长江经济带高新技术产业集聚对区域绿色发展的空间效应研究

王 鸽，朱建文，吴友群

(安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030)

当前我国经济的发展阶段已从快速发展转至高质量发展，除了发展速度之外，高质量发展是我国现阶段应指向的主要目标，这对我国加速经济增长方式转变提出了更高的要求，高新技术产业在经济发展中的支柱地位也日渐凸显。我国为培养自主创新能力，提高工业制造业现代化及智能化的发展水平，加快产业结构转型，制定了《中国制造2025》发展战略。长江经济带为我国产业聚集、经济发展与城镇化建设的关键地区，横跨我国的东中西部。2018年中共中央、国务院明确提出要将长江经济带所占据的区域优势全面发挥出来，同时将共抓大保护、不搞大开发作为基本导向，将生态优先、绿色发展作为重要指引，依赖于长江黄金水道，促进长江中下游及沿江地区的全面发展。

集聚效应会导致区域产业出现结构固化的效应，进而对升级产业结构带来影响，还会引起规模经济与技术外溢，从而同步升级区域产业结构。Ehrl P指出，不同的行业，其生产效率受到产业聚集的影响也会有差异。有些学者则认为产业集聚与环境之间的关系较为复杂，如：杨敏分析认为，当第二产业占比较小的条件下，产业集聚可以让城市环境污染排放量得到控制，但是当第二产业占比达到特定大小时，产业集聚会让城市环境污染排放量产生负面作用。已有研究表明，如果某地区的产业集聚水平超出环境承载阈值范围，那么其产生的效应就会对环境带来负面作用，使得该区域的生态环境、土壤环境、空气环境等各方面遭受打击，产业受到环境支撑作用的减弱，聚集的外部不经济会有所提高。豆建民认为传统研究的重点放在了一些给环境带来较大污染的产业，未分析产业集聚引起的深层次问题。产业组合的差异，会引起生态资源配置、生态影响程度、作用方式的不同，导致其引起的环境污染程度也会存在差别。关于高新技术产业集聚与区域绿色发展，有些学者也展开了相关的研究和分析。胡安军、郭爱君等通过构造动态面板模型，探讨了不同模式的高新技术产业集聚对地区绿色经济效率的机理，分析了高新技术产业集聚的专业化及多样化对绿色经济效率的影响。杨树旺、江奇胜等采用了DEA非期望产出模型，探究了湖北省高新技术产业集聚对绿色效率的影响，最后发现这两者之间有着“U”型的联系，当高新技术产业集聚程度达到阈值时，就会给环境带来压力，从而降低了区域的绿色效率；当其处于一个范围内，集聚与绿色效率之间的关系呈现出正相关。基于上述背景，本文选取了长江经济带高新技术产业为研究对象，对长江经济带高新技术产业集聚对区域绿色发展产生的空间效应展开研究。

一、理论基础与机理分析

高新技术一般指的是处于科学技术前沿的技术，具有更替速度较快的特性，所以其定义也具有动态特性。现如今，在高新技术产业的定义方面，各界还没有达成相同的看法，尽管各个国家的划分标准都不尽相同，然而大部分的定义及划分都是以下述三点为标准的：一是研发(R&D)经费投入强度，也就是R&D经费在产业总产值中所占的比率；二是R&D人员投入强度，也就是科研工作者的数量在产业从业者总数中所占的比率；三是其他能够对技术复杂度及密集度进行展现的有关指标。綦良群指出，人才和技术的密集性高、成长性和附加值高、技术的扩散性及渗透性高等都是此产业的特点，这是传统产业所不具有的。刘昌年、张银银提出，战略性、风险性、驱动性、成长性等都比较高是此产业的显著特点，同时还指出技术创新能力的持续提高是使促此产业快速发展的最关键的动力。

