生產性服務業空間集聚對環境污染的影響

余泳澤+劉鳳娟

摘要：本文基于2004—2014年中國230個地級市的水污染和空氣污染面板數據，從生產性服務業多樣化集聚和專業化集聚兩個角度，檢驗生產性服務業集聚對環境污染的影響。結果顯示：生產性服務業集聚對水污染和空氣污染起到抑制作用，生產性服務業能夠通過多樣化集聚和專業化集聚兩個途徑減少廢水和二氧化硫的排放量；相對于生產性服務業專業化集聚，多樣化集聚對環境污染的抑制作用更大。相對于水污染，生產性服務業集聚對空氣污染的抑制作用更加顯著；生產性服務業集聚具有很強的正環境外部性，能夠減少鄰近城市的環境污染。

關鍵詞：生產性服務業；多樣化集聚；專業化集聚；環境污染

中圖分類號：F0629文獻標識碼：A

文章編號：1000176X（2017）08002307

一、問題的提出

中國在改革開放初期采用的粗放式發展模式使得經濟快速增長，但一味追求經濟增長導致了一系列問題。其中，環境污染是過度使用能源資源的主要外在表現，目前中國七大江河水系中，已經有超過40%的水質完全沒有使用價值，全國1/3的城市人口呼吸的空氣被嚴重污染，民眾賴以生存的生態環境不斷惡化?？梢?，環境污染已經成為民眾健康和經濟發展的重大威脅，治理污染和保護生態環境迫在眉睫。眾多研究表明可以通過產業結構升級和科技創新來減少環境污染，且大多針對于制造業企業。而第三產業中的生產性服務業能夠推動制造業產業結構升級、提高制造業效率和促進制造業技術創新。那么生產性服務業集聚能否通過這些渠道對環境污染產生影響？進一步的，能否通過空間外溢對其他區域的環境污染產生影響？事實上，政府正在強調生產性服務業與制造業的融合發展，從2007年起國家開始加大對生產性服務業的推動力度。因此，研究生產性服務業在制造業企業中的作用，從而探討其集聚對環境污染的影響具有重要的現實意義。國內外對于環境污染的研究主要從以下三個角度展開：

第一，從集聚角度出發，學者們就產業集聚對環境污染的影響存在很大分歧，具體分為三種觀點：第一種觀點認為經濟集聚是導致各種環境污染的重要原因[1-2]。張可和汪東芳[3] 認為集聚通過產能擴張和溢出效應提高勞動生產力兩個途徑增加環境污染。第二種觀點認為產業集聚能減少環境污染。產業集聚減少環境污染的途徑主要是集聚帶來了正環境外部效應以及集聚通過提高技術水平優化了經濟發展環境[4]，知識和技術的外溢為企業使用更環保的生產技術提供了可能。李勇剛和張鵬[5]認為產業集聚能夠改善環境，但存在區域差異，產業集聚對環境的改善作用東部好于中西部。第三種觀點認為產業集聚與環境污染之間的關系是非線性的。楊仁發[6]的研究結果表明產業集聚對環境污染的影響具有明顯的門檻效應，即產業集聚水平低于門檻值會加劇污染，高于門檻值將改善污染。李偉娜等[7]利用制造業面板數據分析得到中國制造業集聚與環境污染的關系呈“N”型。

