京津冀工业绿色发展的空间效应分析——基于动态SDM的供给侧因素分析

王韶华，王 菲，何美璇

(1.燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004；2. 燕山大学 区域经济发展研究中心，河北 秦皇岛 066004)

一、研究背景及文献综述

加强生态文明建设是打造京津冀世界级城市群的重要突破口，绿色发展是推进京津冀生态文明建设的题中之义，产业绿色化是构成京津冀绿色发展的内核。其中，工业绿色发展不仅可以根治京津冀生态环境问题，破解发展与资源环境不协调、区域发展不平衡等矛盾，而且会推动京津冀区域在新一轮工业革命中抢占领先地位，可见推进京津冀工业绿色发展取得更大进展意义重大。但在“三期叠加”的“经济新常态”下，京津冀工业绿色发展当前面临着要素成本上升、要素生产效率低下、要素流动不顺畅导致的传统要素驱动效应下降而新动能培育不足、资源环境约束严重、产品质量低下、产能过剩、区域间梯度差异显著、转型升级难等困境[1-2]，必须坚持供给侧结构性改革，加强要素创新、产业升级、制度改革才能走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型绿色工业化道路[3]。绿色发展和供给侧结构性改革是统一的，共同构成了新常态下京津冀人与生态和谐发展，经济高质量发展的完整体系。其中，绿色发展是供给侧结构性改革的方向，供给侧结构性改革为绿色发展提供动力。

已有研究将绿色发展的内涵从最初的以生态为核心拓展至经济—生态—社会协调发展，强调发展目标的多元化[4-6]。关于绿色发展的测度也从单一指标，如绿色全要素生产率测度[7-8]、绿色经济效率测算[9-10]，扩展至多指标综合测度，比较权威的有北京师范大学科学发展观与经济可持续发展研究基地等[11]构建的中国绿色发展指数、四部委[12]联合发布的《绿色发展指标体系》等。在此基础上，主要通过构建计量经济模型考察绿色发展与环境规制[13]、技术创新[7，14-15]、劳动力[14]、资本[15]、能源[7，16]、产业结构[17]、FDI[18]、城市化水平[14]、教育投资[18]等的关系。一般而言，研究关于资本密集度、人力资本、产业结构轻型化、FDI、城市化水平、教育投资等对绿色增长的影响能够达成基本共识，但由于时空、变量等的选取不同导致环境规制、技术创新等对绿色全要素生产率或绿色转型的结论并不唯一，如彭星，李斌[13]经过研究发现不同类型不同地区的环境规制对工业绿色转型的影响存在异质性，经济激励型和自愿意识型环境规制能够促进东部地区绿色转型，而中西部地区对命令控制型环境规制更敏感；万伦来，朱琴[15]认为在低研发投入行业，研发投入的增加不利于绿色技术进步的提升，国内技术转移作用有限，而在高研发投入行业国内技术转移利于绿色技术进步。

综上所述，虽然国内外学者对绿色发展的研究已经取得了很大进展，为我们开展研究提供了参考，但还存在一些不足：首先，虽然已经构建了较权威的绿色发展指标体系，但缺乏对京津冀这一重大国家战略发展区域和工业这一重要部门的针对性研究；其次，虽然已经分析了个别供给侧要素对绿色发展的影响，但缺乏对供给侧要素与绿色发展间关系的系统研究。有鉴于此，本文从绿色发展的内涵出发，参考权威评价指标体系，兼顾主观与客观构建工业绿色发展测度指标体系，在考虑空间相关性的基础上，从要素、产业和制度三个层面探讨京津冀工业绿色发展的供给侧驱动力，以期推动供给侧改革与工业绿色发展的深度融合，一方面能够为绿色发展研究提供一些创新视角，为供给侧改革的实证研究提供思路；另一方面有利于促进供给侧改革政策与绿色发展政策的统一性，为高质量新动能的培育提供方向和思路，从而促进京津冀协同发展取得新的更大进展。

二、京津冀工业绿色发展测度

(一)指标选取

王韶华等[19]在四部委发布的《绿色发展指标体系》基础上构建了京津冀工业绿色发展指标体系，并通过实证分析论证了其合理性。由于通过《中国统计年鉴》《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》《河北经济年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国城市统计年鉴》等仅能完整获取2004—2016年京津冀工业化学需氧量、工业氨氮排放量、工业危险废物处置率等指标数据，为了进一步增强指标体系的系统性、科学性、可操作性，本文遵循科学性、数据可得性、研究相关性等原则，将工业环境质量中的工业化学需氧量排放总量降低率替换为工业废水排放总量降低率，将工业氨氮排放总量降低率和工业二氧化硫排放总量降低率替换为工业废气排放总量降低率，并补充工业固体废物产生总量降低率；将工业环境治理中的工业危险废物处置率删除；其他指标保持不变。最终构建了包括工业资源利用、工业环境质量、工业环境治理和工业经济增长等4个准则层15个评价指标的区域工业绿色发展测度指标体系，如表1所示。

