制造業(yè)集聚如何影響區(qū)域綠色發(fā)展福利？

袁華錫，封亦代，羅翔勇，劉耀彬

（1. 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北武漢 430073；2. 南昌大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西南昌 330031；3. 美國(guó)威斯康星大學(xué)密爾沃基分校，美國(guó)密爾沃基 53211）

黨的十九屆五中全會(huì)指出，中國(guó)已轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，在“十四五”時(shí)期，要讓民生福祉達(dá)到新水平，不斷實(shí)現(xiàn)人民對(duì)美好生活的向往。生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的根本目的是提高人類福利，所有非民生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是人類行為的異化［1］。過(guò)去以“高消耗、高污染、高排放、低產(chǎn)出”的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式受到了批判，綠色發(fā)展已經(jīng)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色轉(zhuǎn)型的必然選擇。福利門檻學(xué)說(shuō)認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與社會(huì)福利之間存在倒“U”型曲線關(guān)系，只有經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于合理區(qū)間內(nèi)，才能有效地增加居民福利水平［2］，無(wú)休止的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)反而會(huì)遇到生態(tài)和福利的雙重門檻［3］。伊斯特林悖論早已證明幸福并不僅僅依靠經(jīng)濟(jì)因素，換句話說(shuō)，收入并不必然導(dǎo)致福利或幸福的增加［4］。Fritz等［5］研究發(fā)現(xiàn)，體面的生活需要有一定的物質(zhì)消費(fèi)水平作為支撐，但是在滿足基本需求之后，追求更多的物質(zhì)消費(fèi)將不再導(dǎo)致福利的提升，反而會(huì)給環(huán)境帶來(lái)巨大壓力。因此，該研究認(rèn)為增進(jìn)民生福祉不僅要提高傳統(tǒng)的社會(huì)福利，更要重視提高綠色發(fā)展福利。

綠色發(fā)展福利是指在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展的背景下，綠色發(fā)展使居民當(dāng)期享受的福利水平變化，以及未來(lái)福利水平可持續(xù)提升的能力［6］，反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)將自然消耗轉(zhuǎn)化為福利水平的能力［7］。該研究將綠色發(fā)展福利定義為相對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一國(guó)（地區(qū)）在一定時(shí)期內(nèi)因綠色發(fā)展使居民當(dāng)期所享受的福利水平變化，以及未來(lái)福利水平可持續(xù)提升的能力。中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量雖然在不斷提升，但是社會(huì)福利提升速度卻明顯滯后［8］。面對(duì)這種復(fù)雜情況，如何在新時(shí)代背景下破解綠色發(fā)展福利困境已成為學(xué)界與政府面臨的科學(xué)難題和重要挑戰(zhàn)。事實(shí)上，與綠色發(fā)展福利水平密切相關(guān)的因素可能是制造業(yè)發(fā)展。原因是制造業(yè)的快速發(fā)展，不僅促成了中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)奇跡，還嚴(yán)重影響區(qū)域環(huán)境質(zhì)量［9］，進(jìn)而作用于綠色發(fā)展福利。因此，提高綠色發(fā)展福利的關(guān)鍵在于促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

截至2019 年底，東部地區(qū)聚集了全國(guó)61.03%的制造業(yè)企業(yè)，遠(yuǎn)高于中部地區(qū)的24.81%和西部地區(qū)的14.15%。制造業(yè)營(yíng)業(yè)收入占整個(gè)工業(yè)行業(yè)的88.40%，消耗了全國(guó)50%以上的能源。由此可見，中國(guó)制造業(yè)呈現(xiàn)顯著的空間集聚特征，而且是能源消耗的主要產(chǎn)業(yè)。1990—2017 年，中國(guó)因空氣污染造成的福利損失經(jīng)濟(jì)價(jià)值從3.38%上升至6.44%，遠(yuǎn)高于OECD 國(guó)家的平均值3.396%。由此可見，制造業(yè)集聚不僅是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，更是影響綠色發(fā)展福利的重要來(lái)源。基于以上問(wèn)題的思考，該研究不禁產(chǎn)生了如下疑問(wèn)：制造業(yè)集聚能否影響綠色發(fā)展福利？如果影響，這種影響具有怎樣的特征和規(guī)律？鑒于此，該研究從制造業(yè)集聚視角切入，以外部性經(jīng)濟(jì)理論為媒介，考察制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響。該研究有利于深化集聚經(jīng)濟(jì)學(xué)理論內(nèi)涵，可以為國(guó)家綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展提供新視角和新方法。

相比于以往的研究，該研究的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：①現(xiàn)有研究關(guān)注了集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)福利的影響，但尚未系統(tǒng)考察制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利的作用，導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)論無(wú)法較好地指導(dǎo)地方實(shí)踐。因此，該研究首先基于外部經(jīng)濟(jì)理論，分析制造業(yè)集聚與綠色發(fā)展福利之間的作用機(jī)理；其次，采用前沿的計(jì)量方法，揭示制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利的影響與規(guī)律，可以為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和國(guó)家綠色轉(zhuǎn)型的政策制定提供科學(xué)依據(jù)。②現(xiàn)有文獻(xiàn)雖然研究了制造業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng)，但尚未揭示其空間外溢的衰減規(guī)律，尤其沒(méi)有研究制造業(yè)集聚外部性對(duì)綠色發(fā)展福利的影響。因此，該研究嘗試檢驗(yàn)制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利是否存在空間外溢的衰減規(guī)律，并量化制造業(yè)集聚外部性對(duì)綠色發(fā)展福利的作用效果，可以為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和國(guó)家綠色轉(zhuǎn)型提供新思路和新途徑。③絕大部分研究采用主客觀賦權(quán)法來(lái)測(cè)算指標(biāo)權(quán)重，但該方法只適用于截面數(shù)據(jù)而不適用于面板數(shù)據(jù)，且綜合評(píng)價(jià)結(jié)果無(wú)法進(jìn)行跨期比較；此外，現(xiàn)有研究還忽視了制造業(yè)集聚與綠色發(fā)展福利之間可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。因此，該研究嘗試采用前沿的統(tǒng)計(jì)方法測(cè)算面板數(shù)據(jù)權(quán)重，并從歷史與地理方面尋找工具變量，克服模型的內(nèi)生性問(wèn)題，以期得到更加可靠的實(shí)證結(jié)論，為制造業(yè)集聚提升綠色發(fā)展福利的政策制定提供可靠經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 綠色發(fā)展福利測(cè)度的研究進(jìn)展

關(guān)于綠色發(fā)展福利的測(cè)度研究基本在2012 年以后，目前尚未形成專門的研究成果。雖然鐘水映等［10］借助人類發(fā)展指數(shù)和脫鉤理論測(cè)度了中國(guó)省際間的綠色發(fā)展福利水平，但因無(wú)法計(jì)算綠色發(fā)展福利的具體數(shù)值而使用受限。與綠色發(fā)展福利測(cè)度緊密相關(guān)的研究集中在生態(tài)福利績(jī)效領(lǐng)域。生態(tài)福利績(jī)效研究興起于20 世紀(jì)70 年代，此后成為可持續(xù)發(fā)展科學(xué)與福利經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要議題［11］。生態(tài)福利績(jī)效概念源自發(fā)展理論對(duì)生態(tài)環(huán)境與人類福祉關(guān)系的研究，是社會(huì)福利的價(jià)值量與生態(tài)資源消耗的實(shí)物量之比，反映了單位自然消耗轉(zhuǎn)化為居民福利水平的效率［12］?？沙掷m(xù)發(fā)展理論強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最終目的是增加社會(huì)福利，GDP 只是提高社會(huì)福利的手段而非最終目的，僅用GDP衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在諸多弊端［13］。

