汉江生态经济带绿色发展与产业结构耦合协调研究

武婷婷王 怡张 雪董 朕

(1.商洛学院经济管理学院,陕西 商洛 726000;2.陕西高校新型智库商洛发展研究院,陕西 商洛 726000)

目前,国家积极把生态文明建设融入到经济建设中,建立了汉江生态经济带和淮河生态经济带等重要战略发展区域,在保护区域生态环境和治理环境的基础上,引导生态驱动型和生态友好型产业发展,以较少的资源消耗获取最大的经济效益,提高区域生态效率,推动区域绿色经济发展。产业结构调整作为优化资源配置、推进增长动能转换、降低污染物排放的重要驱动力,被视为促进经济系统与生态系统协调发展的重要抓手[1],产业结构的优化与调整为绿色发展提供了良好的基础,也使得地区绿色发展能够有更好的客观条件。同时,绿色发展是引领生态文明建设的重要理念,产业结构优化也需要其理论指导和实践反馈。因此,这就要求我们对绿色发展和产业结构优化协同共进有正确的认知。

学者们从不同角度对绿色发展与产业结构进行了研究。刘青利等利用DEA-SBM 模型整合2011～2017 年河南省及各地市工业发展数据测算出河南省工业绿色发展效率并得出经济发展水平、产业结构对河南省工业绿色发展有明显的正向驱动[2]。沙依甫加玛丽·肉孜研究表明人力资本集聚对绿色经济效率的促进作用是通过创新能力促进和高质量FDI 效应等途径起作用的[3]。张乐勤研究发现安徽省产业结构变迁与绿色发展间呈基本协调状态,其对绿色发展促进效能并未显现[4]。盛慧琴研究分析1978～2015 年长江经济带产业结构的变化特征,得出长江经济带产业结构优化趋势明显,但是长江下游、中游、上游3 大区域差异较大[5]。冯小舟等结合计量经济模型探讨产业结构的合理化和高级化对江苏省1991～2014 年经济增长的影响,发现江苏产业结构的合理化与高级化均对经济增长有明显影响,但前者对经济增长的影响远大于后者[6]。李旭雅从经济、环境、社会、能源4个视角,采用组合赋权法和TOPSIS 法构建评价模型对山西省社会生态系统绿色发展成效进行评价,为资源型地区转型发展提供依据[7]。刘杨等基于非期望产出的DEA-SBM 模型分析了我国城市群绿色发展效率在2011～2015 年的变化情况,同时通过构造均衡函数对城市群的均衡特征进行了分析并提出相应的绿色发展建议[8]。卢丽文等发现长江经济带城市绿色效率整体水平不高,但是有逐步改善的趋势,技术效率成为制约长江经济带绿色城市综合效率的主要因素[9]。岳书敬等认为产业集聚和绿色发展效率呈U 型关系,随着产业集聚的增强,绿色发展效率先降低后升高,当产业集聚达到一定水平后,可以提升城市的绿色发展效率[11]。

整体来看,在绿色发展和产业结构研究成果颇丰。但是,现有文献多将产业结构与绿色发展看作单方面的影响,互为因果的考察较少,很少去讨论二者协同发展的问题。且大部分研究多以全国范围、省级样本针对问题开展研究,未能充分考虑到区域的异质性。目前,汉江流域经济发展整体上尚处于工业化中期,产业结构层次偏低,传统农业比重偏大,工业技术含量偏低,服务业发展滞后,产业升级、新旧动能转换压力大,经济外向度低;同时,“保护优先,绿色发展”也是推动汉江生态经济带发展的首要原则。因此,有必要加强绿色发展与产业结构协同共进的研究。本文选取汉江生态经济带2010～2019 年14 个城市的数据,通过投影寻踪Topsis 法(PP-Topsis)测算14 个城市绿色发展水平与产业结构优化程度,运用耦合协调模型探究汉江生态经济带产业结构优化和绿色发展的协调发展水平,进而对区域产业结构优化和绿色发展的关系进行分析,为不同地区经济系统产业和生态环境的协调发展提供决策参考。

