(chǎn)率比上一期有增加；如果Malmquist指數(shù)=1，表示生產(chǎn)率與上一期相同；如果Malmquist指數(shù)＜1，表示生產(chǎn)率比上一期下降。為了表述的一致性，本文將Malmquist指數(shù)也稱之為TFP。

2.1.3 Tobit模型

Tobit模型常用來分析不連續(xù)和受已知上限或下限約束的因變量[43]。TFP數(shù)值是不連續(xù)的，因此本文采用Tobit模型來分析TFP的影響因素。影響TFP的因素是多方面的，根據(jù)目前的測算模型，難以準確測量某一因素對TFP的影響實際達到的程度，但是可以測算不同因素對TFP的影響方向。Tobit模型的一般形式如下[44]：

2.2 指標體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

參考現(xiàn)有的文獻[45-47]，根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，確立中國礦業(yè)全要素生產(chǎn)率測算的投入指標包括勞動力人數(shù)、固定資產(chǎn)投入、資金投入和能源投入。期望產(chǎn)出指標包括礦產(chǎn)銷售收入、增加值和利潤，非期望產(chǎn)出指標包括廢水、廢氣、固體廢物排放量等（表1）。

根據(jù)以上指標體系對2007—2016年中國31個省份（港澳臺地區(qū)除外）的礦業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析。這些數(shù)據(jù)主要來源于2007—2016年的《國土資源統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及各個地區(qū)的統(tǒng)計年鑒等官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

表1 中國礦業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）指標體系

3 結(jié)果分析

3.1 中國礦業(yè)TFP靜態(tài)分析

基于Super-SBM模型分析得到2007—2016年我國礦業(yè)TFP值（圖1），除2009年外其余年份的TFP均大于1，說明除2009年外，DEA有效，其中2016年TFP值最大，2013年TFP值最小。2016年數(shù)據(jù)表明勞動力投入出現(xiàn)少量的冗余，利潤出現(xiàn)了產(chǎn)出不足，污染物排放過多，非期望產(chǎn)出是制約2016年效率的主要因素。2014年勞動力投入出現(xiàn)了少量冗余，增加值、利潤、銷售收入出現(xiàn)了產(chǎn)出不足，同時，在非期望產(chǎn)出中廢水、化學需氧量、SO2排放量較多。期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出是導致該年份效率相對較低的主要因素。2009年，在金融危機的背景下，TFP小于1，這一年礦業(yè)在勞動力、固定資本、資金、能源4個指標上均出現(xiàn)了投入冗余，在產(chǎn)出方面礦產(chǎn)品銷售收入、增加值、利潤出現(xiàn)了產(chǎn)出不足，在非期望產(chǎn)出中廢水、化學需氧量、廢氣、SO2、煙粉塵、固體廢物等多項指標排放過多。

圖1 中國礦業(yè)TFP變化趨勢

2010年TFP從低點恢復，也是從這一年開始，自然資源部先后分4批確定了661家礦山企業(yè)作為國家級綠色礦山試點。廢水排放量呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢，除2012年、2014年出現(xiàn)反復，其余年份廢水排放量沒有出現(xiàn)過量排放?？諝馕廴局?，除2015年、2016年煙粉塵和SO2兩項指標排放量相對較高之外，其他年份均有所改善。在固體廢物排放上，僅在2016年出現(xiàn)惡化。綠色礦山制度的實施和推廣對礦業(yè)效率恢復和提升起到積極作用。

基于Super-SBM模型得到2007—2016年我國各區(qū)域礦業(yè)TFP值（圖2）。天津、上海、重慶、陜西、青海的TFP值波動較大。江蘇、山東、湖北、廣東、西藏的TFP值出現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢。其余地區(qū)的TFP值在“1”附近上下浮動，這部分地區(qū)的礦業(yè)效率均趨于穩(wěn)定。

圖2 各區(qū)域礦業(yè)TFP值變化趨勢

在TFP值波動較大的地區(qū)中，每當TFP值波動向下時常常伴隨著污染物排放的增加。比如在天津，除2007年和2011年污染物排放較為合理，其余年份天津均出現(xiàn)污染物排放過量現(xiàn)象。在上海，導致2009年上海市TFP值出現(xiàn)大幅度下降的主要因素是期望產(chǎn)出不足，非期望產(chǎn)出中各項指標異常。在重慶，非期望產(chǎn)出中，除SO2和煙粉塵兩項污染物排放較為合理，其他5項指標均存在一定程度的過度排放，導致2009年到2010年的TFP值出現(xiàn)了較大的波動。在陜西，除2015年，其余年份的污染物均存在過度排放的情況，尤其是2010年，污染物排放導致該年TFP值較低。在青海，除2015年，其余年份均出現(xiàn)污染物排放過量的情況。綜上，可以看出，在各地區(qū)的礦業(yè)發(fā)展中，污染物不合理排放是制約各地區(qū)礦業(yè)效率提升的主要原因，也是礦業(yè)效率高波動地區(qū)，TFP值波動向下的共有原因。

