陳旭 張亮 張碩

摘要：隨著中國(guó)城市化水平的快速提升，以城市網(wǎng)絡(luò)為依托的多中心經(jīng)濟(jì)發(fā)展新模式日益凸顯。為此，文章結(jié)合城市經(jīng)濟(jì)和環(huán)境經(jīng)濟(jì)理論，通過(guò)計(jì)算城市規(guī)模分布的位序指數(shù)以及變換的首位度指數(shù)來(lái)測(cè)度各省份的多中心空間結(jié)構(gòu)，并運(yùn)用工具變量估計(jì)探討了區(qū)域多中心發(fā)展模式對(duì)中國(guó)城市霧霾污染的動(dòng)態(tài)影響和作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)中國(guó)城市霧霾污染的影響呈現(xiàn)顯著的倒U型特征，在區(qū)分城市規(guī)模和冬季供暖情況之后，此結(jié)論依然穩(wěn)健。同時(shí)，測(cè)算結(jié)果顯示，目前我國(guó)僅有少數(shù)省份處于霧霾污染隨著多中心水平的提升而下降的階段，多數(shù)省份的霧霾污染則隨著區(qū)域內(nèi)多中心水平的提高而加劇。最后，中介效應(yīng)分析表明，市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)是多中心空間發(fā)展模式影響城市霧霾污染的重要途徑，且前二者與多中心空間結(jié)構(gòu)能夠?qū)档挽F霾污染產(chǎn)生顯著的正向協(xié)同作用。文章的研究結(jié)論為從霧霾治理視角思考中國(guó)未來(lái)區(qū)域空間發(fā)展模式提供了一定的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策啟示。

關(guān)鍵詞：多中心結(jié)構(gòu);霧霾污染;倒U型關(guān)系;中介效應(yīng);市場(chǎng)一體化;要素流動(dòng)

中圖分類號(hào)：F124;X513;TU984.113文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1008-5831（2021）05-0030-15

引言

作為世界第一能源消費(fèi)發(fā)展中大國(guó)，中國(guó)過(guò)去較長(zhǎng)一段時(shí)期的粗放式發(fā)展模式在取得較高水平的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城市規(guī)?？焖贁U(kuò)張的同時(shí)，以霧霾污染為代表的空氣質(zhì)量問(wèn)題也愈發(fā)嚴(yán)重。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)逐步進(jìn)入追求高質(zhì)量發(fā)展的“新常態(tài)”背景下，如何降低霧霾污染、改善空氣質(zhì)量已成為中國(guó)發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)過(guò)程中亟需解決的問(wèn)題。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度出發(fā)，空氣質(zhì)量的惡化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、環(huán)境規(guī)制力度不足以及煤炭消費(fèi)過(guò)高等因素不無(wú)關(guān)系[1]。但與此同時(shí)，隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)以及城市經(jīng)濟(jì)密度的增加，一方面，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間集聚所產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、技術(shù)溢出等正向外部效應(yīng)提高了能源利用效率，進(jìn)而改善了空氣質(zhì)量[2];另一方面，過(guò)度集聚引致的市場(chǎng)擁擠和能源利用效率下降則加劇了空氣質(zhì)量的惡化[3]。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間集聚作為中國(guó)當(dāng)前城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中的必經(jīng)之路，能否實(shí)現(xiàn)與空氣質(zhì)量治理之間的協(xié)同與共贏，是值得我們深入探討的重要現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。特別是在中國(guó)近年來(lái)城鎮(zhèn)化進(jìn)程、基礎(chǔ)設(shè)施水平突飛猛進(jìn)以及第二、三產(chǎn)業(yè)協(xié)同并進(jìn)的發(fā)展背景下，中國(guó)越來(lái)越多的地區(qū)已逐漸形成了服務(wù)業(yè)集聚于中心城市、制造業(yè)分布在周邊次級(jí)城市的多中心城市網(wǎng)絡(luò)[4]。同時(shí)，黨中央、國(guó)務(wù)院《關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機(jī)制的意見(jiàn)》也強(qiáng)調(diào)了“加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)部城市間的緊密合作，中心城市引領(lǐng)城市群進(jìn)而帶動(dòng)區(qū)域發(fā)展”這一戰(zhàn)略方針。這為中國(guó)從塑造多中心空間結(jié)構(gòu)視角治理霧霾污染、改善空氣質(zhì)量提供了契機(jī)。因此，厘清多中心空間發(fā)展模式與霧霾污染之間的關(guān)系，對(duì)于中國(guó)制定適宜的空間發(fā)展政策和發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

隨著中國(guó)城市化戰(zhàn)略的快速推進(jìn)，空氣污染等“城市病”的出現(xiàn)使得人們開(kāi)始重新審視城市與環(huán)境的關(guān)系。其中最具代表性的研究主要體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響，但研究結(jié)論尚未形成一致。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集中擴(kuò)大了區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)要素的投入規(guī)模，環(huán)境質(zhì)量隨著能源消耗和工業(yè)排放的增加而惡化。比如，Verhoef和Nijkamp研究結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)集聚顯著加劇了當(dāng)?shù)乜諝馕廴綶5]。類似的，王興杰等以中國(guó)實(shí)施新空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的74個(gè)城市作為樣本的研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)產(chǎn)業(yè)的不斷集聚和人口密度的持續(xù)增加是導(dǎo)致城市空氣質(zhì)量下降的關(guān)鍵誘因[6]。另一種觀點(diǎn)則指出，經(jīng)濟(jì)集聚能夠通過(guò)資源配置效率提升、技術(shù)溢出等正外部性改善環(huán)境污染[7]。正如王家庭等[8]所強(qiáng)調(diào)，城市粗放式的無(wú)序蔓延吞噬了耕地和濕地等自然資源，造成資源利用效率低下和生態(tài)環(huán)境壓力的增加。集中的空間結(jié)構(gòu)則有效降低了居民通勤距離和燃油消耗，進(jìn)而減少了生產(chǎn)和生活中的污染排放。陸銘和馮皓進(jìn)一步指出，空間集聚有助于降低單位工業(yè)產(chǎn)出的污染排放[9]。正因?yàn)槿绱?，中?guó)東部地區(qū)的環(huán)境效率要明顯優(yōu)于中西部地區(qū)[10]。出現(xiàn)完全相左的結(jié)論的原因可能在于，由于經(jīng)濟(jì)集聚中所蘊(yùn)含的正、負(fù)外部性，使得區(qū)域密度往往存在一個(gè)最優(yōu)水平。為此，部分學(xué)者探討了集聚與環(huán)境質(zhì)量之間的非線性關(guān)系。楊仁發(fā)采用面板門檻回歸的研究結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)空氣污染的影響存在先加劇后緩解的倒U型特征[11]。張可基于空間溢出視角證明了經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)污染排放的倒U型影響[12]。此外，邵帥等發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)集聚與工業(yè)排放之間存在倒N型關(guān)系[13]。

