产业协同集聚对城市绿色经济发展的影响研究——基于长三角城市群的实证分析

孟卫军，张雪莱，邢青松

（重庆交通大学 经济与管理学院，重庆 400074）

长久以来，我国粗放式、高耗能的经济发展方式给生态环境造成了严重的负担，资源短缺和环境恶化等问题逐渐显露。在环境和资源硬约束不断加强的经济新常态下，发展绿色经济已经成为我国经济转型发展的必由之路。党的十八届五中全会提出了绿色发展，并将其确定为指导我国经济发展的新理念；党的十九大报告也明确指出生态文明建设是我国经济高质量发展的重要保障。

在经济高质量发展的背景下，产业集聚成为推动城市发展的核心力量，产业的绿色发展更与城市绿色经济息息相关。制造业与生产性服务业作为“双轮驱动”战略的重要主体，两者协同发展不仅能有效解决资源错配的问题，促进产业资源的优化，推动产业结构升级[1]，而且“协同式”的生产模式，促进了生产性服务业在制造业生产活动中的价值链嵌入，有利于以劳动和资本为主的初级制造向以知识和技术为主的高级制造转变[2]，推动产业的绿色转型。两者的协同集聚无疑是我国经济绿色化发展的重要突破方向。作为我国经济发展最活跃、创新能力最强、发展基础最好的区域之一，长三角地区凭借其区位和发展优势，吸引了大量的制造业和生产性服务业企业在此集聚。然而，产业的不断集聚所带来的一系列资源和环境问题也影响着城市经济的绿色发展。2019年国务院批复《长三角生态绿色一体化发展示范区总体方案》，强调了长三角地区绿色发展的重要性，表明了在当前形势下加快生态文明建设、推动社会经济实现绿色转型的迫切需要。面对长三角地区新的发展要求，本文试图从长三角地区的实际情况出发，探究长三角地区制造业与生产性服务业协同集聚现状及其对绿色发展水平的影响，以期寻找城市绿色发展的关键之匙，为城市经济实现绿色发展提供参考。

1 文献综述

国外学者Ellison & Glaeser[3]最早关注到具有相关关系的异质性产业间空间相互依赖的现象，并提出“产业协同式集聚”的概念。自此，产业协同集聚成为学者们研究的热点话题。在制造业与生产性服务业的互动联系和协同定位方面，Ghani等[4]指出制造业与服务业活动在空间上存在着高度集中的趋势，服务业集聚度较高的地区更容易吸引制造业的集聚。Andersson[5]通过研究指出生产性服务业与制造业的区位选择存在协同定位现象。陈建军和陈菁菁[6]验证了协同定位关系的存在，并指出该关系的强弱因城市规模的不同而存在差异。Ellison等[7]进一步对英国和美国制造业协同集聚进行综合分析，指出了产业协同集聚形成的微观机制源于Marshall[8]所提出的三个关键因素：劳动力池、知识溢出和成本节约效应。Kolko[9]通过研究发现产业间的直接贸易关系和知识溢出是产业协同集聚形成的重要原因。Venables[10]认为产业链间的上下游关联更易促进产业在空间上的协同集聚。部分学者对产业协同集聚的影响因素进行了探讨，认为科技金融[11]、社会信任[12]等促进了产业的协同集聚。

