《土地城镇化问题及其生态影响研究的文献综述》15000字

土地城镇化问题及其生态影响研究的国内外文献综述目录TOC\o"1-2"\h\u14766（一）关于土地城镇化的研究 1152191、关于土地城镇化的研究 149192、土地城镇化水平评价研究 224286（二）关于生态效应的研究 411561、生态效率 4136822、生态系统服务价值 918941（三）关于城镇化与生态环境关系研究 14121741、城镇化与生态环境 1424832、土地城镇化与生态效应 1515720（四）文献评述 1629642参考文献 17（一）关于土地城镇化的研究1、关于土地城镇化的研究学者周一星在其所著《城市地理学》周一星．城市地理学[M]．商务印书馆，1995：442．一书中提到，土地城镇化这一概念最早是由西班牙工程师赛达在其1867年所著的《城镇化基本理论》一书中提出了“urbanization”这一概念，学者周一星认为将这一概念翻译为城镇化最为合适。而“土地城镇化”这一概念最早是出现在一份由陆大道、叶大年等陆大道,叶大年,姚士谋.关于遏制冒进式城镇化和空间失控的建议[R].中国科学院院士咨询报告,2007.提出的《关于遏制冒进式城镇化和空间失控的建议》的国务院报告之中。随后，土地城镇化便形成了一门独立的研究问题，但由于命题较新，学术界未形成一套系统的理论，因此学者们对于土地城镇化的研究内涵和特征都尚未形成统一的认识。张凯煌、千庆兰、杨青生（2020）指出土地城镇化是土地学和地理信息学交叉的重点研究领域，其中土地城镇化是城镇化过程中的一个重要的表现。土地城镇化具体是指由于城镇化的进行，土地的利用属性和土地的产权属性发生了变化，具体体现为农用地转变为城市建设用地；以及土地产权由农村的集体土体转变为国有土地（吕萍、周滔，2008；李纪鹏、温彦平，2018）。土地城镇化作为城镇化进程中的载体，主要在城镇化的空间扩展中实现了土地资源的高效集约利用，其表现形式主要体现在合理配置城市规模、科学配置空间结构以及提高土地投入的产出效率三个方面（樊鹏飞等，2016）。此外也有不少学者在继承上述观点的基础上，发展出了新的观点，例如崔许锋（2014）认为土地城镇化主要是指土地利用形式的改变，具体来说就是土地利用从农村形态转变为了城市形态的一个过程，其内涵主要是体现在城镇化的空间扩展以及土地利用效率的提升，即城市的建设用地面积增加以及土地资本投入产出比的提升。另外，郭付友等（2015）认为土地城镇化主要指的是土地城乡属性发生转变的一个过程，即由农村的农业用地和建设用地转换为城市的建设用地，同时在此转变过程中还伴随着城市建设用地的扩增以及内部结构的改变。李文娟（2019）指出土地城镇化是农地要素不断转化、投入到城镇建设用地之中并使城镇建设用地规模不断扩大的过程，而土地则在这一过程中实现了其利用方式的改变，土地城镇化这一过程能够为城镇第二、三产业的发展提供空间支持，为城镇人口迁移提供用地支撑，同时，土地要素在这一过程中也实现了数量升级、利用结构升级和效率升级，使得城镇土地的利用更加高效率和更具合理性。周一星．城市地理学[M]．商务印书馆，1995：442．陆大道,叶大年,姚士谋.关于遏制冒进式城镇化和空间失控的建议[R].中国科学院院士咨询报告,2007.2、土地城镇化水平评价研究目前，学术界有关土地城镇化水平评价，从研究尺度上主要涵盖全国（王然、戢晓峰、陈方，2019；张凯煌、千庆兰、杨青生，2020）、省域（任辉、孔一钦，2020；吕立刚等，2018）、城市群（唐宇娣等，2020；王富喜，2020；李智礼等，2020）、城市（刘燕等，2018）以及其他典型区域等（卢新海等，2019；谢波，2020）。研究内容主要可以分为评价方法选择和评价框架构建两个方面。（见表0-1）。关于土地城镇化评价评价方法，学术界正经历着由单一指标向综合指标体系构建的过程，其中单一指标法多使用城镇的建设用地面积与该区域的总面积的比重表示土地城镇化水平（谭术魁、宋海朋，2013），用城镇的工矿用地与城乡建设用地的面积比重（林坚，2009）来表示土地城镇化水平；其次为综合指标评价体系，此类评价体系的构建则多从土地利用的结构、效率、投入、利用程度等方面来综合测算土地城镇化水平（薛欧等，2011）。虽然单一指标法具有较强适用性，但可能忽略其他因素所带来的影响，具有一定的局限性，因此目前研究对于土地城镇化的评价大多采用综合评价法（马世骁、许萍、孙彦，2012）。例如，孔伟和张飞（2018）使用熵值法、综合评价模型和协调度模型并分别从社会质量、经济质量以及生态质量三个方面选取了14个指标来构建评价指标体系从而对土地城镇化水平进行评价研究；樊星，林爱文，彭玉玲（2016）从土地结构、土地经济水平、空间集聚以及基础设施四个方面选取了21个指标来构建评价指标体系，并运用趋势度、稳定性、冗余度、全面性等方法来对土地城镇化水平进行评价；吕萍、周滔（2008）认为土地城镇化评价体系应该包括土地利用结构、程度变化、土地效益水平变化、景观变化以及土地资本投入变化等方面的因素指标，并使用主成分分析法进行评价；同时也有学者杨洋等（2015）、孙振东等（2021）基于DMSP/OLS夜间灯光数据来获取一定范围内的城镇用地情况从而进一步测度该区域的土地城镇化水平的方法。