產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放度與霧霾污染治理
——基于長(zhǎng)三角中心區(qū)27個(gè)城市空間面板雙模型研究

王素鳳，程良偉

(安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 安徽 合肥 230601)

一、引言

改革開放以后，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速穩(wěn)定的增長(zhǎng)，我國(guó)GDP總量邁入了世界第二的位置，各領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。但長(zhǎng)期粗放低端式的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，造成了資源利用率不高、環(huán)境破壞嚴(yán)重的后果，霧霾污染問題尤為嚴(yán)重。在2013年，嚴(yán)重的霧霾污染蔓延至25個(gè)省份自治區(qū)、100多個(gè)大中城市，已經(jīng)嚴(yán)重影響了中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量、大眾健康和政府形象。此后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速開始放緩，朝著高質(zhì)量發(fā)展方向邁進(jìn)。2019年《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》明確指出，包括滬蘇浙皖全部城市的長(zhǎng)三角城市群在未來要成為面向世界、輻射亞太、引領(lǐng)全國(guó)的世界級(jí)城市群。根據(jù)長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃，長(zhǎng)三角中心區(qū)包含上海，以及江蘇、浙江、安徽等省的26個(gè)城市，分別是：上海，江蘇——南京、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、常州、蘇州、無錫、南通、泰州、鹽城，浙江——杭州、嘉興、湖州、紹興、寧波、舟山、金華、臺(tái)州、溫州，安徽——合肥、蕪湖、滁州、馬鞍山、銅陵、池州、安慶、宣城。本文將以上27個(gè)城市作為分析樣本，探究霧霾污染的作用機(jī)理。

近些年來，長(zhǎng)三角一體化這一概念在我們的視野里出現(xiàn)，一體化簡(jiǎn)而言之就是打造長(zhǎng)三角區(qū)域各資源要素的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)資源最大化利用。作為我國(guó)最大城市群的長(zhǎng)三角城市群，其第二產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，工業(yè)增加值在全國(guó)占比很高，且外向經(jīng)濟(jì)發(fā)展蓬勃。根據(jù)魏守華等的研究，長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的外向化和多樣化效應(yīng)有利于制造業(yè)增長(zhǎng)，且存在空間溢出現(xiàn)象[1]。該研究結(jié)果表明長(zhǎng)三角第二產(chǎn)業(yè)與外向經(jīng)濟(jì)的發(fā)達(dá)對(duì)該地區(qū)發(fā)展產(chǎn)生了積極效果。因此，本文旨在探究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放與霧霾污染之間空間效應(yīng)，嘗試在霧霾空間分布與治理上尋求突破。

利用2010—2019年長(zhǎng)三角中心區(qū)27個(gè)城市的霧霾面板數(shù)據(jù)，在充分考慮空間條件下，探究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放度與霧霾污染空間分布的聯(lián)系和作用機(jī)理。綜上，本文主要在以下幾點(diǎn)做出貢獻(xiàn)：(1)長(zhǎng)三角地區(qū)是國(guó)家大力建設(shè)的區(qū)域，是面向國(guó)際的示范區(qū)，本文將去除其他研究中省界的限制，將長(zhǎng)三角全域整體考慮，探究其中產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)霧霾污染的原因。(2)在長(zhǎng)三角研究區(qū)域引進(jìn)雙模型研究，通過數(shù)據(jù)的比較，理清污染物的作用機(jī)理。(3)利用一定時(shí)間內(nèi)進(jìn)出口總額代表貿(mào)易開放度，提供霧霾污染治理方向的新思路。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染