3.2 中國礦業(yè)TFP動態(tài)變化特征分析

3.2.1 省際礦業(yè)TFP動態(tài)變化特征

本文通過Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算中國礦業(yè)TFP動態(tài)變化特征，并把TFP分解為技術(shù)進步效率（TP）、技術(shù)效率（EC）、純技術(shù)效率（PC）和規(guī)模效率（SC）。中國礦業(yè)Malmquist指數(shù)總體呈增長態(tài)勢（圖3），2007—2016年31個省份TFP平均增長25.6%。

圖3 31個省份Malmquist指數(shù)圖

從TFP的增長來源看，EC起到主要作用，平均增長35.3%。各地區(qū)的EC值均高于1，說明整體發(fā)展態(tài)勢較好。EC增長最快的是重慶市，2007—2016年EC平均值為5.969。EC增長最慢的是吉林，2007—2016年EC增長率為3.2%。TP平均增長9.02%，僅有陜西、新疆的TP值小于1，其余地區(qū)TP趨于穩(wěn)定。其中，上海的平均TP值最高，為1.234。上海平均TP增長率為23.4%。新疆的平均TP值最低為0.952，呈現(xiàn)下降趨勢，平均下降4.8%。從結(jié)果可以看出，總體上各區(qū)域礦業(yè)EC水平較高，EC的主要驅(qū)動因素是SC，平均增長19.3%。SC水平較高的原因是各區(qū)域礦業(yè)的規(guī)模結(jié)構(gòu)較為合理，可以更好地利用各項投入指標。

從年度變化來看，年度之間的Malmquist指數(shù)（TFP）、TP和EC的變動是不均勻的。受重慶2009年、2010年資金投入和銷售收入的影響，2009—2010年各地區(qū)平均Malmquist指數(shù)為3.62，說明2010年的TFP比2009年上升了262%，成為10年間最大值。2008—2009年各地區(qū)平均Malmquist指數(shù)為0.97，2009年的礦業(yè)TFP比2008年下降3%。10年間，僅2008—2009年、2010—2011年、2015—2016年各地區(qū)平均Malmquist指數(shù)小于1，這三個時間段內(nèi)中國各區(qū)域礦業(yè)效率出現(xiàn)了下降。

從各省份來看，各地區(qū)之間TFP發(fā)展不均衡。有9個地區(qū)Malmquist指數(shù)大于1，年平均TFP最高的是重慶地區(qū)，其余22個地區(qū)Malmquist指數(shù)小于1，年平均TFP最低的是天津市。根據(jù)Malmquist指數(shù)的分解情況，各地區(qū)的平均EC指數(shù)均大于1。對EC進一步分解得出，山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、廣東的SC出現(xiàn)了下降趨勢。8個地區(qū)的PC平均值小于1，這些地區(qū)應(yīng)該注重礦業(yè)技術(shù)的引進與創(chuàng)新。除陜西和新疆以外，其余地區(qū)的TP表現(xiàn)出良好的進步趨勢。陜西、新疆地區(qū)應(yīng)在參考和吸收各區(qū)域優(yōu)秀成果的同時，因地制宜制訂出符合當?shù)貐^(qū)域礦業(yè)發(fā)展的方案和發(fā)展計劃，避免不必要的資源的浪費。

3.2.2 東中西三大區(qū)域礦業(yè)TFP動態(tài)變化特征

將全國31個省份劃分為東中西三大區(qū)域，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個地區(qū)；中部包括吉林、黑龍江、河南、湖北、湖南、山西、江西、安徽8個地區(qū)；西部包括內(nèi)蒙古、廣西、陜西、新疆、甘肅、寧夏、青海、四川、重慶、云南、貴州、西藏12個地區(qū)。需要說明的是，在綜合考慮了東北三省地理空間位置和地方經(jīng)濟發(fā)展的相似性以后，將吉林、黑龍江劃歸中部，將遼寧劃歸東部，應(yīng)與傳統(tǒng)意義的東中西區(qū)域劃分相區(qū)別。三大區(qū)域各項效率值如圖4所示。