第二，從政府角度出發，研究政府行為如何影響企業行為，進而影響到污染排放。既有文獻的分析結果并不一致。譚志雄和張陽陽[8]的實證結果顯示中國財政分權度高的東部地區比財政分權度低的中西部地區有更多的資金治理環境，因而更有能力控制環境污染。但也有可能當地政府財政分權度越高，尋租腐敗越嚴重，導致當地工業污染排放越多。鑒于隱性經濟的存在，即存在不受政府管制或觀測的經濟活動，有可能會降低政府管制效果。余長林和高宏建[9]將隱性經濟活動納入研究中，結果表明環境管制有兩方面的效應：一是官方經濟活動減少，從而減少環境污染，這與張志強[10]的研究結果相同。二是環境管制擴大了隱性經濟規模，從而增加環境污染，環境管制的最終效果將取決于這兩種效應的大小。此外，一些學者關注政府之間的稅收競爭與環境污染的關系。劉潔和李文[11]認為稅收競爭必然加劇環境污染。楊海生等[12]認為政府之間在環境政策方面存在攀比式競爭，他們以降低本地環境質量為條件爭奪流動性資源和固化本地資源，這是環境污染加劇的重要原因之一。

第三，從對外開放角度出發，有大量文獻研究外商直接投資（FDI）和對外貿易對中國環境的影響。國內外學者關于FDI對東道國環境污染的影響并未達成一致。許和連和鄧玉萍[13]的研究表明FDI集聚有利于改善環境。但也有研究認為發展中國家在經濟發展早期大量出口污染密集型和資源消耗性產品，FDI會加劇東道國環境污染。對外貿易對一國環境有利有弊。李小平和盧現祥[14]的研究表明貿易開放增加了中國的二氧化碳排放量。黨玉婷[15]認為對外貿易的技術效應顯著降低了中國制造業各行業的產污系數。

綜上所述，現有文獻中關于生產性服務業集聚對環境污染影響的分析較少。生產性服務業是由工業服務外包業務發展而來，其能夠通過提高自身效率進而提高相關聯制造業的生產效率。此外，生產性服務業集聚還可以通過企業間的競爭、專業化提升和規模經濟效應促進制造業產業結構升級，與制造業形成協同創新系統，推動制造業技術創新。劉勝和顧乃華[16]通過構造生產性服務業集聚空間規模指標從市場外部性和技術外部性兩方面得出生產性服務業集聚減少了環境污染的結論。目前針對環境污染已有大量文獻，但仍存在以下不足：一是在影響環境污染的產業選擇上，多側重于制造業，較少從與制造業關聯的生產性服務業或生產性服務業空間集聚角度研究對環境污染的影響。二是在研究數據的選擇上，對污染物的數據沒有進行處理，且多選用省級面板數據，空間尺度和內部差異性大。

相對于以往研究，本文有以下創新：一是從生產性服務業多樣化集聚和專業化集聚兩個角度考察其對環境污染的影響。二是所選取的環境污染指標包括水污染和空氣污染，分別取廢水排放量和二氧化硫排放量占國內生產總值的比重作為被解釋變量，數據選取2004—2014年中國230個地級市的面板數據。三是運用空間計量模型，考察生產性服務業集聚的空間外部性，即對臨近城市環境污染的影響。

二、生產性服務業集聚影響環境污染的內在機制endprint

（一）生產性服務業集聚通過產業結構升級效應抑制環境污染

生產性服務業集聚通過自身規模擴張的直接效應抑制環境污染。大量生產性服務業企業不斷集聚，使得產業結構得到優化，自身規模逐漸擴張。制造業將非核心業務逐漸剝離外包給更加專業和多元化的生產性服務業后，制造業占全部產業的比重降低，生產性服務業比重上升。生產性服務業具有高科技含量、高附加值、低資源消耗和低環境污染等特征，其完成這部分外包業務所耗產能會小于制造業，從而分擔并且減少制造業對環境污染的影響。

生產性服務業集聚通過促進制造業產業結構升級的間接效應抑制環境污染。多樣化集聚意味著生產性服務業的產品供給多樣化，可為制造業提供全方位的高質量服務。專業化集聚會導致提供相同產品或服務的生產性服務業內部競爭加劇，激烈的競爭會促使其提高服務專業化程度和降低服務價格，從而降低了制造業的成本。對于制造業來說，生產性服務業從制造業中剝離出來后又以更低的成本、更專業的形式嵌入到制造業的價值鏈中，使得制造業內部的組織結構得到優化升級。制造業將非核心業務以更低的成本外包出去，會有更多的資金和人力分配到諸如研發、核心產品制造或拓寬價值鏈上，使得制造業更專注于提升產品的附加價值。由于制造業有機會向價值鏈高端攀升，可以通過從低端的、會造成環境污染的生產制造逐漸向中高端的、對環境友好的研發設計和品牌營銷環節延伸。在拓寬價值鏈的過程中，生產制造的比重進一步降低，能源消耗隨之減少，進而減少環境污染。

