产业集聚与地区经济绿色发展的实证研究——基于长三角2003-2016年41个地级市面板数据

黄 月 洪功翔

（安徽工业大学商学院 安徽马鞍山 243000)

目前，有关产业集聚对经济绿色发展的影响尚有争议。从产业集聚的负外部性角度研究，认为产业集聚会引发资源滥用、空气污染等，对生态环境造成一定的压力，从而降低绿色经济发展水平。另有研究认为，产业集聚会带来“规模效应”和技术溢出效应，更利于地区绿色经济的发展。现有研究认为产业集聚与城市绿色发展效率呈U型关系。岳书敬等（2015）采用SBM方向距离函数对中国96个地级市2006-2011年的绿色发展效率进行测度,并认为产业集聚和绿色发展效率呈U型关系[1]。张治栋等（2018）运用包含非期望产出的SBM模型测算长江经济带108个地级市的绿色效率，认为产业集聚对城市绿色经济效率在不同产业存在差异，制造业集聚与城市绿色经济效率之间呈U型关系[2]。对于不同产业集聚对城市绿色经济发展有着不同观点，杨仁发等（2018）采用系统GMM估计方法，分析认为制造业集聚显著抑制城市生产率的提高，而服务业集聚则具有显著的促进作用[3]。产业集聚会对绿色经济发展起到促进作用，但过度集聚，可能会适得其反。从不同产业集聚个体来看，现有研究主要集中在制造业集聚和服务业集聚两大产业进行研究。杨仁发等（2019）运用长三角省级面板数据证实制造业集聚能够显著促进长江经济带高质量发展，而服务业集聚对长江经济带高质量发展起到抑制作用[4]；郭然等（2019）利用STIRPAT随机模型，基于省级面板数据验证生产性服务业集聚对环境污染有显著的抑制作用，而制造业集聚对环境污染呈倒“U”型影响效应[5]；刘胜等（2015）认为生产性服务业的集聚发展有利于促进城市工业污染减排，其Jacobs外部性和Porter外部性对城市工业污染减排具有显著的技术溢出效应[6]。

通过上述文献梳理发现，有关产业集聚与城市绿色发展之间的影响关系涉及不多，虽然有一些文献关于两者的研究，但多集中在制造业集聚对区域经济绿色发展的研究，缺少对生产性服务业集聚与地区经济绿色发展关系的探究。另外，研究对象多基于省级层面，缺少对城市层面的研究。鉴于此，基于已有研究的基础之上，本文从以下两个方面进行扩展：一、基于绿色经济效率的角度衡量经济绿色发展，运用Tone（2002）[7]提出包含非期望产出的SBM模型测算出地区绿色经济效率，并从制造业和生产性服务业探究产业集聚对城市经济绿色发展的影响；二、基于长三角41个地级市面板数据进行实证分析，同时分不同行业，考察行业异质性。既可以补充生产性服务业不同行业对绿色经济效率的影响关系，又可以为长三角绿色一体化发展提供合理参考。

一、模型设定与变量说明

（一）模型设定。为了考察产业集聚对经济绿色发展的影响，分别从制造业集聚和生产性服务业集聚角度分析。经济绿色发展选择城市绿色经济效率进行衡量，并依据已有文献引入产业结构、地区外商投资状况、环境规制作为控制变量。建立基本计量模型如下：

（二）变量说明。

1.数据来源。本文的样本数据是由2003-2016年长江三角洲41个地级城市组成（因巢湖2011年之后划入合肥，因此剔除巢湖市数据），相关数据均来源于各年的《中国城市统计年鉴》，其中亳州2007年全社会用电量数据缺失，采用插值法进行补充。同时，为了实现准确性和科学性，防止价格波动对样本的影响，以2003年为基期，对GDP进行平减。

（1）被解释变量。城市绿色经济效率（gei）。以长江三角洲41个地级市作为决策单元，分别选取投入、期望产出、非期望产出指标。借鉴聂玉立等[8]对绿色经济效率指标选取，本文所选取具体指标如下：从资本、劳动力、能源三个方面选取投入指标。资本投入借鉴张军[9]、卢丽文[10]、刘常青[11]等利用“永续盘存法”为资本折旧率取9.6%，估算各地级市资本存量；劳动力投入采用年末从业人数来衡量；能源投入采用全社会用电总量来衡量。期望产出指标选取实际GDP；非期望产出选取工业废水排放量、工业二氧化硫排放量以及工业烟（粉）尘排放量来衡量。

