地理研究 2016 , 35 (8): 1483-1494 https://doi.org/10.11821/dlyj201608007

研究论文

松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率时空分异特征与影响因素

郭付友¹^,²^,, 佟连军²^,, 魏强³, 张慧敏², 仇方道⁴

1. 东北师范大学地理科学学院,长春 130024
2. 中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春 130102
3. 河北大学经济学院,保定 071002
4. 江苏师范大学城市与环境学院,徐州 221116

Spatial-temporal differentiation and influencing factors of industrial system eco-efficiency in the Songhua River Basin of Jilin province

GUO Fuyou¹^,²^,, TONG Lianjun²^,, WEI Qiang³, ZHANG Huimin², QIU Fangdao⁴

1. College of Geographical Science, Northeast Normal University, Changchun 130024, China
2. Northeast Institute of Geography and Agricultural Ecology, CAS, Changchun 130102, China
3. College of Economics, Hebei University, Baoding 071002, Hebei, China
4. School of Urban and Environmental Sciences, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, Jiangsu, China

通讯作者: 通讯作者：佟连军（1960- ）,男,吉林长春人,研究员,主要从事区域生态经济研究。E-mail: tonglj@neigae.ac.cn

收稿日期: 2016-01-20

修回日期: 2016-04-21

网络出版日期: 2016-08-30

基金资助: 国家自然科学基金项目（41071086,41471110,41371146）

作者简介:

作者简介：郭付友（1987- ）,男,山东菏泽人,博士研究生,主要从事经济地理与区域生态经济研究。E-mail: guofy945@nenu.edu.cn

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摘要

在对产业系统生态效率内涵进行阐释的基础上,基于资源消减、清洁生产和末端治理等不同生产环节生态效率要素综合构建了产业系统生态效率测度模型以及产业系统可持续性评价模型,并据此对松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率时空演变特征以及影响因素进行了深入分析,研究发现：① 综合型城市侧重于源头消减效率的提高从而使产业变“轻”,总体呈现低投入、低消耗以及低排放的发展特征。资源型城市侧重于清洁生产效率的提高从而使产业变“清”,总体呈现高投入、高利用以及高排放的发展特征。② 产业系统生态效率增长幅度为白城市>松原市>吉林市>松花江流域>长春市,流域特征明显。另外从不同生产环节效率对生态效率的贡献率分析可知,资源减量化以及末端治理是松花江流域（吉林省段）生态效率变化的决定性因素。③ 总体上流域产业系统可持续性有不断增强的趋势,但产业可持续性发展态势分异现象显著。并且产业可持续性发展规律性较差侧面说明了区域产业之间缺乏有效的分工与联系,产业联动发展模式尚未形成。④ 认为所有制结构、环境管理力度、外商投资以及科学技术是松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率的影响因素,而经济发展水平、产业结构以及政府调控因素没有通过显著性检验。

关键词： 产业系统 ; 生态效率 ; 时空分异 ; 松花江流域（吉林省段）

Abstract

On the basis of the connotation of the environmental efficiency of industrial system, this paper builds the measurement model of industrial system eco-efficiency and the evaluation model of industrial sustainability in the perspective of the different production processes eco-efficiency elements such as resource abatement efficiency, clean production efficiency and terminal control efficiency. And it analyzes the eco-efficiency evolution and the influencing factors of industrial system in the Songhua River Basin of Jilin Province. The results indicate that: Firstly, comprehensive cities focused on the source abatement efficiency so as to allow the industry to "light", showing an overall low input, low consumption and low emission development, while resource-based cities focused on improvement of the clean production efficiency so as to allow the industry to "clean", showing an overall high input, high utilization and high emissions. Secondly, the increased amplitude of industrial system eco-efficiency had an obvious watershed characteristic in the order of Baicheng > Songyuan > Jilin > Songhua River Basin > Changchun. And then according to the contribution rate analysis of the production process of eco-efficiency, we could conclude that the reduction of resources and terminal control were the decisive factors to the eco-efficiency change of the Songhua River Basin in Jilin Province. Thirdly, the differentiation of industrial sustainable development was significant, and on the whole the industrial system sustainability of the watershed was enhancing. But the irregularity indicated the lack of labor division and the weak relation between regional industrial sectors. Finally, the paper examined the influencing factors of industrial system eco-efficiency of the Songhua River Basin, including the ownership structure, science and technology, environmental management efforts and foreign investment, while the function of economic development level, industrial structure and government regulation were not obvious.

Keywords： industrial system ; ecological efficiency ; spatial-temporal differentiation ; Songhua River Basin in Jilin province

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郭付友, 佟连军, 魏强, 张慧敏, 仇方道. 松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率时空分异特征与影响因素[J]. , 2016, 35(8): 1483-1494 https://doi.org/10.11821/dlyj201608007

GUO Fuyou, TONG Lianjun, WEI Qiang, ZHANG Huimin, QIU Fangdao. Spatial-temporal differentiation and influencing factors of industrial system eco-efficiency in the Songhua River Basin of Jilin province[J]. 地理研究, 2016, 35(8): 1483-1494 https://doi.org/10.11821/dlyj201608007

1 引言

经过改革开放30年以来经济的快速发展,中国已进入了工业化中期阶段,在取得举世瞩目成绩的同时,其环境状况也日渐令人担忧。中国经济的发展严重依赖于能源资源的大量消耗,传统的高能耗、高污染、高排放的“三高”重型化特征的传统产业仍占据主导地位,低效的线性生产方式尤为盛行,并且短期内将难以得到根本性的转变,因此,在现有经济持续高速发展的背景下以及畸形产业结构的情境下,中国资源环境的压力必将持续增大,如何在保持经济快速增长的同时,降低其对环境的干扰,实现二者的耦合共生、协调发展成为亟待解决的关键问题。

生态效率作为经济发展与资源环境利用关系的集中反映,可以综合考量资源环境的利用程度及其内部各领域的协调程度。它不仅可以衡量资源利用效率,而且可以确定和控制污染物排放的优先顺序,由此提供了一个了解和认识生态环境进程的有效工具^[1],一经提出,便受到广泛关注。国外对其研究始于20世纪50年代以来资源利用系数以及技术效率的提出^[2],目前研究主要集中于生态效率内涵释义^[3,4]、测度指标体系构建^[5]、方法选择^[6]等领域,并且在区域尺度^[7]、行业尺度^[8]以及企业尺度^[9]等层面进行了广泛研究,研究成果较丰富。产业系统对生态系统的提升发挥胁迫效应,而生态系统对产业系统的优化起到约束效应,产业系统与生态系统之间存在交互耦合关系^[10-12],由此国外开展了对产业系统生态效率的研究,但集中于具体行业生态效率的测度,如木制业^[13]、造纸业^[14]、原材料加工业^[15]、制造业^[16]以及电子产业^[17]等方面;并对产业系统生态效率的实际运用^[18]以及产业系统生态效率的提升对生产链的影响^[19]进行了具体研究,DEA模型^[20]、LCI模型^[15]、MSM模型以及VSM模型^[21]广泛应用于研究之中;在借鉴国外研究成果的基础上,20世纪90年代以来国内对生态效率开始了广泛研究,主要集中于生态效率演化^[22-24]、分异特征^[25,26]、影响因素^[27-29]等层面。总体看来,全国宏观尺度以及市域微观尺度的研究较多,但宏观尺度对于体现区域发展的内质非均匀性的表达尚不具体,微观尺度尚不能透彻表述区域之间内在联系。另外有学者基于DEA模型从产业系统角度研究了生态效率的演化过程^[30-32],虽然DEA模型可以较好的从宏观层面以投入产出视角分析产业系统生态效率的变化过程,但其对于指标的选取依赖性较大,另外也很难给出具体的建议,而从产业运行过程出发,将生态效率分解成不同生产环节效率的研究尚显不足^[33]。另外对于流域的产业系统生态效率研究尚着墨不多。

流域具有资源环境系统的相对封闭性、上下游之间的联系密切性,以及产业系统与环境系统矛盾冲突的尖锐性,因此可见,流域内各组成要素或子系统之间具有相互联系、相互制约的密切关系。松花江作为中国七大重要河流之一,是东北老工业基地生存发展的基础和命脉。但长期以来由于片面畸形城市化的推进,压缩型工业化的发展^[34]以及人口的空间集聚和不合理的生产生活方式导致松花江流域环境污染问题每况愈下,尤其是2005年松花江发生重大水污染事件以后,该流域环境状况一直受到国际社会的持续高度关注。随着吉林省增产百亿斤粮食工程、吉林市“千亿级”石化产业基地、松原市“千万吨级”油气生产基地等重大项目的建设,将对流域资源环境提出更高的要求和挑战。由此可以看出,以松花江流域作为研究对象具有重要的典型性和代表性。基于此,在科学认识资源效率以及环境效率的基础上,从系统整体协同视角,依据产业运行过程,将环境效率分解为源头消减效率、清洁生产效率以及末端治理效率,从而建构了基于不同生产环节的产业系统生态效率度量模型,并且以松花江流域为例进行了实证研究,希冀为松花江流域产业系统与环境系统的耦合共生发展提供科学依据,也为其他流域发展提供参考借鉴。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况

研究区是指松花江（吉林省段）从上游至下游依次流经的吉林市、长春市、松原市和白城市4市及其所辖区域,流域面积为133684 km²,占吉林省幅员总面积的70%^[35]。研究区域产业门类齐全,以汽车及零部件生产、能源煤炭、石化冶金、生物医药、机械建材、纺织服装、食品加工以及酿造业为主,虽然近年来,在“以信息化带动工业化”“以高新技术产业为先导,实现高新技术产业双倍增计划”等战略指导下,松花江流域产业结构不断优化升级,但传统的“三高”产业仍占主体,产业结构重型化特点依然突出,由此造成了能源过度消耗、环境污染严重以及生态破坏现象突出等问题,加重了流域环境治理难度,增加了流域产业环境系统的结构脆弱性。2013年,流域综合能源消费量占全省的59.28%,流域工业废气排放量占全省的60.22%,流域工业废水排放量占全省的47.29%,由此可见,在全面推进建设生态文明的背景下以及加快创建吉林生态省的大趋势下,开展松花江流域产业系统生态效率研究,具有重要的现实意义。数据主要来自于2003-2014年《吉林统计年鉴》、2002-2013年《吉林省环境质量报告书》,个别年份缺失数据采用插值法补齐。

2.2 研究方法

2.2.1 产业系统生态效率模型构建生态效率具体是指单位生态环境负荷下产品或服务价值产出,强调经济效益与资源环境效益的有机统一,追求的是以最小的资源消耗与环境代价换取最大的经济效益,借鉴世界经济合作与发展组织（OECD）提出的生态效率概念模型：E=S/I,式中：E为生态效率;S为产品或服务价值,可用总人口、地区生产总值以及工业总产值等指标衡量,主要测度产业系统的经济绩效;I为生态负荷,包括资源负荷以及环境负荷,反映资源利用效益以及污染物排放情况,可用水污染物、废气污染物以及固体废弃物等指标表征,主要测度产业系统的生态绩效。综上所述,生态效率概念模型可分解为：

$\begin{matrix} EI = \frac{\sum λ_{i} S_{i}}{(\sum μ_{r} R_{r} + \sum ν_{p} E_{p})} \end{matrix}$ （1）

式中：EI表示生态效率;S_i表示第i种产品或服务的价值;R_r表示第r中资源投入量;E_p表示第p种污染物排放量;λ、μ、ν分别表示相应指标的权重值。

另外,在对生态效率内涵充分诠释的基础上,生态效率（EI）可具体分解为资源效率（RE）和环境效率（EE）,分别可用单位资源投入量的产品或服务价值以及单位污染物排放量的产品或服务价值表示,计算公式如下：

