黄河流域城市水土资源利用效率的耦合协调时空特征研究

薛建春

（内蒙古科技大学 经济与管理学院，内蒙古 包头 014010）

城市土地资源与水资源是城市建设、人类活动的必需资源，同时，土地资源还是人类生产、生活，甚至生态建设的载体，两种资源的利用效率一直是众多学者们关注的焦点，相关研究成果也比较丰硕，测度指标从单因素指标发展为包含多因素的综合评价法[1-2]、随机前沿分析法[3]等，随着生态文明建设与可持续、系统论思想的推进，采用多投入多产出的非参数估计方法——数据包络法（data envelopment method，DEA）成为资源利用效率测度的主流，DEA 方法具有无需假设权重、无需统一指标单位、可以实现多投入多产出等优点；而且数据包络模型的产出指标也可以不局限于期望的正向产出，资源利用过程中影响生态效益的碳排放、废弃物等非期望产出也可以纳入评价体系中。DEA 方法包含多种测度模型，王文刚等[4]应用超效率DEA 模型测算了京津冀地区地级以上城市的土地利用效率并进行了动态分析；李菁等[5]、李长健等[6]将非期望产出引入非径向（SBM）模型中，分析了中国31 个省份和长江中游城市群的城市土地利用效率时空格局及动态演进；刘华军等[7]利用非期望产出MinDS 模型测度并分析了黄河流域用水效率及其空间格局；张黎鸣等[8]将Shannon 熵与DEA 结合测算了资源型城市的水资源利用效率，并分析了产业结构对水资源利用效率的影响。关于水、土资源利用的研究地域涵盖全国层面、区域层面[9]、城市群[10]、省域、市域甚至县域。现有研究普遍认为，无论土地资源还是水资源利用效率普遍存在时间序列上的增长态势，但是总体水平相对偏低，而且个别研究区域内存在收敛性与空间正相关特性[11-12]。此外，资源利用效率的影响因素研究也是关注的重点，无论土地资源利用效率还是水资源利用效率，学者们主要从社会发展、经济增长、人口增长、产业结构、土地结构、城镇化、科技进步等方面进行影响因素分析，且因研究地域不同产生不同影响效果[13-14]。

水、土资源利用效率相关的文献，主要集中在一种资源效率的测度与分析，事实上，城市土地资源与水资源利用密不可分，而且两者之间的利用可能成为一种相互制约或者相互促进的关系。岳思羽等[15]分析了渭河流域气候和土地利用变化对水资源短缺的影响效应；张玉珊等[16]分析了赤水河流域生态水文过程对土地利用/覆被变化的影响效应；华坚等[17]测度并研究了黄河流域9 省水土资源对粮食生产的阻尼效应；朱丽娟等[18]分析了我国31 个省份土地资源与水资源利用效率的耦合协调性与时空分异特征。这些研究都充分体现了土地资源与水资源利用的相关性，为本文研究提供了理论依据。但是，目前关于水土资源利用效率相关研究还存在不足：一是当前研究主要关注水土资源数量、质量之间的影响关系，或者是利用过程中的实际影响效应，缺乏两种资源利用效率之间的相关性研究；二是当前关于土地资源利用效率与水资源利用效率耦合协调关系的时空演变与空间效应很少被提及，空间关系中的溢出效应也经常被忽略，与现实情况不相符。基于此，本文以黄河流域9省69 个城市为研究对象，采用Windows-DEA 模型测度城市土地资源利用效率与水资源利用效率，挖掘规模效率与纯技术效率对不同资源利用综合效率的影响，进一步借助耦合协调模型与空间计量工具分析两种资源利用效率耦合协调度的空间相关性与空间影响效应。可能的边际贡献为：明晰水土资源相对贫瘠的黄河流域城市土地资源利用效率与水资源利用效率时空演变特征，分析水土资源协同利用的空间相关性与空间溢出效应，为黄河流域水土资源差异化开发利用战略提供决策依据。

