生产性服务业集聚具有减霾效应吗？

王 磊 付 奎 邓昌豫

一 引 言

近年来我国的雾霾污染呈现出发生频率高、分布范围广、持续时间长和治理难度大等一系列特征(邵帅等，2019a)，成为我国城市生态文明建设和经济高质量发展的重要阻碍力量，“治霾减霾”刻不容缓。党的十九大报告指出，要持续实施“大气污染防治行动”，打赢“蓝天保卫战”，同时要积极参与“全球环境治理”，落实“减排承诺”。因此，新时代背景下研究如何有效降低雾霾污染具有重要的理论与实践意义。

生产性服务业作为典型的知识和技术密集型产业，其在区域空间范围内的转移和集聚，对城市服务业结构高级化转变、制造业转型升级、区域性增长动能培育和经济高质量发展具有重要意义(李平等，2017)。那么，生产性服务业集聚是否具有减霾效应，能否有效抑制城市雾霾污染？生产性服务业具有高产出、高效能、低能耗、低污染等高技术含量和低碳环保特征，其在城市空间的合理集聚，一方面有利于服务业内部结构调整和产业结构优化升级，产生结构减排效应(程中华等，2019)；另一方面有助于知识和技术溢出效应的发挥，促进绿色技术在制造业等关联行业中扩散及应用，从而减少污染属性能源消耗，降低工业污染气体排放量及其氮硫化物含量。新经济地理理论认为，由市场规模不断扩大引致的产业集聚容易产生地理空间范围内的知识扩散、技术溢出和劳动力共享等集聚效应，降低生产和交易成本，促进边际收益递增；而生产性服务业集聚更有助于深化专业分工，促进上下游产业间横向和纵向分工与协作，产生规模经济和范围经济(Eswaran和Kotwal，2002；刘胜和顾乃华，2015)，从而降低企业生产和交易成本，提高经济效率和资源利用效率。同时，生产性服务业集聚也有利于促进要素集聚和城市化进程(韩峰和谢锐，2014)，吸引人才、技术、资金等要素资源向城市空间集聚，既有利于促进制造业和生产性服务业协调共生，提高能源利用效率(于斌斌，2018)，降低城市能源消耗和工业污染排放，又有助于提升城市技术创新能力，增强城市自净能力和生态承载力，降低城市雾霾污染。

但工业化和城市化的快速推进不可避免地会带来一系列环境问题，工业为主的产业结构、煤炭为主的能源结构、高密度的人口空间集聚及产生的高强度交通运输压力等加剧了城市雾霾污染(邵帅等，2019a)。生产性服务业从产业分工深化和制造业专业化生产中“分离”出来，往往和工业集聚相伴而生，若工业集聚带来的环境污染远超过生产性服务业集聚的消纳自净能力，致使生产性服务业集聚的规模经济、技术溢出及结构效应不能充分发挥，其减霾效果将难以有效实现。同时，工业企业一般在城市郊区建厂并不断聚集，工业企业生产带来的氮硫化物等一系列化学性污染气体往往会通过大气环流作用加剧城市雾霾蔓延。此外，生产性服务业集聚也会进一步吸引人口等要素资源转移和集聚，使得城市人口密度、交通运输压力不断增加，“拥挤效应”愈发凸显，空气中烟粉尘颗粒和汽车尾气排放量上升。因此，生产性服务业集聚能否有效抑制城市雾霾污染仍有待进一步研究。

鉴于此，本文以2007-2018年中国地级及以上城市面板数据为研究样本，考察生产性服务业集聚对城市雾霾污染的影响及作用机制。可能的边际贡献在于：第一，采用空间计量方法系统探究生产性服务业集聚对城市雾霾污染的影响机理，目前关于集聚与减排的研究多集中于工业领域，探究生产性服务业集聚减霾机理及效应的文献较少；第二，基于地理和历史视角构造生产性服务业集聚的工具变量，较好地控制了内生性问题，使得研究结果更为稳健；第三，从城市规模和产业集聚形式视角探究了生产性服务业集聚对城市雾霾污染的异质性影响；第四，采用中介效应模型从技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化等方面进一步检验了生产性服务业集聚影响城市雾霾污染的机制。

