长江上游地区产业生态化演化特征及驱动因素分析

孔芳霞，何 强，程 莉，文传浩

KONG Fang-xia, HE Qiang, CHENG Li, WEN Chan-hao

重庆工商大学 a. 经济学院、b. 长江上游经济研究中心，重庆 400067

Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China

生态环境是人类赖以生存和发展的重要物质基础。工业革命造就了人类历史上前所未有的物质财富，但传统工业发展表现“高污染、高排放、低效益”的问题，造成生态失衡、环境污染等一系列问题，使得人类与自然的和谐共生关系面临严峻挑战，生态环境不断恶化，如何在资源与环境承载力可持续前提下，确保经济高质量快速发展备受全球广泛关注和重视。

长江上游地区包括重庆、四川、贵州、云南四省市，人口总量近2亿，是我国西部地区重要的经济增长极，也是“一带一路”倡议和长江经济带的节点和重要区域[1]。改革开放以来，长江上游地区经济发展取得了巨大成效，2017年经济总量超8万亿元，占整个长江经济带总量的23%，人口却承载长江经济带总人口的33%。目前，长江流域生态问题表现为上游地区生态屏障的高要求[2]，直接决定着中下游地区的可持续发展。2018年4月，习近平总书记在武汉召开的深入推动长江经济带发展座谈会指出，新形势下推动长江经济带发展，要正确把握整体推进和重点突破、生态环境保护和经济发展等，坚持共抓大保护，不搞大开发。因此，促进资源全面节约与低碳循环利用、推进传统产业的绿色改造，推动建立绿色、高效、低碳、循环发展的生态产业体系成为长江经济带发展工作的重中之重。为实现上游地区可持续发展，改变产业发展模式，促进其产业生态化发展，充分发挥比较优势，实现生态效益和经济效益共赢，对长江经济带乃至全国发展具有重要的现实意义。

1 文献回顾

20世纪80年代末，学术界就开始关注产业生态化问题。1989年Frosch和Gallopoulos首次提出了“产业生态学”概念，通过技术革新完成传统产业向高效清洁产业的过渡，以实现产业生态系统转变[3]。随着研究的深入，产业经济学、生态学等多学科交叉融合，促进产业生态化的内涵及内容呈现多元化、丰富化特征。产业生态化是产业发展的高级形态，是基于生态学、产业生态学与系统学等多学科形成的基本原理，合理优化各组成部分，逐步实现高效率、无污染的产业生态系统的一个过程[4]，目的是实现产业系统的生态化发展[5]，将产业活动对资源的消耗、环境的影响置于生态系统物质和能源的交换过程中，以实现生态系统的良性循环与持续发展[6]，目标在于达到创建一个经济系统和自然系统之间物质、能量等能够和谐流动的产业体系[7]，以减少污染物的排放，降低产业活动对环境所造成的破坏、推动经济高质量发展。

在产业生态化评价方面，学者从生态效率分析、物质流能量流分析和构建综合评价指标体系等方法进行分析。生态效率基于投入产出视角衡量生态资源使用的效率，用于衡量企业、行业、产业的生态化水平，该方法优点在于将环境因素考虑生产过程中的投入和产出中，采用扩展的DEA模型[8]、BCC-DEA和CCR-DEA模型[9]，以及Malmquist生产率指数方法[10]等对产业生态化效率进行测算，为了解相关地区产业生态化发展的实际成效、促进产业生态化发展提供了客观依据。物质流分析主要研究物质的流动规律以及对环境产生的影响，测算区域的物质输入量和物质需求总量等，对该区域的物质生产力进行评价[11]，如DMI分析[12]。同时，还有学者从不同角度构建评价指标体系，基于主成分分析[11]、运用灰色关联法[13]、耦合分析模型等多种方法对某区域或者行业的产业生态化水平进行综合评价。同时，就产业生态化水平的驱动因素方面，学者们从城市、区域与全国层面等研究尺度进行了实证分析，发现经济增长[14]、研发投入与技术进步[15]显著提高了产业生态化效率。另外，污染治理投资强度、产业集聚、所有制结构、环境管理力度与外商直接投资[16]也有利于改善产业生态化效率，而产业结构变迁、消费结构变迁、能源消耗、环境污染则不利于推动产业生态化发展。

