李龔

（上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200030）

基于PM2.5指標的中國環(huán)境庫茲涅茨曲線估計

李龔

（上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200030）

文章利用2014年中國138個城市截面數(shù)據(jù)與空間計量經(jīng)濟學(xué)模型，基于擴展的傳統(tǒng)環(huán)境庫茲涅茨曲(EKC)，以PM2.5為環(huán)境指標，分析我國城市環(huán)境污染的空間相關(guān)性、EKC的形狀及其影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：我國城市環(huán)境污染存在明顯的空間正相關(guān)性，截面數(shù)據(jù)模擬出的EKC曲線呈現(xiàn)“倒U形”，EKC假說在我國城市尺度得到證實；第二產(chǎn)業(yè)比重、人口密度、汽車保有量等與環(huán)境污染呈現(xiàn)正相關(guān)；城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展，控制城市汽車保有量以及多城市聯(lián)合治理，有利于環(huán)境質(zhì)量的提高。

環(huán)境庫茲涅茨曲線；PM2.5；空間計量經(jīng)濟學(xué)模型；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

0 引言

20世紀90年代初期，美國經(jīng)濟學(xué)家Grossman和Krueger提出環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve,EKC)，表明經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間呈現(xiàn)“倒U形”關(guān)系，即環(huán)境質(zhì)量會隨著經(jīng)濟的增長呈現(xiàn)先惡化后改善的趨勢[1]。我國關(guān)于EKC的研究始于1999年，主要研究則在2002年以后。隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，社會對環(huán)境的關(guān)注日益增加，以及最近幾年“低碳經(jīng)濟”的概念日益深入人心，環(huán)境問題也隨之成為經(jīng)濟學(xué)研究的熱點。李慧明等(2003)研究發(fā)現(xiàn)，我國目前的環(huán)境質(zhì)量仍然處在“局部改善，整體惡化”的狀態(tài)，并且還沒有達到EKC的轉(zhuǎn)折點，更加不可能達到EKC曲線的右側(cè)[2]。林伯強等（2009）以二氧化碳的排放量作為環(huán)境的代理指標，選取了1960年至2007年的中國二氧化碳排放量數(shù)據(jù)，使用了人均收入作為解釋變量的二次方程，估算出了我國EKC呈現(xiàn)“倒U形”關(guān)系，并且從理論上估計了我國EKC曲線的拐點是人均GDP37170元[3]。楊萬平等（2009）以1982年至2006年我國6大類工業(yè)環(huán)境污染數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用改進的熵值法估算我國的EKC曲線，其結(jié)果表明：我國經(jīng)濟增長和環(huán)境污染之間不存在“倒U形”關(guān)系，而是呈現(xiàn)“正U形”關(guān)系[4]。蘇梽芳等(2009)利用中國28個省域2003年至2005年的面板數(shù)據(jù)，使用空間面板數(shù)據(jù)模型對EKC進行了估計，其結(jié)果表明：區(qū)域污染存在空間相關(guān)性，區(qū)域污染排放不僅受本區(qū)域人均收入影響，且相鄰區(qū)域的污染物排放也對本區(qū)域有重大影響，污染物排放具有空間溢出作用[5]。羅嵐等（2012）利用了2000年至2009年我國各省份的面板數(shù)據(jù)，以廢水、廢氣和固體廢棄物為環(huán)境指標，估算了各個指標下的EKC，其結(jié)果表明：以三廢作為環(huán)境指標估算出的EKC在大部分省均呈現(xiàn)“倒U形”；廢水污染在未來十年內(nèi)可以實現(xiàn)與經(jīng)濟發(fā)展同時改善，而固體廢棄物和廢氣則要相對較遲[6]。高宏霞等（2012）搜集了2000年至2009年31個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，對全國31個省市自治區(qū)進行了研究，結(jié)果表明我國各省份的EKC呈現(xiàn)“倒U形”，并且大部分省份的EKC拐點是在2020年以后[7]。吳玉鳴等（2012）擴展了傳統(tǒng)的EKC模型，引入了城市化率，引進了人口數(shù)、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及對外開放等因素，利用2008年我國31個省份的截面數(shù)據(jù)，使用空間計量經(jīng)濟學(xué)模型，分析了我國EKC的形狀及其影響因素，以及省域環(huán)境污染的空間相關(guān)性，其結(jié)果表明：我國省域環(huán)境污染之間存在明顯的空間自相關(guān)性；同時，30個省域的EKC呈現(xiàn)倒U型[8]。

