制造業、生產性服務業共同集聚與污染排放
——基于285個城市面板數據的實證分析

黃 娟，汪明進

（1.中國特色社會主義協同創新中心，天津市300071；2.紹興區域經濟研究中心，浙江紹興312000）

制造業、生產性服務業共同集聚與污染排放
——基于285個城市面板數據的實證分析

黃 娟1，汪明進2

（1.中國特色社會主義協同創新中心，天津市300071；2.紹興區域經濟研究中心，浙江紹興312000）

基于集聚與污染存在“倒U型”曲線關系的假說，選取2004—2014年中國285個地級及以上城市的統計數據，探討制造業集聚、制造業與生產性服務業共同集聚對城市污染排放的影響，并分地區、規模進行了雙向固定效應回歸分析。結果表明制造業集聚、制造業與生產性服務業共同集聚對污染排放的影響均呈“倒U型”曲線關系；隨著集聚層次的不斷發展，當城市產業集聚水平跨過“拐點”后，產業集聚能改善污染排放狀況。科技創新能有效減少污染排放，且在共同集聚與污染排放的“倒U型”曲線關系中發揮著顯著作用。通過穩健性分析發現，不同區域、不同規模城市的制造業集聚、共同集聚對污染排放存在明顯的區位性、結構性和規模性特征。

制造業集聚；共同集聚；污染排放；“倒U型”曲線；固定效應模型

一、引言

進入經濟新常態后，隨著資源環境約束收緊，主要依靠資源要素投入、規模擴張粗放發展模式的制造業面臨著新挑戰。一方面調整結構促轉型升級、提質增效勢必帶來產業發展陣痛和產業空心化之憂，另一方面保增長、促減排將導致區域經濟發展陷入“兩難”困境。因此生產性服務業與高技術產業成為許多地方政府“十三五”期間的重點招商項目和產業。[1]這里的關鍵是，如何通過生產性服務業的發展與集聚，實現制造業的轉型升級。

一方面，制造業是國民經濟的主體，是實體經濟增長的新動力和國際競爭力的載體，直接體現一個國家或區域的生產力發展水平。《中國制造2025》對中國制造業的定位表明，中國將在制造技術較落后的基礎上躋身制造強國的行列，以促進制造業創新發展為主題，將創新驅動與綠色發展作為未來制造業發展的基本方針。但從中小城市轉型升級角度來看，要實現生產性服務業帶動產業結構升級的目的，首先要推動制造業的集群，以制造業的集群吸引生產性服務業集聚[2]。

另一方面，據環保部門測算，我國70%的污染排放來源于制造業。制造業創新發展與環境質量改善是經濟新常態下中國經濟轉型必須兼顧的重要目標。在城市產業轉型期，不同產業之間的良性互動有利于環境改善，產業結構調整及生產性服務業發展能抑制環境惡化。由于生產性服務業發展相對滯后，且與制造業在價值鏈上的互動不足，導致產業結構升級所產生的減排效應難以發揮[3]。制造業與生產性服務業關聯性越強，兩者共同集聚的能力和水平就會隨著產業關聯度增加而表現出越來越強的區位傾向性。同時，由于這種區位傾向性的存在，在制造業空間配置上產生擠出效應，將導致不同關聯性的制造業在不同規模城市空間的再配置[4]。這種不同的空間配置效應會產生怎樣的環境效應，對污染排放有怎樣的影響？共同性集聚是否能有效改善環境質量呢？這些問題非常值得研究。

基于此，本文通過對中國城市面板數據的實證研究，試圖分析提高制造業集聚水平以及制造業、生產性服務業共同集聚水平與降低污染排放之間的作用機制，為污染排放的改善提供實證證據和對策。