（2）核心解释变量。随着产业集聚深入研究，有关产业集聚测度指标也在不断优化。目前主要有行业集中度、区位熵、赫芬达尔指数、空间基尼系数以及空间集聚指数对产业集聚程度进行测度。不同测度指标各有优缺点，综合研究内容及数据的可获得性，本文采用区位熵指标对产业集聚程度进行测度。该指标数据收集便捷，并且能够反映特定区域内的产业专业化程度，消除区域规模差异的影响。区位熵主要用来衡量地区的产业专业化程度，基于地区内某产业占有率与整个经济体中该产业的占有率的比值进行计算。其计算公式：

（3）控制变量。产业结构（stri,t）。选择用第二产业占GDP比重来衡量[9]。通常认为，第二产业占城市比重越大，其绿色经济效率值越小。

表1 主要变量描述性统计

二、实证分析

（一）绿色经济效率测算结果。根据上述研究方法通过MaxDEA 软件测算出长江三角洲41个地级市绿色经济效率值。绿色经济效率值越大，表明该城市处于最佳生产前沿面。具体测算出的绿色经济效率值见表2、图1。

表2 长三角地区主要年份城市绿色经济效率值

无锡徐州常州苏州南通连云港淮安盐城扬州镇江泰州宿迁杭州宁波温州嘉兴湖州绍兴金华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台州丽水合肥芜湖蚌埠淮南马鞍山淮北铜陵安庆黄山滁州阜阳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

图1 2003-2016年长三角三省一市绿色经济效率

从时间维度来看，整体城市绿色经济效率值呈现波动上升状态，区域差距有缩小趋势。2003年长三角地区有20个城市处于最佳生产前沿面，其绿色经济效率均值为0.68；到2016年有效性城市增加至22个，其绿色经济效率均值上升为0.76。在观测期内，上海、无锡、苏州、温州等城市始终处于最佳生产前沿面，其他城市绿色经济效率值多处于0.3-0.7之间；像常州、南通、合肥、芜湖等地从最初低效率提高至最佳生产前沿面，这些波动可能与产业结构有关，一方面制造业开始向高质量方向集聚，通过生产技术的改进，有效地提高了资源利用率和生产效率，减少对所造成环境的压力，从而推动城市的绿色高质量发展。另一方面，现在全社会提倡大力发展服务业，城市的服务业集聚程度提高，降低对生产要素依赖，有效地节约资源投入，减少污染物的排放，加速“粗放式”经济增长向绿色经济增长方式的转变。像宿迁、湖州、绍兴、宿州由起初最佳生产前沿面降低到0.6左右，这可能由于地方政府在发展初期，盲目追求GDP，引资一些高污染企业以及对企业污染监管不力，引致绿色经济效率出现大幅下降。

从空间维度来看，长三角地区各地市的绿色经济效率存在差异，有效性城市分布不均。在观测期内，有效性城市多集中在浙江、江苏两省，安徽省地级市多处于低效率状态，2003年均值仅为0.45，说明存在投入冗余或产出不足，导致绿色经济效率值明显低下。但2016年，明显有所改观，有8个地级市处于最佳生产前沿面，与其他两省一市差距缩小很多，绿色经济效率均值提高至0.54，但仍旧低于平均水平，说明安徽省地区差异比较明显。这可能与安徽省近来开始融入长三角经济圈有关，同时注重战略性新兴产业的发展，技术效率水平有所提高，推动整个安徽省地区经济绿色发展。但由于资源优势多集中在长江流域，导致安徽省内地区差异比较明显，应通过增强中心城市对外围城市的辐射带动作用，促进地区协调发展。

（二）产业集聚对地区经济绿色发展影响的实证检验。

1.全部样本回归结果。在实证检验中，首先要考虑模型的内生性问题，也是检验结果的可靠性的重要依据。本文在模型设定中，认为有以下两种原因可能会导致内生性问题。（1）遗漏变量。绿色经济效率是一个综合的概念，涉及多个指标的选择，设定模型存在遗漏变量几乎不可避免，而遗漏变量可能与解释变量相关。比如，城市绿色经济效率可能与城市的科技投入，市民观念等有关，使设定的模型可能存在内生性问题。因此本文采用面板数据进行回归分析，避免遗漏变量对检验结果产生影响。（2）解释变量与被解释变量之间相关性。产业集聚程度较高的地区，可能会提高地区绿色发展效率，反之，绿色发展较好的城市往往更有“绿色经济”概念和资源优势，又可能促进地区产业集聚程度。针对这一问题，同时采用SBM 模型测度出的城市绿色经济效率值是受限变量，介于0-1之间，最大值为1，如果采用OLS 来估计，可能无法完整呈现数据而导致估计偏差[14]，因此本文采用Tobit 模型进行面板回归。使用Stata14.0 软件根据上述模型对数据进行回归分析。具体回归结果如表3所示：

