產(chǎn)業(yè)集聚是否導致“污染天堂”
——基于全國239個地級市的數(shù)據(jù)分析

江三良 邵宇浩

一 引 言

20世紀70年代，世界經(jīng)濟發(fā)展重心開始向東亞地區(qū)轉移，這給中國帶來了良好的發(fā)展機遇。改革開放的春風讓沿海城市重新煥發(fā)生機。以滬蘇浙為中心的長江三角洲產(chǎn)業(yè)集聚帶和以粵港澳為中心的珠三角產(chǎn)業(yè)集聚帶，引領著中國經(jīng)濟向好發(fā)展。東部沿海城市的產(chǎn)品市場和要素市場漸趨飽和，部分產(chǎn)業(yè)開始向中西部轉移，國家“中部崛起”計劃和“西部大開發(fā)”計劃的提出，大大增強了中西部城市的經(jīng)濟實力。大大小小的產(chǎn)業(yè)集聚群體形成一種產(chǎn)業(yè)組織力量，共同推動著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展。

隨著經(jīng)濟規(guī)模的不斷擴大，我國社會的主要矛盾已經(jīng)轉變?yōu)槿嗣袢找嬖鲩L的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染問題也成為人們關注的焦點?！熬G水青山就是金山銀山”理念下，節(jié)能減排、低污染、低能耗的經(jīng)濟發(fā)展方式是各級政府努力探索的方向。在經(jīng)濟轉型的現(xiàn)階段，我國工業(yè)化進程中的一個突出問題是，石油、煤炭等一次性能源的大量消耗導致碳排放增加所引起的溫室效應，嚴重影響人們的日常生活。因此，在工業(yè)化和城市化進程不可逆的情況下，分析產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的影響是非常緊迫和現(xiàn)實的問題。中國城市在一手抓產(chǎn)業(yè)一手抓環(huán)境的平衡中，存在怎樣的難點和痛點？評價產(chǎn)業(yè)集聚的環(huán)境正外部性抑或是環(huán)境負外部性，從更具政策操作性的地級市層面探究更符合政府行為事實的影響因素，能夠為我國建設美麗中國，推進新時代生態(tài)文明建設提供新的思路和視角。

二 文獻綜述

產(chǎn)業(yè)資本要素在空間范圍內不斷集聚過程，往往伴隨著區(qū)域的資源開放、基礎設施、生產(chǎn)以及配套設施建設。在集聚機制的作用下，規(guī)模等級相同或類似的產(chǎn)品受規(guī)模經(jīng)濟內在要求的驅動，通過產(chǎn)業(yè)關聯(lián)和其他一些經(jīng)濟聯(lián)系集聚成群。對于地區(qū)而言，產(chǎn)業(yè)集聚在推動城市規(guī)模擴張和人口集中的過程中，對地區(qū)經(jīng)濟和環(huán)境均會造成一定的影響。一方面，會對環(huán)境產(chǎn)生負外部性，加劇地區(qū)資源和能源的消耗，增加碳排放量。另一方面，產(chǎn)業(yè)集聚所產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)能夠吸引高質量的企業(yè)，提高資源與能源的使用效率，對環(huán)境產(chǎn)生正外部性。在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，產(chǎn)業(yè)集聚促進原材料的集中利用，各個企業(yè)都能獲得知識溢出和技術外溢帶來的好處，從而能夠有效利用資源，減少二氧化碳的排放，改善地區(qū)環(huán)境質量。這兩種不同方向的影響使產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的綜合效應具有復雜性，國內外學者對這一問題的研究成果亦呈現(xiàn)明顯的分歧。

