夏骕鹔，郭淑芬

（1.山西財經大學資源型經濟轉型發(fā)展研究院，山西太原 030006；2.山西省社會科學院省政府發(fā)展研究中心，山西太原 030032）

一、引言

黃河流域是中華文明的核心發(fā)源地之一，是我國重要的生態(tài)屏障和經濟帶（習近平，2019）[1]。從近代以來，黃河流域就始終面臨著生態(tài)系統(tǒng)薄弱、水土流失與水資源短缺、經濟發(fā)展不均衡等多種矛盾與問題的制約。新中國成立以來，我國圍繞黃河流域開展了一系列生態(tài)治理建設，并取得了諸如“小浪底工程”“南水北調工程”“三北防護林”等系列成果，但該區(qū)域也受制于以能源化工為主的產業(yè)結構，以及城鎮(zhèn)化率不斷推進帶來的生態(tài)壓力加劇問題，截至目前，黃河流域各省區(qū)仍面臨著巨大的生態(tài)承載負荷和經濟增長壓力。2019 年9 月，習近平總書記在“黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展座談會”上指出，黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展，同京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設、長三角一體化發(fā)展一樣，是重大國家戰(zhàn)略。2021 年10 月，中共中央、國務院印發(fā)《黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展規(guī)劃綱要》，進一步明確了黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展的戰(zhàn)略定位、發(fā)展目標、戰(zhàn)略布局和重點任務，其中指出，要把黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展作為事關中華民族偉大復興的千秋大計，著力改善黃河流域生態(tài)環(huán)境，優(yōu)化水資源配置，促進全流域高質量發(fā)展，改善人民群眾生活，傳承弘揚黃河文化，讓黃河成為造福人民的幸福河（中共中央國務院，2021）[2]。

二、文獻回顧

（一）黃河流域

黃河流域是近兩年區(qū)域經濟學領域的研究熱點之一。在中國知網檢索“黃河流域”主題詞，時間跨度從1930 年至2021 年11 月15 日，共收錄“黃河流域”主題詞相關文獻1.07 萬篇，2020 年，“黃河流域”相關文獻呈現急速增長態(tài)勢，比2019 年翻了將近三倍（如圖1）。從研究的學科領域看，“農業(yè)”（4 295篇）、“環(huán)境科學與資源利用”（3 856 篇）、①“水利水電工程”（3 256 篇）、“經濟體制改革”（1 330 篇）占了絕大多數。

圖1 中國知網2000—2021 年“黃河流域”主題文獻數量

“黃河流域”主題文獻數量的增長變化節(jié)點出現的原因可能包括兩個方面：（1）自2019 年起，國家屢次提及黃河流域的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略問題，黨和國家領導人多次赴黃河流域開展實地調研，黃河流域成為報紙、新聞期刊的熱點話題，時事類文獻必然急速增長；（2）國家對黃河流域區(qū)域戰(zhàn)略進行頂層設計與規(guī)劃的考量，引發(fā)了黃河流域區(qū)域發(fā)展的研究熱潮。從學科類別來看，黃河流域的農業(yè)、環(huán)境和經濟發(fā)展問題始終是該區(qū)域研究的重點。不難預測在2021 年之后，關于黃河流域的時事類文獻熱點會逐漸降溫，但會出現更多具有一定深度、學科領域范圍更豐富的學術期刊論文、學位論文等研究成果。

（二）黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展

“黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展”是我國對黃河流域區(qū)域發(fā)展問題進行頂層設計的核心主題，對這一主題，國內學者研究的著眼點各有側重。

哲學層面，李雨竹（2021）[3]研究分析了習近平關于黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展重要論述的生成邏輯，并指出習近平關于黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展的重要論述，既有著中國傳統(tǒng)治水理念和生態(tài)文化的滋養(yǎng)，又將馬克思主義經典作家的流域治理與生態(tài)文明思想作為認識工具，是馬克思主義中國化的過程，是中國特色社會主義理論與實踐相結合的過程，也是習近平新時代中國特色社會主義思想同黃河流域的具體實際相結合的過程。

定性研究方面，陸大道等（2019）[4]認為，要推動黃河流域綜合治理與可持續(xù)發(fā)展需轉變觀念，并著重考慮持續(xù)推進能源的清潔高效利用，因地制宜地推進重點產業(yè)發(fā)展，不搞粗放式大開發(fā)，搞好資源耕地保護，穩(wěn)步推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略等重點舉措。高璇（2020）[5]提出，要以綠色發(fā)展引領黃河流域高質量發(fā)展，并提出了生態(tài)環(huán)境保護、綠色產業(yè)發(fā)展、改革創(chuàng)新發(fā)展這三條路徑。金鳳君（2019）[6]則提出要處理好“四大關系”，建立長效機制和體系，構建“三區(qū)七群”協(xié)調發(fā)展格局，積極推動產業(yè)優(yōu)化升級，加強重點生態(tài)功能區(qū)保護等對策。

定量研究方面，石濤（2020）[7]運用社會網絡分析法，研究測度了黃河流域生態(tài)保護與經濟高質量發(fā)展的耦合協(xié)調度和空間網絡特征，并提出黃河流域經濟生態(tài)耦合協(xié)調系數穩(wěn)中有降，呈現集中均勻向相對分散變化的空間分布格局，其生態(tài)耦合協(xié)調的空間網絡則呈現“無標度”和“小世界”特征，空間關聯(lián)存在異質性、脆弱性及密度的趨同性，聯(lián)動效應顯著。關偉等（2021）[8]運用Super-SBM 模型、GML 模型對黃河流域9 省區(qū)的能源生態(tài)效率進行了測度，并通過構建脫鉤模型，探討經濟增長與能源消耗及能源生態(tài)效率的“脫鉤關系”，研究發(fā)現，1997—2019年期間，黃河流域省區(qū)能源生態(tài)效率呈現“增長-下降-增長”趨勢，技術進步不足，經濟增長與能源消耗呈現“強脫鉤-弱脫鉤-強脫鉤”特征，經濟增長與能源生態(tài)效率則呈現“強脫鉤-弱脫鉤-強脫鉤-弱脫鉤”的發(fā)展態(tài)勢。此外，鄧祥征等（2021）[9]、張曉昱等（2021）[10]、馬海濤等（2020）[11]主要從城市群及區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的角度探討了黃河流域如何實現高質量發(fā)展；韓海燕等（2020）[12]、仵玲玲（2021）[13]、高煜等（2020）[14]則著眼于從制造業(yè)、工業(yè)及實體經濟等產業(yè)轉型發(fā)展來談該區(qū)域的高質量發(fā)展；劉同超（2021）[15]研究了黃河流域生態(tài)環(huán)境與經濟發(fā)展的耦合脅迫關系；孫建國等（2021）[16]綜合運用多種模型考查了黃河流域科技創(chuàng)新與生態(tài)經濟之間的關系。

總體來看，學術領域的黃河流域區(qū)域發(fā)展研究是圍繞“生態(tài)保護與高質量發(fā)展”這一主題展開的，該方向與國家頂層設計和定位趨同。其主要包括三個方面：（1）關注生態(tài)保護與高質量發(fā)展之間的關系問題；（2）關注高質量發(fā)展本身的涵義；（3）如何實現生態(tài)保護與高質量發(fā)展目標的路徑方法。其中，路徑方法是各類研究的主要側重點，也是落腳點。在如何實現生態(tài)保護與高質量發(fā)展兩大目標的路徑方法方面，“生態(tài)效率”概念是各類研究中使用頻率最高的量化測度指標。

