基于长三角扩容准自然实验的区域一体化水污染效应研究

赵领娣　徐乐

摘要 长三角一体化政策能否实现经济与环境的“双赢”，不仅对探索可复制、可推广的绿色发展新路子至关重要，更决定了长江流域生态保护战略能否顺利实现。为避免区域一体化测度偏误，本文首次从城市群扩容视角出发探究长三角一体化的环境影响。以2003—2015年中国215个地级市面板数据为研究样本，构建2010年长三角扩容的准自然实验，综合利用回归分析法与合成控制法，聚焦于长三角地区重要且严峻的水污染问题，从排放和治理两个角度检验并比较了长三角扩容在整体城市、原位城市和新进城市的水污染效应的共同趋势与区域差异。在此基础上，拓展STIRPAT模型，结合理论推演与实证检验，进一步探究了长三角扩容水污染效应的深层作用机制。研究发现：①整体而言，长三角扩容显著提高了工业废水排放强度，而明显降低了污水集中处理率，在整体长三角城市群带来了负面环境效应，且这种负面环境效应在原位城市要强于新进城市。②就作用机制而言，虽然长期层面城市间经济联系增加有利于实现节能减排，但扩容政策影响下短期内经济联系的增强却带来了负面环境效应;长三角扩容通过产业专业化分工和产业差异化分工显著提高了工业废水排放强度，导致产业分工的环境正外部性无法凸显;虽然环境规制的增强有助于缓解长三角地区水环境压力，但扩容政策却通过放松环境规制加剧了原位城市与新进城市的水污染。长三角一体化应以经济环境双维一体化为目标，扩容政策的制定与实施应充分考虑经济环境协调发展。

关键词 长三角扩容;水污染效应;工业废水排放强度;污水集中处理率;准自然实验

中图分类号 F293;X24

文献标识码 A文章编号 1002-2104（2019）03-0050-12DOI：10.12062/cpre.20181009

“树立‘一盘棋思想”“共抓大保护、不搞大开发”“探索协同推进生态优先和绿色发展新路子”是习近平总书记在深入推动长江经济带发展座谈会上的重要指示。长三角城市群作为“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，不仅肩负打造“亚太地区重要的国际门户、全球重要的现代服务业和先进制造业中心、具有较强国际竞争力的世界级城市群”[1]的重任，更是探索环境与经济协同发展的“排头兵”;致力于共建美丽中国示范区，在“长江上中下游大保护路径”中占据重要地位，其可复制、可推广的一体化协同治理经验是中国城市群发展的重要参考。而长三角扩容作为突破区域间行政分割、削弱一体化推进阻力的必要手段，是区域一体化的关键政策与先导政策[2]，决定了长三角地区战略规划发展方向，其能否实现经济发展与水环境保护的双赢，事关中国城市群绿色发展与长江经济带生态保护战略的顺利实现。目前，学界围绕区域一体化的经济影响展开了广泛讨论[2]，却鲜有研究关注扩容视角下长三角一体化的水环境影响。那么，长三角地域上扩容政策的水污染效应究竟怎样？扩容政策是否可以推进长三角城市群实现经济环境“双赢”？ 如何推动长三角城市群走向绿色发展新路子？本文将对这些不可忽视并亟待解决的关键问题进行系统分析与回应。

1 文献综述

国际间的区域一体化主要指区域性的国家合作，表现为自由贸易协定、关税同盟、货币联盟、共同市场等方面[3]。国家内的区域一体化主要指以大城市、特大城市为中心的城市群和城市带以及城市之间的区域合作，表现为商品市场统一、基础设施共享、政策管理协同等方面[2，4]。长三角是中国最有经济活力的城市群，更是资源环境问题最严重的城市群。“一体化经济”的推进有助于长三角区域发展规划的整体编制[2]，对长三角地区环境协同治理与可持续发展具有重要作用。定性层面，学者们对长三角未来发展版图和区域治理机制进行了前瞻性勾勒[2]。定量层面，区域一体化概念宽泛、内涵丰富，既有研究主要从经济一体化[4]、市场一体化[5]等角度对其进行衡量。但基于某一方面或某几方面的指标测度难免存在误差，而擴容作为推进区域一体化的必要途径与重要手段，在政策执行层面为观测区域一体化提供了有效方式。刘乃全和吴友[2]检验了2010年长三角扩容对区域经济增长的影响。

区域一体化的环境效应是一个新命题[6]。国际上，学者们以欧盟扩容为题材广泛关注了区域一体化的环境效应。Zhu和Ierland[7]基于静态一般均衡模型探究了欧盟扩容对温室气体排放的影响。Gómez-Calvet等[8]对过去十年欧盟25个成员国的能源效率进行评价，发现新进国家在节能减排方面有很大的改进机会。Chen和Huang[9]检验了欧盟一体化程度、国民收入与污染物排放之间的关系。Baycan[10]聚焦于2003年欧盟最大规模扩容，基于整体国家、原位国家、新进国家的划分方法，考察了环境库兹涅茨曲线假说在不同类型国家间的异质性。对于国家内部城市间区域一体化环境效应的直接研究较少，张可[6]将环境污染视作非期望产出，在一个拓展的增长收敛框架下讨论了区域一体化的节能减排效应;贺祥民等[11]使用倍差法研究了长三角区域一体化对地区污染排放收敛的影响;其他学者们多基于空间计量方法从经济集聚[12]、城市群经济[13]等视角间接讨论了一体化进程中的环境效应。

