經濟增長門檻下人口集聚對霧霾污染的影響*

王素鳳,洪劍濤

(安徽建筑大學 經濟與管理學院,安徽 合肥 230022)

一、引言

據國家統計局公布數據顯示,我國人口城鎮化率由2009年的46.6%增長到2019年的60.6%,人口集聚程度不斷提高。人口快速集聚對我國城市空氣質量造成了一定的影響。生態環境部公開資料顯示,2019年長三角城市的PM2.5年平均濃度(41mg/m3)高于全國平均水平(36mg/m3),均超過了國家空氣質量一級標準(15mg/m3)。PM2.5濃度的提高直接影響到居民的身體健康,尤其對嬰兒的健康有著嚴重威脅,PM2.5平均濃度每提高10微克/立方米會導致嬰兒死亡率提高9%[1]。一方面，人口集聚能夠有效提高當地公共交通使用率和資源利用率[2],從而改善城市空氣質量；另一方面，人類生產生活行為所產生的排放又是造成霧霾污染的重要原因[3]，那么人口集聚對霧霾污染的影響總體表現為促進還是抑制呢?此外,考慮到經濟增長對人口集聚起著一定推動作用[4],在不同的經濟發展水平下人口集聚對霧霾污染影響是否存在變化?深入剖析上述問題,厘清人口聚集、經濟增長與霧霾污染之間的關系,對我國城市治理霧霾污染以及實現綠色發展具有重要的現實意義。

二、文獻綜述

(一) 人口集聚與霧霾污染

人口集聚存在著“集聚效應”和“規模效應”?！凹坌痹谌藗內粘Ｉ钪型ǔ１憩F為:一是當地公共交通使用率增長,有效降低居民對私家車的需求,從而降低霧霾污染[2];二是居民對生活環境的要求提高,促使政府采取更高效的環境監管政策[5];三是人口集聚程度高的城市資源配置更優,進而提高當地的資源利用效率?！耙幠Ｐ敝傅氖侨丝跓o序擴張和集聚,導致居民生活耗能明顯提升,增加了污染物的排放量;另外,人口集聚水平的提高也使得住房需求增加,而建筑物密度的提升是阻擋污染物擴散的重要因素之一[6]。

當前,關于人口集聚對霧霾污染的影響,學界主要有三種觀點。一是人口集聚加劇了霧霾污染。王興杰等采用DEA效率模型研究發現,人口集聚會導致我國城市空氣質量下降,對長三角的影響比珠三角更為強烈[7];童玉芬等分析得出城市人口不斷增加會加劇當地霧霾污染的嚴重程度[3];邵帥等通過選取中國省級層面數據,采用空間計量模型進行研究得出隨著人口集聚程度不斷提高,其對霧霾污染會產生正向的影響[8];陶長琪等利用SDM和SDPD模型實證分析了人口集聚與環境污染的空間效應,發現人口的空間集聚會加劇當地環境污染狀況[9];Liddle也指出了人口集聚會促使能源消耗總量上升從而對環境造成污染[10]。二是人口集聚有利于改善霧霾污染。梁偉等利用空間聯立方程模型分析我國159個地級以上城市的面板數據,指出人口集聚和霧霾污染之間呈負相關關系[11];黃莘絨運用STIRPAT模型分析得出人口城鎮化率的提高使得環境質量得到改善[12];王班班等選取時空LMDI分解法研究得出在2016年以后人口集聚是促進霧霾污染排放的因素[13];朱雨可等研究得出人口集聚會導致食物消費增加,從而會間接促進霧霾污染排放[14]。三是人口集聚與霧霾污染之間存在著復雜的非線性關系。祝偉等通過構建空間杜賓模型分析人口集聚對霧霾污染的影響,得出兩者之間呈倒“U”型關系[15];李泉等通過對中國39個大中城市進行分析也得出了人口集聚與霧霾污染存在倒“U”型曲線的結論[16];但肖周燕則發現人口集聚對生產和生活污染分別呈正“N”型和正“U”型關系[17]。

