地理集聚、城市規(guī)模與霧霾污染
——基于中國城市數(shù)據(jù)的實證研究

陳 旭，婁馨慧，秦 蒙

(1.安徽財經(jīng)大學 國際經(jīng)濟貿(mào)易學院，安徽 蚌埠 211189；2.山東財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，山東 濟南 250014)

隨著中國城鎮(zhèn)化和工業(yè)化水平的不斷提升，霧霾污染也逐漸呈現(xiàn)出影響范圍廣、治理難度大、發(fā)生頻率高等特點。數(shù)據(jù)顯示，2015年我國京津冀、長三角和珠三角等大型城市群出現(xiàn)霧霾的天數(shù)超過了100天，99.6%的中國城市PM2.5濃度超過了世界衛(wèi)生組織的標準。日益嚴重的霧霾污染不僅嚴重威脅著居民的生活與健康，更是成為了阻礙吸引高端人才和經(jīng)濟持續(xù)增長的重要因素。據(jù)日本媒體《產(chǎn)經(jīng)新聞》報道，為了應對中國日益頻發(fā)的霧霾污染所導致生產(chǎn)成本的增加和勞動生產(chǎn)率的下降，在華日企正籌劃加快向東南亞遷移的進程。習近平總書記也多次強調(diào)，空氣質(zhì)量關乎廣大人民群眾的生活質(zhì)量和幸福感，治理霧霾是我國全社會刻不容緩的任務。

治理霧霾污染，首先需要我們了解引起霧霾的相關因素。眾所周知，盡管霧霾在一定程度上是由天氣所致，但根源上還是歸咎于我國長期不合理的能源結構和產(chǎn)業(yè)結構[1]。從霧霾分布看，我國霧霾污染較為嚴重的地區(qū)往往是制造業(yè)規(guī)模較為龐大的東中部地區(qū)。根據(jù)環(huán)保部門的測算結果，在導致我國環(huán)境污染的排放物中，超過70%來自于制造業(yè)。不僅如此，近年來我國制造業(yè)企業(yè)的地理分布也呈現(xiàn)出非常明顯的向東部集中的特征和趨勢，并形成了較大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)群和城市群。對于中國來說，霧霾與城市化和工業(yè)化的高速發(fā)展息息相關，大規(guī)模的制造業(yè)生產(chǎn)、持續(xù)不斷的建筑施工以及高密度的汽車尾氣排放，大大增加了當?shù)乜諝庵屑氼w粒污染物。霧霾污染隨著城市化的不斷進行而日益嚴重[2]。這不禁令人產(chǎn)生疑問，中國的制造業(yè)集聚和城市規(guī)模將會如何影響霧霾污染？

相比于以碳氧化合物排放為代表的空氣質(zhì)量研究，由于霧霾測算數(shù)據(jù)的可獲得性等原因，經(jīng)濟學領域關于導致霧霾污染的關鍵因素以及相應的政策研究近兩年來才逐漸得到部分學者的探討。在中國仍有相當長的工業(yè)化和城市化道路要走的經(jīng)濟背景下，這就給我們提出了以下問題：在我國經(jīng)濟集聚程度不斷提高和城市規(guī)模持續(xù)擴張的發(fā)展趨勢下，我國的霧霾污染是否將會隨著制造業(yè)企業(yè)地理集聚程度的持續(xù)增加而逐漸惡化？在地理集聚影響霧霾污染的過程中，城市規(guī)模的擴張又將扮演怎樣的角色？為此，本文將深入考察制造業(yè)地理集聚、城市規(guī)模與霧霾污染之間的關系，為更加準確和深入地了解我國城市結構對空氣質(zhì)量的影響提供一定的經(jīng)驗證據(jù)和政策啟示。

