長三角地區高技術產業集聚、技術創新與綠色發展
——基于PVAR 模型的實證研究

杜建國，李 影

（1.江蘇大學管理學院，江蘇鎮江 212013；2.南京大學工程管理學院，江蘇南京 210093）

長三角地區是我國經濟發展最活躍、開放程度最高、創新能力最強的區域之一，推動長三角一體化發展，增強長三角地區創新能力和競爭能力，提高經濟集聚度、區域連接性和政策協同效率，對引領全國高質量發展、建設現代化經濟體系意義重大［1］。然而，長三角地區在經濟快速發展、產業不斷匯集、工業化、城市化與國際化水平不斷提高的同時，生態破壞問題日益突出、自然資源漸趨衰竭。2007 年無錫太湖藍藻爆發、2013 年“長三角霾”等污染事件敲響了生態環保、綠色發展的警鐘。高技術產業因其低污染，低能耗，高附加值的特征，成為綠色經濟的代名詞，發展的主推力，對區域的綠色發展也發揮著愈加重要的作用。在著力推進綠色發展，減少環境污染的問題上，技術創新也是關鍵所在，對高技術產業來說，技術創新更是產業能長久發展的靈魂。所以，細致分析厘清高技術產業集聚、技術創新與綠色發展這三者之間的內在聯系，能為實現長三角區域一體化夯實根基。

1 文獻綜述

國外工業化進程早于我國，在經歷了經濟快速發展，環境急速惡化之后，對經濟與環境的可持續發展的關注也與日俱增。1962 年美國生物學家卡遜發表了《寂靜的春天》，喚起了人類對環境保護的重視。十年后，《人類環境宣言》更是將生態環保提高到前所未有的高度。此后，綠色發展由理念落向實踐，環保組織與機構相繼建立，環保運動相繼發起。時至今日，隨著綠色發展的思想不斷擴散深化，學術界對綠色發展的相關理論研究也日漸豐富。從宏觀微觀不同角度探討綠色發展的起源、發展、變化和趨勢。而城市既是經濟社會發展和人民生產生活的重要載體，也是推動國家、省部級指示實現綠色發展的基本單元。城市的發展總是伴隨著產業的集聚與擴散，產業的發展也得益于城市所提供的勞動力、資源等資本。產業的集聚在促進城市的發展的同時，也會產生了一系列環境問題，產業集聚的利弊，眾多學者持不同意見。原毅軍等［2］認為產業集聚通過價格機制和競爭機制將資源配置效率提高，還通過多種途徑如知識溢出、技術創新、資源共享等，加速環境創新，改善能源利用效率，促進污染減排。在產業集聚速度加快，經濟飛速擴張，同時也給城市生態環境帶來了巨大壓力。張可等［3］辯證性剖析產業集聚所帶來的外部效應析，認為雖然產業集聚提高生產效率，促進了生產環節的流通，但僅僅是從擴大生產規模，降低生產成本這一角度，在生產過程中的技術創新并不明顯，環境污染更加嚴重。高技術產業相較于傳統工業，在資源利用最大化和節能減排方面具有突出優勢。胡安軍等［4］分析了高新技術產業集聚及其不同集聚模式對綠色經濟效率作用機制，研究結果顯示高新技術產業集聚對綠色經濟效率具有促進作用，對綠色經濟效率的作用呈現“U”型曲線關系。黃寶鳳等［5］收集了我國31 個省份2010—2016 年的省級面板數據，通過建立門檻回歸模型，實證檢驗高技術產業集聚對經濟增長的非線性效應，發現高技術產業集聚規模前期對區域經濟顯著促增長，但超出門檻值其正效應大幅降低。楊樹旺等［6］利用DEA 非期望產出模型構建的Malmquist 指數和區位熵指數測度了湖北省13 個地級市的綠色效率和地區高新技術產業集聚程度，結果表明二者之間存在“U”型關系。然而，藍發欽等［7］的實證結果顯示，高科技產業從短期來說直接影響占據主導地位，有利于長三角地區城市的經濟發展，長期的高科技產業集聚卻不利于長三角地區城市的經濟發展。

