汪 彬 劉曉陽 李佳杰 陳洋毅

（中共中央黨校（國家行政學(xué)院）經(jīng)濟學(xué)教研部，北京 100091）

引 言

高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)前乃至今后一段時間內(nèi)中國經(jīng)濟社會發(fā)展的主題和重要戰(zhàn)略任務(wù)。黨的十九大報告指出，“我國經(jīng)濟由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”，這是對我國經(jīng)濟社會發(fā)展階段的科學(xué)判斷。與此同時，黨的十九大還首次提出了要提高全要素生產(chǎn)率的戰(zhàn)略要求。在世界百年未有之大變局背景下，面對中美經(jīng)貿(mào)摩擦和新冠肺炎疫情跌宕反復(fù)等新形勢，提高全要素生產(chǎn)率、激發(fā)經(jīng)濟發(fā)展活力、培育高質(zhì)量發(fā)展新動能顯得尤為重要。需要注意的是，盡管改革開放以來中國憑借低廉的要素資源成本、粗放式的發(fā)展模式推動了經(jīng)濟高速增長，發(fā)展成就十分顯著，但其發(fā)展弊端也逐漸顯露，嚴(yán)重的環(huán)境污染和資源的低效利用與廣大人民群眾對美好生活的訴求相悖，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，實現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型成為迫在眉睫的戰(zhàn)略選擇。為此，黨的十八大以來，中國在推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的過程中，愈加重視生態(tài)環(huán)境保護問題，注重同步推進(jìn)物質(zhì)文明建設(shè)和生態(tài)文明建設(shè)。從黨的十八大將生態(tài)文明建設(shè)納入 “五位一體”總體布局中到黨的十九大提出 “人與自然和諧共生”，再從2021年中央經(jīng)濟工作會議提出 “正確認(rèn)識和把握碳達(dá)峰碳中和”到十九屆中央政治局第三十六次集體學(xué)習(xí)強調(diào) “建設(shè)綠色制造體系和服務(wù)體系”，推動綠色經(jīng)濟發(fā)展已然成為中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的發(fā)展戰(zhàn)略要求和必然選擇，而提升綠色全要素生產(chǎn)率是推動綠色發(fā)展，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵指標(biāo)和有效路徑。

產(chǎn)業(yè)是支撐一國或地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展的重要支柱。在影響綠色全要素生產(chǎn)率的諸多要素中，產(chǎn)業(yè)集聚被認(rèn)為是關(guān)鍵性的指標(biāo)之一，產(chǎn)業(yè)集聚既可以通過集聚效應(yīng)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、提升經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量，也可以提高資源的利用效率、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)節(jié)能減排，還可以通過空間效應(yīng)給周邊地區(qū)帶來 “福音”。如何更好地認(rèn)識產(chǎn)業(yè)集聚與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系，如何實現(xiàn)經(jīng)濟增長和環(huán)境改善的 “雙贏”局面，這些都是當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點問題。鑒于此，本文以產(chǎn)業(yè)類型中的工業(yè)和金融業(yè)為例，試圖回答以下兩個問題：（1）工業(yè)集聚、金融集聚如何影響中國的綠色全要素生產(chǎn)率？（2）不同因素對綠色全要素生產(chǎn)率的影響程度及其空間溢出效應(yīng)如何？在上述背景下，本文研究兩大產(chǎn)業(yè)集聚與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系及空間效應(yīng)，有利于發(fā)揮工業(yè)集聚、金融集聚的優(yōu)勢，推進(jìn)經(jīng)濟增長方式和增長動能的高質(zhì)量變革，有利于堅持 “人與自然和諧共生”中國式現(xiàn)代化的實踐遵循，對當(dāng)前中國經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

