摘 要：從資源消耗綠色化、廢物排放綠色化與工業(yè)轉型綠色化三方面構建工業(yè)綠色化評價指標體系，基于2007—2016年30省面板數(shù)據(jù)和加權TOPSIS方法對中國工業(yè)綠色化水平進行評價，并利用泰爾熵指數(shù)、基尼系數(shù)和變異系數(shù)對省際工業(yè)綠色化空間差異性進行闡述。結果表明：（1）省際工業(yè)綠色化水平由高到低依次為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū);東部地區(qū)穩(wěn)中有升，中西部地區(qū)相對穩(wěn)定，東北地區(qū)下降趨勢顯著。（2）省際工業(yè)綠色化空間差異性總體變化幅度不大，且以泰爾熵指數(shù)、基尼系數(shù)與變異系數(shù)測度的省際工業(yè)綠色化空間差異性變化趨勢呈現(xiàn)出明顯同步性。（3）通過對泰爾熵指數(shù)空間分解發(fā)現(xiàn)，地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性不斷變小，而地區(qū)間的省際工業(yè)綠色化空間差異性小幅變大。

關鍵詞：工業(yè)綠色化;加權TOPSIS方法;空間差異性;泰爾指數(shù)分解

一、引言

在生態(tài)文明建設上升至國家戰(zhàn)略背景下，建立健全工業(yè)綠色發(fā)展長效機制，走綠色、循環(huán)、低碳發(fā)展道路，推動工業(yè)文明與生態(tài)文明和諧共融，是工業(yè)發(fā)展的必然趨勢。“綠色化”于2015年《中共中央國務院關于加快推進生態(tài)文明建設的意見》在國家政策層面上首次出現(xiàn)，并指出：“必須加快推動生產方式綠色化，構建科技含量高、資源消耗低、環(huán)境污染少的產業(yè)結構和生產方式，大幅提高經濟綠色化程度，加快發(fā)展綠色產業(yè)，形成經濟社會發(fā)展新的增長點”。從理論研究看，“綠色化”一詞在國內學術界最早可追溯至麥克尼爾與嚴光梁在1990年發(fā)表《國際關系的綠色化》一文。[1]然而，直到2002年由謝紅彬和陳雯通過研究發(fā)達國家工業(yè)綠色化過程及其經驗才首次引入“工業(yè)綠色化”一詞。[2]工業(yè)綠色化作為一個新研究領域，在我國還處于起步階段[3]，理論研究還十分欠缺。據(jù)此，本文首先對國內外工業(yè)綠色化研究進行評述，然后通過構建工業(yè)綠色化指數(shù)，借助2007—2016年面板數(shù)據(jù)和加權TOPSIS方法，對我國省際工業(yè)綠色化水平進行評價，并對省際工業(yè)綠色化空間差異性進行深入探討。

自20世紀60年代蕾切爾·卡遜《寂靜的春天》出版以來，經濟發(fā)展對環(huán)境造成的傷害逐漸被西方國家接受，探索人與自然和諧共生成為世界各國的共同追求。在此過程中，工業(yè)綠色化逐漸進入西方國家研究視域。然而，從國外現(xiàn)有研究看，西方學者重點從工業(yè)與環(huán)境相互作用視角探究工業(yè)綠色化的形成機制和動力機制。如Penna等將生命周期模型和多維博弈模型引入工業(yè)綠色化研究中，并在此基礎上論證環(huán)境壓力下工業(yè)綠色化的衍生動力問題;[4]Hudson認為，企業(yè)行為與環(huán)境壓力在相互作用過程中，可形成新的商業(yè)規(guī)則和商業(yè)行為，使工業(yè)向可持續(xù)的綠色化轉型。[5]而且，在工業(yè)企業(yè)與環(huán)境相互作用過程中，參與主體行為決策與工業(yè)綠色化進程密切相關。Flitner指出，當前，政府、公眾和企業(yè)在工業(yè)綠色化過程中積極主動適應環(huán)境變化[6]，具體來看，政府在促進企業(yè)與環(huán)境合作中發(fā)揮統(tǒng)籌協(xié)調作用;而經濟發(fā)展水平、制度懲罰、公眾技術支持、信息和公眾輿論、文化制度等也對環(huán)境治理意義重大。[7][8][9]然而，在不同工業(yè)歷史階段，由于對環(huán)境重要性認識不同，企業(yè)對環(huán)境壓力反應差異性明顯。一些研究指出，企業(yè)環(huán)保意識在20世紀60年代是缺失的，是經濟主導的，到90年代才逐漸形成一種自覺行為，并將環(huán)境保護視作為經濟利益的一部分，甚至是提升企業(yè)競爭力的一種市場手段。[10][11]還有一些學者從技術偏向角度研究綠色技術進步與環(huán)境規(guī)制關系，如Acemoglu等研究指出，通過鼓勵綠色技術進步如補貼將比環(huán)境規(guī)制如碳稅更有利于綠色增長。[12]總之，從現(xiàn)有研究成果看，國外研究多側重于在環(huán)境約束下工業(yè)企業(yè)對工業(yè)綠色化的行為反應以及政府為推進工業(yè)綠色化的行為決策。

