產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染關(guān)系的再考察
——來(lái)自中國(guó)工業(yè)行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

(南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院與中國(guó)科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院聯(lián)合博士后工作站 北京 100038)

1 引言

環(huán)境污染近年來(lái)已是中國(guó)社會(huì)最為關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題，既與中國(guó)仍處于城市化和工業(yè)化發(fā)展中期、經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式粗放、能源結(jié)構(gòu)以煤為主等因素有關(guān)，也與污染防控能力不足等因素有關(guān)。值得注意的是，近三十年來(lái)與環(huán)境不斷惡化并行的一大現(xiàn)象是由地方政府出臺(tái)土地、財(cái)稅、金融、科技等政策招商引資引致的產(chǎn)業(yè)集聚熱潮，在全國(guó)各地形成了數(shù)千家大大小小的工業(yè)園區(qū)。然而，我們并不能就此得出環(huán)境污染是產(chǎn)業(yè)集聚導(dǎo)致的結(jié)論。研究產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染之間的關(guān)系的文獻(xiàn)并不多見(jiàn)，且結(jié)論不一。總的說(shuō)來(lái)，研究主要集中于以下三個(gè)方面：第一，產(chǎn)業(yè)集聚在擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模的同時(shí)往往伴隨著工業(yè)三廢排放的不斷增加，這會(huì)導(dǎo)致大氣污染、水污染、土壤污染，降低農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)等環(huán)境敏感行業(yè)的產(chǎn)出，產(chǎn)生明顯的環(huán)境負(fù)外部性[1-3]。第二，產(chǎn)業(yè)集聚在促進(jìn)創(chuàng)新擴(kuò)散和技術(shù)進(jìn)步、提高企業(yè)生產(chǎn)率和競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí)也可能會(huì)激勵(lì)綠色科技的研發(fā)應(yīng)用，通過(guò)“創(chuàng)新補(bǔ)償”效應(yīng)減弱集聚引發(fā)的環(huán)境負(fù)外部性[4]。第三，在環(huán)境規(guī)制更為寬松的地區(qū)工業(yè)污染更加嚴(yán)重，從而產(chǎn)生污染避難所效應(yīng)，進(jìn)一步吸引污染密集型工業(yè)集聚，但工業(yè)集聚在加重環(huán)境污染的同時(shí)也可能促進(jìn)環(huán)保產(chǎn)業(yè)集群的產(chǎn)生和發(fā)展[5]，減輕污染避難所效應(yīng)[6]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)部分學(xué)者也開(kāi)始關(guān)注產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)環(huán)境污染的影響，但研究結(jié)論并不一致，經(jīng)驗(yàn)證據(jù)也不夠充分。從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，重化工業(yè)密集區(qū)嚴(yán)重的環(huán)境污染似乎表明產(chǎn)業(yè)集聚是加劇污染的重要原因，但研究顯示，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間集聚度提高有利于降低單位工業(yè)增加值污染物質(zhì)排放強(qiáng)度[7]。已公開(kāi)發(fā)表的文獻(xiàn)中，李偉娜、楊永福和王珍珍利用制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染的關(guān)系進(jìn)行估計(jì)后認(rèn)為中國(guó)的制造業(yè)集聚目前處于中級(jí)集聚階段，大氣污染問(wèn)題正在得到緩解[8]。而閆逢柱、蘇李和喬娟運(yùn)用制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)得出的實(shí)證結(jié)論則認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)有利于降低環(huán)境污染，但二者之間在長(zhǎng)期并不具有必然的因果關(guān)系[9]。李筱樂(lè)、原毅軍和謝榮輝、楊仁發(fā)等基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究表明產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染呈倒U型曲線關(guān)系[10-12]。從以上研究看，產(chǎn)業(yè)集聚是否具有環(huán)境外部性均得到肯定的答案；但環(huán)境外部性究竟為正還是負(fù)，結(jié)論不一。

