长三角地区产业集聚对环境污染的影响

□文/丁梦璐

（福州大学 福建·福州）

［提要］本文首先借鉴Dietz（1994）提出的STIRPAT模型，即城市产业集聚的规模效应、技术效应和结构效应相互作用会影响企业的污染排放量，而后将外商直接投资（FDI）这一因素纳入原有的模型里，构建本文的理论框架。利用我国2010～2019年江浙沪皖41个地级市面板数据，运用门限回归方法，将外商直接投资作为门限变量，构建门限回归模型，分析长三角地区产业集聚对环境污染的影响。

改革开放以来，我国对于各个地区的产业发展，采用的是非均衡发展的战略，即大量的资源和生产要素从分散状态逐渐向某些区域流动，使得部分地区和城市群的产业集聚水平快速提高。在市场经济高速发展的情况下，提高地区中产业集聚程度十分有利于其产业的专业化和综合发展，并且通过空间效应使得产业发达地区带动附近区域的经济发展。而长三角地区凭借其优良的自然禀赋、完整的城市体系、发达的科教文化以及优秀的一体化发展基础，吸引来大量的有关企业聚集，经过几十年的时间快速成为我国产业集聚度最高的地区之一，在社会主义现代化建设全局中具有重要战略地位和突出的带动作用。我国对长三角地区经济发展的重视程度毋庸置疑，在1997年就已成立长江三角洲城市经济协调会，为地区内各个城市之间的交流合作提供有力基础。而2021年国家发改委印发的关于长江三角洲地区区域规划的通知，明确提出对区域内资源利用以及环境保护的要求，即提高土地节约集约利用水平、加强饮用水源地保护、推进区域大气污染防治以及加强固体废物环境管理，推进资源节约型和环境友好型建设，全面提高区域的可持续发展能力。由此可见，研究长三角地区产业集聚对环境污染的影响，具有重要的理论与现实意义。

一、文献综述

国内外学者对于集聚影响环境的有关研究大都从外部性入手，这是由于集聚的过程会有规模经济以及规模不经济出现，因而带来外部性。在已有的研究和讨论中，学者们得出了不同的结论。总地来说，学者们的观点主要分为两类：第一种是产业集聚和环境污染呈现线性关系；第二种是集聚和污染之间呈现非线性关系，包括正U型、倒U型和N型等。

而支持产业集聚对环境污染呈线性关系的学者仍旧存在一些分歧。大部分学者认为产业集聚能够改善环境污染，即产业集聚带通过规模效应和溢出效应降低污染水平，具体来说，就是集聚过程会产生规模经济、提高技术水平和增强环保意识。Copeland（2003）研究发现，行业的污染治理指数会由于规模经济呈现出规模报酬递增趋势。刘习平和宋德勇（2013）通过构建STIRPAT模型研究产业集聚对环境污染的影响，结果得到二者之间出现了显著的负效应，集聚规模越大越能缓解环境污染。李顺毅（2014）等收集了我国20个工业行业的面板数据，通过高斯混合模型等多种方法综合得出，产业集聚会减少污染排放。也有一部分学者认为，产业集聚会加速环境污染，集聚会导致集聚区内资源消耗的提升以及排放的增多。东童童（2015）等使用我国近十年的省级面板数据进行空间分析，构建有关计量模型，结果指出工业生产的集聚效应会使得集聚区内环境质量显著变差。

主张“非线性关系”的学者们同样观点不一。谢荣辉（2016）运用门槛回归模型，对我国36个行业近十年的工业二氧化硫和工业粉尘排放的面板数据进行回归分析，研究得出地区专业化集聚和环境污染之间呈正U型关系。杨仁发（2015）以全新的视角构建了门限回归模型，使用我国227个地级市面板数据，实证分析得出产业集聚对环境污染的作用会出现显著的门限效应，且呈倒U型。邹继武（2016）则是使用了空间滞后模型，实证得出工业企业集聚与污染排放呈倒U型关系。李伟娜（2010）以我国30个制造业的面板数据构建动态面板模型，发现制造业集聚和环境污染出现N型相关关系。

