1、1重庆市环境污染与城市化的实证研究摘 要：针对重庆市城市化进程的发展，综合使用环境污染指标和城市化指标来探讨两者之间的关系。以重庆市 19962011 年的数据为基础，对环境污染等 6 个细化指标进行主成分分析，提取环境污染综合指数变量 ENV。借助控制变量非农产业结构占比，在协整检验基础上建立VEC 模型。结果发现：长期和短期中城市化对环境污染的作用程度有差异；现阶段的城市化发展促进环境污染程度；非农产业结构占比的提高会弱化环境污染。 关键词：环境污染；城市化；协整检验；VEC 模型 中图分类号：F290 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）25-0233-04 引言 在
2、历史发展的长河中，人类活动在改善人类生活方式和生活条件的同时，也在不断地作用于周围的环境并因此引起自然、人文等各类环境质量的改变。对应的这种环境尤其是大自然环境的变化对人类的生产、生活和健康造成了不同的影响。中国是一个有着悠久历史的大国，也是一个积极发展现代化，不断推进工业化、城市化的国家。改革开放以来，中国城市化进程明显加快，现阶段已进入到高速城市化的起飞阶段。与此同时，重庆市是中国直辖市之一，是长江上游地区经济中心、金融中心和创新中心，重庆市的城市化进程发展的如火如荼，其城市化进程一2直在全国领先。作为领跑全国的城市集团之一，重庆市被称为中国的“芝加哥” 。因此，本文选择重庆市来探究城市化
3、与环境及其非农产业占比的关系。 城市化是一个涉足领域颇广，对社会、经济、文化等多种因素综合考虑来进行发展的过程，表现为人口向城市的集中，城市地域范围的扩展，经济结构的升级，都市生活方式、价值观念向农村地区的渗透、扩散等。因此，推进城市化是目前大多数国家实现工业化和现代化道路的必然过程。 闫新华（2009）利用 VAR 模型研究了山西省的经济发展与环境污染直接的关系，并且借助环境库兹涅茨曲线验证了其两者直接存在倒“U”型的关系1。文中最后得出结论，认为经济增长与环境污染之间确实存在双向作用机制，并且在这种双向作用机制中环境污染对经济增长的反作用机制要弱很多。Canas 等（2003）研究了 16
4、 个工业化国家原材料与人均 GDP 之间关系，印证了倒 U 型 EKC 曲线，即经济发展与环境之间的发展趋势2。 然而，在研究城市化发展过程中，不少学者也强调，经济发展只是作为城市化的一部分，仅仅用经济发展指标来说明与环境之间的发展关系，未免太牵强，不能说明本质问题。林伯强和刘希颖（2010）针对中国当前阶段性经济增长和能源消费特征，对 Kaya 恒等式做出适当修正，引入城市化因素，研究了现阶段碳排放的影响因素。得出结论认为中国在城市化进程中控制碳排放增量，实现低碳转型应当以节能为主3。 结合以上两种分析方法和研究思路，不难看出，国内外学者在研究3城市化和环境的关系问题上，或者是将城市化缩影到
5、一个经济发展指标，然后探讨经济的发展和环境的相互关系；或者将环境这个内涵丰富的领域浓缩到一个问题，比如温室气体、碳排放等。但是，这样的研究不足以从大局上把握在城市化进程的深化中，其与环境到底存在什么样的关系。因此有的学者对城市化与环境进行了直接的研究。杜江和刘渝（2008）利用中国的 19982005 年中国 30 个省（市、自治区）的面板数据，构建了 6 类环境污染指标同城市化水平及控制变量间的计量模型，对环境库兹涅茨曲线（EKC）假说进行了扩展4。研究结果表明：4 类污染物同城市化水平之间存在倒形曲线关系，另外两类污染物同城市化水平之间存在正 U 形曲线关系，目前中国大体上已经进入 U 形
6、曲线的右半段。曾浩和邓宏兵（2012）以武汉市为研究区域，构建了武汉市城市化、生态环境系统协调发展的评价指标体系，运用层次分析法计算出了武汉市城市化与生态环境协调度5。结果显示：20002012 年，武汉市城市化水平总体上呈现出增长趋势，但武汉市生态环境水平随着城市化的发展呈现出波动型的变化特征，总体呈现出先下降后上升的趋势；从近两年来看，武汉市城市化发展水平与生态环境发展水平差距在缩小。 基于对城市化和环境污染的思考和研究的侧重点不同，依据指标选取的特点和以点突出全局的思路。本文选择重庆市，以其数据为基础，研究城市化与环境污染的关系。为了侧重研究环境污染这个综合指标与城市化的关系，利用主成分
