聶國(guó)卿，朱銀彥，張家培

(1.湖南工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙，410205；2.湖南工商大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙，410205)

一、引言

20世紀(jì)90年代初，Grossman、Krueger[1-2]，Shafik、Bandyo padhyay[3]和Panayotou[4]等通過借鑒Kuznets[5]研究收入分配時(shí)提出的庫(kù)茲涅茨曲線研究成果，創(chuàng)造性地提出了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)假說，即從長(zhǎng)期看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間會(huì)呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系。EKC 假說的提出，為人們從宏觀層面探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量變化之間的規(guī)律開拓了一片廣闊的發(fā)展新空間。此后，聚焦該假說的理論闡述、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及政策含義等成為學(xué)者們的重要研究?jī)?nèi)容，并推動(dòng)人們對(duì)宏觀環(huán)境-經(jīng)濟(jì)演化發(fā)展規(guī)律認(rèn)識(shí)的不斷拓展深化。特別是隨著以水污染、大氣污染為代表的跨區(qū)域環(huán)境問題日益凸顯，污染的空間溢出效應(yīng)也開始進(jìn)入學(xué)者們的研究視野，在傳統(tǒng)EKC 曲線研究框架基礎(chǔ)上，引入空間計(jì)量方法來分析污染空間溢出效應(yīng)的文獻(xiàn)日漸增多，代表性的研究成果有：Anselin[6]指出，由于受風(fēng)流、水流等自然因素和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、跨域貿(mào)易和環(huán)境政策等人為因素的影響，環(huán)境污染具有空間溢出效應(yīng)；Rupasingha 等[7]在研究美國(guó)郡縣的人均GDP 與有毒污染物之間的關(guān)系時(shí)，將空間因素納入一個(gè)綜合的EKC 模型框架之中，得出了兩者之間具有N型關(guān)系的結(jié)論；Poon 等[8]在考察中國(guó)大氣污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系時(shí)，將高污染鄰地對(duì)本地的污染轉(zhuǎn)移效應(yīng)納入實(shí)證模型的分析框架，證實(shí)了二氧化硫排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在倒U 關(guān)系，而煙塵排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間則存在U 形關(guān)系的結(jié)論；Hosseini 等[9]利用空間面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)1990—2007年亞洲國(guó)家的CO2和PM10污染物進(jìn)行了估計(jì)，其研究結(jié)果表明，空間自相關(guān)可以分別解釋10%和17%的亞洲國(guó)家CO2和PM10污染物水平的變化；Grivas G 等[l0]收集了2001—2004年希臘空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)在大雅典地區(qū)8 個(gè)站點(diǎn)的PM10濃度數(shù)據(jù)，通過聚類分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)仂F霾污染程度受鄰地霧霾濃度的影響，且霧霾污染還可長(zhǎng)距離地影響其他地區(qū)。此后，一些國(guó)內(nèi)學(xué)者也開始聚焦污染的空間溢出問題，展開了相關(guān)研究。邵帥等[11]采用動(dòng)態(tài)空間滯后模型探究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染的影響，其研究表明，中國(guó)省域霧霾污染呈現(xiàn)顯著空間溢出效應(yīng)和高排放俱樂部集聚特征，且霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈U 形關(guān)系。汪聰聰?shù)萚12]運(yùn)用空間計(jì)量模型對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)城市的霧霾空間格局進(jìn)行了分析，指出霧霾污染存在顯著的城際空間正相關(guān)和空間溢出效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)集聚可有效抑制霧霾污染，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染之間不存在倒U 形關(guān)系。張明等[13]通過建立空間杜賓模型探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染的影響，其研究表明，我國(guó)東西部省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染的溢出效應(yīng)存在正向影響，而中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則對(duì)霧霾污染的溢出效應(yīng)具有反向影響。陳世強(qiáng)等[14]采用空間動(dòng)態(tài)面板模型對(duì)黃河流域地級(jí)市霧霾污染情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其具有明顯的正向空間溢出效應(yīng)和高值空間集聚特征，全域的霧霾污染濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)U 形關(guān)系。梁偉等[15]對(duì)城鎮(zhèn)化與霧霾污染的關(guān)系研究表明，二者都存在顯著的空間溢出效應(yīng)，且隨著城鎮(zhèn)化水平的提升，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染之間會(huì)呈現(xiàn)N形曲線關(guān)系。付云鵬[16]采用空間計(jì)量方法對(duì)碳排放的影響因素進(jìn)行分析，證實(shí)了我國(guó)地區(qū)間的碳排放存在顯著的空間自相關(guān)性，且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人口規(guī)模對(duì)碳排放影響為正，技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響為負(fù)。屈超等[17]在基于引力模型的空間權(quán)重矩陣基礎(chǔ)上，分析了霧霾污染的空間集聚特征及其影響因素，結(jié)果表明，空氣中的濕度、溫度與風(fēng)速均能對(duì)城市PM2.5濃度產(chǎn)生顯著影響，且本地PM2.5對(duì)鄰近城市也具有顯著的空間溢出效應(yīng)。孫攀等[18]運(yùn)用動(dòng)態(tài)空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染之間的關(guān)系以及引致霧霾污染空間溢出的因素進(jìn)行了探究，得出了霧霾污染EKC 曲線存在以及霧霾污染具有顯著的空間溢出效應(yīng)的結(jié)論。李惠瑩等[19]運(yùn)用空間杜賓模型證實(shí)了AQI 指數(shù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，得出了現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是以損害空氣質(zhì)量為代價(jià)的結(jié)論。任亞運(yùn)[20]基于STIRPAT 模型，通過空間計(jì)量方法實(shí)證了霧霾污染具有顯著的空間溢出效應(yīng)，并得出城市創(chuàng)新能緩解霧霾污染的結(jié)論。上述代表性研究成果不斷拓展并深化了人們對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中環(huán)境質(zhì)量變化規(guī)律的認(rèn)識(shí)，也為本文的研究奠定了很好的文獻(xiàn)基礎(chǔ)。