從國內研究看，國內理論界在工業(yè)和綠色發(fā)展領域研究起步較晚，重點側重于工業(yè)綠色技術進步[13]、工業(yè)技術效率[14]、工業(yè)綠色創(chuàng)新效率[15]等，而對工業(yè)綠色化研究相對較少?，F(xiàn)有工業(yè)綠色化研究成果歸納如下：一是關于工業(yè)綠色化理論內涵研究。一般認為，工業(yè)綠色化是工業(yè)企業(yè)面對日益增強的政府、公眾、市場等環(huán)境壓力時為減少污染、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展或實現(xiàn)投入產出與環(huán)境質量相協(xié)調而做出行為決策的響應過程。[16][17][18]二是關于工業(yè)綠色化評價研究。如謝紅彬等基于工業(yè)綠色化狀態(tài)—壓力—響應模型構建區(qū)域工業(yè)綠色化評價指標體系[17]，但其評價體系中一些指標難以找到數(shù)據(jù)，因而不具實際操作性;王宜虎等從綠色化意識、綠色化管理和綠色化績效構建工業(yè)綠色化指標體系，并借助問卷調研和統(tǒng)計數(shù)據(jù)對江蘇省沿江8市工業(yè)綠色化水平進行評價。[19]三是關于工業(yè)綠色化動力機制研究。工業(yè)綠色化影響因素可歸納為宏觀因素（自然經濟、社會文化等）、中觀因素（環(huán)境政策、市場機制等）和微觀因素（行業(yè)特征、企業(yè)實力等）三類[20]，這三類影響因素作用不同;從經濟視角看，當政府、市場和社會向企業(yè)施加改善環(huán)境壓力時，若企業(yè)改善環(huán)境的行為帶來經濟績效，外部壓力就會通過企業(yè)對經濟利益的追求轉變?yōu)槠髽I(yè)的內在行動;[19]從企業(yè)戰(zhàn)略看，以綠色競爭力為導向實施工業(yè)企業(yè)轉型已成為工業(yè)企業(yè)轉型發(fā)展的有效選擇。[21]

總之，通過對國內外研究成果梳理，國外學者主要從企業(yè)與環(huán)境互動關系視角針對工業(yè)綠色化進行研究，缺乏對工業(yè)綠色化理論及其評價研究;國內當前工業(yè)綠色化研究還處于起始階段，關于工業(yè)綠色化內涵、評價與影響因素等方面研究成果相對較少，研究缺乏系統(tǒng)性和全面性，尤其是針對工業(yè)綠色化評價研究還存在以下兩大問題：一是工業(yè)綠色化指標體系難以用于實際操作，不能夠對區(qū)域工業(yè)綠色化實踐評價;[17]二是不能夠全面概括工業(yè)綠色化，評價并沒有涉及土地資源要素和產業(yè)、投資與就業(yè)等綠色轉型這些衡量工業(yè)綠色化的重要因素。[19]

