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可持續(xù)發(fā)展視角下工業(yè)綠色發(fā)展測度及其差異演化

2020-07-01 11:32:04
工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟 2020年7期
關鍵詞:效率綠色區(qū)域

(華北電力大學經(jīng)濟管理系,保定 071000)

引 言

改革開放40年來,工業(yè)的跨越式發(fā)展為我國經(jīng)濟騰飛做出了重要貢獻。但是一味追求經(jīng)濟增長速度,忽視增長質(zhì)量的粗放式發(fā)展方式弊端已經(jīng)日益顯現(xiàn),資源環(huán)境約束開始制約經(jīng)濟發(fā)展。陳詩一 (2009)[1]的研究表明改革開放以來消耗了全國67.9%的能源,排放出全國83.1%二氧化碳的工業(yè),其實僅貢獻了全國40.1%的經(jīng)濟產(chǎn)出。可見,改變低效的工業(yè)發(fā)展方式已經(jīng)迫在眉睫。《中國制造2025》及 《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃 (2016~2020)》等文件的出臺,都標志著我國工業(yè)發(fā)展進入了綠色轉(zhuǎn)型新時期。十九大報告指出, “堅持在發(fā)展中保障和改善民生,增進民生福祉是發(fā)展的根本目的。”這就要求經(jīng)濟發(fā)展要兼顧環(huán)境質(zhì)量和人類福祉,工業(yè)綠色發(fā)展測度的指標框架也必須涵蓋經(jīng)濟、環(huán)境、社會3個方面[2],以適應可持續(xù)發(fā)展背景下工業(yè)發(fā)展的新要求。

隨著可持續(xù)發(fā)展要求的提出,已經(jīng)有很多學者針對工業(yè)綠色發(fā)展效率展開研究,數(shù)據(jù)包絡法(DEA)憑借其無需提前設定投入產(chǎn)出函數(shù)關系、評價結(jié)果客觀有效的優(yōu)勢,成為工業(yè)綠色發(fā)展效率評價的主要方法之一。Song等 (2018)[3]在DEA建模中引入極坐標方法對我國區(qū)域環(huán)境效率進行評價。 黃磊和吳傳清(2019)[4]、 王建民等(2019)[5]和任嬌嬌 (2019)[6]等學者基于長江經(jīng)濟帶的數(shù)據(jù)展開研究。許學國和張俊杰 (2019)[7]的研究表明我國工業(yè)生態(tài)效率得分偏低。Yang和Li(2019)[8]研究發(fā)現(xiàn)外商投資能促進工業(yè)環(huán)境效率的增長。Wu等 (2019)[9]發(fā)現(xiàn)我國工業(yè)部分行業(yè)效率低下且發(fā)展不平衡。Piao等 (2019)[10]分析了我國省際工業(yè)環(huán)境效率及其動態(tài)變化趨勢。可見,DEA方法在工業(yè)綠色發(fā)展效率的評價方面已獲得廣泛應用,但是傳統(tǒng)DEA方法忽略了生產(chǎn)內(nèi)部結(jié)構(gòu)對整體的影響,這可能會導致效率測算有偏,而網(wǎng)絡DEA彌補了這一缺陷,在測算整體效率的同時也能夠評價其子環(huán)節(jié)效率。萬倫來等 (2016)[11]、涂正革和諶仁俊 (2013)[12]以及王兵和羅佑軍(2015)[13]等學者采用網(wǎng)絡 DEA 方法, 將工業(yè)部門的綜合效率分解為工業(yè)生產(chǎn)效率和環(huán)境治理效率,進一步評價我國工業(yè)綠色發(fā)展水平。但是以上研究中,表征工業(yè)綠色發(fā)展水平的工業(yè)環(huán)境效率、工業(yè)生態(tài)效率及分階段的環(huán)境治理效率,都只包含環(huán)境和經(jīng)濟兩方面的影響,而可持續(xù)發(fā)展要求下工業(yè)綠色發(fā)展的內(nèi)涵還應當包括工業(yè)發(fā)展對人類福祉的影響。因此,本文采用Tone和Tsutsui (2014)[14]提出的網(wǎng)絡 SBM (NSBM) 模型, 將工業(yè)生產(chǎn)過程劃分為兩個子環(huán)節(jié),并在第2個子環(huán)節(jié)引入代表非經(jīng)濟福利因素的投入產(chǎn)出指標,同時將工業(yè)綠色發(fā)展效率分解為環(huán)境經(jīng)濟效率和環(huán)境福利效率。

