王素凤 方 晖

（安徽建筑大学，安徽 合肥 230601）

2019年12月，《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》（以下简称《纲要》）正式印发，规划范围为苏、浙、皖、沪四省市全部区域。截至目前，长江三角洲地区已经跃居全国经济发展程度最突出的区域之一。伴随着不断提升的经济发展水平，雾霾污染问题逐渐显现。2018年11月，长三角地区遭受大范围的重度污染天气，其中多地的空气质量指数达到200以上；在长三角地区的发展建设中，产业结构高度化和城市蔓延是两个影响雾霾污染的重要因素。《纲要》中明确指出：“引导行业合理布局，促进生产方式转型，完善重点产业规划和协调开发”“全力促进人的城市化，提高城市包容性，合理促进农村迁移人员城市化”。因此，如何保证产业结构高度化和城市蔓延的良性发展，同时有效防控雾霾污染，值得进一步探讨与研究。

一、文献综述

（一）产业结构高度化与环境污染

对于产业结构高度化与环境污染，学界存在三种主流观点。第一种是产业结构高度化会加剧环境污染。王青、赵景兰和包艳龙[1]用格兰杰因果检验法分析，三个行业在国民经济构成中所占的比例会影响污染排放量；张晓雷和马丁[2]研究发现煤炭消费和产业结构使雾霾污染总体恶化。第二种是产业结构高度化会减轻环境污染。原毅军和谢荣辉[3]发现科技进步和产业结构调整都对制造业废气污染的减排产生贡献；李小帆和卢丽文[4]的研究结果表明我国资源贫乏城市产业结构调整与污染治理的联动协调仍处于失衡边缘。第三种是产业结构高度化的效应不显著或呈非线性关系。李鹏[5]发现证明二者都没有对产业结构和污染物总量之间存在的“倒U型”曲线关系产生改变；张军和郭希宇[6]发现产业结构变迁与高度化对环境污染的作用不显著。

（二）城市蔓延与环境污染

学者们在研究城市蔓延与环境污染时发现，二者之间主要存在以下三种关系。第一种是城市蔓延会加剧环境污染。郑思齐、霍燚[7]发现城市化扩张将会造成城市居民内部离散，而通勤过程也因此耗时更长；马丽梅[8]研究表明增大距离和改善出行方法会耗尽更多的石化能量，加大碳排放量和细颗粒物污染；班茨哈夫（Banzhaf）和拉威利（Lavery）[9]研究发现城市扩张通常会减低人口密度以及经济活动，并增加对建筑物的需求；刘晓红[10]认为城市快速蔓延进程导致绿色空间生态系统，无法及时处理空气污染物。第二种是城市蔓延会减轻环境污染。有学者认为城市向郊区扩张，可以缓解城市中心区污染物排放集中度的压力。第三种是城市蔓延对环境污染的影响呈非线性关系。邵帅和李欣[11]等研究发现，紧凑的城市空间结构有利于减少雾霾污染，而无序扩张的城市发展则相反；项莹莹[12]研究发现城市蔓延对雾霾的影响呈现U型曲线关系。

（三）产业结构高度化、城市蔓延与环境污染

冉启英[13]的研究结果表明：创新质量和城市蔓延的协同效应大幅度提升了雾霾污染。过往将产业结构高度化、城市蔓延与雾霾污染纳入统一框架进行分析的文章比较少见；之前研究所选取的指标以PM10或者SO2为主，以PM2.5为主的近几年才有所涉及。而随着PM2.5成为重要的空气质量监测指标，因此相关研究凸显出必要性。

本文作出新的尝试：以长三角41个地级市2006-2019年的面板数据为样本，将PM2.5作为雾霾污染的指标，在研究产业结构高度化和城市蔓延对雾霾污染的影响的基础上，引入二者的协同效应；进一步通过对解释变量的平均数进行分样本回归，探究二者对雾霾污染的异质性影响，最后附加稳健性检验，并结合研究结果提出启示与建议。

二、实证分析

（一）模型构建

本文基础模型分为两个，如下式（1）和（2）所示，其中式（2）引入了产业结构高度化与城市蔓延的协同项。

其中lnPM2.5为PM2.5浓度，lnInd为产业结构高度化，lnSprawl为城市蔓延，lnIno为政府创新偏好，lnPgdp为人均GDP，lnFdi为外商直接投资，lnUrban为城镇化率，lnRegu为环境规制，c为常数项，ε为随机扰动项。

