知识密集型服务业集聚对绿色经济效率的影响——以长三角为例

徐维祥，陈雨玮

(浙江工业大学 经济学院，浙江 杭州 310023)

为了缓解经济高速增长带来的环境污染问题，党的十九大报告指出，我国的经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，同时正式提出了绿色发展理念，以实现经济、社会和环境的可持续发展为目标[1]，改变传统的粗放型经济增长方式，推进绿色高质量发展。相较于第二产业，第三产业发展消耗的能源资源更少，对环境产生的压力更小[2]，因此服务业在国民经济中的占比不断增长是经济发展方式转变的必经之路。其中，知识密集型服务业(Knowledge-Intensive Business Services，简称KIBS)具有高知识度、高技术度、高互动度和高创新度等特点[3]，能够促进传统产业实现结构升级和创新驱动发展，对实现区域经济绿色、可持续、高质量发展意义重大。而长三角城市群是国内经济发达地区，2018年长三角服务业产值在全国占比已经达到24.25%，其服务业发展在全国范围内处于领先水平。因此，研究长三角知识密集型服务业集聚对绿色经济效率的影响效应，对各地区实现绿色高质量发展、进一步优化经济结构具有重要的理论价值和现实意义。

一、文献综述

绿色经济效率是指综合考虑经济增长、资源消耗和环境损失后的综合经济效率，其衡量的要素投入包括了能源、资本、环境、劳动力等，要素产出包括了经济期望产出与环境污染等非期望产出，可以更全面、真实地反映经济发展水平[3-5]。现有研究表明不同的产业集聚对绿色经济效率的影响存在差异：刘耀彬(2017)发现文化产业集聚与绿色经济效率存在先降后升的“U”型曲线关系[6]；胡安军等(2018)指出高新技术产业集聚能够促进绿色经济效率的提升，主要通过规模效率和纯技术效率的提升来实现，且进一步研究发现其专业化集聚抑制绿色经济效率提高，多样化集聚则起促进作用[7]；施本植等(2018)实证指出金融业集聚能有效提升城市绿色经济效率，且其提升作用具有门槛效应[8]；林伯强等(2019)研究发现第二产业与第三产业对绿色经济效率的影响均为倒“U”型曲线，并通过外部性理论分析了形成过程[9]；周鹏飞等(2021)基于中国省域的面板数据实证检验了制造业集聚对绿色经济效率的影响，发现制造业集聚能够显著促进城市绿色经济效率的提升，且不同门槛范围内的制造业集聚对绿色经济效率的促进效果存在差异[10]。

综上所述，已有研究集中于文化产业、制造业、高新技术产业等具体产业对绿色经济效率的影响，且其影响因产业不同具有一定的差异性，针对知识密集型服务业集聚影响绿色经济效率的文献尚有不足。此外，现有研究大多基于省级层面，对城市层面的绿色经济效率研究相对较少。基于此，笔者从产业集聚视角出发，以长三角41个地级以上城市为研究对象，探究知识密集型服务业集聚对绿色经济效率的影响机理，以期为长三角实现绿色发展提供理论指导和决策依据，为我国发展知识密集型服务业、推动绿色经济发展提供可借鉴的经验。

二、现状分析

(一)知识密集型服务业集聚现状分析

结合前人对知识密集型服务业的相关研究，依据《国民经济行业分类》(GB/T4751—2017)将知识密集型服务业界定为信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业4个产业的集合[11]。国内外学者多采用基尼系数、赫芬达尔指数、区位熵指数等测度方式来反映某一产业在特定区域内的集聚水平。考虑到数据的可获得性，选取区位熵指数衡量长三角KIBS的产业集聚水平。计算公式为[12]

(1)

式中：X是长三角KIBS产业的区位熵指数，其值越大代表KIBS在一定区域内集聚水平越高，反之则集聚水平越低；eij是j地区中i产业的就业人数；ei是长三角整个地区i产业的就业人数之和；Ej是j地区的就业人数之和；E是长三角地区就业人数之和。

根据式(1)计算可得长三角41个城市2009—2018年间知识密集型服务业集聚水平如表1所示。

表1 2009—2018年长三角KIBS集聚水平

表1 (续)

