城镇化发展是否给环境带来负外部性？——基于省际面板数据的实证研究

汪慧玲，刘 莉

(兰州大学 经济学院，甘肃 兰州 730000)

城镇化发展是否给环境带来负外部性？
——基于省际面板数据的实证研究

汪慧玲，刘 莉

(兰州大学 经济学院，甘肃 兰州 730000)

论文选取1996年—2014年中国30个省(市、自治区)的面板数据，在环境库茨涅兹曲线(KEC)假说的基础就城镇化对“三废”排放的影响效应进行实证研究。主要研究结论有：中国各地区的城镇化发展差异明显，与“三废”排放量关系主要呈线型和三次型变化；大部分东部沿海城市处于城镇化发展给环境带来负效应，面临城镇化发展与节能减排的双重压力；中西部地区城镇化主要对环境改善有显著促进作用，正在努力靠近N型曲线第二个转折点，即环境与城镇化最优配比。综合说明中国城镇化发展并不会自动导致污染物排放量的减少，城镇化快速发展也并不一定引起污染物排放量的增加，推翻了城镇化水平增加与中国环境污染量是负相关性的假定。

城镇化率；环境污染排放量；环境库茨涅兹曲线；面板数据

一、引言

中国城镇化起点低、速度快、规模大，改革开放以来城镇化率平均每年提高1.02个百分点，每年新增城镇人口1 596万人，这种速度和规模在世界都是罕见的。“十三五”期间，新型城镇化将是内需增长的最大动力，是经济结构调整的重要依托。 据统计，“十二五”期间，我国稳步推进新型城镇化，全国常住人口城镇化率由2006年的44.34%提高到了2015年的56.77%，年均增长1.16个百分点，“十二五”期间有1亿农民脱贫。到2015年，中国城镇化率达到了56.7%，世界城镇化率由30%提高到50%平均用了50多年，而中国仅用了15年。但是，城市化发展、城市规模的扩大可能导致环境的进一步恶化。城市化的直接表现是人口增长、经济扩张与地域扩展。产业高度集中于城市,在经济活动过程中通过资源利用和能源消耗不断排放出污染物,从而产生了很大的环境压力,而经济活动聚集所导致的人口集中又会加大环境质量破坏所带来的损失。

由于对城镇化和环境污染之间关系的研究最近几年才兴起，二者的影响效应和作用机理研究并不成熟。目前国外的学者对两者的关系多集中在环境经济学库茨涅兹曲线验证和解释的层面。(1)在经验中验证环境库茨涅兹曲线。最早，Grossman和Krueger[1]假说用人均收入变化的三类效应来解释EKC的出现，意味着经济的发展需要更多的资源需求，所以对环境产生了负面影响；又由于技术的改革，经济结构的升级等带来的效应改善环境的恶化。总的来说，这三类效应共同决定环境的质量与经济发展之间呈倒U型曲线关系。Shafik[2]研究经济发展与环境质量之间的关系，发现污染与收入存在一种N型曲线关系，不完全是倒U型的关系。(2)从理论上对环境库茨涅兹曲线假说进行了解释。John和 Pecchenino[3]采用了世代交替模型对不同国家收入与污染的程度之间关系进行研究，表明三种不同稳态(低增长-低环境消费，高增长-高环境消费，高增长-高环境消费)进而对EKC的形状做了概念性的描述。Stokey[4]对EKC的不对称进行了解释，即企业的生产力还没有达到阈值，环境污染随企业产出的增加而增加，超过后企业没有完全利用生产资源，所以污染随产出的增加而减少,等等。

