产业集聚提升了城市绿色经济效率吗？

孙华平，王玥颖，陈婷婷

改革开放几十年来，中国的经济取得了突飞猛进的发展，但是非集约型的发展模式也为中国带来了严重的环境问题。当前中国经济总量已位居世界第二，虽然新冠疫情对国际经济和供应链体系造成了重大影响，但中国仍然是过去两年多全球经济体中为数不多的经济增长率为正的国家之一，中国经济呈现稳中向好的良好态势。与此同时，过去高耗能高污染的经济发展方式所带来的环境问题已经开始日益显现，中国的污水排放量、空气污染物量以及固体废物排放量均居世界前列，我国的经济高速增长付出了高昂的环境代价。发展是时代永恒的主题，未来中国经济若要实现高质量发展，就亟须改变以高污染为代价的传统经济发展方式，转向绿色高效可持续的低碳发展模式。在我国提出双碳目标的战略背景下，各区域需要统筹规划环境保护、资源节约与经济增长，大力推进绿色转型，提高绿色经济效率，进而实现中国经济的绿色增长。

适度的产业集聚可以引导区域产业向集约化、规模化方向发展，这也是绿色发展的必然要求。产业集聚已成为部分地区的重要发展特点之一，如浙江的块状经济异军突起，对区域经济绿色发展起到了引领作用。产业集聚与经济增长的相关性早在20世纪80年代就已有不少相关研究，但产业集聚带来的到底是绿色发展还是环境污染则没有统一定论。产业集聚在未来中国经济发展中会扮演什么角色，对绿色转型具有什么影响仍需要进一步探讨。

本文通过分析产业集聚对城市绿色经济效率的影响机理，并以长江三角洲这一产业集聚典型地区作为研究对象，探析产业集聚对绿色经济效率的影响效应，进而提出该区域实现绿色发展的路径与策略。

一、 文献综述与理论分析

(一) 文献综述

产业集聚测度的是某一类生产活动或某一产业在地理范围内的集中程度。产业集聚这一类问题最早可以追溯到Marshall在1920年对集聚效应的研究，他认为产业在一定范围内的集聚可以带来丰富的劳动资源、共享的中间投入品与知识溢出。陈建军、胡晨光发现产业的空间集聚可以促进居民的生活水平提高和地区的经济发展，并使得区域经济索洛剩余值递增(1)陈建军,胡晨光.产业集聚的集聚效应——以长江三角洲次区域为例的理论和实证分析[J].管理世界,2008(6):68-83.。本研究对过往文献进行梳理发现，产业集聚的测算主要分为区位熵、GE指数、Gini指数、经济密度指数等。

那么，产业集聚是否可以带来效率？集聚所产生的效应是否会从规模转为拥堵？魏玮、马松昌的研究认为只有适度范围内的集聚才会带来规模经济，两者之间呈现倒“U”形曲线关系(2)魏玮,马松昌.基于动态面板GMM分析的产业集聚与经济增长实证研究——以山东半岛城市群为例[J].上海经济研究，2013(6):23-32.。周圣强和朱卫平通过对中国工业城市的研究发现聚集程度与全要素生产率存在倒“U”型关系，2003年是二者关系的拐点，在这之后由规模效应转为拥堵效应(3)周圣强,朱卫平.产业集聚一定能带来经济效率吗:规模效应与拥挤效应[J].产业经济研究,2013(3):12-22.。产业聚集是否真的能带来效率经济，各位学者针对不同区域及产业的研究也得出了不同的结论。李沙沙从技术创新和资源配置的角度深入剖析了集聚对中国制造业生产率的影响渠道(4)李沙沙.产业集聚对中国制造业全要素生产率的影响研究[D].大连：东北财经大学,2018.。Cieslik和Ghodsi提出企业可通过劳动、生产、运输成本的下降来提升生产效率，高新技术的产业集聚将会给绿色经济带来竞争优势(5)CIESLIK A， GHODSI M. Agglomeration externalities, market structure and employment growth in high-tech industries: revisiting the evidence[J]. Miscellanea geographica,2015(3):76-81.。