在以集聚經(jīng)濟(jì)為代表的“向心力”和以市場(chǎng)擁擠為代表的“離心力”兩種相反力量的博弈下，城市規(guī)模往往存在一個(gè)最優(yōu)水平[14]。尤其是近年來(lái)中國(guó)大量生產(chǎn)要素迅速向區(qū)域中心城市匯聚產(chǎn)生的空間擠出效應(yīng)以及城際交通基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，使得越來(lái)越多地區(qū)的空間形態(tài)由“一城獨(dú)大”的單中心結(jié)構(gòu)向多中心城市網(wǎng)絡(luò)演變。區(qū)域內(nèi)由眾多城市構(gòu)成的互聯(lián)互通的多中心空間結(jié)構(gòu)在本質(zhì)上打破了城市之間的行政和市場(chǎng)藩籬，促進(jìn)不同層級(jí)的城市實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)分工和功能互補(bǔ)。因此，相比于單中心發(fā)展模式，多中心空間結(jié)構(gòu)能夠更大程度地發(fā)揮空間正外部性[15]。此外，在多中心城市網(wǎng)絡(luò)中，（次級(jí)）中心城市周邊的中小城市的生產(chǎn)效率既能夠受益于大城市帶來(lái)的集聚經(jīng)濟(jì)，同時(shí)也能夠避免自身城市規(guī)模過(guò)大引致的擁擠效應(yīng)[16]。隨后，Meijers和Burger基于美國(guó)的城市數(shù)據(jù)證明了多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域生產(chǎn)效率的提升作用[17]。但另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，在中心城市規(guī)模尚未達(dá)到最優(yōu)水平的情況下，過(guò)早地塑造多中心空間結(jié)構(gòu)反而會(huì)阻礙集聚經(jīng)濟(jì)的發(fā)揮并損害區(qū)域生產(chǎn)效率。比如，Parr研究發(fā)現(xiàn)，多中心空間結(jié)構(gòu)的地區(qū)在通勤效率方面明顯落后于單中心結(jié)構(gòu)的地區(qū)，這無(wú)疑會(huì)抑制知識(shí)、技術(shù)的交流和溢出[18]。張浩然和衣保中基于中國(guó)十大城市群數(shù)據(jù)的實(shí)證研究同樣發(fā)現(xiàn)，多中心空間發(fā)展模式阻礙了生產(chǎn)效率的增長(zhǎng)[19]。出現(xiàn)此結(jié)果的原因可能在于，目前中國(guó)多數(shù)地區(qū)的城市首位度水平不高，整體呈現(xiàn)“大城市發(fā)展不足、中小城市過(guò)度擴(kuò)張”的扁平化城市規(guī)模體系[20]。

不難發(fā)現(xiàn)，目前關(guān)于多中心空間結(jié)構(gòu)外部效應(yīng)的研究主要落腳于生產(chǎn)效率，前者對(duì)空氣質(zhì)量的影響尚未得到直接探討。特別是在區(qū)域空間格局與環(huán)境污染之間的緊密聯(lián)系已得到眾多學(xué)者檢驗(yàn)的背景下，我們有理由相信多中心空間結(jié)構(gòu)可能會(huì)對(duì)空氣質(zhì)量產(chǎn)生不可忽視的影響。因此，本文運(yùn)用城市規(guī)模分布的位序指數(shù)測(cè)度各省份的多中心空間結(jié)構(gòu)水平，并探索多中心空間發(fā)展模式對(duì)區(qū)域內(nèi)各城市霧霾污染的動(dòng)態(tài)影響及背后的作用機(jī)制，進(jìn)而能夠?yàn)槲覀兓诟纳瓶諝赓|(zhì)量這一層面思考中國(guó)城鎮(zhèn)化的發(fā)展模式提供一定的政策啟示。

二、機(jī)制分析

一般而言，多中心空間結(jié)構(gòu)是由大城市和周邊中小城市共同在規(guī)模擴(kuò)張和交通基礎(chǔ)設(shè)施完善過(guò)程中逐步形成以規(guī)模最大的城市為核心、其他大中型城市為次級(jí)中心的多中心城市網(wǎng)絡(luò)。成熟的多中心空間結(jié)構(gòu)能夠借助城市之間的產(chǎn)業(yè)合作實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素配置效率的優(yōu)化，減少污染排放和霧霾污染。具體而言，多中心空間結(jié)構(gòu)主要通過(guò)市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)加快這兩大途徑實(shí)現(xiàn)霧霾污染的改善。

