黄洪伟

摘 要：污染排放是产业集聚发展过程中的必然产物，产业的集聚发展与环境污染之间存在相关性，但是从不同的角度解释，其相关性存在不同的结果。以产业集聚与污染排放的关系作为切入点，利用我国2006-2012年的地级市数据进行实证分析。其结果表明，产业集聚与环境污染之间呈倒U型关系，但目前我国仍处于曲线的左半段，意味着，我国的产业集聚所产生的规模效应和知识溢出效应并没有抵消其所带来的污染，如何优化产业集聚，是下一步我国产业发展的方向。

关键词：产业集聚;环境污染;倒U型曲线

中图分类号：F2 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.36.001

0 引言

改革开放以来，中国经济经过多年持续高速增长，经济总量已经跃居世界第二，同时也极大的促进了我国工业产业的集聚，产业集聚在提升产业竞争力、拉动国民经济高速增长等方面发挥了积极的作用，然而，多年来粗放式的产业集聚与GDP锦标赛的传统思维，也导致我国的产业集聚出现了诸如投入要素浪费、经济效率不高、环境污染严重等一系列问题。

产业集聚通过规模效应和知识溢出效应等优势，能够提升产业竞争力、优化资源配置，从而拉动地区与国民经济的高速增长。同时，工业的大规模集聚，将原本分散的企业集中到某一地区，不可避免的会加大对该地区的能源消耗，并对该地区造成严重的环境污染。

从上述逻辑推论中，似乎说明集聚是加剧污染的重要因素。但是现实中，特别是以政府为主导的工業园区聚集，其目的之一往往就是为了能够统一治理污染。因为工业园区可以共用同一套治污设备，同一工业园区内的企业可以节约治污成本，并且政府也便于对这些企业进行集中监管。从这个角度进行分析，产业集聚也可能成为促进污染减排和改善环境效率的一种有效机制。

从逻辑上看，污染排放是产业集聚发展过程中的必然产物，产业的集聚发展与环境污染之间存在相关性，但是从不同的角度解释，其相关性存在不同的结果，基于此，本文将探究，我国的产业集聚，究竟具有环境的正外部性还是负外部性呢？同时，本文将利用我国2006-2012年地级市的数据，实证分析我国产业集聚对环境污染的影响，并客观评价其作用。为我国实现生态文明建设，建设美丽中国，提供新的视角和思路。

1 文献综述

20世纪90年代， Grossman和Krueger（1991）提出了环境的库兹涅茨曲线（EKC），曲线的左半段说明，经济增长的同时环境污染将不断加剧，但是曲线的右半段则说明，当经济发展达到“拐点”后，环境污染将得到改善。同时，Chichilnisky（1994）就FDI与环境污染之间的关系，提出了“污染天堂假说”（也称污染避难所）说明了环境污染是产业集聚的一种负外部性效应。

近年来，国内外学者对产业集聚与环境污染的研究取得了一定的进步，但是其研究结论存在较大的差异，主要有以下观点：

认为产业集聚将加速地区的环境污染，相关学者的研究表明了产业集聚与环境污染有着负相关的关系，也可以说这时的环境污染所带来的负外部性远大于正外部性。傅京燕和李丽莎（2010）的研究结果显示，环境规制与FDI的关系显著为负，说明环境政策越弱的地方越能吸引外商投资，从而验证了中国各地区间存在着“污染避难所”效应。张可和豆建民（2013）的研究证明，在我国产业集群的产出规模越大，环境污染越严重，并且集聚与产出水平更高的东部城市，其污染总量更高。张可和汪东芳（2014）通过实证分析我国经济集聚与环境污染之间的关系，结果发现经济集聚将加剧环境污染，并且环境污染将反向抑制经济集聚。

但同时，也有一些学者持有不同意见，认为产业集聚在长期会改善该地区的环境，例如：陈建军（2008）认为，产业集聚能促进地区的产业结构升级，将污染排放物转换成产品原料，从而改善区域环境;曾贤刚（2010）则认为，产业集聚有利于地区污染的集中治理。同时，潘文卿，刘庆（2012）证明了中国制造业的产业集聚对经济增长具有明显的正向促进作用。原毅军（2015）等学者也认为，环境的污染程度随着技术水平的提高而单调递减。

从上述研究可以表明，产业集聚对环境的外部性效应不确定。同时现在较多的学者认为，这两者之间并不是简单地线性关系，所以本文也想通过构建非线性模型进行分析，同时与线性方法进行比较。从而更加客观的分析我国产业集聚与环境污染之间的关系。

2 计量模型、变量及数据选取

2.1 计量模型的设定与方法

为了检验产业集聚与环境污染之间的关系，并检验环境污染是否会因集聚水平的增加而产生非线性的关系，所以，本文在线性模型的基础上，引入了产业集聚的平方项。具体模型构建如下：

2.2 数据来源及变量说明

本文采用了2006-2012年中国265个地级市的面板数据。基础数据均来自于历年《城市统计年鉴》《工业企业数据库》以及国家统计局网站。对相关具体变量的说明如下：

（1）环境污染指标（poli，t）：由于工业二氧化硫排放量这个指标，单独将工业排放划分出来，并且二氧化硫也是工业污染排放中最为典型的污染物。所以本文选取工业二氧化硫排放量作为环境污染的衡量指标。

（2）产业集聚指标（cvi，t）：为了体现企业位置在地理上的集中而非产值在地理上的集中，本文通过对企业的经纬度坐标值进行拟合构建了空间集聚程度指标。做法如下：首先，分别计算每个城市中企业经度的变异系数 （CVlongitude） 和纬度的变异系数 （CVlatitude），然后，利用上述两个变异系数构建空间集聚程度指标，即lnθ=- ln（CVlongitude*CVlatitude）。lnθ越小，企业的空间集聚程度越高。并且本文采用变异系数而非标准差来衡量产业集聚指标的原因是：在反映企业空间分布离散程度的同时，变异系数能够消除测量误差。

