一、 引言

工业是国民经济的命脉。在经历较长时期的高速增长之后，传统粗放型工业增长模式已不可存续，其造成的巨大资源消耗与环境约束在很大程度上限制了中国绿色经济增长空间。围绕实现“双碳”目标，国务院印发了《2030年前碳达峰行动方案》，将工业领域的碳达峰行动列为“碳达峰十大行动”之一，指出“工业领域要加快绿色低碳转型和高质量发展”^[1]。《“十四五”工业绿色发展规划》也提出，需要“大力推进工业节能降碳，全面提高资源利用效率，积极推行清洁生产改造，提升绿色低碳技术、绿色产品、服务供给能力”^[2]。在此背景下，工业绿色转型实践路径不断被深化和拓展，不仅涵盖传统的节能减排和清洁生产，更延伸至全产业链的低碳重塑、数字化绿色化协同转型等新兴领域。因此，系统评估中国工业绿色转型的演进趋势与区域差异，对于动态优化政策体系、推动区域协同转型、确保如期实现“双碳”目标具有重要的现实意义。

“绿色经济”一词，最早出现在英国环境经济学家Pearce等为英国环境部制定的Blueprint for a Green Economy一书中。^[3]经济合作与发展组织（OECD）表示，工业绿色转型是绿色经济的重要组成部分，实质上强调工业经济由不可持续转向可持续发展，由“黑色”（或“褐色”）经济转向绿色经济。^[4]中国社会科学院工业经济研究所课题组将“绿色转型”概念延伸至工业，指出工业绿色转型是工业迈向“能源资源利用集约、污染物排放减少、环境影响降低、劳动生产率提高、可持续发展能力增强”^[5]的过程，注重环境效益与经济效益的协调统一。

在此基础上，结合中国工业化进程中“三高三低”发展模式引致的资源环境约束，现有研究对工业绿色转型的概念和内涵进行了广泛探讨。彭星等^[6]以转变工业发展方式与实现环境污染控制为切入点，界定了工业绿色转型。卢强等^[7]指出，工业绿色转型升级能够实现工业持续增长与资源环境投入脱钩，并从资源消耗、经济效益、污染控制、人力资源、科技水平等方面揭示了转型的特征。朱东波等^[8]的研究表示，应转变依赖生产资源要素投入的工业发展方式，提高全要素生产率，进而实现工业绿色转型。朱东波^[9]还从结构变动的视角出发，指出工业绿色转型的核心在于实现主导产业由污染密集型向清洁生产型的转变与更替。这一过程表现为劳动力、资本等生产要素由高污染、高耗能行业逐渐流向清洁和环保产业，使得清洁生产型行业总产值相对增加、污染密集型行业总产值相对减少，最终实现清洁技术、绿色产品对污染产品的淘汰和驱逐。除此之外，胡安军^[10]进一步考虑了工业结构高级化，即生产结构由低附加值向高附加值转变、高新技术产业比重逐步提升。然而，随着工业化进程的深入推进以及“双碳”目标的提出，工业绿色转型的目标、任务和实践路径不断调整，工业绿色转型的内涵的界定也需进一步精细化和系统化。

目前，工业绿色转型效果的定量测度和指标选取尚缺乏统一的官方标准，学术界也存在不同观点。已有文献中关于工业绿色转型的测度方法主要有四种。一是效率导向测度法。该方法将资本、劳动力、能源投入以及期望和非期望产出纳入核算框架，基于方向性距离函数（DDF）或非径向非角度的SBM效率测度模型，并结合Malmquist-Luenberger（ML）指数，直接测度工业行业绿色全要素生产率^[11-12]以及工业绿色全要素生产率对工业增长率的贡献率^[6]。二是结构导向测度法。该方法区分清洁生产型行业与污染密集型行业，利用二者在产值、收入、劳动力等方面的比值来衡量工业结构变化，以反映绿色转型的基本态势。^[13-14]三是脱钩关系测度法。基于Tapio脱钩模型或LMDI分解法，通过测算工业经济增长与资源消耗、污染物排放、碳排放之间的脱钩弹性系数，量化转型过程中经济发展与环境压力的协同程度。^[15]四是多维度指标体系法。在明确工业绿色转型内涵框架的基础上，通过构建多维度评价指标体系，并利用熵权法、TOPSIS法等客观赋权法，层次分析法等主观赋权法，综合评估转型整体效果。^[16-17]

