随着城镇化建设步伐加快，水泥建筑的大量应用，造成地面、屋面、路面等硬化，打破了城市自然水循环，严重改变了原有的生态本底和水文特征，城市内涝、水体污染、地下水位严重下降等问题频繁发生，为系统性解决城市发展中的水问题，国家提出了建设“海绵城市”的新理念。2015年4月，首批16个国家海绵城市建设试点城市名单公布以来，全国各地积极推进海绵城市建设，已陆续有130多个城市制定了关于海绵城市建设的方案，海绵城市试点建设已经初见成效[1]。

重庆市作为海绵城市首批建设试点城市中唯一的山地城市，具有地面坡度大、地形地势复杂、短时强降雨较多等特点，容易发生大面积地表冲刷和洪涝灾害[2]，其海绵城市的建设具有重要的生态价值。与平原城市相比，山地城市特有的地形地势不利于海绵设施和海绵构筑物的布局，其海绵城市的规划和建设面临严峻挑战。山地城市土壤浅薄，地基多为岩石，土壤储水能力较弱，大量的雨水随地表径流排走，未能得到有效利用，这给山地型海绵城市收集和回收雨水带来了巨大挑战[3]。山地城市地势起伏较大，可利用土地少[4]，而海绵城市建设需要增加绿地、植草沟、透水铺装、蓄水池等设施，占用大量城市土地，山地城市复杂的地形地势给海绵体系构建增加了难度。

海绵城市建设，是缓解城市洪涝问题、实现水资源可持续利用的有效方法，也是新时代城市转型发展和提升城市生态系统功能的战略举措，对建设人与自然和谐共生的美丽中国具有至关重要的作用。山地型海绵城市建设一方面全面提升了城市防洪排涝和供水保障能力，提高了城市生态环境和人居环境水平，带来了经济、社会、环境效益，而另一方面也需要大量人力、物力、财力的投入，提高了城市的建设成本。因此，山地型海绵城市的生态绩效评估具有重要的现实意义。

1、文献综述

生态绩效的概念由美国学者FERGUSON等[5]于1983年首次提出，目前关于生态绩效的概念尚未有统一的定论，学者们主要从投入产出角度进行定义，不同学者对于投入和产出的界定范围有所差异。2001年欧洲环境署将生态绩效定义为单位经济活动的环境数量，即单位经济活动所需的环境投入[6]。国内在这方面的研究起步较晚，有学者将生态绩效定义为依靠科技进步，通过生态、经济以及系统工程等手段，实现资源节约、废弃物循环利用和污染控制，最终达到生态文明建设以及可持续发展目标的程度[7]。还有学者以城市复合生态系统为例，提出生态绩效主要指在城市复合生态系统中，将各种投入转化为产出的“生产”过程中资源使用的有效性和以生态为目标的完成度[8]。

结合上述定义，学者大多集中于国家、城市群、城市三个层面构建生态绩效评价指标体系，对于不同层面的指标体系，学者的侧重点各有不同。从国家层面来看，学者们更加注重宏观指标的选取，有学者从国家层面构建了评价指标体系，并对108个国家的生态效率进行评估，丰富了关于慈善事业对国家生态效率影响的研究[9]。从城市群层面来看，有学者从循环经济视角切入，构建了京津冀城市群生态评价指标体系，强调各要素的循环利用，为准确评估城市群生态绩效提供新视角[10]。从城市层面来看，学者们选取的指标更加微观，有学者从生态福利视角出发，将主观满意度等福利指标纳入城市生态福利绩效评价指标体系中，进一步优化了城市生态福利绩效评价指标体系[11]。

经文献整理，在评价方法方面，目前常用的评价方法可大致分为两类：一是以主观判断为评价依据，如专家打分法、层次分析法[12]等，此类方法需要评价者具有良好的专业素养，并对评价客体有较为深入的分析与调查；二是以客观数据为评价依据，如主成分分析法[7]、模糊综合评价法[13]、PSR模型[14]、人工神经网络[15]、数据包络分析法等[16-18]，此类方法具有较强的客观性，可排除评价中人为因素的干扰与影响。其中数据包络分析法是学者研究生态绩效最常采用的方法，包括传统DEA、超效率SBM模型等，传统DEA模型没有考虑投入产出的松弛问题，使得测算出的效率值不够精确，于是有学者开始运用超效率SBM进行生态福利绩效研究[19-20]，以解决传统DEA模型的问题。

