王曉紅 馮嚴超

摘要?運用熵值法測算出2003—2016年中國285個地級及以上城市發(fā)展質(zhì)量，基于動態(tài)空間滯后模型，設置地理距離矩陣、經(jīng)濟距離矩陣和技術(shù)距離矩陣，對比分析了霧霾污染對城市發(fā)展質(zhì)量的全局性和異質(zhì)性影響。研究表明：霧霾污染與城市發(fā)展質(zhì)量在全國層面存在“N型”曲線關系，而與城市化在全國層面存在較弱的“倒N型”曲線關系，霧霾污染對城市化與城市發(fā)展質(zhì)量的影響在全國層面存在此消彼長的作用規(guī)律。霧霾污染與東部城市發(fā)展質(zhì)量存在“U型”曲線關系，而與中西部城市發(fā)展質(zhì)量存在“倒U型”曲線關系。霧霾污染對城市發(fā)展質(zhì)量的影響在區(qū)域?qū)用嬉泊嬖诖讼碎L的作用規(guī)律。霧霾污染與大中城市發(fā)展質(zhì)量存在“N型”曲線關系，而與小城市發(fā)展質(zhì)量存在“倒U型”曲線關系，霧霾污染對大中城市的抑制作用已經(jīng)率先得到扭轉(zhuǎn)，而對小城市的抑制作用仍需改進，霧霾污染對城市發(fā)展質(zhì)量的影響在規(guī)模層面具有明顯的差異性。霧霾污染與城市發(fā)展質(zhì)量在2003—2009年存在“N型”曲線關系，而在2010—2016年存在較弱的“倒U型”曲線關系，霧霾污染對城市發(fā)展質(zhì)量的影響在時間層面具有一定的階段性、動態(tài)性和延續(xù)性。在未來的發(fā)展上，應從以下方面發(fā)力：第一，內(nèi)部治理、外部協(xié)調(diào)，通過內(nèi)外互動防止霧霾污染轉(zhuǎn)移的“公地悲劇”。第二，政府引導、企業(yè)主導，通過建立有效的激勵約束機制推動霧霾污染治理的“見賢思齊”。第三，淡化速度、強化質(zhì)量，通過創(chuàng)新驅(qū)動與產(chǎn)業(yè)升級逐步扭轉(zhuǎn)城市發(fā)展質(zhì)量的“路徑依賴”。第四，優(yōu)化結(jié)構(gòu)、凈化產(chǎn)能，通過構(gòu)筑良性競爭機制推動城市發(fā)展質(zhì)量的“逐頂競爭”。第五，深度開發(fā)、適度集聚，通過有效利用城市空間資源發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟的“溢出效應”。

關鍵詞?霧霾污染;空間溢出效應;城市發(fā)展質(zhì)量

中圖分類號?F124.5?文獻標識碼?A文章編號?1002-2104（2019）08-0001-11DOI：10.12062/cpre.20190119

改革開放40 a來，中國經(jīng)濟取得了舉世矚目的成就，但多年形成的粗放式增長模式也使得環(huán)境污染問題日益凸顯，尤其以霧霾天氣為代表的污染問題頻頻發(fā)生，對中國經(jīng)濟增長質(zhì)量、公眾健康與政府形象造成了嚴重的影響[1]。面對霧霾污染的示警，黨和政府已經(jīng)將環(huán)境治理工作提高到前所未有的高度，公眾的環(huán)保意識逐步覺醒，社會輿論對環(huán)境污染更為關注，污染企業(yè)也被倒逼著向清潔生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，“藍天保衛(wèi)戰(zhàn)”和“綠色發(fā)展”已成為社會各界的共識[2]。作為現(xiàn)代化生產(chǎn)和生活的重要空間載體，城市不僅承載了人們的主要經(jīng)濟活動，其自身的發(fā)展也是促進經(jīng)濟增長的主要動力之一[3]。霧霾污染與城市發(fā)展質(zhì)量息息相關，大規(guī)模的工業(yè)生產(chǎn)、建筑施工和機車使用，產(chǎn)生了大量的二氧化硫、氮氧化物以及可吸入顆粒，而霧霾污染也通過影響城市化進程對城市發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生了深遠的影響[4-5]。那么，霧霾污染對中國城市發(fā)展質(zhì)量究竟有何影響？霧霾污染對不同區(qū)域、規(guī)模、時間的城市發(fā)展質(zhì)量的影響有差異嗎？霧霾污染對中國城市發(fā)展質(zhì)量影響的傳導機制是什么？現(xiàn)有文獻并未就上述亟須識別與應對的重大環(huán)境問題做出直接回答。據(jù)此，本文通過對上述問題的探討，厘清霧霾污染對中國城市發(fā)展質(zhì)量的影響，并為霧霾污染聯(lián)防聯(lián)治的必要性與城市發(fā)展質(zhì)量提升的全面性提供經(jīng)驗支持。

