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    城鎮(zhèn)化進程與環(huán)境污染關(guān)系的門檻面板分析

    2016-12-10 07:49:58段博川孫祥棟
    統(tǒng)計與決策 2016年22期
    關(guān)鍵詞:二氧化硫門檻環(huán)境污染

    段博川,孫祥棟

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

    城鎮(zhèn)化進程與環(huán)境污染關(guān)系的門檻面板分析

    段博川1,孫祥棟2

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

    文章在建立城鎮(zhèn)化與環(huán)境污染關(guān)系數(shù)理模型的基礎(chǔ)上,以2001—2013年30個省份的數(shù)據(jù)為樣本,計量檢驗了城鎮(zhèn)化進程對環(huán)境污染的影響機制。研究結(jié)論顯示:人口城鎮(zhèn)化與土地城鎮(zhèn)化都顯著促進了環(huán)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(zhèn)化的影響作用要顯著大于土地城鎮(zhèn)化的影響作用;門檻面板回歸顯示,城鎮(zhèn)化對環(huán)境污染的影響存在基于人均GDP的門檻效應(yīng),隨著人均GDP的增加,經(jīng)濟的不斷增長,土地城鎮(zhèn)化對環(huán)境污染的促進作用呈現(xiàn)出緩慢增加的趨勢,而人口城鎮(zhèn)化的這種促進作用則呈現(xiàn)出快速增加的趨勢。

    城鎮(zhèn)化;二氧化硫;二氧化碳;門檻效應(yīng)

    0 引言

    當前,中國正處于快速城鎮(zhèn)化進程之中,城鎮(zhèn)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(tǒng)計局,2014)。隨著人口從農(nóng)村向城鎮(zhèn)地區(qū)遷移,各類經(jīng)濟活動向城鎮(zhèn)迅速集聚,這在提高人們生活水平的同時,也對城鎮(zhèn)與農(nóng)村的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了重要影響。城鎮(zhèn)化過程與環(huán)境污染排放問題已經(jīng)成為影響中國社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略性問題。關(guān)于城鎮(zhèn)化與資源環(huán)境的關(guān)系,已有學(xué)者從定性與定量兩方面進行了相關(guān)研究。定性研究多關(guān)注城鎮(zhèn)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(huán)境問題,定量研究則多通過計量模型研究污染排放等環(huán)境指標與城鎮(zhèn)化率之間的數(shù)量關(guān)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(zhèn)化對環(huán)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(zhèn)化進程與環(huán)境污染之間的關(guān)系,在以上理論綜述的基礎(chǔ)上,構(gòu)建本文的基礎(chǔ)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(huán)境污染指標,URBit表示i省份在t年的城鎮(zhèn)化率,EEit表示能源效率,gdpit表示人均GDP,ISit表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),RDit表示研發(fā)支出,uit為擾動項。

    1.2變量說明

    (1)城鎮(zhèn)化率(URB)。關(guān)于城鎮(zhèn)化水平的測量指標主要有城鎮(zhèn)人口比重指標法(URB_pop)、城鎮(zhèn)土地利用比重指標法、調(diào)整系數(shù)法、農(nóng)村城鎮(zhèn)化指標體系法和現(xiàn)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(shù)據(jù)可獲得性層面存在較大難度,所以一般使用城鎮(zhèn)人口比重來衡量城鎮(zhèn)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(zhèn)人口比重這一指標很難全面、準確地反映城鎮(zhèn)化進程,因此不能正確反映城鎮(zhèn)化進程對環(huán)境污染的影響。由于地方政府對財政資金與增長業(yè)績的追求,他們熱衷于出讓土地來支持房地產(chǎn)業(yè)與工業(yè)的發(fā)展,這無疑對環(huán)境產(chǎn)生著深遠的影響,因此本文也將土地城鎮(zhèn)化率(URB_land)作為一個重要的解釋變量,從而使得結(jié)果更有說服力。我們使用了城市建成區(qū)面積的對數(shù)來表示土地城鎮(zhèn)化率。

