經濟密度、人口規模與環境污染
——基于城市面板數據的實證分析

汪慧玲，薛芳芳

WANG Hui-ling, XUE Fang-fang

蘭州大學 經濟學院，甘肅 蘭州 730000

Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

城鎮化是中國現代化的必由之路，數據顯示，2005年至2016年末，我國城鎮化率由42.99%上升為57.35%，年均增長率為1%。地級及以上城市的數量在不斷增加，城市人口數量迅速擴張，城鄉社會結構發生了巨大轉變。城鎮化成為我國社會經濟發展的重要動力。隨著經濟發展和城鎮化進程的加快，環境問題逐漸被關注，《中國環境發展報告(2013)》中指出，空氣污染、水資源污染、重金屬污染等導致的問題已嚴重影響人民生活，環境污染正打破“城鄉二元化”的固有意識，近年來，城市公眾正遭受環境污染帶來的危害。經濟長期發展的動因在于資源的投入，包括自然資源和社會資源，其中對資源能源的耗用會導致污染物排放量的增加，加劇地區環境污染。隨著城鎮化進程的加快，人口因素對環境污染的影響也比較突出。另外，人作為社會經濟活動的主體，人口的集聚會促進地區經濟的發展，地區經濟的發展也有助于人口集聚，因此同時考慮經濟密度和人口規模兩個因素對環境污染的影響，能更有效地控制污染物排放，推進我國新型城鎮化建設。

1 文獻綜述

近年來，學者關于經濟發展和人口因素對環境污染的影響進行了深入的研究：一些學者專注于經濟發展對環境的影響。黃志基等人引入“3D”框架，研究密度、距離和整合與污染物排放的關系。得出密度與城市污染排放呈“倒U型”關系，但提升密度能顯著降低城市污染排放強度。[1]學者普遍認為經濟發展與環境污染之間具有“倒U型”關系。[2-7]

通過分析得出不一致的觀點：經濟發展對環境污染物排放的影響具有“正U型”關系[8-9]或“正N型”關系。[10-11]Faridi等人認為能源是環境污染的主要來源。建議為控制環境退化，應達到最佳的增長水平和城市化水平。[12]

在研究方法方面，主要有以下幾種：通過主成分和因子分析方法計算出環境污染綜合指數，建立向量自回歸模型，發現污染綜合指數與經濟增長存在長期穩定關系。[13]運用系統GMM方法研究環境污染與經濟增長之間的關系。得出城市環境污染與經濟增長之間存在正的交互效應，外資企業的進入加劇環境污染。[14]運用空間聯立方程模型分析了經濟集聚與環境污染的空間溢出和相互作用機制。經濟集聚和環境污染之間具有雙向作用機制， 經濟集聚會加重環境污染， 環境污染會抑制經濟集聚。[15]

另有學者關注人口規模、結構等因素對環境污染的影響。部分學者認為人口規模與城市環境污染呈“倒U型”關系。[16-17]而另外的學者也得出相左的結論，即人口規模對環境指標具有正向影響，工業產值占比優化和技術進步有助于減少污染物排放[18-20]和人口規模對環境污染沒有正向影響或者會加劇環境污染。[21-22]

綜上所述，學者多關注經濟發展或人口因素對環境污染的影響，且衡量經濟發展的指標多偏向于總量指標和結構指標。而本文則基于人口因素和經濟發展之間的關系，[23-25]選取2005年至2016年我國285個地級及以上城市數據，分析經濟密度與人口規模對污染物排放的影響。

2 研究方法和數據

2.1 模型的建立

本文選取了工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量和工業煙塵排放量衡量城市環境污染狀況，基本的計量模型設定如下：

pollit=β0+β1densit+β2pesit+αZit+δi+νt+εit

(1)

在基本模型的基礎上，為了研究不同人口規模和不同等級經濟密度對污染物排放的影響，依據一二三線城市劃分標準將城市分為四類(以first、second、third、fourth表示)，研究不同經濟發展程度下經濟密度對環境污染的影響。由于大于1 000萬人的地級及以上城市較少，從而以人口規模劃分為四個類型：大于等于500萬人(huge)、大于100小于500萬人(big)、大于50小于100萬人(medium)、小于50萬人(small)，計量經濟模型設定如下：

pollit=β0+β1first×densityit+β2second×densityit+β3third×densityit+β4fourth×densityit+β5pesit+αZit+δi+νt+εit

(2)

pollit=β0+β1densit+β2small×pesit+β3medium×pesit+β4big×pesit+β5huge×pesit+αZit+δi+νt+εit

(3)

