黄河流域生态产品价值评估：可持续发展的因素、趋势和策略

（1）通过研究农村动态、农业融资、法规、制造业集群和工业进步，确定影响黄河流域生态产品价值提高的关键驱动因素。   

（2）采用分位数回归来揭示影响因素和生态产品价值之间的细微关系。

（3）提出改进核算方法的策略，以准确捕捉流域内的生态产品价值。

（4）建议在黄河流域建立健全生态补偿机制，更好地实现生态价值。

（5）为生态保护和可持续发展政策提供科学支持，以实现以质量为中心的经济转型。

1. 生态产品评估

通过熵值法获得的评估结果如表5所示。下表显示了2011年至2020年中国主要城市生态产品的总价值。十年来，大多数城市的生态产值稳步增长。这表明位于这些地区的森林、湿地、草地等自然资产的经济生产力不断提高。鄂尔多斯市以异常高的生态产品价值脱颖而出，到2020年将超过0.7。这凸显了这座城市丰富的自然资本，如矿产资源、草原等，创造了巨大的生态价值。相比之下，滨州、淄博、东营等工业城市产生的生态价值相对较低，低于0.2。这表明与更多的农村内陆城市相比，他们的自然生态系统更少。这些年来，济宁、渭南、开封等城市的生态价值显著增加，在此期间，它们的生态价值翻了一番。这可能与促进这些新兴经济中心绿色部门的政策干预或有针对性的计划有关。即使是包头和呼和浩特等历史上自然资源丰富的地区，最初出现了小幅下降，但到2020年也出现了反弹。这表明其生态资产的长期保护和可持续利用。总体而言，城市间生态价值的变化凸显了中国对自然资本日益增长的依赖以及投资保护的紧迫性，特别是在内陆农村地区和经济上遥遥领先的新兴产业集群，区域均衡发展是关键。

2. 生态产品价值时空分布变化

表6显示了中国黄河流域38个主要城市生态产品的平均值。鄂尔多斯市以最高的平均生态价值0.704脱颖而出，突显了其丰富的自然资源，如矿产资源、草原等。其他排名靠前的城市还有延安、乌兰察布、榆林——主要是生态资本丰富的内陆农村地区。济南、洛阳、济宁等主要城市中心也进入了前10名。这表明他们周围的绿地、森林、农场对生态价值创造的巨大贡献。乌海、石嘴山、银川等工业城市排名垫底，平均生态价值低于0.1。相对于内陆农村城市，它们较低的自然资本限制了与生态相关的经济生产力。该表说明了一个明显的地理差异，内陆城市在生态价值方面优于城市产业集群。这凸显了中国城市化进程中发展的不平衡和节约的必要性。滨州、东营和淄博等沿海经济中心也表现不佳，这再次表明它们的生态资产落后于自然资源丰富的内陆农村地区，即使后者工业化程度较低。总体而言，少数内陆城市似乎正在利用其矿产、农业和其他自然财富推动中国的生态价值。通过可持续政策培育这些资产对国家增长至关重要。与此同时，主要城市中心惨淡的生态生产力表明了无节制工业化的环境成本。

图2显示了黄河流域38个主要城市生态产品的年平均价格。研究发现，生态产品价值最高和最稳定的前5个城市是鄂尔多斯、延安、乌兰察普、榆林和巴彦淖尔。其中，鄂尔多斯市每年都以0.703的极高平均生态价格保持领先。这凸显了鄂尔多斯强大的自然资本生存能力，每年通过矿产和草原等资产不断产生可观的生态价值。紧随其后的是延安市，平均价格为0.638，凸显了其对森林和农场生态收入流的稳定利用。除前两名城市外，乌兰察普、榆林和巴彦淖尔的生态价值水平相似，分别约为0.54和0.45。通过跟踪价格变动，图2还突出黄河生态系统的主要生态价值创造者，鄂尔多斯和延安成为推动中国腹地绿色增长的支柱。当务之急是促进可持续性，以保持其生态缓冲，抵御未来几年日益增长的工业化。

与顶级生态价值创造者相比，图2显示太原、西宁、银川、石嘴山和乌海等城市的生态生产力明显较低。其中，乌海的年平均价格最低，仅为0.002，这表明支持其增长的自然资本正在惊人地枯竭。邻近的石嘴山也表现不佳，年平均水平为0.035，尽管这两个城市都位于矿产丰富的地区。银川、西宁和太原的生态生产力水平在0.08至0.09之间。他们的定位表明，这些二线城市一直在努力平衡工业扩张和培育绿色空间。从图2的价格曲线分析中可以看出地理差异，虽然内陆农村城市有效地利用了生态资产，但它们的工业化城市同行却在努力实现可持续性。此外，图3中折线图的一致上升轨迹进一步验证了黄河流域城市的集体生态收入同比逐渐增加。这种累积的增长信号是向绿色发展的令人鼓舞的转变。现在的责任在于在保持区域和谐的同时，在其余城市复制顶级生态生产者表现出的弹性。中国已经制定可持续工业化的蓝图，需要通过协调一致的政策来执行，优先考虑环境和不受控制的城市增长。

图4是描绘2011年至2020年中国黄河流域生态产品价值分布的生态系统图。作为一种地理表示，它在空间上突出了过去十年中矿产、森林、草原等自然资产带来的经济生产力的区域差异。该地图显示了绿色实践导致更高、持续的地区生态收入与自然资本产出可能急剧下降的地区的对比。这张地图将依赖黄河流域的内陆城市的经济繁荣联系在一起。可视化价值分布模式有助于围绕平衡中国内陆地区的工业增长、城市化和可持续性做出数据支持的决策。同样，绿色覆盖的丧失和生态系统服务的恶化也通过生态产品模式的下降而被捕捉到。该地图提供补救政策、收入多样化目标和生态基础设施投资的科学目标，以保持黄河流域的可持续性。随着中国内陆的经济和环境需求交织在一起，不断变化的自然资本生存能力地图成为官员引导政策走向长期包容性增长的指南针。

