產業結構空間關聯的網絡特征對環境污染的影響研究＊——基于中間中心度視角

■ 孫麗文 寧宏玲 任相偉

河北工業大學經濟管理學院 天津 300401

0 引言

十九大報告指出，中國經濟已從高速增長階段轉向高質量發展階段，經濟高質量發展要求實現產業轉型升級與生態保護“雙軌”前進。而產業結構是影響生態經濟的重要因素，是經濟增長和生態環境之間的中轉站。一方面，自然資源通過產業結構轉換為促進經濟增長的要素；另一方面，調整產業結構可以在源頭控制經濟發展所產生的污染排放。此外，由于各地區資源稟賦和技術創新能力的差異，產業結構的變遷不再局限于區域內的演變，區域之間的互動作用逐漸凸顯。區域之間產業結構空間關聯關系的形成，導致一個地區的產業結構不僅會對本地的環境產生影響，也會對鄰近地區的環境產生溢出效應。因此深層次探究產業結構空間關聯的網絡特征對環境污染的空間效應，并提出合理的政策建議，對加快綠色轉型進程、實現經濟高質量和生態文明建設有著重要的現實意義。

關于產業結構對環境污染的研究最早開始于Cross‐man 和Krueger[1]，他們認為結構效應對環境具有改善作用。目前國內外對于產業結構和環境污染的研究主要聚焦于兩方面，一是研究產業結構和環境污染兩者的關系。李鵬[2]和李慧慧[3]認為產業結構在向第二、三產業調整的過程中，與環境污染排放量呈倒U型曲線關系；Bra‐jer[4]認為產業結構和環境污染兩者的關系是不確定的，兩者關系的演化取決于對污染物的衡量方法；肖挺[5]發現產業結構高級化對節能減排存在區域異質性，其中對東部地區的節能減排作用更為明顯。這是因為相比于中西部地區而言，東部地區相對完善的軟硬件設備條件有利于產業結構實現向第三產業的升級，進而對節能減排有促進作用。李偉娜[6]通過分析產業結構對環境的作用機理并提出一系列政策建議，以實現產業結構調整對環境改善的正向影響。此外，還有一些學者把其他因素納入兩者之間的關系進行研究。龔夢琪[7]梳理了雙向FDI協調發展、產業結構升級影響環境污染的作用機理，結果表明產業結構在雙向FDI對環境污染的影響過程中充當中介變量；李姝[8]和黃昱然[9]在產業結構的基礎上分別納入城市化和要素扭曲，以此探究對環境污染的協同效應，研究得出城市化和要素扭曲會削弱產業結構對環境污染的改善作用，因此在推動產業結構優化升級的同時，要控制城市化和要素扭曲對環境的負面影響；李凱風[10]和袁曉玲[11]分別納入金融集聚和環境規制強度，探究與產業結構和生態環境三者之間的互動機制。結果表明金融產業的發展和環境規制的功能性作用有利于推動產業結構升級，改善環境質量。

從研究方法的角度來說，韓永輝[12]通過構建廣義動態空間計量模型分析產業結構升級對生態效率的空間效應，發現產業結構高度化和合理化對生態效率有顯著的正向作用，且具有空間溢出性；王朋崗[13]基于VAR 模型研究得出產業結構的調整有助于環境污染的改善；毛克貞[14]采用灰色關聯分析法探究中國不同規模的工業企業對環境污染的影響，研究得出中型工業企業對環境污染的影響最大；田銀華[15]運用動態演化博弈模型對政府和企業是否推行產業結構政策與實施減排行為進行分析，肯定了產業結構調整是改善環境的有效途徑。

然而各地區的產業發展并不是孤立的，而是存在著廣泛的聯系。形成產業結構空間關聯關系的原因主要是：（1）由于各省市要素結構和技術水平的不同，產業發展的關聯效應和專業化程度使得區域間形成產業結構空間關聯關系；（2）產業結構發展總體目標上具有趨同性，即產業結構都是向合理化和高級化演進，過程中經濟發展水平高的地區會將次優產業轉出至經濟發展水平低的地區，從而促進區域間產業結構的空間關聯；（3）省份間的產業結構政策具有互通性，官員調配任職機制、有效政績的相互借鑒都會促進區域間產業結構的聯系[16]。