“生態(tài)效率”本身包含了生態(tài)保護思想，效率問題也是經濟實現高質量發(fā)展的核心問題，因此，圍繞黃河流域生態(tài)效率展開系統(tǒng)性測度，有助于貼近該流域高質量發(fā)展的內涵，契合生態(tài)保護與經濟增長的雙重訴求。實踐中，立足于生態(tài)效率這一理論基礎，進行黃河流域的生態(tài)治理，并推進該區(qū)域高質量發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展，是鞏固黃河流域生態(tài)屏障與我國重要經濟地帶這兩大定位的必然舉措。

（三）生態(tài)效率

生態(tài)效率是一種資源投入與產出的衡量指標，最早是由德國學者Sturn 和Schaltegger 共同提出。部分國內研究也將生態(tài)效率稱為綠色發(fā)展效率，如錢嘉喆（2021）[18]、趙曉霞（2019）[19]、咼小明等（2017）[20]等，二者涵義基本一致。好的生態(tài)效率是指在相對更低資源投入的前提下，獲得的期望產出（經濟產出、社會產出、環(huán)境產出等）更高，非期望產出（三廢產出等）更低。生態(tài)效率作為一種量化指標，其計算方式是通過代表經濟產出與生態(tài)環(huán)境的系列指標合成值之比獲取。目前，生態(tài)效率已經成為國際通用的測度經濟社會與生態(tài)文明協(xié)同發(fā)展的衡量指標。

就生態(tài)效率的研究來看，目前，學者們重點關注的是生態(tài)效率評價指標體系的構建和測算方法。首先，在生態(tài)效率評價指標體系的構建方面，從表1 可以看出，雖然國內外學者在具體的評價指標與因素選取方面存在差異，但總體思路仍然遵循生態(tài)效率的內在邏輯進行指標體系構建，基本都是從投入指標、產出指標的兩個大類入手，按照各自研究對象的生態(tài)影響因素的特征分布，進行具體指標的取舍。其次，在生態(tài)效率的測算方法方面，則呈現出多元化特點。其中，單一比值法與多元統(tǒng)計分析法由于缺乏一般性與普遍性，適用范圍有限；指標體系加權法雖然在最小距離測算方面具備優(yōu)勢，但由于權重矩陣的獲取具有一定主觀性，同樣也限制了其的使用范圍；模型法中，MinDS 方法、生命周期評估法的參數一致性對大樣本要求較高，且非平衡面板容易導致參數失效，而數據包絡分析（DEA）能夠同時考慮多種投入與產出，并且無須設定生產函數的具體形式，特別是在DEA 基礎上發(fā)展而來的DEA-SBM 方法，通過引入非徑向處理，提升了參數估計的效率，因而被廣泛應用于生態(tài)效率、綠色經濟效率、碳排放等指標的測算與求解中。此外，指數測度法憑借其較強的客觀性與可比性，在生態(tài)效率的跨區(qū)域時空特征差異分析中也有著廣泛應用。

表1 國內外關于生態(tài)效率評價指標體系的文獻梳理

表2 國內外關于生態(tài)效率測算方式的文獻梳理

總結國內外研究著述對生態(tài)效率的測度與影響因素分析可以發(fā)現，盡管在指標體系選擇（王金南等，2020；易杏花等，2020）[22,23]、測度方法（蓋美等，2019）[26]、影響因素識別（楊勇等，2019）[24]等方面均取得了顯著的成果，但具體到黃河流域層面，尚存在優(yōu)化空間。首先，考慮到數據樣本的可比性、可得性和完整性等因素，既有研究大部分以省級面板數據為樣本的基本構成，忽視了黃河流域的地理范疇和對區(qū)域的實際輻射影響范圍。如四川省，雖覆蓋了黃河上游的部分區(qū)域，但該省同時位于長江、黃河兩條河流的流域范圍，全省大部分經濟、人口集聚地都屬于長江經濟帶的范疇，這種情況在內蒙古自治區(qū)、甘肅省、陜西省等沿黃九省區(qū)都存在，因此，采用省級層面數據雖具有可比性強的優(yōu)點，但樣本數據分析結構容易失真，即偏離黃河流域本身的流域經濟概念，其分析結果也不利于提煉產生差異的原因。其次，對黃河流域生態(tài)效率的測度側重于有序性測度，而對于造成序數差異的無效率因素的識別及其來源則研究較少。最后，生態(tài)效率影響因素的回歸建模，大部分研究采用的是單因素效應靜態(tài)面板，這類模型可能忽視樣本固有的內在特征，即影響生態(tài)效率變化的因素，可能基于樣本本身的異質性不隨時間發(fā)生變化，也可能是隨著時間變化，是對所有或部分樣本產生影響的同質性因素，因此，單因素效應靜態(tài)面板難以同時捕捉時空特征，模型具有一定的改進空間。

基于對既有文獻的分析，本文綜合采用DEASBM 方法和泰爾指數測算黃河流域生態(tài)效率的時空特征，并建立了雙因素效應面板數據回歸模型，綜合分析黃河流域生態(tài)效率影響因素的非時變異質性（空間特征）與時變同質性（潛在時間特征）。在樣本選擇上，重新對黃河流域地域范疇進行了梳理歸納，篩選出51 個地級市作為選擇對象，以確保其內在的流域經濟特征和樣本的可比性。同時，根據地理空間特征對樣本進行分組，進而通過對時空特征的綜合梳理，總結整個流域內的時空差異與同質因素，為黃河流域生態(tài)效率提升策略的制定提供量化參考，從而為黃河流域的生態(tài)文明建設與高質量發(fā)展提供決策依據。

三、研究設計

（一）研究對象

黃河是中華民族的文化表征，被稱為中華民族的“母親河”。因此，黃河流域雖為地理水文概念范疇，但常常以一種文化共同體的形式出現。長期以來，關于黃河流域的范圍界定一直未形成定論。從徑流范圍看，黃河流域流經我國四川、青海、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南、山東九省區(qū)，從山東省境東營市墾利區(qū)注入渤海。黃河流經的九省區(qū)橫跨我國東、中、西部地區(qū)，據2020 年第五次人口調查，共擁有人口逾4.2 億，占全國人口總量的31.4%，生產總值為23.0 億元，占全國地區(qū)生產總值的25.2%。黃河流域歷來是我國資源和生態(tài)保護的重地，流域內礦產、林業(yè)、農業(yè)、旅游業(yè)資源豐富，煤炭產量占全國煤炭總產量的70%，是全國一次能源生產量的40%；囊括了全國八大古都的半數以及三大石窟藝術寶庫，A 級景區(qū)在全國占比接近1/3。

從經濟總量上看，黃河流域仍屬于我國經濟發(fā)展相對落后的地區(qū)，面臨著擴大經濟總量、實現經濟高質量發(fā)展的重任，與此同時，黃河流域還面臨著生態(tài)保護的巨大壓力：一方面，全流域人均水資源量不足，空間分布不平衡的矛盾十分突出，2018 年，黃河流域地區(qū)水資源總量為2 947.8 億立方米，僅占全國水資源總量的10.73%，人均水資源量為874.8 立方米/人，僅為全國平均水平的44.3%，但青海省的水資源總量卻高達961.9 億立方米，占全流域的32.63%，人均水資源總量是全國平均水平的8.12 倍，區(qū)域內水資源分布嚴重不均；另一方面，因地理、歷史、經濟等各類因素導致的水土流失嚴重，水土綜合治理難度大，據中國水利部發(fā)布的《中國水土保持公報（2018）》，2018 年，黃河流域所在九省區(qū)水土流失總面積達到1 130 878 平方千米，占全國水土流失面積的41.32%，而新增水土流失綜合治理面積為24 797.70 平方千米，僅為黃河流域水土流失總面積的2.19%，年度環(huán)保投資總額為213.85 億元，僅占全國總額的14.97%。此外，黃河流域還是我國電力、化工、鋼鐵、建材、有色冶金等重化工業(yè)集聚的區(qū)域，水環(huán)境、農業(yè)面源污染、大氣污染治理難度大。

