李小語 董會(huì)忠

[摘要]基于2010-2018年“2+26”城市的面板數(shù)據(jù)，文章運(yùn)用超效率DEA-Malmquist指數(shù)模型測算城市生態(tài)效率，并引入空間杜賓模型對城市生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明：從時(shí)間序列來看，城市生態(tài)效率呈“M”型分布，上升波峰出現(xiàn)在2011年和2016年，下降波谷出現(xiàn)在2014年;從空間分布來看，2010年城市生態(tài)效率呈現(xiàn)出“中間低，兩邊高”的分布格局，多數(shù)城市的生態(tài)效率值在0.5-0.8之間;2018年城市生態(tài)效率呈現(xiàn)出由西南向東北逐漸遞增的趨勢，階梯性特征凸顯。城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本和環(huán)境規(guī)制對城市生態(tài)效率有顯著促進(jìn)作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在一定程度上阻礙城市生態(tài)效率的提升，對外開放程度對城市生態(tài)效率的影響不顯著。城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和環(huán)境規(guī)制對生態(tài)效率具有正向的空間溢出效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對城市生態(tài)效率具有負(fù)向的空間溢出效應(yīng)，人力資本和對外開放程度對城市生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)不顯著。因此，“2十26”城市應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)區(qū)域交流合作，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提升人力資本水平，有效利用外資，發(fā)展生態(tài)經(jīng)濟(jì)。

[關(guān)鍵詞]城市生態(tài)效率;空間溢出效應(yīng);超效率DEA-Malmquist指數(shù);空間杜賓模型

[中圖分類號(hào)]F127

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1008-0694（2022）01-0036-13

[作者]李小語碩士研究生山東理工大學(xué)管理學(xué)院淄博255012

董會(huì)忠教授博士生導(dǎo)師山東理工大學(xué)管理學(xué)院淄博255012

ー、引言

在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，加快生態(tài)文明建設(shè)、推動(dòng)城市綠色發(fā)展已成為我國經(jīng)濟(jì)增長由“速度領(lǐng)跑”向“質(zhì)量拉動(dòng)”轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、污染治理低效性導(dǎo)致我國經(jīng)濟(jì)增長方式仍需大量基礎(chǔ)性自然資源作為支撐，這種典型的“粗放型發(fā)展模式”難以在短期內(nèi)徹底轉(zhuǎn)變。2017年生態(tài)環(huán)境部發(fā)布了《京津冀及其周邊地區(qū)2017至2018年秋冬季大氣污染綜合防治行動(dòng)計(jì)劃》，將京津冀及周邊地區(qū)28個(gè)城市認(rèn)定為空氣污染傳播通道城市，包括北京、天津2個(gè)直轄市，河北省的石家莊、唐山、邯鄲、邢臺(tái)、保定、滄州、廊坊、衡水8個(gè)地級(jí)市，山西省的太原、陽泉、長治和晉城4個(gè)地級(jí)市，山東省的濟(jì)南、淄博、濟(jì)寧、德州、聊城、濱州和菏澤7個(gè)地級(jí)市，河南省的鄭州、開封、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽7個(gè)地級(jí)市（以下簡稱“2+26”城市）。這些城市的空氣污染問題較為嚴(yán)重，PM2.5值常年爆表1”，生態(tài)環(huán)境面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在此背景下，“2+26”城市如何協(xié)調(diào)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)二者之間的關(guān)系，以最小的資源投入得到最優(yōu)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和生態(tài)效率[2”，這對于探索城市轉(zhuǎn)型以及加強(qiáng)城市之間的生態(tài)合作具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