二 文献回顾与研究假设提出

(一)文献回顾

现有研究主要基于传统集聚经济学和新经济地理学理论探讨产业集聚的经济外部性。Marshall(1920)认为专业化集聚会产生劳动力蓄水池效应、中间投入品的规模效应和产业间的知识溢出效应。Jacobs(1969)认为多样化集聚能有效促进知识和技术在关联产业间扩散和溢出，引发跨行业间知识学习和创新。与传统的产业集聚相似，生产性服务业集聚是指生产性服务类企业在某一区域的大量集中(Keeble和Nacham，2001)。生产性服务业集聚一方面通过共享熟练的劳动力市场和中间投入品产生规模经济效应，加强上下游产业间的经济联系，促进产业链横向和纵向延伸、分工协作；另一方面通过关联产业间知识外溢和技术扩散，深化社会专业分工，进而降低生产和交易成本，促进产业技术创新和转型升级(Desmet和Fafchamps，2005)。Porter(1990)基于企业竞争外部性和产业集群理论，探究了微观企业集聚的经济外部性，认为开放竞争环境下企业为追求经济利益最大化而逐渐形成的集聚和竞争合作，有利于形成企业竞争优势，促进传统和高端制造业企业精细化、专业化分工与协作，同时也会产生大量的生产性服务类需求，吸引生产性服务类企业在城市空间进一步集聚，促进当地劳动力市场的知识交流传播和创新型市场环境的形成，有利于区域创新和经济发展。

近年来，国内外学者更加关注经济和产业集聚的环境外部性。一些学者认为，产业集聚具有负外部性。产业集聚加剧了区域环境污染(Verhoef和Nijkamp，2002)，工业集聚给当地生态环境带来极大的破坏(王兵和聂欣，2014)。另外一些学者持相反观点，认为产业集聚具有正外部性。经济活动的集聚有利于降低单位产值污染物排放量(陆铭和冯皓，2014)，工业集聚有利于降低工业废气和二氧化硫污染(胡志强等，2018)。此外，还有一些学者发现两者间呈现非线性关系。杨仁发(2015)研究发现产业集聚与环境污染具有倒U型关系；邵帅等(2019b)发现经济集聚与碳排放强度及人均碳排放之间存在典型的倒N型关系。

伴随着制造业专业化分工和协作水平不断提升，生产性服务业逐渐从制造业中“分离”出来，并演化发展为现代服务业体系中独立的产业部门。国内学者开始探究生产性服务业集聚与环境污染的内在作用机理。刘胜和顾乃华(2015)研究发现生产性服务业集聚能显著降低工业污染排放，且Jacobs外部性和Porter外部性可以通过技术溢出效应实现工业减排。余泳泽和刘凤娟(2017)发现生产性服务业集聚对水污染和空气污染具有显著的抑制作用，并通过专业化集聚和多样化集聚两种方式促进污染物减排。蔡海亚和徐盈之(2018)发现生产性服务业和制造业协同集聚对环境污染具有显著的抑制作用。

雾霾污染是近年来尤为突出的大气污染问题，已经成为政府和社会各界关注的焦点。目前国内学者主要从地方政府竞争(李涛和刘思玥，2018)、能源结构(马丽梅和张晓，2014)、城市化(邵帅等，2019a)等方面着手，探究雾霾污染的成因。部分学者基于集聚经济学理论，进一步从空间视角探究产业集聚对雾霾污染的影响(东童童等，2015)，并引入贸易开放度探讨产业集聚及协同集聚对雾霾污染的影响机理(蔡海亚和徐盈之，2018)，发现雾霾污染是诸多经济和社会因素综合作用的结果，对我国城市生态文明建设和经济高质量发展产生了不利影响。

综上所述：(1)现有文献在探究生产性服务业集聚与环境污染内在作用机理时，多集中探讨生产性服务业、制造业集聚与环境污染三者间内在机理，往往忽视了生产性服务业作为典型的知识和技术密集型产业，其在城市空间的集聚，不仅仅通过技术革新和绿色清洁生产影响工业污染物排放，也可以通过技术创新、产业结构优化、能源结构清洁化等诸多途径影响雾霾污染，但鲜有研究理论分析并实证检验内在作用机理；(2)以往文献在研究雾霾污染时采用空间计量方法，较好地处理了雾霾污染的区域空间溢出效应，但对生产性服务业集聚与雾霾污染之间内生性问题的探讨则相对不足，尤其是两者间的反向因果问题容易被忽略。例如，雾霾污染可能会对高端知识人才、资金和技术等要素向城市空间的转移和集聚产生挤出效应，也可能通过影响企业生产和居民消费等行为影响产业布局和结构调整，从而影响城市生产性服务业集聚；(3)现有研究大多从专业化和多样化两种集聚形式，探究不同类型生产性服务业集聚对环境污染的影响，而基于城市规模异质性和产业集聚异质性视角深入探究生产性服务业集聚减霾效应的研究略显不足；(4)以往文献在探讨集聚与环境污染相关关系时，多采用工业废水、固体废弃物、烟粉尘及二氧化硫排放量等指标衡量环境污染，而地级市PM2.5指标数据更能体现我国城市雾霾污染的空间延展性，为更细致地探究生产性服务业集聚与雾霾污染内在机理提供可能。

(二)内在机理分析与研究假设

生产性服务业多属于知识、技术密集型清洁行业，不仅自身具有低碳环保的属性，而且其在城市空间的集聚能够推动城市服务业结构优化、制造业转型升级和经济高质量发展，并通过促进技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化降低城市雾霾污染。

