第2章　相關理論基礎和研究評述

2.1　相關理論與研究方法概述

2.1.1　資源稀缺論

資源是具有稀缺性的。資源的稀缺性是由人類本身“制造”出來的。由于人類對更高生活品質的追求，會受到時間、空間以及各種資源的限制，這些將會帶來更多的問題與麻煩。因此，人們需要付出更多的努力去克服并解決這些問題。從這個層面來說，稀缺性不一定會成為人類生存上的問題，但相對于人們的“過度需求”，稀缺性的假定無疑是成立的。

1789年，馬爾薩斯在《人口原理》中提出了“自然資源極限”思想以及著名的人口論。他認為，資源在物理數量上具有有限性以及在經濟上具有稀缺性，這兩個性質不會因技術的進步和社會的發展而改變。人類如果不能意識到自然資源的有限性而選擇繼續大量消耗自然資源，自然資源和環境就會遭到嚴重破壞，導致人口數量的災難性減少。里昂·瓦爾拉斯（Léon Walras）在分析價值問題時，使用了他父親在《財富本質和價值起源》一書中提出的“稀少性”一詞，他認為價值取決于物品的“稀少性”，即取決于“一個單位商品的消費所滿足的最后欲望的強度”。

2.1.2　資源價值論

資源價值論是指不僅要識別各種資源存在的價值，而且要充分利用這些價值，通過開發利用和提升企業資本的價值來推動企業資本的升值。這些資源持續增加價值，推動經濟增長和可持續增長，以新的經濟意識推動經濟發展和可持續發展。

能源礦產因其稀缺性、耗竭性和不可再生性而顯得更有價值。礦產資源是人類社會生存的重要物質基礎，是國家安全和經濟發展的重要保障。能源礦產對于中國經濟發展和人民物質生活的價值是無法估量的。

2.1.3　資源耗竭論

地球上的能源和礦產資源終將耗盡，并不是取之不盡、用之不竭的。一經開采，它們的總量就會減少，直到完全耗盡為止。礦產資源耗竭補償是以經濟形式對礦產資源日益稀缺而導致的勘查、開發費用上漲所進行的部分支付。在發現和尋找替代資源的速度慢于開發和消耗大量資源的背景下，礦產資源枯竭的趨勢日益明顯。

2.1.4　資源可持續發展論

可持續發展理論指的是在滿足當前需求的同時，不會對后代滿足其需求的能力構成危害，以公平性、連續性和共同性為三大基本原則。可持續發展理論的最終目標是實現共同、協調、公平、有效和多方面的發展。能源礦產資源的開發利用必須走可持續發展的道路，正確選擇能源和原材料的使用方式，努力減少損失，消除浪費，減少經濟活動帶來的環境壓力，從而實現有意義的經濟增長。

早在18世紀，可持續發展理論就已經在經濟學研究領域成為熱點，出現了許多重要的研究理論和成果，為經濟學領域的可持續發展理論奠定了堅實的基礎。美國人喬治·馬什早在18世紀就提出了自然保護理論，并大力倡導創建人與自然的和諧關系。之后，經濟學家們探究了土地等自然資源與經濟發展之間的關系，并就可持續發展做了大量研究工作。西方國家在工業化進程中所形成的工業增長指標作為社會發展的唯一衡量標準，體現在對GDP（國民生產總值）和高速增長的追求上。單方面追求GDP增長的社會發展模式給人類社會帶來了生態環境的破壞和嚴重惡化。當排出的廢棄物超過環境本身的凈化和容納能力時，將導致生態環境的惡化。生態環境的破壞將不可避免地阻礙經濟的發展。可持續發展理論作為研究能源礦產資源開發的基礎，用來指導具體原則的解釋和應用，制定和調整法律政策，建立和完善相應的規章制度。

2.1.5　資源產權論

資源產權是指擁有資源和使用資源的權利。從歷史上來看，人類社會和經濟的發展一直是通過消耗地球上的資源和能源來維持的。在人口稀少、生活水平低下的時期，人們消耗的資源較少，人口、資源和環境之間的矛盾并不突出。現階段社會和自然的相互關系表現為發展生產力與它們對環境狀況的影響和自然抵御生產負作用的能力之間的矛盾日益尖銳化。

在經濟學中，產權的基本內容包括行動團體使用和轉移資源的權利以及享受收入的權利。資源產權按結構劃分一般會有三種形式：公有產權、私有產權以及混合產權。對于絕大多數的自然資源來說，如果在不考慮政治因素的情況下，私有產權制度對于提高效率和環境保護更加有利。產權的效率主要取決于產權的完整性，私有產權具有產權的全面性、排他性和可轉讓性，權力完備；公共產權是沒有明確界定的產權，會產生諸如“市場失靈”等不利的經濟現象。

2.1.6　生態資本理論

1995年，世界銀行將資本分為四部分：人力資本、人造資本、生態資本和社會資本。生態資本是在傳統資本概念的基礎上發展起來的。資本是可以帶來剩余價值的價值，是稀缺的生產要素。通過這個概念，我們認為生態環境也是一種生態資本。