圖4 三大區(qū)域各項效率值變化趨勢

如4所示，2007—2016年，三大區(qū)域平均TFP分別為0.975、0.954、1.716，西部的TFP明顯高于東部和中部的TFP。三大區(qū)域TFP在2009—2010年均出現(xiàn)上升趨勢，在2014—2015年東西區(qū)域出現(xiàn)小幅上升，在2010年、2011年和2015—2016年出現(xiàn)了下降趨勢。三大區(qū)域TFP呈現(xiàn)較為同步的發(fā)展趨勢。

2007—2016年，三大區(qū)域平均EC分別為1.160、1.119、1.687，區(qū)域間EC變化存在較大差距，尤其在2007—2008年和2009—2010年三大區(qū)域間的差距較大。如圖4所示，2007—2012年三大區(qū)域的EC變化趨勢不同步，西部呈現(xiàn)先下降后上升再下降的趨勢，東部呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢，中部比較穩(wěn)定沒有太大的波動。2012—2016年三大區(qū)域EC呈現(xiàn)出同增長同下降同步發(fā)展趨勢。

2007—2016年，三大區(qū)域平均TP分別為1.109、1.060、1.093，區(qū)域間TP相近。在2012年之前三個區(qū)域的TP基本重合，在2012年之后出現(xiàn)較大差異，但發(fā)展趨勢相同。其中，東部TP最高，說明東部技術(shù)進步較快，這得益于該區(qū)域高水平的經(jīng)濟發(fā)展和優(yōu)越的地理位置。

2007—2016年，三大區(qū)域平均PC分別為1.054、1.143、1.152。2010—2011、2013—2014、2015—2016

年三個時間段中三個區(qū)域PC呈現(xiàn)上升趨勢，其中東部在2015—2016年的PC較高，其他年份的PC發(fā)展水平相對平穩(wěn)。

2007—2016年，三大區(qū)域平均SC分別為1.116、0.986、1.402，區(qū)域間差距較大。尤其在2007—2011年三大區(qū)域間SC差距較大。東部SC在2009—2010年也出現(xiàn)了明顯上升。2012年以后三大區(qū)域SC呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的發(fā)展趨勢。

通過對2007—2016年三大區(qū)域的各項效率值的分析可以看出，西部的各項效率值均表現(xiàn)出較好的發(fā)展態(tài)勢，各項效率值均大于1。但是，不論時間角度還是區(qū)域角度都存在發(fā)展不均衡的問題。鑒于此，西部在保持整體良好發(fā)展態(tài)勢的同時要注重發(fā)展的均衡問題，做好區(qū)域內(nèi)資源、技術(shù)的交流和共享。中部雖然各項效率發(fā)展較為平穩(wěn)，但效率值偏低，TFP和SC均小于1，需要進一步提升。鑒于此，中部應(yīng)抓住中部崛起的政策優(yōu)勢，吸引資金，加大創(chuàng)新、提高管理水平、整合小散礦企，同時也要加強區(qū)域間管理和技術(shù)交流。東部具有天然的地理優(yōu)勢，經(jīng)濟和科技發(fā)展水平較高，應(yīng)繼續(xù)加大產(chǎn)學研的結(jié)合力度科研投入，帶動中西部TP的發(fā)展。

3.3 中國礦業(yè)TFP影響因素分析

3.3.1 變量選取及模型設(shè)定

本文選擇了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、制度因素作為區(qū)域礦業(yè)TFP的影響因素。本文產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用工業(yè)對地區(qū)生產(chǎn)總值增長的貢獻（不變價）表示。能源結(jié)構(gòu)用煤炭消費占總能源消費的比重（換算為標準煤）比重來表示。用國有控股工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值占工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值的比重作為各地區(qū)制度因素的指標。數(shù)據(jù)來源于2007—2016年《國土資源統(tǒng)計年鑒》和各地方統(tǒng)計年鑒。

設(shè)各地區(qū)各因素對TFP影響的Tobit模型為：

設(shè)各地區(qū)各因素對EC影響的Tobit模型為：

設(shè)各地區(qū)各因素對TP影響的Tobit模型為：

式（5）～式（7）中：i表示某個地區(qū)，t代表時間；TFP是全要素生產(chǎn)率，TP是技術(shù)進步增長率，EC是技術(shù)效率增長率。Ind代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，lnind是工業(yè)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重的對數(shù)；ene代表能源結(jié)構(gòu)，用地區(qū)工業(yè)消耗的能源量占地區(qū)能源消耗總量的比重來表示，lnene是工業(yè)消耗的能源量占地區(qū)能源消耗總量的比重的對數(shù)；mar代表制度因素，用國有控股工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值占工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值的比重表示，lnmar是國有控股工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值占工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值的比重對數(shù)。

