Spatio-temporal Heterogeneity Characteristics of Industrial Ecological Transformation in Restricted Development Zones of Shandong from the Perspective of Multi-source Data

  • Guo Fuyou , 1 ,
  • Gao Siqi 2 ,
  • Zhang Quanjing 1 ,
  • Zhang Yanjun 1 ,
  • Jiang Zhengju 1
Expand
  • 1. College of Geography and Tourism, Qufu Normal University, Rizhao 276826, Shandong, China
  • 2. School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China

Received date: 2021-11-28

  Revised date: 2022-03-24

  Online published: 2022-11-20

Copyright

Copyright reserved © 2022.

Abstract

The comprehensive evaluation of industrial ecological developing transformation and the diagnosis of obstacle factors for the restricted development zone of Shandong Province are important basis for promoting the conversion of new and old kinetic energy and regional sustainable development in Shandong Province. Based on the scientific connotation of industrial ecological transformation, this article constructed a measurement framework and model from two aspects of the development status and the transformation extent, and then evaluated the spatial-temporal evolution pattern and influencing factors of industrial ecological transformation performance in the restricted development zone from 2006 to 2018. The results show that: 1) The development status rises first and then declines during the study period, and the total level of development status changes not obvious indicating that the industrial ecology development in the restricted development zone is characterized by robustness; the proportion of counties with excellent and poor transformation extent remains stable at about 50%, it reflects that the intensive and connotative industrial development path has obtained certain results in recent years, while it also has not yet changed the essence of negative interactions between the industrial system and the ecological environment in the restricted development zone. 2) In general, the performance of industrial ecological transformation makes a little progress within the study period, and the spatial distribution of it is higher in the east of Shandong and lower in the west, this polarized development pattern has become more prominent over time; in addition, the industrial ecology development status has made a greater contribution to the improvement of transformation performance, and the transformation extent has not yet been an important driving role. 3) The main obstacle factors affecting the process of industrial ecological transformation are general budgetary revenue of local finance, the greening area, urban and rural household savings deposits, total retail sales of consumer goods and dependence on foreign investment.

Cite this article

Guo Fuyou , Gao Siqi , Zhang Quanjing , Zhang Yanjun , Jiang Zhengju . Spatio-temporal Heterogeneity Characteristics of Industrial Ecological Transformation in Restricted Development Zones of Shandong from the Perspective of Multi-source Data[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2022 , 42(11) : 1932 -1942 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2022.11.008

长时期以来中国经济发展依赖于资源要素规模投入的传统外延粗放型模式,其对生态环境产生了严重干扰,如何有效降低经济增长的资源环境胁迫效应,实现经济系统与生态环境系统耦合共生发展成为亟待解决的关键问题。产业系统作为区域经济活动的核心,一方面产业结构合理化转型所带来的结构红利维持经济持续增长[1],另一方面产业运行模式直接体现劳动力、资本与技术等经济要素的投入与实际产出水平[2]。因此,以产业转型为视角探寻打破规模扩张与总量增长经济发展模式路径依赖,促进由“工业文明”向“生态文明”良性转化的产业转型新路径具有紧迫的现实需求。
产业转型通过转变产业运行方式、优化组织结构、转换增长动力解决产业发展内生动力不足问题,由二三产业规模化扩张驱动转为三次产业协调联动发展,由物质资源消耗转为生产技术和管理组织形式创新,最终实现国民经济更高质量、更有效率、更可持续的发展。目前对其研究主要集中于以下方面:① 概念诠释。产业转型即产业系统结构重构与功能重组,包括产业结构高效化和产业结构高度化[3]。产业结构高效化通过转变原有经济发展方式,由资源要素投入转变为生产要素合理组合和资源最优配置来实现经济良性发展。而产业结构高度化则以主导产业部门更迭为特征的结构形式飞跃式变化[3],通过建立多层次的产业部门协同发展体系保持区域产业结构新陈代谢能力。产业转型发展绩效的衡量标准既可以是宏观层面上经济−社会−生态系统耦合协调发展水平,也可以是微观层面上资本、劳动力、技术等物质要素在不同生产部门的投入密度和比例。② 研究内容与研究方法。一方面通过运用TOPSIS评价法[4]、耦合协调度[5]、生态足迹模型[6]、EKC模型[7]等研究方法,从区域尺度经济增长与生态环境关系研究[8]以及区域转型发展能力评价[9]进而演进至制造业[10]、工业[11]、旅游业[12]等微观具体行业部门的产业绿色转型绩效测评。另一方面基于物质流和能值视角,通过DEA[13]、Super-SBM模型[14]、Malmquist指数分解模型[15]等对城市产业转型进程中资源和能源利用效率、资金投入与环境治理效率、物质代谢效率进行系统剖析。③ 影响因素与驱动机制。产业转型作为多要素相互综合作用的转变进程,目前对其研究主要从资源要素市场化配置和政府治理现代化[16]、资源禀赋与环境规制[17]、宏观支持力度[18]、科技创新能力[19]、产业基础与城市功能[20,21]等方面展开讨论。
纵观产业转型研究进展发现,其理论概念、模式方法、实证经验和转型对策研究成果丰富,但以下方面仍存不足:一是多侧重于以高附加值导向的产业结构转型、高新技术导向的技术结构转型以及规模经济导向的产业组织转型等,相对忽视生产过程中的生态性;二是多以传统行政区划为研究案例,而基于主体功能区划视角对于承载“经济高质量发展”与“生态环境保护重要廊道”双重使命的限制开发区的产业生态化转型质量与发展效益研究尚显不足。基于此,在产业生态转型内涵阐述基础上,通过产业生态化发展态势和转型幅度综合研究2006—2018年山东省限制开发区产业生态转型发展的时空异质性与影响因素,以期为山东省新旧动能转换与可持续发展提供决策参考。