比值法憑借指標(biāo)含義明確、可操作性較強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于評(píng)估國(guó)家與區(qū)域?qū)用娴纳鷳B(tài)福利績(jī)效。Common［14］提出使用快樂(lè)生活壽命指數(shù)與生態(tài)足跡之比來(lái)測(cè)度經(jīng)合組織國(guó)家的生態(tài)福利績(jī)效。諸大建［15］創(chuàng)新性地采用人類發(fā)展指數(shù)與生態(tài)足跡之比來(lái)衡量生態(tài)福利績(jī)效。此后被許多學(xué)者廣泛應(yīng)用于評(píng)價(jià)國(guó)家或區(qū)域?qū)用娴纳鷳B(tài)福利績(jī)效，成為當(dāng)前生態(tài)福利績(jī)效最為權(quán)威的測(cè)度方法［16］。Dietz 等［17］獨(dú)辟蹊徑，提出采用出生時(shí)預(yù)期壽命與人均生態(tài)足跡之比來(lái)度量生態(tài)福利績(jī)效，該方法也被大量應(yīng)用于國(guó)家層面的生態(tài)福利績(jī)效測(cè)度［18］。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是近年較為流行的一種生態(tài)福利績(jī)效測(cè)度方法，可以用于評(píng)價(jià)國(guó)家內(nèi)部或區(qū)域內(nèi)部的生態(tài)福利績(jī)效。龍亮軍等［19］采用超效率SBM 測(cè)度了中國(guó)35 個(gè)主要城市的生態(tài)福利績(jī)效，研究發(fā)現(xiàn)2013 年35 個(gè)主要城市的生態(tài)福利績(jī)效水平較低，且城市間差距較大。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，Dimaria［20］研究發(fā)現(xiàn)考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM，更能準(zhǔn)確反映生態(tài)福利績(jī)效現(xiàn)實(shí)情況，這一成果后來(lái)被廣泛應(yīng)用［21］。

綜上，現(xiàn)有研究主要采用單一指標(biāo)或效率方法測(cè)度生態(tài)福利績(jī)效和綠色發(fā)展福利水平。盡管這些方法廣泛應(yīng)用于相關(guān)研究，具有一定的代表性和說(shuō)服力，但是不可避免也存在某些不足之處。其中，最大的問(wèn)題就是指標(biāo)選擇較為單一，無(wú)法準(zhǔn)確反映綠色發(fā)展福利的全貌，容易出現(xiàn)以偏概全的現(xiàn)象。此外，在單一指標(biāo)選擇和投入產(chǎn)出變量選擇方面，不可避免地存在一定的主觀性。

1.2 制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利影響的研究進(jìn)展

當(dāng)前，學(xué)界對(duì)制造業(yè)集聚與綠色發(fā)展福利之間關(guān)系的專門研究成果較少，絕大部分文獻(xiàn)重點(diǎn)討論了制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利某一方面的影響，包括對(duì)工資、收入差距以及減貧等方面的作用。

與該主題相關(guān)的第一篇文獻(xiàn)是制造業(yè)集聚對(duì)工資的影響研究。Fullerton 等［22］從組織生態(tài)學(xué)角度研究發(fā)現(xiàn)，美國(guó)生物技術(shù)工人可以從大型產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)中獲得更高的勞動(dòng)報(bào)酬。國(guó)內(nèi)學(xué)者楊仁發(fā)［23］借鑒新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論和空間集聚理論，基于中國(guó)城市面板數(shù)據(jù)，從理論與實(shí)證兩個(gè)維度分析了產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)地區(qū)工資水平的影響。他們認(rèn)為，制造業(yè)集聚會(huì)抑制地區(qū)工資水平提高，但服務(wù)集聚卻存在相反效果。張曉磊等［24］進(jìn)一步從微觀集聚視角驗(yàn)證了集聚對(duì)工資的影響，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)空間集聚有助于提高勞動(dòng)力工資水平，而且在勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)和中小城市樣本中表現(xiàn)更為突出。

與該主題相關(guān)的第二篇文獻(xiàn)是制造業(yè)集聚對(duì)收入差距的影響。Cerina 等［25］通過(guò)擴(kuò)展規(guī)范模型，增加一個(gè)產(chǎn)生非貿(mào)易商品的部門，發(fā)現(xiàn)研發(fā)部門的本地化知識(shí)溢出有利于促進(jìn)增長(zhǎng)。他們認(rèn)為，當(dāng)前的歐盟和美國(guó)區(qū)域政策不利于產(chǎn)業(yè)集聚，進(jìn)而可以在區(qū)域和總體水平上改善福利并減少地區(qū)收入差距。李健旋等［26］認(rèn)為，金融集聚可以顯著地促進(jìn)城市生產(chǎn)率增長(zhǎng)，但是也會(huì)導(dǎo)致城市內(nèi)部收入差距擴(kuò)大，原因在于金融集聚只是提高城市居民人均收入，而未能促進(jìn)農(nóng)村居民人均收入增長(zhǎng)。但是，陳旭［27］基于中國(guó)城市樣本考察城市蔓延、地理集聚與城鄉(xiāng)收入差距關(guān)系時(shí)卻發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)集聚有助于縮小大中型城市的收入差距，小城市則相反，原因在于小城市集聚經(jīng)濟(jì)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)以及擴(kuò)散效應(yīng)效應(yīng)不明顯。

與該主題相關(guān)的第三篇文獻(xiàn)是制造業(yè)集聚對(duì)減排的影響研究。Giang 等［28］研究了企業(yè)集聚與越南家庭福利之間的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)企業(yè)集聚有助于家庭從非正規(guī)部門轉(zhuǎn)向正規(guī)部門，進(jìn)而對(duì)人均收入、人均支出和減貧產(chǎn)生積極影響。更重要的是，他們發(fā)現(xiàn)對(duì)于受過(guò)良好家庭教育的年輕男性而言，企業(yè)集聚對(duì)人均支出的影響往往高于家庭受教育程度較低的大齡女性。鄭長(zhǎng)德［29］基于四川省161個(gè)縣域的貧困戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了集聚與貧困之間的關(guān)系。他發(fā)現(xiàn)企業(yè)在空間上集聚可以緩解貧困，建議通過(guò)把鼓勵(lì)企業(yè)空間集聚作為減貧的一種可持續(xù)路徑。

盡管國(guó)內(nèi)外許多研究深入分析了制造業(yè)集聚對(duì)工資、收入和減貧等方面的影響，但是，仍然存在一些不足之處：①現(xiàn)有研究集中討論了制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利某一方面的影響，無(wú)法較為全面地反映制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利的綜合影響。②部分研究雖然注意到了制造業(yè)集聚存在空間外溢效應(yīng)，但是未能揭示這種外溢可能存在空間衰減規(guī)律。③許多文獻(xiàn)簡(jiǎn)單采用制造業(yè)集聚的滯后項(xiàng)作為工具變量，試圖以此來(lái)緩解模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，但是該方法由于固有的缺陷已逐漸被國(guó)內(nèi)外學(xué)者淘汰。