1 城市水土资源利用协调机理

作为城市社会经济发展的两大基础资源，土地资源按照利用现状进行分类，可以分为耕地、林地、草地、园地、建设用地、未利用土地等，不同形态的土地参与生产、生活与生态系统的利用程度不同；而水资源根据需求类型划分，也可以分别应用于生产系统、生活系统与生态系统中，同时，受不同社会因素与经济因素影响，“三生”空间内土地资源与水资源利用的耦合协调机理也不同（图1）。

土地资源可以作为载体，为水资源提供存储、加工和运输活动[19]，同时，水文循环过程与形式的变化也会与土地利用/覆被变化[20-21]形成相互影响作用，一个地区的水资源数量与质量直接制约着土地系统的开发与利用，影响城市土地利用的空间规划与利用效率。一方面，水的自然属性使得它不仅是生活系统与生态系统的生命源泉，同时也为生产系统提供了生产资源，但是受到社会环境与经济环境影响，生产系统产生了可以污染水质与土质的有害物质，以及生活系统中的废弃物等，都会依赖生态系统进行消纳，形成水土资源在三生系统中的物质流与能量流转换。另一方面，土地的自然属性与社会属性使得在“三生”空间中土地资源被区别利用，不同类型的土地利用在生态系统、生产系统与生活系统中与水资源利用发生协同作用，因此，水土资源利用效率的耦合协调是“三生”空间各子系统协同运行的基础，也是城市社会经济建设、生态文明建设在资源配置、资源平衡、资源优化过程中的合理统筹。

2 模型构建与数据来源

2.1 研究区概况

黄河流域自西向东流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9 个省份69 个城市，受干旱、半干旱温带季风气候影响，黄河流域一年四季雨水较少，且主要集中在夏、秋季，整个流域地形自西向东依次为青藏高原、内蒙古高原、黄土高原、华北平原，地势落差4 000 多米，流域内有限的水资源与干旱的土地特征导致沿途城市生态治理、经济发展存在较大差异。2020 年69 个城市的GDP 总量为133 754.40 亿元，常住人口21 684 万人，贫瘠的土地资源与有限的水资源成为城市产业发展、城镇建设、生态屏障建设的瓶颈。

2.2 土地和水资源利用效率测度

由于土地和水是城市的基础性资源，无论生产、生活还是生态建设，水、土资源不仅要满足节约集约利用特征，更要符合可持续发展要求，因此，本文选取投入导向的超效率Windows-DEA 模型测度黄河流域土地/水资源利用效率。超效率模型可以更容易区分资源利用有效城市的效率值大小，窗口宽度设置为12，等同于研究时期内所有城市（DMU）汇总成一个总参考集，然后所有城市均以此为参考集进行测算，相当于形成一个黄河流域城市群作为全局参比对象测算各城市的相对效率值。

城市“三生”空间中，为了将资源利用与生态文明理念置入，体现黄河流域资源节约、绿色低碳的发展模式，并考虑数据的完整性与可获取性，构建土地资源利用效率和水资源利用效率的投入产出指标体系如表1 所示。指标选取依据古典经济理论，分别从资源投入、人力投入、资金投入或者技术投入角度设定，其中，建设用地面积是城市内城镇村及工矿用地+交通运输用地总面积，城市供水量主要是生产运营用水+公共服务用水+居民家庭用水总量，固定资产投资强度用全市固定资产投资总额与城市行政区划面积表示；产出指标分为期望产出与非期望产出，期望产出以生产总值表示，土地碳排放量与污水排放量分别是土地资源利用效率和水资源利用效率的非期望产出。这里主要计算建设用地、耕地、林地、园地、草地、水域和其他未利用土地的碳排放量，建设用地碳排放量采用焦炭、煤炭、石油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气和天然气9 种主要能源消耗量进行测算，其他各类土地碳排放采用碳排放系数与地类面积的乘积测算。所有资本类指标都平减至以2009 年为基期的数值。

