中国省域展览业生态效率演变及空间格局研究_狄乾斌.pdf

doi:10 3969/j issn 1005 8141 2023 03 004中国省域展览业生态效率演变及空间格局研究狄乾斌狄乾斌，张萌张萌(辽宁师范大学 海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连 116029)摘要:加快展览经济绿色转型升级是实现展览业高质量发展的关键环节。综合运用考虑非期望产出的 Super SBM 模型和 Malmquist 生产率指数对 20112020 年中国 30 个省份展览业的生态效率进行测度，利用标准差椭圆勾勒展览业生态效率空间演变轨迹，并借助莫兰指数分析其空间关联格局。结果表明:20112020 年，全国省域展览业生态效率呈波动下降趋势，处于较低效率阶段，且形成“东部 东北 西部 中部”的空间分布格局，纯技术效率驱动生态效率优化发展效用有待加强。中国展览业生态效率存在集聚特征，生态效率重心呈现向“东北东南东北”方向移动的趋势。各省份展览业生态效率呈现由强向弱的空间关联格局，其发展模式以低低集聚为主、低高集聚次之，空间集聚模式待优化。关键词:非期望产出;展览业;生态效率;时空演变中图分类号:F590 05文献标志码:A文章编号:1005 8141(2023)03 0284 09Study on the evolution and spatial pattern of exhibition eco efficiency at the provincial level in ChinaDI Qian bin，ZHANG Meng(Institute of Marine Sustainable Development，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China)Abstract:Accelerating the green transformation and upgrading of the exhibition economy was the key to achieving high qualitydevelopment of the exhibition industry This paper used the undesired Super SBM model and Malmquist productivity index to calculatethe ecological efficiency of the exhibition industry in 30 provinces and cities in China from 2011 to 2020，and used the standard devia-tion ellipse to outline the spatial evolution of exhibition industrys ecological efficiency，and used the Morans I index to analyze the spa-tial correlation pattern The results showed that:From 2011 to 2020，the ecological efficiency of national exhibition industry showed afluctuating downward trend，which was at a low efficiency stage，and formed a spatial distribution pattern of“East Northeast West Central The effectiveness of pure technical efficiency in promoting the optimization of ecological efficiency need to be strengthened The ecological efficiency of the national exhibition industry showed the characteristics of agglomeration，and the focus of the ecologicalefficiency