高端服务业与先进制造业匹配发展及对产业生态化的影响——基于空间异质性研究

张立华

（华北理工大学 经济学院，河北 唐山 063210）

新一轮信息化产业革命对制造业提出了新要求，引领全球制造业由“单一生产型”向“生产+服务型”全面推进，积极深化两业（高端服务业、先进制造业）深度匹配，是经济高质量发展的基本方略。多层次、多方向、多途径促进两业匹配成为产业结构合理化，产业链高端化的重要支撑。强化先进制造业和高端服务业战略性匹配融合是产业发展的必然结果，工业化初期，产品在生产过程中的需求很单一，主要体现在企业内部提供的物流、管理服务。工业化中后期，产业规模不断壮大，产业内垂直分工越来越明显，服务业从制造业中分离出来，形成系统化专业化产业链，贯穿企业整个生产流程，在产业链中的作用日益凸显。融合理论认为，当两业在产品、市场、技术领域实现高层次耦合时，先进制造业的提升对高端服务业的需求逐渐增加，科学技术、科技创新深化两业融合，并成为两业融合的“粘合剂”，最终导致产业间的边界模糊。近年来高端服务业与先进制造业在推动协同创新、构建全产业链、打造产业集群等方面取得了阶段性成果，但是在匹配发展过程中出现生产要素整合能力弱、服务业体系不完善、产业配套缺乏等问题，导致两业匹配的广度和深度不够，在经济高质量发展及生态文明建设背景下，两业匹配发展水平的时空差异及对产业生态化的影响也值得深入研究。

1 文献综述

结合生态学的代谢理论，将经济系统放入整个自然生态的大系统中去进行分析，将经济活动中生产、消费等环节所流动的能量流、物质流和整个地球生态系统中的能量流、物质流融合起来，也可以将能源开采视为产业系统运行的起点，将自然资源的耗费和污染物的排放作为终结点，进而在产业系统和外界环境之间以及各种能流、物质流和信息流的不断交换过程中，将这种由资源、能源转化为最终产品和废弃物的过程定义为“产业代谢（industrial metabolism）”[1]。“产业代谢”概念的提出使产业生态化思想进一步深入和成熟。目前对于产业生态化的研究主要体现在以下几个方面：

（1）有关产业生态化内涵研究方面。从学科性质来看，是指利用经济学、生态学、系统科学、行为科学、社会学、管理学等多种学科研究思想和研究方法的交叉学科，其研究视角主要包含了宏观、中观和微观三个层次，从研究对象的要素构成角度界定，产业生态学的研究对象是一个“人工的”区域产业经济系统和“自然的”生态系统密切联系、相互作用的整体系统，具有与自然生态系统相同的“封闭循环”、不断进化的系统结构[2]。

（2）有关产业生态化评价方面。一方面运用生态效率分析法、能值分析或物质流与能流分析等方法对行业、产业、区域等生态化水平进行评估分析。如李贝歌等[3]采用Super-SBM模型对黄河流域八省地市十年间的工业生态效率进行测度并进行空间分异特征分析。另一方面运用指标体系分析法，通过比较产业生态化和传统经济发展模式的区别[4]，对产业生态化水平进行静态和动态分析。如刘曙光等[5]将产业发展和生态环境两大系统作为准则层，运用熵值法和耦合协调法诊断中国地级市产业生态化的时空分异特征。

（3）有关产业生态化影响因素方面。一方面，部分学者基于时间和空间分异等特征对产业生态化的影响因素进行空间回归分析。如郭付友等[6]通过空间回归分析方法，从经济发展水平、产业结构、外商投资、政府调控、科技条件、环境规制强度以及政策制度等方面对山东省产业生态化影响因素进行分析。另一方面，部分学者对具体某种产业的生态化影响因素进行分析，如海洋产业[7]、 煤炭产业等[8]。

（4）有关产业生态化优化路径方面。由于产业生态化程度受到经济发展水平、产业结构、技术水平、政府调控等多重因素影响，其优化路径主要从推动绿色产业发展、提高资源利用率、完善产业生态园区建设和发挥政府引导作用等方面展开[9]，以期促进产业生态化集聚发展[10]以及消费体系的合理转型、提升产业绿色发展水平等，从而实现经济效益与生态效益共赢[11]。

