黄河流域城市生态福利绩效及影响因素

孙 伟，王一丹

（1.安徽建筑大学 经济与管理学院，安徽 合肥 230601；2.安徽省建筑经济与房地产管理研究中心，安徽 合肥 230601）

我国过去过于关注经济增长的速度和规模的发展模式，给城市资源、环境生态带来了巨大压力。随着不断加快的城市化进程，城市也面临着生态环境的恶化与资源承载力的下降等问题，给城市居民的幸福感和生活福利水平造成了不利影响，威胁着城市的可持续发展。自2014年我国经济进入新常态以来，走低碳、环保之路成为推进城市化进程的新要求。衡量城市发展时不再是只考虑GDP，评价范围逐渐扩大到教育、医疗等方面，人们逐渐开始关注“生态福利绩效”概念。2019年黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家发展战略[1]，人们关注的重点逐渐从经济发展转向生态福利。因此，如何在资源环境的约束范围内，实现社会发展与居民生态福利提升并行，成为现阶段实现黄河流域可持续发展面临的重大课题。研究黄河流域城市生态福利绩效可以为地区根据实际状况制定可持续发展策略提供参考，对于提高人民生活福利水平、推进黄河流域生态文明建设有重要的现实意义。

Daly认为生态福利绩效可以用来体现区域的可持续发展水平，关于生态福利绩效的思想可追溯于此，他提出既要考虑自然生态资源的消耗水平又要考虑人类获得的福利水平，即用service（指人类通过发展经济从自然界中获取的福利）与throughput（人类从自然中获取的物质和排放到自然界的废弃物）的比值来表示生态福利绩效[2]。国内学者诸大建在 Daly 的思想基础上将生态福利绩效定义为“生态资源消耗转化为社会福利水平的效率”[3]，首次提出生态福利绩效的概念。冯吉芳等及臧漫丹等将人类发展指数与生态足迹结合起来反映单位生态资源投入带来的社会福利[4-5]。

国内外学者围绕生态福利绩效展开了一系列理论分析与实证研究，主要包括以下三个方面。一是生态福利绩效的测度。一种是单一指标比例算法，即福利水平与自然消耗之比，如Common、何林等用人类福利水平与生态消耗的比值来度量生态福利绩效[6-7]；另一种是基于多投入多产出的评价指标体系的随机前沿模型（SFA）和数据包络分析（DEA），如Dietz等用随机前沿生产函数来构建生态福利绩效指数[8]；肖黎明、张仙鹏以我国30 个省份为研究对象，通过改进的SFA模型测算了其2004—2015 年的生态福利绩效值，并结合耦合协调度模型研究了其演变规律[9]；龙亮军基于超效率SBM 模型测算研究了我国35个主要城市的生态福利绩效，并进一步利用DEA-Malmquist 指数分析法分析了城市生态福利绩效的动态变化[10]。二是生态福利绩效的影响因素研究。龙亮军等以全国35个大中城市为样本发现其整体绩效水平不高，旅游城市、经济发达城市排名靠前，影响因素中城市绿化、紧凑度与绩效水平显著正相关，产业结构、经济贡献率与绩效水平呈反比[11]。郭炳南和卜亚以长江流域经济带110个城市为样本，运用Tobit模型分析经济规模、产业结构、对外开放水平、城市人口密度及绿化水平对生态福利绩效值的影响[12]。三是生态福利绩效空间效应研究。徐昱东等、杜慧彬等和方时姣等利用变异系数与空间计量等方法对区域生态福利绩效进行分析，对时空分异格局、空间差异性以及空间溢出效应进行了探讨[13-15]。

综上，学者们在生态福利绩效的研究主要包括内涵、测度、影响因素等方面，为提升城市的生态绩效福利水平提供了现实指导，现有关于生态福利绩效的研究仍有进一步完善和扩展的可能：1）已有文献多集中于国家和省域尺度，对地市层面城市群的生态福利绩效的研究还有待强化。2）目前学者多从较为发达的地区进行研究，而对于经济发展相对落后的国家重要生态屏障黄河流域关注不足。基于此，本研究以黄河流域2008—2018年79个地级市的城市生态福利绩效为研究对象，测度并分析城市生态绩效福利水平的时空演变规律，并进一步分析影响生态福利绩效分布特征的因素，为提高黄河流域城市生态福利绩效和可持续发展提供参考。

