中國城市工業集聚與污染排放空間關聯性及其影響因素

宋成鎮， 陳延斌， 侯毅鳴， 唐永超， 劉曰慶

(山東師范大學 a. 地理與環境學院， b. 山東省高等學校人地協調與綠色發展協同創新中心， 山東 濟南 250358)

改革開放以來，我國工業化進入快速發展階段，有力地推動了我國經濟快速增長，然而，長期以來的粗放型工業發展模式，在促進經濟增長的同時，也產生了大量工業污染物[1-2]， 給生態環境造成了嚴峻的壓力，這種工業發展模式顯然不符合新時代背景下“綠水青山就是金山銀山”的生態發展理念[3]。我國國土面積廣大，區域之間的經濟發展水平和工業分布狀況存在明顯差異，導致工業集聚水平和污染排放呈現明顯的空間不匹配現象[4]。厘清工業集聚與污染排放之間的空間關系，探究工業污染排放的主要影響因素，對合理化調整區域產業結構、 減少工業污染排放、促進生態可持續發展具有重要意義。

產業集聚是指同一產業在某特定地理區域內的高度集中和產業資本要素在空間范圍內不斷匯聚的過程。產業集聚能夠提高生產效率[5-6]，可以促進創新[7-8]，更有利于產業的良好發展。同樣，工業集聚不僅降低工業企業的交易成本，增加規模收益，還有利于提高地方的資源配置效率和促進經濟增長，因此，受集聚經濟效應的影響而成為工業發展的必然趨勢。工業污染指工業生產過程中所產生的廢水、廢氣和煙塵等環境污染物，污染類型主要包括廢水、 廢氣和煙塵等[9]。當前，國內外專家學者在工業污染方面研究取得了顯著成果，主要集中在以下幾個方面：一是研究尺度方面，主要從城市群[1, 10-11]、 省域[2, 12-14]等層面對工業污染進行研究； 二是研究方法及內容方面，主要利用空間自相關[14-15]、 地理加權回歸[16-17]、 對數平均迪氏分解(LMDI)模型[1, 18-19]等方法分析工業污染的時空演化特征及影響因素[20-21]； 三是針對工業集聚開展初步的研究，如工業集聚對污染排放[10, 22]、 生態效率[23-25]的影響等。

當前針對工業集聚與污染排放相關性的研究相對不足，且學術界對二者之間的關系尚未形成一致的觀點，主要有以下3種代表性觀點：一是工業集聚增加區域污染排放[26]；二是工業集聚減少區域污染排放[27]；三是工業集聚與工業污染排放的關系具有不確定性[11, 28-29]。總的來說，一方面，當前關于工業污染排放的研究較多且成果豐碩，但針對工業集聚的研究相對較少；另一方面，針對工業集聚與污染排放二者關系的研究相對不足，已有研究也主要以探究工業集聚與單一污染物的關系為主，缺乏工業集聚與多種污染物空間關系的全面研究。關于工業集聚的研究也主要以省域、城市群等中小尺度為主，在研究尺度上仍需進一步拓展。

針對我國工業集聚與工業污染排放的空間關系進行研究，有助于厘清當前我國工業集聚與污染排放的空間關聯狀況，對合理制定區域減排措施，降低工業污染排放，促進我國生態可持續發展具有重要意義。基于此，本文中以2016年國內238個地級市為研究對象，采用雙變量空間自相關分析法和空間計量模型探究工業集聚與污染排放的空間關聯特征及其影響因素，為我國合理布局工業企業、 制定差異化區域減排措施提供理論依據和決策參考。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 工業集聚

關于產業集聚的傳統指標主要有Gini系數[30]、 區位熵指數[31]等，但這些指數沒有考慮到地理差異所帶來的空間偏差。使用單位面積承載的經濟活動量可以彌補這一不足，并且已有學者采用密度來衡量區域地理事物的集聚水平[32]，因此，本文中利用相對工業密度來衡量地區工業集聚水平[3]，計算公式為

(1)

式中：Ri為i地區的工業集聚水平；Vi、Si分別為i地區的工業總產值、 土地面積； ∑表示某種屬性在大區域內的累積。

1.1.2 工業污染

工業廢水、 工業二氧化硫(SO2)和工業煙塵是工業生產過程中產生的主要污染物。 本文中分別從污染物排放總量和強度2個角度， 對我國工業污染排放特征進行空間分析， 其中， 污染物排放強度采用地區某污染物排放量與地區工業總產值的比值來表征。

