黃河流域地級(jí)市綠色化空間格局演化及其影響因素研究

徐嚴(yán)，劉程軍，王睿，陳雨瑋

（浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江杭州 310023）

黃河流域，是指黃河水系從源頭到入海這條河流所影響的地理生態(tài)區(qū)域。該流域從西到東橫跨青藏高原、內(nèi)蒙古高原、黃土高原和黃淮河平原4 個(gè)地貌單元。黃河流域的地勢(shì)西高東低，西部河源地區(qū)平均海拔在4000m 以上，中部地區(qū)海拔在1000—2000m之間，為黃土地貌，水土流失嚴(yán)重，東部主要由黃河沖積平原組成。

2019年初，黃河流域水資源總量占全國(guó)比重的21.49%，地區(qū)生產(chǎn)總值占全國(guó)比重的25.15%，成為我國(guó)重要的生態(tài)屏障與經(jīng)濟(jì)核心地帶，同時(shí)也是繼續(xù)推進(jìn)脫貧攻堅(jiān)和全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化的國(guó)家重點(diǎn)區(qū)域，對(duì)國(guó)土生態(tài)安全和社會(huì)城市發(fā)展具有重要的意義［1］。2012 年，我國(guó)提出區(qū)域“綠色化”發(fā)展理念；2015 年，結(jié)合“綠色化”創(chuàng)新形成“新五化”理論，重新確立了經(jīng)濟(jì)社會(huì)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的要求和方向。在“新五化”發(fā)展的背景下，國(guó)家在堅(jiān)持深化改革的同時(shí)，也高度重視區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設(shè)［2］。黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展是作為國(guó)家重大戰(zhàn)略被提出的，但當(dāng)前仍存在水資源過(guò)度消耗、區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱、環(huán)境質(zhì)量亟待提高等突出問(wèn)題。通過(guò)探究區(qū)域綠色化發(fā)展可有效破解當(dāng)前局面，可切實(shí)把握黃河流域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境的發(fā)展現(xiàn)狀，因此本文對(duì)黃河流域綠色化的空間格局演化及其影響因素進(jìn)行分析，以期為黃河流域綠色化發(fā)展提供科學(xué)參考和借鑒。

1989年，英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家大衛(wèi)·皮爾斯在《綠色經(jīng)濟(jì)藍(lán)圖》提到人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)應(yīng)當(dāng)以生態(tài)環(huán)境的條件作為起點(diǎn)，在可承受范圍內(nèi)建立可持續(xù)發(fā)展的綠色經(jīng)濟(jì)模式。①?gòu)难芯坷碚摽?，主要從?jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)文明等方面對(duì)綠色化進(jìn)行功能界定［3－6］，總結(jié)得到“三圈模型”。②從研究對(duì)象看，包含了省市層面［7］、區(qū)域經(jīng)濟(jì)層面［8，9］、城市群層面［10］、省內(nèi)特別生態(tài)區(qū)層面［11］、省內(nèi)縣域?qū)用妫?2］。③從研究?jī)?nèi)容看，有研究從綠色發(fā)展效率出發(fā)，得出總體呈現(xiàn)“W”型波動(dòng)特征并穩(wěn)步提升，區(qū)域分布呈現(xiàn)“東中西”遞減的分布特征［13］。有研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率的非線性影響，發(fā)現(xiàn)第二、三產(chǎn)業(yè)對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率表現(xiàn)出與地區(qū)整體集聚相似的影響，呈倒“U”型［14］。④從研究方法看［15－18］，大部分學(xué)者采用指標(biāo)體系綜合測(cè)算和探究區(qū)域空間特征分布，有的將綠色化系統(tǒng)分解為還原、氧化、輸入、輸出4 大功能演化體系，有的則采用多層次評(píng)價(jià)體系方法測(cè)度了湖北省地級(jí)市的綠色發(fā)展水平。⑤從影響因素看，學(xué)者們引入環(huán)境規(guī)制［19］、技術(shù)創(chuàng)新［20］、資源稟賦［21］等主要因素作為變量，分析了環(huán)境治理與高質(zhì)量發(fā)展間的影響機(jī)制。

