生產性服務業集聚與工業綠色競爭力

■王 磊，陳 彥

一、引言

能源資源匱乏、生態環境破壞是國際社會面臨的巨大挑戰，世界各國正高度重視綠色發展并將其作為國際共識。2020年10月，中共十九屆五中全會強調綠色低碳發展，要求全面提高資源可持續利用率，改善環境質量，以促進經濟健康增長，工業綠色競爭力提升已成為經濟高質量發展的關鍵。

工業能夠通過生產性服務業提供的專業化投入優化自身要素投入結構，推動產業價值鏈向環境友好型攀升，帶動工業綠色競爭力提升。這是因為生產性服務業能夠營造良好的學習氛圍以及創新環境，有效促進知識及技術傳播（韓峰等，2018）。同時，生產性服務業在嵌入工業價值鏈的過程中，能夠有效減少集聚區內的能耗及環境污染，以緩解我國現階段產能過剩及資源約束（李珊珊和馬艷芹，2020）。在經濟高質量發展目標下，科學的評價生產性服務業集聚對工業綠色競爭力的貢獻，有助于實現經濟及生態績效雙贏，因此分析生產性服務業能否合理集聚，有效優化多種要素結構，從而實現工業綠色競爭力提升的重要目標，具有理論和現實意義。

二、文獻綜述與研究假設

綠色競爭力是一種以環境保護、健康安全及可持續發展為特征能夠使企業獲得競爭優勢的能力。關于工業綠色競爭力的衡量大多集中于區域與制造業，指標大多從經濟、環境和社會三個維度進行選取與評價。如從能源環境、總量、技術和結構等方面評價制造業可持續發展能力（李平等，2010）。

關于生產性服務業集聚對工業綠色競爭力的影響，現有研究大多基于綠色全要素生產率角度，認為生產性服務業集聚能夠通過綠色技術進步提升綠色全要素生產率（任陽軍等，2019），進而促進本地區的工業綠色競爭力。基于不同集聚模式，生產性服務業集聚分為專業化和多樣化集聚。專業化集聚指行業內同類企業集聚在同一地區，行業內部結構單一；多樣化集聚指集聚企業在多個行業中分布，產業結構多元化。多樣化集聚對工業綠色競爭力表現為積極促進，而專業化則相反（李珊珊和馬艷芹，2020）。高端生產性服務業能夠提高制造業生產效率，而低端會起到抑制作用（于斌斌，2017）。考慮到地理位置異質性，二者的影響也存在差異（羅能生和郝騰，2018）。其次，生產性服務業集聚對提升工業綠色競爭力具有不同發展階段的影響。在集聚程度相對較弱時，會造成工業低端集中，其發展將達不到一定界限，甚至出現過度競爭資源以及模仿或抄襲技術的現象，抑制集聚優勢效應的充分顯現，難以對提升工業綠色競爭力產生積極影響（李斌和劉子琳，2014）。當產業集聚程度跨越門檻值后，早期的規模經濟效應會逐漸轉向擁擠效應，生產性服務業集聚與綠色全要素生產率之間存在“倒U型”關系（張純記，2019），兩者符合“威廉姆森假說”。近年來，FDI持續大規模的流入促進了產業快速集聚，一方面，集聚效應促進了地區生產效率的提高（周兵等，2014），推進了制造業國際競爭力（周材榮，2016），進而有利于提升工業綠色競爭力。另一方面，隨FDI的不斷流入，發達國家向發展中國家轉移其污染行業（任陽軍，2019），受到“污染天堂”效應的影響，會對當地生態環境造成一定程度的污染，阻礙產業集聚效應的發揮，不利于提升工業綠色競爭力。由于可能存在低端鎖定和競爭效應，FDI會降低中間品附加值，使工業綠色競爭力不能得到顯著提升（唐宜紅和張鵬楊，2017）。因此，在FDI的影響下，生產性服務業集聚對工業綠色競爭力的影響具有不確定性。由此可知，集聚的正外部性和負外部性在不同發展階段具有不同的動態博弈效果，集聚優勢只有在生產性服務業合理集聚時才能有效發揮，集聚過度或者不足都可能阻礙集聚效應的產生，從而不利于提升工業綠色競爭力。

