周五七

（江南大學商學院，江蘇 無錫 214122）

保羅·克魯格曼在20世紀90年代提出了新經濟地理理論，從規(guī)模報酬遞增和不完全競爭假設出發(fā)，構建空間經濟的“中心-外圍”模型，研究經濟活動的空間集聚及城市體系演化規(guī)律［1］。2009年，世界銀行整合新經濟地理和新貿易理論，在《世界發(fā)展報告：重塑世界經濟地理》中系統(tǒng)提出基于密度（Density）、距離（Distance）和分割（Division）的新經濟地理學3D分析框架，研究全球經濟地理格局演化［2］。3D分析框架始初被用于研究經濟地理格局，但經濟地理格局變化又會對污染密集型產業(yè)和環(huán)境污染空間分布產生影響，因此，不少學者運用3D分析框架研究環(huán)境污染和區(qū)域經濟發(fā)展［3-4］。隨著長三角一體化上升為國家戰(zhàn)略，長三角全域41個地級以上城市都納入了區(qū)域一體化范圍，經濟地理格局發(fā)生深刻調整與變化，從而對長三角環(huán)境治理產生影響。該研究在分析長三角環(huán)境治理空間格局演化的基礎上，運用3D分析框架研究市場分割、密度、距離等經濟地理因素對長三角環(huán)境治理的影響，為長三角環(huán)境治理提供新經濟地理解釋和政策建議。

1 文獻梳理與研究假說

1.1 分割與城市環(huán)境治理

市場分割反映商品、資本、勞動力、技術和知識等生產要素在不同地區(qū)流動所面臨的障礙，對區(qū)域產業(yè)布局、供應鏈格局和環(huán)境治理產生深刻影響。首先，市場分割會加劇地區(qū)間產業(yè)結構同構、低水平重復建設、資源低效率配置和資源浪費等問題，不利于實現(xiàn)規(guī)模經濟效應和技術外溢效應，不利于促進城市節(jié)能減排。呂越等［5］利用企業(yè)微觀數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，市場分割顯著導致企業(yè)污染排放增加，減少市場分割有助于通過規(guī)模效應、技術效應和配置效應促進企業(yè)減排。相反，市場一體化有利于促進技術交易、技術轉讓和技術外溢，促進環(huán)境治理的專業(yè)化分工和綠色技術研發(fā)和擴散，促進污染排放減少［6-8］。

其次，市場分割會阻礙自由競爭，提高市場交易成本，不利于提高能源和資源的使用效率，不利于產業(yè)結構和貿易結構優(yōu)化升級。劉晨躍等［9］研究認為，要素市場扭曲的行業(yè)偏向性通過產能低端化及結構黏滯效應加劇霧霾污染。高宇［10］和吳群鋒等［11］研究認為，為規(guī)避國內市場分割導致的高額交易成本，本土企業(yè)在尚不具備國際化競爭優(yōu)勢時不得不以低成本優(yōu)勢加大出口，導致出口企業(yè)集中于全球價值鏈的中低端環(huán)節(jié)，出口隱含能源消耗和環(huán)境污染居高不下。張學良等［12］研究發(fā)現(xiàn)市場分割導致低效率企業(yè)過早形成出口替代內銷的傾向，增加國外市場不確定性帶來的風險和產業(yè)結構低端化隱含的資源環(huán)境風險。

另外，市場分割扭曲地方政府競爭，地方政府在執(zhí)行環(huán)境規(guī)制政策時存在逐底競爭傾向，加劇碎片化環(huán)境治理風險。政府競爭被認為是中國經濟增長的重要推動力［13］，為增長而競爭的地方政府橫向競爭與中央向地方縱向行政發(fā)包相結合，形成“官場＋市場”的中國特色經濟增長模式［14］，為了在官員晉升錦標賽中勝出，地方政府片面追求經濟增長，導致一些地方忽視生態(tài)環(huán)境治理。Bai等［15］認為市場分割加劇地方政府競爭，一些地方政府降低環(huán)境規(guī)制門檻，導致污染密集型產業(yè)和污染排放的空間轉移，不利于區(qū)域環(huán)境治理。相反，市場一體化有利于改良政府環(huán)境規(guī)制策略行為，促使環(huán)境規(guī)制由底部競爭轉向標尺競爭，促進區(qū)域環(huán)境治理提升［16-17］。

