绿色生产能力演进与绿色产业升级的路径选择

摘要：基于环境商品综合清单，结合2001—2020年CEPII-BACI全球贸易数据和中国海关数据库企业出口数据，构建中国31个省区（港澳台除外）的省域绿色产品空间，考察绿色生产能力的演化进程，分别从水平层面的绿色产品多样化机遇以及垂直层面的绿色产业专业化潜力，明确各省绿色产业升级的路径选择.结果表明：总体上，绿色产品空间网络呈现“边缘-中心”结构，中国的绿色产品空间由稀疏的边缘简单产品向密集的中心复杂产品演化；省域层面，我国各省区产业结构存在差异，富裕的省份掌握更先进的绿色生产能力.建议地方政府应结合地方绿色生产能力，合理选择潜力产品实现绿色多样化，培育绿色竞争新优势，引导地方绿色产业向专业化、高级化转型升级.

关键词：绿色产品；绿色产业；产品空间；多样化

中图分类号：F 752.62""" 文献标志码：A""" 文章编号：1001-988Ⅹ（2025）01-0072-12

DOI：10.16783/j.cnki.nwnuz.2025.01.012

收稿日期：20240221;修改稿收到日期：20241107

基金项目：浙江省省属高校基本科研业务费专项资金项目（SJWZ2025011）；浙江省社科规划常规课题（24NDJC067YB）；国家自然科学基金面上项目（72373135）；教育部人文社会科学研究规划基金项目（22YJAZH027）

作者简介：仇丽萍（1995—），女，浙江宁波人，助理研究员，博士.主要研究方向为技术创新与知识管理.

Email：qiuliping@nbu.edu.cn

*通信联系人，男，研究员，博士，博士生导师.主要研究方向为产业政策与管理.

Email：hufeng616@188.com

Green production capability evolution and

path choice for green industry upgrading

—Based on Chinas provincial green product space

QIU Li-ping1，YANG Li-hua2，HU Feng3

（1.CEEC Economic and Trade Cooperation Institute，Ningbo University，Ningbo 315211，Zhejiang，China;

2.School of Business，Ningbo University，Ningbo 315211，Zhejiang，China;

3.Inamori Bussiness School，Zhejiang Gongshang University，Hangzhou 310012，Zhejiang，China）

Abstract：Based on the comprehensive list of environmental goods，combined with CEPII-BACI global trade data and the export-oriented enterprises data in the China Customs data base from 2001 to 2020，the evolution of provincial green product space and green production capacity in 31 provinces

in China（excluding Hong Kong，Macao and Taiwan） is examined.We clarify the path choices for green industry upgrading in each province in terms of horizontal green product diversification opportunities and vertical green industry specialization potentials，respectively.The results show that，in general，the spatial network of green products shows an“edge-center”structure，with the evolution from simple products at the edge to dense and complex products at the center;at the provincial level，there are differences in the industrial structure of provinces with richer provinces possessing more advanced green production capacity.Local governments should develop new green competitiveness advantages through green diversification in the context of local green production capacity，and guide the transformation and upgrading of local green industries towards specialization and advancement.

Key words：green products;green industry;product space;diversification

习近平总书记在党的二十大报告中肯定了我国自十八大以来一系列生态文明建设成果，并指出我国生态文明建设的新征程应“站在人与自然和谐共生的高度谋划发展”，要“加快发展方式绿色转型，实施全面节约战略，发展绿色低碳产业”，为我国生态文明建设绘就了新蓝图［1］.绿色发展是实现我国经济转向高质量、可持续发展的必然选择.