2 理論機(jī)制

外部經(jīng)濟(jì)理論是研究產(chǎn)業(yè)集聚行為和集聚經(jīng)濟(jì)的重要理論。外部經(jīng)濟(jì)是指由于企業(yè)外部的各種因素帶來(lái)的企業(yè)生產(chǎn)成本降低，提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的經(jīng)濟(jì)行為［30］。制造業(yè)集聚的外部性影響資源配置、產(chǎn)品創(chuàng)新、全要素生產(chǎn)率和環(huán)境治理等，從而影響社會(huì)福利。該研究以制造業(yè)集聚為切入點(diǎn)，以外部經(jīng)濟(jì)理論為媒介，考察制造業(yè)集聚如何通過(guò)影響企業(yè)行為進(jìn)而影響區(qū)域的綠色增長(zhǎng)能力、綠色消費(fèi)水平和綠色公共服務(wù)。理論機(jī)制如圖1所示。

2.1 制造業(yè)集聚通過(guò)影響綠色增長(zhǎng)能力調(diào)節(jié)區(qū)域綠色發(fā)展福利

增強(qiáng)區(qū)域綠色增長(zhǎng)能力是提高區(qū)域綠色發(fā)展福利的重要條件，綠色增長(zhǎng)能力越強(qiáng)意味國(guó)民經(jīng)濟(jì)收入的增長(zhǎng)空間越大，綠色發(fā)展福利提升的可能性越強(qiáng)。該研究認(rèn)為，制造業(yè)集聚有利于提高資源配置效率，進(jìn)而提升區(qū)域綠色增長(zhǎng)能力；同時(shí)，在高利潤(rùn)的誘導(dǎo)下，集聚區(qū)內(nèi)的大型污染制造業(yè)企業(yè)會(huì)吸納大量的資源要素，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模和消費(fèi)規(guī)模，進(jìn)而減弱區(qū)域綠色增長(zhǎng)能力。

圖1 制造業(yè)集聚影響區(qū)域綠色發(fā)展福利的傳導(dǎo)機(jī)制

為了追求規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，制造業(yè)企業(yè)傾向于集聚式分布。原因在于制造業(yè)集聚不僅可以幫助集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)共享基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)，降低企業(yè)生產(chǎn)成本，還為企業(yè)之間的合作與交流壓縮了時(shí)空成本，有利于知識(shí)技術(shù)的溢出，從而發(fā)揮正向外部性。就資源配置效率而言，由于制造業(yè)集聚區(qū)具有較強(qiáng)的生產(chǎn)效率和盈利能力，進(jìn)而形成一定的“核心-外圍”圈層。在高利潤(rùn)的誘導(dǎo)下，外圍地區(qū)資源要素不斷流向集聚區(qū)內(nèi)，從而有利于改善資源效率［31］。與此同時(shí)，由于集聚區(qū)地理范圍十分有限，其容納的企業(yè)數(shù)量和資源要素均存在一定閾值，尤其是區(qū)域內(nèi)的環(huán)境承載力更是存在極限，一旦超過(guò)制造業(yè)集聚的合理區(qū)間，則區(qū)域內(nèi)的資源配置效率邊際呈現(xiàn)衰減特征，甚至為負(fù)。

就資源配置方向來(lái)看，在“核心-外圍”圈層中，核心集聚區(qū)在高利潤(rùn)的誘導(dǎo)，可以不斷吸收周邊的資源要素向中心集聚，從而優(yōu)化資源配置方向。與此同時(shí)，由于制造業(yè)集聚是一個(gè)資源要素密集型產(chǎn)業(yè)，對(duì)能源和資源的消耗巨大。一旦制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大［32］，勢(shì)必導(dǎo)致資源和能源消費(fèi)總量的增加，此時(shí)可能導(dǎo)致資源配置方向的扭曲，進(jìn)而損害綠色增長(zhǎng)能力。

2.2 制造業(yè)集聚通過(guò)影響綠色消費(fèi)水平調(diào)節(jié)區(qū)域綠色發(fā)展福利

綠色消費(fèi)水平取決于消費(fèi)者的綠色消費(fèi)意識(shí)、綠色產(chǎn)品供給和區(qū)域產(chǎn)品的消費(fèi)規(guī)模，綠色消費(fèi)水平的提高，將有助于改善居民的生活品質(zhì)，進(jìn)而提升整個(gè)區(qū)域綠色發(fā)展福利水平。該研究認(rèn)為，制造業(yè)集聚有利于促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和擴(kuò)大產(chǎn)品消費(fèi)規(guī)模，導(dǎo)致綠色消費(fèi)水平的提高或降低，進(jìn)而調(diào)節(jié)區(qū)域綠色發(fā)展福利。

就產(chǎn)品創(chuàng)新而言，制造業(yè)集聚將區(qū)域內(nèi)企業(yè)連接成網(wǎng)絡(luò)，這不僅加速了知識(shí)技術(shù)在企業(yè)間的快速溢出和應(yīng)用，為高勢(shì)能企業(yè)的向下溢出和低勢(shì)能企業(yè)的學(xué)習(xí)以及再創(chuàng)新提供了機(jī)會(huì)［33］。更重要的是，企業(yè)間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接形成合作，還極大地降低了企業(yè)創(chuàng)新的成本與風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，由于制造業(yè)集聚是一個(gè)動(dòng)態(tài)的變化過(guò)程，存在優(yōu)勝劣汰機(jī)制，企業(yè)為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，需要不斷進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新，從而保持市場(chǎng)占有率。同時(shí)，如果制造業(yè)一旦過(guò)度集聚，企業(yè)為了保持各自競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)占有率，很可能形成惡性競(jìng)爭(zhēng)，從而限制產(chǎn)品創(chuàng)新。

就產(chǎn)品消費(fèi)規(guī)模來(lái)看，制造業(yè)集聚通過(guò)促進(jìn)企業(yè)間合作，有利于擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，降低產(chǎn)品消費(fèi)門檻，從而為消費(fèi)者提供更加豐裕的消費(fèi)產(chǎn)品。此外，由于集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)存在一定競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，為了獨(dú)占消費(fèi)市場(chǎng)，企業(yè)可能會(huì)通過(guò)生產(chǎn)多樣化產(chǎn)品滿足消費(fèi)者需求來(lái)保持競(jìng)爭(zhēng)力，這將進(jìn)一步導(dǎo)致產(chǎn)品消費(fèi)規(guī)模的增加，最終導(dǎo)致資源和能源消費(fèi)總量的增加，從而降低綠色消費(fèi)水平。

2.3 制造業(yè)集聚通過(guò)影響綠色公共服務(wù)調(diào)節(jié)區(qū)域綠色發(fā)展福利

增強(qiáng)綠色公共服務(wù)水平是提高區(qū)域綠色發(fā)展福利的重要條件，基礎(chǔ)設(shè)施的完善、醫(yī)療條件的改善、公共服務(wù)水平的提高均是社會(huì)福利的重要組成部分。公共服務(wù)不僅對(duì)居民福利具有重要影響，還會(huì)間接影響生產(chǎn)［34］，進(jìn)而調(diào)節(jié)區(qū)域綠色發(fā)展福利。該研究認(rèn)為，制造業(yè)集聚可以通過(guò)社會(huì)財(cái)富和環(huán)境治理兩條路徑影響綠色公共服務(wù)水平，進(jìn)而調(diào)節(jié)區(qū)域綠色發(fā)展福利。