工業(yè)綠色發(fā)展效率地區(qū)差異也是影響我國工業(yè)綠色發(fā)展的重要因素,根據(jù) “木桶效應”,工業(yè)綠色發(fā)展效率較低的地區(qū)才是我國工業(yè)綠色發(fā)展水平提升的關鍵。對已有文獻加以梳理發(fā)現(xiàn),對工業(yè)綠色發(fā)展水平的地區(qū)差異的研究大都集中于定性分析。 Zhang等 (2008)[15]研究發(fā)現(xiàn)我國工業(yè)生態(tài)效率從沿海到內(nèi)陸呈下降趨勢,Wang和Yang(2019)[16]得到了相似的結(jié)論。此外,也有學者進行工業(yè)綠色發(fā)展水平區(qū)域趨同研究,σ收斂和β收斂是最常用的研究方法,張子龍等(2015)[17]、申晨等 (2017)[18]和楊宏偉等 (2019)[19]的研究中也采用了相關方法。上述文獻對我國工業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)差異的研究雖已取得一定成果,但還存在以下不足:(1)對我國工業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)差異的衡量缺乏定量研究;(2)傳統(tǒng)σ收斂和β收斂適用于地區(qū)內(nèi)差異的分析而忽視了相鄰地域的相互影響。因而本文采用Dagum基尼系數(shù)法分析我國工業(yè)綠色發(fā)展的相對地區(qū)差異及其差異來源,并運用Kernel核密度估計法分析絕對地區(qū)差異及其動態(tài)演變。

與已有研究相比,本文可能做出如下拓展:(1)對工業(yè)綠色發(fā)展水平進行測度時,在研究框架中加入福利指標的影響,考慮工業(yè)發(fā)展對人類福祉的影響,更符合可持續(xù)發(fā)展視角下我國工業(yè)綠色發(fā)展的要求;評價方法采用網(wǎng)絡SBM (NSBM)模型,評價結(jié)果更加準確;(2)對可持續(xù)發(fā)展視角下我國工業(yè)綠色發(fā)展效率地區(qū)差異及其來源進行分析,基于Dagum基尼系數(shù)及其子群分析方法展開定量分析,并運用Kernel密度估計分析其動態(tài)演變過程。

1 研究方法、變量與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究方法

1.1.1 工業(yè)綠色發(fā)展效率的NSBM模型

本文采用NSBM模型分析我國工業(yè)綠色發(fā)展水平,將我國30個省級行政區(qū)域的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)視為決策單元,假定每個決策單元包含兩個子環(huán)節(jié)。在第一階段,工業(yè)部門投入勞動力、資本、能源要素,獲得期望產(chǎn)出 (經(jīng)濟發(fā)展)和非期望產(chǎn)出 (環(huán)境污染),得到環(huán)境經(jīng)濟效率;第二階段,環(huán)境污染、醫(yī)療支出和環(huán)境治理投資作為投入要素,獲得最終產(chǎn)出環(huán)境治理成效和福利產(chǎn)出,得到環(huán)境福利效率;同時得到兩階段綜合效率——工業(yè)綠色發(fā)展效率。在此基礎上,構(gòu)建投入導向、規(guī)模報酬不變的NSBM模型如下[20]:

