“雙碳”目標下黃河流域城市綠色發(fā)展效率測度及提升路徑

石彩霞， 賀小榮

（湖南師范大學旅游學院，湖南 長沙 410081）

黨的二十大報告強調，要加快發(fā)展方式綠色轉型，推動形成綠色低碳的生產方式和生活方式。黃河流域是我國高質量發(fā)展的重要實驗區(qū)，也是國家生態(tài)安全的關鍵屏障，在促進經濟社會發(fā)展與優(yōu)化國土空間開發(fā)格局中起到關鍵作用［1］。新世紀以來，黃河流域通過全域統(tǒng)籌和科學調控，綠色發(fā)展成效顯著，但由于其生態(tài)基底薄弱，資源環(huán)境承載力有限［2］，沿黃城市不平衡不充分發(fā)展問題日益突出［3］。在“碳達峰、碳中和”戰(zhàn)略目標下，探索黃河流域城市綠色發(fā)展效率時空演進特征及其優(yōu)化路徑，對破除沿黃城市倚能倚重桎梏、構建國土空間保護新格局、助力區(qū)域綠色高質量發(fā)展具有重要意義。

“綠色發(fā)展”作為學界討論熱點，已有一定研究基礎，大致分為4類：（1）概念、內涵解讀。狹義上，從經濟增長層面討論綠色發(fā)展，如綠色經濟［4］、低碳經濟［5］、生態(tài)經濟［6］等；廣義上，強調綠色發(fā)展全覆蓋，即經濟、社會、政治、文化和生活方式的“綠色化”，提出低碳發(fā)展［7］、生態(tài)城市［8］、韌性城市［9］等理念。（2）發(fā)展效率測度。主要有指標體系評價與生產效率測度2 類方法：指標體系評價法有經濟合作與發(fā)展組織（OECD）綠色增長評估框架［10］、聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署（UNEP）綠色經濟測度模型［11］，北京師范大學等機構的綠色發(fā)展指數(shù)評估模型等［12］；效率測度法包括傳統(tǒng)徑向DEA模型［13］、非徑向的SBM模型［14］和混合距離函數(shù)（EBM）模型［15］等。（3）演化特征及影響因素。學者們從全球［16］、全國［17］、省域［18］、市域［19］層面聚焦綠色發(fā)展時空異質性，GIS 空間分析方法［20-21］、障礙度模型［22］、BP 時間序列預測模型［23］等是常用方法。（4）提升路徑與改進措施。陳明華等［1］、郭付友等［2］、孫金欣等［24］認為經濟環(huán)境、政策體制等因素制約城市綠色發(fā)展；師博［25］強調培育綠色發(fā)展體系、強化城市硬件保障可提高城市發(fā)展質量。

綜上所述，綠色發(fā)展研究視角不斷豐富和延伸，但其內涵解構及評價體系仍存在改進空間，黃河流域等生態(tài)脆弱區(qū)市域差異的研究略顯薄弱，且僅從單一時間或靜態(tài)空間層面揭示其演變特征，尚未從時空交互層面揭示其演進過程變化，有關提升路徑的探討暫未推至實證。因此，本文借助EBMGML模型測算綠色發(fā)展效率，采用HP濾波分析、時空交互方法勾勒其演化特征，并通過模糊集定性比較分析法（fsQCA）探明多元提升路徑，以期為筑牢黃河流域生態(tài)安全屏障，打造人與自然和諧共生的美麗中國樣板提供實證依據。

1 數(shù)據與方法

1.1 研究區(qū)概況

由《國家“十三五”規(guī)劃綱要》可知，重點建設的國家級城市群中分布在黃河沿線的有7 個，共計61個地級市。2020年，轄區(qū)生產總值為25.390×1012元，常住人口約4.200×108，水資源開發(fā)利用率達80%，遠超40%的生態(tài)警戒線，生態(tài)脆弱區(qū)分布廣、類型多，沿黃城市產業(yè)倚能倚重、低質低效問題突出［3］。隨著黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，沿黃城市綠色發(fā)展效率的研究顯得尤為迫切［2］。

