牛建廣，辛伯雄，王明琪

（1.河北地質(zhì)大學(xué)城市地質(zhì)與工程學(xué)院；2.河北省地下人工環(huán)境智慧開發(fā)與管控技術(shù)創(chuàng)新中心，石家莊 050031）

0 引言

生態(tài)效率強(qiáng)調(diào)以最小的生態(tài)負(fù)荷獲得最大的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出[1]。生態(tài)韌性則強(qiáng)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)在遭受外界干擾時，生態(tài)系統(tǒng)主動維持、適應(yīng)以及重構(gòu)的能力[2]。生態(tài)效率與生態(tài)韌性均是城市生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的重要目標(biāo)。然而，一些城市在提高經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的同時，也造成了資源大量消耗、環(huán)境嚴(yán)重污染等問題，使當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)受損。2017 年生態(tài)環(huán)境部將京津冀及周邊城市認(rèn)定為大氣污染傳輸通道城市（即“2+26”城市①“2+26”城市包括北京市，天津市，河北省石家莊市、唐山市、廊坊市、保定市、滄州市、衡水市、邢臺市、邯鄲市，山西省太原市、陽泉市、長治市、晉城市，山東省濟(jì)南市、淄博市、濟(jì)寧市、德州市、聊城市、濱州市、菏澤市，河南省鄭州市、開封市、安陽市、鶴壁市、新鄉(xiāng)市、焦作市、濮陽市（含河北省雄安新區(qū)、辛集市、定州市，河南省鞏義市、蘭考縣、滑縣、長垣縣、鄭州航空港區(qū)）），這些城市的空氣污染問題較為嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)?！?+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性發(fā)展處于何種水平？二者間呈現(xiàn)怎樣的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系？阻礙協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子有哪些？回答以上問題，將切實(shí)為“2+26”城市生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)。

國內(nèi)外關(guān)于生態(tài)效率的研究較為成熟。其中，關(guān)于生態(tài)效率的研究主要涉及區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)等多個層面[3]。在測算方法方面，與單一比值法和生態(tài)足跡法相比，DEA模型由于具備指標(biāo)選取全面、非主觀賦權(quán)等優(yōu)點(diǎn)，已成為當(dāng)下生態(tài)效率測度的主流工具之一[4]。韌性一詞最早被Holling引入生態(tài)學(xué)領(lǐng)域，生態(tài)韌性是指生態(tài)系統(tǒng)所擁有化解外來干擾，以及在沖擊出現(xiàn)時仍能維持其主要功能運(yùn)轉(zhuǎn)的能力[5]。當(dāng)前，國外關(guān)于生態(tài)韌性的相關(guān)研究主要從理論構(gòu)建、形成機(jī)理等方面展開[6]。國內(nèi)的研究則主要圍繞韌性特征與量化測度等內(nèi)容展開[7]。此外，學(xué)者們量化測度生態(tài)韌性的方法還包括關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析[8]、耦合協(xié)調(diào)模型[9]等。

本文以“2+26”城市為研究對象，借助考慮非期望產(chǎn)出的超效率Windows-EBM-DEA 模型和加權(quán)求和法對其生態(tài)效率與生態(tài)韌性的時空演化特征進(jìn)行分析。進(jìn)一步引入耦合協(xié)調(diào)度模型探究其生態(tài)效率與生態(tài)韌性間的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系，并通過障礙度模型識別阻礙其協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子，以期為“2+26”城市綠色、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文參考已有研究[10],在遵循客觀、獨(dú)立與數(shù)據(jù)可獲得原則的條件下，構(gòu)建“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo)體系，包括2 個子系統(tǒng)、24 個具體指標(biāo)，見下頁表1。

表1 “2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo)體系

1.2 研究方法

1.2.1 城市生態(tài)效率評價模型

本文參照梁耀文等（2023）[11]的做法，構(gòu)建將徑向與非徑向相結(jié)合的考慮非期望產(chǎn)出的超效率EBM-DEA 模型來測算生態(tài)效率，公式如下：

