馮露

（1.哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150006；2.黑龍江科技大學(xué) 管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150022）

黨的二十大報告明確指出，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展取得新突破是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的主要目標(biāo)任務(wù)，推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[1]。資源型城市的轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展是我國新階段經(jīng)濟社會發(fā)展的現(xiàn)實需求和重要著力點，然而，資源型城市資源約束趨緊、環(huán)境污染等問題突出，其轉(zhuǎn)型發(fā)展涉及調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變資源利用方式、提升產(chǎn)業(yè)效率和治理生態(tài)環(huán)境等多個方面[2]。生態(tài)效率可作為度量綠色化、低碳化的綜合性指標(biāo)，能夠評價資源環(huán)境系統(tǒng)與經(jīng)濟社會的耦合協(xié)調(diào)程度，為客觀衡量資源型城市轉(zhuǎn)型成效和高質(zhì)量發(fā)展水平提供了新思路和新視角[3-4]。

生態(tài)效率概念在1990 年由SCHALTEGGER 等[5]提出，后被推廣和定義為在滿足人類基本需求和改善生活質(zhì)量的基礎(chǔ)上，要確保資源消耗強度、環(huán)境負(fù)面影響與地球承載力保持一致，現(xiàn)被廣泛應(yīng)用于政府、企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的研究中[6]。資源型城市的生態(tài)效率以城市作為經(jīng)濟——生態(tài)復(fù)合系統(tǒng)，基于經(jīng)濟、社會和自然要素的有效配置，強調(diào)以最少的資源要素投入創(chuàng)造最高的經(jīng)濟社會效益，并最大限度降低對生態(tài)環(huán)境的破壞，追求實現(xiàn)“資源—經(jīng)濟—環(huán)境”的三維統(tǒng)一[7]。城市生態(tài)效率的測度主要采用物質(zhì)流法、生態(tài)足跡法、生命周期法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和能值分析法等[8-12]。在生態(tài)效率定量評價指標(biāo)體系中，投入指標(biāo)包括能源、資源、資本、土地和勞動力等，經(jīng)濟產(chǎn)出指標(biāo)包括GDP、銷售產(chǎn)出或工業(yè)增加值等，生態(tài)環(huán)境影響指標(biāo)包括工業(yè)“三廢”和溫室氣體排放量等[13-16]。城市生態(tài)效率的影響因素涵蓋經(jīng)濟、社會、自然、政策和技術(shù)等多方面，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)發(fā)展水平、科技進步水平、產(chǎn)業(yè)集聚水平及環(huán)境規(guī)制等因素[17-20]。

城市生態(tài)效率問題已受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，已有研究表明，資源型城市的生態(tài)效率大多低于非資源型城市[21-22]，不同資源類型、地理區(qū)位和城市規(guī)模的生態(tài)效率存在較大差異[23-24]，但對于欠發(fā)達地區(qū)尤其是集聚煤炭、林業(yè)和石油的資源型地區(qū)的研究較少。因此，本文以典型的欠發(fā)達資源型地區(qū)黑龍江省為研究對象，系統(tǒng)分析其生態(tài)效率測度及時空演變特征，探討生態(tài)效率的關(guān)鍵影響因素并提出具體對策建議，以期為推動資源型城市綠色低碳轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供依據(jù)和參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 非期望產(chǎn)出超效率SBM模型

本文采用非期望產(chǎn)出超效率SBM-DEA 模型，可以同時解決無效決策單元松弛變量和有效決策單元效率值無法排序的問題，是評估生態(tài)效率最有效的方法之一[11]。以勞動力、資本和能源作為投入指標(biāo)，以經(jīng)濟作為期望產(chǎn)出，同時考慮環(huán)境因素作為非期望產(chǎn)出，對黑龍江省生態(tài)效率進行評價，構(gòu)建指標(biāo)體系如表1 所示。

表1 非期望產(chǎn)出超效率SBM模型投入產(chǎn)出指標(biāo)

假設(shè)生態(tài)效率評價模型中有n個決策單元（DMU），即DMUj(j=1,2,…,n)；每個決策單元中有m個輸入數(shù)據(jù)，xi代表投入指標(biāo)，即xi(i=1,2,…,qm)；yr和bt分別代表期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，即yr(r=1,2,…,q1)和bt(t=1,2,…,q2)，整體模型設(shè)置如下：

