《专业化集聚的污染减排效应研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《专业化集聚的污染减排效应研究（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、专业化集聚的污染减排效应研究专业化集聚的污染减排效应研究 2016/03/31 经济评论杂志2016年第二期摘要:本文以产业集聚的环境外部性为切入点，利用20032012年中国279个地级市的面板数据，在区分专业化和多样化集聚的基础上，通过构建线性计量模型和面板门限模型，进一步从产业集聚动态演化的视角考察了集聚发展阶段变迁对污染减排的差异化影响。线性模型的结果表明，基于环境保护的角度，多样化集聚的发展模式优于专业化集聚。面板门限回归模型的结果显示，专业化集聚对环境污染产生了先抑制后促进的作用，两者之间呈现一种“U”型关系;多样化集聚的面板门限模型具有3个门限值，表明技术创新、专业的环保产业、闭
2、合的物质循环系统，以及“拥塞效应”、路径依赖和结构僵化等因素的交替作用，使多样化集聚与污染减排的关系更为复杂。关键词:专业化集聚;多样化集聚;动态演化;污染减排;门限效应一、引言产业集聚是基于分工深化而形成的空间组织形式，不仅兼具了市场与企业的双重优势，且通过规模报酬递增效应和知识溢出效应等机制，在提升产业竞争力、优化资源配置和激励企业技术创新等方面发挥了积极作用，其对国民经济增长的贡献已成为各国经济发展的特征性事实。为了获得集聚效应、降低交易成本，中国大量企业选址于市场经济更为发达和活跃的沿海地区，东部沿海省份的工业企业总数在全国占比已由1978年的4439%攀升至2008年的7210%，虽
3、受到2008年全球金融危机的冲击，该指标至2012年仍然高达6458%。在产业集聚快速发展的同时，中国污染减排工作也初具成效。单位产出SO2排放量自1980年的03520(万吨/亿元)降至2013年的00036。简单的数据分析显示，产业集聚与污染减排之间可能具有某种内在关联。理论上，产业集聚对污染减排可产生三个层面的积极作用:第一，新地理经济学的相关研究认为，技术的外部性与企业间技术溢出是经济活动集聚的主要驱动力(师博、沈坤荣，2013)。而技术进步在污染治理中的关键作用已成为国内外学者的共识，大部分文献的研究结果均表明，环境污染程度随着技术水平的提高单调递减(GrossmanandKrueg
4、er，1991)，因此，旨在分享技术溢出效应的产业集聚提供了协同创新的环境，大大提高了清洁技术的研发效率，具备了促进污染减排的可能。第二，产业集聚能够为集群内的企业提供多种基础设施(周文，1999)，其中便包括公共治污设施，甚至形成专门的环保产业。产业集聚不仅能够提供高度专业化的治污服务，且实现了污染治理的规模效应，显著降低了单个企业的平均治污成本。第三，在产业集聚的过程中，企业之间会因存在物质交换而呈现共生状态(Enrenfeld，2003)，即一个企业的副产品或废弃物可能恰是另一个企业生产所必需的原材料或中间投入品，由此可在集群内形成物质资源的循环利用，从而减少污染排放。鉴于此，本文运用2
5、0032012年中国279个地级市的面板数据，对产业集聚与污染减排的关系进行实证检验。接下来的结构安排如下:第二部分对产业集聚与污染减排的关系研究进行述评;第三部分是本文的研究设计及模型构建;第四部分首先对专业化和多样化集聚的污染减排效应进行了线性考察，继而就集聚的发展阶段变迁对污染减排的不同影响进行了门限检验和非线性估计;最后是本文的基本结论。二、文献综述根据集聚外部性是否来源于同一产业，产业集聚可划分为专业化集聚和多样化集聚两种模式，而哪一种模式对一个国家或城市的经济增长贡献更大，一直是学术界争论不休的问题。专业化集聚经济理论最早可回溯到Marshall的“产业区观点”(industria
