吉林省松花江流域产业系统与环境系统时空耦合特征

甘静++郭付友++佟连军等

摘 要：采用耦合协调模型对2001-2014年吉林省松花江流域产业系统与环境系统时空耦合特征进行了分析，并对两大系统耦合关系的影响因素进行研究。结果表明：流域产业-环境系统耦合度呈现“M”型曲线特征，具有明显的经济烙印。耦合发展度不断升高，流域产业系统对环境系统的胁迫作用不断降低，环境系统对于产业系统的支撑作用不断增强；产业-环境系统耦合度经历了流域特征明显到不明显的过程，且耦合发展度区域差距不断缩小反映了资源型城市产业-环境系统耦合状况趋佳，产业生态化得到一定程度发展；二三产业增加值总额和人均工业废水排放量是影响产业-环境系统耦合发展度的主要障碍指标，并且人均水资源量以及外商合同投资额/GDP的障碍作用愈加突出。另外产业结构与产业规模是影响产业-环境系统耦合发展度的主要障碍子系统，而产业效率与环境污染是潜在障碍子系统。

关键词：产业系统；环境系统；障碍因子；熵值法；松花江

中图分类号：F291 文献标识码：A

改革开放以来，我国工业化进程不断加快，但工业化的推进严重依赖资源以及其他生产要素的高投入、高消耗，传统的“资源-产品-废物”单向流动的产业线性发展模式仍占据主流地位，产业规模的快速扩张以及经济总量的规模增长尤为盛行，引起了资源能源的供给短缺、生态环境的持续恶化，生态环境和资源能源成为经济持续稳定健康发展的内生变量与刚性约束条件[1]，由此对产业系统与环境系统耦合关系的研究显得尤为必要。

产业系统与环境系统的耦合研究一直是国内外学者研究的重点。国外的相关研究始于20世纪60年代，主要集中于经济增长与环境质量变化的交互关系，提出了EKC曲线[2]，众多学者对其进行了验证，提出二者之间并不一定严格呈现倒U型关系，也可能出现U型、N型以及同步型[3-5]。产业系统是联结经济系统与环境系統的重要桥梁，在经济系统方面，产业系统是各种生产要素的“资源转换器”；在环境系统方面，产业系统是各种污染物类型和规模的“控制体”[6-7]，由此国外开展了对产业系统与环境系统的研究，目前广泛集中在产业与环境的交互关系[8]、环境友好型产业的构建[9]以及产业与环境可持续发展的措施[10]等方面。在借鉴国外研究的基础上，国内开始了广泛研究，但集中于经济系统与环境系统二者协调性研究，如原琳娜等对西安市生态环境与经济发展的耦合关系进行了研究[11]，马丽等对中国经济环境的耦合度和协调度进行了空间格局分析[12]，姚丽等对中国经济与生态环境耦合格局以及区域差异动因进行了研究[13]，江红莉等建立了区域经济与生态环境系统协调发展的动态耦合模型[14]，李名升等对经济-环境协调发展的时空演变以及机制进行了研究[15-16]，唐晓丹等探究了江苏省经济与环境协调发展时空格局[17]。纵观国内外对产业系统与环境系统耦合特征研究存在的不足，主要集中于以下2个方面：一是单一产业或经济系统对环境系统影响的研究有余，产业系统与环境系统交互胁迫关系探讨的研究尚显不足；二是宏观全国层面以及微观地级市层面研究较多，中观流域尺度研究缺乏。

松花江作为我国七大河流之一，是东北老工业基地生存发展的基础和命脉[18]。但长期对于松花江的过度开发导致了流域环境污染与生境破坏等问题凸显与加剧，尤其2005年松花江爆发了重大水污染问题之后，其环境状况受到了持续高度关注。但流域经过长期发展，产业结构重型化特征明显，高投入、高排放与高污染的线性生产方式短期内难以得到根本性改变，随着流域“千亿级”石化产业基地与“千万吨级”油气生产基地等重大项目的建设，未来产业发展对于资源环境系统提出了更高要求与挑战。松花江生态经济走廊作为中国产业环境系统快速嬗变的典型地区，产业系统与环境系统耦合发展问题引起社会的广泛关注。基于此，本文采用计量方法对吉林省松花江流域产业系统与环境系统耦合特征进行研究，并利用障碍度模型计算影响二者协调度提高的障碍因子，希冀为松花江流域产业系统与环境系统的耦合共生发展提供科学依据，也为其他流域发展提供参考借鉴。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区域界定

