劉虹 雷敏 楊晨 江星月 鄭清

摘要 黃河流域城市群是黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的重要載體，提高黃河流域城市群生態(tài)效率有利于提升其綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。基于城市群視角，利用超效率SBM模型測(cè)度黃河流域七大城市群60個(gè)城市2006—2020年的生態(tài)效率值，借助Dagum基尼指數(shù)進(jìn)行區(qū)域差異性分析，進(jìn)一步通過面板分位數(shù)模型識(shí)別影響城市群生態(tài)效率的主要因素。結(jié)果表明：①黃河流域地區(qū)及各城市群生態(tài)效率明顯改善，呼包鄂榆城市群和寧夏沿黃城市群生態(tài)效率水平最高，而中原城市群和蘭西城市群生態(tài)效率水平最低；②黃河流域生態(tài)效率空間分布格局由“低值區(qū)抱團(tuán)分布、高值區(qū)離散分布”轉(zhuǎn)變?yōu)楦咧祬^(qū)和低值區(qū)“小集聚、大分散”的交叉分布格局；③七大城市群總體差異縮小，組間差異和超變密度是總體差異的主要來源；④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、對(duì)外開放水平制約了城市群生態(tài)效率的發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)進(jìn)步與生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞 生態(tài)效率;超效率SBM模型;Dagum基尼指數(shù);面板分位數(shù)回歸；黃河流域

中圖分類號(hào)：F124.5? DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2024-03-015

Ecological efficiency evaluation and attribution analysis of urban agglomerations in the Yellow River Basin

LIU Hong， LEI Min， YANG Chen， JIANG Xingyue， ZHENG Qing

（College of Urban and Environmental Sciences， Northwest University， Xian 710127， China）

Abstract The urban agglomerations in the Yellow River Basin play a crucial role in preserving the environment and fostering high-quality development in this area. Improving the eco-efficiency of these urban agglomerations has the potential to boost their green economic growth. We approached this from the perspective of urban agglomerations and used the super-SBM model to assess the ecological efficiency of 60 cities across seven urban agglomerations in the Yellow River Basin from 2006 to 2020. Afterward， we analyzed regional differences using the Dagum Gini index and identified the key factors affecting the ecological efficiency of urban agglomerations through the panel quantile model.The results are as follows： ① Eco-efficiency has significantly improved throughout the Yellow River Basin， including all urban agglomerations. The Hu-bao-Eyu urban agglomeration and the Ningxia urban agglomeration along the Yellow River exhibited the highest eco-efficiency levels， while the Central Plains urban agglomeration and the Lanxi urban agglomeration showed the lowest eco-efficiency levels. ② The spatial distribution of eco-efficiency in the Yellow River Basin has shifted from a "clustered distribution in low-value areas， discrete distribution in high-value areas" to a "cross-distribution pattern with small clusters and large dispersion of high-value areas and low-value areas". ③ Overall disparities among the seven major urban agglomerations have decreased. The primary contributors to these differences are disparities between groups and Hypervariable density. ④ Industrial structure， population density， and openness levels constrain the ecological efficiency of urban agglomerations. In contrast， economic development levels and technological progress are positively correlated with ecological efficiency.

Keywords ecological efficiency; super-SBM model; Dagum Gini index; panel quantile regression； Yellow River Basin

黃河流域既是我國中部地區(qū)重要的生態(tài)屏障［1］，同時(shí)也是我國重要的戰(zhàn)略經(jīng)濟(jì)地帶。區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)矛盾突出，其生態(tài)環(huán)境脆弱、資源環(huán)境承載力差、區(qū)域內(nèi)發(fā)展不平衡等問題一直制約著沿黃地區(qū)的生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。習(xí)近平總書記多次就黃河流域環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)表重要講話，指出保護(hù)黃河對(duì)于中華民族偉大復(fù)興具有重要意義［2］。黃河流域自古以來就對(duì)中華文化和經(jīng)濟(jì)起著舉足輕重的作用，對(duì)黃河的開發(fā)與治理也伴隨著人類歷史發(fā)展的進(jìn)程。黃河流域自身的生態(tài)本底差，隨著城市化和工業(yè)化的迅猛發(fā)展，過去粗放式的發(fā)展不可避免地加重了黃河流域的生態(tài)壓力?！饵S河保護(hù)法》自2023年4月1日正式實(shí)施，黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展成為目前以及未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要任務(wù)之一。黃河流域的綜合治理已取得顯著成效，但黃河流域區(qū)域內(nèi)自然條件差異大、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為偏重、生態(tài)環(huán)境脆弱，仍然存在著農(nóng)業(yè)面源污染、水土流失、水資源生態(tài)安全等問題，這些問題無不威脅著黃河流域沿黃城市的可持續(xù)發(fā)展。生態(tài)效率作為可持續(xù)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)［3］，在國家和地區(qū)制定經(jīng)濟(jì)與環(huán)境政策時(shí)發(fā)揮著重要作用［4］。因此，深入研究黃河流域生態(tài)效率有利于分析黃河流域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間格局，探尋可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r，促進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型升級(jí)。

Schaltegger和Sturm最早于1990年提出生態(tài)效率這一概念［5］。1992年世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)（WBCSD）在其著作中對(duì)生態(tài)效率作進(jìn)一步闡釋［6］，首次將生態(tài)效率從生態(tài)學(xué)引入經(jīng)濟(jì)學(xué)范疇，豐富了生態(tài)效率的內(nèi)涵。生態(tài)效率已經(jīng)成為衡量企業(yè)［7］、行業(yè)［8］、區(qū)域［9］等的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要手段。生態(tài)效率一經(jīng)引入，即成為國內(nèi)學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)，早期主要是對(duì)生態(tài)效率理論的探索，包括理論引入［10］、內(nèi)涵解析［11］、研究實(shí)踐［12］;隨著理論和方法的更新完善，研究視角逐漸從工業(yè)園區(qū)、企業(yè)、行業(yè)擴(kuò)展至區(qū)域范圍［13］;研究方法也變的多元化，包括DEA［14］、TOPSIS［15］、SFA［16］等模型。近年來，國內(nèi)學(xué)者們熱衷于將生態(tài)效率引入到區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展測(cè)度上，研究區(qū)域綠色發(fā)展水平的時(shí)空演化規(guī)律及內(nèi)在影響機(jī)制。研究區(qū)域主要包括5個(gè)層面。①國家層面。如Junya Yamasaki等人基于LIME3方法計(jì)算環(huán)境負(fù)荷，并對(duì)42 個(gè)主要為經(jīng)合組織成員國的生態(tài)效率進(jìn)行了評(píng)估，發(fā)現(xiàn)生態(tài)效率為前三的城市為巴黎、倫敦及都柏林，豐富了地方政府環(huán)境核算的標(biāo)準(zhǔn)方法［17］。②區(qū)域?qū)用?。如孫叢婷等用基尼系數(shù)、σ收斂等方法分析了中國六大地理區(qū)域生態(tài)效率的時(shí)空演變和區(qū)域之間的差異特征［18］。③城市層面。如Yao等人運(yùn)用SBM模型計(jì)算了中國152個(gè)地級(jí)市的生態(tài)效率，發(fā)現(xiàn)智慧城市建設(shè)有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)水平較低的城市的生態(tài)效率［19］。④省級(jí)層面。如沈偉騰等運(yùn)用SBM模型和空間自回歸模型對(duì)中國30個(gè)省級(jí)行政區(qū)2005—2015年10年間的生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度并研究其空間互動(dòng)特征，發(fā)現(xiàn)區(qū)域間存在正向的互動(dòng)效應(yīng)［20］。⑤縣域?qū)用?。田鵬等用SBM模型測(cè)度了東海海岸帶52個(gè)縣區(qū)2005—2018年的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效率，并利用冗余率尋找影響區(qū)域生態(tài)效率的主要因素［21］。前人的研究已相當(dāng)豐富，但對(duì)城市群的研究仍較為薄弱，城市群對(duì)于促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、帶動(dòng)和協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展、參與國際分工具有不可磨滅的作用。發(fā)展城市群、有效提高城市群的生態(tài)效率不僅可以實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)資源的有效配置，還將實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)環(huán)境、資源、經(jīng)濟(jì)的有效協(xié)調(diào)。城市群的發(fā)展和國家戰(zhàn)略息息相關(guān)，而黃河流域溝通南北、承接?xùn)|西，因此，黃河流域城市群的協(xié)調(diào)穩(wěn)步發(fā)展，有利于構(gòu)建城鄉(xiāng)發(fā)展的新格局，促進(jìn)城市群及城市群內(nèi)部融合發(fā)展、互利共贏。

