京津冀工業綠色發展的時空分異及影響因素研究

王 韶 華,徐 靜 蕾,張 偉,何 美 璇

(1.燕山大學經濟管理學院,河北 秦皇島 066004;2.燕山大學區域經濟發展研究中心,河北 秦皇島 066004;3.中南財經政法大學經濟學院,湖北 武漢 430073)

0 引言

2012年循環經濟、低碳經濟等“綠色化”實踐上升至戰略高度,十九大后習近平總書記多次強調綠色發展,指出“綠色發展是生態文明建設的必然要求,生態文明建設是關系中華民族永續發展的根本大計”,明確經濟改革的目的是實現人類可持續發展,并進一步提出以產業體系為依托建設“美麗中國”的戰略構想。京津冀協同發展是為探索生態文明建設有效路徑、促進人口經濟資源環境相協調而提出的重大國家戰略,推進京津冀成為引領綠色高質量發展的重要動力源,有必要挖掘京津冀工業綠色發展時空格局及其主要影響因素。

自Pearce首次提出“綠色經濟”以來,經濟模式的演進經歷了末端治理型、資源鏈閉環型、三鏈超循環型3個階段[1],學界對綠色經濟的表征包括資源環境類單一指標[2,3]、綠色全要素生產率[4-11]、綜合指標體系[12-15]等。在此基礎上,已有研究重點考察了技術創新[3,4,9]、資本[16]、勞動力[3,4]、產業結構[17,18]等因素對綠色發展的積極影響,由于研究的框架、對象、數據等不同,結論也不同。但隨著研究的深入,影響因素間的交互影響、影響效應的時滯性、非線性、空間相關性以及行業和區域差異性日益受重視。例如:Xu等[19]發現技術創新對“一帶一路”沿線國家綠色發展的影響存在門檻效應;曾剛等[20]驗證了技術創新與綠色發展間的“U”形關系;孫海波等[21]研究發現,資本密集度對污染型行業、輕工業等勞動密集型行業綠色發展的影響顯著為負;郭愛君等[22,23]認為人力資本錯配導致現階段人力資本阻礙綠色發展效率的提升;黃磊等[24]研究發現,產業結構對長江經濟帶城市綠色發展效率影響不大;Zhao等[25]指出產業結構合理化對黃河流域綠色發展的影響在城市類型上存在顯著差異。

綜上所述,雖然國內外關于綠色發展的研究已取得較大進展,但仍缺乏對京津冀這一重大國家戰略發展區域和工業這一重要部門的針對性研究,也缺乏對各影響因素內在關系的剖析。因此,本文基于資源、環境與經濟協調發展構建工業綠色發展指標體系,綜合運用AHP、改進熵權法和耦合協調度模型對2012—2018年京津冀13市工業綠色發展的時空分異進行分析;在此基礎上,綜合運用拓展的STIRPA模型、超越對數生產函數、空間計量回歸、通徑分析等方法揭示京津冀工業綠色發展影響因素間的相互作用及其對綠色發展的影響,以期為進一步推進京津冀工業綠色發展的精準政策制定提供理論依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 指標體系構建

鑒于四部委聯合制定的《綠色發展指標體系》具有權威性、應用廣泛性,且王韶華等[26]在該指標體系的基礎上綜合運用AHP和改進熵權法構建了京津冀工業綠色發展指標體系(表1),并利用實證方法證明了其合理性,因此,本文采用工業資源利用[27]、工業環境質量[28-30]和工業增長質量[31,32]3個二級指標和9個三級指標構建指標體系。

表1 京津冀工業綠色發展指標體系

本文進一步將綠色發展界定為資源、環境與經濟的協調發展,并利用耦合協調度模型構建工業綠色發展測度模型。根據文獻[33]劃分標準,將京津冀工業綠色發展指數劃分為好(0.9,1.0]、較好(0.8,0.9]、中(0.7,0.8]、較差(0.6,0.7]和差[0,0.6]5個級別。另外,使用全局莫蘭指數和局部莫蘭指數檢驗京津冀工業綠色發展的空間自相關性,由于京津冀工業綠色發展的空間相關性與市域間地理相對距離關系密切,因此,本文采用空間距離權重矩陣反映京津冀市域間地理距離關系。

