人口聚集、收入水平與城市環境污染——基于廣州的經驗數據：1997-2013

◎ 鐘無涯

一、引言

我國人口聚集的形態、趨勢以及規模，顯然與城市化的推進速度和經濟發展階段密不可分。通常地，經濟發展必然增加社會人口的流動性，而城鎮化又進一步拓展了人口流動的空間和幅度。隨著社會生產力水平提高和生產方式優化，各產業勞動生產率持續提高。因此，從宏觀角度觀察，我國各區域在生產形式上表現為產出效率提高和勞動力工資水平上升；空間形式上表現為城市化的縱向深入和橫向擴張。具體到微觀視野，收入水平提高所伴隨的就業規模增加，從而形成以就業人口為核心的城市人口聚集。區域經濟規模不斷擴大，經濟總量隨之持續增加，就業人口的流動空間和流動規模也因而不斷增大。2014年中國城鎮化率（即城鎮人口占總人口的比重）達到54.77%①，與高收入國家平均78%的城市化水平仍有較大差距。我國城市化水平在1998-2012年平均每年提高約 1.2個百分點，以此趨勢遞推我國通過20年左右可接近發達國家接近80%的城市化水平。如果未來我國每年持續提高一個百分點，這意味著未來仍有4億多農村人口將遷入城市，現有城市的數量和人口聚集程度必然進一步提高?？傮w上看，我國城市化比例快速提升，城市化規模也迅速擴大，城鎮數量增加、城市體量擴大以及區域城市群不斷形成并聚集，與此同時，諸如城市人口聚集、交通擁堵和城市資源承載等問題應運而生。無疑，城市化是工業化進程和社會發展的一個必然過程，同時也是一種通過資源集約化消耗，從而提升環境利用效率的重要途徑。但是，隨著城市化不斷推進過程所形成的人口聚集與城市環境污染等一系列問題，顯然成為處于這一發展過程和發展階段的微觀個體必須承擔的代價。

本文關注伴隨城市化進程所產生的兩個相生因素，即人口聚集與就業增加，以及在此問題延伸的收入水平變化，與由于人口聚集所形成的城市人口增加所帶來的城市環境污染等相關問題展開思考和探討。

二、研究現狀

我國的工業化和城市化相對發達國家而言起步較晚，對于人口聚集與城市環境污染等相關問題的研究也相對滯后。中國的工業化和城市化規模、性質和路徑，相比國外發展背景而言，顯然存在較大差異。正因為如此，我國的人口聚集與城市污染問題研究在具有共性特征的同時，又具有許多獨特的個性。

通常認為，在現代社會中的大多數國家，其經濟活動的主要部分是在城市完成，基于這樣的背景，現代城市對自然資源的消耗規模最大，消耗頻率也最高，所造成的環境污染也最大。但是，這并不等同城市形態和城市生活方式基礎上的人均環境污染最高。Grossman&.Krueger（1992）[1]和Shafik &. Bandyopadhyay（1992）[2]根據經驗數據提出環境庫茲涅茨曲線(EnvironmentalKuznetsCurve，EKC)的概念，用以描述城市經濟增長與城市環境之間的相應關系變化狀態，其基本內容包括，在經濟發展程度較低時，環境損耗不論是數量還是質量都局限于資源消耗和污染物排放；隨著社會經濟活動的發展和加強，資源消耗的速度逐漸超過資源更新的速度，污染物排放在數量和毒性上存在增強趨勢；在經濟發展的高水平階段，產業和服務的結構性變化，以及環境意識和環境規范的增強導致環境退化的速度減緩。城市增長和城市環境關系整體呈現出一種倒U型曲線。梁星、郭林和張浩等（2004）[3]以長江三角洲作為實證研究對象，將倒U型曲線理論應用到城市增長和城市環境關系研究，發現城市環境參數和城市增長的各曲線擬合均出現兩個轉折點，長江三角洲的經濟發展與環境變化情況完全符合倒U型曲線理論；劉馳和鐘水映（2012）[4]根據武漢城市發展相關數據對此問題也展開研究。通過構建城市發展綜合指數并應用因子分析對武漢發展水平綜合測算，并對城市發展綜合指數以及工業“三廢”進行建模，發現隨著城市發展水平的提高，武漢的廢水排放量呈“N”型變化，廢氣排放量和工業固體廢棄物排放量呈正“U”型。這一研究是在相對宏觀的倒U型曲線基礎上細化分類，其探討的經濟增長與環境污染關系更為微觀。王家庭和高珊珊（2011）[5]、李鵬飛、吳利學和田野（2014）[6]等也繼續采用多種研究方法對城市經濟增長與城市污染等問題展開研究，研究范圍涉及31個省級行政區，他們的研究結論總體上具有一致性。

