城市規模對生態效率的影響及區域差異分析

李佳佳　羅能生

摘要：隨著城市規模的不斷擴大，城市住房緊張、交通擁堵、環境惡化等問題開始日益凸顯，如何從生態視角找到適度的城市規模是我國新型城鎮化建設中面臨的一個重要問題。本文以中國2003-2013年281個地級市為研究對象，通過建立空間計量和門檻面板模型研究了城市規模對生態效率的影響及其區域差異，研究結果表明，中國城市生態效率整體呈現逐漸上升的趨勢，且區域差異較大，溢出效應較為明顯；城市規模對生態效率的影響呈現N型曲線的特征，且呈現顯著的區間效應，根據門檻內生性分類結果發現，當城市規模低于54.48萬人時，生態效率隨城市規模的擴張不斷增加；當城市規模大于54.48萬低于337.22萬人時，城市規模擴張對生態效率的促進作用較大，當城市規模超過337.22萬人這一門檻值之后，促進作用開始顯著減小，說明基于生態效率的最優城市規模為337.22萬人左右；而產業結構、技術水平等都對城市生態效率有明顯的促進作用?；谝陨辖Y論，各城市應加強環境合作，減少環境污染溢出；對于規模較小的城市，應該依托周邊大中城市，爭取產業合作，通過完善城市基礎設施建設，進行戶籍、土地等制度改革，促進城市規模的擴大；對于規模居中的城市，應該以節約資源、保護環境為前提，推進適度規模的城鎮化，真正實現城市從“量”到“質”的轉變；對于規模較大的城市，可以建立新城區或城市群，完善城市近郊及周邊交通、教育等公共資源配置，充分發揮聚集和發散效應，有效緩解人口過于集中和環境惡化帶來的壓力。綜上，不同規模的城市應采取不同措施提高生態效率，推進城市走集約、智能、綠色、低碳的新型城鎮化道路。

關鍵詞：生態效率；空間計量；城市規模；雙門檻效應

中圖分類號 F062.2 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2016）02-0129-08

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.02.016

改革開放以來，在政府推動和市場主導的情況下，我國城市化速度加快，城市化率由 1978 年的17.92%提高到2013年的53.70%，年均增長1.02%，城市化成為推動我國經濟發展和社會進步的重要“引擎”。但是隨著城市人口的急劇膨脹和土地的快速擴張，城市住房緊張、交通擁堵、城市基礎設施供應不足、環境惡化等問題開始日益凸顯，城市規模擴張帶來的一系列問題成為制約我國城市發展的瓶頸，十八屆四中全會也明確指出要用嚴格的法律制度保護生態環境。因此，如何從生態視角找到適度的城市規模，是我國建設新型城鎮生態系統，實現城鎮化與生態環境協調發展所面臨的一個重要問題。中國在城市化進程中城市規模變化規律和其對生態環境的影響有自己的獨特性，特別是我國正處于城市規模的快速擴張時期，如何找到城市規模對生態效率的區域差異，從生態視角找到城市適度規模的范圍，讓城市發展既符合人口增長和經濟增長的規律，又能為企業生產和居民生活提供良好的環境，是各城市發展面臨的一個重要問題，所以探討城市規模對生態效率的影響及其區域差異具有重要的理論和實踐意義?；诖?，本文以我國2003-2013年281個地級市的數據為研究對象，在測度城市生態效率的基礎上，通過建立空間計量和雙門檻面板模型，研究城市規模對生態效率的影響及區域差異，同時探討基于生態效率的最優城市規模，期望為我國城市規模體系的發展和完善提供可供參考的政策建議。