1.2 數據來源

基于科學性、數據可得性等原則,本文研究時段為2012—2018年,相關指標數據來源于《中國統計年鑒》《北京統計年鑒》《天津統計年鑒》《河北經濟年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國環境統計年鑒》及河北省各類公報等,2018年河北省11市工業用水總量、單位工業增加值能耗及2012年唐山市一般工業固體廢物處理率等數據通過預測得到,以上增加值均以2010年不變價進行折算。

2 京津冀工業綠色發展的時空分異

2.1 時間演變特征分析

由圖1可知,2012—2018年京津冀工業綠色發展水平基本呈上升趨勢,年均上升約2.10%,但仍然處在“較差”級別。其中,2014年降低約0.52%,主要是由于廊坊、邢臺、保定降幅較大;2015—2018年增速約2.31%,表明自京津冀協同發展戰略實施以來,在產業結構調整、高能耗產業升級等方面取得較大進展,節能減排、環境治理等方面成效顯著,京津冀工業綠色協調發展水平顯著提高。

圖1 2012—2018年京津冀工業綠色發展指數

2.2 空間分異特征分析

利用ArcGIS軟件繪制2012年、2015年和2018年京津冀工業綠色發展指數的空間分布(圖2),可以看出,級別較高市域大多位于京津附近的“心房”區域,級別較低市域大多位于“心底”區域。其中,2012年和2015年級別較高市域一直位于京津兩地,級別較低市域均位于“心尖”和“心底”等河北省邊界區域,呈現以京津為中心向四周遞減的態勢;2018年邢臺、邯鄲、張家口工業綠色發展水平有所上升,逐漸形成“上低下高”的態勢。

注:基于審圖號為GS(2016)1610號的底圖制作,底圖無修改,下同。

從各城市看:承德、秦皇島和張家口的資源消耗和污染排放總量較低,而工業資源利用水平和工業環境質量較低的主要原因是工業化發展不充分,資源和環境產出效率低下,導致資源利用、環境質量和增長質量均較低,協調性差,2018年承德、張家口和秦皇島的工業綠色發展指數分別處于“差”“較差”和“中”級別;邯鄲和唐山的重化工業發達,裝備制造業發展迅速,但對資源消耗的依賴性較高,污染排放較大,導致工業增長質量與工業資源利用和工業環境質量協調性較差,2018年工業綠色發展指數均處于“較差”級別;邢臺的資源消耗總量較低,由于產業層次較低,資源利用水平并不高,且污染嚴重、增長質量低,導致協調性較低,2018年工業綠色發展指數處于“較差”級別;滄州和衡水的工業資源利用水平和工業環境質量較高,但由于輕工業和基礎重工業占比較大、發展較快,產品附加值和科技投入強度均較低,導致工業增長質量低,與工業資源利用和工業環境質量的協調性低,工業綠色發展指數一直處在“較差”級別;石家莊和保定均由“較差”級別升至“中”級別,廊坊一直處在“較差”級別;京津在2018年以前均處在“較好”級別,2018年北京升至“好”級別,天津因工業增長質量水平在2017年驟降,使2018年要素協調水平跌至“中”級別。

2.3 空間自相關分析

利用GeoDa軟件計算2012—2018年京津冀13市工業綠色發展的莫蘭指數(表2),可以看出,莫蘭指數均為負,除2017年外,均通過10%水平的顯著性檢驗,說明京津冀工業綠色發展的空間聯系緊密但存在差異。具體而言,京津冀工業綠色發展的全局莫蘭指數絕對值先由2012年的0.112 9升至2013年的0.128 6,后降至2017年的0.098 0,最終升至2018年的0.130 8,空間負相關性波動增強,各地差異增大。分析原因:①地理因素。京津冀地緣相接、地域一體,聯系日益增強,但地理環境與資源稟賦不同,各地工業綠色發展的速度、水平與方向產生較大差異。②政策因素。隨著京津冀協同發展等政策的提出,京津冀區域交流增強,但首都經濟圈、生態功能區等政策定位出不同功能區域。③經濟因素。隨著首都經濟圈擴散效應的增強、產業轉移的演化,京津冀工業在分工合作中共同發展,但隨著實力不平衡的增強,新的增長極產生回波效應,局部差異增大。

