工业集聚、城镇化与环境污染——基于非线性门槛效应的实证研究-王素凤.pdf

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1、2017年第11期 科技管理研究Science and Technology Management Research 2017 No11doi：103969jissn10007695201711032工业集聚、城镇化与环境污染基于非线性门槛效应的实证研究王素凤1，Pascae Champagne2，潘和平1，冯南平3，王洪波3(1安徽建筑大学管理学院，合肥安徽 230601；2加拿大女王大学土木工程学院，金斯顿安大略省 K7L 3N6；3合肥工业大学管理学院，合肥安徽23000”摘要：利用中国30个省级行政区200(卜2m4年的面板数据，运用门槛回归方法，以工业集聚为门槛变量，实证分析工业集聚

2、及其与城镇化的耦合效应对污染排放的影响，并将样本总体划分为东部、中部、西部和东北4组检验工业集聚环境外部性的区域差异。研究结果表明：工业集聚与环境污染的关系呈倒u型特征；工业集聚通过推动经济发展减少污染物排放；工业集聚与城镇化的良性互动显著降低了环境污染水平；城镇化对工业集聚环境污染效应的门槛位置有重要影响，在四类地区中，城镇化水平较高的东部省份的门槛值明显低于其它地区。关键词：工业集聚；环境污染；门槛模型；城镇化；区域差异中图分类号：F205；F224 文献标志码：A 文章编号：1000一7695(2017)11一0217一07Industrial Agglomeration， Urbani

3、zation and EnVironmental PollutionAn Empi“cal Analysis Based on Nonlj玎ear Threshold EffectWANG Sufen91， PASCALE Champagne2， PAN Hepin91， FENG Nanpin93， WANG Hongb03(1School of Management， Anhui Jianzhu University， Hefei 230601， China；2Department of Civil Engineering of Queen s University， Kingston，

4、0ntari0， Canada K7L 3N6；3School of Management， Hefei Technology of University， Hefei 230009， China)Abstract：Using the paneI data of China s 30 provinces during 2000 to 2014 and the thresh01d regression methodwith industrial agglomeration treated as a threshold variable， this paper empirically analyz

5、es the e矗ects of industrialagglomeration， the coupling efrect of industrial agglomeration and urbanization on poUution emissions， and thensepamtes the sampling population into four铲oups， ie， eastem， central， westem and nor七heast China to examinewhether there exists regional dispari c、on environmenta

6、l externality of industrial agglomerationThe results showthat： (1) the relationship between a9910meration and p011ution is inVerted u shaped； 【2) agglomeration canreduce poution emissions through the promotion of economic development； (3) the benign intenctions becweenag再omeration and urbanization s

7、ignmcantly cut down environmental pouution； (4) urbanization plays an importantrole in detenllining the thresh01d value of p01lution effbct of agglomeration， Verified by the fact that eastem China hasthe h噜hest urbanization 1evel and the lowest thresh01d value among four groupsKey words：industrial a

8、gdomeration；environmental poUution；threshold model；urbanization；re百onal difrerence工业集聚在推动中国经济增长的过程中对城镇环境造成了不利影响，尽管政府制定了相应的减排目标和环境规制方案，但环境污染形势依然不容乐观。以工业“i废”排放为例，2014年，全国工业s0：、工业废水排放量和工业固体废弃物产生量分别为1 74035万吨、2 053 158万吨和325 62002亿吨，较2000年分别增长了864、57和29892。然而，与全国的总体趋势不同，随着工业集聚水平的提高，收稿日期：20160728，修回日期：20

9、16一1222基金项目：国家自然科学基金项目“节能减排政策对我国高耗能产业跨区域转移的影响研究”(4140l 126)；教育部人文社会科学研究规划基金项目“城镇生态承载与产业集聚的作用机制与协同路径研究”(15YJA790060)；高校优秀青年骨干人才国外访学研修重点项目“新型城镇化背景下生态承载与产业集聚的协同机制研究”(gx姚D2016130)；安徽省哲学社会科学规划项目“考虑生态约束的安徽制造业结构优化研究”(AHsKY2016D95)；安徽省教育厅人文社会科学重点项目“基于集聚与扩散效应的安徽省战略性新兴产业与区域经济协调发展研究”(sK2016A023)万方数据218 王素凤等：工业

