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        城市活力視角下全國地級資源型城市轉(zhuǎn)型效率評價(jià)研究

        2022-10-08 01:09:52張偉婕
        資源開發(fā)與市場 2022年9期
        關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)型效率

        馮 超,趙 軍,卿 苗,張偉婕

        (西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

        0 引言

        對資源型城市而言,轉(zhuǎn)型不是目的,而是通過轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展。資源型城市是我國重要的能源資源戰(zhàn)略保障基地,是國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的重要支撐,在工業(yè)化進(jìn)程中做出了巨大的貢獻(xiàn)[1]。但由于嚴(yán)重依賴自然資源,資源型城市往往經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)單一,當(dāng)資源枯竭、經(jīng)營乏力時(shí),就很容易導(dǎo)致城市活力衰退和萎縮。我國資源型城市數(shù)量多、分布廣,現(xiàn)實(shí)問題突出,為避免資源逐步枯竭帶來的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展困局,轉(zhuǎn)型是必由之路。關(guān)于資源型城市轉(zhuǎn)型研究一直是城市地理學(xué)的重要課題,國內(nèi)學(xué)者從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市定位、城市空間等方面展開了深入的研究[2-4]。2013 年12 月,國務(wù)院發(fā)布《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013——2020年)》,這是我國首次出臺關(guān)于資源型城市可持續(xù)發(fā)展的國家級專項(xiàng)規(guī)劃,如何科學(xué)評價(jià)資源型城市的轉(zhuǎn)型成果成為研究熱點(diǎn)[2-4]。

        2012年,商允忠等[5]提出了轉(zhuǎn)型效率的概念,并應(yīng)用DEA方法評價(jià)了山西省11 個(gè)城市的轉(zhuǎn)型效率。此后,有大量研究基于轉(zhuǎn)型效率的概念對資源型城市進(jìn)行了定量評價(jià)。“轉(zhuǎn)型效率”是指城市在轉(zhuǎn)型過程中資源投入與產(chǎn)出的比值,可以直觀反映城市發(fā)展的質(zhì)量。已有研究往往采用DEA 方法構(gòu)建多指標(biāo)的投入產(chǎn)出體系,計(jì)算決策單元(DMU)的相對效率,產(chǎn)出指標(biāo)值更大的同時(shí),投入指標(biāo)值越小,則轉(zhuǎn)型效率越好。通過這樣的方法計(jì)算得出研究城市的相對效率值和排名情況,并進(jìn)一步分析影響其轉(zhuǎn)型效率的因素。城市活力是近年提出的新概念。雅各布斯曾指出,城市規(guī)劃的首要目標(biāo)是城市活力[6]。目前國內(nèi)外學(xué)者對城市活力的定義尚未形成統(tǒng)一的認(rèn)識,但得到廣泛認(rèn)可的是城市活力能反映一個(gè)城市在發(fā)展過程中具有的能力與潛力,是經(jīng)濟(jì)活力、社會(huì)活力和文化活力等多個(gè)方面內(nèi)涵的綜合體現(xiàn)。隨著中國特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代,我國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。新時(shí)代對城市發(fā)展的評價(jià)應(yīng)更加多元化,而城市活力這個(gè)新穎的角度能夠很好地體現(xiàn)城市發(fā)展的質(zhì)量和潛力,應(yīng)受到廣泛重視。

        資源型城市轉(zhuǎn)型是以產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型為主導(dǎo)[7],培養(yǎng)多元化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),減少對資源的依賴性,最終實(shí)現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展,本質(zhì)上也要增強(qiáng)城市活力?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對資源型城市轉(zhuǎn)型的評價(jià)主要聚焦于資源投入的利用效率和城市發(fā)展水平[1-3],而針對城市活力的研究較少。本文嘗試從城市活力的視角出發(fā),構(gòu)建一種能夠反映城市活力的全國地級資源型城市轉(zhuǎn)型效率評價(jià)體系。以《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013——2020 年)》中確定的126 個(gè)地級行政區(qū)為依據(jù),考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,參考譚俊濤等[4]相關(guān)研究的區(qū)域選擇,最終選定其中114 個(gè)地級資源型城市作為本文研究對象。