就社會(huì)財(cái)富而言，制造業(yè)集聚可以為企業(yè)提供豐富的勞動(dòng)力資源并提高企業(yè)和勞動(dòng)力之間的匹配程度，從而降低企業(yè)用工成本和提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。而且，制造業(yè)集聚可以通過(guò)上下游產(chǎn)業(yè)鏈貫通，實(shí)現(xiàn)中間投入共享，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。另外，制造業(yè)集聚還可以通過(guò)企業(yè)間的知識(shí)技術(shù)溢出提高企業(yè)的創(chuàng)新水平和工藝水平，進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率［35］，促進(jìn)社會(huì)財(cái)富增加。需要注意的是，創(chuàng)新很可能是一把“雙刃劍”，它在增加社會(huì)財(cái)富的同時(shí)，也可能破壞生態(tài)環(huán)境，導(dǎo)致社會(huì)財(cái)富損失。

就環(huán)境治理來(lái)看，制造業(yè)集聚可以通過(guò)知識(shí)技術(shù)溢出、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和循環(huán)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等途徑改善區(qū)域環(huán)境質(zhì)量［36］。企業(yè)間知識(shí)技術(shù)的溢出為環(huán)境治理提供了技術(shù)支撐，企業(yè)集聚也為分擔(dān)環(huán)境治理責(zé)任與成本提供了機(jī)會(huì)，這有利于進(jìn)一步提高環(huán)境治理能力，發(fā)揮規(guī)模治污效應(yīng)。同時(shí)，企業(yè)還可以通過(guò)垂直一體化合作，實(shí)現(xiàn)循環(huán)生產(chǎn)，降低污染物排放。但是，制造業(yè)集聚一旦超過(guò)臨界點(diǎn)，則容易引起交通擁堵、人口過(guò)度集聚、能源消費(fèi)劇增等負(fù)向外部性經(jīng)濟(jì)影響［37］，導(dǎo)致環(huán)境質(zhì)量惡化，從而不利于環(huán)境治理。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 研究方法

3.1.1 區(qū)域綠色發(fā)展福利測(cè)度方法

指標(biāo)體系構(gòu)建：根據(jù)既有文獻(xiàn)和理論分析［38-39］，該研究在遵循科學(xué)性、可比性、代表性和可獲得性的原則上，從綠色增長(zhǎng)能力、綠色消費(fèi)水平和綠色公共服務(wù)3個(gè)方面選取12 個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)來(lái)測(cè)度區(qū)域綠色發(fā)展福利績(jī)效（表1）。原因在于綠色增長(zhǎng)是區(qū)域綠色發(fā)展福利提高的基礎(chǔ)條件，只要通過(guò)綠色發(fā)展驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色增長(zhǎng)，才能實(shí)現(xiàn)財(cái)富的增加。綠色消費(fèi)水平是區(qū)域綠色發(fā)展福利的重要組成部分，實(shí)現(xiàn)人民對(duì)美好生活的需要是綠色發(fā)展的最終歸宿。綠色公共服務(wù)是確保區(qū)域綠色發(fā)展福利的重要條件，只有切實(shí)提高政府綠色公共服務(wù)供給水平才能真正提升區(qū)域綠色發(fā)展福利。

評(píng)價(jià)方法：指標(biāo)體系權(quán)重測(cè)算方法主要包括主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法兩種。常用主觀賦權(quán)法有德爾菲法、層次分析法、等權(quán)重法等，但是由于這些方法主觀性較強(qiáng)，導(dǎo)致測(cè)度結(jié)果可能背離現(xiàn)實(shí)；而客觀賦權(quán)法如熵值法、主成分分析等方法，雖然解決了主觀賦權(quán)的問(wèn)題，但這些方法只適用于截面數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)。在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)，上述方法存在明顯不足。因此，該研究采用郭亞軍［40］提出的“縱橫向”拉開檔次法（Vertical and Horizontal Scatter Degree Method，VHSDM）予以測(cè)算。該方法優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)崿F(xiàn)跨期動(dòng)態(tài)比較，能夠更加客觀合理地進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和排序［41］。

VHSDM方法的具體步驟如下：

（1）采用極差法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

其中：xij(tk)表示第tk時(shí)間的第i 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第j 個(gè)指標(biāo)，maxj和minj分別表示第j個(gè)指標(biāo)的最大值和最小值。

（2）構(gòu)造線性綜合評(píng)價(jià)函數(shù)：

其中：GDWi(tk)表示在tk時(shí)期第i 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綠色發(fā)展福利水平；n 表示評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)量，m 表示評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)；wj表示第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

（3）確定指標(biāo)權(quán)重：確定各指標(biāo)權(quán)重是VHSDM 方法的關(guān)鍵。其核心思想是最大限度地突出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的差異，即由區(qū)域綠色發(fā)展福利GDWi(tk)的離差平方σ2和取最大值予以刻畫。

由于，在綠色發(fā)展水平總離差平方和取最大值的前提下，對(duì)權(quán)重矩陣特征向量W 進(jìn)行限定：得到特征向量W即為權(quán)重系數(shù)。

3.1.2 制造業(yè)集聚影響區(qū)域綠色發(fā)展福利的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

基于前文理論分析可知，制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利可能存在非線性影響。因此，該研究嘗試構(gòu)建如下基準(zhǔn)計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

其中：a為模型參數(shù)；GDWit表示第i個(gè)城市第t年的綠色發(fā)展福利；MAit代表第i 個(gè)城市第t 年的制造業(yè)集聚程度；Xit為一系列控制變量；β1和β2為制造業(yè)集聚一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的系數(shù)，δj控制變量的系數(shù)；uit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

考慮到制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響可能存在空間溢出效應(yīng)，該研究進(jìn)一步在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上構(gòu)建空間計(jì)量模型予以考察。

其中：ρ 區(qū)域綠色發(fā)展福利的空間滯后項(xiàng)參數(shù)，W 是N×N的空間權(quán)重空間，其他變量定義同上。

此外，該研究還注意到模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。林伯強(qiáng)等［42］證實(shí)經(jīng)濟(jì)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率之間因反向因果關(guān)系而存在內(nèi)生性問(wèn)題，那么制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間是否也存在類似問(wèn)題呢？為克服內(nèi)生性問(wèn)題帶來(lái)的估計(jì)偏差，該研究嘗試從地理或歷史角度搜尋工具變量予以解決。采用1842—1909年清朝開放的通商口岸、1933 年中國(guó)城市是否通鐵路以及城市的地形起伏度作為制造業(yè)集聚的工具變量。選擇以上三個(gè)工具變量的理由如下：①?gòu)耐馍越嵌榷?，歷史上的通商口岸與鐵路時(shí)代久遠(yuǎn)，不會(huì)對(duì)當(dāng)下綠色發(fā)展產(chǎn)生直接影響，而地形起伏度是天然形成的地理指標(biāo)，滿足外生條件。②從相關(guān)性來(lái)看，近代通商口岸與鐵路的修建不僅增強(qiáng)了區(qū)域公共服務(wù)能力，還極大地降低了運(yùn)輸成本，有利于促進(jìn)制造業(yè)集聚。此外，地形起伏度直接影響基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的施工成本、城市布局和企業(yè)選址等，進(jìn)而也會(huì)影響制造業(yè)集聚的空間分布。

3.1.3 制造業(yè)集聚外部性對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響檢驗(yàn)

通過(guò)文獻(xiàn)整理和理論分析發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)集聚外部性對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利具有重要影響。制造業(yè)集聚外部性按照集聚模式的差異可以分為專業(yè)化集聚（MAR外部性）、多樣化集聚（Jacobs外部性）和競(jìng)爭(zhēng)性集聚（Porter外部性）［43］。為了進(jìn)一步甄別制造業(yè)集聚外部性對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的差異性影響，該研究嘗試構(gòu)建如下模型予以考察：