一、研究方法与指标体系

（一）研究方法

1.超效率SBM模型

DEA模型是一种基于多投入多产出的非参数线性规划方法，用于测度同类型决策单元的相对效率，其具有规避主观性、误差较小的优点而且不用事先估计前沿生产函数。与其他DEA模型相比较，超效率SBM模型可以有效解决投入、产出变量的松弛性问题以及多个决策单元同时有效问题[16]，能很好地处理存在非期望产出时的效率测算问题[17]。本研究基于规模报酬可变（VRS）的非径向Super-SBM模型，对黄河流域城市生态福利绩效进行测算。在构造的生产性可能性集内，设共有n个决策单元（DMU），每个DMU需m种投入x=(x1，...，xm)，有p个期望产出y=(y1，...，yp)，以及q个非期望产出b=(b1，...，bq)，则包含非期望产出时超效率SBM的数学模型为：

式中：ρ表示相对效率值，利用上式测算各地级市城市生态福利绩效值。

2.Tobit回归模型

Tobit模型是一种适用于因变量受限的回归模型，以各城市的生态福利绩效值为因变量时，基于超效率SBM模型测算得到的效率值ρ≥0，与该模型中要求的在某个范围内产生数据截断或归并的情况相符合。因此，本研究建立面板Tobit模型来进行实证分析，模型设定如下：

式中：Yi表示每个城市的生态福利绩效值，i表示黄河流域79个不同地级市，Xi为城市生态福利绩效影响因素的解释变量，βT为解释变量的系数，β0为常数项。

（二）指标体系与数据

1.指标体系

生态福利绩效反映了从资源消耗到社会福利的转化效率，旨在以最小的生态投入产出最大的社会福利。基于前人的研究成果[10]，从生态福利绩效的自然-经济-社会多维耦合内涵出发，构建生态福利绩效评价指标体系。投入指标以水资源、能源与土地资源等自然资源消耗表征，其中，基于数据可得性，借鉴林伯强、李江龙等[18-19]的研究，考虑到地级市能源消费与电力消费数据存在高度相关，采用城市电力消费数据作为能源消耗的指标。产出指标包括期望产出与非期望产出，其中，非期望产出用工业废水、废气与烟粉尘排放表征，期望产出则依据人类发展指数定义从经济、教育、健康医疗三个方面表征社会福利水平，综合考量人们提高生活质量、获取知识文化与健康生活需求的满足程度[20-21]。详情见表1：

表1 城市生态福利绩效评价指标体系

2.数据来源及说明

以黄河流经的青海、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南和山东8省区的79个地级市为研究范围，数据源自历年《中国城市统计年鉴》、省市统计年鉴和统计公报等。对于涉及价格变动的指标，以2008年为基期进行折算。个别年份缺失数据通过平滑指数法和线性插值法补全。参考《黄河年鉴》，将流域划分为上、中、下游三大区域①青海、甘肃、宁夏的 18 个地市属于上游；陕西、内蒙古、山西的27个地市属于中游；河南和山东的34个地市则属于下游。。

二、黄河流域城市生态福利绩效测算结果与分析

基于黄河流域79个地级及以上城市2008—2018年的面板数据，利用基于规模报酬可变的非径向SBM超效率模型，运用MaxDEA软件进行测算分析，并比较分析不同城市生态福利绩效及差异，具体结果见图1和表2。

图1 黄河流域城市生态福利绩效时间变动趋势

表2 黄河流域城市生态福利绩效分类

根据图1，总体上黄河流域城市生态福利绩效水平不高，79个地级市2008—2018年城市生态福利绩效的均值仅为0.516，仅2016年和2018年的福利绩效均值高于0.6。由黄河流域城市生态福利绩效值变化的时间趋势可知，2008—2018年的绩效值均处于无效状态，2018年绩效值达到最高为0.802，虽然期间呈现小幅度的波动状态，但整体上仍处于逐年上升趋势，黄河流域城市生态福利绩效的演进整体上呈逐渐提升的发展态势。