    (2)環(huán)境污染(EP)。對于環(huán)境污染的衡量,很多文章采用了工業(yè)“三廢”指標來衡量,即人均工業(yè)二氧化硫排放量、人均工業(yè)廢水排放量和人均工業(yè)固體廢棄物排放量,但是這些指標只反映了工業(yè)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(shù)和人均二氧化碳排放量的對數(shù)來衡量環(huán)境污染情況。由于目前我國沒有碳排放量的直接觀測數(shù)據(jù),因此大部分的數(shù)據(jù)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(shù)進行測算,最終算出各省的平均碳排放系數(shù)。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(shù)。

    (3)控制變量。為考察估計結(jié)果的穩(wěn)健性,本文還納入了如下控制變量:①能源效率(EE)。由于環(huán)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(huán)境有著很大的影響,本文使用各地區(qū)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(huán)境的惡化,因此本文預(yù)期因此本文預(yù)期利用單位GDP能耗表示的能源效率對環(huán)境污染的影響為正。②人均GDP(gdp)。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展,人均產(chǎn)值的提高,勢必帶來資源需求量的增加,從而加劇了環(huán)境的污染;然而,經(jīng)濟的發(fā)展同時也促進了社會的進步,從而人們的環(huán)保意識也會增加,這樣看來,經(jīng)濟的發(fā)展對環(huán)境污染具有抑制作用。所以本文預(yù)期這種影響是不確定的,需要實證來檢驗。對于數(shù)據(jù)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(shù)對GDP以2001年為不變價進行了平減,再除以各省總?cè)丝跀?shù)便得到人均GDP這一指標。③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)。由于三次產(chǎn)業(yè)對于環(huán)境的影響存在顯著的差異,因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是一個重要的影響因素,第二產(chǎn)業(yè)占比越高,工業(yè)占據(jù)主導(dǎo)作用,必然會促進環(huán)境的惡化;同時,第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也可以降低能源的需求量,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),顯著改善環(huán)境條件。為了同時考慮到二、三產(chǎn)業(yè)的影響,本文使用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比值,即產(chǎn)業(yè)高級化指標來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。本文預(yù)期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級,即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)越高,環(huán)境污染指標越小,即產(chǎn)生負向的影響。④研發(fā)強度(RD)。技術(shù)進步和科技創(chuàng)新對于改善一國的能源消費結(jié)構(gòu)、提高節(jié)能效率具有重要影響。一般而言,研發(fā)能力越強,生產(chǎn)相同的產(chǎn)出所需的資源投入就越少,單位產(chǎn)出的能耗也越低。本文使用工業(yè)內(nèi)研發(fā)支出與工業(yè)增加值的比值來表示研發(fā)強度,本文預(yù)期研發(fā)強度對環(huán)境污染的影響為負。

    本文采用的樣本數(shù)據(jù)為2001—2013年中國30個省份的省級面板數(shù)據(jù)(不含西藏),數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

