黃河流域資源型城市工業綠色轉型績效評價及時空異質性特征

摘要 黃河流域資源型城市占流域城市總量半數以上，是流域可持續健康發展的重點地區。隨著黃河流域生態保護和高質量發展上升為國家發展戰略，科學評估流域內部資源型城市工業綠色轉型績效，識別發展短板和重點難點，對于提升流域發展活力、夯實高質量發展基礎具有重要意義。該研究以黃河流域41座資源型城市為研究對象，通過構建工業綠色轉型績效指數，利用SBM?Undesir?able和Malmquist?Luenberger模型從發展態勢和轉型幅度兩方面對2013—2019年工業綠色轉型情況進行定量測度，分析不同類型資源型城市的工業綠色轉型差異，并進一步對資源型城市工業轉型績效類型劃分。研究發現：①當前黃河流域資源型城市工業綠色發展態勢遠未達到有效水平，規模化集聚發展是工業綠色轉型的重要保障，從城市類型看成熟型和油氣型城市發展態勢較好，Moran指數結果顯示研究區內工業綠色發展態勢存在較為明顯的空間依存關系，局部空間集聚的特征較為明顯。②2013年以來黃河流域資源型城市工業綠色轉型幅度較大，技術進步是推動資源型城市工業綠色轉型幅度提升的主要原因，從城市類型看衰退型和油氣類城市轉型幅度明顯高于其他類型城市，Moran指數結果顯示工業轉型幅度在空間上呈隨機分布狀態。③黃河流域資源型城市工業綠色轉型績效分化趨勢較為明顯，資源型城市發展態勢間差異是造成績效差異的主要原因，并可進一步劃分為工業綠色轉型區、發展態勢滯后區、轉型幅度滯后區以及工業綠色轉型滯后區四種類型區。最后，針對不同類型區工業綠色轉型特點提出了針對性的對策建議。

關鍵詞 資源型城市；工業綠色效率；轉型績效；黃河流域

中圖分類號 K901 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2023）06-0151-10 DOI：10. 12062/cpre. 20230122

黃河流域是中國區域經濟的重要板塊和人口密集區，同時也是重要的生態屏障，流域綜合治理與可持續發展歷來便是熱點話題［1-3］。建國后，依托對礦產資源的大規模開發，黃河流域興起了大量的資源型城市，其數量占全國資源型城市總數的33%，并逐漸發展為中國重要的能源、化工、原材料和基礎工業基地。然而長期高強度的資源開發利用、偏重的產業結構與脆弱敏感的流域生態環境交織［4-6］，導致區域資源環境承載力嚴重超載，制約了黃河流域資源型城市工業可持續發展和競爭力的提升。2013年國務院印發了《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020年）》（以下簡稱為《規劃》），明確提出要“加快轉變經濟發展方式，推動新型工業化”。自2019年習近平視察黃河流域后，黃河流域生態保護和高質量發展上升為國家發展戰略。2021年中共中央、國務院印發的《黃河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》指出要“堅持走綠色低碳發展道路，夯實高質量發展基礎，構建特色優勢現代產業體系”，對黃河流域發展提出了新的要求。總體來看，“十四五”是推動黃河流域生態保護和高質量發展的關鍵時期，統籌推進流域內部資源型城市工業綠色轉型及優化布局迫在眉睫。其中，由于不同類型資源型城市發展本底及產業演化過程均存在差異，如何制定有效的調控策略就成為解決該問題的關鍵。因此，科學測度流域內資源型城市工業綠色轉型績效是前提和基礎，不僅有助于認識轉型期資源型城市工業發展規律，也能為政府制定針對性的轉型方案提供重要依據。

1 文獻綜述

轉型是指事物從一種運動形式向另一種運動形式轉變的過程［7］。工業綠色轉型作為綠色發展理論的拓展與深化，吸引了包括經濟學、管理學、地理學等眾多學科對該議題的關注。學者圍繞工業綠色轉型內涵的辨析一直不斷，并延伸出工業綠色化、產業綠色轉型等相關概念。不同學科理論既在縱向維度上逐步深化，也在橫向上從不同視角理解和闡釋工業綠色轉型。一方面，學者圍繞工業綠色轉型的對象、目標、發生條件等進行探討［8-9］；另一方面，部分學者從管理學學科視角出發，強調從主體決策、行動到轉換的全過程，涉及產業、社會、環境、制度等多維要素［10-12］。此外，還有學者嘗試引入生態學理論，從脫鉤、產業網絡等視角界定其綠色轉型內涵［13-14］。可以看出，學界對工業綠色轉型內涵的理解仍存在一定分歧，但在工業綠色轉型都是在資源環境約束下向資源節約、環境友好方向轉變上達成共識。在此基礎上，學者圍繞工業綠色轉型概念內涵展開相應的實證研究，研究內容逐漸豐富。

