生产性服务业集聚对制造业集聚的减排效应

寇冬雪 黄娟

摘要：绿色化已成为制造业升级的重要考量，识别生产性服务业对制造业减排的调节机制，对加快制造业绿色转型、推进“两业”深度融合具有现实意义。基于2003—2019年中国285个地级及以上城市的面板数据，采用系统GMM模型探究生产性服务业在制造业影响污染排放强度过程中发挥的调节效应。研究结果表明，随制造业集聚程度的提高，污染排放强度存在先升高后降低的“倒U型”曲线特征。生产性服务业在制造业影响污染排放强度的过程中发挥积极的调节作用，能有效降低制造业集聚过程中的污染排放强度，且该作用呈现西部最高、中部次之、东部最低的区域异质性特征。进一步地，将生产性服务业划分为五种行业类别，各生产性服务业的调节效应由大到小依次为：租赁和商业服务业，科学研究、技术服务业和地质勘查业，房地产业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业。此外，将物流业纳入生产性服务业的研究结果表明，物流业对制造业的减排过程存在积极的调节效应。因此，为探索产业多元化融合模式，助力“两业”深度融合，应根据区域禀赋和行业特性，有针对性地引导“两业”深度融合。具体地，应根据行业特征及其关联性，充分发挥生产性服务业的润滑作用，实现经济效益和环境效益的双提升；依托生产性服务业的外部性优势，打造绿色物流体系；同时注重优化产业发展环境，为加快推进“两业”深度融合保驾护航。

关键词：制造业集聚；生产性服务业集聚；污染排放强度；调节效应

中图分类号：F263文献标识码：A文章编号：1007-8266（2021）11-0078-11

基金项目：全国统计科学研究重点项目“高质量发展背景下我国的生态环境保护研究”（2018LZ39）；2021年浙江工商大学省属高校基本科研业务费重点项目“乡村生态振兴的影响因素、成效评价与机制路径”（XR202108）

近年来，制造业与生产性服务业的“两业”融合步伐加快[ 1 ]。一方面，生产性服务业作为中间投入品在制造业中所占的比重逐年攀升，制造业对生产性服务业的依赖度不断提高；另一方面，制造业服务化趋势明显，制造业的产品开始为提供服务而生产。在空间上，二者已经形成互动发展的新格局[ 2 ]。2020年8月，国家发展和改革委员会等部门印发关于《推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案》的通知；10月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出要“发展服务型制造”，制造业和生产性服务业融合发展已成为制造业转型升级的重要趋势，也成为“十四五”及新百年的重要任务之一。在“两业”相融相长、耦合共生的过程中兼顾生态环境保护，亦即降低“两业”融合的污染排放强度，提升生态效率，是高质量发展背景下推进产业绿色化转型的必要考量。事实上，生产性服务业在“两业”融合过程中发挥着重要的润滑作用。大量研究表明，生产性服务业在降低制造业成本、提升行业生产率方面作用明显。尤其是在产业转型的绿色发展要求下，充分发挥生产性服务业对制造业的调节作用既能助力制造业绿色转型，又有利于现代产业体系的构筑。同时，产业集聚作为产业组织的一般形态伴随产业发展的始终，对制造业和生产性服务业的考察也离不开集聚效应的发挥。鉴于此，本文基于“两业”深度融合背景，以产业集聚为依托，从减排视角探究生产性服务业对制造业的调节机制。本文将从以下方面进行分析：一是基于2003—2019年中国285个地级及以上城市的面板数据，选用调节效应模型，识别生产性服务业在制造业影响污染排放强度过程中发挥的调节作用。二是参考于斌斌等[ 3 ]对生产性服务业的分类，进一步将其划分为信息传输、计算机服务和软件业，金融业，房地产业，租赁和商业服务业，科学研究、技术服务业和地质勘查业五类，深入剖析不同行业的生产性服务业对制造业减排效应的影响。地级市层面的数据有利于多维度剖析现状，丰富既有研究结论，也使研究结论更普适；同时，对生产性服务业减排机制的考察，弥补了既有研究在具体细分行业方面考察的缺失，为探索产业多元化融合模式、推动“两业”深度融合提供经验支撑。