已有學(xué)者對(duì)黃河流域省際及地級(jí)市的生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，研究內(nèi)容囊括影響機(jī)制探討［22］、門檻效應(yīng)分析［23］、城鎮(zhèn)化進(jìn)程與生態(tài)效率的交互作用［24］、空間異質(zhì)性研究［25］。研究內(nèi)容較為豐富，但缺少多個(gè)城市群生態(tài)效率的橫向比較，以及城市群間的差異性分析，對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素在城市群生態(tài)效率方面的邊際效應(yīng)亦有所不足。因此，本文首先以黃河流域七大城市群60個(gè)地級(jí)市作為研究對(duì)象，考察其在2006—2020年15年內(nèi)的生態(tài)效率發(fā)展水平，進(jìn)而探究黃河流域城市群生態(tài)效率發(fā)展的時(shí)空演化規(guī)律;其次，借助Dagum基尼系數(shù)深入研討黃河流域城市群內(nèi)及城市群間的差異來源和時(shí)序變化，從而幫助分析黃河流域城市群生態(tài)效率空間非均衡特征及影響空間非均衡的主要因素;最后，利用面板分位數(shù)回歸模型進(jìn)一步考察各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的邊際效應(yīng)對(duì)城市群生態(tài)效率的影響程度，從而揭示不同分位點(diǎn)下對(duì)提升城市群生態(tài)效率的異質(zhì)性影響?；谏鲜鲅芯浚坏梢苑治鳇S河流域城市群生態(tài)效率時(shí)空演化規(guī)律及影響機(jī)制，還可以為黃河流域沿黃城市高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型升級(jí)提供參考意見。

1 研究方法、研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

黃河流域是我國重要的人口集聚和經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域，流域范圍涉及到青海省、寧夏回族自治區(qū)、甘肅省、四川省、陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、山西省、河南省、山東省9個(gè)省份，鑒于四川省絕大部分區(qū)域?qū)儆陂L江經(jīng)濟(jì)帶，因此本文不予考慮［26］。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2021年，黃河流域總?cè)丝诩s為3.36億人，地區(qū)生產(chǎn)總值約23.3萬億元，約占全國總值的20.5％。黃河流域也是我國重要的能源化工基地，僅山西、內(nèi)蒙古、陜西3省的原煤產(chǎn)量就已占全國原煤產(chǎn)量的72％以上，而全流域工業(yè)二氧化硫排放量占到全國30％以上。區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)矛盾突出，節(jié)能減排任務(wù)艱巨。沿黃城市群是黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的先行區(qū)，因地制宜地發(fā)揮各大城市群的比較優(yōu)勢(shì)，對(duì)促進(jìn)“綠”“富”協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要作用。本文以黃河流域七大城市群發(fā)展規(guī)劃綱要為依據(jù)，由于青海省下轄自治州及海東市、濟(jì)源市數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，將其剔除在外，共選取其中60個(gè)地級(jí)及以上城市為研究對(duì)象關(guān)中平原城市群包括西安市、寶雞市、咸陽市、銅川市、渭南市、商洛市、天水市、平?jīng)鍪小c陽市、運(yùn)城市、臨汾市;呼包鄂榆城市群包括呼和浩特市、包頭市、鄂爾多斯市、榆林市; 蘭西城市群包括蘭州市、西寧市、白銀市、定西市;寧夏沿黃城市群包括銀川市、石嘴山市、吳忠市、中衛(wèi)市;山東半島城市群包括濟(jì)南市、青島市、淄博市、東營市、煙臺(tái)市、濰坊市、泰安市、威海市、日照市、德州市、聊城市、濱州市;山西中部城市群包括太原市、晉中市、沂州市、呂梁市、陽泉市;中原城市群包括鄭州市、洛陽市、開封市、南陽市、安陽市、商丘市、新鄉(xiāng)市、平頂山市、許昌市、周口市、信陽市、駐馬店市、鶴壁市、濮陽市、漯河市、三門峽市、焦作市、長治市、晉城市、菏澤市。（見圖1）。

1.2 研究方法

1.2.1 Super SBM模型

基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型是超效率DEA模型中的一種，它不僅能夠有效區(qū)分位于生產(chǎn)前沿面的決策單元，而且還考慮了松弛變量［27］，在測(cè)算效率方便具有優(yōu)越性。為了對(duì)多個(gè)城市不同年份生態(tài)效率進(jìn)行跨期比較，本文運(yùn)用基于全局基準(zhǔn)技術(shù)的、規(guī)模報(bào)酬可變的Super SBM模型。具體計(jì)算公式為

PG=P1∪P2∪…∪PT=（t，t，t）t≥∑Tt=1∑lj=1，≠0xtjmλtjt≤∑Tt=1∑lj=1，≠0xtjnλtjt≥∑Tt=1∑lj=1，≠0ztjkλtj∑lj=1λtj=1，λtj≥0ρ=min1m∑Tt=1∑mi=1xio1n+k（∑Tt=1∑nr=1yro+∑Tt=1∑kq=1zqo）s.t.≥∑Tt=1∑lj=1，≠0xtijλtj，i=1，2，…，m;≤∑Tt=1∑lj=1，≠0ytrjλtj，r=1，2，…，n;≥∑Tt=1∑lj=1，≠0ztqjλtj，q=1，2，…，k;≥xo，≤yo，≥zo；∑lj=1λtj=1，λtj≥0；=xio+s-a，=yro-s+b;=zqo+s-c，s-a≥0，s+b≥0，s-c≥0。（1）

