泛長三角生態創新的時空格局演變及形成機制

徐維祥,楊 蕾,楊沛舟,黃明均,劉程軍

(浙江工業大學 經貿管理學院,浙江 杭州 310023)

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泛長三角生態創新的時空格局演變及形成機制

徐維祥,楊 蕾,楊沛舟,黃明均,劉程軍

(浙江工業大學 經貿管理學院,浙江 杭州 310023)

利用變異系數、探索性空間數據分析以及地理探測器等方法研究了泛長三角生態創新的時空格局演變特征及形成機制,結果表明：2008—2014年該地區的生態創新日益增強,區域間差異較小且趨于平穩；長三角地區相對發展速度較快；生態創新的空間集聚程度以反“Z”形態折線上升；熱點區集聚在上海市及其外圍城市,冷點區集中在江皖省際線周邊的城市；85%的城市的生態創新處于持續進步狀態；經濟基礎、產業轉型等影響因素均對生態創新具有顯著影響。

生態創新；泛長三角；時空格局演變；形成機制；地理探測器

自英國工業革命后,全球創新成果層出不窮,人類社會發展進程取得了前所未有的效果[1]。然而,環境污染、能源緊缺和生態破壞等問題日益突出,改變和革新現有的創新生產發展模式,已成為當今學術界的共識[2]。改革開放30多年以來,中國以驚人的發展速度創造了“中國奇跡”,經濟總量現已穩居全球第二[3],而生態壞境卻趨于惡化。2015年10月召開的十八屆五中全會明確提出“創新、協調、綠色、開放、共享”這五大發展理念,這意味著中國社會新的經濟引擎將會轉變成綠色創新生產方式[4]。因此,以兼顧社會發展和環境保護為特征的生態創新應運而生,這種全新的創新生產方式更加強調人類社會和自然環境的相互協調以實現可持續發展[5]。

生態創新的概念興起于20世紀70年代,源自可持續發展理念[6],其正式的定義是由Fussler和James在1996年提出。國內外學者們大多從企業或產業層面對生態創新進行了關于其關鍵屬性的定位[7-8]、評價體系的構建[2]、效率的測度[9]以及動力機制[10-11]的探索等方面的研究。綜觀已有的研究成果發現,關于區域層面生態創新的探索性空間數據分析以及影響因素探測方面的相關文獻比較有限,尚有繼續研究的空間。本研究的創新之處在于,用地理探測器對泛長三角生態創新的影響因素進行探測。地理探測器是由中國科學院地理科學與資源研究所王勁峰等開發的一種方法,它被設計用于分析不同的地理空間分區因素對疾病風險所產生不同影響的機理[12]。叢海彬等運用地理探測器研究發現政府干預程度等因素對我國社會經濟綜合發展水平的演變有著較為強烈的影響[13]。丁悅等利用了地理探測器方法總結出了開發區優惠政策調整是對其最具有影響力的影響因素之一等重要結論[14]。Yang Ren等結合地理探測器的研究方法總結出了經濟發展越來越具有影響力以及影響農村定居點分布的其他因素包括主要道路等重要結論[15]。

一、研究方法與數據來源

(一)熵值法

用熵值法確定的權重可消除權重確定的主觀因素[16],選用熵值法確定各項指標的權重以合成綜合指標。為消除數據的量綱差異和異方差,同時考慮到負向指標的存在,本研究采用朱喜安的極值處理法[17]來標準化處理數據,再利用王洋所采用的熵值法[16]以計算生態創新。

(二)變異系數

為衡量2008—2014年間泛長三角生態創新的變異程度,本研究引入了變異系數。變異系數通常用于反映區域間的相對均衡程度,是標準差除以平均值的結果。本研究選用蔣天穎[18]的方法計算變異系數。

(三)全局空間自相關

整個研究區域的空間模式可用全局空間自相關探測,其自相關程度可用單一的值來反映[19]。本研究采用全局空間自相關來衡量生態創新在泛長三角地區內的空間分布情況。選用王雪青[20]的方法計算Moran’s I指數。