showed a trend of moving toward the“northeast southeast northeast direction The ecological efficiency of provincial exhi-bition industry presented a spatial correlation pattern from strong to weak，and its development mode was mainly composed of low lowcluster mode，followed by low high cluster mode，and the spatial cluster mode need to be optimizedKey words:undesired output;exhibition industry;ecological efficiency;space time evolution收稿日期:2022 10 08;修订日期:2022 11 20基金项目:国家自然科学基金项目(编号:42076222)。第一作者简介:狄乾斌(1977 )，男，山东省滕州人，博士，教授，博士生导师，主要从事经济地理研究。通讯作者简介:张萌(1998 )，女，甘肃省酒泉人，硕士研究生，主要从事经济地理研究。0引言作为 21 世纪绿色生态经济浪潮中的耀眼增长点1，展览业对国民经济发展产生 1:9 的拉动效应2。广义的展览业即会展业(MICE)，是指会议、展览、大型活动等群众性社会活动3。狭义的展览业专指以展览及博览会为主要经营范围产业，即本文研究对象。然而在享受经济红利的同时，“无烟产业”优势在环境压力下不容乐观。研究显示大型展会活动展后可产生 150t 建筑垃圾4，70%以上材料将废弃5。2019 年全国展装垃圾达 86 8 万 t6，业内评价其规模堪比一个生活垃圾场。在经济新常态下，展览业需走出低碳、绿色、环保的高质量发展新道路。20142020 年，会展业节能降耗工作规范 大型活动碳中和实施指南(试行)的相继出台，以及商务部成立中国绿色会展联盟等举措，旨在加强大型展览活动低碳、生态化发展。2021 年 2 月国务院出台 国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见(国发 2021 4 号)，进一步提出了我国展览业的生态发展规划和目标。如今我国展览业产业链条逐渐趋于完善，践行生态发展宗旨是面对残酷市场竞争、产业结构优化升级及开辟可持续发展新道路的迫切需求。在此背景下，对全国展览业生态效率开展研究可整体把握展览业生态化发展水平及态势，对合理制定生态展览建设目标、调整区域生态展览发展模式，规范展览业自身生态化发482资源与环境资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)展行为具有重要的理论价值和实践意义。生态效率在 1990 年由 Schaltegger 等提出，用来评价资源环境的利用程度及其与社会经济的协调度7，较多学者借助超效率模型对产业生态价值进行定量研究8 10。国内学者关于展览业生态化发展的研究主要集中于管理规划及展馆设计两个方面。在管理规划方面，借“碳中和”11、生态文明12 等政策背景探讨生态展览发展路径，基于生态、绿色角度探究展览业政府调控13 对展览业生态发展的优化作用，但大多数研究停留在观点层面;在展馆设计方面，有学者关注大型博览会结束后所产生的资源浪费14 及环境污染15 问题，提出打造生态展馆16 和优化生态设计17。同时有部分学者从可持续18、绿色19、低碳20 等角度建立展览业评价指标体系，探索会展旅游生态环境承载力与经济发展的互动关系21，实现了从定量分析切入对展览业生态价值进行客观评价的初步探究。国外学者对展览业生态发展问题关注较早，且研究进程较快，主要集中于行业建设及生态建筑两个方面。在行业建设方面，美国(2003 年)、加拿大(2005 年)、英国(2007年)率先出台“绿色会展发展指南”22，部分学者基于生态足迹，借助三维盈亏模型(TBL)测评企业责任及社会效益23、构建大型展会 TBL 评价指标体系，在企业竞争中利益相关者及社会责任视角下探究生态选择对其作用24。有关生态建筑方面，有学者研究发现参展观众在 A 互动媒体融入时能够增强其对生态展馆的体验感，指出技术在未来博物馆的前瞻性愿景中不断发挥着重要作用25。