东北地区城市群绿色经济发展水平测度与路径优化

[摘要]为发掘东北绿色经济发展路径，基于PSR模型和绿色经济内涵构建体现经济—环境—社会复杂系统内部及系统间作用关系的指标体系，采用DEMATEL法和CRITIC法组合赋权法计算指标权重并测度2015—2021年哈长和辽中南城市群绿色经济水平并与京津冀和长三角城市群横向对比。研究发现：北京“虹吸效应”高于“涓滴效应”，京津冀城市群绿色经济发展呈现“总体低—核心高”的异向匹配特征。哈长与辽中南城市群绿色经济发展水平总体最低，但在2016—2018年呈相反态势。上海“涓滴效应”显著，长三角城市群与核心城市呈现高等级同向匹配特征。哈长城市群大庆因“资源诅咒”导致经济萧条，而辽中南城市群中的大连以文旅资源推动经济繁荣发展。

[关键词]绿色经济；PSR模型；城市群；组合赋权；测度

2016年国务院出台《中共中央 国务院关于全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见》1，指出东北地区全面振兴不仅是经济振兴，更是生态文明和绿色低碳振兴。在此之后，国家陆续出台相关政策，旨在进一步加快东北地区绿色经济体系建设，实现全方位振兴。然而东北地区由于人才流失严重、技术研发投入不足等原因，绿色转型并未实现，经济总量占比持续下降，从2010的6.9%跌至2020年的5%[1]。因此，寻找东北地区绿色经济新动能与转变发展模式迫在眉睫，测度东北地区绿色经济发展水平并挖掘滞后原因则是解决的关键。然而目前有关东北地区绿色经济的研究较少且缺乏横向对比，在指标体系的构建上仍有待完善。本文在深度解读绿色经济内涵的基础上，基于PSR模型构建指标体系，利用组合赋权法测度东北地区哈长与辽中南城市群绿色经济发展水平，通过与长三角与京津冀两个国家级经济发达城市群做横向对比，力求为东北绿色经济发展提供合理建议以助力东北振兴。

一、 文献综述

1. 绿色经济内涵

“绿色经济”一词最早于1989年由英国环境学家皮尔斯在《绿色经济蓝图》中提出，作者虽未直接阐明绿色经济的定义，却指出盲目追求经济增长势必会造成生态危机和社会失衡等问题，国家经济平衡应考量以环境污染和资源耗竭为代价的经济活动所产生的负效应[2]。为进一步厘清绿色经济概念中经济与环境维度之间的关系，余春祥[3]认为绿色经济应以生态环境容量和资源承载能力为前提，摒弃传统经济利益最大化的追求，通过环境治理等手段从源头或者末端遏制环境污染并实现社会福利最大化。此时环境治理对于经济增长属于成本投入，但随着世界金融危机爆发，全球失业率骤升，数百万人口陷入贫困的背景下，经济与环境维度之间的关系发生了巨大变化，即“环境投资”成为经济复苏的主要驱动力。王金南等[4]通过分析2005—2007年中国绿色经济产业发展及投资情况，证实含有绿色元素的经济成分对国民经济和就业具有快速拉动作用。至此，绿色经济概念从被动的环境保护转变为主动的绿色投资，加大对“绿色部门”投资可增加就业机会及居民收入不但成了经济发展的显著特征，而且解决了经济增长与环境治理之间的权衡难题。2007年联合国环境规划署（UNEP）在《绿色工作：在低碳、可持续的世界中实现体面工作》报告中首次定义绿色经济为重视人与自然，并能创造体面高薪工作[5]，明确指出绿色经济应注重“经济—环境—社会”的全面发展。随后2010年UNEP与联合国环境管理小组立足于人们对美好生活的愿景，强调包容性绿色经济的终极目标是“益贫”[6]，即消除贫困、实现社会公平，这标志着绿色经济的概念正式从“经济—环境”二维生态导向阶段转变为“经济—环境—社会”三维复杂系统协同发展阶段。综上所述，绿色经济的概念从最初局限于被动环境治理，逐渐过渡至主动绿色投资，最后延伸至社会福利最大化，追求“经济—环境—社会”三维度均衡发展。鉴于此，本文认为绿色经济的本质是在良性的经济发展和可控的资源环境承载力前提下提高居民福祉、促进社会公平。

