基于新经济地理学的长三角环境治理地区差异研究

周五七

（江南大学商学院，江苏 无锡 214122）

保罗·克鲁格曼在20世纪90年代提出了新经济地理理论，从规模报酬递增和不完全竞争假设出发，构建空间经济的“中心-外围”模型，研究经济活动的空间集聚及城市体系演化规律［1］。2009年，世界银行整合新经济地理和新贸易理论，在《世界发展报告：重塑世界经济地理》中系统提出基于密度（Density）、距离（Distance）和分割（Division）的新经济地理学3D分析框架，研究全球经济地理格局演化［2］。3D分析框架始初被用于研究经济地理格局，但经济地理格局变化又会对污染密集型产业和环境污染空间分布产生影响，因此，不少学者运用3D分析框架研究环境污染和区域经济发展［3-4］。随着长三角一体化上升为国家战略，长三角全域41个地级以上城市都纳入了区域一体化范围，经济地理格局发生深刻调整与变化，从而对长三角环境治理产生影响。该研究在分析长三角环境治理空间格局演化的基础上，运用3D分析框架研究市场分割、密度、距离等经济地理因素对长三角环境治理的影响，为长三角环境治理提供新经济地理解释和政策建议。

1 文献梳理与研究假说

1.1 分割与城市环境治理

市场分割反映商品、资本、劳动力、技术和知识等生产要素在不同地区流动所面临的障碍，对区域产业布局、供应链格局和环境治理产生深刻影响。首先，市场分割会加剧地区间产业结构同构、低水平重复建设、资源低效率配置和资源浪费等问题，不利于实现规模经济效应和技术外溢效应，不利于促进城市节能减排。吕越等［5］利用企业微观数据研究发现，市场分割显著导致企业污染排放增加，减少市场分割有助于通过规模效应、技术效应和配置效应促进企业减排。相反，市场一体化有利于促进技术交易、技术转让和技术外溢，促进环境治理的专业化分工和绿色技术研发和扩散，促进污染排放减少［6-8］。

其次，市场分割会阻碍自由竞争，提高市场交易成本，不利于提高能源和资源的使用效率，不利于产业结构和贸易结构优化升级。刘晨跃等［9］研究认为，要素市场扭曲的行业偏向性通过产能低端化及结构黏滞效应加剧雾霾污染。高宇［10］和吴群锋等［11］研究认为，为规避国内市场分割导致的高额交易成本，本土企业在尚不具备国际化竞争优势时不得不以低成本优势加大出口，导致出口企业集中于全球价值链的中低端环节，出口隐含能源消耗和环境污染居高不下。张学良等［12］研究发现市场分割导致低效率企业过早形成出口替代内销的倾向，增加国外市场不确定性带来的风险和产业结构低端化隐含的资源环境风险。

另外，市场分割扭曲地方政府竞争，地方政府在执行环境规制政策时存在逐底竞争倾向，加剧碎片化环境治理风险。政府竞争被认为是中国经济增长的重要推动力［13］，为增长而竞争的地方政府横向竞争与中央向地方纵向行政发包相结合，形成“官场＋市场”的中国特色经济增长模式［14］，为了在官员晋升锦标赛中胜出，地方政府片面追求经济增长，导致一些地方忽视生态环境治理。Bai等［15］认为市场分割加剧地方政府竞争，一些地方政府降低环境规制门槛，导致污染密集型产业和污染排放的空间转移，不利于区域环境治理。相反，市场一体化有利于改良政府环境规制策略行为，促使环境规制由底部竞争转向标尺竞争，促进区域环境治理提升［16-17］。

