黄河流域城市生态效率时空分异特征及其影响机制——基于沿黄34城市的实证

郭力，程一凡，朱坤林

（河南工业大学 经济贸易学院 粮食经济研究中心，河南 郑州 450001）

黄河流域横跨我国东、中、西三大地理阶梯，是我国北方的重要生态屏障、人口与产业密集区、“一带一路”开发的东西陆路主通道。近年来，黄河流域各地城镇化水平持续提升，产业集聚集群不断加快，各级中心城市和新兴城市群成为支撑黄河流域高质量发展的重要载体。但是黄河流域的自然生态本底脆弱，水资源短缺，人地矛盾、水沙矛盾、城乡矛盾、开发与保护矛盾给城市增长带来多重约束。事实上，近年来沿黄各城市在引领区域发展的同时，也普遍出现了污染物排放超标、环境质量下降、水土流失、人口超载等生态问题[1]，成为我国生态安全保障的重难点地区。从城市层面实证分析黄河流域的生态效率及其时空分异特征，科学识别沿黄城市的生态问题，并提出生态效率优化路径与对策建议，对于全面贯彻 “两山”理念、推进黄河流域生态保护和高质量发展具有重要实践意义。

党的十八大以来，黄河流域生态文明建设进入新时期。2019年9月，习近平总书记在郑州主持召开座谈会，将黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家战略。2021年10月，中共中央、国务院印发《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》，提出要“共同抓好大保护，协同推进大治理，着力加强生态保护治理”“增强沿黄城市群经济和人口承载能力，强化生态环境、水资源等约束和城镇开发边界管控”。在此背景下，本文以2005—2018年黄河流域34个地级市为样本，采用DEA-Malmquist指数模型综合测度城市生态效率并分析不同城市、流域、阶段的异质性特征，利用面板数据模型实证分析城镇化率、产业结构、城市规模、对外开放度、政府角色等因素对城市生态效率的影响效应，重点探讨生态效率时空异质性的理论成因与现实根源，以及城市规模扩张对区域生态效率的非线性影响机理，最后总结研究结论并提出对策建议。

1 文献综述

生 态 效 率（eco-efficiency）最 早 由Schaltegger &Sturn[2]提出，指某区域一段时期内的经济增量与所对应付出的要素投入、资源消费、环境损耗等生态代价的对比关系。世界可持续发展商业委员会将其定义为：“在使用更少的资源、产生更少的废弃物和污染的前提下，生产更多的商品和劳务。”[3]国外关于生态效率的研究多针对特定行业、企业、农业种植等微观领域[4]；而在国内，生态效率则被广泛应用在宏观层面的生态绩效评价，反映经济总体或特定区域的可持续发展能力。

21世纪以来，国内学者对区域生态效率问题的实证研究日益增多，成果颇丰。从研究视角来看，现有文献多集中在生态效率的全要素测度[5]、时空差异评价[6]、水资源效率[7]等方面。从研究对象来看，姜启波和谭清美[8]针对省级尺度展开了研究，梁一灿等[9]则面向城市群或经济区的空间尺度进行了探索。特别是2016年以来，研究长江经济带及其分流域生态效率的文献增多[10-11]。在研究方法上，学者们采用较多的有随机前沿生产函数法[12]、超效率SBM模型[13]、Malmquist指数模型[14]等。随着2019年黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家战略，针对黄河流域生态效率的研究成为热点，众多学者分别从旅游生态效率[15]、能源生态效率[16]、矿产资源生态效率[17]、用水效率[18]、水—能源复合效率[19]等方面测度评价了黄河流域生态效率，并研究了产业结构、环境规制等对生态效率的胁迫机制、影响效应及优化路径[20-21]。

综上所述，当前研究的不足之处与本文边际贡献为：一是在研究方法上，当前文献多采用DEA方法或超效率SBM模型分析单一时点的静态生态效率，少数动态研究也没有考虑生产前沿不同而导致的效率值偏差问题，影响研究结论的可靠性；而本文基于DEAMalmquist指数模型修正了生态效率多期比较中的估值偏差，并从引致生态效率变动的各子指标分解中，深入揭示黄河流域各城市生态效率变动的阶段特征及其内在根源。二是在指标选取上，当前研究大都选取水资源、矿产资源或能源生态等某一方面指标，缺少对多维生态系统的综合考察；而本文基于黄河流域水资源短缺、水土流失严峻、生态环境脆弱特征，从“气态循环”“水循环”“沉积物循环”三个层面选取指标体系，以提高实证研究的针对性。三是在研究内容上，当前缺少基于长时间跨度对黄河流域生态问题的历史演变考察；本文从生态效率角度实证分析黄河流域生态保护的历史渊源、现实背景与问题成因，为深入推进黄河流域生态保护和高质量发展提供坚实理论支撑和长效对策建议。