考慮到環境污染可能存在一定的路徑依賴，當期的環境污染物排放量不僅受當期經濟密度和人口規模的影響，前期的排放量也會對環境污染有所影響，另前期的經濟發展和人口規模對當期的環境污染也會存在不可低估的影響，為探究這種動態影響程度和影響路徑，構建了動態面板模型。可以衡量由于慣性和部分調整對環境污染的影響。具體模型設定如下：pollit=β0+θpollit-1+β1densit+β2pesit+αZit+δi+νt+εit

(4)

上式中pollit表示城市環境污染，具體衡量指標包括工業廢水排放量(iw)、工業二氧化硫排放量(iso)、工業煙塵排放量(ism)，densit表示城市經濟密度(市轄區生產總值/市轄區建成區面積)，pesit表示城市年末總人口，Zit為影響環境污染的其他控制變量，δi為地區固定效應變量，νt為時間固定效應變量，εit為隨機擾動項。

其他控制變量主要包括地區經濟發展水平、工業產值占比和地區對外開放水平的影響。地區人均生產總值(pgrp)是經濟發展水平的代理變量。環境污染物的排放與經濟發展水平相關，一方面，提高經濟發展水平，會改變人們生活方式，增強環保意識。人們對環境質量會有更高的要求，減少污染物的排放；另一方面，地區經濟發展勢必會消耗資源和能源，增加污染物排放。第二產業占地區生產總值的比重(str)是地區產業結構的代理變量。城市的環境污染狀況與其產業結構有著密切的關系，污染物的排放主要來自于第二產業，第二產業占比越大，地區排放的污染物就會越多，進而會加劇環境污染。地區進出口總額與地區生產總值的比值(open)是對外開放程度的代理變量。貿易可能會使一個地區成為“污染避難所”，但貿易也會促進規模經濟的形成，有利于提高技術水平，增加污染治理投資和污染物排放減少。

2.2 數據來源與處理

本文選取了2005年至2016年285個地級及以上城市數據，數據來自于《中國城市統計年鑒》(2006—2017)、《中國區域經濟統計年鑒》(2006—2014)、各省市的統計年鑒及國民經濟和社會發展統計公報。由于2005年至2016年統計資料對城市的涵蓋范圍不一致，個別城市數據缺失或存在極端異常值，本文刪除了拉薩、巢湖、哈密等城市。為了消除價格因素的影響，以地區生產總值指數為依據對數據進行了平減處理(以2005年為不變價格)，對于進出口總額依據當年人民幣兌換美元的年平均匯率將其轉化為人民幣，再根據指數進行平減處理。值得說明的是，為了消除異方差問題和數據度量單位的差異，本文對數據進行了對數化處理。

利用STATA對數據進行描述統計分析，結果如表1所示。從3 420個樣本中可以看出各地區污染物排放差異較大，經濟發展水平、工業占比、開放程度和人口規模的差異和離散程度均很大，這就說明在分析時應盡量縮小各指標包含的空間范圍以及充分考慮各指標在不同水平下對環境污染的差異化。

表1 各指標變量的描述性統計結果匯總

3 實證分析

3.1 靜態面板分析

本文屬于大N小T的短面板數據，在回歸前先利用Hansman檢驗確定應選擇固定效應模型還是隨機效應模型，檢驗說明應拒絕原假設，即應采用固定效應模型。從回歸結果可看出，地區經濟密度對工業廢水和工業二氧化碳的排放具有正向影響，隨著經濟密度的提高，地區環境污染會加劇。但這種正向影響相對較弱，分別為0.100和0.111。地區經濟密度對工業煙塵的排放具有負向影響，但影響程度小且未通過顯著性檢驗。人口規模對工業廢水和工業二氧化硫排放均有負向影響，分別為-0.145和-0.420，人口規模的同幅度變化使得工業二氧化硫的排放減少量大于工業廢水。人口規模對工業煙塵排放具有正向影響，但不具有統計意義上的顯著性。經濟發展水平對工業廢水和二氧化硫的排放具有負向影響，對工業煙塵排放則相反，這與經濟密度的影響相左，也說明了簡單基本模型中存在一定問題，需要修正模型。工業產值占比和開放程度對地區環境污染具有正向影響，即工業產值比重的提高和城市對外開放程度的加深會加劇地區環境污染程度，但需要注意的是，工業產值占比和開放程度對工業煙塵的排放的影響系數未通過檢驗。

