中国省域包容性可持续发展水平评价——基于新结构经济学视角

赵秋运，万岑，蒋美，张骞，邓蕊欣

（1.北京大学 新结构经济学研究院，北京 100871；2.江苏大学 财经学院，江苏 镇江 212013）

当前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，而推动包容性可持续发展是实现经济高质量发展的必然要求。习近平总书记在党的二十大报告中强调：“坚持交流互鉴，推动建设一个开放包容的世界；坚持绿色低碳，推动建设一个清洁美丽的世界。”［1］可见，评估各地区包容性可持续发展水平，促进各地区包容性可持续发展尤为重要。本文拟通过量化评估中国省域包容性可持续发展水平，为各省份找到处于类似发展阶段但包容性可持续发展水平更高的省份作为参考，进而推动各省份走向更加契合自身特点的发展路径，这对各省份更快实现包容性可持续发展具有重要意义。

一、文献综述

1987年，世界环境与发展委员会发表报告《我们共同的未来》，提出可持续发展的定义。关于可持续发展，许多专家学者提出了各具特色的可持续发展内涵，例如周海林和黄晶认为可持续发展不仅强调人与自然的协调，还强调人的实际生活福利的提高和自然生态系统对人类生活的支持作用［2］；而龚胜生和敖荣军将可持续发展看作是经济、生态、资源和社会的协同发展，通俗地讲就是要以环境的承载能力为基础，实现生态系统运行良好、社会更加公平、生活质量得到稳步提高、资源得到有效利用等［3］。

2007年，亚洲开发银行首次提出“包容性增长”的概念，倡导经济体内人口共享经济增长成果；2008年，林毅夫等提出共享式增长促进社会发展［4］；2011年，在第十届博鳌亚洲论坛上“包容性发展”的概念被正式提出［5］。同时，许多学者对包容性发展的内涵提出不同观点，例如Ali和Zhuang提出包容性发展不仅需要增加社会机会，还需要增加获取社会机会的途径［6］；Ali和Son将包容性发展定义为接受医疗和教育等社会机会的增多及其在不同收入者之间的分配［7］；Klasen将包容性发展概括为不平等程度在收入与非收入层面的下降［8］。

对于包容性发展与可持续发展水平，许多学者进行了相关评价研究，但不同研究者的评价维度不尽相同。毕明丽等人基于人类发展指数，选取28个国家进行公平校正并构建综合可持续发展指数，用以对某一区域可持续发展水平进行评价［9］。史习习和杨力从资源、经济、社会、生态环境和科技5个方面构建指标体系，对黄河流域地区的可持续发展水平进行评价，同时进行耦合协调发展预测［10］。邵超峰等结合研究对象的特征、中国发展实际以及各城市的不同要素禀赋，构建城市可持续发展指标体系，用以对城市可持续发展水平进行评价［11］。李苏和尹海涛从包容性绿色增长的视角构建包容性绿色增长指标体系，用以衡量某一区域的包容性增长情况［12］。

从已有研究来看，对区域包容性可持续发展水平的传统测度往往使用统一的指标体系，并未考虑到不同发展水平的地区拥有个体差异，没有考虑到各个地区的发展阶段，而且对各地区的评价也是以最发达的地区为依据的，这样就没有可比性，难以实现有效的对比分析。根据新结构经济学理论，一个经济体的发展应该按照要素禀赋及其结构所决定的比较优势来发展产业，同时上层的宏观制度结构亦需要与产业结构相匹配［13-14］。发展水平较低的地区和发展水平较高的地区在要素禀赋结构上具有明显的差异，在发展战略选择上不能一概而论，实现包容性可持续发展同样也不能一概而论。为了更好地衡量各省域的包容性可持续发展水平，本文使用包容性结构转型指数（Index Sustainable Transformation，IST）来研究中国各个省份的可持续发展情况。该指数首次由Lin等［15］提出，其起初用于衡量各国的包容性可持续转型水平。该指标不但考虑到要素禀赋结构对经济发展水平的差异影响，使得经济发展阶段相近的国家之间能够进行科学的对比，还能够帮助发展水平不同的省份找到最适宜的发展战略。此外，为达到将发展水平相近的省份放在一起比较的目的，本文通过改变数据处理方式，放弃大部分测度所使用的Z-cores或Min-Max等数据处理方法，转而使用条件累积密度函数估计法对数据进行处理，以保证测度模型的公平合理性。同时，选用熵权法和灰色关联分析法两种方法得出各指标权重，并通过拉格朗日乘数法计算综合权重。