在我国，关于绿色发展这一新型概念，通过学者多年间的大量研究，已经形成了较为完善的理论体系。总体而言，绿色发展被定义为一种新型的发展模式，但是其核心仍然是发展。传统的发展经济学认为，自然资源也是经济发展的要素之一，经济发展到了一定程度，必然会带来环境污染问题，而解决这些问题的办法仍然是发展经济。我国早期也经历了以牺牲环境为代价的经济发展模式，导致了严重的环境污染问题。因此，转变发展观念就显得尤为重要，新时代背景下的绿色发展是转变发展模式的发展，是优化产业结构、坚持高质量的发展，更是生态效益优先的发展。绿色发展具体来说，就是通过各种途径节约资源，提升资源的利用率，减少污染。高新技术产业集聚对绿色发展的影响可以从知识溢出效应、技术效应与劳动力的专用性三个方面阐述，如图1所示。

图1 高新技术产业集聚对绿色发展的影响机理

(一)知识溢出效应

知识溢出是传播知识的一种方式，多数研究都证明了知识溢出与地区经济发展有着紧密的联系。高新技术产业的集聚可以通过知识溢出效应来提高集聚区总体的创新效率，通过集聚带来新一轮的技术革新，为企业降低成本，减少污染，提高生产率，从而促进该地区的绿色发展水平。

(二)技术效应

在高新技术产业的集聚区内，多种同质的企业聚集于此，为提升自身的竞争力，不断提高技术创新，通过产业集聚促进了地区总体的技术创新水平，这是竞争关系的体现。合作关系体现于集聚区内的企业拥有地理距离的优势，通过知识溢出效应相互合作，学习其他企业先进的技术，从而提升自身的技术创新水平。高新技术产业具有极强的专业性，集聚区内拥有众多的优势，如先进的研发集团、前沿的科研机构和专项资金等，这些在一定程度上吸引了更多的高新技术产业相关企业进入集聚区，在集聚区内可以以较低的费用获得专业化的生产要素，这是在集聚区外所难以达到的，大大减少了企业成本。除此之外，集聚区内拥有稳定的市场，对供应商形成了较强的吸引力，大量专业化中间商品的供应商聚集于此，更加便利于企业的生产投入。不仅如此，高新技术产业更需要资金的支持，由于集聚区的存在，投资者可以更加便捷地了解到地区高新技术产业的发展情况，便于横向与纵向比较，选择更具有发展潜力的企业。从这一点来看，高新技术产业集聚的存在降低了投资者的投资风险，得益于投资风险的降低，位处集聚区内的企业能够比集聚区外的企业更容易获得投资，以进一步提升自身的创新能力，提高企业生产效率，降低能源消耗，减少污染，促进绿色发展。

(三)劳动力的专用性

高新技术产业具有极强的专业性，需要大量的专业性人才，而劳动的专用性促使高新技术产业集聚区形成“劳动力蓄水池”。集聚区的存在使得大量拥有专业技术的劳动力聚集于此，产生强大的人才聚集效应。人才聚集效应的产生一方面促进了集聚区的技术发展，另一方面也使得相关企业在人力资源的获得上能够花费更少的成本。具体而言，集聚区将高新技术产业集中，带来劳动力的聚集，形成特定的区域，促进专业化劳动力市场的产生，降低了企业成本；与此同时，大量从事关联行业的人才聚集，能够形成竞争，一定程度上促进了劳动生产率的提高。除此之外，也加快了企业间的人才流动，带来新一轮的知识溢出与技术溢出。总而言之，劳动的专用性带来了专业化劳动力市场的形成，减少企业人力资本的投入，提高区域内劳动生产率水平。

二、高新技术产业集聚与绿色发展水平的测度

(一)高新技术产业集聚测度

在对高新技术产业集聚水平的测量上，现有的研究采取诸多不同的方法，如行业集中率、空间基尼系数、赫芬达尔—赫希曼指数、区位熵等。区位熵指数又称专门化率，主要用于计算某一产业在区域内的集聚程度。在一般的研究分析中，多用某一产业的产业职工数量或企业数量表征该地区的产值，区位熵指数的值越大，产业的集聚倾向就越明显。考虑到数据的可获取性、计算的简便性和直观性，本文采用区位熵作为高新技术产业集聚程度的测度方法，其计算公式为：

(1)

LQ表示长江经济带高新技术产业的区位熵，s表示高新技术产业在i省(市)的总产值，x表示i省份全部产业的总产值。s表示整个长江经济带范围内高新技术产业的总产值之和，x表示整个长江经济带范围内所有产业的总产值之和，其中总产值也可用主营业务收入、产业职工数或企业数量来表示。

