工业集聚有利于减排吗

张可,华东政法大学 商学院，上海 200042

豆建民,上海财经大学 财经研究所，上海 200433



工业集聚有利于减排吗

张可,华东政法大学 商学院，上海 200042

豆建民,上海财经大学 财经研究所，上海 200433

摘要：本文采用2002-2011年中国285个城市的数据，构建了城市环境污染综合指数，运用空间数据分析了中国城市的工业集聚和环境污染的空间特征。在此基础上，采用空间计量模型考察工业集聚对环境污染的影响。结果显示，中国城市的经济集聚与污染存在明显的空间依赖性和空间集群现象，且在空间上呈现出分异趋势：东部和西部分属经济集聚和污染的高值和低值集聚区。工业集聚与污染排放强度呈现出倒“U”形关系，工业集聚超过一定的临界水平后可实现减排效应，东部地区工业集聚的减排效应相对中西部地区更加明显。研究表明，工业集聚的污染排放规模效应在一定程度上掩盖了其减排效应，相对分散的工业发展模式，工业集聚更有利于环保，中国应继续走集聚型的工业发展道路。

关键词：工业集聚； 污染； 节能减排； 空间特征

一、引言

改革开放以来，中国的工业空间分布呈现出地理集聚的特征，东部沿海地区集聚了大量的工业，同时也是环境污染最严重的地区[1]。近年来工业集聚与环境污染的空间集聚有向中西部地区扩大的趋势，一方面，国家的区域发展战略逐步走向均衡发展，中西部获得了区域优惠政策，各类工业园区呈现井喷态势，工业空间集聚度大大提高；另一方面，东部沿海地区推进产业结构升级转型，人口、土地、资源环境矛盾突出，发展成本日益增加，大量的污染型产业由东部沿海向中西部地区转移[2]。这种趋势的有力证据之一是2013年以来中国的雾霾天气，雾霾不仅侵袭了中国最发达的长三角、京津冀、珠三角地区，甚至中西部地区的武汉、合肥、西安等城市也深受雾霾困扰。不仅大城市污染严重，中小城市的环境状况也不容乐观，环境污染的地理空间已实现了从东到西、从南到北的跨越。从现实来看，工业集聚度高的区域也是污染最严重的区域，这里似乎存在着一个简单的逻辑：工业集聚与环境污染正相关。这与传统的集聚经济理论似乎是矛盾的：新经济地理理论认为空间集聚具有典型的规模经济特征和各种外溢效应，如大量的工业企业集聚可共享同一套污染处理设备和技术，降低单位污染处理成本。如果将环境视做一种特殊的生产要素，那么工业集聚有利于环境的集中消耗。因此，无论是从工业集聚的规模经济和溢出效应，还是从环境要素的集中消耗来看，工业集聚应该是节约环境消耗的。工业集聚加剧了环境污染还是有利于减排？这一问题有待检验。当前正值中国工业化和城镇化快速推进期，如何协调经济与生态环境的发展已经成为重大的理论和现实问题。生态环境和能源约束条件下，如果工业集聚加剧了环境污染，说明需要重新审视工业生产集约型发展模式的科学性；如果工业集聚节约了环境消耗，那么说明工业的空间集聚本身具有内在的减排机制，这与当前政府治理环境污染的政策指向是一致的。显然厘清工业集聚与环境污染间的关系既是对近年来中国工业发展环境绩效的一种考察，也是对未来中国工业应采取集约式发展还是分散式发展的一种回答。

