环渤海地区包容性绿色增长效率的空间关联网络结构及其影响因素

贾 建 琦,赵 林,2*，高 晓 彤，曹 乃 刚

(1.曲阜师范大学地理与旅游学院，山东 日照 276826;2.辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连 116029)

0 引言

全球可持续发展背景下，包容性绿色增长(Inclusive Green Growth，IGG)已成为国际社会关注的热点问题[1]。伴随着2030年新可持续发展目标的公布，在经济增长、社会包容和环境保护三维目标驱动下，包容性绿色增长被认为是实现可持续发展的重要途径[2]。此外，中共十九届五中全会对生态文明建设、绿色发展以及增进民生福祉提出了新要求， “包容”和“绿色”的发展模式逐渐成为我国转变发展方式、实现高质量发展的重要途径。包容性绿色增长效率(Inclusive Green Growth Efficiency，IGGE)是衡量包容性绿色增长水平的重要指标，提升IGGE是实现包容性绿色增长的客观要求。环渤海地区作为我国经济发展的三大增长极之一，是京津冀协同发展、东北振兴、黄河流域生态保护和高质量发展等国家战略的覆盖区域，但由于工业化和城市化的迅速推进，资源约束趋紧、生态环境破坏、区域经济发展失衡等问题凸显，严重制约了环渤海地区的可持续发展进程。2015年《环渤海地区合作发展纲要》明确提出了生态保护、开放经济和协调发展等具体要求[3]，区域传统粗放的发展方式亟须转型，包容性绿色增长成为该地区实现高质量发展的重要选择。与此同时，受区域协调发展战略和市场调控作用的双重影响，区域间经济联系呈现复杂网络形态[4,5]。因此，研究典型区域包容性绿色增长的空间关联网络结构及其影响机制，对于实现区域经济高质量发展具有重要意义。

目前，包容性绿色增长作为一个综合性概念，现有定义较为宏观，并未形成明确范围。国内外学者围绕可持续发展的现实要求对包容性绿色增长的概念与目标进行诸多讨论，部分国际组织及学者从发展经济学的角度对其进行了界定，如世界银行(WB)认为包容性绿色增长是可持续发展的经济[6]，国际货币基金组织(IMF)则认为包容性绿色增长是在经济增长的同时消除贫困和环境损害以实现可持续发展的模式[7]；部分学者则从福利经济学的角度进行阐述，认为包容性绿色增长要平衡增长、绿色和包容性之间的关系，同时关注当下和未来人们的福利增长[8,9]。总之，包容性绿色增长逐步形成以社会、经济与环境协调发展为核心，以经济增长、社会公平、福利普惠、资源高效和环境保护为基本诉求的概念体系[10]。包容性绿色增长的测度方法主要包括主/客观赋权法和数据包络分析法，已有学者通过构建评价指标体系并赋予指标权重，分别测度了埃塞俄比亚、世界各国、G20国家、中国少数民族地区、中国省际和长江经济带等不同区域尺度的包容性绿色增长水平[1，11-17]，其中，王宇昕等[15]和吴武林等[18]运用空间探索性分析方法分别证实了长江经济带和中国包容性绿色增长存在空间正相关。近年来，部分学者从投入产出角度对包容性绿色增长效率进行测度。例如：李政大等通过DEA前沿分解模型刻画中国包容性绿色增长水平[19]；赵林等运用Super-SBM(Slack-Based Measure)模型测度中国省际包容性绿色增长效率并分析其时空分异特征[20]；Sun等使用DDF-SBM(Directional Distance Function and Slacks-Based Measure)模型测算中国285个城市的包容性绿色增长水平[21]；Chen等结合Super-EBM(Epsilon-Based Measure)模型和MML(Metafrontier Malmquist-Luenberger)指数评价长江经济带的包容性绿色增长水平[22]。

