西南地区产业结构升级与生态环境耦合协调发展研究

唐 哲 魏修建

（西安交通大学经济与金融学院 陕西西安 710061）

一、引言与文献综述

改革开放以来，中国工业化进程加快带来的“产业结构转型红利”成为经济高速增长的“金钥匙”[1]。然而，粗放式产业发展模式造成的环境污染加剧、资源过度消耗、生态严重失衡等问题已经成为我国可持续发展道路上横亘的大山。“十二五”规划提出要坚持发展结构优化、技术先进的现代产业体系。“十八大”以来，习近平总书记多次在讲话中强调要形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式，努力达到人与自然和谐共生。西南地区作为我国重要的生态环境保护屏障①西南地区包括四川省、贵州省、云南省、重庆直辖市与西藏自治区。，横跨中国一、二级阶梯，地貌类型多元，生物、矿产资源丰富，不仅是世界自然资源遗产地与中华生物基因库，也是长江与珠江流域的水源涵养区。自西部大开发战略实施以来，西南地区凭借得天独厚的资源禀赋、充足的劳动力与独特的地理区位优势，依托“中缅孟印经济走廊”“一带一路”与“长江黄金水道”等政策的支持，成为我国西部经济发展的重要增长极，为我国产业梯度转移提供了广阔的腹地。随着经济的发展，东部沿海地区污染密集型及劳动密集型产业向内地回流步伐加快，西南地区凭借其“近水楼台”的区位优势享受了承接东部产业转移的红利，但同时也给当地脆弱的生态系统与有限的资源承载力带来了巨大挑战。也给当地脆弱的生态系统与有限的资源承载力带来了巨大挑战。在此背景下，探究西南地区产业结构升级与生态环境协调发展具有重要的现实意义。

目前，关于西南地区的研究主要集中于旅游产业发展，少数民族扶贫政策、边疆贸易与喀斯特地貌的生态保护等方面，对产业与生态协调发展的研究较少。学术界关于产业结构升级与生态环境关系的研究最早源于Grossman（1995）提出的结构效应，即产业结构演化是人类经济活动对生态环境产生影响的“资源配置器”[2]，产业结构演化反映了各产业在国民经济中的比重和内部关联变化，产业结构升级是其正向化特征的集中体现，实质就是技术进步与管理水平的提高使生产要素在不同产业间进行合理流动，资源在重新配置的同时也决定了污染物的排放类型与规模。随后，国内外学者对两者的密切关系进行了有益的探讨。首先，产业结构升级对优化生态环境具有促进作用。例如，Zeng（2009）与王文举（2014）从技术进步的角度，认为在产业结构升级过程中出现的科技创新会提高资源利用效率，降低生态环境损耗，产生节能减排效应，有利于环境保护[3-4]。崔木花（2020）从工业化发展的角度，通过产业结构合理化与高级化衡量安徽省产业升级状况，发现随着产业结构逐渐优化，当地的生态环境质量得到明显提升[5]。其次，生态环境对产业结构升级的反作用主要通过环境规制来实现。钱争鸣（2014）认为环境规制可以促进绿色经济的发展，通过“扩散效应”与“极化效应”有效倒逼当地产业进行结构调整升级[6]，Zhao（2016）提出环境规制能够激励企业改进治污技术与经营水平，通过“创新补偿效应”弥补甚至超过合规成本，以此达到产业升级与生态保护的双赢[7]。沈坤荣（2017）基于“就近转移效应”与“本地市场效应”提出环境规制将增加本地企业的生产成本，迫使污染企业向外转移，从而有利于本地生态环境的优化。而沈坤荣（2017）基于“就近转移效应”与“本地市场效应”，利用空间自滞后模型证实了环境规制主要通过增加企业生产成本，迫使污染企业向外转移，从而有利于本地生态环境的优化[8]。最后，对于两者互动关系的研究，自赵雪燕（2005）将耦合模型用于研究黑河流域产业结构与生态环境关系的定量辨识以来[9]，学术界不断进行延伸与应用。邹伟进（2016）采用三大产业从业人员占GDP的比重来衡量产业结构水平，并构建耦合协调度模型对我国产业升级与生态环境协调度进行了描述与分析[10]。王莎（2019）利用同样的研究方法测度了2007-2016年京津冀地区产业结构与生态环境的协调程度，发现北京处于高度协调而环京部分城市处于低度协调[11]。