技術創新作為高技術產業的第一生產力，也為綠色發展注入動力源泉，但技術創新與高技術產業集聚和綠色發展之間的相互關系還需要進一步深入研究。彭向等［8］發現造成創新產出地區間存在巨大的差異有多方面的原因，從集聚經濟和外部性來看，產業集聚是主要原因。張可［9］從理論和實證兩個層面研究了產業集聚與區域創新的雙向影響機制及產業異質性影響，研究發現二者間存在顯著的雙向促進作用。產業集聚通過規模經濟效應和技術溢出效應促進了區域創新，區域創新通過知識溢出效應和增長極效應促進了產業集聚。Poon 等［10］從外部經濟理論出發，分析研究了產業集聚可以帶來技術外部性，又能夠提高創新能力。陳勁等［11］以中國高技術產業為例，聚焦產業集聚和創新績效的關系，研究發現低程度集聚下多樣化集聚對創新起抑制作用，而高程度集聚下是專業化集聚抑制創新。

華堅等［12］認為高技術產業集聚產生的知識溢出效應促進了科技創新，而科技創新是綠色發展的根本動力，綠色發展是科技創新的重要方向。龐慶華等［13］指出生態效率提升的重要途徑在于區域創新能力的提高，尤其是創新的期望產出部分。何興邦［14］基于2000—2014 年中國省際面板數據，實證檢驗技術創新對經濟增長質量的影響，結果顯示技術創新顯著提升了中國綜合經濟增長質量，認為技術創新在促進中國經濟增長高質量發展的過程中起到重要的引領作用。張江雪等［15］認為加快轉變經濟發展方式，科技進步和創新為重要支撐，且不能片面關注經濟增長，而是實現經濟與資源、環境的協調統一，把經濟發展方式的重要途徑落實到以技術創新實現綠色增長上。

通過上述對相關文獻回顧可以發現，目前關于產業集聚、技術創新和綠色發展的研究主要存在以下特點：

（1）已有文獻從省級層面關注產業集聚、技術創新與綠色發展，而相較于省級，城市的勞動、資本、人才等各種生產要素更為集聚，是政府治理的最有效單元。從城市層面綜合研究三者的關系，能更好更清晰的展示出高技術產業集聚、技術創新與綠色發展互動影響的具體途徑，能更直觀的回答是否存在具體動態變化過程。

（2）學者們聚焦于對兩兩關系的研究，研究結果豐碩，但忽視了三者之間環環相扣的影響，也多為對研究對象的靜態研究，未能將三者的動態傳導機制，協同發展進行定量分析。本文基于前人的研究將3 個變量納入同一個PVAR 模型考察其動態關系以及長期均衡。

因此，彌補現有研究的不足，從城市層面，圍繞高技術產業討論產業集聚、技術創新與綠色發展三者的關系，考慮到長三角地區內部發展的不均衡，三者之間的動態關系在不同地區可能會呈現出差異。本文將41 城根據《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》分成兩個區域，即：上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮江、泰州、杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城共計27 城為中心區；徐州、連云港、淮安、宿遷、衢州、麗水、蚌埠、淮南、淮北、黃山、阜陽、宿州、六安、亳州共計14 城為次區域，實證檢驗三者的動態效應，并比較區域差異。能更切合實際的給予恰當的政策建議從而有效促進高技術產業集聚、技術創新與綠色發展，以期能夠為長三角地區一體化發展提供新的參考依據。

2 模型設定、變量選擇與數據說明

2.1 模型設定

PVAR 模型與傳統的時間序列VAR 模型相比，能消除模型變量之間的內生性影響，更有效的分析變量之間的動態關系。并且，前提條件也相對寬松，數據的時間長度只要比滯后階數多3 就符合建模基礎，因此，基于已有研究和分析的基礎上構建如下模型。

2.2 變量選擇

（1）綠色發展是一種平衡了資源和環境的協調發展。傳統DEA 模型決策單元效率時，效率值范圍介于0-1 之間，結果可能出現多個評價單元同處于前沿面1 而無法進一步的比較。本文借鑒了Anderson 等［16］提出的超效率模型。該模型取值可以超過1，完善了傳統的DEA 模型，使相對有效的決策單元間也能進行比較。本文利用MAXDEA 軟件測算出各個城市的綠色發展效率值Cgee，值越大，代表綠色發展程度越高。在測度時，參考盧麗文等［17］投入指標包括勞動力投入、能源投入和資本投入。其中勞動力投入用年末從業人員數表征；能源投入用全社會用電量來表征；資本投入用全社會固定資產總額來表征，并采用Goldsmith 的永續盤存法計算資本存量。產出指標分為期望產出與非期望產出，期望產出指標選取以2008 年為基期折算的各個城市的實際GDP 來表征，而非期望產出指標則由工業廢水排放量、工業SO2排放量和工業煙（粉）塵排放量來衡量。