综上，现有研究多基于属性数据，采用传统空间计量方法从地理邻近角度刻画包容性绿色增长的空间分异规律，对包容性绿色增长水平的空间关联网络分析不足，未准确识别各区域在网络中的角色定位；另一方面，已有研究虽通过空间自相关讨论区域间包容性绿色增长的关联特征，但对空间关联网络的溢出效应及关联网络的形成机制分析尚待强化。此外，随着区域间要素流动与信息交流日益密切，区域间空间关联关系也逐渐呈现复杂网络结构形态，社会网络分析方法能有效克服属性数据的局限性，依托关系数据进行全局分析[23，24]，目前已得到广泛应用[25]，但在包容性绿色增长方面的实证案例并不多见。基于此，本文在测度环渤海地区44个地级市2005-2018年包容性绿色增长效率及其空间关联关系的基础上，利用社会网络分析与二次指派程序(Quadratic Assignment Procedure，QAP)方法深入剖析环渤海地区包容性绿色增长效率的空间关联网络结构及其影响因素，为环渤海地区跨区域协同发展提供参考。

1 研究方法与评价指标体系

1.1 研究方法

1.1.1 考虑非期望产出的Super-EBM模型 EBM模型是兼容径向和非径向的混合距离函数测度方法，既能测算出目标值与实际值间的改进比例，又能反映各投入或产出非径向的差距，有效提高了测度结果的准确性[26]。为对有效决策单元(DMU)的效率表现进行排序和区分，将Andersen建立的超效率 DEA 模型与EBM模型相结合，构建Super-EBM模型。此外，将非期望产出纳入测量系统，定义考虑非期望产出、非导向、规模报酬不变的Super-EBM模型，具体公式参考文献[27]。

1.1.2 修正引力模型 本文参考已有研究成果，通过构建修正引力模型确定环渤海各地区包容性绿色增长效率的空间关联关系[28]，公式为：

(1)

式中：Fab为地区a、b间包容性绿色增长效率的空间关联强度；IGGEa和IGGEb分别为地区a、b的效率值；Dab为地区a、b间的球面距离；ga和gb分别为地区a、b的生产总值；Kab为地区a对Fab的贡献率。

1.1.3 社会网络分析方法 该方法是一种针对关系数据运用图论工具和代数模型探索关系结构对结构组分或整体影响的跨学科分析方法[28]。本文采用该方法从整体网络结构特征、个体网络结构特征与块模型三方面分析包容性绿色增长效率空间关联网络。其中，通过网络密度、网络关联度、网络等级度和网络效率表征整体网络结构特征，通过度数中心度、中介中心度衡量个体网络结构特征；通过块模型分析网络内部结构状态及各地区在板块中的位置和作用，根据已有研究，将板块划分为“净溢出”“双向溢出”“净受益”和“经纪人”4种类型。整体网络结构特征、个体网络结构特征各指标说明[29]见表1，计算公式如下：

表1 空间关联网络特征主要指标含义[29]Table 1 Explanation of main indicators for characteristics of spatial correlation network

D=L/(N(N-1))

(2)

C=1-2V/(N(N-1))

(3)

H=1-K/max(K)

(4)

E=1-M/max(M)

(5)

CAD=n/(N-1)

(6)

(7)

式中：N为网络中成员总数量；L为实际拥有关联关系数；V为网络中不可达成员对的数量；K为网络中对称可达成员对的数量；M为网络中多余线条数量；n为网络中与某成员直接关联的其他成员数量；gjk为成员j、k间捷径数量，gjk(i)为成员j、k间捷径经过成员i的数量，bjk(i)为成员i位于j、k间捷径上的概率，j≠k≠i，且j

