鐘順昌,閆程莉,任 嬌,邵佳輝

創(chuàng)新集聚空間分布模式對霾污染的影響

鐘順昌1*,閆程莉2,任 嬌1,邵佳輝1

(1.山西財經(jīng)大學資源型經(jīng)濟轉型發(fā)展研究院,山西 太原 030006；2.山西財經(jīng)大學財政與公共經(jīng)濟學院,山西 太原 030006)

為了比較分析創(chuàng)新集聚空間分布單中心與多中心兩種模式對霾污染的影響機制,本文構建了省域面板數(shù)據(jù)模型和中介效應模型進行實證檢驗.結果表明:創(chuàng)新集聚可通過規(guī)模效應降低霾污染;但創(chuàng)新集聚空間分布模式對霾污染的影響具有異質性.其中,單中心模式誘發(fā)了霾污染,存在創(chuàng)新集聚環(huán)境效應悖論;多中心模式對霾污染具有改善效應;隨著創(chuàng)新集聚多中心的提高,其霾污染改善效應增強,但具有邊際遞減特征;能源利用效率是創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染的重要渠道之一.基于此,本文建議省級政府推進空間協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略,建構省域多中心的創(chuàng)新網(wǎng)絡空間組織體系,以此形成多中心協(xié)同治霾機制,破解創(chuàng)新集聚環(huán)境效應悖論.

創(chuàng)新集聚；創(chuàng)新網(wǎng)絡；空間分布模式；單中心；多中心；霾污染

以PM2.5為代表的大氣污染物,對居民健康與中國經(jīng)濟高質量發(fā)展產(chǎn)生重要影響[1-2].盡管當前通過強化環(huán)保法制建設、加強環(huán)保防控等政策措施,顯著地改善了中國的大氣質量,但仍不能滿足人民對美好生態(tài)環(huán)境日益增長的需求[3].從根本上講,大氣污染是粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式的產(chǎn)物[4].長遠來看,需依靠科技創(chuàng)新,發(fā)展綠色技術,推動經(jīng)濟發(fā)展方式轉變,以此建立根治霾污染的長效機制[5].而在空間多重異質性和自相關性的情況下,“科技治霾”一定能夠達到理想的預期嗎？就不同規(guī)模城市所構成的省域來看,科技創(chuàng)新對霾污染的影響,不僅通過規(guī)模效應,還通過空間分布的結構效應對其施加影響.創(chuàng)新資源的稀缺性,使得跨城市層面的區(qū)域科技創(chuàng)新活動呈現(xiàn)出地理集聚性與空間異質性等特征[6],并因發(fā)展階段的差異性表現(xiàn)為“單中心”或“多中心”的空間分布模式[7-8].基于“結構主義”[9]的邏輯范式,創(chuàng)新集聚不同的空間分布模式將產(chǎn)生不同的霾污染效應,不合理的空間分布模式,非但難以產(chǎn)生減霾效果,反而誘發(fā)霾污染,產(chǎn)生“創(chuàng)新集聚的環(huán)境效應悖論”.那么,怎樣的省域創(chuàng)新集聚空間分布模式有助于降低霾污染?事實上,空間分布反映的是空間關系問題,有研究表明:省域系統(tǒng)內不同規(guī)模城市的協(xié)調發(fā)展有助于改善霾污染[10].因此,如何以不同規(guī)模城市協(xié)同創(chuàng)新為突破口撬動省域尺度的協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略,提升省域空氣質量,是一個重要的理論與實踐問題.本研究將為中國省域層面的大氣污染空間治理提供一個新的視角,為優(yōu)化科技資源空間配置與深入推進省域尺度的協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略提供決策參考.

已有文獻從行業(yè)、城市和省域3個尺度研究科技創(chuàng)新與空氣質量的關系.在行業(yè)層面,李粉等[11]用工業(yè)行業(yè)專利申請量表征行業(yè)技術創(chuàng)新,實證研究發(fā)現(xiàn)其有助于減少工業(yè)SO2排放.在城市層面,任亞運等[12]、逯進等[13]和陳陽等[14]利用復旦大學產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心公布的中國城市創(chuàng)新指數(shù)表征創(chuàng)新能力,分別進行實證研究發(fā)現(xiàn)其對PM2.5、工業(yè)SO2和綜合環(huán)境污染排放具有抑制作用.祿雪煥等[15]基于國家知識產(chǎn)權局發(fā)布的各地市綠色專利授權量表征綠色技術創(chuàng)新,發(fā)現(xiàn)其對PM2.5存在顯著的抑制作用.此外,程中華等[16]基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測算了技術效率和科技進步指數(shù),發(fā)現(xiàn)技術效率改善的PM2.5減排效應較強,而科技進步對PM2.5減排的促進作用相對很弱;陳浩等[17]發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新投入與環(huán)境全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)倒N型關系.在省域層面,周杰琦等[18]以及李巍等[19]以專利授權規(guī)模衡量自主創(chuàng)新能力,發(fā)現(xiàn)其對CO2排放均有顯著的抑制作用;原毅軍等[20]、黃娟等[21]和黃天航等[22]用專利申請受理規(guī)模表征科技創(chuàng)新能力,發(fā)現(xiàn)在控制環(huán)境規(guī)制政策等重要變量的情況下,科技創(chuàng)新能力提升有助于降低SO2排放量.白俊紅等[23]基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測算了技術進步指數(shù),發(fā)現(xiàn)技術進步與綜合環(huán)境污染排放強度之間存在倒“U”型關系.Liu[24]發(fā)現(xiàn)基于技術創(chuàng)新的R&D投入強度不僅可以降低PM10濃度,而且可以通過知識溢出效應間接減少鄰近地區(qū)的PM10排放.

綜上表明:科技創(chuàng)新有助于改善空氣質量.但還存在以下不足:第一,文獻較多地從地級市尺度予以考察,而省域作為一個由不同規(guī)模城市形成的系統(tǒng),在空間外部性的作用下,城市尺度的點污染必將影響城市所在的省域尺度的面污染.因此,以科技協(xié)同創(chuàng)新為切入點,加強城市間協(xié)同治霾尤為重要.第二,在省域層面,文獻較多地關注了創(chuàng)新集聚規(guī)模對空氣質量的影響.而除此之外,空氣質量可能還受到創(chuàng)新集聚空間分布模式的影響,且相比較而言,大氣污染物中PM2.5的危害更大,但有關創(chuàng)新集聚空間分布模式與PM2.5關系的研究還較為缺乏.

基于此,本文將探討創(chuàng)新集聚空間分布模式對霾污染的影響機制.其邊際貢獻:第一,基于結構主義的視角,以省域內創(chuàng)新集聚異質性為切入點,將科技創(chuàng)新集聚空間分布分為單中心和多中心兩種對立統(tǒng)一的模式,通過正反論證和多重穩(wěn)健性檢驗,識別了中國省域創(chuàng)新集聚不同空間分布模式對霾污染的影響.第二,從多中心異質性的角度,識別了多中心不同方式對霾污染影響強度異質性和邊際效應.第三,基于結構-行為-績效的分析范式和中介效應模型,識別了創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染的中介傳導機制以及中介效應占總效應的份額.

