章屹禎,汪 濤,2,*,張 晗

1 南京師范大學地理科學學院, 南京 210023 2 江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心, 南京 210023

近年來,生態(tài)退化等現(xiàn)象頻頻出現(xiàn),一些城市的空氣污染指數(shù)居高不下,資源過度開發(fā),生態(tài)平衡與自然環(huán)境遭到嚴重破壞[1—2]。生態(tài)破壞已成為廣大民眾的普遍心態(tài)和我國經(jīng)濟社會發(fā)展需長期面對的基本國情。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2016年以來華北地區(qū)的石家莊、衡水等地霧霾天氣占比高達50%以上,并有逐漸向華中、華東地區(qū)擴散的趨勢(http://www.cma.gov.cn/)；研究表明,現(xiàn)階段我國城市生態(tài)效率整體較低,資源投入與經(jīng)濟、環(huán)境要素產(chǎn)出不協(xié)調(diào)、不匹配,成為制約經(jīng)濟社會高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的重要瓶頸[3—4]。相關(guān)現(xiàn)象也引起政府部門高度關(guān)注,2013年9月出臺的《大氣污染防治行動計劃》以及2020年4月新修訂的《固體廢物污染環(huán)境防治》,試圖從政策法規(guī)層面改善生態(tài)環(huán)境。因此,科學合理地測度霧霾污染與生態(tài)效率的時空演化規(guī)律及驅(qū)動因素,對全面加強生態(tài)環(huán)境治理,提升生態(tài)效率,推動經(jīng)濟社會發(fā)展與生態(tài)環(huán)境相適應(yīng)十分重要。

在工業(yè)文明向生態(tài)文明轉(zhuǎn)換的背景下,學者們圍繞霧霾污染與生態(tài)效率的時空格局與分布差異展開大量研究[5—7]。Zhang等應(yīng)用方向距離函數(shù),結(jié)合空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)、可吸入顆粒物(PM2.5)數(shù)據(jù),證明我國霧霾污染具有較強的時空異質(zhì)性與季節(jié)周期性[8]；結(jié)合PM2.5濃度柵格數(shù)據(jù),利用線性趨勢分析方法,韓婧等證明2000—2015年我國城市霧霾濃度顯著提升,其中塔里木盆地以及河北、山東等地是霧霾污染最嚴重的地區(qū)[9]；閻曉等應(yīng)用TOPSIS、泰爾指數(shù)對黃河流域的生態(tài)效率進行探究,并認為研究期內(nèi)生態(tài)效率平穩(wěn)上升,且黃河流域下游城市及再生型城市的生態(tài)效率要明顯高于成熟型與衰退型城市[10]。隨著研究的深入以及多元數(shù)據(jù)與GIS、RS等計量方法應(yīng)用,學者們將目光投向了霧霾污染與生態(tài)效率的內(nèi)在演化規(guī)律及其對經(jīng)濟社會的影響。Ambec等證明適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制能產(chǎn)生“創(chuàng)新補償效應(yīng)”,從而提升企業(yè)生產(chǎn)效率、改善生態(tài)環(huán)境；但由于“回彈效應(yīng)”,技術(shù)創(chuàng)新在提高企業(yè)盈利能力的同時進一步擴大資源需求,從而抵消由技術(shù)創(chuàng)新所節(jié)省的資源消耗[11]；徐冬等結(jié)合霧霾與旅游流數(shù)據(jù),利用空間計量經(jīng)濟學模型,證明霧霾污染對旅游發(fā)展具有較強的抑制作用[12]；李在軍等認為工業(yè)生態(tài)效率對霧霾污染表現(xiàn)出一定的“U”型關(guān)系,而霧霾污染對工業(yè)生態(tài)效率則表現(xiàn)出顯著的倒“U”型關(guān)系[13]。

當前,在“新常態(tài)”背景下,霧霾污染與生態(tài)效率的形成原因、演化機制及治理途徑受到學者廣泛關(guān)注。其中產(chǎn)業(yè)集聚作為一種重要的空間組織形態(tài),在推動經(jīng)濟社會發(fā)展、優(yōu)化資源配置與減少環(huán)境污染等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用[14—15]。一些學者認為,霧霾污染與生態(tài)效率是多方因素共同作用的結(jié)果,但歸其本質(zhì)還主要取決于經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式與資源利用效率；而產(chǎn)業(yè)集聚具有較強的技術(shù)與管理溢出效應(yīng),能夠加強企業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)移與知識交流,從而減少環(huán)境污染,提升生態(tài)效率[16—17]；另有學者認為,產(chǎn)業(yè)集聚擴大了一定地域范圍內(nèi)的資源需求,引發(fā)過度的資源消耗與污染物集中排放,加劇了經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境承載力間的矛盾[18—19]；還有學者認為,產(chǎn)業(yè)集聚對環(huán)境污染和生態(tài)效率的影響具有一定的非線性關(guān)系；在產(chǎn)業(yè)集聚的初期,其規(guī)模效應(yīng)大于技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng),導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集聚抑制了生態(tài)效率提升；隨著產(chǎn)業(yè)集聚的質(zhì)量不斷改善、結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化,其技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)逐漸趕超規(guī)模效應(yīng),從而提升污染治理能力與綠色全要素生產(chǎn)率[20—21]。從我國的現(xiàn)實情況來看,產(chǎn)業(yè)集聚雖已成為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的重要引擎,但集聚區(qū)周邊的河流水質(zhì)污染、霧霾頻發(fā)等現(xiàn)象層出不窮[22]。此外,長期以來地方政府優(yōu)先考慮經(jīng)濟增長,傾向?qū)Ξa(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)采取相對寬松的環(huán)境標準,鼓勵其擴大規(guī)模和產(chǎn)量,這不僅大幅增加污染物排放規(guī)模,還嚴重危害生態(tài)安全[23]。

