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2026 , Vol. 81 >Issue 1: 201 - 218

DOI: https://doi.org/10.11821/dlxb202601012

碳排放与生态保护

长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调发展及互动效应

  • 张明斗 , 1 ,
  • 邓岚峰 2 ,
  • 王传超 , 3
展开
  • 1.东北财经大学经济学院， 大连 116025
  • 2.东北财经大学东北全面振兴研究院， 大连 116025
  • 3.温州商学院金融贸易学院， 温州 325035
王传超(1971-), 男, 辽宁大连人, 博士, 讲师, 研究方向为城市经济。E-mail:

张明斗(1983-), 男, 山东济宁人, 博士, 教授, 硕士生导师, 研究方向为城市经济。E-mail:

收稿日期: 2025-03-18

  网络出版日期: 2026-01-27

基金资助

国家自然科学基金项目(71804021)

辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才项目(XLYC2007123)

辽宁省社会科学规划基金重点建设学科项目(L24ZD029)

收起

Coordinated development and interactive effects of urban ecological resilience and eco-efficiency in the Yangtze River Economic Belt

  • ZHANG Mingdou , 1 ,
  • DENG Lanfeng 2 ,
  • WANG Chuanchao , 3
Expand
  • 1. School of Economics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, Liaoning, China
  • 2. Institute for Northeast Full Revitalization, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, Liaoning, China
  • 3. School of Finance and Economics, Wenzhou Business College, Wenzhou 325035, Zhejiang, China

Received date: 2025-03-18

  Online published: 2026-01-27

Supported by

National Natural Science Foundation of China(71804021)

Young Top Talent Foundation of "Rejuvenating Liaoning Talents Program" in Liaoning Province(XLYC2007123)

Key Discipline Development Project of the Liaoning Provincial Social Science Planning Foundation(L24ZD029)

Fold

摘要

本文以长江经济带107个地级及以上城市为研究样本，采用耦合协调度模型、空间自相关模型与面板向量自回归模型，分析了其2009—2023年生态韧性与生态效率的协调性及互动效应。结果表明：① 2009—2023年长江经济带城市生态韧性呈现出波动上升的趋势，由2009年的0.1242上升至2023年的0.1709，年均增长率为2.31%；在空间上展现出“南高北低”的格局特征。城市生态效率呈现逐年上升的特征，由2009年的0.1960上升至2023年的0.5475，年均增长率为7.61%；在空间上展现出“下游地区>中游地区>上游地区”的格局特征。② 长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调度波动上升，由2009年的0.3818上升为2023年的0.5329，年均增长率为2.41%；且呈现出“下游地区>中游地区>上游地区”的空间格局特征。③ 长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调度存在空间正相关，但集聚强度呈衰减趋势，具体表现为，上游地区新兴集聚区萌发，而下游地区集聚范围呈收缩态势，特别是安徽地区低—低集聚区大幅缩减。④ 长江经济带城市生态韧性与生态效率存在动态交互效应。二者互为Granger因果关系，对彼此的影响呈波动态势，但整体仍是积极影响，而相较于彼此的交互影响作用，城市生态韧性与生态效率对各自的影响效应更强。

关键词： 城市生态韧性; 城市生态效率; 协调发展; 互动效应; 长江经济带

本文引用格式

张明斗 , 邓岚峰 , 王传超 . 长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调发展及互动效应[J]. 地理学报, 2026 , 81(1) : 201 -218 . DOI: 10.11821/dlxb202601012

Abstract

Taking 107 prefecture-level and above cities in the Yangtze River Economic Belt as research samples, this study empirically examines the coordination and interactive effects of their ecological resilience and eco-efficiency during the period of 2009-2023 by using the coupled coordination model, the spatial autocorrelation model, and the panel vector autoregression model. The results show that: (1) between 2009 and 2023, the urban ecological resilience in the study area had been increasing year by year, from 0.1242 in 2009 to 0.1709 in 2023, with an average annual growth rate of 2.31%, and showed a spatial pattern of "high in the south and low in the north". The urban ecological efficiency demostrated a steady upward trend, rising from 0.1960 in 2009 to 0.5475 in 2023, with an average annual growth rate of 7.61%, and a spatial pattern of "downstream region > midstream region > upstream region". (2) The coordination degree between urban ecological resilience and eco-efficiency increased with fluctuation from 0.3818 in 2009 to 0.5329 in 2023, averaging an annual growth rate of 2.41%; and the spatial pattern is characterized by "downstream region > midstream region > upstream region". (3) There is a spatial positive correlation between urban ecological resilience and eco-efficiency coordination degrees, but the intensity of agglomeration presents a decaying trend, which is manifested by the sprouting of emerging agglomerations in the upstream and the contraction of the scope of agglomeration in the downstream, especially in Anhui, where the low-low agglomeration area is drastically shrinking. (4) A dynamic interactive effect exists between urban ecological resilience and eco-efficiency. While the interaction exhibits fluctuations, the net effect is positive. Furthermore, the inertia of each system exerts a stronger influence on its own development than their cross-impact.

