【我国产业生态经济系统产业协同优化实证研究10000字（论文）】

24我国产业生态经济系统产业协同优化实证研究目录TOC\o"1-3"\h\u4477我国产业生态经济系统产业协同优化实证研究 1250301.1问题的提出 1252791.2我国产业生态经济系统产业协同优化的系统动力学模型——以京津冀代表性产业为例 2177981.2.1京津冀代表性产业选择 2313741.2.2京津冀代表性产业协同优化的因果回路图 3225411.2.3京津冀代表性产业协同优化的存量流量图 5193861.2.4京津冀系统动力学模型的主要方程 716401.3京津冀代表性产业协同的情景设置 1199021.4京津冀代表性产业协同优化的仿真预测分析 12247331.4.1京津冀代表性产业全要素碳生产率总体模拟与分析 13326331.4.2京津冀最优情景下代表性产业协同优化分析 1497571.4.3京津冀最优情景下全要素碳生产率的动力来源 161.1问题的提出基于产业生态经济系统产业协同内涵，主要指的是遵从产业活动互联、价值共创的内在逻辑，通过不断改善产业间的关联关系，实现生态经济的协同。对于产业协同，现有研究大多从影响因素入手，检验区域产业经济规模、能源结构、产业结构、技术创新等因素的差异，以及这种差异是否有利于协同的实现[123-125]，这些研究可以快速找出影响产业协同的关键因素，但存在只注重结果的投入产出思维方式，然而，将改进过程作为一个黑箱，并不能从本质上分析产业协同的内在机理。但跨区域产业关联方式的研究经历了区域间的互动，即独立对待研究对象所在的区域，假设相邻区域之间不存在信息和资源的交换和溢出[126-128]，基于托布尔斯地理学第一定理[129]，地区间地理距离越近，联系越近，位置距离作为一种空间连接方式成为普遍共识[130]。但也有学者认为，区位距离不能反映区域间的相互作用，在产业经济领域采用人均GDP差异等经济距离较为合适[131]。然而，目前表征产业空间关联的邻接矩阵仅能表达区域间是否存在相关，不仅不能反映区域产业间由投入-产出关系所决定的现实空间关联（包括：经济关联、生态关联）效应，同时对不同关联程度的影响测算和关联方式的对比也有所欠缺。无论何种关联方式，从本质上来说，产业空间关联将引导区域间要素的流动配置，影响产业协同的动力来源，改变整个区域的运行效率，最终决定了产业协同效应的强弱及影响方向。同时，产业协同的动力来源在不同时段会有所差异，然而现有文献大多未对此做针对性分析，不利于各产业为实现协同目标而进行灵活性调整。基于上述分析，本文试图回答以下问题：区域产业间是通过怎样的关联方式发挥产业协同效应的？不同关联方式对产业协同效应的发挥产生怎样的影响，未来的改进空间有多大？最优关联情境下产业协同效应的主要来源是什么？如何进行更具针对性的产业调整？为解决以上问题，本文拟从以下几点着手：第一，基于区域间投入产出关系，利用系统动力学剖析产业协同对全要素碳生产率改进的内在运行机理；第二，通过对经济、能源、碳排放等不同关联方式下产业协同状态（全要素碳生产率）的预测及差异比较，探寻其未来改进空间。第三，对产业协同状态进行解析，衡量不同区域效率改进和技术进步所带来的协同效应，明确不同时段下改进动力的主要来源。1.2我国产业生态经济系统产业协同优化的系统动力学模型——以京津冀代表性产业为例为研究区域产业协同对京津冀全要素碳生产率的影响，本节以区域间投入产出关系为基础，重点研究京津冀代表性产业的经济、能源、碳排放、构建了区域产业协同系统动态模型，分析了全要素碳生产率的影响路径，探索了跨区域协同对京津冀全要素碳生产率提升的系统动力学机制。1.2.1京津冀代表性产业选择京津冀协同是以产业为主体，因此，首先需要明确不同区域的代表性产业，才能使各区域充分发挥资源、要素、区位等方面的优势，提高全要素碳生产率。由于不同地区产业结构的“势”差，这为产业错位发展、碳生产率协同提升提供了空间和可能。