產業集聚與地區經濟綠色發展的實證研究
——基于長三角2003-2016年41個地級市面板數據

黃 月 洪功翔

（安徽工業大學商學院 安徽馬鞍山 243000)

目前，有關產業集聚對經濟綠色發展的影響尚有爭議。從產業集聚的負外部性角度研究，認為產業集聚會引發資源濫用、空氣污染等，對生態環境造成一定的壓力，從而降低綠色經濟發展水平。另有研究認為，產業集聚會帶來“規模效應”和技術溢出效應，更利于地區綠色經濟的發展?，F有研究認為產業集聚與城市綠色發展效率呈U型關系。岳書敬等（2015）采用SBM方向距離函數對中國96個地級市2006-2011年的綠色發展效率進行測度,并認為產業集聚和綠色發展效率呈U型關系[1]。張治棟等（2018）運用包含非期望產出的SBM模型測算長江經濟帶108個地級市的綠色效率，認為產業集聚對城市綠色經濟效率在不同產業存在差異，制造業集聚與城市綠色經濟效率之間呈U型關系[2]。對于不同產業集聚對城市綠色經濟發展有著不同觀點，楊仁發等（2018）采用系統GMM估計方法，分析認為制造業集聚顯著抑制城市生產率的提高，而服務業集聚則具有顯著的促進作用[3]。產業集聚會對綠色經濟發展起到促進作用，但過度集聚，可能會適得其反。從不同產業集聚個體來看，現有研究主要集中在制造業集聚和服務業集聚兩大產業進行研究。楊仁發等（2019）運用長三角省級面板數據證實制造業集聚能夠顯著促進長江經濟帶高質量發展，而服務業集聚對長江經濟帶高質量發展起到抑制作用[4]；郭然等（2019）利用STIRPAT隨機模型，基于省級面板數據驗證生產性服務業集聚對環境污染有顯著的抑制作用，而制造業集聚對環境污染呈倒“U”型影響效應[5]；劉勝等（2015）認為生產性服務業的集聚發展有利于促進城市工業污染減排，其Jacobs外部性和Porter外部性對城市工業污染減排具有顯著的技術溢出效應[6]。

通過上述文獻梳理發現，有關產業集聚與城市綠色發展之間的影響關系涉及不多，雖然有一些文獻關于兩者的研究，但多集中在制造業集聚對區域經濟綠色發展的研究，缺少對生產性服務業集聚與地區經濟綠色發展關系的探究。另外，研究對象多基于省級層面，缺少對城市層面的研究。鑒于此，基于已有研究的基礎之上，本文從以下兩個方面進行擴展：一、基于綠色經濟效率的角度衡量經濟綠色發展，運用Tone（2002）[7]提出包含非期望產出的SBM模型測算出地區綠色經濟效率，并從制造業和生產性服務業探究產業集聚對城市經濟綠色發展的影響；二、基于長三角41個地級市面板數據進行實證分析，同時分不同行業，考察行業異質性。既可以補充生產性服務業不同行業對綠色經濟效率的影響關系，又可以為長三角綠色一體化發展提供合理參考。

一、模型設定與變量說明

（一）模型設定。為了考察產業集聚對經濟綠色發展的影響，分別從制造業集聚和生產性服務業集聚角度分析。經濟綠色發展選擇城市綠色經濟效率進行衡量，并依據已有文獻引入產業結構、地區外商投資狀況、環境規制作為控制變量。建立基本計量模型如下：

（二）變量說明。

1.數據來源。本文的樣本數據是由2003-2016年長江三角洲41個地級城市組成（因巢湖2011年之后劃入合肥，因此剔除巢湖市數據），相關數據均來源于各年的《中國城市統計年鑒》，其中亳州2007年全社會用電量數據缺失，采用插值法進行補充。同時，為了實現準確性和科學性，防止價格波動對樣本的影響，以2003年為基期，對GDP進行平減。

（1）被解釋變量。城市綠色經濟效率（gei）。以長江三角洲41個地級市作為決策單元，分別選取投入、期望產出、非期望產出指標。借鑒聶玉立等[8]對綠色經濟效率指標選取，本文所選取具體指標如下：從資本、勞動力、能源三個方面選取投入指標。資本投入借鑒張軍[9]、盧麗文[10]、劉常青[11]等利用“永續盤存法”為資本折舊率取9.6%，估算各地級市資本存量；勞動力投入采用年末從業人數來衡量；能源投入采用全社會用電總量來衡量。期望產出指標選取實際GDP；非期望產出選取工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量以及工業煙（粉）塵排放量來衡量。