1 文獻(xiàn)綜述

從工業(yè)集聚、金融業(yè)集聚與綠色經(jīng)濟的關(guān)系來看，不同類型產(chǎn)業(yè)集聚的影響效用不盡相同。對于工業(yè)集聚，李偉娜 （2017）［1］認(rèn)為工業(yè)制造業(yè)集聚的初期能通過規(guī)模效應(yīng)實現(xiàn)各企業(yè)的信息互通和綠色技術(shù)共享，進(jìn)而達(dá)到提升綠色全要素生產(chǎn)率的目的。吉亞輝等 （2021）［2］認(rèn)為制造業(yè)協(xié)同集聚對本區(qū)域生態(tài)改善具有積極促進(jìn)作用，對其他周邊地區(qū)生態(tài)效應(yīng)也同樣具有溢出效應(yīng)。朱風(fēng)慧和劉立峰 （2021）［3］的研究表明威廉姆森假說在我國制造業(yè)領(lǐng)域顯著存在，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提升以及綠色技術(shù)的進(jìn)步，制造業(yè)集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的正向影響邊際遞減。馬彥瑞和劉強 （2021）［4］發(fā)現(xiàn)工業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟效率具有促進(jìn)作用，但這種促進(jìn)效應(yīng)并非持續(xù)有效呈倒 “U”型的曲線關(guān)系，需要政府動態(tài)調(diào)整相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策，避免工業(yè)過度集聚所帶來的擁擠效應(yīng)。對于金融服務(wù)業(yè)的集聚，王鋒等 （2017）［5］認(rèn)為金融集聚不僅對本省（區(qū)、市）綠色經(jīng)濟發(fā)展具有正向影響，也對臨近?。▍^(qū)、市）的綠色經(jīng)濟發(fā)展存在空間溢出效應(yīng)。葛鵬飛等 （2018）［6］發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與綠色TFP之間呈現(xiàn)較為復(fù)雜的非線性關(guān)系，金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融深化均與綠色TFP呈現(xiàn)先負(fù)后正的邊際遞增關(guān)系，金融效率則有著 “U” 形的抑制作用。 倪瑛等 （2020）［7］的研究表明雖然單一的金融發(fā)展和環(huán)境規(guī)制對綠色全要素生產(chǎn)率有一定的促進(jìn)作用，但中國當(dāng)前 “金融發(fā)展-環(huán)境規(guī)制”相結(jié)合的模式抑制了綠色全要素生產(chǎn)率。

通過文獻(xiàn)梳理，可發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的大多數(shù)研究是針對單一要素與全要素生產(chǎn)率或綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系而展開的，無法呈現(xiàn)出全面的行業(yè)集聚生態(tài)或者多元要素對綠色全要素生產(chǎn)率的影響，可能會產(chǎn)生個體偏差。故本文以此為切入點，綜合具有非期望產(chǎn)出的SBM模型和ML指數(shù)法測算出中國30個?。▍^(qū)、市）的綠色全要素生產(chǎn)率；通過二元鄰接空間權(quán)重矩陣構(gòu)建動態(tài)空間杜賓模型，繼而探究工業(yè)集聚、金融集聚與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系及空間效應(yīng)，研究因素更為綜合且深入。

2 理論分析與研究假設(shè)

在理論上，產(chǎn)業(yè)發(fā)展不僅具有集聚效應(yīng)，同時也存在擁擠效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量的高低是聚集效應(yīng)和擁擠效應(yīng)相互作用的結(jié)果。雖然產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)可以提升經(jīng)濟發(fā)展的效率和質(zhì)量，但也會因為產(chǎn)業(yè)的擁擠效應(yīng)而產(chǎn)生負(fù)外部性，帶來一系列負(fù)面影響［8］。同理，工業(yè)集聚作為一種以分工深化為基礎(chǔ)的空間組織形式，可以使得多個工業(yè)企業(yè)高度集中在一定地理區(qū)域內(nèi)形成優(yōu)勢發(fā)展［9］，其對綠色全要素生產(chǎn)率也存在集聚效應(yīng)和擁擠效應(yīng)這兩種作用機制。（1）工業(yè)集聚程度達(dá)到適度規(guī)模，工業(yè)的集聚效應(yīng)會產(chǎn)生正向作用機制，促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。具體而言：合理適度的工業(yè)集聚不僅可以吸引相關(guān)產(chǎn)業(yè)的人才集聚，形成一定程度上的技術(shù)共享，提高產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)水平［10］；還可以有效控制企業(yè)生產(chǎn)成本，通過優(yōu)化企業(yè)間的生產(chǎn)資源的配置來淘汰低產(chǎn)能、高污染企業(yè)，降低各類污染物的排放，提高產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)能力和改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，進(jìn)而促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升［4］；（2）當(dāng)某地區(qū)的工業(yè)集聚程度超過適度規(guī)模時，集聚效應(yīng)會由于產(chǎn)業(yè)的空間極化轉(zhuǎn)變?yōu)閾頂D效應(yīng)，工業(yè)的擁擠效應(yīng)會產(chǎn)生負(fù)向作用機制，對綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用。具體而言：過度的工業(yè)集聚不僅會引發(fā)產(chǎn)業(yè)市場飽和、資源短缺等問題，致使企業(yè)因盲目增加生產(chǎn)投入、爭奪公共物品而陷入惡性競爭的泥潭中［4］；還會誘發(fā)能源消耗過度、工業(yè)污染等問題，致使區(qū)域環(huán)境質(zhì)量惡化，環(huán)境治理成本上升，進(jìn)而抑制綠色全要素生產(chǎn)率的提升［3］。