1?文獻綜述

霧霾污染是對大氣中各種懸浮顆粒物的產(chǎn)生、擴散和危害過程進行概括的一種狀態(tài)，其主要成分包括二氧化硫、氮氧化物以及可吸入顆粒，二氧化硫與氮氧化物為氣態(tài)污染物，而可吸入顆粒正是霧霾污染的罪魁禍首[6]?？晌腩w粒主要指PM10與PM2.5，PM10為空氣動力學粒徑小于等于10 μm的顆粒物，PM2.5為空氣動力學粒徑小于等于2.5 μm的顆粒物[7]。與PM10相比，PM2.5具有顆粒小、活性強、分布廣、滯留久、毒性大等特征，對居民生產(chǎn)與生活的危害程度遠大于PM10，因此本文采用PM2.5濃度來衡量霧霾污染[8]。

國外文獻很少直接涉及城市發(fā)展質(zhì)量，更多的研究關注城市的經(jīng)濟增長[9]、社會公平[10]與生態(tài)環(huán)境[11]等，其本質(zhì)上與城市發(fā)展質(zhì)量的內(nèi)涵非常相似。而國內(nèi)學者對城市發(fā)展質(zhì)量內(nèi)涵的認識，則由最初的追求經(jīng)濟增長的單一目標向?qū)で蠼?jīng)濟發(fā)展、社會進步與環(huán)境改善等多重目標演進[12]。從發(fā)展觀來看，對城市發(fā)展質(zhì)量的認識也經(jīng)歷了物本發(fā)展觀、社會發(fā)展觀、可持續(xù)發(fā)展觀與新發(fā)展理念的逐步深化過程[13]。不同于城市化強調(diào)農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移的過程，城市發(fā)展質(zhì)量則強調(diào)城市人口增加、經(jīng)濟增長、社會進步、空間格局等在一定時間點的結(jié)果[14]。概括來講，城市發(fā)展質(zhì)量是一個處于動態(tài)發(fā)展中的包容性概念，包括了對城市經(jīng)濟、社會和環(huán)境等方面的全方位評估，并追求城市公平、效率與生態(tài)等方面的綜合提升[14]。

通過采用環(huán)境庫茨涅茲曲線（EKC）、一般均衡分析法（CGE）、聯(lián)立方程組法、面板協(xié)整模型與空間計量模型等多種方法，現(xiàn)有研究就影響霧霾污染的經(jīng)濟社會因素與自然環(huán)境要素展開了廣泛地探索并取得了豐碩的成果[2，5，8，15-17]。相比之下，霧霾污染對經(jīng)濟社會發(fā)展反向影響的成果則相對少見[1]。傳統(tǒng)的線性計量模型基于空間獨立性與空間均質(zhì)性的假設，而忽略了空間依賴性與空間異質(zhì)性的現(xiàn)實，導致對霧霾污染影響效果的所得結(jié)論具有局限性[18]。此外，受制于數(shù)據(jù)可得性的缺陷，關于霧霾污染影響因素的現(xiàn)有研究多采用省際數(shù)據(jù)[8，18-19]或部分城市數(shù)據(jù)[2，5，16，20-22]，而基于城市全樣本的全局性研究則相對匱乏。在少有的全局性研究中，雖然通過利用空間計量模型可以實現(xiàn)對空間效應的分析，但考慮到“路徑依賴”的影響，忽略時間效應和時空效應的影響仍會導致系統(tǒng)性偏誤[1，17-18，23]。

