易莹莹 余肖肖
摘 要：以2003—2018年272个地级及以上城市的面板数据为样本，采用空间计量模型和门槛模型探究经济集聚对雾霾污染的影响。结果表明，雾霾污染具有显著的空间溢出特征，经济集聚与雾霾污染之间存在典型的“倒U”型曲线关系，雾霾水平除了与本地经济生活有关，很大程度上还会受到邻近城市雾霾和相关经济活动的影响；
门槛效应显示，随着科技创新水平的提高，经济集聚对雾霾的影响表现出显著的负向且边际效率递增的非线性规律。
关键词：经济集聚；
科技创新；
雾霾污染；
空间杜宾模型；
门槛模型
中图分类号：F062.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2023）09-0041-05
引言
《2019年中国生态环境状况公报》显示，2019年以PM2.5为首要污染物的天数占重度污染及以上污染天数的78.8%。雾霾污染是环境问题的缩影，环境问题不仅关系到人民群众的健康和幸福，也是决定中国经济能否迈向高质量发展的重要一环。党的十九大明确提出：“建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计。”自2013年重度霾爆发以来，党中央政府采取各种措施“铁腕治霾”，大范围的煤改气、煤改电，实行最严格的生态环境保护制度。尽管大气污染从指标上来看有所改善，但实际雾霾治理效果却并不理想。2020年春节期间，即使在经济生产活动几乎处于全面停顿状态的情况下，重度雾霾现象仍然频繁出现。
目前，中国经济已步入新常态阶段，经济发展正面临由追求增长速度的粗放式模式向追求结构调整和环境效率的模式转变。经济集聚和“绿水青山”无疑已成为中国经济绿色转型发展过程中的两大“主旋律”，二者分别作为中国经济转型发展的重要推力和目标，存在着不容忽视的内在联系。从事实特征来看，我国经济最集中的京津冀、长三角和珠三角，同时也是雾霾较为频发的区域。长江经济带、雄安新区和“一带一路”等区域发展战略的实施，可能通过经济要素的再配置产生集聚效应，进而通过推动科技创新和提高要素利用效率，对环境产生积极影响，或者因产出规模的扩大，加速能源消耗和污染排放，对环境产生消极影响。因此，我国区域经济发展过程中所必然经历的经济集聚现象，对“绿水青山”这一可持续发展所提出的时代要求而言，是利还是弊，是一个十分值得探究的现实问题。
一、文献综述
经济集聚作为经济活动空间布局的体现，一方面，对环境污染产生消极作用。经济活动集聚所引起的产出规模扩大是加重环境污染的主要原因，过度集聚会产生“拥挤效应”，造成环境恶化。另一方面，经济集聚对环境污染存在抑制作用。集聚通过优化区域内竞争机制，倒逼企业改进生产技术，从而正向作用于环境。此外，集聚有助于实现企业间共享生产中间品投入，促进企业分工和专业化，进而降低污染排放。事实上，经济集聚和环境污染的关系取决于以上集聚正负外部性的综合效果，因此，还有一些学者认为二者之间存在着非线性或不确定关系[1]。
关于经济集聚和科技創新的关系，已有文献证实经济集聚可以通过各种溢出效应、竞争效应和规模经济效应，提高创新能力。Joseph Alois Schumpeter首次提出创新理论并指出，知识的溢出效应可以加强企业之间的合作，进而推动区域内科技创新体系的形成。因此，经济集聚对科技创新具有显著影响[2]。集群内企业间稳定的合作关系和各种非正式的、面对面的交流方式，可以获取更多隐性知识，有利于促进相关技术资源的扩散和传播。
科技创新和环境污染的研究显示，科技创新是改善污染的关键。Liu发现基于技术创新的R&D 投入强度不仅可以降低PM10 浓度，且可以通过知识溢出效应间接减少邻近地区的PM10排放[3]。辛晓华等人采用中国285个城市数据，借助空间自相关模型，发现技术创新与环境污染均存在显著的空间集聚性，并且所有城市的技术创新对环境污染均存在负向影响[4]。但白俊红和聂亮等基于生产率指数法测算了技术进步指数，发现技术进步与综合环境污染排放强度之间存在倒“U”型关系[5]。