一、文獻述評

在導致霧霾污染的相關因素研究出現(xiàn)之前，以集聚為代表的城市結構與環(huán)境之間的關系已得到部分學者的探討，所得到的結論卻不盡一致。一種觀點認為，人口密度較高的地區(qū)由于通勤距離的減少以及公共交通運輸工具的有效利用使得空氣中碳氧化合物排放量相對較小，空氣污染壓力隨著人口密度和產(chǎn)業(yè)集聚的增加而減少[3]。類似的，陸銘和馮皓的研究指出，隨著我國產(chǎn)業(yè)集聚由勞動密集型逐步向知識密集型和服務密集型轉型，經(jīng)濟集聚有助于降低單位工業(yè)產(chǎn)出的污染強度[4]。劉習平和宋德勇的證據(jù)表明，城市化過程中的產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著提高能源和資源的利用效率，環(huán)境污染現(xiàn)象也隨之得到緩解[5]。然而，王興杰等以我國在第一階段實施新空氣質(zhì)量標準的74個地級市為樣本的數(shù)據(jù)分析表明，人口密度提高導致城市在短時間內(nèi)排放大量的大氣污染物是導致我國空氣質(zhì)量快速下降的根本原因[2]。Verhoef和Nijkamp的研究同樣顯示工業(yè)集中是產(chǎn)生包括空氣污染在內(nèi)各類環(huán)境污染的重要因素[6]。此外，還有一種聲音指出，經(jīng)濟集聚對環(huán)境產(chǎn)生的影響呈現(xiàn)非線性特征。最具代表的是由Grossman和Krueger[7]提出的“環(huán)境庫滋涅茨曲線”這一概念，即在經(jīng)濟發(fā)展水平較低時，環(huán)境質(zhì)量將隨著經(jīng)濟增長而惡化；直至經(jīng)濟水平達到一定程度之后，環(huán)境開始隨著經(jīng)濟發(fā)展有所好轉。張可[8]基于中國城市工業(yè)污染排放視角驗證了這一觀點。

近年來，隨著霧霾測度數(shù)據(jù)的可獲得性以及霧霾對我國經(jīng)濟和居民生活的重大影響，從經(jīng)濟學視角探討霧霾的影響因素及治理對策的研究也逐步豐富起來。在經(jīng)濟發(fā)展層面，馬麗梅和張曉[9]以及王敏和黃瀅[10]分別基于省級和城市面板數(shù)據(jù)的實證研究發(fā)現(xiàn)我國霧霾濃度隨著地區(qū)經(jīng)濟增長呈現(xiàn)顯著的先降后升的正U形發(fā)展趨勢。在能源結構方面，魏巍賢和馬喜立[11]以及向堃和宋德勇[12]的研究發(fā)現(xiàn)，煤炭消耗的增加將直接加劇當?shù)仂F霾污染，而電力能源的普及能夠有效地降低當?shù)氐撵F霾濃度。在制度政策方面，李根生和韓民春認為，我國的財政分權制度能夠通過提高地方政府的治霾積極性改善地區(qū)霧霾污染[13]。王書斌和徐盈之從企業(yè)投資偏好視角考察了環(huán)境規(guī)制治理霧霾的實現(xiàn)路徑[14]。鑒于大量研究證實了經(jīng)濟人口集聚對環(huán)境壓力的重要影響，加之我國霧霾形成的主要原因來自于制造業(yè)的過度排放，我們有理由相信制造業(yè)企業(yè)的地理集聚與當?shù)仂F霾污染之間存在密切聯(lián)系。而目前關于集聚與霧霾之間的直接研究則較為鮮見，即便涉及，也主要是從人口密度視角探討了霧霾與集聚之間的聯(lián)系，所得結論也不盡一致。比如邵帥等[1]發(fā)現(xiàn)，人口的快速集聚加劇了地區(qū)的霧霾污染。與之相反的是，秦蒙等[15]則認為，城市蔓延所導致的人口密度的減少增加了通勤距離，反而提高了當?shù)豍M2.5濃度。

人口密度與霧霾之間關系的研究結論之所以存在巨大差異，其原因可能在于經(jīng)濟集聚在影響PM2.5濃度方面，同樣可能存在由規(guī)模經(jīng)濟與市場擁擠之間此消彼長的動態(tài)關系形成的非線性特征。環(huán)境污染作為城市化和工業(yè)化初期的產(chǎn)物，往往是阻礙城市集聚的重要因素[16]。但考慮到排污治理可能也存在著規(guī)模經(jīng)濟現(xiàn)象，那么隨著城市化和工業(yè)化進程的持續(xù)深入，集聚也能夠成為緩解環(huán)境污染的有效途徑[4]。從霧霾污染層面上看同樣如此，規(guī)模經(jīng)濟表現(xiàn)為在集聚程度較高的地區(qū)治理氣體排放可能存在類似規(guī)模經(jīng)濟的性質(zhì)，帶來單位投入產(chǎn)出所排放的PM2.5的下降；與之對應的是，集聚引發(fā)的市場擁擠以及短期內(nèi)企業(yè)之間的相互競爭和模仿，導致地區(qū)細顆粒排放量的急劇增加，引發(fā)了地區(qū)空氣中PM2.5含量的上升。因此，制造業(yè)企業(yè)的地理集聚對霧霾污染的影響可能存在非線性的影響特征和趨勢。