实现绿色增长的必要条件之一是开发和推广具有环境效益的绿色技术和绿色产品［2］.从需求层面看，绿色产品往往具有提供社会公共利益与个人利益的双重利益属性，多数研究探讨了消费者购买绿色产品的态度与动机，并以此探索促进绿色消费者购买行为的营销策略［3，4］；从供给层面看，由于环境污染是一种负外部性行为，企业往往不愿意主动为减少污染增加私人成本，导致市场配置效率低下，由此类如环境规制、绿色补贴等是以环保目标约束工业企业行为的公共手段被用于刺激绿色产品开发生产［5，6］，但以往的研究表明，政策措施可能并非对所有地区或产业同样有效［7，8］.因此，从产品层面出发剖析我国绿色产业格局，找寻更科学、具体的支持绿色产品开发与绿色产业发展的政策设计至关重要［9］.

近年来，产品空间理论为理解时代性关键社会问题提供了一个潜在的强大范式和分析框架［10］.有别于内生技术进步理论，产品空间理论中产品的生产能力不仅限于技术创新、科研能力，还通常包含了更广泛的产品生产所需的技术、劳动力、生产性知识、基础设施以及制度等各种能力［11］.根据演化经济地理学理论与产品空间理论，一国产品空间演变是由在地方层面积累的技术、组织和制度能力形成的［12，13］，生产新产品需要的能力禀赋与现有产品积累的能力禀赋越相似，则这两种产品在产品空间上越邻近，现有产品的比较优势就越容易转移至新产品［14］，即产品空间中与已存在出口产品高度关联的新产品更加容易实现创新［15，16］，这个结论已经在特定产业，例如高技术产业［17，18］、农林业［19-20］、蓝色海洋业［22，23］等研究中得到了支持.

目前，我国学者已充分考虑我国区域发展不平衡与产业发展异质性特点，活跃运用产品空间理论来指导我国国内制造业转型升级的政策选择［15，24-26］，深化了产品空间理论在研究层次，丰富了研究情境.考虑到开发推广具有环境效益的产品是实现经济绿色发展的重要引擎，实践中鲜有学者将这种内部发展差异的研究与绿色发展相关联，结合环境产品综合清单（CLEG）与RESSET中国海关企业数据库出口数据，探索性地刻画了2001—2020年中国省级绿色产品空间结构演变，详细评估不同省份绿色生产能力演变，并根据11类绿色细分产业剖析中国各区域、各绿色产业内升级路径，对中国实施具有针对性的绿色产业政策具有重要的理论价值与现实意义.

1" 数据与方法

1.1" 绿色省级产品空间构建策略

产品空间理论认为，产品能否获取比较优势，取决于国家所掌握以及综合使用各类要素禀赋的能力［12］.考虑将产品空间从国家全样本层面降维到省级绿色样本层面，分别用下标c代表国家，s代表省区；使用下标p代表全产品，g代表绿色产品.

为避免以国家出口为分母所衡量的省市比较优势中，发达省市在每种产品上都有比较优势，根据OEC（经济复杂性观察站：https：//oec.world/en/）的建议，定义国家与省级比较优势矩阵为

Mc（s）p=

1， Xc（s）c（s）p∑c（s）Xc（s）c（s）p

∑pXcp∑c∑pXcp≥1，

0， 其它.（1）

其中，Xxsp表示各地方单位s（如中国31个省区）出口产品p的总值；Xccp代表c国出口产品p的总值；∑c∑pXcp 代表全球总出口额.

产品空间是由贸易数据构成的网络，产品节点基于关联度相互连接，越是相关的产品，产品间连线的距离越短，反之越长，越不相关.绿色产品关联度矩阵Φgg′定义为

Φgg′=∑cMcpMcp′max（kp，0，kp′，0），

p，p′=g1，g2，…，g246.（2）

其中，kp，0是Mcp的列和.

绿色产品关联密度表示给定绿色产品g与各省区s当前生产能力的相关程度，计算方法为

Densitysg=∑p′（Msp′）Φpp′∑p′Φpp′，

p，p′=g1，g2，…，g246.（3）

根据Mealy等［23］的研究，在全产品空间样本中提

取绿色产品子集，加总省区s内具有比较优势的绿色产品g的产品复杂性得到绿色复杂性指数GCIs：

GCIs=∑gMsgPCIg，（4）

其中，GCIs为各省区绿色复杂性指数，计算结果进行标准化处理;PCIg为经归一化处理得到的绿色产品的产品复杂度.