其中：EXTit分別代表MARit、Jacobsit、Porterit，指的是第i個(gè)城市第t年的MAR 外部性、Jacobs外部性和Porter外部性水平；其他變量的定義同上。

該研究借鑒相關(guān)學(xué)者的思路［44］，選擇專業(yè)化指數(shù)、多樣化指數(shù)和波特指數(shù)分別測(cè)算制造業(yè)集聚的MAR外部性、Jacobs 外部性和Porter 外部性。具體計(jì)算方法如下：

其中：j表示行業(yè)，i表示城市；sji代表的是i城市j行業(yè)從業(yè)人員數(shù)，si為i城市年末就業(yè)單位總?cè)藬?shù)；Comi則表示制造業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度，計(jì)算公式為Comi=（i地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)/i 地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值）/（所有地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)/所有地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值）。MAi的計(jì)算方法見下文。

3.2 變量選擇

核心解釋變量：制造業(yè)集聚。該研究采用區(qū)位熵模型來(lái)計(jì)算城市制造業(yè)集聚水平。原因在于區(qū)位熵模型能夠較好地消除地區(qū)規(guī)模差異帶來(lái)的內(nèi)生性沖擊，可以更加準(zhǔn)確地描述中國(guó)城市制造業(yè)集聚分布的真實(shí)情況［45］。具體計(jì)算方法如下：

其中：MAit表示i城市第t年的制造業(yè)集聚程度；MAEit表示i 城市第t 年的制造業(yè)就業(yè)人數(shù)，∑MAEit表示i 城市第t 年的就業(yè)總?cè)藬?shù)；∑MAEt代表中國(guó)第t 年制造業(yè)就業(yè)的總?cè)藬?shù)，∑SEt表示中國(guó)第t年的就業(yè)人員總數(shù)。

控制變量：環(huán)境規(guī)制（ER），環(huán)境規(guī)制可以通過(guò)增加企業(yè)生產(chǎn)成本和刺激企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)影響企業(yè)生產(chǎn)效率［46］，進(jìn)而作用于綠色發(fā)展福利［47］，該研究采用“工業(yè)三廢”去除率測(cè)算環(huán)境規(guī)制水平；城市化水平（UR），城市化進(jìn)程伴隨著人口轉(zhuǎn)移和城市公共服務(wù)建設(shè)，這直接影響到居民的生活質(zhì)量，該研究選取土地城市化率來(lái)測(cè)度；技術(shù)進(jìn)步（TE），技術(shù)進(jìn)步是推進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展福利提升的重要途徑［48］，以往研究受限于數(shù)據(jù)的可得性，往往采用替代指標(biāo)來(lái)衡量城市技術(shù)進(jìn)步，該研究則采用人均專利授權(quán)量準(zhǔn)確地度量技術(shù)進(jìn)步；居住環(huán)境（LE），居住環(huán)境質(zhì)量關(guān)系到居民生活品質(zhì)與健康［49］，進(jìn)而顯著影響到區(qū)域綠色發(fā)展福利，該研究選取城市PM2.5數(shù)據(jù)刻畫城市居住環(huán)境質(zhì)量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率和居民工資具有重要作用，繼而影響區(qū)域綠色發(fā)展福利，該研究采用第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)增加值之比來(lái)度量其影響。

3.3 數(shù)據(jù)和樣本

該研究選取2003—2016 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶110 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。所有經(jīng)濟(jì)變量均來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。專利數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)—中國(guó)創(chuàng)新專利研究數(shù)據(jù)庫(kù)。氣象因素變量則收集于國(guó)家氣象數(shù)據(jù)中心（http：//data.cma.cn/）。1933 年是否通火車數(shù)據(jù)來(lái)自鐵道部1934 年鐵道部編輯的《中國(guó)鐵道便覽》［50］，并根據(jù)白壽彝［51］2012年編撰的《中國(guó)交通史》第五篇第三章“現(xiàn)代中國(guó)之陸路交通”進(jìn)行對(duì)比確定。1842—1909年清朝開放的通商口岸收集于清朝與西方列強(qiáng)簽訂的一系列不平等條約。用于計(jì)算城市地形起伏度的DEM 來(lái)源于中國(guó)寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//westdc.westgis.ac.cn）。

由于統(tǒng)計(jì)上的偏誤，該研究對(duì)數(shù)據(jù)集中的個(gè)別缺失數(shù)據(jù)和異常值，采用插值法予以補(bǔ)充調(diào)整。同時(shí)，為了剔除通貨膨脹的影響，以2003 年為基期，采用GDP 平減指數(shù)法對(duì)所有價(jià)格變量進(jìn)行調(diào)整。此外，為了克服異常值對(duì)實(shí)證結(jié)果的擾動(dòng)，該研究對(duì)所有變量進(jìn)行了1%的縮尾處理。相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

根據(jù)表2 和圖2 可知，GDW、MA、PM 和IS 在剔除異常值后，基本符合正態(tài)分布特征。ER 均值明顯小于其中位數(shù)，數(shù)據(jù)集中分布在高值區(qū)間，屬于負(fù)偏態(tài)分布。而其他幾個(gè)變量的均值明顯大于其中位數(shù)，數(shù)據(jù)集中分布在低值區(qū)間，屬于正偏態(tài)分布，存在明顯的重尾現(xiàn)象。鑒于此，該研究對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理以降低異方差對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。

該研究選擇長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的樣本進(jìn)行分析的原因主要有以下幾點(diǎn)：①中國(guó)最重要的流域經(jīng)濟(jì)帶。據(jù)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)數(shù)據(jù)顯示，在全球經(jīng)濟(jì)遭受重創(chuàng)的2020年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶前三季度經(jīng)濟(jì)總量進(jìn)一步提高到46.6%，幾乎占據(jù)全國(guó)經(jīng)濟(jì)的半壁江山。②中國(guó)政策關(guān)注高地。從2014 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上升為國(guó)家戰(zhàn)略以來(lái)，中央政府已經(jīng)相繼發(fā)布了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶國(guó)家級(jí)法規(guī)文件48個(gè)。習(xí)近平曾先后三次親自主持高級(jí)別長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會(huì)，2020年12 月，全國(guó)人大批準(zhǔn)中國(guó)首部流域法——《長(zhǎng)江保護(hù)法》。③中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來(lái)最大的潛力增長(zhǎng)點(diǎn)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋沿江11 省市，橫跨中國(guó)東中西三大板塊，以20%的國(guó)土面積聚集了全國(guó)40%的人口，貢獻(xiàn)了中國(guó)40%以上的GDP，是中國(guó)人口、產(chǎn)業(yè)集聚的高地。《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的定位是：生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶、引領(lǐng)全國(guó)轉(zhuǎn)型發(fā)展的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)帶、具有全球影響力的內(nèi)河經(jīng)濟(jì)帶、東中西互動(dòng)合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶，這充分說(shuō)明了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要性和代表性。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

圖2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)箱圖

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 區(qū)域綠色發(fā)展福利的時(shí)空規(guī)律分析

4.1.1 時(shí)空演化過(guò)程

為了更加清晰地了解研究期間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利的時(shí)空變化規(guī)律，該研究首先基于VHSDM 方法測(cè)算了2003—2016 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶110 城市的綠色發(fā)展福利指數(shù)，然后，采用ArcGIS 10.2 對(duì)典型年份2003、2006、2009、2012、2015、2016進(jìn)行可視化展示。