7、分析方法将环境污染的细化指标提取出一个综合性的指标进行建模。将控制变量非农产业结构占比引入模型，加深环境污染和城市化的关系研究。同时，在体现变量动态性和长短期的交4互效应上，将使用协整分析和模型对环境污染与城市化进行实证研究。文章其余部分的结构安排如下：第二部分是模型和数据说明；第三部分给出估计结果，并进行了成因分析；最后是结论和启示。 一、变量选择与数据说明 （一）变量选择及来源 本文选取的变量为城市化率（URB） 、环境污染综合指数（EVN） 、非农产业结构占比（IND） 。其中，城市化率用市人口和镇驻地聚集区人口占全部人口的百分比来表示，用于反映人口向城市聚集的过程和聚集程度；环境污染综
8、合指数是通过对 5 个环境污染细化指标作主成分分析提取而来的，它们分别是废水、废气、二氧化硫、工业粉尘及工业固体废物。非农产业结构占比用的是第二、第三产业的产值占 GDP 的比重得来（所有数据据来自重庆市统计年鉴 2012） 。 （二）数据处理 为了建模需要，首先对城市化率和非农产业结构占比取对数，便于变量通过平稳性检验，将取对数后的变量记为 lnURB、lnIND。同时，对环境污染的 6 个具体细化指标进行主成分分析，提取出作为环境污染综合指数的变量。运用软件，进行主成分分析，通过方差贡献表，得到 6个原始特征根分别为 4.630、0.716、0.339、0.212、0.091、0.013，
9、在满足特征根 1 时，第一个特征根对应的方差贡献率为 77.166%，也就是其累计方差贡献率，累计值较大。 因此，提取 1 个主成分，对应的特征根分别为 l1=4.630，方差贡献率达到 77.166%。通过 SPSS 运行后，直接输出提取的一个主成分，将这个主成分命名为环境污染综合指5数（ENV） 。 综上，建立模型所需要的变量数据处理完毕，最后进入模型的变量为：城市化（lnURB） 、环境污染指数（ENV） 、非农产业占比（lnIND） 。 二、检验过程与成因分析 （一）单位根检验 经济计量学中为避免经济变量的不平稳所产生的缪回归问题，首先进行单位根检验数据的平稳性，本文选取 ADF 检验
10、，该方法通过检验回归方程的右边，假设因变量 yt 的滞后差分项控制高阶序列相关。 从上表可以看出，代表城镇化率的变量 lnURB 在 10%显著水平下 ADF检验存在单位根，环境指标 ENV 和城镇化率指标 lnIND 的一阶差分都在 5%显著水平下拒绝原假设，从而三个变量都是 I（1）的，基于此，本文接着进行协整检验。 （二）协整检验 本文采用 Johansen 最大似然估计各变量的协整关系，Johansen 协整检验是按照协整关系的个数 r=0 到 r=k-1 的顺序执行，直到拒绝原假设为止。多变量协整检验共有 5 种形式的协整检验方程，本文采取第三种形式，即有线性趋势但协整方程只有截距项
11、，它的形式为：H1（r）PYt-1+BXt=a（bTYt-1+r0）+ a g0，选择滞后 1 期。 由迹检验结果和最大特征值检验结果可以看出，在零假设时H0r=0，最大特征值统计量为 26.1602 大于 5%的临界值 21.1316，且 P值为 0.0090，故拒绝原假设，在零假设 H0r=1 时，P 值等于 0.2162，6在临界值为 5%时接受原假设认为存在一个协整关系。同样道理，在迹检验结果中，零假设 H0r=0 时也拒绝原假设，H0r=1 和 H0r=2 时接受原假设，因此，本文认为在临界值 5%下重庆市的城市化率与环境之间存在一个协整关系。 协整关系如下： ENV=35.21ln
12、URB-121.29lnIND 实际上，我们得出的协整方程表示的是环境污染综合指数与城市化率和非农产业结构占比的长期均衡方程，在长期中城市化率与环境污染综合指数呈现正相关关系，增加一单位 lnURB 会提高 35.21 单位的 ENV。也就是说在长期中，随着城市化进程的不断加快，环境污染综合指数逐渐增加，该结果符合现实状况，从发达国家的城市化历程来看，从工业大革命至城市化完成阶段，随着城市化的不断进行，环境污染逐渐加剧，这与本文的结论是一致的，因此，可以说明，重庆市的环境随着城市化的进行污染逐渐加重。 从环境污染综合指数和非农产业结构占比来看，二者呈现负的相关关系，当 lnIND 增加一单位时
13、会降低 121.29 单位的 ENV，即当二三产业占比增加时会降低环境污染，该结论与现实也是符合的，二三产业之和代表了工业化的进程，协整检验表示的是长期中工业化程度：工业化程度的增加尤其是第三产业增幅加大，会增加环境污染小的企业。综合上述结论我们可以看出，重庆市的城市化进程在长期中将会使环境污染得到改善，工业化程度越高会使环境越好。 （三）VEC 模型分析 7通过对文中变量进行协整分析发现三者存在长期协整关系，但我们仍无法得到每个变量间的短期动态关系，向量误差修正模型解决了这一问题。由 Granger 定理：具有协整关系的变量具有向量误差修正模型形式。基于此，本文在协整的基础上进一步建立向量误