    2 面板模型實證結(jié)果

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

    表1 靜態(tài)面板的固定效應(yīng)模型估計結(jié)果

    對于二氧化硫排放量。人口的城鎮(zhèn)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(zhèn)化進程的推進,產(chǎn)業(yè)與就業(yè)人口向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)不斷轉(zhuǎn)移,在這一工業(yè)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(yè)優(yōu)先發(fā)展的國家,從而加劇了環(huán)境的污染,促進了二氧化硫的排放;與人口城鎮(zhèn)化相比,土地的城鎮(zhèn)化也在1%的水平下顯著促進了SO2的排放,這主要源于建設(shè)用地和工業(yè)用地的增加同時增加了非農(nóng)產(chǎn)業(yè)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(shù)大小來看,土地城鎮(zhèn)化的系數(shù)明顯小于人口城鎮(zhèn)化的系數(shù),表明人口的非農(nóng)化轉(zhuǎn)移對環(huán)境污染的影響顯著大于土地的非農(nóng)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(yù)期的結(jié)果相符合;人均GDP的估計系數(shù)在1%的水平下顯著為正,因此經(jīng)濟發(fā)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(jīng)濟發(fā)展水平越高,二氧化硫排放量越大;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)顯著抑制了二氧化硫的排放,第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的比值越高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級,排放量越低,這也與預(yù)期的結(jié)果相同;與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相同,研發(fā)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(fā),科技水平越好,單位產(chǎn)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(zhèn)化和土地城鎮(zhèn)化都顯著地促進了二氧化碳的排放量,但是兩者的系數(shù)依然存在顯著的差異,人口城鎮(zhèn)化的影響顯著大于土地城鎮(zhèn)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(jīng)濟水平的發(fā)展,都顯著促進了二氧化碳的排放;而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化發(fā)展,研發(fā)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(jù)環(huán)境的庫茲涅茨曲線,環(huán)境的污染狀況隨著經(jīng)濟的發(fā)展并不一定呈現(xiàn)嚴格的線性關(guān)系,而有可能存在非線性關(guān)系。本文根據(jù)Hansen(1999)提出的靜態(tài)門檻面板模型,將人均GDP作為門檻變量,來分析在不同的經(jīng)濟發(fā)展階段城鎮(zhèn)化進程與環(huán)境污染的非線性關(guān)系。

    3.1門檻面板模型

    以單一門檻模型為例,基本模型設(shè)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(huán)境污染,URBit表示城鎮(zhèn)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(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和研發(fā)支出。I·()為指示函數(shù),當括號內(nèi)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(jù)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(shù),首先需要在觀察值中減去組內(nèi)均值消除個體效應(yīng)得到有:

    然后根據(jù)門檻值γ計算相應(yīng)的參數(shù)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(nèi)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(fù)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(yīng)該對門檻效應(yīng)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(shù)是否顯著不同。因此,不存在門檻值的零假設(shè)為H0:β1=β2,同時構(gòu)造LM統(tǒng)計量:

    其中,S0是零假設(shè)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(tǒng)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(gòu)建與其對應(yīng)的概率值,以檢驗其顯著性。

    3.2門檻面板實證結(jié)果

    根據(jù)上文所設(shè)定的計量模型及檢驗方法,利用stata對數(shù)據(jù)進行處理。首先進行門檻效應(yīng)檢驗。以人均GDP為門檻變量,二氧化硫排放量與人口城鎮(zhèn)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(guān)系,門檻變量人均GDP為8940元和13800元。由此,將城鎮(zhèn)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(zhèn)化存在單一門檻效應(yīng),門檻變量人均GDP為8940元;二氧化碳排放量與土地城鎮(zhèn)化存在雙重門檻效應(yīng),門檻值為7460和1458;二氧化碳排放量與人口城鎮(zhèn)化存在單一門檻效應(yīng),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(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化以及其他控制變量進行門檻回歸,回歸結(jié)果如表2所示。

