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        京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的時空分異及影響因素研究

        2023-10-12 12:46:40華,徐蕾,張偉,何
        地理與地理信息科學(xué) 2023年5期
        關(guān)鍵詞:效應(yīng)綠色結(jié)構(gòu)

        王 韶 華,徐 靜 蕾,張 偉,何 美 璇

        (1.燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,河北 秦皇島 066004;2.燕山大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心,河北 秦皇島 066004;3.中南財經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北 武漢 430073)

        0 引言

        2012年循環(huán)經(jīng)濟(jì)、低碳經(jīng)濟(jì)等“綠色化”實(shí)踐上升至戰(zhàn)略高度,十九大后習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)綠色發(fā)展,指出“綠色發(fā)展是生態(tài)文明建設(shè)的必然要求,生態(tài)文明建設(shè)是關(guān)系中華民族永續(xù)發(fā)展的根本大計”,明確經(jīng)濟(jì)改革的目的是實(shí)現(xiàn)人類可持續(xù)發(fā)展,并進(jìn)一步提出以產(chǎn)業(yè)體系為依托建設(shè)“美麗中國”的戰(zhàn)略構(gòu)想。京津冀協(xié)同發(fā)展是為探索生態(tài)文明建設(shè)有效路徑、促進(jìn)人口經(jīng)濟(jì)資源環(huán)境相協(xié)調(diào)而提出的重大國家戰(zhàn)略,推進(jìn)京津冀成為引領(lǐng)綠色高質(zhì)量發(fā)展的重要動力源,有必要挖掘京津冀工業(yè)綠色發(fā)展時空格局及其主要影響因素。

        自Pearce首次提出“綠色經(jīng)濟(jì)”以來,經(jīng)濟(jì)模式的演進(jìn)經(jīng)歷了末端治理型、資源鏈閉環(huán)型、三鏈超循環(huán)型3個階段[1],學(xué)界對綠色經(jīng)濟(jì)的表征包括資源環(huán)境類單一指標(biāo)[2,3]、綠色全要素生產(chǎn)率[4-11]、綜合指標(biāo)體系[12-15]等。在此基礎(chǔ)上,已有研究重點(diǎn)考察了技術(shù)創(chuàng)新[3,4,9]、資本[16]、勞動力[3,4]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[17,18]等因素對綠色發(fā)展的積極影響,由于研究的框架、對象、數(shù)據(jù)等不同,結(jié)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(yīng)的時滯性、非線性、空間相關(guān)性以及行業(yè)和區(qū)域差異性日益受重視。例如:Xu等[19]發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新對“一帶一路”沿線國家綠色發(fā)展的影響存在門檻效應(yīng);曾剛等[20]驗(yàn)證了技術(shù)創(chuàng)新與綠色發(fā)展間的“U”形關(guān)系;孫海波等[21]研究發(fā)現(xiàn),資本密集度對污染型行業(yè)、輕工業(yè)等勞動密集型行業(yè)綠色發(fā)展的影響顯著為負(fù);郭愛君等[22,23]認(rèn)為人力資本錯配導(dǎo)致現(xiàn)階段人力資本阻礙綠色發(fā)展效率的提升;黃磊等[24]研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色發(fā)展效率影響不大;Zhao等[25]指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對黃河流域綠色發(fā)展的影響在城市類型上存在顯著差異。

        綜上所述,雖然國內(nèi)外關(guān)于綠色發(fā)展的研究已取得較大進(jìn)展,但仍缺乏對京津冀這一重大國家戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域和工業(yè)這一重要部門的針對性研究,也缺乏對各影響因素內(nèi)在關(guān)系的剖析。因此,本文基于資源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展構(gòu)建工業(yè)綠色發(fā)展指標(biāo)體系,綜合運(yùn)用AHP、改進(jìn)熵權(quán)法和耦合協(xié)調(diào)度模型對2012—2018年京津冀13市工業(yè)綠色發(fā)展的時空分異進(jìn)行分析;在此基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用拓展的STIRPA模型、超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)、空間計量回歸、通徑分析等方法揭示京津冀工業(yè)綠色發(fā)展影響因素間的相互作用及其對綠色發(fā)展的影響,以期為進(jìn)一步推進(jìn)京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的精準(zhǔn)政策制定提供理論依據(jù)。