工業綠色轉型績效即轉型工作開始后，在一定時間范圍內區域單元在轉型所涉及的各維度上呈現的綜合表現。隨著國家和各級地方政府規劃的實施，測度和評價區域工業綠色轉型績效成為制定差異化的轉型戰略的關鍵。目前，相關測度方法可歸納為綜合指標體系［15-17］、綠色效率［18-20］及單一指數評價［21-23］三類。三類方法中，綜合指標體系法存在可能混淆因果、權重賦予的科學性、所需數據樣本較大等缺陷；單一指數法較為簡便，對數據量要求不大，但難以全面反映工業綠色轉型特征。相較而言，綠色效率評價彌補了前述兩類方法的不足，測度結果較為客觀，可以從宏觀角度衡量整個工業經濟系統的運行情況，成為當前研究的熱門選擇。

效率是反映經濟組織結構合理程度的重要指標，可被理解為“在給定投入和技術條件下，經濟資源沒有浪費，或對經濟資源做了能帶來最大滿足程度的利用”［24］。隨著環境污染作為經濟活動副產物受到關注，學者們提出環境效率、生態效率等概念［25-26］。綠色效率根植于綠色發展理念，強調以更少的資源投入在獲取較高經濟收益同時產生較少的環境污染。在指標遴選方面，隨著實證研究的不斷深入，“投入-產出”指標進一步細化并呈現多元化趨勢，如水資源［27］、土地利用［28］等逐漸被納入進來。模型選擇方面，主要包括數據包絡分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）兩類，其中DEA評估方法使用較多，諸如Super?SBM［29］、DDF?DEA［30］、Malmquist?Luenberger 指數［31］等的應用，也提升了綠色效率評估的科學性與準確性。

資源型城市是區域發展中的“問題區域”，其轉型與可持續發展一直是政府及學者關注的重點，綠色發展理念的出現也為該議題注入了新的內涵。資源型城市轉型的核心在于產業轉型［32-34］，部分學者也采用效率方法對資源型城市工業綠色轉型展開嘗試性研究。如Li等［35］利用Super?SBM模型對2012年中國116座資源型城市工業綠色發展態勢進行了定量研究；趙洋［36］利用CCR模型對2007—2016年中國102個地級資源型城市工業綠色效率進行研究。綜合來看，相關研究可從以下方面進一步深化：首先，雖然已有研究對資源型城市綠色轉型進行探討，但涉及工業經濟系統轉型的研究還較少，且從研究區來看關于黃河流域的研究仍有待加強；其次，轉型既是對歷史轉變過程的評價，又是對其現有發展狀態的測算，因此轉型績效評價中需要綜合這兩方面內容，現有評價思路往往針對轉型某一方面展開，需要補充完善；最后，缺乏對《規劃》實施以來資源型城市工業綠色轉型成效的系統研究。

鑒于此，研究擬從轉型幅度及發展現狀兩方面對2013年以來黃河流域41個資源型城市工業綠色轉型績效進行評估，刻畫區域內部轉型差異及空間分異特征，并進一步基于工業綠色轉型績效指數進行類型區劃分，并由此提出針對性的對策建議，為探索合理有效的工業綠色轉型路徑、夯實高質量發展基礎提供理論與決策依據。

2 研究區域、研究方法與數據來源

2. 1 研究區域

以自然黃河流域范圍為基礎，綜合考慮沿黃省市行政區劃完整性及省區經濟社會發展與黃河流域的關聯性［37］，將黃河干流流經的青海、甘肅、寧夏、內蒙古（不包含東四盟）、陜西、山西、河南及山東8個省級單元納入到黃河流域范圍內，共91個市級行政單元（2019年原萊蕪市撤市劃區并入濟南市內，為保證研究單元前后一致性，仍將其單列）。進一步參照《規劃》，從中篩選出42座資源型城市（僅關注地級行政區）。綜合考慮數據可獲得性等因素，研究區不包含海西蒙古族藏族自治州。最終，研究區范圍共包含41座資源型城市（圖1）。研究區內成長型、成熟型、衰退型和再生型城市數量分別為8、20、7和6個；進一步按照資源類型劃分［32，38-39］，研究區內無森工類城市，金屬類、油氣類、煤炭類、綜合類及非金屬類5種類型分別為5、4、20、10和2個。

式中：若TEi、DSi取值均為正，IGTi也為正，表明i 城市工業綠色轉型績效較好；若兩者取值一正一負，IGTi取值則為負，表明兩者未能實現同步好轉，i 城市工業綠色轉型績效相對較差；若兩者取值均為負，表明該城市工業綠色轉型嚴重滯后，工業發展處于不可持續狀態。