(1)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展具有環(huán)境正外部性。技術進步和競爭效應會使企業(yè)加強環(huán)境保護措施，形成產(chǎn)品差異化競爭優(yōu)勢。同時，知識外溢和科技發(fā)展為企業(yè)生產(chǎn)更為節(jié)能的產(chǎn)品提供可能。產(chǎn)業(yè)集聚能夠有效控制污染物排放，減少碳排放量。閆逢柱等(2011)[1]考察了產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染之間的關系，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚在一定程度上能夠降低環(huán)境污染。王桂新和武俊奎(2012)[2]指出產(chǎn)業(yè)集聚程度的提升具有提高能源利用效率并降低城市碳排放量的作用。武俊奎等(2012)[3]認為我國應當積極利用產(chǎn)業(yè)集聚的“節(jié)能效應”實現(xiàn)低碳城市規(guī)模擴張，促進產(chǎn)業(yè)在較大城市集聚。乜敏和趙洪海(2013)[4]構建制造業(yè)空間集聚指數(shù)，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)集聚程度與碳排放強度存在長期穩(wěn)定的負相關關系，產(chǎn)業(yè)集聚能夠促進低碳經(jīng)濟的發(fā)展。丁娟娟和邱振(2013)[5]利用脈沖響應函數(shù)和方差分解法發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚有利于碳減排。沈能等(2013)[6]發(fā)現(xiàn)集聚動態(tài)外部性能夠提高能源利用率，進而改善環(huán)境質量。張翼和盧現(xiàn)祥(2015)[7]對三大產(chǎn)業(yè)進行分析，結果表明三大產(chǎn)業(yè)集聚均能促使發(fā)達地區(qū)減少碳排放。張翠菊和張宗益(2016)[8]基于中國30個省級地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，運用空間計量法，發(fā)現(xiàn)碳排放強度主要受經(jīng)濟密度、大城市比重和建成區(qū)的影響。

(2)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展會產(chǎn)生環(huán)境負外部性。包括中國在內的諸多發(fā)展中國家，制造業(yè)集中的區(qū)域多為FDI流入集中的區(qū)域(梁琦等，2003)[9]。根據(jù)“污染避難所”理論和“向(環(huán)境標準)底線賽跑”假說，伴隨著FDI大量流入的產(chǎn)業(yè)集聚會加劇環(huán)境污染，產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的環(huán)境負外部性問題。Virkanen(1998)[10]研究發(fā)現(xiàn)芬蘭南部地區(qū)工業(yè)集聚對當?shù)厮h(huán)境和大氣環(huán)境造成重金屬污染。Frank(2001)[11]分析歐盟200個城市的數(shù)據(jù)，認為產(chǎn)業(yè)集聚與空氣污染具有顯著的相關性。Verhoef和Nijkamp(2002)[12]以空間均衡模型為研究工具，發(fā)現(xiàn)工業(yè)分布引起集聚區(qū)的環(huán)境污染。Ren et al.(2003)[13]分析上海1947-1996年的數(shù)據(jù)，得出產(chǎn)業(yè)集聚導致上海水體總質量下降的結果。侯鳳岐(2008)[14]運用經(jīng)濟地理模型得出經(jīng)濟集聚使得地區(qū)環(huán)境問題更趨嚴重的結論。李偉娜等(2010)[15]從產(chǎn)業(yè)集聚層次回顧中國經(jīng)濟變遷，指出產(chǎn)業(yè)集聚促進經(jīng)濟發(fā)展的同時，也帶來了亟待解決的環(huán)境問題。黃娟和汪明進(2016)[16]認為產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時，集聚發(fā)展加劇了環(huán)境污染。雷海等(2017)[17]指出環(huán)境污染程度高的行業(yè)也是產(chǎn)業(yè)集聚度高的行業(yè)。易艷春等(2019)[18]認為隨著城市規(guī)模的擴張，形成了規(guī)模不經(jīng)濟，導致產(chǎn)業(yè)集聚的碳減排效果減弱。張可(2019)[19]利用聯(lián)立方程模型實證分析我國經(jīng)濟集聚與環(huán)境污染之間的關系，發(fā)現(xiàn)前者加劇環(huán)境污染，且后者抑制經(jīng)濟增長。李小帆和張洪潮(2019)[20]利用門檻模型，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)匹配度較低，互動較少，協(xié)同集聚度較低，不能對區(qū)域碳排放產(chǎn)生明顯促進作用。苗建軍和郭紅嬌(2019)[21]構造空間計量模型，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)集聚和服務業(yè)集聚水平的提高會加劇環(huán)境污染。