二、工業(yè)綠色化評價模型設計

（一）工業(yè)綠色化評價指標體系

基于現(xiàn)有關于工業(yè)化[22]、綠色化[23][24]和工業(yè)綠色化[16][18]和《關于加快推進生態(tài)文明建設的意見》對綠色化的界定，本文對工業(yè)綠色化界定如下：工業(yè)綠色化是指工業(yè)企業(yè)在面對生態(tài)環(huán)境約束下主動或被動地構建科技含量高、資源消耗低、環(huán)境污染少的產業(yè)結構和生產方式以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的過程。從本質上看，節(jié)能、減排和循環(huán)是工業(yè)綠色化的基本構成，在此基礎上進一步拓展到企業(yè)對工業(yè)發(fā)展與環(huán)境相互作用的態(tài)度問題，這也是西方學者近些年研究的重心，即以綠色技術創(chuàng)新助推工業(yè)綠色化以提升企業(yè)國際競爭力和市場影響力?；谏鲜龆x，從工業(yè)綠色化的核心著手即工業(yè)節(jié)能、工業(yè)減排和工業(yè)轉型三個方面構建工業(yè)綠色化指數(shù)（Industrial Greening Index，IGI），并將工業(yè)綠色化指數(shù)分為資源消耗綠色化、廢物排放綠色化和工業(yè)轉型綠色化三個子系統(tǒng)（表1）。三個子系統(tǒng)具體內涵如下。一是資源消耗綠色化。資源消耗規(guī)模巨大與資源支撐工業(yè)發(fā)展可持續(xù)能力不足是當前工業(yè)經濟呈現(xiàn)的基本特征，減少資源消耗、推進循環(huán)經濟、提高資源利用效率是工業(yè)綠色化的核心。因此，提高工業(yè)能源效率[25]、用水效率[26]和土地效率[27]，是降低工業(yè)資源消耗的主要領域。二是廢物排放綠色化。在農業(yè)三廢、工業(yè)三廢與城市生活三廢中，工業(yè)三廢是導致生態(tài)環(huán)境惡化責任的主要承擔者。從我國區(qū)域工業(yè)發(fā)展實際看，二產畸高的產業(yè)結構與以煤炭為主的能源結構是造成我國冬季城市霧霾產生的主要因素[28]，減少工業(yè)三廢排放，提高工業(yè)三廢利用效率，是工業(yè)綠色化的動力支撐。三是工業(yè)轉型綠色化。優(yōu)化工業(yè)產業(yè)結構是推進工業(yè)綠色化的源頭，是針對工業(yè)綠色化的一種主動行為，能夠從根本上降低資源消耗與廢物排放。因此，大力開發(fā)非石化能源，是優(yōu)化能源結構著力點;發(fā)展高新技術產業(yè)、戰(zhàn)略性新興產業(yè)和節(jié)能環(huán)保產業(yè)，加大對戰(zhàn)略性新興產業(yè)、高新技術產業(yè)和節(jié)能環(huán)保產業(yè)投資力度，是優(yōu)化工業(yè)產業(yè)結構著力領域。

（二）數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)來源于2008—2017年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國城鄉(xiāng)建設統(tǒng)計年鑒》《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》和各省市區(qū)統(tǒng)計年鑒等數(shù)據(jù)。少部分數(shù)據(jù)由于年鑒統(tǒng)計口徑變化導致缺失，本文采用線性插值法補充。西藏數(shù)據(jù)由于缺失過多，本文及以下部分對除西藏和港澳臺以外的中國30個省市區(qū)工業(yè)綠色化水平進行評價。所有評價因子數(shù)據(jù)進行線性變換和單位化標準處理。為了比較同一年份不同地區(qū)之間差異性和同一地區(qū)不同年份之間差異性，以實現(xiàn)空間維度和時間維度兼顧，將同一個指標所有年份與所有地區(qū)數(shù)據(jù)統(tǒng)一進行單位化處理。

（三）面板數(shù)據(jù)相關性檢驗

通過Stata140軟件對2007—2016年30個省份14個評價因子的面板數(shù)據(jù)之間相關性分析。其中，相關性高于0.7有5對數(shù)據(jù)，主要涉及X1和X6，相關性高于0.8僅有X1和X8與X12和X14兩對數(shù)據(jù)，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)之間相關性小于05，表明所選擇的工業(yè)綠色化的指標因子之間具有較強的獨立性。

