長江經濟帶高鐵開通對環境污染的影響研究

張永慶 張金月

[摘?要]（中）摘要將長江經濟帶沿線主要的39個城市作為研究對象，運用傾向得分匹配倍差法（PSM?DID），定量分析了2007—2017年間長江經濟帶開通高鐵后對環境污染的影響。研究發現：高鐵開通后，長江經濟帶流域的環境污染顯著下降了4.2%;長江經濟帶中受到“兩控區”政策影響的城市，其在高鐵開通后環境污染相比于未受政策影響的城市改善更明顯;存在明顯的地區異質性，長江經濟帶上游城市相比于中游和下游城市，高鐵建成抑制環境污染的作用更明顯;加大教育投入、技術進步和促進產業結構高級化，均有利于降低環境污染?；谝陨辖Y論，從合理配置高鐵資源與環境保護，加大教育資源投入，促進第三產業發展，實現高鐵經濟與防治環境污染的協調可持續發展等幾個方面提出建議。

[關鍵詞]（中）關鍵詞長江經濟帶;高速鐵路;環境污染;PSM?DID

[中圖分類號]（中）中圖分類號F53; F205[文獻標識碼]文獻標志碼[文章編號]1673-0461（2019）10-0054-08

一、引?言

中國經濟正在由高速增長轉向高質量增長，由此造成的環境污染也變得不容忽視。黨的十九大精神明確指出要打好污染防治的攻堅戰，促進我國經濟持續健康綠色發展。如何有效地治理環境污染，不可不考慮交通基礎設施帶來的影響。一種高效可持續的綠色交通工具——高速鐵路的出現和發展，深刻地改變了人們的出行方式和交通運輸方式。截止到2018年12月，我國高速鐵路的總里程數已經達到2.9萬公里，居世界第一位，我國已經建成了現代化的鐵路網和發達的高鐵網。

學者們從多方面論證了我國存在的環境污染問題，可能是受到外商直接投資（FDI）、經濟增長、貿易運輸、財政分權等多種不同因素的影響。高紋等通過構建經濟增長與大氣污染相互作用的聯立方程組，運用三階段最小二乘法檢驗了倒U型的環境庫茲涅茨曲線的合理性[1]。李強利用長江經濟帶包括的104個地級市的面板數據，實證分析了財政分權和FDI對環境污染的影響[2]。隨著交通基礎設施的日益完善，更多學者開始探究不同的交通基礎設施會如何影響環境變化。馬麗梅等構建了空間杜賓模型（SDM）研究了能源結構、交通模式和霧霾污染的關系，發現從短期考慮，緩解交通擁堵和減少劣質能源的使用是保護環境的有效途徑[3]。吳開亞等利用LMDI分解方法對上海市交通運輸領域的能源消費碳排放變化進行了實證分析，發現交通碳排放量不斷增加[4]。Fu和Gu利用我國98個城市的日污染和天氣數據，運用不連續回歸和倍差法發現，取消高速公路的通行費會使污染增加20%，能見度降低1公里[5]。隨著軌道交通的升級，學者們開始探究新興軌道交通對環境的影響。梁若冰等利用了準自然實驗方法估計了我國14個城市新開通的45條線路對空氣污染的影響，發現新興軌道交通具有顯著且穩健的污染治理效應[6]。

對現有的研究進行梳理發現，少有學者討論高速鐵路對區域環境污染的影響。Yue和Wang等學者利用生命周期評價方法（LCA）以京滬高鐵為例對高鐵的環境進行了研究，通過中文核心生命周期數據庫（CLCD）探索高鐵規劃和建設變化帶來的影響[7]。祝樹金等基于我國270個地級市構建了雙重差分模型，發現高鐵開通有效地降低了環境污染程度，并且西部地區的抑制效應比中部和東部地區更強[8]。基于此，本文的主要貢獻在于：①在DID方法的基礎上，首次利用傾向得分匹配法（PSM）篩選出性質相近的城市組探究高鐵建成對環境污染的影響，有效地減少了樣本偏差，優化了實證檢驗結果;