国内外学者对两业的研究主要体现在三个方面：研究两者的交互作用关系，从供给主导论、协同论、融合论、互动论、需求遵从论等理论对两个系统相互关系进行评判[12-13]，从研究视角来看，国内学者主要探讨了两业融合发展的空间分异、收敛性及动力机制，从要素分解视角探讨两业互动效应的非平衡性，从协同视角探讨两系统的耦合（耦合协调度）类型，从新常态视角探讨两系统的有序度[14-16]。用各种定量分析工具对全国及全国不同城市群、不同区域的高端服务业与先进制造业互动关系进行测度[17-19]。国内外对于两业融合的研究日益丰富，对本文研究有很大启示作用。

匹配一词来源于物理学，后来被广泛应用于产业、经济、生态的融合研究中，郭伟等[20]对京津冀经济、人居环境和旅游三个系统的耦合度空间异质性、溢出效用进行了研究；黄俊鑫和焦方太[21]对能源消耗与碳排放进行了匹配度及计量回归分析。此外，学者们还把匹配模型应用在城镇化与生态环境、工业化与生态环境、经济高质量发展的动力来源及空间分异、产业供需匹配等方面。

综上所述，现有关于制造业与服务业匹配、产业生态化的研究取得了一定的成果，但是对两业匹配发展的空间异质性以及对产业生态化的影响研究较少，制造业转型是高端服务业变迁的关键要素，而高端服务业是先进制造业的支撑，都是经济增长的引擎，两业之间相互制约、促进、协同，因此，进一步挖掘两业匹配的发展水平及空间差异，探究其对产业生态化的影响，对我国经济高质量发展、经济结构战略性调整、打造现代产业体系、经济体系优化升级、生态文明建设等具有重要意义。本文试图在以下三个方面做出努力：①构建反应两业匹配以及产业生态化的评价指标体系；②构建匹配模型，从匹配发展视角测度两业匹配发展水平；③构建两业匹配发展水平对以产业生态化影响的计量经济模型，研究两者的相关关系及其空间差异性，丰富现有产业与生态关系的研究。

2 高端服务业与先进制造业匹配机制及其对产业生态化的影响分析

2.1 高端服务业与先进制造业匹配机制分析

按照生态学中生物种群间的相互关系（捕食、竞争、共生及寄生）理论，共生关系可以分为互惠、偏利和偏害共生。结合产业共生系统中各要素和共生单元之间的合作和利益分配关系，可以模拟生态种群间的匹配共生关系分类，将产业共生模式划分为“对称、互利型产业共生”“寄生型产业共生”“偏利型产业共生”以及“非对称互惠型产业共生”四种类型，产业共生模式直接对资源环境产生影响，共生效率越高，资源越能得到充分循环利用，越有利于生态效率的持续改进。

参照孙畅和郭元晞[18]的相关研究，高端服务业和先进制造业的匹配分为三个阶段。第一个阶段为萌芽阶段，此时两系统追求要素层次的匹配，一方占有收益，另一方不变或者减少，具有临时性，产业间通过人员、资金等要素的嵌入发生相互作用，产业发展处于较低水平，依赖性低，关系不稳定。第二个阶段为发展阶段，此时两产业整体收益上升，不能实现对等的收益分配机制，匹配不具有连续性。随着市场的互动，在要素、结构和规模上实现匹配，具体表现为产品和服务增加，业务互动增加，产品依赖度不断上升，双方均能受益，关系逐渐趋于稳定。第三阶段为成熟阶段，整体收益进一步提升，收益分配比较公平对等，具有连续性，追求效率协调层次匹配，两产业收益共享，共同创造价值，产业效率不断得到提升，形成良好稳定的匹配发展关系。