我国因城镇化发展而导致的城镇生态环境问题日益凸显，国内学者对城镇化与环境污染之间关系给予了越来越多关注，多集中在污染指标选取不同和综合角度分析城镇化进程中带来的环境污染效应。(1)从不同污染指标排放，城镇化对环境污染正负效应机理上。Zhang和Y.Lin[5]等对1997年—2007年间中国东、中和西部地区的二氧化碳排放量进行了空间差异性研究，发现较东部地区，非东部地区人均GDP与碳排放总量有显著的正向影响。徐士春、何正霞[6]基于1990年—2005年中国28个省市面板数据，通过构建污染方程和产出方程模型分析了中国目前还没有越过环境曲线的拐点，给出了不宜控制环境而遏制经济的发展，提出整合发展的政策。彭水军和包群[7]等运用了1996年—2002年期间我国30个省的面板数据对我国的经济增长与污水排放在内6类环境污染之间的关系进行了验证，发现倒U型EKC关系很大程度上取决污染指标以及估算方法的选取；证明了选取部分污染指标(工业废水排放，二氧化硫排放)也存在较低的收入水平越过倒U型曲线的转折点的可能。刘燕[8]等研究经济增长与环境污染之间不存在简单的倒U型曲线，经济增长与工业废水之间存在倒N型关系，与工业废气存在N型关系，与工业固体废弃物间存在倒U型关系。李水平和张丹[9]基于1997年—2011年湖南省10个市区的面板数据运用了环境库茨涅兹曲线原理，研究出城镇化与6类环境污染指标之间呈现N型、倒U型和倒N型的关系。(2)从综合角度考虑城镇化对环境污染的机理及预防。邓晓兰、鄢哲明、武永义[10]等研究分析了二氧碳排放与经济发展的曲线及形成的机制和地区的差异，全国的碳排放轨迹不是传统上的ECK假说的U型曲线，而是单调递增的形态，分析了技术效应显著地促进了碳的减排，技术效应的差异也造成了地区曲线的差异；杨林和高宏霞[11]对经济增长是否自动解决环境问题的库茨涅兹曲线研究，得出环境与经济之间的“倒U型”关系不是经济增长内生机制所致，而是诸多外部控制措施作用的结果；易艳春[12]分析了FDI、经济增长与碳排放的关系，发现FDI影响碳排放的技术效应为负，并检验了EKC模型中N型函数形式最适合碳排放与GDP之间关系，进一步说明我国经济增长不会自动导致环境恶化，也不一定会带来改善，关键是我国环境机制的完善；胡建辉、蒋选[13]从三大城市群角度研究了城镇化对碳排放具有抑制、正向、U型关系，人口模型、产业结构、能源强度对碳排放增长也不同程度影响；王兵、唐文狮等[14]研究发现经济增长对环境产生负效应，居民城镇化对绿色发展效率产生显著促进作用，就业城镇化、经济城镇化和综合城镇化则产生先抑制后促进的影响。

大部分人普遍认为城镇化发展同经济增长一样与环境呈负效应，为了验证城镇环境是否呈负效应，并探究它的原因，本文选取1996年—2014年中国30个省(市、自治区)的面板数据，对“三废”排放包括水污染、大气污染与固体污染排放在内5类污染物的排放指标同城镇化发展影响进行实证研究。[15-20]

二、全国城镇化快速发展阶段中环境污染现状

近年来，中国城镇化质量不高，是一种典型的“不完全城镇化”，城镇化的快速推进是建立在资源能源高能耗、土地广占用、“三废”高排放的基础上，资源环境代价大，综合效益低，城镇化进程中不协调、不可持续、非包容性问题突出。主要表现如下：

(一)资源和能源环境代价高，城市化效率低下

2000年—2013年，城镇人口年均增长4.28%，但全国煤炭、石油、天然气年均增长8.87%、6.69%、16.14%，分别是前者的2.16倍、1.77倍、4.27倍。中国城镇化水平每提高1个百分点，需要消耗煤炭87.58万吨标准煤、石油21.44万吨标准煤、天然气8.808万吨标准煤。在新常态下， 2015全年能源消费总量43亿吨标准煤，比2014年增加0.9%，煤炭消费下降3.7%，煤炭消费量占能源消费总量的64%。中国石油消费2015年估计为5.43亿吨，比上年增加0.25亿吨，剔除新增石油储备和库存因素，估计实际石油消费增加为4.4%，较上年增加0.7%，能源消耗只是上升的速度有所减慢，并没有明显下降。

(二)水资源严重供不应求

虽然我国多年平均水资源总量占居世界前列，但是人均仅为世界平均水平的1/4、美国1/5，居世界121位，是全球13个人均水资源最贫乏的国家之一。全国600多个城市中有400多个属于“严重缺水”和“缺水”城市。京津冀的人均水资源仅286m3，为全国人均1/8，世界人均的1/32，远远低于国际公认的人均500m3的“极度缺水”标准。同时，日趋严重的水污染也大大降低了水体使用功能，进一步加剧了水资源的短缺矛盾。放眼望去，工业缺水、农业缺水、城镇缺水，可以说“水危机”已经严重影响到国家的可持续发展。