绿色复杂性潜力GCPs衡量了经济单位尚未具有竞争力

的绿色产品的平均相关性，以明确哪些地区适合在未来继续加强其生产能力，并明确实施绿色产业专业化、多样化的升级进程：

GCPs=∑gDensitysp（I-Msg）PCIg∑g（I-Msg），（5）

其中，I代表全1矩阵，对GCPs计算结果进行标准化处理.

1.2" 数据来源与数据处理

参考Pérez-Hernández等［24］构建绿色产品空

节点代表绿色产品，连线为两个绿色产品之间的平均关联度，数据基于CEPII-BACI数据库由作者计算获得.

节点颜色根据平均绿色产品复杂性指数赋予颜色，产品复杂性越低颜色越浅，复杂性越高颜色越深.

Fig 1Visible view of Chinas green product space network

间思路，将Sauvage［25］整理的246种环境商品综合清单（CLEG）作为绿色产品清单，结合2001—2020年CEPII-BACI全球贸易数据和RESSET中国海关数据库企业级贸易数据开展实证研究.数据处理分两步完成：

第一步，选取CEPII-BACI数据库全球层面HS1996版本的出口数据，根据哈佛大学增长实验室构建经济复杂性地图数据筛选的建议（筛选建议来自于哈佛大学增长实验室：https：//atlas.cid.harvard.edu/rankings），做如下处理：① 筛选出近20年存在连续出口信息的国家或地区；② 剔除国家人口少于100万以及20年内平均贸易额小于十亿美元的国家或地区；③ 计算全球层面的产品复杂性指数PCIp、产品关联度Φpp′和国家绿色复杂性指数GCIc.

第二步，选取RESSET中国海关数据库企业级贸易数据中中国31个省份（港澳台除外）的企业HS8位编码出口数据，做如下处理：① 筛选20年间企业出口方式为一般贸易的出口数据，剔除加工贸易、服务贸易等低附加值贸易对出口比较优势计算的影响，同时删除HS代码异常、省份代码缺失、出口值缺失或小于0等异常观测值；② 对部分缺少企业所在省份信息的记录，根据企业地址信息抓取省份信息；③ 将HS8位月度企业出口数据合并成HS6位年度省份出口数据，并将HS代码统一调整为HS1996年版本（HS各版本转换详见联合国统计司发布的转换文件）；④ 将CLEG清单由HS2007版本调整至HS1996版本以准确识别绿色产品（CLEG包括了248种HS2007版本编码的绿色产品，根据研究要求，将这248种HS2007版本编码的绿色产品转化为HS1996版本，最终得到246种绿色产品），计算各省优势矩阵RCAsp、绿色经济复杂性GCIs和绿色复杂性潜力GCPs，构建省域绿色产品空间网络.

2" 我国绿色产品空间演化的特征事实

2.1" 绿色产品比较优势演化

可视化产品空间可以将矩阵运算结果以网络图形式直观展示产品空间的结构及其动态演化进程.根据Hidalgo等［26］研究，绘制中国省级绿色产品空间：① 计算绿色产品平均临近度矩阵的最大生成树（MST）保证每个产品节点相连，即建立产品邻近度网络的246个产品节点和245条边，将网络的总邻近值最大化；② 进一步添加连线，选择合适的邻近度阈值使得网络的平均度等于4［10］，本研究选择包括大于或等于0.493的所有邻近链接，最终产生一个包含246个节点和493条边接组成的网络；③ 为了更好地进行网络可视化，使用Gephi中Force Atlas 2算法进行网络视图的优化，对节点添加类别属性并进行布局调整.

