杨一鸣，吴 群，2，王 健

（1.南京农业大学公共管理学院，江苏 南京 210095；2.南京农业大学中国资源环境与发展研究院，江苏 南京 210095）

随着高质量发展成为我国工业发展布局的战略指引，绿色发展理念开始逐步贯穿于工业生产全过程全领域，工业绿色发展成为实现新型工业化和制造业强国的必然选择[1]。在中国高速工业化和经济发展进程中，大规模的工业用地供应为其提供了基础要素支撑，但由于忽略发展质量也积累了“三高两低（高消耗、高污染、高危险、低产出、低效益）”等结构性问题[2]，与工业绿色发展的基本原则相悖。“十四五”工业绿色发展规划强调坚持有效市场和有为政府相结合，发挥市场配置资源的作用引导工业绿色发展。长三角地区作为我国生态绿色一体化发展示范区，其部分城市探索行业差别化价格供地，试图通过优化土地要素配置改善土地粗放利用带来的资源环境问题，进而推动工业实现绿色低碳转型。因此，深入探讨和把握差别化价格供地对工业绿色发展的影响机理与规律，对于后续相关政策绩效评估和政策完善具有重要意义。

在经济高速发展阶段，地方政府通过大规模低价供应工业用地无差别地吸引了大量资本流入本辖区，虽然对地方经济规模扩张具有显著促进作用，但是一部分效率低下、污染严重的企业得以存活，其绿色发展水平较低，甚至主动寻租并要求降低环保门槛[3-4]；同时这些低质、重复企业会挤占新能源、绿色低碳型高端企业的发展空间，生产要素难以流向高效率部门而阻碍绿色发展[5]。随着我国经济进入高质量发展阶段，地方政府逐步改变以地引资策略，对入驻的产业项目实施差别化价格供地，更注重企业的发展质量以及与本地产业发展的契合度[6]，以求推动包含绿色发展在内的工业高质量发展模式。已有研究表明，差别化价格供地通过优化工业用地资源配置引导工业结构优化并促进城市创新[7]，而产业优化升级与技术进步有利于提高资源利用效率、减少生产污染排放，推动工业实现绿色低碳转型[8]，这些研究为本文奠定了理论基础，但现有研究尚未直接关注到差别化价格供地对工业绿色发展可能带来的积极影响。从全局与局部视角来看，土地资源配置与绿色发展的研究多从全局的角度出发，如从中国城市层面探讨工业用地错配对区域绿色发展的总体影响[9]，对于局部研究主要聚焦于不同城市间土地资源错配对绿色发展效率的影响差异[10]，鲜有研究关注土地资源优化配置因空间分异而对工业绿色发展可能产生的局部影响。鉴于此，本文从全局和局部两个视角出发，在测算长三角地区工业绿色发展效率的基础上，深入探究地方政府差别化价格供地对工业绿色发展的影响效果及作用路径，以期为土地要素配置制度改革与工业绿色发展提供经验借鉴。

与已有研究相比，本文可能的边际贡献：第一，关注到了地方政府供地策略的转变，从微观层面基于土地市场交易数据构建差别化价格供地程度变量，对差别化价格供地进行有效识别；第二，从资源配置角度出发，总结差别化价格供地前、中、后期的有效措施，并在全局视角上阐释差别化价格供地对工业绿色发展的总体效应及影响路径；第三，考虑到地区间经济地理结构不同，差别化价格供地对工业绿色发展的影响效应存在空间非平稳性，本文对局部正负效应及其影响机制进行了归纳与区分。

1 特征事实与理论分析

1.1 差别化价格供地的特征事实

差别化价格供地指地方政府按照当地产业发展导向通过调控价格机制差别化供应建设用地[11-12]。长三角各地均就此开展了有益探索，江苏省推进工业用地提质增效并对战略性新型产业用地实施差别化的地价政策，浙江省根据“亩均论英雄、集约促转型”的核心发展理念实行差别化供地政策，安徽省运用差别化政策正向激励用地效益提升，上海市以高质量发展为指引推进工业用地地价和产业绩效相挂钩。地方政府差别化供地策略是以问题为导向的基层探索，目的是促进土地资源优化配置，推动土地要素由低质量企业流向高质量企业。差别化价格供地的特征在供地前期、过程和后期均有所体现。