根據(jù)已有文獻(xiàn)，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于生態(tài)效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)3）、評(píng)價(jià)方法與模型4-5）、空間相關(guān)性[6]等研究均取得了豐富成果。在評(píng)價(jià)方法上，多數(shù)學(xué)者采用隨機(jī)前沿分析（SFA）與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）兩種方法測度城市生態(tài)效率。例如，楊勇等（2019）采用隨機(jī)前沿分析法和Kernel密度函數(shù)對我國281個(gè)城市的生態(tài)效率進(jìn)行了測算，發(fā)現(xiàn)城市生態(tài)效率是一個(gè)波浪式變化的動(dòng)態(tài)過程，總體效率呈增長趨勢”。肖黎明等（2018）基于超越對數(shù)和產(chǎn)出距離函數(shù)改進(jìn)后的SFA模型，測度了我國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）綠色創(chuàng)新生產(chǎn)率，認(rèn)為其效率具有較為顯著的路徑依賴性和同質(zhì)性，環(huán)境庫滋涅茨曲線的拐點(diǎn)尚未顯現(xiàn)8）。李在軍等（2018）運(yùn)用隨機(jī)前沿分析法對我國地級(jí)市工業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行了度量，發(fā)現(xiàn)我國工業(yè)生態(tài)效率整體偏高且呈現(xiàn)出遞增式演變規(guī)律，空間上表現(xiàn)出顯著的集聚特征9）。

隨機(jī)前沿分析法雖然可以較好地處理測量誤差等因素，但需要事先限定模型，這就會(huì)限制了SFA方法在城市生態(tài)效率中的應(yīng)用。DEA模型是一種非參數(shù)的多要素生產(chǎn)率分析工具，不需要預(yù)先估計(jì)參數(shù)，也不需要在解釋變量和因變量之間建立函數(shù)關(guān)系。例如，胡彪等（2016）基于非期望產(chǎn)出SBM模型對我國生態(tài)效率進(jìn)行測度，并運(yùn)用空間自相關(guān)分析其空間差異，發(fā)現(xiàn)我國生態(tài)效率呈“W”型波動(dòng)上升趨勢，原有的兩極分化格局得到改善，區(qū)域差異性不斷縮小1。成金華等（2014）利用超效率DEA模型對我國各省（自治區(qū)、直轄市）生態(tài)效率進(jìn)行測算，并采用空間自相關(guān)方法分析其生態(tài)效率的演化格局，發(fā)現(xiàn)生態(tài)效率呈現(xiàn)由東到西、由沿海到內(nèi)陸逐級(jí)遞減的格局，各地區(qū)生態(tài)效率表現(xiàn)為正向空間相關(guān)性特征1）。羅能生等（2019）運(yùn)用超效率SBM模型來衡量我國各省（自治區(qū)、直轄市）的生態(tài)效率，并研究環(huán)境監(jiān)管和財(cái)政分權(quán)對生態(tài)效率的影響，發(fā)現(xiàn)增加財(cái)政分權(quán)會(huì)降低生態(tài)效率”。

從研究區(qū)域看，部分學(xué)者從微觀層面分析城市生態(tài)效率，將研究地區(qū)限定在某個(gè)城市群或者某個(gè)城市。李東方等（2018）運(yùn)用DEA模型測度我國296個(gè)地級(jí)城市的生態(tài)效率，并考察這些城市在空間上的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)城市生態(tài)效率存在正向空間相關(guān)性，并且H一L集聚隨著時(shí)間推移逐漸增強(qiáng)13）。吳義根等（2017）以安徽省16個(gè)地級(jí)市為研究對象，并通過超效率DEA模型對生態(tài)效率進(jìn)行了測度，發(fā)現(xiàn)這些城市生態(tài)效率呈現(xiàn)出明顯的集聚趨勢，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對生態(tài)效率提升有正向促進(jìn)作用14幻。焦國偉等（2019）選取了我國285個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量模型探討了環(huán)境規(guī)制對我國城市生態(tài)效率的影響，發(fā)現(xiàn)不同城市之間的負(fù)向空間溢出效應(yīng)明顯15）。黃建歡等（2018）采用全國191個(gè)地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，探討我國城市生態(tài)效率空間溢出的模式及其影響因素，發(fā)現(xiàn)地方官員考核指標(biāo)能夠通過“見賢思齊”模式來提升城市生態(tài)效率16）。

