人口集聚、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市空氣質(zhì)量
——基于274個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析

祝 偉，張旭東

（蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，蘭州730000）

改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，躍居世界第二大經(jīng)濟(jì)體，相伴而生的是城鎮(zhèn)化水平的不斷提高。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)人口城鎮(zhèn)化率突破了60%，進(jìn)入了城市社會(huì)時(shí)代。經(jīng)濟(jì)和人口的快速集聚也帶來了一系列諸如交通擁擠、資源緊張、環(huán)境惡化等城市問題，其中對(duì)人們生產(chǎn)生活影響最直接的是空氣質(zhì)量問題。生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》顯示，2019年雖然中國(guó)的空氣質(zhì)量總體上有了明顯改善，但仍然面臨著重大挑戰(zhàn)，全國(guó)337個(gè)地級(jí)及以上城市中，157個(gè)城市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)，占全部城市的46.6%，180個(gè)城市環(huán)境空氣質(zhì)量超標(biāo)，占53.4%，PM2.5年平均濃度為36微克/立方米[1]。不良的空氣質(zhì)量成為制約人民美好生活的重要因素。人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生的污染性氣體是導(dǎo)致空氣質(zhì)量不斷惡化的重要原因（童玉芬和王瑩瑩，2014），而且大氣污染程度與人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有較強(qiáng)的聯(lián)系，可持續(xù)發(fā)展理論把人口、經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境放在統(tǒng)一的框架里進(jìn)行分析，如何把握人口、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的關(guān)系以及促進(jìn)三者協(xié)同發(fā)展是當(dāng)下經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的一大熱點(diǎn)[2]。從事實(shí)特征來看，霧霾是空氣污染的主要表現(xiàn)形式，多發(fā)于華北地區(qū)，長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)也日益嚴(yán)重，而這些地區(qū)又是人口和經(jīng)濟(jì)的雙重集聚區(qū)，有必要思考三者之間是否有耦合性？如果有，影響機(jī)制又是怎樣的？不同人口集聚水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)這種影響是否存在異質(zhì)性？區(qū)域之間是否存在非線性的空間聯(lián)系？對(duì)這些問題的研究可以為新型城鎮(zhèn)化發(fā)展和治理霧霾污染提供科學(xué)依據(jù)，并對(duì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述和理論假說

（一）文獻(xiàn)綜述

協(xié)調(diào)好人口和環(huán)境之間的關(guān)系是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必要條件。在馬歇爾提出集聚的概念后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)人口集聚、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染之間的關(guān)系進(jìn)行了深入的研究。對(duì)于人口與環(huán)境之間的關(guān)系，形成了以下三種基本觀點(diǎn)：一是人口集聚加劇了環(huán)境污染，王興杰等（2015）以第一階段實(shí)施新空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的74個(gè)城市為例研究發(fā)現(xiàn)人口密度的不斷提高是導(dǎo)致城市空氣質(zhì)量明顯下降的根本原因[3]，邵帥等（2016）研究發(fā)現(xiàn)人口集聚的規(guī)模效應(yīng)大于集聚效應(yīng)，人口密度提高對(duì)霧霾污染具有顯著的正向影響[4]；二是人口集聚有利于遏制環(huán)境污染，梁偉等（2017）運(yùn)用空間聯(lián)立方程模型考察了人口集聚、工業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)集聚與霧霾污染的相互作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)人口集聚和霧霾污染之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[5]；三是人口集聚與環(huán)境污染不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是復(fù)雜的動(dòng)態(tài)非線性關(guān)系，分別呈倒“U”型（李泉和馬黃龍，2016[6]）、正“N”型（陶長(zhǎng)琪和彭永樟，2017[7]）以及區(qū)分生產(chǎn)和生活污染呈正“N”型和正“U”型（肖周燕，2015[8]）等非線性關(guān)系。

對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染之間的關(guān)系，學(xué)界主要圍繞Grossman和Krueger（1995）提出的環(huán)境庫茲列茨曲線（EKC）進(jìn)行討論，EKC曲線表明環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)長(zhǎng)期呈倒“U”型曲線，環(huán)境污染程度隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平提升呈先上升后下降的趨勢(shì)[9]。有學(xué)者認(rèn)為EKC曲線適用于中國(guó)，吳玉萍等（2002）以北京市為例發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾存在EKC曲線[10]；孫攀等（2019）以中國(guó)281個(gè)地級(jí)及以上城市為樣本研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)（整體）、東部地區(qū)及中西部地區(qū)均存在霧霾污染EKC曲線，且距離拐點(diǎn)分別為中等、較近及較遠(yuǎn)[11]。也有學(xué)者持不同意見：盧華和孫華臣（2015）基于省會(huì)城市和直轄市的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染存在“N”型關(guān)系[12]；邵帥等（2016）采用1998～2012年中國(guó)省域PM2.5濃度面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染存在正“U”型關(guān)系，EKC假說所指出的污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“脫鉤”階段何時(shí)到來尚不明朗[4]；劉華軍和裴延峰（2017）基于160個(gè)地級(jí)及以上城市的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染存在單調(diào)遞減關(guān)系[13]。