在产业协同集聚的效应研究上，大多数研究表明异质性产业在特定空间的协同集聚和互动，通过知识技术的溢出[13]、降低中间成本[14]、促进产业结构升级[15]等驱动了地区经济效应的提升。刘叶和刘伯凡[16]研究发现生产性服务业与制造业协同集聚有利于制造业效率提升。也有部分研究证实了产业协同集聚生产率效应拐点的存在性[17]及其空间外溢性[1]。随着产业集聚和城市发展过程中环境问题的日渐显著，逐渐形成了绿色发展的理念和要求，以谋求经济、环境和社会三者协同发展为方向，实现经济绿色转型[18]。关于产业集聚与绿色经济发展两者关系的研究已较为丰富，且基本形成了以下三种观点：正向促进[19]、反向抑制[20]以及非线性关系[21]。产业协同集聚作为产业集聚的更高级阶段，其对绿色发展的影响效应开始受到了学者们的关注。申伟宁等[22]研究发现产业协同集聚有利于减少工业二氧化硫的排放，且协同集聚的污染减排作用具有空间溢出效应。蔡海亚等[23-24]利用中国省级面板数据实证检验了产业协同集聚对减少雾霾污染的积极作用，有利于促进绿色发展水平的提升。陆凤芝和杨浩昌[25]则指出协同集聚与环境污染呈稳定的倒“U”型关系，即短期内产业协同集聚加剧了环境污染，但长期来看又会成为环境污染治理的助力。苗建军等[26]研究表明二、三产业协同集聚对碳排放的影响呈现出倒“U”型特征。

梳理文献可知，产业协同集聚相关研究主要集中在其存在性、形成机制和影响因素等方面。在生产性服务业与制造业协同集聚的影响效应研究上，相关文献主要集中在其增长效应和环境效应两方面，对其绿色发展整体属性的直接研究较为缺乏。因此，本文将在统筹经济增长与环境保护的基础上，以长三角城市群为研究对象，基于制造业与生产性服务业协同集聚的视角，探究产业协同集聚对城市绿色经济发展的影响，并对其行业异质性和内在的影响路径做进一步分析，探讨制造业与生产性服务业协同集聚现状及其对绿色发展水平的影响，为城市绿色经济发展提供参考。

2 模型构建与指标说明

2.1 模型构建

除产业协同集聚外，城市绿色发展还受到多种因素影响，通过分析现有研究的结果，引入控制变量，同时，为了消除异方差，所有控制变量进行对数处理[27]，本文构建的计量经济模型如下：

式中：GTFP为城市绿色全要素生产率，Coagglo为制造业与生产性服务业协同集聚指数，stru、pop、open、hr和inter分别为产业结构、人口集聚度、对外开放水平、人力资本水平和信息化水平，下角标i和t分别表示城市和年份，其他符号β0、β和εit分别表示常数项、变量的系数和随机扰动项。

2.2 变量及数据说明

2.2.1 绿色全要素生产率

秉承低能源消耗、低污染排放，实现经济高质量发展的理念，本文利用DEAP2.1软件，将非期望产出纳入生产率的核算体系，采用DEA-Malmquist生产率指数进行测算，并借鉴张治栋和陈竞[19]、易明等[28]的做法，所测得的综合生产率即为GTFP，并将其分解为技术进步指数TC和技术效率指数EC。对于GTFP、TC、EC指数大于1，表明从t到t+1期的绿色发展水平增长、技术进步提升与技术效率改善，反之，则表明其有所下降、倒退和恶化。

本文参考喻胜华和傅榕[30]的做法进行投入和产出指标的选择。投入指标包括：资本存量参照张军等[31]的处理方法来估算历年城市资本存量，并以2006年为基期进行价格因素平减；劳动力投入采用全社会从业人数来衡量；用市辖区全年供水总量和市辖区全年用电总量测度能源消耗。期望产出使用实际地区生产总值，并以2006年为基期，用价格指数进行调整；非期望产出为各城市工业二氧化硫排放量、废水排放量和烟尘排放量。本文借鉴于斌斌[31]的做法，利用Seiford & Zhu[32]提出的线性数据转换函数法对非期望产出进行处理。具体处理方法为：设第i个城市的第j年度的非期望产出指标为Qij，Qij=(Qi1,Qi2, …,Qij)T＞0, (i=1, 2, …,n)，令η=max(Qij)+C，C一般为任意大于0的常数，本文取值为1。通过线性数据转换后，非期望产出指标可表示为Qij*=-Qij+η。

