霧霾鎖城：生態供求因素的傳導機制與經驗分析

夏勇 胡雅蓓 寇冬雪 張彩云

摘要：選取中國285個地級及以上城市面板數據，結合工具變量—兩階段最小二乘回歸（IV2SLS）方法實證分析生態供求因素對大氣污染的影響及其傳導機制。結果顯示：第一，盡管生態承載力對大氣污染狀態發揮了基礎的物質稟賦作用，但生態承載力越大的城市環境治理成本越低，進而更易引發提升生態足跡的逆向選擇而存在“生態承載力悖論”現象；第二，生態足跡通過技術效應、規模效應和結構效應三條渠道作用于大氣污染狀態，其中技術效應起到抑制大氣污染的作用，而規模效應和結構效應加重了大氣污染，三者相結合引致生態足跡與大氣污染之間呈現出顯著的“環境庫茲涅茨曲線”特征；第三，各城市大氣污染的非均衡狀態是由各自生態問題背后潛伏的生態供求格差所致，并且生態虧損越多，大氣污染程度越高。據此提出，一要將“生態承載力紅線”納入各項經濟和環境政策，作為地區合理控制生態足跡的前置約束；二要追求績效評估的環境公平，制定并實施環境公平的政策決策。

關鍵詞：生態供求格差；大氣污染；城市環境治理；生態承載力；生態足跡

文獻標識碼：A???文章編號：100228482023（05）004615

一、問題提出

中國幅員遼闊，地區生態承載力格差和生態足跡不平衡并存現象突出，這勢必導致地區環境污染狀態深受生態因素的影響而存在異質性。一方面表現為同一種污染物在不同地區的污染狀態不同，即污染的空間分異現象；另一方面體現為同一種污染物在生態承載力相近地區的污染程度不同，即污染的程度分異現象。根據《中國氣候公報》和《中國生態環境狀況公報》，2018年中國共出現5次大范圍、持續性霧霾天氣過程。在全國338個地級及以上城市中，以PM2.5為首要污染物的天數占重度及以上污染天數的60%。在全國“霧霾鎖城”的空間分布中，又以京津冀“2+26”個城市的霧霾污染最為嚴重，其PM2.5濃度高達60微克/立方米，遠高于全國39微克/立方米的平均水平。可見，中國“霧霾鎖城”的空間分異明顯。從京津冀內部來看，盡管各城市的生態承載力相似，但2018年霧霾濃度卻存在50～74微克/立方米的區間差距。可見，地區內的PM2.5濃度差距體現了霧霾污染程度分異特征。

日益增長的生態足跡需求與總量固定的生態承載力供給之間的矛盾，形成了生態供求格差。生態供求格差即為生態盈虧，是指生態系統中供給端的生態承載力在維育需求端的生態足跡之后的相對剩余部分，其數值為生態承載力和生態足跡之差

生態供求格差（生態盈虧）=生態承載力-生態足跡。此處，生態供求格差與生態盈虧同義，全文采用生態供求格差統一表述。。結果為正數時，屬于生態盈余，反之為生態虧損（赤字）。對于不同的生態環境稟賦與經濟稟賦的地區而言，其生態承載力與生態足跡的相對剩余具有異質性，而大氣污染的空間分異和程度分異特征便是由生態問題背后潛伏的生態供求格差所致。基于這一邏輯關系，不能簡單地將大氣污染的異質性歸因于單一的生態承載力因素或單一的生態足跡因素。助推地區經濟增長與大氣污染脫鉤，需要綜合考慮生態承載力和生態足跡對空氣質量的聯動影響。基于此，如何科學識別供求兩端單一因素及其相互結合對大氣污染狀態的影響，既是深入剖析生態供求因素影響大氣污染狀態的傳導機制的理論需要，也是破除“霧霾鎖城”現象的現實要求，對于探索高質量發展新路具有較高的理論價值與現實必要性。為此，本文重點關注在既定生態承載力的約束下，由于生態足跡不斷擴張的需求引發生態供求格差的動態變化對大氣污染狀態的影響及其傳導機制。

學界對于大氣污染與生態因素相互關系的認識隨著資源環境問題愈演愈烈而不斷深化，并在生態特征差異引起大氣污染狀態差異的研究結果上取得共識。一類研究認為良好的空氣質量與較高的生態承載力密切相關［1］。Krugman［2］指出，生態承載力是構成人類生存及經濟社會發展的最寶貴的基礎要素，并稱之為第一地理本性，其大小表征地區生態系統的自我維持和調節能力、資源環境的供容能力、經濟社會的維育能力以及“山水林田湖草”的可持續生產能力［3］。一般而言，生態承載力所涵蓋的資源存量及環境容量是一定的，即生態承載力是確定的甚至是有極限的［4］。在不少學者看來，生態承載力對大氣污染狀態的作用機制體現在，前者為后者提供了天然的環境稟賦和物質基礎，有助于協調生態系統的供給與需求的矛盾［1］。陳詩一［5］的研究結果表明，大自然發揮著吸納和沉積廢棄物的作用，并且這一功能或作用機制同樣適用于開放經濟條件下的大氣污染問題。

另一類研究認為遞增的生態足跡誘發了大氣污染。生態足跡衡量的是人類對自然資源與生態環境的利用程度［6］，學界將其定義為在既有技術條件下，按空間面積計量的支持一個特定地區的經濟和人口的物質、能源消費和污染物處理所要求的土地和水等自然資本的數量［7］，并細分為耕地足跡、水足跡、牧草地足跡等，每一種生態足跡的移動，會相應引起區域人口壓力、人地矛盾、生態環境質量的變化［6］。學界普遍認為生態足跡通過輸入端的資源消耗和輸出端的污染物排放兩個方向加重了環境負載。從輸入端的資源消耗視角來看，一味追求經濟的持續增長會顯著增加生態環境要素的消耗，不僅會導致總的自然資本的降低，加重生態環境負荷并降低生態環境質量［5］，而且對能源資源和生態環境需求的急劇增加，導致經濟增長的機會成本顯著提高，潛伏著較大的不可持續危機［8］。從輸出端的污染物排放視角來看，因生態足跡擴大而引致的污染物排放會加重生態環境的自凈化壓力，生態系統退化的生態代價隨之加劇，進而引起空氣質量的惡化。對應到實踐中可知，政府實施因地制宜、分類指導的異質性環境政策，同樣是基于區域生態環境容量的空間分化特征而做出精準施策的判斷［9］。