本文基于2019年京津冀各区域统计年鉴，按照产业经济产出排序进行选择，保证所选产业经济总量的份额超过所在区域GDP的50%，具体请参见下表1.1。表1.1京津冀代表性产业选择区域北京天津河北代表性产业医药制造业汽车制造业计算机、通信和其他电子设备制造业电力、热力生产和供应业批发和零售业租赁和商务服务业信息传输、软件和信息技术服务业金融业科学研究和技术服务业石油和天然气开采业化学原料和化学制品制造业黑色金属冶炼和压延加产业汽车制造业计算机、通信和其他电子设备制造业电力、热力生产和供应业批发和零售业金融业科学研究和技术服务业农林牧渔业建筑业黑色金属冶炼和压延加产业房地产业电力、热力生产和供应业批发和零售业交通运输、仓储和邮政业金融业1.2.2京津冀代表性产业协同优化的因果回路图基于产业协同系统动力学模型，经济产出、能源消耗和碳排放作为影响产业协同最直接的关键变量，因此需要确定不同的反馈回路及其影响路径。其中，若基于跨区域产业间在经济领域的关联关系，即经济关联系数，合理调整固定资本在不同区域产业间的配置比例，可以有效改善资本的利用效率，提高产业增加值，尤其是优势产业，扩大地区生产总值，而地区生产总值规模的扩张，则会进一步加大固定资本投资力度，强化资本利用水平，整个过程形成了经济增长路径。若基于跨区域产业间在能源领域的关联关系，即能源关联系数，合理调整节能资本在不同区域产业间的配置比例，则可以更有针对性的降低产业的能耗强度，特别是高能耗产业，保持能源的高效利用，而节能降耗会降低生产成本，扩大产业利润空间，为进一步强化节能资本的利用水平提供支持，整个过程形成了节能降耗路径。若基于跨区域产业间在碳排放领域的关联关系，即碳排放关联系数，合理调整减排资本在不同区域产业间的配置比例，可以有效降低产业的碳排放强度，尤其是高排放产业，使碳排放总量稳定在合意水平，减少非期望产出，从而弱化碳排放对经济的负效应，为进一步强化减排资本的利用水平提供支持，整个过程形成了碳减排路径。综上所述，跨区域产业可以从经济增长、能源消耗降低和碳减排三种不同路径最终决定全要素碳生产率的提高程度，全要素碳生产率的总路径见图1.1。根据索洛残值[132]的定义，从数学角度分析了上述三种路径，以提高全要素碳生产率。（1.1）其中，A为全要素碳生产率，、、、分别为资本、劳动、能源、研发的产出弹性，为碳排放对经济增长的影响系数，、、分别为固定资本、节能资本、减排资本在跨区域产业间的调整对经济增长、能源消耗、碳排放的影响系数。经济增长路径中，跨区域产业间经济关联系数的合理调整会增加，提高产业增加值，实现地区生产总值的增长，以经济增长的方式改进全要素碳生产率A；节能降耗路径中，跨区域产业间能源关联系数的合理调整会减少，提高能源利用效率，降低产业生产成本，以能源节约的方式改进全要素碳生产率A；碳减排路径中，跨区域产业间碳排放关联系数的合理调整会减少，降低碳排放总量，改善碳排放对经济的负效应，以碳减排的方式改进全要素碳生产率A。从区域产业间不同关联系数来看，各区域产业要素配置比例的变化从本质上来说不是数量的增减，而是分配结构的变化，因此关联方式的变动对劳动、资本总量投入的增长并不产生实质影响，各要素产出弹性在一定时期内可视为不变，以上三种路径通过直接或间接的方式增加了上式的余值，从而实现全要素碳生产率改进的目标。图1.1产业协同影响路径1.2.3京津冀代表性产业协同优化的存量流量图根据全要素碳生产率的内涵，模型变量主要涵盖经济、能源和环境三个方面，其中经济方面主要包括i区域j产业的固定资本存量（FCSij）等水平变量，固定资本投资（FCIij）、固定资本折旧（FCDij）等速率变量，产业增加值（IVAij）、劳动力投入（LIij）、研发投入（RIij）、区域投资总量（TRIij）、固定资本投资占比（FCIRij）等辅助变量，反映了跨区域产业系统的经济活动；能源方面主要涉及i区域j产业的节能投资存量（ESCSij）等水平变量，节能投资（ESIij）、节能资本折旧（ESCDij）等速率变量，能源消耗（ECij）、能耗强度（EIij）、节能投资占比（ESIRij）等辅助变量，是跨区域产业间能源活动的集中体现；环境方面主要包含i区域j产业减排资本存量（ERCSij）等水平变量，减排投资（ERIij）、减排资本折旧（ERCDij）等速率变量，碳排放量（CEij）、碳排放强度（CIij）、减排投资占比（ERIRij）等辅助变量，表征了跨区域产业间的碳排放活动。