2.3 核密度估计

核密度估计是研究非均衡分布的一种常见非参数检验方法，它通过估计变量的概率密度，利用密度曲线表示随机变量的分布形态，设随机变量x的密度函数为f(x)，则：

式中：K(·)表示均值为0，非负且符合概率密度性质的核函数；n表示观测值的个数，表示观测值的均值；h表示决定核密度曲线光滑程度以及估计精度的带宽，通常带宽越大，曲线越光滑，估计精度越低。

2.4 耦合协调度测算

耦合协调度模型可以分析同一系统内两种不同因素之间的关联与影响程度，城市建设系统内，土地资源利用与水资源利用可以被看作是两个既独立又互相关联的子系统，借助物理学中耦合的概念，定义土地资源利用效率与水资源利用效率之间的耦合度为：

其中，0 ≤C≤1，U1、U2分别表示土地资源利用效率与水资源利用效率，为了分析两种资源利用效率耦合度的发展情况，借鉴张明斗等[22]的研究，将耦合度划分为四个阶段，如表2 所示。

为了更进一步判断两者之间的协调发展状况，设定土地资源利用效率与水资源利用效率对城市系统的贡献相当，整体评价指数T=αU1+βU2，且α=β=0.5，两者之间的耦合协调度计算公式如下：

耦合协调度D的取值范围也为[0, 1]，并根据表3的分类标准进行判定。

表3 城市土地资源利用效率与水资源利用效率协调发展分类体系和判别标准

2.5 基于Moran’s I指数的空间相关分析

耦合协调度仅能分析一个城市系统内部水、土资源利用效率的关联与影响程度，并不能反映相邻城市之间的水、土资源利用效率的空间影响效应，因此，借助Moran’s I 指数，利用空间分析工具观察地域相邻城市之间的土地资源与水资源利用的相关特性和集聚特性。本文借助GeoDa 软件计算黄河流域土地资源利用效率与水资源利用效率两者之间的莫兰指数进行相关性分析。

莫兰指数可以反映指标值在研究区域内的空间依赖性，主要有全局Moran’s I 指数与局部Moran’s I 指数，全局Moran’s I 指数可以直观地显示指标值的空间正相关或者空间负相关特性，计算公式如下：

式中：xi和yj表示i城市与j城市的土地/水资源利用效率或者两者之间的协调度值，且i≠j，和σ2分别表示要素值的均值与方差，wij表示城市的邻接空间权重矩阵，n表示黄河流域研究区域的城市个数。I表示Moran’s I指数，Moran’s I 指数的取值范围在[-1, 1]之间，正值表示两个城市之间的水土利用协调性存在正相关性，负值表示负相关性，且指数的绝对值越接近1 表示在空间上两个城市的相关性越高。

2.6 数据来源

选取黄河流域9 省69 个城市2009—2020 年的面板数据作为研究样本，效率测度的投入产出数据主要来源于《城市统计年鉴》《中国国土资源年鉴》《中国能源统计年鉴》，青海省部分城市的供水量数据来源于政府工作报告，部分缺失数据使用插值法获得。

3 结果分析

3.1 城市土地资源和水资源利用效率测度结果分析

基于黄河流域69 个城市的投入产出数据构建2009—2020 年最大窗口的生产前沿面，运用超效率Windows-DEA 模型测度各城市的土地资源利用效率与水资源利用效率，分析城市水、土资源利用的综合效率、纯技术效率与规模效率，如图2 所示。