(四)局部空間自相關

(五)地理探測器

在社會、經濟、自然等多種要素影響下,地理事件的空間分布總是存在的區域性和差異性,揭示這種區域性和差異性的形成機制是地理學研究的重要內容[22]。本研究選用劉彥隨[22]的方法計算地理探測器的PD,BI值。

(六)指標體系的構建與數據來源

考慮數據的科學性、可獲得性和合理性,聯系泛長三角地區實際,結合已有研究成果[1-2][4][9][23],本研究采用經濟、科教和生態子系統反映泛長三角地區的生態創新。其中,經濟子系統用人均GDP、規模以上工業總產值和社會銷售品零售總額表征,科教子系統包括發明專利授權量、高新技術產業總產值和普通高等學校數,生態子系統用工業廢水排放量、工業SO2排放量和工業(煙)粉排放量來表示。除生態子系統中的三個指標為負向指標外,其余指標均為正向指標。本研究所涉及的泛長三角地區中53個城市的各指標數據均來自《中國城市統計年鑒(2009—2015)》以及各省、各市統計年鑒和知識產權局。

二、泛長三角生態創新的時空格局演變

(一)時間差異

1.節點時間生態創新分級地圖。本研究以2008年、2011年和2014年為時間節點,根據生態創新值將泛長三角劃分為4個區域,分別命名為強勢區、次強勢區、次弱勢區和弱勢區,并繪制成圖1。由圖1可知,泛長三角生態創新的空間分異情況明顯,且隨著時間的變化其分異情況加劇。另外,生態創新的強勢區和次強勢區均有所增加,表明泛長三角地區的生態創新逐年增強。

2008年泛長三角生態創新的強勢區為上海市；次強勢區以江浙城市為主；次弱勢區包括次強勢區以外的其他江浙城市,還包括合肥市和南昌市；其余各市被劃入弱勢區,其中包括安徽省和江西省的絕大部分城市。2011年泛長三角生態創新的強勢區包括上海市、南京市、蘇州市和杭州市；次強勢區包括無錫市、寧波市、常州市、合肥市和南昌市；次弱勢區包括12個城市,為強勢區以外的其他江浙城市和蕪湖市；其余城市均為弱勢區,較2008年有所減少,這說明2011年泛長三角生態創新較2008年有所增強。2014年泛長三角生態創新的強勢區與2011年的強勢區相同；次強勢區在2011年的基礎上略有擴張；次弱勢區包含的城市個數也有所增加,其中江蘇省增加了2個城市,安徽省和浙江省分別增加了1個城市,這說明泛長三角生態創新持續增強。

圖1 泛長三角生態創新空間分級地圖

2.變異系數與平均數折線圖。本研究計算了生態創新的平均值和變異系數,計算結果如圖2所示。從平均值角度分析,2008年至2014年期間,泛長三角生態創新逐年增長。2008年到2009年期間,泛長三角地區的生態創新快速提高；從2009年開始,生態創新呈現緩慢增長的波動態勢,趨于穩定且維持在較高水平。從CV系數角度分析,CV系數的變化趨勢呈現“L”字形態。CV系數在2008年達到相對較大值4.34,表明泛長三角生態創新的發展在2008年相對較為不均衡；2008年到2009年間,CV系數大幅減小,表明在此期間泛長三角地區的生態創新快速趨于均衡發展；在2009年至2014年期間,CV系數變動不明顯,說明泛長三角地區的生態創新穩定維持在一個較為均衡的狀態中。結合生態創新平均值與CV系數兩者來看,它們的變化趨勢完全相反,圖形在總體上近似呈現“鏡像”的關系,這說明了泛長三角生態創新在2008年至2014年期間“又好又快” 地發展。

