工业发展与资源环境压力互动关系研究

孙振清,谷文姗,成晓斐

(天津科技大学 经济与管理学院,天津 300457)

改革开放以来,粗放式的经济增长方式带来巨大社会进步与经济红利的同时,也导致资源过度消耗、环境污染与破坏等一系列问题频繁出现[1],且过去“三高”的粗放型发展方式,已不再适用于我国当今的经济发展[2]。然而,不同于其他国家,我国城市数量多、类型多、分布广,40%以上的地级市为资源型城市,为中国建立完整独立的产业体系和经济发展提供了能源支持[3],也就使得工业发展成为我国经济发展的重要引擎。因此,走新型工业化道路是我国实施可持续发展战略的必然选择,是建立资源节约型和环境友好型社会的现实需求。在资源环境约束越来越紧张的情况下,探讨并梳理工业发展与资源环境之间的耦合及空间互动关系,为工业良好发展、缓解资源环境压力等均有一定的意义。

1 文献综述

综合已有研究,学者们大多基于工业绿色发展角度探讨可持续发展路径,通过构建工业绿色发展指标体系测算指数,进而评价工业绿色发展状态。Chen 等[4]运用耦合协调度模型测算北京市产业结构与生态环境之间的关系,发现产业结构与生态环境的耦合协调度由“勉强协调发展”阶段转向“较优协调发展阶段”;Yin 等[5]将数据包络分析模型应用于以环境污染为非期望产出的生态效率分析中,提出转变以GDP 为导向的增长模式,制止重工业由东向西、由南向北、由城市向农村的转移;Yang 等[6]基于三维生态足迹模型研究我国陕西北部地区,发现陕西北部在鼓励可持续发展过程中,有必要调整产业结构,充分利用丰富的资源,消除高耗能产业;Lei 等[7]采用LMDI方法对影响工业能耗碳排放的因素进行分解,发现产业结构效应是影响工业碳排放增长的最大负向因素。

以上研究表明,生态环境的破坏将严重制约经济的可持续发展和产业结构的优化调整,进一步加剧了环境污染问题[8]。因此,本研究通过构建工业发展与资源环境压力指标体系,运用耦合和解耦模型分析其间存在的关系,基于工业可持续发展视角分析我国工业发展与资源环境压力的时空特征和系统间解耦过程,并进一步分析其实现工业可持续发展的有效路径,为缩小工业发展与资源环境压力之间矛盾提供一定的参考。

2 指标选取及模型构建

2.1 工业发展指数

参考已有研究文献,大多研究工业发展的指标多基于投入—产出指标,从生产投入到经济产出,再到产业现代化及前景等方面测度工业发展水平,本研究具体指标的选择详见表1,其权重越大表明该指标提供的信息量越多,各项指标代表工业发展程度。

表1 工业发展指标体系

式中:SDIij——第i年第j个区域的工业发展指数;SEOij——第i年第j个区域的经济产出指数;SPPij——第i年第j个区域的工业发展指数;SDPij——第i年第j个区域的产业前景指数;SEO’ijk——经济产出指数第i年第j个区域的第k项指标的标准值;SDP’ijk——工业发展指数第i年第j个区域的第k项指标的标准值;SPP’ijk——产业前景指数第i年第j个区域的第k项指标的标准值;n——工业发展相应指标层的指标个数。

2.2 资源环境压力

从资源承载及消耗、环境污染两个方面评析资源环境压力,选取总量指标以反映资源环境压力的总体状态和趋势[9]。对区域发展而言,资源环境压力愈大,制约产业发展的约束愈大。林业用地面积、森林面积、森林覆盖率、城市人口密度、湿地面积占国土面积比重、农用地面积反映区域的资源环境承载力,其值愈大,表明资源环境面临的压力愈小;单位GDP 能源消耗、人均用水量、地区耕地面积、地区电力消费量代表区域能源消耗情况,指标值的大小代表资源消耗的多少,消耗愈多带来的资源环境压力愈大;工业固体废物综合利用率、工业废水排放量、工业二氧化碳排放量、工业二氧化硫排放量、工业烟粉尘排放量、生活垃圾无害化处理率反映工业发展过程中对环境的污染程度,指标值越大表明对环境的压力越大,具体指标体系见表2:

表2 资源环境压力指标体系

式中:REPij——i年第j个区域的资源环境压力指数;RCCij——i年第j个区域的资源承载力指数;RCFij——i年第j个区域的资源消耗力指数;RTPij——i年第j个区域的环境污染指数;RCC’ijk——资源承载力指数i年第j个区域的第k项指标的标准值;RCF’ijk——资源消耗力指数i年第j个区域的第k项指标的标准值;RTP’ijk——环境污染指数i年第j个区域的第k项指标的标准值;n——资源环境压力相应指标层的指标个数。