（2）產業集聚的測度方式種類較多，諸如EG指數、Hoover 系數、空間基尼系數、區位熵等，學術界并未形成一個統一的衡量標準。基于本文數據的可得性，以及研究對象長三角地區為宏觀層面的原因，選擇區位熵來衡量各城市的高技術產業集聚度顯得更為便捷，解釋度也相對較高，能消除城市間的規模差異，更為真實地反應高技術產業集聚程度。測算公式如下：

式中，Caggij為i年j市高技術產業集聚度，Aij為i年j市高技術產業產值，Bij為i年j市規模以上工業總產值。Caggij越大，表示高技術產業集聚程度越高，一般說來，大于1 表示該城市產業集聚度高于平均水平，小于1 表示該城市低于平均水平。

（3）技術創新采用專利申請受理量來衡量技術創新水平（Cinnov）。由于專利申請受理量體現了企業不受外界干擾的技術創新水平，且專利申請與授權之間存在時間上的滯后，因此本文選用專利申請受理指標，并且考慮到數據間可能存在較大波動，以及異方差問題，對專利申請受理量取對數處理。

2.3 數據說明

基于數據的可得性和有效性原則，本文選取2008—2017 年長三角地區江蘇省、浙江省、安徽省及上海市共41 個城市作為實證樣本（除去因行政規劃調整的巢湖市），數據主要由《中國城市統計年鑒》（2009—2018）、各省市統計年鑒以及高新技術產業統計公報整理所得。

3 實證檢驗

3.1 單位根檢驗

在進行PVAR 模型面板向量自回歸之前，要對變量先進行單位根平穩性檢驗，避免出現偽回歸現象以及影響后續的脈沖函數的檢驗，本文選用LLC檢驗，IPS 檢驗兩種檢驗方法，具體檢驗結果如表1 所示，LLC 檢驗和IPS 檢驗通過了單位根檢驗，表明Cgee、Cagg 和lnCinnov 為平穩序列，可以進行PVAR 模型估計。

表1 單位根檢驗結果

3.2 滯后期選擇與回歸分析

本文依據 AIC、BIC 和 HQIC 統計量最小準則確定最優滯后期數，結果如表2 所示，均顯示滯后1期為最佳滯后期。

表2 滯后期數選擇

接下來，為了研究各變量之間的相互關系，本文基于Love 等［18］的 PVAR 模型對3 個變量進行估計，結果如上表3 所示。由表3 可知，在長三角地區，綠色發展、高技術產業集聚以及技術創新的一階滯后項對其自身的影響均高度顯著，說明長三角的綠色發展、高技術產業集聚以及技術創新對其自我的發展具有慣性，有較強的路徑依賴特征，且都為顯著促進作用。此外，滯后一階的高技術產業集聚對綠色發展和技術創新的影響系數分別為0.154和0.112，但不顯著。滯后一階的技術創新對綠色發展和高技術產業集聚的影響系數分別為－0.055 和0.039，且都在1%的水平上顯著，表明滯后一階的技術創新抑制綠色發展，促進高技術產業集聚。

表3 PVAR 模型估計結果

從分區域的角度出發，中心區和次區域滯后一階的綠色發展在1%的水平上顯著促進其自身發展，影響系數分別為0.697 和0.807。但滯后一階的綠色發展在10%的水平上顯著促進中心區的高新技術產業集聚，抑制其技術創新，對次區域的高技術產業集聚與技術創新的影響卻均不顯著。中心區滯后一階的高技術產業集聚對自身的促進程度為0.867，且在1%水平上顯著，明顯大于次區域高技術產業集聚對其自身的影響。但滯后一階的高技術產業集聚只在10%的水平上顯著促進次區域的綠色發展，對中心區次區域的技術創新雖為促進作用但并不顯著，以及對中心區的綠色發展為負向影響也并不顯著。滯后一階的技術創新對其自身的影響分別為0.774和0.805，且均在1%的水平上顯著促進，表明中心區和次區域的技術創新具有一定的連貫性。但對中心區的綠色發展在1%的水平上顯著抑制，影響系數為-0.074，對次區域的影響為正，但并不顯著。對中心區和次區域的高技術產業集聚的影響系數分別為0.031 和0.034。表明在10%的水平上滯后一階的技術創新顯著促進兩區域的高技術產業集聚。