在作用機制方面，現有文獻多基于外部性理論（MAR&Jacobs外部性），從多樣化和專業化集聚角度研究生產性服務業集聚對工業綠色競爭力的影響。基于MAR外部性研究認為，生產性服務業專業化集聚在與制造業相關的密集區，會產生規模經濟及技術擴散效應，能夠推動生產性服務業專業化中間投入品，以高附加值嵌入價值鏈（余奕杉等，2021），促進上下游產業間的投入產出關系有效銜接，增強產業間縱向與橫向的分工協作效率，降低企業交易成本和生產成本，為企業的技術創新及技術擴散提供了基礎，能夠有效促進工業的“去污染化”（江靜等，2007），進而提升工業綠色競爭力。在投資與營商環境的改善下，這種積極效應還能加強高素質人才集聚，使其作為正向反饋機制推動地區生產率的提升，進一步提升工業綠色競爭力水平。基于Jacobs外部性研究認為，多樣化集聚跨界融合知識和技術，能夠提高行業間協同創新能力，知識溢出和技術外溢效應更可能發生在不同行業間。基于生產性服務業的多樣化供給，工業企業通過生產性服務業外包非核心業務，而將節約下來的資源配置到核心部門，實現產品價值增值，聚焦于價值鏈的戰略性環節，擺脫對勞動密集型、資本密集型產業等中低端產業的高物化投入、低效率產出的路徑依賴（張志彬，2019），以提升工業綠色競爭力水平。此外，通過互補式融合與延伸型融合，工業企業能夠提供兼具服務與制造功能的新產品，并結合生產性服務業產業關聯特征，拓寬業務服務領域，使資源消耗與循環利用一體化，帶動相關產業的綠色化發展，提升工業綠色競爭力（白清，2015）。

基于以上分析，提出如下假設：

假設1：生產性服務業集聚能夠帶來規模經濟效應、技術溢出效應以及人力資本積累等外部性作用，有利于降低工業企業生產成本，提高產品價值增值，提升工業綠色競爭力，且多樣化和專業化集聚產生的影響存在差異。

假設2：生產性服務業集聚對工業綠色競爭力的影響存在區域異質性。

假設3：在不同FDI水平下，生產性服務業集聚對工業綠色競爭力影響不同。

三、研究設計

（一）模型的設定

經過豪斯曼檢驗，選用固定效應模型分別研究生產性服務業兩種集聚模式對工業綠色競爭力提升的影響，并考慮人力資本水平、信息化水平、經濟發展水平以及技術創新等因素的作用。基于專業化和多樣化角度，構建基本模型如下：

其中，Gcii，t為i地區在t時期的工業綠色競爭力。Dvi，t為生產性服務業多樣化集聚，Spi，t為專業化集聚。其余為控制變量。μi是地區固定效應，εi，t為隨機干擾項。

（二）變量選取與數據來源

1.變量選取

（1）被解釋變量。從綠色競爭力的內涵出發，立足于我國工業發展、資源以及生態環境現狀，參考張峰等（2017）突破制造業低端鎖定的測度體系以及孫薇等（2019）對制造業綠色競爭力的評價思路，將價值鏈融入到工業綠色競爭力中，主要從工業排放綠色競爭力、工業產品綠色競爭力以及工業要素綠色競爭力三維度進行測度。排放層面通過提高資源利用效率，降低污染排放量提升工業綠色競爭力；產品層面通過增強價值獲取能力提升工業綠色競爭力水平；要素層面通過技術創新驅動工業綠色競爭力提升。其中工業產品綠色競爭力指標從價值鏈地位升級的角度出發，結合工業產品的出口技術復雜度以及顯示性比較優勢指數（RCA）構建（見表1）。

表1 工業綠色競爭力指數評價指標體系

基于Hausmann et al.（2005）方法測算工業行業q的出口技術復雜度：

其中，xiq為i省份q行業出口額，Xi為出口總額，Yi為人均GDP。

計算各省份工業出口技術復雜度：

其中，Xik為i地區k產品出口額，Xi為i地區出口總額，Xk為我國k產品出口額，X為我國出口總額。

（2）核心解釋變量。生產性服務業①基于已有研究，并結合各省份分行業就業的統計口徑，生產性服務業以“交通運輸、倉儲及郵電通信業”“租賃和商務服務業”“信息傳輸、計算機服務和軟件業”“金融業”“房地產業”“科學研究和技術服務”“教育業”“批發和零售業”“住宿和餐飲業”9個行業加總為代表。專業化集聚借鑒Ezcurra等（2006）研究測度，即：