（一）文献回顾

研究制造业集聚与环境污染之间关系的文献十分丰富，但迄今尚未有统一定论。梳理文献发现，不同視角的研究主要存在三种结论。第一，制造业集聚会加剧环境污染[ 4-5 ]，是阻碍经济集聚的力量[ 6 ]。第二，制造业集聚会降低环境污染，因为制造业集聚会诱发技术进步，并通过溢出效应与竞争效应对企业产生压力，继而倒逼企业保护环境以提升社会信誉[ 7 ]。第三，制造业集聚与环境污染之间的关系不确定[ 8 ]，或者存在非线性关系[ 9-10 ]。制造业集聚一方面通过规模效应和溢出效应降低企业的研发成本，加速科研成果的转化，为企业的节能减排提供助力；另一方面，集聚造成的污染物集中排放也会对环境质量造成威胁。概言之，制造业集聚对环境污染的影响因其不同外部性作用的发挥而结论不一。

生产性服务（也称生产者服务）指被其他商品和服务的生产者用作中间投入的服务。关于制造业与生产性服务业之间关系的研究，既有结论认为，二者之间相互促进、互动发展[ 11 ]，并从生产性服务业对制造业效率、制造业升级的影响及二者间的互动机理、融合效率等方面展开大量实证检验[ 12-13 ]，认为随着制造业部门的扩张及规模扩大，对服务业中间需求会逐渐增加，同时生产性服务业的发展也能通过分工提升经济效率，对制造业竞争力的提升产生积极影响[ 14 ]。关于生产性服务业对制造业单方面影响的研究，既有结论认为：第一，生产性服务业集聚有助于加快产业结构调整，促进制造业转型升级。一方面，生产性服务业集聚产生的规模经济效应会降低企业的研发成本，促使制造业生产中选用更多的节能技术代替高能耗投入，推动生产环节向高附加值的两端延伸[ 15 ]；另一方面，生产性服务业比重的增加正逐渐改善我国经济对高能耗、高污染、低效率路径的过分依赖，有助于实现制造业结构升级和生产率的提升[ 16 ]。第二，生产性服务业集聚为制造业提供良好的创新环境。作为典型的知识和技术密集型行业，生产性服务业产生的知识溢出会形成良好的集体学习和创新环境[ 17 ]，进而提升技术的转化效率，促进环境效率的提升[ 18 ]。除少数研究持相反观点外[ 19 ]，多数研究认可生产性服务业的外部性优势。

（二）作用机理

生产性服务业影响制造业减排效应的作用机理主要表现在：宏观层面上，生产性服务业会影响制造业的生产率，进而对环境污染产生影响。作为社会分工深化的结果之一，生产性服务业为制造业生产率的提升提供了基础[ 20 ]。生产性服务业的发展会带来劳动分工的深化、生产链条的延伸及社会经济运行成本的降低。随着制造业部门的扩大，对生产性服务业产生的需求逐渐增加，制造业的生产效率也会随之提升。因此，生产性服务业集聚一方面降低了制造业间的交易成本，提升资源的转化率，进而降低单位产值的污染排放量；另一方面，集聚产生的规模经济降低了企业的生产成本，有助于规模化治污行业的形成，进而降低集聚区内部的治污成本。微观层面上，生产性服务业的生产过程需要投入大量的人力资本和知识资本，这两种要素的集聚将大大提高产出增加值，实现行业的多元化交流。而生产性服务业有助于促进企业增加新产品的研发投入，为集聚区内绿色技术的产生创造条件，有利于环境友好型生产技术在制造业之间的扩散[ 21 ]。不仅如此，生产性服务业与制造业之间的关联效应也对环境污染具有积极的改善作用[9]。二者之间的互动融合存在不断增强的反馈机制，这又为资源配置效率的进一步提升和环境治理成本的进一步降低创造了条件，促使污染减排效应的产生。基于上述分析，本文提出以下假设：