1 文獻回顧

近年來，國內外學者對生態效率和城市規模進行了較為深入的研究。城市規模是指在一定城市空間集聚的人口、資源、商品和建筑等，主要包括城市的經濟規模、人口規模、空間規模三個不可分割的組成部分。城市是人口集聚的結果，人口規模的擴大促進了城市經濟和社會發展，同時經濟增長和人口增加也推動了城市空間規模的擴張。自城市經濟學誕生以來，很多學者開始對最優城市規模進行研究。Mirrlees利用本瑟姆特社會福利函數分析了最優城市規模問題[1]；Evan和Gupta則分別從如何使政府平均服務成本和城市內部生產成本最小化來解釋最優城市規模問題[2-3]。而后，很多經濟學家在此基礎上開始對最優城市規模問題進行相關實證分析。Kanemoto研究了最優城市規模、地方公共品、交通擁堵、不同類型家庭之間的外部性以及城市系統的發展[4]；Anderson和Ying利用中國城市數據研究了城市相對增長和城市規模分布性質兩個問題，研究發現在經濟改革之前城市規模分布仍然穩定，但在改革后期卻呈現收斂的增長模式[5]；Berry和Kozaryn通過研究發現，當城市區域確定后，美國城市經濟增長服從吉布萊特定律，城市規模嚴格服從帕累托-齊夫定律，系數為1.0，且特大城市規模是最適的[6]。而我國很多學者也從不同角度對最優城市規模進行了研究，但是研究結果差異明顯。王小魯等通過構建城市收益和成本函數模型對不同規模城市的聚集效應和外部成本進行分析，結果發現最佳城市規模大致在50-200萬人[7]；張應武研究發現我國城市發展的最優規模大概為500萬人，且地區差異性明顯，同時城市規模符合帕累托分布，但是存在高位城市缺失問題，主要表現為大城市數量不夠、規模不大[8]；而許抄軍等通過建立資源約束下的城市人口規模模型得出我國最優城市規模為1 060萬人[9]；高鴻鷹等則從城市集聚效應的視角分析了我國城市規模分布的結構性變化，結果表明平均集聚效率指數高低與城市規模分布比重增減相一致[10]；而楊學成、汪冬梅則認為對于城市人口低于100萬的城市，其土地利用的社會效益較好，城市人口超過100萬則其土地利用的社會效益就會較差一些[11]。

國內外學者對生態效率的研究也比較多，但主要集中在對生態效率相關概念、評價方法和影響因素等方面。關于生態效率的概念，很多學者和機構都進行了深入研究，其中世界可持續發展商業理事會的定義被廣泛認可，即“生態效率是指提供有價格競爭優勢的產品和服務，這些產品和服務能夠滿足人類需要、提高生活質量，同時也可以使整個生命周期的資源強度和生態影響逐漸降低，直到和地球的估計承載力相一致的水平，進而實現環境與社會協調發展的目標”[12]；Hellweg等認為生態效率可以用相關費用與環境影響的比值來表示[13]；Kobayashi等提出了基于徑向投影決策單元的DEA評價方法[14]。在此基礎上也有學者開始研究生態效率與經濟增長、產業結構等的關系，比如陳傲基于因子分析賦權法，在測度生態效率的基礎上，分析了環保投入、產業結構以及環境政策等因素對生態效率的影響[15]。

隨著城市化進程帶來的生態環境問題日趨嚴重，很多學者開始研究城市化與生態環境的相關關系。比如Grossman和Krueger認為城市經濟水平與生態環境呈現倒U型曲線關系[16]；Burak等從生態、農業以及土地利用等方面，通過對地中海沿岸的城市化發展過程研究，發現城市化與生態環境呈現負相關關系[17]；我國學者黃金川、方創琳采用數理方法對城市化與生態環境交互耦合的內在機理進行了深入分析[18]；之后，劉耀彬、宋學鋒通過主成分加權合成方法也對城市化與生態環境交互耦合關系進行了分析[19]；許抄軍通過構建城市規模-環境質量理論模型，對我國城市面板數據進行分析，結果發現城市規模與環境質量呈現正N形曲線特征，N形曲線兩轉折點所對應的城市規模分別為260萬人和930萬人[20]；宋建波、武春友通過計算長江三角洲城市群城市化水平和生態環境發展水平，發現城市化水平滯后于生態環境發展水平[21]；羅能生等通過實證研究發現城鎮化水平與生態效率呈非對稱U型關系，且東、中、西區域差異明顯，同時也發現產業結構、環境政策和技術水平都對生態效率有影響[22]。

總的來說，已有研究在以下兩個方面有待深入：一方面是基于生態視角來研究城市規模問題。關于最優城市規模，從城市人口、集聚效應以及成本收益等方面的研究較多，而基于生態環境視角的研究較少；另一方面是對生態環境與城市規模相互關系區域差異的探討。由于不同區域城市的經濟發展水平以及城市規模不同，其導致的生態環境問題也就不同，所以分區域研究城市規模與生態效率的關系，并對各區域進行對比，探析其異同，可以更好地指導各區域城市解決在其規模不斷擴張過程中所導致的生態環境問題。

