多維視角下東北地區(qū)城市生態(tài)效率時(shí)空格局演變及影響因素*

張旖琳，吳相利，程李佳

（哈爾濱師范大學(xué)）

0 引言

生態(tài)效率的概念由德國(guó)學(xué)者Schaltegger 于1989年首次提出，其基本思想是以最少的資源投入和環(huán)境破壞產(chǎn)生最大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值［1］.生態(tài)效率作為衡量人類(lèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與自然生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的重要指標(biāo)，已經(jīng)成為破解經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境矛盾的重要研究視角.提升生態(tài)效率對(duì)實(shí)現(xiàn)自然與經(jīng)濟(jì)良性循環(huán)互動(dòng)、有效建設(shè)生態(tài)文明具有重要意義.東北地區(qū)作為中國(guó)北方重要的森林濕地生態(tài)功能區(qū)以及老工業(yè)基地，擁有豐富的土地、森林及礦產(chǎn)資源，但前期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、過(guò)度依賴(lài)資源的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式導(dǎo)致資源日趨枯竭，環(huán)境污染、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型困難等問(wèn)題日益加重，致使東北地區(qū)面臨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的雙重壓力［2］.因此，評(píng)估生態(tài)效率水平、識(shí)別并分析影響生態(tài)效率的主要因素已成為區(qū)域?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)與資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的重要研究課題.該文基于功能區(qū)類(lèi)型、依托資源類(lèi)型、產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型等多維視角切入生態(tài)效率研究將為基于不同類(lèi)型區(qū)域生態(tài)效率提升提供更具針對(duì)性的科學(xué)依據(jù)和發(fā)展指導(dǎo).

國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)生態(tài)效率研究主要從研究方法、研究?jī)?nèi)容、研究空間3個(gè)方面展開(kāi).生態(tài)效率的評(píng)價(jià)方法包括主觀(guān)賦權(quán)法和客觀(guān)賦權(quán)法，主觀(guān)賦權(quán)法具有一定的偏頗和誤差，客觀(guān)賦權(quán)法包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型、TOPSIS 模型［3］等.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型是國(guó)內(nèi)生態(tài)效率評(píng)價(jià)最常用的模型之一，包括傳統(tǒng)DEA模型［4］、Super－SBM模型［5］、Malmquist指數(shù)［6］等模型；研究?jī)?nèi)容主要集中在生態(tài)效率水平評(píng)價(jià)［7］、生態(tài)效率的時(shí)空格局與影響因素分析［8］.研究空間涵蓋了省份［9］、城市群、特殊區(qū)域等多空間尺度對(duì)生態(tài)效率的評(píng)價(jià).

既有生態(tài)效率研究多為單一視角分析生態(tài)效率水平、空間格局及影響因素，多維視角分析生態(tài)效率的文獻(xiàn)還少見(jiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)更側(cè)重于分析影響因素對(duì)生態(tài)效率的平均作用強(qiáng)度，影響因素作用強(qiáng)度的空間異質(zhì)性研究少見(jiàn).該文從功能區(qū)類(lèi)型、依托資源類(lèi)型、產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型等多維視角利用Super－SBM模型對(duì)2008 ～2019 年?yáng)|北地區(qū)城市生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，并選取2008、2013、2019年3個(gè)時(shí)間點(diǎn)借助ArcGIS軟件對(duì)總體空間格局進(jìn)行分析，采用空間自相關(guān)分析揭示生態(tài)效率的關(guān)聯(lián)特征，利用變異系數(shù)對(duì)多維視角城市生態(tài)效率空間差異進(jìn)行分析，運(yùn)用GTWR 模型探究影響因素作用強(qiáng)度，并基于多維視角提出經(jīng)濟(jì)與生態(tài)保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展的對(duì)策建議.

