王素鳳 方 暉
(安徽建筑大學,安徽 合肥 230601)
2019年12月,《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》(以下簡稱《綱要》)正式印發(fā),規(guī)劃范圍為蘇、浙、皖、滬四省市全部區(qū)域。截至目前,長江三角洲地區(qū)已經(jīng)躍居全國經(jīng)濟發(fā)展程度最突出的區(qū)域之一。伴隨著不斷提升的經(jīng)濟發(fā)展水平,霧霾污染問題逐漸顯現(xiàn)。2018年11月,長三角地區(qū)遭受大范圍的重度污染天氣,其中多地的空氣質(zhì)量指數(shù)達到200以上;在長三角地區(qū)的發(fā)展建設中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化和城市蔓延是兩個影響霧霾污染的重要因素?!毒V要》中明確指出:“引導行業(yè)合理布局,促進生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型,完善重點產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和協(xié)調(diào)開發(fā)”“全力促進人的城市化,提高城市包容性,合理促進農(nóng)村遷移人員城市化”。因此,如何保證產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化和城市蔓延的良性發(fā)展,同時有效防控霧霾污染,值得進一步探討與研究。
對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化與環(huán)境污染,學界存在三種主流觀點。第一種是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化會加劇環(huán)境污染。王青、趙景蘭和包艷龍[1]用格蘭杰因果檢驗法分析,三個行業(yè)在國民經(jīng)濟構(gòu)成中所占的比例會影響污染排放量;張曉雷和馬丁[2]研究發(fā)現(xiàn)煤炭消費和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使霧霾污染總體惡化。第二種是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化會減輕環(huán)境污染。原毅軍和謝榮輝[3]發(fā)現(xiàn)科技進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整都對制造業(yè)廢氣污染的減排產(chǎn)生貢獻;李小帆和盧麗文[4]的研究結(jié)果表明我國資源貧乏城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與污染治理的聯(lián)動協(xié)調(diào)仍處于失衡邊緣。第三種是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的效應不顯著或呈非線性關系。李鵬[5]發(fā)現(xiàn)證明二者都沒有對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和污染物總量之間存在的“倒U型”曲線關系產(chǎn)生改變;張軍和郭希宇[6]發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與高度化對環(huán)境污染的作用不顯著。
學者們在研究城市蔓延與環(huán)境污染時發(fā)現(xiàn),二者之間主要存在以下三種關系。第一種是城市蔓延會加劇環(huán)境污染。鄭思齊、霍燚[7]發(fā)現(xiàn)城市化擴張將會造成城市居民內(nèi)部離散,而通勤過程也因此耗時更長;馬麗梅[8]研究表明增大距離和改善出行方法會耗盡更多的石化能量,加大碳排放量和細顆粒物污染;班茨哈夫(Banzhaf)和拉威利(Lavery)[9]研究發(fā)現(xiàn)城市擴張通常會減低人口密度以及經(jīng)濟活動,并增加對建筑物的需求;劉曉紅[10]認為城市快速蔓延進程導致綠色空間生態(tài)系統(tǒng),無法及時處理空氣污染物。第二種是城市蔓延會減輕環(huán)境污染。有學者認為城市向郊區(qū)擴張,可以緩解城市中心區(qū)污染物排放集中度的壓力。第三種是城市蔓延對環(huán)境污染的影響呈非線性關系。邵帥和李欣[11]等研究發(fā)現(xiàn),緊湊的城市空間結(jié)構(gòu)有利于減少霧霾污染,而無序擴張的城市發(fā)展則相反;項瑩瑩[12]研究發(fā)現(xiàn)城市蔓延對霧霾的影響呈現(xiàn)U型曲線關系。
冉啟英[13]的研究結(jié)果表明:創(chuàng)新質(zhì)量和城市蔓延的協(xié)同效應大幅度提升了霧霾污染。過往將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、城市蔓延與霧霾污染納入統(tǒng)一框架進行分析的文章比較少見;之前研究所選取的指標以PM10或者SO2為主,以PM2.5為主的近幾年才有所涉及。而隨著PM2.5成為重要的空氣質(zhì)量監(jiān)測指標,因此相關研究凸顯出必要性。
本文作出新的嘗試:以長三角41個地級市2006-2019年的面板數(shù)據(jù)為樣本,將PM2.5作為霧霾污染的指標,在研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化和城市蔓延對霧霾污染的影響的基礎上,引入二者的協(xié)同效應;進一步通過對解釋變量的平均數(shù)進行分樣本回歸,探究二者對霧霾污染的異質(zhì)性影響,最后附加穩(wěn)健性檢驗,并結(jié)合研究結(jié)果提出啟示與建議。
本文基礎模型分為兩個,如下式(1)和(2)所示,其中式(2)引入了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化與城市蔓延的協(xié)同項。
其中l(wèi)nPM2.5為PM2.5濃度,lnInd為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化,lnSprawl為城市蔓延,lnIno為政府創(chuàng)新偏好,lnPgdp為人均GDP,lnFdi為外商直接投資,lnUrban為城鎮(zhèn)化率,lnRegu為環(huán)境規(guī)制,c為常數(shù)項,ε為隨機擾動項。