3.3 脈沖響應

PVAR 模型所得出的廣義矩估計結果只是反映變量間短期的動態關系，并不能描繪各變量間長期的影響機制和路徑演化以及一個變量對其他變量沖擊變化的影響度。因此，本文利用脈沖響應函數和方差分解進一步分析高技術產業集聚、技術創新和綠色發展的長期動態關系。如圖1、2、3 所示，其中，橫軸代表響應期數，縱軸代表脈沖響應值大小，并且可以看出，脈沖響應圖均收斂，脈沖效果較好。

圖1 各變量對綠色發展的脈沖響應函數圖

圖1 表明，從長三角全域范圍來看，對于來自綠色發展自身的一個標準差新息沖擊，綠色發展立即產生較強的正向反應，達到了峰值0.152 之后逐步降低，說明長三角綠色發展對自身的依賴性較強，但這種慣性逐步減弱。高技術產業集聚的一個標準差新息沖擊對綠色發展的影響在第2 期達到最高值0.018 后和綠色發展自身一樣同時呈現出不斷減弱的正向響應，綠色發展對來自技術創新的沖擊呈現出緩慢增強的正向響應，到第6 期達峰值0.011 后逐步減弱。中心區和次區域的綠色發展和技術創新對綠色發展的沖擊與全域的趨勢相同，沒有明顯的差異。而次區域的綠色發展對來自高技術產業集聚的一個標準差沖擊相較于長三角全域以及中心區，緩慢呈現出由正轉負的動態過程，即門檻效應，在滯后4期之前為正向響應，之后轉為負向。長三角各地政府對高技術企業的定義不同，次區域的高技術企業一般為承接中心區的產業轉移，其科技含量并不一定高，或者技術含量高，但企業并未掌握核心的技術，只是以勞動力、土地和能源換取代工費，在初期所得的利潤促進其地區的綠色發展，同時也為后期的污染埋下了隱患，致使次區域到后期綠色發展對來自高技術產業集聚的沖擊為負向效應。

圖2 各變量對高技術產業集聚的脈沖響應函數圖

圖2 表明，對于來自高技術產業集聚的一個標準差新息沖擊，各區域的高技術產業集聚自身的正向響應隨滯后期數的增加而減弱，而集聚對技術創新的正向響應也隨滯后期數的增加而呈現先增加后逐步減弱的過程，在第7 期達到峰值0.016。高技術產業集聚對來自綠色發展的沖擊則為初期的正向效益轉為負向效應，長三角全域和中心區的沖擊趨勢相同，先增加后不斷減弱，次區域的動態變化過程具有異質性，相比較之下較為平緩。原因是，近年來中心區為了平衡經濟與生態發展的產業政策性轉移讓原有產業集聚程度降低，其次地區綠色發展對政府的招商引資更為嚴格，對企業的生產排污等標準更高。因此，對高技術產業來說，集聚所能帶來的經濟效益已經大于其成本，所以集聚程度會逐漸降低。

圖3 各變量對技術創新的脈沖響應函數圖

圖3 表明，對于來自技術創新自身的一個標準化新息沖擊，對技術創新來說，總體上為正向效應，全域和中心區都在滯后第2 期達到峰值。技術創新對來自長三角全域和中心區的綠色發展沖擊為正向響應，次區域為負向響應，但都逐步減弱至0。次區域相較于中心區，發展較緩，人才等創新資源略弱，市場主體可能在初期得到經濟利潤后而失去原有的創新動力。且創新產出花費時間長，產出率低，技術創新長期襲來會觸碰到天花板而難以突破，市場會為了自身發展而優先考慮經濟效益而不是環境效益。技術創新對來自高技術產業集聚的脈沖響應則隨滯后期不同、區域不同而呈現不同的動態變化。全域和中心區由負轉正，而次區域由正轉負。

3.4 方差分解

PVAR 模型中方差分解對脈沖響應分析進一步補充，方差分解描述了每次結構性沖擊對系統中變量的解釋程度，本文通過方差分析對高技術產業集聚、技術創新與綠色發展之間的相互影響程度進行分析，結果如表4 所示。