梳理以上文獻可以發(fā)現(xiàn)：產(chǎn)業(yè)集聚深刻影響碳排放量，但是產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間的關系究竟是正外部性還是負外部性，尚無定論。產(chǎn)業(yè)集聚對地區(qū)碳排放的綜合效應是怎樣的？產(chǎn)業(yè)轉移和提高地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚程度為環(huán)境帶來的是產(chǎn)業(yè)集聚紅利，還是環(huán)境成本轉移，使得地區(qū)成為“污染避難所”？本文注意到，過往的文獻集中于省級層面的研究，地級市碳排放的研究較為缺乏。一個不可忽視的基本事實是21世紀以來我國經(jīng)營城市的理念開始興起，地級市政府的土地經(jīng)營行為對產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生巨大推動力。因此，本文收集全國239個地級市2004-2016年的數(shù)據(jù)，對城市層面的產(chǎn)業(yè)集聚和碳排放量進行研究。

三 模型設定與指標選取

(一)模型設定

如前文所述，產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間的關系相當復雜，集聚水平的不同，呈現(xiàn)的關系必然不同，城市經(jīng)營理念影響下，城市土地經(jīng)營者逐漸注重多方面、多角度、多時效地衡量城市土地價值，其行為對產(chǎn)業(yè)集聚的影響比省一級政府的影響更為直接，因此，本文選取了中國239個地級市(1)直轄市相當于經(jīng)濟中心，地理位置重要，工業(yè)經(jīng)濟實力遠遠高于地級市，因此本文樣本不包括北京、上海、天津、重慶四個直轄市。此外由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的限制，本文排除了以下地級市：運城市、忻州市、呼倫貝爾市、鶴崗市、雙鴨山市、黑河市、欽州市、百色市、河池市、來賓市、三沙市、儋州市、達州市、雅安市、巴中市、六盤水市、畢節(jié)市、銅仁市、保山市、昭通市、普洱市、臨滄市、延安市、榆林市、安康市、商洛市、嘉峪關市、金昌市、白銀市、天水市、武威市、張掖市、平?jīng)鍪小⒕迫?、慶陽市、定西市、隴南市、克拉瑪依市、吐魯番市、哈密市、西寧市、海東市。2004-2016年度的面板數(shù)據(jù)，構建產(chǎn)業(yè)集聚和碳排放量之間關系的模型進行實證分析：

co2i, t-1=β0+β1faggloi, t-1+β2saggloi, t-1+β3taggloi, t-1+β4popi, t-1+β5tertiaryi, t-1+

β6pgdpi, t-1+β7fdii, t-1+β8costi, t-1+β9areai, t-1+εi, t-1

借鑒已有研究，為避免內生性的影響，將所有變量滯后一期納入方程。其中，i表示地級市，t表示時間，co2i代表碳排放量，faggloi、saggloi、taggloi分別表示第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度，popi表示人口規(guī)模，tertiaryi代表經(jīng)濟結構，pgdpi代表經(jīng)濟發(fā)展，fdii代表對外開放度，costi代表城市能源需求，areai代表土地集聚，εi代表隨機誤差項。

(二)指標選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取包括碳排放量、一二三產(chǎn)業(yè)集聚度、人口規(guī)模、經(jīng)濟結構、經(jīng)濟發(fā)展、對外開放度、社會消費、土地集聚等10個指標進行計量分析，樣本為2004-2016年我國239個地級市共31056個數(shù)據(jù)，符合計量分析有效性要求。

(續(xù)上表)