关于土地城镇化评价体系代表性的有：“社会质量-经济质量-生态”（孔伟等，2018）、“土地结构-土地效益-利用程度-土地景观-资本投入”（吕萍，2008）、“经济发展-公共服务-人口集聚-要素投入”（张凯煌等，2020）等。如表0-1所示：表0-1关于土地城镇化评价体系与方法的研究评价体系评价方法评价对象文献来源单一指标体系城镇建设用地面积/该区域的总面积中国省域谭术魁、宋海朋，2013单一指标体系城市建成区面积占城市总面积比重；核密度估计中部地区卢新海等，2019土地利用结构、投入、程度以及效益多因素综合分析法、主成分分析法陕西省市域薛欧等，2011人口、经济、社会、科教文卫、环境生态体系综合指数法辽宁省马世骁、许萍、孙彦，2012社会质量、经济质量、生态质量熵值法、综合评价模型淮河生态经济带孔伟、张飞，2018土地结构、土地经济水平、空间集聚以及基础设施趋势度、冗余度、稳定性以及全面性评价中国省域樊星、林爱文、彭玉玲，2016土地利用结构变化、土地利用效益水平变化、土地利用程度变化、土地利用景观变化和土地资本投入变化主成分分析法北京市吕萍、周滔，2008DMSP/OLS卫星提供的夜光遥感数据RS、GIS技术山东省孙振东、贾维花、张宁，2021市域尺度：经济发展、公共服务、人口集聚、要素投入；省域尺度：政府的开发态度和资源保护态度、地理区位、农业资源、生态资源熵值法省域和市域尺度张凯煌、千庆兰、杨青生，2020（二）关于生态效应的研究1、生态效率（1）内涵界定关于生态效率的内涵界定，德国两名学者Schaltegger和Sturm（1990）最早提出了生态效率并界定了其内涵，他们认为生态效率是进行可持续性分析的一种工具，可表明经济活动对自然产品和服务的效率。而后世界可持续发展商业理事会（WBCSD）WorldBusinessCouncilforSustainableDevelopment.Eco-efficientleadershipforimprovedconomicandenvironmentalperformance[M].WorldBusinessWorldBusinessCouncilforSustainableDevelopment.Eco-efficientleadershipforimprovedconomicandenvironmentalperformance[M].WorldBusinessCouncilforSustainableDevelopment,1995.（2）评价体系及测算方法目前对于生态效率评价的研究已经引起学术界的广泛关注，国内外相关文献多围绕生态效率的评价体系及测算方法展开。首先，生态效率评价体系主要有以下两类。第一类是单一比值法。主要是使用经济产出和环境负荷之比来测算，其依据是世界可持续工商理事会（WBCSD）对生态效率所作的定义；随后有学者将绿色GDP和生态足迹算法引入传统的经济/环境比值法中来测算区域的生态效率（黄和平、胡晴、乔学忠，2018）。第二类是综合指标体系法，该评价体系被大多数学者所使用，通常是构建投入产出系统用以评估生态效率（陆砚池、方世明，2017；黄和平、李亚丽、王智鹏，2020）。彭薇、熊科（2018）以及任宇飞、方创琳、蔺雪芹（2017）通过构建资源投入—经济效益—环境影响的复合指标体系从而对区域生态效率总体水平进行评价；吴义根、冯开文、胡鹏（2019）基于投入—产出系统构建评价体系对我国省域生态效率进行测算。其次，对生态效率测算方法主要包括：随机前沿分析法（SFA）（Beamesetal.，2015；金贵等，2017）；生命周期评估法（Baráthetal.，2015；王一超等，2018）和数据包络分析法（DEA）等，如Färe等（1898）首次使用了SBM模型用于测度生态效率，主要就是为了克服环境中的非期望产出指标。随后，关伟和许淑婷（2015）、Fanetal.（2017）、任宇飞等（2017）、Moutinhoetal.（2018）也使用传统DEA方法来测算生态效率。过去最常用的估算生态效率用到的模型为DEA模型，它不需要估算生产函数，但是当涉及多个决策单位的时候，传统DEA难以对决策单位进行排名，因此无法进行进一步的分析。为克服这些缺陷，学者Andersen，Petersen（1993）等首次提出了一种超效率数据包络分析（SEDEA）模型，李俊翰和高明秀（2018）、解亚丽等（2020）也使用超效率DEA对生态效率进行了测算。另外，三阶段DEA模型（彭薇、熊科，2018；王江涛，2018）、超效率SBM模型（韩燕、邓美玲，2020；吴文洁、刘雪梦、唐娟莉，2019；黄和平、李亚丽、王智鹏，2020）等扩展DEA模型也被用来测算生态效率。