表1 京津冀工业绿色发展测度指标体系

各指标间的逻辑关系如下：

(1)工业资源利用。对资源的依赖性和资源利用效率是划分工业化进程的核心指标。当前经济发展面临着资源短缺以及资源不合理利用导致的环境污染等难题，因此降低资源利用总量和提高资源利用效率是提高工业绿色发展的基础[10]。总量方面利用工业能源消费总量和工业用水总量两个指标加以反映，效率方面利用单位工业增加值能源消耗降低率和单位工业增加值用水降低率两个指标加以反映。

(2)工业环境质量和工业环境治理。“绿色”一词最初引入经济学领域的主要目的是利用经济手段解决环境污染问题，因此提高环境质量是工业绿色发展的首要目标[5]。工业污染源主要包括废水、废气和固体废弃物，其中废水排放利用工业废水排放总量降低率指标加以反映，废气排放利用单位工业增加值二氧化碳排放降低率和工业废气排放总量降低率两个指标加以反映，固体废弃物用工业固体废物产生总量降低率指标加以反映。工业环境治理是提高环境质量的主要手段，工业环境治理应综合运用源头防治、过程控制和末端治理相结合，因此主要利用一般工业固体废物综合利用率、工业环境污染治理完成投资占工业增加值和工业废水治理占工业环境污染治理完成投资比重三个指标加以反映。

(3)工业经济增长。提高增长质量，促进经济、资源与环境的协调统一，实现经济可持续发展是工业绿色发展的最终目标。经济的绿色高质量发展体现在数量和质量的统一[20]。数量方面利用工业增加值增长率加以反映，质量方面利用工业资产负债率、工业科技创新强度和工业绿色产业比重三个指标加以反映。

(二)权重计算

计算指标权重的方法主要有主观赋权法和客观赋权法，本文将综合运用两类方法，兼顾主观赋权法和客观赋权法的优势。其中主观赋权法主要在四部委联合发布的《绿色发展指标体系》的基础上进行计算，客观赋权法选择粗糙集知识约简理论，该方法的优势在于能够根据信息的不确定性约简相对不重要或不必要的指标。

(1)主观赋权法

① 依据四部委联合发布的《绿色发展指标体系》，得到各三级指标在四部委指标体系中的重要性εXij；

② 对各三级指标重要性进行归一化处理，得到相应指标的四部委综合权重；

φXij=εXij/∑jεXij

③ 根据四部委综合权重，分别对各二级指标下的三级指标进行归一化处理，得到相应指标的四部委单层权重；

④ 根据二级指标权重、三级指标单层权重和综合权重间的数量关系，可得到各二级指标的四部委权重。

(2)粗糙集理论[21]

① 将各指标视作等价关系(R)，对所有评价对象进行分类，形成等价类(U/R)；

②将同一层所有等价类的交集(ind(P))与该层去除某等价类(指标)后其它等价类的交集(U/ind(P-{P}))进行对比，若相同则表示不必要，删除该指标；若不同则表示必要，保留该指标，并利用U/ind(P-{P})不能够准确划分到ind(P)的对象个数与所有评价对象的个数之比表示该指标的重要性(δXij)；

(3)组合权重

设wXij为粗糙集理论计算得到的综合权重，φXij为四部委综合权重，则最终的组合权重为：

θXij=αwXij+(1-α)φXij

(三)测度模型构建

将不同测度对象各指标的标准化数据与对应指标的组合权重加权求和，得到各对象的测度值，即

(1)

其中，正向指标的数据标准化公式为：

逆向指标的数据标准化公式为：

(四)数据收集与处理

基于科学性、数据可得性等原则，对2003—2017年京津冀工业绿色发展进行实证分析。

(1)工业能源消费总量和单位工业增加值能源消费降低率：北京、天津2003—2017年的工业能源消费总量可以分别从历年《北京统计年鉴》和《天津统计年鉴》直接获取，河北省2003—2017年的工业能源消费总量选取终端能源消费总量来表示，可从历年《河北经济年鉴》直接获取；利用2002年不变价工业增加值计算得到单位工业增加值能源消费降低率。

