基于生态系统服务价值评估框架的黄河流域生态效率的时空演变、空间网络结构及其影响因素

《Journal for Nature Conservation》：Spatio-temporal evolution, spatial network structure and influencing factors of eco-efficiency in the Yellow River Basin based on an ecosystem service valuation framework

　　

摘要：生态效率（EE）反映了经济发展、资源保护与环境防护之间的平衡。作为中国重要的经济区和核心生态防线，提升黄河流域（YRB）的生态效率对国家重大战略具有重要意义。本文采用Super-SBM模型量化了2005年、2010年、2015年和2020年黄河流域的生态效率，并基于生态系统服务价值（ESV）对指标体系进行了改进。随后分析了其时空特征和空间关联网络特征。进一步确定了内源性和外源性影响因素。主要结论如下：2005—2020年黄河流域生态效率显著提升，空间集聚特征明显；流域生态效率呈现极化现象，区域发展严重失衡，仍存在巨大提升空间；空间网络关联不均衡，呈现由稀疏向密集的演化趋势。生态系统服务价值是影响生态效率提升最关键的内在因素。就外生因素而言，环境规制对生态效率提升具有积极作用，而城市化和公路客运量则产生负面影响，且影响程度在黄河流域各区域存在差异。本研究可为黄河流域生态保护与经济发展协同战略的制定提供科学参考。

引言：21世纪以来，中国碳排放量显著且快速增长，占全球碳排放的比例持续上升（Liu, 2021）。2021年9月，中国政府提出稳步降低能源和资源的消耗强度以及单位产出的碳排放强度，同时提高资源利用效率。生态效率（EE）是指在生态系统发展过程中以最小的生态代价实现最大的产出效益（Yuan et al., 2018）。生态效率聚焦于满足人类发展需求，通过合理配置社会资源和向自然环境投入，缓解生态压力，最终实现人地关系的可持续性。因此，在"碳达峰、碳中和"目标下提升生态效率迫在眉睫（Tan and Wang, 2021）。

生态效率最初应用于生态学研究（Schaltegger and Sturm, 1990），随着生态系统理论的完善和学科间的交叉融合，逐渐拓展至经济领域。生态效率的测度方法众多，各有特点：单一比率法简单且易于实施，但无法区分最优生态效率单位，仅适用于单一对象或项目的生态效率评价（Hahn et al., 2010）；指标评价法通过衡量经济产出规模与环境影响程度之间的比率来评价生态效率，但指标选择的灵活性有限，难以确定最优的生态效率比率组合（Quariguasi Frota Neto et al., 2009）；数据包络分析（DEA）因无需定义具体函数结构而被广泛应用，确保了评价过程的客观性。在各种DEA模型中，Super-SBM模型因能解决多个决策单元高效时无法排序以及松弛变量存在的问题而最常被使用（Wang et al., 2021b）。

基于Super-SBM模型的当前生态效率测度指标体系主要关注生产要素投入和经济产出，框架相对成熟但仍具优化空间。现有研究大多以GDP作为期望产出，未能充分考虑生态系统固有的服务功能。随着社会的发展，人们对健康生态系统所带来的福祉提出了更高要求（Dai et al., 2024）。生态系统服务价值（ESV）是生态系统功能所直接惠及或间接提供给人类的物质或非物质利益的一种客观表达（Costanza et al., 1998）。将其加入期望产出指标，可以弥补仅以GDP作为唯一产出时对未在市场上交易的剩余产品和服务价值的忽略（Liao et al., 2021, Wang et al., 2023），使生态效率测度更符合自然—经济复合系统的真实收益。此外，在"双碳"目标的战略背景下，作为经济活动产生的重要环境损失的碳排放引起了中国学者越来越多的关注。因此，将碳排放作为非期望产出指标可以更准确地反映生态与经济协调发展的约束（Xing et al., 2024）。更为重要的是，现有研究仅将ESV或碳排放作为单一指标引入，对同一指标体系下双向优化的考虑较为有限——即在增加ESV产出的同时减少碳排放等非预期产出。

生态效率的时空演化分析是研究的重要组成部分。研究者们利用标准差椭圆和重心模型描绘生态效率的时空演化轨迹（Zhang et al., 2022），核密度函数（Yu et al., 2019）；空间自相关分析反映生态效率的空间集聚现象（Wang et al., 2021b）；社会网络分析用于分析生态效率的空间网络关联（Luo and Wang, 2023）；基于空间基尼系数（Chen et al., 2022）和Markov转移矩阵（Sun et al., 2023a）探索生态效率的区域差异，形成了综合的时空分析范式。影响生态效率时空演化因素的探究有助于提出提升生态效率的对策。Tobit模型（Chen et al., 2023）、空间计量模型（Xue et al., 2021）、地理探测器（Guo et al., 2022）和地理加权回归（GWR）方法（Yin et al., 2022）各有优势，在各类文献中均有应用。影响因素的选择多集中于环境因素、城市化水平、产业结构、经济发展和政策支持等方面（Xue et al., 2021）。然而，现有研究主要侧重于分析外生驱动因素，缺乏从投入要素冗余、期望产出不足和非预期产出过量等内生视角来系统识别生态效率损失的根源。

目前关于生态效率的研究已涵盖微观、中观和宏观等多个空间尺度。在微观层面，企业作为主要研究对象，重点关注如何通过提升生态效率来提高企业利润（Passetti and Tenucci, 2016）。在中观层面，侧重于产业维度，特别关注工业（Song et al., 2022）、农业（Eder et al., 2021）、旅游业（Guo et al., 2022）等领域的生态效率评估；在宏观层面，主要以行政单元为研究对象，着重分析省级行政区（Zhou et al., 2018）、城市群（He and Hu, 2022）、经济区（Liu et al., 2020b）甚至国家层面（Luo et al., 2021）等大范围区域的生态效率演化。而流域作为一种特殊的地理单元，包含自然、生态、经济和社会的复杂系统，在气候变化和人类不合理的开发活动背景下，流域生态环境面临日益严峻的威胁（Shi, 2023）。在城市和县等微观尺度上，对各系统间协同发展关系的研究尚不充分。