图2展示了中国绿色产业升级的动态演进过程，图中绿色产品空间节点按当年各绿色产品的出口比较优势着色，若当年该产品具有比较优势，则点亮该节点，否则节点为灰色.为方便观察，分别绘制了2001、2005、2010、2015年以及2020年的中国绿色产品空间图.中国出口的具有比较优势的绿色产品的数量逐渐增加，表现为绿色产品空间中绿色节点的增加；产品空间比较优势演化呈现出明显的由边缘稀疏区域向中心密集区域演化的趋势，表现为绿色节点逐渐开始时在边缘处点亮向中心区域逐渐点亮的过程.

对绿色产品空间的网络节点大小按2001、2005、2010、2015年以及2020年的产品出口额进行动态调整，节点颜色按CLEG绿色产业分类着色，得到关于中国绿色产品出口总额的动态演化图.由图3可知，我国绿色产业重点发展REP、WAT和HEM等有关于新能源（诸如热能、可再生能源）以及排污相关产品；而对我国对EPP、NRP以及SWR此类涉及源头治理的自然资源保护及遭破坏的自然资源修复产品关注较少.

2.2" 各省绿色复杂性演化

一个国家或地区在产品空间的位置可以反映其生产能力的组合及其所处的专业化领域［15］，通过构建以省份为观察单位的绿色复杂性指数（GCI），有助于理解各省在绿色产品生产能力上的相关性特征与地区性差异［24］.图4展示了2001—2020年我国各省绿色能力的演化进程.

从整体上看，我国各省区的绿色生产能力呈现出较为明显的“较富裕的省区更有可能拥有更先进的绿色生产能力”的特征.具体来说：

1）2001年排序前5位的省区中，除广东省和北京市外，其余

三个省区在2020年时仍位于前五位.其中，上海

的GCI排名长期稳定在首位，江苏GCI排名稳定且逐渐提升，广东自2007年开始GCI排名连续下滑，北京也在2019年起排名出现滑落，并在2020年被天津和辽宁替代出前五位.

2）2001年排序后五位的省区中，新疆的GCI

排序出现大幅提升，从新疆的GCI曲线变化中可以看到，从2001年的30位升至2020年第14位，最高排序是在2012年的全国第8位，由此可见，新疆的绿色经济在2001年后得到了迅速发展，远远超过2001年排序后五位的其他省区.吉林、宁夏和西藏的GCI在2020年仍位于后五位，此外，贵州的GCI也从2001年的全国第23位滑落到后五位.

3）其余省区中，湖南、山东和重庆的GCI实现较大提升，分别从2001年的第17、12和22位，上升到2020年的第10、6和16位；陕西、湖北云南的GCI出现大幅下滑，分别从第6、13和14位下降至第18、22和20位.

颜色代表了各省GCI排名的演化，由高到低呈现红、黄、绿、蓝的变化.数据来源：根据RESSET海关数据库企业出口数据整合计算得到.

3" 我国各省绿色产业升级方向

3.1" 绿色产品多样化机会

3.1.1" 距离矩阵热图

Hidalgo和Hausmann［27］基于产品空间结构研究了国家比较优势的演化，发现两种产品在产品空间的距离越邻近，现有产品的比较优势就越容易转移至新产品，具体表现为接近的产品距离会通过保持现有的比较优势，并通过获得潜在比较优势促进产品创新，提升产品的多样性［28］.同样，我国绿色产品密度与比较优势的动态联系也表现出类似结论.

研究参考Hausmann等［29］的计量模型实证检验了我国绿色产品密度与比较优势的动态联系.如表1，上期绿色产品密度的回归系数在1%水平上显著为正，认为绿色产品的创新选择不太可能是跳跃式的；密度对产品失势影响程度的交乘项系数在1%水平上显著为正，即随着产品密度增加会推动产品保持目前的比较优势；密度对创新产品出口的影响程度的交乘项系数在1%水平上显著为正，说明随着产品密度增加会增加产品得到比较优势的机会.上述研究结论与已有产品空间与比较优势实证研究［29］结论基本一致.

