中国城市化对绿色发展的动态空间溢出与非线性阈值效应研究

为解决中国城市化进程中资源短缺、环境污染与生态破坏等问题，研究人员采用非导向超效率EBM模型测度283个城市绿色开发效率(GDE)，结合动态空间杜宾模型和动态面板阈值模型，揭示城市化对GDE的促进-抑制双重效应及0.677的阈值特征，为区域差异化城镇化政策制定提供科学依据。

　　

在中国经济高速发展的背景下，粗放型增长模式引发的资源环境矛盾日益凸显。2022年"两会"明确提出"持续改善生态环境，促进绿色低碳发展"，党的二十大报告进一步强调"推动绿色发展，促进人与自然和谐共生"。然而，关于城市化与绿色开发效率(GDE)的关系，学术界长期存在"促进论"与"抑制论"的争议，其根源在于研究方法、样本选择和模型构建的差异。特别是现有研究多采用省级宏观数据，忽视城市级空间异质性，且较少同时考虑动态空间效应和非线性阈值特征。

针对这些科学问题，来自中国某高校的研究团队在《Ecological Indicators》发表重要成果。该研究创新性地构建包含环境因素的双城乡一般均衡模型(GEM)，采用非导向超效率Undesirable-EBM模型测算了2006-2019年中国283个地级市的GDE，首次将动态空间杜宾模型与动态面板阈值模型相结合，系统解析了城市化对GDE的空间溢出效应和阶段异质性。

关键技术方法包括：1) 基于劳动力、资本和能源投入及GDP/CO₂产出的非导向超效率EBM模型；2) 融合地理经济权重的动态空间杜宾模型；3) 以城镇化率为阈值变量的动态面板回归；4) 按城市规模、资源禀赋和区域划分的异质性分析。样本覆盖全国283个地级市14年面板数据，通过统计年鉴、城市数据库等多源数据整合。

研究结果揭示：

1. 理论机制：通过GEM模型推导发现，当城市单位GDP污染物排放(X_u/Y_u)低于农村(X_r/Y_r)时，城镇化促进GDE(?G/?U<0)，反之则抑制。

2. 动态空间效应：

• 城镇化每提高1%，本地GDE显著提升0.0936(p<0.01)，但通过空间滞后项抑制周边城市GDE(-0.7433)
• GDE存在显著路径依赖(滞后项系数0.8174)和空间集聚(ρ=2.036)
• 绿色纯技术效率(GPTE)对城镇化的响应(0.1581)强于规模效率(GSE)的负效应(-0.2181)

1. 阈值特征：

• 城镇化率突破0.677阈值后，对GDE的促进效应从0.1572跃升至0.4905
• 大城市和资源型城市阈值分别为0.7005和0.5400，且高阶段促进效应更强

1. 异质性分析：

• 城市规模：大城市本地促进(0.2354)、周边抑制(-0.4326)，小城市相反(周边促进0.7739)
• 资源禀赋：非资源型城市呈现显著抑制效应(-0.2658)
• 区域差异：东部"抑制周边"(-1.3042)，中部"双向促进"(1.6687)

研究结论表明，中国城镇化对GDE的影响呈现"本地促进-周边抑制"的空间分异和"低缓-高陡"的阈值特征。这一发现突破了传统线性认知，为实施差异化城镇化战略提供理论支撑：东部地区应转向创新驱动发展模式，中西部需配套绿色技能培训；通过打破行政壁垒、建立碳交易市场等措施，可缓解负面空间溢出。该研究首次实现GDE测度方法(处理非径向松弛)、模型架构(动态空间-阈值联合分析)和政策内涵(多维度异质性响应)三重创新，对推动新型城镇化与生态文明协同发展具有重要实践价值。