(二) 人口集聚、經濟增長與霧霾污染

經濟增長通過“就業效應”與“預期收入效應”來提高人口集聚的程度。關于“就業效應”,通俗來講指的是經濟增長通過影響就業機會從而加快人口遷移的進程。據“推拉理論”我們可以了解到經濟發達城市能夠提供更多工作機會,就業機會的增長更容易促進形成人口聚集的“張力”,從而推動人口集聚進程?！邦A期收入效應”指的是當地經濟增長使得人們對未來預期收入有所改變,進一步影響了人口的流動。當前大部分學者認為經濟增長會進一步促進人口集聚。王桂新分析了我國各省經濟發展水平與人口遷移狀況,發現在我國省際人口遷移模式中,遷入地的城鎮收入水平起著重要影響,而且這種影響的趨勢比較明顯[4];Sarkar等也認為城市人口密度必定對城市集聚經濟的外部性作用效果產生影響[18];于瀟等發現廣東省人口流動與該區域經濟發展水平相關,并且收入差距為主要因素[19];楊玲等研究發現在東北地區經濟增長的放緩會導致人口的流失[20];曹獻雨等采用向量自回歸模型對東北地區34個地級市面板數據進行研究,發現經濟增長對人口遷移起著推動作用,并且其作用有一定滯后性[21]。

經濟增長主要通過其“規模效應”、“技術效應”和“結構效應”影響霧霾污染?！耙幠Ｐ本唧w表現為低水平的經濟增長導致資源投入總量大幅度提升,大大地增加了污染物的排放量?！凹夹g效應”通常表現為各類清潔技術的提升以及整體生產力水平的提高,從而降低污染物的排放?！敖Y構效應”指的是由農業向高污染、高耗能的重工業轉變，再由重工業向低污染、低耗能的第三產業轉變的兩階段趨勢,即經濟結構的變化。劉華軍等通過構建空間Tobit模型對我國160個地級以上城市進行研究,得出經濟增長與霧霾污染之間呈負相關關系[22];而吳雪萍等則通過選取2001—2014年我國省份層面數據,采用空間計量模型進行分析,研究發現兩者之間呈顯著震蕩的曲線關系[23];肖嚴華等則從城市層面實證分析了經濟增長與空氣污染呈現出“正U型”空間關系，且我國目前大部分城市都已過拐點,經濟增長會加劇我國城市空氣污染[24];何楓等從省級層面探索經濟發展對霧霾污染的影響,研究發現經濟發展與霧霾污染整體呈“N”型關系,但西部相對于中東部差異性較大,呈“U”型[25]。

綜上所述,人口集聚對霧霾污染有著一定的影響,而經濟增長又是影響霧霾污染和人口集聚的重要因素。在分析人口集聚對霧霾污染的影響時,既要考察經濟增長對霧霾污染的影響,也要考慮經濟增長對人口集聚的推動作用。但是目前學術界主要聚焦于探討人口集聚、經濟增長和霧霾污染兩兩之間的影響,將三者納入統一維度考察的研究較少。故本文首先選取2009—2018年長三角27個地級市的面板數據并借鑒STIRPAT模型，探究人口集聚對霧霾污染的影響,進而探究在經濟增長門檻變量制約下,人口集聚對霧霾污染影響的變化。

三、模型設定與變量選取

(一) 模型設定

為了檢驗人口集聚對城市霧霾污染的影響，本文借鑒York[26]所提出的STIRPAT模型,并同時納入技術水平、外商投資、產業結構和經濟增長等變量,具體模型為

ln pmit=lnα+β1ln tecit+β2ln openit+β3ln indit+β4ln pdenit+β5ln pgdpit+εit

(1)

在模型(1)中引入經濟增長與人口集聚的交互項,考察兩者交互項對霧霾污染的影響,具體模型為

ln pmit=lnα+β1ln tecit+β2ln openit+β3ln indit+

β4ln pdenit+β5ln pgdpit+β6ln pdenit×ln pgdpit+εit

(2)

其中,i表示地區,t表示年份, ln pmit、ln tecit、ln openit、ln indit、ln pdenit、ln pgdpit分別代表霧霾污染、技術水平、外商投資、產業結構、人口集聚、經濟增長的變量對數值,各變量系數用β1、β2、…、β6表示，α和εit分別為常數項和誤差項。