1.生产性服务业集聚通过促进技术创新降低城市雾霾污染

首先，生产性服务业集聚，尤其是信息通信产业与制造业地理空间集聚，能有效形成产业间横向和纵向关联效应，通过专业化和多样化集聚促进关联产业间绿色知识技术溢出，加快产业间和产业内信息、技术和人才等要素集聚，以及清洁环保理念传播，促进工艺技术革新、高能耗低效能工艺设备淘汰，推动产业技术创新和绿色转型。其次，生产性服务业集聚，尤其是科研机构和金融业集聚为制造业技术创新提供了专业生产技术和资金支持，创造良好的创新环境，有利于促进产业技术创新。同时，生产性服务业与制造业之间具有较强的技术关联性，容易在技术研发中产生协同效应，通过产业间绿色技术溢出推动绿色低碳技术工艺的研发与应用推广，促进传统高能耗高污染类工业清洁生产，并通过规模效应和技术溢出效应影响雾霾污染(程中华等，2019)。最后，生产性服务业集聚加快推动了现代信息技术在企业生产中传播和应用，一方面有助于提高企业生产运营柔性，促进技术革新和工艺设备升级，降低企业能源消耗强度；另一方面突破了集聚产生的技术溢出效应在不同行业和领域间的限制，促进了当地劳动力市场、商品市场的知识交流碰撞，有利于创新型环境和新兴商业模式的演化形成，大大降低了创新成本和创新风险，促进技术创新和生产效率提升，降低城市雾霾污染。

2.生产性服务业集聚通过促进产业结构优化降低城市雾霾污染

首先，生产性服务业作为现代服务业体系的重要组成部分，其在城市空间的集聚，一方面有利于深化服务业供给侧结构性改革，推动城市新兴服务业和新经济产业兴起与发展，促进服务业内部结构优化；另一方面，有助于发挥其作为高端产业对整个产业体系的支撑和辐射带动作用(李平等，2017)，促进产业结构合理化、高级化和绿色化，实现产业升级和结构优化。其次，生产性服务业集聚有利于扩大市场规模，通过现代信息技术和网络平台，加快资金、人才、知识、信息技术等要素资源在不同行业间自由转移和扩散，从而吸引信息技术服务、节能环保服务、研发设计、电商物流等相关领域产业进入，促进现代生产性服务业与制造业深度融合，助推整体产业结构优化。再次，集聚过程中现代信息技术的普及应用有助于扩大知识和技术外溢的关联效应与网络效应，突破传统集聚经济理论中“面对面交流”桎梏，使得劳动力共享和知识溢出跨越一般行业和地理空间界限(陈建军等，2009)，更有利于生产性服务业嵌入制造业生产价值链，促进制造业产业链横向和纵向延伸及结构优化，从而推动制造业服务化并向“微笑曲线”两端高附加值领域迈进(丁博等，2019)。最后，生产性服务业集聚有助于现代人力资本传输的知识要素跨行业交流碰撞，促进绿色知识和技术的转移与传播，一方面，有助于制造业从低端的、易产生环境污染的生产制造环节逐渐向中高端的、清洁低碳智能的研发设计及品牌营销环节转变，促进制造业绿色化、高端化转型升级，降低污染排放；另一方面，有助于提升制造业国际竞争力，通过产业调整的结构效应和国际环境技术规则产生的“倒逼效应”，促进产业绿色技术效率和能源利用效率提升(余泳泽和刘凤娟，2017)，降低城市雾霾污染。

3.生产性服务业集聚通过促进能源结构清洁化降低城市雾霾污染

首先，以互联网、大数据、云计算为代表的现代信息通信技术产业在城市空间的集聚及网络化布局可以产生学习效应(Banga，2005)，加强企业间信息和默示隐性知识的转移与传播，通过知识外溢效应推进工业装备制造绿色化和节能科技创新，提高工业能源利用效率，从而降低能源消耗。同时，生产性服务业作为清洁低碳型行业，其在城市空间的集聚，既能通过发挥“示范效应”减少产业对煤炭、石油等污染属性能源依赖，又能通过“鲶鱼效应”优化污染型行业能源结构，推动生产结构、能源结构和经营模式清洁化，减少氮硫化物等化学性污染气体排放。其次，生产性服务业多集聚于城市中心地带，凭借着现代信息技术和网络平台，可有效延展集聚的技术溢出效应和知识扩散范围，辐射并渗入城市建设等其他领域，进一步完善公共交通网络等基础设施建设，增加交通出行工具多元化供给，减少人们对私家车的依赖，而且公共基础设施的完善也有利于新能源汽车和城市智能交通系统的推广与普及，推进城市交通能源结构清洁化转型。最后，生产性服务业集聚有助于城市能源基础设施的完善，降低煤炭等传统能源的消耗，提高电力、天然气等清洁能源供应规模和比例，提升能源利用效率。同时随着生产性服务业集聚规模进一步扩大，现代城市低碳绿色环保理念逐渐融入人们日常生活消费之中，有利于促进城市居民能源消费结构清洁化，降低城市雾霾污染。