1 研究假說

對省域系統(tǒng)而言,城市既是科技創(chuàng)新活動又是霾污染治理的空間主體.然而,科技創(chuàng)新在省域內具有明顯的空間異質性,并通過空間分布模式之單中心或多中心表現(xiàn)出來.前者是偏向于等級化的剛性垂直結構,這種結構比較單一,呈現(xiàn)“一城獨大”的格局;而后者是相對扁平柔性化的網(wǎng)絡結構.這種結構是各空間主體遵循一定價值關系在互動合作創(chuàng)新的過程中形成的有序狀態(tài),是市場經(jīng)濟發(fā)展到有序競爭階段的產(chǎn)物,是空間創(chuàng)新主體在競爭過程中通過區(qū)域性合作互補和社會化集成創(chuàng)新的高級形式[25].與此同時,霾污染在省域內具有明顯的空間自相關,不同的空間分布模式,將對省域整體的霾污染產(chǎn)生不同的影響(圖1).

創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式容易誘使創(chuàng)新集聚空間分布的“馬太效應”,產(chǎn)生明顯的“中心-外圍”結構,導致“創(chuàng)新集聚的環(huán)境效應悖論”.科技創(chuàng)新活動與工業(yè)化密不可分.在工業(yè)化早期,工業(yè)經(jīng)濟活動以及依附于工業(yè)經(jīng)濟活動的科技創(chuàng)新活動均在首位城市集聚,技術創(chuàng)新推動生產(chǎn)工藝流程改進,推動產(chǎn)業(yè)升級,降低能耗,有助于改善空氣質量.而當工業(yè)化發(fā)展到一定階段,工業(yè)生產(chǎn)與科技創(chuàng)新在空間上發(fā)生相對分離.大規(guī)模的工業(yè)活動逐步在地域空間上呈現(xiàn)相對分散和多中心布局,在科技創(chuàng)新投入資源稀缺的情況下,科技創(chuàng)新活動在區(qū)域首位城市的集聚進一步強化,呈現(xiàn)區(qū)域單中心分布格局,其與工業(yè)相對分散和多中心布局相背而行,產(chǎn)生“創(chuàng)新集聚環(huán)境效應悖論”.具體地講:第一,創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式引發(fā)“環(huán)境污染避難所”效應.一般而言,科技創(chuàng)新集聚規(guī)模越大的城市,其環(huán)境規(guī)制強度越大.環(huán)境規(guī)制的空間異質性,使大城市的污染企業(yè)被擠出至管制強度較低的中小城市,這類城市也是創(chuàng)新能力較弱與經(jīng)濟欠發(fā)達的地區(qū)[26],污染性企業(yè)在環(huán)境管制較松的城市,可能排污強度變大,產(chǎn)生“污染避難所”效應,在空間外部性的作用下,抵消了創(chuàng)新力較強城市的“創(chuàng)新補償”[27],使得霾污染沒有得到實質性的改善,反而可能進一步降低省域整體的空氣質量.第二,創(chuàng)新集聚空間分布模式之“單中心”產(chǎn)生“搭便車”效應.從公共治理機制的角度看,“科技治霾”的空間單中心模式反映的是區(qū)域大氣環(huán)境的單中心治理結構,而缺乏協(xié)同聯(lián)動的治理機制與條件,難以產(chǎn)生良好的治理績效.第三,科技創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式,容易形成不平衡的空間集聚結構,繼而誘發(fā)霾污染[10].科技創(chuàng)新是城市發(fā)展的新動力,而科技創(chuàng)新集聚的空間分布單中心模式,是一種偏向于不協(xié)調的單中心城市化發(fā)展道路,導致中國省域城市規(guī)模分布呈現(xiàn)出兩極化傾向[27],出現(xiàn)大城市“肥胖癥”與中小城市“瘦弱病”的并存,并產(chǎn)生繼發(fā)性霾污染等問題.第四,創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式產(chǎn)生要素錯配效應.基于邊際規(guī)模遞減理論,科技創(chuàng)新要素過度的向中心城市集聚,導致支撐科技創(chuàng)新發(fā)展要素的空間錯配與邊際收益遞減.有研究發(fā)現(xiàn),地級以上城市的科技資源平均配置效率一直處于較低水平[29],這將導致省域整體創(chuàng)新的大氣環(huán)境治理績效難以得到有效提高.

圖1 創(chuàng)新集聚空間分布模式與省域霾污染

假說1:創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式將誘發(fā)霾污染.

如果隨著工業(yè)化的發(fā)展,創(chuàng)新活動過度集中于某一城市將誘發(fā)霾污染,那么,優(yōu)化科技創(chuàng)新活動在空間上的組織結構,以區(qū)域內各城市協(xié)同創(chuàng)新為切入點,推動霾污染的協(xié)同治理是必然的選擇.創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式為城市間的協(xié)同創(chuàng)新以及協(xié)調發(fā)展奠定了基礎,進而能夠消除“創(chuàng)新集中化集聚的環(huán)境悖論”.具體地講:第一,科技創(chuàng)新活動的多中心發(fā)展模式降低了因創(chuàng)新發(fā)展的各要素單中心集聚而引發(fā)的空間錯配風險及其霾污染治理效率損失.第二,科技創(chuàng)新活動的多中心空間分布模式,除了形成創(chuàng)新價值鏈上的縱向分工以外,還積極地加強了城市間的橫向聯(lián)系,從而形成協(xié)同創(chuàng)新的空間網(wǎng)絡,將形成多中心的城市發(fā)展道路,促進大中小城市協(xié)調發(fā)展[30],進而實現(xiàn)其與霾污染治理的“一箭雙雕”.此外,有類似的經(jīng)驗研究表明,在單中心城市群內部,大城市與中小城市、小城鎮(zhèn)之間的矛盾沖突更為激烈,而多中心的矛盾沖突則緩和許多[31],進而在治理霾污染上容易達成共識,形成協(xié)同聯(lián)動的治理機制[10].

假說2:創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式將通過協(xié)同效應改善霾污染.

同樣是創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式,其不同的實現(xiàn)方式對霾污染的影響強度具有異質性.隨著較多的城市納入到創(chuàng)新多中心的框架,其整個省域創(chuàng)新多中心指數(shù)提高,省域范圍內的城市間協(xié)同創(chuàng)新步伐加快,將推動整個省域朝著“學習型區(qū)域”的方向邁進,促進各種編碼知識和特殊的專業(yè)信息在城市間以較快的速度進行傳播、交流和學習.從創(chuàng)新多中心形成的創(chuàng)新網(wǎng)絡的角度看,各城市是創(chuàng)新網(wǎng)絡中的結點,隨著較多的城市納入到創(chuàng)新多中心的框架,創(chuàng)新網(wǎng)絡結點越多、密度越大,各創(chuàng)新主體的互動頻率越高,創(chuàng)新的空間傳播速度越快,創(chuàng)新的空間傳播范圍越大,區(qū)域創(chuàng)新能力越強,進而能夠取得更好的治霾效果.

假說3:創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式的減霾效應,會隨著多中心程度提高而增強.

如果創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染,其渠道機制是什么?一部分研究表明,科技創(chuàng)新不僅通過改造傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝水平、引進新技術,提高能源生產(chǎn)和消費效率,減少能源消費,還通過開發(fā)可再生新能源,替代傳統(tǒng)化石能源,影響能源市場價格和能源消費結構[32-33].另一部分研究表明,提升能源利用效率有助于改善霾污染[34-35].上述研究表明,科技創(chuàng)新、能源效率與霾污染有著緊密關聯(lián).而科技創(chuàng)新具有明顯的空間分異性,基于“結構-行為-績效”的邏輯,將導致能源利用效率的空間分異,進而影響省域整體的能源利用效率.創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式,作為一種開放式的創(chuàng)新組織網(wǎng)絡,網(wǎng)絡上的節(jié)點相互交織,促進各生產(chǎn)工藝流程、新技術等各類知識編碼信息在省域創(chuàng)新網(wǎng)絡中通過多種渠道快速傳播,提高了技術轉移的效率,進而有助于提升省域整體的生產(chǎn)技術水平和能源利用效率,最終有助于改善霾污染;相反,創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式,是一種相對封閉的創(chuàng)新組織模式,其等級性明顯,缺乏網(wǎng)絡效應,不利于新技術的空間傳播,抑制了省域能源利用效率的提高.綜上所述,能源利用效率是創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染的重要渠道之一.

