產業結構多樣化對城市綠色全要素生產率的影響研究
——基于空間杜賓模型的實證分析

葉阿忠 肖志學

（福州大學經濟與管理學院，福州 350108）

引 言

改革開放以來的40多年里，中國經濟增長取得了令人矚目的成就，伴隨而來的是我國經濟發展過程中的資源和環境約束日益凸顯，綠色可持續發展成為國家戰略層面的重大議題。當前我國經濟發展已進入高質量發展階段，這就必然要求轉變傳統粗放式的增長模式，促進經濟由 “量”的增長轉向 “質”的增長。綠色全要素生產率同時考慮期望產出和非期望產出，成為評價經濟發展質量的重要標準，要充分激發綠色全要素生產率對經濟高質量發展的重要推動作用，進而實現經濟增長和環境保護的 “雙贏”，如何調整產業結構成為提升綠色全要素生產率的關鍵。隨著工業化發展進入中后期，產業分工不斷細化，產業之間的聯系日益緊密，產業發展方式正逐漸由專業化生產方式向多樣化生產方式轉變，對經濟績效和環境績效的影響也更為復雜。一直以來，學者們較少關注產業結構多樣化對綠色經濟發展的影響，造成了地區在產業轉型升級過程中對產業多樣化作用的忽視。因此，有必要從多樣化產業結構內部來分析產業間的相互聯系和技術距離對地區綠色經濟發展產生的影響。

本文通過構建空間計量模型，探究產業結構多樣化（相關多樣化和無關多樣化）對城市綠色全要素生產率的影響，檢驗產業結構多樣化的空間效應，有利于發揮城市產業結構的優勢，把握產業發展與綠色發展之間的協調關系，為城市產業政策的制定提供可靠依據，對我國未來加快實現＂雙碳＂目標具有重要意義。

1 文獻綜述

關于如何提升綠色全要素生產率以促進經濟可持續發展，學術界進行了大量的研究，其關注焦點大多集中在環境規制、金融發展、FDI和OFDI以及產業集聚等方面［1-4］。現有關于產業結構多樣化對綠色全要素生產率影響的研究還較少，與該研究內容較為相似的文獻是研究產業集聚對綠色全要素生產率的影響。

產業集聚與綠色全要素生產率之間的關系目前尚未有一致的研究結論。有學者研究發現產業集聚可以有效促進地區綠色發展。如任陽軍等（2019）［5］發現生產性服務業集聚和制造業集聚均會對綠色全要素生產率產生正向促進作用。Xie等（2021）［6］認為金融集聚能夠顯著提升本地區綠色全要素生產率，但是降低了周圍地區的綠色全要素生產率。然而，也有部分學者認為產業集聚不利于綠色全要素生產率提升。如王兵和聶欣 （2016）［7］發現短期內產業集聚可能對環境治理產生阻礙作用。Lu等 （2021）［8］認為制造業集聚對區域綠色全要素生產率具有顯著的負向影響。有學者也發現產業集聚與綠色全要素生產率之間存在非線性關系。如朱風惠和劉立峰 （2021）［9］發現制造業集聚對綠色全要素生產率存在非線性影響。胡求光和周宇飛 （2020）［10］認為產業集聚在初始所形成的污染集中排放加劇了環境污染，但后期所產生技術溢出和示范效應則能有效提升環境治理水平。

根據產業集聚是否產生于同一產業內部，可以將其進一步分為專業化產業集聚和多樣化產業集聚兩種集聚類型，而關于哪種集聚類型對地區綠色全要素生產率增長的貢獻作用最大，一直是學術界爭論的焦點。如李健等 （2021）［11］指出，高技術產業專業化集聚和多樣化集聚均對綠色全要素生產率有顯著正向影響，且專業化集聚的促進作用大于多樣化產業集聚的作用。喬海曙等 （2015）［12］研究發現，制造業專業化產業集聚相對多樣化產業集聚更利于能源效率的提升，過度產業競爭下專業化集聚不利于能源效率的提升。然而，曲延芬和于楚琪 （2021）［13］認為產業集聚多樣化和專業化都能促進區域綠色技術創新效率的提升，產業集聚多樣化的作用更強。Cheng和Jin（2020）［14］認為專業化集聚和多樣化聚集對工業綠色全要素生產率均有促進作用，其中多樣化集聚中的產業互補性對綠色全要素生產率的促進作用最強。

