黄河流域生态效率：时空特征与影响因素——基于51 个地级市面板数据的研究

夏骕鹔，郭淑芬

（1.山西财经大学资源型经济转型发展研究院，山西太原 030006；2.山西省社会科学院省政府发展研究中心，山西太原 030032）

一、引言

黄河流域是中华文明的核心发源地之一，是我国重要的生态屏障和经济带（习近平，2019）[1]。从近代以来，黄河流域就始终面临着生态系统薄弱、水土流失与水资源短缺、经济发展不均衡等多种矛盾与问题的制约。新中国成立以来，我国围绕黄河流域开展了一系列生态治理建设，并取得了诸如“小浪底工程”“南水北调工程”“三北防护林”等系列成果，但该区域也受制于以能源化工为主的产业结构，以及城镇化率不断推进带来的生态压力加剧问题，截至目前，黄河流域各省区仍面临着巨大的生态承载负荷和经济增长压力。2019 年9 月，习近平总书记在“黄河流域生态保护和高质量发展座谈会”上指出，黄河流域生态保护和高质量发展，同京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长三角一体化发展一样，是重大国家战略。2021 年10 月，中共中央、国务院印发《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》，进一步明确了黄河流域生态保护和高质量发展的战略定位、发展目标、战略布局和重点任务，其中指出，要把黄河流域生态保护和高质量发展作为事关中华民族伟大复兴的千秋大计，着力改善黄河流域生态环境，优化水资源配置，促进全流域高质量发展，改善人民群众生活，传承弘扬黄河文化，让黄河成为造福人民的幸福河（中共中央国务院，2021）[2]。

二、文献回顾

（一）黄河流域

黄河流域是近两年区域经济学领域的研究热点之一。在中国知网检索“黄河流域”主题词，时间跨度从1930 年至2021 年11 月15 日，共收录“黄河流域”主题词相关文献1.07 万篇，2020 年，“黄河流域”相关文献呈现急速增长态势，比2019 年翻了将近三倍（如图1）。从研究的学科领域看，“农业”（4 295篇）、“环境科学与资源利用”（3 856 篇）、①“水利水电工程”（3 256 篇）、“经济体制改革”（1 330 篇）占了绝大多数。

图1 中国知网2000—2021 年“黄河流域”主题文献数量

“黄河流域”主题文献数量的增长变化节点出现的原因可能包括两个方面：（1）自2019 年起，国家屡次提及黄河流域的区域发展战略问题，党和国家领导人多次赴黄河流域开展实地调研，黄河流域成为报纸、新闻期刊的热点话题，时事类文献必然急速增长；（2）国家对黄河流域区域战略进行顶层设计与规划的考量，引发了黄河流域区域发展的研究热潮。从学科类别来看，黄河流域的农业、环境和经济发展问题始终是该区域研究的重点。不难预测在2021 年之后，关于黄河流域的时事类文献热点会逐渐降温，但会出现更多具有一定深度、学科领域范围更丰富的学术期刊论文、学位论文等研究成果。

（二）黄河流域生态保护与高质量发展

“黄河流域生态保护和高质量发展”是我国对黄河流域区域发展问题进行顶层设计的核心主题，对这一主题，国内学者研究的着眼点各有侧重。

哲学层面，李雨竹（2021）[3]研究分析了习近平关于黄河流域生态保护和高质量发展重要论述的生成逻辑，并指出习近平关于黄河流域生态保护与高质量发展的重要论述，既有着中国传统治水理念和生态文化的滋养，又将马克思主义经典作家的流域治理与生态文明思想作为认识工具，是马克思主义中国化的过程，是中国特色社会主义理论与实践相结合的过程，也是习近平新时代中国特色社会主义思想同黄河流域的具体实际相结合的过程。

定性研究方面，陆大道等（2019）[4]认为，要推动黄河流域综合治理与可持续发展需转变观念，并着重考虑持续推进能源的清洁高效利用，因地制宜地推进重点产业发展，不搞粗放式大开发，搞好资源耕地保护，稳步推进乡村振兴战略等重点举措。高璇（2020）[5]提出，要以绿色发展引领黄河流域高质量发展，并提出了生态环境保护、绿色产业发展、改革创新发展这三条路径。金凤君（2019）[6]则提出要处理好“四大关系”，建立长效机制和体系，构建“三区七群”协调发展格局，积极推动产业优化升级，加强重点生态功能区保护等对策。

定量研究方面，石涛（2020）[7]运用社会网络分析法，研究测度了黄河流域生态保护与经济高质量发展的耦合协调度和空间网络特征，并提出黄河流域经济生态耦合协调系数稳中有降，呈现集中均匀向相对分散变化的空间分布格局，其生态耦合协调的空间网络则呈现“无标度”和“小世界”特征，空间关联存在异质性、脆弱性及密度的趋同性，联动效应显著。关伟等（2021）[8]运用Super-SBM 模型、GML 模型对黄河流域9 省区的能源生态效率进行了测度，并通过构建脱钩模型，探讨经济增长与能源消耗及能源生态效率的“脱钩关系”，研究发现，1997—2019年期间，黄河流域省区能源生态效率呈现“增长-下降-增长”趋势，技术进步不足，经济增长与能源消耗呈现“强脱钩-弱脱钩-强脱钩”特征，经济增长与能源生态效率则呈现“强脱钩-弱脱钩-强脱钩-弱脱钩”的发展态势。此外，邓祥征等（2021）[9]、张晓昱等（2021）[10]、马海涛等（2020）[11]主要从城市群及区域创新发展的角度探讨了黄河流域如何实现高质量发展；韩海燕等（2020）[12]、仵玲玲（2021）[13]、高煜等（2020）[14]则着眼于从制造业、工业及实体经济等产业转型发展来谈该区域的高质量发展；刘同超（2021）[15]研究了黄河流域生态环境与经济发展的耦合胁迫关系；孙建国等（2021）[16]综合运用多种模型考查了黄河流域科技创新与生态经济之间的关系。

总体来看，学术领域的黄河流域区域发展研究是围绕“生态保护与高质量发展”这一主题展开的，该方向与国家顶层设计和定位趋同。其主要包括三个方面：（1）关注生态保护与高质量发展之间的关系问题；（2）关注高质量发展本身的涵义；（3）如何实现生态保护与高质量发展目标的路径方法。其中，路径方法是各类研究的主要侧重点，也是落脚点。在如何实现生态保护与高质量发展两大目标的路径方法方面，“生态效率”概念是各类研究中使用频率最高的量化测度指标。