基于此，本文結(jié)合黃河流域生態(tài)保護(hù)的國(guó)家重大戰(zhàn)略背景，以黃河流域9 個(gè)省域內(nèi)的96 個(gè)地級(jí)市作為研究對(duì)象，以綠色化“評(píng)價(jià)—測(cè)量—影響因素”為研究思路，深入探究了黃河流域地級(jí)市綠色化發(fā)展現(xiàn)狀與時(shí)空演變特征，分析了黃河流域綠色化的影響因素，以期為推動(dòng)黃河流域綠色化發(fā)展提供科學(xué)的對(duì)策與建議。

1 指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 指標(biāo)體系

綠色化是我國(guó)新時(shí)代地區(qū)城市在經(jīng)濟(jì)層面、社會(huì)層面、生態(tài)環(huán)境層面和治理層面的發(fā)展目標(biāo)，是符合新發(fā)展理念的生產(chǎn)生活方式和價(jià)值取向?；凇岸嗉{圈”理論基礎(chǔ)［22］，本文借鑒了多位學(xué)者的指標(biāo)框架［7－12］，構(gòu)建得到“綠色增長(zhǎng)—綠色福利—綠色財(cái)富—綠色治理”4 個(gè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的指標(biāo)體系，具體如表1 所示。其中，綠色增長(zhǎng)表示在給定經(jīng)濟(jì)條件下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)環(huán)境、綠色產(chǎn)業(yè)、資源利用同步優(yōu)化提升的過(guò)程，是綠色化系統(tǒng)的動(dòng)力基礎(chǔ)；綠色福利表示社會(huì)生活的福利水平與安全保障，是人類(lèi)發(fā)展過(guò)程中追求高質(zhì)量生活方式的體現(xiàn)；綠色財(cái)富代表環(huán)境質(zhì)量、資源稟賦和節(jié)能減排，是綠色化系統(tǒng)的載體；綠色治理則表示群眾參與、政府引導(dǎo)的生態(tài)環(huán)境治理方式［23］，是綠色化系統(tǒng)的更新能力。相較于以往的研究，本文側(cè)重于衡量黃河流域城市工業(yè)指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、民生福利和城市環(huán)境方面［24］。為了避免以總量表征各項(xiàng)系統(tǒng)內(nèi)容，本文通過(guò)地均、人均、百分比率等折算方式來(lái)處理各項(xiàng)指標(biāo)，使評(píng)價(jià)體系更加科學(xué)合理。

表1 黃河流域地級(jí)市綠色化測(cè)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇黃河流域9 個(gè)省份（山東、河南、山西、內(nèi)蒙古、青海、寧夏、陜西、甘肅、四川）為研究區(qū)域，以96 個(gè)地級(jí)市為研究樣本，匯總2007—2018 年份的面板數(shù)據(jù)，整理得到“城市—指標(biāo)—時(shí)間”三維數(shù)據(jù)表，采用定量分析的方法測(cè)算黃河流域地級(jí)市綠色化指數(shù)。本文原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、部分地級(jí)市統(tǒng)計(jì)局和《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008—2019）、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008—2019），少量缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)充。

1.3 研究方法

熵值法：熵代表內(nèi)在混亂或離散程度，通過(guò)熵值法計(jì)算能夠克服人為認(rèn)定評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀性，從而得到相對(duì)客觀的權(quán)重結(jié)果，被廣泛應(yīng)用在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的評(píng)價(jià)體系當(dāng)中。其原理是：信息熵越小，不確定性越小，評(píng)價(jià)作用越大，從而確定權(quán)重也會(huì)越大；反之亦然。本文綠色化指數(shù)通過(guò)熵值法［25］，先將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算出相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重，對(duì)區(qū)域綠色化進(jìn)行測(cè)度分析。黃河流域地級(jí)市的綠色化指數(shù)Sit線性加權(quán)和計(jì)算公式為：

式中，i為地級(jí)市；t 為年份；k 為指標(biāo)；n 為城市數(shù)量；wk為指標(biāo)權(quán)重；Xit為標(biāo)準(zhǔn)化后各項(xiàng)指標(biāo)；Sit為綠色化綜合指數(shù)。以此為據(jù)，進(jìn)行綠色化評(píng)價(jià)。

全局空間自相關(guān)：反映鄰近要素之間地理位置和屬性值的關(guān)聯(lián)程度，采用Moran′s I 指數(shù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行判斷，I范圍是［－ 1，1］。當(dāng)I ＞0 時(shí)，空間呈現(xiàn)正相關(guān)性，Moran′s I 數(shù)值接近1 表明空間聚集程度越大；當(dāng)I ＝0 時(shí)，空間呈現(xiàn)獨(dú)立隨機(jī)分布；當(dāng)I ＜0時(shí)，空間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性，Moran′s I數(shù)值越接近－1，表明空間離散程度越大。計(jì)算公式為［26］：