能源是现代社会经济增长必不可少的基础性投入，能源的大量消耗必然会带来环境的污染，因此，环境污染与经济增长之间往往存在线性或非线性关系。当集聚的拥堵效应逐渐显现后，产业集聚是否也会带来环境污染？杨仁发发现产业集聚与环境污染之间呈现的不是简单的线性关系，在集聚水平低于门槛值时,集聚将加重环境污染；而在集聚水平高于门槛值时，其影响则恰好相反(6)杨仁发.产业集聚能否改善中国环境污染[J].中国人口·资源与环境,2015(2):23-29.。当产业集聚在与经济效率和环境污染双重挂钩时，若将经济增长与环境保护纳入同一个框架下进行分析，绿色经济效率便是一个综合测度的指标，这也正是本文研究的落脚点。

绿色经济效率是测度经济效率是“好”或“坏”的一种更为综合的指标。由环境外部性理论可知，企业生产过程中产生的环境污染是其外部成本，虽并未由企业承担，但却会转接到经济系统中的其他主体上。因此，将生产投入要素如资本、劳动力、能源等纳入效率评测体系，且综合考虑环境污染的经济效率能更加全面地反映经济发展带来的代价，这便是更为合理的绿色经济效率测度方法。

有关绿色经济效率(Green Economic Efficiency,GEE)的相关研究近年来成为学术研究的热点，前期多数研究大多集中在省级层面。朱承亮等通过对西部省份的研究，明确指出西部地区在节能减排约束下经济效率并未提升(7)朱承亮,安立仁,师萍．节能减排约束下我国经济增长效率及其影响因素——基于西部地区和非期望产出模型的分析[J].中国软科学，2012(4):106-116.；钱争鸣和刘晓晨通过对中国省级面板数据分析发现GEE呈现东中西逐步减少的趋势(8)钱争鸣,刘晓晨．中国绿色经济效率的区域差异与影响因素分信息[J].中国人口·资源与环境，2013(7):104-109.。随着研究的逐步深入，对绿色经济效率的研究开始逐渐细化并聚焦于如何提高绿色经济效率。钱争鸣和刘晓晨研究得出环境规制与绿色经济效率呈现显著的正向关系，且不同区域的相关性强弱存在差异(9)钱争鸣,刘晓晨．环境管制与绿色经济效率[J].统计研究，2015(7):12-18.。王晓云等通过对285个地级市数据进行测度得出技术进步是促进GEE提升的主要因素(10)王晓云,魏琦,胡贤辉.我国城市绿色经济效率综合测度及时空分异——基于DEA-BCC和Malmquist模型[J].生态经济,2016(3):40-45.；王新明对长江三角洲城市群的绿色经济效率进行分析，区别于传统绿色经济效率，其将社会公平度作为期望产出，测度考虑到社会福祉与社会公平的新绿色经济效率的时空演化特征(11)王新明. 长三角城市群绿色经济效率研究[D].南昌：南昌航空大学,2019.。

目前，国内外学者对产业集聚对绿色经济效率的影响效应这一问题存在较大的分歧，尚未产生一致的研究结论，现有研究主要可以分为三类：其一，产业集聚与GEE呈现负向相关性；其二，产业集聚可以改善GEE，带来正外部环境效应；其三，两者之间关系并不明朗，研究并未证明两者之间具有较为显著的相关性。方杏村等对270个地级市进行实证分析后发现，中国地级市的绿色经济效率较低的主要原因是技术进步变化指数下降较快，且财政分权和产业集聚对绿色经济效率的影响均为负相关(12)方杏村,田淑英,王晓玲.财政分权、产业集聚与绿色经济效率——基于270个地级及以上城市面板数据的实证分析[J].经济问题探索,2019(11):164-172.。胡安军和郭爱君等从高新技术产业集聚的角度出发，发现集聚对绿色经济效率的促进作用主要通过对绿色规模效率和绿色纯技术效率的正向影响实现(13)胡安军,郭爱君,钟方雷,等.高新技术产业集聚能够提高地区绿色经济效率吗?[J].中国人口·资源与环境,2018(9):93-101.。Xie等对产业集聚的影响机制进行估计，从经济和环境两个方面测度其对绿色经济效率的影响(14)XIE B C，DUAN N，WANG Y S. Environmental efficiency and abatement cost of China’s industrial sectors based on a three-stage data envelopment analysis [J]. Journal of cleaner production,2017(153):626-636.。在经济方面，产业集聚既可以促进也可以损害经济增长；从环境角度看，产业集聚可能增加也可能减少污染。随着研究的进一步深入，产业聚集被细化为不同类型，学者们发现相比于专业化聚集，多样化聚集对产业发展的正向促进作用更明显，且只有多样化的产业集聚对绿色经济效率的影响才为正。另外，林伯强和谭睿鹏发现中国经济集聚对绿色经济效率的倒“U”型影响主要通过基础设施、劳动力市场以及环境规制三种机制进行传导(15)林伯强，谭睿鹏. 中国经济集聚与绿色经济效率[J].经济研究,2019(2):119-132.。

