产业协同集聚提升绿色发展水平了吗？——基于285个城市的空间计量分析

■ 冯曦明，张仁杰，杨膨宇

一、引言与文献综述

中共十九大报告将生态文明建设提升至中华民族永续发展的千年大计，其本质就是要求促进生态文明与绿色经济的协同发展。推动经济的绿色发展，着力点在于发展方式的转变，实现资源配置更加合理、能源利用效率大幅提升、经济可持续发展能力持续增强，而环境治理体系与能力的现代化也构成了“十四五”直至更长时期内生态文明建设的新主题与新使命。以创新驱动为主的经济增长方式为实现绿色发展提供了动力，随着工业经济逐步向知识经济与服务经济转型，以信息传输、研发设计、金融服务为代表的生产性服务业开始从制造业分离，各地区积极倡导发展生产性服务业，实现产业结构由传统的制造业转向制造业与生产性服务业的“双轮驱动”。因此，两产业协同集聚是否能够提高绿色发展水平？其对于绿色发展的影响机制是什么？空间溢出效果及其衰减边界如何？

学者们关于产业协同集聚的研究取得了大量的成果，总体上可分为以下几类：一是产业协同集聚的影响因素，例如江曼琦和席强敏（2014）通过对上海市生产性服务业与制造业产业互动对其空间协同集聚的影响研究表明，投入产出关系是影响产业协同集聚的重要因素，除此之外知识溢出效应也是促进集聚的重要动因。二是产业协同集聚对区域创新能力的影响，多数学者认为产业协同集聚对技术创新有着显著的促进作用（陈羽洁等，2020），也有学者认为产业协同集聚对技术创新的影响存在门槛效应，当科技人才集聚超过阈值时，产业协同集聚会对技术创新产生促进作用（赵青霞等，2019）。三是产业协同集聚对经济增长质量的影响，多数研究认为产业协同集聚通过技术进步显著地提高了经济发展的质量（方敏等，2019），但也有学者持相反观点，认为产业协同集聚对经济增长存在显著的负向影响，且在东部地区更具显著性（吴振华，2020）。马昱等（2020）则认为产业协同集聚对经济增长质量的影响存在门槛效应，达到门槛值之后其作用效果会由抑制向促进转变。

通过对现有文献的梳理发现，关于产业协同集聚与绿色发展二者间关系研究的文献较少。因此本文可能的边际贡献在于：第一，不局限于单一层面产业的集聚分析，基于产业协同集聚的空间效应视角，将其纳入空间计量框架分析研究。第二，沿着现象—机制—效应的逻辑脉络，在测算我国绿色发展现状的基础上，厘清产业协同集聚影响绿色发展的理论机制，并采用面板空间杜宾模型与中介效应模型分析其作用效果与溢出效应。第三，基于递增距离的空间权重矩阵刻画了产业协同集聚空间溢出的衰减边界。

二、理论模型

基于Copeland-Taylor 模型，参考杨仁发（2015）的思路，构建产业协同集聚影响绿色发展的模型。首先假设生产函数为柯布-道格拉斯形式，即F（K，L）=KαL1-α，企业仅投入劳动与资本两种要素，同时为简便分析，假设生产函数为规模报酬不变。社会生产资本密集型污染品A和清洁产品B，生产污染品同时会排放污染物W。在产权清晰界定时，企业排污需要支付相应成本δ，现实中通常为排污费。对于以利润最大化为目标的企业而言，通常不会选择随意排放，而是会将部分要素投入污染治理。假设该部分用于治理污染的要素投入占比为x，x∈[0，1]，当x=0 时，企业不从事污染治理活动，此时产量与其潜在产量相等为F；当0＜x＜1时，企业会投入x 比例的要素用于污染治理，此时的产量为（1-x）F，并且生产W=φ（x）×F 量的污染物。其中φ（x）为关于x 的减函数，具体可表示为φ（x）=T-1（1-x）1/α，T 表示生产技术，参数α∈（0，1）。从而可推出：

结合上述假设，以利润最大化为目标的企业两个独立的生产决策：首先是在资本成本c以及劳动力成本l一定的情况下企业如何实现潜在产出达成最优资本-劳动比，从而使得生产成本CF最小；其次是在排污成本δ以及单位潜在产出成本CF既定的情况下如何实现污染排放量W与潜在产出F的最优组合，使得单位产品A的成本CA最小，即：

