根据表3、图2可以看出, 2011-2019年黄河流域9省工业高质量发展水平大致呈“U”形。具体地,河南省工业高质量发展水平在考察期内呈“U”型趋势; 山东省在2011-2019年黄河流域9省中工业高质量发展是最稳定的; 山西省工业高质量发展水平在考察期间呈现先降后升的趋势,从2011年的0.498 0降至2016年的0.468 5,后又升至2019年的0.500 4,整个过程大致呈“U”型发展; 甘肃省的工业高质量发展趋势与山西省的发展趋势大致相同,都呈“U”型,青海省工业高质量发展在考察期间呈现先升后降再升再降的趋势; 四川省工业高质量发展在考察期内呈现先降后升再降再升的趋势; 陕西省的工业高质量发展指数在2014年和2015年有较大的波动,其余年间均保持上升; 内蒙古的工业高质量发展指数在2011年和2012年有较大的波动,其余年间基本稳定; 宁夏的工业高质量发展指数在2015年有较大波动,其余时间都比较稳定。综合来看,考察期内黄河流域各省区工业高质量发展综合指数整体偏低且变化不明显,结合黄河流域发展现状来看,原因在于黄河流域大部分地区经济发展缓慢且水平落后、要素资源错配且利用率低。

各省区中,以2019年工业高质量发展指数进行排序,河南为0.511 2,排第1位; 山东为0.502 7,排第2位; 山西为0.500 4,排第3位; 甘肃为0.488 6,排第4位; 青海为0.480 7,排第5位; 四川为0.473 8,排第6位; 陕西为0.472 0,排第7位; 内蒙古为0.464 6,排第8位; 宁夏为0.460 9,排第9位。各省区工业高质量发展总体水平差异较大,原因在于黄河流域部分地区受到地域限制和产业结构倚能倚重等制约,导致黄河流域工业发展不协调。

表3 2011-2019年黄河流域9省工业高质量发展总体水平测度结果

图2 2011-2019年黄河流域9省工业高质量发展趋势

黄河流域工业高质量发展水平的贴近度得分只能反映出黄河流域9省工业的整体发展情况,按照同样的方法测算2011-2019年黄河流域9省工业高质量发展评价体系中准则层指标的贴近度得分,可进一步研究其各个一级指标发展的具体情况。从表4看,2011年黄河流域9省中经济效益水平排名第1的是河南,其指标值达到0.517 9,主要是因为工企主营业收入利润率、收入成本比、资产收益率的规范化数值均为1,黄河流域9省中经济效益水平排名最低的是山东,其指标值仅为0.458 1,主要是因为全员工业劳动生产率、工企从业人员人均主营业收入规范化数值均为0; 2019年,黄河流域9省经济效益水平排名第1的是山西,其指标值达到了0.598 4,主要是因为全员劳动生产率、经济增长贡献率、工企从业人员人均主营业收入规范化的数值均为1,黄河流域9省中经济效益水平排名最后的为内蒙古,其指标值仅为0.479 7,主要是因为资产负债率的标准化数值为0。

表4 2011-2019年黄河流域9省工业高质量发展经济效益水平测度结果

由表5可知,黄河流域9省工业高质量绿色发展水平的态势变化波动较大。分项来看,2011年黄河流域9省工业高质量发展之绿色发展测度指数排名第1的是内蒙古,其指标值达到了0.526 8,主要是因为一般工业固体废物综合利用率和工业电力消费总量的规范化数值均为1,黄河流域9省工业高质量发展之绿色发展测度指数排名最后的是四川,其指标值仅为0.441 9,主要原因是工业废水排放量、工业能源消费、工业二氧化硫排放量和工业电力消费的规范化数值均为0; 2019年黄河流域9省工业高质量发展之绿色发展测度指数排名第1的是山西,其指标值达到了0.543 2,主要是因为工业废气排放的规范化数值为1,黄河流域9省工业高质量发展之绿色发展测度指数排名最末的是宁夏,其指标数值仅为0.448 1,主要是因为工业能源消费和工业电力消费的规范化数值均为0。

表5 2011-2019年黄河流域9省工业高质量发展绿色发展水平测度结果

由表6可知,2011-2019年黄河流域9省工业高质量发展科技创新水平的指数指标变化波动较大。具体来看,2011年山西最高,达到0.505 7,主要是因为引进技术、消化吸收和技术改造的规范化数值均为1,甘肃最小,仅为0.458 6,主要是因为R&D公企比的规范化数值为0; 2019年四川最高,达到0.472 1,主要是因为新品收入比、R&D公企比的规范化数值均为1,内蒙古最小,仅为0.428 2,主要是因为企业平均R&D支出的规范化数值为0。