$\begin{matrix} RE = \frac{\sum λ_{i} S_{i}}{\sum μ_{r} R_{r}} \end{matrix}$ （2）

$\begin{matrix} EE = \frac{\sum λ_{i} S_{i}}{\sum ν_{p} E_{p}} \end{matrix}$ （3）

将环境效率进一步分解为：

$\begin{matrix} EE = \frac{\sum λ_{i} S_{i}}{\sum ν_{p} E_{p}} = (\frac{\sum λ_{i} S_{i}}{\sum μ_{r} R_{r}}) \times (\frac{\sum μ_{r} R_{r}}{\sum γ_{p} {\overset{′}{E}}_{p}}) \times \frac{\sum γ_{p} {\overset{′}{E}}_{p}}{\sum ν_{p} E_{p}} \end{matrix}$ （4）

式中：E'_p表示第p种污染物产生量;γ表示相应污染物产生量的权重值;其他指标指示意义同上式。式（4）中分解式三项分别表征源头消减效率（即资源效率）、清洁生产效率以及末端治理效率,分别用α、β及ε表示,则将式（4）带入式（1）,化简整理得:

$\begin{matrix} EI = \frac{αβε}{(1 + βε)} \end{matrix}$ （5）

从式（5）可以看出,生态效率EI是源头消减效率α、清洁生产效率β以及末端治理效率ε的函数。分别对α、β及ε求偏导,可得∂EI/∂α=βε/(1+βε)>0,相应可求得∂EI/∂β>0,∂EI/∂ε>0,由此可见,生产的每一环节都以通过降低环境负荷来提高生态效率,但并不能完全实现预期的环境目标。源头消减效率、清洁生产效率以及末端治理效率三者之间存在着相互联系、相互影响的关系,同时彼此之间又存在着一定的独立性,只有三者之间协调共进、协同发展,才能共同组成产业生态系统的完整链条,成为真正促进生态效率大幅度提高的“三驾马车”^[36]。另外处于前端生产环节的生态效率对消减下一环节污染物的产生发挥着直接影响,同时次级环节需要投入比上一环节更大的成本才能消除同样的环境影响,因此在提高产业系统生态效率方面,不同的生产环节表现出一定的优先次序,具体表现为源头消减>清洁生产>末端治理。

2.2.2 产业系统可持续性评价模型判定产业系统生态效率衡量的是社会经济发展过程中利用资源的始端投入与终端产出的数值比例关系,从某种层面而言,产业系统可持续性可以用生态效率予以度量。借鉴相关研究成果^[1,37,38],以S代表社会服务量,以I代表生态负荷,E为生态效率,设W1为区域t时期发展状态,W2为（t+Δt）时期发展状态,由此可以根据W1和W2所处不同位置判定区域产业系统可持续发展程度（表1、图1）。

表1 产业系统可持续性评价模型判定

Tab. 1 The criterion of sustainability evaluation model of industrial system

区域	判定依据	表征意义	产业系统可持续类型
I	$\begin{matrix} E (t) < E (t + Δt) ， S (t) > S (t + Δt) ， I (t) > I (t + Δt) \end{matrix}$	社会服务量和生态负荷同时降低	可持续性次增强类型
II	$\begin{matrix} E (t) > E (t + Δt) ， S 、 I 大小不固定 \end{matrix}$	资源环境消耗快于社会服务量提高	可持续性减弱类型
III	$\begin{matrix} E (t) < E (t + Δt) ， S (t) < S (t + Δt) ， I (t) < I (t + Δt) \end{matrix}$	社会服务量和生态负荷同时增加	可持续性次增强类型
IV	$\begin{matrix} E (t) < E (t + Δt) ， S (t) < S (t + Δt) ， I (t) > I (t + Δt) \end{matrix}$	社会服务量增加且生态负荷降低	可持续性增强类型

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图1 产业系统可持续性评价模型

Fig. 1 Sustainability evaluation model of industrial system

3 结果分析

采用工业生产总值（2002年不变价格消除价格因素影响）表示产业系统产品或服务价值,以综合能源消费量表示产业系统运行的资源负荷,以工业二氧化硫、工业烟尘、工业粉尘、工业废水中化学需氧量四类污染物的环境影响表征产业系统运行的环境负荷,以松花江流域（吉林省段）4个地级市为研究对象,分析2002-2013年松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率的时空演变特征。

3.1 资源效率和环境效率演变特征

根据式（1）~式（4）计算不同生产环节的生态效率（图2）。从图2可以看出,不同生产环节的生态效率差异性显著,除源头消减效率4个地级市均呈现出稳步提升态势外,在清洁生产效率以及末端治理效率均呈现出不同的演变特征。对比4个地级市不同生产环节的生态效率变异系数可以发现,长春市呈现源头消减效率>末端治理效率>清洁生产效率,吉林市呈现清洁生产效率>源头消减效率>末端治理效率,白城市呈现末端治理效率>源头消减效率>清洁生产效率,而松原市呈现源头消减效率>清洁生产效率>末端治理效率,以上分析反映了长春市侧重于提高资源要素的利用效率从而达到产业变“轻”的目的;吉林市侧重于中间清洁生产环节效率,从而减轻末端治理的压力,最终达到产业变“清”的目的;而白城市和松原市分别侧重于末端治理效率和资源利用效率的提高。由于不同城市在规模、体量以及处于流域的不同位置,其发展路径具有显著的差异性,区域综合型城市长春市呈现出低投入、低消耗以及低排放的发展特征,资源型城市吉林市以及松原市呈现出高投入、高利用以及高排放的特征,地方性城市白城市呈现高投入、低利用以及低排放的特征。由此可见,不同的城市产业发展的侧重点不同,要因地制宜选择适合区域产业特点的产业组合形式和发展模式,盲目追求从传统产业发展模式直接进入循环可持续产业发展模式是片面的和不正确的。

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图2 不同生产环节生态效率演变对比

Fig. 2 Eco-efficiency comparisons of different production processes efficiency

从图2d可以看出,除2010-2011年,松花江流域（吉林省段）环境效率在其他研究时段内均呈现持续增长特征,但不同生产环节的效率均表现出明显的差异性,并且在发展趋势和变化幅度等方面也与环境效率呈现出鲜明的特点。具体而言,清洁生产效率指数波动幅度最小,并且其数值也低于其余二者,而源头消减效率指数波动幅度最大,末端治理效率指数次之。另外在2002-2006年阶段,三者数值呈现末端治理效率>源头消减效率>清洁生产效率,侧面反映出末端治理在投资拉动战略下以及产业迅速发展进程中表现出一定的滞后性。而在2007-2013年阶段,三者数值呈现源头消减效率>末端治理效率>清洁生产效率,说明松花江流域（吉林省段）在推进产业系统生态效率的具体实践中,已经开始以末端治理为主向以源头预防为主的模式转变,资源减量化成为优先选择,其次是末端治理,最后为清洁生产,具有清晰的层次性和次序性。同时也映衬了流域产业发展水平不高,产业发展层次有待进一步提升。

3.2 产业系统生态效率演变特征

从横向时间序列分析,除2004-2005年和2011-2012年长春市产业系统生态效率呈下降趋势,其余年份均呈持续增长态势。吉林市和白城市均呈现稳步增长趋势。松原市在2002-2010年呈现迅速攀升趋势,在2010-2013年呈现波动发展特征。而松花江流域（吉林省段）呈现波动上升演变特征。对于四个地级市而言,2002年其生态效率为长春市>吉林市>松原市>白城市,而截止2013年为松原市>吉林市>白城市>长春市,由此反映出处于流域下游的松原市和白城市发展速度较快,主要是以石油、化工、建材、制药为主体的松原市从2006年以来增加了对产业调控力度,充分发挥农业资源以及旅游资源的优势,大力发展第三产业,并且第二产业不断向精细化方向发展,生物化工、农畜产品深加工以及旅游等产业不断兴起并快速发展,产业结构不断趋向能源节约型以及清洁生产型,工业重型化特征得以缓解。白城市作为西部生态经济区的重点区域,随着农产品加工、能源产业、汽车配套、装备制造以及纺织服务等五大产业的不断振兴、生态城市建设的不断推进、新兴工业化道路的加快实施以及绿色GDP概念和节能减排等不断深入人心,促使经济发展对于环境压力不断降低。与此同时长春市处于吉林市的下游地区,其生态效率的提升受到吉林市干扰作用较为严重。而目前吉林市仍处于高投入、高污染以及高排放的发展阶段,加之2010年长吉一体化的提出,在强劲“经济发展型”特征的驱动下,长春市表现出了一定的环境滞后性。

从空间分异分析,研究时限内松花江流域（吉林省段）各市产业系统生态效率发展水平波动幅度存在明显的分异特征,增长幅度为白城市>松原市>吉林市>松花江流域>长春市,由此可见其产业系统生态效率具有显著的流域特征。另外增长幅度最大的白城市其波动幅度较小,而增长幅度较小的长春市其波动幅度最大,其他地区的波动幅度介于二者之间。

从不同生产环节对生态效率的贡献率分析（图3）,对松花江流域（吉林省段）而言,源头消减效率基本发挥着正向驱动力作用,2002-2013年平均贡献率高达324.50%。清洁生产效率作用发挥的不显著,并且2002-2013年平均贡献率仅为34.96%。而不同时期末端治理效率发挥的功效差异明显,2010年以前基本发挥了正向驱动力作用（2002-2010平均贡献率为375.68%）,但2010年以后则产生了负向驱动力（2010-2013平均贡献率为-393.56%）。由此可见,对于研究区域而言,资源减量化以及末端治理是生态效率变化的决定性因素。

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图3 生态效率演变和不同效率贡献率对比图

Fig. 3 The eco-efficiency change processes and their annual contribution rates

3.3 产业系统可持续性分析

生态效率直接关联区域产业系统可持续发展状态,根据产业系统可持续性判定模型可得表2。由表2知,不同地域产业系统可持续性发展类型空间分异现象明显,其中长春市产业发展总体经历了可持续性增强到可持续性次增强的演变过程,且其主要处于可持续发展模型III区域,属于可持续性次增强类型,即经济不断发展同时,其环境压力也在不断增加。吉林市总体经历了可持续增强—次增强—再增强的演变过程,说明吉林市已经开始注意从“三高”产业线性发展模式向兼顾社会发展和资源环境保护的可持续性发展模式的转变。白城市主要经历了可持续性次增强到可持续性增强的演变过程。松原市整体处于可持续性次增强和增强类型区域,但有向可持续性减弱类型演变趋势。波动幅度分析,资源型城市产业系统可持续性的波动幅度最大,而综合型城市波动幅度较小。以上分析反映了流域产业系统可持续性有不断增强的趋势,但区域之间产业可持续性发展态势分异现象明显,区域产业可持续性发展规律性较差侧面说明了区域产业之间缺乏有效的分工与联系,产业联动发展模式尚未形成。

表2 2003-2012年不同地域产业系统可持续性评价

Tab. 2 The sustainability evaluation of industrial system in different regions during 2003-2013

年份	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013
长春市	IV	III	II	III	III	III	III	III	IV	II	III
吉林市	IV	III	II	III	IV	IV	III	III	III	IV	IV
白城市	III	III	II	III	IV	III	IV	IV	IV	IV	IV
松原市	IV	III	III	III	III	III	IV	IV	II	IV	II
松花江流域	IV	III	II	III	IV	III	IV	III	IV	II	III