2. 2. 4 空間自相關模型

Moran指數能夠反映空間鄰接或空間鄰近的區域單元屬性值的相似程度，可分為全局空間自相關與局部空間自相關。該研究基于研究單元的空間鄰接關系構造空間權重矩陣，首先利用全局Moran’s I 指數對黃河流域資源型城市工業綠色轉型發展態勢與轉型幅度進行空間集聚狀態分析，在此基礎上繼續采用Anselin Local Moran’s I指數識別研究區內的熱點與冷點區域。具體公式與檢驗標準詳見參考文獻［48］。

2. 3 數據來源

文中所需的基礎數據主要來自2014年和2020年的《中國城市統計年鑒》、各省份統計年鑒、經濟普查年鑒、水資源公報以及部分地市的國民經濟社會發展統計公報，部分數據缺失值通過數據趨勢推斷方法獲得。為消除價格因素對計算結果的影響，將指標體系中所涉及的經濟指標統一轉換為2013年不變價。

3 黃河流域資源型城市工業綠色轉型特征

3. 1 工業綠色發展現狀差異分析

3. 1. 1 整體差異分析

利用SBM?Undesirable 模型測算得到2019 年黃河流域資源型城市工業綠色靜態效率及其分解指數（表2）。不難發現，黃河流域資源型城市工業綠色靜態效率值偏低（0. 565），工業綠色發展水平仍有待提升。2019年工業綠色靜態效率得分為1的城市數量為12個，其余城市較最優狀態均存在不同程度的差距。這與資源型城市仍未建立可持續發展的長效機制，資源開發與經濟社會發展、生態環境保護間不協調矛盾依舊突出密切相關。綠色純技術效率反映了工業系統運行過程中資源要素的合理配置以及利用能力，2019年流域資源型城市工業綠色純技術效率值為0. 722，表明技術在資源型城市工業綠色轉型過程中得到充分發揮，但仍有較大的提升空間。其中，鄂爾多斯、大同、慶陽、東營等城市是高技術效率的代表。從綠色規模效率來看，2019年黃河流域資源型城市達到最優水平的80. 3%，遠高于綠色純技術效率值及綜合效率，保持規模報酬遞增的資源型城市數量達到21個。由此說明，黃河流域資源型城市工業綠色發展現狀主要源于規模效率的貢獻，規模化集聚發展是工業綠色轉型的重要保障。

從資源型城市發展階段來看，2019年各分組工業綠色發展態勢排名情況為成熟型gt;成長型gt;衰退型gt;再生型，而衰退型及再生型兩類城市平均得分更是低于流域資源型城市整體。究其原因，成熟型及成長型城市資源保障能力較強，資源開發及配套工業發展具有較好的經濟收益。隨著環境規制強度的增強，兩類城市也進一步規范了資源開發秩序，嚴格控制工業污染，工業綠色發展勢頭較好。此外，成熟型城市工業發展起步較早，規模化和集聚化發展已經取得較好效果，這也是其發展態勢最優的原因之一。相較而言，再生型城市雖然通過發展接續替代產業基本擺脫了資源依賴，初步實現了城市轉型，但新興行業要素資源配置、利用能力以及規模集聚效應偏低，導致其工業綠色發展現狀較差。衰退型城市不僅受制于資源趨于枯竭，還面臨接續替代產業乏力、歷史遺留問題等發展壓力，同樣是需要關注的重點區域。

從資源類型分組看，主導資源類型對城市工業綠色發展態勢影響較為明顯，油氣類城市工業綠色發展態勢最優，其次為煤炭類、綜合類、金屬類城市，非金屬類城發展態勢最差，僅達到最優水平的22. 4%。油氣類城市資源儲量較為豐富，石油開采收益較高且對生態環境造成的脅迫相對較低，因此工業綠色發展現狀領先于其他類型城市。煤炭型城市數量接近研究區城市總數的半數，煤炭及配套產業發展較為成熟，具有較好的發展基礎，純技術效率及規模效率均值僅次于油氣類城市。此外，金屬、綜合、非金屬三類城市各項指標均處于較低水平，這與其資源型產業在城市內部空間布局相對分散有一定關系。

3. 1. 2 空間分布特征分析

2019年黃河流域資源型城市工業綠色發展態勢空間分異特征顯著（圖2a）。高靜態效率區主要分布在山西、陜西兩省以及下游的東營、鶴壁及濮陽市，共有13個城市屬于該類型區。中高綠色發展效率城市數量相對較少，僅有6座城市屬于該類型，空間分布也較為分散。相較而言，中低綠色效率城市數量最多，南陽、焦作、包頭等15座城市屬于該類型，主要分布在高及中高綠色效率城市周邊，空間上形成了較為明顯的外圍分布帶。金昌、白銀、石嘴山等7座城市屬于低效率類型區，是工業綠色發展態勢較差的區域，主要分布在黃河流域上游地區。金昌、武威、張掖等市經濟發展方式相對單一，如金昌市2019年重工業比重達97. 70%，且地處祁連山生態脆弱區，工業發展對生態環境脅迫較大。中低及低效率城市總數超過半數，側面反映出黃河流域資源型城市工業綠色轉型仍面臨較大挑戰。