（2）核心解釋變量。隨著產業集聚深入研究，有關產業集聚測度指標也在不斷優化。目前主要有行業集中度、區位熵、赫芬達爾指數、空間基尼系數以及空間集聚指數對產業集聚程度進行測度。不同測度指標各有優缺點，綜合研究內容及數據的可獲得性，本文采用區位熵指標對產業集聚程度進行測度。該指標數據收集便捷，并且能夠反映特定區域內的產業專業化程度，消除區域規模差異的影響。區位熵主要用來衡量地區的產業專業化程度，基于地區內某產業占有率與整個經濟體中該產業的占有率的比值進行計算。其計算公式：

（3）控制變量。產業結構（stri,t）。選擇用第二產業占GDP比重來衡量[9]。通常認為，第二產業占城市比重越大，其綠色經濟效率值越小。

表1 主要變量描述性統計

二、實證分析

（一）綠色經濟效率測算結果。根據上述研究方法通過MaxDEA 軟件測算出長江三角洲41個地級市綠色經濟效率值。綠色經濟效率值越大，表明該城市處于最佳生產前沿面。具體測算出的綠色經濟效率值見表2、圖1。

表2 長三角地區主要年份城市綠色經濟效率值

無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮江泰州宿遷杭州寧波溫州嘉興湖州紹興金華1.0000 0.4560 0.5432 1.0000 0.5837 0.3942 0.4027 1.0000 0.5882 0.5235 0.7756 1.0000 0.6698 1.0000 1.0000 0.6040 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.7195 1.0000 1.0000 1.0000 0.6790 0.4215 1.0000 1.0000 0.7632 1.0000 0.8416 0.5496 0.7944 1.0000 0.4911 0.5191 1.0000 1.0000 1.0000 0.6645 1.0000 1.0000 1.0000 0.5760 0.5948 1.0000 0.7617 1.0000 1.0000 0.6195 1.0000 1.0000 1.0000 0.6725 0.5740 0.5617 1.0000臺州麗水合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山滁州阜陽宿州六安毫州池州宣城1.0000 1.0000 0.4092 0.4333 0.3859 0.3331 0.3323 0.3470 1.0000 0.5046 1.0000 1.0000 0.5721 1.0000 0.5266 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.5474 0.5514 0.3532 1.0000 0.4605 0.6514 0.7368 1.0000 0.6321 1.0000 0.6740 0.7510 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.6645 1.0000 1.0000 1.0000 0.5760 0.5948 1.0000 0.7617 1.0000 1.0000 0.6195 1.0000 1.0000 1.0000 0.6725 0.5740 0.5617

圖1 2003-2016年長三角三省一市綠色經濟效率

從時間維度來看，整體城市綠色經濟效率值呈現波動上升狀態，區域差距有縮小趨勢。2003年長三角地區有20個城市處于最佳生產前沿面，其綠色經濟效率均值為0.68；到2016年有效性城市增加至22個，其綠色經濟效率均值上升為0.76。在觀測期內，上海、無錫、蘇州、溫州等城市始終處于最佳生產前沿面，其他城市綠色經濟效率值多處于0.3-0.7之間；像常州、南通、合肥、蕪湖等地從最初低效率提高至最佳生產前沿面，這些波動可能與產業結構有關，一方面制造業開始向高質量方向集聚，通過生產技術的改進，有效地提高了資源利用率和生產效率，減少對所造成環境的壓力，從而推動城市的綠色高質量發展。另一方面，現在全社會提倡大力發展服務業，城市的服務業集聚程度提高，降低對生產要素依賴，有效地節約資源投入，減少污染物的排放，加速“粗放式”經濟增長向綠色經濟增長方式的轉變。像宿遷、湖州、紹興、宿州由起初最佳生產前沿面降低到0.6左右，這可能由于地方政府在發展初期，盲目追求GDP，引資一些高污染企業以及對企業污染監管不力，引致綠色經濟效率出現大幅下降。

從空間維度來看，長三角地區各地市的綠色經濟效率存在差異，有效性城市分布不均。在觀測期內，有效性城市多集中在浙江、江蘇兩省，安徽省地級市多處于低效率狀態，2003年均值僅為0.45，說明存在投入冗余或產出不足，導致綠色經濟效率值明顯低下。但2016年，明顯有所改觀，有8個地級市處于最佳生產前沿面，與其他兩省一市差距縮小很多，綠色經濟效率均值提高至0.54，但仍舊低于平均水平，說明安徽省地區差異比較明顯。這可能與安徽省近來開始融入長三角經濟圈有關，同時注重戰略性新興產業的發展，技術效率水平有所提高，推動整個安徽省地區經濟綠色發展。但由于資源優勢多集中在長江流域，導致安徽省內地區差異比較明顯，應通過增強中心城市對外圍城市的輻射帶動作用，促進地區協調發展。