黄河流域是"两屏三带"生态屏障格局的核心区域（Wang et al., 2010b），拥有七个国家重点生态功能区，是重要河流的发源地、中国淡水资源的重要补给地以及重要的粮食安全保障区域（Li et al., 2021），同时也是中国最大的生态脆弱区（Luo et al., 2022）。黄河流域生态基础脆弱，水土资源匹配条件差；生态空间被挤压，生态系统功能失衡（Wang et al., 2010a）；能源和矿产资源丰富，但大多以资源开采和初级加工为主；尽管经济实力有所提升，但产业结构偏重且单一（Jin et al., 2020）。黄河流域高质量发展有利于加强流域内区域间的优势互补和协同发展，缩小东西部差距（Xu et al., 2022）。尽管在水沙治理方面取得了显著成效，但其发展仍面临诸多制约，如水资源短缺、自然灾害、发展质量有待提升以及生态环境脆弱等（Shao et al., 2020）。

在经济发展和生态保护的框架下，保障黄河流域的生态效率对推进流域生态保护与高质量发展国家战略具有重要意义。近年来，黄河流域生态效率研究已成为一个突出的学术焦点。现有研究大多采用Super-SBM模型从工业、农业和城市维度测度生态效率（Hao et al., 2022, Jiang et al., 2026, Ren et al., 2024）。运用空间计量和地理探测器等方法，研究者探讨了数字经济、新质生产力、城市化、产业结构和环境规制等因素如何影响生态效率的动态演化，揭示了黄河流域生态效率的区域差异（Wang et al., 2024, Wang and Ma, 2025）。总体而言，大多数研究仍以经济产出作为核心评价指标，对生态系统服务价值和碳排放纳入统一评估框架的整合有限。在驱动机制方面，现有分析主要关注外生因素，缺乏从投入冗余和产出不足等视角对生态效率损失进行内生解释。

综上所述，本文在现有研究基础上做出了一些改进：第一，将生态系统服务价值和碳排放纳入生态效率评价体系，突出绿色发展的紧迫性。第二，以黄河流域的城市作为研究对象，可以更准确地反映研究区域生态效率的时空特征。同时，采用改进的重力模型构建生态效率空间关联网络。第三，利用冗余率识别生态效率损失的内生原因，采用Tobit模型找出外生因素。本研究通过指标体系优化、研究尺度细化以及驱动机制分析三个关键维度，增强了黄河流域生态效率的研究框架。该方法能够更加科学精准地识别流域生态效率的时空模式、网络结构和驱动力。这些发现与黄河流域生态保护和高质量发展的国家战略重点高度契合，为协调提升生态系统服务、推进碳排放削减、促进资源高效利用和实现经济平衡发展提供了科学依据。此外，这些洞见也为引导区域发展走向更高质量和更可持续的轨道提供了重要参考。具体研究过程如图1所示。

研究区：基于研究区域需要与流域经济具有直接关联性的原则，选取黄河流域61个城市作为研究对象（图2），并划分为上游、中游和下游（Chen et al., 2023）。黄河流域的土地利用类型主要为草地、耕地和林地。在流域中南部分布以耕地为主，而草地在流域上游地区较为集中。林地则……

黄河流域生态效率的时空变异特征：研究期间黄河流域生态效率整体呈上升趋势，但存在波动（图3）。2005—2010年，生态效率从0.62上升至0.70。在此期间，黄河流域开发强度相对较低，对生态系统压力较小，这解释了所观察到的生态效率上升趋势。2010—2015年，生态效率基本不变，这是由于能源和化工等重工业的迅速扩张所致。仅占全国2%的水资源支撑着……

讨论：本文测度了2005—2020年黄河流域的生态效率，整体趋势向上，与以往研究的普遍趋势相近（Wang et al., 2021b）。

2005年至2010年间，黄河流域的生态效率呈上升趋势，主要原因是大规模的综合治理水土流失和洪水灾害，人口规模的稳定以及工农业用水保障，这些因素促进了经济发展和生态建设。

**结论**

本研究基于优化生态服务价值（ESV）的指标体系，测算了2005年、2010年、2015年和2020年黄河流域的生态效率，分析了其时空演化过程和空间网络特征，并运用冗余分析和Tobit模型定量分析了影响生态效率的因素，最后提出了提高黄河流域生态效率的相关建议。本研究为实施生态保护和...（原文不完整）提供了科学依据。

**CRediT作者贡献声明**

路娇：写作—审阅与编辑，资源，调查研究，资金获取，概念构思。
黄佳宇：写作—初稿撰写，可视化，验证，方法学，形式分析，数据整理。

**未引用参考文献**

Lei et al., 2025；Lei et al., 2025；Lei et al., 2025；Li et al., 2023；Li et al., 2023；Liu et al., 2020；Liu et al., 2020；Sun et al., 2023；Sun et al., 2023；Wang et al., 2021；Wang et al., 2010；Wang et al., 2010；Wang et al., 2021。

**利益冲突声明**

作者声明，他们不存在已知的可能影响本文所述工作的竞争性经济利益或个人关系。

**致谢**

本研究由国家自然科学基金（42462027）资助；贵州省科技计划项目（黔科合基础MS[2026]054；黔科合基础MS[2025]225）；贵州财经大学人才引进项目（2014YJ20）。

路娇 | 黄佳宇
贵州财经大学应用经济学院，贵州贵阳 550025，中国