Key words： urban ecological resilience; urban eco-efficiency; coordinated development; interactive effects; Yangtze River Economic Belt

1 引言

在生态文明建设被纳入中国国家发展总体布局的背景下，城市生态韧性与生态效率已成为推动高质量发展、实现“双碳”目标的关键要素，二者共同构成生态文明建设的双支柱，对于推动人与自然和谐共生的现代化进程具有重要价值。近年来，通过推进污染防治攻坚战和生态保护修复工程，中国在生态文明建设上取得显著成效。城市PM2.5平均浓度大幅下降，城市建成区绿地占比稳步提升，部分创新城市通过产业绿色转型，实现了环境质量改善与经济增长并行的“双赢”。然而，成效背后仍存在亟待破解的结构性矛盾，城市规模扩张与生态空间保护冲突加剧，生态用地持续萎缩，环境承载力下降；跨区域协同治理机制尚未完善，污染联防联控难以实质性推进，生态治理效能尚未充分释放；生态安全阈值约束城市发展，生态承载力与资源利用效率失衡。在这样的现实背景下，城市生态韧性与生态效率的协调性急需大幅提升。国家对此也从顶层设计高度关注，并积极出台《“十四五”新型城镇化实施方案》，构建“生态—效率—公平”三维体系，着力解决环境与经济发展不平衡问题；并在党的二十届三中全会提出“聚焦建设美丽中国，加快经济社会发展全面绿色转型，健全生态环境治理体系，推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展，促进人与自然和谐共生”。由此可见，实现城市生态韧性与生态效率的协同提升，成为“十五五”时期中国生态文明建设中的重大命题，对于推进中国式现代化进程意义重大。
作为中国重要的生态宝库，长江经济带覆盖中国11个省份，面积约占全国的21%，贡献了全国40%以上的人口与生产总值，不仅是国家经济高质量发展的“排头兵”，还是生态文明高水平建设的示范带。在“共抓大保护，不搞大开发”的方针指引下，上海、杭州等城市通过数字赋能环境监管，生态韧性指数进入全国前十；重庆、武汉等重工业基地通过产业绿色集约化改造，单位工业用地污染排放量大幅下降。随着生态环保理念的逐步深入，清洁低碳的生产生活方式不断革新，人与自然和谐共生的绿色发展之路更加稳进。然而，高速发展的模式下经济与环境仍存在一定冲突。部分城市仍处于“生态韧性—效率”不匹配状态，上游生态屏障区面临“保护—贫困”悖论，中游城市群陷入传统产业路径依赖，下游发达地区遭遇土地开发强度与生态承载力失衡等问题。特别在经济复苏的压力与外部环境变化的影响下，诸多城市生态效率出现下滑趋势，暴露出绿色转型动能不足等多种困境。为此，国家出台《长江保护法》与《“十四五”长江经济带发展实施方案》，从而在政策上支持加强巩固城市生态韧性基底，引导提高生态效率水平。当前，尽管长江经济带城市生态系统已得到持续改善，但仍然存在着资源利用效率失衡，风险防控体系脆弱的问题，制约了政策落地效能。在此背景下，深度探索城市生态韧性与生态效率的协调性及互动效应，对于揭示长江经济带绿色发展的机制，破解环境保护与经济增长的两难命题具有重要理论与实践意义。
聚焦长江经济带，陆大道提出的“T”型布局理论阐明其发展潜力[1]。此后，国家将长江经济带列为重点发展区域，学者们围绕其城市经济发展[2]、社会服务[3]、生态保护[4]与基础设施建设[5]等方面展开了深入探讨。而推进长江经济带高质量发展，要坚持生态优先、绿色优先，建设韧性城市，提高生态效率，统筹推进生态环境保护和经济社会发展。因此，长江经济带城市生态韧性与生态效率成为学者们研究热点。李燕凌等指出，长期来看长江经济带城市生态韧性对新型城镇化有促进作用[6]；彭文斌等认为，针对城市环境恶劣或者经济落后的更新改造，对城市生态韧性具有正向空间溢出效应[7]；陈明华等从长江经济带城市生态效率空间分异的驱动因素出发，认为经济发展差异和人口密度差异是长江经济带城市生态效率空间差异的主要驱动因素[8]。刘华军等从国家战略视角出发，通过比较长江经济带与黄河流域的城市生态效率，指出长江经济带城市生态效率增速更快，且更易受禀赋结构、科技创新和人口密度影响[9]。然而，现有研究在立足于长江经济带韧性城市建设的基础上，对于如何利用最小的要素投入和生态破坏，获得最大的经济产出的生态效率问题缺乏深入探讨，尤其是对于城市生态韧性与生态效率的协调性及互动效应的研究缺乏深度的挖掘。而且通过“城市生态韧性—生态效率”的协调互动，既可以增强生态系统自身的稳定性，也可以为长江经济带经济和生态协同，进而推动城市高质量发展提供新的视角。基于以上认识和思考，本文以长江经济带为研究区域，重点对其城市生态韧性与生态效率的协调性展开探讨，分析二者协调性的空间关联特征，并采用PVAR模型探究二者的互动效应，以期为提升长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调互动性提供政策制定思路。

