物流产业集聚的工业减排效应

张鑫

摘要：根据物流产业的发展和工业新型绿色发展理念，选取长三角地區2004-2016年物流业集聚和工业污染排放的空间面板数据，构建“反距离平方”空间权重矩阵。根据Moran指数揭示长三角工业二氧化硫排放的空间集聚情况和空间格局，并对比不同时期工业二氧化硫排放空间分布特征。建立空间面板杜宾模型来考察物流业集聚对工业排放的影响。结果发现：长三角的工业二氧化硫排放集聚水平有增高趋势。物流业集聚水平降低了工业的废气排放，对于其他地区的溢出效应不明显。

Abstract： According to the development of logistics industry and the new concept of green industrial development， the spatial panel data of logistics industry agglomeration and industrial pollution emission in the Yangtze River Delta Region from 2004 to 2016 were selected to build a spatial weight matrix of the "Inverse distance square". According to Moran index， the spatial agglomeration and spatial pattern of industrial sulfur dioxide emissions in the Yangtze river delta are revealed， the spatial distribution characteristics of industrial sulfur dioxide emissions in different periods were compared. A spatial panel Durbin model is established to investigate the effects of logistics agglomeration on industrial emissions. The results show that the concentration level of industrial sulfur dioxide in the Yangtze River Delta has an increasing trend. The agglomeration level of the logistics industry reduces the industrial exhaust emissions， and the spillover effect on other regions is not obvious.

关键词： 物流集聚;工业污染;Moran指数;空间杜宾模型

Key words： logistics agglomeration;industrial pollution;Moran index;spatial Durbin model

0  引言

随着我国工业化发展的迅速推进，工业能源消耗不断增加，污染物的排放严重影响了生态环境，最为直接的就是大气污染，这些污染问题逐渐受到人们的重视，节能减排是目前我国工业面临的最大挑战。关于产业集聚与工业污染排放的问题已有很多文献，但作为与工业密切相关的物流业，很少有人专门把它与工业污染放在一起研究，对物流业集聚与工业污染的区域层面的研究也相对较少，因此本文对区域物流业集聚发展与工业污染的关系进行研究，为减少工业废气的排放提出有针对性的建议。

关于物流业和污染的研究大致可以分为两个方面：一方面是物流本身的低碳化发展，物流业在与其他生产性服务业的比较下，属于能源消耗相对较高的产业，杨之雷（2011）用回归方程分析了物流成本与碳排放强度的关系，认为物流业的发展可能是一把“双刃剑”，结论表明降低物流成本可以减少碳排放，并认为物流业发展对我国低碳经济的贡献[1]。梁雯、张勤等（2017）分析了物流业新的能源对生态环境的贡献，提出了要提高清洁能源在物流产业的应用，提高物流产业的技术水平，认为在我国物流发展的不同阶段，经济发展与碳排放存在“脱钩”的问题[2]。另一方面是关于物流业和工业效率，目的在于研究如何通过物流的发展来降低工业企业的运输成本，从而降低工业污染的排放，谢菲（2015）在研究物流业与经济低碳化问题的过程中，分析了物流业集聚如何促进制造业效率，从投入产出视角研究物流业和制造业污染排放的互动关系[3]。张志彬（2017）分析了生产性服务业集聚与污染排放的关系，将物流业纳入到生产性服务业，认为生产性服务业集聚为降低污染排放创造条件[4]。王翠萍（2018）分析了技术创新和产业集聚对环境的影响，认为两者之间的关系是“N型”。目前对物流业集聚与区域工业排放的研究多停留在理论层面和省级数据，然而工业污染排放具有很强的区域特征，长三角是我国区域经济发展的重要地区，研究该地区的物流产业集聚和工业污染的关系，对提高工业的绿色化发展具有一定的现实意义。本文将要探讨的问题如下，物流业的集聚对工业废气污染排放水平产生怎样的影响？物流业集聚对工业废气污染的排放有没有空间溢出效应？为了验证这两个问题，本文选取长三角地区的数据，实证检验物流业集聚对地区工业废气排放的空间效应，包括空间的直接效应和间接溢出效应，并根据实证研究的结论提出针对长三角地区的政策建议。