        1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

        1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

        鑒于四部委聯(lián)合制定的《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》具有權(quán)威性、應(yīng)用廣泛性,且王韶華等[26]在該指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上綜合運(yùn)用AHP和改進(jìn)熵權(quán)法構(gòu)建了京津冀工業(yè)綠色發(fā)展指標(biāo)體系(表1),并利用實(shí)證方法證明了其合理性,因此,本文采用工業(yè)資源利用[27]、工業(yè)環(huán)境質(zhì)量[28-30]和工業(yè)增長質(zhì)量[31,32]3個二級指標(biāo)和9個三級指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系。

        表1 京津冀工業(yè)綠色發(fā)展指標(biāo)體系

        本文進(jìn)一步將綠色發(fā)展界定為資源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展,并利用耦合協(xié)調(diào)度模型構(gòu)建工業(yè)綠色發(fā)展測度模型。根據(jù)文獻(xiàn)[33]劃分標(biāo)準(zhǔn),將京津冀工業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)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(shù)和局部莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的空間自相關(guān)性,由于京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的空間相關(guān)性與市域間地理相對距離關(guān)系密切,因此,本文采用空間距離權(quán)重矩陣反映京津冀市域間地理距離關(guān)系。

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        基于科學(xué)性、數(shù)據(jù)可得性等原則,本文研究時段為2012—2018年,相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《北京統(tǒng)計年鑒》《天津統(tǒng)計年鑒》《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及河北省各類公報等,2018年河北省11市工業(yè)用水總量、單位工業(yè)增加值能耗及2012年唐山市一般工業(yè)固體廢物處理率等數(shù)據(jù)通過預(yù)測得到,以上增加值均以2010年不變價進(jìn)行折算。

        2 京津冀工業(yè)綠色發(fā)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(yè)綠色發(fā)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(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施以來,在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、高能耗產(chǎn)業(yè)升級等方面取得較大進(jìn)展,節(jié)能減排、環(huán)境治理等方面成效顯著,京津冀工業(yè)綠色協(xié)調(diào)發(fā)展水平顯著提高。

        圖1 2012—2018年京津冀工業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)

        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(yè)綠色發(fā)展指數(shù)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(qū)域,級別較低市域大多位于“心底”區(qū)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(qū)域,呈現(xiàn)以京津?yàn)橹行南蛩闹苓f減的態(tài)勢;2018年邢臺、邯鄲、張家口工業(yè)綠色發(fā)展水平有所上升,逐漸形成“上低下高”的態(tài)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(yè)資源利用水平和工業(yè)環(huán)境質(zhì)量較低的主要原因是工業(yè)化發(fā)展不充分,資源和環(huán)境產(chǎn)出效率低下,導(dǎo)致資源利用、環(huán)境質(zhì)量和增長質(zhì)量均較低,協(xié)調(diào)性差,2018年承德、張家口和秦皇島的工業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)分別處于“差”“較差”和“中”級別;邯鄲和唐山的重化工業(yè)發(fā)達(dá),裝備制造業(yè)發(fā)展迅速,但對資源消耗的依賴性較高,污染排放較大,導(dǎo)致工業(yè)增長質(zhì)量與工業(yè)資源利用和工業(yè)環(huán)境質(zhì)量協(xié)調(diào)性較差,2018年工業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)均處于“較差”級別;邢臺的資源消耗總量較低,由于產(chǎn)業(yè)層次較低,資源利用水平并不高,且污染嚴(yán)重、增長質(zhì)量低,導(dǎo)致協(xié)調(diào)性較低,2018年工業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)處于“較差”級別;滄州和衡水的工業(yè)資源利用水平和工業(yè)環(huán)境質(zhì)量較高,但由于輕工業(yè)和基礎(chǔ)重工業(yè)占比較大、發(fā)展較快,產(chǎn)品附加值和科技投入強(qiáng)度均較低,導(dǎo)致工業(yè)增長質(zhì)量低,與工業(yè)資源利用和工業(yè)環(huán)境質(zhì)量的協(xié)調(diào)性低,工業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)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(yè)增長質(zhì)量水平在2017年驟降,使2018年要素協(xié)調(diào)水平跌至“中”級別。

