集聚外部性对城市环境库兹涅茨曲线的影响研究*
2021-04-15张晋玮
张晋玮
内容提要：文章通过扩展新型库兹涅茨模型，运用空间计量模型,以中国270个地级市2003—2016年面板数据为研究对象，研究了城市环境库兹涅茨曲线(EKC)是否存在以及集聚外部性对环境EKC曲线形状和转折点的影响。研究结果发现：全国、不同区域以及大城市、中等城市的环境EKC曲线形状均为倒U型，且各样本环境EKC曲线的转折点存在显著差异；Mar外部性的引入会使全国、东部地区、中部地区、大城市和中等城市的倒U型曲线右移，转折点推迟到来，使西部倒U型曲线左移，转折点提前到来，对小城市的影响不显著；Jac外部性的引入会使全国、东部、中部、大城市和中等城市的倒U型曲线左移，转折点提前到来，对西部地区和小城市的影响不显著。同时产业结构、城镇化水平、技术水平以及外商直接投资都对环境污染产生影响。因此，加强城市联合治理，全面协调城市间的经济和环境政策，促进资源在城市间的有效配置，增强技术和知识溢出效应，并以多样化集聚方式为主，协调专业化集聚，是各城市提升环境质量、实现经济与环境协同发展的有利选择。
改革开放40多年来，中国经济持续快速发展，而环境问题也日益凸显，成为制约各地区经济发展的瓶颈。而产业集聚作为城市经济发展的动力之一，其规模经济效应、竞争创新效应以及技术溢出效应等正外部性在推动城市经济发展的同时，也有利于改善城市环境质量和提升资源利用效率，但是产业集聚的负外部性也导致环境污染排放增加、资源过度损耗、环境治理难度加大等问题，阻碍了城市经济的绿色可持续发展。因而，重新审视节能减排约束下各城市产业集聚、经济增长与环境污染的关系及区域差异，对于推进我国各城市向资源节约、环境友好型社会的转变具有重要意义。
一、文献综述
目前，国内外学者对环境库兹涅茨曲线存在性、形状、转折点以及影响因素的研究均存在不同的看法。早期，以Meadows等为代表的学者认为经济增长与环境资源之间存在此消彼长的转换关系。(1)Meadows,D.H.,Meadows,D.L.,and Randers,J.,et al.,The Limits to Growth,Universe Books,New York,1972.但很多学者对此观点产生质疑，Goeller和Weinberg认为，随着经济发展方式、技术水平以及环境投入的增加，两者可以实现相互促进。(2)Goeller,H.E.,and Weinberg,A.M.,The Age of Substitutability,The American Economic Review,1978,68(6),pp.1-11.由于监测技术的提高，诸多监测数据不断完善和补充，国内外学者对不同环境污染物进行实证检验。最先由Grossman和Krueger研究发现，SO2等污染物与收入水平呈现倒U型，(3)Grossman,G.M.,and Krueger,A.B.,Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement,NBER Working Paper,No.3914,1991.而后Arrow等的研究发现经济增长(收入)与环境污染之间的关系也呈现倒U型，与Kuznets的研究极为相似，所以被称为环境库兹涅茨曲线(EKC)。(4)Arrow,K.,Bolin,B.,and Costanza,R.,et al.,Economic Growth,Carrying Capacity,and the Environment,Ecological Economics,1995,15(2),pp.91-95.环境EKC曲线说明，在工业发展初期，人们较多地关注经济增长和居民收入，很少关注环境问题，随着经济发展和人们收入水平的提高，居民更加关注健康，而环境污染的增加会导致很多疾病发生，所以居民对环境的关注程度也开始上升，促使政府加大对环境保护的投入力度和对环境污染排放行为的监管和惩罚，使得环境污染排放随着经济发展呈下降趋势。很多学者基于环境EKC曲线开始对经济和环境两者的关系进行研究。Stem通过使用不同的污染物和方法对环境EKC曲线进行验证，发现两者关系并非仅仅是简单的倒U型，也可能出现其他形状。(5)Stern,D.I.,The Rise and Fall of the Environmental Kuznets Curve,World Development,2004,32(8),pp.1419-1439.