2 城市生态韧性与生态效率的协调互动机制

2.1 城市生态韧性影响生态效率的理论机制

城市生态韧性是生态系统所具有抵抗干扰、维持其结构功能并迅速恢复的能力，能够从多个维度影响生态效率（图1）。城市生态韧性可以强化资源要素的循环与利用效率，为生态效率的持续优化提供强劲的基底。首先，城市生态韧性能够减少生态系统因外部冲击而导致的资源浪费与效率损失[10]。当一个生态系统具备较高韧性时，即使面对自然灾害或人为损害，也能够迅速调整自身的功能结构，不仅能够降低修复成本，还能减少资源流失、环境污染和经济损失，从而维持较高的资源利用效率。其次，城市生态韧性能够促进生物的多样性和生态系统的复杂性[11]。丰富的物种和复杂的生态结构能够提供更多的功能冗余和替代方案，从而可以优化资源的分配，提高效率的利用，最终实现生产力水平的提高。同时，丰富复杂的物种类型和生态结构使生态系统具有较强的自我调节能力，可以减少外在的介入，降低治理所需的资金和人力投入成本，进而提高生态效率。不仅如此，城市生态韧性还可通过构建完善的资源循环体系来提升生态效率。生态韧性强的城市具备更高效的废弃物消纳与再生利用的能力，减少对原生资源的依赖，其本质是将生态系统的自我修复能力转化为经济系统的资源利用效率，形成“低消耗—高产出”的良性循环。最后，城市生态韧性强调城市空间中自然要素与社会资源的有机融合，这种协同性将直接推动生态效率的提升。例如，“城市绿道—通风廊道—产业社区”的复合规划，既能通过绿地调节微气候、通过通风廊道减少污染物扩散，又能通过缩短职住距离降低通勤成本。因此，城市生态韧性可以通过强化资源要素的循环与利用效率，为生态效率的提高提供持久动力。
图1 城市生态韧性与生态效率的互动机理框架

Fig. 1 Mechanistic framework for the interactive effects of urban ecological resilience and eco-efficiency

2.2 城市生态效率影响生态韧性的理论机制

城市生态效率的提升对生态韧性的增强具有显著的促进作用（图1）。生态效率强调在资源利用和环境保护之间实现最优平衡。在这种平衡下，实现一定的经济产出，能够将资源消耗和环境污染降至最低，从而增强生态系统的稳定性和适应性，提高城市生态韧性。首先，城市生态效率能够通过优化资源配置，降低系统脆弱性，夯实韧性基础，进而降低生态系统所面临的外部压力，增强城市生态韧性。高效的资源利用和合理的资源配置可以减少对自然资源的依赖性，防止过度开发，降低生态系统的负担，尤其在面对外在干扰时，能够具备更加强劲的抵抗力，更加稳定的适应力，更加迅速的恢复力。其次，生态效率的提升通过减少污染物排放，修复城市生态系统的结构与功能，从而增强其自我调节能力与修复能力。当城市单位GDP的碳排放、污染物排放强度降低时，大气、水体、土壤等生态子系统的承载力得以提升，生物多样性得以保护，生态系统的“弹性阈值”得以拓宽。此外，城市生态效率能够通过推动绿色技术创新，为生态韧性建设的技术需要提供有力的支撑[12]。生态效率的提升往往伴随着绿色技术创新与管理模式的突破，这些创新可直接转化为增强韧性的核心工具，并且通过多种方式传播，达到辐射周边城市的效果，使之形成韧性网络，具有正向的外部性。不仅如此，提高城市的生态效率有利于促进其生态系统的多样性与复杂性，进而拓展了城市适应复杂扰动的边界。例如，建设地下基础设施能够释放地表空间，从而连通地表栖息地，构建物种多样、系统复杂的生态系统环境，进一步强化城市生态韧性。最后，城市生态效率能够通过发展绿色经济，为生态韧性的提升提供制度保障和经济动力[13]。通过践行可持续发展战略，不仅能够实现生态效率的跃升，减少资源浪费，还可以长期稳定地保持生态系统的抵抗适应能力，加强生态韧性，促进人与自然和谐共生，推动经济持久向好发展。例如，城市化进程中，建设园区污水集中收集处理及再利用设施，加强污水处理和循环再利用，能够减少污水的排放，从而加强城市生态韧性。

3 研究方法与数据来源

3.1 研究区域

长江经济带横跨中国东部、中部和西部三大区域，下游地区包括上海、江苏、浙江、安徽，中游地区包括江西、湖北、湖南，上游地区包括重庆、四川、云南、贵州，共计11个省份，总面积近205万km2。从规模数据来看，长江经济带常住人口总量、地区生产总值以及第三产业产值，均在全国总量中占比超4成。长江经济带凭借着得天独厚的地理优势已然成为中国经济实力最强劲、最突出的区域之一，有力地推动着全国经济的稳健前行。区域经济与生态环境有着紧密的联系，实现二者的协调发展，才能建设一个美丽和谐繁荣美好的社会，促进区域经济的可持续增长。本文将长江经济带作为研究区域，时间跨度设为2009—2023年，剔除此期间数据缺失较严重的铜仁市、毕节市、普洱市，以及凉山彝族自治州等地区，最终选取长江经济带107个地级及以上城市为研究样本。

3.2 指标体系构建

3.2.1 城市生态韧性评价指标体系

“压力—状态—响应（PSR）”模型最早由经济合作与发展组织（OECD）和联合国环境规划署（UNEP）联合提出[14]，用于研究生态环境问题。其中，压力是指外界扰动对生态系统的冲击与胁迫；状态是指在这种外界压力下，生态系统所反映出来的状况；响应则是指面对该种扰动，系统生成的反馈和采取的处理措施。依照此模型框架，韧性是指系统面临压力时能够灵活应对、适应并自我改进的能力[15]，这种能力不仅体现为风险影响下的弹性恢复与灾害预防[16]，还包含响应、学习与创新的动态变化过程[17]。因此，结合上述研究和PSR模型，基于外界胁迫—状态维持—响应恢复的逻辑，参考相关文献[17-18]且考虑到长江经济带的发展现实，从“压力—状态—响应”3个维度构建城市生态韧性的评价指标体系（表1）。
表1 城市生态韧性评价指标体系