回顾现有文献，学者们在工业绿色转型的概念界定和指标测度方面已取得诸多成果。特别是在“双碳”目标提出后，相关研究进一步强调，工业绿色转型需实现产业结构优化、技术系统性突破与区域协同联动等多维度的协同推进。^[18-19]然而，绿色工业转型研究在理论内涵的拓展与测度方法的选择上仍存在进一步探讨的空间。首先，现有研究虽然丰富了工业绿色转型内涵，但尚未形成一个系统、统一的理论框架。工业绿色转型涵盖“绿色”和“转型”两个维度。“绿色”是核心，强调在绿色理念的引领下，不再延续“高投入、高消耗、高污染”和“先污染，后治理”的工业增长模式^[5]，而是通过提高工业绿色生产效率、推动环境友好型技术创新，实现工业向绿色化、低碳化和可持续化发展。“转型”则标志着由高污染生产过渡到清洁生产，由资源能源高投入的粗放型增长模式向集约型模式转变，由低附加值低效率发展转向高附加值高效率发展。基于此，结合《“十四五”工业绿色发展规划》提出的目标任务，本文从产业结构调整、能源低碳转型、清洁高效生产和绿色技术创新四个维度，进一步丰富和细化工业绿色转型的内涵，为后续测度与分析提供更加系统的理论框架。其次，已有关于工业绿色转型效果测度的方法具有特定的针对性和适用场景，既有可供借鉴的优势，也存在一定的改进之处。具体来说，绿色全要素生产率直接测量法主要评估经济系统在考虑环境约束下的生产效率和可持续增长能力，但通常基于静态视角，难以捕捉生产要素投入与产出之间的动态调整过程，如技术进步对绿色生产率的长期影响；工业行业结构变动法和弹性脱钩值度量法聚焦于产业结构向资源节约型与环境友好型转型升级的关键特征，但同样未涵盖绿色转型中其他重要因素，如绿色技术创新的驱动作用。鉴于工业绿色转型内涵广泛且涉及多维因素，单一指标难以全面刻画其复杂性和多样性特征。相比之下，综合指数法通过整合多维要素，能够在较大程度上弥补单一指标方法在视角单一和适用范围有限等方面的不足，为系统刻画工业绿色转型的全貌提供了更加合理的工具。

因此，本研究采用综合指数法，构建工业绿色转型评价指标体系，并结合熵权法对2004—2022年全国30个样本省份的工业绿色转型效果指数（Industrial Green Transformation Effect Index，IGTEI）及其4个维度——产业结构调整指数（Industrial Structure Adjustment Index，ISAI）、能源低碳转型指数（Low-Carbon Energy Transition Index，LCETI）、清洁高效生产指数（Clean and Efficient Production Index，CEPI）、绿色技术创新指数（Green Technology Innovation Index，GTII）分别进行测度分析，以全面评估中国工业绿色转型的时空演进趋势、区域异质性和空间关联特征。这不仅是对既有文献的有益补充，也为工业绿色转型相关政策的制定与实施提供了重要的理论依据和实践参考。

二、 工业绿色转型内涵概述

在“双碳”目标下，《“十四五”工业绿色发展规划》《工业领域碳达峰实施方案》相继推出，揭示了工业绿色转型的本质，即实现“绿色发展”与“转型进程”的双重目标。围绕实现上述规划方案的主要任务，结合已有文献对工业绿色转型的相关研究，同时面向绿色低碳目标和新发展理念的新形势、新任务、新要求，本文将工业绿色转型定义为：以绿色技术创新驱动为核心，以资源集约利用和环境友好为导向，工业增长方式由粗放型转向集约型、生产过程由高污染型转向清洁型、工业结构由低附加值转向高附加值的过程。基于此，本文聚焦以下4个维度阐释工业绿色转型的内涵：产业结构调整是转型的首要路径，其通过生产要素在高、低污染行业和高、低附加值行业间的重新配置，从根源上优化工业发展模式；能源低碳转型是转型的基础支撑，工业作为能源消费主体，其用能结构优化与效率提升直接关乎转型成效；清洁高效生产是转型的直接体现，其聚焦生产全链条的污染防控与资源循环利用，是实现环境效益与经济效益协同的关键环节；绿色技术创新是转型的核心动力，借助突破性技术成果破解资源环境约束，是转型可持续性的保障。

（一） 产业结构调整

产业结构调整是工业绿色转型的首要路径，需注重产业结构协调化、高度化、清洁化的协同推进。产业结构变迁通常涉及产业结构协调化和产业结构高度化两个方面，其转型升级是二者的统一。^[20]其中，产业结构协调化侧重于生产要素与资源投入在各产业部门之间的合理配置与有效流动，强调产业间发展的均衡性与资源配置的优化；而产业结构高度化则体现为生产要素由低附加值产业部门向高附加值产业部门转移，推动产业链升级和附加值提升。^[21]同时，在“双碳”目标引领下，产业结构向清洁化转型。一方面，钢铁、水泥等污染密集型行业淘汰落后产能的进程提速；另一方面，新能源汽车、光伏装备、节能环保装备等绿色环保新兴产业规模快速扩张，成为工业经济增长的新支柱。因而，本文考察了污染密集型行业和清洁生产型行业的结构变动趋势，以衡量产业结构是否由污染密集型传统行业占优向清洁生产型行业占优循序演进。这种转型具体表现为：劳动力、资本等生产要素逐渐从污染密集型产业流向清洁型产业，绿色产品产值占比逐步提升。另外，《“十四五”工业绿色发展规划》明确提出，产业结构向高端化转型是现阶段科学有序推进工业绿色转型的重要环节，内容涉及传统行业绿色低碳改造、绿色环保新兴产业培育壮大等方面。在传统行业，实现绿色转型的关键是提升高耗能产业的集约化与减量化水平。具体措施包括优化行业产能布局、提高资源利用效率、杜绝重复建设和无效投资等，以实现高耗能行业的总量控制和效益提升。