求解式（2）和（3）的最优解可得：

下面分析企业的排污决策。假设在完全竞争市场中，PA为外生给定的污染产品A 的价格，则总收益为TR=A×PA，相应的总成本为TC=FCF+δTF，因此利润为∏=TR-TC，此时有APA=FCF+δTF，代入（5）可得：

结合上述继续讨论两产业协同集聚的影响。从新经济地理学的角度看，产业协同集聚在早期通常表现为单一产业在同一区域内的高度集中，从而产生拥挤效应与挤出效应。由于资源具有稀缺性的特征，单一产业的集聚过度引发的拥挤效应导致生产要素的掠夺性与无序性开发，邻近城市的发展出现恶意竞争的相互模仿态势，过度竞争导致资源的无端消耗与利用效率低下，环境污染问题突出阻碍了地区绿色发展（陆凤芝和杨浩昌，2020）。但随着生产性服务业与制造业协同集聚水平进一步发展至以生产性服务业为主导的更高阶段，有利于资源的集中消耗与污染的集中排放治理，构建产业关联并打造循环经济体系，促进经济结构发展的绿色化与清洁化（申伟宁等，2020）。因此产业协同集聚应当存在正负两种外部性，此时代表性企业有：

其中，Co 代表协同集聚效应，集聚函数△（Co）=eξCo会通过正负两种外部性对企业产出产生影响，同时两种外部性的大小也决定着参数ξ符号，将（7）带入（6）可得：

其中，ω=α（1-χ）PA。最后再对上式除劳动投入L并做对数转换可得人均排污：

由于污染排放与绿色发展间存在对偶关系，因此，产业协同集聚对绿色发展的影响并非简单的线性关系，会由于两种外部性的不同而有所差异，同时其作用效果还会受到技术水平的影响。此外，马歇尔的外部性理论说明了产业协同集聚主要通过外部经济作用对资源利用效率产生正向影响，通过异质性关联作用效果，采矿制造业与生产性服务业的协同不仅能增加资本要素投入，还能通过技术外溢与设施共享效应提高资源利用效率。而资源利用效率提升意味着原材料循环利用率增加，激励企业更新技术装备、减少能源损耗，加强污染管控与废物处理，最终提高绿色发展水平。同时在市场经济背景下，市场化的深入发展意味着私人经济在市场竞争中的参与度提高。不仅有助于改善工业企业生产过程中的能源消费结构，提高能源利用效率进而降低生产过程中的污染排放，还会对当地环境规制水平提出更高要求，为绿色发展提供监管保障。而激烈的市场竞争也会激励企业不断提高技术创新投入，转变工业生产模式并提高污染治理能力，因此资源利用效率与市场化也会影响技术水平并最终对绿色发展产生影响，以λ分别表征资源利用效率与市场化，将式（9）进一步拓展为：

三、研究设计

（一）模型构建

为检验产业协同集聚对城市绿色发展的影响效果，构建如下基准回归模型：

其中，Gre 表示绿色发展水平，Co 代表产业协同集聚，X 为各种控制变量，α0与α1为待估参数，γi与ηt分别表示个体效应与时间效应，εit为随机干扰项。

为进一步明确产业协同集聚对绿色发展的作用机制，参考中介效应模型的研究思路，在模型（11）的基础上构建如下回归模型：

其中，M 表示一系列的中介变量，β0与β1为待估参数，其余符号含义同上。模型（12）反映产业协同集聚对中介变量的影响效果，模型（13）反映中介变量对绿色发展的影响效果。根据中介效应模型的估计思路，如果β1与ω的估计值在统计上都显著，那么变量M 在产业协同集聚与绿色发展之间存在着中介效应，而系数乘积β1×ω则量化了中介变量的影响效果。

理论机制分析已说明产业协同集聚可能存在较强的空间效果，因此有必要通过构建空间计量模型来检验产业协同集聚对城市绿色发展是否存在空间溢出效应，在模型（11）—（13）的基础上构建如下空间计量模型：

其中，ρ表示空间自回归系数，φ、ζ与ψ表示空间滞后项系数，λ表示空间误差项系数，μit为随机干扰项。W 为空间权重矩阵，本文选取地理距离的空间权重权阵，以两城市之间空间地理距离的倒数来表示。