其一，在市場(chǎng)一體化方面。目前來(lái)看，由地方保護(hù)引致的市場(chǎng)分割是阻礙中國(guó)進(jìn)行綠色生產(chǎn)的重要原因，霧霾污染治理無(wú)疑由此受阻。一方面，在分割的市場(chǎng)中，城市之間的環(huán)境規(guī)制力度和體系難以達(dá)成一致。如此一來(lái)，部分城市可能為了追逐短期經(jīng)濟(jì)績(jī)效而降低環(huán)境監(jiān)督力度和放松環(huán)境規(guī)制，容易引起城市之間的“逐底競(jìng)爭(zhēng)”，進(jìn)而加劇環(huán)境污染[21]。此外，市場(chǎng)分割和地方保護(hù)會(huì)阻礙新型節(jié)能生產(chǎn)技術(shù)的跨地區(qū)推廣和應(yīng)用，抑制了能源利用效率的提高，環(huán)境治理難度自然隨之增加[22]。另一方面，市場(chǎng)分割加劇了區(qū)域資源配置效率的扭曲和能源浪費(fèi)，并對(duì)環(huán)境績(jī)效產(chǎn)生了顯著的抑制作用。正如林伯強(qiáng)和杜克銳[23]所強(qiáng)調(diào)，中國(guó)要素市場(chǎng)的分割明顯加劇了煤炭資源的低效使用，而這是導(dǎo)致中國(guó)工業(yè)污染過(guò)度排放的重要因素。因此，打破市場(chǎng)分割、提升市場(chǎng)一體化水平是區(qū)域多中心空間結(jié)構(gòu)治理霧霾污染的重要途徑之一。Meijers也指出，多中心城市網(wǎng)絡(luò)能夠比單中心空間結(jié)構(gòu)更加高效利用資源的原因之一便是城市之間的市場(chǎng)整合和協(xié)同發(fā)展[24]。在多中心空間結(jié)構(gòu)中，合理的城市規(guī)模體系會(huì)促進(jìn)不同層級(jí)城市順應(yīng)市場(chǎng)力量開(kāi)展產(chǎn)業(yè)協(xié)作和市場(chǎng)共享，城市之間的良性互動(dòng)顯著促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)的市場(chǎng)一體化，并產(chǎn)生“1+1>2”的聚合效應(yīng)。與之類似，原倩的研究結(jié)果顯示，多中心城市網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)揮正向溢出的關(guān)鍵途徑則是促進(jìn)區(qū)域市場(chǎng)一體化進(jìn)程[25]。

其二，在要素流動(dòng)加快方面。在單中心空間結(jié)構(gòu)中，中心城市與周邊城市之間過(guò)大的發(fā)展差距容易引發(fā)“虹吸效應(yīng)”，區(qū)域中心城市往往成為優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素的洼地[26]。為了避免優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素的流失，多數(shù)城市實(shí)施的地方保護(hù)嚴(yán)重阻礙了生產(chǎn)要素的自由流動(dòng)，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)重復(fù)投資、能源利用效率下降等現(xiàn)象[27]，綠色經(jīng)濟(jì)進(jìn)展緩慢。為此，在集聚經(jīng)濟(jì)已成為普遍趨勢(shì)的情況下，當(dāng)前更重要的是消除不同發(fā)展水平的城市之間資源要素的流動(dòng)障礙和提升資源配置效率。在多中心空間結(jié)構(gòu)中，在中心城市的引領(lǐng)作用下，若干次級(jí)節(jié)點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)輻射和帶動(dòng)作用能夠覆蓋更多的中小城市，要素的跨區(qū)域流動(dòng)水平顯著提升。在商品層面，各城市能夠根據(jù)自身要素稟賦和比較優(yōu)勢(shì)進(jìn)行生產(chǎn)分工和產(chǎn)品交換，資源利用效率和顆粒污染排放得到明顯改善[28]。在勞動(dòng)力層面，不同技能的勞動(dòng)者能夠更加自由地選擇從業(yè)地區(qū)和行業(yè)，促進(jìn)了知識(shí)、技術(shù)的學(xué)習(xí)和溢出。特別是在服務(wù)業(yè)日趨發(fā)達(dá)和成熟的大城市，勞動(dòng)力的自由流動(dòng)借助學(xué)習(xí)和模仿效應(yīng)帶動(dòng)地區(qū)整體服務(wù)行業(yè)的發(fā)展，污染排放自然隨之得到改善[29]。此外，要素自由流動(dòng)帶來(lái)的另一種作用則是加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、倒逼企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，這將有助于工業(yè)污染減排[30]。因此，多中心空間結(jié)構(gòu)改善中國(guó)霧霾污染的另一重要途徑是要素流動(dòng)加快。

值得注意的是，在多中心空間結(jié)構(gòu)形成初期，一方面，受“限制大城市、實(shí)現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展”這一思想的影響，各次級(jí)中心城市以及中小城市加快新城區(qū)的土地供給和建設(shè)，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)中心大城市的接近和趕超。這種情況下，城市之間的競(jìng)爭(zhēng)大于合作，市場(chǎng)一體化與要素流動(dòng)受到抑制，能源利用效率由此難以改進(jìn)。不僅如此，多中心空間發(fā)展過(guò)程中必然伴隨著城市規(guī)模的擴(kuò)張，由于新建城區(qū)往往與城市中心距離較遠(yuǎn)，這便導(dǎo)致了明顯的城市蔓延，蔓延的城市結(jié)構(gòu)通過(guò)稀釋集聚經(jīng)濟(jì)和降低資源利用效率加劇了環(huán)境污染。比如，秦蒙等研究指出，城市蔓延會(huì)顯著提高當(dāng)?shù)氐撵F霾濃度[31]。另一方面，在區(qū)域多中心結(jié)構(gòu)的形成初期，城市之間的發(fā)展差距較大，周邊節(jié)點(diǎn)城市的次級(jí)中心地位尚未成熟，區(qū)域內(nèi)城市彼此之間合作和分工的合理層級(jí)關(guān)系尚未充分形成，中小城市難以有效承接來(lái)自大城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，生產(chǎn)要素在城市之間的充分整合和自由流動(dòng)因此難以提升[19]。加之區(qū)域內(nèi)原有中心城市的技術(shù)溢出由于集聚水平的下降而有所減少，最終導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的污染排放可能并未受到多中心空間溢出效應(yīng)的積極影響。

基于以上分析，本文提出以下兩個(gè)研究假說(shuō)。

假說(shuō)1：多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)城市霧霾污染的影響可能存在倒U型特征，即在多中心模式發(fā)展初期，多中心水平的提升會(huì)加劇霧霾污染;直至多中心結(jié)構(gòu)達(dá)到一定程度之后，霧霾污染隨著多中心水平的提高而改善。

假說(shuō)2：多中心空間結(jié)構(gòu)能夠通過(guò)市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)這兩大途徑影響城市的霧霾污染水平。

三、模型設(shè)定與指標(biāo)構(gòu)建

（一）模型設(shè)定

結(jié)合前文分析，本文計(jì)量模型設(shè)定如下：

其中，被解釋變量PM2.5表示城市地表PM2.5全年平均濃度，作為霧霾污染的衡量指標(biāo)。polycentric表示城市所在省份的多中心空間結(jié)構(gòu)水平。同時(shí)，為了考察多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)霧霾污染的非線性影響，本文在模型中加入了多中心空間結(jié)構(gòu)的平方項(xiàng)polycentric2。