2 研究方法和数据选取

2.1 研究方法

在效率分析中，DEA-Malmquist指数模型可以修正生产前沿不同而导致的效率值多期比较偏差问题，反映决策单元效率的动态演变情况。该模型中的生产率指数（Malmquist Productivity Index，简称MPI）是在假设规模报酬不变条件下，利用t期实际值与前沿面的距离表示的距离函数（D）进行运算得出：

MPI指数衡量的是全要素生产率从t到t+1期的动态变动情况，取两者的几何平均数：

如果MPI＞1，意味着效率改进。MPI指数可以进一步分解为技术效率变化（effch）和技术变化（techch）两个部分：

其中，effch是给定一组生产要素不变的条件下，实际产出与最大产出之比，表征决策单元在t到t+1期间对生产前沿面的追赶趋势。若effch＞1表示该决策单元由于组织管理优化或决策正确使得技术效率上升，反之亦然。技术变化（techch）表示导致决策单元生产前沿面移动的技术进步或退步原因。在可变规模报酬下，effch又可分解为规模效率变化（sech）和纯技术效率变化（pech）两个部分。因此，MPI指数可分解为技术变化、纯技术效率变化、规模效率变化三个部分：

2.2 样本与数据来源

选取黄河干流流经的34个地级市为样本，考虑行政区划性质、数据可得性及离群值因素，剔除济源市、海东市、阿拉善盟以及7个自治州。所用数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》等，数据采取“市辖区”口径，部分缺失数据用指数平滑法补齐，时间跨度为2005—2018年。

2.3 变量选取

参考陈明华等[22]、韩永辉等[23]的研究，生态效率测算以各城市的地区生产总值（GDP）作为产出指标，投入指标依次选取：表征资本投入的固定资产投资总额（INV），表征劳动投入的城镇从业人员数（HUM），表征土地资源投入的城市建成区面积（ARE）。选取当前黄河流域的主要污染物、废弃物排放指标作为非期望产出：表征水资源与水生态的工业废水排放量（WAT），表征土壤生态与绿色循环经济水平的工业固体废物产生量（SOL），表征大气环境状况的工业二氧化硫排放量（SO2）和工业烟尘排放量（SMO）。非期望产出指标值越小，表示城市生态效率越高，因此将其作为投入指标处理[23]。具体变量设定及描述统计如表1所示。

表1 生态效率测算的变量描述统计

3 静态生态效率分析

首先采用DEA方法测算黄河流域各城市的静态生态效率。利用STATA14软件，选择面向投入的DEA方法，得到决策单元历年的静态生态效率以及分解的纯技术效率和规模效率，限于篇幅略去各城市结果报告。

首先，在整个考察期内，黄河流域各城市的静态生态效率水平较低仅有0.64，相对有效状态的城市数量不断下降，由2005年的8个下降为2018年的3个。处于前沿面上的主要是乌海、吕梁、渭南等中小城市；而郑州、济南、包头等大城市普遍处于较低的静态生态效率水平，说明沿黄城市的规模扩张并不一定能提升生态效率。

其次，从图1可以看出，沿黄城市的静态生态效率表现为2005—2009年“上升”——2009—2012年“波动”——2012—2018年“下降”的阶段演变特征。究其原因，2008年金融危机及随后实施的强刺激政策给黄河流域的生态状况带来了一定的负面影响。大规模财政投入和宽松货币政策诱导沿黄各市更加依赖政府主导、投资驱动增长模式，资源进一步集中到重化工业、资源型产业、基础设施建设等，不可避免地带来了不利生态影响。据统计，2017年黄河流域煤炭消费量高达18.17亿吨，占全国总量的41.9%，直接导致SO2、PM2.5、PM10等大气污染物浓度严重超标[24]。