若兩者交互項系數顯著,那么在不同經濟增長狀況下,人口集聚對霧霾污染影響是否存在差異?故本文以經濟增長作為門檻變量構建面板門檻模型[27],考察經濟增長在人口集聚對霧霾污染影響中的門檻效應,當模型只存在單一門檻時,有

ln indit=lnα+β1ln indit+β2ln indit+β3ln indit+β4ln indit+

a1ln inditI(ln indit≤φ1)+a2ln inditI(ln indit>φ1)+εit

(3)

模型(3)只給出了單一門檻時的情況,若存在多門檻值情況,需要對模型(3)進行擴展,即

ln indit=lnα+β1ln indit+β2ln indit+β3ln indit+β4ln indit+a1ln inditI(ln indit≤φ1)+

a2ln inditI(φ1φn)+εit

(4)

其中，a1、a2、…、an是該核心解釋變量系數，φ1、φ2、…、φn代表該模型所估計的門檻值，I代表指示函數，若所有條件都符合時，I=1；否則，I=0。

(二) 變量的選取

1 被解釋變量 霧霾污染(ln pm)。大量研究證實,PM2.5為霧霾污染的主要成分,并且屬于可入肺顆粒物,人體吸入會造成呼吸道等疾病。由于它具有不易沉降的特點,PM2.5濃度的提升將會對人們的身體健康造成極大危害[28]。本文采用2009—2018年中國長三角27個地級市的PM2.5年平均濃度來衡量空氣的質量,從而使研究更有針對性。借鑒邵帥等[8]的做法,采用PM2.5濃度來表示霧霾污染。

2 核心解釋變量 人口集聚(ln pden)。人口集聚所帶來的“集聚效應”能夠有效改善城市霧霾污染狀況,但其產生的“規模效應”也阻礙了當地霧霾治理的進程。在我國不斷推進城鎮化的進程中,人口集聚作為衡量人口城鎮化的重要指標,探究其對霧霾污染的影響具有重要意義。參考祝偉等[15]的做法,選取人口密度作為人口集聚的代理變量。

3 門檻變量 經濟增長(ln pgdp)。經濟增長是推動人口集聚進程的重要因素,在探究人口集聚對霧霾污染影響的同時,需考慮經濟增長對這種影響的門檻效應。借鑒祝偉等[15]的做法,以人均GDP(2009 年為基期)來測度當地經濟增長水平。

4 控制變量 (1) 產業結構(ln ind)。從現有的研究來看,第二產業以高污染、高排放的能源密集型企業為主,是導致霧霾污染的重要驅動力。馬曉倩等通過分析京津冀霧霾污染的狀況也發現第二產業對霧霾污染存在正向作用[29]。參照邵帥等[8]所采用的衡量指標,使用第二產業生產總值占GDP比重表示產業結構。

(2) 技術水平(ln tec)。技術的發展通過提高企業的生產效率來降低單位耗能,從而影響到區域環境質量。魏巍賢等建立動態CGE模型進行模擬研究,發現技術進步是治理霧霾的根本途徑[30]。本文使用年末專利授權量代表各市技術水平[31]，以驗證技術水平的提高能否有效抑制霧霾污染。

(3) 外商投資(ln open)。目前,國內外大量學者對于外商投資和霧霾污染之間的相互關系做了大量研究,主要觀點包括“污染天堂”假說[32]和“污染光環”假說[33]。本文采用祝偉等[15]的做法,用實際利用外商直接投資額占GDP的比重來衡量外商投資,并通過本文模型去實證分析外商投資是否有助于改善霧霾污染。

本文的研究對象為長三角27個地級市，包括上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、揚州、鎮江、鹽城、泰州、杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城。PM2.5濃度數據來自哥倫比亞大學研究中心,其余數據均來源于《中國城市統計年鑒》。缺失數據采用插值法進行填充,為了避免內生性問題,同時不改變數據間的關系,對變量均進行取對數處理。為反映各變量數據的分布特征，對其進行描述性統計,結果如表1所示。