就以往文獻(xiàn)來看，人口、經(jīng)濟(jì)與空氣污染之間的關(guān)系尚未形成定論，在研究方法上仍有不足，本文就以下方面進(jìn)行改進(jìn)：首先以全國(guó)274個(gè)地級(jí)及以上城市的數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行研究，克服了以往部分文獻(xiàn)基于省會(huì)城市、直轄市等大型城市樣本量太少導(dǎo)致結(jié)論不具有一般性的缺點(diǎn)；其次，霧霾污染并非單純的局部問題，本地區(qū)的污染會(huì)在大氣環(huán)流等自然因素和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、貿(mào)易等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素下對(duì)領(lǐng)近地區(qū)的空氣質(zhì)量產(chǎn)生影響，馬麗梅和張曉（2014）的研究表明中國(guó)霧霾污染存在明顯的空間溢出效應(yīng)，因此本文引入空間計(jì)量方法綜合考察霧霾污染的空間效應(yīng)及影響因子[14]；最后，本文加入了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開放水平等控制變量全面考察霧霾污染的影響因素，并考慮了氣象條件風(fēng)對(duì)霧霾污染的影響。

（二）理論假說

人口集聚存在“集聚效應(yīng)”和“規(guī)模效應(yīng)”?！凹坌?yīng)”表現(xiàn)為：一是人口集聚會(huì)縮短居民的出行距離，并且公共交通的使用會(huì)降低私家車需求，從而達(dá)到減排的效果[15][16]；二是人口集聚往往意味著資源要素的集聚，進(jìn)而提高了資源的利用效率[17]；三是人口集聚會(huì)提高居民的環(huán)保意識(shí)，從而迫使政府采取更嚴(yán)厲的環(huán)境監(jiān)管措施，并監(jiān)督企業(yè)的排污行為[16]；四是人口集聚會(huì)帶來技術(shù)的進(jìn)步，清潔技術(shù)的使用會(huì)降低污染物的排放[19]?！耙?guī)模效應(yīng)”主要表現(xiàn)為人口的無序集聚和低水平擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致城市建筑耗能、家用汽車耗能、家用電器三大耗能顯著提升，增加了污染物的排放，同時(shí)人口增加會(huì)產(chǎn)生“擁堵效應(yīng)”，住房的增加及高密度的建筑物不利于污染物的擴(kuò)散。另外鄰近地區(qū)的環(huán)境狀況與本地區(qū)息息相關(guān)，技術(shù)溢出、人口流動(dòng)會(huì)降低鄰近地區(qū)的污染，但是風(fēng)等氣象條件會(huì)帶動(dòng)污染物擴(kuò)散。人口集聚對(duì)空氣污染的影響機(jī)制隨著“集聚效應(yīng)”和“規(guī)模效應(yīng)”的作用呈復(fù)雜多變的形式。

據(jù)此，本文提出假說1：人口集聚對(duì)空氣污染具有空間溢出作用，且二者之間存在非線性關(guān)系。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的關(guān)系可以從規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)三個(gè)方面解釋，規(guī)模效應(yīng)即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越快，資源投入越多，從而產(chǎn)生更多的污染物；技術(shù)效應(yīng)即生產(chǎn)率的提高和清潔技術(shù)的使用會(huì)降低污染物的排放；結(jié)構(gòu)效應(yīng)即經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)存在早期農(nóng)業(yè)向能源密集型重工業(yè)轉(zhuǎn)變、后期重工業(yè)向低污染的服務(wù)業(yè)和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變的兩階段趨勢(shì)。隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，以上三種效應(yīng)共同作用對(duì)污染物排放產(chǎn)生不同影響，另外現(xiàn)行官員績(jī)效考核機(jī)制會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)政府出于自身利益的考量，模仿本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，引起政府間的“惡性競(jìng)爭(zhēng)”加劇污染[20]。

據(jù)此，本文提出假說2：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)空氣污染存在空間溢出作用，且二者之間存在非線性關(guān)系。

二、模型設(shè)定

（一）變量及數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量

空氣質(zhì)量（PM2.5）：空氣質(zhì)量不佳的主要表現(xiàn)形式是霧霾，影響霧霾的三大污染物分別是二氧化硫、二氧化氮及可吸入懸浮顆粒物，可吸入顆粒物被人吸入后，會(huì)累積在呼吸系統(tǒng)中，引發(fā)許多疾病?？晌腩w粒物主要有PM10和PM2.5，且直徑越小，進(jìn)入呼吸道的部位越深，危害越大。因此本文采用PM2.5濃度作為代理變量衡量空氣質(zhì)量，由于我國(guó)PM2.5的數(shù)據(jù)從2015年之后才開始公布，考慮數(shù)據(jù)的可比性，本文數(shù)據(jù)來源于哥倫比亞大學(xué)國(guó)際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心和巴特爾研究所的官方網(wǎng)站。

2.核心解釋變量

人口集聚（pop）：人口密度能很好地衡量人口集聚水平，反映單位面積土地上人口活動(dòng)的區(qū)域水平。人口密度可以用常住人口密度、非農(nóng)人口密度等，但是上述指標(biāo)低估了市轄區(qū)的人口密度，本文采用城鎮(zhèn)人口與建成區(qū)面積的比值來表示人口密度。

