城市群網絡空間結構對大氣污染的減排效應研究

趙菲菲，錢 帥，向 堃，趙 旭*

1.三峽大學經濟與管理學院，湖北 宜昌 443002

2.三峽大學法學與公共管理學院，湖北 宜昌 443002

3.美國中佛羅里達大學土木、環境與建設工程系，佛羅里達州 奧蘭多 FL32816

隨著城鎮化進程的不斷加快，以城市群為主體形態的城市空間戰略格局基本確立[1]，城市及城市群空間聯系強度是衡量區域發展程度的重要指標之一[2].在發展不平衡、不充分的背景下，城市群內不同等級規模城市之間相互協作，共同形成的網絡空間結構是實現區域高質量發展的關鍵[3].城市群網絡空間結構帶來正向溢出效應的同時，產生的“負網絡外部性”也不容忽視，并以大氣污染擴散為典型代表，導致城市群污染特征明顯[4].為此，城市群大氣污染協同治理逐漸得到重視，相關部門陸續出臺各種政策文件治理大氣污染.雖然取得一定成績，但治理效果卻不理想[5]，原因多追溯為利益訴求存在常態性沖突[6]、地方政府橫向協作困境[7]等.城市群空間結構對大氣污染的聯防聯控有著重要影響，但有關城市群空間結構對大氣污染影響的研究卻較為鮮見.探究城市群網絡空間結構對大氣污染的減排機理，對于構建城市群聯防聯控機制、優化城市群發展戰略具有重要意義.

城市群空間結構的研究一直是學者們關注的熱點[8].城市群空間結構演化可分為單中心城市主導、多中心城市間競爭以及網絡化依賴與競爭共存三個階段.城市群單中心結構有利于發揮核心城市的資源配置作用，集聚優勢顯著.多中心空間結構雖然弱化了城市群的集聚效應，但可以消減集聚經濟的負外部性，紓解中心城市的核心職能[9].網絡化空間結構是城市群發展到成熟階段的結果[10]，正成為城市群空間發展的新趨勢與新戰略[11].城市群網絡化空間結構是指區域內各種經濟活動或節點空間呈現網絡狀空間組織形態的過程，它能夠通過協同作用提升綜合效益[12].城市群網絡空間結構的“緊密性”“區域性”同時催生了嵌套型特征的出現.城市群嵌套型網絡空間結構是指城市間以經濟、交通和信息網等為基礎形成大城市群、小城市群及都市圈彼此聯動、相互融合的層級綜合體[13]，該結構能進一步提升城市間的要素流動效率與分工協作能力，增強綜合競爭力.

空氣污染是環境經濟地理學者的重要研究對象[14]，為此，學者們從污染物類型、空間結構等角度展開了城市群污染治理問題的相關研究.空間結構通過影響城市間的物質流、能量流從而對環境問題產生影響[15]，合理的城市空間結構可以提升出行效率、改善城市環境質量.研究發現，城市群空間結構的多中心化是造成大氣污染的原因之一，提高城市群中心度可以減少大氣污染[16]，而彭夢杰等[17]對山東半島城市群的研究卻得出相反結論.如何做好城市群空間結構的頂層設計是未來城市群經濟與環境協調發展需重點關注的問題.

綜上，現有研究多探討城市群空間結構的傳統演變特征以及經濟效應，雖有文獻涉及環境治理，對于減排內在機制的探討卻較少.因此，本研究選取中國14 個城市群2004-2020 年面板數據，在對其網絡空間結構及嵌套型特征分析的基礎上，引入產業分工視角，探討城市群網絡空間結構的大氣污染減排效應及影響機制，以期為優化城市群空間結構、創新城市群污染治理聯防聯控機制提供新思路.