其中，ρ*為效率；φ為產(chǎn)出擴(kuò)大比；k為決策單元；m為投入種類；n為期望產(chǎn)出種類，q為非期望產(chǎn)出種類；θ為徑向部分規(guī)劃參數(shù)；εx、εy為關(guān)鍵參數(shù)，滿足0≤εx≤1；為投入要素的重要程度，其和為1；xik和yrk分別表示決策單元的第i種投入和第r種產(chǎn)出；、和為松弛變量；和分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的權(quán)重；bpk為決策單元的第p類非期望產(chǎn)出；λj為線性組合系數(shù)；j0表示當(dāng)被評價決策單元為DMUj0時，在剔除DMUj0新的有效前沿面上的DMUj的超效率值。

為避免效率值不可進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，本文引進(jìn)Windows-DEA 模型，該模型測算效率是利用類似移動平均的原則來選定參考集。參考已有研究[12]，將Windows-DEA模型窗口寬度d設(shè)為3，以各年份在不同窗口的效率均值作為DMU 最終可進(jìn)行橫向比較的效率值。因此，本文最終采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率Windows-EBM-DEA 模型對“2+26”城市的生態(tài)效率進(jìn)行測度。

1.2.2 生態(tài)韌性評價模型

本文采用改進(jìn)的熵值法[13]對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。該方法在傳統(tǒng)熵值法的基礎(chǔ)上增加了時間變量，可以彌補(bǔ)無法反映變量時間演化趨勢的缺陷。首先利用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，然后利用改進(jìn)的熵值法對指標(biāo)賦權(quán)，最后通過加權(quán)求和法對生態(tài)韌性進(jìn)行計(jì)算。公式如下：

其中，Rθi表示第θ年第i個地區(qū)的生態(tài)韌性值；wj為第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；, 表示第θ年第i個地區(qū)的第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

1.2.3 耦合協(xié)調(diào)度模型

結(jié)合已有研究[9]，構(gòu)建生態(tài)效率與生態(tài)韌性兩個子系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)度模型，公式如下：

其中，W為兩系統(tǒng)間的耦合程度；X1為生態(tài)效率值；X2為生態(tài)韌性水平；T為兩系統(tǒng)整體效益水平；α和β為系數(shù)且α+β=1，反映系統(tǒng)各自對整體效益水平的貢獻(xiàn)度。本文假定生態(tài)效率與生態(tài)韌性在生態(tài)文明建設(shè)中擁有同等地位，故將α和β均設(shè)定為0.5。S為兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度，其值介于0 到1 之間，S越大說明生態(tài)效率與生態(tài)韌性耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的狀況越好。

1.2.4 障礙度模型

借助障礙度模型對各指標(biāo)進(jìn)行障礙度測算并排序，以確定各障礙因子對各城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展的影響程度。公式如下：

其中，F(xiàn)θj為第θ年第j項(xiàng)指標(biāo)對城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙度，wj為第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，為指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值，m為指標(biāo)個數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以“2+26”城市為研究對象，采用2010—2020 年的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、相關(guān)省份統(tǒng)計(jì)年鑒及相關(guān)城市的國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報。其中，城市碳排放數(shù)據(jù)來自中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADs）。同時，考慮到數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性以及可利用性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與預(yù)處理。對缺失值采用線性插值法及趨勢外推法進(jìn)行賦值處理，對結(jié)合相關(guān)實(shí)際情況進(jìn)行針對性分析后的異常值予以剔除并補(bǔ)齊。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 “2+26”城市生態(tài)效率的時空演變特征

為了使生態(tài)效率更具可比性，本文利用考慮非期望產(chǎn)出的超效率Windows-EBM-DEA 模型測度2010—2020 年“2+26”城市的生態(tài)效率，結(jié)果如表2所示。