表3 长三角地区总体面板回归结果

表3报告了长江三角洲地区41个城市根据面板数据测算结果。从模型（1）回归结果来看，制造业产业集聚与城市绿色经济效率呈显著负相关关系，说明制造业集聚抑制了城市绿色经济发展，换句话说，制造业集聚会增加环境的压力。虽然集聚会带来规模效应，但过度的集聚可能会滥用资源，造成环境压力，在观测期内，制造业集聚对绿色经济效率有着抑制作用，可见制造业高质量发展任重而道远。在模型（2）中，生产性服务业集聚系数在1%置信水平上显著为正，说明服务业与城市绿色经济效率呈正相关。生产性服务业作为服务业最重要的组成部分，同时与制造业紧密联系，具有“人力资本含量高、技术含量高、附加值高”等特征，其空间集聚能减少对能源的需求，促进产业结构升级，通过技术创新等途径实现绿色经济增长。同时，生产性服务业具有高人力资本和高技术的特点，使知识外溢效应更加突出，可以打破行业与空间局限，使企业在学习效应下，可以将先进技术与污染治理相结合，投入到生产之中，实现绿色生产，从而促进城市绿色高质量发展。模型（3）在模型（2）的基础上引入生产性服务业集聚二次项，进一步探究两者之间是否存在非线性关系。结果显示，一次项系数估计值为正，二次项系数估计值为负，这说明两者之间存在非线性关系，生产性服务业对城市绿色经济效率有着先促进后抑制的作用，两者之间是U型关系，存在一个能够触发生产性服务业集聚水平负外部性的“拐点”：在未达到“拐点”之前（saggl<2.30），生产性服务业集聚水平的提高将促进城市绿色发展；当越过拐点之后，生产性服务业的提高将会抑制城市绿色发展.这说明生产性服务业集聚出现了拥挤效应。生产性服务业集聚呈倒“U”型可能原因：生产性服务业属于知识和技术密集型产业，对能源资源依赖性低，能显著减少污染排放[15]，另外高效率、低能耗的生产性服务业集聚，将会挤压原先高能耗、高污染行业的生存空间，迫使这些产业转型升级，减少了能源消耗和环境污染。企业大量在空间上集聚所产生竞争压力，迫使企业进行创新来维持其自身的竞争力，而集聚所产生的知识溢出效应，会加速节能减排、环保技术等更新，从而有利于提高城市绿色经济效率。产业集聚所形成的向心力会吸引生产要素在空间上的因果循环聚集，从而推动经济在区域上的持续增长。伴随着区域经济规模的持续扩大，土地、水电、能源等资源要素的相对稀缺性和资本要素过度密集则日益明显，这就会导致“拥挤效应”[16]，将挤压高层次要素的逃离[17]，这种拥挤效应会阻碍城市生产效率的提高，从而表现为过度集聚会抑制绿色经济效率提高。另外，政府在主导产业集聚发展过程中，盲目投资会产生产业同构、同质化等现象，造成产能过剩等问题，从而影响资源要素的配置效率，抑制城市绿色经济效率。正是这种正的外部性和负外部性让生产性服务业集聚在不同阶段呈现出不同的影响，使得集聚与城市绿色经济效率呈现倒“U”型关系。

从控制变量回归结果来看，产业结构对城市绿色经济效率显著负相关，第二产业多为高污染、高耗能产业，因此所占比重越小，对城市绿色发展越有利，应加快产业结构升级，大力发展第三产业。环境规制与城市绿色效率显著正相关，环境规制能够淘汰一些高污染高耗能产业，引导企业要素投入结构的转变，改进企业治污技术，从而实现绿色生产。地区投资状况与城市绿色效率显著负相关，验证了“污染避难所假说”。