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从松花江流域整体分析,流域在研究期限内整体属于可持续性增强（IV）和可持续性次增强（III）的发展类型,但波动发展态势较为明显。对比分析知,2002-2007年间,长春市和吉林市的产业发展对其作用最为明显,而2008-2013年间单个城市的作用均不明显,属于混合作用类型。由此可以看出,松花江流域产业可持续性发展的流域特征更加鲜明,已经开始从单个城市主导型向多个城市混合作用型转变。

4 产业系统生态效率影响因素分析

产业系统生态效率受自然因素、经济因素、市场因素、社会因素以及政府管理因素等多种因素相互影响、相互作用以及相互制约,但当前对其影响因素的研究成果尚不多见,同时运用定量化的方法具体量化作用力因子强弱程度的成果仍需加强。由此在坚持指标的典型代表性、可比性以及可获得性等原则下,借鉴前人研究成果^[26-28],依据相关性分析和变异系数分析进行指标筛选,最终选取经济发展水平、所有制结构水平、产业结构、环境管理力度、外商投资、政府调控以及科学技术等7个因素进行定量分析。其中：① 经济发展水平（ED）用人均GDP表征;② 所有制结构水平（OS）用国有单位在岗职工人数与集体单位在岗职工人数与在岗职工总人数比值表征;③ 产业结构（IS）用第二产业产值与第三产业产值比值表征;④ 环境管理力度（EM）用工业废水排放达标率表示;⑤ 外商投资（FI）用外商直接投资额占GDP比例表示;⑥ 政府调控（GR）用财政支出占GDP比值表示;⑦ 科学技术（TF）用万人科技活动人员数表示。由于生态效率取值范围为[0,1],因变量被严格局限于该范围,如果直接采用普通的最小二乘法对模型进行估计,则会容易产生估计参数不一致情况,而Tobit模型可以很好解决因变量受限情况的回归模型,由此建立回归方程为：

$\begin{matrix} EI = c_{0} + c_{1} \times ED + c_{2} \times OS + c_{3} \times IS + c_{4} \times EM + c_{5} \times FI + c_{6} \times GR + c_{7} \times TF \end{matrix}$ （6）

式中：c₁、c₂、c₃、c₄、c₅、c₆、c₇为待定系数。运用EVIEWS软件进行Tobit分析（表3）。

表3 产业系统生态效率影响因素回归结果

Tab. 3 Regression analysis results of influencing factors on the industrial system eco-efficiency

Valuable	ED	OS	IS	EM	FI	GR	TF	C
Coefficient	2.02E-06	-0.5116^*	-0.0143	-0.0046^***	-0.0035^***	-1.7079	0.0124^***	0.8094^**
Std.error	1.58E-06	0.2920	0.0566	0.0016	0.0011	1.1248	0.0019	0.3463
Z-Statistic	1.2821	-1.7522	-0.2531	-2.9610	-3.2019	-1.5184	6.4874	2.3376
Prob.	0.1998	0.0797	0.8002	0.0031	0.0014	0.1289	0.0000	0.0194

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平。

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4.1 所有制结构

回归结果显示（表3）,所有制结构水平（OS）每提高1个单位,生态效率将会下降0.512个单位,2002-2013年所有制结构对于生态效率的平均贡献率为-79.05%,所有制结构对生态效率的提高起到抑制作用。同时回归结果侧面印证了现阶段松花江流域（吉林省段）普遍存在国有经济比重偏大,国有企业改制重组以及产业结构优化升级效果不明显,体制机制僵化滞后、市场经济发育不完善以及经济体制并轨效果不突出。未来势必要大力进行国有经济改革,鼓励民营经济发展,完善市场发育水平,努力营造“百花齐放、欣欣向荣”的经济发展环境。

4.2 产业结构与经济发展水平

由表3知,经济发展水平（ED）与产业结构因素（IS）没有通过统计学意义上的显著性检验,但二者对于生态效率的变化仍发挥着重要作用。松花江流域（吉林省段）作为东北老工业基地的重要组成部分,吉林省资源型城市的重要分布区（松原市和吉林市）,拥有相当部分的资源型以及劳动密集型的重工业城市,2002-2010年第二产业产值与第三产业产值比值不断上升,说明此期间经济的发展主要依赖于工业化不断推进,第二产业比重长期居高不下,高耗能、高排放以及高污染的传统产业仍占主流,不利于生态效率的提高。但2010年以后,第二产业产值与第三产业产值比值为“峰—谷—峰—谷”波动变化,说明此时期经济的发展依赖于第二产业和第三产业的协同发展,三产发育程度得到一定程度的改善。而第三产业作为服务型产业和清洁产业的双重集合体,不仅促进了生产工艺的改善,而且也促进了生态效率的提高。但不同阶段内第二产业和第三产业的正负功效的相互混合作用,导致了产业结构与经济发展水平对生态效率的作用效果在统计学意义上并不显著。由此可见,大力推进产业结构优化升级,因地制宜选择适合区域发展的高科技产业或战略性新兴产业是未来流域努力发展的方向。不断增加产业科技投入水平,促进产业向生态化、轻型化以及高级化等方面发展,真正成为产业系统生态效率提升的重要驱动力量。

4.3 环境管理力度和政府调控作用

回归结果显示（表3）,环境管理力度（EM）每提高1个单位,生态效率下降0.0046个单位,2002-2013年环境管理力度对于生态效率的平均贡献率为-5.55%,说明环境管理力度对生态效率的提高起到抑制作用,侧面反映了松花江流域（吉林省段）环保部门对于企业排污监管不严,未来势必要加快制定并长期执行较高的监管标准。而政府调控作用虽没有通过统计学意义上的显著性检验,但对于生态效率的变化仍发挥着重要驱动作用。松花江流域（吉林省段）资源型产业较为发育,传统高耗能产业仍占主流,国有企业占据相当比例,由此吸引了大量政府投资。另外近些年来产业结构不断优化升级,资源节约型以及清洁型产业不断形成并发展壮大,区域新兴产业光电子、信息产业、生物医药、新材料、新兴化工、新能源以及商贸旅游发展态势相对良好,为了延续其发展势头,政府势必也会相应增加对其投资比例。对传统产业和新兴产业双重投资的正负效应导致了政府调控因素对生态效率的作用效果没有通过统计学意义上的显著性检验。

4.4 外商直接投资

回归结果显示（表3）,外商投资（FI）每提高1个单位,生态效率将会下降0.0035个单位,2002-2013年外商直接投资对于生态效率的平均贡献率为-11.81%,外商直接投资对于生态效率优化改善发挥抑制作用,主要是由于一方面外部资本的流入对于地方化企业的生产和运营产生了严重的冲击,可能会消减地方企业的生产规模、缩减其市场份额以及压缩其利润空间,从而抑制了产业系统生态效率的提高;另一方面外商投资引进的往往是发达地区淘汰的高耗能、高污染以及高排放的夕阳行业,而松花江流域（吉林省段）目前占据主导地位的也是高耗能产业,势必也会吸引外商的直接投资,由此抑制了流域产业系统生态效率的优化改善。由此可见,在引进外商投资中要妥善处理好“选资”与“选智”的关系,使资本引入到适合区域发展的战略性新兴产业或高科技产业的发展之中。

4.5 科技进步

由表3可知,科学技术（TF）每提高1个单位,生态效率将会上升0.0124个单位,科学技术对于生态效率的提高发挥着正向驱动作用。一方面科技进步可以不断产生新的工艺技术装备改造原有传统产业,促进产业向高级化、轻型化以及生态化方向发展。另外也可以直接创建新的高效朝阳产业,优化完善产业结构。同时科学技术也可以直接作用于原材料消耗、企业生产过程以及废弃物末端排放,促进资源利用效率、清洁生产效率以及末端治理效率的提高。松花江流域（吉林省段）科技实力雄厚,2002-2013年,万人拥有科技活动人员数从21人增加至50人,年均增长率高达11.5%,显示了科技要素发展态势良好,一定程度上可以缓解本地区重型化特征的产业结构,不断使产业变“轻”和“清”,势必促进流域产业系统生态效率的优化提升。

5 结论与讨论

基于生态效率内涵,综合构建了产业系统生态效率度量模型和产业系统可持续评价模型,并以松花江流域（吉林省段）为例,定量研究2002-2013年产业系统生态效率以及影响因素,得出以下结论：

（1）不同生产环节生态效率时空分异特征显著。综合性城市侧重于源头消减效率的提高从而使产业变“轻”,资源型城市侧重于清洁生产效率的提高从而使产业变“清”。并且综合型城市总体呈现低投入、低消耗以及低排放的发展特征,资源型城市总体呈现高投入、高利用以及高排放的发展特征。

（2）产业系统生态效率时空分异特征明显,增长幅度存在白城市>松原市>吉林市>松花江流域>长春市的趋势,总体表现出流域的发展特征。从不同生产环节效率对生态效率的贡献率分析可知,资源减量化以及末端治理是松花江流域（吉林省段）生态效率变化的决定性因素,由此而言,提高资源利用效率以及加强污染物治理水平是流域亟需解决的关键问题。

（3）产业可持续性发展态势分异现象显著,但总体上流域产业系统可持续性有不断增强的趋势。但其规律性较差侧面印证了区域产业之间缺乏有效的分工与联系,产业联动发展模式尚未形成。因而要因地制宜选择适合区情的产业组合形式和发展模式,盲目追求从传统产业发展模式直接进入循环可持续产业发展模式是片面的、不正确的。

（4）所有制结构、环境管理力度、外商直接投资以及科学技术是松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率优化改善的影响因素,而经济发展水平、产业结构以及政府调控因素没有通过显著性检验,显示了流域国有经济比重偏大,市场经济发育不完善以及经济体制并轨效果不明显,产业结构重型化特点突出。

由此可见,在生态效率的提升路径上,由于资源禀赋、发展基础以及规模体量的差异,不同城市产业发展种类以及侧重点应各不相同。具体而言,白城市大力发展农畜产品深加工、能源产业、汽车配套、装备制造以及纺织服装等产业;松原市在发挥石油、建材、制药以及化工等产业优势基础上,大力发展绿色农畜产品深加工、商贸旅游以及第三产业,逐步使第二产业走向精细化;吉林市在增强石化冶金、汽车制造、农产品加工以及生物医药等支柱产业基础上,大力培育发展碳纤维、电子信息、新材料、商贸物流以及旅游等战略性新兴产业;长春市主要发挥汽车工业、绿色食品业、光电子以及生物医药等产业的比较优势。