遵循合理性、完整性和關聯(lián)性原則，本研究在圈定黃河流域具體地理范圍的基礎上，以流域上中下游為空間比較的主線，以省級地理單位為區(qū)域經濟要素的主要比較對象，以地市級地理單位為分析樣本，聚焦黃河流域生態(tài)效率的時空特征與影響因素研究。

1.研究區(qū)域。盡管黃河流域的徑流范圍為四川、青海、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南、山東等九?。▍^(qū)），但結合2016 年黨中央、國務院和相關部委發(fā)布的《長江經濟帶發(fā)展規(guī)劃綱要》《關于全面振興東北地區(qū)等老工業(yè)基地的若干意見》和《東北振興“十三五”規(guī)劃綱要》等文件，四川全省被歸入了長江經濟帶，內蒙古自治區(qū)的東五盟市（赤峰市、通遼市、呼倫貝爾市、興安盟和錫林郭勒盟）歸入東北地區(qū)，因此考慮區(qū)域經濟研究的科學性，本研究未將四川省和內蒙古自治區(qū)東五盟市納入比較和研究的范圍。同時，其他省區(qū)也有部分地級市（如甘肅省的嘉峪關市、酒泉市、隴南市等；陜西省的漢中市、安康市；山西省的大同市、朔州市、陽泉市等）不屬于黃河流域地理范疇，受黃河流域經濟輻射影響較小，也不納入樣本范圍（如圖2）。

圖2 本研究的黃河流區(qū)域樣本范圍

2.樣本范圍。在區(qū)域范圍的選擇上，綜合考慮沿黃省市行政區(qū)劃的完整性，以及地區(qū)經濟社會發(fā)展與黃河流域的關聯(lián)性，本研究主要選取了黃河流域干流及主要支流核心區(qū)所在的51 個地級市作為研究對象，其中，上游地區(qū)為青海、甘肅、寧夏三省區(qū)的13 個地級市，中游地區(qū)為內蒙古、陜西、山西三省的21 個地級市，下游為河南、山東兩省的17 個地級市（見表3）。

表3 研究區(qū)域樣本及黃河流域上中下游劃分

3.樣本分組。水利部黃河水利委員會根據黃河流域形成發(fā)育的地理、地質條件及水文情況，將黃河干流河道分為上、中、下游和11 個河段，其中，黃河源頭至內蒙古自治區(qū)托克托縣的河口鎮(zhèn)為上游，河道長為3 471.6 公里；河口鎮(zhèn)至河南省鄭州市的桃花峪為中游，河段長為1 206.4 公里；桃花峪至入?？跒橄掠?，河道長為785.6 公里。據此，本文將研究區(qū)域內的青海、寧夏及甘肅三?。▍^(qū)）所屬地市作為“上游地區(qū)”組；內蒙古、陜西及山西三?。▍^(qū)）所屬地市為“中游地區(qū)”組；河南及山東兩省所屬地市為“下游地區(qū)”組。

（二）研究方法

1.DEA-SBM。生態(tài)效率的核心思想在于追求更高的“投入產出比”，或者是更低的“損耗比”，也就是以最低的生態(tài)損耗獲取經濟效益的最大化。根據這一“生產邊界求解”思想，本文擬利用專業(yè)化的效率測度工具——數據包絡法（DEA）進行生態(tài)效率的測度，但傳統(tǒng)的DEA 方法側重于對“相對效率”或“相對無效率”的識別，在無效率單位的歸因分析方面存在盲區(qū)，且忽略了松弛變量對效率測度的影響以及生產過程中會產生非期望產出的問題。DEA 方法經過多年發(fā)展，目前主流的分支主要包括CCR、BCC和SBM 三種模型。其中，CCR 與BCC 的基礎假設仍然是規(guī)模報酬不變，基于Farrell 效率測度進行徑向的線性分位數度量，雖然同樣能夠得到具有凸性的效率無差異曲線，但無論是CCR 還是BCC，都無法解決要素潛在的“松弛性”造成的估算偏誤，從而造成效率參數相合性受損。SBM 模型（Slack-Based Model）則立足于松弛變量的非徑向性，使得基于SBM 模型得到的效率值的實際意義從傳統(tǒng)的效益比最大化，轉變?yōu)閷嶋H利潤最大化，從而有效解決了變量松弛性帶來的測算偏誤問題，能夠更為精確地測量生產效率值。對于本研究所要測度的生態(tài)效率而言，由于CCR 和BCC 模型忽略了環(huán)境因素，則非期望產出造成的“效率虧損”無法在最終結果中體現出來，違背了生態(tài)效率的價值觀。因此，本文采用DEA-SBM 模型，對黃河流域的生態(tài)效率進行測量。參考Juan Du（2010）、王勝鵬（2020）[31]、Xiaoping Qiu（2017）等的研究，結合數據的可得性和代表性，本文對黃河流域生態(tài)效率的測度包含了以勞動、資本、技術和能源消耗為投入指標，以GDP 為期望產出指標，以工業(yè)“三廢”為非期望產出指標的SBM 模型，測算2009—2018 年黃河流域51 個地級市的生態(tài)效率。DEA-SBM 模型的具體推算過程為假設有n 個決策單元，對于決策單元p（DMUp，p 是當前要評估的決策單元數，且0≤p≤n），有m 個投入指標和s個產出指標。決策單元的投入指標集表示為Xp，Xp=（x1p，x2p，…，Xmp），產出指標集表示為Yp，Yp=（Y1p，Y2p，…，Ysp），DEA 模型可以用線性規(guī)劃（乘數模型）的形式表示，即：

其中，i 為輸入指標；r 為輸出指標；j 為決策單元數（j 可取p）；Zp是決策單元p（DMUp）產出的加權和，即DMUp的效率值；urp為權重，表示yrp的相對指數；yrp是DMUp的第r 項輸出指標；vip為權重，表示xip的相對指數；xip是DMUp的第i 個投入指標。式（1）的最優(yōu)值表示為z*p。當DMUp的權重應用于DMUj時，需滿足式（1）中的第二個約束條件。由式（1）可以得到具有重要經濟意義的DEA 模型的對偶形式（包絡模型），即：

其中，θp是DMUp中輸入指標的對應系數；s 為第i 項輸入指標xip對應的松弛變量，其涵義是對應的投入指標冗余；s+為DMUp的第r 項產出指標yrj對應的松弛變量，其涵義為對應的產出指標不足；λj為第j 個決策單元的權重系數。方程（2）的最優(yōu)解表示為θ*p。由于方程（1）和方程（2）是一對原始對偶模型，存在最優(yōu)解z*p=θ*p，最優(yōu)解即為第p 個決策單元的SBM 效率值。

