中国的快速城市化对环境产生了重大影响，资源、能源和材料消耗不断增加。城市可持续发展已成为一个关键问题，而生态效率则成为评估城市可持续发展的一个重要指标。本研究采用数据包络分析法（DEA）和改进的超效率模型对城市进行生态效率分析，并将环境污染作为非期望产出，并利用实际数据对中国30个省会城市进行了实证研究。研究结果表明，虽然许多城市具有生态效率，但效率低下的城市主要集中在西南和西北欠发达地区。相反，一些生态效率高的城市则表现出高污染和高强度的资源使用，包括土地、能源和水。根据修改后的排名方法，银川、兰州和贵阳是生态效率最低的城市，而海口、福州和北京则是生态效率最高的城市。该研究强调了改革以GDP为导向的发展模式和评价体系、不断升级产业结构、防止重工业从发达地区向欠发达地区迁移的必要性。这些发现为政策制定者平衡城市发展与环境可持续性提供了可行的见解。
2.由于资源消耗这些方面，城市可持续发展在中国是一个经常争论的问题。
3.整合环境责任、绿色技术、绿色金融和清洁能源，有效推进可持续发展目标。
1. 城市生态效率分析
本文根据模型1（CCR），将非期望产出（污染物）作为输入，因为本文的工作前提是规模回报率是持续的。这一结论是在分部做出判断后得出的。造成这种行为模式的可能有几个不同的租金变量。这种现象可以追溯到几个历史因素，其中包括知识和技术的不足，以及政府效率低下。由于传统工业是经济的基础，因此需要对产业结构进行调整。这是因为传统工业存在经济效率少、污染大的弊端。正因如此，那些尚未广泛建立的城镇在使用更多资源、材料和水的同时，也会产生污染物，导致生态效率相对较差。这是因为这些城镇不如其他城镇发达。此外，本文的研究结果还强调了提高生态效率的区域战略的重要性。与Ul-Haq等人的研究类似，本文强调政策必须考虑当地的社会经济和环境条件。例如，中国的欠发达地区需要对基础设施和清洁能源进行有针对性的投资，而发达城市则应将重点放在工业脱碳和减少废物产生上。这些针对具体地区的方法可确保有效解决每个地区面临的独特挑战，从而实现更加平衡和可持续的发展。
最后，本文将本文的研究结果与国际研究进行了比较，如在欧洲和美国进行的研究，在这些国家，生态效率已被用作城市可持续发展的关键指标。虽然中国城市在资源效率和污染控制方面落后于发达国家，但本文的研究结果揭示了经济增长与环境影响之间的相似趋势。这凸显了生态效率作为评估城市可持续发展的工具在全球范围内的相关性，同时也强调了因地制宜的策略的必要性。这些额外的比较和解释使本文对研究结果有了更全面的了解，将其置于更广泛的文献中，提高了手稿的科学性。
2. 城市排名
北京的生态效率排名第二。在2008年奥运会之前，北京进行了重大转型。银川、兰州和贵阳三座城市位于尚未完全开发的地区，它们在生态效率研究中的排名顺序为：银川、兰州和贵阳。尽管南京和杭州同处发达地区，但需要强调的是，南京的评分较低，对环境的贡献也小于杭州。这种差距可能是由于南京是一个以工业为主的城市，而杭州则是一个以旅游业为主的城市。为体现对工业改革和发展的重视，南京市政府于2012年决定关闭173家污染严重的企业。这一数字实际上是前五年新建企业的总和。
以往的基于比率的分析使用主观权重对投入和产出进行汇总，与此不同，本文的研究采用了改进的超效率DEA模型，以提供更可靠、更客观的评估。这一方法的选择消除了任意汇总的需要，使本文能够捕捉到城市生态效率的多维性。此外，本文的研究结果强调了产业结构在塑造生态效率方面的作用，这一发现对政策制定者至关重要，因为它表明，从资源密集型产业向更清洁的知识型经济转型可以提高生态效率，减少环境退化。本文还探讨了生态效率与资源使用之间的关系，发现低效率城市在减少资源消耗和排放方面具有巨大潜力。尤素福等人的研究也证实了这一点，这些研究发现了全球城市系统中类似的低效率问题。例如，本文的研究结果表明，在不影响经济产出的情况下，水消耗、能源使用和二氧化碳排放可分别减少2%、8% 和 8.6%。这与全球基准一致，表明中国城市通过技术创新和可持续城市规划还有很大的提升空间。
3. 城市的优化
