城市化与环境污染：中国省际面板数据的实证研究，本文主要内容关键词为：环境污染论文,中国论文,化与论文,面板论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
学术界对城市化的研究由来已久，由于各个学科关注重点和理解的差异，关于城市化的概念还没有一个完整统一的解释。简单地说，城市化是指人口向城市地区集中和农村地区转变为城市地区的过程。城市化的本质含义是：二、三产业向城市集中，农村人口向城市转移与聚集，城市人口比重加大，城市数量增加、规模扩大，城市物质文明与生产、生活方式向农村逐渐扩散的过程。城市化涵盖社会、经济、文化等多个方面，有着丰富而深刻的内涵。
城市化发展的辐射作用推动了一国的经济增长，其在国民经济中的地位举足轻重。但是，大规模的城市化可能对环境产生重大影响。一方面，城市化发展、城市规模的扩大可能导致环境的进一步恶化。城市化的直接表现是人口增长、经济扩张与地域扩展。产业高度集中于城市，在经济活动过程中通过资源利用和能源消耗不断排放出污染物，从而产生了很大的环境压力，而经济活动聚集所导致的人口集中又会加大环境质量破坏所带来的损失。另一方面，城市化促进了经济增长与技术进步，随着法律、法规措施与管理体制的不断完善，城市化的发展又有可能改善环境污染状况。Pearce(1990)曾根据城市发展的不同阶段(起飞、膨胀、顶峰、下降和低谷等)分析了所出现的主要资源环境问题(土地的过量使用、大气污染、噪音污染、水资源的过量消耗和交通堵塞等)，由此提出了著名的城市发展阶段环境对策模型，认为城市发展与资源环境之间存在着一种相互作用的时序特征[1]。
本文通过实证分析，主要回答3个问题：①中国城市化水平与各类环境污染指标的关系曲线是否符合环境库兹涅茨曲线(简称EKC)的特征；②控制变量是否是造成环境污染的重要因素；③控制变量的引入是否对城市化与环境之间的关系产生影响。
1 文献分析
城市化对促进中国的经济增长发挥了巨大作用：2004年，中国国内生产总值(GDP)的65.5％、第二产业增加值的64％和第三产业增加值的86％来自于城市，高等教育和科研力量的90％以上集中在城市[2]。根据世界各国城市化的发展规律，当城市化水平超过30％的时候，城市化将进入加速发展时期，此时需要大量的资金、资源及人口转移为支撑，由此带来的生态环境压力更大。1996-2005年中国城市化水平由30.48％上升到42.99％，年均增长1.39％①，表明中国总体上已进入加速发展阶段，研究城市化与环境之间的关系将是中国经济可持续发展的重要任务之一。笔者认为中国学者主要从两个思路来研究城市化与环境之间的关系：第一种思路，基于经典的EKC假说来验证其在中国是否存在。如吴玉萍等发现北京经济增长与环境污染之间存在显著的倒U形曲线特征[3]。田晓四等发现南京市工业废水排放量与人均GDP之间呈N形关系，工业废气排放量和固体废物的产生量符合倒U形关系，这两类指标都提前实现了转折点[4]。王宜虎等也发现南京市各环境指标与人均GDP演替轨迹呈现一定的EKC特征；20世纪90年代以来，南京环境恶化程度得到遏制，逐渐进入经济与环境协调发展的高级阶段[5]。胡明秀等的研究结果说明武汉市工业“三废”污染物除固体废物产生与排放量在EKC曲线的左边外，其余的曲线已过或正处于EKC转折点，工业“三废”污染状况开始向良性化方向发展[6]。另外，也有学者[7，8]发现环境指标和城市化之间出现U形、倒U或N形规律。第二种思路，从系统角度，通过计算城市化与生态环境指数来研究城市化与生态环境之间的耦合关系，认为两者是城市化各方面与生态环境的诸要素之间所具有的各种非线性关系的总和[9、10]。
基于经典EKC研究的学者们大多运用时间序列数据，从城市经济发展的角度出发，验证中国或国内个别城市的经济指标(如人均收入、人均GDP)同各环境污染指标之间的关系，没有从城市规模的角度来进行定量研究；而且，运用总体时间序列数据进行估计的方法没有考虑省际差别，估算结果不够准确。有别于已有研究，本文分析环境同城市化水平和其他影响环境的各因素间的关系，考虑到城市化水平的省际差异极为显著是中国城市化进程的主要特征之一(东部地区②发展迅速，中部地区次之，西部地区则相当缓慢)，采用1998-2005年30个省(市、自治区，以下简称省，西藏除外)的面板数据进行实证分析，相对于采用全国的城市化水平来说，此方法更加准确。
