第2章 相关理论基础和研究评述
2.1 相关理论与研究方法概述
2.1.1 资源稀缺论
资源是具有稀缺性的。资源的稀缺性是由人类本身“制造”出来的。由于人类对更高生活品质的追求，会受到时间、空间以及各种资源的限制，这些将会带来更多的问题与麻烦。因此，人们需要付出更多的努力去克服并解决这些问题。从这个层面来说，稀缺性不一定会成为人类生存上的问题，但相对于人们的“过度需求”，稀缺性的假定无疑是成立的。
1789年，马尔萨斯在《人口原理》中提出了“自然资源极限”思想以及著名的人口论。他认为，资源在物理数量上具有有限性以及在经济上具有稀缺性，这两个性质不会因技术的进步和社会的发展而改变。人类如果不能意识到自然资源的有限性而选择继续大量消耗自然资源，自然资源和环境就会遭到严重破坏，导致人口数量的灾难性减少。里昂·瓦尔拉斯（Léon Walras）在分析价值问题时，使用了他父亲在《财富本质和价值起源》一书中提出的“稀少性”一词，他认为价值取决于物品的“稀少性”，即取决于“一个单位商品的消费所满足的最后欲望的强度”。
2.1.2 资源价值论
资源价值论是指不仅要识别各种资源存在的价值，而且要充分利用这些价值，通过开发利用和提升企业资本的价值来推动企业资本的升值。这些资源持续增加价值，推动经济增长和可持续增长，以新的经济意识推动经济发展和可持续发展。
能源矿产因其稀缺性、耗竭性和不可再生性而显得更有价值。矿产资源是人类社会生存的重要物质基础，是国家安全和经济发展的重要保障。能源矿产对于中国经济发展和人民物质生活的价值是无法估量的。
2.1.3 资源耗竭论
地球上的能源和矿产资源终将耗尽，并不是取之不尽、用之不竭的。一经开采，它们的总量就会减少，直到完全耗尽为止。矿产资源耗竭补偿是以经济形式对矿产资源日益稀缺而导致的勘查、开发费用上涨所进行的部分支付。在发现和寻找替代资源的速度慢于开发和消耗大量资源的背景下，矿产资源枯竭的趋势日益明显。
2.1.4 资源可持续发展论
可持续发展理论指的是在满足当前需求的同时，不会对后代满足其需求的能力构成危害，以公平性、连续性和共同性为三大基本原则。可持续发展理论的最终目标是实现共同、协调、公平、有效和多方面的发展。能源矿产资源的开发利用必须走可持续发展的道路，正确选择能源和原材料的使用方式，努力减少损失，消除浪费，减少经济活动带来的环境压力，从而实现有意义的经济增长。
早在18世纪，可持续发展理论就已经在经济学研究领域成为热点，出现了许多重要的研究理论和成果，为经济学领域的可持续发展理论奠定了坚实的基础。美国人乔治·马什早在18世纪就提出了自然保护理论，并大力倡导创建人与自然的和谐关系。之后，经济学家们探究了土地等自然资源与经济发展之间的关系，并就可持续发展做了大量研究工作。西方国家在工业化进程中所形成的工业增长指标作为社会发展的唯一衡量标准，体现在对GDP（国民生产总值）和高速增长的追求上。单方面追求GDP增长的社会发展模式给人类社会带来了生态环境的破坏和严重恶化。当排出的废弃物超过环境本身的净化和容纳能力时，将导致生态环境的恶化。生态环境的破坏将不可避免地阻碍经济的发展。可持续发展理论作为研究能源矿产资源开发的基础，用来指导具体原则的解释和应用，制定和调整法律政策，建立和完善相应的规章制度。
2.1.5 资源产权论
资源产权是指拥有资源和使用资源的权利。从历史上来看，人类社会和经济的发展一直是通过消耗地球上的资源和能源来维持的。在人口稀少、生活水平低下的时期，人们消耗的资源较少，人口、资源和环境之间的矛盾并不突出。现阶段社会和自然的相互关系表现为发展生产力与它们对环境状况的影响和自然抵御生产负作用的能力之间的矛盾日益尖锐化。
在经济学中，产权的基本内容包括行动团体使用和转移资源的权利以及享受收入的权利。资源产权按结构划分一般会有三种形式：公有产权、私有产权以及混合产权。对于绝大多数的自然资源来说，如果在不考虑政治因素的情况下，私有产权制度对于提高效率和环境保护更加有利。产权的效率主要取决于产权的完整性，私有产权具有产权的全面性、排他性和可转让性，权力完备；公共产权是没有明确界定的产权，会产生诸如“市场失灵”等不利的经济现象。
2.1.6 生态资本理论
1995年，世界银行将资本分为四部分：人力资本、人造资本、生态资本和社会资本。生态资本是在传统资本概念的基础上发展起来的。资本是可以带来剩余价值的价值，是稀缺的生产要素。通过这个概念，我们认为生态环境也是一种生态资本。
生态资本主要包括四个方面：自然资源总量、生态环境质量、生态潜力和环境自净能力。在一定条件下，可以通过对让渡生态成果的群体收取相应费用等途径内部化其收益，激励人们从事生态保护。生态资本理论关注市场和政府的作用，认为在边际私人成本、收益与边际社会成本、收益相背离的时候，仅依靠市场作用实现不了社会福利最大化和资源最优配置，政府还需要采取某些经济政策来消除这种背离。