对产业系统生态效率的研究有着迫切的现实诉求,狭义而言,产业系统生态效率是产业系统与生态系统相互作用、相互影响的复合体,广义而言,更是人地系统作用的产物。产业系统生态效率的优化提升是一个系统漫长的过程,产业系统生态效率的改善应该是产业系统与生态系统协调共进、耦合发展、互融共生。另外产业系统生态效率的影响因素更是多种因素相互作用的集合体。因此,随着基础数据和技术方法的完善,今后将在指标选取、方法选择、机理分析等方面进行深入探讨。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[1]	张妍, 杨志峰. 城市物质代谢的生态效率: 以深圳市为例 . 生态学报, 2007, 27(8): 3124-3131. Magsci [本文引用: 2] 摘要城市可持续发展研究的关键是城市物质代谢通量及其效率研究，但物质代谢通量仅能反映代谢速率，而其生态效率则能反映支持社会经济发展的物质代谢能力。从工业、生活的源头循环（减少原生资源的消耗）和末端循环（减少污染物的产生）角度，构建城市物质代谢生态效率的度量模型，并依据中国城市化发展进程，选定深圳市作为研究区，核算城市水、能量和废物代谢通量以及代谢的生态效率。结果表明：随着深圳市社会经济的快速发展，水、能源和废物代谢通量呈现出增长势头，但代谢的生态效率不断提高。1998～2004年间，GDP增长2.7倍，城市水和电的代谢通量分别增长1.5倍和3.0倍；工业增加值增长3.7倍，工业水、电、能源和废物的代谢通量分别增长1.9、3.5、2.7倍和2.0倍；常住人口增长1.5倍，居民水和电的代谢通量分别增长1.8倍和1.7倍；资源效率提高1.8倍，环境效率提高3.7倍，生态效率提高2.3倍。虽然深圳市物质代谢的生态效率在提高，但是随着物质资源的日益稀缺，物质代谢的生态效率仍需进一步提高，而提高城市物质代谢生态效率的关键是资源效率和环境效率的协同发展，以及逐步构建废物资源化的循环链条。 [Zhang Yan, Yang Zhifeng. Eco-efficiency of urban material metabolism: A case study of Shenzhen . Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(8): 3124-3131.] Magsci [本文引用: 2] 摘要城市可持续发展研究的关键是城市物质代谢通量及其效率研究，但物质代谢通量仅能反映代谢速率，而其生态效率则能反映支持社会经济发展的物质代谢能力。从工业、生活的源头循环（减少原生资源的消耗）和末端循环（减少污染物的产生）角度，构建城市物质代谢生态效率的度量模型，并依据中国城市化发展进程，选定深圳市作为研究区，核算城市水、能量和废物代谢通量以及代谢的生态效率。结果表明：随着深圳市社会经济的快速发展，水、能源和废物代谢通量呈现出增长势头，但代谢的生态效率不断提高。1998～2004年间，GDP增长2.7倍，城市水和电的代谢通量分别增长1.5倍和3.0倍；工业增加值增长3.7倍，工业水、电、能源和废物的代谢通量分别增长1.9、3.5、2.7倍和2.0倍；常住人口增长1.5倍，居民水和电的代谢通量分别增长1.8倍和1.7倍；资源效率提高1.8倍，环境效率提高3.7倍，生态效率提高2.3倍。虽然深圳市物质代谢的生态效率在提高，但是随着物质资源的日益稀缺，物质代谢的生态效率仍需进一步提高，而提高城市物质代谢生态效率的关键是资源效率和环境效率的协同发展，以及逐步构建废物资源化的循环链条。
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[11]	刘文新, 张平宇, 马延吉. 资源型城市产业结构演变的环境效应研究: 以鞍山市为例 .干旱区资源与环境, 2007, 26(2): 17-21. https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7578.2007.02.004 URL 摘要产业结构是经济活动与生态环境相互作用的重要纽带，资源型城市产业结构演变的环境影响具有独特的研究价值。选取典型资源型城市-鞍山市为案例，从演变的视角，研究产业结构与环境质量的动态变化特征，并利用典型相关分析的方法探讨二者的相互作用。研究表明，第二产业为主体、黑色金属冶炼及压延工业为主导以及国有制为主要运行环境是鞍山市产业结构的主要特征；鞍山市大多数环境污染物排放量的波动下降趋势明显，但仍维持在较高水平上；产业结构演变的环境效应显著，不同类型的产业对不同污染物的环境影响不同。 [Liu Wenxin, Zhang Pingyu, Ma Yanji. Environmental effects of industrial structure evolution of resource-based city: A case study of Anshan city . Journal of Arid Land Resources and Environment, 2007, 26(2): 17-21.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7578.2007.02.004 URL 摘要产业结构是经济活动与生态环境相互作用的重要纽带，资源型城市产业结构演变的环境影响具有独特的研究价值。选取典型资源型城市-鞍山市为案例，从演变的视角，研究产业结构与环境质量的动态变化特征，并利用典型相关分析的方法探讨二者的相互作用。研究表明，第二产业为主体、黑色金属冶炼及压延工业为主导以及国有制为主要运行环境是鞍山市产业结构的主要特征；鞍山市大多数环境污染物排放量的波动下降趋势明显，但仍维持在较高水平上；产业结构演变的环境效应显著，不同类型的产业对不同污染物的环境影响不同。
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[13]	Charmondusit K, Phatarachaisakul S, Prasertpong P. The quantitative eco-efficiency measurement for small and medium enterprise: A case study of wooden toy industry . Clean Technologies and Environmental Policy, 2014, 16(5): 935-945. https://doi.org/10.1007/s10098-013-0693-4 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 Eco-efficiency is a tool for the analysis of the sustainability of industries, which indicates the economic relationship and environmental impact. This research presents the development of eco-efficiency indicators for quantitative measurement of the wooden toy industry, as well as the raw material suppliers who are a part of the supply chain. The eco-efficiency of the wooden toy industry was measured by using the key indicators of the three axes of sustainable development, which are (i) economic indicator: net sale and gross margin, (ii) environmental indicator: material, energy, water consumption, waste disposal, and (iii) social indicator: frequency rate of accidents, local employment, and corporate social responsibility. Moreover, the combined eco-efficiency evaluation of the supplier and company showed that the company's eco-efficiency has likely increased during 2 years of observation, while the eco-efficiency of the supplier-company combination has decreased. The evaluation of socio-eco-efficiency results showed that the company has acquired a socially supportive management system at the company level, community level, and social level. This research can contribute to the improvement of the resource and process efficiencies in economic, environmental, and social dimensions. It can also provide a basic framework on eco-efficiency evaluation for the small and medium enterprises in Thailand, which will feed into policy and strategic development.
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[17]	Aoe T. Eco-efficiency and eco-design in electrical and electronic products . Journal of Cleaner Production, 2007, 15(15): 1406-1414. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2006.06.004 Magsci [本文引用: 1] 摘要 <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Although it had been about 10 years since eco-efficiency and Factor <em>X</em> were proposed, these concepts were not actually utilized in companies. Accordingly, the author proposed eco-efficiency (Factor <em>X</em>) indicators and has actually utilized them since 2001 in companies, and has conducted many case studies of eco-efficiency and Factor <em>X</em> using these indicators. However, there remains an argument: the improvement of eco-efficiency (Factor <em>X</em>) is due to an improvement in functions and there is still a possibility that environmental impacts increase. So, this paper begins with a brief explanation of the proposed eco-efficiency (Factor <em>X</em>) indicators and the case studies. Next, eco-efficiency and ecodesign are discussed. This paper analyzes the relationship between functions and environmental impacts using results of quantitative evaluations and verifies the argument quantitatively. From this analysis result, the author found that most products improved the product's functions while reducing environmental impacts.</p>
[18]	Cramer J M, Lochem H V. The practical use of the 'eco-efficiency' concept in industry: The case of Akzo Nobel . The Journal of Sustainable Product Design, 2001, 1(3): 171-180. https://doi.org/10.1023/A:1020507309005 URL [本文引用: 1] 摘要 Eco-efficiency is primarily seen by industry as a banner under which companies are stimulated to search for more far-reaching environmental improvements. The question raised in this article is whether companies can use this concept and if so which difficulties are encountered in practice. The analysis is based on the experiences gained within the chemical company Akzo Nobel. It is concluded that the eco-efficiency gains achieved through product improvement cannot be assessed by using one single indicator. The use of a combination of qualitative and quantitative ecological and economic indicators can provide a good picture of the benefits to be achieved. The mix to be used, depends on the product innovation, the stage of its development and business specific aspects. This is illustrated through the example of Akzo Nobel Coatings where the most promising options in terms of high eco-efficiency improvements are the most difficult ones to assess quantitatively in advance. This is understandable when we acknowledge the dynamic and unpredictable character of more radical innovations. The differences in types of eco-efficiency improvements were also reflected in the internal decision-making process of the management of Akzo Nobel Coatings. The more far-reaching eco-efficiency improvements were transferred to the R&D department for further study, while the most promising improvements of the existing products were directly communicated with the marketing and the production departments to prepare for market introduction.
[19]	Cramer J M. Responsiveness of industry to eco-efficiency improvements in the product chain: The case of Akzo Nobel . In Business Strategy and the Environment, 2000, 9(1): 36-48. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-0836(200001/02)9:13.0.CO;2-J URL [本文引用: 1] 摘要 Abstract Increasingly, arguments are being made concerning the benefits of a marriage between ecology and economy in life cycle management. This article provides insights into the business conditions under which market opportunities and eco-efficiency improvements in the product chain can indeed go hand in hand. The study focuses on the differences in responsiveness of six different sub-business units within the chemical company of Akzo Nobel to eco-efficiency improvements in the product chain and how these differences can be explained. The comparative analysis shows the importance of the following three criteria: (i) the level of environmental pressure ; (ii) the room for manoeuvre and (iii) the degree to which the environment can be used to obtain a competitive advantage . These criteria may also be valid for other companies. However, research needs to investigate whether additional factors (e.g. the culture of the company, its technological capabilities and market strength) also influence corporate environmental response. Copyright 漏 2000 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment
[20]	Kuosmanen T, Kortelainen M. Measuring eco-efficiency of production with data envelopment analysis . Journal of Industrial Ecology, 2005, 9(9): 59-72. https://doi.org/10.1162/108819805775247846 URL [本文引用: 1] 摘要 Aggregation of environmental pressures into a single environmental damage index is a major challenge of eco fficiency measurement. This article examines how the data envelopment analysis (DEA) method can be adapted for this purpose. DEA accounts for substitution possibilities between different natural resources and emissions and does not require subjective judgment about the weights. Although DEA does not require subjective or normative judgment, soft weight restrictions can be incorporated into the framework. The proposed approach is illustrated by an application to assessing ecoefficiency of road transportation in the three largest towns of eastern Finland.
[21]	Nee A Y C, Song B, Ong S K. Re-engineering manufacturing for sustainability: Proceedings of the 20th CIRP international conference on life cycle engineering . Singapore: Springer, 2013. [本文引用: 1]