（四）工業(yè)綠色化評價方法

從現(xiàn)有文獻研究看，多指標評價綜合方法可分為主觀評價方法（如Delphi法、AHP法）、客觀評價方法（如TOPSIS法、DEA法、主成分分析法）及主客觀綜合評價方法3類。主客觀評價方法均有利弊，前者優(yōu)點是專家可根據(jù)實際問題，合理確定各指標權重，但其缺點是權重賦值主觀隨意性較大;后者實現(xiàn)權重賦值絕對客觀性，但其缺陷是客觀賦權有時會與實際重要程度相悖[29]，特別是指標因子對于評價對象的重要程度差異性較大時，這種評價結果與現(xiàn)實差異性愈加明顯。

基于主客觀評價方法各自的優(yōu)勢及不足之處，本文采取主客觀相結合的綜合性評價方法即加權TOPSIS方法對工業(yè)綠色化進行評價。加權TOPSIS方法基本思想為：基于原始空間—因子或時間—因子評價矩陣，在無量綱化處理后，結合加權法得到因子權重，構建加權決策矩陣，確定正理想解和負理想解，然后計算評價因子與正理想解和負理想解的相對接近程度，并以相對接近程度作為綜合評價的因子權重。具體計算過程如下：

一是無量綱決策矩陣。將m個省市區(qū)n個評價因子T年的數(shù)據(jù)按照時間序列構成的一個全局評價矩陣，即mt×n，其中，每一個時點的截面數(shù)據(jù)構成的截面矩陣為m×n。設xijt是第i個地區(qū)第j個評價因子在第t年的值，則由30個省市區(qū)2007—2016年14個評價因子構成的工業(yè)綠色化全局評價矩陣為：

二是指標因子賦權。采用專家打分法，邀請5位專家針對14個評價因子之間的重要程度進行打分，為防止打分差別過大而影響指標因子的權重分配，將5個評價中的最優(yōu)評價與最差評價剔除，再求平均值確定最后的權重矩陣。

三是構建加權決策矩陣。將無量綱決策矩陣與加權矩陣相乘，確定最后的加權決策矩陣。

（五）空間差異性測度方法

空間差異性測度方法主要有基尼系數(shù)法、變異系數(shù)法、泰爾熵指數(shù)法、赫芬達爾指數(shù)法等。每個方法針對一定研究領域具有相對比較優(yōu)勢，如基尼系數(shù)針對中等水平變化比較敏感、泰爾熵T指數(shù)對高水平變化比較敏感等，采用多個方法可增強空間差異性測度的有效性，彌補單個方法可信度不足問題。因此，本文以泰爾熵指數(shù)為基礎，以變異系數(shù)和基尼系數(shù)為補充，并對泰爾熵指數(shù)進行分解，探究工業(yè)綠色化的空間布局差異性及其差異性的空間貢獻程度。

其中，IGIij為第i個地區(qū)第j個省份的工業(yè)綠色化水平，TGI為工業(yè)綠色化均值。泰爾熵指數(shù)相對于其他指數(shù)的另一個優(yōu)勢就是：泰爾熵指數(shù)可以將空間差異分解為地區(qū)內差異和地區(qū)間差異之和，以驗證空間差異程度來自于地區(qū)間和地區(qū)內的比重。

三、省際工業(yè)綠色化評估分析

基于加權TOPSIS方法，將2007—2016年10年間中國省際工業(yè)綠色化水平進行評價，

（一）省際工業(yè)綠色化空間結構評估分析

從2007—2016年10年間省際工業(yè)綠色化均值看，前10位依次為廣東、北京、江蘇、浙江、河南、陜西、山東、福建、天津和上海，其中，東部地區(qū)省份有8個，中西部地區(qū)省份各有1個;而后10位依次為遼寧、湖南、云南、黑龍江、廣西、青海、山西、寧夏、新疆和貴州，其中，西部地區(qū)省份有6個，中部和東北地區(qū)省份各有2個。在空間分布上，東部地區(qū)省際工業(yè)綠色化總體水平占據(jù)絕對優(yōu)勢，西部地區(qū)和東北地區(qū)省際工業(yè)綠色化總體水平最低，東部地區(qū)、中部地區(qū)、東北地區(qū)和西部地區(qū)工業(yè)綠色化總體水平依次呈現(xiàn)下降格局顯著，這一空間格局與當前我國各省經濟發(fā)展水平、工業(yè)結構、能源結構、區(qū)域創(chuàng)新等呈現(xiàn)出比較明顯的一致性。