以上文獻(xiàn)拓展了城市生態(tài)效率的研究思路，但仍存在不足之處：一是部分學(xué)者從靜態(tài)角度對同一時(shí)點(diǎn)上的城市生態(tài)效率進(jìn)行橫向比較，而對于生態(tài)效率動(dòng)態(tài)演化的成果則相對較少。二是多數(shù)文獻(xiàn)對城市生態(tài)效率空間相關(guān)性的研究，只強(qiáng)調(diào)了研究對象在空間上的集聚或分散特征，對空間溢出效應(yīng)缺乏深入的探討?；诖?，本文將超效率DEA模型與Malmquist指數(shù)相結(jié)合，在測算“2+26”城市生態(tài)效率的基礎(chǔ)上嘗試回答以下問題：城市生態(tài)效率具有怎么樣的演變規(guī)律？是否存在空間聚集特征？城市生態(tài)效率是否存在空間溢出效應(yīng)，溢出方向具有怎樣的規(guī)律？通過回答上述問題，本文嘗試明確“2+26”城市生態(tài)效率的空間紋理特征，為提升該區(qū)域生態(tài)效率提供理論依據(jù)與決策參考。

三、模型設(shè)定

1.超效率DEA-almquist指數(shù)模型

傳統(tǒng)的DEA模型在分析生態(tài)效率過程中可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)決策單元值相同的情況，無法進(jìn)一步對生態(tài)效率進(jìn)行有效的評(píng)估。Anderson（1995）在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上提出了超效率DEA模型1”，該模型可以對所有的有效決策單元進(jìn)行重新排序。超效率DEA模型測算的有效單元效率值通常大于1，并且不同的有效決策單元對應(yīng)的超效率值不同，使得有效決策單元具有生態(tài)效率可比性的特點(diǎn)，有助于了解其效率變化的原因18”。其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

其中0表示“2十26”城市生態(tài)效率;X表示投入變量;Y表示產(chǎn)出變量;入為有效決策單元中的組合比例，可據(jù)此判斷決策單元的規(guī)模效益情況（∑入《1、∑入=1、λ》1分別代表規(guī)模效益遞增、規(guī)模效益不變和規(guī)模效益遞減）;S和S+為松弛變量，分別表示輸入超量和輸出虧量。當(dāng)0≥1時(shí)，若S≥0且S+≥0說明該決策單元的投入產(chǎn)出已實(shí)現(xiàn)最優(yōu)效率;當(dāng)0《1時(shí)，若S≠0或S+≠0，那么該決策單元沒有達(dá)到最優(yōu)效率，存在改進(jìn)空間。

超效率DEA模型測算結(jié)果都是靜態(tài)的，而Malmquist指數(shù)克服了當(dāng)前DEA模

型測算結(jié)果無法跨期比較的不足，實(shí)現(xiàn)了城市生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)比較。在超效率DEA的基礎(chǔ)上構(gòu)建Malmquist模型，公式如下：

Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)進(jìn)步（TECHCH）和綜合技術(shù)效率（EFFCH），綜合技術(shù)效率又可分解為純技術(shù)效率（PECH）和規(guī)模效率（SECH），表達(dá)式如下：

EFFCH=PECHXSECH

MI（x1，y1，x'，y'=TFPCH=TECHCHXEFFCH

綜合技術(shù)效率是衡量兩個(gè)時(shí)間段的效率變化對生產(chǎn)率的影響，純技術(shù)效率表示生產(chǎn)管理水平變化對生產(chǎn)率的影響，規(guī)模效率表示規(guī)模報(bào)酬變化引起的效率變化;技術(shù)進(jìn)步是衡量兩個(gè)時(shí)間段的技術(shù)變化。

2.Moran'sI指數(shù)

為了研究城市生態(tài)效率在空間上是否具有相關(guān)性和依懶性，本文對城市生態(tài)效率的空間相關(guān)性進(jìn)行測度?？臻g相關(guān)性的方法包括Moran’sI、LM-error等，而最常用的方法是Moran'sI指數(shù)，其計(jì)算公式如下：