表2 京津冀工業綠色發展Moran′s I值

為進一步探究京津冀工業綠色發展聯系與差異的空間變化規律,利用GeoDa軟件分析2012—2018年京津冀13市工業綠色發展的局部空間自相關性(圖3),可以看出,除張家口、承德、秦皇島、邢臺外,其他地區的局部空間自相關性始終顯著,并且邢臺從2015年開始步入顯著地區,說明京津冀地區的空間聯系向南增強。北京、廊坊、天津、保定始終位于H-L區,唐山始終位于L-L區,邯鄲始終位于L-H區,滄州、衡水自2015年從H-L區步入L-L區,石家莊自2013年從L-L區步入H-L區,說明京津冀工業綠色發展差異的增大主要源于首都經濟圈南部。京津冀中南部地形平坦、東臨渤海,較易形成陸地、港口交通網絡,并且河北中南部遍布鐵礦,具有發展工業的先天條件,因此,京津冀南部工業綠色發展較易受到首都的輻射作用,加之政策引導,形成了向南發展的空間格局,但南部各地發展并不平衡,石家莊、廊坊等對周邊的回波效應使空間差異增大。

圖3 2012—2018年京津冀工業綠色發展的局部空間自相關性

3 京津冀工業綠色發展的影響因素分析

STIRPA模型是IPAT模型的拓展,包含環境負荷(I)、人口(P)、財富(A)和技術(T)等因素。本文中環境負荷(I)采用工業綠色發展指數表示,人口(P)采用地區常住人口總量表示,財富(A)采用人均GDP表示,反映經濟發展水平,技術(T)采用萬人專利申請授權量表示,反映創新水平,相關指標數據來源于《北京統計年鑒》《天津統計年鑒》和《河北經濟年鑒》,其中,人均GDP利用2010年不變價進行折算。STIRPA模型拒絕了單位彈性假設,具有更多的隨機性,并允許對部分影響因素進行修改和拓展,因此,該模型在環境質量及其影響因素之間關系的定量分析中使用最廣泛。根據錢納里關于經濟發展階段論的理解,經濟發展的躍遷通過產業結構的演進實現,產業結構的演進決定了工業化進程中的資源利用總量和污染排放總量呈現一定的規律性。因此,本文在STIRPA模型中加入結構(S),采用第三產業增加值與第二產業增加值之比表示,反映產業結構高度化水平,模型公式為:

I=PβPAβATβTSβSε

(1)

式中:βP、βA、βT、βS分別為人口、財富、技術和結構的指數項,ε為隨機誤差項。

3.1 影響因素的空間效應分析

為深入考察各影響因素及其交互作用對工業綠色發展的(非)線性關系,在式(1)的基礎上引入空間因素,參考文獻[34],建立工業綠色發展空間面板超越對數生產函數,包括SAR模型和SEM模型。依據Elhorst提出的空間面板計量模型的估計與檢驗框架:首先,擬合工業綠色發展超越對數生產函數的普通面板模型,由于本文重視個體效應的影響,因此選擇固定效應模型,運用Matlab擬合普通面板模型的混合模型、空間固定效應模型、時間固定效應模型和時空雙固定效應模型,綜合考慮擬合優度、D-W值和Log-L值,選擇時間固定效應模型為最優模型。其次,對所選模型殘差的空間自相關進行診斷,由表3可知,該模型殘差的LM-lag統計量為1.655 8,未通過顯著性檢驗,而LM-err統計量為4.303 5,通過了5%水平的顯著性檢驗,說明該模型殘差存在空間相關性,超越對數生產函數的SEM模型更適合本文分析。最后,對SEM模型進行擬合(表4),對比發現,SEM模型在保證顯著性的前提下,擬合優度明顯高于SAR模型,因此,本文選擇超越對數生產函數的SEM模型進行后續分析。