綜上所述,當前關(guān)于霧霾污染與生態(tài)效率的研究成果豐碩,但仍存在進一步探討的問題。一方面,生態(tài)效率綜合考慮經(jīng)濟、資源和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,為衡量綠色發(fā)展提供了更全面的視角,但現(xiàn)有研究主要關(guān)注產(chǎn)業(yè)集聚與空氣污染的關(guān)系,而忽略了對生態(tài)效率的影響；另一方面,現(xiàn)存研究主要通過CCR-DEA或SBM-DEA模型從省級層面測度生態(tài)效率,但在要素投入產(chǎn)出過程中往往同時存在徑向與非徑向問題,若單純采用傳統(tǒng)的DEA模型可能會導(dǎo)致估算結(jié)果失真。此外,對于不同規(guī)模的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)而言,其霧霾污染與生態(tài)效率可能存在顯著差異,僅從整體視角難以得出更加精細結(jié)論,需進行分區(qū)異質(zhì)性檢驗。因此,本研究基于2008—2017年我國269個地級市面板數(shù)據(jù),利用超效率EBM-DEA模型、熱點分析與空間自相關(guān)模型,探究霧霾污染與生態(tài)效率的時空演化規(guī)律,并構(gòu)建合適的空間計量經(jīng)濟學模型探究產(chǎn)業(yè)集聚對其非線性影響及溢出效應(yīng),以期為城市“降霾增效”提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 指標選取與數(shù)據(jù)來源

城市生態(tài)效率是指在一定生產(chǎn)能力下,土地、資本、勞動力等要素投入與經(jīng)濟、環(huán)境等要素產(chǎn)出在特定空間上的綜合映射,其內(nèi)涵是以較少的資源投入換取最優(yōu)的綠色經(jīng)濟產(chǎn)出,并盡可能減小環(huán)境污染[24]。城市生態(tài)效率測度不僅包含GDP等經(jīng)濟要素產(chǎn)出,還需考慮環(huán)境污染、生態(tài)損耗等非期望產(chǎn)出。參考相關(guān)文獻,結(jié)合城市生態(tài)效率內(nèi)涵,選取土地、勞動力和資本作為投入指標,分別用城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積、城鎮(zhèn)從業(yè)人員及資本存量表示。考慮到資本投入是一項長期過程,利用“永續(xù)盤存法”估算資本存量,并用其表征城市資本投入。基本公式為：

Kit=Iit+(1-δ)Kit-1

(1)

式中,Kit和Iit分別為第i個城市第t年的資本存量與資本形成額；參考相關(guān)文獻,將折舊率δ設(shè)定為9.6%,基期資本存量用基期固定資本投資額除以10%表示[25]。產(chǎn)出指標主要分為期望與非期望產(chǎn)出：選取地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)為期望產(chǎn)出,為消除通貨膨脹影響,以2008年為基期進行平減；選取廢水、SO2、煙塵排放量為非期望產(chǎn)出。

由于部分城市的污染物排放數(shù)據(jù)及社會經(jīng)濟屬性數(shù)據(jù)不完整或部分年份缺失,本研究選取的樣本城市為我國269個地級市；這些樣本城市的數(shù)據(jù)較為全面,具有一定的代表性,而缺失的城市主要為統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完整的西部地區(qū)城市。2008—2017年霧霾(PM2.5)濃度(μg/m3)柵格數(shù)據(jù)(年均0.01°×0.01°分辨率)來自戴爾豪斯大學大氣成分分析組網(wǎng)站(http://fizz.phys.dal.ca/—atmos/martin/),并使用ArcGIS軟件將其解析成地級市PM2.5濃度數(shù)據(jù)。區(qū)別于哥倫比亞大學公布的3年滑動PM2.5柵格數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)為1年均值且主要運用地面監(jiān)測數(shù)據(jù)來輔助衛(wèi)星數(shù)據(jù),相對來說更為準確。土地、資本、勞動力、廢水等數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及各省自治區(qū)統(tǒng)計年鑒；人均GDP、常住人口等數(shù)據(jù)來源于各地級市政府網(wǎng)站、統(tǒng)計公報,并采用差值法對部分缺失數(shù)據(jù)進行填補,對所涉變量進行對數(shù)處理,以降低方差與變量擾動。

1.2 解釋變量

1.2.1核心解釋變量

產(chǎn)業(yè)集聚：一方面,波特假說認為,產(chǎn)業(yè)集聚具有較強的技術(shù)與知識溢出效應(yīng),能夠促進集群內(nèi)企業(yè)分工協(xié)作與資源共享,通過規(guī)模效應(yīng)減小單位產(chǎn)值治污成本,提升邊際收益[11];另一方面,根據(jù)要素投入產(chǎn)出理論,產(chǎn)業(yè)集聚在提升資源利用強度的同時,勢必會造成污染物(氣體污染物、液體污染物、固體廢物等)集中排放,對本地及鄰近城市的環(huán)境質(zhì)量與生態(tài)效率造成危害[26]。參考Combes[27]等研究,綜合考慮行業(yè)與區(qū)域差異構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集聚(IND)指數(shù)：