近十年來(lái)，國(guó)民綠色發(fā)展意識(shí)日漸增強(qiáng)，居民的環(huán)保呼聲成為打造產(chǎn)業(yè)園時(shí)考慮的重要因素。那么，出于環(huán)境保護(hù)的角度，應(yīng)謹(jǐn)慎地發(fā)展哪些行業(yè)？工業(yè)集聚是造成各地環(huán)境污染的主要原因嗎？我國(guó)的工業(yè)集聚與環(huán)境污染的關(guān)系究竟如何？與前述研究多利用靜態(tài)面板模型不同，本文利用兩位數(shù)的工業(yè)行業(yè)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以回答前述問(wèn)題。

2 PVAR模型的設(shè)定、估計(jì)方法與數(shù)據(jù)描述

2.1 模型設(shè)定

本文考察產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染之間關(guān)系的主要方法是建立制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚EG指數(shù)與環(huán)境污染變量的面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型PVAR(Panel Data Vector Autoregression)。PVAR模型由Holtz-Eakin、Newey和Rosen正式提出。該方法特別適用于樣本數(shù)量不夠充分的宏觀數(shù)據(jù)分析，并且還綜合了面板數(shù)據(jù)模型和VAR模型的優(yōu)點(diǎn)，可以同時(shí)利用橫截面和時(shí)間序列的信息，大大增加了觀測(cè)值的數(shù)量和自由度，能控制不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性，且不需區(qū)分內(nèi)生和外生變量。上述優(yōu)點(diǎn)使該方法比其他方法更便于考察各變量面對(duì)沖擊時(shí)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，分析某一變量對(duì)其他變量的影響程度。因此，本文設(shè)定PVAR模型如下：

zit=αi+βt+Γzit-m+εit

其中：zit是基于面板數(shù)據(jù)的內(nèi)生變量環(huán)境污染lnpollution和產(chǎn)業(yè)集聚lneg所構(gòu)成的向量；i表示行業(yè)；t表示年份；m為滯后期數(shù)；Γ是對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣；αi是個(gè)體效應(yīng)向量，作為行業(yè)層面的固定效應(yīng)，體現(xiàn)行業(yè)特有的技術(shù)含量、資源依賴性等異質(zhì)性；βt是時(shí)間效應(yīng)向量，可以體現(xiàn)每一時(shí)期各行業(yè)可能受到的共同沖擊。

2.2 估計(jì)方法

本文采用的PVAR模型綜合了面板分析和VAR模型的優(yōu)勢(shì)。因?yàn)閿?shù)據(jù)的時(shí)間序列較短，所以每個(gè)行業(yè)的動(dòng)態(tài)特征難以估計(jì)。既有的文獻(xiàn)分析經(jīng)常將各橫截面結(jié)構(gòu)相同作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)，但如果各行業(yè)的動(dòng)態(tài)特征差異太大，這一假設(shè)會(huì)導(dǎo)致外生沖擊的短期影響被低估或外生沖擊的長(zhǎng)期影響被高估。20世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)興起產(chǎn)業(yè)集群研究，不少地方政府制定了產(chǎn)業(yè)集群規(guī)劃，有的地方以粗放的方式打造產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，使得整個(gè)制造業(yè)行業(yè)集聚特征以及環(huán)境影響趨同性明顯，同時(shí)本文采用的模型中加入了控制個(gè)體異質(zhì)性的變量，因此這一假定對(duì)本文來(lái)說(shuō)相對(duì)合理。值得注意的是，PVAR的模型結(jié)構(gòu)使得固定效應(yīng)與解釋變量相關(guān)，因而通常用來(lái)消除固定效應(yīng)的均值差分方法在這個(gè)模型中會(huì)導(dǎo)致偏誤。為避免此類偏誤產(chǎn)生，我們使用前向均值差分方法，也即“Helmert變換過(guò)程”[13]。這一方法通過(guò)消除每個(gè)個(gè)體每一時(shí)期所有未來(lái)觀測(cè)值的均值來(lái)保證滯后變量與轉(zhuǎn)換后變量間的正交性。因此，采用PVAR模型時(shí)可以使用滯后變量作為工具變量，采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SGMM)方法進(jìn)行估計(jì)。本文采用SGMM方法估計(jì)前述PVAR模型參數(shù)，并在此基礎(chǔ)上利用脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解方法較好地刻畫(huà)各種沖擊的傳導(dǎo)機(jī)制，觀測(cè)各變量面臨沖擊時(shí)的響應(yīng)情況，分析模型受到?jīng)_擊時(shí)系統(tǒng)所受到的動(dòng)態(tài)影響。