10、集聚、城镇化与环境污染基于非线性门槛效应的实证研究部分地区的污染排放却在下降，即工业集聚具有正的环境外部性；同时，城镇化的演进也具有一定的污染效应，且表现为N型、倒u型、倒N型等非线性变化特征。更进一步，工业集聚与城镇化之间具有较强的耦合关系。一方面，工业集聚有助于降低城镇化的成本、增强城镇化的竞争力并优化城镇空间结构，而城镇化则为工业集聚发展提供了基础条件、推动工业集聚向更高层次发展并为工业集聚奠定了制度保障；另一方面，若二者发展速度不同，也会相互抑制。当工业集聚与城镇化相互耦合共同作用于城镇环境系统，将导致工业污染物排放结构与趋势变得十分复杂。本文期望在以下3个层面有所突破：首先，不同的工

11、业集聚水平意味着不同的资源可得性和能源利用效率，从而对应着不同的污染状态，故本文在所构建的面板模型中加入集聚水平的平方项，检验工业集聚与污染物排放的关系本质。其次，工业集聚与城镇化相辅相成，避开二者间的关联效应考察工业集聚的环境外部性，所得结论的科学性难以保证，故本文在面板模型中引人工业集聚与城镇化的交互项，检验二者的相互作用对环境污染的影响以及城镇化如何改变工业集聚环境效应的“拐点”位置。最后，由于各地区的集聚水平、环境规制程度、产业与能耗结构等条件迥异，工业集聚的污染效应也具有显著的空间异质性，故本文按照东部、中部、西部和东北4个经济组分别进行门槛回归分析，检验集聚环境外部性的区域差异与稳

12、健性。1 文献综述与假说提出长期以来，学术界主要关注的是经济增长与环境的关系，典型的是环境库兹涅茨曲线分析。1 J。直到近年，学者们才开始研究工业集聚的环境效应问题，主要形成了负外部性、正外部性和非线性作用关系3种结论。早期的研究发现，随着高耗能、高排放和高污染工业行业的集聚发展，城镇的生态环境受到胁迫，污染物排放增加，工业集聚呈现负外部性。另一些实证研究表明，在一些集聚规模和水平较高的地区，环境污染程度反而下降，原因在于工业集聚会诱发技术进步、技术扩散与竞争效应，从而降低环境污染坦j；同时，工业集聚的环境正外部性因产业结构的不同而呈现显著的区域差异，集聚对我国东部地区环境污染的改善作用大于中

13、西部地区，即工业集聚达到一定程度时将有助于改善环境污染。而大量的经验分析证实，工业集聚与污染排放之问并非只有单纯的正向或负向影响，而是非线性的关系，这一观点得到了绝大多数研究的认可。4。5。可见，工业集聚的环境外部性是存在的，而究竟表现为正效应还是负效应，主要由集聚水平的特征决定。6 J。一般的，当集聚规模和水平较低时，集聚的正外部经济性尚未发挥，而集聚发展又需要消耗大量的能源资源，引起污染排放量的大幅增加；随着集聚水平的提高，规模效应和技术外溢性显现，生产效率和能源利用效率上升、环境污染减少。由此，提出本文的第1个假说。假说1：工业集聚对环境污染的影响存在门槛效应，当集聚水平突破门槛值时，集

14、聚的正环境外部性有助于减少污染物排放。此外，在有关工业集聚的环境效应文献中，对城镇化所起的作用还缺乏足够的重视。作为城镇经济发展过程中的重要经济活动，城镇化也会影响污染水平与结构。研究发现，全国城镇化水平每提高1个百分点，雾霾浓度上升比例达o029，但这一比例随地区雾霾污染浓度的变化而不同。卜8|；在推进城镇化的过程中，以工业废水等8项指标为基础构建的污染综合指数由2000年的0153增至2012年的0645【9j。不仅如此，进一步的研究还发现，城镇化与工业集聚存在显著的关联性，表现为城镇化的发展促进了工业集聚程度的上升，而工业集聚反过来通过打造地区主导产业、优化空问布局、改善基础设施对城镇化