其取值范圍為[0，1]，數值越大，專業化集聚越高，反之較低。

多樣化集聚根據韓峰等（2014）的研究，采用改進的赫芬達爾—赫希曼指數測度，數值越大，多樣化集聚越高，反之較低。

其中，Ejs指j省份生產性服務行業s就業人數，Ej指省份j就業總數，E指除省份j外某生產性服務業s就業人數，E′指除省份j外全國就業人數。

（3）控制變量的測算。第一，人力資本（Edu）。高技術人才占比較低時，人力資本不能充分優化要素投入結構，不利于提升工業綠色競爭力水平。用平均受教育年限①小學、初中、高中及大專以上的受教育年限分別設定為6、9、12、16年。衡量。第二，經濟發展水平（Pgdp)。經濟發展水平的快慢關乎到其能否為污染治理的有效實施以及科技創新水平的提高提供堅實的物質基礎。用各省份人均GDP表示。第三，信息化水平（Inf）。較低的信息化水平會增加企業成本，抑制工業綠色競爭力水平提升。用電信業務總量比均值表示。第四，技術創新（Rd）。通過改善能源消費強度，技術創新在提升工業綠色競爭力方面能夠使資源得到充分配置。用工業企業R&D經費支出總數表示。此外，外商直接投資（FDI）作為門檻變量。用實際利用外資占各省份GDP的比重衡量。

2.數據來源

全文數據主要來自中國統計年鑒及國家統計局，因數據限制，不考慮西藏和港澳臺，樣本為2010—2019年我國大陸30個省份數據。為消除異方差，對人力資本水平、經濟發展水平、信息化水平以及技術創新取自然對數。所有變量的描述性統計如表2所示。

表2 各主要變量統計性描述

四、實證檢驗與結果分析

（一）總體及分區域回歸

如表3所示，生產性服務業專業化集聚對提升工業綠色競爭力總體呈現“倒U型”關系，在初級階段生產性服務業專業化集聚能夠提升工業綠色競爭力水平，隨集聚規模的擴大，逐漸表現為抑制作用。專業化集聚每增加1%，工業綠色競爭力就增加0.1767%，但影響不顯著。引入專業化集聚的平方項后，模型解釋力度更強，且專業化集聚一次項的系數為0.8552，二次項的系數為-2.3846，說明專業化集聚跨越臨界值0.1793后會導致規模效應逐漸減弱，企業對資源的過度使用會使其向擁擠效應轉變，降低工業綠色競爭力水平，符合“威廉姆斯假說”。

表3 基于全國樣本的回歸結果

續表3

生產性服務業多樣化集聚對提升工業綠色競爭力總體呈現“U型”關系，在集聚初級階段多樣化集聚會抑制工業綠色競爭力水平的提升，當集聚規模跨越閥值時，促進作用逐漸顯現。現階段多樣化集聚每增加1%，工業綠色競爭力就減少0.0029%，表明我國目前多樣化集聚對提升工業綠色競爭力存在消極影響。生產性服務業多樣化集聚發展水平總體處于低端階段，2019年多樣化集聚水平較2010年下降了13.83%，而其中高端生產性服務業①高端生產性服務業包括“信息傳輸、計算機服務和軟件業”“金融業”“科學研究和技術服務”。僅占比20.39%，傾向于低端化。當前生產性服務業整體并未有效嵌入工業價值鏈高端環節，仍處在低端化階段，多樣化集聚效應發揮不足，不能有效提升工業綠色競爭力。當集聚程度跨越臨界值30.25后，集聚正向效應能夠伴隨著企業間的激烈競爭逐漸產生，如形成的“集體學習”氛圍可以增強企業創新能力，提高生產性服務業總體的生產效率，進而提升工業綠色競爭力。與前文理論分析一致，從而證實了假說1。從其他因素來看，經濟發展水平以及技術創新系數均為正，可以提升工業綠色競爭力水平；人力資本水平以及信息化水平系數為負，會抑制工業綠色競爭力水平提升。

