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安徽省城市生态效率评价及合肥提升路径研究
文章字数：3584
摘要：本文基于包含非期望产出的超效率SBM模型对安徽省2011—2022年15个地级市的城市生态效率进行测算，分析其时序演变与区域差异。研究结果表明：安徽省生态效率整体呈“W型”波动趋势，各城市间效率差异显著，池州、亳州领先，合肥、芜湖等处于中等水平，淮南、马鞍山等地相对滞后。以合肥为研究对象，探讨了城市生态效率的提升路径，为实现经济与生态协调发展提供理论依据与政策参考。
关键词：城市生态效率；超效率SBM模型；提升路径
一、引言
党的二十大报告指出，要推进美丽中国建设，坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展。
近年来，安徽加速融入长三角一体化进程，持续优化产业结构，大力发展实体经济与制造业，实现了传统农业大省向新兴工业大省的转变。但随着工业化进程加速和城市规模扩张，生态环保的压力也在持续增长。习近平总书记指出，经济发展与生态环境保护之间是并行不悖的，要走“生态优先，绿色发展”的道路。生态效率作为衡量可持续发展的重要指标，旨在以更低生态代价获取更高经济效益，契合生态文明建设要求。因此，科学提升生态效率已成为推动安徽经济持续健康发展的关键课题。
二、文献综述
20世纪70年代，加拿大科学委员会最早提出了生态效率这一概念；90年代，德国经济学家Schaltegger与Sturm首次在学术领域提出生态效率这一概念：经济活动的增长值与生态环境变化程度之比[1]。1998 年，世界经济合作组织进一步扩大其概念，认为它是可以满足人类对生态和环境需求的效率[2]。欧洲环境署赋予生态效率更深层次的定义：以资源的最小化获得利益的最大化[3]。综合以上可以初步得出，生态效率是环境和资源的综合效率。
对于生态效率评价方法，国内外学者呈现出一定的差异性，目前使用较多的有单一指标法[4]、指标体系法[5]、比较评价法[6]、因子分析赋权法[7]、生态足迹法[8]、DEA方法[9]及改进方法[10]。
国内外学者对城市生态效率的研究为本课题提供了重要参考，但仍存在以下不足：第一，测算方法有待完善，传统DEA模型未考虑松弛变量，含非期望产出的SBM模型难以比较有效单元，而超效率SBM模型可弥补这一缺陷；第二，投入产出指标体系构建尚不完善，部分研究未能充分考虑生产要素或忽略非期望产出；第三，缺乏针对安徽省及合肥市的深入探讨与提升路径研究。
本文拟从以下两个方面进行深入研究。第一，对安徽省城市生态效率水平进行测算并评价；第二，结合合肥实际，探讨提升合肥市生态效率水平的路径，为政府决策提供科学依据。
三、研究方法与变量选取
（一）研究对象
本文的研究范围为2011—2022年，研究对象为安徽省15个市（黄山市作为国家重点生态功能区，其生态保护政策显著改变了资源消耗与产出间的线性关系，导致DEA模型中的效率值无法反映真实管理水平，更多体现政策干预结果，因此本文将其剔除研究）。
（二）研究方法
DEA作为一种非参数前沿技术，在经济、能源与环境评估中发挥着重要作用。但传统DEA模型忽视松弛性问题，无法将非期望产出纳入，评估结果存在一定的偏差。Tone在此基础上提出SBM模型，允许投入或产出的松弛量依据不同比例进行缩减或扩张，并将环境约束作为非期望产出融入效率测度模型中，从而提升评估的准确性[11]。超效率模型可以使效率值突破1的限制，对大于1的决策单元进行比较。因此，本文在测算生态效率时选取包含非期望产出的超效率SBM模型。
（三）变量选取
考虑到数据的可得性、可比性、完整性，借鉴赵佳丽[12]等的研究思路，以水、土地、资本、劳动力和能源为投入项，以GDP为期望产出，以工业二氧化硫、工业废水和工业粉烟尘排放量为非期望产出建立了指标体系。
四、安徽省城市生态效率测算结果分析
本文使用MATLAB计算出2011—2022年安徽省15个市的城市生态效率。
（一）时间变化趋势分析
