長三角地區生產性服務業集聚與碳排放效率
——基于SDM與PTR模型的實證檢驗

聶永有 姚清宇

（上海大學經濟學院，上海 200436）

引 言

2020年9月22日，習近平總書記在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上提出中國 “二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和”。這就要求中國改變粗放型經濟增長方式，實現區域高質量發展。作為國民經濟發展先行區，長三角地區聚集大量優質資源的同時伴隨嚴重環境問題。2016年6月， 《長江三角洲城市群發展規劃》要求全面推進綠色低碳生態城區建設。2018年11月，長三角區域一體化上升為國家戰略，要求建立區域產業協作機制，彌補低碳發展短板。已有研究指出，生產性服務業具備較強的集聚效應與知識密集屬性，能通過深化分工體系、優化產業鏈嵌入區位、推動環保生產技術革新等途徑實現區域 “綠色化”發展［1］。現階段，在環境保護與經濟增長并進壓力下，通過調整生產性服務業來促進長三角低碳經濟發展已然成為供給側改革的重要抓手。因此，本文考察長三角地區生產性服務業集聚對碳排放效率的影響效應及約束機制，旨在 “雙碳”背景下為長三角地區高質量和一體化發展提供決策參考。

本文邊際貢獻在于：（1）現有文獻對生產性服務業集聚環境效應的研究集中于污染排放總量的探討，未能全面反映污染與產出之間的效率關系，本文聚焦生產性服務業集聚與碳排放效率的內在聯系，相較于碳排放總量與碳排放強度，更加貼合低碳經濟增長的本質內涵；（2）借助空間杜賓模型，對長三角地區生產性服務業集聚與碳排放效率的空間聯系進行定量化論證，為長三角城市群的協調發展提供經驗證據；（3）利用面板門檻模型，檢驗不同約束機制下，生產性服務業集聚對碳排放效率的非線性沖擊，從產城融合視角回答如何更好提高長三角地區的碳排放效率。

1 文獻綜述與研究假說

1.1 生產性服務業集聚、空間溢出與碳排放效率

假說1：長三角地區生產性服務業集聚與本地碳排放效率之間存在U型關系，并通過生產性服務空間溢出對周圍地區的碳排放效率產生影響。

（1）直接效應。生產性服務業集聚是經濟集聚的主要表現形式之一，因此Marshall關于集聚的三大機制——投入產出關聯、共享勞動力市場、促進技術創新同樣適用于生產性服務業集聚影響碳排放效率的理論框架［2］。生產性服務業內生于制造業分工體系，通過投入－產出關聯將環保類、技術類等生產性服務注入制造業生產過程，促使制造企業進行綠色生產技術創新并促增碳排放效率。作為二、三產業 “潤滑劑”，生產性服務業將高校、研究所等科研人員創造的 “隱性知識”轉化為可供制造業吸收的 “顯性服務”，與制造業共享勞動力市場，構建產學研一體化平臺，助力區域低碳經濟發展。此外，生產性服務業內部細分行業眾多，多行業交叉有利于知識、技術外溢進而增進創新機會，為制造業企業碳減排技術研發提供源動力。但有學者指出，生產性服務業集聚的環境－經濟效應并非一直保持線性關系，有短期與長期之分［3，4］。在生產性服務業集聚初期，集聚規模相對較小，資源配置尚未最優，僅是地理上的堆砌發展。此時，生產性服務業集聚反而容易致使區域治污成本上升，抑制碳排放效率。伴隨生產性服務業集聚程度不斷加深，生產性服務業逐漸與制造業產生良性互動，優化制造業生產流程，從而對碳排放效率的影響發生由負向正的轉變。

（2）溢出效應。根據 “極化－涓滴效應學說”，區域發展通常起源于少量極化的中心地區，這些中心地區不斷集聚生產要素，逐漸形成 “中心－外圍”二元地理分布格局［5］。當中心區發展至一定規模后，因土地、資本、勞動力等生產要素限制，中心地區具有向外擴張欲望。伴隨區際市場不斷整合，物流交通、商貿租賃、金融借貸、信息傳輸、科學研究、環境治理等生產性服務不斷向外圍地區涌入［6］，從而實現 “中心”對 “外圍”的涓滴效應，生產性服務業集聚因而對周圍城市碳排放效率產生空間溢出。

