中國各地區產業結構優化評價及障礙因素研究

施生旭 童佩珊

摘要：基于DPSIR模型構建產業結構優化評價指標體系，采用TOPSIS分析方法和障礙模型，以2010—2015年中國27個地區樣本數據，對中國產業結構優化水平進行評價分析。結果顯示：（1）中國長三角與珠三角地區產業結構優化較好，西北部與西南部省份水平較弱，且產業結構優化程度與生態環境建設力度具有一致性;（2）產業結構優化區域發展不平衡，各地區在科技創新、生態發展和環境治理方面阻礙其產業結構優化與經濟社會可持續發展;（3）從障礙因素診斷結果來看，污水集中處理率、城鎮登記失業率與能源消費彈性系數是中國多數地區產業結構優化中的主要障礙因素。

關鍵詞：產業結構優化;DPSIR-TOPSIS模型;生態建設;綠色發展;障礙因素

中圖分類號：F121.3? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1007-2101（2020）02-0054-11

改革開放40多年來，中國產業結構經歷了發展與多次調整不斷優化，但是中國各地區產業結構發展仍存在較大不平衡性。近年來，生態建設與綠色發展理念不斷深入，進一步把生態建設、綠色發展理念和產業結構優化相結合，在供給側改革背景下不斷優化產業結構。具體分析中國各地區產業結構優化調整的變化趨勢與影響因素，保持經濟發展與生態建設的有機統一，提高中國各地區產業結構質量，具有積極的實踐與理論價值。

一、文獻述評

1985年美國經濟學家庫茨涅茲提出了“倒U曲線”，指出工業化推動經濟發展的同時也會引發區域發展的不平衡，進而影響三大產業的分配比重。就中國發展現狀而言，各地區不同自然、社會等資源優勢表現在產業結構優化結果的差異性與不平衡性，其中長三角、珠三角的第三產業是其經濟發展的支柱產業，西部、東北部地區重工業占據當地經濟發展的主導地位，工業污染較為嚴重[1]。有學者研究發現地區生產方式是決定其經濟增長方式轉變的關鍵[2]，財稅手段、金融深化程度會影響產業技術創新能力[3]，進而影響區域產業結構的優化程度，實物投資、對外貿易也是影響其優化的重要因子[4]?？梢姡律a方式的出現可以提高產業效率與經濟效益，優化配置創新資源與加強區域間產業合作，對產業結構優化升級具有強大的推動作用[5]，如京津冀高新技術產業聯合發展等。

現階段，中國處于“工業型經濟”時期，面對產業轉型要求，樹立生態理念，加快經濟發展方式轉變，既是攻破日趨強化的資源環境約束的有效途徑，也是實現經濟社會可持續發展的內在要求。劉雅君等[6]認為產業的生態化轉型十分重要，提出產業信息化和產業生態化的觀點，何平等[7]認為要實現產業結構的生態化。生態產業和循環經濟的發展及農業、工業、服務業的生態化轉型是實現產業優化的關鍵因素。產業結構優化應以實現經濟社會發展、環境與資源保護為目的，習近平[8]提出要按照循環經濟的低消耗、低排放與高效率來調整產業結構及布局。產業結構系統優化也應遵循生態可持續的循環機制，實現內部系統相互作用循環發展，換言之就是在自然系統中建立經濟、社會與資源環境之間的生態良性循環機制[9]。

相較于中國產業結構性改革，國外學者認為資源優化配置的核心是實現社會可持續發展，為優化區域經濟與產業發展構建可持續發展評價體系，如里斯提出的生態足跡（1992）、聯合國可持續發展委員會的可持續發展指標體系（1995）、環境可持續指數（2000）、環境績效指數（2006）等[10-11]。部分發達國家現處于“服務型經濟”時期，學者們較少提及產業結構這一概念名詞，其研究多立足于產業組織、產業要素與可持續發展之間的關系，經濟結構及產業間的壟斷競爭行為等。如Kerry[12]發現循環產業集群的組織模式能使生態效益與經濟效益統一優化;Joskow[13]認為產業組織研究對新型工業發展路徑具有啟示性;Kogan等[14]驗證了要素轉移與生產率之間的關系;Leonid Kogan等[15]認為資源配置是經濟發展的核心，而技術創新要素是促進資源有效配置的關鍵點;Witt[16]研究發現物質、技術、創新三要素集聚下的技術創新對產業結構優化有正向的影響。但由于不同國家或地區的特點不同，創新形式也有所差別，如Vrinda等[17]認為微觀層面的產業競爭可以反映市場需求，實現資源的優化配置;Cheremukhin等[18]通過早期蘇聯工業化發展發現產業部門的進入壁壘與壟斷競爭不利于產業升級轉型，產業轉型的關鍵是在有序的競爭下，通過技術進步建立高附加值、低污染、集約型的產業集群，這也是中國當前產業結構優化的目標導向。