1 指標(biāo)體系構(gòu)建與研究方法

1.1 研究區(qū)域

該文研究區(qū)域?yàn)闁|北地區(qū)，范圍包括黑龍江省、吉林省、遼寧省的34 個(gè)地級(jí)市（因數(shù)據(jù)不全研究剔除了區(qū)域內(nèi)的延邊朝鮮族自治州和大興安嶺地區(qū)）.東北地區(qū)具有得天獨(dú)厚的生態(tài)本底和豐富的自然資源，從功能區(qū)類(lèi)型、依托資源類(lèi)型、產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型等多維視角研究該區(qū)域生態(tài)效率有利于深化對(duì)自然生態(tài)本底保護(hù)認(rèn)識(shí)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色生態(tài)化發(fā)展.

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

該研究以投入產(chǎn)出理論為基礎(chǔ)，參考相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合DEA 模型指標(biāo)選取的一般性原則，以東北地區(qū)34 個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，選取了9 個(gè)投入與產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建東北地區(qū)生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）.

投入指標(biāo)方面，將資本、土地、勞動(dòng)力要素作為核心要素，選取年末單位從業(yè)人員作為勞動(dòng)投入，城市建設(shè)用地面積作為土地投入，城市固定資本存量數(shù)據(jù)根據(jù)永續(xù)盤(pán)存法［10］計(jì)算得到，再選取供水總量和全社會(huì)用電量作為水資源和能源投入.

產(chǎn)出指標(biāo)方面，選取地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，為消除價(jià)格因素影響，根據(jù)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)折算為以2008 年為基期的實(shí)際值.選取工業(yè)“三廢”排放量（工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙粉塵排放量）綜合反映非期望產(chǎn)出.

該文研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、相關(guān)省份統(tǒng)計(jì)年鑒、EPS數(shù)據(jù)庫(kù)以及各地市國(guó)民經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào).

1.3 研究方法

1.3.1 Super－SBM模型

該文采用Tone改進(jìn)的Super－SBM模型進(jìn)行測(cè)算，能夠?qū)π手荡笥?的決策單元進(jìn)行有效劃分，從而更好評(píng)價(jià)東北地區(qū)的生態(tài)效率［11］.具體公式為：

式中，ρ*為城市的生態(tài)效率值；x 表示資本、土地、勞動(dòng)力、水資源、能源投入，y表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出；m、s 分別表示投入和產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)；k為生產(chǎn)時(shí)期；i、r分別表示投入、產(chǎn)出的決策單元分別表示投入和產(chǎn)出對(duì)應(yīng)的松弛變量；λj為權(quán)重向量.

1.3.2 產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率模型

該文采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的年均變動(dòng)值測(cè)算城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率，并將其作為產(chǎn)業(yè)升級(jí)視角的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)進(jìn)一步深化城市生態(tài)效率研究［12］.公式為：

式中，qi0為基期產(chǎn)業(yè)i的占比；qit為報(bào)告期產(chǎn)業(yè)i的占比；m為產(chǎn)業(yè)部門(mén)數(shù)；n為間隔年數(shù).

1.3.3 變異系數(shù)分析法

該文采用變異系數(shù)反映東北地區(qū)城市生態(tài)效率的差異程度［13］，公式為：

式中，Cv為變異系數(shù)；x－為生態(tài)效率均值；n 為城市總數(shù)；xi為各城市生態(tài)效率水平.

1.3.4 時(shí)空地理加權(quán)回歸模型

該文采用GTWR模型分析不同時(shí)空維度各城市影響因子的回歸系數(shù)以找出各城市生態(tài)效率的主要影響因子［14］.公式為：

式中，Yi為城市i的生態(tài)效率值，n為城市個(gè)數(shù)，k為城市i的解釋變量個(gè)數(shù)；（ui，vi，ti）為城市i的時(shí)空坐標(biāo)；βk（ui，vi，ti）表示城市i的第k 個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)；εi為殘差.

