〔關鍵詞〕 發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型 時空演變特征 地區(qū)差異 收斂特征 熵值法 價值觀念 綠色生產(chǎn)綠色生活

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０９．０１４

〔中圖分類號〕Ｆ０６１.５； Ｆ１２４.９ 〔文獻標識碼〕Ａ

引言

黨的二十大報告指出，“加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型， 推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)”。２０２３ 年， 習近平總書記在全國生態(tài)環(huán)境保護大會上講話時強調(diào)， 要加快推動發(fā)展方式綠色低碳轉(zhuǎn)型， 堅持把綠色低碳發(fā)展作為解決生態(tài)環(huán)境問題的治本之策。２０２４年１月發(fā)布的《中共中央 國務院關于全面推進美麗中國建設的意見》將加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型作為重要任務進行了系統(tǒng)部署， 明確加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型是建設美麗中國的重要舉措。綠色發(fā)展是高質(zhì)量發(fā)展的底色， 新質(zhì)生產(chǎn)力本身就是綠色生產(chǎn)力。測度發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平可以幫助評估綠色轉(zhuǎn)型進程， 為政府制定政策提供依據(jù)， 從而更快實現(xiàn)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型。

關于發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的定性研究， 相關學者主要從內(nèi)涵解讀、意義刻畫、問題挖掘和路徑研究等方面進行。針對發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵，黃志斌和婁博華（２０２３）［１］ 從自然條件、經(jīng)濟基礎和系統(tǒng)整合３ 個維度進行了解讀。王喜峰和姜承浩（２０２３）［２］ 基于發(fā)展方式的特征， 指出發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型不僅包括發(fā)展方式綠色化、低碳化， 還隱含生產(chǎn)力的提升和發(fā)展質(zhì)量的高端化。丁任重和李溪銘（２０２３）［３］ 基于“生產(chǎn)力發(fā)展－生態(tài)文明建設－人民生活向往－人類命運共同體” 的“四維一體” 視角詳細闡述了加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的重大意義。黨的十八大以來， 我國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型進程成效顯著， 但仍面臨著能源消費需求大、能源結(jié)構偏煤、綠色市場有待成熟等問題［４］ 。由此， 李周（２０２３）［５］ 從完善需求供給體系、建立“循環(huán)－競爭－共生” 系統(tǒng)、實行“漸進式” 結(jié)構轉(zhuǎn)型和推進全民全域參與４ 個方面提出了發(fā)展策略。郭克莎和田瀟瀟（２０２３）［６］ 認為， 加快工業(yè)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型是加快經(jīng)濟發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的核心， 從以綠色需求為導向、助推綠色技術發(fā)展、深化綠色制度創(chuàng)新和提升綠色對外貿(mào)易４個方面提出了工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的優(yōu)化路徑。

在綠色轉(zhuǎn)型的度量刻畫上， 主要有３ 種研究方法。（１） 選取單一指標衡量研究對象的綠色轉(zhuǎn)型水平［７］ ； （２） 基于投入產(chǎn)出視角計算綠色全要素生產(chǎn)率， 常用的計算方法包括Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指數(shù)［８］ 、Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ［９］ 、ＳＢＭ－ＧＭＬ［１０］ 等； （３） 通過構建評價指標體系進行綠色轉(zhuǎn)型水平的測度研究， 在指標框架的構建上， 主要有兩種思路： ①基于綠色轉(zhuǎn)型的發(fā)展特點， 如王宇等（２０２０）［１１］ 從生產(chǎn)和生活兩大領域中的資源能源消耗、主要污染物排放量和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化等方面選取指標； ②參考政府文件如《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》等，從中選取指標［１２］ 。