回顾现有文献可以看出，国内外学者对于产业集聚对环境污染的影响仍旧存在诸多分歧，主要原因是两者之间可能会存在一些中间变量，两者作用方式存在着不同的机制，且在以往的文献里，多运用省级面板数据进行研究。基于此，本文考虑使用江浙沪皖41个地级市的面板数据，构建门槛回归模型，并且基于外商直接投资的视角，对产业集聚和环境污染间的关系进行更深入地研究。

二、理论分析

（一）产业集聚对环境污染的影响机制。学者们目前普遍承认的理论，是由Grossman（1995）等提出的，他们认为产业集聚会对地区环境污染产生三种效应，包括规模效应、技术效应和结构效应，这些效应的影响可正可负，而最后呈现的关系是它们相互作用的结果。

规模效应是指，由于企业的大量集聚，他们会集中使用集聚区内的资源，减少资源浪费，企业之间通过相互交流使得污染治理水平创新和生产科技提高，平均成本也会降低，使得污染排放减少。然而，随着企业增加到相对饱和状态后，区域内资源会趋向于枯竭，环境质量随之恶化。

技术效应是指，企业之间会产生技术溢出效应。企业间的人才、技术和信息的部分共享会大大提升中小企业的资源利用率和技术水平。同时，由于企业间竞争加剧，他们会投入大量精力进行技术革新和节能减排技术的改进，从而获得技术优势。

结构效应是指，由于巨大的竞争压力促使部分企业进行技术改革并获得成功，那些技术相对落后和高污染的企业会逐渐被市场淘汰，区域内的产业结构随之被优化。不同地区之间也会有结构效应，若A区域经济发展水平相对落后于B区域，它们为了自身发展会被迫降低门槛，那些无法进入B区域的高排放企业会伺机进入A区域，造成产业结构的改变。

（二）对产业集聚水平的测度方法。目前，学者们对产业集聚度的测量方法主要包括四种，分别是区位熵值法、空间基尼系数测算法、赫芬达尔指数测算法以及EG指数测算法。我们要使用的是江浙沪皖41个地级市的面板数据，基于数据的可得性和为了消除空间差异性，本文使用区位熵来表示产业集聚水平，公式表示如下：

式中：qxy表示y地区x行业的某一指标数，qy表示y地区的指标数，qx表示我国x行业的指标数，q为我国所有行业的总指标数。由于我国的各个统计年鉴中污染指标都以工业污染来测算，所以本文也以工业集聚度作为产业集聚测度指标，此处x表示工业。区位熵的数值能表示区域内某种要素的专业化程度，对于某一区域而言，区位熵值若大于一，该地区的区域经济相对于全国而言处于较高水平，集聚程度高；区位熵值小于一，则表示地区的集聚程度相对于全国而言处于较低水平。

三、实证分析

（一）模型设定。我们利用由Dietz和Rosa（1994）提出的STIRPAT模型，将环境压力分解为人口、富裕程度、技术水平三部分，具体公式如下：

其中，I表示环境压力，P表示人口，A表示富裕程度，T表示技术水平，α0、α1、α2、α3表示需要估计的参数，ei表示随机误差。

前文我们提到，Grossman（1995）等三种效应综合影响的理论，以此可以得到基本公式如下：

其中，i，t分别表示地区与时间，P表示环境污染，Y表示规模效应，S表示结构效应，T表示技术效应，e表示其他效应。

所以，本文最终在STIRPAT模型和Grossman模型的基础上，构建出实证模型的框架，如下所示：

其中，λ、α、β、γ 都表示需要估计的参数。

又由前文的理论分析可得，产业集聚会作用在三种效应中共同影响环境污染，所以本文将产业集聚因素表示为Aggl单独提取出来，同时将环境污染P用二氧化硫排放量Poll表示、规模效应Y用人均生产总值pgdp表示、结构效应S用第三产业占比stru表示、技术效应用各个城市的科学事业费用tec表示，再将两边同时取对数，那么能得到以下模型：