图2 黄河流域城市土地资源利用效率与水资源利用效率时序变化

从所有城市各年的效率平均值水平分析，无论土地资源还是水资源利用效率均呈现波动上升态势，而且土地资源与水资源利用的规模效率均高于纯技术效率，说明黄河流域各城市的土地资源和水资源利用综合效率主要依赖规模效率，这与高新才等[11]的结论有所不同，主要是因为，本文中土地资源与水资源利用效率测度时参考的生产前沿面是黄河流域内部所有城市组成的，而高新才等计算的水资源利用效率值则以西北地区33 个地级城市为全局参比。比较而言，黄河流域的水资源利用综合效率与规模效率（0.406 2、0.877 1）均高于土地资源利用综合效率与规模效率（0.252 7、0.610 8），但均处于较低水平，特别是土地资源利用效率存在更大的改进空间，两种资源的纯技术效率相差很小且水平较低，说明黄河流域城市在资源开发利用时依靠科学技术的水平较弱。

从研究时期内各城市的综合效率平均值水平分析，阿坝藏族羌族自治州的土地资源利用综合效率最高（0.884 5），定西市的最低（0.072 7），2009—2020 年黄河流域47 个城市的土地资源利用效率显示增长态势，但平均增长幅度均较小。榆林市的水资源利用综合效率最高（1.044 3），果洛藏族自治州的最低（0.175 1），研究时期内50 个城市的水资源利用效率显示增长态势，且平均增幅大于土地资源利用综合效率增幅。为了更好地从时间、空间序列分析，将黄河流域划分为上游、中游、下游三个流域，其中上游包含青海、宁夏、甘肃的25 个城市，中游包含内蒙古、陕西、山西的26 个城市，下游包含河南、山东的18 个城市。可以发现，下游城市的土地资源利用效率最高（0.320 6），其次是上游（0.251 8），最后是中游（0.206 6）；反观水资源利用综合效率值，中游城市的最高（0.476 2），2015 年前上游城市的水资源利用效率高于下游，2015 年后下游城市的水资源利用效率高于上游。这一方面是因为下游城市的经济发展水平较高，直接推动水资源利用效率产出指标增大，因此水资源利用效率增长较快；另一方面也说明水资源相对欠缺的黄河流域中游，对水资源的利用更趋于集约节约利用，因此，水资源利用效率相对较高。

3.2 城市土地资源和水资源利用效率空间特征分析

图3 是黄河流域土地资源利用效率与水资源利用效率2009 年、2013 年、2016 年、2020 年的核密度分布图，可以发现，随时间变动，两种资源利用效率的核密度曲线向右移动很小距离，说明土地资源利用效率与水资源利用效率在研究时期内的水平增长不多，土地资源利用效率的核密度波峰随时间推移出现明显的右移和下降趋势，说明土地资源利用效率出现逐步增长后趋于稳定的态势；水资源利用效率各年的波峰值相差不大，而且随时间推进峰值略有降低，2020 年的双峰特征说明黄河流域内城市水资源利用综合效率存在较小差异；两种资源综合效率的图中右拖尾随时间拉长又缩短的态势表明土地资源利用效率与水资源利用效率的空间差距先扩大后缩小。

图3 黄河流域土地资源/水资源利用效率核密度分布图

两种资源的纯技术效率核密度分布图与综合效率分布图类似，水资源利用纯技术效率波峰右移量大于土地资源利用纯技术效率的波峰右移量，说明水资源利用纯技术效率水平在研究时期内增长幅度大于土地资源利用纯技术效率的增长幅度，扁而宽的水资源利用纯技术效率核密度图说明黄河流域各城市的水资源利用技术差异较大，而土地资源利用技术差异较小。此外，土地资源利用规模效率出现明显的多峰形态，说明黄河流域各城市土地资源利用规模存在多级分化现象，不同地域对土地资源的开发利用规模不同，也正因如此，黄河流域各流域的土地资源利用效率存在差异；水资源利用规模效率随时间变动波峰垂直上升，且水平宽度减小，说明流域内各城市水资源利用规模效率差距呈现缩小态势。