二、中国省域包容性可持续发展水平测度

（一）指标体系的建立

本文以Lin等提出的IST指标为框架，充分考虑中国各省份的要素禀赋结构和经济发展阶段特点，以及创新、协调、绿色、开放、共享5个维度的普遍规律，体现联合国可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）指向，构建适合评估我国省域包容性可持续发展水平的指标体系。所构建的中国省域包容性可持续发展指标体系包含产业、开放、创新、包容性和环境等5个一级指标以及高技术产业利润等28个二级指标（见表1）。具体指标情况如下。

表1 中国省域包容性可持续发展水平评价指标体系

1. 产业。产业结构转型对实现环境保护和经济包容性可持续发展具有重要作用［16］。新结构经济学认为，要素禀赋结构升级能够推动产业结构提升，从而推动包容性可持续发展。因此，我们将产业作为重要的一级指标进行研究。随着“工业型经济”向“服务型经济”的转型发展，我国第三产业比重不断提高，整个产业结构由低级向高级转变。基于此，本文引入高技术产业利润［17］、第三产业增加值占比［18］、人均工业增加值［19］以及制造业单位数［20］作为产业的评价指标。

2. 开放。开放对发展起到重要的推动作用，是解决地区间资源分布不均的重要措施［21］。因此，本文将各省份的对外开放程度作为包容性可持续发展水平评价指标体系的一级指标，同时以外贸依存度［22］、单位GDP实际利用外商投资额［23］、单位GDP对外承包工程营业额［24］和单位GDP国际旅游收入［25］等4个基础指标来对各省份开放程度进行测度。

3. 创新。创新是建设现代化经济体系的动力和重要内涵，本文引入创新作为包容性可持续发展水平评价指标体系的一级指标，采用R&D支出占财政预算支出比重［26］、每万人R&D人员数量［27］、普通高等学校数［28］和每万人专利授权量［29］等4个基础指标对创新水平进行测度。

4. 包容性。包容性的内涵是追求人人平等，保证每个公民拥有平等的权利。提高包容性可带来巨大的经济红利［30-31］。包容性涵盖性别平等、就业平等、收入平等、享受良好的社会保障等方面，因此，包容性可持续发展指标体系应包括职工平均工资［32］、城镇失业率［33］、性别比（女性=100）［34］、文盲人口占15岁及以上人口比例［35］、基尼系数［36］、基本医疗保险覆盖率［37］、社会保障及就业支出占财政预算支出比重［38］等基础指标。

5. 环境。污染、能源枯竭以及自然资源破坏等问题会直接影响地区经济的可持续发展。本文选取SO2排放量、化学需氧量排放量［39］以及工业固体废物综合利用率［40］三个指标，衡量各省份的污染程度；选取能源消耗总量［41］、天然气供气总量［42］和发电量［43］三个指标，分析各省份能源状况；选取人均水资源［44］、森林覆盖率［45］和自然保护区个数［46］三个指标，分析各省份自然资源现状。

（二）数据处理

1. 数据来源及缺失值处理。本文数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及中国各省（自治区、直辖市）的统计年鉴，选取2001—2020年中国31个省（自治区、直辖市）的数据作为样本。针对部分数据缺失的情况，本文引入线性趋势预测法进行填充，将2001—2020年作为序列自变量，将样本观测值作为因变量拟合该样本的线性趋势，使用预测值代替缺失值。

2. 数据标准化。传统的经济测度无差别地纳入所有样本，导致落后地区与发达地区共用同一种测度标准，这对落后地区而言缺乏公平评价。由于各地区要素禀赋结构不同，其需要按照要素禀赋结构所决定的比较优势选择经济发展战略，形成不同的产业结构和制度环境等。本文将这种理念运用于中国省域包容性可持续发展水平的测度上，充分考虑各省域经济发展水平或发展阶段的差异。同时，引入条件累积密度函数对数据进行标准化，从而将上述考虑嵌入测度中，保证该指数能够实现发展水平相同或相似省份的对比，有利于政策决策者参考发展水平相似省份经济发展路径来优化自身结构。条件累积密度函数如公式（1）所示。