（二）指标体系建立与变量选择

1.被解释变量：绿色发展水平（Gre）

参照徐晓光等（2021）关于绿色发展的研究成果，从经济效率、社会发展、创新驱动以及生态建设四个方面建立模型指标体系并采用熵权法进行测算，具体如表1所列。

表1 绿色发展测算综合指标体系

资本方面选取资本存量，通过永续盘存法对各城市的资本存量进行测算，具体计算公式为：Kit=Kit-1（1-δit）+Iit/Pit。i、t分别表示地区与时间，Kit与 Kit-1为 t 年及 t-1 年不变价的资本存量，δit为折旧率，Iit与 Pit则分别为第 t 年的名义投资额及投资品价格指数。参考张军等（2004）的做法，取折旧率为9.6%，并将各城市2006年固定资产投资额除以10%作为初始资本存量。在当年投资额方面，借鉴黄勇峰等（2002）研究选取固定资产投资的数据并以2006年为基期采用固定资产投资的价格指数折算为不变价格。第三产业占比提升有助于减轻工业生产过程中的污染物排放，而城乡居民收入与消费差距缩小能通过提升有效需求等方面推动绿色经济的发展，因此从产业结构、居民收入与消费三方面来考量社会发展。技术创新是实现经济发展模式转向绿色发展的关键性驱动因素，而影响绿色发展水平的创新因素应当包括研发经费投入、发明专利产出以及技术市场交易额，因此从研发投入、专利产出以及技术市场来衡量创新驱动。实现绿色发展离不开生态环境建设，生态建设不仅有助于发展循环经济，提高资源利用效率，还能提升人民生活的舒适度，因此从绿色设施、森林覆盖以及污染排放三方面度量生态建设。

2.核心解释变量：产业协同集聚（Co）

借鉴陈建军等（2016）修正的E-G 指数法，以采矿与制造业就业人数加总及生产性服务业就业人数的数据，对全国285个地级以上城市的产业协同集聚水平进行测度。首先以区位熵来衡量单一产业集聚的指数：

其中，LQij代表j城市i产业的集聚程度，qij代表j 城市i 产业的就业人数，qj代表j 城市采矿制造与生产性服务业的总就业人数，qi代表全国i产业的就业人数，q代表全国采矿制造与生产性服务业总就业人数。

再通过对单一产业集聚差异的对比来衡量产业协同集聚水平：

其中，Coms为产业协同集聚水平指数，m与s分别表示采矿制造业以及生产性服务业，LQm为采矿制造业集聚程度，LQs为生产性服务业集聚程度。参考刘叶和刘伯凡（2016）的做法，将生产性服务业作为科学研究、技术服务和地质勘查，租赁与商务服务，金融，信息传输、计算机服务和软件，交通运输、仓储和邮政五个产业的加总。

3.中介变量

由于技术水平的发展状况以及资源投入与能源利用效率等是影响城市绿色发展的重要因素，产业协同集聚可能通过技术进步、资源利用及市场化等进一步作用于城市绿色发展。因此，考虑如下中介变量：①技术进步（tec）。对于技术进步的度量常用专利授权或申请数，但由于专利授权数存在时滞以及机构偏好的问题，选择专利申请数来表征技术进步。②资源利用效率（res）。参考杨桐彬和朱英明（2021），采用各市GDP 与用电量的比值度量资源利用效率。③市场化（mar）。借鉴孙晓华和李明珊（2014）的方法，构建市场化综合指标体系，采用熵值法赋权来对市场化进行测度，具体指标为：行政干预，以财政支出GDP 比衡量；经济主体自由，以城镇私营与个体就业人数占单位人员总就业人数比衡量；要素市场完善，以各城镇失业人数与平均城镇失业人数比衡量；产品市场成熟，以限额以上批发零售法人数和销售总额之比衡量，其中经济主体自由与产品市场成熟为正向指标。

4.控制变量

参考现有文献，选择以下控制变量：①经济增长（lngdp），采用对数形式人均GDP表示；②人力资本（hum），以各城市普通高等学校在校生人数占城市总人口的比重表示；③产业结构高级化（ind），以第三产业与第二产业产值之比表示；④环境规制（env），以工业固体废物综合利用率表征；⑤基础设施（roa），采用城市道路面积与各城市平均道路面积之比衡量。