2.3 數(shù)據(jù)描述與變量說(shuō)明

樣本數(shù)據(jù)中，環(huán)境污染數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)環(huán)境年鑒》；工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)除2004年選取自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的第一次經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》(2004)以外，其余各年數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，所有數(shù)據(jù)均進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。為保證統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，工業(yè)行業(yè)樣本首先選取了制造業(yè)的20個(gè)行業(yè)。此外，由于電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)與環(huán)境污染和制造業(yè)密切相關(guān)，數(shù)據(jù)齊全，故也納入考察范圍。由于相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取我國(guó)除西藏、香港、澳門和臺(tái)灣外的30個(gè)省份1999—2014年21個(gè)工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。

文中采用Ellision和Glaeser提出的EG指數(shù)來(lái)測(cè)定產(chǎn)業(yè)集聚程度[14]。因?yàn)楦餍袠I(yè)企業(yè)的所有制構(gòu)成[15]、非正規(guī)部門就業(yè)人員數(shù)的統(tǒng)計(jì)誤差[16]以及行業(yè)間或行業(yè)內(nèi)勞動(dòng)生產(chǎn)率差異的干擾等原因，若以就業(yè)人數(shù)作為基礎(chǔ)變量會(huì)使結(jié)果出現(xiàn)較大偏差；所以，為了使不同年份的行業(yè)集聚程度可比，以工業(yè)總產(chǎn)值變量作為基礎(chǔ)變量是較好的選擇。但由于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2011年后不再公布分地區(qū)分行業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值，只公布分地區(qū)分行業(yè)的工業(yè)銷售產(chǎn)值，而從歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，工業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)銷售產(chǎn)值相近；因此本文用以1990年為不變價(jià)格進(jìn)行換算的工業(yè)銷售產(chǎn)值作為基礎(chǔ)變量。我們以《中國(guó)價(jià)格統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015)提供的工業(yè)分行業(yè)的工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(上年=100)為基礎(chǔ)構(gòu)建1999—2011年工業(yè)產(chǎn)出的價(jià)格平減指數(shù)(1990年=100)。其中，由于2002年前的農(nóng)副食品加工業(yè)和普通設(shè)備制造業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，因此分別用食品制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)的同期指數(shù)替代，最終生成可比的產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)。Ellision和Glaeser在計(jì)算EG指數(shù)H時(shí)，依據(jù)的是詳細(xì)的企業(yè)水平數(shù)據(jù)，由于中國(guó)尚未公開(kāi)各行業(yè)的企業(yè)水平數(shù)據(jù)，我們無(wú)法沿用該計(jì)算方法。為此，本文假設(shè)每個(gè)區(qū)域的每個(gè)行業(yè)內(nèi)的所有企業(yè)具有相同規(guī)模，即具有相同的工業(yè)銷售產(chǎn)值，這樣就可以通過(guò)《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的企業(yè)單位數(shù)和工業(yè)銷售產(chǎn)值指標(biāo)對(duì)EG指數(shù)進(jìn)行估算。在此假設(shè)下的EG指數(shù)計(jì)算公式為：

