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    生产性服务业集聚与环境污染——基于东部省份面板数据分析

    时间:2023-04-24 11:00:05 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

    赵煦庭

    (广东外语外贸大学 广东 广州 510006)

    近些年来中国经济取得了巨大成就,与此同时,也给环境带来了巨大压力。生态环境的恶化与人民对美好生活的向往之间矛盾,迫使政界和学界去思考如何减轻环境污染,改善生态环境。

    纪祥裕(2019)认为升级经济结构是改善环境污染的重要途径。对生态环境与产业结构的相关文献不断涌现,学者们逐步开始关注生产性服务业与环境污染之间的关系。

    现有研究针对生产性服务业集聚与环境污染的研究较少,本文基于经济较为发达的东部沿海8个省份2011-2017年数据,运用固定效应分析方法探讨生产性服务业集聚和环境污染之间的关系,以期对以往研究有所补充。

    现有关于产业集聚和环境污染的文献较为丰富,但是大部分文献研究的是制造业集聚和环境污染的联系。大致可分为如下三种观点:第一种观点较有代表性,认为产业集聚是引起环境污染的最主要因素。张可和汪东芳(2014)发现制造业集聚通过溢出效应和产能扩张两个作用途径加剧环境污染。第二种观点认为产业集聚在一定程度上能够降低环境污染。第三种观点认为环境污染和产业集聚之间不存在线性关系。杨仁发(2015)发现产业集聚和环境污染之间有门槛效应,即集聚程度小于门槛值会加重环境污染,高于门槛值则可以改善环境。

    以有文献少有分析生产性服务业集聚和环境污染之间的具体联系。生产性服务业是产业分工日益深化的产物。作为与制造业联系紧密的生产性服务业,是制造业完成绿色升级,价值链攀升的关键。基于上述论述,本文提出以下假设:

    H1:生产性服务业集聚可以减低制造业污染排放。

    (一)计量模型设计

    STIRPAT模型避免了因 IPAT 模型局限性而影响测算准确性的问题,成为目前学界研究影响环境问题的常用经验模型,其表达式为:

    I=aPa1Aa2Ta3e

    其中,I 代表环境压力(Impact),P 代表人口规模(Population),A 代表人均财富(Affluence),T 代表技术(Technology),α是常数项,e 为干扰项;
    α1、α2、α3为估计参数。将模型两侧取对数后,得到表达式如下:

    lnI=a+a1lnP+a2lnA+a3lnT+e

    大量研究在 STIRPAT 随机模型基础上,根据自身研究特点进行变量替换从而适应研究内容。本文研究主题为生产性服务业,借鉴何小钢和张耀辉(2012)的研究将STIRPAT 随机模型中间的解释变量人口规模更换为投资规模,具体模型如下:

    lnSO2I,t=a0+a1lnseraggI,t+a2lninvestI,t+a3lneconI,t+a4lntechI,t+a5lnfdiI,t+μi,t

    其中,i代表省份(i=1,2,…,8),t 代表时间。SO2 I,t代表环境污染指标;
    seraggI,t代表生产性服务业集聚指标;
    investI,t代表投资规模指标;
    econI,t代表人均财富指标;
    techI,t代表技术水平指标;
    fdiI,t代表外商直接投资指标;
    μi,t是误差项。

    (二)变量选取与数据来源

    借鉴胡锦锈(2019)的研究,本文选取东部8个省份2011—2017年面板数据为样本,有关数据来源于《中国统计年鉴》。相关变量说明如下:

    (1)被解释变量为排放的SO2 量,参考原毅军和谢荣辉(2015)的做法,以工业二氧化硫排放量衡量环境污染。

    (2)核心解释变量是生产性服务业产业集聚(seraggi)。本文以区位熵计算制造业和生产性服务业集聚程度,测算方法如下:

    其余控制变量说明如下:①投资规模(investi):使用各省全社会固定资产投资占当年国内生产总值的比重作为衡量投资规模的指标;
    ②人均财富(econi):使用各省人均GDP来表示;
    ③技术创新(techi):作为控制环境污染的重要因素,本文使用新产品研发投入来衡量;
    ④外商直接投资(fdii):用实际使用外资衡量。

    首先需要确定使用混合回归还是固定效应模型,提出原假设

    H0:all μi=0,即混合回归是可以接受的:

    对于原假设“H0:all μi=0”,因为F检验的P值为0.0000,所以拒绝原假设,即表明固定效应模型效果好于混合回归,允许每位个体有截距项。

    对东部地区8个省的面板数据进行固定效应回归,表3报告了基础模型的回归结果。从回归结果可知,生产性服务业集聚和环境污染之间的影响系数为-0.2062,在1%的显著性水平下通过检验,表示生产性服务业集聚可以明显降低环境污染。并且从估计结果可以看出,集聚程度每提高1%,可以降低污染物排放量1.77%。生产性服务业集聚的知识正外部性促进了技术创新,而技术创新促进清洁技术的扩散,从而进一步使得企业节能减排效率提高,这与部分学者提出的第二、第三产业间的知识溢出效应促进生产性服务与制造业产业关联和技术进步的观点较为一致(陈国亮和陈建军,2012)。

    关于其他变量的回归结果:(1)固定资产投资与环境污染成正相关,可能是因为当前经济环境下中国固定资产投资主要集中在工业和建筑业,这两个行业自生环境污染就比较大。(2)人均财富和环境污染表现为负相关,可能的原因是随着东部地区人民率先富裕起来,东部省份人民对环境质量的要求也越来越高,对节能减排的要求也就越来越严格。(3)技术创新通过了显著性检验,但影响系数偏低。可能存在的解释是,现阶段我国环保技术发展较为缓慢,对节能减排的作用效果还有待加强。(4)FDI与环境污染之间呈现负相关,说明企业可以通过引进国外的先进环保技术,从而提高自身清洁技术水平,加强FDI的环境改善效应。

    生产性服务业集聚是实现制造业产业升级和价值链攀升的重要手段,但生产性服务业集聚和环境污染之间作用机制的研究还不多见。本文从生产性服务业集聚的环境溢出效应出发,使用东部地区8个省份的7年的面板数据,对生产性服务业集聚和环境污染之间的关系进行了验证。基于模型回归结果得出如下结论:

    第一,从模型回归结果可以看出,在东部省份高端生产性服务业集聚显示出明显的减轻环境污染的作用,而低端生产性服务业的作用效果较弱。第二,在东部发达地区人均财富对环境污染有较大影响,随着东部地区在全国率先富裕起来,东部地区的人文环境、社会环境、生态环境的发展和保护也走在全国前列。

    根据模型估计结果,为减轻环境污染,促进制造业价值链攀升的建议如下:

    (1)结合区域间经济发展差异,促进生产性服务业更快集聚。各省份在经济增长方式转型过程中应该着重关注生产性服务业的集聚发展,通过以点带面、点面结合的发展方式,发挥好集聚经济的规模效应和溢出效应,将生产性服务融入到生产活动的每一个步骤,推动制造业向低污染低能耗的产业价值链顶端攀升,利用集聚效应对产业绿色化转型的促进作用。

    (2)地方政府要明确经济发展和环境政策之间的关系。在吸纳外商投资时,要优先发展高质量、高效益并存的项目,吸引环保优势明显的外资项目落户,并学习、吸收其优秀的环保技术和管理经验,充分利用好技术溢出的正外部性。

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