隨著各界對產業結構理論、實踐研究的深入，中國學者開始立足于整體與區域發展視角對產業結構優化水平進行相應的測量，并通過構建指標體系、選取定量評價方法研究推進產業結構優化的積極因素。從模型選取來看，王喜文[19]從德國工業4.0變革探尋中國工業的發展方向;滕飛、霍忻[20]構建VAR模型分析評價中國對外直接投資與產業結構優化的關系;張捷、趙秀娟[21]構建投入產出模型測算出產業優化對碳排放的貢獻率;趙玉林、張鐘方[22]運用計量經濟法實證測算出高新技術產業發展對產業結構間優化和調整具有推動作用;薛聲家[23]建立了產業結構多目標優化模型。從評價體系的構建來看，賀丹、田立新[24]從產業結構內涵構建評價指標;曹華等[25]基于循環經濟理念構建評價指標;原毅軍、董琨[26]從經濟增長、降低能耗、控制污染等角度構建產業結構優化模型與評價體系;劉淑茹[27]從產業結構對資源結構、技術進步、經濟社會結構等影響構建指標體系;宋錦劍[28]從統計角度構建了產業結構優化升級的測度指標群。從研究方法來看，定量研究方法涉及多元統計分析法、協同分析法、灰色關聯法、模糊綜合評判法等[29]。

縱觀國內外相關學者研究，其研究視角比較多樣、成果比較豐富，不僅構建了相關評價模型與指標體系，還從產業理論、產業分配、技術創新、資源配置等角度闡釋產業結構優化的要求與方向，并從產業結構自身調整與發展角度對經濟結構調整提供依據。但在產業結構優化評價體系上，相關學者主要基于主觀認識進行構建，存在一定的主觀性趨勢;在研究對象上多以某一區域為主，缺少對比分析。筆者擬在可持續發展的生態建設理念下，基于DPSIR模型構建產業結構優化評價指標體系，并采用熵值法對各評價指標進行客觀賦權、求出權重，運用TOPSIS法對子系統進行綜合評價分析，引入障礙度模型分析各地區產業結構優化的障礙因素，在此基礎上提出優化中國產業結構的對策，以期為中國社會經濟協調發展提供決策依據。

二、生態理念視角下中國各地區產業結構優化評價體系構建

（一）DPSIR概念模型

DPSIR是一種基于可持續發展理論模型，歐洲EEA公司于1998年首次將該模型框架用于歐洲環境優先次序的評估中，它是基于某種假定和影響下的相關聯狀態框架模型，存在著基于驅動力（D）、壓力（P）、狀態（S）、影響力（I）、響應（R）之間的內在關系。因此，其“驅動力”指生態理念下的產業結構調整與優化的發展趨勢;“壓力”指產業經濟活動對周圍生態環境因素建設的影響;“狀態”指在壓力因子作用下產業經濟建設所處的境況，即產業結構優化的水平;“影響”指系統所處狀態對生態文明建設要求及產業結構優化的影響;“響應”指在生態理念下針對產業結構優化而制定采取的積極有效措施與對策。該模型被廣泛用于可持續發展領域，如Edward R.Carr等[30]應用DPSIR模型的可持續發展研究;Zebardast L等[31]應用DPSIR模型對德黑蘭新型城鎮化環境評價研究;王強、黃鵠[32]基于DPSIR模型的農業產業化可持續發展評價研究。

（二）評價指標選取與構建

產業結構具有較大復雜性，影響因素關系到經濟結構、能源結構、資源供給和利用率、科技支出等因素。在生態理念視角下構建的產業結構優化評價體系主要遵循以下幾個原則。（1）系統性：產業結構涉及行業范圍廣泛、部門繁多，因此建立選取各指標要素時應考慮到數據之間的邏輯關系與完整度，涵蓋科技、環境、生態、經濟等范疇，在要素選取上除了具體三大產業指標外，還應包括生態理念指標等多個維度，各指標內涵既要反映驅動力、壓力、狀態等子系統的主要特征，還應顯現各子系統之間的內在聯系;指標間保持相互獨立、彼此聯系，共同構建一個有機的統一體。（2）科學性：各指標在選取過程中需遵循科學合理有序的理論原則，其標準化和后續分析都應建立在科學、客觀的基礎之上。（3）可比與可量化性：各指標在選擇上應注意總體內部的一致性，指標體系的構建要為產業結構優化提供科學管理服務，體現在數據上的特點應是簡單清晰，具有可量化性。因而，基于DPSIR-TOPSIS模型，應采用問題驅動與因果關系的范式，借助前人研究成果、相關材料與文獻，結合中國產業結構優化情況、生態文明建設情況和相關專家觀點與建議選取與構建評價指標體系。同時，將指標體系結構劃分為準則層、要素層、指標層三個層次。（1）準則層：依據DPSIR模型，將其分為驅動力、壓力、狀態、影響和響應五個方面。（2）要素層：根據產業結構涵義、DPSIR框架構建理論、“十三五規劃”要求和“五位一體”戰略目標等，分別對應選取10項指標要素，包含經濟發展和產業結構、資源壓力和環境壓力、科技文化和就業狀況、生態發展和能源結構、環境治理和控制響應，從本質上反映五大子系統之間的作用和反作用。（3）指標層：依照10項要素層分別選取30個可量化、可比較的指標，對要素層變化和反應給予最直觀的數據（見表1）。

