环境规制和产业协同集聚对碳生产率的影响研究——基于空间溢出的视角

高 锴

（同济大学经济与管理学院， 上海 200092）

0 引言

随着全球气候变暖成为全球所关注的重要议题，世界各国正处于低碳转型的探索博弈中。而我国由于长期处于依赖能源的经济发展模式中，正面临着节能减排和经济稳增长相互制约的两难局面[1]。2020 年9 月，我国在联合国气候大会上提出了 “双碳” 目标，亟待通过减少碳排放来推动经济实现高质量发展。如何统筹协调环境保护与经济增长，提高碳生产率已成为近年来政府和学者所关注的焦点问题。

一方面，作为推动企业绿色技术创新的有效工具，环境规制逐渐成为政府发展绿色低碳经济的重要手段。然而，学者们在环境规制对碳减排和经济增长的作用效果上仍具有较大分歧[2-4]。另一方面，面对政府的环境规制，制造业企业可能会通过向生产性服务业集聚来实现成本节约与创新补偿的双重效果，这种产业协同集聚可以发挥产业关联机制和专业化分工机制，强化产业间技术合作，提升区域绿色创新效率[5]。但如果不加以科学合理的引导，集聚规模扩大所产生的拥挤效应将不利于经济的低碳发展[6]。因此，环境规制和产业协同集聚已成为影响我国经济低碳转型的重要因素。遗憾的是，目前较少学者在统一理论框架下对环境规制和产业协同集聚影响碳生产率的机制及其协同效应进行系统分析和检验。

鉴于我国的财政分权格局背景下环境规制与产业协同集聚对碳生产率的影响可能存在的空间外溢性，基于2007—2019 年全国271 个城市的面板数据，通过构建空间杜宾模型实证研究环境规制和产业协同集聚对碳生产率影响的直接效应和间接效应，以期为政策制定者通过环境规制和产业协同集聚赋能经济低碳转型提供经验借鉴和政策指引。

1 理论机制与研究假说

自 “波特假说” 提出之后，大量国内学者针对环境规制与企业绿色创新的关系展开深入研究。多数研究表明，环境规制强度的提高能够促进企业进行绿色创新活动[7-8]。此外，环境规制将改变市场上原有的竞合博弈关系，引发企业无意识地被动合谋，使被规制企业将部分规制带来的成本转嫁给消费者。因此，在一定条件下，环境规制通过提高企业生产率[9]来提升地区碳生产率。基于此，提出假说1。

假说1：环境规制对碳生产率具有促增效应。

作为与制造业关联度极高的异质性产业，生产性服务业是提升制造业产品差异化和竞争力的重要来源。因此，生产性服务业与制造业的协同集聚是我国低碳转型发展的重要突破方向。但是，产业协同集聚的影响具有两面性。一方面，产业协同集聚能够通过规模效应、共享效应和知识溢出效应[10]，共同促进碳生产率的提高；另一方面，产业协同集聚产生的拥挤效应、极化效应和退出壁垒，可能会阻碍碳生产率的提高。基于此，提出假设2。

假说2：产业协同集聚对碳生产率具有非线性影响。

由于地区间存在地理和经济关联，某个地区的环境规制与产业协同集聚可能会对其空间关联地区的碳生产率产生影响。一方面，在财政分权体制背景下，为了吸引更多企业到本地投资，地方政府间会进行环境规制的 “逐顶竞争” ，特别是在地理距离和经济水平相近的地区[11]，从而导致本地的环境规制强度对邻近地区的碳生产率产生提升效应。另一方面，产业协同集聚有助于推动低碳技术创新，其产生的知识溢出效应将作用于其他空间关联地区，从而提升邻近地区的碳生产率。基于此，提出假说3。

假说3：环境规制与产业协同集聚对空间关联地区的碳生产率具有正向的空间溢出效应。

2 研究设计

2.1 计量模型设定

鉴于碳生产率的空间依赖特征，在考察环境规制和产业协同集聚对碳生产率的影响时，需要对其可能存在的空间关联性进行控制。为此，构建了如下更具一般性的SDM：

式中：i、j为对应于各地级市截面单位；t为年份；wij为空间权重矩阵W中的元素；CPR为碳生产率；ER为环境规制；Coagglo为产业协同集聚；X为其他控制变量；γi与μt分别为个体效应与时间效应；εit为随机干扰项。