綜合已有的測度綠色轉(zhuǎn)型的研究， 發(fā)現(xiàn)主要存在３ 個問題： （１） 綠色轉(zhuǎn)型針對性不強。綠色轉(zhuǎn)型是一個長期過程， 強調(diào)發(fā)展方式的深層次轉(zhuǎn)變［１３］ ， 因而在進行綠色轉(zhuǎn)型測度和評價研究時應強調(diào)其動態(tài)演變屬性； （２） 現(xiàn)有研究多集中于產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［１４］ 、企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［１５］ ， 地域?qū)用娴木G色轉(zhuǎn)型研究多局限于特色城市［１６］ 、單一?。▍^(qū)、市）［１７］ 或局部區(qū)域［１８］ ， 缺乏基于全局視角的整體研究； （３） 現(xiàn)有研究雖然對綠色轉(zhuǎn)型水平、分布動態(tài)和收斂特征進行了具體分析［１９，２０］ ， 但缺乏對空間因素和外部環(huán)境異質(zhì)性的考量?；诖?， 本文以全國３０ 個省（區(qū)、市）為研究對象， 構建評價指標體系對各?。▍^(qū)、市）發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型進行測度， 采用Ｋｅｒｎｅｌ 核密度估計和Ｍａｒｋｏｖ 轉(zhuǎn)移矩陣研究發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的動態(tài)演進特征； 采用Ｄａｇｕｍ 基尼系數(shù)研究發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的地區(qū)差異； 采用α 收斂和β 收斂模型研究各區(qū)域發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的收斂特征。

本文對發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵進行深入解讀， 基于發(fā)展方式轉(zhuǎn)型要求這一宏觀視角構建發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型測算框架并完成中國省域發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平的測算； 將價值觀念這一主觀考量納入發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型評價指標體系， 采用Ｐｙｔｈｏｎ爬蟲技術進行指標量化， 進一步拓展了發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型評價指標體系的數(shù)據(jù)維度； 基于綠色發(fā)展理念視角更加關注發(fā)展方式的質(zhì)變過程， 對多數(shù)評價指標進行了相對化處理， 以全面反映發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的真實水平； 將相關空間因素考慮在內(nèi)， 采用Ｋｅｒｎｅｌ 核密度估計、Ｄａｇｕｍ 基尼系數(shù)、Ｍａｒｋｏｖ轉(zhuǎn)移矩陣和相關收斂模型全面細致地分析發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的動態(tài)演進特征和地區(qū)差異。

１發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型測度

１.１發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型評價指標體系的構建

２０２３ 年國務院新聞辦公室發(fā)布的《新時代的中國綠色發(fā)展》白皮書強調(diào)， 形成節(jié)約資源和保護環(huán)境的空間格局、產(chǎn)業(yè)結(jié)構、生產(chǎn)方式、生活方式， 促進經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型。對此， 本文構建了一個包含４ 個一級指標、１２ 個二級指標、２８ 個三級指標的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型評價指標體系，具體如表１ 所示。由于我國各地區(qū)正處于發(fā)展方式的綠色“轉(zhuǎn)型” 時期， 為體現(xiàn)其過程屬性， 將一級指標概括為“空間格局優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化、綠色生產(chǎn)形成、綠色生活形成” ４ 個方面。

作為綠色發(fā)展的物質(zhì)基礎和空間載體， 國土空間在發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的過程中具有戰(zhàn)略性、根本性的地位［２１］ 。按照中共中央、國務院印發(fā)的《關于建立國土空間規(guī)劃體系并監(jiān)督實施的若干意見》提出的“科學布局生產(chǎn)空間、生活空間、生態(tài)空間” 要求， “三生空間” 是我國新時期優(yōu)化國土空間格局的重要風向標。關于“三生空間” 的內(nèi)涵， 許偉（２０２２）［２２］綜合已有研究從空間功能、用地性質(zhì)和實踐活動３個角度進行了總結(jié)。本文基于用地性質(zhì)的定義， 從生產(chǎn)空間、生態(tài)空間和生活空間３ 個角度衡量我國各地區(qū)的資源環(huán)境稟賦和空間布局合理性。其中， 選取耕地面積和工業(yè)用地面積衡量農(nóng)業(yè)和工業(yè)生產(chǎn)的合理性， 選取森林覆蓋率、國家自然保護區(qū)面積占比和水土流失治理面積衡量各地區(qū)的生態(tài)資源和生態(tài)環(huán)境治理情況， 選取建成區(qū)綠化覆蓋率和人均公園綠地面積衡量居住環(huán)境的適宜性。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要動力［２３］ 。參照徐華亮（２０２４）［２４］的觀點， 從產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)融合３ 個角度分析我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級的途徑和成效。作為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要驅(qū)動力， 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新可推動區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級， 對經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展發(fā)揮引擎作用［２５，2６］ 。而作為培育現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要途徑， 產(chǎn)業(yè)跨界融合能夠加速資源的優(yōu)化配置和高效利用， 推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構跨越式優(yōu)化升級［２７］ 。本文采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構高級化指數(shù)衡量各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整效果?；谝赝度氘a(chǎn)出的視角選取Ｒ＆Ｄ 經(jīng)費投入強度、Ｒ＆Ｄ人員全時當量和綠色專利數(shù)量３ 個指標衡量產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新情況。而產(chǎn)業(yè)融合情況則采用產(chǎn)業(yè)集聚協(xié)同指數(shù)和農(nóng)業(yè)機械化水平進行衡量。