各主要變量的統(tǒng)計性描述見表1，指標意義和獲取方法分別是：

1.被解釋變量

碳排量co2。中國國內沒有官方機構公布的碳排放量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而且國際能源總署(IEA)、美國能源信息管理局(EIA)和美國二氧化碳分析中心(CDIAC)等國外機構可查詢的碳排放數(shù)據(jù)大多屬于國際層面，內部城市的碳排放量數(shù)據(jù)十分缺乏?；诂F(xiàn)狀和數(shù)據(jù)可得性，本文參考李少林(2017)[22]的方法計算中國各地級市的碳排放數(shù)據(jù)，將來源不同的碳排放按能源消耗折算成標準煤計算碳排放量。中國采用的“能源燃料折算為標準煤的二氧化碳排放量系數(shù)”通常處于2.42-2.72之間，本文選取中間值2.57作為折算系數(shù)。中國電力生產(chǎn)結構特征下，火力發(fā)電約占總發(fā)電量的80%，假設火力發(fā)電與消費量匹配，即社會用電量的80%來源于火力發(fā)電。按照火力發(fā)電煤耗計算，每度電折合0.123kg標準煤，因此從全社會用電量推算各城市的碳排放量，公式為：

co2=electricity×80%×0.123×2.57×0.001

其中，co2代表碳排放量，electricity代表全社會用電量。

2.核心解釋變量

(1)產(chǎn)業(yè)集聚水平(agglo):產(chǎn)業(yè)集聚度是衡量產(chǎn)業(yè)集聚程度的指標，表示產(chǎn)業(yè)分布的空間異質性和區(qū)域不平衡性。描繪產(chǎn)業(yè)集聚的常用指標包括區(qū)位熵、行業(yè)集中度、赫芬達爾-赫希曼指數(shù)、空間基尼系數(shù)等。由于行業(yè)集中度對規(guī)模分布的考量不夠全面，赫芬達爾-赫希曼指數(shù)直觀性較差等原因，在研究區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚問題時較少被采用。Krugman et al.(1991)[23]利用洛倫茲曲線和基尼系數(shù)的原理和方法，以Si表示i地區(qū)某產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占全國該產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)之比，Yi表示該地區(qū)就業(yè)人數(shù)占全國總就業(yè)人數(shù)之比，構造了測定行業(yè)空間分布均衡程度的空間基尼系數(shù)：G=∑(Si-Yi)2。但是空間基尼系數(shù)沒有考慮具體的產(chǎn)業(yè)組織狀況和區(qū)域差異，因此也很難真實表達產(chǎn)業(yè)集聚度。相對而言，用來衡量區(qū)域要素分布情況的區(qū)位熵，反映了產(chǎn)業(yè)部門的專業(yè)化程度，也能夠消除區(qū)域規(guī)模的差異因素，可以較真實地反映地理要素的空間分布，例如keeble et al.(1991)[24]、楊仁發(fā)(2015)[25]的研究。綜合考慮數(shù)據(jù)獲得的便利性與表達的真實性，本文選取區(qū)位熵衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平，i地區(qū)r產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵agglo計算公式為：

agglo=(eir/∑ieir)/(∑ieir/∑i∑reir)

eir表示i地區(qū)r產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)。采用一、二、三產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵表示第一產(chǎn)業(yè)集聚度(fagglo)、第二產(chǎn)業(yè)集聚度(sagglo)、第三產(chǎn)業(yè)集聚度(tagglo)

(2)共同集聚水平：本文借鑒楊仁發(fā)(2013)[26]的做法，根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚的區(qū)位熵指標，用產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)的相對差異來衡量r產(chǎn)業(yè)與m產(chǎn)業(yè)的共同集聚水平，具體計算公式為：

conagglo=1-|agglor-agglom|/(agglor+agglom)

agglor和agglom分別為r產(chǎn)業(yè)和m產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵。該指數(shù)值越大，就說明r產(chǎn)業(yè)和m產(chǎn)業(yè)的共同集聚水平越高。因此，一二產(chǎn)業(yè)集聚度、一三產(chǎn)業(yè)集聚度、二三產(chǎn)業(yè)集聚度的一階滯后項分別表示為conagglo12, t-1、conagglo13, t-1、conagglo23, t-1。