綜合來看，目前國內(nèi)城市經(jīng)濟集聚對霧霾污染的影響研究尚處于起步階段，特別是與霧霾污染息息相關的制造業(yè)集聚對PM2.5的影響研究更是鮮有。為此，本文通過構建考慮了行業(yè)關聯(lián)度的地理集聚指標，基于我國264個地級市數(shù)據(jù)探討制造業(yè)企業(yè)的地理集聚對地區(qū)PM2.5濃度的動態(tài)影響，以及城市規(guī)模在其中所發(fā)揮的協(xié)同作用。為我們準確理解地理集聚、城市規(guī)模與霧霾污染的關系以及制定相應的制度規(guī)章提供一定的經(jīng)驗證據(jù)和政策啟示。

二、機制分析與模型設定

(一)機制分析

首先，對制造業(yè)企業(yè)集聚程度較低的多數(shù)城市來說，一方面，在制造業(yè)企業(yè)的地理集聚初期，規(guī)模效應占集聚外部效應中的主導地位，引致產(chǎn)能的快速擴張。在技術溢出和競爭篩選效應尚未充分發(fā)揮的情況下，這將直接導致資源和能源的消耗速度遠遠高于大氣承載能力，最終加劇了空氣中的PM2.5濃度。同時，經(jīng)濟活動密集的區(qū)域往往伴隨著更高的房價和房租，從業(yè)者更傾向于居住在相對較遠的區(qū)域以減少支出，這無疑將大大增加通勤距離和私家車的使用力度，更多的能源消耗增加了空氣中細顆粒污染物的濃度[9]。此外，制造業(yè)企業(yè)在集聚初期具有較高的建筑需求，在這期間建筑施工帶來的大量粉塵也加劇了區(qū)域霧霾污染[17]。另一方面，當制造業(yè)企業(yè)集聚至一定程度，地理集聚的外部經(jīng)濟效應愈發(fā)明顯并超過擁擠效應[18]，企業(yè)的生產(chǎn)效率也隨之提升，特別是集聚后期帶來的明顯的技術溢出，有助于降低區(qū)域內(nèi)單位投入產(chǎn)出所產(chǎn)生PM2.5的排放量。同時結合環(huán)境庫滋涅茨曲線，制造業(yè)企業(yè)的地理集聚對地區(qū)PM2.5濃度的影響可能呈現(xiàn)先揚后抑的倒U型特征。在此，本文提出第一個假設。

假設1：地區(qū)霧霾污染水平可能隨著制造業(yè)企業(yè)地理集聚程度的提高呈現(xiàn)先升后降的倒U型發(fā)展趨勢。

在制造業(yè)地理集聚持續(xù)加深的過程中，城市的人口規(guī)模也不可避免地隨之擴張。人口規(guī)模的擴張增加了能源的消耗和以PM2.5為代表的細顆粒污染物的排放量。如果城市生態(tài)環(huán)境的承載力未能與城市所產(chǎn)生的細顆粒排放量相匹配，那么城市人口規(guī)模的擴張很可能將導致霧霾污染的加劇。比如人口增加引致的房屋建筑工程的增加，以及對于以煤炭為主要供暖原料的北方城市，人口的增加必然帶來煤炭資源的大量消耗，空氣中的污染性顆粒物濃度也隨之增加。在此，本文提出第二個假設。

假設2：PM2.5濃度與城市規(guī)模之間存在正相關關系。

但與此同時，地理集聚和城市規(guī)模對霧霾的影響并非完全獨立，二者之間往往存在交互作用。部分研究指出，對于集聚外部經(jīng)濟效應發(fā)揮較為充分的地區(qū)，較高的人口規(guī)模反而有助于通過提升經(jīng)濟發(fā)展效率降低人均排放量[19]。陸銘和馮皓也指出，大城市較為明顯的規(guī)模經(jīng)濟和集聚經(jīng)濟有助于減少單位工業(yè)產(chǎn)出所帶來的排放污染[4]。不僅如此，較大規(guī)模的城市擁有相對完善的交通基礎設施、更為完善的環(huán)境治理政策以及更為明顯的集聚外部經(jīng)濟效應，大城市的制造業(yè)集聚所造成的霧霾污染可能會相對輕微。因此，本文提出第三個研究假設。