中國(guó)自改革開放以來，經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了舉世矚目的巨大成就，經(jīng)過短短40 多年的時(shí)間就從一個(gè)貧窮落后的農(nóng)業(yè)國(guó)家發(fā)展成為世界上工業(yè)門類最全的制造業(yè)大國(guó)，也成為僅次于美國(guó)的世界第二大經(jīng)濟(jì)體。但是，這種具有鮮明中國(guó)特色的“壓縮型”工業(yè)化進(jìn)程也讓我們承受了比傳統(tǒng)西方發(fā)達(dá)國(guó)家更大的環(huán)境壓力。以大氣污染防治為例，自20世紀(jì)90年代后期開始，隨著公眾對(duì)空氣質(zhì)量惡化關(guān)注度的上升，政府對(duì)大氣污染的防治力度也逐年加大，特別是黨的十八大以來，中國(guó)對(duì)大氣質(zhì)量改善的重視程度進(jìn)入了一個(gè)新階段。2013年秋，中國(guó)公布了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》，提出了到2017年底全國(guó)所有城市的PM2.5濃度要比2012年降低至少10%的具體目標(biāo)。2018年，生態(tài)環(huán)境部又提出了一項(xiàng)新的三年空氣質(zhì)量計(jì)劃，為落實(shí)中央提出的藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)明確了具體任務(wù)。2021年11月7日，《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的意見》發(fā)布，對(duì)打好藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)作出了最新的部署。實(shí)事求是地說，在黨的十八大以后的短短不到十年的時(shí)間里，中國(guó)在空氣質(zhì)量改善方面確實(shí)取得了前所未有的進(jìn)展，但盡管如此，由于我們的歷史欠賬較多，進(jìn)一步改善大氣質(zhì)量依然任重道遠(yuǎn)。迄今為止，中國(guó)還有超過一半人口生活在細(xì)微顆粒污染超過國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的地區(qū)，超過95%的人口依然生活在年平均細(xì)顆粒物污染水平超過世界衛(wèi)生組織指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)的地區(qū)。特別是作為一個(gè)發(fā)展中的大國(guó)，我國(guó)各地經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展不平衡的狀況也是一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的擴(kuò)大進(jìn)一步加劇了不同地區(qū)之間發(fā)展目標(biāo)與環(huán)境目標(biāo)的利益沖突，也使得霧霾污染的跨區(qū)域空間轉(zhuǎn)移問題更加突出。如何從區(qū)域發(fā)展不平衡的視角來探討霧霾污染的空間溢出效應(yīng)，深入分析發(fā)展不平衡對(duì)跨域污染轉(zhuǎn)移的影響機(jī)理，對(duì)我們進(jìn)一步深化認(rèn)識(shí)環(huán)境-經(jīng)濟(jì)演化發(fā)展規(guī)律，并順應(yīng)時(shí)代發(fā)展要求，在雙碳目標(biāo)約束下堅(jiān)決打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

綜觀上述相關(guān)理論研究成果，結(jié)合中國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征與面臨的大氣污染防控情勢(shì)分析，我們認(rèn)為目前的相關(guān)研究主要還存在以下三個(gè)方面的不足：一是對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與大氣環(huán)境質(zhì)量演化規(guī)律的認(rèn)識(shí)尚有不足，現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究重心主要聚焦在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)大氣質(zhì)量的影響方面，相對(duì)地忽略了發(fā)展不平衡因素對(duì)大氣環(huán)境變化帶來的挑戰(zhàn)，而不平衡不充分的發(fā)展與人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要之間的矛盾已經(jīng)成為我國(guó)社會(huì)主要矛盾，深入探討和研究發(fā)展不平衡對(duì)大氣質(zhì)量的影響將更具時(shí)代緊迫感；二是現(xiàn)有研究在分析大氣環(huán)境質(zhì)量的空間溢出效應(yīng)時(shí)，主要是通過構(gòu)建空間相鄰矩陣、地理距離權(quán)重矩陣等來分析不同地區(qū)之間大氣污染相互滲透影響的空間對(duì)稱效應(yīng)，相對(duì)地忽視了在經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的現(xiàn)實(shí)約束下，不同發(fā)展水平地區(qū)之間大氣質(zhì)量的空間交互影響可能不對(duì)等的這一事實(shí)；三是現(xiàn)有研究關(guān)于發(fā)展不平衡因素對(duì)環(huán)境治理成效影響的關(guān)注度不夠，從發(fā)展不平衡的視角來探討如何改革完善我國(guó)環(huán)境治理政策的研究成果較少。本文的研究將主要針對(duì)以上三個(gè)方面的不足進(jìn)行突破，并力圖做出邊際貢獻(xiàn)。我們認(rèn)為，超越既定行政區(qū)劃范圍的大氣環(huán)境具有顯著的公共產(chǎn)品屬性，需要彼此互不隸屬的地方政府之間加強(qiáng)協(xié)作，才能避免環(huán)境治理“公地悲劇”結(jié)果的出現(xiàn)，而區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的擴(kuò)大無疑會(huì)對(duì)大氣污染的空間轉(zhuǎn)移及協(xié)作治理產(chǎn)生影響。所以，充分考慮中國(guó)經(jīng)濟(jì)不平衡發(fā)展過程中大氣環(huán)境質(zhì)量的時(shí)空變化狀況，在傳統(tǒng)EKC 分析框架基礎(chǔ)上，根據(jù)霧霾污染跨域轉(zhuǎn)移的事實(shí)表征，構(gòu)建更合適的空間權(quán)重矩陣，對(duì)中國(guó)霧霾污染演化發(fā)展規(guī)律進(jìn)行進(jìn)一步深入研究是十分必要的。

二、發(fā)展不平衡對(duì)霧霾污染空間外溢影響的理論闡釋

(一)霧霾污染空間外溢現(xiàn)象產(chǎn)生的根源

霧霾污染的空間外溢現(xiàn)象通常是指不同行政區(qū)之間的空氣質(zhì)量存在著相互影響的關(guān)系，其相互影響的范圍和程度一般受自然因素與經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素這兩個(gè)方面的制約。前者主要包括地理特征、氣候條件等要素，后者主要涉及經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的方方面面，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移狀況，人口數(shù)量及其分布比例情況，技術(shù)進(jìn)步及對(duì)外開放水平等?？傊?，霧霾污染產(chǎn)生的因素不僅包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)內(nèi)因，還包括自然外因的作用，如年均風(fēng)速、地形起伏度、植被覆蓋率等，且社會(huì)內(nèi)因以正向作用為主，自然外因表現(xiàn)為負(fù)向影響[21]。同時(shí)，基于大氣天然具有的空間流動(dòng)性特征，一個(gè)地方的空氣質(zhì)量不僅受當(dāng)?shù)刈匀灰蛩睾蜕鐣?huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響，也與其他地區(qū)的同類指標(biāo)息息相關(guān)，我們將這種相關(guān)性稱為空間依賴或者空間自相關(guān)。那么，到底是自然因素還是經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素對(duì)霧霾污染的空間外溢起著主導(dǎo)作用呢？我們認(rèn)為，主要還是各地自身的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展因素起著主導(dǎo)作用。以城市為例，某個(gè)城市空氣質(zhì)量的好壞主要取決于該城市內(nèi)各類污染源的分布狀況、經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展?fàn)顩r以及相關(guān)的治污政策等，這是決定當(dāng)?shù)匚廴舅降膬?nèi)在因素，也是導(dǎo)致城市霧霾污染的內(nèi)因。而地理特征與氣象條件等自然因素只是影響該市大氣自凈能力的外部客觀條件，是影響污染轉(zhuǎn)移擴(kuò)散的外因之一。只有當(dāng)一個(gè)地方通過內(nèi)在因素“制造”出更多的污染物時(shí)，才有可能借助外在自然因素向其他地方擴(kuò)散轉(zhuǎn)移。換句話說，如果沒有內(nèi)因產(chǎn)生的污染，外因?qū)е碌奈廴就庖绫銦o從談起。更進(jìn)一步分析，我們發(fā)現(xiàn)，氣象條件等自然因素也并不是導(dǎo)致地區(qū)之間污染轉(zhuǎn)移的必然條件，譬如，污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移造成的污染外溢現(xiàn)象就與地理位置及氣象條件等基本無關(guān)，它主要取決于各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策與環(huán)境政策等因素。