H1：生产性服务业在制造业影响环境污染过程中发挥重要的调节作用，有助于降低污染排放强度。

生产性服务业对制造业减排效应的影响还存在行业异质性。生产性服务业的行业特征不同，对污染排放强度的影响不同。既有研究认为，金融业、科学研究和技术服务业以及环境治理和公共设施管理业的集聚在减排方面效果明显，而交通运输、批发零售等低端生产性服务业反而加剧了污染排放[ 18 ]。这是由于产业匹配度越高、关联性越强的产业集聚，因其具有更强的技术外溢及产业间投入产出联系，越有利于污染减排[ 22 ]。而产业间的匹配度主要取决于产业间的前后关联和知识密集程度[ 23 ]，并通过制造环节和研发之间的有效交流与沟通实现，为环境技术的创新提供良好的环境和转换条件。譬如，通信设备、计算机及其他电子设备制造业等与房地产行业间的互动性更强，空间布局上更易以集聚的形式存在，对区域污染减排的积极作用更强；而对烟草等一些依赖自然资源禀赋的制造业行业来说，因所处地区生产性服务业的发展水平较低，出现产业资源空间上不匹配的情况，更易恶化环境质量。另外，提升知识密集度可通过溢出效应促进第二、第三产业间的集聚，进而缓解环境污染。如媒体和娱乐业、软件业、工业服务和生物技术业等产业之间的高度匹配，有助于提升资源的配置效率，降低单位产值的污染排放量。鉴于此，本文提出以下假设：

H2：生产性服务业的调节效应具有行业异质性，与制造业协同融合度越高，调节效应越大。

（一）模型设定

对模型的设定主要分两步：第一，设定制造业集聚、生产性服务业集聚与污染排放强度之间的关系。第二，验证生产性服务业在制造业影响污染排放强度的过程中发挥的调节作用。

（二）数据来源及指标测算

本文选取2003—2019年中国285个地级及以上城市的数据进行实证检验，所需数据主要基于国家统计局官网、EPS（Easy Professional Superior）数据平台、中国研究数据服务平台等数据库，其中行业数据是2003年之后经过调整的19个行业①的就业人员数据。在数据处理方法上，首先，除港澳台地区外，本文剔除部分数据缺失较严重的地区，如吐鲁番市、哈密市、三沙市等，部分年份中缺失的数据通过插值法补缺。其次，本文使用的国内生产总值指数按照2003年为基期调整为可比价格，以剔除价格波动的影响，提升数据的准确性。同时，将本文所有控制变量进行对数处理以消除异方差影响，由于制造业集聚、生产性服务业集聚均为指数形式，故不再进行对数处理。

相关指标解释如下：

1.被解释变量。污染排放强度：因空氣污染中的主要成分是工业二氧化硫，因此，环境污染指标选用单位产值的工业二氧化硫排放量。该值越大，表明该城市的环境污染越严重。

2.核心解释变量。制造业集聚和生产性服务业集聚：由于区位熵指数能消除区域规模差异的影响，真实反映地理要素的空间分布，因此，本文选取区位熵指数表征产业集聚，其含义为一个地区某个产业的集聚程度在全国范围内的相对水平。基于数据可得性，本文以就业数据测算。该值越大，表明产业集聚度越高。

本文对生产性服务业的界定借鉴于斌斌等[ 3 ]的方法，生产性服务业选用经2003年调整后19个行业中的信息传输、计算机服务和软件业，金融业，房地产业，租赁和商业服务业，科学研究、技术服务业和地质勘查业五类，并按照制造业集聚的方法采用区位熵指数构建。

3.控制变量。（1）人口密度（lnden）：人口密度提高带来的经济活动增加会对环境污染产生影响，本文选取每平方公里的人口数表征人口密度。（2）科技创新（lninno）：科技创新投入为环境污染的改善提供了可能，其中尤以绿色技术的创新为代表。本文选取各城市财政支出中科学技术支出占GDP的比重衡量城市的科技创新水平。（3）产业结构（lnindu）：产业集聚对环境污染的作用受到产业结构的影响，不同的产业结构其环境污染的成分和造成的污染程度不同。由于环境污染主要来源于工业活动的排放物，因此，本文选取第二产业占GDP的比重衡量产业结构。（4）经济发展水平（lng？ dp）：经济的发展伴随环境污染的产生，本文选取人均GDP指标衡量经济发展水平，并采用2003年为基准的国内生产总值指数调整。（5）交通便利程度（lnroad）：便利的交通有助于要素的流动，加速不同地区产业集聚的形成，进而造成环境污染的地区差异化分布。本文采用市辖区年末实有城市道路面积表征城市交通便利程度。（6）财政分权度（lngov）：本文采用各城市的财政收支比衡量。具体指标的描述性统计结果见表1。

（三）经验事实分析

根据分析，生产性服务业的调节效应存在行业异质性。为探究不同类别的生产性服务业集聚发挥的作用机理，这里根据前述分类，首先测算制造业对不同行业的生产性服务业的依赖度，以直观考察二者之间的融合发展趋势，进而展开实证检验，以对比分析不同行业的生产性服务业的调节效应。