目前关于生态绩效的研究非常丰富，其研究方法、视角、尺度不断扩展。学者们针对各类型城市开展生态绩效评价指标筛选和生态绩效评估，然而由于山地型城市特有的地形地势，其生态绩效难以评估，相应研究存在拓展空间。基于此，本文在通用性生态绩效评价指标基础上，进一步筛选针对山地型海绵城市的特征性指标，并通过双重差分模型验证纳入指标的合理性，由此构建了一套山地型海绵城市生态绩效评价指标体系。以全国首批试点城市重庆市渝北区为例，选取2011—2020年的相关数据，利用超效率SBM模型对渝北区进行生态绩效评估，以期优化山地型海绵城市生态绩效评价指标体系，为推动重庆本地海绵城市建设、提高城市生态绩效提供经验借鉴，同时也为其他山地型城市，乃至其他类型海绵城市的建设发展提供参考。

2、研究方法

2.1 生态绩效评价框架构建

生态绩效作为建设美丽中国的一个关键部分，强化生态绩效评估以实现保护生态环境与经济发展均衡协调发展，对推进美丽中国建设具有重要意义。随着生态文明建设的持续推进和绿色发展的不断深入，生态绩效内涵有了更大拓展。基于对拓展生态绩效内涵的认知分析，本文结合绿色发展理念，从投入产出的角度，将生态绩效定义为在一定的资本、人力、生态资源投入下实现生态、经济发展的最大化。参照当前主流生态绩效评价指标体系，综合考虑当前山地型海绵城市的发展特征，结合定义构建山地型海绵城市生态绩效评价指标体系。本研究构建了以投入、期望产出和非期望产出三大类一级指标为主体，共11项二级指标为框架的山地型海绵城市生态绩效评价指标体系，具体指标如表1所示。

表1 生态绩效评价指标体系

由表1可知，投入指标考虑了经济学中的基本生产要素，即资本、劳动力和土地。结合绿色发展理念，最终选取了资本投入、劳动力投入、土地投入、水资源投入、能源投入作为投入指标。建筑与小区作为城市雨水排水系统的起点，是海绵城市源头控制的核心环节，也是海绵城市建设的重要区域[21]，在海绵城市的建设过程中，需要大量的建筑、房产投入，因此选取房地产开发投资来衡量资本投入。劳动力投入主要是指在海绵城市建设过程中实际投入的劳动力，因此选取年末环境保护就业人数来衡量劳动力投入。绿地在海绵城市建设中发挥重要的辅助作用，城市绿地可有效控制雨水径流量、实现对雨水的回收和利用[22]，因此选取当年造林面积来衡量土地投入。水资源和能源是海绵城市建设的重要投入要素，选取了用水总量来衡量水资源投入[23-24]，并选取了工业消费总量来衡量能源投入[10,24]。

期望产出指标主要根据城市可持续发展的最终目标来确定，分为经济产出和生态产出。GDP通常用于衡量经济体的总产出，同时也反映经济质量发展，因此选取地区生产总值来衡量经济产出[25-26]。作为海绵城市建设的首要目标，年径流总量控制率受地形、土壤特性、植被覆盖率等多种因素的影响[27]，结合山地城市的特性，生态产出分别由森林覆盖率、公共绿地面积、全年空气质量优良天数来衡量。

非期望产出指标也从经济角度和生态角度考虑。海绵城市建设的主要目标是为了缓解洪涝灾害，因此将洪涝灾害经济损失纳入指标体系中，以此来衡量洪涝灾害造成的经济影响[28]，本研究使用的洪涝灾害经济损失主要指洪涝灾害直接经济损失。在城市经济社会发展过程中，会不可避免地产生一定的污染物排放，因此将工业“三废”作为非期望产出纳入指标体系中[11]，选取工业废水排放总量来衡量废水排放，工业二氧化硫排放量来衡量废气排放，工业固体废物产生量来衡量固废排放[24,29]。

本文选取了重庆市2011—2020年相关数据对渝北区生态绩效进行评估，数据主要来源于《重庆统计年鉴》《重庆渝北统计年鉴》《重庆市水资源公报》《中国气象灾害年鉴》、重庆市统计局、知网大数据研究平台等。

2.2 评估方法

2.2.1 双重差分模型

双重差分法也被称为倍差法，是一种用于评估政策影响、制度绩效和项目评价的有效方法[30]。双重差分模型能有效避免内生性和遗漏变量等问题，在政策效应评估方面发挥着重要作用。海绵城市试点政策可以视为一次外生的环保冲击，为建立双重差分模型识别政策效应提供了条件。因此，本文选取双重差分模型研究海绵城市试点政策对房地产开发投资的影响，以验证将房地产开发投资作为资本投入纳入生态绩效评价指标体系的合理性。