2.2 两业匹配对产业生态化的影响

高端服务业与先进制造业融合及匹配发展是经济高质量发展、生态文明建设中重点关注的两个方面，高端服务业、先进制造业、产业生态化可视为由多维要素构成的三个系统，产业生态共生网络系统置于自然生态系统之中，综合考虑三个系统之间物质、能量、信息等的循环流动，最终实现宏观层面上的经济与自然生态的协调发展。一方面，先进制造业与高端服务业匹配发展可提高资源利用效率，实现经济结构转型升级，是提升产业生态化水平的关键要素，环境规制要求两业通过科技创新完善生产流程、提高资源利用效率、降低环境污染物排放。另一方面，制造业、服务业和产业生态化既对立又统一，产业在发展过程中需要生态资源的支持，但制造业、服务业在发展过程中给生态环境带来了巨大的压力，同时为了满足国家对环境规制的要求，企业引进先进技术，凭借独特的可回收性和重复利用的优势，提高技术水平和环境保护水平，必然要走资源综合利用、能源节约、能耗降低的道路，从而实现能源再回收再利用，加大固废回收利用，达到超低排放，甚至零排放目标，从而实现企业与社会、经济长期和谐、协调一致的发展，有效促进两业匹配发展，促进产业转型升级，增强两业匹配发展对产业生态化的正向激励作用[22]。

3 研究设计

3.1 指标体系选取依据

关于高端服务业与先进制造业评价指标体系，学者们从产业规模、要素投入、组织结构、产业总产值及从业人员等角度构建两产业综合发展水平[23-24]。关于产业生态化的评价，大部分学者从产业效率、生态效率、资源投入、废物排放、代谢循环、创新发展、结构优化等角度进行评价[25-26]。据前人研究及数据可获得性，构建了如表1和表2所示的评价指标体系。

表1 高端服务业（先进制造业）评价指标体系

表2 产业生态化评价指标体系

3.2 数据来源及处理

本文数据来源于《中国工业经济年鉴》（2007—2021年）、《中国环境统计年鉴》（2007—2021年）、《中国科技年鉴年》（2007—2021年），全国及各省份国民经济和社会发展统计公报及各省统计年鉴。

对于高端服务业、先进制造业和产业生态化三个评价单元，其中前两个单元均包含12个指标（表1），产业生态化单元包含15个指标（表2），假设三个单元中原始指标数据集合分别为：。其中：i代表地区，j代表第j项指标，t代表年度，采用功效系数法对原始数据进行标准化处理，、 和分别表示三个单元标准化后的数据，为了使评价结果更准确，本文通过三种方法（表1和表2）计算各指标权重，最终指标贡献度采用简单算术平均法，则三个单元综合发展水平评价公式为：

式中：1≤i≤n，Wj为指标权重，f(Xi)、g(Yi)、h(Zi)分别代表高端服务业、先进制造业和产业生态化综合评价函数，取值范围为0～1之间，根据该函数可计算三个系统的综合得分。

3.3 两业匹配发展水平测算

借助于公式（1）～（3）得出三系统综合发展水平得分，通过匹配度模型计算高端服务业和先进制造业两系统间相互作用及相互促进的相关程度。系统间静态匹配度测算公式为：

式中：C为两业静态匹配发展水平，反映两个系统的相关性强弱，静态匹配发展水平的取值范围介于0～1之间，随着静态匹配水平的增加，表明我国高端服务业、先进制造业整个系统相互作用的程度越来越强，彼此间越相关有序，直到等于1时，静态匹配水平达到最大。静态匹配水平越低，说明系统间的匹配度越不高，整体系统处于无序不相关状态。C可以反映匹配程度的强弱，但忽略了匹配的动态性，若两系统发展水平较低，依然可能得出比较高的匹配度。为了更好地反映两系统匹配的动态性，需要构建动态匹配模型，模型公式为：

式中：a、b分别为高端服务业、先进制造业待定权数，本文认为两者重要性相同，为此设定a=b=1/2，SM为两业动态匹配度，借助物理学中匹配度的类型划分，可将两业系统动态匹配度划分成以下类型，如表3所示。