1.2 數(shù)據來源

鑒于各自治州、盟統(tǒng)計口徑不一致，數(shù)據較難獲取，同時部分地級市行政區(qū)劃調整，如萊蕪市于2019年并入濟南市，因而本文以2020年地級市為基準，將合并城市數(shù)據排除在外，選取黃河流域7個城市群所涵蓋的58個地級市作為研究對象（圖1）。文中數(shù)據均來自2006—2021 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》以及各地級市統(tǒng)計年鑒與國民經濟統(tǒng)計公報；碳排放數(shù)據參考Chen等［26］的做法計算得來。

圖1 黃河流域區(qū)位示意圖Fig.1 Location diagram of the Yellow River Basin

1.3 指標體系構建

本文結合“碳達峰、碳中和”戰(zhàn)略目標，重點考察黃河流域城市以較少投入得到較多期望產出與較少非期望產出的綠色發(fā)展能力。參考童昀等［15］、丁玉龍等［27］和李治國等［28］的研究，選取指標構建評估體系（表1）。其中，投入層強調城市在勞動、資本、能源方面的傾斜程度；產出層體現(xiàn)期望產出與非期望產出的實際效果。此外，本文將“城市CO2排放量”作為非期望產出，以期契合國家政策導向，全面反映區(qū)域綠色發(fā)展效率真實情況。

表1 黃河流域城市綠色發(fā)展效率評價指標體系Tab.1 Evaluation index system of urban green development efficiency in the Yellow River Basin

1.4 研究方法

1.4.1 超效率EBM-GML模型混合距離函數(shù)模型（EBM）將投入前沿值與實際值的徑向比例有機融合，兼顧數(shù)據包絡分析徑向與非徑向方法優(yōu)勢，科學考察效率變化規(guī)律［15］。在此基礎上，通過構建Global Malmquist-Luenberger（GML）指數(shù)并進行分解，測算綠色全要素生產率（GTFP）。本文采用超效率EBM-GML 模型，測算得到黃河流域城市綠色發(fā)展效率，公式如下：

1.4.2 HP 濾波分析法HP 濾波分析是刻畫系統(tǒng)周期運行規(guī)律的重要方法，通過解析時間序列數(shù)據的低頻趨勢成分和高頻周期成分，揭示其階段性演變特征［29］。本文借助HP濾波分析法對黃河流域城市綠色發(fā)展效率進行分解，映射其周期波動規(guī)律。公式如下：

通過HP 濾波分析將Xt序列以求解最小化方式將時間序列XtT分離，則XtT最小化解為：

式中：Xt為經濟時間序列；XtT為系統(tǒng)中的趨勢成分；XtC為波動成分；C為波段；C(L)為延遲算子多項式；L為滯后算子；λ為平滑參數(shù)；T為年份。

1.4.3 時空交互分析方法

（1）LISA時間路徑

LISA時間路徑通過揭示變量在Moran散點圖中LISA坐標的移動情況，說明其在一定時空范圍內的動態(tài)特征［30］。本文通過比較黃河流域城市綠色發(fā)展效率屬性值與空間滯后值的遷移情況，對應解釋其時空交互特征，公式為：

式中：U為相對長度；β為彎曲度；N為城市數(shù)量；d(Li,t,Li,t+1)為城市i從t到t+1 年間的移動距離；d(Li,t,Li,T)為城市i從t年到末年的遷移距離；T為年份。若U、β均大于1，表明城市綠色發(fā)展效率局部空間結構與依賴方向的動態(tài)性強，反之，則較為穩(wěn)定。

（2）時空交互可視化

通過計算綠色發(fā)展效率LISA 時空移動軌跡的協(xié)方差相關系數(shù)，借助時空拓撲網絡將各城市競合關系進行可視化展示［30］。根據協(xié)方差相關系數(shù)大小分為4 種類型：強正向關聯(lián)（0.5～1.0）、弱正向關聯(lián)（0.0～0.5）、強負向關聯(lián)（-1.0～-0.5）與弱負向關聯(lián)（-0.5～0.0）。當該數(shù)值大于0 時，為正向關聯(lián)，表明鄰接城市在時空變遷過程中處于正向協(xié)同狀態(tài)；當該數(shù)值小于0時，為負向關聯(lián)，表明鄰接城市間存在時空競爭；當該數(shù)值為0時，說明鄰接城市間不存在動態(tài)關聯(lián)。