表3 普通面板模型(時間固定效應)的LM檢驗結果

由表4可知:①空間誤差系數ε的估計值為負,且通過1%水平的顯著性檢驗,說明京津冀區域內相鄰市域因變量的誤差沖擊會對本市因變量產生負向影響。②人口與技術的交互項系數為負向,其中,人口的一次項系數和二次項系數方向相反,技術的一次項系數和二次項系數均為正向,但二次項系數未通過顯著性檢驗,說明京津冀人口與工業綠色發展間存在“U”形非線性關系,技術對工業綠色發展的促進作用顯著且不存在非線性關系,當前人口增長在一定程度上抑制了創新效率,人口素質有待進一步提高。③結構的一次項系數和二次項系數均為負向,但均未通過顯著性檢驗,第二產業向第三產業的演進不利于工業增長、資源與環境間的協調發展,在一定程度上抑制了工業綠色發展;結構與人口的交互項系數為正向,說明人口增長在一定程度上會延緩產業結構演進,原因一方面在于人口增長增大了衣食需求,拉動輕工業發展,另一方面在于勞動密集型產業對人口就業的貢獻較大;結構與技術的交互項系數為負向,說明技術通過創造新產品或提高原有產品效率的方式推動新興產業部門擴張或傳統產業部門收縮,從而促進了產業結構高度化,但技術的促進效應微弱,不足以消除政府調控帶來的不利影響。④財富的一次項系數為負,但與結構的交互項系數為正向,說明產業結構高度化在一定程度上抑制了人均GDP的增長,可能原因在于政府調控加快了產業結構演進,但第三產業發展并不充分,吸納就業能力和創收能力均較低。

3.2 影響因素的空間分異

參考文獻[34],在超越對數生產函數SEM模型的基礎上計算京津冀13市人口、財富、技術和結構的綠色產出彈性。研究期內,人口增長是北京、石家莊、邯鄲、保定、滄州等工業綠色發展的最主要影響因素,但抑制了秦皇島、承德、廊坊等工業綠色發展;技術是邢臺、張家口、承德、廊坊、衡水、天津等工業綠色發展的主要影響因素,但抑制了北京工業綠色發展;結構是唐山、秦皇島、天津等工業綠色發展的主要影響因素;財富促進了北京、秦皇島、邯鄲等工業綠色發展。

3.3 影響因素的通徑分析

為進一步揭示人口、財富、技術和結構間的內在關系及其對各自綠色產出彈性的直接影響和間接影響,利用各解釋變量與被解釋變量間的相關系數表示總影響效應,利用各解釋變量的標準化回歸系數表示直接影響效應,利用各解釋變量間的相關系數表示各解釋變量間的相互影響[35]。

3.3.1 人口綠色產出彈性的影響因素分析 各因素對人口綠色產出彈性的總影響均為正向,由大到小為人口>結構>財富>技術(表5)。其中,人口和結構的直接促進效應較顯著,技術的直接抑制效應較顯著,財富的直接促進效應微弱。人口分別通過技術和結構產生間接抑制效應和促進效應,財富通過人口和結構產生的間接促進效應被通過技術產生的間接抑制效應抵消了0.428 8,技術主要通過人口和結構產生間接促進效應,結構分別通過人口和技術產生間接促進效應和抑制效應。因此,為提高人口的綠色產出彈性,一方面應重視人口質量對技術和結構的意義,加快產業結構高度化,另一方面應促進創新成果的孵化應用,加強人均GDP對人口、技術和結構的調節作用。

3.3.2 財富綠色產出彈性的影響因素分析 各因素對財富綠色產出彈性的總影響均為正向,由大到小為結構>技術>財富>人口(表6)。其中,結構的直接促進效應顯著,而技術和財富的直接抑制效應較顯著,人口的直接促進效應微弱。結構主要通過技術產生間接抑制效應,技術通過結構產生的間接促進效應明顯高于直接抑制效應,財富和人口均通過結構和技術分別產生間接促進效應和抑制效應。因此,為提高財富的綠色產出彈性,應依據產業結構演進規律,加快產業結構高度化。