已有學者從產業結構空間網絡角度分析對經濟增長的影響，認為由于產業之間存在互動效應和梯度轉移效應，從而對經濟增長產生拉動作用[17]。那么，在當前環境問題突出的背景下，產業結構的空間網絡特征如何影響各地區的環境污染水平？鮮有研究從網絡視角出發考察產業結構的空間關聯對環境污染的影響。由此，本文主要通過引力模型來建立產業結構空間關聯的關系型數據，利用社會網絡分析法和空間杜賓模型分析產業結構關聯網絡的中間中心度特征對環境污染的空間效應。

1 產業結構空間網絡影響環境污染的理論分析

產業結構空間網絡是基于不同省市的產業結構特征所引起產業結構之間的聯系。分析產業結構空間網絡對環境污染的影響要基于空間網絡特征，空間網絡特征主要包含度數中心度、中間中心度和接近中心度等方面，其中中間中心度側重于反映各節點在網絡中的控制能力，更能揭示其對環境污染空間效應的作用力度及各省市在產業結構空間網絡中的關聯關系，因此本文著重分析產業結構空間關聯的中間中心度對環境污染的影響。

產業結構空間關聯的中間中心度對環境污染的影響可分為本地效應和空間效應。本地效應衡量的是產業結構中間中心度對本地的環境影響，空間效應衡量的是產業結構中間中心度對鄰近區域的環境溢出。

從本地效應來看，產業結構空間網絡的中間中心度高，意味著該省市位于產業結構網絡中的核心位置，有著較強的要素控制和資源配置能力，能夠進一步提高該地區要素資源的合理配置水平、促進產業結構向第三產業轉移和生產率的提升，從而形成良性循環。然而產業結構向合理化和高度化演進有一個過程，產業結構合理化經歷了勞動力、資本等要素從農業向制造業、服務業的轉移，產業結構高度化經歷了主導產業和新舊技術的替換[2]。產業結構轉型升級的不同階段使得產業結構空間關聯的中間中心度對環境的影響有一個先加重后改善的過渡。

從空間效應來看，產業結構的中間中心度對鄰近地區環境污染的影響主要取決于溢出效應和虹吸效應的大小，且產業結構中間中心度高的地區在轉型升級的不同階段對鄰近地區的環境影響也會存在階段性的差異[3]。一方面，中間中心度高的省市會產生較強的溢出效應。從產業結構合理化角度來講，主要是次優要素從中間中心度高的省市流入鄰近省市，要素流入對鄰近省市的環境影響與該省市和轉出省市原先的要素結構密切相關[12]，如果轉出省市的要素結構已經達到一定的合理化水平，且流入的要素相對于鄰近省市原先的要素結構是低污染、高效率的，那么將有利于鄰近省市的環境改善。從產業結構高度化角度來說，體現在對鄰近省市相關產業的技術溢出和次優產業的轉移，中間中心度高的省市的技術升級可能對鄰近地區的技術水平起到示范作用，從而帶動鄰近省市產業結構的升級和協調演進，對環境污染起到改善作用；次優產業轉入對于鄰近省市環境的影響效果同樣要考慮雙方省市原先的產業結構。如果轉出地區處于從第二產業向第三產業轉型升級的階段，且第二產業對于鄰近地區也屬于高污染、高耗能產業，那么第二產業的轉入只會加重鄰近地區的環境污染。但從另一方面，某一省市的中間中心度高也意味著其虹吸效應的范圍大。對于被虹吸省市來說，會使得該地區的產業結構配置能力下降，要素使用受限，有可能會形成惡性循環，造成生態環境的惡化。基于上述分析構建本文的理論機理圖，如圖1所示。