[22]	成金华, 孙琼, 郭明晶, 等. 中国生态效率的区域差异及动态演化研究 . 中国人口·资源与环境, 2014, 24(1): 47-54. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2014.01.008 URL [本文引用: 1] 摘要采用2000-2011年的统计数据,首先运用超效率DEA模型对中国30个省份的生态效率进行测算,在此基础上,运用空间自相关分析方法对中国省域生态效率的演化格局进行了实证分析,以此来探寻影响中国生态效率区域差异变化的空间机制。研究表明:我国生态效率平均水平处于0.854-1.050之间,整体呈现波动性变化趋势。从区域层面看,东部地区、中部地区和西部地区2000-2011年生态效率的平均值依次为1.821,0.559和0.381,生态效率呈现由沿海向内陆、由东部向中西部递减的格局,具有明显的"俱乐部收敛"现象。从省级层面看,生态效率较高的省区集聚于东部经济发达地区,而生态效率较低的省区则集中于西部经济欠发达地区;从全局空间自相关来看,2000-2011年中国各省份生态效率的全局Moran’s I值均显著为正(指数取值范围在0.236-0.400之间),表明中国各地区生态效率呈现出正的空间相关性特征,存在较明显的空间集聚特征,近邻效应显著;从局域空间自相关来看,80%左右的省份表现为在地理空间上显著的空间正相关(H-H集聚和L-L集聚),其中H-H集聚的沿海地区已成为中国生态效率的重要增长极,有着较强的正向辐射效应,有向周围扩散的趋势,而位于L-L集聚区的西部、中部地区的大部分省区及东北三省则在空间分布上较稳定。根据实证分析结果,提出政策建议:一是转变经济发展方式,巩固节能减排效果;二是把握区域发展特征,因地制宜促进发展;三是加强区域合作与交流,寻求区域协调发展新渠道。 [Cheng Jinhua, Sun Qiong, Guo Mingjing, et al. Research on regional disparity and dynamic evolution of eco-efficiency in China. China Population, Resources and Environment, 2014, 24(1): 47-54.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2014.01.008 URL [本文引用: 1] 摘要采用2000-2011年的统计数据,首先运用超效率DEA模型对中国30个省份的生态效率进行测算,在此基础上,运用空间自相关分析方法对中国省域生态效率的演化格局进行了实证分析,以此来探寻影响中国生态效率区域差异变化的空间机制。研究表明:我国生态效率平均水平处于0.854-1.050之间,整体呈现波动性变化趋势。从区域层面看,东部地区、中部地区和西部地区2000-2011年生态效率的平均值依次为1.821,0.559和0.381,生态效率呈现由沿海向内陆、由东部向中西部递减的格局,具有明显的"俱乐部收敛"现象。从省级层面看,生态效率较高的省区集聚于东部经济发达地区,而生态效率较低的省区则集中于西部经济欠发达地区;从全局空间自相关来看,2000-2011年中国各省份生态效率的全局Moran’s I值均显著为正(指数取值范围在0.236-0.400之间),表明中国各地区生态效率呈现出正的空间相关性特征,存在较明显的空间集聚特征,近邻效应显著;从局域空间自相关来看,80%左右的省份表现为在地理空间上显著的空间正相关(H-H集聚和L-L集聚),其中H-H集聚的沿海地区已成为中国生态效率的重要增长极,有着较强的正向辐射效应,有向周围扩散的趋势,而位于L-L集聚区的西部、中部地区的大部分省区及东北三省则在空间分布上较稳定。根据实证分析结果,提出政策建议:一是转变经济发展方式,巩固节能减排效果;二是把握区域发展特征,因地制宜促进发展;三是加强区域合作与交流,寻求区域协调发展新渠道。
[23]	仇方道, 沈正平, 张纯敏. 产业生态化导向下江苏省工业环境绩效比较 . 经济地理, 2014, 34(3): 162-169. URL 摘要以江苏省为例，应用完全分解模型，将资源投入量、污染物产生量和排放量的变化分解为规模效应、空间结构效应和技术效应，分析源头减量化、清洁生产和末端治理的产业生态化导向下的工业环境绩效，探索产业生态化发展调控方向与路径。结果表明：资源减量化效果优于末端治理减排效果，清洁生产控污效果劣于前两者，且源头减量化作用和清洁生产控污能力呈不断增强之势，并成为产业生态化发展的主导方向；资源减量化和末端治理是实现环境目标主要路径，产业区域共生系统不完善，空间结构效应对环境绩效的影响具有不确定性；源头减量化、清洁生产和末端治理之间的技术关联性不强，源头减量化通过技术进步和资源节约管理创新降低资源投入强度，而清洁生产和末端治理通过技术创新提升控污能力和减排能力。研究认为，建立面向生产全过程的资源环境管理体系，构建清洁生产与末端治理并重的产业生态系统，提高资源节约集约利用水平，是江苏产业生态化转型的主要措施。 [Qiu Fangdao, Shen Zhengping, Zhang Chunmin. Comparison of environmental performance based on different strategies of industrial ecologization strategies in Jiangsu province . Economic Geography, 2014, 34(3): 162-169.] URL 摘要以江苏省为例，应用完全分解模型，将资源投入量、污染物产生量和排放量的变化分解为规模效应、空间结构效应和技术效应，分析源头减量化、清洁生产和末端治理的产业生态化导向下的工业环境绩效，探索产业生态化发展调控方向与路径。结果表明：资源减量化效果优于末端治理减排效果，清洁生产控污效果劣于前两者，且源头减量化作用和清洁生产控污能力呈不断增强之势，并成为产业生态化发展的主导方向；资源减量化和末端治理是实现环境目标主要路径，产业区域共生系统不完善，空间结构效应对环境绩效的影响具有不确定性；源头减量化、清洁生产和末端治理之间的技术关联性不强，源头减量化通过技术进步和资源节约管理创新降低资源投入强度，而清洁生产和末端治理通过技术创新提升控污能力和减排能力。研究认为，建立面向生产全过程的资源环境管理体系，构建清洁生产与末端治理并重的产业生态系统，提高资源节约集约利用水平，是江苏产业生态化转型的主要措施。
[24]	杨斌. 2000-2006年中国区域生态效率研究: 基于DEA方法的实证分析 . 经济地理, 2009, 29(7): 1197-1202. URL [本文引用: 1] 摘要生态效率是衡量循环经济发展水平的重要指标,反映了经济发展中利用自然资源减轻环境压力的效率。尝试将数据包络分析（DEA）方法运用到生态效率的实证研究当中,从宏观角度对中国2000—2006年区域生态效率进行测度和评价。结果表明：在此期间,中国整体生态效率变化不大,基本保持在0.7—0.8的平均水平,但是区域间生态效率差异明显,东、中、西部效率值分别为0.939、0.712、0.641,东部与中西部地区之间存在着显著差异。工业固体废物、工业粉尘、烟尘等污染物的排放及土地、水等资源的消耗成为影响区域生态效率的主要因素。总的来看,粗放型经济增长方式制约了区域生态效率的改善,推动经济增长方式向集约型转变是提高生态效率、实现可持续发展的根本途径。 [Yang Bin. Research on regional eco-efficiency of China from 2000-2006-an empirical analysis based on DEA . Economic Geography, 2009, 29(7): 1197-1202.] URL [本文引用: 1] 摘要生态效率是衡量循环经济发展水平的重要指标,反映了经济发展中利用自然资源减轻环境压力的效率。尝试将数据包络分析（DEA）方法运用到生态效率的实证研究当中,从宏观角度对中国2000—2006年区域生态效率进行测度和评价。结果表明：在此期间,中国整体生态效率变化不大,基本保持在0.7—0.8的平均水平,但是区域间生态效率差异明显,东、中、西部效率值分别为0.939、0.712、0.641,东部与中西部地区之间存在着显著差异。工业固体废物、工业粉尘、烟尘等污染物的排放及土地、水等资源的消耗成为影响区域生态效率的主要因素。总的来看,粗放型经济增长方式制约了区域生态效率的改善,推动经济增长方式向集约型转变是提高生态效率、实现可持续发展的根本途径。
[25]	孙才志, 王妍. 辽宁省产业用水变化驱动效应分解与时空分异 . 地理研究, 2010, 29(2): 244-252. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>辽宁省是我国严重缺水地区,水资源问题已经成为辽宁老工业基地振兴的瓶颈因素。通过构建产业用水变化的全要素分解模型,测度了1994~2007年辽宁省产业用水变化驱动的经济增长效应、产业结构效应与用水强度效应,计算了各种效应对用水变化的贡献率,并对各种效应进行了时间分异分析;运用全要素分解模型测度了1994~2007年辽宁省14个地级市产业用水变化驱动的三种效应,结合ISODATA聚类模型对各种效应进行空间聚类,进而对各种效应进行空间分异分析。研究结果表明,辽宁省产业用水变化是由经济增长的稳定作用、结构变动的冲击作用和技术进步的动力作用共同决定的。该结论对于正确理解辽宁省产业用水变化与经济发展之间的关系具有一定的参考价值。</p> [Sun Caizhi, Wang Yan. Decomposition of driving effects for industrial water utilization change and spatial-temporal difference in Liaoning province . Geographical Research, 2010, 29(2): 244-252.] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>辽宁省是我国严重缺水地区,水资源问题已经成为辽宁老工业基地振兴的瓶颈因素。通过构建产业用水变化的全要素分解模型,测度了1994~2007年辽宁省产业用水变化驱动的经济增长效应、产业结构效应与用水强度效应,计算了各种效应对用水变化的贡献率,并对各种效应进行了时间分异分析;运用全要素分解模型测度了1994~2007年辽宁省14个地级市产业用水变化驱动的三种效应,结合ISODATA聚类模型对各种效应进行空间聚类,进而对各种效应进行空间分异分析。研究结果表明,辽宁省产业用水变化是由经济增长的稳定作用、结构变动的冲击作用和技术进步的动力作用共同决定的。该结论对于正确理解辽宁省产业用水变化与经济发展之间的关系具有一定的参考价值。</p>
[26]	盖美, 连冬, 田成诗, 等. 辽宁省环境效率及其时空分异 . 地理研究, 2014, 33(12): 2345-2357. https://doi.org/10.11821/dlyj201412012 Magsci [本文引用: 2] 摘要 <p>环境问题已经成为辽宁省经济发展的瓶颈。基于随机前沿分析SFA与非期望产出的数据包络SBM的研究方法,选取2005年到2011年为研究时间,对辽宁省14个地级市环境效率进行测算,并利用聚类分析、基尼系数与β趋同等研究方法对环境效率进行时空分析。在此基础上,利用Tobit模型建立多元回归,以分析辽宁省环境效率的影响因素。结果表明：大连、沈阳、鞍山的环境绝对效率水平较高,朝阳市绝对效率水平最低;大连、盘锦、沈阳处于生产有效单元,朝阳相对效率属强无效单元;在空间与时间的分析上大连、沈阳等是效率水平高的地区,朝阳为最低地区,空间呈“山脊状”分布;绝对效率值差距在不断缩小,相对效率差距在拉大后趋于稳定;回归结果显示产业结构与经济发展水平对环境经济效率及企业资本深化与生产技术水平起正向作用;财政支持与外商直接投资没有通过模型检验,未对环境效率起作用。</p> [Gai Mei, Lian Dong, Tian Chengshi, et al. The research for Liaoning environmental efficiency and spatial-temporal differentiation . Geographical Research, 2014, 33(12): 2345-2357.] https://doi.org/10.11821/dlyj201412012 Magsci [本文引用: 2] 摘要 <p>环境问题已经成为辽宁省经济发展的瓶颈。基于随机前沿分析SFA与非期望产出的数据包络SBM的研究方法,选取2005年到2011年为研究时间,对辽宁省14个地级市环境效率进行测算,并利用聚类分析、基尼系数与β趋同等研究方法对环境效率进行时空分析。在此基础上,利用Tobit模型建立多元回归,以分析辽宁省环境效率的影响因素。结果表明：大连、沈阳、鞍山的环境绝对效率水平较高,朝阳市绝对效率水平最低;大连、盘锦、沈阳处于生产有效单元,朝阳相对效率属强无效单元;在空间与时间的分析上大连、沈阳等是效率水平高的地区,朝阳为最低地区,空间呈“山脊状”分布;绝对效率值差距在不断缩小,相对效率差距在拉大后趋于稳定;回归结果显示产业结构与经济发展水平对环境经济效率及企业资本深化与生产技术水平起正向作用;财政支持与外商直接投资没有通过模型检验,未对环境效率起作用。</p>
[27]	付丽娜, 陈晓红, 冷智花. 基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究: 以长株潭“3+5”城市群为例 . 中国人口·资源与环境, 2013, 23(4): 169-175. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2013.04.027 URL [本文引用: 1] 摘要循环经济是区域实现可持续发展的重要模式，生态效率方法是研究循环经济比较适合的定量方法。本文以长株潭“3＋5”城市群为研究对象。建立了基于DEA模型的生态效率投入产出指标体系，运用超效率DEA方法测算了各城市2005—2010年的效率，然后利用Mahmluist-DEA模型对生态效率进行动态对比研究。最后建立基于面板数据的Tobit模型考察不同因素对效率的影响。实证结果表明：城市群整体生态效率水平比较高，城市间差距较大，长沙作为省会城市生态效率明显处于领先地位。通过运用Mahnquist-DEA指数分析结果表明2005—2010年全要素生态效率的增长率TFP值都大于1．年均增长率为12．6％。从增长率的进一步分解表明技术进步是推动生态效率增长率的主要动力，而综合技术效率和纯技术效率的下降是制约TPF提升的瓶颈因素。最后通过对各省生态效率影响因素分析表明产业结构、研发强度对生态效率有显著的正向影响，但引进外资对生态效率的影响是负面的；技术进步则是促进生态效率增长的内在动力。 [Fu Lina, Chen Xiaohong, Leng Zhihua. Urban agglomerations eco-efficiency analysis based on super-efficienty DEA Model: Case study of Chang-Zhu-Tan "3+5" urban agglomeration . China Population, Resources and Environment, 2013, 23(4): 169-175.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2013.04.027 URL [本文引用: 1] 摘要循环经济是区域实现可持续发展的重要模式，生态效率方法是研究循环经济比较适合的定量方法。本文以长株潭“3＋5”城市群为研究对象。建立了基于DEA模型的生态效率投入产出指标体系，运用超效率DEA方法测算了各城市2005—2010年的效率，然后利用Mahmluist-DEA模型对生态效率进行动态对比研究。最后建立基于面板数据的Tobit模型考察不同因素对效率的影响。实证结果表明：城市群整体生态效率水平比较高，城市间差距较大，长沙作为省会城市生态效率明显处于领先地位。通过运用Mahnquist-DEA指数分析结果表明2005—2010年全要素生态效率的增长率TFP值都大于1．年均增长率为12．6％。从增长率的进一步分解表明技术进步是推动生态效率增长率的主要动力，而综合技术效率和纯技术效率的下降是制约TPF提升的瓶颈因素。最后通过对各省生态效率影响因素分析表明产业结构、研发强度对生态效率有显著的正向影响，但引进外资对生态效率的影响是负面的；技术进步则是促进生态效率增长的内在动力。
[28]	佟连军, 宋亚楠, 韩瑞玲, 等. 辽宁沿海经济带工业环境效率分析 . 地理科学, 2012, 32(3): 294-300. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要环境效率是生态效率的重要组成部分。基于环境效率对于指导区域经济与环境协调发展的重要意义,以重工业基地辽宁沿海经济带为例作环境效率研究,应用数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)测算辽宁沿海经济带2001~2009年工业环境效率和产出弹性。在此基础上利用Tobit模型构建多元线性回归,分析工业环境效率的关键影响因素。结果表明:2001~2009年辽宁沿海经济带工业环境效率有大幅提高,但与理想状况仍有一定差距。其中大连的工业经济增长主要依靠劳动力推动,对环境成本的依赖正在减小,丹东、营口和葫芦岛3 市的工业增长需要牺牲更多的环境成本。重工业化、资本密集化和高新技术化不利于工业环境效率提高,经济发展水平的提高则极大地促进了工业环境效率的提高。所有制结构、生产规模、外商投资和环境管理力度等因素因其作用的两面性,对工业环境效率无有效影响。 [Tong Lianjun, Song Yanan, Han Ruiling, et al. Industrial environmental efficiency of costal economic belt in Liaoning province . Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(3): 294-300.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要环境效率是生态效率的重要组成部分。基于环境效率对于指导区域经济与环境协调发展的重要意义,以重工业基地辽宁沿海经济带为例作环境效率研究,应用数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)测算辽宁沿海经济带2001~2009年工业环境效率和产出弹性。在此基础上利用Tobit模型构建多元线性回归,分析工业环境效率的关键影响因素。结果表明:2001~2009年辽宁沿海经济带工业环境效率有大幅提高,但与理想状况仍有一定差距。其中大连的工业经济增长主要依靠劳动力推动,对环境成本的依赖正在减小,丹东、营口和葫芦岛3 市的工业增长需要牺牲更多的环境成本。重工业化、资本密集化和高新技术化不利于工业环境效率提高,经济发展水平的提高则极大地促进了工业环境效率的提高。所有制结构、生产规模、外商投资和环境管理力度等因素因其作用的两面性,对工业环境效率无有效影响。
[29]	罗能生, 李佳佳, 罗富政. 中国城镇化进程与区域生态效率关系的实证研究 . 中国人口·资源与环境, 2013, 23(11): 53-60. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2013.11.008 URL [本文引用: 1] 摘要随着中国城镇化的不断推进,资源短缺与环境污染问题日益凸显,如何以最小的生态损耗获得最大的经济社会效益,是我国新型城镇化建设中面临的一个重要课题。本文利用中国1999-2011年省际面板数据,基于超效率DEA,在测度区域生态效率的基础上,通过对IPAT模型扩展建立了面板数据计量模型,研究了我国区域生态效率与城镇化水平的关系。研究表明,城镇化水平与区域生态效率呈非对称U型关系,且东、中、西区域差异明显,东部地区城镇化进程中的生态效率较高,部分省份已进入U型曲线的上升阶段,中西部还处于U型曲线的下降阶段,即随着城镇化水平的提高,区域生态效率不断下降,西部地区更为突出。而产业结构、环境政策和技术水平都从不同方面影响城镇化的生态效率。因此,必须进一步转变经济发展方式、优化环境政策、提高技术水平,进而提高城镇化的生态效率,推进资源节约、环境友好、经济高效的新型城镇化发展。 [Luo Nengsheng, Li Jiajia, Luo Fuzheng. Empirical analysis on the relationship between the China urbanization and regional eco-efficiency. China Population, Resources and Environment, 2013, 23(11): 53-60.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2013.11.008 URL [本文引用: 1] 摘要随着中国城镇化的不断推进,资源短缺与环境污染问题日益凸显,如何以最小的生态损耗获得最大的经济社会效益,是我国新型城镇化建设中面临的一个重要课题。本文利用中国1999-2011年省际面板数据,基于超效率DEA,在测度区域生态效率的基础上,通过对IPAT模型扩展建立了面板数据计量模型,研究了我国区域生态效率与城镇化水平的关系。研究表明,城镇化水平与区域生态效率呈非对称U型关系,且东、中、西区域差异明显,东部地区城镇化进程中的生态效率较高,部分省份已进入U型曲线的上升阶段,中西部还处于U型曲线的下降阶段,即随着城镇化水平的提高,区域生态效率不断下降,西部地区更为突出。而产业结构、环境政策和技术水平都从不同方面影响城镇化的生态效率。因此,必须进一步转变经济发展方式、优化环境政策、提高技术水平,进而提高城镇化的生态效率,推进资源节约、环境友好、经济高效的新型城镇化发展。