式（1）、（2）中：i=1,2,…,m；r=1,2,…,q；j=1,2,…,n(j≠k)；ρ為DMU 的生態(tài)效率；分別為投入、期望和非期望產(chǎn)出的松弛變量；λ是權(quán)重。超效率SBM運行值反映了某個決策單元的生態(tài)效率，ρ值越大，表明該地區(qū)生態(tài)效率水平越高，當(dāng)ρ≥1 時，表明決策單元在某年的生態(tài)效率處于最優(yōu)水平。

1.1.2 Malmquist指數(shù)

非期望產(chǎn)出超效率SBM-DEA 模型從靜態(tài)視角分析了不同決策單元的生態(tài)效率值，本研究結(jié)合Malmquist指數(shù)從動態(tài)變化視角進行展開分析，Malmquist 指數(shù)（MI）可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（Effch）和技術(shù)進步變化指數(shù)（Techch），分別代表決策單元生產(chǎn)技術(shù)變化和可利用的技術(shù)能力。在規(guī)模報酬可變且要素隨機處理條件下，技術(shù)效率指數(shù)可進一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)（Pech）和規(guī)模效率變化指數(shù)（Sech），指數(shù)計算公式如下：

1.1.3 空間自相關(guān)

利用Moran’s I 指數(shù)分析研究區(qū)域內(nèi)每個決策單元與周圍決策單元在空間要素上的依賴程度，檢驗不同決策單元的生態(tài)效率是否具有空間集聚性。全局自相關(guān)中采用全局Moran’s I 指數(shù)檢驗區(qū)域內(nèi)整體的空間關(guān)聯(lián)性及聚散程度，局部空間自相關(guān)中采用局域Moran’s I 指數(shù)分析空間某要素與相鄰要素的相關(guān)程度，表征其在內(nèi)部空間及鄰域范圍內(nèi)的聚集狀態(tài)，計算公式如下：

式（8）～（10）中：n代表研究對象的數(shù)量，表示生態(tài)效率的平均值，S2表示生態(tài)效率的標(biāo)準(zhǔn)差，xi和xj分別代表不同地區(qū)的生態(tài)效率值。wij表示空間鄰接矩陣，即地區(qū)i和j之間的鄰接關(guān)系，若相鄰，則值為1；若不相鄰，則值為0，Ii＞0，表示生態(tài)效率高值區(qū)和低值區(qū)分別具有空間集聚性，Ii＜0，表示生態(tài)效率高值區(qū)和低值區(qū)在空間上錯位集聚。

1.1.4 面板回歸模型

（1）生態(tài)效率影響因素選擇。對于資源型城市生態(tài)效率影響因素尚未有明確的標(biāo)準(zhǔn)，本文借鑒已有研究文獻[17-20]，選擇工業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、環(huán)境規(guī)制、技術(shù)水平和對外開放5 項因素。

①工業(yè)發(fā)展水平（ID）：資源型城市主要依賴于第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，很大程度決定著整體經(jīng)濟發(fā)展水平，對生態(tài)環(huán)境具有重要影響。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（IS）：黑龍江省處于工業(yè)化后期發(fā)展階段，第二、三產(chǎn)業(yè)比重將分別呈下降和上升趨勢，選擇兩者比值代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。③環(huán)境規(guī)制（ER）：政府制定相關(guān)政策防止過度追求經(jīng)濟利益而破壞環(huán)境，因此，環(huán)境規(guī)制會影響資源型城市的生態(tài)效率。本文采用綜合指數(shù)法計算環(huán)境規(guī)制指數(shù)，選取非期望產(chǎn)出4 個指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用熵權(quán)法計算權(quán)重，即標(biāo)準(zhǔn)化值×權(quán)重=環(huán)境規(guī)制指數(shù)。④技術(shù)水平（TL）：主要體現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)對資源的有效利用程度，改善技術(shù)水平，提高資源利用率，促進節(jié)能減排，本文選取分地區(qū)單位總產(chǎn)值能耗來表示。⑤對外開放（OW）：進出口貿(mào)易能夠帶動經(jīng)濟發(fā)展，影響資源型城市工業(yè)發(fā)展布局，從而影響整體生態(tài)效率水平，本文選取進出口貿(mào)易額與GDP 的比值作為衡量對外開放水平的指標(biāo)。

（2）構(gòu)建面板回歸模型。構(gòu)建各地區(qū)生態(tài)效率影響因素標(biāo)準(zhǔn)面板數(shù)據(jù)模型如式（11）：

式中：EFit代表地區(qū)i在t年的生態(tài)效率；αi代表隨時間推移而保持不變的未觀察到的特征，當(dāng)αi與一個或多個因素相關(guān)，則建立固定效應(yīng)模型，當(dāng)αi獨立于所有因素，則建立隨機效應(yīng)模型；β代表標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)；μit代表誤差項。