在供地前期，差别化价格供地依靠设置出让前置条件，通过“选择效应”[7]筛选优质绿色、高技术企业。地方政府结合本地产业发展导向限定工业用地主体，与用地企业事先约定亩均税收、能耗与排放等控制性指标及惩戒措施，从而激发市场主体活力，促进工业生产与生态保护相协调。在供地过程中，差别化价格供地的梯度定价机制有益于高质量工业企业减少生产成本和投资风险。地方政府对不同类型企业施行差别化价格供地，甚至对高技术产业采用“一地一议”的方式让渡利益，形成了实质的地租优惠，同时使企业节约时间和制度性交易等隐形成本，有利于更多资源投入到研发生产与环境保护中。在供地后期，差别化价格供地通过“事后严监管”的达产复核验收制度，倒逼企业积极生产和绿色转型发展。差别化价格供地的动态监督机制是在工业项目建成投产后动态开展效益评估，对于未达标的工业项目用地进行罚款或土地使用权收回，该举措有助于加强用地企业的危机意识和竞争意识，激励其推动工业发展提质增效。

无论是供地前期的筛选机制还是供地后期的达产复核制度，以及供地过程中的差别化价格机制都是在为“优质企业地价优惠”服务，因此本文从价格维度开展研究。为直观呈现长三角地区差别化价格供地现象，将苏北、苏中、苏南、浙东北、浙西南、沪、皖北、皖中、皖南9 个区域的差别化价格供地程度图示化（图1，测度方法见后文）。图中绿色表示该年度该地区存在差别化价格供地现象，且颜色越深表明差别化价格供地程度越深，红色表示该年度该地区没有在事实上形成差别化价格供地，由图1可见2007—2019年长三角地区9个区域在建设用地配置上存在明显的行业差别化价格供应特征。

图1 长三角各地区差别化价格供地程度Fig.1 The degree of differentiated land price supply in the Yangtze River Delta

1.2 理论分析

从全局视角上看，差别化价格供地能够更好地保障土地资源在工业企业间高效配置和利用，帮助地区工业发展形成事实上的“库兹涅茨化”效应，进而推动工业发展由“逐底竞争”转向“逐顶竞争”，提升高质量工业企业的多重组合效益。同时，差别化价格供地有利于工业企业实现技术密集、降低资源消耗和减轻环境污染，并有助于工业产业发展由要素驱动迈向创新驱动，最终推动高能耗、高污染、高排放的工业发展模式转向绿色低碳的新发展模式。具体而言，差别化价格供地主要通过三重效应促进工业绿色发展：（1）优质企业选择效应。差别化价格供地政策设置有环保准入门槛，对附加值低、污染严重、发展落后的工业企业不予供应土地，从根源上限制非绿色工业企业发展。另外，差别化价格供地通过地区产业发展导向筛选用地主体，有利于促进工业产业集聚和横向关联[13]，从而构成企业合作并降低生产、运输中的能耗及污染。（2）产业结构优化效应。一方面，差别化价格供地能够促进要素禀赋的动态转化，土地资源的优先和有效配置有利于高技术工业企业的快速发展，而这些企业具备资源利用率高、清洁生产水平高以及污染排放水平低等绿色发展特征。另一方面，差别化价格供地的梯度价格机制对“三高”企业形成了价格阻隔[14]，而对绿色工业企业产生实质补贴，并帮助其生产成本缩减及经营风险外部化，进一步扩大绿色发展空间。（3）制度环境优化效应。差别化价格供地能够减少“三高”企业的用地支持并迫使其被逐步淘汰，这有利于引导工业企业摆脱对要素红利的过度依赖，遏制其寻租行为，为工业绿色发展塑造公平竞争的外部制度环境[15]。此外，事后严监管的制度设计能够直接约束工业企业的高能耗、高排放与高污染行为，有助于减少环境污染等工业非期望产出。总之，在全局视角上差别化价格供地通过优质企业选择、产业结构优化、制度环境优化三重效应促进工业绿色发展。

从局部视角上看，根据空间非平稳性定律，若地区间经济地理结构不同，差别化价格供地对工业绿色发展的影响效果和影响机制可能呈现空间异质性，即部分区域产生不同于全局视角的负向作用，同时其影响路径会发生一定程度的偏离。在一部分工业欠发达地区，当地不完全具备雄厚的人才基础、完善的基础设施、优越的营商环境等优质工业企业青睐的比较优势，因此，地方政府实施严格的差别化价格供地策略可能会对部分绿色工业企业形成非预期的挡板效应，另外，如果地方政府不切实际，仅为难以引进的战略性新兴产业、高端制造业提供土地优惠政策，则会令本地工业产业发展滞后以及工业绿色发展后劲不足。在一部分工业发达地区，当地已有良好工业发展基础，但由于产业结构转型升级的需要，其先导产业发展倾向于信息技术、研发设计等高技术服务业，逐渐进入后工业经济发展阶段[16-17]，因此，差别化价格供地对工业企业发展的政策优惠落地空间有限，这会导致工业规模发展速度相对滞后，进而减弱工业绿色发展水平的提升效果（图2）。