综上，生产性服务业集聚有利于降低城市雾霾污染，其减霾效应可以通过促进技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化等作用路径实现。据此提出以下研究假设：

假设1：生产性服务业集聚能有效降低城市雾霾污染。

假设2：生产性服务业集聚可以通过促进技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化等作用路径降低城市雾霾污染。

三 计量模型构建、变量与数据说明

(一)计量模型构建

1.基准模型构建

借鉴邵帅等(2016)、韩峰和谢锐(2017)的思路，基于STIRPAT模型，构建如下计量模型考察生产性服务业集聚对城市雾霾污染的影响：

ln

PM

2

.

5=

β

+

β

agg

+

β

ln

pgdp

+

β

(ln

pgdp

)+

β

ln

tech

+

β

ln

pop

+

γX

+

ε

(1)

其中，下标

i

表示城市，

t

表示时间，ln

PM

2.5为被解释变量，采用PM2.5衡量雾霾污染，并作对数化处理，

agg

为核心解释变量生产性服务业集聚度，ln

pgdp

指人均财富水平，并加入其二次项用于检验EKC假说，ln

tech

指技术水平，ln

pop

指人口规模水平，

X

为其他一系列控制变量集合。

2.空间计量模型构建

考虑到雾霾污染具有较强的空间传染性，借鉴邵帅等(2019a)的思路，构建如下空间计量模型：

(2)

其中，

u

和

ε

分别为个体效应和随机误差项，若

u

与

ε

相关，则为固定效应模型，反之则为随机效应模型，其他变量与基准模型相同。

(二)变量及解释说明

1.被解释变量

雾霾污染。现有研究大多采用SO、CO、CO、NO、API及PM10等污染物指标衡量雾霾污染，相对而言，PM2.5指标更能反映雾霾污染真实状况。借鉴陈诗一和陈登科(2018)的做法，采用哥伦比亚大学社会经济数据和应用中心公布的卫星监测的全球PM2.5浓度年均值的经纬度栅格数据，并利用ArcGIS软件将此栅格数据解析为2007-2018年中国281个地级及以上城市PM2.5浓度均值，采用PM2.5浓度均值衡量雾霾污染。

2.核心解释变量

生产性服务业集聚度。借鉴余泳泽和刘凤娟(2017)的做法，采用区位熵来衡量城市生产性服务业集聚水平结合韩峰和谢锐(2017)的研究，根据我国城市分行业就业统计口径，将19个行业中“信息传输、计算机服务和软件业”“科学研究、技术服务和地质勘探业”“金融业”“租赁和商务服务业”“批发和零售业”“交通运输、仓储和邮政业”“环境治理和公共设施管理业”合并代表生产性服务业。，该指标能有效反映区域产业及生产要素的空间集聚程度，计算公式如下：

(3)

多样化集聚则采用余泳泽和刘凤娟(2017)的赫芬达尔改进指数，计算公式如下：

(4)

其中

e

为

i

城市

c

产业的就业人数，

e

为

i

城市的就业人数，

e

为全国

c

产业的就业人数，

e

为全国的就业人数。

3.控制变量

控制变量具体包括：人均财富水平(ln

pgdp

)，用人均GDP衡量，并采用各省市CPI指数将人均名义GDP折算成以2005年不变价格计算的人均实际GDP；人口密度(ln

pop

)，用单位土地面积人口数量衡量；技术水平(ln

tech

)，用地级市每万人发明专利申请数量衡量；产业结构(

ind

)，用工业产值占GDP比重衡量；外商直接投资(

fdi

)，用实际利用外资占GDP比重衡量，并采用当年美元兑换人民币比率将单位调整为人民币计价；环境规制强度(

er

)，用二氧化硫去除率和工业烟(粉)尘去除率构建环境规制强度综合指标(沈坤荣等，2017)；政府干预度(

gov

)，用财政收入占GDP比重衡量；金融发展水平(

fin

)，用人均金融机构贷款余额占GDP比重衡量；城市生态环境吸纳能力(

eco

)，用城市绿化面积占土地面积比重衡量。

(三)数据来源

本文选取2007-2018年中国281个地级及以上城市面板数据作为研究样本，数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、各省市统计年鉴及国泰安数据库，并对部分缺失数据做了均值和平滑处理。各变量描述性统计见表1。