綜合現有文獻可以發現，大多數對于產業集聚與區域綠色發展的關系研究聚焦在專業化集聚與多樣化集聚對區域綠色經濟效率的影響，缺少從產業結構內部來分析產業間的相互聯系和技術距離對區域綠色發展的影響。本文運用熵指標法將產業結構多樣化分解為相關多樣化和無關多樣化，從多樣化產業結構內部來分析產業間的相互聯系和技術距離對地區綠色經濟發展產生的影響。

2 理論分析

2.1 產業結構多樣化對綠色全要素生產率的影響

多樣化產業結構指不同產業在同一區位集聚的現象，不同產業在同一地區集聚增加了企業間的投入產出聯系和共享中間投入品的機會，降低了企業對生產要素的搜尋成本，促進了生產效率的提高。從微觀上看，多樣化產業結構為消費者提供了選擇更加多樣化的產品和服務的機會［15］，這會進一步倒逼生產者不斷通過技術創新、產品創新滿足消費者的多樣化需求，最終將會提升整個行業的創新能力；另外，多樣化產業結構能夠有效滿足企業多樣化的市場需求，使企業能夠以更低廉和更節能、環保的方式對現有生產工藝進行改進，進而提升了企業的綠色生產效率。

產業結構多樣化能夠通過技術溢出提升綠色全要素生產率。Jacobs外部性強調互補產業之間更容易產生知識外溢［16］，多樣化帶來部門間的“經濟關聯”和 “知識關聯”會引發技術在部門間的溢出，技術溢出能夠有效促進地區經濟發展和產業轉型升級。大量不同類型的產業聚集在同一地區城市中形成了多樣化的 “技術池”，有助于新思想和新技術的交流和融合［17］，這為地區內一些高污染、高耗能的企業提供了在轉型升級過程中更多技術選擇的機會，通過選擇合適的生產技術，這些企業實現從由低價值、高污染的生產制造企業向高價值、環境友好型轉型。

多樣化的產業結構有助于地區建立綠色循環經濟系統。某一上游產業生產過程中產生的副產品或廢棄物可能成為下游產業的原材料或中間投入品，從而能夠實現在多樣化產業結構內部將企業生產產生的廢棄物循環利用，進而實現地區經濟綠色發展的目標。

多樣化的產業結構有助于促進功能互補性產業在區域空間內集聚，進而產生一定規模的協同集聚效應。協同集聚意味企業面臨更多的中間品投入服務商，可以為一些高污染、高能耗的企業提供價格低廉、多樣化的環保類中間服務品［18］，有助于提升企業的環境治理效率。

2.2 相關多樣化對綠色全要素生產率的影響

早期對產業結構多樣化的研究建立在產業類別的數量和產業分布是否均衡的基礎上，這種傳統的關于產業結構多樣化的認識忽視了產業間的相互聯系［19］。 Frenken 等 （2007）［20］將多樣化產業結構分解為相關多樣化產業結構和無關多樣化產業結構，意味著產業多樣化的不同組織結構形式對綠色全要素生產率的影響可能存在異質性。

產業相關多樣化是指多樣化的產業之間存在類別領域相似或鄰近技術的關系。地區的創新活動本質上存在著地理限制和路徑依賴特點［21，22］，企業進行技術變革的能力通常受限于已有的技術水平，如果地區不存在相似的知識和技術，在創新過程中通常會面臨較高創新風險和沉沒成本，降低了企業進行研發活動的積極性。相關多樣化考慮到產業間的技術距離，以相似的知識和技術為基礎，縮短了技術和知識的認知距離，企業在認知距離較近的技術方向進行創新能夠大大降低創新失敗的風險。相關多樣化有助于產業之間形成網絡化結構進而發揮出關聯產業的 “自凈效應”［23］。相關多樣化有利于企業通過共享相似的資源和勞動力以降低生產成本，加強企業間的專業化合作，帶動傳統高污染、高耗能企業實現轉型升級，從而提升企業的綠色全要素生產率。另外，相關多樣化有助于企業間形成緊密的 “前向關聯”和 “后向關聯”，這會進一步通過產業結構優化和市場需求響應使綠色全要素生產率提高［24，25］。

