颜建军，敬 俊，赵 佳，刘丽萍

(1.湖南工商大学 科研处，湖南 长沙 410205；2.湖南工商大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410205)

一、引言

从1990年开始，湖南省开始承接由东部地区转移的产业，在经济发展的同时，也造成了环境污染不断加剧，如何实现湖南省经济发展与环境保护的“双赢”已成为当前产业发展的重点。党的十八大以来，生态文明建设成为我国主要的建设道路之一，在“两山论”的大背景下，产业生态化发展是湖南省突破资源环境约束实现可持续发展的必然选择[1]。

产业生态化是指通过变革传统产业，使其对生态环境的干扰降至最低，进而实现产业发展与环境保护的双赢[2]。针对产业生态化的研究最早可追溯至1989年由Frosch和Gallopoulos[3]提出的产业生态系统理论，旨在优化自然资源和能源的使用，以实现可持续发展[4]，企业的绿色行为是实现长期竞争优势的主要途径[5]。纵观国内外文献，可将产业生态化研究大致分为以下几类：一是针对产业生态化指标体系评估的研究。在产业生态化指标体系的构建上，大部分学者基于影响产业生态化的各项指标，构建了综合评估体系，周映伶等(2021)[6]首先基于压力-状态-响应(PSR)模型，建立城市产业生态化水平的评价指标体系，并通过主成分分析和熵值法对产业生态化水平进行测度，主要包括了经济社会发展水平、生态保护水平、资源消耗水平、污染排放水平和资源循环利用水平[7]，国外学者则普遍运用物质流分析法，通过测度物质生产力对产业生态化进行评估[8]。二是针对区域产业生态化的时空演变研究。在针对区域产业生态化研究上，有学者发现京津冀城市群产业生态化水平在不同层次上总体均呈上升走势，空间溢出效应明显[9]。类似地，有学者进一步研究沿海地区和全国城市的产业生态化水平空间趋势[10-11]，均发现经济实力越强的地区产业生态化效率越高。在全国产业生态化研究上，有学者通过中国31个省、市、自治区，发现产业生态化总体平均水平呈下降趋势[12]，且存在空间集聚性，从空间分异角度看，产业生态化呈现东、中、西递减的空间梯度分异特征，东部沿海地区始终是热点区，西部地区是冷点区[2]。三是针对产业生态化影响因素的研究。着重考虑了工业聚集对产业生态化的影响，发现工业集聚显著不利于产业生态化、产业效率和生态效率的提高[10]，但科技创新可显著通过资金、技术、人力资本和专利制度等路径促进产业生态化[13]，政府调控以及环境规制强度等因素的正向溢出效应突出[14]。亦有学者着眼于资源型产业，发现研发经费投入、污染治理投资强度、产业集聚、经济发展和节能环保财政资金投入是促进资源型产业生态化发展的重要因素[15]。有学者进一步考虑了产业生态的耦合协调发展，耦合协调发展理论研究的是多个系统之间的相对关系，除了对产业生态的耦合协调度进行研究外，有学者通过构建耦合度模型针对水环境、碳排放等与社会经济、基础设施建设的耦合协调状态进行研究[16-17]，除耦合度外，周甜甜和王文平(2014)[18]基于Lotka-Volterra模型对产业经济和产业生态化的共生关系和共生协调度进行测算，并分析其影响因素。

纵观上述文献，较少有文献针对湖南省的产业生态化进行研究，并且在进行可视化分析的基础上，进一步构建空间计量模型对影响产业生态化的因素进行研究，并考虑其空间溢出效应。为此，本文以湖南省13个地级市为研究对象，首先构建产业生态化评价指标体系，运用主成分法和熵值法测度2005—2019年湖南省各地级市的产业生态化水平，进一步采用耦合协调分析法，对湖南省各地级市的耦合度进行测度。通过ArcGIS可视化湖南省产业生态化水平的时空演变特征，进一步构建空间计量模型对湖南省生态产业的驱动因素进行研究，且考虑其空间溢出效应。

二、产业生态化指标体系构建与测度

(一)产业生态化指标体系的构建

1.指标体系

从产业效率和生态效率角度出发，产业效率维度下，选取产业发展水平和资源消耗为主要要素层，生态效率维度下，选取污染排放水平、循环利用水平和生态保护水平为要素层[2][13]，构建产业生态化评价指标体系，如表1所示。