表3 两业动态匹配水平评价等级

3.4 两业匹配对产业生态化影响的模型构建

根据上述分析结果，被解释变量为产业生态化综合发展水平（用IE表示），核心解释变量为两业动态匹配度（用SM表示），本文主要研究两业动态匹配度对产业生态化水平的影响，对于其他影响因素，选取工业集聚（IAN）、科技创新（R&D）、环境规制（ENC）、全球化（FDI）、市场化（MRK）等作为控制变量，见表4。

表4 变量说明

将产业生态化水平分别与解释变量与控制变量散点图拟合（图略），可以看出大部分变量与产业生态化线性相关关系显著，因此建立回归模型对产业生态化与两业匹配发展、工业集聚、科技创新、环境规制、全球化、市场化的参数进行估计，并对回归参数进行结构分析，对结果进行可靠性检验。

式中：IEit表示产业生态化综合发展水平，i代表各省份，t代表年度，α为截距，β0表示两业匹配度对产业生态化的偏回归系数，β1、β2、β3、β4、β5分别表示控制变量工业集聚、科技创新、环境规制、全球化、市场化对产业生态化的偏回归系数，u为随机扰动项。

4 实证分析

4.1 两业及产业生态化综合发展水平时序分析

由图1可以看出，我国高端服务业、先进制造业、产业生态化综合发展水平在2006—2020年有了较大提升，呈现逐年增长态势。高端服务业综合发展指数由2006年的0.144增长为2020年的0.406，年均增长率为7.67%，年均增长量为0.019。先进制造业综合发展指数由2006年的0.198增长为2020年的0.395，年均增长率为5.03%，年均增长量为0.014。产业生态化综合发展指数由2006年的0.310增长为2020年的0.653，年均增长率为5.46%，年均增长量为0.024。高端服务业、先进制造业、产业生态化三个系统的发展大致经历三个阶段，第一个阶段为2006—2010年，“十一五”规划期间国家把建设环境友好型社会、加强环境保护作为经济转型升级的重要抓手，制造业、服务业迅速得到发展，生态环境也较好。第二个阶段为2011—2015年，先进制造业与高端服务业发展暂缓，处于停滞阶段，产业生态化水平逐年上升，但是上升速度较前期有所下降。第三个阶段为2016—2020年，高端服务业出现急剧上升，这与国家在“十三五”期间提出的积极发展现代服务业，坚持把服务业作为经济增长的“新引擎”、提高环境治理效率有关，先进制造业与高端服务业发展步调一致，实现协同发展。

图1 2006—2020年我国高端服务业、先进制造业、产业生态化综合发展水平

4.2 两业动态匹配度时间、空间分异结果分析

本文测度我国两业动态匹配度，结果表明平均动态匹配度发展水平在2006—2020年从0.438提升到0.753，经历了濒临匹配、勉强匹配、初级匹配和中级匹配。2006—2011年为濒临匹配阶段，高端服务业与先进制造业两者融合度不够深、水平不够高，无法引领经济高质量发展。2012—2014年为勉强匹配阶段，此时先进制造业与高端服务业高速发展，两业综合发展水平提高，动态协调度随之上升。2015—2019年动态匹配度为初级匹配，在此期间，国家先后出台了推动两产业深度融合的各项举措，积极探索融合发展路径，两业融合出现了新业态、新模式，融合程度逐渐加深。除了2019年受到疫情影响，匹配度有所回落外，其他年份两业协调因素不断增强，正在向良性协调方向转变。2020年为中级匹配，动态匹配度不断攀升，达到0.753，子系统之间相互促进、相互影响、配合默契。总体来看，在2006—2020年研究期内，我国高端制造业与先进服务业动态匹配发展水平从拮抗匹配阶段向良好匹配阶段转变，匹配的深度和广度逐渐加深。随着现代化产业体系逐渐完善、先进制造业与高端服务业不断创新、信息技术服务快速发展，激发了两业融合的内生动力，高端服务业、先进制造业匹配度逐渐增强。

