中国城市化进程对环境质量的影响

中国城市化进程对环境质量的影响——基于中国地级城市数据的实证检验

章　泉⁽¹⁾

一、引言

城市化进程在中国经济增长过程中扮演的角色备受瞩目。因为城市化进程不仅通过带来的聚集经济加速物质资本、人力资本和知识资本等要素积累，使得剩余劳动力从农村向城市转移，推动服务业的增长，加速了产业结构的升级，从而促进中国经济增长（沈坤荣等，2007；郭文杰，2007）。同时，在中国典型的二元经济社会中，由于城乡之间存在着明显的期望收入差距，劳动力会发生流动，这种劳动力的流动最终会通过要素报酬的均等化缩小城乡收入差距，而中国城市化进程有助于降低统计上的城乡收入差距（陆铭等，2004）。城市化进程所具备的多重角色使得中国地方政府在推动各地城市化进程上不遗余力。然而，尽管城市化进程对中国经济存在诸多促进作用，其对环境质量影响的分析却不容忽略。

改革开放以来，随着中国经济的快速发展和城市化发展战略的确立，中国的城市化进程也不断加快。按照学术界对于城市化的一般定义，即以非农业人口占总人口比重算，中国的城市化水平比重已经从1978年的17.92%上升到2006年底的43.90%，年平均增长率为5%左右，城镇人口也从1978年的1.72亿人上升到2006年底的5.77亿人⁽²⁾（见图1）。不过，中国的城市化进程不仅仅意味着非农业人口的增长，更重要的由于地方政府之间竞争因素的影响，中国城市化进程脱离了循序渐进的原则，“土地城市化”过快，城市发展严重失控，出现冒进式城市化特点（陆大道，2007），占用了大量优质土地资源。如北京建成区面积从1996年的476平方公里到2006年底的1254平方公里，杭州市、西安市建成区面积也从1996年的148平方公里和102平方公里增长到2006年底的261平方公里和347平方公里，大多数城市在短短的十年之间建成区面积激增3倍～4倍。⁽³⁾这种城市土地的扩张和伴随的基础设施建设会侵占良田、林地、水域、湿地等生态用地，改变生物环境的组成和结构，导致环境容量的减小，可能也对生态环境带来严重影响。

图1　中国城市化进程

环境经济学中关于城市化对环境质量的影响效果，目前存在两种不同的理论见解。一种看法从人口和人类行为的密集性角度认为，城市化过程的加快，导致大量人口流向一个相对狭小的区域，同时城市土地的扩张和基础设施建设也会改变生物环境的组成和结构，两者共同作用导致污染增加。另一种观点从城市化会影响环境管制的假设认为，城市化进程会提高环境质量。这一观点从现象入手，提出这样一个问题：为什么发展程度相近的城市，如东京和北京，其环境质量会不一样？这一观点认为，其原因是环境质量不仅取决于污染物排放水平，也取决于环境管制的努力。城市化水平的提高会降低当地居民集体向政府表达环境管制偏好的协调成本和沟通成本，也会提高污染处理的规模经济效果，从而降低环境污染水平。

为了正确分析城市化进程对环境质量的影响，本文采用1997～2001年中国202个地级城市市辖区SO₂排放量的数据，对城市化进程和环境污染的关系进行检验。我们检验的结果发现，当以非农业人口占总人口比重为指标时，中国城市化进程的提高会改善环境质量，而当以建成区面积作为指标时，中国城市化进程的提高会导致地区污染程度的上升。

二、文献回顾

关于环境质量决定因素的经济学研究，目前主要沿着两条脉络发展。一类研究从分析经济发展对环境质量的影响入手，即侧重于检验“环境库兹涅兹假说” （EKC ），Selden和Song （1994）及Grossman和Krueger （1995）等是研究这一假说的代表性之作。该假说认为环境质量指标和国民收入之间存在倒“U”形关系，因其近似于Simon Kuznets （1955）提出的不平等和收入水平之间存在的倒“U”形关系而得名。国内研究中，张晓（1999）通过对中国宏观经济增长和主要污染物排放情况的比较分析，指出尽管改革开放20年的国民经济快速增长时期中，环境恶化的速度明显低于GDP增长速度，与流行的环境库兹涅茨曲线所描述的阶段性特征不相一致的。