1.2 研究對象與數(shù)據(jù)來源

本文以黑龍江省為實證研究對象，其所轄13 個地級市作為生態(tài)效率評價的決策單元，選取2011—2020年的面板數(shù)據(jù)進行研究。各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)來源于歷年《黑龍江統(tǒng)計年鑒》和公開發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，黑龍江省分地區(qū)生態(tài)效率及其影響因素描述性統(tǒng)計如表2 和表3 所示，部分年份和城市的缺失數(shù)據(jù)通過插值法進行合理補充。

表2 黑龍江省分地區(qū)生態(tài)效率指標(biāo)描述性統(tǒng)計

表3 黑龍江省分地區(qū)生態(tài)效率影響因素描述性統(tǒng)計

2 實證結(jié)果與分析

2.1 黑龍江省生態(tài)效率測算結(jié)果與特征分析

基于超效率SBM 模型（MaxDEA 7.0 軟件）計算出2011—2020 年黑龍江省生態(tài)效率變化情況，如圖1 所示?？傮w上，黑龍江省生態(tài)效率呈現(xiàn)出增加的趨勢，與2011年相比，2020 年生態(tài)效率值提高了0.215，表明生態(tài)環(huán)境治理有一定成效，生態(tài)效率值有所提高。2011—2020年，黑龍江省生態(tài)效率年均值為0.716，處于較低水平，仍存在28.4%的提升潛力，主要集中在工業(yè)“三廢”及溫室氣體排放上的減排壓力。

圖1 2011—2020年黑龍江省生態(tài)效率均值

基于時間測序可以分為三個階段：①2011—2013年轉(zhuǎn)型過渡期，黑龍江省資源和能源消耗嚴(yán)重，盡管環(huán)境污染治理步伐已逐年加快，但長期以來經(jīng)濟粗放型增長直接導(dǎo)致了環(huán)境結(jié)構(gòu)性污染和局部生態(tài)失衡，主要污染物排放總量并沒有得到有效控制。②2014—2016 年初見成效期，“十二五”時期黑龍江省將化學(xué)需氧量、二氧化硫、氨氮和氮氧化物納入約束性指標(biāo)，主要污染物減排力度加大，效果逐漸顯現(xiàn)，生態(tài)效率有所提升。③2017—2020 年穩(wěn)定發(fā)展期，生態(tài)效率值在0.780～0.802 范圍內(nèi)，全省規(guī)模以上工業(yè)增加值、制造業(yè)增加值以及工業(yè)固定資產(chǎn)投資額等各項指標(biāo)表明了省工業(yè)經(jīng)濟運行平穩(wěn)向好。

與2011 年和2014 年相比，各區(qū)域的生態(tài)效率值 在2017 年 和2020 年有較大變化（圖2），2011 年，生態(tài)效率高值區(qū)為哈爾濱、綏化、大慶、大興安嶺（1.064～1.173），低值區(qū)為七臺河、伊春和雙鴨山（0.206～0.233）；2014 年，生態(tài)效率高值區(qū)為大慶、哈爾濱、綏化、大興安嶺和黑河（1.005～1.171），低值區(qū)七臺河、伊春、齊齊哈爾和雙鴨山（0.211～0.327）；2017 年，生態(tài)效率高值區(qū)為大慶、大興安嶺、綏化、哈爾濱、黑河、佳木斯和雞西（1.007～1.143），低值區(qū)為七臺河、伊春、齊齊哈爾（0.395～0.457）；2020 年，生態(tài)效率高值區(qū)為大興安嶺、大慶、黑河、綏化、哈爾濱、雞西和佳木斯（1.005～1.129），低值區(qū)為七臺河、伊春、齊齊哈爾（0.341～0.476）。2011—2020 年，生態(tài)效率均值前三名依次為大慶、哈爾濱和綏化，生態(tài)效率均值最低為七臺河?？傮w上，低值區(qū)的生態(tài)效率呈現(xiàn)上升趨勢，2016 年后增幅顯著，前三名依次為雞西、雙鴨山和鶴崗，主要原因是煤炭資源型城市去產(chǎn)能后，雖然經(jīng)濟效益下滑，但工業(yè)“三廢”及溫室氣體排放量大幅下降。

