城鎮化對經濟增長和碳排放的時變影響

楊美成

（江蘇科技大學，江蘇 鎮江 212100）

一、引言

當前，中國城鎮化正處于快速發展階段，常住人口城鎮化率超過60%，勞動力、資本等生產要素不斷向城市集聚，城市群大都市圈快速崛起并發展壯大。這一城鎮化發展過程一方面從供給端和需求端影響經濟增長，即供給端促進了生產要素集聚和生產效率提升，需求端創造了衣食住行等大量的有效需求[1]；另一方面城鎮化必然伴隨著工業化，導致碳排放的上升，引起了一定的環境問題。其中，促進經濟增長是全面建成小康社會實現“第一個百年”奮斗目標的前提，而解決環境污染問題也是“三大攻堅戰”的主要方面，因此，城鎮化發展具有了經濟增長效應和碳排放效應的雙刃劍效果，需要在二者之間實現動態平衡和“雙贏”。在此背景下，研究城鎮化發展對經濟增長和碳排放的影響具有現實意義。

現有研究對城鎮化發展的經濟增長效應或者碳排放效應進行了大量探討。陳智穎等(2020)運用省級面板數據實證研究了中國城鎮化與基礎設施和經濟增長的關系，指出城鎮化提高了基礎設施建設的最優規模以及最優規模下的經濟增長率[2]。董直慶、王輝(2019)運用空間面板杜賓模型檢驗了城鎮化的空間經濟增長效應，結果顯示中國城鎮化具有顯著的經濟增長效應并且具有區域異質性[3]。齊紅倩等(2015)開始關注城鎮化發展對經濟增長影響的時變特征，認為現階段城鎮化的經濟增長效應有所減弱[4]。城鎮化的碳排放效應方面，王鋒等(2017)指出在城鎮化發展過程中要重視環境保護問題，不同維度的城鎮化發展水平下碳排放影響因素的作用效果存在差異性[5]。束克東、李影(2020)研究得出城鎮化對碳排放的影響存在區域差異，在高收入組中城鎮化與碳排放存在正相關關系，在較低收入組中城鎮化與碳排放負相關[6]。牛鴻蕾(2019)認為城鎮化率提升對碳排放的增長總體呈現出抑制作用，必須優化城鎮化低碳發展模式[7]。此外，也有研究探討了碳排放與經濟增長的互動關系，分析了其非線性特征和門限特征[8]。綜合來看，現有文獻缺乏對城鎮化發展的經濟增長效應和碳排放效應的綜合研究，時變特征方面的研究也相對較少，因此文章將構建時變參數向量自回歸模型(TVP-VAR)實證分析中國城鎮化發展對經濟增長和碳排放影響的時變特征，為實現經濟增長和環境保護“雙贏”的政策制定提供參考借鑒。

二、TVP-VAR 模型構建

從現有研究來看，VAR 模型在宏觀經濟研究領域被廣泛采用，諸多學者對其進行了拓展，其中加入時變系數構建TVP-VAR模型是主要方向，典型的TVP-VAR 模型可表示如下[9]：

其中，yt是n×1 維可觀測向量，在文章中n=3，具體包括城鎮化率、經濟增長、碳排放三個變量，B1，t，i=1，…，k 是n×n維時變系數矩陣，μt為n×1 維新息向量，其協方差矩陣為Ωt。文章對Ωt做常規的喬洛斯基分解：

其中，At為下三角矩陣：

∑t為對角矩陣：

因此，模型可以寫成如下形式：

若將B1，t，…，Bk，t中的元素進行堆疊得到n2k×1 維向量Bt，模型可進一步化簡為：

其中，?表示克羅內克乘積(Kronecker Product)。令αt表示At中非0 和1 元素的堆疊向量，σt表示由矩陣∑t中對角元素所組成的向量。假設模型中的時變參數服從隨機游走過程，待估時變參數的動態演進過程可以表示為：

其中，γt=(y1t，…，ynt)，yit=logσit2，i=1，…，n。并假設Bk+1～N(μB0，∑B0)，αk+1～N(μα0，∑α0)，γk+1～N(μγ0，∑γ0)。In為n 維單位矩陣，∑B、∑α和∑γ為正定對角矩陣。