(三)资源利用效率低下

尽管中国资源利用效率取得了长足的进步，万元GDP能耗从1978年的15.68吨标准煤减少到2010年的0.81吨标准煤，但与其他国家相比，中国的万元GDP能耗分别是世界平均水平的2.3倍、欧盟的4.1倍、美国3.8倍，甚至比一些经济欠发达国家都要高。

(四)污染物排放量迅速增长

2000年—2013年，全国工业固体废弃物产生量、工业废气排放量、废水排放总量每年以11.4%、14.2%、4.0%的速度在增长。2015年上半年，全国化学需氧量排放总量1 138.3万吨，氨氮排放总量118.6万吨，二氧化硫排放总量989.1万吨，氮氧化物排放总量1 002.8万吨，这四大污染在新常态下均在下降但是幅度不大，仍面临严重污染。74个重点城市空气质量达标天数比例在21.1%～98.9%，平均为68%，跟国外相差甚远。去年前6个月考核PM10的21个省中有10个省份PM10浓度不降反升。据悉，我国严重土壤污染区就达到320个，约548万公顷。此外，我国至少还有近3 000万公顷的污染土地，包括近2 000万公顷耕地受重金属污染，500公顷土地受石油污染，200万公顷土地受矿产污染，5万公顷土地受固体废物污染。

(五)城镇化空间盲目扩张

土地城镇化速度显著快于人口城镇化速度，2000年—2013年，全国城市建设城区面积和建设用地的面积分别年均增长6.08%和6.25%，而城镇人口年均增长仅为3.72%。自2008年以来，全国建设用地供应始终保持在高速增长态势，并在2013年创下73万公顷最高纪录。2008年到2015年这五年里工业用地大约增加了80万公顷，占城市用地20%以上，而世界平均工业用地一般不超过15%。城市规模急剧膨胀，人口、产业大规模集聚，污染严重 、宜居水平下降、社会矛盾加剧等突出问题。

(六)创新能力不足，转型升级难度大

如某省粗钢产能为2.98亿吨，位居全国第一，但是汽车钢板仍需进口；其浮法玻璃产能为世界20%，却不能生产汽车的挡风玻璃。还有某省轮胎产量占世界的20%，我国的40%，却需要到德国测试轮胎性能。总体上说，产品量大质低，低附加值产品过剩，高附加值产品不足。

就目前来看，中国城镇化是一种重外延扩张、轻内涵发展的粗放型城镇化，城镇化的快速推进是建立在资源能源的高消耗基础上的，城镇化的资源环境代价高，城镇化效率低下。

三、数据来源及实证的方法

(一)变量指标选取与数据来源

本文在实证研究全国范围内环境污染与城镇化发展之间库兹涅茨曲线之间关系中，运用了1996年—2014年我国30个省、市、自治区(除了港澳台和西藏自治区)的面板数据，避免了时间序列数据和截面数据存在的局限。

1.污染物排放量指标

在研究环境污染与城镇化水平的实证文献中，较多采用污染指标：碳排放量、污染集中度、污染系数、污染排放量、资源开采量。考虑到数据可得性，本文采用“三废”衡量环境污染程度，即气体污染排放量 (工业废气排放量、工业烟尘排放量、工业粉尘排放量)、液体污染排放量(工业废水排放量)以及固体排放量(工业固体废弃物排放量)，所选取污染排放指标包括5类见表1。

表1 各类污染排放物名称、单位及变量代号

序号污染物排放名称单位变量代号1工业废水排放量万吨indwater2工业废气排放量万标立方米indgas3工业烟尘排放量万吨indsomke4工业粉尘排放量万吨inddust5工业固体废气物排放量万吨indsolid

注：化学含氧量(COD)排放量和二氧化硫排放量(SO2)指标自2011年起调整了统计的口径和核算方法，与历史数据不可比。

2.城镇化水平指标

目前,学术界对于测量城镇化水平的方法很多，但比较方便取得数据的只有用常住人口来描述城镇化率。城镇化率(又称城市化率， 城市化度，城市化水平)是一个国家或地区经济发展的重要标志, 也是衡量一个国家或地区社会组织程度和管理水平的重要标志。城镇化率(城镇化水平)通常用市人口和镇驻地聚集区人口占全部人口(人口数据均用常住人口而非户籍人口)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。