综上所述，国内外有关研究为本研究奠定了理论基础及技术支撑，客观评价展览业生态效率是正确把握展览业生态发展方向的重要依据。本文认为，展览业生态效率是以理性利用自然资源环境为基础激励展览经济发展，以更有效的生产方式实现展览业经济附加值最大化及资源耗费、废物污染最小化。当前已有学者对展览业生态发展进行定量分析的初步探索，但尚未有学者对展览业生态效率进行测度，也尚未有通过地理学二维视角探索其时空发展规律的成果。鉴于此，本文通过构建 6 投入 3产出(其中包括 1 项非期望产出)的评价指标体系，借助 Super SBM 模型和 Malmquist 生产率指数测度 20112020 年中国 30 个省份展览业生态效率，通过标准差椭圆勾勒展览业生态效率空间演变轨迹，以莫兰指数探究其空间关联格局，创新性地从地理学时空二维视角为生态展览发展目标、战略制定及定位把握提供参考。1研究方法、指标选取和数据来源1 1研究方法省域展览业生态效率评价方法。基于非期望产出的 Super SBM 模型。Tone 提出了基于松弛测度(SBM)的 DEA 模型，能够基于非角度、非径向以及实际到目标的松弛变量客观评价省域展览业生态效率的真实状况26。既可以有效处理非期望产出，也能够对处于生产前沿面的 DMU 进一步比较评价，具体模型为:min=1+1mmi=1si/xik1 1q1+q2(q1r=1s+r/yrk+q2t=1sb t/brk)s tnj=1，jkxijj sixiknj=1，jkyrjj+s+ryrknj=1，jkbijj sb tbtk1 1q1+q2(q1r=1s+r/yrk+q2i=1sb t/brk)0，s，s+0;i=1，2，m;r=1，2，q1;t=1，2，q2;j=1，2，n(jk)(1)式中:为展览业生态效率值;n 为 DMU 数量，每个 DMU 包括 m、q1和 q2(投入、期望产出和非期望产出);s、s+为松弛变量;xik、yrk、btk为投入、期望产出和非期望产出矩阵中的元素;为权重矩阵向量。对于被评价单元(DMU)而言:若 1，则决策单元展览业生态效率无效;若 1，则决策单元展览业生态效率有效，越大代表该决策单元展览业生态效率越大。综合效率(TE)在规模报酬可变(VS)下进一步分解为规模效率(SE)和纯技术效率(PTE)。Malmquist 生产率指数。在获得全国展览业生态效率及其分解效率的基础上，采用由 Fare 在 1994年提出的 Malmquist 生产率指数进一步分析展览业生态 效 率 值 在 时 间 维 度 上 的 变 化 趋 势27。Malmquist 生产率指数由综合技术效率变化(TEch)和技术进步变化(TECHch)组成，技术效率变化进一步分为纯技术效率变化(PEch)和规模效率变化(SEch)，计算公式为:M(xt+1，yt+1，xt，yt)=TEch TECHch=PEch SEch TECHch(2)582资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)资源与环境式中:M(xt+1，yt+1，xt，yt)为相邻两个时期某省市展览业生态效率变化情况;PEch 1，表明改善技术和管理要素使得效率提高;SEch 1，表明 DMU 规模效率提高;TECHch 1，表明技术效率提升，反之亦然。展览业生态效率空间迁移分析方法。标准差椭圆是分析地理属性值空间分布方向特征的典型方法之一，长、短轴标准距离、椭圆方位角及椭圆面积为其重要衡量指标。标准距离体现展览业生态效率扩展方向，方位角代表主轴顺时针旋转所成的角度，中国省域展览业生态效率空间分布的聚集、离散趋势通过椭圆面积的变化指示。重心移动方向主要分析展览业生态效率值重心轨迹，参考常规方法，具体公式步骤不再赘述。展览业空间关联格局分析方法。探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA)从地理学角度识别地理区位上与空间位置相关的空间依赖和空间自相关现象28。中国各省份从社会经济条件、区位优势、产业发展水平及地理位置等都有较大差异，在某种程度上将会造成各省份自身及其邻域决策单元展览业生态效率的空间自相关性。