表1 产业生态化评价指标体系

2.数据来源

以2005—2019年湖南省13个地级市为研究对象，包括长沙市、株洲市、湘潭市、衡阳市、邵阳市、岳阳市、常德市、张家界市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市和娄底市。产业生态化指标体系所需数据均来自《湖南省统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》

(二)产业生态化指标的测度

1.熵值法

进一步采用熵值法构建产业生态化指数，首先对原始数据进行标准化处理，处理方式如下：

(1)

(2)

其中，yij为标准化后的数据，maxxj和minxj分别为指标xj的最大值和最小值。

然后，计算上述指标的指标熵值：

(3)

然后，根据指标熵值ej确定权重：

(4)

最后，运用公式Ni=∑wij×yij计算湖南省产业生态化的得分。

2.耦合协调分析法

产业生态化的评价体系由产业效率和生态效率两大部分构成，也即由产业系统和生态环境之间的相互作用体现，产业系统为生态环境提供要素支撑，生态环境又是产业系统发展的载体[2]。为判断产业系统和生态环境间的相互作用程度，引入了耦合度，但可能出现低水平的耦合度比高水平耦合度数值高[19]，无法准确衡量产业系统与生态环境之间的协调程度。为此，本文引入耦合协调分析法研究产业系统与生态环境间的协调程度，也即产业生态化水平。

首先，基于产业效率和生态效率，计算耦合度C：

(5)

其中，C为产业生态化耦合度，C越高则产业生态化耦合度越高；a1和a2分别为产业效率和生态效率。

然后，在测度出耦合度C的基础上，引入协调度模型，构建耦合协调度模型：

(6)

其中，D为产业生态化的耦合协调度，数值越高则产业生态化耦合协调度越高，β和δ分别表示产业效率和生态效率的权重，分别将其赋值为0.5和0.5。并将耦合协调度划分为以下十个等级，如表2所示。

表2 耦合协调度等级划分标准

三、湖南省产业生态化水平的时空演变特征

(一)湖南省产业生态化水平的时序演变

由图1，从2005年、2010年、2015年和2019年湖南省的产业生态化水平看，除娄底市外，其余地级市的产业生态化水平均波动上升，从整体水平上看，湖南省的产业生态化水平在2010年、2015年、2019年较为平稳。由图2，在2005年、2010年、2015年，湖南省各城市的产业效率水平均有显著提高，但到2019年呈下降趋势。但由图3，湖南省生态效率水平的变化趋势与产业生态化水平的变化趋势相似，除娄底外，其余各地级市的生态效率水平均波动上升，但上升幅度不大，相对平稳。表3、表4为湖南省产业生态化的耦合协调度，与图1所示的产业生态化水平基本一致，在2005年，除长沙市、株洲市、湘潭市、岳阳市等市以外，其他城市的耦合协调度均较低；但到2019年，除常德市、张家界市、郴州市、怀化市、娄底市等市以外，其他城市都达到了勉强协调。

图1 湖南省产业生态化水平

图2 湖南省产业效率水平

图3 湖南省生态效率水平

表3 2005年、2010年湖南省产业生态化耦合协调度

续表

表4 2015年、2019年湖南省产业生态化耦合协调度

(二)湖南省产业生态化水平的空间演变

基于前文对相关指数的测度，将2005—2019年湖南省13个地级市的产业生态化水平、产业效率水平、生态效率水平和产业生态化耦合协调度分为五个等级，进一步采用ArcGIS软件对湖南省产业生态化水平、产业效率水平、生态效率水平和产业生态化耦合协调度进行可视化分析，结果如图4—图7所示。