式中：ρ代表城市的效率值；xio、yro、zqo分別代表城市的分別代表第o個(gè)決策單元的第i個(gè)投入值、第r個(gè)期望產(chǎn)出值、第q個(gè)非期望產(chǎn)出值;s代表松弛變量;λti為第t期第j個(gè)決策單元的權(quán)重系數(shù)。

1.2.2 Dagum基尼系數(shù)及其分解方法

Dagum基尼系數(shù)可用來分析區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間非均衡問題，并可進(jìn)一步分解為組內(nèi)基尼系數(shù)Gw、組間基尼系數(shù)Gnb、超變密度基尼系數(shù)Gt［28］，從而對(duì)有效分析黃河流域城市群內(nèi)、城市群間的生態(tài)效率差異提供方法工具。其計(jì)算公式為

G=∑mi=1∑mu=1∑nij=1∑nuv=1｜yij-yuv｜2n2（2）

Gii=∑nij=1∑niv=1｜yij-yiv｜2n2ii（3）

Giu=∑nij=1∑nuv=1｜yij-yuv｜ninu（i+u）（4）

Gw=∑mi=1Giipisi（5）

Gnb=∑mi=2∑i-1u=1Giu（pisu+pusi）Diu（6）

Gt=∑mi=2∑i-1u=1Giu（pisu+pusi）（1-Diu）（7）

Diu=diu-piudiu+piu（8）

pi=nin（9）

si=niin（10）

G=Gw+Gnb+Gt（11）

式中：m和n分別指代城市群和城市數(shù)量；yij指第i個(gè)城市群第j個(gè)城市的生態(tài)效率；yuv為第u個(gè)城市群第v個(gè)城市的生態(tài)效率；ni和nu分別代表第i個(gè)和第u個(gè)城市群的城市數(shù)量；Gii是第i個(gè)城市群內(nèi)的基尼系數(shù)；Giu為第i個(gè)和第u個(gè)城市群之間的基尼系數(shù)；G為黃河流域城市群總體基尼系數(shù)；diu為城市群之間生態(tài)效率的差值，即i與u城市群間滿足yij-yuv的所有樣本值之和的數(shù)學(xué)期望；pi為第i個(gè)城市群內(nèi)所含城市的個(gè)數(shù)占整個(gè)研究區(qū)域城市個(gè)數(shù)的比重；si代表第i城市群生態(tài)效率之和占總區(qū)域生態(tài)效率之和的比重；piu為超變一階距；Diu為i與u城市群間生態(tài)效率的相對(duì)影響。

1.2.3 面板分位數(shù)回歸模型

一般進(jìn)行線性回歸擬合時(shí)需要去掉極值點(diǎn)，但是也會(huì)使極值點(diǎn)在研究中喪失意義。與之相比，分位數(shù)回歸（quantile regression）［29］可以對(duì)解釋變量的全局特征進(jìn)行描述，因此面對(duì)數(shù)據(jù)中的極值點(diǎn)時(shí)，它比最小二乘法更加穩(wěn)健。 Koenker在2004年通過將面板數(shù)據(jù)與分位數(shù)回歸進(jìn)行整合，構(gòu)建了面板分位數(shù)回歸模型［30］。本文所使用的是帶固定效應(yīng)的面板分位數(shù)回歸模型，其公式為

Qρit（τ｜Xit）=αi+β（τ）Xit+εit（12）

式中：i為城市，t為時(shí)間，ρit代表城市生態(tài)效率值;Qρit（τ｜Xit）代表各城市在τ分位數(shù)下的生態(tài)效率;β（τ）表示在τ分位數(shù)下的回歸系數(shù);Xit代表解釋變量;εit代表隨機(jī)誤差項(xiàng);αi代表個(gè)體固定效應(yīng)。

1.3 數(shù)據(jù)來源

投入指標(biāo)通常包含勞動(dòng)力、物質(zhì)資本、自然資源等指標(biāo)，分別以年末單位從業(yè)人員、固定資本存量、建成區(qū)面積、供水總量、夜間燈光指數(shù)來表示（見表1）。研究表明，夜間燈光指數(shù)與能源投入有明顯的線性關(guān)系［31］，因此本文以研究區(qū)域內(nèi)夜間燈光柵格總值來表示能源投入。固定資本存量用永續(xù)盤存法來計(jì)算，借鑒張軍等人的相關(guān)研究［32］，并以2006年為基期。計(jì)算公式為

Kt=Kt-1（1-δ）+It（13）

式中：K指代某期資本存量；δ為9.6％；It指當(dāng)年實(shí)際投資，為名義固定資本形成額除以固定資本形成總額指數(shù)得到。

在產(chǎn)出指標(biāo)中，將生態(tài)指標(biāo)即建成區(qū)綠化覆蓋率納入期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出還包括地級(jí)市一般公共預(yù)算收入、地區(qū)生產(chǎn)總值，相關(guān)GDP數(shù)據(jù)以2006年為基期進(jìn)行平減;非期望產(chǎn)出用環(huán)境污染指數(shù)來表示，具體通過工業(yè)三廢，即工業(yè)廢水、二氧化硫以及煙塵排放量利用熵值法計(jì)算而來［33］（見表1）。

數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2007—2021）》、黃河流域沿黃城市統(tǒng)計(jì)年鑒、國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展公報(bào)及各省份水資源公報(bào)，仍有缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用stata軟件進(jìn)行插值處理。

2 結(jié)果分析

2.1 黃河流域七大城市群生態(tài)效率評(píng)價(jià)

基于全局基準(zhǔn)技術(shù)，利用超效率SBM模型計(jì)算黃河流域七大城市群60個(gè)地級(jí)市2006—2020年的生態(tài)效率值，城市群逐年生態(tài)效率值為各城市群所包含的城市生態(tài)效率的平均值。如圖2所示，除蘭西城市群外，其余城市群在研究期內(nèi)生態(tài)效率均波折上升，生態(tài)效率明顯改善。