3.控制變量

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（gdp）：本文用人均GDP指標(biāo)即各城市當(dāng)年地區(qū)生產(chǎn)總值除以年末總?cè)丝趤砗饬砍鞘薪?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并以2005 年為基期進(jìn)行平減處理，消除通貨膨脹等價(jià)格因素的影響，得到實(shí)際人均GDP。

技術(shù)水平（t）：技術(shù)水平越高，通常意味著污染物排放越低，但是考慮到能源回彈效應(yīng)的潛在影響（邵帥等，2013），即新技術(shù)提高能源效率之后，會(huì)刺激消費(fèi)者和生產(chǎn)者使用更多能源，結(jié)果可能不會(huì)達(dá)到能源消耗減少預(yù)期，甚至可能增加，其實(shí)際影響不確定[21]。本文用績(jī)效型技術(shù)指標(biāo)即單位能源消費(fèi)的實(shí)際GDP（2005年不變價(jià)格）度量。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（s）：第二產(chǎn)業(yè)多為高能耗和高排放的行業(yè)，其化石燃料燃燒產(chǎn)生的廢氣與建筑揚(yáng)塵是空氣污染的重要源頭。本文采用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重測(cè)度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，預(yù)計(jì)系數(shù)為正。

對(duì)外開放（fdi）：外商直接投資與環(huán)境污染之間的關(guān)系尚未形成一致結(jié)論，“污染避難所”假說認(rèn)為跨國(guó)企業(yè)更傾向在環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)低下的國(guó)家或地區(qū)進(jìn)行投資和生產(chǎn)，從而加重環(huán)境污染（List&Catherine，2000）[22]。“污染光環(huán)”假說認(rèn)為外商有更高的技術(shù)水平，可以通過技術(shù)外溢效應(yīng)來改善當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境狀況（Frankel，2003，許士春和何正霞，2007）[23][24]。也有學(xué)者認(rèn)為外商投資可以通過技術(shù)、規(guī)模、規(guī)制和結(jié)構(gòu)等多維影響，結(jié)果不確定（He，2006）[25]。本文用城市實(shí)際利用外商直接投資額占該地區(qū)GDP的比重衡量對(duì)外開放。當(dāng)年省會(huì)城市實(shí)際利用外商直接投資額按照當(dāng)年人民幣兌美元匯率中間價(jià)折算為人民幣。

交通運(yùn)輸（tri）：機(jī)動(dòng)車尾氣排放的污染物是影響空氣中細(xì)微顆粒物含量的重要因素，采用單位建成區(qū)面積公路里程予以表征，預(yù)計(jì)系數(shù)為正。

風(fēng)速（w）：風(fēng)對(duì)污染物的濃度有明顯的影響，大風(fēng)可以吹散漂浮于上空的大氣污染物，本文選取最近站點(diǎn)的年平均風(fēng)速作為控制變量，預(yù)計(jì)系數(shù)為負(fù)。

受限于霧霾衛(wèi)星監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)時(shí)間區(qū)間選定為2005-2016 年。由于部分城市數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，因此本文共收集了中國(guó)274 個(gè)地級(jí)及以上城市的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，部分缺失值采取插值法進(jìn)行補(bǔ)充。所有數(shù)據(jù)均來自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)建設(shè)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、CEIC數(shù)據(jù)庫、中國(guó)氣象局和各省市統(tǒng)計(jì)局。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）模型設(shè)定

Rose等（1998）提出的STRIPAT模型是研究人口、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境問題的經(jīng)典模型，但是該模型假定變量之間的關(guān)系是線性的，為檢驗(yàn)人口集聚對(duì)空氣質(zhì)量的非線性影響，在STRIPAT模型的基礎(chǔ)上加入人口集聚的二次項(xiàng)作為基礎(chǔ)模型，同時(shí)為檢驗(yàn)經(jīng)典的EKC假說加入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的二次項(xiàng)進(jìn)行估計(jì)[26]。

STRIPAT模型中環(huán)境影響I用pm2.5it濃度表示，人口P、人均財(cái)富A和技術(shù)水平T分別使用人口密度popit，人均GDPlngdpit，能耗水平lntit表示，Xit表示一組控制變量，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，下標(biāo)表示第i城市第t年份。

前文所述有研究表明霧霾污染存在空間溢出效應(yīng)，此時(shí)繼續(xù)在空間同質(zhì)性假設(shè)下估計(jì)是有偏的（Lesage，Pace，2009），因此本文將空間因素納入對(duì)人口集聚、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與空氣質(zhì)量關(guān)系的研究，構(gòu)建空間計(jì)量模型進(jìn)行分析[27]?？臻g計(jì)量模型一般在空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）三者中選擇。空間杜賓模型結(jié)合了空間滯后模型和空間誤差模型的優(yōu)點(diǎn)，可以同時(shí)考察被解釋變量、解釋變量及不可觀察的隨機(jī)沖擊的空間影響，其模型形式如下：

當(dāng)SDM模型中解釋變量空間交互作用不存在時(shí)，即θi= 0時(shí)，就得到SAR模型：

當(dāng)SDM 模型中解釋變量空間交互系數(shù)θi和被解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)δ 之間滿足θi+ δβi= 0時(shí)，就得到SEM模型：

