农业生产性服务业集聚的空间环境效应研究

摘要 忽略产业集聚外部性的产业集聚环境效应研究得到产业集聚与环境污染之间“∩”形曲线关系的结论。将农业生产性服务业集聚的外部性纳入其环境效应研究之中，借鉴空间计量经济学对线性模型因遗漏具有空间属性的非观测变量引发内生性问题的处理技巧，基于外部性的空间属性构建起包含农业生产性服务业集聚及其外部性对环境影响的空间库兹涅茨曲线。结果表明：环境污染与农业生产性服务业集聚之间构成“∩”形曲线关系，而与农业生产性服务业集聚的外部性之间构成“∪”形曲线关系；由于空间库兹涅茨曲线所涵盖的2条曲线形状相反且曲线“拐点”差异明显，因此无法得到关于农业生产性服务业集聚环境效应的确定性结论；当集聚程度偏低和偏高时，农业生产性服务业集聚的环境效应并不明确，仅当集聚程度处适中时，才能得到农业生产性服务业集聚加重环境污染的确定性结论。

关键词 农业生产性服务业集聚；空间库兹涅茨曲线；空间溢出效应

中图分类号 F061.3 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2023）17-0178-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.17.040

Agricultural Producer Service Industry Agglomeration and Spatial Pollution

LIU Shun-jia

（Business School， Hunan Agricultural University， Changsha， Hunan 410128）

Abstract Excluding externality from agglomeration， the “∩” curve has been used to depict relationship between agglomeration and pollution. This article includes relationship between pollution and externality from agglomeration of agricultural producer service. Using newly spatial econometrics which can solve the endogenous problem induced by un-observed variable omitted from linear model， the Kuznets curve with spatial structure is constructed based on spatial spillover of externality， which includes double effects from agglomeration of agricultural producer service and its externality. The results show： The “∩” curve can be used to depict relationship between agglomeration of agricultural producer service and pollution， and the “∪” curve can be used to depict relationship between pollution and externality from agglomeration of agricultural producer service. Because of differences between the two curves， we can’t always get the relationship between agglomeration of agricultural producer service and pollution. When lower or higher agglomeration， the impact from agglomeration to pollution is uncertain. And when medium agglomeration， agglomeration makes pollution heavier.

Key words Agglomeration of agricultural producer service industry；Kuznets curve with spatial structure；Effect of spatial spillover

基于经典库兹涅茨曲线研究产业集聚环境效应的文献大都发现集聚与环境污染之间呈现倒U形曲线关系［1］，扩展研究还发现两者之间呈现N形曲线关系［2］，无论是经典的倒U形曲线关系还是扩展得到的N形曲线关系，都可以得到产业集聚环境效应的确定性结论，即在产业集聚程度上升到某一“拐点”之后，产业集聚的环境效应就会发生方向性逆转。对倒U形曲线背后的形成机理剖析如下：①生产规模效应。集聚降低了外部市场交易成本，产业间的投入-产出关联得到了自适应强化，产能扩张的同时也加大了资源消耗，Verhoef等［3］指出产业集聚是污染的重要原因［3］。②规模经济收益［4］。一是产业在地理上的集中缓解了因基础设施重复投资对环境产生的破坏；二是环保设施投资与清洁技术服务于辖域内数量庞大的集聚企业时也较容易实现规模经济收益，有利于“环保技术研发投资-价值回收-研发再投资”良性机制的建立；三是政府对排污的集中监管也降低了执行与监督成本。③知识溢出效应。集聚与知识溢出的双向因果循环机制在经典的知识溢出研究文献当中得到了系统性阐述［5］。但源于集聚的知识溢出是否有利于环保，已有研究则认为这取决于溢出的知识类型［6］，单纯“生产效率提升型”知识溢出只会强化生产规模效应，加重污染，而“环境友好型”知识溢出有助于清洁生产技术普及，优化产业结构，改善环境质量。

已有研究虽揭示产业集聚外部性对环境的直接影响，却很少基于这种外部性的空间属性来探寻集聚活动对环境的间接影响：①污染区域扩散。集聚活动所排放的环境污染物本身就具有地理转移功能，区域间的临近污染效应也被相关研究予以证实［7］。②知识空间溢出。具有准公共物品属性和生产要素功能，知识溢出无止境但却具有地理局限性［8］，已有研究证实经济活动带来的知识溢出具有显著的空间特征［9］，因此衍生于集聚活动的知识溢出研究势必也无法脱离固有的空间分析框架。③规模经济收益的空间影响。集聚通过吸引外来产业共享集聚区的基础设施和环保投资，便于排污集中监管，减少了产业在分散布局情况下因重复投资给污染增量所带来的边际贡献。