本文在对长江经济带11个省份高新技术产业区位熵进行测算时使用的数据来源于2009—2018年《中国统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、长江经济带各省市统计年鉴和EPS数据库，得到的计算结果如表1所示。

表1 长江经济带高新技术产业集聚度

由表1可以看出，在长江经济带11个省(市)中，2008—2017年，仅有上海市、江苏省的区位熵始终大于1，且数值远远大于长江经济带内的其他省市。江西省自2015年起，区位熵开始超过1，且呈现出上涨的趋势，西部的重庆市与四川省自2014年起区位熵大于1，这说明长江经济带的所有省份中，有五个省份表现出了明显的产业集聚趋势，且东部地区的产业集聚优势要远大于其他地区。从近10年的区位熵变化趋势来看，上海市和江苏省处于高位波动状态，高新技术产业集聚状态明显存在；浙江省的区位熵波动较小，位处中部地区的湖北省区位熵波动较小，中部地区其他三个省份略有波动，但总体呈现出上涨的趋势。西部4省中，重庆市增速最快，且区位熵已经超过1，说明已经出现了高新技术产业集聚的现象，四川省处于高位波动的状态，且一直处于上涨趋势，2014年后已经出现产业集聚的现象，贵州省整体呈现出U型发展状态，2013年区位熵处于拐点，此后开始不断上升，云南省的高新技术产业集聚程度在长江经济带中的所有省市中是最低的，且并无明显变化。

(二)绿色发展水平的测度

学术界现有的关于测算指标体系的主流方法种类繁多，常用的专家打分法和层次分析法采用人为的为各指标赋值的手段，具有较强的主观性。主成分分析法和因子分析法，通过降维的方法来测度指标权重，但是多用于截面数据，比较同年度绿色发展水平的差异程度。还有部分学者使用熵值法，根据各个指标传递的信息量为指标赋值，较为科学，但是也多用于截面数据，对面板数据而言并不合适。

动态因子分析法是一种多元统计分析方法，由Coppi和Zannella于1978年提出，后经发展完善，已形成了较为完善的方法。动态因子分析法可以用于面板数据的处理与分析，在赋权科学性的同时保留了动态性，使得不同时序内的结果也具有可比性。基于此，本文运用动态因子法对长江经济带11个省(市)2008—2017年绿色发展水平进行综合评价，实现绿色发展水平在省际之间的横向比较与自身的纵向比较。其具体的计算步骤如下：

(1)采用Z-Score法对面板数据进行标准化处理。

(2)求解平均协方差矩阵S：

(2)

其中，T为时间，S(t)为协方差矩阵。

(3)求解评价协方差矩阵的特征值及特征值所对应的标准正交特征向量。

(4)计算平均得分矩阵C

(3)

(5)计算各个年份的动态得分矩阵C：

(4)

(6)计算综合得分F:

F=∑C/T

(5)

根据绿色发展的内涵，绿色发展涉及到各种不同的维度，并不仅仅体现在单一的层面上，因而在测度上要全方面地考虑环境、资源、生活和经济等方面。为了全面地测度长江经济带绿色发展水平，需要设立涵盖多维度的评价指标体系。遵循全面性、系统性、可操作性和科学性的原则，参考学术界现有的关于绿色发展的研究成果，依托相关理论，本文从经济增长、资源利用、环境治理、绿色生活四个方面，选取12个二级指标构建了长江经济带绿色发展水平评价指标体系，如表2所示。