2.泰爾指數。泰爾指數（Theil Index）又稱泰爾熵標準，原始的泰爾指數是一種非量綱化的區(qū)域收入水平差異度的衡量標準，泰爾指數值越高，區(qū)域收入水平的差異度越大。作為一種差異度衡量標準，泰爾指數的最大優(yōu)勢是可以同時衡量組內差距與組間差距對總差距的貢獻率，因而運用泰爾指數識別差異度時，不僅可以進行橫向對比，同時也可以對差異來源進行一定深度的歸因分析。因此，本研究運用泰爾指數對黃河流域生態(tài)效率的區(qū)域差異進行分析：

式（3）中，i 和j 分別表示區(qū)域個數與區(qū)域內?。ㄊ校﹤€數；TC 表示黃河流域51 市的生態(tài)效率值；Y表示流域內51 市的產出值；T、TRR、TWR分別表示生態(tài)效率的總體差異、區(qū)域間差異和區(qū)域內差異。由于泰爾指數通過組內差距與組間差距對總差距的來源進行分解，本研究將從黃河流域的上、中、下游三個區(qū)域，對區(qū)域內差異與區(qū)域間差異的貢獻度進行分別測量。

3.雙因素效應面板。傳統(tǒng)的靜態(tài)面板數據模型加入用以捕捉個體異質性的單一參數，對檢驗多樣本的個體異質性具有顯著作用。對于本研究主題，擬捕捉到黃河流域各個市級個體、省級單位之間在生態(tài)效率層面不隨時間變化的異質性因素，如區(qū)位特征、資源稟賦特征等等，同時也將探析隨時間變化而發(fā)生變化，但個體之間不存在顯著差異的時變同質性因素，如可能存在的政策效應、氣候效應等等。因此，建立能夠綜合分析黃河流域生態(tài)效率影響因素的非時變異質性（空間特征）與時變同質性（潛在時間特征）的雙因素效應面板：

其中，Y 為因變量；X 為自變量集；ξi與λt分別代表個體效應與時間效應；μit為服從獨立同分布的誤差項；k 為自變量個數；i 為個體數；t 為時間范圍。

（三）指標選取

根據生態(tài)效率的定義以及本文的研究主旨，即以最小的資源消耗與環(huán)境代價來獲得最大的經濟價值和效益，在生態(tài)效率測算的指標選取方面，遵循代表性、科學性、可獲得性等原則，按照投入與產出分類，最終篩選得到7 個指標（見表4）測算黃河流域51 個市的生態(tài)效率。其中，投入指標包括土地、資本、勞動力、能源與技術，而土地、勞動力、能源可以視作直接性的資源性質類指標，資本以及依托資本產生的技術也可間接性的視作資源性質類指標，因此，投入類指標總體上是以資源損耗代價為價值基準，能夠精確衡量發(fā)展造成的資源損耗程度，以及對環(huán)境帶來的壓力值；產出指標按照期望產出與非期望產出，分別分為GDP 與“三廢”排放，得到的產出值是扣除了非期望產出之后的“凈產出”，更符合生態(tài)效率測度的內在要求。

表4 生態(tài)效率測度指標體系

（四）數據來源

本文主要選取了黃河流域各省市2009—2018年的數據樣本，數據主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經濟統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，以及各省區(qū)政府統(tǒng)計部門公開發(fā)布的統(tǒng)計公報等，在數據可靠性、統(tǒng)計口徑一致性和數據全面性上有一定的保證。但是，根據本文研究主題和測量方法的實際需求，有必要對數據進行規(guī)范化處理和有針對性的篩選，以消除缺年、價格波動、數據修正等因素的干擾。具體的數據處理方法主要有三個方面。

1.消除統(tǒng)計范圍的差異。本文的數據來源于公開統(tǒng)計年鑒，年鑒數據以年末基本值為主體，但根據模型計算的實際需要，有些指標需要對其全年數據輸入進行測算，如果輸入數據是年末進行的，無疑會人為增加測量誤差，難以保證測量結果的可靠性。因此，對于這些指標（主要包括勞動力投入、三廢排放等），選取年初和年末數據的算術平均值進行計量。

2.消除統(tǒng)計指標變化的影響。統(tǒng)計指標口徑的一致性對結果的產出至關重要。雖然本文的數據來源沒有發(fā)生變化，但由于2009 年我國統(tǒng)計年鑒標準的重大改革，部分指標口徑發(fā)生了變化，部分指標失去了一致性。為此，本文逐一比較了數據統(tǒng)計口徑的變化。對于一些口徑變化的指標進行了統(tǒng)一處理。如生態(tài)功能區(qū)定位是政策因素的衡量指標，2016 年我國才出臺并實施關于生態(tài)功能定位的限制性要求，因此，2017 年的政策因素有所增加，之前的數值統(tǒng)一設為1。

3.時間變量的統(tǒng)一處理。時間變量的取值方法主要有兩種：基準年是起始年，即T1=1，或者基準年是計算設定的年份。本文采用第二種方法選取數據，即T1=基準年。

四、黃河流域生態(tài)效率的時空特征

（一）時間特征

根據DEA-SBM 模型測算黃河流域生態(tài)效率（如圖3 所示），2009—2018 年期間，黃河流域的生態(tài)效率整體呈現波動式上升的變動態(tài)勢。

圖3 2009—2018 年黃河流域生態(tài)效率變動趨勢

1.綜合效率。研究期間，黃河流域整體生態(tài)效率值均在1 以下，未高于0.6，十年均值僅為0.468，屬于效率較低水平；自2016 年后，整體效率值突破了0.5，并呈現平穩(wěn)上升態(tài)勢。黃河流域上中下游生態(tài)效率雖也呈現波動式上升的發(fā)展路徑，但區(qū)域差異明顯。其中，下游組的生態(tài)效率值最高，均高于0.5，十年均值達到0.725，遠高于中上游效率水平。中、上游組生態(tài)效率雖也保持了波動式增長的趨勢，但直到2018 年，都未能突破0.5，其中，中游組十年平均值為0.352，略高于上游的0.327。從波動性來看，下游的生態(tài)效率值相較于中上游更為平穩(wěn)。中游組測度值除在2011 年和2014 年低于上游水平外，其他年份均高于上游效率水平?？傮w來看，中、上游組的生態(tài)效率差距并不顯著。具體到個體樣本，下游城市中的鄭州市、濟南市等產出值較高的城市，對區(qū)域生態(tài)效率的貢獻率更高；中游的太原市、西安市，上游的西寧市、銀川市、蘭州市也分別對本區(qū)域的生態(tài)效率貢獻較大。由此可見，在生態(tài)效率方面，各省區(qū)省會中心城市的頭部效應明顯，在各區(qū)域分組中發(fā)揮引領作用。從省級層面看，山東省對下游地區(qū)效率值的貢獻比例最高，中游地區(qū)的陜西省貢獻比例最高，上游地區(qū)的甘肅省貢獻比例最高。

2.技術效率。圖4 匯報了樣本期內黃河流域生態(tài)技術效率的變動趨勢。總體上看，研究期內，黃河流域生態(tài)技術效率均值較高，十年均值達到了0.636，遠高于綜合效率的平均水平。從上中下游來看，各分組技術效率的測度值均高于各自的綜合效率水平，其中，黃河流域下游地區(qū)十年期間生態(tài)技術效率均值為0.709，仍處于流域整體的前列，但效率值低于自身的綜合效率值。值得注意的是，中游組在生態(tài)技術效率方面的表現要遠好于綜合效率，也優(yōu)于全流域的平均技術效率水平，十年間均值達到0.655，到2018 年，達到了0.74，與下游組的平均水平（0.78）非常接近。