3.空間計(jì)量模型

空間權(quán)重矩陣。目前學(xué)術(shù)界關(guān)于空間權(quán)重矩陣的設(shè)定沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，本文參考Lesage（2008）的研究成果1），優(yōu)先考慮只有0和1組成的鄰近權(quán)重矩陣（W）;如果i市與j市相鄰，則權(quán)重W;=1，否則W;=0。此外，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣（W）來檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，其公式為：W=Wdiag

其中，W為地理距離空間權(quán)重矩，Y：表示第i城市的GDP均值，Y表示所有地區(qū)的GDP均值。

空間計(jì)量模型。傳統(tǒng)的計(jì)量模型假定各城市的生態(tài)效率是相互獨(dú)立的，這顯然不符合實(shí)際。由于各城市之間生產(chǎn)要素的流動(dòng)，某個(gè)城市的生態(tài)效率可能會(huì)受到鄰近城市的影響。因此，本文將構(gòu)建空間杜賓模型（SDM）來考察“2+26”城市生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)，具體形式如下：

InTFPCHit=pWInTFPCHit+Bxit+WxitY+ui+eit

其中TFPCH表示城市生態(tài)效率，本文對其求對數(shù)，p表示空間自相關(guān)系數(shù)，W表示空間權(quán)重矩陣，以表示個(gè)體固定效應(yīng)，x代表一系列解釋變量，ε代表隨機(jī)干擾項(xiàng)。

4.數(shù)據(jù)來源

本文的研究樣本為京津冀及周邊地區(qū)28個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)。指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來源于2010-2018年的《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒以及EPS數(shù)據(jù)庫，并對部分缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了插補(bǔ)處理。

四、城市生態(tài)效率測度及分解指數(shù)

城市生態(tài)效率的核心內(nèi)容主要包括3個(gè)方面：資源投入減量化、期望產(chǎn)出最大化和非期望產(chǎn)出最小化。在參考楊勇等（2019）、侯孟陽等（2018）研究的基礎(chǔ)上2-1”，本文將各城市的實(shí)際GDP作為產(chǎn)出變量;將非期望產(chǎn)出作為投入變量22），環(huán)境投入變量表示為廢水、廢氣與固體廢物排放，其投入越少越好;資源投入變量表示為水、電能消耗、土地資源的利用;人力投入和固定資產(chǎn)投入作為社會(huì)投入變量（詳見表1]。

本文依據(jù)公式（2）測算出“2+26”城市生態(tài)效率，并在ArcGIS10.2軟件的支

持下，采用自然間斷點(diǎn)法對2010年、2013年、2016年和2018年城市生態(tài)效率空間格局進(jìn)行渲染。從時(shí)間維度看（詳見圖1），城市生態(tài)效率指數(shù)呈“M”型分布，波峰出現(xiàn)在2012年和2017年，波谷出現(xiàn)在2013年和2015年;2010-2012年城市生態(tài)效率快速增長并達(dá)到峰值，導(dǎo)致該變化的主要原因是2008年金融危機(jī)過后，我國經(jīng)濟(jì)開始回暖，市場環(huán)境在培育創(chuàng)新產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等方面的影響逐漸增大;2017-2018年出現(xiàn)“斷崖式”下跌，原因是“2十26”城市開始加大對環(huán)境治理力度，加快工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí);盡管在基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)設(shè)備等方面投入不斷增加，但部分企業(yè)還是面臨轉(zhuǎn)型困難，在短時(shí)間內(nèi)難以適應(yīng)新環(huán)境、新市場，導(dǎo)致生態(tài)效率降低。同時(shí)本文還發(fā)現(xiàn)了TECHCH值與TFPCH值的走勢基本一致，EFFCH值的走勢較為平穩(wěn)，這表明“2+26”城市生態(tài)效率變化的主要原因可能是受技術(shù)進(jìn)步的影響。

