技术创新视角下产业集聚对绿色经济发展的影响研究

张学升

(中国财政科学研究院，北京 100142)

一、引言

作为经济高质量发展的重要内容，绿色发展对于碳达峰与碳中和目标的实现以及新发展格局的构建具有重要意义。然而，在快速工业化与城镇化的过程中，粗放式增长所积累的矛盾不断显现，日益成为我国经济高质量发展的制约性因素。《BP世界能源统计年鉴(2021)》数据显示，2020年中国能源消费占全球能源消费总量的26.13%，其中煤炭消费占比高达54.33%，远超其他国家和地区;同时，中国的二氧化碳排放量占全球总排放量的30.66%，是世界最大的碳排放国家。(1)《BP世界能源统计年鉴(2021)》，第10、11、15页。重构经济发展动力机制，实现由基于高污染、高耗能、高投资为主要特征的粗放式增长到依靠技术进步与技术创新的绿色经济发展的转变，是经济实现高质量发展的必然选择。(2)任亚运、傅京燕：《碳交易的减排及绿色发展效应研究》，《中国人口·资源与环境》2019年第5期，第11-20页。党的十九届五中全会深刻指出，要加快推动绿色低碳发展，持续改善环境质量，提升生态系统质量和稳定性，全面提高资源利用效率。在新时代如何通过绿色发展来提升经济发展质量以及实现美丽中国的建设目标成为一个重要的学术课题。

与经济增长和转型密切相关的另一个典型经验事实是产业集聚愈加明显。那么，产业集聚对绿色经济发展又带来了何种影响呢？这一影响背后的机制是什么？产业集聚对绿色经济发展作用又有何种空间溢出效应？尽管产业政策成为促进地方经济发展的普遍选择，产业集聚逐渐成为影响绿色转型的重要因素，但是准确评估产业集聚对绿色经济发展的作用的实证研究依然有完善的空间。已有文献主要集中于研究产业集聚如何影响全要素生产率(3)伍先福：《产业协同集聚对全要素生产率影响的门槛效应研究——基于中国246个城市的实证检验》，《经济经纬》2019年第2期，第72-78页。、经济增长(4)项文彪、陈雁云：《产业集群、城市群与经济增长——以中部地区城市群为例》，《当代财经》2017年第4期，第109-115页。、创新效率(5)谢露露：《产业集聚和创新激励提升了区域创新效率吗——来自长三角城市群的经验研究》，《经济学家》2019年第8期，第102-112页。以及环境污染(6)季书涵、朱英明：《产业集聚、环境污染与资源错配研究》，《经济学家》2019第6期，第33-43页。等绿色经济发展子论题，鲜有文献对产业集聚与绿色经济发展的关系进行全方位综合性分析。因此，要系统回答以上问题，需要在梳理现有理论的基础上，结合中国的现实背景进行实证分析，这也为本文提供了边际贡献的机会。

二、理论分析与研究假设

绿色经济发展的核心内涵是实现经济社会与生态环境良性互动，力求在平衡经济产出的前提下减少能源投入以及污染物的排放。本部分主要从作用机制、非线性特征以及空间溢出效应三个方面来研究产业集聚对绿色经济发展的影响，并提出本文的研究假设。

(一)产业集聚影响绿色经济发展的作用机制

产业集聚对绿色经济发展所产生的负效应主要源于“污染天堂”效应及其带来的资源错配效应。在“为增长而竞争”机制下，产业集聚与FDI在时空上具有耦合性。地方政府为实现招商引资，往往自主放松环境规制，从而为建设产业集聚园区提供资金和技术支持，而FDI的大量流入会产生“污染天堂”效应。投资企业利用相对落后地区较为宽松的环境规制水平，促进了重污染产业在该地区集聚，从而加剧了环境污染问题，降低了绿色经济发展水平。而相邻地区之间的产业集聚在吸引FDI方面存在竞争关系，地方政府间竞争又容易呈现“逐底竞争”趋势，会加剧“污染天堂”效应从而导致生态效率下降。(7)原毅军、谢荣辉：《产业集聚、技术创新与环境污染的内在联系》，《科学学研究》2015年第9期，第1340-1347页。