圖1 產業結構空間關聯的中間中心度對環境污染的作用機理

2 研究方法

2.1 產業結構空間網絡的刻畫

產業結構空間網絡的刻畫首先是確定產業結構的空間關聯關系，已有關于空間關聯的研究所采用的分析方法多為VAR（向量自回歸）模型和引力模型。其中，修正的引力模型可以綜合考慮節點之間的地理距離、經濟發展水平和產業結構等因素[18-19]，從而對省市間產業結構空間關系的建立更加準確，所以選擇采用修正的引力模型。此外，為了更加全面的刻畫產業結構的空間關系，從產業結構合理化的空間關聯和產業結構高度化的空間關聯兩方面來表征產業結構的空間關系，修正的引力模型為：

U 表示產業結構高度化指數或產業結構合理化指數；G 代表實際GDP，K 代表調節系數，g 表示實際人均gdp，i、j 代表省份，yij代表省份i 產業結構高度化或合理化對省份j的引力，Dij表示兩省份間的地理距離。

參考干春暉[20]的做法，使用第三產業產值與第二產業產值之比作為產業結構高級化的度量，指數越大，表明該省的產業結構高級化指數越高；基于重新定義的泰爾指數估計產業結構合理化，公式為：

其中Y為產值，L為勞動力人數，i表示產業部門。U表示產業結構合理化指數，衡量了產業結構的偏離程度，即U 值越趨向于0，表明產業結構越合理；由于U 值是反向指標，為了描述更加直觀，通過e=max{U}-U 將其正向化[21—22]。正向化后，e 值越大，說明產業結構越合理。

根據引力模型公式，計算出省份間產業結構優化的引力矩陣，以矩陣行平均值作為臨界值，高于該行臨界值的賦值1，表示省份間的產業結構存在空間聯系，低于該行臨界值的賦值0，表示省份間的產業結構不存在空間聯系。

2.2 計量模型的設定

由于環境污染具有顯著的空間相關性，為反映產業結構關聯關系對環境污染的空間效應，采用空間面板模型進行計量分析。常見的空間面板模型有空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SLM）和空間杜賓模型（SDM），其中空間杜賓模型同時包含空間滯后的被解釋變量和解釋變量，是空間滯后模型和空間誤差模型特征的結合，能更有效的估計面板數據的溢出效應。因此選擇空間杜賓模型來分析產業結構空間關聯的中間中心度對環境污染的空間效應，模型設定為：

其中，lnpollit表示i省份t年的環境污染指數，BC表示i省份產業結構高度化或合理化的中間中心度，Z 為控制變量集合，W 表示地理距離空間權重矩陣，λit和μit表示時間固定效應和空間固定效應，εit為誤差項。

2.3 變量說明

被解釋變量為環境污染指數。選取工業廢水、工業SO2及工業煙（粉）塵排放量測量環境污染程度，借鑒李花[23]的研究，利用熵值法對上述三類工業排放指標確定權重，構建環境污染指數并用對數化形式表示(lnpoll)。

解釋變量為產業結構空間關聯的中間中心度特征，由于產業結構升級存在不同階段的過渡，因此分別選取合理化和高度化的中間中心度及其平方項作為解釋變量，模型中用BC和BC2表示，計算公式如下：

其中，bjk(i)表示i 點對于j 與k 的控制能力，即i 點處于j、k兩點間捷徑的概率。

控制變量：（1）能源消費：利用能源消費總量的對數化形式表示（lnEC）。（2）對外開放：用實際利用外資額的對數化表示(lnFDI)。（3）人口密度：用年末總人口數與城市所占面積比值的對數化表示(lnPD)。（4）科技創新能力：利用研發經費支出占GDP 比值的對數化表示（ln‐Tec)。（5)經濟發展水平：用實際人均地區生產總值的對數化表示(lnPGDP)。(6)城鎮化：用城鎮人口占總人口比重的對數化表示(lnUrb)。(7)環境規制：用各省市環境治理投資額的對數化來表示(lnER)。