本文所選取的環(huán)境指標是PM2.5濃度。PM2.5指的是大氣中粒子直徑小于或等于2.5微米的顆粒物，又稱細顆粒物。PM2.5有直徑小、表面積大、活性強、容易攜帶有毒有害物質(zhì)、在大氣中停留時間長、輸送距離遠等特點，對人體健康影響較大。PM2.5的來源分為兩種，分別是自然源與人為源，其中主要來自人為源，包括道路揚塵、工業(yè)粉塵、化石燃料的燃燒等[9]。PM2.5的上述特征表明，PM2.5不是單一的污染物，而是一種綜合性環(huán)境污染指標。

綜上可知，學(xué)者們在研究EKC曲線的時候，大多只用人均GDP或人均收入這一個指標作為解釋變量，而忽略了其他指標的影響，比如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度等，同時也忽略了區(qū)域環(huán)境污染之間的空間自相關(guān)性。選取的環(huán)境指標通常都是“三廢”、粉塵、二氧化硫、二氧化碳等，這些都是單一的環(huán)境指標而不是綜合的環(huán)境指標。文獻中得到的EKC形狀各異，有“倒U形”[10]、“正U形”[4,12]、“N形”[11]、“N形+倒U形”[13]、“凹形”[14]等。

與以往EKC的研究相比，本文有如下的三點不同：第一，本文利用了PM2.5濃度作為環(huán)境污染的指標。在國內(nèi)的EKC研究中，尚且沒有選擇PM2.5濃度為環(huán)境指標；同時PM2.5本身是一種綜合的環(huán)境指標，與之前的EKC研究中使用的單一指標不同。第二，本文搜集了2014年我國138個城市的相關(guān)截面數(shù)據(jù)。目前，在相關(guān)EKC研究中，大多是基于國家或者省市自治區(qū)層面，很少有城市層面的EKC研究。第三，基于PM2.5易擴散的物理特征，本文采用了空間計量經(jīng)濟學(xué)模型，從而控制相鄰地區(qū)PM2.5的相關(guān)性。

1 研究模型、方法和數(shù)據(jù)

1.1 空間自相關(guān)[15]

空間自相關(guān)指的是某個變量在同一分布區(qū)域里的觀察值之間存在潛在的相互依賴關(guān)系。全局區(qū)域自相關(guān)是從區(qū)域整體上刻畫空間聚集情況。通常用全局莫蘭指數(shù)(Moran’s I)來度量全局空間自相關(guān)，其計算公式如下：

在衡量某一特定區(qū)域附近的空間聚集情況的時候，通常選用局部莫蘭指數(shù)(Local Moran’s I)，其公式如下：

其中yi和yj分別是第i和第j個地區(qū)的觀察值，n是地區(qū)總數(shù)量，表示所選指標的均值，s2是所選指標的方差，ωij是空間權(quán)重的值。

全局莫蘭指數(shù)的取值范圍在-1到1之間，大于0則存在正相關(guān)關(guān)系，小于0則存在負相關(guān)關(guān)系，等于0則不存在空間關(guān)系，絕對值越大則表示相關(guān)關(guān)系越強。正的局部莫蘭指數(shù)表示該區(qū)域的高值被周圍的高值所包圍，或者該地區(qū)的低值被周圍的低值所包圍；反之則表示該區(qū)域的高值被周圍的低值所包圍，或該區(qū)域的低值被周圍的高值所包圍。