其中,E代表工業(yè)綠色發(fā)展效率。θ1和θ2代表兩階段的相對權(quán)重,在本文中θ1=θ2=0.5。X、P和K分別代表第一環(huán)節(jié)投入變量、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出個數(shù),Y和Q分別代表第二環(huán)節(jié)額外投入變量個數(shù)和最終產(chǎn)出變量個數(shù),本文中對應取值分別為:X=3、P=1、K=1、Y=2、Q=2。相應地,x、y和z分別代表第一環(huán)節(jié)的投入變量、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出 (中間產(chǎn)出);h和g分別代表第二環(huán)節(jié)的額外投入變量和產(chǎn)出變量。和表示權(quán)重變量,代表松弛變量。

1.1.2 Dagum基尼系數(shù)及其子群分解方法

本文采用1997年 Dagum[21]提出的 Dagum基尼系數(shù)及其子群分解方法來分析可持續(xù)發(fā)展視角下我國工業(yè)綠色發(fā)展水平的地區(qū)差異及其來源,基尼系數(shù)定義如式 (2):

其中,k代表所劃分的區(qū)域個數(shù),本文依據(jù)傳統(tǒng)三大經(jīng)濟區(qū)域的劃分方法,將我國劃分為東、中、西部3個區(qū)域,故k=3;j和h分別為3個區(qū)域中的不同地區(qū);nj和nh分別代表地區(qū)i和地區(qū)r中的省份個數(shù);n是研究樣本中所有省份個數(shù),本文中n=30;yji代表地區(qū)j中第i個省份的工業(yè)綠色發(fā)展效率;yhr代表區(qū)域h中第r個省份的工業(yè)綠色發(fā)展效率;代表我國30個省份工業(yè)綠色發(fā)展效率的平均值。

Dagum基尼系數(shù)及其子群分解方法將總體基尼系數(shù)G分解為地區(qū)內(nèi)差距貢獻Gw、地區(qū)間凈值差距貢獻Gnb和超變密度貢獻Gt,并滿足G=Gw+Gnb+Gt。

1.1.3 Kernel密度估計

Kernel密度估計是一種基于核函數(shù)刻畫連續(xù)的密度曲線,以對隨機變量的動態(tài)分布進行直觀描述的非參數(shù)方法,常用于絕對地區(qū)差異分析。密度函數(shù)定義如下:

式中:K(·)為核函數(shù),h為帶寬。

本文選用高斯核函數(shù)分析可持續(xù)發(fā)展背景下全國及三大區(qū)域的工業(yè)綠色發(fā)展效率動態(tài)演變規(guī)律。

1.2 變量及數(shù)據(jù)處理

參考已有研究指標體系構(gòu)建原則,考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選取2003~2018年我國30個省級行政區(qū)域 (西藏及港、澳、臺地區(qū)除外)的面板數(shù)據(jù)進行研究。原始數(shù)據(jù)來源于 《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》、《中國衛(wèi)生年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局,極少數(shù)缺失數(shù)據(jù)通過內(nèi)插法和外推法得到。

表1 基于NSBM方法的工業(yè)綠色發(fā)展效率評價指標體系

2 實證結(jié)果分析

2.1 工業(yè)綠色發(fā)展效率及其分階段效率

2.1.1 工業(yè)綠色發(fā)展效率

表2列出了我國30個省級行政區(qū)域2003~2018年間工業(yè)綠色發(fā)展效率及排名情況,由于文章篇幅限制,僅展示所有單數(shù)年份及2018年的效率測算結(jié)果。

整體來看,16年間我國工業(yè)綠色發(fā)展效率的平均值為0.747,未能實現(xiàn)DEA有效,還存在較大的提升空間。樣本期間,效率值呈 “M”型波動式增長特征,兩個高點出現(xiàn)在2006年和2012年,尤其是2012年,達到了16年中的最高點。