3.控制變量

中國是否淪為發(fā)達國家的“污染天堂”？這不是一個非此即彼的簡單問題。已有研究表明，污染的產(chǎn)生與治理經(jīng)常是“孿生兄弟”。鑒于此，本文控制以下變量的影響。

(1)人口規(guī)模(pop)：Dietz和Rosa(1997)[27]于1994年提出環(huán)境壓力模型STRIPAT，具體形式為：I=aPbAcTde，I、P、A、T分別表示環(huán)境壓力、人口數(shù)量、富裕程度和技術，其中用能源消費總量表示環(huán)境壓力；a為模型系數(shù)，b、c、d分別表示人口數(shù)量、富裕程度、技術等人文驅動力的指數(shù)，e為模型誤差。IPAT模型是STRIPAT模型的特殊形式，即a=b=c=d=1。Haberl和Krausmann(2001)[28]運用IPAT模型對奧地利工業(yè)化中人口規(guī)模、富裕程度對環(huán)境壓力的影響進行實證分析，指出不同人文驅動力對環(huán)境的影響存在差異。Fischer-Kowalski和Amann(2001)[29]認為人口數(shù)量和技術對環(huán)境的影響明顯強于富裕程度的影響。Kwon(2004)[30]研究結果表明，當富裕度以乘車距離為表征時，富裕度對CO2的影響最為顯著。人口數(shù)量的增長直接導致人類生活空間的縮小，使得能源和環(huán)境壓力持續(xù)升高。本文以各地級市年末總人口數(shù)表示人口規(guī)模。

(2)經(jīng)濟結構(tertiary)：不同經(jīng)濟結構對碳排放量的影響有著顯著差異。經(jīng)濟發(fā)展早中期，經(jīng)濟結構以重工業(yè)為主，大量煤炭等資源的消耗，增加空氣中的碳排放量。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，以高技術為核心的技術密集型產(chǎn)業(yè)逐步取代重工業(yè)，污染物的排放量有所下降。第三產(chǎn)業(yè)中，金融、保險、房地產(chǎn)等行業(yè)的發(fā)展，同樣會增加電力需求及其它相關產(chǎn)品需求。故此，本文運用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表示經(jīng)濟結構。

(3)經(jīng)濟發(fā)展(pgdp)：Grossman和Krueger(1991)[31]提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environment Kuzents Curve)，他們發(fā)現(xiàn)部分環(huán)境污染物排放量與經(jīng)濟增長之間存在著“倒U型”曲線關系，即在經(jīng)濟發(fā)展發(fā)展初期，經(jīng)濟增長會加劇環(huán)境污染，但是當經(jīng)濟突破某一“轉折點”，經(jīng)濟繼續(xù)增長有利于改善環(huán)境質量。由此可見GDP和環(huán)境污染物的排放量存在著一定關系。本文用人均GDP表示經(jīng)濟發(fā)展程度。

(4)對外開放度(fdi)：我國不同地區(qū)對外資的吸引力存在差異，欠發(fā)達城市為了吸引更多的外資流入，往往會放松環(huán)境管制標準，加快自然資源開發(fā)利用的步伐，經(jīng)濟發(fā)展初期生產(chǎn)的產(chǎn)品更可能是污染密集型的，甚至“兩頭在外”的出口產(chǎn)品也不能例外?！盀樵鲩L而競爭”的存在，使環(huán)保標準可能會出現(xiàn)“向底線奔跑”的現(xiàn)象。另一方面，加大對外開放度，引進跨國公司的先進技術和環(huán)保標準有利于改善引進方環(huán)境污染程度。本文以各城市外商實際投資額表示對外開放度。