1.2 评价指标体系

包容性绿色增长是包容性增长和绿色增长两种理念的有机结合，借鉴已有概念内涵[30]，本文认为包容性绿色增长是以经济增长、社会公平、福利共享、资源集约和环境友好为目标，进而实现社会、经济和自然三大系统协调可持续发展的增长模式，最终实现人的全面发展以及人与自然和谐共生。根据包容性绿色增长的内涵，包容性绿色增长效率是指在生产要素投入不变的情况下，社会—经济—自然综合系统在生产过程中所获取的社会—经济—生态综合效益与实际投入资源要素的比率，可综合反映社会、经济、自然3个系统协调发展状况，进而构建包容性绿色增长效率理论框架(图1)。依据包容性绿色增长效率内涵框架并参考相关研究[31,32]，根据指标选取的系统性、科学性和数据可获取性原则，本文将经济、社会、自然要素纳入到包容性绿色增长效率测算框架，充分考虑环境污染与社会不均衡等问题，突出“包容性”和“绿色”理念以构建包容性绿色增长效率评价体系(表2)。

表2 包容性绿色增长效率评价体系Table 2 Evaluation system of inclusive green growth efficiency

图1 包容性绿色增长效率理论框架Fig.1 Theoretical framework of inclusive green growth efficiency

投入方面：考虑劳动力、资源、资本和技术四方面，分别选取年末就业人员总数、全社会用电量、土地面积、全社会固定资产投资总额和科研经费支出表示。产出方面：从社会、经济和环境三方面构建5个一级指标。其中，期望产出包括经济效益、社会正效益和生态效益，共涵盖7个二级指标，其中，地区国内生产总值表征经济增长，人均社会消费品零售总额、职工平均工资、普通中小学师生比、万人床位数、城镇医疗保险覆盖率分别从居民消费、居民收入、教育服务、医疗卫生、社会保障五方面表征社会公平与福利普惠，建成区绿化覆盖率表征生态保护成果。非期望产出包括社会负效益和环境污染，其中，社会负效益选取城乡居民收入比和失业率表征机会非均等性和分配不合理性，进而体现经济增长过程中的非包容性，环境污染选取工业废水排放量和工业二氧化硫排放量表征环境损害程度。为方便计算，对含有多个二级指标的一级指标运用熵值法进行综合。

2 研究区与数据来源

本文研究区域包括环渤海地区三省(辽宁省、河北省、山东省)两直辖市(北京市和天津市)共44个研究单元。2018年环渤海地区常住人口和生产总值分别占全国的18.46%和20.76%，在人力资本、金融集聚、科技创新和对外开放等方面具有明显优势。但资源能源消耗趋紧，环境污染等问题十分严峻，其中，电力消耗占全国的 20.29%，工业烟粉尘排放量占全国的25.07%，传统粗放的发展模式亟待改善。

本文研究时段为2005-2018年，包容性绿色增长效率计算所用数据来源于2006-2019年《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国区域经济年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各市区统计年鉴、政府工作报告和国民经济和社会发展统计公报。由于资本存量数据无法直接获取，借鉴单豪杰[33]的研究运用永续盘存法测算资本存量；国内生产总值、社会消费品零售总额等数据根据各省市年鉴提供的平减指数调整为以2005年为基期的不变价格；各地级市之间的球面距离利用MATLAB软件测算得到。

3 结果分析

3.1 包容性绿色增长效率测度结果

通过MaxDEA 7 Ultra软件基于考虑非期望产出的Super-EBM模型计算得到2005-2018年环渤海地区市域包容性绿色增长效率值(图2)。整体呈波动上升趋势，效率均值由研究初期的0.584上升至末期的0.771，提升显著。各地区包容性绿色增长效率存在显著的空间非均衡性，研究初期效率均值排序为北京>辽宁>天津>河北>山东，研究末期为北京>辽宁>天津>山东>河北。

图2 2005-2018年环渤海地区包容性绿色增长效率变化趋势Fig.2 Change trend of inclusive green growth efficiency in Bohai Rim Region from 2005 to 2018

