资源型城市产业转型效率空间格局及影响因素研究

程恋军，王琳茜，罗琳

（1.辽宁工程技术大学 公共管理与法学院，辽宁 阜新 123000；2.辽宁工程技术大学 工商管理学院，辽宁 葫芦岛 125105）

资源型城市是因自然资源的开采而兴起或发展壮大，且资源型产业在工业中占有较大份额的城市[1]。随着大量不可再生资源的开采，许多资源型城市进入了资源枯竭期，传统依赖自然资源的产业发展模式已经无法支撑经济的可持续发展，产业升级、改造成为资源型城市转型发展的必然道路[2]，而在供给侧结构性改革的现实背景下，实现产业升级、改造的关键在于提高产业转型效率。2019 年的《政府工作报告》中提出，优化区域发展格局，落实和完善促进东北全面振兴、中部地区崛起、东部率先发展的改革创新举措，并支持资源型地区经济转型。然而在区域经济一体化背景下，不同经济区域的资源型城市呈现出不同的转型特征，特别是对于中部地区和东北老工业地区来说，两者具有相似的资源优势，矿产资源丰富，又是能源基地和原材料基地，全国近一半的资源型城市都分布在这两个区域，但在中部崛起和东北振兴的政策背景下，产业转型效率却存在差异，一些城市逐步摆脱对资源的依赖，对地区经济发展的支撑能力高于所在地区的平均水平[3]，但一些城市仍未摆脱原有资源依赖的发展路径，经济结构失衡、社会不稳定因素增加、环境污染加剧等问题依然未得到根本性扭转[4]，资源型城市转型存在严重的区域不平衡现象。尤其值得关注的是，这种不平衡在某个空间范围内却呈现出区域发展连片现象，即转型效率较高地区在东北集中成片出现，而转型效率相对较低区域例如山西北部的大同、阳泉等资源型城市也出现了连片分布现象，在这一现实背景下，如何理解在相似的国家区域政策扶持下，面临相同的“资源诅咒”和支柱产业转换问题，中部和东北两个区域的资源型城市产业转型效率所表现出来的差异性？如何理解转型城市间“整体不平衡—局部协同”空间特征及其影响机制？这已成为资源型城市转型发展亟待解决的问题。

1 文献及研究框架

现有资源型城市产业转型效率的研究主要围绕效率测算和影响因素探析两方面展开。较多的学者采用DEA[5]、DEA-Malmquist[6]、AHP[7]、熵 权[8]、DEA- 空间动态杜宾模型[9]等方法对资源型城市产业转型效率进行测算，并在此基础上采用面板回归[10]、固定效应回归模型[11]等方法探求影响因素。获得的影响因素主要包括四点：一是社会经济因素。按照配第-克拉克定理，随着社会经济的发展，大量的劳动力会向第三产业转移[12]，促进产业转型和优化，这可能源于宏观经济环境的虹吸效应，相关研究也表明资金、地区GDP 等对产业转型具有关键作用[13-14]。二是外部市场环境。资源型城市转型需要从外部吸引和聚集推动产业转型升级的资本、技术等力量，以打破“低水平均衡陷阱”。周民良[15]提出资源型城市发展需要遵循市场规律、发挥市场配置作用；熊彬等[9]发现市场对外开放程度在转型初期效果明显。三是政府财政政策。财政政策对于经济的影响具有直接、快速、易操作等特点，体现了地区产业结构升级导向[16]，大量研究发现财政支出的倾斜性有助于产业结构的调整与升级[17]，资源型地区转型需要政府予以充分的财政支持[18]。四是产业环境影响因素。资源型城市产业转型的关键在于改变传统的、过多依赖自然资源的单一产业发展模式，其本质在于产业结构的合理化调整，学者的研究表明，产业结构升级[19]、产业发展水平及内在结构[20]均能提升产业转型效率。