        1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

        1.1 城市活力時(shí)空分布格局分析方法

        已有大量研究文獻(xiàn)表明[8],夜間燈光能夠反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況,可將其作為城市活躍程度的表征,其像元的DN值可以在一定程度上表示城市活躍程度的強(qiáng)弱。本文將夜間燈光強(qiáng)度作為城市活力的簡單表示,以分析我國資源型城市活力的時(shí)空分布格局。①基于DN值的活力區(qū)劃分。為在全國尺度上更直觀地反映城市活力時(shí)空變化趨勢,首先對夜間燈光影像進(jìn)行重分類。獲取2008——2018 年我國114 個(gè)資源型城市的夜間燈光影像,刪除所有DN 值為0 的數(shù)值后得到4757634 條數(shù)據(jù);通過與自然間斷點(diǎn)法和分位數(shù)法比較,本文選擇能夠在突出顯示中間值變化和極值變化之間達(dá)成一種平衡的幾何間隔分級法,將DN值重分類轉(zhuǎn)換成強(qiáng)弱活力區(qū)(DN = 1)、較弱活力區(qū)(DN=2)、一般活力區(qū)(2 <DN≤6)、較強(qiáng)活力區(qū)(6 <DN≤26)和強(qiáng)活力區(qū)(26 <DN≤255),進(jìn)而分析我國資源型城市的活力增長趨勢。②標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及空間自相關(guān)分析。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可以用來揭示地理對象在整體層面上的空間分布特征,以反映地理對象的趨勢方向[9]。本文利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析2008——2018 年我國資源型城市的城市活力中心,獲得11 年間中心點(diǎn)的移動(dòng)路徑,在一定程度上反映活力擴(kuò)張的方位??臻g自相關(guān)是指地理要素在不同地域空間分布位置的某一屬性值之間存在的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性,距離越近相關(guān)性越大[10]。本文利用空間自相關(guān)分析探尋2009 年、2012 年、2015 年、2018 年城市活力的空間集聚特征。

        1.2 城市轉(zhuǎn)型效率評價(jià)方法

        本文選用DEA 方法評價(jià)我國114 個(gè)資源型城市的轉(zhuǎn)型效率。DEA 模型的評價(jià)指標(biāo)由投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)成,本文選取能夠反映城市活力的綜合指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)參與計(jì)算,最終的結(jié)果可以體現(xiàn)各城市將資源投入的數(shù)量轉(zhuǎn)化為城市活力強(qiáng)度的能力,達(dá)到在城市活力的視角下對轉(zhuǎn)型效率進(jìn)行評價(jià)的目的。假設(shè)DMUi(i= 1,2,…,n)表示參與評價(jià)的n個(gè)資源型城市,每個(gè)資源型城市都有m 種投入指標(biāo)和s種產(chǎn)出指標(biāo)。本文借鑒已有研究成果[3,5],選取的指標(biāo)及其代表的含義如表1 所示。具體為:①選取5 項(xiàng)投入指標(biāo),分別為勞動(dòng)力、資本、技術(shù)、土地和資源投入[3]。采用城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員期末人數(shù)(人)表示勞動(dòng)力投入,采用全市固定資產(chǎn)投資額(不含農(nóng)戶,萬元)表示資本投入,采用教育和科學(xué)技術(shù)支出(萬元)表示技術(shù)投入,采用城市建設(shè)用地面積(km2)表示土地投入,采用全社會(huì)用電量(萬kW·h)表示資源投入。②產(chǎn)出指標(biāo)用來反映城市活力強(qiáng)度[11]。在相關(guān)文獻(xiàn)中,通常認(rèn)為產(chǎn)出指標(biāo)是經(jīng)濟(jì)活力、社會(huì)活力和文化活力多方面內(nèi)涵的綜合體現(xiàn)[12,13]。產(chǎn)出指標(biāo)包括:地區(qū)生產(chǎn)總值(當(dāng)年價(jià)格,萬元),表示城市的經(jīng)濟(jì)活力;夜間燈光綜合活力指數(shù),夜間燈光遙感圖像結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算城市的總亮元值、單位建成區(qū)面積活力值和單位人口活力值,采用熵值法得到,表示城市的社會(huì)活力;創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù),表示城市的文化活力。