从图1可以看出：总体上，制造业对生产性服务业的依存度呈现逐年上升趋势，表明生产性服务业在制造业中所占比重越来越高，二者之间的融合发展趋势明显。分行业来看，制造业对金融业及租赁和商业服务业的依赖度最高，且上升幅度最大。不难理解，金融行业作为“输血”机构，为企业提供必要的资金支持，是企业赖以持续经营的重要保障。而租赁和商业服务业以其涉及门类广、对就业吸纳能力强、经济体量大等特点成为制造业发展过程中不可或缺的部门。尤其是企业管理、咨询调查等业务已成为现代企业利润的重要增长点。其次是科学研究、技术服务和地质勘查业，对房地产业的依存度最低，且在2007年下降明显，然后缓慢下降至2012年，之后又呈现上升趋势。可能的原因是2008年美国次贷危机对房地产领域强烈冲击造成严重影响。

（一）基准回归

基于上述分析，本文展开实证检验。考虑到普通最小二乘法（OLS）和固定效应模型分别会高估和低估解释变量对被解释变量的影响程度，且为降低变量间的内生性，本文选取SYSGMM模型。AR检验结果表明该模型存在一阶自相关且不存在二阶自相关，汉森（Hansen）统计量的结果也表明该模型有效规避了工具变量的过度识别问题，整体看该模型的选取较合理。表2显示了基准回归结果。

表2中2～5列分别对应前述的计量模型。结合模型（3）和模型（4）的实证结果，可以看到制造业集聚与污染排放强度存在显著正相关，表明制造业集聚程度的提高对环境污染的恶化作用。加入制造业集聚的二次项后，其结果在10%的水平上显著为负，表明污染排放强度随制造业集聚程度的提高存在先增加后减少的“倒U型”曲线特征，二者之间存在非线性关系，且其拐点值为1.078（1.076/（2×0.499））。即当制造业集聚指数低于1.078时，集聚程度的提高会增加污染排放强度；当跨过拐点值时，集聚程度的提高会降低污染排放强度。制造业集聚与污染排放强度呈“倒U型”关系的原因是资源效率的发挥存在最优配置比，制造业集聚效应的发挥存在积累过程。当制造业集聚的程度较低时，集聚区内的资源配置比例尚未达到最优。大量企业的无序集中首先造成环境污染的集中排放，规模扩张的负外部性大于规模经济及溢出效应带来的正外部性，环境污染加剧。而后资源的配置比例逐渐调整优化，直至产业集聚到达拐点，集聚效应产生的正外部性大于负外部性，规模效应和溢出效应凸显。二者之间的共同作用提高了技术的研发和转化率。同时大量企业的集聚也为环境技术创新提供了条件，便于企业间的集中联合治污。随着集聚程度的提升，资源的配置比例不断得到优化，排污强度也进一步降低。因此，随着产业集聚程度的增加，污染排放强度存在先升高后降低的“倒U型”曲线特征。同时，根据样本期间每年跨过拐点城市数量累计加总进行排名，结果显示，17年间285个城市中累计跨过拐点的城市为90个，占比约31.57%；连续17年均跨过拐点的城市为73个，占比约25.61%。整体上，跨过拐点的城市依然呈现东部占比最高、中部次之、西部最低的特征。

模型（5）和模型（6）的结果是基于生产性服务业集聚调节效应的回归结果，根据模型（5）的结果，生产性服务业集聚与污染排放强度之间存在显著负相关，说明生产性服务业集聚能显著降低污染排放强度。结合模型（6）的结果，可发现二者之间的交乘项与污染排放强度呈现显著负相关，表明生产性服务业集聚在制造业集聚影响污染排放强度的过程中发挥重要的调节作用。验证了本文的H1。生产性服务业是为制造业提供中间投入品的行业，生产性服务业集聚的发展可以通过深化劳动分工、延长生产链条以及降低社会经济运行成本而降低单位产值的污染排放量，提升制造业的污染减排效应。

控制变量中，人口密度与污染排放强度之间的关系在1%的水平上显著为负，表明人口密度与污染排放强度之间存在负向关系，人口密度的增加会显著降低污染排放強度。有研究显示，由于户籍制度的阻碍，现阶段我国的人口集聚度远低于经济集聚度，而人口的集聚有助于缓解要素资源的扭曲，提高经济增长质量[ 26 ]。科技创新与污染排放强度之间存在负相关，表明技术创新水平越高，污染排放强度越低。产业结构与污染排放强度呈现显著正相关，表明第二产业占比越大，其生产过程中造成的污染排放强度越高。经济发展水平的提高显著降低污染排放强度，再次验证了环境库兹涅兹曲线（EKC）假说，经济发展水平的提高有助于降低环境污染程度。交通便利度与污染排放强度之间整体存在正相关，表明要素流动的加快会对环境污染产生正向压力。