基于上述分析，本文提出假設(shè)1：工業(yè)集聚與綠色全要素生產(chǎn)率存在倒 “U”型曲線關(guān)系。

就金融集聚而言，金融業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟的重要組成部分，不僅能夠優(yōu)化市場資源配置、服務(wù)實體經(jīng)濟，還可以通過規(guī)模效應(yīng)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、推動綠色經(jīng)濟發(fā)展。具體而言：（1）金融集聚可以促使資金由效率低、污染大的投資項目流向效率高、污染小的投資項目，既可以實現(xiàn)金融資本的合理配置，又可以推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和環(huán)境技術(shù)進(jìn)步，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高節(jié)能效率，進(jìn)而推動綠色經(jīng)濟發(fā)展；（2）金融集聚有助于引導(dǎo)金融資本流入傳統(tǒng)企業(yè)的污染治理環(huán)節(jié)，推動傳統(tǒng)企業(yè)節(jié)能環(huán)保技術(shù)的革新，實現(xiàn)節(jié)能減排和可持續(xù)性發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高［11］；（3）金融集聚既可以創(chuàng)造出金融機構(gòu)的衍生性行業(yè)及服務(wù)，實現(xiàn)金融機構(gòu)與其他產(chǎn)業(yè)關(guān)于信息和資源方面的 “互通有無”，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供資金支持；同時也有助于推動金融機構(gòu)形成新的合作力，達(dá)到 “1＋1＞2”的效果，產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，進(jìn)而實現(xiàn)更大范圍的資源配置優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，推動本區(qū)域與周邊區(qū)域的綠色經(jīng)濟發(fā)展［12］。

基于上述分析，本文提出假設(shè)2：金融集聚有助于提升綠色全要素生產(chǎn)率水平。

3 變量選取

3.1 被解釋變量

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是由 Charnes等（1978）［13］提出的一種以線性規(guī)劃為基礎(chǔ)、以距離函數(shù)為方式的模型方法，能夠?qū)哂锌杀刃缘耐愋蛦挝贿M(jìn)行有效評價。本文借鑒Tone（2003）［14］的做法，以DEA方法中的含有非期望產(chǎn)出的SBM方向距離性函數(shù)為基礎(chǔ)，并加入Chung等 （1997）［15］提出的ML（Malmquist-Luenberger）生產(chǎn)率指數(shù)，用以度量綠色全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化。鑒于此，t期到t＋1期的ML生產(chǎn)率指數(shù)的具體公式為：

ML生產(chǎn)率指數(shù)可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變化（MEC）和技術(shù)進(jìn)步（MTP）［16］：

在上述公式中，D表示生產(chǎn)單元DMU，x、y、d、g分別代表生產(chǎn)性投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出及方向向量。MEC表示綠色技術(shù)效率變化狀況，即t＋1時期的生產(chǎn)單元相比t時期的生產(chǎn)單元是否更接近生產(chǎn)前沿。若MEC＞1，則表示t＋1時期的生產(chǎn)單元更接近生產(chǎn)前沿，即綠色技術(shù)效率改善；若MEC＜1，則表示t＋1時期的生產(chǎn)單元更遠(yuǎn)離生產(chǎn)前沿，即綠色技術(shù)效率惡化。同理，MTP表示綠色技術(shù)進(jìn)步變化狀況，即t＋1時期的生產(chǎn)單元相比于t時期的生產(chǎn)單元是否提升了技術(shù)水平。當(dāng)MTP＞1時，表示綠色技術(shù)進(jìn)步；當(dāng)MTP＜1時，表示綠色技術(shù)倒退。