式中，xi、xj為地級(jí)市i、j 綠色化水平；x 為區(qū)域綠色化平均水平；wij為空間權(quán)重矩陣。

局部空間自相關(guān)：通常用于研究不同要素的地理位置和屬性值的局部關(guān)聯(lián)程度，發(fā)現(xiàn)要素空間分布的異質(zhì)性變化［27，28］。計(jì)算公式為：式中，本文采用局部Getis－ Ord統(tǒng)計(jì)量測(cè)量區(qū)域綠色化指數(shù)的冷熱點(diǎn)空間分布特征。G*＞0，表示局部地區(qū)為熱點(diǎn)區(qū)，即空間集聚分布；G*＝0，表示為空間隨機(jī)分布；G*＜0，表示局部地區(qū)為空間冷點(diǎn)區(qū)，即空間離散分布。

差異性指數(shù)：本文采用變異系數(shù)（CV）、泰爾指數(shù)（Theil）和基尼系數(shù)（GINI）3 種方式衡量每年綠色化水平的差異程度，并對(duì)3 種差距指標(biāo)進(jìn)行比較分析，數(shù)值越大，表示區(qū)域內(nèi)的綠色化水平差距越大；反之，則表示差距越小。計(jì)算公式為：

2 空間格局演化分析

2.1 測(cè)量結(jié)果

本文根據(jù)熵值法進(jìn)行正負(fù)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算得到各指標(biāo)權(quán)重比例和數(shù)字特征，測(cè)算得出2007—2018 年我國(guó)黃河流域96 個(gè)地級(jí)市綠色化指數(shù)，分類(lèi)方法采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法（Jenks），由于篇幅原因，采用2007 年、2013 年、2018 年3 個(gè)橫截面年份展示空間分布，分布結(jié)果見(jiàn)圖1。

從總體水平看，黃河流域各城市2007—2018 年間綠色化水平呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)；從區(qū)域平均水平看，黃河流域區(qū)域綠色化水平表現(xiàn)為“東部＞中部＞西部”，大部分城市綠色化程度都位于中等水平區(qū)間，少數(shù)城市分別位于較低水平和較高水平區(qū)間內(nèi)。且根據(jù)地理位置發(fā)現(xiàn)，綠色化水平相對(duì)較高的城市一般為省會(huì)城市和省內(nèi)重點(diǎn)發(fā)展城市。

對(duì)比綠色化時(shí)序平均指數(shù)及其3 種差異指標(biāo)的趨勢(shì)（圖2）可以發(fā)現(xiàn)：黃河流域綠色化指數(shù)的時(shí)序特征呈穩(wěn)步上升的態(tài)勢(shì)，與上文結(jié)果相吻合。泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)和變異系數(shù)之間折線走勢(shì)相對(duì)一致，總體呈現(xiàn)“W”型波動(dòng)狀態(tài)。從近年數(shù)值變化可見(jiàn)，在2018 年泰爾指數(shù)（0.0674）、基尼系數(shù)（0.1993）與變異系數(shù)（0.3918）與2013 年各指標(biāo)峰值相比3 種指標(biāo)均表現(xiàn)為遞減的趨勢(shì)，說(shuō)明黃河流域全局綠色化水平的差距在逐漸縮小。

圖2 2007—2018 年黃河流域綠色化水平時(shí)序演化趨勢(shì)及其差異性分析

2.2 全局空間自相關(guān)

本文通過(guò)ArcGIS10.5 軟件生成黃河流域地級(jí)市96×96 反距離空間權(quán)重矩陣，并對(duì)其進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，根據(jù)Euclidean 距離法，計(jì)算得到黃河流域地級(jí)市綠色化Moran′s I 指數(shù)（表2）。結(jié)果顯示：黃河流域歷年綠色化Moran′s I 指數(shù)均為正值，取值在0.532與0.671范圍之間，均值為0.605，P 均在1%水平下顯著，Z 值均大于臨界值。Moran′s I 指數(shù)在2007—2018 年間整體表現(xiàn)為遞增的態(tài)勢(shì)，表明黃河流域綠色化全局空間隨時(shí)間變化呈現(xiàn)為集聚分布的特征，且在2018 年指數(shù)大于2007 年，全局空間綠色化水平集聚態(tài)勢(shì)逐年增強(qiáng)。