上述研究为本文的继续深入提供了理论依据，但仍有进一步完善的空间。（1）空间视角缺失性问题。较多的研究并未脱离新古典经济增长理论框架，强调边际收益不变和完全竞争条件下劳动力、外商投资等要素对经济的影响，将地区差距归结为这些要素的缺失，却往往忽视了空间要素对于经济和产业的影响，并且受限于传统计量回归模型，无法回答不同区域间转型效率的空间联系和真正驱动机制，也忽略了相邻资源型城市转型的溢出效应；（2）分析框架的完整性问题。资源型城市产业转型效率的差异性来源于多因素共同作用，现有研究在分析上多着眼于单独或某几个因素，缺乏将上述因素置于同一框架下的整体性视角；（3）区域一体化关注不足。以往对于资源型城市的研究，往往强调单一区域的研究，忽略了区域经济发展整体性的影响，特别是在“中部崛起”和“东北振兴”的政策背景下，对于资源型城市密集的中部和东北地区，产业转型的组团和集聚现象缺乏足够的关注和比较。

有鉴于此，本文将资源型城市转型经济属性和空间属性置于同一视域下，从整体性视角出发，基于三阶段DEA 对中部和东北区域60 个资源型城市产业转型效率进行比较，在此基础上，采用探索性空间自相关方法对转型效率空间区域相关性和集聚现象进行分析，并利用地理加权回归探讨经济、市场、政府、产业环境的整体影响（图1）。

图1 逻辑框架

2 研究方法

2.1 分析方法

（1）三阶段DEA 模型。利用三阶段DEA[21]计算中部及东北地区资源型城市转型效率。第一阶段采用投入导向下的BCC 模型计算各效率值。具体公式为：

式中：xj为投入向量组合；yj为产出向量组合；λ为权重系数；s-为剩余变量；s+为松弛变量；ε为非阿基米德无穷小；θ为决策单元的有效值。

第二阶段采用相似SFA 分析模型。借助SFA 进行回归分析，将松弛变量作为因变量，将环境变量和混合误差项作为自变量，建立的SFA 模型如下：

其中，Sni为第i个决策单元的第n项投入的松弛量；Zi为环境变量；βn为环境变量的系数；vni+uni为随机误差项，vni为随机噪声，uni为管理无效率。最后对原始投入变量进行调整，使所有的DMU 处于相同的外部环境，方法如下：

第三阶段建立调整后的DEA 模型进行计算。将第二阶段调整后的产出数据和原始产出数据重新代入BCC模型中，对综合效率、纯技术效率和规模效率进行测算。

（2）探索性空间自相关分析（ESDA）。探索性空间数据分析方法（ESDA）通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常现象，揭示对象之间的空间相互作用机制[22]。主要包括全局空间自相关测度和局部空间自相关测度。

全局自相关。全局空间自相关是对某一变量在整个区域的空间特征描述，本文用全局Moran’s I统计量表示，Moran’s I 大于0 表明变量存在空间正相关，反之则表明负相关。公式为：

式中：n为参与空间分析的单元数；wij为空间权重矩阵，采用区域之间铁路运输里程的倒数进行测度；s0为wij所有要素之和；xi、xj表示i、j的效率值。

局部空间自相关。局部空间自相关可以对研究区域具体地理进行分析，以获得观测值空间集聚特征，采用Local Moran’s I 测算局部空间自相关程度。公式为：

式中：Ii表示局部空间关联程度；Zi、Zj表示观测值的标准化形式；Wij表示空间权重矩阵；Ii＞0、Ii＜0 和Ii=0 分别表明区域邻近单元属于相似值集聚、非相似值集聚和随机分布；Z(Ii)为LISA 的Z 检验。

（3）地理加权模型。传统计量模型假设事物空间无关联且均质分布，不能真实反映参数空间非平稳性特征。地理加权回归（GWR）模型考虑了影响因素的空间特征差异[23]，能有效衡量因位置变异引起的因变量、自变量之间的空间变异特征和空间规律。GWR 模型的具体计算如下：

式中：(ui,vi)是地区i的空间坐标；yi和xij分别是因变量y和解释变量x在(ui,vi)处的观测值；εi是随机误差项，服从正态分布；系数β(ui,vi)是关于空间位置的k个未知函数。