1 理論基礎與研究假設

1.1 城市群網絡空間結構及嵌套型特征與大氣污染

城市群空間結構主要表現為人口、產業等資源要素在區域尺度上的分布格局，是集聚效應與擴散效應相互作用的結果[18]，對以PM2.5為主要污染物的城市空氣質量產生了重要影響.城市群網絡化空間結構對于大氣污染的影響主要可以從要素流通和學習效應等視角加以解釋.城市間綠色創新要素更容易通過網絡空間進行流動，縮小各城市之間的綠色創新差異程度，從而提升城市群綠色創新效率，增強環境污染治理效果.學習效應的存在使得先進的生產技術、共享知識等要素能夠依托城市間眾多的網絡關聯路徑溢出，提升了區域和企業的綠色科技創新能力，從而提升了環境質量.網絡化緩解了傳統城市群過度集中的現象，有助于產業均衡布局，同時可以提供便捷的交通環境、均衡的發展和分散化的分布，均有助于提升環境空氣質量.嵌套型網絡空間結構則在上述效應的基礎上，能夠進一步通過資源、政策的協同效應解決環境難題[19].在國家城市群和都市圈規劃發展戰略的基礎上，嵌套型城市的產業分工和資源利用更加合理，更有利于減少大氣污染排放.基于上述分析，提出假設1：城市群網絡空間結構具有大氣污染治理效應，且嵌套型空間結構大氣減排效應更佳.

1.2 城市群網絡空間結構、產業分工與大氣污染

城市群作為城市集聚的一種重要形式，其對產業分工的促進作用已成為共識，并逐漸成為區域競爭與產業分工的基本地域單元[20].隨著城市群發育程度的不斷提高，城市群內城市間的產業分工呈現水平分工、垂直分工與功能分工的演化過程，并逐漸形成“中心城市集聚發展服務業，外圍城市集聚發展制造業”的“中心-外圍”分工空間結構[21].城市群的產業分工具體指生產性服務業在中心城市的集中，以及制造業在非中心城市的擴散，城市群內部能夠實現勞動力、資本及技術等要素的優化配置，形成功能互補的專業化分工協作關系.城市群網絡空間結構促進城市間的產業分工[22].城市群內部各城市間的合理分工可以促使各節點城市發揮區域優勢，有效提高區域資源利用效率，提升城市群的環境表現.各區域立足于優勢產業，產業分工導致區域相似產業集中，資源運輸便捷使得運輸距離縮短，減少大氣污染排放.基于上述分析，提出假設2：城市群網絡空間結構能夠通過促進產業分工降低大氣污染水平.

2 研究方法與數據來源

2.1 網絡分析模型構建

社會網絡分析(Social Network Analysis,SNA)是以“關系”為視角，以流數據為主要依據，對節點間相互關系及屬性進行界定的定量分析方法.該方法為研究城市群網絡結構提供了可視化的分析工具，網絡結構研究過程更為直觀，定量化分析效果更為明顯[23].因此，本研究使用社會網絡分析對城市群網絡空間結構進行測度，將各城市作為網絡節點，節點間的連線為網絡關系.首先，基于修正的引力模型測算城市群內城市間的經濟聯系矩陣；其次，對經濟聯系矩陣以1 為閾值進行二值化處理，大于等于1 設置為1，表明城市間存在聯系；小于1 設置為0，表明城市間不存在聯系；最后，運用Ucinet 6.0 軟件，測算網絡密度指標.

2.1.1 修正的引力模型

運用修正引力模型測算城市群內部城市間的經濟聯系，具體公式：

式中：Ri,j為城市i對城市j的經濟引力；Ki,j為城市i對經濟聯系的貢獻率，表示城市i對城市j經濟成長的拉動能力；Pi、Pj分別為城市i和城市j的人口數據指標，104人；Gi和Gj分別為城市i和城市j的GDP指標，108元；Di,j為城市i與城市j間的距離，km.

基于數據可獲得性，選取城市市轄區的年末總人口作為人口數據指標；城市市轄區地區生產總值作為GDP 指標；距離為高德地圖軟件測算的兩城市市政府之間的最短公路距離.城市與其自身的經濟聯系設置為0.