模型的統計檢驗方面，Geweke(1991)[10]提出了CD 統計量和無效因子，CD 統計量可以用來判斷馬爾科夫鏈模擬的收斂性，無效因子可以用來判斷MCMC 模擬得到的不相關樣本個數。CD 統計量計算公式如下：

其中，m0=1，n0=1000，m1=5001，n1=5000。無效因子計算公式如下：

三、變量和數據

根據研究需要，文章選擇構建包含城鎮化發展、經濟增長、碳排放三個變量的TVP-VAR 模型。具體來看，使用常住人口城鎮化率衡量城鎮化發展水平，使用GDP 實際增速衡量經濟增長，使用碳排放總量的增速衡量碳排放，以上數據選取改革開放以來40 多年的全國層面的時間序列數據，樣本區間為1979—2019 年，數據頻度為年度。城鎮化率數據是城鎮常住人口占總人口的比重，其數據以及GDP 增速數據均來源于國家統計局網站的年度統計數據庫。碳排放方面，文章根據聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)《國家溫室氣體排放清單指南》給出的公式進行計算，即各類能源碳排放量等于各類能源消費量乘以碳排放系數，最終將各類能源的碳排放數據進行加總得到碳排放總量，為了避免能源單位的換算以及量綱不一致問題，在計算過程中文章采用碳排放增速數據。其中主要的碳排放行業包括煤炭、石油和天然氣，碳排放系數分別為0.7559、0.5857 和0.4483，三個能源消費的原始數據來自國家統計局的年度統計數據庫。

表1 顯示了變量的描述性統計結果。城鎮化率的均值為37.19%，主要在1995 年之前較低，最低為18.96%；當前處于快速上升階段，2019 年達到60.60%。經濟增長的均值為9.39%，顯示出改革開放以來中國經濟總體實現了高速增長，最高增速達15.20%，最低為3.90%。碳排放的均值為5.04%，總體增速較低，最大值為17.57%，最小為-1.94%。

表1 變量的描述性統計結果（單位：%）

圖1 顯示了改革開放以來中國城鎮化率的發展趨勢，總體來看可以將中國城鎮化發展分為兩個階段，以1995 年為分界點。1979—1994 年，中國城鎮化率處于緩慢上升階段，從19%上升至29%，年均上升0.63 個百分點。改革開放初期，中國社會主義市場經濟體制不斷建立完善，與計劃經濟相適應的制約經濟增長和要素流動的體制機制束縛不斷放松，農村經濟土地改革、城市產品市場和要素市場改革有序鋪開，城市經濟和工業發展的活力不斷增強，知識分子、工人等推動工業經濟發展的勞動力進城落戶，但是這一階段的戶籍管制和人口流動管制依然存在，大規模的人口流動現象還沒有出現，因此城鎮化率緩慢上升。1995 年以后，中國城鎮化率進入了快速發展階段，從29%上升至2019 年的60%以上，年均上升1.3 個百分點，現階段仍每年上升1 個百分點以上，從發達國家的經驗來看，預計還有20 個百分點的上升空間。在這一階段，工業化發展水平加速上升，但是城鎮化發展滯后導致支撐工業化發展的勞動力嚴重不足，與此同時農村出現了大量的剩余勞動力，工業和農業部門的生產率差距拉大，人口流動管制明顯制約了經濟增長，城鄉分割的二元經濟特征明顯。因此，為解決長期以來城鎮化發展滯后于工業化以及城鄉發展不均衡的問題，國家將城鎮化水平定為經濟社會發展目標，相應地各地方政府制定了城鎮化的加速發展戰略，人口流動的限制不斷放開，大范圍的勞動力轉移、城市規模擴張以及房地產、基礎設施建設投資的擴張促進了城鎮化率的快速上升，中國出現了“民工潮”，工業化、城鎮化共振發展并進一步促進了服務業的發展，這一階段也是中國經濟快速增長階段。