1.4.4 模糊集定性比較分析方法（fsQCA）fsQCA充分借鑒QCA 以前因條件多種組合方式解釋組態(tài)現(xiàn)象互賴性和因果關系復雜性的優(yōu)勢，并在此基礎上進一步處理部分類屬和變化問題。該方法采用覆蓋度（Coverage）和一致性（Consistency）2 項指標，測度前因變量及其組合與結果變量的因果關系，逐步辨明不同要素以何種聯(lián)結方式對結果產生影響［31］。本文借助fsQCA組態(tài)法有效識別諸要素聯(lián)合對黃河流域城市綠色發(fā)展效率影響的提升路徑，公式為：

式中：Ai為第i個城市綠色發(fā)展效率影響因素對前因組合的隸屬度；Bi為第i個城市綠色發(fā)展水平對結果變量的隸屬度。其中，若Consistency>0.8時，則判定前因變量可以作為結果的充分條件；若Consistency>0.9 時，則判定解釋變量是被解釋結果的必要條件。此外，Coverage 指選定的組態(tài)對于分析結果的解釋程度。

2 結果與分析

2.1 黃河流域城市綠色發(fā)展效率的時空特征分析

2.1.1 時序演進特征由圖2可知，黃河流域城市綠色發(fā)展效率呈遞增趨勢，由2005 年的0.509 提升至2020 年的0.651；其中，關中平原城市群增幅最大，相較基期增長了29.024%；呼包鄂榆城市群、山東半島城市群基本高于平均水平；晉中城市群、中原城市群、寧夏沿黃城市群、蘭西城市群仍顯滯后。

圖2 2005—2020年黃河流域城市綠色發(fā)展效率及HP濾波分析Fig.2 Urban green development efficiency and HP filtering analysis in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

利用Eviews 7.0對研究區(qū)綠色發(fā)展效率進行HP濾波分解，得到其趨勢成分和波動成分。按照“峰-峰法”將演變周期劃分為“波動—提升—共生”3 個階段：

（1）2005—2009 年，波動發(fā)展。寧夏沿黃城市群飽受干旱困擾，違規(guī)取水問題頻發(fā)；中原城市群、晉中城市群重力侵蝕嚴重，水土流失面積持續(xù)增加。各城市綠色發(fā)展效率雖有所提升，但在動能缺乏、能源重任等多重約束下，傳統(tǒng)粗放發(fā)展模式尚未得到明顯改變。

（2）2010—2015 年，明顯提升。關中平原城市群通過除險加固，對坡耕地進行綜合治理；晉中城市群通過加強大中型淤地壩修護，實現(xiàn)淤地壩管理信息化、科學化；中原城市群因地施策，形成種植養(yǎng)殖相結合的集約發(fā)展模式，構建生態(tài)農業(yè)循環(huán)產業(yè)鏈。這一階段在各城市通力協(xié)作下，綠色發(fā)展效率顯著提升。

（3）2016—2020年，漸趨穩(wěn)定。隨著《國家重點生態(tài)功能保護區(qū)規(guī)劃綱要》《全國生態(tài)脆弱區(qū)保護規(guī)劃綱要》《國家重點生態(tài)功能區(qū)轉移支付辦法》等文件的相繼出臺，沿黃城市協(xié)作力度不斷增強，甘肅蘭白經濟區(qū)、寧夏銀川-石嘴山、晉陜豫黃河金三角逐漸承接產業(yè)轉移示范區(qū)作用，通過優(yōu)化土地、資金、技術等生產要素空間配置，特大城市綜合功能實現(xiàn)瘦身健體、減量增效。

2.1.2 空間分異特征參考郭付友等［2］的分類方法，將黃河流域城市綠色發(fā)展效率分為5 類：0≤D<0.2（低效率）、0.2≤D<0.4（較低效率）、0.4≤D<0.6（中效率）、0.6≤D<0.8（較高效率）、0.8