基于上述分析，提出第一個研究假說H1：市場分割會阻礙城市環(huán)境治理提升。

1.2 密度與城市環(huán)境治理

經濟地理上的密度是指特定地區(qū)單位面積的經濟產出、人口數(shù)量和資本數(shù)量等，又稱地均GDP、地均人口和地均資本。經濟密度促進城市集聚經濟發(fā)展，并對城市環(huán)境治理產生深刻影響。一方面，經濟集聚會帶來產出增加，經濟規(guī)模擴張帶來污染排放增加，同時經濟集聚也會產生“擁擠效應”，比如城市熱島效應，從而對環(huán)境治理帶來負向影響。另一方面，經濟集聚通過規(guī)模經濟、成本節(jié)約及知識溢出等渠道，促進城市環(huán)境質量改善。經濟密度與經濟集聚對城市環(huán)境治理的影響取決于上述兩方面作用的綜合效應，實證研究文獻對此形成了三種不同的結論。

第一種觀點認為密度與集聚有利于環(huán)境治理，Zeng等［18］認為經濟集聚有利于擴大“本地市場效應”，緩解“污染避難所”效應；劉習平等［19］研究發(fā)現(xiàn)經濟集聚促進城市環(huán)境改善；陸銘等［20］研究發(fā)現(xiàn)經濟集聚有利于降低污染排放強度。也有觀點認為經濟密度與集聚對環(huán)境治理有負面影響，L??f［21］研究認為產業(yè)集聚帶來的擁擠效應和規(guī)模效應會加劇環(huán)境污染；劉軍等［22］研究發(fā)現(xiàn)中國城市產業(yè)聚集加劇環(huán)境污染。第三種觀點認為經濟集聚與環(huán)境治理之間存在非線性關系，通常采用在計量模型中引入解釋變量的高次項、使用面板門檻模型或空間計量模型等方法檢驗非線性關系。楊仁發(fā)［23］運用門檻面板模型研究發(fā)現(xiàn)，產業(yè)集聚低于門檻值加劇環(huán)境污染，高于門檻值有利于改善環(huán)境污染；梁偉等［24］研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)集聚和霧霾之間呈先促進后抑制的倒“U”型關系；張可［25］運用動態(tài)空間面板模型研究發(fā)現(xiàn)，經濟集聚與污染排放強度之間呈倒“U”型關系。

該研究傾向于支持第三種觀點，即在經濟密度和人口密度較低時，經濟密度提高可以發(fā)揮規(guī)模經濟效應和集聚經濟效應，有利于促進城市環(huán)境治理，但當城市經濟密度和人口密度過高時，就會產生資源和要素的“擁擠效應”，不利于城市環(huán)境治理，所以，經濟密度和人口密度對城市環(huán)境治理存在先促進、后抑制的非線性影響。

基于上述分析，提出第二個研究假說H2：經濟密度、人口密度與城市環(huán)境治理之間存在倒“U”型關系。

1.3 距離與城市環(huán)境治理

地理距離會影響市場范圍、交易成本和經濟效率，在區(qū)域經濟發(fā)展中，這種距離的影響主要體現(xiàn)在中心城市對其他城市的經濟輻射力和環(huán)境影響力。在交通不發(fā)達時，污染密集型產業(yè)遷移成本高，空間分布黏性強，地理距離對環(huán)境治理的外溢影響不強。隨著城市交通通達水平提高，地理距離對產業(yè)空間布局的阻礙作用越來越小，促進環(huán)境敏感性產業(yè)和污染的空間轉移，增強了區(qū)域中心城市對周邊城市的環(huán)境外溢影響。由于區(qū)域中心城市環(huán)境規(guī)制強，遠離中心城市的地方環(huán)境規(guī)制較弱，促進污染產業(yè)由中心城市向外轉移，有利于減輕中心城市環(huán)境治理壓力。當然，交通基礎設施在建設和使用過程中，也會給當?shù)貛憝h(huán)境污染，當交通通達的節(jié)能減排效應超過交通設施建設的環(huán)境損害效應，就能促進城市環(huán)境治理改進。