1 研究区、研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

山东省作为中国重要的经济大省和工业强省,伴随资源能源投入驱动型经济发展模式造成的生态环境问题日益严峻,区域经济发展的生态环境瓶颈约束效应持续显现,产业运行与生态环境恶化矛盾已经成为制约经济健康转型发展的关键短板。2018年国务院批准《山东省新旧动能转换综合试验区建设总体方案》,为山东省探索建立创新引领新旧动能转换的体制机制带来新的发展机遇。限制开发区作为经济突破发展与维护生态安全稳定性功能冲突尖锐的典型地区[22],基于结构调整视角通过“结构效应”倒逼限制开发区提升区域科技水平、改善生产要素集约化配置方式,实现产业系统与生态环境系统由拮抗对立向协调共轭方向演进的产业系统生态化转型新路径愈加迫切。依据《山东省主体功能区规划》,限制开发区范围涵盖全省77个县市区和40个乡镇,考虑数据可获得性以及可比性,最终确定77个县域单元为案例区域(图1)。2018年研究区域总人口5 388万人,区域面积9.75万km2,分别占山东省53.48%和61.54%[23]。因此,研究山东省限制开发区产业生态转型绩效时空格局与障碍因素对于山东省推动产业优化升级与高效发展具有重要的参考价值。
图1 山东省限制开发区地理位置

Fig. 1 Location of the restricted development zone of Shandong

1.2 研究方法

1.2.1产业生态转型测度框架与指标体系构建

产业生态转型是指在产业生态学理论指导下,对产业生态系统中生产要素的合理组合和资源的最优配置进行优化耦合,通过产业运行外部资源环境成本内部化,实现资源能源集约化投入与经济社会效益高效化产出,推动产业系统生产效率和组织结构向资源节约和环境友好方式转变,最终实现经济增长与生态环境消耗的脱钩。从内容上,产业生态转型是社会经济系统不断生态化的过程[24];从目标上,产业生态转型追求产业系统与生态系统协调共进与耦合共生;从方式上,产业生态转型强调产前(源头消减)、产中(清洁生产)和产后(末端治理)环节的全过程生态化[25];从形式上,微观尺度上清洁生产实施、中观尺度上产业生态园构建和宏观尺度上循环经济形成都是产业生态转型的具体体现[16];从属性上,产业生态转型具有产业系统与生态环境系统的双重属性[21]。借鉴相关研究[8,26],本文认为产业生态转型绩效研究既包括对限制开发区产业系统“减量化、再利用、再循环”生产方式转变的发展过程评价,也应包含对其现有产业生态化发展水平的测算,因此测度指标应从产业系统与生态环境系统耦合协调演变过程和发展现状两个方面出发对限制开发区产业生态化“转型”进行评价。此外,考虑到社会协调发展程度在产业生态转型演进过程中的重要支撑与关联纽带作用,并且产业生态化作为保障经济社会可持续发展的重要途径,其最终目标则是追求经济−社会−生态环境效益的有机统一,社会民生系统对于推动产业生态良性融合发展发挥重要内生驱动效应。基于此,本文从发展态势和转型幅度两方面,产业、生态环境、社会民生三维子系统构建限制开发区产业生态转型绩效测度框架(图2)和评价指标体系(表1)。
图2 山东省限制开发区产业生态转型绩效测度框架

Fig. 2 The measurement framework of industrial ecological transformation in the restricted development zone of Shandong

表1 山东省限制开发区产业生态转型发展态势评价指标体系

Table 1 The development status evaluation index system of industrial ecological transformation in the restricted development zone of Shandong

系统层(权重) 准则层变量(权重) 指标层 指标意义 权重
产业发展态势A
(0.1931)
产业运行A1(0.1470) GDP增长率 A11 反映经济增长水平 0.0153
外资依存度 A12 反映外资利用水平 0.1114
固定资产投资总额 A13 反映投资强度 0.0202
产业结构A2(0.0461) 农业/林业经济占GDP比重 A21 反映第一产业发展水平 0.0378
二三产业增加值总额/GDP A22 反映二三产业发展水平 0.0083
生态环境
发展态势B
(0.2669)
资源利用B1(0.0531) 单位产值农林播种面积 B11 反映耕地利用效益 0.0443
单位产值化肥施用强度 B12 反映土地产出效益 0.0087
生态本底B2(0.1234) 植被覆盖度 B21 反映环境保育水平 0.0126
人均农田防护林面积 B22 反映环境保育水平 0.1108
环境污染B3(0.0175) 单位产值PM2.5年均质量浓度 B31 反映环境污染水平 0.0175
环境治理B4(0.0729) 环境污染治理投资占GDP比重 B41 反映环境治理水平 0.0729
社会民生
发展态势C
(0.5400)
生活质量C1(0.2832) 人均绿化面积 C11 反映居民生活质量 0.1548
人均社会消费品零售总额 C12 反映市场消费能力 0.0911
教育/科学技术支出占财政支出比重 C13 反映科技支持力度 0.0374
民生改善C2(0.2568) 人均城乡居民储蓄存款余额 C21 反映社会整体富裕水平 0.0969
人均地方财政收入 C22 反映居民富裕程度 0.1599

