城鎮化進程與環境污染關系的門檻面板分析

段博川，孫祥棟

（1.北京師范大學 經濟與資源管理研究院，北京 100875；2.國家電網能源研究院，北京 102209）

城鎮化進程與環境污染關系的門檻面板分析

段博川1，孫祥棟2

（1.北京師范大學 經濟與資源管理研究院，北京 100875；2.國家電網能源研究院，北京 102209）

文章在建立城鎮化與環境污染關系數理模型的基礎上，以2001—2013年30個省份的數據為樣本，計量檢驗了城鎮化進程對環境污染的影響機制。研究結論顯示：人口城鎮化與土地城鎮化都顯著促進了環境的污染，加快了二氧化碳與二氧化硫的排放，而且人口城鎮化的影響作用要顯著大于土地城鎮化的影響作用；門檻面板回歸顯示，城鎮化對環境污染的影響存在基于人均GDP的門檻效應，隨著人均GDP的增加，經濟的不斷增長，土地城鎮化對環境污染的促進作用呈現出緩慢增加的趨勢，而人口城鎮化的這種促進作用則呈現出快速增加的趨勢。

城鎮化；二氧化硫；二氧化碳；門檻效應

0　引言

當前，中國正處于快速城鎮化進程之中，城鎮人口占全國人口的比例從1978年的17.92%快速上升到2014年的54.77%，年均增長0.92個百分點（國家統計局，2014）。隨著人口從農村向城鎮地區遷移，各類經濟活動向城鎮迅速集聚，這在提高人們生活水平的同時，也對城鎮與農村的生態環境產生了重要影響。城鎮化過程與環境污染排放問題已經成為影響中國社會經濟可持續發展的戰略性問題。關于城鎮化與資源環境的關系，已有學者從定性與定量兩方面進行了相關研究。定性研究多關注城鎮化過程中城市所面臨的水資源短缺、垃圾圍城、大氣污染、水污染等具體環境問題，定量研究則多通過計量模型研究污染排放等環境指標與城鎮化率之間的數量關系。本文基于前人的研究，通過測算得出了各省、各年份的碳排放量，將其作為一個重要的變量加入到模型中，同時使用了門檻面板模型測算了城鎮化對環境污染的非線性影響作用。

1　模型建立與變量說明

1.1計量模型

本文重點考察城鎮化進程與環境污染之間的關系，在以上理論綜述的基礎上，構建本文的基礎計量模型：

其中，i表示省份，t表示時間，EPit表示i省份在t年的環境污染指標，URBit表示i省份在t年的城鎮化率，EEit表示能源效率，gdpit表示人均GDP，ISit表示產業結構，RDit表示研發支出，uit為擾動項。

1.2變量說明

（1）城鎮化率(URB)。關于城鎮化水平的測量指標主要有城鎮人口比重指標法(URB_pop)、城鎮土地利用比重指標法、調整系數法、農村城鎮化指標體系法和現代城市化指標體系法等方法，由于后三種方法在操作層面和數據可獲得性層面存在較大難度，所以一般使用城鎮人口比重來衡量城鎮化率。但是中國的國情特殊，由于戶籍制度等制度障礙的存在，僅用城鎮人口比重這一指標很難全面、準確地反映城鎮化進程，因此不能正確反映城鎮化進程對環境污染的影響。由于地方政府對財政資金與增長業績的追求，他們熱衷于出讓土地來支持房地產業與工業的發展，這無疑對環境產生著深遠的影響，因此本文也將土地城鎮化率(URB_land)作為一個重要的解釋變量，從而使得結果更有說服力。我們使用了城市建成區面積的對數來表示土地城鎮化率。

（2）環境污染(EP)。對于環境污染的衡量，很多文章采用了工業“三廢”指標來衡量，即人均工業二氧化硫排放量、人均工業廢水排放量和人均工業固體廢棄物排放量，但是這些指標只反映了工業污染的強度，并不能全面地反映全社會的污染情況，因此本文使用人均全社會二氧化硫排放量的對數和人均二氧化碳排放量的對數來衡量環境污染情況。由于目前我國沒有碳排放量的直接觀測數據，因此大部分的數據都是通過對于能源消費量的測算而來。王錚（2008）通過測算對各省各種能源的排放系數進行測算，最終算出各省的平均碳排放系數。本文使用了這一方法來計算碳排放量，即碳排放量=能源消費總量×平均碳排放系數。