（二）產業集聚對地區經濟綠色發展影響的實證檢驗。

1.全部樣本回歸結果。在實證檢驗中，首先要考慮模型的內生性問題，也是檢驗結果的可靠性的重要依據。本文在模型設定中，認為有以下兩種原因可能會導致內生性問題。（1）遺漏變量。綠色經濟效率是一個綜合的概念，涉及多個指標的選擇，設定模型存在遺漏變量幾乎不可避免，而遺漏變量可能與解釋變量相關。比如，城市綠色經濟效率可能與城市的科技投入，市民觀念等有關，使設定的模型可能存在內生性問題。因此本文采用面板數據進行回歸分析，避免遺漏變量對檢驗結果產生影響。（2）解釋變量與被解釋變量之間相關性。產業集聚程度較高的地區，可能會提高地區綠色發展效率，反之，綠色發展較好的城市往往更有“綠色經濟”概念和資源優勢，又可能促進地區產業集聚程度。針對這一問題，同時采用SBM 模型測度出的城市綠色經濟效率值是受限變量，介于0-1之間，最大值為1，如果采用OLS 來估計，可能無法完整呈現數據而導致估計偏差[14]，因此本文采用Tobit 模型進行面板回歸。使用Stata14.0 軟件根據上述模型對數據進行回歸分析。具體回歸結果如表3所示：

表3 長三角地區總體面板回歸結果

表3報告了長江三角洲地區41個城市根據面板數據測算結果。從模型（1）回歸結果來看，制造業產業集聚與城市綠色經濟效率呈顯著負相關關系，說明制造業集聚抑制了城市綠色經濟發展，換句話說，制造業集聚會增加環境的壓力。雖然集聚會帶來規模效應，但過度的集聚可能會濫用資源，造成環境壓力，在觀測期內，制造業集聚對綠色經濟效率有著抑制作用，可見制造業高質量發展任重而道遠。在模型（2）中，生產性服務業集聚系數在1%置信水平上顯著為正，說明服務業與城市綠色經濟效率呈正相關。生產性服務業作為服務業最重要的組成部分，同時與制造業緊密聯系，具有“人力資本含量高、技術含量高、附加值高”等特征，其空間集聚能減少對能源的需求，促進產業結構升級，通過技術創新等途徑實現綠色經濟增長。同時，生產性服務業具有高人力資本和高技術的特點，使知識外溢效應更加突出，可以打破行業與空間局限，使企業在學習效應下，可以將先進技術與污染治理相結合，投入到生產之中，實現綠色生產，從而促進城市綠色高質量發展。模型（3）在模型（2）的基礎上引入生產性服務業集聚二次項，進一步探究兩者之間是否存在非線性關系。結果顯示，一次項系數估計值為正，二次項系數估計值為負，這說明兩者之間存在非線性關系，生產性服務業對城市綠色經濟效率有著先促進后抑制的作用，兩者之間是U型關系，存在一個能夠觸發生產性服務業集聚水平負外部性的“拐點”：在未達到“拐點”之前（saggl<2.30），生產性服務業集聚水平的提高將促進城市綠色發展；當越過拐點之后，生產性服務業的提高將會抑制城市綠色發展.這說明生產性服務業集聚出現了擁擠效應。生產性服務業集聚呈倒“U”型可能原因：生產性服務業屬于知識和技術密集型產業，對能源資源依賴性低，能顯著減少污染排放[15]，另外高效率、低能耗的生產性服務業集聚，將會擠壓原先高能耗、高污染行業的生存空間，迫使這些產業轉型升級，減少了能源消耗和環境污染。企業大量在空間上集聚所產生競爭壓力，迫使企業進行創新來維持其自身的競爭力，而集聚所產生的知識溢出效應，會加速節能減排、環保技術等更新，從而有利于提高城市綠色經濟效率。產業集聚所形成的向心力會吸引生產要素在空間上的因果循環聚集，從而推動經濟在區域上的持續增長。伴隨著區域經濟規模的持續擴大，土地、水電、能源等資源要素的相對稀缺性和資本要素過度密集則日益明顯，這就會導致“擁擠效應”[16]，將擠壓高層次要素的逃離[17]，這種擁擠效應會阻礙城市生產效率的提高，從而表現為過度集聚會抑制綠色經濟效率提高。另外，政府在主導產業集聚發展過程中，盲目投資會產生產業同構、同質化等現象，造成產能過剩等問題，從而影響資源要素的配置效率，抑制城市綠色經濟效率。正是這種正的外部性和負外部性讓生產性服務業集聚在不同階段呈現出不同的影響，使得集聚與城市綠色經濟效率呈現倒“U”型關系。

從控制變量回歸結果來看，產業結構對城市綠色經濟效率顯著負相關，第二產業多為高污染、高耗能產業，因此所占比重越小，對城市綠色發展越有利，應加快產業結構升級，大力發展第三產業。環境規制與城市綠色效率顯著正相關，環境規制能夠淘汰一些高污染高耗能產業，引導企業要素投入結構的轉變，改進企業治污技術，從而實現綠色生產。地區投資狀況與城市綠色效率顯著負相關，驗證了“污染避難所假說”。