15、产生拉动作用o J。研究表明城镇化与工业集聚二者间存在较强的关联效应并共同作用于城镇环境，影响渠道主要是随着城镇化水平的提高，工业集聚的经济性显著提升了全要素生产率1，进而降低污染排放水平，因此，城镇化可以改变工业集聚与污染排放非线性关系的门槛值。由此，提出本文的第2个假说。假说2：城镇化在污染减排中发挥着重要作用，并改变了工业集聚对环境污染影响机制的门槛位置。2模型设计与指标说明21 面板门槛模型首先，考虑如下线性模型：m即以f 2镒鬻Z等玄姑鬟徽善屈1n绷r+孱ln级：。+岛lnopen。+屈lne邶fn+s。 、1 7其中：下标f(f-l，2，30)表示中国30个省级行政区(西藏和港澳台

16、地区因数据缺失未纳入研究范围)；下标f(f=1，2，15)代表20012014年共15个年份；变量po盯、以g鲥、“r6以甩、p砌、觑Jf、P，2陀、纪c矗、印P，z和e厅sf分别表示环境污染、工业集聚、城镇化、地区经济发展水平、产业结构、环境规制、科技水平、贸易开放度和能源消耗结构；万方数据王素凤等：工业集聚、城镇化与环境污染基于非线性门槛效应的实证研究 219乞为误差项。为了消除多重共线性和异方差性，对所有变量做了对数化处理。鉴于工业集聚与工业污染排放之问可能存在非线性关系，且工业集聚与城镇化会共同影响城镇环境，故在线性模型基础上分别加人工业集聚的平方项(1nag：，模型2)、工业集聚与城

17、镇化的交互项(1n昭甜珞2 ln口ggo ln“砌以，2ff，模型3)，并最后共同纳入模型(模型4)，相应的理论模型设定如下：h胪以2竺然竺纛嚣篇l逖翟剧+(2) $6ktech，+民hoPeH+pshen乳!十pl Lhnggl：+s_ 、Ih即以2竺黝竺舞篙臻j茹剐”嘴，+(3) 成ln据c红，+岛ln印朗。+鼠lnP”s0+矗2ln口舒f，+， J，h即以2竺嚣Z篙冀糍臻1嵩：篙：谍焉(4) 孱ln捃c“+岛1n印删，+屈1nP”s0+属lln499+届21n昭“r+， 、_r 7实证检验中可能存在以下问题使得模型产生内生性，如遗漏变量、被解释变量与解释变量互为因果关系、测量误差等，导致

18、传统的oLs估计有偏且不一致。为避免联立内生性影响并简化处理，本文令所有变量的滞后1期进入方程。为捕捉不同集聚水平下工业污染排放的响应机制，以工业集聚为门槛变量，借鉴Hansen提出的门槛效应模型2|，将模型(1)(4)分别改写为模型(5)一(8)的形式：1npof，=鼠+届ln口gg(q。y)+矗lnngg，(g。，)+肛ln“，6H“+岛ln J曙峨，+屈lniM肼“+层lnP”一，+鼠1n把c“+岛ln印。+ (5)8*、nenstl+s?jlnpoft，=属+矗1n昭g，(吼y)+属1n删，(吼，y)+腹ln“而dn。+屈1npg印。+成ln折s屯+愿lnPn吗，+成1n船c曩，+岛l

19、n叩册。+ (6)风、nemti。+8lIknggll+s。1npD以，=成+届ln(曙g，(吼，y)+屈ln口gg，(q。y)+岛ln“r6口n。+屈lnpg和n+屈ln坍s0+屈1nPH一，+成lnfPc曩，+岛1n印Pn。+ (7)$a、nen虬”+p L1、nngw+i【lnpof=鼠+尼lnd嚣，(q。y)+屈ln口gg，(哼。yJ+岛1n“r6口n“+层lnpg咖n+屈lnln豇。+屈ln朗_，+成1n地c囊，+岛ln印阴。+ (8)屈lnPHsf，+层1ln昭g霹+届2ln郇弘r+，式(5)(8)中：g打为门槛变量；y为待估计的门槛值；(。)为指示函数。对于多重门槛的情形，上述模