（二）生產性服務業集聚通過技術創新效應抑制環境污染

目前中國制造業整體創新能力不強，資源利用率低，廢水和廢氣等污染物排放嚴重。從生產性服務業和制造業融合日益增強的現狀來看，一方面，生產性服務業專業化集聚，尤其是科研院所、機構和金融業的集聚為制造業的技術創新提供了專業性的渠道和資金支持，且生產性服務業多樣化集聚可以為制造業技術創新營造優良的外部環境；另一方面，由于生產性服務業與制造業具有技術關聯性，在弱技術關聯下，制造業與生產性服務業在技術研發與創新活動中具有協同效應。生產性服務業在進行技術創新時可以降低自身成本，制造業通過生產性服務業的創新獲得了價格優勢，從而增加創新投入。制造業內部的創新能力提高，促使節能環保技術、工藝、裝備的研發和推廣應用得以實現，尤其是對于先進技術匱乏的傳統制造業，更有可能全面推行清潔生產、發展循環經濟和提高資源回收利用效率。

（三）生產性服務業集聚通過效率提升效應抑制環境污染

生產性服務業屬于知識密集型、技術密集型產業，專業化集聚和多樣化集聚會吸引大量知識、技術型人才。通過人才集聚和技術創新，制造業更偏向于綠色制造。在“互聯網+”模式下，移動互聯網、云計算、大數據和物聯網等與現代制造業結合，嵌入到制造業產業鏈中，為制造業提供了先進的生產方法。值得注意的是，生產性服務業集聚并非只提高相近的制造業效率。由于生產性服務業自身的特性，其提供服務不受地理限制，知識、技術的流動性會帶來外溢效應，使得該產業的集聚不僅會提高本地區制造業效率，還會提升周邊地區的制造業效率[17]。

現有研究為生產性服務業集聚通過以上途徑抑制環境污染提供了證據支持。唐德才[18]認為隨著中國制造業勞動力比重下降，環境污染密度也在下降。隨著科技研發經費投入比重增加，環境污染密度處于不斷下降趨勢。劉勝和顧乃華[16]認為生產性服務業通過專業化分工降低制造業生產成本，推動了生產效率提升和產業結構優化升級，進而改善城市環境質量。陶長琪和彭永樟[19]認為生產性服務業集聚外部性導致的知識溢出會使技術創新對區域產業結構升級產生空間溢出效應。綜上所述，筆者提出以下假設：

假設1：生產性服務業多樣化集聚和專業化集聚能夠抑制環境污染。

假設2：生產性服務業集聚具有正環境外部性，能夠抑制臨近城市的環境污染。

三、變量選取、數據來源與模型構建

（一）變量選取與數據來源

被解釋變量。單位GDP水污染排放量（water），本文選取工業廢水排放量占國內生產總值的比重來衡量水污染情況。單位GDP空氣污染排放量（air），本文選取工業二氧化硫排放量占國內生產總值的比重衡量空氣污染情況。