[30]	Mao J S, Du Y C, Xu L Y, et al. Quantification of energy related industrial eco-efficiency of China . Frontiers of Environmental Science & Engineering, 2011, 5(4): 585-596. https://doi.org/10.1007/sl1783-010-0289-8 URL [本文引用: 1] 摘要 Improving eco-efficiency is propitious for saving resources and reducing emissions,and has become a popular route to sustainable development.We define two energy-related eco-efficiencies:energy efficiency (ENE) and greenhouse gas (GHG) emission-related eco-efficiency (GEE) using energy consumption and the associated GHG emissions as the environmental impacts.Using statistical data,we analyze China's energy consumption and GHG emissions by industrial subsystem and sector,and estimate the ENE and GEE values for China in 2007 as 4.871 × 107 US$/PJ and 4.26× 108 US$/TgCO2eq,respectively.Industry is the primary contributing subsystem of China's economy,contributing 45.2％ to the total economic production,using 79.6％ of the energy consumed,and generating 91.4％ of the total GHG emissions.We distinguish the individual contributions of the 39 industrial sectors to the national economy,overall energy consumption,and GHG emissions,and estimate their energyrelated eco-efficiencies.The results show that although ferrous metal production contributes only 3.5％ to the national industrial economy,it consumes the most industrial energy (20％ of total),contributes 16％ to the total industrial global wanning potential (GWP),and ranks third in GHG emissions.The power and heat sector ranks first in GHG emissions and contributes one-third of the total industrial GWP,although it only consumes about 8％of total industrial energy and,like ferrous metal production,contributes 3.5％ to the national economy.The ENE of the ferrous metal and power and heat sectors are only 8 and 2.1 × 107 US$/PJ,while the GEE for these two sectors are 9 and 4× 104 US$/GgCO2eq,respectively; these are nearly the lowest ENE and GEE values among all 39 industry sectors.Finally,we discuss the possibility of eco efficiency improvement through a comparison with other countries.
[31]	Zhang B, Bi J, Fan Z G, et al. Eco-efficiency analysis of industrial system in China: A data envelopment analysis approach . Ecological Economics, 2008, 68(1-2): 306-316. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2008.03.009 URL 摘要 Eco-efficiency is an instrument for sustainability analysis, indicating how efficient the economic activity is with regard to nature's goods and services. This paper conducts an eco-efficiency analysis for regional industrial systems in China by developing data envelopment analysis (DEA) based models. Using real data of 30 provinces in China, an empirical study is employed to illustrate the pattern of regional industrial systems' eco-efficiency. The results indicate that Tianjing, Shanghai, Guangdong, Beijing, Hainan and Qinghai are relatively eco-efficient. The results also show that, provinces with higher level GDP per capita will have higher eco-efficiency relatively with an exception of Hainan and Qinghai. The study provides deeper insights into the causes of eco-inefficiency, and gives further implications on environmental protection strategies in China. In the article, we also discuss the advantages and disadvantages of using DEA in eco-efficiency analysis and areas that require further work are presented.
[32]	Yang W, Jin F J, Wang C J, et al. Industrial eco-efficiency and its spatial-temporal differentiation in China . Frontiers of Environmental Science & Engineering, 2012, 6(4): 559-568. https://doi.org/10.1007/s11783-012-0400-4 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 The aim of this paper is to study the spatialtemporal differentiation of industrial eco-efficiency in China. Using methods based on the data envelopment analysis (DEA) model and exploratory spatial data analysis (ESDA) and data from 1985, 1995, 2005, and 2008 of 30 provinces in China, the spatial-temporal pattern changes in industrial eco-efficiency are discussed. The results show that: first, the patterns of industrial eco-efficiency are dominated by clustering of relatively low efficiency provinces; second, spatial relationships between the industrial eco-efficiencies of different provinces changed slightly throughout the period and the provinces persistently exhibit spatial concentration of relatively low industrial eco-efficiency; finally, there is an obvious trend in the polarization of industrial eco-efficiency, i.e., the higher level spatial units are concentrated in eastern China, and the lower level spatial units are mainly in western and central China.
[33]	高迎春, 韩瑞玲, 佟连军. 吉林省产业系统生态效率评价 . 中国人口·资源与环境, 2011, 21(11): 106-111. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.11.018 URL [本文引用: 1] 摘要将环境效率分解为与产业系统运行过程相对应的源头预防效率、清洁生产效率和末端治理效率，从系统整体协同视角构建整合不同过程效率的生态效率度量模型。并以吉林省为案例进行分析，结果表明：①吉林省在推进产业系统生态效率实践中，末端治理仍是优先选择，其次为清洁生产，最后为源头循环，具有清晰的次序性；②不同类型城市在生态效率路径选择方面存在差异，综合型城市侧重于源头循环。而资源型城市更依赖清洁生产和末端治理：③吉林省产业系统生态效率发展水平从2002年的0．40增长到2008年的0．49，增幅为23．59％，产业发展与环境污染处于脱钩状态；④吉林省产业系统生态效率发展质曩指数整体水平较高，而且在波动中趋予上升，增幅为7．19％：⑤吉林省产业系统生态效率从2002年的0．35上升到2008年的0．46。增幅为32．48％，产业系统生态效率发展水平对生态效率进步的贡献度为72．64％。未来应重视提升生态效率发展质量。 [Gao Yingchun, Han Ruiling, Tong Lianjun. Evaluation of industrial eco-efficiency in Jilin province. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(11): 106-111.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.11.018 URL [本文引用: 1] 摘要将环境效率分解为与产业系统运行过程相对应的源头预防效率、清洁生产效率和末端治理效率，从系统整体协同视角构建整合不同过程效率的生态效率度量模型。并以吉林省为案例进行分析，结果表明：①吉林省在推进产业系统生态效率实践中，末端治理仍是优先选择，其次为清洁生产，最后为源头循环，具有清晰的次序性；②不同类型城市在生态效率路径选择方面存在差异，综合型城市侧重于源头循环。而资源型城市更依赖清洁生产和末端治理：③吉林省产业系统生态效率发展水平从2002年的0．40增长到2008年的0．49，增幅为23．59％，产业发展与环境污染处于脱钩状态；④吉林省产业系统生态效率发展质曩指数整体水平较高，而且在波动中趋予上升，增幅为7．19％：⑤吉林省产业系统生态效率从2002年的0．35上升到2008年的0．46。增幅为32．48％，产业系统生态效率发展水平对生态效率进步的贡献度为72．64％。未来应重视提升生态效率发展质量。
[34]	黄晓军, 李诚固, 黄馨. 东北地区城市化与产业结构演变相互作用模型 . 经济地理, 2008, 28(1): 55-58. URL [本文引用: 1] 摘要城市化与产业结构之间相互作用关系密切。文章利用SPSS统计分析方法,对东北地区近10年来产业结构演变与城市化之间关系进行了回归分析,并建立了城市化的产业结构演变支撑模型和产业结构演变城市化响应模型,通过对模型结果分析,明确了城市化与产业结构之间的相互作用关系,以期对东北地区未来城市化与产业发展方向和发展措施提供思路借鉴。 [Huang Xiaojun, Li Chenggu, Huang Xin. Modeling analysis of interaction between urbanization and industrial structure upgrade in Northeast Area . Economic Geography, 2008, 28(1): 55-58.] URL [本文引用: 1] 摘要城市化与产业结构之间相互作用关系密切。文章利用SPSS统计分析方法,对东北地区近10年来产业结构演变与城市化之间关系进行了回归分析,并建立了城市化的产业结构演变支撑模型和产业结构演变城市化响应模型,通过对模型结果分析,明确了城市化与产业结构之间的相互作用关系,以期对东北地区未来城市化与产业发展方向和发展措施提供思路借鉴。
[35]	杨丽花, 佟连军. 吉林省松花江流域工业污染物的结构特征 . 中国科学院研究生院学报, 2012, 29(3): 346-351. URL [本文引用: 1] 摘要运用份额偏离方法分析吉林省松花江流域内主要污染物年际变化,评估污染物类别、竞争力和结构特征.研究表明:1)研究期内流域整体环境污染物排放变化幅度不大,年均增长率为 0.4%;2)污染强度呈下降趋势;3)从污染物类别看,样本城市既存在共性也存在差异性.共性表现在主要污染物均为工业SO2,差异性表现在污染物的结构组成不同.造成差异性的原因在于城市产业结构不同,农产品加工业和造纸业对污染物结构的形成影响最大. [Yang Lihua, Tong Lianjun. Study of structural features of industrial pollutants in the Songhua River basin in Jilin province . Journal of Graduate University of Chinese Academy of Sciences, 2012, 29(3): 346-351.] URL [本文引用: 1] 摘要运用份额偏离方法分析吉林省松花江流域内主要污染物年际变化,评估污染物类别、竞争力和结构特征.研究表明:1)研究期内流域整体环境污染物排放变化幅度不大,年均增长率为 0.4%;2)污染强度呈下降趋势;3)从污染物类别看,样本城市既存在共性也存在差异性.共性表现在主要污染物均为工业SO2,差异性表现在污染物的结构组成不同.造成差异性的原因在于城市产业结构不同,农产品加工业和造纸业对污染物结构的形成影响最大.
[36]	陈作成, 龚新蜀. 西部地区产业系统生态效率测评与影响因素分析 . 中国科技论坛, 2013, (10): 49-55. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6711.2013.10.009 URL [本文引用: 1] 摘要本文从系统整体协同视角整合产业系统不同生产环节效率,构建了产业系统生态效率度量模型,测度西部地区2005-2010年产业系统生态效率,并实证分析产业系统生态效率的影响因素.结果表明:西部地区产业系统生态效率呈现倒“U”型趋势,地区间产业系统生态效率差异逐步拉大,不同生产环节生态效率协同性较差;资本投入的增加和技术进步会促进清洁生产效率的提高,但产业结构的变动和市场化水平的提高会弱化清洁生产效率的提升;FDI对生态环境的作用表现在“节能”方面,而非“减排”;结构因素对产业系统生态效率的影响比制度因素更加重要. [Chen Zuocheng, Gong Xinshu. Evaluation of ecological efficiency of industrial system and its influencing factors analysis in China's Western Region . Forum on Science and Technology in China, 2013, (10): 49-55.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6711.2013.10.009 URL [本文引用: 1] 摘要本文从系统整体协同视角整合产业系统不同生产环节效率,构建了产业系统生态效率度量模型,测度西部地区2005-2010年产业系统生态效率,并实证分析产业系统生态效率的影响因素.结果表明:西部地区产业系统生态效率呈现倒“U”型趋势,地区间产业系统生态效率差异逐步拉大,不同生产环节生态效率协同性较差;资本投入的增加和技术进步会促进清洁生产效率的提高,但产业结构的变动和市场化水平的提高会弱化清洁生产效率的提升;FDI对生态环境的作用表现在“节能”方面,而非“减排”;结构因素对产业系统生态效率的影响比制度因素更加重要.
[37]	王微, 林剑艺, 崔胜辉, 等. 基于生态效率的城市可持续性评价及应用研究 . 环境科学, 2010, 31(4): 1108-1113. URL [本文引用: 1] 摘要综合评价城市复合生态系统是实现区域可持续发展要面对的重要科学问题.城市生态效率反映了城市系统的资源环境与社会福利的投入产出关系,是将可持续发展的宏观目标融入城市发展规划与管理中的有效工具.综合生态足迹和人类发展指数的理论方法,构建了基于生态效率的城市可持续性评价模型.应用该模型对厦门市生态效率进行了时间序列分析:2000～2006年,厦门市生态效率呈现先平稳上升后陡然下降又小幅回升的波动性变化.厦门市人均生态足迹由4.279hm2增加至5.462hm2;人类发展指数由0.831增加至0.896;生态效率下降15.5%,资源效率下降15.7%,环境效率下降15.3%.研究表明,厦门市的可持续性经历了由可持续性次增强→可持续性增强→可持续性减弱→可持续性增强路径的转变,总体趋势仍是可持续性减弱. [Wang Wei, Lin Jianyi, Cui Shenghui, et al. Urban sustainability assessment based on eco-efficiency and its application . Environmental Science, 2010, 31(4): 1108-1113.] URL [本文引用: 1] 摘要综合评价城市复合生态系统是实现区域可持续发展要面对的重要科学问题.城市生态效率反映了城市系统的资源环境与社会福利的投入产出关系,是将可持续发展的宏观目标融入城市发展规划与管理中的有效工具.综合生态足迹和人类发展指数的理论方法,构建了基于生态效率的城市可持续性评价模型.应用该模型对厦门市生态效率进行了时间序列分析:2000～2006年,厦门市生态效率呈现先平稳上升后陡然下降又小幅回升的波动性变化.厦门市人均生态足迹由4.279hm2增加至5.462hm2;人类发展指数由0.831增加至0.896;生态效率下降15.5%,资源效率下降15.7%,环境效率下降15.3%.研究表明,厦门市的可持续性经历了由可持续性次增强→可持续性增强→可持续性减弱→可持续性增强路径的转变,总体趋势仍是可持续性减弱.
[38]	韩瑞玲, 佟连军, 宋亚楠. 基于生态效率的辽宁省循环经济分析 . 生态学报, 2011, 31(16): 4732-4740. Magsci [本文引用: 1] 摘要生态效率与循环经济相辅相成。基于区域生态效率评价是考量区域循环经济的重要内容,又基于目前对于循环经济与生态效率结合的实证研究相对较少,因此,以生态效率理论为基础,对我国最早开展循环经济的试点省份--辽宁省的循环经济发展作以综合衡量。通过生态效率度量模型与循环经济度量模型,以辽宁省1990-2008年数据为基础,运用基于熵权的TOPSIS方法,分别计算了19a间辽宁省各年的资源效率、环境效率、生态效率,进而综合评价了辽宁省循环经济发展轨迹。研究表明:在19a间,辽宁省生态效率总体呈现波动上升态势,经历了传统经济发展模式-末端治理模式-循环经济模式的转变;19a间,辽宁省循环经济发展状态总体上处于循环性不断增强的状态,即经济发展的同时,环境压力不断减小。研究证明了辽宁省2002年实行循环经济以来取得了明显成效,对全国尤其是东北地区发展循环经济,走新型工业化道路具有重要的示范意义。 [Han Ruiling, Tong Lianjun, Song Yanan. Analysis of circular economy of Liaoning Province based on eco-efficiency . Acta Ecologica Sinica, 2011, 31(16): 4732-4740.] Magsci [本文引用: 1] 摘要生态效率与循环经济相辅相成。基于区域生态效率评价是考量区域循环经济的重要内容,又基于目前对于循环经济与生态效率结合的实证研究相对较少,因此,以生态效率理论为基础,对我国最早开展循环经济的试点省份--辽宁省的循环经济发展作以综合衡量。通过生态效率度量模型与循环经济度量模型,以辽宁省1990-2008年数据为基础,运用基于熵权的TOPSIS方法,分别计算了19a间辽宁省各年的资源效率、环境效率、生态效率,进而综合评价了辽宁省循环经济发展轨迹。研究表明:在19a间,辽宁省生态效率总体呈现波动上升态势,经历了传统经济发展模式-末端治理模式-循环经济模式的转变;19a间,辽宁省循环经济发展状态总体上处于循环性不断增强的状态,即经济发展的同时,环境压力不断减小。研究证明了辽宁省2002年实行循环经济以来取得了明显成效,对全国尤其是东北地区发展循环经济,走新型工业化道路具有重要的示范意义。