表2 长江经济带绿色发展指标体系

本文运用动态因子法对长江经济带11个省(市)2008—2017年绿色发展水平进行综合评价，实现绿色发展水平在省际之间的横向比较与自身的纵向比较，结果如表3所示。

由表3可知，长江经济带11个省市的绿色发展绩效综合得分结果呈现出显著的地区差异，总体而言呈现出东部地区绿色发展绩效综合得分高于中部地区和西部地区的态势。

表3 长江经济带绿色发展评价得分

就东部地区三个省份而言，江苏省绿色发展评价得分在十年内均为第一，这说明长江经济带11省市中绿色发展水平最高的为江苏省，且浮动并不大，一直处于较高水平；浙江省的综合得分处于高位波动；上海市虽波动较大，但是总体水平较其他省市而言仍旧相当高。总体而言，长江经济带东部地区绿色发展态势良好，处于整个长江经济带的领先位置。而在中部地区的四个省份中，安徽省的绿色发展绩效综合得分呈现出逐年上升的趋势，2008年安徽省的绿色发展评价得分为中部倒数第二，至2017年已经跃居中部第一，说明安徽省在样本观测期间绿色发展水平得到了大幅度的提升，已然摆脱了原先较为落后的形势，更加注重绿色发展；江西省的综合得分整体处于波动状态，未呈现出明显的上升态势；湖北省呈现出U型发展状态，即经历了一段时间绿色发展水平下降的情况，而后又迅速上升，于2011年到达拐点；湖南省绿色发展水平在2008-2017年间并未发生显著的波动，一直处于整个长江经济带绿色发展水平的中间部分。西部地区的绿色发展评价得分总体不高，仅有重庆市与中部、东部省市差异不大，其他三个省份均远远落后于长江经济带其他省份，说明在绿色发展水平上，长江经济带西部地区还有很大的提升空间。

三、实证分析

(一)变量选择

在实证分析过程中，选取被解释变量：绿色发展水平(GPER)，所用的数据来源于运用动态因子分析法测算出的2008—2017年长江经济带各省市绿色发展综合得分。核心解释变量：高新技术产业集聚(SAG)，描述核心解释变量的数据来源于区位熵的计算结果，表征各省市高新技术产业的集聚水平。模型的控制变量包括：(1)环境规制(ER)：环境规制对于绿色发展而言有着重要的作用，环境规制的强度可以用二氧化硫去除量/二氧化硫去除量与排放量之和，这也是学术界目前定量描述环境规制强度的常用方法。考虑到数据的可获得性，本文选用二氧化硫去除量/二氧化硫总排放量来表示环境规制的强度。(2)经济发展水平(GDP)：地区绿色发展水平的高低往往会受经济发展的影响，经济较为发达的地区的技术密集型产业比重较大，对环境保护投入也更多，本文选取长江经济带各省市的人均GDP来表示地区经济发展的情况。(3)城镇化率(URB)：相对于农村地区而言，城镇地区更为注重绿色发展，居民的教育程度也较高，对于环境保护的意识更加强烈，因此，本文选取长江经济带各省市城镇人口占总人口的比重来表示城镇化率。(4)科技投入(RD)：科技投入有助于改善地区现有的产业结构形式，提高科学技术水平，提高企业的生产效率，促进地区的绿色发展。本文以长江经济带各省市科技投入支出占GDP的比例来表示各省市的科技投入力度。

(二)模型构建

首先采用Moran’s I指数对2008—2017年长江经济带11个省市的绿色发展水平进行计算，以此检验长江经济带绿色发展水平在空间上的分布特征。结果表明，长江经济带绿色发展的空间相关性确实存在。全局Moran’s I值的标准化统计量Z皆在0.01水平下通过显著性检验，长江经济带的绿色发展水平在2008—2017年间均存在显著的正向空间相关关系。

此外，为了验证随着绿色发展水平的提升，高新技术产业集聚带来的诸多优势是否对相邻地区有溢出效果，本文还采用了空间杜宾模型(SDM)进行回归，以考察溢出效果。空间杜宾模型(SDM)的具体形式为：

ln

Y

=ρWln

Y

+

X

β+

WX

β+ε

(6)

公式中，W代表空间权重矩阵；参数β反映了空间差异性；ρ、β代表相应的空间回归参数；X为核心解释变量，即高新技术产业集聚。

(三)实证结果与分析

通过Hausman检验确定所使用的空间面板数据模型为固定效应模型，依照上文的分析与计算步骤，为增强实证结果的稳健性，分别计算了空间邻近权重矩阵和地理距离矩阵下的空间杜宾模型，得出的结果如表4所示。