将2020年的生态系统地图与2011年进行比较，始终如一的价值创造者鄂尔多斯、乌兰察普、延安和巴彦淖尔保持领导地位，突显其自然资产在这十年中的弹性。相比之下，渭南、榆林和济宁等城市在最新地图上表现强劲，生态收入增长超过0.1，表明这些产业集群正在纠正可持续发展问题。为了全面考察2011年至2020年黄河流域38个城市的生态生产力，它们多年来的平均值提供了更深入的视角。使用ArcMap的自然断点聚类方法，表7将该地区分为三个不同的组：高、中和低生态价值区。这种经济绿地、下滑的可持续性区和极度濒危的自然资本中心的分区及其与工业标志或保护工作的空间联系提供了一个多维框架。官员们可以根据生态生产力分类有针对性地进行干预，同时也可以检查每个群体内部的先例。通过将这些地区与具有相似地缘经济特征的表现更好的城市进行比较，研究结果可以诊断出需要紧急关注的地区。生态地图显示流域上游和下游之间的可持续性差距不断扩大，分类表有助于科学恢复计划。它将陷入困境的城市与其团队中的领导者相匹配，以进行政策知识转移以及本地化的桥梁解决方案。乌海和石嘴山惊人的自然资本枯竭被鄂尔多斯矿产资产优化大师班抵消。

结合分组结果进行空间分析，发现黄河流域生态产品价值高的城市主要位于流域的中上游。这种空间分布可归因于几个因素。首先，上中游受益于丰富的地理和能源优势（表7）。此外，中游流域一贯强调水土保持、污染控制以及旨在防治荒漠化和水土流失的综合治理工作。这些持续的举措在这些区域产生了更明显的积极成果。相反，位于流域下游的许多城市属于中低价值生态产品组（表7）。这可以归因于与上游相比，下游的经济发展相对先进。经济的快速发展导致城市不断扩张，造成资源的低效利用，如可耕地和森林。这种扩张反过来又导致在这些地区观察到较低的生态产品价值。

3.基准回归

双向固定效应模型揭示了黄河流域生态收入趋势的有趣结果：首先，农村发展举措与生态产品价值增长呈负相关，使其下降了5%，表明在平衡农业扩张与保护方面存在政策差距。其次，增加对农业的财政补贴也抑制了5%的生态生产力增长，这突出表明当前的供资机制忽视了可持续性保障。第三，严格的环境法规对生态收入增长10%产生了积极影响，强调保护政策对生态系统生存能力的影响。此外，制造业的高度集中使生态产品价值显著提高了1%，这表明工业增长和生态管理可以通过负责任的生产共存。最后，拥有较大先进工业部门的城市生态生产率也提高了1%，这表明技术创新可以实现低排放和持续绿色覆盖的现代化。该模型揭示中国黄河流域城市快速发展目标和环境健康之间的复杂相互作用（表8）。它为重新调整增长杠杆提供了关键见解，这些杠杆目前限制自然资本扩张，但可以进行调整以实现趋同。

3.1 财政支农（FIN）

由于多种原因，回归结果与上述理论预期并不一致。首先，有学者指出，一些地区将支出集中在农业技术推广上，而忽视对生态产品价值产生实质性影响的硬件和制度建设。制度推广导致生态产品及其开发的配套设施不完善。其次，对农业的过度支持可能导致对农民的经济依赖加剧，农民不愿为生态保护和可持续发展做出投入和努力，反而抑制开发优质生态产品的动力。最后，涉农支出效率低下也限制了财政支农对促进生态产品价值提升的积极作用，财政支农力度的加大可能导致资金管理出现问题，如腐败、浪费等，使支农工作效率低下，阻碍了财政支农工作的充分发挥。

3.2 分位数回归

基准回归结果表明，解释变量对生态产品价值的提升有显著影响。然而，这些结果未能描绘出每个解释变量如何影响生态产品价值提升的综合分布模式。为了更全面地了解解释变量的条件分布，并分析它们在不同水平上对解释变量的不同影响，本文对生态产品价值提升进行了分位数回归。表9显示了25%、50%和75%四分位数的解释变量的回归结果。

农村发展水平对生态产品价值提升的影响在75%分位数显著，而在25%和50%分位数不具有统计学意义，标志着与总体回归结果的背离。这种差异可能归因于这样一个事实，即某些地区的农村居民可能采用资源密集型生产方法来获得高收入，但如果一个地区拥有明显的资源优势，从生态产品中获得的利益可以导致投资生态农业和参与生态产品供应链的意愿增加。这反过来又推动了生态农业等绿色产业的发展，最终提高了生态产品的质量和效率。相反，在资源禀赋较低、区位优势不太突出的地区，人均可支配收入的增加不一定意味着生态系统的保护和改善，因此对生态产品价值提升的影响有限。

3.3 稳健性检验

为了提高研究结果的可信度，本文使用两种不同的方法实施稳健性测试：缩减尾部方法和截断样本周期。这些调整是考虑到COVID-19大流行对生活方式和生产模式的潜在影响而做出的。因此，本文将选择期从2020年修订为2019年，并缩短了样本间隔，以涵盖2011年至2019年。这些耐用性试验的结果详见表10。稳健性检验的回归结果表明，解释变量的显著性和对被解释变量的影响方向与原研究模型保持一致。因此，模型的结果是稳健的，研究结论是可靠的。