产业集聚对长江经济带工业绿色创新效率影响机制研究

张会恒，孙 辉，杜轹蔚，孙 珊

(1.安徽财经大学 安徽经济社会发展研究院，安徽 蚌埠 233041；2. 安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233000；3.安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233000；4.郑州大学 商学院，河南 郑州 450000)

近年来，随着经济增长与资源环境之间矛盾的不断加深，高污染、高能耗的经济发展方式已不能适应我国经济发展新要求。作为我国重大国家战略发展区域和生态文明建设的先行示范带，长江经济带工业绿色发展效率的提高对推动实现经济的高质量发展具有重要意义。然而，长江经济带工业发展仍然以传统高污染、高能耗产业为主，资源要素驱动的粗放型经济发展方式依旧是主要经济发展方式，重化工业围江等问题突出。

多数研究表明产业集聚对区域工业绿色创新效率具有显著影响。外部性理论和新经济地理学理论认为产业集聚的正外部性会降低企业成本、提高生产效率[1]。作为我国产业的主要集聚区，优化城市工业集聚、实现绿色创新发展是长江经济带工业发展的应有之义。那么产业集聚对长江经济带工业绿色发展效率的作用机制如何？专业化集聚和多样化集聚对其作用效果相同吗？基于2005-2018年长江经济带面板数据，运用超效率SBM-DEA模型和空间杜宾模型研究专业化集聚和多样化集聚对长江经济带工业绿色发展效率的影响机制。

一、文献综述与理论机制

(一)文献综述

绿色创新效率是指“在考虑生态环境和资源消耗的前提下，一定区域或产业在生产或技术创新过程中使用生产要素的有效利用率”[2]。目前国内外已有众多学者关注工业绿色创新效率，主要集中于工业绿色创新效率的测度和影响因素。在绿色创新效率的测度方面，主要测算方法有数据包络法，如李玲等(2018)[3]构建SBM方向性距离函数，动态测算了污染密集型产业绿色创新效率；胡绪华等(2020)[4]采用超效率SBM的ML指数法分析了长江经济带绿色生产效率。在影响因素方面，多关注FDI[5]、环境规制[6]等外部因素和企业规模[7]、企业研发管理[8]等内部因素。

产业集聚是指相互关联的企业在空间范围内集聚的经济现象。在集聚过程中，企业与周边环境产生互动，进而改变区域工业绿色创新效率。产业集聚与工业绿色创新效率的研究成果集中于两个方面：第一，产业集聚与绿色创新效率的关系不确定。部分学者发现产业集聚的不同类型[9]、不同产业的集聚[10]以及产业集聚在不同区域[11]均会对区域绿色创新效率产生差异性影响；另一部分学者认为产业集聚与绿色创新效率之间存在“U”型或倒“U”型关系[12]。第二，产业集聚对绿色创新效率的机制研究。多数学者认为产业集聚通过绿色技术创新[13]、环境规制[14]、产业结构[15]等因素对区域绿色创新效率产生影响。

综上所述，现有研究从不同角度探讨了产业集聚与绿色创新效率的关系，但有关专业化集聚、多样化集聚对工业绿色创新效率的研究较少，且鲜有文章考察长江经济带工业绿色创新效率的空间驱动机制。因此，文章可能的边际贡献在于：基于Marshall和Jacobs外部性理论，构建空间杜宾模型，研究专业化集聚、多样化集聚对长江经济带工业绿色创新效率的空间驱动机制，以期为提升长江经济带工业绿色创新效率提供一定的依据。

(二)理论机制

1.多样化集聚与绿色创新效率

多样化集聚是指不同类型的企业在某一地理空间内集聚的现象。Jacobs[16]认为多样化集聚有助于企业间的资源互补与协作，提高企业的竞争活力，借助产业间的良性竞争与溢出效应促进企业创新发展。首先，多样化集聚更容易形成开放的竞争型市场结构，有助于激励企业开展绿色技术革新；其次，多样化集聚有利于资本、技术等要素的多元共享，促进不同类型企业知识和技术溢出效应的产生，有助于产业结构多元化均衡发展，借助生产要素和先进技术提升企业绿色创新效率；最后，多样化集聚有助于降低企业经营成本，减少污染排放，进而提高企业绿色创新效率。基于此，提出假设1：多样化集聚有助于提高工业绿色创新效率。