（二） 能源低碳转型

能源低碳转型是工业绿色转型的基础支撑，其核心在于构建清洁低碳的工业用能结构，同时着力提升工业能源利用效率。能源作为工业发展重要的物质要素，是工业生产体系赖以生存的命脉。从图1可以看出，从1995年开始，全国工业领域能源消费量占据能源消费总量的70%以上，长期居于主导地位；进入“十二五”时期，中国工业化进程逐步由中期向后期过渡，这一阶段以转变发展方式和调整经济结构为主线，叠加节能减排政策的逐步深化，工业领域能源消费增速明显放缓，占全国能源消费的比重也持续下降；2013—2022年，全国工业能源消费比重持续低于70%，并在2022年下降至67.24%，但占比仍高达三分之二。^①在这一背景下，工业绿色发展必须建立在能源资源清洁、低碳、高效利用的基础上。

然而，中国“富煤、贫油、少气”的能源资源禀赋特征导致能源供应和消费结构仍需系统调整与持续改善（见图2），以契合工业绿色发展要求。鉴于此，优化工业用能结构成为推进工业绿色转型的关键路径之一，应从减少化石能源消费、加速低碳替代和推动终端电气化三方面发力。首先，应控制化石能源消费，尤其是原煤和石油等高碳能源的消费，引导工业能源消费由高碳向低碳方向转变。例如，推广生物质、天然气等清洁能源的工业应用，加速以氢能为代表的新兴低碳能源的产业化步伐，为传统工业能源消费开辟低碳替代路径。其次，工业终端用能电气化是提升清洁能源消费比重的重要环节，也是推动电能对化石能源深度替代的重要途径。通过推动终端设备的电气化改造，提升电能在工业能源消费中的渗透率，可以促进工业部门更高效地利用可再生能源发电成果，从而为工业绿色转型奠定清洁低碳的用能基础。

提高能源利用效率是推动能源低碳转型的另一关键路径，旨在通过优化能源使用过程实现单位产出能耗降低和能源集约利用。^[22]自1994年以来，随着洁净煤技术的推广、节能技术改造项目的实施和工业落后产能的逐步淘汰，中国工业领域的用能效率不断提高。相关数据显示，单位工业增加值的电力消耗和能源消耗不断下降（见图3）。^②2022年，全国亿元工业增加值能耗、电耗分别下降至0.91万吨标准煤、0.13亿千瓦时。这表明中国工业领域的能效提升已取得显著进展。然而，中国单位GDP能耗约为世界平均水平的1.5倍，工业能效仍有较大提升空间。^[18]因此，降低能源消费强度、提升工业能效依然任重道远。考虑到工业能源消费量在全国总体能源消费量中占比最高，因此，提升工业能源利用效率是从源头减少化石能源消费的最有效途径。在当前能源资源约束趋紧的形势下，能效提高不仅有利于促进能源资源节约、保障能源供应安全、缓解能源供需矛盾，还能促使工业发展与能源消耗脱钩，为推动工业向绿色发展迈进做出重要贡献。

（三） 清洁高效生产

清洁高效生产是工业绿色转型的直接体现，其关键在于削减生产过程的污染排放、提高全要素生产效率，实现环境效益与经济效益的双赢。根据陈诗一^[23]的测算，改革开放以来，工业部门虽然平均贡献了全国约40%的GDP，却产生了高达84.2%的二氧化碳排放，成为全国温室气体排放的主要来源。由此可见，推动工业领域实现绿色发展和转型升级，必须聚焦于生产过程的清洁化和高效化。首先，应着力加强生产过程的排放控制，推动环境管理模式从传统的末端治理向全过程管理转型。单纯依靠末端处理的方式难以从根本上解决工业污染问题，必须采取“预防为主、治理为辅”的策略，将污染防治的重心前移至生产源头。通过优化生产流程、引入清洁技术、改进能源利用效率等方式，有效降低污染物的产出总量。同时，在生产过程中实施全过程环境管理，强化对污染物排放的动态监测与控制，确保减排目标得以实现。其次，末端治理仍然是工业污染控制的重要环节。在源头预防的基础上，加强对工业废水、废气及固体废弃物治理设施的投入，促进碳捕集、利用与封存（CCUS）技术在工业领域的示范应用，进一步巩固污染控制效果。通过将源头控制与末端治理相结合、以资源循环利用为辅助措施，清洁高效生产能够有效推动工业绿色转型目标的实现。

（四） 绿色技术创新

绿色技术创新是工业绿色转型的核心动力，加快绿色低碳技术研发攻关和推广应用，能够激发各类市场主体创新活力。区别于传统技术创新，绿色低碳技术创新是能够促进环境可持续改善的过程、系统、行为、产品。它在考虑环境绩效约束的基础上，旨在实现清洁生产、促进环境保护以及提高能源资源综合利用效率。绿色低碳技术突破使工业发展不再仅仅依赖于“三高”产业。^[19]在度量绿色技术创新时，以绿色专利为表征的绿色创新产出是资源投入和使用效率的最终体现，可以从广泛的创新活动中识别出绿色创新成果。^[24]同时，绿色专利数量及其技术含量也反映了工业企业在绿色低碳转型中的技术积累水平。为了加快绿色技术创新并将其转化为工业绿色转型的动力，还需要建立协同创新的体系化机制。企业作为绿色技术创新的主导者，应整合科研院所、高校、产业园区等各类创新资源，建立绿色技术创新联合体，形成“产学研”深度融合的合作模式。这种协作模式能够最大限度地整合各方资源优势，促进各类创新主体竞相迸发，激活绿色创新的新动能，加速科技成果转化，完善市场导向的绿色技术创新体系，最终驱动工业绿色转型。