综观国内外产业生态化研究进展，其研究视角基于多学科交叉融合形成多样化的产业生态化内涵界定，研究尺度包括关注微观企业、中观产业园区、宏观层面的区域发展等，同时研究方法呈现多元化特征。基于现有研究基础，本文从系统视角为切入，将生产过程中的产业活动纳入生态系统中，促进产业活动与生态系统的良性循环和可持续发展，对长江上游地区产业系统与生态系统间的协调性、产业生态化水平进行测度分析，进一步基于静态与动态面板模型对长江上游地区产业生态化驱动因素进行了实证研究，进而提出相应的提升策略。

2 长江上游地区产业生态化水平测度

2.1 指标体系

从系统视角出发，产业生态化强调产业系统与生态系统协同发展的理念，具有产业效率和生态效率的双维度特征，是一个动态演变过程。因此，从产业效率和生态效率两个方面对产业生态化进行客观评价。在已有研究基础上，基于数据可获得性前提下，构建长江上游地区产业生态化综合评价指标体系(表1)。

基于产业生态化的产业效率，不仅关注经济增长速度，应更加注重经济发展质量，如产业结构、人均收入水平、技术水平等[17]。生态效率提高立足于产品生产过程中生态化水平的提升，表现为生产过程中的资源损耗减少、资源利用效率提高、污染排放减少以及循环利用水平提高。因此，在生态效率指标上重点关注产业生产过程中资源消耗、废弃物排放、资源循环利用水平等方面。

2.2 研究方法

2.2.1 熵值法

(1)数据标准化

为消除指标之间的量纲问题，对原始数据进行标准化处理。

正向指标：

(1)

负向指标：

(2)

式中，xij为原始数据；yij为标准化处理后的数据；max(xij)和min(xij)分别为第j项指标的最大值和最小值。

(2)指标熵值计算

按以下公式计算指标熵值：

(3)

式中，ej为指标熵值，0ej1；k=1/lnm，其中，m为评价对象个数；

(3)熵值法权重确定

按以下公式计算指标的权重：

(4)

式中，wij为指标权重；eij为指标熵值；n为指标数量。

(4)得分计算

要素层得分计算：

Yi=∑wij×yij

(5)

式中，Yi为要素层得分；wij为指标权重。

维度层得分计算：

Xi=∑Wi×Yi

(6)

式中，Xi为维度层得分；Wi为指标权重。

目标层得分计算：

Si=∑Qi×Xi

(7)

式中，Si为目标层得分；Qi为指标权重。

2.2.2 耦合评价模型

借用物理学中系统相互作用的耦合模型，构建产业效率和生态效率相互作用的耦合协调函数[17]。

(1)耦合度计算。产业效率与生态效率耦合度评价模型测算函数，表示为：

在公式中，C表示耦合度，C的数值大小可以直观反映产业效率和生态效率的融合程度。C的取值范围是[0，1]，C的数值越趋近于1，表明产业效率和生态效率耦合度越高，反之，说明耦合度越差。

(2)计算耦合协调度。为了避免单纯依靠耦合度判断引起的偏差，引入耦合协调模型，具体计算公式如下：

T=αU+βV

其中，D为耦合协调度，取值范围为[0，1]，数值越大协调度越高；C为前面计算的耦合度；T为产业效率与生态效率综合协调指数。借鉴已有研究结果，将α、β分别赋值为0.5、0.5，并将协调程度分为10等级(表2)[17]。

表2 耦合协调度等级划分标准

2.2.3 数据来源

基于数据可获得性，本文选取2004—2016年间长江上游地区四个省(市)的面板数据。研究数据主要来源于《中国统计年鉴》(2005—2017)、《中国环境统计年鉴》(2005—2017)、《中国工业统计年鉴》(2005—2017)、《中国高新技术产业统计年鉴》(2005—2017)。同时，为消除年际间物价上涨等其他影响，数据以2003年为基期进行折算。

2.3 产业生态化总体水平及协调水平评价

2.3.1 产业生态化总体水平成阶段变化态势

根据熵值法计算得到长江上游地区产业生态化综合水平(图1)。长江上游地区产业生态化水平发展具有明显的阶段性，2004年长江上游地区产业生态化得分为0.42；2016年产业生态化得分为0.37，从时间演变看，总体上未呈现明显增长态势。