“生态效率”本身包含了生态保护思想，效率问题也是经济实现高质量发展的核心问题，因此，围绕黄河流域生态效率展开系统性测度，有助于贴近该流域高质量发展的内涵，契合生态保护与经济增长的双重诉求。实践中，立足于生态效率这一理论基础，进行黄河流域的生态治理，并推进该区域高质量发展与可持续发展，是巩固黄河流域生态屏障与我国重要经济地带这两大定位的必然举措。

（三）生态效率

生态效率是一种资源投入与产出的衡量指标，最早是由德国学者Sturn 和Schaltegger 共同提出。部分国内研究也将生态效率称为绿色发展效率，如钱嘉喆（2021）[18]、赵晓霞（2019）[19]、呙小明等（2017）[20]等，二者涵义基本一致。好的生态效率是指在相对更低资源投入的前提下，获得的期望产出（经济产出、社会产出、环境产出等）更高，非期望产出（三废产出等）更低。生态效率作为一种量化指标，其计算方式是通过代表经济产出与生态环境的系列指标合成值之比获取。目前，生态效率已经成为国际通用的测度经济社会与生态文明协同发展的衡量指标。

就生态效率的研究来看，目前，学者们重点关注的是生态效率评价指标体系的构建和测算方法。首先，在生态效率评价指标体系的构建方面，从表1 可以看出，虽然国内外学者在具体的评价指标与因素选取方面存在差异，但总体思路仍然遵循生态效率的内在逻辑进行指标体系构建，基本都是从投入指标、产出指标的两个大类入手，按照各自研究对象的生态影响因素的特征分布，进行具体指标的取舍。其次，在生态效率的测算方法方面，则呈现出多元化特点。其中，单一比值法与多元统计分析法由于缺乏一般性与普遍性，适用范围有限；指标体系加权法虽然在最小距离测算方面具备优势，但由于权重矩阵的获取具有一定主观性，同样也限制了其的使用范围；模型法中，MinDS 方法、生命周期评估法的参数一致性对大样本要求较高，且非平衡面板容易导致参数失效，而数据包络分析（DEA）能够同时考虑多种投入与产出，并且无须设定生产函数的具体形式，特别是在DEA 基础上发展而来的DEA-SBM 方法，通过引入非径向处理，提升了参数估计的效率，因而被广泛应用于生态效率、绿色经济效率、碳排放等指标的测算与求解中。此外，指数测度法凭借其较强的客观性与可比性，在生态效率的跨区域时空特征差异分析中也有着广泛应用。

表1 国内外关于生态效率评价指标体系的文献梳理

表2 国内外关于生态效率测算方式的文献梳理

总结国内外研究著述对生态效率的测度与影响因素分析可以发现，尽管在指标体系选择（王金南等，2020；易杏花等，2020）[22,23]、测度方法（盖美等，2019）[26]、影响因素识别（杨勇等，2019）[24]等方面均取得了显著的成果，但具体到黄河流域层面，尚存在优化空间。首先，考虑到数据样本的可比性、可得性和完整性等因素，既有研究大部分以省级面板数据为样本的基本构成，忽视了黄河流域的地理范畴和对区域的实际辐射影响范围。如四川省，虽覆盖了黄河上游的部分区域，但该省同时位于长江、黄河两条河流的流域范围，全省大部分经济、人口集聚地都属于长江经济带的范畴，这种情况在内蒙古自治区、甘肃省、陕西省等沿黄九省区都存在，因此，采用省级层面数据虽具有可比性强的优点，但样本数据分析结构容易失真，即偏离黄河流域本身的流域经济概念，其分析结果也不利于提炼产生差异的原因。其次，对黄河流域生态效率的测度侧重于有序性测度，而对于造成序数差异的无效率因素的识别及其来源则研究较少。最后，生态效率影响因素的回归建模，大部分研究采用的是单因素效应静态面板，这类模型可能忽视样本固有的内在特征，即影响生态效率变化的因素，可能基于样本本身的异质性不随时间发生变化，也可能是随着时间变化，是对所有或部分样本产生影响的同质性因素，因此，单因素效应静态面板难以同时捕捉时空特征，模型具有一定的改进空间。

基于对既有文献的分析，本文综合采用DEASBM 方法和泰尔指数测算黄河流域生态效率的时空特征，并建立了双因素效应面板数据回归模型，综合分析黄河流域生态效率影响因素的非时变异质性（空间特征）与时变同质性（潜在时间特征）。在样本选择上，重新对黄河流域地域范畴进行了梳理归纳，筛选出51 个地级市作为选择对象，以确保其内在的流域经济特征和样本的可比性。同时，根据地理空间特征对样本进行分组，进而通过对时空特征的综合梳理，总结整个流域内的时空差异与同质因素，为黄河流域生态效率提升策略的制定提供量化参考，从而为黄河流域的生态文明建设与高质量发展提供决策依据。

三、研究设计

（一）研究对象

黄河是中华民族的文化表征，被称为中华民族的“母亲河”。因此，黄河流域虽为地理水文概念范畴，但常常以一种文化共同体的形式出现。长期以来，关于黄河流域的范围界定一直未形成定论。从径流范围看，黄河流域流经我国四川、青海、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东九省区，从山东省境东营市垦利区注入渤海。黄河流经的九省区横跨我国东、中、西部地区，据2020 年第五次人口调查，共拥有人口逾4.2 亿，占全国人口总量的31.4%，生产总值为23.0 亿元，占全国地区生产总值的25.2%。黄河流域历来是我国资源和生态保护的重地，流域内矿产、林业、农业、旅游业资源丰富，煤炭产量占全国煤炭总产量的70%，是全国一次能源生产量的40%；囊括了全国八大古都的半数以及三大石窟艺术宝库，A 级景区在全国占比接近1/3。