6、ldistrictargument)。他着重强调同行业的知识溢出营造了协同创新的环境，促进了创新效率的提高及企业信息成本的降低(Marshall，1920)。与此相反，Jacobs(1969)则认为重要的知识溢出往往来自于产业之外，互补知识在产业间的溢出更能促进创新搜寻，因此地理空间上的产业多样化集聚更有利于区域经济增长。以Marshall和Jacobs的理论为依据，学者们围绕专业化或多样化集聚对经济增长相对贡献的问题，从不同角度开展了大量的实证检验。基于区域经济增长的角度，孙晓华和周玲玲(2013)、Simonen等(2015)的研究结果均表明，适度的专业化和多样化均对区域经济增长发挥了积极
7、作用，但受到城市规模和集聚结构等条件的影响。李金滟和宋德勇(2008)的研究则表明，多样化更能促进经济的城市集聚，这是因为生产者和消费者对于多样化城市的偏好存在着相互促进的自我强化的集聚机制。从产业发展的角度，Henderson等(1995)认为多样化集聚对高科技产业具有更大的吸引力，而专业化集聚更有利于成熟产业的发展。薄文广(2007)对中国的研究表明，专业化水平与产业增长负相关;多样化水平与产业增长之间具有非线性关系，随着多样化水平的不断提高，会对产业增长产生先抑制后促进的影响。基于技术创新视角的大部分文献认为多样化集聚具有更高的研发效率，显著促进了技术创新;而无论在产业层面还是企业层面，
8、专业化集聚则具有对创新激励不足且高风险的劣势(FeldmanandAudretsch，1999;DurantonandPuga，2000)。近年来，随着环境污染问题的逐渐凸显，产业集聚作为重要的经济发展模式之一，其环境外部性问题亦得到越来越广泛的关注。部分学者验证了产业集聚发挥了正的环境外部性。Zeng和Zhao(2009)的研究证明了制造业集聚能够减轻“污染天堂”效应。Wagner和Timmins(2009)认为化工行业的集聚效应是提高FDI流入的环境门槛的重要因素。另有学者则指出，产业集聚环境正外部性的发挥需要一定的条件。闫逢柱等(2011)运用面板误差修正模型考察了产业集聚与环境污染的关
9、系，认为集聚发展只能在短期内有助于降低环境污染，而在长期内与环境污染之间并不具有必然的因果关系。师博和沈坤荣(2013)的研究表明，只有市场机制主导的产业集聚能够显著提高能源效率、改善环境质量，而政府主导型的产业集聚由于扭曲了资源配置，导致其抑制了能源效率的改进。李筱乐(2014)验证了工业集聚与环境污染的非线性关系，认为市场化水平是影响工业集聚环境外部性的重要因素:当市场化水平较低时，工业集聚会导致环境污染;随着市场化水平跨越较高的门限值，工业集聚则会改善环境。由上述文献的梳理可知，一方面，已有文献验证了不同的集聚模式对资源配置、产业结构、技术创新等作用机制的差异，而关于其环境外部性的研究却
10、并未区分不同的集聚模式以进行更深入的探讨;另一方面，现有文献多基于静态视角进行分析，而产业集聚的发展表现为一个逐渐推进的、周期性的演化过程，处于不同演化阶段的产业集群具有不同的特征(王宏起、王雪原，2008)，因此亦可能产生不同的环境外部性，但现有文献尚未从产业集聚动态演化的视角分析其对污染减排的影响。基于现有文献的不足，本文将尝试从以下几个方面进行拓展:(1)专业化和多样化是产业集聚的两种不同模式。笔者猜想，两种集聚模式环境外部性的产生机理和作用机理也应不同。因此，分别对专业化和多样化集聚的环境外部性进行考察就显得尤为重要。(2)“集群生命周期”理论认为集聚处于生命周期的不同阶段，其在资源配