(二)發(fā)展不平衡對(duì)霧霾污染空間外溢效應(yīng)的影響分析

本文所引述的“發(fā)展不平衡”這個(gè)概念特指狹義層面的“經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡”，主要強(qiáng)調(diào)我國(guó)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域發(fā)展方面存在的失衡現(xiàn)象，如各地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、規(guī)模、結(jié)構(gòu)等方面的失衡現(xiàn)象。發(fā)展不平衡不僅制約著我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升，也對(duì)大氣環(huán)境質(zhì)量走勢(shì)產(chǎn)生重要影響。

(1)發(fā)展不平衡會(huì)加劇區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境負(fù)外部性問題，導(dǎo)致霧霾污染的空間外溢現(xiàn)象更加嚴(yán)重和普遍。首先，發(fā)展越不平衡，地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異越大，地方政府之間關(guān)于發(fā)展優(yōu)先還是環(huán)保優(yōu)先的目標(biāo)理念上的差異也越明顯，這將進(jìn)一步強(qiáng)化地區(qū)之間向外轉(zhuǎn)移環(huán)境污染的動(dòng)機(jī)，更容易催生霧霾污染的跨域空間轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后地區(qū)為了盡快擺脫落后狀態(tài)，會(huì)更加重視自身的“發(fā)展優(yōu)先權(quán)”，并進(jìn)一步強(qiáng)化其向轄區(qū)外轉(zhuǎn)移環(huán)境成本的動(dòng)機(jī)。因?yàn)榍钒l(fā)達(dá)地區(qū)的政府從自身利益最大化原則出發(fā)，只要轉(zhuǎn)移出去的環(huán)境成本越多，承擔(dān)的公共環(huán)境治理義務(wù)越少，就越能集中更多資源加快自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展，縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)的差距。另一方面，相比欠發(fā)達(dá)地區(qū)而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展水平越高，人們的環(huán)保意識(shí)越強(qiáng)，發(fā)達(dá)地區(qū)居民對(duì)環(huán)境質(zhì)量改善所帶來的效用提高的感受就更顯著，這也會(huì)“激發(fā)”發(fā)達(dá)地區(qū)的政府和企業(yè)將本地污染向外轉(zhuǎn)移的動(dòng)機(jī)。因?yàn)檫@樣做可以更容易地滿足轄區(qū)內(nèi)居民因空氣質(zhì)量改善而帶來的生活幸福感，提升當(dāng)?shù)孛癖妼?duì)它們的認(rèn)可與好感。其次，發(fā)展不平衡會(huì)導(dǎo)致地區(qū)之間在環(huán)境治理投入能力上的顯著不同，進(jìn)一步強(qiáng)化欠發(fā)達(dá)地區(qū)在涉及公共環(huán)境治理領(lǐng)域的“搭便車”行為。欠發(fā)達(dá)地區(qū)的首要目標(biāo)是縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展差距，且當(dāng)這種差距因?yàn)榘l(fā)展不平衡程度加劇而進(jìn)一步擴(kuò)大時(shí)，其對(duì)具有顯著公共屬性的大氣環(huán)境治理方面的投入力度肯定也會(huì)進(jìn)一步弱化，期待發(fā)達(dá)地區(qū)承擔(dān)更多涉及雙方公共區(qū)域的環(huán)境治理投入，以獲取“搭便車”的額外收益必然是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的“理性”選擇。欠發(fā)達(dá)地區(qū)這種“搭便車”的行為，反過來也會(huì)挫傷發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)公共環(huán)境領(lǐng)域治理投入的積極性，發(fā)達(dá)地區(qū)因此也不會(huì)把環(huán)保經(jīng)費(fèi)優(yōu)先投入具有普遍空間外溢效應(yīng)的領(lǐng)域，甚至?xí)x擇“默認(rèn)和容忍”公共區(qū)域的污染相互滲透。最后，發(fā)展越不平衡，地區(qū)之間的差距越大，彼此之間在公共環(huán)境治理領(lǐng)域的利益矛盾也會(huì)更加突出。因此，通過合作來平衡利益矛盾的難度也會(huì)提高，霧霾污染協(xié)作治理的推進(jìn)阻力會(huì)更大，跨域協(xié)作治理成效將更難以得到保障。所以，只要發(fā)展不平衡程度不斷加強(qiáng)，在沒有強(qiáng)有力的外部約束條件下，地區(qū)之間在霧霾污染治理領(lǐng)域“以鄰為壑”的動(dòng)機(jī)與行為必然會(huì)越來越強(qiáng)化，從而進(jìn)一步導(dǎo)致霧霾污染跨界轉(zhuǎn)移現(xiàn)象的非理性擴(kuò)散，整體大氣環(huán)境質(zhì)量的改善將面臨更大挑戰(zhàn)。

(2)發(fā)展不平衡會(huì)改變地區(qū)之間的污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移趨勢(shì)，進(jìn)而影響霧霾污染的空間轉(zhuǎn)移范圍與方向。一般而言，地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的規(guī)模及方向與發(fā)展不平衡狀況是緊密相關(guān)的。發(fā)展不平衡狀況越嚴(yán)重，發(fā)達(dá)地區(qū)的生活水平與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的生活水平差距越大，后者就越有可能成為前者轉(zhuǎn)移“污染產(chǎn)業(yè)”的“接收天堂”。一方面，當(dāng)發(fā)展水平較低時(shí)，收入增加對(duì)居民生活質(zhì)量的提升效果一般會(huì)大于環(huán)境質(zhì)量改善對(duì)居民生活質(zhì)量的提升效果，這也是欠發(fā)達(dá)地區(qū)地方政府通常會(huì)把經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高居民收入水平擺在首位的重要原因，因?yàn)檫@樣的發(fā)展優(yōu)先理念會(huì)得到民眾更多的支持。所以，發(fā)展相對(duì)落后地區(qū)為加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，會(huì)積極承接從發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移出來的“污染產(chǎn)業(yè)”，而且遇到的阻力也會(huì)較少。另一方面，發(fā)達(dá)地區(qū)通過向欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移污染產(chǎn)業(yè)，不僅可以有效減輕本地污染壓力，而且還可以騰出空間發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與低碳環(huán)保產(chǎn)業(yè)，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的前景也會(huì)更好。進(jìn)一步分析，如果發(fā)達(dá)地區(qū)將污染產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)距離轉(zhuǎn)移到“遙遠(yuǎn)”的欠發(fā)達(dá)地區(qū)，還不必?fù)?dān)心“遙遠(yuǎn)”的污染產(chǎn)業(yè)接收地對(duì)自身的反向污染溢出影響。而重污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到欠發(fā)達(dá)地區(qū)后，也很容易形成集聚效應(yīng)，在產(chǎn)業(yè)集聚得到強(qiáng)化的同時(shí)，污染集聚也可能變得更加嚴(yán)重。所以，污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移引致的污染空間轉(zhuǎn)移通?？梢猿降乩砭嚯x的約束，發(fā)展不平衡變化導(dǎo)致的污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移格局的變化也會(huì)進(jìn)一步對(duì)霧霾污染溢出的空間分布范圍及方向產(chǎn)生影響。