2.1.7 模糊综合评价法
模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的综合评价法。根据模糊数学的隶属度理论，综合评价方法将定性评价转变成定量评价，即通过模糊数学综合评价受到各种因素影响的事物或对象。它具有结果清晰、效果性强的优点，可以有效地解决模糊以及难以量化的问题，适用于解决各种不确定性的问题。
在讨论模糊集对分析理论之前，不得不介绍集对分析理论。集对分析理论（SPA）是由我国著名学者赵克勤先生在1989年创立的一门新兴学科，它是一种通过联系数“a+bi+cj”对模糊、随机、中间与其他不确定系统进行统一处理的理论与方法。当前，集对分析理论已广泛应用于自然科学、社会经济等领域。我们在对不确定性系统进行描述时所用到的理论有两个：一个是描述随机不确定性的概率和统计理论，另一个则是模糊不确定性的模糊理论。概率统计理论对于系统的独立性要求很高，而模糊逻辑理论对主观经验过分依赖，因此，这两种理论有各自的缺点。1989年，赵克勤提出了集对分析理论，又被称为“接触数学”。
模糊集对理论是将模糊逻辑理论应用到集对分析中，并通过两种集合的同一性、差异性和对立性三个方面系统的不确定性进行研究。模糊集对分析理论在处理不确定性问题时更加客观，操作也更加简便，已经被成功应用于人工智能、系统控制以及管理决策等领域。1956年，美国自动控制专家L. A. Zadeh教授首次提出了模糊集合理论的概念，用来表达事物的不确定性的特点。
模糊综合评价方法的应用步骤如下：首先，对各级进行评价因素设定（F），可以将第一级评价因素设定为价格、商务、技术、配套服务等（主要针对机电产品）；必要时，可以对下属的第二级评价因素进行设置。①第一级评估因子“价格”不一定需要设置下属的第二级评价因素（当然，也可以设置，例如，总价格、价格构成的合理性、投标报价表的完整性以及各种价格内容的清晰度等）。②可以将交货期、付款条件和付款方式、质保期、业绩、信誉等第二级评价因素设置为第一级评价因素“商务”的下属。③一般情况下，一级评估因素“技术”也需要设置第二级评价因素，它的内容主要基于项目的具体情况确定并设置。④可以将售后服务的响应时间、质保期后的售后服务收费标准、售后服务机构和人员、培训等第二级评价因素设置为第一级评价因素“伴随服务”的下属：如果有必要，还可以进行下属的第三极评价因素的设定。通常情况下，在第一级评价因素为价格、商务、伴随服务时，其下属的第二级评价因素就没有必要再设置下属的第三级评价因素。在有可能需要的情况下，第一级评价因素“技术”下属的第二级评价因素可以设置第三级评价因素。其次，还需要对评估规则进行规定细化，并且对评价值和评价因素值之间的对应关系（函数关系）进一步进行确定。
2.1.8 主成分分析法
主成分分析也称为主分量分析，主要是通过主成分分析来降低维度，并将多个指标合成一些独立的指标（主成分），每个指标都可以反映原始变量中的大部分信息，且其中包含的信息不重叠。该方法将复杂因素集合到几个主要组成部分中，同时引入了多方面变量，从而简化了问题并获得了更加科学有效的数据信息。在对实际问题的研究过程中，为了能够对问题进行系统而又全面的分析，就要求我们必须对多重影响因素进行分析。这些涉及的因素一般称作指标，在多元统计分析中也称为变量。由于每个变量都在不同程度上反映了所研究的问题的某些信息，并且不同的指标之间存在一定的相关性，因此，所获得的统计数据所反映的信息都会存在一定程度上的重叠，主要方法是特征值分解、SVD、NMF等。
主成分分析是一种数学变换方法，主要通过线性变换将给定的一组相关变量转换为另一组不相关的变量，并将转换出来的数据按照方差递减的顺序进行依次排列。在数学变换中能够保持变量的总方差不变，具有最大方差的第一变量一般被称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且与第一变量没有相关性，称为第二主组件。通过类比，即使是一个变量，也会有主成分。其中，Li是p维正交化矢量（Li×Li=1），并且Zi彼此都不存在相关性，一般是根据方差由大到小顺序排列，将Zi称为X的第一主成分。将X的协方差矩阵设为∑，则∑必须是半正对称矩阵，计算出特征值λi（从大到小进行排序）及其特征向量，结果可以证明λi所对应的正交化特征向量就是第I个主成分Zi所对应的系数向量Li。Zi的方差贡献率被定义为λi/∑λj，大部分情况下，所取的主成分的数量k需要满足∑λk/∑λj>0.85的条件。在主成分分析之后，可以进一步使用K-L变换（霍特林变换）对原始数据进行投影变换，以达到降维的目的。主成分分析的基本思想是将矩阵中的样本数据投影到新空间中。对于矩阵，对角化特征根和特征向量的过程也是在标准正交基础上投影它的过程，并且特征值对应于特征向量方向上的投影长度，因此，在这个方向上所携带的原始数据的信息就多。