3.2 空间关联网络结构特征

3.2.1 整体结构特征分析

(1)选取2005年、2012年和2018年截面数据，基于修正引力模型，利用Ucinet 6.0可视化工具绘制包容性绿色增长效率空间关联网络图(图3)。由图3可知，环渤海地区包容性绿色增长效率呈多线程、多流向的复杂网络结构形态，并具有显著的通达性和非均衡性特征，网络中无孤立单元，中心—外围式圈层结构明显。2005年空间关联网络中北京、天津的关联关系数最多，处于核心位置，大连、沈阳、唐山、烟台、青岛、济南、淄博和莱芜处于次级核心位置，低等级关联关系数地区主要集中在鲁西、冀北和辽东等地区，构成空间网络中的边缘区；2012年核心区域更加凸显，大连、青岛也进入核心位置；2018年网络关联度略微下降，核心区域和次级核心区域数量均有所减少。总体上，研究期内空间关联网络稳固锁定在以北京、天津、青岛为核心区，济南、烟台、沈阳和大连为次核心区，鲁西、冀北、辽东等地区为边缘区的中心—外围圈层结构。

图3 环渤海地区包容性绿色增长效率空间关联网络Fig.3 Spatial correlation network of inclusive green growth efficiency in Bohai Rim Region

(2)借助Ucinet 6.0软件计算得到2005-2018年整体网络结构特征衡量指标(图4)。1)2005-2018年关联关系数呈波动下降趋势，由研究初期的281个降至末期的252个，与此对应，网络密度值也表现出微弱波动下降特征，由研究初期的0.149降至末期的0.133，两者下降幅度均较小。值得注意的是，现有关联关系数与地区间最大可能关联关系数(1 892)相比，空间关联的紧密程度仍处较低水平。2)研究期内网络关联度为1，进一步佐证了空间关联网络具有显著通达性和溢出效应。3)2005-2018年网络等级度由0.934升至0.941，呈略微上升趋势，表明空间网络的等级结构较为森严；网络效率由0.734升至0.768，呈小幅上升趋势，表明空间网络多重叠加效应有所减弱，网络稳定性有所下降。

图4 环渤海地区包容性绿色增长效率整体网络特征Fig.4 Overall network features of inclusive green growth efficiency in Bohai Rim Region

3.2.2 个体结构特征分析 通过社会网络分析方法测算度数中心度和中介中心度，揭示各地市在包容性绿色增长效率空间网络中的地位和作用(表3)。1)度数中心度。2005年、2012年和2018年度数中心度均值分别为23、23和21，总体呈略微下降趋势，度数中心度较大地区主要为北京、天津、青岛、济南、烟台、沈阳和大连，这些地区在关联网络中占据主导地位，与其他地区关联较密切；度数中心度较低地区主要为分布在京津周边的张家口、沧州、保定、承德、廊坊及沈阳周边的抚顺和辽阳等，在关联网络中处于从属地位。点出度方面，北京、天津、青岛、莱芜、沈阳和大连等地较高，为溢出主体；点入度方面，青岛、烟台、济宁、聊城、菏泽、邯郸和大连较高，是关联网络中的受益主体。进一步分析净受益关系可知，鲁西南、冀南、辽西北大部分地区受益关系大于溢出关系，在关联网络中处于净受益地位；而北京、天津、济南、青岛、莱芜和沈阳在关联网络中溢出较多，对其他地区的“涓滴效应”较显著。2)中介中心度。2005年、2012年和2018年中介中心度均值分别为5、4和4，天津、青岛、大连和沈阳等城市的中介中心度处于高水平，表明这些地区在关联网络中能更快速地与其他地区产生连接，发挥着“桥梁”中介作用；中介中心度较低地区有德州、保定、张家口、沧州和承德等，其包容性绿色增长水平较低且多位于省际边缘位置，故在关联网络中的控制力较弱，处于网络的边缘地带。

表3 2005年、2012年、2018年环渤海地区包容性绿色增长效率空间关联的网络中心性分析Table 3 Network centrality analysis of spatial correlation of inclusive green growth efficiency in Bohai Rim Region in 2005,2012 and 2018