2.3 解耦模型

解耦是耦合的分解过程,用来描述两个或多个系统之间相互影响关系消失的过程,最初经济学概念是在20 世纪90 年代由OECD 提出的[10],通过构建相对、绝对解耦指数来反映如何解除资源消耗与经济发展之间的联系。之后,Tapio[11]在解耦概念的基础上提出弹性系数,借用该系数分析特定区域、时间段内资源环境与经济增长之间的比值变化,来判断是否解耦。在构建区域工业发展指数和资源环境压力指数的基础上,进一步构建区域工业发展指数和资源环境压力指数的解耦模型,其表达式如下:

式中:ηt——第t时期的解耦系数;ΔREPt——第t时期资源环境压力变化的弹性系数;REPT——第T时期的资源环境压力指数;REPT-1——第T-1 时期的资源环境压力指数;ΔSDIt——第t时期工业发展变化的弹性系数;SDIT——第T时期的工业发展指数;SDIT-1——第T-1 时期的工业发展指数。依据Tapio 的解耦理论,以ηt=0.8 和ηt=1.2 为分界线,划分解耦状态,具体见图1:

图1 资源环境压力与工业发展解耦程度判断标准

3 工业发展与资源环境压力测算分析

3.1 工业发展特征

如图2 所示,我国东西部工业发展趋势大致相同,均呈现“先增强后减弱再回升”的特征。2007—2017 年,全国工业发展水平平均值增长2.709%,发展指数由0.211 58 增长为0.217 31。全国工业发展水平的峰值在2012 年,发展指数为0.262 95,之后发展指数先下降后回升,整体水平呈现增长趋势。

图2 工业发展特征

从各系统层来看,经济产出水平变化趋势与工业发展水平相似,总体呈现“先增强后减弱、波动幅度较小”的特征。2011 年前,工业迅速发展,增加值指数由0.200 24 增加至0.245 93,增长幅度为22.81%;工业发展水平指数呈现“先上升达到顶峰后下降再回升”的趋势,整体波动不大。自2010 年达到峰值后先下降,从2011 年开始持续上升,其原因可能在于随着新兴工业如电子技术、生物技术等的发展所带来的大量劳动缺口,加快了工业发展水平,同时也带来相应的收益;产业前景指数整体呈现上升趋势,在2011 年达到峰值后波动下降后慢慢回升,波动强度最弱,表明在2007—2017 年间工业增加值占比相对稳定,未出现较大的产业结构转变。

3.2 资源环境压力特征

近年间资源环境压力东西部之间差距较小,且波动趋势大致呈现先上升后下降。从2007—2017 年,资源环境压力指数全国平均值由0.296 81 降为0.273 96,降幅为7.7%。

如图3 所示,资源消耗指数相对其他指数而言,其波动幅度较弱,整体波动呈现负增长。表明在此期间单位GDP 能源消耗、人均用水量、地区耕地面积、地区电力消费量、工业固体废物综合利用率等资源消耗量相对呈下降趋势,此时发展方向呈现绿色低碳趋势。环境污染指数整体波动水平表现为负值,表明在这段时期内,工业固体、气体、液体等废物排放量均在减少,整体环境呈现良好状态;相对而言,资源承载力指数变化趋势波动较大,其指数具有明显的峰值,于2013 年达到最小值,资源消耗指数为0.236 19,次年又攀升到0.278 62,此时为资源消耗指数的峰值,指数整体波动负4.4%。

图3 资源环境压力分布特征

3.3 工业发展与资源环境压力的耦合与解耦特征

基于解耦模型,计算了我国2007—2018 年资源环境压力与工业发展的解耦指数,具体详见表3。由结果可知,11 年间,我国资源环境压力与工业发展整体处于解耦状态,其中强解耦状态占整体解耦状态的27.5%,弱解耦状态占32.5%,强负解耦状态占20%,弱负解耦状态占15%,扩张性耦合状态和衰退性耦合状态各占2.5%,资源环境压力与工业发展之间耦合与解耦关系出现波动交错,且近年来状态相对较好,但稳定性较差。东中西部地区由于资源禀赋能力及工业发展水平的异质性,在耦合解耦过程中呈现出的状态变动情况有所差异。