同时，产业集聚作为经济分工中介于市场与企业之间的空间组织形式，兼具市场与企业的双重优势。产业集聚不仅能够通过规模效应以及成本效应提升资源配置效率，还可以通过知识溢出、资源共享等方式降低创新成本，提升技术创新水平。(8)李骏、刘洪伟、陈银：《产业集聚、技术学习成本与区域经济增长——以中国省际高技术产业为例》，《软科学》2018年第4期，第95-99页。技术创新水平的增强有利于提升能源利用效率，既可以在产出不变的情况下降低能源的投入强度，也可以在能源投入不变的情况下实现更高的产出。无论是投入角度还是产出角度，技术创新都有利于促进绿色经济发展。因此，产业集聚可以产生创新的效应，该创新效应对地区绿色经济发展具有补偿效果，可以在很大程度上缓解产业集聚对绿色发展所产生的负效应。

但是，中国产业集群的快速发展多依赖于政府的政策干预，不仅难以产生正外部性的集聚效应，还造成了集聚圈内企业普遍的“创新惰性”(9)吴敏、黄玖立：《省级开发区、主导产业与县域工业发展》，《经济学动态》2017年第1期，第52-61页。。究其原因，在于地方政府在“为增长而竞争”目标的引导下促进产业集聚，破坏了技术创新的生态组织形成与演化的市场根基，通过负向反馈产生了自增强效应，在制度环境和要素资源等方面挤压了企业的技术创新空间，制约了创新效应的充分发挥，(10)胡彬、万道侠：《产业集聚如何影响制造业企业的技术创新模式——兼论企业“创新惰性”的形成原因》，《财经研究》2017年第11期，第30-43页。致使产业集聚的创新效应无法完全补偿产业集聚对绿色发展带来的负面效应。因此，综合而言，产业集聚通过发挥创新效应从而促进绿色经济发展，可以在一定程度上补偿产业集聚对绿色经济发展的负效应。基于以上分析，提出本文的第一个研究假设：

H1：技术创新在产业集聚与绿色经济发展之间存在部分遮掩效应，也即产业集聚的创新效应部分补偿了其对绿色经济发展带来的负效应。

(二)产业集聚对绿色经济发展的非线性效应

产业集聚与绿色经济发展之间的非线性关系主要由不同集聚水平以及不同创新水平下集聚的正负效应对比所决定。

在产业集聚程度较低时，集聚带来运输成本的降低，规模经济效应较为显著，知识溢出效应、分工细化以及基础设施的共享共用等都可以促进生产效率的提升，产生较大的绿色发展正效应，可以在很大程度上缓解产业集聚带来的“污染天堂”等负效应。(11)林伯强、谭睿鹏：《中国经济集聚与绿色经济效率》，《经济研究》2019年第2期，第119-132页。随着产业集聚程度的不断提升，由于地区的产业饱和度以及环境承载力有限，拥挤效应逐渐显现，有限的资源与空间会加剧企业的恶性竞争，要素成本的上升会降低企业的生产效率，放大企业的创新风险，使企业被锁定在单纯依赖低成本竞争战略的发展路径上(12)胡彬、万道侠：《集聚环境“升级”抑或“降级”：对企业“创新惰性”的新解释》，《财经研究》2019年第5期，第16-29页。，难以进行高端绿色技术创新，地区的绿色发展也就受到极大挑战。因此，提出本文的第二个研究假设：

H2：产业集聚对绿色经济发展具有边际效应递增的负向非线性特征。

当技术创新水平较低时，知识溢出效应比较弱，集聚区内企业的边际污染治理成本呈现上升趋势，并且企业间开展联合创新的意愿比较低，基本依赖末端治理技术在产品生产终端对污染物进行处理，难以大幅提升绿色治理效能，导致产业集聚对绿色经济发展的促进作用较低。(13)原毅军、陈喆：《环境规制、绿色技术创新与中国制造业转型升级》，《科学学研究》2019年第10期，第1902-1911页。随着技术创新水平的不断提升，集聚区内生产运营规模化、专业化以及集中化不断提升，使得单个企业无法凭借自己的生产能力满足市场的有效需求，企业间有更强烈的资源共享、优势互补以及风险共担的需求。(14)黄庆华、时培豪、胡江峰：《产业集聚与经济高质量发展：长江经济带107个地级市例证》，《改革》2020年第1期，第87-99页。基于此背景，技术创新水平高的产业集聚区内企业间关联性更强，有利于形成加速企业间生产互动、促进知识的生产与传递的生产协作网络(15)翟绪权、徐传堪：《“十四五”时期国有经济布局于高技术产业：原因探析、战略价值与政策建议》，《马克思主义与现实》2021年第4期，第157-163页。，在差异化战略引导下企业自愿在生产过程的核心设备与工艺中实施更高端的创新，更愿意进行清洁生产技术创新，更有利于缓解产业集聚对绿色发展的负向效应。因此，提出本文的第三个研究假设：

