在“双碳”目标下，如何持续推动经济高质量发展是中国亟需解决的现实问题，而产业协同集聚正是实现低碳发展的可行路径之一。将碳强度、产业协同集聚与产业结构升级纳入综合分析框架，采用2008～2017年中国283个地级及以上城市数据，利用动态空间杜宾模型与中介效应模型，实证检验二三产业协同集聚对碳强度的影响及路径机制。结果表明：碳强度具有较强的时空关联性，表现出正向的空间溢出效应和时间路径依赖；二三产业协同集聚与碳强度之间存在明显的倒“U”型关系，这取决于集聚效应与拥挤效应的动态博弈，而产业结构升级在这个过程中起到了中介作用。当前我国产业协同集聚水平尚未跨过拐点，因此要优化劳动力结构和产业布局，合理推动二三产业协同集聚发展。

本文在自由资本垂直关联的协同集聚模型中引入社会信任要素,通过构建理论模型考察社会信任作用于产业协同集聚的内在机制,研究分析表明社会信任水平越高,产业协同集聚程度也就越高,对经济发展的贡献越大。基于此,本文对我国30个省份投入产出分析表中的19种制造业门类数据进行了两两任意匹对,在逐步增加控制变量和克服内生性后,均能验证上述结论。鉴于发展程度差异,本文又进行了区域异质性研究,发现社会信任对东部地区和高市场化地区的产业协同集聚的边际效应明显高于中西部地区和低市场化地区。因而,通过提升地区社会信任水平促进产业协同集聚,推动区域经济高质量增长,应是地方政府工作的重点之一,特别是东部较发达地区和市场化程度较高的地区。

利用修正后的E-G系数对中国海洋产业协同集聚的空间演化特征进行分析,并对影响因素进行了探索,借助Moran’s I指数探讨了空间外溢效应。研究表明:1海洋产业协同集聚具有空间分异显著、空间连续性增强以及"单中心"与"多中心"交替转换等特征,而且分为空间大尺度变迁、邻近地理变迁和空间更加集中变迁三种类型;2知识外溢和海陆联动有助于海洋二三产业协同集聚,周边地区的海洋经济发展对本地区的海洋产业协同集聚形成也有积极作用;3运输成本的阀值的存在使得海洋产业从协同集聚向空间分离转换,促使海洋产业间从以互补效应为主向以挤出效应为主转变;4海洋产业协同集聚存在空间外溢效应,并受区域边界约束,其中,长三角海洋产业协同集聚在500km范围内存在溢出效应,珠三角的作用范围限于广东省内,而京津唐的辐射范围只有75km。

本文利用2003-2016年我国280个地级市的数据,分别测算了产业协同集聚指数、资本错配指数和劳动力错配指数,采用差分GMM方法考察产业协同集聚对资源错配的影响。结果发现:产业协同集聚的提高会显著降低资本错配指数和劳动力错配指数。分地区的回归发现:东部地区产业协同集聚改善了资本错配,对劳动力错配的负向作用不显著;中部地区产业协同集聚会改善资本错配,但会恶化劳动力错配;西部地区产业协同集聚则加剧了资本错配,但可以缓解劳动力错配情况。进一步的作用机制分析表明,产业协同集聚水平的提高,会显著提升金融业的专业化分工,进而改善资本错配,同时会提高劳动力成本,改善劳动力错配。本文的政策建议是通过产业协同集聚,可以提高金融业的专业化分工和劳动力成本,进而缓解资本和劳动力错配,提高经济效率,促进经济增长。

文章基于城市样本数据构建产业协同集聚指数，从要素高效配置与技术创新视角检验数字经济对产业协同集聚的作用效果。研究发现：数字经济能够促使制造业与生产性服务业协同集聚，要素高效配置与技术创新是数字经济驱动产业协同集聚的关键；数字经济对产业协同集聚的影响受到产业基础、地理位置和城市属性的约束，其中对服务型城市、南方城市、中心城市的促进作用更强；数字经济对产业协同集聚的影响依赖于外部政策干预与协同集聚维度，“宽带中国”与“数字中国”战略均有助于数字经济效应的发挥，且数字经济对协同集聚质量影响较大。文章不仅拓宽了数字经济的研究视角，而且为驱动产业协同集聚提供了经验证据支撑。

