长三角地区工业集聚对环境效率影响的实证研究

倪萍萍，王建民

（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232000）

随着经济与科技的发展，长三角地区产业集聚已初步形成重要的产业链和价值链。《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》指出，长三角地区要紧扣“一体化”和“高质量”两个关键词形成高质量发展的区域集群。工业的发展对环境影响较大，是长三角地区产业高质量集群的关键。因此定量地分析长三角地区工业集聚对环境效率影响程度，具有较大的实践意义。

环境效率是指在一定时间内，生产者利用各种要素进行经济活动所产生的环境影响，旨在反映经济活动的环境代价。[1]国内外学者主要采用数据包络分析（DEA）对环境效率进行测度，[2]由于非径向的SBM模型考虑到了要素的“松弛”与“拥挤”，因此在实际研究中运用更为广泛。现有研究结果显示，环境效率主要受人均GDP、产业结构、技术进步、政府规制和对外开放水平等因素影响。[3-5]关于工业集聚与环境效率之间的关系现有研究较为丰富，但结论不一。有学者认为由于产业集聚的马歇尔外部效应、雅各布斯外部效应以及规模负外部效应的均衡比较结果，随着产业集聚水平的提升，环境效率呈现先下降后上升的趋势，即产业集聚与环境效率之间存在着正“U”型关系；[6]刘军等认为产业集聚水平的提升加剧了环境污染，中国产业集聚的环境负外部效应大于正外部效应；[7]李粉等研究表明工业集聚减少了工业污染物的排放，促进技术创新，并且随着时间推移，工业产业集聚对于环境效率的促进作用愈加显著。[8]学术界关于工业产业集聚的研究多以全国为研究视角，以省级区域为研究对象，而以长三角为研究视角，系统地分析工业产业集聚对环境效率改善影响的研究相对较少，因此以长三角地区为研究对象可以丰富相关研究领域的研究成果。鉴于此，考虑到数据的可获得性，本文基于长三角的面板数据，运用EG指数和SBM模型分别测度长三角地区的工业集聚水平和环境效率，构建Tobit模型，实证研究分析长三角地区工业集聚对环境效率的影响。

一、指标选取与研究方法

（一）EG空间聚集指数（EG index）

为了解决空间基尼系数的失真问题，Ellision和Glaeser在1997年提出了EG空间聚集指数来测定产业空间集聚程度。假设某个经济体（国家或地区）中的某一产业内存在N个企业，且将该国家或地区分割为M个地理区域，这N个企业分布于M个区域之中，EG指数计算公式为：

其中，Si表示i区域内某产业的就业人数占该产业全部就业人数的比重，xi表示i区域内全部就业人数占经济体就业总人数的比重。当γ＜0时，表明该地区产业较为分散；当0＜γ＜0.02时，表明该地区产业集聚水平一般；当0.02＜γ＜0.05时，表明该地区产业聚集度适中；当γ＞0.05时，表明该地区产业较为集聚。

（二）数据包络分析法（DEA）

传统的DEA模型都是从径向和角度进行测度，无法充分地考虑到投入与产出的松弛性问题，因而会导致测度结果存在一定的偏差，而由Tone于2003年提出的非径向、非角度的SBM模型则可以很好地解决这一问题。[9]

假设有n个决策单元，m个投入变量，s1个期望产出，s2个非期望产出，则SBM模型可表示为：

其中，ρ表示效率值，且0≤ρ≤1，当ρ＜1时，代表决策单元无效率，s-1代表投入的松弛量，sg代表期望产出的松弛量，sb代表非期望产出的松弛量，x0、y0和y0b分别代表决策单元的投入、期望和非期望产出量，λ表示权重向量。

（三）Tobit模型

Tobit模型是James Tobin对Probit回归的一种推广，Amemiya将其归纳为I型和V型Tobit模型。标准的I型Tobit回归模型如下：

（四）指标选取

1.被解释变量：工业环境效率。本文参考现有相关研究，选取了三类指标（见表1）。

表1 长三角地区环境效率评价指标体系

2.核心解释变量：工业集聚度（SIA）。本文采用EG指数测度长三角地区各省的工业聚集度，并且考虑江苏省、浙江省和安徽省内某些市不在长三角地区内，因此在产业聚集度测度时将这些市的相关数据忽略。

3.控制变量：

1）技术创新（TI）。技术创新有利于提高工业资源的利用率，降低工业污染物的排放量，改善污染物治理，从而改善环境效率。本文选取长三角地区各省市的工业研发投入额作为技术创新的衡量指标。