2.3 無關多樣化對綠色全要素生產率的影響

產業無關多樣化是指經濟與技術聯系較弱的產業在特定地區的集聚。盡管地區進行創新活動依賴于現有的知識、技術，但是有時也會偏離這種創新方式而進入不相關的技術領域［26］，從而給地區產業發展帶來新鮮 “血液”。無關多樣化產業結構是在地區原有技術范圍內開拓了新的技術領域，將同時實現產業內部的MAR外部性和產業間的Jacobs外部性。無關多樣化產業結構增加了不同類別的知識和技術間交流的可能性，拓展了知識溢出的渠道，某些看似不相關的技術之間可能通過其他類型技術作為技術聯系的紐帶而聯系在一起，增加了知識和技術的多向溢出。無關多樣化將會有助于新知識、新技術與不同行業進行交叉融合［27］，極大地影響了地區產業結構，給地區帶來 “結構紅利”，生產要素將從 “落后部門”向 “進步部分” 轉移［28］，促進地區整體生產率不斷提升。綠色創新通常被認為是突破式創新，而不相關技術和知識的重組是區域實現突破式創新的來源［29，30］。

3 變量選取與數據說明

3.1 變量選取

3.1.1 被解釋變量

被解釋變量：綠色全要素生產率（GTFP）。本文采用基于規模報酬可變條件下的超效率-非期望產出的Malmquist生產指數法（SBM-Malmquist）對綠色全要素生產率進行測度。投入變量和產出變量如下：

投入變量指標：（1）勞動力投入：用城市從業人數來衡量；（2）資本投入：用以2007年為基期通過永續盤存法計算得出的資本存量衡量；（3）土地投入：以城市建成區面積來衡量； （4）能源投入：以標準煤計算的能源消費量衡量。

續 表

產出變量指標：（1）期望產出：各城市實際GDP（以2007年為基期，使用各城市所在省域的GDP平減指數進行平減后獲得）； （2）非期望產出：選用工業廢水、工業煙塵和工業SO2排放量衡量。

3.1.2 解釋變量

產業結構多樣化（DIV）。本文借鑒Frenken等（2007）［20］的研究，采用應用廣泛的熵指數法來測算產業結構多樣化水平，可表示為：

其中，DIVi為熵值，代表產業結構多樣化水平，Pi為城市某一產業的就業比重。DIVi越大，說明城市產業結構多樣化水平越高。

Frenken等 （2007）［20］將產業結構多樣化指數分解為相關多樣化指數和無關多樣化指數。其分解方法如下：

其中，將各產業劃分為G個大類和N個細分部門。 大類部門Sg（g＝1，2，…，G）的就業比重可表示為對內部各個細分部門的就業比重進行求和，即。 相關多樣化（RV）衡量了各大類部門內部的多樣化水平，體現大類部門內較強的產業關聯。無關多樣化（UV）衡量了各大部門之間的多樣化水平，體現大類部門之間較弱的產業關聯。

本文依據萬道俠等 （2019）［31］的劃分標準，將行業分為四大類，劃分標準根據產業網絡理論，按照產業間的技術經濟聯系程度進行產業社團劃分，能夠較好的反映產業間的關聯關系。

3.1.3 控制變量

（1）環境規制（ER）。以節能減排、保護環境為目標制定的各項政策對企業綠色生產效率產生直接影響。本文參照葉琴等 （2018）［32］通過計算城市各類污染物排放量的綜合指數來衡量城市的環境規制強度，主要計算廢水、SO2、煙塵三類污染物；（2）經濟發展水平（Pgdp）。城市經濟發展能夠為使用節能環保技術和治理污染提供物質基礎。以城市人均GDP的對數衡量；（3）科技創新水平（Tech）。技術創新能夠幫助企業有效利用新技術降低能源消耗、減少環境污染，從而提升綠色全要素生產率。以公共財政支出中的科學技術支出占地區生產總值比重衡量；（4）人力資本（Capital）。人力資本是城市進行研發創新、利用節能減排新技術的重要力量。以公共財政支出中的教育支出占地區生產總值比重衡量； （5）外商直接投資（Fdi）。外商直接投資會通過技術溢出加快企業技術創新以提升綠色全要素生產率，也會導致發達國家的高污染產業轉移至當地降低綠色全要素生產率。以城市當年實際使用外資金額與地區生產總值的比值衡量；（6）金融發展水平（Finance）。金融能夠為企業利用節能減排的新技術提供資金支持，進而提高綠色全要素生產率。以金融機構年末存貸款余額與地區生產總值的比值衡量。