從圖2可以看出，滄州市、衡水市、德州市、聊城市等7個(gè)城市始終處于較高效率水平;相比于2010年，長治市和濮陽市生態(tài)效率降低，退出高效率區(qū)域;焦作市、新鄉(xiāng)市、保定市和太原市生態(tài)效率保持不變，依舊停留在較低水平;其他城市的生態(tài)效率都有不同程度提升，高效率城市所占比例大幅度增加。從空間分布來看，2010年城市生態(tài)效率呈現(xiàn)出“中間低，兩邊高”的分布格局，多數(shù)城市的生態(tài)效率值在0.5-0.8之間，高效率城市主要分布在河北省滄州市和衡水市、山東省德州市和濱州市、河南省濮陽市和鶴壁市以及山西省長治市和晉城市等。2018年城市生態(tài)效率呈現(xiàn)出由西南向東北逐漸遞增的趨勢，階梯性特征凸顯，表明近年來“2十26”城市的生態(tài)效率有了較大改善，生態(tài)環(huán)境“高顏值”與經(jīng)濟(jì)發(fā)展“高素質(zhì)”雙雙得到進(jìn)一步發(fā)展。其中，生態(tài)效率增長較快的城市主要分布在北京、天津和河北省的滄州市和廊坊市等，而下降的城市大多集中在山西省長治市和河南省濮陽市。

從分解指數(shù)來看（詳見表2），城市生態(tài)效率值排名第一的是北京（1.113），排名最低的是長治（0.944）。北京市生態(tài)效率值比長治市高出0.169，差距較大。天津市生態(tài)效率值以1.08排名第三，在“2+26”城市排名中比較靠前。這說明其他四省的城市生態(tài)效率相對于北京和天津這兩個(gè)直轄市而言，存在一定的差距。EFFCH值排名前三的城市分別是新鄉(xiāng)市（1.027）、濮陽市（1.022）和鶴壁市（1.021），其中新鄉(xiāng)市比排名最低的邯鄲市（0.978）高出0.049。雖然新鄉(xiāng)市和濮陽市EFFCH值排名很高，但TFPCH值排名較差，是因?yàn)檫@兩個(gè)城市的技術(shù)水平落后（TECHCH值分別為0.967、0.953），這表明它們忽視了技術(shù)進(jìn)步的作用，沒有及時(shí)進(jìn)行技術(shù)更新，依然停留在較低的技術(shù)水平。同時(shí)本文還可以看出絕大多數(shù)城市的TECHCH值與TFPCH值排名順序基本一致，原因是“2+26”城市整體發(fā)展水平依然處于中低級(jí)階段，城市生態(tài)效率增長的動(dòng)力主要來自技術(shù)進(jìn)步，但是并沒有充分利用技術(shù)效率。

五、實(shí)證分析

1.城市生態(tài)效率的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

本文在選取鄰近空間權(quán)重矩陣的基礎(chǔ)上，利用Stata15.0軟件測算了2010-2018年“2+26”城市生態(tài)效率的Moran'sI值（詳見表3）。結(jié)果顯示所有年份的統(tǒng)計(jì)值均大于零且通過了顯著性檢驗(yàn)，說明“2+26”城市生態(tài)效率存在空間依懶性。此外，Moran'sI指數(shù)值隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢，說明隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，“2十26”城市的聯(lián)系更加緊密，聚集程度也越來越明顯。

2.變量選取

為進(jìn)一步驗(yàn)證“2+26”城市生態(tài)效率是否存在溢出效應(yīng)，本文將采用空間計(jì)量模型對其進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)，本文從以下五個(gè)方面來探究空間計(jì)量模型的解釋變量：對外開放程度（OPEN）用外商投資占GDP比重來表示;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IND）用第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重表示;人力資本（EDU）為每萬人在校大學(xué)生人數(shù);經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RGDP）用人均GDP表示。為了全面衡量環(huán)境規(guī)制（ER）對城市生態(tài)效率的影響，本文參考李斌（2017）等、王濤（2018）等的研究思路23-24），選取工業(yè)二氧化硫去除率、工業(yè)煙（粉）塵去除率、工業(yè)固體廢物綜合利用率、生活污水處理率和生活垃圾無害化處理率5個(gè)指標(biāo)，并運(yùn)用熵值法來測度環(huán)境規(guī)制（詳見表4）。