图2 理论框架Fig.2 Theoretical framework

2 研究设计

2.1 分析模型构建

2.1.1 全局影响分析模型构建

差别化价格供地对工业绿色发展的全局影响采用面板Tobit回归模型[18]识别。由于工业绿色发展效率测算值均大于0，属于左侧受限的截堵变量，采用普通面板线性回归容易造成估计结果偏差，又因为固定效应Tobit 模型无法进行条件最大似然估计[19]，故采用因变量受限的面板Tobit 随机模型进行回归分析，其公式为：

式（1）中：yit为城市i第t年的被解释变量；xit为解释变量；α0为常数项；β k为解释变量回归系数的向量；εit为随机误差项。

2.1.2 局部影响分析模型构建

差别化价格供地对工业绿色发展的局部影响运用基于面板数据的时空地理加权回归（GTWR）模型识别。地理加权回归（GWR）模型能够对空间非平稳性数据进行较好估计，展示回归系数的空间异质性，但其不足是只能进行截面回归。GTWR模型在GWR模型的基础上引入时间维度，进而求解局部样本点的参数，该模型能够有效处理时间非平稳性[20]，提高参数估计的准确性，其公式为：

式（2）中：yi为第i个样本点的被解释变量；β0为常数项；（u，v，t）是时空坐标，u、v、t分别为经度、纬度、时间；β k为第k个解释变量的回归系数；xk为第k个解释变量；εi为误差项。

2.2 变量选取与数据来源

2.2.1 变量选取

（1）被解释变量为工业绿色发展效率（IGDE）。工业绿色发展是指将绿色发展理念融入工业生产全过程，旨在提高资源利用效率、削减工业污染物排放量，从而调和工业发展与资源环境容量有限性间矛盾的工业发展模式，一般采用工业绿色发展效率衡量[21-22]。IGDE采用数据包络分析法中Super-SBM模型测算。传统的数据包络分析模型未能有效区分非期望产出，并且容易忽视投入、产出变量的松弛变动问题而高估效率，虽然TONE基于松弛变量测度提出的非径向、非角度的SBM模型[23]可以解决上述问题，但可能会产生多个决策单元效率值为1而无法比较的问题。为此，TONE又提出了Super-SBM模型[24]以解决决策单元效率值的横向对比问题，其模型表达为：

工业绿色发展期望在现有资源环境条件约束下以最小的资源投入和最少的环境污染产出最多的工业效益[25]。因此本文在构建工业绿色发展效率评价指标体系时将投入指标确定为资源投入指标，而产出指标分为期望产出的工业效益指标和非期望产出的环境污染指标。其中资源投入可进一步分为劳动力、资本、土地投入和能源消耗，劳动力投入以工业从业人数表示，资本投入以工业固定资本存量表示，土地投入以工业用地面积表示，能源消耗以工业用电量表示；工业效益指标以工业总产值表示，环境污染指标以工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业烟粉尘排放量表示（表1）。

表1 工业绿色发展效率评价指标体系Tab.1 The index system of industrial green development efficiency evaluation

（2）核心解释变量为差别化价格供地程度（DLPS）。差别化价格供地的核心制度设计在于针对不同类型的产业项目实施差别化的出让地价，这会使同质区域内高技术产业用地与非高技术产业用地间形成地价差，这个差值便是衡量差别化价格供地的关键，其值越大表明差别化价格供地程度越高。首先，在不同地段上不同土地等级的土地出让价格存在显著差异，故在衡量差别化价格供地程度时需要区分土地等级。其次，高技术工业行业可根据国家统计局印发的《高技术产业分类》确定，以高端制造业为主。最后，地价水平与当地的经济发展程度密切相关，因此在初步测算出差别化价格供地程度后需要消除经济因素的波动。差别化价格供地程度的计算公式为：

式（4）中：DLPSit为城市i第t年的差别化价格供地程度；NHT为非高技术工业行业的土地出让价格，其中j表示第j土地等级、p表示非高技术工业行业p；HT为高技术工业行业的土地出让价格，其中q表示高技术工业行业q；EDit为城市i第t年经济发展程度，用地区生产总值代为表示。