2 城市生態效率的測度與空間相關性分析

2.1 測度方法與指標選取

生態效率指的是一定的生態投入所產生的效應，一般用生態的投入或成本與社會經濟產出或效益之比來測度。近年來，學術界提出多種測度生態效率的方法，主要有生態足跡法、層次分析法、因子分析、DEA方法等，考慮到DEA方法在建立模型前無須對數據進行無量綱化處理，也無須任何的權重假設，而是以生態效率輸入輸出的實際數據求得最優權重，可以有效解決生態效率測度指標賦權的問題，所以本文選擇DEA方法來測算城市生態效率。數據包絡分析方法（DEA）由Charnes和Cooper等人提出，該方法是一種以相對效率為基礎，把凸分析和線形規劃作為工具，依據多投入和多產出指標對于相同類型決策單元DMU的相對有效性進行相應測度的非參數統計方法[23]。由于利用經典C2R模型來計算生態效率時，對于有效率的 DMU都顯示為 1，不能區分出有效DMU之間的效率差異，鑒于本文重點研究不同城市規模對生態效率的影響，所以為了避免多個城市同時處于前沿面最優而無法區分其生態效率高低的情況，本文選擇Andersen和Petersen提出的超效率DEA模型來測度中國各地級市2003-2013年的生態效率[24]?；诔蔇EA模型，以環境污染和資源消耗為投入指標，以經濟發展作為產出指標，在考慮了數據可得性的基礎上，本文選取工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量、工業煙（粉）塵排放量、全社會用電量、用水總量、建成區面積作為投入變量，選取地區國內生產總值作為產出變量，采用投入導向規模報酬不變的超效率DEA模型進行測度。由于拉薩、思茅、臨滄、大理、隴南、中衛六個地級市的數據缺失較多，所以本文以除這六個城市以外的281個地級市為研究對象。本部分相關數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國環境年鑒》以及各城市統計年鑒。

2.2 測度結果分析

運用MYDEA1.0軟件，本文測算了中國2003-2013年281個城市的生態效率值，同時運用ARCGIS10.2軟件繪制了各城市生態效率的分布圖（見圖1-2）。根據中國2003-2013年城市生態效率評價結果可以發現，從宏觀層面來看，中國城市生態效率在11年間變化較小，雖然有所波動，但是整體呈現逐漸上升的趨勢；從中觀層面來看，中國各城市生態效率區域差異明顯，2003年，以北京、天津、上海、深圳為代表的東部沿海城市生態效率較高，中西部城市生態效率相對較低，但是到2013年，東部沿海地區很多城市生態效率明顯降低，這很大程度上是由于隨著城市規模的不斷擴大，人口的急劇增加，城市資源的消耗和環境污染物的增加超過了環境的承載力，導致生態效率降低，而西部一些城市由于經濟方式在慢慢轉變，生態效率有所提升；從微觀層面來看，三亞、深圳、?？诘瘸鞘猩鷳B效率較高，年均效率值均在1.0以上，焦作、運城、吳忠等城市生態效率較低，年均效率值均在0.2以下。這說明相對于經濟較發達的城市，應該注重城市發展的質量，特別是要在保護生態環境的前提下發展經濟，而對于經濟較落后的城市則應該改變以高消耗、高排放、高污染為代價的粗放式經濟增長方式，注重循環經濟，推廣低碳技術，逐漸向低能耗、低污染的集約型方式轉變。

2.3 空間相關性分析

由于各城市自然條件、地理位置和經濟發展水平的差異，生態效率也存在顯著不同，城市之間可能存在空間相關性，即某個城市的區位因素不僅會影響它自身的生態環境，而且也會影響鄰近城市的生態環境，在這種情況下，生態效率可能在距離相對較近的城市產生空間溢出效應。那么如何從理論上來驗證這種空間相關性及其程度，需要運用相應的空間統計量進行分析，空間統計學一般選用Morans I和Gearys C指數進行檢驗[25]。

本文運用Stata11.1軟件對各變量的空間相關性情況進行檢驗，結果顯示：2003-2013年的11年間我國城市生態效率的Morans I指數為正，Gearys C指數處于0和1之間，且都在5%的顯著性水平下通過了檢驗，說明我國281個城市生態效率在空間分布上具有空間相關性和依賴性，即一個城市的生態效率不僅會影響其鄰近城市，而且還會受到其鄰近城市的影響，某些城市的生態效率在地理空間上表現出集聚特征。