1.2 空間計量經(jīng)濟學(xué)模型

空間計量經(jīng)濟學(xué)模型可以分為空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM)和空間誤差模型(Spatial Error Model, SEM)。

(1)空間滯后模型(SLM)[16]

在模型中考慮因變量的空間滯后項，則可以選擇空間滯后模型：

其中，yi是因變量；ω是n×n階的空間權(quán)重矩陣；∑i≠jωijyi是所有鄰近區(qū)域地區(qū)因變量的加權(quán)和，作為因變量的空間滯后項，ρ是衡量因變量溢出效應(yīng)的參數(shù)，稱為空間自回歸系數(shù)；xi是n×k的自變量矩陣，β是參數(shù)，反映自變量對因變量的影響程度；εi是隨機誤差項。

(2)空間誤差模型(SEM)[17]

當(dāng)因變量的空間依賴性存在于隨機擾動項的時候，則可以考慮使用空間誤差模型：

其中，μi是隨機誤差項；λ是μi的自回歸系數(shù)，用來衡量鄰近地區(qū)因變量yi的誤差項加權(quán)總和∑i≠jωijμi對因變量yi誤差項的影響程度；εi是正太分布的隨機誤差項。

1.3 選取指標

本文所涉及的指標如下：

(1)PM2.5濃度：作為實證分析中環(huán)境質(zhì)量的代理指標，它與環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，即環(huán)境質(zhì)量得到改善則PM2.5濃度下降，反之PM2.5濃度上升。

(2)人均GDP：根據(jù)環(huán)境庫茨涅茲曲線的理論，經(jīng)濟的發(fā)展與環(huán)境污染之間呈現(xiàn)“倒U形”關(guān)系，即在經(jīng)濟發(fā)展初期，社會以犧牲環(huán)境質(zhì)量為代價來換取人均GDP的提高，環(huán)境質(zhì)量開始逐步惡化，然而，當(dāng)人均GDP到達一定程度之后，社會開始逐步關(guān)注環(huán)境質(zhì)量，于是伴隨著人均GDP的逐步提高，環(huán)境質(zhì)量也在不斷提高。

(3)汽車保有量：汽車尾氣是PM2.5的主要來源之一。本文為了研究PM2.5濃度與人均GDP的關(guān)系，需要控制住其他影響PM2.5濃度的變量，而城市的汽車保有量是一個影響PM2.5濃度的重要因素。本文假設(shè)城市的汽車保有量與城市的PM2.5呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即城市的汽車保有量增加會導(dǎo)致PM2.5的濃度也相應(yīng)地增加。

(4)總降水量：雨水會溶解大氣中的有害顆粒物，從而達到清潔大氣的作用。本文假設(shè)PM2.5濃度與降水量呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，即降水量越大則對應(yīng)的PM2.5濃度就會越低，反之，PM2.5濃度將會越高。

(5)第二產(chǎn)業(yè)比重：在第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)中，第一和第三兩個產(chǎn)業(yè)是相對比較清潔的，不會對環(huán)境造成過多的影響，而第二產(chǎn)業(yè)則是影響環(huán)境質(zhì)量的重要來源。本文假設(shè)第二產(chǎn)業(yè)的比重與PM2.5濃度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即第二產(chǎn)業(yè)的比重越大，則PM2.5濃度就會越高，反之PM2.5濃度就會越低。

(6)人口密度：人口密度越高則對環(huán)境的壓力就會越大，造成的環(huán)境污染就可能更加嚴重。本文假設(shè)人口密度與PM2.5之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即人口密度越高，對應(yīng)的PM2.5濃度就會越高，反之PM2.5濃度就會越低。