        表1 轉(zhuǎn)型效率指標(biāo)體系Table 1 Transformation efficiency index system

        對抗性交叉評價(jià)模型:數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種用來評價(jià)決策單元(DMU)的投入產(chǎn)出效率的數(shù)據(jù)分析方法。但傳統(tǒng)的DEA 方法會(huì)出現(xiàn)多個(gè)效率值為1 的決策單元,難以對各城市的轉(zhuǎn)型效率進(jìn)行排序,且存在對輸入和輸出指標(biāo)采用極端和不合理的權(quán)重分配現(xiàn)象[14]。DEA 交叉評價(jià)模型在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)DEA 方法的缺陷。本文引入對抗性交叉評價(jià)模型,對114 個(gè)資源型城市進(jìn)行轉(zhuǎn)型效率評價(jià)。

        最終資源型城市i 的轉(zhuǎn)型效率由第i 列平均交叉效率值hi來表示。hi越大,說明該城市的轉(zhuǎn)型效率越優(yōu)。

        1.3 Global Malmquist- Luenberger指數(shù)

        DEA模型是在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)構(gòu)造一個(gè)生產(chǎn)前沿,DMU在不同時(shí)間點(diǎn)參考的生產(chǎn)前沿不一樣,即DEA模型得到轉(zhuǎn)型效率值是基于當(dāng)年數(shù)據(jù)計(jì)算的,不同年份之間的效率值不具有可比較性。當(dāng)DMU 為面板數(shù)據(jù)時(shí),可對生產(chǎn)率的變動(dòng)情況、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步對生產(chǎn)率變化起的作用進(jìn)行分析,即Malmquist全要素生產(chǎn)率(TFP)分析[15]。

        全局Malmquist - Luenberger 指數(shù)是以所有各期的總和作為參考集[17],考慮了群組異質(zhì)性的共同前沿面,因此各年份的轉(zhuǎn)型效率值具有可比性,可以直接進(jìn)行對比。求解過程中需要借助線形規(guī)劃計(jì)算,具體公式及說明見相關(guān)文獻(xiàn)[16,18]。本文在表1 轉(zhuǎn)型效率評價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上增加環(huán)境污染綜合指數(shù)作為非期望產(chǎn)出參與Global Malmquist - Luenberger 指數(shù)的計(jì)算,環(huán)境污染綜合指數(shù)借鑒已有研究成果[3],選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量、工業(yè)煙(粉)塵排放量3 項(xiàng)類指標(biāo),采用熵值法計(jì)算得到[3]。

        1.4 數(shù)據(jù)來源與處理

        夜間燈光遙感影像數(shù)據(jù)來自華東師范大學(xué)陳佐旗等生產(chǎn)的2000——2018 全球“類NPP- VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集,空間分辨率500m,通過Harvard Dataverse 平臺(https://doi.org/10.7910/DVN/YGIVCD)獲?。?9],經(jīng)裁剪得到中國范圍2008——2018 年夜間燈光影響數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于2009——2019 年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》;部分缺失數(shù)據(jù)由相鄰年份進(jìn)行補(bǔ)充,并根據(jù)已有年份數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理;中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心網(wǎng)站。

        2 城市活力時(shí)空分布格局

        2.1 總體分布格局

        根據(jù)夜間燈光影像數(shù)據(jù)的城市活力分區(qū)結(jié)果,將較強(qiáng)活力區(qū)和強(qiáng)活力區(qū)統(tǒng)稱為高活力區(qū),依次計(jì)算2008——2018 年我國114 個(gè)資源型城市的活力區(qū)和高活力區(qū)在其全部行政區(qū)面積中的占比,如圖1 所示。結(jié)果表明,隨著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高速發(fā)展和城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn),資源型城市的活力區(qū)面積總體上保持了快速增長的趨勢。對2009——2018 年全國城市DN值和資源型城市DN 值增長速度進(jìn)行對比統(tǒng)計(jì)(圖2),結(jié)果顯示資源型城市的城市活力增長速度基本與全國平均水平相同,并沒有落后于全國的發(fā)展。