馬麗梅等將中國(guó)31個(gè)省自治區(qū)作為樣本，利用空間模型，探究PM10的空間分布，重點(diǎn)分析工業(yè)中對(duì)PM10貢獻(xiàn)較大的典型行業(yè)，論證霧霾治理的方向[2]。東童童等對(duì)Ciccone和Hall的產(chǎn)出密度模型進(jìn)行拓展，分析了產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)霧霾空間的顯著空間溢出效應(yīng)[3]。Frank等將歐盟200多個(gè)區(qū)域作為分析樣本進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)工業(yè)的集聚化是產(chǎn)生霧霾污染的首要原因[4]。郭俊華等研究得知，當(dāng)火力發(fā)電、石油化工、冶煉鋼鐵等重化工業(yè)在地區(qū)內(nèi)過度聚集時(shí)，產(chǎn)生霧霾污染就無法避免[5]。美國(guó)學(xué)者Grossman等發(fā)現(xiàn)SO2以及其他工業(yè)氣體排放量隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)呈現(xiàn)出一種非線性關(guān)系[6]。Gene等提到，經(jīng)濟(jì)學(xué)家西蒙·庫(kù)茲涅茨首次發(fā)現(xiàn)地區(qū)人均收入與人均GDP之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，并將這種聯(lián)系叫做環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC曲線)[7]。在國(guó)內(nèi)，去除省區(qū)界限，對(duì)在特定城市圈內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染的相關(guān)分析較少。雷玉桃等以結(jié)構(gòu)偏離度為基礎(chǔ)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的泰爾指數(shù)重新定義，從新的視角剖析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[8]。李世奇等通過探究上海市第三產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，得出第三產(chǎn)業(yè)對(duì)霧霾污染無顯著影響的結(jié)論[9]。東童童通過計(jì)算工業(yè)效率與工業(yè)集聚之間交叉項(xiàng)的效應(yīng)關(guān)系，研究工業(yè)集聚對(duì)霧霾治理影響的有關(guān)成果[10]。

(二)貿(mào)易開放與霧霾污染

隨著科技的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)貿(mào)易正在向全球化的趨勢(shì)邁進(jìn)，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注國(guó)內(nèi)的貿(mào)易開放問題。鄧柏盛等將SO2列入分析指標(biāo)，得到FDI指數(shù)可以改善中國(guó)的環(huán)境，而商品貿(mào)易則抑制環(huán)境的改善[11]。Frankel和Adrew考慮貿(mào)易開放度產(chǎn)生的內(nèi)生效應(yīng)，首次將重力模型引入分析框架，以各國(guó)人口、地理及經(jīng)濟(jì)距離等外生性變量帶入模型進(jìn)行分析，消除了同期偏差，增加了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度[12]。在現(xiàn)實(shí)中，由于貿(mào)易開放的的特殊性，學(xué)者對(duì)貿(mào)易結(jié)構(gòu)是否影響本國(guó)環(huán)境無法得到一個(gè)準(zhǔn)確結(jié)論。在國(guó)外文獻(xiàn)中，Antweiler等使用1971—1996年的跨國(guó)面板數(shù)據(jù)分析了規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)三種效應(yīng)的分布，得出貿(mào)易結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境有正向作用的結(jié)論[13]。Baek等對(duì)1960—2000年50國(guó)的SO2排放量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出貿(mào)易自由化有利于發(fā)達(dá)國(guó)家的環(huán)境，而損害了發(fā)展中國(guó)家的環(huán)境[14]。在國(guó)內(nèi)學(xué)者方面，彭水軍等在對(duì)國(guó)內(nèi)251個(gè)城市2005—2010年的工業(yè)污染程度和廢氣含量進(jìn)行分析之后，得到貿(mào)易利于國(guó)內(nèi)環(huán)境改善的結(jié)論[15]。

(三)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與貿(mào)易開放度

不僅僅產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，貿(mào)易開放度分別與霧霾污染有著獨(dú)立的聯(lián)系，并且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與貿(mào)易開放度之間有著緊密的聯(lián)系。對(duì)于這方面的研究，很多學(xué)者做出了自己的努力。蔡海亞等采用中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法探究貿(mào)易開放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的聯(lián)系，得出了貿(mào)易開放能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的結(jié)論[16]。趙麗通過探究我國(guó)貿(mào)易開放度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性，得出貿(mào)易開放度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈正相關(guān)關(guān)系，且互為格蘭杰原因的結(jié)論[17]。