1 评价指标选取及模型构建

1.1 评价指标的选取

绿色发展是一个复杂的系统性概念,涵盖了社会经济发展和生态环境保护多个维度,是在传统发展基础上的模式创新,因此必须结合地区发展的特殊性构建多维度、多指标的评价体系。根据指标选取的可靠性、权威性和可获得性原则,结合汉江生态经济带绿色发展目标,从经济发展水平、社会发展质量、生态文明建设、科技创新服务四个维度,构建绿色经济发展指标体系。同时,本文主要采取产业结构合理化和产业结构高度化来体现产业结构优化水平。因此,构建绿色发展与产业结构评价指标体系,如表1。本文采用投影寻踪Topsis 法,对地区绿色发展水平和产业结构优化水平进行测度。

表1 绿色发展与产业结构评价指标体系

1.2 模型构建

1.2.1投影寻踪Topsis 法(PP-Topsis) PP-Topsis 法是根据投影寻踪模型(PP)对指标进行客观赋权,然后运用Topsis 法,通过计算与最优方案的相对接近程度对各评价对象进行综合排序,评价值越高,说明地区绿色发展水平越高。

投影寻踪模型赋权的建模过程如下:

(1)样本评价指标集归一化处理。

设各指标的样本集为{|x(i,j)|i=1,2,…,n,j=1,2,…,p},其中x(i,j)为第i个样本的第j个指标值,n和p分别为样本的个数和指标的数目。归一化处理以消除各指标值的量纲和统一各指标值的变化范围。

本文所构建的绿色经济发展指标体系中具有正向影响的指标,也有对具有逆向影响的指标,因此,本文采取极值标准化方法对指标数据进行标准化处理。

①正向型指标数据标准化处理方法如式(1):

②逆向型指标数据标准化处理方法如式(2):

(2)构建投影指标函数Q(a)

投影寻踪法就是把p维数据{|x(i,j)|j=1,2,…,p}综合成以a={a1,a2,…,ap}为投影方向的一维投影值zi:

其中a为单位长度向量。为了使局部投影点尽可能密集,最好凝聚成若干个点团,整体上投影点团之间尽可能散开。因此,投影指标函数可以表达成:

其中,Sz为投影值zi的标准差,Dz为投影值zi的局部密度。Ez为序列{|z(i)|i=1,2,…,n}的平均值;R为局部密度的窗口半径,根据试验来确定,R取值既要使包含在窗口内的投影点的平均个数不太少,避免滑动平均偏差太大,又不能使它随着n的增大而增加太高,一般可取值为 0.1Sz;r(i,j)表示样本之间的距离,r(i,j)=|zi-zj|;ut为一单位阶跃函数,当t≥0 时,其值为1,当t<0 时其函数值为0。

(3)优化投影指标函数

当样本集给定时,Qa投影指标函数只随着投影方向a 的变化而变化。最佳投影方向就是最大可能暴露高维数据某类特征结构的投影方向。因此,可以通过求解投影指标函数最大化问题来实现,即:

实际上这是一个求解复杂非线性优化的问题,优化变量{|aj|j=1,2,…,p}用传统的优化方法很难处理,因此,需要引入相关算法来进行求解优化问题。本文利用实数编码的加速遗传算法通过来解决高维全局寻优问题。

(4)权重计算

从式7 可以看出,最佳投影方向向量a其实是一个长度为1 的标准化向量,即所有aj的平方和等于1。那么我们可以设wj为第j个指标的权重,W=[w1,w2,w3,…,wj]为所有评价指标的权重,那么就有:

将求得的最佳投影方向向量a 代入到公式8 中,即可计算出各评价指标的权重。

结合计算出的指标权重,运用Topsis 评价方法,即得到各地区的绿色发展水平评价值。

1.2.2耦合协调模型 绿色发展与产业结构是一个相互作用、相互影响的复杂系统,存在耦合协调关系,产业结构优化和绿色发展的耦合协调度模型如下:

式(8)中x、y分别代表绿色发展水平、产业结构优化水平,C代表绿色发展和产业结构优化的耦合度,C∈[0,1]。式(10)中,D代表绿色发展和产业结构优化的协调发展度,T代表各地绿色发展与产业结构优化协调发展水平综合指数,D∈[0,1]。耦合度值和协调发展度值越高,说明绿色发展和产业结构优化的和谐度越高。式(11)中,α 为绿色发展水平的待定系数,β 为产业结构优化水平的待定系数。本文绿色发展和产业结构优化同等重要,因此,

本文研究的重点是汉江生态经济带绿色发展与产业结构的关联演化机理,基于2010～2019 年的数据,演化分析两者的耦合程度,因此,本文用耦合度来反映绿色发展水平与产业结构水平的相互关系和作用,用耦合协调度反映二者协调相关的程度。绿色发展与产业结构的耦合度和耦合协调度的标准及类型如表2 所示。

表2 绿色发展与产业结构的耦合度和耦合协调度划分标准及类型

2 结果特征分析

2.1 汉江生态经济带耦合协调度的对比特征

根据构建的模型首先可以测算出汉江生态经济带各城市在2010 年到2019 年的绿色发展水平和产业结构优化水平。总体来说,区域内的14 个城市在绿色发展水平方面均呈现出稳步增长状态,而产业结构优化水平不同的城市变动状况也不尽一致,大部分城市在逐渐提高,还有些城市处于波动状态。

结合测度结果,运用耦合协调模型即可得到各年份汉江生态经济带各城市的绿色发展与产业结构耦合协调度得分,如表3 所示。在此只列举2010 年与2019 年各地耦合协调等级及类型的计算结果,如表4 所示。

通过表3、表4 结果对比分析,可以发现:

表3 产业结构与生态环境耦合协调度(D)

表4 2010、2019 年产业结构与生态环境耦合协调等级及类型

首先,汉江生态经济带区域中14 个城市的耦合协调度均有所提升,特别是武汉从2010 年的0.6285 到2019年的0.9426,几乎达到极度协调,十堰从2010 年的0.2615 到2019 年的0.8921,是耦合协调提升幅度最大的城市。

第二,个别城市进步较快,南阳和十堰实现了由低度协调到高度协调的跃升,襄阳、随州、荆门、孝感、天门和潜江也从2010 年的中度协调上升到高度协调,汉中、仙桃和武汉的耦合协调等级都有所上升,安康和商洛的耦合协调等级没有发生变化。相反,神农架的耦合协调等级有所下降,从良好协调下降到中度协调。结合文中对绿色发展和产业结构优化的水平测度可以发现,自2010 年到2019 年中,神农架的绿色发展水平在不断提高,但是产业结构优化水平没有提升,甚至还略有下降,绿色发展与产业结构优化的耦合度有所降低,这也与神农架较为单一的产业结构有关系。

第三,从类型上看,在2010 年基本上所有城市都属于绿色发展滞后型,而到2019 年大部分城市都转变成了产业结构滞后型。说明近些年在践行绿色发展理念,推进生态文明建设的过程中,随着生态环境治理的加强、地区经济的提升、社会生活的进步,地区的绿色发展水平得到了大幅提升,但是大部分城市的产业结构优化水平相较于绿色发展的提升程度,还存在明显的滞后。不过,武汉、十堰、南阳、荆门、孝感经过近几年的发展,到2019 年已实现绿色发展与产业结构的同步协调。

2.2 汉江生态经济带耦合协调度的空间特征

从空间分布上看,对比2010 年,2019 年又有了新的变化。首先,保持良好耦合协调的安康、商洛仍然在原有等级,协调度由0.5204、0.5511 上升到0.6254、0.5792,略有提升,神农架从良好降低为中等。

