長三角城市群的污染異質性研究

盧洪友　張奔

摘要 城市群作為城市發展的最高空間組織形式，是新型城鎮化的主體，也是推動區域經濟發展新的增長極。伴隨著經濟增長的負外部性，城市群建設也導致了城市群內部環境污染問題的日趨分化。本文基于中國2003—2017年268個地級市的面板數據，將2010年發改委正式印發《長江三角洲地區區域規劃》視作以政策推動長江三角洲城市群建設的一項準自然實驗，綜合運用傾向得分匹配和雙重差分法（PSM-DID）評估了2010年《長江三角洲地區區域規劃》對長江三角洲城市群中心和外圍城市環境污染的影響。結果顯示：2010年《長江三角洲地區區域規劃》頒布后，長江三角洲地區確實表現出了類似“中心-外圍”的發展模式，環境污染也隨之轉移。具體而言，造成了中心城市環境污染水平下降，外圍城市環境污染水平上升，整體環境污染水平略有上升。進一步的機制檢驗表明：城市群建設推動了產業調整，第二產業轉移到環境規制程度較低和技術水平落后的外圍城市，第三產業則正好相反，從而造成了中心和外圍城市環境污染變化的差異。帶來的啟示是：城市群建設要堅持從全局出發、統籌規劃，推動城市群產業結構合理調整，實現共享發展。一方面，中心城市要發揮自己的輻射帶動作用，幫助外圍城市進行技術創新;另一方面，外圍城市也要嚴守環境底線，激發學習效應。此外，還要加強中心城市和外圍城市的產業合作，倒逼污染的聯防和共治，從而實現環境的帕累托改善。

關鍵詞 城市群;產業調整;污染轉移;中心-外圍;環境規制

中圖分類號 F062.2

文獻標識碼 A文章編號 1002-2104（2020）08-0110-08 DOI：10.12062/cpre.20200316

隨著中國特色社會主義進入新時代，中國的發展也站在了新的歷史方位，其中不平衡不充分的城鎮化發展嚴重制約了人民日益增長的美好生活需要。國家統計局數據顯示，2019年我國常住人口的城鎮化率達60.6%。城鎮化未來發展的一個重要方向是經濟發展空間格局的優化和城市群建設，國家“十二五”“十三五”規劃明確提出要把城市群作為推進新型城鎮化的主體形態，黨的十八大、十九大報告也明確提出要把城市群作為新的經濟增長極，以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮協調發展的城鎮格局。從某種意義上說，未來的競爭就是城市群的競爭。

城市群在促進經濟協同發展的過程中，也會帶來不可忽視的環境問題，比如中心城市雖然能夠產生技術溢出效應，但同時也會產生虹吸效應;外圍城市雖然能夠獲得學習效應，但也會造成污染規模效應。這樣在空間格局優化的過程中產業結構會進行相應的調整，污染也會隨之轉移和分化，從而不同程度地影響了中心城市和外圍城市的環境污染水平。長三角地區是我國綜合實力最強的區域，也是發展最成熟的城市群。2008年國務院發布《關于進一步推進長江三角洲地區改革開放和經濟社會發展的指導意見》，2010年發改委正式印發《長江三角洲地區區域規劃》（以下簡稱《規劃》），自此長三角城市群步入轉型升級的關鍵時期。那么長三角的協同發展究竟對區域內城市的產業結構轉型及污染排放水平帶來了何種影響？這正是本文要研究的問題。