3.描述性統(tǒng)計(jì)

本文對各個(gè)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，其結(jié)果如表5所示：

4.模型估計(jì)

本文基于空間杜賓模型對“2+26”城市生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析（詳見表6）。從表6中可以看出，p系數(shù)通過了1%的顯著性水平，說明本文選擇的模型存在空間性?！?十26”城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本、環(huán)境規(guī)制對其生態(tài)效率均起到了促進(jìn)作用，這是顯而易見的。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)抑制了城市生態(tài)效率的進(jìn)一步發(fā)展，然而對外開放程度對城市生態(tài)效率卻沒有任何影響。

本文的基準(zhǔn)模型采用的是鄰近權(quán)重矩陣，沒有考慮到不同城市之間存在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)聯(lián)性。因此，本文構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（詳見表7）。從回歸結(jié)果可以看出，空間杜賓模型所有解釋變量系數(shù)符號(hào)均未發(fā)生改變，僅有部分結(jié)果的顯著性降低，可以判斷基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

本文需要進(jìn)一步分析各個(gè)影響因素的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)（詳見表8）。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對城市生態(tài)效率的直接效應(yīng)為0.142，并且通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著地促進(jìn)了本地區(qū)城市生態(tài)效率的提升。一般來說，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式逐步地向密集型、節(jié)約型轉(zhuǎn)變，對環(huán)境的重視程度也比較大，從而有利于城市生態(tài)效率的提升。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的溢出效應(yīng)為正，說明各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高一定程度上會(huì)促進(jìn)其他鄰近地區(qū)城市生態(tài)效率的提升。

對外開放程度對“2+26”城市生態(tài)效率的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均沒有通過顯著性檢驗(yàn)。出現(xiàn)這種結(jié)果的可能原因，一方面是因?yàn)橥馍掏顿Y的產(chǎn)業(yè)所占有的比例較小，對城市生態(tài)效率的影響不大;另一方面是因?yàn)橥馍掏顿Y的產(chǎn)業(yè)雖然擁有先進(jìn)的管理模式，但是他們可能并不關(guān)注城市生態(tài)效率，更關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)效益，忽視了生態(tài)效益。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對城市生態(tài)效率的直接效應(yīng)為-0.198，并且通過5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加對本地區(qū)城市生態(tài)效率的提升有顯著的抑制作用。我國是以第二產(chǎn)業(yè)為主，能源消耗和環(huán)境污染強(qiáng)度一直較高。京津冀及周邊地區(qū)是我國發(fā)展的重心，重工業(yè)更為集中，大氣污染等環(huán)境問題相對于其他地方更為嚴(yán)重。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的溢出效應(yīng)也顯著為負(fù)，表明各城市第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加對周邊城市的生態(tài)效率具有抑制效應(yīng)。

人力資本對城市生態(tài)效率的直接效應(yīng)為0.0878，并且通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，溢出效應(yīng)不顯著。這說明人力資本的提升對本地區(qū)城市生態(tài)效率具有顯著的促進(jìn)作用，對周邊地區(qū)無顯著影響。這是因?yàn)楦咚絼趧?dòng)力對本地企業(yè)創(chuàng)新能力的影響尤為重要，即勞動(dòng)者素質(zhì)有助于提升企業(yè)內(nèi)部知識(shí)水平，加快創(chuàng)新技術(shù)落地和使用，從而提升了本地區(qū)城市生態(tài)效率。