但正如Panayotou （1997）指出，经济活动对于环境质量的影响并不是一个“黑箱” ，研究经济发展和环境质量的简单关系只是研究的第一步，我们更应关注的是政策变量对于这种“简单”关系的影响，即经济发展对环境产生这种影响的渠道。这方面的研究主要集中于以下几点：①本国产业结构的转变——从农业向工业和服务业过渡；②对外经济合作的影响；③技术进步；④收入增加带来改善环境需求的上升（Anderson and Cavendish，2001；Ansuategi and Escapa，2002；Grossman and Krueger，1995；Heerink et al.，2001；Panayotou，1997；应瑞瑶等，2006）；⑤制度因素的影响（Lopez和Mitra，2000；Magnani，2000）。当然，除此之外，城市化发展对环境质量的影响也是关注重点之一。

环境经济学中关于城市化对环境质量的影响效果，目前存在两种不同的理论见解。一种观点从人口和人类行为的密集性角度认为，城市化过程的加快，虽然提供了越来越多的经济机会和劳动岗位，吸引了大量投资机会，推动地区经济的快速增长。另外，城市化过程的推进意味着大量人口流向一个相对狭小的区域，城市化进程的加快会导致地区环境污染的加重。因为高度城市化发展不仅需要消耗大量的燃料和工业原料，释放出很多热能和工业污染物，同时城市土地的扩张和基础设施建设也会侵占良田、林地、水域、湿地等生态用地，改变了生物环境的组成和结构，导致环境容量的减小，两者共同作用导致污染增加。另一种观点从城市化会影响环境管制的假设认为，城市化进程会降低环境污染。城市化进程会降低环境污染。这一观点从环境管制的偏好出发，认为环境质量一定程度上取决于环境管制的努力。城市化水平的提高会降低当地居民集体向政府表达环境管制偏好的协调成本和交通成本，从而方便居民和环境管制机构的沟通（Rivera-Batiz，2002）。而随着城市化水平提高，会涌现各种市民的环保行动，这些行动将对政府决策产生影响，政策制定者会更多考虑城市居民的利益诉求采取种种环保措施。另外，从环境管制的规模经济角度，认为城市化水平提高也会提高污染处理的规模经济效果，从而降低环境污染水平。

从已有研究看来，关于城市化和环境质量之间关系的研究存在不足之处。首先，现有研究中缺乏关于城市化对环境质量影响的实证证据。尽管不少学者在理论上对城市化的经济增长的关系进行了讨论（Ichimura，2003），但并没有对提出的理论或假说的实证检验。即使有一些研究涉及城市化和环境污染的实证分析（Rivera-Batiz，2002；Fazin和Bond，2006），但都是在研究环境库兹涅兹假说过程中的辅助研究，并没有深入讨论。同时这些研究中通常控制变量存在联合内生或共线性的可能，也会影响城市化对环境质量的一致估计值。其次，已有研究使用的数据存在缺陷。现有的研究大都采取跨国数据或一国、州（或省）之间的数据进行检验（Grossman和Krueger，1995，宋涛，2006），存在指标测量误差的可能。利用跨国数据或州（或省）数据既无法很好地刻画城市化的水平，因为国家的非农业人口数量并不一定说明该国城市的发展程度，⁽⁴⁾同时也无法很好地刻画环境污染程度，因为如果选择样本的区域面覆盖过广，存在外部效应内部化的可能。这两种情形都会导致难以正确验证城市化对环境质量的影响。最后，在估计方法上忽视了观测值横截面依赖（Cross-Sectional Dependence ）的特征。已有研究大都采取截面分析或面板数据分析检验，这些方法都假定误差项是相互独立分布的。但很多计量经济学的研究文献已经发现，误差项之间存在明显的横截面依赖型，其原因可能来自于空间位置的依赖性、⁽⁵⁾社会学习效应、邻居效应以及金融学上著名的羊群效应等，这些都表明横截面的观测值之间并非相互独立的，社会规范、心理因素和政策互动都会导致横截面观测值相互独立的假设不成立。Phillips and Sul （2003）提出，如果面板数据中表现出充分的依赖型，估计中忽视这种依赖性，虽然会得到一致估计值，但将会造成估计值有效性的严重下降。

本文采用1997～2001年中国202个地级城市市辖区SO₂排放量的数据，对城市化进程和环境污染的关系进行检验，试图弥补目前的空白和不足。首先，将样本局限在地级市辖区，限制了由于国别数据或省级、州级数据的测量误差问题。其次，采用非农业人口占总人口比重和建成区面积两种城市化进程的指标刻画中国各地区的城市化水平，以便从多种角度考察城市化进程对环境质量的综合影响。最后，应用Driscoll和Kraay （1998）发展的面板数据模型，这一模型考虑了横截面可能存在的依赖性特征，可以得到更有效的估计值，避免了横截面个体独立假设不成立时估计值的失效可能。