（三）評價指標權重的確定

1. 無量綱法的選擇

考慮到各項指標的數據性質不同，統計計量單位有所不同，為了得到較為客觀的權重，研究中指標的客觀權重采用熵值法進行計算，其公式為：

當指標為正向指標時：xij=

當指標為負向指標時：xij=

當指標為適中型指標時：xij=

其中，di為確定的標準值。

2. 熵值法權重的確定

熵值法是一種客觀賦權法，首先利用信息熵計算出各指標的熵權，再通過熵值法修正各指標中不合理的權重，從而得出較為客觀的指標權重。其具體步驟如下：

（1）一些指標數值標準化處理后進行平移處理xij=H+xij，其中H為指標平移的幅度，一般取1;

（2）第j項指標的差異系數為：gj=1-ej;

（3）第j項指標的權重為：？棕j=。

（四）評價方法的選擇

TOPSIS模型是Hwang和Yoon于1981年首次提出，它是一種根據有限評價對象與理想化目標接近程度進行排序的方法，通過計算評價對象的最優值和最劣值來進行排序，當評價對象與最優值最接近且與最差值最遠時則為最優對象，反之為最差。TOPSIS評價法對原始數據利用較充分，適用于樣本量大、分布廣的數據?；贒PSIR模型構建的評價指標體系運用TOPSIS模型進行評價，具體步驟如下：

（1）正理想：Y+=（y+j）=Y（max），負理想：Y-=（y-j）=Y（min）;

（2）分別計算不同評價對象評價向量到正理想S+、負理想值S-的距離：

S+=■，S-=■

（3）計算各指標的相對貼近度：

cj=■

同理，計算各年份相對貼近度與各子系統的貼近度。S+越小，表明評價指標與正理想解越接近，產業結構優化狀態越好;S-越小，表明評價指標與負理想解越接近，產業結構優化狀況越差;Cj值越大，表明第j年產業結構優化水平越高。參考相關學者的研究成果[33-35]，結合各省市產業結構優化實際情況，以非等間距方式依據貼近度Cj將中國產業結構優化水平狀況劃分為5個評判等級，如表2所示。

三、中國各地區產業結構優化評價及障礙因素分析

（一）數據來源

筆者選取基于中國27個地區2010—2015年相關統計信息和資料[樣本數據未包括西藏、新疆、寧夏、青海?。▍^）以及中國香港、澳門和臺灣]，根據產業結構優化評價指標體系，對中國各地區相關數據進行整理，得到2010—2015年27個地區產業結構優化評價研究中各指標的初始數據，個別數據通過相關公式計算生成而來。

（二）評價分析

1. 總體評價分析

根據上述研究方法，對2010—2015年中國27個地區的產業結構優化水平進行貼近度計算（見圖1、表3）。2015年較2010年，各地區貼近度均呈現不同程度的增長，如北京市、江蘇省、陜西省等增長明顯;廣東省、天津市等增長不顯著。由表3可知，2010—2015年中國整體產業結構水平上升，其中北京、陜西、江蘇、河北等省（市）綜合貼近度值漲幅最為明顯，如江蘇省2015年較2010年上升了30.79%，北京市上升了19.44%。黑龍江、山西、甘肅、四川等省份的貼近度指數呈現下滑趨勢，其中黑龍江2015年相比2010年下降了2.5%，山西下降了14.81%，且兩省排名末尾。從綜合排名來看，2015年產業結構優化水平較好的三個省（市）分別是北京、廣州、江蘇;排名最后的省份是貴州、山西、黑龍江。2010—2015年東北三省產業結構仍處于較差水平，其中以黑龍江最為突出。長三角地區總體水平較高，江蘇產業結構優化由中等水平轉向較強水平;珠三角地區由較弱水平趨近于中等水平;中部省份產業結構優化水平明顯高于西部與北部。