2.4 空間權重矩陣的設定

根據地理學第一定律，距離的遠近是省市間溢出效應大小的重要影響因素之一。因此本文選取地理距離空間權重矩陣，參考陸風芝[24]的研究，構建地理距離倒數的空間權重矩陣，設置方法：當i=j 時，Wij=0；當i ≠j時，Wij=1/dij。

2.5 數據來源

本文以全國30 個省市（由于數據原因西藏除外）為研究對象，鑒于工業排放數據的可得性，采集數據的時間段為2007～2017年，各省市地區生產總值均以2003年為基期進行平減。各省份的工業廢水排放量、工業煙塵排放、工業二氧化硫排放數據來自《中國環境統計年鑒》，其他基礎數據均來自《中國統計年鑒》。

3 實證結果與分析

3.1 空間相關性檢驗

空間相關性檢驗是使用空間計量的前提。為了判斷環境污染是否存在空間相關性，采取Moran's I 指數進行檢驗，結果如表1所示。Moran's I>0 則表明省市間的環境污染呈正相關，Moran's I<0 則表明呈負相關。由表1可知，Moran's I在2007年、2008年、2010年及2012年的P 值不顯著，但其他年份均通過了10%的顯著性水平檢驗，且顯著性在逐步提高，能夠證明省市間的環境污染存在空間相關性。

表1 Moran指數

3.2 計量模型的選取和實證結果

針對模型選擇，本文進行了一系列檢驗，結果如表2所示。首先是通過Hausman 檢驗選擇固定效應還是隨機效應（原假設：隨機效應優于固定效應），結果顯著拒絕原假設，因此選擇固定效應模型；之后在SLM 模型和SEM 模型的選擇中進行LM 和robust LM 檢驗，SLM 和SEM 的結果均通過顯著性檢驗。參考Elhorst[25]和劉耀彬[26]的研究，如果檢驗結果支持其中一個或兩者同時成立，則需進一步構建SDM 模型，即進行LR 檢驗（原假設分別為SDM 能簡化為SLM 模型和SDM 能簡化為SEM），LR 檢驗結果均通過1%的顯著性檢驗，同時拒絕兩個原假設，因此選擇SDM模型。綜上，選擇SDM模型的雙固定效應進行實證，計量結果如表3和表4。

表2 LM、LR檢驗結果

表3是分別以產業結構合理化和產業結構高度化作為核心解釋變量的空間杜賓模型回歸結果。結果顯示，環境污染的空間滯后系數估計值Rho 分別為-18.4038和-20.9729，且都在1%水平下顯著，表明本地區的環境污染水平受到周圍地區因素的影響；且sigma2 也通過了顯著性檢驗，表明回歸效果較好。產業結構空間關聯的中間中心度無論是通過產業結構合理化還是產業結構高度化來量化，對環境污染的影響系數均呈現一次項為正二次項為負的關系，表明只有當省市的產業結構中間中心度提升到一定閾值時，才會對環境污染具有減輕作用。

表3 空間杜賓模型估計結果

3.3 環境污染效應分解

為進一步分析產業結構空間關聯對環境污染的空間影響程度，對空間杜賓模型的具體估計結果進行分析，如表4所示。直接效應表示本地產業結構的中間中心度對本地的環境污染影響，即本地效應；間接效應表示本地產業結構的中間中心度對鄰近地區的環境污染影響，即空間效應。

表4 空間杜賓模型效應分解估計結果

其中，列1～3 是以產業結構合理化的中間中心度及其二次項為核心解釋變量的空間效應的分解結果。本地效應和空間效應下的產業結構合理化的中間中心度一次項系數BC 顯著為正，二次項BC2顯著為負，說明產業結構合理化的中間中心度對本地和外地的環境污染呈倒U 型關系。對鄰近地區來說，次優要素的轉入在起初會加重環境污染，隨著中心城市產業結構轉型升級階段的改變及中間中心度提高，次優要素的轉入對鄰近地區的環境改善起到促進作用。