(2)

式中,INDi表示城市i的產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)；eir表示i城市r行業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)；AREAi表示i城市行政面積。此外,引入產(chǎn)業(yè)集聚的平方項(IND2)來考察產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模進一步提升對霧霾污染與生態(tài)效率的非線性影響。

1.2.2控制變量

參考相關(guān)文獻,選取外商投資(FDI)、環(huán)境治理(ENV)、人口密度(POP)、科技進步(TEC)、環(huán)境規(guī)制(ER)作為本研究的5個控制變量[28—29]。外商投資(FDI)：一方面,外商投資能夠引入更先進的技術(shù)與管理經(jīng)驗,提升城市生態(tài)效率、降低環(huán)境污染；另一方面,外商投資傾向?qū)⑽廴久芗推髽I(yè)轉(zhuǎn)移至環(huán)境規(guī)制較為寬松的發(fā)展中國家,從而引起“污染天堂”效應(yīng)[30]。環(huán)境治理(ENV)：環(huán)境治理在控制大氣污染、提供環(huán)境公共品等方面發(fā)揮著重要作用,考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性,使用工業(yè)固體廢物綜合利用率、生活污水處理率與生活垃圾無害化處理率的均值來表征環(huán)境治理。一方面,環(huán)境治理作為一項針對環(huán)境改善的專項投入,廢物綜合利用率、生活污水處理率與生活垃圾無害化處理率較高的城市,其環(huán)境治理效果越好；另一方面,城市環(huán)境治理的對象主要為工業(yè)和生活污染源,而工業(yè)固體廢物綜合利用率、生活污水處理率與生活垃圾無害化處理率較高的城市其環(huán)境治理投資也相對較多；人口密度(POP)：人口集聚具有一定的生活成本效應(yīng),能夠促進經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展與資源循環(huán)利用,但過度的人口集聚也會給城市的水資源、能源與土地資源造成沉重負擔,用常住人口與城市行政面積比來表征人口密度；科技進步(TEC)：科技進步是促進經(jīng)濟社會發(fā)展和改善生態(tài)環(huán)境的關(guān)鍵動力,考慮到科研資本投入的累積性與滯后性,采用“永續(xù)盤存法”測度研發(fā)資本存量來表征科技進步。環(huán)境規(guī)制(ER)：“波特假說”認為適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制能夠激勵企業(yè)研發(fā)節(jié)能環(huán)保設(shè)備,提升生產(chǎn)工藝與效率[11]。參考相關(guān)研究[31],用污染物綜合指數(shù)占GDP比重的倒數(shù)表征環(huán)境規(guī)制強度。

1.3 研究方法

1.3.1非期望超效率EBM-DEA 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型可用于評估多要素投入產(chǎn)出效率,其模型主要分為基于徑向度量的CCR/BBC-DEA模型和基于非徑向度量的SBM-DEA模型。但傳統(tǒng)的CCR/BBC模型假設(shè)所有要素成比例變化,未考慮松弛變量(輸入過量,輸出不足),所測結(jié)果往往與實際不符；非徑向SBM模型基于松弛變量測度效率,避免徑向估計假設(shè),通過識別最遠前沿點,尋求最大化輸入,但卻丟失了效率前沿投影值的原始比例信息[32]。為此Tone于2010年提出同時兼顧徑向與非徑向的EBM模型,該模型能最大程度的模擬真實的要素投入/產(chǎn)出過程[33]。具體模型如下：

(3)

1.3.2全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)模型通過設(shè)置不同的空間權(quán)重矩陣將地理和經(jīng)濟要素嵌入到數(shù)據(jù)分析中,能較為全面的反映被研究對象的空間關(guān)系[12]。本研究采用全局Moran′sI指數(shù)來測度霧霾污染與生態(tài)效率的空間相關(guān)性。具體模型如下:

(4)

式中,n為樣本數(shù)量,xi和xj分別表示城市i和j的霧霾濃度或生態(tài)效率;x為樣本觀測值的平均數(shù);S2為樣本方差;wij為空間權(quán)重矩陣；I為霧霾濃度或生態(tài)效率的空間自相關(guān)系數(shù)；若I>0表示霧霾或生態(tài)效率存在空間正相關(guān),I<0表示空間負相關(guān),I=0則表示隨機分布。

1.3.3空間計量經(jīng)濟學模型

受地理距離、經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式、氣候環(huán)境等因素影響,霧霾污染與城市生態(tài)效率往往存在一定的空間相關(guān)性,這意味著傳統(tǒng)的面板模型難以從空間視角測度其影響因素,需納入包含空間要素的計量經(jīng)濟學模型。常用的空間計量模型主要有空間滯后(SLM)、空間誤差(SEM)與空間杜賓模型(SDM)。SLM模型主要考察變量是否具有空間擴散效應(yīng)；SEM模型主要探究難以觀測變量或遺漏變量對因變量的影響。Pace和Lesage 利用SLM和SEM的互補優(yōu)勢,引入了一個包含自變量和因變量的SDM模型[34]。通過相關(guān)指標檢驗,本研究利用SDM模型測度我國霧霾污染與生態(tài)效率的影響因素及溢出效應(yīng)。

(5)

(6)

式中,PM2.5it和EEit分別表示城市i在第t年的霧霾污染和生態(tài)效率;δ為自回歸系數(shù)；β1…β7為各解釋變量系數(shù)；θ1…θ7表示外生變量的空間自回歸系數(shù);wij為n*n階的權(quán)重矩陣;μi、εiτ分別為個體固定效應(yīng)及隨機誤差項。