3 模型設定與指標選取

3.1 城市規模影響生態效率的實證模型

美國經濟學家Holdren和Ehrlich于20世紀70年代提出研究人類活動對環境變化影響的經典IPAT模型，他們認為影響生態環境的因素主要有：人口、富裕程度和技術水平[26]。在I=PAT中，I可以表示環境負荷、能源消耗等，所以該模型被廣泛應用于研究環境、經濟、人口和技術之間的定性或定量關系，該模型為以后各位學者分析環境影響的決定因素提供了一個重要的理論基礎。之后，Dietz和Rosa對IPAT模型擴展，提出了環境影響隨機模型[27]，即：Ii=aPbiAciTdiei，式中，a，b，c，d表示待估計的參數，e表示隨機誤差。

本文在此模型基礎上進行擴張和變形，一是用生態效率EE（EcoEfficiency）代替上式中的環境影響I，以表示環境污染和資源約束帶來的環境影響；二是增加產業結構變量IS（Industrial Structure），使之與富裕程度、人口規模和技術水平一并作為解釋變量；三是用城市規模US（Urban Size）來代替上式中的P，以反映城市規模對城市生態效率的影響；而富裕程度A則用人均GDP來表示。這樣得到生態效率與城市規模的實證模型，將其轉換成面板計量模型回歸的形式為：

而根據空間自相關檢驗結果，可以發現，我國城市生態效率存在顯著的空間相關性，所以需要構建空間計量模型進行實證分析。在空間計量模型中，根據觀測值空間相關性的不同沖擊方式，空間計量模型分為兩種：空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。在面板數據空間計量經濟模型中，需用克羅內克積Wkron=ITWN來代替截面空間模型中的WN，則空間面板滯后模型表達式為：

3.3 指標選取與數據來源

基于數據可得性，采用我國281個地級市2003-2013年的面板數據進行實證檢驗，由于部分地級市下轄縣較多，故本文所用數據均指市轄區的數據。上述實證模型主要包括兩類關鍵變量：①被解釋變量和核心變量，包括城市生態效率和城市規模，其中，生態效率利用前面的超效率DEA模型計算所得；對于城市規模，一般涵蓋了人口規模、土地規模和經濟規模，國內外大部分學者都是用城市人口規模來表示，所以本文選用城市總人口作為衡量城市規模的指標。②控制變量，即向量中所包含的其他影響生態效率的變量，包括富裕程度、產業結構和技術水平，其中富裕程度選用人均GDP來表示，產業結構用第二產業增加值占GDP的比重來表示，而對于技術水平，本文選擇單位地區生產總值電耗來表示。單位國內生產總值電耗反映的是一個國家或地區經濟發展與城市用電量之間的強度關系，即每創造一個單位的社會財富需要用的電量，單位GDP電耗越大，說明技術水平越低。相關數據來源于歷年的《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國城市統計年鑒》、各城市統計年鑒以及中經網。

4 實證分析

4.1 城市規模對生態效率的影響分析

空間面板回歸結果（見表1）可以發現，生態效率的空間滯后因子ρ和誤差因子γ的系數顯著為正，說明城市生態效率存在較強的空間聯動性和依賴性，鄰近城市生態效率對本城市影響顯著為正，且溢出效應較為明顯，說明生態效率具有跨界特性，地理和空間效應通過空間溢出、區域模仿競爭等機制，在城市生態效率的變化中發揮著重要的作用。

對于全國城市而言，城市規模水平的一次項系數為正值（4.306 9），二次項系數為負值（-0.805 3），三次項系數為正值（0.051 5），表明城市規模對城市生態效率的影響呈現N型曲線的特征，生態效率隨著城市規模的擴大呈現出“提高—惡化—得到改善”的發展趨勢。當城市過小時，其經濟和社會發展相對較薄弱，隨著城市規模的不斷擴大，各種閑置資源得到利用，集聚效應開始顯現，生態效率有所提升；隨著城市規模的不斷擴大，城市人口快速增加，資源過度利用，環境污染程度加劇，區域生態效率開始呈現不斷下降的趨勢；隨著資源損耗和環境污染問題逐步得到高度重視，城市規模的擴大開始向綠色可持續方向發展，各城市開始調整城市發展戰略，發展循環經濟，推廣低碳技術，減少由于人口增加對環境造成的壓力，此時環境得到一定的改善，生態效率開始有所提升。

在影響城市生態效率的控制因素中，以人均GDP代表的富裕程度與生態效率正相關，即在其它條件一定情況下，隨著人均GDP的提高，其生態效率也不斷提高，這說明隨著城市生活水平的提高，其生態效率趨于明顯改善；以第二產業占GDP比重所代表的產業結構與生態效率負相關，說明隨著以加工制造業為主的第二產業比例越大，生態效率越低；單位國內生產總值電耗與生態效率負相關，由于單位GDP電耗越大，技術水平越低，經濟發展對能源的依賴程度越高，資源消耗以及污染物排放越多，那么生態效率也就越低，所以技術水平與生態效率呈正相關關系，即隨著技術水平提高，生態效率會得到改善。