1.1.3 雙變量空間自相關分析

本文中通過雙變量空間自相關分析法[33-34]分析工業集聚與污染排放強度的空間關聯特征，具體包括全局雙變量空間自相關和局部雙變量空間自相關。全局雙變量空間自相關用來反映工業集聚和污染物排放強度的空間關聯和差異程度，局部雙變量空間自相關用來識別不同區域的局域關聯模式，計算公式為

(2)

式中：I為全局Moran指數；n為空間單元個數；Ii為局域Moran指數；Zi,c為第i個單元的工業集聚水平；Zj,e為j地區的工業污染物排放強度；Wi j為i、j構成的空間權重矩陣。

1.2 空間計量分析

傳統的普通最小二乘法(OLS)回歸模型缺乏對于空間效應的考慮， 相比之下，空間計量模型可以充分體現相關指標在空間效應下對工業污染排放的影響。 空間計量的2種基本模型分別為空間滯后模型(SLM)[35]和空間誤差模型(SEM)[36]。

SLM主要反映鄰近區域對研究區域是否存在溢出效應，即相鄰區域的工業污染排放強度對觀察區域的工業污染排放強度的影響，其表達式為

y=ρWy+βX+ε

，

(3)

式中：y為三大污染物排放強度表征的因變量；ρ為因變量y的空間滯后項；Wy為空間滯后的自變量；β為自相關回歸系數；X為自變量參數構成的矩陣；ε為隨機誤差。

SEM主要用來反映鄰近區因變量的誤差沖擊對本區域工業污染排放強度的作用程度，即某些可能被忽略的空間要素通過誤差項對區域污染排放強度產生影響，其表達式為

y=βX+ε,ε=λWε+μ

，

(4)

式中：μ為正態分布的隨機誤差項；W為空間權重矩陣；λ為空間誤差系數。

工業污染是人類進行工業生產活動的產物，其產生量受多種因素影響。借鑒前人的相關研究成果[37-39]并結合數據的可獲取性，從產業結構、 人口集聚、 對外開放、 科技投入、 環境管制、 能源強度、 工業集聚等7個方面對工業污染排放的影響因素進行探究，相關變量及含義如表1所示。

表1 工業污染和影響因素的變量及其含義

1.3 數據來源

本文中所使用的工業數據和影響因素指標數據，主要來自于2017年的《中國城市統計年鑒》《中國區域統計年鑒》以及相關省(自治區、直轄市)的統計年鑒。由于部分地市的數據無法獲取，因此最終確定研究地市為238個。為了統一標準，避免計算誤差，將2016年實際利用外資額按照當年美元兌換人民幣的匯率進行換算。

2 結果分析

2.1 工業集聚水平的空間特征

中國工業集聚空間分布情況如圖1(a)所示。總體上看，中國工業集聚水平呈現東高西低的空間分布格局，東部沿海地區處于較高的工業集聚水平，中西部內陸地區處于較低的工業集聚水平。具體來看，工業集聚水平最高的地市主要分布在長江三角洲(簡稱長三角)和珠江三角洲(簡稱珠三角)地區，其次是京津冀、遼中南、山東半島和福建沿海等地區，其余地區的工業集聚水平相對較低。高工業集聚分布區與經濟發達區相對應，主要集中于東部沿海地區，該地區處于對外開放的前沿地帶，工業發展起步早，憑借良好的工業基礎和發達的生產技術，吸引國內外工業企業在此集聚。為了進一步探究工業集聚密度在空間上的分布狀況，采用空間自相關法對工業集聚的全局自相關性進行探究。結果顯示，工業集聚水平的全局Moran指數為0.232 3，且通過了水平為1%的顯著性檢驗， 表明中國工業集聚密度存在顯著的空間自相關性。

圖1(b)為空間聯系局部指標(LISA)集聚圖。 由圖可見， 中國工業集聚水平存在顯著的局部空間自相關性， 集聚類型主要以高-高(本地與周邊均高)、 低-低(本地與周邊均低)、 低-高(本地低而周邊高)為主。 具體來看， 高-高類型地市主要分布在長三角和珠三角地區， 表明該區域地市自身和周邊區域工業集聚水平均較高。低-低類型地市分布范圍最廣， 東北、 西北和西南等地區都是主要的分布區域， 表明該區域地市自身和周圍地市的工業集聚水平均較低。 低-高類型地市主要分布在長三角和珠三角的外圍區域， 該區域長期受到長三角和珠三角等發達地區集聚效應的影響， 使得自身工業集聚水平相對較低， 形成空間上的“馬太效應”。