(二)生態創新的空間格局演變

1.全局空間自相關情況。本研究計算了2008年至2014年泛長三角生態創新Moran’s I值,繪制成圖3。由圖3可知,觀測年間生態創新的空間集聚情況不斷增強,總體上近似呈現反“Z”型。詳而敘之,Moran’s I值從2008年的0.162以-29.14%的增長速率減小至2009年的0.115并在2009年達到了區間相對較小值,表明在此期間泛長三角生態創新的全局空間自相關情況快速減弱。2009年至2012年期間,生態創新的Moran’s I指數逐年攀升,年均增長速率為20.62%,說明在此期間泛長三角地區生態創新的集聚情況加劇。自2012年開始,Moran’s I指數維持在0.189上下,波動情況不明顯,增長速率為1.04%,并在2013年達到區間相對較大值0.191,表明在此期間泛長三角生態創新的集聚情況在較高水平趨于穩定狀態。

圖4 泛長三角生態創新冷熱點分布情況

由圖4可知,泛長三角生態創新的冷熱點分布格局較為鮮明,層次較為分明,G值在空間上呈現“東高西低”的反“L”字形態,熱點區穩定集聚在以上海市為中心,以南通市、蘇州市、嘉興市和舟山市為外圍的城市群,冷點區主要集中在江皖省際線周邊的城市以及浙贛省際線周邊的部分江西城市。詳而敘之,2008年泛長三角生態創新的熱點集聚在江滬一帶,冷點區以皖贛為主。其中,泛長三角地區被劃分入熱點區的城市有上海市、南通市、蘇州市、嘉興市和舟山市；次熱點區主要集中在江浙一帶；次冷點區的分布較為分散但仍以江西省為主；冷點區主要集聚在泛長三角的西北地區；其他城市均為隨機分布區。2011年的生態創新的次熱點范圍比2008年略有擴張,仍以江滬城市為主；冷點區仍集聚在皖贛兩省,但重心由安徽省向江西省轉移。其中,熱點區城市與2008年的熱點區城市保持一致；次熱點區在2008年的基礎上增加了揚州市；次冷點區的分布情況與2008年的分散狀態相比略有集中,主要集聚在泛長三角的西部,呈帶狀分布,但是在江蘇省和浙江省仍有少量零星分布；冷點區范圍較2008年略有緊縮；其余城市均為隨機分布區。2014年的生態創新冷熱點分布情況與2011年相比,熱點區和次熱點區范圍相同,但部分冷點城市躍遷為次冷點城市,使次冷點區范圍有所擴張。具體而言,熱點區城市與2011年和2008年相同；次熱點區與2011年相同；次冷點區范圍較之2011年有所擴大,在其基礎上增加了江蘇省的宿遷市和徐州市,安徽省的淮南市以及江西省的贛州市；冷點區范圍在2011年基礎上減少了次冷點區的以上新增城市；其余城市均被劃入隨機分布區。從圖上可以看出,2014年泛長三角生態創新的局部空間自相關情況較之2011年和2008年有所增強。

3.生態創新發展情況的動態趨勢。為了更好地分析泛長三角生態創新的發展情況的動態趨勢,本研究依據 2008年、2011年和2014年這3個時間節點生態創新表現的持續增強、先增強后減弱或先減弱后增強、持續減弱的情況,依次將泛長三角地區劃分為進步區域、波動區域和滯后區域,并利用Arc GIS 10.1軟件繪制成圖5。由圖5可知,泛長三角地區有近85%的城市為進步區域,說明該地區大部分城市的生態創新隨著時間的推移而日趨增強；波動區域含7個城市,如蘇州市、馬鞍山市、巢湖市、六安市、阜陽市、景德鎮市和南昌市,揭示了這7個城市的生態創新發展處于調整磨合期；滯后區域只有上海市,表明上海市的生態創新在2008年、2011年和2014年這3個節點時間內持續減弱。

三、泛長三角生態創新的形成機制分析

泛長三角生態創新的發展現狀是多種因素綜合影響的結果。本文在參考現有文獻[1][23-25]的基礎上,結合泛長三角地區的具體特征以及數據的科學性、合理性和可獲得性,選取了經濟基礎、產業轉型、政府支持、信息化程度、R&D經費和R&D人員等6項指標作為影響因子,用地理探測器方法對泛長三角生態創新空間格局形成機制進行探測研究和分析。其中,經濟基礎以地區GDP與泛長三角區域均值的比值來表征,產業轉型用第三產業比重呈現,政府支持表示財政支出中科技和教育支出總額,用國際互聯網接入用戶數來表征信息化程度,R&D經費是指規模以上工業R&D項目經費,R&D人員用規模以上工業R&D項目人員數來表示。