为直观观察目前中国绿色产品绿色多样化机会，实现区域绿色可持续发展，研究构建了2020年中国31个省区246种绿色产品的距离矩阵热图.如图5所示，上海、江苏和天津分别以出口

148，124和105种绿色产品在中国绿色产品多样性上排

列按当年各省（市）绿色产品多样性降序排列，行按当年绿色产品复杂度升序由左到右排列.单元格内填充绿色产品距离，随着距离的增加颜色从绿色渐变为红色.距离矩阵热图可以展示以下信息：① 每个省份目前生产的已经具备比较优势的产品，加总即为绿色多样性（深绿色，距离为0）；② 省份容易生产的潜在产品（浅色，距离介于0—1）；③ 极不可能纳入生产的产品（深红色，距离为1）.

Fig 5Heat-map of green product distance by province in China in 2020

名前三，其中上海与江苏产品生产结构非常相似，表现为两者均较少参与低复杂性绿色产品生产，注重淘汰落后产能，在中高复杂性绿色产品上存在大量共同产品，在中低复杂性和高复杂性绿色产品上交叉生产.

从浅色格数量看，上海和江苏是目前我国最具有生产多样化绿色产品必要能力的省份，其次是山东和浙江；深红色格则意味着该地区并不具备生产绿色产品的能力，因此这些产品极不可能被纳入未来生产中，可以看到，北京在2020年的产品距离热图中，不具有比较优势的绿色产品大多为深红色格，暗示了除非出现技术的创新突破，否则北京的绿色生产能力已经达到饱和，这也解释了北京作为高GCI的省市，但在近些年的绿色复杂性排序上不断下滑的原因；其余低GCI的省份中，甘肃、贵州、西藏、青海和内蒙古等省区在未来的绿色产业发展上仍会处于相对劣势.

为进一步显示中国各省区绿色生产能力的发展潜力与潜在趋势，构建了2020年绿色复杂性潜力GCP和绿色复杂性指数GCI之间的关系图（图6）.

由图6可见，GCP和GCI之间呈现出较为明显的正相关性，即中国各省区的绿色生产能力越强，越容易向绿色多样化生产发展，这个结论与Fraccascia等［30］和Mealy等［23］在研究国家间绿色产品空间中的结论类似，可以认为，绿色生产能力的积累存在路径依赖.除此之外，图7还表明，在绿色复杂性较高的地区中，山东、江苏、浙江等地的GCP明显高于GCI，即这些省区目前的绿色生产能力仍可快速促进地方绿色产业发展，而北京、天津和上海等地的GCP低于GCI，表明这些地区未来向新的绿色产品市场的扩张可能会相对较慢，与图6的相关结论相一致.

3.1.2" 绿色临近矩阵

在4.1.1节基础上，分离出目前各省份尚不具备竞争优势的潜在产品，通过对各省份有待发展的绿色产品密度与其复杂度纳入同一研究尺度，识别出我国各省份根据自身绿色生产能力发掘可持续深耕的绿色产品.

图7构建了我国各省份绿色临近矩阵，绿色临近矩阵根据各省绿色产品的平均密度与复杂度，划分为四象限，分别代表密度与复杂性的“低-低”、“低-高”、“高-低”和“高-高”四类绿色产品.根据产品空间理论与以往研究经验，产业未来需发展目前暂时不具备比较优势的高复杂性产品［31］.短期内，优先发展当前处于“高密度”的绿色产品实现多样化，重点关注“高-高”产品发展带动绿色产业向高端专业化转型，有选择地发展“高-低”产品丰富产品多样性；中长期关注处于“低密度”的绿色产品实现绿色产业可持续发展，一方面通过关注“低-高”产品在产品空间的位置，合理规划产品获得比较优势的最优路径，另一方面有计划降低或淘汰“低-低”产品生产比重.