核心解釋變量。根據已有研究對生產性服務業的界定，本文選取交通倉儲郵電業、信息傳輸、計算機服務和軟件業、金融業、租賃和商業服務業、科研、技術服務和地質勘查業代表生產性服務業。通過多樣化集聚和專業化集聚兩方面衡量生產性服務業集聚。生產性服務業多樣化集聚指數（dag），借鑒韓峰等[20]與莫莎和歐佩群[21]的研究，本文利用改進的赫芬達爾-赫希曼系數衡量多樣化集聚水平：dagi=∑sEisEi1/∑ns′≠sEis′/Ei-Eis21/∑ns′≠sEs′/E-Es2。其中，Eis表示i城市s產業的就業人數，Es表示全國s產業的就業人數，Ei表示i城市全部就業人數，E表示全國全部就業人數，s′表示不同于s產業的其他產業。生產性服務業專業化集聚指數（sag），其測算公式為sagi=∑sEisEi/EsE。

控制變量。人均GDP的平方（gdp2）：本文采用人均國內生產總值的平方衡量人均GDP。外商直接投資（fdi）：研究表明外商直接投資會對環境污染產生影響，認為外商直接投資加劇環境污染的以“污染避難所”假說為代表，而認為外商直接投資改善環境的以技術外溢為代表。本文采用實際使用外資金額衡量外商直接投資。產業結構（industry）：本文利用第二產業產值占地區生產總值的比重衡量產業結構。人口密度（population）：人口因素對環境污染尤其是水污染的影響不容小覷，本文用每平方公里的人數衡量人口密度。為了計算方便和消除異方差，外商直接投資、人均GDP和人口密度取自然對數。本文選取2004—2014年中國230個地級市的面板數據，數據來源于《中國城市統計年鑒》。endprint

（二）模型構建

為了檢驗生產性服務業集聚與水污染和空氣污染的關系，本文基本計量模型設定如下：

waterit=α0+α1dagit+α2（lngdp）2+α3lnfdiit+α4industryit+α5lnpopulationit+εit （1）

waterit=α0+α1sagit+α2（lngdpit）2+α3lnfdiit+α4industryit+α5lnpopulationit+εit （2）

airit=α0+α1dagit+α2（lngdpit）2+α3lnfdiit+α4industryit+α5lnpopulationit+εit（3）

airit=α0+α1sagit+α2（lngdpit）2+α3lnfdiit+α4industryit+α5lnpopulationit+εit （4）

其中，i表示城市，t表示年份，ε表示殘差項，變量含義與描述性統計如表1所示。

四、實證分析

（一）基本回歸結果

對模型進行回歸，模型（1）和模型（4）是不加控制變量的生產性服務業集聚對水污染和空氣污染的影響，模型（2）和模型（5）是加控制變量的生產性服務業集聚對水污染和空氣污染的最小二乘法（OLS）回歸結果，未固定時間和地區。模型（3）和模型（6）是加控制變量的生產性服務業集聚對水污染和空氣污染的廣義矩估計法（GMM）回歸結果，結果如表2所示。

可以看出，模型（1）和模型（4）顯示，在不加控制變量時，生產性服務業多樣化集聚和專業化集聚對水污染影響的系數分別是-21755和-0659，且分別通過1%和5%水平的顯著性檢驗；對空氣污染影響的系數分別是-27391和-0889，且分別通過1%和5%水平的顯著性檢驗。在加入控制變量后，GMM模型的結果比OLS模型更顯著。模型（3）和模型（6）顯示，城市生產性服務業多樣化集聚和專業化集聚仍對水污染和空氣污染有顯著抑制作用，且分別通過1%和5%水平的顯著性檢驗。人均GDP的平方對水污染的影響通過1%水平的顯著性檢驗，對空氣污染的影響沒有通過顯著性檢驗；外商直接投資對水污染有正向影響，且通過1%水平的顯著性檢驗，在OLS模型中，外商直接投資對空氣污染有顯著負向影響，在GMM模型中，系數為負號，但沒有通過顯著性檢驗。