(3)發(fā)展不平衡會(huì)對(duì)加劇地區(qū)之間霧霾污染空間溢出效應(yīng)的不對(duì)等性。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度的加劇，不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)政策、技術(shù)水平等方面的差異也會(huì)不斷擴(kuò)大，這些差異的擴(kuò)大將必然導(dǎo)致不同地區(qū)之間在大氣污染的相互滲透和影響方面產(chǎn)生顯著的不對(duì)稱效應(yīng)。以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異為例，按照上面關(guān)于發(fā)展不平衡對(duì)污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移趨勢(shì)的影響分析可知，如果發(fā)達(dá)地區(qū)向“遙遠(yuǎn)”的欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移污染產(chǎn)業(yè)，不僅可以改善自身的環(huán)境質(zhì)量，還可以借此騰出空間發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但反觀欠發(fā)達(dá)地區(qū)，其承接來自發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)，實(shí)際上也意味著承接了發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移出來的污染。顯然，這樣一種地區(qū)之間的污染空間轉(zhuǎn)移格局就呈現(xiàn)出一種顯著的外溢不對(duì)稱特征，發(fā)達(dá)地區(qū)在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的污染外溢現(xiàn)象中處于一種相對(duì)更有利的地位。據(jù)此，可以進(jìn)一步推斷，發(fā)展不平衡問題越嚴(yán)重，地區(qū)之間的差異越大，這種不對(duì)稱的外溢影響也會(huì)越顯著。所以，我們認(rèn)為，在發(fā)展不平衡的背景下研究霧霾污染的空間外溢效應(yīng)，必須充分考慮到不同地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)狀況和污染程度都存在顯著差異這一基本事實(shí)。為此，我們將在借鑒相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，采用城市之間的經(jīng)濟(jì)差距因素來代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡指標(biāo)，并構(gòu)建一個(gè)更能客觀反映這一事實(shí)表征的新的空間權(quán)重矩陣，來對(duì)霧霾污染外溢的不對(duì)稱影響進(jìn)行分析。

綜上所述，我們認(rèn)為，隨著地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡趨勢(shì)的變化，霧霾污染的空間外溢效應(yīng)也將發(fā)生相應(yīng)的改變：一是霧霾污染的空間外溢范圍和程度會(huì)隨著發(fā)展不平衡的加劇而進(jìn)一步擴(kuò)大和嚴(yán)重；二是發(fā)展不平衡也會(huì)導(dǎo)致霧霾污染的空間溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出顯著的不對(duì)稱效應(yīng)，發(fā)達(dá)地區(qū)在霧霾污染的空間轉(zhuǎn)移中可能比欠發(fā)達(dá)地區(qū)處于更有利的地位。為了更清晰地理解上述機(jī)理分析，我們繪制了圖1，將發(fā)展不平衡因素對(duì)霧霾污染空間外溢的影響機(jī)制作一直觀呈示。

圖1 發(fā)展不平衡對(duì)霧霾污染空間外溢的影響機(jī)制

三、空間計(jì)量分析模型的構(gòu)建、變量選取與數(shù)據(jù)說明

(一)空間計(jì)量模型設(shè)定

空間計(jì)量模型是研究空間溢出效應(yīng)的有效工具，根據(jù)本文的研究目的和上面的理論闡釋邏輯，我們?cè)趥鹘y(tǒng)的EKC 模型分析框架基礎(chǔ)上，引入基于引力模型構(gòu)造的且修正系數(shù)不設(shè)定為1的空間權(quán)重矩陣，建立基本形式的空間計(jì)量分析模型如式(1)：

式中：α表示常數(shù)；W表示基于引力模型構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣；ε和ψ分別表示空間自回歸系數(shù)和空間自相關(guān)系數(shù)；PMxt表示x地級(jí)市在t年的霧霾污染年均濃度值；gapxt代表x城市在t年的經(jīng)濟(jì)差距；Xxt表示控制變量的向量，包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(gdp)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移(it)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)、人口密度(den)、科技水平(tech)、城鎮(zhèn)化率(city)、外商直接投資(fdi)、風(fēng)速(v)以及交互項(xiàng)(it·lngdp)等。

需要進(jìn)一步說明的是，根據(jù)上述計(jì)量模型的一般形式，我們將地區(qū)間污染溢出效應(yīng)的空間計(jì)量回歸模型具體分為三類：第一類，若ρ不為0，η和ψ為0，則式(1)為空間自回歸模型(SAR)，代表區(qū)域之間的被解釋變量之間的內(nèi)生交互效應(yīng)；第二類，若其他均為0，僅有ψ不為0，則式(1)為空間誤差模型(SEM)，代表區(qū)域之間的誤差項(xiàng)的交互效應(yīng)；第三類，若僅有ψ=0，則式(1)為空間杜賓模型(SDM)，該模型可綜合考慮地區(qū)間核心解釋變量與被解釋變量的空間關(guān)聯(lián)性，是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中最基本的模型，它包括了SEM 模型和SAR 模型[18]。另外，SDM 模型還可通過對(duì)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及總效應(yīng)的測(cè)度來解釋經(jīng)濟(jì)問題，且偏差可能較小[19]，但在確定是否使用SDM 模型進(jìn)行回歸之前，還需要通過拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)、似然比(LR)和Wald 檢驗(yàn)，進(jìn)行最終確認(rèn)。

(二)空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

在空間計(jì)量建模過程中，空間權(quán)重矩陣作為空間效應(yīng)的載體是不可或缺的關(guān)鍵內(nèi)容?？紤]到發(fā)展不平衡因素對(duì)霧霾污染外溢效應(yīng)的影響，我們根據(jù)前面的理論分析，把發(fā)展不平衡因素對(duì)霧霾污染外溢的影響效應(yīng)通過修正系數(shù)的構(gòu)造體現(xiàn)出來。同時(shí)，本文在借鑒屈超等[17]基于引力模型構(gòu)造權(quán)重矩陣的方法基礎(chǔ)上，也將各空間單元的PM2.5濃度作為一項(xiàng)衡量標(biāo)準(zhǔn)納入了空間權(quán)重的計(jì)算。這樣處理后，我們的空間權(quán)重矩陣將有別于目前大部分文獻(xiàn)為了運(yùn)算簡(jiǎn)便，往往將修正系數(shù)簡(jiǎn)單設(shè)定為1 來分析污染外溢效應(yīng)的處理方式。綜上所述，我們的空間權(quán)重矩陣構(gòu)造如下：