雖然現有研究對于城市環境污染與城市經濟增長關系的形態存在分歧，事實上具體形態也因為城市類型、階段、規模和地理位置的差異存在異質性，但是，對于城市環境污染與城市經濟增長關系的確切性并無疑問。尤其是對于人口聚集所產生的城市環境污染問題，已有不少研究提出相應觀點。方銘、許振成和彭曉春（2009）[7]就廣州市1997-2007的廣州人口城市化和城市環境展開定量研究，認為人口城市化強度系數不斷增強，城市環境污染強度系數整體減小。因此，他們認為在廣州的發展過程中，人口城市化與城市環境污染共同產生良好效益。王婷和呂昭河（2012）[8]以城鎮居民生活垃圾產生數量表征城市污染行為，通過比較居民與政府目標函數，并選擇城市生活垃圾的數量增長作為研究切入點，對我國城鎮人口增長、居民收入水平與城市環境間的關系進行計量檢驗。該研究確認我國城市生活垃圾產生數量與城鎮人口增長、居民收入水平間存在長期正向協整，即在我國城鎮化水平和居民生活質量不斷提升的背景下，城市生活垃圾數量的增長以及對城市環境的污染逐漸下降。這些研究從實證角度支持城市化的推進有利于城市整體污染強度的降低。

廣州是目前我國的五大中心城市之一，在政治、經濟和地理區域等諸多方面具有特殊功能定位與社會價值，因此存在強大的影響力、號召力和吸引力，既是“一帶一路”的重要支撐城市，也是粵港澳大灣區建設的核心構成部分，無疑是珠三角最重要的資源集聚地。鐘無涯和顏瑋（2012）[9]認為城市生活方式、城市生產方式與區域產業結構對于城市環境污染有較大影響。因此，隨著其人口聚集程度的不斷提高，廣州的城市規模在未來一段時期必然繼續擴大，廣州的城市污染自然是城市規模不斷擴大過程中需要認真審視和解決的問題。目前，對于廣州的人口聚集與城市環境污染關系、模式以及程度等相關研究，數量仍較有限，尤其結合人口聚集等相關因素，其研究內容、研究方法和研究時效性等方面，仍存在許多尚需強化和深入的領域?；趶V州1997-2013年數據，本文就人口聚集狀態變化、收入水平發展與廣州城市環境污染問題，采用主流的人口、資源和環境研究的研究范式對此展開探析，以此為相關部門決策提供具有意義和價值的參考。

三、研究方法與數據來源

目前對于人口聚集以及城市環境污染的研究文獻中，尚無直接適用于本研究目標的模型。由于本文主要針對廣州城市規模擴張所伴隨的人口聚集、城市收入水平變化以及由此衍生的城市環境污染問題的交互關系研究，因此一定程度上，變量面板數據所呈現出的量化關系、因果關系和協整關系等，能夠反映其時間序列過程中的作用機制與相應結構，基本能實現量化研究的目標?；诖?，本文根據城市研究的相關文獻，對城市環境污染若干重要形式形成的內在影響因素進行理論推演，同時結合我國城市發展的可獲得數據，建立以下城市環境污染的內生模型：