由表1可知，知识密集型服务业集聚水平较高的地区分布在上海，江苏的南京、连云港、镇江，浙江的杭州、宁波、舟山、嘉兴及安徽的合肥、池州等城市。知识密集型服务业的分布表现出明显的集聚现象，至2018年，已经形成了明显的中心—外围特征，呈现以上海、杭州、南京三个城市为主要中心，宁波、舟山、镇江等城市为次要中心的“多中心”发展格局。从动态演变趋势来看，长三角城市群的知识密集型服务业集聚水平变化存在着较为明显的东西两极分化现象。长三角东部的上海、南京、镇江、连云港、杭州、宁波等城市的KIBS集聚水平增长明显，其中上海、南京、杭州等城市区位熵指数已经超过1，表明知识密集型服务业在这些城市的发展具有明显优势；而长三角西部的六安、亳州、安庆、淮北等城市的知识密集型服务业集聚水平仍停留在较低水平，增长速度明显较慢，甚至出现降低现象。原因在于长三角东部地区在上海、杭州、南京等集聚水平较高的城市带动下，其知识密集型服务业的集聚发展不断增强，而长三角西部地区缺少高集聚水平城市的带动，仅有合肥、池州两个集聚水平较高的城市，且这两个城市的集聚水平呈现下行趋势，长三角西部地区知识密集型服务业整体发展后继乏力，产业发展的区域不平衡性正在加大。

(二)绿色经济效率现状分析

采用非径向、非角度的SBM模型测度绿色经济效率，在充分考虑投入与产出松弛性的同时，引入非期望产出作为要素，测量结果相比传统的DEA模型更加真实有效。假设研究样本为N个城市，经济效率的评价指标体系中包含K种类型的要素投入指标，P种类型的期望产出指标和Q种类型的非期望产出，分别用投入变量X、Yg和Yb表示，则SBM模型的线性规划表达式为

(2)

式中：θ*为要素投入产出的效率值；s-、sg、sb分别为要素投入、期望产出、非期望产出的松弛变量改进量；λ为系数向量。当且仅当θ*=1，且s-=sg=sb=0时，该决策单元达到了效率最优；若θ*的值小于1，则决策单元的效率未达到最优面，仍存在改进空间。在结合前人研究的基础上，选择要素投入与产出指标如表2所示。

表2 绿色经济效率投入与产出指标

依据式(2)计算可得长三角绿色经济效率变化由图1可知，2009—2018年间长三角地区绿色经济效率整体发展水平较高，呈现波动起伏的动态变化过程。其中江苏和浙江绿色经济效率呈相似的波浪形上升发展态势，上海表现出更强的上升势头，安徽绿色经济效率则展现出缓慢下行的趋势。长三角绿色经济效率由2009年的0.76增长至2018年的0.87，整体上升了14.47%，表明长三角经济增长模式正逐渐摆脱传统的粗放式增长，向着绿色经济发展模式转变。

在长三角的4个省级行政区域中，上海绿色经济效率在样本研究期间的平均值为0.80，其增长速度最快，上升幅度为21.25%，在2018年达到0.98，远高于长三角平均水平，成为长三角绿色经济效率最高的地区，但其绿色经济效率仍未达到效率前沿面，经济发展模式尚有继续提升的空间。浙江绿色经济效率在样本研究期间明显持续高于长三角平均水平，其平均值约为0.87，比长三角平均水平高0.07左右。江苏绿色经济效率前期发展曲线与长三角平均水平较为相似，2014年后发展水平低于长三角整体，其平均值为0.78，比长三角平均水平略低。上海、浙江和江苏绿色经济效率长期处于较高水平，原因在于近年来高度发达的各类第三产业逐渐成为支柱产业，高污染、高能耗的传统工业逐渐外移，如2018年上海的服务业产值占GDP的比值已经达到78.17%，其中金融业占比23.10%；江苏的南京、苏州、无锡等城市精密电子仪器加工业发展迅速；浙江依托完备的网络设施发展电商产业等。而安徽绿色经济效率由2006年的0.91下降至2018年的0.76，期间平均值为0.79，与长三角平均水平相当，但其值在2018年时已经远低于长三角均值，其差值约为0.11。安徽的绿色经济效率持续下行与其工业的发展息息相关，当前安徽的工业产业仍以煤化工产业、电器、汽车零部件加工业等劳动密集型制造业为主，第三产业仅占GDP的45%，与其余三个省市产业结构存在较大差距。

三、实证研究

(一)机理分析

知识密集型服务业的发展过程和传统的工业、制造业有明显区别，其产业发展对能源和资源投入的需求较小，也无须付出过多的生产运输等成本，且生产的产品多为知识、技术与服务，在产品生产、流通、消费等环节中均具有明显的绿色化特征。一方面，知识密集型服务业集聚能产生正外部性，公共基础设施的共用使得集聚区域内的产品运输、商业信息交换等成本降低，知识与技术的共享使得集聚区域内的企业在创新上的冗余成本减少，进而促进绿色经济的发展[13-14]。但随着集聚程度的增加，集聚的负外部性开始显现，一定区域内的同类企业数量不断增加使得生产要素供不应求，进而导致区域内土地资源稀缺、能源和劳动力等要素价格上涨、公共基础设施使用频率过高，造成企业生产成本上升、生产率下降[15-16]。因此，知识密集型服务业集聚对绿色经济效率的影响由正、负外部性共同作用，该影响呈先促进后抑制的非线性效应。