除此之外，还有区域生产总值（GDP）、区域能耗总量（TEC）、区域碳排放总量（TCE）、i区域j产业的经济关联系数（Pij）、能源关联系数（Qij）以及碳排放关联系数（Rij）等辅助变量。图1.2区域产业协同系统动力学模型区域产业协同系统动力学模型反映了系统中各种变量之间的相互作用关系，而这种关系客观上是由区域产业间的关联决定的，因此，各种生产要素在产业间的良性互动是维持这种关系的基础，也是区域产业协同形成的关键，具体请参见图1.2。由于资本是生产要素跨区域流动中最主要的载体，其流向和结构变化会对区域经济产出、能源利用、碳排放产生重要的影响，进而决定全要素碳生产率的改进程度。作为最活跃的因子，资本带来的不仅仅是资金，更伴随着人才、技术、知识、管理、生产、节能、减排等其它方面，因此，本文主要以资本作为区域产业间关联的纽带。首先，经济产出作为产业系统的根本，由各区域产业增加值构成，而这又源于劳动力、固定资本等要素的投入，通过跨区域产业经济关联，引导各区域产业要素自由流动，有利于实现资源的高效利用，形成良好的要素配置格局，促进区域生产总值的增长。同时，产业系统的正常运转离不开必要的能源消耗，为促进产业活动中能源的节约，通过跨区域产业能源关联，力图实现各区域产业节能资本的合理配置，改善节能设备及节能技术，从而提高能源利用效率，降低能源消耗强度。另外，产业系统的活动也不可避免的带来碳排放，为弱化对生态环境的影响，通过跨区域产业碳排放关联，有利于促进各区域产业减排投资的高效利用，增添碳减排设备，改善碳排放技术，实现降低产业碳排放强度的目的。通过解析增加京津冀生产总值、降低能耗总量以及碳排放总量的实现路径，可以有效衡量京津冀全要素碳生产率的动态变化趋势，提供多种改进方案。1.2.4京津冀系统动力学模型的主要方程系统动力学之所以能够处理复杂的系统问题，除了利用因果回路图便于厘清变量间关系外，更重要的是可以通过调用其专有软件的内嵌函数及外源自定义函数进行量化。针对区域创新系统及相关变量，模型中将应用到以下函数来确定相应的方程式：（1）状态变量方程的确定状态变量主要是利用历年动态的输入输出，对其形成的累积和存量效应，如资本存量，本质上来说，除了每年的折旧，会对经济增长、能源节约和碳减排产生长远的影响。在模型中的具体表现形式为：LevelI=INTEG（K*RateJ，InitialK），公式中，I表示为状态变量，J为变化速率，而K则为基年初始量。其函数关系可以进一步以微分方程的形式进行表示：（1.2）（2）速率变量方程的确定速率变量具体表征的是历年输入输出的变化的增减程度，虽然具体模型中并无特定的格式，但可以根据实际情况予以确定，如产业间的关联和折旧率会分别对投资的存量产生关键影响，对相应的方程式则表现为加和的形式，即TotalP=A+B+C，P为资本总量，A、B、C分别代表投资量和折旧量；而资本存量的速率变量对应的方程式表现为乘积的形式，即TotalP=A*ƒ，P为实际投资流量，A为投资总量，ƒ为产业关联系数影响下的投资比例。（3）辅助变量方程事实上，除了状态变量和速率变量外，系统动力学模型中大部分还是辅助变量，如区域劳动力数量和投资力度的辅助变量。这些变量往往与时间存在直接关联关系，但又经常表现出非线性的特征，因此以往的代数组合形式已不能胜任，需要调用表函数，具体形式为VAR.X=TABLE（Time1，X1；Time2，X2；……），其中，X为劳动力数量和投资力度，Time1…为年份，X1…为历年劳动力数量和投资力度。