綠色全要素生產(chǎn)率的指標(biāo)體系包括：（1）關(guān)于資源性投入，用各?。▍^(qū)、市）電力消費量（億千瓦時）表示；關(guān)于非資源性投入，勞動要素投入用各?。▍^(qū)、市）年末實際的就業(yè)總?cè)藬?shù)（萬人）表示，資本要素投入則用各?。▍^(qū)、市）的資本存量（億元）表示， 借鑒張軍等 （2004）［17］的永續(xù)盤存法（PIM）計算出折舊率和以2011年為基期的資本存量；（2）關(guān)于期望產(chǎn)出，用各省（區(qū)、市）的實際GDP（億元）來表示，并用以2011年為基期的GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減處理； （3）關(guān)于非期望產(chǎn)出，鑒于數(shù)據(jù)收集的完整性和可靠性，本文選取各?。▍^(qū)、市）的二氧化硫排放量（萬噸）、氮氧化物排放量（萬噸）和化學(xué)需氧量排放量（萬噸）來表示。

3.2 解釋變量

（1）工業(yè)集聚程度。本文借鑒余泳澤等（2013）［18］的做法來計算區(qū)域工業(yè)集聚程度，公式為： INDit＝ （Iit／Yit） ／（It／Yt）。 式中， INDit為 i?。▍^(qū)、市）工業(yè)制造業(yè)在t時期的區(qū)域熵，Yit為i?。▍^(qū)、市）在t時期的產(chǎn)值，Yt為全國在t時期的產(chǎn)值，Iit為i省（區(qū)、市）在t時期的工業(yè)制造業(yè)產(chǎn)值，It為全國在t時期的工業(yè)制造業(yè)產(chǎn)值。同時引入工業(yè)集聚的二次項（IND2），以驗證倒 “U”型曲線關(guān)系。

（2）金融集聚程度。同上，公式為：FINit＝（Fit／Yit） ／（Ft／Yt）。 式中， FINit為 i?。▍^(qū)、 市）金融業(yè)在t時期的區(qū)域熵，F(xiàn)t為全國在t時期的金融業(yè)產(chǎn)值，F(xiàn)it為i?。▍^(qū)、市）在t時期的金融業(yè)產(chǎn)值。

3.3 控制變量

為進(jìn)一步提高模型準(zhǔn)確性，本文選取政府干預(yù)能力、經(jīng)濟發(fā)展能力、人力資本、交通條件、外商直接投資作為控制變量。（1）政府干預(yù)能力。該指標(biāo)由各?。▍^(qū)、市）財政支出占該省（區(qū)、市）名義GDP的比重來表示，比值越高，說明該地區(qū)的政府干預(yù)能力越強［19］； （2）經(jīng)濟發(fā)展能力。該指標(biāo)由各省（區(qū)、市）人均GDP來表示，并取對數(shù)形式；（3）人力資本。該指標(biāo)由各?。▍^(qū)、市）每十萬人口普通高校平均在校生人數(shù)來表示，并取對數(shù)形式，該指標(biāo)數(shù)值越大，說明該地區(qū)勞動力的技能與知識水平越高；（4）交通條件。該指標(biāo)由各?。▍^(qū)、市）人均道路面積來表示，并取對數(shù)形式，該指標(biāo)數(shù)值越大，說明該地區(qū)交通條件越優(yōu)越、基礎(chǔ)設(shè)施越發(fā)達(dá)；（5）外商直接投資。該指標(biāo)由各?。▍^(qū)、市）外商投資企業(yè)貨物進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來表示。

3.4 數(shù)據(jù)來源

本文原始數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份的 《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和EPS數(shù)據(jù)庫。在研究時間段選擇上，鑒于工業(yè)集聚、金融集聚效應(yīng)往往具有時滯性，2020年新冠肺炎疫情對其影響很難在當(dāng)期直接體現(xiàn)出來，故本文將研究時間范圍設(shè)置為2011～2020年，選取中國30個?。▍^(qū)、市）（考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，港、澳、臺地區(qū)和西藏自治區(qū)除外）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。

4 模型設(shè)計

4.1 空間自相關(guān)