        圖1 城市活力區(qū)占比逐年增長趨勢Figure 1 The trend of growth in the percentage of active areas

        圖2 城市活力增長速度逐年變化Figure 2 Year- to- year change in the growth rate of city dynamics

        將2018 年資源型城市總DN值和高活力區(qū)面積排序,前10 名城市見圖3a 和圖3b。排名靠前的以北方重工業(yè)資源型城市為主,規(guī)模大、開發(fā)歷史悠久,相對于小體量城市“船小好掉頭”的優(yōu)勢,這些城市面臨著更大的轉(zhuǎn)型壓力和難度。但較大的城市規(guī)模和相對雄厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),意味著較強(qiáng)大的城市活力和持續(xù)發(fā)展的潛力。因此,在評價(jià)資源型城市轉(zhuǎn)型效果時(shí)不考慮城市活力是片面的。將2009——2018年資源型城市總DN 值和高活力區(qū)面積增長率排序,前10 名城市見圖3c和圖3d。結(jié)果發(fā)現(xiàn),排名靠前多為南方資源型城市,其燈光活力增長速度明顯快于北方。這在一定程度上反映出南北資源型城市發(fā)展的差距在逐步拉大。為討論這一現(xiàn)象,本文將采用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法做進(jìn)一步分析。

        圖3 基于夜間燈光的城市活力排名Figure 3 City vitality ranking based on nighttime light images

        2.2 空間集聚特征

        以2008 年、2010 年、2012 年、2014 年、2016 年和2018年114 個(gè)資源型城市夜間燈光DN 值為權(quán)重,獲得燈光活力的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及其中心,并生成全國資源型城市燈光活力中心點(diǎn)位圖(圖4)。

        圖4 我國資源型城市活力中心點(diǎn)位移Figure 4 Displacement of the center point of vitality of resource- based cities in China

        2008——2010 年間,活力中心點(diǎn)位置從河北省衡水市境內(nèi)先向西移至石家莊市后從2012 年始持續(xù)南移,到2018 年移至河南省鶴壁市境內(nèi)。結(jié)合時(shí)間序列可以發(fā)現(xiàn),活力點(diǎn)總體上向南移動(dòng),移動(dòng)距離約306km,且表現(xiàn)出繼續(xù)南移的趨勢,進(jìn)一步印證了南北方資源型城市發(fā)展差距拉大的現(xiàn)象。

        標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可以在一定層面上揭示城市活力的時(shí)空分布特征,但是不能充分表現(xiàn)出各單元之間的集聚規(guī)律[10]。由于自然資源本身的分布特征,資源型城市也多為連片集聚分布。為揭示資源型城市活力的空間關(guān)聯(lián)性,本文通過空間自相關(guān)方法分析顯示,2009 年、2012 年、2015 年、2018 年Moran′s I 分別為0.298、0.362、0.269、0.323,且都通過了0.1 水平上的顯著性檢驗(yàn),表明城市活力呈現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)性。進(jìn)一步進(jìn)行局部自相關(guān)分析,得到資源型城市活力LISA圖(圖5)。

        圖5 2009——2018 年我國資源型城市活力LISAFigure 5 LISA of resource- based cities vitality from 2009-2018

        圖5 顯示,2009 年,“低——低”集聚區(qū)主要集中在江西、湖南、貴州等南方省份,“高——高”集聚區(qū)只有內(nèi)蒙古鄂爾多斯市和吉林松原市;2012 年,南方“低——低”集聚區(qū)明顯減少,“高——高”集聚區(qū)集中分布在“烏金三角”地區(qū)的煤炭類資源型城市;2015年,東北和西北地區(qū)開始形成“低——低”集聚區(qū),之前在南方形成的“低——低”集聚區(qū)除江西宜春市外已全部消失,陜晉蒙3 省區(qū)交界處的“高——高”集聚區(qū)也開始萎縮,轉(zhuǎn)而在以江蘇徐州市為中心的蘇魯皖3省交界區(qū)開始形成新的“高——高”集聚區(qū);2018 年,在包括蘇北地區(qū)、山東、安徽部分地區(qū)在內(nèi)的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)形成了高活力城市群,東北、西北兩個(gè)“低——低”集聚區(qū)繼續(xù)擴(kuò)展,黃河流域陜晉蒙3 省區(qū)交界處的“高——高”集聚區(qū)進(jìn)一步萎縮,有逐漸消失的趨勢,黃河流域的煤炭類資源城市活力持續(xù)衰退,經(jīng)濟(jì)低迷,轉(zhuǎn)型發(fā)展遇到困難,南北方差距繼續(xù)擴(kuò)大。