1.3.4空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

空間權(quán)重矩陣將經(jīng)濟與距離因素嵌入到SDM模型,能全面衡量產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染與生態(tài)效率的影響。本研究綜合考慮經(jīng)濟與距離因素,分別構(gòu)建經(jīng)濟距離矩陣(W1)和不對稱經(jīng)濟距離矩陣(W2)。

(7)

(8)

經(jīng)濟距離矩陣可同時考慮城市i和j的經(jīng)濟發(fā)展與空間距離(dij),GDP越大且距離越近的城市其權(quán)重越大；不對稱經(jīng)濟距離矩陣則將距離矩陣與對角矩陣(diag)有機融合,更大程度反映空間效應(yīng)的綜合性和交互性。

2 結(jié)果

2.1 霧霾污染與生態(tài)效率的時空演化特征

結(jié)合ArcGIS 10.3空間分析軟件中的自然間斷裂法,分別將2008、2012、2017年城市霧霾污染與生態(tài)效率分為6個層級,并進行可視化表達(圖1)。

圖1 霧霾污染與生態(tài)效率空間聚類分析Fig.1 Spatial cluster analysis of haze pollution and ecological efficiency

我國城市霧霾污染具有較強的空間集聚和空間鎖定效應(yīng)。研究期內(nèi),霧霾濃度的高值區(qū)主要集中在華北地區(qū)以及長江中游城市群的大部分城市,而低值區(qū)主要分布在“呼包鄂榆”城市群、海峽西岸城市群以及東北地區(qū)的部分城市。霧霾污染還與地形地貌、能源利用結(jié)構(gòu)高度相關(guān),塔里木盆地、汾河平原、渭河平原、華北平原也是霧霾污染的主要集聚區(qū)。一方面,盆地的地勢低洼,容易造成霧霾沉積,而平原地區(qū)沒有山脈阻擋更有利于霧霾大范圍擴散；另一方面,以石家莊、濟南、鄭州為代表的華北地區(qū)是鋼鐵、化工等高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)的重要集聚地,且當?shù)卦诙簳r節(jié)有燒煤取暖的習慣,進一步加劇了霧霾污染。但隨著時間的推移,我國霧霾分布范圍持續(xù)縮小,且平均濃度從2008年的44.7 μg/m3下降到2017年的36.1 μg/m3。這表明,大部分城市在發(fā)展經(jīng)濟的同時,也通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升能源利用效率等方式改善生態(tài)環(huán)境,積極踐行“青山綠水”理念。

我國城市生態(tài)效率整體水平相對較低,但其分布格局與我國經(jīng)濟發(fā)展具有較高的一致性,呈“東中西”依次遞減態(tài)勢。東部沿海地區(qū)的京津冀、長三角、珠三角城市群的生態(tài)效率較高,而中西部地區(qū)則相對較低。生態(tài)效率與霧霾分布具有一定的非一致性,“呼包鄂榆”城市群、海峽西岸城市群的霧霾濃度相對較低,且生態(tài)效率較高；京津冀城市群的霧霾濃度與生態(tài)效率均相對較高；而長江中游城市群的霧霾濃度相對較高,且生態(tài)效率較低。這主要因為,經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境往往“魚和熊掌不可兼得”,這在資源型城市以及發(fā)展中國家更為凸顯[23]。具體來說,京津冀地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展的同時也造成了霧霾污染、環(huán)境惡化等現(xiàn)象,而長江中游城市群的生態(tài)效率與生態(tài)環(huán)境均未得到明顯改善。究其原因,隨著工業(yè)化與城鎮(zhèn)化推行,加快了京津冀地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展,但也出現(xiàn)資源過度開發(fā)、地下水虧空、土壤退化、大氣污染等生態(tài)環(huán)境問題；而長江中游城市群的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較為薄弱,且是東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的主要承接地,產(chǎn)業(yè)集聚雖然促進了當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展,但粗放、低效的生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)抑制了其生態(tài)效率提升,加劇了環(huán)境污染。

2.2 霧霾污染與生態(tài)效率的時空關(guān)聯(lián)特征

結(jié)合全局與局部空間相關(guān)模型對2008、2012、2017年霧霾污染與生態(tài)效率的全局與局部空間關(guān)聯(lián)特征進行探究,并通過LISA聚類圖將其劃分為4種不同的空間集聚類型高-高型(H-H)、高-低型(H-L)、低-高型(L-H)與低-低型(L-L)。

在經(jīng)濟距離矩陣與不對稱經(jīng)濟距離矩陣下,我國霧霾污染與生態(tài)效率的全局Moran′sI指數(shù)均顯著為正(表1),具有較強的空間自相關(guān)特征,表明霧霾污染并不是某個城市的“專利”,而是一個區(qū)域性問題。主要因為,受自然條件、地形地貌、資源稟賦等因素影響,相鄰區(qū)域霧霾污染往往具有一定的空間依賴與空間集聚效應(yīng)；而生態(tài)效率則和當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新水平等因素有關(guān)。一般來說,相鄰地區(qū)的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式、科技創(chuàng)新水平較為一致,導(dǎo)致生態(tài)效率具有一定的空間關(guān)聯(lián)特征。值得注意的是,在經(jīng)濟距離矩陣下城市霧霾污染與生態(tài)效率的全局Moran′sI指數(shù)明顯高于不對稱經(jīng)濟距離矩陣,這可能因為經(jīng)濟發(fā)展差距越大的城市其霧霾污染與生態(tài)效率分布也存在明顯差異。