表2顯示，2015年中國27個地區產業結構優化水平可分為五個等級，其中貼近度為0.9～1，產業結構優化水平最高地區暫無;貼近度為0.7～0.9，產業結構優化水平較強地區有北京與江蘇;貼近度為0.6～0.7，產業結構優化水平中等地區有廣東、天津、重慶、湖北、山東、陜西、河南、安徽、內蒙古;貼近度為0.4～0.6，產業結構優化水平較弱地區有遼寧、海南、福建、廣西、云南、吉林、甘肅、四川、貴州與山西;產業結構優化水平最低省份，貼近度值低于0.4的僅有黑龍江。

隨著中國經濟產業結構調整與經濟水平的提升，中部地區與沿海省份的產業結構日趨優化。2011年，中央工信部制定了淘汰落后產能的計劃目標，中國第三產業占GDP比重超過了第二產業，江蘇、北京、廣東等地三大產業結構比例逐一調整，由“二一三”調整為“三二一”，獨到的區域優勢與政策支持使得中部與沿海省份產業結構狀況日益良好。而在“十二五”時期與“十三五”期間，東北與中部等資源優勢型省市在經濟發展中不間斷地出現了資源型衰退、結構型衰退、生態污染嚴重等問題，阻礙其經濟的可持續性發展，造成了區域發展的不平衡。

2. DPSIR子系統產業結構優化評價分析（見表4）

（1）驅動力方面。從總體上而言，長三角、珠三角地帶驅動力系統優于西北、西南部。2010年與2015年，北京驅動力子系統均位列第一，同比增幅7.2%;天津、江蘇、廣東、上海等地五年間的驅動力子系統始終位居前十，其中江西與福建在2015年漲幅較大，分別為10.9%和9.77%。從數據上來看，上海、北京、天津、廣東、江蘇、浙江與山東等?。ㄊ校┙洕l展較好，且尤為注重對服務業與高新技術產業的投入，如“互聯網+”的廣泛應用。“十三五”期間，北京高新技術園區不斷擴建完善，杭州、上海等地的濱海新城逐一建設完成，東部省份與沿海地區第三產業、高新技術產業的快速發展在優化經濟結構的同時，也推動了經濟社會的發展。相反，吉林、甘肅、黑龍江等排名居后且驅動力系統較2010年有所下降，主要原因是該類地區經濟基礎較差，區域發展仍以投資第二產業為主且結構投資比例不太平衡等。

（2）壓力方面。2010—2015年，廣東、江蘇、浙江等省份的貼近度指數漲幅明顯，廣東同比增長11.85%，上海與浙江增長約為9%。2015年天津、福建、江西等?。ㄊ校┪痪尤珖笆?，但總體水平有所下降。在壓力子系統中，單位GDP電耗、水耗，工業固體及廢水排放量等是其測量的關鍵要素。近年來，中國各地區加快能源需求側與供給側改革，其中廣東、上海等省（市）在新能源開發與利用方面置于領頭地位，各地政府頒布《一般工業固體廢棄物垃圾處理環境管理通知》等意見方案，擬加強管控各省工業固體廢棄物的排放量與產生量。相比，東北部省份在新能源的改革利用、廢棄物體處理能力上存在不足，2010年與2015年山西、貴州、陜西與黑龍江的能源利用率始終處在全國平均水平以下，經濟發展的局限性、滯后性使其資源壓力與環境壓力大于東部與南部省份?！笆舜蟆币詠?，國家大力推行“生態立省”觀念，給予相應的資金支持與制度保障，各地區在外部政策的指引下，其資源、能源的開發利用日趨規范與合理，筆者認為在未來幾年壓力子系統的發展狀況會日漸變好。

（3）狀態方面。2010年與2015年北京狀態子系統居首，同比上漲48.2%，緊隨其后的是廣東與陜西。2015年北京狀態子系統較廣東高出73.5%，北京狀態子系統發展水平很高。狀態子系統中包括科技文化要素與就業狀況要素，其中科技文化涵蓋了技術市場成交額、專利授權量及科技人員數量。北京市作為政治中心和國家教育部直屬科研機構聚集地，每年專利授權量占全國一半以上，人才資源具有絕對優勢。近年來，廣東、上海、陜西、湖北等省份在國家政策的指導下發展勢頭猛進，通過人才補貼、科學技術獎勵、舉辦科技文化節等舉措吸引了眾多科技人才與科研機構的進駐，效益可觀。相反，甘肅、河北、廣西、云南等省份科研力量較弱，人才輸出量大于人才引入量，科技文化發展勢頭較弱。雖然西部地區整體發展水平相對較低，但“十三五”以來保持著較快的發展速度，產業結構得到優化，如云南省2015年較2010年上漲了54.28%。