表2 2007—2018年黃河流域綠色化全局空間自相關(guān)結(jié)果及檢驗(yàn)

2.3 局部冷熱點(diǎn)分析

為了進(jìn)一步研究區(qū)域綠色化水平的空間分布特征，本文主要借助ArcGIS 10.5 軟件的輸出空間局部Getis－ Ord統(tǒng)計(jì)量，分類(lèi)方法則采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法（Jenks），將黃河流域96 個(gè)地級(jí)市的綠色化水平劃分為5 個(gè)冷熱點(diǎn)等級(jí)。因篇幅有限，本文主要采用2007 年、2013 年、2018 年3 個(gè)截面數(shù)據(jù)分布進(jìn)行演示（圖3）。通過(guò)冷熱點(diǎn)分析可以發(fā)現(xiàn)，黃河流域地級(jí)市綠色化的冷熱點(diǎn)分布不均衡。①?gòu)膮^(qū)域局部層面看，黃河流域綠色化分布呈現(xiàn)為“中心偏冷，周?chē)珶帷钡奶攸c(diǎn)，且熱點(diǎn)排序依次為“東部＞西部＞中部”，局部整體呈現(xiàn)為集聚的態(tài)勢(shì)，東部熱點(diǎn)區(qū)域在逐漸增加，而中西部冷點(diǎn)區(qū)域在不斷向周?chē)鷶U(kuò)散。因此，東部與中西部區(qū)域的空間異質(zhì)性越來(lái)越明顯，東部與中西部綠色化分布的差距和不均衡程度也在增加，表現(xiàn)出“中心離散，周?chē)邸钡奶攸c(diǎn)。②從城市層面看，東部山東半島城市群長(zhǎng)期處于熱點(diǎn)區(qū)域，中原城市群也在逐漸向熱點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)變，北部呼包鄂城市群長(zhǎng)期處于次熱點(diǎn)區(qū)，呈集聚的態(tài)勢(shì)；中西部關(guān)中城市群、太原城市群、蘭西城市群、寧夏沿黃城市群長(zhǎng)期處于冷點(diǎn)區(qū)域，且中西部冷點(diǎn)區(qū)在逐漸向周?chē)鷶U(kuò)散，呈離散態(tài)勢(shì)。

圖3 2007—2018 年黃河流域綠色化水平冷熱點(diǎn)空間布局

3 影響因素實(shí)證分析

3.1 影響因素

基于黃河流域地級(jí)市綠色化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、熵值結(jié)果與空間分布特征，為了更好地構(gòu)建模型，需要明確影響因素的設(shè)定和含義，確定影響因素和影響程度，從而根據(jù)影響因素提出改進(jìn)建議。本文將黃河流域綠色化水平設(shè)定為被解釋變量（GI），對(duì)黃河流域地級(jí)市綠色化的影響因素進(jìn)行梳理［29］，總結(jié)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境質(zhì)量、市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)、政府支持、資源依賴6 個(gè)解釋變量，各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)特征見(jiàn)表3。