LnPi,t=αi,t+βi,tLnIncomei,t+γi,t LnPeoplei,t+μi,t

其中,Pi,t代表城市環境的污染指標，Incomei,t表征城市的收入水平變化，Peoplei,t反映城市化水平變化過程中的人口聚集程度，αi,t是計量方程的截距項，μi,t是計量方程的隨機擾動項，βi,t和γi,t分別對應收入水平和人口聚集程度相對變化而分別導致的城市環境污染的變化，i和t分別代表城市環境污染的表征類別與數據時期。計量方程的變量采用自然對數形式進入考察范圍，一方面是為了數據相對平穩，另一方面也可消除異方差等現象。

現有文獻大都選擇GDP總量或人均GDP表征經濟增長，考慮到本文研究目的是人口聚集和收入水平變化與城市環境污染關系，個體經濟狀態變化相比總量數據更有說服力，因此本文選選擇個人可支配收入反映收入水平變化指標。事實上，個體收入水平變化具有就業收入的示范效應，從而形成就業聚集，最終導致人口聚集，這一經濟學邏輯顯然支持個人可支配收入變量的效度。對于人口聚集程度，本文選自廣州的年末常住人口規模變量。其原因主要有兩點；其一，廣州市流動性較強的城市，戶籍人口與常住人口存在較大偏離，而常住人口是城市資源消耗的重要原因；其二，廣州常住人口與流動人口形成的主要原因，在于就業流動與經濟逐利，顯然這一動機契合人口聚集的研究目標。基于此，本文選擇廣州1997-2013的年末常住人口數量作為人口聚集程度指標。對于城市環境污染變化，參考現有文獻的主流做法，計量方程中城市環境污染變量Pi,t分別選擇一般工業固體廢物產生量（LnSwasted）、城市生活污水排放量（LnLWwater）和生活垃圾總量（LnLgarbage）進行反映。因此，本文在后續量化研究中分別以個人可支配收入（LnDPI）和年末常住人口規模（LnPEOPLE）對三個城市環境污染變量進行匹配。

本文選擇廣州作為研究目的的背景依托，一方面緣于作為國家中心城市的廣州具有較強的經濟增長、人口聚集、收入增加和城市環境變化的典型性與代表性，另一方面也出于統計數據的連續性、完整性和一致性。這在很大程度保證本研究的信度與效度。尤其需要指出的是，相比前期研究而言，本文針對類似的變量指標都適度擴展了時間序列數據的長度，這對于統計結論而言具有更確切的支撐②。本文數據全部來源于《廣州統計年鑒》（2000-2014）。部分缺失數據，如1997、1998等年份的廣州年末常住人口，已采用插值法進行補充；對于生活污水排放量等相關年份指標，由于在不同年份年鑒中存在沖突，已進行加權平均校正。

四、實證檢驗與分析

（一）穩健性檢驗

沿時間軸的變量隨機過程中，其數據均值、方差和變量間協方差等若干指標需滿足“一致性”約束，否則變量間容易產生“虛假回歸”，從而導致對變量關系的誤判。因此，對于多變量時間序列數據的分析通常需要對其穩健性進行確認。本文首先選擇對各變量序列數據進行對數化過程，通過預處理消除變量序列的異方差問題，隨后對其進行穩定性檢驗。雖然本文樣本數量、時間長度以及自由度等方面，都具有較好的統計背景，但出于嚴謹性考慮，仍在采用ADF檢驗同時，增加GLSDF檢驗和Phillips-Perron 檢驗強化檢驗結論，從而確保后續分析的可行性與可靠性。檢驗結果如表1所示。

表1分別對自變量LnDPI、LnPEOPLE以及三個因變量LnLWwater、LnSwasted和LnLgarbage展開ADF、GLS-DF和Phillips-Perron檢驗，三種檢驗方法結論具有總體一致性?？梢钥闯觯凶兞康脑夹蛄卸疾环€健，經過一階差分個別序列仍存在單位根（D1.LnDPI），但二階差分后全部顯著穩健，而且ADF、GLS-DF和Phillips-Perron 檢驗具有較強的一致性。出于文字篇幅考慮，表1僅提供原始序列和二階差分序列的相關檢驗數據。