图1 2005—2018年黄河流域34城市的静态生态效率变动情况

最后，从分解指标来看，黄河流域各城市的纯技术效率基本稳定在高值区，导致总效率不佳的主要原因在于规模效率明显下降。根据表2，大多数沿黄城市都处于规模报酬递减状态，尤其是郑州、济南、兰州、包头、呼和浩特等区域中心城市普遍超过了生态意义上的适度规模水平。这说明城市规模和生态效率并非呈正比，而可能存在非线性关系。在黄河流域生态本底脆弱、资源环境承载能力有限的条件下，必须科学识别城市规模扩张对生态环境的胁迫效应，界定城市发展的生态适宜路径。

表2 2005—2018年黄河流域34城市的平均MPI指数及分解指标

4 动态生态效率分析

采用Diewert等[25]的面向投入的Malmquist生产率指数模型方法，利用Stata14软件，测算2005—2018年黄河流域各城市的MPI指数，并分析动态生态效率的时空分异特征。

4.1 总体变动分析

从动态生态效率的总体变动来看，沿黄34城市的平均MPI值为0.944，即在整个考察期内降低了5.6%。从各分解指标来看，在考察期内只有纯技术效率有微弱增长，技术进步、技术效率和规模效率分别下降了4.5%、1.1%、1.2%，均偏离了生态适宜路径。这说明各城市经济体的生产组织方式与决策路径相对符合生态友好要求，通过提高要素配置效率支撑了生态效率改进。生态层面的技术退步是导致效率下降的主要根源，说明沿黄各城市在环境改良和生态维护方面的技术创新相对不足，亟须转变粗放式、要素数量依赖的技术进步路径，转向开发利用节能减排技术，促进资源集约利用，将生态保护放在更加优先的地位。

4.2 分流域变动分析

对生态效率变动进行分流域分析，如表2所示，样本期内沿黄城市的动态生态效率表现为下游＞中游＞上游。中、下游城市生态效率下降的幅度较小，这可能受益于更高级的产业结构和生产技术含量，为节能降耗、治污减排提供了物质基础和技术支持[22]。事实上，节能治污效能也依赖于要素集聚后的绿色技术共享和清洁设施规模效应。只有在城市规模体量足够时，才有能力大规模高效建设运营治污设施。因此，政策上应鼓励沿黄城市分类发展，将生产功能集中到资源环境承载力强的重点开发区域，集中建设厂商之间成本共担、受益共享的污水处理厂、废弃物绿色循环系统，以有效提升全流域生态效率。

将技术效率分解为纯技术效率和规模效率进行分流域比较，可得：下游城市与中上游城市相比，纯技术效率提升更快，但是规模效率下滑问题也更严峻。一方面，下游山东半岛、中原、关中城市群地区人口密集、产业集聚、结构升级快，更容易凭借组织管理和技术应用的绿色化改进以提升城市生态效率。但是另一方面，下游某些城市规模急剧膨胀，超越了生态保护红线和环境承载底线，导致生态层面的规模效率下降。因此在政策上，下游特大城市应当警惕“摊大饼”式无序扩张给生态环境带来的巨大胁迫压力，转而引导大、中、小城市协调联动形成多中心、网络化城市群发展。

4.3 空间自相关性分析

选取相邻法计算空间权重矩阵和莫兰指数（Moran’s I），以考察沿黄城市生态效率的空间自相关性和空间集聚特征。从图2莫兰散点图可以看出，位于第一、第三象限的点明显多于位于第二、第四象限的点，全局莫兰指数为0.195，使用标准正态分布的临界值检验可得：2012—2018年沿黄34城市的生态效率存在显著的正向空间自相关，即高值区与低值区表现为空间趋同集聚，而并不是交叉或随机分布。这说明黄河流域处于同一区域的城市受到相同地理自然禀赋特征影响而表现为生态趋同性，同时也验证了一些学者的研究结论：相邻地方政府在财政政策、税价竞争、招商引资等行为上会相互模仿、学习与竞争[26]。一旦某个城市采取了影响生态效率的某项措施，周边其他城市也会随之跟进，形成“空间趋同”。值得警惕的是，在弱环境规制条件下，经济欠发达地区的城市政府之间可能更会引发生态上的逐底竞争行为，这种恶性竞争的连片扩散蔓延会极大影响区域生态效率。

图2 莫兰散点图

进一步从黄河流域34城市的局部莫兰指数可以看出，空间集聚主要发生在黄河中游的包头、呼和浩特、忻州、临汾、运城等城市，这些地区存在显著的“高—高”型集聚特征，即生态效率高值城市被周边的高值城市所包围。而上游和下游城市的局部莫兰指数大都不显著，“高—低”型和“低—高”型聚集不明显。