2.2 研究区域

依照国家统计局发布的《东西中部和东北地区划分方法》，结合《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）》，确定研究区域为中部和东北地区资源型地级城市，中部地区包括河南、山西、湖北、安徽、湖南、江西，东北地区包括黑龙江、吉林、辽宁，另外，考虑到内蒙古的呼伦贝尔和赤峰两个市在空间位置上与东北相邻，并且同属于资源型城市，与东北其他资源型城市具有一定联系，因此将这两个地区纳入东北区域进行研究。据此共计选取了中部和东北区域60 个资源型地级城市进行研究，其中资源衰退型城市17 个，成熟型城市33 个，再生型城市7 个，成长型城市3 个，全国70.8%的资源衰退型城市都位于这两个区域，是加快产业转型的重点地区；2017 年区域总人口19 769 万人，其中中部六省份资源型城市总人口达到15 029 万人，东北资源型城市总人口4 740 万人；中部地区资源型城市人均GDP 为56 732 元，东北地区资源型城市人均GDP为50 496 万元。

2.3 指标选取及数据来源

（1）产业转型效率投入、产出指标。鉴于内生经济增长理论以及产业结构优化特征，进行投入、产出指标的选择。投入指标方面，资源型城市转型的关键在于改变原有的资源配置方式，摆脱依赖资源的外源性增长，实现产业和经济的内生性增长[24]，而内生经济增长理论认为技术进步和人力资本是促进经济增长的关键[25-26]。据此，投入指标分别采用科教支出和第三产业从业增加人数进行测度；产出指标方面，李鑫等[27]将成功的资源型城市转型归结为两点：一是以第三产业为主导，实现产业多元化；二是经济增长不以生态环境恶化为前提，据此，产出指标采用第三产业产值和工业烟粉尘排放总量进行测度；环境变量方面，在满足分离假设[28]的前提下，借鉴王巧莉等[29]的研究成果，环境变量选择人力资源环境、产业转型环境、市场需求进行分析，其中，人力资源环境直接影响了产业转型中劳动力的供给，用年平均总人数来测度；产业转型环境指城市在第三产业方面投资力度，用第三产业固定资产投资额测度；市场需求是产业结构调整的风向标，需求从一定程度代表了市场经济活力，影响了产业转型效率，该指标用社会零售品销售总额表示。

（2）产业转型效率影响因素测度指标。基于研究框架中提出的社会、市场、政府、产业环境四个主要影响因素，结合数据可得性，对转型效率影响因素指标进行选取。

首先，社会经济发展环境方面，现阶段GDP 仍然是一个地区经济发展水平的最直接体现，同时考虑各地区人口规模的差异性，借鉴迪力沙提·亚库甫等[30]的做法，采用人均GDP 对社会经济环境进行测度。其次，市场环境主要衡量地区对于外部市场的吸引力，CAVES[31]发现外商直接投资通过技术外溢效应推动了东道国的产业升级，周燕等[32]也发现外商直接投资对于我国产业结构调整起到了催化剂作用。因此，本文选择外商直接投资测度市场环境。再次，财政政策方面，由于地方政府财政支出水平是财政政策执行的结果，在一定程度上反映了财政政策的影响，本文采用财政支出水平用以测度政府对于产业转型的支持力度。最后，产业环境方面，从产业结构和固定资产两方面测度。借鉴通行的做法，产业结构采用第三产业占比进行衡量；另外，固定资产投资对于产业结构升级具有积极作用[33]，特别是第三产业投资能够明显促进第三产业增长[34]，因此，将固定资产投资状况作为产业环境的另一个衡量指标，用各地区第三产业固定资产投资额进行衡量。

（3）数据来源。研究数据主要来自《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）》、中部和东北地区各省份的2018 年统计年鉴、《中国城市统计年鉴2018》，并以各州、市统计年鉴和统计公报加以补充。

3 研究结果

3.1 产业转型效率空间分布特征

采用三阶段DEA 对中部六省和东北地区资源型城市产业转型效率进行测算，计算结果见表1。

表1 三阶段DEA模型产业转型效率测算

从整体效率来看，在全部60 个资源型城市中，56.667%的城市产业转型综合效率位于均值（0.784）以上，显示中部和东北地区资源型城市产业转型效率整体情况较好；从效率均值来看，中部资源型城市产业转型综合效率均值为0.742，低于东北地区资源型城市（0.853）。另外，比较中部和东北地区技术效率和规模效率，发现中部地区技术效率均值为0.783，远低于东北地区技术效率均值0.934，而两者规模效率相当（分别为0.943 和0.916），说明与东北地区相比，中部资源型城市产业转型差距主要来自技术进步。