對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，貿(mào)易開放度方向，嘗試在以下幾個(gè)方向進(jìn)行創(chuàng)新：(1)由于長(zhǎng)三角中心城市群是近期國(guó)家規(guī)劃，所以有關(guān)該方面的霧霾空間研究較少，本文將長(zhǎng)三角中心區(qū)當(dāng)做整體考慮，彌補(bǔ)以往研究空缺。(2)已有研究基于全國(guó)或省級(jí)角度進(jìn)行分析，在分析方法上大多采用普通面板分析，較少考慮地級(jí)市之間的霧霾溢出效應(yīng)，而本文構(gòu)建了三者之間的統(tǒng)一理論框架。(3)對(duì)于貿(mào)易開放，大多采用省級(jí)單位的出口貿(mào)易額，而本文將該指標(biāo)細(xì)化為市級(jí)單位一定時(shí)間內(nèi)進(jìn)出口總額，較全面地反映了貿(mào)易開放程度。

三、數(shù)據(jù)來源及模型建立

(一)數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量

霧霾污染(PM2.5)：由于無法得到國(guó)內(nèi)2013年之前的詳細(xì)數(shù)據(jù)，所以借鑒馬麗梅等的做法[2]，采用巴特爾研究所及哥倫比亞大學(xué)國(guó)際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心通過衛(wèi)星搭載設(shè)備對(duì)氣溶膠光學(xué)厚度進(jìn)行測(cè)定得到的1998—2012年全球PM2.5遙感數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)與環(huán)保部2012年對(duì)于環(huán)境霧霾的判斷基本符合，具有很高的可靠性。值得注意的是，為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，該測(cè)算機(jī)構(gòu)公布的PM2.5的數(shù)據(jù)為3年的滑動(dòng)平均值。

2.主要解釋變量

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ind)：根據(jù)祝麗云等的研究[18]，霧霾污染與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)呈現(xiàn)“U”型曲線關(guān)系。本文將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋為第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值在總地區(qū)GDP的占比，具體數(shù)據(jù)參考《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(2)貿(mào)易開放(open)：康雨的研究表明在充分解釋了變量穩(wěn)健性與內(nèi)生性的作用下，貿(mào)易開放對(duì)霧霾污染有正相關(guān)作用[19]。本文將貿(mào)易開放度解釋為一省出口貿(mào)易額和進(jìn)口貿(mào)易額占GDP比重?？捎梢韵鹿奖硎荆?/p>

Eit表示省市i在時(shí)間t的出口貿(mào)易額，Iit表示省市i在時(shí)間t的進(jìn)口貿(mào)易額，Yit表示省市i在時(shí)間t的省內(nèi)生產(chǎn)總值。具體數(shù)據(jù)參考《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和相關(guān)文獻(xiàn)。

3.控制變量

控制變量一般選擇能夠?qū)Ρ唤忉屪兞吭斐捎绊懙南嚓P(guān)數(shù)據(jù)?；谏鲜鲅芯?，選擇以下控制變量：

(1)城鎮(zhèn)化水平(UR)：借鑒嚴(yán)雅雪等的做法[20]，利用城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋砗饬砍擎?zhèn)化水平。

(2)人口密度(PEOPLE)：根據(jù)汪聰聰?shù)鹊难芯縖21]，地區(qū)人口的密度可以顯著影響霧霾數(shù)據(jù)。本文的人口密度數(shù)據(jù)采用各地區(qū)人口與城區(qū)面積的比值。

(3)房地產(chǎn)開發(fā)強(qiáng)度(ER)：韓穎等研究發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)開發(fā)強(qiáng)度對(duì)地區(qū)霧霾有顯著影響[22]。本文的房地產(chǎn)開發(fā)強(qiáng)度數(shù)據(jù)采用新開工施工房屋面積占總體房屋施工面積的比值。

(4)建成區(qū)綠地覆蓋率(GC)：劉晨躍等指出，綠地覆蓋率對(duì)霧霾污染有一定的抑制作用[23]。本文的建成區(qū)綠地覆蓋率數(shù)據(jù)采用綠地植被面積與城市建成區(qū)面積比值。