表0-2关于生态效率评价体系及方法的研究投入指标产出指标评价方法评价对象文献来源期望产出非期望产出资源消耗（建设用地面积、用水总量、能源消费总量）地区生产总值环境污染（废水排放、COD、SO2排放、烟尘排放、工业固体排放）超效率SBM模型中国省域吴义根、冯开文、胡鹏，2019地均劳动投入、地均资本投入、地均能源投入生态环境状况指数/第二三产业增加值城市废弃物生产总量/第二三产业增加值SBM-DEA模型和Malmquist指数武汉城市圈陆砚池、方世明，2017土地、劳动力、资本经济效益、社会效益、生态效益环境污染超效率SBM模型中国省域黄和平等，2020建成区面积、非农人口、固定资产投资、上一年非农产值、植被覆盖指数、城镇人均可支配收入、动车组站点非农产值随机前沿分析（SFA）湖北省县域金贵等，2017资本要素投入（固定资产投资、实际利用外资）、自然要素投入（建成区面积、用水总量）、人力投入（从业人员）、能源投入（能源消耗量）效益产出（第三产业增加值、GDP、工业总产值、地方财政收入）污染产出（废水、废气、烟尘排放）传统DEA模型和非期望产出SBM模型中国东部沿海四大城市群任宇飞、方创琳、蔺雪芹，2017基于期望产出效率和非期望产出效率构建评价体系生命周期评价（LCA）北京市郊区农业系统王一超等，2018土地（工业用地面积）、能源、用水工业产值增加值废水排放、固体废弃物排放、COD、SO2排放数据包络分析法（DEA）中国工业园区Fanetal.，2017能源使用、每平方公里土地面积，人口密度、可再生能源消费、人均GDP/人均资本形成总值、人均国内生产总值/人均劳动力碳强度的反比DEA分析和脱钩指数拉美国家Moutinhoetal.，2018资源投入（土地，能源，水，人力）、环境投入（废气，废水、固废排放）经济产出（地区GDP）超效率DEA模型三峡库区解亚丽等，2020资源消耗（资本投入，人力资源，电力资源）、环境消耗（废水、废物、废气）GDP三阶段DEA模型广东省市域彭薇、熊科，2018劳动投入（年末从业人员数）、其他资源投入（用电量、建设用地面积、供水量）、资本投入（社会固定资本存量）GDP环境污染（工业废水、工业粉尘、工业二氧化硫）超效率SBM模型中原城市群韩燕、邓美玲，2020（3）生态效率时空特征及其影响因素有关生态效率时空特征及其影响因素的研究亦是生态效率相关研究中关注的重点领域之一。首先，有关生态效率的时空特征分析，学者胡彪和付业腾（2016）采用探索性空间分析的方法从时空两个方面来研究生态效率的区域动态差异，指出2004-2012年期间中国生态效率呈现出东部沿海-中南部-西北部的地区差异性；Liu等（2020）评估了中国285个城市的生态效率并指出2004-2014年期间中国城市生态效率呈现出M型趋势，并通过空间自相关面板数据模型分析了时空动态和影响因素。其次，有关生态效率的影响因素的探究，任梅等（2019）基于2004-2017年中国省际区域生态效率空间演变结果，通过空间计量分析指出产业结构、经济发展水平、城镇化水平、对外开放度等因素会影响生态效率；Tong等（2020）研究外商直接投资对生态环境的影响，发现外国直接投资在经济发展的不同阶段对生态效率的影响不同；Stępień等（2020）研究发现，增加投资在农业总收入中所占的比例对农场的生态效率具有负面影响，农场的市场整合，如签订合同会对生态效率产生积极影响；Ahmad等（2020）以中国十大城市群的99个地级市为研究对象，测算财政的地方分权对生态效率的影响，发现在中国东部和中部地区提高了生态效率，而在西部地区则呈负相关；以及研究土地城市化对城市生态效率具有负面影响（Tangetal.，2020）；Matuszczak等（2020）研究发现长期政治偏好对波兰乡村地区生态效率水平有重要影响；Li等（2020）研究技术创新对生态环境的贡献，评估技术创新和生态环境综合效率，发现中国28个省的技术创新和生态环境综合效率主要受其生态环境效率影响。除此之外，还有研究指出教育水平、技术水平、管理模式、环境政策、居民年龄、人口密度、城市规模等因素会对生态效率产生影响（郑德凤等，2018；Czyżewskietal.，2020；Romanoetal.，2020）。此外，有关生态效率影响因素的研究方法，则主要涉及Tobit回归分析法（Zhuetal.，2019）、空间杜宾模型（SDM）（Renetal.，2020）等。表0-3关于生态效率影响因素及研究方法的研究影响因素研究方法研究领域来源文献经济发展水平、产业结构、城镇化水平、环境规制强度、对外开放度、技术水平STIRPAT模型、回归分析中国省域任梅等，2019居民年龄、人口密度、城市规模、旅游业规模假设检验方法Tuscan市垃圾服务Romano，Molinos-Senante，2020环境政策双自举截断回归模型波兰农村Czyżewski等，2020外商直接投资、创新能力、教育水平、经济水平面板平滑过渡回归模型中国城市Tongetal.，2020财政分权、经济发展、外商投资、第二产业发展、人口密度差分广义矩阵和系统广义矩阵中国十大城市群Ahmadetal.，2020土地城镇化、产业结构、人均GDP、科研经费占财政经费、环境规制强度、对外直接投资依赖中介效应模型中国城市Tangetal.，2020技术创新、经济发展水平、市场开放度、管理水平、产业结构、人口密度Tobit回归分析海峡西岸经济区Zhuetal.，2019金融发展、外商直接投资、环境规制、邻近城市的空间城市化水平空间杜宾模型中国地级市Renetal.，2020（4）生态效率研究区域及应用领域在生态效率的应用领域方面，相关研究众多，有关于森林、农业、企业、行业、工业领域等微观尺度上的生态效率测度，例如在森林领域，Suetal.（2020）以中国30个省份的森林公园为研究对象，探究其生态效率的空间异质性特征；在农业领域，有评估波兰小规模农场地生态效率（Stępieńetal.，2020）、有研究奥地利作物农场的农业生产生态效率（Ederetal.，2020）、以及评估意大利农业部门的生态效率（Colucciaetal.