圖2 不同年份各區(qū)域生態(tài)效率對比圖

2.2 黑龍江省生態(tài)效率動態(tài)變化趨勢

黑龍江省生態(tài)效率動態(tài)變化趨勢如表4 所示，2011—2020 年各指數(shù)變化的幾何均值中，Malmquist 指數(shù)接近于1，技術(shù)效率變化指數(shù)（Effch）及其分解指數(shù)（Pech、Sech）均大于1，表明黑龍江省生態(tài)效率整體水平有所改善；技術(shù)進步變化指數(shù)（Techch）小于1，表明技術(shù)水平亟待提高。2013—2014 年、2015—2016 年、2016—2017 年、2017—2018 年 和2019—2020 年，黑龍江省生態(tài)效率Malmquist 指數(shù)均大于1，保持生態(tài)效率穩(wěn)步提升仍是資源型城市轉(zhuǎn)型升級的核心。總體上，技術(shù)效率變化指數(shù)（Effch）大多高于技術(shù)進步變化指數(shù)（Techch），表明生產(chǎn)技術(shù)變化水平優(yōu)于可利用的技術(shù)能力；純技術(shù)效率變化指數(shù)（Pech）大多略高于規(guī)模效率變化指數(shù)（Sech），表明整體規(guī)模效益有待提高。值得關(guān)注的是，2016 年至今，除了2018—2019 年以外，年均生態(tài)效率分別增長14.4%、35.9%和24.8%，主要是由于技術(shù)進步的貢獻，表明2016 年以后技術(shù)進步可以降低資源的消耗，提高資源利用率。

從表5 各區(qū)域上分析，哈爾濱、齊齊哈爾、雞西、鶴崗、雙鴨山和七臺河的Malmquist 指數(shù)大于1。其中，哈爾濱和齊齊哈爾分別作為黑龍江的省會城市和臨近副中心城市，具有堅實的科技實力，注重資源利用和環(huán)境保護，整體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型效果良好；雞西、鶴崗、雙鴨山和七臺河是黑龍江省典型的煤炭資源型城市，“十三五”時期產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型全面加速，延展煤化工產(chǎn)業(yè)鏈，聚焦煤炭、石墨、綠色食品和生物醫(yī)藥四大主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，生態(tài)效率得到明顯改善?！八拇竺撼恰奔夹g(shù)效率指數(shù)（Effch）大于技術(shù)進步指數(shù)（Techch），純技術(shù)效率指數(shù)（Pech）大于規(guī)模效率指數(shù)（Sech），表明系統(tǒng)資源配置優(yōu)化合理，技術(shù)進步和規(guī)模效益有待提高。黑龍江省其他區(qū)域的Malmquist指數(shù)小于1，多數(shù)地區(qū)主要受技術(shù)進步水平的限制，從而影響生態(tài)效率測度。

2.3 黑龍江省生態(tài)效率空間相關(guān)性分析

2.3.1 全局空間自相關(guān)分析

基于黑龍江省13 個地級市的地理權(quán)重矩陣，先后利 用ArcGIS 10.8 和Geoda 1.14 對2011—2020 年生態(tài)效率的全局Moran’s I 指數(shù)進行測算，反映各區(qū)域相關(guān)指標(biāo)總體的空間相關(guān)關(guān)系（表6）。2011—2016 年生態(tài)效率全局Moran’s I 指數(shù)大于0，除2013 年、2016 年外，其他年份的生態(tài)效率在10%水平下顯著，表明各區(qū)域生態(tài)效率具有正向的空間集聚特征，即生態(tài)效率高值區(qū)相互鄰近、生態(tài)效率低值區(qū)相互鄰近；2017—2020 年全局Moran’s I 指數(shù)小于0 且P值不顯著，由全局正相關(guān)向負(fù)相關(guān)轉(zhuǎn)變，表明空間集聚特征減弱，生態(tài)效率高值區(qū)和低值區(qū)分散分布，具有隨機性，各地區(qū)生態(tài)效率幾乎不受鄰近地區(qū)的影響。

表6 黑龍江省生態(tài)效率全局Moran’s I指數(shù)及其統(tǒng)計量

2.3.2 局部空間自相關(guān)分析

局部Moran’s I 指數(shù)體現(xiàn)出不同區(qū)域間的生態(tài)效率差異，大部分區(qū)域生態(tài)效率局部空間相關(guān)性不顯著（圖4），2011 年高—高聚集區(qū)為大慶，其作為成熟型資源型城市依托石油傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶動石化等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展；2016年高—高聚集區(qū)為綏化，其占據(jù)地理優(yōu)勢，借助鄰近省會哈爾濱的資源優(yōu)勢，形成良性資源配置促進區(qū)域協(xié)同發(fā)展；2016 年高—低聚集區(qū)為雞西，接壤七臺河、雙鴨山和牡丹江生態(tài)效率低值區(qū)；齊齊哈爾在2011 年、2016年和2020 年為低—高聚集區(qū)，周邊的黑河、綏化和大慶為生態(tài)效率高值區(qū)。

