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编辑荐语： 本研究提出了一种综合评估框架，对中国289个地级城市在碳减排、空气污染控制、固体废物管理和水资源保护 四大领域的环境协同治理水平进行系统分析。通过耦合协调度模型、障碍度诊断和机器学习方法，该研究不仅揭示了不同城市协同治理的时空演变特征，而且识别了制约协同进展的主要瓶颈与关键社会经济影响因素。结果显示，空气污染与水资源治理取得显著改善，而碳减排与固体废弃物管理进展相对缓慢，且区域差异明显。研究为制定差异化、区域特定的协同环境治理策略提供了实证依据，对推动城市综合环境与气候政策一体化具有重要启示意义。

文章题目：Achieving Urban Synergistic Governance of Carbon, Air Pollution, Solid Waste, and Water Resources: Lessons from 289 Cities in China

作者(通讯*)：赵展，杨建勋*，马宗伟，方文，刘苗苗，毕军*

通讯机构：南京大学环境学院

引用信息： Zhao, Z.; Yang, J.; Ma, Z.; Fang, W.; Liu, M.; Bi, J. Achieving urban synergistic governance of carbon, air pollution, solid waste, and water resources: lessons from 289 cities in China. Carbon Footprints 2026, 5, 9. https://dx.doi.org/10.20517/cf.2025.87

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文章摘要

在中国“双碳”目标和环境压力持续上升的背景下，跨领域协同治理已成为城市可持续发展的关键。本文构建综合评估框架，对2011—2020年中国289个地级市在碳减排、空气污染治理、固体废物管理和水资源节约四个子系统的协同水平进行测度，并结合障碍度模型和基于SHAP解释的随机森林模型，识别制约协同治理提升的关键短板及其社会经济驱动因素。结果表明，多数城市协同治理水平总体提升，空气污染治理和水资源节约是主要推动力量，而固体废物管理波动较大，是进一步提升的主要障碍。与此同时，区域之间差异显著，珠三角、长三角和成渝地区整体表现较优，辽中南和关中平原则面临较强的结构性约束。能源强度、能源结构以及采矿业和电力供应业占比是影响城市协同治理绩效的关键因素，并存在显著的非线性阈值效应。

图片摘要

引言

与已完成传统污染治理、重点转向低碳转型的高收入国家不同，中国仍面临同步推进污染治理与低碳转型的双重压力。以煤为主的能源结构和高能耗生产为主的产业结构，导致部分区域PM2.5和臭氧污染问题依然突出。同时，快速的城镇化与产业扩张持续加重固体废物处理负担，并加剧水资源供需矛盾。尽管许多污染物与温室气体排放同源，为协同治理提供了基础，但现实治理中，气候、大气、固废和水资源分属不同部门，制度分割明显。这种治理碎片化不仅削弱了政策协同效应，还引发新的权衡问题，如部分脱碳技术和新能源扩张可能增加局地用水压力，并产生退役光伏板、风机叶片等新型固废处置难题。为实现“美丽中国”和“双碳”目标，亟需打破单一要素治理模式，构建统筹减污降碳、固废管理与水资源保护的综合协同框架。

尽管近年来环境协同治理研究不断推进，但现有文献在研究内容、空间尺度和方法识别上仍存在明显不足。首先，研究视角仍较为局限，多数文献主要关注碳减排与空气污染治理的协同，对气候行动与水资源节约、固体废物管理之间的联动关系及潜在权衡讨论不足。其次，现有评估多停留在国家或省级尺度，对城市群及城市层面的协同绩效关注不够，因而难以揭示区域联系、基础设施共享和地方发展差异所带来的异质性障碍。最后，在机制识别方面，协同治理成效往往受到能源结构、产业特征和财政能力等多重社会经济因素共同影响，但传统研究多依赖线性回归或简单相关分析，难以有效识别高阶交互关系、非线性影响及多重共线性问题，从而限制了对协同治理驱动机制的深入理解。

为弥补现有研究在维度覆盖、空间尺度和分析方法上的不足，本文构建了涵盖气候变化、空气污染、固体废物和水资源四个维度的城市综合环境治理评估框架。基于2011—2020年中国289个地级及以上城市的面板数据，首先采用熵值法和耦合协调度模型测度各子系统之间的协同水平，并结合障碍度模型识别制约协同提升的关键因素及其演变特征。在此基础上，进一步引入随机森林模型，分析12项社会经济变量对协同治理绩效的影响强度及其非线性特征。最后，将城市纳入十大核心城市群的区域背景进行考察，以揭示不同发展阶段和资源禀赋下的协同治理差异，并为分区域优化环境综合治理提供经验依据。