2.专业化集聚与绿色创新效率

专业化集聚是指同一类型产业大量集聚的经济现象。Marshall[17]认为专业化集聚通过产业内学习效应和规模效应以实现产业技术进步。一方面，专业化集聚有助于产生马歇尔劳动力蓄水池效应，区域内熟练劳动力可实现快速、自由流动，从而降低企业生产要素投入成本，对绿色技术创新投入产生挤入效应；另一方面，产业专业化集聚使得企业分工更加细化，有助于企业开展绿色技术革新。但是专业化集聚下的产业结构较为单一，且企业均处在产业链的同一位置，阻碍了不同行业间技术扩散和信息交流。专业化集聚不利于形成开放型竞争环境，降低了企业科技创新和自主研发活力，抑制企业绿色技术创新效率提升。基于此，提出假设2：专业化集聚对工业绿色创新效率的影响效果不确定。

二、基于SBM-DEA模型的工业绿色创新效率测度及评价

(一)超效率SBM-DEA模型

数据包络分析(DEA)可以考虑多种投入和产出，并具有不固定参数单位、不需设定具体的函数形式等优点。考虑到“松弛”因素对测算结果的影响，Tone提出SBM-DEA模型，该模型将非期望产出纳入考虑范畴，使测算结果更准确。因此，文章采用超效率SBM-DEA模型测算长江经济带工业绿色发展效率，具体模型设定如下：

(二)工业绿色创新效率指标选取

1.投入变量

投入变量包括工业单位人员从业数(万人)、规模以上工业企业固定资产投资额(万元)以及工业能源消耗总量(万吨标准煤)。其中，固定资产投资额采用永续盘存法计算，借鉴张军的做法，折旧率选为9.6%。

2.产出变量

期望产出选取长江经济带各省市工业增加值(万元)和发明专利申请数(件)表征；非期望产出采用熵值法将工业废水排放量(万吨)、二氧化硫排放量(吨)及烟粉尘排放量(吨)拟合成一个环境污染综合指标。为了避免价格因素影响，各省市工业增加值采用2005年生产者出厂价格指数进行平减。

(三)数据来源

数据来自长江经济带各省市2005-2018年统计年鉴、国研网及EPS数据库，个别缺失数据采用插值法补齐。按照国家有关政策对流域划分的相关标准，将长江经济带划分为上游、中游和下游三大区域(见表1)。

表1 长江经济带三大区域划分

表2 长江经济带工业绿色创新效率均值

(四)长江经济带工业绿色创新效率综合评价

由于篇幅有限，文章仅列示2005-2018年长江经济带各省市工业绿色创新效率均值(见表2)。在样本期间，长江经济带工业绿色创新效率整体上呈现出波动上升趋势，各省市工业绿色创新的内生动力不断提高。样本期间，长江经济带工业绿色创新效率均值由1.2239上升为1.2985，年均增长0.46%。

就上游、中游、下游来看，下游工业绿色创新效率均值最高，中游次之，上游最低，呈现从东到西梯度递减格局。随着中部崛起、西部大开发等战略的实施，长江经济带各省市工业绿色创新发展重心由下游逐渐转移至中上游区域。2005-2018年，下游和上游工业绿色发展效率水平整体较平稳，年均增长率为0.46%和0.52%；中游工业绿色发展效率呈较快增长趋势，年均增长率分别为1.77%。产生这一现象的原因可能为：下游城市经济发展水平较高，高污染等传统工业逐渐转移至中上游，工业增长效应相对较弱；中游逐渐成为承接下游产业转为的主要载体，积极吸收先进工业生产技术，工业绿色发展效率得到显著提升。

