譚美容 唐燕 羅胤晨

【基金項(xiàng)目】重慶市教委人文社科規(guī)劃項(xiàng)目“成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)實(shí)困境及破解路徑研究”（21SKGH312）、國家社會科學(xué)基金青年項(xiàng)目“長江上游地區(qū)工業(yè)生態(tài)集聚及空間差異策略研究”（18CJL031）、“成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈綠色一體化發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建及評價研究”（23SKGH402）、“成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型多維評價及提升路徑”（22SKGH513）成果。

摘要：本文系統(tǒng)測度研究了長江上游地區(qū)30個地級市制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平和綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）的演變趨勢，并基于2010—2020年的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對GTFP的影響效果及其作用路徑。結(jié)果表明：長江上游地區(qū)各城市間協(xié)同集聚差異度不斷縮??；在研究期內(nèi)，大部分城市實(shí)現(xiàn)了GTFP的增長；產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對GTFP呈正向促進(jìn)作用，且現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚主要通過純技術(shù)效率的波及效應(yīng)來促進(jìn)GTFP的提升，而綠色規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步的正向影響不顯著。因此，各城市應(yīng)基于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢選擇產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，根據(jù)城市專業(yè)化集聚程度確定差異化發(fā)展目標(biāo)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，提升區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)效率。

關(guān)鍵詞：協(xié)同集聚；綠色全要素生產(chǎn)率；制造業(yè)；生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)

【中圖分類號】 F127? ? doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2023.06.010

一、研究背景與問題的提出

黨的二十大明確指出，要促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，深入實(shí)施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，構(gòu)建優(yōu)勢互補(bǔ)、高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局。2023年10月，習(xí)近平總書記在進(jìn)一步推動長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展座談會上強(qiáng)調(diào)，“堅持共抓大保護(hù)、不搞大開發(fā)，堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，以科技創(chuàng)新為引領(lǐng)，統(tǒng)籌推進(jìn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，加強(qiáng)政策協(xié)同和工作協(xié)同，進(jìn)一步推動長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展，更好支撐和服務(wù)中國式現(xiàn)代化”①。長江經(jīng)濟(jì)帶是具有全球影響力的內(nèi)河經(jīng)濟(jì)帶、東中西互動合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶、沿江沿海沿邊全面推進(jìn)的對內(nèi)對外開放帶，也是生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶。長江上游地區(qū)在維系長江生命線、保障戰(zhàn)略資源供給、筑牢生態(tài)基底、加實(shí)空間聯(lián)系、拓寬內(nèi)陸消費(fèi)市場等方面起著不可替代的作用。據(jù)統(tǒng)計，2021年長江上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量12.8萬億元，占整個長江經(jīng)濟(jì)帶總量的24.2%。實(shí)現(xiàn)長江上游地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展，對長江經(jīng)濟(jì)帶乃至全國的糧食安全、能源安全、重要產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全和水安全都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下，產(chǎn)業(yè)集聚成為推動城市發(fā)展的核心力量，產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展更與城市綠色經(jīng)濟(jì)息息相關(guān)?？v觀全球，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家和地區(qū)大都實(shí)現(xiàn)了制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的“雙輪驅(qū)動”，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚成為優(yōu)化空間布局、促進(jìn)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、推動產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要手段[1]。兩者的協(xié)同集聚無疑是我國經(jīng)濟(jì)綠色化發(fā)展的重要突破方向。作為國家重點(diǎn)戰(zhàn)略區(qū)域的長江上游地區(qū)，憑借其區(qū)位和發(fā)展優(yōu)勢吸引了大量的制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)在此集聚。然而，產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的一系列資源和環(huán)境問題也影響著城市經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展[2]。長江上游地區(qū)如何在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚發(fā)展與環(huán)境改善之間尋求平衡路徑從而提升綠色經(jīng)濟(jì)效率，已成為高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵問題。

二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

產(chǎn)業(yè)集聚是指同一行業(yè)之間的企業(yè)在地理范圍內(nèi)的集中，其理論研究可追溯到馬歇爾（Marshall）提出的產(chǎn)業(yè)區(qū)理論，強(qiáng)調(diào)專業(yè)化的集聚帶來外部效應(yīng)，同時提出產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚形成的三個關(guān)鍵因素：勞動力池、知識溢出和成本節(jié)約效應(yīng)[3]。Ellison等 [4]首次提出了“協(xié)同集聚（co-agglomeration）”，并發(fā)現(xiàn)異質(zhì)性產(chǎn)業(yè)間的協(xié)同集聚同樣源于馬歇爾所強(qiáng)調(diào)的三個關(guān)鍵因素，投入產(chǎn)出更加重要。隨后國內(nèi)外大量學(xué)者對制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚展開了研究[5-7]。從這些文獻(xiàn)可知，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚是指在產(chǎn)出關(guān)聯(lián)、技術(shù)關(guān)聯(lián)等作用下，制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在同一經(jīng)濟(jì)地區(qū)彼此相鄰近的產(chǎn)業(yè)布局現(xiàn)象，而其產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)以及空間外部性是提升區(qū)域創(chuàng)新能力、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動因素[8]。一方面，制造業(yè)的健康發(fā)展能夠帶動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)更多需求，進(jìn)而完善其門類，提升其服務(wù)質(zhì)量。另一方面，可以促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在制造業(yè)生產(chǎn)活動中的價值鏈嵌入，有利于勞動密集型產(chǎn)業(yè)向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變，推動產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級[9]。