式中，rij為空間單元i、j之間的地理距離，通過兩個(gè)空間單元的經(jīng)緯度計(jì)算，mi、mj為空間單位i、j的霧霾污染程度，用PM2.5年均濃度來衡量，gapi和gapj分別表示城市i和城市j的經(jīng)濟(jì)差距。為消除數(shù)量級(jí)和量綱的影響，將構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣標(biāo)準(zhǔn)化處理。

為檢驗(yàn)這個(gè)新的空間權(quán)重矩陣的適應(yīng)性和有效性，我們同時(shí)構(gòu)造了0-1 鄰接矩陣(若兩地區(qū)相鄰為1，不相鄰則為0)和修正系數(shù)為1 的引力模型矩陣，并將通過比較這三個(gè)矩陣的各年度的莫蘭指數(shù)來進(jìn)行有效性判別。如果基于引力模型構(gòu)造的且修正系數(shù)不為1 的矩陣莫蘭指數(shù)高于其他兩個(gè)矩陣的莫蘭指數(shù)，則說明該空間權(quán)重矩陣相比其他空間權(quán)重矩陣能更充分解釋霧霾污染溢出效應(yīng)，也意味著考慮發(fā)展不平衡因素后，霧霾污染的空間溢出效應(yīng)更顯著了。

(三)變量選取與說明

1.被解釋變量

選取大氣污染水平(pm2.5)作為被解釋變量。大氣污染涉及很多方面，但目前最受公眾關(guān)注的領(lǐng)域主要是霧霾狀況，因此本文選擇各地年均PM2.5濃度作為大氣污染程度的表征指標(biāo)，分別選取了全國(guó)286 個(gè)地級(jí)市自2006—2018年的PM2.5濃度數(shù)據(jù)來反映全國(guó)整體大氣污染狀況。

2.核心解釋變量

選取發(fā)展不平衡(gap)作為核心解釋變量。不同行政區(qū)劃之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r呈現(xiàn)出比較顯著的差異性，具體表現(xiàn)為各地在經(jīng)濟(jì)規(guī)?；蛘咴鲩L(zhǎng)速度等方面的顯著不同。本文借鑒卞元超[22]等測(cè)算經(jīng)濟(jì)差距的方法，采用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的離差指標(biāo)來衡量不同地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)差距，具體的測(cè)算方法為：離差=該年度某一地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的觀測(cè)值-該年度所有地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的最小值。關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的選取，我們主要選擇各地區(qū)生產(chǎn)總值(gdp)相對(duì)于上一年度的同比增長(zhǎng)率。

3.主要控制變量

(1) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(gdp)。反映各地每年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總量或者人均收入狀況，這一指標(biāo)對(duì)各地的大氣污染通常都有著比較顯著的影響，本文使用人均GDP 作為其代理變量。

(2) 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移(it)。指產(chǎn)業(yè)從一個(gè)地區(qū)搬遷到另外一個(gè)地區(qū)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移除了帶來經(jīng)濟(jì)影響外，也必然涉及與轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)相關(guān)的污染轉(zhuǎn)移問題。本文借鑒唐運(yùn)舒[23]的做法來定義產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量，定義區(qū)域i在t時(shí)期內(nèi)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量為ITit，其計(jì)算公式如下：

式中：IAVit和IAVi,t-1分別表示區(qū)域i在t和t-1時(shí)期的第二產(chǎn)業(yè)增加值，IAVt和IAVt-1分別表示t和t-1 時(shí)期的全國(guó)工業(yè)增加值，如果ITit＞ 0，則表示產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出，反之表示轉(zhuǎn)入。

(3) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通常指不同產(chǎn)業(yè)之間的分布比例，與大氣質(zhì)量也密切相關(guān)。一般來說，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整趨勢(shì)也可反映出空氣質(zhì)量的變化趨勢(shì)。本文采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，具體運(yùn)算方法如下：STR=R1×1+R2×2＋R3×3，其中R1、R2、R3分別為第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值占總產(chǎn)值的比重。

(4) 科技水平(tech)。通常來說，技術(shù)進(jìn)步都會(huì)起到改善大氣質(zhì)量的作用，清潔型生產(chǎn)技術(shù)與非清潔型生產(chǎn)技術(shù)對(duì)大氣質(zhì)量的影響也是顯著不同的?？紤]到技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)投入緊密相關(guān)，本文用科學(xué)技術(shù)支出來作為科技水平的代理變量。

(5) 人口因素(den)。人們生產(chǎn)生活的集聚活動(dòng)也會(huì)對(duì)霧霾污染產(chǎn)生影響，譬如，汽車的使用量、住房需求、消費(fèi)行為與生活習(xí)慣等都跟大氣污染物的排放相關(guān)，我們選取人口密度指標(biāo)來衡量人口因素對(duì)霧霾污染的影響。

(6) 城市化水平(city)。通常來說，城市人口與非城市人口對(duì)環(huán)境帶來的影響存在顯著差異。一方面，無論是從能耗還是從生活方式方面看，前者對(duì)環(huán)境造成的不利影響都要高于后者。另一方面，城鎮(zhèn)居民通常受教育水平較高，環(huán)保意識(shí)更強(qiáng)，對(duì)環(huán)境質(zhì)量的改善更有利。所以，城市化水平對(duì)大氣污染的最終影響具有某種不確定性。決定城市人口與非城市人口的關(guān)鍵就是城市化水平，我們采用城鎮(zhèn)化率作為各地城市化水平的替代變量。

(7) 外商直接投資(fdi)。外商直接投資是代表一個(gè)國(guó)家對(duì)外開放水平的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)對(duì)大氣質(zhì)量的影響一般通過引進(jìn)外資的規(guī)模、結(jié)構(gòu)及其技術(shù)水平狀況體現(xiàn)出來。譬如，若引進(jìn)的FDI 主要是高耗能、高污染的企業(yè)，則會(huì)加重當(dāng)?shù)氐拇髿馕廴荆粢M(jìn)的FDI 屬于綠色產(chǎn)業(yè)，則會(huì)有利于大氣質(zhì)量的改善。

(8) 風(fēng)速(v)。風(fēng)速是影響霧霾濃度最主要的自然因素，大風(fēng)可以吹散漂浮于空氣中的霧霾污染物，也可將本地空氣中的大量廢氣輸送到其他地區(qū)，造成霧霾污染的空間轉(zhuǎn)移。