2.2 空间权重设定

考虑到以距离或经济标准单独来衡量区域间的空间关联可能存在偏差，通过构建地理和经济距离嵌套矩阵来反映空间个体在地理和经济上的双重空间邻近性，即Wde=gWd+（1-g）We，其中，Wd=1/dij，dij为使用经纬度数据计算的城市i和j间的地理距离；Wd=1/eij，eij为使用人均GDP 的差值计算的城市间的经济距离；g为地理邻近性的权重。经过比较模型的拟合优度，最终取g=0.7。

2.3 变量选取与数据来源

研究数据主要来自历年《中国城市统计年鉴》《中国区域统计年鉴》和各级政府统计公报等。

2.3.1 被解释变量

碳生产率。借鉴吴建新和郭智勇的做法，将电能、直接能源、交通运输和热能消耗产生的碳排放相加得到碳排放总量，而碳生产率即为GDP 与碳排放总量的比值。

2.3.2 核心解释

1）环境规制。为了避免环保人员数量、环境污染治理研发投入等指标容易导致的内生性问题，选取地级市政府工作报告中环保词汇占报告总词数的比重来衡量环境规制。

2）产业协同集聚。计算过程如下：首先，利用就业数据和区位熵的概念分别计算制造业和生产性服务业的集聚指数agps和agm。其次，借鉴陈建军等的做法，构建产业协同集聚指标，公式如下：

2.3.3 控制变量

以二、三产业增加值之比来度量产业结构；以每万人拥有的专利授权项数表示技术创新；以城镇人口占总人口的比重来衡量城镇化水平；用进出口总额与GDP 的比值来衡量经济开放水平；以建成区面积占行政区划总面积的比重来衡量城市开发强度。

3 实证结果及讨论

3.1 空间相关性检验

首先，对被解释变量进行全局空间相关性检验。结果显示，全局莫兰指数均显著为正，在0.1%的水平上强烈拒绝了无空间相关性的原假设。其次，绘制被解释变量历年的局部莫兰指数散点图，结果证实我国大部分地区的碳生产率具有 “高高” 或 “低低” 的空间集聚特征。最后，为了选取最优的模型，分别建立SAR、SEM 和SDM 模型并进行LM 检验、LR 检验和Hausman 检验，结果表明应选择双向固定效应的SDM模型最为合理。

3.2 基准回归结果

表1 第（1）列汇报了直接效应与间接效应的估计结果。

表1 基准回归结果和稳健性检验

直接效应的结果显示，环境规制对碳生产率的影响显著为正，即验证了假说1。产业协同集聚与碳生产率之间呈现 “U” 型曲线关系，验证了假说2。交互效应结果显示，环境规制和产业协同集聚在促进碳生产率提升中存在协同效应。

间接效应的结果显示，环境规制与产业协同集聚不仅会提升本地区的碳生产率，还会显著提升空间关联地区的碳生产率，即验证了假说3。但二者的交互项不具有类似的空间溢出效应。

3.3 稳健性检验

3.3.1 更换时间窗口

为验证结论受样本时间的不同选择的影响较小，表1 的第（2）和（3）列分别将样本周期更换为2008—2019 年。

3.3.2 替换空间权重矩阵

表1 的第（4）列以加法形式的地理经济矩阵替换基准模型中采用的经济地理矩阵进行估计。

3.3.3 滞后解释变量

被解释变量与解释变量的反向因果关系是内生性问题的可能来源之一。如果模型的误差项仅由本期扰动决定，那么通过对解释变量取滞后一期后再进行参数估计即可应对该问题。

以上检验结果均显示，核心变量的系数和显著性与基准模型无显著差异，说明基准回归结果是稳健的。

4 结论与政策启示

将环境规制和产业协同集聚纳入统一分析框架，从理论和实证层面分析了二者对碳生产率影响的直接效应和间接效应。研究发现，环境规制不仅有助于提高本地区的碳生产率，还对空间关联地区有显著的正向溢出效应；产业协同集聚与本地的碳生产率之间存在显著的 “U” 型关系，但对邻地的碳生产率具有显著的促增作用；此外，环境规制与产业协同集聚能形成协同效应，联动提升本地的碳生产率，但该协同效应可能恰好与其极化效应相抵，导致其未对空间关联地区产生显著的空间溢出效应。

政策启示：一方面，政府应在环境规制和产业调节上需双管齐下，不仅要发挥各自优势，更要强化二者的协同效应，助力经济的低碳转型。另一方面，建立地理和经济 “相邻” 地区间的合作机制，形成经济高质量发展的区域合力。增强各地政府之间的沟通协调，共享管理经验，通过整体统筹规划，最大限度地发挥区域间的正外部性。