2）经济发展水平（EDL）。经济发展水平不同，发展理念也会有所不同，当经济发展水平较低时，发展理念主要强调物质增长，忽视自然环境；随着经济发展水平的提高，发展更加追求环境友好型的可持续发展，并且对于科技研发投入较大，会改善环境效率。本文采用长三角地区各省市人均GDP来度量经济发展水平。

3）外商直接投资（FDI）。外商投资一方面可以通过市场竞争促进国内工业企业进行技术创新，提高工业资源的利用效率；另一方面，由于环境规制门槛较低，导致国内部分地区引进了国外一些高污染、高能耗产业，从而加剧了地区的环境污染。本文通过长三角地区各省市实际利用外商直接投资额占当年GDP的比重作为测度外商投资水平的指标。

4）产业结构（IS）。产业结构不同，对于资源的需求、能源的消耗以及污染物的排放都会存在不同的影响，因此产业结构越合理，环境效率就会相应提升。由于本文研究的是工业集聚水平对于环境效率的影响，本文采用长三角地区各省市工业生产总值占当年GDP的比重来测度产业结构。

数据源于历年《中国城市统计年鉴》《中国工业统计年鉴》和长三角地区各省市的统计年鉴。

二、实证分析

（一）产业聚集度测度

根据公式（1），测算长三角地区各省市的工业聚集度，测度结果见表2。结果显示长三角地区工业集聚水平的省际差异较为明显。

表2 长三角地区工业聚集度测度结果

上海工业聚集度在长三角地区最高；其次是江苏和浙江，聚集度水平均高于0.05，工业较为聚集；安徽工业聚集度最低，EG指数大于0.02小于0.05，工业产业聚集水平一般。随着经济发展以及相关政策的实施，长三角地区的工业聚集度在不断提升，长三角地区工业越来越集中。

（二）工业环境效率测度

通过DEA-SOLVER Pro 5.0软件对长三角地区工业环境效率相关数据进行处理结果（见表3）显示，长三角地区工业环境效率均值为0.854 4，且工业环境效率变化较为平稳。从省际差异来看，上海工业环境效率最高，效率值为1；安徽最低，但其效率从08年的0.611 6不断提升，效率均值为0.757 1；江苏和浙江居中，分别为0.809 9和0.850 6，并且2011年之后，江苏和浙江的工业环境效率呈现下降趋势。

表3 长三角地区工业环境效率测度值

上海的环境效率为100%，说明上海的经济发展模式与经济结构相对成熟和完善，环境质量维持在良好水平。江苏与浙江经济水平相对发达，对环境资源的依赖性相对安徽来说较小，且其技术水平、生产管理水平以及污染治理能力较高，因此江苏与浙江属于集约发展区，环境效率居中。而安徽工业发展对于环境资源的依赖程度大，技术和生产管理水平相对落后，污染治理投入较少，因此环境效率低下，属于优化发展区。

（三）工业集聚对环境效率影响实证分析

1.模型设定

本文选取环境效率作为被解释变量，工业聚集度作为核心解释变量，技术创新、经济发展水平、外商直接投资和产业结构作为控制变量。由于人均GDP和研发投入数据数值较大，取其对数处理。利用面板数据构建如下模型：

式（4）中，EEit表示t区域第i年的环境效率值，SIAit表示t区域第i年的工业集聚水平，TIit表示t区域第i年的技术创新水平，EDIit表示t区域第i年的经济发展水平，FDIit表示t区域第i年的外商直接投资水平，ISit表示t区域第i年的产业结构，εit表示随机扰动项。a0、a1、a2、a3、a4和a5为指标系数。

2.实证结果

1）总体实证分析

运用Evies 8.0对收集整理的相关数据进行了Tobit回归分析结果如下：

表4 长三角工业集聚对环境效率影响的Tobit分析

实证结果显示，在5%的显著性水平下，长三角地区工业聚集、科技创新和经济发展水平对于环境效率均具有正向促进作用，外商直接投资水平和产业结构则对长三角地区环境效率的改善具有负面作用。工业产业集群有助于集群内的企业在资源和技术方面实现共享，提升资源利用率，推广先进生产技术，达到规模效益，减少污染物的排放，进而提高环境效率。研发投入可以加速工业企业的科技创新，提升创新能力，从而能够以更加清洁环保的方式进行生产运作，改变了工业资源需求结构，使地区环境效率得以提升。随着经济发展水平的提高，人们对于环境保护和与自然和谐相处的意识就愈发强烈，经济发展也更强调可持续性和环境友好，因此经济发展水平的提升将有益于环境效率的提升。外商直接投资对环境效率改善的负面作用，也证明了“污染天堂”假说，由于长三角地区在引进外资同时降低了环境管制门槛，引进了部分高污染高能耗产业，降低了城市环境效率。长三角地区的工业企业较依赖于煤炭、石油等污染较大且不可再生资源，因而当工业占地区生产总值的比重越高，对环境的污染也会愈加严重。