3.3.2 Tobit結(jié)果與分析

以2007—2016年31個省份的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用Tobit模型測算了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、制度因素對全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進步和技術(shù)效率的影響（表2），結(jié)果表明：

表2 影響因素的Tobit回歸結(jié)果

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對TFP、TP和EC的影響顯著為正，說明工業(yè)對地區(qū)生產(chǎn)總值增長的貢獻增加，有利于TFP、TP和EC的提高。工業(yè)是三次產(chǎn)業(yè)中與礦業(yè)聯(lián)系最緊密的部門，工業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻的增加經(jīng)常伴隨著礦業(yè)管理水平的提升和規(guī)模效益的擴大。中國礦業(yè)呈現(xiàn)出多、小、散的分布特點，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在一定程度的不合理。但隨著礦產(chǎn)資源開發(fā)整合成為了中國礦產(chǎn)資源開發(fā)秩序治理整頓的主要內(nèi)容。工業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻的增加也可以促進礦產(chǎn)開發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。

（2）能源結(jié)構(gòu)的變化顯著影響TFP、TP和EC，且系數(shù)為正，說明煤炭消耗占能源消耗比重的提高，促進了TFP、TP和EC的提高。煤炭是我國能源消費的主要形式，且主要由國內(nèi)礦山提供，煤炭消費比重提升會繁榮地區(qū)的礦業(yè)發(fā)展，在煤炭行業(yè)的帶領(lǐng)下和環(huán)境保護政策的約束下，礦業(yè)企業(yè)會加快完成轉(zhuǎn)型升級，并通過礦業(yè)自身科技創(chuàng)新，不斷開發(fā)引進先進的工藝流程等技術(shù)，推進綠色礦山建設(shè)，實現(xiàn)中國礦業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型升級，進而促進了TFP、TP和EC的提高。能源結(jié)構(gòu)的變化顯著影響TFP、TP和EC。

（3）制度因素對TFP、TP和EC的影響顯著為正，說明了制度因素的完善對礦業(yè)TP的提升具有正向影響。近年來，相關(guān)部門發(fā)布和制定了《關(guān)于全面開展礦山儲量動態(tài)監(jiān)督管理的通知》《關(guān)于逐步建立礦山環(huán)境治理和生態(tài)恢復責任機制的指導意見》《礦山地質(zhì)環(huán)境保護規(guī)定》等礦業(yè)相關(guān)政策，不斷完善了礦業(yè)的相關(guān)制度，為我國的礦業(yè)發(fā)展提供越來越透明公正的政策環(huán)境，國有控股工業(yè)企業(yè)的發(fā)展促進了這些政策的落實，為礦業(yè)的健康、穩(wěn)步發(fā)展提供了保障與支持。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文首先采用基于非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型對中國31個省份的礦業(yè)TFP和投入產(chǎn)出情況進行了測度，然后通過Malmquist指數(shù)模型，對TFP的動態(tài)變化進行分析，最后根據(jù)不同區(qū)域礦業(yè)的資源稟賦和發(fā)展現(xiàn)狀，運用Tobit模型分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、制度因素、環(huán)境因素等對區(qū)域礦業(yè)TFP的影響，主要結(jié)論如下：

（1）除2009年外，我國礦業(yè)TFP均大于1，說明除2009年外，礦業(yè)DEA有效。2009年，受國際金融危機的影響，礦業(yè)出現(xiàn)了嚴重的投入冗余和產(chǎn)出不足，導致DEA無效。但是2010年，TFP迅速恢復，此時點與綠色礦山制度推廣時點高度耦合。非期望產(chǎn)出過多是制約各時期TFP提高的共有原因。在分區(qū)域分析中，TFP波動較大的五個省份效率值波動原因各不相同，但呈現(xiàn)出共同的特征，效率值向下波動總是伴隨著非期望產(chǎn)出增加。

（2）中國礦業(yè)Malmquist生產(chǎn)指數(shù)總體呈增長態(tài)勢，2007—2016年各地區(qū)平均增長25.6%，但區(qū)域間TFP發(fā)展不均衡，僅有9個地區(qū)的Malmquist指數(shù)大于1。從全國礦業(yè)TFP增長來源看，EC起到主要作用，平均增長率為35.3%。各地區(qū)的EC均高于1，整體態(tài)勢發(fā)展良好,各區(qū)域EC的主要驅(qū)動因素是SC，平均增長19.3%。