从空间分布来看，东北地区、安徽、河南、湖南的资源型城市产业转型效率较高，表明这些地区产业转型效果较好，城市“三生空间”和产业绿色化建设卓有成效，其中以洛阳、南阳、濮阳、大庆、牡丹江和大兴安岭地区六个资源型城市的产业转型表现最优。山西、江西的资源型城市产业转型效率较低，大部分城市均处于自然断点分类法聚类下的第四或第五梯队，其中山西的吕梁表现最差，产业转型效率值仅为0.273。

3.2 产业转型效率探索性空间自相关聚类分析

利用GeoDa 对中部六省和东北地区资源型城市产业转型效率进行全局自相关检验，基于空间分布探求各城市转型效率关系及影响因素。结果显示P值、Z值均较合理，Moran’s I 指数为0.195，处于0 ～1 区间（图2），表明中部六省和东北地区资源型城市产业转型效率在空间分布上具有显著的集聚特征和正相关，相邻城市间存在相互影响，各城市产业转型效率的形成并非完全随机，而是在空间分布上呈现一定的趋同性或异质性。李虹[4]也认为在资源型城市转型过程中，转型效果相对较好城市对周边地区的转型发挥具有促进作用，这可能源于地区示范效应和比较效应所导致的学习和压力。

图2 资源型城市产业转型效率全局Moran’s I散点图

进一步探讨城市空间的趋同性或异质性，按照资源型城市产业转型效率与其空间滞后值的组合关系，将LISA 集聚划分为高高（HH）、低低（LL）、低高（LH）、高低（HL）4 种类型（图3）。从局部自相关来看，大部分城市均位于HH 和LL 区域，表明各城市产业转型效率与周边区域大体呈正相关趋势，并且在局部上形成集聚现象，产业转型效率在一定程度上体现了“近朱者赤，近墨者黑”的俱乐部趋同效应[35]。HH 集聚区集中分布于吉林、黑龙江、辽宁三大区域，还包含湖南的衡阳，山西南部的运城、晋城、临汾，河南的焦作、洛阳、平顶山，共计19 个城市，该集聚区城市自身与周边城市的产业转型效率均较高，集聚区城市数量最多，表明产业转型效率的空间近邻扩散效应较优；LL 集聚区分布于山西的大同、朔州、忻州、阳泉4 市，该集聚区城市与周边城市低位集聚，产业转型效率均较低，表明山西省产业转型力度欠缺，仍需要在第三产业建设等方面持续发力。尽管资源型城市产业转型效率趋同效应明显，但在一定范围内仍然存在异质性特征，LH 集聚区分布于安徽的亳州、淮南、滁州，辽宁的抚顺，这类聚集区被高产业转型效率城市包围，属于产业转型效率“低谷”地区，未来应加强与邻近高产业转型效率资源型城市的互动交流，共同促进产业转型效率的提升；HL 集聚区分布于赤峰、葫芦岛、阜新3 市，该区域产业转型效率较高，但周边地区效率较低，应重点加强自身的要素传递和示范带动效应，促进资源型城市整体的产业转型升级。

图3 资源型城市产业转型效率LISA集聚图

另外，从中部和东北地区来看，东北地区资源型城市主要位于HH 区域和HL 区域，产业转型效率呈现较为明显的正向“俱乐部”趋同效应（HH），同时存在正向趋异（HL），这些城市需要发挥高效率的引导和辐射作用，强化空间引领作用；而中部地区则包括了LL、LH区域,体现了较为明显的负向“俱乐部”趋同，同时局部范围存在负向趋异，这些城市需要一定的政策扶持，从而培育其内生转型能力，逐步走出“效率低谷”。中部和东北地区资源型城市产业转型效率在空间“俱乐部”效应上存在一定差异。

3.3 产业转型效率影响因素分析

选取人均GDP、实际利用外资额、财政预算支出、第三产业产值占比和第三产业固定资产投入为解释变量，以中部六省和东北地区资源型城市产业转型效率为因变量，建立OLS 和GWR 模型进行回归分析，进一步探讨产业转型效率的影响因素。