论文所要研究的区域是指松花江（吉林省段）从上游至下游依次流经的吉林市、长春市、松原市和白城市等4市及其所管辖区域，流域面积为133684km2，占吉林省幅员总面积的70%。研究区域产业门类齐全，以汽车及零部件生产、能源煤炭、石化冶金、生物医药、机械建材、纺织服装、煤化工、新材料、新能源、绿色食品加工以及酿造业为主，产业结构的重型化特点相对突出[19]。2014年流域GDP为10611.89亿元，人口为1656.8万人，分别占吉林省的76.88%和62.02%，由此可见，松花江流域发展对于吉林省整体经济发展起到至关重要的作用。本文数据主要来自于2001年～2015年《吉林统计年鉴》、2001年～2014年《吉林省环境质量报告书》中的相关数据。

1.2 研究方法

1.2.1指标体系构建

构建科学合理的指标体系是对松花江流域产业系统与环境系统耦合特征做出客观评价的基础和前提。遵循科学性、代表性、可比性以及可获得性等原则，参考相关研究成果[20-23]，在产业系统与环境系统交互胁迫关系的基础上设计出松花江流域产业系统与环境系统耦合研究指标体系（表1）。其中第一层为目标层，反映产业系统与环境系统耦合的总体状况。第二层为系统层，包括产业系统和环境系统指数，反映子系统的发展水平。第三层为准则层，包括产业结构、产业规模、产业效率以及产业外向度4个可以反映产业系统属性的要素，环境水平、环境污染、环境治理以及环境效率4个可以反映环境系统属性的要素。第四层为指标层，共有26项具体指标，其中多数指标可以直接通过统计资料获取，部分指标需要经过简单计算，包括：①产业系统结构熵，计算公式为；I11=-■Pi*lnPi，其中Pi为第i产业所占比重，n表示产业种类；②产业系统运行指数，用规模以上工业企业成本费用利润率/规模以上工业企业负债率表征；③产业结构高级化系数，用信息传输、计算机服务和软件业单位从业人员数以及交通运输、仓储和邮政业单位从业人员数总和与制造业和采矿业单位从业人员总和的比值表征；④三产产业化系数，用第三产业从业人员比重与第三产业产值占GDP比重的乘积表征；⑤产业系统结构转换率，计算公式为：I33=■，其中Ni和G分别为第i产业和GDP的年均增长率，Ki是第i产业产值占GDP的比重。

1.2.3耦合协调分析

耦合协调分析法包括耦合度函数和耦合发展度函数，其中耦合度函数计算公式为[12]：

C=（Ik*Ek）/（？琢I+？茁E）2k （1）

式中，C为产业系统与环境系统耦合度函数，I和E分别表示产业系统和环境系统评价指数，α和β为待定系数，且α+β=1，k为调节系数，通常为2。基于产业系统与环境系统同等重要的地位，本文α和β分别选定0.5。C∈[0，1]，C趋于0，表示两个系统趋于失调，失配性趋大；C趋于1，表示两个系统趋于协调，适配性趋大。虽然C可以表征系统间耦合程度，但不能区别低水平耦合和高水平耦合，故引入耦合发展度函数，公式如下[12]：

D=■ （2）

式中，D为产业系统与环境系统耦合发展度函数，D∈[0，1]，D越大，表征两个系统协调性越佳；反之，其失调性越大，系统趋于退化。借鉴相关研究成果[13，17]，将产业系统与环境系统耦合发展度划分为五个阶段：低水平协调时期（0≤D<0.19）、拮抗时期（0.20≤D<0.39）、磨合时期（0.40≤D<0.59）、高级均衡时期（0.60≤D<0.79）、系统优化时期（0.80≤D≤1.00）。

1.2.4障碍度模型

障碍度模型主要采用因子贡献度（wj）、指标偏离度（Oj）以及障碍度（Ij）三个指标进行分析诊断，通过障碍度数值大小排序进而确定各因素的主次关系及其对耦合发展度的影响程度，计算公式为[24]：

Ij=Oij*Wj/■Oij*Wj=（1-yij）*Wj/■（1-yij）*Wj （3）

式中，U为单个子系统对耦合发展度的障碍度，Oij为单项指标对耦合发展度的障碍度，yij为单项指标标准化数值，wj为对应指标权重，n为指标个数。

2 结果分析

2.1 指标权重

指标权重分析（表1），对产业系统影响最大的是二三产业增加值总额（0.0798）、人均工业总产值（0.0742）、产业系统结构转换率（0.0651）、外商合同投资额/GDP（0.0641）以及实际利用外资额/GDP（0.0639），而产业系统运行指数（0.0090）、三产增加值/GDP（0.0203）以及三产产业化系数（0.0208）对其作用不明显，说明了吉林省松花江流域产业系统发展深受内部驱动与外部推动双重作用，其中内部驱动主要来自于产业系统的自组织能力和学习转型能力，而第二产业占据绝对比例的现实情况说明产业系统自适应性以及自组织能力较弱。另外外部推动也是产业系统发展的重要动力，以上分析说明了吉林省松花江流域产业发展依赖于能源资源以及物质资本的硬性拉动，相对具有“指令性”经济的性质，而科学技术等软性要素的驱动作用不足导致产业效率低下。