Tab. 1 Evaluation index system of urban ecological resilience

目标层 一级指标 二级指标 方向 权重
城市生态韧性 压力维度 单位GDP电耗(度/元) - 0.0394
工业粉尘排放量(t) - 0.0361
景观脆弱度(-) - 0.0470
空气质量指数(-) - 0.0387
人口密度(人/km2) - 0.0424
状态维度 人均公园绿地面积(m2) + 0.0563
建成区绿化覆盖率(%) + 0.0425
生物丰度指数(-) + 0.0482
单位面积水资源总量(m3/km2) + 0.1780
归一化植被指数(-) + 0.1128
响应维度 污染治理投资额(亿元) + 0.1707
污水处理厂集中处理率(%) + 0.0440
生活垃圾无害化处理率(%) + 0.0455
环保支出占地方财政支出比(%) + 0.0982

3.2.2 城市生态效率评价指标体系

Schaltegger等认为生态效率是一定时期内增加的经济价值与增加的生态环境负荷的比值[19]。本文参考任宇飞等的做法[20]，基于投入与产出的关系，将资本、劳动力和土地作为国民经济增长的必要要素投入，并将产出划分成期望产出和非期望产出，分别运用地区生产总值和工业排放的废水、废气及固体废物来进行反映，最终构建城市生态效率的评价指标体系（表2）。
表2 城市生态效率评价指标体系

Tab. 2 Evaluation index system of urban eco-efficiency

目标层 指标类别 一级指标 二级指标 单位
城市生态效率 投入要素 资本投入 固定资产投资总额 万元
土地投入 建设用地面积 km2
劳动投入 年末从业人员数 万人
产出要素 期望产出 GDP 亿元
非期望产出 工业废水排放量 万t
工业废气排放量 t
t
工业固体废物排放量

3.3 研究方法

3.3.1 主客观组合赋权法

为遵循主客观互补的原则，本文参照李旭辉等的思路[21]，采用等值赋权法和熵权法相结合的主客观组合赋权法对长江经济带城市生态韧性进行测度。其中，主观赋权法的指标权重通常是由评估者对属性指标的重要程度进行判断而得到，由于本文中各维度的二级指标从多元视角反映长江经济带城市生态韧性水平，具有不可替代的等效价值，因此采用等值赋权法作为组合赋权法的主观部分；客观赋权法的指标权重则是通过对属性指标的实际数值进行计算而得到，为有效识别各指标在样本中的差异化信息承载量，本文采用熵权法作为组合赋权法的客观部分[22]。

3.3.2 非期望产出的SBM模型

传统SBM模型中，当决策单元（DMUs）效率达到有效时，效率值均为1，无法对这些高效率决策单元进行进一步区分。超效率SBM模型通过突破效率值上限，不仅能够处理非期望产出，还突破了传统SBM模型的局限，允许效率值超过1，实现了对高效率DMUs的精细区分与排序[23]。这一特性使得在城市生态效率评估中，能更清晰地识别出生态效率领先的城市，为城市间的经验交流与生态管理优化提供了更具针对性的参考依据。为此，本文采用超效率SBM模型对长江经济带城市生态效率进行测度，该模型具体计算步骤见参考文献[24]。

3.3.3 耦合协调度模型

耦合协调度模型是用于衡量多个系统之间相互作用、相互影响并协同发展的数学模型。本文参考张明斗等的研究[25]，采用耦合协调度模型探究长江经济带城市生态韧性与生态效率之间的协调发展关系，具体计算公式如式（1）所示：
$D=\sqrt{C\times T}$
$C=\sqrt{\frac{{U}_{1}{U}_{2}}{{\left(\frac{{U}_{1}+{U}_{2}}{2}\right)}^{2}}}=\frac{2\sqrt{{U}_{1}{U}_{2}}}{{U}_{1}+{U}_{2}}$
$T=\alpha {U}_{1}+\beta {U}_{2}$
式中：D为城市生态韧性与生态效率的协调度，取值范围为[0,1]，D值越高则两个系统的协调度越高；U1、U2分别为城市生态韧性与生态效率值；C为两个系统的耦合度，取值范围在[0,1]之间，C值越接近于1，代表两个系统的耦合度越高；T为综合评价指数，考虑到城市生态韧性与生态效率同等重要，故将α与β值均设为0.5。

3.3.4 空间自相关模型

地理学第一定律表明距离相近的事物之间更具相关性，该定律为空间自相关模型的构建与发展奠定了理论基础。空间自相关模型可定量分析空间中位置相互邻近的观测值之间存在的相关性，揭示数据在空间位置上的依赖关系和分布规律。基于此，本文通过计算全局Moran's I和局部Moran's I，对城市生态韧性与生态效率协调度的空间关联特征进行剖析，具体计算步骤见相关文献[25]。

3.3.5 面板向量自回归模型

在城市生态系统的研究领域中，生态韧性与生态效率之间呈现出高度的复杂性与交织性，二者相互影响、相互作用。为深入解析变量间的互动效应与动态关系，本文参照刘志华等的研究，采用面板向量自回归（PVAR）模型[26]。该模型引入了变量滞后项，能够在考虑个体差异性的同时，解决变量内生性问题。
${Y}_{it}={\alpha }_{0}+\sum _{j=1}^{n}{\alpha }_{j}{Y}_{i, t-j}+{\beta }_{i}{\gamma }_{i}{\epsilon }_{it}$
式中：Yit是一个1×2阶的向量，包含城市生态韧性与生态效率两个变量；α0为截距项；j为滞后阶数；αj为滞后j阶的参数矩阵；βi为个体固定效应；γi为个体时点效应；εit为随机扰动项。