，2020）；在工业领域，有学者对有色金属行业领域的生态效率进行研究（Chenetal.，2020）、对中国30个省的工业部门的生态效率进行了评估（Liuetal.，2020）、学者Shah，Dong，Park（2020）通过考察韩国蔚山市的工业园和区域的生态效率变化，来分析工业园区生态效率的提升是否与区域层面的生态效率提升重合；此外还有应用于能源领域的生态效率研究文献，如Liuetal.（2020）探索了中国的综合城镇化水平和能源生态效率之间的耦合关系、Pengetal.（2020）研究探索了区域能源生态效率的空间关联网络，从网络的新视角来检验关联的存在；在行业领域，有研究对加利西亚地区的乳品生产行业的生态效率进行分析研究（Cortésetal.，2020）、也有研究对28个欧盟国家的电力部门进行生态效率评估（Tenenteetal.,2020）。另外也有关于宏观层面的生态效率研究，例如国家省域尺度（沈伟腾等，2020）、市域县域尺度（侯孟阳、姚顺波，2018；焦国伟、冯严超，2019）、以及特殊区域等，例如武汉城市圈（陆砚池、方世明，2017）；长江经济带（陈立泰等，2020）；此外，还有研究以中国西北干旱地区最大的玉米种子生产地张掖市为研究对象，对其玉米种子生产的生态效率进行了研究（Zhongetal.，2020）；以及有学者对环洞庭湖区域的生态效率进行测算分析（肖攀、苏静，2019）。2、生态系统服务价值（1）内涵界定生态系统服务价值，国外学者一般称其为“Ecosystemservices”，国内学者有不同的翻译“生态系统服务功能”、“生态系统服务”和“生态系统服务价值”，本研究中采用“生态系统服务价值”。King（1966）和Helliwell（1969）首次提到生态系统服务价值，并在1970年出版的《人类对全球环境的影响报告》中详细说明了生态系统对人类生活提供的服务价值。随后，SCEP（StudyofCriricalEnvironmentalProblems）1970年在《Man'sImpactontheGlobalEnvironment》中使用生态系统服务价值（Environmentalservices）这一概念。1997年Daily编写的《Nature'services:socialdependenceonnaturalecosystems》和1997年Costanza等编写的《Thevalueoftheworld'secosystemservicesandnaturalcapital》标志着如何定义和如何评价生态系统服务价值引起了国外学者的广泛关注。随后，《EcologicalEconomics》杂志和联合国发起的千年生态该系统评估项目对生态系统服务价值的关注，使得众多学者对生态系统服务价值评估进行了更加深入的研究。关于生态系统服务价值的概念界定，国外学者们一般采用Daily,Costanza和MA提出的概念界定，这三种界定也是最具代表性的。Daily在《Nature'services:socialdependenceonnaturalecosystems》（1997）提到：生态系统服务价值是指为了人类生活和经济的发展，人类从自然生态系统中获取，通过生态对人类的服务价值达到满足人类的需求。Costanza（1997）和MA（2005）认为生态系统服务价值是指人类从生态系统中获得利益，从而满足人类的需求，改善人类的福利。BoydJ,BanzhafS（2007）；Granek等（2010）认为生态系统能为人类提供服务，但是无论它是否为人类提供服务，其生态系统服务价值一直都存在的。也就是说，生态系统服务价值的标准并不在于给予人类福利的多少。生态系统服务价值也可以被成为是一种由自然给予的资本，CostanzaR和DalyHE（1992）认为生态系统服务价值是一种自然资本，会随着时间的推移产生服务价值流。为了使这种资本的价值达到最大化，可将自然资本和人力资本、社会资本等其他形式的资本结合起来，比如在捕鱼时利用渔船、劳动力、捕鱼技术、捕鱼文化等将鱼类的价值最大化。自然资本、人力资本、建造资本、社会资本是产生人类社会福利的四大资本，将自然资本和其他三种资本结合在一起才产生对人类的福利。由此也说明经济的发展和环境的保护并不是完全对立的，需要充分协调好经济和环境之间的关系，才能达到两者价值的最大化。国内学者们关于生态系统服务价值的概念界定，最早于1998年刘晓荻提到“生态系统服务功能”，随后国内学者结合国内外的相关研究和自己独特的见解达成较为一致的认识，认为生态系统服务价值是指由生态系统所形成的，人类对生态进行利用满足其生存的需求，产生的自然效用。（谢高地，2006；欧阳志云、王如松，2010；谢高地，2015），国内学者也广泛采用此观点。（2）生态系统服务划分生态系统服务类型划分是生态系统服务价值相关研究中的重要一环，因为服务类型是价值评估的基础，不同的划分标准将直接导致评估结果的差异。而在实际情况中，各生态子系统关系紧密、环环相扣，各项生态系统服务之间也难以完全剥离，同时，类型划分若过于精细可能会导致重复计算、浪费精力等问题，类型划分若过于粗泛则可能会导致对象不明、结果失准等问题。因此，生态服务系统类型的科学划分是非常重要且必要的。DeGroot（1992）将生态服务类型划分为调节、承载、生产、信息服务共四大类。