綠色生產(chǎn)方式強調(diào)從源頭削減污染、提高資源利用效率， 減少或避免污染物的排放， 是實現(xiàn)節(jié)能減排的重要途徑。綜合上述原則， 參照吳濱和石磊（２０２３）［２８］ 的做法， 從資源利用、污染排放和循環(huán)生產(chǎn)３ 個角度衡量各地區(qū)的綠色生產(chǎn)方式形成。其中， 資源利用方面采用能源消耗彈性系數(shù)和新能源發(fā)電占比分別反映能源消耗強度和能源結(jié)構轉(zhuǎn)型程度。污染排放方面采用化學需氧量排放強度、二氧化碳排放強度、氨氮排放強度衡量生產(chǎn)過程中的主要污染物排放情況。循環(huán)生產(chǎn)方面采用城市污水處理率、生活垃圾無害化處理率反映廢棄物循環(huán)利用能力。

推動形成綠色生活方式是人民群眾參加生態(tài)文明建設的重要抓手， 是滿足人的美好生態(tài)生活需要、促進人的全面發(fā)展的重要途徑［２９］ 。作為發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的重要組成部分， 本文參考徐嘉祺和劉雯（２０２３）［３０］ 的觀點， 從價值觀念、綠色消費和綠色起居３ 個方面衡量綠色生活方式形成。其中， 鄭橋橋等（２０２３）［３１］ 從實證角度證明了政府規(guī)制強度會影響居民生活方式的選擇， 因此價值觀念方面選擇環(huán)境污染治理強度和個人環(huán)境關注度兩個指標進行衡量。綠色消費是推動綠色低碳轉(zhuǎn)型的關鍵， 本文從需求端和供給端兩個方面采用人均用水量、人均用電量和綠色食品認證數(shù)３ 個指標衡量民眾資源需求量和市場綠色食品供給情況［３２］ 。綠色起居方面， 采用每萬人擁有的公共交通數(shù)量和ＰＭ２.５ 平均濃度兩個指標反映公眾綠色出行與綠色居住情況。

在２８個三級指標中， 絕大部分指標為相對指標。嚴格意義上， 少數(shù)指標為區(qū)間型指標， 由于目前尚未達到區(qū)間標準， 因此基于發(fā)展現(xiàn)狀均將其歸為正向或負向指標。

１.２數(shù)據(jù)與指標說明

本文的研究對象為２０１１ ～ ２０２２年中國３０個?。▍^(qū)、市）（考慮到數(shù)據(jù)的完整性和可獲性， 西藏及港、澳、臺地區(qū)除外）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平。指標數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站、ＥＰＳ全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)平臺、ＣＮＲＤＳ平臺、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《綠色食品統(tǒng)計年報》等。對于個別缺失數(shù)據(jù)， 采用插值法填補。