根据我国31个省份的绿色临近矩阵特征，对目前各省份绿色产品与绿色能力相关程度进行分析，结果表明：

1）先进绿色能力省份.代表性省（市）为上海和江苏，其绿色临近矩阵表现出明显的正斜率，尚不具备竞争优势的绿色产品平均密度大于0.4，且存在大量“高-高”类绿色产品，即这两个省（市）已具备先进的绿色生产能力和绿色产品专业知识生产高复杂性产品.例如，根据4.1.1节，上海是我国绿色产品多样性最多的地区，上海市可重点突破“高-高”区域的HS 841280品类8412未列名发动机及动力装置（密度0.62，PCI 1.27）、HS 730820钢铁制塔楼及格构杆（密度0.58，PCI 0.95）、HS 860729铁道及电车道机车等车辆其他制动器及其零件（密度0.58，PCI 0.89）、HS 853010铁道或电车道电气信号、安全或交通管理设备（不包括品目8608）（密度0.71，PCI 0.76）、HS 903281液压或气压自动调节或控制仪器及装置（密度0.66，PCI 0.66）等铁路、电车相关产品.江苏则是我国绿色产品多样性仅次于上海的省份，可重点突破“高-高”区域如HS 902710气体或烟雾分析仪（密度0.57，PCI 0.92）、HS 903039带记录装置的其他检测电压等仪器及装置（密度0.65，PCI 0.85）、HS 902730使用光学射线的分光仪、分光光度计及摄谱仪（密度0.59，PCI 0.84）等MON（环境监测、 分析和评估设备）绿色产业的相关产品.

2）高绿色潜力省份.此类省份在绿色临近矩阵中尚不具备竞争优势的绿色产品平均密度大于0.2小于0.4，未获得竞争优势的绿色产品较为分散地呈现在绿色临近矩阵中，即部分绿色生产技术已经非常接近获得新的绿色产品竞争优势，可在各自绿色能力的基础上优先实施高级化转型，并选择性进行绿色多样化.根据3.3.1节，天津是我国绿

色产品多样性仅次于上述两个先进绿色能力省份，

可重点突破“高-高”区域如，HS 841280品类8412未列的发动机及动力装置（密度0.35，PCI 1.27）、HS 730290其他铺轨用钢铁材料（密度0.35，PCI 1.27）、HS 840682输出功率≤40 MW的

汽轮机（密度0.33，PCI 1.24）等产品，同时选择性发展“高-低”区域的绿色产品，如HS 841012功率在1 000 kWlt;P≤10 000 kW的水轮机及水轮（密度0.36，PCI -1.11）等产品.浙江可通过发展HS 870390品目8702和8703未列名载人机动车（密度0.40，PCI 1.12）、HS 902730使用光学射线的分光仪、分光光度计及摄谱仪（密度0.35，PCI 0.84）等产品实施产业升级.山东可关注HS 840682输出功率≤40 MW的汽轮机（密度0.44，PCI 1.24）、HS 870390品目8702和8703未列名载人机动车（密度0.43，PCI 1.12）和HS 730300铸铁管及空心异型材（密度0.35，PCI 1.13）等绿色产品.

3）绿色潜力省份.此类省份在绿色临近矩阵

中尚不具备竞争优势的绿色产品平均密度小于0.2，

绿色临近矩阵上为点（未获得竞争优势的绿色产品）排列偏离y轴但近似垂直于x轴，建议围绕高密度产品快速实施绿色多样化发展（“高-低”区域的绿色产品）.山西作为资源型省份，绿色临近矩阵显示山西省可以在其钢铁产业基础上发展绿色产品，HS 860712铁道及电车道机车等车辆的其他转向架（密度0.21，PCI-0.01）、HS 860400铁道及电车维修或服务车（密度0.19，PCI-0.29）等.