综上，虽然欧盟扩容与中国城市群经济的环境效应均已得到学者们的广泛研究，但对同属一个国家内部，尤其是中国城市群扩容政策的环境影响则鲜有关注，针对长三角扩容水污染效应的考察更是凤毛麟角，而这一研究对长三角区域协同治理实践和长江流域生态保护战略实现至关重要，亟待学者对其进行检验。长三角城市群自1982年12月国务院批准设立以上海全境、江苏和浙江部分范围内10城市为主体的上海经济区以来，范围经历了“迅速扩展—骤然缩小—稳步扩容”的过程[2]，其丰富的扩容经验使其成为了极具代表性的扩容政策效果评估样本。而2010年实施的长三角扩容政策，是稳步扩容阶段首次扩容至安徽境内，具有行政区划较多、扩容范围庞大、可观测性较强等特点[2]。因此，本文基于准自然实验法对2010年长三角扩容水污染效应及其作用机制进行检验，并针对既有文献不足做出如下拓展：①由于“区域一体化”的概念界定宽泛，直接度量存在困难，本文为规避一体化指标测度偏误，首次从城市群扩容视角出发，基于准自然实验方法直接评估了区域一体化边界变动引致的环境效应，为区域一体化环境效应检验提供了一个新的研究视角。②集聚经济视角下的区域一体化环境效应实证检验主要集中于新经济地理学框架下的空间计量研究，但设定的权重矩阵主观性较强容易导致结论偏误，而以双重差分法、合成控制法等为代表的准自然实验法作为仅次于随机实验的因果关系识别方法，能够避免参数估计的内生性问题和样本选择偏误，从而为长三角一体化水污染效应识别提供科学、准确的经验证据。③区域一体化环境效应的相关研究近期才出现，且既有文献多停滞于整体层面上的检验与分析，普遍忽略了政策实施在不同区域效果的一致性与差异性。本文检验并比较了2010年长三角扩容在整体城市、原位城市和新进城市水污染效应的共同趋势与区域差异，有助于提出更具针对性的区域协同治理建议。④既有文献多从排放视角识别一体化对环境污染的影响，但污染效应实际为污染排放与污染治理综合作用的结果，为此，本文将水污染效应拆分为排放效应与治理效应分别进行讨论，旨在全面揭示扩容对水污染的影响。⑤中国城市群扩容政策环境效应的相关研究较少，更未有学者对其作用路径进行梳理。本文拓展STIRPAT模型，结合理论推演与实证检验，从经济联系、产业分工、环境规制等方面对长三角扩容水污染效应的作用机制进行分析与讨论，有利于发现以扩容为代表的区域一体化政策的治理瓶颈与优化方案。本文填补了长三角扩容水污染效应实证检验的空白，不仅有助于丰富与完善区域一体化环境效应的相关研究，更能够总结区域联盟经济环境协调发展的经验教训，为形成可复制、可推广的一体化绿色发展新路子提供借鉴与参考，从而推进长江大保护战略的顺利实现。

2 模型构建、变量测度与数据来源

2.1 模型构建

2.1.1 长三角扩容水污染效应检验

为探究长三角扩容对水污染的整体影响，本文设定固定效应模型如下：

PEi，t=α+βENLAi，t+γXi，t+λi+λt+εi，t（1）

其中，PEi，t为被解释变量，衡量城市i在第t年的水污染效应。ENLAi，t为扩容政策虚拟变量，如果城市i在第t年处于扩容政策实施的城市和年份，则该虚拟变量赋值为1，否则赋值为0。ENLAi，t的回归系数β反映了扩容的水污染效应。为了保证结果的稳健性，本文还加入影响各城市水污染的一系列因素作为控制变量Xi，t。α为常数项。λi、λt为虚拟变量，分别控制了城市和年份的固定效应。εi，t为随机误差项。

为排除随时间变化的不可观测因素干扰，解决扩容政策水污染效应的内生性问题，本文设计双重差分模型（DID）如下：

PEi，t=α+β1treatment·year+β2treatment+β3year+γXi，t+εi，t（2）

如果该城市为扩容政策实施城市，则treatment为处理组，赋值为1;否则treatment为对照组，赋值为0。year表示政策冲击的年份，如果年份在2010年及以前，则year赋值为0;如果年份在2011年及以后，则year赋值为1。本文关注的核心系数为β1，其衡量了扩容对水污染的影响。其他变量定义与模型（1）相同。