由前文提到的学者们的文献可以得出，集聚和污染之间存在着多种因素的作用，不再是最开始学者们所认为的线性关系，还有可能是非线性关系，本文想要采用的是门限回归模型，以外商直接投资为视角，即使用FDI为门限变量进行研究，希望通过门槛值的估计和各个门限值下的变量特点，更加准确地描述集聚和环境污染二者间是如何相互作用的。所以，接下来本文在模型（5）中加入门限变量FDI，得到的门限回归模型如下所示：

（二）变量选取和数据来源

1、变量选取

（1）被解释变量。环境污染指标Poll：借鉴张可（2014）等学者们的做法，用二氧化硫排放量作为被解释变量。

（2）核心解释变量。产业集聚水平Aggl：依据前文中的说法，本文使用熵值法来表示城市的产业集聚水平，具体公式为式（1）。

（3）门限变量fdi。本文通过外商直接投资的视角解释产业集聚与环境污染的相关关系，即以各个地级市的FDI值为门限变量。

（4）控制变量。经济发展水平pgdp：本文使用人均生产总值表示地区经济发展程度。产业结构stru：采用如今绝大多数学者的做法，用第三产业占比来表示产业结构。科技投入tec：本文将各个城市的科学事业费用值作为衡量科技投入的方法。

2、数据来源。由于本文所需要的数据为江浙沪皖41个地级市的面板数据，所以数据的主要来源为各个区域的统计年鉴和城市统计年鉴等。

3、实证结果及分析。在模型（6）的基础上，我们结合2010～2019年江浙沪皖41个地级市的面板数据，以FDI为门限变量进行回归分析。首先利用Bootstrap法对模型进行单一门限和双重门限检验，得到结果如表1所示。（表1）

表1 门限效应的自抽样检验一览表

由表1可知，只有单一门限检测出的P值显著，即模型（6）中的n值为1。接着对数据进行单一门槛检验，结果如表2所示。（表2）

表2 门限效应回归结果一览表

根据以上回归结果能够发现，在长三角地区FDI的门限效应检验中，出现了一个门限值11.1082且通过了百分之一的显著性检验。也就是说，当城市的外商直接投资水平较低，即lnfdi≤11.1082时，产业集聚反作用于环境污染，即集聚程度越高，环境污染的治理水平越强；在lnfdi＞11.1082，即超过门限值时，产业聚集越强，污染越严重。综合而言，产业集聚与二氧化硫排放量呈倒U型关系。

四、研究结论

本文首先总结归纳已有文献，提出其中的不足之处，再结合相关理论构建基本的模型，而后将FDI作为门限变量引入原模型中，整合出了最终所需要的门限回归模型，将二氧化硫排放量作为被解释变量，将熵值法得到的工业集聚水平作为核心解释变量，将经济发展水平、产业结构和科技投入作为控制变量，利用stata软件研究产业集聚与环境污染之间的门限效应。最终得到的回归结果如下：

当FDI投资较低时，不断增加的外商投资水平能够激发区域内企业的生产和创新动力，资源的整合集聚使得其利用率提高，技术改革提高了生产效率，所以污染排放量逐渐下降。当FDI数值超过门限值后，集聚数量接近饱和，企业之间的竞争日趋激烈，超负荷的生产加剧了区域内的环境污染。

根据以上结论，本文提出以下建议：（1）政府加大产业集聚的引导力度，争取最大化产业集聚的正外部性，加大城市的公共资源建设，如城市道路建设维护等；（2）合理引进利用外资，在选择招标时应着重选择排污治理技术较高的企业，积极引进区域外的先进技术设备，鼓励区域内进行科技创新。