（3）其他控制变量：popi，t是城市人口规模，城市规模往往与市场规模正相关，市场规模越大则越吸引企业在该地区集聚，所以控制该因素能够分离人口规模带来的外部性;lisi，t为该地级市第二产业比重，工业污染在污染占比中最高，并且本文的环境污染指标也为工业二氧化硫排放，也正能够进行相应匹配; pgdpi，t表示人均GDP，基于污染避难所理论，可能存在人均GDP越高，其对应污染越低，控制这一变量一定程度上能够避免出现伪回归现象。

3 实证结果及分析

3.1 基础模型回归结果

为了评估产业集聚与环境污染的关系，本文使用上文所所及的数据，對模型（1）以及模型（2）进行回归，回归结果如表1所示。

由表1 可知，第（1）列检验了产业集聚与环境污染的线性关系，表明cvi，t对环境污染在1%的显著性水平下呈负相关，但cvi，t为产业集聚指标，cvi，t越小，表示产业的集聚程度越高，所以产业集聚对环境污染是具有正向促进作用的。

第（2）列中，为了检验产业集聚与污染之间的非线性关系，我们引入了cvi，t的二次项，拟构造二次函数来表达不同集聚水平所带来的污染是不同的。我们观察第二列中cvi，t与cv2i，t的系数可发现，产业集聚指标的一次项系数为正，二次项系数为负，都在1%的显著性水平下显著，正好构成了一个“倒U型”关系。说明了产业集聚与污染之间的非线性关系，并且倒U型曲线，正好将两者的关系分为了两部分，在未达到倒U型曲线拐点前，即曲线的“左半段”，产业集聚与污染之间呈正相关关系，产业集聚程度越高，环境污染越严重;但当产业的集聚程度达到一定的高水平之后，即集聚水平达到曲线的“右半段”，两者之间的关系就会出现负相关。产业聚集会对污染产生抑制作用，并且集聚水平越高，越能够降低地区的污染水平。

本文认为理由如下：第一，在地区产业集聚水平较低时，该地区的工业园区并不具备完善的基础设施、资源配置也并未达到最优状态，受外界客观条件限制，不具有明显的规模效应，产业集聚所产生的环境正外部性无法抵消其度外部性;第二，地区集聚水平不足，企业之间的知识溢出水平低下，也缺乏技术创新和环境创新的激励，甚至多数企业的资金更倾向于污染治理，挤占了该企业用于研发的投入，随着产量增加，污染必然上升。

但随着产业集群的扩大，规模效应的逐步体现以及公共治污设施的出具规模，都能够使得单个企业在污染上的治理成本降低，从而达到治污水平的规模效应。并且企业的治污成本降低，可以将更多的资金用于开发创新技术以及绿色技术研发，一方面，产业集聚的成熟将带来人才的集聚，必要的人才储备是技术创新的基础;另一方面，企业的治污技术提高可以产生知识溢出效应，带动整个产业园区的治污水平上升，从而达到良性循环，有利于激发产业园区的“创新补偿”效应，从而导致污染下降。

3.2 异质性回归结果

为了检验我国聚集水平的区域异质性，本文将样本进一步区分为东部与中西部两组，利用模型（2）进行面板回归分析。

表1中的第（3）列与第（4）列分别表示东部沿海地区与中西部内部地区两组数据的回归结果。结果显示，无论是东部沿海地区，还是中西部内部地区的产业集聚，对环境污染依然是呈“倒U型”的显著影响。但是对比（3）（4）两列中cvi，t与cv2i，t的系数，东部地区的系数为55.005，是远大于中西部地区的20.635的，即东部地区的产业集聚水平每提高1%所造成的污染排放增量是中西部增量的两倍多。

本文认为，这样的结果是合理的，这跟我国一直以来的发展政策对东部地区有所偏重有关，长三角、珠三角、京津冀等重工业区，都分布在我国东部。因为东部沿海城市在区位上更具有优势，一方面作为我国招商引资的桥头堡，取得了产业集聚的先发优势;另一方面，大量劳动力的东迁也加剧了东部地区的产业集聚发展。市场规模扩大到的同时人口规模与需求也在扩大，形成了良性闭环，使得东部处于“倒U型”曲线左侧较高位置。相对而言，中西部地区的产业集聚更多是政府主导型的，是国家协调区域发展的产物，加之区位偏僻、市场化水平低、运输成本高等劣势，导致其产业集聚规模相对较小，更是长期处于曲线左侧较低位置。

同时，我国当期产业集聚工业区多属于中低端生产制造和组装环节，同时我国的清洁生产技术仍处于全球较低水平，所以无论东部地区还是中西部地区，依然均处于倒U型曲线的左侧。

4 结论及政策建议

本文通过选择工业二氧化硫排放量作为环境污染的衡量指标，用产业集聚指标代表企业集聚水平，通过对两者的回归分析，结果显示，在我国，产业集聚与环境污染之间呈非线性的“倒U型”关系，但我国现阶段依然处于曲线左侧，即集聚程度越高，污染水平也就越高。

所以，为了达到产业集聚与环境保护的双赢，应该加大对企业的创新支持，激发企业的创新活力，促进企业的科技成果转化;并且同时深入提高中西部地区的政策偏向，结果东部地区的发展经验，使中西部地区更快更好的越过“倒U型”曲线的拐点，从而实现双赢。

参考文献

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