從省際來看,貴州、北京、重慶3省 (市)的效率值在樣本中排名前3,平均值均大于0.9,遠高于全國平均水平。作為全國的經(jīng)濟、政治中心和中國的名片,北京的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型開始較早且成果顯著。 “山城”重慶,以旅游城市的身份走上綠色發(fā)展道路。相比之下,貴州省不具備地理條件和經(jīng)濟條件的優(yōu)勢,但其以資源深加工和特色輕工業(yè)為主的特色產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對基礎醫(yī)療投入等基礎保障的重視奠定了其福利效率的增長基礎,16年間貴州省每千人中,醫(yī)療人員數(shù)量增幅達到了275%,是北京增幅的2.43倍。排在后3位的依次是吉林、浙江、黑龍江,效率值均低于0.6,遠低于全國的平均值。黑龍江和吉林作為我國老工業(yè)基地的代表地區(qū),受結(jié)構(gòu)性、體制性矛盾等歷史遺留問題的影響,傳統(tǒng)發(fā)展方式未能實現(xiàn)有效創(chuàng)新,發(fā)展方式的新舊對接問題是造成相關省份效率較低的主要原因,而浙江省需要增強工業(yè)發(fā)展對人類福祉影響的重視程度,促進其環(huán)境福利效率的提升。

表2 2003~2018年我國工業(yè)綠色發(fā)展效率

從區(qū)域?qū)用鎭砜矗髤^(qū)域呈現(xiàn) “西部最高,東部次之,中部最低”的分布格局,西部地區(qū)的平均值為0.791,遠高于全國平均水平,東部和中部的均值都低于全國平均水平,各區(qū)域的工業(yè)綠色發(fā)展水平和經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)一定的矛盾關系。早期粗放式發(fā)展造成的環(huán)境破壞、資源浪費及如今主導產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是東部地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率偏低的主要原因。而西部地區(qū)雖然經(jīng)濟水平暫時落后,但是 “西部大開發(fā)”等戰(zhàn)略保障,西部地區(qū)的資源優(yōu)勢以及日益成熟的工業(yè)生產(chǎn)技術(shù),都為西部地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展提供了強有力的支持。

此外,本文還測算了未考慮福利因素時的工業(yè)發(fā)展效率 (見表2平均值a),對比可知,在未考慮福利因素時,效率值被低估,在考慮福利因素的影響后,效率值整體上有較大提升,并且更加符合現(xiàn)階段綠色發(fā)展要求下各地區(qū)工業(yè)發(fā)展的實際情況。

2.1.2 工業(yè)綠色發(fā)展效率的解構(gòu)

效率解構(gòu)結(jié)果表明環(huán)境福利效率明顯低于環(huán)境經(jīng)濟效率 (如圖1),環(huán)境福利效率偏低是導致我國工業(yè)綠色發(fā)展水平不高的主要原因。綜合兩階段的效率表現(xiàn)可以看出,北京、貴州等地在工業(yè)生產(chǎn)的兩個子環(huán)節(jié)中均表現(xiàn)良好,是我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的先行者,基本實現(xiàn)了經(jīng)濟、社會、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展,在未來的發(fā)展中應進一步鞏固其環(huán)境治理和人類福祉提升方面的優(yōu)勢地位,為其他地區(qū)的發(fā)展提供借鑒。內(nèi)蒙古、廣東、天津等省份在工業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟效率方面表現(xiàn)良好,環(huán)境福利效率是制約其工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型實現(xiàn)的瓶頸因素,在未來的發(fā)展中應當增加在教育、醫(yī)療、基礎設施等方面的投入,促進福利水平和工業(yè)經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。海南、江西等省份的環(huán)境福利效率較高,生產(chǎn)技術(shù)落后導致的環(huán)境經(jīng)濟效率過低是該類地區(qū)發(fā)展的制約因素,加大對技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境治理的重視程度,促進環(huán)境經(jīng)濟效率的提升是該類地區(qū)發(fā)展的首要任務。此外,以遼寧、吉林、黑龍江等老工業(yè)基地為代表的地區(qū),環(huán)境經(jīng)濟效率和環(huán)境福利效率均處于較低水平,相關地域不能適應可持續(xù)發(fā)展的要求,在注重工業(yè)發(fā)展水平提升的同時還要加大教育和醫(yī)療投入,在實踐中追尋環(huán)境經(jīng)濟效率和環(huán)境福利效率共同提高。