2004—2007年，长江上游地区产业生态化呈逐年降低。其中，贵州省和云南省的产业生态化水平分别高于和低于长江上游地区整体水平。在前期阶段，重庆市、四川省产业生态化水平分别低于和高于整体水平，后期阶段，重庆市、四川省与长江上游地区整体水平相一致。在这一时期，长江上游地区着重产业结构调整，着重发展劳动、资本密集型产业。借助西部大开发宏观战略，积极承接发达地区产业转移，大力发展能源工业、重化工产业、轻纺等产业。因此，长江上游地区经济发展水平提高的同时，伴随着相当大的资源消耗和污染排放，致使产业生态化水平降低。2008—2013年，长江上游地区整体以及四个省(市)产业生态化水平呈“M”型变化，此阶段为劳动、资本密集型向资本密集型过渡阶段，产业发展目标表现为重工业化、服务业化，产业发展重点为产业结构转型阶段。因为2008年的金融危机与2010年的西部大开发再启动，表现为产业生态化水平波动较大。2014—2016年，长江上游地区产业生态化水平呈增长态势。重庆市的产业生态化水平增长最为显著并高于整体水平，贵州省产业生态化水平呈下降趋势。此阶段核心是促进产业结构升级，大力发展第三产业，以信息技术为核心的高新技术向传统产业渗透，同时生物医药、新材料和新能源等产业开发能力提升。各地区产业生态化发展与其产业定向和产业结构呈相当大的相关性，但长江上游地区整体产业生态化水平呈稳步增长态势。

图1 2004—2016年长江上游地区产业生态化水平演变Fig.1 Evolution of industrial ecological level in the upper reaches of the Yangtze River,2004-2016

2.3.2 产业效率与生态效率呈现出一个此起彼伏的“X”型发展状态

在研究期内，产业效率和生态效率这两个维度的发展水平呈“X”型，产业效率大体呈现稳步提升，生态效率水平呈降低趋势(图2)。

长江上游地区产业效率一直稳中向好，产业发展基础稳步提升，并且2010年之后，产业效率水平增长快速，2010年是西部大开发的再启动之年，西部地区资源丰富、市场潜力进一步凸显，加之国内经济结构调整以及发展方式转变，西部投资环境不断完善，为承接产业转移和发展现代化产业体系创造良好条件，有助于产业效率提升。在2010年后，重庆市在四省(市)中产业效率水平最高，重庆近年来发展战略新兴产业、实体经济，让产业转型升级成为重庆市经济增长的重要支撑。生态效率方面，长江上游地区及各省(市)生态效率处于降低趋势。从相关指标统计数据显示，长江上游地区各省(市)单位GDP能耗、电耗、水耗以及单位工业增加值废水排放量处于降低趋势，但工业废弃物等的循环利用水平并未提升。

图2 2004—2016年长江上游地区产业效率及生态效率演变Fig.2 2004-2016 Evolution of Industrial Efficiency and Ecological Efficiency in the Upper Reaches of the Yangtze River

2.3.3 产业效率与生态效率协调水平评价

产业-生态系统的目标在于注重“经济”与“生态”之间的动态“均衡”关系。根据耦合协调模型计算长江上游地区耦合协调度(表3)。

从耦合协调度计算结果来看，长江上游地区产业效率与生态效率的耦合关系在0.24～0.29之间小范围波动，处于中度失调耦合状态，从图2可知，在2004—2008年间，长江上游地区属于生态先行型，2009—2011年，属于产业和生态同步发展型，2012年及以后，属于产业先行型，表现为产业效率与生态效率协同作用较弱，影响程度较低，耦合协调发展状况改善不明显。同时重庆市耦合协调发展状态与整体水平相同；贵州省的产业效率与生态效率的协调度虽小幅度波动，整体上属于轻度失调耦合状态，2015年与2016年处于中度失调水平，产业效率与生态效率相互作用不明显；四川省和云南省在2010年属于严重失调，源于产业效率的低水平，其余年份都属于中度失调耦合状态，产业与生态协同水平较低。