其中pm2.5it為i城市t年份的PM2.5濃度值，popit為i城市t年份的人口密度，Xmit為i城市t年份第m個(gè)控制變量，W為空間權(quán)重矩陣，μit和εit是服從獨(dú)立同分布的擾動(dòng)項(xiàng)。

（三）空間權(quán)重矩陣

構(gòu)造合適的空間權(quán)重矩陣是準(zhǔn)確度量霧霾污染空間相關(guān)性的前提，為增強(qiáng)結(jié)論的穩(wěn)健性，本文選擇地理距離權(quán)重矩陣、地理距離衰減權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)地理嵌套矩陣三種矩陣來進(jìn)行研究。第一種為地理距離權(quán)重矩陣(W1)，其中元素wij代表i地區(qū)與j地區(qū)之間距離的倒數(shù)?？紤]到隨著地理距離的增加，兩地之間的空間相關(guān)性會(huì)加速衰減，因此本文構(gòu)建地理距離衰減權(quán)重矩陣(W2)，其中元素wij代表i地區(qū)與j地區(qū)之間距離平方的倒數(shù)。由于單獨(dú)考慮地理因素而忽略經(jīng)濟(jì)因素會(huì)存在一定的局限性，因此本文構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理嵌套矩陣(W3)，其中元素wij代表i地區(qū)與j地區(qū)之間距離的倒數(shù)與i地區(qū)人均實(shí)際GDP年均值占全部地區(qū)人均實(shí)際GDP年均值比重的乘積。

三、實(shí)證分析

（一）空間效應(yīng)檢驗(yàn)

為對(duì)人口集聚和霧霾污染的空間效應(yīng)進(jìn)行全面考察，我們分別采用ESDA 中的全域和局域空間相關(guān)性指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，全域空間相關(guān)性通常采用Moran’s I進(jìn)行測(cè)度，其計(jì)算公式是：

使用stata16對(duì)2005～2016年274個(gè)城市的人口集聚、霧霾污染在地理距離衰減權(quán)重矩陣下進(jìn)行全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)。

表2 人口集聚與霧霾污染的全局相關(guān)性檢驗(yàn)

人口集聚和霧霾污染Moran’s I在2005年至2016年間均大于0，均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，即二者均呈現(xiàn)出顯著的正向空間依賴性，從表中可以看出霧霾污染比人口集聚有更高的空間相關(guān)性，同時(shí)人口集聚空間相關(guān)性近年顯著增強(qiáng)。在全局Moran’s I的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Moran散點(diǎn)圖來檢驗(yàn)不同區(qū)域人口集聚和霧霾污染的差異性，由于篇幅限制本文僅匯報(bào)在W2矩陣下代表性年份2006年、2016年的結(jié)果，如圖1所示。

圖1 2006人口集聚Moran散點(diǎn)圖

圖2 2016人口集聚Moran散點(diǎn)圖

圖3 2006霧霾污染Moran散點(diǎn)圖

圖4 2016霧霾污染Moran散點(diǎn)圖

從圖上可以看出2006年和2016年人口集聚方面和霧霾污染大部分城市位于第一三象限，即呈現(xiàn)出“高—高”型和“低—低”型，且霧霾污染的正相關(guān)性更強(qiáng)。人口集聚2016年相較2006年更加集中，關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)，霧霾污染2016年相較于2006年分布在第一象限的城市明顯減少，分布在第三象限的城市明顯增加，即部分城市由“高—高”型向“低—低”型轉(zhuǎn)換，這也印證了近幾年實(shí)行的霧霾治理政策初見成效。

全局空間相關(guān)性反映了空間變量的整體狀況，但有可能忽略局部的非典型性特征，因而還需要進(jìn)行局部空間相關(guān)性分析，局部Moran’s I如下所示：

各符號(hào)含義同全局Moran’s I相同，在此不再贅述。Ii為正表示“高—高”型或者“低—低”型，Ii為負(fù)表示“低—高”型或者“高—低”型。本文根據(jù)各城市局部Moran’s I及其顯著性，重點(diǎn)關(guān)注“高—高”型集聚城市，限于篇幅本文僅匯報(bào)2016 年人口集聚和霧霾污染“高—高”型集聚城市（以矩陣W2為例）。

表3 2016年“高—高”型集聚城市

人口集聚方面，可以看出人口由中西部地區(qū)向東部沿海地區(qū)集聚的趨勢(shì)非常明顯，山東、廣東和蘇浙滬地區(qū)存在顯著的“高—高”型人口集聚區(qū)，中部地區(qū)人口主要向省會(huì)城市集聚，西部地區(qū)并無“高—高”型人口集聚區(qū)，從其動(dòng)態(tài)演化過程來看，東部地區(qū)人口集聚存在擴(kuò)大趨勢(shì)，揚(yáng)州、南通等在2010 年加入“高—高”型集聚區(qū)，連云港、汕頭等在2016 年加入了人口集聚區(qū)；中部地區(qū)存在收縮趨勢(shì)，蕪湖、淮南、淮北在2016年退出人口“高—高”型集聚區(qū)。霧霾污染方面，東部和中部城市存在顯著的“高—高”型霧霾污染集聚區(qū)，西部城市并無“高—高”型霧霾污染集聚區(qū)，從動(dòng)態(tài)演變過程來看，霧霾污染集聚區(qū)在東部地區(qū)有擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，北京和秦皇島在2010年后加入“高—高”型集聚區(qū)；而在中部城市存在收縮態(tài)勢(shì)，南昌、常德等和武漢、荊州等于2010年、2016年相繼出霧霾污染集聚區(qū)。從其空間演化來看，霧霾污染與人口集聚有很大的耦合性，區(qū)域一體化特征比較明顯，二者是巧合還是具有因果聯(lián)系，接下來進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

