信息化能否降低城市環境污染？

杜雯翠

(首都經濟貿易大學　經濟學院，北京　100070)

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信息化能否降低城市環境污染？

杜雯翠

(首都經濟貿易大學經濟學院，北京100070)

摘要：以2003—2012年281個城市的面板數據為研究樣本，通過隨機效應模型與分位數回歸等方法檢驗信息化與工業廢水、工業二氧化硫(SO2)、工業煙塵等三種污染物排放強度的關系。研究發現，信息化能夠有效降低工業SO2與工業煙塵的排放強度，對工業廢水排放強度的作用效果并不明顯。分位數回歸結果表明，當污染排放強度較低時，信息化對降低污染排放強度的作用十分明顯；當污染排放強度較高時，信息化的作用不再顯著。

關鍵詞：信息化；環境污染；城市；分位數回歸

一、問題提出

黨的十六大報告明確提出：“堅持以信息化帶動工業化，以工業化促進信息化，走出一條科技含量高、經濟效益好、資源消耗低、環境污染少、人力資源優勢得到充分發揮的新型工業化路子。”這句話包含著三層意思：第一，工業化為信息化提供物質基礎、擴大市場容量、積聚建設資金、輸送專業人才，是信息化發展的前提保障[1]；第二，信息化有利于改造傳統工藝技術，提高生產效率，是工業化發展的動力[2]；第三，信息化還有助于降低能源消耗、減少污染排放，是保障工業化綠色發展的重要途徑，也是解決工業化背景下復雜環境問題的有效方式。

信息化與環境污染有著密不可分的關系。首先，信息化改變了人們的生活方式。例如，智慧電力賦予消費者管理其電力使用，并選擇污染最小的能源權力，減少電網內部的浪費，提高家庭能源使用效率并保護環境。其次，信息化改變了企業的生產方式。通過辦公自動化減少見面溝通，節約紙張；通過企業資源計劃把產、供、銷、人、財、物進行有機組合，降低生產的中間損耗。再次，信息化實現了污染源監測的立體化、實時化、連續化，有利于治污減排政策的實施。最后，信息化改變了城市發展方式。例如，智慧城市的興起從交通、醫療、公共安全、公共事業、教育、市民服務等方面，通過新一代信息技術的應用，令城市生活更加智能，優化有限資源的使用，減少污染、保護環境。另外，信息化本身就是資源節約、環境友好的。從原材料角度看，信息化建設的投入大部分為人力資源，生產材料和能源投入相對較少；從產出角度看，信息化產品能夠被重復利用，是可再生的；從污染角度看，信息化產品的生產過程不排放污染，生產過程是清潔的。因此，在工業化與城市化快速發展的中國，資源投入少、污染產出少的信息化可能成為破解工業化與城市化進程中環境污染難題的突破口。

然而，現有研究對信息化與環境質量的討論是不足的。國外相關文獻主要集中于環境法領域，這些研究討論了環境政策制定與實施中的信息成本問題[3-5]，以及環境領域的信息規制(information regulation)問題[6-7]，這與中國信息化的概念是有差別的。國內文獻多屬概念討論與描述分析，缺乏邏輯演繹與實證分析。唐小坤和王哲(2007)分析了信息化在環保領域的作用，認為信息化有利于環境監管部門及時獲取數據，提高環保執法水平[8]。陳瀅和王愛蘭(2010)認為信息化與工業化融合將對實現能源品種多元化、節能減排、降低污染、發展低碳工業具有重要的技術輔助作用，是發展低碳經濟的一條有效途徑[9]。相比之下，唐小坤和王哲對信息化與環境保護的關系界定是狹義的，信息化對環保領域的作用只是信息化與環境污染關系的一部分，信息化對環境保護的意義還在于其對工業生產方式的改變。陳瀅和王愛蘭的界定較為合理，但僅限于描述性分析，缺乏理論依據與經驗證據。可見，現有研究對信息化與環境污染的關注是不足的。

論文以2003—2012年281個城市的面板數據為研究樣本，檢驗信息化與環境污染的關系，以此揭示信息化對環境污染的影響。論文結構安排如下：第二部分為研究設計，設定實證模型，說明數據來源；第三部分為實證結果，利用面板數據回歸檢驗信息化與環境污染的關系；第四部分總結全文。

二、研究設計

(一)模型與變量

為檢驗信息化對環境污染的動態影響，設定如下模型：

(1)

其中，因變量為環境污染(Pollu)，為保證回歸結果的穩健性，這里采用三種污染物的排放強度衡量污染排放，分別為工業廢水排放強度(Water)、工業二氧化硫排放強度(SO2)、工業煙塵排放強度(Dust)，用這三種污染物排放量與GDP的比值表示，單位均為噸/萬元。這里之所以采用污染排放強度衡量環境污染，而不是污染排放總量，是因為污染排放總量在很大程度上取決于經濟總量，排放強度更能夠反映出環境質量。自變量為信息化(Information)，用當地互聯網用戶數占總人口的比重表示，單位為戶/萬人。需要說明的是，由于互聯網用戶指的是在郵電部門辦理登記手續且已入網的用戶數，包括個人用戶與單位用戶，因此每萬人的互聯網用戶數未必低于1萬。