進(jìn)行空間自相關(guān)分析是為了判斷某變量是否存在空間范圍的相關(guān)度及存在怎樣的關(guān)系度?？臻g自相關(guān)系數(shù)主要是衡量變量對某一領(lǐng)域的影響水平及其在空間內(nèi)的分布狀態(tài)。當(dāng)Moran's I＞0時，存在正向空間相關(guān)性；當(dāng)Moran's I＜0時，存在負(fù)向空間相關(guān)性；當(dāng)Moran's I＝0時，則不存在空間相關(guān)性。鑒于此，本文利用Moran's I測度各變量的空間相關(guān)性。具體公式如下：

其中，n為樣本量；S2是樣本方差。Xi、Xj是空間區(qū)域i和j的觀察值，Wij則是空間權(quán)重矩陣。

4.2 空間權(quán)重矩陣

空間權(quán)重矩陣是空間計量模型的核心要素，為探究在地理因素影響下工業(yè)集聚和金融集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的影響，本文選用二元鄰接距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣。具體公式如下：

其中，若?。▍^(qū)、市）i和?。▍^(qū)、市）j在空間上相鄰，則空間矩陣的權(quán)重為1；若省（區(qū)、市）i和省（區(qū)、市）j在空間上不相鄰，則空間矩陣的權(quán)重為0。

4.3 空間計量模型

一般而言，空間計量模型分為3種類型：空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間面板杜賓模型（SDM）， 本文借鑒任陽軍等 （2021）［20］的做法，將綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）引入空間計量模型中。

4.3.1 空間滯后模型（SLM）

主要用于研究某個變量的相鄰區(qū)域是否受到該變量的影響，具體公式如下：

4.3.2 空間誤差模型（SEM）

適用于空間權(quán)重矩陣等重要變量被放置在誤差項中的情況，具體公式如下：

4.3.3 空間杜賓模型（SDM）

加入了被解釋變量的空間滯后項與解釋變量的空間滯后項，以度量周邊區(qū)域被解釋變量與解釋變量對研究區(qū)域的影響；相比于空間滯后模型與空間誤差模型，空間杜賓模型更為全面，具體公式如下：

其中，下標(biāo)i代表省（區(qū)、市），t代表年份；GTFP為被解釋變量，即綠色全要素生產(chǎn)率；IND、IND2、FIN為解釋變量，分別表示工業(yè)集聚、工業(yè)集聚二次項、金融集聚；GOV、lnECO、lnLAB、lnTRA、FDI為控制變量，分別表示政府干預(yù)能力、經(jīng)濟發(fā)展能力、人力資本、交通條件、外商直接投資。其中，C為常數(shù)項，δ為衡量綠色全要素生產(chǎn)率的空間相關(guān)度，β為待估計系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，μi和νt分別為固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)，ηit為誤差項；W×ηit為空間滯后誤差項，εit為隨機誤差項。

5 實證結(jié)果與分析

5.1 空間自相關(guān)的結(jié)果

本文通過Stata軟件測算出2011～2020年中國30個?。▍^(qū)、市）工業(yè)集聚、金融集聚與綠色全要素生產(chǎn)率的Moran's I指數(shù)。由表1可知，各?。▍^(qū)、市）的工業(yè)集聚、金融集聚與綠色全要素生產(chǎn)率的Moran's I指數(shù)均大于0，且大多數(shù)都在1%的顯著性水平下通過檢驗。結(jié)果表明，工業(yè)集聚、金融集聚與綠色全要素生產(chǎn)率在所研究范圍內(nèi)具有明顯的空間正相關(guān)性，即存在 “H-H的正相關(guān)”和 “L-L的正相關(guān)”。除此之外，工業(yè)集聚、金融集聚和綠色全要素生產(chǎn)率的Moran's I在樣本期間圍繞0.3左右波動。由此可見：三者之間的空間相關(guān)性持續(xù)穩(wěn)定。

表1 2011～2020年Moran's I指數(shù)

續(xù) 表

5.2 空間計量模型的選擇

為更好地研究工業(yè)集聚、金融集聚與綠色全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，需要判斷使用隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型分析后續(xù)問題。對此，本文進(jìn)行Hausman檢驗，結(jié)果顯示：統(tǒng)計量Chi2（8）的值為89.53，P值為0.000，可以在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)。因此，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型分析后續(xù)實證問題。鑒于上述的Hausman檢驗結(jié)果傾向于固定效應(yīng)模型，同時為了使分析結(jié)果更加精準(zhǔn)，本文選取時間和空間雙固定模型，并分別對SDM、SLM和SEM 3種空間計量模型進(jìn)行回歸分析。

