安徽省绿色经济发展的时空演化分析

汪 陈，李增来

（铜陵学院金融学院，安徽铜陵，244000）

一、引言

当前经济发展正在由以往的高投入、高增长、高污染的粗放型增长方式向资源集约、环境友好、效率提高的新型经济发展方式转变。党的十九大报告强调，要推进生态文明建设和绿色发展，建设美丽中国，打造绿色循环低碳的经济体系。安徽省作为中部人口和资源大省，从改革开放以来，经济社会取得了巨大发展，国内生产总值（GDP）从1978年的113.96亿元增加到2019年的37 114亿元，高新技术产业产值连续两年突破万亿，战略性新兴产业产值占规模以上工业比重达30%，位居全国前列。安徽省同时承载“一带一路”倡议和中部崛起、长三角一体化发展战略，在生态绿色发展方面具有较大潜力和优势，近年来更是不断推进生态文明建设，加快打造长三角区域具有重要影响力的绿色发展区，不断完善资源有效利用和生态保护修复机制，进一步降低单位GDP能耗和煤炭消费，减少二氧化碳和二氧化硫等工业气体排放，倡导向绿色生产和生活方式转变，积极推进绿色低碳循环经济发展。但是安徽省目前在产业结构、煤炭减量替代和新能源投资等方面存在一定挑战，而且绿色经济发展与同处在长三角一体化区域的其他江浙沪省市相比仍存在一定差距，如单位GDP耗电量和废水排放量均高于江苏和上海，单位GDP固体废弃物排放量、PM2.5和PM10年平均浓度都处在长三角区域第一的位置，未来安徽省进一步推进节能降耗，实现绿色发展的压力仍然存在。

二、文献综述

对于安徽省绿色经济发展的实际情况、绿色指数及差异，门可佩、蒋梁瑜（2008）较早采用主成分聚类分析方法对安徽省区域经济发展水平进行了综合评价，认为合肥市存在省会城市特有优势及科技教育实力特色，马芜铜经济圈发展迅速，皖南旅游人文资源丰富，提出安徽省应当发挥区域比较优势提高产业竞争力；张本照（2015）等结合生产函数并建立BCC-DEA模型实证分析了安徽省绿色经济效率，认为整体水平较高但波动幅度较大，减少碳消费量对于绿色经济发展有积极作用；郑丽琳等（2018）利用能值理论对安徽省16个地级市的经济-环境-生态能值数据进行了计算，进而测试了各市的绿色GDP，得出省内合肥市和芜湖市绿色GDP较高，认为皖北地区能源消费高于皖中南地区且全省废水废气排放量需要进一步控制，未来安徽省绿色经济发展压力仍存；崔木花（2018）认为安徽省经济发展依靠第二产业拉动明显，资源环境消耗及废水排放量较大，经济增长对能源消费存在较强的依赖性，没有实现二者的脱钩，应尽早向绿色经济转型发展；台德进、王磊（2019）提出单纯依靠资本要素驱动的经济发展不能持续，应该遵循“里约+20”峰会包容性绿色增长理念，保持经济社会与生态环境协调发展，并从经济增长、绿色生产等指标测算了安徽省包容性绿色增长指数，认为当前经济增长质量有待提升。综合来看，目前基于绿色经济发展、绿色经济效率及绿色金融的研究已成为环境经济、绿色经济研究的热点问题，为了丰富现有绿色经济及绿色发展方面的研究成果，针对安徽省各地区绿色经济发展水平及未来政策取向提出针对性建议，故运用PCA主成分及因子分析、空间自相关分析等方法测度并比较各地区绿色经济发展水平的时空差异，为安徽省绿色经济转型和地区绿色经济发展提供更多视角。

三、安徽省绿色经济发展时空演化实证分析

（一）指标数据选取

绿色经济发展是一个综合经济增长、社会发展和生态环境各指标在内的多重系统，必须选取多维度指标体系，结合安徽省各地区各指标数据分析的典型性，故选取表1中指标（括号内为指标字母缩写及指标单位）。

绿色经济各项指标数据来源于《安徽省统计年鉴》（2011—2019年）和安徽省统计公报，由于不同指标性质和数据单位存在差异，故需要对已有指标数据进行标准化处理：

具有正向性质指标，令：

具有负向性质指标，则令：

式中xij表示原始指标数据值，Xij表示经过标准化处理之后的数据值。

（二）实证设计

1.主成分分析是对数据降维的一种方法。基本思路是通过投影的方法将包含各种复杂信息数据且具有一定相关性的原始变量进行降维，重新组合成关键的几个互不相关的主成分指标Fm，并通过计算各主成分载荷和主成分得分来进行综合评价。假如研究问题包含n个样本，每个样本包含p个指标，构成一个n*p阶矩阵X，对其数据进行标准化后得到标准化矩阵Y，其相关系数矩阵为r：