1  理论分析

1.1 工业污染排放的影响因素

污染排放水平的影响因素错综复杂，对以往文献的研究进行归类，其影响因素主要有产业集聚，工业技术水平、地区的经济规模、生产要素的投入结构等：产业集聚的影响，在工业化发展的不同时期，产业集聚对工业污染的影响程度不同，比较多的结论是他们之间呈现“倒U型”关系[17]，产业集聚从工业的角度细分来看，包括工业产业集聚和与工业密切相关的生产性服务业集聚，大部分研究是基于工业集聚，研究对工业本身的污染排放水平影响，近几年也有研究生产性服务业集聚和工业污染的关系，韩峰（2017）在研究过程中加入空间计量模型[20]，考察生产性服务业集聚程度和二氧化碳排放之间的关系，目前从物流产业集聚角度分析工业污染排放的文献还较少。工业技术水平的影响，工业污染是在工业生产过程中产生的，黄娟、汪明进（2016）通过对我国各省份的工业二氧化硫排放水平进行测算，认为科技创新可以降低工业二氧化硫的排放水平，也对产业集聚的影响路径和两者的交互作用进行了分析[16]。地区经济规模的影响，地区经济规模越大，工业发展程度一般也会越高，可能会增加对能源的需求，也可能会通过规模经济效应和专业化生产提高该地区的技术进步[18];经济规模与城市的规模也是息息相关，城市规模扩张带来的一系列问题也会影响工业的污染排放水平。生产要素的投入结构水平，工业企业的要素投入主要有资本和劳动，作为工业产品的生产者，能源也可以作为投入的一部分[19]，如果技术水平相同，能源密集型工业的排放水平要比资本或劳动密集型工业的污染排放水平要高，近年来在工业绿色化发展转型过程中，提高清洁能源的使用占比也是一个热点话题，工业在物流运输方面的投入也会增加污染的排放，其污染排放水平可能比具有专业化技能的物流产业要高。

1.2 物流业集聚对工业污染排放的影响路径

通过回顾相关研究，物流业集聚对工业污染排放的影响路径如下：物流业集聚的技术溢出效应[12]，物流业集聚可以促进工业企业之间相互交流，产生的新技术也会扩散到其他产业，尤其是近几年低碳物流等新发展理念的提出，物流集聚的技术创新效应越来越强，带动工业技术水平的提高，降低单位产出的污染排放;物流业本身也是高污染的行业，如果在一个地区物流业集聚过度，物流产业相对高的碳排放水平，通过相关绿色技术创新补助和强制性规制，促进物流业对低碳节能技术的开发。物流业集聚降低工业企业的运输成本[13]，地区工业化规模到达一定程度就可能受到政府的环境规制，一些工业企业被迫进行转移，远离最佳的空间地理位置，而物流业集聚可以降低这种转移带来的损失，通过加大高污染工业企业的转移意愿，降低该地区的工业污染排放，高污染的企业转移至其他环境规制相对较弱的地区，会对造成其他地区的工业污染排放水平过高;其次，转移的工业会有一定的区位优势，生产投入要素得到进一步优化，也可以降低工业污染的排放。物流产业集聚的拥挤效应，物流业的集聚效应可以降低工业企业的生产成本，但一方面也可能会促进工业企业的过度集聚，根据“倒U型”假说，工业企业的集聚水平会超越该地区的环境承载能力，尤其是能源密集型工业企业的过度集聚，会造成能源效率的降低，直接影响该地区的污染排放水平。

根据以上理论分析，提出以下假设：①物流产业集聚的减排效应大于拥挤效应，物流业集聚程度增加了工业废气污染的排放，物流业集聚通过技术溢出、降低运输成本、促进工业地理转移等路径降低工业废气污染的排放。②物流产业集聚对其他临近地区的工业废气污染排放产生影响，具有空间溢出效应。

2  模型构建与指标选取

2.1 计量模型构建

由于本文的主题是工业污染，根据已有研究和数据的可获得程度，将最具有代表性的工业二氧化硫排放作为研究对象。STIRPAT模型在能源效率和污染的问题上已经广泛应用，参考Dietz、Rosa（1994）[10]和马宏伟、刘思峰（2015）等人的研究[11]以及对STIRPATT模型的改进研究，结合我国实际情况，