(7)是否在秦嶺淮河以北：這個指標作了啞變量處理，處于秦嶺淮河以北的城市取1，否則取0。秦嶺淮河線從地理上將我國分成了南北雙方，同時也是人文上的分割線，是我國所特有的。我國800毫米等降水線于秦嶺淮河一線重合，越向北降水量越少；我國在秋冬兩季實行集體供暖，而供暖城市絕大多數(shù)都是位于秦嶺淮河以北，供暖會消耗大量能源，同時會產(chǎn)生大量的環(huán)境污染。本文假設(shè)該啞變量與PM2.5濃度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即在同等情況下，秦嶺淮河以北的PM2.5濃度會高于秦嶺淮河以南。

1.4 數(shù)據(jù)說明與實證模型構(gòu)建

本文所涉及到的數(shù)據(jù)源于我國2014年138個城市，包括：PM2.5濃度(PM25，單位：微克/立方米)、降水量(RAIN-FALL，單位：毫米)、汽車保有量(CARNUM，單位：萬輛)、人均GDP(單位：元)、第二產(chǎn)業(yè)比重(INDUSTRY)、人口密度(POPDENSITY，單位：萬人/平方公里)以及是否秦嶺淮河以北(ISNORTH)。其中，2014年138個城市的PM2.5濃度數(shù)據(jù)和降水量數(shù)據(jù)來自于新浪網(wǎng)；汽車保有量、人均GDP和第二產(chǎn)業(yè)比重來自于2014年各城市國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公告；人口密度是根據(jù)各個城市人口數(shù)量和面積計算得到。

本文是以PM2.5濃度作為環(huán)境指標，控制影響PM2.5濃度的其他的變量，即汽車保有量、總降水量、第二產(chǎn)業(yè)比重、人口密度、是否秦嶺淮河以北，來估計人均GDP與環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系，從而得出環(huán)境庫茨涅茨曲線的形狀。本文選用的是基于截面數(shù)據(jù)建立的靜態(tài)空間計量模型，將PM25、AVGGDP、CARNUM、RAINFALL和POPDENSITY這幾個變量進行對數(shù)化處理，根據(jù)模型(3)和模型(4)分別建立如下的兩個空間計量模型，即空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)：

空間滯后模型(SLM)：

空間誤差模型(SEM)：

2 實證結(jié)果分析

2.1 空間相關(guān)性的檢驗

首先，基于城市空間實際距離生成空間權(quán)重矩陣，然后對138個城市的對應(yīng)變量數(shù)據(jù)進行全局空間自相關(guān)檢驗，其結(jié)果表1所示，其中I表示全局莫蘭指數(shù)，E(I)表示其理論期望，SD(I)表示其理論標準差，Z表示其標準化值。

表1 EKC變量的全局空間自相關(guān)檢驗

根據(jù)距離空間權(quán)重計算PM2.5，降水量、人口密度、人均GDP以及是否是秦嶺淮河以北的全局莫蘭指數(shù)分別是0.478，0.336，0.206，0.349，0.791，都通過了1%的顯著性檢驗水平，說明這些變量在空間分布上都存在明顯的正自相關(guān)。而第二產(chǎn)業(yè)比重與汽車保有量相對而言就不存在明顯的空間自相關(guān)性。綜合以上結(jié)果，在研究城市EKC問題的時候不能忽視城市之間的空間效應(yīng)。

2.2 空間計量估計與分析

為了與城市截面的EKC空間計量結(jié)果進行比較，本文首先用常規(guī)的普通最小二乘法(OLS)進行回歸估計，然后使用Stata進行SLM和SEM兩個模型的估計，并得到結(jié)果，見表2。

表2 OLS、SLM和SEM估計結(jié)果

OLS的估計結(jié)果表明：OLS的擬合優(yōu)度是0.3569，F(xiàn)值是10.29，模型整體上通過了1%顯著性檢驗。人均GDP、人均GDP的平方、是否秦嶺淮河以北，通過了5%的顯著性檢驗；人口密度和第二產(chǎn)業(yè)比重通過了1%的顯著性檢驗；而汽車保有量和降水量則沒有通過12%的顯著性檢驗，即不顯著。前面的全局莫蘭指數(shù)檢驗表明城市之間的因變量存在明顯的空間相關(guān)性，OLS的結(jié)果與之不符，表明OLS模型的設(shè)定存在問題，即OLS可能忽略了城市之間的空間相關(guān)性。