由表2可知，SDM的R2和Log-likelihood值高于SEM與SLM，且SDM相對于SLM和SEM而言，有著更顯著的變量系數(shù)和數(shù)量更多的顯著變量，即應(yīng)當(dāng)選擇SDM進(jìn)行后續(xù)的分析。

表2 空間計量模型的回歸結(jié)果

5.4 空間效應(yīng)的分析

從空間杜賓模型的效應(yīng)分解結(jié)果（表略）可發(fā)現(xiàn)：就解釋變量而言，工業(yè)集聚（IND）和金融集聚（FIN）的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均較為顯著，其不僅對本地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提高具有顯著作用，還可以促進(jìn)周邊地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提高，具有正向的空間溢出效應(yīng)。這說明本地區(qū)的工業(yè)規(guī)模效應(yīng)、金融發(fā)展可以通過區(qū)域間的傳導(dǎo)機制輻射到周邊地區(qū)，在實現(xiàn)區(qū)域間工業(yè)、金融業(yè)協(xié)同發(fā)展的基礎(chǔ)上推動綠色經(jīng)濟的發(fā)展。工業(yè)集聚二次項（IND2）的空間效應(yīng)系數(shù)均為負(fù)數(shù)，工業(yè)集聚一次項（IND）的空間效應(yīng)系數(shù)均為正數(shù)，這說明工業(yè)集聚與綠色全要素生產(chǎn)率之間存在倒 “U”型曲線關(guān)系，工業(yè)集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用并非一直增加，而是存在一定的閾值［4］。

就控制變量而言，政府干預(yù)能力（GOV）對本地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率起促進(jìn)作用，但會抑制周邊地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展，這說明政府加大對本地區(qū)生態(tài)環(huán)境的監(jiān)管可以促使企業(yè)對生產(chǎn)過程中的高污染與高耗能活動的重視，但同時也會使得污染大的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到周邊地區(qū)，影響周邊地區(qū)的生態(tài)環(huán)境，從而抑制周邊地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提高；經(jīng)濟發(fā)展能力（ECO）對本地區(qū)及周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用，這說明經(jīng)濟發(fā)展能力要求具備能夠與其匹配的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和要素稟賦空間，經(jīng)濟發(fā)展能力越強，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)就越合理、要素資源就越豐富，繼而能夠增強區(qū)域發(fā)展的經(jīng)濟活力，提高生產(chǎn)效率，降低環(huán)境污染和資源浪費，實現(xiàn)經(jīng)濟效益和環(huán)境效益的 “雙贏”；人力資本（LAB）與交通條件（TRA）對本地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率具有正向效應(yīng)，即人力資本水平越高、交通條件越好，則本地區(qū)與周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率越高。這可能是由于人力資本水平的提高推動地區(qū)綠色科技水平的提升，良好的交通條件和基礎(chǔ)設(shè)施能夠減少企業(yè)產(chǎn)品在流通過程中的損耗、生產(chǎn)成本和能源消耗。不過，人力資本（LAB）與交通條件（TRA）會對周邊地區(qū)綠色經(jīng)濟發(fā)展起抑制作用，這說明地區(qū)高質(zhì)量的人力資本以及良好的基礎(chǔ)設(shè)施會對周邊地區(qū)產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”，吸引技術(shù)、人才、資金等優(yōu)勢資源要素流向本地區(qū)，進(jìn)而沖擊和減緩周邊地區(qū)的發(fā)展；外商直接投資（FDI）對本地區(qū)及周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。這可能是由于地區(qū)對外商投資的利用程度低以及引進(jìn)的外商投資更多聚集在高污染高能耗的低端制造業(yè)上，這不利于提升地區(qū)制造業(yè)水平，還會影響和破壞生態(tài)環(huán)境，進(jìn)而抑制綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

5.5 穩(wěn)健性檢驗

5.5.1 更換空間權(quán)重矩陣

為了檢驗空間計量模型的精準(zhǔn)度，本文選用不同的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，通過借鑒紀(jì)玉俊和王芳 （2021）［21］的方法，將原有的空間權(quán)重矩陣更改為反經(jīng)濟距離矩陣，具體公式如下：

