引言

长三角城市群是我国经济密度最大的区域，也是我国探索经济与环境协同发展、实现现代化的先导地区。随着长三角一体化上升为国家战略，长三角一体化进入全面深化和高质量发展阶段，其产业集聚和经济辐射能力也在进一步加强，具有极大的区域带动和示范作用^{[1, 2]}。但是，长三角经济发展面临的资源环境承载力不足、生态安全屏障脆弱、环境协同治理机制不健全等问题也日益凸显，局部生态破坏和环境污染事件频发。地区行政壁垒和市场分割阻碍了跨界环境治理，长三角城市亟待突破行政壁垒、市场分割、地方利益和地方政府博弈的掣肘，实现区域环境协同治理^[3]。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》强调，要提升长三角一体化发展水平，推进生态环境共保联治，高水平建设长三角生态绿色一体化发展示范区。在此背景下，评估长三角区域一体化的环境治理效应，健全长三角城市环境共保联治的长效机制，很有现实意义。因此，本文将长三角城市群扩容看作一次准自然实验，评估长三角城市群扩容背景下区域一体化的环境治理效应，探索推进长三角环境治理体系现代化和区域环境协同治理的路径与措施。

1 文献综述 1.1 区域一体化的环境影响效应

有关区域一体化的经济增长效应已被广泛研究，而区域一体化环境治理效应的探讨则是近年来才成为学界的热点话题。当前，国内外学者对区域一体化的环境效应研究可以归纳为以下两类：第一类文献是对区域一体化进行定量测度，即通过生产法^[4]、贸易流量法^[5]、相对价格法^[6]、构建综合评价指标体系^[7]等方式测度区域一体化水平，进而基于空间计量模型、面板门槛模型等验证区域一体化的环境治理效应，所得研究结论不相同，有学者认为市场一体化与污染排放呈现倒“U”形关系，邻近地区市场分割显著促进了本地污染排放^[8]，也有学者研究认为区域市场一体化促进污染产业转移，市场一体化程度越高，区域污染产业比重就越低^[9]，不过现有研究大多认为，市场一体化可以通过产业转移、规模经济、技术升级等路径降低地区的环境污染水平^{[10, 11]}。

第二类文献将城市群扩容作为区域一体化的外生政策冲出，通过双重差分（DID）、PSM-DID以及合成控制法等方法评估区域一体化政策的环境效应^[12-14]，从研究对象来看，既有研究不同国家间的区域一体化，如欧盟扩容^{[15, 16]}，也有研究珠三角、长三角等城市之间的区域一体化^{[17, 18]}。但是由于研究区域、研究角度的不同，区域一体化政策的环境效应尚未形成一个统一定论。Chen等^[19]认为由于成员国之间相同的环境规制，加入欧盟后成员国的环境污染均得到了显著改善。赵领娣等^[13]则认为长三角扩容后短期内经济联系加强，显著提高了整体城市群的工业废水排放强度。Gómez-Calvet等^[20]研究发现欧盟新进成员国的能源效率是最低的，其在节约一次能源和减少二氧化碳排放方面仍有很大改进空间。与之相类似的，尤济红等^[12]认为区域一体化过程中存在着污染转移，长三角城市群扩容在降低原位城市排污水平的同时，增加了新进城市的污染排放。

1.2 区域一体化的环境影响机制

区域一体化的环境影响机制较为复杂，一方面，区域一体化会推进地区间生产要素流动、产业集聚和产业转移，优化生产资源配置和专业化生产，通过规模经济、范围经济和技术溢出等促进环境治理水平提升^[21]；另一方面，因地区经济发展、资源禀赋、环境规制和对外开放等方面存在差异，区域一体化也伴随着拥堵效应、污染转移效应、中心城市虹吸效应和“晋升锦标赛”下府际竞争博弈，可能对区域环境治理产生负面影响，从而影响区域环境治理的地区差异性。梳理相关文献，区域一体化大体上通过经济集聚效应、产业结构升级效应以及技术创新效应影响区域环境治理。