第二,汉江中下游地区优势明显。在2010 年时,丹江口库区及上游地区除了十堰,其余城市的协调等级基本上都处于良好等级,而汉江中下游城市中仅有武汉和仙桃处于良好等级,其余城市的耦合协调程度均位于中低水平。到2019 年,汉江中下游的城市南阳、襄阳、随州、荆门、孝感、天门、潜江、仙桃和武汉均到达了高度协调状态,并且多个城市实现了绿色发展与产业结构的同步协调,而丹江口库区及上游地区的五个城市只有汉中和十堰达到了高度协调,逐步形成了“上低下高”的空间特征。可以看出近些年汉江中下游的城市在绿色发展的基础上,也实现了产业结构的调整优化,相反丹江口库区及上游地区的产业结构调整优化还更略为滞后。

第三,十堰的协同度上升最快,从2010 年的0.2615达到2019 年的0.8921,增长了三倍有余,除此之外,武汉的协同度为全汉江生态经济带区域最高,作为汉江生态经济带中的湖北省会城市,产业结构与生态环境耦合协同程度在迅速提升。

第四,2010 年后,汉江中下游地区城市的绿色发展与产业结构耦合协调度基本均由中低等级转变为高度协调状态,说明汉江生态经济带的协同发展效果开始凸显,而丹江口库区及上游地区几个城市的耦合协调度没有一致的变动方向,这也反映出相较于汉江中下游地区,丹江口库区及上游地区的区域协同发展的程度较低。

3 结论与建议

通过对汉江生态经济带区域绿色发展水平与产业结构优化水平的计算,将涉及到的城市划分为产业结构滞后型和绿色发展滞后型,依据耦合协调度模型,对2010～2019 年汉江生态经济带区域内14 个城市的绿色发展和产业结构的耦合协调度进行测度,划分为高度、良好、中度和低度4 个协调度等级。综上,有以下3 点结论及建议:

首先,产业结构调整优化依然是汉江生态经济带当前面临的重要任务。虽然大部分城市已达到了绿色发展与产业结构的高度协调,但是通过绿色发展和产业结构优化水平的测度对城市类型划分,可看出汉江生态经济带大部分城市都属于产业滞后型,这说明产业结构优化程度普遍发展较为缓慢。产业结构优化水平主要源于两个方面,即产业结构合理化和产业结构高度化,前者代表产业结构偏离均衡经济状态的程度,后者代表第三产业所占比重,而汉江生态经济带整体上尚处于工业化中期,产业结构层次偏低,传统农业比重偏大,工业技术含量偏低,服务业发展滞后,因此必须要拓宽发展思路,不断提高第三产业在国民经济中的比重,发挥第三产业在国民经济中的拉动作用,才能更加趋向于经济发展的均衡状态。

汉江生态经济带的“两区”之间,绿色发展与产业结构协同程度大相径庭,呈现“上低下高”的空间特征。其中汉江中下游的城市均达到了绿色发展与产业结构高度协调状态,而丹江口库区及上游地区的5 个城市只有汉中和十堰达到了高度协调,这也说明区域发展不平衡问题突出,汉江流域中下游地区绿色发展和产业结构优化均有很大的提升,而丹江口库区及上游地区发展相对滞后。因此,对丹江口库区及上游地区更加要把产业结构调整放到首位,坚持走生态产业化、产业生态化发展之路,着力优化产业结构,培育壮大主导产业,加快发展新兴产业,推动企业做大做强,构建现代化生态经济体系,实现经济高质量发展,达到绿色经济与产业结构高度的协同共进。

汉江生态经济带的中下游区域城市,已经逐步形成了一定的协同效应,而丹江口库区及上游区域城市协同发展的程度较低。可以看出,汉江生态经济带不仅丹江口库区及上游区域没有形成协同发展的形势,而且上下游间也更没有形成协同发展格局。因此,要实现汉江生态经济带整体的协同共进,首先要解决上游地区的区域协同发展,从小区域协同到整体协同共进,实现从小协同到大协同的演变。可以着力推动区域对内开放合作,以政府为引导、企业为主体、项目为纽带,完善交流协作体制机制,积极拓展合作领域促进资本、资源、人才、信息等要素在多地优化配置、合理流动,实现合作共赢、协同发展的目的。