本研究利用ArcGIS 10.1軟件對各項指標進行自然斷點分級,將每個要素分成5個次一級區域,分別命名為“高生態創新高要素”“高生態創新中要素”“中生態創新中要素”“低生態創新中要素”和“低生態創新低要素”,并分別計算2008年、2011年和2014年各要素對泛長三角生態創新的影響力,具體結果見表1。

表1 泛長三角生態創新形成機制影響力測度

由表1可知,2008年、2011年和2014年泛長三角地區各要素對生態創新的影響力略有差異。整體而言,2008年經濟基礎對泛長三角生態創新的影響最大,PD,BI為0.94,說明經濟基礎對生態創新具有至關重要的作用；信息化程度和R&D經費分別以0.87和0.86的PD,BI位列第二和第三,這表明信息化程度和R&D經費均對生態創新影響較大。2011年,對生態創新影響最大的要素仍為經濟基礎,該PD,BI相比2008年有所下降；R&D經費從2008年的第三名上升為第二名,說明在2008年至2011年期間,R&D經費的影響力有所上升；政府支持的影響力在2011年排在第三名,比2008年上升了6個百分點。2014年,各要素按影響力從大到小排序,前三名為經濟基礎、信息化程度和R&D經費。另外,隨著時間的推移,各要素對生態創新的影響力數值趨于接近。

由于2014年的數據比2008年和2011年更接近當前的生態創新環境,更具有參考價值,本研究以2014年為例,利用ArcGIS 10.1軟件泛長三角生態創新與要素影響空間匹配圖,結果見圖6。整體而言,泛長三角生態創新與各要素影響的匹配程度在空間上存在明顯的分異格局,高生態創新高要素水平區域和高生態創新中要素水平區域數量較少,并且穩定集中在泛長三角的東部地區,以江浙滬的主要城市為主；低生態創新中要素水平區域和低生態創新低要素水平區域分布范圍較廣,占據了泛長三角三分之二左右的城市,以皖贛城市為主。

具體而言,在經濟基礎要素的影響下,泛長三角高生態創新高經濟基礎區域僅包含上海市；高生態創新中經濟基礎區域包含南京市、無錫市、蘇州市、杭州市和寧波市；中生態創新中經濟基礎區域包含江浙兩省的大部分城市；低生態創新中經濟基礎區域包括連云港市等10個城市；其余23個城市均被劃入低生態創新低經濟基礎區域,以皖贛城市為主。在產業轉型要素的影響下,高生態創新高產業轉型區域范圍有所擴張；高生態創新中產業轉型區域以江浙兩省的城市為主；中生態創新中產業轉型區域主要包含蘇南、浙北、安徽省部分城市以及南昌市；低生態創新中產業轉型區域主要集中在安徽省西部地區和江西省北部；低生態創新低產業轉型區主要集聚在安徽省。在政府支持的影響下,高生態創新高政府支持區域為上海市；高生態創新中政府支持區域包含蘇、杭、寧三市；中生態創新中政府支持區域在江浙皖贛四省均有分布,但以江蘇省為主；低生態創新中政府支持區域主要集中在江蘇省中部城市、浙江中北部城市、安徽省西部城市和江西省北部城市；其余城市均為低生態創新低政府支持區域,以泛長三角中北部地區為主。在信息化程度的影響下,上海市仍為唯一的高生態創新高信息化程度城市；高生態創新中信息化程度區域仍以江浙兩省主要中心城市為主；中生態創新中信息化程度區域主要包括蘇南城市、浙江省除西南部的大部分城市以及皖贛兩省的省會城市；低生態創新中信息化程度區域主要包括泛長三角的東北城市和西南城市；低生態創新低信息化程度區域主要集聚在泛長三角的中部地區,西北地區也有少量分布。R&D經費和R&D人員的要素空間匹配格局在某些程度上保持一致性,但仍存在差異。兩者的高生態創新高要素區域和高生態創新中要素區域完全一致,這可能與經費和人員常常配套投入有關；兩者在其他分級區域上雖略有差異,但總體格局仍存在共性,如中生態創新中要素區域均集聚在江浙兩省,低生態創新中要素區域除了包含蘇北城市還包括江西省的南昌市,低生態創新低要素區域以皖贛兩省為主。