式中：k表示產(chǎn)業(yè)；i表示區(qū)域；nki為區(qū)域i擁有產(chǎn)業(yè)k的企業(yè)數(shù)量；Yki為產(chǎn)業(yè)k在區(qū)域i中的工業(yè)銷售產(chǎn)值；Yk為產(chǎn)業(yè)k的全國(guó)工業(yè)銷售產(chǎn)值；ski=Yki/Yk。由于2011年以后不再公布按地區(qū)分組的各行業(yè)企業(yè)數(shù)，只公布各行業(yè)的企業(yè)數(shù)，因此本文以各行業(yè)中各地區(qū)工業(yè)銷售產(chǎn)值所占比重與各行業(yè)企業(yè)數(shù)相乘，得出2012年至2014年各地區(qū)分行業(yè)企業(yè)單位數(shù)。由此式估算的EG指數(shù)雖不可能像Ellision和Glaeser估算的那樣精確，但并不妨礙對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚程度的評(píng)估與比較[17]。根據(jù)調(diào)整后的EG指數(shù)計(jì)算公式，我們計(jì)算出中國(guó)21個(gè)工業(yè)行業(yè)1999—2014年共16年的產(chǎn)業(yè)集聚程度(表1)。從2014年的行業(yè)排名來(lái)看，前三位行業(yè)分別是化學(xué)纖維制造業(yè)、煙草加工業(yè)和黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)。這三個(gè)行業(yè)均為嚴(yán)重依賴化石能源的行業(yè)，因而可以假設(shè)在一定時(shí)期內(nèi)這三個(gè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度的上升可能會(huì)導(dǎo)致更高的污染排放。

表1 21個(gè)工業(yè)行業(yè)的EG指數(shù)(1999、2014)

環(huán)境污染包括大氣污染、水污染、土壤污染等多方面。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文衡量環(huán)境污染的指標(biāo)同時(shí)囊括了工業(yè)廢氣排放量(二氧化硫排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量)、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量等。由于各省區(qū)城市化水平和工業(yè)化水平處于不同的發(fā)展階段，各種類型環(huán)境污染的構(gòu)成不同，為消除地區(qū)間的污染類型差異，集中體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚水平對(duì)環(huán)境污染變量變異的解釋，本文以各工業(yè)行業(yè)的單位工業(yè)銷售產(chǎn)值污染排放量作為環(huán)境污染的代理變量。指標(biāo)值越大，表示環(huán)境質(zhì)量越差，環(huán)境污染越嚴(yán)重。其計(jì)算方法如下：

lnpollutionit= ln[(indu_SO2it+ soot_dustit+wasterwaterit+solidit)/gvalueit]

式中：pollutionit為t年i產(chǎn)業(yè)單位工業(yè)銷售產(chǎn)值污染排放量；gvalueit為以1990年價(jià)格水平計(jì)算的t年i產(chǎn)業(yè)的工業(yè)銷售產(chǎn)值；indu_SO2it、soot_dustit、wasterwaterit、solidit分別為工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙(粉)塵排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量，其中工業(yè)煙(粉)塵排放量為工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)粉塵排放量合計(jì)數(shù)。

表2 21個(gè)工業(yè)行業(yè)的污染排放強(qiáng)度排名(2014)

3 基于PVAR模型的實(shí)證分析

3.1 面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性

為有效避免面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)中出現(xiàn)的“偽回歸”問(wèn)題，確保估計(jì)結(jié)果的有效性，必須對(duì)估計(jì)所使用的面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，最常用的方法是面板單位根檢驗(yàn)。為得到穩(wěn)健的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)論，本文分別采用Breitung檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、HT檢驗(yàn)、Fisher-PP、Hadri檢驗(yàn)等五種方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。從表中可以看出，前四種檢驗(yàn)結(jié)果均不能拒絕產(chǎn)業(yè)集聚變量lneg和環(huán)境污染變量lnpollution的各截面序列在水平值的情形下存在單位根的零假設(shè)，Hadri檢驗(yàn)拒絕面板數(shù)據(jù)的不同截面服從平穩(wěn)過(guò)程的零假設(shè)，故估計(jì)所使用的面板數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)的。我們對(duì)變量的各截面序列進(jìn)行一階差分后再進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)相應(yīng)統(tǒng)計(jì)量均在1%顯著性水平下顯著，整個(gè)面板數(shù)據(jù)服從平穩(wěn)過(guò)程，因此產(chǎn)業(yè)集聚變量lneg和環(huán)境污染變量lnpollution是同階單整。若二者之間具有協(xié)整關(guān)系，則可以建立PVAR模型。