4.空間權(quán)重矩陣

為了對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，利用兩種權(quán)重矩陣來進(jìn)行空間計(jì)量分析。所構(gòu)建的權(quán)重矩陣如下：

(1)地理距離矩陣W1：根據(jù)兩個(gè)地區(qū)之間的地理距離的倒數(shù)來構(gòu)造的。兩個(gè)地區(qū)之間的地理距離越近，所賦予的相關(guān)權(quán)重就越大。具體計(jì)算公式如下：

其中，Wij為地理距離矩陣，dij為城市之間地理距離，i和j分別表示城市的緯度和經(jīng)度；Δτ為兩個(gè)城市間的經(jīng)度之差；R為地球半徑。

(2)空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣W2:將地理距離權(quán)重和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重結(jié)合起來，構(gòu)造出空間經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，該矩陣綜合考慮了空間地理距離特征和經(jīng)濟(jì)相關(guān)屬性。具體表達(dá)式如下:

其中，Wij為空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣，PGDPj和PGDPi分別表示城市j和城市i的人均GDP，dij為地理距離。

(二)研究方法

1.全局相關(guān)性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)霧霾的空間分布，需要分析長(zhǎng)三角中心區(qū)27個(gè)城市霧霾的空間全局相關(guān)性，就要用到莫蘭指數(shù)(Moran’sI)，其計(jì)算公式為：

其中，I為Moran’sI指數(shù)；xi為第i各地區(qū)PM2.5濃度值；n為地區(qū)總數(shù)；wij是空間權(quán)重矩陣。權(quán)重矩陣wij設(shè)定為：

當(dāng)-1

從表1我們可以得到，在2010—2019年的Moran’sI指數(shù)皆為正數(shù)，且在1%的水平上顯著，結(jié)果表明該地區(qū)霧霾污染存在空間效應(yīng)，且具有全局穩(wěn)定性。該地區(qū)的空間相關(guān)性隨著時(shí)間的推移而逐漸提高。圖1和圖2的第一象限代表霧霾污染“高-高”區(qū)域相鄰;第二象限代表霧霾污染“低-高”區(qū)域相鄰;第三象限代表霧霾污染“低-低”區(qū)域相鄰;第四象限代表霧霾污染“高-低”區(qū)域相鄰。即第一、三象限表現(xiàn)出空間正相關(guān)性，第二、四象限表現(xiàn)出空間負(fù)相關(guān)性。由圖中我們可以得到絕大部分城市城市分布在一、三象限，表現(xiàn)了PM2.5分布的正相關(guān)性較強(qiáng)。

表1 2010—2019年長(zhǎng)三角中心區(qū)霧霾污染指數(shù)全局統(tǒng)計(jì)

圖1 2010年長(zhǎng)三角中心區(qū)27個(gè)城市莫蘭散點(diǎn)

2.局部相關(guān)性檢驗(yàn)

圖3 2010年長(zhǎng)三角中心區(qū)霧霾城市分布

結(jié)合LISA集聚圖我們得知，在2010年高-高地區(qū)有滁州、南京、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、常州;低-高地區(qū)有馬鞍山。在2019年高-高地區(qū)有安慶、銅陵、合肥、蕪湖、馬鞍山、滁州、南京、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、泰州；低-低地區(qū)有寧波、臺(tái)州。由此可見，隨著時(shí)間的變化，PM2.5污染的空間積聚性得到了增強(qiáng)，反映了霧霾污染的空間集聚特征和路徑依賴。

(三)模型建立

面板空間計(jì)量模型主要分為空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)，一般是基于模型殘差的拉格朗日乘子(LM-Lag和LM-err)及其穩(wěn)健性(Robust-LM-Lag和Robust-LM-err)加以選擇。但是，如果使用模型選擇傳統(tǒng)面板方法，可能造成數(shù)據(jù)偏差的后果。本文借鑒于斌斌[25]、崔慶安等[26]的作法，考慮兩種模型的滯后性，避免殘差自相關(guān)對(duì)結(jié)果造成偏差。通過Wald(SAR)和LR(SAR)的統(tǒng)計(jì)量分別為15.240 2和17.332 4，Wald(SEM)和LR(SEM)的統(tǒng)計(jì)量分別為15.541 8和17.829 1，都在1%的水平上拒絕了零假設(shè)，由此選擇空間杜賓模型作為本文計(jì)量模型。有關(guān)ELhorst模型的選擇如表2所示。