(二) 理论分析

产业集聚在一定程度上可以作为促进产业结构优化的重要着力点，不仅可以推动城市经济发展，也可以为减少环境污染贡献力量。根据不同类型外部性的差异，产业集聚分为专业化集聚和多样化集聚。专业化集聚会带来MAR溢出效应，而多样化集聚会带来Jacobs溢出效应。那么，不同程度和模式的产业集聚是否会产生不同的环境效应呢？目前，对于哪种产业集聚方式对城市经济效率提升和环境水平改善的贡献度更高，学界尚无统一定论。因此，本文将基于产业集聚的外部性理论，梳理专业化集聚和多样化集聚与城市绿色经济效率之间的作用机制(图1)。

图1 产业集聚与绿色经济效率作用机制分析

1. 专业化集聚对城市绿色经济效率的作用机制分析。专业化集聚即同一类型的产业在一定区域内的地理集聚。一方面，产业集聚带来的集聚效应有助于生产率水平的提高。单一产业集聚带来的规模经济可以使得企业间的生产成本降低、生产效率提升，从而带来经济增长；同时在专业化分工的背景下，该集聚区域内同一行业内部企业间存在显著的技术学习效应，企业的技术创新水平也会得到较为同步地提升。另一方面，专业化的集聚所带来的趋同和固化会进一步阻碍绿色效应的提升。这种单一行业的封闭系统也会导致行业内产业结构固化，趋于垄断的市场结构，这则会反向作用于企业的创新水平，导致经济效率的低下；聚集区域内由于溢出效应而导致技术和管理逐渐趋同，企业间的相互模仿使得同质化现象逐渐出现，这也会在一定程度上使得环境污染加剧。

2. 多样化集聚对城市绿色经济效率的作用机制分析。不同行业内的企业在某一地理范围内的空间集聚被称为多样化集聚。一方面，多样化集聚的技术和知识的溢出效应会带来效率的提高。Jacobs认为知识溢出在不同行业的企业之间发生的可能性更大，由于多样性和差异化的存在，不同行业的集聚有助于互补性知识的分享和交换，并由此产生新知识和新思想，即为产业的技术创新和转化创造条件，因此多样化集聚更有助于企业经济效率的提升。同时，多样化集聚下，行业市场更为开放，企业竞争力更强，趋同和固化风险降低，高生产率的企业更容易存活，企业创新力度会更大。另一方面，多样化集聚在发展到一定程度后，其拥挤效应也可能会导致资源紧缺和污染过量等问题。当产业集聚规模逐渐扩大超过当地环境承载力时，其带来的负外部性就会愈发显现，此时多样化集聚的正向溢出效应就会转变为负向的拥挤效应，导致基础设施短缺、生态环境恶化等一系列问题，从而降低城市绿色效率。

综上所述，不同类型和方向的产业集聚对于区域经济增长、资源节约、环境保护都存在不同的作用机制，其具体影响还需进一步进行实证检验。

二、 模型设定与变量选择

(一) 模型推导

1. 本文以Solow在1957年提出的改进型C-D生产函数为基础：

Qit=Ait·F(K,L)

(1)

