“十四五”规划指出,我国要加快推动绿色转型发展,建设美丽中国。工业作为我国的支柱产业,为我国的经济发展奠定了坚实基础。但经济高速发展的同时却忽视了对资源环境的保护,因此实现工业绿色发展对可持续发展以及提升我国的工业核心竞争力有着重要意义。辽宁省作为我国传统的老工业基地,其工业发展方向对于全国具有参考价值,因此加强对辽宁省工业绿色发展水平以及影响因素研究,探索实现工业绿色发展的高效方法,对于辽宁省提升工业发展水平、实现绿色转型升级有着重要意义。本文基于已有工业绿色发展相关理论,分别建立辽宁省工业绿色发展评价模型与影响因素探究模型。通过实证研究得到辽宁省的工业绿色发展水平及变化规律,探究影响辽宁省工业绿色发展水平的关键因素,由此为辽宁省工业绿色发展水平的提升提供建议。此研究为辽宁省及相似区域的工业绿色发展提供了理论参考。本文主要研究工作包括:第一,以DPSR模型为基础,采用“集对分析-RBF神经网络”与“相关分析”相结合的定量指标筛选方法,并将其与定性方法结合起来,构建了辽宁省工业绿色发展的评价指标体系;第二,利用熵值法对指标赋权,以此对辽宁省工业绿色发展水平进行实证研究;第三,采用偏最小二乘方法从经济、技术创新、工业结构、环境规制、政府和外资六个方面,对辽宁省工业绿色发展水平影响因素进行实证研究。本文主要创新点:将“集对分析-RBF神经网络”应用于工业绿色发展水平指标体系的构建工作中。首先通过“集对分析-RBF神经网络”方法遴选出重要指标,保证评价指标体系代表性;然后,运用相关分析可以剔除掉包含冗余信息的次要指标;最后结合定性分析方法对指标体系进行补充完善,保证评价指标体系的全面性,建立兼顾全面性和代表性的评价指标体系。