假說4:創(chuàng)新集聚空間分布模式將通過能源利用效率影響霾污染.

2 研究設計

2.1 模型構建

為了比較分析中國省域尺度創(chuàng)新集聚空間分布模式之單中心與多中心對霾污染的影響機制,構建了如(1)~(3)式的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型.

式(1)中:下標和下標分別表征省域和第年(下同).被解釋變量lnPM2.5為PM2.5年均濃度值的對數(shù),用以反映霾污染.是本文關注的核心解釋變量,表征省域內創(chuàng)新集聚空間分布模式之單中心與多中心指數(shù).是創(chuàng)新集聚空間分布模式對PM2.5影響的總效應.X是引入的個控制變量,表示控制變量X對PM2.5的影響系數(shù).0為截距項,為個體固定效應,為時間固定效應,為隨機擾動項.

在完成總效應檢驗的基礎上,再結合式(2)~(3)進一步檢驗創(chuàng)新集聚空間分布模式是否通過能源利用效率(energy)影響PM2.5.在式(2)能源利用效率的模型中,控制變量X主要包括:創(chuàng)新集聚規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、第二產(chǎn)業(yè)占比、重化工業(yè)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平和人口密度等.其它符號變量的含義對應同式(1).式(2)是檢驗創(chuàng)新集聚空間分布模式對中介變量energy的影響,若顯著,進行下一步.即式(3)是在式(1)的基礎上將中介變量納入模型,同時考察直接變量與中介變量energy對PM2.5的影響,觀察創(chuàng)新集聚空間分布模式對PM2.5影響的前后變化.根據(jù)中介效應模型判斷依據(jù),如果式(2)中變量的系數(shù)和式(3)中介變量energy的系數(shù)均顯著,而式(3)中變量的系數(shù)較式(1)的系數(shù)變小或者顯著性降低,表明存在中介效應,或者比較和的符號,同號則屬于中介效應,且中介效應占總效應的份額為/[36].

2.2 變量設定

2.2.1 核心變量 被解釋變量之PM2.5數(shù)據(jù)來自哥倫比亞大學社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)和應用中心公布的、基于衛(wèi)星監(jiān)測的全球PM2.5濃度年均值的柵格數(shù)據(jù)[37],并利用ArcGIS處理得到中國省域年均PM2.5濃度值;核心解釋變量之創(chuàng)新集聚空間分布模式的原始數(shù)據(jù)為歷年城市發(fā)明專利申請受理數(shù)據(jù),其來源于中華人民共和國國家知識產(chǎn)權局(SIPO)的“中國專利數(shù)據(jù)庫”,該數(shù)據(jù)庫近年來已逐步被用于研究地級市尺度的技術創(chuàng)新產(chǎn)出或創(chuàng)新能力的空間分布[38-40].本文也將采用該數(shù)據(jù)庫,并基于首位城市占比以及城市指數(shù)法等測度省域內創(chuàng)新集聚空間分布單中心和多中心指數(shù),具體測算辦法如下:

①單中心指數(shù).測度方法如式(4).

式中:mono表征省域創(chuàng)新集聚空間分布單中心指數(shù),ZL是第年省域內基于專利申請之規(guī)模位序的第位城市專利申請量.

②多中心指數(shù).多中心在本質上反映的是首位城市與其它城市的發(fā)展差距,本文將借鑒城市指數(shù)法[41]來測算多中心,測算方法如式(5).

式中:=2,4.右側變量含義同上,考慮到省域城市數(shù)目的異質性,為了增強多中心可比性,本文將選擇創(chuàng)新集聚規(guī)模最大的前兩位和前四位城市,通過二城市和四城市指數(shù)法測算多中心.當依次取2和4時,即二城市和四城市創(chuàng)新集聚空間分布多中心指數(shù)(ploy2t和ploy4t).對其求均值,可得創(chuàng)新集聚空間分布多中心指數(shù)(ploy).其值越大,則表明省域科技創(chuàng)新集聚空間分布多中心程度越高.

2.2.2 中介變量 能源利用效率,用單位能源消費量的實際GDP表示.

2.2.3 控制變量 ①創(chuàng)新集聚規(guī)模,用發(fā)明專利申請量的對數(shù)表征.②環(huán)境規(guī)制,用工業(yè)污染治理投資占工業(yè)GDP的份額表示.③經(jīng)濟發(fā)展水平,用實際人均GDP的對數(shù)表示.④二產(chǎn)占比,用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表示.⑤重化工業(yè)發(fā)展水平,用重化工業(yè)從業(yè)人數(shù)占工業(yè)從業(yè)人數(shù)的份額表示,對于重化工業(yè)門類選擇參照馬麗梅等[42]的研究成果.⑥城鎮(zhèn)化水平,即年末城鎮(zhèn)人口比重.⑦人口密度,用總人口與行政區(qū)面積之比的對數(shù)表征.⑧生產(chǎn)性服務業(yè)集聚,用生產(chǎn)性服務業(yè)(國民經(jīng)濟行業(yè)分類與代碼(GB/T 4754-2017)[43]中的G、I、J、L和M對應的行業(yè))區(qū)位熵表示,即省域的生產(chǎn)性服務業(yè)就業(yè)規(guī)模占省域服務業(yè)就業(yè)規(guī)模的比重與全國這一比重的比值.⑨外商直接投資,用折算為人民幣的外商直接投資占GDP的份額表示.

2.3 變量統(tǒng)計

除被解釋變量和核心解釋變量特別說明外,其余變量的原始數(shù)據(jù)來源是國家統(tǒng)計局歷年發(fā)布的《中國統(tǒng)計年鑒》[44]、《中國環(huán)境年鑒》[45]、《中國城市統(tǒng)計年鑒》[46]、《中國能源統(tǒng)計年鑒》[47]和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》[48].考慮到測度省域內創(chuàng)新集聚空間分布之多中心特征以及數(shù)據(jù)的可獲得性,剔除了4個直轄市,城市數(shù)目少的西藏、新疆、青海和海南等4個省(自治區(qū))以及港澳臺地區(qū).因此,最終以中國23個省域為截面.樣本選取的時間序列為2000～2017年.本文最終所選樣本414個.變量基本統(tǒng)計量如表1所示.

表1 變量的基本統(tǒng)計量

2.4 特征事實

通過圖2可以看出,創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式在西部較為凸顯,單中心指數(shù)年均在0.50以上,如陜西(0.76)、四川(0.70)、云南(0.68)、寧夏(0.64)、貴州(0.59)、甘肅(0.57);此外,中部的湖北(0.59)以及東北的吉林(0.63)、黑龍江(0.59)的單中心指數(shù)也較高;相反,多中心模式較突出的主要集中在東部的江蘇(-0.11)、遼寧(-0.16)、廣東(-0.18)、河北(0.06)、山東(0.07)、浙江(0.29)、福建(0.26)和西部的廣西(0.22).從動態(tài)演化特征來看,省域創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式明顯加強的有黑龍江、吉林、山東、福建、廣東、河南、湖南、廣西和陜西等,其中,吉林、黑龍江和河南最為突出;而多中心模式逐步強化的有河北、內蒙古、江西、湖北、廣東、四川、貴州、云南、甘肅和寧夏等.