表1 绿色经济发展指标选取

最后对提取的主成分进行加权求和可以得出最终评价值，权重为每个主成分的方差贡献率。

2.空间自相关是检验观测对象的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，可用来解释和寻找存在的空间聚集性或“焦点”。空间自相关一般可分为全局（全域）自相关和局部（局域）自相关，用以探索属性数据全局分布模式、空间结构和空间聚集等信息。Moran’s I和Getis是最常使用的方法，其中Moran’s I（莫兰指数）统计量度量全局空间自相关（要素属性相近程度）的程度：

若要进一步考虑空间指标值的局部空间聚集，就要应用局部空间自相关分析（LISA）：

式中，Ii为i空间位置的局部相关系数，若Ii大于0则表示该地区与相邻地区指标属性值相关，若小于0则不相关。

（三）实证结果

基于上述经过标准化后的指标数据及主成分因子分析、空间自相关研究方法，运用SPSS22.0和GeoDA1.14软件对安徽省各地区2011—2018年绿色经济发展水平及空间聚集情况进行测算，结果如下：

1.安徽省绿色经济发展指数时序分析

在进行主成分及因子分析之前，应进行KMO和Bartlett球形检验以便确定各变量之间的相关性、偏相关性和独立情况。KMO统计量越接近于1，则变量间的相关性越强，偏相关性越弱，因子分析的效果越好，一般应在0.60以上；Sig为球形检验的P值，若小于0.05则拒绝原假设，即适合做因子分析。

表2 KMO和Bartlett的检验

表2中KMO和Bartlett球形检验的结果显示KMO统计量为0.729，Bartlett检验的显著性为0.000，可见各变量间相关性显著，即否定相关矩阵为单位阵的零假设，可以进行主成分分析，提取的3个主成分的方差和累积总方差见表3。

根据特征值大于1且累积方差贡献率超过85%的原则提取3个主成分F1、F2、F3，且提取的主成分累积方差贡献率达到88.571%，包含了原始变量的大部分信息，能够表示出安徽省各地区绿色经济发展指数。

表3 解释的总方差

表4 成份得分系数矩阵

根据表4中成分得分系数矩阵可以得出主成分F1、F2、F3与各指标变量的线性组合，再分别计算F1、F2、F3的特征值占这三个主成分特征值总和的比重作为权数，然后加权求和可以得出各地区绿色经济发展综合水平指数F：

按照上述步骤，逐年对安徽省16个地级市2011—2018年数据进行主成分分析并计算绿色经济发展综合水平指数F，结果如表5所示。

从表5中时序评价结果可以看出，2011年以来安徽省16个地级市绿色经济发展指数均呈现出增长趋势，绿色发展指数均值从2011年的0.471 4增加到2018年的0.682 9，累计增幅接近45%。其中作为省会的合肥市优势明显，是年均增长幅度最大的区域，绿色经济指数从2011年的0.914 7增加到2018年的1.768 3，且一直处于领头羊的位置。芜湖、黄山、蚌埠、滁州、马鞍山、宣城绿色经济指数增长较快，但评价值与合肥相比仍有较大差距。另外皖西地区六安和皖北地区淮北、淮南、亳州、宿州等城市的绿色经济指数增长缓慢，安徽省未来绿色经济整体协同且持续发展的任务较重。

表5 绿色经济发展评价结果

2.安徽省绿色经济发展空间格局分析

为了更为直观地分析绿色经济发展的空间分布特征、空间格局演变和空间聚集动态，采用Geoda1.14软件来计算Moran's I指数和Local MoranI（LISA）用以衡量全局和局部空间自相关水平，采用空间邻接Queen规则定义权重矩阵，空间正相关表明地区绿色经济发展变化与其邻近区域具有相同变化趋势，负相关则相反，具体的莫兰指数（MI）及年平均绿色经济发展指数（GI）演变如图1。

图1 年平均绿色经济发展指数（GI）和莫兰指数（MI）

从图1可以看出，安徽省地区绿色经济发展Moran's I指数值均为正数且基本呈现平稳增长的趋势，但总体空间相关性较弱，主要是由于皖南、皖中、皖北及具有省会和科技优势的合肥市在地区经济发展水平方面差异较大，尤其是各地区在生态环境、资源禀赋和能源消耗等方面存在显著差异，使得各地区绿色经济发展难以出现较大协同，应进一步分析局部空间自相关情况。