三、 工业绿色转型指标体系的建构与测度

（一） 工业绿色转型指标体系建构

为准确度量区域工业绿色转型水平，在借鉴已有绿色转型测度方法、指标的基础上，本文以《“十四五”工业绿色发展规划》中关于工业绿色低碳转型要求为依据，兼顾数据可得性，遵循科学性与规范性原则，构建了工业绿色转型评价指标体系（见表1）。

1. 产业结构调整指标

产业结构协调化（Industrial Structure Coordination，ISC）表现为各工业部门产值或者就业比例关系向平衡状态趋近的程度，是各部门之间生产要素合理分配及其资源利用率的表征，可以有效评估要素投入和产出结构的协调程度。已有研究通常借鉴干春晖等^[25]的方法，釆用泰尔指数度量产业结构协调化程度。在此基础上，本文利用中国35个工业行业数据（见表2），构造ISC指数为

当TI值不为0时，表明产业结构偏离了均衡状态，数值越大，说明产业结构越不合理。而ISC值与TI值的作用机理则相反，即TI值的减小意味着ISC值的增加，说明产业结构协调化水平更高。

产业结构高度化（Industrial Structure Supererogation，ISS）表现为原材料、劳动力等生产要素从生产效率较低的产业部门转移到生产效率较高的产业部门，且新增的资源要素也被分配至劳动生产率较高的产业部门，使得高生产效率的工业行业份额持续增加，最终实现产业结构由低附加值产业部门主导向高附加值产业部门主导演进。因而，本文在构建ISS指数时，不仅考察了产业部门份额和比例关系的变动情况，还考虑了不同产业劳动生产率的变动情况，计算公式为

在式（1）和式（2）中，i、j、t分别表示省份、工业行业和年份；Y_i，j，t和L_i，j，t分别表示i省份的j行业在第t年的产值和从业人数；Y_i，t和L_i，t分别表示第t年i省份的全部工业行业产值和工业从业人数；OV_i，j，t表示第t年i省份的j行业在工业总产值中的占比，即OV_i，j，t=Y_i，j，t/Y_i，t；LE_i，j，t表示第t年省份i的j行业的劳动生产率，即LE_i，j，t=Y_i，j，t/L_i，j，t。工业行业产值和从业人数来源于《中国工业统计年鉴》、Wind数据库、CSMAR数据库以及各省统计年鉴等。

产业结构清洁化使用清洁生产型与污染密集型行业产值的比值来衡量^[8]，以考察生产要素是否由高污染、高耗能产业逐渐流向清洁和环保产业，清洁技术、绿色产品是否实现对污染产品的淘汰和驱逐，清洁产业是否逐渐取代污染密集产业的主导地位。其中，清洁生产型行业和污染密集型行业依据单位产出的污染排放量来划分。^[9]具体来说，本文先采用极大极小法对工业废气、工业废水、工业固体废弃物等污染排放强度数据进行标准化处理，并以此为基础计算2004—2016年间各工业行业的废气、废水和固体废弃物的平均排放强度；进一步地，对其进行加权平均求和，得到各个工业行业的污染排放综合得分，再按照得分高低将工业行业划分为清洁生产型和污染密集型两大类。另外，考虑到《“十四五”工业绿色发展规划》提出的应注重绿色环保等清洁产业扩张的要求，本文选取可再生能源发电装机容量占比作为工业清洁化发展的另一测度指标。上述工业污染排放数据来自《中国环境统计年鉴》，水电设备数据来自Wind数据库。

2. 能源低碳转型指标

调整工业能源消费结构是实现工业绿色低碳发展的关键一环，其首要任务在于有效控制化石能源的使用。在这一过程中，引导能源消费向低碳能源转变，并推动工业终端电气化水平提升是必要的。在全球气候治理与中国“双碳”目标背景下，一方面，天然气、水电、风电、太阳能等低碳能源成为可行的替代方案，可以有效减缓对高碳能源的过度依赖，为工业可持续发展提供有力支撑；另一方面，推动工业终端用能电气化，有利于消纳清洁能源，促进能源系统低碳转型。限于数据可得性，本文使用工业天然气消费占工业能源消费的比重和工业终端电力消费占工业终端能源消费的比重来度量工业用能结构低碳化程度。另外，考虑到工业领域能源消耗在全国总体能源消耗中占比最高，提高工业能源利用效率被认为是减少化石能源使用的最为有效途径，本文利用单位工业增加值能源消耗、单位工业增加值电力消耗作为工业能源利用高效化的代理变量。上述能源消费原始数据来自《中国能源统计年鉴》的地区能源平衡表、各省统计年鉴等。

3. 清洁高效生产指标

环境治理是工业领域实现绿色发展和转型升级的重要环节，其核心是生产过程的清洁高效。对环境治理的评价应从污染的源头防治和末端处理两个角度出发。对于工业排放源头防治成效的衡量，本文选取工业废水排放强度、工业二氧化硫排放强度、工业二氧化碳排放强度等指标；末端治理的效果则通过工业污染治理完成投资占工业增加值的比重进行表征，此外，工业生产过程的环境治理还应遵循资源循环化理念，通过产品设计、生产工艺的优化，减少废弃物的产生，实现资源的最大化利用和再生利用，因而工业固体废物综合利用率也被纳入指标体系。其中，用于测算上述指标的工业废水和二氧化硫排放量、工业固体废弃物利用率、工业污染治理投资等数据均来自《中国环境统计年鉴》，工业二氧化碳排放量基于各品类的工业能源消费量和相应的碳排放系数计算得到。

