霧霾污染對中國城市發展質量的影響

王曉紅 馮嚴超

摘要?運用熵值法測算出2003—2016年中國285個地級及以上城市發展質量，基于動態空間滯后模型，設置地理距離矩陣、經濟距離矩陣和技術距離矩陣，對比分析了霧霾污染對城市發展質量的全局性和異質性影響。研究表明：霧霾污染與城市發展質量在全國層面存在“N型”曲線關系，而與城市化在全國層面存在較弱的“倒N型”曲線關系，霧霾污染對城市化與城市發展質量的影響在全國層面存在此消彼長的作用規律。霧霾污染與東部城市發展質量存在“U型”曲線關系，而與中西部城市發展質量存在“倒U型”曲線關系。霧霾污染對城市發展質量的影響在區域層面也存在此消彼長的作用規律。霧霾污染與大中城市發展質量存在“N型”曲線關系，而與小城市發展質量存在“倒U型”曲線關系，霧霾污染對大中城市的抑制作用已經率先得到扭轉，而對小城市的抑制作用仍需改進，霧霾污染對城市發展質量的影響在規模層面具有明顯的差異性。霧霾污染與城市發展質量在2003—2009年存在“N型”曲線關系，而在2010—2016年存在較弱的“倒U型”曲線關系，霧霾污染對城市發展質量的影響在時間層面具有一定的階段性、動態性和延續性。在未來的發展上，應從以下方面發力：第一，內部治理、外部協調，通過內外互動防止霧霾污染轉移的“公地悲劇”。第二，政府引導、企業主導，通過建立有效的激勵約束機制推動霧霾污染治理的“見賢思齊”。第三，淡化速度、強化質量，通過創新驅動與產業升級逐步扭轉城市發展質量的“路徑依賴”。第四，優化結構、凈化產能，通過構筑良性競爭機制推動城市發展質量的“逐頂競爭”。第五，深度開發、適度集聚，通過有效利用城市空間資源發揮規模經濟的“溢出效應”。

關鍵詞?霧霾污染;空間溢出效應;城市發展質量

中圖分類號?F124.5?文獻標識碼?A文章編號?1002-2104（2019）08-0001-11DOI：10.12062/cpre.20190119

改革開放40 a來，中國經濟取得了舉世矚目的成就，但多年形成的粗放式增長模式也使得環境污染問題日益凸顯，尤其以霧霾天氣為代表的污染問題頻頻發生，對中國經濟增長質量、公眾健康與政府形象造成了嚴重的影響[1]。面對霧霾污染的示警，黨和政府已經將環境治理工作提高到前所未有的高度，公眾的環保意識逐步覺醒，社會輿論對環境污染更為關注，污染企業也被倒逼著向清潔生產轉型，“藍天保衛戰”和“綠色發展”已成為社會各界的共識[2]。作為現代化生產和生活的重要空間載體，城市不僅承載了人們的主要經濟活動，其自身的發展也是促進經濟增長的主要動力之一[3]。霧霾污染與城市發展質量息息相關，大規模的工業生產、建筑施工和機車使用，產生了大量的二氧化硫、氮氧化物以及可吸入顆粒，而霧霾污染也通過影響城市化進程對城市發展質量產生了深遠的影響[4-5]。那么，霧霾污染對中國城市發展質量究竟有何影響？霧霾污染對不同區域、規模、時間的城市發展質量的影響有差異嗎？霧霾污染對中國城市發展質量影響的傳導機制是什么？現有文獻并未就上述亟須識別與應對的重大環境問題做出直接回答。據此，本文通過對上述問題的探討，厘清霧霾污染對中國城市發展質量的影響，并為霧霾污染聯防聯治的必要性與城市發展質量提升的全面性提供經驗支持。

1?文獻綜述

霧霾污染是對大氣中各種懸浮顆粒物的產生、擴散和危害過程進行概括的一種狀態，其主要成分包括二氧化硫、氮氧化物以及可吸入顆粒，二氧化硫與氮氧化物為氣態污染物，而可吸入顆粒正是霧霾污染的罪魁禍首[6]。可吸入顆粒主要指PM10與PM2.5，PM10為空氣動力學粒徑小于等于10 μm的顆粒物，PM2.5為空氣動力學粒徑小于等于2.5 μm的顆粒物[7]。與PM10相比，PM2.5具有顆粒小、活性強、分布廣、滯留久、毒性大等特征，對居民生產與生活的危害程度遠大于PM10，因此本文采用PM2.5濃度來衡量霧霾污染[8]。