（3）控制变量。①工业化水平（IL），工业化水平高可为工业绿色转型发展提供变革基础和动力，另一方面，工业水平越高也可能意味消耗更多的资源，不利于工业绿色水平提升[26]，IL以工业总产值与地区生产总值的比值衡量。②城镇化水平（UI），劳动力等资源会向城镇化水平高的地区集聚，这能够为工业绿色发展提供支撑，也可能随着城镇化推进工业快速无序发展并造成严重工业污染[25]，UI通过城区土地面积占城市土地面积比重反映。③环境规制强度（ER），环境规制倒逼工业企业节能减排、减污降碳[27]，但过度的环境规制会阻碍工业企业的正常经营和绿色低碳转型，ER采用一般工业固体废物综合利用率表示。④经济开放程度（EO），经济开放能够加强与国外资本合作，可能带来绿色技术外溢形成“污染光环”效应，也可能招致污染密集型工业造成“污染天堂”现象[28]，EO以当年实际使用外资金额与固定资产投资总额的比值表示。⑤财政压力（FP），财政压力过大的地方政府可能优先发展高税收行业，而暂时减少对工业绿色发展的支持力度，FP通过地方预算内支出与地方预算内收入的比值表征，各变量的描述性统计见表2。

表2 变量的描述性统计Tab.2 Descriptive statistics of variables

2.2.2 数据来源

本文以长三角地区41 个城市作为基础研究单元，并将其划分为苏北、苏中、苏南、浙东北、浙西南、沪、皖北、皖中、皖南9 个区域，研究时期为2007—2019年。土地出让数据来自中国土地市场网，剔除内容缺失等异常数据，共计爬取工业相关用地数据131 157条，并根据国家统计局印发的《高技术产业分类》从行业大类区分高技术工业行业和非高技术工业行业。工业绿色发展效率评价所需数据和控制变量所需数据来源于《中国城市统计年鉴》 《中国城市建设统计年鉴》，并以相关省市的统计年鉴和国民经济与社会发展统计公报作为补充。

3 结果与分析

3.1 长三角地区工业绿色发展效率时空演变

3.1.1 工业绿色发展效率的时间演化分析

总体上看，长三角地区工业绿色发展效率除在2015年和2017年有明显下降外，其余年份均呈现增长态势，整体线性变化趋势为上升，其值由初期的0.333增长至末期的1.056，增幅217.12%，反映了长三角地区工业绿色发展效率实现了稳步提升（图3），这与既有研究的结论相似[29-30]。按省份来看，为防止信息冗余，图中仅展示了江浙沪皖工业绿色发展效率的线性变化趋势，除安徽省线性趋势为下降外，其他三省的线性趋势均为上升，且江苏省的增长幅度要高于其他省份。另外，安徽省工业绿色发展效率虽有下降，但整体水平高于其他省份，而上海市整体水平最低（图4）。

图3 2007—2019年长三角地区工业绿色发展效率变化Fig.3 Change of industrial green development efficiency in the Yangtze River Delta from 2007 to 2019

图4 2007—2019年江浙沪皖工业绿色发展效率线性变化趋势Fig.4 Linear change trend of industrial green development efficiency in Jiangsu,Zhejiang,Shanghai and Anhui from 2007 to 2019

3.1.2 工业绿色发展效率的空间演变分析

运用趋势面拟合分析长三角地区工业绿色发展效率在空间上的分布规律和变化趋势。研究初期，无论东西走向还是南北走向，工业绿色发展效率的空间演变投影均呈现“U 型”曲线，表明中心区域是效率值的“洼地”，另外，西南区域的效率要略高于其他区域。研究末期，工业绿色发展效率呈现自西向东和自南向北的稳步增长趋势，且两方向上趋势面过渡平稳，说明该时期效率值在空间上表征为“西南低、东北高”的坡面形状（图5）。总体上看，长三角地区工业绿色发展效率在空间分布上表现出明显的异质性，其高值区由西南区域过渡至东北区域，且效率值的空间分布特征由中心外围型演变为单峰坡体型。

图5 2007年与2019年长三角地区工业绿色发展效率趋势面拟合Fig.5 Trend surface fitting of industrial green development efficiency in the Yangtze River Delta in 2007 and 2019