（4）影響力方面。2010年與2015年影響子系統貼近度水平較高地區主要分布在中部及沿海地區的?。ㄊ校?，如北京、上海、福建、江蘇，廣東等。北京較上海高出0.1個百分點，上海與福建持平，北京2015年比2010年上漲19.89%。中東部省份能源結構構成比例較合理，煤炭占能源消費比重逐年減小，清潔能源比重上升。安徽、江西、四川、云南、貴州等地區影響子系統的結構優化水平較差，整體生態狀況與能源結構比重都不太合理。近年來，城市化進程不斷加快，但是城市化范圍多分布在經濟發展較快的省份，城市化率較低的省份失業率仍較高。

（5）響應方面。2010—2015年，響應子系統中重慶處于領頭位置，其次是北京、江蘇、福建、天津、上海等，各地區之間的發展差距較小，差比在0.01%左右，且2015年較2010年同比上升比值也較小。響應子系統中包括環境治理與控制響應兩要素，環境治理要素中以環境污染治理投資額占GDP比重、水利環境和公共設施投資額等要素為主，控制響應系統主要包括生活垃圾無害化處理率與污水集中處理率等要素。從數據結果來看，較發達的地區在發展經濟同時注重環境的保護與治理，如重慶市響應子系統發展水平主要得益于重慶市開展的“碧水行動”水污染治理措施，行動以深化工業污染為主，加快生活污染的集中治理、實施流域的綜合治理。生態建設對產業結構優化升級起到重要支撐與促進作用。相比而言，黑龍江、云南、吉林、甘肅等省份在生態治理與環境保護方面投入力度較?。阂环矫媸秦斦С隽Χ认鄬^小;另一方面是政府與企業的意識還有待于整體提升，一些企業過度注重經濟效益而忽視了社會效益與社會責任建設。

（三）中國產業結構優化障礙度因子診斷

1. 主要障礙因素分析

根據障礙因素診斷計算法，筆者分別對中國27個地區2010年和2015年產業結構優化水平障礙度進行計算，按照大小排序的方法篩選出了10項指標（見表5），對各?。▍^、市）障礙因素分析分別選取了北京、江蘇、陜西三個貼近度同比增幅最大同時障礙度排名較好的三個地區和甘肅、吉林、黑龍江三個產業優化水平較低的省份。

（1）在北京市2010年出現的障礙因素中，單位GDP水耗、工業廢水排放量、環境空氣質量優良率、環境污染治理投資總額三要素在2015年仍是產業結構優化的主要障礙因素。其中污水集中處理率、單位GDP二氧化硫排放量與環境空氣質量優良率在2015年障礙度值較大?！笆濉睍r期，北京市環保局提出將以改善環境質量為核心，做好各項環保工作。相比其他地區，北京市產業結構優化水平最高，影響產業結構優化的障礙因素主要發生在生態環境方面，北京市科技與服務等產業發展較好并占據經濟效益與產業結構的主導地位，但生態環境結構、能源結構等方面發展仍存在諸多問題。

（2）江蘇省2015年的障礙因素有城鎮恩格爾系數、污水集中處理率、每萬人擁有專利授權量。從總體上來看，江蘇省各障礙因素的障礙度值同比2010年有所下降，整體狀況較好。2015年，江蘇省政府頒布《關于加快發展生產性服務業促進產業結構調整升級》的實施意見，其以產業轉型升級為需求導向，推進農業生產和工業制造現代化，加快生產制造與信息技術融合。從全國范圍來看，江蘇省專利授權量較高，但從自身產業結構優化結果來看，專利授權量是主要障礙因素。因此，影響江蘇省產業結構優化的障礙在于治理水環境及解決城市化進程中的科技創新能力不足等。2010—2015年，江蘇省解決了一部分環境問題，能源結構與環境結構得到一定的優化，但在建成生態文明與經濟強省的目標上依舊需要各方主體的共同努力。

（3）陜西省2010年的障礙因素以單位GDP工業廢水排放量、每萬人擁有科技人員數量、技術市場合同成交額為主，2015年工業廢水排放量、單位GDP二氧化硫排放量與能源消費彈性系數占據主要障礙因素位置?！笆濉睍r期，陜西省深入實施“一市一策”計劃，推進創新發展，基本形成較為完整的開發區和工業園區為主體的工業發展體系?！笆濉标兾魅蕴幱诠I化中后期，工業依然是經濟發展的主導力量，工業污染較為嚴重，推進工業化進程的同時未兼顧城市治理。陜西省經濟持續、發展方式轉變、產業結構升級等在很大程度需依賴現代工業化的發展，創新驅動發展是加快推進陜西省產業升級的必然趨勢。