二、文獻綜述

國內外學者普遍認為，產業集聚與污染排放之間具有密切關系，但相關研究結論卻大相徑庭。從工業集聚角度，維爾塔（Virtanen）[5]利用芬蘭制造業數據進行實證分析，認為工業集聚是引起空氣、水體污染的重要原因。莫里基（Moriki Hosoe）等[6]則指出，產業集聚通過技術創新產生溢出效應，從而降低污染排放，改善環境質量。陸銘和馮浩[7]認為，經濟活動的空間集聚有利于減少單位國內生產總值工業污染排放強度。楊仁發[8]采用門限面板回歸分析方法，認為產業集聚對污染排放的影響具有顯著的門限特征，外商直接投資和科技創新在一定程度上改善了中國污染排放狀況。豆建民和張可[9]研究表明，經濟集聚與單位產出的污染排放呈現“倒U型”關系，當經濟集聚超過一定的臨界點后，提高城市經濟集聚有利于降低單位產出的污染排放強度。

從制造業集聚角度，基思（Keith Chapman）[10]提出在發展制造業集聚時要加入對污染排放因素的考慮。曾道志（Dao-Zhi Zeng）等[11]認為，制造業集聚有助于減輕“污染避難所”效應。王崇鋒等[12]利用CR4指數研究產業集聚對生態城市建設的影響，認為制造業聚集程度的提高會促進生態城市建設水平的提高，科技水平的提高有助于生態城市的建設。李偉娜等[13]認為，中國制造業集聚與大氣污染之間的關系為“N”型。閆逢柱等[14]認為，制造業集聚在短期內可有效降低污染排放，但在長期內則沒有因果關系。曹杰和武翠[15]認為，制造業集聚與工業污染關系不可一概而論，需具體區域具體分析，中西部地區在制造業集聚過程中要尤為注重外商直接投資的引入和能源消費強度的問題。

從生產性服務業角度，普加（Puga）[16]認為，生產性服務業集聚促進了規模經濟發展和產業結構的升級，從而優化要素投入結構與提高資源利用效率，提升城市環境質量。劉勝和顧乃華[17]認為，生產性服務業的集聚發展有利于促進城市工業污染減排：生產性服務業雅各布（Jacobs）外部性和波特（Porter）外部性對城市工業污染減排具有顯著的技術溢出效應，產業的融合、互補與競爭有助于促進技術溢出效應進而減少城市工業污染排放；通過生產性服務企業與制造業企業之間投入產出關聯的市場外部性，生產性服務業空間集聚規模可以作用于城市工業污染減排；生產性服務業集聚還有助于扭轉行政壟斷對城市工業污染減排的抑制性效應。

綜上，現有文獻多側重于從制造業集聚層面對污染展開研究，對生產性服務業集聚效應研究不足，對共同集聚的作用則鮮有涉及；多數文獻認同集聚影響污染的機制來自技術溢出效應，但分析集聚與科技創新關聯作用的研究不多；大部分文獻選取工業二氧化硫排放作為污染指標，對工業廢水排放研究較少；很多文獻選取省級層面數據而較少使用城市數據。鑒于此，本文在黃娟和汪明進[18]選取工業二氧化硫、黃娟等[19]選取空氣質量研究集聚與環境問題的基礎上，選取工業廢水排放指標，試圖以制造業集聚、共同集聚作為核心變量，并加入科技創新以及集聚與科技創新的交互項，分別考察其對工業廢水排放的影響，同時檢驗環境庫茲涅茨曲線（EKC）假說的存在性，考察經濟發展水平對污染排放的影響。

三、研究假說

假說1：制造業集聚、制造業和生產性服務業的共同集聚跨過拐點后能有效降低城市污染排放

李勇剛和張鵬[20]通過建立聯立方程模型實證分析制造業集聚對污染減排的影響，認為制造業集聚產生了正向的外部環境效應，由制造業集聚帶來的專業化分工和規模經濟可有效改善整體環境狀況。楊仁發[21]采用門檻回歸方法，認為產業集聚與污染排放之間呈“倒U型”非線性關系。劉勝等[17]認為，集聚企業之間以“抱團合作”方式，通過資源共享與互相擔保提高抗風險能力，制造業企業能更便捷地從鄰近生產性服務集聚區獲取所需的生產性服務中間品，包括污染防控技術與解決方案，并建立更高效清潔的投入—產出聯系，減少物化投入與消耗。謝榮輝和原毅軍[22]認為，基于環境保護的角度，多樣化集聚的發展模式優于專業化集聚，專業化集聚與環境污染呈現“U”型關系，多樣化集聚與污染排放的關系更為復雜。