1 文獻綜述與理論假設

城市群作為新的經濟增長極，其驅動經濟增長的機制已經被廣泛討論。張學良等[1]以長三角城市經濟協調會這一政府合作機制作為城市群形成的一項準自然實驗，發現加入長三角城市經濟協調會能顯著提高地區勞動生產率，并且這種促進效應隨時間逐漸增強。同樣地，有研究發現2010年長三角擴容對協調會22個會員城市的經濟增長具有顯著的促進作用，并且對新加入的6個城市的正向影響要大于原有16個城市[2];進一步的研究發現，城市群驅動經濟增長主要通過優質要素在地方政府“蒂伯特選擇”的機制下主動向大城市集聚來實現 [3]。直觀上看，經濟集聚和環境保護似乎是不相容的，但隨著1993年Panayotou [4]首次提出環境庫茲涅茨曲線的概念，人們逐漸意識到環境污染與經濟發展之間的關系似乎不是“擠出”那么簡單。經濟增長通過規模效應、技術效應與結構效應三種途徑影響環境質量，規模效應惡化環境，而技術效應和結構效應改善環境。在經濟快速發展階段，規模效應超過了技術效應和結構效應，環境惡化;當經濟發展到新常態階段，技術效應和結構效應勝出，環境惡化減緩[5]。有研究測算了我國284個城市工業部門的環境效率，發現環境效率和經濟增長之間確實存在倒U型關系[6]，而且上海、北京等發達省市已經達到庫茲涅茨拐點[7]。以城市群為例，如果中心和外圍城市的經濟發展水平分別位于庫茲涅茨拐點的兩側，那么城市群建設對中心和外圍城市的環境效應也會大相徑庭。對于經濟集聚水平相對較低的外圍城市，“搭便車”和“逐底競爭”的產業集聚效應超過中心城市示范和協同效應，城市的集聚具有顯著的負溢出效應[8];但是對于經濟集聚水平相對較高的中心城市，經濟活動的空間集中生產方式較分散生產方式而言具有明顯的節能效應和減排效應[9]，人口和經濟活動空間集聚度的提高有利于降低單位工業產值的污染排放[10]，最終表現為中心城市環境改善而外圍城市環境惡化。事實上，城市群的中心城市不僅有降低環境污染的內在動機（意味著較高的環境規制），還掌握著有利于降低環境污染的先進技術，而技術效應在污染減排中尤為關鍵。一方面技術效應通過本身降低環境污染[11];另一方面技術效應通過其外部性降低環境污染，比如技術水平越高，因資源節約帶來的工業二氧化硫排放強度下降越明顯[12]，這樣就會導致污染在從中心向外圍轉移的過程中被放大，不利于整體環境的改善。基于此，本文提出：

假設1：長三角城市群在《規劃》發布后，中心城市污染排放減少，外圍城市污染排放增加，整體地區污染排放增加。

從馮·杜能的《孤立國》到克魯格曼的“中心-外圍”理論，學界關于城市產業結構空間布局的討論從未停止。研究表明產業分層集聚的現象確實出現在中國城市發展的過程中[13]，并且城市制造業與生產性服務業的空間結構在不同等級的城市也表現為不同的布局，制造業的溢出效應有向中小城市均勻分布的傾向，生產性服務業則有向大城市集聚的傾向[14]。隨著增長極理論的興起和城市集群發展趨勢的蔓延，產業結構空間布局的研究對象也逐漸從單個城市轉移到城市群。有研究發現，城市集群總體上能夠促進城市第三產業比重的提高，但是集群僅對經濟發達城市的第三產業起到提升作用，對經濟不發達城市的第三產業比重不僅未起到提升作用，甚至阻礙了其第三產業的發展[15]。從城市群中心城市與外圍城市的功能分工對比來看，企業價值鏈中管理、研發環節傾向于在中心城市集聚，生產、制造環節傾向于在中小城市集聚;企業組織部門中企業總部、研發部門主要在中心城市集聚，生產制造部門在中小城市集聚;生產性服務業主要在中心城市集聚，一般制造業主要在外圍城市集聚[16]，并且這種空間布局呈現出不斷擴大的趨勢[17]。至于為什么會出現這種產業空間布局，根據Copeland 等[18]提出的污染避難所效應，企業為了實現排污成本的最小化，地方政府官員出于晉升激勵的政治動機，二者的均衡會使污染企業向環境規制較為寬松的地區轉移。事實上，地方政府間不夠協調的環境規制確實引起了污染就近轉移[19]，地理相鄰城市間同時存在逐底競爭和競相向上的非對稱性環境規制執行互動，加劇了污染企業的空間自選擇效應，使得地理相鄰城市間形成以鄰為壑的生產率增長模式[20]。正是因為污染密集型產業集中于第二產業，而長三角城市群中心和外圍城市存在著不協調的環境規制，所以產業調整會導致外圍城市的第二產業比重上升，中心城市的第二產業比重下降。基于此，本文提出：