从图2反映的各城市生态福利绩效均值来看，排名前三的城市为平凉市（1.664）、陇南市（1.041）、周口市（1.032），排名靠后的三个城市为白银市（0.066）、金昌市（0.052）、嘉峪关（0.051），排名前三与靠后的三个城市生态福利绩效值差异很大，从图中也可以看出黄河流域内及各省内部地区地级市之间的绩效值都存在较大差异，尤其是甘肃省各城市间差异悬殊，相对来说，中心城市的生态福利绩效水平高于普通地级市。黄河流域各区域内部的城市生态福利绩效水平分布不均衡，空间差异较大。依据表2可知，处于高、较高效率型的城市有35个，占研究范围的44%，中游和下游城市居多；处于中效率型的城市有26个，占研究范围的33%，多数城市属于下游；处于低效率型的城市有18个，占研究范围的23%，上游的多数城市属于此类型。

图2 黄河流域各城市生态福利绩效2008-2018年均值①

黄河流域上、中、下游地区的城市生态福利绩效的差异可以进一步通过均值来观察，如图3所示。各区域的城市生态福利绩效值存在差异，上游城市平均绩效为 0.368，中游城市为0.546，下游城市为0.504，2008—2018年间总体上表现出“中游最高、下游居中、上游最低”的分布格局，三个区域的绩效值都在逐年提升，上游与中下游城市的平均绩效差异较大，除2018年外一直处于最低水平，中游与下游城市的平均绩效则相对接近。一般来讲，下游城市经济产出高，上游城市环境质量高，但评价生态福利绩效水平不仅要考虑生态环境和经济产出，还要综合考虑教育、健康医疗等因素，以更全面地反映城市居民的福利水平。因此，与以往源于生态效率的研究结果可能不同，黄河流域的城市生态福利绩效呈现了较为独特的中游最高，上游最低的状况。其主要原因在于黄河流域各区域城市间在经济发展、资源禀赋及水分布等方面存在着巨大差异：上游人口稀少、经济发展水平差，落后的科教、医疗条件与社会公共服务使社会福利产出水平较低；中游城市在综合考虑经济、科教医疗水平以及社会保障福利等多因素下，生态福利绩效取得领先地位；而下游虽经济发展水平相对较高，但人口众多、受资源限制也较大，资源环境问题较为突出，高投入高产出的粗放型经济发展方式使生态福利绩效有待进一步改善。在黄河流域各省生态绩效值中，中游省份的陕西省均值最高，为0.673；甘肃和山东的均值次之，分别为0.613和0.533；山西、河南和内蒙古的均值分别为0.500、0.474和0.464；宁夏和青海的均值最低，分别为0.295和0.197。

图3 黄河流域上中下游2008-2018城市生态福利绩效值

三、黄河流域城市生态福利绩效影响因素分析

（一）模型设定

本研究以前文测算的黄河流域城市生态福利绩效值为因变量，利用Tobit模型深入分析其影响因素，结合现有文献成果[20-22]，选取以下因素为解释变量：经济集聚（PGDP），用各城市GDP与各城市面积之比表示；城市人口密度（PD），以各城市每平方公里人口数量来表示；产业结构（IND），以第二产业总值占城市GDP的比重表示；技术投入水平（TP），以科技支出占财政支出的比重表示；对外开放水平（FDI），以各城市实际使用外资额占城市GDP的比重来表示；城市环境规制强度（ER），以城市一般固体废弃物综合利用率来表示；城市绿化水平（UG），以各城市建成区绿化覆盖率来表示。具体模型设定如下：

式中：β0是截距项，β1-β7分别为各解释变量的回归系数，i为各地级市编号，t为年份，εit为随机变量。本研究利用stata16对上述模型进行回归分析。

（二）参数估计与结果分析

为了避免伪回归现象，对面板数据进行单位根平稳性检验，结果见表3。在 5% 的显著性水平下，所有变量均通过LLC检验和Fisher-ADF检验（表3），可以进行多元回归分析。

表3 单位根检验结果

为了避免潜在的异方差影响，所有变量取对数处理后进行面板回归。运用Stata16得出的EWP影响因素的Tobit回归结果见表4。

表4 黄河流域城市EWP的影响因素的Tobit回归结果

可以看出，经济集聚、城市绿化水平对生态福利绩效值具有显著的正向影响，人口密度、产业结构、科技投入水平与生态福利绩效值呈显著负相关；而对外开放水平与城市环境规制强度没有通过显著性检验。