基于此，本文認為制造業集聚、共同集聚發展到一定水平后，能夠有效提高城市的治污減排能力，進而達到改善環境質量的效果。

假說2：制造業集聚、共同集聚與科技創新的關聯作用能有效降低城市污染排放。

產業集聚的規模效應和知識溢出效應能進一步提升集聚區內企業的科技創新能力。原毅軍和謝榮輝[23]分析了產業集聚與技術創新的關聯效應對污染減排的影響。劉勝等[17]認為產業的融合、互補與競爭有助于促進技術溢出效應，進而減少城市工業污染排放，生產性服務業的集聚發展有利于促進城市工業污染減排。黃娟等[18]認為科技創新與產業集聚的關聯作用能改善環境質量。

在此基礎上，本文提出，無論是制造業集聚還是共同集聚與科技創新的關聯作用，都能減少污染排放，并認為科技創新能力影響產業集聚改善污染排放的“拐點”位置，無論是在制造業集聚還是在共同集聚中，企業科技創新能力都明顯呈現出正向的促進作用。

本文提出的假說是基于以下的作用機理（參見圖1）。制造業集聚這種專業化集聚模式和制造業、生產性服務業共同集聚的多樣化集聚模式對污染排放都有影響；共同集聚會通過更合理的分工協同、資源整合來改善污染排放；科技創新帶來的技術進步能降低污染排放，集聚的知識溢出效應和創新補償效應能減少污染排放，集聚和科技創新對污染減排產生關聯效應，科技創新和集聚之間通過創新協同、高度分工以及效率提升等方式互相作用，科技創新在兩種集聚模式影響污染排放中都起著關鍵作用；政府的一系列環境規制手段可倒逼企業科技創新能力和集聚水平的進一步提升。

四、模型設定與變量說明

（一）模型設定

本文在借鑒黃娟等[18]研究框架基礎上，分別構建制造業集聚、制造業與生產性服務業共同集聚與污染排放模型，以期探討它們對城市污染排放的影響。

上述公式中，下標i表示城市，下標t表示當期時間，α0、β0表示截距項，α1～αn、β1～βn分別表示各變量系數，μi代表個體效應，用來控制各個城市特有的性質，εit為模型的隨機誤差項。lnpollit為被解釋變量的自然對數形式，用于解釋污染排放。magglit表示制造業集聚，coagglit表示共同集聚，innovit表示科技創新，其他控制變量Xit包括經濟發展水平pgdpit、產業規模scalit、產業結構struit、市場規模markit、交通便利度roadit。為了檢驗制造業集聚與污染排放的“倒U型”曲線關系，模型（1）引入了制造業集聚的二次項為了檢驗共同集聚與污染排放的“倒U型”曲線關系，模型（2）引入了共同集聚的二次項，同時為了捕捉類似環境庫茲涅茨曲線效應，模型控制了人均GDP的二次項和三次項為了檢驗科技創新與集聚的關聯效應在污染排放中的作用，本文分別引入制造業集聚與科技創新的交互項magglinnovit以及共同集聚與科技創新的交互項coagglinnovit。

圖1 制造業、生產性服務業共同集聚與污染排放作用機理

（二）變量說明

1.被解釋變量污染排放（poll）

衡量污染排放水平的變量主要有污染總量、污染濃度、人均污染排放水平和綜合污染指數等四類變量，從現有文獻來看，用于反映地區整體污染狀況的綜合污染指數尚未形成統一認識，眾多學者采用的是具體的污染排放指標。本文選取工業廢水排放總量作為污染排放衡量指標。

2.核心解釋變量

（1）制造業集聚（maggl）：集聚程度的衡量指標有多種，較常見的有胡佛（Hoover）地方化系數[24]，EG系數[25]、區位基尼系數[26]等。區位熵指數可真實反映地理要素的空間分布，消除因城市規模造成的差異性，因此被廣泛使用。例如基伯爾（Keeble）等[27]、多諾霍和格利夫（Donoghue& Gleave）[28]、白重恩等[29]、羅勇和曹麗莉[30]、程大中和陳福炯[31]、路江涌和陶志剛[32]、李金滟等[33]、劉軍和徐康寧[34]、陳國亮和陳建軍[35]、楊仁發[36]等，他們或采用工業增加值占比來計算集聚程度，或以從業人員占比來計算集聚程度。本文采用區位熵指數來測算制造業集聚和生產性服務業集聚，并基于城市數據的可獲得性，以從業人員占比來測度區位熵。區位熵指數越大，產業集聚程度越高，反之則越低。