根據以往文獻的研究經驗，模型中還對其他影響環境污染的因素加以控制。中國正處于工業化與城市化加速發展的快車道，工業化發展積累的環境污染存量尚未充分解決，城市化帶來的人口集聚同樣也可能成為環境污染的重要來源[10]。因此，模型還控制了城市化率(Urban)對環境污染的影響，城市化率用城市非農人口的比例表示。經濟增長速度越快，資源消耗耗竭程度越大，環境污染越嚴重[10]。因此，模型用城市GDP年增長率表示增長速度(Growth)，控制經濟增長速度對環境污染的影響。污染排放還受到經濟結構的影響[11-12]，第二產業比重越高，污染排放越嚴重。因此，用第二產業占GDP比重表示經濟結構(Structure)，控制產業結構對污染排放的影響。技術進步可能降低單位產出的資源消耗，減少污染排放，也可能提高產出總量，增加污染排放[13-14]。用從業人員的單位產出表示技術進步(Tech)，以控制技術進步對環境污染的影響，單位為萬元/人。化石能源燃燒是污染的主要來源，能源使用效率也是影響污染排放的重要因素[15-17]，用單位GDP的工業用電量表示能源強度(Energy)，以控制能源因素對環境污染的影響，單位為千瓦時/萬元。環保投資在促進經濟增長的同時，還提高了生產技術水平，使得廠商在既定的環境規制下，減少能源投入，從而降低污染排放[18]。因此，模型還用三廢綜合利用產品產值占GDP的比重表征環保投資(Invest)，以控制環保投資對環境污染的影響。控制變量年份(YEAR)為啞變量。

(二)數據說明

本研究的所有數據均來自《中國城市統計年鑒(2004—2013)》，研究對象為中國30個省、市、自治區281個地級及以上城市。這281個城市的分布見表1，由表1可以看出，樣本分布最多的省份為四川(6.41%)，除直轄市外，樣本分布最少的省份為青海(0.36%)，樣本分布相對均勻。

表1　樣本分布

注：由于數據缺失，樣本不包括西藏自治區的城市。

三、實證結果

(一)描述性統計

表2為主要變量的描述性統計。由表2可知，不同城市的信息化水平存在較大差異，信息化的最大值為2012年的上海，平均每1萬人有36 634戶國際互聯網用戶，最小值僅為12戶(2003年的宜賓)。另外，工業二氧化硫與工業煙塵的數值分布較為相似，這是因為這兩種污染物的來源幾乎是一致的。

表2　主要變量的描述性統計

(二)回歸結果

以2003—2012年281個城市為研究樣本，分別用工業廢水、工業SO2、工業煙塵三種污染物數據，根據豪斯曼(Hausman)檢驗，對實證模型進行面板數據的隨機效應回歸，結果見表3。由表3可知，信息化(Information)在工業廢水的回歸中并不顯著，在工業SO2與工業煙塵的回歸中均顯著為負，這表明信息化能夠顯著降低工業SO2與工業煙塵的排放強度，對工業廢水排放強度的影響不大。除此之外，城市化率(Urban)在不同污染物的回歸中均顯著為負，說明城市化水平越高，污染排放強度越低，這與杜雯翠和馮科(2013)[10]的回歸結果是一致的。增長速度(Growth)在工業SO2與工業煙塵的回歸中顯著為正，表明經濟增長速度越快，越不利于工業SO2與工業煙塵排放強度的降低。經濟結構(Structure)在工業SO2與工業煙塵的回歸中顯著為正，說明第二產業比重越高，越不利于工業SO2與工業煙塵排放強度的降低。技術進步(Tech)在工業SO2與工業煙塵的回歸中顯著為負，說明技術進步有利于降低工業SO2與工業煙塵的排放強度。能源強度(Energy)的估計系數在三個回歸中均顯著為正，表明能源使用效率越低，污染排放強度越高，這與漢密爾頓和特頓(Hamilton & Turton，2002)[15]、張平淡等(2013)[17]的結論是一致的。環保投資(Invest)在三個回歸中均不顯著，原因可能在于環保投資使用的是三廢綜合利用產品產值占GDP的比重表征，這可能無法充分體現環保投資的含義，不過，囿于數據的可獲得性，暫時還沒有找到合適的替代變量。