（二）協整檢驗

雖然自變量和因變量的時間序列數據經過二階差分后穩健，但并不能保證變量間存在長期穩定關系。即使經過差分后，I（1）和I（2）仍有可能不存在穩定的長期關系。因此，對于變量間長期關系研究，必須對變量序列進行協整檢驗，以確認序列之間協整關系的存在性與穩定性。根據本文研究目的，針對LnDPI、Ln-PEOPLE分別匹配LnLWwater、LnSwasted和LnLgarbage展開Johansen檢驗，具體檢驗數據如表2。

Johansen檢驗結論說明，LnDPI、LnPEOPLE分別與LnLWwater、LnSwasted和LnLgarbage存在穩定的長期關系③。但是，變量間協整關系及其性質仍不明確，因此還需進一步測度其參數值和相互關系。協整系數及其統計性狀詳見表3。

表3提供LnDPI、LnPEOPLE分別與LnLWwater、LnSwasted和LnLgarbage協整系數的擬合結果。經過比較可以發現，雖然個人可支配收入所表征的收入增加以及年末常住人口表征的人口聚集，對應城市環境污染都具有統計顯著性，但彼此之間的作用機理與影響強弱存在較大差異。從個人可支配收入觀察，收入水平的增加，一定程度增加工業固體廢物產生量（LnSwasted），但卻一定程度減少了城市生活污水排放量（LnLWwater）和生活垃圾總量（LnLgarbage）。這是一個非常有意義的結論，因為工業固體廢物產生量總體而言是來自于工業生產，收入水平的增加顯然是來自于生產規模和經濟效益的推動；而隨著收入水平的上升，反映生活消耗的城市生活污水排放量（LnLW-water）和生活垃圾總量（LnLgarbage）卻呈現更加集約化的趨勢，這顯然側面反映出城市化進程對應于人均資源消耗而言具有更高效率。通過觀察人口聚集指標（LnPEOPLE）能夠發現，城市人口的增加，勢必加重工業固體廢物產生量（Ln-Swasted）、城市生活污水排放量（LnLW-water）和生活垃圾總量（LnLgarbage）三種類型的城市污染。從協作關系系數來看，污染最大的是工業固體廢物，其次是生活垃圾和生活污水排放。

表1 數據穩健性檢驗方法及結果

表2 Johansen協整檢驗結果

表3 協整系數及統計參數

（三）ECM模型分析

協整分析主要針對變量間的長期穩定關系進行分析，但并不能體現和測度變量間短期關系的性質及狀態。因此，需要進一步把研究視角推進至短期分析。沿用目前主流分析框架，構建一階滯后的ECM模型，其表達式如下：