3.3 块模型分析

本文通过块模型分析包容性绿色增长效率的空间聚类特征。选取2018年数据，采用Ucinet 6.0中的CONCOR方法，设置最大切分深度为2、集中标准为0.2，将环渤海地区44个城市划分为4个板块，据此绘制板块关系图(图5)：北京、济南和青岛属于第Ⅰ板块，淄博、枣庄等19市属于第Ⅱ板块，天津、烟台、唐山、沈阳和大连属于第Ⅲ板块，鞍山、抚顺等17市属于第Ⅳ板块。

图5 环渤海地区包容性绿色增长效率板块间关联关系Fig.5 Relationship between inclusive green growth efficiency sectors in Bohai Rim Region

分析板块内部和板块间的空间关联(表4)可知，2018年关联关系总数为252个，板块内和板块间关系数比重分别为19.44%、80.56%，说明包容性绿色增长效率的空间溢出效应以板块间的溢出为主。具体而言，板块Ⅰ溢出关系85个，接受其他板块溢出关系12个，前者明显多于后者，属“净溢出”板块，该板块期望内部比例显著大于实际内部比例；板块Ⅱ溢出关系55个，其中板块内部40个，板块外部15个，该板块内部及向外溢出关系均较多，属于“双向溢出”板块，主要是山东大部分和河北部分地区；板块Ⅲ向其他板块溢出关系71个，接收其他板块溢出关系42个，期望内部关系比例大于实际内部关系比例，即该板块既向外溢出又接收其他板块溢出，在关联网络中起 “桥梁”和“中介”作用，属于“经纪人”板块；板块Ⅳ接收溢出关系数79，向其他板块溢出关系34个，即该板块接收其他板块的关系数远多于向外溢出的关系数，属于“净受益”板块，主要包括辽宁大部分和河北部分地区。总之，“净溢出”和“经纪人”板块聚集了京津冀城市群、山东半岛城市群和辽中南城市群的经济发达地区，而经济水平滞后地区则集中在“净受益”和“双向溢出”板块。

表4 环渤海地区包容性绿色增长效率空间关联板块溢出效应Table 4 Spillover effect of spatial correlation sectors of inclusive green growth efficiency in Bohai Rim Region

从板块内部关系看(图5)，成员间均存在关联关系，“双向溢出”板块内部关系数较多，“俱乐部”效应最显著，进一步表明山东省各地级市间的包容性绿色增长效率的联动性较强；其他3个板块内部溢出关系极少，板块内部尚未体现出明显的“俱乐部”效应。从板块间关系看，“净溢出”板块主要对“净受益”和“双向溢出”板块产生溢出效应，接受两板块溢出数极少，居溢出主体地位，扮演第一发动机角色；“经纪人”板块主要对“净受益”和“双向溢出”板块产生溢出效应，同时接收两板块的溢出也较多，在网络中具有显著“中介”作用；“净受益”和“双向溢出”板块间关系为零，“净溢出”和“经纪人”板块之间关系也较弱。总体看，环渤海地区板块溢出效应主要集中在经济发达板块对经济落后板块的溢出效应，梯度溢出特征显著，经济发达地区既扮演着中心行动者角色，也兼具“中介”和“桥梁”作用。

4 空间关联网络结构的影响因素分析

4.1 影响因素选取与模型建立

根据包容性绿色增长理论的本质要求，并结合当前我国社会经济发展现实情况，包容性绿色增长效率的空间关联关系不仅局限于地理空间距离，还受经济、结构、政府、技术、环境等因素的影响[34]，这些因素的地区差异促使各要素在区域间溢出与流动，加强了地区间的交流合作，同时也催生了空间关联网络。总之，包容性绿色增长效率的空间关联特征是多维要素共同作用的结果。故本文在借鉴已有研究的基础上，从地理距离、经济发展、产业结构、政府干预、工业化、技术创新、对外开放和环境规制八方面选取自变量，以包容性绿色增长效率空间关联网络为因变量构建回归模型，深入探讨环渤海地区包容性绿色增长效率空间关联网络及其溢出效应的生成机制，公式如下：