若出现少许年份数据缺失，该函数还会使用插值法自动补全相关数据以保证系统的正常运行。其它重要辅助变量，如产业关联对资本存量的影响，存在诸多不确定因素，这个时候经常会运用到计量经济学的回归模型，它十分清晰的表明了自变量和因变量之间的显著关系，既有线性关系，又有非线性形式，而具体采用哪种形式将基于历史数据的拟合程度予以确定。其中，多元线性回归可表示为y=β0+β1*X1+β2*X2+…+ε，式中，β0，β1，β2…，指的是待估回归系数，表征了自变量对因变量影响的程度，ε是服从正态分布的随机变量。而非线性回归主要有指数函数和对数函数等，如生产函数就属于一种特殊形式的指数函数，具体确定参数时则需要利用对数的形式进行估计。表1.2京津冀系统动力学模型的主要方程参数方程式及数据来源北京第一产业固定资本存量INTEG(北京第一产业(固定资本投资-固定资本折旧)，28.1)北京第一产业节能资本存量INTEG(北京第一产业(节能资本投资-节能资本折旧)，0.41)北京第一产业减排资本存量INTEG(北京第一产业(减排资本投资-减排资本折旧)，0.49)北京第二产业固定资本存量INTEG(北京第二产业(固定资本投资-固定资本折旧)，386)北京第二产业节能资本存量INTEG(北京第二产业(节能资本投资-节能资本折旧)，10.41)北京第二产业减排资本存量INTEG(北京第二产业(减排资本投资-减排资本折旧)，12.72)北京第三产业固定资本存量INTEG(北京第三产业(固定资本投资-固定资本折旧)，3434.4)北京第三产业节能资本存量INTEG(北京第三产业(节能资本投资-节能资本折旧)，10.78)北京第三产业减排资本存量INTEG(北京第三产业(减排资本投资-减排资本折旧)，13.17)北京第一产业增加值9.68*北京第一产业(固定资本存量∧0.25*劳动力∧0.37)北京第二产业增加值0.89*北京第二产业(固定资本存量∧0.95*劳动力∧0.44)北京第三产业增加值0.036*北京第三产业(固定资本存量∧0.93*劳动力∧0.76)京津冀三次产业经济关联系数由公式（2）、（3）计算而得京津冀三次产业劳动力表函数，参考2009-2018年《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《河北统计年鉴》京津冀三次产业固定资本投资京津冀三次产业资本投入总量*京津冀三次产业固定资本投资比重京津冀三次产业固定资本投资比重IFTHENELSE(Time<2018,表函数，京津冀三次产业经济关联系数*京津冀三次产业增加值/∑（京津冀三次产业经济关联系数*京津冀三次产业增加值）)京津冀三次产业固定资本折旧京津冀三次产业固定资本存量*0.1096京津冀三次业资本投入总量京津冀资本投入总量*京津冀三次产业资本投入比重京津冀三次产业节能资本投资京津冀三次产业资本投入总量*京津冀三次产业节能资本投资比重京津冀三次产业节能资本折旧京津冀三次产业节能资本存量*0.15京津冀三次产业能源消耗量京津冀三次产业增加值*京津冀三次产业能源消耗强度京津冀三次产业能源消耗强度表函数，参考2009-2018年《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《河北统计年鉴》京津冀三次产业能源关联系数由公式（4）、（5）计算而得京津冀三次产业减排资本投资京津冀三次产业资本投入总量*京津冀三次产业减排资本投资比重京津冀三次产业节能资本投资比重IFTHENELSE(Time<2018,表函数，京津冀三次产业能源关联系数*京津冀三次产业增加值/∑（京津冀三次产业经济关联系数*京津冀三次产业增加值）)京津冀三次产业减排资本折旧京津冀三次产业减排资本存量*0.15京津冀三次产业碳排放强度表函数，京津冀三次产业（煤炭消耗量*0.7476+石油消耗量*0.5852+天然气消耗量*0.4435）/GDP京津冀三次产业碳排放量京津冀三次产业增加值*京津冀三次产业碳排放强度京津冀