基于城市數(shù)據(jù)的研究中，已有個別文獻就霧霾污染與經(jīng)濟發(fā)展[1]、城鎮(zhèn)化[2]、FDI[5]、產(chǎn)業(yè)集聚[16-17]、城市經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型[20]、城市規(guī)模[21]、能源結(jié)構(gòu)[22]等的關系，在全局性與異質(zhì)性（包括區(qū)域、規(guī)模與時間三個維度）方面進行了有益的探討，這為本文的研究提供了豐富的研究視角和方法借鑒，但相比之下，霧霾污染對中國城市發(fā)展質(zhì)量的影響還缺乏全面地考察，這也給本研究提供了空間。

為此，本文擬采用2003—2016年中國285個地級及以上城市PM2.5濃度數(shù)據(jù)，通過設定動態(tài)空間滯后模型將空間效應、時間效應與時空效應一并納入研究框架，從全局性和異質(zhì)性（包括區(qū)域、規(guī)模與時間三個維度）相結(jié)合的視角來系統(tǒng)考察霧霾污染對中國城市發(fā)展質(zhì)量的影響，這不僅可以彌補現(xiàn)有研究的空白，也可以為后續(xù)研究提供參考，并推動相關研究的進一步發(fā)展。

王曉紅等：霧霾污染對中國城市發(fā)展質(zhì)量的影響

中國人口·資源與環(huán)境?2019年?第8期

2?研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1?研究方法

為全面分析霧霾污染對城市發(fā)展質(zhì)量影響的空間效應，本文在采用Morans I指數(shù)進行空間效應檢驗的基礎上，通過構(gòu)建空間計量模型進一步研究霧霾污染及其他影響因素對城市發(fā)展質(zhì)量的作用機理。為了保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，除了常見的反距離權(quán)重矩陣之外，本文還分別建立了經(jīng)濟距離矩陣與技術(shù)距離矩陣。

（1）空間權(quán)重矩陣。常用的地理屬性空間權(quán)重矩陣包括鄰接權(quán)重矩陣和地理距離矩陣，由于拉薩等多個地級市數(shù)據(jù)缺失而存在孤島城市，鄰接權(quán)重矩陣無法真實反映空間關聯(lián)情況，此處選用地理距離矩陣（W1），其形式如式（1）所示：

Wdij=1（dij）2;

W1=Wdij∑jWdij，i≠j

0，i=j （1）

其中，Wij為第i行、 j列的矩陣元素;dij為城市i和城市j之間的質(zhì)心距離，取地理距離平方的倒數(shù)可以將不同城市之間的空間關系準確地表達出來。為了簡化模型和便于解釋結(jié)果，本文將地理距離矩陣進行了行和標準化處理，并記標準化后的權(quán)重為W1。

除了地理屬性之外，城市的經(jīng)濟屬性也是產(chǎn)生空間相關性的成因。為此，本文構(gòu)建經(jīng)濟距離矩陣，將地理屬性和經(jīng)濟屬性有機地結(jié)合起來，從而更加準確地刻畫空間效應的非對稱性。經(jīng)濟距離矩陣的形式如式（2）所示：

Weij=Wdij×diag（Y1/Y，Y2/Y，……Yn/Y）;

W2=Weij∑jWeij，i≠j

0，i=j

（2）

其中，Yj=1/（t1-t0+1）∑t1t0Yij為觀察期內(nèi)城市i的人均GDP平均值，Y=1/（t1-t0+1）∑nt=0∑t1t0Yij為觀察期內(nèi)所有城市人均GDP的平均值。類似地，本文將經(jīng)濟距離矩陣進行了行和標準化處理，并記標準化后的權(quán)重為W2。

除了經(jīng)濟屬性之外，城市的技術(shù)屬性也是產(chǎn)生空間相關性的成因。與經(jīng)濟距離矩陣類似，本文也構(gòu)建了技術(shù)距離矩陣，其形式如式（3）所示：

Wtij=Wdij×diag（P1/P，P2/P，…Pn/P）;