表1 變量描述性統計Table 1 Descriptive statistics of variables

四、實證分析

(一) 模型回歸結果分析

首先，確定模型的估計方法。對模型依次進行F檢驗以及Hausman檢驗,結果顯示強烈拒絕原假設,故選用固定效應面板模型來進行分析,具體回歸結果見表2。

表2 模型回歸結果Table 2 Model regression results

從模型(1)回歸結果中,可以看出人口集聚(ln pden)的回歸系數為-0.132并在10%的水平下顯著,表明人口集聚有利于改善當地霧霾污染狀況,當人口集聚程度每增長1%,該地區的霧霾污染濃度會降低0.132%,驗證了梁偉等[10]的研究結論。人口集聚能夠有效提高當地居民自身環保意識、公共交通的使用率以及企業整體的勞動生產率等,其“集聚效應”大于“規模效應”,總體表現為對霧霾污染具有負向作用。此外,經濟增長(ln pgdp)通過了1%的統計性檢驗,且當經濟增長速度每提高1%,該地區的霧霾污染濃度會降低0.187%,這與王少劍[34]等的研究結論保持一致。經濟增長所產生的“技術效應”和“結構效應”對霧霾污染有著負向的抑制作用,能夠進一步推動當地霧霾治理進程。

觀察各控制變量的回歸系數可得如下結論。(1) 技術水平(ln tec)的回歸系數為0.004,但是不顯著并作用強度偏弱。與魏巍賢和馬喜立發現技術進步是治理霧霾根本途徑的研究結論出現不一致的現象[30],這可能是由于在技術開發的前期需要投入大量的資源,并且技術成果所帶來紅利在短期內難以顯現。(2) 外商投資(ln open)的回歸系數為負但不顯著,沒有充分驗證“污染光環”的假說[33]。這可能與當前我國新發展格局有關,以國內大循環為主體,外商投資所占比例逐漸減小,對霧霾污染的抑制作用表現不夠明顯。(3) 產業結構(ln ind)的回歸系數顯著為正。具體來說,第二產業所占比重每增長1%,當地霧霾污染會提高0.627%，表明第二產業所占比重的增長會加重霧霾污染,與馬曉倩等[29]研究結論一致。第二產業以能源密集型的重工業為主,多數為高污染、高排放的企業,對城市霧霾治理起到阻礙作用。

在模型(2)添加人口集聚與經濟增長的交互項進行回歸。結果顯示其回歸系數為正并且在5%的統計水平下顯著,意味著人口集聚與經濟增長的交互作用會加劇霧霾污染,其原因可能在于人口集聚程度與當地經濟增長規模不匹配,即城市基礎規模設施、相應配套服務及就業崗位數量等條件不能滿足人口集聚程度的不斷提高,造成人口的無序擴張,人口集聚的“規模效應”增強,增加了當地霧霾污染排放。

人口集聚對霧霾污染具有負向作用,但人口集聚與經濟增長的交互項系數為正。為進一步檢驗在經濟增長條件下人口集聚對霧霾污染的影響,以經濟增長作為門檻變量進行門檻回歸分析。首先在模型(3)的基礎上,采用Bootstrap方法對面板數據進行抽樣1 000次,發現在5%的顯著性水平下存在單一門檻。進一步地,對模型(4)進行雙重、三重門檻檢驗,均未通過10%的顯著性檢驗(表3)。因此,人口集聚對霧霾污染影響存在單一門檻效應。

表3 門檻檢驗效果Table 3 Threshold test effects

在經濟增長作為門檻變量的制約下,人口集聚對霧霾污染影響的單一門檻估計值如表4所示?？梢钥闯鼋洕鲩L的單一門檻估計值9.916 3(為自然對數值,實際人均GDP為20 258人/元),95%的置信區間為[9.758 2,9.929 3]。當經濟增長跨過門檻估計值9.916 3,人口集聚對霧霾污染的影響將會發生變化。