产业集聚引起环境污染的事实在一些文献中被直接证实，如Braat分析了工业规模扩大产生环境污染的事实[3]；Vinkanen的研究证实了芬兰南部的工业集聚区是导致大量空气和水污染的直接原因[4]；Frank分析了欧盟200个城市集聚区的环境污染，发现产业集聚的规模化与大气的污染存在显著的相关性[5]；Verhoef等研究了产业与环境污染的关系，发现工业的分布是产业集聚产生污染的主要原因[6]；Duc发现越南Nhue河的水污染主要是由该地区的工业废水中的有机碳、磷和氮等造成的[7]。闫逢柱等运用中国的制造业数据考察了产业集聚发展与环境污染的关系，并发现短期内产业集聚发展有利于降低环境污染，但长期内产业集聚发展与环境污染之间不存在必然的因果关系[8]；李伟娜等研究了中国的制造业集聚与大气污染及节能减排之间的关系，得出了制造业集聚与大气污染间存在“N”形的关系曲线，并且大气污染与制造业集聚的程度有较大的关系[9]。刘习平采用STIRPAT模型对我国286个地级以上城市的实证分析表明，产业集聚能有效地改进城市的环境状况，城市规模越大，集聚所带来的环境改善效应越大[10]。张可和豆建民运用中国地级市数据探讨集聚对环境污染的作用机制时发现东部沿海城市集聚水平相对较高，污染却相对中西部城市更加“节约”，东部沿海城市和省会城市集聚的环境效率相对中小城市更高[11]。陆铭和冯皓采用地级市人口规模差距来刻度省域内部空间集聚程度后发现，人口和经济活动的空间集聚度提高有利于降低单位工业产值的污染排放量[12]。李树运用中国省域数据考察了经济集聚与污染排放强度的关系后发现，经济集聚产生了节能减排效应[13]。沈能运用空间非线性模型考察了中国城市的工业集聚与环境效率间的关系后发现，工业集聚与环境效率呈现出倒“U”形关系[14]。李潇乐将市场化作为门槛变量考察了中国省域工业集聚与环境污染的关系发现，随着市场化水平的变化，工业集聚与环境污染呈现出倒“U”形关系[15]。

综上所述，目前相关研究的结论存在较大分歧。相关实证研究结论存在分歧的原因有：一是从理论上看，集聚的规模经济效应和外溢效应会对环境消耗形成一定的节约，同时大量的工业集聚也有利于环境的集中监管。但是工业集聚也会产生污染排放的总量规模效应，即污染随产出的增加而增加。工业集聚加重了环境污染还是有利于节能减排取决于多个正反方面的效应。二是从实证角度看，既有研究在污染物的选取、集聚和环境污染指标的选取、模型的选择、样本时间跨度、样本的空间尺度等存在较大差异，客观上造成研究结论的差异。既有研究存在以下不足：一是忽略了工业集聚和环境污染的空间集聚特征，少有将两者的空间集聚的特征事实纳入分析框架；二是忽略了工业集聚和环境污染的空间相关，实证结论可能是有偏的；三是既有研究多选取较单一的污染物指标，环境污染是多种污染物的综合作用，单一的污染指标难以反映污染的总体情况。基于以上不足，本文将选取多种污染物构建一个可全面反映环境污染的综合指数，运用空间探索性数据分析中国工业集聚和环境污染的空间特征集聚，在此基础上考虑了工业集聚和工业污染的空间相关性，运用空间计量模型考察两者之间的关系。

二、探索性空间数据分析

1.污染综合指数构建

考虑污染排放物的种类众多，且环境污染是多种排放物的综合作用，为了更加全面地反映城市环境污染的整体情况，采用熵权法来构建环境污染的综合指数。选取三种主要的工业污染物，即二氧化硫、工业废水和工业粉尘；分别用三种污染物的单位工业产出排放来进行度量。未将生活类污染物纳入综合指标的原因是考虑工业生产活动直接导致的是工业污染，从而保证研究对象和口径的一致性。

对原始数据进行无量纲化处理：

(1)

其中，xij表示i个城市的第j个工业污染指标的原始值(i=1,2，…，285；j=1,2,3)。

对无量纲化处理的数据进行平移：

(2)

计算第i个城市第j个工业污染指标的比重:

(3)

计算第j个工业污染指标的熵值和变异系数：

(4)

计算第j个工业污染指标在综合评价中的权重：

Wj=gj/∑gj

(5)

综合(1)-(5)式得到工业污染综合指数：

PIi=∑Wjωij

(6)