图1反映了安徽省2011-2022年间的城市生态效率时间变化趋势。可以看出，安徽省生态效率呈现“下降－上升－下降－上升”的“W”形波动特征。2011—2013年呈下降趋势，主要原因可能在于，一方面，此阶段安徽处于工业化中期，包含高耗能制造业在内的第二产业占比快速上升，能源、水资源消耗和废水、废气排放同步增加，但环境治理技术未同步升级，单位GDP的环境成本上升；另一方面，城镇化率快速提升，但基础设施滞后，城市扩张占用生态用地，同时生活污染增加，污水处理能力不足，环境规制较弱。2013—2018年，生态效率显著提升，可能归功于环保政策的驱动。例如2012年新安江生态补偿机制的试点、2014—2016年，“河长制”“林长制”的全面推行、2016—2018年，长江岸线整治等。2018—2019年，城市生态效率有所下降，可能因为2018年中美贸易摩擦加剧，安徽出口导向型制造业承压。地方政府为保增长，放松对高耗能项目的环保约束。2019—2022年，城市生态效率回升。安徽积极推动绿色低碳发展，深化能源综合改革，污染防治成效显著，空气质量稳步改善，环巢湖十大湿地全面建成。此外，安徽制定重点领域能效标杆，建立碳排放统计核算体系，实施能源、工业、建筑、交通等多领域能效提升行动，推进重点行业减煤工程，突出新能源与清洁能源发展，加快构建新型能源体系。
图1 安徽省城市生态效率时间变化趋势
（二）城市差异分析
图2反映了安徽各城市的生态效率差异。池州和亳州凭借资源禀赋与产业优化处于领先地位。池州以生态旅游、林业和非矿产业为支撑，第三产业占比高、污染强度低；亳州则以绿色药材种植与加工为核心，实现经济与生态效益的相对平衡。合肥、芜湖、淮北、铜陵、蚌埠、六安的城市生态效率属于中等水平，产业转型与资源瓶颈并存。合肥、芜湖科技产业密集但环境压力仍存；淮北、铜陵通过生态修复与循环经济提效，但历史污染制约发展；蚌埠发展低碳制造，六安侧重生态农业与旅游，推动产业轻量化。淮南、马鞍山、阜阳、安庆、滁州因资源依赖与转型滞后相对落后，具体表现为煤炭钢铁产业路径依赖、农业污染治理不足、高能耗问题突出、环境治理未能同步产业转移等。
图2 安徽各城市生态效率对比
五、合肥市城市生态效率提升路径探讨
合肥作为安徽省会，其探索与实践对于全省提升城市生态效率具有至关重要的示范作用。研究视角聚焦合肥，探讨其城市生态效率的提升路径。
（一）深化科技创新与智慧监管赋能
要进一步强化科技创新驱动。深度利用物联网、大数据、人工智能等信息技术，完善并拓展“天地空”一体化环境监测网络，实现对大气、水、土壤、固废等环境要素的精准感知和智能预警。同时，推动环境监管从“人防”向“技防”深化，提升非现场执法能力，建立更加精细化、智能化的环境治理体系，为城市生态效率提升提供持续的技术支撑和管理效能。
（二）推动重点领域绿色低碳循环转型
一是要强化“无废城市”的建设深度与广度。在现有基础上，未来需进一步强化固体废物的源头减量和资源化利用，特别是在工业废盐、焚烧飞灰等难处理固废的利用处置技术上寻求突破。推动产业链循环化改造，鼓励环保产业和主导产业协同发展，拓展再生资源综合利用规模，构建覆盖全域的高效循环经济体系。
二是要加速能源结构与产业深度脱碳。积极构建低碳高效能源体系，加快发展新能源和节能环保产业，推进重点行业和企业开展碳足迹核算与管理，积极融入全国碳市场。
（三）创新体制机制与促进多元共治
一是要健全市场化机制。深化排污权交易改革，完善空气质量、地表水生态补偿机制，探索更广泛的生态产品价值实现路径；二是强化法规标准与政策引导。重点落实并完善重点领域的相关法规政策。三是推动全民参与。提高“碳惠庐州”等碳普惠品牌的公众参与度，鼓励社会各界践行绿色低碳生活方式，构建政府、企业、社会多元共治的现代环境治理体系。
（四）优化生态空间格局与提升生态服务功能
要严格实施生态环境分区管控，坚决遏制“两高一低”项目盲目发展。持续推进环巢湖周边生态绿化和景观的优化研究，巩固和提升环巢湖湿地生态功能。科学实施国土绿化，增加城市绿量，提升绿地品质，增强城市生态系统的固碳能力和环境容量，促进人与自然和谐共生。
参考文献：
[1]Schaltegger S, Burritt R. Contemporaryenvi-ronmentalaccounting:issues,conceptsandpractice[M].Yorkshire:GreenleafPublishing, 2000.187-188.