H3：随着技术创新水平的增强，产业集聚对绿色经济发展的抑制作用会降低。

(三)产业集聚对绿色经济发展的空间溢出效应

产业集聚对绿色经济发展的空间溢出效应的实质，是产业集聚所带来的外部性问题。一方面，在“晋升锦标赛”以及“为增长而竞争”的激励下，地方政府更倾向于通过吸引投资见效快以及财源贡献率大的制造业企业，忽视高新技术企业的引进，使得招商引资具有“短视性”以及“低效率性”，最终形成恶性竞争局面，加剧了总体环境的恶化。由于地理或者经济空间临近地区具有相似性和趋同性，邻近地区的污染溢出以及产业转移等自然和经济机制加剧了环境污染的空间溢出效应(16)谢果、赵晓琴、王悠悠、张洋：《政府竞争、产业集聚与地方绿色发展》，《华东经济管理》2021年第3期，第74-85页。。另一方面，地理或经济空间的邻近为资本、人才以及技术等要素的流动提供了客观条件，使得产业集聚带来的创新效应可以产生外溢效应，有利于提升邻近地区的绿色生产效率，提升其绿色经济发展水平(17)任阳军、汪传旭、张素庸、俞超：《高技术产业集聚、空间溢出与绿色经济效率——基于中国省域数据的动态空间杜宾模型》，《系统工程》2019年第1期，第24-34页。。但是，由于我国的产业集聚存在显著的行政性集聚特征，其市场关联性以及创新效应的外溢性程度并不太高，无法完全抵消其负效应，产业集聚对邻近地区的总体溢出效应依然为负。因此，提出本文的第四个研究假设：

H4：产业集聚通过外溢作用抑制了邻近地区的绿色经济发展。

三、研究设计

(一)模型构建

由上述理论分析可知，产业集聚会对绿色经济发展产生深刻影响，并且存在技术创新的遮掩作用，本部分首先对这一关系展开实证检验。本文采用分步回归法来探究产业集聚对绿色经济发展的遮掩效应，模型设定如下：

(1)

(2)

(3)

其中，Ged是被解释变量，表示地区绿色经济发展水平；Agg是核心解释变量，代表地区产业集聚程度；Inn是遮掩变量，表示地区技术创新水平；Xit代表其他控制变量的集合，用以消除异质性经济环境带来的影响；μi与δt分别代表省份固定效应与时间固定效应，用以捕捉其他难以度量的地区特征与年份特征；εit为随机扰动项。

同时，考虑到产业集聚程度以及技术创新水平可能会使产业集聚对绿色经济发展产生非线性调节作用，以面板门限模型对该效应进行探究，具体模型设定如下：

(4)

其中，γ为门限值，X为门限变量，I(·)为示性函数，当满足括号里的条件时，取值为1，否则取值为0。式(4)讨论的是单门限模型，可以根据LR检验扩充至多门限模型。

最后，探究产业集聚对绿色经济发展的空间溢出效应。在式(1)的基础上引进空间交互项，将其拓展为空间杜宾模型(SDM)：

(5)

其中，ρ代表空间自回归系数，W为空间权重矩阵。为提升结果的稳健性，本文采用邻接矩阵、地理权重矩阵、经济权重矩阵以及空间经济矩阵四种方法进行空间分析。其中，空间经济矩阵为地理权重矩阵与经济权重矩阵的乘积，用以反映更为复杂的空间经济关系。在具体模型选择上，对于SDM模型是否可以退化为SAR模型或SEM模型可以通过Wald检验以及LR检验加以判断。