根据测算结果，本文对长三角城市群绿色全要素生产率及其分解项的变动趋势进行了描绘，如图1所示。从图1可以看出，2008—2014年间GTFP指数有明显的下降趋势，其原因可能在于2009年我国实施了大规模的经济刺激计划，以缓解金融危机对我国经济造成的影响，以至于在恢复经济活力的同时忽略了生态环境的保护。而从2015年至今，GTFP指数正呈现出快速上升的趋势，说明生态环境保护逐渐受到重视，长三角地区的经济增长模式已由经济快速发展向经济高质量发展转变。从其分解项来看，GTFP指数与技术进步指数TC基本保持统一趋势，说明该地区GTFP指数的增长主要受到技术进步因素的影响，而技术效率指数EC的趋势与其存在一定偏差。这也进一步反映出我国正在大力推动科技创新、产业创新，引导技术进步要素成为促进城市绿色发展的主要动力。

图1 长三角城市群绿色全要素生产率（GTFP）与其分解项（EC、TC）趋势图

表1给出了各城市GTFP指数水平。除盐城、台州、芜湖、马鞍山、铜陵、滁州和宣城7个城市外，其余城市2007—2017年平均GTFP指数均呈现增长趋势，长三角城市群GTFP指数平均增幅为3.3%，且技术进步变化幅度大于技术效率变化幅度。

表1 城市平均绿色全要素生产率（GTFP）

2.2.2 产业协同集聚指数

基于数据的可获得性和地区可比性，本文借鉴陈建军等[1]的度量方法，采用区位熵来衡量制造业和生产性服务业的集聚水平。

式中：Magglo、Psagglo分别表示制造业和生产性服务业的集聚指数，eiM和eiP分别表示城市i的制造业和生产性服务业从业人员数，EM和EP分别表示全国制造业和生产性服务业的从业人员总数，ei表示城市i所有产业的从业人员数，E表示全国所有产业的从业人员总数。

以两产业间集聚水平的差异程度来衡量产业协同集聚水平。

协同集聚指数分为两个部分，前半部分主要反映协同集聚质量，后半部分主要反映协同集聚深度。产业协同集聚指数越大，表示城市i产业之间的差异越小，协同集聚程度越高。此外，利用公式（4）测算制造业与不同行业类型生产性服务业间的协同集聚指数。制造业包括《国民经济行业分类（GB/T4754—2011）》中13～43代码行业，生产性服务业具有知识密集型和专业化等特征，本文参照张虎等[33]的方法，将交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业5个产业划分为生产性服务业。

根据公式（2）～（4），分别测算了2007—2017年长三角城市群各城市制造业集聚和生产性服务业集聚以及二者协同集聚水平，并对其在研究期内的均值进行了计算，结果如图2所示。

图2 2007—2017年平均产业协同集聚水平

可以看出，在研究期内各城市的产业集聚水平各有差异。从制造业集聚度来看，无锡、常州、苏州、镇江、宁波、嘉兴、湖州等东部城市的制造业集聚度相对较高，均高于1.5，其中苏州和嘉兴的制造业集聚度分别为2.451和2.211，远高于其他城市，说明这两个城市的制造业集聚已形成规模；上海、南京、南通、盐城、扬州、泰州、杭州、绍兴、台州、芜湖、马鞍山和铜陵的制造业集聚度均高于1，金华、舟山、合肥、安庆、滁州、池州和宣城的制造业集聚度均低于1。从生产性服务业集聚度来看，上海生产性服务业集聚水平遥遥领先，说明上海作为中国国际经济、金融、贸易、航运和科技创新中心，其生产性服务业集聚发展优势显著。其余城市中除南京、杭州、舟山、合肥和池州以外，其生产性服务业集聚度均低于1。

从产业协同集聚平均水平来看，产业协同集聚水平较高的城市有上海、南京、无锡、常州、苏州、镇江、杭州、宁波和嘉兴，主要分布在长三角地区东部，东部城市地理位置优越，经济环境和产业发展迅速，以上海、南京、杭州作为中心城市的辐射效应明显，其集聚深度和质量均具有优势。而安庆、金华、滁州、池州和宣城的产业协同集聚水平偏低。由分析发现，上述城市制造业和生产性服务业的单一产业集聚水平均不高。