可見，在控制了人均GDP、外商投資、產業結構和人口密度變量后，城市生產性服務業多樣化集聚和專業化集聚能有效減少水污染和空氣污染，假設1得到驗證。一方面，生產性服務業專業化越強，意味著產業內部分工越合理，生產效率越高，融入到制造業中的服務專業化也更強，從而提高了能源的利用效率和回收效率；另一方面，生產性服務業專業化集聚意味著制造業分工增強，使得制造業有更多的精力投入到清潔技術的研發或拓寬價值鏈環節上。多樣化集聚即不同產業間的集聚，產業間的技術合作有利于提升服務企業水平，隨著技術含量的提高，通過產業間的前后關聯，轉移到制造業中的技術更先進。此外，多樣化集聚為制造業提供了全方位的技術服務，同樣有利于制造業技術創新。人均GDP對環境污染的影響呈現非線性特征，模型（6）雖然沒有通過顯著性檢驗，但系數符號與其他符號一致，所以人均GDP與環境污染的影響并非線性。外商直接投資對不同污染物的影響不同，隨著外商直接投資的增加，水污染排放量也增加，但空氣污染排放量有減少的趨勢，這可能與中國允許外資企業進入的標準有關。

（二）考慮空間外部性的計量模型回歸結果

生產性服務業是知識、技術密集型產業，知識與技術具有很強的流動性，所以容易產生外溢性。從自然條件來看，相鄰城市的要素稟賦、基礎設施和制度等具有相似性，同時受到生產性服務業外溢效應空間距離遞減規律的影響，相鄰城市在制造業效率上存在一定的空間相關性。因此，生產性服務業集聚不僅會提高當地制造業的生產效率，還能提高周邊制造業的生產效率。由于污染物本身的特性，如二氧化硫造成的空氣污染會不斷擴散，并不單單污染當地的空氣；廢水排放如不及時治理，勢必會污染江河下游水質。李佳佳和羅能生[22]的研究結果也表明環境污染對臨近區域的溢出效應較為明顯。因此，基于生產性服務業集聚和環境污染的外溢性，本文從空間角度出發，檢驗環境污染的空間相關性，采用空間計量模型，考察生產性服務業集聚的空間外溢效應，對周邊城市環境污染的影響情況。

本文參考余泳澤和劉大勇[23]的地理空間權重矩陣，使用空間計量模型考察環境污染在空間上的相互關系以及生產性服務業集聚對環境污染在空間上的影響。該矩陣包括鄰接標準和地理距離標準，其中鄰接標準為（0，1）矩陣。地理距離權重矩陣考慮更遠的空間單元之間的關系，它的形式如下：Wijd=e-adij；W′dij=Wdij/∑jWdij，i≠j。其中，Wij為第i行、第j列矩陣元素，行和列都對應空間單元，對角線上的元素為零。dij表示空間單元i和j之間的地理距離，本文采用各省份省會之間的直線歐式距離表示。對于省份內部距離，本文采用如下公式：dij=（2/3）areai/π。其中，areai為第i個省份的面積。為了使結果不受距離度量單位的影響以及避免權重的計算結果太小而導致誤差，本文用城市之間的最短距離dmin的倒數來代替。為了簡化模型和便于解釋，將空間權重矩陣標準化為每行元素之和為1，最后標準化后的權重為W′dij。本文對環境污染的空間相關性進行檢驗，結果如表3所示。

為從兩個模型結果中得到的全局莫蘭指數I、全局吉爾里指數C和全局Getis-Ords指數G。從表3可以看出，這三種指標均拒絕原假設，即拒絕無空間自相關。因此，選用空間計量方法是合理的。進一步，利用地理空間權重矩陣，得到空間計量回歸結果如表4所示。