在总结省域展览业生态效率变化特征的基础上，利用全局 Morans I 指数和局部 Morans I 散点图，探讨中国省域展览业生态效率是否在空间上具有相关性及集聚特征，计算公式为:I=nni=1nj=1wij(xi x)(xj x)ni=1nj=1Wijni=1(xi x)2(3)式中:n 为省市数量;xi为 i 省展览业生态效率值;Wij为空间权重矩阵的元素。本文选择邻接标准构建空间权重矩阵，若 i 省与 j 省邻接，Wij=1，否则Wij=0。全局 Morans I 指数的范围为1，1。当Morans I 指数在 0，1时，表明省区间呈现较强正相关;当 Morans I 指数在1，0)时，表明省区间呈较强负相关，空间分异程度大;当 I=0 时，省区间空间状态无关联，随机分布。1 2指标选取展览业生态效率是纳入非期望产出时决策单元要素投入与产出的比率，参考已有文献，在考虑数据可获得性、模型限制条件(指标数量1/3 个 DMU)与行业发展驱动因素的基础上构建 6 投入 3 产出(其中包括 1 项非期望产出)的展览业生态效率评价指标体系(表 1)。投入指标。本文从经济、社会、生态 3 个方面出发，从展览业发展规模、劳动力及能源消耗等角度切入，构建投入指标。展览业发展数量是评价展览业价值与地位的基础指标之一，体现了一个省所拥有的展览业的总体规模29，选用各省展览馆、展览面积拥有量、办展数量及办展面积定义。由于没有具体的展览业能源消耗的统计数据，利用展览业能源消耗=固定资产投资总额 展览业 GDP 占比来计算。期望产出指标。本研究选取省域展览竞争力指数以及展览业直接收入作为产出指标。省域展览竞争力指数参照中国会展经济研究会历年公布的会展城市竞争力指数，将各省份所拥有展览举办城市的会展竞争力指数进行加和求取。各省市会展业直接收入计算方式为:当年全国展览业总收入 各省展览竞争力指数占比(%)。会展城市竞争力指数的评价准则从经济社会发展的各个方面对展览举办城市进行综合考核，以此为依据进行测算具有一定合理性。非期望产出指标。我国展览业属于“一次性消费”，展会垃圾是影响展览业生态环境的源头。完整的展览活动从展馆建设、物流运输、人员流动、策划布置及宣传促销等环节会产生 CO2、甲醛、废弃会务手册、展架以及废水等综合污染。展览业综合污染是展览业生态发展中的非期望产出，借鉴黄光球等学者对工业及旅游业综合污染排放量的转换处理法30，将废水排放量、化学需氧量、氨氮化物、二氧化硫、烟(粉)尘、固体废弃物排放指标运用熵值法综合成一个综合污染指数，进一步得出省域决策单元展览业污染净化度，属性值越大代表展览业污染程度、生态危害越大。表 1展览业生态效率评价指标体系Table 1Evaluation index system of exhibition ecological efficiency指标类型一级指标二级指标变量定义及单位投入指标经济投入展览业发展数量专业展览馆发展数量(个)专业展览馆面积(万 m2/hm2)承办展览数量(个)承办展览面积(万 m2/hm2)社会投入劳动力展览业就业人数(万人)生态投入能源消耗展览业能源消耗(万 t)产出指标期望产出展览业综合实力展览竞争力指数展览业产值展览业直接收入(亿元)非期望产出展览业综合环境污染净化度1 3数据来源为客观展现本文评价单元展览业集群的系统完整性及层次连续性，综合考虑数据统计路径一致性及可获取性，本文所用数据是结合各地统计年鉴已682资源与环境资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)有统计数据及合理测算得出。本文以中国 30 个省份为研究对象(因数据收集原因，故未包含我国西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区)，研 究 时 段 为 20112020 年。数 据 源 自20122021 年 中国统计年鉴 中国城市统计年鉴 中国旅游统计年鉴 及中国会展经济研究会公布的 中国展览数据统计报告，部分空缺值采用插值法进行填补。2结果及分析2 1总体特征基于 MaxDEA 软件，并综合考虑非期望产出的Super SBM模型和考虑时间序列的 Malmquist 生产率指数，测算得出 20112020 年中国省域展览业生态效率及其分解效率，具体结果分别如图 1、图 2 所示。