（1）经济集聚效应。新经济地理学认为，区域一体化发展会促进产业和经济集聚，减少市场分割和地方壁垒，促进区域统一大市场的形成，提高资源配置效率，集聚的外部性又会通过产业关联、知识外溢等途径带来污染排放下降^{[22, 23]}。但是经济活动的空间集聚因为产能扩张短期内会导致污染排放总量的增加和空间拥堵，不利于环境治理^[24]。因此，区域一体化通过经济集聚效应对环境治理的影响效应是不确定的。

（2）技术创新效应。区域一体化有助于区域间的协同创新发展以及创新要素配置的优化^[25]。区域一体化一方面可以推动城市之间科研人才、创新资源的流通，在区域间形成技术研发的正向溢出作用，提高企业的技术创新水平；另一方面地方保护主义的破除也会加大企业间的竞争关系，倒逼企业加大科研力度，提高技术创新水平^[26]。创新水平的提高，有助于促进企业绿色创新技术的研发，从源头上降低污染排放。

（3）产业结构升级效应。市场分割会导致地区资源要素错配，使得部分落后耗能产业无法被淘汰^[27]。区域一体化可以使生产要素在区域间充分流动，促进产业分工和产业结构升级，打破地区对于低端要素的结构性依赖，有效地降低能源消耗，促进城市环境治理^[28]。

本文借鉴相关研究文献，运用2003—2019年225个地级及以上城市面板数据，利用双重差分法评估长三角区域一体化的环境治理效应，可能存在的边际贡献有：①在长三角区域一体化背景下，以长三角城市扩容作为政策切入点，研究长三角区域一体化的环境治理效应，缓解传统计量模型估计的内生性偏误；②不仅从城市群整体层面上进行环境效应评估，还检验比较城市群扩容对原位城市、新进城市以及整体城市的环境治理效应差异，深入探讨了区域一体化环境治理效应的异质性，为不同类型城市实施环境协同治理提供参考和借鉴；③探索验证长三角区域一体化影响环境治理的传导机制，为长三角实现区域污染联防联治提供经验证据。

2 研究设计 2.1 政策背景

为了推动长三角区域协同发展，多年来相关各方一直在进行着区域一体化探索。1982年，国务院设立上海经济区，1992年长三角地方政府经济技术协作部门自发倡议成立长江三角洲城市协作办（委）主任联席会，1997年联席会议升格为长三角城市经济协调会，共包括上海、苏州、无锡、常州、南通、杭州、嘉兴、湖州、宁波、绍兴、舟山、扬州、南京、镇江、泰州15个城市；2003年台州加入，形成了16个原位核心城市；2010年盐城、淮安、金华、衢州、合肥和马鞍山6个城市加入，这也是安徽省城市首次融入长三角区域合作，标志着长三角核心城市群的首次大规模扩容；2013年长三角城市经济协调会正式吸收徐州、芜湖、滁州、淮南、丽水、温州、宿迁、连云港等8座城市，协调会会员城市扩容至30个；直到2019年10月，历经5次扩容，沪苏浙皖一市三省41个地级以上城市全部加入长三角城市经济协调会。同年10月，国务院批复设立长三角生态绿色一体化发展示范区。长三角区域作为探索区域一体化协同治理的“排头兵”，其多年来不断地扩容与升级，为研究区域一体化的环境治理效应提供了良好的基础。

2.2 模型设定

本文以2010年长三角城市群扩容作为一次准自然实验，基于长江三角洲经济协调会的成员城市，采用双重差分法来评估长三角扩容政策对于参与城市的环境治理效应。基准回归模型设计如下：

(1)

式中，i表示城市；t表示年份；Y_{i, t}为被解释变量，用环境污染强度来表示，衡量地区i在第t年的环境治理绩效；treat_{i, t}为地区虚拟变量，2010年受到扩容政策影响的城市为处理组，赋值为1，反之为0；post_{i, t}为时间虚拟变量，2010年及以前为0，2011年及之后为1，两者的交乘项系数β度量了长三角扩容政策对于环境治理绩效的净影响，即本研究重点关注的对象，若得到的估计值β > 0，说明城市群扩容加剧了城市环境污染排放强度，β < 0表明扩容促进了城市环境污染排放强度下降，β = 0则表示没有明显影响；X_{i, t}为一系列控制变量，主要包括地区经济发展水平、对外开放度、产业结构、研发强度、交通便利程度；α₀为常数项；λ_i、λ_t为虚拟变量，分别控制城市与时间固定效应；ε_{i, t}为随机误差项。