圖2 2000~2017年中國23省域創(chuàng)新集聚空間分布模式與霾污染的協(xié)同演進

就霾污染時空演化特征而言,基于霾污染對數(shù)值年均值可劃分為3個梯隊.第1梯隊:云南(2.60)、黑龍江(2.79)、福建(3.03)、內蒙古(3.06)、四川(3.08);第2梯隊:吉林(3.20)、廣東(3.36)、貴州(3.41)、遼寧(3.44)、廣西(3.47)、浙江(3.56)、江西(3.55);第3梯隊:陜西(3.67)、山西(3.70)、寧夏(3.75)、甘肅(3.80)、湖南(3.80)、河北(3.88)、湖北(3.90)、安徽(3.92)、江蘇(3.99)、山東(4.14)和河南(4.15).可以看出,霾污染較嚴重的集中于中西部省區(qū)和東部部分省份.動態(tài)演化來看,河北、內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、江蘇、安徽、江西、山東、廣東、廣西和云南等省區(qū)的霾污染隨著時間的推移而不斷加重.

就兩者關系而言:(1)單從截面均值來看,創(chuàng)新集聚空間分布單中心和多中心與霾污染分別表現(xiàn)出反向和正向關系,尤其是在云南、四川、山東、河北等省區(qū)表現(xiàn)最為明顯.(2)從長期的動態(tài)演化來看,單中心和多中心與霾污染分別呈現(xiàn)正向和反向協(xié)同關系.如在河北、黑龍江、吉林、遼寧、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、四川、貴州、甘肅和寧夏等省區(qū)這一特征最為明顯.而(1)與(2)結論的反差,可能在截面維度,難以識別個體趨勢特征.基于此,將借助分布動態(tài)和偏相關圖進一步判斷兩者的關系.

從霾污染的分布形態(tài)來看,2000年的峰值最低,帶寬最大,且主要向右傾斜,表明霾污染的省域異質性明顯,呈兩極分化傾向.而隨著時間的推移,一方面,帶寬縮小,峰值提高,霾污染的省域異質性不斷改善;另一方面,一直到2010年前后核密度圖不斷向右移動,表明中國的霾污染不斷加劇;而此之后,核密度圖逐步向左移動,表明中國的霾污染整體有所緩解(圖3).

從創(chuàng)新集聚空間分布單中心的分布動態(tài)來看,2003年與2006年為雙峰,一個在0.35附近,一個在0.60附近,即存在兩極化的格局.其中處在0.60附近的偏向于創(chuàng)新集聚空間單中心分布模式,0.35附近的為多中心模式.且2003年單中心的核密度較高,即單中心占主導.2009年以后則逐步呈現(xiàn)單峰,從峰值來看,主要集中在0.35左右,而且核密度函數(shù)圖向左移動,即單中心指數(shù)下降,表明全國省域創(chuàng)新集聚空間分布模式逐步由單中心向多中心轉變;帶寬逐步縮小,表明省域的創(chuàng)新空間分布格局的差異在縮小(圖4a).

圖3 2000~2017年中國省域霾污染分布動態(tài)

從多中心模式的分布動態(tài)來看,在2000~2017年間,整體上呈現(xiàn)向右移動的態(tài)勢,即科技創(chuàng)新活動逐步由中心城市向次中心城市轉移的格局正在逐步形成.且由單峰向雙峰演變,但右側峰的核密度值明顯高于左側峰,表明多中心發(fā)展是主流.此外,隨著時間的推移,帶寬縮小,即創(chuàng)新集聚空間分布多中心的省域間差距有逐步縮小的趨勢(圖4b).

綜上,結合時序演化與分布動態(tài)特征,表明中國省域創(chuàng)新集聚空間分布多中心與霾污染具有較為明顯的反向協(xié)同變化關系.為了揭示這一規(guī)律性特征,圖5為創(chuàng)新集聚空間分布模式之單中心與多中心對霾污染影響的偏相關圖(stata之a(chǎn)vplot指令).可以看出,創(chuàng)新集聚空間分布單中心與霾污染正相關,而多中心與霾污染呈現(xiàn)負相關.然而,在統(tǒng)計上是否顯著存在這種關系,需構建計量模型進一步實證檢驗.

3 實證分析

3.1 基準回歸結果

3.1.1 創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式對霾污染的影響 表2報告了該影響效應的估計結果.根據(jù)Hausman檢驗,宜采用固定效應模型(FE).列(1)呈現(xiàn)的結果顯示,在不考慮其他控制變量的情況下,創(chuàng)新集聚規(guī)模(lntotal)在5%的水平上顯著為負,說明創(chuàng)新集聚可通過規(guī)模效應降低霾污染,這與文獻[19-21]的結論相似.但創(chuàng)新集聚空間分布單中心(mono)在1%的水平上顯著為正,表明創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式不利于改善霾污染,說明研究期內科技創(chuàng)新活動存在過度集中化集聚的傾向.為防止遺漏變量而產(chǎn)生內生性,進一步將其它控制變量納入模型.列(2)呈現(xiàn)的結果表明,科技創(chuàng)新通過規(guī)模效應(lntotal)對霾污染的促降效應仍然明顯,且表征結構效應的單中心(mono)模式也依然在1%的水平上顯著為正,表明科技創(chuàng)新集聚不僅通過規(guī)模效應還通過結構效應影響霾污染.考慮到創(chuàng)新集聚空間分布單中心對霾污染的影響存在過程效應,將科技創(chuàng)新集聚空間分布單中心的平方項(mono2)納入模型,通過列(3)可以看出,一次項為負但不顯著,而二次項在5%的水平上顯著為正,這表明創(chuàng)新活動單中心與霾污染存在U型變化,但目前處于U型曲線的右側.說明科技創(chuàng)新活動的確在首位城市過度集聚,科技創(chuàng)新活動過度在中心城市集聚,使得省域創(chuàng)新活動呈現(xiàn)明顯的“中心-外圍”結構,一方面容易導致不平衡的城市體系結構,形成“問題區(qū)域”,誘發(fā)霾污染問題;另一方面,霾污染在城市間具有明顯的空間自相關性,創(chuàng)新集聚程度高的中心城市之“單邊”治霾努力成果可能被創(chuàng)新集聚程度低的外圍城市之“泄漏效應”所削減[12],進而不能有效地提升整個區(qū)域的空氣質量.因此,創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式會產(chǎn)生“創(chuàng)新集聚環(huán)境效應悖論”.根據(jù)經(jīng)典的集聚經(jīng)濟理論,區(qū)域中心城市由于其集聚效應太強,會在其周邊區(qū)域形成一個集聚陰影區(qū)[49],在這個陰影區(qū)內的優(yōu)質資源都會被吸引到中心城市,導致要素空間錯配的概率提高和創(chuàng)新要素在某一空間過度冗余,而外圍地區(qū)創(chuàng)新能力不足,降低了創(chuàng)新資源整體的治霾效率.這也在一定程度上解釋了近年來京津冀等區(qū)域霾污染嚴重的原因.

表2 創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式對霾污染的影響

注:括號內為值,*、**、***分別表示10%、5%、1%水平上顯著,“-”表示空值,下同.