2 東北地區(qū)城市生態(tài)效率時(shí)間演變特征

2.1 總體時(shí)序特征

總體上看（見(jiàn)表2），東北地區(qū)生態(tài)效率呈小幅上升態(tài)勢(shì)，由2008年的0.5666增長(zhǎng)至0.6047，增長(zhǎng)了6.73%.從省域尺度上看，研究期間吉林省、黑龍江省生態(tài)效率均值相對(duì)于區(qū)域均值（0.6322）高出7.96%和8%，遼寧省則低于區(qū)域均值10.63%.黑龍江省生態(tài)效率均值0.6828，與吉林省相差不大但高于遼寧省，且2019 年較2008年增長(zhǎng)20.5%，上升幅度最大.遼寧省始終處于區(qū)域均值之下，但總體呈上升態(tài)勢(shì)，升幅為7.55%.前期資源要素驅(qū)動(dòng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯緩、環(huán)境保護(hù)與建設(shè)相對(duì)投入不夠等致使遼寧省成為東北地區(qū)生態(tài)效率最低的省份.

從市域尺度上看，2008 ～2019 年?yáng)|北地區(qū)城市生態(tài)效率均值大于1的城市有6 個(gè)，生態(tài)效率均值小于1的城市有28個(gè)，是效率值大于1城市的4.6倍，表明研究期間東北地區(qū)城市生態(tài)效率仍處于低水平.生態(tài)效率均值最高的為綏化市，其數(shù)值高于區(qū)域均值79.82%.2008、2013、2019年城市間生態(tài)效率最大差值分別為0.9786、0.9665、0.8840，差值雖呈縮小態(tài)勢(shì)但差距仍然較大.區(qū)域內(nèi)有12 個(gè)城市生態(tài)效率有所下降應(yīng)引起重視，吉林省更是半數(shù)以上城市都呈下降態(tài)勢(shì)，增強(qiáng)環(huán)保意識(shí)及加大力度控制環(huán)境污染以減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的非期望產(chǎn)出提高生態(tài)效率還要付出多方面的努力.

地區(qū)年份2008 2013 2019 12a均值 差值 地區(qū)年份2008 2013 2019 12a均值 差值沈陽(yáng)市1.0335 1.0522 0.6261 0.8787－0.4074 通化市 0.3807 0.5022 0.3734 0.4100－0.0073大連市1.0979 1.0603 1.0805 1.0570－0.0174 白山市 0.3062 0.6177 0.6587 0.4998 0.3525鞍山市0.3512 1.0036 1.0140 0.7420 0.6628 松原市 1.1116 1.0930 1.1157 1.1078 0.0041撫順市0.2266 0.3994 0.3321 0.3603 0.1055 白城市 0.3646 1.0043 0.4020 0.5156 0.0374本溪市0.2413 0.4206 0.4101 0.3942 0.1688－ 0.0812丹東市0.3727 0.5119 0.4059 0.4621 0.0332 哈爾濱市1.0444 1.0575 1.0686 1.0313 0.0242錦州市0.3704 0.6640 0.3877 0.5834 0.0173 齊齊哈爾市0.4335 1.2002 0.4776 0.8003 0.0441營(yíng)口市0.2826 0.6021 0.3677 0.5277 0.0851 雞西市 0.3543 0.4089 0.4883 0.4170 0.1340阜新市0.1873 0.2337 0.2317 0.2234 0.0444 鶴崗市 0.3139 0.2506 0.2524 0.2750－0.0615遼陽(yáng)市0.2484 0.4598 0.4680 0.4604 0.2196 雙鴨山市0.3285 0.4283 0.3496 0.3623 0.0211盤(pán)錦市1.0196 0.5555 0.4619 0.6554－0.5576 大慶市 1.0943 1.1246 1.1026 1.0990 0.0083鐵嶺市0.3648 1.0326 0.3285 0.5435－0.0363 伊春市 0.2805 0.3078 0.2919 0.2700 0.0113朝陽(yáng)市0.2806 1.0339 0.3207 0.5733 0.0400 佳木斯市0.3765 1.0145 1.0263 0.9692 0.6498葫蘆島市0.2846 0.5423 0.4063 0.4484 0.1217 七臺(tái)河市0.2777 0.3091 0.4286 0.3344 0.1509吉林省0.7202 0.7254 0.6390 0.6825牡丹江市0.3595 0.5602 1.0230 0.5873 0.6634長(zhǎng)春市1.0388 1.0098 0.6803 0.9317－0.3586 黑河市 1.1115 0.5340 1.0155 0.7906－0.0960吉林市1.0037 0.5853 0.4419 0.5314－0.5619 綏化市 1.1660 1.1043 1.0830 1.1368－0.0830四平市1.1236 1.0118 1.0196 1.0009－0.1040遼寧省0.4544 0.6837 0.4887 0.5650 0.0343 0.1222遼源市0.4325 0.6186 0.4209 0.5161－0.0117 最大差值0.9786 0.9665 0.8840 0.9550 1.2253黑龍江省0.5951 0.6917 0.7173 0.6828