图 120112020 年中国及各省份展览业生态效率Figure 1Ecological efficiency of exhibition industry in China andprovinces，2011 2020为便于讨论，按照国家统计局的划分标准，将30 个省份在空间上划分为四大地区:东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部地区包括山西、安徽、江西、湖北和湖南;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、山西、甘肃、青海、宁夏和新疆;东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江。利用 Arcgis 软件自然断点法观察中国展览业生态效率的空间变化特征(图 3)，将中国省域展览业生态效率划分为高效率区(1)、较高效率区(1 0 8)、中效率区(0 8 06)、较低效率区(0 6 0 4)和低效率区(04)5 个等级。图 220112020 年中国展览业生态效率及分解效率均值变化趋势Figure 2Trends of ecological efficiency and decomposition efficiency inChinas exhibition industry，2011 2020时间维度。研究期内全国展览业生态效率总体呈现波动下降趋势。20112018 年生态效率均值由 0 804 下降至 0 420，达到波谷，20192020 年生态效率均值回升至 0 517。从四大分区来看，整体动态演变趋势与全国展览业生态效率变化走势大致相同。结合中国会展经济发展现实，2012 年以前我国展览业处于成长期，展览业经济体量小，发展较为782资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)资源与环境平缓，对原始生态环境破坏度较低。随着国家展览业发展战略全面出台及“G20 峰会”“达沃斯”“一带一路国际高峰论坛”等大型展览活动的举办，2012年后我国展览业集约发展规模不断壮大，但爆发式增长过程中更加注重经济效益。展览业粗放式发展产生的弊端暴露，且行业生态修复水平较弱，从而加剧对生态环境的破坏，表明有较大推进产业绿色转型及提升生态技术水平的发展空间。20152017年展览业生态效率有短暂回升，这一时期“绿色展览”“会展碳中和”等行业新动态及政策对其转型发展有所指引，展览业生态修复、生态化可持续发展问题得到重视，中国政府、学术界及从业者不断探索展览业生态发展新出路。2019 年后中国经济进入“新常态”，展览经济发展态势迅猛，其生态发展水平有所提升。再加上受新冠疫情影响，以群体社会活动为主的展览业遭受重创，并增大线上展会的开办，在扩大生态建设投入及疫情封锁的双重影响下其生态效率有所回升。注:基于国家测绘地理信息局 GS(2019)1825 号标准地图绘制，底图无修改，图 4a、图 5 同。图 320112020 年中国省域展览业生态效率Figure 3Ecological efficiency of Chinas provincial exhibition industry，2011 2020空间维度。研究期内全国展览业生态效率均值为 0 607，处于中效率阶段。四大分区展览业生态效率差异较大，且不完全与其经济发展状况成正比，总体上表现出“东部地区 东北地区 西部地区 中部地区”的空间格局，这表明展览业生态效率除区域经济发展水平外还会受开发规模、发展模式及资源效率影响。东部地区为中效率区(=0 746)，受区位优势与良好经济基础的影响，其展览业发展规模、技术水平及环境规制都达到较高水平，发展模式逐渐趋向精准化、高效化和低碳化，因此展览经济发展与生态环境耦合度相对其他 3 个区域较高;东北地区虽为中效率区(=0 603)，但效率均值不高，曾作为五大会展经济带中发展规模最大地区，早期积累及贸易位置优越，展览业资源配置、产业转型882资源与环境资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)发展有较大潜力，其效率值高于其他两个区域;西部和中部地区为低效率区(西=0 544;中=0 480)，近年来两大区域展览业虽迅速发展，但由于生态维护不足及技术水平限制，展览业生态化发展还有待加强。西部地区展览业仍处于产业发展的“成长期”，其开发所引起的生态环境问题略低于中部地区。中国 30 个省份中仅上海、北京展览业生态效率处于高效率阶段(1)，作为展览业发展的两大领头羊，其展览业生态建设成果及生态建设道路对其他省市有很强的的示范作用。