根据模型1，对DMU进行优化将有助于本文收集更多信息。表3列出了模型的分析结果。总体而言，省会城市用水量可减少2.20%，能耗可减少8.38%，建设用地面积可减少6.48%，固定资产投资总额可减少8.85%，污水排放量可减少15.29%，COD（化学需氧量）排放量可减少23.67%，二氧化碳排放量减少8.55%，二氧化硫排放量减少20.44%，烟尘排放量减少26.28%，工业粉尘排放量减少24.25%，固体废物排放量减少22.06%。 这一发现表明，只要根据每个城市的具体特点提供适当的管理策略、技术支持和财政援助，减排潜力仍然很大。
本文的研究结果表明，中国只有40%的省会城市可以被归类为环境效率高的城市，这与尤素福等人的研究结果一致。与这些研究类似，本文发现东部和沿海等经济发达地区的生态效率较高，而西南和西北等欠发达地区的生态效率较低。这一结果反映了中国各地资源、基础设施和技术进步分布不均。此外，本文的分析强调了GDP增长与环境影响之间的权衡，因为生态效率较高的城市往往也会产生更多的污染物，如COD排放。这与那些指出经济增长往往会导致资源消耗和污染增加的研究结果一致，强调了绿色GDP指标捕捉这些外部效应的必要性。
4.讨论
本文利用DEA模型对中国省级城市的生态效率进行了评估，将环境污染物作为不需要的产出；评估结果与城市的经济发展水平相一致。中国仅有约 40%的城市被认为具有环境效率，其余城市分布在欠发达的西南和西北地区。图2显示，一个城市的生态效率随着其GDP的增加而提高，但同时也会排放更多的环境污染物。因此，本文无法确定环境友好型城市地区是否更具长期生命力。也许是因为本文选择了GDP作为唯一的 "理想产出"，然而GDP却因未能充分反映人类的繁荣和进步而受到抨击。一些人认为，GDP在衡量收入不平等、自然资本恶化和防御性经济活动（如危险废物清理支出）等问题上不够深入。
此外，GDP并未考虑大量具有同样经济意义的非市场投入和产出，例如许多生态系统服务。换句话说，GDP并未考虑大自然的全部价值。因此，未来在区域范围内对生态效率的评估可以使用绿色GDP。为了解决这个问题，可以使用DEA；它不需要使用权重或积累各种投入或产出。尽管生态效率可用于量化城市的可持续性，但如何提高生态效率仍是一个值得关注的问题。这些城市包括深圳、苏州和无锡。值得注意的是，本文的研究只考察了其中的30个城市。根据陈等人的观点，本文需要一些计划来提高用户对这一概念的认识，并鼓励他们将其付诸实践。
本研究利用改进的超效率DEA模型对中国30个省会城市的生态效率进行了深入分析，但也存在一些值得考虑的局限性。首先，分析依赖于特定时期的数据，且仅关注省会城市，这可能会限制其对其他具有不同生态效率动态的城市或农村地区的普适性。此外，某些环境和资源指标数据的可用性和质量可能会限制评估的全面性，特别是在捕捉更广泛的环境和社会经济影响方面。模型的假设和包含特定非期望产出（如环境污染）的做法虽然稳健，但可能无法完全概括与城市化相关的复杂外部因素。
未来的研究应解决这些局限性，将区域范围扩大到小城市、城市群和农村地区，从而更全面地了解不同城市背景下的生态效率。时间跨度较长的纵向研究可以更深入地了解政策干预的趋势和长期效果。将公共卫生和生活质量等社会指标与环境和经济指标结合起来，将增强生态效率评估的多面性。此外，考虑到独特的产业结构、资源禀赋和地方政策框架的地区特定模型可以完善分析，并提供有针对性的政策建议。研究技术进步和创新在提高生态效率方面的作用，以及确定政策实施和有效性方面的挑战，将有助于对可持续城市发展有一个更可行、更全面的认识。
初审：梁笑嫣
审核：徐彩瑶
排版编辑：王朝勇
文献推荐人：王朝勇
参考文献：Xu T ,Umair M ,Cheng W , et al. Evaluating Eco-Efficiency as a metric for sustainable urban Growth: A comparative study of provincial capital cities in China . Ecological Indicators, 2024, 169 112959-112959.
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