利用Geoda軟件分析黃河流域資源型城市工業綠色發展態勢的空間集聚特征。Moran’s I 得分為0. 177，Zscore與P?value分別為1. 768、0. 078，通過顯著性檢驗，表明研究區內工業綠色發展態勢存在較為明顯的空間依存關系。進一步展開局部空間自相關性分析，不難發現區域工業綠色發展現狀呈現出局部空間集聚的特征（圖2b）。“低-低”集聚區域主要分布在黃河上游的甘肅省部分城市，“低-高”集聚區域較為分散，在陜西、山西、河南部分城市均有所分布，“高-高”集聚區分布在山西省的臨汾和晉中市。由此反映出，黃河流域資源型城市工業綠色發展高值區對周邊城市的輻射帶動作用不夠明顯，較大范圍“低-低”集聚區的存在也在一定程度上制約了空間溢出效應的出現。

3. 2 工業綠色轉型幅度差異分析

3. 2. 1 整體差異分析

利用Global Malmquist?Luenberger 模型計算2013—2019 年黃河流域資源型城市工業綠色轉型幅度，結果見表3。

研究期內黃河流域資源型城市工業綠色動態效率整體處于增長態勢，轉型幅度明顯，僅朔州、陽泉兩市TFPC值小于1。《規劃》的出臺實施為資源型城市注入了新的發展動力，同時包括國家資源型經濟轉型發展綜合配套改革試驗區、全國循環經濟示范省（市）的建設也有力推進了各城市經濟發展方式的轉型［49］，黃河流域資源型城市逐步擺脫原有粗放式的發展模式。同時，各城市也在資源環境約束下通過技術革新等手段積極探索因地制宜的工業發展路徑，取得了一定效果。從分解結果看，黃河流域資源型城市技術進步、純技術進步及規模效率變化值分別為1. 474、1. 125和1. 032，表明技術進步是區域工業綠色轉型幅度提升的主要原因。相較而言，純技術進步以及規模效率變化的正向推動作用相對較弱，該階段資源型城市要素資源配置以及規模集聚能力并未呈現同等程度的提高。同時，兩指數分別有8、14座城市結果小于1，這一定程度上與該地區受經濟新常態影響，投資規模有所下降有關。

從資源型城市發展階段來看，2013—2019年間各分組工業綠色轉型幅度排名情況為衰退型gt;成熟型gt;再生型gt;成長型，這與工業綠色發展態勢排名相比有較為明顯的不同。究其原因，自本世紀初中央及地方政府便著重關注資源枯竭型城市產業轉型問題，這些城市也較早地享受到了各級政府在政策、資金等方面的大力支持。如銅川、棗莊、濮陽三市分別于2008、2009、2012年被確定為全國資源枯竭型城市，《規劃》實施后相應的政策措施也更加具體且有針對性。在此帶動下，衰退型城市雖然現階段工業綠色發展態勢較差，但仍在技術進步以及規模效率提升方面進步明顯，轉型幅度明顯優于其他類型城市。與之相比，其余三類城市工業綠色轉型幅度差異不大。值得注意的是，成熟型及成長型城市類型組中分別出現了純技術進步（PTEC）以及規模效率變化（SEC）下降的情況，表明資源型產業在開發過程中仍需進一步加強要素配置和集聚度的提高。

從資源類型分組看，油氣類資源型城市工業綠色轉型幅度仍然是五類城市中最大的，其三項分解指數也在研究期內實現了不同程度的增長。綜合類城市轉型幅度排名第二，僅規模集聚效應略有下降。與其他類型城市相比，綜合類城市產業結構相對多元化，能夠較好地整合區域內資源優勢推動工業轉型，如南陽市依托自身區位優勢，培育新能源、電子信息、裝備制造等產業的發展。其次為煤炭類、金屬類城市。煤炭產業的發展較易受到外部市場環境的影響，研究期內煤炭類城市規模集聚效應也有所降低，平涼、鶴壁等市規模效率均出現較為明顯的下滑。相較而言，非金屬類資源型城市工業綠色轉型幅度最低，TFPC 值僅為1. 132，但仍呈現出工業綠色轉型的積極態勢，要素配置以及規模集聚效應的貢獻相對較弱。

