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。
关键词生态效率；区域差异；超效率DEA；空间自相关分析
中图分类号F205文献标识码A文章编号1002-2104（2014）01-0047-08doi：103969/jissn1002-2104201401008
经过改革开放三十多年的发展，中国已经进入工业化中期阶段。当前，中国经济发展对能源资源的需求持续上升，然而受到思想观念、管理体制与技术水平等多种因素的制约，高能耗、高污染、高排放的阶段性经济发展模式还未实现转变。按照经济持续高速发展的预期，在现有的发展方式下，中国的资源与环境压力必然会继续增大。在加快推进生态文明建设，全面实现新型工业化、城镇化、信息化和农业现代化的背景之下，如何协调经济发展、资源消耗、环境保护三者之间的关系，以最少的资源消耗、最小的环境损害来赢得最优的经济产出，实现最高的生态效率，并结合我国广袤领土中不同地区之间的经济地理关联，理解全国和各地区之间生态效率的时空差异与动态演化规律， 是现阶段中国经济实现科学发展的迫切而关键的问题之一。
1文献综述
生态效率是人类赖以依存的资源环境条件在满足人类需要并创造社会财富时所发生的投入与产出对应关系。1990年，Schaltegger和Sturn以经济活动产生的经济价值与环境污染为基础，首次在学术界提出“生态效率”的概念[1]。此后，一些研究集中于生态效率概念的界定、分析与拓展之上[2]。1992年，世界可持续发展工商业委员会（WBCSD）首次将生态效率作为一种商业概念加以阐述，即“生态效率是通过提供能满足人类需要和提高生活质量的竞争性定价商品和服务，同时使整个寿命周期的生态影响与资源强度逐渐减低到一个至少与地球的估计承载能力一致的水平来实现的”[3]。1998年，经合组织（OECD）扩大了生态效率的概念，将其引入政府、工业企业以及其他组织[4]。此后，生态效率研究逐步拓展到指标体系的构建[5]、评价方法的选择[6]等方面，其应用范围也从企业[7]逐步延伸到行业[8]、区域[9]层次。
近年来，国内学者在引入生态效率概念和相关理论的基础上，越来越多地从区域视角展开生态效率测度与评价的定量研究[10]。现有文献主要从两个层面展开：一方面，采用不同的测度方法对生态效率进行评价，如因子分析赋权法 [11] 、数据包络分析法 [12]、超效率DEA方法 [13] 、三阶段DEA方法 [14]等；另一方面，从静态和动态不同的视角对生态效率区域差异进行分析。静态评价层面主要基于因子分析法和DEA的评价结果，从空间维度上划分东、中、西部区域，展开区域间和区域内的生态效率差异性分析[15-19]。动态研究层面则基于超效率DEA测算的结果，将空间和时间两个维度结合起来，对生态效率变化趋势进行动态研究[20-22]。
分析上述文献可见，关于生态效率区域差异的研究静态分析较多，动态演化的成果则相对较少。现有的动态化研究也均是采用σ收敛系数、Malmquist指数等传统的数量统计模型，这些模型均是建立在区域空间实体之间是相互独立的，不存在任何空间关联的假设前提之下。事实上，生态效率在区域之间存在的扩散（涓滴）和极化（回波）效应，可以缩小或扩大生态效率的区域差异，由此，以往的相关研究在真正反映生态效率区域差异的变化与机制时存在一定的难度。同时，当前研究在计算生态效率的方法上大多采用DEA模型，而该模型得出的结果范围在0到1之间，这样就很难再对有效决策单元（效率值为1）进行进一步比较分析。而超效率DEA模型则能够很好的克服这一弊端。
基于此，本文将采用超效率DEA模型对中国省域生态效率值进行测度，同时采用空间自相关分析法，通过定义空间权重矩阵来克服以往关于生态效率区域差异研究对空间因素忽视的弊端，以此对中国生态效率的区域差异问题进行重新审视，并探讨中国各地区生态效率的时空关联和演变趋势，以期对今后生态效率在空间上的溢出效应与收敛机制研究奠定基础。
2研究方法及数据说明
2.1研究方法
2.1.1超效率DEA模型
数据包络分析（DEA）由 Charnes，Cooper 和Rhodes[23]提出，主要用来评价具有多输入多输出的决策单元之间的相对有效性。超效率DEA模型是在DEA模型的基础上，针对有效决策单元效率值的比较问题提出来的[24]。另外，超效率DEA模型有助于了解连续时间段内决策单元动态效率变化情况和导致效率变化的因素。其表达式为：