并参考Miller和Upadhyay的研究，结合过往绿色经济效率的研究，考虑将能源作为一种生产要素，纳入生产函数。能源投入量的多少必然会对绿色经济效率产生一定的影响，因此将能源投入纳入生产函数，其形式如下：

Qit=Ait·(KαLτE1-α-τ)γ

(2)

其中Qit代表总产出，K、L、E分别代表投入的资本、劳动力和用于生产的能源。Ait则代表技术进步，其表达式如下所示，Ai0为初始技术水平，θ为技术进步的速度，I为产业集聚水平。

(3)

然后，将(3)式代入(2)式中，得到其基准方程的具体形式：

(4)

其中，0<α<1，0<τ<1，0<γ<1，能源要素引入生产函数具有一定的合理性。

2.对方程进行整理，可得绿色经济效率GEEit如下：

(5)

由上式可知GEEit由K,L,E决定，并受产业集聚程度I的影响。对等式两边进行取对数处理，得到绿色经济效率的表达式如下。

lnGEEit=lnAi0+βlnIit+θit

(6)

同时将lnIit的平方项引入式中以便检验聚集效应的动态效应,Xit为本文的控制变量。

lnGEEit=α+β1lnIit+β2(lnIit)2+β3Xit+δi+μit

(7)

(二) 绿色经济效率指标的测度

关于经济效率的测度，经典的衡量方法包括数据包络分析法(DEA)、随机前沿分析(SFA)、方向距离函数等。DEA最早由美国学者Charnes在1978年提出，通过比较决策单元(DMU)脱离前沿面的程度来评价多指标投入的效率，以此得出各决策单元的效率。传统的DEA方法，最基本的模型是CCR-DEA和BCC-DEA，在此不做赘述。非参数估计的DEA方法可以避免减少对随机误差项较强假设的依赖，不需要具体函数形式的设定，权重由内生模型确定。

在超效率SBM-DEA模型中，决策单元集设为D，对于每个DMU而言，X、Y、Y-分别为投入、期望产出和非期望产出，λ为决策单元的权重。则在这一生产集中排除(X0,Y0)的定义如下:

(8)

s和t分别代表投入指标和产出指标的个数，i和r分别代表投入和产出的决策单元，则超效率SBM-DEA的推导式可表示为

s.t.

(9)

ρ*为绿色经济效率值，当ρ*≥1代表决策单元有效，而当ρ*<1即代表决策单元无效，存在效率损失情况。

(三) 产业聚集指标的选取

针对解释变量产业集聚(I)，本文为更进一步研究不同城市之间的产业集聚方向，在区位熵测算方法上进一步分类，细化产业集聚测度标准，借鉴陈长石等(16)陈长石,姜廷廷,刘晨晖．产业集聚方向对城市技术创新影响的实证研究[J]．科学学研究，2019(1):77-85.、刘乃全等(17)刘乃全,吴友,赵国振. 专业化集聚、多样化集聚对区域创新效率的影响——基于空间杜宾模型的实证分析[J].经济问题探索,2016(2):89-96.给出的测度方法，此处引入多样化产业集聚指数与专业化产业集聚指数。

相对专业化集聚指数：

MARi=max(fia/fa)

(10)

相对多样化集聚指数：

(11)

其中，fia是产业a在城市i中的就业比重，fa是产业a在全国所占的就业比重。

(四) 样本及变量选择

1. 样本选择。本文选取我国长江三角洲城市群作为样本，根据国务院批准的《长江三角洲城市群发展规划》，选取长三角26个城市作为本文的样本(详见表1)。由于计算绿色效率所需要的某些指标的数据更新较慢，鉴于数据的可得性，本文研究样本数据的时间跨度为2003—2018年。

表1 样本选取

长三角在中国国家现代化建设大局和开放格局中具有重要地位。其城市群面积仅占全国总面积2.3%，拥有2.25亿人口，却贡献了全国25%左右的GDP。同时，长三角城市群是中国产业发展最为先进的地区之一。因此，将长三角作为研究样本对未来城市群发展具有重大意义。