表1 主要变量描述性统计

四 生产性服务业集聚减霾效应的实证检验

(一)雾霾污染的空间相关性检验

采用莫兰指数(

Moran

’

s

I

)探讨城市雾霾污染的空间相关性，具体公式如下：

事实上，环境污染尤其是雾霾污染具有较强的空间传染性，因此，考虑采用空间计量方法探讨生产性服务业集聚与城市雾霾污染的空间联动效应，并采用全局莫兰指数I、全局吉尔里指数C和全局Getis-Ords指数检验雾霾污染的空间相关性。这里主要分析全局莫兰指数I，该指数不易受到偏离正态分布干扰，较为适宜空间关联性分析检验，权重采用地理邻接矩阵并作标准化处理。具体而言，

Moran

’

s

I

指数的取值范围为(-1，1)，越接近-1表示样本观测值呈现负向的空间相关关系，越接近1表示样本观测值呈现正向的空间相关关系，越接近0则表示样本观测值呈现随机分布趋势特征或不具有空间相关性。表2结果显示，样本观测期中，中国281个地级市城市雾霾污染的

Moran

’

s

I

指数在0.8左右波动，且均通过了1%的显著性检验，表明中国城市雾霾污染存在显著的正向空间关联性。

表2 中国城市雾霾污染的Moran’s I指数

(二)空间计量模型的基准估计结果分析

表3为基于地理邻接矩阵的GS2SLS基准估计结果，其中列(1)、 列(2)仅考虑了核心解释变量生产性服务业集聚度和STIRPAT模型因素变量对城市雾霾污染的影响，列(3)、 列(4)加入一系列控制变量。Hausman检验结果在1%显著水平上拒绝了原假设，表明固定效应模型较为适宜。后续分析以列(3)估计结果为基准展开。

表3 基准模型回归结果

(续上表)

由表3可知，生产性服务业集聚对城市雾霾污染具有显著的负向作用，即生产性服务业集聚有效抑制了城市雾霾污染，假设1得到验证。雾霾污染的空间滞后项显著为正，表明城市间雾霾污染具有显著的空间溢出效应，受气温、大风等天气因素影响，容易扩散并传染到周围地区城市，影响其它城市环境质量。

其余控制变量基本符合预期。从表3列(3)的结果来看，人口密度对雾霾污染具有正向促进效应，但未通过显著性检验，这表明城市单位土地人口数量与雾霾污染存在正相关关系，人口和经济活动的城市空间集聚会消耗大量的物质能源，增加汽车尾气及生活性污染气体排放，产生雾霾污染问题，但人口密度并未显著促进城市雾霾污染频发。人均GDP的一次项系数显著为正，二次项系数显著为负，符合经典的环境库兹涅茨假说，即随着经济发展水平不断提升，城市雾霾污染呈现出先增加后降低的倒U型曲线效应，计算“拐点”值后发现，目前我国大部分城市经济发展水平处于拐点左侧，即经济发展与雾霾污染呈现正相关关系，工业化主导的城市经济发展往往以牺牲环境为代价，地区生态环境的改善依托于城市生态文明建设和经济高质量发展。技术水平提升对城市雾霾污染具有显著的抑制作用，表明技术发展和创新能够产生技术溢出效应，有利于降低雾霾污染。工业占GDP比重越高城市雾霾污染越严重，表明以工业为主导的产业结构加剧了雾霾污染。外商直接投资对我国城市雾霾产生了“污染天堂”效应，即外商企业部分转移和投资了我国“污染属性”产业，而FDI的绿色技术溢出效应并未显现出来，因此，FDI加重了城市雾霾污染。环境规制强度增加有效抑制了城市雾霾污染，表明政府对环境污染治理的持续投入对雾霾治理产生了积极作用。政府干预程度和城市金融发展水平变量系数不显著为正，表明政府干预和金融发展并没有对城市雾霾污染产生显著作用。城市生态环境吸纳能力与雾霾污染呈现显著负相关关系，表明城市绿化发展有利于提高城市生态承载力和自净能力，可有效降低雾霾污染，符合基本预期。

(三)稳健性检验

1.调整矩阵和替代变量

采用替换空间权重矩阵、替换变量两种方法对基准回归结果进行稳健性检验。首先，将地理邻接矩阵替换为地理矩阵、经济距离矩阵和经济地理矩阵进行稳健性检验，回归结果与基准模型结果一致，即生产性服务业集聚能显著地抑制城市雾霾污染。其次，采用夜间灯光数据作为人均GDP代理变量Henderson et al.(2012)指出夜间灯光数据可以较好地衡量区域经济GDP，这里选择夜间灯光数据替代城市GDP，进一步检验实证结果的稳健性。具体做法参照刘修岩(2014)的研究。，结果显示，主要变量回归结果与基准模型结果基本一致。