2. 绿色经济发展水平测度研究现状

绿色经济发展水平测度是通过构建科学合理的指标体系，衡量一个国家或地区的绿色发展水平和潜力，实现对绿色经济概念的具体量化。近年来，欧盟等国际权威机构根据不同国家的发展背景、社会地位、资源消耗和环境状况等综合制定了绿色经济发展评价指标体系[7]，但其能否准确反映单一国家内部区域绿色经济发展水平及差异有待进一步探究。鉴于此，许多学者针对不同国家内部研究区域构建了多样化的指标体系以测度绿色经济发展水平。例如，Wang等[8]基于投入产出视角，测算绿色GDP总产出以评价中国30个省份的绿色经济水平，结果表明高生态价值地区（青海与海南）以及经济发达省份（北京和上海）绿色经济水平较高。上述研究虽然宏观测算了某些地区的绿色经济发展状况，但侧重经济发展与环境保护之间的互斥作用，并未考虑社会层面对绿色经济的影响。为弥补上述空白，少数研究尝试围绕“经济—环境—社会”三维度构建更为全面的指标体系，但具体指标划分缺乏统一标准，易受研究人员主观偏好影响。以“生活垃圾无害化处理率”指标为例，商思争等[9]采用Tobit模型对我国不同省份绿色经济发展状况进行区域评价并深入探究其影响因素，将该指标划分在社会层；而蒋金荷等[10]用面板数据模型分析绿色经济转型驱动因素时将其归类为资源环境维度。另外，只有少数学者考虑了三个子系统之间的相互作用关系。例如，赵奥等[11]基于PSR模型构建指标体系，定量分析中国整体绿色经济转型状况，认为经济增长、资源消耗和社会进步等压力会对转型状态产生正、负面影响，而政府应对负面影响会采取相应措施，但是该指标体系忽略了子系统内部的逻辑关系。

研究尺度方面，已有文献主要集中在比较发达的省际、市级或区域层面，而城市群尺度则相对缺乏。蒋金荷等[10]估算2000—2016年我国30个省份的绿色经济转型指数，结果表明地区间发展不均衡，东部沿海地区及直辖市发展较好。王舜淋等[12]通过改进的TOPSIS分析福州单个城市的绿色经济发展水平，认为绿色经济基础设施不完善以及管理制度模糊是制约绿色经济发展的关键。郭炳南等[13]利用数据包络分析法测算长江经济带的绿色经济效率，结果显示长江经济带整体水平偏低且呈现“下游>中游>上游”的阶梯式格局。研究表明城市群间差异化发展会对中国经济发展带来显著影响[14]，但目前仅有少数学者对单一城市群绿色经济进行内部差异分析，缺乏不同城市群之间的横向对比研究。例如，陈明华等[15]从技术要素层面考察山东半岛城市群绿色经济增长绩效情况。

为弥补上述研究不足，本文拟结合绿色经济内涵，基于PSR模型构建能体现“经济—环境—社会”子系统内部及系统间相互作用关系的指标体系，以亟待升级转型的传统老工业基地——东北地区两大城市群（哈长、辽中南）为样本，测度其绿色经济发展水平，并与国家级经济发达城市群（华北地区京津冀和华东地区长三角）进行对比，以探索优化东北地区绿色经济提升路径。

二、 基于PSR模型的城市群绿色经济发展水平测度指标体系

1. 基于PSR模型的指标体系构建

PSR模型最早主要应用于可持续发展和生态环境安全评价等领域，以Rapport等[16]基于PSR模型构建环境状况评估框架为例，作者从生态健康角度出发，认为人类活动为自然环境带来的压力（P）促使资源环境状态（S）发生改变，当资源环境状况明显超出生态系统承载力并对人类生活产生不利影响时，社会将通过颁布政策等行为对当前状态作出响应（R）。PSR模型通过描述压力（P）、状态（S）及响应（R）之间的作用关系，阐明了压力如何导致状态改变，状态如何促进政府决策与公众参与等，进而改善当前不利状态、预防和缓解压力。研究表明PSR模型在反映多重影响因素相互作用关系中具有显著优势。例如，曾恩钰等[17]认为水环境是受到自然因素、人类经济社会活动和环保技术扩散等多重因素影响的复杂生态系统，利用PSR模型所构建的城市水环境状态评价指标体系能够系统描述“自然—经济—社会”各子系统之间的因果互动关系。