从具体影响因素分析，产业结构对生态福利的影响最大，与其他因素相比，黄河流域城市生态福利绩效受产业结构影响的敏感程度较高。黄河流域的第二产业多是能耗较大的污染型企业，主要集中于资源开采业、金属冶炼加工业等资源能源产业和重化工业。第二产业产值比重提升不利于环境的改善，表现为黄河流域城市第二产业结构比重上升严重降低了城市生态福利绩效，该特征与郭炳南、卜亚[12]的研究结论一致。因此，一方面工业企业要在节能减排方面继续加强，切实降低能耗、减少污染；另一方面加快黄河流域城市产业结构优化，培养新兴替代产业，提升第三产业结构比重。

城市经济集聚对黄河流域城市生态福利绩效有显著的促进作用。这体现了城市经济发展对提升城市生态福利绩效有重要作用，经济发展可以给人们带来科教、医疗、基础设施等社会效益，进而增加城市居民的福利。城市绿化水平对绩效值有促进作用，绿化水平城市绿化率越高，对城市的空气环境质量改善作用越好，有利于居民身心健康，进而提高城市生态福利绩效。

人口密度对绩效值存在抑制作用，城市人口密度越高，资源消耗、环境污染和交通拥堵等问题也会相应增多，影响城市居民生活的幸福感，不利于城市生态福利绩效的提升。因此，在黄河流域城市发展过程中，要避免城市人口过于拥挤，科学合理地规划好城市的空间布局，提高城市的资源、环境承载力。

科技投入水平对生态福利绩效表现出负向影响，这与刘玲和阎东彬[23]的研究发现相反。说明目前其还未达到政府科技投入的提升促进生态福利绩效提高的作用效果，黄河流域科研创新转化机制有待提升，对科技的投入还未完全转换为生产力，还需进一步激发创新潜力，为城市高质量发展提供技术支撑。

城市环境规制指标的回归结果不显著，说明黄河流域各城市还没有充分发挥环境规制对于提高城市居民福利水平的作用，需要进一步增强城市的环境规制强度。对外贸易对生态福利绩效的影响也不显著，一方面与我国东部沿海发达城市相比对外贸易较少，未能充分发挥其效用；另一方面，与FDI相关的污染型产业转移在带来的负相应时，先进技术扩散等也带来了正效应，两者共同作用使FDI对城市生态福利绩效的影响难以确定。

（三）不同类别城市生态福利绩效的影响因素差异

1.黄河流域上、中、下游城市影响因素差异

黄河流域横跨我国东中西部，各地区之间的城市发展水平及资源禀赋存在较大差异，以下将黄河流域分为上游、中游、下游三个不同地区探究城市生态福利绩效的影响因素及差异。用各地区的子样本对模型进行估计，结果如表5所示。

表5 上、中、下游城市EWP影响因素回归结果†

结果显示，上、中、下游城市之间存在明显差异。对于中下游城市，经济集聚和人口密度对绩效值影响较大，经济集聚对生态福利绩效起促进作用，人口密度起抑制作用。而对于上游城市，这两者影响不显著，可能是中下游二、三产业发展规模相对较大，人口和产业更为集聚，上游城市城市化进程相对缓慢，地广人稀，经济和人口因素对该区域生态福利绩效产生的效果相对其他因素来说还不明显。上游城市对产业结构因素最为敏感，上游地区能源矿产资源较富集，长期以来资源开采业和农牧业占比较高，中高端产业占比较低，生态环境脆弱，低级的产业结构会显著降低生态福利绩效水平。科技投入水平在10%的显著性水平下对上游城市有负向影响，对中下游城市影响不显著。

2.中心城市与普通地级市影响因素差异

一个城市的行政级别会极大地影响城市的经济、人口、社会福利等各方面，依据前文研究，经济集聚、人口密度和产业结构等对城市生态福利绩效具有显著影响，那么这种影响是否会因为城市行政级别的不同也存在差异呢？进一步将样本按城市行政级别分为中心城市和普通地级市，将8个省会城市和计划单列市青岛市划分为中心城市，其余城市为普通地级市，分为两组进行回归分析，结果如下：

在中心城市，环境规制对绩效值有显著的正向作用，而对于普通地级市影响并不显著。原因主要是在城市化水平较高的中心城市，人口密集且产业发展迅速，城市面临的资源环境压力比较大，环境规制对其管控污染排放、保护生态环境和保障市民生活质量发挥着重要作用，普通地级市相对来说环境生态承载力会较好一些。