4. 绿色技术创新指标

绿色技术创新的关键是释放各类市场主体的创新活力，加强绿色技术研发攻关。绿色技术研发用绿色技术创新产出来表征，使用的指标是绿色专利申请量占专利申请总数的比重。首先，专利中包含了大量关于技术、发明和发明者的信息。由于专利申请、审查与授权的制度法规在中国各地区基本一致，不同省份的专利数据具备了可比性。^[26]其次，专利按照其创新性由高到低依次是发明专利、实用新型专利和外观设计专利。齐绍洲等^[27]认为，在国家知识产权局（SIPO）专利数据库中，发明和实用新型专利中更有可能存在绿色创新活动。黎文靖等^[28]则表示，发明专利更能捕捉实质性创新和关键技术成果，是衡量高质量创新能力的真实指标，而非发明专利（包括实用新型专利和外观设计专利）申请不能很好地体现创新产出的质量。最后，一项专利从申请到获批大致需要1—2年，即授权相较于专利申请具有滞后性。专利授权（或获得）是企业前期努力的结果，而使用当期的研发投入评估过去的创新产出将引致内生性问题。此外，专利获得授权前还需要检测和缴纳年费，且受机构工作效率和偏好影响，专利授权存在更多的不确定性和不稳定性。^[29]相比之下，专利申请比授权更稳定、可靠和及时，并且专利技术对地区发展的影响往往在申请过程中就已显现。绿色专利数据是依据世界知识产权组织（WIPO）于2010年推出的“国际专利分类绿色清单”（IPC Green Inventory），在SIPO专利数据库中进行条件检索得到的，主要涉及替代能源生产、能源节约、核电、交通运输、废物管理、农林业、行政监管与设计等7个类目。创新主体包括科研院所、高新技术企业等。本文选取高等学校数量、研究与开发机构R&D人员占从业人员的比重、高技术产业R&D项目和新产品开发项目数量来衡量市场主体活力，数据来自《中国科技统计年鉴》。

（二） 工业绿色转型效果指数的测度方法

以表1工业绿色转型指标体系为基础，对可获得的三级指标赋予权重，测算IGTEI。一般而言，赋权法主要包括主观赋权法和客观赋权法两类。主观赋权法依赖于主观判断，根据指标之间的相对重要程度进行权重分配，常见方法包括主成分分析法、Delphi法以及AHP法等；而客观赋权法主要依据的是指标原始信息，如聚类分析法、熵权法等。考虑到主观赋权法可能受人为因素的影响，在对指标权重赋值时有失偏颇，同时为了在综合评估中妥善处理指标间可能存在的重叠信息^③，本文采用熵权法对指标进行赋权。熵权法依据指标自身的信息贡献自动调整权重，从而有效缓解多重共线性带来的影响，可以更好地反映指标综合指数，其具体步骤如下。

第一，对数据进行标准化处理。表1中各指标的量纲、数量级、正负取向均存在显著的差异，需要对其进行标准化处理，以实现指标的横向可比性和实用性。正向和负向指标的处理过程分别如式（3）和式（4）所示。

式中：$\underset{a}{max}\left\{x_{ab}\right\}\text{和}\underset{a}{min}\left\{x_{ab}\right\}$分别为所有年份中第b项评价指标的最大值和最小值，r_ab为无量纲化的结果。

第二，计算第a年第b项指标值的比重ω_ab，计算公式为

式中：m为评价年数。

第三，计算指标的信息熵e_b，公式为

第四，计算信息熵冗余度d_b，公式为

第五，计算指标权重φ_b，公式为

式中:n 为指标总数。

第六，基于标准化的指标r_ab及测算的指标权重φ_b，使用多重线性函数的加权求出IGTEI。计算公式为

IGTEI值在0到1之间，该数值越大，表示工业绿色转型效果越好；反之，工业绿色转型效果越差。

四、 工业绿色转型效果指数的时空演变特征分析

（一） 总指数和分维度指数测算结果

利用熵权法测算得到全国30个样本省份（考虑到数据完整性要求，本文所选样本省份不含西藏及港澳台）的IGTEI均值为0.35。同时，为了更直观地呈现省际IGTEI的变化趋势，本文绘制了30个省份IGTEI随时间变化的折线图（见图4）。由图4可知，2004—2022年间各省份IGTEI普遍呈现稳步上升的趋势，表明近年来各省份工业绿色转型水平都得到了一定程度的提升。然而，不同省份的转型水平存在明显差异。具体而言，大多数省份处于中等水平，如安徽、河北、湖北、湖南等；部分省份水平偏低且增幅较为平缓，如云南、甘肃、广西、吉林、黑龙江等，这可能与其产业结构较为依赖传统能源和重工业有关；也有一些省份转型水平长期表现良好且保持强劲增长，成为了全国转型的引领者，如上海、北京、广东、浙江、江苏、海南等。