其中，α是截距，θ為隨機干擾，i是下標，t是時間軸，λ是調整系數。限于篇幅不羅列相應ECM模型方程，以LnSwasted的對應ECM模型為例，其具體表達式如下：

根據相應的方程和數據，擬合其ECM參數，詳見表4。

在表4的ECM擬合參數中，反映出來的經濟現象總體與日常自覺較大程度吻合，但仍有部分值得注意的現象。其一，LnDPI對LnSwasted的誤差修正并不顯著，而且統計參數的彈性值也較小，這與表3協整分析結論一致。方程2中LnDPI對LnSwasted的統計系數接近90%顯著性臨界點，一定程度說明LnDPI對于工業固體廢物產生量的短期影響有限，這一結論顯然與人口聚集變量LnPEOPLE的影響不同。對應此，其經濟學含義在于，城市人口人均可支配收入增加，通常落后于經濟生產過程。只有當生產、流通、再生產過程完成之后，經過一系列分配呈現，作為勞動者、投資者以及其他類型的參與者才能最終獲得人均可支配收入的增加。顯然，LnDPI完成之時，當期的城市環境污染已然完成。因此在動態的時間序列中，LnDPI對LnSwasted的ECM統計系數并不顯著，與現實經濟運轉較吻合；其二，LnDPI對LnLWwater和LnLgarbage、LnPEOPLE對LnLWwater和LnLgarbage都具有顯著的統計系數，而且，系數也都具有修正作用。這與表征長期關系的協整系數有所不同，在短期看來，個人可支配收入和常住人口數量的增加，顯著增加城市的生活垃圾總量與生活用水消耗。顯然，與生活直接相關的LnLWwater和LnLgarbage兩個城市污染程度變量，比反映工業生產污染所帶來的LnSwasted更加顯著和直接。而且，簡單的比較而言，LnDPI和LnPEOPLE的增加伴隨生活用水LnLW-water的增加。因此，對于那些正處于快速城鎮化的城市而言，提前做好城市生活用水的供應、處理以及制定相應規制和引導政策，未雨綢繆的對城市生活設施進行布局，具有經濟和社會和諧的多重意義。

（四）Granger因果檢驗

基于協整分析與 ECM 模型分析，代表收入水平的人均可支配收入和代表人口聚集的年末常住人口變量，與工業固體廢物產生量（LnSwasted）、城市生活污水排放量（LnLWwater）和生活垃圾總量（LnLgarbage）三種類型的城市污染之間長期和短期關系，包括變量間相互影響程度、作用方式與統計性狀等問題，基本已獲得較好分析。但是，對于這些變量間因果關系，仍存在不確定性。顯然，經驗常識與經濟規律并不總是吻合，因此我們無法判斷是收入水平增長導致城市污染增加，或人口聚集帶來城市污染程度增加。面對諸如此類問題，本文采用 Granger因果關系檢驗對相關變量進行分析。本文關注的是城市人口聚集、城市收入水平增長與LnSwasted、LnLWwater和LnLgarbage的關系，因此，分別將LnDPI和LnPEOPLE對應LnSwasted、LnLWwater和LnLgarbage進行Granger因果關系檢驗，檢驗結論詳見表5。

表4 ECM模型參數估計

表5 Granger 因果檢驗結果

表5的內容由5個變量進行的三組Granger 因果關系檢驗部分數據所構成，與本文前述部分協整檢驗、ECM模型分析共同構成一個包含長期關系、短期關系

和因果關系的檢驗體系。在這一檢驗中，大部分結論與協整檢驗和ECM模型分析具有統一性。其一，對于城市環境污染的原因而言，LnDPI和LnPEOPLE對于城市環境污染的影響確切，但彼此影響程度不同，作用機制也存在較大差異。表5的數據中，關于LnDPI與其他變量的Granger檢驗提供較為詳細的數據。其中值得注意的是，單純的LnDPI并不是城市人口聚集的Granger原因，但在結合三種類型的城市環境污染變量后，其原因顯著成立，而LnDPI并不是LnSwasted和LnPEOPLE的Granger原因，正如前文所述，城市人口聚集與制造工業固體廢棄物的城市環境污染直接存在因果關系和時序關系。其二，城市的人口聚集，無疑是城市生活污水、城市生活垃圾等增加的Granger原因，而不是LnSwasted、LnDPI的Granger原因。總體上判斷，表5肯定了城市個人可支配收入的增加是城市生活污水增加、生活垃圾增加的Granger原因，但并不直接導致工業固體廢棄物增加，也不是人口聚集的Granger原因。對于城市個人可支配收入與人口聚集和LnLgarbage、LnLWwater，其Granger原因顯著存在。這一結論與前文協整關系、ECM短期關系具有邏輯一致性。

五、結論與啟示

基于現有的文獻資料，沿用主流的分析框架和研究方法，本文利用規范的人口資源環境分析工具對廣州1997-2013年的相關統計數據展開分析，針對人口聚集、收入水平與城市環境關系的量化關系進行研究，得到一些具有應用價值的結論。