表1 全局空間自相關(guān)檢驗

從霧霾污染的局部Moran′sI指數(shù)來看,H-H型城市主要分布在我國中部地區(qū)以及京津冀城市群的大部分城市(圖2),但其數(shù)量從2008年的80個減少到2017年的70個,分布范圍進一步收縮,地理集中度有所提升。這主要因為,霾是一種氣溶膠系統(tǒng),而華北地區(qū)地表植被覆蓋率低且干燥少雨,更容易受到霧霾的“青睞”；此外,京津冀地區(qū)汽車保有量大,且主要依賴燃煤供暖和火力發(fā)電,這也在一定程度上加劇了霧霾污染。L-L型城市主要集中在東北地區(qū)以及內(nèi)蒙古自治區(qū)和海峽西岸城市群的大部分城市,但隨著時間的推移,我國北方地區(qū)的L-L型城市數(shù)量不斷減少,而以福建、廈門、泉州、昆明、玉溪、曲靖為代表的南方城市則逐漸增加。值得注意的是,由于霧霾污染具有較強的“群狀”集聚和兩極分化特征,導(dǎo)致H-L和L-H型城市較為離散且空間聚類關(guān)系并不顯著。

從生態(tài)效率局部Moran′sI指數(shù)來看,我國城市生態(tài)效率整體水平相對較低,H-H型城市主要分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)的呼和浩特、鄂爾多斯以及山東半島城市群,京津冀、長三角、珠三角城市群的大部分城市,且隨著時間的推移內(nèi)陸地區(qū)的H-H型城市不斷減少,東部沿海地區(qū)則逐漸增加。究其原因,生態(tài)效率是考慮經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)損耗的綜合性指標,這意味生態(tài)效率雖與生態(tài)環(huán)境密切相關(guān),但并不完全一致。如京津冀地區(qū)雖通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、強化生產(chǎn)管理等方式提升城市生態(tài)效率,但在經(jīng)濟發(fā)展的過程中也造成了環(huán)境污染、霧霾濃度偏高、黑臭水體等生態(tài)環(huán)境問題；而得益于良好的自然地理氣候與生態(tài)治理體系,長三角、珠三角城市群的部分城市積極踐行綠色、高效、環(huán)保發(fā)展理念,取得了生態(tài)效率與生態(tài)環(huán)境雙贏局面。L-L型城市主要集中在西安、寶雞、蘭州、商洛、佳木斯、鶴崗、伊春以及湖北、江西等地,但其空間分布較為零散且數(shù)量從2008年的21個下降到2017年的12個,表明在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、綠色低碳發(fā)展的背景下,我國城市生態(tài)效率逐漸提升。H-L和L-H型城市的數(shù)量較少且呈碎片化分布,這也在一定程度上驗證了現(xiàn)階段我國城市生態(tài)效率整體水平相對較低,不平衡不充分發(fā)展較為凸顯。

圖2 霧霾污染與生態(tài)效率局部空間自相關(guān)特征Fig.2 Local spatial autocorrelation characteristics of haze pollution and ecological efficiency H-H型表示霧霾或生態(tài)效率高值區(qū)的周邊也是高值區(qū)；H-L型表示霧霾或生態(tài)效率高值區(qū)的周邊是低值區(qū)；L-H表示霧霾或生態(tài)效率低值區(qū)的周邊是高值區(qū)；L-L型表示霧霾或生態(tài)效率低值區(qū)的周邊也是低值區(qū)

3 霧霾污染與生態(tài)效率的空間計量經(jīng)濟學分析

3.1 模型檢驗與識別

上述研究證明,我國城市霧霾污染與生態(tài)效率分布具有一定的空間相關(guān)性,表明在研究產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染與生態(tài)效率的影響時不可忽略地理空間要素,而空間計量經(jīng)濟學模型有機融合空間權(quán)重矩陣,能有效解決“空間缺失”問題。在模型評估之前,需通過LM(拉格朗日乘數(shù))、Robust-LM(穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù))以及Wald(沃爾德)、LR(似然比)指數(shù)對其進行聯(lián)合檢驗(表2),以判斷SLM或SEM的適用性及SDM能否簡化為SLM或SEM的原假設(shè)。

結(jié)果表明,霧霾污染在經(jīng)濟距離矩陣與不對稱經(jīng)濟距離矩陣下的LM、Robust-LM均通過1%顯著性檢驗,表明霧霾污染具有一定的空間依賴性,SLM或SEM為相對理想的模型；但在兩種矩陣下Wald、LR檢驗也通過了顯著性檢驗,表明SDM不可簡化為SLM或SEM。生態(tài)效率在經(jīng)濟距離矩陣下的LM-spatial error與Robust LM-spatial error通過顯著性檢驗,而Robust LM-spatial lag卻未通過檢驗,表明在經(jīng)濟距離矩陣下SEM更適合本研究。在不對稱經(jīng)濟距離矩陣下LM、Robust-LM均通過了顯著性檢驗,表明SLM或SEM均適合本研究；但在兩種矩陣下Wald、LR檢驗均通過了顯著性檢驗,表明SDM拒絕簡化為SLM或SEM。最后,結(jié)合Hausman檢驗均顯著為正,拒絕隨機效應(yīng),可確定固定效應(yīng)下的SDM更適合本研究；但固定效應(yīng)主要分為雙固定、時間固定與空間固定,為謹慎起見本研究選取三種固定效應(yīng)下的空間杜賓模型進行擬合分析。