表3 资源环境压力与工业发展之间的耦合解耦过程

4 空间模型构建及结果分析

4.1 探索性空间数据分析

在进行空间计量分析之前,需先检验资源环境压力指数是否存在空间相关性。本研究选用探索性空间数据分析中的全局莫兰指数来检验其空间相关性:

式中:xi——地区i的资源环境压力指数;xj——地区j的资源环境压力指数;¯x——地区间资源环境压力指数平均值;wij——空间权重矩阵。本研究空间权重的选择采取零一矩阵:若省市i和j相邻,则取值为1;若不相邻,则为0。

4.2 空间计量模型构建

为进一步探究工业发展与资源环境压力间的互动关系,将研究变量纳入空间范围,并通过拉格朗日乘数(LM)检验、最大似然比(LR)检验、豪斯曼(Hausman)检验,借助Stata15.0 软件判断模型的选择,具体结果如表4 所示。LR 检验均在1%水平下显著拒绝原假设,因此,最终选择空间杜宾模型(SDM)探究工业发展与资源环境压力的空间联系,最后运用豪斯曼检验决定采用固定效应,最终构建以下模型:

表4 LM 检验、LR 检验、Hausman 检验结果

式中:REPit——省市i在t年的资源环境压力指数;SDIit——工业发展指数;ɑ——模型常数项;μ1～μ5——模型待估参数向量;wij——空间权重矩阵;υi——个体;δt——时间固定效应;ξit——随机扰动项。

研究控制变量的选取参考以往研究,综合考虑经济发展水平、外商投资水平、城市化进程、科技水平、劳动力水平、工业化水平等对资源环境压力的影响,具体变量选取及其定义如表5 所示:

表5 变量选取及定义

4.3 空间相关性检验结果

由表6 可知,资源环境压力指数的莫兰指数均大于0,且通过1%显著性水平检验,且Z 值均大于1.65,表明我国资源环境压力指数存在较强的空间正相关性,也表明资源环境压力分布具有明显的空间集聚效应,资源环境压力较高(低)的省份在空间分布较为集中。且在研究范围内,莫兰指数值波动起伏,整体呈上升趋势,表明整体空间依赖性逐渐增强。因此,将研究变量纳入空间进行分析能够减少回归过程的偏差或无效性。

表6 资源环境压力指数的Moran’s Ⅰ及检验结果

4.4 空间杜宾模型回归结果

由于直接使用杜宾模型进行回归可能会造成结果上有一定的的偏差,因此本研究采用的是LeSage&Pace[12]提出的空间杜宾回归模型,该模型将回归结果分解为直接、间接、总效应三类,以尽可能减少误差。直接效应反映的是研究变量对本区域资源环境压力的影响程度,间接效应表征的是研究变量对邻近区域的影响能力,总效应反映的是直接效应与间接效应的综合影响。由表7 可知,在三种效应下,工业发展对资源环境压力的估计系数均大于0 且通过1%显著性检验,表明工业发展与资源环境压力之间存在正相关关系,工业发展加剧资源环境压力。此外,由回归系数大小可知,间接效应下的工业发展系数大于直接效应下的回归系数,说明工业发展具有溢出效应,对邻近区域的资源环境压力也造成了一定的影响。

表7 空间杜宾模型回归效应分解

5 结论与政策建议

综上所述,本研究通过探究当今工业发展进程中,资源环境压力的时空演化特征及两者互动关系,得出如下结论:我国工业发展水平近年来呈上升趋势、且资源环境压力指数波动不大,两者之间耦合与解耦关系出现波动交错,状态相对较好,但稳定性较差;工业发展与资源环境压力之间存在正相关关系,且间接效应下的工业发展系数大于直接效应下的回归系数,说明工业发展具有溢出效应,对邻近区域的资源环境压力也造成了一定的影响。

基于上文研究,为我国工业可持续发展及缓解资源环境压力提出以下政策建议:(1)优化产业结构,因地制宜。在产业结构合理化的前提下,政府应促进生产要素由过剩转向不足,尽可能提高资源配置效率和资源利用率。不同的城市具有不同的发展背景及资源禀赋结构,应该充分利用地方优势,制定相应产业结构调整战略。(2)加强节能技术研发。加强资源节约与环境保护等新技术的引进研发,通过企业和行业的技术改造,提高资源生产效率,减少污染和能源消耗浪费。(3)鼓励区域合作,建立合作化平台。通过整合区域要素市场,积极引进先进、优质的技术和手段,加强区域行业联系与发展,有利于减轻行业转型发展过程中的困难。积极引进外商投资,利用其溢出效应和深化对外开放机制,使其在我国区域绿色发展中发挥积极作用,为最终实现区域绿色发展共赢贡献一份力量。