1.變量選取
(1)被解釋變量:霧霾污染(PM2.5):PM2.5年度平均值數(shù)據(jù)。
(2)解釋變量:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化(Ind):參考干春暉[14]在文獻中提出的方法,用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化;城市蔓延(Sprawl):參考蔡海亞[15]等的思路,構(gòu)建如下的城市蔓延度:
式中density_employment代表就業(yè)密度,density_population代表人口密度,就業(yè)密度=非農(nóng)產(chǎn)業(yè)單位從業(yè)人員總數(shù)/建成區(qū)面積,人口密度=城區(qū)總?cè)丝?建成區(qū)面積,單位均是萬人每平方千米。α,β取0.5。
(3)控制變量:政府創(chuàng)新偏好(Ino)采用科學技術支出與公共財政支出的比值;人均生產(chǎn)總值(Pgdp)以人均GDP來衡量;外商直接投資(Fdi)的選用的是直接使用外資金額;城鎮(zhèn)化率(Urban)借鑒唐茂鋼、王鏑[16]的處理方法,采用市轄區(qū)建成區(qū)面積與市轄區(qū)總土地面積的比值。測度環(huán)境規(guī)制(Regu)時參考了任梅[17]等的做法,將建成區(qū)綠化覆蓋率、工業(yè)廢物利用率、污水處理率和人均公園綠地面積看作整體,用熵值法構(gòu)建出環(huán)境規(guī)制綜合評價指標體系。
2.數(shù)據(jù)來源
被解釋變量霧霾污染(PM2.5)來源是華盛頓大學的Atmospheric Composition Analysis Group測算出來的全球PM2.5濃度數(shù)據(jù);其余變量數(shù)據(jù)均來源于各年度《中國城市統(tǒng)計年鑒》。
描述性統(tǒng)計的具體結(jié)果如下表1。
表1 描述性統(tǒng)計
對于短面板數(shù)據(jù)來說,較為常用的單位根檢驗方法是HT檢驗。本文中采用了兩個最常見的協(xié)整檢驗方式,分別為pedroni檢驗與westerlund檢驗,檢驗結(jié)果均顯示與原數(shù)據(jù)具有協(xié)整關系,因此可以進行之后的實證分析。因為篇幅限制,在此不再列舉單位根檢驗和協(xié)整檢驗的結(jié)果。
多重共線性檢驗,具體檢驗結(jié)果見下表2。結(jié)果表明,VIF值均小于5,這也說明了多重共線性現(xiàn)象并不存在。
表2 多重共線性檢驗
在實證分析開始之前還進行了Hausman檢驗,由于篇幅有限,具體結(jié)果不在此展示。結(jié)果顯示P值為0.000,1,這表明了固定效應的效果好于隨機效應,因此本文選擇固定效應模型。
首先進行的是長三角地區(qū)41個地級市的全樣本固定效應回歸。全樣本回歸分成了三組:第一組僅僅引入了兩個解釋變量;第二組在解釋變量的基礎上引入各控制變量;第三組在之前的基礎上引入了協(xié)同項,具體結(jié)果如表3所示。
表3 全樣本回歸
由回歸結(jié)果可知,從直接效應來看,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對霧霾污染具有顯著的抑制作用,lnInd每升高1個單位,lnPM2.5就下降0.236個單位,這與原毅軍和謝榮輝[3]的研究成果一致;城市蔓延度則促進了霧霾污染,lnSprawl每升高1個單位,lnPM2.5也隨之升高0.226個單位,這與馬麗梅[8]的研究成果一致。
從協(xié)同效應來看,引入了協(xié)同項后,lnInd*lnSprawl每升高1個單位,lnPM2.5便隨之升高0.140個單位。將模型(3)與模型(2)的結(jié)果進行對比可以得出,城市蔓延弱化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的減霾效果。可能是因為城市空間的蔓延,導致了人口密度和就業(yè)密度的降低,降低了地區(qū)間的交流。而第三產(chǎn)業(yè)是以服務業(yè)為主的產(chǎn)業(yè),其發(fā)展依賴于人口流動,因此城市蔓延增加了傳播成本,不利于第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,也就弱化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化,進而對于霧霾治理造成了負面影響。從控制變量來看,政府創(chuàng)新偏好促進了霧霾污染,人均生產(chǎn)總值對于霧霾污染具有抑制作用,隨著經(jīng)濟發(fā)展,政府更加愿意投資于霧霾治理;外商直接投資有利于抑制霧霾污染,與周杰琦[18]的研究成果一致,城鎮(zhèn)化率的升高對于霧霾污染具有促進作用,與劉耀彬[19]的研究成果一致;環(huán)境規(guī)制小幅度抑制了PM2.5,但顯著性不高,可能是環(huán)境規(guī)制對于環(huán)境改善雖有所幫助,但對霧霾的影響微乎其微。
按照產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的平均數(shù):0.900,745進行分組,得到高低兩組。其中低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)的城市分別是:常州、蘇州、南通、連云港、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷、寧波、嘉興、湖州、紹興、衢州、蕪湖、蚌埠、淮南、馬鞍山、淮北、銅陵、安慶、滁州和宣城共計23個城市。相對應的高級別組包含的城市分別有:上海、南京、無錫、徐州、淮安、杭州、溫州、金華、舟山、臺州、麗水、合肥、黃山、阜陽、宿州、六安、亳州和池州共18個城市。具體結(jié)果如表4模型(3)-(6)所示。