1.2 生產性服務業集聚、約束機制與碳排放效率

假說2：在人口密度、對外開放以及經濟規模3種約束機制下，長三角地區生產性服務業集聚對碳排放效率呈現非線性變化。

（1）根據人口集聚假說，人口密度與產業集群之間存在互動關系［7］。人口密度增加有利于實現規模效應，提高產業集聚過程中基礎設施及資源要素的利用效率，對改善區域碳排放效率有促進作用；另外，人口在空間上過度集中會導致產業集聚狀態下產生大量生活、生產廢棄物，一旦超過生態環境自凈能力，則會加重污染。因此，受限于人口密度約束，生產性服務業集聚對碳排放效率具有非線性影響。

（2）根據 “污染避難所”和 “污染光環”假說，在FDI調節下，生產性服務業集聚對碳排放效率會產生負面和正面的雙重影響［8］。“污染避難所”假說認為，發達國家出于治污成本考量，將高污染、高耗能產業轉移至發展中國家，加劇當地資源要素競爭與能源消耗，產生擁擠效應進而阻礙碳排放效率提升；另外， “污染光環”假說認為，FDI帶來先進技術與管理經驗，通過知識技術溢出優化產業集群質量，擴大生產性服務業集聚對地區低碳經濟增長的正面效果，進而提升碳排放效率。因此，受限于對外開放水平制約，生產性服務業集聚對碳排放效率會呈現非線性變化。

（3）根據威廉姆森假說，產業集群的經濟增長效應受不同發展階段制約［9］。經濟增長初期，由于基礎設施和資本市場并不完善，難以激發產業集聚的經濟增長效應。隨經濟規模不斷上升，基礎設施以及資本市場有所積累，產業空間集中有利于聚集優質生產要素，從而改善地區經濟效率。但隨經濟體量進一步擴增，集聚外部性所誘發的擁擠效應反而驅使產業形成分散化地理格局，抑制經濟發展的可持續性。因此，在經濟體量約束下，生產性服務業集聚對碳排放效率具有非線性沖擊。

續 表

2 研究設計

2.1 模型設定

（1） 空間杜賓模型（SDM）

本文基于STIRPAT和SDM模型檢驗生產性服務業集聚對碳排放效率的直接影響和空間溢出效應。根據理論分析，生產性服務業集聚影響碳排放效率是一個長期過程，因此將生產性服務業集聚的二次項引入模型，設定如下：

其中，lna為截距項；lnIit、lnSit分別代表i城市t時期碳排放效率和生產性服務業集聚程度；lnXit代表控制變量；β1、β2、βc分別表示生產性服務業集聚及其二次項與控制變量的回歸系數；θ1、θ2、θc代表生產性服務業集聚及其二次項與控制變量空間滯后項的回歸系數；Wit為41×41階空間鄰接權重矩陣；ρ為碳排放效率空間滯后項系數；μi、νt、 lnεit分別代表個體、 時間固定效應以及隨機擾動項。

（2）面板門檻模型（PTR）

生產性服務業集聚對碳排放效率存在多重機制約束，本文采用面板門檻模型考察生產性服務業集聚對碳排放效率的非線性變化，模型設定如下：

其中，qit為門檻變量；λ1，λ2，…，λn為待估算的門檻值；βth1，βth2，…，βthn為各門檻值下的參數估計；I（g）為指標函數，其他參數設定與空間杜賓模型相同。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

碳排放效率（lnI）。本文參考于斌斌等（2019）［10］的做法，使用非期望產出Super－SBM模型測度碳排放效率。基于已有研究，本文碳排放效率指標測度評價體系見表1。