②本文以長江經濟帶的部分城市作為樣本城市，分別從兩控區政策和劃分上中下游的角度探究了長江經濟帶高鐵建成對環境污染的影響，豐富了從不同城市和地區視角探究高鐵對環境污染的內容，在一定程度上彌補了該領域的空白。

二、研究方法與數據來源

（一）研究區域概況

長江經濟帶覆蓋了我國包括上海、重慶、武漢、江蘇、成都、云南等在內的九省二市，人口和經濟總量已經超過了全國的40%。依托長江這條黃金水道，長江經濟帶形成了以河源—宜昌為上游、宜昌—湖口為中游、江西湖口為下游的上中下游一體化全面發展的格局。長江經濟帶具備的明顯資源優勢除了包括豐沛的淡水資源以外，還有大量種類豐富的礦產資源以及農業生物資源。得天獨厚的環境也孕育著各種產業的發展，我國的鋼鐵、電子、汽車、石化等現代工業大都集中于此，一批高耗能、高科技的工業企業也都選擇在這里立足。長江經濟帶作為我國未來經濟增長潛力最大的地區之一，高速發展造成的環境污染也不可忽視。高速鐵路作為近年來一種可持續發展的綠色交通工具成為人們高頻的出行選擇，但其建成開通對環境污染的影響究竟是正向還是負向，不同學者對其說法不一，因此，基于數據的完整性和準確性，本文選擇以長江經濟帶中主要的39個地級市為例定量分析探究高鐵建成對環境污染的影響效應。

（二）研究方法與模型（PSM?DID模型）

1. 倍差法（DID，DifferencesinDifferences）

雙重差分模型又稱倍差法，通常用于大范圍的公共政策研究。在本文中選擇雙重差分法意在將高鐵建成看作一項已執行的公共政策，把其隨著時間流逝而引起的空間效應的影響和高鐵建成這一政策效應的影響有效地區分開。DID主要通過構建處理組（高鐵城市）和對照組（非高鐵城市），并假定其均具有相同或相似的發展趨勢，比較兩者差異來探究高鐵建成這一政策帶來的變化。DID很好地解決了模型的內生性問題而將高鐵效應有效地分離出來，是目前學者們研究高鐵作用效果普遍使用的方法之一。

2.傾向得分匹配法（PSM）

與之前研究不同的是，實際上，倍差法在使用前有一些前提條件，例如對照組與實驗組的選取要保持相同或相似的發展趨勢，對照組城市與實驗組城市的選擇要具有隨機性的同時樣本時間段也需要保證隨機性。一方面，高鐵城市和非高鐵城市的選擇本身不具有隨機性;另一方面，對環境污染產生影響的除了高鐵城市組還有可能來自于非高鐵城市組，這樣對照組和實驗組的雙重差分結果就已經受到影響，產生結果偏誤，基于此，本文選擇傾向得分匹配法（PSM）對全部城市進行重新匹配得分，在統計過程中要保持對照組與實驗組的匹配趨勢必須滿足平衡性，一方面，兩者的得分要盡可能的接近;另一方面，各個變量在處理組和對照組之間不能有顯著的差異。由此篩選出的兩組城市再次進行DID估計，便能夠更加準確的描述高鐵建成對環境污染的影響效果。PSM方法的優勢在于基于研究目標選取的控制變量匹配出來的城市組不僅具有相似的發展趨勢，而且有效地解決了選擇樣本偏差的問題。由此建立的評價高鐵的基準模型為：