2.1.2 整體網絡密度

網絡密度是反映城市群中各城市間聯系緊密程度的最常用指標，網絡中關聯關系的數量越多，則網絡密度越大，其取值范圍在0～1 之間.具體測度公式：

式中，D表示整體網絡密度，n為網絡中的城市數，n(n-1) 表示城市群中城市間的最大關系數，m為網絡中實際包含的關系數.

2.2 產業分工水平測度

本研究借鑒趙勇等[21]研究，以城市群“中心-外圍”結構為切入點，將產業歸類為生產性服務業和制造業.產業分工過程表現為中心城市生產性服務業占比上升的動態過程[24]，產業分工表征的計算公式：

2.3 基礎實證模型構建

空氣污染具有滯后性，前期大氣污染排放容易形成累積效應，導致當期PM2.5濃度的上升[25]；也會促進政府大氣污染治理，帶來當期PM2.5濃度的下降[26].為此，引入PM2.5的滯后項進行動態分析.由于本研究對象為2004-2020 年我國14 個城市群的面板數據，具有長面板數據特征，使用傳統動態模型GMM 方法會導致分析結果欠佳，糾偏LSDV 模型能夠糾正N較小時90%的偏誤，可以有效解決該問題.為此，本研究借鑒陳德敏等[27]的方法，采用LSDVC 進行回歸分析.模型具體設定為

式中，a0為常數項，a1為大氣污染水平一階滯后項的系數，β1～β6為解釋變量網絡密度和各控制變量的系數，APy,t為y城市群第t年的大氣污染水平，APy,t-1為大氣污染水平的一階滯后項，NDy,t為y城市群第t年的空間網絡化程度，PDy,t、EOy,t、STy,t、ERy,t、IPy,t分別為y城市群第t年的人口密度、經濟開放程度、科技進步水平、環境規制水平和產業結構水平，εy,t為誤差項.

2.4 變量選取與數據來源

被解釋變量大氣污染水平選用PM2.5年均濃度表示.中國于2012 年將PM2.5濃度納入大氣監測范圍，但數據缺失值較多，為了獲取更長時間和更廣區域范圍的數據，本研究通過遙感影像反演獲得城市PM2.5濃度.依據大氣成分分析組(Atmospheric Composition Analysis Group)，使用地信軟件ArcGIS 提取NC 圖層信息，使用分區統計方法將其與行政區劃匹配，最終獲得城市PM2.5年均濃度.解釋變量城市群空間網絡化水平使用整體網絡密度表示.本文對以下變量加以控制：①人口密度(PD)，單位為人/km2.地區人口密度大，則人類生產和生活中能源消耗大，PM2.5等污染物排放相應增加；另外，人口密度高也有利于能源集約利用，減少污染物排放[28].因此，人口密度對大氣污染產生的具體效應不明確.②經濟開放程度(EO)，選用外商實際投資額占GDP 比重表示.經濟開放程度可能受到“避風港”和“污染光環”兩種假說的影響，對環境產生的效應也具有不確定性[29].③科技進步水平(ST)，選用科學技術支出占GDP 比重表示.科技進步能夠幫助企業提高技術水平和能源效率，從而降低大氣污染，但是跨越式的技術創新又將產生能源回彈效應，進而減弱科技進步降低大氣污染的作用[30].④環境規制水平(ER)，本文構建環境規制的指標體系，并以各城市群的污水、二氧化硫和煙塵排放量為指標，通過熵值法賦權，計算環境規制強度的綜合指數.政府可以通過嚴格的監管措施抑制企業的污染排放，也能通過激勵性質的規制手段來提高企業的環保標準，從而降低大氣污染[31].⑤產業結構水平(IP)，用第二產業產值占GDP 比值表示，工業占比大的地區會消耗更多的煤炭、石油等化石燃料，同時會排出更多的大氣污染物[32].

除PM2.5濃度外，其他數據包括人口、GDP、行政區域面積、外商實際投資額、科技支出、第二產業產值、制造業從業人口和生產性服務業從業人口等數據，均來自《中國城市統計年鑒》和各省份統計年鑒；城市之間的距離數據來源于高德地圖.變量的描述性統計如表1 所示.