在OLS 模型中，各项指标VIF值均小于7.5，表明不存在多重共线性的问题，AICc值为-89.347 1，R2为0.803，adjustedR2为0.798；而GWR 模型中AICc值为-124.343 3，R2为0.859，adjustR2达到0.837，依据AKAIKE[36]的观点，当两个模型AICc值相差大于3 时，AICc较小的模型更佳，因此选择GWR 模型。运用ArcGIS 空间分析技术进行测算，结果显示各项因素均通过多重共线性检验，表明上述影响因素指标能够较好地解释产业转型效率的空间分布，影响因素的影响力大小排序为：第三产业产值比重＞实际利用外资额＞人均GDP ＞财政预算支出＞第三产业固定资产投资，说明产业现代化水平是影响产业转型的重要因素。

从计算结果来看（图4），人均GDP 系数均为正值，这说明区域经济发展水平越高，越能够为产业升级发展提供更多的资金、技术、人力保障，促进产业转型效率提升。人均GDP 系数分布由西北向东南递减，高值区分布于山西北部、黑龙江北部以及内蒙古的赤峰市，表明这些城市的经济快速发展对于产业转型的溢出带动作用较强。低值区分布于安徽南部、江西和湖南的全部资源型城市，这类城市未来应重点加强经济发展质量和水平，为地区产业升级和产业再造提供良好的经济环境。

图4 资源型城市产业转型效率回归系数空间分布

实际利用外资额的系数分布由北向南递减，高值区分布于内蒙古的呼伦贝尔、赤峰2 市，黑龙江的大兴安岭地区、大庆等市，以及山西北部的大同、朔州、忻州、吕梁4 市，这些城市对外贸易水平的增长，有力地促进了本地产能的外扩和先进技术的引入，对产业转型效率具有较强的提升作用。低值区分布于江西全部资源型城市，安徽的池州、宣城、马鞍山、滁州4 市以及湖南的衡阳市，表明对外开放水平对这些城市产业转型影响不大，未来可通过丰富对外贸易产品形式，改善地区营商环境，逐步完善地区贸易产品结构和促进外部资本引入，为地区产业转型效率提高提供更大的助力。

财政预算支出系数分布由南向北递减，高值区分布于江西和湖南的全部资源型城市，安徽的池州、宣城、马鞍山3 市，河南的南阳市，这些城市政策支持力度与地区产业转型效率互动协调程度较优。低值区分布于黑龙江的大兴安岭地区、大庆等8 市，政策扶持和财政支付并未能给该地区产业转型带来较大的驱动作用，未来应进一步提高政策资金管理水平和扶持力度，为地区企业的国际化、市场化发展提供便利，逐步走上以现代化龙头企业为支撑，以现代化产业体系为基础的产业转型升级道路。

第三产业比重代表了产业现代化水平，是影响产业转型效率的最重要因素。第三产业产值比重的系数有正有负，但以正值居 多，系数分布由西向东递减，高值区分布于山西的全部资源型城市以及河南的洛阳、南阳、鹤壁和平顶山4 市，表明这些城市的产业现代化水平不断提高，第三产业发展规模持续扩大，对完善地区产业结构，提高产业转型效率有着关键的促进作用。低值区分布于黑龙江的鹤岗、鸡西、大兴安岭地区等全部资源型城市以及内蒙古的呼伦贝尔市，未来要进一步协调产业现代化和产业转型间的关系。

第三产业固定资产投资系数由南向北呈明显的递减趋势，高值区分布于江西和湖南的全部资源型城市，并且系数全部大于0，说明服务业固定资产投资对于这两个地区资源型城市转型起到了明显的驱动效果，地区投资环境对产业效率提升具有明显作用；黑龙江9 个资源型城市以及内蒙古的赤峰、呼伦贝尔均处于低值区，并且与中部区域的资源型城市相比，东北23 个资源型城市固定资产投资效果均不理想，表现为固定资产投资系数小于0。这也说明东北地区资源型城市较高的产业转型效率并非来自投资规模的增加，很可能是经济、外资、技术等原因导致，这也进一步验证了本文三阶段DEA的计算结果，未来这些城市可以考虑在适度保持第三产业固定资产投资规模的基础上，提升固定资产投资效率。