3.4 数据来源

本文的研究数据主要来源于2010—2024年《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国区域统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》、各地级及以上城市统计年鉴以及EPS在线数据平台。其中，用于计算生物丰度指数和景观脆弱度的土地利用指标来源于Zenodo数据库（http://www.zenodo.org）。空气质量指数数据来源于Science Data Bank（https://www.scidb.cn/en）。归一化植被指数数据来源于NASA定期发布的MOD13A3数据集（https://www.earthdata.nasa.gov/），对于个别缺失数据，采用插值法进行了补充。

4 结果分析

4.1 城市生态韧性的时空格局特征

4.1.1 时序变化特征

本文基于长江经济带城市生态韧性的评估结果，计算得到2009—2023年城市生态韧性均值（图2）。2009—2023年长江经济带城市生态韧性总体呈波动上升的趋势，由2009年的0.1242上升至2023年的0.1709，年均增长率为2.31%，其变化趋势与王兆峰等的研究结果相似[27]，表明在政策的引导与支持下，长江经济带各城市积极开展生态修复工程，加大污染治理工程建设投入，有效提升了环境承载力，增强了生态韧性。具体来看，2009—2011年城市生态韧性在0.1209~0.1242区间内在波动，该时期处于工业化、城市化加速阶段，城市扩张对周边环境产生一定压力。2011年之后，随着“十二五”规划的提出，城市发展更加绿色低碳，城市生态韧性得以恢复与提升。
图2 长江经济带城市生态韧性与生态效率的时序变化

Fig. 2 Time-series changes of urban ecological resilience and eco-efficiency in the Yangtze River Economic Belt

4.1.2 空间演变格局

为进一步明确城市生态韧性的空间演变格局，此处选取2009年、2014年、2019年和2023年4个典型年份，将长江经济带城市生态韧性划分为低水平（UER≤ 0.15）、较低水平（0.15 < UER ≤ 0.30)、中等水平（0.30 < UER ≤ 0.45）、较高水平（0.45 < UER ≤ 0.60)、高水平（0.60 < UER）共5个等级[28]（图3）。长江经济带城市生态韧性总体呈现“南高北低”的空间分布格局，高值地区多出现在上海、重庆、杭州与武汉等直辖市或省会城市，且多数分布于浙江与赣南地区，这些地区多以丘陵、山地及河口平原为主，气候湿润，植被覆盖良好，水资源丰富，有利于水土保持和植被生长；且这些地区经济相对发达，生态投入较高，居民环保意识强，环保参与度高。以赣南一带为例，该地区拥有南岭山脉作为生态屏障，森林覆盖率较高，自然生态系统抵抗干扰能力较强。低值地区多分布在云贵地区、苏北—皖北地区以及赣北地区，其中，苏北—皖北以黄淮平原和江淮平原为主，地形平坦但地势低洼，易受洪涝灾害影响，而云贵地区则以喀斯特地貌为主，地表破碎、土层浅薄，易发生石漠化，生态系统脆弱性高，并且这些地区承接了较多高能耗重化工业，环境负荷长期处于高位。而随着时间的演进（图3a~3d），城市生态韧性高值区域向周围延伸，中下游地区仍呈现“南高北低”的分布格局。其中，苏北与湘南地区城市生态韧性增长明显，其主要得益于环保技术广泛扩散，苏北地区依托丰富的风电、光伏资源，实现了绿色转型，湘南地区利用山地小水电、生物质能，降低了单位GDP能耗。而对于云贵川地区，城市生态韧性增长相对缓慢，主要在于这些地区的产业结构相对落后，仍依赖传统高能耗、高排放的生产模式，限制了城市生态韧性的提升。此外，2009—2014年江西地区城市生态韧性出现一定回落，主要是由于该地区土地利用结构失衡，部分城市优质耕地和生态用地被侵占，高强度的基础设施建设挤占生态缓冲空间，造成了生态环境扰动。
图3 长江经济带城市生态韧性空间格局变化

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号GS(2019)1822标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 3 Changes in spatial patterns of urban ecological resilience in the Yangtze River Economic Belt

4.2 城市生态效率的时空格局特征

4.2.1 时序变化特征

2009—2023年城市生态效率大致呈现逐年上升的趋势（图2），由2009年的0.1960上升至2023年的0.5475，年均增长率为7.61%，总体趋势与曾贤刚等的研究结果相似[29]，表明在政策支持、技术革新与产业结构转型三者协同驱动下，城市生态效率得以稳步提升。具体来看，2015年之后城市生态效率上升速度加快，这在一定程度上受益于长江经济带“生态优先、绿色发展”战略的深入推进。

4.2.2 空间演变格局

为进一步明确城市生态效率的空间演变格局，此处选取2009年、2014年、2019年和2023年4个典型年份，通过ArcGIS 10.8软件，参考任宇飞等的做法，将长江经济带城市生态效率划分为低水平（UEE ≤ 0.25）、较低水平（0.25 < UEE ≤ 0.50）、中等水平（0.50 < UEE ≤ 0.75）、较高水平（0.75 < UEE ≤ 1.00）、高水平（1.00 < UEE）共5个等级[20]，并进行空间可视化处理（图4）。可以看出，长江经济带城市生态效率大致呈现“东高西低”的空间分布格局。其中，上游的高值地区多集聚在上海、浙江与苏南一带，中游地区湖北武汉、湖南长沙与常德生态效率较高，高于同期中游地区其他城市，下游地区重庆、四川南充及泸州与云南玉溪的城市生态效率相对较高。该空间格局特征表明，这些地区在技术创新驱动下，能够实现数字经济与绿色制造的深度融合，制度创新成效得到充分扩散。由图4a~4d可知，2009—2023年长江经济带城市生态效率逐步提高，高值地区向周围城市延伸，总体仍处于“东高西低”的分布格局，其根源在于区域产业结构梯度分异，下游地区第三产业发展迅猛，而上游及中游地区仍旧依赖于第一、二产业，其中大多数城市以重工业为主，使得产品单位能耗高于下游地区。
图4 长江经济带城市生态效率空间格局变化