圖4 生態(tài)效率局部空間自相關(guān)Lisa圖

從局部Moran’s I 指數(shù)散點圖（圖5）可以看出，2011年，黑龍江省生態(tài)效率主要分布在第一、二、三象限，位于第一象限的高—高集聚區(qū)域為黑河、哈爾濱、綏化、大慶和大興安嶺，位于第二象限的低—高集聚區(qū)域為齊齊哈爾和伊春，位于第三象限低—低集聚區(qū)域為七臺河、鶴崗、雙鴨山、雞西、牡丹江和佳木斯，占比達46.15%，煤炭資源型城市占比為66.67%。與2011 年相比，2016年生態(tài)效率變化較為明顯，位于第一象限的區(qū)域為大興安嶺、伊春、綏化、大慶、黑河，且聚集程度較高，位于第二象限的區(qū)域為齊齊哈爾和鶴崗，但相關(guān)性較弱，聚集在第三象限的區(qū)域為七臺河、雙鴨山、佳木斯和牡丹江，聚集在第四象限的區(qū)域為哈爾濱和雞西，位于高—低集聚和低—高集聚的“非典型”區(qū)域占比為30.77%。2020 年，位于第一象限高—高聚集區(qū)為大興安嶺、綏化和大慶，與2016 年相比，高—高集聚區(qū)減少兩個，位于第二象限的為齊齊哈爾、伊春和七臺河，聚集在第三象限的為鶴崗，牡丹江和雙鴨山處于第二、三象限交界處，表明局部空間相關(guān)性減弱，位于第四象限的區(qū)域為黑河、哈爾濱、佳木斯和雞西，處于高—低集聚和低—高集聚的“非典型”區(qū)域占比提高至53.85%。

圖5 生態(tài)效率Moran’s I散點圖

2.4 黑龍江省生態(tài)效率影響因素分析

2.4.1 影響因素回歸結(jié)果分析

在面板回歸模型前，利用方差膨脹因子（VIF）對自變量進行多重共線性檢驗，結(jié)果顯示VIF 值1.13～3.87范圍內(nèi)，表明自變量間不存在多重共線性問題。利用Stata 17.0 相關(guān)計量模型，以工業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、環(huán)境規(guī)制指數(shù)、技術(shù)水平和對外開放作為解釋變量，以生態(tài)效率作為被解釋變量構(gòu)建面板模型，并且使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤法進行建模（表7）。

表7 生態(tài)效率影響因素回歸結(jié)果

F檢驗表明固定效應(yīng)模型（FE）優(yōu)于混合效應(yīng)模型（OLS），固定效應(yīng)模型納入虛擬變量因素對個體固定效應(yīng)模型進行評估（FE_LSDV）。Hausman 檢驗P值為0.000 0，表明固定效應(yīng)模型（FE）優(yōu)于隨機效應(yīng)模型（RE）。為了避免數(shù)據(jù)中存在異常值對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，本文對生態(tài)效率值及其影響因素分別進行了剔除省會和縮尾處理，重新對回歸結(jié)論的穩(wěn)健性進行考證。結(jié)果表明，影響因素的顯著性和正負(fù)系數(shù)均未發(fā)生變化，回歸結(jié)果穩(wěn)健。