研究期末各省展览业生态效率值都相对有所提升，但全国省域展览业生态效率地区差异大、两极分化严重，且大部分省份生态发展水平较低。分解效率。研究期内总体上综合效率同规模效率和纯技术效率协同增长，且纯技术效率均高于规模效率。通过相关分析求得综合效率(TE)和纯技术效率(PTE)的相关系数值为 0 901，并且在 1%水平下显著，说明综合效率和纯技术效率正相关关系显著。但全国展览业生态效率水平不高，说明纯技术效率(PTE)对展览业生态效率提升作用较弱，技术进步仍有较大提升空间。从动态变化来看，研究期内中国省域展览业生态效率 Malmquist 生产率指数均大于 1，表明展览生态效率以 8 7%年均增速逐渐提升，展览业生态发展态势向好。此外，有 50%以上研究年份的技术进步变动(TECHch)、纯技术效率变动(PEch)与规模效率变动(SEch)指数均值大于 1，其中展览业生态效率变动指数均值大于 PEch与 SEch 均值，表明研究期内展览业生态效率增长是由技术进步、资源优化、管理提升及规模效应综合作用的结果。2 2空间迁移演化基于 ArcGIS 软件，选取 2011 年、2014 年、2017年和 2020 年 4 个年份作为研究期内的代表年份，借助标准差椭圆与重心迁移模型获得 20112020 年中国和四大区域展览业生态效率标准差椭圆、重心偏移轨迹及方位角变化情况，结果如图 4 所示。从标准差椭圆的各项参数来看，长半轴始终大于短半轴，且由“东北西南”方向不断延伸。长半轴在 20112016 年间由 11 8km 波动延伸至最高值14 67，在 2020 年缩短至 12 89km，呈先增大后减小的演变趋势，说明展览业生态效率在东西向长半轴上趋于离散状态，2016 年后逐渐聚集。短半轴由2011 年 9 04km 扩张到 2016 年的 10 53km，20162020 年逐渐下降至 8 89km，表明展览业生态效率在南北向辅轴上趋于收缩，平均形状指数整体呈上升态势。这说明全国展览业生态效率具有趋于正圆的趋势，区域内展览生态效率更加均衡。图 420112020 年中国展览业生态效率标准差椭圆及重心偏移轨迹Figure 4Standard deviation ellipse and center of gravity deviation ofecological efficiency in Chinas exhibition industry，2011 202020112016 年标准差椭圆面积经历“减小增大减小”演变，2016 年达到最大且椭圆形状逐渐趋于正圆，说明此时间段内全国展览业生态效率在这两年集聚特征显著，标准差椭圆内部省市区对展览业生态效率的拉动作用大于标准差椭圆外部省市。20162018 年展览业生态效率标准差椭圆面积有所缩小，说明其集聚特征有所减弱，标准差椭圆外部省市对展览生态效率的拉动作用大于内部省市，2019 年开始其集聚特征又逐渐增强。从方位角的演化趋势982资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)资源与环境来看，展览业生态效率的方位角经历了“减小小幅增大减小增大减小增大减小”的过程，20112020 年方位角缩小了1487，表明展览业生态效率呈细微收敛趋势。在研究期内中国展览业生态效率的迁移轨迹方向为“东北偏东西南东北”方向的演化趋势，且展览业生态效率重心呈现出向“东北东南偏正东西南东北”方向的移动趋势，重心主要分布在河南省，表明东部及东北方向省市的展览业生态效率呈现稳步提升状态。东部省份展览业开发较早，近年来逐步更新展览业经营理念，展览业发展由粗放型发展模型向集约型发展模式转变，并立足区位优势加大展览生态保护资金投入，使得其展览业生态效率得到较大提升。2 3空间关联格局基于 Geoda 软件，选用空间邻域矩阵，测算得到20112020 年 中 国 省 域 展 览 业 生 态 效 率 全 局Morans I指数，用以研究其空间关联格局，结果如表2 所示。研究期内，除 20112012 年全局 Morans I指数未通过显著性水平检验，20132020 年均通过1%的显著性水平检验，说明 20132020 年展览业生态效率呈正向空间关联。