其中，devi为发展水平，a为指标值。引入条件累积密度函数的优势在于处理后的每个数值表示该省份进入一定水平的概率，即该省份在同一发展水平下的相对地位，如果各省份以相同的速度增长，那么该数值不会发生变化。但式（1）计算出的得分存在不连续问题，且对样本划分组别时存在主观因素，缺乏合理性。为保证数据的连续性和可比性，本文进一步采用条件核密度估计法（Conditional Kernel Density Estimation，CKDE）进行条件累积密度函数的估计，从而实现数据标准化处理。条件核密度估计法是使用非参数估计法来估计变量的条件概率密度函数以及条件累积密度函数，这种方法通过对变量的条件累积密度函数进行估计，使其具有连续性，避免了边界值附近样本的不连续。

式（2）中， f （RnD, dev）是RnD和dev的联合概率密度函数； f （ dev）是dev的边缘概率密度函数；hdev和hRnD分别为变量dev和Rnd的带宽，运用积分均方误差最小化来估计带宽，带宽越小，离样本数值更近的点被考虑的信息越多，越远的点对估计值的影响越小；K （ .）为核函数，本文选择常用的高斯函数作为核函数。已知条件概率密度函数后，可以计算得到条件累积密度函数：

上述过程为条件累积密度函数的估计过程，由于涉及最优算法，计算过程复杂，本文借助R语言①R语言为通过编程实现数据分析、建模及预测的一款开源性软件，绘图功能强大且分析结果准确。因此，本文选用R语言进行估计，借助RStudio环境进行源程序的编辑。中的非参数估计np包，实现上述条件累积密度函数的估计过程，并绘制图1所示的条件累积密度图（以变量RnD为例）。图1表示在每个给定的dev下，都存在一条CDF曲线，在该曲线上的RnD值可以找到对应的得分，该得分表示在给定的发展水平下找到一个比该RnD值更低的概率，也是本文的数据标准化过程得到的最终指标数据。

图1 RnD与dev的条件累积密度图

3. 数据正向化。进行标准化之后，部分指标数据还存在负向性，使用不同方向的指标测算可能会导致较大偏差，在这种情况下，还需要对负向指标数据进行正向化处理。因此，对于负向指标使用如下公式进行计算：

其中，xij指进行标准化处理但未进行正向化处理的数据；Xij指进行正向化处理后的数据。

（三）测度方法

为保证测度的客观性、可行性以及科学性，本文选用组合赋权法对指标进行加权计算。首先，采取客观赋权的熵权法和灰色关联分析法分别对各指标进行赋权；其次，依据熵权法和灰色关联分析法得出各指标的权重，采用拉格朗日乘数法计算综合权重。

三、中国省域包容性可持续发展水平评价

（一）各省份包容性可持续发展指数

基于上述数据的处理及指标赋权，计算得出2001—2020年中国31个省（自治区、直辖市）的包容性可持续发展指数，它反映的是一个省份在相同或相似发展水平省份中的地位。由于篇幅所限，表2仅列示2001年、2011年和2020年31个省（自治区、直辖市）包容性可持续发展指数的得分。综合来看，各省（自治区、直辖市）的包容性可持续发展指数大多处在0.3~0.7之间，且存在明显的时空分异特征。同时，通过包容性可持续发展指数，可以找到与预期表现有差异的省（自治区、直辖市），比如发展水平低但指数表现良好的省（自治区、直辖市）。作为低收入地区①低于相应年份全国人均GDP平均值的60%为低收入地区，介于60%~120%之间的划分为中收入地区，高于120%的地区划分为高收入地区。参见吴冠培《人力资本流动对区域经济增长差异之影响》，载《中山大学学报（社会科学版）》2009年第5期。，2020年甘肃的包容性可持续发展指数为0.4390，明显高于高收入地区的福建（0.4206）。但同时大部分指数的结果是与预期保持一致的。整体来看，高收入地区指数得分更高，明显优于中收入地区以及低收入地区。

表2 中国31个省（自治区、直辖市）2001年、2011年和2020年包容性可持续发展指数

（二）指数的时间趋势分析

本文对各省份的包容性可持续发展指数随时间变化的关系采用局部加权回归算法（Locally weighted scatterplot smoothing，LOWESS）进行趋势描述。局部加权回归是一种非参数的统计方法［47］，它不仅能够消除数据偏差，而且能够捕获指数随时间变化的重要趋势［48］。