3. 2. 2 空間分布特征分析

利用ArcGIS中的自然間斷點法，將黃河流域資源型城市工業綠色轉型幅度劃分為四類。由圖3可知，黃河流域資源型城市工業綠色轉型幅度空間格局與發展態勢相比有較為明顯的不同。整體上，高及中高轉型幅度城市在東西向以及南北向上地域差異性較為突出。研究期內，濮陽、咸陽、鶴壁、三門峽、東營5個城市工業綠色轉型幅度最大，空間上較為分散。寶雞、大同、南陽等9個城市轉型幅度屬于次好區域，空間上多分布在陜西、山西、河南省內。相較而言，工業綠色轉型幅度一般和較差類型的城市數量較多，兩類數量分別為18個、9個，且大部分城市轉型幅度低于黃河流域資源型城市的平均水平。進一步利用Moran’s I 指數分析黃河流域資源型城市工業綠色轉型幅度的空間集聚態勢，Z?score 與P?value 分別為0. 562、0. 574，并沒有通過顯著性檢驗，表明研究區工業綠色轉型幅度的空間集聚特征并不顯著，整體呈現隨機分布狀態。

3. 3 工業綠色轉型績效類型區劃分

利用公式（4）計算黃河流域資源型城市工業綠色轉型績效值，并根據分類原則將各資源型城市依次劃分為工業綠色轉型區、發展態勢滯后、綠色轉型幅度滯后以及工業綠色轉型滯后四種類型區（圖4）。整體來看，黃河流域資源型城市工業綠色轉型績效呈分化趨勢，工業綠色發展態勢上的差異是造成轉型績效差異的主要原因。

3. 3. 1 工業綠色轉型區

該類型區空間分布較為分散，在山西省北部、陜西省中部及河南、山東等省份均有分布，包含大同、東營、寶雞等10個城市。從類型區構成來看，成熟類資源型城市以及油氣、煤炭類城市數量超過半數。這些城市均屬于黃河流域中下游重要的工業城市，工業基礎較好，能夠較好地應對來自外界和內部的轉型壓力。部分城市礦產資源儲量仍較為豐富，如大同是國內最大的優質動力煤供應基地，東營勝利油田也是中國十大油田之一。除對優勢資源的開發利用外，也進一步發展裝備制造、電子工業等高附加值且對生態環境脅迫較小的產業，工業結構轉型較為顯著。另一部分資源型城市如濮陽，2014年、2015年先后入選國家新能源示范城市、全國新型工業化產業示范基地，也抓住機遇推動工業結構調整，工業發展速度以及節能減排力度均位居全省前列。

3. 3. 2 發展態勢滯后區

該類型城市主要分布在河南、山東兩省，包含洛陽、棗莊、濟寧等11座城市。從類型區構成來看，處于不同發展階段的四類城市在此組均有出現，但再生型及衰退型城市數量相對較多。研究期內該組城市工業綠色轉型幅度較大，具有較好的轉型趨勢，在工業發展過程中逐漸展現出了一定的競爭優勢。但受制于前期發展情況，工業綠色發展現狀較差。根據資源型城市工業綠色發展態勢的差異，可以進一步將該類型區劃為兩類亞區：①規模效率滯后型。銅川市屬于該類型，銅川市地處關中盆地和陜北高原交接地帶，地貌結構復雜多樣。在工業發展過程中難以形成規模經濟與集聚效益，2019年規模效率值僅為0. 383，使得工業綠色發展態勢較差。②技術效率滯后型。除銅川市外的其余10座市均為該類型，這些城市純技術效率均值僅達到最優的45. 4%，未來仍具有較大提升空間。

3. 3. 3 轉型幅度滯后區

該類型城市主要分布在陜西和山西兩省，是城市數量最少的類型區，延安、長治、臨汾、陽泉、運城五座城市屬于該類型，多為成熟型城市。從發展特點來看，該類型城市多屬于高及中高工業綠色發展態勢區，經濟發展本底條件較好，具有較好的開發適宜性，并先后成立經濟技術開發區，推動產業工業結構調整，工業發展在區域內部具有一定的比較優勢，如長治市已經發展成為山西省重要的新能源和新材料基地。但整體來看，資源型城市轉型發展的長效機制仍未建立，內生增長動力相對不足，同時工業發展過程中規模集聚水平有所下降，使其工業綠色轉型幅度低于全區平均水平，由此導致工業綠色轉型績效相對較低。該類型區需要進一步加強與區域中心城市的經濟聯系，推動轉型幅度提升。