(5)社會消費(cost)：經(jīng)濟增長和城市規(guī)模的擴大能夠有效地提高城市居民消費水平，促進城市能源需求的增長，由此改變碳排放量，影響環(huán)境狀況。本文用社會消費品零售總額表示社會消費。

(6)土地集聚(area)：土地是人類生活和生存的空間，是產(chǎn)業(yè)集聚和人口集聚的基礎。本文用建成區(qū)的面積表征土地集聚。

四 實證結果分析

(一)數(shù)據(jù)處理

本文模型中選用的10個指標，各指標量綱存在差異，需要進行無量綱化處理，消除指標量綱的影響。目前常見的無量綱化處理方法主要包括極值法、均值化以及標準化方法。本文采用Z值標準化進行無量綱處理，其中Zij為標準化后的變量值，xij表示實際變量值，xi和si分別為指標的算術平均值(或稱數(shù)學期望)和標準差，公式如下：

Zij=(xij-xi)/si

(二)回歸分析

1.單個產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放量影響的固定效應模型分析

本文所選用的數(shù)據(jù)，地區(qū)數(shù)量明顯多于年份數(shù)量，為短面板數(shù)據(jù)。通過豪斯曼檢驗選擇固定效應和隨機效應模型進行估計，結果拒絕原假設，選擇固定模型效應進行分析，回歸結果見表2的模型1。結果顯示：首先，第一產(chǎn)業(yè)集聚度(fagglo)對碳排放量的影響不顯著，無法判斷第一產(chǎn)業(yè)集聚度對碳排放量的影響。其次，第二產(chǎn)業(yè)集聚度(sagglo)的系數(shù)在1%水平下顯著為正，這說明第二產(chǎn)業(yè)集聚對于地區(qū)碳排放有著顯著正向影響。第二產(chǎn)業(yè)通常包括制造業(yè)、采掘業(yè)、建筑業(yè)等，其經(jīng)濟規(guī)模的擴大是工業(yè)碳排放量增長的決定性因素，而我國大多數(shù)城市政府可能選擇犧牲環(huán)境來促進經(jīng)濟發(fā)展。電力、熱力、有色金屬冶煉、煤炭開采等高能耗產(chǎn)業(yè)排放了大量二氧化碳，不合理的產(chǎn)業(yè)結構嚴重制約著環(huán)境的改善。并且，第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)缺乏有效的減排設備和環(huán)保意識，導致環(huán)境負效應遠遠大于環(huán)境正效應，使得第二產(chǎn)業(yè)成為二氧化碳排放量最大的產(chǎn)業(yè)。然后，第三產(chǎn)業(yè)集聚度(tagglo)的系數(shù)在10%水平下顯著為負，說明第三產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放有著顯著負向影響。第三產(chǎn)業(yè)包括商業(yè)、金融、服務業(yè)及其他非物質生產(chǎn)部門。隨著經(jīng)濟社會向低碳綠色轉型，各個城市紛紛將第三產(chǎn)業(yè)作為調整結構、推動節(jié)能減排的重要抓手。第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進入網(wǎng)絡信息時代后，傳統(tǒng)第三產(chǎn)業(yè)的影響日益減弱，碳排放量大大減少，對改善環(huán)境有著明顯作用。最后，經(jīng)濟發(fā)展在1%水平下顯著為正，對外開放度在10%水平下顯著為正，社會消費在1%水平下顯著為正，說明三者的發(fā)展均會增加碳排放量。中國作為最大的發(fā)展中國家，不斷加大對外開放力度，吸引外資，發(fā)展本國企業(yè)。固然，引進了外國先進的科學技術，增強了本國綜合實力，但是由于中國環(huán)境管制標準較為寬松，生產(chǎn)大量的污染密集型產(chǎn)品，可能使得中國淪為發(fā)達國家的“污染天堂”。

