党的十九大报告中强调要持续推动京津冀协同发展,全国两会指出京津冀在产业疏解、交通辐射、生态整治等方面初显成效。目前京津冀协同发展到了攻坚克难的关键阶段,已有研究主要集中在人口、经济、交通、产业和生态环境等方面,而新型工业化、信息化、新型城镇化、农业现代化和绿色化(简称“五化”)能否协调可持续发展对推动一体化进程具有重大现实意义,但是这方面的综合分析研究相对欠缺。本文基于“五化”协调角度,分析京津冀协同发展现状,建立“五化”指标体系,根据数据特征选择贝叶斯网模型,构建了基于贝叶斯网的“五化”协调发展影响因素模型。通过分析各“化”综合评价值和协调发展度之间的动态关系和潜在联系,凸显出贝叶斯网模型在处理不确定性关系、多重共线性、过拟合问题、预测和诊断等方面的优势。具体如下:首先,阐述了“五化”的内涵,在系统研究的基础上,构建了“五化”协调发展评价指标体系。其中,为了区分绿色化与其它“四化”的界限,将反应总体绿化程度的指标归为绿色化。借助指标数据对京津冀“五化”发展现状进行描述性分析,再利用改进的熵值法、耦合协调模型和协调发展模型对数据进行分析,发现2008-2017年京津冀13个地级市的“五化”综合发展水平不断提升,各“化”之间相互影响的广度和深度都大大提高,协调度发展趋势向好。但是各个城市的发展水平、增长速度和优势分布之间依旧存在较大的差异。其次,为了有效分析京津冀协调发展与地区差异的主要影响因素,构建了基于贝叶斯网的“五化”协调发展影响因素模型。先对京津冀“五化”数据进行线性回归模型和面板数据模型的探索性建模分析,发现其拟合效果和变量解释性欠佳,究其原因是模型忽略了指标间的结构联系和相互影响程度;而贝叶斯网络恰能弥补这一缺陷,它是基于相关性和独立性对变量进行动态建模。为此模型选择贝叶斯网模型,利用决策树回归结果反推影响因素的划分区间,并在参数学习之前考虑先验优选问题。通过敏感性分析、正向概率预测和逆向因素诊断发现新型工业化、新型城镇化、农业现代化、信息化和绿色化对京津冀协同发展的作用依次减弱,并且人均GDP、邮电业务指数、经济城镇化、农业劳动生产率和城乡收入比分别是影响各“化”发展的关键指标。最后,根据京津冀“五化”内涵分析、现状描述、评价结果、耦合程度、协调趋势和模型建构的综合分析,发现存在的主要问题并提出相应对策建议。其中京津冀协同发展存在的主要问题在于:区域中河北省落后是制约京津冀发展的关键因素;“五化”中工业高质量发展动力不足、信息化融合程度有待加强、城镇建设仍存在区域差异、农业化现代发展遇到瓶颈、绿色发展的带动作用微弱。由此提出相应完善的对策建议:一是以区域协调为契机,共同构建京津冀“五化”协同发展新局面;二是以信息建设为枢纽,加强“五化”融合发展,为经济的发展注入新动力;三是以绿色发展为基础,促进城乡资源整合共享,为共建美丽中国添砖加瓦。