依據(jù)表2中生態(tài)效率值分析3個(gè)時(shí)間點(diǎn)不同水平、3個(gè)時(shí)間段不同變化幅度的城市數(shù)量變化.將東北地區(qū)的生態(tài)效率值（ρ*）劃分為4 個(gè)等級(jí)：ρ* ＞1為高效率，0.5 ＜ρ* ≤1 為較高效率，0.3 ＜ρ*≤0.5為較低效率，0 ＜ρ*≤0.3為低效率；對(duì)生態(tài)效率變化率數(shù)值（x）以0.5 為間隔將其相等間隔劃分，見(jiàn)表3.

從生態(tài)效率水平上看（見(jiàn)表3），低效率、較低效率、較高效率、高效率的城市數(shù)量分別由2008年9、14、0、11演化為2019年3、18、3、10.總體呈向高效率提升的趨勢(shì)，但低效率和較低效率地區(qū)占比高達(dá)60%，未來(lái)需要產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)化，使產(chǎn)業(yè)變“清”與“輕”以減少環(huán)境污染，推進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展.從生態(tài)效率變化率上看，研究期間低速正增長(zhǎng)及低速負(fù)增長(zhǎng)的城市數(shù)量占比高達(dá)70%，表明城市生態(tài)效率的變化幅度較小.分階段看，前一個(gè)階段正增長(zhǎng)的城市數(shù)量為25 個(gè)，為后一階段的2倍，其中高速正增長(zhǎng)的城市數(shù)量為8個(gè)；后一個(gè)階段負(fù)增長(zhǎng)的城市數(shù)量為21個(gè)，為前一個(gè)階段的2.3倍，且主要集中于低速負(fù)增長(zhǎng).

生態(tài)效率水平等級(jí)2008 2013 2019 生態(tài)效率變化率等級(jí)2008 ～2013 2013 ～2019 2008 ～2019（0 ＜ρ*≤0.3）9 2 3 中速負(fù)增長(zhǎng)（－ 1 ＜x ≤－ 0.5）1 4 2低效率（0.3 ＜ρ*≤0.5）14 7 18 低速負(fù)增長(zhǎng)（－ 0.5 ＜x ≤0）8 17 10較低效率（0.5 ＜ρ*≤1）0 11 3 低速正增長(zhǎng)（0 ＜x ≤0.5）11 11 15較高效率（ρ* ＞1）11 14 10 中速正增長(zhǎng)（0.5 ＜x ≤1）6 2 3高效率高速正增長(zhǎng)（x ＞1）8 0 4

2.2 多維視角時(shí)序特征

2.2.1 分維視角類(lèi)型劃分

以東北地區(qū)生態(tài)本底和資源類(lèi)型優(yōu)勢(shì)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的突出特征為依據(jù)，該文共篩選出3 個(gè)與城市生態(tài)效率密切關(guān)聯(lián)的視角進(jìn)行多維視角的展開(kāi)研究，分別為功能區(qū)類(lèi)型、依托資源類(lèi)型、產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型視角（見(jiàn)表4）.