从经济总量上看，黄河流域仍属于我国经济发展相对落后的地区，面临着扩大经济总量、实现经济高质量发展的重任，与此同时，黄河流域还面临着生态保护的巨大压力：一方面，全流域人均水资源量不足，空间分布不平衡的矛盾十分突出，2018 年，黄河流域地区水资源总量为2 947.8 亿立方米，仅占全国水资源总量的10.73%，人均水资源量为874.8 立方米/人，仅为全国平均水平的44.3%，但青海省的水资源总量却高达961.9 亿立方米，占全流域的32.63%，人均水资源总量是全国平均水平的8.12 倍，区域内水资源分布严重不均；另一方面，因地理、历史、经济等各类因素导致的水土流失严重，水土综合治理难度大，据中国水利部发布的《中国水土保持公报（2018）》，2018 年，黄河流域所在九省区水土流失总面积达到1 130 878 平方千米，占全国水土流失面积的41.32%，而新增水土流失综合治理面积为24 797.70 平方千米，仅为黄河流域水土流失总面积的2.19%，年度环保投资总额为213.85 亿元，仅占全国总额的14.97%。此外，黄河流域还是我国电力、化工、钢铁、建材、有色冶金等重化工业集聚的区域，水环境、农业面源污染、大气污染治理难度大。

遵循合理性、完整性和关联性原则，本研究在圈定黄河流域具体地理范围的基础上，以流域上中下游为空间比较的主线，以省级地理单位为区域经济要素的主要比较对象，以地市级地理单位为分析样本，聚焦黄河流域生态效率的时空特征与影响因素研究。

1.研究区域。尽管黄河流域的径流范围为四川、青海、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东等九省（区），但结合2016 年党中央、国务院和相关部委发布的《长江经济带发展规划纲要》《关于全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见》和《东北振兴“十三五”规划纲要》等文件，四川全省被归入了长江经济带，内蒙古自治区的东五盟市（赤峰市、通辽市、呼伦贝尔市、兴安盟和锡林郭勒盟）归入东北地区，因此考虑区域经济研究的科学性，本研究未将四川省和内蒙古自治区东五盟市纳入比较和研究的范围。同时，其他省区也有部分地级市（如甘肃省的嘉峪关市、酒泉市、陇南市等；陕西省的汉中市、安康市；山西省的大同市、朔州市、阳泉市等）不属于黄河流域地理范畴，受黄河流域经济辐射影响较小，也不纳入样本范围（如图2）。

图2 本研究的黄河流区域样本范围

2.样本范围。在区域范围的选择上，综合考虑沿黄省市行政区划的完整性，以及地区经济社会发展与黄河流域的关联性，本研究主要选取了黄河流域干流及主要支流核心区所在的51 个地级市作为研究对象，其中，上游地区为青海、甘肃、宁夏三省区的13 个地级市，中游地区为内蒙古、陕西、山西三省的21 个地级市，下游为河南、山东两省的17 个地级市（见表3）。

表3 研究区域样本及黄河流域上中下游划分

3.样本分组。水利部黄河水利委员会根据黄河流域形成发育的地理、地质条件及水文情况，将黄河干流河道分为上、中、下游和11 个河段，其中，黄河源头至内蒙古自治区托克托县的河口镇为上游，河道长为3 471.6 公里；河口镇至河南省郑州市的桃花峪为中游，河段长为1 206.4 公里；桃花峪至入海口为下游，河道长为785.6 公里。据此，本文将研究区域内的青海、宁夏及甘肃三省（区）所属地市作为“上游地区”组；内蒙古、陕西及山西三省（区）所属地市为“中游地区”组；河南及山东两省所属地市为“下游地区”组。

（二）研究方法

1.DEA-SBM。生态效率的核心思想在于追求更高的“投入产出比”，或者是更低的“损耗比”，也就是以最低的生态损耗获取经济效益的最大化。根据这一“生产边界求解”思想，本文拟利用专业化的效率测度工具——数据包络法（DEA）进行生态效率的测度，但传统的DEA 方法侧重于对“相对效率”或“相对无效率”的识别，在无效率单位的归因分析方面存在盲区，且忽略了松弛变量对效率测度的影响以及生产过程中会产生非期望产出的问题。DEA 方法经过多年发展，目前主流的分支主要包括CCR、BCC和SBM 三种模型。其中，CCR 与BCC 的基础假设仍然是规模报酬不变，基于Farrell 效率测度进行径向的线性分位数度量，虽然同样能够得到具有凸性的效率无差异曲线，但无论是CCR 还是BCC，都无法解决要素潜在的“松弛性”造成的估算偏误，从而造成效率参数相合性受损。SBM 模型（Slack-Based Model）则立足于松弛变量的非径向性，使得基于SBM 模型得到的效率值的实际意义从传统的效益比最大化，转变为实际利润最大化，从而有效解决了变量松弛性带来的测算偏误问题，能够更为精确地测量生产效率值。对于本研究所要测度的生态效率而言，由于CCR 和BCC 模型忽略了环境因素，则非期望产出造成的“效率亏损”无法在最终结果中体现出来，违背了生态效率的价值观。因此，本文采用DEA-SBM 模型，对黄河流域的生态效率进行测量。参考Juan Du（2010）、王胜鹏（2020）[31]、Xiaoping Qiu（2017）等的研究，结合数据的可得性和代表性，本文对黄河流域生态效率的测度包含了以劳动、资本、技术和能源消耗为投入指标，以GDP 为期望产出指标，以工业“三废”为非期望产出指标的SBM 模型，测算2009—2018 年黄河流域51 个地级市的生态效率。DEA-SBM 模型的具体推算过程为假设有n 个决策单元，对于决策单元p（DMUp，p 是当前要评估的决策单元数，且0≤p≤n），有m 个投入指标和s个产出指标。决策单元的投入指标集表示为Xp，Xp=（x1p，x2p，…，Xmp），产出指标集表示为Yp，Yp=（Y1p，Y2p，…，Ysp），DEA 模型可以用线性规划（乘数模型）的形式表示，即：

其中，i 为输入指标；r 为输出指标；j 为决策单元数（j 可取p）；Zp是决策单元p（DMUp）产出的加权和，即DMUp的效率值；urp为权重，表示yrp的相对指数；yrp是DMUp的第r 项输出指标；vip为权重，表示xip的相对指数；xip是DMUp的第i 个投入指标。式（1）的最优值表示为z*p。当DMUp的权重应用于DMUj时，需满足式（1）中的第二个约束条件。由式（1）可以得到具有重要经济意义的DEA 模型的对偶形式（包络模型），即：