表3 黃河流域地級(jí)市綠色化影響因素的數(shù)據(jù)特征

參考相關(guān)文獻(xiàn)的變量指標(biāo)，本文從區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量、工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生活環(huán)境質(zhì)量、外部市場(chǎng)和政府因素和資源依賴的視角出發(fā)，解釋變量經(jīng)濟(jì)含義設(shè)定如下：①經(jīng)濟(jì)發(fā)展（RDP）。本文采用人均地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行表示，通過(guò)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平探究對(duì)綠色化發(fā)展的直接驅(qū)動(dòng)效應(yīng)［30］。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IND）。本文采用各城市第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占該城市產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的比例進(jìn)行表示，驗(yàn)證當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否合理，以及第二產(chǎn)業(yè)比重對(duì)綠色化發(fā)展的影響［31］?！笆奈濉睍r(shí)期，隨著國(guó)家產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和完善，粗放型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸向集約型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)需要逐步向合理化與高級(jí)化方向發(fā)展［32］，預(yù)期估計(jì)參數(shù)為負(fù)。③環(huán)境質(zhì)量（EQ）。本文采用各城市環(huán)保綠地覆蓋率來(lái)表征，體現(xiàn)了城市環(huán)境要素對(duì)人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的適宜程度。環(huán)境質(zhì)量通常是環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)中的客觀屬性，能夠體現(xiàn)社會(huì)公共福利，是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的重要因素，研究環(huán)境質(zhì)量的影響程度有助于提出針對(duì)性政策和建議［33］。④市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)（OM）。為了探究市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)對(duì)地區(qū)綠色化的影響程度，本文采用城市的外商直接投資額指標(biāo)來(lái)進(jìn)行表征，體現(xiàn)了地區(qū)開(kāi)放程度和自由市場(chǎng)因素，驗(yàn)證區(qū)域擴(kuò)大開(kāi)放或環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的降低是否會(huì)吸引污染企業(yè)或行業(yè)進(jìn)入生產(chǎn)［34］。⑤政府支持（GS）。模型加入政府因素指標(biāo)，探究政府支持的力度對(duì)地區(qū)綠色化的影響程度。地方政府發(fā)布相關(guān)文件發(fā)揮政策導(dǎo)向作用，再結(jié)合財(cái)政收支進(jìn)行支持和引導(dǎo)，本文采用地方財(cái)政支出進(jìn)行表征［35］。⑥資源依賴（RE）。RE為核心解釋變量，本文采用黃河流域城市用水量指標(biāo)來(lái)表征。黃河流域水資源消耗能夠體現(xiàn)資源依賴程度，當(dāng)前黃河流域水資源利用正在由粗放型向節(jié)約型轉(zhuǎn)變，邵帥與楊莉莉認(rèn)為地區(qū)水資源可以體現(xiàn)出自然資源稟賦［36］。本文將資源依賴作為區(qū)域特色門(mén)檻變量，研究其對(duì)綠色化水平的影響程度［37］，預(yù)期影響效果為負(fù)向。

3.2 構(gòu)建模型

門(mén)檻回歸方法的本質(zhì)是在因果關(guān)系當(dāng)中找到門(mén)檻變量，從而檢驗(yàn)以門(mén)檻值劃分出的不同區(qū)間是否存在著顯著性差異。基于門(mén)檻效應(yīng)研究的相關(guān)文獻(xiàn)［38］，本文以資源依賴（RE）作為門(mén)檻變量，劃分出不同的區(qū)間研究資源依賴與綠色化水平的非線性關(guān)系，設(shè)定面板單門(mén)檻回歸模型為：

依此類(lèi)推，拓展得到多門(mén)檻模型，以兩門(mén)檻為例設(shè)定面板門(mén)檻回歸模型為：

式中，根據(jù)門(mén)檻變量資源依賴（RE）判斷劃分區(qū)間與門(mén)檻值（γ1＜γ2），在前一個(gè)門(mén)檻值確定之后估計(jì)下個(gè)門(mén)檻值；I（·）表示指示函數(shù)，滿足要求取值為1，反之取值為0；uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，被解釋變量為綠色化水平（GI），控制變量為經(jīng)濟(jì)發(fā)展（RDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IND）、環(huán)境質(zhì)量（EQ）、市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)（OM）、政府支持（GS）。本文為了減少數(shù)據(jù)和模型偏差的影響，對(duì)原始變量數(shù)據(jù)進(jìn)行了離差標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用門(mén)檻效應(yīng)回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。

3.3 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

本文運(yùn)用Stata15.0 軟件，借助Hansen的自助法（Bootstrap）反復(fù)抽樣300 次檢驗(yàn)，得到F 統(tǒng)計(jì)量與P值，對(duì)黃河流域96 個(gè)地級(jí)城市進(jìn)行靜態(tài)面板門(mén)檻效應(yīng)回歸檢驗(yàn)，判斷資源依賴對(duì)綠色化水平是否存在門(mén)檻效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。資源依賴通過(guò)單門(mén)檻和雙門(mén)檻檢驗(yàn)，第三門(mén)檻檢驗(yàn)未通過(guò)，因此資源依賴對(duì)綠色化水平具有顯著的雙門(mén)檻效應(yīng)影響（圖4）。