生態資本主要包括四個方面：自然資源總量、生態環境質量、生態潛力和環境自凈能力。在一定條件下，可以通過對讓渡生態成果的群體收取相應費用等途徑內部化其收益，激勵人們從事生態保護。生態資本理論關注市場和政府的作用，認為在邊際私人成本、收益與邊際社會成本、收益相背離的時候，僅依靠市場作用實現不了社會福利最大化和資源最優配置，政府還需要采取某些經濟政策來消除這種背離。

2.1.7　模糊綜合評價法

模糊綜合評價方法是一種基于模糊數學的綜合評價法。根據模糊數學的隸屬度理論，綜合評價方法將定性評價轉變成定量評價，即通過模糊數學綜合評價受到各種因素影響的事物或對象。它具有結果清晰、效果性強的優點，可以有效地解決模糊以及難以量化的問題，適用于解決各種不確定性的問題。

在討論模糊集對分析理論之前，不得不介紹集對分析理論。集對分析理論（SPA）是由我國著名學者趙克勤先生在1989年創立的一門新興學科，它是一種通過聯系數“a+bi+cj”對模糊、隨機、中間與其他不確定系統進行統一處理的理論與方法。當前，集對分析理論已廣泛應用于自然科學、社會經濟等領域。我們在對不確定性系統進行描述時所用到的理論有兩個：一個是描述隨機不確定性的概率和統計理論，另一個則是模糊不確定性的模糊理論。概率統計理論對于系統的獨立性要求很高，而模糊邏輯理論對主觀經驗過分依賴，因此，這兩種理論有各自的缺點。1989年，趙克勤提出了集對分析理論，又被稱為“接觸數學”。

模糊集對理論是將模糊邏輯理論應用到集對分析中，并通過兩種集合的同一性、差異性和對立性三個方面系統的不確定性進行研究。模糊集對分析理論在處理不確定性問題時更加客觀，操作也更加簡便，已經被成功應用于人工智能、系統控制以及管理決策等領域。1956年，美國自動控制專家L. A. Zadeh教授首次提出了模糊集合理論的概念，用來表達事物的不確定性的特點。

模糊綜合評價方法的應用步驟如下：首先，對各級進行評價因素設定（F），可以將第一級評價因素設定為價格、商務、技術、配套服務等（主要針對機電產品）；必要時，可以對下屬的第二級評價因素進行設置。①第一級評估因子“價格”不一定需要設置下屬的第二級評價因素（當然，也可以設置，例如，總價格、價格構成的合理性、投標報價表的完整性以及各種價格內容的清晰度等）。②可以將交貨期、付款條件和付款方式、質保期、業績、信譽等第二級評價因素設置為第一級評價因素“商務”的下屬。③一般情況下，一級評估因素“技術”也需要設置第二級評價因素，它的內容主要基于項目的具體情況確定并設置。④可以將售后服務的響應時間、質保期后的售后服務收費標準、售后服務機構和人員、培訓等第二級評價因素設置為第一級評價因素“伴隨服務”的下屬：如果有必要，還可以進行下屬的第三極評價因素的設定。通常情況下，在第一級評價因素為價格、商務、伴隨服務時，其下屬的第二級評價因素就沒有必要再設置下屬的第三級評價因素。在有可能需要的情況下，第一級評價因素“技術”下屬的第二級評價因素可以設置第三級評價因素。其次，還需要對評估規則進行規定細化，并且對評價值和評價因素值之間的對應關系（函數關系）進一步進行確定。

2.1.8　主成分分析法

主成分分析也稱為主分量分析，主要是通過主成分分析來降低維度，并將多個指標合成一些獨立的指標（主成分），每個指標都可以反映原始變量中的大部分信息，且其中包含的信息不重疊。該方法將復雜因素集合到幾個主要組成部分中，同時引入了多方面變量，從而簡化了問題并獲得了更加科學有效的數據信息。在對實際問題的研究過程中，為了能夠對問題進行系統而又全面的分析，就要求我們必須對多重影響因素進行分析。這些涉及的因素一般稱作指標，在多元統計分析中也稱為變量。由于每個變量都在不同程度上反映了所研究的問題的某些信息，并且不同的指標之間存在一定的相關性，因此，所獲得的統計數據所反映的信息都會存在一定程度上的重疊，主要方法是特征值分解、SVD、NMF等。

主成分分析是一種數學變換方法，主要通過線性變換將給定的一組相關變量轉換為另一組不相關的變量，并將轉換出來的數據按照方差遞減的順序進行依次排列。在數學變換中能夠保持變量的總方差不變，具有最大方差的第一變量一般被稱為第一主成分，第二變量的方差次大，并且與第一變量沒有相關性，稱為第二主組件。通過類比，即使是一個變量，也會有主成分。其中，L_i是p維正交化矢量（L_i×L_i=1），并且Z_i彼此都不存在相關性，一般是根據方差由大到小順序排列，將Z_i稱為X的第一主成分。將X的協方差矩陣設為∑，則∑必須是半正對稱矩陣，計算出特征值λ_i（從大到小進行排序）及其特征向量，結果可以證明λ_i所對應的正交化特征向量就是第I個主成分Z_i所對應的系數向量L_i。Z_i的方差貢獻率被定義為λ_i/∑λ_j，大部分情況下，所取的主成分的數量k需要滿足∑λ_k/∑λ_j>0.85的條件。在主成分分析之后，可以進一步使用K-L變換（霍特林變換）對原始數據進行投影變換，以達到降維的目的。主成分分析的基本思想是將矩陣中的樣本數據投影到新空間中。對于矩陣，對角化特征根和特征向量的過程也是在標準正交基礎上投影它的過程，并且特征值對應于特征向量方向上的投影長度，因此，在這個方向上所攜帶的原始數據的信息就多。