[2]OECDEco-efficiency.OrganizationforEco-nomicCooperationandDevelopment[R].Paris:OECD,1998.
[3]诸大建,邱寿丰.生态效率是循环经济的合适测度[J].中国人口·资源与环境,2006,(05):1-6.
[4]YIN K,WANGRS.ReviewoftheAccountingMethodandItsApplicationsoftheDomesticandIn-ternationalEco-efficiency[J].ActaEcologicaSinica,2012(11):3595-3605.
[5]Hoh H, Schoer K, Seibel S. Eco-efficiency in-dicators in German environmental economic account-ing[J]. Statistical Journal of the United Nations Eco-nomic Commission for Europe, 2002, 19(1, 2):41-52.
[6]刘玉博,汪恒.内生环境规制、FDI与中国城市环境质量[J].财经研究,2016, 42(12):119-130.
[7]陈傲.中国区域生态效率评价及影响因素实证分析——以2000-2006年省际数据为例[J].中国管理科学,2008,16(S1):566-570.
[8]郑兵云,杨宏丰.基于生态足迹的中国省际旅游生态效率时空演化[J].华东经济管理,2020,34(04):79-91.
[9]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[J]. 经济地理,2009,29(7):1197-1202.
[10]李前锦,张泽雅,白英臣,史利江,王梦娱,药晓可,连熙.新质生产力视角下黄河中游地区生态效率时空演变及影响因素[J].环境工程技术学报,2025,1-19.
[11]Tone K. A slacks-based measure of efficien-cy in data envelopment analysis [J]. European Jour-nal of Operational Research, 2001, 130(3): 498-509.
[12]赵佳丽,杨舒婷.中国生态效率时空演变及空间关联网络结构分析[J].环境科学,2025,1-24.
基金项目：本文系中共合肥市委党校2025年重点课题“城市生态效率评价及提升合肥路径研究”（HFDXKT202521）。
作者单位：中共合肥市委党校
关键词：城市生态效率；超效率SBM模型；提升路径
一、引言
党的二十大报告指出，要推进美丽中国建设，坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展。
近年来，安徽加速融入长三角一体化进程，持续优化产业结构，大力发展实体经济与制造业，实现了传统农业大省向新兴工业大省的转变。但随着工业化进程加速和城市规模扩张，生态环保的压力也在持续增长。习近平总书记指出，经济发展与生态环境保护之间是并行不悖的，要走“生态优先，绿色发展”的道路。生态效率作为衡量可持续发展的重要指标，旨在以更低生态代价获取更高经济效益，契合生态文明建设要求。因此，科学提升生态效率已成为推动安徽经济持续健康发展的关键课题。
二、文献综述
20世纪70年代，加拿大科学委员会最早提出了生态效率这一概念；90年代，德国经济学家Schaltegger与Sturm首次在学术领域提出生态效率这一概念：经济活动的增长值与生态环境变化程度之比[1]。1998 年，世界经济合作组织进一步扩大其概念，认为它是可以满足人类对生态和环境需求的效率[2]。欧洲环境署赋予生态效率更深层次的定义：以资源的最小化获得利益的最大化[3]。综合以上可以初步得出，生态效率是环境和资源的综合效率。
对于生态效率评价方法，国内外学者呈现出一定的差异性，目前使用较多的有单一指标法[4]、指标体系法[5]、比较评价法[6]、因子分析赋权法[7]、生态足迹法[8]、DEA方法[9]及改进方法[10]。