(二)变量测度与说明

1.绿色经济发展水平的测度

在绿色经济发展测度方面，目前比较流行的做法是将经济生产过程中的多个投入指标综合得到对绿色经济发展效率的评价(18)廖文龙、董新凯、翁鸣、陈晓毅：《市场型环境规制的经济效应：碳排放交易、绿色创新与绿色经济增长》，《中国软科学》2020年第6期，第159-173页。。本文采用非径向方向距离函数对绿色经济发展(Ged)进行测度分析，所构造的环境技术与李江龙、徐斌(2018)(19)李江龙、徐斌：《“诅咒”还是“福音”：资源丰裕程度如何影响中国绿色经济增长?》，《经济研究》2018年第9期，第151-167页。保持一致。投入要素包含资本(K)、劳动(L)以及能源投入(E)，期望产出为GDP(Y)，非期望产出包括工业废水(W)、工业二氧化硫(G)和工业固体废物(S)。非径向方向距离函数构造如下：

(6)

其中，P为刻画期望产出与非期望产出的生产技术集，除了满足生产函数理论的基本公理外，还满足以下两个条件：第一，期望产出与非期望产出的联合集需满足弱可处置性；第二，期望产出与非期望产出零交集。同时，将权重矩阵设定为(0,0,1/3,1/3,1/9,1/9,1/9)。与权重矩阵相对应，设定方向向量为(0,0,-E,Y,-G,-W,-S)。

最终构建绿色经济效率(Ged)为：

(7)

其中，β*为非径向方向距离函数的最优解。

就具体投入产出指标选取而言，资本存量采用“永续盘存法”进行估计，参考张军等(2004)(20)张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省际物质资本存量估算：1952—2000》，《经济研究》2004年第10期，第35-44页。的研究方法计算而得；劳动力投入以各地区年末从业人员数表示；能源投入以煤炭消费数据进行衡量；GDP为折算到2000年的实际GDP；工业废水为地区工业废水排放量；工业二氧化硫为地区工业二氧化硫排放量；工业固体废物为地区工业固体废物排放量。

由式(7)的定义可知，绿色经济发展指标Ged∈[0,1]，数值越高，表明绿色经济发展程度越高；反之，则越低。

2.产业集聚水平的测度

借鉴邵明伟等(2015)(21)邵明伟、钟军委、张祥建：《地方政府竞争：税负水平与空间集聚的内生性研究——基于2000—2011年中国省域面板数据的空间联立方程模型》，《财经研究》2015年第6期，第58-69页。的研究思路，采用区位熵指数来表征地区的产业集聚程度(Agg)，具体指数构造如下：

(8)

其中，SLabit表示第t年i省份第二与第三产业从业人员之和，Labit为第t年i省份总从业人员，SLabit/Labit反映了第t年i省份的第二与第三产业从业人员占比。同理，∑iSLabit/∑iLabit反映了第t年全国平均的第二与第三产业从业人员占比情况。Agg越大，说明该地区的产业集聚度越高；反之，则越低。

3.技术创新水平的测度

对于中介变量技术创新水平(Inn)指标的选取，参考肖叶与贾鸿(2016)(22)肖叶、贾鸿：《我国地方政府间税收竞争对企业技术创新能力的影响探索》，《财会月刊》2016年第35期，第71-75页。的思路，采用各地专利授予数来衡量。考虑到各地人口规模差异对技术创新水平的影响，本文以每万人专利授予数作为技术创新的代理变量。同时，为消除时间趋势，将每万人专利授予数量进行对数化处理。

4.控制变量

为了进一步控制经济环境对回归结果的影响，本文考虑的控制变量包括：国有化率(Nat)，以国有单位职工数占就业总人数的比重进行刻画；城镇化率(Urb)，以城镇人口占总人口的比重表征；经济发展水平(Eco)，以GDP增加值与总人口的比重表征；预算偏离度(Bud)，以一般公共预算与决算的差值占预算的比重表示；财政自给度(Fis)，以一般公共预算收入占一般公共预算支出的比重表示。