（2）共同集聚（coaggl）。這里主要借鑒楊仁發[36]的觀點，采用集聚的相對差異來衡量共同集聚。該指數值越大，說明共同集聚程度越高。

式（4）中，maggl為制造業的區位熵，saggl為生產性服務業的區位熵。本文借鑒于斌斌和金剛[37]對生產性服務業的分類方法，生產性服務業主要包括信息傳輸、計算機服務和軟件業，金融業，房地產業，租賃和商業服務業，科學研究、技術服務業和地質勘查業5個行業，5個行業的就業人員數加總代表生產性服務業就業總量。具體算法與制造業集聚相同。

（3）科技創新（innov）：制造業與生產性服務業的共同集聚促進城市集聚區內更多的企業在價值鏈進行高度的分工協作，更益于科技創新的產生，從而在技術革新層面上有助于減少污染排放，改善地區污染排放的環境效應。帕拉卡什和波多斯基（Prakash&Potoski）[38]、王和金（Wang&Jin）[39]認為，科學技術投入可促使清潔環保技術的應用，從而降低污染程度。張可和汪東芳[40]認為，更環保、高效的生產和環保技術能有效降低污染物的排放。本文借鑒袁鵬和程施[41]等的計算方法，用城市財政中科學支出占當地GDP比重來表示科技創新水平。

3.其他控制變量（Xit）

（1）經濟發展水平（pgdp）：借鑒EKC框架[42]，用各城市人均實際GDP來表示。當經濟社會發展水平高時，人們追求更良好的工作生活環境，促使政府采取相應措施保護環境。許和連與鄧玉萍[43]也證實了這個觀點。

（2）產業規模（scal）：制造業集聚、制造業與生產性服務業共同集聚將帶來城市產業的規模效應，本文選取規模以上工業總產值占GDP比重來衡量產業規模變量。

（3）產業結構（stru）：目前城市產業產能過剩、產業結構不合理主要表現為傳統制造業低端和同質化嚴重、服務業占低等，現有文獻主要以三大產業產值占GDP的比重和資本勞動比兩類指標衡量產業結構。本文選用第三產業產值占GDP的比值來表示產業結構變量。

（4）市場規模（mark）：從企業發展角度來看，企業選址更多考慮的是市場潛力。從會計成本和市場規模來看，企業會不斷地聚集在城市中心市場以節約交通運輸成本，通過提升市場交易便利度和集聚優勢，達到提高市場占有率水平的目的。本文使用不同城市的社會消費品零售總額作為市場規模的替代變量。

（5）交通便利度（road）：目前還沒有明確的交通便利度界定，狹義上可以理解為城市道路交通情況，包括城市人口與公交線路配置、城市車輛與道路交通建設比例等，便利的交通有助于城市對外社會經濟交流和要素流通，吸引更多的外商投資和項目建設等，從而提高城市產業集聚能力和水平。本文借鑒張可等[40]的觀點，采用城市人均鋪裝道路面積反映交通便利度。

鑒于數據的可獲得性，本文剔除了三沙、畢節、銅仁、拉薩、海東等數據信息缺失嚴重的地級市，最終選取2004—2014年中國地級及以上285個城市的面板數據。本文數據均來自歷年《中國區域經濟統計年鑒》《中國城市統計年鑒》以及各省市自治區統計年鑒和中國經濟與社會發展統計數據庫等。為了確保數據的真實可靠性，對所選數據中的極值進行了充分核對和處理，對個別缺失數據運用線性插值法進行補缺，并用人均GDP指數和GDP指數以2004年數值為基期進行了相應貨幣量指數平減。文中對有關變量進行自然對數處理，以減少統計偏誤和異方差項。以上各變量的描述性統計結果詳見表1。