为深入探究长三角城市群扩容对于城市群内不同城市环境污染影响的异质性，本文进一步将处理组分为三组。第一个处理组为长三角整体22个城市，该回归系数主要体现在周边新城市加入之后，总体上是否有利于降低整体城市群的环境污染排放强度。第二个处理组为长三角原位16个城市，主要考察原位核心城市在加强与新进外围城市一体化经济联系的同时，是否有利于促进自身污染排放强度下降。第三个处理组为2010年新加入的6个城市，检验新进外围城市在加入城市群以后是否导致自身污染排放强度增加。

2.3 变量与数据

被解释变量是环境治理绩效（ln pe），环境污染排放主要包括空气污染、水污染和固体废物污染等方面，长三角地区不仅是我国酸雨污染最严重的区域之一，也是重污染天气的高发区，因此本文借鉴盛斌等^[29]的做法，选取工业污染排放中最典型的污染物工业二氧化硫来衡量环境污染，同时考虑到二氧化硫排放总量往往与地区经济规模相关，最终选择工业二氧化硫排放强度来表征环境治理效果，以消除城市规模因素的影响，工业二氧化硫排放强度越低，环境治理绩效越高。

控制变量主要有：①经济发展水平（ln gdp）：以人均地区生产总值来衡量；②对外开放度（ln open）：采用外商直接投资额占国内生产总值（GDP）的比例来衡量；③产业结构（ln ind）：第二产业是环境污染的重要来源，采用第二产业增加值占GDP的比例来衡量；④研发强度（ln rd）：用各城市科研、技术服务和地质勘查业从业人员数占年末单位从业人员数的比例表示；⑤交通基础设施（ln traff）：选取年末实有城市道路面积来衡量。

本文的数据主要从国泰安和EPS全球统计数据分析平台中提取并整理，部分缺失数据根据各地区城市统计年鉴补齐，基于城市层面数据的可得性，删除各自治区城市样本以及缺失值较多的城市样本，最终选取我国225个地级以上城市2003—2019年的面板数据作为样本。

2.4 典型事实特征

为了进一步描述长三角地区污染治理的动态变化特征，对污染排放强度取对数处理后绘制核密度图，如图 1所示，在政策实施之前，核密度曲线峰值位置并没有明显变化，政策实施后波峰中心逐渐向左移动，表明长三角地区二氧化硫排放强度逐渐降低，同时，波峰宽度变大，说明二氧化硫排放强度下降的城市也有所增加，长三角地区环境治理绩效有所提升。

3 实证结果分析 3.1 基准回归结果

基准回归结果如表 1所示，模型（1）针对整体城市样本，以2010年扩容后的22个城市作为处理组，其他城市为对照组，模型（2）和模型（3）分别以“长三角城市经济协调会”的原位16个城市和2010年新进的6个城市为处理组。从基准回归结果来看，整体城市和原位城市在发生城市群扩容之后，工业二氧化硫排放强度均有显著下降，且原位城市群的减排效果优于整体城市群，而新进城市的系数为正但并不显著。长三角扩容打破了行政区域壁垒，加强了彼此间的经济联系和协调，规模经济、技术溢出等环境治理优势显现，实现了整体城市群污染治理效应的双赢。但是中心城市“虹吸效应”的存在可能使得新加入城市在承接原位城市产业转移时，引入了部分固定资产投资规模大但污染也较为严重的产业，在促进经济增长的同时也承担了部分污染转移。

3.2 平行趋势与动态效应检验

在使用双重差分法进行政策效应评估时，前提条件是处理组和控制组满足平行趋势假设。为了进行平行趋势检验，并且更加细致地观察区域一体化对环境治理绩效的长期动态效应，模型中引入政策生效前七年及以上和政策生效后的时间虚拟变量post和分组虚拟变量treat的交互项，分别记为d_7、d_6、d_5、d_4、d_3、d_2、d_1、d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7、d8，同时将政策生效当年作为基期并予以剔除，以避免多重共线性，平行趋势检验结果如图 2所示。