回顾已有文献可以发现，关于集聚与环境污染研究较多，一部分是基于省级或城市群层面，围绕制造业和生产性服务业等单一产业层面的集聚与碳排放、二氧化硫的关系进行展开，但事实上集聚并非只是单一产业的集聚，从综合性的经济集聚角度研究更贴合现实；
另一部分是围绕城市化等其他视角与雾霾的关系进行研究。从全国性城市层面，以经济集聚的视角探讨集聚与雾霾关系的研究还较少，同时，将科技创新作为门槛变量纳入此研究框架的文献更为少见。此外，区域间雾霾污染具有强烈的传递性，诸如通过气流、交通和经济等因素导致污染扩散。所以，本文以我国地级及以上城市为研究对象，用雾霾表征污染指标，从空间溢出视角，通过构建空间计量模型和门槛模型全面探究经济集聚对雾霾污染的影响就更加具有现实意义。
二、理论假设
不同地区间的雾霾污染存在着强烈的空间关联性，雾霾污染不是单一受到局部环境的影响，而会借助大气化学作用和空气流通程度等自然条件，以及产业转移、工业集聚、交通畅通度和污染泄漏等机制转移到附近城市。因此，提出如下假设：
H1：雾霾污染具有空间溢出特征。
在集聚初期，区域内资源协调利用度较差，集聚产生的规模效应可能会超过技术效应，导致雾霾加剧。随着集聚趋于成熟，经济集聚凭借较近的空间距离和便捷的商业信息优势产生的溢出效应，会降低企业运输成本和交易，改善地区总体经济效率。此外，经济集聚可以通过发挥知识溢出和共享经济优势，促进产业融合与调整，形成企业间竞争与互补、知识共享与成本分摊，提高资源利用效率，进而达到降污作用。并且，多样性经济活动的空间集聚具有高效的匹配机制，也可以促进生产要素间的衔接配合，推动资源优化配置。最后，治污防污产业的规模经济效应，可以提高治污防污效率和降低治污成本，进而降低雾霾污染。因此，提出如下假设：
H2：经济集聚对雾霾呈先促进、后抑制的“倒U”型影响。
技术因素是EKC出现拐点的关键，从企业层面，科技创新可以通过提升生产效率和降低能耗减少雾霾污染，即能源节约效应；
从产业层面，科技创新可以优化产业结构，淘汰低端产业的比重，抑制雾霾污染，即产业升级效应；
科技创新对雾霾的影响强度不单取决于科技创新水平，还和科技创新的实施运用情况密切相关。在经济规模扩张初期，创新主体会更多地关注经济收益，其技术创新的生态偏好型技术外溢效应强度较低，同时，创新技术在投入使用中，也存在一定的磨合期，对产业结构升级的带动比较有限，随着经济规模发展，科技创新进入成熟期，创新主体会逐渐完善科技创新生态体系，在应用层面也更成熟，通过节能效应、产业结构升级效应和人口集聚效应促进经济集聚的降霾效果。因此，本文提出假设：
H3：在控制其他影响因素的条件下，经济集聚对雾霾污染的影响存在科技创新的门槛特征。
三、研究设计
（一）變量选取与数据说明
本文使用2003—2018年城市层面数据，主要指标如下：
1.被解释变量：采用浓度（单位：微克/立方米）的对数表示雾霾污染。
2.核心解释变量：借鉴邵帅（2019）[5]的做法，采用单位面积的非农产出表示经济集聚水平，为经济集聚的平方。
3.控制变量。人口规模：用人口密度来表示。经济发展：采用人均GDP表示。产业结构：以第二产业产值和GDP的比值来表征。财政支出：用财政支出和GDP比值表征。外商投资：用实际利用外资额表示，并使用平均汇率将万美元换算为人民币元。人力资本：使用教育投入与GDP的比值表征。投资水平：以固定资产投资比上GDP的值来表征。城镇化：采用城镇人口和总人口的比值来衡量。科技创新：以授权专利数表征。
本文剔除了行政区调整和数据缺失严重的城市，最终选择的样本为2003—2018年272个地级及以上城市。雾霾PM2.5的数据来源于哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心，其他数据均来源于国家统计局、《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国城建设统计年鉴》、ESP数据库和中经网，采用插补法补全部分缺失值。相关变量的描述如表1所示。