        3 轉(zhuǎn)型效率及差異性評價(jià)

        3.1 資源型城市轉(zhuǎn)型效率整體特征

        本文采用對抗性DEA 交叉評價(jià)模型對114 個(gè)資源型城市的轉(zhuǎn)型效率進(jìn)行評價(jià),因篇幅所限,表2僅列出了2008 年、2010 年、2012 年、2014 年、2016年、2018 年和近5 年平均(2014——2018 年)轉(zhuǎn)型效率排名最高、最低和居中的9 個(gè)城市的評價(jià)結(jié)果及當(dāng)年全部資源型城市轉(zhuǎn)型效率的平均值。由表2 可見,中國資源型城市的平均轉(zhuǎn)型效率維持在0.5 左右,整體上處于一般水平。但11 年間各城市的轉(zhuǎn)型效率排名的變動(dòng)是明顯,如近5 年轉(zhuǎn)型效率排名第一的陜西榆林市在2018 年轉(zhuǎn)型效率僅0.2347,位列第113 名。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),榆林市2020 年GDP總量已達(dá)到4089.66 億元,與山西太原市的4153.25 億元持平,依賴石油開采獲取的雄厚資金為城市轉(zhuǎn)型提供了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。

        表2 資源型城市轉(zhuǎn)型效率評價(jià)結(jié)果Table 2 Evaluation results of transformation efficiency of resource- based cities

        (續(xù)表2)

        利用自然間斷點(diǎn)分級法,將資源型城市劃分為:轉(zhuǎn)型效率差、較差、一般、較好和好5 類區(qū)域,選擇2008年和2018 年的結(jié)果對比,結(jié)果如圖6 所示。從轉(zhuǎn)型效率的空間分布特征來看,2008 年時(shí)高值區(qū)域和低值區(qū)域集聚特征不顯著,整體呈現(xiàn)隨機(jī)分布狀態(tài),高值區(qū)集中分布于山西省煤炭類資源型城市。2008 年我國正處于煤炭行業(yè)“黃金十年”時(shí)期,伴隨經(jīng)濟(jì)的高速增長,對煤炭資源不斷增加的需求拉動(dòng)煤價(jià)快速上漲,黃河流域特別是晉、陜、蒙煤炭資源型城市迎來高速發(fā)展,城市活力較高。但此時(shí)城市對資源的依賴很強(qiáng),隨著“黃金十年”的結(jié)束,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展失衡民生問題凸現(xiàn),城市轉(zhuǎn)型困難,反映在2018 年山西省各地級市的轉(zhuǎn)型效率均為較差和一般。對比2008 年我國資源型城市轉(zhuǎn)型效率值分級圖,到2018 年時(shí)已經(jīng)存在明顯的空間分異特征,高值區(qū)域集中分布在東部沿海省份和陜西省,而東北、華北及西北、西南偏遠(yuǎn)地區(qū)的低值區(qū)域連片分布。

        圖6 中國資源型城市轉(zhuǎn)型效率分級Figure 6 Transformation efficiency grading chart for resource- based cities in China