表4 稳健性检验回归结果

2.内生性问题

尽管GS2SLS可以有效解决传统OLS和极大似然估计在空间相关问题和内生因果问题上存在的弊端Arraiz et al.(2010) 通过蒙特卡罗模拟证明，在异方差的情况下，拟最大似然估计量是不一致的，而G2SLS的IV估计量在异方差情况下也是一致的。，但将各解释变量及其空间滞后项作为工具变量并不能有效解决生产性服务业集聚与城市雾霾污染之间存在的反向因果关系，因此，为进一步验证实证结果，本文基于地理和历史视角构造工具变量解决可能存在的内生性问题。首先，借鉴封志明等(2007)的研究，将地形起伏度作为生产性服务业集聚的第一个工具变量。城市经济学认为地形、地貌等自然条件在城市形成和产业布局中发挥着关键性作用，而地形起伏度更是城市建筑作业和产业集聚的重要影响因素，众所周知，地形起伏度较大的地区不适宜房屋建造，城市中心商务区设计规划尤其会考虑地形地貌、地表起伏坡度，而良好的城市中心服务区建设(如高新区规划建设)和完善的公共服务基础设施会吸引高新技术产业进一步集聚，且地形起伏度作为工具变量足够外生，并不会直接对城市雾霾污染造成影响。此外，本文进一步基于地理和历史双重视角，选择社会主义改造时期(1949-1956年)私营工业产值均值与该地级市到省级最高行政中心城市距离倒数的乘积作为第二个工具变量，这一工具变量的构造主要是基于两方面考量：其一，历史上私营工业发达的省市往往具有良好经济发展基础，可能会对现代社会基础设施产生一定影响(徐现祥和李郇，2005)，而现代社会基础设施的完善有利于现代商业服务业集聚；其二，距离省会城市越近的地级市往往更容易受到地区政府资源配置的“优待”(江艇等，2018)，更容易受到区域中心城市生产性服务业集聚空间扩散效应影响，在本区域形成生产性服务业集聚，而且历史经济数据与地理距离并不会对现今城市雾霾污染产生直接影响，只可能通过影响现代城市生产性服务业集聚进而影响城市雾霾污染。

表5中列(1)和列(2)、列(3)和列(4)分别为基于地形起伏度和社会主义改造时期(1949-1956年)私营工业产值均值与该地级市到省会城市距离倒数的乘积等工具变量的回归结果。结果显示，生产性服务业集聚有效抑制了城市雾霾产生，具有显著的减霾效应，与基准模型回归结果一致。

表5 内生性检验回归结果

表5中列(1)和列(3)是不含空间权重的一般2SLS回归结果，列(2)和列(4)是包含空间地理距离权重的G2SLS回归结果，由于本文选取的工具变量均不随时间变化而变化，故无法控制年份固定效应与城市固定效应。G2SLS回归中LM检验显示工具变量不存在识别不足问题，Endogeneity检验结果再次表明工具变量合理。以上回归结果显示，生产性服务业集聚显著地抑制了城市雾霾污染，基于工具变量的2SLS与G2SLS模型有效地缓解了可能存在的内生性问题。

五 生产性服务业集聚减霾效应的异质性分析

上述实证研究发现，生产性服务业集聚能有效抑制城市雾霾污染。现实中，中国城市经济发展规模及所处的发展阶段并不相同，不同规模特征的城市生产性服务业集聚减霾效果是否呈现异质性特征？生产性服务业多样化集聚和专业化集聚的减霾效应有何差异？以现代信息技术行业为代表的高端生产性服务业集聚的减霾效应是否更加明显？因此，本文拟从城市规模异质性和产业集聚异质性两个层面进行实证检验。

(一)城市规模异质性视角下生产性服务业集聚的减霾效应

首先，从城市规模异质性视角探究生产性服务业集聚对雾霾污染的影响。为考察不同规模城市生产性服务业集聚减霾效应的差异性特征，借鉴文丰安(2018)的思路，依据城市年末人口数量，将城市划分为小城市(50万人口以下)、中等城市(50万至100万人口)、大城市(100万至200万人口)、特大及以上城市(200万人口以上)等四类。回归结果如表6所示。

表6 城市规模异质性回归结果

表6结果显示，生产性服务业集聚的减霾效应仅在大城市和特大及以上城市显著，中小城市并不显著。可能的原因在于：第一，大城市和特大及以上城市作为区域经济发展中心，往往拥有较强的规模优势、政策优势以及要素禀赋优势，市场规模大、产业间和产业内价值链分工较细，产业链较为完善，生产性服务业集聚的知识技术外溢及产业关联效应更为明显，且该类城市多为省会城市、副省级城市以及计划单列城市，工业化和城市化水平较高，更容易跨越环境库兹涅茨曲线“拐点”，抑制城市雾霾污染；第二，中小城市多为欠发达地区，受地方经济规模、资源禀赋条件及产业发展战略等因素影响，城市内部的生产性服务业发展与工业发展可能出现“嵌入”缺位，导致背离地区产业发展比较优势和工业结构的盲目发展现象，此外，受地方政府官员“GDP锦标赛”晋升的政绩观激励，中小城市间会通过财税减免和土地出让优惠等方式展开策略竞争，放松环境规制标准引致高污染高能耗工业企业进入，形成污染型工业低水平集聚和同质化竞争，使得工业集聚带来的环境污染超过生产性服务业集聚的减霾能力，生产性服务业集聚的规模经济、技术溢出及结构效应难以发挥，致使中小城市减霾效果不佳。