基于上述分析，提出第一个研究假说H1：市场分割会阻碍城市环境治理提升。

1.2 密度与城市环境治理

经济地理上的密度是指特定地区单位面积的经济产出、人口数量和资本数量等，又称地均GDP、地均人口和地均资本。经济密度促进城市集聚经济发展，并对城市环境治理产生深刻影响。一方面，经济集聚会带来产出增加，经济规模扩张带来污染排放增加，同时经济集聚也会产生“拥挤效应”，比如城市热岛效应，从而对环境治理带来负向影响。另一方面，经济集聚通过规模经济、成本节约及知识溢出等渠道，促进城市环境质量改善。经济密度与经济集聚对城市环境治理的影响取决于上述两方面作用的综合效应，实证研究文献对此形成了三种不同的结论。

第一种观点认为密度与集聚有利于环境治理，Zeng等［18］认为经济集聚有利于扩大“本地市场效应”，缓解“污染避难所”效应；刘习平等［19］研究发现经济集聚促进城市环境改善；陆铭等［20］研究发现经济集聚有利于降低污染排放强度。也有观点认为经济密度与集聚对环境治理有负面影响，Lööf［21］研究认为产业集聚带来的拥挤效应和规模效应会加剧环境污染；刘军等［22］研究发现中国城市产业聚集加剧环境污染。第三种观点认为经济集聚与环境治理之间存在非线性关系，通常采用在计量模型中引入解释变量的高次项、使用面板门槛模型或空间计量模型等方法检验非线性关系。杨仁发［23］运用门槛面板模型研究发现，产业集聚低于门槛值加剧环境污染，高于门槛值有利于改善环境污染；梁伟等［24］研究发现工业集聚和雾霾之间呈先促进后抑制的倒“U”型关系；张可［25］运用动态空间面板模型研究发现，经济集聚与污染排放强度之间呈倒“U”型关系。

该研究倾向于支持第三种观点，即在经济密度和人口密度较低时，经济密度提高可以发挥规模经济效应和集聚经济效应，有利于促进城市环境治理，但当城市经济密度和人口密度过高时，就会产生资源和要素的“拥挤效应”，不利于城市环境治理，所以，经济密度和人口密度对城市环境治理存在先促进、后抑制的非线性影响。

基于上述分析，提出第二个研究假说H2：经济密度、人口密度与城市环境治理之间存在倒“U”型关系。

1.3 距离与城市环境治理

地理距离会影响市场范围、交易成本和经济效率，在区域经济发展中，这种距离的影响主要体现在中心城市对其他城市的经济辐射力和环境影响力。在交通不发达时，污染密集型产业迁移成本高，空间分布黏性强，地理距离对环境治理的外溢影响不强。随着城市交通通达水平提高，地理距离对产业空间布局的阻碍作用越来越小，促进环境敏感性产业和污染的空间转移，增强了区域中心城市对周边城市的环境外溢影响。由于区域中心城市环境规制强，远离中心城市的地方环境规制较弱，促进污染产业由中心城市向外转移，有利于减轻中心城市环境治理压力。当然，交通基础设施在建设和使用过程中，也会给当地带来环境污染，当交通通达的节能减排效应超过交通设施建设的环境损害效应，就能促进城市环境治理改进。

不少文献验证了交通通达度对城市环境治理的影响。孙传旺等［26］运用城市面板数据进行实证研究，结果表明交通基础设施建设显著改善城市空气质量。张永庆等［27］利用PSM-DID方法研究发现，高铁开通显著促进长江经济带污染下降。张华等［28］运用双重差分法研究认为，高铁通过规模效应、结构效应和技术效应促进城市雾霾污染下降。高明等［29］运用断点回归方法研究证实，城市轨道交通和BRT开通对城市空气质量有显著改善作用。王群勇等［30］运用多期DID研究发现，中国高铁开通具有显著的减排作用。

基于上述分析，提出第三个研究假说H3：交通通达水平能促进城市环境治理，并改变地理距离对城市环境治理的影响。

2 长三角城市环境治理水平测度分析

2.1 环境治理指数测度方法

环境治理是指通过合理的人为干预来减轻人类活动对环境的破坏，环境治理水平的高低可通过环境污染程度来加以判断。衡量污染排放的指标有污染排放总量、污染排放强度和污染排放综合指数等，但污染排放总量指标没有考虑地区经济体量或城市规模等因素的影响，城市规模大，污染排放多，不能因此认为大城市环境治理比小城市差，因此不少文献使用污染排放强度来衡量城市环境治理，以考虑城市规模因素的影响。但是，单一污染排放强度指标对环境治理反映不全面，不利于对城市环境治理的整体评价。