表2 空間計量模型檢驗

3.2 估計結(jié)果分析

在經(jīng)濟距離矩陣下,應(yīng)用Matlab 2019a軟件對上述模型進行擬合分析(表3)。城市霧霾污染與生態(tài)效率在雙固定效應(yīng)模型下的擬合度R2與對數(shù)似然值(Log-L)均高于時間固定效應(yīng)與空間固定效應(yīng)模型,且本研究所選取的長時間序列面板數(shù)據(jù)與雙固定效應(yīng)模型也更為契合,故選取雙固定效應(yīng)下的空間杜賓模型進行解釋分析。

產(chǎn)業(yè)集聚與霧霾污染表現(xiàn)出一定的“U”型關(guān)系,即研究期內(nèi)產(chǎn)業(yè)集聚降低了霧霾污染,但其集聚規(guī)模進一步提升,擴大了粉塵、煙、硝酸等顆粒物的排放力度,加劇了霧霾污染。這主要因為,適當?shù)禺a(chǎn)業(yè)集聚不僅能夠促進資本、勞動、技術(shù)等投入要素的空間布局與優(yōu)化組合,還可以通過共享治污設(shè)施,最大程度減小治污成本,降低霧霾污染。然而霧霾的根源是人類經(jīng)濟生產(chǎn)活動與特定氣候相互作用的結(jié)果,產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模進一步擴大,勢必會提升經(jīng)濟生產(chǎn)活動與能源利用強度,造成灰塵、硝酸、硫酸等污染物集中排放,一旦排放濃度超過大氣環(huán)流能力,細微顆粒物將不斷積聚,極易產(chǎn)生霧霾污染；此外,部分地方政府為追求經(jīng)濟發(fā)展,刻意降低產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的進入門檻與環(huán)境標準,從而造成高能耗、高污染企業(yè)大量集聚,這不僅會擴大“污染天堂”效應(yīng)[27],還不利于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。如英國工業(yè)革命以來,霧霾天氣驟然劇增,1952年“倫敦煙霧事件”就是對產(chǎn)業(yè)集聚所造成大氣污染的強烈回應(yīng)。

產(chǎn)業(yè)集聚對生態(tài)效率的影響也具有顯著的“U”型關(guān)系,即現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)集聚具有較強的生態(tài)效率“負外部性”,但其集聚規(guī)模進一步提升可有效改善生態(tài)效率。究其原因,生態(tài)效率是考慮環(huán)境污染與經(jīng)濟效益的綜合性指標,產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模較小時,產(chǎn)業(yè)鏈不完善,難以產(chǎn)生較強的經(jīng)濟外部性,由產(chǎn)業(yè)集聚所產(chǎn)生的環(huán)境污染效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)與經(jīng)濟效益,導(dǎo)致生態(tài)效率相對較低；隨著產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模進一步擴大,生產(chǎn)要素在空間集聚程度不斷提升,能夠形成一定的外部與內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟,從而促進專業(yè)分工、降低邊際成本,擴大經(jīng)濟效益。此時,由產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的規(guī)模效應(yīng)與經(jīng)濟效益大于環(huán)境污染效應(yīng),從而形成一定的生態(tài)效率正外部性。事實上,經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)效率是一把“雙刃劍”,在經(jīng)濟發(fā)展的同時不可避免犧牲生態(tài)環(huán)境。改革開放以來,“在發(fā)展中治理,在治理中發(fā)展”的理念雖在一定程度上破壞了生態(tài)環(huán)境,但也支撐了我國經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。隨著經(jīng)濟發(fā)展模式的轉(zhuǎn)換,未來須形成“污染防治觀”與“生態(tài)文明觀”的發(fā)展理念,促進城市綠色協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

表3 基準回歸結(jié)果

3.3 直接與溢出效應(yīng)

通過偏微分方程式將總效應(yīng)進行分解,以便更好的探究產(chǎn)業(yè)集聚對本地及鄰近城市霧霾污染與生態(tài)效率的直接與溢出效應(yīng)(表4)。

產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染與生態(tài)效率的直接與溢出效應(yīng)均具有一定的“U”型關(guān)系,即集聚規(guī)模每增加1%,本地城市的霧霾污染和生態(tài)效率相應(yīng)減少0.1668%和0.1494%,鄰近城市也相應(yīng)減少1.9739%和0.4160%；產(chǎn)業(yè)集聚的平方項每增加1%,本地城市的霧霾污染和生態(tài)效率相應(yīng)提升0.0224%和0.0122%,鄰近城市也相應(yīng)提升0.2523%和0.0399%。聯(lián)立霧霾污染與生態(tài)效率的回歸方程可知,產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模的平衡點為1.71,但對比269個城市的產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)發(fā)現(xiàn)我國大多數(shù)城市的產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)均超過平衡點；這表明在以經(jīng)濟發(fā)展為導(dǎo)向的背景下,地方政府往往通過降低環(huán)境規(guī)制標準,擴大產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模來促進經(jīng)濟增長,但這可能會導(dǎo)致“市場失靈”,對環(huán)境污染造成負外部性。因此,地方政府要進一步加強產(chǎn)業(yè)規(guī)劃銜接,加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,大力引進綠色低碳產(chǎn)業(yè)與清潔技術(shù),盡可能發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚的正外部性。此外,不僅要根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模、層次、質(zhì)量,制定相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策,還要結(jié)合霧霾污染易出現(xiàn)跨區(qū)域擴散的特性,采取聯(lián)防聯(lián)控的污染治理策略,建立長效的污染治理合作機制,達到“降霾增效”的雙贏局面。