假設2：長三角城市群在《規劃》發布后由于環境規制的差異，內部產業調整的方向相反，第二產業向外圍城市轉移，第三產業向中心城市轉移，從而導致了污染轉移。

已有城市群的研究或集中于討論城市群的產業結構空間布局，或著眼于驅動經濟增長的機制，關于城市群的環境效應的研究目前較少，且多以城市群整體作為分析對象。本文可能的邊際貢獻在于：①在研究對象上，將城市群的“中心-外圍”空間發展模式與環境污染效應納入統一分析框架，從產業調整的角度出發，揭示了城市群內部環境污染的異質性;②在研究意義上，通過研究城市群協同發展過程中污染轉移的傳導機制，給如何打好污染防治攻堅戰提供了部分經驗證據。

2 研究設計

2.1 模型設定

對于長三角城市群的定義一直以來都是學術界爭論的焦點。考慮到政策的外溢性和《規劃》中“輻射泛長三角地區”的表述，本文將《規劃》中明確提到的16個核心城市作為狹義的長三角城市群，同時定義它們為長三角的中心城市，將數據區間內長三角城市經濟協調會的30個會員城市（包括上述16個城市）作為廣義的長三角城市群。因為本《規劃》是我國最早的區域發展規劃，可以認為除長三角外的其他地區在數據區間內沒有受到相同城市群政策的影響，所以本文分別將長三角中心16個城市和整體30個城市作為處理組，全國其他城市作為控制組，進行估計。

利用雙重差分法進行估計的前提是政策的外生性，顯然對于城市群而言這個政策并不外生，因為城市群的形成是一個漫長的歷史過程，國家只是對發展最為成熟的長三角城市群率先實施規劃，是有選擇有目的地進行政策干預而非隨機分配，所以直接使用雙重差分法的話會存在較大的樣本選擇偏差。用倍差法來進行估計的另一個前提是處理組和控制組要滿足平行趨勢假設，但是長三角地區無論從經濟發展水平、對外開放水平，還是從城市化和產業結構而言，都跟全國其他地區和城市存在著顯著系統性差異，所以平行趨勢假設預期是不滿足的。為了解決不同城市發展水平的異質性問題，選擇與處理組各方面特征盡可能相似的非長三角地區城市作為控制組。本文借用Rosenbaum等[21] 的研究方法，先用傾向得分匹配法（PSM）來解決樣本選擇偏差，再用雙重差分法（DID）來解決內生性、個體異質性和時間趨勢效應。

利用傾向得分匹配法時，協變量的選擇尤為關鍵。因為條件獨立性假設要求，給定協變量后干預狀態的潛在結果是獨立的，也就是說，如果控制住了給定協變量，那么干預就是隨機的。最常見的做法是，協變量選擇那些同時影響干預變量和結果變量的變量，根據《規劃》中提到的長三角地區的優勢條件：區位條件優越、自然稟賦優良、經濟基礎雄厚、體制比較完善、城鎮體系完整、科教文化發達、一體化發展基礎較好，本文將這些作為干預變量的影響因素，結合現有環境污染因素的變量研究，選擇相應的協變量。另外，由于樣本數量有限，本文選擇使用核匹配法盡量保證數據不被浪費。

根據上述分析，本文基于PSM-DID方法的模型設定如下：

PollutionPSM it=α0+α1 du×dt+∑Ni=1βk? Xit+μi+θt+εit （1）

其中，Pollutionit為城市i在t年的環境污染水平，用工業二氧化硫、工業廢水和工業煙塵的人均排量來表示;du×dt為政策干預變量，若城市i為長三角地區城市且該年t為2010年及以后，則賦值為1，否則為0;Xit為一組影響環境污染的控制變量，包括經濟發展水平、產業結構、對外開放、城市化、科教程度、交通網絡和環境規制;μi為城市固定效應，θt為時間固定效應，ε為擾動項。

2.2 數據說明

本文的被解釋變量為城市環境污染水平，以人均工業二氧化硫、廢水和煙塵的排量來表示[22];核心解釋變量為長三角城市群的政策沖擊，根據已有的相關文獻還控制了其他影響環境污染的變量[23-25]，具體說明見表1。本文數據來自2003—2017年《中國城市統計年鑒》《中國環境年鑒》和各省年鑒， 部分缺失數據采用平均增長率的方法補齊。另外，本文對非百分比變量均做了對數處理，若無特殊說明，代表其對數值。