W3=Wtij∑jWtij，i≠j

0，i=j

（3）

其中，Pj=1/（t1-t0+1）∑t1t0Pij為觀察期內(nèi)城市i專利申請授權(quán)數(shù)的平均值，P=1/（t1-t0+1）∑nt=1∑t1t0Pij為觀察期內(nèi)所有城市專利申請授權(quán)數(shù)的平均值。類似地，本文將技術(shù)距離矩陣進行了行和標準化處理，并記標準化后的權(quán)重為W3。

（2）空間相關性檢驗。由于不同城市之間經(jīng)濟社會活動聯(lián)系的普遍性，忽視空間效應很可能影響到估計結(jié)果的無偏性、一致性和有效性，因此要對OLS回歸得到的殘差是否在空間上相互獨立進行空間相關性檢驗，以此作為判斷方程整體上是否適用空間計量模型的依據(jù)。類比于環(huán)境庫茨涅茲曲線（EKC）中經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間存在的“U型”“倒U型”“N型”或“倒N型”曲線關系，本文首先在模型中加入了霧霾污染的二次項和三次項，然后與不含三次項的回歸結(jié)果進行對比，最終根據(jù)擬合效果決定是否含有霧霾污染的三次項，從而盡可能真實地反映霧霾污染與城市發(fā)展質(zhì)量之間的曲線關系。為了盡可能降低單位量綱和異方差的影響，所有變量都以自然對數(shù)的形式引入方程。通過對OLS回歸的殘差進行Morans I檢驗，發(fā)現(xiàn)變量之間的空間效應顯著為正。因此，為防止模型假設的系統(tǒng)性偏誤，應該把空間效應考慮到實證分析中。

（3）空間計量模型。在識別空間相關性以后，需要進一步構(gòu)建反映空間效應的空間計量模型。此外，某城市的發(fā)展質(zhì)量通常與上一期的城市發(fā)展質(zhì)量有關，即城市發(fā)展質(zhì)量除了存在空間相關性（空間效應），還存在時間相關性（動態(tài)效應），甚至還有可能存在時空效應。因此，有必要將靜態(tài)空間計量模型擴展成動態(tài)空間計量模型進行深入分析，以提高估計精度，增加模型解釋力。

再者，參考Elhorst[21]的檢驗思路，本文采用“從具體到一般”和“從一般到具體”相結(jié)合的思路，并選擇時間與個體雙固定模型的動態(tài)空間滯后模型。最終，本文的基準公式為：

lnUDQit=τlnUDQi，t-1+ηWlnUDQi，t-1+β1lnPMit+

β2（lnPMit）2+β3（lnPMit）3+β4lnFDIit+

β5lnEDit+β6lnRDit+β7lnESit+β8lnISit+

β9lnPDit+β10lnINFit+β11lnERit+β12lnGDit+

ρWlnUDQit+ht+μi+uit

（4）

其中，W為空間權(quán)重矩陣;ρ為空間自回歸系數(shù);λ為空間自相關系數(shù);β和θ分別為對應變量的待估系數(shù)。τ和η分別表示城市發(fā)展質(zhì)量的時間滯后項系數(shù)與時空滯后項系數(shù);ht和μi分別對應時間效應和個體效應;uit表示隨個體和時間而改變的誤差項，其他符號的說明見數(shù)據(jù)來源部分。

2.2?數(shù)據(jù)來源

（1）被解釋變量。城市發(fā)展質(zhì)量（UDQ）。綜合國內(nèi)外學者的研究，本文從城市發(fā)展質(zhì)量的內(nèi)涵出發(fā)，以科學性、系統(tǒng)性、可操作性和可比性為原則，分別從經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和生態(tài)環(huán)境3個子系統(tǒng)共選取了15項評價指標，建立城市發(fā)展質(zhì)量評價指標體系，如表1所示。本文對人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、人均社會消費品零售總額、人均固定資產(chǎn)投資額等名義指標以2002年居民消費價格指數(shù)為基期進行了消脹處理。然后，采用熵值法對數(shù)據(jù)進行標準化處理以及確定指標權(quán)重。