（二）模型构建
1.空间计量模型。为分析雾霾污染的空间特征，构成如下空间面板模型：
LnPM2.5g=ρWLnPM2.5g+β0+β1ecoit2+β3X+a1Wecoit+a2Wecoit2+a3WX+μit（1）
其中，i、t分别表示城市和年份，β1、β2、β3分别为经济集聚、经济集聚平方和控制变量对雾霾污染的影响程度，X表示控制变量，ρ、a1、a2、a3分别表示周边城市的雾霾污染、经济集聚、经济集聚平方及控制变量对本区域雾霾污染的影响水平，λ表示空间误差系数，W表示空间权重矩阵，采用距离平方的倒数计算。当a1、a2、a3、λ均为0时，式（1）为SAR; 当a1、a2、a3均为0时候，式（1）为SEM；
当λ为0时，式（1）则为SDM。除比值外，其他变量均取对数。
2.门槛模型。为进一步研究经济集聚对雾霾污染的非线性关系，建立以下模型：
LnPM2.5g=β1ecoit.I（lntech≤γ1）+β2ecoit.I（lntech<γ2）+...+βnecoit.I（γn-1
其中，门槛变量为科技创新，γ1、γ2...、γn为门槛值，I（·）为示性函数，为控制变量。
四、实证结果与分析
（一）空间自相关性检验与模型选择
首先采用全局空间自相关性检验，发现我国2003—2018年经济集聚和雾霾污染的均在1%的水平下显著为正，说明我国经济集聚、雾霾污染均具有较强的空间正相关性。且 也均在1%的水平下显著为正，表明这种空间相关性具有稳健性。因此，初步判定使用空间计量模型具有合理性。
进一步采用LM检验，结果LM-Error、Robust Error均通过1%的显著性，但LM-Lag不显著，因此，二者相比，SEM模型更合适。还需进行LR检验，结果SAR模型和SEM模型系数均在1%水平下显著，说明SDM不会退化为SAR和SEM模型，更进一步，采用Wald检验，得出相似结论，应选择SDM模型。结合Hausman检验结果，最终选择时空双固定的空间杜宾模型，为进一步检验各变量系数估计的稳健性，将另外两种模型结果一并列出。
（二）空间模型回归结果
表2是经济集聚对雾霾污染的估计结果。SDM模型中的直接效应和间接效应分别对应本地和邻近城市的解释变量对本地被解释变量的影响。可以看出，在第（3）列的SDM模型中，空间自回归系数ρ为0.110，在1%水平下显著，说明城市间的雾霾污染具有强烈的空间正相关关系，即周围地区较高的雾霾污染，会导致本地区雾霾增加，与前面的空间自相关性检验结果一致，验证了假说1。
核心解释变量方面，经济集聚及其平方的系数分别为0.206、-0.010，均在1%的水平下显著，说明经济集聚和雾霾污染呈“倒U”型关系，即雾霾污染随着经济集聚的增加先上升后下降。对比SAR和SEM模型，得到同样结果，说明经济集聚和雾霾污染的“倒U”型关系具有稳健性，验证了假说2。加入空间权重W之后，经济集聚引致的溢出效应对雾霾污染也存在倒U型关系，但不具有显著性，说明经济集聚对邻近城市雾霾污染的影响极为有限。
控制变量方面，城镇化、外商投资和财政支出的系数依次为0.049、0.969、0.304，分别对应5%、1%、1%的显著性，说明城镇化发展、外商投资和财政支出的增加都会加剧雾霾污染，可能是城镇化带来了大量能源消耗和生活污染排放，外商投资产生了污染转移，财政支出在粗放型产业中占比过大。而人口规模、人力资本、产业结构、投资水平和科技创新的系数都在1%水平下显著为负，说明人口增加、人力资本提升、第二产业结构调整、投资扩大及科技创新均有利于改善雾霾污染，可能是第二产业中高新技术产业占比较多，人力资本水平的提升促进了生产率的提高，扩大投资使得企业优化了生产规模。将这几个变量的数值进行对比可以发现，人力资本的系数绝对值最大，说明人力资本的发展对抑制雾霾污染的作用更强，所以提高教育质量和劳动力素质对绿色可持续发展具有深远的意义。