20、型可参考Hansen的研究进行扩展，此处不再赘述。估计门槛值的基本思路是：将g。的每一个观测值代入模型，运用条件最小二乘法回归，最小残差平方和所对应的门槛值即为真实的门槛值：y=argminS()y(9)得到门槛参数的估计值后，还需检验门槛效应的显著性和门槛估计值的真实性。对于显著性检验，原假设风：屈=，备择假设日，：屈，若接受原假设，表示不存在门槛值，可通过构造F检验统计量并借助“自抽样”方法模拟F的渐近分布；对于真实性检验，原假设H。：y=，备择假设H，：y，若接受原假设，表示估计值与真实值相同，可通过构造似然比检验统计量三R(7)确定门槛值的置信区间。22 指标说明和数据来源(1)环境污

21、染(pD，)：工业污染物主要有大气污染、水污染、土壤污染、固体废弃污染和噪声污染。考虑数据易得性和处理简便性，多数文献选择了单一指标(总量或人均水平)衡量污染排放水平，如工业S0，ul 3I、工业废水4|，或将污染物排放分量指标标准化后再加总5I，一些文献运用熵权法构建了环境污染综合指数，但熵权法无法揭示地区行业规模差异7I。鉴于目前并无公认的污染综合代理变量，为了更加全面地反映污染排放水平，本文借鉴傅京燕H 8。的方法提出如下综合污染指标：第1步，对各单项指标在O，1区间内进行线性标准化，以消除指标的量纲。E，=(，一施，2(E，)(纸(E，)一尬玎(E，：)(10)式(10)中：E”乓，分

22、别表示f时期地区f污染物删放的原始值和标准化后的值；M破(Ef)、蚴，z(E口)分别为f时期污染物在所有地区中的最大值和最小值。第2步，确定各单项指标的权重系数r，公式如下：铲轰轰 cn，式(11)中：GI，、Gf，分别为f时期地区f和全国的工业总产值。第3步，计算f时期地区f的综合污染指标E：E沪去乓， (12)式(12)中：m为污染物类型数，本文主要考察工业“三废”排放水平，故m=3；咒为地区数，本文选取了中国的30个省级行政区，故胛=30。(2)工业集聚(嘤，)：现有研究多采用区位商指数度量某地区相较于全国的工业集聚水平，可以借助产出或就业数据进行计算。鉴于基于就业的集聚度可能因地区、行

23、业间的劳动力过剩程度差异而产生偏差9I，本文将工业产值代人下式求得万方数据王素凤等：r业集聚、城镇化与环境污染基于非线性门槛效应的实证研究地区工业集(13)式(13)中，G，莓嚷，、；q，军莓G。，分别表示f时期产业在地区f和全国所占的比重，因此，式(13)可以反映地区f在全国的相对集聚水平。由于本文主要考察工业集聚的污染效应，故式中的代表工业。(3)城镇化(“r6以，z)：参考当前研究的一般做法嵋o J，选取地区各年非农业人口在总人口中所占的比例作为城镇化的代理变量。(4)其他控制变量。1)地区经济发展水平(砌)：选取人均意义上的地区生产总值进行度量；2)产业结构(f行sf)：用第三产业产值

24、占地区生产总值的比重来衡量；3)环境规制(P胛，JP)：用治理工业污染投资额与地区生产总值之比反映环境规制的强度；4)科技水平(纪c办)：选取地区“国内3种专利申请受理数”衡量科技创新能力；5)贸易开放度(叩P，z)：选用各地区按经营单位所在地分货物进出口总额占地区生产总值的比重来衡量；6)能源消耗结构(P，2sf)：考虑到中国煤炭主导型的能源消费模式，选取煤炭消费量占能源消费总量的比重加以度量。采用200卜2014年中国30个省级地区的面板数据，相关资料均来自于历年中国统计年鉴环境统计年鉴和中国能源统计年鉴。通过对年鉴和统计数据库的相关指标进行核对、调整，以提高数据的可信度；利用GDP平减指