城市环境治理是一项复杂的系统工程，不仅包含工业污染治理，还包括城市生活污染治理、生态环境建设和人居环境建设等，不少文献构建综合评价指标体系对城市环境污染进行综合评价［31-32］。也有文献利用城市环境污染治理的投入和产出数据，运用DEA方法测度环境治理效率［33］，由于《中国城市统计年鉴》等不再提供2015年以后的地级城市环境污染治理费用、环境污染治理投资额和工业污染去除量等环境治理投入和产出数据，利用DEA方法来测算近年地级城市环境治理效率受到数据可得性限制。

借鉴相关文献研究成果，综合考虑指标的系统性、相关性、有效性和数据可得性等方面，该研究从工业污染治理、生活污染治理和生态环境建设等三个维度构建环境治理综合评价指标体系。其中，工业污染治理包含二氧化硫排放强度、废水排放强度、烟尘排放强度和工业固体废物综合利用率等指标，生活污染治理包含城镇生活污水处理率和生活垃圾无害化处理率等指标，生态环境建设包含人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率。在此基础上，运用全局熵值法对长三角城市环境治理进行动态评价，具体计算步骤可参考段秀芳等［34］，此处不再赘述。

2.2 长三角城市环境治理指数测算结果分析

2.2.1 长三角环境治理整体呈上升趋势

自2003年以来，长三角环境治理指数整体上呈现出不断提升的趋势如图1所示，长三角环境治理指数从2003年的0.45提升到2019年的0.78，尤其是2015年以来，长三角环境治理指数上升较快，有明显的加速提升趋势，表明自2015年史上最严新环境保护法实施以来，长三角区域环境治理取得了明显成效。

图1 长三角环境治理指数变化趋势

2.2.2 长三角城市环境治理进展不均衡

图2描绘了长三角41个地级以上城市环境治理指数的动态变化趋势，所有城市的环境治理水平都呈现出持续上升的变化趋势，但不同城市环境治理进展不均衡。滁州、六安、台州、宿州、安庆、宣城、湖州、阜阳、衢州、南通、淮北、亳州、泰州、蚌埠、温州等城市环境治理水平有较大提升和改进，上海、合肥、马鞍山、金华、苏州、南京、丽水、连云港、绍兴、杭州、宁波、常州、盐城、池州、嘉兴等城市环境治理指数提升较慢，这与这些城市初始环境治理水平大多较高有关，反映了城市环境治理中“低悬的果实”更易被成功摘取的事实。

图2 长三角城市环境治理的动态变化趋势比较

2.2.3 长三角城市环境治理存在明显的地区差异

将长三角全域41个地级以上城市进一步划分为核心区、扩展区和外围区三个层区。其中，长三角核心区包括早期上海经济区10个城市，《长江三角洲城市群发展规划》在上海经济区10个城市的基础上增加了16个城市，将新增加的这16个城市划为长三角扩展区，《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》在长三角城市群的基础上新增加了15个城市，将这些新增加的15个城市划为外围区，上述三个层区的城市分组见表1。

表1 长三角区域三个层区的城市分组

长三角核心区、扩展区和外围区城市环境治理指数动态变化如图3所示，长三角核心区、扩展区和外围区城市环境治理水平均有明显的提升趋势，外围区城市环境治理指数最小，扩展区与核心区城市环境治理指数的差距越来越小，尤其是2015年以来，扩展区城市环境治理指数开始赶超核心区环境治理指数。