根据平行趋势检验结果可以发现，政策实施前的回归系数虽然一直呈下降趋势，但其基本不显著，表明研究样本满足平行趋势假设。同时，根据其动态效应结果可以发现，长三角城市扩容政策发生后污染排放强度出现了显著的下降，且这种效应有明显的持续下降趋势，表明长三角城市扩容政策对处理组城市环境治理水平提升有显著的促进作用。

3.3 稳健性检验

在式（1）双重差分模型基础上，分别使用安慰剂检验、替换被解释变量、更换控制组等方法，进行稳健性检验。

首先，借鉴周茂等^[30]的处理方法，进一步考虑长三角城市环境治理改进是否存在其他不可观测因素的影响，通过随机生成非真实处理组样本并重复500次回归进行安慰剂检验，式（1）中β估计值的表达式为：

(2)

式中，w为其他所有涉及的控制变量和固定效应，若γ = 0，则其他未观测因素不会对估计结果产生干扰，是无偏的。具体来说，假设扩容政策对城市环境治理的冲击是随机的，使这个随机过程重复500次，即产生500个，的分布图如图 3所示。可以发现，集中分布在零值附近且符合正态分布，因此可以逆推出γ = 0，说明不可观测因素几乎不会对估计结果产生影响，长三角城市扩容政策的环境治理效应比较稳健。

其次，前文实证分析中，以单位工业增加值二氧化硫排放作为被解释变量，下面以人均工业二氧化硫排放量、单位GDP的工业二氧化硫排放强度作为被解释变量进行稳健性检验，结果如表 2所示，可以发现，替换被解释变量后，回归结果与前文实证结果相一致，进一步验证了结果的稳健性。

另外，长三角城市群及其周边城市在地理位置上相互为邻，在经济联系上也日益密切，因此与核心城市相临近的周边城市可能也会受到事件的外溢影响，并交错影响处理组城市，从而使得政策的处理效应出现偏差。为检验并排除邻近地区的潜在影响，本文在控制组地区样本中剔除了长三角三省一市下辖的非处理组城市，并重新进行双重差分检验，结果如表 3所示。可以发现，三个样本分组回归系数估计值正负号与显著性同基准回归结果保持一致，且回归系数的绝对值整体增大了，进一步证明了结果的稳健性。

3.4 异质性分析

前文实证分析发现，长三角扩容政策使得长三角地区环境污染排放强度整体降低，下面将进一步研究城市群扩容所带来这一环境效应的城市异质性，主要从城市资源禀赋、城市规模以及城市等级三个角度进行考察。检验策略上，在原回归模型中引入城市特征虚拟变量及其与长三角城市群扩容这一外生冲击变量的交互项，模型设定如下：

(3)

式中，M_{i, t}为城市特征虚拟变量，分别以城市资源禀赋、城市规模以及城市等级来表示。将样本城市分为资源型城市和非资源型城市两类，构建城市资源禀赋虚拟变量resource，资源型城市赋值为1，非资源型城市赋值为0。以各城市市辖区总人口来划分，将样本城市分为中小型城市和大型及以上规模城市两类，构建城市规模虚拟变量scale，设定中小型城市scale 1 =，大型及以上规模城市scale 0 =。将长三角直辖市、副省级城市以及省会城市认定为高行政等级城市，采用虚拟变量type 1 =来进行衡量，将一般地级市认定为低行政等级城市，采用虚拟变量type 0 =来衡量。