表3　回歸結果

注：*、**、***分別表示在0.1、0.05、0.01的水平下顯著，括號中為t值，常數項的回歸系數未報告。

上述結果是以面板數據的隨機效應模型估計得到的，其結果反映的只是各種解釋變量對于污染物排放強度的條件分布均值的影響，無法說明在污染物排放強度的不同分位點上，這種影響有何差異。因此，采用分位數回歸(quantile regression)檢驗不同分位點信息化對工業煙塵排放強度的作用，結果見表4。由表4可知，信息化(Information)在不同分位數下的回歸結果是有差異的。信息化(Information)在0.1、0.25和0.5分位數的回歸系數顯著為負，而在0.75和0.9分位數的回歸系數并不顯著。這說明，信息化在降低污染排放強度方面的作用主要體現在污染排放強度較低時。當排放強度較高時，信息化對降低環境污染的作用并不明顯。同樣地，城市化率(Urban)在0.1、0.25和0.5分位數的回歸系數顯著為負，而在0.75和0.9分位數的回歸系數并不顯著，證明盡管城市化有利于降低污染排放強度，但若污染排放強度到達較高水平時，城市化在改善環境質量方面的作用也有所削弱。技術進步(Tech)與能源強度(Energy)在不同分位數的回歸系數表現一致。

表4　分位數回歸結果

注：*、**、***分別表示在0.1、0.05、0.01的水平下顯著，括號中為t值，常數項的回歸系數未報告。

《中國中小城市發展報告》[19]提出了中國城市劃分標準：市區常住人口50萬以下的為小城市，50萬~100萬的為中等城市，100萬~300萬的為大城市，300萬~1 000萬的為特大城市，1 000萬以上的為巨大型城市。根據這個標準，將2 810個樣本劃分為小城市(39個)、中等城市(89個)、大城市(940個)、特大城市(1 660個)、巨大型城市(82個)。由于10年內城市人口在不斷變動，因此城市類型是變化的。另外，由于小城市、中等城市、巨大型城市的個數偏少，將前兩類城市合并，統稱為中小城市(128個)，將巨大型城市與特大城市合并，統稱為特大城市(1 742個)。表5為不同規模城市的回歸結果。由表5可知，在工業廢水的回歸中，信息化(Information)的估計系數或者為正，或者不顯著，這說明對任何規模城市的廢水排放而言，信息化均未發揮降低污染的作用。在工業SO2的回歸中，信息化(Information)的估計系數在特大城市的回歸中顯著為負，表明在特大城市，信息化水平的提高有利于降低工業SO2排放強度。在工業煙塵的回歸中，信息化(Information)的估計系數在大城市的回歸中顯著為負，表明在大城市，信息化水平的提高有利于降低工業煙塵排放強度。

表5　不同規模城市的回歸結果

表5(續)

注：*、**、***分別表示在0.1、0.05、0.01的水平下顯著，括號中為t值，常數項的回歸系數未報告。

四、結論與啟示

信息化對環境質量的積極作用不僅在于其自身生產過程的清潔，更在于其對生活方式與生產方式的改變與優化。從生活角度看，信息化改變了人們的生活方式，縮短了人與人、人與消費場所之間的距離，從而降低生活污染排放。從生產角度看，信息化改變了企業的生產方式，使生產更加集約化，資源更加節約化，從而降低生產污染排放。本文以2003—2012年281個城市的面板數據為研究樣本，通過隨機效應模型與分位數回歸等方法檢驗信息化與三種污染物排放強度的關系。研究發現，信息化能夠有效降低工業SO2與工業煙塵的排放強度，對工業廢水排放強度的作用效果并不明顯。分位數回歸結果表明，當污染排放強度較低時，信息化對降低污染排放強度的作用十分明顯；當污染排放強度較高時，信息化的作用不再顯著。另外，在大城市，信息化水平的提高有利于工業煙塵排放強度的降低，而在特大城市，信息化水平的提高更有利于工業SO2排放強度的降低。因此，應當充分認識信息化與環境保護的關系，有效利用信息化的環保效應，充分發揮信息化在降低污染排放強度方面的積極作用，通過環保信息化與信息環保化實現城市可持續發展。

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(責任編輯：姜萊)

Can Informatization Reduce Environmental Pollution?

DU Wencui

(Capital University of Economics and Business，Beijing 100070，China)

Abstract：Using panel data from 281 Chinese cites from 2003 to 2012，the relationship between informatization and environmental pollution intensity，which is represented by industrial waste water，industrial SO2，and industrial dust is studied based on the method of random effect model and quantile regression.It is found that，the relationship between informatization and industrial waste gas，which is represented by industrial SO2and industrial dust，is negative.However the relationship informatization and industrial waste water is not obvious.Moreover，the impact of informatization on pollution intensity is more significant when the pollution intensity is low，and not significant when the pollution intensity is high.

Keywords：informatization；environmental pollution；cities；quantile regression

作者簡介：杜雯翠(1983—)，女，首都經濟貿易大學經濟學院講師，經濟學博士，研究方向為環境經濟學、西方經濟學。

基金項目：國家社會科學基金青年項目“新常態下經濟增長對環境污染的‘增速紅利效應’與‘增長壓力效應’研究”(15CJL012)；北京市優秀人才資助項目“北京市人口老齡化與環境污染：機理、影響與對策”；首都經濟貿易大學2015年度科研基金項目“新常態下的經濟增長與環境污染：作用機理與國別比較”

收稿日期：2015-06-14

中圖分類號：F205

文獻標識碼：A

文章編號：1008-2700(2016)02-0116-07

DOI：10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2016.02.015