为进一步探究各维度指数的变化情况，本文绘制了2004—2022年各指数均值的变化趋势图（见图5）。在研究期内，工业绿色转型分维度指数总体呈上升趋势，表明工业绿色转型在不同方面均取得了进展。产业结构调整指数平稳上升，但增长幅度较为缓慢；能源低碳转型指数呈现波动上升的趋势，在数值变化上与前者相似；清洁高效生产指数持续波动，总体略有下降；绿色技术创新指数增长最为显著，尤其在2015年后快速上升。

（二） 工业绿色转型效果指数的时序演进

图6从整体上描述了全国工业绿色转型水平在考察期内的动态演进趋势。^④第一，全国整体IGTEI的分布曲线中心以及变化区间逐步右移，表示工业绿色转型效果在整体上呈现出持续提升的趋势。第二，在曲线左尾明显提高且左侧边界趋于明显收敛的同时，持续存在显著的右拖尾现象，分布延展性呈现一定程度的拓宽趋势。这反映出，在工业绿色转型水平较差的省份，地区间的绝对差异逐年缩小；而全国范围内工业绿色转型水平相对较高的省份与平均水平差距持续拉大。这主要是因为，不同省份或地区间，影响工业绿色转型水平和增速变化的经济增长、人力资本、城镇化率、基建和金融水平等因素存在明显异质性，工业绿色转型水平低的省份短期内难以迅速赶上水平高的省份，两者之间的差距极有可能会在一定时期内持续拉大。第三，对于其波峰演变进程，全国整体工业绿色转型水平分布以“单峰”为主，这预示着大多数省份的工业绿色转型水平相对集中，均面向绿色转型的目标协同发展、共同迈进，有助于推动全国工业绿色转型的整体进程。这可能归因于一致性政策导向与资源配置均衡性。

本文通过绘制全国工业绿色转型分项指标的核密度图，深入分析了ISAI、LCETI、CEPI、GTII随时间演变的分布动态（见表3）。研究发现，样本期内ISAI总体水平持续提升，区域分布呈现早期相对集中、后期逐渐分散的态势，左尾（低指数区域）基本消失。这表明大部分地区产业结构优化成效显著，同时高值区域数量明显增加，少数领先地区的快速发展拉大了区域差距。LCETI整体提升、地区间差异缩小，且转型过程趋于平稳，表现出从低值集聚向高值分散的演变特征。CEPI呈现先提升后回落的趋势，地区间差异先缩小后扩大，反映出整体效率水平的阶段性进步与区域分布的不均衡性变动。这种现象可能与部分指标的年度差异逐步减小有关。当各地区间的数值趋于一致时，其权重相应降低，进而削弱了该指标对综合指数的贡献。GTII快速提升，区域间不均衡性有所缓解，具体表现为低水平地区显著减少，创新能力较强的地区占比持续增加，且高水平地区集中度不断提高，呈现“强者更强”的态势。总体而言，绿色技术创新是工业绿色转型中最活跃的驱动力。^[30]这与既有研究结论相契合。侯建等^[31]指出，创新效应在能源强度与工业绿色转型之间具有门槛调节作用，只有在创新水平突破特定临界值后，降低能源强度才能有效促进绿色转型；陈文君等^[32]基于资源型城市样本分析发现，纯技术进步是工业绿色效率提升的核心来源，而非规模扩张或要素结构变动。这进一步印证了在中国工业绿色转型进程中，“技术引领”比“要素驱动”更具可持续性。

（三） 工业绿色转型效果指数的空间特征

1. 空间分布特征

为了实现区域协同发展，构建优势互补、高质量发展的区域经济布局，中国作出统筹推进东部率先发展、中部地区崛起、西部大开发、东北全面振兴的战略部署。从考察期内IGTEI年度均值分析可以看出，东部处于领先地位，西部次之，中部、东北部稍显落后（见图7）。这种区域差异的形成与各地区的产业基础、创新生态和政策协同密切相关。^[33]具体来说，东部沿海地区凭借优越的地理区位和改革开放的政策红利，对外开放起步早、开放程度高，长期以来在经济规模和增速、城镇化进程、技术研发能力和人力资本水平等方面均显著优于中西部和东北地区。这为其工业绿色转型奠定了坚实的基础。东部地区地方政府积极推进环境综合治理和污染减排，提升能源利用效率，推动清洁生产，有助于实现从传统工业体系向绿色、低碳、高效的现代工业体系转型。在西部大开发战略和“一带一路”倡议的带动下，西部地区抓住国内外市场和资源的双重机遇，致力于实现经济增长与资源消耗的“脱钩”。尽管起步较晚，但西部地区的绿色发展潜力和战略地位不容忽视，其持续推进的生态文明建设将为全国高质量发展注入新动力。与东部和西部地区相比，中部地区在工业绿色转型方面整体水平相对滞后，反映出其在转变经济发展方式和推动工业绿色转型过程中面临更大的挑战。然而，中部地区作为全国市场的空间枢纽，拥有独特的区位优势和绿色发展潜力。在“双循环”新发展格局下，构建内陆地区对外开放新高地，不仅能够推动中部经济高质量发展，也对其全方位开放向纵深发展具有全局性的重要意义。