IGGE=F(GE,EC,IS,GOV,INDU,TI,OP,ER)

(8)

式中：IGGE为包容性绿色增长效率空间关联矩阵；GE为各地市间的地理邻近矩阵，用地市间Rook邻接权重矩阵表征；EC为经济发展水平差异矩阵，用人均GDP表示；IS为产业结构差异矩阵，用第三产业与第二产业比值表示；GOV为政府行政干预差异矩阵，用财政支出占GDP比重表示；INDU为工业化水平差异矩阵，用工业增加值占GDP比重表示；TI为技术创新水平差异矩阵，用专利授权量表示；OP为对外开放差异矩阵，用实际使用外资占GDP的比重表示；ER为环境规制差异矩阵，用工业固体废弃物综合利用率表示。

由于回归模型所用数据为关系数据，解释变量间相似性较高，为避免多重共线性带来的测量误差，本文采用社会网络分析中的QAP方法对包容性绿色增长效率空间关联网络的影响因素进行实证考察。

4.2 QAP相关性分析

本文采用 QAP 相关性分析检验包容性绿色增长效率空间关联网络与各影响因素间的相关关系，相关系数的大小反映该变量对包容性绿色增长效率空间关联网络结构的影响程度。选择5 000次随机置换得到的包容性绿色增长效率空间关联与8个变量进行相关性分析，结果(表5)表明，地理距离、经济发展、产业结构、技术创新、对外开放和环境规制6个变量对包容性绿色增长效率空间关联网络结构具有重要影响，而政府干预和工业化对包容性绿色增长效率空间关联的作用不明显。

表5 环渤海地区包容性绿色增长效率空间关联影响因素的相关性分析Table 5 Correlation analysis of influencing factors on spatial correlation of inclusive green growth efficiency in Bohai Rim Region

4.3 QAP回归分析

QAP回归结果如表6所示，选择5 000次随机置换，得到调整后的判定系数R2为0.293且在1%水平上显著，说明6个变量可以解释环渤海包容性绿色增长效率空间关联关系变异的29%。具体而言：1)地理邻近矩阵的回归系数在1%水平上显著，说明空间邻近有利于空间关联关系的产生，这与李敬等[4]的研究结论一致，区位邻近更有利于地区间各类要素的空间转移，进而促进区域间“极化效应”和“涓滴效应”的产生，形成稳定的空间关联网络。2)经济发展水平差异的回归系数均显著为正，整体上表明经济的不均衡发展影响包容性绿色增长效率的空间关联。地区间经济差异是多生产要素共同作用的结果，差异越大，经济发达地区对落后地区的溢出效应越显著，从而加速生产要素流动，为包容性绿色增长效率区域关联效应的产生创造客观条件。3)技术创新水平差异的回归系数均显著为正，表明区域间技术创新水平的差距对于包容性绿色增长效率的空间关联网络具有促进作用。技术创新水平的差异既有利于高水平区对低水平区的辐射带动作用，也有利于不同技术之间的优势互补，打破技术壁垒，促进地区间技术关联网络的形成，进而加强区域间包容性绿色增长效率空间关联网络。4)对外开放差异矩阵的回归系数显著为正，说明地区间对外开放差异有利于空间关联网络的形成。可能原因在于，对外开放水平高的地区对开放水平低的地区形成一定的示范带动作用，进一步促进地区间在政策、管理和技术等方面加强联系，从而增强空间关联网络的复杂性。5)产业结构差异矩阵的回归系数在1%的水平上显著为负，说明地区间相似的产业结构对包容性绿色增长效率空间网络形成具有显著影响，产业结构相似表明地区间发展阶段相同，同时在一定程度上强化了地区间在技术和资本上的联系，从而有利于空间关联网络的形成。6)环境规制差异回归系数也显著为负，但回归系数较小，说明相似的环境规制水平对包容性绿色增长效率空间网络形成具有一定的促进作用，相同的环境规制水平有利于地区间协同环境治理并精准施策，进一步提升环境治理效率和能力，促进地区间包容性绿色增长效率共同提升。