1.2.2产业生态转型测度模型

首先,为消除量纲及数量级差异对评价结果造成的影响,本文采用极值处理法对原始数据进行标准化处理,确保所有指标值均在[0,1]范围内;其次,运用客观赋值法的熵权法确定系统层、准则层和指标层评价指标权重,具体计算方法见文献[27];再次,运用线性加权求和得到限制开发区产业生态化发展态势综合得分y1,同时求得16个单项指标转型幅度,用相同计算方法得到限制开发区产业生态转型幅度综合得分y2;最后,计算限制开发区产业生态转型绩效综合得分y=y1+y2

1.2.3障碍度模型

在对山东省限制开发区产业生态转型绩效时空演变格局评价的基础上,引入障碍度模型识别限制开发区产业生态转型的主要障碍因子以及各因子对产业生态转型影响程度的大小。计算方法参见文献[22,24]。

1.3 数据来源

本文研究时限选取2006—2018年,研究数据来源包括:①自然环境数据。绿化面积与NDVI植被指数均来源于中国科学院资源环境科学数据中心( http://www.resdc.cn),空间分辨率为1 km×1 km[28,29];PM2.5数据源自大气成分分析组织(ACAG, http://fizz.phys.dal.ca/~atmos/martin/?page_id=140)提供的MODIS、MISR等遥感数据进行反演得到地表PM2.5质量浓度栅格数据集,空间分辨率为0.01°×0.01°。②社会经济数据。社会经济类数据主要源自2007—2019年《中国县域统计年鉴》[30]、《山东统计年鉴》[23]以及山东省16地市的统计年鉴与统计公报,个别缺失数据采用相邻年份线性插值法补齐。

2 结果分析

2.1 限制开发区产业生态化时空变化格局

表2可知,山东省限制开发区产业发展态势的贡献度表现为东部沿海>鲁西南>鲁西北,东部沿海地区通过优化产业结构、扶持新兴产业发展以及提升涉海企业管理和技术水平成为推进限制开发区产业系统可持续发展的关键驱动因子。限制开发区生态环境发展态势呈波动变化特征,生态环境发展态势贡献度表现为鲁西北>鲁西南>东部沿海,与产业发展态势截然相反,原因可能有两方面,一是鲁西地区产业系统发展水平低于全省平均,产业结构层级较低、生产要素投入规模较小、产业集聚程度不高使得产业系统的生态环境扰动作用并不显著;二是尽管鲁西地区产业系统内部结构发育程度仍有较大的拓展空间,但通过完善现有的资源要素配置、减少资源能源消耗与综合污染物排放等途径,有效降低了产业运行的外部生态环境扰动效应。限制开发区社会发展态势呈现波动上升的变化趋势,社会发展态势贡献度表现为东部沿海>鲁西北>鲁西南,研究期限内各分区社会发展状况均不同程度增长,侧面反映出限制开发区城乡居民生活质量不断趋好,一定程度上成为推动山东省产业生态高效融合的活性催化剂。
表2 2006—2018年山东省限制开发区产业生态子系统得分

Table 2 The total scores of industrial ecological subsystems in the restricted development zone of Shandong in 2006-2018

年份 产业发展 生态环境 社会民生
鲁西北 鲁西南 东部沿海 限制开发区 鲁西北 鲁西南 东部沿海 限制开发区 鲁西北 鲁西南 东部沿海 限制开发区
2006 0.0440 0.0511 0.0655 0.0536 0.0844 0.0806 0.0719 0.0790 0.0632 0.0492 0.1314 0.0813
2007 0.0356 0.0429 0.0549 0.0445 0.0752 0.0785 0.0701 0.0746 0.0777 0.0647 0.1448 0.0958
2008 0.0478 0.0463 0.0604 0.0515 0.0743 0.0658 0.0725 0.0709 0.0801 0.0677 0.1484 0.0988
2009 0.0433 0.0491 0.0634 0.0519 0.0893 0.0781 0.0812 0.0829 0.0775 0.0639 0.1473 0.0962
2010 0.0510 0.0493 0.0671 0.0558 0.0853 0.0700 0.0765 0.0772 0.0743 0.0608 0.1434 0.0928
2011 0.0591 0.0552 0.0976 0.0706 0.0948 0.0772 0.0795 0.0839 0.0788 0.0678 0.1471 0.0979
2012 0.0651 0.0566 0.0852 0.0689 0.0949 0.0722 0.0808 0.0826 0.0852 0.0776 0.1508 0.1045
2013 0.0461 0.0436 0.0568 0.0488 0.1071 0.0864 0.0857 0.0931 0.0757 0.0583 0.1453 0.0931
2014 0.0537 0.0580 0.0785 0.0634 0.0961 0.0823 0.0811 0.0865 0.0967 0.0808 0.1703 0.1159
2015 0.0549 0.0638 0.0986 0.0725 0.1176 0.0940 0.0882 0.0999 0.0787 0.0738 0.1420 0.0982
2016 0.0570 0.0523 0.0875 0.0656 0.0896 0.0767 0.0611 0.0758 0.1095 0.0882 0.1787 0.1255
2017 0.0383 0.0470 0.0502 0.0452 0.1030 0.0832 0.0668 0.0844 0.0992 0.0860 0.1699 0.1184
2018 0.0604 0.0618 0.0708 0.0643 0.0988 0.0760 0.0708 0.0819 0.0772 0.0614 0.1371 0.0919
图3可知,2006—2018年山东省限制开发区产业生态化得分呈现先升后降的变化趋势,伴随产业绿色化、新型工业化、低碳循环经济等观念不断深入人心,区域线性外延粗放型产业发展模式的生态化转型初显成效,但研究期限内得分均维持在0.200 0左右,反映出限制开发区社会经济活动的强度与规模仍对资源环境造成一定程度的胁迫作用,区域产业生态化发展相对具有稳健性特征。区域尺度分析,整体上产业生态化得分呈现东部沿海>鲁西北>鲁西南,东部沿海地区凭借“山东半岛蓝色经济区”战略区位优势着力整合海洋资源,推动海洋生物医药、海洋新能源、高端装备制造等战略性新兴产业规模化发展,培育驱动区域经济增长模式转变的绿色发展新动能。鲁西北和鲁西南产业生态化得分均低于全省平均水平,未来两地要结合各自经济发展相对优势综合高效利用区域内部自然资源与人文资源,以生产要素投入最优规模集聚驱动经济−社会−生态效益产出最大化。
图3 2006—2018年山东省限制开发区产业生态化时序演化特征