(二)产业集聚异质性视角下生产性服务业集聚的减霾效应

一方面，综合以往文献的做法，探究专业化集聚和多样化集聚对城市雾霾污染的异质性影响，专业化集聚为马歇尔集聚，多样化集聚为雅各布斯集聚。另一方面，借鉴韩峰和谢锐(2017)的做法，依据各细分生产性服务业的劳动生产率和技术密集度，将生产性服务业进一步划分为高端行业和中低端行业。其中高端行业主要包括“信息传输、计算机服务和软件业”“科学研究、技术服务和地质勘探业”“金融业”，中低端行业主要包括“租赁和商务服务业”“批发和零售业”“交通运输、仓储和邮政业”。回归结果如表7所示。

表7 产业集聚异质性回归结果

表7结果显示，生产性服务业多样化集聚和专业化集聚均产生了减霾效应，多样化集聚的减霾效应大于专业化集聚；高端生产性服务业集聚对城市雾霾污染的抑制效果显著，中低端生产性服务业集聚对城市雾霾污染的抑制作用并不明显。可能的原因在于：第一，多样化集聚的知识溢出效应、绿色技术溢出效应可以通过跨行业溢出，促进技术创新和产业结构优化，其减霾效应大于专业化集聚；第二，高端生产性服务业知识和技术含量较高，能够产生学习效应(Banga，2005)，加强企业间信息和知识的转移与传播，发挥知识外溢效应和信息化网络效应，促进工业技术创新和绿色化转型，推动形成绿色工业结构和生产方式，因此，高端生产性服务业集聚的减霾效应更为突出。

六 生产性服务业集聚减霾机制检验

结合前文理论分析，本文进一步从技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化等三个方面探究生产性服务业集聚抑制城市雾霾污染的具体作用机制。运用温忠麟和叶宝娟(2014)的中介效应模型，对上述三种路径进行实证检验：

ln

PM

2

.

5=

α

+

α

agg

+

α

X

+

Φ

C

=

β

+

β

agg

+

β

X

+

φ

ln

PM

2

.

5=

χ

+

χ

agg

+

χ

C

+

η

其中，ln

PM

2

.

5和

agg

分别为雾霾污染和生产性服务业集聚，

X

为一系列影响城市雾霾污染的控制变量，包括外商直接投资占比、环境规制强度、政府干预度、金融发展水平、城区绿化覆盖率等，

C

为可能的中介变量，包括技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化等。具体地，若

α

、

β

和

χ

均显著，且

χ

系数相较

α

变小或显著水平在不同程度下降，则表明存在部分中介效应；若

α

和

β

均显著，

χ

不显著，则表明存在完全中介效应；若

β

和

χ

至少一个不显著，则需要进行Bootstrap检验。中介效应检验结果见表8。

表8 中介机制检验结果

表8列(1)-列(3)为技术创新的中介机制检验结果。为验证生产性服务业集聚是否通过促进技术创新，降低城市雾霾污染。本文手工从国家知识产权局官网获取各地级市发明专利申请及授权数量，并将发明专利授权数量作为城市技术创新的代理指标。结果表明，生产性服务业集聚显著促进了城市技术创新，在列(3)加入技术创新后，生产性服务业集聚的系数绝对值变小，且技术创新显著为负，说明技术创新的中介效应显著，即生产性服务业集聚通过促进技术创新进而抑制城市雾霾污染。进一步通过计算得出，该路径下中介效应占总效应的比例为0.2341。由此，生产性服务业集聚有利于促进知识、技术和创新要素流动，通过产业间横向和纵向关联效应以及绿色技术溢出效应促进企业工艺流程技术革新、节能环保技术研发及协同创新，推动高污染高能耗产业绿色化转型，从而降低城市雾霾污染。

表8列(4)-列(6)为产业结构优化的中介机制检验结果。为验证生产性服务业集聚是否通过促进产业结构优化，降低城市雾霾污染，本文采用重污染工业产值占比来衡量产业结构优化。结果表明，生产性服务业集聚显著降低了城市重污染工业占比，在列(6)加入重污染工业占比后，生产性服务业集聚的系数绝对值变小，说明重污染工业占比的中介效应显著，生产性服务业集聚可以通过降低重污染工业占比带来的城市产业结构优化，降低城市雾霾污染。进一步通过计算得出，该路径下中介效应占总效应的比例为0.1872。因此，生产性服务业集聚可以有效促进工业结构调整和绿色化转型，引领促进清洁型、智能型行业发展，带动整个产业结构优化升级，产生间接环境效应，从而降低城市雾霾污染。