圖1 分階段效率測算雷達圖

2.2 工業(yè)綠色發(fā)展效率區(qū)域差異分析

2.2.1 基尼系數(shù)及其分解

從總體基尼系數(shù)來看,16年間,工業(yè)綠色發(fā)展效率的總體基尼系數(shù)呈 “W”型下降趨勢,說明可持續(xù)發(fā)展要求下工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的地區(qū)發(fā)展不平衡狀況有好轉(zhuǎn)趨勢。從基尼系數(shù)的變化可以看出,16年間總體基尼系數(shù)的兩次上升分別出現(xiàn)在“十一五”規(guī)劃的開局之年和 “十二五”規(guī)劃的收官之年,可見新政策的出臺或者即將迎來的政策變動會影響企業(yè)決策,從而導致工業(yè)綠色發(fā)展區(qū)域差異產(chǎn)生擴大趨勢。進入21世紀以來,不同時期我國工業(yè)發(fā)展的具體政策不同,但是可持續(xù)發(fā)展的中心思想一以貫之,因此整體來看,全國范圍內(nèi)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的不均衡現(xiàn)象日漸緩和。

從地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)來看,三大經(jīng)濟區(qū)域地區(qū)內(nèi)差異均呈波動變化特征,整體而言,東部地區(qū)內(nèi)差異最大,中部次之,西部地區(qū)內(nèi)差異最小。樣本期間,東部和西部地區(qū)的基尼系數(shù)不斷減小而中部地區(qū)基尼系數(shù)逐漸增大。具體來看,東部地區(qū)基尼系數(shù)年均下降0.15%;西部地區(qū)內(nèi)工業(yè)綠色發(fā)展效率的基尼系數(shù)呈倒 “U”型變化,年均下降0.21%,可見西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異減小程度更大;中部地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)增大,呈 “W”型變化特征,地區(qū)差異年均增長率為0.11%,自2016年起,中部地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)成為三大區(qū)域中最大的,可見一味追求經(jīng)濟發(fā)展,將導致工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進程中區(qū)域內(nèi)差距進一步擴大。

表3 2003~2018年工業(yè)綠色發(fā)展效率的地區(qū)差異分解及其來源

從地區(qū)間基尼系數(shù)來看,工業(yè)綠色發(fā)展效率區(qū)域間差異均呈下降趨勢,其中東-西部下降程度最大,下降百分比達21.9% (以2003年為基期),雖然發(fā)生變化的時間點不完全一致,但考察期間變化基本一致。說明16年間工業(yè)綠色發(fā)展效率區(qū)域間差異減小,工業(yè)綠色發(fā)展水平逐漸趨于一致。具體而言,2003~2011年,中-西部地區(qū)間基尼系數(shù)最大;2012~2014年,東-西部區(qū)域間基尼系數(shù)最大;2015年,東-中部區(qū)域間差異最大;2016~2018年,中-西部區(qū)域間基尼系數(shù)最大。