其中，PIi表示第i个城市的工业污染综合指数，该值越大，表明相对于其他城市，其工业污染程度越高。考虑中国的工业主要分布于直辖市、省会城市、计划单列市，同时限于篇幅，表1仅列出了2002-2011年中国部分城市的工业污染综合指数。本文的数据来源于2003-2012年《中国城市统计年鉴》和《中国区域统计年鉴》及各地级市历年环境统计公报，样本覆盖了全国所有地级及以上城市的相关数据。城市经纬度和地图数据来自国家地理信息中心，考虑到数据口径的统一性、完整性及部分地级市的行政区域调整，最终选取了285个样本城市。产出指标均以实际GDP来定义，根据GDP平减指数调整为2002年不变价格。

表1　2002-2011年中国直辖市、省会城市、计划单列市工业污染综合指数　(单位：10-4)

根据计算出的结果可初步看出，一是2002-2011年这10年间东部沿海城市的工业污染相对于中西部城市明显严重，直辖市、省会城市、计划单列市的工业污染较一般地级市更加严重。这与中国近年来工业生产力的空间布局基本吻合。二是中国城市的工业污染整体上呈现不断恶化的趋势，具体表现为同一城市的工业污染指数整体呈现不断上升的态势，其中东部城市的工业污染增长速度明显快于中西部城市。从空间分布上看工业集聚似乎与环境污染正相关。

2.经济集聚、环境污染的探索性空间分析

空间依赖性反映一个地区的观测值在多大程度上依赖于临近地区的临近观测值，可以采用Moran'I指数来进行检验。具体的计算公式如下：

(7)

表2　2002-2011年中国城市的环境污染、经济集聚的Moran指数

2002-2011年中国城市的经济集聚与环境污染的Moran 指数均为正且均通过了999序列随机性检验，表明中国285个地级及以上城市的经济集聚和环境污染并不是随机分布的，而是存在着明显的空间依赖性，即在某些特定区域范围内呈现出空间集聚的特征(表2)。中国地级市经济集聚指标样本的空间依赖性明显高于同时期的环境污染指数，总体上看中国城市的经济集聚和环境污染的空间依赖性呈现出上升和下降不断相互交替波动的趋势，这种空间依赖性波动的背后隐藏着中国区域间产业转移、产业调整和升级等动态信息，区域产业转移和调整在空间上的变动也会引起临近区域的相关产业发展和决策。许和连等采用省级数据分析了环境污染的空间依赖性[16]，他们计算得到的Moran指数明显低于本文的，在一定程度上体现出了地级市的数据在捕获空间依赖性时的优越性，省域范围跨度大，无法捕捉更小空间单元之间的空间依赖。

图1　2002年环境污染的Moran 散点图

图2　2011年环境污染的Moran散点图

图3　2002年经济集聚的Moran 散点图

图4　2011年经济集聚的Moran 散点图

Moran散点图描述了观测值与周围临近区域观测值均值之间的关系，四个象限分别对应着四种不同的空间集聚模式：第一象限(HH)表示高值点被高值点所包围，第二象限(LH)表示低值点被高值点所包围，第三象限(LL)表示低值点被低值点包围，第四象限(HL)表示高值点被低值点包围，其中第一、二象限表示空间正相关。样本选择期内工业集聚与环境污染的大部分样本落在第一、三象限内，以2002年和2011年为例(图1、图2、图3、图4)，样本城市中分别有189、196个城市落入第一、第三象限，分别占样本总量的66.3%、68.8%。工业集聚样本城市中分别有191、201个城市落入第一、第三象限，分别占样本总量的67.1%、70.5%，再次验证了中国城市的环境污染与经济集聚存在着明显的空间依赖性，大部分城市与其相邻近的城市间呈现出集群的特征，即环境污染越严重的城市，周围也包围着污染严重的城市，这符合污染的跨界效应。经济密度高的城市，周围也包围了经济密度高的城市，表明中国城市的经济集聚与环境污染存在着明显的抱团趋势。

3.环境污染和经济集聚的空间相关局域指标LISA分析

当存在显著的全域空间相关时，可能会掩盖子样本中的完全随机化的情形，即看似空间不相关全域指标下，样本子集有可能是显著的局部相关。为了考虑观测值的高值和低值是否存在局部的空间集聚，因此进行局部空间相关分析十分有必要。