25、数将地区生产总值换算成2000年不变价，以提高估计的准确性。表l中的数据为变量取自然对数后的分析结果。表1 变量的描述性统计3 实证分析31 门槛效应显著性检验和回归真实性检验首先，Hausman检验结果显示，模型(5)(8)均应选择固定效应模型，且不存在内生解释变量，可以应用0LS方法进行回归。由表2可知，模型(5)(8)通过了显著性检验，表明理论模型的设定是合理的。表2 工业集聚、城镇化影响环境污染的面板回归表2(续)注：1)括号内数值为t值；2)一、女*和+分别表示变量在1、5和10的水平上显著。下同模型(5)检验工业集聚、城镇化与污染排放的线性关系，结果显示，工业集聚、城镇化与环境污染

26、之间均呈现显著的负相关关系，影响系数分别为一03“、一0717。万方数据王素凤等：工业集聚、城镇化与环境污染基于非线性门槛效应的实证研究在引人工业集聚的平方项后，模型(6)表明，工业集聚与污染排放之间为非线性关系，验证了假说1。在1的显著性水平下，工业集聚的平方项对污染排放的影响系数符号为负，意味着二者间存在倒u型关系。当控制其它因素后，在工业集聚跨越0918(模型求得的门槛为一o086，P加086：o918)的门槛值之前，工业集聚与污染排放正相关；此后，工业集聚开始对污染排放产生显著的抑制效应。模型(7)引入了工业集聚与城镇化的交互项，结果发现，在1的显著性水平下，工业集聚与城镇化的耦合效应

27、有效降低了污染排放，影响系数为一1828，验证了假说2，即工业集聚与城镇化的互动关系促进了污染减排，且城镇化对工业集聚环境污染效应的“门槛值”具有关键影响。模型(8)综合考察了工业集聚的平方项、工业集聚与城镇化的交互项与污染排放的关系，同时验证了假说l和假说2。当工业集聚水平位于拐点(模型8中的门槛值为o739：P0 302)左侧时，工业化水平较低，尚未形成具有明显优势和吸引力的产业集群，对城镇化的推动作用不明显，此时，资源消耗量大且利用效率低、污染治理设施落后、减排代价高昂，工业集聚导致环境污染水平不断上升。随着工业集聚的规模和水平不断提高，集聚的正向溢出效应超过了负向污染效应，产业基础设施

28、逐步完善，为城镇化集聚了劳动力、资本、技术等要素；反过来，城镇化也为工业集聚提供了物质条件和制度保证，推动工业向更高层次集聚发展。集聚的知识溢出性和较低的城镇化成本有助于地区污染治理和节能减排发挥规模效应，从而使工业集聚的环境正外部性得以彰显。关于其它控制变量的影响，由表2可知，模型(5)(8)的回归结果基本一致，具体为：(1)地区经济发展水平对污染排放有促进效应，且作用系数均在1的水平上显著。(2)产业结构与污染排放负相关，本文中产业结构的代理变量是第三产业产值比重，表明随着第三产业占比上升，环境污染是下降的，这与“等坦的研究结论相符。(3)环境规制的回归系数为正，意味着污染治理投入的加大会

29、增加污染排放，显然与预期相悖。其背后隐藏的原因可能是多方面的，譬如污染监管效率低下导致企业逃避环境管制的约束成本极低2 2。，中国环境规制的“末端治理”模式难以有效控制污染排放。2 3；，由于地区间的竞争导致环境规制扭曲进而加剧了环境污染心41等。(4)科技水平对污染排放的影响系数均为负，表明集聚区加大科研投入、提高科技创新水平有助于污染减排，证实了Huyhrechts等12列的研究结论。(5)贸易开放度与污染排放均为显著负相关，表明贸易自由化产生的要素禀赋效应与技术溢出效应超过了“污染天堂”引发的环境负效应，故降低了环境污染水平。(6)能源消耗结构增加了污染排放，表明中国以煤炭为主的能源结构