(二)模型构建及变量选取

构建面板模型对长三角知识密集型服务业集聚影响绿色经济效率的机制进行实证检验。在普通面板模型中引入被解释变量的一阶滞后项，并将核心解释变量的二次项作为解释变量纳入面板模型以验证非线性关系，构建动态面板模型为

Geeit=β1KIBSit+β2GEEi，t-1+

(3)

式中：Gee为绿色经济效率；KIBS为知识密集型服务业集聚水平；X为控制变量；α为常数项；εit为误差项。依据现有文献选取4个控制变量：一是信息化水平，采用地区移动电话拥有量来衡量。信息化能够降低买卖双方的交流、服务等成本，提高资源使用效率，推动知识、技术等的传播与扩散，进而促进绿色经济效率的增长[3]，预期信息化水平对绿色经济效率的影响为正。二是城镇化水平，采用非农业人口占常住人口的比重来表征。扩张速度过快的粗放型城镇化模式会使得环境破坏与污染问题更加突出，对绿色经济的发展起到阻碍作用[17]，预期其影响为负。三是政府支持，以政府非公共支出占财政总支出的比例来衡量。政府为绿色经济发展制定的相关政策能够通过技术溢出效应等促进绿色经济效率增长[18]，预期其影响为正。四是交通基础设施，采用区域内公路密度来表示，其计算公式为公路里程数与行政区域面积之比。交通基础设施的建设会对生态环境产生一定的破坏，同时又能促进生产要素的流动，推动区域经济发展，对绿色经济效率的作用具有不确定性[19]。

研究所用数据均来自《中国城市统计年鉴》《江苏统计年鉴》《浙江统计年鉴》及《安徽统计年鉴》，选取的变量描述性统计如表3所示。

表3 变量描述性统计

(三)实证结果分析

选取系统广义矩估计(SGMM)验证一阶滞后的动态面板模型。系统GMM模型将差分GMM与水平GMM结合在一起，将差分方程和水平方程作为一个整体的方程系统进行广义矩估计。与差分GMM相比，系统GMM不仅能够有效提高估计的效率，还能自动选取工具变量进行IV估计。首先对未加入核心解释变量二次项的模型进行回归估计，验证知识密集型服务业集聚对长三角绿色经济效率的促进作用，并引入核心解释变量的二次项，对式(3)进行回归，此后逐步加入选取的控制变量以保证实证结果的可靠性与真实性。回归结果如表4所示。

从表4可以看出：逐步加入控制变量回归的过程中，相同变量系数的显著程度没有明显的变化，表明各变量的回归结果显著有效。从第(1)列到第(6)列结果中可以看出，绿色经济效率的一阶滞后项在6组模型中均能在1%显著性水平上通过检验，其系数值相对较高，分别为0.306，0.314，0.314，0.289，0.338，0.335，表明绿色经济效率的一阶滞后项对其自身有着不容忽视的影响。绿色经济效率的发展具有明显的时间依赖效应，绿色经济效率提升能够促进其自身的持续发展，也证明了考虑被解释变量滞后性的动态面板模型能够得到真实准确的估计结果。

表4 面板模型回归结果

由第(1)列结果可知，知识密集型服务业集聚的一次项系数为0.133且显著为正，表明长三角知识密集型服务业集聚能够显著促进绿色经济效率的提升。加入二次项后的第(2)列结果显示二次项系数为-0.094且在5%置信水平上显著，表明知识密集型服务业集聚对绿色经济效率的影响展现出先促进后抑制的非线性关系。在逐步引入控制变量后可以发现，知识密集型服务业集聚的一次项对绿色经济效率的影响至少在5%置信水平上显著为正，二次项均在5%置信水平上显著为负，无论加入何种控制变量进行约束，知识密集型服务业集聚与绿色经济效率始终呈倒“U”型曲线关系。知识密集型服务业集聚产生规模效应，使得企业间形成一定规模的知识、技术共享机制，公共基础设施和人力资本的使用成本逐渐下降，进而提升生产与服务效率。而集聚规模的过度扩大可能导致区域内公共资源挤压，拥堵效应致使生产率降低。而在长三角范围内，知识密集型服务业集聚仍处于初期，集聚带来的正面收益要远高于负面效应，主要表现为对绿色经济效率的推动作用。