相比双重差分法（DID），合成控制法（SCM）对“双向固定效应”做了拓展，且避免了“过分外推”偏误。更重要的是，它可以根据数据来选择线性组合的最优权重，避免了研究者主观选择控制组的误差[14]，可以有效规避政策内生性问题。其基本原理是：通过对控制组预测变量进行加权，拟合一个与处理组特质相近的反事实合成组，并通过比较政策实施前后处理组与合成组之间的长期差异来评估政策影响。假设第一个城市（j=1）是扩容政策调整的目标城市，其余J个城市均不受扩容政策调整。T0（1≤T0≤T）为政策实施年份2010年。Yj，t为J+1个城市T期水污染效应数据，Y′j，t、Y″j，t分别为城市j在时刻t未受到政策调整和受到政策调整时的水污染效应数据。考虑一个（J×1）维权重向量W=（w2，…，wJ+1）′以使wj≥0且w2+…+wJ+1=1。W代表潜在的合成控制组合，其中的每一个wj衡量了控制组城市对目标城市的合成贡献率，合成控制的结果变量为：

∑J+1j=2wjYj，t=αt+δt∑J+1j=2wjZj+θt∑J+1j=2wjμj+∑J+1j=2wjεj，t（3）

其中，αt是时间固定效应，Zj表示不受扩容政策影响的可观测变量，δt是控制变量的估计参数，μj为特定城市不可观测的固定效应，θt表示不可观测变量的时期效应，εj，t为每个城市观测不到的瞬时冲击。假定存在向量组（w*2，…，w*J+1）满足：

∑J+1j=2w*jYj，1=Y1，1，∑J+1j=2w*jYj，2=Y1，2，…，∑J+1j=2w*jYj，T0=Y1，T0，∑J+1j=2w*jZj=Z1（4）

如果∑T0t=2λ′tλt为非奇异，则下式成立：

Y′j，t-∑J+1j=2w*jYj，t=∑J+1j=2w*j∑T0s=1λt（∑T0j=1λ′jλj）-1λ′s（εj，s-ε1，s）-∑J+1j=2w*j（εj，t-ε1，t）（5）

Abadie[14]证明式（5）的右边趋近于0。因此，扩容政策实施期间，可以用∑J+1j=2w*jYj，t来近似替代Y′j，t的无偏估计，在目标城市扩容政策水污染效应的估计值为：

β〖DD（-1.2mm〗^〖HT9.5〗1，t=Y′j，t-∑J+1j=2w*jYj，t，t∈[T0+1，…，T]（6）

权重向量W*=（w*2，…，w*J+1）′的确定是得到β〖DD（-1.2mm〗^〖HT9.5〗1，t无偏估计的关键。Abadie[14]通过最小化X1与X0W之间的距离‖X1-X0W‖=‖X1-X0W‖V=（X1-X0W）′V（X1-X0W）来确定最优权重W*，X1为扩容政策实施前目标城市的（k×1）维特征向量（Z）;X0为（K×J）矩阵，其第j列为控制组对照城市在扩容政策实施前对应的特征向量（Z），特征向量（Z）为预测变量，V是（k×k）的对称半正定矩阵。为确保加权合成的水污染效应路径尽可能拟合其对应年份的实际水污染效应路径，选择满足均方误差（MSPE）最小化条件下的V*来确定w*。

2.1.2 长三角扩容水污染效应作用机制检验

基于Dietz和Rosa的STIRPAT模型[15]，本文引入扩容虚拟变量，探究长三角扩容这一准自然实验水污染效应的作用机制。标准的STIRPAT模型形式如下：

I=αPλ1Aλ2Tλ3e（7）

其中，I是环境影响，α是常数项，P是人口规模，A是经济发展水平，T是技术水平，e为误差项。参数λ1，λ2，λ3分别代表环境影响对人口规模、經济发展水平和技术水平的弹性[15]。另外，本文对STIPRAT模型的相关变量进行了相应的分解与改进[15]。

首先，本文选取工业废水排放强度和城市污水处理率分别作为被解释变量衡量水污染效应PE，并以此替代环境影响I，即：

PE=αPλ1Aλ2Tλ3e（8）

其次，本文分别将经济发展水平A与技术水平T进行分解。经济联系会通过增强区域间人员就业流动、促进区域间资源合作互补、实现交通网络互联互通等渠道促进经济发展[2];产业分工会通过知识和技术的溢出效应以及规模经济效应推动技术创新[12];环境规制能够通过提高能源资源价格、增加污染排放成本倒逼企业进行技术创新[16]，因此经济发展水平可以被视为经济联系的增函数;技术水平可以被视为产业分工与环境规制的增函数，则有：

A=A0（EC）β，β>0（9）

T=T0（SP）γ（DV）δ（ER）φ，γ>0，δ>0，φ>0（10）

其中，A0和T0是常数项，代表可能影响经济发展水平和技术水平的其他因素。EC代表城市之间的经济联系程度。SP和DV分别表示城市内产业专业化分工和城市间产业差异化分工。ER代表城市环境规制水平。β、γ、δ、φ分别表示经济发展对经济联系的弹性和技术水平对专业化分工、差异化分工、环境规制的弹性。将公式（8）、（9）、（10）合并，可得：