(三)数据来源与描述性统计

由于2000年之前年份的数据缺失值较多，基于数据可得性以及面板的平衡性，本文最终选取2000—2018年国内30个省份的面板数据进行实证分析。(23)本研究的“30个省份”不包括港、澳、台；由于数据缺失，西藏亦未纳入分析。本文所有数据来自《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国税务年鉴》以及EPS全球统计数据库。

基于上述分析，本部分涉及的指标选取、基本含义及其描述性统计见表1。

表1 描述性统计

四、产业集聚对绿色经济发展影响的实证检验

(一)基准效应与作用机制分析

为分析产业集聚对绿色经济发展的效应以及技术创新的遮掩效应，本部分综合对式(1)(2)和(3)进行估计，结果呈现为表2。其中，模型(1)(2)与(3)分别是对式(1)(2)与(3)的固定效应模型估计结果，模型(4)(5)与(6)分别是对式(1)(2)与(3)的考虑异方差与截面相关的全面FGLS模型估计结果。

表2 遮掩效应分析

具体而言，模型(1)与(4)表明在其他经济社会环境不变情况下，产业集聚会抑制绿色经济发展，且在1%的水平下显著。模型(2)与(5)显示了在控制其他经济环境变量条件下，产业集聚程度增加对技术创新产生了显著的正向影响。模型(3)与(6)是在模型(1)与(4)的基础上加入了技术创新这一遮掩变量，结果显示，产业集聚对绿色经济发展产生了显著的负向影响，技术创新对绿色经济发展产生了显著的正向影响。同时，对比模型(1)与(3)、(4)与(6)中产业集聚的作用系数大小可以发现，介入技术创新这一遮掩变量后，产业集聚对绿色经济发展的负向影响均有所增强。对系数进一步分析可知，模型(3)与(6)中技术创新的系数与模型(2)与(5)中产业集聚系数的乘积(0.332*0.076以及0.326*0.069)的符号与模型(3)与(6)中产业集聚的系数(-0.230以及-0.196)的符号相反，证明了技术创新具有遮掩效应。至此，本文的研究假设H1得证。

(二)非线性效应分析

考虑到过度产业集聚带来的拥挤成本以及技术创新的调节作用，本文以面板门限模型对产业集聚与绿色经济发展的非线性关系进行验证。在估计前，为检验门限值的存在性，本部分以产业集聚与技术创新为门限变量，对单一门限、双重门限与三重门限模型分别进行了300次Bootstrap检验。结果显示，产业集聚与技术创新这两个门限变量均通过了单一门限检验，但均未通过双重门限与三重门限检验。进一步分别将产业集聚与税收竞争设定为单一门限变量进行回归，结果如表3所示。

表3 门限效应分析

一方面，将产业集聚水平作为门限变量时，发现受到产业集聚水平的影响后，其对绿色经济发展产生了边际效应递增的负向非线性影响。具体而言，由模型(1)可知，当产业集聚水平低于1.689时，其对绿色经济发展产生了显著的抑制作用，而越过门限值后，其对绿色经济发展的抑制强度显著上升。另一方面，将技术创新水平作为门限变量后，发现在不同的技术创新水平下，产业集聚对绿色经济发展的影响也呈现出非线性效应。具体而言，由模型(2)可知，当技术创新水平低于1.855时，产业集聚会对绿色经济发展产生显著的抑制作用，而越过门限值后，产业集聚对绿色经济发展的抑制强度显著下降。至此，本文的研究假设H2与H3得证。

(三)空间溢出效应分析

为了检验产业集聚的空间溢出效应，本文采用空间计量模型进行验证分析。在分析前，需要对研究对象是否存在空间效应进行检验，也即对产业集聚以及绿色经济发展进行空间自相关检验。本文采用Moran’s I指数法计算了邻接矩阵下各年度的空间效应，结果见表4。从表4可以看出，2000—2018年我国各省份的产业集聚和绿色经济发展的Moran’s I指数均高度显著，说明我国各省份的产业集聚和绿色经济发展具有显著的空间自相关性，二者在空间分布上呈现集聚现象。

表4 Moran’s I指数检验

按照赵涛等(2020)(24)赵涛、张智、梁上坤：《数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据》，《管理世界》2020年第10期，第65-76页。的思路，依次对空间模型进行由Hausman检验、LM检验以及Wald检验所组成的“具体到一般”以及“一般到具体”相结合的模型检验。检验结果显示，LM检验以及Wald检验均拒绝退化为SAR模型或者SEM模型，Hausman检验确定了适用固定效应模型。因此，本文确定了空间计量采用固定效应的SDM模型进行估计，结果如表5所示。