YPSMit=β0+β1dwt+β2dt+β3dwt×dt+μ+εt（1）

其中，

Y表示i城市在t時期的環境污染綜合指數變量;

dw和dt分別表示城市虛擬變量和時間虛擬變量，而其交互項dw×dt即是描述高鐵對環境污染的重要因素;μ是描述高鐵影響環境污染的一組控制變量;εt表示隨機干擾項。

（三）數據來源與指標選取

環境污染綜合指數（Environment）作為被解釋變量，通過選擇長江經濟帶中樣本城市的工業廢水排放量（Water）、工業廢氣排放量（Gas）和工業煙塵排放量（Dust）三類環境污染衡量指標，采用因子分析法合成計算環境污染綜合指數。具體做法是采用SPSS軟件中的降維和主成分分析計算得到綜合指數，再將這一綜合指數作為表示環境污染的被解釋變量代入PSM?DID模型中進行進一步實證檢驗。構建綜合指數的優勢在于提高了單一變量描述環境污染這一被解釋變量的準確性，進而優化了實證結果。通過計算得到的成分矩陣改寫成的新型主成分分析公式為：

Environment=0.778×Gas+0.703×Water+0.346×Dust（2）

解釋變量主要分為城市虛擬變量（dw）、時間虛擬變量（dt）和它們之間的交互項（dw×dt）。城市虛擬變量描述了高鐵城市組與非高鐵城市組之間的作用關系，開通高鐵的城市取1，未開通取0;時間虛擬變量描述了樣本時間段內已經開通高鐵的年份取1，未開通高鐵的年份取0;交互項是本文的重要核心解釋變量，主要描述了高鐵開通后對環境污染的作用情況。樣本中已經開通高鐵的城市和具體高鐵通車時間通過百度查找獲得。

控制變量主要包括人均GDP、第二產業生產值占國民生產總值的比重（SecIndustry）、第三產業生產值占國民生產總值的比重（TerIndustry）、外商直接投資（FDI）、科技支出占一般公共預算支出的比重（Science）、教育支出占一般公共預算支出的比重（Education）共6個指標。環境庫茲涅茨曲線（EKC）描述了經濟增長與環境質量之間存在著倒U型關系，但現實中因國際分工不同的發達國家和發展中國家人均收入水平也不同，收入水平提高后對環境的質量要求也會提高，我國作為典型的發展中國家基于人口壓力、自然資源過度開發、低生產率等各方面因素的累積，人均GDP可能尚未達到轉折點[9]，因此，經濟快速發展是影響環境污染的重要因素。產業結構對環境污染的影響同樣顯著，產業結構高級化即第三產業與第二產業的比值越高對抑制環境污染有顯著的正向影響[10]。因此，本文分別選取了第二產業和第三產業占地區生產總值的占比考查產業結構對環境污染的影響程度。另外，受教育程度越高或科技水平上升，人們的環保意識增強的同時，環境質量也會逐漸提高，因此，選取了教育支出和科技支出占一般公共預算支出的占比衡量城市科技和教育發展對環境污染的影響程度。發展外向型經濟對環境污染有著重要的抑制作用[11]，因此選擇外商直接投資作為衡量外向型經濟對環境污染的影響分析指標。所有數據均來自于各個地級市的統計年鑒以及《中國環境統計年鑒》，表1是主要變量的描述性統計。