纵观现有文献，已有研究对产业结构升级与生态环境关系供了丰富的实证经验和方法指导，但仍存在以下拓展空间：首先，少有文献对西南地区这样产业变迁迅速而生态环境复杂的地域进行研究，多数研究集中于经济发达地区或工业化水平较高地区。其次，对产业结构升级指标的刻画较为单一，没有考虑到新时期科技与产业变革发展的新内涵。最后，多数学者只关注两者的单向影响效应并将研究对象看作独立的个体，忽略了产业结构升级与生态环境之间的相互作用和相邻地区空间因素互动的影响，缺乏对二者耦合协调机理与空间溢出效应的讨论。鉴于此，本文将从以下三方面进行拓展：第一，将研究焦点集中于西南五省，对该地区产业结构升级与生态环境耦合协调发展的研究进行补充。第二，从产业结构高级化、合理化与智能化三个维度更全面的表征新时期产业结构升级的内涵，同时构建“产业结构升级—生态环境”综合评价指标体系与耦合协调度模型，科学客观的反映两者的互动关系。第三，运用核密度估计、马尔科夫链与空间马尔科夫链方法从时间和空间双重维度描述并分析两者耦合协调发展的时空演变趋势，并据此对西南地区产业结构升级与生态环境的协调发展提出具有针对性的建议。

二、指标体系构建与研究方法

（一）指标体系构建与数据来源

产业结构升级是伴随着时代发展与技术变革的一种动态演进过程，因此，产业结构升级指标的度量也应适度进行创新以体现产业动态演进过程中出现的新特征，本文认为在新时期产业结构升级的内涵应包括以下三方面。一是产业合理化，主要指生产要素在企业间的合理配置与有效利用程度，本文借鉴干春辉（2011）的做法，采用改进的泰尔指数衡量产业结构合理化[12]。二是产业结构高级化，主要指产业结构由低技术水平、低附加价值向新技术、高附加价值发展的过程，表现为产业增加值排序从“一二三”产业转变为“三二一”产业，本文根据配第克拉克定理，采用第三产业产值与第二产业产值之比衡量产业结构高级化。三是产业结构智能化，主要指机器学习、工业互联网、产业机器人等人工智能在产业中的广泛应用。2017年人工智能首次被写入政府工作报告，2019年中央全面深化改革委员会在公布的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》中进一步强调要把握新一代人工智能发展的特点，坚持以市场需求为导向，以产业应用为目标，构建人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。国际机器人联合会（IFR）的数据显示，2018年中国工业机器人平均使用密度为140台/万人，是世界平均水平的1.4倍，且工业机器人销售量连续6年位居世界首位。《中国产业智能化白皮书2019》预测，到2030年产业智能化带来的经济增量将达10万亿元。由此可见，产业智能化已经成为产业结构升级在智能时代的新内涵。目前，人工智能在我国高技术制造业应用广泛，根据中国电子学会2021年发布的《中国机器人产业发展报告》，我国工业机器人市场规模约为445.7亿元，占机器人市场的比重超过一半，在机械手臂、零件焊接、加工与装配等领域的落地能力较强。故本文采用智能化渗透率与工业机器人使用率均较高的先进制造业销售值与制造业销售总值之比来衡量产业结构智能化。本文采用先进制造业①参考《国民经济行业分类》(2019修改版)标准与先进制造业行业特性，选取医药制造业、电子以及通讯设备制造业、计算机以及办公室设备制造业、医疗仪器设备以及仪器仪表与信息化学品制造业5个行业作为先进制造业。销售值与制造业销售总值之比衡量产业结构智能化。同时，鉴于西南地区生态环境的复杂性，本文借鉴邹伟进（2016）的做法，采用OECD（经济合作与发展组织）和UNEP（联合国环境规划署）构建的PSR（压力—状态—响应）模型作为度量西南地区生态环境的指标[13]。压力指标体现了当地环境污染的主要来源，其值越大表示人类活动给生态环境带来的负担越重；状态指标体现了当地目前的生态环境状况，其值越大表示生态环境越优良；响应指标体现了人类对环境问题的态度，其值越大表示人类采取的环境保护措施越有效。

综上，本文以2004-2020年西南五省为研究对象，按照合理性、层次性和可操作性的原则，参照现有相关文献，构建“产业结构升级—生态环境”综合评价指标体系，如表1所示。相关数据均来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国高技术产业年鉴》《中国能源统计年鉴》与西南五省统计年鉴①个别统计数据存在缺失现象，通过插值法给予补充。。