2. 解释变量与被解释变量选择。(1) 解释变量(MAR/JAC)：本文采用专业化产业集聚和多样化产业聚集来衡量产业集聚的方向和程度，从产业的专业化集聚和多样化集聚两个方向分别测度产业集聚的具体作用路径。

(2) 被解释变量(GEE)：在经济生产过程中包含多种投入如资本、劳动力和能源，将此类多种投入综合到效率测度中是当前学者们研究绿色经济效率时的常用方法(18)林伯强，谭睿鹏. 中国经济集聚与绿色经济效率[J].经济研究,2019(2):119-132.。因此，在计算城市绿色经济效率时需要投入和产出两个方面的指标。该指标投入要素主要有资本、劳动力、能源；产出则分为期望产出的区域GDP和非期望产出的工业废水、工业废气、工业烟(粉)尘，如下页表2所示。

表2 指标释义

其中资本投入由各地级市的固定资产投资得到；劳动力投入由各地级市统计的就业人数代表；能源投入由各地级市的能源消费量数据得到。各地级市GDP、工业废水排放量、工业废气排放量及工业烟(粉)尘排放量均来自CEIC(司尔亚司有限公司)数据库。其中，舟山、马鞍山、安庆等市的2018年工业烟(粉)尘排放量存在部分缺失，将在指标测度过程中采用均值替代法予以处理。

3. 控制变量选择。通过对过往文献进行分析，结合本研究对象的特征，本文选取环境规制、科技创新水平、政府干预等变量作为控制变量。

(1) 科技创新水平(SC)：科技创新能力会在一定程度上带来知识溢出效应。当一个城市用于科学的财政支出比例越高，代表该城市对科技创新越重视，越有利于创新和进步，因此会带来绿色经济效率的提高。

(2) 环境规制(ER)：过往研究认为环境规制会促进绿色效率的提升，鉴于地级市污染治理数据的可得性有限，本文的环境规制强度由固体废物利用率来衡量。

(3) 政府干预(GOV)：政府行为在一定程度上影响市场及企业的行为，合理程度的干预可以有效调节市场失灵，而过度干预则会在一定程度上影响市场秩序。本文中运用政府财政支出占GDP的比重来测度政府的管制水平。

以上所有数据均来源于《中国城市统计年鉴》、CEIC数据库和EPS(Economy Prediction System)数据库。

三、 实证结果与分析

(一) 城市绿色经济效率分析

根据上文绿色经济效率的测度方法，本文通过Max-DEA Pro测度长三角城市群的绿色经济效率指数。测度时间为2003—2018年，测度范围包括长三角26个城市。同时，为更加直观地展示城市绿色经济效率值的分布与变化，本文截取2003、2010和2018年数值，分别绘制空间分布图(下页图2)。颜色越深则代表绿色经济效率值越高，着色越深的城市则意味着该城市距前沿面更近，具有较低的绿色经济效率。

整体来看，长三角城市群的绿色经济效率水平整体呈现稳中有升的趋势，拥有较高效率的城市呈现逐渐聚集的趋势，至2018年高效率城市均聚集在长江下游地区。这说明城市间的绿色经济发展存在一定程度上的空间集聚效应。早年间高效率城市呈现分散状态，滁州、马鞍山、铜陵、镇江和盐城等经济体量较小的城市绿色经济效率值较高；至2010年大部分城市的效率值显著提升，着色程度加深，长三角中心地区基本已全部具有较高的经济效率；到2018年，部分城市的着色程度减轻，在经历经济高速发展阶段后，这些城市的经济效率有所回落。值得注意的是，苏州、南通及上海等城市在近15年间一直处于效率前沿行列，说明该区域城市绿色效率较高。

图2 2003年、2010年及2018年长江三角洲城市群绿色经济效率

(二) 基准回归分析

表3是数据的描述性统计分析，对各变量的均值、标准误、最值等进行基本统计。鉴于本文所采用的是长面板数据，为确保其平稳性，在回归前将先对数据进行单位根检验与协整分析。