表2 基本回歸模型估計結果匯總

注：***、**、**分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。后同。

考慮我國各地級及以上城市的經濟密度、人口規模存在較大差異，本文分別以城市等級與經濟密度的交叉項和城市規模與人口規模為交叉項來分析不同等級經濟密度和不同城市規模人口對環境污染的影響。通過Hansman檢驗可以確定應建立固定效應模型分析城市經濟密度和人口規模對環境污染物排放影響的差異化。

就經濟密度對環境污染影響的差異化而言，一二線城市經濟密度的提高對工業廢水的排放具有負向影響，但在統計檢驗中不顯著；三線城市經濟密度的提高會增加工業廢水的排放，地區經濟密度每提高1%，工業廢水的排放量將增加0.328%，四線城市經濟密度對工業廢水具有不顯著的正向影響。可以看出經濟密度與工業廢水排放之間呈現“倒U型”關系，一二線城市處于“倒U型”右側，三四線城市處于“倒U型”左側。一二線城市經濟密度的提高對減少廢水排放的作用有限，三四線城市由于技術或發展方式存在問題，在發展過程中會造成一定的環境污染，由于四線城市發展水平較低，經濟密度的提高對工業廢水排放的影響比三線城市小。除二線城市經濟密度對工業煙塵排放為負向影響外，經濟密度的提高對工業二氧化硫和工業煙塵排放的影響均是正向的，但這種影響是極有限的。一二線城市經濟密度的負向影響可能是由于嚴重污染的產業已經轉移，且長期的發展經驗和較高的技術生產水平使得發展中對環境造成污染的程度很低，其對環境治理的投資較多，技術水平較先進，這些因素都會抑制環境污染物排放。三線城市正處于高速發展階段，經濟密度的提高會加劇環境污染，四線城市發展水平較低，對能源消耗較少，工業水平不高，致使環境污染物排放量較少。總的來說，經濟密度對環境污染物的排放影響是有限的且不同水平的經濟密度對環境污染的程度存在明顯差異。

就不同規模人口對環境污染的影響而言，人口規模對工業廢水和工業二氧化硫排放具有負向影響。小城市人口規模每增加1%，會使工業廢水和工業二氧化硫排放分別減少0.790%和1.403%，中等城市人口規模每增加1%，工業二氧化硫將減少0.850%，大城市以及特大和超大城市人口規模對工業廢水和二氧化硫排放的影響很有限，不存在統計意義上的顯著性。小城市人口規模對工業煙塵具有負向影響，但不具有統計意義，中等城市、特大和超大城市人口規模對工業煙塵排放的有限影響是正向的。大城市人口規模對工業煙塵排放的正向影響較顯著，人口每增加1%會使工業煙塵排放增加0.439%。通常認為，城市人口擴張會增加資源消耗和污染物的產生，但隨著經濟的發展，人們生活方式的變化，環保意識的逐漸增強，環境污染狀況會不斷得到改善，另外人口集聚會促使產業結構和能源消耗方式的轉變，最終減少污染物的排放。

從兩種不同情況的回歸結果對比可知，經濟發展水平、工業產值占比和對外開放程度的估計系數差異較小。經濟發展水平的提高會抑制工業廢水和工業二氧化硫的排放，增加工業煙塵排放量。工業產值占比的提高會增加各類污染物的排放，對工業二氧化硫排放的影響大于對工業廢水排放的影響，但對工業煙塵排放的影響不具有統計意義上的顯著性。對外開放程度對污染物排放的影響很小，且對工業煙塵排放的影響不顯著。工業產值占比對環境污染物的排放正向影響最大，第二產業在生產總值中占比越高的地區環境污染排放量會不斷增多。

表3 分等級和規模回歸模型估計結果匯總

注：flndens、slndens、tlndens、folndens分別表示first、second、third、fourth與densityit對數值的乘積，slnpe、smlnpes、blnpes、hlnpes分別表示small、medium、big、huge與pes對數值的乘積。

在上述分析中不同人口規模與各污染物的關系比較單一，因此利用STATA僅對經濟密度和各污染物之間的關系進行擬合，從擬合圖可以看出，經濟密度與三類污染物的排放之間基本存在“倒U型”關系，當經濟密度達到某種程度時，經濟密度的提高會抑制環境污染物排放量，這與上述模型得出的結論是一致的。工業煙塵排放與經濟密度的“倒U型”關系不是特別明顯。從擬合圖中可以得出，經濟密度與工業煙塵排放之間的關系處于“倒U型”的右側，這與上述模型分析得出的結論大致符合。

圖1 經濟密度與各污染物排放量的擬合圖Fig.1 Fitting charts of economic density and emissions of pollutants