城市物质代谢的生态效率: 以深圳市为例

2007

... 生态效率作为经济发展与资源环境利用关系的集中反映,可以综合考量资源环境的利用程度及其内部各领域的协调程度.它不仅可以衡量资源利用效率,而且可以确定和控制污染物排放的优先顺序,由此提供了一个了解和认识生态环境进程的有效工具^[1],一经提出,便受到广泛关注.国外对其研究始于20世纪50年代以来资源利用系数以及技术效率的提出^[2],目前研究主要集中于生态效率内涵释义^[3,4]、测度指标体系构建^[5]、方法选择^[6]等领域,并且在区域尺度^[7]、行业尺度^[8]以及企业尺度^[9]等层面进行了广泛研究,研究成果较丰富.产业系统对生态系统的提升发挥胁迫效应,而生态系统对产业系统的优化起到约束效应,产业系统与生态系统之间存在交互耦合关系^[10-12],由此国外开展了对产业系统生态效率的研究,但集中于具体行业生态效率的测度,如木制业^[13]、造纸业^[14]、原材料加工业^[15]、制造业^[16]以及电子产业^[17]等方面;并对产业系统生态效率的实际运用^[18]以及产业系统生态效率的提升对生产链的影响^[19]进行了具体研究,DEA模型^[20]、LCI模型^[15]、MSM模型以及VSM模型^[21]广泛应用于研究之中;在借鉴国外研究成果的基础上,20世纪90年代以来国内对生态效率开始了广泛研究,主要集中于生态效率演化^[22-24]、分异特征^[25,26]、影响因素^[27-29]等层面.总体看来,全国宏观尺度以及市域微观尺度的研究较多,但宏观尺度对于体现区域发展的内质非均匀性的表达尚不具体,微观尺度尚不能透彻表述区域之间内在联系.另外有学者基于DEA模型从产业系统角度研究了生态效率的演化过程^[30-32],虽然DEA模型可以较好的从宏观层面以投入产出视角分析产业系统生态效率的变化过程,但其对于指标的选取依赖性较大,另外也很难给出具体的建议,而从产业运行过程出发,将生态效率分解成不同生产环节效率的研究尚显不足^[33].另外对于流域的产业系统生态效率研究尚着墨不多. ...