在智能技术逐渐融入企业生产的大背景下，产业如何演变引起了学术界的广泛关注。本文将产业演进路径拓展到产业间，利用城市样本数据检验人工智能如何赋能产业协同集聚。研究显示：人工智能与产业协同集聚呈现U型关系，在经过一系列稳健性检验后依然成立。机制分析发现，人工智能通过人力资本与技术溢出对产业协同集聚产生影响。时间、空间与结构差异均会改变人工智能的作用效果，即产业协同集聚效应依赖于智能政策文件的出台、地理区位的改变和协同集聚的维度。从经济后果来看，人工智能应用引发的产业协同集聚不仅促进了经济增长数量的提升，而且有助于经济增长质量的改善。本文研究既拓宽了人工智能的作用领域，又为通过智能手段实现产业协同集聚提供有益参考。

【目的】“数字化”与“绿色化”能否协同是高质量发展与高水平保护研究领域的重要科学问题之一。长江经济带作为数字产业重要集群带和减污降碳协同的重点区域，数字产业集聚能否实现其减污降碳协同增效，事关美丽中国建设与双碳目标的实现。【方法】基于2010—2020年长江经济带108个城市的数字产业股权投资数据和环境污染与碳排放数据，刻画其数字产业时空格局及减污降碳时空演化特征，采用固定效应模型探究数字产业集聚对减污降碳协同的影响及作用机制，并构建空间杜宾模型分析其空间溢出效应和衰减边界。【结果】研究发现：(1)长江经济带数字产业投资网络呈现出“多线程、多极化”的空间演化趋势，净投资流表现出明显的“郊区化”倾向，形成“中心流出、外围承接”的分布格局。(2)数字产业集聚显著地促进了减污降碳，且兼具减污降碳协同效应，这一结论在一系列内生性及稳健性检验后仍然稳健。机制检验发现，数字产业集聚能够通过规模经济效应、产业升级效应和技术创新效应促进区域减污降碳协同增效。(3)数字产业集聚对减污降碳协同具有显著的正向空间溢出效应，这种效应随着空间距离的增大呈现“右拖尾U型”特征。同时，在250 km以内为空间溢出效应的“增强”区域，250～450 km之间为“衰减”区域，450 km以外空间溢出效应趋近于0且不再显著。【结论】研究证实了发挥数字产业的集聚效应能够有效地促进区域减污降碳协同增效，据此建议推进数字产业集聚与网络化发展、鼓励数字产业跨区域投资，并提出了差异化的减污降碳协同策略。

产业协同集聚是构建现代化产业体系和新发展格局的内在要求和重要方式，也是促进地区经济高质量发展的有效路径。然而，现有文献对产业协同集聚影响地区经济高质量发展的机制研究不够深入，关于两者之间非线性关系的经验分析尚未达成共识，实证检验中对经济高质量发展的评价方法也有待改进。本文认为：产业协同集聚会产生专业化分工、规模经济、要素共享、知识溢出等正外部性，进而促进地区经济高质量发展，但过度集聚产生的拥塞效应和竞争效应也会有损经济发展质量，因而产业协同集聚与经济高质量发展之间具有倒U型非线性关系，并因地区经济发展水平及要素禀赋的不同而表现出区域异质性，同时高水平的产业协同集聚(如高技术密度行业协同集聚)对地区经济高质量发展的促进作用更为显著；产业协同集聚可以通过提高地区创新效率的路径促进经济高质量发展，地区人力资本水平的提高会强化产业协同集聚的经济高质量发展促进效应。采用2004—2020年30个省份面板数据，基于经济增长效率、产业结构优化、经济增长稳定性、福利改善和收入分配、资源利用和生态环境等5个维度评估地区经济高质量发展水平，进而分析生产性服务业与制造业协同集聚对经济高质量发展的影响，结果显示：产业协同集聚总体上促进了地区经济高质量发展，但两者之间存在倒U型关系，并表现出“东部地区显著促进、中部地区影响不显著、西部地区具有到U型关系”的区域异质性和“高技术密度行业协同集聚显著促进、低技术密度行业协同集聚影响不显著”的行业异质性；地区创新效率对产业协同集聚促进经济高质量发展具有中介效应，但样本期间产业协同集聚的创新效率促进效应不显著；地区人力资本水平提高会强化产业协同集聚的经济高质量发展促进效应，并在其创新效率路径中发挥调节作用。相比现有文献，本文在优化经济高质量发展评价指标的基础上，实证检验了产业协同集聚影响经济高质量发展的非线性关系及其区域和行业异质性，并探究了创新效率的中介机制和人力资本的调节作用，深化和拓展了相关理论研究和经验分析。根据本文的研究结论，应重视产业协同集聚的合理边界，重点支持高水平的产业协同集聚，并提升产业协同集聚质量，加强人力资本积累及其与产业融合发展的匹配性，进而通过因地制宜的适度产业协同集聚有效促进地区经济高质量发展。