對評價指標體系中部分指標的計算方法作詳細說明。產(chǎn)業(yè)結(jié)構合理化指數(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構高級化指數(shù)： 借鑒干春暉等（２０１１）［３３］ 的做法， 采用泰爾指數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)程度， 采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級水平。產(chǎn)業(yè)集聚協(xié)同指數(shù)： 借鑒王文成和隋苑（２０２２）［３４］的做法， 采用修正后的Ｅ－Ｇ 指數(shù)計算生產(chǎn)性服務業(yè)和高技術產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚程度。個人環(huán)境關注度： 借鑒吳立波等（２０２２）［３５］ 的做法， 采用百度霧霾搜索指數(shù)反映公眾對環(huán)境問題的關注度和環(huán)保意識。

１.３測度方法介紹

本文采用功效系數(shù)法和熵權法結(jié)合的方法對發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平進行測度。具體地， 首先使用極差變換法對指標進行正向化處理， 接著使用功效系數(shù)法將所有指標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到４０ ～１００ 的范圍內(nèi)， 然后使用熵權法得到各個指標的權重，最后通過線性加權的方法得到各?。▍^(qū)、市）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)。

２發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的評價

２.１發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平測度結(jié)果

分別計算全國和四大地理區(qū)域① ２０１１ ～ ２０２２年發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)均值， 結(jié)果如圖１所示?？梢钥吹饺珖退拇蟮乩韰^(qū)域發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)均值呈現(xiàn)增長態(tài)勢， 發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型取得了顯著進展。具體來說， 東部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平較高， 發(fā)展勢頭良好。中部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型成效顯著， ２０２０年指數(shù)均值首超全國平均水平。２０２０年西部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型受到了明顯沖擊， ２０２１年指數(shù)均值有所回升。東北地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平明顯低于其他地理區(qū)域， 發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型進程較為緩慢。值得注意的是， ２０２２年全國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)出現(xiàn)了一定程度的下降， 這可能是因為受到了新冠肺炎疫情的沖擊， 另外綠色轉(zhuǎn)型政策趨嚴也是導致其下降的重要原因。

計算全國和四大地理區(qū)域２０１１～２０２２年在４個發(fā)展維度上的指數(shù)均值， 結(jié)果如圖２所示。全國整體在４ 個維度上的得分均呈現(xiàn)出逐年增長的趨勢， 其中， 空間格局優(yōu)化對發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的貢獻最大， 均值最高。加快形成綠色生產(chǎn)方式是近年發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的重點任務， 各地區(qū)正加速布局推動生產(chǎn)綠色化、低碳化， 因而在樣本觀察期內(nèi)綠色生產(chǎn)形成增幅明顯。綠色生活形成維度均值較低， 在樣本觀察期內(nèi)增幅不明顯， 說明形成綠色生活方式是目前制約我國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的短板。具體到四大地理區(qū)域， 東北、中部和西部地區(qū)的各維度演化特征與全國整體類似，東部地區(qū)與全國整體之間存在顯著差異， 其產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化維度的得分均值明顯高于其他３ 個地理區(qū)域， 表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級是東部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平明顯優(yōu)于其他三大地理區(qū)域的決定性因素。

２.２Ｋｅｒｎｅｌ核密度估計

發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型是一個動態(tài)持續(xù)過程， 本文采用Ｋｅｒｎｅｌ核密度估計深入研究發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型進程的動態(tài)演變趨勢［３６］ 。圖３展示了全國整體的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)分布動態(tài)。從分布位置來看， 曲線中心位置逐年右移， 說明全國整體的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平逐年提升。從主峰高度來看，主峰高度經(jīng)歷了先上升后下降的過程， 說明全國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平差異先縮小后擴大。從分布形態(tài)來看，曲線存在明顯的右拖尾現(xiàn)象， 說明部分?。▍^(qū)、市）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平遙遙領先于全國整體水平。從波峰個數(shù)來看， 曲線由雙峰演變?yōu)閱畏澹?說明全國整體的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平穩(wěn)步提升， 兩級分化現(xiàn)象減弱。