        2.3 空間自相關(guān)分析

        利用GeoDa軟件計算2012—2018年京津冀13市工業(yè)綠色發(fā)展的莫蘭指數(shù)(表2),可以看出,莫蘭指數(shù)均為負(fù),除2017年外,均通過10%水平的顯著性檢驗(yàn),說明京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的空間聯(lián)系緊密但存在差異。具體而言,京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的全局莫蘭指數(shù)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(fù)相關(guān)性波動增強(qiáng),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(lián)系日益增強(qiáng),但地理環(huán)境與資源稟賦不同,各地工業(yè)綠色發(fā)展的速度、水平與方向產(chǎn)生較大差異。②政策因素。隨著京津冀協(xié)同發(fā)展等政策的提出,京津冀區(qū)域交流增強(qiáng),但首都經(jīng)濟(jì)圈、生態(tài)功能區(qū)等政策定位出不同功能區(qū)域。③經(jīng)濟(jì)因素。隨著首都經(jīng)濟(jì)圈擴(kuò)散效應(yīng)的增強(qiáng)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的演化,京津冀工業(yè)在分工合作中共同發(fā)展,但隨著實(shí)力不平衡的增強(qiáng),新的增長極產(chǎn)生回波效應(yīng),局部差異增大。

        表2 京津冀工業(yè)綠色發(fā)展Moran′s I值

        為進(jìn)一步探究京津冀工業(yè)綠色發(fā)展聯(lián)系與差異的空間變化規(guī)律,利用GeoDa軟件分析2012—2018年京津冀13市工業(yè)綠色發(fā)展的局部空間自相關(guān)性(圖3),可以看出,除張家口、承德、秦皇島、邢臺外,其他地區(qū)的局部空間自相關(guān)性始終顯著,并且邢臺從2015年開始步入顯著地區(qū),說明京津冀地區(qū)的空間聯(lián)系向南增強(qiáng)。北京、廊坊、天津、保定始終位于H-L區(qū),唐山始終位于L-L區(qū),邯鄲始終位于L-H區(qū),滄州、衡水自2015年從H-L區(qū)步入L-L區(qū),石家莊自2013年從L-L區(qū)步入H-L區(qū),說明京津冀工業(yè)綠色發(fā)展差異的增大主要源于首都經(jīng)濟(jì)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(wǎng)絡(luò),并且河北中南部遍布鐵礦,具有發(fā)展工業(yè)的先天條件,因此,京津冀南部工業(yè)綠色發(fā)展較易受到首都的輻射作用,加之政策引導(dǎo),形成了向南發(fā)展的空間格局,但南部各地發(fā)展并不平衡,石家莊、廊坊等對周邊的回波效應(yīng)使空間差異增大。

        圖3 2012—2018年京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的局部空間自相關(guān)性