3. 3. 4 工業綠色轉型滯后區

該類型是城市數量最多的一組，共包含15座城市。空間分布也相對集中，主要分布在黃河流域上游的甘肅省、中游的陜晉蒙交界處以及下游的山東省部分城市。從城市類型構成來看，各類型城市均有所分布，其中非金屬類城市全部屬于該類型。現階段該類型城市無論是發展態勢還是轉型幅度均較流域資源型城市平均水平有較大差距。根據各城市工業綠色轉型幅度的大小，可進一步將該類型區劃分為兩類亞區：①嚴重滯后型。該類亞區城市數量少，僅有朔州、呂梁兩市。作為晉北和晉中煤炭基地的重要組成，兩市工業發展路徑依賴性較強，采礦業以及高污染行業比重較高，集約化生產并不理想。同時路徑創造能力較弱，雖然研究期內技術進步較為明顯，但科技投入強度與產出仍處于山西省靠后位置。②存在轉型趨勢，但滯后于平均水平。該類亞區共有13座城市。自2013年來生產技術進步、資源利用水平和規模集聚能力均向好發展，但由于仍距最優城市有較大差距，發展態勢并不理想。

4 結論與建議

4. 1 主要結論

該研究基于效率視角構建工業綠色轉型績效測度框架，從發展態勢與轉型幅度兩方面對2013—2019年黃河流域41座資源型城市工業綠色轉型格局進行刻畫，分析黃河流域資源型城市工業綠色轉型的時空異質性特征，在此基礎上，對工業綠色轉型績效類型區進行劃分，得出以下結論。

第一，黃河流域資源型城市工業綠色發展態勢整體較差，現階段仍處于規模效率主導階段。從空間上看，發展態勢較好的城市主要集中在陜西和山西兩省及黃河流域下游的部分城市，空間集聚特征較為顯著。分城市類型看，城市工業綠色發展態勢呈現成熟型gt;成長型gt;衰退型gt;再生型，以及油氣類gt;煤炭類gt;綜合類gt;金屬類gt;非金屬類的規律特征。

第二，自2013年國家實施資源型城市可持續發展規劃后，黃河流域資源型城市工業綠色轉型幅度整體較好，技術進步是工業綠色轉型幅度提升的主要原因。相較于發展態勢而言，資源型城市轉型幅度的空間集聚特征并不顯著。分城市類型看，衰退型城市的轉型幅度優于成熟型、再生型及成長型城市；油氣類及非金屬類型城市仍然是轉型幅度最大和最小的類型。

第三，黃河流域資源型城市工業綠色績效呈現分化趨勢，發展態勢是造成城市轉型績效差異較大的主要原因。根據工業綠色轉型績效結果，可進一步將研究區城市劃分為工業綠色轉型區、發展態勢滯后區、轉型幅度滯后區以及工業綠色轉型滯后區四種類型區域。從空間上看，工業綠色轉型滯后區呈現一定的集聚分布特征，除分布在上游偏遠地區外，在下游的山東省也有該類型城市分布。

4. 2 政策建議

基于上述研究結論，為進一步推動黃河流域資源型城市工業綠色轉型績效的提升，優化區域發展格局，該研究針對不同工業綠色轉型績效類型區分別提出如下對策建議。

第一，對于工業綠色轉型區的城市而言，其未來工業綠色轉型路徑應著重圍繞區域發展優勢進行優化開發展開。一方面，依托區域良好的工業經濟發展基礎及資源儲備優勢，進一步提升產業發展層次，推動產業集群做大做強，同時鼓勵發展綠色產業，推動產業多樣化發展；另一方面，優化城市創新環境，加大科研創新力度，提高以企業為主體的產業科技創新能力，促進科研成果轉化，助力工業綠色轉型。

第二，對于發展態勢滯后區的城市，未來發展重點在于繼續強化區域統籌協調發展，推動工業綠色轉型。對于銅川這樣規模效率滯后型城市而言，應以區域資源環境承載情況為基礎，制定產業空間優化方案，最大程度提升產業集聚效益；技術效率滯后型的城市多分布在黃河中下游地區，未來應依靠區位優勢，加強自身與中心城市在“產學研”協同創新平臺等方面的共建，為工業綠色轉型提供人才保障和智力支撐。

第三，對于轉型幅度滯后區的城市，該類型城市由成長型及成熟型城市構成，在未來一段時間內資源型產業仍將是區域發展的重要支撐。因此，該類城市工業綠色化發展一方面要科學有序推進資源型產業綠色低碳轉型，高效發揮資源優勢，加快發展與資源深加工密切相關的高端裝備制造等戰略新興產業，提高區域產業競爭力；另一方面則應突出科技創新重要地位，建立綠色創新導向機制，資金的使用重點向綠色創新領域傾斜，培育內生增長動力。

第四，對于工業綠色轉型滯后區，需要進一步統籌工業發展和生態環境保護的關系。其中嚴重滯后型城市未來發展重點在于加強與區域核心城市產業間的聯系，引進相應的綠色產業和綠色技術，提高產業路徑創造能力，同時通過環境規制手段控制“兩高”產業盲目發展。而對于已經出現綠色轉型趨勢的城市，重點則應放在鞏固綠色轉型成效上，未來需要總結與完善工業綠色化發展模式，提升產業發展“軟”“硬”環境，進一步激發綠色發展潛力。

參考文獻

［1］ 黃承梁，馬軍遠，魏東，等. 中國共產黨百年黃河流域保護和發展的歷程、經驗與啟示［J］. 中國人口·資源與環境，2022，32（8）：1-9.