（二）空間計(jì)量模型檢驗(yàn)

LM 檢驗(yàn)中既滿足SEM 模型，又滿足SAR 模型，且都在1%的水平下顯著，因此初步選擇SDM 模型。從LR 檢驗(yàn)的結(jié)果來看，在矩陣W2 下LR 檢驗(yàn)P 值均小于0.001，SDM 不能退化為SAR 模型或SEM 模型，LM檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)結(jié)果一致，均認(rèn)為選擇SDM模型更優(yōu)。若選擇SDM模型，Hausman檢驗(yàn)表明固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。

（三）模型回歸結(jié)果分析

為保證建模的合理性，本文依次對(duì)OLS、空間誤差模型、空間滯后模型、空間杜賓模型進(jìn)行估計(jì)，為檢驗(yàn)經(jīng)典的EKC 假說，模型5 在模型4 的基礎(chǔ)上加入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的二次項(xiàng)進(jìn)行估計(jì)。

從空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果來看，空間自回歸系數(shù)ρ 都在1%的水平下顯著，且均為正值，表明霧霾存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)，即在自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的雙重影響下，一個(gè)城市空氣質(zhì)量會(huì)顯著影響鄰近城市的空氣質(zhì)量，并且呈同向變動(dòng)，這說明大氣污染的治理需要多管齊下，各級(jí)政府要根據(jù)國(guó)務(wù)院發(fā)布的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》進(jìn)行跨省份跨區(qū)域聯(lián)合治理霧霾。下面對(duì)各解釋變量進(jìn)行分析：

表4 空間計(jì)量模型檢驗(yàn)

表5 模型估計(jì)結(jié)果

1.人口集聚

人口集聚與霧霾污染呈顯著的倒“U”型關(guān)系，即霧霾污染程度隨著人口集聚水平提升呈先上升后下降的趨勢(shì)，這符合預(yù)期，與李泉和馬黃龍（2016）的研究結(jié)論一致[13]。本文的研究結(jié)果表明不同發(fā)展時(shí)期“規(guī)模效應(yīng)”與“集聚效應(yīng)”強(qiáng)弱不同，通過計(jì)算拐點(diǎn)發(fā)現(xiàn)大部分城市都沒有越過拐點(diǎn)，這間接說明當(dāng)前城鎮(zhèn)化水平不高，人口集聚并沒有帶來生活環(huán)境質(zhì)量提升，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)越過拐點(diǎn)的城市有退化的趨勢(shì)，2006年越過拐點(diǎn)的城市有80個(gè)，2010年張家口、南昌、福州等城市退回了拐點(diǎn)，越過拐點(diǎn)的城市只有41個(gè)，而到了2016年僅有14個(gè)城市處于曲線的右側(cè)，石家莊、長(zhǎng)沙、貴陽等地均退回了拐點(diǎn)，說明人口越來越向大城市集聚，空間上這些城市主要分布在東部地區(qū)，對(duì)于越過拐點(diǎn)的城市而言，“集聚效應(yīng)”大于“規(guī)模效應(yīng)”，集聚能夠緩解霧霾污染?？傮w來看，我國(guó)大部分城市人口集聚的正外部性仍沒有體現(xiàn)出來，要提高城市化水平，加強(qiáng)人口素質(zhì)建設(shè)，充分發(fā)揮人口集聚的“集聚效應(yīng)”。

2.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

從模型的回歸結(jié)果來看，人均GDP一次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)為正，但二次項(xiàng)系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染呈不顯著的正“U”型曲線，一定程度上說明未來一段時(shí)間隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)霧霾污染也會(huì)加重，EKC假說污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)“脫鉤”階段尚未出現(xiàn)。整體上不顯著可能是由于空間異質(zhì)性的原因，東部、中部、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平差距較大，因此將在下文分地區(qū)回歸，檢驗(yàn)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾之間的關(guān)系。

3.技術(shù)水平

技術(shù)水平的值越大，意味著能源效率越高，單位能源產(chǎn)生的GDP越多，技術(shù)水平系數(shù)為正且在1%的水平下顯著，說明技術(shù)水平的提高并不能緩解霧霾污染，間接說明《中國(guó)的能源政策（2012）》中通過提高能效節(jié)能減排政策實(shí)施并沒有達(dá)到預(yù)期的效果。雖然技術(shù)進(jìn)步提高能效有助于減少廢氣的排放，但是在改善的同時(shí)能源需求也會(huì)擴(kuò)張，新的能源需要又會(huì)加重霧霾污染，當(dāng)能源擴(kuò)張帶來的負(fù)面影響大于能效提高的正面影響時(shí)，表現(xiàn)出污染物不降反升的態(tài)勢(shì)。前文所述研究表明中國(guó)能源消費(fèi)存在回彈效應(yīng)，不能單純期望通過改進(jìn)能源效率來減少霧霾污染，因此，在制定環(huán)保政策時(shí)應(yīng)組合多種政策來制約能源的回彈效應(yīng)，同時(shí)通過產(chǎn)業(yè)升級(jí)，加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型來緩解能源的回彈效應(yīng)。