從總體看，黃河流域地區(qū)生態(tài)效率在研究期內(nèi)從0.499提升到0.771，近5年增長態(tài)勢(shì)明顯。從各城市群生態(tài)效率均值角度來講，效率高低關(guān)系表現(xiàn)為：寧夏沿黃城市群>呼包鄂榆城市群城市群>山東半島城市群>關(guān)中平原城市群>山西中部城市群>中原城市群>蘭西城市群。在研究期內(nèi)，黃河流域地區(qū)生態(tài)效率非有效，表明黃河流域城市群生態(tài)效率還有很大的提升空間。從增長率角度來看，呼包鄂榆城市群城市群與中原城市群增長幅度最大，研究期內(nèi)生態(tài)效率分別增加了0.619、0.342。黃河流域因區(qū)域內(nèi)部城市自然資源稟賦和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展導(dǎo)向不同， 上中下游發(fā)展差異較大。 從經(jīng)濟(jì)輻射能力來看， 山東半島城市群、 中原城市群無疑是黃河流域經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的兩大城市群， 然而其生態(tài)效率值卻遠(yuǎn)小于呼包鄂榆城市群、 寧夏沿黃城市群等。 原因在于其人口體量大， 資源投入較多、 而非期望產(chǎn)出的冗余率過高， 即粗放式的經(jīng)濟(jì)增長雖然促進(jìn)了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展， 但對(duì)生態(tài)造成了一定的損害， 拉低了地區(qū)的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

2.2 黃河流域城市群生態(tài)效率時(shí)空演化分析

根據(jù)黃河流域城市生態(tài)效率值的區(qū)間分布，將黃河流域城市生態(tài)效率分為5個(gè)等級(jí)，即低效率（ρ≤0.3）、中低效率（0.3<ρ≤0.5）、中等效率（0.5<ρ≤0.75）、中高效率（0.75<ρ<1）、高效率（ρ≥1）。由于全文篇幅受限，因此選取2006年、2010年、2015年、2020年這4個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行可視化展現(xiàn)（見圖3）。從城市層面來看，各城市生態(tài)效率呈緩慢增長趨勢(shì)。在2006—2010年間，絕大部分城市生態(tài)效率小幅度增長，中低效率城市所占比例從61.67％縮減至46.67％，中等效率城市占比從21.67％增加至41.67％。高效率城市較多出現(xiàn)在上游地區(qū)，低值區(qū)分布較為聚集，高值區(qū)分布較為分散。從城市群視角來看：中原城市群、山東半島城市群依然處于墊底位置;關(guān)中平原城市群、寧夏沿黃城市群位居前列;呼包鄂榆城市群增長幅度最大，在該時(shí)間段內(nèi)生態(tài)效率從0.433增加到0.687。2010—2015年間，中高效率城市所占比例上升，低效率城市縮減為0個(gè)，高值區(qū)離散分布，低值區(qū)抱團(tuán)分布。關(guān)中平原城市群、寧夏沿黃城市群、山西中部城市群生態(tài)效率倒退現(xiàn)象明顯，其余城市群均有不同程度的改善。其中，山東半島城市群增長幅度最大，從0.553提升至0.673，成為僅次于呼包鄂榆城市群外生態(tài)效率最好的城市群。2015—2020年間，各城市及各城市群的生態(tài)效率明顯提升，高值區(qū)與低值區(qū)總體分布較為集中，但個(gè)別區(qū)域存在交叉分布格局。其中，高效率城市占比從6.7％增長到35％，中低效率城市占比從43.3％縮減至13.3％。呼包鄂榆城市群生態(tài)效率提升至1.05，遙遙領(lǐng)先于其余城市群。值得一提的是，中原城市群在研究期內(nèi)生態(tài)效率提升至0.773，在黃河流域城市群中位居第3。蘭西城市群盡管有所提升，但仍落后于其余城市群。蘭西城市群在研究期內(nèi)始終處于墊底位置，作為新生城市群，其生態(tài)環(huán)境脆弱、經(jīng)濟(jì)總量小、城市分布較為松散、缺乏大城市的帶動(dòng)作用、自身輻射能力不足。山東半島城市群在研究期內(nèi)的非期望產(chǎn)出冗余水平排在眾城市群前列，其投入資源冗余也較為嚴(yán)重，改變發(fā)展策略、推動(dòng)綠色循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)在必行。

2.3 黃河流域城市群生態(tài)效率差異性分析

2.3.1 黃河流域城市群內(nèi)生態(tài)效率總體差異分析

表2顯示了黃河流域城市群Dagum基尼系數(shù)及其分解結(jié)果，貢獻(xiàn)率代表了基尼系數(shù)總體差異的占比來源。2006—2020年間，黃河流域城市群生態(tài)效率總體基尼系數(shù)呈現(xiàn)緩慢波動(dòng)的下降趨勢(shì)，總體差距縮減了15.45％，生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性有所加強(qiáng)。從基尼系數(shù)差異來源看，組內(nèi)基尼系數(shù)總體呈現(xiàn)“減-增-減-增”的“W”形發(fā)展趨勢(shì)，研究期內(nèi)貢獻(xiàn)率占比位于13.241％～18.925％之間;組間基尼系數(shù)表現(xiàn)為先增后減的“倒U”形趨勢(shì)，在2008年達(dá)到最大值0.123之后，在2019年達(dá)到最低值0.059，研究期內(nèi)貢獻(xiàn)率占比在31.836％～61.404％之間;超變密度基尼系數(shù)發(fā)展趨勢(shì)與組內(nèi)基尼系數(shù)趨勢(shì)相似，為“W”形演變趨勢(shì)，在研究初始期為最大值0.103，在2010年達(dá)到最小值0.045，研究期內(nèi)貢獻(xiàn)率在25.312％～49.239％之間。基尼系數(shù)分析結(jié)果表明，城市群內(nèi)與城市群間生態(tài)效率差異有所下降，黃河流域城市群間基尼系數(shù)及超變密度基尼系數(shù)貢獻(xiàn)率均值分別為48.9％、35.5％，是總體差異的主要來源。

2.3.2 黃河流域城市群生態(tài)效率差異

黃河流域城市群Dagum基尼系數(shù)表明了各個(gè)城市群內(nèi)部區(qū)域生態(tài)效率是否存在較大差距（見表3）。從均值情況來看，關(guān)中平原城市群內(nèi)部差異最大，達(dá)到了0.236，而呼包鄂榆城市群與蘭西城市群Dagum基尼系數(shù)最低，為0.094。分城市群來看：關(guān)中平原城市群在2006年區(qū)域內(nèi)生態(tài)效率差異達(dá)到最大，為0.304，研究期內(nèi)差異減少15.13％，相比于其余城市群，區(qū)域內(nèi)非均衡特征明顯，核心城市對(duì)周邊城市輻射帶動(dòng)作用不強(qiáng)，需強(qiáng)化其溢出效應(yīng);呼包鄂榆城市群研究期內(nèi)區(qū)域差距逐漸變小，在2015年達(dá)到最低0.021， 研究期內(nèi)區(qū)域差異減小了72.41％， 展示了其發(fā)展的強(qiáng)勁力量; 蘭西城市群在研究期內(nèi)差距縮小的最快， 從初始時(shí)期的0.285減小到研究末期的0.019，減小了93.33％，區(qū)域生態(tài)效率逐漸達(dá)到均衡，但區(qū)域內(nèi)生態(tài)效率普遍較低，在平衡區(qū)域發(fā)展的同時(shí)也需提高區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;山東半島城市群與中原城市群在研究期內(nèi)生態(tài)效率Dagum基尼系數(shù)變大，空間差距拉大，表明區(qū)域發(fā)展失衡，需加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)的交流合作、重視區(qū)域差距問題，促使地區(qū)間生態(tài)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展;山西中部城市群盡管差距有所減小，但仍存在不平衡問題;寧夏沿黃城市群研究期內(nèi)基尼系數(shù)減小了56.58％，區(qū)域逐漸均衡。

