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中国生态效率测度与空间差异实证—基于SBM模型与空间自相关性的分析
中国作为世界上最大的发展中国家之一，经济发展速度快，不断提高生产力和人民生活水平。然而，随着经济的快速增长，环境污染和生态破坏问题也日益严重。因此，研究中国的生态效率及其空间差异，对于制定科学的环境保护政策和可持续发展战略至关重要。
本文主要通过SBM模型和空间自相关性分析，对中国在2010年至2019年期间的生态效率及其空间差异进行实证研究。首先，我们简要介绍生态效率的概念和测算方法。
生态效率是指生态环境保护和经济发展之间的协调度，即在实现经济发展的同时，最大限度地降低对环境的影响和破坏。而生态效率的测算需要考虑生态环境指标和经济发展指标的综合效应。在本文中，我们选取了能源消费、二氧化碳排放、水资源利用率等10个指标来衡量生态环境状况；GDP、工业增加值、耕地面积、人口等8个指标来衡量经济发展水平，并分别采用SBM模型来计算各省市的生态效率值。
SBM模型（Slacks-basedmeasuremodel）是一种基于数据包络分析（DEA）理论的非参数方法，可以同时测量多个输入输出指标的效率水平和技术进步水平。在本文中，我们采用连续型SBM模型来测算各省市的生态效率值。具体地，我们选取2010年作为基期，计算各省市的生态效率值，并分析生态效率的稳定性、产业结构影响等因素。
实证结果显示：中国各省市的生态效率值整体呈现“N”型分布，东部地区普遍高于中部和西部地区，但中部地区的生态效率呈现显著提高趋势。同时，生态指数和经济指数之间的影响因素和权重在不同省市之间存在较大的差异，表明不同地区间的发展模式和实践经验也存在一定的差异。而从空间自相关性分析结果来看，各省市的生态效率值与其相邻省市之间呈现出明显的空间自相关性，即生态效率值具有空间聚集特征。
综上所述，本文采用SBM模型和空间自相关性分析，对中国的生态效率及其空间差异进行了实证研究；通过比较不同省市的生态效率，在更深刻地认识各地区生态环境保护与经济发展之间的关系的基础上，有助于为各地制定环境保护政策和可持续发展战略提供更具科学性的建议和参考。