綜上,生態創新與各影響要素在空間上匹配格局在某些程度上存在一定的共性,匹配格局越相似的影響要素具有越相近的PD,BI值；匹配程度越高的影響要素,其PD,BI值越大。從地圖上看,泛長三角生態創新與各項要素影響的匹配程度在空間上自西向東呈現出五個梯度,其中上海市位列第一梯度,江浙兩省主要中心城市位于第二梯度,江浙兩省的邊緣城市和皖贛兩省的省會城市處于第三梯度,皖贛兩省的主要中心城市位于第四梯度,其他剩余城市則位于第五梯度。

四、結論與政策建議

(一)結論

第一,泛長三角地區各城市的生態創新差異較為明顯,在空間上呈現“丿”字形態,上海市的生態創新水平相對較高,江蘇省次之,浙江省緊隨其后,安徽省位于浙江省和江西省之間。各省會城市的生態創新水平均處于本省的領先位置,從高到低的排序與所在省份的排序一致。除了上海市之外,各城市的生態創新逐年增強且同比差距縮小。泛長三角生態創新的空間分異情況加劇,強勢區和次強勢區均有所增加。

第二,泛長三角區域生態創新平均值逐年增長,在2008年到2009年期間增長速率最快,呈現倒“L”字的發展態勢。生態創新CV系數的變化趨勢呈現“L”字形態,在2008年相對較為不均衡,城市間的差異相對較大,但2008年到2009年間的CV系數大幅減小,生態創新快速趨于均衡發展；生態創新平均值與CV系數的變化趨勢相反,在圖像上近似呈現“鏡像”的關系,泛長三角生態創新在2008年到2014年期間實現“又好又快”發展。

第三,泛長三角生態創新的全局空間自相關情況不斷增強,呈現反“Z”字形逐年攀升,并于2013年后在較高水平趨于穩定狀態。生態創新的冷熱點分布格局較為鮮明,層次較為分明,其G值在空間上呈現“東高西低”的反“L”型,生態創新的局部空間自相關情況逐年加劇。生態創新的熱點區穩定集聚在以上海市為中心,以南通市、蘇州市、嘉興市和舟山市為外圍的城市群,冷點區主要集中在江皖交界的兩省部分城市以及與浙江相鄰的江西部分城市。

第四,泛長三角地區有近85%的城市為進步區域,即在2008年、2011年和2014年這3個節點時間內生態創新持續增強,波動區包括蘇州市、馬鞍山市、巢湖市、六安市、阜陽市、景德鎮市和南昌市,這些城市的生態創新發展趨勢有所波動,可能處于調整磨合階段,而上海市的生態創新則處于持續減弱的發展趨勢。

第五,經濟基礎、信息化程度、政府支持、R&D經費、R&D人員和產業轉型等影響要素均對泛長三角生態創新的發展產生影響,并且其影響程度各不相同。其中,經濟基礎的影響力最大,產業轉型的影響最弱,信息化程度、政府支持、R&D經費和R&D人員在不同的時間上影響力排位略有浮動,各項要素影響力的差距存在縮小的趨勢。泛長三角生態創新與各要素影響的匹配程度在空間上存在明顯的分異格局,在空間上大致呈現五個梯度,其中上海市以其相對較高的匹配程度位列第一梯度,江浙兩省主要中心城市位于第二梯度,江浙兩省的邊緣城市和皖贛兩省的省會城市處于第三梯度,皖贛兩省的主要中心城市位于第四梯度,其他剩余城市則位于第五梯度。

