城市經濟與PM2.5關系的研究

文/唐玉婷 鮑立威

一、文獻綜述

對于環境庫茲涅茨曲線研究，國內外都有大量基于數據的研究成果。楊青琴等（2018）基于2004-2015年省級面板數據，對中國西北地區的二氧化硫排放量和經濟總值的關系進行實證分析。表明中國西北地區的經濟增長與環境污染之間存在著環境庫茲涅茨曲線特征[1]。安麗潔等（2016）用庫茨尼茨曲線理論為理論基礎，圍繞全國30個省會城市和北京市的空氣質量及人均GDP數據，做出關這類學者直接將模型在實際中進行應用，并且對模型的正確性做假設檢驗，計算經濟增長模式的拐點，明確下降的時間段，得出結論[2]。王星（2016）在進行環境庫茲涅茨曲線研究前，通過主成分分析法構造城市規模綜合指標，全面考察了城市規模對地區霧霾污染的影響。發現：無論是全國范圍還是分地區看，經濟增長與霧霾污染之間皆呈現U型曲線關系，環境庫茲涅茨假說在我國并不成立[3]。Zhonghua Cheng等（2017）用時間序列數據分析的環境庫茨涅茨曲線模型，除去空間影響，認為經濟發展水平與空氣污染之間存在明顯的倒“U形”曲線，大多數城市處于污染增加階段，伴隨著經濟的改善。

城市經濟發展與PM2.5關系首先需要明確兩項指標。第一項是清晰直接反應PM2.5現狀的數據，PM2.5在各個監測點實時會公布數據，可以直接反應實施情況。且由國家環境保護部網站公布，具有權威性和科學性。PM2.5作為環境污染的代理指標是一個綜合指標，它不是單單某一個物質，而是所有直徑小于等于2.5微米的細顆粒物的總稱。第二項是城市經濟發展的指標，可以圍繞GDP來進行衡量表示。

二、中國環境庫茲涅茨曲線的實證研究

（一）數據來源及預處理

1.數據來源與選取

2012年《環境空氣質量標準》發布的74個重點城市為本文研究對象。文中PM2.5數據來源于《中國統計年鑒》，城市GDP數據與城市人口數據來源各城市的《城市統計年鑒》。在查找城市年鑒的過程中，部分城市的數據存在數據空缺，本文將這些城市進行去除。

最后選取實證分析的數據為2014-2016年44個中國主要地級城市的PM2.5年均數據和人均GDP數據。44個城市分別為，北京、天津、石家莊、秦皇島、保定、太原、呼和浩特、沈陽、大連、哈爾濱、上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、連云港、揚州、鎮江、杭州、寧波、溫州、湖州、紹興、福州、廈門、南昌、濟南、青島、鄭州、武漢、長沙、廣州、深圳、珠海、南寧、海口、 重慶、成都、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川。

2.數據預處理

人均國內生產總值的計算公式是：實際GDP/人口。各城市名義GDP以1978年為基年，用國家GDP平減指數進行平減，計算出各城市實際GDP，以此來減少通貨膨脹或者通貨緊缺引起的物價波動的影響。

（二）中國環境庫茲涅茨曲線的指標與模型

1.指標選取

城市年均PM2.5濃度作為模型的自變量， 在實證中是環境污染的代理指標，它與環境污染程度呈現正相關關系。隨著環境污染程度增加提高，PM2.5濃度上升；相反，環境污染程度降低，PM2.5濃度下降。

城市人均GDP總量作為模型的因變量，人均GDP是環境庫茲涅茨曲線假說理論中不可獲取的一部分，也是所有學者在運用環境庫茲涅茨曲線時，都會用到的因變量，因此，本文選擇人均GDP作為因變量。

2.模型的構建

本文采用三次多項式的簡化模型來分析經濟增長與環境質量間的關系，模型表達式如下：

其中Tit代表第i個城市在t年的年均PM2.5濃度；pgdpit代表第i個城市在第t年的人均地區生產總值；αi為特定的截面效應，μit為隨機干擾項。

（三）人均GDP與PM2.5的EKC曲線驗證與分析

1.F檢驗

首先，通過F檢驗來選擇使用混合估計模型或變截距模型。若F檢驗假設（即混合估計模型對于變截距模型更有效的假設）被拒絕，則選擇變截距模型；反之，則選擇混合估計模型，混合估計模型我們一般選擇普通最小二乘法來估計參數。

表2-1 F統計量與LR統計量檢驗結果表

因為F統計量的伴隨概率為0.0000小于0.1，因此拒絕原假設，選擇建立變截距模型。

2.Hausman檢驗

F檢驗結果，拒絕原假設，所以選擇變截距模型。變截距模型又可以分為固定效應模型和隨機效應模型，使用Hausman檢驗來選擇。如果Hausman檢驗拒絕原假設（即隨機效應模型對于固定效應模型更有效的假設），則選擇固定效應模型；反之，選擇隨機效應模型。

表2-2 Hausman檢驗結果表

Hausman檢驗統計量為19.868356，伴隨概率為0.0002，小于0.1。因此，建立固定效應模型。

3.固定效應模型的估計結果

在估計固定效應模型時采用截面加權回歸的方法來消除截面異方差的影響。

表2-3 固定效應模型的估計結果表

PGDP，PGDP2，PGDP3三個解釋量的伴隨概率P都無限接近于0，因此，認為這三個解釋量對PM2.5都有顯著影響。

4.人均GDP與PM2.5的EKC曲線驗證與分析

通過對公式（1）在擬合中發現，該模型不存在拐點，因此，否認了EKC理論在中國的適應性。根據原因查找，第一，中國的GDP一直隨著經濟的蓬勃發展而在不斷的上升，人均GDP也不斷的增加。第二，PM2.5年均數據從2013年開始公布。同時，政府出臺了相應的治理政策。因此，各地收集的每年的平均PM2.5濃度數據呈現下降趨勢。從而，模型擬合結果顯示EKC理論在中國不適用。

五、建議

隨著城市經濟發展，PM2.5的濃度是否真的能像論證中的結果一樣降低，需要政府和公眾共同努力下來看預測的結果。環境質量的提高，不僅需要城市在經濟發展過程中減少污染物排放等間接措施，也需要制定一些直接的實際的改變環境質量的措施，如植樹造林等。而經濟措施，目前大力提倡的綠色經濟理念，應該得到全國范圍內的落實，國家應該做強做優增量，打造升級版的綠色工業，大力推動產業轉型升級。不僅如此，也要建立健全環保法律。

六、結論

本文以環境庫茲涅茨曲線為主要理論基礎，選用全國44個重點城市為研究對象，時間基礎為2014-2016年，本文的實證研究指標較少，加上數據的缺失，使得此次實證研究在理論上和實證上存在一定的不足。通過本次實證分析，讓我們對中國環境質量情況有了一個直觀的認識。本次實證結果表明，環境庫茲涅茨曲線就以現有的PM2.5數據作為環境指標而言，并不適用于中國。