        3 京津冀工業(yè)綠色發(fā)展的影響因素分析

        STIRPA模型是IPAT模型的拓展,包含環(huán)境負(fù)荷(I)、人口(P)、財富(A)和技術(shù)(T)等因素。本文中環(huán)境負(fù)荷(I)采用工業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)表示,人口(P)采用地區(qū)常住人口總量表示,財富(A)采用人均GDP表示,反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,技術(shù)(T)采用萬人專利申請授權(quán)量表示,反映創(chuàng)新水平,相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《北京統(tǒng)計年鑒》《天津統(tǒng)計年鑒》和《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》,其中,人均GDP利用2010年不變價進(jìn)行折算。STIRPA模型拒絕了單位彈性假設(shè),具有更多的隨機(jī)性,并允許對部分影響因素進(jìn)行修改和拓展,因此,該模型在環(huán)境質(zhì)量及其影響因素之間關(guān)系的定量分析中使用最廣泛。根據(jù)錢納里關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段論的理解,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的躍遷通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)實(shí)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)決定了工業(yè)化進(jìn)程中的資源利用總量和污染排放總量呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。因此,本文在STIRPA模型中加入結(jié)構(gòu)(S),采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比表示,反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(shù)和結(jié)構(gòu)的指數(shù)項,ε為隨機(jī)誤差項。

        3.1 影響因素的空間效應(yīng)分析

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

        表3 普通面板模型(時間固定效應(yīng))的LM檢驗(yàn)結(jié)果

        由表4可知:①空間誤差系數(shù)ε的估計值為負(fù),且通過1%水平的顯著性檢驗(yàn),說明京津冀區(qū)域內(nèi)相鄰市域因變量的誤差沖擊會對本市因變量產(chǎn)生負(fù)向影響。②人口與技術(shù)的交互項系數(shù)為負(fù)向,其中,人口的一次項系數(shù)和二次項系數(shù)方向相反,技術(shù)的一次項系數(shù)和二次項系數(shù)均為正向,但二次項系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn),說明京津冀人口與工業(yè)綠色發(fā)展間存在“U”形非線性關(guān)系,技術(shù)對工業(yè)綠色發(fā)展的促進(jìn)作用顯著且不存在非線性關(guān)系,當(dāng)前人口增長在一定程度上抑制了創(chuàng)新效率,人口素質(zhì)有待進(jìn)一步提高。③結(jié)構(gòu)的一次項系數(shù)和二次項系數(shù)均為負(fù)向,但均未通過顯著性檢驗(yàn),第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的演進(jìn)不利于工業(yè)增長、資源與環(huán)境間的協(xié)調(diào)發(fā)展,在一定程度上抑制了工業(yè)綠色發(fā)展;結(jié)構(gòu)與人口的交互項系數(shù)為正向,說明人口增長在一定程度上會延緩產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn),原因一方面在于人口增長增大了衣食需求,拉動輕工業(yè)發(fā)展,另一方面在于勞動密集型產(chǎn)業(yè)對人口就業(yè)的貢獻(xiàn)較大;結(jié)構(gòu)與技術(shù)的交互項系數(shù)為負(fù)向,說明技術(shù)通過創(chuàng)造新產(chǎn)品或提高原有產(chǎn)品效率的方式推動新興產(chǎn)業(yè)部門擴(kuò)張或傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門收縮,從而促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化,但技術(shù)的促進(jìn)效應(yīng)微弱,不足以消除政府調(diào)控帶來的不利影響。④財富的一次項系數(shù)為負(fù),但與結(jié)構(gòu)的交互項系數(shù)為正向,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(diào)控加快了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn),但第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展并不充分,吸納就業(yè)能力和創(chuàng)收能力均較低。

        3.2 影響因素的空間分異

        參考文獻(xiàn)[34],在超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)SEM模型的基礎(chǔ)上計算京津冀13市人口、財富、技術(shù)和結(jié)構(gòu)的綠色產(chǎn)出彈性。研究期內(nèi),人口增長是北京、石家莊、邯鄲、保定、滄州等工業(yè)綠色發(fā)展的最主要影響因素,但抑制了秦皇島、承德、廊坊等工業(yè)綠色發(fā)展;技術(shù)是邢臺、張家口、承德、廊坊、衡水、天津等工業(yè)綠色發(fā)展的主要影響因素,但抑制了北京工業(yè)綠色發(fā)展;結(jié)構(gòu)是唐山、秦皇島、天津等工業(yè)綠色發(fā)展的主要影響因素;財富促進(jìn)了北京、秦皇島、邯鄲等工業(yè)綠色發(fā)展。