表2 ELhorst模型選擇方法檢驗(yàn)結(jié)果匯總

根據(jù)表2，霧霾污染有空間溢出效應(yīng)，選用帶空間效應(yīng)模型；通過Hausman test檢驗(yàn)，選用固定效應(yīng)模型；根據(jù)上文研究Wald(SAR)和LR(SAR)的統(tǒng)計(jì)量都在1%的水平上拒絕了零假設(shè)，故選擇SDM模型；最后在動(dòng)態(tài)模型的選擇上，由于動(dòng)態(tài)SDM模型R2和log的數(shù)值大于靜態(tài)模型，故選擇動(dòng)態(tài)SDM模型。

由Anselin[27]可知，大部分的空間數(shù)據(jù)都具有相關(guān)性，一個(gè)城市的霧霾污染程度不僅和自身相關(guān)，還會(huì)受到鄰近城市空間溢出效應(yīng)的影響，構(gòu)建實(shí)證模型時(shí)不能忽視空間效應(yīng)的影響。霧霾污染會(huì)受到現(xiàn)期及前期各種因素影響，故應(yīng)導(dǎo)入被解釋變量的空間滯后項(xiàng)，不僅考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的連續(xù)性，還使得影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛在因素可以分離，從而矯正靜態(tài)空間面板模型的偏差。結(jié)合以上幾點(diǎn)，選擇動(dòng)態(tài)空間模型如下：

yit=τyi,t-1+δωyjt+ηωyj,t-1+xitβ+μi+λi+εit

其中，yi，t-1是被解釋變量在時(shí)間上的滯后值；wyjt為被解釋變量在空間上的滯后值；wyj，t-1為被解釋變量在空間上的滯后值；τ，δ和η分別為yj，t-1，wyjt和wyj，t-1的響應(yīng)參數(shù)。利用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的系統(tǒng)充分考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放對(duì)霧霾污染的影響，在此基礎(chǔ)上設(shè)立4個(gè)對(duì)霧霾指數(shù)造成影響的控制變量，選擇考慮空間滯后與時(shí)空滯后的動(dòng)態(tài)SDM模型。

四、結(jié)果與分析

(一)全區(qū)域回歸

基于長(zhǎng)三角中心區(qū)27個(gè)城市的有關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)為了考察指標(biāo)解釋能力的穩(wěn)健性，借鑒張桅等的做法[28]，引入上文所示地理距離矩陣W1，空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣W2。為便于比較與分析，表3中①列分別為基于地理距離矩陣W1和空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣W2的空間杜賓模型主效應(yīng)結(jié)果，②列為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放度與霧霾污染二次項(xiàng)的實(shí)證結(jié)果。

根據(jù)表3所示，在使用地理距離矩陣、空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)開放度對(duì)霧霾污染的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)開放度會(huì)顯著減少霧霾污染。納入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)開放度與霧霾污染的二次項(xiàng)，顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與外貿(mào)開放度的二次項(xiàng)顯著變化。這說明二者從一個(gè)方面體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染的U型關(guān)系。在地理距離矩陣W1和空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣W2下，霧霾污染的空間滯后項(xiàng)均顯著為正，且都在5%的水平上顯著，結(jié)果顯示長(zhǎng)三角樣本城市之間存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)，鄰域霧霾污染增加會(huì)提高本地的霧霾污染程度。