很多学者选择不同的样本和检验方法对两者的关系进行了验证，结果出现了线性(6)Holtz-Eakin,D.,and Selden,T.M.,Stoking the Fires,CO2 Emissions and Economic Growth,Journal of Public Economics,1995,57(1),pp.85-101;曹光辉、汪锋、张宗益等：《我国经济增长与环境污染关系研究》，《中国人口·资源与环境》2006年第1期。、倒U型(7)Cole,M.A.,US Environmental Load Displacement:Examining Consumption,Regulations and the Role of NAFTA,Ecological Economics,2004,48(4),pp.439-450;包群、彭水军：《经济增长与环境污染: 基于面板数据的联立方程估计》，《世界经济》2006年第11期。、U型(8)Tsurumi,T.,and Managi,S.,Decomposition of the Environmental Kuznets Curve:Scale,Technique,and Composition Effects,Environmental Economics and Policy Studies,2010,11(1),pp.19-36;王敏、黄滢：《中国的环境污染与经济增长》，《经济学》2015年第2期。以及N型(9)Friedl,B.,and Getzner,M.,Determinants of CO2 Emissions in a Small Open Economy,Ecological Economics,2003,45(1),pp.133-148;马树才、李国柱：《中国经济增长与环境污染关系的Kuznets曲线》，《统计研究》2006年第8期。等不同的曲线关系。
在环境EKC曲线研究的基础上，很多学者开始研究法律(10)Castiglione,C.,Infante,D.,and Smirnova,J.,Rule of Law and the Environmental Kuznets Curve:Evidence for Carbon Emissions,International Journal of Sustainable Economy,2012,4 (3),pp.254 -269.、腐败(11)Cole,M.A.,Corruption,Income and the Environment:An Empirical Analysis,Ecological Economics,2007,62(3),pp.637-647.、市场化(12)李静、马潇璨：《地区市场化进程对EKC转折点的影响研究》，《工业技术经济》2014年第11期。、环境规制(13)张华明、范映君、高文静等：《环境规制促进环境质量与经济协调发展实证研究》，《宏观经济研究》2017年第7期。等因素对环境EKC曲线形状及转折点的影响。从集聚外部性视角对环境EKC曲线影响的研究较少，目前学者的研究主要集中在产业集聚对环境污染的影响。一些学者认为，产业集聚会抑制环境污染。Zeng等研究发现，产业集聚规模的增加会降低污染治理成本，进而导致环境污染排放减少。(14)Zeng,D.Z.,and Zhao,L.,Pollution Havens and Industrial Agglomeration,Journal of Environmental Economics & Management,2009,58(2),pp.141-153.Dean等认为产业和要素的集聚可以有效改善城市环境。(15)Dean,J.M.,Lovely,M.E.,and Wang,H.,Are Foreign Investors Attracted to Weak Environmental Regulations?Evaluating the Evidence from China,Journal of Development Economics,2009,90(1),pp.1-13.李筱乐利用省际面板数据，运用门槛面板模型研究发现，产业集聚和环境污染呈现倒U型曲线关系，产业集聚达到一定水平会抑制环境污染。(16)李筱乐：《市场化、工业集聚和环境污染的实证分析》，《统计研究》2014年第8期。张可和豆建民认为产业集聚的规模效应在一定程度上可以节约环境消耗。