可以看出，模型（2）中W-y的水污染和空氣污染系數均為正數，且通過1%水平的顯著性檢驗，這說明環境污染在鄰近城市之間存在明顯的空間外溢效應。模型（1）和模型（2）顯示，生產性服務業多樣化集聚均通過1%水平的顯著性檢驗，生產性服務業專業化集聚只有在模型（2）中對水污染沒有通過顯著性檢驗，其余均通過5%或1%水平的顯著性檢驗，且他們的系數均為負數，即對環境污染產生顯著抑制作用。由此可見，從空間角度出發，生產性服務業更能通過多樣化集聚和專業化集聚對環境污染產生影響。生產性服務業集聚的空間外溢效應明顯，通過知識和技術的溢出，同樣能作用于臨近城市的制造業生產效率、創新能力和產業融合。從整體上看，所得出的結果非常穩健，生產性服務業集聚具有正環境外部性，能夠顯著減少水污染和空氣污染，假設2得到驗證。endprint

整體上生產性服務業多樣化集聚對環境污染的影響比專業化集聚更加顯著。這一結果很大程度上與Jacobs[24]的觀點相契合，他認為知識溢出主要來源于多樣化集聚，也就是不同產業之間的集聚。不同行業之間競爭相對較小，知識排他性較弱，更愿意合作研發，促進技術創新[21]。外部性使得生產性服務業集聚地成為一個強大的輻射區，對周邊制造業的技術創新和污染排放起到重大作用。但Marshall[25]認為同質產業的集聚即專業化集聚有利用促進企業之間的知識溢出，并且還能促進其他產業的技術進步。

對于控制變量來說，人均GDP均通過1%水平的顯著性檢驗，與環境污染呈非線性關系，這與之前得出的結論相同。外商直接投資對水污染和空氣污染的影響均通過1%水平的顯著性檢驗，具有顯著正向影響，即外商直接投資會加重水污染。產業結構對環境污染產生顯著正向影響，第二產業比重越大，環境污染越嚴重。在模型（2）中，人口密度對水污染和空氣污染均通過顯著性檢驗，人口密度越大，城市規模就越大，環境污染越嚴重。

五、研究結論與政策建議

隨著經濟快速發展，中國生態環境不斷遭到破壞，關于環境污染及其治理問題越來越被人們關注和重視。在新形勢下，政府更加重視第三產業的發展，第三產業中的生產性服務業與制造業密切相關，而制造業是污染排放的主要來源。因此，本文基于2004—2014年中國230個地級市的水污染和空氣污染面板數據，從生產性服務業專業化集聚和多樣化集聚兩個角度，檢驗生產性服務業集聚對環境污染的影響。研究得到以下結論：一是生產性服務業集聚對水污染和空氣污染起到顯著抑制作用，生產性服務業能夠通過多樣化集聚和專業化集聚減少廢水和二氧化硫的排放量。二是相對于生產性服務業專業化集聚，多樣化集聚對環境污染的抑制作用更大，即減少的污染排放量更多。三是相對于水污染，生產性服務業集聚對空氣污染的抑制作用更加顯著。四是生產性服務業集聚具有很強的正環境外部性，生產性服務業的空間集聚不僅能減少當地環境污染，還能有效減少鄰近城市的環境污染。

根據以上研究結論，筆者提出以下政策建議：一是增加政府扶持力度，加快生產性服務業的發展，促進空間聚集。重點是促進生產性服務業與制造業的融合，讓生產性服務業集聚對環境污染的抑制作用渠道暢通。提高金融服務能力，降低物流成本，將信息技術普遍嵌入到制造業中，使生產性服務業更好地服務于制造業的生產和制造。二是提高生產性服務業的專業化和多樣化。促進生產性服務業多樣化空間集聚，將大量不同類型的企業聚集在同一區域，利用企業之間的交流產生正外部性。另外，優化生產性服務業中城市就業在各個行業之間的配置，結合各城市的經濟特點，尋找生產性服務業中各部門就業的合理分布。從抑制環境污染的角度出發，協調專業化集聚發展，但要更重視對多樣化的發展，充分利用生產性服務業集聚減少環境污染。

參考文獻：

[1]Virkanen， JEffect of Urbanization on Metal Deposition in the Bay of Toolonlahti，Southern of Finland [J]Marine Pollution Bulletin，1988，36（9）：729-738