科技投入水平在普通地级市对绩效值有显著的负向影响，在中心城市呈现正向影响但不显著，说明科技投入转换为生产力的效率还较低，资金的投入还未发挥出切实的正向作用，应继续增强科研转化为创新技术成果的能力，让科技进步为城市发展带来正效应。这与前文中其分别对上中下游的影响有相似之处，在黄河流域相对落后地区的城市的科技投入水平暂时处于对绩效水平产生负向影响阶段（表6）。

表6 中心城市与普通地级市EWP影响因素回归结果

经济集聚、人口密度和产业结构对于两组城市的绩效值来说都起着显著的同向作用，但是作用程度会有区别，比如经济集聚和人口密度对中心城市的影响会更大一些，这也符合常理，生态福利绩效考察的是居民人均生态福利水平，人口密集性和经济发达性是大城市的特点，中心城市是引领地区发展的社会经济中心，对人口和经济因素更为敏感。

四、结论与建议

本研究运用基于非期望产出的Super-SBM模型，对黄河流域2008-2018年79个地级市的生态福利绩效进行了测算和分析，进一步用Tobit回归模型探究其关键影响因素，并分类探讨不同类别城市的影响差异，研究结论如下：

1）依据生态福利绩效测算结果，黄河流域2008—2018年城市生态福利绩效水平总体不高，均值为0.516，从时间上来看，黄河流域生态福利绩效的演进整体上呈波动上升趋势，2018年达到最高值0.802。流域内部各地区城市间绩效均值空间差异较大，分布不均衡。上游城市平均绩效最低，为0.368；中游城市最高，为0.546；下游城市居中，为0.504。

2）影响因素分析结果表明，在黄河流域内，经济集聚、城市绿化水平对生态福利绩效值具有显著的正向影响，人口密度、产业结构、科技投入水平对其呈显著负向影响。上、中、下游城市之间以及不同级别城市之间的影响作用有所差异，经济集聚和人口密度对中下游和中心城市绩效值影响更大，科技投入水平对上游城市和普通地级市有显著的负向影响，对中下游城市和中心城市的影响不显著；经济集聚、人口密度和产业结构对中心城市和中下游城市的影响程度相对较大一些；对于中心城市环境规制对绩效值有显著的正向作用，而对于普通地级市影响并不显著。

依据以上研究和分析结果，提出促进黄河流域城市生态福利绩效提升的建议如下：

第一，转变发展模式，注重高质量发展。黄河流域总体上城市生态福利绩效水平还不高，仍需进一步提升。在经济发展的同时，要促进产业结构优化，注重传统产业改造，推动新兴产业发展，结合黄河流域各区域优势发展现代高效农业和文化旅游产业；政府要注重环境治理与城市发展并行，处理好资源利用与生态补偿关系，打造宜居的城市人居环境。通过经济-生态-社会福利协同发展提高城市生态福利绩效水平。

第二，采取差异化策略，注重区域协同发展。黄河流域城市区域跨度大，各地区城市间绩效均值空间差异较大，分布不均衡，影响因素作用效果也有所不同，要因地制宜地确定发展策略。对于上游地区，侧重提高经济发展水平，进一步提高其对社会福利的带动和转化作用，促进风能、太阳能等清洁能源开发，发展特色农牧产业，优化产业结构；对于中下游地区和发展水平较高的中心城市，要合理布局城市空间规划，提高公民的环保意识，提升资源环境的承载力，注重解决和防范与城市化常相伴而生的交通拥堵、环境污染和资源短缺等问题。此外，促进流域内城市生态福利绩效水平的协同提升，加强上中下游城市间区域空间协作，发挥中心城市的辐射效用，缩小地区间的差距。

第三，强化科技创新驱动，注重外资引进质量。现阶段对于黄河流域城市来说科技投入和使用外资因素均未充分发挥出促进城市生态福利绩效提升作用，科技投入对相对落后的上游和普通城市还处于负向影响阶段。黄河流域城市总体上都要完善科研创新机制，集聚创新型人才和企业，把科技投入转化为先进技术成果产出，通过技术升级提高资源利用率，减少对环境影响的负外部性。黄河流域地处内陆，引用外资较少，要进一步提高对外开放水平，依托“一带一路”倡议，促进内联外通，通过吸引外部投资，引进高新技术企业等新兴产业，促进高新技术扩散并随之产生正效应。