2.考慮共同集聚的固定效應模型分析

以上分析中僅僅考慮單個產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放量的影響，但現(xiàn)實中，一二三產(chǎn)業(yè)之間的共同集聚與碳排放量同樣存在一定的關系。本文根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚的區(qū)位熵指標，用產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)的相對差異來衡量r產(chǎn)業(yè)與m產(chǎn)業(yè)的共同集聚水平，分別引入方程，具體回歸結果見表2模型2。從計量結果來看，一二三產(chǎn)業(yè)集聚度均顯著且符號未發(fā)生改變，但是一二產(chǎn)業(yè)共同集聚度在5%水平下顯著為負，說明一二產(chǎn)業(yè)共同集聚能有效減少碳排放量，改善環(huán)境質量。一三產(chǎn)業(yè)共同集聚和二三產(chǎn)業(yè)共同集聚則不顯著，說明第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)以及第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的共同集聚對碳排放量的影響無法確定。

表2 模型回歸結果

(續(xù)上表)

3.東中西部地區(qū)的比較分析

從地區(qū)異質性角度出發(fā)，通過對全國樣本中東中西部地區(qū)(2)根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平和地理位置，本文將研究樣本分為東中西部三個地區(qū)。東部地區(qū)：河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南。中部地區(qū)：黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南。西部地區(qū)：陜西、云南、貴州、四川、甘肅、青海、內蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾族自治區(qū)。的比較分析，可以看出各地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的不同影響，見表3。縱向上看：首先在東部地區(qū)樣本中，第一產(chǎn)業(yè)集聚度在5%水平下顯著為正，第二產(chǎn)業(yè)集聚度在1%水平下顯著為正，第三產(chǎn)業(yè)集聚度在5%水平下顯著為負，人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展、對外開放度、社會消費、土地集聚均在1%水平下顯著為正。其次，在中部地區(qū)樣本中，第一產(chǎn)業(yè)集聚度不顯著，第二產(chǎn)業(yè)集聚度在1%水平下顯著為正,第三產(chǎn)業(yè)集聚度在10%水平下顯著為負，其他控制變量也均顯著。最后，在西部地區(qū)樣本中，第一產(chǎn)業(yè)集聚度在5%水平下顯著為正，第二產(chǎn)業(yè)集聚度在1%水平下顯著為正，第三產(chǎn)業(yè)集聚度在1%水平下顯著為負。

橫向比較來看，首先，第一產(chǎn)業(yè)集聚度在東西部地區(qū)顯著為正，但是在中部地區(qū)卻不顯著。其次，第二產(chǎn)業(yè)集聚度在東中西部均顯著為正，影響系數(shù)關系為：西部>東部>中部?？赡艿脑蛟谟冢褐醒胝?000年開始部署實施“西部大開發(fā)”計劃，用東部沿海城市的剩余經(jīng)濟發(fā)展能力來促進西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。經(jīng)過十幾年，西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)得到了長足發(fā)展，致使第二產(chǎn)業(yè)集聚度對碳排放量的影響超過東部和中部地區(qū)。東部沿海城市是中國最先發(fā)展起來的城市，第二產(chǎn)業(yè)規(guī)模遠超中部，因此第二產(chǎn)業(yè)集聚度對碳排放量的影響超過中部。然后，第三產(chǎn)業(yè)集聚度對碳排放量的影響系數(shù)均為負值，且絕對值大小關系為：東部<中部<西部。第三產(chǎn)業(yè)即各類服務和商品行業(yè)，是三大產(chǎn)業(yè)中資金流動最大的產(chǎn)業(yè)。改革開放以來，中央政府對東部地區(qū)施行優(yōu)惠政策，鼓勵各方企業(yè)投資，吸引大量資金涌入，但是由于尚未形成完善的環(huán)境補償機制，導致東部地區(qū)的環(huán)境改善力度不如中部和西部地區(qū)。中部地區(qū)擁有大量的人口，承接了東部沿海轉移來的產(chǎn)業(yè)，使得環(huán)境改善力度小于西部地區(qū)。最后，三個地區(qū)對外開放度對碳排放量影響的大小關系為：東部>中部>西部。在東中部地區(qū)，對外開放度的擴大會增加碳排放量，在西部地區(qū)，對外開放度對碳排放量的影響為負。