不少文獻驗證了交通通達度對城市環(huán)境治理的影響。孫傳旺等［26］運用城市面板數(shù)據(jù)進行實證研究，結果表明交通基礎設施建設顯著改善城市空氣質量。張永慶等［27］利用PSM-DID方法研究發(fā)現(xiàn)，高鐵開通顯著促進長江經濟帶污染下降。張華等［28］運用雙重差分法研究認為，高鐵通過規(guī)模效應、結構效應和技術效應促進城市霧霾污染下降。高明等［29］運用斷點回歸方法研究證實，城市軌道交通和BRT開通對城市空氣質量有顯著改善作用。王群勇等［30］運用多期DID研究發(fā)現(xiàn)，中國高鐵開通具有顯著的減排作用。

基于上述分析，提出第三個研究假說H3：交通通達水平能促進城市環(huán)境治理，并改變地理距離對城市環(huán)境治理的影響。

2 長三角城市環(huán)境治理水平測度分析

2.1 環(huán)境治理指數(shù)測度方法

環(huán)境治理是指通過合理的人為干預來減輕人類活動對環(huán)境的破壞，環(huán)境治理水平的高低可通過環(huán)境污染程度來加以判斷。衡量污染排放的指標有污染排放總量、污染排放強度和污染排放綜合指數(shù)等，但污染排放總量指標沒有考慮地區(qū)經濟體量或城市規(guī)模等因素的影響，城市規(guī)模大，污染排放多，不能因此認為大城市環(huán)境治理比小城市差，因此不少文獻使用污染排放強度來衡量城市環(huán)境治理，以考慮城市規(guī)模因素的影響。但是，單一污染排放強度指標對環(huán)境治理反映不全面，不利于對城市環(huán)境治理的整體評價。

城市環(huán)境治理是一項復雜的系統(tǒng)工程，不僅包含工業(yè)污染治理，還包括城市生活污染治理、生態(tài)環(huán)境建設和人居環(huán)境建設等，不少文獻構建綜合評價指標體系對城市環(huán)境污染進行綜合評價［31-32］。也有文獻利用城市環(huán)境污染治理的投入和產出數(shù)據(jù)，運用DEA方法測度環(huán)境治理效率［33］，由于《中國城市統(tǒng)計年鑒》等不再提供2015年以后的地級城市環(huán)境污染治理費用、環(huán)境污染治理投資額和工業(yè)污染去除量等環(huán)境治理投入和產出數(shù)據(jù)，利用DEA方法來測算近年地級城市環(huán)境治理效率受到數(shù)據(jù)可得性限制。

借鑒相關文獻研究成果，綜合考慮指標的系統(tǒng)性、相關性、有效性和數(shù)據(jù)可得性等方面，該研究從工業(yè)污染治理、生活污染治理和生態(tài)環(huán)境建設等三個維度構建環(huán)境治理綜合評價指標體系。其中，工業(yè)污染治理包含二氧化硫排放強度、廢水排放強度、煙塵排放強度和工業(yè)固體廢物綜合利用率等指標，生活污染治理包含城鎮(zhèn)生活污水處理率和生活垃圾無害化處理率等指標，生態(tài)環(huán)境建設包含人均公園綠地面積和建成區(qū)綠化覆蓋率。在此基礎上，運用全局熵值法對長三角城市環(huán)境治理進行動態(tài)評價，具體計算步驟可參考段秀芳等［34］，此處不再贅述。

2.2 長三角城市環(huán)境治理指數(shù)測算結果分析

2.2.1 長三角環(huán)境治理整體呈上升趨勢

自2003年以來，長三角環(huán)境治理指數(shù)整體上呈現(xiàn)出不斷提升的趨勢如圖1所示，長三角環(huán)境治理指數(shù)從2003年的0.45提升到2019年的0.78，尤其是2015年以來，長三角環(huán)境治理指數(shù)上升較快，有明顯的加速提升趨勢，表明自2015年史上最嚴新環(huán)境保護法實施以來，長三角區(qū)域環(huán)境治理取得了明顯成效。