Fig. 3 Temporal evolution characteristics of industrial ecology in the restricted development zone of Shandong in 2006-2018

2.2 限制开发区产业生态转型幅度变化格局

为了深入揭示山东省限制开发区产业生态转型幅度空间分异特征,运用自然间断点分级法将研究区域产业生态转型幅度划分为4类,依次为高值区(优秀)、次高值区(良好)、次低值区(一般)、低值区(较差),并绘制空间等级分布图(图4)。
图4 2006—2018年山东省限制开发区产业生态转型幅度空间分布格局

Fig. 4 The spatial distribution pattern of industrial ecological transformation extent in the restricted development zone of Shandong in 2006-2018

产业转型幅度方面,产业转型较为明显的县域主要集中在鲁东及鲁中南地区,如费县、平邑县、博山区、沂源县、高密市、莱西市,而产业系统未能实现有效转型或转型幅度较小的县域多集中在传统重化工业密集的鲁北及鲁西地区,稳定固化的资源要素投入驱动型经济增长模式使得产业结构重型化特征相对突出,转型难度较大。生态环境转型幅度方面,生态环境质量改善显著的县域多集中于鲁西北,如利津县、庆云县、无棣县、高青县、陵城区、平原县以及东部沿海大部分地区,仅有少数县域生态环境转型幅度出现负增长,自2012年全面启动“生态山东”建设以来,限制开发区根据地区资源环境承载力与区域经济发展现状积极培育节能环保产业体系。社会转型幅度方面,形成了西北高东南低的两极化空间发展格局,鲁西北和鲁西南地区在加快资源节约和环境保护优化经济增长的同时积极改善社会民生发展水平,通过城乡融合发展、基础服务设施建设、基本公共服务均等化等途径促进了产业生态转型发展。
产业生态转型幅度分析,低值区、次低值区、次高值区以及高值区域分别为6个、33个、30个、8个,得分一般与较差的县域数量占50.65%,一方面反映出山东省集约内涵式产业发展道路取得一定成效,经济发展与生态环境污染实现了一定程度的相对脱钩。另一方面也反映出限制开发区产业系统生态化转型仍有较大发展空间,未来应充分借助区位优势形成合理的产业分工体系,形成产业生态转型跨界协同关联效应。产业生态转型幅度呈现集聚片状的空间格局分布特征,集中表现为以庆云、无棣、高青3县为核心的鲁西北产业生态转型幅度优良地区,以费县、沂南、临沭3县为核心的鲁南转型幅度良好地区和以高密、莱西2市为核心的东部沿海转型幅度优良地区,说明产业生态转型发展优良地区对周围产业转型欠发达县域空间辐射带动效应得到有效发挥,一定程度上可以缩小区域产业生态化水平差距情况,有利于形成区域产业生态融合发展质量与效益提升的多极化发展格局。

2.3 限制开发区产业生态转型绩效整体特征

运用公式y=y1+y2得到各县域的产业生态转型绩效数值并导入ArcGIS软件平台,采用自然间断点分级法将其划分为4类,即高值区(优秀)、次高值区(良好)、次低值区(一般)、低值区(较差),并将山东省限制开发区域以及各分区2006—2018年产业生态化发展态势、转型幅度、转型绩效总得分绘制成柱形图,综合分析限制开发区产业生态转型绩效空间分布格局以及不同要素对于产业生态转型绩效空间分异性的因子贡献度(图5)。
图5 2006—2018年山东省限制开发区产业生态转型绩效空间分布格局及其因子贡献度

Fig. 5 Industrial ecological transformation performance and its factors contributing degree in the restricted development zone of Shandong in 2006-2018