（3）控制變量。為考察估計結果的穩健性,本文還納入了如下控制變量：①能源效率(EE)。由于環境污染主要來源于化石燃料的使用，所以能源的使用效率對環境有著很大的影響，本文使用各地區煤炭使用量與GDP的比值來衡量能源效率。單位GDP能耗越多，表示能源效率越低，加劇了環境的惡化，因此本文預期因此本文預期利用單位GDP能耗表示的能源效率對環境污染的影響為正。②人均GDP(gdp)。隨著經濟社會的發展，人均產值的提高，勢必帶來資源需求量的增加，從而加劇了環境的污染；然而，經濟的發展同時也促進了社會的進步，從而人們的環保意識也會增加，這樣看來，經濟的發展對環境污染具有抑制作用。所以本文預期這種影響是不確定的，需要實證來檢驗。對于數據來源，由于名義GDP中包含了價格因素，所以我們使用GDP平減指數對GDP以2001年為不變價進行了平減，再除以各省總人口數便得到人均GDP這一指標。③產業結構(IS)。由于三次產業對于環境的影響存在顯著的差異，因此產業結構是一個重要的影響因素，第二產業占比越高，工業占據主導作用，必然會促進環境的惡化；同時，第三產業的發展也可以降低能源的需求量，優化產業結構，顯著改善環境條件。為了同時考慮到二、三產業的影響，本文使用第三產業與第二產業的產值比值，即產業高級化指標來衡量產業結構。本文預期產業結構越高級，即產業結構指數越高，環境污染指標越小，即產生負向的影響。④研發強度(RD)。技術進步和科技創新對于改善一國的能源消費結構、提高節能效率具有重要影響。一般而言,研發能力越強,生產相同的產出所需的資源投入就越少,單位產出的能耗也越低。本文使用工業內研發支出與工業增加值的比值來表示研發強度，本文預期研發強度對環境污染的影響為負。

本文采用的樣本數據為2001—2013年中國30個省份的省級面板數據(不含西藏)，數據來源于《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》。

2　面板模型實證結果

面板模型又分為固定效應與隨機效應，我們使用豪斯曼檢驗進行檢驗，拒絕了隨機效應的假設，因此我們采用固定效應模型。對式（1）進行固定效應回歸，回歸結果見表1所示。

表1　靜態面板的固定效應模型估計結果

對于二氧化硫排放量。人口的城鎮化進程在1%的水平下顯著增加了二氧化硫的排放量，隨著城鎮化進程的推進，產業與就業人口向非農產業不斷轉移，在這一工業化進程中，不可避免地帶來了能源的大量消耗，尤其在中國這樣一個重工業優先發展的國家，從而加劇了環境的污染，促進了二氧化硫的排放；與人口城鎮化相比，土地的城鎮化也在1%的水平下顯著促進了SO2的排放，這主要源于建設用地和工業用地的增加同時增加了非農產業的比例，從而帶來了二氧化硫的排放量的增加，但是有一點我們需要特別注意，從系數大小來看，土地城鎮化的系數明顯小于人口城鎮化的系數，表明人口的非農化轉移對環境污染的影響顯著大于土地的非農化使用。對于其他控制變量，能源效率對二氧化硫的排放存在顯著的抑制作用，即單位GDP能耗越低，能源效率越高，二氧化硫排放越低，這與預期的結果相符合；人均GDP的估計系數在1%的水平下顯著為正，因此經濟發展對二氧化硫排放的促進作用大于抑制作用，即其他變量的情況下，經濟發展水平越高，二氧化硫排放量越大；產業結構高級化指數顯著抑制了二氧化硫的排放，第三產業與第二產業的比值越高，產業結構越高級，排放量越低，這也與預期的結果相同；與產業結構相同，研發支出也顯著地抑制了二氧化硫的排放，這主要因為越重視研發，科技水平越好，單位產出則需要更少的資源，從而降低二氧化硫的排放量。