假設3：較大的城市規(guī)?？赡苡兄诰徑庵圃鞓I(yè)集聚對霧霾污染產(chǎn)生的加劇影響。

(二)模型設定

根據(jù)以上分析，本文的計量模型設定如下：

α5industryi,t-1+α6busi,t-1+α7pgdpi,t-1+ε+yeari,t

(1)

模型(1)中，PM2.5i,t表示城市i在t年的地表PM2.5濃度。density表示城市制造業(yè)企業(yè)的地理集聚水平。density2表示地理集聚指標的平方項，用以觀察地理集聚對霧霾污染的影響是否存在非線性特征。pop指代城市的常住人口規(guī)模。FDI表示各個城市每年實際利用的外商直接投資占地區(qū)GDP的比重。一方面，部分外資企業(yè)選擇在華投資的動機可能在于利用中國相對寬松的環(huán)境規(guī)制開展環(huán)境污染較為嚴重的生產(chǎn)活動，這無疑將加劇我國的環(huán)境污染[20]；另一方面，外資企業(yè)能夠通過技術溢出和示范效應帶動本地企業(yè)的生產(chǎn)技術，進而改善企業(yè)的排污狀況。industry表示城市第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重，用來反映城市的產(chǎn)業(yè)結構。一般認為，一個地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)比重越高，意味著城市經(jīng)濟在發(fā)展過程中消耗了更多的資源和能源，進而加劇了空氣中污染顆粒的數(shù)量和濃度。bus表示城市平均每萬人擁有的公共交通工具的數(shù)量，人均公共交通工具越多，意味著人均汽車尾氣排放就越少，這將在一定程度上緩解霧霾污染。pgdp表示城市的人均GDP，用以考察城市經(jīng)濟發(fā)展水平與霧霾污染之間的關系。ε表示模型的殘差項。為了減少變量之間的異方差，模型中的PM2.5、density、bus、pop以及pgdp均以對數(shù)形式代入回歸方程中。

此外，為了考察城市規(guī)模與地理集聚對霧霾污染的交互影響，本文在模型(1)的基礎上設定如下實證模型：

α5FDIi,t-1+α6industryi,t-1+α7busi,t-1+α8pgdpi,t-1+ε+yeari,t

(2)

其中，densityi,t-1×popi,t-1表示制造業(yè)企業(yè)地理集聚水平與城市人口規(guī)模的交叉項?？紤]到本文設定的解釋變量對被解釋變量產(chǎn)生影響存在一定的時滯，本文將解釋變量的滯后一期代入回歸方程中。

三、指標構建與數(shù)據(jù)描述

(一)地理集聚測度

相比以往未考慮行業(yè)之間相關性的集聚指標。本文借鑒王永進和盛丹[21]，在計算城市經(jīng)濟活動密度的同時，重點考慮了各行業(yè)之間不同程度的關聯(lián)性，測度步驟如下。

第一步，基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，將制造業(yè)企業(yè)的就業(yè)、產(chǎn)出以及資本加總至城市×行業(yè)層面，并將該數(shù)據(jù)除以其所處城市的面積，得出城市c行業(yè)i的地理密度：

deci=∑femploymentfci/areac，doci=∑foutputfci/areac，

daci=∑fassetfci/areac。

第二步，計算城市c行業(yè)i的就業(yè)、產(chǎn)出以及資本所占份額：

第三步，根據(jù)產(chǎn)業(yè)相似度指數(shù)proximateij(1)產(chǎn)業(yè)相似度指數(shù)取自Hausman和Klinger[22]，且proximate[0,1]，其值越大，表明行業(yè)間相似度就越高；反之，則越低。為了能夠運用行業(yè)相似度指數(shù)，本文將CIC四分位行業(yè)與SITC四分位行業(yè)一一對接，在剔除少數(shù)無法對應的行業(yè)后，實現(xiàn)了CIC與SITC的對接。對城市c行業(yè)i的地理密度進行如下調(diào)整[22]：

adeci=∑j(deci×proximateij)，adoci=∑j(doci×proximateij)，

adaci=∑j(daci×proximateij)。

第四步，最后計算出每個城市經(jīng)濟活動的地理集聚指數(shù)：

agg_employmentc=∑i(seci×adeci)，agg_outputc=∑i(soci×adoci)，

agg_assetc=∑i(saci×adaci)。

上述3個指數(shù)agg_employmentc、agg_outputc以及agg_assetc分別表示城市c在就業(yè)、產(chǎn)出、資本方面的空間集聚水平，數(shù)值越大，表明該城市的制造業(yè)地理集聚程度就越高。