总体而言,有27个县域属于产业生态转型绩效高值区与次高值区,集中分布在以青岛、烟台为核心的东部沿海高值区和以滨州、东营为核心的黄河三角洲地区。有50个县域产业生态转型绩效得分水平一般或较差,集中分布于以采掘、原材料加工业等重点发展和以重化工业为主的鲁西北地区或产业结构层级较低,重点布局农副产品加工、纺织工业等农产品原料指向所占比重较高的鲁西南地区。产业生态转型绩效得分较差的县域数量占到限制开发区总量的一半以上,未来山东省产业生态转型之路漫长且艰巨。同时东高西低的两极化空间发展格局愈加凸显,一方面说明限制开发区内部产业生态转型不平衡性开始显现,也说明限制开发区产业生态融合发展具有贫富俱乐部收敛特征,东部沿海产业生态转型引领优势尚未对中西部地区发挥正向的空间外溢效应,未来要进一步促进山东省产业生态化质量空间良性溢出,实现生态经济区域联动协同发展,破除地区间协同创新的行政壁垒,促进经济增长核心要素在限制开发区中自由流动。
从因子贡献度分析,产业生态化发展均对转型绩效表现出较强的驱动效应,而产业生态转型幅度尚未发挥明显带动作用,产业生态转型幅度出现负增长表明经济增长与区域资源环境尚未实现绝对脱钩,产业生态系统耦合协调发展水平并不稳定。从区域尺度分析,鲁西北表现为发展态势和转型幅度得分均较高,鲁西南地区发展态势和转型幅度得分一般,东部沿海则表现为产业生态化发展水平较高而转型幅度得分较差,鲁西北产业生态化转型绩效显著一定程度上打破了东部沿海“一枝独秀”的空间发展格局,为西部内陆地区产业生态化质量空间良性溢出建立增长极核保障。不同分区产业生态转型绩效表现各异,说明推进限制开发区产业生态系统经济效益与生态效益提升的核心路径具有显著地域差异性,东部沿海地区在保持现有产业结构发展活力的同时应注重加强社会保障体系建设,鲁西北和鲁西南地区产业生态转型要利用后发优势充分聚吸先进生产要素,完善资源能源投入的空间配置适宜性。

3 山东省限制开发区产业生态转型障碍因素识别

前文分析发现山东省限制开发区产业生态转型绩效地域分异性显著,空间尺度上呈现出贫富俱乐部收敛现象,东高西低的两极化发展格局愈加凸显。障碍度模型常用来研究影响事物发展的障碍因素的一种分析方法,通过指标偏离度、因子贡献度和障碍度3个指标进行综合诊断。鉴于影响山东省限制开发区产业生态转型的因素较多,本部分在产业生态转型绩效评价基础上,引入障碍度模型识别限制开发区产业生态转型的障碍因素,并对障碍因子的作用强度进行排序,研判限制开发区域产业生态转型的限制因素。
1)准则层障碍因子。由表3可知,从变化幅度上,资源利用、环境污染、民生改善呈先升高后下降的趋势,产业结构、环境治理、生活质量呈先降低后上升的趋势,生态本底呈持续上升趋势,产业运行制约作用不断下降;从阻碍程度上,研究期限内准则层指标障碍度呈现民生改善>生活质量>生态本底>产业结构>环境治理>产业运行>资源利用>环境污染,由此可见,社会协调发展是制约产业生态转型升级的主要障碍因子,对限制开发区产业生态系统可持续发展起到至关重要的作用。近年来伴随生态省建设取得显著成效,尤其是末端加强污染企业减排效应,使得生态环境污染压力对于限制开发区实现科学转型的瓶颈约束效应不断减弱。另外不同区域产业生态转型时空分异过程格局的主要障碍因素具有差异性特征,具体而言,研究期内民生改善、生活质量、产业结构和生态本底成为鲁西北和鲁西南地区产业生态转型绩效提升的关键因素,而民生改善、生活质量、生态本底和产业运行则是东部沿海地区高作用力障碍因子,由此可见,产业结构科学合理化转型可以倒逼鲁西北和鲁西南地区产业绿色生态转型,而创新产业运行体制机制从而提升产业链供应链的核心竞争力则是推动东部沿海产业生态转型的关键。
表3 2006—2018年山东省限制开发区产业生态转型准则层指标障碍度

Table 3 Obstacle degree of criterion layer of industrial ecological transformation in the restricted development zone of Shandong in 2006-2018