表4 基于空间邻近矩阵计算结果

从相关系数ρ的显著性来看，长江经济带相邻地区的绿色发展确实存在交互影响，本地区绿色发展水平的提高确实对邻近地区存在一定的溢出效应。重点关注高新技术产业集聚(SAG)与绿色发展(GPER)之间的关系，空间杜宾模型的结果显示了高新技术产业集聚(SAG)这一变量在1%显著性水平上通过了检验，并且系数为正，这充分说明了高新技术产业集聚对绿色发展在空间上有着正向的促进作用；间接效应为正，但系数很小，说明高新技术产业集聚对周边地区绿色发展水平有着一定的正向影响，但是效果比较微弱。高新技术产业集聚具有知识溢出、技术溢出和劳动专业化的特性，聚集了大量专业化的人才和企业在集聚区，一定程度上降低了企业成本，减少环境污染，对于本地区的绿色发展有颇多益处。而由于地理上的邻近，使得本地区与周边地区的人才交流更加频繁，对周边地区的辐射效果也更强劲，一定程度上促进了该地区的绿色发展。此外，SDM模型显示W*SAG回归系数为正，表明高新技术产业集聚会促进邻近地区的绿色发展水平。集聚的专业化促进了技术水平的提升，通过邻近区域间资源、人才、资金和技术的流动，带动了周边地区的经济发展，从而促进了该地区的绿色发展。

控制变量环境规制(ER)结果显著为正，在长江经济带区域内，环境规制强度对绿色发展有着显著的促进作用。经济发展(GDP)变量的系数在三个模型中均显著为正，通俗来说就是经济越发达的地区，绿色发展水平往往会越高。城镇化率(URB)对长江经济带绿色发展水平呈现出正向影响。但在空间杜宾模型中，W*URB并未通过显著检验且系数为负，这一结果说明了当地的城镇化率的提高会抑制相邻地区的绿色发展水平。其原因可能在于，随着本地区城镇化水平的提高，吸引了大量周边落后地区的劳动力，随着劳动力的流失，周边地区的劳动生产率下降，影响了自身绿色发展水平。科技投入(ER)对长江经济带的绿色发展起到了正向的影响作用，除此之外W*RD系数为负，但数值较小，说明本地区的科技投入对邻近地区的绿色发展起到了微弱的副作用，原因在于本地区科技投入的优势能够吸引周边地区更多的科技人才及创新型企业，从而在一定程度上降低邻近地区的绿色发展水平。

四、结论与政策建议

本文运用区位熵指数和动态因子分析法测度了长江经济带高新技术产业集聚、产业结构升级和绿色发展水平情况，运用空间计量的有关模型，基于空间视角分析长江经济带高新技术产业集聚对绿色发展的影响。主要结论如下：(1)长江经济带高新技术产业集聚分布情况存在区域间的差异，东部地区的高新技术产业集聚程度较高。(2)长江经济带2008—2017年绿色发展水平，总体而言呈现出东部地区绿色发展水平高于中西部地区的态势。(3)长江经济带的绿色发展水平存在较强的空间相关性，高新技术产业集聚对绿色发展的影响存在一定的空间效应。在上述研究的基础之上，我们提出如下建议：

第一，优化长江经济带高新技术产业集聚分布格局。从长江经济带目前的高新技术产业集聚的现状来看，中西部地区的集聚程度较低，与东部地区存在着一定的差异，因此在推动高新技术产业发展的同时应注重地区间的协调发展。

第二，发挥高新技术产业园区的作用。高新技术产业园区是高新技术产业集聚的重要载体，为相关企业的生产、经营、研发提供必要的场地。但就目前来看，高新技术产业园的建设还不足，针对这一情况，政府应扶持高新技术产业园区的建立与发展，形成以知识与技术密集型为基础的园区，更好地发挥高新技术产业集聚的优势作用，促进产业链的延伸与中小企业的发展。

第三，充分发挥长江经济带东部地区的主导作用，通过辐射带动周边地区绿色发展水平的提升。应充分认识到地区间的差异，东部地区经济基础雄厚，拥有大量的高端人才聚集，在绿色发展进程中起到显著的示范作用。应发挥长江经济带东部地区的空间外部性，结合区位优势，统筹布局，建立以上海市、江苏省、浙江省为主导的高新技术产业集聚格局，带动长江经济带整体的绿色发展；周边省份如安徽省、江西省等长江经济带中部省市，要充分发挥其地理位置的优势，借助东部地区的外溢效应，促进自身的绿色发展，在提高自身发展水平的基础之上，带动西部省市的绿色发展水平提高。