本研究利用政策的“准自然实验”性质，同时结合房地产开发投资在试点政策执行前后的变化情况，建立海绵城市试点政策对房地产开发投资影响的双重差分模型，基本计量模型如下所示：

(1)被解释变量(lnrealty)。

海绵建筑和海绵小区是建设海绵城市的重要内容，实施海绵城市试点政策一定程度上会促进建筑、房产的发展，因此本研究以房地产市场开发投资(lnrealty)作为被解释变量，研究海绵城市试点政策对房地产市场开发投资产生的影响，被解释变量用历年的房地产开发投资金额的对数来衡量。

(2)核心解释变量(timet×treatedi)。

本研究将海绵城市试点政策作为政策冲击，以试点政策实施年份2015年作为时间节点，引入时间虚拟变量(timet)以识别政策实施前后试点地区和非试点地区的房地产开发投资变化。试点政策实施当年及其之后的年份取值1，其他年份取值0。同时本研究还引入地区虚拟变量(treatedi)，以识别试点地区和非试点地区的房地产开发投资是否产生不同变化。实施试点政策的地区取值1，未实施试点政策的地区取值0。其中，处理组为渝北区，控制组为渝中区、大渡口区、江北区、沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、北碚区、巴南区。除此之外，本研究还引入时间和地区虚拟变量的交互项政策虚拟变量(timet×treatedi)作为核心解释变量，用来检验海绵城市试点政策对地区房地产开发投资的影响效果。若地区i在t年实施海绵城市试点政策则取值1，反之则取值0，其系数a3表示政策产生的净效应。

(3)控制变量(Xit)。

为减少由遗漏变量而导致的估计偏误，本文借鉴相关研究从宏观经济、行业、人民生活水平、人口发展4个维度选取8个指标作为控制变量[31]，具体指标含义见表2。

表2 控制变量定义表

2.2.2 超效率SBM模型

数据包络分析(DEA)方法是CHARNES等[32]在1978年提出的用于多投入多产出的评价方法，该方法具有避免人为确定权重，有效解决生态绩效指标体系中资源消耗、经济产出、污染排放等单位不一致的优势[33]，适用于涉及多项投入指标与产出指标的生态绩效研究。

由于DEA模型只注重经济活动过程中的期望产出而忽视了非期望产出，可能使结果产生偏差，而现实中经常会出现“非期望产出”，因此，在传统DEA模型的基础上，TONE[34]提出了SBM模型，该模型考虑了生产过程中非期望产出因素的影响，能够更加准确地反映效率评价的本质。但SBM模型与传统DEA模型一样，当效率值均为1时，无法进一步对决策单元之间的效率差异进行分析[35]。为进一步完善SBM模型，TONE[36]提出超效率SBM模型，其结合了超效率DEA模型和SBM模型的优势，模型构建如下：

把研究期间的每一年作为1个决策单元(DUM)，式中有n个DUM，每个DUM有m个投入指标，记为xi(i=1,2,…,m)；有q1个期望产出指标，记为yr(r=1,2,…,q1)；有q2个非期望产出指标，记为bt(t=1,2,…,q2)。表示第i个投入的松弛量；表示第i个期望产出的松弛量；表示第t个非期望产出的松弛量；λ表示权重向量，λ≥0表示规模报酬不变；ρ为计算的生态绩效值。

3、实证分析

本研究选取了重庆市2011—2020年的相关数据，通过双重差分模型分析海绵城市试点政策对房地产开发投资的影响，以验证用房地产开发投资衡量资本投入并将其纳入生态绩效指标体系中的合理性，再基于构建的山地型海绵城市生态绩效评价指标体系，利用超效率SBM模型对2011—2020年渝北区生态绩效水平进行评估。

3.1 基准回归结果

根据前文构建的计量模型实证分析海绵城市试点政策的实施对房地产开发投资的影响，具体回归结果见表3，第1列中没有控制变量，第2列中加入了控制变量，核心解释变量海绵城市试点政策timet×treatedi的系数依次为0.629 4，0.227 6，分别在1%和10%的水平以内显著，说明海绵城市试点政策显著提高了房地产开发投资，以房地产开发投资来衡量资本投入指标，并将其纳入生态绩效指标体系是合理的。

表3 基准回归结果表

3.2 平行趋势检验

为进一步验证双重差分模型的有效性，本研究对处于实验组的城市和处于控制组的城市进行平行趋势检验。采用时间研究法进行平行趋势检验，具体结果如表4所示，海绵城市试点政策实施前3年的双重差分系数pre＿3、pre＿2、pre＿1均不显著，表明实验组和控制组在政策实施前并无显著差异。政策实施后，time＿2、time＿3、time＿4、time＿5的系数显著，表明政策效应出现在2017年及以后，政策实施有滞后性，满足平行趋势检验。同时2017—2020年的双重差分系数总体变动是增加的，说明在提高房地产开发投资方面，海绵城市试点政策产生的影响总体是加深的。