其中，θp是DMUp中输入指标的对应系数；s 为第i 项输入指标xip对应的松弛变量，其涵义是对应的投入指标冗余；s+为DMUp的第r 项产出指标yrj对应的松弛变量，其涵义为对应的产出指标不足；λj为第j 个决策单元的权重系数。方程（2）的最优解表示为θ*p。由于方程（1）和方程（2）是一对原始对偶模型，存在最优解z*p=θ*p，最优解即为第p 个决策单元的SBM 效率值。

2.泰尔指数。泰尔指数（Theil Index）又称泰尔熵标准，原始的泰尔指数是一种非量纲化的区域收入水平差异度的衡量标准，泰尔指数值越高，区域收入水平的差异度越大。作为一种差异度衡量标准，泰尔指数的最大优势是可以同时衡量组内差距与组间差距对总差距的贡献率，因而运用泰尔指数识别差异度时，不仅可以进行横向对比，同时也可以对差异来源进行一定深度的归因分析。因此，本研究运用泰尔指数对黄河流域生态效率的区域差异进行分析：

式（3）中，i 和j 分别表示区域个数与区域内省（市）个数；TC 表示黄河流域51 市的生态效率值；Y表示流域内51 市的产出值；T、TRR、TWR分别表示生态效率的总体差异、区域间差异和区域内差异。由于泰尔指数通过组内差距与组间差距对总差距的来源进行分解，本研究将从黄河流域的上、中、下游三个区域，对区域内差异与区域间差异的贡献度进行分别测量。

3.双因素效应面板。传统的静态面板数据模型加入用以捕捉个体异质性的单一参数，对检验多样本的个体异质性具有显著作用。对于本研究主题，拟捕捉到黄河流域各个市级个体、省级单位之间在生态效率层面不随时间变化的异质性因素，如区位特征、资源禀赋特征等等，同时也将探析随时间变化而发生变化，但个体之间不存在显著差异的时变同质性因素，如可能存在的政策效应、气候效应等等。因此，建立能够综合分析黄河流域生态效率影响因素的非时变异质性（空间特征）与时变同质性（潜在时间特征）的双因素效应面板：

其中，Y 为因变量；X 为自变量集；ξi与λt分别代表个体效应与时间效应；μit为服从独立同分布的误差项；k 为自变量个数；i 为个体数；t 为时间范围。

（三）指标选取

根据生态效率的定义以及本文的研究主旨，即以最小的资源消耗与环境代价来获得最大的经济价值和效益，在生态效率测算的指标选取方面，遵循代表性、科学性、可获得性等原则，按照投入与产出分类，最终筛选得到7 个指标（见表4）测算黄河流域51 个市的生态效率。其中，投入指标包括土地、资本、劳动力、能源与技术，而土地、劳动力、能源可以视作直接性的资源性质类指标，资本以及依托资本产生的技术也可间接性的视作资源性质类指标，因此，投入类指标总体上是以资源损耗代价为价值基准，能够精确衡量发展造成的资源损耗程度，以及对环境带来的压力值；产出指标按照期望产出与非期望产出，分别分为GDP 与“三废”排放，得到的产出值是扣除了非期望产出之后的“净产出”，更符合生态效率测度的内在要求。

表4 生态效率测度指标体系

（四）数据来源

本文主要选取了黄河流域各省市2009—2018年的数据样本，数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》，以及各省区政府统计部门公开发布的统计公报等，在数据可靠性、统计口径一致性和数据全面性上有一定的保证。但是，根据本文研究主题和测量方法的实际需求，有必要对数据进行规范化处理和有针对性的筛选，以消除缺年、价格波动、数据修正等因素的干扰。具体的数据处理方法主要有三个方面。

1.消除统计范围的差异。本文的数据来源于公开统计年鉴，年鉴数据以年末基本值为主体，但根据模型计算的实际需要，有些指标需要对其全年数据输入进行测算，如果输入数据是年末进行的，无疑会人为增加测量误差，难以保证测量结果的可靠性。因此，对于这些指标（主要包括劳动力投入、三废排放等），选取年初和年末数据的算术平均值进行计量。

2.消除统计指标变化的影响。统计指标口径的一致性对结果的产出至关重要。虽然本文的数据来源没有发生变化，但由于2009 年我国统计年鉴标准的重大改革，部分指标口径发生了变化，部分指标失去了一致性。为此，本文逐一比较了数据统计口径的变化。对于一些口径变化的指标进行了统一处理。如生态功能区定位是政策因素的衡量指标，2016 年我国才出台并实施关于生态功能定位的限制性要求，因此，2017 年的政策因素有所增加，之前的数值统一设为1。

3.时间变量的统一处理。时间变量的取值方法主要有两种：基准年是起始年，即T1=1，或者基准年是计算设定的年份。本文采用第二种方法选取数据，即T1=基准年。

四、黄河流域生态效率的时空特征

（一）时间特征

根据DEA-SBM 模型测算黄河流域生态效率（如图3 所示），2009—2018 年期间，黄河流域的生态效率整体呈现波动式上升的变动态势。

图3 2009—2018 年黄河流域生态效率变动趋势

1.综合效率。研究期间，黄河流域整体生态效率值均在1 以下，未高于0.6，十年均值仅为0.468，属于效率较低水平；自2016 年后，整体效率值突破了0.5，并呈现平稳上升态势。黄河流域上中下游生态效率虽也呈现波动式上升的发展路径，但区域差异明显。其中，下游组的生态效率值最高，均高于0.5，十年均值达到0.725，远高于中上游效率水平。中、上游组生态效率虽也保持了波动式增长的趋势，但直到2018 年，都未能突破0.5，其中，中游组十年平均值为0.352，略高于上游的0.327。从波动性来看，下游的生态效率值相较于中上游更为平稳。中游组测度值除在2011 年和2014 年低于上游水平外，其他年份均高于上游效率水平。总体来看，中、上游组的生态效率差距并不显著。具体到个体样本，下游城市中的郑州市、济南市等产出值较高的城市，对区域生态效率的贡献率更高；中游的太原市、西安市，上游的西宁市、银川市、兰州市也分别对本区域的生态效率贡献较大。由此可见，在生态效率方面，各省区省会中心城市的头部效应明显，在各区域分组中发挥引领作用。从省级层面看，山东省对下游地区效率值的贡献比例最高，中游地区的陕西省贡献比例最高，上游地区的甘肃省贡献比例最高。