分省市看，上海市的工业绿色创新效率均值为3.5269，远远领先其他省市；后面依次是江苏、浙江、重庆、四川、江西、云南、湖南；安徽、湖北及贵州三省的工业绿色创新效率水平均低于1.0。各省市工业绿色创新效率水平呈逐年上升趋势，工业绿色发展方式逐渐摆脱原有的要素驱动模式，转为注重资源的有效利用，创新绿色生产技术。

三、空间面板模型、指标选取和数据来源

(一)空间面板模型

1.空间计量模型构建

长江经济带跨越我国东、中、西部，工业绿色发展效率具有一定空间溢出效应，并且产业集聚具有区域经济传递效应，对邻近城市工业绿色发展效率产生一定影响。因此，文章拟采用空间杜宾模型进行分析，研究的基本模型为：

Yit=αi+β1X1+β2X2+β3Xit+θ1ϖαX1+θ2γαX2+θ3φXit+ηi+νt+ξit(3)

其中，Yit为第i省份第t年的工业绿色发展效率；ωX1、ωX2分别为多样化和专业化集聚的空间滞后项；ω为空间权重矩阵；ρ为空间溢出系数；Xit为控制变量的合集；ηi、νt分别为个体效应和时间效应；ξij为随机误差。

2.空间自相关性

采用Moran ’I指数对变量间的空间相关性检验。Moran ’I指数的计算公式如下：

3.空间权重矩阵

借鉴黄磊的做法，采用地理距离构建地理权重矩阵(Wd)，若两地之间地理距离越近，则权重越大。具体表示为：

其中，dij是第i省份和第j省份之间的地理距离。

(二)指标选取

1.被解释变量：工业绿色创新效率(Yit)，由超效率SBM-DEA模型测得。

3.控制变量：①地区经济发展水平(X3)采用人均GDP表征；②环境规制(X4)采用地区污染治理成本与工业总产值的比值表征；③FDI(X5)采用外商直接投资与地区GDP之间的比值表征；④工业化水平(X6)采用工业增加值和地区GDP之间的比值表征。

(三)数据来源

数据主要来自2015-2018年长江经济带各省市统计年鉴以及EPS数据库。为了排除价格因素对估计结果的干扰，所有数据均以2005年不变价格为基期进行平减，并取对数处理。

表3 2005-2018年长江经济带工业绿色创新效率的Moran ’I指数

四、空间计量模型实证结果与分析

(一)空间自相关性检验

运用Stata15.0软件对长江经济带2005-2018年工业绿色创新效率Moran ’I指数测度，结果见表3。由结果可知Moran ’I指数的符号均为正，并且在10%的水平上通过了显著性检验，表明长江经济带11省市工业绿色创新效率在空间上具有较强的正相关关系。

表4 地理距离权重矩阵下的个体、时点双固定的SDM模型估计结果

(二)空间杜宾模型(SDM)实证结果分析

在进行空间计量检验之前，需要先进行Wald检验和LR检验判定模型的具体形式。两种空间模型的Wald值和LR检验值分别为13.258、13.536以及12.192、12.621，均在10%的水平上通过了显著性检验，因此建立空间杜宾模型是合理的。SDM模型的Hausman检验值在10%的显著性水平上通过了检验，因此选用个体时点双固定模型进行实证分析。采用上述方法，认为上、中、下游的最优模型均为个体时点双固定的SDM模型。实证结果如表4所示。

长江经济带以及上、中、下游工业绿色创新效率的空间滞后项ρ始终显著为正，认为区域间工业绿色技术创新效率存在正向溢出效应，即产业集聚促进了周边地区工业绿色发展。

整体上看，多样化集聚有利于长江经济带工业绿色创新效率的提升，专业化集聚阻碍了工业绿色创新效率。分区域看，上游和下游区域的多样化集聚对工业绿色创新效率的作用显著为正，而专业化集聚效果显著为负，表明多样化集聚有利于工业绿色创新效率水平的提升，而专业化集聚起相反作用。中游区多样化集聚对工业绿色创新效率的作用显著为负，而专业化集聚影响为正，但不显著。