圖1 長三角環(huán)境治理指數(shù)變化趨勢

2.2.2 長三角城市環(huán)境治理進展不均衡

圖2描繪了長三角41個地級以上城市環(huán)境治理指數(shù)的動態(tài)變化趨勢，所有城市的環(huán)境治理水平都呈現(xiàn)出持續(xù)上升的變化趨勢，但不同城市環(huán)境治理進展不均衡。滁州、六安、臺州、宿州、安慶、宣城、湖州、阜陽、衢州、南通、淮北、亳州、泰州、蚌埠、溫州等城市環(huán)境治理水平有較大提升和改進，上海、合肥、馬鞍山、金華、蘇州、南京、麗水、連云港、紹興、杭州、寧波、常州、鹽城、池州、嘉興等城市環(huán)境治理指數(shù)提升較慢，這與這些城市初始環(huán)境治理水平大多較高有關，反映了城市環(huán)境治理中“低懸的果實”更易被成功摘取的事實。

圖2 長三角城市環(huán)境治理的動態(tài)變化趨勢比較

2.2.3 長三角城市環(huán)境治理存在明顯的地區(qū)差異

將長三角全域41個地級以上城市進一步劃分為核心區(qū)、擴展區(qū)和外圍區(qū)三個層區(qū)。其中，長三角核心區(qū)包括早期上海經濟區(qū)10個城市，《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》在上海經濟區(qū)10個城市的基礎上增加了16個城市，將新增加的這16個城市劃為長三角擴展區(qū)，《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》在長三角城市群的基礎上新增加了15個城市，將這些新增加的15個城市劃為外圍區(qū)，上述三個層區(qū)的城市分組見表1。

表1 長三角區(qū)域三個層區(qū)的城市分組

長三角核心區(qū)、擴展區(qū)和外圍區(qū)城市環(huán)境治理指數(shù)動態(tài)變化如圖3所示，長三角核心區(qū)、擴展區(qū)和外圍區(qū)城市環(huán)境治理水平均有明顯的提升趨勢，外圍區(qū)城市環(huán)境治理指數(shù)最小，擴展區(qū)與核心區(qū)城市環(huán)境治理指數(shù)的差距越來越小，尤其是2015年以來，擴展區(qū)城市環(huán)境治理指數(shù)開始趕超核心區(qū)環(huán)境治理指數(shù)。

圖3 長三角核心區(qū)、擴展區(qū)和外圍區(qū)環(huán)境治理比較

2.3 長三角城市環(huán)境治理空間差異來源分析

采用Dagum基尼系數(shù)分解法［35］，將長三角環(huán)境治理的空間差異分解為地區(qū)間差距、地區(qū)內差距和超變密度三個部分，以揭示長三角環(huán)境治理空間差距的來源，總體基尼系數(shù)的計算公式為：

其中：j、h分別代表不同地區(qū)，i、r代表各地所轄城市，n是所有地區(qū)城市數(shù)量，k是地區(qū)劃分總數(shù)，nj、nh分別表示是j、h地區(qū)城市個數(shù)，yji、yhr分別是j、h地區(qū)城市i、r環(huán)境治理指數(shù)，yˉ代表長三角所有城市環(huán)境治理指數(shù)的平均值。

總體基尼系數(shù)（G）分解為地區(qū)內差異貢獻（Gw)、地區(qū)間差異凈值貢獻（Gnb)和超變密度貢獻（Gt)，三者滿足以下關系：G=Gw+Gnb+Gt。第j個地區(qū)基尼系數(shù)（Gjj)和地區(qū)內差異的貢獻（Gw)的計算為公式（2）和公式（3），第j個地區(qū)和第h個地區(qū)之間的基尼系數(shù)（Gjh)和地區(qū)間差異凈值的貢獻（Gnb)的計算為公式（4）和公式（5），地區(qū)間超變密度的貢獻（Gt)的計算為公式（6）。

其中：pj=nj/n，sj=njyˉj/nyˉ，j=1，2，…，k，Djh為j、h兩個地區(qū)環(huán)境治理指數(shù)的相對影響，其計算方法見公式（7），djh為j、h兩個地區(qū)環(huán)境治理指數(shù)的差值，計算方法見公式（8），pjh為超變一階矩，計算方法見公式（9）。