表6 环渤海地区包容性绿色增长效率空间关联影响因素的回归结果Table 6 Regression results of influencing factors on spatial correlation of inclusive green growth efficiency in Bohai Rim Region

5 结论与政策启示

本文通过修正引力模型、社会网络分析方法对环渤海地区包容性绿色增长效率的空间关联网络特征进行研究，并对其影响因素进行实证分析，得到如下结论：1)2005-2018年环渤海地区包容性绿色增长效率整体呈波动上升趋势，存在显著的空间不均衡特征。整体网络方面，环渤海地区包容性绿色增长效率的空间关联呈多线程、多流向的复杂网络结构形态，并具有显著的通达性和非均衡性特征，呈现以北京、天津、青岛为核心区，济南、烟台、沈阳和大连为次核心区，鲁西、冀北、辽东等地区为边缘区的中心—外围圈层结构。地区间包容性绿色增长效率空间溢出效应显著，但网络的稳定性有所下降，且存在森严的等级结构。2)个体网络方面，北京、天津、青岛、济南、烟台、大连和沈阳等地区与其他地区之间关联关系较多，在关联网络中占据主导地位。其中，北京、天津、青岛等作为溢出主体对其他地区具有显著“涓滴效应”，天津、青岛、大连等在关联网络中能更快速地与其他地区产生连接，控制作用较强，中介作用显著；鲁西南、冀南、辽西北大部分地区受益关系大于溢出关系，在关联网络中处于净受益地位。3)环渤海包容性绿色增长效率的空间溢出效应以板块间溢出为主，梯度溢出特征显著，板块内部成员具有一定“俱乐部”效应。其中，北京、青岛和济南属于“净溢出”板块，在网络中处于核心地位，发挥引领作用；天津、大连、烟台、沈阳和唐山属于“经纪人”板块，发挥中介作用；威海、承德、沧州、廊坊以及辽宁大部分地市属于“净受益”板块，在网络中居边缘位置，扮演“跟随者”角色；石家庄、邢台、保定、邯郸、张家口和衡水以及山东大部分地市属于“双向溢出”板块。4)地理距离、经济发展、产业结构、技术创新、对外开放对包容性绿色增长效率空间关联网络结构具有重要影响,可增强环渤海地区包容性绿色增长效率的空间关联,相似的产业结构和环境规制水平也有利于包容性绿色增长效率空间网络的形成。

环渤海地区包容性绿色增长空间关联网络的研究结论首先能为区域协同发展提供决策支持，空间关联网络的优化提升能有效促进区域间的关联和溢出效应，所以应积极探寻促进包容性绿色增长效率空间关联的有效途径，通过增加空间关联关系的强度提高地区间的紧密程度，同时应弱化整体关联网络的等级结构，提升网络稳定性，进一步实现跨区域的协同发展。其次，由于各地区在关联网络中扮演的角色不同，各板块在空间网络中发挥的作用具有差异，所以要有针对性、因地制宜地制定区域包容性绿色增长政策。发挥中心城市对边缘城市的带动作用，同时注重各板块在关联网络中的联动和溢出关系，充分发挥“净溢出”板块在资金、人才、技术等先进要素方面的溢出效应，强化“经纪人”板块的传递和中介功能，而“净受益”板块应更好地转化和吸收包容性绿色生产要素，进一步促进地区间要素流动的良性循环。第三，全面考虑包容性绿色增长效率空间关联网络的影响因素，区域协调发展不应单纯依赖空间邻近地区，应从整体网络结构视角构建跨区域协同发展机制，利用地区间经济发展、技术和对外开往水平的显著差异扩大地区间溢出效应，利用产业结构和环境规制的相似性发挥地区间的同化效应，进一步缩小差距。