障碍因素 2006年 2012年 2018年
鲁西北 鲁西南 东部沿海 限制开发区 鲁西北 鲁西南 东部沿海 限制开发区 鲁西北 鲁西南 东部沿海 限制开发区
产业运行 3.98 3.64 13.42 7.02 4.27 3.91 11.42 6.53 2.90 2.89 13.09 6.30
产业结构 14.60 13.68 4.54 10.94 12.74 13.28 4.76 10.26 14.50 13.44 4.01 10.65
资源利用 3.94 3.25 5.25 4.15 5.48 5.30 6.78 5.85 3.23 3.14 5.10 3.82
生态本底 9.05 11.44 12.84 11.11 10.13 12.96 12.72 11.93 11.49 13.29 15.08 13.29
环境污染 1.01 0.86 0.34 0.73 1.22 1.02 0.50 0.92 0.99 0.84 0.41 0.74
环境治理 8.54 7.19 8.56 8.10 5.93 5.28 7.65 6.29 6.36 6.62 7.19 6.72
生活质量 29.65 29.92 26.41 28.66 28.30 27.18 25.32 26.93 29.61 29.17 26.39 28.39
民生改善 29.23 30.03 28.65 29.30 31.93 31.08 30.86 31.29 30.92 30.61 28.73 30.09
2)指标层障碍因子。由表4可知,人均地方财政收入(C22)、人均绿化面积(C11)、人均城乡居民储蓄存款余额(C21)、人均社会消费品零售总额(C12)、人均农田防护林面积(B22)、外资依存度(A12)等始终是影响山东省限制开发区产业生态转型的高障碍度指标,说明现阶段限制开发区社会发展水平不利于产业生态转型绩效的有效提升,未来应注重通过社会公共服务均等化、城乡融合发展、调节收入分配等举措提高区域协调发展程度,关注社会民生与区域经济转型升级进程中的良性互动。相对而言,单位产值化肥施用强度(B12)、植被覆盖度(B21)、二三产业增加值总额/GDP(A22)、单位产值PM2.5年均质量浓度(B31)、固定资产投资总额(A13)对产业生态转型的阻碍程度逐渐减弱。并且研究区内仅有少数县域生态环境转型幅度出现负增长,由此反映出限制开发区生态环境绩效改善显著,产业经济发展的生态环境系统硬约束和刚性压力得到有效缓解,自然环境要素成为推动产业生态融合发展的重要物质支撑。产业转型发展是一个长期变化过程,因此,山东省限制开发区若要继续推进产业生态转型高效有序进行,应科学诊断转型发展的关键制约短板,在深化产业结构转型升级进程中加大社会民生保障和改善力度,增加地区科技创新投入,注重科技创新战略驱动产业结构向高科技化、绿色化方向发展。
表4 2006—2018年山东省限制开发区产业生态转型指标层障碍因子障碍度

Table 4 Obstacle degree of industrial ecological transformation in the restricted development zone of Shandong in 2006-2018

年份 A11 A12 A13 A21 A22 B11 B12 B21 B22 B31 B41 C11 C12 C13 C21 C22
  注:变量含义同表1。
2006 0.61 11.63 1.74 3.38 0.59 3.75 0.21 0.56 10.25 0.80 8.02 15.00 9.61 4.43 10.86 18.55
2012 1.61 9.83 1.21 3.99 0.25 5.37 0.33 0.47 11.34 0.98 6.06 15.98 8.88 2.35 11.36 20.00
2018 1.12 11.13 1.52 2.91 0.24 3.48 0.12 0.43 12.55 0.80 6.64 16.59 9.77 2.37 10.72 19.59

4 结论与讨论

1)2006—2018年山东省限制开发区产业生态化发展态势呈现先升后降的变化趋势,数值维持在0.200 0左右侧面反映出限制开发区社会经济活动强度与规模仍对资源环境消耗造成一定程度的胁迫作用,区域产业生态化发展相对具有稳健性特征。研究期内产业生态转型幅度得分优良与较差县域数量所占比重均稳定在50%左右,折射出山东省基于加速新旧动能转换的集约化内涵式产业发展道路虽取得一定成效,但限制开发区产业系统稳定固化的资源能源投入路径依赖尚未得到根本转变,未来产业生态融合发展之路漫长且艰巨。
2)山东省限制开发区产业生态转型绩效水平一般或较差县域所占比重为65%左右,说明研究期内限制开发区产业生态转型成效尚未显现,产业系统与生态环境系统尚未实现完全脱钩。区域内部产业生态转型发展不平衡性开始显现,转型绩效综合得分东高西低的两极化空间发展格局愈加凸显,具体表现为东部沿海产业生态化引领优势尚未对内陆中西部地区发挥正向的空间外溢作用。从不同因子对转型绩效贡献度来看,发现发展态势对转型绩效提升的贡献度较大,而研究期限内转型幅度并未得到较大改善导致其驱动效果不显著。
3)山东省限制开发区产业生态转型障碍因素具有复杂性特征。人均地方财政收入(C22)、人均绿化面积(C11)、人均社会消费品零售总额(C12)、人均农田防护林面积(B22)、外资依存度(A12)等始终是阻碍限制开发区产业生态转型绩效提升的高作用力驱动因子,单位产值化肥施用强度(B12)、植被覆盖度(B21)、二三产业增加值总额/GDP( A22)、单位产值PM2.5年均质量浓度(B31)、固定资产投资总额(A13)对产业生态化转型的阻碍程度逐渐减弱,可见,社会协调发展成为制约产业生态转型的关键影响因子,未来需要深化产业结构空间布局,关注社会民生与产业生态转型的良性互动。
山东省限制开发区作为受制于“突破发展”与“生态保护”双重压力束缚的矛盾冲突典型区域,而产业生态转型作为实现经济高质量增长与生态环境保护协调发展的重要途径,由此,对其产业生态转型研究具有迫切的现实诉求。山东省限制开发区产业生态科学转型需要多维度的循序推进。一方面深入发挥政策红利引导作用,提升污染密集型企业的环境准入门槛。同时转变传统产业发展模式,改造提升传统动能、培育壮大绿色发展新动能,加快产业结构优化升级。另一方面实施差异化的发展策略,东部沿海充分发挥产业生态转型空间引领优势,通过胶东经济圈一体化高质量发展不断扩大高新技术产业空间外溢作用;中西部地区积极培育黄河三角洲高效生态经济区、济南省会都市圈等产业绿色发展的新型增长极,促进多核联动协同发展模式转变。值得注意的是,限制开发区研究常以县、镇或街道等微观尺度,限于数据获取,在产业生态转型内涵阐述基础上,本文尽量选择可获取指标分析了限制开发区产业生态转型的时空异质性,未来还需进一步丰富完善评价指标体系。另外限于篇幅原因,本文也未对重点生态功能区和农产品主产区进行分析,未来需要进一步探讨不同类型限制开发区是否具有明显的空间差异性,以及限制开发区产业生态转型的时空异质性规律对于其他主体功能区域是否具有普适性。
[1]
何维达, 付瑶, 陈琴. 产业结构变迁对经济增长质量的影响[J]. 统计与决策, 2020, 36(19): 101-105