圖4 2009—2018 年黃河流域生態(tài)技術效率變動趨勢

3.規(guī)模效率。圖5 匯報了樣本期內黃河流域生態(tài)規(guī)模效率的變動趨勢。從時間趨勢來看，無論是流域整體還是各分組，規(guī)模效率總體也呈現波動上升趨勢，但生態(tài)規(guī)模效率相較于技術效率，處于全面落后的對比狀態(tài)，十年間全流域規(guī)模效率的均值為0.527，各分組均值也與其他效率表現一樣，高低依次為下游（0.655）、中游（0.492）和上游（0.434）。與綜合效率一致的是，下游組規(guī)模效率對全流域貢獻度最大，中、上游兩個分組的規(guī)模效率水平與下游相比，呈現較大差距，均低于全流域平均水平。

圖5 2009—2018 年黃河流域生態(tài)規(guī)模效率變動趨勢

規(guī)模效率與技術效率產生較大差距的原因，部分是由于DEA-SBM 模型本身，其對規(guī)模效率的測算不夠“友好”，容易導致規(guī)模效率低估。此外，規(guī)模效率是黃河流域整體生態(tài)效率的一大短板，上中下游各地都有通過提高產出規(guī)模，提升生態(tài)效率值的潛力，而對中游地區(qū)來說，通過改善規(guī)模效率來提高綜合生態(tài)效率的需求更為迫切，提升空間也更大。

綜上所述，黃河流域的生態(tài)技術效率總體上要好于生態(tài)規(guī)模效率，且皆在時間特征層面保持了波動式上升的發(fā)展趨勢。

（二）空間特征分析

1.分組分析?；贒EA-SBM 模型得出的黃河流域生態(tài)效率值，將51 個地級市生態(tài)效率分為三類地區(qū)（如表5）：一類地區(qū)生態(tài)效率取值大于0.3，共4個地級市，均為省會城市，中下游地區(qū)各2 個；二類地區(qū)取值為0.1 至0.3 之間，共17 個地級市，除呼和浩特、蘭州、銀川為省會城市外，其他地級市大多屬于河南、山東兩省，其中下游地區(qū)的地級市占70%以上；三類地區(qū)30 個，90%位于中游或上游地區(qū)。

表5 黃河流域51 個地級市生態(tài)效率分組空間分布

圖6 黃河流域生態(tài)效率分組空間分布

將51 個地級市歸入8 省區(qū)進行分析可見，隨上中下游的河流走勢，黃河流域生態(tài)效率逐漸走高的趨勢非常明顯（見表6）。其中，山東、河南兩省各市生態(tài)效率在全流域中都處于相對較高水平，特別是二類地區(qū)隊伍規(guī)模較大，但河南省的三門峽市、商洛市，山東省聊城市的生態(tài)效率有待提高；相對而言，山西、陜西兩省地級市的生態(tài)效率分布兩極分化趨勢比較明顯，除西安、太原兩個省會中心城市生態(tài)效率較高、引領性較強外，其他地級市卻均被歸入了三類地區(qū)。青海、寧夏、甘肅三個上游省份和內蒙古自治區(qū)整體生態(tài)效率值較低，特別值得注意的是青海省，在研究樣本中，西寧市是唯一被歸入黃河流域的青海省的地級市，它既是青海省省會，又是該省經濟、人口、文化等資源的集聚地，其生態(tài)效率值卻仍然較低。

表6 黃河流域51 個地級市生態(tài)效率分組各省分布

2.熱力圖分析。在DEA-SBM 模型得出的黃河流域生態(tài)效率測度值基礎上，取各個省級行政單位的綜合生態(tài)效率年度均值，并按照全流域均值的0.5、1、1.5 倍將所有省市生態(tài)效率進行分層，可區(qū)分為高生態(tài)效率區(qū)、中生態(tài)效率區(qū)與低生態(tài)效率區(qū)，可以發(fā)現，黃河流域生態(tài)效率在空間層面呈現明顯的上中下游差異化分布，總體分布不均衡。

具體而言，處于下游區(qū)域的山東和河南兩省的生態(tài)效率均位于高效率區(qū)，說明黃河下游區(qū)域生態(tài)效率相對較高；處于中游區(qū)域的內蒙古、山西、陜西位于中生態(tài)效率區(qū)；上游區(qū)域的青海、甘肅、寧夏則位于低生態(tài)效率區(qū)?？傮w上依流域上中下游順序，生態(tài)效率逐步走高。

具體到特定地級市層面，根據生態(tài)效率值高低走勢生成的熱力圖（見圖7）可以發(fā)現，黃河流域生態(tài)效率值突出的城市包括濟南、鄭州、西安、蘭州等，上述城市無一例外均為省會級城市，在區(qū)域發(fā)展格局中起到核心與領頭羊的作用，其生態(tài)效率值的區(qū)域產出貢獻率相對更高，而非期望產出的損耗率相對更低，因此在生態(tài)效率評價體系中能夠獲得更高的分值。在地級市這一層面，黃河流域生態(tài)效率上中下游走高的空間特征并不明顯，說明黃河流域的生態(tài)效率空間特征，一方面存在區(qū)域集聚效應，另一方面也存在特例化發(fā)展效應，如因受區(qū)域核心城市的生態(tài)功能定位或環(huán)境規(guī)制等政策的影響，會使得即便是處于生態(tài)效率相對較低的區(qū)域，單個城市的生態(tài)效率值依然能維持較高水準。

圖7 黃河流域生態(tài)效率空間熱力圖

3.泰爾指數分析。為進一步分析黃河流域生態(tài)效率的空間差異特征，利用式（3）計算得到黃河流域生態(tài)效率的泰爾指數（見表7）。

表7 2009—2018 黃河流域生態(tài)效率泰爾指數

首先，在研究期內，黃河流域生態(tài)效率的區(qū)域差異總體呈現“先上升后回落”的發(fā)展態(tài)勢，2009—2014 年逐步達到峰值，之后開始回落，2015—2018年，一直維持著逐年降低的發(fā)展趨勢。這一趨勢說明，黃河流域生態(tài)效率的區(qū)域差異化在前五年有擴大傾向，但近五年又開始減小，從生態(tài)效率治理層面看，這種回落走勢是一種利好信號。

其次，分別對區(qū)域內差異TWR和區(qū)域間差異TRR進行分析。其中，區(qū)域內差異TWR的總體發(fā)展趨勢與流域總體差異T 較為一致，都經歷了先上升后下降的發(fā)展歷程，在具體的峰值年份上也高度一致，說明黃河流域的區(qū)域協(xié)同生態(tài)治理在總體上維持了全面化、全局化，達到了良好的協(xié)同效應。區(qū)域間差異TRR則長期維持在較低水平，說明區(qū)域間的生態(tài)效率差異化并不突出。

五、黃河流域生態(tài)效率的影響因素

（一）影響因素選取

在綜合分析了黃河流域生態(tài)效率時空特征的基礎上，本節(jié)圍繞生態(tài)效率的影響因素進行回歸分析，目的在于識別黃河流域生態(tài)效率的顯著影響因素，并利用參數估計的方法厘清顯著影響因素的作用機制與作用程度。根據上文建立的雙因素效應面板數據模型，需要填充自變量集內的因素，以建立回歸模型。根據數據的可得性，結合黃河流域生態(tài)發(fā)展的內在機理，本研究最終篩選出的解釋變量，如表8 所示。