根據(jù)前文理論分析，本文構(gòu)建了市場(chǎng)一體化與要素流動(dòng)這兩個(gè)中介變量。integ表示城市所在省份的市場(chǎng)一體化水平，本文參照盛斌和毛其淋[32]的方法，計(jì)算出各省份的市場(chǎng)分割水平并對(duì)其取倒數(shù)和開(kāi)根號(hào)獲得;goods表示各省份的要素流動(dòng)水平，本文用貨運(yùn)量來(lái)衡量。此外，本文設(shè)定了若干可能會(huì)影響霧霾污染的控制變量。pgdp和pgdp2表示人均GDP及其平方項(xiàng);density代表人口密度;tech表示城市的技術(shù)創(chuàng)新水平，本文以科學(xué)技術(shù)從業(yè)人員占總?cè)丝诒戎貋?lái)體現(xiàn);structure表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，本文以第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值之比來(lái)衡量;invest為城市固定資產(chǎn)投資占GDP比重;FDI表示實(shí)際利用外資額占GDP比重;μyear，city表示時(shí)間固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)?？紤]到各解釋變量對(duì)霧霾濃度產(chǎn)生影響存在一定的時(shí)滯，本文將解釋變量的滯后一期帶入回歸模型中。同時(shí)，為了減少變量之間可能存在的異方差，本文將市場(chǎng)一體化、要素流動(dòng)、人均GDP、人口密度變量取自然對(duì)數(shù)帶入回歸模型。值得說(shuō)明的是，盡管解釋變量是省級(jí)層面的多中心指數(shù)，但同一省份內(nèi)不同城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、霧霾濃度均存在較大差異，為了更加準(zhǔn)確地控制城市層面的影響因素，本文采用了各地級(jí)市的PM2.5濃度數(shù)據(jù)。

（二）指標(biāo)構(gòu)建

本文借鑒Meijers和Burger[17]的方法，通過(guò)計(jì)算城市規(guī)模分布的位序指數(shù)來(lái)測(cè)度各地區(qū)的多中心空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，如式（2）所示。

其中，R表示城市m的燈光亮度在全省范圍內(nèi)的排名，Lightm，t表示t年第m位的城市的夜間燈光亮度，C是常數(shù)。在對(duì)每個(gè)省份各城市的夜間燈光亮度由高到低排序之后，運(yùn)用式（2）進(jìn)行回歸并得到Lightm，t的估計(jì)系數(shù)p。當(dāng)p值較低時(shí)，表明省份內(nèi)中心城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)先其他城市的幅度較大，全省呈現(xiàn)較為明顯的“一城獨(dú)大”的單中心模式;當(dāng)p值較高時(shí)，表明省份內(nèi)城市之間的人口和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分布較為均勻，呈現(xiàn)較為明顯的多中心空間結(jié)構(gòu)。同時(shí)，為了使不同省份的多中心指數(shù)具有可比性，本文將中國(guó)各省份中排名前兩位至前四位的城市分別進(jìn)行回歸估計(jì)，然后將所得系數(shù)p取平均值作為該省份的多中心指數(shù)。

本文運(yùn)用夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)算空間結(jié)構(gòu)主要有以下兩方面原因：一是對(duì)于正經(jīng)歷高速城鎮(zhèn)化的中國(guó)而言，統(tǒng)計(jì)年鑒中的戶籍人口數(shù)據(jù)往往難以精確反映出常住人口規(guī)模，進(jìn)而會(huì)降低利用人口數(shù)據(jù)測(cè)算區(qū)域空間結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性。二是中國(guó)在城鎮(zhèn)化過(guò)程中時(shí)常出現(xiàn)撤縣劃區(qū)等行政區(qū)劃變更的現(xiàn)象，這便導(dǎo)致同一城市的數(shù)據(jù)在前后年份不具有直接可比性。而作為衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效替代指標(biāo)，夜間燈光數(shù)據(jù)能夠彌補(bǔ)上述缺陷[33]。表1展示了中國(guó)近年來(lái)多中心指數(shù)排名前十位的省份。

本研究的PM2.5數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)哥倫比亞大學(xué)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心提供的全球PM2.5地表年均濃度數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是由氣象衛(wèi)星監(jiān)測(cè)而來(lái)的柵格數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用ArcGIS軟件將其提取為中國(guó)地級(jí)城市PM2.5的具體數(shù)值為避免占用過(guò)多篇幅，PM2.5濃度的描述性統(tǒng)計(jì)未在文中展示，若感興趣，可向作者索取。。其他數(shù)據(jù)來(lái)源于《DSMP/OLS全球夜間燈光數(shù)據(jù)庫(kù)》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，年份跨度為1998至2013。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，由于北京、上海、天津、重慶是直轄市，西藏、新疆、青海以及海南這些地區(qū)的地級(jí)城市數(shù)量太少，無(wú)法進(jìn)行多中心空間結(jié)構(gòu)的測(cè)算，本文在研究過(guò)程中剔除了這8個(gè)省市（自治區(qū)）。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）全樣本檢驗(yàn)

本文首先對(duì)多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)城市霧霾污染的影響進(jìn)行全樣本估計(jì)，結(jié)果如表2所示。其中，列（1）至列（4）展示了OLS估計(jì)結(jié)果?？梢钥闯?，在控制時(shí)間和城市固定效應(yīng)前后，多中心空間結(jié)構(gòu)一次項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)均為正數(shù)，且在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，相應(yīng)的平方項(xiàng)估計(jì)系數(shù)則顯著為負(fù)。這意味著多中心空間發(fā)展模式對(duì)區(qū)域內(nèi)各城市霧霾濃度的影響呈現(xiàn)顯著的先加劇后緩解的倒U型變化趨勢(shì)。同時(shí)，考慮到霧霾污染與區(qū)域空間形態(tài)之間可能存在一定程度的內(nèi)生關(guān)系，本文使用工具變量估計(jì)再次進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如列（5）、列（6）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，多中心指標(biāo)估計(jì)系數(shù)的方向和顯著性未發(fā)生變化，基準(zhǔn)回歸結(jié)果體現(xiàn)出較好的穩(wěn)健性，假說(shuō)1得到了驗(yàn)證。