从时间序列上看，20112012 年未通过全局 Morans I 指数的显著性水平检验，说明此阶段省域展览业生态效率空间关联较弱，并未展现出区域协同化发展的优势，2011年后我国展览业发展处于扩张阶段，在展览业快速成长的探索阶段，各省展览业发展注意力主要集中在自身经济效益的创造阶段，生态化建设及周边生态协同发展效益还未体现。20132017 年全局 Mo-rans I 指数呈上升趋势，说明各省展览业正向空间关联逐渐增强，省域间展览业生态化建设合作协同发展态势良好。展览业生态效率高值地区通过资源共享、要素流动、技术转让等手段有效带动了邻域展览业可持续发展。2017 年后 Morans I 指数虽有所下降，但各省展览业依然在显著性水平下呈现强正向空间关联态势。一方面，部分省份在可持续发展良好态势的基础上开始拓展具有自身特色的新发展模式;另一方面，中国各省份在探索展览业高质量发展模式中，探求在产业结构调整、技术推动、环境规制等方面实现优化升级，展览业空间关联格局仍在逐步探索优化中。表 220112020 年中国展览业生态效率全局 Morans I 检验Table 2Morans I test of the global ecological efficiency of Chinas exhibition industry，2011 2020指标2011 年2012 年2013 年2014 年2015 年2016 年2017 年2018 年2019 年2020 年Morans I0 1990 277053005280 62702860630021702310423Z 值2 4633 290561460797 84834527008332336475265P 值002100050 0010002000100070 0010 0160 0060 004注:*、分别表示 010、005、001 显著性水平。为进一步揭示中国省域展览业生态效率的集聚模式及空间分异。选取 2011、2014、2017、2020 年为截面，依据局部 Morans I 聚类地图归纳出全国省域展览业生态效率集聚模式(图 5)，并考察其局域空间关联特征。研究期内中国省域展览业生态效率以低低集聚为主，低高集聚次之。具体来看，高高集聚的省份主要有北京、天津、上海等展览业发达城市，在追求展览业生态建设高质量发展的同时，良好的区域协同发展格局对邻具其领域发挥较好带动作用;低高集聚的省份主要有江苏、辽宁、广西、福建等，这些省份展览业生态效率相比周边省较低，同其邻域协同发展有待进一步开发;低低集聚模式的省份主要有新疆、宁夏、山东、江西、云南等省份，说明展览业生态效率呈低水平集聚;高低集聚的省份主要有黑龙江、广东等省份，虽然展览业生态效率较高，但对周边地区辐射带动作用较弱。从聚类模式的演化看，2014 年之前主要有重庆从低高集聚转变为高高集聚模式、江西从低低集聚转变为高 低集聚，说明其自身展览业生态效率有较大改善，对其邻域展览业生态建设的发展发挥较好的带动作用，呈现协同发展态势。甘肃、宁夏、海南、浙江等省份从低高集聚转变为低低集聚模式，说明其生态效率没有明显改善，甚至出现下滑现象。相对于 2014 年，2017 年主要有福建从高高集聚转变为低高集聚，江西从高低集聚转变为低低集聚，说明其生态效率出现明显下滑现象。江苏、广东从低高集聚转变为高低集聚，表明其本身展览业生态效率的改善程度快于其邻接区域。2020年，主要有江苏从高低集聚转变为低高集聚，表明江苏展览业生态效率的改善程度快与其本身生态效率的提升。综上，中国各省份展览业生态效率主要以低低集聚为主，高高集聚、高低集聚模式省域数量较少，表明中国展览业生态效率较高省区的空间溢出效应仍有很大的提升空间，其展览业生态协同化发展及空间关联格局有待加强。092资源与环境资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)图 52011、2014、2017、2020 年中国展览业生态效率集聚模式Figure 5Agglomeration model of eco efficiency of Chinas exhibition industry in 2011，2014，2017，20203结论、讨论与启示3 1结论与讨论本文以中国省级行政区域为决策单元，借助超效率 SBM 模型、Malmquist 生产率指数、标准差椭圆从非期望产出视角测度 20112020 年中国展览业生态效率演变趋势及时空规律，并利用莫兰指数探究展览业生态效率空间集聚模式。