總體上來(lái)看，綠色發(fā)展福利績(jī)效在時(shí)間上呈現(xiàn)波浪式的上升趨勢(shì)，在空間上呈現(xiàn)以“中低水平的塊狀分布為主，高水平的點(diǎn)狀分布為輔”的格局。具體而言（圖3），2003—2016 年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市的綠色發(fā)展福利指數(shù)伴隨著年份呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，綠色發(fā)展福利的總體水平明顯上升。以期末和期初兩年為例，重慶市2003 年的綠色發(fā)展福利指數(shù)為5.149，2016 年上升至17.938，為樣本中增幅最大的城市，增長(zhǎng)率高達(dá)248.35%。樣本中增幅最低的城市為益陽(yáng)市，2016 年的綠色發(fā)展福利指數(shù)相比于2003年增長(zhǎng)了59.19%。從空間上看，2003—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶較低水平和低水平綠色發(fā)展指數(shù)城市基本超過(guò)了50%，廣布于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)和中游地區(qū)的一些工業(yè)城市；中等水平的綠色發(fā)展福利指數(shù)地區(qū)占整個(gè)樣本的25%左右，零星分布在上游的麗江、玉溪和中游的十堰、襄陽(yáng)、荊門、九江、新余等城市及下游的蘇南和淮北部分城市；較高水平和高水平城市樣本主要攀枝花、昆明、成都、貴陽(yáng)，中游的長(zhǎng)沙、南昌、武漢、合肥等地，下游的上海、南京、蘇州、寧波等城市，大約占整個(gè)研究樣本的25%。值得強(qiáng)調(diào)的是，這種“低水平集聚、高水平分散”的空間分布格局在14 年間基本保持不變，呈現(xiàn)空間結(jié)構(gòu)固化特征。

圖3 2003—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利時(shí)空演化過(guò)程

4.1.2 空間分布特征及其重心轉(zhuǎn)移

結(jié)合表3 與圖4 可知，①方位角變化：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶西南部城市的綠色發(fā)展福利影響大于東北部城市。2003—2016 年間，方位角由74.440 增加至74.861，變化幅度較小，這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利的主力發(fā)展方向仍以東—西向?yàn)橹?，南—北發(fā)展勢(shì)頭較弱。②空間分布范圍變化：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利的空間分布格局以東—西方向?yàn)橹鲗?dǎo)，南—北方向影響較弱。具體來(lái)看，2003—2016 年間，長(zhǎng)半軸的平均長(zhǎng)度基本是短半軸長(zhǎng)度的2 倍以上，而且伴隨著時(shí)間的推移，長(zhǎng)半軸由2003 年的870.940 km 增加到了2016 年的874.969 km，短半軸由2003 年的303.056 km 增加到了309.529 km。與此同時(shí)，橢圓面積從2003年的82.906萬(wàn)km2增加至85.069萬(wàn)km2，這充分說(shuō)明東—西向增長(zhǎng)趨勢(shì)要強(qiáng)于南—北向，南—北向擴(kuò)張相對(duì)遲緩，橢圓外部城市增長(zhǎng)潛力要大于橢圓內(nèi)部城市。③空間分布形狀變化：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利指數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)式上升態(tài)勢(shì)，但并未能改變其空間分布不平衡的格局。盡管綠色發(fā)展福利的形狀指數(shù)從2003年的0.348 上升至2016 年的0.354，但其年均值均遠(yuǎn)小于0.5，這說(shuō)明綠色發(fā)展福利的空間分布十分不均衡，即長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利存在巨大的地區(qū)差距。④空間重心轉(zhuǎn)移：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展發(fā)展福利呈現(xiàn)東強(qiáng)西弱的空間格局，但其重心伴有明顯的西移趨勢(shì)。2003—2016年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利重心一直處于地理重心的東側(cè)區(qū)域，在湖北荊州市內(nèi)迂回，但總體上正在不斷向西部地區(qū)遷移。

表3 區(qū)域綠色發(fā)展福利的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)

圖4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利橢圓重心移動(dòng)軌跡

4.2 制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響

為了便于結(jié)果對(duì)比，在采用GS2SLS 分析之前，該研究還給出了OLS、FE、FGLS 和IV 的估計(jì)結(jié)果。根據(jù)表4可知，OLS、FGLS 和IV 三種方法的估計(jì)結(jié)果顯示，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間呈現(xiàn)正“U”型曲線關(guān)系，但I(xiàn)V 的回歸系數(shù)未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。FE 中的回歸結(jié)果則表明，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間呈現(xiàn)倒“U”型曲線關(guān)系，但也未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。反觀控制了變量的空間溢出效應(yīng)和內(nèi)生性問(wèn)題的GS2SLS 方法估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利存在顯著的倒“U”型曲線關(guān)系，且一次項(xiàng)系數(shù)和二次項(xiàng)系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。顯然，GS2SLS方法估計(jì)結(jié)果明顯優(yōu)于其他4種方法。這表明忽視空間溢出效應(yīng)和內(nèi)生性問(wèn)題，容易導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)較大偏差。

表4 制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響

綜上可知，制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利存在顯著非線性關(guān)系。具體來(lái)看，當(dāng)制造業(yè)集聚小于拐點(diǎn)值1.660 時(shí)，制造業(yè)集聚有利于區(qū)域綠色發(fā)展福利的提高；一旦跨過(guò)拐點(diǎn)值，制造業(yè)集聚則不利于區(qū)域綠色發(fā)展福利的提高。樣本研究期間，94.03%的樣本均未跨過(guò)臨界值，說(shuō)明當(dāng)今中國(guó)城市制造業(yè)集聚有利于提升區(qū)域綠色發(fā)展福利。此外，被解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)為1.501，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明本地綠色發(fā)展福利的提高也會(huì)受到鄰近地區(qū)的影響。

另外，全局Moran 指數(shù)為0.043 6 且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明綠色發(fā)展福利存在空間自相關(guān)性，在基準(zhǔn)模型中考慮空間效應(yīng)是必要的。Hausman 統(tǒng)計(jì)量為291.127，在1%的置信水平下顯著，表明固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。Durbin Wu test結(jié)果為-98.929，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明模型確實(shí)存在內(nèi)生性問(wèn)題。過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為531.864，在1%的水平下顯著，說(shuō)明該研究選取的工具變量合理。因此，后續(xù)分析均以GS2SLS估計(jì)結(jié)果為準(zhǔn)。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，該研究分別采用改變空間權(quán)重矩陣、移動(dòng)平均處理、更換核心解釋變量測(cè)度方法、剔除資源型城市以及增加控制變量等方法進(jìn)行檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果見表5。

4.3.1 改變空間權(quán)重矩陣

該研究選擇地理距離矩陣替換原有空間權(quán)重矩陣，采用GS2SLS方法對(duì)基準(zhǔn)模型重新進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)表5列（1）可知，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間的非線性關(guān)系并不會(huì)因空間權(quán)重矩陣的變化而改變。

4.3.2 移動(dòng)平均處理

為了克服長(zhǎng)時(shí)間序列對(duì)回歸結(jié)果造成的擾動(dòng)，該研究對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行3 次移動(dòng)平均處理。根據(jù)表5 列（2）可知，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間的倒“U”型曲線關(guān)系并沒(méi)有發(fā)生改變，說(shuō)明該研究的核心結(jié)論并不會(huì)因年度數(shù)據(jù)波動(dòng)而發(fā)生偏差