國外文獻很少直接涉及城市發展質量，更多的研究關注城市的經濟增長[9]、社會公平[10]與生態環境[11]等，其本質上與城市發展質量的內涵非常相似。而國內學者對城市發展質量內涵的認識，則由最初的追求經濟增長的單一目標向尋求經濟發展、社會進步與環境改善等多重目標演進[12]。從發展觀來看，對城市發展質量的認識也經歷了物本發展觀、社會發展觀、可持續發展觀與新發展理念的逐步深化過程[13]。不同于城市化強調農村人口向城市轉移的過程，城市發展質量則強調城市人口增加、經濟增長、社會進步、空間格局等在一定時間點的結果[14]。概括來講，城市發展質量是一個處于動態發展中的包容性概念，包括了對城市經濟、社會和環境等方面的全方位評估，并追求城市公平、效率與生態等方面的綜合提升[14]。

通過采用環境庫茨涅茲曲線（EKC）、一般均衡分析法（CGE）、聯立方程組法、面板協整模型與空間計量模型等多種方法，現有研究就影響霧霾污染的經濟社會因素與自然環境要素展開了廣泛地探索并取得了豐碩的成果[2，5，8，15-17]。相比之下，霧霾污染對經濟社會發展反向影響的成果則相對少見[1]。傳統的線性計量模型基于空間獨立性與空間均質性的假設，而忽略了空間依賴性與空間異質性的現實，導致對霧霾污染影響效果的所得結論具有局限性[18]。此外，受制于數據可得性的缺陷，關于霧霾污染影響因素的現有研究多采用省際數據[8，18-19]或部分城市數據[2，5，16，20-22]，而基于城市全樣本的全局性研究則相對匱乏。在少有的全局性研究中，雖然通過利用空間計量模型可以實現對空間效應的分析，但考慮到“路徑依賴”的影響，忽略時間效應和時空效應的影響仍會導致系統性偏誤[1，17-18，23]。

基于城市數據的研究中，已有個別文獻就霧霾污染與經濟發展[1]、城鎮化[2]、FDI[5]、產業集聚[16-17]、城市經濟綠色轉型[20]、城市規模[21]、能源結構[22]等的關系，在全局性與異質性（包括區域、規模與時間三個維度）方面進行了有益的探討，這為本文的研究提供了豐富的研究視角和方法借鑒，但相比之下，霧霾污染對中國城市發展質量的影響還缺乏全面地考察，這也給本研究提供了空間。

為此，本文擬采用2003—2016年中國285個地級及以上城市PM2.5濃度數據，通過設定動態空間滯后模型將空間效應、時間效應與時空效應一并納入研究框架，從全局性和異質性（包括區域、規模與時間三個維度）相結合的視角來系統考察霧霾污染對中國城市發展質量的影響，這不僅可以彌補現有研究的空白，也可以為后續研究提供參考，并推動相關研究的進一步發展。

王曉紅等：霧霾污染對中國城市發展質量的影響

中國人口·資源與環境?2019年?第8期

2?研究方法與數據來源

2.1?研究方法

為全面分析霧霾污染對城市發展質量影響的空間效應，本文在采用Morans I指數進行空間效應檢驗的基礎上，通過構建空間計量模型進一步研究霧霾污染及其他影響因素對城市發展質量的作用機理。為了保證研究結果的穩健性，除了常見的反距離權重矩陣之外，本文還分別建立了經濟距離矩陣與技術距離矩陣。

（1）空間權重矩陣。常用的地理屬性空間權重矩陣包括鄰接權重矩陣和地理距離矩陣，由于拉薩等多個地級市數據缺失而存在孤島城市，鄰接權重矩陣無法真實反映空間關聯情況，此處選用地理距離矩陣（W1），其形式如式（1）所示：

Wdij=1（dij）2;

W1=Wdij∑jWdij，i≠j

0，i=j （1）

其中，Wij為第i行、 j列的矩陣元素;dij為城市i和城市j之間的質心距離，取地理距離平方的倒數可以將不同城市之間的空間關系準確地表達出來。為了簡化模型和便于解釋結果，本文將地理距離矩陣進行了行和標準化處理，并記標準化后的權重為W1。