(17)张可、豆建民：《集聚对环境污染的作用机制研究》，《中国人口科学》2013年第5期。李勇刚和张鹏利用联立方程模型，实证分析了产业集聚与环境污染的关系，结果发现两者之间呈现U型曲线关系，且目前我国正处于U型曲线的左边，即产业集聚对环境污染产生了抑制作用。(18)李勇刚、张鹏：《产业集聚加剧了中国的环境污染吗？》，《华中科技大学学报》2013年第5期。刘胜和顾乃华研究发现，产业集聚可以通过发挥技术溢出效应减少城市的工业污染排放。(19)刘胜、顾乃华：《行政垄断、生产性服务业集聚与城市工业污染——来自260个地级及以上城市的经验证据》，《财经研究》2015年第11期。也有学者认为产业集聚会加剧环境污染。Frank认为工业集聚与环境污染之间的关系为正。(20)Frank,A.,Moussiopoulos,N.,and Sahm,P.,et al.,Urban Air Quality in Larger Conurbations in the European Union,Environmental Modelling & Software,2001,16(4),pp.399-414.Hosoe和Naito认为由于产业集聚而带来的规模增加和技术溢出会使得环境污染排放增加。(21)Hosoe,M.,and Naito,T.,Trans-boundary Pollution Transmission and Regional Agglomeration Effects,Papers in Regional Science,2010,85(1),pp.99-120.刘满凤和谢晗进通过研究发现，经济集聚在一定程度上会使得环境污染的集聚加剧。(22)刘满凤、谢晗进：《中国省域经济集聚性与污染集聚性趋同研究》，《经济地理》2014年第4期。尚海洋和毛必文基于IPAT模型研究发现，随着全国产业集聚水平的提高，环境污染会加剧。(23)尚海洋、毛必文：《基于IPAT模型的产业集聚与环境污染的实证研究》，《生态经济》2016年第6期。而闫逢柱等则认为由于受经济发展、收入水平以及环保标准等多种因素影响，环境污染和产业集聚之间并没有明确关系。(24)闫逢柱、苏李、乔娟：《产业集聚发展与环境污染关系的考察——来自中国制造业的证据》，《科学学研究》2011年第1期。
既有研究多关注经济与环境之间存在何种曲线关系，峰值出现于何处，集聚是否导致环境污染这些议题，忽略了经济和环境的空间溢出效应以及其他因素的影响，而很少有学者研究集聚外部性、FDI、制度安排等因素对环境EKC曲线的影响。基于此，本文以全国270个地级市2003—2016年的数据为样本，在扩展新型库兹涅茨模型基础上，利用空间面板模型分析了城市环境EKC曲线是否存在，转折点有何差异，而后从专业化集聚和多样化集聚两个层面分析了集聚外部性对环境EKC曲线形状及转折点的影响及差异，为当前各城市发挥集聚的减排效应、跨越环境EKC曲线、实现经济发展与生态环境的协同发展提供政策建议。
二、模型构建与指标选取
(一)空间相关性检验
本文运用Stata11.1软件，选用Geary's C和Moran's I两个指数来验证空间相关性及其程度(见图1)。
图1 2003—2016年城市工业二氧化硫排放强度的Moran's I和Geary's C指数及其变动
结果表明，2003—2016年，全国各城市工业二氧化硫排放的Moran's I指数和Geary's C指数均大于0小于1，并且通过了显著性检验，Moran's I指数显著为正，说明我国270个城市的工业二氧化硫排放存在显著的正相关，每个城市的工业二氧化硫排放不仅受其经济发展水平、环境政策、技术水平等因素的影响，也会受到相邻城市的影响，且这种影响会随着空间距离的变化而发生变化，一些相邻城市的工业二氧化硫排放还出现了集聚特征。
(二)实证模型
国内外很多学者大部分采用传统EKC方程来研究环境EKC曲线，为了避免传统方法出现的非线性转换问题，本文基于Bradford等提出的新型EKC模型进行扩展分析：(25)Bradford,D.F.,Fender,R.A.,and Shore,S.H.,et al.,The Environmental Kuznets Curve:Exploring a Fresh Specification,Contributions in Economic Analysis & Policy,2005,4(1),pp.1-28.