表3 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：1.Hadri檢驗(yàn)的零假設(shè)是面板數(shù)據(jù)中的各截面序列均不含有單位根，其余檢驗(yàn)的原假設(shè)為各截面序列均具有一個(gè)單位根。2.檢驗(yàn)形式均含常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，HT檢驗(yàn)過(guò)程中校正了由于樣本時(shí)期較短導(dǎo)致的水平扭曲，Choi檢驗(yàn)運(yùn)用了Z統(tǒng)計(jì)量，即Fisher-PP檢驗(yàn)，Hadri檢驗(yàn)實(shí)施了針對(duì)可能存在的異方差的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

3.2 面板協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)于發(fā)展中國(guó)家或者經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中的國(guó)家，其宏觀經(jīng)濟(jì)變量可得的觀測(cè)值序列往往較短，這會(huì)降低傳統(tǒng)協(xié)整檢驗(yàn)的功效，而面板協(xié)整檢驗(yàn)則可避免這一問(wèn)題。Westerlund提出兩類基于結(jié)構(gòu)而非殘差的動(dòng)態(tài)變化的面板協(xié)整檢驗(yàn)：一類為組均值檢驗(yàn)(group-mean test)，統(tǒng)計(jì)量為Gt、Ga，備擇假設(shè)為“至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系”；另一類為面板檢驗(yàn)(panel test)，統(tǒng)計(jì)量為Pt、Pa，備擇假設(shè)為“面板作為一個(gè)整體是協(xié)整的”。我們利用STATA11.0軟件對(duì)面板數(shù)據(jù)集進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)(檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4)。結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)集聚(lneg)和環(huán)境污染(lnpollution)之間存在面板協(xié)整關(guān)系，即二者之間具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

表4 面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 產(chǎn)業(yè)集聚與總環(huán)境污染

本文對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行組間的截面相關(guān)檢驗(yàn)①、異方差相關(guān)檢驗(yàn)和面板數(shù)據(jù)組內(nèi)相關(guān)性檢驗(yàn)。結(jié)果表明二者不存在截面相關(guān)問(wèn)題，但存在異方差和組內(nèi)自相關(guān)。為穩(wěn)健起見(jiàn)，我們進(jìn)一步考慮一階差分變量dlneg和dlnpollution所構(gòu)成的二元PVAR系統(tǒng)。如前所述，面板VAR的模型結(jié)構(gòu)可能使得固定效應(yīng)與解釋變量相關(guān)，為避免產(chǎn)生偏誤，我們首先使用前向均值差分方法進(jìn)行Helmert變換，然后利用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。表5中列示了滯后3期的PVAR模型估計(jì)結(jié)果，其中t-1、t-2、t-3分別表示變量滯后一、 二、 三期。②

表5 產(chǎn)業(yè)集聚和總環(huán)境污染的PVAR估計(jì)結(jié)果

注：數(shù)據(jù)部分左側(cè)為GMM估計(jì)所得參數(shù)，右側(cè)為標(biāo)準(zhǔn)差；***、**、*分別表示1% 、5%、10%的顯著性水平。