表5结果显示，不同空间权重矩阵下SDM模型中绿色经济发展的空间自回归系数均为正，且在1%的水平下显著，表明绿色经济发展存在正向空间溢出效应，地区间的绿色经济发展呈现良性互动的演化特征。正因为空间自回归系数不为0，通过简单的点回归结果分析地区之间的空间溢出效应将产生系统性错误，也即空间交互项的回归系数不能直接解释为空间溢出效应，需要借鉴空间杜宾的偏微分方法将空间溢出效应分解为直接效应、间接效应以及总效应。同时，产业集聚的间接效应也高度显著，表明本地区产业集聚对邻近地区的绿色经济发展产生了显著的抑制作用，说明了产业集聚对绿色经济发展存在空间溢出效应。其可能原因在于产业集聚的创新效应所带来的空间外溢效果不显著，难以抵消产业集聚产生的环境污染的空间溢出效应，从而使得产业集聚产生了负向绿色外部性。至此，本文的研究假设H4得证。

表5 空间溢出效应分析

五、稳健性检验以及内生性讨论

(一)稳健性检验

为了保证产业集聚对绿色经济发展基准回归模型的可靠性，通过重新构造被解释变量与核心解释变量等方式对基准模型进行稳健性检验，变量重新构造如下：

借鉴崔叶辰等(2020)(25)崔叶辰、韩亚丽、吕宁、祝宏辉：《基于超效率SBM模型的农业生态效率测度》，《统计与决策》2020年第21期，第87-90页。的思路，利用超效率SBM模型重新测度绿色经济发展指数，包含非期望产出的VRS下的30个省份的超效率SBM模型构造如下(26)本研究的“30个省份”不包括港、澳、台；由于数据缺失，西藏亦未纳入分析。：

s.t.

(9)

借鉴原毅军与郭然(2018)(27)原毅军、郭然：《生产性服务业集聚、制造业集聚与技术创新——基于省级面板数据的实证研究》，《经济学家》2018年第5期，第23-31页。的研究思路，利用第二产业增加值构造的区位熵指数重新衡量产业集聚水平，具体指标构造如下：

(10)

其中，SGDPit表示第t年i省份第二产业产值，GDPit为第t年i省份总产值，SGDPit/GDPit反映了第t年i省份的第二产业产值占比。同理，∑iSGDPit/∑iGDPit反映了第t年全国平均的第二产业产值占比情况。

考虑到模型可能具有的异方差与截面相关问题，采用全面FGLS模型进行稳健性估计，结果如表6的模型(1)与(2)所示。具体来看，模型(1)是将绿色经济发展这一被解释变量进行替换后的估计结果，可知在控制其他变量后，产业集聚的回归系数显著为负，与基准模型结论保持一致。模型(2)是将产业集聚这一核心解释变量进行替换后的估计结果，可知在其他条件不变情况下，产业集聚对绿色经济发展产生了显著的抑制作用，与基准模型结论保持一致。综合以上检验而言，基准模型的估计结果是稳健的。

表6 稳健性检验与内生性讨论

(二)内生性讨论

通常而言，产业集聚会影响绿色经济发展，但反过来，绿色经济发展水平较高的地区通常企业密度也较大，产业集聚与绿色经济发展之间可能存在反向因果关系，本文使用工具变量来解决这一内生性问题。

借鉴林伯强与谭睿鹏(2019)(28)林伯强、谭睿鹏：《中国经济集聚与绿色经济效率》，《经济研究》2019年第2期，第119-132页。的研究思路，可以采用地形起伏度来作为产业集聚的工具变量。其原因在于，地形起伏度作为一种天然形成的地理现象，并不会对绿色经济发展产生直接影响。同时，地形起伏度与企业选址又高度相关，会负向影响产业集聚水平。地形起伏度的测量公式如下：

(11)