        3.3 影響因素的通徑分析

        為進(jìn)一步揭示人口、財富、技術(shù)和結(jié)構(gòu)間的內(nèi)在關(guān)系及其對各自綠色產(chǎn)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(guān)系數(shù)表示總影響效應(yīng),利用各解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)表示直接影響效應(yīng),利用各解釋變量間的相關(guān)系數(shù)表示各解釋變量間的相互影響[35]。

        3.3.1 人口綠色產(chǎn)出彈性的影響因素分析 各因素對人口綠色產(chǎn)出彈性的總影響均為正向,由大到小為人口>結(jié)構(gòu)>財富>技術(shù)(表5)。其中,人口和結(jié)構(gòu)的直接促進(jìn)效應(yīng)較顯著,技術(shù)的直接抑制效應(yīng)較顯著,財富的直接促進(jìn)效應(yīng)微弱。人口分別通過技術(shù)和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生間接抑制效應(yīng)和促進(jìn)效應(yīng),財富通過人口和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)被通過技術(shù)產(chǎn)生的間接抑制效應(yīng)抵消了0.428 8,技術(shù)主要通過人口和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生間接促進(jìn)效應(yīng),結(jié)構(gòu)分別通過人口和技術(shù)產(chǎn)生間接促進(jìn)效應(yīng)和抑制效應(yīng)。因此,為提高人口的綠色產(chǎn)出彈性,一方面應(yīng)重視人口質(zhì)量對技術(shù)和結(jié)構(gòu)的意義,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化,另一方面應(yīng)促進(jìn)創(chuàng)新成果的孵化應(yīng)用,加強(qiáng)人均GDP對人口、技術(shù)和結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)作用。

        3.3.2 財富綠色產(chǎn)出彈性的影響因素分析 各因素對財富綠色產(chǎn)出彈性的總影響均為正向,由大到小為結(jié)構(gòu)>技術(shù)>財富>人口(表6)。其中,結(jié)構(gòu)的直接促進(jìn)效應(yīng)顯著,而技術(shù)和財富的直接抑制效應(yīng)較顯著,人口的直接促進(jìn)效應(yīng)微弱。結(jié)構(gòu)主要通過技術(shù)產(chǎn)生間接抑制效應(yīng),技術(shù)通過結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)明顯高于直接抑制效應(yīng),財富和人口均通過結(jié)構(gòu)和技術(shù)分別產(chǎn)生間接促進(jìn)效應(yīng)和抑制效應(yīng)。因此,為提高財富的綠色產(chǎn)出彈性,應(yīng)依據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)規(guī)律,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化。

        表6 各因素對財富綠色產(chǎn)出彈性的通徑分析

        3.3.3 技術(shù)綠色產(chǎn)出彈性的影響因素分析 各因素對技術(shù)綠色產(chǎn)出彈性的總影響均為負(fù)向,絕對值由大到小為結(jié)構(gòu)>人口>財富>技術(shù)(表7)。其中,結(jié)構(gòu)、人口和財富的直接抑制效應(yīng)較顯著,而技術(shù)的直接促進(jìn)效應(yīng)較顯著。結(jié)構(gòu)通過人口和財富產(chǎn)生的間接抑制效應(yīng)被通過技術(shù)產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)抵消了0.567 2,人口通過結(jié)構(gòu)和財富產(chǎn)生的間接抑制效應(yīng)被通過技術(shù)產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)抵消了0.529 0,財富通過人口和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的間接抑制效應(yīng)被通過技術(shù)產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)抵消了0.690 8,技術(shù)通過人口、財富和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的間接抑制效應(yīng)之和為1.179 1。可見,除技術(shù)本身能直接促進(jìn)技術(shù)綠色產(chǎn)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(chuàng)新機(jī)制。