（三）数据来源及处理

鉴于数据的可得性以及城市行政区划变动等因素，选择2006—2019 年285 个地级以上城市作为研究对象。运用熵权法测算城市绿色发展水平，各项指标多取自各省份统计年鉴以及《中国城市统计年鉴》，对于其中未予披露的固定资产投资等数据则从各市的统计公报中获取，各市专利申请数来自CNRDS 中国研究数据服务平台，个别缺漏值以插值法补齐。文中凡涉及价格的绝对数指标均通过相应的价格指数予以平减为2006年不变价。为了消除可能的异方差影响，对于人均GDP、专利授权数进行对数化处理。

表2 变量描述性统计

续表2

四、实证分析

（一）影响效果分析

为了分析产业协同集聚对绿色发展影响可能存在的曲线关系，在模型（11）中加入产业协同集聚的二次项并进行基准回归，结果如表3第列（1）—列（4）所示。在不加入二次项时，产业协同集聚对绿色发展存在显著的正向影响，表明通过发展生产性服务业，促进其与采矿制造业形成网络协同效应，能够提高城市绿色发展水平。但在加入二次项之后，产业协同集聚前系数一次项在1%的水平下显著为负，二次项在1%的水平下显著为正。表明产业协同集聚对绿色发展的影响存在一个先抑制后促进的“U”型曲线关系，这与陆凤芝和杨浩昌（2020）的研究结论一致。可能的原因在于产业协同集聚初期具有“拥挤效应”，同一区域内采矿制造与生产性服务业的集聚会吸引要素大量聚集，不仅会对减排技术的变革与扩散形成阻碍作用，还会挤占其他地区资源，降低绿色发展水平；但中后期的产业协同集聚具有“回弹效应”，从资源消耗的角度看，技术溢出效果会促使交通运输、仓储邮政的技术与资本密集型产业对资源的消耗表现出先上升后下降态势，改善绿色发展效率。

考虑到可能的反向因果等导致的内生性问题使得估计存在偏误，有必要通过确定合适的工具变量，利用两阶段最小二乘法（2SLS）对模型（11）进行重新估计。参考宣烨和余泳泽（2017）的思路，选择城市海拔作为工具变量，其内在逻辑是：一方面，海拔属于地理因素，不会受到社会经济因素的影响，较好的符合外生性的要求；另一方面，海拔对于发展采矿制造以及生产性服务业的限制很大，首先是海拔越高开采的难度与运输的成本越大，其次高海拔地区经济发展和技术力量通常更为薄弱，面临着人才与技术的双重制约，因此也较好的符合相关性要求。此外，本文研究采用面板数据，而海拔又是一个短期内很难随时间变化的变量，若只选择海拔作为工具变量会导致时间效应无法度量，因此仍需寻找一个随时间变化的工具变量。交通的便捷程度对于产业要素流动起着至关重要的作用，进而影响着产业间的协同集聚，同时为了避免当期交通对经济社会的直接影响，采用滞后一期年末实有公共汽车运营数予以衡量。为了保持海拔与交通作用方向的一致性，对城市海拔取倒数并与交通便捷的交互项确定为最终的工具变量（Co_iv）。

表3 列（5）和列（6）分别为2SLS 的第一、第二阶段的回归结果。第一阶段回归说明工具变量与产业协同集聚在1%的水平下高度正相关，第二阶段回归表明产业协同集聚能够显著促进城市绿色发展水平的提高，其他控制变量系数的大小和方向与上文估计也都基本一致。LM统计量在1%的水平上拒绝了识别不足的原假设，Wald F 统计量大于Stock-Yogo 提供的10%水平上临界值，拒绝了弱工具变量的原假设，说明本文采用的工具变量是有效的。

表3 产业协同集聚对城市绿色发展的影响效果

（二）影响机制分析

表4列（1）—（3）为模型（12）的回归结果，列（4）—（6）为模型（13）的回归结果。从结果来看，产业协同集聚对技术进步、资源利用效率以及市场化在1%的水平上存在着显著的促进作用。而技术进步、资源利用效率和市场化也都会对城市绿色发展产生积极的促进效果，表明技术进步、资源利用效率以及市场化是产业协同集聚对绿色发展影响的重要内在机制。