城镇化作为内需的最大潜力，是高质量发展阶段“双循环”政策的重要内涵之一。基于高技术产业与生产性服务业协同集聚视角，选取2010—2021年30个省级面板数据，从基础、异质性、调节作用角度实证分析对城镇化的影响，并结合“以国内大循环为主”的新发展格局背景和外部性理论，使用门槛和空间杜宾模型对作用机制进行检验。研究发现：协同集聚助力城镇化，且存在异质性影响；政府干预抑制协同集聚的提升作用；本土规模市场效应增强协同集聚效应；MAR&Jacobs外部性的空间溢出是协同集聚促进城镇化的主要作用机制。

城镇化作为内需的最大潜力，是高质量发展阶段“双循环”政策的重要内涵之一。基于高技术产业与生产性服务业协同集聚视角，选取2010—2021年30个省级面板数据，从基础、异质性、调节作用角度实证分析对城镇化的影响，并结合“以国内大循环为主”的新发展格局背景和外部性理论，使用门槛和空间杜宾模型对作用机制进行检验。研究发现：协同集聚助力城镇化，且存在异质性影响；政府干预抑制协同集聚的提升作用；本土规模市场效应增强协同集聚效应；MAR&Jacobs外部性的空间溢出是协同集聚促进城镇化的主要作用机制。

从空间视角审视我国制造业的产业间协同集聚,基于地级市层面各制造业细分行业两两之间的产业间协同集聚指数,探究了各产业组合产业间协同集聚程度的空间差异性,并利用计量回归实证分析了中国制造业产业间协同集聚区域差异的影响因素,研究发现:我国制造业产业间协同集聚存在较大的区域差异。产业间协同集聚水平较高的地级市更多地分布在东部地区,城市规模等级也相对较高,而产业间协同集聚水平较低的地级市则以西部地区居多,并以中等城市和Ⅰ型小城市为主。我国制造业产业间协同集聚的区域差异主要受到制度和政策、信息传输能力、经济发展水平、制造业劳动力供给和交通设施水平等因素影响。

基于马歇尔集聚经济理论，依据中国工业企业数据和城市面板数据，运用固定效应模型，考量数字产业与制造业协同集聚对企业绿色创新的影响。结果显示，数字产业与制造业协同集聚通过人力资本外部性、知识溢出效应机制促进企业绿色创新，但规模经济效应机制不成立，且该结果在更换核心变量指标、考虑极端值、替换固定效应及内生性问题后依然稳健。鉴于此，应因地施策，加快推动区域内数字产业与制造业协同集聚，提升软环境建设水平，促进企业绿色化发展。

通过对区位熵的加权处理，给出产业协同集聚的测度方法；在此基础上，借助2006—2020年的省级面板数据，通过构建门槛模型分析制造业与生产性服务业协同集聚对制造业全要素生产率的非线性影响效应。研究结果显示：总体上，产业协同集聚对制造业全要素生产率具有正向带动效应，而这种效应表现出阶段递减特性。从分解效应看，产业协同集聚对制造业技术效率的正向带动效应表现出单门槛非线性特征，而对规模效率的影响具有双门槛效应；分区域看，相较于西部地区，产业协同集聚对东中部地区制造业全要素生产率的提升作用更强；分行业看，科学技术服务业、租赁和商业服务业与制造业协同集聚对制造业全要素生产率的影响均呈现倒U型特点，而金融业与制造业协同集聚对制造业全要素生产率的促进作用表现出临界减小特征。

文章构建了汽车整车与零部件产业协同集聚影响因素的动态面板模型,并结合我国27个省市自治区的面板数据,从全国以及六大区域视角,对我国汽车整车与零部件产业协同集聚的影响因素进行了实证检验。研究结果显示:由于不同区域汽车产业协同集聚状况不一样,所以影响各大区域的主要因素也不同。东北地区、长三角地区以及珠三角地区的协同集聚受区域集聚因素和社会经济因素的影响较大,中部地区的协同集聚受市场因素的影响较大,西南地区的路径依赖性最强强,且受政策因素、环境因素以及资本流动因素的影响程度明显要大于其他区域。

基于社会网络分析法，运用双重差分模型，探究城市是否开通高铁的绝对优势地位和基于高铁网络的相对优势地位对制造业与生产性服务业产业分布关系的影响。研究发现，在不同发达程度的城市，高铁促使生产性服务业和制造业产生挤出效应，制造业与生产性服务业出现在不同地区独立集聚的分离式集聚现象。异质性分析表明，高铁主要对高端生产性服务业、特大城市、大城市以及东西部地区的产业分布关系产生显著的分离式集聚效应。研究结论为政府利用高铁网络引导产业协调发展提供了经验证据层面的参考。