[2]Verhoef， E T，Nijkamp， PExternalities in Urban Sustainbility Environmental Versus Localization-Type Agglomeration Externalities in a General Spatial Equilibrium Model of a Single-Sector Monocentric Industrial City [J]Ecological Economics，2002，40（2）：157-179

[3]張可，汪東芳經濟集聚與環境污染的交互影響及空間溢出[J]中國工業經濟，2014，（6）：70-82

[4]陳建軍，胡晨光產業集聚的集聚效應——以長江三角洲區域為例的理論和實證分析[J]管理世界，2008，（6）：68-83

[5]李勇剛，張鵬產業集聚加劇了中國的環境污染嗎——來自中國省級層面的經驗證據[J]華中科技大學學報（社會科學版），2013，（5）：97-106

[6]楊仁發產業集聚能否改善中國環境污染[J]中國人口·資源與環境，2015，（2）：23-29

[7]李偉娜，楊永福，王珍珍制造業集聚、大氣污染與節能減排[J]經濟管理，2010，（9）：36-44

[8]譚志雄，張陽陽財政分權與環境污染關系實證研究[J]中國人口·資源與環境，2015，（4）：110-117

[9]余長林，高宏建環境管制對中國環境污染的影響——基于隱性經濟的視角[J]中國工業經濟，2015，（7）：21-35

[10]張志強環境規制提高了中國城市環境質量了嗎？——基于“擬自然實驗”的證據 [J]產業經濟研究，2017，（3）：69-80

[11]劉潔，李文中國環境污染與地方政府稅收競爭——基于空間面板數據模型的分析[J]中國人口·資源與環境，2013，（4）：81-88

[12]楊海生，陳少凌，周永章地方政府競爭與環境政策：來自中國省份數據的證據[J]南方經濟，2008，（6）：15-30

[13]許和連，鄧玉萍外商直接投資導致了中國的環境污染嗎？——基于中國省級面板數據的空間計量研究 [J]管理世界，2012，（2）：30-43

[14]李小平，盧現祥國際貿易、污染產業轉移和中國工業CO2排放[J]經濟研究，2010，（1）：15-26

[15]黨玉婷中國對外貿易對環境污染影響的實證研究——全球視角下投入產出技術矩陣的環境赤字測算[J]財經研究，2010，（2）：26-35

[16]劉勝，顧乃華行政壟斷、生產性服務業集聚與城市工業污染——來自260個地級及以上城市的經驗證據 [J]財經研究，2015，（11）：95-107

[17]宣燁生產性服務業空間集聚與制造業效率提升——基于空間外溢效應的實證研究[J]財貿經濟，2012，（4）：121-128

[18]唐德才工業化進程、產業結構與環境污染——基于制造業行業和區域的面板數據模型[J]軟科學，2009，（10）：6-11

[19]陶長琪，彭永樟經濟集聚下技術創新強度對產業結構升級的空間效應分析[J]產業經濟研究，2017，（3）：91-103

[20]韓峰，王琢卓，賴明勇中國城市生產性服務業集聚效應測度[J]城市問題，2015，（9）：57-67

[21]莫莎，歐佩群生產性服務業集聚對出口產品質量的影響分析——基于我國275個地級城市的證據[J]國際商務，2016，（5）：17-27

[22]李佳佳，羅能生稅收安排、空間溢出與區域環境污染 [J]產業經濟研究，2016，（6）：57-66

[23]余泳澤，劉大勇我國區域創新效率的空間外溢效應與價值鏈外溢效應——創新價值鏈視角下的多維空間面板模型研究[J]世界經濟，2013，（7）：6-20

[24]Jacobs， JThe Economy of Cities[M]New York：Vintage，19691018-1020

[25]Marshall， AThe Principles of Economics[J]Political Science Quarterly，1920，77（2）：519-524

（責任編輯：孫艷）endprint