图3为2007年和2017年长三角城市群制造业与生产性服务业协同集聚等级区域分布变化情况，由图3发现，扬州、泰州、南通等城市协同集聚等级降低，滁州、芜湖、安庆、池州、宣城等城市协同集聚等级上升。总体来看，产业协同集聚水平呈现以中心城市为核心，辐射带动周边城市的趋势。

图3 2007年、2017年制造业与生产性服务业协同集聚水平

2.2.3 控制变量

（1）产业结构（stru）。产业结构是影响城市发展的关键因素，工业的快速发展除了带来高额的经济效益以外，也会对环境造成负担。本文用第二产业产值与GDP之比来衡量产业结构。

（2）对外开放水平（open）。对外开放吸引了更多先进、成熟的生产技术和管理经验，带动了城市生产效率和技术水平的提升。但也存在发达国家为改善本国经济和环境状况，以外商投资的形式将产业向发展中国家转移，形成“污染天堂”效应，影响发展中国家绿色发展水平。本文采用外商实际投资来衡量对外开放程度，并统一将各个城市当年外商实际投资金额乘以当年人民币对美元的平均汇率进行换算。

（3）人口集聚程度（pop）。利用城市人口密度来反映城市人口集聚程度。在城市化的过程中，人口向城镇集聚是其主要的特征，劳动力要素的集聚在带来一定规模效应的同时，也对城市的环境承载能力带来负担。

（4）人力资本水平（hr）。人力资本是最重要的生产力要素，通过其外溢性特点能加速知识的流动，从内部来说，有助于城市内部技术积累和持续的技术革新[34]，从而影响城市绿色发展水平。本文用城市每万人高校学生数作为衡量指标。

（5）信息化水平。（inter）信息高速发展有利于城市间以更低成本和清洁高效的方式进行沟通，促进城市绿色发展。因此，本文选用各城市互联网接入数量衡量信息化水平。

2.2.4 数据说明

本文以长三角城市群26个城市为研究对象，选择2007—2017年的数据进行实证分析，相关数据来源于2008—2018年《中国城市统计年鉴》和各省份统计年鉴，部分缺失数据采用插值法补全。各变量数值特征见表2，涉及价格因素的变量均以2006年为基期进行价格指数平减。

表2 变量的统计性描述结果

3 实证分析

3.1 回归结果分析

本文参考仲伟周等[35]的做法采用固定效应模型进行回归，回归结果见表3。模型（1）回归结果显示，产业协同集聚的回归系数为0.131，且通过5%的显著性水平检验。即当产业协同集聚度提高1个单位，城市绿色全要素生产率将提高0.131个单位。近年来，随着我国产业关联的不断加深，制造业与生产性服务业协同集聚的规模效应也逐渐增强，不仅促进了产业转型升级，而且细化和延伸了产业链，实现了向先进制造业和生产性服务业高度融合的转变，由此提高了制造业效率，促进城市绿色发展。实证结果还表明，产业结构项系数为负，并通过了1%的显著性检验，说明以工业为主的第二产业的高产值是降低绿色发展水平的重要因素，优化产业结构和推动产业结构升级对长三角城市群实现绿色发展来说至关重要。人口集聚的影响系数为负，且在5%的置信水平下显著。随着城市化进程的不断加深，推动了人口向城市的大量集聚，引发了要素资源匮乏、交通拥挤和环境污染等问题，对城市的环境承载力提出了挑战。信息化水平在10%的置信水平下显著为正，这表明在长三角城市群发展中，信息化水平加强了城市间沟通，降低了信息成本，促进了绿色发展。对外开放水平和人力资本的系数与城市绿色全要素生产率之间存在正向关系，但未通过显著性检验。究其原因，可能在于城市间外商直接投资的分布差异，比如上海、南京等大型城市其外商吸引力较强，而长三角西部城市如宣城、池州等与其有较大悬殊，由此使得其在城市群层面的回归模型中影响效应不显著。人力资本未显著促进城市绿色经济发展的原因可能在于，大量的劳动力锁定在产业价值链的低端环节，导致了清洁生产技术的传播受阻，未能显著提高城市绿色发展水平。