視角 類(lèi)型 所屬城市森林生態(tài)功能區(qū)黑河市、伊春市、哈爾濱市、牡丹江市、白山市、本溪市、丹東市、撫順市濕地生態(tài)功能區(qū)佳木斯市、雞西市功能區(qū)類(lèi)型非生態(tài)功能區(qū)鶴崗市、七臺(tái)河市、雙鴨山市、齊齊哈爾市、綏化市、大慶市、長(zhǎng)春市、四平市、吉林市、遼源市、松原市、通化市、白城市、沈陽(yáng)市、大連市、鞍山市、錦州市、遼陽(yáng)市、鐵嶺市、營(yíng)口市、朝陽(yáng)市、阜新市、盤(pán)錦市、葫蘆島市煤炭類(lèi) 雞西市、鶴崗市、雙鴨山市、七臺(tái)河市、遼源市、撫順市、阜新市石油類(lèi) 大慶市、松原市、盤(pán)錦市森工類(lèi) 伊春市、牡丹江市、黑河市、吉林市、白山市依托資源類(lèi)型金屬類(lèi) 通化市、本溪市、鞍山市、葫蘆島市非資源型 哈爾濱市、齊齊哈爾市、佳木斯市、綏化市、長(zhǎng)春市、四平市、白城市、沈陽(yáng)市、大連市、丹東市、錦州市、遼陽(yáng)市、營(yíng)口市、鐵嶺市、朝陽(yáng)市產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型低速率 黑河市、雞西市、齊齊哈爾市、綏化市、牡丹江市、鶴崗市、佳木斯市、長(zhǎng)春市、吉林市、撫順市、葫蘆島市、鞍山市、大連市、營(yíng)口市、阜新市中等速率 伊春市、七臺(tái)河市、哈爾濱市、雙鴨山市、通化市、白城市、四平市、鐵嶺市、錦州市、朝陽(yáng)市、本溪市、遼陽(yáng)市、沈陽(yáng)市、盤(pán)錦市、丹東市高速率 大慶市、遼源市、白山市、松原市

2.2.2 分維時(shí)序特征分析（1）功能區(qū)類(lèi)型視角

總體上看（如圖1a 所示），三類(lèi)功能區(qū)生態(tài)效率水平由2008年非生態(tài)功能區(qū)大于森林生態(tài)功能區(qū)大于濕地生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)?019 年濕地生態(tài)功能區(qū)大于森林生態(tài)功能區(qū)大于非生態(tài)功能區(qū)，且最大差值呈縮小態(tài)勢(shì).濕地生態(tài)功能區(qū)生態(tài)效率上升幅度最大，升幅為107.24%，歸因于2019年位于濕地生態(tài)功能區(qū)的佳木斯市生態(tài)效率顯著上升，較2008年增長(zhǎng)1.73倍，使得該功能區(qū)總體水平明顯提高.佳木斯市積極推進(jìn)節(jié)能減排，工業(yè)三廢治理效果顯著，大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，提高資源利用率，進(jìn)而提高期望產(chǎn)出，生態(tài)效率實(shí)現(xiàn)倍增.非生態(tài)功能區(qū)生態(tài)效率呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，2019年較2008年下降5.14%，功能區(qū)內(nèi)低效率和較低效率城市數(shù)量占比超過(guò)60%，需提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展適應(yīng)能力、加大環(huán)境保護(hù)力度、降低非期望產(chǎn)出以提升經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)水平.

圖1 2008 ～2019年多維視角城市生態(tài)效率

（2）依托資源類(lèi)型視角

總體上看（如圖1b所示），5類(lèi)資源型城市生態(tài)效率水平由2008 年石油類(lèi)大于非資源型大于森工類(lèi)大于煤炭類(lèi)大于金屬類(lèi)轉(zhuǎn)變?yōu)?019 年石油類(lèi)大于森工類(lèi)大于非資源型大于金屬類(lèi)大于煤炭類(lèi)，且最大差值呈縮小態(tài)勢(shì).研究期間石油類(lèi)和非資源型城市生態(tài)效率位于區(qū)域均值之上，金屬類(lèi)和煤炭類(lèi)城市生態(tài)效率則低于區(qū)域均值.石油類(lèi)城市生態(tài)效率處于最高水平但呈下降趨勢(shì)，降幅為16.9%.這類(lèi)城市雖依賴(lài)優(yōu)勢(shì)資源提高經(jīng)濟(jì)效益，形成“高投入，高產(chǎn)出”的發(fā)展模式，但大量能源消耗以及資源型產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)紅利逐漸消失使生態(tài)效率有所下降，對(duì)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生一定影響.煤炭類(lèi)城市處于最低水平，且降幅為5.74%，鶴崗市生態(tài)效率下降明顯，降幅為19.59%.非資源型城市生態(tài)效率則呈微弱上升態(tài)勢(shì)，2019年生態(tài)效率為0.6495，較2008年上升1.5%，且低效率城市數(shù)量由2008 年的3 個(gè)驟減至2019年的0個(gè).