2.技术效率。图4 汇报了样本期内黄河流域生态技术效率的变动趋势。总体上看，研究期内，黄河流域生态技术效率均值较高，十年均值达到了0.636，远高于综合效率的平均水平。从上中下游来看，各分组技术效率的测度值均高于各自的综合效率水平，其中，黄河流域下游地区十年期间生态技术效率均值为0.709，仍处于流域整体的前列，但效率值低于自身的综合效率值。值得注意的是，中游组在生态技术效率方面的表现要远好于综合效率，也优于全流域的平均技术效率水平，十年间均值达到0.655，到2018 年，达到了0.74，与下游组的平均水平（0.78）非常接近。

图4 2009—2018 年黄河流域生态技术效率变动趋势

3.规模效率。图5 汇报了样本期内黄河流域生态规模效率的变动趋势。从时间趋势来看，无论是流域整体还是各分组，规模效率总体也呈现波动上升趋势，但生态规模效率相较于技术效率，处于全面落后的对比状态，十年间全流域规模效率的均值为0.527，各分组均值也与其他效率表现一样，高低依次为下游（0.655）、中游（0.492）和上游（0.434）。与综合效率一致的是，下游组规模效率对全流域贡献度最大，中、上游两个分组的规模效率水平与下游相比，呈现较大差距，均低于全流域平均水平。

图5 2009—2018 年黄河流域生态规模效率变动趋势

规模效率与技术效率产生较大差距的原因，部分是由于DEA-SBM 模型本身，其对规模效率的测算不够“友好”，容易导致规模效率低估。此外，规模效率是黄河流域整体生态效率的一大短板，上中下游各地都有通过提高产出规模，提升生态效率值的潜力，而对中游地区来说，通过改善规模效率来提高综合生态效率的需求更为迫切，提升空间也更大。

综上所述，黄河流域的生态技术效率总体上要好于生态规模效率，且皆在时间特征层面保持了波动式上升的发展趋势。

（二）空间特征分析

1.分组分析。基于DEA-SBM 模型得出的黄河流域生态效率值，将51 个地级市生态效率分为三类地区（如表5）：一类地区生态效率取值大于0.3，共4个地级市，均为省会城市，中下游地区各2 个；二类地区取值为0.1 至0.3 之间，共17 个地级市，除呼和浩特、兰州、银川为省会城市外，其他地级市大多属于河南、山东两省，其中下游地区的地级市占70%以上；三类地区30 个，90%位于中游或上游地区。

表5 黄河流域51 个地级市生态效率分组空间分布

图6 黄河流域生态效率分组空间分布

将51 个地级市归入8 省区进行分析可见，随上中下游的河流走势，黄河流域生态效率逐渐走高的趋势非常明显（见表6）。其中，山东、河南两省各市生态效率在全流域中都处于相对较高水平，特别是二类地区队伍规模较大，但河南省的三门峡市、商洛市，山东省聊城市的生态效率有待提高；相对而言，山西、陕西两省地级市的生态效率分布两极分化趋势比较明显，除西安、太原两个省会中心城市生态效率较高、引领性较强外，其他地级市却均被归入了三类地区。青海、宁夏、甘肃三个上游省份和内蒙古自治区整体生态效率值较低，特别值得注意的是青海省，在研究样本中，西宁市是唯一被归入黄河流域的青海省的地级市，它既是青海省省会，又是该省经济、人口、文化等资源的集聚地，其生态效率值却仍然较低。

表6 黄河流域51 个地级市生态效率分组各省分布

2.热力图分析。在DEA-SBM 模型得出的黄河流域生态效率测度值基础上，取各个省级行政单位的综合生态效率年度均值，并按照全流域均值的0.5、1、1.5 倍将所有省市生态效率进行分层，可区分为高生态效率区、中生态效率区与低生态效率区，可以发现，黄河流域生态效率在空间层面呈现明显的上中下游差异化分布，总体分布不均衡。

具体而言，处于下游区域的山东和河南两省的生态效率均位于高效率区，说明黄河下游区域生态效率相对较高；处于中游区域的内蒙古、山西、陕西位于中生态效率区；上游区域的青海、甘肃、宁夏则位于低生态效率区。总体上依流域上中下游顺序，生态效率逐步走高。

具体到特定地级市层面，根据生态效率值高低走势生成的热力图（见图7）可以发现，黄河流域生态效率值突出的城市包括济南、郑州、西安、兰州等，上述城市无一例外均为省会级城市，在区域发展格局中起到核心与领头羊的作用，其生态效率值的区域产出贡献率相对更高，而非期望产出的损耗率相对更低，因此在生态效率评价体系中能够获得更高的分值。在地级市这一层面，黄河流域生态效率上中下游走高的空间特征并不明显，说明黄河流域的生态效率空间特征，一方面存在区域集聚效应，另一方面也存在特例化发展效应，如因受区域核心城市的生态功能定位或环境规制等政策的影响，会使得即便是处于生态效率相对较低的区域，单个城市的生态效率值依然能维持较高水准。

图7 黄河流域生态效率空间热力图

3.泰尔指数分析。为进一步分析黄河流域生态效率的空间差异特征，利用式（3）计算得到黄河流域生态效率的泰尔指数（见表7）。

表7 2009—2018 黄河流域生态效率泰尔指数

首先，在研究期内，黄河流域生态效率的区域差异总体呈现“先上升后回落”的发展态势，2009—2014 年逐步达到峰值，之后开始回落，2015—2018年，一直维持着逐年降低的发展趋势。这一趋势说明，黄河流域生态效率的区域差异化在前五年有扩大倾向，但近五年又开始减小，从生态效率治理层面看，这种回落走势是一种利好信号。

其次，分别对区域内差异TWR和区域间差异TRR进行分析。其中，区域内差异TWR的总体发展趋势与流域总体差异T 较为一致，都经历了先上升后下降的发展历程，在具体的峰值年份上也高度一致，说明黄河流域的区域协同生态治理在总体上维持了全面化、全局化，达到了良好的协同效应。区域间差异TRR则长期维持在较低水平，说明区域间的生态效率差异化并不突出。