3.2 動態面板GMM分析

與差分GMM相比，系統GMM可以提高估計的效率，并且可以估計不隨時間變化的變量系數。本文選擇兩步法系統GMM進行估計。從表4的模型輸出結果可以看出，模型通過了隨機誤差項二階不相關的假定以及所有工具變量都是有效的檢驗，因此，模型設定和估計是合適的。

回歸結果顯示，前一期污染物排放量的提高會顯著增加當期污染物排放，且影響程度較大，前一期各污染物排放量每增加1%，當期各污染物分別增加0.727%、0.698%和0.4586%，這說明污染物排放是一個動態的過程，也說明了建立動態模型的必要性，相較于前一期的影響，前兩期的工業廢水排放對當期排放影響很小，工業煙塵排放的滯后系數不具有顯著性，說明前二期的污染物排放對當期的影響有限。

注：Llniw表示變量iw對數值的一階滯后，L2lniw表示變量iw對數值的二階滯后，其他變量表述類似。

經濟密度會增加工業廢水和工業二氧化硫排放，對前者的影響程度大于后者，經濟密度會抑制工業煙塵排放，但這種影響不具有統計學意義上的顯著性。為考慮以前年度經濟密度的影響，在模型中加入經濟密度的滯后項，可以看出，前一期經濟密度對工業廢水和煙塵排放具有顯著負影響，其影響程度分別為-0.104%和-0.098%，這表明經濟密度對兩類污染物的排放處在“倒U型”的右側，前一期經濟密度對工業二氧化硫排放具有顯著正向影響。表明經濟密度與二氧化硫污染物的關系處于“倒U型”的左側。人口規模會顯著抑制工業廢水和工業二氧化硫的排放，會顯著增加工業煙塵排放，這與之前的模型得出的結論一致。通過控制變量的估計系數可以看出，控制變量的影響和之前模型得出的結論是一樣的，只是影響程度有所變化，影響污染物排放的主要變量依然是工業產值占比。總體而言，工業產值占比和對外開放會增加污染物的排放，這說明在城市化進程中應不斷優化工業產值占比，在對外開放時應加大監管力度，避免加劇環境污染。

4 結論及對策建議

通過靜態模型的數據分析，可以得出經濟密度對工業廢水和工業二氧化硫排放具有正向影響，對工業煙塵排放具有負向影響。不同等級城市經濟密度對污染物排放的影響存在差異：一二線城市經濟密度的提高有利于抑制污染物的排放，三四線城市經濟密度的提高會增加污染物的排放，其中，三線城市排放量的增加量大于四線城市。人口規模對工業廢水和工業二氧化硫排放具有負向影響，對工業煙塵具有正向影響。就不同城市規模而言，小城市人口規模對污染物排放抑制作用最強，其次是中等城市和大城市。提高經濟發展水平會使工業煙塵的排放增加，減少其他兩種污染物排放。工業產值占比的提高和對外開放的加深均會加劇環境污染。從動態模型分析可以得出，環境污染物的前期排放量對當期排放具有正向影響，距離當期最近一期的排放量對當期影響最為顯著，且影響程度較大。在考慮動態影響的前提下，經濟密度和人口規模對污染物排放的影響方向未發生變化，但在影響程度上與靜態模型估計結果有一定差異。對比可以發現，動態面板模型更優于靜態面板模型。

就目前而言，一二線城市提高城市經濟密度，保持適度的人口集聚會抑制環境污染物的排放，提高環境質量。經濟發展是地區環境治理投資的保障，隨著地區經濟的發展，地區產業結構會不斷優化，人們生活方式會發生變化，人們的環保觀念會不斷增強，對環境質量也會有更高的要求，這一系列的轉變都會使得環境污染物的排放不斷減少。三四線城市經濟發展是必要的，但經濟密度的提高會增加環境污染物的排放，這就需要在發展中保持合理的發展速度和發展節奏，不能急于求快。由于人口集聚對不同等級和規模城市的影響程度不一，這就需要各城市根據城市發展需要進行適當人口集聚，并且在發展過程中合理利用人口集聚對環境污染帶來的優勢和經濟效應。在城鎮化進程中需要不斷優化產業結構，逐漸淘汰高耗能、高污染的產業，不斷提高能源利用率和污染物處理技術，使用清潔能源。在對外開放時需要加強監管，避免高污染產業轉移。另外，各因素對污染物排放的影響具有差異性，控制和減少污染物的排放應根據影響因素的差異化而采取不同措施。另外需要關注的是，前期環境污染物的排放也會影響當期污染物的排放，污染物排放存在路徑依賴，減少污染物排放是一項復雜的系統工程，需要在治理過程中不斷調整治理策略。