在集聚化發(fā)展的同時，導(dǎo)致了區(qū)域生態(tài)性問題日益突出，因此不少學(xué)者開始研究產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚與城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。一般而言，城市綠色發(fā)展是指城市經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)、資源可持續(xù)利用的統(tǒng)一與協(xié)調(diào)，又被稱為綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）[10]。邵帥[11]和金浩、劉肖[12]等認(rèn)為區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)效率是衡量特定時間范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量最有效的綜合指標(biāo)，其將經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)與污染物指標(biāo)統(tǒng)一于同一評價框架內(nèi)，考察環(huán)境約束條件下的經(jīng)濟(jì)增長效率，能夠較好地反映綠色經(jīng)濟(jì)效益的速率和質(zhì)量。學(xué)術(shù)界關(guān)于制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的協(xié)同集聚對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系主要有以下三種觀點(diǎn)：

（一）產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的正外部性效應(yīng)。一方面，制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚通過空間地理鄰近性降低企業(yè)技術(shù)交流和異質(zhì)性社會資源的獲取難度，有利于集聚企業(yè)依賴知識溢出效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)提高生產(chǎn)效率及中間產(chǎn)品獲取，進(jìn)而提高產(chǎn)業(yè)整體資源利用率和生產(chǎn)效率。另一方面，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚可加劇產(chǎn)業(yè)內(nèi)部競爭，導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)企業(yè)通過改善服務(wù)與產(chǎn)品質(zhì)量擴(kuò)大需求，間接地增進(jìn)了制造業(yè)對服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)與服務(wù)的使用效益，降低制造業(yè)污染治理成本，提升制造業(yè)綠色經(jīng)濟(jì)效率。呂平和袁易明[13]、陳子真和雷振丹[14]、周小亮和宋立[15]、申偉寧[16]等分別從知識技術(shù)的溢出、中間成本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、空間溢出效應(yīng)等方面證明了異質(zhì)性產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚和互動能夠提升地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

（二）產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的負(fù)外部性效應(yīng)。制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚會產(chǎn)生兩種外部性作用于綠色全要素生產(chǎn)率：一是擁擠效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚和規(guī)模不經(jīng)濟(jì)下的擁擠效應(yīng)將增加要素成本，密集的經(jīng)濟(jì)活動導(dǎo)致交通、公共基礎(chǔ)設(shè)施的擁擠以及環(huán)境惡化，可能阻礙城市綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升。二是擠占效應(yīng)，區(qū)域產(chǎn)業(yè)的集聚會吸引大量生產(chǎn)要素的集聚，擠占其他資源。受沉沒成本的限制，企業(yè)很難自由進(jìn)出，負(fù)鎖定效應(yīng)的集聚可能會降低城市的綠色全要素生產(chǎn)率[17]。Frank等人[18]認(rèn)為，當(dāng)集聚達(dá)到一定規(guī)模時會加劇區(qū)域環(huán)境污染，帶來擁擠效應(yīng)，不利于城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，持相關(guān)觀點(diǎn)的還有Verhoef和Nijkamp[19]、張可和王東芳[20]。

（三）產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率呈非線性關(guān)系。制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚與綠色全要素生產(chǎn)率的影響是復(fù)雜的、多方面的，可能存在非線性關(guān)系，也可能存在一定滯后性和抑制性。集聚作為一種產(chǎn)業(yè)動態(tài)系統(tǒng)，超過一定閾值則可能產(chǎn)生過度競爭、資源配置失衡等市場擁擠現(xiàn)象，降低生產(chǎn)效率。伍先福[21]對中國246個地級市進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)在門檻值外，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對全要素生產(chǎn)率的影響由負(fù)轉(zhuǎn)為正；王燕和孫超[22]、任陽軍等[23]通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率GTFP的影響呈倒“U”型；馮曦明等[24]、李晟婷等[25]則發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對城市綠色發(fā)展的影響呈“U”型曲線關(guān)系。

此外，綠色要素生產(chǎn)效率可分解為：綠色純技術(shù)效率、綠色規(guī)模效率和綠色技術(shù)進(jìn)步。理論上，制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚更能促進(jìn)綠色規(guī)模效率和綠色技術(shù)進(jìn)步，但產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚會促使政府加大環(huán)境管制投入，不利于純技術(shù)效率的提升。

當(dāng)前長江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量綠色發(fā)展水平總體呈上升趨勢，長江上游地區(qū)作為西部重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域，其產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展水平和效率正處于快速發(fā)展階段?；谝陨戏治?，提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率具有正向促進(jìn)作用。

假設(shè)2：產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚通過影響純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)變化，進(jìn)而影響綠色全要素生產(chǎn)率。

三、指標(biāo)設(shè)置及特征分析

（一）指標(biāo)設(shè)置

1. 產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)