2.2 三大工業污染物的空間集聚特征

2.2.1 工業廢水

中國工業廢水排放量總體上呈現東高西低的空間分布格局，見圖2(a)。東部沿海地區地市的工業廢水排放量較高，中西部內陸地區地市的工業廢水排放量相對較低；其中，長三角、 珠三角、 環渤海和閩南沿海等地區工業廢水排放量最高，華北地區、 東北地區和西南地區次之，其他地區廢水排放量相對較低。從工業廢水排放強度來看，東北、西北和西南等地區廢水排放強度較高，東部沿海地區和中部內陸地區廢水排放強度相對較低(圖2(b))。工業廢水排放總量與排放強度的空間分布特征呈現明顯的非對應關系。

2.2.2 工業SO2

全國工業SO2排放量總體上呈現西高東低、 北高南低的空間分異格局， 見圖2(c)。 華北和西南等地區工業SO2排放量較高， 華中和華南等地區SO2排放量相對較低。 工業SO2排放強度總體上表現為與工業SO2排放總量相似的空間分布格局(圖2(d))， 東北、 華北以及西南等地區工業SO2排放強度較高，華中、華南以及東部沿海等地區工業SO2排放強度相對較低。工業SO2排放總量與排放強度存在明顯的空間對應關系。

2.2.3 工業煙塵

中國工業煙塵排放總量和排放強度總體上都表現為北高南低的空間分布格局見圖2(e)，表明北方地區煙塵污染較南方地區更為嚴重。具體來看，工業煙塵排放總量較高的地區主要集中在華北地區的大部以及東北地區的西南部等區域，而工業煙塵排放強度較高的地區主要集中在華北地區的西北部以及東北地區的南北兩翼等區域(圖2(f))，因此，中國北方地區亟待加強煙塵排放的管理力度，形成區域聯防聯控，降低工業煙塵排放強度，以減少北方霧霾天氣的發生頻數。

2.3 工業集聚與污染排放的空間關聯特征

2.3.1 全局空間關聯分析

雙變量全局空間自相關結果如表2所示。結果

表2 雙變量空間自相關指數

表明，工業集聚與污染排放強度存在空間負相關關系。工業廢水、工業SO2和工業煙塵的Moran指數均為負值，且都通過了水平為1%的顯著性檢驗。從全國總體上看，工業集聚與工業污染排放存在顯著的空間負相關關系，工業集聚有利于降低工業污染排放。從工業集聚與3種工業污染物排放強度的自相關指數值大小可以得出，工業SO2與工業集聚的空間相關性最高，工業煙塵次之，工業廢水最低。

2.3.2 局部空間關聯分析

1)工業集聚-工業廢水排放。 高集聚-低污染類型地市主要分布在山東半島地區， 該區域工業基礎雄厚， 工業集聚水平較高。 同時， 依賴先進的產業技術和嚴格的廢水排放標準， 使得廢水排放強度較低。 低集聚-高污染類型地市主要分布在黑龍江省的大部、 吉林省的東北部、 甘肅省的西北部以及云南省的玉溪市等區域， 這些地區近些年來工業發展相對滯后， 工業集聚水平相對較低。 由于工業技術水平相對較低且主要以重化工業分布為主， 因此工業廢水排放強度較高。 低集聚-低污染類型地市主要分布在中部區域， 該區域地市工業集聚程度相對較低。 同時， 多數地市地處長江流域沿岸區域， 工業廢水排放標準較為嚴格， 使得工業廢水排放強度較低。

2)工業集聚-工業SO2污染。高集聚-低污染類型的地市主要分布在長三角、 珠三角、 山東半島以及福建沿海等區域。一方面，該區域位于東部沿海地區，對外開放水平高，產業結構發達，工業集聚水平較高；另一方面，受益于先進的工業生產技術和廢氣處理技術，使得該區域工業SO2排放強度較低。低集聚-高污染類型地市主要分布在東北、西北和西南等地區，這些地區的工業集聚水平相對較低，且工業技術水平和廢氣處理技術相對落后，因而SO2排放強度較高。低集聚-低污染類型的地市主要位于長三角、 珠三角、 山東半島、 福建沿海等經濟發達區域的周圍，該區域工業集聚水平相對較低，同時，受鄰近區域技術溢出效應的影響，工業SO2排放強度較低。

(a)工業集聚-工業廢水污染

3)工業集聚-工業煙塵污染。高集聚-低污染類型地市也主要在長三角、 珠三角、 山東半島和福建沿海等區域，工業集聚水平較高且煙塵排放強度較低。低集聚-高污染類型地市主要分布于東北地區和西北地區，此區域工業集聚水平相對較低，且由于工業技術水平相對滯后，因此煙塵排放強度較高。低集聚-低污染類型地市主要位于山東半島、 長三角和福建沿海之間及其鄰近區域，該區域的工業集聚水平和煙塵排放強度均較低。高集聚-高污染類型的地市僅有北京市，產業技術發達，工業集聚水平較高，但可能是環保部門對煙塵排放的監管力度不足，導致煙塵排放強度較高。