对环境系统影响最大的是人均工业废水排放量（0.0839）、人均工业废气排放量（0.0635）、人均水资源量（0.0568）以及人均耕地面积（0.0556），而万元GDP水耗（0.0048）、万元GDP电耗（0.0097）以及万元GDP能耗（0.0100）对其作用不明显，侧面反映了区域工业化的大力发展对环境系统产生了严重影响，另外环境效率低下现实也说明了工业化发展依赖于物质要素高投入与高消耗，工业运行效率低下，而在历史与现实双重路径作用下，未来一定时期内工业化对环境的干扰作用势必增强。

2.2 流域产业-环境系统耦合协调度演变

由图1可以看出，流域产业系统与环境系统耦合度大体呈现出先上升后下降再上升再下降的“M”型曲线特征。2001年耦合度水平为0.9797，2004年首次达到峰值0.9957，但2005年陡降为0.9563，而后在2009年再次达到峰值0.9902，随后呈现逐渐走低趋势。分析流域产业系统与环境系统耦合度发展变化的“M”型曲线过程，可以反映出产业-环境耦合度发展历程带有明显的经济烙印。

21世纪初“东北现象”的普遍发生阻碍了经济增长的势头，对环境干扰作用严重的重化工业以及有色金属冶炼等污染性较重的产业发展举步维艰，经济发展对于环境干扰作用一定程度上得以降低。2003年以后东北振兴战略的实施，国家加大了对于东北地区资本投资，扶持了一批重化工业的发展，但由于滞后期的存在、粗放型投资拉动增长方式以及2005年松花江流域重大水污染事件的共同作用下导致了环境承载力的严重下降。2006年以后随着松花江流域治理的好转、生态城市建设的不断推进、新兴工业化道路的加快实施以及绿色GDP概念和节能减排等观念不断深入人心，经济发展对于环境压力不断降低。但2011年产业环境系统耦合发展度有所反弹，可能与“后东北现象”有关，由此反映出区域产业-环境系统耦合度并不一定随着经济发展水平的提升而呈现逐渐递增过程，也可能出现倒退或者跳跃前进的现象。

由图1知，松花江流域产业系统与环境系统的耦合发展度呈现不断升高的趋势，总体反映出流域产业系统对环境系统的胁迫作用不断降低，环境系统对于产业系统的支撑作用不断增强。从耦合发展度阶段划分可知，2001年～2009年属于拮抗时期，2009年以后属于磨合时期，但流域尚未进入高级均衡以及优化完善时期，且2014年产业环境系统耦合发展度为0.4005，比2001年0.3168提高了0.0837，年均增长率仅为1.69%，说明了流域产业环境系统耦合发展之路漫长而艰巨。

利用面板数据对耦合发展度与产业系统和环境系统进行回归分析，以期对产业系统与环境系统各自对耦合发展度的贡献进行定量化分析，回归结果如下：

D=1.031I-0.096E+0.307 （R2=0.991 F=534）

從回归结果可以看出，产业系统对耦合发展度的贡献是环境系统贡献的10.7倍，是影响耦合发展度的主要因素。但环境系统对耦合发展度发挥负向驱动作用，主要由于东北振兴以来，流域重型化特征的传统产业得到了一定程度的发展，对环境的干扰作用加强，导致环境系统得分呈现下降趋势，由此制约了耦合发展度的进一步提升。

2.3地级市产业-环境系统耦合协调度演变

由图2a可知，长春市产业-环境系统耦合度经过了2001年～2003快速上升时期，2004年～2014年波动下降时期；吉林市和松原市总体均呈现不断上升的发展特征；白城市在2001年～2007年则呈现“几”字型发展特征，2008年～2014年则维持在较高水平。对于四个地级市而言，2001年产业环境系统耦合度呈现白城>松原>吉林>长春，而截至2014年则呈现松原>白城>吉林>长春，耦合度流域特征经历了由明显到不明显的过程，随着对石化产业以及能源产业的资本与技术投入，流域产业结构重型化特征一定程度上得以缓解，资源型城市松原以及吉林耦合度不断提升反映了产业结构优化升级效果明显。而东北振兴以来，长春市作为省会城市，截留了国家拨付的大部分资金和项目，加之现今仍处于工业化加速发展的中期阶段，产业系统得分增长率以及环境系统得分年均增长率分别为4.68%、4.35%，并且产业系统与环境系统二者之间差距不断扩大，表明长春市的经济强劲发展的同时，环境治理有所滞后。白城市位于生态环境脆弱区，环境承载能力较低，产业以汽车零部件生产以及纺织服装为主，发展规模小，对环境系统的影响相对较小。