DOI

He Weida, Fu Yao, Chen Qin. The impact of industrial structure changes on the quality of economic growth. Statistics & Decision, 2020, 36(19): 101-105

DOI

[2]
郭付友, 吕晓, 于伟, 等. 山东省绿色发展水平绩效评价与驱动机制——基于17地市面板数据[J]. 地理科学, 2020, 40(2): 200-210

Guo Fuyou, Lyu Xiao, Yu Wei et al. Performance evaluation and driving mechanism of green development in Shandong Province based on panel data of 17 cities[J]. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(2): 200-210

[3]
李国平, 黄国勇. 产业转型的国内研究综述[J]. 山西财经大学学报, 2006, 28(2): 54-58

DOI

Li Guoping, Huang Guoyong. National research statement of industry transition. Journal of Shanxi University of Finance and Economics, 2006, 28(2): 54-58

DOI

[4]
黄天能, 李江风, 许进龙, 等. 资源枯竭城市转型发展绩效评价及障碍因子诊断——以湖北大冶为例[J]. 自然资源学报, 2019, 34(7): 1417-1428

DOI

Huang Tianneng, Li Jiangfeng, Xu Jinlong et al. The rational assessment of developing transformation and obstacle diagnosis for resources exhausted cities: A case study of Daye, Hubei. Journal of Natural Resources, 2019, 34(7): 1417-1428

DOI

[5]
盖美, 张福祥. 辽宁省区域碳排放−经济发展−环境保护耦合协调分析[J]. 地理科学, 2018, 38(5): 764-772

Gai Mei, Zhang Fuxiang. Regional carbon emissions, economic development andenvironmental protection coupling in Liaoning Province. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(5): 764-772

[6]
李姣, 周翠烟, 张灿明, 等. 基于生态足迹的湖南省洞庭湖生态经济区全要素生态效率研究[J]. 经济地理, 2019, 39(2): 199-206

DOI

Li Jiao, Zhou Cuiyan, Zhang Canming et al. Total-factor ecological efficiency of Dongting Lake Ecological and Economic Zone in Hunan Province on the basis of ecological footprint. Economic Geography, 2019, 39(2): 199-206

DOI

[7]
Song T, Zheng T G, Tong L J. An empirical test of the environmental Kuznets curve in China: A panel cointegration approach[J]. China Economic Review, 2007, 19(3): 381-392

[8]
谭俊涛, 张新林, 刘雷, 等. 中国资源型城市转型绩效测度与评价[J]. 经济地理, 2020, 40(7): 57-64

DOI

Tan Juntao, Zhang Xinlin, Liu Lei et al. Research on the urban transformation performance of China’s resource-based cities. Economic Geography, 2020, 40(7): 57-64

DOI

[9]
徐成龙, 庄贵阳. 供给侧改革驱动中国工业绿色发展的动力结构及时空效应[J]. 地理科学, 2018, 38(6): 849-858

DOI

Xu Chenglong, Zhuang Guiyang. Dynamic structure and spatio-temporal effect of supply-side reform on industrial green development in China. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(6): 849-858

DOI

[10]
Wu C Y, Hu M C, Ni F C. Supporting a circular economy: Insights from Taiwan’s plastic waste sector and lessons for developing countries[J]. Sustainable Production and Consumption, 2020, 26: 228-238

[11]
耿凤娟, 苗长虹, 胡志强. 黄河流域工业结构转型及其对空间集聚方式的响应[J]. 经济地理, 2020, 40(6): 30-36

DOI

Geng Fengjuan, Miao Changhong, Hu Zhiqiang. Industrial structure transformation and its response to spatial agglomeration patterns in the Yellow River Basin. Economic Geography, 2020, 40(6): 30-36

DOI

[12]
Lin C L. The analysis of sustainable development strategies for industrial tourism based on IOA-NRM approach[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 241: 1-20

[13]
Sun W, Li Y, Wang D et al. The efficiencies and their changes of China’s resources-based cities employing DEA and Malmquist index models[J]. Journal of Geographical Sciences, 2012, 22(3): 509-520

DOI

[14]
曾刚, 陆琳忆, 何金廖. 生态创新对资源型城市产业结构与工业绿色效率的影响[J]. 资源科学, 2021, 43(1): 94-103

DOI

Zeng Gang, Lu Linyi, He Jinliao. Impact of ecological innovation on the economic transformation of resource-based cities. Resources Science, 2021, 43(1): 94-103

DOI

[15]
黄洁, 吝涛, 张宏强. 基于DEA和Malmquist模型的中国三大城市群可持续发展效率研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(5): 373-376

Huang Jie, Lin Tao, Zhang Hongqiang. Sustainable development efficiency of three urban agglomerations in China: Based on DEA and Malmquist Model. China Population, Resources and Environment, 2016, 26(5): 373-376