圖3 2005—2020年黃河流域城市綠色發(fā)展效率空間分布Fig.3 Spatial distribution of urban green development efficiency in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

2.1.3 時空交互特征

（1）LISA時間路徑相對長度

由圖4可知，小于相對長度1的城市共有33個，占比為58.897%，證實研究區(qū)綠色發(fā)展效率局部空間結構具有較強穩(wěn)健性。各子城市群排序依次為：呼包鄂榆城市群（1.339）>關中平原城市群（1.302）>晉中城市群（1.160）>寧夏沿黃城市群（1.101）>蘭西城市群（1.012）>山東半島城市群（0.807）>中原城市群（0.766），表明山東半島城市群、中原城市群、晉中城市群局部空間結構較為穩(wěn)定，存在一定遷移惰性；呼包鄂榆城市群、關中平原城市群、寧夏沿黃城市群動態(tài)性較強，變化幅度較大，這些城市在“資源詛咒”效應影響下，黑色發(fā)展模式尚未得到有限改善。

圖4 2005—2020年黃河流域城市綠色發(fā)展效率的LISA時間路徑Fig.4 LISA time path of urban green development efficiency in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

（2）LISA時間路徑彎曲度

研究期內，彎曲度均大于1（圖4），說明研究區(qū)綠色發(fā)展效率空間移動方向較為活躍，呈晉中城市群（14.250）>呼包鄂榆城市群（12.089）>關中平原城市群（12.079）>中原城市群（9.561）>山東半島城市群（8.758）>寧夏沿黃城市群（5.911）>蘭西城市群（4.267）的分布特征。其中，晉中城市群、呼包鄂榆城市群、關中平原城市群空間移動方向波動幅度較大。銅川、德州、洛陽等地級市呈現(xiàn)較強波動性，這些城市大多處于省際交界帶，受到高值區(qū)與低值區(qū)的交疊影響，變化幅度較大。

（3）時空交互關聯(lián)特征

由圖5 可知，區(qū)域時空網絡格局以正向關聯(lián)為主，占比超過75%，呈負向關聯(lián)城市共有25對，占比達21.739%，說明黃河流域城市綠色發(fā)展協(xié)作程度不斷加深，但部分城市時空競爭現(xiàn)象依然存在，空間合作大于空間競爭。其中，泰安和臨沂、臨汾和呂梁、陽泉和忻州等為強負相關狀態(tài)，這些城市自然資源稟賦與水源涵養(yǎng)能力不同，產業(yè)結構、發(fā)展模式、治理能力存在較大差異，因此綠色發(fā)展效率不均衡特征顯著；煙臺與濰坊、鄭州與焦作、銀川與吳忠等表現(xiàn)為強正向關聯(lián)，這些城市通過深化流域治理體制和市場化改革，綜合運用硬性工程措施與柔性調蓄手段，實現(xiàn)綠色發(fā)展效率正向增長。

圖5 2005—2020年黃河流域城市綠色發(fā)展效率的時空拓撲網絡Fig.5 Spatial-temporal topology network of urban green development efficiency in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

2.2 黃河流域城市綠色發(fā)展效率的提升路徑分析

2.2.1 前因變量選取與變量校準本文以不同時段城市綠色發(fā)展效率均值為結果變量，遴選6 項因子為前因變量進行綜合分析，其中經濟發(fā)展（ECO）采用人均GDP［15］表示；城鎮(zhèn)化水平（URB）采用常住人口城鎮(zhèn)化率［20］表示；產業(yè)結構（IND）采用第三產業(yè)增加值占GDP 比重［18］表示；外商投資（FDI）選取外商直接投資占城市GDP 比重［28］表征；科技創(chuàng)新（INO）選取科技創(chuàng)新支出占GDP 比重［27］表征；環(huán)境規(guī)制（ENV）選取工業(yè)固定廢棄物綜合利用率［27］表征。