        表7 各因素對技術(shù)綠色產(chǎn)出彈性的通徑分析

        3.3.4 結(jié)構(gòu)綠色產(chǎn)出彈性的影響因素分析 各因素對結(jié)構(gòu)綠色產(chǎn)出彈性的總影響絕對值由大到小為結(jié)構(gòu)>技術(shù)>財富>人口(表8)。其中,財富和人口表現(xiàn)為直接促進(jìn)效應(yīng),通過技術(shù)和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的間接抑制效應(yīng)被通過人口和財富產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)分別抵消了0.245 0、0.535 4;技術(shù)和結(jié)構(gòu)的直接抑制效應(yīng)較顯著,通過人口和財富產(chǎn)生的間接促進(jìn)效應(yīng)被通過結(jié)構(gòu)和技術(shù)產(chǎn)生的間接抑制效應(yīng)分別抵消了0.476 5、0.579 7。可見,京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化更傾向于計劃機(jī)制,雖然加快了第三產(chǎn)業(yè)對第二產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)地位的替代,但對資源、環(huán)境與增長的關(guān)系處理不當(dāng)。

        表8 各因素對結(jié)構(gòu)綠色產(chǎn)出彈性的通徑分析

        4 結(jié)論

        本文借助AHP、改進(jìn)熵權(quán)法、耦合協(xié)調(diào)度模型、拓展的STIRPA模型、超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)、空間計量回歸、通徑分析等方法剖析2012—2018年京津冀工業(yè)綠色發(fā)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(yè)綠色發(fā)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(yè)綠色發(fā)展存在“U”形影響且會抑制技術(shù)的正向促進(jìn)作用,減緩結(jié)構(gòu)的消極影響,技術(shù)的直接促進(jìn)作用明顯,但會強(qiáng)化政府干預(yù)下結(jié)構(gòu)的消極影響,結(jié)構(gòu)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(chǎn)出彈性較大,邢臺、張家口、承德、廊坊、衡水、天津等的技術(shù)綠色產(chǎn)出彈性較大,唐山、秦皇島、天津的結(jié)構(gòu)綠色產(chǎn)出彈性較大,北京的財富綠色產(chǎn)出彈性較大。

        基于上述結(jié)論提出如下建議:①加快唐山、滄州和邯鄲的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,緊盯北京非首都功能疏解重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)清單,建立協(xié)同招商聯(lián)席會議和工作機(jī)制。唐山應(yīng)將加快環(huán)渤海地區(qū)新型工業(yè)化基地建設(shè)作為突破口,依托臨港鋼鐵產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢,大力發(fā)展技術(shù)領(lǐng)先、配套完備、鏈條完整的先進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集群;滄州應(yīng)將生物醫(yī)藥和大健康產(chǎn)業(yè)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的突破口,加快大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、5G等新興技術(shù)在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的集成應(yīng)用;邯鄲應(yīng)以打造精品鋼材生產(chǎn)基地為核心,以“532”現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系構(gòu)建為導(dǎo)向優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈。②加大承德、衡水、邢臺和張家口的創(chuàng)新力度。承德市應(yīng)立足生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)的城市定位,以國家可持續(xù)發(fā)展議程創(chuàng)新示范區(qū)的建設(shè)為依托,圍繞水源涵養(yǎng)能力提升等行動攻克可持續(xù)發(fā)展關(guān)鍵技術(shù)難題;衡水應(yīng)聚焦科技園區(qū)建設(shè),著力推廣“科技+招商+金融”模式,大力扶持創(chuàng)新型企業(yè)快速成長,強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新;邢臺應(yīng)加大創(chuàng)新投入,聚焦科技型中小企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)培育,支持重點(diǎn)企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體,開展產(chǎn)學(xué)研合作;張家口應(yīng)以服務(wù)企業(yè)創(chuàng)新主體為主路徑,推動主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)與京津高等院校、科研機(jī)構(gòu)深化對接合作,不斷提高京津科技成果在張家口孵化轉(zhuǎn)化成效,加快構(gòu)建“京津研發(fā)、張家口轉(zhuǎn)化”產(chǎn)學(xué)研協(xié)作新模式。

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