三次产业碳排放关联系数由公式（6）、（7）计算而得京津冀三次产业减排资本投资比重IFTHENELSE(Time<2018,表函数，京津冀三次产业碳排放关联系数*京津冀三次产业增加值/∑（京津冀三次产业碳排放关联系数*京津冀三次产业增加值）)京津冀三次产业资本投入总量表函数，参考2009-2018年《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《河北统计年鉴》以及《中国环境统计年鉴》京津冀生产总值∑京津冀三次产业增加值京津冀碳排放总量∑京津冀三次产业碳排放量京津冀能源消耗总量∑京津冀三次产业能源消耗量天津第一产业增加值天津第一产业(固定资本存量∧0.33*劳动力∧0.5)天津第二产业增加值148.4*天津第二产业(固定资本存量∧0.38*劳动力∧0.81)天津第三产业增加值0.02*天津第三产业(固定资本存量∧0.05*劳动力∧2.65)天津第一产业固定资本存量INTEG(天津第一产业(固定资本投资-固定资本折旧)，37.26)天津第一产业节能资本存量INTEG(天津第一产业(节能资本投资-节能资本折旧)，0.51)天津第一产业减排资本存量INTEG(天津第一产业(减排资本投资-减排资本折旧)，0.63)天津第二产业固定资本存量INTEG(天津第二产业(固定资本投资-固定资本折旧)，1506.44)天津第二产业节能资本存量INTEG(天津第二产业(节能资本投资-节能资本折旧)，23.77)天津第二产业减排资本存量INTEG(天津第二产业(减排资本投资-减排资本折旧)，29.05)天津第三产业固定资本存量INTEG(天津第三产业(固定资本投资-固定资本折旧)，1860.4)天津第三产业节能资本存量INTEG(天津第三产业(节能资本投资-节能资本折旧)，1.77)天津第三产业减排资本存量INTEG(天津第三产业(减排资本投资-减排资本折旧)，7.05)河北第一产业增加值河北第一产业(固定资本存量∧0.4*劳动力∧0.92)河北第二产业增加值3.9*河北第二产业(固定资本存量∧0.74*劳动力∧0.14)河北第三产业增加值0.89*河北第三产业(固定资本存量∧1.06*劳动力∧0.21)河北第一产业固定资本存量INTEG(河北第一产业(固定资本投资-固定资本折旧)，386.73)河北第一产业节能资本存量INTEG(河北第一产业(节能资本投资-节能资本折旧)，1.51)河北第一产业减排资本存量INTEG(河北第一产业(减排资本投资-减排资本折旧)，6.74)河北第二产业固定资本存量INTEG(河北第二产业(固定资本投资-固定资本折旧)，4731.25)河北第二产业节能资本存量INTEG(河北第二产业(节能资本投资-节能资本折旧)，166.37)河北第二产业减排资本存量INTEG(河北第二产业(减排资本投资-减排资本折旧)，203.34)河北第三产业固定资本存量INTEG(河北第三产业(固定资本投资-固定资本折旧)，3744.57)河北第三产业节能资本存量INTEG(河北第三产业(节能资本投资-节能资本折旧)，16.03)河北第三产业减排资本存量INTEG(河北第三产业(减排资本投资-减排资本折旧)，19.59)1.3京津冀代表性产业协同的情景设置基于全要素碳生产率的影响路径和数理分析，跨区域产业空间相关性将对全要素碳生产率的提升起到关键作用，为分析其提升效果，发掘其提升潜力，下面将通过空间关联情景模拟，比较不同关联方式下全要素碳生产率的动态变化趋势。根据投入产出理论，资本从低相关产业流向高相关产业或地区会对经济产生较大的正向作用[133]。因此，相关程度越高，资本要素的配置比例越高。因此，关联程度越高的产业，资本要素的配置比例应当越高。设i区域j产业的关联系数为CCij，产业增加值为IVAij，则i区域j产业总投资占区域i投资的比重为CCij·IVAij/∑(CCij·IVAij)。对于关联系数，则可以细分为各区域产业的感应度系数和影响力系数，以便有效识别出不同产业类型所起的驱动或拉动作用。