其一，廣州人口聚集、收入水平增加與廣州的城市環境污染具有確切關系。這一關系分解成工業固體廢棄物、城市生活用水污染和城市生活垃圾三個代理變量之后，其相關關系具有強弱之分和長期、短期之別?？傮w而言，人口聚集對城市環境污染的途徑，長期和短期的最大影響方式都是生活污染，因此，人口聚集與城市生活用水污染和城市生活垃圾具有長期穩定的協整關系和顯著的短期修正關系；但是與側重工業生產的工業固體廢棄物長期關系較模糊，短期關系也并不顯著。值得注意的是，將這些變量與收入水平增長結合之后，統計關系都較為顯著。考慮到經濟運行過程中就業、生產、商品流通等環節的時序性與因果關系，有理由相信人口聚集與收入水平變化間也存在相應的激勵機制。鑒于本文研究目標，暫不對此展開實證。

其二，從短期關系分析，廣州的人口聚集程度持續增加，直接增加水資源消耗和生活垃圾總量。這一經濟直覺也得到Granger因果檢驗的確認。但這一邏輯在長期協整關系中雖然成立，卻并未體現出較大的系數值。因此，對于城市化過程中人口聚集程度的增加，短期增加城市環境污染，客觀上也加大了城市空間的資源承載。但從另外一個角度，通過合理的資源規劃與政策規制，高效的城市生活方式能夠從長期和總體角度平衡人均資源消耗與城市資源承載的約束，因而獲得宏觀視角下具有集約和節能性質的城市生活方式。顯然，相比原始、粗放和簡單的人口分散型生活方式，廣州的實證數據支撐了集約化的城市生活方式更能夠實現長期的環保型生活。

本文的研究也存在若干不足。例如選取的城市環境污染變量主要側重于生活方式，并未選取更多伴隨工業化生產的若干重要污染變量，如工業廢水、廢氣、廢渣，以及燃氣、燃煤等能耗變量，這將在后續研究中繼續深入。

注釋：

①國家統計局：2014年中國城鎮化率達到54.77%。http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/201501/20/t20150120_4386891.shtml

②從單純統計角度出發，1997-2013共計17期數據且僅損失3個自由度，這對變量有限的時間序列數據而言具有較好的統計性狀?，F有文獻對于該類問題的研究所采用的數據大都有限，部分緣于往年數據長度、精度和效度限制。本文在現有文獻的研究基礎上，通過對變量選擇、數據挖掘和統計優化，使數據的統計效度與量化性狀方面具有提高。

③需要指出的是，LnDPI、LnPEOPLE分別與LnLWwater的協整關系在滯后3階時非常穩健，在滯后1階時處于協整關系存在的臨界點。

[1] Grossman G.M., Krueger A.B.. Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement[G].NT: Woodrow Wilson School, Princeton, 1992.

[2] Shafik N., Bandyopadhyay S.. Economic growth and environmental quality: Time series and cross country evidence[R]. Washington, DC: Background paper for world development report, World Bank, 1992.

[3]梁星,郭林,張浩,王祥榮.城市增長和城市環境退化的倒U形曲線研究——以長江三角洲為例[J].復旦學報(自然科學版),2004(06):977-982.

[4]劉馳,鐘水映.城市發展與城市環境污染關系的計量研究[J].經濟問題,2012(09):57-61.

[5]王家庭,高珊珊.城市規模對城市環境的影響:基于我國119個城市EKC曲線的實證研究[J].學習與實踐,2011(12):18-25.

[6]李鵬飛,吳利學,田野.中國城鎮化路徑的環境效應分析[J].城市與環境研究,2014(02):65-82.

[7]方銘,許振成,彭曉春,董家華.人口城市化與城市環境定量關系研究——以廣州市為例[J].安徽農業科學,2009(34): 17041-17044.

[8]王婷,呂昭河.人口增長、收入水平與城市環境[J].中國人口.資源與環境,2012(04):143-149.

[9]鐘無涯,顏瑋.城市經濟發展與PM2.5關系探析[J].城市觀察,2013(01):169-174.