PE=αPλ1Aλ20Tλ30（EC）θ1（SP）θ2（DV）θ3（ER）θ4e（11）

其中，θ1=βλ2，θ2=γλ3，θ3=δλ3，θ4=φλ3，θ1、θ2、θ3、θ4分别代表水污染对经济联系、专业化分工、差异化分工、环境规制的弹性。通过对（11）式取对数，可得到如下形式：

lnPEi，t=S0+λ1lnPi，t+θ1lnECi，t+θ2lnSPi，t+θ3lnDVi，t+θ4lnERi，t+εi，t（12）

其中，S0=ln（αAλ20Tλ30）。扩容政策作为长三角地区最重要的区域发展政策之一，能够破除“行政区经济”的藩篱，会通过影响区域经济联系、产业分工、环境规制等产生水污染效应。一方面，扩容政策影响下，经济联系的增强能够优化区域内资源配置效率，促进资源节约与污染减排;产业分工能够通过规模经济效应与技术溢出效应产生环境保护正外部性[12];而区域环境一体化治理趋势[6]能提高污水控制与处理能力。另一方面，扩容影响下短期内经济联系的骤然增强会增加生产要素的跨区域流动与使用[2]，也会促使“低质量”经济由原位城市向新进城市偏移，从而增加长三角地区水污染排放规模与处理难度;产业分工的深化需要劳动力、能源资源等要素的大量投入，会促使低端产业与制造业向新进城市转移，从而加剧长三角地区环境压力[13，17];一体化背景下的“环境协同治理”可能由于缺乏适当的合作机制而得不到落实，地方政府仍可能出现经济管理“各自为营”、环境规制“逐底竞争”的现象，从而加剧长三角水污染排放与转移。

最后，根据以上理论推演对STIRPAT模型进行相应调整，引入扩容政策虚拟变量及其与作用机制变量的交互项。另外，由于经济联系的测度中已包含人口规模因素的影响，本文使用人口密度替代人口规模，并将其引入控制变量集合Xi，t，得到机制检验模型如下：

〖JP3〗lnPEi，t=S0+ηENLAi，t+θ1lnECi，t+θ2lnSPi，t+θ3lnDVi，t+θ4lnERi，t+θ5ENLAi，t×lnECi，t+θ6ENLAi，t×lnSPi，t+θ7ENLAi，t×lnDVi，t+θ8ENLAi，t×lnERi，t+ξlnXi，t+εi，t（13）

其中，除上述作用机制变量外，各变量定义均与模型（1）相同，本文主要关注交互项系数θ5～θ8，其衡量了扩容政策通过作用机制变量对水污染产生的影响。

2.2 变量测度

2.2.1 水污染效应变量

水污染效应（PE）。污染物产生与排放[16]、污染控制能力与治理效果[18]是水污染防治关注的核心问题。为全面探究长三角扩容对水污染的影响，本文将水污染效应拆分为污水排放效应PE1和污水处理效应PE2进行分别讨论。对于污水排放效应，考虑我国的可持续发展内涵是要在维持一定经济增长水平下，将污染排放水平控制在当前收入和技术条件可控制的水平以下[16]，因此水污染排放强度应是重要的考察指标。由于缺乏城市污水排放总量与废水中的污染物总量相关数据，本文使用工业废水排放总量数据进行测算，工业废水排放强度即为工业废水排放量与工业总产值比率，它不仅可以衡量水污染与经济增长的相对变动，而且能在一定程度上反映出水资源的利用效率。对于污水处理效应，鉴于数据的有限性，本文使用城市污水集中处理率对其进行衡量，污水处理率即经过处理的生活污水、工业废水量占污水排放总量的比重，它衡量了城市污水集中收集水平与处置设施的配套程度，反映了人类对生产生活活动造成水环境污染的补偿力度，是评价城市水污染处理工作的标志性指标。

2.2.2 作用机制变量

经济联系（EC）。长三角扩容对经济联系的影响主要反映在人员流动、资源互补、交通联通等方面[2]，而这些因素变动与城市水环境状态密切相关。该文使用修正后的引力模型[4]对城市i在第t年与长三角城市群其余21个城市的经济联系情况ECi，t进行测度：

BCi，t=∑j=21ECij，t（14）

ECij，t=Wij，t·Pi，t·GDPj，t·Pj，t·GDPj，t/D2i，j（15）

Wij，t=GDPi，t/（GDPi，t+GDPj，t）（16）

式中，ECij，t表示城市i与j之间的经济联系强度，Pi，t、Pj，t分别表示城市i、j的人口，GDPi，t、GDPj，t分别表示城市i、j的GDP，Di，j表示城市i與j之间的距离。

产业分工（SP、DV）。扩容政策能够协调各城市之间的产业分工与布局，从而对能源资源利用效率与水环境产生影响[12]。本文拟构建城市内产业专业化指标和城市间产业差异化指标来衡量长三角城市群产业分工状况。城市内产业专业化指标计算公式如下[19]：