(2)工业用水总量和单位工业增加值用水降低率：北京2003—2017年的工业用水总量可以从历年《北京统计年鉴》中直接获取，天津和河北2003年的工业用水总量从《中国统计年鉴》中获取，2004—2017年的工业用水总量可以从历年《中国环境统计年鉴》中获取；利用2002年不变价工业增加值计算得到单位工业增加值用水降低率。

(3)单位工业增加值二氧化碳排放降低率：从2004—2018年的《中国能源统计年鉴》中获得京、津、冀2003—2017年的工业能源消耗实物量，参考《IPCC温室气体排放清单指南》中的估算方法可以分别计算出京、津、冀2003—2017年的工业二氧化碳排放总量，利用2002年不变价工业增加值计算得到单位工业增加值二氧化碳排放降低率。

(4)工业废水排放总量降低率和工业废气排放总量降低率：京、津、冀2003—2017年工业废水排放总量、工业二氧化硫排放总量和工业烟尘排放总量从相应年份的《中国城市统计年鉴》中获取。

(5)工业固体废物产生总量降低率：从2004—2018年的《中国统计年鉴》中获取京、津、冀一般工业固体废物产生量和工业危险废物产生量，相加得到工业固体废物产生量。

(6)一般工业固体废物综合利用率：天津2003—2017年的一般工业固体废物综合利用率可以从历年《天津统计年鉴》直接得到，北京和河北的一般工业固体废物综合利用量和一般工业固体废物产生量可从对应年份的《中国统计年鉴》中获得，然后计算得到一般工业固体废物综合利用率。

(7)工业环境污染治理完成投资占工业增加值比重和工业废水治理占工业环境污染治理完成投资的比重：京、津、冀2003—2017年的工业环境污染治理完成投资、工业废水治理完成投资可以从历年《中国统计年鉴》中直接得到；工业增加值均以2002年不变价处理。

(8)工业增加值增长率：分别从《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》和《河北经济年鉴》中直接获取京、津、冀2003—2017年的工业增加值，以2002年不变价处理。

(9)工业资产负债率：北京和天津2003—2017年的工业资产负债率可以分别从历年《北京统计年鉴》和《天津统计年鉴》中直接获得，河北2003—2017年的数据需要从历年《中国工业统计年鉴》中获取工业企业的负债总额和工业企业的资产总额，通过计算得到。

(10)工业科技创新强度：由规模以上工业R&D经费内部支出与规模以上主营业务收入之比得到。其中，京、津、冀2003—2017年的规模以上工业R&D经费内部支出可以从历年《中国科技统计年鉴》中直接获得，京、津、冀2003—2017年的规模以上主营业务收入分别从历年《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》和《河北经济年鉴》中直接获得。

(11)工业绿色产业比重：京、津、冀2001—2016年高技术产业利润总额可分别通过历年《中国高技术产业统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》直接获取，北京2017年高技术产业利润可通过《北京统计年鉴》直接获取，津、冀2017年数据需要将医药制造业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业以及仪器仪表制造业加总得到，相关数据分别通过该年的《天津统计年鉴》和《河北经济年鉴》直接获取；京、津、冀2001—2017年规模以上工业利润总额可分别从历年的《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》和《河北经济年鉴》中直接获取。

(五)计算结果

根据主观赋权法步骤得到四部委二级指标权重、三级指标单层权重和综合权重如表1所示。根据粗糙集理论步骤，利用SPSS 16.0对数据进行K-均值聚类分析，将其分为4类；对指标进行约简；最后计算得到各指标单层权重和综合权重，如表1所示。

取α=0.5，可得到各指标组合权重，如表1所示。根据公式(1)，可得到2003—2017年京津冀工业资源利用、工业环境质量、工业环境治理、工业经济增长以及工业绿色发展得分，如图1所示。

(a) 2003—2017年北京市工业绿色发展

(b) 2003—2017年天津市工业绿色发展

(c) 2003—2017年河北省工业绿色发展

三、 供给侧因素驱动京津冀工业绿色发展空间计量分析

供给侧改革作为新常态下推进中国经济高质量发展的必由之路，必然会对工业绿色发展起到积极的促进作用。

(一)供给侧因素分析框架构建

在遵循系统性、科学性、数据可获性等原则的基础上，依据供给侧结构性改革的内涵，从要素、产业和制度三个维度构建包括3个二级指标10个三级指标的区域工业部门供给侧效率评价指标体系[22]，如表2所示，并得到2003—2017年京津冀工业部门供给侧效率及要素效率、产业效率、制度效率得分。