4.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

從回歸結(jié)果來看，系數(shù)為正且在1%的水平下顯著。第二產(chǎn)業(yè)是能耗最大也是污染物排放最多的產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)值占比越大，意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以二產(chǎn)為主，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不均衡。改革開放以來，我國(guó)工業(yè)化取得巨大成就，但是由于發(fā)展方式過于粗放，主要集中于重工業(yè)，造成資源消耗過大，與生態(tài)環(huán)境之間的矛盾日益銳化。因此，應(yīng)通過政策積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)轉(zhuǎn)型，淘汰落后過剩產(chǎn)能，對(duì)環(huán)境友好型相關(guān)產(chǎn)業(yè)給予信貸支持和補(bǔ)貼，走循環(huán)經(jīng)濟(jì)，綠色經(jīng)濟(jì)的道路，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

5.對(duì)外開放

系數(shù)為負(fù)在10%的水平下顯著，表明FDI能夠降低霧霾污染濃度，這與Frankel（2003）和許士春和何正霞（2007）的研究結(jié)論一致[23-24]。從規(guī)模上來看，F(xiàn)DI流入導(dǎo)致的擴(kuò)大化生產(chǎn)必然要求資源要素投入增加，從而加重環(huán)境污染，從結(jié)構(gòu)上來看，F(xiàn)DI的流入會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，當(dāng)FDI流向第二產(chǎn)業(yè)時(shí)會(huì)導(dǎo)致資源密集型產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張，從而加重了霧霾污染，流向第三產(chǎn)業(yè)時(shí)會(huì)緩解霧霾污染，從效率上看，相較于東道國(guó)企業(yè)，外商具有高的技術(shù)效率，F(xiàn)DI 的流入會(huì)通過更高的技術(shù)水平和技術(shù)溢出降低環(huán)境污染。綜合來看，“污染光環(huán)”假設(shè)得到驗(yàn)證，F(xiàn)DI的正外部性大于負(fù)外部性。因此，在引入FDI時(shí)，應(yīng)考慮當(dāng)?shù)丨h(huán)境和資源的承載能力，設(shè)立嚴(yán)格的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵(lì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資，發(fā)揮FDI的正外部性，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展。

6.交通運(yùn)輸

系數(shù)為正數(shù)，且在1%的水平下顯著，單位面積公路里程的增加會(huì)加劇霧霾污染。機(jī)動(dòng)車尾氣排放是導(dǎo)致城市霧霾的主要原因，一方面寬敞的道路能夠減少交通擁擠，有利于燃料的充分燃燒，減少廢氣排放，另一方面城市建設(shè)快速擴(kuò)張與機(jī)動(dòng)車保有量增加形成雙向循環(huán)，道路面積越大往往意味著機(jī)動(dòng)車數(shù)量越多，排放的污染物也越多。綜合來看，機(jī)動(dòng)車尾氣排放仍是霧霾污染的重要元兇之一，應(yīng)提高公共交通的使用效率，推廣新能源汽車，減少尾氣排放。

7.風(fēng)速

系數(shù)為負(fù)數(shù)且在1%的水平下顯著，大風(fēng)能夠降低霧霾污染濃度。研究表明風(fēng)帶的風(fēng)向異常變化和強(qiáng)度變化對(duì)霧霾發(fā)生有重要的影響，是霧霾突發(fā)的重要原因。風(fēng)力強(qiáng)度增加會(huì)造成空氣流動(dòng)性提高，對(duì)污染物輸送的同時(shí)有稀釋沖淡的作用，從而緩解霧霾污染。

（四）效應(yīng)分解

在納入空間滯后項(xiàng)的空間計(jì)量模型中，解釋變量對(duì)被解釋變量的影響不能簡(jiǎn)單用的回歸系數(shù)即點(diǎn)估計(jì)來解讀，某個(gè)解釋變量的變化不僅會(huì)對(duì)本地區(qū)被解釋變量產(chǎn)生影響，而且會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生影響，同時(shí)鄰近地區(qū)通過反饋?zhàn)饔糜肿饔糜诒镜貐^(qū)。LeSage和Pace（2009）通過SDM偏微分方法來分解解釋變量對(duì)被解釋變量的影響，分為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)[27].直接效應(yīng)反映解釋變量對(duì)當(dāng)?shù)乇唤忉屪兞康钠骄绊懀婚g接效應(yīng)又稱空間溢出效應(yīng)，反映解釋變量對(duì)周邊地區(qū)被解釋變量的平均影響；總效應(yīng)是解釋變量對(duì)全部區(qū)域被解釋變量的平均影響。因?yàn)樯衔慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的二次項(xiàng)未通過顯著性檢驗(yàn)，本文用偏微分法對(duì)模型4的回歸結(jié)果進(jìn)行分解，得到直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

表6 空間杜賓模型的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)