本文对中国城市的经济集聚和环境污染样本进行了局部空间相关分析后发现，经济集聚和环境污染的高值和低值集聚区均通过了5%的显著性水平。以2002年和2011年为例，中国城市的环境污染与经济集聚存在明显的局部空间相关，且环境污染与经济集聚的高低值集群在空间上高度一致，即高污染的集群区域也是高污染集群区域。总体来看环境污染与经济集聚的集群在空间上呈现明显的分异：东部沿海城市多为环境污染和经济集聚的高值集聚区，西部欠发达地区的城市多为环境污染和经济集聚的低值集聚区，并且东部地区的环境污染和经济集聚高值呈现出几个不连续的集群区，主要形成了以长三角、珠三角、环渤海三大城市群为中心的高值集群区，而西部地区的环境污染和经济集聚低值几乎呈现出连片的状态。同时，环境污染的高值集群和低值集群均有集群化和扩大化的趋势，甚至扩散至中部地区的一些城市，具体来看污染严重的集群由2002年的零散集群状向2011年的连片的集群状发展，这表明，近年来沿海城市的环境在不断恶化，且呈现出整体连片的恶化趋势，以长三角、珠三角、环渤海为代表的三大城市群的环境恶化呈现集群连片的状态，同时三大城市群内部城市间的环境污染的局部空间相关性在增强。作为欠发达的西部地区，污染低值集群的趋势也越来越明显，空间范围有所增大，且那些原先被污染低值包围的高值城市的环境受周围城市相对干净的环境的影响，环境有所改善。

三、空间面板模型的检验

1.模型设定

探索性空间分析从直观上给出了工业集聚和环境污染的空间集聚特征，但并不能揭示工业集聚对环境污染的影响程度以及其他决定环境污染的因素。为了考察存在空间相关条件下经济集聚和环境污染的关系，并验证集聚对环境污染的作用是否存在的临界点，首先考虑无空间相关的线性模型：

(8)

其中，Pit为第i个 城市t年单位工业产值污染排放强度，采用工业综合污染指数测度；lind为工业产出密度，衡量工业集聚程度；slind为其平方项；Xit为其他相关控制变量。根据lind和其平方项系数的正负号可以反映出产出密度与环境污染之间的关系：若β1=β2=0,则两者间没有关系；若β1>0,β2=0，则环境污染随产出密度线性增长；若β1<0,β2=0，则环境污染随产出密度线性减少；若β1>0,β2<0，则两者呈倒“U”形关系，转折点为|β1/2β2|；若β1<0,β2>0，则两者间呈“U”形关系。

空间滞后模型：

(9)

(10)

空间误差模型：

(11)

(12)

空间权重矩阵wij采用各地级市间的球面距离的倒数作为权重，从而消除距离量纲对估计结果的影响，更加符合现实的情况，即距离临近但是并不相邻的城市间经济活动和污染也存在相互影响，且这种影响具有随距离衰减的特征。假定空间关系不随时间而变化。考虑其他影响污染排放的因素，故加入了一组控制变量X，包括劳动生产率(pro)、地区发展水平(lgp)、技术进步(ltech)、产业结构(lis)、对外开放程度(lopen)、环境规制(lregul)。劳动生产率直接影响产出的规模和效率，因此也会影响污染排放的规模和强度，采用单位非农就业人口的工业产出来测度。不同的发展阶段对应着不同的经济活动强度和环境消耗强度，因此不同的发展阶段经济集聚水平和污染强度存在差异,采用人均GDP测度。技术进步特别是环保型的技术改进有利于抑制污染的排放，高效和环保技术在提高企业生产效率的同时还能实现一定的减排，采用年度研发投入测度。产业结构决定了污染物的类型和程度，工业是产生污染的产业大类，工业的产业占比越大，污染会越严重，采用工业就业人口占总就业人口比重测度。对外开放可以更多地利用外资和获得国际产业转移，如果引进的是污染型的产业，则可能会加重环境污染，采用FDI占GDP比重测度。环境规制越严格意味着企业将需要执行更高的污染排放标准，支付更高的污染处理成本，在一定程度上抑制污染的排放，可以采用环境治理投入占GDP比重测度。