模型（1）中G的是被解释变量，代表工业污染排放;L为核心解释变量，代表物流业的集聚水平，Control为其他控制变量，ε为随机扰动项。

在以上模型中引入空间计量分析，相对于传统的空间0-1矩阵，使用两地之间市中心的实际距离作为衡量指标更加科学，本文使用两地的“反距离平方”构建空间权重矩阵[6]，空间权重矩阵Wi，

字母d代表各地市市中心的直线距离，直线距离根据两地的经纬度坐标①，用Stata15.0软件进行计算，然后对计算的空间权重矩阵进行标准化。

2.2 变量选择

被解释变量：工业污染水平（G），考虑到不同地区的工业发展水平，借鉴张志彬（2017）、杨敏（2018）的研究[4]-[5]，二氧化硫是工业废气污染的主要组成部分，在工业污染排放中更具有代表性，因此本文使用二氧化硫的排放量与工业产值的比作为衡量工业废气污染排放水平的指标。

核心解释变量：物流产业集聚度（L），使用学界普遍使用的区位熵指数来衡量，

其中Gi，j是长三角地区各城市的物流产业的从业人数，Gi是长三角地区各城市的总从业人数，Gj长三角地区所有城市的物流业年末单位从业人数，G代表长三角地区所有城市年末单位从业人数（物流业从业人数用交通运输、仓储和邮政从业人数代替）。

控制变量：①物流业与工业共同集聚水平（LC），为了验证我国长三角地区物流业与工业集聚水平的差异是否能影响工业废气排放，本文选取的共同集聚指标反应了两个产业集聚水平相适配的程度，借鉴杨仁发（2013）的产业共同集聚计算公式，

其中M代表制造业的集聚水平，制造业集聚水平计算方法和上文物流业集聚水平计算方法相同。②劳动投入（LA），劳动力参与社会经济的运行，也会影响到环境污染[9]，劳动投入規模越大，说明该地区劳动密集型产业占比高，从而影响到工业的生产要素结构和能源结构，劳动投入指标用年末单位就业人数代替。③财政科技投入（TE），对科技的投入可以改善工业生产方式，促进企业绿色技术创新，提高工业技术水平，本文用地方财政一般预算内的科学支出来反映当地的科学技术水平。④经济发展水平（PGDP），地区经济发展水平的高低，表明产出能力的大小，通常认为经济发展高的地区产业结构向高度化发展，对节能减排起到促进作用，以各地区的人均GDP作为经济发展水平指标。⑤人口规模HP，过多的人口给城市环境带来压力，已有研究表明人口规模促进了工业碳排放[8]，对本文研究的工业二氧化硫排放量也有借鉴意义，用各地区年末总人口数代表人口规模。

2.3 数据来源

所有数据均来自于《中国区域经济数据库》和《中国城市数据库》、以及各地市的统计年鉴，数据选取长三角26个地市2004-2016年的年度数据②。为了消除变量间的异方差，对选取的变量进行对数转换，共338个观察值。

变量的描述性统计如表1。

3  实证分析

首先对空间相关性检验，在此基础上再进行空间计量分析。

3.1 工业废气排放水平的空间相关性

3.1.1 工业废气排放水平的全局空间相关性检验

3.1.2 工业废气排放水平的局部空间相关性检验

大多数省份的计算结果处在第一象限和第三象限，2016年的莫兰指数相对2004年减小，且高高集聚的省份数量变少。（图1）

计算所得工业废气排放集聚程度的莫兰指数表明，在大部分时点，各地区工业废气排放存在显著空间关联。从莫兰散点图可以看出，处在第二象限的城市不多，主要是合肥和南京这种省会城市，省会城市的低高集聚表明省会的工业气体排放水平不高，但这些城市周围的排放水平高。2016年的散点图中高高集聚较多，2004年的散点图中低低集聚较多，表明长三角地区的工业污染气体排放集聚水平相对于以前更高，废气排放没有得到明显改善，对比近几年的数据，还发现皖南地区的工业废气污染集聚水平相对较高。