主成分分析的主要目的是使用較少的變量來解釋原始數據中的大多數變量，并將許多高度相關的變量轉換為彼此獨立或不相關的變量。它通常從一些小于原始變量的新變量中選擇，并且可以解釋大多數數據中的變量，即所謂的主成分，以及用于解釋數據的綜合指標。因此，主成分分析實際上是一種降維方法。

2.1.9　面板數據分析

面板數據，即Panel Data，也稱為“平行數據”，是指在時間序列上選取多個截面，并同時在截面上選取樣本觀測值所構成的樣本數據。或者說它是一個m×n的數據矩陣，它在n個時間節點上記錄m個對象的某個數據索引。它有時間序列和序列兩個維度，當數據按這兩個維度進行排列的時候，它被安排在一個平面上，與僅有一個維度的數據排在一條線上存在明顯差異，整個表格呈現出來之后像一個面板，因此，Panel Data被翻譯為“面板數據”。但是，如果就其內在含義進行分析，將Panel Data翻譯成“時間序列—橫截面數據”更有利于顯露出這類數據的本質特點。此外，也有學者將其譯成“平行數據”或“TS-CS數據”（Time Series-Cross Section）。

面板數據分析方法是近幾十年才發展起來的新統計方法。面板數據可以克服時間序列分析中的多重共線性問題，從而提供更多的信息、更多的變化、更少的共線性、更多的自由度和更高的估計效率，面板數據的單位根檢驗和協整分析也是前沿領域之一。面板數據的單位根檢驗方法主要有：Levin，Lin和Chu（2002）提出的LLC檢驗方法；Im，Pesearn和Shin（2003）提出的IPS檢驗；Maddala和Wu（1999），Choi（2001）提出的ADF和PP檢驗等。面板數據的協整檢驗方法主要有Pedroni（1999，2004）和Kao（1999）提出的檢驗方法，這兩種測試方法的最初假設全部認為不存在協整關系，而是直接從用于測試的面板數據獲得殘差統計量。Luciano（2003）通過運用Monte Carlo模擬來比較協整檢驗的幾種方法，結果表明，在T較小（大）時，Kao檢驗比Pedroni檢驗具有更高（低）的功效。

2.1.10　DEA數據包絡分析

運籌學家A. Charnes，W. W. Cooper和E. Rhodes在1978年首次提出了一種被稱為數據包絡分析（DEA）的方法，主要用來評價部門間的相對有效性。他們的第一個模型被命名為CCR模型。從生產函數的角度來看，該模型是一種同時具有“有效規模”和“技術有效”的理想而又有效的方法，主要適用于具有多個輸入的，特別是具有多個輸出的“生產部門”的研究。1984年，R. D. Banker，A. Charnes和W. W. Cooper提出了一種BCC模型。1985年，Charnes，Cooper和B. Golany，L. Seiford，J. Stutz提出了另外一種被稱為CCGSS的模型，這兩種模型主要用于研究生產部門之間的“技術有效性”。為了進一步估計“有效生產前沿面”，Charnes，Cooper和魏權齡在1986年利用Charnes，Cooper和K. Kortanek在1962年最先提出的半無限規劃理論，對具有無窮多個決策單元的情況進行研究，并提出了一個全新的數據包絡模型——CCW模型。1987年，Charnes，Cooper，魏權齡和黃志民通過研究又得到了一種被稱為錐比率的數據包絡模型——CCWH模型。該模型主要被廣泛用于處理輸入和輸出過多的情況。此外，錐體的選擇可以較準確地反映出決策者的“偏好”。通過對這一模型進行靈活的應用，可以對CCR模型中所確定的DEA有效決策單元進行分類或排隊等。這些現有模型以及即將提出的模型都在不斷完善及進一步發展。DEA有效性和帕累托最優對于相應的多目標規劃問題的有效解（或非支配解）是基本一致的。數據包絡分析（DEA）可以被認為是統計分析領域的一種全新方法。它主要是通過一組關于輸入—輸出的觀察值來對有效生產前沿面進行估計。數據包絡分析正成為運籌學的一個全新研究領域。通過對弱智兒童開設公立學校項目進行評價，同時可以描繪出反映大規模社會實驗結果的研究方法，是Charnes和Cooper等人對于DEA應用的成功案例。對此案例進行評估時，無論是包括“自尊”在內的無形輸出指標，還是包括父母的照料和父母的文化程度等輸入指標，都不能與市場價格進行比較，也很難輕易確定適當的權重（權系數），這也是DEA的優點。