基于局部加权回归算法，本文对31个省（自治区、直辖市）的包容性可持续发展指数随时间变化的趋势进行描绘。结果发现，一部分地区指数存在增长趋势，还有一部分地区指数存在倒“U”形或“U”形的非线性趋势，另外，有些地区的包容性可持续发展指数呈现下降趋势。需要注意的是，区别于传统指数测算指标，某省份的指数随时间下降并不能说明其包容性可持续发展越来越差，由于是相对于同等经济发展水平的地区得出的指数，其没有随着时间增长只能说明该省份的增长幅度不及其他同等水平的地区。

图2为呈不同趋势的4个省份的拟合曲线，其中，存在明显的增长趋势的是江西，2001年其包容性可持续发展指数为0.4783，经过20年的发展，在2020年达到0.5842。反观陕西，在研究期内其人均GDP均稍高于江西，但包容性可持续发展指数从2001年的0.6084下降到2020年的0.5020。未来陕西要关注产业、开放等方面的提升，加速促进更加包容的经济增长。在图2中，西藏和河北分别呈现倒“U”形与“U”形趋势，存在这种趋势的原因可能是受政策、人口、气候等因素影响，导致前后期包容性发展指数增长速度存在差异，对于西藏而言可能需要借鉴历史经验及时止损，寻找更适宜的发展方式。

图2 包容性可持续发展指数随时间变化的LOWESS曲线

（三）指数的空间差异分析

面板数据具有时间序列趋势，不同时间点上指标值的重要性和代表性有所差别，越接近时间点上的指标值越重要，且越具有代表性，其权重也应越大。故而，基于2001—2020年中国31个省（自治区、直辖市）的包容性可持续发展指数，通过反三角函数对时间进行赋权，最终计算得到中国省域综合包容性可持续发展指数得分，如表3所示。

从表3可以看出，包容性可持续发展指数在空间上存在差异性，中国西部与东部差异明显，表现优异的省份大多分布在东南部，这与地区极化发展的现状基本一致。其中，西藏、青海、新疆、内蒙古等西部地区省份的包容性可持续发展指数得分较低，其发展方式及路径还需要进一步变革和转型，以追赶更高水平的省份。在北方地区，山东得分最高，这可能得益于其丰富的资源禀赋以及依靠渤海且拥有深水良港的地理优势，有利于传统工业发展和对外贸易，但这也会在一定程度上影响环境得分。南方地区的广东、四川、湖北、安徽和湖南的包容性可持续发展指数得分处于领先水平，其中广东作为改革开放的前沿省份，具有先行优势，拥有优质的政策、产业及技术环境；四川属于制造业强省，拥有完整的制造业体系，产业结构合理，因而其得分高于山东；湖北位于长江流域中心位置，自然资源丰富，产业基础较好，包容性可持续发展指数虽呈现逐年下降的趋势，但整体水平仍较高；安徽经过不断地发展，也拥有了较强的制造业能力；湖南区位独特，占据长江开放经济带和沿海开放经济带接合部的优势，且科技教育资源丰富，其整体的包容性可持续发展水平较高；同时，得分较高的省份大部分属于高收入地区，这与预期基本一致。此外，京津冀经济区、长江三角洲经济区和东北地区等经济区域的发展基本持同一水平，这说明中国区域经济发展取得初步成效。

表3 中国31个省（自治区、直辖市）时间赋权后包容性可持续发展指数得分

（四）各维度发展水平分析

1. 雷达图分析。为了明确相近发展水平下的省份之间在各维度、各指标存在的差异，本文根据各省份包容性可持续发展指数绘制雷达图，以了解各省份在产业、开放、创新、包容性和环境等5个维度各指标上的表现，为政策制定者提供参考，进而更好地根据自身优势来制定科学有效的“最适宜战略决策”。

前文提到，考虑到省份之间发展条件不同、经济发展水平存在差异，比起将相对落后的省份与最发达的省份进行比较，更有效和可靠的方法是将其与具有相同或相似发展水平的省份进行比较，进而找出更加契合相对落后省份特点的发展路径。但由于涉及数据较多，本文仅选取6个省份进行雷达图展示，并划分不同发展阶段及不同包容性可持续发展水平，其中纵向为同一发展阶段但不同包容性可持续发展水平的2个省份之间对比，横向为处于相同包容性可持续发展水平的3个不同发展阶段的省份对比。这些雷达图呈现的是6个省份在28个指标的不同表现，其中阴影部分越大，说明其指向的指标得分越高，各雷达图的中间圆形内的数据为该省份2020年的包容性可持续发展指数得分（保留两位小数），详见图3。