14、差修正模型，研究重庆市环境污染综合指数与城市化率的关系，该模型中同样引进非农产业结构占比作为参考，得到模型为： 其中，R2=0.579，F 的值为 3.096。 误差修正项的系数为-0.004，符合反向修正原则，表明短期的非均衡状态向长期的均衡状态移动，在短期中城市化率与环境污染综合指数的系数为 19.998，由于 VEC 描述的是短期的关系，说明在短期内城市化会带来环境污染，但是这个结果短期对环境的影响程度与长期中不同。在短期中非农产业结构占比也与长期中不同，长期中二者系数为121.29，短期二者系数为-3.378，说明短期非农产业结构的升级对环境污染程度小于长期的影响。 结论及启示 以上根
15、据 19962011 年的时序数据，通过协整分析、VEC、重庆市城市化率与环境污染综合指数之间进行动态计量分析，结果发现： 1.城市化的提高会带来环境污染，从长期来看，lnURB 对 ENV 的降低作用为 31.52，从短期来看，lnURB 对 ENV 的降低作用为 19.998，说明不管是长期还是短期，重庆的城市化都会带来环境污染，但是长短期作用的程度有差异。 2.从 VEC 结果来看，符合反向修正原则，表明短期的非均衡状态向8长期的均衡状态移动，说明城市化对环境污染的影响机制并不仅仅是因为城市人口的增多、城市规模的扩大会给环境带来压力，城市化的发展也会提高人民生活水平、增强社会环保意识、提
16、高科技水平、优化非农产业结构和完善法律体系等，以上各种影响会使环境污染综合指数降低。3.从长期来看，非农产业结构占比的提高会弱化环境污染，一单位lnING 会降低 121.29 单位的 ENV，而短期中一单位 lnIND 则只会降低3.378 单位的 ENV，长短期差距非常大。 基于前文的理论分析和实证研究，重庆市在深化城市化的进程中，虽有值得肯定和借鉴的地方，但是在环境保护和产业结构优化上需要作出更多的努力和提升。鉴于对实证结果和环境污染与城市化问题的认识，本文谨提出以下三条建议，希望对全国城市化的发展，而不仅仅是重庆市的城市化提高提供思路： 第一，城市化过程不能急，质量提高是关键。在重庆市
17、的城市化道路上，工业实力、经济增长、环境保护意识都成为不可或缺的主导力量和中流砥柱，而这些因素的提高才是城市化的关键。在这个过程中不能一味地追求发展而忽视了对环境造成污染的严重后果。因而城市化进程不能急，质量提高才是关键。第二，非农产业作用强，产业结构需完善。非农产业的发展在重庆的城市化进程中起着相当重要的作用，在重庆市的城市化进程中，完善非农产业的结构占比，实现更合理的产业结构模式是对城市化进程的推动和促进，同时它也是增强环境承载力的有效途径。第三，滞后效应很凸显，环境污染需提防。需要指出的是，目前重9庆市的城市化发展、产业结构不合理对环境污染的影响表现出很强的单方面作用。即短期内虽然其两者
18、会加剧对环境造成污染，但是这种环境污染后果并没有很快地反作用于城市化的发展上，环（下转 285 页） （上接 235 页）境污染对城市化的制约效应表现的非常滞后，下一步需要做的是调整产业结构，使其适应经济可持续发展。 参考文献： 1 闫新华.经济增长与环境污染的 VAR 模型分析基于山西的实证研究J.经济问题，2009， （6）：59-60. 2 FerraoPaulo ConceicaoPedro ANGELA.A new environmentalKuznets curves？ Relationship between directmaterial input and incomepercapita：evidence from industrialized countriesJ.Ecological Eco-nomics，2003，46（2）：9-12. 3 林伯强，刘希颖.中国城市化阶段的碳排放：影响因素和减排策略J.经济研究，2010， （8）：67-79. 4 杜江，刘渝.城市化与环境污染：中国省际面板数据的实证研究J.长江流域资源与环境，2008， （6）：9-14. 5 曾浩，邓宏兵.武汉市城市化与生态环境协调发展定量评价与分析J.华中师范大学学报：自然科学版，2012， （10）：612-615. 责任编辑 王晓燕
