《Journal of Cleaner Production》：Climate change, ecosystem service value loss, and adaptive policy evaluation: Evidence from Chinese cities
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•量化了气候变化对11类生态系统服务价值（ESV）的影响，累计损失超过300亿元人民币。•整合1公里气候格网数据、遥感ESV数据和面板数据，采用移动平均固定效应模型进行估计。•利用大语言模型对21930项生态政策进行评估，从深度、广度和速度三个维度衡量适应性。•提出"政策得分
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量化了气候变化对11类生态系统服务价值（ESV）的影响，累计损失超过300亿元人民币。
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整合1公里气候格网数据、遥感ESV数据和面板数据，采用移动平均固定效应模型进行估计。
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利用大语言模型对21930项生态政策进行评估，从深度、广度和速度三个维度衡量适应性。
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提出"政策得分—ESV损失"二维框架，揭示了东—中—西部地区政策—生态差距。
引言
生态系统服务由自然生态过程产生，是人类生存、发展和福祉的基础。它们提供食物、水、能源和原材料等基本物质，同时通过气候调节、生态循环和生物多样性保护维持地球的生命支持系统（Wu et al., 2024）。随着对生态系统可持续性的日益关注，生态系统服务价值（ESV）评估已成为生态经济学、地球科学及相关学科的核心议题。对于学者和政策制定者而言，ESV核算至关重要：它为经济模型提供依据，深化了对生态系统对人类活动贡献的理解（Chen et al., 2025），并支持生态补偿机制等政策工具的实施（Kwilinski et al., 2025）。
在气候变化加速和生态退化加剧的背景下，评估和保护ESV日益关键。气候冲击直接影响生态系统稳定性和韧性，进而影响人类的可持续发展。在国际层面，气候变化已成为紧迫的全球性挑战，促使各国政府减轻其生态、经济和社会后果。中国尤其将生态保护置于优先地位，将生态文明纳入国家发展战略。然而，气候相关压力已导致中国ESV遭受巨额损失，估计损失达数百亿元人民币（Sannigrahi et al., 2020; Scheiter et al., 2019; Jiang et al., 2025）。因此，科学量化这些影响并制定区域差异化适应性政策已成为紧迫任务。
因此，本研究追求四个研究目标。第一，估计2000—2020年间中国281个城市与长期气候常值相关的ESV变化幅度和空间分布，细分为11类生态系统服务类别。第二，考察温度、降水量与ESV之间的非线性及异质性关联。第三，从深度、广度和速度三个维度刻画适应性政策，并检验这些基于文本的指标与ESV结果的一致性。第四，为生态治理和区域适应提出政策启示。分析整合了面板固定效应模型、气候格网数据、基于高分辨率土地利用的ESV核算以及大语言模型辅助的21930份生态政策文件分类。
本研究在研究整合、方法创新和政策应用三个方面做出了三项主要贡献。第一，建立了将气候变化、ESV损失和适应性政策响应联系起来的综合分析框架。与以往分别考察气候变化生态影响或政策响应的研究不同，本研究将长期气候—ESV关联与基于核算的损失估计和政策评估相连接，从而构建了从气候压力识别到生态后果评估再到治理响应的完整分析路径。通过整合气候格网数据、遥感导出的ESV估计和地级市面板数据，本研究提供了中国各城市气候常值与基于核算的ESV之间异质性关联的精细证据。
第二，本研究推进了气候变化影响评估和适应性政策评估的方法论。采用移动平均气候框架以捕捉长期气候趋势的累积效应，克服了传统方法主要关注短期气候波动的局限性。此外，将大语言模型与非补偿性综合指标相结合，从适应深度、广度和速度三个维度分析21930份生态政策文件。这种组合既提供了政策文本特征的结构化评估，又实现了对大语言模型分类结果的分类别验证。
第三，本研究发展了政策—生态协调框架，将实证发现转化为差异化治理启示。通过将政策得分与ESV变化相结合，该框架识别了政策—生态协调的区域差异模式，并为根据地方生态条件和制度能力定制气候适应策略提供了诊断基础。研究结果为改善生态治理、优化资源配置以及促进中国和面临类似气候—生态—治理挑战地区的更有效的气候适应路径提供了实践启示。
章节摘要
生态系统服务价值评估的方法与应用
ESV核算是生态经济学的核心方向，其主要目标是将自然生态系统的功能转化为可衡量的经济价值，从而阐明自然资本对人类福祉和生命支持系统的贡献。Costanza等（1998）做出了开创性贡献，开发了全球尺度ESV的首个系统框架，将自然资本的隐性贡献货币化。该研究改变了生态经济学
方法与数据
为整体性地回答研究问题，本研究开发了一个三层分析框架，依次连接气候变化导致的ESV损失评估、适应性政策评分和政策—生态评价（图1）。各阶段产生的输出结果作为后续分析的输入，从而建立了连接气候影响、生态系统服务响应和适应性政策评估的连贯分析框架。
基准回归结果
表4报告了气候常值与11类基于核算的ESV类别之间的估计关联。温度系数在更热地区（TG3）的负值更大，表明基线气候条件下存在统计上的异质性关联。这一模式与生态文献中的热限制假说一致，但ESV代理变量并未直接测量生理耐受性、蒸散发量、植被胁迫或生态系统生产力。热
结论
利用2000—2020年中国281个地级市的面板数据，本研究结合气候格网数据、基于土地利用的ESV核算和大语言模型辅助的政策文本分类，估计了与气候相关的ESV损失并描述了政策—生态协调状况。得出三个结论。
第一，气候常值与基于核算的ESV存在异质性关联。较高的温度常值与较低的ESV相关，在较暖地区负系数更大，而较高的
作者贡献声明（CRediT）
吴亮鹏：撰写—初稿撰写、验证、软件、方法论、正式分析、数据整理、概念化。周晓勇：撰写—审阅与编辑、可视化、验证、正式分析、概念化。朱清源：撰写—审阅与编辑、验证、方法论、正式分析、概念化。孟磊：可视化、软件、数据整理。
生成式AI及AI辅助技术在写作过程中的声明
在撰写本文过程中，作者使用了OpenAI的ChatGPT服务来改善语言表达和可读性。在使用该服务后，作者对内容进行了审阅和编辑，并对出版内容的完整性承担全部责任。
资助声明
本研究得到国家社会科学基金（编号：22YJCZH192）、江苏大学哲学社会科学基金（2021SJA0186）和国家自然科学基金（编号：72564014、72064005）的资助。感谢张静瑞和唐雨婧在本研究数据处理中的协助。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
吴亮鹏|周晓勇|朱清源|孟磊