3.3 城市土地资源和水资源利用效率耦合协调度的时空分异特征

利用公式（2）、（3）分别计算黄河流域各年各城市的土地利用与水资源利用耦合度与协调度，从研究时期指标平均值可以发现，流域内58 个城市的土地与水资源利用效率耦合度处于高水平耦合阶段，11 个城市处于磨合阶段，总体而言，上游城市的水土资源利用效率耦合度提高较多，中游城市的水土资源利用效率耦合度则显示降低趋势。但是分析土地资源与水资源利用效率之间的协调度，31 个城市处于濒临失调状态，23 个城市处于勉强协调状态，处于初级协调和中级协调的城市分别为11 个和3 个。说明黄河流域土地资源利用效率与水资源利用效率之间仍旧处于向协调发展的过渡阶段。事实上，黄河流域土地面积虽然较大，但是流域内69 个城市的未利用土地面积总计365 494.10 平方千米，约占总行政面积的18.40%，因此，可实际利用的土地面积并不多，土地利用效率增长受限；而且，受流域内气候、地貌与土壤特性影响，以及流域内较少的水域资源，黄河流域土地资源与水资源利用效率不易达到协调。

从时间序列分析（图4），黄河流域上游和中游城市的土地资源与水资源利用效率耦合度水平相近，而下游的耦合度值则高于上游和中游，说明下游城市建设过程中土地资源与水资源利用之间的依赖关系与控制关系相对较强；同时，2009—2014 年黄河流域上、中、下游土地资源与水资源利用效率的协调度相差无几，2014—2020 年上游城市内的协调度低于中游和下游，但三个流域的变动趋势相似，2014—2018 年呈现增长态势，2018—2020 年出现下降态势。说明近几年黄河流域内城市建设的水土资源利用效率存在不同步现象。

图4 黄河流域上中下游水土资源利用效率耦合度、协调度时序图

从土地资源与水资源利用效率是否同步分析，研究期内，始终处于土地资源利用效率滞后的城市有17 个，主要分布在内蒙古、青海、山西境内，青海省的海东市、海北藏族自治州、海南藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州与山西的朔州、忻州、吕梁市也一直处于土地资源利用效率滞后状态。而黄河下游河南省的郑州、济源、焦作、濮阳等11 个城市在研究期内始终处于水资源利用效率滞后阶段。总体而言，上游和中游的土地资源利用效率滞后较多，而下游城市的水资源利用效率滞后较多，说明下游城市的土地开发强度高于上游、中游，这与现实相符合，特别是近几年，黄河流域上游、中游积极贯彻国家生态保护优先的发展战略，各类生态工程先后落地实施，土地利用效益主要体现在生态效益上，特别是中游城市以水为核心的土地利用与匮乏的水资源之间的矛盾更加尖锐。太原、郑州、安阳、新乡、济南、淄博、济宁、德州等城市的土地资源与水资源利用效率属于同步发展型，但其协调度依旧处于濒临失调或者勉强协调状态，存在较大协同发展潜力。

为了更好体现黄河流域城市土地资源与水资源利用效率的耦合协调度空间分布，运用ArcGIS 绘制2009 年、2020 年各城市土地资源与水资源利用效率的协调度空间分布图（图5）。可以看出，随时间变动两种效率值的耦合协调度空间分异特征显著，下游城市的耦合度相对稳定，2009 年上游的玉树藏族自治州和甘孜藏族自治州处于磨合阶段，但2020 年发展为高水平耦合阶段，但中游的乌兰察布、咸阳、渭南、商洛则从2009 年的高水平耦合阶段降至磨合阶段。同时，流域内大部分城市的水土资源利用效率协调度均显示增长，但仅有下游城市从勉强协调进入初级协调，上游、中游城市在研究时期内始终处于勉强协调阶段，增长幅度较小。