4.3.3 更換被解釋變量測(cè)度方法

為了增強(qiáng)回歸結(jié)果的可靠性，排除自選擇權(quán)重測(cè)度方法導(dǎo)致的結(jié)果偏誤。該研究采用主成分分析方法重新測(cè)度了區(qū)域綠色發(fā)展福利水平，并采用基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸。表5 列（3）顯示，制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利呈現(xiàn)典型的“U”型軌跡。這表明該研究的核心結(jié)論并不會(huì)因?yàn)楸唤忉屪兞繖?quán)重測(cè)度方法的改變而變化。

4.3.4 更換核心解釋變量測(cè)度方法

制造業(yè)集聚是該研究的核心解釋變量，選擇恰當(dāng)?shù)臏y(cè)度方法對(duì)于核心結(jié)論具有重要影響。為此，該研究選擇HHI 指數(shù)方法對(duì)制造業(yè)集聚程度重新進(jìn)行測(cè)量。然后，采用GS2SLS 對(duì)模型重新進(jìn)行估計(jì)。表5 列（4）顯示，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間的非線性關(guān)系并未發(fā)生改變。這意味著該研究的核心結(jié)論并不會(huì)因制造業(yè)集聚的測(cè)度方法變化而改變。

4.3.5 剔除資源型城市樣本

制造業(yè)是資源密集型產(chǎn)業(yè)，對(duì)資源和能源消耗巨大。為了剔除因城市資源稟賦而造成的樣本自選擇偏差，該研究剔除所有的資源型城市樣本，并重新對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。表5 列（5）結(jié)果表明，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間始終存在顯著的倒“U”型曲線關(guān)系。這說(shuō)明樣本的自選擇偏差并不會(huì)影響該研究的核心結(jié)論

4.3.6 增加控制變量

為了避免因遺漏變量造成的內(nèi)生性問(wèn)題，該研究除了控制原有的經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素以外，還參考相關(guān)文獻(xiàn)在基準(zhǔn)模型中納入了自然因素［52］，包括年均氣溫、年均降水、平均風(fēng)速、相對(duì)濕度、日照和相對(duì)濕度。表5 列（6）顯示，該研究的核心結(jié)論并沒(méi)有因?yàn)榭刂谱匀灰蛩囟l(fā)生改變，再次證明該研究核心結(jié)論較為穩(wěn)健。

4.4 制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利影響的空間衰減分析

為了檢驗(yàn)制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響是否會(huì)隨著空間距離的衰減而變化，該研究參考既有研究［53］，假設(shè)兩個(gè)城市之間的距離區(qū)間為［dmin，dmax］，γ 是dmin到dmax的遞進(jìn)距離。當(dāng)dij≥d 時(shí)，地理單元在空間權(quán)重矩陣中的元素保持不變，而當(dāng)dij＜d 時(shí)，則該部分地理單元的矩陣元素變換為0。這種閾值距離的設(shè)置方法，可以將距離d以內(nèi)的城市從空間權(quán)重矩陣中剔除，進(jìn)而清楚地觀察到制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的遠(yuǎn)距離衰減變化情況。

其中：Wd=［Wij，d］N×N為空間權(quán)重矩陣。基于閾值距離的空間權(quán)重矩陣，該研究采用GS2SLS 對(duì)基準(zhǔn)模型重新進(jìn)行估計(jì)。值得注意的是，由于287 個(gè)地級(jí)以上城市中，最短距離是無(wú)錫市到常州市43.5 km。因此，該研究將閾值距離空間權(quán)重矩陣的初始值設(shè)定為50 km，步進(jìn)距離設(shè)定為γ = 10 km，一直持續(xù)到860 km；然后，將不同距離閾值情況下得到的制造業(yè)集聚一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù)和t 值記錄下來(lái)；最后，將經(jīng)濟(jì)地理距離矩陣和地理距離矩陣約束下的制造業(yè)集聚的系數(shù)進(jìn)行可視化，進(jìn)而考察制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的區(qū)域衰減邊界。

從二次項(xiàng)系數(shù)來(lái)看（圖5），無(wú)論是經(jīng)濟(jì)地理矩陣還是地理矩陣，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間的倒“U”曲線關(guān)系在50～860 km空間范圍內(nèi)始終不變，再次說(shuō)明該研究核心結(jié)論較為穩(wěn)健。需要重視的是，這種倒“U”曲線關(guān)系隨著空間距離的衰減，呈現(xiàn)“雙峰結(jié)構(gòu)”特征。具體來(lái)看，50～≤490 km之間，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間出現(xiàn)第一個(gè)峰體結(jié)構(gòu)，此時(shí)制造業(yè)集聚的二次項(xiàng)系數(shù)經(jīng)歷了先減小到再增加的一個(gè)過(guò)程。顯然，經(jīng)濟(jì)地理矩陣的制造業(yè)集聚二次項(xiàng)系數(shù)要明顯大于地理距離矩陣。490～860 km 之間，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利迎來(lái)了第二個(gè)“峰體”。具體來(lái)看，490～≤670 km為制造業(yè)集聚二次項(xiàng)系數(shù)的衰減區(qū)域，670～860 km 為二次項(xiàng)系數(shù)的快速增加區(qū)域。以上分析表明，制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間的非線性關(guān)系并不會(huì)因?yàn)榭臻g距離的衰減而產(chǎn)生變化，但會(huì)隨距離衰減而發(fā)生劇烈變動(dòng)，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于增強(qiáng)這種倒“U”曲線特征。

表5 制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

從一次項(xiàng)系數(shù)來(lái)看（圖5），經(jīng)濟(jì)地理矩陣和地理距離陣下的制造業(yè)集聚一次項(xiàng)系數(shù)隨距離的衰減大概可以劃分為三個(gè)階段，地理距離矩陣的區(qū)域邊界為840 km，經(jīng)濟(jì)地理矩陣的區(qū)域邊界為860 km。50～≤460 km為制造業(yè)集聚一次項(xiàng)系數(shù)的波動(dòng)衰減區(qū)域，460～≤620 km為制造業(yè)集聚一次項(xiàng)系數(shù)的停滯區(qū)域，620～860 km為制造業(yè)集聚一次項(xiàng)系數(shù)的快速衰減區(qū)域。經(jīng)濟(jì)發(fā)展只能50～≤190 km范圍增強(qiáng)制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的作用，190～860 km范圍內(nèi)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展似乎還會(huì)阻礙制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響。總體來(lái)看，制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的效應(yīng)遵循了空間衰減距離規(guī)律。

4.5 制造業(yè)集聚外部性對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響分析

通過(guò)文獻(xiàn)整理和理論分析發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)集聚外部性對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利具有重要影響。制造業(yè)集聚外部性按照集聚模式的差異可以分為專業(yè)化集聚（MAR 外部性）、多樣化集聚（Jacobs 外部性）和競(jìng)爭(zhēng)性集聚（Porter 外部性）［41］。因此，該研究進(jìn)一步從外部性視角進(jìn)行分析。