3.1.2 創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式對霾污染的影響及多中心異質性 表2報告的結果表明:創(chuàng)新集聚空間單中心模式并不能產(chǎn)生減霾效應,那么偏向于多中心的創(chuàng)新集聚空間分布模式能否改善霾污染呢？表3列(1)~(2)回答了這一疑問.可以看出,無論加入控制變量與否,創(chuàng)新集聚不僅通過規(guī)模對霾污染產(chǎn)生明顯的抑制效應,而且創(chuàng)新集聚空間分布多中心(ploy)均至少在5%的水平上顯著為負,表明在科技治霾的過程中需關注科技創(chuàng)新集聚的空間分布結構效應,其多中心分布模式有助于改善霾污染.說明相對于創(chuàng)新集聚空間分布單中心,創(chuàng)新多中心在霾污染治理方面具有明顯的“帕累托改進”,其原因就在于創(chuàng)新集聚多中心通過網(wǎng)絡效應提供了協(xié)同創(chuàng)新驅動各城市協(xié)調發(fā)展和協(xié)同治霾的機制.考慮到同樣是創(chuàng)新集聚空間多中心分布模式,但不同的多中心方式對霾污染影響的強度可能存在異質性.表3列(3)~(4)報告了這一估計結果.相比二城市多中心,四城市多中心系數(shù)絕對值較大,這說明,隨著較多的城市進入創(chuàng)新集聚空間分布多中心的框架,創(chuàng)新集聚的空間網(wǎng)絡效應增強,由此對霾污染的促降效應提高.此外,比較ploy2列(3)、ploy4列(4)和ploy列(2)對霾污染影響的強度,可知看出列(3)和列(4)同列(2)的變化率分別為2%和1.6%,這說明創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式對霾污染的影響強度存在邊際遞減效應,其原因是受創(chuàng)新集聚位序規(guī)模分布的影響.

表3 創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式對霾污染的影響

3.2 穩(wěn)健性檢驗

上文正反對比論證發(fā)現(xiàn):創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式具有減霾效應.為檢驗結論的穩(wěn)健性,將被解釋變量替換為基于赫芬達爾指數(shù)(HHI)和齊普夫定律(Zipf's Law)測算的創(chuàng)新集聚空間分布多中心.

3.2.1 基于HHI的創(chuàng)新集聚空間分布多中心對霾污染的影響及多中心異質性效應 HHI是測算要素空間分布均衡性的一個重要指標,取值介于0~1,值越大則要素分布的多中心程度越低.創(chuàng)新集聚空間分布多中心指數(shù)通過(7)式來測算.

式中:rdiv為省域創(chuàng)新集聚空間分布多中心指數(shù),其中,=2,4,具體包括rdiv2t和rdiv4t.分別表示二城市和四城市多中心,然后對其取平均值,可得到省域創(chuàng)新集聚空間分布多中心指數(shù)rdiv.HHI表示省域內前個城市的創(chuàng)新集聚空間分布的赫芬達爾指數(shù),ZL含義同上.ZL表示第年省域內專利申請量之位序在前個城市的申請量之和.

表4呈現(xiàn)的估計結果表明,無論考慮其它控制變量與否,科技創(chuàng)新集聚規(guī)模及創(chuàng)新集聚的空間分布的多中心模式均在1%的水平上有助于降低霾污染,且隨著更多的城市被納入到創(chuàng)新集聚空間分布多中心的框架,其對霾污染的影響強度不斷提高.但相對于多中心均值列(2)而言,基于位序規(guī)模原則,隨著較多的城市納入到多中心的框架,對霾污染的影響存在邊際遞減效應,這與表3的結論一致.

表4 穩(wěn)健性檢驗Ⅰ

注:其它控制變量的估計結果與上表相近,限于版面,予以略去,下同.

3.2.2 基于Zipf's Law的創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式對霾污染的影響及多中心異質性效應 上文的被解釋變量多中心指數(shù)均是基于非參數(shù)估計得到的.本文將進一步基于參數(shù)估計的齊普夫法則[41]測算創(chuàng)新集聚空間分布多中心指數(shù).

式中:為常數(shù)項,S為按照城市專利申請量由大到小排序得到的第位城市的專利申請數(shù).R為專利申請數(shù)量排序值,p即為多中心指數(shù),其值越大,創(chuàng)新集聚空間分布多中心程度相對越高.

同非參數(shù)估計一樣,選擇城市專利申請量最大的前兩位和前四位城市做回歸,可分別得到省域內第年創(chuàng)新集聚空間分布多中心指數(shù)2、4,為了降低異方差,對其分別取對數(shù)得ln2和ln4,然后取它們的平均值可得到創(chuàng)新集聚多中心指數(shù)對數(shù)均值ln,其含義同上.

表5 穩(wěn)健性檢驗Ⅱ

表5報告的估計結果顯示,無論控制其他變量與否,創(chuàng)新集聚空間分布多中心(ln)都至少在5%的水平上對霾污染產(chǎn)生顯著的負效應.就不同程度的多中心來看,二城市多中心(ln2)其符號為負,但不顯著.可能的原因是:一方面,用齊普夫法則測算二城市多中心不是非常合適,另一方面,二城市多中心難以形成明顯治霾協(xié)同效應;而四城市多中心(ln4)在1%的水平上顯著為負,這進一步表明,隨著更多的城市被納入到創(chuàng)新集聚空間分布多中心的框架之中,創(chuàng)新集聚的多中心網(wǎng)絡協(xié)同的減霾效應增強.同時創(chuàng)新集聚也依然通過規(guī)模效應降低霾污染.綜上來看,即使更換核心解釋變量的估算方法依然不影響結論的整體穩(wěn)健性,假說1~3成立.

3.3 傳導機制檢驗

表6 創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染的傳導機制檢驗

表6報告了創(chuàng)新集聚空間分布模式之單中心與多中心影響霾污染的能源利用效率傳導機制的估計結果.可以看出:①創(chuàng)新集聚空間分布單中心(mono)和多中心(ploy)模式以及二城市多中心(ploy2)和四城市多中心(ploy4)均在1%的顯著性水平上與能源利用效率(energy)分別呈現(xiàn)負相關和正相關,即創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式不利于改善能源利用效率,而多中心模式則相反.②無論是創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式還是多中心模式以及不同多中心方式,能源利用效率(energy)均在5%的水平上顯著地抑制了霾污染.③無論是創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式還是多中心模式及其不同多中心方式,當模型中加入中介變量能源利用效率(energy)時,其對霾污染的影響強度或顯著性明顯降低.其中,在創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式的情況下,影響強度下降了10.44%,且中介效應占總效應的10.12%;在創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式的情況下,其顯著性由5%降到10%,且影響強度下降了17.78%,且中介效應占總效應的25.33%.在二城市和四城市多中心模式下,中介效應的份額分別為30.88%和20.02%.這說明,能源利用效率在創(chuàng)新集聚空間分布模式與霾污染之間發(fā)揮了部分中介效應的作用.與此同時,和同號綜上,可判斷能源利用效率是創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染的中介變量.此外,本文進一步報告了有關中介效應的Sobel檢驗[50]結果,可以看出,單中心在10%的水平上顯著,而多中心在5%的水平上顯著,符合中介變量的判斷依據(jù),表明能源利用效率是創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染的重要傳導路徑之一,假說4成立.

值得一提的是,在霾污染的決定因素模型中,當加入能源利用效率(energy)這一中介變量后,創(chuàng)新集聚規(guī)模(lntotal)的顯著性進一步增強,且影響強度也不斷提高.通過相關性分析發(fā)現(xiàn),變量之間不存在多重共線性問題,而且能源利用效率與創(chuàng)新集聚規(guī)模之間的相關系數(shù)僅僅為0.046.這說明,中介變量energy是相對外生的.如前所述,能源利用效率僅僅發(fā)揮部分中介效應,因此其本身還應作為重要的控制變量影響霾污染.綜上來看,創(chuàng)新集聚既通過規(guī)模效應又通過空間分布結構效應影響霾污染.