SPi=〖SX（〗Ei，m/EiEm/E〖SX）〗;SPi，s=〖SX（〗Eis/EiEs/E〖SX）〗（17）

其中，SPi是城市i专业化集聚的整体水平，SPi，s是城市i制造业s的专业化集聚水平，Ei，m是城市i制造业的总就业人数，Ei是城市i的总就业人数，Em是全国制造业就业人数，E是全国总就业人数，Ei，s代表城市i行业s的就业人数，Es是全国行业s的就业人数。

城市间产业差异化指城市i在第t年与长三角城市群其余21个城市的产业差异情况[2]：

DVi，t=∑j=21DVij，t（18）

DVij，t=∑19k=1abs（Xki，t/Xi，t-Xkj，t/Xj，t）（19）

其中，Xki，t、Xkj，t表示城市i、j在第t年的第k产业的从业人员数，Xi，t、Xj，t代表城市i、j在第t年的总就业人数。

环境规制（ER）。扩容政策体现了区域经济发展规划与产业布局方向，能一定程度上引导环境规制，从而对长三角水环境产生影响。本文基于单位产值的环境污染立案数量CAS来衡量政府对污染的管制强度，但高CAS值可能源于严厉的环境规制，也可能由于污染违法现象较为普遍[16]，因此，本文采用水污染排放相对技术水平RTi，t对CAS进行修正[16]：

ERi，t=CASi，t×RTi，t（20）

此外，由于缺乏城市层面相关行业数据，水污染排放相对技术水平指数被化简为RTi，t=wA，tYi，t/wi，tYA，t，其中，Yi，t为城市i第t年的工业总产值，wi，t为城市i第t年的工业废水排放量，YA，t和wA，t分别表示全国工业总产值和工业废水排放量。

2.2.3 控制变量与预测变量

根据已有研究结论，统一将回归分析控制变量与合成控制预测变量设定为如下变量。

城市化率（URBA）。城市化在快速推动物质资本和人力资本向城市积累的同时，也给城市的资源环境带来了巨大压力。较具有代表性的城市化率指标有非农人口占总人口比重、城镇人口占总人口比重等[20]。但随着社会由以农业为主的传统乡村型社会向以工业和服务业等非农产业为主的现代城市型社会逐渐转变，城镇化过程中伴随着劳动力职能的产业间转化，因此本文使用第二、三产业就业人数占总就业人数比重对其进行衡量。

人口密度（DENS）。人口密度体现了人口分布状况与经济集聚水平[2]，是区域水污染效应的重要影响因素。该文采用每平方公里人口数量来度量。

产业结构（IND）。产业结构的合理化与高级化能够有效提升能源效率和改善环境质量。该文采用二次产业就业人数占三次产业就业人数比例对其进行衡量[2]。

对外开放度（OPEN）。外商投资会通过产业结构、环境规制、技术创新等因素影响地区水环境状况[16]。该文采用当年实际使用外资占总产出比重衡量对外开放程度。

基础设施（INF）。城市基础设施建设不仅对经济发展至关重要，更与城市水资源利用、水污染排放密切相关。该文使用人均城市道路面积对其进行测度[2]。

2.3 数据来源

本文选取2003—2015年中国215个地级市数据为样本，将2010年长三角城市群扩容过后的22个城市设定为处理组，其余193个城市设定为控制组。其中，污染立案数量数据来源于各城市统计公报与环境公报，其余数据均来源于《中国城市统计年鉴》和《中国统计年鉴》，部分缺失值采取均值法予以插补。另外，为剔除价格因素影响，本文统一将变量调整为以2003年为基期的价格水平。

3 实证结果

3.1 长三角扩容水污染效应检验

3.1.1 长三角扩容水污染效应固定效应检验

为辨别扩容政策水污染效应的共同趋势与区域差异，本文将样本划分为整体城市、原位城市、新进城市三组进行实证检验[10]。表1汇报了固定效应模型回归结果。从污水排放角度而言，扩容政策虚拟变量系数在第1、3列显著为正，在第5列不显著为正，说明扩容对工业废水排放强度有明显的正向作用，并不利于节能减排的实现。从污水处理角度而言，扩容政策虚拟变量系数在第2、4、6列均显著为负，说明扩容对污水集中处理率具有显著负向作用，这不仅验证了水污染排放加剧的结论，也说明扩容并没有显著提升城市水污染处理能力，无法应对高强度水污染排放的挑战。另外，无论以工业废水排放强度为被解释变量，还是以污水集中处理率为被解释变量，扩容政策虚拟变量系数的显著性和绝对值水平在原位城市都高于新进城市，说明扩容的负面水污染效应在原位城市要强于新进城市。

3.1.2 长三角扩容水污染效应双重差分检验

表2报告了双重差分模型回归结果。在采用DID控制内生性后，长三角扩容显著提高了工业废水排放强度，明显降低了污水集中处理率，带来了显著的负面水污染效应，与固定效应模型回归结果一致，初步验证了结论的稳健性。