值得注意的是,FDI對霧霾污染的直接與溢出效應(yīng)為正,但未通過顯著性檢驗,而對生態(tài)效率的影響則顯著為正。這表明FDI的引進并未形成“污染天堂”效應(yīng),反而具有一定的技術(shù)與管理溢出效應(yīng),提升了城市生態(tài)效率。環(huán)境治理能顯著降低本地及鄰近城市的霧霾污染,提升其生態(tài)效率,因此地方政府要與周邊城市構(gòu)建環(huán)境治理溝通協(xié)調(diào)機制,在環(huán)境治理投資、區(qū)域性大氣污染等方面展開深入合作。人口集聚對霧霾污染的直接與溢出效應(yīng)顯著為負,對生態(tài)效率的直接效應(yīng)也顯著為負,但溢出效應(yīng)不顯著。一方面,現(xiàn)有研究認為人口規(guī)模增加會擴大生活污染,但適度集聚可發(fā)揮治霾的規(guī)模效應(yīng),從而降低環(huán)境污染[35]；另一方面,雖然人口集聚是經(jīng)濟社會發(fā)展的必要條件,但“人口冗余”、“生產(chǎn)過剩”也會造成資源配置不合理、生產(chǎn)效率低下等問題?？萍歼M步對生態(tài)效率的直接效應(yīng)顯著為正,而溢出效應(yīng)不顯著。這主要因為,科技進步能提升本地城市的能源利用效率、擴大新工藝、新技術(shù)的使用范圍,從而提升綠色全要素生產(chǎn)率；但對鄰近城市而言,由于“回彈效應(yīng)”,科技進步在提升其生產(chǎn)效率的同時也擴大其資源需求,從而抵消由技術(shù)創(chuàng)新所節(jié)省的資源消耗。環(huán)境規(guī)制對霧霾污染的直接與溢出效應(yīng)均顯著為負,但對生態(tài)效率則顯著為正,表明環(huán)境規(guī)制能在降低霧霾污染的同時提升其生態(tài)效率,是“降霾增效”的關(guān)鍵手段。

表4 空間效應(yīng)分解

3.4 異質(zhì)性檢驗

基準回歸模型顯示,產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染和生態(tài)效率存在顯著的“U”型關(guān)系,但對于不同規(guī)模的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)而言,可能無法得到類似概括。根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)均值,將269個城市劃分為產(chǎn)業(yè)集聚高值區(qū)(134個城市)與低值區(qū)(135個城市),并結(jié)合SDM模型對其進行異質(zhì)性檢驗,以探究不同產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模對霧霾污染和生態(tài)效率的影響。

結(jié)果顯示,產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染和生態(tài)效率的影響表現(xiàn)出一定的異質(zhì)性(表5)。模型(1)和(2)表明,適當?shù)禺a(chǎn)業(yè)集聚能夠降低其高值區(qū)與低值區(qū)的霧霾污染,若集聚規(guī)模進一步提升則加劇其霧霾污染。值得注意的是,模型(2)中產(chǎn)業(yè)集聚和產(chǎn)業(yè)集聚平方項的顯著性水平均明顯高于模型(1),這表明產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模越大的地區(qū)其對霧霾污染的影響也就越大。此外,模型(3)和(4)表明,適當?shù)禺a(chǎn)業(yè)集聚降低了其低值區(qū)和高值區(qū)的生態(tài)效率,而集聚規(guī)模進一步擴大能夠提升產(chǎn)業(yè)集聚高值區(qū)的生態(tài)效率,但對低值區(qū)的影響不顯著。這主要因為,產(chǎn)業(yè)集聚低值區(qū)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模較小、產(chǎn)業(yè)鏈不完善,不僅難以產(chǎn)生技術(shù)溢出與規(guī)模效應(yīng),還可能造成污染物集中排放,成為環(huán)境改善的阻力。

表5 異質(zhì)性檢驗

3.5 穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗是考察模型構(gòu)建合理性的重要方式。一般來說,當改變模型的某些參數(shù)及指標時,實證結(jié)果不隨參數(shù)改變而變化。參考相關(guān)文獻[36],本研究通過以下三種方法來檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性。其一,重構(gòu)空間權(quán)重矩陣：將原模型中的經(jīng)濟距離矩陣替換為不對稱經(jīng)濟距離矩陣；其二,替換核心解釋變量：將產(chǎn)業(yè)集聚指標替換為產(chǎn)業(yè)集聚數(shù)量的區(qū)位商；其三,設(shè)置滯后變量：將被解釋變量滯后一期作為模型的解釋變量,以排除當期影響。

結(jié)果顯示(表6),在不對稱經(jīng)濟距離矩陣下,產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染和生態(tài)效率的影響依然呈“U”型關(guān)系,支撐了上述結(jié)論；被解釋變量的滯后項在城市霧霾污染與生態(tài)效率中的系數(shù)分別為0.1212與0.4205,均通過了1%顯著性檢驗,表明霧霾污染與生態(tài)效率的變動具有一定的慣性和時空依附性,在“降霾增效”的政策制定時要保持區(qū)域的一致性與時空上的連續(xù)性。此外,模型中各變量的顯著性和方向未發(fā)生明顯變化,也在一定程度上驗證了上述主要結(jié)論的可靠性。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論與不足