我国各地区高端服务业和先进制造业发展水平存在较大差异，导致两业动态匹配度呈现区域差异性。为了进一步分析我国高端服务业和先进制造业动态匹配的空间格局，探究产业动态匹配的空间演变规律，对我国30个省份（西藏、港澳台地区除外）高端服务业综合发展指数（S）、先进制造业综合发展指数（M）、静态匹配度（C）及动态匹配度（SM）进行测算，测算结果如表5所示。可以看出，我国两业静态匹配度均处于较高水平，产业联动关系紧密，但动态匹配度相对较低，实现产业匹配发展的任务仍较为艰巨。从动态匹配度的类型来看，只有北京、山东、广东动态匹配度在0.7以上，匹配度良好，初级匹配的地区有上海、浙江和江苏等7个省份，勉强匹配的地区包括河北、山西、辽宁、吉林等13个省份，濒临匹配的省份包括内蒙古、贵州、云南、青海等4个省份，而甘肃、宁夏、新疆属于初级不匹配。大部分省份处于勉强匹配和初级匹配阶段，说明我国高端服务业—先进制造业协调水平较低，各地区差异比较明显，两极分化严重，且具有一定的区域聚集性。

表5 我国各区域两业平均动态匹配度

观察图2，将我国各省份分成八大经济区，东部沿海平均匹配度最高，达到0.685；其次是北部沿海、南部沿海，平均匹配度分别为0.642和0.601，这三个地区都为初级匹配；长江中游地区、黄河中游地区、东北地区、西南地区，平均动态匹配度分别为0.547、0.528、0.518、0.505，动态匹配类型均为勉强匹配；西北地区动态匹配度最低，仅为0.389，低于全国平均水平0.552，为中级不匹配。从考察期来看，2006—2020年八大经济区的动态匹配度除了西南地区以外，其他地区始终保持上升趋势，东部沿海、北部沿海和南部沿海动态匹配度除了2014年在0.5以下之外，其他年份均保持0.5以上，年均增长率分别为1.19%、0.75%和0.44%，特别说明的是，东部沿海2010年、2014年、2016年、2019年和2020年的动态匹配度均达到0.7以上。长江中游地区、黄河中游地区、西北地区动态匹配度年均增长率分别为0.30%、0.11%和0.57%，西南地区出现负增长，年均下降-0.68%。究其原因，西北地区4个省份甘肃、青海、宁夏、新疆由于地理环境恶劣，高山荒漠较多，经济不发达，产业发展落后，导致两业匹配度不高，整体上处于濒临匹配和初级不匹配阶段；东部沿海、南部沿海、北部沿海积极推动绿色低碳建设，加快发展现代产业体系，加快数字化发展，优化产业结构，提升创新能力，积极打造现代产业集群，使得社会、经济、环境协调发展，两业匹配度相对较高。东北、长江中游、黄河中游、西南地区大部分处于勉强匹配和濒临匹配阶段，高端服务业—先进制造业未能形成良好的协调。

图2 八大经济区两业动态匹配度时序变动图

4.3 两业动态匹配度对产业生态化的全样本线性回归

两业动态匹配水平与产业生态化的变动保持一致，因此可以尝试建立计量经济模型分析两业动态匹配度对产业生态化的影响机制，在对模型参数进行估计之前，需进行豪斯曼（Hausman）检验，验证模型是采用固定效应还是随机效应进行回归，结果表明采用固定效应进行回归效果更好。为了表明估计结果的可靠性和科学性，本文给出三种参数估计的方法，普通最小二乘法（OLS）、加权最小二乘法（WLS）和高斯混合模型（GMM）的估计结果如表6所示。

表6 两业动态匹配度对产业生态化回归结果

从全样本回归结果来看，两业动态匹配变量SM的系数均为正，说明两业匹配发展水平越高，对产业生态化的正向作用越强，越能促进产业生态化水平的提高，也证实了两业匹配发展对产业生态化的正向外部效应。

（1）三个模型显示，工业集聚对产业生态化的偏回归系数分别为0.121、0.247和0.502，一个通过5%的显著性检验，两个在1%的显著性水平下通过了检验。说明工业集聚与产业生态化正相关，在产业集聚与产业生态化形成的复合系统中，工业集聚通过技术改造、产业结构优化升级等手段拓展环境资源利用的深度和广度，以自适应和自组织的形式推进系统优化，实现产业结构调整与可持续发展的目标。而政府或企业对产业生态化的追求以及环境本身对产业发展的影响制约，客观上促使产业集聚通过技术进步、理念渗透等方式融入到城市产业生态构建中，不断增强企业集群效用和竞争优势，促使并胁迫产业生态向产业链、价值链高端迈进，以实现对生态资源的持续利用。