表1 西南地区产业结构升级与生态环境综合评价指标体系

（二）研究方法

1.耦合协调度模型

耦合理论源自于物理学，主要用于反映两个以上的系统彼此之间相互作用、相互协调的关联互动。产业结构升级与生态环境是联系在一起相互影响的具有特定功能的有机体，可以看作“产业生态”复合系统中的两个子系统，而复合系统从无序演变到有序的关键是其内部序参量的协同作用，耦合度正是对这种协同作用的度量。首先，据式（1）计算子系统i中第 j个指标序参量xij的有序度uij，标准化的uij可以反映变量xij对系统的功效贡献，uijϵ[0,1]，αij与 βij是系统稳定临界点序参量的上下限值。据式（2）计算子系统有序度Ui，其值越大对应的子系统发展水平就越高，Uiϵ[0,1]，本文由客观赋权的熵值法得出权重λij，并定义产业结构升级子系统有序度为U1，生态环境子系统有序度为U2。其次，借鉴物理学的容量耦合系数模型来测算两者的耦合度C ，如式（3），Cϵ[0,1]，其值越高则两者相互作用的强度就越大，但当两者都为低水平发展状态时也可能会出现耦合度值较高的伪结果，且耦合度对各系统间的协调发展状况难以判定。因此，本文在耦合度模型基础上进一步构建耦合协调度模型反映两者交互耦合的协调发展水平，如式（4）。

D为耦合协调度，其值越大耦合协调水平越高，Dϵ[0,1]。T为综合协调指数，Tϵ[0,1]，α 与 β为待定系数，借鉴李强（2017）的做法，认为产业结构升级与生态环境同等重要[14]，故取α=β=0.5。为了计算结果的可参考性，结合张勇（2013）的做法，将耦合协调度划分为10个等级[15]，如表2所示。

表2 耦合协调度分级

2.核密度估计

核密度估计是通过连续的密度曲线对随机变量的分布形态进行描述，反映其分布位置、形态、延展性与极化趋势的一种非参数估计方法。设定随机变量x的密度函数为 f(x)，点x密度函数由式（5）估计，xi为独立同分布的观测值，N为样本数，h为带宽，k(·)为核函数，本文采用常见的高斯核函数，如式（6）。

3.马尔科夫链方法

由于核密度估计无法反映耦合协调发展的相对位置变化、变动概率以及长期演变趋向。因此，根据马尔科夫链原理，将观测期内西南地区两者耦合协调度离散为k种类型，构造k×k的状态转移概率矩阵，通过计算每种类型的转移概率分布和演变趋势来反映西南地区两者耦合协调发展的动态演变特征。矩阵中元素Pij表示某地从t时期i类型经d年转移到t+1时期 j类型的概率，即Pij=nijni，其中nij表示从t时期i类型转移到t+1时期 j类型的地区数量总和，ni表示在观测期内属于i类型的地区数量总和。同时，为了弥补传统马尔科夫链对地区之间相互作用的忽略，本文采用空间马尔科夫链揭示当邻域环境不同时耦合协调度类型转移的空间演变特征。首先借助空间权重矩阵计算得出i地邻域j地观测值的空间加权平均值，即空间滞后值 ，即值，wij是两地空间权重矩阵中的元素①本文采用本文采用邻接权重矩阵，即省域相邻为1，否则为0。。然后在不同空间滞后条件下构建空间马尔可夫矩阵，根据地区i在初始时期的空间滞后类型，将传统马尔科夫矩阵分解为k个k×k条件转移概率矩阵，矩阵中元素Pij|k表示某地区以空间滞后k为条件，从t时期i类型转移到t+1时期 j类型的空间转移概率。