表3 长江上游地区产业生态化水平的耦合协调度D及等级

3 产业生态化驱动因素研究

3.1 模型、变量与数据描述

上述分析表明长江上游地区产业生态化整体水平不高，存在较大的提升空间，因此，进一步对产业生态化的驱动因素进行分析，并制定科学合理的应对策略。在既有文献研究的基础上，从产业结构[13]、市场结构[14]、治理投资[15]等方面，选取具有代表性指标。同时为减少数据的异方差性，将所有变量取对数。基于此，建立如下面板模型：

(1)

其中，μit为地区效应，θt为时间效应，εit为随机干扰项，αi为待估系数。

方程(1)是本文的基准估计模型。被解释变量不仅受当期各解释变量的影响还受上期产业生态化水平的影响。静态面板回归模型忽略了被解释变量滞后项对其本身的影响，造成估计结果产生较大的偏差。在此基础上，建立动态面板计量模型，表达形式为：

(2)

动态模型采用差分广义矩(DIF-GMM)和系统广义矩(SYS-GMM)方法进行估计。差分广义矩估计虽克服了静态模型因内生性问题而产生的偏差，但存在弱工具变量问题，而系统广义矩估计方法同时克服了内生性和弱工具变量的问题。因此，本文采用系统广义矩估计方法估计方程(2)。

被解释变量：Yit=[lnSE,lnIE,lnEE]为一组被解释变量，分别产业生态化水平(SE)、产业效率(IE)、生态效率(EE)，以前文计算结果表示。

解释变量：(1)经济发展水平(PGDP)。Grossman和Krueger(1991)认为环境污染与人均收入之间存在倒U型曲线关系，即当人均收入水平处于较低水平时，更多关注经济的发展，此时环境污染随着收入增加而加剧，当人均收入水平达到一定水平后，开始注重环境质量的改善，此时环境污染随着收入增加得到改善，即经济发展与环境污染存在库兹涅茨假说。因此，在模型中引入经济发展水平的一次项和二次项。(2)清洁生产(RD)。企业技术创新直接决定了其清洁生产水平，一般来说科技创新水平越高企业的清洁生产水平以及循环利用水平越高，相应的资源利用效率和环境效率越高。在此采用工业企业研究与试验发展经费支出占工业总产值之比表示。(3)末端治理(IF)。工业企业环境治理强度直接决定了产业生态化发展的末端治理水平。Porter[18]通过案例研究认为，环境污染是对企业资源的浪费，降低污染有助于提高企业生产效率，企业同时获得经济绩效与环境绩效[19]。采用工业污染治理投资占工业总产值之比表示环境治理强度。(4)产业集聚(AGGL)。产业集聚具有知识共享及技术溢出效应有助于企业创新和专业化分工，由生产水平提高、治污理念优化带来正向效应，提高资源利用效率以及循环再利用水平，降低单位产出能耗，改善生态环境。采用区位商指数法衡量第二产业的集聚程度，其值为长江上游地区四省市第二产业从业人员占全部从业人数的比重与全国该比重的比值。(5)市场化程度(NG)。市场化程度是影响着产业生态化发展行为的决定性因素，市场化程度越高，意味着更多民间资本进入产业发展。同时市场化程度越高，市场竞争越强，企业更有动力加大自主创新，利于产业生态化发展。采用国有及国有控股产值占比衡量。(6)对外贸易依存度(FDI)。在国际贸易过程中，各种利益相关者的不同诉求所引发的外部性、产权不明确和信息不对称等问题导致的市场失灵和政府失灵的因素存在，对外贸易会对地区产业发展及其环境产生不同程度的影响[20]。以地区进出口总额占地区生产总值的比重来表示地区对外贸易依存度。(7)产业结构(IS)。产业结构是资源环境的消耗以及污染物形成的质和量的控制体，其对污染物种类、规模以及形成原因存在影响[21]，第三产业产值比重反映产业结构优化趋势与程度，决定着产业生态化体系的完善，第三产业占比上升，能够进一步提升产品的附加值，相应产业生态化发展水平越高。以第三产业产值占地区生产总产值之比表示。