图3 长三角核心区、扩展区和外围区环境治理比较

2.3 长三角城市环境治理空间差异来源分析

采用Dagum基尼系数分解法［35］，将长三角环境治理的空间差异分解为地区间差距、地区内差距和超变密度三个部分，以揭示长三角环境治理空间差距的来源，总体基尼系数的计算公式为：

其中：j、h分别代表不同地区，i、r代表各地所辖城市，n是所有地区城市数量，k是地区划分总数，nj、nh分别表示是j、h地区城市个数，yji、yhr分别是j、h地区城市i、r环境治理指数，yˉ代表长三角所有城市环境治理指数的平均值。

总体基尼系数（G）分解为地区内差异贡献（Gw)、地区间差异净值贡献（Gnb)和超变密度贡献（Gt)，三者满足以下关系：G=Gw+Gnb+Gt。第j个地区基尼系数（Gjj)和地区内差异的贡献（Gw)的计算为公式（2）和公式（3），第j个地区和第h个地区之间的基尼系数（Gjh)和地区间差异净值的贡献（Gnb)的计算为公式（4）和公式（5），地区间超变密度的贡献（Gt)的计算为公式（6）。

其中：pj=nj/n，sj=njyˉj/nyˉ，j=1，2，…，k，Djh为j、h两个地区环境治理指数的相对影响，其计算方法见公式（7），djh为j、h两个地区环境治理指数的差值，计算方法见公式（8），pjh为超变一阶矩，计算方法见公式（9）。

其中：Fj、Fh分别为j、h地区的累积密度分布函数。

长三角环境治理的地区差距来源分解结果见表2。从表中可以发现，长三角环境治理的总体基尼系数呈下降趋势，从2003年的0.107下降至2019年的0.051，表明长三角环境治理的地区差距不断缩小。从长三角三省一市环境治理的地区差异来源来看，省级行政区之间基尼系数对总体基尼系数的贡献率为51%，省级行政区内基尼系数的贡献率为26%，超变密度的贡献率为23%，可见，长三角环境治理的空间差异主要来自三省一市之间差距。从核心区、扩展区与外围区环境治理的地区差异来源来看，三个地区间基尼系数对总体基尼系数的贡献率为32%，地区内基尼系数的贡献率为29%，超变密度的贡献率为39%，可见核心区、扩展区与外围区之间的差距是长三角环境治理地区差距的主要来源。

表2 长三角环境治理的地区差距来源分解

3 长三角环境治理的影响因素实证分析

3.1 模型、变量与数据

基于新经济地理学的 3D分析框架，参考借鉴相关研究文献，构建如下计量模型。

其中：i和t分别表示城市和时间维度；被解释变量eni为环境治理指数；核心解释变量segm为市场分割指数；其他解释变量有：edn表示经济密度，pdn表示人口密度，为考察可能存在的非线性关系，模型中引入两者的平方项，edns为经济密度平方项，pdns为人口密度平方项，infras为交通通达度；Z为控制变量集，包括技术创新（patp）、产业结构（ind）和金融发展（fin）等；μi、νt、εit表示地区固定效应、时间固定效应和随机扰动项。

考虑到环境治理具有空间自相关性，拟采用基于固定效应的空间杜宾模型对空间溢出效应进行实证检验，空间杜宾模型设定如下：

其中：W为空间邻接权重矩阵，Weniit表示被解释变量的空间滞后项，ρ为空间自相关系数，Xit表示解释变量和控制变量，WXit为解释变量和控制变量的空间滞后项；μt和σi分别表示时间效应和个体效应，εit为随机干扰项。