其中：Fj、Fh分別為j、h地區(qū)的累積密度分布函數(shù)。

長三角環(huán)境治理的地區(qū)差距來源分解結果見表2。從表中可以發(fā)現(xiàn)，長三角環(huán)境治理的總體基尼系數(shù)呈下降趨勢，從2003年的0.107下降至2019年的0.051，表明長三角環(huán)境治理的地區(qū)差距不斷縮小。從長三角三省一市環(huán)境治理的地區(qū)差異來源來看，省級行政區(qū)之間基尼系數(shù)對總體基尼系數(shù)的貢獻率為51%，省級行政區(qū)內基尼系數(shù)的貢獻率為26%，超變密度的貢獻率為23%，可見，長三角環(huán)境治理的空間差異主要來自三省一市之間差距。從核心區(qū)、擴展區(qū)與外圍區(qū)環(huán)境治理的地區(qū)差異來源來看，三個地區(qū)間基尼系數(shù)對總體基尼系數(shù)的貢獻率為32%，地區(qū)內基尼系數(shù)的貢獻率為29%，超變密度的貢獻率為39%，可見核心區(qū)、擴展區(qū)與外圍區(qū)之間的差距是長三角環(huán)境治理地區(qū)差距的主要來源。

表2 長三角環(huán)境治理的地區(qū)差距來源分解

3 長三角環(huán)境治理的影響因素實證分析

3.1 模型、變量與數(shù)據(jù)

基于新經濟地理學的 3D分析框架，參考借鑒相關研究文獻，構建如下計量模型。

其中：i和t分別表示城市和時間維度；被解釋變量eni為環(huán)境治理指數(shù)；核心解釋變量segm為市場分割指數(shù)；其他解釋變量有：edn表示經濟密度，pdn表示人口密度，為考察可能存在的非線性關系，模型中引入兩者的平方項，edns為經濟密度平方項，pdns為人口密度平方項，infras為交通通達度；Z為控制變量集，包括技術創(chuàng)新（patp）、產業(yè)結構（ind）和金融發(fā)展（fin）等；μi、νt、εit表示地區(qū)固定效應、時間固定效應和隨機擾動項。

考慮到環(huán)境治理具有空間自相關性，擬采用基于固定效應的空間杜賓模型對空間溢出效應進行實證檢驗，空間杜賓模型設定如下：

其中：W為空間鄰接權重矩陣，Weniit表示被解釋變量的空間滯后項，ρ為空間自相關系數(shù)，Xit表示解釋變量和控制變量，WXit為解釋變量和控制變量的空間滯后項；μt和σi分別表示時間效應和個體效應，εit為隨機干擾項。

在上述模型中，eni的測算方法和結果如前所述，segm采用David［36］提出的相對價格法，從商品市場分割、資本市場分割和勞動力市場分割三個維度進行測算，上述三個子市場分割指數(shù)的平均數(shù)為市場分割指數(shù)。選取食品、衣著、家庭用品及服務、醫(yī)療保健和個人用品、交通和通信、娛樂教育文化、居住等七類商品的消費價格指數(shù)測算商品市場分割指數(shù)（segc）；使用城市職工平均工資測算勞動力市場分割指數(shù)（segl）；借鑒張超等［37］使用的方法，基于C-D生產函數(shù)估計資本邊際產出并估算資本市場分割指數(shù)（segk）；為避免指數(shù)過小而不便展示，參照呂冰洋等［38］的做法，市場分割指數(shù)均對原值乘以1 000。edn用實際地區(qū)生產總值除以土地面積表示，pdn用城市人口數(shù)除以城市面積表示。用路網(wǎng)密度即城市公路里程數(shù)與城市面積之比表示交通通達度（infras）；同時測量各城市與區(qū)域中心城市（港口）的最近距離（dist）。patp用專利授權量與單位從業(yè)人口數(shù)之比表示，ind用第三產業(yè)增加值與第二產業(yè)增加值之比表示，fin用城市金融機構年末存貸款余額與地區(qū)生產總值之比衡量。

上述變量測度所需要的指標數(shù)據(jù)主要從國泰安數(shù)據(jù)庫和EPS數(shù)據(jù)庫中獲取，極少數(shù)缺失數(shù)據(jù)依據(jù)長三角城市統(tǒng)計年鑒及其官方統(tǒng)計信息網(wǎng)站所發(fā)布的相關數(shù)據(jù)進行查漏補缺，各變量的描述性統(tǒng)計結果見表3。