3.数据来源

文中所需原始数据主要来源来自《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国环境统计公报》以及《中国城市统计年鉴》等公开数据源。

(二)实证模型的建立

本文首先进行初步估计,仅选择城镇化水平的一次、二次项及三次项代入方程,并对显著性进行分析得出相应的曲线。类似已有的文献描述库兹涅茨曲线函数模型通常有二次多项式、三次多项式、对数多项式等，本文采用三次多项式进行分析:

其中yit代表第i个省市在t年的污染排放量；xit代表第i个省市在t年的城镇化率；yit代表影响环境质量变化的其它控制变量；αi为特定的横截面效应。

根据回归的结果可以判断环境-城镇化的几种可能的曲线关系：(1)如果β1=β2=β3=0，则环境质量与城镇化水平之间为没有关系；(2)如果β1>0，且β2=β3=0，则环境质量与城镇化水平之间为单调递增的线性关系，说明环境质量会随着城镇化水平的提高而恶化；如果β1<0，且β2=β3=0，则反之；(3)如果β1<0,β2>0且β3=0，则为二次曲线关系即呈U型库兹涅茨曲线关系，说明当城镇化水平处于较低阶段时，环境质量随城镇化水平的提高而改善，当城镇化水平处于较高阶段时，环境质量随城镇化水平的提高而恶化；(4)如果β1>0，β2<0，且β3=0，则为二次曲线即呈倒U型库兹涅茨曲线关系，说明当城镇化水平处于较低阶段时，环境质量随城镇化水平的提高而恶化，即环境质量恶化快于城镇化进程速度，当城镇化水平处于较高阶段时，环境质量随城镇化水平的提高而改善；(5)如果β1>0，β2<0且β3>0，则为三次曲线关系或者说呈N型曲线关系，说明城镇化水平的不断提高，环境质量先恶化再改善，后又开始恶化；(6)如果β1<0，β2>0且β3<0，则为三次曲线关系或者说呈倒N型曲线关系，说明城镇化水平的不断提高，环境质量先改善再恶化，后又回归改善。对于静态面板数据模型，同时具有截面数据、时序的两维特性，模型设定直接决定了参数估计的有效性，通常分为固体效应(FE)或随机效应模型(RE)进行估计。本文根据彭水军、包群(2005)的研究，考虑到齐次参数模型和变量截距模型，即根据Hausman检验来进行模型的选择，两类检验统计量构造分别如下：

四、模型的估计与实证研究

(一)估计的结果

本文利用1996年—2014年的数据，分别对六类污染指标与城镇化关系进行了回归检验。首先对同时包括了城镇化水平的平方项、立方项的方程进行估计，并根据t值、调整后的R2值判断是否存在N型曲线或倒N型曲线关系，当城镇化的立方项不显著，则对剔除了城镇化水平立方项进行再估计。根据上述步骤，得到六类污染物与城镇化水平的估计结果，如表2所示。

(二)六大工业污染指标——城镇化水平关系的实证研究分析

1．工业废水排放与城镇化水平的EKC检验

表1回归结果显示工业废水排放量与城镇化水平之间存在显著的库茲涅茨倒N型曲线关系，根据F-statistic和Hausman-test检验结果，最后选取固体效应模型回归结果：

indwater=238 684.6-1 642 724urbanrate+4 666 798urbanrate2-3 287 120urbanrate3

(1)

进一步计算工业废水排放量与城镇化水平倒N型曲线的两个转折点：23.37%和71.28%。即城镇化率低于23.37%的地区和城镇化率高于71.28%地区，工业废水排放量都随着城镇化水平的提高而下降，当城镇化率高于23.37%和城镇化率低于71.28%，工业废水排放量都随着城镇化水平的提高而增加。

