引言

黄河流域是重要的生态安全屏障，其生态健康辐射全国，习近平总书记强调黄河流域生态保护与高质量发展是重大国家战略。作为中国北方的经济命脉，2018年是沿黄9省份国内生产总值（Gross Domestic Production，GDP）达2.38万亿元，贡献了全国GDP的25.89%，但流域整体资源环境利用效率显著低于全国水平，SO₂排放量占全国的58.38%，CO₂排放量占全国的60.04%。此外，黄河流域内部生态效率差异尤为突出：经济水平悬殊，GDP总量最高的山东是最低的青海的26.69倍；产业分布“东轻西重”，中上游电力、冶金等低附加价值行业规模庞大，下游以化工、装备制造、轻工业为核心；环境效率相差甚远，水污染中氨氮（NH₃-N）排放强度最高的青海是最低陕西的108.35倍，大气污染中SO₂排放强度最高的宁夏是排放强度最低陕西的17.28倍。黄河流域经济、资源、生态特性差异悬殊，生态脆弱与发展失衡问题的根本原因尚不明晰。综合、系统地探寻黄河流域生态效率时空发展规律，从资源和环境角度重点剖析其异质发展的根源性动因，可为黄河流域全面深入推进生态保护与高质量发展提供系统解决之道。

1 文献综述

自黄河流域生态保护和高质量发展战略实施以来，黄河流域研究视角发生了较大转变。以往研究多在单一视角下对水资源承载力^[1]、水沙关系失衡^[2]、植被退化^[3]等“疑难杂症”的基本情势及成因进行了分析。在黄河流域高质量发展长效目标下，国内外学者逐渐转向生态资源足迹^[4]、耦合协调度^[5]、生态效率^[6]等综合性视角下黄河问题的实证研究。其中生态效率方法因充分考量资源与环境的可持续性而广泛应用于区域^[7]、行业^[8]的发展绩效评价。

生态效率评价指标体系已形成抽象框架。投入包含劳动、能源、资本指标，期望产出以经济效益表示，非期望产出以污染物质表示^[9]。然而具体指标往往依据历史经验^{[10, 11]}确定，存在较强主观性。以熵权法^[12]、层次分析理论^[13]为代表的客观赋权方法在其他区域效率研究中有所涉及，但在黄河流域鲜有应用。熵权法决策精确，在黄河流域生态效率评价指标体系构建中有充足的应用空间。

生态效率测算方法以数据包络法（Data Envelopment Analysis，DEA）为主流。多数学者采用超效率SBM^[14]、三阶段DEA^[15]等模型测算区域生态效率。考虑到时间连续性，逐渐拓展到Malmquist-Luenberger（ML）指数^[16]、Global-Malmquist-Luenberger（GML）指数^[17]。以全局方向性SBM为基础的GML指数模型^[18]允许跨期跨个体比较，便于长期观测效率变化趋势。然而在黄河流域生态演化的探索中结合两种模型的研究极少。

鉴于生态效率具有充分的应用拓展性，其数值往往作为中间参数，衔接空间理论^[19]、地理科学^[20]、计量经济^[21]等方法，揭示更为深刻的生态发展机理。当前，探究生态效率影响因素的思路较为成熟^{[14, 20]}，但关于分区域影响因素的研究稀少，分时间的影响因素仍为空白。特别地，有李贝歌^[22]、岳立^[23]两位学者考察了全流域和上、中、下游的生态效率影响因素，然而未考虑时间因素。因此，对黄河流域实施因时制宜、因地制宜的发展政策任重而道远。

基于前人研究成就，本研究在视角和方法上同时填补了黄河流域的研究不足之处。在研究视角上，综观经济、资源、环境多层面考察黄河流域生态效率，依据客观赋权方法确立生态效率评价指标体系，阐明黄河流域生态效率时空演变规律；量化分析黄河流域分时间、分区域生态效率影响因素，进而提出有时空针对性的政策建议。研究致力于整合方法实现创新改进：首先，收集黄河流域经济、资源、环境方面2000—2018年共计64个指标数据，利用熵权法确定生态效率投入产出指标体系；其次，采用以全局SBM为基础的GML指数模型，探究黄河流域生态效率的时空分异特征；最后，构建面板变系数模型，揭示不同时间、不同区域影响生态效率的关键因素。

2 研究方法与指标数据 2.1 研究方法 2.1.1 研究框架

图 1展示了研究框架，包括研究对象、数据收集和研究方法。本研究对黄河流域青海、宁夏、甘肃、内蒙古、四川、陕西、山西、山东及河南9个省份，收集了近20年经济、资源、环境的年度数据，运用熵权法、DEA方法和变系数模型展开研究。

2.1.2 熵权法

熵权法是一种评价指标相对重要程度的多属性决策方法^[24]。理论模型为：

（1）构建评价矩阵：

(1)