關(guān)于工具變量的選取，Burchfield等指出，地表粗糙度能夠顯著影響區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)集聚[34]。Bosker和Buringh則發(fā)現(xiàn)是否鄰近水源同樣是影響一個(gè)區(qū)域內(nèi)人口分布的重要自然因素[35]。為此，地表粗糙度和河流密度作為多中心空間結(jié)構(gòu)的工具變量具有一定的理論基礎(chǔ)。值得注意的是，本文研究樣本是面板數(shù)據(jù)，而地理變量在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)是固定值，這就需要我們同時(shí)選擇一個(gè)宏觀層面的時(shí)變變量。為此，本文選擇了匯率。因?yàn)閷?duì)外開(kāi)放能夠顯著促進(jìn)區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集聚[36]。本文最終使用河流密度與匯率倒數(shù)的乘積、地表粗造度與匯率倒數(shù)的乘積作為多中心空間結(jié)構(gòu)的工具變量。同時(shí)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，本文工具變量估計(jì)結(jié)果是合理的。

此外，市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)加快能夠有效改善霧霾污染，原因在于，隨著城市之間的互聯(lián)互通，城市之間在環(huán)境規(guī)制、技術(shù)水平等方面的差異借助先進(jìn)城市的正向溢出逐步縮小，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)霧霾污染的緩解。人均GDP及其平方項(xiàng)估計(jì)系數(shù)表明，霧霾濃度隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)出先升后降的趨勢(shì)，從霧霾污染視角驗(yàn)證了環(huán)境庫(kù)滋涅茨曲線。人口密度的增加加劇了霧霾污染，原因在于人口密度增加意味著房地產(chǎn)建設(shè)、工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模以及汽車尾氣排放的增加，這些均會(huì)加劇霧霾污染。技術(shù)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的估計(jì)結(jié)果表明，城市技術(shù)創(chuàng)新能力的提升和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠顯著緩解霧霾污染。固定資產(chǎn)投資的增加顯著加劇了霧霾污染，其原因可能在于各類建筑在施工過(guò)程中會(huì)帶來(lái)大量塵土。最后，外商直接投資的估計(jì)系數(shù)盡管為負(fù)數(shù)，但并不顯著。這意味著中國(guó)引進(jìn)的外資企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)或多或少會(huì)加劇霧霾污染。

既然多中心空間發(fā)展模式對(duì)城市PM2.5濃度的影響存在倒U型趨勢(shì)，那么目前中國(guó)是否存在超越拐點(diǎn)的地區(qū)？為此，本文根據(jù)基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果計(jì)算出拐點(diǎn)并找出在樣本期內(nèi)城市霧霾污染隨著多中心水平的提升而得到改善的地區(qū)，如表3所示?？梢钥闯觯陙?lái)中國(guó)超過(guò)拐點(diǎn)的地區(qū)逐漸增多，這意味著越來(lái)越多城市的PM2.5濃度開(kāi)始隨著所在省份多中心水平的提升而下降，多中心空間發(fā)展模式對(duì)城市空氣質(zhì)量的改善作用逐步顯現(xiàn)。同時(shí)，不可否認(rèn)的是，中國(guó)大部分省份尚處于倒U型曲線拐點(diǎn)的左側(cè)，在多中心城市網(wǎng)絡(luò)塑造方面，中國(guó)尚存在巨大的發(fā)展空間。

（二）基于城市規(guī)模的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

不同規(guī)模的城市由于自身集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)不同，城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受到多中心空間結(jié)構(gòu)的影響是否存在差異尚不明確。為此，本文基于城市規(guī)模將樣本劃分為大城市、中等城市和小城市這三種類型，分樣本估計(jì)結(jié)果如表4所示本文將人口大于等于400萬(wàn)的城市定義為大城市，介于400萬(wàn)和200萬(wàn)之間的為中等城市，小于等于200萬(wàn)人口的為小城市。。以工具變量估計(jì)結(jié)果為例，多中心指標(biāo)及其平方項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)在大、中、小城市樣本中均分別為正數(shù)和負(fù)數(shù)，且在1%的水平上顯著，OLS估計(jì)結(jié)果亦是如此。這表明多中心空間發(fā)展模式對(duì)中國(guó)霧霾污染的倒U型影響并不會(huì)由于城市規(guī)模的不同而存在明顯差異。假說(shuō)1從城市規(guī)模異質(zhì)性層面得到了驗(yàn)證。本文對(duì)此現(xiàn)象理解為，對(duì)于大城市而言，多中心空間結(jié)構(gòu)在較低水平時(shí)，大城市通過(guò)虹吸效應(yīng)匯聚了來(lái)自周邊城市的大量生產(chǎn)要素，過(guò)于集中的生產(chǎn)活動(dòng)反而引致市場(chǎng)擁擠造成資源配置效率的降低，加劇了霧霾污染。同時(shí)對(duì)于中小城市而言，優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素流失降低了本地生產(chǎn)技術(shù)水平并加劇了生產(chǎn)排放，導(dǎo)致霧霾污染隨之加劇。隨著多中心水平的逐步提高，次級(jí)中心城市與中心大城市之間的差距逐步縮小，能夠有效承接大城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，大城市的霧霾污染能夠借助產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移得到緩解，中小城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及綠色經(jīng)濟(jì)在與大城市的一體化發(fā)展過(guò)程中得到優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)空氣質(zhì)量的改善。

在控制變量方面，人均GDP與霧霾濃度的倒U型關(guān)系主要體現(xiàn)在大中型城市中，而在小城市樣本中，人均GDP與霧霾濃度之間存在顯著的正U型關(guān)系。這種現(xiàn)象可能是由不同規(guī)模城市所處發(fā)展階段的差異所致。技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)霧霾污染的改善作用主要體現(xiàn)在大中型城市，小城市可能由于技術(shù)從業(yè)人員和服務(wù)行業(yè)規(guī)模相對(duì)較小，導(dǎo)致霧霾污染并未受到技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的明顯影響。此外，外商直接投資對(duì)大城市的霧霾濃度產(chǎn)生了顯著的抑制作用，但中小城市霧霾污染隨著外商直接投資的增加而加劇。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能在于，中小城市環(huán)境規(guī)制力度相對(duì)不足，容易成為外資企業(yè)的污染避難所。其他控制變量估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致，這里便不贅述。