表4 产业协同集聚对城市绿色发展的影响机制

从技术进步视角看，生产性服务业能通过知识关联传导要素创新至采矿制造业，促进知识技术等双向流动，增加要素交流频次，溢出效应会以更低成本在区域内流动并形成技术扩散网络，通过清洁工艺的技术进步以及清洁能源的使用，减少污染物排放。从资源利用效率视角看，采矿制造与生产性服务业的协同集聚能发挥多样化与专业化的集聚优势，保持产量不变情况下最小化要素与能源消耗，减少资源浪费促进绿色发展。从市场化角度看，市场化水平的提高表明私营经济的市场参与度与竞争度的增加，对于保障生产性服务业的发展起着基础性作用，而且市场化的发展会激励企业资源配置与生产效率的提高，减少单位产出的污染排放并提高污染治理能力，改善绿色发展效率。进一步地可以通过β1×w来度量中介变量的具体作用效果。技术进步、资源利用效率以及市场化的中介作用效果分别为0.008、0.014、0.006，可以看出资源利用效率是产业协同集聚对绿色发展影响的主要着力点。相应地市场化与技术进步的效果较小，反映出现阶段技术扩散效应与市场化进程对于绿色发展的促进效果仍有待进一步增强。

（三）空间溢出效果分析

表5显示，莫兰指数在1%水平上显著为正，表明各城市绿色发展水平存在明显的空间相关性，也说明将其纳入空间计量分析框架的必要性。

表5 2006—2019年城市绿色发展空间相关性检验

通过对空间计量模型进行相关检验，得出SAR 模型、SEM 模型均适合本文，但个体时间双向固定的面板空间杜宾模型（SDM）为适用本文的最优模型。分别采用SAR、SEM 与SDM 对模型（14）进行估计，从表6 估计结果看，核心解释变量产业协同集聚在三类模型下估计系数大小、方向等都十分相似。在考虑空间效应的情况下，产业协同集聚对于城市绿色发展的影响依然在1%的水平上显著为正，SDM 模型的估计结果中，绿色发展的空间自回归系数ρ在5%的水平上显著为正，进一步验证了纳入空间计量分析的必要性。此外，产业协同集聚的空间滞后项W×Co同样显著为正且通过了5%水平的显著性检验。这表明产业协同集聚不仅能促进本地区绿色发展水平，还具有一定的空间溢出效应和示范作用，对于邻近城市的绿色发展也存在着改善作用。

表6 产业协同集聚对城市绿色发展的空间效应估计结果

由于空间滞后项被引入空间杜宾模型中，对变量参数的估计不再表示其对于绿色发展的边际影响，通过模型的点估计结果判断产业协同集聚对于绿色发展的影响效果及空间溢出可能有偏。此时仍需要从偏微分分解的视角判断其直接与间接效应，其中直接效应代表着产业协同集聚对本区域的平均影响，而间接效应代表着其对其他区域的影响。表7第（1）列给出了模型（14）的偏微分分解结果，产业协同集聚的直接效应在1%的水平上显著为正，表明其对本地区绿色发展具有显著的促进作用。溢出效应在5%的水平上显著为正，再次印证了产业协同集聚的空间效应。另外，产业协同集聚的空间溢出效应是如何作用，内在机理如何？邻地产业协同集聚是否会通过技术进步、资源利用效率以及市场化中介效应作用于本地绿色发展？仍需对中介变量作用效果进行偏微分分解并做进一步分析。列（2）（4）（6）为对模型（15）产业协同集聚的偏微分分解结果，列（3）（5）（7）为模型（16）中三个中介变量的偏微分分解结果。

表7 产业协同集聚及中介变量的空间效应分解

列（2）中产业协同集聚的溢出效应在5%的水平上显著为正，同时技术进步的溢出效应也显著为正，表明本地区产业协同集聚能够通过技术进步产生正向的溢出效应，促进邻近地区绿色发展水平。产业协同集聚具有“合作”与“竞争”双重效应，生产性服务业的集聚会使知识技能等在创新主体之间相互交流加速技术的扩散，在交流与扩散的基础上形成稳定的合作沟通平台，通过外部规模经济共享创新成果；竞争效应则会提高进入门槛，为企业提供创新激励，两方面综合作用下对绿色发展产生促进作用。

