《Habitat International》：Nonlinear effect of manufacturing agglomeration on urban ecological resilience: Insights from Yangtze River economic Belt in China
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摘要在极端气候风险和温室气体排放加剧的背景下，理解制造业集聚（MA）如何重塑城市生态韧性（ER）对可持续城市发展日益重要。尽管已有大量文献研究了制造业集聚的环境后果，但其非线性及韧性导向的影响仍缺乏充分认识。本研究聚焦于长江经济带的城市，利用企业层面的空间数据和基于"压力—状
摘要
在极端气候风险和温室气体排放加剧的背景下，理解制造业集聚（MA）如何重塑城市生态韧性（ER）对可持续城市发展日益重要。尽管已有大量文献研究了制造业集聚的环境后果，但其非线性及韧性导向的影响仍缺乏充分认识。本研究聚焦于长江经济带的城市，利用企业层面的空间数据和基于"压力—状态—响应"（PSR）逻辑的生态韧性评估框架，考察了制造业集聚与生态韧性关系的影响方向、传导机制及情境异质性。研究结果揭示，制造业集聚与生态韧性之间存在稳健的倒U形关系：制造业集聚初期能够提升生态韧性，但一旦超过临界阈值，进一步的集聚将显著削弱生态韧性。机制分析表明，这种非线性模式由规模效应、资源效应、结构效应和创新效应四条部分中介路径共同驱动，通过这些路径，制造业集聚重塑了城市生态韧性。异质性分析进一步显示，空间与制度差异显著。倒U形关系在上游及工业化城市中更为明显，而下游及服务业导向的城市则表现出以线性负相关为主的关系。此外，与试点前城市相比，被指定为气候适应试点的城市在生态韧性下降前，其制造业集聚的阈值显著更高。相比之下，低碳试点城市在更低的制造业集聚水平即达到阈值，这与更严格的环境约束有关。总体而言，这些发现表明，生态韧性是一种依赖于阈值的产出，受集聚经济、资源约束、产业结构和制度能力等因素的影响。本研究的结论为制定空间差异化及气候适应型产业战略提供了具有政策意义的启示，以在集聚经济与长期城市生态可持续性之间取得平衡。
引言
城市化和工业化长期以来被认为是中国经济增长奇迹的主要驱动力，产业集聚在加速工业化和空间经济重构中发挥着关键作用（Bai等，2012；Tian等，2024，2024a，2024b；b）。越来越多的文献记录了制造业集聚（MA）在促进生产率提升的同时，也产生了显著的环境外部性。这些包括跨空气、水和土壤系统的多介质环境压力、温室气体浓度上升以及生态系统退化加剧等影响，且制造业的这些影响比大多数其他行业更为严重（Dong等，2020；Fang等，2020；Wang等，2025；Wu等，2022）。在自然灾害和极端气候事件频发的背景下，这些累积性压力对城市生态韧性（ER）——即城市生态系统吸收干扰、适应持续环境压力并在一定时间内恢复或转型的能力——构成了日益严峻的挑战（Arani等，2021；Gu等，2026；Yao等，2024）。然而，尽管制造业发展在城市系统中具有核心地位，现有研究很少考察制造业活动的空间集中如何动态地重塑城市生态韧性，导致产业政策设计与生态治理目标之间存在持续的脱节。
现有研究广泛认可制造业集聚对环境绩效具有"双刃剑"效应。从积极方面看，制造业集聚通过规模经济和专业化提升生产率，同时知识和技术溢出效应与共享的基础设施和治理机制降低了协调成本并提高了生产效率（Grossman & Krueger，1995；Shen & Peng，2021；Tian等，2024；Zhang等，2022）。这些过程有助于提高能源效率并降低单位产出的排放，通常被称为"技术—治理效应"（Fang等，2020；Zhou等，2019）。从消极方面看，污染密集型制造业活动的空间集中导致了拥堵性的资源投入、排放加剧以及对交通和能源系统的压力，从而加剧土地退化、环境污染和碳排放上升，通常被称为"拥堵—排放效应"（Chen等，2020；Li等，2021；Qin等，2023，(Wang等，2024a)）。
尽管现有研究具有重要贡献，但仍存在三个关键局限性。第一，以往研究主要使用静态环境绩效指标来评估制造业集聚的影响，如污染水平、碳排放或能源效率（Dong等，2020；Li等，2021；Song等，2023）。虽然这些指标能够捕捉短期环境结果，但它们对制造业集聚对城市生态韧性的长期和累积效应提供了有限的见解——即城市生态系统吸收干扰、适应持续压力并在一定时间内恢复或转型的能力。特别是，制造业集聚对生态韧性的潜在非线性和阈值效应，这对识别临界点并指导韧性城市发展至关重要，却很少被明确考察。第二，尽管制造业集聚的环境后果已被充分记录（Chen等，2020；Wu等，2022），但制造业集聚影响生态韧性的机制仍缺乏充分的理论化和实证检验。现有研究倾向于关注制造业集聚与环境结果之间的直接关联，而未深入剖析连接制造业集聚与生态韧性变化的内部传导路径。因此，制造业集聚通过哪些渠道重塑城市生态韧性仍然不清晰。第三，制造业集聚对生态韧性的情境依赖性和异质性影响受到的关注有限。大多数实证研究隐含地假设不同城市和地区的效应是同质的（Hu等，2024；Li等，2023），忽视了制造业集聚的韧性影响可能因地理位置、发展阶段、环境治理和气候适应能力不同而有所差异。忽略这种情境异质性可能会掩盖重要的非线性和阈值动态，从而限制现有研究结论对差异化产业规划和生态治理策略的相关性。