3.2 數據說明

港、澳、臺地區因數據可得性原因未列入研究范圍，同時剔除了相關指標數據缺失嚴重的城市，鑒于 《中國城市統計年鑒》未提供2020年及以后年度按行業分組的年末城鎮單位就業人員數據，因此本文最后以277個地級及以上城市2007～2019年面板數據作為研究樣本，樣本數據來源于歷年 《中國城市統計年鑒》，缺失數據采用插值法進行插補。需要說明的是，2019年末爆發的新冠肺炎疫情雖對中國宏觀經濟的運行造成了一定的影響，但考慮到對樣本期的影響時間較短以及樣本數據并未出現極端值，因此疫情對本文實證結果的影響并不明顯。變量相應的描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性統計

4 模型設定

4.1 空間相關性

在構建模型之前，需要對本文的城市綠色全要素生產率進行空間相關性檢驗。實證研究過程中，通常會采用Moran指數來測算變量之間的空間相關性。其中，Moran'I指數的計算公式如下：

4.2 空間計量模型

空間計量模型是研究變量在空間上存在交互作用的有效工具，而傳統計量模型由于忽視了個體在空間上的相關性可能導致估計結果不夠準確。構建空間計量模型時首先需要考慮的問題是選用何種形式的空間計量模型來刻畫空間交互作用。目前較為常用的空間計量模型為空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。

4.2.1 空間滯后模型（SLM）

空間滯后模型刻畫了地區之間被解釋變量具有的空間溢出效應。模型形式為：

式中，Yit為被解釋變量，wij為空間權重矩陣第i行第j列元素，ρ為被解釋變量空間滯后項的系數，刻畫了被解釋變量空間溢出效應的大小，Xit為解釋變量集合，θ為解釋變量前的回歸系數，εit為隨機誤差項，N是橫截面個體數量；T是樣本時間維度。

4.2.2 空間誤差模型（SEM）

空間誤差模型刻畫了被解釋變量受到周圍地區誤差沖擊的影響。模型形式為：

式中，υit為存在空間相關性的隨機擾動項，λ為被解釋變量的空間誤差系數。

4.2.3 空間杜賓模型（SDM）

空間杜賓模型反映了一個城市的被解釋變量不僅會受到周圍城市被解釋變量的影響，還會受到周圍城市解釋變量的影響，本文設定如下形式的空間杜賓面板模型：式中，β為解釋變量空間滯后項的系數。

5 實證結果分析

5.1 空間相關性檢驗

本文基于式 （1）采用Moran指數檢驗變量間的空間相關性，樣本期內城市綠色全要素生產率的空間自相關檢驗結果（表略）表明，2007～2019年城市綠色全要素生產率的Moran'I指數均顯著為正，表明中國城市綠色全要素生產率存在較強空間自相關，因此，應采用空間計量模型進行估計。

5.2 模型選擇

為了選擇合適的空間計量模型，本文進行了一系列的檢驗。（1）選擇最優空間計量模型的LR檢驗結果（表略）表明，SDM模型要優于SLM模型和SEM模型；（2）為了判斷SDM模型是選擇隨機效應還是選擇固定效應，本文進行了Hausman檢驗，結果表明，在1%顯著性水平下拒絕選擇隨機效應的原假設，應選擇固定效應模型；（3）固定效應類型選擇LR檢驗結果（表略）表明，在1%的顯著性水平下應選擇雙向固定效應模型。

5.3 整體回歸結果

為了便于比較，首先進行了OLS回歸。如表2所示，結果顯示產業結構多樣化、相關多樣化、無關多樣化和人力資本的回歸系數都為正數，且通過了顯著性檢驗，說明它們對城市綠色全要素生產率有顯著的促進作用。環境規制的回歸系數為負數，但是本文采用各類污染物排放量的綜合指數來衡量城市環境規制強度，數值越大說明環境規制強度越弱，因此環境規制強度的提升有利于城市綠色全要素生產率增加。外商直接投資的系數為負，且通過了10%顯著性檢驗，說明對城市綠色全要素生產率有顯著的負效應。在考慮了空間效應后，模型的擬合優度均有所增加，說明考慮了空間效應的空間杜賓模型要優于傳統普通最小二乘回歸模型，同時空間滯后項的系數（ρ）均顯著為正，說明本地城市綠色全要素生產率會受到周圍城市綠色全要素生產率的正向影響。

表2 空間計量模型回歸結果

LeSage和 Pace （2009）［34］指出， 僅根據 SDM模型得出的估計結果來解釋空間效應存在偏差，需要采用偏微分法計算各變量的直接效應、間接效應和總效應。