（二）省際工業(yè)綠色化時間序列評估分析

從2007—2016年，30個省份工業(yè)綠色化水平平均波動較大。其中，14個省份工業(yè)綠色化水平實現(xiàn)提升，16個省份工業(yè)綠色化水平有所下降。一方面，從工業(yè)化水平提升較快的省份看，工業(yè)綠色化水平排名提升超過10個名次的省份有5個，分別為福建、安徽、廣西、江西和重慶，其中，廣西工業(yè)綠色化水平提升幅度最高;工業(yè)綠色化水平提升比率超過20%的省份僅有廣西、貴州2個，且分別提升了5417%和4211%。另一方面，工業(yè)綠色化水平排名降低超過10個名次的省份有5個，分別為天津、吉林、黑龍江、山西和遼寧，其中，山西工業(yè)綠色化水平排名降低最多;工業(yè)綠色化水平降低比率超過20%的省份有黑龍江、山西、遼寧、青海和新疆5個，其中，山西工業(yè)綠色化水平降低比率達到3373%。

通過比較發(fā)現(xiàn)，工業(yè)綠色化水平提升比率較快（相對水平）和上升幅度較高（絕對水平）的省份空間區(qū)位同步性明顯，絕大多數(shù)都是中西部省份，并且工業(yè)綠色化水平降低比率較多（相對水平）和降低幅度較多（絕對水平）的省份基本都具有相同的產業(yè)特征，即基本都是重工業(yè)和能源工業(yè)省份。這表明，從區(qū)位視域看，東部地區(qū)工業(yè)綠色化水平在研究期初就處于較高水平，盡管到研究期末，絕對水平有一定幅度的提升，但是由于初始水平較高，所以難以獲得顯著提升;相反，中西部省份在研究期初普遍處于較低水平，相對東部地區(qū)就具有較大相對提升空間和絕對提升空間。從工業(yè)結構視域看，工業(yè)綠色化水平降低較多的省份基本都屬于工業(yè)結構偏重于鋼鐵與煤炭等重化工業(yè)地區(qū)，如東北3省、天津、河北、山西、陜西等，或屬于正處于工業(yè)化加快推進的欠發(fā)達地區(qū)，如甘肅、青海、新疆等。

（三）省際工業(yè)綠色化地區(qū)演進評估分析

分地區(qū)對我國省際工業(yè)綠色化平均水平比較分析（圖1）。在2007—2016年，東部地區(qū)省際工業(yè)綠色化水平居于絕對領先地位，工業(yè)綠色化分布格局呈現(xiàn)出東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)依次降低的明顯特征。然而，中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)省際工業(yè)綠色化平均水平相互之間變化較大。

具體來看，在2007—2008年，省際工業(yè)綠色化平均水平有東北地區(qū)高于中部地區(qū)再高于西部地區(qū);在2009—2015年，省際工業(yè)綠色化平均水平有中部地區(qū)高于東北地區(qū)再高于西部地區(qū);在2016年，省際工業(yè)綠色化平均水平有中部地區(qū)高于西部地區(qū)再高于東北地區(qū)?？傊?，由于東北地區(qū)省際工業(yè)綠色化平均水平在2007—2016年一直處于下降態(tài)勢，致使其省際工業(yè)綠色化平均水平先后被中部地區(qū)和西部地區(qū)超越。