主成分分析的主要目的是使用较少的变量来解释原始数据中的大多数变量，并将许多高度相关的变量转换为彼此独立或不相关的变量。它通常从一些小于原始变量的新变量中选择，并且可以解释大多数数据中的变量，即所谓的主成分，以及用于解释数据的综合指标。因此，主成分分析实际上是一种降维方法。
2.1.9 面板数据分析
面板数据，即Panel Data，也称为“平行数据”，是指在时间序列上选取多个截面，并同时在截面上选取样本观测值所构成的样本数据。或者说它是一个m×n的数据矩阵，它在n个时间节点上记录m个对象的某个数据索引。它有时间序列和序列两个维度，当数据按这两个维度进行排列的时候，它被安排在一个平面上，与仅有一个维度的数据排在一条线上存在明显差异，整个表格呈现出来之后像一个面板，因此，Panel Data被翻译为“面板数据”。但是，如果就其内在含义进行分析，将Panel Data翻译成“时间序列—横截面数据”更有利于显露出这类数据的本质特点。此外，也有学者将其译成“平行数据”或“TS-CS数据”（Time Series-Cross Section）。
面板数据分析方法是近几十年才发展起来的新统计方法。面板数据可以克服时间序列分析中的多重共线性问题，从而提供更多的信息、更多的变化、更少的共线性、更多的自由度和更高的估计效率，面板数据的单位根检验和协整分析也是前沿领域之一。面板数据的单位根检验方法主要有：Levin，Lin和Chu（2002）提出的LLC检验方法；Im，Pesearn和Shin（2003）提出的IPS检验；Maddala和Wu（1999），Choi（2001）提出的ADF和PP检验等。面板数据的协整检验方法主要有Pedroni（1999，2004）和Kao（1999）提出的检验方法，这两种测试方法的最初假设全部认为不存在协整关系，而是直接从用于测试的面板数据获得残差统计量。Luciano（2003）通过运用Monte Carlo模拟来比较协整检验的几种方法，结果表明，在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验具有更高（低）的功效。
2.1.10 DEA数据包络分析
运筹学家A. Charnes，W. W. Cooper和E. Rhodes在1978年首次提出了一种被称为数据包络分析（DEA）的方法，主要用来评价部门间的相对有效性。他们的第一个模型被命名为CCR模型。从生产函数的角度来看，该模型是一种同时具有“有效规模”和“技术有效”的理想而又有效的方法，主要适用于具有多个输入的，特别是具有多个输出的“生产部门”的研究。1984年，R. D. Banker，A. Charnes和W. W. Cooper提出了一种BCC模型。1985年，Charnes，Cooper和B. Golany，L. Seiford，J. Stutz提出了另外一种被称为CCGSS的模型，这两种模型主要用于研究生产部门之间的“技术有效性”。为了进一步估计“有效生产前沿面”，Charnes，Cooper和魏权龄在1986年利用Charnes，Cooper和K. Kortanek在1962年最先提出的半无限规划理论，对具有无穷多个决策单元的情况进行研究，并提出了一个全新的数据包络模型——CCW模型。1987年，Charnes，Cooper，魏权龄和黄志民通过研究又得到了一种被称为锥比率的数据包络模型——CCWH模型。该模型主要被广泛用于处理输入和输出过多的情况。此外，锥体的选择可以较准确地反映出决策者的“偏好”。通过对这一模型进行灵活的应用，可以对CCR模型中所确定的DEA有效决策单元进行分类或排队等。这些现有模型以及即将提出的模型都在不断完善及进一步发展。DEA有效性和帕累托最优对于相应的多目标规划问题的有效解（或非支配解）是基本一致的。数据包络分析（DEA）可以被认为是统计分析领域的一种全新方法。它主要是通过一组关于输入—输出的观察值来对有效生产前沿面进行估计。数据包络分析正成为运筹学的一个全新研究领域。通过对弱智儿童开设公立学校项目进行评价，同时可以描绘出反映大规模社会实验结果的研究方法，是Charnes和Cooper等人对于DEA应用的成功案例。对此案例进行评估时，无论是包括“自尊”在内的无形输出指标，还是包括父母的照料和父母的文化程度等输入指标，都不能与市场价格进行比较，也很难轻易确定适当的权重（权系数），这也是DEA的优点。