双重差分需要建立在平行趋势假设的基础上，即若未受到扩容影响，控制组与实验组的水污染效应差别在2010年前后没有变化。从表3可以看出，无论是否考虑控制变量和直辖市特殊性的影响，政策实施年份2010年之 前的扩容政策虚拟变量均未通过显著性检验，而2010年之后的扩容政策虚拟变量系数显著为负。说明平行趋势假设成立，回归结果可信。

3.1.3 长三角扩容水污染效应合成控制检验

图1从左至右分别报告了整体城市、原位城市、新进城市的实际与合成的工业废水排放强度路径，其中实线代表实际路径，虚线代表合成路径，垂直虚线代表扩容政策实施年份2010年。结果显示，虽然整体上工业废水排放强度随年份增加呈现下降趋势，但是在扩容政策实施前后存在较大差异。具体而言，在扩容政策实施年份2010年之前，实际与合成路径几乎完全重合，說明合成分析单元较好地拟合了扩容政策实施前各城市的工业废水排放强度路径。而在扩容政策实施之后，整体城市、原位城市和新进城市的实际路径均高于合成路径，说明长三角扩容政策提高了工业废水排放强度。

图2从左至右分别报告了整体城市、原位城市、新进城市的实际与合成的污水集中处理率路径。结果表明，虽然整体上污水集中处理率随年份增加呈现上升趋势，但是却在扩容政策实施前后存在较大差异，三类城市的实际路径均低于合成路径，说明长三角扩容政策明显降低了污水集中处理率。另外，无论对于工业废水排放强度还是污水集中处理率，实际与合成路径偏离度在原位城市均大于新进城市，这说明扩容政策对环境的负面影响在原位城市更大。总而言之，合成控制检验结果依然表明长三角扩容在整体长三角城市群带来了负面水环境影响，且负面影响在 原位城市强于新进城市，进一步验证了结论的稳健性。

3.2 长三角扩容水污染效应作用机制检验

3.2.1 整体城市长三角扩容水污染效应作用机制检验

表4报告了整体城市扩容政策水污染效应作用机制的检验结果。对于经济联系机制，扩容虚拟变量与经济联系交互项系数在第1列显著为正，在第2、10列显著为负;而经济联系系数在第1、9列显著为负，在第2、10列为正。经济联系的增加有助于长三角节能减排的实现，而扩容影响下短期内经济联系的迅速提升会扩大生产规模、增加建设投入，加剧能源资源消耗与水环境污染。另外，长三角扩容在实现了原位城市“资本”与新进城市“资源”互换的同时，也导致了“低质量经济”向新进城市的偏移，但新进城市的污染处理能力普遍低于原位城市，从而出现了负面的水环境影响。对于专业化分工机制，扩容虚拟变量与专业化分工交互项系数在第3、9列显著为正，在第4、10列显著为负，说明长三角扩容通过城市内产业专业化分工显著提高了工业废水排放强度，而降低了污水处理率。产业集聚水平超过一定“阈值”时，集聚经济专业化分工的节能减排效应才会实现[17]。因此，长三角扩容专业化机制无法显现环境正外部性可能是因为整体城市层面专业化程度不足。对于差异化分工机制，扩容虚拟变量与差异化分工交互项系数在第5、9列显著为正，在第6、10列并不显著。从污水排放角度而言，产业差异化分工有利于实现节能减排，但是扩容政策影响下异构性产业布局的环境正外部性并未凸显，一方面，短期内新的“产业规划”实施需要投入更多能源与水资源，从而增加了污水控制难度;另一方面，产业差异化布局过程可能忽视了城市间的配套设施与环保能力差异，新进城市承接原位城市产业转移可能导致整体水污染效应加剧。从处理角度而言，扩容影响下的产业差异化分工对长三角污水处理能力影响并不明显，这可能由于扩容导致的产业空间调整主要以经济和产业发展为首要目标，污染处理基础设施建设与环保产业发展未得到充分重视。对于环境规制机制，扩容虚拟变量与环境规制交互项系数在第7、9列显著为正，在第8、10列显著为负;而环境规制系数在第7、9列显著为负，在第8、10列均为正。说明虽然环境规制的增强有利于改善水污染状况，但扩容政策却通过放松环境规制提高了工业废水排 放强度，降低了污水处理率。这可能由于长三角城市群发展依然存在“重经济”而“轻环境”的特性，区域一体化进程中的环境协同治理尚需加强。