全国2014年的30个省平均城镇化水平56.01%，已突破23.37%的转折点，未达到71.28%的第二个转折点，一般来说，中国各地区工业污水排放量随城镇化水平的提高而增加。其中北京、天津、河北三个地区均已突破了第二转折点，其城镇化水平的提高可以减少工业污水排放量，即城镇化发展给环境带来正效应，改善了环境；而全国其他地区城镇化水平均处在第一个转折点与第二转折点之间，城镇化水平的提高，工业污水排放量增加。究其原因，一方面，中西部地区传统产业比重过大，产业结构不合理，经济效益低下。我国工业水平综合指数在2014年为43.4%，表明我国工业水平进入到工业化中期后半阶段。而西部工业水平综合指数在2014年约为22.5%，处于工业化初期后半阶段，特别是贵州处于工业化初期前半段。由于缺乏大企业大集团，西部地区工业无法实现规模效应，竞争力差，技术含量很低。西部地区服务业增加值从2000年的6 034.6亿元增加到2008年的21 171.86亿元，但是总体规模较小，与东部地区相比存在巨大的差距，东部地区基本保持在西部地区的3倍左右。长期以来依靠能源资源、劳动力等生产要素高投入的第一二产业换取经济增长，导致了众多的经济、社会及生态问题。另一方面，全国大量优秀的技术人才都聚集京津冀，第三产业服务业是经济发展的主要动力，而第三产业相对于重工业对水的污染较轻。“十二五”期间，北京非常重视环境治理，使得京津冀城镇化水平提高，伴随众多产业绿色升级，工业污水排放对生态环境所带来压力有逐渐回升趋势。这就表明我们在推动城镇化进程中实现协调发展，可以呈现出对环境的正效应。

表2 各类污染排放与城镇化水平的评估结果

污染指标indwaterindgasindsomkeinddustindsolidconstanturbanrateurbanrate2Urbanrate3Adj-R2SampleF-statisticHausman-test选用模型EKC曲线转折点238684.600-69.178-12.435-14.576-5001.069(3.55)▲(-0.03)*(-1.01)(-1.38)△(-1.66)*-1642724.00019036.930159.378204.51960467.210(-3.34)▲(1.9)△(1.77)*(2.64)▲(2.74)▲4666798.00012664.750-401.589-642.370-126684.600(4.34)▲(1.22)(-2.04)△(-3.80)▲(-2.62)▲-3287120.000295.870477.45985262.430(-4.64)▲(2.28)△(4.29)▲(2.99)▲0.1690.2300.0100.1640.14557057057057057039.685.952.8938.0833.250.01790.0000.870.5760.002固体效应固体效应随机效应随机效应固体效应倒N型线型N型N型N型0.234或0.7130.294或0.6110.207或0.6900.373或0.663

注：括号内为估计系数的t统计值，其中▲、△、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

2．废气排放与城镇化水平的EKC检验

在考察废气排放与城镇化水平关系时，我们分别选用了四类度量废气污染的指标：工业废气排放量、工业烟尘排放量和工业粉尘排放量。以下我们分别考察这三类废气污染与城镇化水平的关系。

(1)工业废气排放量与城镇化水平的EKC检验

表1估计结果可以看出工业废气排放量与城镇化水平之间存在的曲线关系，根据F-statistic和Hausman-test检验结果，最后选取固体效应模型回归结果：

indgas=-69.17+19 036.93urbanrate

(2)

上式表明城镇化水平对工业废气排放量是一种线性影响：随着城镇化水平的上升，工业废水排放量也增加；根据(2)式估计结果，城镇化水平每增加1%，将使得全国的工业废气排放量增加19 036.93万标立方米。截至2014年，发现随着城镇化规模扩大，工业废气在不断的增长。追本溯源我们发现：我国经历了30年的高速增长后，资源和环境问题日益尖锐，这和过去片面的追求GDP不无关系。长期以来，人们只是从经济效益的角度去考虑发展产业结构和推动城镇快速发展，而忽视了经济、社会和环境的系统性联系，结果必然导致三大系统的运行失调，使得经济、城镇发展和资源环境的冲突日益严重。作为世界制造业的大国和“世界工厂”，我国工业化发展是建立在“高投入、高耗能、高排放、低效益”的粗放型增长方式之上，随着人口老龄化、全球资源品价格高涨、能源供应的紧张以及生态环境的恶化，这种依靠要素扩张来维持经济高速增长和城镇快速发展的方式不可持续。我国产业发展长期处于国际产业链低端位置，缺乏核心的竞争力，并且随着世界发达国家对环境标准越来越高，国际产业污染转移的风险正在加大大气污染。

(2)工业烟尘排放量与城镇化水平的EKC检验

选取随机效应模型回归结果：

indsmoke=-12.43+159.38urbanrate-401.59urbanrate2+295.87urbanrate3

(3)