在上述模型中，eni的测算方法和结果如前所述，segm采用David［36］提出的相对价格法，从商品市场分割、资本市场分割和劳动力市场分割三个维度进行测算，上述三个子市场分割指数的平均数为市场分割指数。选取食品、衣着、家庭用品及服务、医疗保健和个人用品、交通和通信、娱乐教育文化、居住等七类商品的消费价格指数测算商品市场分割指数（segc）；使用城市职工平均工资测算劳动力市场分割指数（segl）；借鉴张超等［37］使用的方法，基于C-D生产函数估计资本边际产出并估算资本市场分割指数（segk）；为避免指数过小而不便展示，参照吕冰洋等［38］的做法，市场分割指数均对原值乘以1 000。edn用实际地区生产总值除以土地面积表示，pdn用城市人口数除以城市面积表示。用路网密度即城市公路里程数与城市面积之比表示交通通达度（infras）；同时测量各城市与区域中心城市（港口）的最近距离（dist）。patp用专利授权量与单位从业人口数之比表示，ind用第三产业增加值与第二产业增加值之比表示，fin用城市金融机构年末存贷款余额与地区生产总值之比衡量。

上述变量测度所需要的指标数据主要从国泰安数据库和EPS数据库中获取，极少数缺失数据依据长三角城市统计年鉴及其官方统计信息网站所发布的相关数据进行查漏补缺，各变量的描述性统计结果见表3。

表3 变量描述性统计分析

3.2 基准模型回归分析

基准模型回归结果见表4。从中可以看出，segm、segc、segk和segl的系数均为负，除segc的系数不显著外，其他市场分割指数的系数均在1%水平上显著，表明市场分割对城市环境治理有显著的负面影响。从密度效应来看，经济密度和人口密度的一次项系数显著为正，二次项系数显著为负，表明环境治理与经济密度、人口密度均呈现倒“U”型关系，即过高的经济密度和人口密度对环境治理有不利影响。交通通达度与环境治理显著正相关。此外，技术创新、产业结构升级和金融发展有助于促进城市环境治理改善。由于dist是时不变指标，因共线性问题使用固定效应模型不能得到系数估计结果，借鉴Plümper等［39］的处理方法，利用随机效应模型估计，结果见表4列（6）和列（7）。两列不同之处在于，列（7）在模型中同时加入地理距离和交通通达度变量，结果显示，不考虑交通通达度，地理距离对城市环境治理的影响不显著，在模型中控制了交通通达度后，离区域中心城市的地理距离对城市环境治理有显著负向影响，表明交通条件增强了地理距离对城市环境治理的负面影响效应，显示区域环境协同治理的重要性。

表4 基准模型回归结果

3.3 工具变量回归分析

市场分割与环境治理之间可能存在逆向因果关系而导致内生性问题，也可能存在因遗漏重要变量所导致的内生性问题，后者由于在实证研究中已经控制城市个体固定效应而得到缓解，因此，需要为市场分割指数寻找合理的工具变量以缓解内生性问题。由于扰动项不可观测，寻找一个严格意义上与扰动项无关却与内生变量高度相关的工具变量较难，考虑到内生变量滞后项与当期内生变量在时间上高度相关，但与当期扰动项不相关，满足工具变量的相关性和外生性要求，可以作为工具变量使用。以内生变量滞后项为工具变量的2SLS估计结果见表5。在第一阶段回归中，工具变量在1%水平上显著，联合检验的F值大于经验值10，表明工具变量与解释变量显著相关；在第二阶段回归中，市场分割指数的系数均显著为负，与基准模型回归结果在方向上保持一致，表明市场分割对城市环境治理有显著抑制作用，各类市场分割指数的系数绝对值大于基准模型回归结果，表明潜在的内生性问题会低估市场分割对城市环境治理的抑制效应；其他变量的估计系数与基准模型的回归结果基本一致。

表5 工具变量2SLS估计结果

3.4 稳健性检验

上述表4和表5所报告的估计结果验证前文所提出的三个研究假说成立，下面从以下几个方面对实证研究结果进行稳健性检验。一是排除异常值影响，对连续变量进行1%和99%分位的缩尾处理，回归结果见表6列（1）和列（2），估计结果依然稳健。二是消除可能存在的异方差性和序列相关性影响，运用可行广义最小二乘法（FGLS）进行回归，回归结果见表6列（3）和列（4），估计结果支持前述研究结论。三是考察核心解释变量滞后一期，考虑到市场分割对城市环境治理可能有滞后影响，对所有市场分割指数进行滞后一期处理后重新进行回归，结果见表6列（5）和列（6），相关研究结论依然成立。