5 城市生态效率的影响因素分析

5.1 理论分析与研究假设

城市生态系统是以人类意愿和社会行为为主导的一种高度人工干预型生态系统，面对外部冲击的缓冲余地更小，脆弱性和依赖性特征更明显。Grossman & Krueger[27]认为城市经济社会发展主要通过规模效应、结构效应和技术效应三种途径影响生态质量。将这三种效应引入到生态效率影响因素研究中，以经济发达程度、城市人口规模等反映规模效应，以产业结构升级、城镇化率等表征结构效应，以外向型程度、政府支出占比等表示技术效应，具体影响机理及假设如下：

一是经济发达程度。一方面，经济快速增长需要投入更多的资源和要素，容易造成冗余现象，不利于生态环境保护；另一方面，经济发达地区更有条件引入系统性环保技术和设备，居民环保意识和行为也更领先，从而进入环境库兹涅茨曲线后半程的生态改善阶段。综合考虑黄河流域生态禀赋，假设经济发达程度与生态效率呈正比。

二是城市人口规模。城市规模越大，越有利于发挥要素集聚和技术溢出效应，通过节约物流成本、降低交易费用、减少资源消耗等提高区域生态效率。但是城市规模并不是越大越好，特大城市“摊大饼”式过度无序扩张反而会加剧交通拥堵、环境污染、水土资源紧张等“城市病”。故假设城市人口规模对生态效率产生先升后降的倒“U”型影响。

三是产业结构优化升级。主导产业由工业转向服务业不仅能减少资源投入，减轻污染物排放，缓解对生态环境的胁迫压力，而且产业升级往往伴随着知识型、绿色化技术进步倾向，因此假设产业结构优化升级会对生态效率产生正向影响。

四是城镇化率。农村人口向城市迁移可有效减少人均资源消耗和土地占用面积，促进污染物集中高效净化处理，而且城镇化本质上也蕴含着人们生活方式的生态绿色转型，因此假设城镇化率对生态效率产生正向影响。

五是经济外向型程度。外向型企业或外资企业往往受到更加严格的环境社会责任约束，而且其科技创新能力较强，更有能力和动机解决环境问题。因此，假设经济外向型程度越高，外向型程度对生态效率的增进效应越强。

六是政府对经济的干预程度。传统上黄河流域各城市政府较为依赖招商引资、通过承接产业转移以拉动经济增长和就业，这种政府意志或政策偏向可能会引入一些“落后产能”“污染产业”，从而对生态福利产生“挤出效应”。因此假设政府干预经济程度会对生态效率产生负向影响。

5.2 变量选取与模型构建

基于黄河流域各城市生态效率的空间异质性与时间变异性，这里采用面板数据模型分析生态效率的影响因素及其机理成因。借鉴陈明华等[22]、任保平和吕春慧[28]的研究，因变量选取反映生态效率变动情况的MPI指数，自变量依次选取为：以人均地区生产总值的对数（lnPGDP）表征经济发达程度，以服务业产值占GDP的比重（IND3）衡量产业结构高级化程度，以城镇化率（URB）表征人口结构转变，以实际利用外商直接投资额占GDP的比重（FDIP）表征经济外向型程度，以市辖区常住人口数（POP）衡量城市规模，以政府财政支出占GDP的比重（GOV）反映政府对经济的干预程度。具体变量描述统计如表3所示。

表3 变量描述统计

加入城市规模和政府干预程度的平方项，以验证城市规模效率的倒“U”型规律在黄河流域生态视域下是否存在，构建面板数据模型为：

式中：i代表34个城市；t代表时间，本文为2005—2018年；u为残差项。MPI为生态效率的变动值，人均地区生产总值以2006年为基期进行平减处理。数据来源于历年《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》和各地城市统计公报。

5.3 黄河流域城市总体生态效率实证分析

为了避免伪回归问题，确保估计结果的有效性，首先对各面板序列的平稳性进行LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP单位根检验。检验结果显示：MPI为一阶单整，各自变量均为一阶单整。进一步考察变量之间的协整关系，进行Kao和Pedroni协整检验，显示MPI与相关自变量之间存在协整关系，因此可以进行回归分析。对各模型进行Hausman检验，结果显示均应采用个体固定效应模型。采用带稳健标准误的最小二乘法拟合模型，为避免多重共线性问题，将自变量分为3个模型分别回归，结果如表4所示。