上式表明工业烟尘排放量与城镇化水平之间存在库兹涅茨N型曲线关系，进一步计算该曲线的两个转折点得到临界值29.39%和61.1%。这一个估计结果表明，对于城镇化水平低于29.39%或高于61.1%临界值的地区，工业烟尘排放量和城镇化水平之间存在上升趋势，即工业粉尘排放量随着城镇化水平的提高而增加；当城镇化水平高于29.39%或低于61.1%临界值的地区，工业烟尘排放量和城镇化水平之间存在下降趋势，即工业粉尘排放量随着城镇化水平的提高而减少。将我国2014年城镇化率与N型曲线的两个临界值29.39%和61.1%进行比较可以发现，北京、天津、河北、江苏、浙江、福建、广东、辽宁这些地区城镇化水平都已经超过61.1%，只有云南一个地区城镇化没有过第一个转折点。

(3)工业粉尘排与城镇化水平的EKC检验

选取随机效应模型回归结果：

inddust=-14.58+204.52urbanrate-642.37urbanrate2+477.46urbanrate3

(4)

上式表明工业粉尘排放量与城镇化水平之间存在库兹涅茨N型曲线关系，进一步计算该曲线的两个转折点得到临界值20.69%和69%。这一个估计结果表明，对于城镇化水平低于20.69%或高于69%临界值的地区，工业粉尘排放量和城镇化水平之间存在上升趋势；当城镇化水平高于20.69%或低于69%临界值的地区，工业粉尘排放量和城镇化水平之间存在下降趋势，即工业粉尘排放量随着城镇化水平的提高而减少。将我国目前城镇化率与N型曲线的两个临界值29.39%和61.1%进行比较可以发现，截止2014年全国大范围地区的城镇率越过一个转折点还未达到第二个转折点，也就是说提高城镇化水平提高有助于减少粉尘排放量；而北京、天津、河北已突破了第二个转折点，又一次陷入了城镇发展与环境污染的矛盾期。

由模型(2)(3)估计结果可以发现：一方面京津冀城镇化率都过了第二个转折点，城镇化与环境负效应最为严重。根据查阅资料了解，京津冀的供电和供热是能源消耗的重要领域，80%来源于煤炭的燃烧，而燃煤和工业污染是产生工业烟尘、粉尘的主要来源。北方的电力工业主要是以火力发电为主，而南方缺煤则以水力发电为主。在“十二五”期间北京大力消减资源能耗，但在今后一段时间里，煤炭仍然在北京的总体能源消耗中占比较大的比例。另一方面，京津冀、东部沿海地区是改革开放的前沿阵地，拥有更加优越的制度及设施，更强的发展规模优势和内地不可能拥有的深海港口、交通和物流设施。因此，只要投资和生产决策是由市场所选择的，东部成为中国制造业的中心就是不可逆转的。1990年代以来，中国工业出现了明显聚集现象，并逐渐形成珠三角、长三角、胶东半岛的制造业中心，一段时间内都呈现出加强态势，长期的加强累计对环境呈现出了负效应。毕竟，东部资源有限，随着东部地区制造业的发展和人口规模的扩大，拥挤效应和负外部性会开始发生作用，尤其对环境的负外部性近几年尤为突出。

3.工业固体废弃物排放量与城镇化水平的EKC检验

选取固体效应模型回归结果：

indsolid=-5 001.069+60 467.21urbanrate-126 684.60urbanrate2+85 262.43urbanrate3

(5)

(5)式表明了工业固体废弃物排放量与城镇化水平之间存在着一种N型曲线关系。当城镇化水平低于54.47%的临界值时，工业固体废弃物的排放量随着城镇化水平的提高而下降；然而，当城镇化水平高于 54.47% 且低于73.66%的临界值时，工业固体废弃物的排放量随着城镇化水平提高而增加；当城镇化水平高于 73.66%的临界值时，工业固体废弃物的排放量随着城镇化水平提高也呈下降趋势。