目前衡量單一產(chǎn)業(yè)集聚水平的指標(biāo)主要有行業(yè)集中度、空間基尼系數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)等。這些指標(biāo)各有優(yōu)缺點(diǎn)，如行業(yè)集中度缺乏對不同地區(qū)集聚規(guī)模的測度，赫芬達(dá)爾指數(shù)不易看出集聚水平的高低。目前國內(nèi)外很多學(xué)者選取區(qū)位熵來衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平[26-28]，因?yàn)閰^(qū)位熵可以消除區(qū)域規(guī)模的差異因素，能真實(shí)反映地理要素的空間分析[29]，故本文也采用該方法，具體計算公式為：

[Magg=niMNinMN]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

[Psagg=niPNinPN]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中，[Magg]、[Psagg]分別為城市[i]的制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚指數(shù)，[niM]、[niP]分別為城市[i]的制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，[Ni]為城市[i]所有產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)，[nM]、[nP]分別為全國制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，[N]為全國所有產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員總數(shù)，一律采用分行業(yè)“年末單位從業(yè)人員”來衡量。

關(guān)于異質(zhì)性產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚水平測度，目前使用最多的是陳建軍等[30]構(gòu)建的指數(shù)，其計算公式為：

[Coagg=1-Magg-PsaggMagg+Psagg+Magg-Psagg]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

其中，[Coagg]為制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)，其值越大，表示協(xié)同集聚水平越高。該協(xié)同集聚指數(shù)克服了E—G指數(shù)的弊端，能夠同時反映“協(xié)同質(zhì)量”和“協(xié)同深度”，全面反映協(xié)同集聚水平。本文的制造業(yè)包括《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T 4754—2017）》中13～43代碼行業(yè)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的界定參照李子葉等[32]的方法，具體包括交通運(yùn)輸、倉儲和郵政服務(wù)業(yè)，信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融服務(wù)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)等五大產(chǎn)業(yè)。

本文研究范圍是長江上游地級市②，由于畢節(jié)市、銅仁市、普洱市部分指標(biāo)數(shù)據(jù)不連貫，為了確保統(tǒng)計口徑一致性和樣本數(shù)據(jù)完整性，故剔除。樣本數(shù)據(jù)來源于2011—2021年《中國城市統(tǒng)計年鑒》及各省市統(tǒng)計年鑒，對少數(shù)缺失值采用插值法補(bǔ)充。

2. 綠色全要素生產(chǎn)率

采用基于DEA模型Malmquist指數(shù)來測算2010—2020年長江上游地區(qū)30個城市的綠色全要素生產(chǎn)率。限于篇幅，用以下3個經(jīng)典公式來說明DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的原理：

[Mi，t+1xti，yti，bti，xt+1i，yt+1i，bt+1i=Dtixt+1i，yt+1i，bt+1iDtixti，yti，bti×Dt+1ixt+1i，yt+1i，bt+1iDt+1ixti，yti，bti12]

[Mi，t+1xti，yti，bti，xt+1i，yt+1i，bt+1i=Dtixt+1i，yt+1i，bt+1iDtixti，yti，bti×Dtixti，yti，btiDt+1ixti，yti，bti×Dtixt+1i，yt+1i，bt+1iDt+1ixt+1i，yt+1i，bt+1i12]

[Mt，t+1v，c=Dtixt+1i，yt+1i，bt+1iDtixti，yti，bti×Dtvxti，yti，btiDtcxti，yti，btiDt+1vxt+1i，yt+1i，bt+1iDt+1cxti，yti，bti×Dtcxti，yti，btiDt+1cxti，yti，bti?Dtcxt+1i，yt+1i，bt+1iDt+1cxt+1i，yt+1i，bt+1i][Mi，t+1=EFFCHt+1i×TECHt+1i][=PECHt+1i×SECHt+1i×TECHt+1i]

其中：M為綠色全要素生產(chǎn)率GTFP，[xti]、[xt+1i]分別為[i]地區(qū)在t到t+1時期的投入向量；[yti]、[yt+1i]分別為[i]地區(qū)在t和t+1時期的期望產(chǎn)出向量；[bti]、[bt+1i]分別為[i]地區(qū)在t到t+1時期的非期望產(chǎn)出向量；[Dtixti，yti]和[Dtixt+1i，yt+1i]分別為t時期技術(shù)[Tt]為參照的、t到t+1時期生產(chǎn)點(diǎn)的距離函數(shù)；注腳為c（v）表示規(guī)模報酬不變（變動）的情況。為進(jìn)一步探討產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色生產(chǎn)效率的影響路徑，根據(jù)F?re R的分解方法，將M分解為綠色純技術(shù)效率PECH、綠色規(guī)模效率SECH和綠色技術(shù)進(jìn)步TECH。其中M、GTFP、PECH、SECH和TECH大于1，表明從t到t+1期的綠色發(fā)展水平增長、技術(shù)效率改善、規(guī)模效率提高、技術(shù)進(jìn)步，反之，則表明下降、惡化、偏低、倒退[32]。