（2）科技创新与产业生态化的偏回归系数分别为0.356、0.253和0.153，且至少通过了5%的显著性检验，三个模型回归系数说明科技创新每提升1个单位，产业生态化平均提高0.356、0.253和0.153个单位。产业生态化需要科技创新的支撑，生态环境治理效率水平、开发清洁能源等绿色科技创新可以有效节约能源、减少排放，促进资源循环利用，对产业生态化系统的经济效益和生态效益具有正向促进作用；科学技术进步能够实现产业生态化系统的全程管理，简化中间环节投入，使资源配置达到最大化。改进工艺、改造设备、提高效率是撬动产业生态优化升级的杠杆，可促进产业链和创新链融合，实现低碳绿色发展。

（3）环境规制与产业生态化的回归系数分别为0.295、0.279和0.095，并且至少在5%的显著性水平下都是显著正相关，环境规制促使企业通过科技创新优化流程、提高资源利用率。经济高质量发展的本质是满足民众日益丰富的产品及服务需求的同时，确保对生态资源的攫取损害达到最小，优化产业结构，实现经济有质量、有效益可持续发展，产业生态化水平的提高为经济高质量发展提供物质基础，通过环境规制践行新发展理念，不断推动高质量发展，随着公众生态文明意识、绿色发展理念的增强，政府投入更多的资金通过技术改造调节能源需求结构，尽量增加单位能源效用，发展循环经济，推行绿色生产，给高质量发展提供更大的环境容量，提升产业生态化水平。

（4）从三个模型回归结果看，对外开放度每上升1个单位，平均来说，产业生态化分别提高0.662、0.384和0.707个单位，说明2001—2020年间我国进出口对外贸易额的增加促进了产业生态化水平的提升，两者正相关。究其原因，对外开放使得企业内部竞争加剧，企业的创新推动了技术的改进，提高了资源利用效率，高新技术产业得到迅速发展，产业技术创新能力逐渐增强，生态效率保护取得了显著成效，生态效率逐步提高。

（5）市场化与生态效率具有明显的正相关作用，其相关系数为0.134、0.082和0.112，通过了1%的显著性检验，通过具有竞争性的资源环境要素市场，有助于提高要素的时空配置效益，提高投入产出效率，形成环境税收、绿色信贷、生态补偿、绿色金融等为内容的环境经济政策体系，完善经济型和激励型环境管理政策，提高环境治理效益、降低环境保护成本。另外，通过建立完善资源环境类产品价格机制，倒逼企业、产业研发新技术，促进产业转型升级，提高资源配置产出效率和降低污染物排放规模，从而提高产业生态效率。

4.4 稳健性检验

采用R型因子分析法对产业生态化、高端服务业、先进制造业的综合发展水平、两业动态匹配度水平进行重新评估，在控制变量保持不变的情况下，将R型因子分析计算的产业生态化、两业动态匹配度综合得分替换原来的测度结果，其他控制变量保持不变，两种回归结果见表7。通过替换前后对比可知，各回归参数估计量变动不大，显著性水平几乎一致，说明该模型稳健性较好。

表7 稳健性检验结果

4.5 分地区线性估计

将我国各省份按照东、中、西部区域进行划分，考察各区域两业动态匹配度对产业生态化的影响差异，结果如表8所示。结果表明东部地区和中部地区两业动态匹配度与产业生态化呈现正相关关系，与预期判断一致，在促进强度上中部地区两业匹配水平对产业生态化的作用更强，偏回归系数分别为0.331和0.567，说明在东部和中部地区两业匹配水平每提高1个单位，产业生态化水平分别提高0.331和0.567个单位。在西部地区，两业匹配度对产业生态化的影响不显著，究其原因可能是西部地区环境治理技术落后，环境污染投资较少，产业转型升级缓慢，两业协调的推动效应还没有显示出来，先进制造业、高端服务业及产业生态化综合发展水平较低，有很大的改善空间。两业匹配度不高、深度融合不够是制约西部地区产业生态化发展的重要因素。从控制变量来看，东中西三个区域工业集聚和市场化对产业生态化的影响强度一致，回归系数在0.1～0.5附近，科技创新对东部地区产业生态化的影响强度最大，环境规制对东部和中部地区产业生态化的影响较强，全球化对东部和西部地区产业生态化的影响较大。