(1)
式(1)中，P表示环境污染，t表示研究对象的时间区间，g表示人均GDP增长率，y表示各城市的人均GDP，y*表示EKC曲线转折点处的人均GDP。如果满足g>0，α<0，当y
P=α(y-y*)gt+β
(2)
为了消除各指标数量级和量纲的差异以及各影响因素的影响，对式(2)扩展得：
(3)
为了进一步研究集聚外部性对环境EKC曲线的影响，这里假设yi*是集聚外部性Ai的线性函数：yi*=γ1+γ2Ai。由于城市之间环境污染空间依赖和空间溢出的存在，同时根据Moran's I和Geary's C指数结果可知应该建立空间面板计量模型进行分析，那么根据式(3)，空间面板滞后模型(SLM)为：
Ln(ep)it=βi+βt+ρWkLn(ep)it+β1yigit+β2git+β3Ai*git+βkZit+εit
(4)
空间面板误差模型(SEM)为：
Ln(ep)it=βi+βt+β1yigit+β2git+β3Ai·git+βkZit1+εit
(5)
(三)指标说明及数据来源
控制变量：产业结构(is)、城镇化率(ur)、技术水平(tl)以及外商直接投资(fdi)。其中，产业结构用第二产业产值占GDP比重表示，城镇化率用城镇人口在总人口中所占比重表示，对于技术水平采用单位GDP电耗来表示，即全社会用电量/GDP。
本文选取我国270个地级市2003—2016年的数据为研究对象，主要数据均来源于《中国城市统计年鉴》，部分缺失的数据本文主要运用线性插值法或均值来填补。
三、实证分析
(一)环境EKC曲线的存在性检验
表1 环境EKC曲线存在性检验的估计结果
本文将从城市区位和城市规模两个层面将样本细分为东部地区、中部地区、西部地区、大城市、中等城市以及小城市分别进行EKC检验，并在此基础上探讨集聚外部性对环境EKC曲线影响的区域差异。运用软件Stata11.1对全国样本进行实证检验(结果见表1)。首先，通过Hausman检验发现OLS模型的固定效应优于随机效应。其次，就模型总体显著性而言，自然对数的似然值(LogL)越大，赤池信息(AIC)、贝叶斯(BIC)的值越小，表明该模型的拟合效果越好，表中，SLM模型的LogL值最大，AIC和BIC值最小，故采用SLM模型进行实证分析。根据SLM和SEM模型的实证结果可以发现，空间滞后和误差系数ρ、λ均为正，且通过了显著检验，说明城市之间的环境污染存在空间溢出效应，且溢出效应为正。ygt的系数符号均为负，说明人均GDP与城市环境污染之间存在倒U型曲线特征，即在经济发展初期，经济发展会加重环境污染排放，随着经济发展方式的转变，经济的发展对环境污染开始产生抑制作用。
表2 不同区域及规模环境EKC曲线存在性检验的估计结果
对于全国、东部地区、中部地区、西部地区、大城市和中等城市，ygt的系数符号均为负，说明人均GDP与城市环境污染排放强度之间存在倒U型曲线特征，小城市ygt的系数没有通过检验，说明U型和倒U型曲线均不存在。虽然全国、不同区域以及大城市、中等城市环境污染与经济发展之间均呈现倒U型曲线关系，但是其转折点却各不相同。全国环境污染随人均GDP增加而发生变化的转折点为2.8767万元。就城市区位而言，东部、中部和西部地区分别为3.2844万元、2.4959万元和2.3048万元，这说明，对于经济发达程度、社会结构和生活质量都显著优于中西部地区的东部地区，倒U型环境EKC曲线转折点大于全国的y*，位于人均GDP较高的位置；其中，2003—2016年东部地区有53%的城市人均GDP均值超过了3.2844万元的转折点，已经处于倒U型环境EKC曲线经济与环境良性循环的下降阶段，尚有47%的城市还处于EKC曲线的上升阶段。