        2008年,呂梁、鄂爾多斯、銅川、晉中和長治等20個(gè)城市屬于轉(zhuǎn)型效率好的城市,歷經(jīng)11 年變遷后,到2018 年依然保持轉(zhuǎn)型效率好的城市僅剩東營、大慶、延安和宣城4 個(gè)城市。2008 年轉(zhuǎn)型效率差的城市有慶陽、武威、賀州等11 個(gè)城市,到2018年僅有七臺河、平?jīng)?、賀州3 個(gè)城市仍屬轉(zhuǎn)型效率差的類型。由于DEA 模型的計(jì)算結(jié)果在不同年份之間不具備可比性,本文僅計(jì)算各城市2018 年轉(zhuǎn)型效率相對2008 年的排名變動(dòng)情況,取前10 和后10 名展示如表3。可以看到10 年間名次提升和下降最大的10 個(gè)城市,變動(dòng)幅度都達(dá)到了50 名以上,且名次提升較大的城市多為成長型和成熟型城市,資源類型為油氣類的城市普遍提升明顯。而名次下降較大的城市以衰退型和成熟型為主,其中資源類型為煤炭類的城市占比很大。由此可見,不同類型的資源型城市之間轉(zhuǎn)型效率具有明顯的差異性,值得深入分析研究。

        表3 2008——2018 年資源型城市轉(zhuǎn)型效率名次變動(dòng)表Table 3 Transformation efficiency ranking change of resource- based cities from 2008 to 2018

        (續(xù)表3)

        3.2 不同類型城市轉(zhuǎn)型效率差異性

        根據(jù)《全國資源城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013——2020年)》,對全國資源型城市的數(shù)量、范圍和類別進(jìn)行識別與劃分。按照資源型城市的發(fā)育階段,通常分為成長型、成熟型、衰退型和再生型4 類。參考譚俊濤等[4]、劉云剛[20]、余建輝等[21]的研究成果,根據(jù)城市的主要資源類型,將資源型城市劃分為黑色金屬類、有色金屬類、非金屬類、油氣類、森工類和煤炭類6 類。對不同發(fā)育階段的資源型城市轉(zhuǎn)型效率進(jìn)行比較(圖7a),從多年均值來看,轉(zhuǎn)型效率由高到低依次為成熟型、再生型、成長型、衰退型。由于本文的轉(zhuǎn)型效率是基于城市活力視角的,因此轉(zhuǎn)型效率值體現(xiàn)的是城市將有限的資源投入轉(zhuǎn)化為城市活力的能力。成熟型城市資源開發(fā)處于穩(wěn)定階段,在114 個(gè)資源型城市中占比最大,共63 個(gè),占50%以上。雖然轉(zhuǎn)型效率多年均值較高,但是組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差較大,發(fā)展極不平衡,且成熟型轉(zhuǎn)型效率總體呈現(xiàn)下降的趨勢,需要引起高度重視,在保障能源供應(yīng)的基礎(chǔ)上加快培養(yǎng)接續(xù)產(chǎn)業(yè)。再生型和成長型的轉(zhuǎn)型效率呈上升趨勢,特別是成長型城市的增長勢頭非常明顯。衰退型城市的轉(zhuǎn)型效率最差,這類城市資源已經(jīng)趨于枯竭,是資源型城市轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)和難點(diǎn)地區(qū)。從城市活力角度出發(fā),最緊迫的是優(yōu)先解決民生問題,幫助失業(yè)礦工實(shí)現(xiàn)再就業(yè)和青年學(xué)子回鄉(xiāng)就業(yè),留住人力資源是增強(qiáng)城市活力進(jìn)而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展的基礎(chǔ)。

        圖7 2008——2018 年不同類型資源型城市轉(zhuǎn)型效率對比Figure 7 Comparison of transformation efficiency of different types of resource- based cities from 2008 to 2018