由图2b可知，长春市产业环境系统耦合发展度呈现2001年～2003年平稳发展，2004年～2014年不断上升的发展态势；吉林市呈现稳步攀升趋势；松原市总体呈现波动上升的发展特征；白城市耦合发展度则迅速抬升。长春市经过了2001年～2009年拮抗时期之后进入了磨合阶段；吉林市则2001年～2010年属于拮抗阶段，2011年～2014年进入了磨合时期；松原市则2001年～2006年处于拮抗时期，2007年～2014年处于磨合时期，白城市则2001年～2012年处于拮抗时期，2013年～2014年处于磨合时期。从耦合发展度增长幅度分析，增长幅度存在白城市（0.1932）>松原市（0.1161）>吉林市（0.1030）>长春市（0.1004）的特征，且耦合发展度得分区域差距不断缩小，反映了资源型城市产业-环境系统耦合状况不断趋佳，产业生态化得到一定程度发展。

3 产业系统与环境系统障碍度分析

3.1 指标层障碍因子

对2001年～2014年各地级市障碍度因子排名前5位的障碍指标进行频度分析，发现26项影响因子中，存在具有普遍影响作用的障碍因子，其中人均工业总产值（I22）、二三产业增加值总额（I23）、产业结构高级化指数（I32）、产业系统结构熵（I34）、外商合同投资额/GDP（I41）、实际利用外资/GDP（I42）、人均耕地面积（E13）、人均水资源量（E14）、人均工业废水排放量（E21）以及人均工业废气排放量（E23）的频数分别为40、43、9、33、25、17、19、11、39、29，均值分别为0.0838、0.0913、0.0635、0.0785、0.0774、0.0624、0.0635、0.0671、0.0912、0.0786，由此可见，二三产业增加值总额以及人均工业废水排放量是影响产业环境系统耦合发展度的首要障碍指标，原因是研究区域已经形成以化工冶金、造纸制革、石油煤炭、机械建材、纺织服装以及食品酿造业为主的产业门类体系，产业结构的重型化特点突出，并且现阶段仍处于工业化加速发展的中期阶段，经济发展仍以总量增长和规模扩张等外延粗放式发展模式为主，片面强调速度的提高，忽视了质量的提升，工业废水无节制排放问题随之产生并愈加凸显，加上监管的缺失、配套机制的匮乏以及污水处理技术的滞后，对产业-环境系统耦合发展度障碍作用最为突出；其次是人均工业总产值以及人均工业废气排放量，由此反映了研究区域经济发展仍是依赖于工业化的带动作用，并且高投入、高污染以及高排放的线性生产方式仍然占据主导地位，导致了区域环境污染严重，未来势必需要改进线性生产方式，引进清洁生产技术，减轻环境污染对于产业生态系统的干扰作用。

值得注意的是，人均水资源量（E14）以及外商合同投资额/GDP（I41）对产业-环境系统耦合发展度的障碍作用愈加突出，原因是研究区域属于资源性、工程性以及结构性缺水并存区，人均水资源量低于全国平均水平。随着人们生产生活用水量的增加，河川径流衰减现象明显，加之在空间分配以及时间序列上，水资源呈现出显著的失衡性以及非可持续性特征，并且水资源利用效率很低。随着压缩型城市化以及工业化的加快推进，水资源供需矛盾将会日益凸显。另外外商投资可以给地方工业企业带来先进的技术和资本支持，对产业轻型化、高级化以及生态化发展具有一定的积极意义。但2005年以后流域外商合同投资额/GDP呈现波动下降趋势，已成为产业环境系统耦合发展度提升的严重制约因素。