表3 變量描述性統(tǒng)計分析

3.2 基準模型回歸分析

基準模型回歸結果見表4。從中可以看出，segm、segc、segk和segl的系數(shù)均為負，除segc的系數(shù)不顯著外，其他市場分割指數(shù)的系數(shù)均在1%水平上顯著，表明市場分割對城市環(huán)境治理有顯著的負面影響。從密度效應來看，經濟密度和人口密度的一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負，表明環(huán)境治理與經濟密度、人口密度均呈現(xiàn)倒“U”型關系，即過高的經濟密度和人口密度對環(huán)境治理有不利影響。交通通達度與環(huán)境治理顯著正相關。此外，技術創(chuàng)新、產業(yè)結構升級和金融發(fā)展有助于促進城市環(huán)境治理改善。由于dist是時不變指標，因共線性問題使用固定效應模型不能得到系數(shù)估計結果，借鑒Plümper等［39］的處理方法，利用隨機效應模型估計，結果見表4列（6）和列（7）。兩列不同之處在于，列（7）在模型中同時加入地理距離和交通通達度變量，結果顯示，不考慮交通通達度，地理距離對城市環(huán)境治理的影響不顯著，在模型中控制了交通通達度后，離區(qū)域中心城市的地理距離對城市環(huán)境治理有顯著負向影響，表明交通條件增強了地理距離對城市環(huán)境治理的負面影響效應，顯示區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理的重要性。

表4 基準模型回歸結果

3.3 工具變量回歸分析

市場分割與環(huán)境治理之間可能存在逆向因果關系而導致內生性問題，也可能存在因遺漏重要變量所導致的內生性問題，后者由于在實證研究中已經控制城市個體固定效應而得到緩解，因此，需要為市場分割指數(shù)尋找合理的工具變量以緩解內生性問題。由于擾動項不可觀測，尋找一個嚴格意義上與擾動項無關卻與內生變量高度相關的工具變量較難，考慮到內生變量滯后項與當期內生變量在時間上高度相關，但與當期擾動項不相關，滿足工具變量的相關性和外生性要求，可以作為工具變量使用。以內生變量滯后項為工具變量的2SLS估計結果見表5。在第一階段回歸中，工具變量在1%水平上顯著，聯(lián)合檢驗的F值大于經驗值10，表明工具變量與解釋變量顯著相關；在第二階段回歸中，市場分割指數(shù)的系數(shù)均顯著為負，與基準模型回歸結果在方向上保持一致，表明市場分割對城市環(huán)境治理有顯著抑制作用，各類市場分割指數(shù)的系數(shù)絕對值大于基準模型回歸結果，表明潛在的內生性問題會低估市場分割對城市環(huán)境治理的抑制效應；其他變量的估計系數(shù)與基準模型的回歸結果基本一致。

表5 工具變量2SLS估計結果

3.4 穩(wěn)健性檢驗

上述表4和表5所報告的估計結果驗證前文所提出的三個研究假說成立，下面從以下幾個方面對實證研究結果進行穩(wěn)健性檢驗。一是排除異常值影響，對連續(xù)變量進行1%和99%分位的縮尾處理，回歸結果見表6列（1）和列（2），估計結果依然穩(wěn)健。二是消除可能存在的異方差性和序列相關性影響，運用可行廣義最小二乘法（FGLS）進行回歸，回歸結果見表6列（3）和列（4），估計結果支持前述研究結論。三是考察核心解釋變量滯后一期，考慮到市場分割對城市環(huán)境治理可能有滯后影響，對所有市場分割指數(shù)進行滯后一期處理后重新進行回歸，結果見表6列（5）和列（6），相關研究結論依然成立。

表6 穩(wěn)健性檢驗結果

3.5 空間溢出效應檢驗

構建鄰近空間權重矩陣，使用全域莫蘭指數(shù)與莫蘭散點圖考察長三角環(huán)境治理的空間自相關性，各年的莫蘭指數(shù)在統(tǒng)計上均顯著為正，表明長三角環(huán)境治理整體上存在空間正相關性，具有明顯的空間依賴性特征。鑒于此，該研究選擇基于固定效應的空間杜賓模型就經濟地理因素對環(huán)境治理的空間溢出效應進行實證檢驗，模型回歸結果見表7。