（一）省際工業(yè)綠色化空間差異性的時間演變

根據(jù)公式（6）、（9）和（10），可計算出2007—2016年中國省際工業(yè)綠色化空間差異的泰爾熵指數(shù)、基尼系數(shù)與變異系數(shù)（表3）。通過泰爾熵指數(shù)、基尼系數(shù)與變異系數(shù)三者之間的相互印證，可對省際工業(yè)綠色化空間差異性進行有效論證。從泰爾熵指數(shù)、基尼系數(shù)與變異系數(shù)變化趨勢看，3個指數(shù)（系數(shù)）變化趨勢呈現(xiàn)出明顯的一致性，并且其拐點時間也存在明顯的同步性。從泰爾熵指數(shù)可知，省際工業(yè)綠色化空間差異性在2007—2015年期間總體變化幅度不大，保持相對穩(wěn)定趨勢，僅在2016年出現(xiàn)大幅度的提升。

為進一步論證測度省際工業(yè)綠色化空間差異性的泰爾熵指數(shù)的有效性，以泰爾熵指數(shù)為因變量，分別以基尼系數(shù)和變異系數(shù)為自變量，對泰爾熵指數(shù)與基尼系數(shù)和變異系數(shù)之間分別進行相關性檢驗（表4）。結果表明，泰爾熵指數(shù)與基尼系數(shù)之間相關性系數(shù)為3092，在1%水平內顯著;泰爾熵指數(shù)與變異系數(shù)之間相關性系數(shù)為08669，在1%水平內顯著。從泰爾熵指數(shù)與基尼系數(shù)和變異系數(shù)相關性回歸的穩(wěn)健標準誤、t統(tǒng)計量、F統(tǒng)計量顯示，兩個回歸是高度顯著的。由此可知，通過以基尼系數(shù)和變異系數(shù)對泰爾熵指數(shù)相關性論證，進一步表明以泰爾熵指數(shù)測度中國省際工業(yè)綠色化空間差異性的有效性。

（二）省際工業(yè)綠色化空間差異性的空間分解

以泰爾熵指數(shù)測度中國省際工業(yè)綠色化空間差異性雖然總體波動較小，但仍呈現(xiàn)一定的變動，這種空間差異性及其變化主要來源于地區(qū)內還是地區(qū)間？可通過對泰爾熵指數(shù)空間分解對此給予解答。按照傳統(tǒng)東部地區(qū)、中部地區(qū)、東北地區(qū)和西部地區(qū)的四大地區(qū)分類，通過公式（7），測得中國工業(yè)綠色化的省際空間差異性的泰爾熵指數(shù)分解

通過對泰爾熵指數(shù)分解發(fā)現(xiàn)，地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性不斷變?。▋H在2016年變大），而地區(qū)間的省際工業(yè)綠色化空間差異性則有小幅度的擴大。從地區(qū)內和地區(qū)間的省際工業(yè)綠色化空間差異性變化趨勢看，盡管地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性一直高于地區(qū)間的省際工業(yè)綠色化空間差異性，但是二者的差距在不斷縮小。在2007年，地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性是地區(qū)間的省際工業(yè)綠色化空間差異性的194倍，但是到2016年，這一差距縮小到1.16倍。因此，可以預期地區(qū)間的省際工業(yè)綠色化空間差異性將很快超過地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性，并成為我國省際工業(yè)綠色化空間差異性的主導因素。

從地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性貢獻程度看，在2016年，西部地區(qū)貢獻最大，東北地區(qū)貢獻最小;從四大地區(qū)對地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性貢獻變化趨勢看，東部地區(qū)呈現(xiàn)先增大后減小，中部地區(qū)和西部地區(qū)則先減小后增大，東北地區(qū)保持穩(wěn)定增長。進一步對每一個省份對本地區(qū)內工業(yè)綠色化空間差異性的貢獻程度計算，在2016年，有Tnortheast? ? ?五、結論及建議