(9) 交互項(xiàng)(it·lngdp)。為了度量在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的條件下，發(fā)達(dá)地區(qū)將重污染企業(yè)轉(zhuǎn)移至欠發(fā)達(dá)地區(qū)后對(duì)霧霾污染外溢效應(yīng)的影響，文章構(gòu)造了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的交互項(xiàng)來對(duì)此進(jìn)行分析判斷。

(四)數(shù)據(jù)來源及處理

文章的原始數(shù)據(jù)主要來源于兩個(gè)方面：一是來源于達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組(Atmospheric Composition Analysis Group)。截至目前，該機(jī)構(gòu)所公布的最新數(shù)據(jù)只更新至2018年。本文利用ArcGIS 軟件將其生成為2006—2018年中國(guó)286 個(gè)地級(jí)市的年均PM2.5的具體數(shù)值。該數(shù)據(jù)是借助地理信息系統(tǒng)，基于美國(guó)宇航局(NASA)兩顆衛(wèi)星的AOD(氣溶膠光學(xué)厚度)數(shù)據(jù)估測(cè)的，能彌補(bǔ)地面監(jiān)測(cè)基站建設(shè)不足造成的空間斷層和信息缺口，可以更準(zhǔn)確地綜合反映一個(gè)地區(qū)的PM2.5濃度及其變化趨勢(shì)。二是來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及部分地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)年鑒。

為盡可能地消除量綱、異方差及異常值對(duì)模型的影響，并使各因素的影響程度具有可比較性，除產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟(jì)差距這兩個(gè)指標(biāo)外，我們對(duì)上述其他變量都進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 數(shù)據(jù)說明與變量的描述

四、空間關(guān)聯(lián)性分析與實(shí)證計(jì)量模型選取

(一)空間關(guān)聯(lián)性分析

利用空間計(jì)量模型對(duì)霧霾污染的溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，首先需要對(duì)全局不同地區(qū)之間空氣質(zhì)量的空間關(guān)聯(lián)性是否存在進(jìn)行檢驗(yàn)，一般通過Moran’sI指數(shù)來定量判斷。Moran’sI指數(shù)的取值范圍為[-1，1]，其值大于0，表示空間正相關(guān)，測(cè)量結(jié)果越接近于1，表明空間相關(guān)性越強(qiáng)；其值小于0，表示空間負(fù)相關(guān)；其值若為0，則說明兩者相互獨(dú)立。其計(jì)算公式如下：

式中：I為Moran’sI指數(shù)，xi、xj為樣本對(duì)象i、j的PM2.5的年濃度，為各樣本對(duì)象PM2.5濃度平均值，wij為空間權(quán)重矩陣W對(duì)應(yīng)位置的元素，n為樣本量。

表2給出了全國(guó)286 個(gè)地級(jí)市2006—2018年，分別基于W1、W2、W3三個(gè)不同空間權(quán)重矩陣的全局Moran’sI指數(shù)的計(jì)算結(jié)果，其中W1表示基于引力模型構(gòu)造的且修正系數(shù)不設(shè)定為1 的空間權(quán)重矩陣，W2表示0-1 鄰接矩陣，W3表示基于引力模型構(gòu)造的修正系數(shù)設(shè)定為1 的空間權(quán)重矩陣。通過比較，可以得出以下結(jié)論：(1)W1、W2和W3的Moran’sI指數(shù)均為正數(shù)，且通過了Z(I)的顯著性檢驗(yàn)，表明霧霾污染確實(shí)存在空間正相關(guān)性，具有空間集聚特征。因此，采用空間計(jì)量面板模型對(duì)霧霾污染的外溢現(xiàn)象進(jìn)行分析是可行且有必要的。(2)通過對(duì)W1、W2、W3的系數(shù)大小進(jìn)行比較，我們發(fā)現(xiàn)在多數(shù)年份下，W2的檢驗(yàn)值最小，而W1的檢驗(yàn)值最大，說明包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡因素的空間權(quán)重矩陣W1的空間效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果最優(yōu)。因此，采用修正系數(shù)不為1的基于引力模型構(gòu)建空間權(quán)重矩陣能更好地解釋霧霾溢出的空間效應(yīng)，回歸結(jié)果將更合理，實(shí)際上也有力地印證了我們?cè)诶碚撽U釋中提出的構(gòu)想。

表2 2006—2018年P(guān)M2.5全局Moran's I指數(shù)

為進(jìn)一步探究局部空間相關(guān)性，我們又分別繪制了2006—2018年P(guān)M2.5濃度的Moran’sI指數(shù)散點(diǎn)圖，直觀闡述局部集聚特征。由圖2、圖3可知，大多數(shù)的城市位于第一、第三象限，呈現(xiàn)出高-高、低-低集聚特征，且對(duì)比圖2、圖3，可發(fā)現(xiàn)高-高集聚特征的城市開始向低-低集聚特征過渡。

圖2 2006年Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖

圖3 2018年Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖

(二)最優(yōu)空間計(jì)量模型選取

為確定適合本文樣本數(shù)據(jù)的最優(yōu)空間回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，我們?cè)诨貧w前首先進(jìn)行了拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)、似然比(LR)檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表示，在基于引力模型構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣下，SEM 的LM-spatial error 和Robust LM-spatial error 均在1%的顯著性水平上顯著，但SLM 的Robust LM-spatial lag 和LM-Spatial lag未通過顯著性檢驗(yàn)，說明空間誤差模型優(yōu)于空間滯后模型，同時(shí)說明該模型存在空間依賴性。LM檢驗(yàn)在聯(lián)合OLS 和空間固定效應(yīng)模型下，無法精準(zhǔn)地選擇模型，同時(shí)不能拒絕沒有空間誤差項(xiàng)和空間滯后被解釋變量的原假設(shè)，還需要結(jié)合Wald和LR 檢驗(yàn)進(jìn)行模型的最優(yōu)選擇。表3結(jié)果顯示，空間杜賓模型簡(jiǎn)化為空間滯后模型和空間誤差模型的Wald 和LR 檢驗(yàn)均通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，拒絕了可以簡(jiǎn)化的假設(shè)，說明空間杜賓模型不可簡(jiǎn)化為空間滯后和空間誤差模型。文章確定空間杜賓模型(SDM)作為實(shí)證分析的最優(yōu)模型，并通過Husman 檢驗(yàn)后選擇固定效應(yīng)模型。