圖4 雙門(mén)檻LR函數(shù)估計(jì)結(jié)果

表4 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

為了科學(xué)驗(yàn)證門(mén)檻值和真實(shí)值的一致性，本文進(jìn)一步采用似然比函數(shù)LR檢驗(yàn)，其中虛線為5%的顯著水平，對(duì)應(yīng)的LR 臨界值為7.35。LR 統(tǒng)計(jì)值低于5%顯著水平下的臨界值，因此資源依賴門(mén)檻變量檢驗(yàn)真實(shí)有效，LR函數(shù)估計(jì)結(jié)果對(duì)應(yīng)的兩門(mén)檻值依次為0.0058、0.0333。

3.4 結(jié)果分析

門(mén)檻效應(yīng)回歸模型估計(jì)結(jié)果如表5 所示，本文在原有模型基礎(chǔ)上選用普通面板模型進(jìn)行了對(duì)比分析，經(jīng)過(guò)Hausman檢驗(yàn)確定為面板固定效應(yīng)模型，以對(duì)比分析和驗(yàn)證黃河流域綠色化水平的影響因素。在普通面板固定效應(yīng)實(shí)證結(jié)果中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境質(zhì)量和政府支持對(duì)綠色化水平均有顯著的正向影響。其中，政府支持（0.7265）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（0.4134）估計(jì)參數(shù)相對(duì)較大，促進(jìn)影響相對(duì)顯著；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)、資源依賴則是對(duì)綠色化水平有顯著的負(fù)向影響。在門(mén)檻效應(yīng)模型實(shí)證結(jié)果中，資源依賴對(duì)綠色化發(fā)展水平的影響因不同的門(mén)檻范圍而呈現(xiàn)差異性，其原因是：資源依賴表征黃河流域地級(jí)市水資源消耗程度，既體現(xiàn)了黃河流域地級(jí)市水資源消耗現(xiàn)狀，又能反映不同時(shí)期資源依賴對(duì)綠色化轉(zhuǎn)型的作用影響。

表5 模型實(shí)證結(jié)果

在門(mén)檻模型中，控制變量與面板模型的結(jié)果對(duì)比整體一致，P 值均為1%水平下顯著。經(jīng)濟(jì)發(fā)展（0.4134）、政府支持（0.7306）和環(huán)境質(zhì)量（0.2773）對(duì)綠色化均為正向影響，說(shuō)明黃河流域地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府政策支持和城市環(huán)境保護(hù)推動(dòng)綠色化發(fā)展具有積極的促進(jìn)作用；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)綠色化具有顯著抑制作用，影響參數(shù)為－0.0764，說(shuō)明當(dāng)前黃河流域地級(jí)市的工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在一定程度上抑制了綠色化發(fā)展，因此黃河流域工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)迫切需要調(diào)整與轉(zhuǎn)型；市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)對(duì)綠色化的影響參數(shù)約－0.0994，P值在5%水平顯著，說(shuō)明當(dāng)前市場(chǎng)開(kāi)放程度對(duì)綠色化存在抑制作用；在固定效應(yīng)模型中，資源依賴變量對(duì)綠色化總體影響為抑制作用，P 值在10%水平下顯著，參數(shù)相對(duì)較小，為進(jìn)一步研究資源依賴對(duì)綠色化的影響程度，本文采用門(mén)檻模型做進(jìn)一步分析。