表3中的分解結果顯示：產業結構多樣化的直接效應顯著為正，且通過了1%的顯著性檢驗，說明產業結構多樣化對本地城市綠色全要素生產率具有顯著的正向促進作用，同時間接效應也表明具有明顯的空間溢出效應，說明本地城市產業結構多樣化程度的提升有利于鄰近城市綠色全要素生產率的增加，本地城市可以通過知識和技術外溢對鄰近城市產生示范效應，進而提升鄰近城市綠色全要素生產率。進一步將產業結構多樣化分解為相關多樣化和無關多樣化，發現相關多樣化和無關多樣化的直接效應均顯著為正，說明本地城市相關多樣化和無關多樣化水平的提升能夠提升城市綠色全要素生產率，相關多樣化所驅動的創新通常是對現有生產技術的調整，屬于漸進式一般性創新，無關多樣化所驅動的創新通常是創造新的生產結構，屬于突破性創新。區域向綠色經濟的過渡不僅需要調整現有的生產技術，而且需要建立新的生產結構，因此相關多樣化和無關多樣化都有助于地區實現綠色經濟增長。這一研究結論與徐圓和鄧胡艷 （2020）［27］、 Barbieri等（2020）［29］的發現一致。相關多樣化的系數要大于無關多樣化，說明現階段對綠色全要素生產率的提升作用主要依靠在現有技術基礎上進行技術創新和產業升級。相關多樣化的間接效應為正，但不顯著，說明本地城市產業相關多樣化程度的增加并未對鄰近城市綠色全要素生產率產生顯著的空間溢出效應，原因可能是城市通常是基于自身比較優勢和要素稟賦特點進行技術創新，這類創新產生的知識溢出有助于鄰近地區模仿和借鑒綠色生產技術，但也可能會導致城市之間產品同質化嚴重，出現低質低價競爭，使得綠色創新投入不足。而無關多樣化的間接效應顯著為正，說明鄰近城市無關多樣化水平的提升有利于本地城市綠色全要素生產率的增加，其原因可能是綠色創新通常被認為是突破性創新，這類創新需要重組認知距離較遠的知識和技術，本地城市可以通過重組由鄰近城市無關多樣化產生的新知識和新技術以實現本城市的不相關技術多樣化，同時這類技術與本地區的技術相關性較小，能有效避免過度競爭，進而能夠提升本地城市的綠色全要素生產率。

表3 空間杜賓模型直接效應和間接效應

5.4 異質性分析

由于我國各地在要素稟賦、經濟結構等方面存在較大差異，有可能導致產業結構多樣化對城市綠色全要素生產率的影響存在空間異質性，本文進一步分東、中、西部地區樣本進行空間杜賓模型估計，其分解結果見表4。

表4 分地區樣本的空間杜賓模型直接效應和間接效應估計結果

表4顯示，產業結構多樣化的估計結果具有明顯的空間異質性。（1）東部地區產業結構多樣化、相關多樣化和無關多樣化的直接效應均顯著為正，且作用大小在3個地區中最大，間接效應為正，但不顯著。說明東部地區的產業結構多樣化有利于本地城市綠色全要素生產率的提升，但是對鄰近城市空間溢出效應的影響效果有限。東部地區作為我國產業結構層次最高、創新活動最為頻繁的地區，具有良好的基礎設施和高素質人才，有利于進行大量新技術的創新活動，進而提升城市綠色全要素生產率。但是由于東部地區城市與鄰近城市在產業結構方面可能存在著空間錯配，從而導致對鄰近城市的空間溢出效應有限；（2）中部地區的產業結構多樣化、相關多樣化和無關多樣化的直接效應和間接效應均不顯著，說明中部地區在承接從東部地區轉移出來的產業時忽視了自身的比較優勢，盲目追求產業 “量”上的增加，沒有兼顧引入產業與當地已有產業的匹配度，造成了產業之間的惡性競爭，難以發揮出多樣化產業結構協同集聚效應，進而不利于城市綠色全要素生產率的提升；（3）西部地區產業結構多樣化對本城市和鄰近城市綠色全要素生產率的影響均顯著為正，將其分解為相關多樣化和無關多樣化后可以發現，產業結構多樣化對本城市綠色全要素生產率的提升作用主要來自相關多樣化，而對鄰近城市綠色全要素生產率的促進作用主要依靠無關多樣化。隨著西部大開發戰略的實施以及區域協調發展戰略目標的提出，國家逐漸加大對西部地區的資金投入，大力支持西部地區基礎設施建設以及鼓勵高層次人才在西部地區發展，西部地區逐漸擺脫原來的單一化產業發展模式，在從東部地區轉移的 “先進產業”產生的知識和技術溢出的基礎上進行相關技術的研發和創新有利于高污染、高能耗企業進行產業轉型升級而減少污染物的排放。同時，西部地區由于產業基礎薄弱，本城市產生的新技術很容易被鄰近城市學習和借鑒，因此無關多樣化產生知識和技術溢出有利于鄰近城市綠色全要素生產率的提升。