2.分行業回歸結果。為了進一步考察不同生產性服務業對綠色經濟經濟效率的影響，對五大行業分別進行回歸分析。為交通運輸、倉儲和郵政業；為信息傳輸、軟件和信息技術服務業；為金融業；為科學研究和技術服務業；為租賃和商務服務業。將生產性服務業分為低端生產性服務業和高端生產性服務業。低端生產性服務業有交通運輸、倉儲和郵政業，租賃和商務服務業；高端生產性服務業有信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，科學研究和技術服務業。具體回歸結果如表4所示：

表4 長三角不同生產性服務業回歸結果

注：括號中數字為t值；p<0.01用***表示；p<0.05用**表示；p<0.1用*表示

表4報告了不同行業對城市綠色效率回歸結果：總體來看，生產性服務業對城市綠色經濟效率正向促進作用，但不同行業作用效果存在差異。交通運輸、倉儲和郵政業和租賃和商務服務業雖然作用系數為正，但均不顯著，說明低端生產性服務業集聚對綠色經濟效率促進作用并不顯著。而信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，科學研究和技術服務業作用系數顯著為正，其中金融業對綠色經濟效率影響最大，表明高端生產性服務業集聚水平越高，越能促進城市綠色經濟效率的提高。可能原因是高端生產性服務業具有服務半徑大、附加值高等特點，是知識和資本密集型行業，對地區經濟拉動作用明顯，同時資源利用效率高，因此對綠色經濟效率促進作用顯著。而低端生產性服務業相對服務半徑小，附加值低，雖然能夠促進綠色經濟效率的提高，但作用效果并不明顯。

三、結論與建議

（一）結論。產業集聚式發展是我國產業發展和轉型的重要手段，關于制造業對城市綠色經濟發展研究很多，基本一致認為是抑制作用，但生產性服務業集聚對城市綠色經濟發展還尚處于研究階段。本文從集聚的環境外部性角度，利用2003-2016年地級市面板數據，探究制造業集聚、生產性服務業集聚對城市綠色經濟發展的作用。研究發現：（1）2003-2016年，長三角地區城市綠色效率值整體呈現波動起伏的動態調整過程，有效城市分布不均，多數城市處于低效率狀態。（2）制造業集聚與城市效率呈負相關關系，生產性服務業集聚與城市綠色效率之間存在非線性關系，呈倒“U”型。表明過度集聚會降低城市綠色效率值，生產性服務業集聚對城市綠色效率的影響發生變化拐點在2.30，目前，長三角地區基本處于U 型曲線的左下側區域。（3）低端生產性服務業并未顯著促進城市綠色經濟效率，而高端生產性服務業能夠顯著促進城市綠色經濟效率。有利于城市實現綠色經濟發展。利用外資投資、第二產業占GDP 比重對城市綠色經濟效率均有顯著負相關，政府規制有利于城市綠色經濟效率的提高。

（二）建議。第一，合理引導產業集聚程度。以供給側結構性改革為指導思想，促進制造業高質量、高效率集聚，大力發展生產性服務業，激勵制造業與生產性服務業深度融合，通過深化產業分工與合作，促進生產性服務業對產業價值鏈的提升作用，充分發揮生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的促進作用。

第二，因地制宜規劃生產性服務業集聚方向。根據城市經濟發展特征、資源狀況，制定適應不同城市生產性服務業發展戰略，避免低附加值、高消耗、低效率的低端產業在城市中過度集中，造成資源流失。同時，政府也要起著引導作用，根據城市規模不同引導不同生產性服務業集聚，大力發展高端生產性服務業集聚，產生規模效應，有選擇地引導低端生產性服務業集聚。制定針對不同生產性服務業集聚水平實施有針對性的集聚政策，充分利用當地高質量人力資源以及技術資源。

第三，推進長三角地區產業一體化發展。上海作為長三角“龍頭”，其生產性服務業集聚水平較高，在為本地區服務的同時，更要將其服務范圍擴散到周邊地區，從而加速長三角地區外向型經濟中制造業在全球價值鏈中的升級[18]。安徽省作為長三角地區新晉成員，綠色經濟效率和生產性集聚水平均明顯低于其他省市。因此，安徽要充分利用自身資源優勢，積極融入到長三角地區，乘一體化“東風”發展自身優勢產業。

第四，合理引導產業發展。在引進外資企業時，要重點審查其企業效率，需嚴格按照環境標準，促使外資企業符合可持續發展戰略目標。在推進產業結構優化與升級過程中，要合理控制第二產業占比。安徽省在承接產業轉移時，應建立區域間污染補償機制。另外，要加強產學研合作，促進技術創新與更新，帶動城市經濟綠色發展，使經濟朝可持續方向發展。