（三）基于冬季供暖的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

龐軍等指出，冬季集中供暖也是影響中國(guó)城市空氣質(zhì)量的因素之一[37]。為此，本文將樣本劃分為冬季供暖地區(qū)和非供暖地區(qū)再次進(jìn)行檢驗(yàn)，這樣能夠在一定程度上排除北方城市冬季氣候等不易觀測(cè)的因素的影響。根據(jù)表5，以工具變量估計(jì)為例，多中心指數(shù)的估計(jì)系數(shù)在供暖地區(qū)和非供暖地區(qū)中均在1%的水平上顯著為正，平方項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)則均顯著為負(fù)。這意味著多中心空間發(fā)展模式對(duì)城市霧霾濃度的倒U型影響并不會(huì)因?yàn)槎炯泄┡嬖诿黠@差異。原因可能在于，多中心空間結(jié)構(gòu)主要通過(guò)市場(chǎng)一體化以及加快要素流動(dòng)等市場(chǎng)化因素影響中國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境質(zhì)量，背后的影響機(jī)理在南北方市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境之間具有明顯的共性。

（四）基于變換的首位度指數(shù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在前文已采用不同估計(jì)方法和不同樣本驗(yàn)證了假說(shuō)1的穩(wěn)健性之后，本文進(jìn)一步用變換的首位度作為多中心指數(shù)的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。借鑒劉修巖等[38]的方法，本文使用1減去區(qū)域內(nèi)亮度最高的城市夜間燈光占全省燈光亮度總和的比例來(lái)計(jì)算變換的首位度指數(shù)monopro。該指數(shù)越大，意味著區(qū)域內(nèi)多中心程度越高，回歸結(jié)果展示于表6。不論是在全樣本中還是分樣本中，變換的首位度指數(shù)回歸系數(shù)的方向和顯著性與前文保持一致，一次項(xiàng)和平方項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)分別顯著為正和為負(fù)。假說(shuō)1的穩(wěn)健性再次得到驗(yàn)證。

五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

在證明了多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)城市霧霾濃度的倒U型影響之后，我們需要進(jìn)一步了解二者之間的聯(lián)系機(jī)制。為此，接下來(lái)的思路是：首先檢驗(yàn)核心解釋變量是否能夠顯著地影響中介變量，其次運(yùn)用中介效應(yīng)模型分析多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)霧霾污染的影響路徑，最后再引入核心解釋變量與中間變量的交互項(xiàng)，來(lái)檢驗(yàn)二者之間的交互效應(yīng)。

根據(jù)前文理論分析，本文以市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)這兩個(gè)中介變量作為被解釋變量，考察多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)二者的影響。計(jì)量模型如式（3）、式（4）所示。

考慮到交通基礎(chǔ)設(shè)施往往是影響區(qū)域一體化和要素流動(dòng)的重要因素，本文將能夠體現(xiàn)各省份交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的指標(biāo)加入計(jì)量模型，計(jì)算公式為：（鐵路運(yùn)營(yíng)里程+公路運(yùn)營(yíng)里程）/面積?；貧w結(jié)果展示于表7。在（1）、（3）兩列中，多中心指數(shù)一次項(xiàng)估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，相應(yīng)的平方項(xiàng)的系數(shù)則顯著為正。這表明多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)的影響呈現(xiàn)明顯的正U型特征，結(jié)合基準(zhǔn)回歸中市場(chǎng)一體化、要素流動(dòng)與霧霾濃度之間顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，可以在一定程度上解釋多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)霧霾濃度能夠產(chǎn)生倒U型影響的原因。同時(shí)，我們由此初步確定，市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)可能是多中心空間結(jié)構(gòu)影響中國(guó)霧霾污染的重要中介變量。類似的，在（2）、（4）兩列中，變換的首位度指數(shù)估計(jì)系數(shù)的顯著性和方向與多中心指數(shù)完全一致，體現(xiàn)出強(qiáng)烈的穩(wěn)健性。

接下來(lái)，本文使用中介效應(yīng)模型進(jìn)一步來(lái)檢驗(yàn)多中心空間結(jié)構(gòu)在影響霧霾污染的過(guò)程中，市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)這兩個(gè)變量是否發(fā)揮了中介作用，模型設(shè)定如下。

其中，N_integ和N_goods分別表示市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)的擬合值，CV表示前文涉及的控制變量。如果多中心空間結(jié)構(gòu)先影響市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)，進(jìn)而影響霧霾污染，那么我們預(yù)計(jì)η1和λ1顯著。同時(shí)，為了考察市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)在多中心空間結(jié)構(gòu)影響霧霾污染過(guò)程中是否為完全的中介效應(yīng)，本文進(jìn)一步設(shè)定如下回歸模型：

如果多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)霧霾污染的影響完全是通過(guò)市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)這兩種途徑實(shí)現(xiàn)，那么我們預(yù)計(jì)κ3、κ4的估計(jì)值將顯著而κ1、κ2的估計(jì)值不會(huì)顯著。

表8展示了式（5）至式（7）的估計(jì)結(jié)果。在（1）、（2）兩列中，市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)的擬合值的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)。這說(shuō)明市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)是多中心空間結(jié)構(gòu)影響城市霧霾污染的有效中介變量，假說(shuō)2得到了驗(yàn)證。根據(jù)（3）、（4）兩列發(fā)現(xiàn)，在加入多中心指數(shù)和變換的首位度指數(shù)之后，市場(chǎng)一體化擬合值和要素流動(dòng)擬合值在顯著為負(fù)的同時(shí)，多中心指數(shù)和變換的首位度指數(shù)的估計(jì)系數(shù)的方向和顯著性與基準(zhǔn)回歸結(jié)果仍保持一致。這表明，市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)發(fā)揮的是部分中介效應(yīng)，尚存在其他中間因素未被本文捕捉到。