(三)空间效应分解

由于空间效应的存在，无法通过解释变量的空间滞后项系数解释其溢出效应。文章借鉴Lesage提出的偏微分做法，分解出解释变量的直接效应和间接效应，提高模型的准确度。估计结果见表5。

表5 基于地理距离权重矩阵的空间效应分解结果

1.对长江经济带工业绿色创新效率的影响

多样化集聚对长江经济带直接效应显著为正，表明多样化集聚能有效提高工业绿色创新效率水平。专业化集聚对长江经济带的直接效应系数显著为负，表明专业化集聚阻碍了工业绿色创新效率水平的提升。长江经济带专业化集聚多为传统高污染企业集聚，难以发挥专业化集聚的协同效应，且在产业集聚扩张中容易带来环境负效应，不利于工业绿色创新水平提升。产业多样化集聚涉及多条产业链的相互协调，为区域间的合作和竞争创造了良好环境。多样化集聚提高了资源配置效率，有利于资本、技术等要素的多元共享，有效降低企业的经营成本，提高了绿色创新能力。

多样化集聚的空间溢出效应系数显著为负，而专业化集聚系数为正，但不显著，长江经济带各省市经济发展水平、资源禀赋及人口等具有较大差异，多样化集聚不利于周边地区工业绿色创新效率的提升。

2.对长江经济带上游工业绿色创新效率的影响

多样化集聚对长江经济带上游工业绿色创新效率的直接效应显著为正，具有较强的激励效应，专业化集聚的直接效应显著为负，一定程度上阻碍了工业绿色创新的提升。同王宇昕[18]的研究结论一致，长江经济带上游，尤其是云南、贵州等工业欠发达地区，其专业化集聚多为劳动密集型或资源密集型产业，容易加大生态环境压力。

多样化集聚和专业化集聚对上游工业绿色创新效率均具有较强的正向溢出效应。上游产业多样化集聚有助于促进本地区和周边地区相互合作、相互交流，为工业发展带来了多样化服务，降低企业经营成本。其专业化集聚有助于周边城市意识到粗放型经济发展方式带来的环境污染和破坏，进而激励周边城市有意识地布局清洁环保型工业产业。

3.对长江经济带中游工业绿色创新效率的影响

多样化集聚对中游的直接效应和空间溢出效应均显著为负，具有较强的抑制效果。中游区域承接产业转移大多为劳动密集型和资源密集型产业，产业多样化集聚不利于规模效益的产生，进而阻碍了中游工业绿色创新效率的提升。

专业化集聚的直接效应和空间溢出效应均显著为正，有助于工业绿色创新效率的提升。随着中部崛起等战略的实施，中游已经成为承接东南沿海城市产业转移的主要载体。劳动密集型产业转移不仅提高了中游区域产业集聚的专业化水平，也有助于企业扩大生产规模、形成规模效应，从而促进工业绿色创新效率的提高。同时，中游承接了来自下游的产业转移，在一定程度上缓解了下游城市群环境压力，并且对上游有较强的学习效应，有利于周边城市工业绿色创新效率水平的提高。

4.对长江经济带下游工业绿色创新效率的影响

多样化集聚、专业化集聚对下游的直接影响均显著为正。下游区域经济发展水平较高，是众多科研院所、高校、技术密集型企业及跨国公司的集聚地，多样化集聚激励区域工业绿色创新效率不断提升。下游工业基础较为雄厚，拥有较为先进的绿色生产技术，已经逐渐形成以高新技术产业为主的环保产业集群，有利于发挥产业协同效应，促进工业绿色创新效率的提高。

多样化集聚、专业化集聚对下游工业绿色创新效率的空间溢出效应均显著为负。下游城市传统产业占比仍然较大，且下游区域内城市发展不均衡，存在梯度差异。下游区域工业转型升级过程中，部分高污染低端产业向周边城市转移，阻碍了邻近城市工业绿色创新提升。