从图7各省份IGTEI值的变动态势可以看出，各区域的IGTEI呈递增态势。尽管整体水平上，东部地区各省份的工业绿色发展水平明显高于其他三大区域，但从年度增长幅度看，东部、中部、西部地区IGTEI年均增长率接近，意味着区域间工业绿色转型呈现出趋同之势。随着时间推移，区域间IGTEI差距逐渐缩小。因此，区域性发展政策在实现区域协调，尤其是在工业领域绿色协同发展方面发挥了一定积极作用，后续应进一步采取精准化的区域工业绿色发展措施，逐步缩小地区间的转型差距。

2. 空间关联特征

空间依赖意味着经济变量的各观测值由于空间效应而在地理分布上呈现集聚特征。这种依赖性主要源于两个方面：一是空间经济和社会要素在地理空间中的溢出效应，二是由空间区位所引致的地理距离对空间经济特征产生的影响。在空间计量经济学的分析框架中，对整个体系内的空间依赖分布规律的测度主要通过空间自相关性分析实现。^⑤

显然，省份间工业绿色转型效果的相关性与地理位置密切相关，地理距离越近的省份联系更为密切。本文将30个样本省份作为空间单元，并使用地理邻接空间权重矩阵，测算全局Moran’s I和Geary’s C，以判断省际工业绿色转型效果的空间溢出效应的显著性（见表4）。其中，地理邻接空间权重矩阵W_n是基于二进制算法设置的Queen型0-1邻接矩阵，当省份i与省份k的行政边界相邻时，W_n的元素$w_{ik}^n$取1，否则取0。

表4结果显示，全局Moran’s I为正值且在1%的置信水平下通过显著性检验，而Geary’s C均小于1，说明中国省际工业绿色转型水平在空间分布上是正相关的，而不是随机的。这一发现与王阳等^[34]基于2006—2020年城市面板数据所得出的“工业绿色转型存在显著空间正相关”的结论一致。正相关性意味着工业绿色转型水平较高的省份更倾向于聚集在一起，而水平较低的省份也表现出类似的集聚特征。这归因于一个省份的绿色转型水平与地理位置及周边环境密切相关，地理位置邻近的省份受益于地区间的资源优势互补、高素质人才流动和高新技术辐射，存在明显的地理集群现象。另外，随着时间的推移，Moran’s I指数和Geary’s C指数在整体上分别呈上升和下降趋势，说明这种区域间正向的空间联动效应逐渐加强。

进一步地，基于局部Moran’s I散点图，将省际工业绿色转型效果集群分为四个象限的空间关联模式。从图8可以看出，大部分省份位于第一象限（HH）和第三象限（LL），即呈现“高—高”与“低—低”两类集聚模式。这意味着转型水平较高的省份毗邻，并被其他高值区域的省份包围，而低水平省份亦呈现相似的空间聚集形态，从而反映出中国工业绿色转型存在显著的局部空间正相关性与集聚效应。该结论与徐辉等^[35]关于国家包容性绿色增长水平空间分布呈现类似“高—高”“低—低”集聚特征的研究发现相一致，进一步印证了区域绿色转型过程中空间依赖性与联动性的普遍存在。此外，“低—低”集聚特征更为显著，表明低水平地区由于资源匮乏、技术能力不足等因素，通过地理邻近性形成了显著的负向空间溢出效应，进一步加剧了这些地区的转型滞后状态，不利于整体绿色转型水平的提升。相较之下，第二象限（LH）和第四象限（HL）散点较少，说明高水平地区对周边低水平地区的带动作用有限，或者低水平地区难以吸收周边高水平地区的正向溢出。上述分布格局呈现“高者愈高、低者愈低”的两极化趋势，可能进一步加剧区域间发展的不均衡性。

五、 结论与启示

（一） 研究结论

本文借鉴已有文献，结合《“十四五”工业绿色发展规划》提出的目标任务，从产业结构调整、能源低碳转型、清洁高效生产和绿色技术创新4个维度入手，构建了中国工业绿色转型指标体系，在此基础上测算了2004—2022年中国省际工业绿色转型效果指数，并基于时空演进视角系统分析了其动态变化及区域差异，得到以下研究结论。

第一，全国IGTEI整体呈现平稳上升趋势，但区域不均衡性显著。在样本考察期内，尽管各省份在推进工业绿色转型方面均取得一定进展，但地区差异依然显著，呈现出明显的“东高西低”分布格局。东部经济发达省份IGTEI普遍表现较好，保持强劲的增长态势，在转型进程中表现出明显的领先优势；相比之下，中部、西部和东北地区增幅较为平缓，可能是受传统产业结构和资源禀赋的制约。

第二，从细分维度看，绿色技术创新指数增长最为显著，尤其在2015年后快速上升，其增速显著高于其他指标；能源低碳转型指数次之，但自2012年起其增长明显加速；产业结构调整指数增长较为缓慢，但稳步推进；而清洁高效生产指数态势有阶段性波动，总体略有下降。这表明，绿色技术创新和能源低碳转型成为工业绿色转型的主要驱动力，产业结构调整和清洁高效生产仍需进一步深化，亟待强化政策协同与系统支持，以推动工业绿色转型的全面深入。