(二)政策建議

1.以生態創新為目標,建立區域合作機制。各城市應積極建立以生態創新為目標的區域生態創新合作機制,層層傳遞進步城市群的輻射效應,如上海市積極帶動杭州市和南京市等各省會城市，各省會城市再帶動省內其他城市的發展。同時,城市之間應加強生態創新發展模式、自然環境管制經驗和生態化經濟增長點等方面的交流和合作,合理引導并促進生態創新生產要素在泛長三角地區的自由流動,從而推動泛長三角地區甚至中國的生態創新發展。

2.努力夯實經濟基礎,加快產業轉型進程。各地政府應客觀認識到經濟基礎、產業轉型對生態創新具有顯著的影響,應當大力發展當地經濟,重點扶持生態友好型的具有循環經濟特點的相關產業,改變當前污染較高的經濟發展模式,淘汰高污染、高排放、高耗能的“三高”相關產業,鼓勵中污染、中排放、中能耗的產業合并重組,優化其生產模式,將對環境的負向外部性內部化,進而實現加快產業轉型升級的發展進程,建立全新的現代化產業體系的目標。

3.促進信息化發展,完善環保相關政策。各市政府應有針對性地為生態創新企業出臺信息產品采購優惠政策,適當減免一定稅收,促進泛長三角地區信息化程度發展。同時,因地制宜地完善各項環境保護相關政策和法律法規,加大環境規制的強度,強化企業在污染治理和減少“三廢”排放方面的責任。強化環境保護理念的宣傳力度,加強民眾的環保觀念,鼓勵其積極參與環境保護和污染監督,初步形成人人環保的社會新風氣。

4.培育生態創新園區,增加經費人員投入。應挖掘具有生態創新特征的工業園區或眾創空間并加大相關政策的支持力度進行重點培育,增加R&D經費和R&D人員的投入,建立生態創新產業鏈,使其成為當地新的經濟增長點。與當地高校合作,拓展生態創新人才的培養規模,完善人才培養模式,實現產學研一體化。

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(責任編輯：薛 蓉)

On the temporal-spatial pattern evolution and its causes of Eco-innovation in the Pan-Yangtze River Delta region

XU Weixiang, YANG Lei, YANG Peizhou, HUANG Mingjun, LIU Chengjun

(College of Economic and Management, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)

By using the methods of coefficient of variation, exploratory spatial data analysis and geographical detector, this study analyzes the temporal-spatial pattern evolution and its causes of the Eco-innovation in the Pan-Yangtze River Delta region. The result shows that from 2008 to 2014, the Eco-innovation in this region has been improving and the disparity among regions not only has been reduced but also trends to be stable. The development of Yangtze River Delta region is faster than other regions. The agglomeration degree of Eco-innovation presents a shape of mirrored “Z” with a fluctuated upward trend. The hot spots areas are concentrated stably on the urban agglomeration which contains Shanghai and its surrounding cities, while the cold spots areas are concentrated in some inter provincial cities between Jiang-Wan provinces. And about 85% of cities’ Eco-innovation continues increasing while the Eco-innovation of the Pan-Yangtze River Delta region is influenced significantly by economic base, industrial transformation, government supports, informationization degree, R&D expenditure and R&D personnel．

Eco-innovation; Pan-Yangtze River Delta region; temporal-spatial pattern evolution; causes analysis; geographical detector

2017-04-19

國家自然科學基金項目(71273243、71473224)；浙江省高校重大人文社科項目(2013GH010)；浙江省大學生科技創新活動計劃暨新苗人才計劃(2016R403082)

徐維祥(1963—),男,浙江東陽人,教授,博士生導師,博士,從事產業經濟與空間計量研究； 楊 蕾(1992—),女,浙江溫州人,碩士研究生,從事區域創新與空間計量研究；楊沛舟(1993—),男,四川雅安人,碩士研究生,從事區域創新研究；黃明均(1993—),男,湖南郴州人,碩士研究生,從事區域創新研究；劉程軍(1987—),男,湖南邵陽人,博士研究生,從事區域創新與城鎮發展研究。

F061.5

A

1006-4303(2017)02-0147-08