2.3.3 黃河流域城市群間生態(tài)效率差異

如表4所示，黃河流域城市群間基尼系數(shù)反映了城市群間生態(tài)效率的差異。各個(gè)城市群間生態(tài)效率差距差別不大，在0.138～0.239之間。根據(jù)城市群間基尼系數(shù)值的分布差異，可大致分為3類。第1類城市群間基尼系數(shù)值在0.2以上，有12組，主要包括關(guān)中平原城市群與其余城市群等組。這些城市群之間生態(tài)效率基尼系數(shù)發(fā)展差異較大，尤其是寧夏沿黃城市群與中原城市群之間，表明中原城市群內(nèi)部各城市區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平較低，非期望產(chǎn)出冗余嚴(yán)重，生態(tài)效率值遠(yuǎn)低于寧夏沿黃城市群。第2類城市群間基尼系數(shù)在0.15～0.2之間，有7組，主要包括山東半島城市群與其余城市群等群組。其中，呼包鄂榆城市群與寧夏沿黃城市群在近幾年區(qū)域間基尼系數(shù)降到了0.1以下，反映了近年間這兩大城市群生態(tài)效率水平較高、差距較小，區(qū)域綠色協(xié)調(diào)發(fā)展能力突出。第3類城市群間基尼系數(shù)在0.15以下，包括呼包鄂榆城市群與山東半島城市群、蘭西城市群與中原城市群這兩組。蘭西城市群與中原城市群是低生態(tài)效率區(qū)的代表，區(qū)域間綠色發(fā)展水平相對(duì)一致，但需盡快提質(zhì)提量，減小對(duì)環(huán)境的污染破壞，轉(zhuǎn)變發(fā)展模式，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、提升區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展;山東半島城市群盡管未如其余城市群出現(xiàn)跳躍式增長與回落，但研究期內(nèi)生態(tài)效率持續(xù)穩(wěn)步增長，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展能力逐漸加強(qiáng)，因此與呼包鄂榆城市群保持了較小的區(qū)域差異。

3 黃河流域城市群生態(tài)效率影響機(jī)制分析

3.1 因素選取與變量檢驗(yàn)

城市是黃河流域城市群的基礎(chǔ)單元，城市系統(tǒng)是經(jīng)濟(jì)生態(tài)社會(huì)系統(tǒng)相互耦合的有機(jī)整體，它受多重因素的影響，其正負(fù)影響作用于城市系統(tǒng)并最終反饋到城市群的生態(tài)效率上。本文選取以下6個(gè)因素作為生態(tài)效率的解釋變量并加以說明（見圖4）。①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（LnPGDP），以人均GDP來表示，對(duì)其進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理以消除異方差影響。人均GDP在某種程度上反映了一個(gè)城市的富裕程度，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)其區(qū)域創(chuàng)新能力也相對(duì)較強(qiáng)，預(yù)期回歸系數(shù)為正。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ind2），以第二產(chǎn)業(yè)增加值與GDP的比重表示。第二產(chǎn)業(yè)對(duì)資源依賴度強(qiáng)且對(duì)環(huán)境污染較大，預(yù)期回歸系數(shù)為負(fù)。③對(duì)外開放水平（Fdi），為當(dāng)年實(shí)際利用外資與GDP的比重。外商投資是我國經(jīng)濟(jì)增長的主要引擎，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也會(huì)將高污產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至我國，預(yù)期回歸系數(shù)未知。④人口密度（Lnpop），以年末總?cè)丝跀?shù)與行政區(qū)域面積的比值進(jìn)行表示，并進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。人口對(duì)環(huán)境的影響是雙向的，因此回歸系數(shù)未知。⑤技術(shù)進(jìn)步（Sci），以科學(xué)技術(shù)支出占地方一般公共預(yù)算支出的比重進(jìn)行表示?？茖W(xué)技術(shù)能改進(jìn)生產(chǎn)方式，降低環(huán)境影響，預(yù)期回歸系數(shù)為正。⑥政府作用（Gov），以地方一般公共預(yù)算支出占GDP的比重表示。政府干預(yù)制約生態(tài)經(jīng)濟(jì)水平，預(yù)期回歸系數(shù)未知。

在對(duì)變量進(jìn)行回歸之前，首先對(duì)解釋變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，方差膨脹因子VIF值在1.18～3.49之間，平均值為1.87，表明模型不存在嚴(yán)重的共線性問題。此外，還需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由于本文數(shù)據(jù)截面維度大于時(shí)間維度，屬于“大N小T”的短面板類型，因此適合采用HT檢驗(yàn)，部分變量在一階差分后平穩(wěn)，拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，因此可以進(jìn)行回歸分析。

3.2 生態(tài)效率面板分位數(shù)回歸結(jié)果

為了與傳統(tǒng)回歸模型進(jìn)行比較，先對(duì)變量進(jìn)行固定效應(yīng)回歸；其次，利用面板分位數(shù)模型進(jìn)行回歸，以說明面板分位數(shù)回歸的可靠性與穩(wěn)健性。這里選取10％、25％、50％、75％、90％這5個(gè)比較典型的分位點(diǎn)，如表5所示，除人口密度外，其余變量回歸結(jié)果基本相一致。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于生態(tài)效率的提升具有顯著的正向效應(yīng)，其回歸系數(shù)均在1％水平下顯著，意味著隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，區(qū)域的發(fā)展更多的向循環(huán)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí);從分位點(diǎn)來看，在10％分位點(diǎn)水平下人均GDP彈性系數(shù)最大，代表著在低分位城市，人均GDP的提升能大幅度改善區(qū)域的生態(tài)效率，回歸系數(shù)先降低后增加，從側(cè)面印證了“環(huán)境庫茲涅茲假說”［34］。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)生態(tài)效率存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，且在高分位點(diǎn)城市其影響最嚴(yán)重，即在生態(tài)效率較好的城市，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理與否直接影響到區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。第二產(chǎn)業(yè)規(guī)模每下降1％，則生態(tài)效率將會(huì)提高0.6％～0.403％不等。因此低效率城市需盡快促使產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)［35］，避免陷入“資源詛咒”困境。

對(duì)外開放水平抑制生態(tài)效率的發(fā)展，尤其是在高分位點(diǎn)城市，其作用越明顯。而在25％分位點(diǎn)水平上呈正相關(guān)，即在該水平上外商投資能促進(jìn)區(qū)域生態(tài)效率的提高。有研究表明，外資引進(jìn)會(huì)使中國成為“污染避難所”［36］，將低附加值行業(yè)轉(zhuǎn)移至我國，而并沒有帶來技術(shù)的革新，應(yīng)加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)。