原始数据来源于中经网统计数据库、《中国工业统计年鉴》(2005—2017)、《重庆统计年鉴》(2005—2017)、《四川统计年鉴》(2005—2017)、《贵州统计年鉴》(2005—2017)、《云南统计年鉴》(2005—2017)。涉及变量的统计性描述见表4。

表4 变量的统计性描述

3.2 实证研究与结果分析

3.2.1 序列的检验

在探究产业生态化水平的驱动因素之前，首先运用Stata 14.0对进行回归序列的平稳性进行检验。本文所用面板数据包含4个截面13期(N

根据对表5的分析可知，所有变量均为I(1)序列，但不能说明它们之间是存在长期的协整关系。本文使用KAO ADF统计量对变量之间是否存在协整关系进行了检验，并在5%的显著水平下均拒绝了原假设(不存在协整关系)，表示各序列间存在显著的协整关系，因此可以进行回归估计。

表5 变量单位根检验结果

注：*、△、▲分别表示10%、5%、1%的显著性水平。

3.2.2 模型的检验与估计

为检验各种因素对长江上游地区产业生态化水平的作用方向和作用强度，分别以产业生态化水平、产业效率、生态效率为被解释变量，以各被解释变量滞后项、各影响因素为解释变量，进行静态和动态实证分析。实证结果见表6。

表6 静态与动态面板数据的估计结果

注：*、△、▲分别表示10%、5%、1%的显著性水平，括号内为t统计量值；AR(1)和AR(2)分别检验差分残差项一阶和二阶序列相关；Sargan为工具变量过度识别检验的统计量。

表6中M1～M3为对静态面板数据模型(1)执行可行广义最小二乘法(FGLS，Feasible generalized least squares method)的估计结果。表6中N1～N3是对动态面板数据模型(2)进行的动态面板估计结果，模型(2)的SYS-GMM估计的序列相关AR(1)、AR(2)检验和Sargan过度识别检验均通过了检验，表明模型不存在序列相关且工具变量合理，即SYS-GMM估计结果有效。因此，将按SYS-GMM估计结果进一步对各个变量系数及显著性进行分析。

根据动态面板回归模型估计结果，在模型N1～N3中，产业生态化水平、产业效率以及生态效率的滞后一期的回归系数分别为0.294、0.111、0.628，并分别通过了5%、10%、1%显著性水平检验，说明上一期产业生态化水平对下一期产业生态化水平产生很大的影响，即产业生态化发展是一个连续的、动态的调整过程。在各驱动因素上：(1)在模型N1中经济发展水平一次项和二次项系数均显著，且一次方系数为负、二次方系数为正，说明产业生态化水平与经济发展水平呈“U”型曲线关系，表明产业生态化水平随着经济发展水平提高而降低，在经济发展水平超过一定水平之后，产业生态化水平会随着经济发展水平的提升而提高，此时位于“U”型曲线的左侧通道[22]，当前经济发展还未带来生态环境红利的释放。同时，经济发展水平在模型N3结果也显示同样的系数符号关系，但未通过显著型检验。模型N2表示，经济发展有助于产业效率提升。(2)清洁生产在模型N1、N2、N3中估计结果均不显著，但具有正向作用，说明当前企业科技创新是有利于提高清洁生产水平，以及产业生产技术水平，优化产业结构，但影响效应有限。(3)末端治理，采用的工业环境治理强度衡量，在模型N1中估计系数为0.051，并通过了10%的显著性水平检验，说明污染投资治理能有效促进产业生态化发展。同时，末端治理在模型N3中未通过显著性检验，具有正向作用，说明工业环境治理强度增加能降低产业发展过程中废弃物的排放量，降低对环境的影响，但影响作用有限。在模型N2中估计结果显示，污染治理投资增加不利于产业效率提高，主要是生产过程中，往往抽取部分利润或生产投入用于环保设施投资或者污染后的末端治理[23]，存在产业生产的“挤出效应”。(4)在模型N3中，产业集聚在1%的显著性水平下通过检验，模型N1、N2没有通过显著性检验，说明产业集聚带来的知识共享等方面的正外部性，有助于提高企业的运营水平以及生产效率，降低单位产出能耗，改善生态环境[24]。(5)市场化程度在模型N1、N2中通过1%显著性水平检验，且估计系数为负，而在模型N3中未通过检验，但具有负向作用。说明国有及国有控股企业产值比重降低，能有效提升产业生态化发展的总体水平和资源效率，同样积极促进民营资本进入行业领域，有助于产业效率提高以及改善生态环境改善[15]。(6)对外贸易依存度在模型N1、N2、N3均未通过显著性检验，从估计结果来看，系数符号与预期相符，对外贸易依存度对产业生态化以及生态效率有着负向作用，对产业效率有着正向作用。说明随着地区进出口贸易在地区生产总值中所占比重的增加，产业生态化水平以及生态效率呈降低趋势，这主要是因为出口产品主要集中在初级产品和初级加工制成品以及半成品等，此类产品数据资源消耗型，不利于本地的产业生态化发展与生态效率提高，却有助于产业生产的提高。(7)产业结构在模型N1、N2、N3中估计系数为正，并在模型N2、N3中通过5%显著性水平检验。本文采用第三产业产值比重表示产业结构，根据统计数据显示，第三产业产值比重上升，从劳动密集型到资本密集型再到技术密集型的转变，实现了产业效率以及生态效率的提高，即产业结构合理化、高级化能显著提升生态效率和产业效率。