表3 基准模型回归结果

3.2 稳健性检验

本文对实证部分进行了如下稳健性检验：（1）缩短样本时间跨度。本文剔除部分年份研究样本重新估计，选择2008—2016年的样本进行稳健性检验，回归结果显示如表3模型（2）所示，产业协同集聚提高了城市绿色全要素生产率，从控制变量来看，回归结果符号均与前文一致。验证了产业协同集聚影响绿色全要素生产率的回归结果稳健性，即产业协同集聚促进了绿色全要素生产率的提升。（2）在样本方面，本文进一步在长三角城市群城市样本中剔除直辖市上海的数据后对模型系数重新进行估计，估计结果如表3中模型（3）所示。可以看出，核心解释变量的符号与前文结果一致，说明模型分析结果基本稳健。

3.3 行业异质性讨论

由于生产性服务业各细分行业在行业特征、功能定位等方面有一定的差异，因此，不同类型的生产性服务业与制造业协同集聚对城市绿色经济发展的作用效果可能存在异质性。基于此，本文考察了生产性服务业细分行业与制造业协同集聚对城市绿色生产效率的影响。Coagglo1、Coagglo2、Coagglo3、Coagglo4、Coagglo5分别代表交通运输、仓储和邮政服务业，信息传输、计算机服务和软件业，金融服务业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业五大生产性服务业与制造业协同集聚的集聚指数，回归结果如表4模型（1）～（5）所示。估计结果显示，金融服务业与制造业协同集聚对城市绿色生产效率的影响为正，且达到了1%的显著性水平。制造业产业升级的过程，必然会产生对于资金的大量需求，也促使了制造业与金融业协同集聚，借助资金的支撑，推动技术的升级，实现制造业的绿色转型。科学研究、技术服务和地质勘查业同制造业协同集聚显著促进了城市绿色生产效率的提升，产业协同集聚指数每增加1个单位，城市绿色生产效率提升0.101个单位。科研行业知识技术密集且附加值高，两者协同集聚产生知识溢出效应，促进了制造业的产业升级，而制造业的发展需求又倒逼科研行业发展，形成产业间的良性互动。交通仓储邮政业、租赁和商务服务业、信息服务业与制造业协同集聚虽然对城市绿色生产效率的影响为正，但都不显著，可能的原因是，交通仓储邮政业与租赁和商务服务业其产业自身升级空间较小，且技术溢出效果不明显，故二者与制造业的协同集聚并未显著促进绿色生产效率的提升。信息服务业与制造业虽具有一定的产业关联，但近几年来中国大力推进数字信息经济的发展，从而降低了行业准入门槛，导致市场上企业的质量参差不齐[36]，在一定程度上降低了信息服务业在制造业生产活动中的服务质量。此外，制造业工业化和信息化融合是一个动态发展且长期的过程，信息化建设的影响效果难以在短时间内见效[37]，由此可能致使二者协同集聚对城市绿色经济发展水平的提升作用不明显。