2.实证结果分析

为了便于比较，在表3中同时报告了普通混合OLS、普通面板固定效应和随机效应回归结果。考虑空间面板模型存在随机效应模型和固定效应模型的选择问题，Hausman检验结果支持固定效应模型，同时考虑在一般情况下，当回归分析局限于一些特定的个体时，固定效应模型是更好的选择,本文所选取的样本为中国的285个地级及以上城市，结合Hausman检验和样本选择的特殊性固定效应。因此表3中报告了空间滞后和空间误差模型的固定效应回归结果。同时为了考察空间滞后和空间误差模型与数据的匹配程度，利用普通面板固定模型的残差项，考察了LMerr、LMlag、Robust LMerr、Robust LMlag 四个统计量的显著性后发现四个统计量显著不为零，且LMlag、Robust LMlag统计量分别大于LMerr、Robust LMerr，这表明传统的面板固定效应模型残差项中均存在明显的空间相关性，且应包含环境污染的空间滞后项，空间滞后模型与数据的配适度优于空间误差模型。从表3的报告结果来看，含有空间交互作用的模型拟合程度有大幅提高且系数的显著性相对明显，表明含有空间交互作用的模型具有更好的解释力。

估计结果显示lind的系数为正，其平方项的系数为负，且两者的估计系数均在1%的水平上显著，表明工业集聚与环境污染之间存在着明显的倒“U”形关系，当工业集聚水平小于某一临界点时，污染强度随着集聚水平的上升而不断增加，当超过这一临界点时，污染强度随着经济集聚水平的上升反而下降，这一特征与环境污染的库兹涅茨曲线十分相似。经济发展和城镇化的初级阶段，中国的城镇化对工业化的依赖程度较高，因此在经济集聚水平较低时，环境规制和技术进步相对落后，工业集聚的污染排放的产出规模效应大于其溢出和共享带来的环境消耗节约效应，因此此阶段污染排放强度随工业集聚水平的增加而增加。随着中国城镇化率的不断提高，工业集聚水平也随之提高，工业集聚的规模经济效应和环境污染处理设施的共享节约了单位产出的环境成本，同时集聚在一起的企业间由于地理临近和信息交流的便利，容易促进企业间的通力减排合作和技术推广、环保理念的传播。工业企业的空间集聚也有利于政府对污染排放行为的监管和执行成本，环境规制和技术进步的提高也对工业企业排放形成抑制。与相对分散的工业生产模式相比，工业的集聚对环境消耗实现了“节约”。当前正是中国城市化高速发展时期，经济的高度集中将有利于改善中国城市的总体环境，这在一定程度上印证了刘习平[10]、张可[11]等人的结论。模型4中单位产出的污染排放强度的滞后项系数为0.1395且在1%的水平下显著，表明环境污染具有明显的空间依赖性，一个地区的环境污染不仅仅与自身的经济发展状况密切相关，还与周围地区的环境污染有密切相关，这与前面污染的空间空间数据分析保持一致。环境污染的空间依赖性一方面来自于污染的物理跨界，另一方面也和地区间的产业关联、经济交往、环境规制等因素进行间接的传导，如相邻地区的产业发展容易形成趋同，类似的产业结构容易导致类似的污染物排放结构。模型5也表明来自其他无法观测的误差冲击也具有一定的空间依赖性。

表3　全样本回归结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的统计水平下显著，括号内表示t值(表4相同)。

劳动生产率估计系数为正且在1%的水平上显著，说明劳动生产率的提高会加重环境污染程度。在技术水平一定的情况下，由于从事工业的劳动者知识和操作技能的提高而导致的劳动生产率的提高，意味着单位时间内的产出增加，作为产出的附加品污染物的排放随之增加。显然，当产品的污染属性不发生改变时，劳动生产率的提高只会带来更多的污染，只有生产过程和产品本身更加环保，这种环保带来的污染减少量才能抵消由劳动生产率提高所带来的污染增加量。