而对于欠发达的中部和西部地区，倒U型环境EKC曲线转折点位于人均GDP较低的位置，均低于全国的y*；其中，中部地区有42%的城市人均GDP的均值超过了2.4959万元的转折点，还有58%的城市处于EKC曲线的上升阶段，而西部地区有36%的城市超过了2.3048万元的转折点，还有64%的城市未达到该转折点，仍旧处于倒U型环境EKC曲线的上升阶段。就城市规模而言，大城市和中等城市的转折点分别为2.0000万元和2.4794万元，其中，有超过60%的大城市人均GDP的均值已经达到2.0000万元，仍有40%还未达到；而对于小城市而言，88%的城市均已达到2.4794万元的转折点，进入EKC曲线的下降阶段，只有12%的城市还未达到转折点。这说明，虽然小城市的转折点要晚于大城市，但是达到转折点的城市比重却相对较多，这是因为相对于大城市和中等城市，我国很多小城市都是由县城和集镇演变而来，虽然有了一定的人口数量、经济基础和空间规模，但大都面临着基础设施建设滞后、吸纳人口过少、产业发展乏力、社会服务水平低等问题的困扰，生态空间也处于城市和农村的交接部位，再加上小城市工业企业少，工业污染相对较少，由于人口少、基础设施不健全，汽车尾气排放也少，因此，环境污染排放远低于大城市，达到转折点的城市数量较多。小城市是城和乡的纽带，是推进新型城市化的战略节点，在城乡发展过程中起着承上启下的作用。目前，全面提升小城市的环境质量水平，是建设更加宜居、更有特色、更富活力小城市的必由路径。
城市环境污染排放强度也受其他变量的影响：产业结构对环境污染的影响为正，说明随着第二产业比例的增加，资源消耗不断增加，环境污染日趋严重；城镇化率与环境污染的关系呈现负相关，说明随着城镇化率的提高，环境污染有所下降；单位GDP电耗的系数为正，而单位GDP电耗与技术水平呈负向变化，所以环境污染会随着技术水平的提高和改进而减少；外商直接投资与环境污染的系数为正，说明FDI加剧了城市环境污染，“污染天堂”假说成立。
(二)集聚外部性对环境EKC曲线的影响及区域差异分析
本文在原有模型基础上加入了专业化集聚和多样化集聚来研究集聚外部性对环境EKC曲线形状及转折点的影响，实证结果显示(见表3)，引入代表集聚外部性的两个变量对EKC曲线的形状影响不大，但对其转折点的影响存在显著差异。
表3 集聚外部性对环境EKC曲线影响的估计结果
根据表3的估计结果可知，就全国而言，随着Mac外部性的引入，使得γ1=-β2/α>0，γ2=-β3/α>0，说明随着专业化集聚水平的提高，会使得倒U型EKC曲线的转折点右移，即使得倒U曲线下降阶段推迟到来。Jac外部性的引入，使得γ1=-β2/α>0，γ2=-β3/α<0，说明随着多样化集聚水平的提高，会使得倒U型EKC曲线的转折点左移，即使得U型曲线的上升阶段提前到来。东部地区、中部地区、大城市和中等城市随着Mac外部性的引入，γ1=-β2/α>0，γ2=-β3/α>0，使得倒U型EKC曲线的转折点右移；西部地区γ1=-β2/α>0，γ2=-β3/α<0，使得倒U型EKC曲线的转折点左移；小城市β3没有通过显著性检验，Mac外部性的影响尚不明确。这可能是因为在政策支持、成本优势、市场需求等方面的巨大差异，使得我国大部分行业主要集聚在东部和中部地区的大城市，特别是东部地区城市的平均集聚水平明显要比中西部地区城市的集聚水平高很多。对于东部和中部地区的大城市而言，随着专业化集聚水平的提高，同质化企业集聚越来越多，这种“企业扎堆”集聚形式，导致能源消耗过度，不利于减少环境污染排放量。而且，很多城市的专业化集聚主要是几个国有大型企业集聚，具有很大的垄断势力，其生产效率和创新水平较低，不利于环保相关技术的研发与应用，进而导致环境污染排放量增加。对于西部地区而言，产业集聚水平非常低，发展滞后，环境污染排放量相对较小，所以，通过西部大开发等政策推动，提升专业化集聚水平，有利于通过污染治理规模效应、中间品和劳动力共享、技术溢出效应等对环境质量改善产生正面作用。