（3）產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型視角

該文采用產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率模型（式2）測(cè)算各城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率，再利用自然斷裂點(diǎn)法將區(qū)域內(nèi)城市劃分為高速率、中等速率、低速率3 類(lèi)，進(jìn)一步揭示產(chǎn)業(yè)升級(jí)狀況對(duì)生態(tài)效率的影響.總體上看（如圖1c所示），3類(lèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率城市生態(tài)效率水平始終為高速率大于低速率大于中等速率，且最大差值呈增大態(tài)勢(shì).高速率類(lèi)城市生態(tài)效率位于區(qū)域均值之上，中等速率類(lèi)城市生態(tài)效率則低于區(qū)域均值.高速率類(lèi)城市生態(tài)效率始終處于最高水平且升幅為12%.中國(guó)重要的石油石化生產(chǎn)基地大慶市提高石油資源精深加工能力以推動(dòng)油城產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、提高經(jīng)濟(jì)效益、減少污染排放實(shí)現(xiàn)生態(tài)效率高水平發(fā)展.中等速率類(lèi)城市生態(tài)效率處于最低值，且降幅為5%，該類(lèi)型內(nèi)較低效率與低效率城市數(shù)量占比高達(dá)80%，提高中等速率城市的轉(zhuǎn)型速度以減少非期望產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)綠色化發(fā)展任重道遠(yuǎn).

3 東北地區(qū)城市生態(tài)效率空間格局演變

3.1 城市生態(tài)效率空間格局分析

為了直觀(guān)體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)城市生態(tài)效率的空間差異，依據(jù)生態(tài)效率水平的劃分標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行生態(tài)效率空間格局分析（如圖2 所示）.總體上看，東北地區(qū)生態(tài)效率高值區(qū)與低值區(qū)空間差異較為顯著，高值區(qū)主要集中在北部黑龍江省和吉林省，低值區(qū)則主要集中在南部遼寧省.哈爾濱市、大慶市、綏化市、松原市、大連市始終處于高效率水平，成為東北地區(qū)的生態(tài)效率高地.佳木斯市、牡丹江市、白山市升幅較大，生態(tài)效率由較低效率躍升至高效率.佳木斯市完善和提升服務(wù)業(yè)的功能和水平，旅游業(yè)的繁榮發(fā)展提高經(jīng)濟(jì)效益，減少工業(yè)產(chǎn)生的污染排放，生態(tài)效率大幅上升.白山市、牡丹江市自停伐后，推動(dòng)林場(chǎng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，利用得天獨(dú)厚的礦泉和木材資源形成綠色化產(chǎn)業(yè)格局，兼顧環(huán)境保護(hù)的同時(shí)增加經(jīng)濟(jì)效益以提升生態(tài)效率.

圖2 區(qū)域城市生態(tài)效率空間分異

3.2 分維視角城市空間差異分析

采用公式（3）計(jì)算生態(tài)效率的總體變異系數(shù)以及不同類(lèi)型城市的變異系數(shù)并分析其空間差異.總體變異系數(shù)呈下降趨勢(shì)，2019 年較2008年降低19.86%，區(qū)域生態(tài)效率空間差異呈收斂態(tài)勢(shì)，各城市趨向均衡發(fā)展.