圖1 中國城鎮化率發展趨勢

圖2 顯示了改革開放以來中國的GDP 增速和碳排放增速，可以看出二者具有一定的關聯性，能源是促進經濟增長的基本要素之一，經濟增長依賴大量的能源投入尤其是工業領域的重工業，能源投入增長也必然帶來碳排放的增長，不過隨著經濟結構調整以及技術進步，經濟增長帶來的碳排放會下降，比如現階段中國服務業占比遠超工業，節能減排和環境治理技術也不斷進步，帶動萬元國內生產總值能耗持續下降。改革開放以來，中國GDP 增速總體經歷了“大幅波動”“快速增長”“緩慢下降”三個階段。2000 年之前，中國經濟增長總體處于社會主義市場經濟體制下經濟發展的探索期，整頓恢復經濟秩序、破除“雙軌制”、理順資源配置機制等是這一階段經濟工作的重要方面，相關經濟政策變化較快，存在不穩定性，因此經濟增速波動幅度較大。2001—2010 年，中國經濟進入快速增長階段，GDP 年均增速達到10%以上，這一階段中國加大改革開放的力度，并順利加入WTO，資源配置效率明顯提升，房地產市場快速發展，內需外需共振，投資、出口協同拉動經濟快速增長，期間經歷了2008 年國際金融危機以及大規模刺激政策。2010 年至今，受體制性、結構性、周期性因素的交織影響，“三期疊加”效果顯現，世界經濟進入經濟危機后的弱復蘇階段，外部需求下降，內部需求增長也面臨諸多的掣肘因素，供給端面臨勞動人口和生產效率下降、產能過剩等問題，金融層面宏觀杠桿率快速上升，在上述因素的影響下經濟增速持續緩慢下降，2019 年降至6.1%，創1991 年以來新低。中國碳排放增速的趨勢與GDP 增速基本一致，于2003 年達到峰值。此后環境問題受到國際社會的高度關注，從2005 年《京都議定書》的生效到2009 年哥本哈根氣候大會的召開，環境問題被認為是超過恐怖主義和地區沖突的首要問題，中國政府響應號召，主動作為促進節能減排以實現集約化發展，碳排放增速持續下降，在2015—2016 年甚至出現了負增長。

圖2 中國GDP 和碳排放增速

四、實證分析

文章構建TVP-VAR 模型實證研究城鎮化發展對經濟增長和碳排放影響的時變特征，在使用馬爾科夫蒙特卡洛(MCMC)模擬后進行時變脈沖響應分析和方差分解。

1.模型估計結果

在估計模型前，首先需要確定VAR 的滯后階數檢驗系統平穩性并進行Johanson 協整檢驗。文章使用對數似然值(LogL)、似然比(LR)、最終預測誤差(FPE)、赤池信息準則(AIC)、施瓦茨準則(SC)、漢南奎因準則(HQ)6 個不同的判別準則檢驗模型的最優滯后階數，從表2 的結果中可以看出在最終預測誤差、施瓦茨準則、漢南奎因準則三個判別準則下2 階滯后最優，因此文章選擇2 階滯后。

表2 模型滯后階數檢驗結果

圖3 顯示了基于AR 根圖的平穩性檢驗結果，其中單位圓中的點表示的是AR 特征根的倒數的模，所有的點均在單位圓之內，表明文章構建的TVP-VAR 模型是平穩的，可以展開進一步的參數估計和分析。進一步，表3 顯示了Johanson 協整關系檢驗結果，同時使用了跡檢驗和最大特征根檢驗，跡檢驗結果表明文章構建的模型在5%的顯著性水平下存在2 個協整方程，最大特征根檢驗結果表明文章構建的模型在5%的顯著性水平下存在1 個協整方程，總之文章構建的模型存在協整關系，即具有合理性。

表3 Johanson 協整關系檢驗結果

圖3 模型的AR 根圖

在設定先驗值后，文章對模型進行了10000 次的MCMC 模擬得到參數估計結果（見表4），可以看出，CD 統計量均小于1，顯示出馬爾科夫鏈模擬的收斂性良好。同時，無效因子均較低，最大的僅為88.32，表明至少可以得到113 個不相關樣本，對于模型估計和脈沖響應分析而言是足夠的。文章在圖4 中進一步展示了模型參數的自相關系數、模擬路徑和后驗分布，結果顯示，參數的自相關系數均明顯趨于收斂，多數參數的模擬路徑均在均值附近上下波動，具有明顯的隨機抽樣特征，多數參數的后驗分布均與先驗分布高度一致。以上結果表明，文章構建的TVP-VAR 模型取得了良好的估計結果。