表8列(7)-列(9)为能源结构清洁化的中介机制检验结果。为验证该作用机制，本文采用煤炭消费量占能源消费量比重来表征能源结构清洁化程度。结果表明，生产性服务业集聚显著降低了污染型能源消费占比，但在加入能源结构后，生产性服务业集聚系数值并未降低，继而采用Bootstrap法检验间接效应是否显著，结果拒绝原假设，表明间接效应显著，即生产性服务业集聚可以通过降低污染型能源消费占比，优化城市能源结构，进而降低雾霾污染。进一步通过计算得出，该路径下中介效应占总效应的比例为0.0963。上述结果表明，生产性服务业作为典型的知识技术密集型和低碳环保型产业，从需求侧来看，其对清洁能源的需求有利于减少该产业及关联产业对石油、煤炭等高污染型能源依赖；从供给侧来看，科研技术服务业可通过技术研发创新和工艺设备能源利用效率改进，进而推动制造业、电力热力生产和供应业、采矿业和煤炭洗选业等关联行业整体能源清洁化生产及利用，促进交通和生活能源结构清洁化，从而降低城市雾霾污染。

综上得到结论：生产性服务业集聚可以通过推动技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化等作用途径降低城市雾霾污染，假设2得到验证。

七 结论与启示

文章基于集聚经济学理论和新经济地理学理论框架，以2007-2018年中国地级及以上城市层面数据为研究样本，运用空间GS2SLS系统考察了生产性服务业集聚对城市雾霾污染的内在作用机理，采用地形起伏度和社会主义改造时期(1949-1956年)私营工业产值均值与该地级市到省级最高行政中心城市距离倒数的乘积项作为工具变量，较好地解决了可能存在的内生性问题，并运用中介效应模型实证检验了作用机制。主要结论为：中国城市雾霾污染具有显著的空间溢出效应；生产性服务业集聚具有显著的减霾效应，在考虑雾霾污染的空间溢出效应并解决了内生性问题后，生产性服务业集聚对城市雾霾污染表现出显著的抑制作用；影响机制分析表明，技术创新、产业结构优化及能源结构清洁化是生产性服务业集聚影响城市雾霾污染的途径，其中技术创新的减霾效应大于产业结构优化和能源结构清洁化的减霾效应；异质性分析表明，不同规模城市生产性服务业集聚减霾效应具有显著差异，大城市和特大及以上城市生产性服务业集聚的减霾效应较为明显，中小城市生产性服务业集聚的减霾效应并不显著；不同产业集聚方式下生产性服务业集聚减霾效应略有差异，生产性服务业多样化集聚和专业化集聚均表现出减霾效应，多样化集聚的减霾效应更为明显，高端生产性服务业集聚表现出显著的减霾效应，中低端生产性服务业集聚的减霾效应并不显著。

对城市雾霾治理具有如下政策启示：(1)通过城市协同推进雾霾污染的联防联治。强化中央环保督察顶层设计，加大区域联合环境治理与监督力度，完善大中小城市一体化环境治理机制，建立区域间大气污染联防联控的综合治理体系。(2)促进产业融合，推动生产性服务业合理集聚。加快培育和发展生产性服务业，推动以高新技术产业为代表的生产性服务业在城市空间合理集聚，加快推进生产性服务业与制造业良性互动和深度融合，促进城市创新能力提升、产业结构优化和能源结构清洁化，实现生产性服务业集聚有效减霾。(3)聚焦产业升级，提升生产性服务业集聚减霾效果。合理引导城市生产性服务业多样化集聚，进一步推动高端生产性服务业合理集聚，促进不同产业间协调共生，促使生产性服务有效嵌入制造业价值链高端环节，推动制造业服务化并向“微笑曲线”两端高附加值领域迈进，提升生产性服务业集聚减霾效果。(4)因城施策，优化生产性服务业内部结构。大城市和特大及以上城市要充分利用城市经济规模、要素集聚及技术水平优势，坚持多样化、高端化发展模式，充分发挥生产性服务业集聚的技术溢出和结构优化效应，促进城市有效减霾；中小城市要根据城市功能定位、资源禀赋及产业结构，从主导工业发展需求出发，制定生产性服务业发展战略，推进生产性服务业的高端化、多样化转型，切实提升中小城市生产性服务业集聚减霾能力。

本文仅从技术创新、产业结构优化和能源结构清洁化等中介途径探究生产性服务业集聚减霾效应的作用机理，未来可进一步探索城市化、规模经济效应等影响机制以及政府环境规制等调节机制；同时，尽管本文从城市异质性和产业集聚异质性视角探究生产性服务业集聚的减霾效应，但依然缺乏对不同城市规模、区位及资源禀赋特征异质性下生产性服务业集聚不同发展模式减霾效应的细致讨论和分析，未来可进一步探究生产性服务业集聚在不同规模等级、区位条件及资源禀赋特征城市的减霾分工协作和多元化模式选择。