其中，GDPi和GDPj表示為?。▍^(qū)、市）i和省（區(qū)、市）j的人均GDP水平。

從更換空間權(quán)重矩陣后的空間計量模型的效應(yīng)分解結(jié)果（表略）可以發(fā)現(xiàn)：更換空間權(quán)重矩陣后，解釋變量的空間效應(yīng)的系數(shù)符號均未發(fā)生變化，且顯著性水平基本相同，因此實證結(jié)果是穩(wěn)健的、可靠的。

5.5.2 調(diào)整樣本觀測時間

本文參考馬小芳等 （2021）［22］的做法，將樣本觀測時間由2011～2020年更改為2006～2020年，所得的結(jié)果如表3所示。解釋變量的系數(shù)顯著性差異較小，符號都保持一致，結(jié)果依然穩(wěn)健。

表3 調(diào)整樣本觀測時間后的空間計量模型的效應(yīng)分解

6 結(jié)論與政策建議

本文基于2011～2020年中國30個?。▍^(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)，通過包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型和ML指數(shù)法測算出綠色全要素生產(chǎn)率，并通過空間杜賓模型實證分析工業(yè)集聚、金融集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的影響及空間溢出效應(yīng)。主要研究結(jié)論如下：（1）工業(yè)集聚、金融集聚具有顯著的正向直接效應(yīng)及溢出效應(yīng)，可以有效提升本地區(qū)和周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率，同時工業(yè)集聚與綠色全要素生產(chǎn)率之間存在倒 “U”型曲線關(guān)系，即當(dāng)工業(yè)集聚超過特定 “閾值”時，工業(yè)集聚將對綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用；（2）政府干預(yù)能力、經(jīng)濟發(fā)展能力、人力資本、交通條件和外商直接投資對綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)存在顯著差異，并反作用于工業(yè)集聚、金融集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。

基于以上理論分析與實證檢驗，本文提出以下政策建議：（1）對于工業(yè)制造業(yè)，既要增強工業(yè)集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，發(fā)揮其規(guī)模效應(yīng)，也要促進(jìn)工業(yè)制造業(yè)的適度集聚，淘汰高能耗、高污染的企業(yè)，同時還要推動工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，建立新的生產(chǎn)函數(shù)，以加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與優(yōu)化升級，避免倒 “U”形態(tài)的后半部分出現(xiàn)；對于金融業(yè)，要充分發(fā)揮金融集聚對綠色經(jīng)濟發(fā)展的積極作用，要因地制宜地實施富有彈性的金融產(chǎn)業(yè)政策，強化金融服務(wù)實體經(jīng)濟的職能，積極引導(dǎo)金融資源流向綠色環(huán)保、清潔生產(chǎn)的工業(yè)企業(yè)，為工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新發(fā)展提供強有力的金融支撐，繼而提高當(dāng)?shù)氐木G色全要素生產(chǎn)率；（2）既要強化政府在環(huán)境保護中的職能體現(xiàn)，完善環(huán)境保護制度，加強對環(huán)境變化的檢測與監(jiān)控，增加對環(huán)境保護的財政撥款，同時也要增加政府對綠色產(chǎn)業(yè)的投資與補貼，降低環(huán)保企業(yè)的門檻與融資貸款難度，鼓勵民間、社會各類主體參與綠色經(jīng)濟發(fā)展；（3）要發(fā)揮經(jīng)濟發(fā)展能力對綠色全要素生產(chǎn)率的推動作用，制定優(yōu)惠的營商政策，營造良好的營商環(huán)境，為當(dāng)?shù)鼐G色環(huán)保企業(yè)的發(fā)展提供高質(zhì)量的人力資源和現(xiàn)代化的基礎(chǔ)設(shè)施；（4）要提高對外商直接投資的利用效率，提高對外開放的質(zhì)量，提高環(huán)保準(zhǔn)入門檻，鼓勵外國投資者向綠色行業(yè)與高科技行業(yè)投資，發(fā)揮外國資本促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率提升的有利作用； （5）要深入實施區(qū)域重大戰(zhàn)略和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，增強區(qū)域發(fā)展的平衡性和協(xié)調(diào)性；要增強核心城市對周邊地區(qū)的外溢效應(yīng)，以城市群、經(jīng)濟帶建設(shè)推進(jìn)區(qū)域間的綠色經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展。