3 實證結果及分析

表2的結果顯示，在樣本匹配之前，處理組與控制組的各協變量之間存在顯著差異，而經過傾向得分匹配后，這種差異在統計上被消除了，可以認為處理組和控制組具有相似特征，說明PSM的匹配效果良好，一定程度上解決了樣本的選擇偏差。

表3為用匹配后的控制組樣本和長三角中心城市和整體地區進行DID估計的結果，其中（1）～（3）列為中心城市的結果，（4）～（6）列為整體地區的結果。估計結果顯示，城市群建設顯著減少了中心城市約13.3%的人均SO2排放量、9.1%的人均廢水排放量和13.4%的人均煙塵排放量，顯著增加了整體地區約5%的人均SO2排放量、6.8%的人均廢水排放量和8.9%的人均煙塵排放量。環境污染與GDP增長之間的倒U形關系不滿足，這可能是PSM的缺陷之一，如果直接做DID估計會發現倒U形關系滿足，并且中心城市和外圍城市分別位于庫茲涅茨拐點的兩側，此時經濟增長會造成中心城市環境改善而外圍城市環境惡化。城市化會顯著增加污染的排放，這也是城市快速擴張的過程中亟待解決的問題。對外開放會顯著增加污染的排放，存在“污染避難所”效應，說明即使在發達的長三角地區，引資質量仍有待提高。科教程度會顯著減少污染的排放，說明科學和教育在污染減排方面起著重要作用。值得注意的是，中心城市環境規制的系數并不顯著而整體地區的系數負向顯著，說明在長三角中心城市，環境規制較為嚴格，此時已經無法單純依靠提高環境規制標準來減少污染的排放，但是在整個長三角尤其是在外圍城市，提高環境規制的標準仍然是一種行之有效的減污手段。

綜上分析可知，城市群建設降低了中心城市的環境污染水平，提高了整體地區的環境污染水平，說明外圍城市的環境污染水平上升了，并且上升幅度高于中心城市的污染下降幅度，假設1得以驗證。4 穩健性檢驗與機制分析

4.1 改變污染指標

前文分析使用的環境污染指標為人均工業廢氣和廢水的排放量，而排放量是一種統計數據，存在統計誤差和人為干擾，比較科學的方式是采用測量數據。近年來霧霾問題廣受關注，而PM2.5濃度往往作為霧霾污染的重要衡量指標，所以用人均PM2.5濃度代替人均工業廢氣和廢水的排放量，重復前文的分析過程，看結果是否穩健。數據來自哥倫比亞大學社會經濟數據和應用中心。因為PM2.5數據最新只到2016年，所以估計區間為2003—2016年。

表4中的第（1）列為不加控制變量的模型，第（2）列包含控制變量。結果顯示，在用人均PM2.5濃度代替工業排放數據后，無論是否加入控制變量，估計系數的符號均與上述分析一致，結論仍然為城市群政策造成中心城市污染水平顯著下降、整體地區污染水平顯著上升。

4.2 安慰劑檢驗

盡管在上述回歸中盡可能地控制了可能會對環境污染水平產生作用的變量，也控制了時間效應和地區效應 ，但仍然存在一些不可觀測的因素會對估計結果產生影響。所以，利用反事實方法進行安慰劑檢驗，一方面人為設定一個長三角城市群規劃的時間點，這里僅對長三角整體做估計，因為中心16個城市雖然被《規劃》明確提到，但同時也作為長三角城市經濟協調會的會員城市在2010年前已經形成。另一方面不改變規劃時間但是處理組變為其他城市群。根據王麗等[26]的識別和界定，長三角城市群是城市聯系最緊密、層級最完善、發展最成熟的城市群，京津冀城市群和珠三角城市群緊隨其后，海峽西岸城市群和關中平原城市群規模最小、發展最不成熟。本文選擇跟長三角城市群最為接近的京津冀城市群、大灣區（珠三角）城市群以及最不接近的海峽西岸城市群和關中平原城市群作為反事實處理組，重復前文估計過程。如果改變時間點后系數變為不顯著，說明在2010年之前不管中心城市的情況如何，長三角整體并沒有表現出污染水平的變化;如果改變處理組后系數變為不顯著，就說明在2010年沒有被《規劃》影響的其他城市群并沒有表現出污染水平的變化。如果二者均不顯著，說明偽造政策時間和試點都是無效的，長三角內部表現出的污染異質性確實是由2010年《規劃》這個城市群政策導致的。表5顯示，若人為改變政策試點，則4種污染物的估計系數幾乎都變為不顯著;表6顯示，若人為改變政策時間點，則除了人均廢水的估計系數依然顯著[27]，其他3種污染物的系數全部變為不顯著。注意到從2008年開始，估計系數逐漸顯著，這是因為在2008年國務院發布《關于進一步推進長江三角洲地區改革開放和經濟社會發展的指導意見》，成了《長三角區域規劃》制定的依據，因此反事實檢驗表明本文的結論較為穩健。