表4 方差分解

表4（續）

由表4 的結果可知，第20 期與第25 期方差分解結果的差異已不明顯，各個變量的波動已趨于穩定。因此根據第25 期的結果對長三角地區高技術產業集聚、技術創新與綠色發展之間的相互影響程度進行分析。在對綠色發展項的分解中，從長三角全域來看，其自身貢獻的影響度為86.7%。而高技術產業集聚的影響度約8.7%，技術創新的影響度為4.5%，說明長三角全域的綠色發展主要依靠自身，但隨著時間的演變，綠色發展對自身的影響也逐漸下降，高技術產業集聚與技術創新對其貢獻度與日俱增。對中心區的綠色發展誤差項進行分解，可以看出，其受到非自身的影響更多，高技術產業集聚貢獻的影響度約為7.8%，技術創新對中心區綠色發展貢獻的影響度為12.5%，遠超于長三角全域和次區域，說明中心區的技術創新對其綠色發展是個不可忽視的重要影響因素。而次區域的綠色發展更依賴于自身，其次為高技術產業集聚，技術創新的貢獻度不滿1%。

對高技術產業集聚項的分解中，從全域來看，自身貢獻的影響度高達91.8%，說明長三角全域的高技術產業集聚主要依靠自身。但中心區和次區域的高技術產業集聚則受到綠色發展影響較大，中心區的綠色發展貢獻的影響度為51.4%超越了其自身貢獻的影響度41.8%，次區域的綠色發展貢獻的影響度也達到了42.3%，說明中心區和次區域綠色發展對高技術產業集聚的影響重大。

最后，對技術創新項的分解中，從全域來看，自身貢獻了大部分的影響度占61.6%，次之為綠色發展占36.3%，高技術產業集聚貢獻的影響度較小為2.1%。中心區的技術創新誤差項分解構成趨勢與全域基本保持一致，而次區域自身所貢獻的影響度高達87.4%，高技術產業集聚貢獻的影響度為11.3%，說明次區域相較于全域和中心區，技術創新主要依賴自身發展，受綠色發展影響略弱。綜合長三角全域、中心區以及次區域的的方差分解可知，各變量自身的影響度均較大，其余變量對其也都有不同程度的影響。

4 結論與建議

4.1 結論

為了優化高技術產業集聚，提高技術創新水平，促進長三角地區綠色發展，實現長江三角洲區域一體化的實現，本文基于2008—2017 年長三角三省一市41 城的面板數據，運用PVAR 模型對高技術產業集聚、技術創新與綠色發展三者之間的動態關系進行了實證分析，得出的結論如下：

（1）高技術產業集聚、技術創新與綠色發展三者均存在較強的自我依賴特征，對自身發展具有極大的促進作用。

（2）高技術產業集聚與綠色發展的關系。從長三角全域來看，高技術產業集聚短期內與綠色發展相互促進，但并不顯著，長期雙方都會產生由正到負的影響，從雙方變量的影響力度來看，還是自身對其影響作用大。從兩大分區來看，短期內，中心區的高技術產業集聚對綠色發展的抑制作用不顯著，次區域高技術產業集聚顯著促進其綠色發展，中心區綠色發展顯著促進集聚，次區域的綠色發展卻抑制集聚。長期來說，中心區與次區域的高技術產業集聚與綠色發展的關系與全域的趨勢相同，都為由正到負的影響，與全域不同的是，中心區和次區域的綠色發展對高技術產業集聚的貢獻度逐期增加，作用效果趨進高技術產業集聚對自身的影響。長三角中心區作為改革開放的前沿地區，在產業布局方面的有政策、資金、人才等優勢傾斜，能夠根據市場的方向快速調整，使得集聚與發展二者間能良性循環。但次區域短期的應對速度就沒有這么迅速，在高技術產業集聚初期所得的利潤促進其地區的綠色發展的同時未能長遠規劃，在發展經濟和保護原有生態上未能協調，致使次區域的綠色發展會阻礙高技術產業的進一步集聚。