表4 平行趋势检验

再进一步作图将上述结果的系数和置信区间画出来，以更直观的形式汇报平行趋势结果，结果如图1所示。在处理期的前3期，time×treated交互项的回归系数基本在0附近，且不显著，说明试点政策实施前并没有出现异质性时间趋势，模型满足平行趋势假设，通过了平行趋势检验。

图1 平行趋势检验结果图

3.3 安慰剂检验

为排除其他政策的影响，判断是否存在其他政策或因素影响模型估计结果，需要进行安慰剂检验。一般的安慰剂检验方法是改变政策的发生时间，假设海绵城市试点政策分别是在2012年、2013年和2014年实施的，回归结果如表5所示，结果表明2012年、2013年、2014年双重差分系数均不显著，验证了本文结果的稳健性，说明海绵城市试点政策确实对房地产开发投资产生了显著的正向影响效果，将房地产开发投资纳入生态绩效指标体系合理。

表5 安慰剂检验结果

3.4 生态绩效评估

根据前文构建的山地型海绵城市生态绩效评价指标体系，以重庆市渝北区为例，采用超效率SBM模型测算2011—2020年重庆市渝北区生态绩效水平，计算结果如图2所示。从图2中可知，渝北区整体生态绩效水平较高，除2014年外，其他年份的效率值均大于1，满足DEA有效，说明渝北区能较好地实现生态环境与经济增长的协调发展。

图2 2011—2020年渝北区生态绩效值

与此同时，可以发现2015年实施海绵城市试点政策后，渝北区生态绩效水平显著提升，2011—2014年生态绩效平均值为1.021 4，2015—2020年生态绩效平均值为1.172 7。自海绵政策实施后，渝北区推动绿色发展，促进人与自然和谐共生，大幅度改善城市生态和居住环境，不断提高渝北区生态绩效水平。随着海绵政策的实施，渝北区坚持以习近平生态文明思想为指引，多措并举做好城区建设统筹，打造多功能“海绵城市”。近年来渝北区加快推进绿色建筑发展，2016年重庆市颁布了《居住建筑节能65%(绿色建筑)设计标准》[37]，渝北区随之发布相关文件并执行，要求区内新建民用建筑全面执行绿色建筑标准。2018年渝北区累计实施243个绿色建筑项目，总建筑面积达到185公顷，新建绿色建筑占比突破90%。在发展绿色建筑的同时，渝北区也积极关注建筑的节能效率，如2018年渝北区完成了360栋建筑的建设工程能效测评，建筑面积高达308公顷，其中有266栋建筑通过了节能审查，其建筑面积约为187公顷。绿色建筑的推广既有利于降低能耗，弥补传统建筑的不足，促进绿色发展，又有利于实现良好的经济效益，提高生态绩效水平。

渝北区整体生态绩效水平呈现出先下降后上升的趋势，在2014年达到最低值0.753 1，在2018年达到峰值，最高为1.357 2。海绵城市建设是一项系统工程，包含了很多基础设施建设项目，如暴雨径流管控、黑臭水体治理、自然生态系统绿色净化、亲水环境打造等，因此海绵城市效果的实现需要一定的时间。海绵政策实施后，2018年生态绩效出现峰值，同时政策实施效果存在边际递减的情况，2018年达到峰值后生态绩效水平开始逐渐下降。

4、结论

本研究在构建山地型海绵城市生态绩效评价指标体系基础上，利用超效率SBM模型对渝北区生态绩效水平进行评估，结论如下。

(1)海绵城市试点政策对房地产开发投资产生了显著正向影响，即随着海绵城市试点政策的实施，房地产开发投资金额明显增加，表明政府通过加大海绵城市房地产建设投入，如大力发展绿色建筑、推进老旧小区海绵改造等，有效缓解城市积水内涝问题，推动海绵城市建设。房地产开发投资与海绵城市建设关系紧密，因此，用房地产开发投资指标衡量资本投入，并将其纳入山地型海绵城市生态绩效指标体系合理有效。