綜上，現有研究圍繞相關主題展開，但仍存在以下三方面可拓展空間。首先，當前文獻僅突出生態承載力或生態足跡對大氣污染的單個作用機制生成邏輯，但納入生態承載力和生態足跡雙重因素的包容性分析框架研究不夠系統，未來需要突破?“兩條平行線”的隔離性結構與對立性邊界。其次，現有研究對于生態承載力和生態足跡兩個因素分別通過何種微觀路徑作用于大氣污染狀態并未深入剖析，同時針對生態供求格差對大氣污染狀態的影響未有清晰解答。最后，既有研究大多停留在區域生態承載力和生態足跡的核算以及大氣污染時空分布狀態的描述性統計上，基于長時序面板計量分析以解釋中國“霧霾鎖城”現象的實證研究仍有待完善。

本文的創新之處如下：其一，基于地理本性的意涵，將生態承載力和生態足跡同時引入大氣污染時空分布狀態的影響因素分析框架之中，不僅條分縷析二者對大氣污染狀態的基礎決定作用和能動約束作用等單調影響及其作用機制，而且綜合考察二者相結合對大氣污染狀態產生的聯動影響。其二，將供給端的生態承載力與需求端的生態足跡相結合，綜合考察生態供求因素對大氣污染的聯動影響，并歸納為生態承載力悖論和生態足跡環境庫茲涅茨曲線（EKC）效應，由此形成了對生態供求因素作用于大氣污染的完整認識。其三，利用中國地級及以上城市的長時序面板數據，采用工具變量法實證檢驗生態供求因素是否以及如何影響大氣污染狀態，既考慮了大氣污染狀態的分異特征，又避免了變量之間的內生影響，確保了實證結果的無偏性。

二、理論分析與研究假設

（一）生態承載力對大氣污染狀態的影響：物質稟賦的基礎決定作用

生態環境質量與生態承載力密切相關。一般而言，地區生態承載力越強，其抵御環境污染和生態破壞的能力越強。生態承載力對大氣污染狀態發揮了基礎的物質稟賦作用，并且生態承載力因為天然的區域稟賦格差而成為“同一種污染物在不同地區擁有不同程度污染狀態”的緊約束。生態承載力越強，自然地理環境稟賦越高，其對大氣污染的自凈化能力也越強。而胡煥庸線東南半壁與西北半壁之間自然地理結構和資源稟賦的差異，促成了東南向西北方向迥然而異的環境容量和生態承載力差距。這種天然的由東南半壁向西北半壁漸進減少的生態承載力格差，使得西部的自凈化能力弱于中部，而中部又弱于東部，反映到大氣污染程度上，則呈現出沿著胡煥庸線垂直方向自東南向西北梯度遞增的空間分布特征。質言之，生態承載力對大氣污染狀態發揮了基礎的物質稟賦作用

此處的“物質稟賦作用”，是指一個地區依靠自身特有的自然資源和生態環境稟賦，可以擁有與其稟賦相當的自凈化能力以及可維育的承載能力，此種能力可對大氣污染提供不以人的意志為轉移的內生影響。，且因為天然的區域稟賦格差成為地區大氣污染狀態的緊約束，由此導致大氣污染狀態存在著顯著的胡煥庸線區域分異空間鎖定現象［10］。生態承載力這一物質基礎影響或剛性約束，即使在交通不斷完善、技術不斷進步的時代背景下也很難完全突破。據此，本文提出如下命題：

命題1：生態承載力對大氣污染自凈化能力發揮了基礎的物質稟賦作用，在其他條件一定的前提下，生態承載力越強，大氣污染程度越低。

（二）生態足跡對大氣污染狀態的影響：人類社會對環境的能動約束作用

生態足跡在大氣污染狀態中扮演著“助推”和“阻礙”雙重角色，并通過規模效應、結構效應和技術效應三條路徑發揮作用。

規模效應體現為：生態足跡提升→經濟規模擴大→能耗和污染強度增加→大氣污染程度惡化。生態足跡，既是在既定技術條件和消費水平下特定人口對環境的影響規模，又代表特定人口持續生存下去而對環境提出的需求［11］。生態足跡的擴張，意味著人類社會通過對自然資源存量的挖掘，以滿足自身目前占用以及未來需要占用的消費［12］，這體現了生態資源對人類社會經濟活動的物質稟賦作用。沿此邏輯，學界將生態足跡視為一種生態資本，并將其作為一種投入要素納入生產函數之中［13］。研究結論顯示，生態足跡的持續擴大，會導致地區資源環境的綜合利用能力不斷攀升，進而使得地區經濟增長規模或產出水平亦不斷提升。這會消耗更多的資源存量，并擠占更多的環境容量，如此必將破壞生態系統的正常功能并加重當地的能耗和污染強度［14］，進而惡化大氣污染程度。在生態足跡超過生態承載力并惡化為生態赤字以后，生態足跡快速擴張引致的對資源環境消耗的負面效果，便會對資源環境綜合利用所帶來的經濟增長正向成果產生一定的“擠出”影響，進而導致污染減排的成效難以顯現。

結構效應體現為：生態足跡提升→產業集聚→環境要素消耗遞增→關聯產業污染物排放增加→大氣污染程度上升。生態足跡度量了人類社會經濟活動對各類生物生產性土地占用的內部組分［18］，不同內部組分既可表征區域層面的產業配置及其資源能源消費，也可表征行業層面甚至個別產業層面的生態負載，因此，各組分變化趨勢的差異可反映區域或行業層面的資源消費的結構變化［14］。基于此，可以通過生態足跡洞察地區間當前的資源利用怎樣分配以及未來的資源利用模式是什么［15］，并對區域之間與區域內部、行業之間與行業內部的生態足跡進行比較分析。一般而言，地區生態足跡遞增，會引致當地產業集聚水平的提升，則可認為該地區的經濟發展水平在全國范圍內具有比較優勢［16］。產業集聚的這種優勢，在擴大經濟增長規模的同時，其負外部性環境污染水平亦顯著提高，表現為產業密度提高時，產業發展對環境要素的消耗更為集中且更加龐大，產業集聚所排放的污染物對環境的損害亦不斷增加［17］。