五、實證分析

（一）制造業集聚與污染排放

表2顯示，除產業結構和市場規模不顯著外，其他解釋變量都非常顯著。同時，對模型中的時間效應和個體效應進行了控制，模型具有較強的解釋力。

表1 變量的描述性統計結果

如果將制造業集聚與工業廢水排放的關系繪制成散點圖（限于篇幅，本文省略），我們可以發現制造業集聚與工業廢水排放呈現“倒U型”曲線關系。因此在模型（1）到模型（4）中都引入了制造業集聚的二次項，回歸結果也驗證了二者的非線性關系，說明制造業集聚跨過拐點后有利于降低污染排放，這同黃娟等[18]關于產業集聚與環境污染呈“倒U型”曲線關系研究結果一致。為了檢驗經典EKC假說，模型（1）到模型（4）中均引入了人均GDP的二次項和三次項，結果顯示經濟發展水平與工業廢水排放呈“N”型關系，一次項顯著為正，二次項顯著為負，而三次項又顯著為正，說明人均GDP在最初階段增加污染排放，跨過第一個拐點后有利于減少污染排放，但到達第二個拐點后又增加污染排放。

除此之外，通過模型（1）發現科技創新在10%顯著性水平下顯著為負，說明科技創新明顯有利于減少工業廢水排放。

在模型（2）中，引入制造業集聚與科技創新的交互項，結果顯示科技創新在制造業集聚過程中對改善環境質量起著顯著作用。

模型（3）在模型（1）的基礎上引入其他控制變量，科技創新的作用仍然十分顯著，明顯具有改善污染排放的作用。產業規模對污染排放呈正向線性影響，可能的解釋是，規模以上工業企業科技含量相對較低，能源、重化工業、印染等環境污染型企業所占比重較大，容易形成較多的廢水排放。產業結構對污染排放呈現正向影響，但不顯著，可能與我國現在產業結構不合理、傳統制造業仍然占據較大比重有關。交通便利度在1%顯著水平上對污染排放呈正向線性影響，說明便捷的交通方式在一定程度上加劇了廢水排放。市場規模對城市環境改善有負的影響效應，但不顯著，可能的原因是現階段我國大部分城市尚未跨過產業集聚的門檻，規模優勢尚未提升城市整體經濟質量和水平。

表2 制造業集聚對污染排放的估計結果

模型（4）在模型（2）基礎上引入其他控制變量，回歸結果顯示科技創新在制造業集聚過程中對改善環境效果起著顯著作用，新引入的控制變量符號與模型（3）一致。

（二）共同集聚與污染排放

如果將共同集聚和污染排放的關系繪制成散點圖（限于篇幅，本文省略），就會發現共同集聚對污染排放呈“倒U型”曲線關系，但形狀并不像制造業那么明顯，可能是因為我國生產性服務業起步較晚。通過分析表3中的模型（5）到模型（8）可以看出，共同集聚對污染排放的估計結果同表2中的回歸結果基本一致。同時在模型中再次引入人均GDP的二次項和三次項，結果顯示經濟發展水平與工業廢水排放呈“N”型關系，進一步驗證了經典EKC假說。在模型（5）和模型（7）中，科技創新變量的作用顯著為負，表明科技創新明顯有利于降低污染排放、提高環境質量。

表3 共同集聚對污染排放的估計結果

在模型（6）和模型（8）中，無論是否加入控制變量，共同集聚與科技創新的交互項結果顯示，科技創新在共同集聚中可顯著減少污染排放。由此可見，在共同集聚過程中，通過生產性科技型新興服務業的壯大與發展，科技創新對于改善環境的正向溢出效應非常明顯。這可以解釋為，在制造業與生產性服務業有效集聚過程中，生產性科技型新興服務業能夠完善產品上下游企業的供應鏈環節，進一步激活和改善產品市場，這不僅能達到優化產業結構、促進轉型升級的功效，還能顯著改善城市環境的質量。