當(dāng)資源依賴取值小于等于第一門(mén)檻值時(shí)（RE≤0.0058），P值在1%水平下顯著，對(duì)綠色化水平的估計(jì)參數(shù)為－ 43.6336，原因在于：早期城市發(fā)展以粗放式經(jīng)濟(jì)模式和需求側(cè)發(fā)展為主，資源依賴顯著抑制綠色化水平發(fā)展。結(jié)合空間格局發(fā)現(xiàn)，早期綠色化水平相對(duì)較低，而資源依賴取值位于兩門(mén)檻值之間時(shí)（0.0058 ＜RE≤0.0333），P 值顯著且對(duì)綠色化水平的估計(jì)參數(shù)為2.9420。由于早期黃河流域地級(jí)市經(jīng)濟(jì)社會(huì)與生態(tài)環(huán)境發(fā)展不平衡，國(guó)家開(kāi)始重視并落實(shí)綠色發(fā)展和資源合理利用相關(guān)政策，因此地方城市的資源依賴對(duì)綠色化轉(zhuǎn)變?yōu)檎虼龠M(jìn)作用。資源依賴取值大于第二門(mén)檻值時(shí)（RE ＞0.0333），P 值顯著且對(duì)綠色化水平的估計(jì)參數(shù)為－0.1614，表現(xiàn)為抑制作用，系數(shù)相較其他因素?cái)?shù)值較小，其原因可能是：根據(jù)當(dāng)前黃河流域?yàn)榱思涌斐鞘鞋F(xiàn)代化建設(shè)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，在增加資源利用投入的同時(shí)，從而減少其他方面的綠色化發(fā)展投資，對(duì)綠色化水平產(chǎn)生擠出效應(yīng)，因此資源依賴對(duì)綠色化水平在一定程度上表現(xiàn)為抑制作用影響，且第三門(mén)檻的抑制作用相比第一門(mén)檻較小。根據(jù)門(mén)檻區(qū)間的城市數(shù)量變化結(jié)果（表6），可以從3 個(gè)區(qū)間范圍分析流域各年份96 個(gè)地級(jí)市的門(mén)檻通過(guò)情況。從總體水平上看，各城市資源依賴水平逐漸跳出第一區(qū)間，說(shuō)明各城市已經(jīng)在重視環(huán)境保護(hù)和資源高效利用的問(wèn)題；從地級(jí)市層面上看，資源依賴區(qū)間分布情況為：資源依賴低于單門(mén)檻值的城市數(shù)量有6 個(gè)（固原、定西、平?jīng)?、銅川、晉城、榆林），但在2007—2014年發(fā)展中逐漸全部超過(guò)第一門(mén)檻值，發(fā)現(xiàn)位于第一區(qū)間的城市逐漸全部轉(zhuǎn)入到第二區(qū)間當(dāng)中，說(shuō)明當(dāng)前黃河流域逐漸擺脫資源依賴抑制區(qū)域綠色化發(fā)展的問(wèn)題。除此以外，發(fā)現(xiàn)位于第二區(qū)間的14 個(gè)城市逐漸轉(zhuǎn)入到第三區(qū)間當(dāng)中。在當(dāng)前堅(jiān)持新發(fā)展理念的同時(shí)，第三區(qū)間的資源依賴對(duì)綠色化的影響系數(shù)（－0.1614）相比第一階段資源依賴對(duì)綠色化的影響系數(shù)（－43.6336）大幅減弱，但仍對(duì)綠色化有一定的抑制作用。黃河流域地級(jí)市資源依賴對(duì)城市發(fā)展影響具有門(mén)檻效應(yīng)，即在不同的門(mén)檻范圍內(nèi)影響大小和方向也有所不同，門(mén)檻效應(yīng)影響特征表現(xiàn)為倒“N”型的影響方式。

表6 門(mén)檻區(qū)間分布

4 結(jié)論與建議

本文在黃河流域高質(zhì)量發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的背景下，對(duì)黃河流域地級(jí)市綠色化水平進(jìn)行了綜合測(cè)量，并基于“綠色增長(zhǎng)—綠色福利—綠色財(cái)富—綠色治理”四維理論模型重構(gòu)得到區(qū)域地級(jí)市的綜合評(píng)價(jià)體系，通過(guò)熵值法、相關(guān)性、差異性等分析方法測(cè)度了黃河流域綠色化水平，最后采用面板門(mén)檻模型實(shí)證分析得到以資源依賴為門(mén)檻變量的影響效果，主要結(jié)論如下：①當(dāng)前黃河流域綠色化平均水平及其各城市綠色化水平均呈上升態(tài)勢(shì)，但區(qū)域之間差異顯著，表現(xiàn)為“東部＞中部＞西部”的區(qū)域分布規(guī)律。綠色化的差異性指標(biāo)變化趨勢(shì)相對(duì)一致，均表現(xiàn)為“W”型波動(dòng)特征，且在2013 年以后區(qū)域差異逐漸縮小。②黃河流域綠色化全局空間表現(xiàn)為顯著集聚的態(tài)勢(shì)，局部區(qū)域相關(guān)性表現(xiàn)為“中心離散，周?chē)邸钡奶卣?。其中，東部城市群為綠色化中心集聚區(qū)域，北部城市群也表現(xiàn)出集聚的態(tài)勢(shì)；中西部城市群綠色化發(fā)展長(zhǎng)期處于離散區(qū)域，且離散區(qū)域表現(xiàn)出不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)。從前后時(shí)間點(diǎn)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，區(qū)域之間的綠色化水平不均衡程度在逐漸增大。③資源依賴對(duì)黃河流域綠色化影響存在顯著的雙門(mén)檻效應(yīng)。資源依賴的門(mén)檻效應(yīng)在第一區(qū)間和第三區(qū)間范圍內(nèi)對(duì)綠色化水平均具有顯著負(fù)面影響，在第一區(qū)間內(nèi)對(duì)綠色化發(fā)展的抑制程度遠(yuǎn)大于第三區(qū)間。究其原因：部分城市早期處于粗放式發(fā)展階段，環(huán)境污染較為嚴(yán)重，而后來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，對(duì)資源利用投入增加產(chǎn)生擠出效應(yīng)，削弱了其他綠色化相關(guān)投資，從而對(duì)綠色化水平產(chǎn)生較小負(fù)面影響；而第二區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)出正向影響，說(shuō)明通過(guò)合理引導(dǎo)，資源依賴對(duì)綠色化水平影響會(huì)存在正向促進(jìn)作用。④政府支持、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境質(zhì)量具有顯著正向促進(jìn)作用，說(shuō)明通過(guò)政府政策支持導(dǎo)向，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好，人們居住的生活環(huán)境質(zhì)量越高，從而城市綠色化水平越高。當(dāng)前黃河流域的市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)不利于推進(jìn)綠色化發(fā)展，市場(chǎng)開(kāi)放程度的增加會(huì)引發(fā)污染密集型產(chǎn)業(yè)集聚，導(dǎo)致環(huán)境惡化。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整應(yīng)適應(yīng)市場(chǎng)改革開(kāi)放進(jìn)程，結(jié)合“綠色工業(yè)”理念，加速推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