考慮到地理位置、經濟發展水平的不同，將經濟展水平較低的中西部省份分為一組，發展水平較高的東部省份分為一組，分別進行回歸②東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中西部地區包括山西、吉林、黑龍江、內蒙古、湖北、湖南、河南、江西、安徽、重慶、四川、甘肅、貴州、云南、廣西、陜西、青海、寧夏、新疆。。

表4 東部地區回歸結果

分區域來看，生產性服務業多樣化集聚對工業綠色競爭力的影響在東部與中西部相同，均呈現“U型”關系，這與全國結果一致。專業化集聚對工業綠色競爭力的影響在東部地區表現為“倒U型”關系，中西部地區影響不顯著。

從多樣化集聚看，東部地區多樣化集聚的一次項系數為-0.0269，平方項系數為0.0004，中西部地區一次項系數為-0.0302，平方項系數為0.0006，二者的臨界值分別為33.6250和25.1667。當集聚程度低于臨界值時，多樣化集聚會抑制工業綠色競爭力水平的提升，隨集聚規模的擴大，逐漸表現為促進作用。當前兩地區多樣化集聚的系數顯著為負，不利于提升工業綠色競爭力。東部和中西部地區現階段多樣化集聚均尚未形成一定的集聚規模，相比于2018年，2019年東部地區整體多樣化集聚水平下降10.83%，中西部地區下降11.37%。集聚企業的競爭效應、創新能力提升等并未得到充分顯現，從而不利于提升工業綠色競爭力水平。

表5 中西部地區回歸結果

從專業化看，集聚程度每增加1%，東部地區工業綠色競爭力提升0.3741%，而中西部地區會降低0.1391%，且均在10%水平下顯著，可能是因為東部地區在勞動力、資本、信息等資源方面更優于中西部地區，更加優質的要素投入使得競爭力在總量、技術創新、信息化方面均較為領先，從而有利于集聚效應的發揮。此外，2019年高端生產性服務業專業化集聚均值為0.0108，中西部地區僅為0.0088，低于全國平均水平，使得集聚效應不能充分發揮，對工業綠色競爭力不能起到顯著的促進作用。從而證實了假說2。

（二）面板門檻效應分析

基于前文的理論分析可知，生產性服務業集聚在不同外商直接投資水平下可能會對工業綠色競爭力提升產生不同的影響，筆者借鑒以FDI為門檻，構建如下模型：

其中，θ為門檻估計值，Xi，t為控制變量，I（·）為示性函數，其余變量含義同上文。

由表6、表7可知，多樣化、專業化集聚在以FDI為門檻變量時，多樣化集聚對工業綠色競爭力提升不存在門檻效應，而專業化集聚存在雙重門檻效應。單一門檻值為0.1493，置信區間為[0.1440，0.1501]；雙重門檻值分別為0.1395和0.1417，對應的置信區間分別為[0.1366，0.1428]和[0.1317，0.1398]。

表6 生產性服務業集聚門檻效應回歸結果

表7 生產性服務業集聚門檻估計值結果

如圖1所示，LR值小于臨界值7.35，專業化集聚門檻值真實有效。

圖1 專業化集聚雙門檻估計值

隨FDI的提高，專業化集聚對工業綠色競爭力的影響先表現為顯著的促進作用，跨越門檻值后促進作用達到最大且更為顯著；當FDI增加至一定程度時，專業化集聚的促進作用逐漸減弱且不顯著。表8結果表明，當FDI低于0.1395時，多樣化集聚每提高1%，工業綠色競爭力提升0.3000%，隨后促進作用逐漸增強，提高1%的多樣化集聚，工業綠色競爭力能夠提升1.5489%，當FDI超過0.1417時，其促進作用大幅降低且不顯著。可能的原因在于，在FDI水平較低時，FDI能夠促進生產性服務業集聚規模效應及溢出效應的發揮，適當的FDI流入能夠為工業企業帶來資本投入，提升工業綠色競爭力。但同時由于污染行業也逐漸向落后地區轉移，低質量的外商直接投資不斷流入，會抑制集聚效應的發揮，阻礙工業綠色競爭力提升，使FDI流入初期集聚對工業綠色競爭力的促進程度較低。當FDI跨越門限值時，FDI的質量得到改善，集聚的溢出效應更加顯現，吸引高端人才，加強技術創新能力，進而更大力度提升工業綠色競爭力水平。而當實際利用外資額占GDP的比重超過0.1417時，由于可能存在低端鎖定和競爭效應，導致生產性服務業專業化集聚對工業綠色競爭力的影響不顯著。從而證實了假說3。