（二）稳健性检验一：区域异质性视角

受地理位置及资源禀赋的影响，我国东中西部地区（港澳台除外）的产业集聚呈现不同特征。为消除地理因素对分析结果的影响，本文基于传统东中西部②的划分方法，将全部样本分为东中西部地区考察生产性服务业集聚的调节效应。回归结果见表3。

根据表3结果，整体上看，模型（5）中生产性服务业集聚与污染排放强度存在显著负相关，且结论呈现自西向东逐渐减弱的趋势。生产性服务业集聚对西部地区的污染排放强度的降低幅度最大，东部最小。模型（6）中生产性服务业集聚与制造业集聚的交乘项与污染排放强度存在负相关，表明生产性服务业对制造业集聚的环境效应具有显著的调节作用。分地区来看，生产性服务业的调节作用呈现西部最高、中部次之、东部最低的特征。因西部地区经济发展水平相对较低，不仅产业种类欠缺，产业规模相对较小，外部市场环境也较差。受地理环境和经济条件的制约，生产性服务业发展滞后。生产性服务业集聚程度的提高不仅有助于激发市场活力，带动当地的经济发展，同时对于部分环境污染严重、产业亟待转型的资源型城市也具有重要的意义。而中东部地区经济发展水平较高，外部环境条件优越，市场机制和环境法规相对完善，人力资本和技术的大量集聚以及环保政策的实施和引导对环境污染的改善作用同时存在。相比之下，东部地区产业之间的互动效应对环境污染的改善空间较西部地区小。控制变量的整体结果与全国样本回归结果一致，此处不再赘述。

（三）稳健性检验二：协同集聚视角

生产性服务业集聚对制造业集聚的污染排放强度的调节作用，外在表现为“两业”之间的协同对污染排放强度的影响。因此，本文基于产业协同集聚的视角，忽略二者之间的内部作用机制，通过构建协同集聚指数，从另一视角验证生产性服务业的调节效应。协同集聚指数的构建借鉴杨仁发[ 27 ]的方法。具体形式如下：

其中，coagglij、magglij、sagglij分别表示i地区j产业的协同集聚、制造业集聚和生产性服务业集聚，其数值越大表示协同集聚程度越高。动态面板回归分析结果如表4所示。表4结果显示，制造业与生产性服务业协同集聚与污染排放强度呈现负相关，二者的协同融合显著降低了污染排放强度，侧面反映了生产性服务业集聚在降低污染排放强度过程中发挥的积极调节作用。这是由于协同集聚程度的提高表明产业关联度的提升，进而交易成本及单位产值污染排放量的下降，最终表现为资源配置优化对减排效率的提高，也验证了本文的H2，产业关联性越高，对环境污染的改善作用越明显。其余变量结果与基准回归结果一致，此处亦不再赘述。

（四）稳健性检验三：行业异质性视角

图1为我们直观呈现了制造业对生产性服务业的依赖关系，为明晰生产性服务业的调节效应提供了事实依据。以下进一步对不同行业的生产性服务业进行回归分析，以实证检验异质性生产性服务业的调节效应。具体结果见表5。