4 结论及建议

基于三阶段DEA 对中部和东北区域60 个资源型城市产业转型效率进行比较，并采用ESDA 和GWR 方法对空间区域相关性及主要影响因素进行分析。具体结论如下：（1）资源型城市产业转型整体效果较好，但存在地区差异。与中部地区相比，东北区域城市产业转型效率相对较高，这主要是源于技术进步；而中部资源型城市在技术进步方面还有较大提升空间。（2）中部六省和东北地区资源型城市产业转型效率在空间分布上具有显著的集聚特征，局部空间一定程度上呈现“俱乐部”效应。各城市产业转型效率的形成并非完全随机，在空间分布上体现一定的趋同性或异质性，这可能源于地区示范效应和比较效应所导致的学习和压力。从局部自相关来看，大部分城市均位于HH 和LL 区域，表明各城市产业转型效率与周边区域大体呈正相关趋势，“俱乐部”趋同效应显著。（3）资源型城市转型需要外在环境的支持，经济发展水平、产业现代化水平、对外发展水平、政策支持水平和固定资产投资水平均能显著影响资源型城市产业转型效率，其中，产业现代化水平至关重要，是影响产业转型效率的主要因素。

根据上述结论，结合中部和东北地区资源型城市实际状况，提出如下建议：（1）在资源禀赋、政策背景相当的情况下，中部和东北资源型城市在产业转型效率上仍然存在差距，其原因在于技术进步效率不足、规模报酬递减所造成，因此对于中部资源型城市来说，需要因地制宜，适度降低要素投入规模，根据现存资源状况，通过引进先进技术，提高要素利用效率；同时，政府不能盲目地增加财政支出投入，要有针对性将财政资金投入科技研发、人才引进、高科技企业培育方面来，促进资源合理配置。（2）根据不同的集聚类别，构建区域联动发展的产业转型模式。对于处于HH 集聚区域的城市，应该继续发挥各城市产业特长，加强城市与城市之间联动效应，同时注意区域内相邻城市在产业布局上的协调性和差异化，在制定自身产业转型政策时，避免区域内城市产业同质所造成的资源、人才、政策等方面的不良竞争，促进区域经济协调发展。而对于处于LL 区域的资源型城市来说，鉴于该区域及其周边城市产业转型效率均较低，产业升级内生动力尚未形成，区域之间转型联动效应较差，因此应该是国家政策重点扶持的地区，国家应该给予特殊倾斜政策，扶持培育该地区产业转型新动力，促进转型要素的集聚，同时推动发达地区与该地区对口援助，打破该区域低水平产业转型壁垒，提高该区域产业整体转型能力。对于处于HL 区域的资源型城市来说，鉴于该区域产业转型效率高而周边城市效率较低的现实情况，位于这一区域的城市应该深化区域内部合作，打破地方保护和各类体制壁垒，加快构建统一区域资源流动机制，加强区域内科技、人才等方面的对接，发挥效率较高城市要素传递和辐射带动效应，促进产业提升和优化。对于处于LH 区域的亳州、淮南、滁州、抚顺来说，由于周边城市产业转型效率较高，因此未来应加强与周边高效率城市的互动交流，主动与周边城市开展金融、产业、技术、人才上合作，多向邻近高效率地区学习。总体而言，东北地区资源型城市需要发挥高效率的引导和辐射作用，强化空间引领作用；而中部地区资源型城市需要在国家政策扶持下，逐步培育其内生转型能力，逐渐走出“效率低谷”。（3）资源型城市在转型过程中，应该结合自身实际情况，提高经济发展水平、产业现代化水平、对外发展水平、政策支持水平和投资水平。位于经济发展低水平地区的资源型城市，未来应重点加强经济发展质量，为地区产业升级和产业再造提供良好的经济环境；而产业现代化水平较低的鹤岗、鸡西等资源型城市，未来需要进一步协调产业现代化和产业转型间的关系，加大对于第三产业扶持力度；对于江西以及安徽的池州、宣城、马鞍山、滁州等对外发展水平较低的资源型城市来说，未来可通过丰富对外贸易产品形式，改善地区营商环境，逐步完善地区贸易产品结构和促进外部资本的引入，为地区产业转型效率提高提供更大的助力；对于政府扶持水平较低的大兴安岭地区、大庆等市，政策扶持和财政支付并未能给该地区产业转型带来较大的驱动作用，未来应进一步提高政策资金管理水平和扶持力度，为地区企业的国际化、市场化发展提供便利，逐步走上以现代化龙头企业为支撑，以现代化产业体系为基础的产业转型升级道路。