表8 不同地理区位回归分析结果

为深入探究两业匹配度对产业生态化的非线性影响，本文利用门槛模型（汉森）进行分析，门槛模型可表示为：

式中：q为门槛变量；r为需要估计的门槛值参数；α为截距项；X为控制变量；I为指示性函数，符合相应条件时取值为1，否则为0。根据门槛效应检验确定门槛值及具体取值个数，Bootstrapping抽样1 500次，门槛模型估计结果见表9和表10。

表9 门槛效用估计结果

表10 门槛效应回归结果

观察表9，两业匹配发展水平对产业生态化具有双重门槛效应，表10说明两业匹配发展对产业生态化影响通过了双门槛检验。但当两业匹配水平小于0.406时，t值仅为-1.429，说明两业匹配发展对产业生态化的影响不显著；当两业匹配水平高于0.406时，两业匹配发展对产业生态化的影响逐渐显著，且具有正向促进作用。该结果表明，两业匹配发展水平在初期对产业生态化的推动作用不明显，因此必须提升两业匹配发展水平，才能实现两业匹配发展对产业生态化的正向功效，有利于产业生态化水平的提升。

5 结论与启示

本文选取2006—2020年全国30个省份为研究对象，并探究两业匹配发展水平对产业生态化的影响。实证研究部分采用匹配模型对两业的静态、动态匹配发展水平进行测度并探究其空间异质性，采用普通最小二乘法、加权最小二乘法和高斯混合模型研究两业匹配发展水平，从全样本、东中西部视角分析其对产业生态化的影响，引入门槛模型进行非线性估计，将工业集聚、科技创新、环境规制、全球化、市场化作为控制变量，得出以下结论：

（1）2006—2020年，我国高端服务业、先进制造业、产业生态化综合发展水平均呈现增长态势，表明近年来我国经济社会得到发展，政府对生态、经济、产业调控的成效逐渐显现。（2）从时间趋势来看，我国两业动态匹配发展水平在2006—2020年间从0.438提升到0.753，经历了濒临匹配、勉强匹配、初级匹配和中级匹配，从空间上来看，两业静态匹配度均处于较高水平，产业联动关系紧密，但动态匹配度相对较低，3个省份为初级不匹配，4个省份为濒临匹配，13个省份为勉强匹配，7个省份为初级匹配，2个省份为中级匹配，仅有1个省份为良好匹配。（3）全样本GMM回归结果显示，两业动态匹配水平与产业生态化的偏回归系数为0.508，说明两业匹配水平每提高1个单位，则产业生态化水平提高0.508个单位，两变量之间呈现显著正相关关系。从东中西样本来看，除了西部地区外，两业匹配发展均促进了产业生态化水平的提升。（4）门槛效应模型表明，当两业匹配水平小于0.406时，t值仅为-1.429，说明其对产业生态化的影响不显著，两业匹配水平高于0.406时，两业匹配发展对产业生态化的影响逐渐显著，且具有正向促进作用。

我国两业匹配发展水平近两年有所提升，但是也必须认识到整体水平有待提高，有较大的发展空间；两业匹配发展水平存在空间差异，具有集聚性，整体匹配水平在提升产业生态化水平、优化区域经济结构起着关键的作用，关系到国家能否实现绿色低碳循环发展；应充分认识到两业匹配发展对产业生态化的影响机制，当两业匹配发展到一定水平时，与产业生态化存在着显著的正相关关系，因此，找准促进两业融合的核心要素，创新引领产业转型，推进信息技术、高端装备等新兴产业的培育，瞄准融合发展方向，从而实现产业生态化水平的提升。