基于此，本文主要回答三个问题：第一，中国地级市及主要城市群的环境协同治理水平随时间呈现出怎样的变化特征？第二，不同城市协同治理提升的主要制约因素是什么，这些障碍又发生了怎样的演变？第三，哪些社会经济因素与城市协同治理绩效关系最为密切，并如何据此提出面向不同城市类型的优化路径？

方法

本研究围绕中国城市“气候变化—空气污染—固体废物—水资源”四大环境子系统的协同治理水平开展分析，主要采用以下方法：

子系统治理水平测度：构建涵盖碳减排、空气污染治理、固体废物管理和水资源节约的指标体系，采用极值标准化处理原始数据，并结合熵值法确定各指标权重，测算2011—2020年289个地级及以上城市四个子系统的绝对治理水平。

协同治理水平评估：在子系统治理水平基础上，采用耦合协调度模型测度四个子系统之间的协同治理水平，从互动关系和整体发展程度两个方面综合反映城市环境协同治理绩效。

障碍因素识别与类型划分：利用障碍度模型识别制约城市协同治理提升的关键指标和子系统，并进一步基于K-means聚类方法对不同城市的障碍特征进行分类，比较2011—2015年和2016—2020年两个阶段障碍结构的演变特征。

社会经济驱动机制分析：选取反映城市发展、能源结构和污染型产业特征的12项社会经济变量，构建随机森林模型分析其对协同治理水平的影响，并结合SHAP方法识别关键驱动因素、解释变量作用方向及其非线性特征；同时，采用分段线性回归进一步检验阈值效应，以揭示不同因素在不同水平下的边际影响变化。

结果与讨论

1. 城市绝对治理水平及协同治理水平的演变特征

研究结果显示(图1)，2011—2020年中国城市环境协同治理水平总体提升显著。约95%的城市协同治理水平上升，高协同城市数量也有所增加，说明协同治理已由个别先行城市逐步扩展，但整体高水平协同的城市仍然较少。从各子系统看，空气污染治理和水资源保护提升最为显著，是推动整体协同改善的主要力量；相比之下，碳减排和固体废物管理改善幅度较小，尤其固体废物管理提升不稳定，仍是制约协同治理进一步提高的重要短板。

从空间格局来看，城市环境治理水平及其协同程度呈现明显的区域分化。整体上，南方尤其是东南沿海地区在碳减排、空气污染治理和固废管理方面表现较优，而西北内陆、东北部分地区相对滞后；水资源保护则在东南沿海和长江流域更为突出，北方多数城市相对偏弱。协同治理高值区主要集中于东南地区，西北、东北及山西等地整体水平较低。在城市群层面，十大主要城市群的环境治理水平普遍高于非城市群地区，其中珠三角、长三角、成渝和海峡西岸等城市群整体表现较好，而辽中南、中原和关中平原相对滞后。京津冀则呈现核心—外围分化，北京、天津表现较优，但河北的高碳强度和污染水平制约了整体协同。

图1 多元环境问题绝对治理与协同治理水平的时空演变特征

2.城市协同治理障碍识别及其演变轨迹分析

障碍度分析表明(图2)，2011—2015年城市协同治理的主要约束集中在大气污染治理和水资源压力，而到2016—2020年，大气污染障碍明显缓解，固体废物管理和碳减排上升为新的核心瓶颈。这表明城市环境治理的主导制约因素已由前期的“治气、节水”逐步转向后期的“减碳、治废”，治理重点发生了明显转移。结果进一步显示，障碍结构本身也发生了重构：碳减排约束由前期的碳强度主导转向后期的人均碳排放主导，固废治理由工业固废压力转向生活垃圾压力，水资源约束则更多集中于人均用水和地下水依赖。

城市层面的聚类结果表明，前期城市主导障碍主要集中于大气污染，后期则整体转向固废管理、碳减排及其复合约束。此外，不同城市的转型路径也存在明显差异：例如，深圳和杭州早期主要受空气污染与水资源等复合因素制约，后期逐渐聚焦到固体废物管理这一核心问题。上海和广州则呈现另一种变化：随着空气和水资源压力缓解，碳减排任务依然存在，同时固废问题愈发突出，体现出“老问题减轻，新问题凸显”的转型节奏。唐山和成都的情况不同，水资源压力在后期依然明显，再加上固废风险上升，两者叠加形成持续性的复合压力。而兰州、鞍山等西北和东北城市，在传统污染问题得到控制后，碳相关约束逐渐成为治理重点，反映出治理重心正从常规污染控制向低碳转型过渡。