长江经济带（YREB）为此类研究提供了理想案例。作为经济—生态矛盾最为尖锐的地区之一，长江经济带拥有工业和信息化部2022年确定的45个先进制造集群中超过60%的集群。长江经济带横跨中国东部、中部和西部地区，涵盖多种生态系统，包括长江干流、支流湖泊和山区（Tang等，2023；Xia & Zhai，2022）。快速经济增长与脆弱生态系统的交汇使得长江经济带成为检验制造业集聚与生态韧性关系的天然实验室。此外，在地理、产业结构、生态本底和环保治理能力方面存在的显著内部差异，为识别连接制造业集聚与生态韧性的非线性机制和区域异质性提供了具有代表性和可比性的证据（Zhang等，2024）。
在此背景下，本研究聚焦于长江经济带，考察制造业集聚如何重塑城市生态韧性。通过整合企业层面空间数据与基于"压力—状态—响应"（PSR）逻辑、并受演化韧性理论启发的生态韧性评估框架，本文系统考察了制造业集聚与生态韧性之间的非线性关系、其潜在传导机制以及情境依赖性异质性（图1）。本研究做出了三项关键贡献。第一，本研究突破了传统静态环境绩效评估的局限，转向以韧性为导向的视角，明确考察了制造业集聚如何影响城市生态系统的动态适应能力。通过识别制造业集聚—生态韧性关系中的非线性和阈值效应，本研究为制造业集聚从促进转向削弱生态韧性的关键临界点提供了实证证据，为韧性城市发展和产业规划提供了直接启示。第二，本研究揭开了制造业集聚影响生态韧性的"黑箱"，通过揭示规模扩张、资源利用、结构转型和技术创新等多条传导机制，阐明了制造业集聚重塑生态韧性的路径。第三，本研究揭示了制造业集聚韧性效应的情境依赖性，展示了这些效应的幅度和方向如何随不同地理位置、发展阶段、环境治理和气候适应能力而发生变化。通过明确考虑这种异质性，本研究为差异化产业发展和生态治理策略提供了更为细致且具政策相关性的洞察。
章节摘要
研究假设
通过系统综合现有理论，本研究建立了一个制造业集聚与生态韧性之间包含三个维度的综合分析框架：影响方向性、非线性关系和传导机制（图2）。
研究区域
长江经济带涵盖11个省级行政区，2023年占中国国内生产总值的46.7%，是全国重要的制造业中心（图4）。然而，工业集聚的加剧加速了生态退化——表现为空气污染、水体富营养化、栖息地碎片化以及生态系统功能下降（如植被生产力和洪水韧性减弱）（Tang等，2023；Xia & Zhai，2022；Zhang等，2024）。尽管地方政府已启动了绿化和
生态韧性的时空演变趋势
如图5(e)所示，长江经济带的生态韧性从2008年的中等水平（0.242）逐步提升至2022年的较高水平（0.292），表明生态治理和可持续发展举措取得了渐进成效。分区域来看，长江经济带的下游地区平均生态韧性最低（约0.228），低于中游地区（0.270）和上游地区（0.272）。下游地区以高度城市化、
制造业集聚对生态韧性的倒U形关系与阈值依赖效应
本研究通过提供稳健证据，即制造业集聚通过非线性、阈值依赖及机制耦合路径影响生态韧性，为日益激烈的关于工业集聚如何重塑城市社会—生态系统争论作出了贡献。与大多数关注环境效率或污染强度的现有研究不同（Li等，2021；Shen & Peng，2021；Wu等，2022），我们的研究结果表明，制造业集聚不仅影响环境结果，还影响生态韧性——即适应能力，
结论
本研究表明，在长江经济带，制造业集聚以非线性和情境依赖的方式重塑城市生态韧性。实证结果揭示，制造业集聚与生态韧性之间存在稳健的倒U形关系：适度的集聚通过增强适应能力来提升生态韧性，而过度的集聚在超过临界阈值后会产生拥堵效应和生态脆弱性。
机制分析进一步阐明了这种非线性模式的出现机制。规模、
CRediT作者贡献声明
邓卫风（Weifeng Deng）：撰写—原始草稿、软件、资源、调查研究、数据整理。李双双（Shuoshuo Li）：撰写—原始草稿。王少健（Shaojian Wang）：撰写—原始草稿、指导、概念化。郭田然（Tianran Guo）：撰写—原始草稿。刘耀宾（Yaobin Liu）：撰写—原始草稿。
利益冲突声明
本手稿的提交不存在利益冲突，且手稿已获得所有作者批准出版。我谨代表我的合作者声明，所描述的工作是原始研究，此前未曾发表。该手稿也未向其他期刊提交以考虑出版。所有列出的作者均已批准所附手稿。
致谢
本研究得到国家自然科学基金资助[42371207；42271209]。
Weifeng Deng|Shuoshuo Li|Shaojian Wang|Tianran Guo|Yaobin Liu