3.2.2 原位城市长三角扩容水污染效应作用机制检验

表5汇报了原位城市扩容政策水污染效应作用机制的检验结果。对于经济联系机制，扩容虚拟变量与经济联系交互项系数在第1列显著为正，在第2、10列显著为负，说明扩容通过经济联系提高了原位城市工业废水排放强度、降低原位城市污水处理率。扩容影响下经济联系的提升会促进区域间资源合作与互补，使原位城市对新进城市的劳动力、资源能源等生产要素会产生“虹吸效应”。一方面，生产要素的增加会促使原位城市尤其是苏、锡、常地区的制造业扩大生产规模，增加工业废水排放;另一方面，人员向原位城市的流动与集聚[2]也会促进生活污水的产生与排放。然而，城市污水基础设施与处理能力却无法在短期内得到迅速更新与提升，从而加剧原位城市的水污染。对于专业化分工机制，扩容虚拟变量与专业化分工交互项系数在第3、9列显著为正，在第4列显著为负，而专业化分工系数在第3、9列为负，在第4、10列为正，说明虽然产业专业化分工有助于缓解原位城市水污染，但扩容政策却通过专业化分工提高了工业废水排放强度、降低了污水处理率。原位城市本已初步实现了产业专业化分工的水污染防治效应，但是扩容政策实施导致的产业转移与技术转移可能伴随着关键技术人员的流出与整体专业能力的下降，使原位城市的专业化分工程度降低，在水污染技术创新层面产生“扩散效应”，从而导致水污染效应加剧。对于差异化分工机制，扩容虚拟变量与差异化分工交互项系数在第5、9列显著为正，在第6、10列并不显著，说明扩容政策在原位城市通过产业差异分工显著提高了工业废水排放强度，而对污水处理率作用并不明显。扩容政策会使长三角政府配合其实施制定新的“产业规划”，从而优化区域产业分工。园区与集群建设初期需要大量的能源和水资源投入，却无法产生规模经济效应与技术溢出效应，从而导致短期内水污染加剧。对于环境规制机制，扩容虚拟变量与环境规制交互项系数在第7、9列显著为正，在第8列显著为负，即长三角扩容通过环境规制对水环境 产生负面影响。扩容可能更注重推进经济一体化而非环保一体化，其助推下的一系列区域发展规划也未充分考虑环境污染约束，当地政府倾向于放松环境规制以满足经济发展需求，而较低水平的环境规制会降低污水排放成本，从而导致负面的水污染效应。

3.2.3 新进城市长三角扩容水污染效应作用机制检验

表6汇报了新进城市扩容政策水污染效应作用机制的检验结果。对于经濟联系机制，扩容虚拟变量与经济联系交互项系数在第1、2列分别显著为正和显著为负，说明扩容通过经济联系对水环境产生负面影响。经济联系的增强会促进新进城市资本的流入与生产要素的流出。但很大程度上这种资本流入是源于中心城市产能过剩的“低质量经济”。具体而言，一方面，中心城市的大型公司为利用资源优势会在新进城市建立生产基地，从而增加对当地水资源的消耗与污染;另一方面，那些之前由于未达到原位城市环保标准而被驱逐的企业可能会在新进城市重新选址建厂，从而带来“水污染”的迁移。对于专业化分工机制，扩容虚拟变量与专业化分工交互项系数在第3列显著为正，在第4、10列并不显著，说明扩容政策通过专业化分工显著提高了工业废水排放强度，但对污水处理率的影响不明显。扩容影响下，虽然原位城市的水污染技术创新“扩散效应”有利于新进城市水污染状况改善，但短期内新进城市专业化分工的深化伴随着大规模的水资源消耗与水污染排放，从而导致负面的环境影响。对于差异化分工机制，扩容虚拟变量与差异化分工交互项系数在第5、9列显著为正，在第6、10列并不显著，说明扩容政策在原位城市通过产业差异化分工显著提高了工业废水排放强度，而对污水处理率作用并不明显。为了长三角区域整体上形成上下游产业联动机制，构建完善的产品价值链[2]，新进城市很可能承接了产业链低端产业，这不仅不利于新进城市产业链升级以及节能减排技术创新的实现，还会造成水污染效应加剧。以2010年国务院正式批复的皖江城市带承接产业转移示范区为例，其承接的产业转移中化工、轻纺、传统制造、原材料等污染型行业占有较大比重，而这些行业都是工业废水排放的重要来源。对于环境规制机制，扩容虚拟变量与环境规制交互项系数在第7、9列显著为正，在第8、10列均为负，即长三角扩容通过环境规制提高工业废水排放强度、降低污水处理率。新进城市为了争夺发展机会可能出现环境规制“逐底竞争”的情况，此前环境违法行为频发的企业得以入驻新进城市，由于污水处理设施不完善甚至缺乏，其生产过程不仅大量消耗水资源，且往往导致污水超标排放，这无疑会使新进城市的工业废水排放强度升高、水资源利用率降低。

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

本文结合2003—2015年中国215个地级市面板数据，综合运用回归分析法与合成控制法，基于拓展的STIRPAT模型，在排放和治理视角下检验长三角扩容水污染效应及其作用机制。研究发现：①长三角扩容提高了工业废水排放强度，降低了城市污水处理率，在长三角城市群产生负面环境影响，且负面作用在原位城市大于新进城市。②对于经济联系机制，扩容影响下经济联系的增强显著提高了水污染排放强度，降低了污水处理率。③对于专业化分工机制，在原位城市，扩容通过专业化分工“扩散效应”对水环境产生了负面影响;在新进城市，扩容影响下的专业化分工显著提高工业废水排放强度，却对污水处理率作用不明显。④对于差异化分工机制，扩容影响下的差异化分工显著提高了原位城市与新进城市的工业废水排放强度，却对污水处理率作用不显著。⑤对于环境规制机制，虽然环境规制的增强有助于缓解水污染状况，但扩容却通过放松环境规制在新进城市和原位城市产生负面环境影响。