列（4）和列（5）显示，产业协同集聚与资源利用效率的直接效应与溢出效应都至少通过了5%水平的显著性检验，表明本地区产业协同集聚能通过资源利用效率的提高产生正向溢出效应，促进邻近城市绿色发展水平。相邻城市之间通过对前沿技术与设备的学习和引进，大力发展清洁能源，降低资源浪费，提高资源利用效率并促进绿色发展。

列（6）和列（7）显示，产业协同集聚的溢出效应在5%的水平上显著为正，市场化的直接效应在1%的水平上显著为正，但其溢出效应在5%的水平上显著为负。意味着本地市场化进程的提高会对邻近城市绿色发展发展产生阻碍作用，可能的原因在于：一方面市场化发展具有“虹吸效应”；另一方面城市保护壁垒依然尚未突破，市场的决定性作用难以发挥，最终表现为对本地区绿色发展起促进作用而对邻近地区产生抑制作用。

（四）动态效应分析

考虑到生产性服务业的发展及其空间溢出效果是一个双向的互相学习过程，知识密集型产业的技术创新也是在这个过程中实现并向其他社会角色扩散，流向与其相关的科研机构、高校等技术端与竞争对手、消费者等市场端进而逐步提高资源利用效率、减少生产活动中的污染排放并提升绿色发展水平。因此产业协同集聚可能并非一蹴而就，其对绿色发展的影响应该存在一个随时间变化的递进过程。仍需进一步考虑其直接、溢出效应在时间上的动态变化过程，在模型（16）的基础上构建如下模型：

其中，year 为年份虚拟变量，其余变量定义与上文一致。图1 刻画了基于反距离空间权重矩阵得出的2006—2019年产业协同集聚动态空间溢出效应分解的过程。

图1 产业协同集聚动态空间效应分解

从图1中可以看出，产业协同集聚的直接效应在观察期内变动较为平缓，整体呈现出波动中下降的趋势，溢出效应与总效应的波动则更为明显，总体表现出波动中上升的特征。其中，溢出效应在2006 年开始快速上升并由负转正，于2009 年达到峰值后开始迅速衰减至波谷，2013 年后稳定为正并且在之后年份中呈现出“W”型的波动路径。这表明在生产性服务产业发展的初始阶段，邻近城市的发展存在过度竞争，导致资源的无端消耗与利用效率低下，环境污染问题突出致使其溢出效应对绿色发展产生了阻碍效果。随着生产性服务业的进一步发展及其与采矿制造业的协同集聚，一方面，知识溢出会促进技术的转播与扩散，提高主体的转化与接收能力，为绿色发展提供技术支持。另一方面，产业协同集聚有利于资源的集中消耗与污染的集中排放治理，构建产业关联并打造循环经济体系，促进经济结构发展的绿色化与清洁化。特别是中共十八大以来，各地积极落实《关于加快推进生态文明建设的意见》，将发展先进制造业与生产性服务业作为推进生态文明建设的重要抓手，各地探索有效模式并开展广泛合作，促进了产业协同集聚对于绿色发展的正向溢出作用。

（五）空间溢出衰减边界分析

地理学第一定律假说认为，随着空间距离的增加，城市的空间依赖性会逐步下降。相邻距离的上升意味着资源禀赋差距的增加以及知识技能传播的速度下降、学习模仿成本提高，使得产业协同集聚的空间溢出效应随距离的增加而逐步衰减。针对不同阈值设定空间权重矩阵来检验产业协同集聚空间溢出效应的衰减边界，空间权重矩阵如下：

其中，dij为两城市之间地理距离，d 为阈值距离。以60 公里作为初始阈值并每隔40 千米进行一次回归，考虑到当阈值超过820千米时采矿制造与生产性服务业协同集聚会更多受到省际边界影响，并且空间溢出效应也会受到更多噪声的影响而产生异常值，因此仅考虑820千米之内的结果。