基于PVAR模型的估計(jì)結(jié)果，我們利用500次蒙特卡羅模擬得出脈沖響應(yīng)函數(shù)，主要有兩大結(jié)論。第一，PVAR估計(jì)結(jié)果表明滯后三期產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)環(huán)境污染具有負(fù)面影響，但不顯著；滯后二期和一期的產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)環(huán)境污染具有顯著的負(fù)面影響，且系數(shù)的絕對(duì)值越來(lái)越大，這意味著隨著時(shí)間推移，產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)減輕環(huán)境污染排放。但脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示產(chǎn)業(yè)集聚程度的升高對(duì)環(huán)境污染排放的影響并非始終為負(fù)。最開(kāi)始產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)會(huì)增加環(huán)境污染，但產(chǎn)業(yè)集聚程度升高到一定程度后反而會(huì)改善環(huán)境質(zhì)量，當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚程度繼續(xù)升高到某一閾值后又會(huì)產(chǎn)生擁擠效應(yīng)，導(dǎo)致環(huán)境又開(kāi)始惡化。也就是說(shuō)，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)環(huán)境的影響存在閾值，具有門檻效應(yīng)。第二，PVAR估計(jì)結(jié)果表明環(huán)境污染隨著時(shí)間累積對(duì)工業(yè)集聚存在正向影響，雖然這一結(jié)果并不顯著，但從脈沖響應(yīng)圖中可以清晰地看到，一單位標(biāo)準(zhǔn)差的環(huán)境污染排放沖擊在第一期就帶來(lái)工業(yè)集聚的正向波動(dòng)，在第二期后對(duì)工業(yè)集聚的影響逐漸減小，最終趨于平穩(wěn)。因此，估計(jì)結(jié)果在一定程度上顯示中國(guó)的工業(yè)集聚可能存在“污染避難所”效應(yīng)。

表6 產(chǎn)業(yè)集聚和總環(huán)境污染PVAR模型的方差分解

通過(guò)方差分解方法可以分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的方差的貢獻(xiàn)度及相對(duì)重要性，這樣可以粗略地把握變量間的影響，通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)則可以進(jìn)一步細(xì)致地觀察到模型中各變量在受到一次沖擊之后的響應(yīng)過(guò)程。由于Choleski正交分解對(duì)變量的排序敏感，排列順序意味著后面變量的同期和滯后期都受前面變量影響，而前面變量只會(huì)受后面變量的滯后期的影響。根據(jù)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中存在的現(xiàn)實(shí)關(guān)聯(lián)關(guān)系，變量的排序?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集聚變量dlneg、環(huán)境污染變量dlnpollution。也就是說(shuō)，由于產(chǎn)業(yè)集聚是一個(gè)較為緩慢的動(dòng)態(tài)過(guò)程，我們假定產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)當(dāng)期和往期的環(huán)境污染產(chǎn)生影響，而產(chǎn)業(yè)集聚僅受到往期環(huán)境污染變化的影響。從表6中的方差分解結(jié)果可以看出：變量的波動(dòng)在第10期已趨于穩(wěn)定；產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)環(huán)境污染排放變化的貢獻(xiàn)率達(dá)到2.5%；而環(huán)境污染的沖擊對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚程度變化的長(zhǎng)期解釋力大于產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)于環(huán)境污染波動(dòng)的解釋力，達(dá)4.3%。

圖1 產(chǎn)業(yè)集聚和總環(huán)境污染的脈沖響應(yīng)圖

3.4 產(chǎn)業(yè)集聚和三類環(huán)境污染

為細(xì)致考察產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染的關(guān)系，同時(shí)考慮到工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中可能帶來(lái)的廢氣、廢水、廢渣排放，我們選取工業(yè)廢氣排放量(包括二氧化硫排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量)、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量等三類污染排放作為環(huán)境污染的代理變量，并分別取對(duì)數(shù)后進(jìn)行一階差分。面板單位根檢驗(yàn)表明一階差分的序列dlnsolid、dlnwater、dlngas均平穩(wěn)，可以構(gòu)建包括dlneg在內(nèi)的四變量PVAR模型。本文進(jìn)行滯后3期的PVAR模型估計(jì)，并用蒙特卡羅500次模擬得出脈沖響應(yīng)函數(shù)(圖2)和方差分解結(jié)果(表7)。如前文，由于Choleski 正交分解對(duì)變量的排序敏感，根據(jù)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中存在的現(xiàn)實(shí)關(guān)聯(lián)關(guān)系，變量的排序?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集聚變量dlneg、工業(yè)固體廢物變量dlnsolid、工業(yè)廢水變量dlnwater、工業(yè)廢氣變量dlngas。即假定工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)當(dāng)期和往期的工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)廢氣排放量均產(chǎn)生影響，而工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚自身僅受到往期的三種類型環(huán)境污染變化的影響。研究結(jié)果如下：