（三）穩健性檢驗

為了檢驗不同集聚模式下生態環境效應的穩健性，本文分別按東、中、西部城市和城市規模，對所涉及的中國城市面板數據進行分組考察。

1.按東、中、西部城市分組考察

按照文獻通常的做法，可將中國城市劃分為東、中、西部地區城市。本文將北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省份的101個城市作為東部城市，把山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個省份的109個城市作為中部城市，把廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆10個省份的75個城市作為西部城市。同時區分科技創新變量以及集聚與科技創新交互項，并控制個體效應和時間效應，分別進行回歸。

從表4和表5中可以發現，無論是制造業集聚還是共同集聚，東部城市所反映出來的影響效果更明顯，且所處的“倒U型”曲線拐點位置有明顯的偏離。對此可能的解釋就是，由于東部城市經濟發展水平、制造業集聚和共同集聚程度都要明顯優于中西部城市，對于減少污染排放較明顯。

表4 東、中、西部城市制造業集聚對污染排放的估計結果

表5 東、中、西部城市共同集聚對污染排放的估計結果

就科技創新效應而言，西部城市的科技創新減少污染排放的作用明顯優于東部和中部城市，科技創新和集聚的關聯作用也是如此，這也可能說明東部城市較為發達，一直注重科技創新投入力度。相對而言，中部城市的科技創新力度也比西部大得多，所以一旦西部城市進行科技創新，環境改善效應就十分明顯。總的來說，科技創新在減少污染排放問題上具有重要的積極作用。在綠色發展的理念下，每個城市都應致力于科技創新，改善當地的環境狀況。人均GDP各變量符號保持一致，除個別不顯著外，基本與污染排放呈“N”型關系，從而驗證了EKC假說。

在表4和表5中進一步發現，東、中部城市模型中的產業規模變量基本顯著為正，對環境改善有著明顯的抑制作用。對此可能的解釋就是，由于東、中部地區的城市經濟，尤其是東部城市明顯比西部地區城市經濟發達，產業集群規模效應明顯，但在過去30余年的經濟發展過程中，粗放型發展特征顯著，高增長、高排放、高污染等現象明顯。因此，東、中部城市產業規模效應越明顯，反而對于環境質量改善存在明顯的阻礙作用。例如，在杭州市G20峰會期間，杭州市周邊大量關停紡織印染等高污染產業，杭州市及周邊城市天空出現了難得的“G20藍”。

西部地區城市的產業結構變量在1%顯著性水平下環境效應明顯，對于環境改善存在顯著的抑制作用，而對東、中部城市的環境效應則不明顯。對此可能的解釋是，由于西部地區城市產業結構相對單一，很多城市過度依賴本地資源，如煤炭、石油、鐵等礦石，且產業規模較小，城市經濟不發達，容易對城市環境造成極大的污染。由于西部地區城市經濟結構單一、層次較低，經濟社會轉型相對緩慢、困難，所以在共同集聚過程中，產業結構的先天劣勢有進一步惡化環境質量的趨勢。而交通便利度則在中部地區環境效應明顯，顯著地增加了污染排放，可能的原因是中部地區在提高交通便捷度的情況下，一方面在發揮交通樞紐作用的同時導致污染的區間轉移；另一方面由于東部沿海地區的技術層次低、污染高的制造業轉移到中部地區，從而產生了更多的污染排放。市場規模變量在東部城市具有明顯降低污染排放的作用，而在中部地區卻增加了污染排放，西部地區則不顯著。

以上說明制造業集聚、共同集聚所產生的環境效應有著明顯的區位特征，當然這種區位特征源于制造業集聚、共同集聚的水平和層次以及城市經濟的規模效應和結構效應。

2.按城市規模分組考察

考慮到規模效應對城市環境質量的影響，本文按照2014年末總人口數（市轄區）將城市劃分為特大、大、中等、小城市四類，進行回歸分析。其中，200萬以上人口的為特大城市，共有50個；100萬～200萬人口的為大城市，共有90個；50萬～100萬人口的為中等城市，共有100個；50萬以下人口的為小城市，共有45個。