其中，x_ij代表第i个时间段下的第j个指标，i ∈ (1, n); j ∈ (1, m)。

（2）标准化评价矩阵：

(2)

(3)

（3）计算第j个指标的熵权w_j：

(4)

（4）计算污染指数：

(5)

2.1.3 全局方向性SBM模型

方向性SBM模型区分了期望、非期望产出，广泛适用于效率评价问题。本研究以黄河流域9省份作为决策单元，每个决策单元均使用U种投入、得到V种期望产出、W种非期望产出。参考Fukuyama^[25]，定义第t期全局方向性SBM模型为：

(6)

式（6）中，D^G (a, b, c; g)=max{β| (b+βb, c-βc) ∈ P^G (a)} 表示全局生产可能性集合，（a₀^t, b₀^t, c₀^t）表示第t期投入、期望产出、非期望产出要素，（g^a, g^b, g^c）和（S_u^a，S_v^b，S_w^c）为三者对应的方向向量和松弛变量。

2.1.4 GML指数模型

为规避方向距离函数无可行解的问题，Pastor^[26]在Malmquist指数基础上进一步构建了GML指数模型。定义第t期的GML指数为：

(7)

式（7）中，GML^{t, t+1}(a^t, b^t, c^t, a^t+1, b^t+1, c^t+1) 表示相邻两期决策单元的生态效率比值，EC^{t, t+1}表征效率变化，TC^{t, t+1}表征技术变化。若GML^{t, t+1}、EC^{t, t+1}、TC^{t, t+1}＞1，表示第t+1期的生态效率、效率、技术进步，反之，表示退步。

由于GML指数各期参考共同前沿，具备循环累积性。借鉴杨翔^[27]的方法体系，在全局SBM基础上，累乘得到生态效率值（eco-efficiency，EE），即

(8)

2.1.5 变系数模型

LSDV法下的变系数模型允许观测变量部分系数变化，为非参数、半参数面板模型提供了灵活的解决方案^[28]。黄河流域时空差异明显，分别研究观测变量在时间、空间固定两种效应下的系数变化，可揭示黄河流域生态效率影响因素的共性与个性。

以系数为时间固定效应，仅考虑1个参数随时间变化的变系数模型为：

(9)

以系数为个体固定效应，仅考虑1个参数随个体变化的变系数模型为：

(10)

式（9）、式（10）中，y_kt、y_pi为因变量；x_θt、x_ωi为随时间、空间差异变化的自变量，x_k、x_p为不随时间、空间差异变化的自变量；β_θt、β_ωi为随时间、空间差异变化的系数，β_θ、β_ω为不随时间、空间差异变化的系数；ε_kt、ε_pi为随时间、空间差异变化的随机扰动项；t为时间序数；i为个体序数；k、p为自变量个数；θ、ω为随时间、空间差异变化的自变量标号。

2.2 指标选取与数据来源 2.2.1 生态效率评价指标

基于熵权法对黄河流域经济、水资源、能源和环境污染4类一级指标下的共计64个二级指标（表 1）给予权重赋值。在此基础上，结合黄河流域生态发展现状进行优选排序，选择高值指标构建了生态效率投入产出指标体系，见表 2。

值得关注的是，非期望产出将6类污染物质（SO₂、NO_x、烟粉尘、COD、NH₃-N、一般工业固体废物）综合表征为“污染指数”。此外，为积极响应国家“完整准确全面贯彻新发展理念，扎实做好碳达峰碳中和工作”，增加“CO₂排放量”为非期望产出。由于本评价指标体系着重分析2000—2018年的动态演变规律，而土地面积并没有显著变化，因此本研究并未将土地要素纳入投入指标。

2.2.2 变系数模型指标

生态效率影响因素选取应体现黄河流域资源环境发展特征和各区域间主体功能差异。本研究选择第二产业生产总值占GDP的比例反映产业结构变化，以人均GDP代表各省份经济发展状况，通过技术市场成交额、财政支出、外商直接投资占GDP比值分别代表科技创新能力、财政规模和对外开放程度^{[19, 29]}。为了强调黄河流域对生态保护力度的重视，设置“环境治理”因素（环境治理投资占GDP比例）。变量设置见表 3。

2.2.3 数据来源

研究数据来自黄河流域各省份统计年鉴及水资源公报。经济相关数据均采用2000年可比价，整理获得黄河流域2000—2018年64个指标面板数据（表 4）。

3 结果与讨论 3.1 黄河流域生态效率时空分异特征分析

整体上，2001—2018年黄河流域生态效率经历前期平稳、中期波动、后期上升三个阶段，2018年整体水平（0.74）较2001年（0.65）有一定提升，但持续低于全国水平约0.30个单位。按时间段划分，2001—2004年黄河流域生态效率处于平稳期，9省份生态效率均值维持在0.65± 0.02。2005—2014年进入震荡期，生态效率最高在2012年达到0.75，最低在2009年落于0.63。2015—2018年步入上升期，生态效率年均增长率为5.29%，实现持续增长。