3.2 空间杜宾模型偏微分效应分解

对于上文构建的物流业集聚与工业污染空间模型进行以下检验。进行Hausman检验，选取固定效应模型。空间计量模型包括空间杜宾模型（SDM）、空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM），利用Stata15.0提供的LR命令进行检验以选择合适的空间计量模型，检验所得P值为0.0086，显著拒绝原假设，所以SDM模型不会退化成SAR和SEM模型，使用SDM模型。为了测度物流业发展对工业废气排放水平的空间溢出效应，采用双重固定效应的空间杜宾模型进行分析。

表3的SDM模型证明了在空间计量的分析框架下，核心解释变量物流业集聚与被解释变量工业废气排放在1%的显著水平上呈现负相关关系，经济发展水平与工业废气是负相关关系，人口规模与工业废气的排放为正相关关系，财政科技投入与工业废气存在正相关关系，且与预期不同，物流业集聚与工业的共同集聚指标为正，结果不显著。利用偏微分方程分解得出的结果表明，除了经济发展水平和人口规模指标，其他指标均不存在间接溢出效应，经济发展水平对工业废气减排的间接效应大于直接效应，人口规模对工业污染排放增加的间接效应明显大于直接效应。

4 结论与政策建议

4.1 结论

本文通过利用2004年到2016年长三角相关数据，建立空间计量模型，分析了长三角地区工业废气排放的空间集聚情况，以及物流业集聚对废气排放的影响效果。得出以下几个结论：

①长三角地区工业废气污染存在空间集聚效应，工业废气的排放水平呈增强趋势。②物流业集聚水平越高的地区，工业废气排放水平越低，与前文理论分析结果相同，但其外溢效应不明显，原因可能是物流业的强集聚在降低该地区的工业排放的过程中，也为高污染工业向临近地区的转移制造了条件，所以物流业集聚对促进工业减排的外溢效应并不明显。③长三角地区的劳动投入的增加没有显著促进工业减排，共同集聚水平对工业污染抑制作用不明显，人口规模较高的地区，例如合肥和南京这种省会城市，高污染的工业企业向临近地区转移对周边环境造成了压力，特别是对皖南地区的环境压力。

4.2 政策建议

为了贯彻工业的绿色新发展理念，在理论分析和對空间面板数据的实证研究基础上，结合我国长三角地区的实际情况，提出的针对性建议如下：

在长三角地区工业绿色发展的过程中，应当加大对物流业和基础设施的投入，改善地区交通运输能力，由于物流业本身也属于高耗能产业，所以也要建立现代化的绿色物流体系;提高物流业本身节能减排的技术[15];考虑物流产业对工业绿色水平的技术溢出效应，设立物流产业集聚区要与工业园区相互配套，达到节能减排的目的。

设立工业园区时要充分考虑环境的承载能力，对于物流产业和工业过度集聚的地区，要引导区域产业合理转移，重污染工业的转移要考虑转移目标地的承载能力，尤其是针对皖南地区工业污染偏高的情况，要通过提高物流业集聚水平，优化皖南地区工业的能源消耗结构。目前长三角地区的物流业和工业共同集聚还没有对工业污染产生抑制效应，借鉴其他经济区的经验，引导物流业与工业的合理集聚，降低工业的空间集聚水平和污染排放的集聚水平。

在信息技术与物流业高度融合的背景下，要鼓励工业企业加大物流外包程度，将非核心业务的物流运输部门交给具有专业化优势的物流业，充分发挥物流业的运输优势，降低工业不必要的成本支出，让工业企业多余的资金投入到治理污染排放和节能的技术研发中;工业企业可以加强物流合作，通过共同出资建立配送系统或者寻找第三方物流配送，通过财政科技投入促进第三方配送的专业化水平，利用物流集聚效应调节工业生产以去除多余产能，减少工业污染排放。

注释：

①各地市的经纬度坐标参考Google地图数据。

②根据2016年5月份国务院常务会议通过的《长江三角洲城市群发展规划》，选择长三角26个城市作为研究对象。

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