表2 2010—2020年“2+26”城市生態(tài)效率值

從時間維度看，“2+26”城市生態(tài)效率總體上呈現(xiàn)“M”型的發(fā)展趨勢，波峰出現(xiàn)在2012年和2018年，波谷出現(xiàn)在2015 年。即2010—2012 年生態(tài)效率值由0.698 上升至0.785，該階段快速上升主要緣于2008 年全球金融危機(jī)之后，經(jīng)濟(jì)逐漸復(fù)蘇，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、科技創(chuàng)新等方面的影響不斷增強(qiáng)；2012—2015 年生態(tài)效率值由0.785 下降至0.693，該階段城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，房地產(chǎn)等高污染產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，生態(tài)環(huán)境遭到極大污染，致使效率值快速下降；2015—2018年生態(tài)效率值由0.693上升到0.755，隨著環(huán)境污染的嚴(yán)重性逐漸被認(rèn)識到，以及碳減排等環(huán)境規(guī)制政策的提出和實(shí)施，該階段的效率值開始回升；2018—2020年生態(tài)效率值呈現(xiàn)下降趨勢，由2018 年的0.755 下降至0.693，主要原因是“2+26”城市加大環(huán)境治理力度，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水期，部分企業(yè)轉(zhuǎn)型困難，短期內(nèi)難以適應(yīng)新環(huán)境等，致使生態(tài)效率值下降。從區(qū)域來看，生態(tài)效率均值排名依次為北京市、天津市、山東省、河北省、山西省和河南省。北京市、河北省和山西省的生態(tài)效率值呈現(xiàn)波動上升趨勢，與2010 年相比，2020 年三個省份的增幅分別為19.00%、12.90%和2.43%，主要得益于上述地區(qū)長期以來注重生態(tài)保護(hù)，且能源密集型產(chǎn)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型較快；而天津市、山東省和河南省的生態(tài)效率值呈現(xiàn)波動下降特征，與2010 年相比，2020 年三個省份的降幅分別為21.17%、14.32%和1.34%。其中，天津市在2018年之前呈波動上升特征，而2019—2020年生態(tài)效率值呈現(xiàn)“斷崖式”下跌，主要受制于能源密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)入攻堅(jiān)期，且創(chuàng)新乏力，從而導(dǎo)致期望產(chǎn)出不足，非期望產(chǎn)出增加。

對“2+26”城市2010—2020年的生態(tài)效率值計(jì)算均值，并利用自然間斷法將其分為低等、較低、較高和高等4種類型。由圖1可以看出，城市生態(tài)效率呈現(xiàn)“北部高、中部次之、南部低”的空間分布格局。具體來看，城市生態(tài)效率高等類型主要分布在京津及鄰近城市和省會城市，包括北京市、天津市、唐山市、廊坊市、滄州市、濟(jì)南市、菏澤市、鄭州市這8個城市，上述城市在多個年份生態(tài)效率值達(dá)到1左右，即生產(chǎn)單元實(shí)現(xiàn)了相對有效。此外，石家莊市、保定市、邯鄲市、衡水市、太原市、淄博市、濟(jì)寧市、德州市、聊城市、濱州市這10個城市生態(tài)效率屬于較高類型，主要分布在河北省和山東省境內(nèi)，主要是由較低的生態(tài)非期望產(chǎn)出所致。城市生態(tài)效率較低類型主要分布在山西省和河南省，包括晉城市、長治市、開封市、安陽市、新鄉(xiāng)市、焦作市和河北省的邢臺市這7個城市，以上城市主要依靠第二產(chǎn)業(yè)來發(fā)展經(jīng)濟(jì)，且能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化困難，導(dǎo)致非期望產(chǎn)出較高。而低等生態(tài)效率類型包括山西省的陽泉市和河南省的鶴壁市、濮陽市，以上3個城市對能源依賴性較強(qiáng)，能源、資源投入較大，導(dǎo)致在生態(tài)環(huán)境遭到嚴(yán)重破壞的同時并未提高期望產(chǎn)出，因此城市生態(tài)效率屬于低等類型。