(二)霧霾污染測度和描述

本文選取地表PM2.5濃度來衡量霧霾污染。相比于PM10，PM2.5由于直徑更小，更容易被吸入肺部，對居民健康危害更大，這也是習近平總書記多次強調(diào)控制PM2.5污染是改善空氣質(zhì)量的首要任務的原因。本研究的PM2.5數(shù)據(jù)來源于美國哥倫比亞大學社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)與應用中心提供的全球PM2.5地表年均濃度數(shù)據(jù)，本文運用Arcgis軟件將PM2.5地表濃度提取獲得我國地級市和直轄市的霧霾濃度，研究樣本覆蓋2001—2012年我國264個城市(2)目前工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫僅更新至2012年，因此本研究樣本數(shù)據(jù)截至2012年。。樣本期內(nèi)我國年均PM2.5濃度排名前10位的城市如表1所示。

同時，本文繪制了地理集聚與PM2.5濃度之間的散點圖和擬合曲線，如圖1和圖2所示。可以看出，擬合曲線呈現(xiàn)明顯的先升后降的倒U型特征，各個散點則較為緊密地分布在擬合曲線的周圍。這在某種程度上驗證了本文的假說1，即制造業(yè)地理集聚對霧霾污染的影響呈現(xiàn)先促進后抑制的特征和趨勢。

四、實證檢驗與分析

(一)全樣本檢驗與分析

為保證結果的穩(wěn)健性，本文分別使用OLS、FGLS以及系統(tǒng)GMM對計量模型進行回歸和分析。同時，本文在系統(tǒng)GMM估計過程中所采用的工具變量為城市地表坡度、地表粗糙度以及地理集聚指標的滯后一期。模型(1)的全樣本估計結果如表2所示。列(1)至列(3)展示了基于就業(yè)集聚視角的估計結果，列(4)至列(6)則展示了基于產(chǎn)出集聚視角的估計結果。我們可以發(fā)現(xiàn)，集聚指標一次項的估計系數(shù)均為正數(shù)，相應的平方項的估計系數(shù)則為負數(shù)，且基本都通過了顯著性檢驗。以就業(yè)集聚為例，在列(1)至列(3)中，制造業(yè)地理集聚指標一次項的估計系數(shù)分別為0.002、0.066和0.079，同時相應的平方項的估計系數(shù)則分別為-0.001、-0.012和-0.01，以上系數(shù)均通過了顯著性檢驗。這表明我國制造業(yè)企業(yè)的地理集聚對霧霾污染的影響呈現(xiàn)先促進后抑制的倒U型特征和趨勢，假說1得到了驗證。同時，城市常住人口規(guī)模pop的回歸系數(shù)均顯著為正，這表明我國城市自身規(guī)模的擴張將會加劇霧霾污染，假說2得到了驗證。

在控制變量方面，外商直接投資FDI的估計系數(shù)均為正數(shù)，但僅在系統(tǒng)GMM估計中顯著，這意味著外商直接投資在一定程度上加劇了當?shù)氐撵F霾污染。衡量工業(yè)占GDP比重的變量industry的估計系數(shù)均顯著為正，這表明工業(yè)生產(chǎn)比重越高的地區(qū)，其霧霾污染也越嚴重，此結果與主流觀點和現(xiàn)實感受相一致。人均擁有公共交通工具的變量bus的估計系數(shù)均為負數(shù)，但僅在系統(tǒng)GMM估計結果中顯著，這說明公共交通的普及可能在某種程度上改善PM2.5濃度，但作用不一定十分明顯。事實上，從北京、杭州在舉辦APEC和G20峰會期間周邊工廠停工所來帶的藍天白云可以看出，制造業(yè)的氣體排放可能才是引致霧霾污染的“元兇”。而人均產(chǎn)值pgdp的估計系數(shù)顯著為負，意味著目前我國PM2.5濃度隨著經(jīng)濟發(fā)展而逐漸降低。雖然這一結果可能與我們平日里根深蒂固的“我國經(jīng)濟增長導致環(huán)境污染”這一觀念大相徑庭，但事實上，總體看，近年來我國主要城市的霧霾污染并未隨著經(jīng)濟的增長而出現(xiàn)惡化，反而表現(xiàn)出了不同程度的改善[23]，這也意味著我國的經(jīng)濟發(fā)展模式正在從集約粗放型向環(huán)境友好型逐漸轉變。