2）区域差异实证分析

长三角地区工业集聚对环境效率影响的分区域Tobit分析结果，如表5所示。

表5 长三角地区工业集聚对环境效率影响的分区域Tobit分析

从表5可以分析出，长三角地区工业聚集度对于环境效率都起着促进作用，安徽工业聚集度对于环境效率改善的影响最大，系数为51.016 4，其次是江苏，影响系数为8.588 4，上海的影响系数最低。这说明安徽环境效率的提升主要依靠工业聚集水平的提升，从而提高资源的利用率和降低污染物的排放量。上海市工业已呈现高度聚集水平，工业环境效率为1，工业环境效率可改善空间较小，因此，上海工业集聚对环境效率的促进作用最小。在科技创新方面，区域回归结果与总体回归结果一致，科技创新有利于环境效率的提升，上海的科技创新对于环境效率提升的贡献率最大，其次是江苏，说明在长三角地区研发投入对于环境效率贡献存在差异，这种差异主要来源于研发投入的转化程度，科技创新只有真正被实际利用，才会对环境改善产生作用。在经济发展水平上，安徽经济发展水平对环境效率的影响作用较江苏和浙江来说要更加明显。安徽较长三角其他省市来说，经济发展水平较低，发展方式更为粗放，因此经济发展水平的提升对于安徽省提高环境效率更为重要。在外商投资方面，上海外商投资对于环境效率起着促进作用，这与长三角地区总体回归结果相异，因为上海引进外资类型主要是高新技术产业，环境管制标准更高，因此对于环境效率具有促进作用。在产业结构方面，江苏产业结构对于环境效率提升的抑制作用更加显著，因为江苏的产业结构较为单一，缺乏一定的合理性，因此，江苏应该积极调整和优化工业产业结构，改善工业环境。

三、结论与建议

基于长三角地区的面板数据，运用EG指数和SBM模型分别测度了长三角地区工业聚集水平和环境效率。研究结果显示，长三角地区上海工业聚集水平最高，其次是江苏和浙江，安徽工业聚集度最低，工业聚集水平一般。长三角地区环境效率最高的是上海，环境效率最低的是安徽。基于EG指数和SBM模型测度的长三角地区工业聚集水平和环境效率，建立Tobit回归模型，实证研究长三角地区工业集聚对于环境效率的影响，研究结果表明从整体上看，长三角地区工业集聚度的提升对环境效率改善具有显著地促进作用，同时，科技创新和经济发展水平对于环境效率的提升也具有促进作用，而外商投资水平和产业结构对其具有抑制作用。从区域角度看，安徽的工业集聚度对于环境效率促进作用最大，贡献率为51.02%，其次为江苏，贡献率为8.59%。

结合上述结论，长三角地区可从以下几方面进行完善。第一，调整优化产业结构。长三角地区应加大调整优化工业产业结构的力度，促进经济合理布局和协调发展，鼓励和引导第三产业与工业产业相融合，积极培育新的经济增长点，从而减少污染物排放，提高地区环境效率。第二，加强外资引进的环境管制。外资的引进一方面可以带来新技术并在市场竞争中促进产业的技术创新，但另一方面也会引进一些高能耗高污染的产业，造成环境的破环，因此长三角地区应该提高外资引进门槛，加强环境规制，避免“污染天堂”假说的发生。第三，提高经济发展水平。长三角地区的经济发展应由粗放型向集约式转变，更注重发展质量，走可持续发展道路，提高环境效率。第四，充分发挥工业集聚的正向效应。长三角地区应当结合自身的科技水平、资源禀赋状况和地理优势等，加强相关产业的集聚程度，从而产生正向的工业集聚效应，提升环境效率。第五，从区域角度来说，上海应提高外资引进门槛，加强环境规制，江苏、浙江和安徽应加快高水平人才队伍建设，做强主导性产业，从而提高科技创新水平，为提升工业集聚水平提供支持，从而更好地改善环境效率。