表1 碳排放效率指標評價體系

2.2.2 核心解釋變量

2.2.3 其他變量

（1）門檻變量。本文選擇年末人口總量與行政區域面積之比表征人口密度（lnPOP），人均對外直接投資總額度量對外開放程度（lnFDI），地區生產總值衡量經濟規模（lnGDP）；（2）控制變量。本文選取市轄區年末總人口衡量人口因素（lnP），人均GDP衡量財富因素（lnA），工業固體廢物綜合利用率衡量環境規制（lnER），工業增加值占地區生產總值比重衡量產業結構（lnIS），財政支出占地區生產總值比重衡量政府干預（lnGI）。

2.3 數據來源

本文選用2019年國務院印發的 《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》提及的上海、浙江、江蘇、安徽四省市共計41個城市為研究區域，樣本時間跨度為2005～2020年。數據來源于歷年 《中國城市統計年鑒》、《中國區域經濟統計年鑒》、《中國電力年鑒》、《中國環境年鑒》及各省（直轄市）市統計年鑒和國民經濟和社會發展統計公報。從數據時序性變化來看，得益于長三角地區強大的經濟基礎，新冠肺炎疫情沖擊后城市群整體恢復情況相對較好，受疫情影響的波動也相對較小。此外，本文將對外實際投資總額按歷年匯率折算為人民幣，并與其余時間價值變量按各市GDP平減指數折算到2003年為基期。表2匯報了各變量描述性統計結果。

表2 描述性統計

3 實證分析

3.1 空間相關性檢驗

本文基于空間鄰接權重矩陣并采用Moran's I和Geary's C對長三角地區碳排放效率進行全局空間相關性檢驗，具體計算過程參考陸鳳芝和王群勇 （2021）［17］的做法。圖1顯示大部分年份下長三角地區碳排放效率顯著為正，表明本文適合使用空間計量模型進行檢驗，也意味著長三角地區低碳經濟發展已緊密連接為 “命運共同體”，一榮俱榮一損俱損，因此對于長三角城市群低碳發展政策的制定與實施，應立足于整體考量，而非單獨城市。

圖1 長三角地區碳排放效率的空間相關性檢驗

3.2 生產性服務業集聚對碳排放效率的空間溢出

本文分別進行LM、LR、Wald以及Hausman檢驗，以確定空間回歸模型最優形式［18］。結果顯示，本文應選用時空雙固定的空間杜賓模型并結合極大似然對空間面板進行估計①。此外，本文還列出OLS、SEM、SAR模型估計結果進行系數比對。由于SAR和SDM模型存在被解釋變量空間滯后項，傳統點估計無法精確測度回歸中的 “反饋效應”，因此本文采用偏微分將生產性服務業集聚對碳排放效率的影響分解為直接和間接（空間溢出）效應。

（1）分析解釋變量的參數估計。生產性服務業集聚直接效應一次項和二次項均顯著為正，表明生產性服務業集聚對本地碳排放效率的影響存在U型曲線關系，與理論預期相符。在生產性服務業集聚前期，資源要素往往存在錯配現象，未與制造業形成良性互動，因而與碳排放效率存在短期抑制關系。在地區 “退二進三”等產業轉型政策幫扶下，生產性服務業得以進一步集聚、強化與發展，產業關聯、勞動力市場共享、知識技術溢出等外部性逐漸顯現，生產性服務進而可推動制造企業綠色創新，促進碳排放效率提升。通過計算生產性服務業集聚U型拐點值（－0.2549）并與2020年數據比對，本文發現長三角地區已有21個城市跨越至拐點右側，表現為對碳排放效率的促進作用，但仍有近半數城市在拐點左側，集聚程度存在進一步深化空間。從生產性服務業集聚的間接（空間溢出）效應看，生產性服務業集聚與鄰地碳排放效率的關系與本地一致，也具備U型曲線特征。原因在于，本地生產性服務業集聚發展初期，資源要素的低效配置、城市間運輸成本等因素制約，難以促使生產性服務業釋放集聚紅利。當生產性服務業發展至一定程度后，信息技術以及物流交通的發展與普及，降低資源要素匹配成本并弱化區際市場分割，本地和鄰地的商貿流通、人員往來、技術交流逐漸密切，逐步形成城市間產業關聯，進而對鄰地碳排放效率產生正向空間溢出，假說1驗證成立。