3.2 差别化价格供地对工业绿色发展的影响效果

3.2.1 全局视角

面板Tobit 模型回归结果（表3）显示，各变量的系数均通过显著性水平检验，在逐一引入控制变量过程中核心解释变量系数均能达到5%水平显著，可见回归结果具有较好的稳健性。如理论分析所言，全局视角上，地方政府差别化价格供地有利于促进工业绿色发展。另外，不同因素对工业绿色发展效率的影响方向与程度具有明显差异，工业化、城镇化变量的回归系数为正，而其他控制变量的回归系数为负。工业化水平高的地区工业基础雄厚、规模庞大，更具备绿色低碳转型发展的基础和优势。城镇化高的地区能够实现要素集聚，推进工业向高质量发展，有助于工业绿色发展效率提升。过度的环境规制可能使企业费力达到环保标准而影响企业的正常经营发展，进而不利于工业绿色发展。现阶段国外直接投资技术外溢效应逐渐衰弱，反而会导致“污染天堂”现象，从而对工业绿色发展产生抑制作用。财政压力大的地方政府往往会以获取财政收益为主要经营行为，而暂时搁置工业绿色发展目标。地方政府差别化价格供地对工业绿色发展的正向作用是是总体上的“平均效应”，而是否存在空间上的局部差异影响有待于进一步探究。

表3 面板Tobit模型回归结果Tab.3 Panel Tobit regression results

3.2.2 局部视角

上文分析到长三角地区差别化价格供地程度和工业绿色发展效率均存在空间差异性，那么差别化价格供地对工业绿色发展效率的影响可能随地理位置变化而产生差异，即存在空间非平稳性，因此本小节拟采用GTWR 模型探究局部影响。首先，对逐年的工业绿色发展效率进行空间自相关性进行检验，发现其莫兰指数均通过显著性检验，但自相关性不是本文研究重点，故结果未列出，留存备查。其次，分别构建OLS、GWR、GTWR 模型并进行参数对比以确定最优模型，表4 结果显示，相较于OLS 和GWR模型，GTWR 模型的拟合优度（R2）更高、残差平方和（ResidualSquares）更小、Akaike信息准则值（AICc值）更低，并且AICc值差距远大于3，说明加入空间效应和时间效应的GTWR模型更优。

表4 OLS、GWR、GTWR模型参数对比Tab.4 Parameter comparison of OLS,GWR and GTWR model

基于GTWR 模型的回归结果绘制了图6，GTWR模型得到的是逐年回归结果，其中存在不同年度回归系数呈方向异性的情况，因此将占比超过50%的影响效应认定为整个时期的综合作用。图6（a）反映了差别化价格供地对工业绿色发展的影响呈现出由北到南“负—正”交相出现的特征，且北部正向作用带沿长江下游干线分布。差别化价格供地对工业绿色发展产生过正向作用的城市占比58.54%，并且呈现正向作用多在研究时期的中后期，这可能与前期处于政策探索期，差别化价格供地还未发挥效用有关。图6（b）显示差别化价格供地对工业绿色发展的影响存在空间集群现象，综合影响为正的城市占比34.15%，包括苏北的盐城，苏中的扬州、泰州，苏南的南京、镇江，浙东北的宁波、绍兴、舟山，浙西南的温州、台州、丽水，皖中的安庆，皖南的铜陵、池州，而在上海市始终表现出负向影响，说明差别化价格供地对工业绿色发展的影响存在复杂的作用机理，具有空间分异性特征，需要进一步归纳总结。

3.3 差别化价格供地对工业绿色发展的影响机制

从全局视角上看，在生态优先、绿色发展的战略定位下，长三角地区地方政府积极实施差别化价格供地政策，从土地资源优化配置方面推动工业转向绿色低碳发展，实证结果亦表明差别化价格供地有助于推进工业绿色发展。如理论分析所言：首先，差别化价格供地限制了“三高”工业项目入驻工业园区，从根本上限制非绿色工业企业的发展；其次，差别化价格供地能够对绿色工业企业实现资源优先配置和实质补贴，并对非绿色工业企业形成价格阻隔，进一步扩大工业绿色发展空间；最后，差别化价格供地有益于构建“优胜劣汰”的工业竞争发展机制，为工业绿色发展塑造公平竞争的外部制度环境。总之，差别化价格供地在全局的“平均效应”上对工业绿色发展表现为积极影响。