6 結論與政策建議

6.1 結論

經濟高速增長背景下，面對資源和環境約束的雙重壓力，依靠合理的產業結構提升綠色全要素生產率以驅動經濟高質量發展是各地區亟需解決的重要問題。本文以產業結構多樣化為主要視角，從理論上分析了產業結構多樣化（相關多樣化和無關多樣化）影響城市綠色全要素生產率的內在機理，并以中國2007～2019年277個地級及以上城市面板數據為研究樣本，采用雙重固定效應的空間杜賓模型實證檢驗產業結構多樣化 （相關多樣化和無關多樣化）對城市綠色全要素生產率的影響，得出以下結論：（1）產業結構多樣化能夠顯著提升本地區城市綠色全要素生產率，對鄰近地區綠色全要素生產率也有明顯的促進作用；（2）將產業結構多樣化分解為相關多樣化和無關多樣化后，發現相關多樣化對本地區城市綠色全要素生產率有顯著促進作用，對鄰近城市綠色全要素生產率的促進作用不顯著。無關多樣化能夠顯著促進本地區城市綠色全要素生產率的增加，對鄰近城市綠色全要素生產率也有顯著的促進作用；（3）異質性檢驗證明，產業結構多樣化對城市綠色全要素生產率的影響存在明顯的區域異質性。具體而言，產業結構多樣化的直接效應在東部和西部地區顯著為正，在中部地區為負，但不顯著。產業結構多樣化的間接效應只有在西部地區顯著為正。將產業結構多樣化分解為相關多樣化和無關多樣化后，發現相關多樣化的直接效應在東部和西部顯著為正，在中部為正，但不顯著，間接效應在三大地區均不顯著。無關多樣化的直接效應只有在東部顯著為正，間接效應只有在西部顯著為正。

6.2 政策建議

基于以上研究結論，提出政策建議如下：

（1）在加快實現綠色經濟發展的戰略導向下，我國城市的產業發展模式應走多樣化發展道路，充分發揮多樣化產業結構的正外部性。不論是相關多樣化還是無關多樣化都能夠促進城市綠色全要素生產率的提升，因此，各個城市在制定產業發展政策時要根據城市產業的關聯特征，突出相關多樣化的技術外溢效應。要以當地主導產業為核心，大力培育與主導產業存在一定關聯的行業，可以沿著主導產業上下游環節繼續延展產業鏈；另外，政府要結合國家產業發展戰略規劃，引導、鼓勵和支持企業開展不相關技術領域的研發創新活動，不相關產業多樣化為城市創新指明新的技術方向，對城市實現綠色經濟增長具有重要推動作用。

（2）積極發揮鄰近地區綠色全要素生產率和無關多樣化的正向外溢效應。本文研究顯示綠色全要素生產率的提升會受到鄰近地區綠色全要素生產率和無關多樣化的顯著影響，這為提升地區綠色全要素生產率提供了新的思路，即可以通過區域協同、區域合作、信息共享等戰略促進綠色全要素生產率和無關多樣化水平高的地區向低水平地區進行輻射和外溢，進而提升整體的綠色全要素生產率。

（3）產業結構多樣化對綠色全要素生產率的影響存在著明顯的區域異質性，地方政策應該充分考慮自身的比較優勢、要素稟賦特點，逐步實施與本地產業特點相適宜的政策導向。如東部地區應加大不相關技術領域的研發投入，利用所具備的高素質人才優勢和資金優勢積極開展新技術的創新，發展高附加值的 “新經濟”部門，抓住窗口機會實現突破性創新。中、西部地區在引入新產業時要強化產業之間的技術聯系，避免與已有產業出現惡性競爭。