從表中可以看出三種矩陣下，雖然系數(shù)大小和顯著性不同，但是各個(gè)因素的影響方向是一致的，以空間權(quán)重W2設(shè)定下的結(jié)果為例進(jìn)行討論。人口集聚對(duì)本地區(qū)霧霾污染的直接效應(yīng)呈倒“U”型曲線，間接效應(yīng)同樣也呈倒“U”型。對(duì)本地區(qū)而言人口集聚前期“規(guī)模效應(yīng)”大于“集聚效應(yīng)”導(dǎo)致霧霾污染加重，對(duì)鄰近地區(qū)而言，本地人口集聚往往伴隨著鄰近地區(qū)人口流動(dòng)和遷移，導(dǎo)致鄰近地區(qū)人口密度降低，但是由于兩地的經(jīng)濟(jì)社會(huì)聯(lián)系和地理聯(lián)系，霧霾污染具有空間溢出效應(yīng)，鄰近地區(qū)人口密度下降的正邊際值并不能抵消掉本地霧霾污染溢出的負(fù)邊際值，導(dǎo)致鄰近地區(qū)間接承擔(dān)了霧霾污染的成本，形成“近朱者赤近墨者黑”的現(xiàn)象。當(dāng)人口集聚到一定規(guī)模時(shí)，集聚速度下降，“集聚效應(yīng)”大于“規(guī)模效應(yīng)”，本地霧霾污染程度得到緩解，同時(shí)本地“集聚效應(yīng)”帶來的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)，鄰近地區(qū)“規(guī)模效應(yīng)”的減少和本地技術(shù)溢出會(huì)同時(shí)導(dǎo)致鄰近地區(qū)霧霾污染水平下降，并且本地霧霾污染水平的下降對(duì)鄰近地區(qū)有“示范效應(yīng)”，雙重作用下本地區(qū)人口集聚會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)霧霾污染程度也得到緩解。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為負(fù)值，且在1%的水平下顯著，說明本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)本地區(qū)和鄰近地區(qū)的霧霾污染均具有改善作用。經(jīng)濟(jì)水平的增長(zhǎng)會(huì)帶來清潔技術(shù)的應(yīng)用和治污投資額的增加，從而緩解霧霾污染，另一方面隨著人均收入的提高，居民對(duì)生活環(huán)境質(zhì)量有了更高的要求，會(huì)通過輿論作用反向監(jiān)督政府的治污行為，技術(shù)溢出和本地區(qū)的“示范效應(yīng)”會(huì)降低鄰近霧霾污染。

本地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比提高會(huì)提升本地的霧霾污染程度，但會(huì)降低鄰近地區(qū)的霧霾污染程度。在規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用下，產(chǎn)業(yè)會(huì)在空間上集聚，往往會(huì)吸引周邊地區(qū)的人力、技術(shù)和資本等資源的流入，使得周邊地區(qū)資源流出，通過轉(zhuǎn)移高污染產(chǎn)業(yè)改善鄰近地區(qū)霧霾污染。技術(shù)水平和對(duì)外開放水平直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為正值，但是技術(shù)水平的間接效應(yīng)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，對(duì)外開放水平的直接效應(yīng)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，不具有統(tǒng)計(jì)意義。交通運(yùn)輸直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為正，交通運(yùn)輸具有很強(qiáng)的區(qū)域關(guān)聯(lián)性，一個(gè)地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)增加往往會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而提高了霧霾污染程度。氣象條件風(fēng)覆蓋范圍廣，半徑往往達(dá)到上百公里，且在區(qū)域內(nèi)流動(dòng)性強(qiáng)，相鄰地區(qū)風(fēng)力衰減程度緩慢，所以其直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為負(fù)值。

（五）分地區(qū)回歸結(jié)果分析

由于各個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地理位置存在差異，為了能清楚看出霧霾污染的時(shí)空特征，本文將進(jìn)一步分地區(qū)進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)，參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2017年的劃分標(biāo)準(zhǔn)將274個(gè)城市按照東、中、西分為三部分，各地區(qū)具體回歸結(jié)果如下表所示：

從上表可以看出，東部和西部人口集聚與霧霾污染呈現(xiàn)顯著的倒“U”型關(guān)系，通過計(jì)算拐點(diǎn)大部分城市處于曲線的左側(cè)，即霧霾污染隨著城市人口的集聚而增加，而中部地區(qū)呈不顯著的“U”型。其可能的原因是總體來看，人口向東部城市集中的趨勢(shì)明顯，中部地區(qū)處于人口流失的階段，人口向省內(nèi)大城市集聚的效應(yīng)被弱化，規(guī)模效應(yīng)降低，導(dǎo)致人口集聚的同時(shí)霧霾污染程度下降。

