基于马尔科夫链的绿色发展水平时空演变趋势分析——以京津冀城市群为例

屈云举 张金雪

（山东理工大学管理学院，山东 淄博 255000）

从现有文献来看，自“绿色化”提出以来，研究成果主要体现在：一是关于“绿色”概念多重视角的解释，学者们集中阐述绿色创新、绿色金融、绿色转型与绿色施政等概念及其演化脉络[1-2]。二是以中国整体或分区域为研究对象，对绿色发展进程探索[3-5]。三是大多学者选取多类指标，对研究区域进行综合评价[6]。四是测量方法不尽相同。学者们多数采用耦合协调度模型、空间马尔科夫链、空间杜宾模型、纳什均衡理论和演化博弈理论研究了绿色供应链中政企博弈关系[7-10]。从城市群一体化绿色发展水平的测度来看，现有研究仍有一些问题需要解决，本文进行了指标选取和研究内容的优化。

一、京津冀城市群绿色发展水平

本文构建绿色增长、绿色福利、绿色财富、绿色治理四维指标作为评价绿色化测量体系。绿色治理通过政府治理影响其他三类指标绩效，具体10类指标，以此评价京津冀城市群的绿色化水平。

运用Stata计算指标值的极值与均方差，在判断正向指标与负向指标的基础上，对所选数据进行标准化处理，由此计算每个城市不用年份的绿色化指标权重，进而得京津冀城市群的绿色化指标权重及该区域的整体绿色化权重，本文采用极值熵值法，进行此类计算（表1）。

表1 京津冀城市群绿色发展水平

京津冀城市群在研究期内呈现不同发展特征，计算13个城市绿色化指数方差，得出各城市的绿色化发展波动幅度，依据方差原理，将京津冀城市群绿色化指数方差按照升序排列，将介于0~0.0499的城市归类为发展平稳型、0.0500~0.0699的城市归类为持续波动型、大于0.0700的城市归类为跳跃型。可知2008年以来京津冀城市绿色化发展水平均呈现不同水平的波动，波动类型受不同因素影响。

二、京津冀城市群时空演变趋势研究

对京津冀地区2008-2017年各年份进行Moran’s I 指数的全局自相关测算得出。10年间京津冀城市群的绿色化效率Moran’s I 指数均为正，且都在5%显著水平上通过检验，表明该地区绿色化效率增长具有空间依赖性和集聚特征。

绿色化效率深受城市经济水平、技术资源、工业资源禀赋等城市邻域绿色化水平的影响，地理临近性与经济间相互关系对城市群绿色化产生重要作用。京津冀城市群趋同动态变化受区域背景影响显著。

京津冀城市群绿色化效率时空转换概率在不同邻居条件各不相同。假设区域背景对概率影响不明显或毫无影响，考察期内4个条件矩阵将分别相等，与相应时段传统马尔科夫相同（表2）。绿色化效率转移在地理上并孤立，不同区域背景下区域绿色化效率转移概率不同，区域背景为高水平地区的经济体向下转移的概率小于区域背景为低水平的概率。

（一）不同区域背景在区域转移中所起的作用各不相同

城市间绿色化转移概率对不同区域背景的反映不同，绿色化水平较低的城市向上转移的概率为0.3125（表2），在低水平区域背景下，向上转移的概率增加0.125，若区域背景为中低水平、中高水平及高水平区域，转移概率逐渐增大。

表2 2000~2014年京津冀城市群各城市年绿色化类型的空间马尔可夫链转移矩阵

（二）区域背景对城市绿色化效率向上或向下转移概率呈不对称分布

城市绿色化效率处于某一特定水平时，向上或向下转移的概率各不相同，且没有固定的比例差距，临近高水平区域向上转移的概率一般大于向下转移概率。

三、结论

研究期内京津冀城市群绿色化发展水平由普遍较低向整体上升过渡，空间上呈现高水平城市向外围城市缓慢扩散的演变趋势；绿色化发展呈现整体上升、局部波动的特征。根据京津冀时序变化特征将其分为2008—2010年上升、2010—2012下降、2013—2017年上升3个时间段。京津冀城市群存在低水平、中低水平、中高水平和高水平4类俱乐部趋同，其中低水平与高水平俱乐部稳定性更强。城市绿色化演变趋势受区域背景影响，且邻域间的绿色化水平对城市演变趋势的影响各不相同，其中背景区域经济发展水平与地理位置在各俱乐部时空演变中起主要作用。