三、实证分析

（一）西南地区两者耦合协调发展的时序演变分析

计算可得2004-2020年西南地区产业结构升级与生态环境有序度与两者耦合协调度，并绘制时序演变趋势图。由图1可知，西南地区两者耦合协调度总体呈波动式上升，大致可分为两个阶段。第一阶段为2004-2012年，耦合协调度呈锯齿式增长，最小值为0.35，最大值为0.63，经历了“濒临失调—勉强协调—初级协调”三个等级，基本处于磨合发展阶段；在此期间产业结构升级有序度保持在0.5左右高于生态环境有序度，表明此阶段生态环境发展较为滞后。第二阶段为2013-2020年，耦合协调度呈持续大幅增长，最小值为0.583，最大值为0.884，由“勉强协调与初级协调”等级跳跃到“良好协调”等级，进入协调发展阶段；生态环境有序度在此期间持续上升且上升速度快、幅度大，在2013年超过了产业升级有序度。产业结构升级有序度则持续下降，虽然在2016年有所上升并在观测后期保持在0.43左右，但远低于生态环境有序度，表明在此阶段产业结构升级发展滞后于生态环境发展。其后在2016年有所上升并在观测后期保持在0.43左右，表明在此阶段产业结构升级发展滞后于生态环境发展。综上，可以看出2012年是西南地区两者耦合协调发展的转折点。究其原因，党的“十八大”对生态文明建设进行了顶层设计和全面部署，推动了我国生态文明体制全面而深刻的改革，划定“生态红线”、修复破坏生态、加大污染治理等措施让西南地区的生态环境发生了历史性、转折性的变化，表现为2013年后生态环境有序度的大幅迅速上升。而在生态文明建设取得显著成效的同时其对产业发展的阶段性约束成为西南地区产业结构调整面临的主要压力，表现为2013-2020年产业结构升级有序度较2004-2012年出现阶梯式下降。尽管“十二五”规划提出了“加速提升制造业核心竞争力”“营造服务业大发展良好环境”与“能源利用方式大变革”等利好政策，但由于产业调整过程存在一定时滞，尤其是技术研发与成果转化环节需要的时间较长，致使产业政策效应在2016年才有所显现。西藏自治区、云南省、贵州省与重庆直辖市在2013年完成了第三产业规模超过第二产业的转型，四川省2016年第三产业比重首次超过第二产业，至此西南地区“三二一”的产业格局基本形成。加之在此期间“十四五”规划中创新驱动政策的助力，人工智能与绿色技术迅猛发展，使得企业能源利用效率不断提高，污染处理能力不断优化，进一步改善了西南地区产业结构升级与生态环境的协调状况，具体表现为2016年产业结构升级有序度与两者耦合协调度的跳跃式上升。由以上分析可以看出，在整个观测期内，西藏自治区、云南省、贵州省与重庆直辖市在2013年均完成了第三产业规模超过第二产业的转型，四川省在2016年完成，至此西南地区“三二一”的产业格局基本形成；与此同时，企业生产技术与排污能力的不断优化进一步改善了产业结构升级与生态环境的协调状况。表现为2016年产业结构升级有序度与两者耦合协调度均出现跳跃式上升。因此，从整个观测期来看，产业结构升级有序度在波动中趋于稳定，生态环境有序度保持持续增长，两者相互作用促使耦合协调水平不断上升，但生态环境有序度变化趋势与两者耦合协调度变化趋势基本一致，充分表明生态环境系统对西南地区两者耦合协调发展的影响更大。

图1 西南地区产业结构升级、生态环境有序度及耦合协调度时序演变

（二）西南地区两者耦合协调发展的分布动态演变分析

为明晰西南地区产业结构升级与生态环境耦合协调发展的分布动态演变趋势，本文绘制核密度估计图，如图2所示。从分布位置来看，随着时间的推进，除2006年密度曲线中心出现左移外，其余年份均逐渐向右移动，其中2013年与2016年主峰右移动幅度较大，说明西南地区两者耦合协调度不断提升且阶段化特征明显，与前文时序演变分析的结论相互印证。从分布形态来看，主峰高度总体变化为“下降—上升”，覆盖宽度变化为“变宽—缩窄”，表明西南地区两者耦合协调发展的绝对差异经历了“增加—减小”的过程。从分布延展性来看，拖尾现象主要存在于曲线中心左侧，在2013年后有收窄趋势，说明耦合协调水平低的地区以较快的发展速度缩小了与高水平地区的差距，地区内部差异趋于收敛。从极化趋势来看，2004-2007年为“左主峰+右小侧峰”的双峰趋势，且两峰之间距离较大，表明两极化趋势明显且耦合协调水平低的地区较多；2008-2012年发展为“多峰”态势，侧峰峰值均低于主峰，表明西南地区内部存在一定多极分化趋势且梯度效应显著；2013年后形成“左小侧峰+右主峰”的弱双峰趋势，2016年后左小侧峰向右主峰靠拢趋势逐渐增强，两峰峰值差距与间距均逐渐缩小，表明两极化趋势与梯度效应逐渐减弱，耦合协调水平高的地区数量明显增加。结合实际，观测前期西南各地产业发展速度差距大、生态环境保护政策不一致以及协同发展意识淡薄等原因造成了两者耦合协调发展水平地区差异的增大。“十二五”与“十八大”之后，我国对产业发展模式、资源利用方式与生态环境政策均进行了调整，各地政府也愈发注重生态环境与产业结构升级的协同发展与有效融合，在中央及地方政府的共同推动下，西南地区产业发展质量与环境保护水平整体上升，地区差异与极化趋势得到极大缓解，空间均衡化程度显著提高。但鉴于西南各地资源禀赋与环境约束的差异，地区间两者耦合协调发展的差距仍然存在，应持续予以关注。