三、数据来源和描述统计

（一）数据来源

本文数据主要来源于《中国城市统计年鉴》（1998～2002）、 《中国统计年鉴》（1998～2002）和《中经网统计数据库》。其中环境质量的指标主要来自于《中国城市统计年鉴》，各省GDP指数数据来自于《中国统计年鉴》，其余数据来自于《中经网统计数据库》。在样本中考虑到直辖市相对于其他城市的特殊情况，我们剔除了四大直辖市的数据。另外，也剔除了环境指标、人均GDP和其他主要解释变量缺乏的观测值，以便得到平衡（Balance ）的面板数据。最终我们得到202个地级城市的1010个观测值。

作为被解释变量，本文衡量环境质量的指标En_it是各城市每平方公里SO₂排放量。尽管在城市级别的数据也有这一类指标的统计，但是由于一方面已有大量环境经济学文献已经指出，环境库兹涅兹假说并不是对所有的污染物成立，只对有限几种污染物成立，如果我们采用这些指标，将无法和现有研究进行比较。另外，这些指标往往只统计了工业污染物的排放，并没有考虑到生活污染物的排放量，不能很好地刻画人类日常行为和经济活动对环境质量的双重影响，也就存在对环境质量的测量误差。因为本文被解释变量是环境指标，如果环境质量存在测量误差，那么也将难以得到一致估计结果。

对于解释变量来说，其中主要解释变量城市化水平，本文采用两种指标度量。①按照通常对城市化水平的定义，采用各地级市市辖区年底非农业人口占总人口比例Urban_it得到；②考虑中国城市化进程的空间扩张特点，采用建成区面积（Ityarea_it）作为城市化进程的度量。因为城市化进程对环境质量的影响难以确定，我们无法预先得知β₇的系数符号。

对于人均实际GDP指标Y_it来说，我们首先利用各地级市市辖区当年名义GDP除以市辖区年底总人口，得到市辖区当年名义人均GDP。由于缺乏城市级别GDP指数的统计，我们通过历年《中国统计年鉴》得到各地区GDP指数数据，然后以1989年为基年，利用各地级市市辖区名义人均GDP和所处省份当年人均GDP指数相比得到实际人均GDP数据。如果环境库兹涅兹假说成立，可以得到β₁的符号为正，β₂的符号为负。

产业结构指标Manu_it用第二产业产值占GDP的比重计算得到，通常认为制造业占的比重越大，那么对环境污染越严重。如果这一观点成立，那么我们预先估计β₉的符号为正。此外，Scale_it经济活动规模用每平方公里的GDP产值度量，人口密度Popuden_it用每千米人口度量，衡量人类活动频繁程度。通常认为经济规模的增加和人口密度的上升都会导致环境的恶化，那么β₃和β₈符号都为正。

（二）描述统计

表1给出了主要指标的基本统计值。

表1　描述统计

四、估计结果

（一）横截面依赖性检验

尽管面板数据中经常表现出充分的依赖型，估计中如果忽视这种依赖性，将会造成估计值有效性的严重下降，因此需要采用Driscoll-Kraay方法调整估计值的标准差。另外，DeHoyos和Sarafidis.（2006）使用蒙特卡罗模拟研究也表明，当误差项不存在横截面依赖特征时，Driscoll-Kraay方法估计的标准误比普通面板数据模型估计的标准误要差。因此，在使用Driscoll-Kraay之前，最好对面板数据中横截面的依赖特征进行检验，如果确实存在横截面依赖特征，那么选择Driscoll-Kraay方法是有效的，否则采用Driscoll-Kraay方法会降低估计值的有效性。

检验横截面依赖性的方法主要有三种：Pesaran’ s CD检验（Pesaran，2004）、Friedman非参数检验（Friedman，1937）和Frees检验（Frees，2004）。我们分别采取了三种检验，表2报告了三种检验的结果。

表2　截面依赖性检验结果

注：（1）、 （3）、 （5）分别是以非农业人口比例作为城市化水平的检验结果； （2）、 （4）、 （6）分别是以建成区面积作为城市化水平的检验结果。

上述检验结果表明，充分证据拒绝横截面相互独立的零假设，也就是意味着存在横截面相互依赖的特征，那么通常的面板数据回归检验就会失效。需要采用Driscoll-Kraay方法调整估计值的标准差。