表7 分地區(qū)回歸結(jié)果

東部和中部經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染呈顯著的正“U”型關(guān)系，西部地區(qū)呈顯著的倒“U”型關(guān)系。東中部地區(qū)正“U”型可能的原因是經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，資源的集中提高了利用效率，工業(yè)化水平不高且排放的污染物規(guī)模有限，未超出環(huán)境的承載能力，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境質(zhì)量轉(zhuǎn)好，但這段時(shí)間是短暫的，工業(yè)化的迅速發(fā)展導(dǎo)致清潔技術(shù)的排污效率趕不上污染物的排放速度，治污的邊際成本和機(jī)會(huì)成本大幅度上升，最終導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與污染物排放呈同向變動(dòng)。進(jìn)一步計(jì)算該“U”型曲線的拐點(diǎn)值，我們發(fā)現(xiàn)東部沿海地區(qū)的大部分城市已經(jīng)越過了“U”型曲線的拐點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)伴隨著霧霾污染的加重，從省份來看，人均GDP較高的北京、上海、天津、廣州、江蘇等地區(qū)率先越過拐點(diǎn)，山東、遼寧、浙江等省份緊隨其后，形成了連片趨勢(shì)，中西部地區(qū)相對(duì)比較安全，進(jìn)一步說明當(dāng)下治霾形勢(shì)的嚴(yán)峻。

表8 越過拐點(diǎn)的部分城市（人均GDP）

東部地區(qū)和中部地區(qū)對(duì)外開放水平與霧霾污染呈正相關(guān)的關(guān)系，但沒有通過顯著性檢驗(yàn)，西部地區(qū)外對(duì)外開放水平能夠緩解霧霾污染，其可能的原因是沿海地區(qū)由于區(qū)位優(yōu)勢(shì)和歷史原因吸引了大量的外資，但是FDI結(jié)構(gòu)存在差異，前期引入外資多投向高污染行業(yè)，后期引資標(biāo)準(zhǔn)提高，在環(huán)保政策和治污投資額加大等綜合作用下與總體回歸結(jié)果基本相同但不顯著，西部地區(qū)FDI流入時(shí)間短且規(guī)模較小，但與沿海地區(qū)一樣享受相同的環(huán)保政策，高質(zhì)量的FDI降低了霧霾污染。西部地區(qū)二產(chǎn)占比提高雖然加劇了霧霾污染，但并不顯著，其可能的原因是中國(guó)工業(yè)分布從東部沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)遞減，西部地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值比較小，對(duì)霧霾污染的邊際貢獻(xiàn)不如東部和中部地區(qū)，造成最后的回歸結(jié)果不顯著。其余控制變量的系數(shù)和顯著性與總體回歸模型基本一致，在此不過多描述。

（六）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文分別構(gòu)建地理距離權(quán)重矩陣、地理距離衰減權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)地理嵌套權(quán)重矩陣三種矩陣以檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果是否穩(wěn)健。從本文上部分的回歸結(jié)果來看，雖然不同矩陣之下的回歸系數(shù)存在變化，但是方向和顯著性均未出現(xiàn)明顯矛盾之處，因此可以認(rèn)為研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

四、研究結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

通過使用空間計(jì)量方法，本文以我國(guó)2005～2016年274個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證研究了人口集聚、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與空氣質(zhì)量之間的關(guān)系及空間溢出效應(yīng)，其結(jié)果表明：

第一，霧霾污染具有顯著的空間溢出效應(yīng)，存在“高—高”集聚和“低—低”集聚的空間特征。從動(dòng)態(tài)演化來看，霧霾污染與人口集聚有很大的空間耦合性，在東部地區(qū)有擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，在中部地區(qū)有收縮態(tài)勢(shì)，區(qū)域一體化特征比較明顯。

第二，人口集聚與霧霾污染存在非線性的倒“U”型空間關(guān)系，其空間溢出效應(yīng)也呈倒“U”型?？傮w來看，大部分城市都沒有越過拐點(diǎn)，即隨著人口向城市集中，霧霾污染程度也逐漸加劇，另外越過拐點(diǎn)的城市存在退化的趨勢(shì)。經(jīng)典的EKC假說沒有得到驗(yàn)證，東部和中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染呈顯著的正“U”型曲線，西部地區(qū)為倒“U”型曲線，且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有負(fù)向溢出效應(yīng)。

第三，由于能源的回彈效應(yīng)，能耗的降低并不能減輕霧霾污染。對(duì)于中東部地區(qū)而言，F(xiàn)DI并沒有降低霧霾污染，對(duì)西部地區(qū)而言，有一定的緩解作用，整體來看“污染光環(huán)”假說得到驗(yàn)證。機(jī)動(dòng)車尾氣排放仍是霧霾污染的重要元兇，大風(fēng)能顯著地降低霧霾污染濃度

（二）政策建議

第一，由于霧霾具有明顯的空間溢出效應(yīng)，且在東部城市有明顯的一體化趨勢(shì)，所以治理霧霾需要實(shí)行聯(lián)防聯(lián)控的措施。各地區(qū)要建立統(tǒng)一的霧霾污染區(qū)域防控措施，并建立生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制和信息共享機(jī)制，避免“以鄰為壑”，同時(shí)將治污業(yè)績(jī)指標(biāo)納入官員績(jī)效考核中，加大政府監(jiān)督力度。

第二，人口的無序擴(kuò)張與經(jīng)濟(jì)的粗放增長(zhǎng)是空氣質(zhì)量不佳的主要原因，應(yīng)積極發(fā)揮人口集聚的正外部性，提高人口素質(zhì)水平和環(huán)保意識(shí)，同時(shí)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，合理利用外商直接投資促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼和支持，推動(dòng)清潔能源的發(fā)展。另外要合理規(guī)劃城市布局尤其是城市交通體系，不斷提升公共設(shè)施服務(wù)水平，提高資源的利用效率。