表1 相關變量的描述性統計Table 1 Descriptive statistics of related variables

3 結果與討論

3.1 城市群大氣污染變化趨勢分析

2004-2020 年中國14 個城市群PM2.5的年均濃度如圖1 所示.由圖1 可見，14 個城市群PM2.5年均濃度呈現先升后降的趨勢，PM2.5年均濃度從44.81 μg/m3增至51.42 μg/m3，最后降至31.36 μg/m3，表明中國大氣污染治理取得了顯著成效，但與世界衛生組織標準值范圍(需小于10 μg/m3)還存在一定差距.中原、長三角、長江中游、成渝、山東半島、珠三角、京津冀等城市群PM2.5年均濃度顯著高于所研究的14個城市群PM2.5年均濃度平均值，這類城市群的城鎮化及工業化率程度較高，且人口集中，生產生活污染排放較多，大氣污染嚴重.為了減少大氣污染，中國需要加快專業轉型升級，實現經濟與環境脫鉤發展；縮小各地經濟水平，實現各地產業能承載起人們工作崗位，從而紓解區域人口密集造成的大氣污染.

圖1 2004-2020 年中國14 個城市群PM2.5 年均濃度變化情況Fig.1 Annual average PM2.5 concentration change in 14 urban agglomerations in China from 2004 to 2020

3.2 城市群網絡空間及其嵌套結構特征分析

網絡密度刻畫了整體網絡對所處網絡中城市個體的影響，也體現了網絡中個體之間的相互影響[33].城市群整體網絡密度水平如表2 所示.由表2 可見，2004-2020 年中國14 個城市群網絡密度均顯著增加，網絡密度平均值從0.187 升至0.508，升幅較大，各城市群內城市間聯系日趨緊密，但與理想值(1)還存在較大差距，網絡化程度還有待提高.這一方面得益于城市群內部交通、通信等基礎設施的不斷完善，另一方面也得益于人口、資本、技術、信息等要素的充分流動，加深了區域之間的合作與交流.此外，城市群作為中國經濟高質量發展的重要載體與增長極，其發展受到了廣泛的關注與重視，長三角一體化、京津冀協同發展等發展戰略的出臺為城市間科學合作創造了良好的政策環境.橫向對比可知，城市群之間整體網絡密度差距較大.以2020 年為例，珠三角、長三角城市群網絡密度居于前列，且出現了較為明顯的嵌套特征；而關中平原城市群則排名較后，2020 年其網絡密度僅為0.256.為對城市群空間網絡及其嵌套結構特征進行直觀展示，繪制了長三角城市群、長江中游城市群和珠三角城市群網絡空間及嵌套結構特征，具體情況如圖2 所示.

圖2 長三角城市群、長江中游城市群及珠三角城市群的網絡空間格局分析Fig.2 Analysis of the network spatial pattern of the Yangtze River Delta urban agglomeration,the middle reaches of the Yangtze River and the Pearl River Delta urban agglomeration

表2 中國14 個城市群整體網絡密度Table 2 Overall network density of 14 urban agglomerations in China

由圖2 可見，與2004 年相比，2020 年長三角城市群、長江中游城市群和珠三角城市群的網絡空間結構更加清晰，城市間聯系更為緊密，且都出現了以經濟網絡關聯度為基礎的多層嵌套型特征.長三角城市群作為世界級城市群，空間格局經歷著由“單核引導”的軸結構向“單核+多中心支撐”的網絡型結構轉變，上海大都市圈、南京都市圈、杭州都市圈迅猛發展，城市群與城市群的二級嵌套結構特征顯著.長江中游城市群則依托武漢、長沙和南昌為中心形成了武漢都市圈、長株潭城市群和環鄱陽湖城市群的三級發展格局，且整體嵌套在長江中游城市群發展戰略中.珠三角城市群以深圳都市群和廣州都市圈為發展引擎，成為我國經濟最發達，產業結構最完善的城市群，形成小而精的嵌套結構.形成嵌套空間結構特征主要歸因于在區域政策、地方政策的疊加配合下，城市群建設大平臺與內部都市圈小平臺之間的相互支撐，通過內向聚集和外向拓展實現了城市間的合作躍遷，呈現多方向、多結構共存的嵌套格局.

