【丝路学风】西部地区产业生态化时空特征及影响因素分析
2024-12-11 00:01
【作者简介】徐莎莎，博士研究生，主要从事民族地区生态经济、农业经济研究；陈祖海，教授，博士生导师，主要从事区域经济、环境经济理论与政策研究。
【基金项目】中南民族大学省部级基地项目“数字经济赋能乡村绿色发展的机制与政策研究”（项目编号：PTS24010）
【摘要】产业生态化既是绿色发展的重要内容，也是实现人与自然和谐共生的必然要求。本研究借助熵值法对2011—2021年西部地区产业生态化水平进行了测度，在此基础上，通过莫兰指数和空间杜宾模型分析了产业生态化的空间相关性及影响因素。结果表明：（1）在时间维度上，西部地区产业生态化总体呈上升趋势，年均增长率6.92%，区域间差异逐渐变大，方差呈“N”形演变；（2）在空间维度上，西部地区产业生态化集聚性逐渐减弱，表现为高低集聚和低高集聚；（3）本地环境治理对产业生态化产生正效应，而工业集聚、科技创新则表现出负效应，其中科技创新负效应可能来自“回弹效应”；邻近地工业集聚、产业结构正向影响产业生态化，而科技创新则存在消极作用。
【关键词】产业生态化；时空特征；空间杜宾模型；西部地区
熵值法是判断各指标数值变化的相对幅度，可以有效避免人为确定权重的主观性及信息杂糅的影响，使计算结果具有较高的可信度，具体计算步骤如下：（1）数据标准化处理为了消除指标量纲不同的影响，本研究采用极差标准化法对数据进行标准化处理。产业生态化具有产业和生态的双维度属性，基于一般评价指标体系构建的科学性、层次性和可操作性等原则，本研究依据产业生态化内涵，并借鉴已有成果，最终从产业系统和生态环境系统构建包含15项指标的评价指标体系，见表1。其中，产业系统包括经济发展和产业发展；生态环境系统包括生态保护、资源消耗、污染物排放、资源循环利用。从2011—2021年平均值来看，西部地区产业生态化整体呈现增长态势，平均得分在［0.2709，0.5288］区间内，年均增长率为6.92%，整体实现了较大幅度提升，这表明西部地区近年来绿色转型取得一定成效；从方差可以看出，产业生态化经历了“N”形变化轨迹，从2011年的0.0039上升到2016年的0.0054，之后连续两年出现下降，从2018年的0.0034回升至2021年的0.0065，总体呈现上升趋势，这表明西部地区各省（市、区）间的产业生态化随时间提升，其差异性也在逐渐变大。2.产业生态化区域呈差异性分布从2011—2021年的平均值和整体平均值看，西部地区产业生态化区域特征呈现差异性分布。大致上可以将西部地区产业生态化划分为2个梯队：第一梯队属于发展优质区域，产业生态化高于西部地区平均值（0.4121），分别为重庆（0.5710）、内蒙古（0.4536）、青海（0.4403）、陕西（0.4369）；第二梯队产业生态化低于西部地区平均值，包括四川（0.3990）、广西（0.3875）、宁夏（0.3857）、贵州（0.3846）、云南（0.3792）、甘肃（0.3714）、新疆（0.3233）。3.产业生态化集聚性逐渐减弱，表现为高低集聚和低高集聚在反距离矩阵下计算全局Moran’sI指数的结果可知，2011—2021年西部地区各省（市、区）产业生态化空间相关性逐渐减弱；2014年全局莫兰指数为-0.259，在5%水平上显著，其绝对值最大，空间表现为较强的负相关，2018年之后莫兰指数不显著，意味着空间相关性不明显，即集聚性减弱。2011—2017年莫兰指数为负值，表明西部地区产业生态化呈空间负相关，即产业生态化较高的省（市、区）与较低的省（市、区）相邻。全局Moran’sI只揭示研究区域整体上的集聚类型，利用LISA空间自相关聚类可以进一步识别产业生态化在邻近地中的相关性，并划分四种集聚类型：高高集聚（H—H）、高低集聚（H—L）、低高集聚（L—H）、低低集聚（L—L）。由2011年、2016年和2021年的产业生态化LISA集聚可知，2011年，贵州、新疆、甘肃、宁夏、云南、四川处于低高集聚象限，本区域产业生态化较低而邻近区域产业生态化较高，空间关联表现为过渡区域；陕西、青海、内蒙古、重庆处于高低集聚象限，本区域产业生态化高而邻近区域较低，表现为空间上的极化效应。2016年，广西由2011年处于低低集聚象限演变为低高集聚象限。2021年，四川、贵州和宁夏由原来处于低高集聚象限分别演变为高高集聚象限和低低集聚象限，总体来看，产业生态化的集聚性逐渐减弱。由表2可知，2011—2021年西部地区耦合协调度整体随着时间推移呈上升趋势，从勉强协调和初级协调并存演变为初级协调和中级协调并存，反映产业系统和生态环境系统存在相对紧密的耦合性。