表6 報(bào)告了制造業(yè)集聚的三種外部性對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的估計(jì)結(jié)果。根據(jù)表6 列（1）可知，MAR 外部性的回歸系數(shù)為0.091 且在1%的置信水平下顯著，說(shuō)明制造業(yè)的專業(yè)化集聚有利于提高區(qū)域綠色發(fā)展福利。表6 列（2）中的Jacobs 外部性的回歸系數(shù)為0.287，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，這表明制造業(yè)集聚的多樣化集聚同樣可以促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展福利的提高。表6 列（3）中的Porter 外部性的估計(jì)系數(shù)為0.034，在1%的水平上顯著，這意味著制造業(yè)集聚引起的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)可以顯著地提高區(qū)域綠色發(fā)展福利。進(jìn)一步將三種外部性納入同一個(gè)模型（5.12），重新采用GS2SLS 方法進(jìn)行估計(jì)。由表6 列（4）可知，MAR 外部性和Jacobs 外部性的回歸系數(shù)依然為正，均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。值得注意的是，Jacobs 外部性的正向作用要遠(yuǎn)高于MAR 外部性。但是，此時(shí)Porter 外部性的系數(shù)卻為-0.010，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這表明制造業(yè)的專業(yè)化集聚和多樣化集聚確實(shí)可以顯著地提高區(qū)域綠色發(fā)展福利，然而，它們也會(huì)稀釋Porter 外部性帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)紅利，甚至導(dǎo)致惡性競(jìng)爭(zhēng)，從而抑制區(qū)域綠色發(fā)展福利的提高。

圖5 制造業(yè)集聚影響區(qū)域綠色發(fā)展水平的空間衰減過(guò)程

與此同時(shí)，該研究還進(jìn)一步從地區(qū)差異視角分析了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游和下游制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響。由列（5）可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)的MAR 外部性和Jacobs 外部性有利于促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展福利提高，Porter 外部性卻為負(fù)向作用，但是沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。中游地區(qū)估計(jì)結(jié)果顯示（列（6）），MAR外部性和Jacobs 外部性是提高區(qū)域綠色發(fā)展福利的重要途徑，而Porter 外部性則會(huì)抑制區(qū)域綠色發(fā)展福利的提高。下游地區(qū)與上游地區(qū)和中游地區(qū)結(jié)果存在較大差異（列（7）），長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)主要依靠制造業(yè)專業(yè)化集聚來(lái)促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展福利的提升，Jacobs 和Porter 外部性雖然都有利于提高區(qū)域綠色發(fā)展福利，但是其作用卻并未顯現(xiàn)。

5 主要結(jié)論與政策建議

5.1 主要結(jié)論

（1）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利水平在時(shí)間維度上呈現(xiàn)波浪式上升，但總體水平不高，且存在顯著的區(qū)域差異；在空間上東-西方向上的綠色發(fā)展福利水平要顯著高于南-北方向，且未來(lái)增長(zhǎng)潛力方向集中在西部地區(qū)。

（2）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利的影響呈現(xiàn)倒“U”型軌跡。即當(dāng)制造業(yè)集聚達(dá)到適宜規(guī)模時(shí)，它可以促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展福利的提高；一旦發(fā)生過(guò)度集聚，制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響會(huì)由促進(jìn)作用轉(zhuǎn)為抑制作用。此外，本地綠色發(fā)展福利會(huì)受到鄰近地區(qū)綠色發(fā)展福利的影響。

（3）空間距離的遠(yuǎn)近并不會(huì)改變長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間的倒“U”曲線關(guān)系，但二者之間的作用強(qiáng)度會(huì)呈現(xiàn)出“雙峰式”空間衰減結(jié)構(gòu)特征?？傮w來(lái)看，制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的效應(yīng)會(huì)伴隨著空間距離的衰減而變小，經(jīng)歷了“下降→停滯→急劇下降”三個(gè)階段。

（4）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)集聚可以通過(guò)MAR 外部性和Jacobs 外部性促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展福利提高，而且Jacobs 外部性要顯著強(qiáng)于MAR 外部性，但是Porter 外部性卻會(huì)抑制區(qū)域綠色發(fā)展福利的提升。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)主要依靠Jacobs 外部性和MAR 外部性驅(qū)動(dòng)綠色發(fā)展福利提高，而Porter 外部性會(huì)抑制中游地區(qū)綠色發(fā)展福利的提高，下游地區(qū)則依賴于MAR外部性提高綠色發(fā)展福利。

5.2 政策建議

（1）要充分考慮到區(qū)域綠色發(fā)展福利指數(shù)的時(shí)空差異和動(dòng)態(tài)性變化特征。由于綠色發(fā)展福利指數(shù)存在顯著的時(shí)空差異，研究期間始終呈現(xiàn)“低水平集聚，高水平分散”的空間分布格局。因此，在推進(jìn)綠色發(fā)展福利水平提高的實(shí)際過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)精準(zhǔn)施策，充分考慮到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游和下游地區(qū)的巨大差異。其次，考慮到綠色發(fā)展福利績(jī)效的加權(quán)重心呈現(xiàn)向西遷移的趨勢(shì)，說(shuō)明樣本研究期間，綠色發(fā)展福利的重心區(qū)已經(jīng)逐漸從下游地區(qū)向中上游地區(qū)遷移，未來(lái)應(yīng)該尊重這種遷移規(guī)律，更加注重提升中上地區(qū)綠色發(fā)展福利水平，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。

（2）研究結(jié)論顯示制造業(yè)集聚對(duì)區(qū)域綠色發(fā)展福利的影響受到集聚程度的制約。因此，在利用制造業(yè)集聚推動(dòng)綠色發(fā)展福利提高的過(guò)程，要注意制定差異化的區(qū)域政策，不能搞“一刀切”。對(duì)于制造業(yè)集聚程度低于臨界值的城市，應(yīng)當(dāng)積極深化制造業(yè)集聚的水平和質(zhì)量，避免過(guò)度集聚；對(duì)于躍過(guò)臨界值的城市，應(yīng)該堅(jiān)持“走出去和引進(jìn)來(lái)”的戰(zhàn)略，通過(guò)市場(chǎng)調(diào)節(jié)和政府規(guī)制雙重手段淘汰一批產(chǎn)能落后、技術(shù)低端、污染嚴(yán)重的企業(yè)。同時(shí)，要注重協(xié)同發(fā)揮環(huán)境規(guī)制和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)綠色發(fā)展水平的促進(jìn)作用。

（3）由于制造業(yè)集聚與區(qū)域綠色發(fā)展福利之間的倒“U”曲線關(guān)系并不會(huì)因空間距離的衰減而改變，但制造業(yè)集聚對(duì)綠色發(fā)展福利的影響會(huì)伴隨著空間距離的衰減而減小。因此，一方面，要大力推進(jìn)區(qū)域一體化建設(shè)，改革不合理的體制機(jī)制，破除行政區(qū)邊界的阻礙，允許資源在市場(chǎng)上自由流動(dòng)。另一方面，要積極推進(jìn)區(qū)域合作與分工，通過(guò)頂層設(shè)計(jì)，建立跨區(qū)域性的權(quán)威性合作組織，合理調(diào)配區(qū)域內(nèi)資源，提高資源配置效率。

（4）由于MAR 外部性和Jacobs 外部性是驅(qū)動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展福利提高的主要?jiǎng)恿?，而Porter外部性會(huì)制約綠色發(fā)展福利的提高，這種作用也會(huì)受到地區(qū)差異的影響。因此，首先應(yīng)該鼓勵(lì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)選擇專業(yè)化和多樣化的集聚模式，在做大做強(qiáng)制造業(yè)集聚的同時(shí)也注重從產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)視角，和其他上下游產(chǎn)業(yè)建立合作，延伸擴(kuò)展產(chǎn)業(yè)鏈。其次，要采取經(jīng)濟(jì)手段和行政手段適當(dāng)降低制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，避免惡性競(jìng)爭(zhēng)，防止產(chǎn)生擁擠效應(yīng)。