表8 黃河流域生態(tài)效率影響因素指標體系

根據上述影響因素集，以生態(tài)效率值（BE）為因變量，影響因素指標體系為自變量，具體模型如式（5）：

（二）平穩(wěn)性檢驗

由于本研究所建立的面板個體數小于面板時間跨度，即N

表9 Fisher-ADF 單位根檢驗結果

根據上表的Fisher-ADF 單位根檢驗結果可知，原序列中僅有產業(yè)結構這一變量達到了序列平穩(wěn)，其余變量均不能拒絕原假設，因而原序列是存在單位根的非平穩(wěn)過程，且至多在兩次差分之后，所有變量序列均達到了平穩(wěn)性過程，說明本次建模所采用的異質面板能夠滿足平穩(wěn)性要求。

（三）回歸結果

利用stata 15 軟件，首先，對模型設定進行檢驗。通過構造Chow 統(tǒng)計量，在原假設“面板不存在異質性，各個個體的系數值均相等”的條件下，F 檢驗結果為：P=0.002，F=25.369，可以拒絕原假設，面板為異質性面板，故而混合效應模型不適用于本面板。其次，對模型分別進行固定效應回歸與隨機效應回歸，保留殘差項。運用Hausman 檢驗法，原假設為：FE 與RE 不存在系統(tǒng)差異。設定原假設為“FE 與RE 估計系數均為一致估計量，但非有效估計量”。在此假設下，二者系數估計值之差的絕對值應逐漸趨于零，檢驗統(tǒng)計量為卡方分布，結果為：P=0.598，χ2=9.452，故而接受原假設，認為隨機效應與固定效應并無系統(tǒng)性差異。回歸結果見表10。

表10 雙因素效應面板數據模型回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的置信水平下通過顯著性檢驗。

根據表10 的回歸結果可知，各項變量系數值至少在10%的水平上均顯著，常數項顯著，代表模型擬合優(yōu)度的整體R-squared 達到0.86，調整后的Rsquared 達到0.82，說明模型擬合優(yōu)度達到中等以上，擬合程度良好；系數整體顯著性指標F 檢驗的P值為0.000，說明模型整體顯著。

接下來對時間效應與個體效應進行檢驗，設定原假設為：

同樣運用Hausman 檢驗法構造LM 統(tǒng)計量，檢驗結果為：P=0.003，LM=51.364，故而拒絕原假設，認為模型中的時間效應項與個體效應項均顯著且不同質，即模型同時存在時間效應與個體效應。

（四）分析與討論

根據回歸結果，結合經濟學一般原理，分析影響因素對黃河流域生態(tài)效率的作用機制。

1.區(qū)域經濟水平。表征區(qū)域經濟水平的人均生產總值系數為0.153，說明區(qū)域經濟水平對生態(tài)效率具有正向促進作用，人均GDP 每提升一個百分點，生態(tài)效率可以提升0.153。根據環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）理論，經濟發(fā)展水平與環(huán)境污染排放呈現倒U 型關系，而對生態(tài)質量的影響則是先下降后上升的關系。在樣本期開始的2009 年，我國已總體經歷了改革開放30 年的發(fā)展歷程，工業(yè)化、對外開放程度大大提高，黃河流域各地區(qū)的經濟增長也取得了可觀的成效，可視為經濟發(fā)展與生態(tài)質量的關系進入了U型曲線的后半段，這與錢嘉喆（2021）[18]的研究結論基本保持一致。因此，本研究樣本期內經濟發(fā)展水平總體上對生態(tài)效率起到明顯拉升作用。

2. 科技創(chuàng)新能力?？萍紕?chuàng)新能力的系數值為1.254，表明科技創(chuàng)新能力對生態(tài)效率具有較大的正向促進作用，科技創(chuàng)新投入在生產總值的比重每提升一個百分點，生態(tài)效率可以提升1.254。與經濟水平的增長相比，科技創(chuàng)新帶來的新的生產技術、環(huán)保工藝、治理模式等等，都可以對生態(tài)改善起到直接促進作用。因此，科技創(chuàng)新能力的提升，不但會顯著提升流域內的生態(tài)效率，且起到關鍵作用。

3. 生態(tài)功能定位。生態(tài)功能定位的系數值為0.543，表明生態(tài)功能定位對生態(tài)效率具有正向促進作用，即在樣本范圍內，具有生態(tài)功能定位的城市，生態(tài)效率可以提升0.543。生態(tài)功能定位是我國對一個區(qū)域整體發(fā)展定位的頂層設計和規(guī)劃，是站在公共政策的視角觀察對生態(tài)效率的影響?；貧w結果顯示，對一個區(qū)域的生態(tài)保護與經濟發(fā)展的協(xié)同性進行政策規(guī)定，對提升當地的生態(tài)效率值具有顯著的積極意義，這也與國家對黃河流域“生態(tài)保護與高質量發(fā)展”的發(fā)展主題設計保持一致。

4.環(huán)境規(guī)制。環(huán)境規(guī)制的系數值為1.118，表明環(huán)境規(guī)制對生態(tài)效率具有正向促進作用，工業(yè)SO2去除量在產生量中的占比每提升一個百分點，生態(tài)效率可以提升1.118，雖然本模型的因變量屬于模糊受限因變量，且并未采用TOBIT 模型對受限因變量進行歸一化處理，但并不影響對參數值作用程度的衡量。從參數結果來看，環(huán)境規(guī)制對生態(tài)效率的拉升作用幅度最大，環(huán)境規(guī)制能夠對生態(tài)效率中的非期望產出發(fā)揮直接效應，能夠有針對性地抑制非期望產出。因此，環(huán)境規(guī)制對生態(tài)效率的提升作用十分明顯，要提高黃河流域的生態(tài)效率，必須繼續(xù)堅持嚴格的環(huán)保約束和排放限制。

5.城市化率。城市化率的系數值為-0.053，表明城市化率對生態(tài)效率具有負向抑制作用，城市化率每提升一個百分點，生態(tài)效率降低0.053。隨著我國工業(yè)化不斷走向成熟，城市化率的提升一般體現為城市面積及人口的擴張，由此帶來的環(huán)境負荷增加的影響要高于其正向的經濟產出，因此，對改善生態(tài)效率而言，城市化率并不是理想的利好政策指標。

6. 對外開放程度。對外開放程度的系數值為0.358，表明對外開放對生態(tài)效率具有正向促進作用。外資利用率每提升一個百分點，生態(tài)效率可以提升0.358。外資的引入對于推動當地產業(yè)結構升級、優(yōu)化營商環(huán)境、推動技術創(chuàng)新進步等具有明顯的提振作用，進而會對生態(tài)效率的改善起到明顯促進作用。

7.產業(yè)結構。產業(yè)結構的系數值為0.172，表明產業(yè)結構對生態(tài)效率具有正向促進作用，第三產業(yè)占比每提升一個百分點，生態(tài)效率可以提升0.172。以服務業(yè)、金融業(yè)為主體的第三產業(yè)具有相對更高的投入產出比，且相較于農業(yè)、工業(yè)，服務業(yè)對生態(tài)的壓力更小，因此產業(yè)結構的改善也有利于生態(tài)效率的提升。