（2）分析控制變量參數估計。人口規模直接效應與間接效應均不顯著，說明區域碳排放效率的提升并不依賴于城市規模擴張。財富因素直接效應和間接效應均顯著為正，說明本地區經濟增長在促進本地碳排放效率的同時，對鄰近地區具有正向空間溢出。環境規制直接效應不顯著，間接效應顯著為正，說明環境規制所產生的正外部性可推動周圍地區碳排放效率的提升，使鄰地低碳發展受益。工業比重直接效應顯著為負，間接效應不顯著，意味著本地區高碳排和高能耗工業企業的增加，將大幅提高碳排放來源，降低本地碳排放效率。財政支出占比的直接和間接效應均不顯著，說明現階段政府干預并未對長三角地區碳排放效率產生明顯影響。

3.3 生產性服務業集聚對碳排放效率非線性沖擊的中間機制分析

根據理論分析，中間機制是導致生產性服務業集聚對碳排放效率產生非線性沖擊的關鍵所在。因此，本文采用面板門檻模型檢驗不同約束條件下，生產性服務業集聚對碳排放效率的異質性影響。表4中Pannel A顯示，人口密度和對外開放表現為單一門檻效應，經濟規模表現為雙重門檻效應。Pannel B對各約束機制下門檻回歸系數進行估計，具體分析如下：

表4 門檻效應檢驗與估計結果

（1）人口密度的門檻效應。當人口密度小于門檻值6.3486時，生產性服務業集聚對碳排放效率具有正向影響并通過1%顯著性檢驗；當人口密度跨越門檻值6.3486時，生產性服務業集聚對碳排放效率的影響顯著為負，回歸系數為－0.2693。這說明在城市人口密度約束下，生產性服務業集聚對碳排放效率的影響表現為梯度削減過程，主要是因為人口聚集存在一定 “擁擠效應”，帶來諸多規模不經濟問題，這些負面影響超出生產性服務業所創造的 “集聚收益”，進而降低區域碳排放效率。可見，長三角地區低碳經濟發展依賴于城市人口與產業的協同集聚，只有兩者協調一致時，才可促進碳排放效率提升。

表3 生產性服務業集聚與碳排放效率的空間效應估計結果

（2）對外開放的門檻效應。當對外開放程度低于門檻值4.6957時，生產性服務業集聚對碳排放效率的作用為－0.9589并通過1%顯著性水平檢驗；當對外開放程度越過門檻值4.6957后，生產性服務業集聚對碳排放效率的負向影響有所緩解，回歸系數為－0.1366且通過1%顯著性水平檢驗。這說明隨著長三角地區對外開放程度不斷提升，生產性服務業集聚不僅可以擴大外包服務供給范圍，進一步增加地區服務業比重，而且優質外資企業流入，帶來先進運營模式與生產技術，有助于生產性服務企業減碳技術創新，進而加速生產性服務業的碳排放效率拐點值的到來。

（3）經濟規模的門檻效應。當經濟規模未超過第一重門檻值15.5340時，生產性服務業集聚對碳排放效率的負向影響最強，系數為－0.3620并通過1%顯著性水平檢驗；當經濟規模介于第一重門檻與第二重門檻之間時，生產性服務業集聚對碳排放效率的作用迅速增強為0.1749并通過1%顯著性水平檢驗；當經濟規模越過第二重門檻值16.7247時，生產性服務業集聚對碳排放效率的影響重新由正轉負，系數為－0.2110，依舊在1%水平上顯著。隨著城市經濟體量不斷增加，生產性服務業集聚對碳排放效率的影響經歷負－正－負的三重變化。在地區經濟發展初始階段，隨著城市生產活動不斷增長，生產性服務業集聚對碳排放效率的影響由負轉正，顯著促進地區低碳治理；當經濟發展至一定程度后，生產性服務業集聚產生的擁擠成本明顯大于集聚收益，此時，生產性服務業的空間集中反而成為提升碳排放效率的制約。因此，長三角地區經濟體量較大的城市應積極尋找產業承接區，尤其對于經濟欠發達城市，可促進部分生產性服務業向該地區轉移，在緩解本地區因產業過度集聚所導致一系列負外部性問題的同時，還可促進承接地區低碳經濟的協同發展。至此，假說2驗證成立。