Freeman（1993）则将其划分为经济系统输入原材料、维持生命系统、提供舒适性服务以及分解、转移和容纳经济活动的副产品。Daily（1997）则将其划分为三种类型，即生活与生产物质的提供、生命支持系统的维持和精神生活享受。Costanza（1997）在《Nature》杂志上发表的“全球生态系统服务价值和自然资本”一文明确了全球生态系统服务价值的估算方法。其研究将全球生物圈分为远洋、海岸、海草/海藻、珊瑚礁、大陆架、热带森林、温带/北方森林、草原、红树林、沼泽、湖泊/河流、沙漠、苔原、冰川/岩石、农由、城市等16个生态系统类型，并将生态系统服务分为气体调节、气候调节、水调节、水供给、控制侵蚀和保持沉积物、土壤形成、养分循环、废物处理、传粉、生物控制、避难所、食物生产、原材料、基因资源、休闲、文化等17个服务类型，同时列举了生态系统功能与生态系统服务之间的对应关系。千年生态系统评估（TheMillenniumEcosystemAssessment，简称MA）项目，将生态系统服务分为供给（如食物和水）、调节（如疾病、调控洪涝、土地退化）、支持（如生物养分循环、土壤形成）、文化（如宗教等非物质惠益）共四种服务。供给服务，即人类活动与生态系统服务相结合所产生的粮食、建材、衣料等有利于维持人类生产生活的物质供给；调节服务，即调节生态系统中各个方面的服务，有生态系统自我代谢的调节服务，也有与人类活动和社会资本结合后所产生的气候调节、水质改善、洪水防治、空气净化、土壤治理等各种类型的调节服务。文化服务，即由生态系统提供的美学、景观、文化认同等类型的服务，有自然景观带来的美学享受，也有与人类活动和社会资本结合后产生的如城市绿道、城市公园、湖景公园、森林公园等各种类型的调节服务。支持服务，即生态系统维持其基本功能和运行的服务，如水土保持、二氧化碳固定、动植物天然栖息地等各种类型的支持服务。生态系统通过以上四项服务的过程来直接或间接地影响人类及人类社会的福利。而在这几项服务还没有与人类活动和社会资本结合而产生福利时，其提供的服务也仍是人类享受福利的基础。生态系统与生物多样性经济学（简称TEEB）则将生态系统服务分为4大类及22小类，而这22小类生态系统服务又被分为90种更具体的次级服务，相比MA的分类，TEEB提供了关于生态系统服务的更细致和精确的信息。供给服务，包括水、食物、基因资源、装饰资源、药物资源以及初级原材料；调节服务，包括授粉、废物处理、土壤肥力维持、气体调节、气候调节、水流调节、侵蚀控制、生物控制以及适度干扰；文化服务，包括娱乐、文化、美学信息、艺术灵感、精神历程以及认知发展。栖息服务，包括保育服务、基因库保护；与此同时，国内学者也提出了相应的分类。在我国，谢高地、欧阳志云等学者较早地开展了生态系统服务类型划分的研究，如欧阳志云（1999）将生态系统服务划分为六大类，即生产有机质、维持大气中二氧化碳与氧气的平衡、循环与贮存营养物质、保持水土、涵养水源、净化对环境的污染。谢高地（2003）基于国内人民群体这对生态服务的理解，在MA四大类划分下，列出了更加符合我国实际情况的二级分类。其研究将生态服务划分为九类，即气体调节、气候调节、水源涵养、土壤形成与保护、废物处理、生物多样性维持、食物生产、原材料生产、休闲娱乐。因为MA的分类更为直观，其关于供给、调节、文化、支持服务的四个一级分类的划分体系被学术界广泛应用。（3）生态系统服务价值评估生态系统服务价值评估相关研究较为丰富，发展历程也相对悠久。20世纪80年代，生态学家Peters就已经在此方面作出了尝试，1989年，他对巴西的亚马逊热带雨林进行了生态系统服务价值的分析评估，1994年，他列举了不同类型的生态系统服务，并讨论了生态系统服务中生物多样性价值评估的方法及其意义。1997年，Daily编著的《Nature'sservices:socialdependenceonnaturalecosystems》一书和1998年Costanza等《Thevalueoftheworld'secosystemservicesandnaturalcapital》一文问世的发表，引发了生态学界对于生态系统服务的价值评估的强烈关注与热情探讨。随后，《EcologicalEconomics》杂志开发了相关专题并邀请了各界学者对生态系统服务价值及其评估进行了专题讨论，正式掀开了学术界关于生态系统服务价值研究的序幕。有关生态系统服务价值的评估研究可以从不同角度来看待。从区域角度来看，生态系统服务价值评估可以分为区域生态系统服务价值评估和单一生态系统价值评估；从时空角度来看，生态系统服务价值评估可以分为静态评估和动态评估。首先是区域角度。第一方面，区域生态系统服务价值评估，其中研究尺度涉及全球到某一局部区域不等，如青海湖（卢慧，2001）等。Costanza（1997）对全球的生态系统服务价值进行了评估，随后，国内学者谢高地（2001）针对其研究展开了更为深入的研究。谢高地等（2006）分析并讨论了生态系统服务功能及其生态经济价值评价的相关理论与方法，并基于中国生态系统服务价值估算结果制定了切合中国实际情况的中国生态系统服务价值当量因子表。MA（2005）公布了全球生态系统服务与人类福社评估框架。DeGroot（2012）基于TEEB数据库的案例重新评估了全球的生态系统服务价值。针对某一区域的生态系统服务价值进行评估所使用的研究方法多为直接市场法和效益转移法。