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号GS(2019)1822标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 4 Changes in spatial patterns of urban eco-efficiency in the Yangtze River Economic Belt

4.3 城市生态韧性与生态效率的协调发展分析

4.3.1 时序变化特征

2009—2023年城市生态韧性与生态效率的协调度呈现波动上升的特征（图5）。总体来看，协调度由2009年的0.3818上升为2023年的0.5329，年均增长率为2.41%。具体到各区域，2009—2023年下游地区的协调度由0.3868上升为0.5661，年均增长率为2.76%，而中游及上游地区在此期间年均增长率分别为2.15%和1.87%。结果表明，区域协同治理机制在初期阶段成效显著，聚焦流域特色的科技创新投入加速了清洁技术扩散，并沿长江黄金水道梯度转移，促成生态保护与经济增长的“双向赋能”。而协调度不同的增速反映了长江经济带下游与中上游发展阶段的差异性，下游地区城市拥有强大的经济支撑力，先进的技术创新水平以及高效的政策响应速度，以浙江河长制快速全域推行为例，丰富了相关水域的生物多样性，同时改建生态廊道吸引科创企业，实现了生态韧性与生态效率协同增长。
图5 长江经济带城市生态韧性与生态效率协调度的变化趋势

Fig. 5 The coordination degrees between urban ecological resilience and eco-efficiency in the Yangtze River Economic Belt

4.3.2 空间演变格局

为进一步明确其空间演变格局，此处选取2009年、2014年、2019年和2023年4个典型年份，参考赵卉心等的做法，将其划分为勉强协调、中等协调、良好协调、优质协调共4个级别[30]，并进行空间可视化处理（图6）。总的来看，长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调度呈“东高西低”的空间分布特征，下游地区受益于长三角城市群交通网络的通达性和要素的集聚性，长江与钱塘江丰富的水资源和合理的能源结构，实现了“生态—经济”正向循环。同时，杭州等地的数字平台企业推动数字与制造相结合，进一步促进绿色技术与循环经济的广泛普及，因此，协调度最高；中游地区依托长江中游平原的交通枢纽地位，成为连接东西部的中转站。相较于下游地区，虽然新兴产业整体规模仍不足，但丰富的土地资源、水资源、人力资源可满足产业转型需要，实现绿色、可持续发展，协调度也处于较高水平；上游地区生态本底优越，但受限于地形地貌等因素，交通可达性较差，要素流动能力弱，部分地区仍以农业、资源性产业为主，附加值低且资源消耗大，因而协调度处于较低水平。具体来看，2009年二者协调度整体处于较低水平，高值区零散分布，仅有重庆、四川达州与泸州及湖南长沙处于良好协调。2009—2023年高值区显著扩散，尤其在长三角城市群形成连片分布。其中，2019年之后协调度加速上升，下游地区的高值区增多，上海、江苏南京与苏州由中等协调转变为优质协调，其余大多数城市由中等协调转变为良好协调，中游地区上升较为显著的城市主要分布在湖北、湖南一带，下游地区以成渝城市群为主的多数城市由中等协调上升为良好协调，表明在《长江保护法》与《长江经济带发展规划纲要》的政策推动下，长三角环保技术通过长江航运通道向中下游地区梯次转移，形成绿色技术产业化走廊，促进了协调度的迅速提升。同时，成渝城市群在“双核共振”效应下，通过数字孪生平台建设与公园城市示范区制度创新，实现了城市生态韧性与生态效率协调度的跃升。
图6 长江经济带城市生态韧性与生态效率协调度的空间格局变化

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号GS(2019)1822标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 6 Changes in spatial patterns of the coordination degrees between urban ecological resilience and eco-efficiency in the Yangtze River Economic Belt

4.4 城市生态韧性与生态效率协调发展的空间关联性分析

4.4.1 全局空间自相关分析

根据全局空间自相关模型，利用Geoda1.22软件得出Moran's I指数值（表3）。可以看出，长江经济带城市生态韧性与生态效率协调度的Moran's I指数均为正，且通过显著性检验。由此可知，城市生态韧性与生态效率的协调度在空间上存在显著的正相关性，具有明显的高—高与低—低集聚特征。从变化趋势来看，总体呈先升后降的分布格局。2009—2015年Moran's I指数由0.2322上升至0.3258，其原因在于，区域间生态治理模式通过网络性学习实现扩散，提升了各城市生态韧性与生态效率的协调度；2015—2023年Moran's I指数由0.3258下降至0.1751，表明部分城市对周边地区的辐射带动能力较弱，并且少数城市进入生态技术学习普及的瓶颈期，需要充分发挥创新能力，增强绿色技术的扩散效应，实现自身及周边城市生态韧性与生态效率的协调发展。
表3 长江经济带城市生态韧性与生态效率协调度的Moran's I统计量

Tab. 3 Moran's I statistic of the coordination degrees between urban ecological resilience and eco-efficiency in the Yangtze River Economic Belt