由图4湖南省产业生态化水平的空间分布图可知，长沙市和株洲市的产业生态化均处于较高水平；益阳市和衡阳市的产业生态化均处于中等水平；张家界市、怀化市、邵阳市和永州市的产业生态化均处于较低水平；岳阳市、娄底市、湘潭市和郴州市的产业生态化水平则有所下降，其中娄底市的下降幅度较大；常德市的产业生态化水平有所波动，但波动幅度较小。类似地，由图5可知，岳阳市和株洲市的产业效率均处于较高水平；怀化市和娄底市的产业效率均处于较低水平；湘潭市、益阳市、邵阳市和永州市的产业效率有所上升，其中邵阳市的上升幅度最大；长沙市、常德市、张家界市、衡阳市和郴州市的产业效率有所下降，其中张家界市的下降幅度最大。由图6的湖南省生态效率空间分布图，长沙市、岳阳市和株洲市的生态效率均处于较高水平；张家界市、怀化市、邵阳市和永州市的生态效率则一直位于较低水平；常德市和郴州市的生态效率呈现上升趋势；娄底市、湘潭市和益阳市的生态效率呈现下降趋势，其中娄底市下降幅度最大；衡阳市的生态效率较稳定，均保持在较高水平。由图7的湖南省产业生态耦合协调度空间分布图，长沙市、株洲市、湘潭市和岳阳市的产业生态耦合协调度均保持在较高水平；益阳市的产业生态耦合协调度均保持在中等水平；张家界市、怀化市和永州市的产业生态耦合协调度均保持在较低水平；衡阳市和邵阳市的产业生态耦合协调度均出现波动，常德市的产业生态耦合协调度出现小幅的上升，娄底市和郴州市则有小幅下降。

图4 湖南省产业生态化水平空间分布图

图5 湖南省产业效率空间分布图

图6 湖南省生态效率空间分布图

图7 湖南省产业生态耦合协调度空间分布图

四、湖南省产业生态化水平的影响因素研究

(一)研究设计

1.空间权重矩阵的选取

Wij表示空间权重矩阵，体现区域之间的关联性。常见的空间权重是基于两种因素：一种是基于地理位置，另一种是基于社会经济因素，前者更为直观且满足空间权重矩阵外生性假定，而后者有较强的经济含义且更符合实际应用。因此，我们选取以下几种空间矩阵来进行分析。

(1)地理距离空间权重矩阵

地理距离空间权重矩阵为各市域间的欧式距离的倒数，如式(7)所示，欧式距离是根据各地级市的经纬度进行计算得到的，将地理距离空间权重矩阵记为W1。

(7)

其中，dij为市域i和j的欧式距离。

(2)经济距离空间权重矩阵

与基于地理位置构造的空间权重矩阵相比，经济空间权重矩阵的实用背景比较强，因此需要建立经济权重矩阵，如式(8)所示，将经济距离空间权重矩阵记为W2：

(8)

(3)地理经济嵌套空间权重矩阵

地理经济嵌套空间权重矩阵既包含了空间因素也囊括了地理因素，更能综合反映地区之间的空间关联效应。地理经济嵌套权重矩阵为各市域的欧式距离的倒数乘上0.5与人均GDP的历年均值差的绝对值倒数乘上0.5求和得到的，将地理经济嵌套空间权重矩阵记为W3。

2.空间自相关检验

在空间计量模型的选取上，有以下判断标准：先采用莫兰指数进行空间自相关检验，若没通过，则选择经典面板模型进行估计；若通过了莫兰检验，则说明模型存在空间自相关，进一步对模型选择进行检验判断。因此，首先利用Stata16.0软件分别计算在地理距离空间权重矩阵和经济距离空间权重矩阵下湖南省产业生态化水平的Moran’sI，其空间自相关检验结果如表5所示。

表5 湖南省产业生态化水平的Moran’s I

由表5可知，从整体看，在地理距离空间权重矩阵和经济距离空间权重矩阵下，2005—2019年的Moran’sI指数均显著，湖南省产业生态化水平通过了显著性检验，存在较为明显的空间依赖关系。2005—2011年，莫兰指数波动上升，说明湖南省产业生态化水平呈现地区空间聚集现象；2012—2016年，莫兰指数波动下降，说明湖南省产业生态化水平的空间聚集现象不断减轻；2017年，莫兰指数显著为0，说明湖南省产业生态化水平不存在空间集聚现象；2018—2019年的莫兰指数又呈上升趋势，说明湖南省产业生态化水平的空间聚集现象逐渐增强。

3.模型构建

(1)基本模型的设定

为研究湖南省产业生态化水平的影响因素，选取产业生态化、经济发展水平、研发水平、外商直接投资等变量，构建了如下模型：

Yit=α0+αnXit+ηi+γt+εit

(9)