Troy（2006）以美国马萨诸塞州盆地为评估对象，通过价值转移法评估了其生态系统服务价值。卢慧（2001）以青海地区的青海湖为评估对象，并基于谢高地于2006年制定的当量因子表对该区域的生态系统服务价值进行了评估，并得到约340亿元的估值结果。除此之外，还有许多国内学者包括，张志强（2001）、彭皓（2007）、马国军（2009）、黄湘（2011）、段锦（2012）等均运用了Costanza或谢高地的当量因子价值表法对某区域的生态系统服务价值进行了评估。另一方面，单个生态系统的生态服务价值评估。单个生态系统服务的价值评估结果相比于区域的生态系统服务价值评估结果会更具精确度。单个生态系统服务评估的评估对象主要包括草地生态系统、森林生态系统、湿地生态系统以及流域生态系统等。而研究方法则根据研究对象的不同而有所不同，比如针对草地生态系统主要使用成果参照法，针对森林生态系统主要使用意愿调查法、旅行费用法，针对湿地生态系统主要使用陈述偏好法、直接市场法、间接评价方法，针对流域生态系统则主要使用直接评价法。薛达元等（1999）以长白山自然保护区为研究区域，评估其生物多样性旅游价值，采用了条件价值法、旅行费用法以及费用支出法对其进行了评估。成克武等（2000）以北京喇叭沟门林区为研究区域，评估了其森林生物多样性价值。范芳玉（2011）以山东大汉河流域为研究区域，探究其直接和间接利用价值，通过重置成本、替代价格以及市场价值等方法进行评估并得到约101亿元的评估价值。方瑜（2011）以河北、辽宁和内蒙地区的草地为评估对象，通过影子价格、替代成本以及市场价格法等方法进行评估并得到约2216亿元的评估价值。Sander（2012）以美国明尼苏达州为研究区域，通过享乐价值法探究了该区域内湿地生态系统文化服务的价值。其次是时空角度，第一方面，静态评估。静态评估主要指仅以某一年为研究时间而对某一区域或某个生态系统的生态系统服务价值进行评估的研究类型。如卢慧（2001）、范芳玉（2011）等。另一方面，动态评估。动态评估主要指以某一时间段为研究时间而对某一区域或某个生态系统的生态系统服务价值进行评估的研究类型。相对于静态评估，动态评估可以体现出研究对象生态系统服务价值的时空变化特征和变化趋势。如粟晓玲（2006）选取甘肃省的石羊河流域为评估对象，探究了其动态生态系统服务价值。马国军（2009）同样以甘肃省的石羊河流域为评估对象，基于谢高地当量因子表法并借助土地遥感影像数据对该区域的生态系统服务价值进行了评估，得到1999年约为115亿元以及2006年约为156亿元的评估结果。赵军（2010）以甘肃省石羊河流域的土地利用变化为评估对象进行了生态系统服务价值的评估，得到该区域2000年约为100亿元以及2006年约为97亿元的评估结果，证明该区域在此期间因土地利用变化导致了约3亿元的生态系统服务价值损失。DeGroot（2012）以全球生态系统服务价值为评估对象并将结果与1994年Costanza的评估结果进行了对比，分析了其产生价值变动的原因。（三）关于城镇化与生态环境关系研究1、城镇化与生态环境城镇化与生态环境之间存在复杂关系。显而易见，快速城镇化进程往往使得城市人口、土地、经济等不断向城市聚集，直接或间接地引起各种生态环境问题（梁振民、陈才，2019；梁龙武等，2019）。由于城市扩张，大量农用地转换为建设用地，消耗大量的资源和能源，并产生环境污染物，如果城市生态系统被过度开发，生态损失和环境污染将超过估计的生态环境容量（Songetal.，2015）。因此最重要的是要在城镇化与生态环境之间取得平衡，以实现城市的可持续发展。目前，有关城镇化与生态环境之间的关系研究逐渐得到广大学者的关注，国内外从城镇化角度研究生态效率的文献主要集中在以下两个方面：第一方面，对两者之间的关系进行耦合分析，构建生态效率评价体系以及城镇化的评价体系，得到两者的量化结果，从而对两者的综合评价值进行耦合协调分析，此类研究较为成熟（Heetal.，2017；姜晓丽、杨伟，2018）。例如，Wangetal.（2014）使用交互式强制模型和动态耦合协调度模型来评估城市化和生态环境之间的关系；王玉帅，李彩红，胡巧（2017）构建了城镇化和生态效率系统的指标评价体系，并通过协调度模型揭示了华东地区的城镇化和生态系统耦合协调度的变化和发展类型；Liuetal.（2018）通过空间自相关方法和耦合协调度模型分析了城市化和生态环境协调发展的空间特征，得到城市化与生态环境处于基本协调状态，且随时间变化，各省份的耦合协调程度逐渐增强，空间差异不断缩小的相关结论；Fangetal.（2019）采用系统动力学方法设计开发了城市化与生态环境耦合模型（UEC），此模型中包含了四个城市化子模型和五个生态环境子模型，以此模拟了区域城市化与生态环境耦合，并比较了不同的可持续发展情景。另一方面是使用各类面板模型或是计量模型等来实证分析城镇化对生态效率的作用影响等。如采用格兰杰因果检验检验（Farhanietal.，2015）；IPAT模型（罗能生，李佳佳，罗富政，2013）；可拓展的随机性环境影响评估模型STIRPAT模型，此模型对于分析城市发展效应对生态环境的影响具有重要意义，例如，Zhaoetal.