圖４展示了四大地理區(qū)域發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)的核密度估計結(jié)果。從曲線中心位置來看， 四大地理區(qū)域的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平在樣本觀察期內(nèi)呈現(xiàn)右移形態(tài)， 中部地區(qū)右移跨度最大。從主峰高度來看，東部地區(qū)主峰高度先降后升， 東北、中部和西部地區(qū)主峰高度先升后降， 相較于觀察初期， 觀察末期東北和西部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平的內(nèi)部差異有所減小， 而東部和中部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平的內(nèi)部差異有所擴大。從波峰個數(shù)來看， 東北和中部地區(qū)呈現(xiàn)單峰形態(tài)， 東部地區(qū)的雙峰形態(tài)在樣本觀察期內(nèi)逐漸消失， 西部地區(qū)的側(cè)峰高度有所降低， 但仍呈現(xiàn)出顯著的雙峰形態(tài)。

２.３Ｄａｇｕｍ 基尼系數(shù)

采用Ｄａｇｕｍ 基尼系數(shù)分析發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平的地區(qū)差異［３７］ ， 結(jié)果如圖５ 所示。（１） 總體基尼系數(shù)在樣本觀察期內(nèi)呈現(xiàn)出“波動下降－平緩上升－微弱下降” 的趨勢， 基尼系數(shù)值由２０１１年的０.０２７７ 下降至２０１７ 年的０.０２１９， 后上升到２０２０ 年的０.０２４４， ２０２２年總體基尼系數(shù)下降至０.０２３８， 這說明全國整體的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型差異經(jīng)歷了一個“縮小－擴大－縮小” 的過程； （２）觀察３ 個差異來源的變化趨勢， 發(fā)現(xiàn)組間差異在樣本觀察期的變化幅度與總體基尼系數(shù)一致， 且組間差異的貢獻率明顯高于其他兩大差異來源， 這說明四大地理區(qū)域的組間差異是導致發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平不平衡的關鍵因素， 組間差異的縮小將顯著提升我國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的整體水平。觀察四大區(qū)域組間差異的基尼系數(shù)值， 發(fā)現(xiàn)中部－西部、中部－東北這兩個組間差異在樣本觀察期呈上升態(tài)勢， 其他區(qū)域的組間差異呈減小趨勢， 但是， 東部地區(qū)與其他三大地理區(qū)域的組間差異始終大于其他組間差異， 這說明我國已經(jīng)采取相關措施縮小東部地區(qū)與其他地區(qū)的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型差異， 但縮小進程還需加快， 以更快提升我國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的整體水平。

觀察四大地理區(qū)域的組內(nèi)差異， 從絕對差異來看， 東北地區(qū)和西部地區(qū)的組內(nèi)差異在樣本觀察期內(nèi)呈現(xiàn)下降趨勢， 分別由２０１１ 年的０.０１２５和０.０２１８ 下降到２０２２ 年的０.００６５ 和０.０１９９，東部地區(qū)和中部地區(qū)的組內(nèi)差異呈上升態(tài)勢， 分別由２０１１年的０.０２２２和０.０１８２上升到２０２２年的０.０２３８ 和０.０２０８。相較樣本觀察初期， 樣本觀察末期東北和西部地區(qū)的組內(nèi)差異減小， 東部和中部地區(qū)的組內(nèi)差異擴大。從相對差異來看， 東部地區(qū)的組內(nèi)差異明顯高于其他三大區(qū)域， 說明東部地區(qū)各?。▍^(qū)、市）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平不平衡程度很高。

２.４σ 收斂

使用變異系數(shù)進行σ 收斂分析， 結(jié)果如圖６所示?？梢钥吹饺珖w發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)的變異系數(shù)值在樣本觀察期內(nèi)呈現(xiàn)下降趨勢， 這說明全國整體的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型差異減小， 具有明顯的σ 收斂特征。具體到四大地理區(qū)域， 東北地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型指數(shù)的變異系數(shù)下降幅度最大， 呈現(xiàn)穩(wěn)定的σ 收斂趨勢。相較于樣本初期，樣本觀察末期東部和西部地區(qū)的變異系數(shù)值有輕微的下降， σ 收斂特征不明顯。