2001—2018年，黄河流域多数省份生态效率持续向好，但各省份均值均低于全国水平（0.9507），具体见表 4。参照阎晓^[30]，采用等间距法将生态效率值划分为极低效率型（0.2~ 0.4）、低效率型（0.4~ 0.6）、中效率型（0.6~ 0.8）、高效率型（0.8~ 1.0）和超效率型（1.0以上）。可知，2001—2018年，甘肃、山东生态效率提升幅度较大，分别提升至高效率型（0.98）和超效率型（1.20）；河南在高效率型的基准上，跨越至超效率型（1.01）；能源基地宁夏持续为极低效率型，且生态效率下降0.01，成为黄河流域唯一的“生态倒退”省份。回溯数据可知，宁夏经济与资源格局错位的症结根深蒂固。测算期内，宁夏对黄河流域水资源的消耗由7% 下降至5%，对能源的消耗保持在4%，但经济贡献仅为1%，同时CO₂排放量增长为2000年的2.8倍。资源与碳排放的双重压力造成宁夏生态效率下降。

综上，黄河流域生态效率时序演变规律可归结为两点：其一，测算期内黄河流域整体生态状况有所改善，但仍与全国水平存在差距。其二，黄河流域9省份生态效率呈两极化分布，即“高的更高，低的更低”。

比较2001年、2003年、2013年和2018年四个节点生态效率空间分级图（图 2），可将9省份生态效率空间演变特征总结为两点：其一，黄河流域生态低值区（0.2~ 0.6）向中部地区收缩。2001—2018年，宁夏始终处于极低效率型水平，陕西、山西经历波动，于2018年落回低效率型。以上三省份形成省份间汇聚，成为黄河流域生态效率低值区。其二，高值区（1.0以上）在下游出现聚集。2018年下游山东、河南两省份成为黄河流域唯二的超效率型省份。

黄河流域各区域功能定位特点形成了上述生态效率空间格局。中上游地区是以煤炭、天然气为主要能源燃料的国家重点能源基地，在国家能源局“5+1”能源开发总体布局中有3个能源基地落座于此。若以煤炭为主的能源供给结构不变，该区域将持续承受较重的环境负荷。而下游地区高附加价值的轻工业发达，是黄河流域经济发展的中流砥柱。黄河流域整体未来亟须进一步探索高端产业发展，有助于维持生态效率的高值水平。

3.2 黄河流域生态效率影响因素时序演变特征

在随时间变系数模型中，将2001—2018年划分为三个阶段：阶段一（t=1）为“十五”期间，指2001—2005年；阶段二（t=2）为“十一五”期间，指2006—2010年；阶段三（t=3）为“十二五”以来，指2011—2018年。以产业结构、经济发展、环境治理、财政规模、科技创新、对外开放为解释变量，黄河流域9省份生态效率为被解释变量，结果见表 5。

在10% 显著水平下，经济发展、环境治理、科技创新及对外开放对生态效率影响显著，产业结构、财政规模影响不显著。

黄河流域经济发展对整体生态效率的影响系数在0.541~ 0.848，呈正向显著，是最为关键的影响因素。分时间段来看，“十五”期间经济发展为正向显著（1.460），而后两阶段由正转负（-0.719），但经济发展对生态效率的积极效应未受到扭转，依旧对黄河流域生态环境起到驱动作用。

环境治理投入对黄河流域整体及三个阶段生态效率皆为负向显著，且财政支出规模效果不显著。由于黄河流域各省份的环境保护支出占财政总支出的比例较小，且环境保护财政支出绩效不高，导致财政支出规模效果不显著。环境治理投入方面，黄河流域重视生态保护修复等基础预防投入，污染防治、长远预防等投入占比相对较小，环境治理投入结构缺乏系统性和整体性，环境治理效果未达到预期目标。

黄河流域科技创新对整体生态效率呈负向显著，对三个时间段影响先正后负。这与岳立^[24]的观点一致，原因可能在于企业以创造经济价值为主的思维并未完全转变，对研发扩张型技术的投入远大于对清洁生产型技术的投入，技术升级带来的污染排放对生态效率带来消极影响。

对外开放对黄河流域整体和三个时间段生态效率皆为负向显著，该变量是影响黄河流域生态恶化的重要因素，“污染天堂”假说在黄河流域成立。2001— 2018年，黄河流域不断引进外商投资实现产业升级，但部分外资流入采矿、金属冶炼等传统行业，这会加剧污染排放，对生态效率改进带来抑制作用^[31]，未来需要有计划地引导外商投资方向。