除了地理屬性之外，城市的經濟屬性也是產生空間相關性的成因。為此，本文構建經濟距離矩陣，將地理屬性和經濟屬性有機地結合起來，從而更加準確地刻畫空間效應的非對稱性。經濟距離矩陣的形式如式（2）所示：

Weij=Wdij×diag（Y1/Y，Y2/Y，……Yn/Y）;

W2=Weij∑jWeij，i≠j

0，i=j

（2）

其中，Yj=1/（t1-t0+1）∑t1t0Yij為觀察期內城市i的人均GDP平均值，Y=1/（t1-t0+1）∑nt=0∑t1t0Yij為觀察期內所有城市人均GDP的平均值。類似地，本文將經濟距離矩陣進行了行和標準化處理，并記標準化后的權重為W2。

除了經濟屬性之外，城市的技術屬性也是產生空間相關性的成因。與經濟距離矩陣類似，本文也構建了技術距離矩陣，其形式如式（3）所示：

Wtij=Wdij×diag（P1/P，P2/P，…Pn/P）;

W3=Wtij∑jWtij，i≠j

0，i=j

（3）

其中，Pj=1/（t1-t0+1）∑t1t0Pij為觀察期內城市i專利申請授權數的平均值，P=1/（t1-t0+1）∑nt=1∑t1t0Pij為觀察期內所有城市專利申請授權數的平均值。類似地，本文將技術距離矩陣進行了行和標準化處理，并記標準化后的權重為W3。

（2）空間相關性檢驗。由于不同城市之間經濟社會活動聯系的普遍性，忽視空間效應很可能影響到估計結果的無偏性、一致性和有效性，因此要對OLS回歸得到的殘差是否在空間上相互獨立進行空間相關性檢驗，以此作為判斷方程整體上是否適用空間計量模型的依據。類比于環境庫茨涅茲曲線（EKC）中經濟增長與環境污染之間存在的“U型”“倒U型”“N型”或“倒N型”曲線關系，本文首先在模型中加入了霧霾污染的二次項和三次項，然后與不含三次項的回歸結果進行對比，最終根據擬合效果決定是否含有霧霾污染的三次項，從而盡可能真實地反映霧霾污染與城市發展質量之間的曲線關系。為了盡可能降低單位量綱和異方差的影響，所有變量都以自然對數的形式引入方程。通過對OLS回歸的殘差進行Morans I檢驗，發現變量之間的空間效應顯著為正。因此，為防止模型假設的系統性偏誤，應該把空間效應考慮到實證分析中。

（3）空間計量模型。在識別空間相關性以后，需要進一步構建反映空間效應的空間計量模型。此外，某城市的發展質量通常與上一期的城市發展質量有關，即城市發展質量除了存在空間相關性（空間效應），還存在時間相關性（動態效應），甚至還有可能存在時空效應。因此，有必要將靜態空間計量模型擴展成動態空間計量模型進行深入分析，以提高估計精度，增加模型解釋力。

再者，參考Elhorst[21]的檢驗思路，本文采用“從具體到一般”和“從一般到具體”相結合的思路，并選擇時間與個體雙固定模型的動態空間滯后模型。最終，本文的基準公式為：

lnUDQit=τlnUDQi，t-1+ηWlnUDQi，t-1+β1lnPMit+

β2（lnPMit）2+β3（lnPMit）3+β4lnFDIit+

β5lnEDit+β6lnRDit+β7lnESit+β8lnISit+

β9lnPDit+β10lnINFit+β11lnERit+β12lnGDit+

ρWlnUDQit+ht+μi+uit

（4）

其中，W為空間權重矩陣;ρ為空間自回歸系數;λ為空間自相關系數;β和θ分別為對應變量的待估系數。τ和η分別表示城市發展質量的時間滯后項系數與時空滯后項系數;ht和μi分別對應時間效應和個體效應;uit表示隨個體和時間而改變的誤差項，其他符號的說明見數據來源部分。

2.2?數據來源

（1）被解釋變量。城市發展質量（UDQ）。綜合國內外學者的研究，本文從城市發展質量的內涵出發，以科學性、系統性、可操作性和可比性為原則，分別從經濟發展、社會進步和生態環境3個子系統共選取了15項評價指標，建立城市發展質量評價指標體系，如表1所示。本文對人均國內生產總值、人均社會消費品零售總額、人均固定資產投資額等名義指標以2002年居民消費價格指數為基期進行了消脹處理。然后，采用熵值法對數據進行標準化處理以及確定指標權重。