表4 黄河流域城市总体生态效率的影响因素分析

第一，人均GDP对生态效率具有显著的正向影响，人均GDP每提高1%，可以带动生态效率值MPI提高0.125。这说明沿黄城市的生态优化目标与经济增长目标并不矛盾。经济增长可以带动居民生态文明意识增强、政府环保投入增多、企业治污技术设施改善等，从而抵消了生产规模扩大的污染效应。并且经济发达城市一般处于价值链的高端增值环节，要素集约使用和技术密集更具生态环保效应。因此，推动经济高质量发展仍是提升黄河流域生态效率的基本途径之一。

第二，在控制了人均GDP等因素后，服务业占比对生态效率的影响并不显著。在理论上，服务业产生的废弃物和污染排放较少，产业结构优化升级和低端产业外迁也有利于高梯度地区的绿色环保。黄河流域城市没有表现出这种效应也印证了杨冬梅等[29]的前期研究结论，即沿黄城市的第三产业多为消费型服务业，而高端服务业、生产性服务业匮乏，导致产业结构高级化的节能减排效果并不明显。

第三，城镇化率对生态效率具有显著的正向影响，城镇化率每提高1%，可以使得MPI值提高0.004。人口从乡村迁往城市集中居住更有利于发挥要素集聚效应，降低人均资源消耗和污染排放。这说明沿黄城市仍应当鼓励城镇化进程，鼓励人口由农村迁往城市集中居住，以发挥城市在资源利用与环境治理中的规模效应、技术外溢、知识共享等好处。

第四，外商直接投资占比增加会显著降低城市生态效率。这在一定程度上印证了全球污染产业转移的环境“污染天堂假说”：发达国家或我国沿海地区的低端产业往内陆地区转移带有隐性的污染转移性质，可能增加本地污染物排放。尤其是中、上游城市作为低梯度区、资源密集型地区，在招商引资中更容易放松环境规制，成为发达地区转移高污染、高耗能产业的承接地。

第五，沿黄城市人口规模对生态效率产生先升后降的倒“U”型影响，拐点约为市辖区人口437.9万人。理论原因在于：城市在初始扩张阶段的资源环境承载力较强，人口增长尚未超过生态阈值，此时要素集聚对生态效率起到正向影响效应；但是当城市扩张达到一定规模后，环境治理成本和公共服务供给成本边际递增，对生态环境的胁迫性会凸显。事实上，2005—2018年黄河流域生态效率持续提高的主要是包头、临汾、洛阳等区域中心城市，特大城市与众多小城市均出现生态效率下降趋势。

第六，政府财政支出占比上升导致生态效率呈“先升后降”变动，拐点比重约为28.3%。说明地方政府积极的财政投入在初期有利于完善环保基础设施和推广节能减排技术，以改善生态效率。但是政府支出超过一定限度后，超额投入结构偏向基建项目、市政设施，资源型产业对生态效率的“挤出效应”凸显，进而恶化环境质量。

5.4 分流域的城市生态效率实证分析

考虑到黄河流域上、中、下游城市具有明显的地理自然禀赋差异，需要分流域辨识生态效率影响机制的空间异质性。其中上游包括兰州、白银、中卫、吴忠、银川、石嘴山、乌海、鄂尔多斯、巴彦卓尔、包头、呼和浩特等11个城市；中游包括忻州、吕梁、临汾、运城、榆林、延安、渭南、三门峡、洛阳、焦作等10个城市；下游包括郑州、新乡、开封、濮阳、菏泽、济宁、泰安、聊城、济南、德州、滨州、淄博、东营等13个城市。实证分析结果如表5所示。

表5 分流域城市生态效率的影响因素分析

第一，经济增长对城市生态效率的增进效应表现为中游＞上游＞下游。人均GDP每增长1%，可以分别带动中游、上游、下游城市生态效率值提高0.139、0.098、0.078。中下游效应较低的可能原因是城市单中心膨胀、交通拥堵、污染物密集排放、重化工业集聚拖累了经济增长对生态优化的边际贡献；而上游城市经济增长的减排效果更高。

第二，外商直接投资占比对生态效率的负效应在中、上游显著，但在下游不显著。中上游欠发达地区城市为保增长、促就业，在招商引资中更容易放松环境规制以吸引污染转移性质的产业。而下游城市更有发展绿色环保、技术创新型产业的选择余地。如果在政策上强化中、上游地区的环境规制，那么应当由下游受益城市通过转移支付等方式支付环境保护对价。