技術效應體現為：生態足跡提升→經濟增長→研發投入增加→環保技術提升→單位產出的污染物排放水平下降→大氣污染狀態優化。王志平等［18］指出生態環境問題大部分來自生產技術的變化，而生產技術的變化與人均生態足跡的擴張顯著正相關。作為生產技術的一種類型，綠色技術自然也與人均生態足跡正相關。與一般技術不同，綠色技術是減少環境污染、降低能源及原材料消耗的技術、工藝或產品的總稱［19］。如前所述，適度擴張的生態足跡與地區經濟增長正相關［15］，而經濟增長會帶動勞動工資上升，既有的勞動力成本優勢不再，倒逼追求利益最大化的企業通過增加研發投入提高全要素生產率，以擠出勞動力成本上升帶來的生產成本壓力。不斷上升的研發投入與更好的綠色技術緊密相聯［20］，而綠色技術的進步，不僅能改善資源的使用效率進而降低單位產出的要素投入，而且能降低單位產出的污染物排放水平，進而減少人類社會生產活動對資源環境的影響。綜上，本文提出如下命題：

命題2：生態足跡通過技術效應、規模效應和結構效應三條渠道作用于大氣污染狀態，技術效應起到抑制大氣污染的作用，而規模效應和結構效應加重了大氣污染，三重效應相結合使得生態足跡與大氣污染狀態呈現倒U型特征，即生態足跡的環境庫茲涅茨曲線效應顯著。

（三）生態供求格差對大氣污染狀態的影響

生態供求格差亦稱生態盈虧，表征人類生產和消費活動是否超出生態資源和自然環境的最大承載能力，可用來衡量區域生態資源和自然環境的供需關系［21］。對于整個生態系統而言，生態承載力與生態足跡之間相互影響，二者構成的生態供求格差共同作用于區域大氣污染狀態。具體來看，一是當生態足跡相當時，地區間天然的生態承載力差距引致了大氣污染狀態的異質性，并且生態承載力更小的區域要比生態承載力更大的區域更易被污染；二是在生態承載力相似的條件下，生態足跡的異質性成為影響大氣污染非均衡狀態的重要原因，并且生態足跡趨于增大時，大氣污染狀態會呈現出先上升后下降的倒U型特征；三是無論生態承載力和生態足跡是否相同，區域大氣污染狀態由二者相互作用所產生的生態供求格差決定。根據生態承載力的基礎稟賦作用和生態足跡的能動約束作用可判定，當生態系統供不應求時，即當生態供求格差為負時，生態虧損會惡化區域大氣污染狀態；反之則反是。概言之，地區間天然的生態承載力差距與人為的生態足跡差異相結合所形成的生態供求格差，造成了區域大氣污染的非均衡狀態。綜上，本文提出以下推論：

推論1：區域大氣污染的非均衡狀態，是由各自生態問題背后潛伏的生態供求格差（生態盈虧）所致，并且生態虧損越多，大氣污染越重。

生態承載力與生態足跡的綜合影響并非簡單地體現為生態供求格差對大氣污染狀態的影響，同時還可表現為生態承載力悖論（或“生態承載力詛咒”）現象。即在各區域環境標準基本相同的背景下，高生態承載力地區的經濟活動主體基于環境治理成本的選擇進而導致大氣污染程度不降反升的現象。對于生態承載力更強的地區而言，自凈化能力也更強，由此使得當地存在更低的環境治理成本優勢。這一成本優勢會使得當地更易產生心安理得的“靠山吃山，靠水吃水”做法，因而可能引發更為嚴重的環境污染風險。與之相反，生態承載力較弱的地區，自凈化能力也較弱，其環境治理成本更高，為減少治污成本，當地更愿意采取限制生態足跡擴張的措施以降低對生態的索取，進而有可能降低環境污染風險。基于此，本文將生態承載力稟賦與大氣污染之間的這種反向關系歸納為如下邏輯鏈條：生態承載力越強→環境治理成本越低→污染動機越強→擴大生態足跡→大氣污染越嚴重。

本文對“生態承載力悖論”的考量根植于中國“同一污染物在不同地區呈現不同污染狀態（污染的空間分異現象）和相鄰地區大氣污染狀態亦不相同（污染的程度分異現象）”這一典型事實。這是供給端的生態承載力和需求端的生態足跡綜合作用的體現。由此可見，大氣污染狀態與生態承載力或生態足跡之間并非單調的線性關系，需從生態供求關系視角綜合剖析生態承載力和生態足跡對大氣污染的聯動影響。基于此，本文得出第二條推論：

推論2：生態承載力越強的城市，環境治理成本越低，越易引發提升生態足跡的逆向選擇而存在“生態承載力悖論”現象。

生態供求因素影響大氣污染狀態的傳導機制如圖1所示。

三、模型與變量

（一）模型設定

本文依托2001—2016年中國285個地級及以上城市相關數據甄別生態供求因素對城市大氣污染狀態的影響，并采用IV2SLS估計方法進一步評價生態承載力、生態足跡和生態供求格差對城市大氣污染狀態的影響及相應傳導機制。模型設置如下：

pm2.5it=β0+β1eccit+λ∑φφ=1xφit+μi+ηt+εit（1）

pm2.5it=ρ0+ρ1efit+λ∑φφ=1xφit+μi+ηt+εit（2）

pm2.5it=γ0+γ1edit+λ∑φφ=1xφit+μi+ηt+εit（3）

其中，下標i、φ和t分別表示城市、控制變量的個數和年份；pm2.5表征大氣（霧霾）污染物中細顆粒物濃度；ecc是指人均生態承載力，此處為扣除了生態多樣性之后的僅為人類提供能源資源的部分；ef用于度量人均生態足跡；ed代表人均生態供求格差；x為控制變量的集合；μ和η分別表示地區固定效應和年份固定效應，分別控制不隨時間變化的特征因素以及特殊年份突發事件的干擾；ε為隨機擾動項。

（二）變量選取及數據來源

1.被解釋變量

細顆粒物濃度（pm2.5）。本文將霧霾污染的成分選定為大氣中可吸入細顆粒物之一的PM2.5，以此作為霧霾污染的代理變量。為減少異方差及離群點的影響，細顆粒物濃度變量在實證分析中采用對數形式，記為lnpm2.5。

2.解釋變量

第一，人均生態承載力（ecc）。本文采用Wackernagel等［11，22］的做法，將測算公式確定為如下形式：

eccit=0.88×1Nit×∑6j=1aijt×γj×yj（4）

其中，eccit代表i城市第t年的人均生態承載力，單位為公頃/人

1公頃=0.01平方千米。，考慮到地球上各類型的生物生產性土地并非全部為人類所用，其中約有12%的生物多樣性保護用地，為此，本文將其中為人類提供能源資源的88%生態承載力作為考核指標