4 結論

4.1 中國省域創(chuàng)新集聚空間分布模式具有明顯的區(qū)位特征.其中,單中心模式主要集中在東北和西部,而西部省域最為突出,首位城市科技創(chuàng)新活動占到全省的50%以上,創(chuàng)新集聚的空間網(wǎng)絡性較差;相反,多中心模式主要集中在東部沿海,創(chuàng)新集聚的空間網(wǎng)絡性較強.就動態(tài)演進來看,創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式不斷成為主流.

4.2 2000年以來,中國省域霾污染整體呈現(xiàn)“先增后減”的格局,空間上呈現(xiàn)逐步收斂的趨勢.從動態(tài)演進來看,科技創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式與霾污染具有較為明顯的正向協(xié)同變化關系,而多中心模式與霾污染呈現(xiàn)明顯的反向協(xié)同關系.

4.3 實證結果表明,中國省域科技創(chuàng)新集聚可通過規(guī)模效應改善霾污染;但科技創(chuàng)新集聚空間分布模式對霾污染的影響存在異質性.其中,單中心模式誘發(fā)了霾污染;而多中心模式則對霾污染具有改善效應,隨著多中心的提高,對霾污染的改善效應增強,但存在一定的邊際遞減效應;能源利用效率是創(chuàng)新集聚空間分布模式影響霾污染的重要傳導路徑之一.在創(chuàng)新集聚空間分布單中心的情況下,中介效應占總效應的10.12%;而在空間分布多中心的情況下,中介效應占總效應的25.33%,且隨著由二城市多中心向四城市多中心轉變,這種中介效應的份額由30.88%下降到20.02%.

5 建議

5.1 建立協(xié)同創(chuàng)新的城市間聯(lián)防聯(lián)控治霾機制.霾污染治理是一個公共管理問題,決定了需要構建城市間協(xié)同聯(lián)動的空間治理機制.在科技治霾的背景下,需推進省域內多中心的空間協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略,完善省域城市創(chuàng)新體系,推動協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟建設,促進創(chuàng)新集聚空間分布多中心模式的形成,以強化科技創(chuàng)新的網(wǎng)絡效應,而應放棄科技治霾過程中的科技創(chuàng)新集聚空間分布單中心模式,以避免“城門失火,殃及池魚”.

5.2 加大省域外圍城市的環(huán)境規(guī)制強度,形成創(chuàng)新發(fā)展倒逼機制.當前多數(shù)省域(尤其是西部和東北的一些省域),其科技創(chuàng)新活動高度集中在省會城市,空間不平衡格局明顯,環(huán)境規(guī)制的空間異質性是產(chǎn)生這一現(xiàn)象的重要原因.比較而言,省域外圍城市的環(huán)境管制較弱,而這類城市正是霾污染治理的重要地帶.因此,需提高外圍城市的環(huán)境規(guī)制強度,倒逼企業(yè)提高研發(fā)投入強度,加強科技創(chuàng)新,提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展技術水平,促使企業(yè)成為科技創(chuàng)新的主體;倒逼地方充分發(fā)揮人才科教資源,通過產(chǎn)學研結合等手段優(yōu)先發(fā)展創(chuàng)新產(chǎn)業(yè),營造創(chuàng)新氛圍、激發(fā)創(chuàng)新活力,進而把“科技創(chuàng)新+產(chǎn)業(yè)升級”作為驅動城市綠色發(fā)展的新動能,實現(xiàn)經(jīng)濟和生態(tài)環(huán)境協(xié)調發(fā)展.

5.3 構建良好創(chuàng)新生態(tài)的常態(tài)化機制.地方政府需積極改善創(chuàng)新環(huán)境,營造“崇尚創(chuàng)新、寬容失敗”的社會氛圍,形成財政科技投入穩(wěn)定增長機制,規(guī)劃布局戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,制定優(yōu)勢科技資源引進計劃,完善科技創(chuàng)新政策法規(guī),培育與激發(fā)企業(yè)家精神,建立創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺、科技服務平臺.構建有利于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的市場、法制和政策等社會環(huán)境.

5.4 優(yōu)化協(xié)同創(chuàng)新的合作機制.省域邊緣城市要著力于“借腦研發(fā)、柔性引才”,在人才資源集聚的大城市設立“研發(fā)飛地”.建立對口援助、利益分享和市場機制相結合的“飛地研發(fā)”運作機制.探索一條“反向飛地”的創(chuàng)新發(fā)展新模式,使創(chuàng)新成果為本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉型升級服務.

[1] 陳詩一,陳登科.霧霾污染、政府治理與經(jīng)濟高質量發(fā)展 [J]. 經(jīng)濟研究, 2018,53(2):20-34. Chen S Y, Chen D K. Air pollution,government regulations and high-quality economic development. [J]. Journal of Economic Research, 2018,53(2):20-34.

[2] 曾賢剛,阮芳芳.中國PM2.5污染健康效應的國民經(jīng)濟影響分析 [J]. 中國環(huán)境科學, 2020,40(7):3228-3238. Zeng X G, Ruan F F. Analysis on the national economic impact of PM2.5-induced health effects in China [J]. China Environmental Science, 2020,40(7):3228-3238.

[3] 上官緒明,葛斌華.地方政府稅收競爭、環(huán)境治理與霧霾污染 [J]. 當代財經(jīng), 2019,40(5):27-36. Shang-guan X M, Ge B H .Local government tax competition, environmental governance and haze pollution [J]. Contemporary Finance & Economics, 2019,40(5):27-36.

[4] 蔡 昉,都 陽,王美艷.經(jīng)濟發(fā)展方式轉變與節(jié)能減排內在動力[J]. 經(jīng)濟研究, 2008,43(6):4-11,36.Cai F, Du Y, Wang M Y. Transformation of economic development modes and inherent motive force of energy saving and emission reduction [J]. Economic Research Jouranl, 2008,43(6):4-11,36.

[5] 范 丹,梁佩鳳,劉 斌.霧霾污染的空間外溢與治理政策的檢驗分析 [J]. 中國環(huán)境科學, 2020,40(6):2741-2750.Fan D, Liang P F, Liu B. An analysis of the spatial spillover of smog pollution and policy testing [J]. China Environmental Science, 2020, 40(6):2741-2750.

[6] 孫瑜康,李國平,袁薇薇,等.創(chuàng)新活動空間集聚及其影響機制研究評述與展望[J]. 人文地理, 2017,32(5):17-24.Sun Y K, Li G P , Yuan W W, et al. The spatial concentration of innovation and it mechanism: A literature review and prospect [J]. Human Geography, 2017,32(5):17-24.

[7] 姜 磊,戈冬梅,季民河.長三角區(qū)域創(chuàng)新差異和位序規(guī)模體系研究[J]. 經(jīng)濟地理, 2011,31(7):1101-1106.Jiang L, Ge D M, Ji M H. muncipal disparity of innovition within Yangtze Delta region and construction of a rank scale systerm [J]. Economic Geography, 2011,31(7):1101-1106.

[8] 王承云,孫飛翔.長三角城市創(chuàng)新空間的集聚與溢出效應 [J]. 地理研究, 2017,36(6):1042-1052.Wang C Y, Sun F X. Spatial agglomeration and spillover effects of urban innovation in Yangtze River Delta [J]. Geographical Research, 2017,36(6):1042-1052.

[9] 蔡曉梅,劉美新.后結構主義背景下關系地理學的研究進展 [J]. 地理學報, 2019,74(8):1680-1694. Cai X M, Liu M X. Research progress of relational geography under the background of post-structuralism [J]. Acta Geographica Sinica, 2019,74(8):1680-1694.