        對不同資源類型城市轉(zhuǎn)型效率進(jìn)行比較(圖7b),從多年均值來看,轉(zhuǎn)型效率由高到低依次是非金屬類、油氣類、黑色金屬類、有色金屬類、煤炭類、森工類。其中,油氣類城市轉(zhuǎn)型效率的增長速度遠(yuǎn)高于其他類型城市,煤炭類城市轉(zhuǎn)型效率較低且呈現(xiàn)下降趨勢。這種情況的出現(xiàn)在很大程度上是受到能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響。長期以來,我國基礎(chǔ)能源供給以煤為主,作為高污染高碳的能源品種,煤炭在支撐經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)也帶來了日益嚴(yán)重的環(huán)境污染,因此能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的方向正是減少煤炭消費(fèi),增加清潔能源使用。煤炭消費(fèi)需求持續(xù)下滑,導(dǎo)致煤炭價(jià)格不斷下降[22],煤炭行業(yè)深陷高成本、低價(jià)格、低利潤的困境。而煤炭類城市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)往往圍繞煤炭行業(yè)布局,隨著發(fā)展放緩、資源枯竭和生態(tài)退化,這類城市面臨很大的轉(zhuǎn)型壓力。反觀油氣類城市資金相對充裕,且資源開采對環(huán)境污染相對較小,環(huán)境治理成本相對較低,如克拉瑪依人均GDP常年排名全國第一,為轉(zhuǎn)型提供了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。森工類資源型城市的主要問題是城市活力不足,如黑河、呼倫貝爾等城市多位于偏遠(yuǎn)地區(qū),遠(yuǎn)離區(qū)域中心城市,發(fā)展困難較多,特別是天然林保護(hù)工程實(shí)施后,森林資源開采受到嚴(yán)格限制,在此情況下若沒有相應(yīng)政策的有力支持,該類型城市將難以培養(yǎng)出新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn),城市活力必然出現(xiàn)衰退。

        4 轉(zhuǎn)型效率動(dòng)態(tài)變化及因素分解

        GML指數(shù)可以反映轉(zhuǎn)型效率隨時(shí)間的變化情況,因此每兩年會(huì)有一個(gè)值,代表本年度相對于上一年轉(zhuǎn)型效率的變化。全國地級資源型城市平均轉(zhuǎn)型效率GML指數(shù)變化趨勢圖如圖8a 所示;GML 指數(shù)分解為技術(shù)效率變化(EC)和技術(shù)進(jìn)步變化(BPC),結(jié)果如圖8b所示。2009——2018 年,GML指數(shù)的平均值為1.012,表明我國資源型城市的轉(zhuǎn)型效率整體上平均每年大約提升1%,但2013 年《規(guī)定》發(fā)布后,2014——2018 年轉(zhuǎn)型效率比之前有了明顯提高,年平均增長率達(dá)到3.5%,政策作用明顯。其中,2016 年轉(zhuǎn)型效率GML指數(shù)最大,為1.098,2016 年的轉(zhuǎn)型效率相比2015 年增長幅度為9.8%??紤]到本文的GML指數(shù)包含了環(huán)境污染作為非期望產(chǎn)出,而2015年我國正式施行《環(huán)境保護(hù)法》,以及隨后大量環(huán)保政策的發(fā)布實(shí)施,可能是影響轉(zhuǎn)型效率大幅提高的重要原因。

        將GML 指數(shù)分解后(圖8b)可見,當(dāng)BPC 增大時(shí),EC會(huì)相應(yīng)減?。?6],兩個(gè)指數(shù)表現(xiàn)相反的變化規(guī)律,這是由于在Malmquist 指數(shù)分析中,BPC 指的是生產(chǎn)前沿的變化,EC反映的是向生產(chǎn)前沿的追趕效應(yīng),因此當(dāng)生產(chǎn)前沿前移時(shí),DMU 向生產(chǎn)前沿的追趕效應(yīng)則相對變小。可以看到,在大多數(shù)年份BPC值都大于EC 值,且BPC 值與GML 值更加接近,相關(guān)性更強(qiáng)。而生產(chǎn)前沿的進(jìn)步能夠反映創(chuàng)新效應(yīng)或者技術(shù)進(jìn)步的效應(yīng),BPC 值更大說明我國資源型城市轉(zhuǎn)型效率增長的主要驅(qū)動(dòng)因素為技術(shù)進(jìn)步而不是技術(shù)效率的變化,因此體現(xiàn)的是用更少的資源投入創(chuàng)造更多的城市活力和更少的環(huán)境污染,這背后是資源型城市10 年間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和各行業(yè)的科技創(chuàng)新,充分展現(xiàn)了我國經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代背景。