（一）主要結論

本文通過構建工業(yè)綠色化指數(shù)對2007—2016年我國30個省份工業(yè)綠色化水平評估，并以泰爾熵指數(shù)、基尼系數(shù)和變異系數(shù)對工業(yè)綠色化空間差異性測算，進而對省際工業(yè)綠色化差異性進行地區(qū)分解。從資源消耗綠色化、廢物排放綠色化與工業(yè)轉型綠色化三個方面構建工業(yè)綠色化指數(shù)，并借助于加權TOPSIS方法對省際工業(yè)綠色化進行評價。研究結論如下：（1）在2016年，省際工業(yè)綠色化水平由高到低依次為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū);從省際工業(yè)綠色化變化趨勢看，東部地區(qū)穩(wěn)中有升，中西部地區(qū)相對穩(wěn)定，東北地區(qū)下降趨勢顯著;省際工業(yè)綠色化水平及其趨勢與我國工業(yè)發(fā)展水平與發(fā)展趨勢基本一致。（2）以泰爾熵指數(shù)、基尼系數(shù)與變異系數(shù)衡量的省際工業(yè)綠色化空間差異性變化趨勢呈現(xiàn)出顯著的一致性，省際工業(yè)綠色化空間差異性在2007—2015年期間總體變化幅度不大，保持相對穩(wěn)定趨勢，僅在2016年出現(xiàn)大幅度的提升。（3）通過對泰爾熵指數(shù)空間分解發(fā)現(xiàn)，地區(qū)內的省際工業(yè)綠色化空間差異性不斷變小，而地區(qū)間的省際工業(yè)綠色化空間差異性小幅變大;對地區(qū)內省均工業(yè)綠色化空間差異性貢獻量比較看，東北地區(qū)省均工業(yè)綠色化空間差異性最小，西部地區(qū)省均工業(yè)綠色化空間差異性最大。

（二）政策建議

提高工業(yè)綠色化整體水平，縮小省際工業(yè)綠色化空間差距，是我國工業(yè)綠色化發(fā)展面臨的重大課題。因此，根據(jù)上述結論，本文提出以下建議：一是提高工業(yè)綠色化整體水平。在資源消耗綠色化、廢物排放綠色化與工業(yè)轉型綠色化中，工業(yè)轉型綠色化是制約工業(yè)綠色化的最重要因子，而相關研究表明，外部聯(lián)系、制度安排、行為主體的戰(zhàn)略性行為等促進了路徑創(chuàng)造[35]。因此，可通過加快經濟市場化、開放全球化、管理靈活化、制度創(chuàng)新化來破除工業(yè)綠色化的路徑依賴，特別是工業(yè)轉型綠色化的路徑依賴，實現(xiàn)工業(yè)轉型綠色化水平的快速提升。二是縮小省際工業(yè)綠色化空間差距。地方保護導致資源利用、廢物排放與工業(yè)轉型等成本存在省際差異是我國省際工業(yè)綠色化空間差異性產生的經濟本質。因此，適度推進鄰近省域工業(yè)經濟一體化發(fā)展，從都市圈經濟向城市群經濟再向經濟區(qū)（經濟帶、灣區(qū)等）經濟不斷擴大工業(yè)經濟一體化的市場空間;逐漸減少西部地區(qū)承接東部地區(qū)高耗能、高污染和低端化產業(yè)轉移，以生態(tài)工業(yè)和綠色創(chuàng)新支撐西部地區(qū)工業(yè)跨越式發(fā)展，規(guī)避西部地區(qū)“污染天堂”效應。

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Abstract：This paper evaluates industrial greening level based on the panel data of 30 provinces from 2007 to 2016 and weighted TOPSIS method by constructing the industrial greening indicator system from resource consumption greening， waste discharge greening and industrial transformation greening and demonstrates spatial difference of inter-provincial industrial greening by Theils Entropy index， Gini coefficient and variation coefficient in China. The result shows that： firstly， the industrial greening level from high to low is the eastern region， the central region， the western region and the northeast region in turn and the eastern region is rising steadily， the central and western regions are relatively stable and the northeast region has a significant downward trend; secondly， the overall change of spatial difference of inter-provincial industrial greening is not large ， and trend of spatial difference of inter-provincial industrial greening measured by Theils Entropy index， Gini coefficient and variation coefficient shows obvious synchronization; thirdly， the space difference of inter-provincial industrial greening is becoming smaller in same region， while the space difference of inter-provincial industrial greening is slightly larger in different regions through spatial decomposition of Theils Entropy index.

Key words：industrial greening;weighted TOPSIS method;spatial difference;Theils Entropy index decomposition

責任編輯：吳錦丹