表5结果显示，不同行业的生产性服务业对制造业的调节效应均显著，说明随着生产性服务业集聚程度的提高，二者之间的良性互动会显著降低污染排放强度，且行业不同，调节效应强度存在差异，验证了本文的H2。具体地，调节效应由大到小的生产性服务业依次为：租赁和商业服务业，科学研究、技术服务业和地质勘查业，房地产业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业。根据表5可得出如下结果：第一，产业间匹配度越高，越易形成产业关联，更易于成本节约和减排效率的提升。该结果与图1根据投入产出表计算的行业依赖度结果基本一致，制造业对租赁和商业服务业的依赖度呈现逐年上升的趋势，同时该结果也与陈国亮等[ 23 ]的研究结论一致，中国第二、第三产业共同集聚度和增长幅度排名前五的产业匹配中，第二产业与房地产业、租赁和商务服务业的匹配程度最高，并呈现逐年上升趋势。租赁和商业服务业对污染排放强度的调节效应最大，这是由于商业服务业是以法律服务、咨询调查、组织管理等为核心的服务，是制造业服务业化转型的重要方向，位于产业价值链的中高端，与产业匹配度较高，在“两业”融合过程中更易与制造业产生有机衔接，提高产业整体效率，降低单位产值的污染排放量。值得注意的是，根据依赖度显示的结果，制造业对金融业的依赖度较高，但此处金融业的调节效应最小，出现相反结果。可能的解释是，相比其他行业来说，金融业存在风险性高、专业性强等特点，与制造业不易形成长期稳定的匹配关系，因而其对制造业污染减排的调节效果会受到影响，这再次表明生产性服务业的行业性质不同，对污染排放强度的调节效应存在差異。整体来说，制造业与生产性服务业间的关联性越强，越能降低污染排放强度，即生产性服务业发挥的调节效应越大。第二，生产性服务业对知识和技术的要求较高，尤其是科学研究、技术服务业和信息传输、计算机服务和软件行业，其带来的知识和技术的交流融合为产业间的协同创新提供了巨大的优势，促使集聚区内经济效率和环境效率提升。

（五）拓展性分析：对物流行业减排效应的探讨

虽然本文对生产性服务业的调节效应进行了探索，但仍存在不足之处。近些年，交通运输业尤其是物流业快速发展，商品运输中排放的污染物成为影响环境污染尤其是跨区域环境污染的重要因素。2020年9月發布的《推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案》提出，要“推动物流业制造业深度融合创新发展，推进物流降本增效”。因此将交通运输、仓储和邮政业考虑进去十分必要，但是在于斌斌等[ 3 ]的研究中却未将该因素考虑进去。基于此，本文进行拓展性分析。因物流业包含运输、仓储等服务，因此，在指标选取上，本文仍基于19个行业的划分，用交通运输、仓储和邮政业集聚指数表征物流业集聚指数，构建方法同前述一致，回归结果见表6。

根据表6结果，首先，AR检验和Hansen统计量的结果表明该模型选取的合理性。其次，交通运输、仓储和邮政业与制造业的交乘项与污染排放强度存在显著负相关，表明交通运输、仓储和邮政业具有积极的调节作用，二者之间的互动融合能显著降低污染排放强度。该结果一方面验证了基准回归结果的稳健性，另一方面也佐证了本文的研究结论，即生产性服务业在制造业影响环境污染的过程中发挥重要的调节作用，同时也为制造业和物流运输的联动发展提供了实证支撑。

制造业与生产性服务业融合是实现制造业服务化转型的重要方向，也是绿色发展背景下顺应新时代产业变革、探索产业多元化融合发展模式的内在要求。基于此背景，本文选用城市层面的数据，以产业集聚为依托，从产业集聚的减排效应视角探究生产性服务业对制造业污染排放强度的调节机制，并进一步将生产性服务业划分为具体行业，深入剖析生产性服务业的调节机制。本文得出以下主要结论：污染排放强度随制造业集聚程度的提升具有先增加后降低的“倒U型”曲线关系，生产性服务业集聚对制造业集聚的污染减排效应具有积极的调节作用，且呈现西部最高、中部次之、东部最低的区域异质性特征。将生产性服务业划分为五种行业类别后的研究发现，租赁和商业服务业的调节效应最大，金融业最小。此外，物流业对制造业减排也存在积极效果。

基于上述结论，本文得出如下启示：

第一，根据行业特征及其关联性，有针对性地引导“两业”深度融合，实现经济效益和环境效益的双提升。在推进“两业”融合的过程中，应充分发挥生产性服务业的润滑作用，逐步破解制造业、生产性服务业融合发展过程中协同性不强、深度不够的局面，进而探索发展新业态新模式，打造“两业”融合新格局。如对关联性较强的信息技术行业，大力发展“互联网+”，在信息化、全球化的背景下，发挥信息技术的巨大优势，充分利用网络信息平台的知识和技术的溢出效应，加快制造环节和研发环节之间的有效交流与沟通，以激发制造业的发展活力和潜力，推动制造业向价值链中高端攀升，通过产业链的不断优化实现产业绿色升级。对受外部环境影响较大及依赖度相对较低的金融业，应提高金融服务制造业转型升级的质效。在建立完善的资本市场机制的同时，应以实体经济为支撑，合理引导资金流动，防控金融风险，规范产融结合。