對于二氧化碳排放量。人口城鎮化和土地城鎮化都顯著地促進了二氧化碳的排放量，但是兩者的系數依然存在顯著的差異，人口城鎮化的影響顯著大于土地城鎮化的影響。對于其他控制變量，同二氧化硫排放量的研究分析相同，能源效率的提高，經濟水平的發展，都顯著促進了二氧化碳的排放；而產業結構的高級化發展，研發支出投入的增加，都顯著抑制了碳排放。

3　門檻面板模型

根據環境的庫茲涅茨曲線，環境的污染狀況隨著經濟的發展并不一定呈現嚴格的線性關系，而有可能存在非線性關系。本文根據Hansen(1999)提出的靜態門檻面板模型，將人均GDP作為門檻變量，來分析在不同的經濟發展階段城鎮化進程與環境污染的非線性關系。

3.1門檻面板模型

以單一門檻模型為例，基本模型設定如下：

其中i表示省份，t表示年份，EPit表示被解釋變量，即環境污染，URBit表示城鎮化率，gdp為人均GDP即門檻變量，Xit為其他控制變量，與上述相同，有能源效率、人均GDP、產業結構和研發支出。I·()為指示函數，當括號內表達式為真時，其值為1，反之為0。門檻面板模型的含義是：根據門檻變量將回歸方程分為不同的階段，從而研究在不同的階段中解釋變量對被解釋變量的非線性影響。為估計模型參數，首先需要在觀察值中減去組內均值消除個體效應得到有：

然后根據門檻值γ計算相應的參數估計值和殘差平方和。理論上講，門檻值γ可能是門檻變量gdp取值范圍內的任何值。首先將γ0作為初始值賦給γ，然后使用OLS法對式（3）進行估計并得到殘差平方和S1(γ)。對γ取不同的值并重復同樣的操作，從而計算得出不同的S1(γ)值，最后，殘差平方和最小的γ便是門檻值，即=argminS1(γ)。

估計出門檻值和斜率值后應該對門檻效應的顯著性進行檢驗，門檻回歸模型顯著性檢驗的目的是，檢驗以門檻值劃分的兩組樣本其模型估計參數是否顯著不同。因此，不存在門檻值的零假設為H0:β1=β2，同時構造LM統計量：

其中，S0是零假設下的殘差平方和，Sn為存在門檻效果下的殘差平方和加總。由于LM統計量并不服從標準 χ2的分布，因此hansen(1996)提出了通過“自舉法”(bootstrap)來獲得漸進分布的想法，進而構建與其對應的概率值，以檢驗其顯著性。

3.2門檻面板實證結果

根據上文所設定的計量模型及檢驗方法，利用stata對數據進行處理。首先進行門檻效應檢驗。以人均GDP為門檻變量，二氧化硫排放量與人口城鎮化的門檻回歸都在1%的顯著水平下通過了單一門檻與雙重門檻的檢驗，但是沒有通過三重門檻的檢驗，因此我們可以確定兩者存在雙重門檻的關系，門檻變量人均GDP為8940元和13800元。由此，將城鎮化對二氧化硫排放量的影響作用可以分為三個階段：Ⅰ—人均GDP小于8940元；Ⅱ—人均GDP大于8940元且小于13800元；Ⅲ—人均GDP大于13800元。同理，二氧化硫排放量與土地城鎮化存在單一門檻效應，門檻變量人均GDP為8940元；二氧化碳排放量與土地城鎮化存在雙重門檻效應，門檻值為7460和1458；二氧化碳排放量與人口城鎮化存在單一門檻效應，門檻值為8470。