图2 2004—2020年西南地区耦合协调发展的分布动态演变

（三）西南地区两者耦合协调发展的时空演变分析

基于前文分析，本文接下来以2012年为分界点，运用传统马尔科夫链方法研究西南地区两者耦合协调发展的动态转移趋势，首先将2004-2020年的耦合协调度按照四分位数法离散为低水平Ⅰ（≤0.446）、中低水平Ⅱ［0.446，0.617）、中高水平Ⅲ［0.617，0.777）和高水平Ⅳ（≥0.777）四种类型。然后以滞后一年的条件计算得到2004-2020年、2004-2012年与2013-2020年的转移概率矩阵，如表3所示。

定义相邻类型的变动为向上（向下）转移，跨类型的变动为正向（负向）跨越式转移。由表3可知：（1）在2004-2012年的转移概率矩阵中对角线上的概率并非总是大于非对角线上的概率，对角线概率依次为30%、25%、44.4%与77.8%，类型Ⅰ向上转移的概率为50%，即50%〉30%，表明在此时期西南地区两者耦合协调发展未达到稳定状态。而在2013-2020年的转移概率矩阵中，对角线概率依次为50%、44.4%、55.6%与85.7%，均大于非对角线概率，表明西南地区两者耦合协调度类型保持不变的概率至少为44.4%，比2004-2012年提高了19%，已经进入稳定发展阶段。且存在明显的低、中低、中高、高四类俱乐部趋同现象，其中高水平类型维持原有状态的概率最高，其向类型Ⅲ转移概率仅为14.3%，向类型Ⅱ与Ⅰ转移概率均为0%，反映出高水平地区容易形成“高水平固化”，应警惕其可能导致的地区差异扩大风险。（2）两期都呈现出向高水平转移的趋势。在2004-2012年的转移概率矩阵中，类型Ⅱ向上转移的概率为16.7%；类型Ⅲ向上转移的概率（33.3%）大于向下转移的概率（11.1%）。而在2013-2020年的转移概率矩阵中，这种向上转移的趋势更加明显，类型Ⅱ向上转移的概率（22.2%）高于2004-2012年5.5%；类型Ⅲ向上转移的概率（33.3%）仍然大于向下转移的概率（11.1%）。表明观测期内西南地区两者耦合协调度不断提高且2013年后的增长趋势更为明显，再次印证了前文西南地区两者耦合协调度不断提升的结论。（3）两期都出现了正向式跨越转移，但概率较小，相邻类型的转移概率均大于跨越式转移概率。在2004-2012年的转移概率矩阵中，类型Ⅰ向类型Ⅱ转移的概率（50%）高于向类型Ⅲ转移的概率（10%）；类型Ⅱ向类型Ⅲ转移的概率（16.7%）也高于向类型Ⅳ转移的概率（0%）。而2013-2020年的转移概率矩阵中，跨越式转移的概率稍有提升。类型Ⅰ向类型Ⅲ转移的概率（20%）高出2004-2012年10%；类型Ⅱ向类型Ⅳ转移的概率（11.1%）高出2004-2012年11.1%。说明西南地区产业结构升级与生态环境耦合协调度演进是一个渐进的过程，虽然在短时间内难以实现大规模跨越式发展，但随着时间的推移这种难度将有所下降。验证了前文提出的西南地区在观测后期地区差异逐渐减小的结论。