第二，依托生产性服务业的外部性优势，打造绿色物流体系。根据本文研究结果，物流业与制造业互动融合能显著改善环境污染，这为二者的深度融合提供了经验支撑。虽然现阶段物流业制造业融合发展仍存在融合层次不够高、范围不够广、程度不够深等问题，但是二者之间的深度融合、联动发展可为物流业降本增效以及制造业绿色转型提供解决方案。如鼓励制造企业开展物流智能化改造，推广物流机器人、自动分拣、智能仓储业务，提升物流行业专业化能力水平，发展智能物流和绿色物流，推动解决制约物流业制造业深度融合过程中的关键环节，实现产业间的有机衔接和协同联动。

第三，优化产业发展环境，为加快推进“两业”深度融合保驾护航。一方面，逐渐清理制约两业融合发展的政策措施，放宽市场准入管理体制，鼓励先进制造业和现代服务业多元融合，协同创新，以行业效率的整体提升带动产业链的绿色升级。另一方面，建立高效协同的“两业”融合工作推进机制，尤其是在经济发展水平较低但对生产性服务业的调节效应比较敏感的西部地区，应依托地区自然禀赋，加快扶持或引进与其相配套的生产性服务业；打造符合当地发展的产业模式，合理有效地推进“两业”深度融合，以降低产业资源空间上的错位对减排效应的影响。

注释：

①分别为农、林、牧、渔业；采矿业；制造业；电力、燃气及水的生产和供应业；建筑业；批发和零售业；交通运输、仓储和邮政业；住宿和餐饮业；信息传输、计算机服务和软件业；金融业；房地产业；租赁和商业服务业；科学研究、技术服务和地质勘查业；水利、环境和公共设施管理业；居民服务、修理和其他服务业；教育；卫生、社会保障和社会福利业；文化、体育、娱乐用房屋；公共管理和社会组织。

②东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、甘肃、陕西、青海、宁夏、新疆。

参考文献：

[1]李琳，赵桁.“两业”融合与碳排放效率关系研究[J].经济经纬，2021（5）：71-79.

[2]杜传忠，侯佳妮.制造业与服务业融合能否有效缓解服务业“成本病”——基于WIOD中国数据的经验事实[J].山西财经大学学报，2021（3）：28-42.

[3]于斌斌，金刚.中国城市结构调整与模式选择的空间溢出效应[J].中国工业经济，2014（2）：31-44.

[4]LEEUW F A A M D，MOUSSIOPOULOS N，SAHM P，et al.Urban air quality in larger conurbations in the European Union [J].Environmental modelling & software，2001（4）：399-414.

[5]COPELAND B R，TAYLOR M S.North- South trade and the environment [J].Quarterly journal of economics，1994（3）：755-787.

[6]KYRIAKOPOULOU E，XEPAPADEAS A.Spatial location decisions under environmental policy and housing externali？ ties [J].Environmental economics and policy studies，2011（3）：195-217.

[7]PORTER M E.Clusters and the new economics of competi？ tion [J].Harvard business review，1998（6）：77-90.

[8]WANG Y，YAN W，MA D，et al.Carbon emissions and op？ timal scale of China’s manufacturing agglomeration under heterogeneous environmental regulation [J].Journal of clean？ er production，2018（3）：140-150.

[9]郭然，原毅军.生产性服务业集聚、制造业集聚与环境污染——基于省级面板数据的检验[J].经济科学，2019（1）：82-94.

[10]黄娟，汪明进.制造业、生产性服务业共同集聚与污染排放——基于285个城市面板数据的实证分析[J].中国流通经济，2017（8）：116-128.

[11]高觉民，李晓慧.生产性服务业与制造业的互动机理：理论与实证[J].中国工业经济，2011（6）：151-160.

[12]刘奕，夏杰长，李垚.生产性服务业集聚与制造业升级[J].中国工业经济，2017（7）：24-42.

[13]张维今，王钰，王淑梅.我国装备制造业与生产性服务业融合效率及其差异收敛性研究[J].中国软科学，2020（8）：47-54.

[14]顾乃华，毕斗斗，任旺兵.生产性服务业与制造业互动发展：文献综述[J].经济学家，2006（6）：35-41.

[15]刘胜，顾乃华.行政垄断、生产性服务业集聚与城市工业污染——来自260个地级及以上城市的经验证据[J].财经研究，2015（11）：95-107.