環(huán)境規(guī)制對城市生態(tài)效率的直接效應(yīng)為0.325，并且通過5%水平上的顯著性檢驗(yàn)。表明環(huán)境規(guī)制力度的增加對本地區(qū)城市生態(tài)效率的提升有顯著的促進(jìn)作用，主要是因?yàn)榻陙砦覈_始重視環(huán)境污染問題，京津冀及周邊地區(qū)作為環(huán)境污染的“重災(zāi)區(qū)”，加大了對環(huán)保技術(shù)和污染治理的投入，加之各項(xiàng)環(huán)保政策不斷完善，使得環(huán)境規(guī)制從根本上提高了“2+26”城市的生態(tài)效率。環(huán)境規(guī)制的溢出效應(yīng)也顯著為正，表明各城市環(huán)境治理力度的增加也會(huì)促進(jìn)周邊城市生態(tài)效率的提升。

六、結(jié)論與建議

本文在測度“2+26”城市生態(tài)效率的基礎(chǔ)上，考察了生態(tài)效率的演變規(guī)律以及空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明：與2010年相比，2018年城市生態(tài)效率有了大幅度增長，生態(tài)效率增長較快的城市主要分布在北京、天津和河北省的滄州市和廊坊市等，而下降的城市大多集中在山西省的長治市和河南省的濮陽市。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本和環(huán)境規(guī)制對本地區(qū)城市生態(tài)效率有顯著的促進(jìn)作用;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在一定程度上會(huì)阻礙本地區(qū)城市生態(tài)效率的提升;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和環(huán)境規(guī)制對周邊城市的生態(tài)效率有顯著的溢出效應(yīng)且起著正向作用;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對周邊城市生態(tài)效率有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng);人力資本的溢出效應(yīng)不顯著;對外開放程度對城市生態(tài)效率的影響不存在任何效應(yīng)。

本文提出以下的政策建議：

第一，加強(qiáng)區(qū)域交流合作，制定共同的行動(dòng)綱領(lǐng)。僅依靠提高個(gè)別城市的技術(shù)水平很難實(shí)現(xiàn)所有城市生態(tài)效率的長期提升，所以應(yīng)該加強(qiáng)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，強(qiáng)化“2十26”城市群之間在發(fā)展規(guī)劃、環(huán)保政策和聯(lián)合執(zhí)法等方面的組織協(xié)調(diào)，形成以經(jīng)濟(jì)技術(shù)協(xié)同為主，政策協(xié)同為輔的創(chuàng)新發(fā)展格局。

第二，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，發(fā)展生態(tài)經(jīng)濟(jì)。加大第二產(chǎn)業(yè)的技術(shù)投入，鼓勵(lì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變。努力挖掘“2十26”城市的資源潛力，發(fā)展環(huán)保、高效的生態(tài)經(jīng)濟(jì)。例如，充分發(fā)揮保定、開封和邯鄲等歷史名城的優(yōu)勢，深度挖掘文化底蘊(yùn)，著力發(fā)展文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè);濟(jì)南、天津和鄭州這些城市應(yīng)充分重視生態(tài)涵養(yǎng)功能，重點(diǎn)發(fā)展休閑旅游產(chǎn)業(yè)和綠色產(chǎn)品等生態(tài)經(jīng)濟(jì)。

第三，著力提升人力資本水平。人力資本通過人力投資形成，其中最重要的是教育支出。各地政府應(yīng)適當(dāng)提高其教育投資，通過高水平教育提高勞動(dòng)者素質(zhì)、工作能力和技術(shù)水平，從而提高本地區(qū)的資源利用率以及資本配置率，進(jìn)而促進(jìn)城市生態(tài)效率的提升。

第四，有效利用外資。各地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步完善法律法規(guī)，加強(qiáng)外資的管理力度。整治一些高耗能、高污染的外資企業(yè)，重點(diǎn)引進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、新材料、節(jié)能環(huán)保等方面的外資企業(yè)。促進(jìn)外資企業(yè)與國內(nèi)企業(yè)的競爭與合作，形成研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化和市場推廣的良性循環(huán)，以推動(dòng)本地經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]JIANGL，HES，ZHOUH.Spatial-temporalcharacteristicsandconvergencetrendsofPM2.5pollution：acasestudyofcitiesofairpollutiontransmissionchannelinBeijing-Tian-jin-Hebeiregion，China[J].JournalofCleanerProduction，2020，256（5].