图5 黄河流域土地资源与水资源利用综合效率协调度空间分布

3.4 城市土地资源和水资源利用效率空间相关性分析

继续利用ArcGIS 软件分析黄河流域城市土地资源利用综合效率与水资源利用综合效率的空间自相关特性。计算2009—2020 年两种资源利用综合效率的全局Moran’s I 指数（表4），通过P值检验发现，各年土地资源利用效率值在5%显著性水平下Moran’s I 指数为正值，且Z值高于临界值1.96，说明土地资源利用效率在研究时期内始终存在空间邻接的正相关特性，但是水资源利用效率的Moran’s I 指数在大部分年度未通过显著性检验，因此不具备自相关特性。所以，黄河流域城市之间的土地资源利用效率存在由于空间距离增大而缩小的特性，但是水资源利用效率在各城市之间更具有独立性。

表4 黄河流域城市土地资源与水资源利用效率全局Moran’s I指数

再分析两种资源利用效率协调度的空间自相关特性，可以发现2018 年以前，黄河流域城市土地资源与水资源利用效率协调度的全局Moran’s I 指数均为正值，并且P值通过5%显著性水平检验，说明2018 年前协调度呈现空间集聚分布的正相关特性，2018 年后这种正相关性不再存在。

3.5 城市土地资源和水资源利用效率协调度影响分析

3.5.1 研究设计与变量说明

为了进一步分析影响黄河流域土地资源与水资源利用效率协调度的核心要素，本文通过构建面板回归模型计量分析城镇化率、产业结构、经济增长对土地资源与水资源利用效率协调度的影响，模型如下：

式中：Dit表示土地资源与水资源利用效率协调度，Iit、Uit、Git分别表示黄河流域城市的产业结构、城镇化率与经济增长水平，i表示城市，t表示年度，εit表示随机扰动项。

同时，为了验证土地资源与水资源利用效率协调度的空间效应，分别选用邻接矩阵、距离矩阵、经济距离矩阵作为城市空间权重进行验证，回归模型选择静态空间杜宾模型，公式如下：

式中：Dit表示i市t年的土地资源与水资源利用效率协调度，α是常数项，ρ和θ是空间相关系数，W是空间权重矩阵，Xit是产业结构、城镇化率与经济增长等影响变量的集合，WDit是本地城市协调度与相邻城市协调度之间的空间自相关，WXit是本地城市协调度与相邻城市影响变量之间的空间关系，μi、νt分别代表空间个体固定效应和空间时点固定效应，γit是模型的误差项。

综述产业结构相关研究，对产业结构转型的变量描述通常用第三产业产值与第二产业产值的比值表示，比值越大说明产业结构转型升级效果越好。此外，为了详细了解产业结构对水土资源利用效率协调度的影响，模型中分别加入第二产业比重与第三产业比重；城镇化率选择非农人口占常住人口比重描述，城镇化扩张带动城市建设用地扩张、土地利用转型，同时还给城市水资源利用带来巨大压力；经济增长水平采用人均GDP 描述，人口压力采用常住人口指标描述，人口越多对土地资源与水资源的需求量也越多。以上所有数据均来源于《城市统计年鉴》，所有资金类指标都利用GDP 指数平减至以2009 年为基期的数值。

3.5.2 设定空间权重矩阵

为了分析并验证不同城市水土资源利用效率协调度的空间效应，本文分别采用邻接关系、空间距离和经济距离表征城市之间的空间权重关系。

（1）邻接权重矩阵。以城市之间的共边邻接认定空间关系，若i与j分别表示不同的城市，且i=j时，Wij=0，邻接权重矩阵Wij可以用下述公式表示为：

（2）距离权重矩阵。用两个城市之间的距离描述相邻关系，利用ArcGIS 中城市的经纬度坐标，测算两城市中心质点之间的点距离dij，构建直线距离平方的倒数作为空间距离权重矩阵，距离越远，空间权重系数越小，空间相关性越差。