... 2.2.2 产业系统可持续性评价模型判定产业系统生态效率衡量的是社会经济发展过程中利用资源的始端投入与终端产出的数值比例关系,从某种层面而言,产业系统可持续性可以用生态效率予以度量.借鉴相关研究成果^[1,37,38],以S代表社会服务量,以I代表生态负荷,E为生态效率,设W1为区域t时期发展状态,W2为（t+Δt）时期发展状态,由此可以根据W1和W2所处不同位置判定区域产业系统可持续发展程度（表1、图1）. ...

城市物质代谢的生态效率: 以深圳市为例

2007

The coefficient of resource utilization

1951

Defining eco-efficiency: A case study on the finnish forest industry

2012

Eco-efficiency: Creating More Value with Less Impact

2000

Integrating environmental and financial performance at the enterprise level: A methodology for standardizing eco-efficiency indicators

2003

Eco-efficiency of the world cement industry: A data envelopment analysis

2011

Eco-efficiency trends of the Flemish industry: Decoupling of environmental impact from economic growth

2010

Development of eco-efficiency indicators for the Canadian food and beverage industry

2006

The quantitative eco-efficiency measurement for small and medium enterprise: A case study of wooden toy industry

2014

山东省产业结构生态评价与循环经济模式构建思路

2004

山东省产业结构生态评价与循环经济模式构建思路

2004

资源型城市产业结构演变的环境效应研究: 以鞍山市为例

2007

资源型城市产业结构演变的环境效应研究: 以鞍山市为例

2007

产业结构与环境质量交互耦合机理研究: 以甘肃省为例

2012

产业结构与环境质量交互耦合机理研究: 以甘肃省为例

2012

The quantitative eco-efficiency measurement for small and medium enterprise: A case study of wooden toy industry

2014

Eco-efficiency assessment of pulp and paper industry in Myanmar

2010

LCI modelling approaches applied on recycling of materials in view of environmental sustainability, risk perception and eco-efficiency

2010

... [15]、MSM模型以及VSM模型^[21]广泛应用于研究之中;在借鉴国外研究成果的基础上,20世纪90年代以来国内对生态效率开始了广泛研究,主要集中于生态效率演化^[22-24]、分异特征^[25,26]、影响因素^[27-29]等层面.总体看来,全国宏观尺度以及市域微观尺度的研究较多,但宏观尺度对于体现区域发展的内质非均匀性的表达尚不具体,微观尺度尚不能透彻表述区域之间内在联系.另外有学者基于DEA模型从产业系统角度研究了生态效率的演化过程^[30-32],虽然DEA模型可以较好的从宏观层面以投入产出视角分析产业系统生态效率的变化过程,但其对于指标的选取依赖性较大,另外也很难给出具体的建议,而从产业运行过程出发,将生态效率分解成不同生产环节效率的研究尚显不足^[33].另外对于流域的产业系统生态效率研究尚着墨不多. ...

Eco-efficiency approach for global warming in the context of Kyoto mechanism

2008

Eco-efficiency and eco-design in electrical and electronic products

2007

The practical use of the 'eco-efficiency' concept in industry: The case of Akzo Nobel

2001

Responsiveness of industry to eco-efficiency improvements in the product chain: The case of Akzo Nobel

2000

Measuring eco-efficiency of production with data envelopment analysis

2005

Re-engineering manufacturing for sustainability: Proceedings of the 20th CIRP international conference on life cycle engineering

2013

中国生态效率的区域差异及动态演化研究

2014

中国生态效率的区域差异及动态演化研究

2014

产业生态化导向下江苏省工业环境绩效比较

2014

产业生态化导向下江苏省工业环境绩效比较

2014

2000-2006年中国区域生态效率研究: 基于DEA方法的实证分析

2009

2000-2006年中国区域生态效率研究: 基于DEA方法的实证分析

2009

辽宁省产业用水变化驱动效应分解与时空分异

2010

辽宁省产业用水变化驱动效应分解与时空分异

2010

辽宁省环境效率及其时空分异

2014

... 产业系统生态效率受自然因素、经济因素、市场因素、社会因素以及政府管理因素等多种因素相互影响、相互作用以及相互制约,但当前对其影响因素的研究成果尚不多见,同时运用定量化的方法具体量化作用力因子强弱程度的成果仍需加强.由此在坚持指标的典型代表性、可比性以及可获得性等原则下,借鉴前人研究成果^[26-28],依据相关性分析和变异系数分析进行指标筛选,最终选取经济发展水平、所有制结构水平、产业结构、环境管理力度、外商投资、政府调控以及科学技术等7个因素进行定量分析.其中：① 经济发展水平（ED）用人均GDP表征;② 所有制结构水平（OS）用国有单位在岗职工人数与集体单位在岗职工人数与在岗职工总人数比值表征;③ 产业结构（IS）用第二产业产值与第三产业产值比值表征;④ 环境管理力度（EM）用工业废水排放达标率表示;⑤ 外商投资（FI）用外商直接投资额占GDP比例表示;⑥ 政府调控（GR）用财政支出占GDP比值表示;⑦ 科学技术（TF）用万人科技活动人员数表示.由于生态效率取值范围为[0,1],因变量被严格局限于该范围,如果直接采用普通的最小二乘法对模型进行估计,则会容易产生估计参数不一致情况,而Tobit模型可以很好解决因变量受限情况的回归模型,由此建立回归方程为： ...

辽宁省环境效率及其时空分异

2014

基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究: 以长株潭“3+5”城市群为例

2013

基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究: 以长株潭“3+5”城市群为例

2013

辽宁沿海经济带工业环境效率分析

2012

辽宁沿海经济带工业环境效率分析

2012

中国城镇化进程与区域生态效率关系的实证研究

2013

中国城镇化进程与区域生态效率关系的实证研究

2013

Quantification of energy related industrial eco-efficiency of China

2011

Eco-efficiency analysis of industrial system in China: A data envelopment analysis approach

2008

Industrial eco-efficiency and its spatial-temporal differentiation in China

2012

吉林省产业系统生态效率评价

2011

吉林省产业系统生态效率评价

2011

东北地区城市化与产业结构演变相互作用模型

2008

... 流域具有资源环境系统的相对封闭性、上下游之间的联系密切性,以及产业系统与环境系统矛盾冲突的尖锐性,因此可见,流域内各组成要素或子系统之间具有相互联系、相互制约的密切关系.松花江作为中国七大重要河流之一,是东北老工业基地生存发展的基础和命脉.但长期以来由于片面畸形城市化的推进,压缩型工业化的发展^[34]以及人口的空间集聚和不合理的生产生活方式导致松花江流域环境污染问题每况愈下,尤其是2005年松花江发生重大水污染事件以后,该流域环境状况一直受到国际社会的持续高度关注.随着吉林省增产百亿斤粮食工程、吉林市“千亿级”石化产业基地、松原市“千万吨级”油气生产基地等重大项目的建设,将对流域资源环境提出更高的要求和挑战.由此可以看出,以松花江流域作为研究对象具有重要的典型性和代表性.基于此,在科学认识资源效率以及环境效率的基础上,从系统整体协同视角,依据产业运行过程,将环境效率分解为源头消减效率、清洁生产效率以及末端治理效率,从而建构了基于不同生产环节的产业系统生态效率度量模型,并且以松花江流域为例进行了实证研究,希冀为松花江流域产业系统与环境系统的耦合共生发展提供科学依据,也为其他流域发展提供参考借鉴. ...

东北地区城市化与产业结构演变相互作用模型

2008

吉林省松花江流域工业污染物的结构特征

2012

... 研究区是指松花江（吉林省段）从上游至下游依次流经的吉林市、长春市、松原市和白城市4市及其所辖区域,流域面积为133684 km²,占吉林省幅员总面积的70%^[35].研究区域产业门类齐全,以汽车及零部件生产、能源煤炭、石化冶金、生物医药、机械建材、纺织服装、食品加工以及酿造业为主,虽然近年来,在“以信息化带动工业化”“以高新技术产业为先导,实现高新技术产业双倍增计划”等战略指导下,松花江流域产业结构不断优化升级,但传统的“三高”产业仍占主体,产业结构重型化特点依然突出,由此造成了能源过度消耗、环境污染严重以及生态破坏现象突出等问题,加重了流域环境治理难度,增加了流域产业环境系统的结构脆弱性.2013年,流域综合能源消费量占全省的59.28%,流域工业废气排放量占全省的60.22%,流域工业废水排放量占全省的47.29%,由此可见,在全面推进建设生态文明的背景下以及加快创建吉林生态省的大趋势下,开展松花江流域产业系统生态效率研究,具有重要的现实意义.数据主要来自于2003-2014年《吉林统计年鉴》、2002-2013年《吉林省环境质量报告书》,个别年份缺失数据采用插值法补齐. ...

吉林省松花江流域工业污染物的结构特征

2012

西部地区产业系统生态效率测评与影响因素分析

2013

... 从式（5）可以看出,生态效率EI是源头消减效率α、清洁生产效率β以及末端治理效率ε的函数.分别对α、β及ε求偏导,可得∂EI/∂α=βε/(1+βε)>0,相应可求得∂EI/∂β>0,∂EI/∂ε>0,由此可见,生产的每一环节都以通过降低环境负荷来提高生态效率,但并不能完全实现预期的环境目标.源头消减效率、清洁生产效率以及末端治理效率三者之间存在着相互联系、相互影响的关系,同时彼此之间又存在着一定的独立性,只有三者之间协调共进、协同发展,才能共同组成产业生态系统的完整链条,成为真正促进生态效率大幅度提高的“三驾马车”^[36].另外处于前端生产环节的生态效率对消减下一环节污染物的产生发挥着直接影响,同时次级环节需要投入比上一环节更大的成本才能消除同样的环境影响,因此在提高产业系统生态效率方面,不同的生产环节表现出一定的优先次序,具体表现为源头消减>清洁生产>末端治理. ...

西部地区产业系统生态效率测评与影响因素分析

2013

基于生态效率的城市可持续性评价及应用研究

2010

基于生态效率的城市可持续性评价及应用研究

2010

基于生态效率的辽宁省循环经济分析

2011

基于生态效率的辽宁省循环经济分析

2011

〈

〉

松花江流域（吉林省段）产业系统生态效率时空分异特征与影响因素

Spatial-temporal differentiation and influencing factors of industrial system eco-efficiency in the Songhua River Basin of Jilin province

1 引言

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况

2.2 研究方法

3 结果分析

3.1 资源效率和环境效率演变特征

3.2 产业系统生态效率演变特征

3.3 产业系统可持续性分析

4 产业系统生态效率影响因素分析

4.1 所有制结构

4.2 产业结构与经济发展水平

4.3 环境管理力度和政府调控作用

4.4 外商直接投资

4.5 科技进步

5 结论与讨论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子