人均GDP的估计系数为负值且均在1%的水平下显著，表明经济发展水平越高，污染的强度越低，当经济体越发达时，政府有足够的财力进行环境污染治理，且居民对环境质量的要求越高，一方面要求政府实施更高的环保标准和环境治理投入，企业的减排压力增大；另一方面居民也会由于环保意识的提高而采取有利于减排的经济活动行为。近年来随着中国城市人均收入的不断提高，环境治理投入不断增加、各类环保组织和环保宣传活动越来越多，市民的意识也越来越强，这些均对污染减排起到了一定的促进作用。

环境规制的系数均为负，但模型1、2、3的系数并不显著，加入空间交互项后通过了5%的显著性水平，表明当考虑环境污染的空间滞后项后，环境规制才对环境污染产生抑制作用，说明只有同时考虑周边地区的污染情况和投入环境治理时，环境规制对环境污染产生抑制作用较明显，表明环境污染的治理需要地区间的联防联治。显然，环境规制作为企业的一种生产成本，对企业污染排放理应产生抑制作用，但是这种抑制作用只有在区域联防联治且严格执行的条件下才有效果。

产业结构系数均为正且在1%的水平下显著。产业结构中工业份额的占比越大，环境污染越严重。这与中国近年来城市化依赖于工业化的特征密切相关，工业的产出对资源环境的消耗较大，且在工业环保技术水平较低的情况下，工业单位产出的污染排放较高。

对外开放度的系数均为负，且当考虑空间交互作用后的估计系数在5%的水平下变得显著，这表明对外开放整体上改善了中国城市的环境，这与He[17]、许和连[16]等人的研究结论一致。对外开放过程中大量的FDI和国际产业向中国沿海及内陆城市转移，大量的外企进入中国城市，这些外资企业具有相对较高的生产技术和污染处理技术，在环保标准上更加倾向于执行来源国的标准，且外企往往为了树立在中国市场的形象和保持竞争力会更加注重环保的社会责任和合作减排，同时外企更高的环保标准有利于促进东道国的环境标准提高和环保技术发展，产生污染晕轮效应，外企间接的生产外溢效应更是可以改善东道国的环境状况，因此在实际的生产过程中对环境的消耗和损害相对更小[17]。另外，随着环境污染问题的日益突出，FDI的引资结构和国际产业转移的环保审查已经引起了地方政府的重视，流入中国城市的FDI和国际转移产业主要偏向清洁型，这在一定程度上优化了中国城市的产业结构，提高了资源的使用效率，从而降低了单位产出资源的消耗和污染排放量[18]。

注意到技术进步的系数均为正，但是模型1、2、3均不显著，当加入空间交互作用后仅仅通过了10%的显著性水平，技术进步在一定程度上加剧了中国城市的环境污染，这一结论似乎有些意外。由于污染具有明显的跨界效应[19][20]，当周围地区的污染很严重时，仅靠本地区的技术进步难以改善环境。社会经济活动对环境的影响受技术水平的限制，有的新技术可能仅仅是增加了污染[21]。近年来中国地方政府热衷于GDP，在快速城市化和工业化过程中过分重视那些与GDP相关的技术，而较少关注涉及环境保护相关的技术进步，导致没有与污染增长相匹配的技术来对环境污染进行事前的预防和事后处理[22]。从微观角度看，当一项新技术并未使生产过程中更加环保，那么新技术可能仅仅是提高了单位的产出，从而产生了更多的污染。

3.分区域的再考察

考虑中国的区域发展存在较大差异，东部地区在工业化、城镇化的发展阶段和城市发展水平、环境规则等方面整体高于中西部地区，故本文将285个地级及以上城市按照其所属省份划分为东中西三个子样本，其中东部101个、中部109个、西部75个。限于篇幅，本文只报告了空间误差和空间滞后模型的估计结果，见表4。