人口密度對(duì)生態(tài)效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明人口集聚能抑制生態(tài)效率的提升，回歸系數(shù)隨分位點(diǎn)的增加而增加，代表高分位城市人口密度對(duì)生態(tài)效率的制約作用比低分位城市要更顯著。人口規(guī)模的擴(kuò)張加劇城鎮(zhèn)化的發(fā)展，不可避免的增加了對(duì)資源的消耗，而工業(yè)技術(shù)發(fā)展水平相對(duì)滯后，資源利用率不高，資源承載能力不足，從而不利于城市生態(tài)效率的發(fā)展。

技術(shù)進(jìn)步能顯著促進(jìn)生態(tài)效率的提升，且其回歸系數(shù)在所有解釋變量中最大，對(duì)生態(tài)效率的影響最大，在50％分位點(diǎn)上影響變?yōu)樨?fù)，回歸系數(shù)整體呈現(xiàn)“M”型走向。技術(shù)水平的提高可以加強(qiáng)資源的利用效率，但如果技術(shù)的發(fā)展傾向于規(guī)模擴(kuò)張，則會(huì)存在“技術(shù)環(huán)境悖論”［37］，反而加劇了污染物的排放。但總的來說，隨著技術(shù)水平的提高、新能源的使用、廢物的有效利用，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于生態(tài)效率的提升都有無與倫比的意義。

政府支持在10％、50％分位點(diǎn)表現(xiàn)為負(fù)，而在其余分位點(diǎn)表現(xiàn)為正向相關(guān)關(guān)系。在高分位城市，政府支持對(duì)于生態(tài)效率的提升較為顯著，對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)環(huán)保支出具有正外部性，從而提高區(qū)域的生態(tài)效率。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為證明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性， 本文采用替換解釋變量法再次對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行面板分位數(shù)回歸， 將人均GDP替換為人均財(cái)政收入（Lnfin）并做取對(duì)數(shù)處理。 如表6所示， 所得結(jié)果顯著性、 效果與表5結(jié)果類似， 證明面板分位數(shù)結(jié)果穩(wěn)健可靠。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文以黃河流域七大城市群為研究對(duì)象，利用SuperSBM模型測(cè)度了黃河流域城市群2006—2020年的生態(tài)效率值，并分析了其空間格局演變。在此基礎(chǔ)上，利用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法探討了各城市群生態(tài)效率發(fā)展的差異性及非均衡性。最后，基于面板分位數(shù)回歸模型，探索了影響生態(tài)效率提升的主要因素，得到如下結(jié)論。

1）從整體上看，黃河流域地區(qū)生態(tài)效率在研究期內(nèi)從0.499提升至0.771，且近五年增長趨勢(shì)明顯。從城市群角度來看，各城市群生態(tài)效率得到明顯改善，其中，呼包鄂榆城市群和寧夏沿黃城市群生態(tài)效率最好，而中原城市群和蘭西城市群生態(tài)效率最差，各城市群間效率發(fā)展差異顯著，呼包鄂榆城市群增長幅度最大，研究期內(nèi)效率增加了0.619。從城市層面來看，各城市生態(tài)效率呈緩慢增長趨勢(shì)。

2）從時(shí)空演化規(guī)律上看，黃河流域生態(tài)效率空間分布格局由“低值區(qū)抱團(tuán)分布、高值區(qū)離散分布”轉(zhuǎn)化為高值區(qū)和低值區(qū)“小集聚、大分散”的交叉分布格局。在整個(gè)研究期內(nèi)，中低效率城市與中等效率城市所占比例最高，高效率城市與中高效率城市稍顯不足，揭示了黃河流域城市群生態(tài)效率還有很大提升改善空間。

3）從黃河流域城市群Dagum基尼系數(shù)及其分解結(jié)果來看，區(qū)域總體差異減小。組內(nèi)基尼系數(shù)和超變密度基尼系數(shù)呈“減增減增”的“W”形發(fā)展趨勢(shì)，而組間基尼系數(shù)呈先減后增的“倒U”形發(fā)展趨勢(shì)。組間基尼系數(shù)及超變密度基尼系數(shù)貢獻(xiàn)率均值分別為48.9％、35.5％，是總體差異的主要來源。從組內(nèi)差異來看，關(guān)中平原城市群內(nèi)部差異最大，而呼包鄂榆城市群與蘭西城市群內(nèi)部差異最小;從組間基尼系數(shù)來看，各個(gè)城市群間生態(tài)效率差距不大，在0.138～0.239之間。

4）二產(chǎn)占比、人口密度、對(duì)外開放水平制約城市群生態(tài)效率的發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)進(jìn)步與生態(tài)效率呈顯著的正向相關(guān)關(guān)系。因此，相比于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)生產(chǎn)率發(fā)展、提高資源利用率、加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制能夠更有效地提升黃河流域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平［38］。

4.2 建議

黃河流域上中下游經(jīng)濟(jì)與生態(tài)條件差異大，社會(huì)發(fā)展導(dǎo)向不同，需有區(qū)別性培育，有針對(duì)性地提高各個(gè)城市群的生態(tài)效率。針對(duì)上游城市群，即蘭西城市群、寧夏沿黃城市群，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)滯后，核心城市輻射帶動(dòng)作用不強(qiáng)，應(yīng)堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先，促進(jìn)地區(qū)綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，并強(qiáng)化蘭州、銀川、西寧在黃河流域上游城市群的輻射帶動(dòng)作用，促進(jìn)上游城市緊密融合，形成上游地區(qū)的新增長極。針對(duì)上中游城市群，即呼包鄂榆城市群，其人口密集、區(qū)位發(fā)展條件優(yōu)越、能源儲(chǔ)存豐富、城市發(fā)展基礎(chǔ)良好，是中西部地區(qū)較富影響力的城市群，需立足自身資源稟賦，淘汰落后產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)集群，并打破區(qū)域壁壘，深化跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展。針對(duì)中游城市群，即關(guān)中平原城市群、山西中部城市群、中原城市群，作為中部城市群，西安、鄭州、太原對(duì)周邊輻射帶動(dòng)能力有限，區(qū)域副中心城市發(fā)展遲緩，地區(qū)“馬太效應(yīng)”逐漸顯現(xiàn)，且區(qū)域資源約束力強(qiáng)。因此，應(yīng)著力培育資源節(jié)約及環(huán)境友好型城市，推動(dòng)地區(qū)次中心城市與中小城市的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)與周邊地區(qū)資源要素緊密聯(lián)系的一體化發(fā)展，強(qiáng)化科創(chuàng)實(shí)力并加速就地轉(zhuǎn)化科技創(chuàng)新成果，與周邊地區(qū)共享科技力量。針對(duì)下游城市群，即山東半島城市群，作為黃河流域經(jīng)濟(jì)最活躍的地區(qū)，應(yīng)加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，培育壯大產(chǎn)業(yè)集群，強(qiáng)化與沿黃各地區(qū)的交流合作，并堅(jiān)持加大污染治理力度，發(fā)揮自身的龍頭作用的同時(shí)重視對(duì)生態(tài)環(huán)境的治理，降低地區(qū)污染物排放量，決不能因環(huán)境污染而拉低區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，切實(shí)保障城市群的綠色可持續(xù)發(fā)展。若要實(shí)現(xiàn)黃河流域城市群高質(zhì)量發(fā)展，重點(diǎn)不僅在于提高地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平，更重要的是完善區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制、協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制，推進(jìn)區(qū)域生態(tài)一體化建設(shè)，分區(qū)域分重點(diǎn)差異發(fā)展。