2.分行业回归结果。为了进一步考察不同生产性服务业对绿色经济经济效率的影响，对五大行业分别进行回归分析。为交通运输、仓储和邮政业；为信息传输、软件和信息技术服务业；为金融业；为科学研究和技术服务业；为租赁和商务服务业。将生产性服务业分为低端生产性服务业和高端生产性服务业。低端生产性服务业有交通运输、仓储和邮政业，租赁和商务服务业；高端生产性服务业有信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，科学研究和技术服务业。具体回归结果如表4所示：

表4 长三角不同生产性服务业回归结果

注：括号中数字为t值；p<0.01用***表示；p<0.05用**表示；p<0.1用*表示

表4报告了不同行业对城市绿色效率回归结果：总体来看，生产性服务业对城市绿色经济效率正向促进作用，但不同行业作用效果存在差异。交通运输、仓储和邮政业和租赁和商务服务业虽然作用系数为正，但均不显著，说明低端生产性服务业集聚对绿色经济效率促进作用并不显著。而信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，科学研究和技术服务业作用系数显著为正，其中金融业对绿色经济效率影响最大，表明高端生产性服务业集聚水平越高，越能促进城市绿色经济效率的提高。可能原因是高端生产性服务业具有服务半径大、附加值高等特点，是知识和资本密集型行业，对地区经济拉动作用明显，同时资源利用效率高，因此对绿色经济效率促进作用显著。而低端生产性服务业相对服务半径小，附加值低，虽然能够促进绿色经济效率的提高，但作用效果并不明显。

三、结论与建议

（一）结论。产业集聚式发展是我国产业发展和转型的重要手段，关于制造业对城市绿色经济发展研究很多，基本一致认为是抑制作用，但生产性服务业集聚对城市绿色经济发展还尚处于研究阶段。本文从集聚的环境外部性角度，利用2003-2016年地级市面板数据，探究制造业集聚、生产性服务业集聚对城市绿色经济发展的作用。研究发现：（1）2003-2016年，长三角地区城市绿色效率值整体呈现波动起伏的动态调整过程，有效城市分布不均，多数城市处于低效率状态。（2）制造业集聚与城市效率呈负相关关系，生产性服务业集聚与城市绿色效率之间存在非线性关系，呈倒“U”型。表明过度集聚会降低城市绿色效率值，生产性服务业集聚对城市绿色效率的影响发生变化拐点在2.30，目前，长三角地区基本处于U 型曲线的左下侧区域。（3）低端生产性服务业并未显著促进城市绿色经济效率，而高端生产性服务业能够显著促进城市绿色经济效率。有利于城市实现绿色经济发展。利用外资投资、第二产业占GDP 比重对城市绿色经济效率均有显著负相关，政府规制有利于城市绿色经济效率的提高。

（二）建议。第一，合理引导产业集聚程度。以供给侧结构性改革为指导思想，促进制造业高质量、高效率集聚，大力发展生产性服务业，激励制造业与生产性服务业深度融合，通过深化产业分工与合作，促进生产性服务业对产业价值链的提升作用，充分发挥生产性服务业集聚对制造业绿色转型升级的促进作用。

第二，因地制宜规划生产性服务业集聚方向。根据城市经济发展特征、资源状况，制定适应不同城市生产性服务业发展战略，避免低附加值、高消耗、低效率的低端产业在城市中过度集中，造成资源流失。同时，政府也要起着引导作用，根据城市规模不同引导不同生产性服务业集聚，大力发展高端生产性服务业集聚，产生规模效应，有选择地引导低端生产性服务业集聚。制定针对不同生产性服务业集聚水平实施有针对性的集聚政策，充分利用当地高质量人力资源以及技术资源。

第三，推进长三角地区产业一体化发展。上海作为长三角“龙头”，其生产性服务业集聚水平较高，在为本地区服务的同时，更要将其服务范围扩散到周边地区，从而加速长三角地区外向型经济中制造业在全球价值链中的升级[18]。安徽省作为长三角地区新晋成员，绿色经济效率和生产性集聚水平均明显低于其他省市。因此，安徽要充分利用自身资源优势，积极融入到长三角地区，乘一体化“东风”发展自身优势产业。

第四，合理引导产业发展。在引进外资企业时，要重点审查其企业效率，需严格按照环境标准，促使外资企业符合可持续发展战略目标。在推进产业结构优化与升级过程中，要合理控制第二产业占比。安徽省在承接产业转移时，应建立区域间污染补偿机制。另外，要加强产学研合作，促进技术创新与更新，带动城市经济绿色发展，使经济朝可持续方向发展。