4.2 政策建议

综上，本文发现从水污染角度而言，扩容政策在长三角城市群产生了显著的负面环境影响，并未实现经济与环境的“双赢”。本文根据研究结论提出如下政策建议。

（1）推进经济环境双维一体化进程，构建区域间水环境协同治理机制。扩容对长三角地区水环境产生了显著负面影响。一方面，扩容政策要充分考虑经济环境协调发展，推进经济环境双维一体化，共同打造绿色长三角;另一方面，要健全水环境协同保护机制，增加水污染控制基础设施的投资与建设，形成区域间联防联控的良性局面。

（2）兼顾区域经济发展与资源环境承载力，妥善处理低质量经济水污染效应。长三角扩容通过经济联系加剧了水污染效应。经济规模层面，应协调推进区域经济发展与环保能力提升，分阶段制定稳步、持续性、系统性发展规划，而非突击性的大发展;经济质量层面，应重视低质量经济的发展趋势与迁移动向，避免区域间水污染转移问题。

（3）合理匹配产业发展速度与环保提升速度，激发产业分工的技术溢出与节能减排效应。长三角扩容影响下产业分工的环境正外部性并未凸显。一方面，要重视集群形成初期能源资源投入增加、环保设施滞后等造成的水污染加剧问题，匹配更完善的产业承接配套设施与更高水平的环境保护能力，减小甚至避免对水环境不可修复的破坏;另一方面，积极推动集群内部环保产业发展，发挥产业分工对清洁生产技术创新的推动作用，促进节能减排顺利实现。

（4）适度提高区域环境规制水平，发挥环境规制的技术创新驱动作用。扩容政策通过放松环境规制加剧了水污染效应。一方面，应推行垂直式环境监管模式，统一区域环保标准，强化环境执法力度;另一方面，应合理配置不同类型环境规制比例，制定环境规制滚动修正、动态调整机制，发挥环境规制对清洁技术创新的倒逼作用。

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Study on water pollution effects of regional integration based on the

quasi-natural experiment of the enlargement in Yangtze River Delta

ZHAO Ling-di1，2 XU Le1

（1.School of Economics， Ocean University of China， Qingdao Shandong 266100， China;2.Marine Development StudiesInstitute of OUC， Key Research Institute of Humanities and Social Sciences at Universities， Ministry of Education，Qingdao Shandong 266100， China）

Abstract

Whether the integration of Yangtze River Delta can achieve a win-win situation for both economy and environment is not only of great importance to explore the new path of green development that can be copied and popularized， but also to determine the realization of the ecological protection strategies of the Yangtze River Delta. In order to avoid the measurement bias of regional integration， this paper explored environmental impacts of the integration in the Yangtze River Delta from the perspective of the enlargement of urban agglomeration for the first time. Moreover， this paper took the panel data of 215 cities in China from 2003 to 2015 as samples， and constructed a quasi-natural experiment of the enlargement in the Yangtze River Delta. In addition， it focused on the important and severe water pollution issues of the Yangtze River Delta， comprehensively used regression analysis methods and synthetic control methods， and examined and analyzed the common trends and the regional differences of water pollution effects of the enlargement in whole cities， incumbent cities and new cities from the view of pollution discharge and treatment. On this basis， the STIRPAT model was extended， and the deep mechanisms of water pollution effects of the enlargement were further explored by combining theoretical deduction and empirical test. The results showed that： ①Overall， the enlargement of the Yangtze River Delta significantly increased the intensity of industrial waste water discharge， and obviously reduced the rate of centralized sewage treatment， which brought about the negative environmental effects in whole cities， and such negative environmental effects were stronger in incumbent cities than that in new cities. ②With respect to the mechanisms， the increase of economic connection between cities was conducive to the realization of energy conservation and pollution discharge reduction without considering the impacts of the enlargement. However， taking the influences of the enlargement into account， the rapid strengthening of economic connections in the short term would have negative impacts on water environment. The enlargement of the Yangtze River Delta significantly improved the intensity of industrial waste water discharge through industrial specialization and industrial differentiation， which resulted in the absence of environmental positive externalities of industrial division. Although the enhancement of environmental regulation was helpful to alleviate the pressure of water environment in the Yangtze River Delta， the enlargement intensified the water pollution effects of incumbent cities and new cities by relaxing the environmental regulation. The integration of the Yangtze River Delta should aim at both economic integration and environmental integration. The formulation and implementation of the enlargement should take the coordinated development of economy and environment into full consideration.

Key words the enlargement in Yangtze River Delta; water pollution effect; industrial waste water discharge intensity; centralized sewage treatment rate; quasi-natural experiment