各變量的選擇與數(shù)據(jù)說明。由于缺乏各個城市的價格平減指數(shù)，且劉秉鐮和李清彬[33]指出DEA方法是核算相對效率的方法，只要研究對象保持相對一致，價格的影響不顯著，因此，本文各個投入產(chǎn)出指標(biāo)直接利用其當(dāng)年數(shù)據(jù)。本文投入變量包含：資本存量借鑒劉祥[34]用全市社會固定資產(chǎn)投資額來替代；勞動力用各城市全市年末單位從業(yè)人員數(shù)、城鎮(zhèn)私營和個體從業(yè)人員之和表示；能源消耗水平借鑒秦炳濤[35]用全年用電總量來反映。對于期望產(chǎn)出的選擇，直接利用各城市的當(dāng)年生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出；選取工業(yè)二氧化硫排放量、廢水排放量和煙塵排放量為非期望產(chǎn)出。Seiford和Zhu [36]利用線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)法對生產(chǎn)過程中的廢水排放量進(jìn)行處理，并對工業(yè)二氧化硫排放量、煙塵排放量進(jìn)行相同處理，即設(shè)第[i]個城市第[j]年的廢水排放量為[Qij]，[Qij=（Qi1，Qi2，...，Qij）T>0]（[i=1，2，...，n]），令[η=max（Qij）+C]，其中[C]為任意大于0的常數(shù)，本文令[C=1]，通過線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后，非期望產(chǎn)出指標(biāo)可表示為 [Q*ij=-Qij+η]（于斌斌[37]、孟衛(wèi)軍等[38]）。

（二） 城市產(chǎn)業(yè)集聚特征

對長江上游地區(qū)制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚、協(xié)同集聚特征及演變進(jìn)行描述。

1.產(chǎn)業(yè)集聚特征

通過計算各城市制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚指數(shù)來反映其產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢，根據(jù)式（1）～（3）分別測算了2010—2020年長江上游地區(qū)30個地級市的產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)，并計算其在研究期內(nèi)的均值，結(jié)果如圖1所示。

從制造業(yè)集聚水平來看，攀枝花、德陽、綿陽、宜賓、玉溪等城市的制造業(yè)區(qū)位熵均大于1，說明這五個地區(qū)制造業(yè)形成了一定規(guī)模的集聚，并且目前這五個城市已經(jīng)成為區(qū)域制造業(yè)的集聚中心。從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚水平來看，昆明、成都、綿陽、貴陽生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)區(qū)位熵均大于1，說明這些地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)形成了一定規(guī)模的集聚，目前都已成為區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚中心。

為了直觀反映各城市產(chǎn)業(yè)專業(yè)化發(fā)展優(yōu)勢，根據(jù)各城市制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚指數(shù)平均值，以制造業(yè)集聚水平為橫坐標(biāo)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚水平為縱坐標(biāo)，以兩者各自的均值（0.76、0.87）為象限分界點(diǎn)，將30個城市分布在4個象限中，如圖2所示。根據(jù)其分布特征，將城市發(fā)展模式分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)“雙輪驅(qū)動”發(fā)展型、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主導(dǎo)型、“雙低”型、制造業(yè)主導(dǎo)型4種[39]。

由圖2可知，位于第一象限的城市是成都、重慶、綿陽，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)集聚水平偏高，屬于“雙輪驅(qū)動”發(fā)展型，這些城市利用自身產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢，使得產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平也較高。而昆明、貴陽、自貢、廣元和南充的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚水平偏高，制造業(yè)集聚水平偏低。德陽、攀枝花、宜賓、玉溪、樂山、眉山、安順、內(nèi)江、遂寧具有較高的制造業(yè)集聚水平，偏低的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚水平。這兩類城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡，因此傾向于較低的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平。而麗江、資陽、昭通、廣安、達(dá)州、巴中、遵義、六盤水、雅安、瀘州、曲靖、保山、臨滄等城市制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)均不發(fā)達(dá)。

2.產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚特征

從圖1可以看出，長江上游地區(qū)30個地級市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚差異度較大。協(xié)同集聚度最高的是綿陽，其次是成都和重慶，這3個城市在象限圖中表現(xiàn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)“雙輪驅(qū)動”，利用產(chǎn)業(yè)專業(yè)優(yōu)勢發(fā)揮輻射帶動作用，深化產(chǎn)業(yè)協(xié)作。而廣元、廣安、昭通和麗江產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平較低，從上述分析發(fā)現(xiàn)，這些城市制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的單一產(chǎn)業(yè)集聚水平也不高。

（三）綠色全要素生產(chǎn)率特征

本文利用DEAP2.1軟件，測算出長江上游地區(qū)30個地級市綠色全要素生產(chǎn)率及其分解值，如表1、表2所示。

從表1可以看出，除了個別年份GTFP小于1以外，大部分年份均大于1，說明長江上游地區(qū)30個地級市在2010—2020年間基本上實(shí)現(xiàn)了GTFP的增長。但在研究期內(nèi)，長江上游地區(qū)GTFP并不是持續(xù)增長，而是在波動中上升。從增長源泉的分解來看，綠色技術(shù)效率在波動中下降，其中綠色純技術(shù)效率在波動中下降，綠色規(guī)模效率則在波動中上升，而綠色技術(shù)進(jìn)步在逐步倒退。從總體趨勢來看，綠色全要素生產(chǎn)率GTFP與綠色技術(shù)效率、綠色純技術(shù)效率的變化基本保持一致，說明長江上游地區(qū)GTFP的提高主要來源于綠色純技術(shù)效率的提高。