表4 TVP-VAR 模型的參數估計結果

圖4 參數的自相關系數、模擬路徑和后驗分布

2.時變脈沖響應分析

時變脈沖響應函數可以對比分析在不同時點變量之間的影響關系，為方便起見，文章在樣本期內選擇了3 個代表性時點，分別為1985 年、2005 年和2015 年。1985 年代表改革開放初期，中國經濟總體處于計劃經濟向市場經濟的轉軌階段，經濟增速的波動幅度較大。2005 年代表經濟高速增長階段，內需、外需協同推動經濟增長，投資、出口增長動力強勁，貨幣、信貸隨之快速擴張。2015 年代表經濟增長的新常態時期，經濟增速持續下行，經濟結構調整和增長動力轉換并存。

圖5 顯示了城鎮化發展對經濟增長和碳排放的時變脈沖響應函數。總體來看，一標準差大小的城鎮化發展的正向沖擊可以造成經濟增長和碳排放的正向響應，并且存在長期影響效應。城鎮化可以在供給端帶來人口、土地、資本等生產要素集聚和生產的規模效應，為工業化和服務業發展提供了基礎性保障，同時人口向城市集中可以在需求端創造大量的衣食住行醫學娛等有效需求，即在供需兩端均可以促進經濟增長。與此同時，城鎮化帶動的經濟增長需要大量的能源資源投入，尤其是工業化發展依賴于能源要素，居民的城市生活和商業端也依賴石油和天然氣資源，因此城鎮化導致了碳排放的上升。對比來看，中國城鎮化發展的經濟增長效應大于碳排放效應，經濟增長的最大響應值可以達到0.14，而碳排放的最大響應值為0.057，表明改革開放40 多年的城鎮化發展總體上促進了經濟社會的良性發展，在帶動經濟增長的同時很好地避免了嚴重的環境污染問題，在某種意義上實現了經濟增長和環境保護的“雙贏”。實現這種“雙贏”的原因可能來自兩個方面：一是政府部門高度重視環境問題，尤其是十八大以來中央將生態環境保護提到了重要的戰略性位置，政策方面加大了產業轉型升級和環境規制力度，推動生產能耗下降；二是中國內生的技術進步，生產技術進步和創新本身可以通過提升生產效率來降低單位產值能耗，同時環境保護方面的技術進步可以提升環保政策和工程的效果。

圖5 城鎮化發展對經濟增長和碳排放的時變脈沖響應函數

時變特征方面，無論是經濟增長效應還是碳排放效應，在2005 年的響應強度最大，2015 年次之，1985 年最小，隨著時間推移呈現出倒“U”型特征。在經濟高速增長階段，中國擁有人口紅利，勞動力供給充足，資本回報率較高，因此城鎮化發展對經濟增長的帶動效應更強；中國的增長方式較為粗放，高污染能源占比較高，全要素能源效率較低，投資和出口推動經濟增長的特征明顯，造成了大量的能源投入甚至浪費，因此對碳排放的影響更強。在經濟增長的新常態時期，人口紅利逐步消失，“劉易斯拐點”出現，勞動力成本上升，資本回報率下降，導致城鎮化發展對經濟增長的帶動效應減弱；同時，中國經濟結構和能源結構也發生了明顯的變化，能源資源密集型行業的占比下降，煤炭等高排放能源的占比也下降，天然氣、水電、核電、風電等清潔能源的占比上升，資源環境約束趨緊也促使經濟增長更加趨向集約型，因此對碳排放的影響有所減弱。從表5 可以看出，2005 年中國煤炭占比為72.4%，石油占比為17.8%，清潔能源占比僅為9.8%；2015 年煤炭占比降至63.7%，石油占比為18.3%，清潔能源占比上升至18%。在改革開放初期，中國城鎮化發展處于起步階段，城鄉人口流動性較差，市場經濟體制尚未完全建立，因此城鎮化對經濟增長的帶動效應較弱；碳排放方面，煤炭能源占比雖然較高，1990 年煤炭能源占比高達76.2%，但是經濟總量偏低，對能源的需求也較低，因此城鎮化對碳排放的影響有限。