4.3 排除其他政策影響

2013年新一屆政府產生后非常重視環境保護，習近平總書記不止一次地指出要正確處理好經濟發展同生態環境保護的關系，綠水青山就是金山銀山。中央隨后出臺了一系列政策法規，包括《環保法》、“大氣十條”、《國家環境保護標準“十二五”發展規劃》等，以解決日益嚴重的環境問題。這些環境政策預期也會產生減污效應，從而使本文的估計系數高估，所以本文構造了一個2013年及以后年份的時間虛擬變量與政策的交互項，與政策項一起放入模型進行估計。表7的結果表明，加入2013年虛擬變量后，政策系數的符號并沒有發生變化，統計顯著性和經濟顯著性均有不同程度的降低但總體依然顯著，說明政策效果確實存在高估但結論依然穩健。

4.4 機制檢驗

根據假設2，城市群建設會造成第二產業向外圍城市轉移，第三產業向中心城市轉移，那么是否產業的調整造成了污染的轉移呢？我們首先來驗證城市群政策是否導致了城市群內部產業的調整。

Struit =α0+α1 du×dt+∑Ni=1βk? Xit +μi+θt+εit?? （2）

分別將中心和外圍城市作為處理組，全國其他城市作為控制組，對模型（2）進行估計。Struit 為城市i在t年的產業結構，用第二產業和第三產業增加值占GDP的比重來直接表示，用規模以上工業企業數來間接表示。東部“騰籠換鳥”導致長三角中心和外圍城市的產業結構其實是同向變化的，只不過幅度不同，而本文主要關注長三角中心和外圍城市的產業結構相對于整個長三角是如何變化的，所以在估計前分別對長三角城市和非長三角城市的產業結構變量進行了去中心化處理（即本身值減去均值）。Xit 為一組控制變量，包括經濟發展水平、對外開放、城市化、科教程度，同時控制城市固定效應μi和時間固定效應θt。表8中Panel A的結果顯示，城市群政策導致了中心城市的二產比重顯著下降，三產比重顯著上升，規模以上工業企業數顯著下降。表8中Panel B的結果顯示外圍城市的情況正好相反，說明中心和外圍城市對長三角整體產業結構調整的拉力相反。至于為什么城市群內部會表現為產業調整方向的差異，根據假設2，是因為中心和外圍城市在協同發展的過程中環境規制的不匹配。為了證明這一點，本文構造了一個環境規制與政策的交互項放入模型（2）進行估計，此時處理組為長三角整體地區，控制組為全國其他城市。結果如表9所示。可以看出，二產比重和規模以上工業企業數的交互項系數顯著為負，三產比重的交互項系數顯著為正，說明環境規制的差異確實會對長三角內部的產業調整造成不同影響。而對長三角中心和外圍城市的環境規制做均值t檢驗的話，會發現中心城市的環境規制程度顯著高于外圍城市，所以第二產業會向環境規制較為寬松的外圍城市轉移，第三產業會向環境規制較為嚴格的中心城市轉移，假設2得以驗證。

5 結論與啟示

本文基于中國2003—2017年268個地級市的面板數據，運用傾向得分匹配和雙重差分法（PSM-DID）評估了2010年長三角區域規劃對中心和外圍城市環境污染的影響。結果顯示：2010年《規劃》頒布后，長三角地區發生了產業結構的空間布局變化。第二產業向外圍城市轉移，第三產業向中心城市轉移，這種轉移造成中心城市的環境污染水平下降，外圍城市的環境污染水平上升。由于中心城市的技術水平和環境規制標準要高于外圍城市，導致外圍城市無論從減排能力還是減排意愿方面都要弱于中心城市，所以污染在轉移后進一步加重，從而出現長三角整體地區的污染水平反而有所上升。