[16]
郭付友, 佟连军, 刘志刚, 等. 山东省产业生态化时空分异特征与影响因素——基于17地市时空面板数据[J]. 地理研究, 2019, 38(9): 2226-2238

DOI

Guo Fuyou, Tong Lianjun, Liu Zhigang et al. Spatial-temporal pattern and influencing factors of industrial ecology in Shandong Province: Based on panel data of 17 cities. Geographical Research, 2019, 38(9): 2226-2238

DOI

[17]
陈妍, 梅林, 程叶青. 环境规制、资源禀赋对东北地区产业转型的影响机制研究[J]. 资源与产业, 2020, 22(5): 1-10

DOI

Chen Yan, Mei Lin, Cheng Yeqing. Mechanism of environmental regulations and resource occurrences on industrial transfer in northeastern China. Resources & Industries, 2020, 22(5): 1-10

DOI

[18]
张文忠, 余建辉, 李佳. 资源枯竭城市转型的驱动因素和机理解析[J]. 中国科学院院刊, 2016, 31(1): 92-100

DOI

Zhang Wenzhong, Yu Jianhui, Li Jia. Drive factors and mechanism of resource-exhausted city transformation. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2016, 31(1): 92-100

DOI

[19]
张倩, 吴梦瑒. 煤炭产业绿色转型与绿色技术创新协同发展研究[J]. 煤炭经济研究, 2016, 36(12): 28-32

DOI

Zhang Qian, Wu Mengyang. Study on collaborative development of green transformation in coal industry and green technology innovation. Coal Economic Research, 2016, 36(12): 28-32

DOI

[20]
王亮, 宋周莺, 余金艳, 等. 资源型城市产业转型战略研究——以克拉玛依为例[J]. 经济地理, 2011, 31(8): 1277-1282

DOI

Wang Liang, Song Zhouying, Yu Jinyan et al. Strategic research on industrial transformation of resource-based cities: A case study on Kelamay. Economic Geography, 2011, 31(8): 1277-1282

DOI

[21]
马丽. 基于产业环境耦合类型的沿海地区产业绿色转型路径研究[J]. 地理研究, 2018, 37(8): 1587-1598

Ma Li. Green industrial transformation path of Chinese coastal areas based on coupling types of industrial development with environment. Geographical Research, 2018, 37(8): 1587-1598

[22]
樊杰. 地域功能−结构的空间组织途径——对国土空间规划实施主体功能区战略的讨论[J]. 地理研究, 2019, 38(10): 2373-2387

DOI

Fan Jie. Spatial organization pathway for territorial function-structure: Discussion on implementation of major function zoning strategy in territorial spatial planning. Geographical Research, 2019, 38(10): 2373-2387

DOI

[23]
山东省统计局. 山东统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2007-2019.

Shandong Provincial Bureau of Statistics of China. Shandong statistical yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2007-2019.

[24]
余斌, 揭毅, 罗静, 等. 武汉城市圈产业发展的生态转型与空间优化[J]. 地理研究, 2010, 29(2): 313-326

Yu Bin, Jie Yi, Luo Jing et al. Study on the ecological transition and spatial optimization of industrial development in Wuhan settlement groups. Geographical Research, 2010, 29(2): 313-326

[25]
郭付友, 佟连军, 魏强, 等. 松花江流域(吉林省段)产业系统生态效率时空分异特征与影响因素[J]. 地理研究, 2016, 35(8): 1483-1494

Guo Fuyou, Tong Lianjun, Wei Qiang et al. Spatial-temporal differentiation and influencing factors of industrial system eco-efficiency in the Songhua River Basin of Jilin province. Geographical Research, 2016, 35(8): 1483-1494

[26]
余建辉, 张文忠, 王岱, 等. 资源枯竭城市转型成效测度研究[J]. 资源科学, 2013, 35(9): 1812-1820

Yu Jianhui, Zhang Wenzhong, Wang Dai et al. The effect of resource-exhausted city transformation. Resources Science, 2013, 35(9): 1812-1820

[27]
陈明星, 陆大道, 张华. 中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析[J]. 地理学报, 2009, 64(4): 387-398

DOI

Chen Mingxing, Lu Dadao, Zhang Hua. Comprehensive evaluation and the driving factors of China’s urbanization. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(4): 387-398

DOI

[28]
徐新良, 刘纪远, 张树文, 等. 中国多时期土地利用土地覆被遥感监测数据集(CNLUCC)[Z]. 中国科学院资源环境科学数据中心数据注册与出版系统(http: //www. resdc. cn/DOI), 2018.

Xu Xinliang, Liu Jiyuan, Zhang Shuwen et al. Remote sensing monitoring data set of land use and land cover in China(CNLUCC). Data registration and publishing system of resource and environment science data center of Chinese Academy of Sciences(http://www.resdc.cn/DOI),2018.

[29]
徐新良. 中国年度植被指数空间分布数据集[Z]. 中国科学院资源环境科学数据中心数据注册与出版系统(http: //www. resdc. cn/DOI), 2018.

Xu Xinliang. Spatial distribution data set of annual vegetation index in China. Data registration and publishing system of resource and environment science data center of Chinese Academy of Sciences (http://www.resdc.cn/DOI),2018.

[30]
国家统计局. 中国县域统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2007-2019.

National Bureau of Statistics. China statistical yearbook (county-level). Beijing: China Statistics Press, 2007-2019.

Outlines

/