（3）高技術產業集聚與技術創新的關系。從長三角全域來看，技術創新短期顯著促進高技術產業集聚，高技術產業集聚對技術創新的影響不顯著。長期技術創新也一直對集聚保持著正向影響，而高技術產業集聚對技術創新的影響則由負轉正。從兩大分區來看，短期影響和全域高度一致，長期來看，有些許不同，中心區的高技術產業集聚對技術創新的沖擊影響為由負轉正，而次區域卻為由正轉負，從變量間的影響力度來看，雙方的互相作用效果均很小，幾乎可以忽略不計。中心區高技術產業集聚初期所投入的資源可能在短時間內不會變現成實際的創新成果，所以集聚帶來的技術效應未能體現，但從長期來看，是有利于為持久的技術創新提供良好的環境。而次區域目前的高技術產業集聚主要以投資為主導，自我創新能力不足，長期依賴外界提供的技術，抑制自身的技術創新，不能夠長久發展。

（4）技術創新與綠色發展的關系，從長三角全域來看，短期內技術創新顯著抑制綠色發展，綠色發展也顯著抑制技術創新。長期結果顯示，技術創新與綠色發展互為正向影響。從兩大分區來看，技術創新對綠色發展都為緩慢增強的正向影響，綠色發展對技術創新的影響為逐漸減弱的正向影響，其中全域以及中心區的技術創新對其綠色發展的變化頗有貢獻。短期內，技術創新的科研成果轉化機制還不完善，無法對綠色發展產生明顯促進，綠色發展又對以綠色為核心的創新提出高標準嚴要求，給原本以利益主導型的技術創新以限制，但長期看來，長三角地區的創新能力在全國屬于前沿地帶，在積極投入資本、資源、大力發展新型產業、且取得綠色發展后，能進入良性循環的狀態，技術創新能夠持續擴散，基于得天獨厚的地理條件，能夠產生技術轉移，獲得經濟的效益后會更加注重環境效益，讓正向效益得以持續。

4.2 建議

針對以上結果，為了能充分發揮長三角地區的優勢，進而促進高技術產業集聚、技術創新與綠色發展三者的良性互動，本文提出以下建議：

（1）根據《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》這一頂層設計文件，長三角各地區政府應從宏觀上制定有助于高技術產業集聚、技術創新與綠色發展的配套政策，中心區與次區域需強化省市間的溝通協作，堅持優勢互補原則，使資金、人才和技術等要素資源在各城市間得以自由流動，縮小中心區與次區域綠色發展差距大的問題，基于《長三角生態綠色一體化發展示范區總體方案》，踐行生態文明思想，統一高技術產業環境準入標準，對跨界江河湖泊協同治理，完善現行的“河長制、湖長制”，加強大氣污染防治，強化區域合作機制，促進城市間的生態共建。

（2）注重中心區27 城和次區域14 城之間技術創新存在的異質性，中心區的經濟發展水平較高，地區間交通通信發達，應進一步鼓勵中心區城市對科研的投入，對科技人才的招引，對外資引進標準的提高優化，建設科技成果共享機制，建立更加嚴格的專利審查機制，以防技術創新搭便車現象，提高技術創新成果轉化率，引領高技術產業的更高層次的發展。次區域需要重視科技投入與應用，鼓勵企業吸收外來先進技術基礎上進行自主創新，加強自身的技術創新能力，除了按相關規定對本地區的高新技術企業和科技服務機構按照國有科技型企業股權和分紅進行激勵，還要因時因地采取多種方式開展股權和分紅激勵。

（3）目前，只有技術創新促進高技術產業集聚的單向影響關系，建立面向高技術產業集聚發展的技術創新體系，結合高技術產業集聚區原有的資源稟賦和產業優勢，合時合理的配置資源，根據不同地區不同集聚狀態制定適宜的階段性動態政策，布局高技術產業分布，因地制宜的發展適合的高技術產業，避免過度集聚帶來的競爭效應，搭便車效應，尋租效應等。中心區不能一味追求高技術產業的集聚規模和集聚水平，將高技術企業逐步擴散輻射至次區域，防止中心區的過度集聚抑制創新動力。次區域政府采用政策優惠將研發型龍頭企業吸引落戶，強調以中心區的集聚與發展為鑒，做出系統化、高級化調整，整合現有規模小，數量多、研發能力弱的企業，打造一至兩條完整的產業鏈，使上下游形成完成的配套，避免走先發展后治理的老路，把綠色生態優勢轉化為經濟社會發展優勢，在政策上資金上保障企業的核心競爭力的同時能讓企業自主創新、節能減排、綠色發展。