[2][11]成金華，孫瓊，郭明晶，等.中國生態(tài)效率的區(qū)域差異及動(dòng)態(tài)演化研究[J].中

國人口·資源與環(huán)境，2014，（01）.

[3]MICKWITZ P，MELANEN M，ROSENSTROM U，et al.Regional eco-efficiency indi-catorsa participatory approach[J].Journal of Cleaner Production，2006，14（18].

[4]PEKKA J K，MIKULAS L.Eco-efficiency analysis of power plants：an extension ofdata envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research，2004，154（2].

[5]Gong Y，Zhu J，Chen Y，et al.DEA as a tool for auditing：application to the Chinesemanufacturing industry with parallel network structures[J].Annals of Operations Research，2018，263（1].

[6][9]李在軍，姚云霞，馬志飛，等.中國生態(tài)效率的空間格局與影響機(jī)制分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2016，（11）.

[7][20]楊勇，鄧祥征.中國城市生態(tài)效率時(shí)空演變及影響因素的區(qū)域差異[J].地理科學(xué)，2019，（07）.

[8]肖黎明，高軍峰，韓彬.中國省際綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)——同質(zhì)性和異質(zhì)性檢驗(yàn)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018，（04）.

[10]胡彪，付業(yè)騰.中國生態(tài)效率測度與空間差異實(shí)證——基于SBM模型與空間自相關(guān)性的分析[J].千旱區(qū)資源與環(huán)境，2016，（06）.

[12]羅能生，王玉澤.財(cái)政分權(quán)、環(huán)境規(guī)制與區(qū)域生態(tài)效率——基于動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的實(shí)證研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2017，（04）.

[13]李東方，楊柳青青.我國城市生態(tài)效率的空間關(guān)聯(lián)與空間溢出效應(yīng)[J].中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2018，（04）.

[14]吳義根，馮開文，曾珍，等.外商直接投資、區(qū)域生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)和空間溢出以安徽省為例[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2017，（06）.

[15]焦國偉，馮嚴(yán)超.環(huán)境規(guī)制與中國城市生態(tài)效率提升——基于空間計(jì)量模型的分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019，（05）.

C16）黃建歡，方霞，黃必紅.中國城市生態(tài)效率空間溢出的驅(qū)動(dòng)機(jī)制：見賢思齊VS見劣自緩[J].中國軟科學(xué)，2018，（03）.

[17]ANDERSON D.Energy efficiency and the economists：the case for a policy based oneconomic principles[J].Annual Review of Energy and the Environment，1995，20（1].

[18]陳浩，陳平，羅艷.基于超效率DEA模型的中國資源型城市生態(tài)效率評(píng)價(jià)[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015，（02）.

[19]LESAGE J P.An introduction to spatial econometrics[J].Revue Deconomie Indus-trielle，2008，123（3].

[21]侯孟陽，姚順波.中國城市生態(tài)效率測定及其時(shí)空動(dòng)態(tài)演變[J].中國人口·資源與環(huán)境，2018，（03）.

[22]揭懋汕，郭潔，陳羅燁，等.碳約束下中國縣域尺度農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率比較研究[J]地理研究，2016，（05）.

[23]李斌，曹萬林.環(huán)境規(guī)制對我國循環(huán)經(jīng)濟(jì)績效的影響研究一基于生態(tài)創(chuàng)新的視角[J].中國軟科學(xué)，2017，（06）.

[24]王濤，石丹.環(huán)境規(guī)制與區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長——規(guī)模和效率的門檻效應(yīng)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018，（04）.

（責(zé)任編輯 費(fèi)俊?。?/p>