表5 中國能源消費結構變遷情況

3.方差分解

為進一步分析城鎮化發展對經濟增長和碳排放的影響，文章對TVP-VAR 模型中的經濟增長方程和碳排放方程進行了方差分解。表6 的結果顯示，中國經濟增長和碳排放均具有較強的自相關性，在方程中自身的貢獻度最高，第20 期經濟增長對自身的貢獻度仍保持在86.8%，碳排放對自身的貢獻度高達約97%。除了自身的貢獻外，碳排放對經濟增長的貢獻度次之，說明能源投入對經濟增長的促進作用較強，城鎮化對經濟增長的貢獻度不斷增強，同樣具有解釋力，在第20 期達到約5.6%。除了自身的貢獻外，城鎮化率對碳排放的貢獻度次之并且不斷增強，在第20 期達到約2.5%，經濟增長對碳排放的貢獻度較低。對比兩個方程來看，城鎮化率對經濟增長的貢獻度高于碳排放，也就再次驗證了中國城鎮化發展的經濟增長效應大于碳排放效應。

表6 經濟增長方程和碳排放方程的方差分解結果（單位：%）

五、結論和政策建議

文章選取中國改革開放以來40 多年的時間序列數據，構建時變參數向量自回歸模型，運用馬爾科夫蒙特卡洛模擬、時變脈沖響應函數、方差分解等方法實證分析了中國城鎮化發展對經濟增長和碳排放影響的時變特征。研究結果顯示，城鎮化發展可以產生正向的經濟增長效應和碳排放效應，中國城鎮化發展的經濟增長效應大于碳排放效應，改革開放40 多年的城鎮化發展在帶動經濟增長的同時有效避免了嚴重的環境污染問題，無論是經濟增長效應還是碳排放效應，隨著時間推移均呈現出倒“U”型特征，改革開放初期的影響強度最低，經濟高速增長時期的強度最大，經濟增長新常態時期的強度出現下降。根據上述研究結果和中國城鎮化以及經濟社會發展的現實情況，文章提出如下的政策建議：

1.持續推進城鎮化快速發展，大力發展大都市圈和城市群

總體而言，中國城鎮化發展的經濟增長效應大于碳排放效應，城鎮化和工業化協同發展形成了良性循環。中國當前城鎮化率為60%，距離發達國家80%的平均水平還有一定距離，因此應堅定不移地推進城鎮化快速發展，繼續發揮生產要素集聚和規模效應，應當充分借鑒國際經驗，集中發展大都市圈和城市群，培育推動經濟增長的多個增長極。

2.通過轉變城鎮化發展模式，增強城鎮化的經濟增長效應

現階段城鎮化發展的經濟增長效應有所減弱，與城鎮化的發展模式有關。過去較長時期，中國城鎮化發展模式較為粗放，土地城鎮化快于人口城鎮化，戶籍限制導致人口城鎮化的不完全性，總體重規模擴張、輕質量效益。在經濟快速增長時期，粗放的發展模式可以起到推動作用，在新常態時期粗放的模式已經不適應經濟增長的需要。因此，應轉變城鎮化發展模式，走新型城鎮化發展道路，更加注重質量效益，應合理規劃城市土地使用規模，穩步推進戶籍制度改革，提升農業轉移人口市民化水平，將人口紅利轉變為人才紅利，為經濟增長提供高質量的人力資本。

3.通過推動經濟結構轉型和技術進步，弱化城鎮化的碳排放效應

城鎮化在促進經濟增長的同時應最大限度降低碳排放效應。一方面，應推動經濟結構轉型，繼續提升第三產業占比，發展工業互聯網、大數據、云計算、人工智能、5G 等新型產業，嚴格限制高污染、高耗能產業的無序擴張。另一方面，通過創新驅動戰略促進技術進步，提升工業生產效率，降低單位產值能耗，同時提升環保領域的技術水平，優化治理效果。