整个系统涵盖了三个方面:经济，能源和碳排放。不同的归纳系数和影响系数分别反映区域间经济、能源、环境的相关程度，从而形成不同的情景，相应的系数计算参考[134]。(1.3)(1.4)(1.5)(1.6)(1.7)(1.8)其中，和分别为感应度和影响力系数，a、e、c分别代表经济、能源、碳排放，参考文献[135-136]中测算方法，bij为基于《中国区域间投入产出表》价值流量表计算的完全系数矩阵，、、分别表示为增加值率、能耗率、碳排放率。增加值率即附加值率，是某一产业盈利能力和发展水平的综合体现；能耗率即能耗强度，为一次能源使用量与经济总产出的比值；碳排放率即碳排放强度，为碳排放总量与经济总产出的比值。基于此，空间关联情景可设置为7种：面向经济影响力系数的情景（情景1）、面向经济感应度系数的情景（情景2）、面向能耗影响力系数的情景（情景3）、面向能耗感应度系数的情景（情景4）、面向碳排放影响力系数的情景（情景5）、面向碳排放感应度系数的情景（情景6）。为了便于对比分析，文中增设基准情景（情景7），即未来每个区域各产业仍延续当前的增长趋势。1.4京津冀代表性产业协同优化的仿真预测分析本节通过对区域间产业不同关联方式下京津冀全要素碳生产率的对比分析，估计未来其改进空间。其中，经济总量、能耗总量和碳排放总量等关键数据利用软件Vensim_Dss_1.6a运行可得。除了上文对不同关联系数的计算，本文其它数据来源主要包括2009-2019年《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《河北统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国区域间投入产出表》以及京津冀三地历年政府统计公报。由于京津冀煤炭、石油、天然气的消耗总量占一次能源85%左右，因此碳排放计算主要基于此三类能源，碳排放系数参考国家发改委能源研究所公布的推荐值,煤炭、石油、天然气分别为0.7476、0.5852、0.4435，三项能源在各区域总消耗量中所占比例遵循历史平均变化趋势进行逐年调整。同样的，固定资本折旧率一般可设为10.96%，而节能投资折旧率和减排投资折旧率和前文一致设为15%。通过对模型进行误差检验，可以看出评价误差均在6%以下，很好的通过实证检验，证明模型是有效的。表1.2京津冀相对误差检验年份GDP总量(亿元)能源消费总量(万吨标准煤)二氧化碳排放量(万吨)拟合值真实值相对误差拟合值真实值相对误差拟合值真实值相对误差20093674937366.1.67%3646336969.951.39%1399851425621.84%201044031452932.86%3842439641.793.17%1566431621583.52%201152677547553.94%4092742253.653.24%1799831877294.30%201258182591951.74%4232143652.163.14%1900652030166.81%201363892656472.74%4403245270.132.81%2113462267657.29%201467962695712.36%4405346296.461.09%2283862460627.73%201571179735483.32%4427246508.131.05%2476542589204.54%201676605796243.9284449247000.781.63%2679832875367.29%201784603825592.4%4957847904.173.37%2866753032971.79%201889848876782.42%53421504251.61%3008473208396.64%20199532993026.2.43%58532553561.43%3288793334521.39%平均误差2.7%3.99%1.2%1.4.1京津冀代表性产业全要素碳生产率总体模拟与分析本文利用MATALB2015a，借助于公式（4.1）测算出京津冀不同空间关联情景下的全要素碳生产率，结果见图1.3。