图3 部分地区雷达图

河北和贵州的人均GDP相近，分别为48564元和46267元，然而前者指数得分为0.6188，后者为0.4163，两者之间差距较大，通过图3a、3b所示雷达图可以清楚地找到2个省份之间指数出现差距的原因：河北在产业、开放、包容性方面都具有明显优势，贵州即使在环境方面表现得更加优异，也无法抵消在其他方面与河北的差距。要实现更高水平的发展，贵州需要进一步提升产业、开放及包容性方面的水平，同时保持环境和创新方面的良好表现。山东和内蒙古的人均GDP差距不大（分别为72151元和72062元），相较于上述2个省份，它们发展水平较高，但在包容性可持续发展指数得分上差距同样较大，分别为0.6678和0.2935。从雷达图3c和3d可以看出，内蒙古在各个方面得分都较低，这与产业、开放和创新方面得分都较高的山东相比存在较大差距，说明内蒙古在各个方面都需要注入更多活力，可以参考山东逐步发展的道路，进而实现发展目标。浙江和天津的人均GDP分别为99897元和101541元，而包容性可持续发展指数得分分别为0.5835和0.4523（图3e、3f），浙江在产业、创新和环境方面表现较为突出，而天津的能源和自然资源比较稀缺，第三产业发展较好，创新方面各指标得分都比较低，这表明天津要加大创新投入、积极引进人才。

2. 耦合协调度分析。依据新结构经济学理论，经济可持续发展的路径是要素禀赋结构和生产结构的因果循环累积，并进一步体现为“禀赋结构—产业结构—X结构（软的制度安排和硬的基础设施结构）”良性循环的运行关系。在本部分中我们重点探究“产业结构—X结构”这一环节，主要通过使用耦合度来测试产业结构与开放结构、创新结构、包容性结构、环境结构之间的作用程度，并判断后四者与产业结构是否匹配以及匹配程度。在此基础上，进一步采用耦合协调度来表征各功能之间是在高水平上相互促进还是低水平上相互制约。

参考物理学中容量耦合系数理论建立的多系统耦合度模型，分别构建开放结构、创新结构、包容性结构、环境结构与产业结构之间的系统耦合度模型：

其中，f1为产业结构，i分别取2~5，代表开放（f2）、创新（f3）、包容性（f4）以及环境（f5）四个子系统。

由于耦合度模型只能衡量系统之间的互相依赖程度，不能衡量系统的运行状态，故引入耦合协调度模型，综合分析产业结构与开放结构、创新结构、包容性结构、环境结构等之间的耦合状况Ci和协调程度Di：

当Di=1时，表明系统处于最佳耦合协调状态；当Di=0时，系统之间存在极大矛盾，判断标准如表4所示。

表4 耦合度及耦合协调度判断标准

本文进一步探究产业结构与X结构之间的耦合协调关系。即基于包容性可持续发展指数，根据耦合度及耦合协调度模型，测算31个省（自治区、直辖市）的开放结构、创新结构、包容性结构、环境结构与产业结构之间的耦合协调程度，结果如表5所示。从“产业结构—开放结构”耦合度结果来看，我国各省份耦合度均在0.4~0.5之间且处于拮抗阶段，应该进一步重视产业结构与开放结构之间的相互匹配；从耦合协调度结果综合来看，各省份的耦合协调度处于0.2~0.7之间，其中大部分省份属于濒临失调和勉强协调阶段，但也有个别省份属于中度失调阶段。从具体省份来看，省份之间得分差距较大，得分最高的山东（0.6413）属于初级协调阶段，目前其产业结构与开放结构的协调状况较为良好，相对于其他省域匹配度较高，但仍未达到优质协调阶段，应该进一步调整改善开放结构，优化开放环境，提升开放水平。相比之下，西藏（0.2880）得分较低，属于中度失调阶段，其作为我国西南屏障，是发展边贸经济的重要区域，应高度重视开放结构的调整，牢牢把握“一带一路”建设所带来的机遇，发挥好地域优势和特色，及时根据产业结构寻找适宜的开放结构，缓解两者之间的对抗关系，促进协调发展。