从局部视角上看，差别化价格供地对长三角局部区域工业绿色发展的影响因地而异，并表现出空间规律性。为显现空间分异规律，得到更加普适性的科学规律，借鉴吴小影等的研究[31]以地理相对位置为基准绘制局部影响的空间抽象地图（图7）。差别化价格供地对工业绿色发展的影响在苏中、浙西南、皖南地区表现为正向作用，而在其他地区表现为负向作用。根据产生原因，负向作用可进一步分为I 型和Ⅱ型，I 型负向作用源于非预期的挡板效应，Ⅱ型负向作用是因为工业政策优惠弱化。首先，苏中、浙西南、皖南地区着力通过差别化价格供地优化工业结构，发展壮大高技术制造业和节能环保产业，这有助于提升工业绿色发展效率，进而在这些地区表现出与全局视角相同的正向作用。其次，差别化价格供地在苏北、皖北、皖中地区表现出Ⅰ型负向作用。这源于这些地区工业基础相对薄弱，正在承接上海及其周边劳动密集型、资源密集型工业企业的转移，差别化价格供地可能产生非预期的挡板效应，从而阻碍工业产业结构的有序发展和优良演化，进而对工业绿色发展产生消极影响。最后，差别化价格供地在苏南、浙东北、沪地区表现出Ⅱ型负向作用。这些地区是长三角城市群的核心部分，经济发达地区承担发展战略性新兴产业的责任并面临更大的环境规制压力，因而其产业发展导向更偏好知识密集、附加值高的现代服务业，如上海提出“以现代服务业为主体的现代产业体系”，这导致差别化价格供地对工业绿色发展的推动作用有限，低于全局一般水平，相较于其他地区最终影响表现为消极。

4 结论与讨论

4.1 结论

（1）时空变化上，2007—2019年长三角地区工业绿色发展效率呈稳步提升的态势，其值从初期到末期增幅217.12%。江浙沪工业绿色发展效率的线性变化趋势均为上升，且江苏的增幅要高于其他省份。长三角地区工业绿色发展效率在空间分布上存在异质性，其分布格局由“中心低、四周高”演变为“东北高、西南低”。

（2）全局视角上，地方政府差别化价格供地对工业绿色发展具有正向促进作用。差别化价格供地可事先排除非绿色发展工业企业，并对绿色工业企业实现资源优先配置和实质补贴，有益于构建“优胜劣汰”的工业竞争发展机制，塑造绿色发展的公平制度环境，最终推动工业绿色发展。

（3）局部视角上，地方政府差别化价格供地对工业绿色发展的影响在苏中、浙西南、皖南表现正向作用，与全局视角一致；在苏北、皖北、皖中表现出Ⅰ型负向作用，这源于非预期的挡板效应制约了工业绿色发展；而在苏南、浙东北、沪表现出Ⅱ型负向作用，这是因为现代服务业的产业发展导向令差别化价格供地对工业绿色发展的促进作用有限。

4.2 讨论

在苏中、浙西南、皖南类似区域，差别化价格供地的政策效应得到有效释放，差别化要素价格机制促进了资源要素流动并推动效益最大化，因此要进一步巩固完善差别化供地政策。将供地期限与工业企业生命周期管理相结合，逐步实现固定年限土地出让向先租后让、年租制过渡，建议对稳健发展的大中型工业企业和具有发展潜力的小型工业企业提供长期的土地出让，而其他不具备长久发展优势的企业可采取年租制，这样有利于快速腾退和再利用低效、闲置工业用地，使工业土地资源尽可能减少周期错配。

在苏北、皖北、皖中类似地区，地方政府在差别化价格供地前期要因地制宜编制产业准入正负面清单，不可盲目跟风高精尖产业，也不能不区分产业类型一概接收，做好产业承接过程中的清洁化、集约化，严防工业污染随之而来。安徽面临工业绿色发展效率下行压力，且Ⅰ型负向作用地区主要在安徽，想要破解上述工业绿色发展困境，需利用差别化价格供地政策工具解决好产业优化升级与工业绿色发展协调发展的问题，在有序淘汰和化解过剩产能的基础上，推动传统工业行业绿色改造升级。

在苏南、浙东北、沪等类似地区，经济结构趋向服务化，其政策红利更倾向于服务业，这会使工业用地政策优惠相对弱化以及工业绿色发展速度变缓。“十四五”规划指出发展经济着力点放在实体经济上，而工业是实体经济的核心，因此该类地区可凭借差别化价格供地政策促进工业与服务业高效融合，在大力发展生产性服务业的基础上引导工业企业延伸服务链条，增强工业技术优势，保障工业绿色发展的持续性和稳定性，提升工业发展的环境兼容性。