根據(jù)以上結(jié)論,本研究認為未來我國城市“降霾增效”可能的優(yōu)化路徑如下：①轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式,優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)。長期以來,我國經(jīng)濟增長主要依賴資源要素投入與“兩高一低”產(chǎn)業(yè),這不僅加快能源消耗與生態(tài)破壞,還不利于區(qū)域協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。未來需摒棄傳統(tǒng)粗放型經(jīng)濟增長方式,推進“兩高一低”企業(yè)轉(zhuǎn)型升級,推動現(xiàn)代能源與綠色技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用,擴大光伏、風電、水電等新能源利用范圍與強度,促進城市“降霾增效”; ②合理控制產(chǎn)業(yè)集聚度,兼顧生態(tài)環(huán)境與生態(tài)效率間的關(guān)系。盡管產(chǎn)業(yè)集聚能夠產(chǎn)生技術(shù)與知識溢出效應(yīng),提升生產(chǎn)效率、促進經(jīng)濟增長,但集聚規(guī)模過高也會造成霧霾污染。因此,在具體的治霾過程中,要通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)規(guī)模、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局,加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級等措施,達到“降霾增效”的雙贏局面; ③加強“降霾增效”的城際合作,完善區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控治理體系。本研究證明產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染與生態(tài)效率具有一定的空間溢出效應(yīng),這意味著“降霾增效”是一個“多方問題”,各地政府須糾正“以鄰為壑”的傳統(tǒng)思想,通過構(gòu)建共商共治平臺,實現(xiàn)資源重配、要素重組,加強產(chǎn)業(yè)規(guī)劃與環(huán)境規(guī)制體系相銜接,采取區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控策略,改善生態(tài)質(zhì)量。

本研究的局限在于：一方面,霧霾是一種大氣污染狀態(tài),是人類活動和其他自然因素相互作用的結(jié)果。霧霾的形成和消散不僅和產(chǎn)業(yè)集聚相關(guān),氣象條件、地形地貌、汽車尾氣、垃圾焚燒等對霧霾污染的影響也難以剝離。未來應(yīng)結(jié)合地面氣象觀測資料、高空探測資料和環(huán)境污染物觀測資料,進一步探究降水、蒸發(fā)、風向風速、氣溫、氣壓、相對濕度等自然與氣候因素對霧霾污染的影響；另一方面,生態(tài)效率的影響因素眾多,如何構(gòu)建合理的評價指標體系,精準衡量生態(tài)效率的動態(tài)演化,還需進一步深究。

4.2 結(jié)論

(1) 我國城市霧霾污染與生態(tài)效率具有較強的空間集聚和“空間鎖定”效應(yīng)。研究期內(nèi),霧霾污染出現(xiàn)“塊狀”與“集群分布”特征,并呈現(xiàn)以京津冀城市群為中心的“核心—邊緣”擴散模式,但隨著時間推移,霧霾分布范圍與濃度逐漸下降；我國城市生態(tài)效率整體偏低,且呈東部>中部>西部依次遞減態(tài)勢, 其H-H型城市主要分布在東部沿海地區(qū)。

(2) 產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染與生態(tài)效率的影響存在顯著的“U”型關(guān)系,即產(chǎn)業(yè)集聚每增加1%,霧霾污染和生態(tài)效率相應(yīng)減少0.1388%和0.1409%,產(chǎn)業(yè)集聚平方項每增加1%則相應(yīng)提升0.0188%和0.0113%；表明產(chǎn)業(yè)集聚是“雙刃劍”,其在推動經(jīng)濟增長的同時也加劇了環(huán)境污染,隨著經(jīng)濟發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變,未來須形成“污染防治觀”與“生態(tài)文明觀”的發(fā)展理念,促進城市“降霾增效”。

(3) 產(chǎn)業(yè)集聚對霧霾污染與生態(tài)效率的影響具有較強的空間溢出效應(yīng)。具體而言,產(chǎn)業(yè)集聚對本地與鄰近城市的霧霾污染與生態(tài)效率具有顯著的負向空間溢出效應(yīng),產(chǎn)業(yè)集聚進一步提升對霧霾污染與生態(tài)效率的影響則相反。值得注意的是,研究期內(nèi)我國大部分城市的產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)均超過了平衡點,表明在以經(jīng)濟發(fā)展為導(dǎo)向的背景下,地方政府往往通過擴大產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模來促進經(jīng)濟增長,但這也可能導(dǎo)致“市場失靈”,從而引起環(huán)境污染負外部性。

表6 穩(wěn)健性檢驗

(4) 產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模對霧霾污染和生態(tài)效率的影響表現(xiàn)出一定的區(qū)域異質(zhì)性。具體來說,產(chǎn)業(yè)集聚高值區(qū)的生態(tài)效率隨其集聚規(guī)模擴大而提升,但低值區(qū)則未通過顯著性檢驗,而產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模越大的地區(qū)其對霧霾污染的影響也就越大。此外,FDI、ENV、POP、TEC與ER分別對霧霾污染與生態(tài)效率產(chǎn)生一定影響；最后,通過重構(gòu)空間權(quán)重矩陣、替換核心解釋變量與設(shè)置滯后變量,證明了上述主要結(jié)論的穩(wěn)健性。