從功能區(qū)類(lèi)型視角上看，生態(tài)效率變異系數(shù)由2008年森林生態(tài)功能區(qū)大于非生態(tài)功能區(qū)大于濕地生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)?019年非生態(tài)功能區(qū)大于森林生態(tài)功能區(qū)大于濕地生態(tài)功能區(qū)，總體呈收斂態(tài)勢(shì).森林生態(tài)功能區(qū)變異系數(shù)降幅最大，研究期間降低了30.12%；從依托資源類(lèi)型視角上看，生態(tài)效率變異系數(shù)由2008 年森工類(lèi)大于非資源型大于煤炭類(lèi)大于金屬類(lèi)大于石油類(lèi)轉(zhuǎn)變?yōu)?019年金屬類(lèi)大于非資源型大于森工類(lèi)大于石油類(lèi)大于煤炭類(lèi)，總體呈收斂態(tài)勢(shì).森工類(lèi)城市變異系數(shù)降幅最大為27.88%；從產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型視角上看，生態(tài)效率變異系數(shù)始終為低速率大于中等速率大于高速率，3 種類(lèi)型城市變異系數(shù)均呈先下降后上升的收斂態(tài)勢(shì)且總體降幅分別為23.24%、26.24%、28.27%.

4 東北地區(qū)城市生態(tài)效率影響因素分析

為了進(jìn)一步分析各個(gè)因素對(duì)區(qū)域內(nèi)城市生態(tài)效率的影響程度，采用GTWR 模型，將2008、2013、2019 年生態(tài)效率值作為因變量，人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)增加值占比、環(huán)境規(guī)制指數(shù)、城鎮(zhèn)化率、科技支出占財(cái)政支出比重、外商投資企業(yè)產(chǎn)值／工業(yè)總產(chǎn)值作為解釋變量，表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制、城鎮(zhèn)化水平、科技水平、對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)于生態(tài)效率的影響.

4.1 總體作用分析

該文借助ArcGIS的GTWR 插件，運(yùn)用公式（4）計(jì)算影響因素對(duì)不同城市的回歸系數(shù)，并計(jì)算其中位數(shù)與平均值（見(jiàn)表5）.

平均值變量名稱(chēng) 中位數(shù)2008 2013 2019 總體人均GDP 0.3014 0.2978 0.25048 0.4701 0.3201第二產(chǎn)業(yè)增加值占比－0.5694－1.0208－0.4806－0.5378－0.6118環(huán)境規(guī)制指數(shù)－0.0586 0.0123－0.1237－0.1395－0.0990城鎮(zhèn)化率－0.2365－0.1873－0.3082－0.2296－0.2620科技支出占財(cái)政支出比重 0.0432 0.0241 0.0424 0.0218 0.0336外商投資企業(yè)產(chǎn)值／工業(yè)總產(chǎn)值 0.1734 0.1636 0.4879 0.1605 0.3220

從總體上看（見(jiàn)表5），生態(tài)效率的影響因素作用強(qiáng)度依次為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比大于外商投資企業(yè)產(chǎn)值／工業(yè)總產(chǎn)值大于人均GDP 大于城鎮(zhèn)化率大于環(huán)境規(guī)制指數(shù)大于科技支出占財(cái)政支出比重.第二產(chǎn)業(yè)增加值占比是影響生態(tài)效率的負(fù)向主導(dǎo)因素，3 個(gè)時(shí)間點(diǎn)影響強(qiáng)度呈負(fù)向減弱態(tài)勢(shì)，降幅為47.32%；外商投資企業(yè)產(chǎn)值／工業(yè)總產(chǎn)值對(duì)生態(tài)效率呈正向影響，且影響強(qiáng)度排名第2，外商投資規(guī)模擴(kuò)大提供就業(yè)機(jī)會(huì)和清潔生產(chǎn)技術(shù)，通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)帶動(dòng)鄰近企業(yè)綠色化發(fā)展以改善生態(tài)環(huán)境并提高經(jīng)濟(jì)效益，加速生態(tài)效率提升；人均GDP 對(duì)生態(tài)效率呈正向影響，且作用強(qiáng)度排名第3 并呈顯著增強(qiáng)態(tài)勢(shì)，增幅為57.86%.人均GDP 提高帶來(lái)環(huán)境治理投入增加、高素質(zhì)勞動(dòng)力、高要求環(huán)境質(zhì)量以促進(jìn)生態(tài)效率提升.