從表2可以看出，長江上游地區(qū)30個地級市GTFP均大于1，在其分解項(xiàng)中，各個城市的綠色規(guī)模效率均偏低，說明促進(jìn)其GTFP提高主要依靠綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色純技術(shù)效率，而由于各個城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不一，綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色純技術(shù)效率的貢獻(xiàn)率也就不一樣。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）模型設(shè)定

本文旨在分析產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響，考慮到前一期的地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率會對當(dāng)期值造成影響，將因變量滯后一期作為工具變量納入模型中。由于城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展還受到其他因素的影響，因此通過借鑒現(xiàn)有研究引入了控制變量。為克服異方差，對部分控制變量進(jìn)行對數(shù)處理，從而得到本文實(shí)證分析的最終動態(tài)面板模型：

[GTFPi，t=β0+β1Coaggi，t+β2lnenpi，t+β3lnkli，t+β4lnstruci，t+β5govi，t+εi，t]? ? ? ? （4）

其中：下標(biāo)i和t分別表示城市和年份，[εi，t]為隨機(jī)擾動項(xiàng)。被解釋變量為綠色全要素生產(chǎn)率GTFP，解釋變量為產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度Coagg?？刂谱兞恐饕獜沫h(huán)境保護(hù)、政府因素、稟賦結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行考量。環(huán)境保護(hù)（enp）：用各城市人均綠色面積來衡量。稟賦結(jié)構(gòu)（kl）：資源豐裕程度對綠色全要素生產(chǎn)率的提升具有不可忽視的作用，采用城市固定資本存量與城市勞動力就業(yè)量之比來衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（struc）：用第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重來衡量。政府干預(yù)（gov）：用各城市一般財政預(yù)算內(nèi)支出占城市當(dāng)年GDP的比重來衡量。

（二）模型檢驗(yàn)與回歸

本文應(yīng)用Eviews10對模型（4）進(jìn)行回歸分析，研究長江上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響，相關(guān)核心變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

首先，對長江上游地區(qū)30個地級市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

其次，根據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，本文所有變量在5%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，故無須協(xié)整檢驗(yàn)。進(jìn)一步對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示，F(xiàn)值為1.3043，由于F（29，265，α=0.1）為1.3794，故接受原假設(shè)，采用“混合估計效應(yīng)模型”。又由于F值為2.6474，F(xiàn)（29，265，α=0.01）為1.7832，故拒絕原假設(shè)“采用混合估計效應(yīng)模型”，最終采用時點(diǎn)固定效應(yīng)模型。

再次，對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示，拒絕原假設(shè)“采用時點(diǎn)隨機(jī)效應(yīng)模型”，應(yīng)采用時點(diǎn)固定效應(yīng)模型估計參數(shù)。

最后，采用時點(diǎn)固定效應(yīng)模型對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，鑒于本文面板數(shù)據(jù)為短面板，為盡可能克服異方差和自相關(guān)問題，選擇Cross-section Period weights進(jìn)行估算，回歸結(jié)果如表7所示。

（三）實(shí)證結(jié)果分析與內(nèi)生性檢驗(yàn)

由表7可知，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的回歸系數(shù)為0.2089，通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明長江上游地區(qū)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率存在正向促進(jìn)作用，這與理論分析觀點(diǎn)一致。且長江上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度每提高1%時，綠色全要素生產(chǎn)率將提高0.2089個百分點(diǎn)，高于長三角城市群產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對其GTFP的貢獻(xiàn)度0.131個百分點(diǎn)[40]，說明在研究期內(nèi)，長江上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對GTFP的貢獻(xiàn)高于長三角城市群。

環(huán)境保護(hù)（lnenp）與綠色全要素生產(chǎn)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明環(huán)境保護(hù)的加強(qiáng)會在一定程度上抑制綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由于當(dāng)前許多城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、企業(yè)綠色發(fā)展的技術(shù)儲備不足、環(huán)境保護(hù)體制不完善等，那么加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)有可能給部分地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來壓力，在短時間內(nèi)拖慢城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程，這是大部分地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必經(jīng)過程。

稟賦結(jié)構(gòu)（lnkl）與綠色全要素生產(chǎn)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明長江上游地區(qū)不合理的稟賦結(jié)構(gòu)阻礙了綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這一結(jié)論與李琳和劉琛得出的稟賦結(jié)構(gòu)提升導(dǎo)致長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)GTFP下降的結(jié)論一致[41]。究其原因，是由于長江上游地區(qū)礦產(chǎn)資源豐富，采礦業(yè)在工業(yè)中占比較高，增加了能源消耗和污染排放，導(dǎo)致綠色技術(shù)效率惡化。此外，以重工業(yè)為主的工業(yè)結(jié)構(gòu)，使得資本向重工業(yè)傾斜，加劇了收入不平等，進(jìn)而導(dǎo)致需求不足，企業(yè)缺乏技術(shù)創(chuàng)新動力，阻礙了技術(shù)進(jìn)步，雙向作用抑制了綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnstruc）與綠色全要素生產(chǎn)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明以工業(yè)為主的第二產(chǎn)業(yè)高產(chǎn)值降低了綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級對長江上游地區(qū)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展至關(guān)重要。