從大區(qū)域的視角，將31個省份整合為東中西三大區(qū)域。2007—2016年，東中西三大區(qū)域平均Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分別為0.975、0.954、1.716，西部的TFP明顯高于東部和中部的TFP，但是，不論從時間序列角度還是區(qū)域角度看西部都存在發(fā)展不均衡的問題。中部地區(qū)各項效率發(fā)展較為平穩(wěn)，但各項效率需要進一步提升。中部地區(qū)的各項效率值偏低，TFP和SC均小于1。東部地區(qū)TP最高，技術(shù)進步較快，這與該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、地理位置、技術(shù)創(chuàng)新能力較強是密不可分的。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，工業(yè)對地區(qū)生產(chǎn)總值增長的貢獻增加有助于礦業(yè)規(guī)模效應(yīng)的實現(xiàn)，促進TFP、TP和EC提高。制度因素對TFP、TP和EC的影響顯著為正，國有控股企業(yè)效率的提升有助于礦業(yè)TP的提升。能源結(jié)構(gòu)中煤炭消耗比重的提高，有利于TFP、EC和TP的提高，能源結(jié)構(gòu)是三個因素中對礦業(yè)效率提升影響最大的因素，這體現(xiàn)了礦業(yè)“在發(fā)展中改善”的行業(yè)特征。

4.2 討論

礦業(yè)TFP度量礦產(chǎn)資源投入產(chǎn)出效率和由此產(chǎn)生的環(huán)境成本，是考察礦業(yè)經(jīng)濟是否滿足高質(zhì)量發(fā)展的重要指標。礦業(yè)TFP越高則表示礦業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境越協(xié)調(diào)，資源利用水平越高。近年來，中國獲取礦產(chǎn)資源的外部風險和環(huán)境約束不斷增加，要實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，中國必須依靠礦業(yè)效率的提高。通過對中國TFP及其影響因素研究分析，能夠客觀評價31個省份的效率差異，對于促進中國礦業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義?；诒疚姆治?，針對中國礦業(yè)TFP發(fā)展存在的問題提出如下對策建議：

（1）我國礦業(yè)TFP發(fā)展緩慢，阻礙其進一步發(fā)展的關(guān)鍵因素是環(huán)境問題。十九屆五中全會通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》提出，“十四五”時期要“推動綠色發(fā)展，促進人與自然和諧共生”，強調(diào)“全面提高資源利用效率”。這既是破解保護與發(fā)展突出矛盾的迫切需要、促進人與自然和諧共生的必然要求，也是進一步提高礦業(yè)生產(chǎn)效率、促進礦業(yè)高質(zhì)量的發(fā)展必選之策。

（2）中國礦業(yè)TFP在時間序列角度和區(qū)域角度都存在發(fā)展不均衡的問題。因此，要做好區(qū)域內(nèi)部和區(qū)域之間資源、技術(shù)的交流和共享。在各地區(qū)推廣產(chǎn)學研合作，充分利用學校、企業(yè)、科研單位等多種教學環(huán)境和資源以及在人才培養(yǎng)方面的優(yōu)勢，促進面向礦企的科技創(chuàng)新，最終達到礦業(yè)高效率地區(qū)帶動低效率地區(qū)共同發(fā)展的目的。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級有利于礦業(yè)效率水平的提高，關(guān)停并轉(zhuǎn)小而散的礦業(yè)主體，整合礦產(chǎn)資源，提高管理能力，激發(fā)礦業(yè)規(guī)模效益。此外，制度的完善對礦業(yè)效率水平提升具有正向影響。完善我國礦產(chǎn)資源領(lǐng)域制度建設(shè)，為礦業(yè)發(fā)展提供更加透明公正的政策環(huán)境。能源結(jié)構(gòu)中主要能源比重的增加，對整個礦業(yè)的發(fā)展具有帶動作用，礦業(yè)發(fā)展是礦業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。

本文尚存在如下不足：首先，受到數(shù)據(jù)可獲得性的限制，本文只選取31個省份2007—2016年的指標數(shù)據(jù)作為研究對象，研究結(jié)果不能反映2016年以后礦業(yè)效率的發(fā)展變化。其次，本文未對礦業(yè)TFP變化和綠色礦山發(fā)展之間的耦合關(guān)系進行定量分析，有待在未來研究中進一步完善。