基于上述研究結(jié)論，提出以下政策建議：①前后對(duì)比發(fā)現(xiàn)，黃河流域城市綠色化發(fā)展取得了一定的成效。當(dāng)前流域城市綠色化發(fā)展進(jìn)程良好，區(qū)域之間綠色化水平差距逐漸縮小，但區(qū)域綠色化水平仍存在著一定的差異。針對(duì)黃河流域綠色化發(fā)展過(guò)程中的問(wèn)題，應(yīng)因地制宜研究解決，化解經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境和治理過(guò)程中與綠色化進(jìn)程的矛盾，為地區(qū)發(fā)展提供原動(dòng)力。②黃河流域城市綠色化空間分布存在不均衡發(fā)展的現(xiàn)象。宏觀層面上，各省市應(yīng)結(jié)合自身區(qū)位比較優(yōu)勢(shì)，根據(jù)新發(fā)展理念與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境與治理的目標(biāo)相結(jié)合，協(xié)調(diào)打造出區(qū)域多中心、多維度綠色化發(fā)展城市群；微觀層面上，綠色化發(fā)展局部呈現(xiàn)出“中心離散，周?chē)邸钡牟痪夥植继卣?，因此深入各省市調(diào)研考察，因地制宜采取差異化政策方案是解決不均衡發(fā)展問(wèn)題的關(guān)鍵所在。③依賴地區(qū)資源的發(fā)展政策對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展存在著不同程度的影響，可通過(guò)合理利用與配置地區(qū)資源，由傳統(tǒng)粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式向集約型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方向加快轉(zhuǎn)型升級(jí)，在依靠地區(qū)自然資源的同時(shí)，結(jié)合地區(qū)特點(diǎn)，以綠色化高水平區(qū)域帶動(dòng)低水平區(qū)域通過(guò)空間集聚提升綠色化水平。通過(guò)研究城市的資源依賴性，可為地區(qū)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)文明之間協(xié)調(diào)發(fā)展提供可行的解決路徑。④在政府政策支持和引導(dǎo)下，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步和環(huán)境保護(hù)有助于幸福城市建設(shè)，有助于提高城市居民生活質(zhì)量和幸福程度。黃河流域地區(qū)應(yīng)優(yōu)化其工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，確保協(xié)調(diào)區(qū)域一體化和綠色化的協(xié)調(diào)發(fā)展，政府通過(guò)政策引導(dǎo)，使資源資金逐漸流向節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與服務(wù)性產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，黃河流域在加大市場(chǎng)開(kāi)放的過(guò)程中應(yīng)重視環(huán)境治理和監(jiān)管力度，從源頭上提高市場(chǎng)準(zhǔn)入條件，結(jié)合地區(qū)特點(diǎn)，不斷提升地區(qū)監(jiān)管治理水平。