表3 空間面板計(jì)量模型的檢驗(yàn)結(jié)果

五、實(shí)證回歸結(jié)果分析

(一)不同模型回歸結(jié)果的比較

為更準(zhǔn)確和更全面地理解解釋變量對(duì)被解釋變量的影響效應(yīng)，我們通過對(duì)不同實(shí)證回歸模型的回歸結(jié)果進(jìn)行比較分析，進(jìn)一步確定文章選擇SDM 模型進(jìn)行實(shí)證分析的必要性和可行性。首先使用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行模型初步估計(jì)，然后，為準(zhǔn)確測(cè)算出相鄰地區(qū)的解釋變量對(duì)本地被解釋變量造成的影響，我們同時(shí)列出了SEM、SAR 模型的回歸結(jié)果與SDM 模型的回歸結(jié)果，并對(duì)其進(jìn)行比較分析。根據(jù)表4列出的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，不考慮空間效應(yīng)的普通面板回歸結(jié)果系數(shù)大部分比考慮空間效應(yīng)的空間面板回歸結(jié)果系數(shù)的絕對(duì)值大，二者之間的差異可以理解為考慮空間效應(yīng)后，普通面板OLS 模型不能解釋的部分可以進(jìn)一步通過空間面板模型顯示出來。以文章的核心解釋變量為例，四個(gè)模型的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡因素的回歸系數(shù)結(jié)果均顯著為正，充分說明發(fā)展不平衡對(duì)加劇霧霾污染有著顯著的正向效應(yīng)。但是，在不考慮空間效應(yīng)的OLS 模型中，發(fā)展不平衡因素對(duì)霧霾的影響就被局限在本地范圍內(nèi)，其對(duì)其他地方霧霾的影響卻被忽略了。只有在考慮空間效應(yīng)的空間回歸模型分析中，發(fā)展不平衡因素對(duì)本地與非本地的霧霾影響才可以更加全面和精準(zhǔn)地體現(xiàn)出來。同時(shí)，SAR 模型與SDM 模型的空間自回歸系數(shù)ρ都大于0，且均在1%水平下高度顯著，表明各個(gè)地區(qū)的霧霾污染呈現(xiàn)出比較典型的“一榮俱榮，一損俱損”的空間正相關(guān)效應(yīng)，這也再次表明文章采用空間計(jì)量模型分析的必要性。進(jìn)一步橫向比較SAR 和SDM 模型的ρ值，可以看出SDM模型的空間自回歸系數(shù)小于SAR 模型，說明忽視解釋變量空間滯后項(xiàng)將導(dǎo)致內(nèi)生空間交互效應(yīng)的高估，采用SDM 模型比SAR 模型更合適。其他控制變量W·gap、W·it等空間項(xiàng)也均在統(tǒng)計(jì)結(jié)果上顯著，與我們前面的理論闡釋高度吻合。所以，通過不同模型的對(duì)比分析，我們進(jìn)一步確定了文章采用SDM 模型來進(jìn)行實(shí)證分析的必要性和合理性。

表4 不同模型回歸結(jié)果比較

(二)基于SDM 的回歸結(jié)果分析

引入空間因素后，解釋變量的參數(shù)估計(jì)值將不再完全代表對(duì)本地被解釋變量的邊際影響[19]，因此，為更合理地解釋霧霾污染的溢出效應(yīng)，可以采用求解被解釋變量對(duì)解釋變量的偏微分方式來進(jìn)行分析。表5為表4中的SDM 模型的空間效應(yīng)分解。其中，本地效應(yīng)(即直接效應(yīng))反映的是本地區(qū)的自變量對(duì)本地區(qū)霧霾污染的影響；溢出效應(yīng)則表示鄰近地區(qū)的自變量對(duì)本地區(qū)霧霾污染的間接影響，總效用為本地效應(yīng)與溢出效應(yīng)之和。

從表5中本文的核心解釋變量經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡對(duì)被解釋變量霧霾濃度的影響系數(shù)來看，無論是本地效應(yīng)、溢出效應(yīng)還是總效應(yīng)，均顯著為正，充分說明發(fā)展不平衡狀況是影響我國(guó)霧霾污染的重要影響因素。具體來說，發(fā)展不平衡指標(biāo)的本地效應(yīng)系數(shù)、溢出效應(yīng)系數(shù)、總效用系數(shù)分別為0.1、1.02 和1.12，表示發(fā)展不平衡指標(biāo)每變化一個(gè)百分點(diǎn)，將導(dǎo)致本地霧霾濃度同向變化1.12 個(gè)百分點(diǎn)，其中來自本地自變量的影響部分為0.1 個(gè)百分點(diǎn)，來自其他地區(qū)的外溢影響部分為1.02 個(gè)百分點(diǎn)?？梢越Y(jié)合我們?cè)谖恼碌诙糠肿龀龅睦碚撽U述來解讀導(dǎo)致上述結(jié)果的主要原因：首先，當(dāng)一個(gè)國(guó)家出現(xiàn)普遍的發(fā)展不平衡狀況時(shí)，霧霾污染也必將呈現(xiàn)出更加普遍的空間外溢特征，并加劇整體的霧霾污染程度。其次，發(fā)展越不平衡，越容易導(dǎo)致區(qū)域發(fā)展的負(fù)外部性，地區(qū)之間相互轉(zhuǎn)嫁污染成本的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈，使得各地各自為政的大氣污染治理效果大打折扣，進(jìn)而對(duì)整體大氣質(zhì)量改善帶來負(fù)面影響。從其他控制變量的影響結(jié)果系數(shù)來看，人口密度的本地效應(yīng)、溢出效應(yīng)與總效應(yīng)在1%的水平下顯著為正，說明本地與鄰地的人口密度越大，越會(huì)提高大氣霧霾污染的程度，這個(gè)實(shí)證結(jié)果也跟我們的理論預(yù)期相一致?？茖W(xué)技術(shù)支出的本地效應(yīng)與溢出效應(yīng)也顯著為正，但系數(shù)的絕對(duì)值接近于0，說明目前我國(guó)的科技支出與改善大氣質(zhì)量之間并沒有顯示出我們預(yù)期的正向效應(yīng)，可能的原因是針對(duì)霧霾污染治理的科技支出水平及其產(chǎn)生的技術(shù)成效都有待提高。城鎮(zhèn)化指標(biāo)與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指標(biāo)的本地效應(yīng)、溢出效應(yīng)及總效用系數(shù)均顯著為負(fù)，說明城市人口比例提高與污染產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)出都有利于本地大氣質(zhì)量的改善。人均GDP及人均GDP的二次項(xiàng)回歸系數(shù)的總效應(yīng)都不顯著，說明在發(fā)展不平衡背景下，考慮到大氣污染的空間溢出效應(yīng)，傳統(tǒng)的EKC 曲線假說并不一定成立。交互項(xiàng)的本地效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著為負(fù)，說明發(fā)達(dá)地區(qū)將污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出后，為新興產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)騰出發(fā)展空間，可以在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)促進(jìn)本地環(huán)境質(zhì)量的改善。風(fēng)速的總效應(yīng)為負(fù)，說明大風(fēng)可以吹散漂浮于上空的大氣污染物，使污染物濃度降低。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和外商直接投資的影響系數(shù)都沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明它們對(duì)大氣污染溢出的影響效應(yīng)不明顯。