表3 2004-2020年传统马尔科夫转移概率矩阵（k=4）

综上，西南地区两者耦合协调发展确实以2012年为时间分界点存在着动态变化的差异，为了验证这种差异在统计学上的显著性与本文分时段分析的必要性，构造如式（7）的似然比统计量进行检验，其中Pij(t)与n(t)ij分别为两个时间段的转移概率值和相应区域数量，Pij是整个观测期的转移概率值，k为耦合协调度类型，Qa渐进服从自由度为k×(k-1)与0转移概率个数之差的x2分布[16]。式（7）中原假设为西南地区两者耦合协调度类型转移具有平稳性，在两个时期无显著差异。备择假设则为在两个时期存在显著差异。计算可得，在5%的显著性水平下，Qa=21.05〉x2=18.30。因此，拒绝原假设，表明西南地区两者耦合协调度类型转移在两个时期存在显著差异，本文的分时段分析具有统计意义。

传统马尔科夫链在研究两者耦合协调发展的动态转移特征时，将各省份视作独立的个体，但西南五省是一个开放的经济区域，应充分考虑空间相关性。故将邻域背景加入传统马尔可夫转移矩阵中，得到2004-2020年空间马尔科夫转移概率矩阵，如表4所示。

表4 2004-2020年空间马尔科夫转移概率矩阵（k=4）

通过对比表3和表4，得出以下结论：（1）西南地区两者耦合协调度类型转移与邻域耦合协调水平有较大相关性。表4中的四种转移概率矩阵与表3中不考虑空间因素的2004-2020年传统马尔科夫转移概率矩阵均不相同，如在不考虑空间因素时，中低水平向上转移概率为31.8%，而在空间马尔科夫转移概率矩阵中其向上转移概率分别为14.3%、40%、50%与100%。说明不同邻域对本地转移概率的影响有所差异，将空间因素纳入西南地区两者耦合协调发展的动态演变趋势分析中是十分必要的。（2）空间溢出效应对本地转移概率具有显著影响。高于本地水平的邻域将“拉高”本地耦合协调水平。如中高水平地区与高水平地区相邻时，向上转移的概率（50%）高于平均概率30%。而低于本地水平的邻域将“拖累”本地耦合协调水平。如高水平地区与中高水平地区相邻时，向下转移的概率（33.3%）高于平均概率21.5%。进一步分析发现，空间溢出效应对本地向上与向下转移概率的影响是不对称的。与高水平地区相邻时，本地向上转移概率的上升幅度远大于向下转移概率的下降幅度。如中低水平地区与高水平地区为邻时，其向上转移的概率比平均概率高出68.2%，向下转移的概率比平均概率低27.3%，即68.2%〉27.3%。而当邻域为低水平地区时，本地向上转移概率的下降幅度大于向下转移概率的上升幅度。如中低水平地区与低水平地区为邻时，其向上转移的概率比平均概率低17.5%，向下转移的概率比平均概率高15.6%，即17.5%〉15.6%。说明西南地区两者耦合协调发展存在空间溢出效应，高水平邻域存在正向溢出，低水平邻域则存在负向溢出，相比较而言，高水平邻域的辐射带动作用更大。（3）空间溢出效应的作用随着邻域与本地之间耦合协调度类型差异的增大而上升。例如，低水平地区在中低水平的邻域环境中，向上转移概率高于平均概率7%；而在与高水平地区相邻时出现了跨越式发展，低水平转移到高水平的概率高于平均概率95.2%。同样，中低水平地区在中高、高水平的邻域环境中，向上转移的概率分别高于平均概率18.2%与68.2%。说明当邻域与本地耦合协调水平差距越大时，本地获得高水平地区的带动作用效果越强。

综上，可以看出邻域耦合协调水平对本地耦合协调度类型转移确实有一定影响，为验证空间溢出效应在统计学意义上的显著性，构造如式（8）的似然比统计量进行检验，其中Pij(l)与(l=1,2,…k)分别表示在空间滞后类型为 l条件下空间转移概率和相应区域数量，其他元素含义同式（7），Qb渐进服从自由度为 k×(k-1)2与0转移概率个数之差的 x2分布[17]。式（8）中原假设为西南地区两者耦合协调度类型转移在空间上相互独立，与邻域类型无关。备择假设是区域转移在空间上并不独立，转移概率需根据区域的空间滞后类型进行估计。计算可得，在10%的显著性水平下，Qb=46.4〉x234=44.90。因此，拒绝原假设，表明西南地区两者耦合协调度类型转移与邻域耦合协调水平存在显著性关联。