從區(qū)域差異貢獻率及其來源看,超變密度貢獻率最高,均值達到56.21%,其次是區(qū)域內(nèi)差異的貢獻率,區(qū)域間差異貢獻率最低。從具體變化來看,區(qū)域內(nèi)差異貢獻率較為平穩(wěn),維持在30%左右,說明從單個區(qū)域內(nèi)部來說,工業(yè)綠色發(fā)展水平整體上較為穩(wěn)定,可能存在 “俱樂部收斂”。超變密度貢獻率的變化和區(qū)域間差異貢獻的變化恰好相反,且超變密度貢獻率遠高于區(qū)域間差異,可見超變密度是導致我國工業(yè)綠色發(fā)展效率地區(qū)差異的主要來源,地區(qū)間的交叉重疊現(xiàn)象凸顯,即雖然西部地區(qū)效率值高于東部地區(qū),但西部地區(qū)某些工業(yè)綠色發(fā)展水平較低的省 (市)其效率值可能低于東部地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展較好的省 (市),超變密度貢獻率的不斷提升,表明這種交叉重疊現(xiàn)象愈演愈烈,工業(yè)綠色發(fā)展效率的地區(qū)間差距呈現(xiàn)縮小趨勢。

2.2.2 核密度估計

為進一步分析不同地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率在樣本期間的變化過程,采用核密度估計分析其動態(tài)演變過程。從圖2可以看出,在觀測期內(nèi),全國及三大區(qū)域中,核密度函數(shù)中心均在一定程度上向右移動;函數(shù)峰值和曲線形態(tài)也有一定的變化;此外,極化現(xiàn)象也經(jīng)歷了不同的變化過程。表明工業(yè)綠色發(fā)展效率隨時間變化有一定程度的提高,區(qū)域差異也不斷變化。此外,各區(qū)域核密度曲線的分布形態(tài)也各有特點。

隨著時間變化,全國工業(yè)綠色發(fā)展效率的Kernel密度曲線的右尾形態(tài)逐漸消失,密度函數(shù)中心右移,說明在全國范圍內(nèi)工業(yè)綠色發(fā)展效率日益提升,同時區(qū)域差異日漸減小,效率的兩級分化現(xiàn)象逐漸消失。此外,函數(shù)中心 “先右移,再左移”的變化軌跡表明工業(yè)綠色發(fā)展效率波動上升的變化特征。

東部地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率的Kernel密度曲線的多峰形態(tài)越來越明顯,說明區(qū)域內(nèi)開始顯現(xiàn)微弱的多級分化現(xiàn)象,右尾形態(tài)的出現(xiàn)說明工業(yè)綠色發(fā)展水平的提高,區(qū)域內(nèi)部分省份間出現(xiàn)了高值集聚。

中部地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率的Kernel密度曲線主峰高度先 “大幅上升”而后 “逐步回落”,是研究范圍中主峰高度唯一降低的區(qū)域,主峰寬度則經(jīng)歷了 “小幅收窄-顯著變大”的過程,而函數(shù)密度中心變化幅度微弱,意味著中部地區(qū)效率值變化不大,但是各省份間的差距逐漸增大,階梯分化現(xiàn)象日益凸顯。

西部地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率的Kernel密度曲線函數(shù)密度中心向右移動的幅度最大,密度曲線形態(tài)由雙峰逐漸演變成單峰,主峰高度先 “顯著上升”而后 “小幅下降”,說明樣本期間內(nèi)西部地區(qū)的效率值有明顯提高,工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展良好,并且區(qū)域內(nèi)的兩極分化狀況逐漸消失,區(qū)域內(nèi)各省 (市)工業(yè)發(fā)展相互促進,工業(yè)綠色發(fā)展水平逐漸趨于一致。

圖2 工業(yè)綠色發(fā)展效率核密度估計

3 結(jié)論與政策建議

本文采用NSBM模型研究可持續(xù)發(fā)展要求下我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展情況,從經(jīng)濟、環(huán)境、社會3個角度出發(fā)選取投入產(chǎn)出變量,創(chuàng)造性地加入了福利因素的影響,將工業(yè)生產(chǎn)過程劃分為兩個子環(huán)節(jié),同時將工業(yè)綠色發(fā)展效率分解為環(huán)境經(jīng)濟效率和環(huán)境福利效率,并利用工業(yè)綠色發(fā)展效率來表征我國工業(yè)綠色發(fā)展水平。隨后,運用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法分析了我國工業(yè)綠色發(fā)展效率的地區(qū)差異及其來源。在此基礎上,利用Kernel密度估計法分析其分布的動態(tài)演進規(guī)律。具體結(jié)論如下:

(1)從效率測算結(jié)果來看,工業(yè)綠色發(fā)展效率整體水平偏低,未實現(xiàn)DEA有效,觀測期內(nèi)呈“M”型增長態(tài)勢,綠色發(fā)展效率解構(gòu)結(jié)果表明環(huán)境經(jīng)濟效率遠高于環(huán)境福利效率,實現(xiàn)我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關鍵在于環(huán)境福利效率的提升。從區(qū)域?qū)用鎭砜矗I(yè)綠色發(fā)展效率區(qū)域差距顯著,三大區(qū)域呈現(xiàn) “西部最高,東部次之,中部最低”的階梯分布特征。從省域?qū)用鎭砜矗I(yè)綠色發(fā)展效率的省際差異懸殊,貴州、北京、重慶3省(市)的效率值在所有樣本中排名前3,吉林、浙江、黑龍江3省排在后3位。

(2)從地區(qū)相對差異來看,全國范圍內(nèi)工業(yè)綠色發(fā)展效率總體差異呈 “W”型下降趨勢。從區(qū)域內(nèi)差異來看,東部的地區(qū)內(nèi)差距最大,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)內(nèi)差距最小;東部和西部的地區(qū)內(nèi)差異逐漸減小,中部地區(qū)各省份間的差距進一步擴大。從地區(qū)間差異看,工業(yè)綠色發(fā)展效率的地區(qū)間差距均呈不同幅度的縮小態(tài)勢,中-西部地區(qū)間差距最大,而東-西部的地區(qū)間差距最小。對差異來源及其貢獻的分析發(fā)現(xiàn),超變密度貢獻率最高且不斷上升;區(qū)域內(nèi)差異貢獻率次之且較為穩(wěn)定;區(qū)域間差異貢獻率最低且呈下降趨勢。

(3)從動態(tài)演進特征來看,全國及三大經(jīng)濟區(qū)域工業(yè)綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢,地區(qū)間發(fā)展不均衡現(xiàn)象各有變化。全國范圍內(nèi),區(qū)域差距逐漸減小,兩極分化現(xiàn)象逐漸消失;東部地區(qū)開始顯現(xiàn)多級分化態(tài)勢,逐漸出現(xiàn)高值集聚;中部地區(qū)分化現(xiàn)象日益顯著,區(qū)域差距逐漸擴大;西部地區(qū)效率分布階梯化現(xiàn)象逐漸消失,工業(yè)綠色發(fā)展水平趨于一致。

基于以上結(jié)論,提出如下政策建議:

(1)重視工業(yè)發(fā)展對人類福祉的影響,以提高環(huán)境福利效率為出發(fā)點,促進工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。區(qū)域工業(yè)綠色發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展水平的矛盾表明,雖然中、西部地區(qū)當前工業(yè)生產(chǎn)水平稍低,但卻具有極大的綠色環(huán)境生態(tài)資源優(yōu)勢,發(fā)展以增進民生福祉為目的的綠色產(chǎn)業(yè),將中、西部地區(qū)的潛在優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為綠色生產(chǎn)力是工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的必然要求。

(2)合理引導產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,推進跨區(qū)域產(chǎn)能合作。我國工業(yè)綠色發(fā)展水平不一,省域間差距懸殊,不同地區(qū)經(jīng)濟條件、技術(shù)水平、資源稟賦、政策條件等方面存在不同的優(yōu)勢條件,均為跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)合作提供了可能。應基于不同地區(qū)的優(yōu)勢條件,對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移加以引導,促進跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)帶和工業(yè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的形成,縮小區(qū)域差距,實現(xiàn)工業(yè)綠色發(fā)展水平的共同提升。

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