    表2 門檻面板模型的估計結(jié)果

    根據(jù)回歸結(jié)果(1)可以看出,根據(jù)人均GDP,人口城鎮(zhèn)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(shù)看出,人口的城鎮(zhèn)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(jīng)濟發(fā)展水平的發(fā)展呈現(xiàn)提高的趨勢,即人均GDP越高,人口的非農(nóng)轉(zhuǎn)移對硫排放的影響逐漸增大。這主要因為,在工業(yè)化初期,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向非農(nóng)化發(fā)展,人口也向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)聚集,這勢必對化石能源產(chǎn)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(shù)呈現(xiàn)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(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化發(fā)展也顯著抑制了排放。但是,在門檻面板模型中,研發(fā)支出對環(huán)境污染有抑制作用,但是這種影響并不顯著。根據(jù)回歸結(jié)果(2)人均GDP將土地城鎮(zhèn)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(shù)我們可以看出來土地的城鎮(zhèn)化顯著加劇了硫排放,而且這種影響隨著經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出增強的趨勢,但是這種變化并不像人口城鎮(zhèn)化系數(shù)的變化那樣顯著。這主要因為土地城鎮(zhèn)化對硫排放存在正負兩個方向的作用。一方面,土地的非農(nóng)化促進了工業(yè)、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,從而加劇了二氧化硫的排放,另一方面,由于土地的非農(nóng)轉(zhuǎn)化有很多用途,主要有工業(yè)與房地產(chǎn)業(yè),近幾年隨著經(jīng)濟的發(fā)展,雖然城市建成區(qū)面積在不斷增加,但是土地利用結(jié)構(gòu)卻在發(fā)生變化,房地產(chǎn)建設(shè)用地比例在增加,工業(yè)用地比例在下降,所以工業(yè)用地比例的下降則對環(huán)境污染存在抑制作用。這兩種效應(yīng)疊加在一起才是總的影響效應(yīng),回歸系數(shù)的增大說明土地城鎮(zhèn)化對環(huán)境污染的促進作用要大于抑制作用。根據(jù)回歸結(jié)果(3)門檻變量人均GDP將人口城鎮(zhèn)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(xiàn)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(xiàn)出顯著的增強,這表明人口城鎮(zhèn)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(zhèn)化對碳排放呈現(xiàn)出抑制作用,即城鎮(zhèn)人口越多,人均碳排放越少,可能的解釋是:在經(jīng)濟發(fā)展比較落后的省份或者年份,由于農(nóng)村積累了大量剩余勞動力,他們向城鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)移并未實現(xiàn)真正的就業(yè),即存在隱性失業(yè),這樣便沒有形成真正的產(chǎn)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(shù)為負。其他控制變量則與我們的預(yù)期都一致,能源效率越低,人均GDP越高,碳排放越多;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和研發(fā)支出的增加則抑制了碳排放。根據(jù)回歸結(jié)果(4)我們發(fā)現(xiàn)土地城鎮(zhèn)化顯著促進了二氧化碳的排放,而且這種影響隨著經(jīng)濟的發(fā)展呈現(xiàn)增強趨勢,但是變化并不明顯。

    4 結(jié)論

    本文使用面板模型和門檻面板模型研究了城鎮(zhèn)化進程對環(huán)境污染的影響。首先,固定效應(yīng)面板模型結(jié)果顯示,人口城鎮(zhèn)化與土地城鎮(zhèn)化都顯著地增加了環(huán)境污染,但是相比起來,人口城鎮(zhèn)化的影響要顯著強于土地城鎮(zhèn)化。能源效率的低下、人均GDP的提高都顯著促進了環(huán)境污染,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與研發(fā)支出的增加則顯著抑制了環(huán)境污染。其次,在門檻面板模型中,城鎮(zhèn)化與污染存在顯著的門檻效應(yīng),隨著人均GDP的增加,經(jīng)濟發(fā)展水平的提高,人口城鎮(zhèn)化與土地城鎮(zhèn)化對環(huán)境污染的促進作用逐漸增強,人口城鎮(zhèn)化的系數(shù)變化最顯著,而土地城鎮(zhèn)化的影響系數(shù)則呈現(xiàn)略微的增大。其他控制變量的系數(shù)依然呈現(xiàn)出較強的穩(wěn)定性,與預(yù)期相符合。

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    (責(zé)任編輯/浩天)

    F299.21

    A

    1002-6487(2016)22-0102-03

    國家社會科學(xué)基金重大項目(14ZDA035);重慶國土資源可持續(xù)發(fā)展與創(chuàng)新研究會軟科學(xué)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(zhèn)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(zhèn)化、能源經(jīng)濟。

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