本研究存在一些不足之處，囿于數(shù)據(jù)獲得性問題，不得以剔除部分地級(jí)市（州），使得研究區(qū)域不夠全面，這在一定程度上會(huì)造成結(jié)論的偏頗;其次，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系尚有豐富的余地，未來可加入對(duì)大氣污染造成重要影響的CO2、PM2.5等環(huán)境污染指標(biāo)，在驅(qū)動(dòng)因素方面，可考慮環(huán)境規(guī)制、生態(tài)環(huán)境等方面的約束，研究尺度和深度有待進(jìn)一步深化。

參考文獻(xiàn)

［1］ 陳明華， 王山， 劉文斐.黃河流域生態(tài)效率及其提升路徑：基于100個(gè)城市的實(shí)證研究［J］. 中國人口科學(xué)，2020（4）： 46-58.

CHEN M H， WANG S， LIU W F. Ecological efficiency and its improvement path in the Yellow River Basin： An empirical study based on 100 cities［J］. Chinese Population Science， 2020（4）： 46-58.

［2］ 習(xí)近平.在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)上的講話［J］.中國水利，2019（20）： 1-3.

XI J P. Speech at the symposium on ecological protection and high-quality development in the Yellow River Basin［J］. China Water Resources， 2019（20）： 1-3.

［3］ HUPPES G， ISHIKAWA M. A framework for quantified eco-efficiency analysis［J］.Journal of Industrial Ecology， 2005， 9（4）： 25-41.

［4］ DAI Z M， GUO L， JIANG Z Y. Study on the industrial eco-efficiency in east China based on the super efficiency DEA model：An example of the 2003—2013 panel data［J］. Applied Economics， 2016， 48（59）： 5779-5785.

［5］ SCHALTEGGER S， STURM A. kologische rationalitt［J］. Die Unternehmung， 1990， 44（4）： 273-290.

［6］ WBCFS. Eco-efficiency leadership for improved economic and environmental performance［M］.Genva： WBCFS， 1992： 3-16.

［7］ HIROSE K， MISHIMA N. Eco-efficiency evaluation of modular design smartphones［J］.Procedia CIRP， 2019， 84： 1054-1058.

［8］ 張展，廖小平，李春華，等.湖南省縣域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時(shí)空特征及其影響因素［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2022， 42（2）： 181-189.

ZHANG Z， LIAO X P， LI C H， et al. Spatial and temporal characteristics and influencing factors of county agricultural eco-efficiency in Hunan Province［J］. Economic Geography， 2022， 42（2）： 181-189.

［9］ RASHIDI K， SHABANI A， FARZIPOOR SAEN R. Using data envelopment analysis for estimating energy saving and undesirable output abatement： A case study in the Organization for Economic Co-Operation and Development （OECD） countries［J］.Journal of Cleaner Production， 2015， 105（15）： 241-252.

［10］李麗平，田春秀，國冬梅.生態(tài)效率：OECD全新環(huán)境管理經(jīng)驗(yàn)［J］.環(huán)境科學(xué)動(dòng)態(tài)，2000，25（1）： 33-36.

LI L P， TIAN C X， GUO D M. Eco-efficiency： The OECDs new experience in environmental management［J］. Journal of Environmental Science， 2000，25（1）： 33-36.

［11］諸大建，朱遠(yuǎn).生態(tài)效率與循環(huán)經(jīng)濟(jì)［J］.復(fù)旦學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2005，47（2）： 60-66.

ZHU D J， ZHU Y. Eco-efficiency and circular economy［J］. Journal of Fudan University （Social Science Edition）， 2005，47（2）： 60-66.

［12］戴鐵軍，陸鐘武.鋼鐵企業(yè)生態(tài)效率分析［J］.東北大學(xué)學(xué)報(bào)，2005， 26（12）： 1168-1173.

DAI T J， LU Z W. Ecological efficiency analysis of iron and steel enterprises［J］. Journal of Northeastern University， 2005， 26（12）： 1168-1173.

［13］楊斌.2000—2006年中國區(qū)域生態(tài)效率研究：基于DEA方法的實(shí)證分析［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2009， 29（7）： 1197-1202.

YANG B. Study on regional eco-efficiency in China from 2000 to 2006： Empirical analysis based on DEA method［J］.Economic Geography， 2009， 29（7）： 1197-1202.

［14］KUOSMANEN T， KORTELAINEN M. Measuring eco-efficiency of production with data envelopment analysis［J］.Journal of Industrial Ecology， 2005，9（4）： 59-72.

［15］韓瑞玲，佟連軍，宋亞楠 .基于生態(tài)效率的遼寧省循環(huán)經(jīng)濟(jì)分析［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2011， 31（16）： 4732-4740.

HAN R L， TONG L J， SONG Y N. Analysis of circular economy in Liaoning Province based on eco-efficiency［J］. Acta Ecologica Sinica， 2011， 31（16）： 4732-4740.

［16］肖黎明，張仙鵬.強(qiáng)可持續(xù)理念下綠色創(chuàng)新效率與生態(tài)福利績效耦合協(xié)調(diào)的時(shí)空特征［J］.自然資源學(xué)報(bào)， 2019， 34（2）： 312-324.

XIAO L M， ZHANG X P. Spatio-temporal characteristics of coupling coordination between green innovation efficiency and ecological welfare performance under the concept of strong sustainability［J］. Journal of Natural Resources， 2019， 34（2）： 312-324.

［17］YAMASAKI J， ITSUBO N， MURAYAMA A， et al. Eco-efficiency assessment of 42 countries administrative divisions based on environmental impact and gross regional product［J］. City and Environment Interactions， 2021，10： 100061.

［18］孫叢婷，傅莉媛，蔣犇，等.中國生態(tài)效率時(shí)空動(dòng)態(tài)分布與區(qū)域差異［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2023， 43（4）： 1366-1379.

SUN C T， FU L Y， JIANG B， et al. Spatio-temporal dynamic distribution and regional differences of eco-efficiency in China［J］. Acta Ecologica Sinica， 2023， 43（4）： 1366-1379.