4.2 基于傳統分類的區域差異分析

由于中國城市在區位、稟賦、政策等發展條件上存在很大差異，城市規模對生態效率的影響可能不同，基于傳統分類，把中國281個城市分為東部、中部、東北和西部四個區域。其中東部城市主要包括北京、天津、河北、上海、浙江、山東、江蘇、廣東、福建、海南所轄的85個市，中部包括山西、河南、安徽、江西、湖北、湖南所轄的82個市；東北包括黑龍江、遼寧、吉林所轄的34個市；西部包括內蒙古、陜西、寧夏、新疆、甘肅、青海、廣西、貴州、重慶、四川、云南所轄的80個市。

為了避免各區域數據存在組內自相關、組間異方差以及截面相關性等問題，而導致普通最小二乘法估計無效，本文采用FGLS方法進行估計，估計結果如表2所示。從表中可以看出，城市規模對生態效率的影響均為正，但其系數存在顯著的區域差異，呈現出東部>東北>中部>西部的規律。由于東部沿海和東北地區大、中、小城市密集，聚集程度較高，社會分工也相對發達，城市規模整體水平較高，其在政治、經濟、文化和技術等方面的優勢使得其對生態效率的促進作用較大；而中西部地區由于經濟發展較落后，主要以中、小城市為主，大城市較少，其城市規模整體較小，城市分布較為分散，集聚和輻射作用相較于東部地區較弱，再加上環保投入較少、技術水平較落后，進而對生態效率的促進作用較小。

4.3 基于門檻效應內生性分類的區域差異分析

為了避免由于人為劃分城市規模帶來的偏誤，本文根據數據本身的特點，采用Hansen的門檻面板模型對城市規模進行內生性的劃分。門檻參數的估計值是似然比檢驗統計量LR為零時γ的取值，運用格子搜索法來尋找門檻值，同時檢驗是否存在雙門檻效應，結果顯示，以城市人口為門檻變量的雙門檻效應非常顯著，同時根據實證檢驗可以發現，城市規模對生態效率的影響呈現非線性關系，根據城市規模的兩個門檻值，分別對城市規模進行門檻回歸估計，結果如表3所示。實證結果顯示，當城市規模低于54.48萬人時，生態效率隨城市規模的擴張不斷上升；當城市規模大于54.48時低于337.22萬人時，這種促進作用開始加強，但是當城市規模超過337.22萬人這一門檻值之后，城市規模擴張對生態效率的促進作用開始顯著減小，這說明當城市規模為337.22萬人左右時，城市規模對生態效率的促進作用最大，當城市規模超過這一門檻后促進作用開始顯著減少，當城市規模超過某一極值之后生態效率開始呈現下降趨勢，所以基于生態效率視角的適度城市規模為337.22萬人左右，目前一些大城市規模正在向生態效率降低的極值點趨近，所以這些城市需要調整城市發展戰略，適當控制城市規模，避免由于城市過度擴張而對生態環境造成不可逆轉的損害。這與很多學者的研究結果相類似，比如Au 和Henderson研究發現，中國城市平均規模過小，且最優人口規模大約在250-380萬人之間[29]。綜合而言，城市規模對生態效率的影響會隨著城市規模的變化而發生變化，當城市規模過小時，隨著人口的不斷集聚，城市規模對生態效率呈現正效應，當人口規模達到某一極值后，其作用效果開始顯著下降。雖然對于不同城市而言，這一極值有所不同，但都表明城市規模并非越大越好，過大或過小的城市規模都不利于城市生態環境的發展。當然以上實證得出城市規模的門檻值也不是固定不變的，隨著選取城市經濟發展、社會發展、技術進步等的不同，城市規模的門檻值也會隨之而發生改變。

5 結論與啟示

本文在測度中國2003-2013年281個城市生態效率的基礎上，運用空間計量和門檻效應模型實證分析了不同城市規模對生態效率的影響及其區域差異，得到以下結論及啟示：

（1）2003-2013年11年間，中國城市生態效率整體呈現逐漸上升的趨勢，區域差異較大，且存在顯著的空間正相關性，溢出效應較為明顯?？梢?，生態環境的空間溢出效應和外部性特征，使得各城市政府難以通過自身努力實現本城市生態效率的提高，再加上各城市政府僅考慮自身收益而進行的經濟與環境決策，容易導致污染排放陷入“公地悲劇”，影響整個區域的生態效率水平，因此進行城市之間的環境合作成為各城市減少環境污染、提升生態效率的有效途徑之一。