２.５Ｍａｒｋｏｖ轉(zhuǎn)移矩陣

使用Ｍａｒｋｏｖ 轉(zhuǎn)移矩陣深入分析發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平的動態(tài)發(fā)展規(guī)律， 將各?。▍^(qū)、市）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平按照四分位法劃分為低水平、中低水平、中高水平和高水平４ 個等級， 統(tǒng)計不同水平?。▍^(qū)、市）在１ 年后發(fā)生等級轉(zhuǎn)移的概率［３８］ ，結(jié)果如表２所示。

從對角線元素來看， 低水平、中低水平、中高水平和高水平在一年后維持原等級的概率為７３.９％、６８. ６％、７６.３％和９３. ４％， 均超過了５０％，說明各?。▍^(qū)、市）在１ 年后維持原等級水平的概率更高。從非對角線元素來看， 低、中低水平和中高水平在１ 年以后向上發(fā)展一級的概率分別為２６.１％、２９.１％和２２. ５％； 中低水平、中高水平和高水平在１ 年以后滑落一級的概率分別為２.３％、１.３％和５.３％， 比較而言， 低水平和中低水平的發(fā)展狀態(tài)不穩(wěn)定， 發(fā)生等級轉(zhuǎn)移的概率更大。同時， 等級上升只發(fā)生在相鄰類型之間， 這說明發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型是一個漸進式過程， 存在一定的發(fā)展慣性。陳黎明等（２０２０）［３９］ 、楊新梅等［４０］ 的研究表明， 綠色發(fā)展水平存在空間相關性， 因而采用空間Ｍａｒｋｏｖ 轉(zhuǎn)移矩陣進一步分析發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平在空間上的等級轉(zhuǎn)移規(guī)律， 結(jié)果如表３ 所示。在不同的滯后類型下， 轉(zhuǎn)移矩陣呈現(xiàn)顯著差異， 這表明發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平會受到鄰近區(qū)域的影響， 有必要將空間因素考慮在內(nèi)。具體來看， 當鄰近?。▍^(qū)、市）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平為中高等級時， 低水平向中低水平轉(zhuǎn)移的概率為２１.４％， 而當鄰近省（區(qū)、市）為高水平狀態(tài)時， 低水平向中低水平轉(zhuǎn)移的概率達到５０％， 這說明發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平較高的省（區(qū)、市）能夠很好地加快鄰近水平較低?。▍^(qū)、市）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型進程。

２. ６β 收斂

采用β 收斂分析研究全國和四大地理區(qū)域發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平的收斂性特征， 進一步考慮在各區(qū)域外部環(huán)境異質(zhì)性的條件下收斂特征是否會發(fā)生改變， 結(jié)果如表４所示?？梢钥吹饺珖退拇蟮乩韰^(qū)域的β 系數(shù)在１％的水平下顯著為負，存在穩(wěn)定的β 收斂特征。β 系數(shù)越小， 收斂速度越快， 因而東部和西部地區(qū)的收斂速度高于全國平均水平， 東北和中部地區(qū)收斂速度低于全國平均水平。

在考慮社會消費水平、市場化水平和外商直接投資水平的影響后， ５個條件β 系數(shù)在１％的水平下顯著為負， 說明全國和四大地理區(qū)域的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平存在條件β 收斂特征。同時，各區(qū)域的β 系數(shù)相較于絕對收斂系數(shù)均有所降低，說明在考慮相關變量的差異后， 各地區(qū)的收斂速度得到了進一步提高。

引入空間杜賓模型進行空間β 收斂分析， 結(jié)果如表５ 所示。從回歸結(jié)果來看， 在空間絕對β收斂的情況下， 東北地區(qū)的β 系數(shù)不顯著， 但在空間條件β 收斂的情況下， 東北地區(qū)的β 系數(shù)在１％的條件下顯著。對于全國和其他三大地理區(qū)域，無論是絕對β 收斂還是條件β 收斂， 其β 系數(shù)均顯著為負。盡管四大地理區(qū)域的外部條件存在異質(zhì)性， 但從長期來看各個區(qū)域的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平會趨于穩(wěn)定。相較于一般收斂分析， 各地區(qū)的收斂速度發(fā)生了顯著改變。具體來說， 四大地理區(qū)域的空間絕對收斂速度從快到慢依次為中部、西部、東部、東北。在考慮相關控制變量后，東北地區(qū)的收斂速度達到最快， 東部次之， 西部和中部緊跟其后， 控制變量和空間因素的引入進一步改變了四大地理區(qū)域收斂速度的相對排名。