4）绿色能力瓶颈省份.由于地区绿色能力和资源禀赋等原因导致开发先进技术的活动不足或不存在，地区进入新的绿色经济活动的概率较低，表现在绿色临近矩阵上为点（未获得竞争优势的绿色产品）的排列靠近y轴且几乎垂直于x轴.内蒙古、吉林、海南、贵州、西藏、甘肃和青海与已开发的绿色产品集的距离较远.这些省份没有掌握较多的绿色能力来实现绿色产品多样化，但仍可以根据自身资源禀赋优先开发临近的绿色产品.例如，内蒙古、吉林等的制造业大部分优势产品属工业中间产品或初级产品［32］，可在一些化学原料及化学制品的基础上发展绿色产品，例如，HS 390940初级形状的酚醛树脂、HS 392030苯乙烯聚合物非泡沫塑料板、片、膜、箔等产品.

3.2" 绿色产业专业化潜力

绿色相邻矩阵可以识别每个省份最接近且最具发展潜力的绿色产品，并确定地区实现绿色多样化发展的机会，本节将对上述研究数据汇总得到每个地区最具发展潜力的产品所属的绿色产业，确定中国各个省份绿色产业专业化发展的潜力方向.如图8所示，各省区具有比较优势的绿色产品的产品密度排序前五所属的绿色产业，可以发现：

1）HEM热能和能源管理、REP可再生能源设备和CRE更加清洁或更具资源效益的技术和产品是中国各省区目前的优势绿色产业；WAT污水管理和饮用水处理，以及SWM固体和危险废物的管理和回收系统产业已初具规模；APC空气污染治理和MON环境监测、分析和评估设备

产业尚未形成规模；而NVA噪音与震动防治、SWR清理或修复土壤和水、NPR自然资源保护和EPP基于最终使用或处置特点的环保产品尚未进入各省区的主要生产领域.

左侧节点表示绿色产业，右侧节点表示中国各个省区，两者连线代表产业与各个省区已经具备出口比较优势的绿色产品中，产品密度排序前五的产品之间的对应关系，连线粗细代表密度大小.数据来源：作者计算根据海关数据库企业出口数据合并计算得到，绘图由ORIGIN完成.

Fig 8Top five density of green product by province in 2020

2）从各省区的核心绿色产业多样性看，大多数省区所生产的具有比较优势的绿色产品，均分属在三种及以上的绿色产业中.例如，北京的核心绿色产业涵盖APC，MON，WAT，REP和SWM五类绿色产业，是31个省区中绿色多元化最显著的省区；内蒙古、安徽、青海、宁夏和辽宁均涉及4个类型的绿色产业，实施绿色多元产业发展策略.其他省区至少发展两类绿色产业，且这两类产业是目前中国存在的三种优势绿色产业的两两组合，例如，湖北、重庆、贵州和四川主要发展HEM和REP绿色产业，新疆主要发展HEM和CRE绿色产业，而吉林生产REP和CRE绿色产业.

3）从地理区位看，华东和华南地区各个省区的绿色产业结构相近，优势产业结构均由HEM、REP和CRE三大优势产业组成，是目前中国主要的绿色产业结构；华中和东北地区的生产结构存在一定相似性，即除了HEM、REP和CRE三大优势产业外，WAT产业也是这两个地理区位中某个省区重要的绿色产业；华北、西北和西南地区则具有各具特色的绿色发展特征，主要表现在绿色产业实施多元化生产.

4" 结论与建议

4.1" 结论

本研究从产品空间理论产出和能力的角度出发，基于2001—2020年中国海关数据库企业出口数据构建我国省级绿色产品空间，讨论了31个省（港澳台除外）绿色生产能力的演化进程，进一步从水平层面的绿色产品多样化机遇，以及垂直层面的绿色产业专业化潜力分析各省绿色产业升级路径，以期为政府与产业部门培育潜力绿色产品、实现绿色产业升级提供政策选择工具.研究发现：

1）低复杂性的绿色产品位于网络结构的边缘，产品间关联少，获取新绿色竞争优势的机会有限；高复杂性绿色产品位于连线密集的核心区域，发展高复杂性的产品更容易实现绿色多样化.