3.4 作用路径分析

鉴于绿色全要素生产率（GTFP）可进一步分解为绿色技术效率（EC）和绿色技术进步（TC），本文将分别以绿色技术效率和绿色技术进步为被解释变量，制造业与生产性服务业协同集聚水平为核心解释变量进行回归分析，探究产业协同集聚对绿色全要素生产率的作用路径。回归结果如表4模型（6）、（7）所示，可以看出，产业协同集聚对绿色技术进步的回归系数为正，并在5%的置信水平下显著，产业协同集聚能够显著推动绿色技术进步，技术创新是促进绿色发展水平提升的关键，与前文分析结果一致。就绿色技术效率这一影响路径来说，产业协同集聚对绿色技术效率的影响虽然为正，但不显著，说明长三角地区产业协同集聚的规模效应和技术波及对于技术要素投入产出效率的传导机制还不畅通，未能充分发挥其正外部性。鉴于此，提升长三角地区绿色全要素生产率不仅应该从整体出发，还应考虑其内在的作用路径，同时提升绿色技术效率和绿色技术进步，才能更好地支撑长三角地区的绿色发展。

表4 行业异质性和作用路径回归结果

4 结论与建议

当前，长三角地区正处于由经济快速发展向经济高质量发展的关键转型期，促进制造业与生产性服务业融合发展与提升绿色发展水平已成为长三角地区经济高质量发展的关键突破口。本文从制造业与生产性服务业协同集聚的角度出发，探讨了其与长三角城市群绿色经济发展之间的关系。从本文的实证分析结果来看，可以得出以下结论：（1）长三角地区的经济增长模式已由经济快速发展向经济高质量发展转变，其绿色发展水平整体上呈上升趋势。（2）长三角地区东部城市产业协同集聚程度相对较高，中心城市的辐射效应明显。（3）制造业与生产性服务业协同集聚能有效促进城市绿色全要素生产率的提升，从行业维度异质性来说，金融服务业、科学研究、技术服务和地质勘查业与制造业协同集聚能明显促进城市绿色经济发展。（4）从作用路径来说，现阶段产业协同集聚主要通过绿色技术进步来促进绿色全要素生产率的提升，依赖绿色技术效率来提高绿色全要素生产率的作用效果不明显。基于上述结论，本文提出以下建议：

第一，积极发挥中心城市的产业集聚协调带动作用。本文研究发现，长三角地区东部城市制造业与生产性服务业协同集聚程度相对较高，上海、南京和杭州等中心城市的辐射效应明显，中心城市应进一步促进产业间的协同集聚，积极通过产业关联、知识和技术外溢等方式向周边城市提供资源要素支撑，带动周边城市的产业发展，为制造业与生产性服务业的协同集聚提供良好的条件。与此同时，各级政府应对自身的发展条件、经济状况、要素禀赋进行评估，在地方优势主导性产业的基础上，有差异地关注城市制造业产业链的建设，有针对性地加速和强化相关生产性服务业与制造业的匹配发展，合理引导产业布局，不能陷入盲目追求产业集聚度的误区，忽略产业的合理协同发展。

第二，推动制造业与生产性服务业的深度融合，提升城市绿色全要素生产率。本文研究表明，制造业与生产性服务业协同集聚能显著促进城市绿色全要素生产率的提升。因此，长三角地区各级政府必须坚持“双轮驱动”的发展战略，依靠长三角地区良好的产业基础，不断降低交易成本、优化生产环境、提升产业竞争力，以提升价值链嵌入为目标，为制造业与生产性服务业深度协同创造条件。进一步推进金融服务业、科学研究、技术服务和地质勘查业与制造业的协同发展，增强这两类生产性服务业与制造业协同集聚对城市绿色经济发展的正向效应。有效引导信息传输、计算机服务和软件业与制造业协同发展，依靠信息技术推动制造业的智能化和绿色化。同时加强租赁和商务服务业、交通运输、仓储和邮政服务业与制造业的协同发展，依托交通设施和信息化加速城市间要素自由流动。

第三，补足绿色技术效率短板，提升整体绿色发展水平。利用信息化建立资源共享平台，促进知识和技术的交流与传播，推动城市间的产业互动合作，打破要素流动和资源配置的行政分割，真正弥补城市的“要素”差异性，构建优势互补、分工合理的城市群发展模式，从而缩短绿色技术创新的周期，提升绿色技术转化效率，从绿色技术效率和绿色技术进步双渠道促进城市的绿色发展。