表6 各因素對財富綠色產出彈性的通徑分析

3.3.3 技術綠色產出彈性的影響因素分析 各因素對技術綠色產出彈性的總影響均為負向,絕對值由大到小為結構>人口>財富>技術(表7)。其中,結構、人口和財富的直接抑制效應較顯著,而技術的直接促進效應較顯著。結構通過人口和財富產生的間接抑制效應被通過技術產生的間接促進效應抵消了0.567 2,人口通過結構和財富產生的間接抑制效應被通過技術產生的間接促進效應抵消了0.529 0,財富通過人口和結構產生的間接抑制效應被通過技術產生的間接促進效應抵消了0.690 8,技術通過人口、財富和結構產生的間接抑制效應之和為1.179 1。可見,除技術本身能直接促進技術綠色產出彈性外,其他因素均起抑制作用,京津冀并沒有形成良性創新機制。

表7 各因素對技術綠色產出彈性的通徑分析

3.3.4 結構綠色產出彈性的影響因素分析 各因素對結構綠色產出彈性的總影響絕對值由大到小為結構>技術>財富>人口(表8)。其中,財富和人口表現為直接促進效應,通過技術和結構產生的間接抑制效應被通過人口和財富產生的間接促進效應分別抵消了0.245 0、0.535 4;技術和結構的直接抑制效應較顯著,通過人口和財富產生的間接促進效應被通過結構和技術產生的間接抑制效應分別抵消了0.476 5、0.579 7。可見,京津冀產業結構高度化更傾向于計劃機制,雖然加快了第三產業對第二產業主導地位的替代,但對資源、環境與增長的關系處理不當。

表8 各因素對結構綠色產出彈性的通徑分析

4 結論

本文借助AHP、改進熵權法、耦合協調度模型、拓展的STIRPA模型、超越對數生產函數、空間計量回歸、通徑分析等方法剖析2012—2018年京津冀工業綠色發展的時空分異特征以及影響因素。研究表明:①2012—2018年京津冀工業綠色發展上升趨勢明顯,但仍處于“較差”級別;2018年北京處于“好”級別,天津、保定、石家莊、秦皇島處于“中”級別,承德、滄州和衡水處于“較差”及以下級別且沒有改善跡象,邯鄲、邢臺、唐山、張家口等雖然上升趨勢明顯,但仍然處于“較差”級別。②人口對工業綠色發展存在“U”形影響且會抑制技術的正向促進作用,減緩結構的消極影響,技術的直接促進作用明顯,但會強化政府干預下結構的消極影響,結構在一定程度上抑制了財富的消極影響。具體而言,北京、石家莊、邯鄲、保定、滄州的人口綠色產出彈性較大,邢臺、張家口、承德、廊坊、衡水、天津等的技術綠色產出彈性較大,唐山、秦皇島、天津的結構綠色產出彈性較大,北京的財富綠色產出彈性較大。

基于上述結論提出如下建議:①加快唐山、滄州和邯鄲的產業結構優化升級,緊盯北京非首都功能疏解重點產業清單,建立協同招商聯席會議和工作機制。唐山應將加快環渤海地區新型工業化基地建設作為突破口,依托臨港鋼鐵產業優勢,大力發展技術領先、配套完備、鏈條完整的先進制造業產業集群;滄州應將生物醫藥和大健康產業等戰略性新興產業作為產業結構優化升級的突破口,加快大數據、物聯網、區塊鏈、5G等新興技術在供應鏈領域的集成應用;邯鄲應以打造精品鋼材生產基地為核心,以“532”現代產業體系構建為導向優化產業鏈。②加大承德、衡水、邢臺和張家口的創新力度。承德市應立足生態涵養區的城市定位,以國家可持續發展議程創新示范區的建設為依托,圍繞水源涵養能力提升等行動攻克可持續發展關鍵技術難題;衡水應聚焦科技園區建設,著力推廣“科技+招商+金融”模式,大力扶持創新型企業快速成長,強化產學研協同創新;邢臺應加大創新投入,聚焦科技型中小企業和高新技術企業培育,支持重點企業牽頭組建創新聯合體,開展產學研合作;張家口應以服務企業創新主體為主路徑,推動主導產業與京津高等院校、科研機構深化對接合作,不斷提高京津科技成果在張家口孵化轉化成效,加快構建“京津研發、張家口轉化”產學研協作新模式。