政府干預(yù)（gov）與綠色全要素生產(chǎn)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且未通過10%顯著性檢驗(yàn)，說明政府過度干預(yù)對城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展有抑制作用，在市場經(jīng)濟(jì)中，政府過度干預(yù)有可能引發(fā)資源錯配，降低經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率。

為證明研究結(jié)論在長期是否穩(wěn)定，對模型（4）進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，結(jié)果如表8所示。

由表8可知，解釋變量和控制變量滯后一期項(xiàng)的符號與其當(dāng)期項(xiàng)符號均一致，且顯著性也相差無幾，說明本研究結(jié)論在長期內(nèi)依然成立，增強(qiáng)了本文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)研究結(jié)論是否在不同區(qū)域中具有異質(zhì)性，將樣本分為流域區(qū)域和非流域區(qū)域進(jìn)行回歸檢驗(yàn)[42]。將長江及主要支流（嘉陵江、烏江、大渡河、岷江）所流經(jīng)的地區(qū)劃分為流域，其余地區(qū)則為非流域。流域區(qū)域包括重慶、成都、攀枝花、瀘州、廣元、樂山、南充、眉山、宜賓、廣安、達(dá)州、雅安、貴陽、六盤水、遵義、昆明、昭通、麗江，其余12市為非流域區(qū)域，回歸結(jié)果如表9所示。

從表9可知，流域與非流域的解釋變量和控制變量的回歸系數(shù)符號與之前一致，說明本研究結(jié)論不具有區(qū)域異質(zhì)性，進(jìn)一步增強(qiáng)了本文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。具體來看，流域區(qū)域回歸結(jié)果在模型總體顯著性、擬合優(yōu)度等方面優(yōu)于非流域區(qū)域回歸結(jié)果。原因可能是流域區(qū)域由于地理位置、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢等因素，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于非流域區(qū)域，而在綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型過程中，成熟的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、不合理的稟賦結(jié)構(gòu)、過度的政府干預(yù)等導(dǎo)致其轉(zhuǎn)型困難，經(jīng)濟(jì)增長率不高，而非流域區(qū)域依靠后發(fā)優(yōu)勢在綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型過程中表現(xiàn)出較高的增長率。

（五）作用路徑分析

為探究產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的影響路徑，本文將分別以綠色純技術(shù)效率（PECH）、綠色規(guī)模效率（SECH）和綠色技術(shù)進(jìn)步（TECH）為被解釋變量，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平（Coagg）為核心解釋變量進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果如表10所示，可以看出，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色純技術(shù)效率的回歸系數(shù)為正，通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度和顯著性都比較好，說明長江上游地區(qū)制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚的技術(shù)波及效應(yīng)發(fā)揮了正外部性作用，而這也是長江上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的主要途徑，驗(yàn)證了前文的理論分析。產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色規(guī)模效率的回歸系數(shù)為負(fù)，但不顯著，說明產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚提高，區(qū)域規(guī)模效率下降，這可能是由于區(qū)域產(chǎn)業(yè)同質(zhì)化嚴(yán)重，當(dāng)協(xié)同集聚度提高時，企業(yè)競爭加大，規(guī)模效率便會下降。產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色技術(shù)進(jìn)步的回歸系數(shù)為正，但不顯著，由于長江上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體不高，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對技術(shù)進(jìn)步的激勵作用還有待提升。

從控制變量看，環(huán)境保護(hù)、政府干預(yù)能提高純技術(shù)效率，但政府加大管制投入，不利于綠色規(guī)模效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的提升。稟賦結(jié)構(gòu)對三者呈負(fù)影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對純技術(shù)效率、綠色規(guī)模效率也呈負(fù)影響，盡管能促進(jìn)綠色技術(shù)進(jìn)步，但其顯著性不高。

五、結(jié)論與啟示

本文選擇2010—2020年長江上游地區(qū)30個地級市面板數(shù)據(jù)為樣本，首先測度了長江上游地區(qū)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平，然后利用DEAP2.1軟件測算其綠色全要素生產(chǎn)率，最后采用固定效應(yīng)模型實(shí)證分析了產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的影響。主要結(jié)論有：第一，考察期內(nèi)，長江上游地區(qū)制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的整體協(xié)同集聚趨勢不明顯，但各城市間協(xié)同集聚差異度在縮小。第二，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率存在正向的促進(jìn)作用，從作用路徑來看，現(xiàn)階段主要依靠純技術(shù)效率的波及效應(yīng)，綠色規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步的正向影響不顯著。第三，現(xiàn)階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境保護(hù)和政府干預(yù)對綠色發(fā)展效率具有抑制作用，說明長江上游地區(qū)正處于綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型初期。

基于上述結(jié)論，有以下啟示：

第一，以本地蜂鳴與全球聯(lián)系共同推進(jìn)產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展。本文研究發(fā)現(xiàn)，重慶、成都、綿陽、貴陽及昆明等中心城市的輻射效應(yīng)明顯，中心城市可優(yōu)化與周邊城市的產(chǎn)業(yè)布局，通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、知識共享和技術(shù)外溢等方式，帶動周邊城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。通過本地聯(lián)系以及多地理空間非本地聯(lián)系的建立和兩者間的互動，將地方、全國、全球之間的垂直尺度立體網(wǎng)絡(luò)化，共同助力推進(jìn)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)和跨區(qū)域協(xié)同共同體的構(gòu)建以及區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展。