考虑到绿色经济可视为由经济、环境、社会所组成的复杂系统，子系统之间及其内部具有不同的相互作用关系，因此本文基于PSR模型厘清了绿色经济协调发展的逻辑框架（图1）。在子系统之间层面，由环境库兹涅茨曲线可知[18]，资源环境可以为经济发展提供资源，同时其自身净化作用可处理经济活动所产生的污染物及废弃物，但环境承载超过一定限度，将导致资源枯竭与环境污染，进而约束经济发展。相反大力发展经济在一定程度上能够增强人类对环境的保护意识和能力，从而改善资源环境现状。与此同时，良好的资源环境和经济发展是实现社会发展及人民福祉的关键驱动力，两者均衡发展可以促进社会及民生发展，最终实现绿色经济发展。在子系统内部层面，人类经济社会活动作用于各子系统，导致子系统内部存在相似的P-S-R逻辑关系。具体来说，在资源环境子系统中，由于人口增长、工业化进程加快，社会贫富差距不断扩大，资源耗竭和环境破坏的压力骤增，导致资源禀赋能力及环境质量急剧下降。为改善被污染的环境或预防资源环境进一步恶化，社会采取废物利用、增加绿化等措施积极响应，进行资源保护和环境治理。在经济子系统中，经济压力主要来源于为提升居民生活质量、稳定实体产业以及保障就业，政府不断增加财政支出，地区经济及产业发展状况会产生显著变化，而政府将采取增加财政支出、提高贸易发展、加强金融市场管理等措施提升经济发展能力以缓解经济压力、促进经济绿色转型。在社会及民生子系统中，低收入及生活环境恶化将引发人类生活质量下降和福利缩减等问题。为改变上述不利状态，政府将通过加大教育科技投入等响应措施以提高社会福祉，加快实现绿色转型。

结合图1逻辑框架，遵循指标客观性与科学性原则，本文对资源环境、经济、社会及民生子系统分别从P-S-R三个层次选取30个指标构建绿色经济发展水平测度指标体系，详见表1。压力指标表征为实现绿色经济发展人类活动对各子系统的影响，状态指标反映特定时间段内各子系统的发展状况，响应指标表示政府等为减轻、预防负面影响以及对已经出现的不利局面所实施的补救行为。

2. 指标体系权重计算

评价指标体系权重的确定方法包括主观赋权和客观赋权，前者可根据专家学者经验体现指标的重要性，但此种方法通常会忽略数据之间的关联性且过分依赖专家的主观偏好；后者虽可有效反映指标数据的相关信息，但这类方法的通用性较低且计算结果易与现实不符。为避免使用上述单一方法的负向影响，本文将运用主客观综合赋权方法进行评价指标体系的权重计算，首先使用决策实验室分析法（DEMATEL）进行主观赋权并分析各指标重要性，然后选取CRITIC法进行客观赋权，最后利用几何平均数法[19]确定绿色经济发展水平评价指标体系各指标综合权重。其中，DEMATEL法首先通过专家采用1—5标度法确定指标之间的权重关系得到直接影响矩阵，分别计算出中心度和原因度进而确定主观权重。CRITIC法基于指标的对比强度和波动性确定指标的信息承载量进而确定指标权重。具体流程如图2所示。

三、 实证分析

1. 研究区域及数据来源

哈长城市群与辽中南城市群是经国务院规划确定的振兴东北发展重要区域，根据城市群内各城市的经济总量以及内部投资总量判定各城市群的核心城市[20]，其中前者是以哈尔滨和长春为双核心的城市群，涵盖黑龙江省和吉林省11个地级市，国土面积达26.4万平方千米，是连接东北亚、中亚和欧洲的重要枢纽；后者是以沈阳和大连为双核心的城市群，包含辽宁省10个地级市，占地面积约8.2万平方千米，地理位置紧邻渤海与黄海，被视为东北地区经济发展的关键。近年来资源枯竭与人口流失严重，导致依靠重工业发展的东北地区经济出现“断崖式”下滑，据统计哈长与辽中南GDP总量占比不足全国的5%1。相比之下，京津冀城市群以北京为核心，覆盖天津以及河北省的11个地级市，国土面积21.8万平方千米，2019年GDP达8.5万亿元，约占全国总量的9%。长三角城市群以上海为核心，覆盖江浙沪26个地级市，占地面积22.5万平方千米，2019年GDP为23.7万亿元，占全国总量的24%。总体来看，因显著的政治与区位优势，京津冀城市群与长三角城市群已成为我国经济发展规模最大、最成熟的区域。据此本文以哈长、辽中南城市群作为主要研究对象，以京津冀、长三角两大城市群作为横向对比地区，具体概况如图3所示。

考虑数据可得性原则，剔除哈长城市群中数据无法获取的延边地区，选取59个城市2015—2021年相关指标数据为研究样本，其中涉及资源与环境、人口与就业、能源消耗、国民经济、产业发展、科技创新与社会保障等方面的数据，主要来源为2016—2022年各地市统计年鉴、城市政府工作报告、国民经济统计公报。