表5 中国31个省（自治区、直辖市）耦合度及耦合协调度

创新模式可分为自主创新和模仿创新，依据新结构创新经济学，不同国家或地区的发展阶段和产业结构不同，其对应的创新政策以及创新模式均有所不同。通过分析我国31个省（自治区、直辖市）产业结构与创新结构之间的耦合协调程度可知，各省域耦合度得分相差不大且均属于拮抗阶段，但耦合协调度得分在省份间存在较大差距，其中得分最高的依旧是山东，其产业结构与创新结构之间相互协调促进，属于初级协调阶段，有利于其未来的发展。同时，也存在耦合度较低的省份，例如，西藏的耦合协调度得分仅有0.2494，属于中度失调阶段，这意味着西藏现有的创新结构可能并不适宜其产业结构，将会阻碍其经济发展，因此不应该过度追求原创性创新，可适度调整其创新模式，倾向于模仿式创新，并根据产业结构的动态变化不断调整其创新结构，促进经济增长和产业发展。

包容性发展可以促进经济增长，为探究产业与包容性之间的匹配程度，本文对“产业结构—包容性结构”进行耦合协调分析。与前两个结构相似，31个省（自治区、直辖市）的产业结构和包容性结构的耦合协调均属于拮抗阶段，需要进一步调节包容性结构以达到与产业结构相适宜的状态。其中，北京耦合协调度得分最高，达到0.5743，依据标准可划分至勉强协调阶段，这与北京重视社会保障制度和城市环境建设密不可分。同时，耦合协调度得分较低的西藏（0.3353）应该进一步重视社会保障，尤其是助农发展等措施，并在此基础上推动劳动力就业和加速产业优化发展，进而提高“产业结构—包容性结构”的耦合协调度。

新结构环境经济学的研究视角之一是产业结构与环境治理之间的关系，不同的产业结构对环境的污染也不同，环境问题会随着产业结构的变迁而变化。“产业结构—环境结构”耦合协调模型结果表明：耦合协调度得分最高的是浙江（0.6115），已经达到初级协调阶段，这意味着浙江环境与产业结构匹配度较高，特别是偏轻的产业结构特征与数字经济发展避免了工业化伴随的环境污染问题。同时，西藏（0.3116）得分最低且属于轻度失调阶段，产业结构与环境之间匹配度较低，应该进一步加大环境治理补贴力度，并依据其比较优势建立更合理的产业结构和环境结构。

四、结论和建议

本文研究结果表明，中国省域包容性可持续发展指数大多数处在0.3~0.7之间，但东部地区发展较好、西部地区发展较落后的分布态势依旧存在，且大部分省份存在明显的发展短板并在一定程度上阻碍其包容性可持续发展。从时间维度来看，我国大部分省份包容性可持续发展指数呈现逐年上升的趋势，但也有少部分省份呈现“U”形、倒“U”形甚至下降的趋势。这说明我国经济总体呈现蓬勃发展之势，但仍然有部分省份存在发展瓶颈，阻碍其包容性可持续发展。从空间维度来看，各省份包容性可持续发展指数存在较大的差异，呈现“东部地区>中部地区>西部地区”的空间分布特征，虽然近年来区域差距逐渐缩小，但仍然较为显著。从各维度发展水平来看，随着各省份包容性发展指数的提升，各维度得分都有了显著提高。在雷达图中，各省份在每个维度具有显著的差异且优劣势各不相同，应该根据自身的发展优劣势，制定契合自身比较优势的“最适宜战略决策”。同时，在产业结构与X结构的耦合协调模型探究结果中，各省份各系统耦合协调程度绝大部分属于初级协调和勉强协调阶段，但也有部分省份属于轻中度失调阶段，这说明各省份在发展经济的同时仍需进一步重视产业、开放、创新、包容性和环境5个维度间的协调性。针对以上结论，本文提出以下建议。