［2］ 陸大道，孫東琪. 黃河流域的綜合治理與可持續發展［J］. 地理學報，2019，74（12）：2431-2436.

［3］ 金鳳君，林英華，馬麗，等. 黃河流域戰略地位演變與高質量發展方向［J］. 蘭州大學學報（社會科學版），2022，50（1）：1-12.

［4］ SINGH D K，XU M Z，SINGH N，et al. Perspectives on emergingpressures and their integrated impact on large river systems：an in?sight from the Yellow River Basin［J］. Journal of environmental man?agement，2021，298：113423.

［5］ 任保平，杜宇翔. 黃河流域經濟增長-產業發展-生態環境的耦合協同關系［J］. 中國人口·資源與環境，2021，31（2）：119-129.

［6］ ZHANG F，XUAN X，HE Q. A water?energy nexus analysis to a sus?tainable transition path for Ji?shaped bend of the Yellow River，Chi?na［J］. Ecological informatics，2022，68：101578.

［7］ 馬克，李軍國. 資源型城市經濟轉型政策研究［M］. 北京：科學出版社，2015：15-16.

［8］ HOU J，TEO T S H，ZHOU F L，et al. Does industrial green transfor?mation successfully facilitate a decrease in carbon intensity in Chi?na： an environmental regulation perspective［J］. Journal of cleanerproduction，2018，184：1060-1071.

［9］ 馬麗. 基于產業環境耦合類型的沿海地區產業綠色轉型路徑研究［J］. 地理研究，2018，37（8）：1587-1598.

［10］ 中國社會科學院工業經濟研究所課題組，李平. 中國工業綠色轉型研究［J］. 中國工業經濟，2011（4）：5-14.

［11］ ZHAI X Q，AN Y F. Analyzing influencing factors of green transfor?mation in China’s manufacturing industry under environmentalregulation：a structural equation model［J］. Journal of cleaner pro?duction，2020，251：119760.

［12］ Zhou S Y，Li W，Lu Z G，et al. A technical framework for integrat?ing carbon emission peaking factors into the industrial green trans?formation planning of a city cluster in China［J］. Journal of cleanerproduction，2022，344：131091.

［13］ 盧強，吳清華，周永章，等. 廣東省工業綠色轉型升級評價的研究［J］. 中國人口·資源與環境，2013，23（7）：34-41.

［14］ SHI X Q，WANG X，CHEN P. A network?based approach for ana?lyzing industrial green transformation：a case study of Beijing，Chi?na［J］. Journal of cleaner production，2021，317：128281.

［15］ 徐成龍，莊貴陽. 供給側改革驅動中國工業綠色發展的動力結構及時空效應［J］. 地理科學，2018，38（6）：849-858.

［16］ 趙領娣，王文龍. 干旱區工業綠色發展及其對工業企業業績的影響研究［J］. 干旱區資源與環境，2020，34（7）：23-29.

［17］ YUAN Q Q，YANG D W，YANG F， et al. Green industry develop?ment in China： an index based assessment from perspectives ofboth current performance and historical effort［J］. Journal ofcleaner production，2020，250：119457.

［18］ FENG C，HUANG J B，WANG M. Analysis of green total?factorproductivity in China’s regional metal industry：a meta?frontier ap?proach［J］. Resources policy，2018，58：219-229.

［19］ 黃成，吳傳清. 長江經濟帶工業綠色轉型與生態文明建設的協同效應研究［J］. 長江流域資源與環境，2021，30（6）：1287-1297.

［20］ LIU F，ZHANG C X，ZHANG Y F， et al. A data?driven approachfor the measurement and improvement of regional industrial ecologi?cal efficiency for carbon peaking and carbon neutralization［J］. En?vironmental science and pollution research，2023，30：7655-7670.

［21］ 馬麗，張博，楊宇. 東北地區產業發展與工業SO2排放的時空耦合效應［J］. 地理科學，2016，36（9）：1310-1319.

［22］ 程亮，胡霞，王宗志，等. 工業用水N型環境庫茲涅茨曲線及其形成機制：以山東省為例［J］. 水科學進展，2019，30（5）：673-681.

［23］ 王勇，陳詩一，朱歡. 新結構經濟學視角下產業結構的綠色轉型：事實、邏輯與展望［J］. 經濟評論，2022（4）：59-75.