此亦為式（4）中0.88的經濟學含義所在。。Nit是i城市第t年的年末戶籍人口數；aijt用于表征i城市第t年j類生物生產性土地面積，由耕地、建設用地、牧草地、林地、水域和化石能源用地6類土地面積組成。此處，生物生產性土地面積的概念界定和指標選取，參考Rees等［22］的研究，將各種生物資源和能源資源消費項目均按相應的換算比例折算成相應的土地面積，并由此將生物生產性土地面積界定為具有生物生產力的地表空間，對應選取在某一行政區域內所擁有的統計面積作為這6類生物生產性土地面積的代理指標。在本文中，這6類生物生產性土地面積的數據由各省市統計年鑒相應各期收集整理而得。上述6類生物生產性土地在空間利用上是互斥的，這使得人均生態承載力模型（人均生態足跡模型同理）能夠對各類生物生產性土地面積進行加總。換言之，人均生態承載力模型中關于6類生物生產性土地的劃分方式，為各類自然資本提供了一個統一的度量基礎，使它們之間能夠相對容易地建立起自然資本的等價關系。此外，式（4）中γj代表j類生物生產性土地的均衡因子，指不同類型土地的潛在生產力之比，相當于各類土地被賦予的權重值。yj表示j類生物生產性土地的產量因子，指的是一個國家或地區某類土地的平均生產力與全球同類土地平均生產力的比率，即不同地區土地生產力之比，其大小取決于各地區的土地質量狀況。

第二，人均生態足跡（ef）。本文將生態足跡調整為基于產出端（土地占用）而非基于消費端的生態足跡，即無論該消費品是否被本地消費，只要是由本地生產（即占用本地的土地資源），均納入生態足跡范圍內。此種做法的合理性在于：一方面，通過進口獲得的消費品并不會對本地的生態環境造成占用；另一方面，本地對于進口的消費品進行了付費，補償了出口地相應生物生產性土地的資源環境損耗成本［26］。人均生態足跡的測算公式如下：

efit=1Nit×γj×∑6j=1qijmpjm（5）

其中，efit代表i城市第t年的人均生態足跡，單位為公頃/人。qijm為i城市第j類生物生產性土地上第m種生物（消費品）的總產量。其中，耕地產量數據包括稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類、花生、油菜、芝麻、甘蔗、甜菜、棉花、煙葉等經濟作物的總產量；建設用地產量采用建筑業用電量表征；牧草地產量包括豬肉、牛羊肉等肉類總產量；林地產量主要是指園林水果的總產量；水域產量包括海水產品和淡水產品的總產量。pjm為第j類生物生產性土地上第m種生物（消費品）的全球平均單位面積產量（平均生產能力）。

第三，人均生態供求格差（ed）。該指標捕捉的是生態系統中供給端的人均生態承載力和需求端的人均生態足跡之間的相對剩余，以及該相對剩余對大氣污染狀態的聯動影響。其數值由人均生態承載力減去人均生態足跡而得，用公式可表示為ed=ecc－ef，若ed>0，則為人均生態盈余；反之為人均生態赤字。如前所述，人均生態承載力和人均生態足跡的賬戶模型框架由Rees等［22］建立，利用均衡因子（γj）和產量因子（yj）將人均生態承載力和人均生態足跡的差值構建為生態赤字（即本文的生態供求格差）指標。其合理性在于：將自然界能夠提供的資源能源數量與人類社會實際消耗的資源能源數量合理轉化為可以統一度量的生物生產性土地面積。本文借鑒Rees等［22］的思想，在人均生態承載力和人均生態足跡兩個公式中均分別采用各類生物生產性土地的均衡因子（γj）和產量因子（yj）對轉換系數加以度量。因此，無論人口數量（N）、生產總量（q）、平均生產力（p）等因素的數值如何變動、單位如何不統一，均可通過以均衡因子（γj）和產量因子（yj）為表征的轉換系數加以統一度量。處于平行維度的人均生態承載力和人均生態足跡，可以差值的形式構建人均生態供求格差指標。

人均生態供求格差變量存在諸多負值，不滿足取對數的條件。為此，本文采取標準化方法規避上述不足，標準化后的人均生態供求格差變量記為sed。具體核算方法如下：

sedit=（edit－edminit）/（edmaxit－edminit）（6）

其中，sedit是標準化處理后的指數，edit是實際觀測值，edmaxit是樣本最大值，edminit是樣本最小值。

3.工具變量

本文采用工具變量法（IV）進行內生性檢驗。第一，人均生態承載力的工具變量。本部分將其設置為：相對地理距離指數與建成區面積的交互項（sd×ar）。其中，關于相對地理距離指數變量，借鑒鐘茂初［3］建立的中國各地生態承載力相對表征的函數方程，并以接近中國全域“人口重心”及“經濟重心”的湖北省武漢市為比較基準，即設定武漢市的相對地理距離指數數值為100，通過各地中心區域到胡煥庸線的垂直距離衡量當地生態稟賦，再依據各地區空間數值與基準的比值來表征各地區生態稟賦的相對差異。使用區域生態承載力相對表征變量的好處在于：一是測算便捷且結果基本符合中國胡煥庸線空間布局規律；二是采用基于地理特征的生態稟賦指標，降低了大氣污染狀態受到行政邊界劃分帶來的地區人口、生物生產性土地面積及其產量等總量指標的異質性影響，有助于規避變量之間的內生性問題。區域生態承載力相對表征的方程如下：

di=A/（1?400－li）2（7）

其中，di表示i城市生態承載力相對表征變量的數值大小，即本文的相對地理距離指數。為簡化起見，以下將生態承載力相對表征變量表述為相對地理距離指數。li為第i個城市至胡煥庸線的垂直距離；Ａ為參數。如前所述，設定武漢市的相對地理距離指數數值為100，因此，武漢市以東地區的相對地理距離指數為正數，與此同時，武漢市以西地區的相對地理距離指數為負值。考慮到相對地理距離指數變量存在諸多負值，為此，本文同樣采取標準化方法，標準化后的相對生態承載力變量記為sd。具體核算方法同式（6）。