表2 地理集聚影響霧霾污染的全樣本檢驗(3)由于篇幅所限，同時為避免贅述，正文中未展示資本集聚的估計結果，如感興趣，請與作者聯(lián)系。

既然我國各城市的霧霾污染隨著制造業(yè)地理集聚程度的提高呈現(xiàn)出先升后降的趨勢，那么樣本中是否已經(jīng)有城市的地理集聚超過了拐點，使得其PM2.5濃度開始隨著地理集聚的提高而下降呢？為此，本文根據(jù)歸回結果計算了拐點并與各城市的地理集聚指標相對比，發(fā)現(xiàn)2010至2012年間有部分城市的地理集聚超過了拐點，如表3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，我國已出現(xiàn)PM2.5濃度隨著制造業(yè)地理集聚加深而下降的城市，且數(shù)量也在逐年穩(wěn)步增加。比如以就業(yè)集聚和資本集聚為例，2010年僅有4個城市超過地理集聚對霧霾污染由加劇轉為緩解的拐點，而到了2012年，已有7個城市超過了拐點，且以東部城市居多。但絕大部分城市仍處于霧霾污染隨著制造業(yè)地理集聚提高而加劇的階段。

表3 樣本中地理集聚超過拐點的城市：2010—2012(4)為節(jié)省篇幅，本文僅展示2010—2012年這三年地理集聚超過拐點的城市。

(二)分區(qū)域檢驗與分析

考慮到我國不同區(qū)域之間制造業(yè)水平和氣候環(huán)境差異較大，本文接下來將樣本劃分為東部、中部和西部這三大區(qū)域進行分樣本檢驗，以觀察地理集聚對霧霾污染在不同區(qū)域之間的影響是否存在差異。表4從產(chǎn)出層面展示了地理集聚對PM2.5濃度的影響結果(5)鑒于就業(yè)和資本層面的估計結果與產(chǎn)出層面基本一致，為了避免贅述導致篇幅過長，文中僅展示了產(chǎn)出層面的估計結果。若感興趣，可向作者索取剩余結果。。我們可以看出，地理集聚對霧霾污染的倒U型影響主要存在于我國東部和中部地區(qū)。比如在列(1)至列(4)中，地理集聚指標的一次項估計系數(shù)均顯著為正，相應的平方項的估計系數(shù)則顯著為負，這意味著我國東部和中部地區(qū)的PM2.5濃度均表現(xiàn)出隨著制造業(yè)地理集聚程度的增加呈現(xiàn)先升后降的發(fā)展趨勢。而在西部地區(qū)樣本中，集聚指標的估計結果則不夠顯著。出現(xiàn)這種差異的原因可能在于，對于東部地區(qū)，受全球化的影響，工業(yè)制造業(yè)城市的分布集中于與外界聯(lián)系更為便利的東部沿海地區(qū)。同時我國中部地區(qū)是重要的煤炭產(chǎn)地，且由于歷史原因中部和西部地區(qū)存在著大量的工業(yè)城市，比如在1953—1957年的第一個五年計劃時期，中國建設了156個國家級大型工業(yè)項目，這些工業(yè)項目中超過半數(shù)分布在中部地區(qū)。這使得我國東、中部地區(qū)的制造業(yè)地理集聚與當?shù)仂F霾污染之間的關系密不可分。對于西部地區(qū)，由于其霧霾污染水平相對較低，且制造業(yè)企業(yè)的分布也較為分散，導致地理集聚與PM2.5之間的關系也相對較弱。

表4 地理集聚影響霧霾污染的分地區(qū)檢驗(產(chǎn)出層面)