（4）甘肅省地處我國西北部，2010年以工業廢水排放量與技術市場合同成交額為主要障礙因素，2015年的主要障礙因素是生活垃圾無害化處理率、單位GDP能耗、每萬人擁有科技人員數量，障礙指數分別為1.86、1.35與1.17，障礙值較高。2015年，甘肅省科技創新水平較低、資源壓力較大。2013年甘肅省科技廳關于印發《甘肅省科學技術獎勵辦法實施細則》通知，鼓勵科技創新、深入實施創新驅動戰略，發揮科技創新在全面創新中的引領作用，加快建設創新型省份。但是由于甘肅省經濟發展水平較低，科技實力較弱，因此科技人員流失嚴重?！笆濉逼陂g，甘肅省進入工業化、城鎮化的深化階段，也是甘肅能源消費需求的持續增長階段，因此持續節能的難度隨之加大，單位GDP能耗日益增加。

（5）吉林省2010年以能源消費彈性系數、煤炭占能源消費比重及城鎮恩格爾系數為主要障礙因素，2015年為工業固體廢棄物綜合利用率、清潔能源占能源消費比重與人均GDP為主要障礙因素。作為老工業基地省份，其重化工業第二產業比重大，而且多為高耗能、高污染產業。吉林省目前正處于振興發展的關鍵時期，長期形成的結構性矛盾和增長方式粗放問題還未從根本上得以解決，產能過剩等問題進一步凸顯，經濟總量增長和環境容量有限的矛盾仍然突出，控制新增污染物排放量壓力較大。

（6）黑龍江省地處中國東北部，擁有煤炭、天然氣等豐富能源。從2010年來看，黑龍江主要障礙因素是高新技術產業增加值、第三產業從業人員比重、污水集中處理率等。2015年，黑龍江省主要障礙因素以第三產業增加值、單位GDP電耗、人均GDP為主。據統計，2015年中國人均GDP增幅最小的6個城市均分布在東北三省，其中黑龍江省占據3個城市。2010—2015年，黑龍江省的高新技術產業增加值不斷上升，“十二五”期間每年增長約為25%，但與其他省份相比，經濟發展仍存在較多不足。粗放型、數量型的經濟增長方式不利于東北的產業轉型，新型產業建設規模較小。較比其他地區，黑龍江的經濟水平處于弱勢地位。

2. 綜合指標障礙因素分析

通過篩選27個樣本地區2010年與2015年出現的9個高頻障礙因素，按照頻率分別為污水集中處理率、城鎮登記失業率、能源消費彈性系數、社會勞動生產率、生活垃圾無害化處理率、每萬人擁有科技人員數量、單位GDP能耗、清潔能源占能源消費比重及技術市場合同成交額，前三項因素出現達27次與21次之多（見表6）。由此可知，這9項指標是中國各?。▍^、市）產業結構優化中的主要障礙因素。“十二五”結束時，中國污水集中處理率實現了跨越式發展，但2010—2015年污水增長率逐年增長。在城鎮化與工業化進程中，中國各地區控制污水排放量任務極為艱巨，在控制水體污染排放量與解決水體污染的協調性上，建設水平仍有待進一步提升。

在五大子系統中，響應子系統中的環境治理要素也是中國各省產業結構優化的阻礙因素，環境治理投資總額占GDP比重較低，生活垃圾無害化處理力度較弱，能源消費速度滯后于國民經濟發展速度。綜上所述，以上9個高頻率障礙因素是中國各地區產業結構優化過程中亟需解決的關鍵。