表6 2011-2019年黄河流域9省工业高质量科技创新水平测度结果

为进一步探讨黄河流域工业高质量发展各指标间因果动态关系,本部分将运用贝叶斯网络结构学习,对黄河流域工业高质量发展体系准则层经济效益、科技创新、绿色发展两两间的因果机制进行深入研究。以可视化的贝叶斯网络图作为梳理黄河流域工业高质量发展系统间重点关系的工具,目的是厘清当前黄河流域工业高质量发展的因果动态关系,并对系统内各指标关系进行重点解析,分析当前发展现状与可能存在的问题。为使经济效益、科技创新、绿色发展间的因果机制可视化,本文采用GeNIe软件构建黄河流域工业高质量发展贝叶斯网络。具体做法是将处理后的2019年黄河流域9省离散化数据导入贝叶斯网络软件 GeNIe中,并选择GeNIe软件附带的K2算法,以各指标权重的排序替代节点优先次序进行贝叶斯网络结构学习。在此基础上,对贝叶斯网络结构学习图进行修改、调整。最终构建了如下可视化黄河流域工业高质量发展的贝叶斯网络结构图。

图3 经济效益与技术创新贝叶斯网络结构学习

从图3可看到,形成“资产负债率→企业平均R&D支出→引进技术→内购技术→资产收益率→R&D支出比→R&D公企比→经济增长贡献率”“资产负债率→技术改造→企业平均R&D支出→引进技术→内购技术→资产收益率→R&D支出比→R&D公企比→经济增长贡献率”“资产负债率→技术改造→消化吸收→内购技术→资产收益率→R&D支出比→R&D公企比→经济增长贡献率”3条正向传导链,表明加大黄河流域工业企业的技术改造投入会提升黄河流域工业企业经济增长贡献率,但此过程不可逆因为未看到逆向传导路线。其中,贝叶斯网络图中有向边的粗细表示影响强度的强弱,越粗影响强度越强,可看到黄河流域工业企业技术改造对工业企业人均主营收入的影响较强,黄河流域工业企业R&D公企比对黄河流域工业企业经济增长贡献率的影响较强,R&D支出比对R&D公企比的影响较强。因此,可通过加大黄河流域工业企业技术改造经费投入来提高黄河流域工业企业人均主营业收入,进而推动黄河流域工业高质量发展。

图4 经济效益与绿色发展贝叶斯网络结构学习

从图4看到,“经济增长贡献率→工业废水排放→工业劳动生产率→工业污染源治理投资比→工业固废产生”“经济增长贡献率→工业废水排放→工业能源消费→资产收益率→资产负债率→工企主营业收入利润率→工业固废产生”“经济增长贡献率→工业废水排放→资产收益率→资产负债率→工企主营业收入利润率→工业固废产生”“经济增长贡献率→工业废水排放→资产收益率→收入成本比→一般工业固体废物综合利用率→工企主营业收入利润率→工业固废产生”4条正向传导链,表明经济增长贡献率会正向作用工业固废产生。从短期视角看,黄河流域工业企业的经济增长对黄河流域环境产生负外部性的影响,表明黄河流域工业企业为实现短期经济的增长而放弃了绿色生态发展道路。黄河流域工业经济增长贡献率对黄河流域工业废水排放的影响较强,黄河流域工业废水排放对黄河流域工业能源消费和黄河流域工业劳动生产率的影响较强。因此,要积极治理黄河流域工业废水排放污染,加大对黄河流域工业企业水污染治理投资力度,从而提高黄河流域工业企业经济效益,进而推动黄河流域工业高质量发展绿色化智能化。

图5 绿色发展与技术创新贝叶斯网络结构学习

从图5看到,“一般工业固体废物综合利用率→技术改造→工业污染源治理投资比→工业固废产生→工业电力消费→技术新收比”“一般工业固体废物综合利用率→内购技术→工业污染源治理投资比→工业固废产生→工业电力消费→高技术新收比”“R&D公企比→R&D支出比→工业废水排放→工业能源消费→内购技术→工业污染源治理投资比→工业固废产生→工业电力消费→高技术新收比”“R&D公企比→R&D支出比→一般工业固体废物综合利用率→工业电力消费→高技术新收比”“R&D公企比→R&D支出比→工业废水排放→一般工业固体废物综合利用率→工业电力消费→高技术新收比”5条正向传导链,表明黄河流域工业企业的一般工业固体废物综合利用率、R&D公企比均对高技术新收比具有正向促进作用。其中,黄河流域工业废水排放对黄河流域工业能源消费的影响较强。在短期内,黄河流域工业企业绿色发展对黄河流域工业企业技术创新有创新补偿效应。因此,从长期视角看,黄河流域工业企业加大基础创新会形成保护环境和节约资源的新型产业结构,从而推动黄河流域工业高质量绿色发展。