從SLM和SEM的估計結(jié)果可以看出：SLM中人均GDP、人均GDP的平方、汽車保有量、人口密度、第二產(chǎn)業(yè)比重以及是否秦嶺淮河以北，這幾個變量都通過了5%的顯著性檢驗；而降水量通過了10%的顯著性檢驗；空間自相關(guān)系數(shù)通過Wald Test、LRTest以及LM Test，顯著性都在1%。SEM中人均GDP、人均GDP的平方、汽車保有量、人口密度、第二產(chǎn)業(yè)比重以及是否秦嶺淮河以北，這幾個變量也都通過了5%的顯著性水平檢驗；而降水量通過了10%的顯著性檢驗；空間自相關(guān)系數(shù)通過LRTest和LM Test的檢驗，顯著性在1%，而在Wald Test中，沒有通過10%的顯著性檢驗；SLM和SEM的擬合優(yōu)度R2分別是0.5580603和0.4920067，明顯大于OLS的0.3569。

根據(jù)模型的估計結(jié)果，得出SLM的方程，即EKC模型是：

圖12014 年中國138個城市截面

對于人均GDP而言，OLS和SLM模型的走勢如圖1?？梢钥闯觯琌LC和SLM估算出的EKC都呈現(xiàn)“倒U形”，且兩條曲線的拐點相近。同時在SLM估算出的ELC中，當(dāng)lnAVGGDP達到10.4198219的時候達到拐點，即人均GDP達到33517.5元時，EKC達到拐點。根據(jù)數(shù)據(jù)可以知道，我國138個城市中絕大部分城市的人均GDP都超過了上述拐點，只有29個城市沒有超過拐點。即這些城市目前仍是以犧牲環(huán)境質(zhì)量為代價來發(fā)展經(jīng)濟。從圖上看，SLM的曲線比數(shù)據(jù)EKC圖OLS的曲線平緩，因為OLS沒有考慮到空間的自相關(guān)效應(yīng)，把周邊地區(qū)溢出的污染也算進本地區(qū)的污染中，使得PM2.5濃度對人均GDP的變化更加敏感，說明了在忽略空間自相關(guān)效應(yīng)的OLS中，夸大了人均GDP對PM2.5濃度的影響，從而可能會導(dǎo)致在環(huán)境治理上過度關(guān)注人均GDP的變化而忽略其他因素。

2.3 SLM的結(jié)果分析

汽車保有量（lnCARNUM）對環(huán)境污染的回歸系數(shù)是0.0720433，通過5%的顯著性水平檢驗，表明在不考慮其他因素的情況下，汽車保有量每增加1%，環(huán)境損失將增加0.0720433%。較大規(guī)模的汽車保有量對環(huán)境保護造成了較大的壓力。一線大中型城市目前已經(jīng)對城市的汽車數(shù)量進行一定的限制，這些措施也進一步表明了較大的汽車保有量對環(huán)境質(zhì)量確實造成了不小的壓力。

人口密度（lnPOPDENSITY）對環(huán)境污染的回歸系數(shù)是1.050023，通過了5%的顯著性水平檢驗，表明人口密度每增加1%，環(huán)境損失將增加1.050023%。京津冀的環(huán)境污染相對比較嚴重，這與當(dāng)?shù)剌^高的人口密度也不無關(guān)系。這就表明了要改善大中型城市的環(huán)境就有必要合理化分配城市配套資源，減小區(qū)域發(fā)展之間的不平衡。