控制变量的溢出效应方面，只有人口规模、城镇化、外商投资、投资水平和科技创新在不同程度上具有显著性，其系数分别为-0.135、0.198、-1.562，-0.075、-0.001，说明人口规模的扩张、外商投资的增加和科技创新均有利于抑制邻近城市的雾霾，而城镇化发展却会导致邻近城市雾霾污染的加剧。
（三）门槛回归结果与分析
进一步采用门槛效应分析经济聚聚与雾霾的非线性关系。从表3可以看出，科技创新的单一门槛和双重门槛的统计量均通过1%的显著性检验，门槛值分别为6.342 1和9.718 6，而三重门槛没有通过检验。因此采用双重门槛模型分析。
表4的門槛回归结果显示，当科技创新水平低于门槛值6.342 1时，经济集聚系数在1%的水平下为-0.061，说明在第一门槛区间内，经济集聚对雾霾具有显著的负向效应；
当科技创新水平高于6.342 1，且低于等于9.716 8时，经济集聚的系数由-0.061变为-0.068，且通过1%显著性，表明在此区间内，经济集聚对雾霾仍具有显著的负向促进效应，且这种效应得到增强；
当科技创新水平高于9.716 8时，回归系数为-0.076，且在1%水平下显著，对比前一个区间，该区间经济集聚的系数绝对值增长得更多，说明经济集聚的降霾效应进一步增强，且远超上个区间增强的幅度。因此，经济集聚与雾霾污染的关系受到科技创新的约束，随着科技创新水平的发展，经济集聚对雾霾的影响表现出显著的负向且边际效率递增的非线性规律。由此，验证了假说3。
五、结论与政策建议
基于2003—2018年全国272个地级及以上城市的面板数据，分别采用空间计量模型和门槛模型验证经济集聚对雾霾污染的影响。结论显示：中国城市间的雾霾具有强烈的空间溢出效应；
雾霾污染不仅取决于当地的生产活动，还显著受到邻近城市的雾霾污染、人口规模、城镇化、外商投资、投资水平的影响；
经济集聚和雾霾污染呈“倒U”型曲线关系，但邻近地区经济集聚水平对本地雾霾污染的影响并不显著；
门槛效应回归显示，随着科技创新水平的发展，经济集聚对雾霾的影响表现出显著的负向且边际效率递增的非线性规律。
基于上述结论提出以下建议：首先，打破行政区域壁垒，形成防污治理的协同联动机制。雾霾污染具有较强的空间传递性，需加强各区域与邻近城市的人才资源共享、信息和科技交流，让资源在更广泛的区域内优化配置，进而达到控制雾霾的目标。其次，优化经济集聚水平，激发其对雾霾的改善作用。积极打造经济集群，通过合理布局，推动我国经济集聚深化发展，让经济集聚在倒U型的右侧发挥作用。最后，充分发挥科技创新对经济集聚的降霾效应。在经济集聚水平低的城市，实施吸引人才的优惠政策，促进人才和资源向当地集中；
促进清洁型技术发展，提高企业的环境准入门槛，倒逼企业转型，从根源上抑制雾霾。
参考文献：
[1] 邵帅，张可，豆建民.经济集聚的节能减排效应：理论与中国经验[J].管理世界，2019，（1）：36-60.
[2] OOMS WARD，et al.Research Orientation and Agglomeration：
Can Every Region Become a Silicon Valley？[J].Technovation，2015（4）：78-92．
[3] LIU X. H.Dynamic Evolution，Spatial Spillover Effect of Technological Innovation and Haze Pollution in China[J].Energy & Environment，2018（6）：968-988.
[4] 辛晓华，吕拉昌.中国主要城市技术创新影响环境污染的空间分异与机理[J].地理科学，2021（1）：129-139.
[5] 白俊红，聂亮.技术进步与环境污染的关系：个倒U型假说[J].研究与发展管理，2017（3）：131-140.
[责任编辑 白 雪]
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