2.4 工業污染排放的影響因素分析

2.4.1 模型檢驗

由于當前工業對中國區域經濟仍然起著至關重要的作用，因此選擇工業污染物排放強度作為因變量進行影響因素的分析。為了進一步判斷工業污染物排放強度的空間依賴性，選擇最優的空間模型，依據Anselin提出的判別準則：當空間相關性檢驗中空間滯后最大似然比空間誤差最大似然在統計上更加顯著，并且穩健性空間滯后最大似然通過顯著性檢驗，而穩健性空間誤差最大似然未通過顯著性檢驗時，則應選擇空間滯后模型；相反，當空間誤差最大似然比空間滯后最大似然在統計上更加顯著，并且穩健性空間誤差最大似然通過顯著性檢驗，而穩健性空間滯后最大似然未通過顯著性檢驗，則應當選擇空間誤差模型。

工業污染物空間依賴性檢驗結果如表3所示。由表中數據可以看出，工業廢水排放強度的空間誤差最大似然顯著，而空間滯后最大似然不顯著；工業SO2排放強度的空間滯后最大似然和空間誤差最大似然都顯著，而穩健性空間誤差最大似然顯著、穩健性空間滯后最大似然不顯著；工業煙塵排放強度的空間誤差最大似然顯著，而空間滯后最大似然不顯著。綜上，3種污染物均適合選擇空間誤差模型進行影響因素分析。

表3 工業污染物空間依賴性檢驗結果

2.4.2 模型估計結果分析

根據模型檢驗結果， 對相關變量進行回歸分析。 為了減小數據異方差的影響， 在回歸之前將數據進行取對數處理。為了進一步診斷模型回歸結果的有效性， 可以采用擬合優度R2進行檢驗， 還可以采用自然對數似然函數值、 Akaike信息準則(AIC)和Schwartz準則(SC)等進行檢驗。 當自然對數似然函數值越大、 AIC值和SC值越小時， 空間計量模型的擬合效果越好。 表4為OLS模型和SEM模型的工業污染物空間計量回歸結果。回歸結果可以看出， SEM模型的擬合優度、 自然對數似然函數值、 AIC和SC都要優于OLS模型的， 表明考慮空間要素的SEM模型較OLS模型的解釋力更強， 因此， 選擇考慮空間要素的SEM模型的回歸結果進行影響因素分析。

1)工業廢水。從表4回歸結果可以得出， 產業結構對工業廢水排放強度的回歸系數為負值， 但未通過顯著性檢驗， 表明產業結構會在一定程度上降低廢水排放強度， 但作用效果不顯著。 人口密度對工業廢水排放強度的回歸系數為0.232 4， 數值為正且通過了水平為5%的顯著性檢驗， 人口密度每增加1%， 廢水排放強度會增加0.232 4%， 人口集聚水平上升常常意味著生產規模的擴大， 可能導致工業廢水排放強度增大。 對外開放對工業廢水排放強度的影響效果不顯著，外商投資一方面可能會將承接地作為“污染天堂”加劇區域工業廢水排放，另一方面可能會帶來先進技術經驗，進而減少工業廢水排放。科技投入對工業廢水排放強度的影響系數為-0.153 4，且通過了水平為5%的顯著性檢驗，表明科技投入增加會促進工業廢水排放處理技術升級，從而有利于降低廢水排放強度。環境規制對工業廢水排放強度的影響系數為負值， 但未通過顯著性檢驗，可能是地方環境監管部門對廢水排放的監管力度不夠，使得環境規制對工業廢水排放強度影響效果不顯著。能源強度對工業廢水排放強度的影響系數為0.267 4，且通過了水平為1%的顯著性檢驗，表明能源消耗增加往往伴隨著污染排放的增加，進而導致工業廢水排放強度增加。工業集聚對工業廢水排放強度的影響系數為-0.148 9，且通過了水平為5%的顯著性檢驗，表明工業集聚會強化企業間的交流并產生污染治理的規模效應，進而降低工業廢水排放強度。