2 指标选取与数据来源
EKC形状不仅具有时序特征，同时也具有截面特征[11]；而且，就样本数据量而言，面板数据包含较多数据点，从而带来较大的自由度，因此本文采用面板数据进行实证分析。
2.1 指标选取
根据数据的可获取性，选取如下各类指标：
(2)城市化水平指标 目前，学术界对于测量城市化水平的方法没有定论，本文用城市人口占总人口的比重来衡量城市化水平(％，u)，虽然该指标存在一定的不足和缺陷，但并不影响本文研究的精神实质。
(3)控制变量①贸易开放。“污染天堂”假说认为国际贸易对环境污染活动具有“替代效应”：将污染密集型产业由发达国家转移到发展中国家，或是由环境管制较强的国家转移到管制较弱的国家[12]。本文用各地进出口贸易总额与GDP总值之比来表示贸易开放度(o，％)。②产业结构。Dasgupts等认为一国工业化初期对自然资源的过度采伐导致废弃排放物的迅速增加；随着经济增长，工业比重逐渐减少，经济发展将更多依靠生产率的提高、管理与组织形式的创新，大大缓解了工业生产的环保压力[13]。本文用农业产值占GDP的比重(Sa，％)和工业产值占GDP的比重(Si，％)来表示产业结构状况。③技术水平。能源消耗所产生的污染物会污染环境，而能源消耗水平与技术水平密切相关。本文选取地区单位GDP能耗量(en，万t标准煤/亿元)表示技术水平。④经济增长。经济增长速度的快慢同样会对环境产生不同的影响。本文用各地年均GDP增长率(rg，％)来表示经济增长速度。
2.2 数据来源
所需数据根据《中国统计年鉴》、《新中国55年统计汇编：1949-2004》、《中国环境年鉴》、《中国能源年鉴》、中国环境统计公报以及各地统计年鉴相应各期计算整理得到，并且，考虑到通货膨胀的影响，GDP均按照不变价格计算。本文首先进行初步估计，仅选择城市化水平的一次及二次项进入方程，然后再将控制变量加入方程重新进行估计，并对两种结果进行比较。
3 EKC的初步估计
估计模型为：
本文采用变截距模型③，并根据Hausman检验来判断采用固定效应还是随机效应形式。由于数据横截面单位较多而时期较少，对此类数据进行估计的问题就集中于横截面的变化，或者是异方差上[14]。因此采用截面加权估计法(cross-equation weighting)进行估计，以减少或消除截面的异方差问题。
由表1知，粉尘、烟尘排放与城市化水平之间存在正U形曲线关系，其他4类环境指标与城市化水平之间是倒U形曲线关系，估计结果非常显著。以废水排放方程为例分析曲线转折点，其最终方程为④：
转折点对应的城市化水平(％)为u=exp(5.048 9/1.358 4)=41.132 5。符合倒U形曲线的4类污染物转折点在城市化水平为42％左右时达到，符合正U形曲线的2类污染物转折点在城市化水平为36％左右达到。2005年中国的城市化水平为42.99％，可以大致判断：基于所选指标，中国环境污染状况已经越过了转折点而位于U形曲线的右半段，随着城市化的发展，废水、废物、废气与二氧化硫污染状况将会逐渐好转，而粉尘与烟尘污染状况将会进一步恶化。由于中国各地区城市化发展水平不同(2005年最高的上海已经达到了89.09％，而最低的西藏只有26.81％)，其污染状况也表现出不同的特征：东部地区城市化发展水平高，已经全部进入了U形曲线的右半段；而西部地区(青海、宁夏、新疆、内蒙除外)和中部的安徽、河南均处于曲线的左半段。随着城市化发展，废水、废物、废气与二氧化硫污染状况将会进一步恶化，而粉尘与烟尘污染状况将会逐渐好转。
4 EKC的进一步估计
4.1 估计结果
加入控制变量后的估计模型为：
4.2 控制变量的环境效应
(1)贸易开放 根据前述“污染天堂”假说，贸易开放度越高，其产生的污染越严重。由表2可知，
4个环境方程中的系数为正，而在
环境方程中的系数为负，表明贸易开放度的提高有助于减少废水排放，其主要原因可能是贸易开放的技术外溢作用。实际上，已有文献指出贸易开放对东道国企业的技术外溢作用[15]，而对中国进出口贸易的实证分析也证实了这一点[16]。贸易开放的技术外溢效应提高了发展中国家的要素生产率和技术水平，从而间接地通过影响技术进步和产业结构调整而作用于污染排放。可见，贸易开放对中国环境的影响是两方面的：有恶化环境的态势，也有改善环境的趋势与潜力。