考慮到生態承載力是指具有生物生產力的地表空間這一重要意涵，并且諸多學者均采用某一區域內所擁有的統計面積作為生態承載力的代理指標，為此，本文構造相對地理距離指數與建成區面積的交互項（sd×ar），并采用對數形式表征，記為ln（sd×ar）。該時變變量之所以能夠作為人均生態承載力的工具變量，一方面是因為地理距離的遠近和建成區面積的多寡這二者均與生態承載力的大小息息相關，某一地區至胡煥庸線的正向距離越大、建成區面積（單位為平方千米）越多，所表征的人均生態承載力也越高，滿足有效工具變量的相關性假定；另一方面，相對地理距離指數指標和建成區面積指標由地區自然地理條件決定，滿足有效工具變量的外生性假定。

第二，人均生態足跡的工具變量。采用校正后的夜間燈光數據作為人均生態足跡的工具變量，記作lnlig。夜間燈光數據較為客觀地記錄了所在城市日常社會經濟活動及其能源消耗，較為準確地刻畫了所在城市社會活動的空間分布。本文所使用的夜間燈光數據來源于美國國家海洋和大氣管理局提供的原始美國國防氣象衛星（DMSP）夜光影像。考慮到夜間燈光原始數據并非完全由同一個衛星拍攝，而不同衛星記錄的柵格亮度存在異質性，本文對原始夜間燈光數據進行了校正。從現實情況來看，當期污染狀態深受前期城市社會經濟活動的影響，為考察大氣污染狀態的滯后性影響，同時為了規避潛在的內生性影響，本文將夜間燈光數據確定為1999—2013年的區間范圍內。

第三，人均生態供求格差的工具變量。首先，對人均生態供求格差等式兩邊同時取對數，得lned=ln（ecc－ef）=lnecc/lnef。而后，將人均生態承載力和人均生態足跡的工具變量分別代入公式，得到人均生態供求格差的工具變量。最后，工具變量確定為：以對數形式表征的“相對地理距離指數與建成區面積的交互項”與“校正后的夜間燈光數據”之比，記為ln（sd×ar）/lnlig。

4.控制變量

結合已有研究，本文的控制變量包括：實際GDP及其二次項、貿易開放度、科技支出水平、人口、城鎮化率、產業結構、環境規制。其中，實際GDP及其二次項均以2000年為基期測算而得，分別記作lngdp和lngdp2；貿易開放度（lnfdi）、科技支出水平（lntec）和人口（lnper）變量分別以當年實際利用外資額、地方政府財政的科技支出水平和城市常住人口總量的對數形式表征；與此同時，采用城市常住人口占總人口比重、第二產業占實際GDP的比重分別表征城鎮化率（cit）和產業結構（ind）；此外，采用環境規制綜合指數衡量環境規制（env）。

5.數據來源

PM2.5濃度數據來源于中國環境監測總站，其他變量的數據來源于2002—2017年《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》以及各省市相應年份統計年鑒。少量變量的缺失數值采用線性插值法補全。在人均生態承載力和人均生態赤字的核算公式中，耕地、林地、草地和水域四類生物生產性土地的均衡因子、產量因子和全球平均產量數據來源于全球生態足跡網（global?footprint?network）于2017年公布的Working?Guidebook?to?the?National?Footprint?Accounts；電力的全球能源折算系數和全球平均產量（全球平均能源足跡）數據則以世界自然基金會（WWF）的參考數據為標準。具體來看，均衡因子分別為：耕地252、林地128、草地043、水域035、建設用地252；產量因子分別為：耕地132、林地255、草地193、水域100、建設用地132；世界平均產量分別為：耕地（蔬菜18?000千克/公頃；薯類12?607千克/公頃）、林地（水果18?000千克/公頃）、草地（豬肉74千克/公頃、牛肉33千克/公頃、羊肉33千克/公頃）、水域29千克/公頃。此外，關于建設用地的世界平均產量，本文根據綜合能耗計算通則GB/T?2589—2008國家標準將電力的產出能耗值統一轉換為“噸標準煤”能耗量，折算標準煤系數為0001?229噸標準煤/千瓦·時。在此基礎上，根據Odum［23］的各類能量測算公式得到電力產量的能值轉換率，為36吉焦/噸，再依據平均能源的生態足跡1?000吉焦/公頃，測算得到統一單位的建設用地世界平均產量。囿于數據可得性，化石能源用地不納入本文考察范圍。

四、實證結果

（一）基本命題檢驗

表2展示了人均生態承載力和人均生態足跡影響大氣污染狀態的內生性處理的回歸結果。其中，第（1）（2）列展示了分別在尚未加入控制變量和加入控制變量的情形下，單純對人均生態承載力變量進行工具變量處理的回歸結果；第（3）（4）列展示了分別在尚未加入控制變量和加入控制變量兩種情形下，單獨對人均生態足跡及其二次項變量（lnef2）進行工具變量處理的回歸結果；第（5）（6）列展示了分別在尚未加入控制變量和加入控制變量兩種情形下，同時納入人均生態承載力和人均生態足跡的工具變量的回歸結果。從中可知，擬合優度均超過0.1，并且最小特征統計量均顯著高于Staiger等［24］審定的臨界值10，據此可認為不存在弱工具變量問題。進一步歸納可知：就人均生態承載力而言，地區生態承載力發揮了積極的物質稟賦作用。無論是否加入控制變量，人均生態承載力變量與PM2.5濃度變量之間均顯著負相關，符合“生態承載力物質稟賦效應”命題。人均生態承載力越高，大氣污染程度越低。基于此，命題1得到驗證。

從人均生態足跡來看，地區生態足跡對大氣污染狀態存在顯著的環境庫茲涅茨曲線（EKC）效應?本研究將“環境庫茲涅茨曲線”效應界定為：生態環境污染狀態隨著經濟社會影響程度的提高而呈現先上升后下降的特征。。無論是否加入控制變量，人均生態足跡對PM2.5濃度的估計系數均顯著為正，人均生態足跡的二次項回歸系數均顯著為負。由此可見，人均生態足跡與大氣污染排放之間的倒U型特征顯著。大量研究顯示，人均生態足跡對大氣狀態的破壞性依賴其嚴重程度，一般情況下，只有當生態足跡超過生態承載力致使地區產生生態赤字時，方可對大氣狀態產生不可逆的破壞性影響。