三、長江經濟帶的高鐵開通對抑制環境污染的實證分析

（一）基于DID估計實證結果基準分析

本文選擇了2007—2017年長江經濟帶沿線包含的39個主要地級市的面板數據，首先選擇雙重差分模型探究其對環境污染的影響，DID實證結果如表2所示。

從表2的實證結果能看出，隨著控制變量的逐步加入，代表高鐵對環境污染作用效果的交互項系數逐漸顯著為負，從最終加入全部控制變量后的模型（7）可以看出高鐵建成對長江經濟帶的環境污染效應為負值，并在5%的水平上顯著，而且高鐵開通后環境污染水平大概降低了8.6%，說明長江經濟帶區域的高鐵開通確實能夠抑制所在地級市的環境污染。從控制變量的角度看，人均GDP的系數均保持在1%的水平上顯著為正，說明長江經濟帶的經濟迅速發展并沒有帶來環境的改善。根據倒U型的環境庫茲涅茨曲線（EKC），一方面，EKC更注重流量污染物的排放統計而非存量;另一方面，可能是長江經濟帶的人均GDP尚未達到EKC曲線的轉折點，當人均收入水平提高加上有效的環境政策實施，經濟增長與環境改善是可以并行的。另外，從模型（6）和（7）中外商直接投資和科技支出占比的系數可以發現其均在1%的水平上顯著為正，說明增加外商投資和科技支出并不會改善環境污染狀況。相反，提高第三產業的支出比重和增加教育支出能夠顯著地抑制環境污染。

（二）基于PSM?DID實證結果分析

基于PSM?DID方法的實證結果如表3所示，從表3的實證結果可以看出，加入全部控制變量的模型（14）中交互項的系數在5%的水平上顯著為負，再次說明長江經濟帶的高鐵建成的確能改善環境污染。相比于表2中僅使用DID方法的結果顯著性雖有所減弱但系數值增加，說明PSM方法的確能起到優化作用，可信程度也更高。從控制變量的角度來看，人均GDP和外商直接投資的系數均在1%的水平上顯著為正，說明經濟增長和外商投資并不能改善環境污染，與DID結果相比，系數值均有所增加，側面反映出PSM方法的優化作用。與僅使用DID方法不同的是第二產業的貢獻程度是環境污染的重要來源之一。

（三）穩健性檢驗

1.改變時間窗寬對結果產生的影響

通過實證結果可以看出高鐵開通總體上改善了環境污染情況，但本文選擇的樣本時間段是2007—2017年，由于給定的時間段并不能說明時間段選擇的隨機性，也許不同的樣本時間窗寬造成的結果具有較大的差異，因此，可以選擇改變時間窗寬進行穩健性檢驗。在已選擇的2007—2017年的樣本時間段內，長江經濟帶涵蓋的主要城市先后從2007年到2015年幾乎每年都有新的城市開通高鐵，經過統計發現該區域開通較為密集的年份為2009—2015年，

因此，本文假設高鐵建成時間2010年為時間節點，向前分別選擇1年、2年、3年為窗寬對上文結果進行檢驗。

具體的實證結果如表4所示。

從表4的實證結果可以看出，改變時間窗寬并不會改變高鐵建成對環境污染影響效應的方向，說明上文實證結果具有一定的穩健性。此外，當時間窗寬先后設置為1年、2年和3年時，交互項系數均顯著為正，說明當2009年主要城市陸續開通高鐵后對環境污染就起到了一定的改善作用，當窗寬為高鐵建成前3年時，交互項系數的顯著性水平也有所上升，說明高鐵建成后對長江經濟帶環境污染的抑制作用具有漸強的持續性。從控制變量的角度來看，增加教育支出和增強第三產業的發展對抑制環境污染也有一定的促進作用。

2.反事實檢驗

鑒于DID方法要求對照組和實驗組的選取要具有隨機性，因此本文將長江經濟帶的主要39個城市進行隨機分組構造反事實檢驗，在此情況下得到的檢驗結果如表5所示。依據隨機分組后的實證結果可以看出，在逐步加入控制變量后交互項系數均為正且不顯著，這說明上述結論并不是由于分組而產生的安慰劑效應的結果，由此進一步證明了結論的穩健性。

3.構建包含不同高鐵建成時間節點的擴展模型

本文選擇的是將樣本時間段內所有高鐵城市和非高鐵城市分組，實際上，可以選擇一個高鐵建成的時間節點，利用此時間節點將對照組和實驗組重新分配以達到檢驗目的。需要特別注意的是，這個高鐵建成的時間節點選擇具有隨機性，而且高鐵的影響效應具有1年的時滯性[12]。由于2009年到2013年是樣本城市集中開通高鐵的時間段，因此選取2009年到2013年的每一年作為高鐵建成的時間節點，構造了5年高鐵開通后對環境污染的影響效應且具有1年滯后期的PSM?DID模型，具體的模型為：