表2 区域工业部门供给侧效率评价指标体系

(二)工业绿色发展空间相关性检验

京津冀工业绿色发展的空间相关性直接影响计量模型的选择，因此利用莫兰指数考察京津冀工业绿色发展是否存在空间相关性。公式为：

(2)

借助Geoda软件计算出2003—2017年京津冀工业绿色发展的全局莫兰指数，计算结果见表3。2003—2017年京津冀工业绿色发展的莫兰指数均小于-0.2，并且全部通过了1%的显著性检验，说明京津冀工业绿色发展具有显著的负空间相关性和空间差异性，京津冀的工业绿色发展此消彼长；京津冀工业绿色发展的莫兰指数在波动中接近于0，京津冀之间的工业绿色发展的差距在逐渐缩小。

表3 2003—2017年京津冀工业绿色发展莫兰指数及检验结果

(三)供给侧因素驱动京津冀工业绿色发展的动态SDM构建

由于京津冀工业绿色发展具有显著的空间相关性，且随着京津冀协同发展战略及供给侧改革的深入推进，京津冀工业绿色发展不仅受到区域内本单元供给侧因素的影响，还会受到其他单元供给侧因素的影响，同时为考察工业绿色发展是否具有动态性和延续性[23]，引入被解释变量的时间滞后项，并考虑时间滞后项的空间相关性，构建动态空间杜宾模型，其公式为：

Ynt=kYnt-1+θWYnt-1+ρWYnt+βiXnit+

λWXnit+πWunt+δ

(3)

式中，n和t分别用于区分不同的研究单元和时间；Ynt和Ynt-1分别表示被解释变量和被解释变量的时间滞后项，k和θ分别是被解释变量的时间滞后系数和时间滞后项的空间滞后系数；ρ表示空间滞后系数，反映了本单元与其他单元间研究对象的空间交互作用；Xnit表示解释变量，βi为相应解释变量的系数，λi为相应解释变量的空间滞后系数；unt表示扰动项，π为扰动项的空间滞后系数；W为地理距离空间权重矩阵。

由于空间杜宾模型中的解释变量的系数并不能有效反映解释变量与被解释变量间的关系，因此本文通过偏微分矩阵运算求得解释变量对被解释变量的空间直接效应与空间溢出效应。式(3)可转化为：

Ynt=(I-θW)-1kYnt-1+(I-θW)-1(ρWYnt+βiXnit+

λiWXnit)+(I-θW)-1δ

(4)

由式(4)求偏导数得到短期效应和长期效应的公式分别为：

(5)

[β1iIn+β2iW]

(6)

利用2003—2017年京津冀工业绿色发展测度值(Ynt)拟合方程，同样采用k=2的邻近规则确定空间权重矩阵W，则Ynt-1和WYnt-1分别表示工业绿色发展的时间滞后项及其空间滞后项，是反映工业绿色发展是否具有动态延续性的重要指标；由于供给侧效率三级指标数量较多，为保证计量模型的科学性与准确性，在此利用二级指标要素效率(fe)、产业效率(ie)和制度效率(se)作为解释变量构建模型，wfe、wie和wse分别表示相邻区域的要素效率、产业效率和制度效率对本区域工业绿色发展的影响。

(四)拟合结果及分析

考虑不同类型的解释变量时间滞后项的影响，利用Stata软件拟合三种动态杜宾模型，分别为k不为0，θ为0的动态SDM1模型；k为0，θ不为0的动态SDM2模型；k和θ均不为0的动态SDM3模型，结果见表4。

表4 动态模型结果

如表4所示，动态SDM1、动态SDM2和动态SDM3中解释变量的影响方向全部一致，保证了分析结果的稳健性。其中，动态SDM2的最大似然值LOGL明显高于其他模型，说明考虑时空滞后项的动态SDM2中解释变量的显著性优于动态SDM1和动态SDM3，因此运用SDM2分析供给侧效率驱动京津冀工业绿色发展的空间效应更加合理。被解释变量的空间滞后项系数为正，且通过了1%显著性检验，说明京津冀工业绿色发展具有较强的空间依赖性和正的空间溢出效应；但时空滞后项系数为负，且通过了显著性检验，说明区域内其他单元上一期工业绿色发展会对本单元当期工业绿色发展产生抑制作用，可能的原因在于京津冀区域行政色彩浓厚，资源利用、环境质量等受政府调控的影响较大，但过去一段时间津冀均处于工业化中期阶段，工业发展伴随着高消耗、高排放，工业增长与资源、环境间关系很难实现协调，往往是周边区域环境污染严重，工业绿色发展下降时，会加大本单元政府调控力度，控制资源消耗，降低污染排放，由于政府调控具有滞后性，所以会促进本单元下一期工业绿色发展。