五、黄河流域生态效率的影响因素

（一）影响因素选取

在综合分析了黄河流域生态效率时空特征的基础上，本节围绕生态效率的影响因素进行回归分析，目的在于识别黄河流域生态效率的显著影响因素，并利用参数估计的方法厘清显著影响因素的作用机制与作用程度。根据上文建立的双因素效应面板数据模型，需要填充自变量集内的因素，以建立回归模型。根据数据的可得性，结合黄河流域生态发展的内在机理，本研究最终筛选出的解释变量，如表8 所示。

表8 黄河流域生态效率影响因素指标体系

根据上述影响因素集，以生态效率值（BE）为因变量，影响因素指标体系为自变量，具体模型如式（5）：

（二）平稳性检验

由于本研究所建立的面板个体数小于面板时间跨度，即N

表9 Fisher-ADF 单位根检验结果

根据上表的Fisher-ADF 单位根检验结果可知，原序列中仅有产业结构这一变量达到了序列平稳，其余变量均不能拒绝原假设，因而原序列是存在单位根的非平稳过程，且至多在两次差分之后，所有变量序列均达到了平稳性过程，说明本次建模所采用的异质面板能够满足平稳性要求。

（三）回归结果

利用stata 15 软件，首先，对模型设定进行检验。通过构造Chow 统计量，在原假设“面板不存在异质性，各个个体的系数值均相等”的条件下，F 检验结果为：P=0.002，F=25.369，可以拒绝原假设，面板为异质性面板，故而混合效应模型不适用于本面板。其次，对模型分别进行固定效应回归与随机效应回归，保留残差项。运用Hausman 检验法，原假设为：FE 与RE 不存在系统差异。设定原假设为“FE 与RE 估计系数均为一致估计量，但非有效估计量”。在此假设下，二者系数估计值之差的绝对值应逐渐趋于零，检验统计量为卡方分布，结果为：P=0.598，χ2=9.452，故而接受原假设，认为随机效应与固定效应并无系统性差异。回归结果见表10。

表10 双因素效应面板数据模型回归结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的置信水平下通过显著性检验。

根据表10 的回归结果可知，各项变量系数值至少在10%的水平上均显著，常数项显著，代表模型拟合优度的整体R-squared 达到0.86，调整后的Rsquared 达到0.82，说明模型拟合优度达到中等以上，拟合程度良好；系数整体显著性指标F 检验的P值为0.000，说明模型整体显著。

接下来对时间效应与个体效应进行检验，设定原假设为：

同样运用Hausman 检验法构造LM 统计量，检验结果为：P=0.003，LM=51.364，故而拒绝原假设，认为模型中的时间效应项与个体效应项均显著且不同质，即模型同时存在时间效应与个体效应。

（四）分析与讨论

根据回归结果，结合经济学一般原理，分析影响因素对黄河流域生态效率的作用机制。

1.区域经济水平。表征区域经济水平的人均生产总值系数为0.153，说明区域经济水平对生态效率具有正向促进作用，人均GDP 每提升一个百分点，生态效率可以提升0.153。根据环境库兹涅茨曲线（EKC）理论，经济发展水平与环境污染排放呈现倒U 型关系，而对生态质量的影响则是先下降后上升的关系。在样本期开始的2009 年，我国已总体经历了改革开放30 年的发展历程，工业化、对外开放程度大大提高，黄河流域各地区的经济增长也取得了可观的成效，可视为经济发展与生态质量的关系进入了U型曲线的后半段，这与钱嘉喆（2021）[18]的研究结论基本保持一致。因此，本研究样本期内经济发展水平总体上对生态效率起到明显拉升作用。

2. 科技创新能力。科技创新能力的系数值为1.254，表明科技创新能力对生态效率具有较大的正向促进作用，科技创新投入在生产总值的比重每提升一个百分点，生态效率可以提升1.254。与经济水平的增长相比，科技创新带来的新的生产技术、环保工艺、治理模式等等，都可以对生态改善起到直接促进作用。因此，科技创新能力的提升，不但会显著提升流域内的生态效率，且起到关键作用。

3. 生态功能定位。生态功能定位的系数值为0.543，表明生态功能定位对生态效率具有正向促进作用，即在样本范围内，具有生态功能定位的城市，生态效率可以提升0.543。生态功能定位是我国对一个区域整体发展定位的顶层设计和规划，是站在公共政策的视角观察对生态效率的影响。回归结果显示，对一个区域的生态保护与经济发展的协同性进行政策规定，对提升当地的生态效率值具有显著的积极意义，这也与国家对黄河流域“生态保护与高质量发展”的发展主题设计保持一致。

4.环境规制。环境规制的系数值为1.118，表明环境规制对生态效率具有正向促进作用，工业SO2去除量在产生量中的占比每提升一个百分点，生态效率可以提升1.118，虽然本模型的因变量属于模糊受限因变量，且并未采用TOBIT 模型对受限因变量进行归一化处理，但并不影响对参数值作用程度的衡量。从参数结果来看，环境规制对生态效率的拉升作用幅度最大，环境规制能够对生态效率中的非期望产出发挥直接效应，能够有针对性地抑制非期望产出。因此，环境规制对生态效率的提升作用十分明显，要提高黄河流域的生态效率，必须继续坚持严格的环保约束和排放限制。

5.城市化率。城市化率的系数值为-0.053，表明城市化率对生态效率具有负向抑制作用，城市化率每提升一个百分点，生态效率降低0.053。随着我国工业化不断走向成熟，城市化率的提升一般体现为城市面积及人口的扩张，由此带来的环境负荷增加的影响要高于其正向的经济产出，因此，对改善生态效率而言，城市化率并不是理想的利好政策指标。

6. 对外开放程度。对外开放程度的系数值为0.358，表明对外开放对生态效率具有正向促进作用。外资利用率每提升一个百分点，生态效率可以提升0.358。外资的引入对于推动当地产业结构升级、优化营商环境、推动技术创新进步等具有明显的提振作用，进而会对生态效率的改善起到明显促进作用。