2）我国绿色产品比较优势演化表现出沿优势产业产品向其临近产品扩大、由产品空间边缘向中心位置演化的趋势，符合产品空间理论产品关联性原则［33］.我国绿色产业重点发展CRE、HEM、WAT和REP等有关于绿色技术创新、新能源（诸如热能、 可再生能源）以及排污相关产品，但对MON、SWM、EPP、NPR、NVA、APC和SWR此类涉及源头治理的保护、监测以及遭破坏后的资源修复与治理产品关注较少.

3）我国绿色经济复杂性指数GCI排名从2001年的第19名提升到2020年的第4名，绿色竞争力大幅提升；从省级层面看，绿色复杂性指数显示了我国绿色生产能力禀赋的非均衡性.各省份绿色生产能力演化呈现出较为明显的“较富裕的省份拥有更先进的绿色生产能力”的特征，上海、江苏、天津、北京和浙江的绿色复杂性指数处于全国领先地位，云南、贵州、内蒙古、海南和青海则相对落后.

4.2" 政策建议

结合我国各省份绿色生产能力演化与进一步优化绿色产业结构实现产品多样化与产业专业化发展，本研究提出如下几点建议：

1）继续加强我国绿色产品复杂性与多样性.一方面，产业升级往往伴随着具有比较优势的产品向产品空间核心区域演化的趋势，即向具有更高复杂性的产业高端化迈进［10］，在产品空间理论指导下，中国绿色产品须向高复杂性转化以促进绿色产业的转型升级.另一方面，党的二十大报告指出“尊重自然、顺应自然、保护自然，是全面建设社会主义现代化国家的内在要求”，除去诸如涉及新能源等优势产业继续向高复杂性迈进外，未来需更加积极开发涉及源头治理的保护、监测以及遭破坏后的资源修复与治理的相关产品.

2）掌握先进绿色生产能力的省份合理调整绿色产品开发结构.以先进绿色生产能力省份为例，上海市与江苏省同处长三角地区，具有非常相似的产品生产结构，表现在两者均较少参与低复杂性绿色产品生产，注重淘汰落后产能，在中高复杂性绿色产品上存在大量共同产品，在中低复杂性和高复杂性绿色产品上交叉生产，但两者具有竞争优势的绿色产业却不尽相同.上海具备高密度的产业包括可再生能源设备（REP）、污水管理和饮用水处理（WAT）、噪音和振动防治（NVA）和更加清洁或更具资源效益的技术和产品（CRE），除REP外，江苏省更加关注热能与能源管理（HEM）基于最终使用或处置特点的环保产品（EPP），这意味着两省可以实施错位竞争实现绿色协同发展.

3）具有潜力转型潜力的地区有计划地补齐短板，提升地区绿色生产能力.短期内有选择地发展“高密度-低复杂性”产品丰富产品多样性，中长期通过关注处于“低密度-高复杂性”产品在绿色产品空间的位置，合理规划产品获得比较优势的最优路径实现绿色产业可持续发展.

4.3" 研究局限与不足之处

产品空间方法目前只对出口绿色产品展开讨论，无法深入到国内绿色生产过程、绿色服务、绿色技术创新等微观层次的探讨.在后续研究中，有必要密切关注绿色产品清单的更新进程，以及空间尺度上绿色知识、能力在一定地理范围内流动对生产能力演化的影响；进一步还可以继续深入到企业层，从绿色技术创新角度探索企业、地方政府及国家产业政策的创新机制与提升路径等.

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（责任编辑" 武维宁）