基于空间相关局域指标Local MoranI（LISA）指数的分析可以得到相应的局部自相关情况，通过测算发现安徽省地区绿色经济发展存在局部空间自相关和空间聚集特征，空间聚集特点表现为高高型、低低型、低高型并存。从图2 LISA聚类地图来看，合肥市和芜湖市表现出高发展水平和高空间相关的特征，表明其绿色经济发展的效应明显，且能够促进相邻区域绿色发展，属于热点区。皖北地区宿州、淮北、亳州和阜阳绿色经济发展水平较低且区域间差异程度小，即为冷点区。铜陵、马鞍山两市的绿色经济发展滞后于邻近区域合肥和芜湖，处于低高型象限。而从绿色经济发展水平分位图来看，具有皖中地区高于皖南地区、东部地区高于西部地区、皖北地区相对滞后的空间分布特征。作为经济发展水平最高且具有地理位置优势的合肥、芜湖，在绿色发展指数上处于领先地位，黄山市凭借其独特的自然资源优势进入绿色发展第一梯队，而蚌埠市和滁州市则因为经济增长、资源禀赋和绿色发展等各项指标较为均衡从而能够进入第一阵营，马鞍山、池州则因为经济和绿色发展不均衡掉入第二、第三阵营，而淮南、淮北、宿州、亳州等皖北地区绿色经济发展任重而道远。

图2 安徽省各地区绿色经济发展LISA聚类地图和3分位图

四、结论及政策含义

随着国家长三角一体化、中部崛起等重大战略的推进，安徽省地区经济社会和产业发展的潜力会进一步显现，未来进一步调整经济产业结构、大力发展高新技术产业和不断推进绿色经济发展将是安徽省保持经济、技术和绿色发展竞争力的重要方向。

（一）推动技术创新促进绿色经济高质量发展

技术水平及创新对地区经济发展具有重要作用，是低碳绿色经济发展的直接驱动力，有助于促进节能减排、资源节约和生态环境保护，对于经济发展具有一定区域优势的合肥及芜湖等地区，应当把保持稳健有序的经济增长、技术进步和环境保护统一起来，减少水、大气和土壤污染物，提高资源利用效率和降低能耗，进一步发展壮大高新技术产业，加大科技研发投入和补贴力度，创造优质科研环境，吸引高科技人才，鼓励科技进步和创新，着力推动科技成果转化，打造战略新兴产业集群，实现地区绿色经济高质量发展。

（二）因地制宜实现地区绿色经济协调发展

对于铜陵、马鞍山、淮南、淮北等传统资源型工业型城市应积极推动经济供给侧改革和调整产业结构，引进高新技术改造升级或淘汰高能耗高排放的传统产业，千方百计降低工业废气和固体废弃物排放，积极承接省内外高发展梯度地区外溢产业，降低能耗，推进发展光伏、光电、风电等新能源产业，立足绿色循环经济，发展资源节约、环境友好的新型制造业。对于黄山、池州等皖南具有绿色自然资源优势及皖北皖西等主要依靠农业发展的地区来说，要着力培育绿色工业、现代化旅游服务业和发展绿色生态农业，加快农业机械化和现代化的步伐，打造绿色经济特色城镇和新型农村社区以建设美好乡村，把地区经济发展和绿色资源有效结合起来，把生态环境优势转换成发展资本，提高绿色产品和服务的产出，不断推进地区绿色经济转型发展，实现安徽省绿色经济稳步协调发展。

（三）加大绿色信贷和金融供给推动绿色经济持续发展

金融市场能够为绿色发展提供可持续的资金支持，为绿色生产和环境保护提供多样化产品和服务。为此，需要引导银行等金融机构确立绿色信贷和绿色金融理念，有效发挥金融体系的资金资源优化配置和监督作用，支持地区调整升级产业结构，为培育新型绿色产业、高新技术产业和现代化农业服务业提供可靠的资金支持。适当降低融资门槛，帮助企业加快改造升级和淘汰高污染高能耗的过剩落后产能。重点加大银行绿色信贷投放力度，保持绿色信贷占各项贷款的比率不断提高，扩大绿色股票、绿色债券、绿色基金等资本市场工具的融资规模，提高绿色保险产品供给和覆盖面，创新地区绿色企业产权交易和碳排放权交易，探索绿色项目PPP和BOT融资等新型融资方式。同时，建立健全金融机构绿色金融业务的统计监测及考核评价机制，推动全省绿色金融体系形成并发挥金融聚集效应，为安徽省绿色经济的持续发展提供良好的金融环境。