(三)分城市規(guī)模檢驗與分析

同時，本文考察了在不同規(guī)模的城市中，制造業(yè)地理集聚對霧霾污染的影響及差異，結果如表5所示(6)根據(jù)現(xiàn)有研究，本文將高于500萬人口的城市定義為大城市，小于500萬的為中小城市。。我們可以發(fā)現(xiàn)，二者之間的倒U型關系主要存在于中小型城市中，相比之下，大型城市的霧霾污染則隨著地理集聚的提高而得到改善。出現(xiàn)此結果的原因主要在于：一方面，當城市規(guī)模和集聚達到一定水平之后，規(guī)模經(jīng)濟和知識溢出效應愈發(fā)明顯，加之集聚區(qū)域更為嚴格的環(huán)境規(guī)制和監(jiān)督，使得在規(guī)模較大的城市中，制造業(yè)的集聚能夠有效地改善當?shù)仂F霾污染；另一方面，大型城市中往往存在非常明顯的選擇效應，即只有生產(chǎn)效率和技術水平較高的企業(yè)才能夠在本地生存，這無疑有助于降低區(qū)域內(nèi)的污染排放。

表5 地理集聚影響霧霾污染的分城市規(guī)模檢驗(產(chǎn)出層面)

(四)地理集聚與城市規(guī)模的協(xié)同效應檢驗

城市制造業(yè)集聚形成過程中往往伴隨著人口規(guī)模的擴張，為此，本文接下來探討城市規(guī)模與地理集聚對PM2.5濃度的協(xié)同影響，估計結果如表6所示。可以發(fā)現(xiàn)，不論是就業(yè)、產(chǎn)出還是資本層面的集聚，集聚指標一次項和平方項的回歸系數(shù)均分別顯著為正和顯著為負，同時集聚與人口規(guī)模交互項的回歸系數(shù)則顯著為負。以系統(tǒng)GMM為例，就業(yè)、產(chǎn)出和資本集聚一次項的回歸系數(shù)分別為0.115、0.162和0.076，交叉項的回歸系數(shù)分別為-0.001、-0.008和-0.007。這表明較大的城市規(guī)模有助于緩解制造業(yè)地理集聚帶來霧霾污染。假說3得到了驗證。城市規(guī)模和地理集聚之所以能夠共同緩解霧霾污染，其原因主要有二：一方面，人口眾多的大城市更容易通過本地市場效應促進制造業(yè)集聚產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟，同時，較大規(guī)模的城市往往擁有更為完善的基礎交通設施和更為嚴格的環(huán)境規(guī)制，這些因素均有助于降低制造業(yè)單位產(chǎn)出所導致的PM2.5排放量，進而緩解地區(qū)霧霾污染。另一方面，較大人口規(guī)模的城市往往呈現(xiàn)多中心聚集的特征和趨勢，城市內(nèi)部多個制造業(yè)次級中心和生產(chǎn)性服務業(yè)的互動能夠在不增加通勤距離的情況下有效地促進集聚經(jīng)濟效應的發(fā)揮和生產(chǎn)技術的提升[24]，進而降低地區(qū)PM2.5的排放濃度。

表6 城市規(guī)模與地理集聚對霧霾污染的協(xié)同影響全樣本檢驗

接下來，本文進一步分地區(qū)和城市規(guī)?？疾煳覈鞘幸?guī)模與地理集聚對霧霾污染的協(xié)同影響是否存在差異。為避免贅述，本文僅以產(chǎn)出集聚為例，展示了城市規(guī)模和地理集聚對霧霾污染的協(xié)同影響。根據(jù)表7可以看出，我國東部和中部地區(qū)的城市規(guī)模與地理集聚對PM2.5濃度產(chǎn)生了顯著為負的協(xié)同影響，相比之下，西部地區(qū)則截然相反，呈現(xiàn)不夠明顯的正向影響。這表明我國東部和中部地區(qū)城市規(guī)模的擴張有助于緩解制造業(yè)集聚初期帶來的霧霾污染，而西部地區(qū)城市規(guī)模的擴張在某種程度上加劇了地理集聚帶來的霧霾污染。此外，地理集聚與城市規(guī)模對小城市的霧霾污染產(chǎn)生了顯著的負向協(xié)同作用，相比之下，此協(xié)同效應在大中城市中并不明顯。這意味著小城市人口規(guī)模的擴張能夠顯著地緩解地理集聚帶來的霧霾污染。以上結果可能是由地區(qū)之間地理集聚和城市規(guī)模所處發(fā)展階段的不同所致。