7.产业结构。产业结构的系数值为0.172，表明产业结构对生态效率具有正向促进作用，第三产业占比每提升一个百分点，生态效率可以提升0.172。以服务业、金融业为主体的第三产业具有相对更高的投入产出比，且相较于农业、工业，服务业对生态的压力更小，因此产业结构的改善也有利于生态效率的提升。

以上分析了黄河流域生态效率的系列影响因素，并对其影响程度与影响机制作了初步阐述。根据双因素效应模型对个体效应与时间效应的检验结果可知，模型同时存在非时变异质性与时变同质性。对此，可以做出如下解读：黄河流域各个市级个体、省级单位之间的生态效率测度值存在不随时间变化的异质性因素，即各样本都可能存在特殊的个体差异，这些差异性因素可能包括各个地级市的资源禀赋特征、功能定位特征、区位协同特征等等；与此同时，黄河流域研究区域的样本间整体上还存在着随时间变化而发生变化，但个体之间不存在显著差异的时变同质性因素，这些因素可能包括人文地缘特征、政策效应特征、宏观经济环境特征等等。如果考虑政策滞后效应的影响，这种时变同质性可表现在样本期内，以党的十八大（2012 年）为中间线，分为前后两个阶段，在十八大后突出生态文明建设的时代背景下，包含环保政策的不断收紧，生态限制和生态功能定位的不断明晰，产业转型升级、中部崛起和西部开发战略的推进等，这类时变同质性因素对黄河流域生态效率的影响是客观存在的。

六、研究结论与启示

（一）研究结论

本文综合采用DEA-SBM 方法和泰尔指数测算黄河流域生态效率的时空特征，并建立双因素效应面板数据回归模型，综合分析了黄河流域生态效率影响因素的非时变异质性与时变同质性。本文的研究对象与数据尺度的选择缩小至黄河流域51 个地级市层面，具有较好的可比性和代表性。

1.时间特征方面，2009—2018 年，黄河流域生态效率总体呈现波动式上升的发展路径，且整体处于生态效率较低水平，这与田泽等（2021）的研究结果基本一致。其中，全流域的生态技术效率表现要好于规模效率，且上中下游的区域差异较大。具体而言，样本期内下游的生态效率值最高，中上游分别位居二、三位，且在波动性上，下游的生态效率值相较于中上游也更为平稳。

2.空间特征方面，黄河流域总体上按照上中下游的走势，生态效率呈现逐步走高态势。在选取的地级市样本这一层面，黄河流域生态效率上中下游走高的空间特征并不明显，而表现为以省会中心城市为引领的生态效率较高的特征，说明黄河流域的生态效率空间特征，一方面存在明显的上中下游流域性的区域特征，另一方面，也存在中心城市为特例的差异化发展效应。

3.从省级层面来比较，除个别地级市外，下游地区的山东、河南两省在全流域中生态效率测度值较高，其次为陕西、山西两省，生态效率相对较低的为青海、甘肃、宁夏及内蒙古自治区。从省域内来看，各省表现较一致的是，省会中心城市所在地级市均属于该省生态效率相对较高地区，而其他城级市则各省表现各异。

4.从各省内部层面来看，虽然下游地区的山东、河南两省和中游地区的陕西、山西两省都表现出了以省会城市为最高生态效率分布的特征，但却各有差异：山东、河南两省表现为以省会城市济南、郑州的较优生态效率地为中心，一大批次优生态效率地和个别较差生态效率地的“橄榄型”梯队结构；陕西、山西则表现为以省会城市西安、太原的较优生态效率地为中心，一大批较差生态效率地组成的单中心集中型结构。从队伍的结构特征来看，前两者更健康、竞争力更强；后两者则效率整体低下，但后发潜力大，效率的改善方向十分明确。

5.综合时间及内外空间特征看，黄河流域的生态效率随时间逐步优化的特征明显，这与我国总体经济增长、环境规制、产业结构改善等宏观经济和国家政策的调控方向是相一致的。但是，不同于我国的长江、珠三角等经济带，黄河流域效率的空间分布并未表现出“龙头型”或“枢纽型”的整体性带状特点，而是各省、各地区各具特色，差异化显著，这一结论与陆大道（2019）[4]对黄河流域的研究定位基本一致。因此，国家对黄河流域实现“生态保护与高质量发展”，仅是从总体方向上进行了统一限定，但各地区的具体操作，以及各区的发展思路、分解目标的取舍与轻重缓急，则需要因地制宜和区别对待。

6.生态效率的影响因素方面，根据研究结论，对生态效率发挥显著正向拉升作用的因素包括：区域经济水平、科技创新能力、生态功能定位、环境规制、对外开放程度、产业结构等六个因素；发挥显著负向抑制作用的因素仅有城市化率一个因素，分析模型同时存在非时变异质性与时变同质性。

（二）理论启示与对策建议

黄河流域既是我国的生态屏障，也是重要的经济带，流域上中下游各区域之间，以及黄河九省市之间在生态功能定位和地域资源禀赋方面，都存在较大差异，研究分析该区域生态效率问题，能为该流域的高质量发展提供重要政策依据。根据研究结论，本文得到一些启示。

1.将生态效率作为衡量黄河流域生态保护与高质量发展水平的重要参考指标。生态效率作为衡量投入产出的一种测度方法，有较好的理论基础，在国内外实证量化研究中的运用范围也比较广。从本文的结论看，黄河流域51 个地级市生态效率的测度结果基本符合该流域目前经济发展与生态保护的实际状况。因此，利用“生态效率”这一综合性的测度指标作为衡量黄河流域生态保护与高质量发展的重要参考依据，具有较好的应用前景，主要优势为：（1）该指标具有较好的理论依据，兼顾了生态保护和经济增长的总体目标，与黄河流域生态保护与高质量发展的定位高度契合；（2）测算生态效率涉及多个投入产出要素，内部关联度复杂，人为操作空间小，取值相对客观；（3）测算所需的原始指标均可在目前的统计体系下完成，原始数据可获得性较强。