四、結論與思考

基于DPSIR模型構建了中國產業結構優化的綜合評價體系，利用TOPSIS模型選取中國27個地區進行綜合評價分析，并引入障礙度模型對產業結構優化中出現的障礙因素進行診斷，研究結果表明：（1）從權重指數來看，在驅動力子系統中，經濟發展要素中地區生產總值增長率較高、產業結構要素中社會勞動生產率較高;壓力子系統發展水平較低，其中單位GDP水耗與工業固體廢棄物處理率較低;科技文化要素中萬人擁有專利授權量與科技人員數量較少;能源結構要素中煤炭消量比重較大，清潔能源消費比重較小;控制響應系統中生活垃圾無害化處理率與污水集中處理率效率有待提高。（2）從貼近度評價指數來看，中國長三角與珠三角地區產業結構優化較好，西北部與西南部省份水平較弱。其中，北京、江蘇、陜西等?。ㄊ校┵N近度同比增幅較高，上海、廣東、安徽等?。ㄊ校┳兓粸槊黠@;甘肅、吉林、黑龍江等省份2015年產業結構優化指數有所下降。2010年中國產業結構總體水平較弱，部分經濟發展水平較高的省市，如上海、北京產業結構水平處于中等。2015年北京市與江蘇省產業結構優化程度較強，長三角與珠三角地區趨近于較強水平，東北三省產業結構仍舊保持較弱水平，黑龍江省產業結構出現倒退趨勢。五年間各地區產業經濟得到較好發展與優化，但也出現諸多環境問題，如安徽、湖北、湖南等省份生態環境嚴峻，甘肅、山西、河北等省份生態環境已瀕臨信號預警狀態。工業化推動經濟的快速發展，現代化推動產業向高質量發展轉變，如何在生態理念下保持生態建設與經濟發展的有機統一，需引起政府的關注并采取相關有效措施。（3）從障礙因素診斷結果來看，污水集中處理率、城鎮登記失業率與能源消費彈性系數是中國多數地區產業結構優化中的主要障礙因素。從各地區的障礙因素值來看，貴州省2010年環境空氣質量優良率障礙指數為8.96，2015年環境空氣質量優良率不作為主要障礙因素。陜西省2010年單位GDP工業廢水排放量障礙指數為4.88，2015年產業結構中出現更為嚴重的障礙因素，單位GDP二氧化硫排放量障礙指數為6.97。黑龍江省2010年障礙因素的指數均較高，2015年，單位GDP水耗指數為9.17，障礙值高于其他省市。從貼近度值最高的地區（北京市）分析來看，北京市的障礙因素主要發生在空氣質量優良率、單位GDP二氧化硫排放等能源與環境治理方面。除外，上海、浙江、湖北、廣東、江蘇等省份兩年障礙因素的障礙指數均較小。總體而言，中國各地區產業結構優化中的因子障礙程度不明顯，但生態環境與現代化建設等方面仍需引起重視并予以解決。

從因果系統的角度出發，基于DPSIR-TOPSIS模型構建的產業結構優化評價體系，其評價結果對中國各地區產業結構優化具有一定參考意義。根據以上分析結果，中國各地區產業結構的優化與調整仍需努力，各地區政府對其產業結構優化的具體情況應分別采取不同措施。當然，本研究也還存在一些問題需要進一步完善，如指標體系的選取還需要進一步論證;由于數據可獲得性因素，其相關數據也只選取2010—2015年相關數據，后續研究也需要補充相關年份數據。同時，中國各地區差異性較大，根據評價結論，對各地區產業結構優化提出有效可行的政策也是未來研究的重點。

參考文獻：

[1]張秀生，王鵬.經濟發展新常態與產業結構優化[J].經濟問題，2015（4）：46-49+82.

[2]李翔，鄧峰.中國產業結構優化對經濟增長的實證分析[J].工業技術經濟，2017（2）：3-9.

[3]陶長琪，周璇.要素集聚下技術創新與產業結構優化升級的非線性和溢出效應研究[J].當代財經，2016（1）：83-94.

[4]馮芳芳，蒲勇健.中國區域產業結構優化及其影響因素分析——基于分位數回歸方法[J].技術經濟，2012（2）：36-42.

[5]范德成，杜明月.基于TOPSIS灰色關聯投影法的高技術產業技術創新能力動態綜合評價——以京津冀一體化為視角[J].運籌與管理，2017（7）：154-163.

[6]劉雅君，盧婧.新常態下中國產業結構優化升級的環境條件與推進機制[J].浙江學刊，2015（6）：188-193.

[7]何平，陳丹丹，賈喜越.產業結構優化研究[J].統計研究，2014（7）：31-37.

[8]習近平.大力發展循環經濟，建設資源節約型、環境友好型社會[J].管理世界，2005（7）：1-4.

[9]石建平.良性循環的理論及其調控機制[M].北京：中國環境科學出版社，2006.

[10]周振華.產業結構優化論[M].上海：上海人民出版社，1992.

[11]R Adner， D Levinthal. Demand Heterogeneity and Technology Evolution：Implications for Product and Process Innovation[J]. Management Science，2001，47（5）：611-628.

[12]Kerry A. An industrial organization economic supply chain approach for the construction industry：a review[J].Construction Management & Economics，2001，19（8）：777-788.

[13]Joskow P L. Regulation and Deregulation after 25 Years：Lessons Learned for Research in Industrial Organization[J]. Review of Industrial Organization，2005，26（2）：169-193.

[14]Kogan L，Papanikolaou D，Seru A，et al. Technological Innovation，Resource Allocation and Growth[J]. Social Science Electronic Publishing，2012，22（5）：112-132.