异质性检验结果如表 4所示，根据表 4第（1）列回归结果，长三角城市扩容政策的交互项treat post ×系数显著为负，而treat post resource × ×系数显著为正，说明扩容政策对于资源型城市环境改善效果明显低于非资源型城市。相较于非资源型城市而言，资源型城市所具有的资源禀赋优势也使得其在短期内难以摆脱对资源的过度依赖，区域一体化对资源型城市环境治理效应不明显。根据表 4第（2）列的回归结果，treat× post× scale系数虽然为正，但并不显著，意味着长三角扩容政策对于中小型城市环境治理改善作用与大型及以上规模城市并没有显著差异。大型城市通过经济集聚效应和规模经济效应提升环境治理水平，小规模城市通过资源配置和技术溢出来改善环境治理，使得长三角城市扩容政策对不同规模城市环境治理并无显著差异。根据表 4第（3）列所示，城市等级虚拟变量与扩容政策的交互项treat× post× type系数在1% 水平上显著为负，表明城市行政等级对于扩容政策的环境治理效应具有显著影响，区域一体化对于高行政等级城市的环境改善作用更大，主要原因在于行政等级高的城市经济发展基础较好，在区域资源配置中拥有更大的选择权，可以吸引更多高级要素和高端产业流入，有利于降低环境污染。

4 影响机制分析 4.1 中介效应检验

综合前文影响机制分析，本文选取经济密度、绿色技术创新、产业结构升级作为中介变量，以长三角整体城市群为样本，对长三角扩容的污染减排机制进行检验，模型构建如下：

(4)

(5)

(6)

式中，Y_{i, t}表示二氧化硫排放强度；DID_{i, t}是政策交互项（DID_{i, t} =treat_{i, t} × post_{i, t}）；dgdp_{i, t}为集聚效应，用经济密度即GDP与城市行政区域面积的比值衡量；struc_{i, t}为结构效应，用产业结构升级即第三产业增加值占GDP的比重衡量；grte_{i, t}为技术效应，用绿色技术创新即地区当年申请的绿色发明专利与绿色实用新型专利之和衡量，其余变量与基准模型一致。

中介效应检验分为三步：①检验长三角城市扩容对环境治理的影响，这一步已经在前文得到验证；②检验长三角城市扩容对中介变量的影响，若系数β₁、γ₂都显著，则长三角扩容产生了三大效应，可以进行下一步检验；③将政策交互项与中介变量共同放入回归模型，若系数γ₁显著但是明显降低或不显著，则证明中介效应存在。中介效应检验结果如表 5所示，根据表 5第（2）列的结果可以发现，长三角城市群扩容的集聚效应为正，同时第（3）列中介变量的系数在1% 水平上显著为负，表明集聚对于城市污染排放强度具有显著的抑制作用，经济集聚并没有带来环境污染水平的增加，很有可能是通过规模经济和知识溢出等正外部性促进了污染排放强度下降。综合表 5第（4）、第（5）列的结果可知，长三角扩容带动了地区绿色技术创新水平的提高，有利于降低污染排放水平^[31]。根据第（7）列结果可知，产业结构升级对于污染排放强度的系数虽然为负，但是其影响并不显著，同时没有通过Bootstrap检验，说明长三角扩容对于环境治理并不显著具有产业结构的中介效应。

4.2 空间溢出效应检验

环境污染具有一定的空间关联性，区域一体化使得城市群内各城市之间的经济活动日益频繁，城市群内经济集聚、产业转移等都会导致区域环境污染产生空间溢出效应。因此，借鉴Chagas等^[32]、李政等^[33]的建模思路，设置空间杜宾双重差分模型如下：

(7)

其中，被解释变量Y、核心解释变量DID_{i, t}及控制变量X的含义与模型（1）中一致；ρ为空间相关系数，反映环境污染的空间溢出效应。β和θ是本模型中重点关注的参数，其中β衡量的是区域一体化政策对所在地区的影响，θ衡量的则是区域一体化政策冲击所带来的空间溢出效应。W_{i, j}为空间权重矩阵，本文采用反距离空间权重矩阵，即

(8)

其中，d_{i, j}为城市间地理距离，回归时将对其进行标准化处理，考虑到空间计量模型对于空间权重矩阵的敏感性，本文同时也构建了空间邻接矩阵，即当i和j两市相邻时，W_{i, j}为1，否则为0。