表8 專業化集聚門檻模型回歸結果

（三）穩健性檢驗①>

①限于篇幅，結果留存備索。

本文采用廣義最小二乘法（FGLS）進行估計，以減少自相關和異方差。結果顯示，生產性服務業多樣化集聚、專業化集聚對工業綠色競爭力的提升作用存在非線性關系，即專業化集聚與工業綠色競爭力存在顯著的“倒U型”關系，在達到拐點之前，加強專業化集聚水平能夠促進工業綠色競爭力提升，跨越拐點后會產生擁擠效應，抑制工業綠色競爭力水平提升；而多樣化集聚與工業綠色競爭力存在顯著的“U型”關系，即在達到拐點28.8之后，加強多樣化化集聚水平能夠提升工業綠色競爭力。綜上，兩者結果基本一致，本文分析結果具有穩健性。

五、結論與建議

本文從工業排放綠色競爭力、工業產品綠色競爭力以及工業要素綠色競爭力三維度構建工業綠色競爭力評價體系。分析生產性服務業集聚與工業綠色競爭力之間的作用機理。研究表明：第一，生產性服務業專業化集聚與工業綠色競爭力的關系在東部地區表現為“倒U型”關系，超過閥值后，企業對資源的過度使用會使其產生擁擠效應，抑制工業綠色競爭力水平提升，中西部地區影響為負且不顯著。第二，生產性服務業多樣化集聚與我國工業綠色競爭力之間存在“U型”關系，集聚達到一定程度后，集聚效應的發揮能夠提升工業綠色競爭力水平。第三，生產性服務業專業化集聚對工業綠色競爭力的影響存在FDI的雙重門檻效應，雙重門檻值分別為0.1395和0.1417。實際利用外資額占GDP的比重跨越門檻值0.1395后，對提升工業綠色競爭力的促進作用達到最大；當比重增加至0.1417后，促進作用大幅下降且不顯著。

結合以上研究結論，提出以下建議：第一，以工業綠色發展為導向，構建綠色智能服務型制造新模式。利用生產性服務業信息技術、現代物流等要素代替傳統工業的能源消耗，大力支持服務業綠色化創新發展，提高生產性服務業的國際競爭力，將服務業的綠色智能制造系統解決方案廣泛應用于高能耗傳統工業。提高綠色創新能力，加強開放的綠色智能制造生態體系的構建，推動工業綠色高端化，提高工業對外開放水平，實現工業綠色協調發展。第二，打造工業綠色生產體系，差異化制定東中西地區生產性服務業發展規劃。中西部地區應結合自身發展定位，加強承接產業轉移能力，打造全球先進工業基地，培育具有綠色競爭力的新增長極，以擴大對生產性服務業多樣化及高端化的有效需求。構建與先進工業基地相匹配的生產性服務業功能園區，梯級利用能源資源，改善能源消費結構，提高節能減排技術，集中處置污染物，加強培養高新技術人才力度，提高園區資源高效循環利用率。東部地區要利用自身資源稟賦，聚焦于高端生產性服務業的專業化合理集聚。注重金融、會計、法律以及物流等生產性服務業國際化發展，加快融入全球綠色研發網絡，提升服務效率和品質，強化服務業集聚功能，提高生產性服務業品牌化建設。推動生產性服務業整體向工業價值鏈高端環節嵌入，增強工業產品價值獲取能力，完善綠色工業體系。第三，優化FDI投資結構，促進生產性服務業高質量集聚。加強外資監管力度，制定外資引導政策，創新投資方式，引導高質量外資流入，減少引進中低端外資，加大外資投資于高新技術、中高端制造以及咨詢、計算機、金融等高端生產性服務業領域的力度。建立對外開放的綠色高效新布局，從而為生產性服務業集聚，提升工業綠色競爭力營造良好的經濟環境。