最后，本文進(jìn)一步從協(xié)同效應(yīng)視角檢驗(yàn)多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)霧霾污染的影響機(jī)制。為此，本文將多中心指數(shù)與市場(chǎng)一體化、要素流動(dòng)的交互項(xiàng)加入基準(zhǔn)回歸模型中，結(jié)果見(jiàn)表9。以多中心指數(shù)為例，在（1）、（2）兩列中，多中心指數(shù)與市場(chǎng)一體化、要素流動(dòng)的交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)分別為-1.784和-0.329，且在1%的顯著性水平上顯著。這意味著多中心空間結(jié)構(gòu)與市場(chǎng)一體化、要素流動(dòng)能夠?qū)M2.5濃度產(chǎn)生顯著的負(fù)向協(xié)同效應(yīng)，換言之，區(qū)域內(nèi)市場(chǎng)一體化水平的提升以及要素流動(dòng)的加快有助于促進(jìn)多中心空間發(fā)展模式發(fā)揮對(duì)霧霾污染的改善作用。在（3）、（4）兩列中，以變換的首位度作為多中心指數(shù)的替代變量得到了類似的結(jié)果。假說(shuō)2從協(xié)同效應(yīng)層面再次得到了驗(yàn)證。

六、研究結(jié)論與政策啟示

本文以地級(jí)城市的PM2.5濃度作為研究對(duì)象，運(yùn)用工具變量估計(jì)和中介效應(yīng)模型考察了區(qū)域多中心空間發(fā)展模式對(duì)霧霾污染的動(dòng)態(tài)影響以及作用機(jī)制，研究結(jié)果表明：（1）多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)中國(guó)霧霾濃度的影響呈現(xiàn)顯著的先加劇后抑制的倒U型特征，在區(qū)分城市規(guī)模、冬季是否供暖以及運(yùn)用變換的首位度作為多中心指數(shù)的替代變量之后，此結(jié)論依然穩(wěn)健。（2）根據(jù)本文測(cè)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，目前中國(guó)的江蘇、內(nèi)蒙古、廣東和山東這四個(gè)地區(qū)空間結(jié)構(gòu)的多中心水平已超越拐點(diǎn)，區(qū)域內(nèi)城市霧霾污染隨著多中心水平的提高而改善，但多數(shù)地區(qū)的城市霧霾污染尚處于隨著多中心結(jié)構(gòu)的發(fā)展而加劇的階段。（3）在作用機(jī)制方面，中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明，多中心空間結(jié)構(gòu)能夠通過(guò)促進(jìn)市場(chǎng)一體化和加快要素流動(dòng)這兩大途徑改善霧霾污染;協(xié)同效應(yīng)檢驗(yàn)表明，較高水平的市場(chǎng)一體化和要素流動(dòng)能夠更加有效地釋放多中心空間結(jié)構(gòu)的正外部性。

本文從治理霧霾污染視角為中國(guó)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展模式提供了一定的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策啟示。本文的核心觀點(diǎn)認(rèn)為，中國(guó)各地區(qū)應(yīng)當(dāng)逐步加強(qiáng)多中心空間結(jié)構(gòu)建設(shè)，避免城市之間過(guò)大的發(fā)展差距而阻礙市場(chǎng)整合和資源利用效率，造成霧霾污染的加劇。具體而言，各地區(qū)可將以下三方面作為著力點(diǎn)：第一，通過(guò)建立城市之間的合作機(jī)制破除行政邊界和貿(mào)易壁壘，推動(dòng)市場(chǎng)一體化水平的提升。多中心發(fā)展模式治理霧霾污染離不開(kāi)要素充分流動(dòng)和市場(chǎng)整合，這便需要弱化地方保護(hù)和市場(chǎng)分割，推動(dòng)創(chuàng)新型人才、技術(shù)等綠色要素的跨地區(qū)流動(dòng)，最大程度地發(fā)揮多中心空間溢出對(duì)工業(yè)減排和能源效率的積極影響。第二，制定區(qū)域范圍內(nèi)的整體規(guī)劃和政策，為各城市的協(xié)調(diào)統(tǒng)一發(fā)展提供明確的制度支撐。在多中心空間發(fā)展過(guò)程中，在城市“錦標(biāo)賽”仍普遍存在的背景下，城市之間的互動(dòng)難免存在博弈。這便需要根據(jù)區(qū)域內(nèi)不同層級(jí)城市的發(fā)展階段和比較優(yōu)勢(shì)明確產(chǎn)業(yè)分工，并基于不同城市的訴求制定統(tǒng)一的環(huán)境規(guī)制標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，推動(dòng)城市污染排放逐步減緩[39]。第三，加強(qiáng)城際基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)城市之間的功能聯(lián)系。多中心空間結(jié)構(gòu)能夠發(fā)揮節(jié)能減排作用的原因不僅僅是緩解大城市的集聚不經(jīng)濟(jì)，還包括中小城市對(duì)大城市的“規(guī)模借用”，實(shí)現(xiàn)更大地理范圍內(nèi)的空間溢出。這便需要加強(qiáng)城市之間的交通和通訊設(shè)施建設(shè)[40]，降低城市之間的交流溝通成本。

參考文獻(xiàn)：

[1]邵帥，李欣，曹建華，等.中國(guó)霧霾污染治理的經(jīng)濟(jì)政策選擇：基于空間溢出效應(yīng)的視角[J].經(jīng)濟(jì)研究，2016（9）：73-88.

[2]GLAESEREL，KAHNME.Thegreennessofcities：Carbondioxideemissionsandurbandevelopment[J].JournalofUrbanEconomics，2010，67（3）：404-418.

[3]張可，汪東芳.經(jīng)濟(jì)集聚與環(huán)境污染的交互影響及空間溢出[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014（6）：70-82.

[4]QIYG，LIUYJ.Industrialspatialstructureandevolutionofproducerservicesandmanufacturing[J].MetallurgicalandMiningIndustry，2015，7（3）：127-135.

[5]VERHOEFET，NIJKAMPP.Externalitiesinurbansustainability：Environmentalversuslocalization-typeagglomerationexternalitiesinageneralspatialequilibriummodelofasingle-sectormonocentricindustrialcity[J].EcologicalEconomics，2002，40（2）：157-179.

[6]王興杰，謝高地，岳書平.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和人口集聚對(duì)城市環(huán)境空氣質(zhì)量的影響及區(qū)域分異：以第一階段實(shí)施新空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的74個(gè)城市為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015（2）：71-76，91.