第二，以網(wǎng)絡(luò)組織模式打造集群發(fā)展命運(yùn)共同體。在互聯(lián)網(wǎng)新經(jīng)濟(jì)時代下，生產(chǎn)要素的流動克服了地理場所的空間限制，基于合作的網(wǎng)絡(luò)組織模式，打破了部門、行業(yè)、技術(shù)、地域等邊界限制，有助于形成跨區(qū)域、跨領(lǐng)域、跨主體的多維協(xié)同共同體。長江上游地區(qū)乃至全國，應(yīng)以產(chǎn)業(yè)集群為依托，建立政產(chǎn)學(xué)研用網(wǎng)絡(luò)協(xié)同機(jī)制，打造集群命運(yùn)共同體，增強(qiáng)發(fā)展協(xié)同性。

第三，強(qiáng)化政府的樞紐機(jī)制。在集聚過程中，政府應(yīng)主動協(xié)調(diào)好企業(yè)間資源合理配置問題，積極鼓勵各區(qū)域加強(qiáng)合作，推進(jìn)企業(yè)間合作共贏，實(shí)現(xiàn)要素資源市場和基礎(chǔ)設(shè)施共享，促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，充分發(fā)揮集聚經(jīng)濟(jì)效益帶來的正外部性影響。同時，積極推動地理空間鄰近與集聚的企業(yè)和各類機(jī)構(gòu)之間形成高度網(wǎng)絡(luò)化的本地互動與交流機(jī)制，加強(qiáng)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展間的對接，發(fā)揮好“織網(wǎng)人”作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王靜田、張寶懿、付曉東：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對城市全要素生產(chǎn)率的影響研究》[J]，《科學(xué)學(xué)研究》2021年第5期，第842-853、866頁。

[2] 孟衛(wèi)軍、張雪萊、邢青松：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對城市綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究——基于長三角城市群的實(shí)證分析》[J]，《生態(tài)經(jīng)濟(jì)》2022年第2期，第67-74頁。

[3] Alfred Marshall， Principles of Economics [M]， London： Macmillan， 1890.

[4] Glenn Ellison， Edward Ludwig Glaeser and William Kerr， “What Causes Industry Agglomeration？ Evidence From Coagglomeration Patterns” [J]， American Economic Review， 2010， 100（3）： 1195-1213.

[5] Chen Chaofan， SunYawen， Lan Qingxin and Jiang Feng， “Impacts of Industrial Agglomeration on Pollution and Ecological Efficiency： A Spatial Econometric Analysis Based on A Big Panel Dataset of China's 259 Cities” [J]， Journal of Cleaner Production， 2020， 258.

[6] 于斌斌：《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚如何促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級？——基于集聚外部性與城市規(guī)模約束的實(shí)證分析》[J]，《經(jīng)濟(jì)社會體制比較》2019年第2期，第30-43頁。

[7] 韓峰、陽立高：《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚如何影響制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級？——一個集聚經(jīng)濟(jì)與熊彼特內(nèi)生增長理論的綜合框架》[J]，《管理世界》2020年第2期，第72-94、219頁。

[8] 郭然：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚下綠色全要素生產(chǎn)率增長的實(shí)現(xiàn)機(jī)制研究》[D]，博士學(xué)位論文，大連理工大學(xué)，2021年。

[9] 紀(jì)祥裕、顧乃華：《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚具有創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)嗎》[J]，《山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2020年第7期，第57-70頁。

[10] 石敏俊、劉艷艷：《城市綠色發(fā)展：國際比較與問題透視》[J]，《城市發(fā)展研究》2013年第5期，第140-145頁。

[11] 邵帥、張可、豆建民：《經(jīng)濟(jì)集聚的節(jié)能減排效應(yīng)：理論與中國經(jīng)驗(yàn)》[J]，《管理世界》2019年第1期，第36-60、226頁。

[12] 金浩、劉肖：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長——一個中介效應(yīng)模型》[J]，《科技進(jìn)步與對策》2021年第11期，第46-53頁。

[13] 呂平、袁易明：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——基于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與高技術(shù)制造業(yè)實(shí)證分析》[J]，《財經(jīng)理論與實(shí)踐》2020年第6期，第118-125頁。

[14] 陳子真、雷振丹：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響研究》[J]，《區(qū)域經(jīng)濟(jì)評論》2018年第3期，第50-58頁。

[15] 周小亮、宋立：《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響》[J]，《首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報》2019年第4期，第53-64頁。

[16] 申偉寧、柴澤陽、張舒：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的工業(yè)污染減排效應(yīng)研究——基于長三角城市群的實(shí)證分析》[J]，《華東經(jīng)濟(jì)管理》2020年第8期，第84-94頁。

[17] 王燕、孫超：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究——基于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同的視角》[J]，《經(jīng)濟(jì)縱橫》2020年第3期，第67-77頁。

[18] Frank de Leeuw， Nicolas Moussiopoulos， Peter Sahm and Alena Bartonova， “Urban Air Quality in Larger Conurbations in the European Union” [J]， Environmental Modeling and Software， 2001 （4）： 399-414.