YPSMit=β0+β1dwt-1+β2dtt-1+β3dwt-1×dtt-1+μ+εt-1（3）

其中，i表示城市類別，t表示時間，即從2009年到2013年共5年的時間，

Y仍表示為i城市在t時期的環境污染綜合指數變量，

dt仍表示時間虛擬變量，dw仍表示城市虛擬變量，dw×dt仍表示為時間和城市的交互項，描述了高鐵開通對環境污染的影響。表6顯示了不同時間節點擴展模型的實證檢驗結果。

從表6的實證結果可以看出，若將高鐵建成的時間節點設置為2009—2013年的任何一年，其交互項的系數均為負，只是從2012年開始顯著，到2013年已經達到在1%的水平上持續顯著，由此可見高鐵建成對環境污染的總體影響方向是和上文的實證結果一致的。無論是交互項系數還是控制變量的系數值雖部分有所波動，但總體上還是呈現增長的趨勢，這與上文改變時間窗檢驗的結果大致相同。從控制變量的角度來看，增加教育支出和第三產業的占比都會在一定程度上抑制環境污染。總體而言，實證結果具有一定的穩健性。

四、異質性分析

（一）基于“兩控區”政策下城市異質性分析

“兩控區”政策是我國在1998年提出的，目的是希望通過控制部分地區的酸雨和二氧化硫排放量而減少環境污染。其中，實施“兩控區”政策的城市大都集中在工業經濟較發達或污染產業進出口較密集的地區。在選取的長江經濟帶的樣本城市中，有33個城市實施了“兩控區”政策，6個城市未實施“兩控區”政策，由此可以將全部的樣本城市組劃分為是否受到“兩控區”政策的影響，在此基礎上進行PSM?DID檢驗。由上文得出的PSM?DID模型的公式可以得知，若想探究高鐵建成對環境污染的影響是否受到“兩控區”政策的影響，只需在城市虛擬變量與時間虛擬變量交互項的基礎上再增加一個代表“兩控區”的政策虛擬變量（dp），建立三重差分模型，若樣本城市被劃分為“兩控區”城市，則dp取值為1;反之，則取值為0。因此，具體是否受到“兩控區”政策影響的PSM?DID模型為：

YPSMt=β0+β1dwt+β2dt+β3dwt×dt×dpt+μ+εt（4）

具體的實證結果如表7所示。根據表7的實證結果可以看出，交互項的系數均為負且在1%或5%的水平上顯著，說明長江經濟帶中的樣本城市受到了“兩控區”政策的影響，開通高鐵以后，已經被規劃為“兩控區”的城市在環境規制的條件下對環境污染的改善效果更明顯。

（二）基于上中下游的不同位置的城市異質性分析

根據長江經濟帶劃分的上游成渝經濟區、中游城市群和下游長三角地區，將樣本城市劃分為上、中、下游三組的情況如表8所示。具體的上、中、下游城市組的PSM?DID實證結果如表9所示。

從表9的實證結果可以看出，上中下游城市的交互項系數均為負值，說明高鐵開通對環境污染的改善是有一定的正向影響。其中，只有上游城市的交互項系數在1%的水平上顯著，說明上游城市的高鐵對環境污染的抑制作用表現十分顯著。長江經濟帶上游的城市主要位于成渝經濟區，而成渝經濟區呈現的是典型的以成都和重慶為極核的空間布局。從控制變量的角度來看，可能的原因是科技創新水平的提升和第三產業的占比不斷上升，對環境污染的有所改善。另外，產業結構影響著能源效率，一些產業結構高級的城市如成都、重慶已經完成產業轉移，對周邊地區能源效率的提高和環境污染的改善起到了積極的帶動作用[13]。相較于長江上游城市，中游和下游城市的人均GDP均在5%的水平上顯著為正，說明這兩個地區的經濟發展較好，同時也帶來了環境污染;增加教育支出即人們的受教育水平提高后，其環保意識也會增強，環境污染會有所改善。