4.2 分維視角作用分析

為了進(jìn)一步分析影響因素對(duì)不同視角不同類(lèi)型城市的平均作用強(qiáng)度，將3 個(gè)時(shí)間點(diǎn)3 類(lèi)功能區(qū)、5類(lèi)依托資源型城市、3 類(lèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率城市的影響因素回歸系數(shù)進(jìn)行平均，得到各類(lèi)型城市不同影響因素作用強(qiáng)度.

從功能區(qū)類(lèi)型視角上看，森林生態(tài)功能區(qū)和非生態(tài)功能區(qū)的主導(dǎo)因素為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比，且森林生態(tài)功能區(qū)影響強(qiáng)度較高于非生態(tài)功能區(qū)，影響強(qiáng)度均值為0.7745；濕地生態(tài)功能區(qū)的主導(dǎo)因素則為城鎮(zhèn)化率.從依托資源類(lèi)型視角上看，煤炭類(lèi)城市的主導(dǎo)因素為外商投資企業(yè)產(chǎn)值／工業(yè)總產(chǎn)值，影響強(qiáng)度均值為0.7950；其余資源類(lèi)型城市的主導(dǎo)因素為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比，影響強(qiáng)度均值在0.5229 ～0.7666 之間，石油類(lèi)城市影響程度相對(duì)較低.從產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型視角上看，低速率、中等速率、高速率類(lèi)城市的主導(dǎo)因素均為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比，平均影響強(qiáng)度分別為0.6179、0.7101、0.7978.

5 結(jié)論與建議

（1）研究期間生態(tài)效率總體呈小幅波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)；3 類(lèi)功能區(qū)生態(tài)效率水平由2008 年非生態(tài)功能區(qū)大于森林生態(tài)功能區(qū)大于濕地生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)?019年濕地生態(tài)功能區(qū)大于森林生態(tài)功能區(qū)大于非生態(tài)功能區(qū)；5 類(lèi)資源型城市生態(tài)效率水平由2008年石油類(lèi)大于非資源型大于森工類(lèi)大于煤炭類(lèi)大于金屬類(lèi)轉(zhuǎn)變?yōu)?019 年石油類(lèi)大于森工類(lèi)大于非資源型大于金屬類(lèi)大于煤炭類(lèi)；3類(lèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率城市生態(tài)效率水平始終為高速率大于低速率大于中等速率.

（2）研究期間生態(tài)效率高值區(qū)主要集中在北部黑龍江省和吉林省，低值區(qū)則集中在南部遼寧省.3個(gè)視角城市生態(tài)效率空間差異總體呈收斂態(tài)勢(shì).

（3）生態(tài)效率的影響因素作用強(qiáng)度依次為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比大于外商投資企業(yè)產(chǎn)值／工業(yè)總產(chǎn)值大于人均GDP 大于城鎮(zhèn)化率大于環(huán)境規(guī)制指數(shù)大于科技支出占財(cái)政支出比重.森林生態(tài)功能區(qū)和非生態(tài)功能區(qū)的主導(dǎo)因素為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比，濕地生態(tài)功能區(qū)的主導(dǎo)因素為城鎮(zhèn)化率；煤炭類(lèi)城市的主導(dǎo)因素為外商投資企業(yè)產(chǎn)值／工業(yè)總產(chǎn)值，其余資源類(lèi)型城市的主導(dǎo)因素均為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比；產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率的低速率、中等速率、高速率類(lèi)城市的主導(dǎo)因素均為第二產(chǎn)業(yè)增加值占比.

鑒于東北地區(qū)城市生態(tài)效率水平較低，需對(duì)不同視角內(nèi)城市制定針對(duì)性政策.第1，對(duì)于功能區(qū)類(lèi)型視角的城市，嚴(yán)守生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)，促進(jìn)生態(tài)資源資本化.第2，對(duì)于依托資源類(lèi)型視角的城市，發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，緩解經(jīng)濟(jì)下行與生態(tài)環(huán)境的壓力.第3，對(duì)于產(chǎn)業(yè)升級(jí)速率類(lèi)型視角的城市，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展.