根据公式(5)和(6)测算的长期效应和短期效应如表5所示。从总效应来看，要素效率、产业效率和制度效率对京津冀工业绿色发展的促进作用较显著，且制度效率的促进效应最大，说明京津冀工业绿色发展对制度供给的依赖性较强；短期效应明显大于长期效应，可见随着时间的推移，促进作用趋于下降，可能的原因在于本文所构建的工业绿色发展指标体系中多为速度型指标，随着供给侧改革的持续推进，工业绿色发展水平的提升速度减缓。从直接效应来看，短期内，要素效率和制度效率对本单元工业绿色发展的促进作用较显著，产业效率的促进作用微弱，但产业效率和制度效率在长期会产生微弱的抑制作用，可见虽然短期内政府调控的作用明显，但长期内必须发挥市场在资源配置中的主导作用。从溢出效应来看，无论是短期还是长期，要素效率、产业效率和制度效率均具有正向溢出效应，说明其他单元供给侧效率的提升会促进本单元工业绿色发展的改善，其中要素效率的长期溢出效应小于短期溢出效应，产业效率和制度效率的长期溢出效应大于短期溢出效应，可能的原因在于随着京津冀协同发展战略的深入推进，产业协同、政府合作等不断完善，但由于定位分工不同，对要素的需求有所差异。

表5 空间杜宾模型的空间直接效应和空间溢出效应

四、 结论及建议

京津冀工业绿色发展应坚持供给侧结构性改革为主线，供给侧改革为工业绿色发展提供动力。为探讨供给侧因素驱动京津冀工业绿色发展的效应，首先基于工业绿色发展的内涵，参考四部委的《绿色发展指标体系》，兼顾主观与客观，综合运用专家赋权法和粗糙集理论计算权重，并对2003—2017年京津冀工业绿色发展水平进行测度；其次运用探索性空间数据分析方法检验京津冀间工业绿色发展的空间相关性；然后在搭建供给侧因素分析框架的基础上，考虑工业绿色发展的空间相关性、动态性等，建立京津冀工业绿色发展与供给侧因素的动态空间杜宾模型，并将影响效应分解为直接效应和溢出效应。结果发现：

(1)京、津、冀工业绿色发展均受环境质量的影响最大；京、津、冀工业绿色发展和工业增长质量总体上分别呈先下降后上升、下降、W型趋势，工业资源利用总体上分别呈上升、下降、波动频繁趋势，工业环境质量总体上均呈上升趋势，工业环境治理总体上分别呈先下降后上升、先上升后下降、先上升后下降趋势。

(2)京津冀工业绿色发展具有显著的空间相关性和动态性特征；要素效率、产业效率、制度效率均对京津冀工业绿色发展产生不同程度地促进作用，其中，对制度供给的依赖最大。

(3)从直接效应来看，要素效率对京津冀工业绿色发展产生促进作用；产业效率和制度效率在短期内会产生促进作用，但长期内产生抑制作用。从溢出效应来看，要素效率无论短期还是长期均具有正向溢出效应；产业效率和制度效率在短期具有负向溢出效应，在长期均转为正向溢出效应，但产业效率的效应并不明显。

因此，为进一步促进京津冀工业绿色发展，应着力解决以下问题：

1.提高要素配置效率

强化产学研结合，基于产业需求加强人才培养，并实时发布高技术产业人才需求计划，引导人力资本流向，提高行业间人力资本配置效率；加快落后产能淘汰和僵尸企业退出，引导投资向高技术产业和现代化生产性服务业倾斜；加大创新支持力度，营造良好创新环境，完善专利制度，鼓励企业创新瞄准节能减排技术领域，并促进技术扩散。

2.促进产业协同和地区协同

一方面加强先进制造业与现代化生产性服务业的协同发展，促进工业绿色高质量发展；另一方面加强京津冀工业绿色协同发展，在津冀建立高新技术产业园区，发挥聚集效应，增强北京市生产性服务业的辐射能力，形成“核心—外围区”结构；但产业协同和地区协同实现的关键是建立合理有效的利益协调机制。

3.灵活协调市场与政府间关系

一方面绿色产业大多具有投入大、风险高、公益性程度高等特点，使得国有企业在早期工业绿色发展中扮演着主力军的角色，但随着工业绿色发展的不断深入，市场化机制的引入十分必要；另一方面不同地区不同工业部门应有针对性地综合应用命令控制型环境规制、经济激励型环境规制与自愿意识型环境规制，为企业减负，释放企业发展活力。