圖1 “2+26”城市生態(tài)效率空間差異

2.2 “2+26”城市生態(tài)韌性的時空演變特征

利用改進(jìn)的熵值法，對2010—2020 年“2+26”城市生態(tài)韌性進(jìn)行測算，結(jié)果如下頁表3 所示?？梢钥闯?，“2+26”城市生態(tài)韌性在2010—2020 年總體呈現(xiàn)波動上升趨勢，由2010年的0.147上升至2020年的0.245，平均增幅達(dá)到5.32%，說明城市的生態(tài)環(huán)境得到改善以及所面臨的環(huán)保壓力有所減輕。2007年以后隨著生態(tài)文明思想以及城鎮(zhèn)化發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的新要求的提出，“2+26”城市在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的同時更多考慮生態(tài)因素，生態(tài)文明建設(shè)成效顯著，從而生態(tài)韌性呈上升趨勢。但在2020 年由于新冠肺炎疫情的影響，部分城市在生態(tài)環(huán)境污染治理方面投入降低，導(dǎo)致部分城市的生態(tài)韌性下降。從研究區(qū)域來看，生態(tài)韌性均值排名依次是北京市、天津市、山東省、山西省、河北省和河南省。其中，北京市和天津市生態(tài)效率均值高于全區(qū)域平均水平，主要原因是2個直轄市歷年對于生態(tài)保護(hù)與污染治理投資較大，且污染物排放較少，生態(tài)環(huán)境的抵抗力和恢復(fù)力較強(qiáng)；而山東省等4個省份的城市大部分年代的生態(tài)韌性值低于0.1，主要是因?yàn)楫?dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會發(fā)展緩慢，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化緩慢，忽略生態(tài)保護(hù)的重要性，使經(jīng)濟(jì)社會與生態(tài)環(huán)境矛盾突出，從而導(dǎo)致城市生態(tài)韌性發(fā)展較低。但隨著2017 年生態(tài)環(huán)境部發(fā)布《京津冀及其周邊地區(qū)2017—2018 年秋冬季大氣污染綜合治理行動方案》，大部分區(qū)域加大了污染治理力度，使城市生態(tài)韌性值達(dá)到0.1以上。

表3 2010—2020年“2+26”城市生態(tài)韌性值

為更直觀地了解城市間生態(tài)韌性的差異，利用自然間斷法將城市生態(tài)韌性均值分為低等、較低、較高和高等共4 種類型（如圖2 所示）。北京市為生態(tài)韌性高等類型，北京市作為政治、經(jīng)濟(jì)中心，具有良好的經(jīng)濟(jì)社會基礎(chǔ)，且對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及生態(tài)環(huán)境治理高度重視，其生態(tài)韌性相比其他城市具有絕對優(yōu)勢。生態(tài)韌性較高類型包括天津市、太原市、濟(jì)南市和鄭州市這4 個城市，以上城市或?yàn)橹陛犑?，或?yàn)槭鞘?，其主要發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，污染物排放較少且環(huán)境治理投入力度大，因此生態(tài)抵抗力和適應(yīng)力能力較強(qiáng)。此外，生態(tài)韌性較低類型城市主要分布在河北省及山東省，包括石家莊市、唐山市、邯鄲市、濱州市、德州市、淄博市、濟(jì)寧市這7 個城市。上述城市多為工業(yè)城市，環(huán)境污染嚴(yán)重，但石家莊市、唐山市和邯鄲市是河北省的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)市，受京津冀協(xié)同發(fā)展影響較大；山東省的濱州市、德州市、淄博市和濟(jì)寧市主要受到省會城市的輻射，環(huán)保投入力度較大，因此城市生態(tài)韌性處于較低位。而其余的16個城市多為重工業(yè)城市，污染物排放嚴(yán)重超標(biāo)，生態(tài)環(huán)境難以負(fù)荷，且生態(tài)建設(shè)投入較少，生態(tài)抵抗力、適應(yīng)力和恢復(fù)力能力較弱，因此導(dǎo)致生態(tài)韌性嚴(yán)重受損。

圖2 “2+26”城市生態(tài)韌性空間差異

2.3 “2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展分析

基于“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性兩個子系統(tǒng)的測算結(jié)果，進(jìn)一步利用耦合協(xié)調(diào)度模型測度二者間的協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)，結(jié)果見下頁表4?？梢钥闯觯?+26”城市2010—2020年生態(tài)效率與生態(tài)韌性的協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢與生態(tài)韌性子系統(tǒng)相似，總體呈波動上升趨勢。兩系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)指數(shù)由2010 年的0.534 上升至2020 年的0.606，這表明“2+26”城市在生態(tài)文明建設(shè)方面成效顯著。其中，2010—2016年協(xié)調(diào)指數(shù)在0.6以下波動，由于各城市均處在能源、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型初期，以及城市間生態(tài)文明建設(shè)水平差異明顯，因此該階段協(xié)調(diào)程度較低；但隨著2017 年提出京津冀大氣污染傳輸通道城市綜合防治之后，不僅出臺大量環(huán)保政策、法規(guī)，持續(xù)推進(jìn)城市生態(tài)文明建設(shè)，還注重發(fā)展技術(shù)密集型綠色產(chǎn)業(yè)，使得2017 年之后協(xié)調(diào)指數(shù)在0.6 以上波動。從研究區(qū)域來看，兩個子系統(tǒng)間協(xié)調(diào)指數(shù)均值的排名依次為北京市、天津市、山東省、河北省、山西省和河南省，與生態(tài)效率子系統(tǒng)排名一致。北京市和天津市的協(xié)調(diào)指數(shù)均值高于全區(qū)域均值，協(xié)調(diào)程度較高，且發(fā)展趨勢與生態(tài)效率子系統(tǒng)的發(fā)展趨勢相似，因此，2018—2020 年北京市和天津市呈下降趨勢主要受生態(tài)效率下降的影響。而其余4個省份的協(xié)調(diào)指數(shù)均值雖低于全區(qū)域均值，但基于生態(tài)效率提升和環(huán)境改善的原因，其協(xié)調(diào)程度在不斷提升。