（二）估计结果

我们分别在基准模型和扩展模型中估计城市化水平对环境质量的影响，具体检验结果如表3所示。

表3　检验结果

续表

注：（1）、 （2）分别是以非农业人口比例作为城市化水平的估计结果； （3）、 （4）分别是以建成区面积作为城市化水平的估计结果。

由表3的第1、2列估计结果我们看出，当以非农业人口作为城市化指标，非农业人口每提高1个百分点，每平方公里SO₂的排放量降低0.2吨左右，城市化进程对于环境质量具有正的效应。而从第3、4列估计结果我们可以看出，当以建成区面积作为城市化指标时，建成区面积每增长1平方公里，每平方公里SO₂的排放量则增加0.2吨左右，可见城市化的空间发展对环境质量造成负面影响。之所以二者对环境质量影响存在差异，主要是因为中国城市化发展尽管是从解决城乡二元结构的初衷出发，却由于地方政府之间相互竞争下陷入“冒进式”发展的态势，中国城市化并未带来产业结构随之而来的合理转型。

从表3可以看出，无论是基准模型，还是控制社会经济变量的扩展模型，经济发展和环境质量之间的关系确实符合环境库兹涅兹假说，人均GDP的估计系数为正，但人均GDP二次项的估计系数为负，说明经济发展会导致环境质量的恶化，但这种恶化程度会随着经济的进一步发展而降低。不过，从人均GDP的三次项估计系数，我们可以看出，随着人均GDP的进一步上升，经济增长也会导致环境恶化。人口密度也会导致环境质量的恶化，说明人口集中带来的人类频繁活动是环境质量下降的原因之一。不过，与经济发展和环境质量的关系类似，随着人口密度的进一步上升，环境质量也会随之上升，这可能是人口密度上升，环境治理会具有规模经济的原因。

另外，制造业比重上升会带来环境质量的下降，说明改善环境需要进一步优化城市的产业结构。经济规模的上升也会导致环境质量关系的下降，说明经济规模的上升对影响环境质量的提升。

五、结论和政策含义

本文采用1996～2004年中国大陆地级市数据，利用Driscoll和Kraay （1998）发展的面板数据模型，分析城市化进程带来的环境成本。我们发现，以非农业人口占总人口比例和建成区面积作为城市化水平的指标时，城市化进程对于环境质量的影响效果存在明显差异，非农业人口每提高一个百分点，城市平均每平方公里的SO₂排放量降低0.2吨左右，建成区面积每提高1平方公里，城市平均每平方公里的SO₂排放量上升0.2吨左右。说明中国各地如火如荼的、以空间扩张为特色的城市化进程才是导致环境质量下降的真正原因之一。同时，我们发现环境库兹涅兹假说确实成立，随着人均GDP的上升，城市每平方公里SO₂排放量显著上升，不过这种上升速度随着经济发展水平的提高而降低。人口密度、经济规模对环境质量存在负面作用，而制造业比重的上升也会显著导致环境质量的下降。

我们认为未来中国城市化进程中，关于环境质量的控制，有三点值得注意：一是以空间扩张为特点城市化建设应该休矣！这种偏重第二产业发展的城镇化确实会推动经济增长，但是经济发展不仅仅只有GDP的增长，更有居住环境的改善，实现科学发展。这就要求各级政府在推动城市化进程的过程中，要充分考虑到我们追求的应该是什么样的城市化？城市化不仅仅是简单地进行空间扩张，而应该与环境容量相互适应。二是实施城市化战略需要改变传统城市化发展的思路，应从促进城市土地的有效利用为出发点，城市规模应该适度，而非越大越好，⁽⁶⁾建成区面积的快速提高会促使环境污染的恶化。三是促进产业结构升级有利于改善城市环境。制造业比重的上升会导致环境质量的恶化，这说明政策制定者可以将优化产业结构作为改善地区环境质量的一条途径。这不仅是控制环境质量的必要，也是深入贯彻实施科学发展观、促进城市经济可持续发展的必然举措。

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【注释】

(1)章泉，中国人民大学经济学院博士研究生。作者感谢中国人民大学经济学院企业与组织理论研究中心（CFOS ）和北京大学林肯研究中心（PLC ）提供的数据帮助，文责自负。

(2)数据来源：《中国统计年鉴（2007）》，中国国家统计局。

(3)数据来源：历年《中国统计年鉴》和《中国城市年鉴》。

(4)因为小城镇的发展也会带来非农业人口数量的上升。

(5)由此推动了空间计量经济学的发展。

(6)据称，中国有183个地级市提出要建立国际性大都市。