随着Jac外部性的引入，全国、东部地区、中部地区、大城市和中等城市，γ1=-β2/α>0，γ2=-β3/α<0，说明Jac外部性会减小经济发展带来的环境压力，使得倒U型EKC曲线的转折点左移；西部地区和小城市β3没有通过显著性检验，Jac外部性的影响尚不明确。这可能是因为东部和中部地区很多大中城市多样化集聚水平较高，产业结构也趋于多样化，企业间的交流、合作也相对较多，这样，环境资源的利用效率也较高；同时多样化集聚也可以通过劳动力风险分担、知识和技术共享以及循环经济效应等，促进清洁技术的研发与应用，进而减少环境污染排放。
四、结论与启示
本文基于Bradford等提出的新型EKC模型，利用空间面板模型分析了城市环境EKC曲线是否存在，而后从专业化集聚和多样化集聚两个层面分析了集聚外部性对环境EKC曲线及转折点的影响，得出以下结论：(1)城市之间的环境污染存在显著的空间溢出效应，且溢出效应为正。(2)全国、不同区域以及大城市、中等城市的环境库茨涅茨曲线的形状均为倒U型，小城市U型和倒U型曲线均不存在，且各样本环境EKC曲线的转折点存在显著差异。(3)专业化集聚的引入会使全国、东部地区、中部地区、大城市和中等城市的倒U型曲线右移，转折点推迟到来，使西部倒U型曲线左移，转折点提前到来；多样化集聚的引入使全国、中部、大城市和中等城市的倒U型曲线左移，转折点提前到来，对西部地区和小城市的影响不显著。(4)产业结构、城镇化水平、技术水平以及外商直接投资均对环境污染产生了不同影响。
基于以上结论，提出以下建议：(1)各城市防治污染不能各自为战，应该加强城市联合治理，全面协调城市间的经济和环境政策，促进资源在城市间的有效配置，增强技术和知识溢出效应，进而提升各城市的环境质量水平。(2)对于东部地区、中部地区、大城市和中等城市而言，应该调整和优化产业结构，根据各城市的环境容量和产业发展情况，加快发展战略性新兴产业，淘汰高能耗、高污染、低技术的企业，努力实现科技创新与产业化相结合，加快形成新的经济增长点。对于还没有达到人均GDP转折点的城市，应该吸取先发展后治理的教训，采取环境保护和经济发展两手抓的方式，严把产业政策关、资源集约关和环境保护关，实现增产不增污，在促进经济健康发展的同时，降低环境污染排放，缩短传统经济增长的时间区间，尽快达到污染排放的转折点，实现经济发展与环境保护的双赢。(3)从降低环境污染排放的角度出发，各个城市都应该充分发挥专业化和多样化集聚的正外部性，重点发展多样化集聚，协调专业化集聚，而对于承接产业转移的一些中西部城市，应该根据本地区产业基础完善产业准入机制，对进驻的产业严格甄选，在产业专业化与多样化之间找到合理的均衡点，大力提升产业的相关多样性，实现产业联动发展，减少环境问题的发生。当然，工业污染防治也要根据不同区域、不同城市规模、不同污染类型采取具有差异化的集聚形式。(4)随着全国各城市环境问题的日趋严重，各城市要优化产业结构，加大研发投入，合理引进外资，竭力发展先进节能减排技术，提高资源利用率，推进各城市走集约、智能、绿色、低碳的新型城镇化道路。