表4 普通最小二乘法(OLS)模型和空間誤差模型(SEM)的工業污染物空間計量回歸結果

2)工業SO2。產業結構對工業SO2排放強度的回歸系數為負值，但未通過顯著性檢驗，表明產業結構對工業SO2排放的影響作用不顯著。人口集聚對工業SO2排放強度的回歸系數也未通過顯著性檢驗，表明人口集聚對工業SO2排放強度的影響不顯著。對外開放對工業SO2排放強度的回歸系數為負值，且通過了水平為5%的顯著性檢驗，外商投資可能為承接地帶來先進的廢氣處理技術和經驗，有利于降低區域工業SO2排放強度。科技投入對工業SO2排放強度的回歸系數為-0.231 9，且通過了水平為1%的顯著性檢驗，表明科技支出比例增加會促進產業技術創新升級，有利于提高工業生產效率和降低工業SO2排放強度。環境規制對工業SO2排放強度的影響系數未通過顯著性檢驗，表明環境規制對工業SO2排放強度的影響效果不顯著。能源強度對工業SO2排放強度的影響系數為0.292 4，且通過了水平為1%的顯著性檢驗，說明能耗強度增加往往會增加工業污染排放，進而導致工業SO2排放強度增大。工業集聚對工業SO2排放強度的影響系數為-0.331 8，且通過了水平為1%的顯著性檢驗，表明工業集聚的正外部性有利于降低工業SO2排放強度。

3)工業煙塵。產業結構對工業煙塵排放強度的回歸系數為-0.433 8，且通過了水平為5%的顯著性檢驗，表明第三產業比例每增長1%，會促進工業煙塵排放強度降低0.433 8%，由于第三產業比例增加會壓縮第二產業比例，因此有助于降低工業煙塵排放強度。能源強度對工業煙塵排放強度的影響系數為0.484 2，并通過了水平為1%的顯著性檢驗，表明能源強度對工業煙塵排放強度產生顯著的正向促進作用。工業集聚對工業煙塵排放強度的回歸系數為-0.417 8，且通過了水平為1%的顯著性檢驗，工業集聚水平每上升1%，會促進工業煙塵排放強度降低0.417 8%，工業集聚有利于加強企業間技術交流，促進產業技術升級和煙塵排放降低。人口集聚、對外開放、科技投入和環境規制對工業煙塵排放強度的回歸系數均沒有通過顯著性檢驗，說明人口集聚、對外開放、科技投入以及環境規制對工業煙塵排放強度的作用效果不明顯。

3 結論與討論

本文中以2016年中國238個地級市的工業數據為基礎，利用空間自相關分析法深入分析了工業集聚與污染排放的分布特征及空間關聯性，并利用空間計量模型探究了影響工業污染排放強度的主要因素，得到主要結論如下：

1)中國工業集聚水平呈現東高西低的空間分布特征。工業集聚水平最高的區域主要集中于長三角、珠三角地區，其次是京津冀、遼中南、山東半島和福建沿海等地區，內陸地區的工業集聚水平最低。

2)從全局來看，工業集聚與污染排放總體上存在顯著的空間負相關關系。從局域來看，工業集聚與污染排放的局部空間關聯性較強，集聚類型主要以高集聚-低污染、 低集聚-高污染和低集聚-低污染為主。其中，高集聚-低污染類型地市主要分布在東部沿海發達區域，低集聚-高污染類型地市主要分布在東北和西北等地區，低集聚-低污染型地市主要分布在中部內陸區域。

3)影響因素方面，工業集聚有利于降低污染排放強度，能源強度增大導致污染排放強度增大，其他指標對污染排放的影響存在污染類型的異質性。工業集聚往往會加強企業間的技術交流并產生污染治理的規模效應，有利于降低工業污染排放強度，而增加能源消耗往往伴隨著工業污染排放的增加，導致工業污染排放強度增大。

基于工業集聚與污染排放的研究結果，提出區域污染減排的合理化建議如下：

1)東部沿海地區工業集聚水平高，但污染排放較低，因此應充分發揮自身輻射帶動作用，促進技術要素向周邊區域溢出，以實現鄰近地區產業結構升級，進而減少周圍區域工業污染排放。

2)西南、 西北和東北等地區工業發展起步晚， 工業發展基礎相對薄弱。 一方面， 要有選擇性地承接來自東部的轉移產業， 在發展的同時要注意保護好原始生態環境； 另一方面， 要強化與沿海發達區域的學習和交流， 不斷提高自身的技術水平和生產效率。

3)中部內陸地區鄰近東部沿海發達區域，工業發展初期以承接沿海發達區域的落后產業為主，工業生產模式相對滯后，因此，應當充分利用地理鄰近優勢，多向東部沿海發達區域學習先進的工業技術，不斷提升自身工業技術水平，不能因盲目追求經濟利益而忽視對環境造成的污染。

4)針對工業污染排放的地區差異，應當因地制宜，強化高工業污染排放區的管控力度。同時，要不斷加強區域間的交流與合作，初步建立針對工業污染排放的聯防聯控機制。