在表6中，特大城市、大城市和中等城市的制造業集聚所產生的環境效應顯著，存在明顯的“倒U型”特征，而小城市的制造業集聚一次項為正，二次項不顯著。對此解釋為，制造業集聚只有具備了一定的規模效應后，才能對環境改善產生較為顯著的影響。其中，特大城市、大城市和中等城市制造業集聚所產生的“倒U型”拐點位置明顯發生了位移和跳躍，制造業集聚水平的提升將進一步改善環境質量。這應與不同規模城市的定位和轉型有關，目前中國特大城市產業結構優化較好，生產性服務企業較為密集、發達，創新、科研、人才、管理等優勢明顯，大城市次之，而中等城市的制造業集聚效應和城市能級則更加弱化且產業結構相對單一、集聚層次較低等。也有可能說明目前小城市吸納了更多污染性產業集聚，集聚明顯提高了污染排放量。

表6 不同規模城市制造業集聚對污染排放的估計結果

在科技創新效應方面，除大城市不顯著外，其他類型城市都明顯降低了污染排放，集聚與科技創新的關聯作用也明顯降低了污染排放，科技創新在降低污染排放中發揮積極作用。產業規模的作用在特大城市中顯著為正，產業結構的作用在大城市中顯著為正，交通便利的作用在中等城市顯著為正，市場規模的作用在小城市顯著為正，說明不同類型城市情況大不相同，應因地制宜發展相關產業，揚長避短。

在表7中，特大城市、大城市的共同集聚存在顯著的環境“倒U型”特征，而中等城市、小城市共同集聚的環境效應基本不明顯。科技創新效應大多顯著為負，具有減少污染排放的作用，在中小城市更為明顯。人均GDP的作用則在大中城市較為顯著，產業規模、產業結構、市場規模情況和制造業集聚類似。對比表6可以發現，由于城市能級較高、人才集聚、創新優勢明顯，特大城市、大城市共同集聚所產生的環境效應跨過了“倒U型”拐點，隨著共同集聚水平進一步提升，將能進一步促進環境質量的改善。

表7 不同規模城市共同集聚對污染排放的估計結果

綜上，目前中國的特大城市、大城市無論是經濟發展水平，還是制造業集聚和共同集聚，都要明顯優于中、小城市，制造業集聚、共同集聚對于污染排放的改善存在明顯的規模性特征，同時也進一步檢驗了本文所構建模型的穩健性特征。

六、研究結論與政策啟示

（一）研究結論

本文通過制造業集聚、共同集聚與工業廢水排放之間的關系描述，利用2004—2014年中國285個城市的面板數據，對制造業集聚、共同集聚變量與污染排放的關系進行實證分析，主要結論如下：

1.制造業集聚、共同集聚與污染排放呈“倒U型”關系。在城市產業集聚水平較低時，集聚加劇污染；隨著集聚層次的不斷發展，城市產業集聚水平在跨過“拐點”后能減少污染排放。中國大部分城市的集聚水平依然處于“倒U型”曲線的左方，尚未達到減少污染排放的“拐點”。

2.科技創新對污染排放具有顯著的正向溢出效應。城市產業的集聚與科技創新的關聯效應對減少污染排放具有顯著效應，且共同集聚的效應更明顯。在集聚減少污染排放的機制作用中，科技創新起著關鍵性作用。

3.人均GDP與污染排放呈“N”型關系，說明經濟發展水平到達第一個拐點時對減少污染排放具有積極作用，但到達第二個拐點前卻增加了污染排放。產業的規模效應顯著為正，產業集聚帶來的規模經濟效益暫時還沒達到改善環境質量的水平。產業結構變量不顯著，區域城市需進行產業結構優化升級，創建生態型城市產業結構。交通便利度對污染排放具有正向促進作用，說明便利的交通條件在改善交通環境的同時，也帶來了污染的區間轉移。社會消費品零售總額的影響不顯著，可能是因為現階段我國大部分城市尚未跨過集聚的門檻，集聚規模優勢還不能充分發揮。