分区域估计结果依然支持前文的主要结论：工业集聚与环境污染之间存在典型的倒“U”形关系。但拐点的大小存在较大差异，具体表现为东部地区的工业集聚估计一次项系数明显小于中部和西部地区，且其二次项估计系数绝对值明显大于中部和西部地区，即工业集聚的临界点大小依次是东部、中部和西部。这表明在相同的污染水平下，工业集聚程度相对较高的东部城市只需要相对较小的工业集聚水平即可达到减排区间，东部沿海城市工业集聚的减排效应明显高于中西部地区。东部地区集聚了中国的多数工业产能，虽然污染排放总量上相对较大，但是其工业集聚的水平较高，工业集聚的减排效应相对更大，工业集聚的环境效率更高。东部工业集聚的这种环境效应得益于近年来东部城市工业产能不断集中，相对高的环保规制和更充裕的环保投入，集中的污染处理基础设施有利于企业共享，单位污染成本的降低以及集中的污染监管也是重要原因。

污染排放强度的综合指数的空间滞后项估计系数均为正且均显著，但东部地区的污染空间相关性明显高于中西部地区。一方面由于工业生产主要集中在东部地区，在地理空间上相对集中，污染的地理跨界效应更加明显；另一方面，东部地区各城市间的经济联系和产业关联相对更加紧密，区域一体化和同城化趋势明显，这种经济联系和产业关联也体现在污染排放的空间相关上。

东部地区环境规制和对外开放度的估计系数为负且显著，中西部地区环境规制和对外开放度的估计系数多数不显著，这表明东部地区的环境规制和对外开放对污染排放的抑制作用更加明显。只有西部地区的样本证实了技术进步会加重环境污染这一结论。

表4　分地区的回归结果

4.稳健性考察

考虑空间权重矩阵的选取对估计的结果会产生一定的影响，笔者还考察了最常见的地理临近空间权重矩阵和基于距离的二值空间权重矩阵，估计的结果依然支持本文的主要结论。同时考虑控制变量也可能存在空间相关性，忽略了控制变量的空间相关性可能会造成遗漏变量，引起估计偏误，采用空间面板杜宾模型进一步考察了估计的稳健性，估计结果依然稳健。最后，笔者还考虑了工业集聚与环境污染之间可能存在的内生性问题，导致估计的偏倚，采用广义空间二阶段面板模型(GS2SLSXT)对全样本和分样本进行了估计，结果依然支持本文的主要结论。

四、结论与政策启示

本研究的主要结论如下：(1)2002-2011年中国城市的环境污染整体上呈现恶化趋势，其中东部沿海地区污染相对中西部城市更加严重，东、中、西地区城市环境恶化的速度呈现出梯度递减的趋势。直辖市、省会城市、计划单列市的环境污染相对一般地级城市更加严重。(2)中国城市的工业集聚和环境污染均存在着较明显的空间依赖性和空间集群现象，且在空间上呈现出一定的分异：东部城市为环境污染和经济集聚的高值集聚区，西部城市为环境污染和经济集聚的低值集聚区。东部地区形成了以长三角、珠三角、环渤海三大城市群为中心的高值不连片的集群区，西部城市属于低值集群区且呈现出连片状态。(3)中国的工业集聚与污染排放强度存在明显的倒“U”形关系，当工业集聚水平超过临界点后集聚可实现节能减排。东部城市的工业集聚的拐点明显小于中西部地区城市，东部地区工业集聚的减排效应更加明显。

主要政策启示如下所述。

(1) 从环保的角度看，中国继续走工业集聚式的发展道路是占优选择，也与政府环境治理的政策指向是一致的。工业的集中发展需要经历低密度到高密度的过程，工业集聚对污染排放的影响也会经历加重环境污染到节能减排的过程。当前正是工业化和城镇化的高速发展期，无论是进行从产业结构升级，还是提高经济发展质量，继续提高工业集聚度相对于分散的工业发展模式在环境上是更加有效率的，因此多年前兴起至今的工业园区建设、各类工业集群实际上对节能减排起到了重要作用，而这种节能减排的效应往往被工业集聚区加重环境污染这一表象所掩盖。