表7 基于固定效應的空間杜賓模型回歸結果

由表7中可得以下結論：一是空間自回歸系數(shù)ρ均在1%顯著水平上顯著為正，表明環(huán)境治理確實存在空間溢出效應，本地環(huán)境治理改善有利于帶動周邊城市環(huán)境治理水平提升。二是考慮空間相關后，segm、segc和segk的回歸系數(shù)在統(tǒng)計上均顯著為負，segl的回歸系數(shù)為正但不顯著，表明市場分割對本地環(huán)境治理整體上有負面影響。三是segm、segc、segk和segl的空間滯后項估計系數(shù)均為正值，表明市場分割對周邊城市環(huán)境治理有逆向空間溢出效應，即市場分割對本地環(huán)境治理有負向影響，對周邊城市環(huán)境治理有正向影響，市場分割在一定程度上有利于阻止污染的空間轉移；經濟密度和人口密度對周邊城市環(huán)境治理產生“U”型的空間溢出效應，正好與其對本地環(huán)境治理的空間溢出效應相反；其他控制變量對周邊城市環(huán)境治理的影響也顯示出與本地影響效應相反的逆向空間溢出效應。

4 研究結論與政策建議

該研究以2003—2019年長三角全域41個地級以上城市為樣本，運用相對價格法測算市場分割指數(shù)，采用全局熵權法測度環(huán)境治理指數(shù)，基于新經濟地理的3D分析框架，實證研究市場分割、密度、距離等經濟地理因素對長三角城市環(huán)境治理的影響，并從不同角度對實證研究結果進行了穩(wěn)健性檢驗，主要得到以下結論：①市場分割對長三角城市環(huán)境治理有顯著的負面影響，運用工具變量緩解內生性偏誤后，市場分割對城市環(huán)境治理的負面影響效應更加明顯。②城市環(huán)境治理與經濟密度、人口密度之間均呈現(xiàn)出倒“U”型變化關系，經濟密度和人口密度過高對城市環(huán)境治理有不利影響。交通通達度提高有利于促進城市環(huán)境治理改進，離區(qū)域中心城市的地理距離對城市環(huán)境治理有顯著負向影響。③環(huán)境治理具有空間自相關性，本地環(huán)境治理改善有利于促進周邊環(huán)境治理提升，市場分割、經濟密度和人口密度等經濟地理因素對周邊城市環(huán)境治理具有逆向空間溢出效應，即其對周邊城市環(huán)境治理的溢出效應正好與其對本地環(huán)境治理的影響相反。

根據(jù)上述研究結論，提出以下政策建議：①加快推進長三角統(tǒng)一大市場建設，提升長三角市場一體化水平，充分發(fā)揮區(qū)域市場規(guī)模經濟和專業(yè)化分工優(yōu)勢，克服傳統(tǒng)行政區(qū)治理下的市場分割和碎片化環(huán)境治理的不足，促進市場一體化與環(huán)境治理協(xié)同共進。②在長三角一體化發(fā)展進程中，隨著長三角城市交通通達度、經濟密度和人口密度的提高，有利于發(fā)揮規(guī)模經濟效應和產業(yè)集聚效應，提升城市環(huán)境治理質量，但要防范和避免核心城市經濟密度和人口密度過高可能帶來新的環(huán)境治理風險，遵循現(xiàn)代城市體系演化規(guī)律，優(yōu)化城市空間格局和人口布局，推動大城市非核心功能疏解，構建多組團、多中心和多層嵌套的現(xiàn)代城市體系，促進長三角城市經濟密度、人口密度與環(huán)境治理的耦合協(xié)調發(fā)展。③鑒于市場分割、經濟密度和人口密度等經濟地理因素對周邊城市環(huán)境治理具有逆向空間溢出效應，需要采取合理措施防范區(qū)域市場一體化可能給周邊城市帶來的環(huán)境治理風險，構建長三角一體化與環(huán)境治理的長效協(xié)同機制，推進長三角城市環(huán)境治理協(xié)同改進。