其中，耦合协调度增长较快的是云南和甘肃，其增长速度分别为33.83%、31.98%。在西部地区承接工业产业转移的过程中，工业企业密度的增加在一定程度上对当地的生态环境造成了负外部性。“十二五”期间“去产能、调结构”政策实施，以及经济实力的稳步提升，为生态环境的改善提供了有力的物质保障和支撑。因此，西部地区产业系统和生态环境系统之间的协调度逐步提升，初步取得了显著成效。由此可见，贯彻落实新发展理念，即坚持“生态优先，经济同步”的原则，是实现高质量发展的必由之路。内蒙古耦合协调度呈现先上升后下降趋势，通过对比内蒙古生态环境系统和产业系统评价值可以发现，虽然其产业生态化均值在西部地区11省（市、区）位居第二，但两者关系由生态先行型变为产业先行型，产业系统年均增长率为9.98%，生态环境系统年均增长率为1.53%，产业快速发展的同时，对能源需求及消耗量加大，生态环境未能与产业发展协调同步，从而带来了耦合协调度的下降。四、产业生态化影响因素分析
产业生态化受到经济增长、产业结构、政策执行等多种因素的影响。本研究参照张新林、冯骁等人研究成果，根据指标选取原则，考虑西部地区产业生态化发展及数据可获得性，从工业集聚、环境治理、科技创新、产业结构四个方面选取指标对产业生态化影响因素进行分析：（1）工业集聚形成的规模效应往往会降低企业成本，提高资源利用率，但较低质量的工业集聚会造成资源过度消耗，污染加剧，带来负外部性影响，选取区位熵表示工业集聚度，即区域工业增加值/全国工业增加值与区域GDP/全国GDP的比值表示。（2）环境治理是政府通过采取相应行动对企业生产行为进行约束，实现经济高质量发展的方式。环境治理效果能更好地反映政府对环境监管做出的努力，用环境保护支出占地方财政一般预算支出表征。（3）科技创新通常伴随着新技术、新产品的出现，通过改变环境或人类生产生活方式促进生态环境的可持续发展，以技术市场成交额占GDP比重表征科技创新水平。（4）产业结构转型通过转变发展方式提高资源利用效率，采用第三产业占GDP的比重表征产业结构。本研究以产业生态化为因变量，选取工业集聚、产业结构、环境治理、科技创新4个指标作为自变量，通过OLS模型探究西部地区产业生态化的影响因素。对变量进行方差膨胀因子检验（VIF），结果显示各变量VIF值都<10，表明模型不存在多重共线性问题。根据上述产业生态化时空演变特征分析，发现存在明显的空间集聚与空间差异现象，因此构建空间模型进一步验证。Hausman检验结果通过1%的显著性检验，表明固定效应要优于随机效应；LM检验在1％的水平上显著，说明采用空间计量模型是优于普通面板模型。为了提高回归结果的准确性，进行空间效应的SAR模型、SEM模型和SDM模型对比，结果如表3所示。三个模型的空间项系数ρ都通过了1%的显著性水平，这在一定程度上表明产业生态化具有明显的空间相关性。由于因变量的空间滞后和随机冲击形成的误差项变化常常同时存在，本文选用更具一般性的SDM模型进行考察。SDM模型除了能同时考虑了上述两种空间传导机制外，还能分析邻近地解释变量对本地被解释变量的影响程度，且相比另外两种模型，SDM模型的Log-likelihood值及R2值最高，因此，本研究主要在SDM模型的基础上进行分析。通过空间溢出机制，影响因素在促进本地产业生态化提升的同时，也会传导至邻近地，从而影响邻近地产业生态化，其溢出传导机制可以通过对影响因素进行直接与间接效应分解进行分析。由表4可知，从直接效应看，本地环境治理对产业生态化产生正效应，本地工业集聚和科技创新对产业生态化产生负效应；从间接效应看，邻近地工业集聚、产业结构与产业生态化产生正效应，而邻近地科技创新对产业生态化产生负效应，邻近地环境治理对产业生态化无影响。工业集聚对产业生态化的直接效应是-0.073，在1%水平上显著，间接效应是0.168，在5%水平上显著。它可能的原因是工业集聚促进区域经济增长及产业效率提升的同时，一方面通过扩大生产规模对环境产生负外部性，另一方面通过马歇尔外部性对节能减排产生促进效应。随着工业发展的深入推进，工业集聚现象日益显著，其中污染密集型产业和能源密集型产业的过度集聚与拥挤态势尤为突出。工业集聚现象加剧了资源的消耗速率，也导致了污染物排放量的显著增加，负外部效应凸显，制约了本地产业生态化提升。而本地工业集聚促进技术和知识溢出，节能减排促进效应大于负外部性，从而有利于邻近地产业生态化提高。产业结构对产业生态化的直接效应不显著，间接效应为0.709，在5%水平上显著。这表明产业结构对邻近地产业生态化产生有利影响。