此外，采用四分位點法設定3個錨點值，將樣本數(shù)據上四分位點（75%分位值）設置為完全隸屬點，將數(shù)據中位數(shù)（50%分位值）設置為交叉點，將下四分位點（25%分位值）設置為完全不隸屬點?？紤]到每個5 a規(guī)劃期有著不同政策環(huán)境和目標愿景，提升路徑存在差異，選擇“十一五”“十二五”和“十三五”3個時期分別進行比較（表2）。

表2 變量校準錨點Tab.2 Anchor points for variable calibration

2.2.2 條件變量的必要性分析在進行條件組態(tài)分析前，采用fsQCA4.0軟件測算各變量的一致性與覆蓋度。結果表明（表3），各因子一致性均低于0.900，說明不存在單因子成為必要條件，提升路徑由多項前因變量聯(lián)結形成。因此，有必要匯集各項前因變量展開組態(tài)分析。

表3 單因子必要性分析結果Tab.3 Single factor necessity analysis results

2.2.3 條件組態(tài)的充分性分析為揭示多元路徑對黃河流域城市綠色發(fā)展效率的影響程度，對條件組態(tài)進行充分性分析（表4）。將一致性（raw）閾值設置為0.800，將子集關系一致性（PRI）閾值設置為0.700，將案例評述閾值設定為1.000。由于中間解更接近理論實際，使用中間解，并參考簡單解進行結果分析。

表4 黃河流域城市綠色發(fā)展效率的組態(tài)結果Tab.4 Configuration results of urban green development efficiency in the Yellow River Basin

如表4所示，研究期內共有8種組態(tài)路徑，各因子一致性均高于最低接受標準0.750，總體覆蓋度分別為0.459、0.484、0.457，表明這些組態(tài)是影響研究區(qū)綠色發(fā)展效率的充分條件。根據各組態(tài)共性特點，將其分為4種類型（圖6）：

圖6 2005—2020年黃河流域城市綠色發(fā)展效率的組態(tài)路徑解析Fig.6 Configuration path analysis of urban green development efficiency in the Yellow River Basin from 2005 to 2020

（1）經濟驅動型。表現(xiàn)為“十一五”時期的組態(tài)A1，其中經濟發(fā)展為核心條件，產業(yè)結構、科技創(chuàng)新為邊緣條件，典型城市為呼和浩特、西寧、包頭、淄博、平頂山、寶雞等。這一時期呼和浩特、西寧等城市通過擴大資金投入，加強荒漠化防治，生態(tài)保護效果顯著；包頭、淄博、榆林、寶雞作為資源型城市，通過市場化方式推進礦山生態(tài)修復，調整產業(yè)結構，逐步提高能源利用率。

（2）雙元驅動型。表現(xiàn)為“十一五”時期的組態(tài)A2、“十二五”時期的組態(tài)B1、組態(tài)B3、組態(tài)B4，這一類型中經濟發(fā)展和科技創(chuàng)新作為核心條件同時存在，典型案例地為威海、泰安、許昌、石嘴山、晉中、長治等。這一時期威海、泰安、許昌等城市通過完善市場融資體制，構建新材料產業(yè)集群，綠色技術創(chuàng)新不斷增強；石嘴山、晉中、長治等城市拓展資源一體化開發(fā)渠道，推動能源化工產業(yè)向深加工、精出品發(fā)展，延長能源產業(yè)生命線，綠色發(fā)展效率明顯提高。

（3）資源整合型。表現(xiàn)為“十二五”時期的組態(tài)B2、“十三五”時期的組態(tài)C1，其中科技創(chuàng)新、產業(yè)結構、環(huán)境規(guī)制為核心條件存在，典型城市為鄂爾多斯、渭南、陽泉、晉城、聊城、榆林等。這一時期鄂爾多斯市持續(xù)開展水污染防治，水環(huán)境安全程度提高；渭南市引入綠色清潔技術，提升城鎮(zhèn)污水廠氨氮去除率；陽泉、晉城、聊城、榆林等城市通過推動煤炭產業(yè)綠色化發(fā)展，加快礦井智能化改造，綠色生產水平提高。