（二）变量选取与数据来源

1.变量选取

（1）被解释变量：雾霾污染（PM2.5）：PM2.5年度平均值数据。

（2）解释变量：产业结构高度化（Ind）：参考干春晖[14]在文献中提出的方法，用第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量产业结构高度化；城市蔓延（Sprawl）：参考蔡海亚[15]等的思路，构建如下的城市蔓延度：

式中density_employment代表就业密度，density_population代表人口密度，就业密度=非农产业单位从业人员总数/建成区面积，人口密度=城区总人口/建成区面积，单位均是万人每平方千米。α，β取0.5。

（3）控制变量：政府创新偏好（Ino）采用科学技术支出与公共财政支出的比值；人均生产总值（Pgdp）以人均GDP来衡量；外商直接投资（Fdi）的选用的是直接使用外资金额；城镇化率（Urban）借鉴唐茂钢、王镝[16]的处理方法，采用市辖区建成区面积与市辖区总土地面积的比值。测度环境规制（Regu）时参考了任梅[17]等的做法，将建成区绿化覆盖率、工业废物利用率、污水处理率和人均公园绿地面积看作整体，用熵值法构建出环境规制综合评价指标体系。

2.数据来源

被解释变量雾霾污染（PM2.5）来源是华盛顿大学的Atmospheric Composition Analysis Group测算出来的全球PM2.5浓度数据；其余变量数据均来源于各年度《中国城市统计年鉴》。

描述性统计的具体结果如下表1。

表1 描述性统计

（三）单位根检验和协整检验

对于短面板数据来说，较为常用的单位根检验方法是HT检验。本文中采用了两个最常见的协整检验方式，分别为pedroni检验与westerlund检验，检验结果均显示与原数据具有协整关系，因此可以进行之后的实证分析。因为篇幅限制，在此不再列举单位根检验和协整检验的结果。

（四）多重共线性检验

多重共线性检验，具体检验结果见下表2。结果表明，VIF值均小于5，这也说明了多重共线性现象并不存在。

表2 多重共线性检验

（五）Hausman检验

在实证分析开始之前还进行了Hausman检验，由于篇幅有限，具体结果不在此展示。结果显示P值为0.000，1，这表明了固定效应的效果好于随机效应，因此本文选择固定效应模型。

（六）全样本回归分析

首先进行的是长三角地区41个地级市的全样本固定效应回归。全样本回归分成了三组：第一组仅仅引入了两个解释变量；第二组在解释变量的基础上引入各控制变量；第三组在之前的基础上引入了协同项，具体结果如表3所示。

表3 全样本回归

由回归结果可知，从直接效应来看，产业结构高度化对雾霾污染具有显著的抑制作用，lnInd每升高1个单位，lnPM2.5就下降0.236个单位，这与原毅军和谢荣辉[3]的研究成果一致；城市蔓延度则促进了雾霾污染，lnSprawl每升高1个单位，lnPM2.5也随之升高0.226个单位，这与马丽梅[8]的研究成果一致。

从协同效应来看，引入了协同项后，lnInd*lnSprawl每升高1个单位，lnPM2.5便随之升高0.140个单位。将模型（3）与模型（2）的结果进行对比可以得出，城市蔓延弱化了产业结构高度化的减霾效果。可能是因为城市空间的蔓延，导致了人口密度和就业密度的降低，降低了地区间的交流。而第三产业是以服务业为主的产业，其发展依赖于人口流动，因此城市蔓延增加了传播成本，不利于第三产业的发展，也就弱化了产业结构高度化，进而对于雾霾治理造成了负面影响。从控制变量来看，政府创新偏好促进了雾霾污染，人均生产总值对于雾霾污染具有抑制作用，随着经济发展，政府更加愿意投资于雾霾治理；外商直接投资有利于抑制雾霾污染，与周杰琦[18]的研究成果一致，城镇化率的升高对于雾霾污染具有促进作用，与刘耀彬[19]的研究成果一致；环境规制小幅度抑制了PM2.5，但显著性不高，可能是环境规制对于环境改善虽有所帮助，但对雾霾的影响微乎其微。

（七）分样本回归分析

按照产业结构高度化的平均数：0.900,745进行分组，得到高低两组。其中低产业结构高度化指数的城市分别是：常州、苏州、南通、连云港、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、衢州、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、滁州和宣城共计23个城市。相对应的高级别组包含的城市分别有：上海、南京、无锡、徐州、淮安、杭州、温州、金华、舟山、台州、丽水、合肥、黄山、阜阳、宿州、六安、亳州和池州共18个城市。具体结果如表4模型（3）-（6）所示。