其中，max(H)与min(H)为各测量单元内最高与最低海拔，A为测量单元的面积，P(A)为测量单元内平地所占的面积。

历史上集聚变量构成了现在经济活动集聚的基础，但时间距今较为久远，不会直接影响现在的经济活动。(29)吴晓怡、邵军：《经济集聚与制造业工￣资不平等:基于历史工具变量的研究》，《世界经济》2016年第4期，第120-144页。而铁路对于降低运输成本至关重要，有利于集聚经济的形成与发展，对经济活动的重要作用不言而喻。由于历史的延续性，本文推断2000年的铁路格局对产业集聚程度有重要影响，但是2000年前建设铁路的决定距今较远，已经是一个历史事实，很难直接影响当下的绿色经济发展水平。因此，本文使用2000年各省份铁路运营业里程这一历史事实作为产业集聚的另一工具变量。

表6的模型(3)与模型(4)分别为以地形起伏度与2000年铁路营业里程的对数值为工具变量的两步GMM估计结果。因二者均为不随时间变化的个体特征变量，故在模型中仅控制了时间固定效应。同时，模型的Anderson 检验分别为14.025与12.480，均显著拒绝了不可识别的原假设；Cragg-Donald Wald 检验值分别为13.748与12.200，均表明选取的工具变量不存在弱工具变量问题。回归结果显示，产业集聚的系数依然显著为负，与基准模型保持一致。综合而言，在产业集聚与绿色经济发展的因果关系中，主因是产业集聚的影响，产业集聚与绿色经济发展的负相关关系不受内生性的影响，模型估计结果具有稳健性。

六、研究结论与启示

本文立足于产业集聚极大影响绿色经济发展这一典型事实，以技术创新为研究视角，基于2000—2018年的省级面板数据，在构建产业集聚区位熵指数与绿色经济发展的非径向方向距离函数的基础上，运用遮掩效应模型、面板门限模型以及空间杜宾模型，多维度实证检验了产业集聚对绿色经济发展的影响及其内在机制。主要结论如下：第一，产业集聚显著抑制了绿色经济发展水平的提升，通过引入工具变量等方式进行稳健性检验后结论依然成立；第二，机制研究发现，产业集聚可以通过发挥创新效应来缓解其对绿色经济发展的不利影响；第三，产业集聚对绿色经济发展产生了边际效应递增的负向非线性影响，并且技术创新水平的提升有助于降低产业集聚对绿色经济发展的抑制作用；第四，产业集聚不但对本地区的绿色经济发展形成抑制作用，还通过外溢作用抑制邻近地区的绿色经济发展。

以上研究除了为产业集聚影响绿色经济发展提供一系列经验证据外，还对产业集聚、技术创新以及绿色经济发展的制度安排均有重要启示：

第一，发挥地区比较优势，平衡产业集聚程度，促进绿色发展。应建立绿色发展的政绩观，规避短视主义造成的逐底竞争问题。从全局出发，根据资源禀赋以及区位优势来明确产业定位，对产业布局进行统筹规划，促进资源高效集聚与产业特色化发展。提升集聚区内企业进入的环境门槛，强化集聚区内企业的环境监管力度，科学核定各类企业的碳排放标准，通过碳税与碳排放市场交易等形式促进碳达峰与碳中和目标的实现，全面提升绿色经济发展水平。

第二，以营造创新生态环境为突破口，发挥好产业集聚的创新效应。正确引导企业技术创新模型的选择，通过设立专项科技创新基金、加强重点产业与科研院所建立合作伙伴关系等形式，优化产业集聚的创新服务体系。同时，以高新企业为突破口打造高新产业园区，促进产业关联度强的企业进驻，引导形成技术相关与产业互补的产业集聚形态，发挥好集聚区内知识溢出效应以及协同创新效应，加大技术创新成果转化力度，不断提升地区绿色经济发展效能。

第三，重视产业集聚的空间溢出效应，协同推进区域绿色经济发展进程。强化地区间合作，充分发挥产业集聚创新效应的辐射与带动作用，完善地区间生态补偿机制，避免公共资源滥用所造成的“公地悲剧”。推动地区间产业配置均衡化、多样化，优化地区间资源配置效率，促进地区间要素高效流动。促进地区间联合探索多元化绿色发展路径，利用绿色发展的正向空间溢出效应缩小地区间发展差距，协同实现地区间绿色经济转型发展。