控制变量的逐步加入没有改变核心解释变量的显著性，但使得其系数产生了不同程度的变化，侧面说明控制变量的选择与实际情况较为贴合。首先，信息化水平对绿色经济效率的影响显著为正，近年来长三角地区信息基础设施建设和信息化应用取得了突飞猛进的成就，有效降低了产业生产成本，提升资源使用效率，进而推动了绿色经济效率提升，表明信息化的高速发展与绿色经济效率的提升不会产生冲突，一定程度上能够实现经济增长与绿色发展的双赢局面。其次，城镇化对绿色经济效率的作用显著为负，“十二五”以来随着长三角地区城镇化战略的推进，长三角范围内城镇化进程迅速加快，但由于扩张速度过快，不可避免地带来生态破坏与环境污染等问题，粗放的城镇化模式未能使传统的发展模式完成转型，反而阻碍了绿色经济效率的提升，因此，绿色发展理念引导下的新型城镇化模式将成为长三角地区未来推进新型城镇化的重要发展方向。政府支持在1%显著性水平上对绿色经济效率起到促进作用，且其贡献程度较大，政府支持每增加1%，绿色经济效率提升0.431%，说明长三角各政府的相关政策较为科学合理，有效地促进了经济增长和环境保护的协调发展。最后，交通基础设施对绿色经济效率的影响不显著，交通发达的程度对区域经济的发展具有重要意义，但大规模的交通基础设施建造会对生态环境产生破坏和污染，在长三角范围内交通基础建设的积极作用与消极作用两相抵消，表现为对绿色经济效率无明显影响。

四、结论与建议

(一)研究结论

基于2009—2018年长三角41个地级以上城市的面板数据，对长三角知识密集型服务业集聚影响绿色经济效率的作用机制进行分析。采用区位熵指数、SBM模型分别测算长三角各城市知识密集型服务业集聚水平和绿色经济效率，构建动态面板模型，采用系统广义矩估计法实证分析了长三角知识密集型服务业集聚对绿色经济效率的影响机理。基于以上理论和实证分析，可得出结论如下：

1. 长三角知识密集型服务业在2009—2018年间发展态势良好，基本形成了较为稳定的“多中心”产业结构布局，呈现明显的中心—外围特征，但存在着明显的区域间发展不平衡现象。

2. 长三角地区的绿色经济效率在2009—2018年间整体表现为波浪形增长趋势，但各省市的绿色经济效率变动趋势存在较大差异，其中上海的绿色经济效率上升势头最强，浙江、江苏的绿色经济效率呈现出和整体相似的波动变化，安徽绿色经济效率则表现为下行趋势。

3. 长三角地区知识密集型服务业集聚对绿色经济效率起到先促进后抑制的作用，表现为倒“U”型的非线性关系。知识密集型服务业集聚初期能够通过规模效应、技术效应等各种正外部性促进绿色经济效率的提升。后期产业过度集中导致产生拥堵效应，生产成本上升、环境污染等问题开始显现，导致绿色经济效率的提升受到阻碍。

(二)政策建议

基于以上结论，为进一步推动知识密集型服务业高效集聚与发展，促进经济结构转变，实现绿色可持续发展，提出以下政策建议：

1.引导知识密集型服务业合理集聚。要保持知识密集型服务业集聚规模在合理范围内，因地制宜出台知识密集型服务业发展的相关政策。对上海、南京、杭州、苏州等知识密集型服务业集聚水平较高的城市，在维持知识密集型服务业良好发展势头的同时，要谨防集聚过度可能引起的拥堵效应，通过必要的政府宏观调控避免劳动力、土地等生产要素的价格暴涨，严格控制企业生产过程中排放污染物的数量；对集聚水平较低的安徽各城市，要放宽相关政策以吸引知识密集型服务业专业人才和投资进入，同时加强地区间知识密集型服务业的交流与合作，提高西部地区知识密集型服务业集聚水平。

2.完善交通基础设施，健全交通体系规划。交通基础设施的完善对知识密集型企业间的知识共享与传播具有重要作用，继而能够有效促进绿色经济效率的提升。政府需要健全对区域交通体系的规划，加大对交通基础设施的资金注入与引导，建设完善的交通网络，为地区间的交流沟通提供便利，加速生产要素在地区间的转移，提升企业生产效率。

3.提升区域信息化水平，搭建区域沟通平台。为信息化建设提供更全面的政策支持与资金投入，加速建设更快速更安全的新一代信息基础设施，有效提升企业间知识、技术传输交流的效率，推动知识密集型服务业更好更快发展，为区域绿色经济发展作出贡献。

4.全面整合资源，助力绿色经济发展。以合理规划知识密集型服务业空间分布为突破口，加强区域间分工协作，科学引导长三角地区产业结构向更优转变，实现绿色经济效率稳步提升，实现经济高质量、可持续发展。