四、结论与启示

本文基于2004-2020年西南五省的数据，构建“产业结构升级—生态环境”综合评价指标体系与耦合协调度模型，采用核密度估计、马尔科夫链与空间马尔科夫链方法考察了西南地区产业结构升级与生态环境耦合协调发展的分布形态特征与时空演变趋势，得出结论如下：

第一，西南地区两者耦合协调度呈波动式上升。以2012年为节点，分为2004-2012年锯齿式上升期与2013-2020年大幅增长期，核密度估计与传统马尔科夫矩阵均验证了这一结论。生态环境有序度在2013年后增长迅速且变化趋势与两者耦合协调度变化趋势基本一致，说明相较于产业结构升级，生态环境系统对两者耦合协调发展的影响更大。

第二，西南地区两者耦合协调发展存在地区差异但呈减小趋势。核密度估计显示，2004-2020年间主峰高度变化为“下降-上升”，宽度变化为“变宽-缩窄”，左拖尾在2013年后有收窄趋势，波峰形态经历了“双峰—多峰—弱双峰”的变化，说明西南地区耦合协调发展的地区差异与极化趋势均逐渐减小。此外，传统马尔科夫矩阵显示西南地区两者耦合协调度存在俱乐部趋同现象；地区耦合协调度类型在短时间内难以实现跨越式转移，但随着时间的推移这种跨越式转移的难度将逐渐减小。

第三，西南地区两者耦合协调发展存在空间溢出效应。对比传统马尔科夫矩阵与空间马尔科夫矩阵可知，西南地区两者耦合协调度类型转移与邻域耦合协调水平有较大相关性；高邻域存在正向溢出，低邻域则存在负向溢出；当邻域与本地的耦合协调度类型差距越大时，本地获得高水平地区的带动作用效果越强。

根据以上结论，相应的政策启示有：

第一，充分发挥各项政策红利的叠加效应，实现西南地区生态环境改善、产业结构升级与经济的可持续发展。西南地区应积极参与共建“丝绸之路经济带”，提高对外开放水平，有选择地引进外资与技术，通过技术溢出效应提升关联产业的技术与管理水平，为产业升级与生态改善提供资金与技术支持；抓住“中国制造2050”规划机遇，在遵循市场发展规律的前提下，鼓励既有产业进行低碳化改造、清洁能源利用改革与智能化生产，通过技术革新降低产业升级对生态环境可能造成的不利影响。持续推进“大西南旅游经济圈提速发展”，利用西南各地独有的少数民族特色、历史民俗风情与自然景观形成多个“名片化”园区，积极培育生态旅游、文创设计、有机农业等新兴绿色产业，达到区域生态与产业发展的共赢。

第二，重视地区差异，合理规划区域发展。首先，整合行政管理资源，加深各地在环保执法、环境治理、生态保护等方面的协作，形成西南地区生态联合管理监督平台，以加强区域间的互督互查。其次，根据西南各地在区位特点、环境状态与产业发展水平上的差异，采取“小差异、大协同”的原则出台合理的产业升级与生态环境协同发展支持政策，完善地区间生态差别补偿机制与绿色企业税收优惠方案。最后，同时建立差别化、多元化、可实施的配套考核机制，打破唯GDP论的传统思维，将生态环境与产业结构升级纳入地方政府绩效考核指标并根据地区差异合理分配指标权重比例，通过具有针对性的考核机制推动各项政策的落实与管理平台监督的跟进，不断缩小地区差异，形成西南地区全区域均衡发展的新格局。

第三，重视空间溢出效应，深化区域合作。打破行政壁垒与区位约束，搭建西南地区“产业生态”协同发展交流合作平台。明确西南各地在产业发展与环境保护中的功能定位与发展模式，因地制宜地发展适宜产业。同时找准地区间利益共同点，建立“互惠共赢、利益共享、责任共担”的发展体系，以保证地区间的有效对接，高水平地区应积极发挥辐射带动效应与示范效应，主动传授先进的产业发展理念与生态保护经验，加强对低水平地区的帮扶的力度。低水平地区应强化自主发展意识，加大人才引进与财政转移支付力度，逐步改善自身发展环境。通过发挥各地的比较优势促进西南地区产业结构升级与生态环境耦合协调发展水平的整体提升。