[10] 鐘順昌,閆程莉,任 嬌,等.中國省域空間集聚結構對霾污染的影響——基于2000~2013年面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù) [J]. 中國環(huán)境科學, 2020,40(6):2758-2769.Zhong S C, Yan C L, Ren J, et al. Impact of China's provincial spatial agglomeration structure on haze pollution—empirical evidence based on panel data from 2000 to 2013 [J]. China Environmental Science, 2020,40(6):2758-2769.

[11] 李 粉,孫祥棟,張亮亮.產(chǎn)業(yè)集聚、技術創(chuàng)新與環(huán)境污染——基于中國工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證分析 [J]. 技術經(jīng)濟, 2017,36(3):1-7.Li F, Sun X D , Zhang L L. Industrial agglomeration, technological innovation and environmental pollution: Empirical study based on industrial panel data of China [J]. Technology Economics, 2017,36(3): 1-7.

[12] 任亞運,張廣來.城市創(chuàng)新能夠驅散霧霾嗎? [J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2020,30(2):111-120. Ren Y Y, Zhang G L. Can city innovation dispel haze? [J]. China Population, Resources and Environment, 2020,30(2):111-120.

[13] 逯 進,趙亞楠,陳 陽.人力資本、技術創(chuàng)新對環(huán)境污染的影響機制——基于全國285個城市的實證分析 [J]. 長江流域資源與環(huán)境, 2019,28(9):2186-2196. Lu J, Zhao Y N, Chen Y. Research on the influence mechanism of human capital and technological innovation on environmental pollution: An empirical study based on 285cities across the country [J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2019,28(9):2186- 2196.

[14] 陳 陽,逯 進,于 平.技術創(chuàng)新減少環(huán)境污染了嗎?——來自中國285個城市的經(jīng)驗證據(jù) [J]. 西安交通大學學報(社會科學版), 2019,39(1):73-84.Chen Y, Lu J, Yu P. Does technology innovation reduce environmental pollution?--Empirical research based on 285 Chinese cities [J]. Journal of Xi'an Jiaotong University (Social Sciences), 2019,39(1):73-84.

[15] 祿雪煥,白婷婷.綠色技術創(chuàng)新如何有效降低霧霾污染? [J]. 中國軟科學, 2020,35(6):174-182,191. Lu X H, Bai T T. How can green technology innovation effectively reduce smog pollution? [J]. China Soft Science, 2020,35(6):174- 182,191.

[16] 程中華,劉 軍,李廉水.產(chǎn)業(yè)結構調整與技術進步對霧霾減排的影響效應研究[J]. 中國軟科學, 2019,34(1):146-154. Chen Z H, Liu J, Li L S. Research on the effects of industrial structure adjustment and technical progress on haze reduction [J]. China Soft Science, 2019,34(1):146-154.

[17] 陳 浩,劉 培,余東升,等.科技創(chuàng)新投入對環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響機制 [J]. 中國環(huán)境科學, 2020,40(4):1834-1846. Chen H, Liu P,Yu D S, et al. The mechanism for the effect of investment in technological innovation in environmental total factor productivity [J]. China Environmental Science, 2020,40(4):1834- 1846.

[18] 周杰琦,汪同三.自主技術創(chuàng)新對中國碳排放的影響效應——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證研究 [J]. 科技進步與對策, 2014,31(24):29- 35. Zhou J Q, Wang T S. Effect on the China carbon emissions of independent technology innovation——An empirical study based provincial panel data [J]. Science & Technology Progress and Policy, 2014,31(24):29-35.

[19] 李 巍,郗永勤.創(chuàng)新驅動低碳發(fā)展了嗎?——基礎異質和環(huán)境規(guī)制雙重視角下的實證研究 [J]. 科學學與科學技術管理, 2017,38(5): 14-26. Li W, Xi Y Q. Does innovation drive low-carbon development: An empirical study on the dual perspective of foundation heterogeneity and environmental regulation [J]. Science of Science and Management of S.& T., 2017,38(5):14-26.

[20] 原毅軍,謝榮輝.產(chǎn)業(yè)集聚、技術創(chuàng)新與環(huán)境污染的內在聯(lián)系 [J]. 科學學研究, 2015,33(9):1340-1347.Yuan Y J, Xie R H. Empirical research on the relationship of industrial agglomeration, technological innovation and environmental pollution [J]. Studies in Science of Science, 2015,33(9):1340-1347.

[21] 黃 娟,汪明進.科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染 [J]. 山西財經(jīng)大學學報, 2016,38(4):50-61. Huang J, Wang M J. Technological innovation, industrial agglomeration and environmental pollution [J].Journal of Shanxi Finance and Economics University, 2016,38(4):50-61.

[22] 黃天航,趙小渝,陳凱華.技術創(chuàng)新、環(huán)境污染和規(guī)制政策——轉型創(chuàng)新政策的視角 [J]. 科學學與科學技術管理, 2020,41(1):49-65. Huang T H, Zhao X Y, Chen K H. Technological innovation, environmental pollution, and regulation policy: Transformative innovation policy perspective [J].Science of Science and Management of S.& T., 2020,41(1):49-65.

[23] 白俊紅,聶 亮.技術進步與環(huán)境污染的關系——一個倒U形假說 [J]. 研究與發(fā)展管理, 2017,29(3):131-140.Bai J H, Nie L. Technological progress and environmental pollution --An inverted u-shaped hypothesis [J].Research and Development Management, 2017,29(3):131-140.

[24] Liu, X H. Dynamic evolution, spatial spillover effect of technological innovation and haze pollution in China [J]. Energy & Environment, 2018,29(6):968-988.

[25] 田桂玲.區(qū)域創(chuàng)新鏈、創(chuàng)新集群與區(qū)域創(chuàng)新體系探討[J]. 科學學與科學技術管理, 2007,28(7):197-198. Tian K L. Discussion on regional innovation chain, innovation cluster and regional innovation system [J]. Science of Science and Management of S.& T., 2007,28(7):197-198.

[26] 曾 義,馮展斌,張 茜.地理位置、環(huán)境規(guī)制與企業(yè)創(chuàng)新轉型 [J]. 財經(jīng)研究, 2016,42(9):87-98. Zeng Y, Feng Z B, Zhang X. Geographical location, environmental regulation and enterprise innovation transformation [J]. Journal of Finance & Economics, 2016,42(9):87-98.

[27] 李衛(wèi)紅,白 楊.環(huán)境規(guī)制能引發(fā)“創(chuàng)新補償”效應嗎?——基于“波特假說”的博弈分析 [J]. 審計與經(jīng)濟研究, 2018,33(6):103-111.Li W H, Bai Y. Can environmental regulation lead to“innovative offsets” effect? Game analysis based on “potter hypothesis” [J]. Economy & Audit Study, 2018,33(6):103-111.

[28] 魏后凱.中國城鎮(zhèn)化進程中兩極化傾向與規(guī)模格局重構 [J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟, 2014,32(3):18-30.Wei H K. Polarization tendency and reconstruction of scale pattern in China's urbanization process [J]. China Industrial Economy, 2014, 32(3):18-30.

[29] 范 斐,杜德斌,李 恒,等.中國地級以上城市科技資源配置效率的時空格局 [J]. 地理學報, 2013,68(10):1331-1343.Fan F, Du D B, Li H, et al. Spatial-temporal characteristics of scientific and technological resources allocation efficiency in prefecture-level cities of China [J]. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(10):1331-1343.