與全樣本回歸結(jié)果對比來看,可以發(fā)現(xiàn)無論是低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)城市還是高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)城市,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化均顯著抑制了霧霾污染,城市蔓延對霧霾污染具有顯著促進作用,而二者的協(xié)同效應也提高了霧霾污染程度。此外,低指數(shù)組中城市蔓延以及協(xié)同項的系數(shù)明顯升高,這意味著城市蔓延對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化減霾效果的弱化有所提高,表明霧霾治理受到了顯著的負面影響??赡艿脑蚴窃诋a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)較低的城市,第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型至第三產(chǎn)業(yè)的過程較為緩慢,環(huán)境污染問題一直得不到妥善解決,也就不利于霧霾的治理。
城市蔓延度的平均數(shù)為0.473,18,按照該數(shù)值進行分組,低城市蔓延組包括:南京、無錫、徐州、蘇州、南通、連云港、鎮(zhèn)江、杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興、金華、衢州、舟山、臺州、麗水、合肥、蕪湖、蚌埠、馬鞍山、銅陵、安慶、黃山和滁州共26個城市;高組有15個城市,分別是:上海、常州、淮安、鹽城、揚州、泰州、宿遷、淮南、淮北、阜陽、宿州、六安、亳州、池州和宣城。
具體結(jié)果詳見表4模型(7)-(10)所示。低城市蔓延度的城市,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、城市蔓延以及協(xié)同項的系數(shù)的絕對值均有所提高,表明各項的影響程度均有一定幅度的提升。雖然在低組別中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對于霧霾污染的抑制效果更強,但城市蔓延進一步削弱了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對霧霾治理的貢獻。可能的原因是低級別組的建成區(qū)面積并沒有隨著時間有所提升,人口密度和就業(yè)密度相較于高級別組更低,人口聚集的程度雖然沒有那么嚴重,但受制于發(fā)展水平以及政策執(zhí)行等方面的因素,從而不利于霧霾污染情況的改善。
表4 分樣本回歸
穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見下表5。選擇了替換解釋變量指標的方式,將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化替換為付凌暉[20]提出的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化,是因為作者在文中提出:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化是由于經(jīng)濟水平的不斷增長,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)隨之出現(xiàn)規(guī)律性變化,主要體現(xiàn)在三次產(chǎn)業(yè)比重按照第一、二、三產(chǎn)業(yè)的順序持續(xù)攀升,這一定義與本文所選取的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指標基本一致。結(jié)果顯示解釋變量和協(xié)同項回歸系數(shù)的方向性和前文所得結(jié)果幾乎一致,這也體現(xiàn)回歸結(jié)果具備可靠性。
表5 替換指標的穩(wěn)健性檢驗
本文由實證分析結(jié)果可以得到以下結(jié)論:
1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化顯著抑制了霧霾污染,城市蔓延度對于霧霾污染有明顯的促進作用,二者協(xié)同效應的提升使得PM2.5濃度有所增加,表明城市蔓延削弱了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的減霾效果。
2.分組回歸結(jié)果可以看出,無論是低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)城市還是高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)城市,核心解釋變量的系數(shù)都和全樣本回歸保持一致,此外,低級別組的城市蔓延對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化減霾效果的弱化有所提高;低城市蔓延度的城市中城市蔓延進一步削弱了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對霧霾治理的貢獻。
3.從控制變量角度來看:政府創(chuàng)新偏好、城鎮(zhèn)化率促進了霧霾污染;人均GDP、外商直接投資和環(huán)境規(guī)制對于霧霾污染具有抑制作用。
1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化顯著抑制了霧霾污染,政府必須要堅持執(zhí)行《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》中提到的:“強化中心區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚能力,推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化,優(yōu)化重點產(chǎn)業(yè)布局和統(tǒng)籌發(fā)展”,充分發(fā)揮政策優(yōu)勢;城市蔓延對霧霾污染有促進作用,并且城市蔓延會顯著弱化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的減霾成效,應結(jié)合政策方針的指導,減緩城市蔓延進程。
2.政府創(chuàng)新偏好、城鎮(zhèn)化率促進了霧霾污染。長三角區(qū)域內(nèi)各地科學技術支出都隨著時間顯著增加,但這一領域卻對環(huán)境存在負向影響;城市建成區(qū)面積的增加雖然確實推動了城市化的發(fā)展,但同時卻增加了PM2.5濃度,因此當?shù)卣毙枵{(diào)整城市發(fā)展戰(zhàn)略;外商直接投資可以有效抑制霧霾污染,各地政府應有限度地提升外資引入;環(huán)境規(guī)制可以有效地遏制PM2.5,各地都應該進一步推進城市綠化覆蓋進程,從而對霧霾污染的治理做出有效貢獻。