年份 2009 2010 2011 2012 2013
Moran's I 0.2322 0.2438 0.1858 0.3057 0.2788
Z检验 3.7607 4.1074 3.2128 4.8574 4.4073
P值 0.0020 0.0010 0.0040 0.0010 0.0010
年份 2014 2015 2016 2017 2018
Moran's I 0.2563 0.3258 0.2554 0.2838 0.2675
Z检验 4.0935 5.0856 4.0373 4.4084 4.1783
P值 0.0010 0.0010 0.0010 0.0010 0.0010
年份 2019 2020 2021 2022 2023
Moran's I 0.1558 0.1422 0.1499 0.1671 0.1751
Z检验 2.4979 2.2068 2.3637 2.5992 2.7616
P值 0.0120 0.0190 0.0150 0.0110 0.0080

4.4.2 局部空间自相关分析

根据局部空间自相关模型，绘制LISA集聚图（图7）。整体来看，集聚空间格局在长江经济带下游地区呈连片分布，在中游和上游地区呈零散分布。2009年协调度集聚区主要出现在下游地区，且低—低集聚主要分布在安徽，早期发展传统重工业，安徽实现了经济高速增长，但在污染治理能力制约下，未能实现城市生态韧性与生态效率的良好协调。高—高集聚区则零散分布在浙江、湖南等地区。2014—2019年下游地区高—高集聚区增多，主要分布在江浙沪一带，这些城市经济发展较好，多为绿色转型的试点城市，例如上海、苏州等地作为共建太浦河生态补偿试点地区，建立了跨界水域保护机制，实现了经济生态协同发展；低—低集聚区逐渐减少，说明其通过产业绿色转型，摆脱了经济发展和环境保护不可兼得的困境。同时，上游地区新兴集聚区萌发，高—低集聚区出现在重庆与安徽合肥，例如重庆作为上游地区最大的中心城市，承担着“筑牢长江上游重要生态屏障”的国家使命，依托“两江四岸”的生态廊道，其城市生态韧性与生态效率协调度发展要优于周边城市。低—高集聚区出现在四川广元与达州、湖北十堰、湖南张家界，这些地区受资源限制或落后政策影响，与周边城市相比，城市生态韧性与生态效率协调度相对较低。2023年高—高集聚区主要分布在上海与苏南地区，其中浙江地区高—高集聚范围有所减少，其原因可能是海岸带生态退化，例如从高度协调变为不显著的台州市，由于滨海湿地面积减少，导致环境自净能力下降，从而使其协调发展的辐射作用变缓甚至降低；新增的低—低集聚区有四川绵阳、南充和云南丽江，这些城市受产业结构与生态压力的双重制约，且旅游经济与生态承载力失衡，使得生态韧性受损，协调度下降。
图7 长江经济带城市生态韧性与生态效率协调度的LISA集聚图

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号GS(2019)1822标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 7 The LISA cluster diagram of the coordination degree between urban ecological resilience and eco-efficiency in the Yangtze River Economic Belt

4.5 城市生态韧性与生态效率的互动效应分析

4.5.1 平稳性检验与协整检验

为确保模型的稳定性，避免伪回归问题的发生，提高结果的准确性，本文采用IPS检验、HT检验、ADF检验和PP检验4种方法对长江经济带城市生态韧性与生态效率进行单位根检验。结果表明，二者均通过显著性检验。同时，本文通过Westlund检验、Pedroni检验和Kao检验3种方法检验变量之间的协整关系，均通过显著性检验，表明存在长期稳定的均衡关系。最后，在运用PVAR模型分析城市生态韧性与生态效率的互动效应前，需确立最优滞后阶数，避免过度或欠拟合，本文采用信息准则法，即选取AIC、BIC和HQIC值的最小阶数，选择一阶作为最优滞后阶数。

4.5.2 GMM估计结果与稳定性检验

考虑到广义矩估计的灵活和稳健性，本文采用GMM估计方法，得到城市生态韧性与生态效率的PVAR模型的估计结果，可以看出，在滞后一期的情况下，城市生态效率对生态韧性有正向驱动作用，而城市生态韧性对生态效率起负向抑制作用。根据估计结果，现需要对PVAR模型进行稳定性检验，即通过对特征根的计算，观测是否落在单位圆上面，由检验结果可知PVAR模型是稳定的。鉴于篇幅所限，此处不再汇报，如有需要，联系作者获取。

4.5.3 格兰杰因果关系检验

通过格兰杰（Granger）因果检验来测度城市生态韧性与生态效率之间是否存在因果关系，由检验结果可知，城市生态韧性是生态效率的格兰杰因，城市生态效率也是生态韧性的格兰杰因，因此城市生态韧性与生态效率相互影响、相互制约。鉴于篇幅所限，此处不再汇报，如有需要，联系作者获取。

4.5.4 脉冲响应分析

脉冲响应用来描述一个变量在某一时刻受到一个单位差的冲击后，其余变量在未来多期的动态响应路径。当城市生态韧性受到一个标准差的冲击之后，自身会立即出现较强的正向反应，随后迅速下降，在第一期时达到最低点，为负向反应，在第二期时又出现正向反应，直到第三期正向反应基本消失，最终在第五期趋于平稳（图8）。城市生态效率则会在第一期产生微弱的负向反应，随后在第二期上升为正向反应，在第三期之后影响产生的波动减弱，最终在第五期趋于平稳。这可能是由于城市生态韧性受到一个标准差的冲击之后，城市系统冗余设施迅速响应吸收，短期表现为生态韧性提升。但短期的应急措施需要消耗大量资源，导致资源分配失衡，生产活动受限导致城市生态韧性与生态效率均出现短暂下降。随后城市系统通过适应性调整，使生态韧性得到恢复，同时生态效率逐渐回升。最终，冲击被生态系统消化，达到一个新的均衡。
图8 脉冲响应分析