主要结论如下:20112020 年全国省域展览业生态效率呈波动下降演变趋势，整体处于较低效率阶段，仍有较大的增长潜力，应加快展览业绿色转型升级，提升展览业生态技术水平及生态材料运用的发展空间。东部地区在四大分区中处于领先发展地位，应充分发挥其辐射带头作用，促使生态展览均衡良性进步。在科学管理及技术进步的共同作用下，纯技术效率驱动生态效率的优化发展。研究期内中国展览业生态效率中心整体从左至右迁移，东部及东北方向省市展览业生态效率稳步提升态势得以显现。中国展览业生态效率辐射范围呈现出“增大减小增大”的变化特征，表明近年来中国展览业生态效率随着产业发展及技术进步的影响有所提高，但对产业生态可持续发展仍需发挥优势地区效率中心的带动作用。中国各省份展览业生态效率以低低集聚为主，低高集聚次之，中国省域展览业生态协同发展仍有较大提升空间，各地区应相互配合、协同合作，优化空间集聚模式。以 30 个省份为研究单元对中国省域展览业生态效率进行测度，探究其时空演化规律及空间关联格局，对整体把握省域展览业生态效率特征具有一定参考价值，但仍有以下不足待深入研究:由于数据获取限制，以行业三废作为生态展览废物污染，虽可视为效率损失源，但不能精准衡量实际生态破坏程度，未来以期跟踪展会污染或从碳排放角度出发获得单位面积展览污染排放量;未来还需进一步192资源开发与市场 esource Development Market 2023 39(3)资源与环境解释展览业生态效率演变规律的影响因素，揭示不同机理在时空作用上的变化差异，从规模、资金、技术、环境规制探究生态展览发展路径。3 2启示展览业生态效率演变特征除行业生命周期影响外，与社会经济发展不同条件及国家时代背景息息相关。尽管在研究期末展览业生态效率相对良好，但一次性交易所带来的高消费、高污染仍为展览业需克服的壁垒。在生态文明建设背景下，生态展览业实现高质量发展需从以下方面进行提升:推进资源循环，提升环保利用。国内展位搭建 90%以上都以木材、喷绘桁架为主，回收利用率仅 10%左右，粉尘、油漆等化学物质造成展览环境恶化及参展人员身体损害。应提升环保材料可操作性，推广生态技术，应用新型环保材料，妥善处置展后废弃材料销毁工作，创新降污技术手段，弱化材料毒性。建立生态规制，加强行业协会引导。应对不容乐观的环境压力，深圳、郑州、北京、上海等部分先行者已经率先出台“展览绿色倡议”、设置绿色奖励资金，加大对生态展览项目的支持。一方面，应积极制定并完善国家生态展览发展标准，对展览筹办提出规范要求，深入贯彻执行力度;另一方面，应充分发挥行业协会引导监督作用，营造生态展览发展氛围，实践优化展览生态发展规范。加快自主研发，推进产业转型升级。伴随着疫情常态化影响，企业选择“双线展会”互动发展模式。在打破时空限制、进行全天候展览的同时还能够有效节约资源。同时引进先进人才，提升自主研发，增加科技赋能亮点，提升互动体验，还能为专业环保材料开发助力，拓宽行业营销渠道，加快转型升级，以促进可持续发展。参考文献:1 剧宇宏 低碳经济背景下我国会展业发展的路径分析J 学术论坛，2011，34(3)133 138 2 刘秀丽 生态文明视角下的会展业发展趋势分析 J 科技创业月刊，2014，27(7)41 43 3 周春发 国内会展旅游研究进展 J 桂林旅游高等专科学校学报，2001，(4)8 11 4 范娜娜，李燕珊 绿色会展理念下，展览材料循环系统的建立 J 现代经济信息，2018，(3)358 359 5 夏俊滢，王冬梅 大连国际汽车展绿色运营现状及改进策略研究 J 市场周刊，2020，(4)31 33 6 童静宜，赵小燕，黄慧(两会访谈)“一个展会结束诞生一个垃圾场”政协委员建言会展业绿色发展EB/OL 2020 5 23 ht-tp:/www chinanews com/gn/2020/05 23/9192732 shtml 7Schaltegger S，Sturm A Okologische rationalitatJ DieUnterneh-mung，1990，44(4)273 290 8 袁培，周颖 黄河流域农业生态效率的时空演变及改善路径研究 J 生态经济，2021，37(11)98 105 9 李占风，张建 资源环境约束下中国工业环境技术效率的地区差异及动态演变 J 统计研究，2018，35(12)45 55 10 王兆峰，刘庆芳 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