五、 結論與建議

當前我國已經迅速邁入了“高鐵時代”，相鄰省份成為一日生活圈變得觸手可及。高鐵的不斷建設與發展在促進區域經濟增長的同時，也在深刻地改變著人們的生產生活方式。雖然我國高鐵的運營時間相較于發達國家更短暫，但它帶來的經濟效益已經十分明顯，高鐵的引入促進了跨城市經濟一體化和二線城市的持續快速發展，“同城效應”日益凸現。作為新時代的新型可持續的綠色交通工具，高鐵對環境污染的影響也不容忽視。本文選擇2007—2017年間長江經濟帶的主要城市為樣本，運用PSM?DID方法實證分析發現長江經濟帶的高鐵開通后，環境污染大概下降了4.2%。此外，高鐵開通對環境污染的影響具有顯著地區異質性，受到“兩控區”政策影響的城市，環境污染的改善作用更大;位于長江經濟帶上游的城市相比于中下游，開通高鐵后對環境污染的改善更為明顯;另外，增加教育支出、促進技術進步或提高第三產業的占比將會更有效地抑制環境污染。

本文的研究也為長江經濟帶流域未來如何進一步兼顧高鐵發展與環境污染防控提供了理論參考，由此本文提出幾點建議：①在強可持續發展模型中，環保是經濟發展的先決條件。合理建設高速鐵路網絡，充分發揮出其自身高效清潔綠色的優勢是實現經濟與環保協調發展的一個有效途徑。

②從結論可以看出，“兩控區”城市和上游城市更容易受到環境規制的影響，抑制環境污染的效果更明顯。因此，在減少環境污染的前提下要因地制宜地發展高速鐵路，注重高鐵資源與環境規制有效地結合，實現高鐵經濟與環境保護的協調發展。③產業結構升級、技術進步或增加教育支出讓更多人增強環保意識，都有利于環境質量的改善。長江經濟帶所在省域的相關政府可以發揮宏觀調控作用，通過制定和實施產業政策，縮短產業升級所需要的時間。另外，政府也可以通過加強產業科技園區的建設，加大教育投入來促進社會公平和抑制環境污染。

[參考文獻]

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Study on the Impact of the Opening of High?speed Railway

in the Yangtze River Economic Belt on the Environmental Pollution

Zhang Yongqing， Zhang Jinyue

（ School of Management， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China）

Abstract： The 39 major cities along the Yangtze River Economic Belt were regarded as the research objects. The impact of the opening of high?speed railway on environmental pollution in the Yangtze River Economic Belt from 2007 to 2017 was analyzed quantitatively using the PSM?DID method. Research results show that： the environmental pollution in the Yangtze River Economic Belt has decreased by 4.2% after the opening of the high?speed railway; cities in the Yangtze River Economic Belt that were affected by the "Two Controlled Zones" policy show more improvement in environment than the cities not affected by the policy; regional heterogeneity is obvious， which is， compared with cities in the middle and lower reaches， ?the construction of high?speed railway plays a more significant role in inhibiting urban environmental pollution in the cities in the upper reach of the Yangtze River Economic Belt; the increase of investment in education， technological progress and advanced industrial structure is conducive to reducing environmental pollution. Based on the above conclusions， suggestions are put forward from 4 aspects of rational allocation of high?speed rail resources and environmental protection： increase of investment in education， promotion of the development of tertiary industry， and the coordinated and sustainable development of high?speed rail economy and the prevention and control of environmental pollution.

Key words： the Yangtze River Economic Belt; high?speed railway; environmental pollution; PSM?DID.

責任編輯（責任編輯：張夢楠）