30、引起了能源消费需求的增长，产生了大量的工业污染；但随着能源消耗结构的改善，这一现象有所缓解，因此能源结构对环境污染的促进作用并不显著。32稳健性检验为了保证估计结果的可靠性，将样本划分成东部、中部、西部和东北4组，根据上文的假说，利用模型(5)(8)对工业集聚的环境污染效应进行回归，检验其影响机制的区域差异。其中：东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；东北地区包含辽宁、吉林和黑龙江。由于4组子样本仅在模型(8)下全部通过了门槛效

31、应的显著性检验，故表3仅展示了基于模型(8)的分组回归结果。表3工业集聚影响环境污染的分组面板回归注：参照国家统计局关于东西中部和东北地区划分方法，http：wwwstatsgovcnzqcZthd向巧“dej巧k矗婀kp一20l106t2011061371947htm由表3的回归结果可知，四类地区的工业集聚对环境污染都具有抑制作用，表明工业集聚发展可以有效地降低污染排放，这与全国的面板回归结果万方数据222 王素凤等：工业集聚、城镇化与环境污染基于非线性门槛效应的实证研究一致。从工业集聚的平方项来看，四类地区的变量系数均显著为负，表明工业集聚达到拐点值以后，其对环境污染的效应将由促进转变为抑

32、制，再次验证了假说1。再观察工业集聚和城镇化的交互项后发现，二者的关联效应对污染排放的影响系数均为正，但并不显著，可能的原因是多数省份的T业集聚水平已经突破了地区门槛值，本文中全国30个省级行政区工业集聚水平的平均值(o9lo：e。0 904)高于全国面板门槛值(o739：Pm302)也验证了这一点。值得注意的是，在门槛值回归检验中，四类地区的门槛各不相同，按照从小到大的顺序依次为：东部(o497：P_0”7)、西部(107l：P加243)、东北(1090：Pn086)和中部(1122：Po5)，即东部省份的门槛值最小，其它i类地区的门槛值都略高于全国水平(0739)。除了地区资源环境禀赋和工

33、业集聚规模与层次等因素的影响以外，东部地区的城镇化率明显高于其它地区是造成东部拐点提前到来的一个重要原因。换言之，城镇化水平显著改变了地区工业集聚对环境污染影响的拐点位置，假说2也再次得到验证。其它控制变量的回归结果与全国的面板回归结果基本保持一致，表明了模型的稳健性。4结论与启示41 研究结论本文利用中国30个省级行政区200旷2014年的面板数据检验工业集聚水平、工业集聚与城镇化的耦合效应对污染排放的影响，考察城镇化在决定工业集聚的环境污染效应门槛值上所起的关键作用，并将全国划分为东部、中部、西部和东北4组子样本，比较工业集聚环境污染效应的区域差异。主要研究结论如下：第一，工业集聚与环境污

34、染之间存在倒u型的非线性关系。即在集聚规模与水平较低时，工业集聚的负环境外部性大于正溢出效应，集聚增加了污染排放；当集聚水平越过拐点值以后，工业集聚的正环境外部性凸显，污染排放得到有效遏制。验证了假说1。第二，在所有模型中，城镇化与环境污染均显著负相关，但东部地区的影响系数绝对值明显高于其它地区，意味着较高的城镇化水平发挥了更大的污染减排作用。第j三，工业集聚与城镇化的耦合效应有效抑制了污染排放，且在工业集聚对污染排放的影响机制中，城镇化明显改变了门槛效应的拐点位置。验证了假说2。第四，产业结构、科技水平和贸易开放度的提高能够减少污染排放，而经济增长和能源消耗结构对环境污染的效应为正，与现有研