与全样本回归结果对比来看，可以发现无论是低产业结构高度化指数城市还是高产业结构高度化指数城市，产业结构高度化均显著抑制了雾霾污染，城市蔓延对雾霾污染具有显著促进作用，而二者的协同效应也提高了雾霾污染程度。此外，低指数组中城市蔓延以及协同项的系数明显升高，这意味着城市蔓延对于产业结构高度化减霾效果的弱化有所提高，表明雾霾治理受到了显著的负面影响。可能的原因是在产业结构高度化指数较低的城市，第二产业转型至第三产业的过程较为缓慢，环境污染问题一直得不到妥善解决，也就不利于雾霾的治理。

城市蔓延度的平均数为0.473，18，按照该数值进行分组，低城市蔓延组包括：南京、无锡、徐州、苏州、南通、连云港、镇江、杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水、合肥、芜湖、蚌埠、马鞍山、铜陵、安庆、黄山和滁州共26个城市；高组有15个城市，分别是：上海、常州、淮安、盐城、扬州、泰州、宿迁、淮南、淮北、阜阳、宿州、六安、亳州、池州和宣城。

具体结果详见表4模型（7）-（10）所示。低城市蔓延度的城市，产业结构高度化、城市蔓延以及协同项的系数的绝对值均有所提高，表明各项的影响程度均有一定幅度的提升。虽然在低组别中产业结构高度化对于雾霾污染的抑制效果更强，但城市蔓延进一步削弱了产业结构高度化对雾霾治理的贡献。可能的原因是低级别组的建成区面积并没有随着时间有所提升，人口密度和就业密度相较于高级别组更低，人口聚集的程度虽然没有那么严重，但受制于发展水平以及政策执行等方面的因素，从而不利于雾霾污染情况的改善。

表4 分样本回归

三、稳健性检验

稳健性检验结果见下表5。选择了替换解释变量指标的方式，将产业结构高度化替换为付凌晖[20]提出的产业结构高级化，是因为作者在文中提出：产业结构高级化是由于经济水平的不断增长，产业结构随之出现规律性变化，主要体现在三次产业比重按照第一、二、三产业的顺序持续攀升，这一定义与本文所选取的产业结构高度化指标基本一致。结果显示解释变量和协同项回归系数的方向性和前文所得结果几乎一致，这也体现回归结果具备可靠性。

表5 替换指标的稳健性检验

四、结论和启示

（一）结论

本文由实证分析结果可以得到以下结论：

1.产业结构高度化显著抑制了雾霾污染，城市蔓延度对于雾霾污染有明显的促进作用，二者协同效应的提升使得PM2.5浓度有所增加，表明城市蔓延削弱了产业结构高度化的减霾效果。

2.分组回归结果可以看出，无论是低产业结构高度化指数城市还是高产业结构高度化指数城市，核心解释变量的系数都和全样本回归保持一致，此外，低级别组的城市蔓延对于产业结构高度化减霾效果的弱化有所提高；低城市蔓延度的城市中城市蔓延进一步削弱了产业结构高度化对雾霾治理的贡献。

3.从控制变量角度来看：政府创新偏好、城镇化率促进了雾霾污染；人均GDP、外商直接投资和环境规制对于雾霾污染具有抑制作用。

（二）启示

1.产业结构高度化显著抑制了雾霾污染，政府必须要坚持执行《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中提到的：“强化中心区产业集聚能力，推动产业结构高度化，优化重点产业布局和统筹发展”，充分发挥政策优势；城市蔓延对雾霾污染有促进作用，并且城市蔓延会显著弱化产业结构高度化的减霾成效，应结合政策方针的指导，减缓城市蔓延进程。

2.政府创新偏好、城镇化率促进了雾霾污染。长三角区域内各地科学技术支出都随着时间显著增加，但这一领域却对环境存在负向影响；城市建成区面积的增加虽然确实推动了城市化的发展，但同时却增加了PM2.5浓度，因此当地政府急需调整城市发展战略；外商直接投资可以有效抑制雾霾污染，各地政府应有限度地提升外资引入；环境规制可以有效地遏制PM2.5，各地都应该进一步推进城市绿化覆盖进程，从而对雾霾污染的治理做出有效贡献。