圖2 產(chǎn)業(yè)集聚和三種環(huán)境污染變量的脈沖響應(yīng)圖

第一，在三種工業(yè)污染排放中，工業(yè)固廢對(duì)工業(yè)集聚程度變化的長(zhǎng)期解釋力最大，約為5.2%;工業(yè)廢氣排放次之，約為2.9%;工業(yè)廢水排放的解釋力為0.8%。其中，工業(yè)固廢污染與工業(yè)集聚程度的變動(dòng)方向相反，而工業(yè)廢氣和廢水排放與工業(yè)集聚的變化方向相同。可能的原因是與工業(yè)廢氣和廢水排放相比，工業(yè)固廢的產(chǎn)生和排放更易觀測(cè)到，且需占用土地，更易受到環(huán)境監(jiān)管;而廢水和廢氣由于排放更為隱蔽，更易成為“污染避難所”效應(yīng)的動(dòng)因。表2顯示，工業(yè)廢水排放前五位的行業(yè)包括造紙及紙制品業(yè)，石油加工及煉焦業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，紡織業(yè)，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)等行業(yè)；工業(yè)廢氣排放前五位的行業(yè)包括電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，石油加工及煉焦業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等行業(yè)。鑒于此，地方政府在招商引資、打造產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)時(shí)應(yīng)考慮造紙及紙制品業(yè)等廢水、廢氣排放較高行業(yè)的集聚是否是因?yàn)楸镜丨h(huán)境監(jiān)管過(guò)松而來(lái)，要對(duì)這些行業(yè)的企業(yè)在行業(yè)準(zhǔn)入、企業(yè)的綠色技術(shù)采納程度等方面加以規(guī)制。

第二，工業(yè)集聚對(duì)工業(yè)固廢物、廢水和廢氣等三種污染排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)率分別達(dá)到2.5%、2.3%、0.6%；工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的一次正向沖擊引起三種污染排放在同期即有較大波動(dòng)。工業(yè)固廢和工業(yè)廢水排放的波動(dòng)分別于第三期和第二期減弱并趨于穩(wěn)定，而工業(yè)廢氣排放的波動(dòng)要到第四期以后才變?nèi)跚页掷m(xù)為正，這表明工業(yè)集聚的一次正向沖擊對(duì)工業(yè)固廢和廢水排放具有短期影響，而對(duì)工業(yè)廢氣排放具有持久影響。原因可能在于，與廢氣排放相比，工業(yè)固廢和廢水的排放短期內(nèi)對(duì)人類生產(chǎn)、生活及身體健康的侵害更明顯，引發(fā)居民異議的可能性更大，受到的環(huán)境監(jiān)管也更為嚴(yán)格；而且與工業(yè)固廢和廢水相比，工業(yè)廢氣排放更為隱蔽，監(jiān)管難度更大。鑒于此，產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)應(yīng)特別加強(qiáng)對(duì)電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，石油加工及煉焦業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等廢氣排放較高的行業(yè)的規(guī)制，在產(chǎn)品研發(fā)、中試、產(chǎn)業(yè)化等全過(guò)程加強(qiáng)監(jiān)管，減弱此類行業(yè)對(duì)本地環(huán)境可能造成的持久影響。

表7 產(chǎn)業(yè)集聚和三種環(huán)境污染變量PVAR模型的方差分解

4 結(jié)論及政策含義

產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)在一定程度上推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)卻往往伴隨著環(huán)境污染的加重，這一點(diǎn)已被大家廣泛認(rèn)同。不過(guò)，學(xué)者們對(duì)二者之間的時(shí)空作用機(jī)制尚有爭(zhēng)議。本文利用工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證考察，得出如下研究結(jié)論：