(2) 地区间经济发展和环境污染治理均需大局和协同思维。工业集聚与环境污染均存在较明显的空间相关，地区的经济发展和环境污染均受到周边地区的影响。在经济发展冲动和生态环境硬约束下，地方政府在产业规划、区域发展战略、环境治理上较多地关注自身的发展利益和诉求而较少考虑周边地区，这种经济发展和环境治理的思路既不利于自身的发展，也不利于整个区域的经济发展和环境治理。未来的区域发展应具有大局和协同思维，如由上级政府牵头成立地区协同机构，统一制定地区的产业发展规划、环境规制标准，进行联合污染治理，建立地区间生态补偿机制等。同时应充分发挥市场在产业配置和污染治理中的力量，如建立统一的污染排放交易市场。

(3) 应重视污染产业空间转移、技术进步、环境规制、对外开放等对节能减排的影响。中国的工业集聚和环境污染在空间上呈现出高度的集聚和一致，这种空间特征与地区间的环境规制、经济发展差异密切相关。从整体的环境效率来看，同样的污染产业配置到东部沿海发达地区相比在中西部地区更加节约环境的消耗，但事实上近年来东部沿海地区向中西部地区转移了大量的污染型产业，这显然不利于中国整体环境的改善，同时还可能恶化中西部地区的生态环境并进一步加大东中西的地方发展差异。因此在鼓励东部向中西部进行产业转移的同时应设置相应的产业筛选和环保审查条件，对于污染型产业转出地应给予转入地相应生态补偿和环保技术支持。未来中国在科学技术投入上应加大环保投入，对那些提高劳动生产率而没有使生产过程和污染处理更加环保的技术应持否定态度；进一步加大环境立法和执法力度，逐步提高环境规制，支持环保产业的发展；进一步提高对外开放程度，引进具有更高环保理念和先进环保技术的国际产业和资本。

参考文献：

[1]龚健健、沈可挺:《中国高耗能产业及其环境污染的区域分布》，载《数量经济技术经济研究》2011年第2期。

[2]豆建民、沈艳兵：《产业转移对中国中部地区的环境影响研究》，载《中国人口资源与环境》2014年第11期。

[3]Braat L..Economics Ecological Modeling,New York:Elsevier Science Publishing Co.,1987.

[4]Virkanen J..“Effect of Urbanization on Metal Deposition in the Bay of Southern Finland”,Marine Pollution Bulletin,1998,36(9):729-738.

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责任编辑胡章成

作者简介：张可，经济学博士，华东政法大学商学院副教授，研究方向为区域经济；豆建民，经济学博士，上海财经大学财经研究所教授、博士生导师，研究方向为区域经济。

基金项目：国家社科基金一般项目“我国区域一体化进程中的污染产业转移与区域协调研究”(14BJL084)；北京大学林肯研究中心优秀博士学位论文资助项目“空间视角下经济集聚的环境效应研究”(DS20150901)；中国社会科学院生态文明研究智库资助项目“环境污染对城市网络结构的影响研究”(2015GKZJ011)；苏中发展研究院资助项目“苏中地区产业集聚与环境污染的空间溢出及协调”(SZFZ201520)

收稿日期：2016-01-18

中图分类号：F291.1

文献标识码：A

文章编号：1671-7023(2016)04-0099-11

Do Industrial Agglomeration Reduce Emissions

ZHANG Ke,DOU Jian-min

(Business School,East China University of Political Science and Law,Shanghai 200433,China)

Abstract:Firstly,based on the data of 285 cities in China from 2002 to 2011,we construct a comprehensive index of environmental pollution for cities,and use this spatial data to analyze the spatial characteristics of industrial agglomeration and urban pollution in China.Then,with the help of spatial panel models,we do research on the relationship between industrial agglomeration and pollution.The results show that there is an obvious phenomenon of spatial dependence and spatial cluster for industrial agglomeration and pollution.And this phenomenon presents differentiation trend on the space:the industrial agglomeration and pollution of eastern region and western region respectively belong to high and low value.There is an inverted "U" shape relationship between industrial agglomeration and pollution.Industrial agglomeration after more than a certain critical level can achieve emission reduction benefits.We holds that the scale economies of emissions for industrial agglomeration masked the effect of emissions reduction to some extent,relatively decentralized mode of industrial development,industrial agglomeration in the more economical,China should continue to go intensive industrial development path.

Key words:industrial agglomeration; pollution; energy conservation and emissions reduction; spatial characteristics