（4）全面發(fā)展型。表現(xiàn)為“十三五”時期的組態(tài)C2，這類組態(tài)的所有解釋因子均存在，核心條件為經濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平、產業(yè)結構、科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制，典型案例地為鄭州、濟南、西安、洛陽、太原、蘭州等。這一時期黃河流域通過加強晉陜豫黃河金三角區(qū)域經濟聯(lián)系，建設鄭（州）洛（陽）西（安）高質量發(fā)展合作帶，城市協(xié)作網絡日益完善。晉中城市群、山東半島城市群與京津冀地區(qū)開展科技創(chuàng)新、跨界金融、產業(yè)能源等深度合作，實現(xiàn)環(huán)境治理“一張網”覆蓋與產業(yè)發(fā)展“一條線”暢通。

研究發(fā)現(xiàn)，經濟發(fā)展、科技創(chuàng)新均存在于8條路徑中，在此基礎上疊加城鎮(zhèn)化水平、產業(yè)結構、外商投資與環(huán)境規(guī)制等因素，共同助力城市綠色發(fā)展效率整體躍遷。

2.2.4 穩(wěn)健性檢驗參考吳成頌等［30］的研究，對結果進行穩(wěn)健性檢驗。（1）將案例頻數(shù)閾值由1 提升至2，所形成組態(tài)與前文結果基本一致；（2）將PRI一致性從0.700 提高至0.750，所得結果包含現(xiàn)有組態(tài)結果；（3）將完全不隸屬、完全隸屬錨點優(yōu)化調整為15%分位數(shù)和85%分位數(shù)，交叉點始終保持穩(wěn)定，所得結果與現(xiàn)有組態(tài)一致；（4）對交叉點錨點進行調整，將中位數(shù)更換為45%分位數(shù)，重新校準后結果與現(xiàn)有組態(tài)保持一致。

3 討論

本文通過研究發(fā)現(xiàn)，黃河流域城市綠色發(fā)展效率具有階段性、非線性和非均衡性特征，與陳明華等［1］、郭付友［2］等學者結論一致。與此同時，孟望生等［3］僅分析了黃河流域七大城市群綠色發(fā)展效率的時空演進特征，未對提升策略進行定量識別。與以往研究相比，本文主要貢獻體現(xiàn)在基于“雙碳目標”，增加城市CO2排放量這一指標，對綠色發(fā)展效率評價體系進行補充完善，采用時空交互方法揭示系統(tǒng)時空演進特征，彌補既有研究僅注重考察區(qū)域時空二維演進規(guī)律的匱缺，并采用fsQCA 方法將提升路徑研究推至實證。與此同時，本文仍存在不足之處尚待完善：綠色發(fā)展效率涉及范圍眾多，今后可進一步利用多源數(shù)據完善評價體系設計。同時，有待從實證研究層面揭示黃河流域城市綠色發(fā)展效率時空分異的驅動機制，以期為促進人地關系地域系統(tǒng)優(yōu)化協(xié)調，助力沿黃城市高質量發(fā)展提供學術參考。

4 結論

（1）從時空演進特征來看，黃河流域城市綠色發(fā)展效率呈遞增趨勢，由2005 年的0.509 提升至2020 年的0.651，演變周期分為“波動—提升—共生”3個階段；綠色發(fā)展效率從中心城市到外圍城市不斷弱化，城際發(fā)展尚不平衡。

（2）從時空交互特征來看，研究區(qū)綠色發(fā)展效率的局部空間結構具有較強穩(wěn)健性，各城市空間移動方向波動性較強，城際協(xié)作程度雖在不斷加深，但部分區(qū)域的時空競爭現(xiàn)象依然存在，空間協(xié)作程度大于空間競爭。

（3）從優(yōu)化提升路徑來看，形成經濟驅動型、雙元驅動型、資源整合型、全面提升型4 種類型。其中，經濟發(fā)展、科技創(chuàng)新是必要條件，在城鎮(zhèn)化水平、產業(yè)結構、外商投資與環(huán)境規(guī)制聯(lián)合作用下，助力黃河流域城市綠色高質量發(fā)展。