表3 数据描述性统计

同时采用Kao和Pedroni方法继续协整检验，p值均小于0.01，故在1%水平上强烈拒绝“不存在协整关系”的原假设，认为存在协整关系。限于篇幅，单位根检验、协整检验、Granger因果检验和Hausman检验结果未列示。

下页表4是面板数据固定效应模型(FE)回归的结果，体现不同类型的产业集聚对城市绿色经济效率的影响。其中，第(1)、(2)列是只对产业集聚单项回归的结果，第(3)、(4)列是加入产业集聚平方项后的回归结果。

表4 MAR和JAC产业集聚回归结果

在控制科技创新水平、政府干预程度及环境管制等相关影响因素情况下，(1)、(2)列表明产业集聚与城市绿色经济效率在1%的水平上呈现显著的负相关水平，意味着，在长三角城市群中无论何种类型的产业集聚，随着产业集聚程度愈来愈高，其绿色效率会逐渐降低。当加入解释变量的二次项后，可以发现第(3)列中专业化产业集聚的单次项显著性明显下降，且其平方项并未显著，即产业的专业化集聚与城市绿色经济效率之间并未存在明显的“U”型关系；而第(4)列中多样化产业集聚依然呈现很强的显著性，其二次项系数为正，证明多样化产业集聚与绿色经济效率呈现“U”型关系，则意味着随着多样化集聚水平的提高，其带来的短期拥挤效应被多产业间技术溢出及互补性发展效应所替代，因此在超过某一拐点后，城市绿色经济效率就会随着多样化集聚程度的加深而逐步提升。控制变量中，环境规制在多样化集聚中，在1%水平呈现强烈的显著性，与过往文献结果类似，环境规制程度越高则城市绿色经济效率越高。

在对绿色经济效率和产业集聚进行拟合回归时，发现显著的分组效应，为更加具体地分析不同类型的产业集聚对不同规模城市的绿色经济效率影响，下文将进行异质性分析。

(三) 异质性分析

此章节我们将对长江三角洲城市群进行分类，通过对不同规模的城市进行实证研究，来探究城市规模的不同是否会影响到产业集聚与绿色经济效率间的关系。

国务院于2014年印发《关于调整城市规模划分标准的通知》，此通知是以城区常住人口为统计口径将城市划分为五类七档。2020年3月住房和城乡建设部公布的《2018年中国城市统计年鉴》将全国城市按人口规模分为七类。本文参考上述标准，为平衡各分组城市数量，将长江三角洲城市群中26个城市按人口规模划分为三类，其组别划分如表5所示。

表5 长江三角洲城市分组

表6分别报告了大中小三类城市不同的回归结果，整体来看，产业集聚对各规模城市的绿色经济效率影响方向和程度是不同的，产业集聚在大型和小型城市中的拟合效果较好，而中型城市组别的产业集聚对城市绿色经济效率并不敏感。

表6 大中小城市MAR和JAC产业集聚回归结果

第(1)列和第(2)列是大型城市的产业集聚回归结果，其专业化集聚对绿色经济效率没有显著影响。大型城市资源富集、技术先进、人口密度大，这些因素必然会使得大型城市趋于全方位、多样化的发展，因此，大型城市大概率不会只存在某一产业的专业集聚。而多样化产业集聚对大型城市的绿色经济效率带来的是明显的负向影响，具体来说是呈现“U”型的影响关系。产业的多样化集聚会促使该地区产业多元化发展，但早期的多样化集聚必然带来低经济产出、高环境污染，不利于绿色经济发展。而当多样化集聚达到一定程度后，促进关系开始显现。同时，大型城市中环境规制的正向效应明显，这显然得益于城市政策的严格执行。

第(3)列和第(4)列是中型城市的回归结果，两种类型的产业集聚对城市的绿色经济效率的影响均无显著作用，且其系数、方向均与基准回归中的结果相反。由于中型城市正处于产业结构形成的摸索阶段，因此其产业并未呈现出显著的集聚，这值得进一步的思考和讨论。