3.3 城市群網絡結構的大氣污染減排效應檢驗

在實證分析中，采用計量軟件Stata 15.0 對動態面板模型進行估計.為穩妥起見，這里給出了差分GMM、系統GMM 估計量和LSDVC 估計量，以及過度識別檢驗統計量(Sargan Test)等.通過Sargan 檢驗的P值發現，差分GMM 估計中的工具變量存在過度識別問題，工具變量無效；系統GMM 估計工具變量不存在過度識別問題，工具變量是有效的，但其估計結果欠佳，驗證了模型過程中猜測.因此，本研究所選LSDVC 估計方法具有合理性，估計結果如表3 所示.

表3 城市群網絡空間結構對大氣污染的實證檢驗結果Table 3 Empirical test results of urban agglomeration network spatial structure on air pollution

城市群網絡密度的系數顯著為負(-0.040)，即城市群網絡密度每增加1%，PM2.5濃度降低4%，城市群網絡空間結構具有顯著的大氣污染減排效應，驗證了假設1.科技進步水平的系數顯著為正(0.023)，即科學技術支出每增加1%，其PM2.5濃度會增加2.3%.造成此結果的原因可能為跨越式的科技進步導致了“能源回彈效應”.技術進步使生產設備獲得更高的能效，生產設備的單位生產成本降低，而由此引起的產品價格下降通常會導致對其消費的增加，而額外的需求則帶來了更多的能源消費[30].即科技進步引起的“能源回彈效應”造成大氣污染的增加值大于科技進步促進大氣污染的降低值，從而引起大氣污染排放量的進一步增加.環境規制的系數顯著為負(-0.070)，表明提高城市群環境規制水平，可以有效降低大氣污染[31].當環境規制水平上升，環境監管懲治力度加大，將增加企業關于環境治理方面的支出，為了現實效用最大化，企業將主動減少污染排放和增加污染物處理效率.產業結構的系數顯著為正(0.384)，即第二產業占GDP 比重每提高1%，PM2.5濃度會增加38.4%，表明第二產業比重的增加將嚴重造成大氣污染[32]，其原因在于第二產業主要是工業，工業的發展伴隨著污染物的排放.

3.4 城市群異質性分析

3.4.1 城市群類型劃分

在發展戰略驅動下，不同層次、不同范圍、不同規模的城市群與都市圈之間重疊、嵌套成為我國新型城鎮化空間布局的重要特征.嵌套型城市群內部次級城市群、都市圈等之間通過多領域合作重塑網絡空間結構，并實現機制升級[34].為此，本研究根據清華大學中國新型城鎮化研究院組編制的《中國都市圈發展報告2021》中提出的34 個都市圈為依據，對14個城市群進行類型劃分.如果城市群中存在2 個及以上都市圈或城市群，則定義其為嵌套型城市群.劃分結果具體如表4 所示.

表4 嵌套與非嵌套城市群劃分Table 4 Division of nested and non-nested urban agglomeration

3.4.2 異質性結果分析

本研究進一步探究網絡化水平與大氣污染之間關系在嵌套城市群和非嵌套城市群的差異性，在回歸方程中加入虛擬變量(F)與網絡密度的交互項.按上述城市群類型的劃分結果，若城市群是非嵌套型空間結構，則取F為1，否則為0.由表5 可見，城市群網絡密度系數顯著為負，而網絡密度與非嵌套型城市群交互項系數顯著為正，表明非嵌套城市群中，網絡化空間結構產生的大氣污染減排效應下降.從而進一步證明了嵌套型空間結構更有利于促進大氣污染減排，從而證實了假設1.可能的原因有以下兩點：①嵌套型城市群形成了城市群差序化發展格局，大城市群內小城市群或都市圈之間的差異化發展定位更為清晰，分工協作能力更強，要素有序流動，有效提升了資源配置效率，從而提升了污染治理效率；②嵌套型城市群受多個城市群發展戰略支持，各城市群環境治理形成比較和示范效應，促使大氣污染嚴重區域重視環境污染治理.以珠三角城市群為例，深惠莞和廣佛肇等小規模一體化都市圈通過城市間互補互助，弱化行政藩籬，在經濟發展和環境保護上形成協同發展機制.