在使用空间双重差分模型之前，采用全局莫兰指数考察环境污染的空间相关性。在反距离空间权重矩阵和邻接空间权重矩阵下，环境污染排放强度的莫兰指数均显著为正，说明长三角污染排放显著存在空间正相关，在模型中加入环境污染的空间滞后项非常有必要。Hausman检验结果在1% 的水平下拒绝原假设，因此选择固定效应模型进行空间计量分析。表 6中的第（1）、第（2）列为基于反距离空间权重矩阵的SAR和SEM模型的回归结果，空间相关系数ρ显著为正，说明环境污染在地区之间确实存在正向溢出效应和扩散效应，即一个地区的环境治理提升有利于促进其周边地区环境改善，核心解释变量DID的系数显著为负，这进一步验证了前文的结论，即区域一体化可以改善长三角城市群的环境治理。同时，LM检验和稳健的LM检验均通过1% 的显著性检验。因此，可以进一步对运用空间杜宾模型进行实证分析，SDM模型回归结果如表 6中的第（3）列所示，DID的系数在1% 的水平上显著为负，这表明在考虑空间溢出效应后，区域一体化对于本地区的环境改善作用仍然存在，但在对其他城市的影响上，W ×DID的系数在5% 的水平上显著为正，说明区域一体化在一定程度上加重了临近地区的环境污染强度，从而加剧周边城市环境治理压力，这表明长三角环境污染治理尚未形成有效的区域联动效果，长三角城市需要加强环境治理的协调，避免各自为政，提高区域环境协同治理能力。基于邻接空间权重矩阵对模型重新进行估计，结果如表 6中的后三列所示，除了在SAR模型中DID系数不显著外，其他结果均与反距离空间权重矩阵下的估计结果一致，表明空间溢出效应估计结果较为稳健。

5 结论与启示

基于2003—2019年中国225个城市面板数据，运用双重差分法评估长三角区域一体化的环境治理效应。研究发现长三角区域一体化总体上有利于改善城市环境治理，但是对新进城市的环境治理影响不显著，在进行一系列稳健性检验后该结论依然有效。异质性检验结果发现，长三角区域一体化对于不同规模城市的环境治理效应差异不显著，对非资源型城市环境治理作用优于资源型城市，对高行政等级城市环境治理作用优于低行政等级城市。进一步机制分析表明，长三角区域一体化主要通过经济集聚和技术创新影响区域整体环境治理水平，同时存在反向空间溢出效应，即在提升本地环境治理的同时，加重了周边城市环境治理压力。基于上述结论，得到以下几点政策启示：

（1）加强长三角区域环境治理的系统观和整体观，发挥中心城市的带头示范作用。在长三角区域一体化进程中，中心城市在获得经济发展红利的同时应该发挥经济辐射带动能力和示范作用，加强与周边地区城市环保合作和空间溢出效应，促进区域环境治理水平提升。同时，新进城市在承接原位城市产业转移时，需要避免走“先污染后治理”的老路，不以牺牲环境换取短期经济增长，完善自身产业承接的配套设施建设，尤其是污染治理设施，有效对接产业合作，促进区域环境污染协同治理。

（2）构建长三角一体化通过经济集聚、技术创新和产业结构升级促进城市环境治理的长效机制。鼓励长三角城市加强产业协作，结合当地主导产业和资源禀赋情况，因地制宜采取环境治理措施，加大对绿色创新技术的投入和研发，充分发挥经济集聚效应以及技术溢出效应；优化区域产业结构布局，进一步增强长三角区域一体化产业结构升级的环境治理效应，推动要素向高技术、高附加值、低污染的产业集聚，优化区域产业结构布局，实现区域经济与环境的协调发展。

（3）全面提升区域一体化环境协同治理效能。区域环境治理不可仅着眼于自身区域，需加强各城市在区域一体化进程中的联防联控。一方面，要尽快打破长三角区域行政壁垒和市场分割，以市场一体化为核心推进长三角区域一体化建设，充分发挥长三角区域统一大市场优势，利用市场一体化推进城市环境治理提升；另一方面，加强环境污染协同治理，加强城市之间污染治理和技术减排的交流合作，推进环保设施建设的有效联动和共享，充分利用区域一体化的合作平台，联手攻克污染治理难关，提升长三角区域环境协同治理水平。