35、究的关键结论相符。但由于环境监管效率低下、管制发生扭曲等原因，环境规制尚未发挥显著的污染减排效果。42政策启示第一，要加速工业集聚转型升级。促进集聚产业向规模化、集约化和清洁化发展，培育产业集群的区位优势，发展环境友好的产业集聚模式。考虑到产业在地区间的集聚扩散同时也伴随污染的跨区域转移，故要完善区域产业衔接政策，并制订科学合理的地区环境经济绩效考核体系，避免落后地区陷入“先污染后治理”的发展怪圈。第二，要加快推进城镇化。考虑区域城镇化发展规模和速度上的差异，应制定与地区环境承载力相适应的城镇化发展规划，以发挥城镇化对改善环境质量的作用。加大相对落后地区的基础设施与公共服务投入，增强对工业集聚

36、优化的促进作用，缓解集聚过程中面临的资源消耗过度和环境污染加剧等问题。第三，要提升环境规制水平。在一定的科技水平下，环境规制的创新补偿作用可提高贸易自由化程度，进而减少环境污染。2 6。应当严格环境规制，加大监管力度，增加污染企业的违规排放成本，提高企业污染治理的积极性；弱化环境规制中的竞争扭曲现象，充分发挥环境监管的污染减排作用。参考文献：1 GR0sSMAN G， KRuEGER A BEnvimnmental I珈acts of a NorthAmerican Fme T阳de AgIement R J脚ETER CARBERThe USMexico fke tmde a#眦mentMa

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43、ufa(1tu“ng agglomeration and environmental pollution l J jEcnlogical Indirators， 2016， 61， Part2：1024一103216AHMADI z， DEHAcHI M R， MEYBODI M E， et a1Poullti()nlevels in Imnian economy secors using inpu卜oufpuf analysis andTOPsIs technique：An approach to sustainahle de、rlopment l J jPmcediaSocial and

44、Behavioral Sciences 2014 141：1363一136817杨林涛一种可供选择的产业集聚测度新方法：来自已有测度方法比较的启示J上海经济研究，2014 f4)：104一11818傅京燕，李丽莎环境规制、要素禀赋与产业国际竞争力的实证研究J管理世界，2010(10)：8798：19白重恩，杜颖娟，陶志刚，等地方保护主义及产业地区集中度的决定因素和变动趋势J经济研究，20()4(4)：2940。20ZENG C ZHANG A， XU SUrhanization and administrativerestnlcturing：a case study()n the+uhan u

45、IJall agdomemtion l J jHahitat Intemational，2叭655：46572 1LI K LIN BThe nonlinear impacts of industrial structure onChinas energy intensityJEne。gy，2014，69：258265f 22 RASSIER D G EARNHART DEffects of envjronmentalregulation on actual and e。perted profitahility l J JEcologicalEc()nomiI_s2015，112：129140

46、23wANG Y， SHEN NEnvironmental regulation and envimnmentalDroductivifv：the case of China l J JRenewable and sustaiHableEner盯Reviews，201 6，62：758766f 24zHAO x， suN RThe innuence of Chinese environmentalregulati()n on corporation innovation and competitiveness 【J JJoumal ofCleallerProduc cion，2016，112(

47、2)：1528一1536f 25HUYBRECHTS D， VERACHTERT E， VANDER AA S， eta1Polluted rainwater runoff from waste recovery and recvclingcomDanies：determination of emission levels associated with fhe bestavailableech儿iqtIesJwasfe Managemenf， 2016，54：748226WANG Z， ZHANG B， ZENG HThe efkct of environmentalregula“()n o

48、n external trade：empirical evidences from Chineseeconomv JJournal ofcleaner Production， 2016， l 14：556l作者简介：王素凤(1978一)，女，安徽固镇人，博士，副教授，硕士研究生导师，主要研究方向为环境经济学、决策最优化。Pas。ale champagne(1968一)，女，加拿大人，博士，教授，博士研究生导师，主要研究方向为环境_丁程。潘和平(1974一)，男，安徽桐城人，硕士，教授，硕士研究生导师，主要研究方向为环境决策管理。冯南平(1981一)，女，安徽潜山人，博士，副教授，硕士研究生导师，主要研究方向为循环经济。王洪波(1984一)，男，安徽合肥人，博士，讲师，主要研究方向为环境信息管理。万方数据