国内外学者对城市生态效率的研究为本课题提供了重要参考，但仍存在以下不足：第一，测算方法有待完善，传统DEA模型未考虑松弛变量，含非期望产出的SBM模型难以比较有效单元，而超效率SBM模型可弥补这一缺陷；第二，投入产出指标体系构建尚不完善，部分研究未能充分考虑生产要素或忽略非期望产出；第三，缺乏针对安徽省及合肥市的深入探讨与提升路径研究。
本文拟从以下两个方面进行深入研究。第一，对安徽省城市生态效率水平进行测算并评价；第二，结合合肥实际，探讨提升合肥市生态效率水平的路径，为政府决策提供科学依据。
三、研究方法与变量选取
（一）研究对象
本文的研究范围为2011—2022年，研究对象为安徽省15个市（黄山市作为国家重点生态功能区，其生态保护政策显著改变了资源消耗与产出间的线性关系，导致DEA模型中的效率值无法反映真实管理水平，更多体现政策干预结果，因此本文将其剔除研究）。
（二）研究方法
DEA作为一种非参数前沿技术，在经济、能源与环境评估中发挥着重要作用。但传统DEA模型忽视松弛性问题，无法将非期望产出纳入，评估结果存在一定的偏差。Tone在此基础上提出SBM模型，允许投入或产出的松弛量依据不同比例进行缩减或扩张，并将环境约束作为非期望产出融入效率测度模型中，从而提升评估的准确性[11]。超效率模型可以使效率值突破1的限制，对大于1的决策单元进行比较。因此，本文在测算生态效率时选取包含非期望产出的超效率SBM模型。
（三）变量选取
考虑到数据的可得性、可比性、完整性，借鉴赵佳丽[12]等的研究思路，以水、土地、资本、劳动力和能源为投入项，以GDP为期望产出，以工业二氧化硫、工业废水和工业粉烟尘排放量为非期望产出建立了指标体系。
四、安徽省城市生态效率测算结果分析
本文使用MATLAB计算出2011—2022年安徽省15个市的城市生态效率。
（一）时间变化趋势分析
图1反映了安徽省2011-2022年间的城市生态效率时间变化趋势。可以看出，安徽省生态效率呈现“下降－上升－下降－上升”的“W”形波动特征。2011—2013年呈下降趋势，主要原因可能在于，一方面，此阶段安徽处于工业化中期，包含高耗能制造业在内的第二产业占比快速上升，能源、水资源消耗和废水、废气排放同步增加，但环境治理技术未同步升级，单位GDP的环境成本上升；另一方面，城镇化率快速提升，但基础设施滞后，城市扩张占用生态用地，同时生活污染增加，污水处理能力不足，环境规制较弱。2013—2018年，生态效率显著提升，可能归功于环保政策的驱动。例如2012年新安江生态补偿机制的试点、2014—2016年，“河长制”“林长制”的全面推行、2016—2018年，长江岸线整治等。2018—2019年，城市生态效率有所下降，可能因为2018年中美贸易摩擦加剧，安徽出口导向型制造业承压。地方政府为保增长，放松对高耗能项目的环保约束。2019—2022年，城市生态效率回升。安徽积极推动绿色低碳发展，深化能源综合改革，污染防治成效显著，空气质量稳步改善，环巢湖十大湿地全面建成。此外，安徽制定重点领域能效标杆，建立碳排放统计核算体系，实施能源、工业、建筑、交通等多领域能效提升行动，推进重点行业减煤工程，突出新能源与清洁能源发展，加快构建新型能源体系。
图1 安徽省城市生态效率时间变化趋势
（二）城市差异分析
图2反映了安徽各城市的生态效率差异。池州和亳州凭借资源禀赋与产业优化处于领先地位。池州以生态旅游、林业和非矿产业为支撑，第三产业占比高、污染强度低；亳州则以绿色药材种植与加工为核心，实现经济与生态效益的相对平衡。合肥、芜湖、淮北、铜陵、蚌埠、六安的城市生态效率属于中等水平，产业转型与资源瓶颈并存。合肥、芜湖科技产业密集但环境压力仍存；淮北、铜陵通过生态修复与循环经济提效，但历史污染制约发展；蚌埠发展低碳制造，六安侧重生态农业与旅游，推动产业轻量化。淮南、马鞍山、阜阳、安庆、滁州因资源依赖与转型滞后相对落后，具体表现为煤炭钢铁产业路径依赖、农业污染治理不足、高能耗问题突出、环境治理未能同步产业转移等。
图2 安徽各城市生态效率对比
五、合肥市城市生态效率提升路径探讨
合肥作为安徽省会，其探索与实践对于全省提升城市生态效率具有至关重要的示范作用。研究视角聚焦合肥，探讨其城市生态效率的提升路径。
（一）深化科技创新与智慧监管赋能
要进一步强化科技创新驱动。深度利用物联网、大数据、人工智能等信息技术，完善并拓展“天地空”一体化环境监测网络，实现对大气、水、土壤、固废等环境要素的精准感知和智能预警。同时，推动环境监管从“人防”向“技防”深化，提升非现场执法能力，建立更加精细化、智能化的环境治理体系，为城市生态效率提升提供持续的技术支撑和管理效能。