表5 嵌套與非嵌套型城市群實證結果分析Table 5 Empirical analysis of nested and non-nested urban agglomerations

3.5 機制檢驗

3.5.1 中介效應模型設定

根據假設2，城市群網絡空間結構可以通過影響產業分工水平從而對大氣污染減排產生影響，為檢驗產業分工水平能夠作為中介變量，借鑒邵帥等[35]研究，采用規范的中介效應模型進行實證檢驗.模型具體設定為

3.5.2 中介回歸結果分析

中介效應檢驗結果如表6 所示.由表6 可見：第一列城市群整體網絡密度的系數c顯著為負，即提高城市群整體網絡密度能夠顯著降低大氣污染，與基礎回歸結果一致；第二列城市群整體網絡密度的系數a為0.111，顯著為正，即城市群網絡化空間結構有利于其產業分工；第三列產業分工水平系數b為-0.053，顯著為負，間接效應(ab)約為-0.006；第三列城市群整體網絡密度的系數c′顯著為負，表明考慮中介效應后的直接效應顯著，且ab與c′同號，說明產業分工水平存在部分中介效應.通過上述中介效應檢驗可知，產業分工水平對城市群網絡空間結構的大氣污染減排效應存在中介影響機制，驗證了假設2.這種中心城市發展生產性服務業、周邊城市發展制造業的產業分工模式首先降低了資源運輸帶來的交通污染排放；其次，中心城市通過發展高新技術，通過技術的溢出能帶動整個城市群的產業轉型升級，降低污染排放.

表6 產業分工水平的中介效應檢驗結果分析Table 6 Analysis of the mediating effect test results of industrial division level

4 結論與建議

a)中國城市群整體網絡密度不斷增加，網絡空間結構特征日趨明顯.橫向對比發現，珠三角和長三角城市群網絡密度均較大，城市間發展聯系較為理想，但是關中平原等城市群網絡化程度較低，城市間的交流合作機會相對較少，不利于城市群發展戰略的落實.長三角、長江中游和珠三角等部分城市群出現在網絡化空間結構基礎上發展而來的多層嵌套特征，使得城市群形成良性的合作與競爭模式，推動了城市群的深度發展.

b)城市群網絡空間結構具有顯著的大氣污染減排效應，且相對于非嵌套型城市群，嵌套型城市群的減排效應更為顯著.城市群網絡空間結構能夠推動城市間由競爭向競合關系轉變，消除行政壁壘，提升資源配置效率，“分層分區細化”的大氣治理結構模式有助于大氣環境的提升.

c)城市群網絡空間結構通過優化產業分工助推大氣污染減排，即產業分工水平存在中介效應.網絡化空間結構增強城市間產業關聯，各城市在產業關聯以及便捷的交通網條件下將形成有利于經濟發展和環境治理的產業分工模式，即中心城市聚集生產性服務業、周邊城市聚集發展制造業，從而保證經濟發展與大氣治理的雙贏.

d)本研究政策建議如下：網絡化作為當前城市群空間結構的合理形態，其所具有的大氣污染減排效應不容忽視，應加強城市間的多元化關聯，在經濟、產業或者交通領域強化合作交流；中國城市群大氣污染區域差異性顯著，強化城市群大氣污染協同治理具有重要意義；促進城市群產業分工合作，隨著城市群差序化發展戰略的實施，部分城市群嵌套型特征日趨明顯，通過優化資源配置效率，合理的產業分工合作促進大氣污染治理.