产业结构升级有利于生产要素转化和改进，提高投入产出效率，减少资源消耗和污染物排放，减轻产业发展对生态环境造成的压力，提高产业生态化。现有研究也基本证实了产业结构升级抑制环境污染的观点。环境治理对产业生态化的直接效应为2.646，在1%水平上显著，间接效应不显著。它可能的原因是政府对环境保护的财政支出能够激励企业增加对环保设备的投资，通过技术革新和工艺升级，优化生产流程，从而在源头上控制污染物的产生；另一方面，环保支出还能有效促进环境基础设施的改善与升级，从而增强污染物的处理能力，有助于提高产业生态化。科技创新对产业生态化的直接效应为-0.553，间接效应为-2.133，分别在10%和1%水平上显著，表明科技创新会抑制本地和邻近地产业生态化提高。它可能的原因是科技创新带来了产量规模的扩张，但同时也可能被生产规模扩大带来的污染增长所覆盖，故产生“回弹效应”。样本产生期内，间接效应大于直接效应，可能是由于本地会吸引周边地区人才、技术、资金转移，从而产生“虹吸效应”，导致科技创新对邻近地区产生空间抑制作用。“虹吸效应”叠加“回弹效应”使得科技创新水平提高，反而对邻近地区的产业生态化提高起到更加明显的抑制作用。为保证上述结果的可靠性，现有研究表明OLS模型和SDM模型得到的回归系数符号和显著性基本一致，鉴于此，本文利用OLS模型和SDM模型进行检验。另外，考虑到产业生态化可能存在时间滞后性，以产业生态化滞后一期样本替换当期、反距离平方矩阵替换反距离矩阵进行检验。在替换被解释变量和空间权重矩阵之后，实证结果具有稳健性（见表5）。五、结论与对策建议
本文构建产业生态化评价指标体系，通过熵值法、耦合协调度模型、空间杜宾模型对西部地区2011—2021年11个省（市、区）的产业生态化、耦合协调度及影响因素进行了探究，主要结论如下：1.在时间维度上，西部地区产业生态化总体呈上升趋势，年均增长率6.92%，区域间差异逐渐变大，方差呈“N”形演变。这表明西部地区近年来加快发展生产方式绿色转型，取得了成效，高质量发展在不断推进。西部地区各省（市、区）之间的产业生态化随时间提升，其差异性也在逐渐变大。2.在空间维度上，西部地区产业生态化呈现分异特征。重庆、内蒙古、青海、陕西产业生态化高于平均值，属于发展优质区域；四川、宁夏、贵州、广西、云南、甘肃、新疆产业生态化低于平均值。西部地区产业生态化空间集聚性逐渐减弱，大多数处于低高集聚象限和高低集聚象限，空间表现为过渡区域和极化效应。3.在耦合协调度上，西部地区产业系统和生态环境系统的耦合协调度总体呈现上升趋势，从勉强协调和初级协调并存演变为初级协调和中级协调并存，内蒙古耦合协调度呈现先上升后下降趋势，由生态先行型转变为产业先行型。4.空间杜宾模型结果表明，本地工业集聚和科技创新对产业生态化有负效应，本地环境治理对产业生态化有正效应；邻近地环境治理对产业生态化的影响不显著，邻近地工业集聚、产业结构对产业生态化有正效应，邻近地科技创新对产业生态化有负效应。1.时空维度分析表明，西部地区产业生态化具有区域分异特征，区域发展协调性和集聚性逐渐减弱。在西部地区产业生态化发展过程中，应推进区域生态协同治理，推动产业绿色化转型升级，强化资源、能源生态化管理。通过推进区域一体化建设，强化区域间人才、科技、产业等创新要素的联系，提升产业生态化的空间联动效应。例如，西部地区有优质和丰沛的光伏电、风电等绿色能源，应当据此建设跨省跨区的特高压电网，发展“特高压电网+智能电网+风电、光伏电”能源互联网。2.影响因素分析结果表明工业集聚、产业结构和科技创新等因素对产业生态化发展具有明显的空间溢出效应，因此产业生态化发展需注重跨域合作和协同参与。具体而言，工业集聚和产业结构升级的正向空间溢出效应决定了西部地区产业生态化发展需注重区域间的辐射带动作用；通过优化产业结构和布局，结合西部地区产业基础和资源禀赋，从而推动生产方式从传统向低碳、节能、高效的现代生产方式转变；培育和形成节能环保、清洁能源、文化旅游等生态产业和绿色制造、绿色服务、绿色消费等新业态。其次，科技创新的负向空间溢出效应表明产业生态化提升需注重协同性；从人才、科技、产业等方面构建区域协调发展机制和利益补偿机制，从而降低地区间的“虹吸效应”；引导跨区域各产业实现科技转型，合理安排产量，避免“回弹效应”，并最终实现科技创新对提升本地与邻近地产业生态化的双向效果，借此推动西部地区产业生态化的协同提升。
编辑说明：文章来源于《西北民族大学学报（哲学社会科学版）》2024年第4期。原文和图片版权归作者和原单位所有。篇幅限制，注释从略。
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