实施海绵城市试点政策后，渝北区生态绩效水平明显提高。2011—2020年渝北区生态绩效水平整体较高，呈现出先下降后上升的趋势，在2014年达到最小值0.753 1，在2018年达到最大值1.357 2，之后生态绩效水平有所下降，说明政府应继续大力推进生态文明建设工作，统筹推进经济发展和生态保护。一方面应促进经济发展，通过推动区域经济来改善生态环境，如加速房地产绿色转型，打造宜居生活环境等；另一方面可以通过加大环境治理力度，减少环境污染，提升区域环境质量，以实现生态绩效水平提高。除2014年外，其他年份的生态绩效水平均大于1，满足DEA有效，说明渝北区能较好地实现生态环境与经济增长协调发展。

参考文献:

[1]沈阳,徐苑昕,吴璟.海绵城市建设对住房价格影响的定量分析:以四川省遂宁市为例[J].清华大学学报(自然科学版),2021,61(6):573-581.

[2]陈琳,韩锟,佘丽华,等.西南地区山地城市排水防涝综合规划中存在的问题及对策[J].给水排水,2020,56(S1):687-691.

[3]魏映彦,雷晓玲,申亚,等.山地海绵城市建设规划策略与案例分析[J].中国给水排水,2017,33(15):110-115.

[4]靳俊伟,彭颖.山地城市综合管廊规划设计探讨[J].给水排水,2016,42(5):115-117.

[6]纪明,曾曦昊.新型城镇化进程中城市生态绩效演化及驱动机制研究:基于空间溢出效应的实证检验[J].林业经济,2022,44(8):24-41.

[7]宋叙言,沈江.基于主成分分析和集对分析的生态工业园区生态绩效评价研究:以山东省生态工业园区为例[J].资源科学,2015,37(3):546-554.

[8]宋晓雅.基于数据包络分析法的哈尔滨城市生态绩效评价研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2015.

[10]孟雪,狄乾斌,季建文.京津冀城市群生态绩效水平测度及影响因素[J].经济地理,2020,40(1):181-186.

[11]龙亮军.基于两阶段Super-NSBM模型的城市生态福利绩效评价研究[J].中国人口·资源与环境,2019,29(7):1-10.

[15]鲁胜晗,朱成立,周建新,等.生态景观视角下土地整治的生态效益评价[J].水土保持研究,2020,27(5):311-317.

[20]龙亮军,王霞.上海市生态福利绩效评价研究[J].中国人口·资源与环境,2017,27(2):84-92.

[21]李旭东,陈彦熹,马旭升,等.建筑与小区海绵城市体系设计与效果评估案例研究[C]//中国建筑学会建筑给水排水研究分会.中国建筑学会建筑给水排水研究分会第四届第一次全体会员大会暨学术交流会论文集.厦门:中国建筑学会建筑给水排水研究分会,2022.

[22]胡楠,李雄,戈晓宇.因水而变:从城市绿地系统视角谈对海绵城市体系的理性认知[J].中国园林,2015,31(6):21-25.

[26]郭力,程一凡,朱坤林.黄河流域城市生态效率时空分异特征及其影响机制:基于沿黄34城市的实证[J].生态经济,2023,39(3):101-108.

[27]阳烨,沈敏,何俊超,等.海绵城市年径流总量控制指标分解方法优化研究[J].中国园林,2019,35(6):89-93.

[28]佘运磊,周琪,曲申.中国洪涝灾害的产业链动态损失评估[J].北京理工大学学报(社会科学版),2023,25(1):27-42.

[29]石天戈,张杰,时卉.中国东部沿海城市群生态效率时空演进与影响因素研究[J].生态经济,2023,39(3):90-100.

[30]周源,张晓东,赵云,等.绿色治理规制下的产业发展与环境绩效[J].中国人口·资源与环境,2018,28(9):82-92.

[31]王松涛,陈伟,陈轶,等.房地产开发投资水平影响因素研究:北京､上海､天津､深圳房地产投资开发比较研究[J].建筑经济,2007(8):17-21.

[33]王俊岭,徐丹宁,刘辰玥.基于DEA方法的中国钢铁工业生态效率分析[J].生态经济,2020,36(1):63-68.

[35]侯孟阳,姚顺波.中国城市生态效率测定及其时空动态演变[J].中国人口·资源与环境,2018,28(3):13-21.

[37]重庆市城乡建设委员会.关于执行居住建筑节能65%(绿色建筑)设计标准(DBJ50-071-2016)有关事项的通知[EB/OL].(2016-10-20)[2024-03-15].

基金资助:国家自然科学基金项目“快速城市化地区污染密集型产业转移的环境风险研究”(52270193);

文章来源:周小余,徐琳瑜.投入产出视角下山地型海绵城市生态绩效评估框架与实证研究[J].生态经济,2024,40(11):82-88.