（2）就全國而言，城市規模對城市生態效率的影響呈現N型曲線的特征，生態效率隨著城市規模的擴大呈現出“提高—惡化—得到改善”的發展趨勢；就區域而言，城市規模對生態效率的影響隨呈現出顯著的區間效應，且傳統分類和內生性分類的實證結果差異較大，根據內生性分類結果可以發現，當城市規模低于54.48萬人時，生態效率隨城市規模的擴張不斷增加，這些城市應該依托周邊大中城市，爭取產業合作，同時通過完善城市基礎設施建設，鼓勵進行戶籍、土地、社會保障等制度改革，進而加快擴大城市規模；當城市規模大于54.48低于337.22萬人時，城市規模擴張對生態效率的促進作用較大，這些城市應該以節約資源、保護生態環境為前提，推進適度規模的城鎮化，盡量發展緊湊型城市，城市規模擴張應該控制在337.22萬人左右，真正實現城市從“追求數量”到“提升質量”的轉變；當城市規模超過337.22萬人這一門檻值之后，促進作用開始顯著減小，一方面可以通過建立新城區，完善城市近郊及其周邊地區的交通、教育、醫療等公共資源的配置，優化產業結構，引導人口向郊區轉移，另一方面可以以大城市為中心建立城市群，不僅建設成本較低，還可以共享基礎設施，同時政府也可以通過對城市產業、人口、土地的合理布局，發揮聚集效應和發散效應，提高土地利用的集約化程度，有效緩解大城市人口過于集中、環境日益惡化帶來的壓力。

（3）產業結構調整、富裕程度以及技術水平的提高對城市生態效率有明顯的促進作用。由于城市規模在不斷擴張的過程中，資源消耗和環境惡化日趨嚴重，這決定了各城市要走集約、智能、綠色、低碳的新型城鎮化道路，一方面要轉變經濟發展方式，發展循環經濟，在加大產業結構調整力度的基礎上，積極發展高效率、低污染的環境友好型產業，促進城市人口、資源、環境的協調發展；另一方面要注重生態集約，特別是對水、土地、能源等資源的集約規劃、建設和管理，大力發展先進節能技術，提高能源使用效率，進而提升城市生態效率。

（編輯：李 琪）

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Abstract With the continuous expansion of urban scale， many problems， such as urban housing shortage， heavy traffic and environmental degradation， have become increasingly prominent. Therefore， one important issue that we face in the construction of new urbanization is how to find the modest size of cities from the ecological perspective. Based on Chinese 281 citys Panel Data， from 2003 to 2013， by establishing spatial econometric and threshold panel model， this paper studies the effects of urban scale on ecoefficiency and its regional differences. The findings show that， Chinas urban ecoefficiency show a gradual upward trend， and the regional differences is large， the spillover effect is more obvious. The curve of the relationship between urban scale and ecoefficiency is Nshaped curve， and show a significant interval effect. According to the endogenous classification results of threshold model， the ecoefficiency presents upward trend with the expansion of urban scale when the urban scale is less than 544.8 thousand， while the expansion of the urban scale has greater promotion to the ecoefficiency when the urban scale is between 544.8 thousand and 3.3722 million， and the promotion begins to significantly decrease when the urban scale exceeds the threshold value of 3.3722 million， which shows that the optimal city size is about 3.3722 million based on the perspective of ecoefficiency. Also， the industrial structure and technology level both have obvious promoting effect on the urban ecoefficiency. Based on the results above， cities should strengthen environmental cooperation to should strengthen environmental cooperation to reduce environmental pollution spill. The smaller cities should rely on neighboring cities and strive to industrial cooperation， improve urban infrastructure， reform of the household registration， land and other systems， which contribute to the expansion of city size. The mediumsized cities should be to conserve resources and protect the environment as a precondition， and promote appropriate scale urbanization to make the city sizes achieve changes from quantity to quality. The largescale cities should create a new city or urban agglomeration， improve the allocation of urban suburbs and surrounding transportation， education and other public resources， which can give a full play to gather and divergent effects， thus effectively relieving pressure of the population excessive concentration and environmental degradation. On the whole， the cities of different scale should take different measures to promote intensive， intelligent， green， lowcarbon urbanization.

Key words ecoefficiency； spatial econometric； urban scale； double threshold effects