2.扩大经济总量，鼓励区域创新，改善黄河流域的生态低效问题。黄河流域的生态低效问题是我国区域经济发展不平衡、不协调的重要表现，需高度关注、尽快改善。一方面，要继续推动该流域的经济增长，扩大经济总量，具体包括加大对区域高铁、公路等基础设施建设的投入力度，构建发达快速的运输网络，拓宽配置资源的空间，提高资源配置效率。同时，以区域内大型城市及城市群建设为重点，主动对接“中国制造2025”、国家十四五产业规划和新时期重大战略性新兴产业的项目布局，推动该区域的工业化水平和质量，因地制宜地推动产业转型升级，实现绿色增长。另一方面，要加大区域创新力度，增加创新要素投入，打造具有区域地方特色的产业创新体系。

3.保持环境约束的强度，发挥生态保护的引领性作用。本文研究结论表明，环境规制对生态效率发挥正向调节作用，因此，确立黄河流域“生态保护”的导向性原则是十分必要的。未来一段时间，黄河流域需继续保持环境约束的政策强度，因地制宜地确立各地的生态功能定位和生态建设重点：山西、陕西、内蒙古等煤炭大省要持续推进传统能源的清洁高效利用，加大一次能源绿色转化的技术开发与应用，为实现我国“碳中和”的远景目标发挥重要作用；河南、山东等下游省区要突出三次产业的绿色转型，加快发展绿色农业、工业绿色化生产和区域特色化服务业，同时加大工业污染治理力度，推动生态城市建设；青海、甘肃、宁夏等生态功能型省区要突出区域优势，打造包含清洁能源、高品质农畜产品生产、文化旅游等产业在内的生态绿色产业谱系。

4. 鼓励黄河流域上中下游各省区因地制宜，制定符合自身实际的生态政策。陆大道（2019）[4]提出，黄河不同于长江，“黄河经济带”在全国经济层面上并不存在。本文的研究结论也表明，黄河流域生态效率分布的区域差异化特征十分明显，不适宜“一体化”的区域政策定位。因此，在政策取向上，要逐步摈弃“大水漫灌”式和粗放型的资金、人才、土地和生态政策，而赋予各省区及地市层面更多的自主权，政策要追求精准化、差异化，要关注各类资源要素的投入与产出比，并加强政策绩效的考核。黄河上游地区可充分利用其在“一带一路”建设中的区位优势，注重以流通和开放为导向推动区域绿色经济发展，持续对外开放，积极引进先进绿色技术、设备与经验；黄河中游地区能源优势显著，但生态环境脆弱，需加快调整城镇化进程和方向，持续推进生态治理建设和水资源的集约利用，并加大传统工业企业的技术改造力度，使当地的生态环境得到彻底改善；黄河下游地区在内陆深处，高技术服务业发展不充分，在解决产业迁移带来环境污染转移问题的同时，要发挥郑州、济南、洛阳等大型城市以及鲁北地区的区位比较优势，促进制造业和服务业的融合发展，实现产业质量提升与生态进步的同步发展。

5. 推动黄河流域各省区内实现一体化协调发展。本文的研究发现，黄河流域各省区内部生态效率不平衡、不协调问题也十分突出，主要原因是太原、西安、兰州等省会中心城市的“虹吸效应”，不断拉大与周边其他城市的差距，这将成为制约当地实现高质量发展的重要障碍。为此，建议不断改善各省区地市间的交通、通信、物流等基础设施建设水平，加快教育、人才、科技等政策的一体化进程，突出城市群、产业集聚区的发展理念，推动一批省会（级）大城市与其具有较密切经济社会联系的城市或区域形成区域性竞争优势，推动大城市的高质量发展。不能忽视的是，黄河流域的中上游地区存在大量的新脱贫地区、革命老区与民族聚居地区，这类地区是整个流域内经济、民生、教育、科技等领域发展水平的最“短板”，但黄河流域的高质量发展“一个都不能少”，对这些区域来说，需扎实推进国家乡村振兴战略，通过发展中小城镇稳妥地推进新型城镇化，不断提高当地交通、饮用水、医疗与公共卫生、教育等基本公共服务水平，注重提高当地中小企业与民营企业的发展质量，增加就业，提高民生保障水平，不断改善当地居民的生活环境和质量。

（三）不足与展望

本文选取了黄河流域内的51 个地级市的数据样本进行分析，能够在一定程度上代表黄河流域的发展特征，但仍可能存在不足。首先，对黄河流域周边及其内部区域间的生态和经济的关联性涉及不足。河流的流域仅是自然地貌和地域的概念，各省区及其内部地市间由于交通、文化、政策等方面的互动交流，使得对其经济和生态效率表现及原因的分析，需要打破行政区划和自然流域的范围，综合加以考量，因此，采用51 个地级市的样本数据进行统计分析，在精确度、细节性和全面性的政策指导效用方面仍有待完善。其次，生态功能定位、对外开放度等变量的复杂性、综合性较强，本文选取的尽管是关键性指标，但仍不能准确地代表这些综合变量的实际水平，同时，在测算生态效率及影响因素时，投入要素中的资本、技术等，以及期望产出要素中的GDP 总量可能与区域经济发展水平、科技创新等影响因素存在内生关联性问题，进而对测度结果的科学性产生一定干扰，这是目前常规的统计数据体系下难以解决的问题。此外，从广义上来看，黄河流域覆盖的地理范围十分广阔，行政区划概念下的省市、地级市乃至各县区之间的差异也十分明显，本文基于数据的科学度、可比性、可获取性等方面考量，选取“地级市”这一层面的数据指标，可能仍存在客观度不足、覆盖面不够精准的问题。国内已有学者将研究尺度缩小至县（区），如李敏纳等（2010），因此，基于更微观层面开展实证研究是区域经济研究的重要趋势，对政策指导的实用性也将更强。

2021 年10 月，《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》正式发布，标志着国家对黄河流域生态保护与高质量发展的顶层设计已基本确定，但之后的生态环保政策、配套产业布局、城镇化发展等专项规划与考虑，以及各省、区、市的具体指导方案、专项政策和操作细则仍在酝酿和制定中。从微观层面考虑黄河流域的地区实际差异，从区域层面识别共性特征，研究了解黄河流域各地的生态效率、地区差异和经济发展特征间的内部规律，对提出差异化、精准化的政策指导依据，仍具有十分重要的现实意义。

注释：

①其中“农业相关学科”文献包括了学科检索中的“农作物”“农业基础科学”“农业经济”“农艺学”“农业工程”等学科；“环境科学与资源利用”则包括了“资源科学”。