［24］ 薩繆爾森，諾德豪斯. 經濟學［M］. 蕭琛，主譯. 北京：商務印書館，2013：601.

［25］ REINHARDA S，LOVELL C A K，THIJSSEN G J. Environmentalefficiency with multiple environmentally detrimental variables；esti?mated with SFA and DEA［J］. European journal of operational re?search，2000，121（2）：287-303.

［26］ SEPP?L?A J，MELANEN M，M?ENP?? I，et al. How can the eco?efficiency of a region be measured and monitored［J］. Journal of in?dustrial ecology，2005，9（4）：117-130.

［27］ YAO X L，FENG W，ZHANG X L，et al. Measurement and decom?position of industrial green total factor water efficiency in China［J］. Journal of cleaner production，2018，198：1144-1156.

［28］ XIE H L，CHEN Q R，LU F C， et al. Spatial?temporal disparitiesand influencing factors of total?factor green use efficiency of indus?trial land in China［J］. Journal of cleaner production，2019，207：1047-1058.

［29］ CHEN J B，WEN S B，LIU Y C. Research on the efficiency of themining industry in China from the perspective of time and space［J］. Resources policy，2022，75：102475.

［30］ CHEN Y，LIN B Q. Understanding the green total factor energy ef?ficiency gap between regional manufacturing： insight from infra?structure development［J］. Energy，2021，237：121553.

［31］ 李汝資，劉耀彬，王文剛，等. 長江經濟帶城市綠色全要素生產率時空分異及區域問題識別［J］. 地理科學，2018，38（9）：1475-1482.

［32］ 張文忠，余建輝，王岱，等. 中國資源型城市可持續發展研究［M］. 北京：科學出版社，2014：47-49， 260-262.

［33］ 劉小玲，唐卓偉，孫曉華，等. 要素錯配：解開資源型城市轉型困境之謎［J］. 中國人口·資源與環境，2022，32（10）：88-102.

［34］ 吳康，張文忠，張平宇，等. 中國資源型城市的高質量發展：困境與突破［J］. 自然資源學報，2023， 38（1）：1-21.

［35］ LI B，DEWAN H. Efficiency differences among China’s resource?based cities and their determinants［J］. Resources policy，2017，51：31-38.

［36］ 趙洋. 我國資源型城市產業綠色轉型效率研究：基于地級資源型城市面板數據實證分析［J］. 經濟問題探索，2019（7）：94-101.

［37］ 苗長虹，張佰發. 黃河流域高質量發展分區分級分類調控策略研究［J］. 經濟地理，2021，41（10）：143-153.

［38］ RUAN F L，YAN L，WANG D. The complexity for the resource?based cities in China on creating sustainable development［J］. Cit?ies，2020，97：102571.

［39］ 余建輝，李佳洺，張文忠. 中國資源型城市識別與綜合類型劃分［J］. 地理學報，2018，73（4）：677-687.

［40］ 黃磊，吳傳清. 長江經濟帶城市工業綠色發展效率及其空間驅動機制研究［J］. 中國人口·資源與環境，2019，29（8）：40-49.

［41］ 楊亦民，王梓龍. 湖南工業生態效率評價及影響因素實證分析：基于DEA方法［J］. 經濟地理，2017，37（10）：151-156，196.

［42］ 李博，張文忠，余建輝. 考慮環境約束的中國資源型城市全要素能源效率及其差異研究［J］. 自然資源學報，2016，31（3）：377-389.

［43］ 周詠馨，朱雨南，姚旗龍. 工業用地績效差異的政策責任約束力研究：以江蘇省為例［J］. 中國土地科學，2021，35（5）：84-92.

［44］ TONE K. A slacks?based measure of efficiency in data envelop?ment analysis［J］. European journal of operational research，2001，130（3）：498-509.

［45］ WANG J Y，WANG S J，LI S J，et al. Evaluating the energy?envi?ronment efficiency and its determinants in Guangdong using aslack?based measure with environmental undesirable outputs andpanel data model［J］. Science of the total environment，2019，663：878-888.

［46］ OH D H. A global Malmquist?Luenberger productivity index［J］.Journal of productivity analysis，2010，34（3）：183-197.

［47］ 姜磊，陳元，黃劍，等. 財政支出效率對綠色全要素生產率影響的實證分析：基于中國284個城市的面板數據［J］. 經濟地理，2022，42（11）：28-36.

［48］ 鄭艷婷，王韶菲，戴荔珠，等. 長江中游地區制造業企業時空演化格局［J］. 經濟地理，2018，38（5）：117-125.

［49］ 郭付友，佟連軍，仇方道，等. 黃河流域生態經濟走廊綠色發展時空分異特征與影響因素識別［J］. 地理學報，2021，76（3）：726-739.