第三，城市人口规模对生态效率的倒“U”型影响仅在下游城市显著，拐点为市辖区人口439.7万人。控制了经济增长等因素后，黄河中、上游城市的人口集聚规模普遍还没有超过区域生态承载阈值，处于倒“U”型曲线的前半阶段；而下游城市群地区近年来城市结构集中化趋势明显，郑州、济南、西安等省会城市“摊大饼”式集中膨胀，逐渐超过了以生态效率衡量的适宜规模阈值。这些沿黄特大城市亟须“瘦身健体、减量增效”，以生态保护与高质量发展为导向优化城市空间结构。

第四，政府财政支出占比对生态效率的倒“U”型影响仅在上游城市显著，拐点约为财政支出占GDP比重的31.3%处。上游城市的市场化程度相对较低、民营经济欠发达，政府可能更加依赖基础设施建设支出以拉动增长和就业，但是这也容易带来生态效率的下降。

6 稳健性检验

一是更换因变量的衡量指标。以反映生产前沿面移动的技术变化（techch）子指标作为因变量MPI的替代性指标，对城市生态效率的影响因素进行稳健性检验。如表6（1）所示，在剔除了动态技术效率变动影响后，固定效应面板估计的回归系数方向和显著性均没有明显变化，印证了本文实证结果具有稳定性和可靠性。

二是更换估计方法。考虑到生态效率会受到自身滞后值的影响，具有年序变动惯性，因此建立包含因变量一阶滞后的动态面板数据模型，对实证结论进行稳健性检验。这里采用系统GMM方法解决加入因变量滞后项后产生的内生性问题，Arellano-Bond检验显示均不拒绝“扰动项无自相关”的原假设，即系统GMM适用，Sargan检验显示不存在过度识别问题。估计结果如表6（2）所示，各回归系数的方向和显著度与表4实证结果基本一致，进一步印证了本文实证结果的稳健性。

表6 稳健性检验

7 主要结论与对策建议

7.1 主要结论

第一，黄河流域各城市的静态生态效率值偏低，其中规模效率下降是主要动因，纯技术效率相对稳定。生态效率变动表现为2005—2009年“上升”——2009—2012年“波动”——2012—2018年“下降”的趋势特征，主要原因在于2008年金融危机及随后强刺激政策强化了沿黄城市的政府主导、投资驱动模式，资源进一步集中到重化工、资源能源、基建等非环境友好产业。

第二，沿黄城市的动态生态效率持续下降，分流域差异为下游＞中游＞上游。其中技术效率提高快的主要是中游的区域性中心城市，下游特大城市与上游小城市均表现不佳。下游城市虽然纯技术效率提高较快，但是却面临更严峻的规模效率下降。

第三，沿黄城市存在生态效率高值区与低值区的空间趋同分布特征。在弱环境规制条件下，城市地方政府在生态上的逐底竞争行为可能会导致生态效率下降并在相邻区域连片蔓延扩散。

第四，经济增长与城镇化能够显著提升生态效率，但是经济外向度会显著降低黄河流域尤其是中上游城市的生态效率。城市规模、财政支出占比均对生态效率产生倒“U”型影响，拐点约为市辖区人口437.9万人、财政支出占GDP比重28.3%处，城市过度膨胀与政府过度干预均不利于城市生态效率提升。

7.2 对策建议

根据本文研究结论，提出以下对策建议：

第一，黄河中下游城市群地区遏制生态效率下降的主要对策是转变技术进步倾向，从资源密集型产业转向创新驱动、人才支撑、生态友好型产业。将生产功能集中到各地产业园区，发挥集中治污的规模效应，实现环保设施和技术成本共担、受益共享。

第二，郑州、西安等沿黄特大城市要警惕“摊大饼”式无序扩张对生态系统的胁迫，按照“瘦身健体、减量增效”要求聚焦创新型高增加值产业，引导人口双向有序流动，使得大、中、小城市有机联结形成多中心、网络化城市群落。

第三，上游生态脆弱区或资源富集区城市要及时转变政府主导、投资驱动、粗放发展传统模式，减弱对政府财政的过度依赖，加强生态保护力度，并由下游受益城市通过转移支付等方式支付环境保护对价。

第四，沿黄各市在城市规划建设中应更重视生态化、绿色化、集约化导向，发挥城镇化对生态效率的基础性支撑效应，在招商引资中注重强化环境规制，避免落后地区成为污染转移承接地，减弱地方政府对市场化活动的过多直接干预。