（2018）使用STIRPAT模型研究了京津冀地区的新型城镇化对生态系统的影响，结果发现两者之间的呈现“N”形关系；Tobit回归模型，尚杰、吉雪强、陈玺名（2020）使用Tobit回归模型实证研究了中国城镇化对农业生态效率的影响，发现城镇化整体上能够促进生态效率的提高，郑慧、贾珊等（2017）使用面板Tobit模型对我国城镇化背景下生态效率的影响因素进行了实证分析，研究结果发现，在我国东部地区，城镇化对生态效率的影响实现了由负到正的转变作用，而在我国中部和西部地区，并未发现城镇化对生态效率有促进作用。此外，还有部分学者通过引入空间计量模型来探索城镇化对生态效率作用的空间差异性分析，如陈真玲（2016）使用空间杜宾模型（SDM）来研究城镇化对生态效率的溢出效应，研究结果发现其溢出效应主要是通过产业结构和技术水平来实现，且其空间溢出效应均相对较强；谢锐等（2018）将空间面板数据模型加入到STIRPAT模型中，用于分析新型城镇化对我国城市生态环境的空间溢出效应；常新锋、管鑫（2020）使用了嵌套空间权重的空间混合模型研究了长三角各省市新型城镇化对生态效率的作用，结果发现新型城镇化对生态效率的影响已经到达二次关系的拐点处。2、土地城镇化与生态效应目前，土地城镇化与生态效应的研究仍处于较为薄弱的阶段，现存的相关研究主要集中在土地城镇化进程中的土地利用类型转变引发的生态问题等方面，如赵米金和徐涛（2005）通过研究发现土地利用变化会导致硫的释放，而局部硫的浓度过高可能会导致酸雨问题产生，从而推断区域内土地利用变化可能会通过类似机理导致区域的气候条件等生态系统发生变化。Yamashima等（2015）以印度为研究区域，探讨其土地利用变化对季风和降雨两方面产生的影响，结果表明印度土地利用变化对于降雨的时间和量存在着显著的影响，而对季风时间并无显著影响。Cunha等（2015）以巴西东北部的半干旱区域为研究对象，探究其土地利用变化对气候的影响，结果表明当林地地类转化为裸地或草地地类时，该区域降雨量会显著减少。Van等（2015）以越南红河流域的沿线城市为研究对象，探究该区域土地利用与地表温度之间的关系，结果显示土地利用类型与地表温度之间存在着显著的联系。Trail等（2015）以美国东南部为研究区域，探究了林地与农地地类变化对于空气质量的影响，结果表明人工再造林会引致PM2.5浓度的轻微增加以及O3浓度的降低，而林地转入到农地地类之后则会使得PM2.5和O3均增加。韦晶等（2015）以山东省典型城市为研究对象进行探究，得到不同城市类型的土地利用变化对于其颗粒物污染的影响程度存在差异的结论，并分析其原因是由于引致环境变化的主要因素存在差异。张海天等（2018）以滨海城市为研究对象进行探究，得到了强度较强的土地利用变化会引致生态系统服务价值的下降。王文锦等（2021）发现耕地面积减少会导致农田生态系统的氨排放量减少。而真正意义上从土地城镇化出发研究其生态效应的研究仍较为少见。（四）文献评述综合上述分析我们不难发现国内外在对土地城镇化、生态效率、生态服务价值等方面的研究成果颇丰。第一，土地城镇化方面，大多集中在土地城镇化的界定和土地城镇化水平评价研究，指标从单一到多元不等。但是对于土地城镇化的动态分析还是相对较少，缺乏对一定时间跨度的土地城镇化演变进行分析研究。除此之外，将真正意义上的土地城镇化与生态效应相结合的研究也相对薄弱，因此本研究将对我国一定时间跨度内的土地城镇化演变及其生态效应进行分析。第二，生态效率方面，大多集中在对生态效率的时空格局演变及影响因素研究，此类研究大多将解释变量引入计量模型，例如产业结构、环境政策、技术水平、GDP等，从而实证分析各解释变量对于生态效率的影响作用，此类研究中每个学者所选择的影响因素都不同，存在较强的主观感受，学术界未形成统一的认可，且研究鲜有从城镇化，特别是土地城镇化进程的角度研究对生态效率的影响。对于两者关系的研究，大多是从城镇化与生态系统的耦合协调的角度来进行的，通过构建指标体系采用数理模型测算城镇化与生态效率之间的耦合协调关系，而对探索城镇化进程中对生态环境影响的具体因素得研究不足。近年来，随着城镇化进程的加快，生态环境不断遭受破坏，学术界有关于对城镇化评级和生态效率的评价研究较为丰富，而对于城镇化进程中对生态效率的作用研究却不多。尤其是我国目前正处在城镇化和土地城镇化快速发展的阶段，如何在此阶段中以最小的资源损耗获取最大的生态经济产出，促进城镇化发展与生态环境保护协同发展，将是未来很长一段时间的重要研究问题。关于生态效率评价的测算方法，研究大多采用传统DEA模型以及其扩展模型等来测算生态效率。但是上述模型在针对多个决策单元且这些决策单元都有效的的情况下，上述模型不能进一步区分这些决策单元的差别，而超效率SBM则不存在此类情况，它可以进一步测算所有有效的决策单元并进行区分。第三，生态服务价值方面，整体而言，无论是在理论、框架、评估方法和评估内容等方面均相对丰富与完整，但同时也存在相对薄弱之处，一是在评估内容方面有关动态评估的研究内容相对较少，使得对于区域或单个生态系统的生态系统服务价值的变化规律探究不足，二是在评估技术方面仍缺乏着统一的评估标准，这可能是由于评估对象、评估技术存在着一定程度的差异所导致的。经过多年的探讨和研究，国内关于生态系统服务价值评估的研究已经逐步展现出丰富与多元的特征，整体正在逐渐向成熟阶段迈进。