就全要素碳生产率的绝对值而言，2018-2020年，情景6最高，但处于下降趋势，2020年之后则转变为情景2，且一直保持最高并呈现上升趋势到2025年，与其他情景相比，具有显著优势。因此，不同时段下，基于全要素碳生产率改进的优化情景有所差异。总体来说，优化情景下的全要素碳生产率的增长态势可以大致分为两个阶段，2018-2022年，平均增长速度低于0.3%；而在2022-2025年这一速度持续提高三倍到1%左右。和基准情景7相比，优化情景下的全要素碳生产率预计年均提高5%左右，尤其在2024-2025年有望提高9.5%，具有进一步改进的潜质。图1.3京津冀不同空间关联情景下的全要素碳生产率图1.4京津冀优化情景下的经济产出、能源消耗以及碳排放优化情景下，京津冀能耗、碳排放分别于2022年、2024年达到61235万吨标准煤、32713万吨的峰值，且使得GDP年均增速稳定保持在6.5%左右，如图1.4所示，这也是2024年以后京津冀全要素碳生产率得到快速提升的主要原因。1.4.2京津冀最优情景下代表性产业协同优化分析由于京津冀代表性产业存在较大差异，并最终影响所在区域的全要素碳生产率，因此，基于不同时段下最优产业空间关联方式，可以有效识别提高区域碳生产率的关键产业，便于制定更具针对性的产业调整方案，具体请参见下表4.8。表1.3北京代表性产业关联系数关联方式产业名称碳排放感应度系数经济感应度系数医药制造业0.751.02汽车制造业0.830.98计算机、通信和其他电子设备制造业0.770.94电力、热力生产和供应业0.920.75批发和零售业0.810.69租赁和商务服务业0.790.82信息传输、软件和信息技术服务业0.662.65金融业0.621.99科学研究和技术服务业0.582.33表1.4天津代表性产业关联系数关联方式产业名称碳排放感应度系数经济感应度系数石油和天然气开采业1.151.12化学原料和化学制品制造业1.230.99黑色金属冶炼和压延加产业1.471.96汽车制造业0.981.55计算机、通信和其他电子设备制造业0.831.79电力、热力生产和供应业1.040.82批发和零售业0.760.85金融业0.651.09科学研究和技术服务业0.621.01表1.5河北代表性产业关联系数关联方式产业名称碳排放感应度系数经济感应度系数农林牧渔业0.651.25建筑业1.130.98黑色金属冶炼和压延加产业2.291.14房地产业0.921.15电力、热力生产和供应业2.910.99批发和零售业0.890.89交通运输、仓储和邮政业0.961.65金融业0.721.09总体来说，2018-2020年，应格外注重河北黑色金属冶炼和压延加产业、电力、热力生产和供应业，以及天津石油和天然气开采业、化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼和压延加产业等传统重产业，从碳排放感应度入手进行产业调整，实现京津冀碳生产率的有效提升。而2021-2025年，京津冀产业空间关联应围绕经济感应度进行调整，强化北京信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究和技术服务业、金融业等高技术产业的经济引领和技术溢出；突出天津汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业等产业优势，形成高端装备制造中心；保证河北交通运输、仓储和邮政业、农林牧渔业等基础产业的良性发展，打造物流中心和生态农业示范区。1.4.3京津冀最优情景下全要素碳生产率的动力来源根据上文不同关联情景的模拟结果，京津冀全要素碳生产率呈现出阶段性差异，