表5 空間杜賓模型空間效應(yīng)分解

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)本文的回歸結(jié)論是否具有穩(wěn)健性，本文以工業(yè)SO2作為被解釋變量，再次進(jìn)行固定效應(yīng)的空間杜賓模型回歸，結(jié)果見表6。如表6所示，更換了被解釋變量后，除顯著性程度有所差異外，核心解釋變量的回歸結(jié)果符號(hào)方向與上文的結(jié)論一致，其他控制變量符號(hào)方向與顯著性水平未發(fā)生明顯變化。此外，我們還用空氣中的煙塵含量和NO2作為被解釋變量進(jìn)行了回歸分析，回歸結(jié)果大體上也與前面保持一致。由此可見，本文的回歸結(jié)果是穩(wěn)健和可信的。

表6 以SO2 為被解釋變量的空間杜賓模型效應(yīng)分解

六、主要結(jié)論與政策建議

(一)主要結(jié)論

本文從發(fā)展不平衡的視角對(duì)中國(guó)霧霾污染的空間外溢現(xiàn)象的形成機(jī)理進(jìn)行了理論闡述，并基于SDM 模型對(duì)城市霧霾污染的外溢效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析檢驗(yàn)，主要結(jié)論如下：

(1)將發(fā)展不平衡因素納入霧霾污染的空間溢出模型進(jìn)行研究，對(duì)中國(guó)的霧霾污染外溢現(xiàn)象具有更好的解釋效果，也突顯了本文的理論創(chuàng)新價(jià)值。文章通過對(duì)不同空間權(quán)重矩陣的Moran’sI指數(shù)大小的比較分析，發(fā)現(xiàn)采用城市之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率差異來表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡指標(biāo)，并將其納入基于引力模型的空間權(quán)重矩陣(W1)對(duì)霧霾污染的空間分布特征進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)效果是最優(yōu)的，這充分說明了基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡視角對(duì)中國(guó)的霧霾污染空間外溢效應(yīng)進(jìn)行研究的必要性和合理性。

(2)發(fā)展不平衡因素對(duì)中國(guó)霧霾污染的空間溢出規(guī)模效應(yīng)具有顯著的影響作用。我們所構(gòu)建的空間計(jì)量模型的實(shí)證研究結(jié)果表明，發(fā)展不平衡指標(biāo)的空間溢出效應(yīng)系數(shù)顯著為正，大小為1.02，說明當(dāng)該指標(biāo)變化1 個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，將使霧霾污染的空間溢出效應(yīng)同向變化1.02 個(gè)百分點(diǎn)。這意味著發(fā)展不平衡程度加劇會(huì)顯著增加霧霾污染的溢出效應(yīng)，反之，則有利于降低霧霾污染的空間溢出效應(yīng)。

(3)發(fā)展不平衡對(duì)中國(guó)大氣污染空間溢出的結(jié)構(gòu)效應(yīng)也存在顯著的影響，突出表現(xiàn)為發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)之間霧霾污染的彼此滲透和影響呈現(xiàn)出顯著的不對(duì)稱特征。我們的實(shí)證研究結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指標(biāo)的總效用系數(shù)顯著為負(fù)，說明產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出顯著有利于本地大氣質(zhì)量的改善。同時(shí)交互項(xiàng)的總效應(yīng)系數(shù)也顯著為負(fù)，進(jìn)一步表明發(fā)達(dá)地區(qū)將污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出后，為新興產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)進(jìn)入騰出了新的發(fā)展空間，可以在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)促進(jìn)本地環(huán)境質(zhì)量的改善。說明在霧霾污染的空間轉(zhuǎn)移過程中，發(fā)達(dá)地區(qū)通常比欠發(fā)達(dá)地區(qū)處于更有利的地位。

(二)主要政策建議

(1)高度重視發(fā)展不平衡因素對(duì)霧霾污染的影響效應(yīng)，將推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、縮小地區(qū)發(fā)展差異與霧霾污染防治有機(jī)結(jié)合，統(tǒng)籌謀劃。根據(jù)我們的研究結(jié)論，發(fā)展越不平衡，地區(qū)之間的發(fā)展差距越大，就越容易加劇霧霾污染的程度。所以，在新的歷史發(fā)展階段，我們必須充分認(rèn)識(shí)到發(fā)展不平衡的加劇給霧霾污染防治帶來的不利影響。面對(duì)發(fā)展不平衡、不充分與廣大人民群眾對(duì)美好生態(tài)環(huán)境質(zhì)量需求日益強(qiáng)烈的矛盾，我們有必要及時(shí)調(diào)整整體戰(zhàn)略思維，把推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)戰(zhàn)略結(jié)合起來，把推進(jìn)共同富裕目標(biāo)與創(chuàng)造人民更滿意的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)結(jié)合起來，把高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)與雙碳戰(zhàn)略目標(biāo)結(jié)合起來，為新時(shí)代打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)確立正確的戰(zhàn)略思維。

(2)高度重視跨行政區(qū)域的霧霾污染協(xié)作治理機(jī)制建設(shè)，提升新發(fā)展階段我國(guó)大氣環(huán)境治理體系與治理能力的現(xiàn)代化水平。我們的研究表明，全國(guó)286 個(gè)地級(jí)市之間的霧霾污染都具有顯著的空間正相關(guān)效應(yīng)，這充分說明了不同行政區(qū)域之間加強(qiáng)大氣環(huán)境協(xié)同治理的必要性和緊迫性。為此，我們必須突破各自為政、屬地負(fù)責(zé)的傳統(tǒng)環(huán)境治理模式的局限，增強(qiáng)聯(lián)防聯(lián)控意識(shí)，注重整體協(xié)同部署，按照全國(guó)范圍內(nèi)大氣污染外溢所呈現(xiàn)出的空間特征，建立相對(duì)穩(wěn)定的跨省區(qū)域的聯(lián)防聯(lián)控治理體系，并以此為抓手，切實(shí)提高我國(guó)大氣污染治理體系與治理能力的現(xiàn)代化水平。

(3)高度重視發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)之間的利益平衡問題，創(chuàng)新生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，建立公平與效率并重的大氣環(huán)境治理新模式。我們的研究表明，發(fā)展越不平衡，發(fā)達(dá)地區(qū)越能憑借自身發(fā)展優(yōu)勢(shì)在生態(tài)環(huán)境治理實(shí)踐中獲取更有利的地位，更容易通過污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移方式實(shí)現(xiàn)自身經(jīng)濟(jì)目標(biāo)與環(huán)境目標(biāo)的雙贏結(jié)果。但發(fā)達(dá)地區(qū)向欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移污染的行為顯然是對(duì)后者環(huán)境權(quán)益的一種“隱形的侵害”，這種不對(duì)稱的大氣污染滲透轉(zhuǎn)移不僅有失公平，也有損效率。所以，建議充分考慮欠發(fā)達(dá)地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中環(huán)境權(quán)益更容易受到損害的事實(shí)，建立發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行合理生態(tài)補(bǔ)償?shù)拈L(zhǎng)效機(jī)制，使我國(guó)大氣環(huán)境治理新體系更能充分彰顯公平與效率的有機(jī)統(tǒng)一。