第(5)、(6)列展现了小型城市不同类型的产业集聚对城市绿色经济效率的回归结果。值得注意的是，与其他城市组别相较，专业化产业集聚在小型城市中的回归效果最好，与绿色经济效率有显著的负相关关系，专业化集聚带来的结构趋同效应妨碍了城市经济效率的提升。其二次项系数为正则证明两者之间呈现先抑制后促进的关系。在这一作用过程中，政府干预在5%的显著水平上呈现负相关性，政府的过度干预在小规模市场范围内扰乱了市场秩序，不利于绿色效率的提高。产业的多样化集聚在1%的水平上与绿色经济效率有强烈的负向关系，多样化的产业集聚与绿色经济效率之间依然是“U”型关系，这与基准回归的结果一致。

根据不同规模城市的分组回归结果可知，产业的专业化和多样化集聚对不同城市的绿色经济效率影响方向和程度是不同的，具有较为显著的异质性。这一结果，与当前长江三角洲城市群的发展特征是较为一致的，大型城市如上海、苏州等地的产业多样化发展达到一定程度后正在转向促进经济效率提升的阶段，而各小型城市如镇江、舟山则聚焦于产业的专业化发展，正在追求规模扩大，尚且处于绿色经济效率爬升阶段。

(四) 稳健性检验

为检验上述结果是否稳健，本文将通过以下两种方式进行稳健性检验：首先，由于样本中的部分城市存在行政地位的区别，地级市与直辖市之间存在较大的政策差异，可比性不强，所以在这里舍去上海市的样本，使用剩余的400个样本进行分析，如下页表7中(1)、(2)列所示；其次，当探讨集聚的不同类型对于经济效率的影响时，一定会产生遗漏变量的问题，外商投资水平会在一定程度上影响当地的经济效率，本文通过在样本数据中加入外商直接投资量占当地GDP的比例这一控制变量，采用补充变量法继续进行回归，如表7中(3)、(4)列所示。

表7 稳健性检验

通过以上检验，产业专业化集聚和多样化集聚对城市绿色经济效率的影响方向、程度与基准回归中大致相同，且存在较强的稳健性，与上文得到的结论基本一致，表明本文得到的结果是可靠稳健的。

四、 结论与建议

本文利用2003—2018年间长江三角洲城市群26个城市的面板数据，采用超效率SBM-DEA测度了多投入多产出的绿色经济效率值。在测算产业集聚与城市绿色经济效率的关系过程中，本文把产业集聚分为专业化集聚与多样化集聚，实证检验了不同类型的产业集聚对绿色经济效率的作用机理，并对其在不同规模城市间的异质性进行了探讨。得到的研究结论如下：

第一，产业集聚对城市绿色经济效率的影响并非简单的线性关系。不同类型的产业集聚对经济效率的影响均呈现出动态异质性，当产业集聚达到一定规模后，其作用方向开始发生变化。因此，城市在发展过程中，应深入剖析产业集聚功能发挥的条件，合理规划并科学引导产业集聚的规模和类型。

第二，产业专业化和多样化集聚对绿色经济效率的作用机制是不同的。在基准回归中，多样化集聚与城市绿色经济效率呈现“U”型关系，尤其是在长期看更是如此；而专业集聚程度的提高会显著降低城市绿色效率。

第三，产业的专业化和多样化集聚对不同城市的绿色经济效率影响具有异质性，其中，专业化集聚只在相对小型城市中才呈现较为明显的影响；而多样化产业集聚对绿色经济效率的影响在大型和小型城市中均呈现“U”型的作用关系；而中型城市的绿色经济效率对任一种产业集聚的反应都不明显。

综合以上结论，本文给出政策建议：长三角城市群区域内，要积极推动不同类型的产业落地发展，加速多样化聚集，尽快过渡至促进绿色经济效率提升时期。加大财政投入力度，提高科技创新水平，促进经济绿色效率持续攀升。同时，各地政府应根据地区经济发展差异，考察产业聚集规模及类型，实施差异化的政策：如针对大型城市，政府应推动产业的多样化集聚，并采取环境规制和政府干预等手段加以配合，以维护良好的产业竞争环境和市场秩序；而小型城市则应该在现阶段盯住产业的专业化发展，防止产业专业化集聚程度过高，避免政府过度干预，促进区域内资源要素的自由流动和配置。