（二）基本推論的檢驗

探討為何大氣污染在不同地區或同一地區不同時期呈現不同狀態的現象，需要考慮中國大氣污染在地理空間層面上的異質性。參照鐘茂初等［3］的做法，依據“胡煥庸線”和“次胡煥庸線”，重新劃分了東部、中部和西部

具體來看，以璦琿—騰沖線（胡煥庸線）和煙臺—河池線（次胡煥庸線）為基準，將煙臺—河池線以東遞延省份歸為東部，將璦琿—騰沖線和煙臺—河池線之間的省份劃分為中部，將璦琿—騰沖線以西遞延省份視為西部。新的東中西部的省份分別為：東部地區包括上海、江蘇、浙江、安徽、江西、福建、廣東、廣西、海南、湖南和湖北11個省份；中部地區包括黑龍江、吉林、遼寧、北京、天津、河北、山東、山西、河南、重慶、云南和貴州12個省份；西部地區有新疆、青海、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西和四川7個省份。，并據此設置了東部（east）和中部（middle）兩個0—1虛擬變量。若某城市位于上海、江蘇、浙江、安徽、江西、福建、廣東、廣西、海南、湖南和湖北11個省份，則east取值為1，否則為0；若某城市位于黑龍江、吉林、遼寧、北京、天津、河北、山東、山西、河南、重慶、云南和貴州12個省份，則middle取值為1，否則為0。

圖2和圖3分別展示了東中西部三個地區人均生態承載力和人均生態足跡兩個指標的發展趨勢。根據圖2，盡管東部地區的生態承載力總量高于中西部地區，但東部地區所維育的人口數量最多，由此導致其人均生態承載力（eecc）最小；相比之下，中部和西部兩地的人均生態承載力在初始階段較為接近，但隨著時間的推移，中部地區的人均生態承載力（mecc）逐漸超過西部地區（wecc）。根據圖3，由于中國人口數量分布呈現出東南半壁高于西北半壁的規律，可以發現，東部地區因人口集聚導致人均生態足跡（eef）最大，其次是中部地區（mef），西部地區最小（wef）。

1.人均生態供求格差影響大氣污染狀態（推論1）的檢驗

表3分別從全國層面以及加入東部和中部虛擬變量的地區層面檢驗了人均生態供求格差對當地大氣污染狀態的影響。其中，第（1）（3）列展示了以差值形式構建人均供求格差指標的回歸結果。同時，為了更加穩健地考察人均生態供求格差對大氣污染的影響，本文以人均生態承載力與人均生態足跡之比的形式構建人均生態供求格差指標。第（2）（4）列展示了以比值形式構建人均生態供求格差指標的回歸結果。

第（1）列展示的是全國層面人均生態供求格差影響大氣污染狀態的IV2SLS回歸結果：全國層面的人均生態供求格差變量對大氣污染的估計系數顯著為負，說明人均生態盈余越高，大氣污染水平越低，反之則越高。第（2）列的回歸結果與第（1）列一致，全國層面的人均生態供求格差對大氣污染呈現顯著的負向影響。第（1）（2）列的回歸結果符合推論1，即區域大氣污染狀態是由各自生態問題背后潛伏的生態供求格差所致，并且生態虧損越大越易于被污染。第（3）列展示的是加入東部和中部兩個虛擬變量且所有變量均標準化之后的回歸結果

此處std是標準化的代數符號。對應到文中，標準化之后的變量分別記作：霧霾污染濃度對數的標準化stdlnpm2.5，東部地區與人均生態供求格差對數的標準化std（east×lnsed），中部地區與人均生態供求格差對數的標準化std（middle×lnsed），東部地區的標準化stdeast，中部地區的標準化stdmiddle。。當east=1且middle=0時，東部地區城市的生態供求格差與霧霾污染排放之間呈現顯著的正向相關性，生態盈余越大，霧霾污染排放越多，生態承載力悖論現象存在。與東部地區的表現不同，當east=0且middle=1時，中部地區城市的生態供求格差與霧霾污染排放之間呈現顯著的負向相關性，即生態盈余越大，霧霾污染越小。當east=0且middle=0時，西部地區與中部地區的表現較為一致，人均生態供求格差與霧霾污染之間顯著負相關。第（4）列的結果與第（3）列相似：東部地區人均生態供求格差的回歸系數為-0.01，東部地區城市的生態供求格差與大氣污染排放之間呈現顯著的正向相關性，生態承載力悖論現象存在。與東部地區的表現不同，中部地區人均生態供求格差的回歸系數為-0.264，城市的生態供求格差與大氣污染排放之間呈現顯著的負向相關性。西部地區與中部地區的表現較為一致，其人均生態供求格差的回歸系數為-0.181，人均生態供求格差與大氣污染之間顯著負相關。

歸納可知，中部和西部地區的人均生態供求格差對大氣污染狀態的影響顯著為負，再次驗證了推論1。相比之下，東部地區的生態供求格差對大氣污染狀態的影響卻顯著為正，即東部地區生態盈余越大，大氣污染越嚴重。這與推論2的結論相似。這一看似異常結果其所表達的經濟學含義和邏輯卻較為直觀：在東中西部各區域環境標準基本相同的背景下，相比于中部和西部地區，東部地區更高的生態承載力引致更低的污染治理成本和更強的生態足跡動機，據此引發更高的生態虧損，進而導致更為嚴峻的大氣污染狀態。

2.生態承載力悖論（推論2）的檢驗

表4展示了加入東部和中部兩個虛擬變量的IV2SLS估計結果。本文對各變量均采取標準化處理，以期直接比較東部、中部和西部地區生態承載力對大氣污染影響的相對大小。觀察可知，就地理空間結構而言，人均生態承載力對霧霾污染濃度的影響呈現出東部>中部>西部的特征，“生態承載力悖論”現象顯著存在。可能原因在于各區域環境標準相同，環境治理成本不同。相對于中部和西部地區而言，生態承載力更高的東部地區，其自凈化能力也更強，由此形成了環境治理成本優勢，加之在更高的經濟社會發展水平驅動下有更高的生態足跡動機，其虹吸勞動力、資本等要素不斷向該地區集聚的能力更強，消耗的能源資源總量和排放的污染物水平也更高。至此，推論2得到基本驗證。