(2)产业结构变化估计结果显示产业结构变化是影响污染排放的重要因素。lnSi的系数在各方程中均显著为正，说明工业产值占GDP比重下降能降低环境污染程度。
方程中的系数为正，而在
方程中的系数为负，说明农业产值占GDP比重的下降对各污染物排放产生了不同的影响。
(3)技术进步与经济增长 单位GDP能耗反映技术进步对污染排放的影响，
系数在各方程中均显著为正，说明单位GDP能耗越高，所产生的污染物越多。技术进步引致的单位GDP能耗下降能减少污染物的排放。经济增长率
的系数在各方程中均显著为正，说明经济增长越快，污染物排放越多，环境污染越严重。
4.3 加入控制变量前后两类城市化—环境曲线对比
控制变量的加入改变了城市化与环境之间的曲线关系。烟尘与二氧化硫排放同城市化水平之间的U形曲线关系不再显著。废水、废物、废气、粉尘4类污染物同城市化水平之间的曲线关系没有改变，但转折点出现的时间均有不同程度变化：废水、废物转折点出现的时间提前，废气、烟尘转折点出现的时间延后；转折点出现时间差距最大的为废气排放，前后相差0.884 4个百分点，差距最小的为废物排放，相差仅0.088个百分点。可见，控制变量的引入改变了烟尘与二氧化硫排放同城市化水平之间的曲线关系，但对其他4类污染物与城市化水平之间的曲线关系没有产生明显影响，仅改变了转折点的出现时间，这4类污染物同城市化水平之间的曲线关系相对稳定。
5 结论与启示
本文利用1998-2005年中国30个省的面板数据，分别构建了6类环境污染指标(废水、废气、粉尘、烟尘、二氧化硫与废物)同城市化水平和控制变量(贸易开放度、产业结构变动、地区单位GDP能耗与经济增长率)间的模型，估计结果显示：4类污染物(废水、废物、废气和二氧化硫)同城市化水平之间存在倒U形曲线关系，另2类污染物(烟尘和粉尘)同城市化水平之间存在正U形曲线关系；控制变量的加入改变了烟尘与二氧化硫排放同城市化水平之间的曲线关系，并没有改变其他4类污染物同城市化水平之间的曲线关系，而仅仅改变了转折点出现的时间；贸易开放并不一定造成环境的恶化，“污染天堂”假说在中国不成立，这是因为受到贸易技术外溢作用和国家对环保型新技术的开发、采用的影响，而一系列旨在保护环境的政策措施的出台也有效地减轻了对外贸易对环境的负面影响；产业结构变动是影响污染物排放的重要因素，工业产值占GDP总值的比重越高，产生的污染越严重，而农业产值占GDP总值比重变动对不同污染物排放产生不同的影响；单位GDP能耗越高，所产生的污染越严重，技术进步引致的单位GDP能耗下降能减少污染物的排放；经济增长速度越快，环境污染越严重。
伴随着经济增长，当城市化发展达到并超过了曲线转折点后，是不是环境就会自动得到改善(或者进一步恶化)？答案显然是否定的。城市化发展并不仅仅是城市人口的增多、城市规模的扩大，与之相伴随的是人民生活水平的提高、社会环保意识的增强、科技水平的高度发展、产业结构的调整与优化和法律体系更加完善等，众多因素共同对环境质量的变化产生影响。本文的实证分析也发现城市化与环境污染之间的关系受到其他因素的影响：控制变量的引入不仅改变了转折点出现的时间，甚至可以完全改变某些环境污染指标同城市化之间的U形曲线关系。这给了我们重要的启示：可以通过加大科研投入、完善环境政策法规等措施来适当改变城市化发展与环境之间的关系。鉴于提前达到转折点可以减少环境恶化带来的损失，对于目前还处于倒U形EKC左半段的地区，可以因地制宜地制定一些环保政策，从而使得其在一个相对较低的水平越过倒U形曲线的转折点，以降低城市化发展所带来的环境压力。
注释：
①经《中国统计年鉴》计算所得。
②东部地区包括辽宁、吉林、黑龙江、北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、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、新疆。
③根据Green(1994)，变系数模型通常很少采用.
④简洁起见，方程没有列出变截距项.
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