表7 城市規(guī)模與地理集聚對霧霾污染的協(xié)同影響分樣本檢驗(產(chǎn)出層面)

五、結論與政策建議

對于中國來說，霧霾與城市化和制造業(yè)的高速發(fā)展息息相關。為此，本文基于我國地級市數(shù)據(jù)深入探討了制造業(yè)地理集聚、城市規(guī)模與霧霾污染的關系。本文首先量化了2001—2012年我國各城市的PM2.5濃度，同時勾勒出各城市制造業(yè)企業(yè)的地理集聚水平。然后，通過多種回歸方法檢驗了地理集聚與城市規(guī)模對霧霾污染的影響，結果發(fā)現(xiàn)：(1)地理集聚對PM2.5濃度的影響呈現(xiàn)先促進后抑制的倒U型影響特征，“環(huán)境庫滋涅茨曲線”在地理集聚與霧霾污染之間同樣成立，但目前我國絕大部分城市的霧霾污染處于隨著地理集聚的提高而加劇的階段。(2)地理集聚與城市規(guī)模對PM2.5濃度的協(xié)同影響顯著為負，即較大的城市規(guī)模有助于緩解制造業(yè)集聚對霧霾污染產(chǎn)生的加劇影響。(3)地理集聚對霧霾污染的倒U型影響主要存在于我國東部和中部地區(qū)以及中小城市中，西部地區(qū)的霧霾污染與地理集聚之間的關系尚不明顯，大城市的霧霾污染則隨著集聚的深化而得到緩解。(4)在東部和中部地區(qū)，城市規(guī)模的擴張有助于緩解地理集聚對霧霾污染的加劇影響，而在西部地區(qū)，地理集聚與城市規(guī)模對霧霾污染的協(xié)同作用并不顯著。

針對以上研究結論，本文提出如下政策啟示。

首先，動態(tài)看待和處理制造業(yè)集聚與霧霾污染之間的關系。盡管目前我國大部分城市尚處于霧霾污染隨著制造業(yè)地理集聚的提高而加劇這一發(fā)展階段，但從長期看，提高制造業(yè)地理集聚具有促發(fā)展和減污染的雙重紅利。對于地理集聚水平較低的城市，應當采取有效措施鼓勵和引進制造業(yè)企業(yè)(特別是技術密集型企業(yè))投資生產(chǎn)，打造緊湊型的制造業(yè)空間布局，以促成更多的城市進入集聚減排區(qū)間。

其次，在地理集聚與霧霾治理過程中要重視區(qū)域和城市差異。比如，東、中部地區(qū)以及中小規(guī)模城市在加快制造業(yè)地理集聚的同時，通過合理有序地擴張城市規(guī)模進一步發(fā)揮其對霧霾污染的抑制作用；大城市則可以逐步發(fā)展次級中心區(qū)域或者產(chǎn)業(yè)園區(qū)，更高程度地發(fā)揮地理集聚的減排效應。相比之下，西部地區(qū)在霧霾污染對制造業(yè)集聚的敏感度較低的現(xiàn)狀下，應當大力支持本地發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、旅游服務業(yè)以及綠色農(nóng)業(yè)等，降低對勞動密集型制造業(yè)的依賴程度。在此過程中，地方政府還需注意適當?shù)乜刂瞥鞘幸?guī)模的過度擴張。

最后，各地在城市化過程中需逐步消除對人口和經(jīng)濟集聚的政策阻礙。消除市場分割，促進生產(chǎn)要素在城鄉(xiāng)之間乃至區(qū)域之間的自由流動，更多地通過市場力量改進要素的空間配置和使用效率，減少工業(yè)顆粒排放，達到借助地理集聚的外部經(jīng)濟效應實現(xiàn)節(jié)能減排的目標。此外，要實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)制造業(yè)集聚與空氣質(zhì)量的協(xié)調(diào)，地方政府還需借助環(huán)境規(guī)制和政策優(yōu)惠的雙重激勵作用，鼓勵和推動制造業(yè)企業(yè)逐步摒棄傳統(tǒng)粗放式、高污染的生產(chǎn)模式，加快步入黨的十九大強調(diào)的新型工業(yè)化道路。