[15]Leonid Kogan， Dimitris Papanikolaou， Amit Seru， Noah Stoffman. Technological Innovation，Resource Allocation and Growth[J]. The Quarterly Journal of Economics，2017，22（2）：665-712.

[16]Witt U. Learning to Consume-A Theory of Wants and the Growth of Demand[J]. Journal of Evolutionary Economics，2001，11（1）：23-36.

[17]Vrinda Kadiyali， K Sudhir， Vithala R Rao. Structural analysis of competitive behavior： New Empirical Industrial Organization methods in marketing[J]. International Journal of Research in Marketing，2001，18（1）：142-156.

[18]Cheremukhin A，Golosov M，Guriev S M，et al.Was Stalin Necessary for Russias Economic Development [J].Cepr Discussion Papers，2013，84（2）：409-415.

[19]王喜文.應對工業4.0的中國進路[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2018（3）：1-7.

[20]滕飛，霍忻.經濟轉型背景下中國OFDI與產業結構優化互動關系研究——基于VAR模型的實證分析[J].經濟問題探索，2014（11）：47-52.

[21]張捷，趙秀娟.碳減排目標下的廣東省產業結構優化研究——基于投入產出模型和多目標規劃模型的模擬分析[J].中國工業經濟，2015（6）：68-80.

[22]趙玉林，張鐘方.高技術產業發展對產業結構優化升級作用的實證分析[J].科研管理，2008（3）：35-42.

[23]薛聲家.基于投入產出模型的產業結構優化[J].暨南學報（哲學社會科學），2003（1）：32-46.

[24]賀丹，田立新.基于低碳經濟轉型的產業結構優化水平實證研究[J].北京理工大學學報（社會科學版），2015（3）：31-39.

[25]曹華，張茜.基于循環經濟的中國各地區產業結構優化評價[J].經濟問題，2010（7）：34-38.

[26]原毅軍，董琨.節能減排約束下的中國產業結構優化問題研究[J].工業技術經濟，2008（8）：53-55.

[24]劉淑茹.產業結構合理化評價指標體系構建研究[J].科技管理研究，2011（5）：66-69.

[28]宋錦劍.論產業結構優化升級的測度問題[J].當代經濟科學，2000（3）：92-97.

[29]朱孔來.國民經濟和社會發展綜合評價研究[M].濟南：山東人民出版社，2004.

[30]Edward R Carr， Sara C Yorty. Applying DPSIR to sustainable development[J]. International Journal of Sustainable Development World Ecology，2007，14（6）：543-555.

[31]Zebardast L，Afrasiabi H. Application of DPSIR Framework for Integrated Environmental Assessment of Urban Areas：A Case Study of Tehran[J]. International Journal of Environmental Research，2015，9（2）：445-456.

[32]王強，黃鵠.基于DPSIR模型的農業產業化可持續發展評價研究（英文）[J].亞洲農業研究（英文版），2009（6）：29-33.

[33]施生旭.生態文明先行示范區建設的水平評價與改進對策——福建省的案例研究[J].東南學術，2015（5）：67-73.

[34]陳西蕊，張蓉珍.TOPSIS法在區域生態安全動態評價中的應用——以陜西省為例[J].西北農林科技大學學報（自然科學版），2011（7）：177-184.

[35]肖貴蓉，趙衍俊，郭玲玲.基于DPSIR-TOPSIS的城市綠色轉型評價及實證——以太原市為例[J].技術經濟，2016（12）：82-89.

責任編輯：李金霞

Study on Industrial Structure Optimization and Obstacle Factors in Various Regions of China

Shi Shengxu， Tong Peishan

（School of Public Administration， Fujian Agriculture and Forestry University， Fujian Fuzhou 350002， China）

Abstract： The industrial structure optimization evaluation index system is constructed based on DPSIR， TOPSIS analysis method and obstacle degree model are adopted to evaluate and analyze the industrial structure optimization capacity in China by taking 27 regions from 2012 to 2015 as sample data. The results indicate：（1） the industrial structure optimization capacity of the Yangtze River Delta and Pearl River Delta in China is strong while that of Northwestern China and Southwestern China is weak. And the degree of industrial structure optimization is consistent with ecological and environmental construction;（2）the regional development of industrial structure optimization is asymmetric weak in scientific and technological innovation， biological development and environmental governance among regions which hinders the optimization of industrial structure and the sustainable development of economy and society;（3）from the perspective of diagnosis results of obstacle factors， centralized sewage treatment， rural and urban registered unemployment and energy consumption elasticity coefficient are the major obstacle factors for industrial structure optimization in most areas of China.

Key words： industrial structure optimization， DPSIR-TOPSIS model，ecology construction， green development， obstacle factors