表4 門檻估計值Table 4 Threshold estimates

單一門檻回歸的結果如表5所示。當經濟增長低于門檻值9.916 3時(為自然對數值,實際人均GDP為20 258人/元),人口集聚的回歸系數為-0.189并在1%水平下顯著,此時人口集聚的程度每增加1%,將會使得霧霾污染的濃度平均下降0.189%。在這個階段,當地的經濟增長規模能夠適應人口集聚程度的不斷提高,即當地城市基礎規模設施、相應配套服務及就業崗位數量等條件能夠滿足人口擴張的需求。當經濟增長跨過門檻值9.916 3時(為自然對數值,實際人均GDP為20 258人/元),人口集聚回歸系數降為-0.144并在5%水平下顯著,此時人口集聚的程度每增加1%,將會使得霧霾污染的濃度平均下降0.144%,人口集聚程度的增長對霧霾污染濃度的負向影響呈現“階梯式”下降的趨勢,即此時人口集聚對霧霾污染的抑制作用削弱。這可能是因為經濟增長到達一定規模后,科技水平得到明顯提升,信息技術和人工智能的廣泛使用導致勞動力需求減少。此時人口集聚程度的增加會擴大低水平無序擴張的“規模效應”所帶來的影響,人口集聚對霧霾污染的抑制作用減弱。這同時也說明了人口集聚對霧霾污染的影響會因經濟增長程度不同而存在差異。其他變量對霧霾污染所產生的影響,與上文模型回歸結果(表2)大體一致,未發生較大變化,同時也說明了回歸結果的穩健性。

表5 門檻回歸結果Table 5 Threshold regression results

(二) 穩健性檢驗

為了確保前文結論的穩健性,采用剔除特殊樣本和替換核心解釋變量的方法來進一步檢驗?？紤]到直轄市和副省級城市的人口集聚程度更高[35],剔除長三角27個地級市中的直轄市(上海)和副省級城市(南京、杭州和寧波)；同時,參考王子敏的做法[36]，使用各市常住人口城鎮化率的對數值來替換核心解釋變量。穩健性檢驗結果(表6)顯示，經濟增長存在單一門檻效應，其單門檻效應均通過了10%顯著性水平檢驗，且門檻值的大小均不產生影響。

表6 門檻檢驗效果穩健性分析Table 6 Robustness analysis of threshold test effect

進一步，對兩種穩健性檢驗進行單一門檻回歸分析(表7),結果顯示在經濟增長跨過門檻值9.916 3時(為自然對數值,實際人均GDP為20 258人/元),人口集聚對霧霾污染的負向影響均呈現“階梯式”下降的趨勢。上述穩健性檢驗證明了前述結果的可靠性。

表7 門檻回歸結果穩健性分析Table 7 Robustness analysis of threshold regression results

五、結論與政策啟示

本文選取長三角27個地級市2009—2018年的面板數據作為樣本,將人口集聚、經濟增長與霧霾污染同時納入研究框架,實證分析了人口集聚對霧霾污染的影響,并以經濟增長為門檻變量,探究人口集聚對霧霾污染的非線性效應。研究結論表明:(1) 人口集聚對霧霾污染表現為抑制作用,其與經濟增長的交互項則會加劇霧霾污染;(2) 人口集聚對霧霾污染影響存在經濟增長的單門檻效應,當經濟增長的門檻值跨過9.916 3(為自然對數值,實際人均GDP為20 258人/元)時,人口集聚對霧霾污染的負向作用呈“階梯式”遞減。

基于以上結論,本文提出以下政策建議:第一,應充分發揮城市人口集聚所帶來的“集聚效應”,盡量避免人口集聚所產生的“規模效應”。促進資源要素的有序集聚,不斷提高當地資源利用率,進一步完善各城市環境規劃體制,鼓勵人們乘坐公共交通,盡可能減少人口無序集聚引起的霧霾污染,構建良好的集聚模式。第二,轉變經濟增長方式,助推經濟高質量發展。經濟高質量發展可以有效提高“就業效應”和“預期收入效應”,應制定與本地區相適應的經濟政策,充分發揮當地特色經濟發展活力,不斷擴大就業范圍,促進經濟高質量發展。盡量減少經濟增長所帶來的“規模效應”,從而更有效地抑制霧霾污染。第三,城市要根據自身經濟增長規模來控制人口的流動,避免人口集聚所帶來的“規模效應”,造成人口無序集聚。促進經濟增長與人口集聚的協調發展,實現人口集聚對霧霾污染負向作用最大化。