研究結論對城市群管理模式的探索、區域協調發展機制的改善有兩點啟示：①城市群建設要從全局出發，在從中心城市向外圍城市輻射的過程中，要統籌規劃、共享發展。在市場機制和“蒂伯特”選擇下，中心城市對外圍城市的虹吸效應是客觀存在的，但不能光“吸血”不“擠奶”。中心城市要發揮自己的協同和示范作用，幫助外圍城市進行技術創新和人才引進;同時外圍城市也應該對標中心城市的研發投入和環境規制，徹底摒棄“先污染后治理”的經濟發展模式，堅決抵制高收益高能耗高污染的企業換地扎根。②在城市群發生產業轉移的過程中，一方面要淘汰落后產能，推動產業升級;另一方面要完善外圍城市承接第二產業的配套設施，尤其是污染處理設施;同時加強中心和外圍城市的產業合作，建立產業鏈聯動機制，形成“你中有我，我中有你”的局面，倒逼污染的聯防和共治，在不犧牲外圍城市環境水平的基礎上完成中心城市節能減排的目標，從而實現環境的帕累托改善。

（編輯：劉照勝）

參考文獻

[1]張學良，李培鑫，李麗霞. 政府合作、市場整合與城市群經濟績效——基于長三角城市經濟協調會的實證檢驗[J]. 經濟學（季刊）， 2017， 16（4）： 1563-1582.

[2]劉乃全，吳友. 長三角擴容能促進區域經濟共同增長嗎[J]. 中國工業經濟， 2017（6）： 79-97.

[3]吳福象，劉志彪. 城市化群落驅動經濟增長的機制研究——來自長三角16個城市的經驗證據[J]. 經濟研究， 2008， 43（11）： 126-136.

[4]PANAYOTOU T . Green markets： the economics of sustainable development[J]. Journal of Asian studies， 1993， 52（3）：697.

[5]GROSSMAN G M， KRUEGER A B. Economic growth and the environment[J]. The quarterly journal of economics，1995， 110（2）： 353-377.

[6]袁鵬，程施. 中國工業環境效率的庫茲涅茨曲線檢驗[J]. 中國工業經濟， 2011（2）： 79-88.

[7]宋馬林，王舒鴻. 環境庫茲涅茨曲線的中國“拐點”：基于分省數據的實證分析[J]. 管理世界， 2011（10）： 168-169.

[8]HAN F， XIE R， FANG J Y. Urban agglomeration economies and industrial energy efficiency[J]. Energy， 2018， 163（7）： 45-59.

[9]邵帥，張可，豆建民. 經濟集聚的節能減排效應：理論與中國經驗[J]. 管理世界， 2019， 35（1）： 36-60.

[10]陸銘，馮皓. 集聚與減排：城市規模差距影響工業污染強度的經驗研究[J]. 世界經濟， 2014（7）： 86-114.

[11]李斌，趙新華. 經濟結構、技術進步、國際貿易與環境污染——基于中國工業行業數據的分析[J]. 財經研究， 2011， 37（4）： 1-9.

[12]郭國慶，錢明輝，張平淡. 我國工業二氧化硫污染排放強度的因素分解[J]. 中國軟科學， 2013（12）： 138-147.

[13]許政，陳釗，陸銘. 中國城市體系的“中心-外圍模式”[J]. 世界經濟， 2010（7）： 144-160.

[14]張虎，韓愛華.中國城市制造業與生產性服務業規模分布的空間特征研究[J].數量經濟技術經濟研究， 2018，35（9）：96-109.

[15]原倩. 城市群是否能夠促進城市發展[J]. 世界經濟， 2016， 39（9）： 99-123.

[16]魏后凱. 大都市區新型產業分工與沖突管理——基于產業鏈分工的視角[J]. 中國工業經濟， 2007（2）： 30-36.

[17]趙勇，白永秀. 中國城市群功能分工測度與分析[J]. 中國工業經濟， 2012（11）： 18-30.

[18]COPELAND B R， TAYLOR M S. Trade， growth， and the environment[J]. Journal of economic literature， 2004， 42（1）： 7-71.