第一，產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染之間并非線性關(guān)系。產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)環(huán)境的影響存在閾值，具有門檻效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)環(huán)境污染排放變化的貢獻(xiàn)率僅為2.5%。產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)會(huì)增加環(huán)境污染；從長(zhǎng)期看，集聚經(jīng)濟(jì)促使效率提高，加之企業(yè)出于競(jìng)爭(zhēng)壓力以及環(huán)境規(guī)制等原因不斷進(jìn)行技術(shù)革新，環(huán)境污染會(huì)逐漸減弱；但當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚程度繼續(xù)升高達(dá)到某一閾值后又會(huì)因?yàn)閾頂D效應(yīng)而使環(huán)境惡化。值得注意的是，本文得出的結(jié)論——工業(yè)集聚并非環(huán)境污染的主因，與很多人的認(rèn)知不一致。

第二，估計(jì)結(jié)果顯示中國(guó)的工業(yè)集聚可能存在“污染避難所”效應(yīng)，且環(huán)境污染的沖擊對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚程度變化的長(zhǎng)期解釋力達(dá)4.3%，大于產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)于環(huán)境污染波動(dòng)的解釋力。出于提高經(jīng)濟(jì)總量和財(cái)政收入的考慮，有的地方政府有可能在招商引資期間放松環(huán)境評(píng)價(jià)，在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的形成期未嚴(yán)格進(jìn)行環(huán)境監(jiān)管，這樣，“污染避難所”效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)集聚自我強(qiáng)化的累積循環(huán)效應(yīng)疊加在一起，就可能導(dǎo)致環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越低的地區(qū)工業(yè)集聚程度越高。嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制能夠激勵(lì)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而極大地促進(jìn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。既然工業(yè)集聚在相當(dāng)大的程度上得力于地方政府政策的刺激與推動(dòng)，工業(yè)集聚區(qū)實(shí)際上就成為地方政府決策主導(dǎo)下的一個(gè)涉及公共利益的重要產(chǎn)品，那么建設(shè)生態(tài)工業(yè)園區(qū)并對(duì)其進(jìn)行評(píng)估應(yīng)該成為地方政府政績(jī)考核體系的重要組成部分。

第三，在影響的持續(xù)時(shí)間上，工業(yè)集聚對(duì)工業(yè)固體廢物的產(chǎn)生和工業(yè)廢水排放的影響持續(xù)時(shí)期較短，而對(duì)工業(yè)廢氣排放則具有持久影響；在變動(dòng)方向上，工業(yè)集聚程度變動(dòng)的方向與工業(yè)固廢污染相反，與工業(yè)廢氣排放相同。與工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢物相比，工業(yè)廢氣的排放更具隱蔽性，更易成為“污染避難所”效應(yīng)的動(dòng)因。鑒于此，地方政府在打造產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)時(shí)首先應(yīng)考慮廢氣排放較高行業(yè)的集聚是否是因本地環(huán)境監(jiān)管過(guò)松而來(lái)，其次要加強(qiáng)對(duì)電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，石油加工及煉焦業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等廢氣排放較高行業(yè)的環(huán)境規(guī)制，要對(duì)其產(chǎn)品研發(fā)、中試、產(chǎn)業(yè)化等全過(guò)程實(shí)施監(jiān)管，以減弱此類行業(yè)對(duì)本地環(huán)境可能造成的持久影響。

注釋：

① 由于本文數(shù)據(jù)為“大N小T”型，故采用Peasaran 參數(shù)檢驗(yàn)和Friedman半?yún)?shù)檢驗(yàn)，而非Breusch-Pagan檢驗(yàn)。

② 作者感謝世界銀行Inessa Love博士對(duì)本文Stata程序所提供的幫助。