（3）经济距离权重矩阵。既考虑两个城市之间的距离关系，也考虑经济水平差异，构建经济距离权重矩阵 ：

3.5.3 回归结果分析

（1）简单线性回归结果。首先，进行Hausman 检验，确定卡方值为27.05，P值在1%水平显示拒绝随机效应，因此，采用固定效应模型进行回归分析，观察各解释变量对协调度的影响；其次，考虑到模型的因变量是受限因变量，协调度取值范围处于[0, 1]之间，因此，采用Tobit 模型再次进行回归。两种模型下的回归结果如表5所示，两种模型下的回归结果基本一致，整体而言，城镇化率与常住人口对土地资源与水资源利用效率协调度没有显著影响，说明黄河流域各城市的人口并未对土地资源与水资源利用形成明显压力，而且，由于此处的城镇化率指标主要体现人口城镇化率水平，所以，进一步验证了人口压力对黄河流域土地资源与水资源利用效率协调度没有形成显著影响。

表5 黄河流域土地资源与水资源利用效率协调度影响因素分析

经济增长、产业结构、基础设施投资均对土地资源与水资源利用效率的协调度产生正向效应，其中，三产比重的影响系数最大，其次是二产比重与经济增长。由于产业结构转型升级也产生促进作用，说明从产业结构影响角度分析，黄河流域城市若想提高土地资源与水资源利用效率协调度，必须着重提高三产比重，而且当三产产值大于二产产值时，协调度将会以更快的速度得到提升。此外，政府利用基础设施投资实现的城市共享经济虽然也可以促进协调度提升，但是促进作用相对较小，更多的是依赖产业结构优化与经济发展。

（2）空间杜宾模型回归结果。考虑数据结构是短面板，同时，LM、LR 检验显示拒绝原假设，说明单纯使用空间滞后模型与空间误差模型考察空间溢出效应都可能会产生偏误，因此，最终选择时空双向固定的空间杜宾模型进行估计，结果见表6。

表6 黄河流域土地资源与水资源利用效率协调度空间效应结果

结果显示，空间自相关系数ρ在不同权重下均显示1%水平的正相关特性，而且邻接权重下的影响系数大于距离权重与经济距离权重，说明城市水土资源利用效率一方面取决于本地区的产业结构、经济增长等影响因素，同时也受流域内相邻城市的各类因素影响，即城市的水土资源利用效率协调度存在空间溢出效应。城镇化率对本地与不同权重矩阵城市的水土资源利用效率协调度没有显著影响，常住人口仅对本地城市的水土资源利用效率协调度产生促进作用，且影响系数相对较小；在不同权重矩阵下，经济增长对本地与其他城市均产生显著作用，但影响效果相反，这是因为当本地经济增长较快时，会对周围或者其他城市的资源、资本、技术等产生虹吸效应，导致其他地区的资源错配甚至不协调；同理，二产比重与三产比重虽然促进了本地的水土资源利用效率协调度，但是三产比重对其他城市的水土资源利用效率协调度产生了抑制作用。此外，在空间模型下，产业结构转型升级不再显著促进本地的水土资源利用效率协调度，但是却正向影响其他城市的水土资源利用效率协调度，且邻接权重与经济距离权重下的影响系数要明显大于距离权重，可能的解释是一个地区的产业结构转型升级会在短期内降低本地的经济增长，但是在供给侧结构性改革与创新发展的背景下，周边城市会优化产业结构升级的水土资源投入，保证产业—土地—水的协同发展与利用。

4 结论与建议

本文通过测度黄河流域土地资源利用效率与水资源利用效率，并分解分析效率值，探究黄河流域水土资源协调利用的相关性与影响效应。研究结论如下：

（1）研究时期内黄河流域各城市土地资源利用综合效率与水资源利用综合效率整体呈现上升态势，但上升幅度较小，且总体处于DEA 无效率状态，两种资源的综合利用效率主要依赖规模效率的增长促进，说明流域内土地资源与水资源利用的技术水平相对较弱。从各流域的效率值分析，土地资源利用综合效率为下游＞上游＞中游，水资源利用综合效率为中游＞上游/下游。