五、機制分析

（一）生態承載力的機制檢驗

為考察生態承載力通過何種中間機制產生“生態承載力悖論”現象，本文將構建如下計量模型進行實證檢驗：

lnpm2.5it=α+β1lneccit+β2lnphit+β3lneccit×lnphit+λ∑φφ=1xφit+μi+ηt+εit（8）

其中，ph為城市移動電話用戶規模，單位為萬戶，其數據來源于《中國城市統計年鑒》，在實證過程中采用對數形式（lnph）以緩解異方差問題。本文選擇城市移動電話用戶規模反映該城市的人口集聚狀態及其所引致的生態負載情況，作為“生態承載力悖論”現象的中間機制變量。采用該指標作為機制變量的原因在于，生態承載力越高的地區所集聚的人口數量亦越多，而生態負載與人口數量呈現顯著的正相關關聯。在網絡經濟時代，移動通信和互聯網已成為區域競爭優勢的源泉以及經濟發展的新動能，對重塑中國經濟地理格局產生深遠影響。?而作為人口集聚的一種表征形式，移動電話用戶規模不僅較好地匹配了該地區的人口數量，而且可以引申出人口集聚對資源環境的生態負載這一更深層意涵。

表5第（1）（2）列為全國層面人均生態承載力通過人口集聚渠道影響大氣污染排放的回歸結果。觀察可知，人均生態承載力的回歸參數顯著為負，同時人均生態承載力與移動電話用戶數的交互項的回歸參數顯著為正。這表明以移動電話用戶數為表征的人口集聚成為人均生態承載力對大氣污染的潛在影響機制，并發揮了負向調節作用，即遞增的人口集聚削弱了生態承載力對大氣污染的物質稟賦作用。第（3）（4）列為加入東部和中部兩個地區虛擬變量且對全部變量進行標準化處理以后的回歸結果。測算可知，東、中、西部地區人均生態承載力的回歸參數均顯著為負，并且各地區人均生態承載力與移動電話用戶數交互項的回歸系數均顯著為正。這一結果再次表明“生態承載力悖論”現象顯著。

（二）生態足跡的結構效應、規模效應與技術效應檢驗

為考察結構效應、規模效應和技術效應對大氣污染狀態的影響，本文將構建如下計量模型進行實證檢驗：

lnpm2.5it=α+β0lnefit+β1lninnit+β2lnscait+β3strit+β4lnefit×lninnit+

β5lnefit×lnscait+β6lnefit×strit+λ∑φφ=1xφit+μi+ηt+εit（9）

其中，lnef×str為人均生態足跡變量與結構變量的交互項，表征結構效應。此處str采用“區位熵”表征，并以城市服務業就業人員數除以該城市總就業人數與全國服務業就業人數除以全國總就業人數的比值度量，經濟學含義為產業集聚水平。lnef×lnsca是人均生態足跡變量與規模變量的交互項，表征規模效應。規模變量采用實際GDP除以所在城市到胡煥庸線的垂直距離表征，經濟學含義為單位生態承載力的產出水平。在規模變量中，位于分子位置的實際GDP衡量的是經濟增長規模，位于分母位置的各城市到胡煥庸線的垂直距離，考慮的是經濟產出和大氣污染均難以脫離生態承載力這一自然地理因素而獨立存在的事實，除以該垂直距離可以緩解實際GDP總量指標沒有區分各地區在土地規模、交通距離等總量規模上的差異。lnef×lninn為人均生態生態足跡變量與城市技術創新能力變量的交互項，表征技術效應。技術效應采用中國城市創新指數度量，數據來源于《中國城市和產業創新力報告2017》。

表6為人均生態足跡對大氣污染的傳導機制的回歸結果。其中，第（1）（2）列逐一考察了在控制人均生態足跡工具變量且未加入控制變量和加入控制變量時人均生態足跡的結構效應、規模效應和技術效應。第（1）列顯示人均生態足跡的回歸參數顯著為正，此時，人均生態足跡與經濟增長規模交互項的回歸參數顯著為正、人均生態足跡與人口就業結構交互項的回歸參數顯著為正、人均生態足跡與城市創新指數交互項的回歸參數顯著為負。這意味著，規模效應、結構效應和技術效應均成為人均生態足跡對大氣污染的潛在影響機制，并且規模效應和結構效應發揮了正向調節作用，即不斷擴張的經濟增長規模和人口就業結構的變化顯著強化了人均生態足跡對大氣污染的推升作用；與之相反，技術效應發揮了負向調節作用，城市創新能力顯著削弱了人均生態足跡對大氣污染的推升作用。第（2）列顯示人均生態足跡的回歸參數顯著為正，此時，人均生態足跡的規模效應、結構效應和技術效應與第（1）列的回歸結果一致，前兩者顯示出顯著的正向調節作用，后者顯示出顯著的負向調節作用。

第（3）（4）列考察了同時對人均生態足跡和人均生態承載力兩個變量進行工具變量處理時人均生態

足跡的結構效應、規模效應和技術效應。結果顯示，無論是否加入控制變量，人均生態足跡變量及其與經濟增長規模和人口就業結構的交互項的回歸參數均顯著為正，規模效應和結構效應發揮了顯著的正向調節作用。與之不同，人均生態足跡與城市創新指數交互項回歸系數的符號與人均生態足跡相反，意味著技術效應起到了負向調節作用，即技術效應抑制了生態足跡對大氣污染的推升作用。

（三）穩健性檢驗

為探討生態因素影響大氣污染狀態實證結果的穩健性，本文一方面對連續變量在1%和99%分位處分別做了縮尾處理，排除各變量異常值對回歸結果的不利影響；另一方面，基于控制變量滯后一期的檢驗，降低內生性對回歸結果產生的偏差。兩類方法所得到的結果與基準回歸結果基本一致，本文命題和推論再次得到驗證

限于文章篇幅，穩健性檢驗結果留存備索。。

六、結論與啟示

綜合考察生態承載力和生態足跡對大氣污染狀態的影響，這是認識生態環境系統中相互作用、相互滲透的一個窗口。為此，本文基于生態供求格差視角，利用2001—2016年中國285個地級以上城市的面板數據，實證分析了生態承載力和生態足跡以及生態供求格差因素對大氣污染狀態的作用大小和方向，嘗試解釋大氣污染的空間分異和程度分異現象背后的作用機理。