第一，充分利用本省域要素禀赋结构所决定的比较优势来选择适合自身的发展战略。不同省份包容性可持续发展的结构和优势均具有差异性，各省份应根据各自发展阶段、要素禀赋结构来选择差异化发展路径，按照比较优势发展战略促进其包容性可持续发展。各省份如果按照其要素禀赋及其结构所决定的比较优势选择发展战略，那么要素禀赋结构能够以最快的速度实现升级，而要素禀赋结构的升级是产业升级、技术创新的动力，因而其所生产的产品在国内国际市场上都会有较强的竞争力，这将进一步促进该省域的开放程度。另外，按照比较优势战略发展也能够提高各省份包容性可持续发展水平和环境指数，具体而言，按照比较优势选择发展路径能够促进经济快速增长，这意味着人均收入不断地提高，不仅如此，按照比较优势战略发展能够直接或者间接地提高就业率、整体教育水平及医疗保障覆盖率等，其包容性程度会随之提高。在环境方面亦是如此，如果按照要素禀赋结构所决定的比较优势战略发展，一些污染严重、产能低、环境破坏力强的产业能以更快的速度淘汰或转型升级为环境较友好型产业，同时，若企业所处的产业是具有比较优势的，那么其产品将更具有竞争优势，企业也会获得更多资金投入到环境的治理当中。

第二，积极发挥政府因势利导的作用。为促进本省域包容性可持续发展，各地政府应在产业结构转型升级中提供信息、协调和外部性补偿等方面支持。一是信息方面支持。各地政府可以分析本地包容性可持续发展的5个维度，即产业、开放、创新、包容性和环境，剖析哪一个维度是以当地目前发展水平、发展阶段来说能够做到更好的，哪一个维度是当地落后于同等发展水平地区的，在包容性可持续发展上进行系统持续的监测。二是协调方面支持。依据对本地包容性可持续发展的分析，各地政府可在政策措施制定、实际行动中给予包容性可持续发展更多协调支持，例如，在存在阻碍包容性可持续发展短板的情况下，落后地区为了实现赶超，可以加大对自主创新的支持力度，增加信息技术、大数据、人工智能、高科技人才等方面的投入，推动产业结构转型优化，加速传统产业升级和新兴产业扩张等。三是外部性补偿方面支持。在充分分析本地包容性可持续发展程度后，各地政府可以给予最初有利于弥补包容性可持续发展短板的产业或最初有利于促进整体包容性可持续发展的产业一定的外部性补偿，这样可以鼓励更多的企业主动参与到本地包容性可持续发展中。

第三，补齐短板，推动内部协调发展。以各省份发展战略为导向，补齐实现包容性可持续发展的短板，促进发展模式的进一步优化。高发展水平地区应聚焦更具有包容性的就业、开放与产业结构优化，推动构建经济可持续发展与社会包容性增长并重的发展模式。另外，由于高发展水平地区环境保护程度往往比较低，工业污染对环境的消极影响比较大，因此，应在保证经济稳步增长的同时，加大环境保护投入力度，力争实现内部的协调发展。中等发展水平地区能源和自然资源潜力较大，且近年来后来者优势正在逐步显现，应立足资源禀赋优势，将能源矿产资源优势转化为可持续发展的驱动因素，驱动经济增长。此外，中等发展水平地区的特征差距较大，限制其发展的短板因素不尽相同，各省份可以参照包容性可持续发展水平更高的同类省份的模式发展处在劣势的维度，以自身的资源条件为导向，加快推动清洁能源的发展，完善能源治理体系。低发展水平地区则应继续保持自身环境资源优势，为可持续发展提供原动力，同时应全面强化创新发展理念，以创新发展为突破口优化发展模式。

第四，因地制宜制定环境监管制度。与产业、开放、创新、包容性指标不同，环境指标不仅需要政府采取各种激励措施提供支持和协调，并且要针对不同地区、不同产业制定周密的环境监管制度。例如，各地政府在推动经济发展的过程中可以根据本地现处的发展阶段、现有的要素禀赋，因地制宜地制定环境标准和环境监管规则。高发展水平地区应制定较为严谨和细分的环境标准、环境监管规则，鼓励采用环境友好型技术进行生产工作。中等发展水平地区所制定的环境标准和环境监管规则应兼顾经济发展和环境可持续发展，在积极推动产业升级的同时实现绿色改造。低发展水平地区在环境标准制定上也应尽可能做到保护环境，积极引进环境友好型技术，逐步提高环境标准，同时循序渐进地加强环境监管，避免在产业发展过程中采用过时和污染性强的技术。

第五，开展包容性可持续发展动态监测。由于各省份经济发展水平的变动、发展阶段的变化等都会影响该省域包容性可持续性指标的得分，因此，各省份可以采取动态监测的方式，对其包容性可持续发展水平进行实时监测。这样能够更加快速高效地将某省份的各项指标得分情况与现状相匹配，第一时间了解该省域的发展短板所在，并制订针对性的措施解决存在的问题，推进该省域包容性可持续发展。