分別用二氧化硫排放量、二氧化碳排放量對人口城鎮化、土地城鎮化以及其他控制變量進行門檻回歸，回歸結果如表2所示。

表2　門檻面板模型的估計結果

根據回歸結果（1）可以看出，根據人均GDP，人口城鎮化對二氧化硫排放的影響分為三個階段，Ⅰ：gdp＜8940元；Ⅱ:gdp大于8940＜gdp＜13800；Ⅲ:gdp＞13800。由回歸系數看出，人口的城鎮化在這三個階段都顯著地加劇了二氧化硫的排放，但是這種影響并不是一成不變的，而是隨著經濟發展水平的發展呈現提高的趨勢，即人均GDP越高，人口的非農轉移對硫排放的影響逐漸增大。這主要因為，在工業化初期，產業結構向非農化發展，人口也向非農產業聚集，這勢必對化石能源產生巨大的需求量，作為二氧化硫排放的主要來源，這種趨勢必然會造成越來越嚴重的空氣污染，所以系數呈現出顯著的上升趨勢。對于其他控制變量，能源效率和人均GDP顯著促進了二氧化硫的排放，產業結構的高級化發展也顯著抑制了排放。但是，在門檻面板模型中，研發支出對環境污染有抑制作用，但是這種影響并不顯著。根據回歸結果（2）人均GDP將土地城鎮化對二氧化硫排放的影響分為兩個階段：Ⅰ：gdp＜8940元；II:gdp＞8940元。由回歸系數我們可以看出來土地的城鎮化顯著加劇了硫排放，而且這種影響隨著經濟發展呈現出增強的趨勢，但是這種變化并不像人口城鎮化系數的變化那樣顯著。這主要因為土地城鎮化對硫排放存在正負兩個方向的作用。一方面，土地的非農化促進了工業、非農產業的發展，從而加劇了二氧化硫的排放，另一方面，由于土地的非農轉化有很多用途，主要有工業與房地產業，近幾年隨著經濟的發展，雖然城市建成區面積在不斷增加，但是土地利用結構卻在發生變化，房地產建設用地比例在增加，工業用地比例在下降，所以工業用地比例的下降則對環境污染存在抑制作用。這兩種效應疊加在一起才是總的影響效應，回歸系數的增大說明土地城鎮化對環境污染的促進作用要大于抑制作用。根據回歸結果（3）門檻變量人均GDP將人口城鎮化對二氧化碳排放的影響分為三個階段，與上文分析相同，這種影響呈現出不斷增強的過程，而且在人均GDP超過14580元之后，這種影響呈現出顯著的增強，這表明人口城鎮化對碳排放存在越來越大的促進作用。還有一個值得我們注意的是，在人均GDP低于7460元的時候，人口城鎮化對碳排放呈現出抑制作用，即城鎮人口越多，人均碳排放越少，可能的解釋是：在經濟發展比較落后的省份或者年份，由于農村積累了大量剩余勞動力，他們向城鎮的轉移并未實現真正的就業，即存在隱性失業，這樣便沒有形成真正的產出，從而沒有顯著加劇污染氣體的排放，與此同時，人口的增長稀釋了人均排放量，這樣便使得回歸系數為負。其他控制變量則與我們的預期都一致，能源效率越低，人均GDP越高，碳排放越多；產業結構高級化和研發支出的增加則抑制了碳排放。根據回歸結果（4）我們發現土地城鎮化顯著促進了二氧化碳的排放，而且這種影響隨著經濟的發展呈現增強趨勢，但是變化并不明顯。

4　結論

本文使用面板模型和門檻面板模型研究了城鎮化進程對環境污染的影響。首先，固定效應面板模型結果顯示，人口城鎮化與土地城鎮化都顯著地增加了環境污染，但是相比起來，人口城鎮化的影響要顯著強于土地城鎮化。能源效率的低下、人均GDP的提高都顯著促進了環境污染，而產業結構的優化與研發支出的增加則顯著抑制了環境污染。其次，在門檻面板模型中，城鎮化與污染存在顯著的門檻效應，隨著人均GDP的增加，經濟發展水平的提高，人口城鎮化與土地城鎮化對環境污染的促進作用逐漸增強，人口城鎮化的系數變化最顯著，而土地城鎮化的影響系數則呈現略微的增大。其他控制變量的系數依然呈現出較強的穩定性，與預期相符合。

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（責任編輯/浩天）

F299.21

A

1002-6487（2016）22-0102-03

國家社會科學基金重大項目(14ZDA035)；重慶國土資源可持續發展與創新研究會軟科學研究項目（YJH201304）

段博川（1992—），男，甘肅慶陽人，博士研究生，研究方向：城鎮化、外商直接投資。孫祥棟（1986—），男，山東臨沂人，博士，研究方向：城鎮化、能源經濟。