注：蒙特卡罗法产生的每侧误差为5%，重复200次；中间虚线为脉冲响应曲线，虚线上下方的两条曲线分别为95%置信区间的上线和下线。

Fig. 8 The impulse response analysis

当城市生态效率受到一个标准差的冲击之后，自身会立即出现较强的正向反应，并在第二期下降为负向反应，随后回升，在第四期趋于平稳。生态韧性则会在第一期出现较强的正向反应，随后上下波动，在第四期之后，波动减弱，最终在第五期趋于平稳。原因可能是，由于城市生态效率红利的短期释放，系统应对风险的能力得到增强，但随后，城市生态效率提升产生虹吸效应，刺激大量人口流入，短期内导致生态系统冗余度下降、环境污染加重等问题出现。而城市系统的多样化需求倒逼生态韧性进行重新调整，使其最终达到新的均衡。

4.5.5 方差分解

方差分解常用于量化不同变量对系统预测误差波动的贡献程度，揭示冲击变量在解释目标变量未来变动中的重要性。由表4可知，系统在第五期重新稳定，形成新的均衡。其中，城市生态韧性对其自身的方差贡献率由第一期的100%下降至第五期的99.06%，城市生态效率对其自身的方差贡献率由第一期的99.96%下降至第五期的98.15%。从二者的相互影响的贡献程度来看，城市生态效率对生态韧性的方差贡献率在第五期上升至0.94%左右，生态韧性对生态效率的方差贡献率在第五期上升至1.85%左右。计算结果表明，二者主要是依赖于自身的发展，但也存在彼此相互影响的能力。
表4 方差分解结果

Tab. 4 Results of the variance decomposition

模型 响应变量 冲击变量
(%)		 预测期
1 2 3 4 5 6
城市生态韧性与生态效率 dUER dUER 100.0000 99.1394 99.0627 99.0599 99.0598 99.0598
dUEE 0 0.8606 0.9373 0.9401 0.9402 0.9402
dUEE dUER 0.0362 1.6998 1.8496 1.8554 1.8555 1.8555
dUEE 99.9638 98.3002 98.1504 98.1446 98.1445 98.1445

5 结论与讨论

本文以长江经济带107个地级及以上城市为研究样本，分析了其2009—2023年生态韧性与生态效率的协调性及互动效应，结果表明：① 2009—2023年长江经济带城市生态韧性呈波动上升的趋势，由2009年的0.1242上升至2023年的0.1709，年均增长率为2.31%；在空间上展现出“南高北低”的格局特征。城市生态效率呈现逐年上升的特征，由2009年的0.1960上升至2023年的0.5475，年均增长率为7.61%；在空间上展现出“下游地区>中游地区>上游地区”的格局特征。② 长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调度波动上升，由2009年的0.3818上升为2023年的0.5329，年均增长率为2.41%；且呈现“下游地区>中游地区>上游地区”的空间格局特征。③ 长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调度存在空间正相关，但集聚强度呈衰减趋势，具体表现为，上游地区新兴集聚区萌发，而下游地区集聚范围呈收缩态势，特别是安徽地区低—低集聚区大幅缩减。④ 长江经济带城市生态韧性与生态效率存在动态交互效应。二者互为Granger因果关系，对彼此的影响呈波动态势，整体仍是积极影响，相较于彼此交互影响作用，城市生态韧性与生态效率对各自影响更强。
在城市化进程加速与气候危机叠加的当下，长江经济带作为中国“生态优先、绿色发展”的主战场，探究其城市生态韧性与生态效率极具现实意义，二者双向赋能，成为构建“抗压—自净—再生”型城市的必由之路，为全球气候适应与低碳转型提供实践范式。本文基于现有的城市生态韧性与生态效率的评估框架，分别从时空维度探讨了其动态变化过程。此外，以往的研究更多关注于生态韧性或生态效率单维度的探讨，本文创新性地将二者相结合，深入探究其协调发展的动态化过程，并利用空间自相关模型分析二者协调度的空间关联性及其特征，在此基础上，还解构了长江经济带城市生态韧性与生态效率的交互影响作用。从党的十八大将“生态文明建设”纳入“五位一体”总体布局，再到《长江保护法》《长江经济带发展规划纲要》一系列政策文件的逐步落实，得益于政策导向的演进，长江经济带城市生态韧性与生态效率的协调度得以迅速提高，同时，受限于学习成本的增加与创新的瓶颈，二者协调度的空间关联性减弱，生态韧性与生态效率存在彼此的交互影响，但如何基于二者关系更好地实现生态优先、绿色发展之路?根据研究结果给出如下启示：① 单体城市内部生态韧性与生态效率的协调度增长难以充分发挥空间效应，应强化高值地区辐射引领作用，加大绿色技术的自主研发，突破创新瓶颈，深度挖掘低值地区困境成因，补齐短板。② 城市生态韧性与生态效率交互影响的进程中，需控制短期内潜在的负向因素干预，如虹吸效应导致的大量人口流动，便于二者相互促进，协同提升。通过以上探讨，期望为可持续发展之路提供一定理论支撑，然而，鉴于耦合协调模型多简化二者关系为线性形式，难以捕捉协调的动态复杂性，其结果准确度受到限制。与此同时，由于城市的开放性，且受地形、行政边界等因素影响，城市间的外部性往往难以纳入统计，因而无法精确衡量城市生态韧性与生态效率的交互效应，因此，未来仍需不断完善改进，以期获得更具指导性意义的结论。

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