（二）推动重点领域绿色低碳循环转型
一是要强化“无废城市”的建设深度与广度。在现有基础上，未来需进一步强化固体废物的源头减量和资源化利用，特别是在工业废盐、焚烧飞灰等难处理固废的利用处置技术上寻求突破。推动产业链循环化改造，鼓励环保产业和主导产业协同发展，拓展再生资源综合利用规模，构建覆盖全域的高效循环经济体系。
二是要加速能源结构与产业深度脱碳。积极构建低碳高效能源体系，加快发展新能源和节能环保产业，推进重点行业和企业开展碳足迹核算与管理，积极融入全国碳市场。
（三）创新体制机制与促进多元共治
一是要健全市场化机制。深化排污权交易改革，完善空气质量、地表水生态补偿机制，探索更广泛的生态产品价值实现路径；二是强化法规标准与政策引导。重点落实并完善重点领域的相关法规政策。三是推动全民参与。提高“碳惠庐州”等碳普惠品牌的公众参与度，鼓励社会各界践行绿色低碳生活方式，构建政府、企业、社会多元共治的现代环境治理体系。
（四）优化生态空间格局与提升生态服务功能
要严格实施生态环境分区管控，坚决遏制“两高一低”项目盲目发展。持续推进环巢湖周边生态绿化和景观的优化研究，巩固和提升环巢湖湿地生态功能。科学实施国土绿化，增加城市绿量，提升绿地品质，增强城市生态系统的固碳能力和环境容量，促进人与自然和谐共生。
参考文献：
[1]Schaltegger S, Burritt R. Contemporaryenvi-ronmentalaccounting:issues,conceptsandpractice[M].Yorkshire:GreenleafPublishing, 2000.187-188.
[2]OECDEco-efficiency.OrganizationforEco-nomicCooperationandDevelopment[R].Paris:OECD,1998.
[3]诸大建,邱寿丰.生态效率是循环经济的合适测度[J].中国人口·资源与环境,2006,(05):1-6.
[4]YIN K,WANGRS.ReviewoftheAccountingMethodandItsApplicationsoftheDomesticandIn-ternationalEco-efficiency[J].ActaEcologicaSinica,2012(11):3595-3605.
[5]Hoh H, Schoer K, Seibel S. Eco-efficiency in-dicators in German environmental economic account-ing[J]. Statistical Journal of the United Nations Eco-nomic Commission for Europe, 2002, 19(1, 2):41-52.
[6]刘玉博,汪恒.内生环境规制、FDI与中国城市环境质量[J].财经研究,2016, 42(12):119-130.
[7]陈傲.中国区域生态效率评价及影响因素实证分析——以2000-2006年省际数据为例[J].中国管理科学,2008,16(S1):566-570.
[8]郑兵云,杨宏丰.基于生态足迹的中国省际旅游生态效率时空演化[J].华东经济管理,2020,34(04):79-91.
[9]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[J]. 经济地理,2009,29(7):1197-1202.
[10]李前锦,张泽雅,白英臣,史利江,王梦娱,药晓可,连熙.新质生产力视角下黄河中游地区生态效率时空演变及影响因素[J].环境工程技术学报,2025,1-19.
[11]Tone K. A slacks-based measure of efficien-cy in data envelopment analysis [J]. European Jour-nal of Operational Research, 2001, 130(3): 498-509.
[12]赵佳丽,杨舒婷.中国生态效率时空演变及空间关联网络结构分析[J].环境科学,2025,1-24.
基金项目：本文系中共合肥市委党校2025年重点课题“城市生态效率评价及提升合肥路径研究”（HFDXKT202521）。
作者单位：中共合肥市委党校