３結(jié)論與建議

本文從空間格局優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化、綠色生產(chǎn)形成、綠色生活形成４ 個維度構建發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型評價指標體系， 運用熵權法對２０１１～２０２２年我國３０ 個?。▍^(qū)、市）的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平進行測度， 基于Ｋｅｒｎｅｌ 核密度估計、Ｍａｒｋｏｖ 轉(zhuǎn)移矩陣、Ｄａｇｕｍ 基尼系數(shù)、σ 收斂和β 收斂分析我國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平的時空演進趨勢和地區(qū)差異。

主要結(jié)論如下： （１） 我國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型取得了階段性成效。東部地區(qū)始終維持領先水平，中部地區(qū)增幅最大， 東北地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型基礎較為薄弱； （２） Ｋｅｒｎｅｌ 核密度估計結(jié)果和σ收斂結(jié)果顯示， 中國發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平不斷提升， 四大地理區(qū)域的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型差異存在地區(qū)異質(zhì)性， 其中東北地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型差異顯著縮小， 呈現(xiàn)典型的σ 收斂特征； （３） Ｄａｇｕｍ基尼系數(shù)表明， 四大地理區(qū)域間的差異是發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平差異的主要來源， 東部地區(qū)與其他三大地理區(qū)域的差異尤為顯著； （４） Ｍａｒｋｏｖ 轉(zhuǎn)移矩陣說明， 發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型是一個漸進式過程， 難以實現(xiàn)跨越式發(fā)展， 發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平不僅受初始狀態(tài)的影響還與鄰近地區(qū)的發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平有關； （５） β 收斂分析結(jié)果表明，全國整體和四大地理區(qū)域均表現(xiàn)出明顯的β 收斂特征?？臻g因素和相關控制變量的引入進一步提高了各區(qū)域的收斂速度， 縮小了收斂周期。

基于上述研究發(fā)現(xiàn)， 本文提出以下３ 個方面的政策建議：

（１） 關注發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型地區(qū)差異， 因地制宜助推發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型新進程。當前， 東北和西部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型進程偏緩， 東部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型水平遙遙領先。對此， 應充分發(fā)揮政策導向作用， 堅決貫徹“東北振興”、“中部崛起” 和“西部大開發(fā)” 戰(zhàn)略， 各?。▍^(qū)、市）立足當?shù)貙嶋H情況， 針對性修復生態(tài)系統(tǒng)， 完善生態(tài)保護體系， 因地制宜發(fā)揮地方優(yōu)勢， 助力綠色經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。同時， 東部地區(qū)應發(fā)揮技術和經(jīng)驗優(yōu)勢， 幫助其他區(qū)域進行綠色技術引進，推動綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展， 全面提升發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型總體水平； （２） 加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整， 助力現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設。產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級是東部地區(qū)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型進程中的顯著優(yōu)勢。對此， 地方政府應加大對技術的投入力度， 加強人才培養(yǎng)， 加快產(chǎn)業(yè)政策的制定， 深度融合技術、資金、人才等生產(chǎn)要素， 培育扶持綠色產(chǎn)業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)、未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展， 加速產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)融合， 打造一大批產(chǎn)業(yè)新高地， 提高產(chǎn)業(yè)韌性和合理性；（３） 加快形成綠色生活方式， 建設人類美好家園。在價值觀念上， 加強宣傳教育工作， 強調(diào)綠色理念，牢固樹立環(huán)保價值觀。在綠色消費方面， 加大綠色產(chǎn)品供給， 明確政府、企業(yè)和個人在綠色消費中所能發(fā)揮的作用， 倡導綠色消費、低碳消費。在綠色起居方面， 從衣、食、住、行等全方位開展綠色行動， 加強監(jiān)督機制， 形成良好綠色風尚。