[19] Erik T. Verhoef， Peter Nijkamp and Vu， “Externalities in Urban Sustainability： Environmental Versus Localization-type Agglomeration Externalities in a General Spatial Equilibrium Model of a Single Sector Monocentric Industrial City” [J]， Ecological Economics， 2002 （2）： 157-179.

[20] 張可、汪東芳：《經(jīng)濟(jì)集聚與環(huán)境污染的交互影響及空間溢出》[J]，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2014年第6期，第70-82頁。

[21] 伍先福：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對全要素生產(chǎn)率影響的門檻效應(yīng)研究——基于中國246個城市的實(shí)證檢驗(yàn)》[J]，《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2019年第2期，第72-78頁。

[22] 同[17]。

[23] 任陽軍、田澤、梁棟、張鑫：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對綠色全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng)》[J]，《技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究》2021年第9期，第124-128頁。

[24] 馮曦明、張仁杰、楊膨宇：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚提升綠色發(fā)展水平了嗎？——基于285個城市的空間計量分析》[J]，《金融與經(jīng)濟(jì)》2022年第3期，第71-81頁。

[25] 李晟婷、周曉唯、武增海：《產(chǎn)業(yè)生態(tài)化協(xié)同集聚的綠色經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)》[J]，《科技進(jìn)步與對策》2022年第5期，第72-82頁。

[26] David Keeble， John Bryson and Peter Wood， “Small Firms， Business Services Growth and Regional Development in the United Kingdom： Some Empirical Finds” [J]， Regional Studies， 1991， 25（5）： 439-457.

[27] Dan ODonoghue and Bill Gleave， “A Note on Methods for Measuring Industrial Agglomeration” [J]， Regional Studies， 2004， （4）： 419-427.

[28] 陳國亮、陳建軍：《產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、空間地理與二三產(chǎn)業(yè)共同集聚——來自中國212個城市的經(jīng)驗(yàn)考察》[J]，《管理世界》2012年第4期，第82-100頁。

[29] 楊仁發(fā)：《產(chǎn)業(yè)集聚與地區(qū)工資差距——基于我國269個城市的實(shí)證研究》[J]，《管理世界》2013年第8期，第41-52頁。

[30] 陳建軍、劉月、鄒苗苗：《產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚下的城市生產(chǎn)效率增進(jìn)——基于融合創(chuàng)新與發(fā)展動力轉(zhuǎn)換背景》[J]，《浙江大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版）》2016年第3期，第150-163頁。

[31] 李子葉、韓先鋒、馮根福：《我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變的影響——異質(zhì)門檻效應(yīng)視角》[J]，《經(jīng)濟(jì)管理》2015年第12期，第21-30頁。

[32] 同[2]。

[33] 劉秉鐮、李清彬：《中國城市全要素生產(chǎn)率的動態(tài)實(shí)證分析：1990—2006——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法》[J]，《南開經(jīng)濟(jì)研究》2009年第3期，第139-152頁。

[34] 劉祥：《礦業(yè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模效率淺析》[J]，《中國礦業(yè)》2004年第9期，第72-77頁。

[35] 秦炳濤：《中國區(qū)域能源效率研究——地級市的視角》[J]，《世界經(jīng)濟(jì)文匯》2014年第1期，第95-104頁。

[36] Lawrence M. Seiford and Joe Zhu， “Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation” [J]， European Journal of Operational Research， 2002， 142 （1）： 16-20.

[37] 于斌斌：《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整如何提高地區(qū)能源效率？——基于幅度與質(zhì)量雙維度的實(shí)證考察》[J]，《財經(jīng)研究》2017年第1期，第86-97頁。

[38] 同[2]。

[39] 同[1]。

[40] 同[2]。

[41] 李琳、劉琛：《互聯(lián)網(wǎng)、稟賦結(jié)構(gòu)與長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率——基于三大城市群108個城市的實(shí)證分析》[J]，《華東經(jīng)濟(jì)管理》2018年第7期，第5-11頁。

[42] 向陽、羅胤晨、于哲浩、周潤星：《城市制造業(yè)集聚演變及其對生態(tài)環(huán)境的影響研究——基于成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈的實(shí)證分析》[J]，《調(diào)研世界》2022年第3期，第20-29頁。

注釋：

①參見《習(xí)近平主持召開進(jìn)一步推動長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展座談會 強(qiáng)調(diào)進(jìn)一步推動長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展 更好支撐和服務(wù)中國式現(xiàn)代化》[N]，《人民日報》2023年10月13日第 1版。

②本文研究區(qū)域?yàn)橹貞c市、成都市、自貢市、攀枝花市、瀘州市、德陽市、綿陽市、廣元市、遂寧市、內(nèi)江市、樂山市、南充市、眉山市、宜賓市、廣安市、達(dá)州市、雅安市、巴中市、資陽市、貴陽市、六盤水市、遵義市、安順市、畢節(jié)市、銅仁市、昆明市、曲靖市、玉溪市、保山市、昭通市、麗江市、普洱市、臨滄市。

作者簡介：譚美容，重慶財經(jīng)學(xué)院講師，重慶交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生。唐燕，重慶財經(jīng)學(xué)院講師。羅胤晨，重慶財經(jīng)學(xué)院教授，重慶財經(jīng)學(xué)院綠色發(fā)展研究院執(zhí)行院長。

責(zé)任編輯：陳丁力