表3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)開放度與霧霾污染估計(jì)結(jié)果

根據(jù)表4和表5，動(dòng)態(tài)空間杜賓面板模型的R2=0.953 7，Log-likelihood=221.946 7。兩數(shù)值均高于靜態(tài)空間杜賓模型，表明動(dòng)態(tài)模型得到的結(jié)果更具有可信度。基于表3得知霧霾污染滯后系數(shù)在5%水平上顯著為正，即長(zhǎng)三角中心27個(gè)城市霧霾污染存在顯著的空間溢出效應(yīng)，具有空間集聚特征。根據(jù)表4和表5，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)系數(shù)為-0.333 3，間接效應(yīng)系數(shù)為-0.262 8，總效應(yīng)系數(shù)為-0.595 9，且所有效應(yīng)均在5%的水平上顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在負(fù)反饋現(xiàn)象，一個(gè)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提高1%，對(duì)應(yīng)本地區(qū)的PM2.5數(shù)值下降0.33%，對(duì)應(yīng)鄰域的PM2.5數(shù)值下降0.262 8%，對(duì)應(yīng)全域PM2.5數(shù)值下降0.595 9%。外貿(mào)開放度的直接效應(yīng)系數(shù)為-0.326，間接效應(yīng)系數(shù)為0.168 9，總效應(yīng)系數(shù)為-0.213 3，一個(gè)區(qū)域的外貿(mào)開放度提高1%，對(duì)應(yīng)本地區(qū)的PM2.5數(shù)值下降0.326%，對(duì)應(yīng)鄰域的PM2.5數(shù)值上升 0.168 9%，對(duì)應(yīng)全域PM2.5數(shù)值下降0.213 3%，所有效應(yīng)均滿足在5%的水平上顯著，說明外貿(mào)開放度對(duì)PM2.5的空間分布存在顯著的空間溢出現(xiàn)象。

表4 具有固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)杜賓模型系數(shù)、T值、P值

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在表3中，利用地理距離矩陣W1和空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣W2兩種矩陣模型進(jìn)行回歸，解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，外貿(mào)開放度均在5%的水平上顯著。根據(jù)表5，分別列出空間靜態(tài)模型及空間動(dòng)態(tài)模型下各個(gè)變量總效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，核心解釋變量均在5%的水平上顯著，與前文結(jié)論相符，驗(yàn)證了本文回歸結(jié)果的可靠性。

表5 關(guān)于PM2.5空間杜賓模型總效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

(三)回歸結(jié)果分析

結(jié)合表3～表5，第二產(chǎn)業(yè)比重的提高會(huì)減少本區(qū)域和鄰域PM2.5的污染程度。其中原因之一是在中國(guó)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展水平較高的長(zhǎng)三角地區(qū)，由于淘汰了落后產(chǎn)能，留下了能耗低、污染小、附加價(jià)值高的科技產(chǎn)業(yè)，從而霧霾污染減少。原因之二是根據(jù)李筱樂的研究，隨著市場(chǎng)化水平的提升，社會(huì)制度、管理能力等得到提高，治理污染手段得到優(yōu)化，措施效率變高，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)增加，減輕了產(chǎn)業(yè)對(duì)環(huán)境的損害，并且隨著市場(chǎng)化水平的持續(xù)提升，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)的作用會(huì)高于擁擠效應(yīng)，改善了環(huán)境；另外產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值高的地區(qū)，當(dāng)?shù)卣畵碛凶懔康呢?cái)政收入通過一系列的設(shè)施來處理霧霾污染問題[29]。貿(mào)易開放度總效應(yīng)估計(jì)為負(fù)，其中原因可能為貿(mào)易自由化誘致的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化帶來雙重環(huán)境效應(yīng)[30]。對(duì)周邊區(qū)域的影響在于，低外貿(mào)開放度的城市會(huì)積極與高貿(mào)易開放度的城市進(jìn)行貿(mào)易往來，會(huì)大大增加因交通造成的霧霾污染。綜上并根據(jù)蔡海亞等的研究結(jié)論[31]可得出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)集聚與貿(mào)易開放度的交叉項(xiàng)對(duì)霧霾污染存在抑制作用，貿(mào)易開放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與集聚之間存在倒U型關(guān)系，前期結(jié)果不顯著，后期結(jié)果顯著。