以上分析了黃河流域生態(tài)效率的系列影響因素，并對其影響程度與影響機制作了初步闡述。根據雙因素效應模型對個體效應與時間效應的檢驗結果可知，模型同時存在非時變異質性與時變同質性。對此，可以做出如下解讀：黃河流域各個市級個體、省級單位之間的生態(tài)效率測度值存在不隨時間變化的異質性因素，即各樣本都可能存在特殊的個體差異，這些差異性因素可能包括各個地級市的資源稟賦特征、功能定位特征、區(qū)位協(xié)同特征等等；與此同時，黃河流域研究區(qū)域的樣本間整體上還存在著隨時間變化而發(fā)生變化，但個體之間不存在顯著差異的時變同質性因素，這些因素可能包括人文地緣特征、政策效應特征、宏觀經濟環(huán)境特征等等。如果考慮政策滯后效應的影響，這種時變同質性可表現在樣本期內，以黨的十八大（2012 年）為中間線，分為前后兩個階段，在十八大后突出生態(tài)文明建設的時代背景下，包含環(huán)保政策的不斷收緊，生態(tài)限制和生態(tài)功能定位的不斷明晰，產業(yè)轉型升級、中部崛起和西部開發(fā)戰(zhàn)略的推進等，這類時變同質性因素對黃河流域生態(tài)效率的影響是客觀存在的。

六、研究結論與啟示

（一）研究結論

本文綜合采用DEA-SBM 方法和泰爾指數測算黃河流域生態(tài)效率的時空特征，并建立雙因素效應面板數據回歸模型，綜合分析了黃河流域生態(tài)效率影響因素的非時變異質性與時變同質性。本文的研究對象與數據尺度的選擇縮小至黃河流域51 個地級市層面，具有較好的可比性和代表性。

1.時間特征方面，2009—2018 年，黃河流域生態(tài)效率總體呈現波動式上升的發(fā)展路徑，且整體處于生態(tài)效率較低水平，這與田澤等（2021）的研究結果基本一致。其中，全流域的生態(tài)技術效率表現要好于規(guī)模效率，且上中下游的區(qū)域差異較大。具體而言，樣本期內下游的生態(tài)效率值最高，中上游分別位居二、三位，且在波動性上，下游的生態(tài)效率值相較于中上游也更為平穩(wěn)。

2.空間特征方面，黃河流域總體上按照上中下游的走勢，生態(tài)效率呈現逐步走高態(tài)勢。在選取的地級市樣本這一層面，黃河流域生態(tài)效率上中下游走高的空間特征并不明顯，而表現為以省會中心城市為引領的生態(tài)效率較高的特征，說明黃河流域的生態(tài)效率空間特征，一方面存在明顯的上中下游流域性的區(qū)域特征，另一方面，也存在中心城市為特例的差異化發(fā)展效應。

3.從省級層面來比較，除個別地級市外，下游地區(qū)的山東、河南兩省在全流域中生態(tài)效率測度值較高，其次為陜西、山西兩省，生態(tài)效率相對較低的為青海、甘肅、寧夏及內蒙古自治區(qū)。從省域內來看，各省表現較一致的是，省會中心城市所在地級市均屬于該省生態(tài)效率相對較高地區(qū)，而其他城級市則各省表現各異。

4.從各省內部層面來看，雖然下游地區(qū)的山東、河南兩省和中游地區(qū)的陜西、山西兩省都表現出了以省會城市為最高生態(tài)效率分布的特征，但卻各有差異：山東、河南兩省表現為以省會城市濟南、鄭州的較優(yōu)生態(tài)效率地為中心，一大批次優(yōu)生態(tài)效率地和個別較差生態(tài)效率地的“橄欖型”梯隊結構；陜西、山西則表現為以省會城市西安、太原的較優(yōu)生態(tài)效率地為中心，一大批較差生態(tài)效率地組成的單中心集中型結構。從隊伍的結構特征來看，前兩者更健康、競爭力更強；后兩者則效率整體低下，但后發(fā)潛力大，效率的改善方向十分明確。

5.綜合時間及內外空間特征看，黃河流域的生態(tài)效率隨時間逐步優(yōu)化的特征明顯，這與我國總體經濟增長、環(huán)境規(guī)制、產業(yè)結構改善等宏觀經濟和國家政策的調控方向是相一致的。但是，不同于我國的長江、珠三角等經濟帶，黃河流域效率的空間分布并未表現出“龍頭型”或“樞紐型”的整體性帶狀特點，而是各省、各地區(qū)各具特色，差異化顯著，這一結論與陸大道（2019）[4]對黃河流域的研究定位基本一致。因此，國家對黃河流域實現“生態(tài)保護與高質量發(fā)展”，僅是從總體方向上進行了統(tǒng)一限定，但各地區(qū)的具體操作，以及各區(qū)的發(fā)展思路、分解目標的取舍與輕重緩急，則需要因地制宜和區(qū)別對待。

6.生態(tài)效率的影響因素方面，根據研究結論，對生態(tài)效率發(fā)揮顯著正向拉升作用的因素包括：區(qū)域經濟水平、科技創(chuàng)新能力、生態(tài)功能定位、環(huán)境規(guī)制、對外開放程度、產業(yè)結構等六個因素；發(fā)揮顯著負向抑制作用的因素僅有城市化率一個因素，分析模型同時存在非時變異質性與時變同質性。

（二）理論啟示與對策建議

黃河流域既是我國的生態(tài)屏障，也是重要的經濟帶，流域上中下游各區(qū)域之間，以及黃河九省市之間在生態(tài)功能定位和地域資源稟賦方面，都存在較大差異，研究分析該區(qū)域生態(tài)效率問題，能為該流域的高質量發(fā)展提供重要政策依據。根據研究結論，本文得到一些啟示。

1.將生態(tài)效率作為衡量黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展水平的重要參考指標。生態(tài)效率作為衡量投入產出的一種測度方法，有較好的理論基礎，在國內外實證量化研究中的運用范圍也比較廣。從本文的結論看，黃河流域51 個地級市生態(tài)效率的測度結果基本符合該流域目前經濟發(fā)展與生態(tài)保護的實際狀況。因此，利用“生態(tài)效率”這一綜合性的測度指標作為衡量黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展的重要參考依據，具有較好的應用前景，主要優(yōu)勢為：（1）該指標具有較好的理論依據，兼顧了生態(tài)保護和經濟增長的總體目標，與黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展的定位高度契合；（2）測算生態(tài)效率涉及多個投入產出要素，內部關聯(lián)度復雜，人為操作空間小，取值相對客觀；（3）測算所需的原始指標均可在目前的統(tǒng)計體系下完成，原始數據可獲得性較強。

2.擴大經濟總量，鼓勵區(qū)域創(chuàng)新，改善黃河流域的生態(tài)低效問題。黃河流域的生態(tài)低效問題是我國區(qū)域經濟發(fā)展不平衡、不協(xié)調的重要表現，需高度關注、盡快改善。一方面，要繼續(xù)推動該流域的經濟增長，擴大經濟總量，具體包括加大對區(qū)域高鐵、公路等基礎設施建設的投入力度，構建發(fā)達快速的運輸網絡，拓寬配置資源的空間，提高資源配置效率。同時，以區(qū)域內大型城市及城市群建設為重點，主動對接“中國制造2025”、國家十四五產業(yè)規(guī)劃和新時期重大戰(zhàn)略性新興產業(yè)的項目布局，推動該區(qū)域的工業(yè)化水平和質量，因地制宜地推動產業(yè)轉型升級，實現綠色增長。另一方面，要加大區(qū)域創(chuàng)新力度，增加創(chuàng)新要素投入，打造具有區(qū)域地方特色的產業(yè)創(chuàng)新體系。