4.制造業集聚、共同集聚所產生的環境效應有著明顯的區位特征，這種區位特征源于制造業集聚、共同集聚的水平和層次以及城市經濟的規模效應和結構效應。

（二）政策啟示

1.制造業對知識密集型生產性服務業需求顯著。實時推動城市產業集聚，發揮制造業與生產性服務業的共同集聚效應，促進區域城市環境質量和經濟發展同步提升。共同集聚對城市內企業創新決策和新產品產出具有顯著的促進作用，并給企業帶來創新效益以及區域發展的技術溢出效應，應加大對企業科技創新資金的財政補貼和政策傾斜，改變現有勞動密集和低端加工的發展模式，有效促進區域內產業集聚水平的提高，以科技創新突破集聚發展的瓶頸，著力科技創新效率，促進科技成果轉化為現實的生產力，不斷改善環境質量。

2.建立生態產業集聚區，通過政府支持、公眾參與、科技創新、教育推動、文化熏陶等的相互影響，以市場為主體進行資源整合，促進城市集聚區在帶動經濟發展的同時，減少污染排放，改善城市環境。

3.制造業通過產品差異化等策略途徑，促使企業由傳統制造環節向價值鏈上游延伸，從而使制造業服務化，實現傳統制造業城市產業結構優化、經濟轉型的目標。

4.加快發展現代高端服務業，尤其是生產性服務業。通過傳統制造業優化改造，積極發展與傳統制造業配套的生產性服務業，推動制造業產業鏈向高附加值、高技術含量的現代制造業延伸。加大對環境污染嚴重、技術落后企業的淘汰力度，積極扶持戰略性新興產業發展，發展文化創意產業，培育中小型科技企業，營造良好的創新創業的社會環境。

（三）研究的不足與展望

本文考察制造業集聚、共同集聚對污染排放的影響，主要采用從業人員占比計算的區位熵表示集聚程度，這種算法是否全面有待進一步驗證；只考慮了單一污染物工業廢水，未綜合考慮其他污染物，也未考慮各地區的生態承載力；對生產性服務業種類的選取也存在不同的做法，這可能會造成研究結果的差異；本文以財政中科技支出占比作為代理變量考察科技創新能力與集聚的交互作用對污染排放的影響，如果能找到更為合理的指標度量科技創新能力，可能更具有實際意義。

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責任編輯：方程

Co-agglomeration of Manufacturing and Producer Services Industry and Pollution Emission——A Panel Data Analysis of China’s 285 Cities

HUANG Juan1and WANG Ming-jin2
（1.Collaborative Innovation Center for China Economy，Tianjin300071，China；2.Shaoxing Regional Center for Economic Research，Shaoxing，Zhejiang312000，China）

Based on the inverted U-shaped curve hypothesis of relation between agglomeration and pollution，the authors explore the effect of manufacturing agglomeration，co-agglomeration of manufacturing and producer services industry on pollution emission with a panel data of China’s 285 cities from 2004 to 2014．Then the authors make the empirical analysis with the two-way fixed effects using the divided sample based on regional characteristic and population size characteristic．The results imply that manufacturing agglomeration and co-agglomeration of manufacturing and producer services industry both have an inverted U-shaped relation with pollution emissions．With the development of agglomeration，agglomeration may have a negative effect on pollution emission after the level of city agglomeration steps over the"inflection point"．Innovation can significantly reduce pollution emissions，and plays an important role on the inverted U-shaped relationship between agglomeration and pollution emissions．After considering region and size factors，the effect of manufacturing agglomeration and co-agglomeration of manufacturing and producer services industry on pollution emissions has obvious characteristics about location，structure and scales．

manufacturing agglomeration；co-agglomeration；pollution emission；inverted U-shaped curve；fixed effects model

F263

A

1007-8266（2017）08-0116-13

2017-03-05

國家社會科學基金重大項目“城市生態文明建設機制、評價方法與政策工具研究”（13&ZD158）

黃娟（1981—），女，河南省商城縣人，南開大學中國特色社會主義協同創新中心博士后，主要研究方向為環境經濟學、創新經濟學；汪明進（1978—），男，安徽省樅陽縣人，紹興區域經濟研究中心副教授，經濟學博士，主要研究方向為產業效率、技術創新。

10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2017.08.013

黃娟，汪明進.制造業、生產性服務業共同集聚與污染排放[J].中國流通經濟，2017（8）：116-128.