4 结论与政策启示

本文以长江上游地区为例，从产业效率、生态效率两个维度，构建了产业生态化评价指标体系，采用熵值法、借助耦合协调模型综合评价产业生态化水平，并基于2004—2016年的面板数据，进一步使用静态与动态面板模型对长江上游地区产业生态化驱动因素进行了实证研究。研究发现：(1)长江上游地区产业生态化发展具有明显的阶段性，2004—2007年，长江上游地区产业生态化呈逐年降低；2008—2013年，长江上游地区整体以及四个省(市)产业生态化水平呈“M”型变化；2014—2016年，长江上游地区产业生态化水平呈增长态势。(2)长江上游地区的产业效率与生态效率呈现出一个此起彼伏的“X”型发展状态，产业效率大体呈现稳步提升，生态效率水平呈降低趋势。(3)长江上游地区的产业效率与生态效率的耦合关系在0.24～0.29之间小范围波动，处于中度失调耦合状态，产业效率与生态效率协同水平较低。(4)实证显示，产业生态化水平、产业效率以及生态效率的滞后项对本期发展皆存在显著的正向影响，经济发展水平、清洁生产、末端治理、产业集聚、市场化程度、对外贸易依存度、产业结构等因素从不同程度上作用于产业生态化水平，且驱动因素对产业效率和生态效率呈现不同效果，产业效率更多受经济发展水平、市场化程度、产业结构的影响，而生态效率则受产业集聚、产业结构的影响更为显著。结合本文研究结论，为促进长江上游地区产业生态化发展，提出以下建议：

第一，明确产业发展重点，建立严格的产业准入退出机制。对不同区域的项目引入实施进入壁垒、污染排放等的差异性标准，积极引入高效、清洁生产的效益产业；建立市场退出机制，对与上游地区生态功能定位不符的高污染、高排放企业，通过补贴、产业转移等手段，逐步进行淘汰，以高强度的环境规制倒逼企业转型。

第二，重点积极推进对正面清单产业市场化、多元化、激励型的绿色财政补偿和政策调控控制。构建形成按照生态受益者付费、保护生态者得到补偿、生态资源使用者付费、破坏生态者付费等原则的财政补偿及政策调控，以资金、人力、技术等的生态补偿方式，积极引导生态高要求的正面清单产业发展。

第三，搭建政产学研综合平台，实现生态产业的基础研究、成果转化与规模生产三个阶段的有机衔接，加快促进产业生态化。以市场运行机制、技术经纪服务、引导供需合作等搭建政产学研综合平台，提升区域创新能力和核心竞争力，调整产业结构、促进产业转型升级，打造现代生态产业体系。

第四，探索创建现代生态产业绩效考核评价制度，把GEP作为绿色发展的政绩考核新标尺。在生态文明新时代，要转变过去以GDP为导向的绩效考核制；要转变地方政府职责，政企分开，弱化政府的“经济人”特性，避免地方保护主义和地方割据等不利于区域协作的社会现象；要建立和明确协作机构，避免管理混乱。