其中，Yit为被解释变量，也即湖南省各市的产业生态化水平ecology，由上述指标体系通过熵值法得到。Xit为解释变量，即影响湖南省产业生态化水平的因素[2][10]，包括以下变量：gdpit为经济发展水平，用各市人均GDP衡量；RDit为研发水平，用该市大中型工业企业的R&D内部研发经费支出占GDP的百分比表示；FDIit为外商直接投资，用人均利用外资占GDP的百分比表示；industryit为产业结构，根据徐德云(2008)[20]的研究，本文设定为1*第一产业占比+2*第二产业占比+3*第三产业占比；investit为政府调控能力，用全社会固定资产投资占GDP的比值表示；solidit为治污水平，用生活污水处理率表示。ηi表示个体固定效应，γt表示时间固定效应，εit为误差项。变量的描述性统计如表6所示①。

表6 变量的描述性统计

(2)空间计量模型的设定

进一步构建空间计量模型对湖南省产业生态化的驱动因素进行研究，如式(10)所示。

(10)

主要的空间计量模型设定存在以下三种形式：

(3)空间计量模型的选取

表7 空间计量模型的检验结果

由表7可知，当矩阵为地理距离空间矩阵时，Wald_error检验和稳健LM_error检验均显著，也即拒绝原假设“空间杜宾模型可退化为空间误差模型”，根据上述判断法则，可选择空间杜宾模型，且Hausman检验显示应选用随机效应模型，因此，地理距离空间矩阵下应选用随机效应的空间杜宾模型。当矩阵为经济距离空间矩阵时，Wald检验和LR检验均拒绝原假设，也即空间杜宾模型不能简化为空间误差模型和空间滞后模型，又由Hausman检验显示应选用随机效应模型，因此，经济距离空间矩阵下应选用随机效应的空间杜宾模型。

(二)结果分析

1.空间回归结果

在地理距离空间矩阵和经济距离空间矩阵下，分别对湖南省产业生态化水平的驱动因素进行研究，结果如表8所示。

表8 湖南省产业生态化水平的OLS回归和空间回归结果分析

续表

由模型(1)的OLS回归中，经济发展水平和治污水平的提高，均可显著促进湖南省13个地级市产业生态化水平的发展，但第三产业比重的上升和全社会固定资产投资占GDP的比重增加显著不利于湖南省产业生态化水平的发展，外商直接投资、研发水平对湖南省产业生态化水平则没有显著影响。由模型(2)和模型(3)，滞后系数ρ为正且显著，说明湖南省产业生态化水平存在空间相关性，也即相邻城市的产业生态化水平每增加1%，本城市的产业生态化水平会增加0.22%左右。模型(2)表明，湖南省经济发展水平、政府调控能力和治污水平的提高可显著促进湖南省产业生态化水平，但外商直接投资的增加显著不利于湖南省产业生态化水平的提高；从其空间效应看，经济发展水平的提高对其邻近城市的产业生态化水平存在显著的抑制作用，但研发投入的增加又会呈现促进作用。由模型(3)，湖南省经济发展水平、治污水平和政府调控能力的提高可显著促进湖南省产业生态化水平，外商直接投资的增加显著不利于产业生态化水平的提高；从空间效应看，经济发展水平的提高对其邻近城市的产业生态化水平存在显著的抑制作用。

又因Lesage和Pace(2009)[21]建议用“直接影响”和“间接影响”来衡量解释变量对因变量的影响程度，故本文进一步列出了空间杜宾模型下各影响因素对湖南省产业生态化水平的直接影响与间接影响，如表9所示。

表9 空间杜宾模型的直接效应与间接效应

由表9，空间杜宾模型的直接效应为该市的解释变量对该市产业生态化水平的平均影响，在地理距离空间矩阵下，经济发展水平、治污水平和政府调控能力的提高可显著促进该市产业生态化水平的提高，但外商直接投资的增加显著不利于该市产业生态化水平的提高；在经济距离空间矩阵下，该市的经济发展越好、治污水平越高、政府调控能力越强，该市的产业生态化水平就会越高。空间杜宾模型的间接效应为该市的解释变量对其他城市产业生态化水平的平均影响，在地理距离空间矩阵下，该市经济发展水平的提高会显著抑制其他城市产业生态化水平，在经济距离空间矩阵下，经济发展水平的提高显著不利于其他城市产业生态化水平的提高。