控制變量中能源消費量lnEC的直接效應顯著為正，空間效應為負但不顯著，表明本地增加能源消費加重環境污染的同時減少了鄰近地區的能源消費量，進而減輕鄰近地區的環境污染；外商直接投資額lnFDI、人口密度lnPD 和城鎮化率lnUrb 的直接效應和空間效應均為正，表明外商投資、人口密度的上升和城鎮化水平提高都會加重環境污染水平；科技創新能力lnTEC 的本地效應和空間效應顯著為負，表明科技創新能力的提升對環境改善具有促進作用；經濟發展水平lnPGDP 的本地效應顯著為負，空間效應為正，這可能是由于本地通過發展清潔產業促進經濟發展、改善環境的同時將高污染產業轉移至鄰近地區，加重了鄰近地區的環境污染程度；環境污染治理投資額lnER的本地效應和空間效應均為負，但不顯著，這可能是由于中國對于污染治理所采取的措施是“先污染后治理”，具有時滯性；且環境污染治理的投入額度和利用效率不高，可能會拉低治理投資對環境改善的作用。

列4～6是以產業結構高度化的中間中心度及二次項為核心解釋變量的結果，同樣BC 的系數均為正，BC2的系數均為負，表明省市在推進產業結構高度化過程中，只有足夠高的技術化和附加值化，才能促進生產效率的提高，進而減少本地的環境污染。對鄰近網絡中心的省市來說，次優產業的轉入起初會加重地區環境污染，隨著處于網絡中心省市的產業結構向高度化的深層次演進，中心省市的產業結構所引起的關聯效應和擴散效應使得技術外溢對鄰近省份的環境起到了改善作用?？刂谱兞康淖儎臃较?、顯著水平與表3類似，能源消費、對外開放程度、人口密度會加重本地的環境污染程度；科技創新能力、經濟發展水平和環境治理投資有利于改善本地環境污染。

4 結論與建議

本文基于2007～2017年省際的面板數據，利用社會網絡分析法和空間杜賓模型實證分析了產業結構空間關聯的中間中心度對環境污染的溢出效應，得出以下結論和建議：

（1）各個地區的產業發展不是孤立存在的，要加強區域間產業的互聯互動，提高區域間的產業關聯度。為此，政府應積極統籌各地區的產業發展規劃，對各地區進行精準定位、合理分工，促進地區間產業的協調發展，形成一體化效應；此外，產業結構空間關聯的直接動力在于技術創新，因此各地區應大力提高科技創新效率，加強自身特色產業的專業化程度，從而通過建立跨省合作園區來強化產業結構空間關聯網絡。

（2）產業結構空間關聯的中間中心度對環境污染具有顯著的空間溢出效應，產業結構合理化和高度化的中間中心度與本地和鄰近地區的環境污染之間均呈倒U型曲線關系。因此在推進產業結構向合理化和高度化演進的同時，要加強區域間產業的空間關聯關系，提高對要素資源的利用效率，有效發揮產業結構的環境改善效應，推動省市間協同改善環境污染。

（3）省市在產業結構空間關聯網絡中所處的不同地位決定了要從不同的角度有效利用產業結構的空間關聯網絡。對于已經處于中心地位的省市來說，在提升產業結構網絡的中心性時，要多發揮中心城市在資源配置方面的示范作用和在技術、知識等方面的輻射作用，帶動非中心地位省市向產業結構合理化和高度化的推進；對于邊緣地區，要加強與中心城市的聯系，積極吸收中心城市的技術溢出，提升自身資源和產業的承接能力，強化省市間產業結構空間關聯網絡的聯系程度。此外，各地區主導產業的發展方向也要依據地區要素資源的特色，推動差異化、特色化產業的發展。

（4）控制變量中，科技創新能力的提升對環境污染的改善作用最為顯著，且區域間產業結構形成高質量的空間關聯關系、產業結構空間關聯的網絡特征對環境污染的改善都離不開科技創新的催化作用。因此，省市間要加強技術交流，加快科技研發的腳步，提高科技成果的可靠性和實用性，為強化產業結構空間關聯關系和減輕環境污染提供最大化的推動力。