[16]万伦来，李浩.生产性服务业集聚、产业结构升级与区域生态效率提升——来自2003—2016年中國30个省份的面板数据[J].经济经纬，2020（2）：97-105.

[17]宣烨，余泳泽.生产性服务业层级分工对制造业效率提升的影响——基于长三角地区38城市的经验分析[J].产业经济研究，2014（3）：1-10.

[18]NACHUM D K.Why do business service firms cluster？ small consultancies，clustering and decentralization in London and Southern England [J].Transactions of the insti？ tute of British geographers，2002（1）：67-90.

[19]韩峰，谢锐.生产性服务业集聚降低碳排放了吗？——对我国地级及以上城市面板数据的空间计量分析[J].数量经济技术经济研究，2017（3）：40-58.

[20]张世贤.工业投资效率与产业结构变动的实证研究——兼与郭克莎博士商榷[J].管理世界，2000（5）：79-85，115.

[21]HOSOE M，NATIO T.Trans-boundary pollution transmis？ sion and regional agglomeration effects [J].Papers in region？ al science，2006（1）：99-120.

[22]胡志强，苗长虹，袁丰.集聚空间组织型式对中国地市尺度工业SO2排放的影响[J].地理学报，2019（10）：2 045-2 061.

[23]陈国亮，陈建军.产业关联、空间地理与二三产业共同集聚——来自中国212个城市的经验考察[J].管理世界，2012（4）：82-100.

[24]DIETZ T，ROSA E A.Rethinking the environmental impact of population，affluence，and technology[J].Human econogy review，1994（1）：277-300.

[25]何小钢，张耀辉.中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应——基于STIRPAT模型的分行业动态面板数据实证研究[J].中国工业经济，2012（1）：26-35.

[26]陆铭，李鹏飞，钟辉勇.发展与平衡的新时代——新中国70年的空间政治经济学[J].管理世界，2019（10）：11-23，63，219.

[27]杨仁发.产业集聚与地区工资差距——基于我国269个城市的实证研究[J].管理世界，2013（8）：41-52.

责任编辑：方程

The Emission Reduction Effect of Agglomeration of Producer Services on Manufacturing Agglomeration

——Based on 285 Cities’Panel Data from 2003—2019

KOU Dong-xue1and HUANG Juan2

（1.Institute of Industrial Economics，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100006，China；2.School of Marxism，Zhejiang Gongshang University，Hangzhou 310018，Zhejiang，China）

Abstract：Greening has become an important consideration for the upgrading of manufacturing industry. Identifying the moderating effect of the producer service industry on manufacturing emissions reduction is of practical significance for accelerating the green transformation of the manufacturing industry and promoting the deep integration of the“two industries”The authors select the panel data of 285 cities at the prefecture level and above in China from 2003 to 2019，and use the systematic GMM model to explore the moderating effect of the producer service industry in the process of manufacturing industry impacting on the intensity of pollution emissions. The results show that the pollution emission intensity has the characteristics of an inverted U-shaped curve that first increases and then decreases with the increase in the degree of manufacturing agglomeration. The producer service industry plays an active role in regulating the pollution emission intensity of the manufacturing industry，and can effectively reduce the pollution emission intensity during the agglomeration process of the manufacturing industry，and this effect presents the highest regional heterogeneity in the west，the second in the middle，and the lowest in the east. Furthermore，the producer service industry is divided into five types of industries，and its moderating effects，from are as follows：leasing and commercial service industry，scientific research，technical service industry and geological survey industry，real estate industry，information transmission，computer services and software industry，and financial industry. In addition，the results of incorporating the logistics industry into the producer service industry also show that the logistics industry has a positive moderating effect on the emission reduction process of the manufacturing industry. Therefore，in order to explore the diversified industrial integration model and promote the in-depth integration of the "two industries"，the in-depth integration of the“two industries”should be guided in a targeted manner based on regional endowments and industry characteristics. Specifically，first，we should，according to the characteristics of the industry and its relevance，give full play to the“lubricating”role of the producer service industry to achieve both economic and environmental benefits；second，we should rely on the external advantages of the producer service industry to build a green logistics system；and third，at the same time，we should pay attention to optimizing the environment for industrial development and escort the acceleration of the deep integration of the“two industries”.

Key words：manufacturing agglomeration；producer service industry agglomeration；pollution emission intensity；moderat？ ing effect