2.4.2 生態(tài)效率影響因素分析

基于固定效應(yīng)回歸結(jié)果表明，設(shè)定影響因素中除環(huán)境規(guī)制外均呈負(fù)向顯著性檢驗，表明黑龍江省生態(tài)效率水平低是多種因素的綜合影響。在工業(yè)發(fā)展水平方面，工業(yè)化率每提高1%，生態(tài)效率下降0.747 4%。黑龍江省工業(yè)化發(fā)展起步早，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模大，過度依賴傳統(tǒng)能源，不僅耗用大量不可再生資源，而且在利用過程中不可避免產(chǎn)生二氧化硫、氮氧化物和煙塵等污染物。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每提高1%，生態(tài)效率下降0.070 3%，表明第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展相對弱化，污染強度較高的第二產(chǎn)業(yè)仍占據(jù)主導(dǎo)地位。在環(huán)境規(guī)制方面，環(huán)境規(guī)制對生態(tài)效率產(chǎn)生顯著正向影響，表明環(huán)境規(guī)制對改善黑龍江省生態(tài)環(huán)境發(fā)揮顯著作用。在技術(shù)水平方面，單位總產(chǎn)值能耗每增加1%，生態(tài)效率下降0.687 4%，表明黑龍江省對資源和能源的依賴程度較高，仍處于粗放式的經(jīng)濟發(fā)展模式，“高投入，低產(chǎn)出”的生產(chǎn)模式對生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重影響。在對外開放方面，對外開放程度每提高1%，生態(tài)效率下降0.087 1%，進出口貿(mào)易聚焦在以“煤、油和氣”為主的能源貿(mào)易，加之新冠疫情的影響，進出口貿(mào)易額在2019—2021 年大幅下降，從而影響生態(tài)效率水平。

3 結(jié)論與建議

本文通過構(gòu)建黑龍江省生態(tài)效率評價指標(biāo)體系，基于非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型和Malmquist 指數(shù)分析生態(tài)效率時空演變特征，利用Moran’s I 指數(shù)分析生態(tài)效率空間相關(guān)性，構(gòu)建固定效應(yīng)模型分析黑龍江省生態(tài)效率的影響因素。主要研究結(jié)論如下：

（1）2011—2020 年，黑龍江省生態(tài)效率總體呈增加趨勢，基于時間測序可分為轉(zhuǎn)型過渡期、初見成效期和穩(wěn)定發(fā)展期三個階段；不同區(qū)域的生態(tài)效率差異較大，低值區(qū)的生態(tài)效率呈現(xiàn)上升趨勢，煤炭資源型城市增幅較為顯著。

（2）基于時間維度動態(tài)變化，黑龍江省生態(tài)效率整體水平有所改善，但仍有較大增長空間，系統(tǒng)資源配置水平優(yōu)于技術(shù)進步水平，整體規(guī)模效益有待提高。基于區(qū)域維度動態(tài)變化，哈爾濱和齊齊哈爾分別作為省會城市和鄰近副中心城市，整體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型效果良好；四大煤炭資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型全面加速，生態(tài)效率得到明顯改善。

（3）從全局空間自相關(guān)上看，2011—2016 年各區(qū)域生態(tài)效率具有正向的空間集聚特征，2017—2020 年空間集聚特征減弱，各地區(qū)生態(tài)效率幾乎不受鄰近地區(qū)的影響。從局部空間自相關(guān)上看，處于高—低集聚和低—高集聚的“非典型”區(qū)域占比提高，經(jīng)濟關(guān)聯(lián)性逐漸減弱。

（4）工業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、技術(shù)水平和對外開放對生態(tài)效率產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，綜合原因聚焦在對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、資源和能源的依賴，粗放式的經(jīng)濟發(fā)展模式尚未徹底改變，對生態(tài)環(huán)境造成負(fù)面影響；環(huán)境規(guī)制因素對生態(tài)效率產(chǎn)生顯著正向影響，起到顯著提升黑龍江省生態(tài)效率的作用。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議。

（1）以煤炭資源型城市為核心，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。有序減少礦產(chǎn)資源開采，因地制宜對礦山礦洞進行綠色回填，擴大省內(nèi)綠化空間。推進傳統(tǒng)工業(yè)向新型智能制造產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，提高資源利用率，降低廢棄物產(chǎn)出，減少對生態(tài)環(huán)境的破壞，從而提高黑龍江省整體生態(tài)效率水平。

（2）持續(xù)增強哈爾濱作為省會城市的輻射力、影響力和帶動力，加速技術(shù)、資本和人力等要素的外溢，發(fā)揮空間集聚效應(yīng)，優(yōu)先建立以哈爾濱為中心的生態(tài)效率高—高集聚區(qū)域，逐步帶動省內(nèi)其他區(qū)域生態(tài)環(huán)境發(fā)展。

（3）著重提高生態(tài)純技術(shù)效率，加大政府、企業(yè)、高校和科研院所的合作力度，實現(xiàn)技術(shù)引進、改造和自主研發(fā)。對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)尤其是制造業(yè)和能源工業(yè)，加強數(shù)字技術(shù)研發(fā)，推動數(shù)字技術(shù)賦能生態(tài)環(huán)境保護，從而提高黑龍江省整體規(guī)模效益。