3.保持環(huán)境約束的強度，發(fā)揮生態(tài)保護的引領性作用。本文研究結論表明，環(huán)境規(guī)制對生態(tài)效率發(fā)揮正向調節(jié)作用，因此，確立黃河流域“生態(tài)保護”的導向性原則是十分必要的。未來一段時間，黃河流域需繼續(xù)保持環(huán)境約束的政策強度，因地制宜地確立各地的生態(tài)功能定位和生態(tài)建設重點：山西、陜西、內蒙古等煤炭大省要持續(xù)推進傳統(tǒng)能源的清潔高效利用，加大一次能源綠色轉化的技術開發(fā)與應用，為實現我國“碳中和”的遠景目標發(fā)揮重要作用；河南、山東等下游省區(qū)要突出三次產業(yè)的綠色轉型，加快發(fā)展綠色農業(yè)、工業(yè)綠色化生產和區(qū)域特色化服務業(yè)，同時加大工業(yè)污染治理力度，推動生態(tài)城市建設；青海、甘肅、寧夏等生態(tài)功能型省區(qū)要突出區(qū)域優(yōu)勢，打造包含清潔能源、高品質農畜產品生產、文化旅游等產業(yè)在內的生態(tài)綠色產業(yè)譜系。

4. 鼓勵黃河流域上中下游各省區(qū)因地制宜，制定符合自身實際的生態(tài)政策。陸大道（2019）[4]提出，黃河不同于長江，“黃河經濟帶”在全國經濟層面上并不存在。本文的研究結論也表明，黃河流域生態(tài)效率分布的區(qū)域差異化特征十分明顯，不適宜“一體化”的區(qū)域政策定位。因此，在政策取向上，要逐步擯棄“大水漫灌”式和粗放型的資金、人才、土地和生態(tài)政策，而賦予各省區(qū)及地市層面更多的自主權，政策要追求精準化、差異化，要關注各類資源要素的投入與產出比，并加強政策績效的考核。黃河上游地區(qū)可充分利用其在“一帶一路”建設中的區(qū)位優(yōu)勢，注重以流通和開放為導向推動區(qū)域綠色經濟發(fā)展，持續(xù)對外開放，積極引進先進綠色技術、設備與經驗；黃河中游地區(qū)能源優(yōu)勢顯著，但生態(tài)環(huán)境脆弱，需加快調整城鎮(zhèn)化進程和方向，持續(xù)推進生態(tài)治理建設和水資源的集約利用，并加大傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的技術改造力度，使當地的生態(tài)環(huán)境得到徹底改善；黃河下游地區(qū)在內陸深處，高技術服務業(yè)發(fā)展不充分，在解決產業(yè)遷移帶來環(huán)境污染轉移問題的同時，要發(fā)揮鄭州、濟南、洛陽等大型城市以及魯北地區(qū)的區(qū)位比較優(yōu)勢，促進制造業(yè)和服務業(yè)的融合發(fā)展，實現產業(yè)質量提升與生態(tài)進步的同步發(fā)展。

5. 推動黃河流域各省區(qū)內實現一體化協(xié)調發(fā)展。本文的研究發(fā)現，黃河流域各省區(qū)內部生態(tài)效率不平衡、不協(xié)調問題也十分突出，主要原因是太原、西安、蘭州等省會中心城市的“虹吸效應”，不斷拉大與周邊其他城市的差距，這將成為制約當地實現高質量發(fā)展的重要障礙。為此，建議不斷改善各省區(qū)地市間的交通、通信、物流等基礎設施建設水平，加快教育、人才、科技等政策的一體化進程，突出城市群、產業(yè)集聚區(qū)的發(fā)展理念，推動一批省會（級）大城市與其具有較密切經濟社會聯(lián)系的城市或區(qū)域形成區(qū)域性競爭優(yōu)勢，推動大城市的高質量發(fā)展。不能忽視的是，黃河流域的中上游地區(qū)存在大量的新脫貧地區(qū)、革命老區(qū)與民族聚居地區(qū)，這類地區(qū)是整個流域內經濟、民生、教育、科技等領域發(fā)展水平的最“短板”，但黃河流域的高質量發(fā)展“一個都不能少”，對這些區(qū)域來說，需扎實推進國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，通過發(fā)展中小城鎮(zhèn)穩(wěn)妥地推進新型城鎮(zhèn)化，不斷提高當地交通、飲用水、醫(yī)療與公共衛(wèi)生、教育等基本公共服務水平，注重提高當地中小企業(yè)與民營企業(yè)的發(fā)展質量，增加就業(yè)，提高民生保障水平，不斷改善當地居民的生活環(huán)境和質量。

（三）不足與展望

本文選取了黃河流域內的51 個地級市的數據樣本進行分析，能夠在一定程度上代表黃河流域的發(fā)展特征，但仍可能存在不足。首先，對黃河流域周邊及其內部區(qū)域間的生態(tài)和經濟的關聯(lián)性涉及不足。河流的流域僅是自然地貌和地域的概念，各省區(qū)及其內部地市間由于交通、文化、政策等方面的互動交流，使得對其經濟和生態(tài)效率表現及原因的分析，需要打破行政區(qū)劃和自然流域的范圍，綜合加以考量，因此，采用51 個地級市的樣本數據進行統(tǒng)計分析，在精確度、細節(jié)性和全面性的政策指導效用方面仍有待完善。其次，生態(tài)功能定位、對外開放度等變量的復雜性、綜合性較強，本文選取的盡管是關鍵性指標，但仍不能準確地代表這些綜合變量的實際水平，同時，在測算生態(tài)效率及影響因素時，投入要素中的資本、技術等，以及期望產出要素中的GDP 總量可能與區(qū)域經濟發(fā)展水平、科技創(chuàng)新等影響因素存在內生關聯(lián)性問題，進而對測度結果的科學性產生一定干擾，這是目前常規(guī)的統(tǒng)計數據體系下難以解決的問題。此外，從廣義上來看，黃河流域覆蓋的地理范圍十分廣闊，行政區(qū)劃概念下的省市、地級市乃至各縣區(qū)之間的差異也十分明顯，本文基于數據的科學度、可比性、可獲取性等方面考量，選取“地級市”這一層面的數據指標，可能仍存在客觀度不足、覆蓋面不夠精準的問題。國內已有學者將研究尺度縮小至縣（區(qū)），如李敏納等（2010），因此，基于更微觀層面開展實證研究是區(qū)域經濟研究的重要趨勢，對政策指導的實用性也將更強。

2021 年10 月，《黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展規(guī)劃綱要》正式發(fā)布，標志著國家對黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展的頂層設計已基本確定，但之后的生態(tài)環(huán)保政策、配套產業(yè)布局、城鎮(zhèn)化發(fā)展等專項規(guī)劃與考慮，以及各省、區(qū)、市的具體指導方案、專項政策和操作細則仍在醞釀和制定中。從微觀層面考慮黃河流域的地區(qū)實際差異，從區(qū)域層面識別共性特征，研究了解黃河流域各地的生態(tài)效率、地區(qū)差異和經濟發(fā)展特征間的內部規(guī)律，對提出差異化、精準化的政策指導依據，仍具有十分重要的現實意義。

注釋：

①其中“農業(yè)相關學科”文獻包括了學科檢索中的“農作物”“農業(yè)基礎科學”“農業(yè)經濟”“農藝學”“農業(yè)工程”等學科；“環(huán)境科學與資源利用”則包括了“資源科學”。