[7]鐘娟，魏彥杰.產(chǎn)業(yè)集聚與開(kāi)放經(jīng)濟(jì)影響污染減排的空間效應(yīng)分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2019（5）：98-107.

[8]王家庭，趙麗，馮樹(shù)，等.城市蔓延的表現(xiàn)及其對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響[J].城市問(wèn)題，2014（5）：22-27.

[9]陸銘，馮皓.集聚與減排：城市規(guī)模差距影響工業(yè)污染強(qiáng)度的經(jīng)驗(yàn)研究[J].世界經(jīng)濟(jì)，2014（7）：86-114.

[10]張可，豆建民.集聚對(duì)環(huán)境污染的作用機(jī)制研究[J].中國(guó)人口科學(xué)，2013（5）：105-116，128.

[11]楊仁發(fā).產(chǎn)業(yè)集聚能否改善中國(guó)環(huán)境污染[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2015（2）：23-29.

[12]張可.經(jīng)濟(jì)集聚的減排效應(yīng)：基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角的解釋[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2018（3）：64-76.

[13]邵帥，張可，豆建民.經(jīng)濟(jì)集聚的節(jié)能減排效應(yīng)：理論與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)[J].管理世界，2019（1）：36-60，226.

[14]ARNOTTR.Congestiontollingwithagglomerationexternalities[J].JournalofUrbanEconomics，2007，62（2）：187-203.

[15]MEIJERSEJ，BURGERMJ，HOOGERBRUGGEMM.Borrowingsizeinnetworksofcities：Citysize，networkconnectivityandmetropolitanfunctionsinEurope[J].PapersinRegionalScience，2016，95（1）：181-198.

[16]PHELPSNA，OZAWAT.Contrastsinagglomeration：Proto-industrial，industrialandpost-industrialformscompared[J].ProgressinHumanGeography，2003，27（5）：583-604.

[17]MEIJERSEJ，BURGERMJ.SpatialstructureandproductivityinUSmetropolitanareas[J].EnvironmentandPlanningA：EconomyandSpace，2010，42（6）：1383-1402.

[18]PARRJB.Agglomerationeconomies：Ambiguitiesandconfusions[J].EnvironmentandPlanningA：EconomyandSpace，2002，34（4）：717-731.

[19]張浩然，衣保中.城市群空間結(jié)構(gòu)特征與經(jīng)濟(jì)績(jī)效：來(lái)自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2012（1）：42-47，115.

[20]潘士遠(yuǎn)，朱丹丹，徐愷.中國(guó)城市過(guò)大抑或過(guò)小：基于勞動(dòng)力配置效率的視角[J].經(jīng)濟(jì)研究，2018（9）：68-82.

[21]林伯強(qiáng)，杜克銳.要素市場(chǎng)扭曲對(duì)能源效率的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013（9）：125-136.

[22]BAIJH，LUJY，LISJ.Fiscalpressure，taxcompetitionandenvironmentalpollution[J].EnvironmentalandResourceEconomics，2019，73（2）：431-447.

[23]DUANMUJL，BUML，PITTMANR.Doesmarketcompetitiondampenenvironmentalperformance？EvidencefromChina[J].StrategicManagementJournal，2018，39（11）：3006-3030.

[24]MEIJERSE.Summingsmallcitiesdoesnotmakealargecity：Polycentricurbanregionsandtheprovisionofcultural，leisureandsportsamenities[J].UrbanStudies，2008，45（11）：2323-2342.

[25]原倩.城市群是否能夠促進(jìn)城市發(fā)展[J].世界經(jīng)濟(jì)，2016（9）：99-123.

[26]吳福象，劉志彪.城市化群落驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)制研究：來(lái)自長(zhǎng)三角16個(gè)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008（11）：126-136.

[27]CHENXD，HUANGBH.Clubmembershipandtransboundarypollution：EvidencefromtheEuropeanUnionenlargement[J].EnergyEconomics，2016，53：230-237.

[28]張翠菊，張宗益.能源稟賦與技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)碳排放強(qiáng)度的空間效應(yīng)[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2015（9）：37-43.

[29]劉安國(guó)，張克森，聶蓓，等.江蘇省第二產(chǎn)業(yè)演進(jìn)與工業(yè)三廢排放關(guān)系研究[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2017（4）：1579-1588.

[30]鄧玉萍，許和連.外商直接投資、地方政府競(jìng)爭(zhēng)與環(huán)境污染：基于財(cái)政分權(quán)視角的經(jīng)驗(yàn)研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2013（7）：155-163.

[31]秦蒙，劉修巖，仝怡婷.蔓延的城市空間是否加重了霧霾污染：來(lái)自中國(guó)PM2.5數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2016（11）：146-160.

[32]盛斌，毛其淋.貿(mào)易開(kāi)放、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)一體化與中國(guó)省際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：1985—2008年[J].世界經(jīng)濟(jì)，2011（11）：44-66.

[33]CLARKH，PINKOVSKIYM，SALA-I-MARTINX.ChinasGDPgrowthmaybeunderstated[R].NationalBureauofEconomicResearch，2017，No.23323.

[34]BURCHFIELDM，OVERMANHG，PUGAD，etal.Causesofsprawl：Aportraitfromspace[J].TheQuarterlyJournalofEconomics，2006，121（2）：587-633.

[35]BOSKERM，BURINGHE.Cityseeds：GeographyandtheoriginsoftheEuropeancitysystem[J].JournalofUrbanEconomics，2017，98：139-157.

[36]DAVISDR，WEINSTEINDE.Bones，bombs，andbreakpoints：Thegeographyofeconomicactivity[J].AmericanEconomicReview，2002，92（5）：1269-1289.

[37]龐軍，吳健，馬中，等.我國(guó)城市天然氣替代燃煤集中供暖的大氣污染減排效果[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2015（1）：55-61.

[38]劉修巖，李松林，陳子揚(yáng).多中心空間發(fā)展模式與地區(qū)收入差距[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（10）：25-43.

[39]周付軍，胡春艷.大氣污染治理的政策工具變遷研究：基于長(zhǎng)三角地區(qū)2001—2018年政策文本的分析[J].江淮論壇，2019（6）：134-141.

[40]龐雨蒙，劉震，潘雨晨.財(cái)政科教支出與霧霾污染治理的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2020（6）：128-138.