[30] 曹清峰.協(xié)同創(chuàng)新推動區(qū)域協(xié)調發(fā)展的新機制研究——網(wǎng)絡外部性視角 [J]. 學習與實踐, 2019,36(10):32-41. Cao Q F. Research on the new mechanism of collaborative innovation to promote regional coordinated development——The perspective of network externality [J]. Learning and Practice, 2019,36(10):32-41.

[31] 孫斌棟,魏旭紅.多中心結構:我國特大城市的未來形態(tài) [J]. 人民論壇·學術前沿, 2015,4(17):6-15.Sun B D, Wei X H. Multi-centered structure: The future pattern of mega-cities in China [J]. People's Forum×Academic Frontiers, 2015, 4(17):6-15.

[32] 賈 軍,張 卓.中國高技術產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新與能源效率協(xié)同發(fā)展實證研究 [J]. 中國人口×資源與環(huán)境, 2013,23(2):36-42. Ja J, Zhang Z. Empirical study on synergy development between technological innovation and energy efficiency in China's high-tech industry [J]. China Population, Resources and Environment, 2013,23 (2):36-42.

[33] 劉鳳朝,孫玉濤.技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結構調整對能源消費影響的實證分析 [J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2008,18(3):108-113. Liu F C, Sun Y T. Effect of innovation, industrial change on energy consumption [J]. China Population, Resources and Environment, 2008,18(3):108-113.

[34] 張小波,王建州.中國區(qū)域能源效率對霾污染的空間效應——基于空間杜賓模型的實證分析[J]. 中國環(huán)境科學, 2019,39(4):1371- 1379. Zhang X B, Wang J Z. The spatial effect of region energy efficiency on haze pollution—Empirical analysis based on the spatial Durbin model [J]. China Environmental Science, 2019,39(4):1371-1379.

[35] 邵 帥,李 欣,曹建華.中國的城市化推進與霧霾治理 [J]. 經(jīng)濟研究, 2019,54(2):148-165. Shao S, Li X, Cao J H. Urbanization promotion and haze pollution governance in China [J]. Economic Research Journal, 2019,54(2):148- 165.

[36] 溫忠麟,葉寶娟.中介效應分析:方法和模型發(fā)展 [J]. 心理科學進展, 2014,22(5):731-745. Wen Z L, Ye B J. Analyses of mediating effects:The development of methods and models.[J] Advances in Psychological Science, 2014, 22(5):731-745.

[37] Donkelaar A V, Martin R V, Brauer M, et al. Use of satellite observations for long term exposure assessment of global concentrations of fine particulate matter [J]. Environmental Health Perspectives, 2015,123(2):135-143.

[38] 李紅雨,趙 堅.中國技術創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布——來自中國地級以上區(qū)域的證據(jù) [J]. 北京理工大學學報(社會科學版), 2020,22(1): 82-92. Li H Y, Zhao J. The spatial distribution of China’s technological innovation output--evidence from China’s prefecture-level and above regions [J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2020,22(1):82-92.

[39] 何舜輝,杜德斌,焦美琪,等.中國地級以上城市創(chuàng)新能力的時空格局演變及影響因素分析[J]. 地理科學, 2017,37(7):1014-1022. He S H,Du D B,Jiao M Q, et al. Spatial-temporal characteristics of urban innovation capability and impact factors analysis in China [J]. Scientia Geographica Sinica, 2017,37(7):1014-1022.

[40] 馬 靜,鄧宏兵,蔡愛新.中國城市創(chuàng)新產(chǎn)出空間格局及影響因素——來自285個城市面板數(shù)據(jù)的檢驗 [J]. 科學學與科學技術管理, 2017,38(10):12-25. Ma J, Deng H B ,Cai A X. Analysis on city innovation output of space-time distribution pattern and influential factors in China: Empirical analysis of 285cities in China [J]. Science of Science and Management of S.& T., 2017,38(10):12-25.

[41] 吳殿廷,宋金平,孫久文,等.區(qū)域經(jīng)濟學[M]. 北京:科學出版社, 2019:227-228. Wu D T, Song J P,Sun J W, et al. Regional economics [M]. Beijing: Science Press, 2019:227-228.

[42] 馬麗梅,張 曉.中國霧霾污染的空間效應及經(jīng)濟、能源結構影響 [J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟, 2014,32(4):19-31. Ma L M, Zhang X. The spatial effect of China's haze pollution and the impact from economic change and energy structure [J]. China Industrial Economic, 2014,32(4):19-31.

[43] GB/T4754-2017 國民經(jīng)濟行業(yè)分類 [S]. GB/T 4754-2017 Industrial classification for national economic activities [S].

[44] 國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒 [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2001-2018. National Bureau of Statistics.China statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2001-2018.

[45] 國家統(tǒng)計局.中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒 [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2001- 2018. National Bureau of Statistics.China statistical yearbook on environment [M]. Beijing: China Statistics Press, 2001-2018.

[46] 國家統(tǒng)計局.中國城市統(tǒng)計年鑒 [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2001- 2018. National Bureau of Statistics.China city statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2001-2018.

[47] 國家統(tǒng)計局.中國能源統(tǒng)計年鑒 [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2001- 2018. National Bureau of Statistics.China energy statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2001-2018.

[48] 國家統(tǒng)計局.中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒 [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2001- 2017.National Bureau of Statistics. China industrial statistics yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2000-2017.

[49] Partridge M D, Rickman D S, Ali K, et al. Do new economic geography agglomeration shadows underlie current population dynamics across the urban hierarchy? [J]. Papers in Regional Science, 2010,88(2):445-466.

[50] Sobel M E. Asymptotic confidence intervals for indirect effects in structural equation models [J]. Sociological Methodology, 1982,13: 290-312.

The impact of innovative agglomeration spatial distribution modes on haze pollution.

ZHONG Shun-chang1*, YAN Cheng-li2, REN Jiao1, SHAO Jia-Hui1

(1.Institute of Resource-based Economic Transformation Development, Shanxi University of Finace and Economics, Taiyuan 030006, China；2.Department of Finance and Public Economy, Shanxi University of Finace and Economics, Taiyuan 030006, China).,2021,41(4)：1970~1984

In order to compare and analyze the influencing mechanism of monocentricity and polycentriciy distribution patterns on haze pollution, a provincial panel data model and an intermediary effect model were constructed for empirical test. The results showed that the innovation agglomeration reduced haze pollution through scale effects,however, the impact of innovative agglomeration spatial distribution modes on haze pollution was heterogeneous.Specifically, the monocentricity mode induced haze pollution, and there was an paradox of the environmental effect of innovation agglomeration. However, the polycentricity mode had an improvement effect on haze pollution. With the increase of the polycentricity of innovation agglomeration, its effect on haze reduction was enhanced, but with marginal diminishing characteristics. Energy utilization efficiency was one of the important channels for the spatial distribution modes of innovation agglomeration exerting influences on the haze pollution. Based on the findings above, this paper suggested that the provincial polycentric collaborative innovation development strategy was needed to be implemented, and the provincial polycentric innovation network organization system was imperative to be constructed by government, so as to form a polycentric synergistically governance mechanism for haze pollution, and to solve the paradox of environmental effect of innovation agglomeration.

innovation agglomeration；innovation network；spatial distribution mode；monocentricity；polycentricity；haze pollution

X196,F061.5

A

1000-6923(2021)04-1970-15

鐘順昌(1985-),男,陜西漢中人,副教授,博士,主要從事環(huán)境經(jīng)濟與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究.發(fā)表論文10余篇.

2020-09-01

國家自然科學基金資助項目(71804099);教育部人文社會科學基金資助項目(18YJC790236);山西省研究生創(chuàng)新項目(2020SY146)

* 責任作者, 副教授, zsc2014@126.com