3.3 黄河流域生态效率影响因素空间格局演变特征

在随空间变系数模型中，将9个省份划分为三个区域：区域一（i=1）为上游省份，包含青海、甘肃、宁夏、内蒙古、四川；区域二（i=2）为中游省份，包含陕西、山西；区域三（i=3）为下游省份，包含山东、河南。以产业结构、经济发展、环境治理、财政规模、科技创新为解释变量，黄河流域9省份生态效率为被解释变量，结果见表 6。

当考虑区域差别时，在10% 显著水平下，经济发展、科技创新对生态效率影响显著，且区域间异质性区别明显。

黄河流域经济发展对整体生态效率呈正向显著。分个体看，上游正向显著，中游负向显著。环境库兹涅茨曲线理论指出随着人均收入的增加，环境状况呈现先恶化再改善的倒“U”形曲线^[32]。黄河流域中游尚未达到拐点，未来仍需进一步推动经济发展，进而全面提升黄河流域生态效率。

科技创新对黄河流域上游和中游的生态效率影响显著，其中在上游为正向，中游为负向，下游不显著。黄河流域中下游地区科技创新引导绿色发展的作用尚未发挥，今后需要重点关注该区域绿色环保技术的投入与应用。

综合时间、空间维度分析得知，经济发展要素是影响黄河流域生态效率时空分异的最关键共性因素；科技创新、环境治理能力提升是推动黄河流域生态文明建设的重点任务。此外，黄河流域在对外开放进程中，亦需要关注贸易结构和产业结构的优化调整，由当前的传统能源行业向绿色环保行业转型将对生态效率提升起到举足轻重的作用，只有这样才能实现黄河流域上、中、下游协同，生态与经济均衡发展。

4 结论与建议

在黄河流域生态保护和高质量发展战略背景下，本研究基于黄河流域2000—2018年省级面板数据，从生态效率时空分异特征辨析、分时间及分个体生态效率影响因素探究三方面展开。为提高研究指标选取的代表性和客观性，研究采用熵权法对64个二级指标进行优选排序，构建黄河流域生态效率评价指标体系。通过实证分析，得出以下结论：

在2000—2018年，沿黄9省份生态效率虽有一定提升，但各省份平均值均低于全国水平，且两极分化严重。随时间渐近，生态效率低值区（0.2~ 0.6）向流域中部地区收缩，生态效率高值区（1.0以上）在下游聚集。黄河流域形成四周高、中间低，以宁夏（0.36）为谷底“内陷”的空间格局，由于已形成中上游重点打造能源基地、下游发展轻工业的产业布局，因此该生态效率时空分异特征短期内难以改变。

影响黄河流域生态效率的因素中，经济发展要素是最关键的正向影响因素，对生态效率驱动力强大；但从时间尺度来看，黄河流域仍未跨越“先污染，后治理”的道路，近期随着经济快速发展，影响了生态效率的稳步提升。

科技创新要素对生态效率的影响程度仅次于经济指标，且在发展前期是正向影响，后期转为负向影响，并存在显著区域差异。黄河中下游地区科技创新引导绿色发展的作用仍需要加强，大力推行清洁生产机制势在必行。

此外，由于黄河流域对外贸易更多集中在传统行业，对外开放对生态效率出现了负向影响；环境治理与政府财政因素对生态效率提升的积极效果未达到预期目标，黄河流域需进一步优化贸易方向、改善环保治理投入结构。

在结论启示之下，本研究综合时间、空间尺度生态效率特征及其影响因素进行精准引导，提出以下政策建议：

黄河流域实行分区域产业协同发展施策。上游可通过大力推广清洁煤利用技术、开发风光资源和绿色水电、打造清洁能源产业高地，实现生态系统减污降碳增效；中游可实施工业强省战略，培育高端装备制造、信息技术、现代医药等新支柱，促进经济发展；下游可进一步推动清洁生产，巩固产业优势。

黄河流域应该加大绿色环保技术研发投入和新技术引进，发挥科技创新对生态效率的积极作用。环境治理投入方面重视系统性和整体性，从基础预防、污染防治和长远防范等全方位改善环境治理投入结构，提升中游污染治理效率。以“十四五”期间全国大气、水、固体废物平均排放强度为约束，从全过程挖掘污染减排潜力，倒逼企业实现清洁生产，提升黄河流域生态效率向全国水平看齐。

黄河流域生态保护和高质量发展应以经济稳定增长与生态环境治理的均衡发展为目标，在区域差别化与协调化发展的前提下，强化科技创新对流域生态文明建设的支撑作用和引导作用，调整优化产业结构，推动生态脆弱地区保护机制，实现黄河流域上、中、下游绿色协同发展。