3.2 子系统障碍因子

子系统障碍度大小排序为产业结构>产业规模>产业效率>环境污染>环境水平>环境治理>产业外向度>环境效率，障碍度均值分别为21.83%、21.52%、16.52%、15.34%、9.13%、7.34%、6.22%以及4.38%，由此可见，影响吉林省松花江流域产业环境系统耦合发展度的主要障碍因子是产业结构与产业规模，作为东北老工业基地之一，松花江流域资源型产业较为发育，工业尤其是重工业所占比重较高，工业总产值/GDP比重由2001年0.6898上升至2014年1.4828，由此导致产业结构重型化特征尤为突出，今后需增强政策、资金与技术支持力度，大力推进产业结构优化升级，促进产业向生态化、轻型化以及高级化方向发展；其次是产业效率与环境污染，二者障碍度相差不多，已成为制约产业-环境系统耦合发展度的潜在障碍子系统，应该引起足够重视。

4 結论与政策建议

对吉林省松花江流域系统与环境系统时空耦合特征的分析表明，流域产业系统与环境系统耦合度呈现波动发展的“M”型曲线特征。流域内产业系统与环境系统的耦合发展度呈现不断升高的趋势，总体反映出流域产业系统对环境系统的胁迫作用不断降低，环境系统对于产业系统的支撑作用不断增强。但是流域内4个城市耦合度的时空演化格局有所差异。

影响吉林省松花江流域产业-环境系统耦合发展度的首要障碍因子是二三产业增加值总额以及人均工业废水排放量，但人均水资源量以及外商合同投资额/GDP对产业-环境系统耦合发展度的障碍作用愈加突出。产业结构与产业规模是影响产业-环境系统耦合发展度的主要障碍子系统，而产业效率与环境污染是潜在障碍子系统。

基于以上研究结论，特提出以下政策建议：

第一，以信息化带动新型工业化，将信息化作为企业重组、技术开发、市场开拓和产业调整等重要途径，努力实现企业数据通信网络化、经营管理电子化、生产流程自动化、产品设计智能化、信息服务社会化，同时加快微电子、计算机、网络技术、生物制药的应用发展，提升应变能力和竞争能力。另外加大科技投入，加强自主知识产权技术创新，提升传统产业技术装备水平和科技含量，减少产业发展对环境的压力。

第二，走产业集群规模发展道路，重点围绕汽车、农产品加工、化工、生物制药等支柱产业，进行横向产业和纵向产业开发，加大产业核心竞争力与区域影响力。

第三，优化资源配置，提倡在市场机制作用下，推动企业兼并重组，降低企业生产成本，积极承接国内外产业转移，用信息技术和先进适用技术，加快企业改造与重组，优化提升传统产业工艺制作、研发设计、节能减排水平。并且对资源型产业要加大技术投入力度，提高技术含量，提高资源的利用效率，同时用信息技术提高它们的环保工艺和水平，注重生态效益与经济效益相统一。

总之，产业系统与环境系统的优化提升是一个系统复杂的过程，同时二者互融配套、协调共生发展更是一个长期的过程。另外产业系统与环境系统协调性的影响因素包括了多种因素相互作用的集合体。因此，未来：一是需要从更长时间尺度分析产业系统与环境系统耦合的演变特征；二是考虑引入其他指标和技术方法，综合分析产业系统与环境系统耦合的影响因素。针对上述问题，需在今后研究中不断探索。

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Spatial-temporal coupling characteristics of industrial system and environmental system in the Songhua River Basin of Jilin Province

GAN Jing1， GUO Fu-you2，3， TONG Lian-jun3， CHEN Cai2

（1. College of Tourism and Geography， Jilin Normal University， Siping 136000， China； 2. College of Geographical Science， Northeast Normal University， Changchun 130024， China； 3. Northeast Institute of Geography and Agricultural Ecology， CAS， Changchun 130012， China）

Abstract： Using the coupling coordination analysis method， the coupling characteristics of the industrial system and environment system were analyzed in the Songhua River basin of Jilin Province. The results show that： 1） The coupling degree of industrial-environmental system of river basin is characterized by "M" curve， which has obvious economic traces. The coupling development degree is increasing， which shows that the stress of the industrial system to the environmental system is continuously reduced， and the supporting role of the environmental system is increasing. 2） The coupling degree of the industrial-environmental system has experienced the process of the obvious basin characteristic to nonobvious， and the coupling development degree of the regional gap is reduced， which indicates the industrial-environmental system coupling of the resource based city is good， and the level of the industrial ecology has been developed. 3） The main obstacle indicators to the coupling development of industrial-environmental system are the total added value of secondary-tertiary industries and per capita industrial waste emissions， however， the barriers role of per capita water resources and proportion of foreign contract investment on GDP are increasingly prominent. Industrial structure and industrial scale are the main obstacles to the coupling development of industrial-environmental system， and the industrial efficiency and environmental pollution are potential obstacles.

Key words： industrial system； environmental system； obstacle indicator； entropy method； Songhua River