4 穩健性檢驗

本文采取以下4種方式進行穩健性檢驗：（1）更換空間權重矩陣。本地碳排放效率在一定范圍內，對非地理鄰接城市也存在影響，以地理距離矩陣（W2）作為空間溢出的延伸，既是對原有約束條件的擴展，又能保證在評判標準上保持一致。此外，碳排放效率還會通過城市間經貿往來產生空間互動，因此本文還通過經濟距離矩陣（W3）探討生產性服務業集聚對碳排放效率的影響。回歸結果顯示，無論是地理距離矩陣還是經濟距離矩陣，生產性服務業集聚與碳排放效率本地－鄰地的U型關系仍成立；（2）更換解釋變量。有些學者在生產性服務業的界定中加入批發零售貿易業與房地產業，本文依次加入這兩個行業重新測算，實證結論依然穩健；（3）更換回歸樣本。直轄市擁有較高行政等級，在資源累積方面優于其余城市，因此剔除上海重新估計，實證結論仍然得到支持；（4）更換回歸模型。生產性服務業集聚對碳排放效率會產生影響，反之，某地區低碳經濟發展水平越高，生產性服務業集聚水平也相對越高。為解決自變量與因變量之間互為因果所引發的內生性問題，本文運用空間自滯后模型（SLX）并采取生產性服務業集聚滯后1期作為工具變量進行兩階段最小二乘估計（2SLS），空間自滯后模型（SLX）檢驗結果顯示，研究結論仍然具有穩健性②。

5 結論和政策建議

本文采用長三角地區2005～2020年41個城市面板數據，建立空間杜賓模型與面板門檻模型實證檢驗生產性服務業集聚對碳排放效率的影響。結果顯示：生產性服務業集聚與本地－鄰地碳排放效率之間均存在U型關系，并且兩者受中間機制－人口密度、對外開放、經濟規模的三重約束。“雙碳”戰略背景下，本文研究結論對助力長三角地區低碳經濟增長、新舊動能轉換、區域協調發展具有重要政策啟示：

（1）關注長三角地區生產性服務業集聚的協同效應。研究發現，生產性服務業集聚至一定規模后，有助于提高本地和周圍地區的碳排放效率。因此，長三角需構建頂層決策機制，積極引導生產性服務業在城市群內的空間集聚。并且，長三角地區需逐步消除市場分割和行政體制阻礙所帶來的不利影響，通過區際間生產性服務業與制造業的產業關聯，形成知識溢出與技術擴散，進而助力城市群全域地區碳排放效率的提升。

（2）充分考慮人口密度、對外開放以及經濟規模等城市特征約束。①適度引導和約束長三角地區人口集聚，通過適當人口政策將大城市人口向中小規模城市疏散，增加城市人口密度與生產性服務業集聚的匹配程度；②積極引導長三角地區高質量外資流入，通過借鑒和學習先進管理經驗與綠色低碳技術，進一步提升區域碳排放效率；③高經濟體量區應通過生產性服務業集群的多元化發展來緩解擁擠效應，高經濟規模地區可通過產業轉移與中低經濟規模區產生經濟關聯，有利于改善低經濟水平地區的基礎設施條件，助力碳排放效率提升；另外，高經濟規模區可通過綠色生產技術扶持，發揮 “總部經濟”效應，縮小地區間發展差距，促進長三角城市群綠色低碳發展的協調可持續。

注釋：

①限于篇幅，檢驗結果留存備索。

②限于篇幅，檢驗結果留存備索。