2.稳健性检验

在表1的指标体系构建中，将产业生态化分为产业效率和生态效率两个二级指标，故在稳健性检验中，分别选用产业生态化水平、产业效率和生态效率为被解释变量，权重矩阵选用地理经济嵌套空间权重矩阵，结果如表9所示。

根据表10的相关检验，产业生态化水平的空间模型应选用随机效应的空间杜宾模型，产业效率的空间模型应选用固定效应的空间杜宾模型，生态效率的空间模型应选用随机效应的空间杜宾模型。

表10 空间杜宾模型的直接效应与间接效应

产业生态化的回归结果显示，该市经济发展水平、治污水平的增加和政府调节能力的提高都可显著提高本市的产业生态化水平，外商直接投资的增加显著不利于该市产业生态化水平的提高；该市经济发展水平的提高显著不利于其他城市产业生态化水平的提高，治污水平的增加会提高其他城市的产业生态化水平。产业效率的回归结果显示，该市经济发展水平的增加和政府调控能力的提高显著促进本市的产业效率水平，外商直接投资、第三产业比重的增加显著不利于本市产业效率水平的提高；该市研发投入的增加显著促进其他城市产业效率水平的提高，经济发展水平、外商直接投资的增加显著不利于其他城市产业效率水平的提高。生态效率的回归结果显示，该市经济发展水平的增加、政府调控能力的提高、第三产业比重的增加都可显著提高本市的生态效率水平，但该市外商直接投资的增加显著不利于本市生态效率水平的提高；该市外商直接投资的增加将显著提高其他城市的生态效率水平，但经济发展水平提高和第三产业比重增加显著不利于其他城市生态效率水平的提高。与前文空间回归结果基本一致，前文结论稳健。

五、结论与政策建议

本文以2005—2019年湖南省13个地级市为研究对象，通过构建产业生态化水平评价指标体系，采用熵值法和耦合协调分析法对湖南省产业生态化水平和产业生态化耦合协调度进行计算，进一步采用ArcGIS软件对湖南省产业生态化水平的时空演变特征进行可视化分析，发现湖南省东部长沙市和株洲市的产业生态化始终保持较高水平，中部娄底市和湘潭市的产业生态化水平则呈现下降趋势，西部张家界市、怀化市和南部的永州市则处于较低的水平。湖南省东部长沙市、株洲市和岳阳市的产业生态耦合协调度均保持较高水平，中部娄底市的产业生态耦合协调度则存在下降趋势，西部张家界市和怀化市的产业生态耦合协调度均处于较低水平。即均呈现“东高西低”的格局。在驱动因素的研究上，经济发展水平和治污能力的提高可显著促进该市产业生态化水平的提高，第三产业比重的上升和全社会固定资产投资占GDP的比重增加显著不利于湖南省产业生态化水平的发展；该市外商直接投资和研发投入的增加会提高其他城市产业生态化水平。

以上结论为在考虑空间溢出效应的基础上，如何提高湖南省产业生态化水平提出了切实可行的建议：一是重视湖南省局部区域的产业生态化水平的提升。针对湖南省产业生态化水平存在的空间分异特征，对湖南省局部区域的产业生态化水平应予以一定的重视，且考虑到经济发展、技术研发投入、治污水平、第三产业比重和全社会固定资产投资占GDP的比重对产业生态化水平的影响及其空间溢出效应，应重点发展湖南省南部城市和北部城市的经济，提高经济发展水平、治污水平和政府调控能力。二是充分考虑到驱动因素的空间溢出效应。在对本市产业生态化水平不影响的基础上，吸引外商直接投资，增加研发投入，以发挥正向空间溢出效应，提高其他城市的产业生态化水平。三是从产业效率和生态效率的角度出发，考虑提升产业效率和生态效率以整体提升产业生态化水平。大力提升经济发展水平和政府调控能力，但本市经济发展水平的提高可能会导致其他城市的产业效率水平降低。

注 释：

① 为减小异方差，对上述变量均进行了对数处理。