[19]沈坤榮，金剛，方嫻. 環境規制引起了污染就近轉移嗎？[J]. 經濟研究， 2017， 52（5）： 44-59.

[20]金剛，沈坤榮. 以鄰為壑還是以鄰為伴？——環境規制執行互動與城市生產率增長[J]. 管理世界， 2018， 34（12）： 43-55.

[21]ROSENBAUM P R， RUBIN D B. Reducing bias in observational studies using subclassification on the propensity score[J]. Journal of the American Statistical Association， 1984， 79：516-524.

[22]石大千，丁海，衛平，等. 智慧城市建設能否降低環境污染[J]. 中國工業經濟， 2018（6）：117-135.

[23]張可. 區域一體化有利于減排嗎？[J]. 金融研究， 2018（1）： 67-83.

[24]范子英，趙仁杰. 法治強化能夠促進污染治理嗎？——來自環保法庭設立的證據[J]. 經濟研究， 2019，54（3）：21-37.

[25]楊子暉，田磊. “污染天堂”假說與影響因素的中國省際研究[J]. 世界經濟， 2017，40（5）： 148-172.

[26]王麗，鄧羽，牛文元. 城市群的界定與識別研究[J]. 地理學報， 2013， 68（8）： 1059-1070.

[27]李永友，沈坤榮.我國污染控制政策的減排效果——基于省際工業污染數據的實證分析[J].管理世界，2008（7）：7-17.

Study on pollution heterogeneity of urban agglomeration in Yangtze River Delta

LU Hong-you ZHANG Ben

（School of Economics and Management， Wuhan University， Wuhan Hubei 430072， China）

Abstract As the highest form of spatial organization of urban development， urban agglomeration can be regarded as the main body of new urbanization， as well as a new growth pole to promote regional economic development. Along with the negative externality of economic growth， the construction of urban groups has also led to the increasing differentiation of environmental pollution. In accordance with the panel data of 268 cities in China from 2003 to 2017， this paper regards the official issuance of The Regional Planning of Yangtze River Delta by the National Development and Reform Commission in 2010 as a quasi-natural experiment， to further upgrade the construction of urban clusters in the Yangtze River Delta. With the comprehensive application of propensity score matching and Different in Different （PSM-DID）， the impact of the 2010 Planning on environmental pollution was evaluated in the central and outlying cities of the Yangtze River Delta. The results illustrated that after the promulgation of the Planning in 2010， a similar ‘central-peripheral development model has been admittedly shown in the Yangtze River Delta， with the environmental pollution gradually shifted accordingly. Specifically， it has resulted in a fall of the level of environmental pollution in the central cities， while a rise of that in peripheral ones， as well as the overall level to increase slightly. Moreover， the further mechanism test indicates that the construction of urban agglomeration promotes the industrial adjustment. The secondary industry is exported to the peripheral cities with a low degree of environmental regulation and backward technology， while the tertiary industry is just the opposite， thus giving rise to the difference of the change of environmental pollution between the central and peripheral cities. Therefore， this study concludes that the construction of urban clusters should adhere to the overall situation， with an integrated manner and planning to promote rational adjustment of the industrial structure of urban agglomeration， thereby realizing a shared development. On the one hand， the central cities should play its own radiative role in order to drive the peripheral cities to carry out technological innovation. On the other hand， the peripheral ones are supposed to strictly abide by the environmental bottom line and stimulating the learning effect. In addition， it is necessary to strengthen the industrial cooperation between the central and peripheral cities， and to force the joint prevention and management of pollution， so as to achieve the Pareto improvement of the environment.

Key words urban agglomeration; industrial restructuring; pollution transfer; central-peripheral development model;environmental regulation

收稿日期：2019-10-24 修回日期：2020-05-02

作者簡介：盧洪友，博士，教授，博導，主要研究方向為環境公共經濟學。E-mail：00007377@whu.edu.cn。

通信作者：張奔，碩士生，主要研究方向為環境公共經濟學。E-mail：benny114@whu.edu.cn。

基金項目：國家社科基金重大項目“建構基于生態文明建設的財政體制研究”（批準號：15ZDB158）;國家自然科學基金面上項目“中國財政分配的居民收入分配效應測度及矯正機制研究”（批準號：71573194）。