［19］YAO T T， HUANG Z L， ZHAO W. Are smart cities more ecologically efficient？ Evidence from China［J］. Sustainable Cities and Society， 2020， 60： 102008.

［20］沈偉騰，胡求光，李加林，等.中國區(qū)域生態(tài)效率的時(shí)空演變及空間互動(dòng)特征［J］ 自然資源學(xué)報(bào)，2020， 35（9）： 2149-2162.

SHEN W T， HU Q G， LI J L， et al. Spatio-temporal evolution and spatial interaction characteristics of regional eco-efficiency in China［J］ Journal of Natural Resources， 2020， 35（9）： 2149-2162.

［21］田鵬，汪浩瀚，李加林，等.東海海岸帶縣域城市生態(tài)效率評(píng)價(jià)及影響因素［J］ 地理研究，2021， 40（8）： 2347-2366.

TIAN P， WANG H H， LI J L， et al. Ecological efficiency evaluation and influencing factors of county cities in the East China Sea coastal zone［J］. Geographical Research， 2021， 40（8）： 2347-2366.

［22］閻曉，涂建軍.黃河流域資源型城市生態(tài)效率時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)因素［J］ 自然資源學(xué)報(bào)，2021， 36（1）： 223-239.

YAN X， TU J J. Spatio-temporal evolution and driving factors of eco-efficiency of resource-based cities in the Yellow River Basin［J］. Journal of Natural Resources， 2021， 36（1）： 223-239.

［23］徐維祥，鄭金輝，王睿，等.黃河流域城市生態(tài)效率演化特征及門檻效應(yīng)［J］.地理科學(xué)，2022， 42（1）： 74-82.

XU W X， ZHENG J H， WANG R， et al. Evolution characteristics and threshold effect of urban eco-efficiency in the Yellow River basin［J］. Scientia Geographica Sinica， 2022， 42（1）： 74-82.

［24］李露，徐維祥，鄭金輝.黃河流域城鎮(zhèn)化進(jìn)程與生態(tài)效率的空間交互效應(yīng)研究［J］.經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2022， 39（5）： 25-34.

LI L， XU W X， ZHENG J H. Spatial interaction between urbanization process and eco-efficiency in the Yellow River basin［J］.Economic Journal， 2022， 39（5）： 25-34.

［25］楊燕燕 ，王永瑜， 韓君.新發(fā)展理念下黃河流域生態(tài)效率測(cè)度及空間異質(zhì)性研究［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2021， 37（24）： 110-114.

YANG Y Y， WANG Y Y， HAN J. Ecological efficiency measurement and spatial heterogeneity in the Yellow River Basin under the new development concept［J］.Journal of Statistics and Decision Making， 2021， 37（24）： 110-114.

［26］李貝歌，胡志強(qiáng)，苗長虹，等.黃河流域工業(yè)生態(tài)效率空間分異特征與影響因素［J］.地理研究，2021， 40（8）： 2156-2169.

LI B G， HU Z Q， MIAO C H， et al. Spatial differentiation characteristics and influencing factors of industrial eco-efficiency in the Yellow River Basin［J］.Geographical Research， 2021， 40（8）： 2156-2169.

［27］TONE K. A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis［J］.European Journal of Operational Research， 2002， 143（1）： 32-41.

［28］DAGUM C. A new approach to the decomposition of the Gini income inequality ratio［J］.Empirical Economics，1997， 22（4）： 515-531.

［29］KOENKER R， BASSETT G W. Regression quantiles［J］.Econometrica， 1978， 46（1）： 33-50.

［30］KOENKER R. Quantile regression for longitudinal data［J］.Journal of Multivariate Analysis， 2004， 91（1）： 74-89.

［31］吳健生，牛妍，彭建，等.基于DMSP／OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的1995—2009年中國地級(jí)市能源消費(fèi)動(dòng)態(tài)［J］.地理研究，2014， 33（4）： 625-634.

WU J S， NIU Y， PENG J， et al. Energy consumption dynamics of Chinese prefecty-level cities from 1995 to 2009 based on DMSP／OLS nighttime light data［J］. Geographical Research， 2014， 33（4）： 625-634.

［32］張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2004，39（10）： 35-44.

ZHANG J， WU G Y， ZHANG J P. Estimation of inter-provincial physical capital stock in China： 1952—2000［J］.Economic Research Journal， 2004，39（10）： 35-44.

［33］任曉松，劉宇佳，趙國浩.經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響及傳導(dǎo)機(jī)制［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2020， 30（4）： 95-106.

REN X S， LIU Y J， ZHAO G H. Influence of economic agglomeration on carbon emission intensity and its transmission mechanism［J］.China Population， Resources and Environment， 2020， 30（4）： 95-106.

［34］任力，朱東波.中國金融發(fā)展是綠色的嗎：兼論中國環(huán)境庫茲涅茨曲線假說［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2017（11）： 58-73.

REN L， ZHU D B. Is Chinas financial development green？ Also on Chinas environmental Kuznets curve hypothesis［J］.Journal of Economic Dynamics， 2017（11）： 58-73.

［35］文琦，侯凱元，鄭殿元，等.成長型資源城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)與優(yōu)化路徑：以榆林市為例［J］.地理科學(xué)，2022， 42（4）： 682-691.

WEN Q， HOU K Y， ZHENG D Y， et al. Evaluation and optimization path of industrial transformation ability of growth resource cities： A case study of Yulin City［J］.Scientia Geographica Sinica， 2022， 42（4）： 682-691.

［36］周力，李靜.外商直接投資與PM2.5空氣污染：基于中國數(shù)據(jù)的“污染避難所”假說再檢驗(yàn)［J］.國際經(jīng)貿(mào)探索， 2015， 31（12）： 98-111.

ZHOU L， LI J. Foreign direct investment and PM2.5 air pollution： Retesting the "pollution sanctuary" hypothesis based on Chinese data［J］.International Economic and Trade Exploration， 2015， 31（12）： 98-111.

［37］邱兆林.長江經(jīng)濟(jì)帶與黃河流域生態(tài)效率差異及影響因素分析［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2022， 44（6）： 39-49.

QIU Z L. Differences and influencing factors of eco-efficiency between Yangtze River Economic Belt and Yellow River Basin［J］.Contemporary Economic Management， 2022， 44（6）： 39-49.

［38］王少劍，謝紫寒，王澤宏.中國縣域碳排放的時(shí)空演變及影響因素［J］.地理學(xué)報(bào)，2021， 76（12）： 3103-3118.

WANG S J， XIE Z H， WANG Z H. Spatio-temporal evolution and influencing factors of county carbon emissions in China［J］. Acta Geographica Sinica， 2021， 76（12）： 3103-3118.

（編 輯 張 歡）

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（42171197）

第一作者：劉虹，女，從事區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究，liuhong5rainbow@163.com。

通信作者：雷敏，女，副教授，從事福祉地理研究，xdleimin@126.com。