第三，省际工业绿色转型水平呈梯度分布，区域差距在动态变化中趋于收敛。虽然高水平省份与全国平均水平的差距逐渐扩大，但低水平省份数量逐步减少，且省际绝对差距也逐年缩小。此外，全国工业绿色转型水平的分布以“单峰”为主，反映出在一致性政策导向与资源配置的共同作用下，大多数省份正协同迈向绿色转型的共同目标。分项指标的区域演变进一步揭示了绿色转型的差异化特征：ISAI区域分布由早期集中转向后期分散，高值区域显著增加，但区域差距有所扩大；LCETI区域差异逐年缩小，表现出从低值集聚向高值分散的趋势；CEPI则经历了先提升后回落的波动，区域差异先缩小后扩大，反映出阶段性进步与区域不均衡并存的特征；GTII低水平地区显著减少，高水平地区集中度持续提高。

第四，从空间关联视角来看，中国工业绿色转型水平在地理分布上呈现出显著的空间正相关性，并且这一空间联动效应随着时间的推移不断增强。进一步研究表明，省际工业绿色转型水平存在显著的局部空间集聚特征，主要表现为“高—高”和“低—低”集群现象，其中“低—低”集聚特征尤为突出，反映出省份之间的绿色转型空间分布仍然存在不均衡性和异质性。

（二） 政策启示

第一，各省政府要持续关注工业绿色转型目标的进展，积极探索提升工业绿色转型水平的可行路径。一是以绿色技术创新和能源低碳转型为核心驱动力，加大绿色技术研发投入，加快清洁生产技术和装备的推广应用，推动其与能源密集型行业深度融合。二是在调整产业结构与推动清洁高效生产过程中，完善产业政策和绿色标准，促使传统产业向绿色化、低碳化转型，同时分阶段淘汰高污染、高耗能企业，加速落后产能退出，提升产业绿色化水平。三是健全长效支持机制，动态监测转型过程中的阶段性波动，及时制定应对措施，避免转型进程因短期经济压力而回落，确保在区域均衡发展的框架下稳步推进工业绿色转型。

第二，政府应针对不同区域的转型特点，制定差异化的政策措施。一是应加大对中西部和东北地区的科技投入力度。一方面，通过鼓励绿色产业集聚、推动传统产业绿色改造、引导企业转型升级等措施，推动其向更高价值链攀升；另一方面，促进绿色产业园区、低碳技术示范区的建设，吸引绿色投资，提升绿色产业基础，从而逐步缩小与高水平地区的差距。二是对于高水平省份（如东部沿海地区），应加大对前沿绿色技术研发与产业化应用的激励力度，尤其在智能制造、新能源、绿色建筑等领域进一步推动技术突破和产业化进程。同时，鼓励高水平省份通过示范带动作用，推动其向周边低水平省份推广绿色技术和管理经验，实现整体绿色转型水平的提升。

第三，应重视工业绿色转型过程中区域间的联动效应，强化区域协同发展与空间联动机制。一要加快完善区域一体化创新要素网络，着力推动跨区域绿色合作平台及基础配套设施建设，优化跨区域技术扩散环境，以促进高低水平地区之间的绿色技术转移、创新成果共享和产业链对接，增强不同区域间的绿色发展协同性。二是加强地区间财政支持、税收优惠等政策协同，降低行政壁垒和制度成本，引导土地、资金、技术、人才等要素突破地域限制，推动区域间的互联互通和资源整合，进一步提升中国工业绿色转型的整体协调性和效率。三是通过数字化平台建设促进区域间信息共享与资源整合，打造“辐射式”绿色协同网络，为区域协同转型提供支撑。

注释:

① 工业能源消费的原始数据来自国家统计局，增长率和比重依据相关数据测算。

② 工业增加值和能源消费数据来自《中国统计年鉴》，工业能源和工业电力消耗强度依据工业能源消耗数据和实际工业增加值（以1993年为基期，运用工业增加值指数进行折算）计算而得。

③ 例如，“工业碳排放量减少”与“能源低碳转型”在物理机制上存在密切联系，前者在很大程度上是后者的直接结果。因而，在指标体系设计时，“能源低碳转型”更偏重转型过程中的驱动力维度，侧重反映清洁能源投入、效率提升等推动因素；而“碳排放量减少”作为结果成效维度，用以衡量转型最终带来的环境效益。

④ 图6基于研究中30个样本省份的IGTEI值绘制。核密度估计的核心价值在于反映变量的概率分布形态及动态演变，而非简单的加总平均。本研究中 30 个省份指数的核密度曲线，能够直观呈现全国工业绿色转型水平的分布模式（如单峰 / 多峰特征、极化程度、分布延展性），其演变趋势与国家层面工业绿色发展的政策导向和实践成效相契合，可有效表征全国整体的动态演进特征。

⑤ 变量空间自相关性的显著性可以用Moran’s I和Geary’s C来检验。Moran’ I是观测值与它的空间滞后之间的相关系数，其取值范围在-1到1之间。当Moran’s I值大于0时，表示数据呈现空间正相关，Moran’s I越接近1，表明其空间正相关性越强，否则为负相关。Geary’s C 的范围在0到2之间，其中0 ＜ C＜1表示正相关，1＜C＜2表示负相关。

⑥ 图中横坐标表示标准化后的工业绿色转型效果指数值，纵坐标是其空间滞后值。限于篇幅，仅选择2004年、2010年、2016年和2022年报告。

参考文献