        圖8 2009——2018 年資源型城市轉(zhuǎn)型效率GML指數(shù)Figure 8 GML index of resource- based city transformation efficiency from 2009 to 2018

        114個(gè)資源型城市2014——2018 年GML 指數(shù)的平均值結(jié)果如表4 所示。從表4 可見,除19 個(gè)轉(zhuǎn)型效率下降的城市外,其他城市GML 指數(shù)的5 年均值都大于1,表明我國大部分資源型城市的轉(zhuǎn)型效率都在逐步提高。從19 個(gè)轉(zhuǎn)型效率下降城市的GML指數(shù)分解的EC 和BPC 結(jié)果來看,只有臨汾市的BPC和EC小于1,銅陵、宣城、普洱等7 個(gè)城市的技術(shù)進(jìn)步小于1 而技術(shù)效率大于1,表明這些城市出現(xiàn)轉(zhuǎn)型效率下降的主要因素是技術(shù)進(jìn)步不足,因此在這些城市的轉(zhuǎn)型過程中更應(yīng)重視科技創(chuàng)新,加快產(chǎn)業(yè)升級。而宜春、達(dá)州、呼倫貝爾等11 個(gè)城市技術(shù)效率小于1,且個(gè)別城市的EC 和BPC 的差距很大,也就是這些城市向生產(chǎn)前沿的追趕效應(yīng)嚴(yán)重不足,與生產(chǎn)前沿面之間的距離在不斷擴(kuò)大,反映出這些城市在技術(shù)效率方面還有很大的提升空間,這些城市轉(zhuǎn)型的主要任務(wù)是優(yōu)化資源配置效率和提高統(tǒng)籌管理水平,才能更加充分發(fā)揮出技術(shù)進(jìn)步的作用。

        表4 轉(zhuǎn)型效率下降的資源型城市的GML指數(shù)及其分解結(jié)果Table 4 GML index and decomposition results for cities with declining transition efficiency

        5 結(jié)論

        主要結(jié)論如下:①研究期間,伴隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,資源型城市的城市活力整體上得到了迅速增長,但也表現(xiàn)出明顯的地區(qū)分異。首先是南北方差距在進(jìn)一步拉大,全國資源型城市的活力中心點(diǎn)持續(xù)向南移動(dòng),東北、西北地區(qū)城市活力不足且增長緩慢;全國資源型城市基本形成了以徐州為中心的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)和以鄂爾多斯為中心的“烏金三角”地區(qū)兩大高活力資源型城市群。②我國資源型城市的轉(zhuǎn)型效率整體上處于一般水平,但研究期間各城市的轉(zhuǎn)型效率排名發(fā)生了巨大變動(dòng),轉(zhuǎn)型效果差距明顯。一方面,山西、東北等老牌能源基地的資源型城市轉(zhuǎn)型效率大幅下滑,轉(zhuǎn)型面臨很大的困難和挑戰(zhàn);另一方面,東部沿海省份和陜西省資源型城市的轉(zhuǎn)型效率逐年穩(wěn)步提高,區(qū)域分異愈發(fā)顯著。③不同類型資源型城市之間的轉(zhuǎn)型效率體現(xiàn)出很大的差異性。不同發(fā)育階段的資源型城市,轉(zhuǎn)型的重難點(diǎn)是衰退型城市,資源枯竭又缺乏接續(xù)產(chǎn)業(yè),需要更多的政策支持,同時(shí)部分成熟型城市的轉(zhuǎn)型出現(xiàn)了掉隊(duì)趨勢,需要引起重視;不同資源類型城市中,森工類和煤炭類資源型城市的轉(zhuǎn)型效率偏低,面臨更大的轉(zhuǎn)型困難。④自2013 年《規(guī)定》發(fā)布后,中國資源型城市的轉(zhuǎn)型效率對比之前有了明顯提高,政策效果顯而易見。技術(shù)進(jìn)步是大部分資源型城市轉(zhuǎn)型效率提高的主要驅(qū)動(dòng)力,技術(shù)效率變化所起的作用較小,資源型城市在轉(zhuǎn)型過程中應(yīng)重視管理水平的提高,加強(qiáng)對資源投入的優(yōu)化配置。

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