5.控制变量对工业绿色创新效率的影响

地区经济水平对长江经济带及上中下游工业绿色创新效率的直接效应显著为正，表明经济发展水平较高的城市会主动淘汰落后产能，有利于区域工业绿色效率水平的提高；就空间溢出效应而言，地区经济水平对整体及中上下游均具有正向溢出效应。

环境规制对长江经济带的整体及下游区域的直接效应显著为正，而对中上游影响为负，但是不显著，并且其空间溢出效应显著为负。与黄磊[19]的研究结论相同，环境规制强度较高的城市有效抑制高污染、高能耗工业企业的进入，但周边城市在经济利益驱使下容易采取“逐底竞争”行为，使得污染排放强度高的产业向周边城市转移。

FDI对长江经济带的整体及下游的影响显著为正，但对中上游城市影响效果显著为负。外资流入有利于下游引进国外先进生产技术，降低工业企业绿色创新的成本，激励工业绿色发展；中上游城市经济相对欠发达，外资多流向污染密集型企业，阻碍了工业绿色发展，体现了FDI的“污染天堂效应”。FDI的空间溢出效应显著为正，表明FDI流入通过知识外溢、技术扩散等方式对周边城市产生较强的学习效应，有利于区域工业绿色创新发展。

工业化水平对长江经济带的整体及各区域的直接效应均显著为正，表明工业化水平提高对工业绿色创新效率具有积极推动作用。工业化水平对上游的空间溢出效应显著为负，表明若周边城市盲目布局绿色低碳环保产业，会削弱上游工业绿色发展潜能。

五、结论与建议

(一)结论

基于超效率SBM-DEA模型测度了长江经济带2005-2018年工业绿色创新效率，并运用空间杜宾模型实证研究了产业多样化集聚、专业化集聚对长江经济带工业绿色创新效率的影响。研究结论如下：

第一，长江经济带工业绿色创新效率呈现波动上升趋势，各省市工业绿色创新的内生动力不断提高，工业绿色发展逐渐重视资源的有效利用，创新绿色生产技术。区域间工业绿色创新效率存在梯度差异：下游绿色创新水平最高，中游次之，上游最差。

第二，多样化集聚对长江经济带工业绿色创新效率有促进作用，而专业化集聚的抑制效应较为明显。长江经济带的循环经济发展方式尚未成熟，传统劳动密集型、资源密集型产业仍是主要发展模式，专业化产业集聚容易加剧资源消耗和污染排放。

第三，多样化集聚、专业化集聚的直接效应和空间溢出效应存在区域异质性。长江经济带上游工业基础薄弱，专业化集聚以传统粗放型产业为主，对生态环境负向影响较大；中游城市群专业化集聚有助于发挥规模效应，从而促进工业绿色创新效率的提高；下游地区经济发达，多样化集聚和专业化集聚均有助于提升工业绿色创新效率。

(二)政策启示

第一，加强长江经济带上、中、下游联动效应。加大工业绿色技术创新投入力度，积极搭建各区域间绿色技术交流平台，实现资源优势互补与信息融合互动，提升长江经济带工业绿色创新效率，加快传统产业绿色转型进程。

第二，加快长江经济带产业多样化布局。政府应合理布局产业结构，打造产业链上下游间的绿色生产链条，加快产业绿色转型；积极发挥产业多样化集聚优势，降低企业经营成本，加大绿色技术研发投资力度，加快提升长江经济带上中下游工业企业绿色创新效率。

第三，各区域应依据自身产业基础和经济实力选择合适的产业集群类型。上游工业基础较为薄弱，产业多样化集聚有利于技术、资本等生产要素的互助共享；中游专业化集聚有助于企业扩大生产规模，发挥规模优势，促进工业绿色创新效率的提高；下游经济发展水平较高，多样化集聚有利于发挥产业间协同效应，促进工业绿色发展。