目前，环境保护与经济发展之间的矛盾已成为制约我国可持续发展的关键因素之一。由于粗放型的增长方式占据主导地位，在不到20年的时间里，中国消耗了世界能源总量的近20%。这种能源消费能力彻底地改变了全球能源供需平衡，对资源和环境产生了严峻挑战。作为世界上最大的能源消费国，中国在发展经济的同时，也在努力保护环境，提高资源利用率。绿色增长是现代产业可持续发展的新模式，以提高资源和环境绩效为核心，鼓励产业集约化、低碳化、绿色化，抑制高能耗、高材耗、高污染。绿色增长理念在许多国际组织中发挥着重要作用，被认为是消除全球金融和经济危机的关键，是减少污染物排放、防止自然资源恶化和枯竭的替代策略。本研究将从经济增长、社会和谐、资源环境保护等方面构建我国城市绿色增长效率评价指标体系，并为进一步提高我国绿色增长效率，实现区域经济与环境协调发展提供科学支持和
政策建议。
文章亮点
（1）建立了我国城市绿色增长效率评价指标体系（2）运用经济学、管理学和地理学的方法和知识，对中国城市的绿色增长效率进行了测试和分析（3）分析了绿色增长效率的投入产出指标、综合评价指标和时空格局（4）为区域经济与环境协调发展提供了现实参考
原文摘要
基于2005-2016年中国285个地级市的面板数据，利用遥感数据和社会经济数据建立绿色增长效率分析数据库。此外，TOPSIS模型、超效率SBM模型和依托熵技术的探索性空间分析方法被应用于测试和分析投入产出指数、综合评价指数、绿色增长效率的时空格局、空间相关效应和中国城市绿色发展中心的转移。结果表明：（1）我国城市间在资源投入、社会经济效益、绿色增长环境影响指数等方面存在明显的空间差异，城市资源转化效率低下，还有很大的提升空间。（2）2005年、2010年和2016年，我国城市绿色增长综合评价指标先上升后下降，区域差距虽小但逐渐扩大。绿色增长效率先下降后上升，空间差异显著。（3）2005年、2010年和2016年，中国绿色增长效率的莫兰指数分别为0.1888、0.0745和0.0584。存在空间正相关，但呈减弱趋势，表现为“小集聚，大分散”。（4）2005年至2016年，中国绿色增长效率重心向西南方向移动——由遂平县向泌阳县、随州市移动。研究结果可提高我国绿色增长效率，为缩小区域间的绿色增长不平衡提供科学支撑和现实参考。
图1 2005-2016年中国区域绿色增长投入产出指数
图2 2005-2016年中国绿色增长效率LISA集聚图
图3 绿色增长效率重心变化情况原文信息
AbstractBased on the panel data of 285 Chinese cities at prefecture level from 2005 to 2016, remote sensing data and socio-economic data were used to establish a green growth efficiency analysis database. Additionally, the TOPSIS model, super-efficient SBM model, and exploratory spatial analysis method supported by the entropy technology were applied to test and analyze the input-output index, comprehensive evaluation index, spatio-temporal pattern of green growth efficiency, spatial correlation effect, and the shift of the barycenter of green growth of Chinese cities. The following results were obtained: (1) There are obvious spatial differences between Chinese cities in terms of resources investment, socio-economic benefits, and environmental impact index of green growth; the efficiency of urban resource conversion is low, and there is much scope for improvement. (2) In 2005, 2010, and 2016, the comprehensive evaluation index of green growth of Chinese cities increased first and then decreased, and the regional gap was small but was gradually expanding. The green growth efficiency decreased first and then increased with significant spatial differences. (3) In 2005, 2010, and 2016, the Moran’s I of China's green growth efficiency was 0.1888, 0.0745, and 0.0584, respectively. There was a positive correlation but a weakening trend spatially, featuring “small agglomeration and large dispersion.” (4) From 2005 to 2016, the center of gravity of China’s green growth efficiency moved toward the southwest-the moving track was from Suiping County to Biyang County, and to Suizhou City. The research results could improve China’s green growth efficiency and provide scientific support and a practical reference for narrowing the imbalance of green growth between the regions.