表6 稳健性检验结果

3.5 空间溢出效应检验

构建邻近空间权重矩阵，使用全域莫兰指数与莫兰散点图考察长三角环境治理的空间自相关性，各年的莫兰指数在统计上均显著为正，表明长三角环境治理整体上存在空间正相关性，具有明显的空间依赖性特征。鉴于此，该研究选择基于固定效应的空间杜宾模型就经济地理因素对环境治理的空间溢出效应进行实证检验，模型回归结果见表7。

表7 基于固定效应的空间杜宾模型回归结果

由表7中可得以下结论：一是空间自回归系数ρ均在1%显著水平上显著为正，表明环境治理确实存在空间溢出效应，本地环境治理改善有利于带动周边城市环境治理水平提升。二是考虑空间相关后，segm、segc和segk的回归系数在统计上均显著为负，segl的回归系数为正但不显著，表明市场分割对本地环境治理整体上有负面影响。三是segm、segc、segk和segl的空间滞后项估计系数均为正值，表明市场分割对周边城市环境治理有逆向空间溢出效应，即市场分割对本地环境治理有负向影响，对周边城市环境治理有正向影响，市场分割在一定程度上有利于阻止污染的空间转移；经济密度和人口密度对周边城市环境治理产生“U”型的空间溢出效应，正好与其对本地环境治理的空间溢出效应相反；其他控制变量对周边城市环境治理的影响也显示出与本地影响效应相反的逆向空间溢出效应。

4 研究结论与政策建议

该研究以2003—2019年长三角全域41个地级以上城市为样本，运用相对价格法测算市场分割指数，采用全局熵权法测度环境治理指数，基于新经济地理的3D分析框架，实证研究市场分割、密度、距离等经济地理因素对长三角城市环境治理的影响，并从不同角度对实证研究结果进行了稳健性检验，主要得到以下结论：①市场分割对长三角城市环境治理有显著的负面影响，运用工具变量缓解内生性偏误后，市场分割对城市环境治理的负面影响效应更加明显。②城市环境治理与经济密度、人口密度之间均呈现出倒“U”型变化关系，经济密度和人口密度过高对城市环境治理有不利影响。交通通达度提高有利于促进城市环境治理改进，离区域中心城市的地理距离对城市环境治理有显著负向影响。③环境治理具有空间自相关性，本地环境治理改善有利于促进周边环境治理提升，市场分割、经济密度和人口密度等经济地理因素对周边城市环境治理具有逆向空间溢出效应，即其对周边城市环境治理的溢出效应正好与其对本地环境治理的影响相反。

根据上述研究结论，提出以下政策建议：①加快推进长三角统一大市场建设，提升长三角市场一体化水平，充分发挥区域市场规模经济和专业化分工优势，克服传统行政区治理下的市场分割和碎片化环境治理的不足，促进市场一体化与环境治理协同共进。②在长三角一体化发展进程中，随着长三角城市交通通达度、经济密度和人口密度的提高，有利于发挥规模经济效应和产业集聚效应，提升城市环境治理质量，但要防范和避免核心城市经济密度和人口密度过高可能带来新的环境治理风险，遵循现代城市体系演化规律，优化城市空间格局和人口布局，推动大城市非核心功能疏解，构建多组团、多中心和多层嵌套的现代城市体系，促进长三角城市经济密度、人口密度与环境治理的耦合协调发展。③鉴于市场分割、经济密度和人口密度等经济地理因素对周边城市环境治理具有逆向空间溢出效应，需要采取合理措施防范区域市场一体化可能给周边城市带来的环境治理风险，构建长三角一体化与环境治理的长效协同机制，推进长三角城市环境治理协同改进。