产业协同集聚对于绿色发展的空间溢出效果如图2 所示呈现“倒V”型特征。整体而言其溢出效果可分为三个阶段：第一阶段为空间距离在200千米以内，此时产业协同集聚的空间溢出效应显著为负，这表明在此空间范围内产业协同集聚对于邻近城市的绿色发展存在抑制作用。可能的原因在于产业协同集聚具有一定“虹吸效应”，引导邻近城市资源与要素集中，而越大的就业密度使得资本投入也越多，规模报酬递增的正外部性也更为明显，在促进本区域发展的同时抑制了邻近城市相关产业的发展。第二阶段为空间距离在200—400 千米，产业协同集聚的空间溢出由负转正并呈快速增长趋势，表现出一定的“涓滴效应”。位于各省份边界的城市经济发展及产业结构通常与中心城市十分相似，导致其对中心城市的依赖度增加，另外信息技术的发展与交通运输的便捷使得知识技术的传播更具效率，为其外溢提供了必要的条件。第三阶段是400—820 千米，随着地理距离的增加使得搜寻和学习成本也逐渐上升，以及市场化发展有待进一步深化等因素，此时产业协同集聚的空间溢出效应开始迅速衰退。而当地理距离超过820千米时，空间权重矩阵内的元素大幅减少且不再显著，这表明产业协同集聚的溢出效应更多的受到省际行政壁垒的阻碍。总体来说产业协同集聚的空间溢出效应表现为一个先负后正并随地理距离不断衰减的过程。

图2 产业协同集聚空间溢出效应衰减边界

（六）稳健性检验①限于篇幅，检验结果留存备索。

参考袁华锡等（2019），采用嵌套空间权重矩阵，综合考量经济联系与地理距离的复合作用作为稳健性检验。基于嵌套空间权重矩阵对SAR、SEM 以及SDM 模型进行估计，结果与上文使用反距离权重矩阵估计在系数大小、方向以及显著性等方面都十分相似，与前文结论保持一致，说明回归结果具有稳健性。

五、结论与对策建议

基于2006—2019 年中国285 个地级市及以上城市的面板数据，采用空间计量模型与中介效应模型，从理论分析与实证检验两个方面考察了产业协同集聚对城市绿色发展的影响效果、作用机制及空间溢出效应与衰减边界，主要研究结论如下：第一，产业协同集聚对城市绿色发展有着显著的促进作用，在考虑二次项后其影响表现为一个先抑制后促进的“U”型曲线关系，并且技术进步、资源利用效率以及市场化是产业协同集聚对绿色发展作用的重要机制，其中资源利用效率是主要着力点，而技术进步与市场化效果有待进一步提升。第二，产业协同集聚不仅能促进本地区绿色发展水平的提高，还具有一定的空间溢出效应和示范作用，对于邻近城市的绿色发展也存在着改善作用，且其空间溢出效应大于本地直接效应。偏微分分解结果表明，技术进步与资源利用效率的溢出效应显著为正，市场化溢出效应显著为负且作用效果更为明显。第三，空间溢出效应的动态分析结果表明，直接效应在观察期内变动较为平缓且整体呈现出波动中下降的趋势；溢出效应与总效应的波动则更为明显，总体表现出波动中上升的特征。产业协同集聚的空间溢出效应表现为一个先负后正并随地理距离不断衰减的过程，“虹吸效应”与“涓滴效应”依次出现。具体而言在200 千米内表现为负向的溢出效果，200—400 千米由负转正并快速增加，400—820千米空间溢出衰减特征明显。

基于上述研究结论，提出如下对策建议：第一，结合区位优势精细化地制定产业协同集聚政策措施。东部地区资本技术密集型生产性服务业集聚态势更为明显，因此更应注重生产性服务业产业内部不同行业的交流与协作，同时提高其与高端制造业的融合发展；中西部劳动密集型产业占比更高，因此应发挥产业协同集聚的空间溢出效应，并注重产业链横向扩张，引进与培育高端装备制造业共享集聚福利，早日越过“U”型曲线波谷，发挥产业协同集聚对绿色发展的促进效果。第二，支持技术中介市场的完善发展。利用各类媒介的传播与扩散作用促进知识技术等双向流动，增加要素交流频次并形成技术扩散网络促进高技术装备制造业与生产性服务业的交流与融合，借助知识与技术溢出效果，强化两产业协同集聚对于技术创新的支撑作用。加强对于绿色技术创新的研发投入，承担绿色技术发展的资本积累重任，以技术创新与工艺改进促进工业生产的绿色转型。第三，完善市场对资源的调配作用。充分发挥产业协同集聚的空间溢出效应需要城市间加强交流与协作，破除行政壁垒，提高资源配置效率进而引导要素在市场间的合理流动。以竞争有序的产品和要素市场吸引生产要素向采矿制造业与生产性服务业合理集聚，扩大空间外溢范围。