（2）分析土地资源与水资源利用综合效率的核密度分布图，发现不同城市的水资源利用综合效率出现两极分化现象，但土地资源利用效率则逐步趋于稳态，水资源的纯技术利用效率城市差异较大，但土地资源利用纯技术效率的城市差异较小。

（3）分析两种资源利用效率的耦合协调度时空特征，研究时期内大部分城市处于高水平耦合阶段与协调过渡阶段，协调度水平相对较低；从各流域分析，耦合度为下游＞上游/中游，协调度为下游＞中游＞上游；而且，上游和中游的土地资源利用效率滞后较多，而下游城市的水资源利用效率滞后较多。

（4）研究时期内，黄河流域城市土地资源利用效率始终存在空间邻接的正相关特性，但水资源利用效率却不存在，而且，2018 年前土地资源利用效率与水资源利用效率之间的协调度也存在空间邻接的正相关特性。

（5）分别从静态不考虑空间效应与考虑空间效应两个角度分析黄河流域土地资源与水资源利用效率协调度影响因素，不考虑空间溢出效应时，主要影响因素是产业结构，当三产比重较高且大于二产比重时，协调度提升最快；其次是经济增长水平，具有共享效应的基础设施投资对协调度的促进作用较小，人口压力对协调度的影响尚未形成显性作用。考虑空间效应时，经济增长对本地与流域内其他城市的水土资源利用效率协调度显示相反作用，三产比重对本地城市的水土资源利用效率协调度显示促进，但在距离权重与经济距离权重下对其他城市的水土资源利用效率协调度却产生抑制作用。产业结构转型升级对本地的正向作用不再显著，但是对周边城市的促进作用却凸显。

基于以上分析结论，针对黄河流域城市经济发展与城镇建设给出如下建议。

（1）黄河流域各城市要想更快提升土地资源与水资源利用效率，应该自主创新或者学习土地资源、水资源利用的最新技术，依靠技术创新提高资源利用综合效率，改变过去资源投入引致规模效率对资源利用综合效率的促进作用。特别对于水资源相对匮乏的黄河流域中游城市，土地资源利用效率明显大于水资源利用效率，应该制定合理、适度开发与利用不同形式的水资源规划，实施最严格的水资源管理制度，学习更先进的节水技术，保证中游城市的水土协调度。

（2）由于黄河流域各城市土地资源与水资源利用耦合协调度存在空间非均衡性与空间邻接的正相关特性，而且，无论是耦合度还是协调度，中游城市均处于相对较低水平，因此，内蒙古、陕西、山西等地区的城市应该积极向下游的河南与山东借鉴学习。在保障粮食生产安全的前提下，改良农业灌溉方式，避免农业用水的粗放型利用，淘汰高水耗、高污染的存量土地二产企业，开展存量建设用地的低效减量化，优化产业用水结构与用土结构，建立企业之间节水激励机制，严格审批新增水土资源利用效率低下企业建设，积极宣传水土资源保护思想，保证土地资源与水资源利用同步发展。

（3）要精打细算用好水、土资源，从严从细管好水、土资源；将城市建设规划与土地资源利用规划、水资源利用规划统筹考虑，对于生态脆弱的村、镇，可以采用迁移、合并等方式，减少建设用地投入，开发更多生态用地，对于宜耕、宜林土地，杜绝盲目追求扩张土地生产；坚决落实以水定城、以水定地、以水定人、以水定产，有效保障用水安全与高效利用。

（4）积极引导流域内各城市发展第三产业，适度缩小二产发展规模，实现流域所有城市产业结构转型升级，依靠发展三产带动本地经济与水土资源利用效率提升，依靠流域整体产业结构转型升级带动流域内所有城市水土资源利用效率协调度提升。大力引进人才，鼓励技术创新型企业落户黄河流域，实现土地资源与水资源协调高效利用，确保生态安全与经济高质量发展。