研究結果顯示：第一，生態承載力對大氣污染的自凈化能力發揮了基礎的物質稟賦作用，并且生態承載力因為天然的區域稟賦格差而成為大氣污染狀態的緊約束，表現為生態承載力越小，大氣污染越嚴重。第二，“生態承載力悖論”現象較為普遍。對于生態承載力更高的地區而言，其生態稟賦更高，對應的自凈化能力也更強，這會使得當地更易產生增加生態負載的逆向選擇機會主義行為，更有可能增加大氣污染物排放量進而引發更為嚴重的環境污染風險。第三，生態足跡對大氣污染狀態產生了能動約束作用，并且地區間生態足跡所產生的技術效應、規模效應和結構效應引發了其對大氣污染狀態的倒U型影響。技術效應起到抑制大氣污染的作用，而規模效應和結構效應加重了大氣污染，三者相結合引致生態足跡與大氣污染之間存在顯著的“庫茲涅茨曲線”關聯。第四，地區間天然的生態承載力差距和人為的生態足跡異質性相結合，所形成的生態供求格差，造成了地區間大氣污染的非均衡狀態，生態虧損拉大使資源環境負荷超過其承載能力和自凈化能力而造成大氣污染程度加深。

基于上述研究結果，本文得到以下政策啟示：一是要將“生態承載力紅線”納入各項經濟和環境政策，作為地區合理控制生態足跡的前置約束。為此，不能盲目追求經濟增長的速度與規模，而要在明確地區合理開發邊界的前提下開展有總量控制的經濟活動。二是要追求績效評估的環境公平，制定并實施環境公平的政策決策。對各城市相關部門生態環境治理績效及努力程度的評判，不能僅依靠實際環境質量指標的高低，必須充分考慮各城市生態承載力的自然條件及大氣污染的歷史存量問題。

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編輯：李再揚，高原

Vol.?45No.?5Sept.?2023

Covered?in?Haze：?Transmission?Mechanism?and?Empirical?Analysis?of?Ecological?Supply?and?Demand?Factors

XIA?Yong1，?HU?Yabei1，?KOU?Dongxue2，?ZHANG?Caiyun3

1.School?of?International?Business?and?Economics，?Nanjing?University?of?Finance?and?Economics，?Nanjing?210023，?China

2.Institute?of?Industrial?Economics，?Chinese?Academy?of?Social?Sciences，Beijing?100006，China

3.Institute?of?Economics，?Chinese?Academy?of?Social?Sciences，?Beijing?100836，China

Summary?Currently，?Chinese?cities?face?a?prominent?coexistence?of?ecological?supply?and?demand?imbalances?and?air?pollution?disparities.?It?is?manifested?as?the?different?states?of?pollution?in different?regions，?that?is，?the?phenomenon?of?spatial?differentiation?of?pollution?on?the?one?hand，?on?the?other?hand，?it?is?reflected?in?the?phenomenon?of?varying?degrees?of?pollution?caused?by?the?same?pollutant?in?areas?with?similar?ecological?carrying?capacity.?This?study?aims?to?theoretically?explain?the?internal?influence?mechanism?of?“covered?in?haze”and?propose?solutions?by?examining?ecological?factors.?However，?research?on?the?linkage?between?ecological?supply?and?demand?and?air?pollution?is?limited，?hindering?the?understanding?of?the?spatial?and?degree?differentiation?of?“covered?in?haze”.

This?study?investigates?the?impact?of?ecological?factors?on?air?pollution?in?Chinese?cities?by?analyzing?panel?data?from?285?Chinese?cities?using?the?Instrumental?VariablesTwo?Stage?Least?Squares?regression?method，?which?not?only?analyzes?the?monotonous?influence?and?its?mechanism?of?ecological?carrying?capacity?and?ecological?footprint?on?the?air?pollution，?but?also?comprehensively?examines?the?combined?impact?of?the?two?on?nonequilibrium?state?of?air?pollution，?avoiding?the?endogenous?effects?between?variables?and?ensuring?the?unbiased?empirical?results.?The?study?is?grounded?in?the?prevalent?spatial?and?degree?differentiation?of?urban?air?pollution?in?China.

The?findings?reveal?several?important?insights.?First，?ecological?carrying?capacity?significantly?affects?air?pollution?levels.?Higher?ecological?carrying?capacities?correspond?to?lower?degrees?of?air?pollution.?Although?ecological?carrying?capacity?becomes?a?tight?constraint?on?the?state?of?air?pollution，?a?greater?ecological?carrying?capacity?can?also?reduce?the?cost?of?urban?environmental?governance，?leading?to?adverse?selection?and?resulting?in?the?“ecological?carrying?capacity?paradox”.?Second，?the?ecological?footprint?exerts?significant?technical，?scale，?and?structural?effects?on?air?pollution.?While?the?technical?effect?suppresses?air?pollution，?the?scale?and?structural?effects?exacerbate?it，?leading?to?a?distinctive?“Environmental?Kuznets?Curve”?relationship?between?the?ecological?footprint?and?air?pollution.?Specifically，?the?technological?effect?is?reflected?in?the?expansion?of?ecological?footprint to?improve?economic?growth?capacity，?providing?economic?support?for?research?and?development?investment?and?environmental?protection?technology?improvement，?help?to?reduce?the?pollutant?emission?level?of?unit?output，?and?then?optimize?the?air?pollution?state.?The?scale?effect?is?reflected?in?the?increase?of?ecological?footprint?leading?to?the?expansion?of?economic?scale，?which?leads?to?the?increase?of?energy?consumption?and?pollution?intensity，?and?ultimately?worsens?the?degree?of?air?pollution.?The?structural?effect?is?reflected?in?the?industrial?agglomeration?caused?by?the?improvement?of?ecological?footprint，?which?leads?to?the?increase?of?pollutant?emissions?from?related?industries，?and?ultimately?leads?to?the?increase?of?air?pollution.?Third，?the?nonequilibrium?state?of?air?pollution?in?each?city?is?attributed?to?ecological?surpluses?or?deficits?underlying?their?respective?ecological?problems.?Cities?with?higher?ecological?deficits?experience?higher?degrees?of?air?pollution.

Compared?to?previous?studies，?this?paper?offers?a?comprehensive?analysis?of?the?internal?logic?behind?the?combined?effects?of?ecological?carrying?capacity?and?ecological?footprint?on?the?nonequilibrium?state?of?air?pollution.?Furthermore，?it?introduces?the?concepts?of?“ecological?carrying?capacity?paradox”?and?“ecological?footprint?EKC?effect”，?contributing?to?the?enrichment?of?sustainable?development?theory?and?understanding?the?internal?and?external?causes?of?environmental?pollution?as?well?as?potential?governance?strategies.