表4 2010—2020年“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)

為動態(tài)探究“2+26”城市間生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展空間差異，本文以研究期內(nèi)的五年規(guī)劃收官之年（2010年、2015年和2020年）為例，利用自然間斷法將城市協(xié)調(diào)指數(shù)均值分為良好協(xié)調(diào)、中度協(xié)調(diào)、勉強(qiáng)協(xié)調(diào)和中度失調(diào)4種類型。由圖3可知，“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展整體呈現(xiàn)“北部高、南部低”的空間分布格局，且兩子系統(tǒng)間良好協(xié)調(diào)、中度協(xié)調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)型城市數(shù)量均有增加。

圖3 “2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展空間差異

從研究期的起止年份（2010 年和2020 年）來看，良好協(xié)調(diào)城市從2010 年的2 個增加至2020 年的北京市、天津市、濟(jì)南市和鄭州市4個，以上城市或?yàn)橹陛犑?，或?yàn)槭鞘?，由于?jīng)濟(jì)社會基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)和生態(tài)環(huán)境治理成效顯著，因此生態(tài)效率與生態(tài)韌性均有提升，從而使二者間的協(xié)調(diào)性不斷增強(qiáng)。中度協(xié)調(diào)城市由2010年的5個增加至2020年的9 個，9 個城市主要分布在京津及省會城市等良好協(xié)調(diào)型城市周邊，說明以上城市除了自身發(fā)展的原因之外，還受到其他城市輻射和帶動的影響?！?+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)程度雖有提升，但仍以勉強(qiáng)協(xié)調(diào)和中度失調(diào)型城市為主體。勉強(qiáng)協(xié)調(diào)型城市由2010 年的7 個上升至2020年的13個，除聊城市和濟(jì)寧市之外，其余城市均實(shí)現(xiàn)由中度失調(diào)到勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的跨越，反映出“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性的協(xié)調(diào)程度有較大的提升。而中度失調(diào)型城市由2010 年的14 個下降至2020 年的2 個，長治市和濮陽市在研究期內(nèi)協(xié)調(diào)指數(shù)有小幅上升，但生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間矛盾依然突出，因此，這2 個城市仍處于中度失調(diào)類型?？傮w上，“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)程度雖有提升，但仍以勉強(qiáng)協(xié)調(diào)和中度失調(diào)型城市為主體，生態(tài)環(huán)境治理壓力仍然巨大。

2.4 障礙因子識別

為識別阻礙城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子，引入障礙度模型，通過式（6）來計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的障礙度Fθj。對Fθj值進(jìn)行由高至低排序，篩選出前五位障礙因子，最終得到阻礙“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展障礙因子的識別結(jié)果（見表5）。