11、置效率、研发效率、竞争程度、公共设施建设及企业间的合作等方面均呈现不同的特征(Evaetal，2013;MadsandTorben，2013)。因此，产业集聚与环境污染之间存在非线性关系的可能。本文从产业集聚动态演化的视角，运用面板门限模型考察了集聚发展阶段变迁所产生的不同的污染减排效应。(3)在对中国问题的实证研究中，现有文献大多数使用中国省级面板数据，然而中国各省的面积普遍较大，导致省内各个地区和城市之间在经济发展水平、产业结构、资源禀赋等方面依然存在较大差异。因此，本文采用地级市数据，以更好的刻画不同城市的集聚发展对污染减排的相对贡献。三、研究设计(一)模型与研究方法假设城市中的企业具有
12、规模收益不变的生产技术，但受益于Marshall和Jacobs外部性。同时，由于污染具有负外部性，政府会设定一定的环境规制水平()以控制污染排放，企业为了满足环境规制的要求而将份额的产出投资于污染治理。本文借鉴李筱乐(2014)模型的思路，将两种集聚模式的集聚函数引入城市生产函数。(二)变量选取及数据处理本文选取20032012年中国279个地级市的面板数据，原始数据主要来自历年中国城市统计年鉴。所有货币量均按相关价格指数调整为可比价格，基期为2003年。四、计量结果及分析本文将上文中构建的计量模型式(4)、(5)和(6)分别记为模型1、模型2和模型3，并进行内生性检验。结果表明，模型1和模型
13、3存在内生性，而模型2通过显著性检验，即不存在内生性。为了消除内生性给估计结果带来的偏误，本文采用两步GMM方法对模型1进行估计，而对模型3进行被解释变量滞后一期处理。(一)线性模型回归结果及分析当变量存在内生性问题时，OLS的估计结果会有偏误，而两步GMM估计不仅能有效解决内生性的问题，还能同时处理个体效应的影响，使估计结果更加准确。本文使用内生变量的滞后一期和滞后二期作为工具变量。回归结果见表1所示。表1给出了分别用两步GMM方法和传统面板回归方法的估计结果。由表11和表12估计结果的对比分析可知，无论是拟合优度还是参数估计的显著性，两步GMM方法均优于固定效应模型，因此本文将着重对表11
14、的估计结果进行分析。由表11可知:就本文所关心的产业集聚指标而言，相对专业化指数与环境污染负相关，但并未通过显著性检验;相对多样化指数亦与环境污染负相关，且在1%的显著性水平下显著，影响系数为05923，表明多样化集聚能够作为促进污染减排的有效手段。可见，基于环境保护的视角，线性模型的估计结果更加支持多样化集聚的发展模式。中国的专业化集聚主要可分为两类，一类以一家或少数几家大型国有企业为主导，由于其垄断地位而普遍缺乏创新激励，加之其较大的市场势力易与政府形成制衡之势，地方政府可能因为利益驱使而放松环境管制，纵容企业的污染行为;另一类则主要由同质化的中小企业组成，以加工贸易、为外资企业贴牌生产为
15、主，彼此临近、易于模仿，但缺乏广泛的前后向联系(张公嵬、梁琦，2010)，这种“企业扎堆”的现象并非真正意义上的产业集聚，反而会导致重复建设、产能过剩和能源过度消耗。因此，专业化集聚尚未有效发挥减排效应。而多样化集聚更能充分发挥竞争效应，市场规律在资源配置中发挥了主要作用。企业为了提高竞争力而努力降低能源消耗和边际治污成本，而激烈的竞争将驱使企业间的联盟合作，从而企业间的环境技术外溢更加显著，大大提高了环境创新的效率而降低了创新风险，因此能够显著促进污染减排。经济规模和产业结构均为造成环境污染的主要因素，这是因为传统重化工业在经济发展中仍占有重要地位，中国业已形成的高污染、高能耗的经济发展模式以及能源驱动的产业格局尚未改变。研发投入与环境污染负相关，影响系数为01344，再次证明了技术进步在污染减排中的关键作用。FDI亦与环境污染负相关，影响系数为00297，表明中国并未成为发达国家的“污染避难所”。环境规制强度与环境污染正相关，这一结果与预期不符。这在一定程度上反映了中国现有环境规制体系尚不完善，规制强度普遍偏低，各地企业超排、偷排现象屡禁不止，并未有效促进污染减排。(二)面板门限模型回归及结果分析1门限效应检验根据门限回归模型的原理可知，门限变量既可以是模型中的解释变量，也可以是其他的独立变量。Men