但在区域间生态系统服务价值空间异质性的方面仍较为薄弱，有待更为深入和具体地探究；其次，在对于原理和方法的学习与运用方面，国内相较于国际仍存在着一定的差距，如国内学者大多选用条件价值评估法、旅行费用法、效益转移法等，较少使用选择实验法、享乐价格法等。因此，本研究基于我国价值评估技术运用以及理论研究的现状，结合本研究评估内容，选择当量因子法进行评估比较。此外，现有研究大多以人口城镇化来定义城镇化，城镇化是一个综合而复杂的过程，在此本文将重点关注土地城镇化，并存经济、社会和生态等多方面研究土地城镇化。同时，现存相关研究在探究土地城镇化与生态关系方面主要还是聚焦于土地利用变化对生态环境、生态系统服务价值的影响上，而非探究真正意义上的土地城镇化及其生态效应。因此本研究将通过GIS技术与空间计量模型探究土地城镇化时空演变与土地城镇化对生态效应的影响，以期丰富土地城镇化对生态效应影响的相关研究，并为未来时期我国新型城镇化与生态环境协调发展提供相应建议。参考文献WangX,LiaoJ,ZhangJ,etal.ANumericStudyofRegionalClimateChangeInducedbyUrbanExpansioninthePearlRiverDelta,China[J].JournalofAppliedMeteorology&Climatology,2014,53(2):346-362.FaA,HuiXA,MudB,etal.ThecaseofChina'sfiscaldecentralizationandeco-efficiency:isitworthwhileorjustabootlesserrand?[J].SustainableProductionandConsumption,2021,26:89-100.AndersenP,PetersenNC.Aprocedureforrankingefficientunitsindataenvelopmentanalysis[J].Managementscience,1993,39(10):1261-1264.AnselinL.Localindicatorsofspatialassociation—LISA[J].Geographicalanalysis,1995,27(2):93-115.BaiY,DengX,JiangS,ZhangQ.,WangZ.Exploringtherelationshipbetweenurbanizationandurbaneco-efficiency:Evidencefromprefecture-levelcitiesinChina[J].Journalofcleanerproduction,2018,195:1487-1496.BaráthL,FertőI.Heterogeneoustechnology,scaleoflanduseandtechnicalefficiency:ThecaseofHungariancropfarms[J].LandUsePolicy,2015,42:141-150.BeamesA,BroekxS,HeijungsR,etal.Accountingforland-useefficiencyandtemporalvariationsbetweenbrownfieldremediationalternativesinlife-cycleassessment[J].JournalofCleanerProduction,2015,101:109-117.BoydJ,BanzhafS:Whatareecosystemservices?Theneedforstandardizedenvironmentalaccountingunits[J].EcologicalEconomics,2007,63(2-3):616-26.ColucciaB,ValenteD,FuscoG,DeLeoF,PorriniD.Assessingagriculturaleco-efficiencyinItalianRegions[J].EcologicalIndicators,2020,116:106483.CortésA,FeijooG,FernándezM,MoreiraMT.Pursuingtheroutetoeco-efficiencyindairyproduction:ThecaseofGalicianarea[J].JournalofCleanerProduction,2021,285:124861.CostanzaR,R.Déarge,Groot,etal.TheTotalValueoftheWorld'sEcosystemServicesandNaturalCapital[J].Nature,1996,387(6630).CostanzaR,CumberlandJH,DalyH,etal.Anintroductiontoecologicaleconomics[M].CRCPress,1997.CostanzaR,Arge,GrootRD,etal.Thevalueoftheworld'secosystemservicesandnaturalcapital[J].Nature,1997,387(15):253-260.CostanzaR,DalyHE.NaturalCapitalandSustainableDevelopment[J].Conservat