表5 “2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展障礙因子的識別結(jié)果

整體來看，前五位障礙因子為人均公園綠地面積、科學(xué)技術(shù)支出占一般預(yù)算支出比重、固定資產(chǎn)投資額、排水管道長度和人均GDP，說明阻礙“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展主要受到城市綠化建設(shè)、科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平、污染治理等多重因素影響，五者障礙度之和達(dá)到31.55%。從省份（直轄市）角度來看，各省份（直轄市）協(xié)調(diào)發(fā)展的制約因素基本與全區(qū)域一致。其中，除上述障礙因子外，北京市和天津市的障礙因子還包括從業(yè)人員數(shù)，即受到人口壓力的制約。河北省和山西省的障礙因子則包括第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重和第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重，即受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，尤其是河北省的滄州市、廊坊市、邢臺市和山西省的晉城市、陽泉市、長治市，上述城市應(yīng)在能源密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型及發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)方面發(fā)力。而山東省和河南省的主要制約因子則為科學(xué)技術(shù)支出占一般預(yù)算支出比重，排在第一位，應(yīng)在優(yōu)化科技創(chuàng)新平臺、加大創(chuàng)新扶持等方面下功夫。從城市角度來看，不同城市間生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子及受其影響程度存在明顯差異?？傮w來看，在各障礙因子中，出現(xiàn)頻數(shù)較高的依次為污水處理廠集中處理率（15次）、固定資產(chǎn)投資額（15次）、人均公園綠地面積（14次）、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重（11 次）、排水管道長度（11次），說明各城市主要受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、綠化建設(shè)、污染治理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的制約，與之前全區(qū)域障礙因子基本一致，部分工業(yè)城市還應(yīng)進(jìn)一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

3 結(jié)論

本文通過建立“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo)體系，運(yùn)用考慮非期望產(chǎn)出的超效率Windows-EBM-DEA 模型和改進(jìn)的熵值法分別測算生態(tài)效率與生態(tài)韌性，并利用耦合協(xié)調(diào)度模型對兩個子系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度進(jìn)行評價，進(jìn)一步運(yùn)用障礙度模型識別阻礙協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子，結(jié)論如下：

（1）2010—2020年“2+26”城市生態(tài)效率總體上呈“M”型發(fā)展趨勢，波峰出現(xiàn)在2012 年和2018 年，波谷出現(xiàn)在2015 年。北京市、河北省和山西省生態(tài)效率值呈現(xiàn)波動上升趨勢；而天津市、山東省和河南省的生態(tài)效率值呈現(xiàn)波動下降趨勢。城市生態(tài)效率呈現(xiàn)“北部高、中部次之、南部低”的空間分布格局。具體來看，北京市、天津市、唐山市、廊坊市、滄州市、濟(jì)南市、菏澤市、鄭州市這8個城市屬于生態(tài)效率高等類型，而低等生態(tài)效率類型城市主要位于山西省和河南省境內(nèi)。

（2）“2+26”城市生態(tài)韌性在2010—2020 年總體呈波動上升趨勢，城市所面臨的生態(tài)威脅和環(huán)保壓力有所減輕，但城市間的差異較大。6個省份（直轄市）的生態(tài)韌性排名從高到低依次是北京市、天津市、山東省、山西省、河北省和河南省。此外，北京市高度重視生態(tài)治理為生態(tài)韌性高等類型，具有絕對優(yōu)勢；生態(tài)韌性較高類型包括天津市、太原市、濟(jì)南市和鄭州市這4個城市，以上城市或?yàn)橹陛犑?，或?yàn)槭鞘校欢L治市、安陽市、菏澤市、保定市等16個城市多為重工業(yè)城市，生態(tài)韌性較低。

（3）“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性的協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢與生態(tài)韌性子系統(tǒng)相似，呈波動上升趨勢。2017 年提出京津冀大氣污染傳輸通道城市綜合防治方案之后，協(xié)調(diào)指數(shù)在0.6以上波動，但上升幅度較小。此外，“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展整體呈現(xiàn)“北部高、南部低”的空間分布格局，且兩個子系統(tǒng)間良好協(xié)調(diào)、中度協(xié)調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)型城市數(shù)量均有增加，中度失調(diào)型城市數(shù)量下降明顯，城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)程度雖有提升，但仍以勉強(qiáng)協(xié)調(diào)型城市為主體，生態(tài)環(huán)境治理仍然面臨巨大壓力。

（4）“2+26”城市生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展主要受到城市綠化建設(shè)、科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平及污染治理等多重因素影響。除上述障礙因子外，北京市、天津市的障礙因子還包括從業(yè)人員數(shù)，即受到人口壓力的制約；河北省和山西省部分城市的障礙因子則包括第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重和第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重，即受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響；而山東省和河南省主要受科技創(chuàng)新能力不足的制約。此外，不同城市間生態(tài)效率與生態(tài)韌性協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因子及其影響程度存在明顯差異。從障礙因子出現(xiàn)的頻數(shù)來看，部分工業(yè)城市主要受到污染治理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的制約，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步優(yōu)化。