降水量（lnRAINFALL）和是否秦嶺淮河以北（ISNORTH）這兩個因素對環(huán)境污染的回歸系數(shù)分別是-0.1028827和0.1309262，分別通過了10%和5%的顯著性檢驗。降水量反映了各個城市之間的氣候差異。降水較多的南方會沖洗掉環(huán)境中的一些雜質(zhì)，這樣有利于環(huán)境的自我凈化和修復(fù)，即在其他因素不變的情況下，降水量越多，環(huán)境質(zhì)量越好。這與模型回歸的結(jié)果是相同的。是否處與秦嶺淮河以北從地理的角度講我國分成了南方和北方。北方城市在冬季會采取集中供暖，而南方城市則沒有。北方城市冬季采取集中供暖必然會給環(huán)境造成損失，這與模型的回歸結(jié)果也是一致的。

第二產(chǎn)業(yè)比重（INDUSTRY）對環(huán)境的回歸系數(shù)是0.8276416，通過了1%的顯著性水平檢驗，表明了第二產(chǎn)業(yè)比重每增加1%，環(huán)境損失就會增加0.8276416%。第二產(chǎn)業(yè)主要以制造業(yè)為主，需要消耗大量的自然資源，同時也會對環(huán)境造成不可避免的傷害。模型的系數(shù)中第二產(chǎn)業(yè)比重的回歸系數(shù)是最大的，說明了在模型列舉的因素中，第二產(chǎn)業(yè)比重是對環(huán)境影響最大的。這進一步表明了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對環(huán)境保護的重要性。

與SLM估計結(jié)果比較，OLS中人口密度、是否秦嶺淮河以北這兩個變量的系數(shù)偏大，原因是OLS模型中把其他周邊區(qū)域的影響也算成本地區(qū)的影響，故而OLS的結(jié)果會偏大；第二產(chǎn)業(yè)比重、降水量的系數(shù)與OLS模型的結(jié)果相比，幾乎沒有變化；OLS模型中汽車保有量的系數(shù)比SLM中的系數(shù)偏小，說明汽車保有量的影響在OLS中被低估了，同時在OLS中該變量沒有通過顯著性檢驗，即OLS不能有效說明汽車保有量的影響。

3 結(jié)論

本文擴展了傳統(tǒng)的環(huán)境庫茨涅茨曲線模型，添加了汽車保有量、人口密度、降水量、第二產(chǎn)業(yè)比重、是否秦嶺淮河以北這5個變量，利用空間計量經(jīng)濟學(xué)模型，研究了我國138個城市的EKC的形狀及其影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：我國PM2.5濃度在空間分布上存在明顯的正自相關(guān)關(guān)系，說明我國各個城市環(huán)境污染不是相互獨立的，而是存在空間正向自相關(guān)的；利用2014年度我國138個城市的相關(guān)截面數(shù)據(jù)模擬得出的EKC圖形是呈現(xiàn)“倒U形”，表明EKC假說在我國可以得到歷史數(shù)據(jù)的支持；同時估計出擴展后的EKC對人均GDP的拐點是33517.5元，即在其他因素不變的情況下，人均GDP達到或超過33517.5元的城市的環(huán)境質(zhì)量會隨著經(jīng)濟的發(fā)展而逐步改善。

基于上述的結(jié)果獲得的政策建議如下：由于環(huán)境污染是存在空間相關(guān)性的，所以城市在治理環(huán)境的時候，要注重城市區(qū)域之間的合作；城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要不斷調(diào)整，要逐步改善第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)的比重，積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，使產(chǎn)業(yè)逐步升級；大中型城市要合理控制汽車保有量，提升城市交通和環(huán)境質(zhì)量；在推進城市化的過程中，要逐步實現(xiàn)城市之間基礎(chǔ)設(shè)施及相關(guān)服務(wù)的均衡，避免人口過度集中。

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[3]林伯強,蔣竺均.中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預(yù)測及影響因素分析[J].管理世界,2009，(4).

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（責(zé)任編輯易永生）

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1002-6487（2016）23-0021-04

李 龔（1992—），男，江蘇鹽城人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)生經(jīng)濟學(xué)。