表3 不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放量的影響

五 結論與建議

本文采用固定效應和隨機效應模型，基于2004-2016年我國239個地級市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究一二三產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放量的影響。結果顯示：第一產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放量無顯著影響，但是在東西部地區(qū)會顯著增加碳排放量；第二產(chǎn)業(yè)集聚會顯著增加碳排放量，第二產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的環(huán)境正效應遠小于其所帶來的環(huán)境負效應，從而表現(xiàn)出污染環(huán)境，增大溫室效應。

在分地區(qū)樣本回歸中，西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放量的影響超過東部和中部地區(qū)，第三產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放量呈現(xiàn)負向關系，能夠有效減少碳排放量。中國東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對環(huán)境的改善效果小于西部和中部；第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的共同集聚能夠顯著減少碳排放量。值得注意的是在全國以及分地區(qū)樣本回歸中，對外開放度對碳排放量的影響均顯著為正，且對東部發(fā)達地區(qū)的影響高于西部和中部地區(qū)，實證結果表明中國可能成為發(fā)達國家的“污染天堂”。

毫無疑問，國人皆不希望本國成為發(fā)達國家的“污染天堂”，但對增長的期待，產(chǎn)業(yè)集聚又常常是地方政府的重要抓手，兩者如何兼顧？本文提出以下建議。

1. 工業(yè)化并非千城一律的發(fā)展路徑。在大農業(yè)背景下，地方政府應當引導農民發(fā)展低碳農業(yè)，開發(fā)農村可再生能源，調整種植和養(yǎng)殖結構，發(fā)展節(jié)水農業(yè)，做好農村生活節(jié)能，實施綠色生產(chǎn)。

2.服務業(yè)并非一定比第二產(chǎn)業(yè)低污染。“服務型經(jīng)濟”常被認為是經(jīng)濟轉型的重要方向，但服務業(yè)尤其是傳統(tǒng)服務業(yè)并非一定比第二產(chǎn)業(yè)帶來較少污染，地方政府應當加大環(huán)保宣傳力度，優(yōu)化居民消費結構，提倡綠色消費，支持新能源、新技術的開發(fā)利用，依靠人力資本和技術效率推動企業(yè)低碳生產(chǎn)，從而實現(xiàn)服務業(yè)的節(jié)能轉型。

3.清潔生產(chǎn)方面也需要“工業(yè)反哺農業(yè)”。工業(yè)反哺農業(yè)不僅指產(chǎn)業(yè)關聯(lián)與收入帶動方面的，降低污染亦是如此。地方政府要積極引導第二產(chǎn)業(yè)的企業(yè)進行技術創(chuàng)新，為第一產(chǎn)業(yè)特別是農業(yè)，提供較為節(jié)能的機器設備。同時，鼓勵企業(yè)開發(fā)清潔能源，以便農業(yè)清潔生產(chǎn)。

4.避免“污染天堂”已成為當務之急。節(jié)能和綠色生產(chǎn)是全面適用的方向。各地政府面臨因地制宜加大產(chǎn)業(yè)結構調整力度、加快工業(yè)轉型升級的壓力，一方面對高能耗行業(yè)進行改造升級，提高資源利用效率；另一方面鼓勵環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加大產(chǎn)業(yè)扶持力度。同時，各地政府應當加大企業(yè)的環(huán)保準入力度，細化企業(yè)的碳排放標準，促進清潔能源的使用和清潔機制的應用。

2020年初，新型冠狀病毒襲擊了全人類，令人猝不及防，一些國家甚至短期被迫關上國門，這對我國很多城市而言，是一場危機也是一次機遇。各地區(qū)在擴大對外開放力度的同時應當設立較高的環(huán)境規(guī)制政策，吸引外地高質量企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，避免成為發(fā)達國家或地區(qū)的“污染天堂”。