图2 城市协同治理主要障碍因素及障碍类型演变轨迹

3. 社会经济因素对协同治理的影响排序及机制解析

随机森林结果表明，采矿业就业比重、能源强度和能源结构是影响城市协同治理水平的最关键因素，其重要性明显高于其他变量；电力供应业就业比重、科技发展水平、产业结构和城镇化水平也具有较强关联性。总体来看，能源强度、煤炭等高耗能能源占比，以及采矿业和电力供应业就业比重越高，城市协同治理水平越低；而第三产业比重、科技发展水平和人均GDP越高，协同治理水平总体越高。相比之下，人力资本、外资占比、固定资产投资和政府支出占比的影响相对较弱。

如图3所示，社会经济变量与协同治理并非简单线性关联，而是呈现出明显的非线性特征。其中，能源结构和电力供应业就业比重与协同治理水平总体呈较稳定的负相关关系；能源强度和采矿业就业比重则表现为“先明显下降、后趋于平缓”的变化趋势，即在低到中等水平阶段抑制作用更强，超过一定阈值后边际影响减弱，其拐点分别约为0.82吨标准煤/万元和2.8%。相对而言，科技发展水平、第三产业比重和人均GDP在跨越阈值后，对协同治理的促进作用更加明显，其对应门槛分别约为7.54、43%和49200元。此外，城镇化水平在约50%时也出现拐点，超过这一水平后其负向影响有所增强。总体来看，资源依赖和高耗能结构仍是制约协同治理提升的核心障碍，而产业升级、科技进步和经济高质量发展则是推动协同治理改善的重要动力。

图3 社会经济变量对协同治理绩效的影响排序及非线性效应

结论与建议

本文构建了涵盖“气候—大气—固废—水”四个子系统的综合分析框架，结果表明，中国城市环境协同治理水平总体上虽呈改善趋势，但不同领域之间进展并不均衡。其中，大气污染治理和水资源治理提升较为明显，而固废管理普遍相对滞后，部分老工业地区还出现了空气质量改善但固废压力上升的现象。进一步的障碍诊断表明，现有以单项治理为主的政策工具在推动局部改善的同时，也可能因缺乏统筹而带来新的约束转移。与此同时，随机森林模型的分析结果显示，社会经济因素对协同治理绩效的影响并非线性累积，而是具有明显的阶段性和阈值特征：在早期发展阶段，治理改善更多依赖高污染产业的末端治理；而当治理进入更高阶段后，协同绩效的进一步提升则越来越依赖能源结构优化、产业结构升级与科技进步。

针对当前环境治理中仍然存在的部门分割和目标分散问题，国家层面应将跨子系统协同目标纳入生态文明考核和区域绩效评价体系，推动碳减排、大气治理、固废管理和水资源保护由分散考核转向统筹推进。同时，结合图4所揭示的区域异质性特征，应根据不同地区的约束结构实施差异化治理路径。对于长三角、珠三角等基础较好的地区，治理重点应由规模扩张转向质量提升，严格高耗能高排放项目准入，推进园区循环化和存量产能升级；对于成渝、长江中游等具备转型基础的地区，应通过提高能效和排放标准、引导清洁投资等方式稳步推动结构调整；对于京津冀等内部差异较大的城市群，应着力强化跨区域协同，推动标准统一、数据共享和基础设施共建，减轻跨界溢出影响；而对于辽中南等重工业依赖程度较高的地区，则应避免简单压减产能，更适合通过技术改造、财政金融支持和就业转型保障，推动高碳产业平稳有序升级。

图4 城市群协同治理的优势与制约因素分析

基金支持：京津冀环境综合治理重大科技专项课题 (2025ZD1207803), 国家自然科学基金项目 (项目号：72304136, 72488101, 72234003).

>>通讯作者

杨建勋，南京大学环境与健康研究院特聘研究员、助理教授。主要从事环境风险管理、气候变化风险评估与适应研究。主持国家自然科学青年基金、国家博士后创新人才支持计划(国资计划A档)，入选南京大学“苗圃计划”、毓秀青年学者，获Future Earth早期职业奖。在Fundamental Research, ES&T, GEC, Risk Analysis等环境管理高水平期刊发表学术论文40余篇。