综合产业集聚环境效应的已有研究以及该研究对集聚活动空间外部性的环境效应分析，如果不把衍生于产业集聚的外部效应以自变量形式纳入回归模型当中，则会因包含这一外部效应的随机扰动项与产业集聚变量之间的强相关性，导致维系经典库兹涅茨曲线成立的“零条件均值”这一OLS强假定条件被违反，引致模型内生性偏误。解决这一问题的思路就是要考虑到产业集聚外部性所固有的空间属性，基于双重地理维度分别构建起环境污染与产业集聚及其外部性的环境库兹涅茨曲线，以此综合判定产业集聚的环境效应。但值得引起注意的是，基于双重地理维度构建起的2条环境库兹涅茨曲线，在曲线形状以及曲线“拐点”都存在显著差异的情况下，可能无法得到产业集聚环境效应的确定性结论，即在集聚程度达到某一“拐点”之后，产业集聚的环境效应就开始变得不明朗，导致传统政策指引在此阶段出现“盲区”，这就与以往经典环境库兹涅茨曲线的研究有着很大的不同。

该研究创新点如下：理论上，依据产业集聚外部性潜在的空间属性进一步完善产业集聚的环境效应分析框架；实证上，借鉴针对模型遗漏变量具有地理属性的空间建模策略，将经典环境库兹涅茨曲线扩展成为涵盖产业集聚双重影响机理的空间环境库兹涅茨曲线；实践上，在实证检验得出农业生产性服务业集聚的环境效应存在不确定性结论的情况下，进一步明晰生产性服务业集聚改善环境质量的政策指引。

1 研究方案

1.1 空间环境库兹涅茨曲线构建

进一步完善产业集聚环境效应理论分析框架的结果表明，需要将产业集聚及其外部性同时纳入环境效应的检验之中，以纠正经典库兹涅茨曲线所暗藏的内生性偏误。然而产业集聚的外部性不像产业集聚那样在学界已经给出了系统性的测度指标，本质上仍属不可观测变量，会隐没于回归模型随机扰动项之中。为了将这一导致模型内生性偏误的非观测性因素提解出来，借鉴新近发展起来的空间建模策略，对经典回归模型当中遗漏掉的具有空间属性的非观测因素进行如下处理，以得到用于验证该研究理论分析的空间库兹涅茨曲线。

因前文理论分析已经表明产业集聚（agglo）及其外部性都是环境污染（poll）的影响因素，因此首先在经典库兹涅茨曲线基础上加入代表产业集聚外部性的非观测指标（z）：

式中，β０、β1、β2、γ分别代表模型当中各变量对环境污染的影响系数。

由于产业集聚的外部性指标为一非观测变量，无法像可观测指标——产业集聚变量那样，在经典OLS回归当中得到参数估计值，因此，衍生于产业集聚的这一非观测性因素在进入模型的随机扰动项之后就会引发内生性偏误。该研究对此提出的解决方案就是在考虑到产业集聚的外部性具有空间属性的前提下，用一个空间向量自回归式来描述具有空间属性的模型遗漏变量：

式中：w是空间权重矩阵；ρ用来衡量空间相关性强度，满足|ρ|<1；ε为误差项。据此得到产业集聚外部性这一遗漏变量的解析式z=（I-ρ·w）-1；ε将其代入（1）式：

在解决掉因源自产业集聚的外部性所引发的内生性偏误之后，有必要通过文献梳理方式来对式（3）是否仍存在因经典遗漏变量引发的内生性问题进行审视。制度因素与产业集聚的相关性研究在大量文献当中都得以体现，研究认为经济增长过程中所出现的产业集聚现象，本质上是企业寻求降低交易成本的结果，而制度创新对交易成本的降低又会对产业集聚演进提供深层次的保障，对制度创新与产业集聚之间影响机理的描述、高科技园区的案例分析都深刻地指出了二者之间的内在关联［10-11］。据此，在制度因素与产业集聚存在相关性的前提下，若不对式（3）当中复合误差项（γ·ε）所暗含的制度性非观测因素进行控制，则仍会引发内生性问题，这通常以下列经典线性回归式予以解决：

在用参数λ1与λ2控制住复合误差项当中制度性非观测因素与产业集聚的相关性程度之后，复合误差项当中的剩余成分（v）就此大体可按经典计量回归式的假定认为其服从独立正态同分布。把式（4）回代至式（3）之中，移项合并后最终有：

与经典环境库兹涅茨曲线相比，额外增加了产业集聚指标及其平方项的空间滞后项，设定形式与空间Durbin模型（spatial Durbin model，SDM）相同，即用于实证检验的空间环境库兹涅茨曲线。

1.2 空间环境库兹涅茨曲线的双曲线结构

空间环境库兹涅茨曲线是在地理维度分别搭建起产业集聚及其外部性与环境污染之间的曲线关系，因此这2条曲线的形状及“拐点”则是进一步分析所在。由于空间模型是在放宽 “截面数据不相关”这一OLS严格假定条件之后发展而来，由此空间模型参数不像经典线性模型那样能够准确代表自变量对因变量的作用。LeSage等［12］在考虑到截面单元间的各种交互影响后，建议采用偏导矩阵法对空间模型参数进行释义，据此该研究得到式（5）当中产业集聚及其平方项、各空间滞后项的估计值，分别标记为（agglo）、（agglo2）、（w·agglo）、（w·agglo2），前2个估计值可以用来判定环境污染与产业集聚之间的曲线形状及计算曲线“拐点”-（agglo）2×（agglo2），后2个估计值则可以用来判定环境污染与产业集聚外部性之间的曲线形状及计算曲线“拐点”-（w·agglo）2×（w·agglo2）。