五、結(jié)論及建議

本文分析2010—2019年中國(guó)長(zhǎng)三角中心區(qū)27個(gè)城市面板數(shù)據(jù)，利用靜態(tài)與動(dòng)態(tài)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，探究霧霾污染集聚效應(yīng)與空間相關(guān)性，分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放度對(duì)霧霾污染的作用機(jī)理，得出研究結(jié)論及政策建議如下:

(1)通過全局與局部莫蘭指數(shù)分析，霧霾污染空間分布具有正相關(guān)性。同時(shí)，長(zhǎng)三角地區(qū)內(nèi)部霧霾污染水平不平衡。且隨著時(shí)間的推移，長(zhǎng)三角地區(qū)的莫蘭指數(shù)顯著升高，體現(xiàn)了樣本地區(qū)霧霾污染全局空間效應(yīng)逐步增強(qiáng)。

(2)從局部來看，2019年高-高地區(qū)有安慶、銅陵、合肥，低-低地區(qū)有寧波、臺(tái)州等。分布的城市較2010年有著比較大的變化。對(duì)于這一結(jié)論，給出的政策建議是：① 霧霾的治理是區(qū)域性治理，需要建立聯(lián)合治理機(jī)制。霧霾污染聯(lián)合治理相對(duì)于獨(dú)立區(qū)域的治理顯得更有效。在國(guó)家層面，建立聯(lián)合治理體制。各地區(qū)根據(jù)實(shí)際情況建立云數(shù)據(jù)處理中心，對(duì)于霧霾數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)匯報(bào)，邀請(qǐng)專家對(duì)各地產(chǎn)生的問題給予專業(yè)性意見，各地環(huán)境部門加強(qiáng)合作，及時(shí)分享數(shù)據(jù)及處理意見等。② 對(duì)于霧霾污染程度不同的地區(qū)，應(yīng)采取不同的治理措施，當(dāng)?shù)卣枰鶕?jù)當(dāng)?shù)夭煌娜宋?、地理、工業(yè)、經(jīng)濟(jì)情況而做出合理的判斷，采取科學(xué)的決策，切不可照貓畫虎，依照他市的辦法原班不動(dòng)地實(shí)施。③ 根據(jù)張梅等的研究[32]，新媒體監(jiān)督及環(huán)境規(guī)制對(duì)提升公司的綠色發(fā)展理念有著積極作用，故可以在實(shí)際中采用新媒體監(jiān)督等方法，提高企業(yè)的綠色投資。

(3)空間靜態(tài)與空間動(dòng)態(tài)模型表明，霧霾污染存在外溢現(xiàn)象，且第二產(chǎn)業(yè)比重的升高會(huì)在本地和鄰域產(chǎn)生負(fù)反饋。從政策層面：實(shí)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)，淘汰當(dāng)?shù)芈浜螽a(chǎn)能，大力發(fā)展高新技術(shù)，提高第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的占比以提高當(dāng)?shù)氐呢?cái)政收入，從而對(duì)環(huán)境資源的保護(hù)進(jìn)行“反哺”。貿(mào)易開放度的升高會(huì)減少本地霧霾污染程度，增加鄰域的霧霾污染程度。從措施方面：實(shí)行全面的開放制度，對(duì)于外國(guó)企業(yè)要實(shí)行相應(yīng)的優(yōu)惠政策，防止出現(xiàn)外資大量流失的事件。城市周邊應(yīng)限制高污染車輛通行，從減少排放源的角度減少霧霾的污染。

(4)貿(mào)易開放度升高對(duì)本地霧霾污染有加重的作用，對(duì)鄰域霧霾污染有正相關(guān)作用，反映了貿(mào)易開放度對(duì)霧霾污染的雙重作用。因此，為避免貿(mào)易開放帶來的負(fù)效應(yīng)，應(yīng)積極引進(jìn)國(guó)內(nèi)外環(huán)保并具有高工業(yè)附加值的項(xiàng)目，對(duì)外企實(shí)行嚴(yán)厲的環(huán)境管制措施，同時(shí)實(shí)行獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，給予低能耗企業(yè)政策上的傾斜。另外，還要學(xué)習(xí)外企先進(jìn)的生產(chǎn)與管理經(jīng)驗(yàn)。