据表2知，将我国目前各地城镇率与该N型曲线的临界值相比较，北京、天津、河北、广东、辽宁都已超过第二个转折点，只有云南一个地区还未超过第一个转折，其他地区都已超过第一个转折点。主要是因为大城市能源结构不合理、能源利用率低下等问题。城市产业是重要耗能大户，高耗能的重工业(钢铁、水泥、电解铝等)的迅速扩展能使能源消耗超常的增长，建筑、交通等部门又成为继工业以外的新重点耗能部门。在资源禀赋、发展阶段、技术水平等因素影响下，决定我国城市的耗能(单位GDP能耗)远远的高于发达国家城市。以建筑业为例，目前城市建筑能耗严重，且效率低，能源浪费问题突出，建筑近95%以上都是高能耗建筑，单位建筑面积能耗是发达国家的2～3倍，对社会造成了沉重能源负担和严重的环境污染。如果按照节能建筑的标准加以改造，又需要巨大的资金，这已成为制约我国城市可持续发展的突出问题。因此，整个能源系统的转型不仅代表了城市发展的不同路径选择，也是未来能否实现城市可持续的关键。

五、结论及政策建议

首先，纵观环境-城镇化曲线我们可以明显地发现， 京津冀的城镇化水平已经超过80%，广东、浙江、江苏、福建、辽宁5个省城镇化水平已经超过60%，大部分已经过了环境污染指标(工业粉尘排放量、工业烟尘排放量、固体废弃物排放量)与城镇化N型曲线的第二个转折点，即城镇化水平发展给环境带来负效应，必须在环境污染排放和城镇化水平之间做出权衡；在全国范围内，京津冀的城镇化水平过第二个转折点最远，将面临环境-城镇化矛盾的不断加剧，环境恶化已超出城镇人能忍受的范围，倒逼出京津冀必须首选城镇化绿色发展的经济政策方针。京津冀工业废水排放量与城镇化发展呈正效应，说明城镇化发展也可能对环境污染有所改善，这就要依靠城镇化发展过程中的结构调整和外部改变。目前，中西部处于城镇化中期，有的还处于初期(云南、贵州、甘肃还未超过40%)还未过第二转折点，城镇化发展与环境发展呈正效应，要求我们积极推进中西部城镇化发展尽早地达到第二个转折点，即最大城镇化与最小环境污染。值得关注地是工业废气随着我国整体城镇化快速发展在不断增加，导致长期环境负效应，才导致全国城市空气质量普遍较差，难以改善。

我国地区城镇化发展差异较大，污染物排放也有较大差异，我们应做出不同政策进行约束。京津冀的城镇化速度最需要减慢，其次是沿海的山东、辽宁等地也要注意城镇发展速度，注重提升城镇化的质量，建立一种绿色低碳环保宜居的可持续发展城镇化之路；我国作为城镇发展差异较大发展国家，可以利用后发优势和政府引导中西部地区作用来改变KEC的转折点，从而使得在一个较低水平的临界值无限接近N型的第二个转折点，达到环境污染最低成为可能。

其次，由表2可以看出环境污染与城镇化水平之间关系具有不确定的性，因为环境-城镇化库兹涅茨曲线(KEC)的估计值结果很大程度取决于度量指标的选取、样本数据的选择以及估计方法的选用。查阅资料了解，解释环境-城镇化曲线关系对污染度量指标依赖性，一个重要原因是中国还处于工业化发展中期，往往很依赖于资源品和能源品消耗，并且地区城镇化差异性较大，受到重点行业结构升级和国家政策改革的影响，污染指标与城镇化样本数据之间呈现不稳定的情况。

再次，对于衡量城镇化水平指标的选取，曾经有学者以“城镇非就业人口”加上“全国非农业就业人口”除以“全国总人口”来估算城镇化率，这种方法更贴近“人的城镇化”。考虑数据可得性，本文采用最新公布“常住人口占总人口的比重”这一最常用的单一指标来衡量，可能存在误差，也可能会影响实证的结果。

根据上述实证研究发现，在我国城镇化过程中，要解决环境污染与城镇化发展之间的矛盾，必须积极地借鉴国外的高城镇化水平与环境相协调发展例子，对我国过去城镇化战略进行深刻反思，认真总结经验教训，不能再走“先污染，后治理”的老路，应从以下几个方面着手：

1.针对各地区城镇化水平与环境污染差异，采取相关政策区别对待。对京津冀和沿海地区而言，应放缓粗放式城镇化发展的速度，留出空间和时间去调整优化城镇化质量，争取发挥规模经济效应和集聚效应促进经济、人口、资源、环境的协调发展。对于中西部，要充分发挥各级各类城镇优势，加强资源整合和分工合作，调整大城镇的增量和存量来优化重构城镇化规模格局，发挥后发优势，促进城镇化发展速度的同时注意避免城镇化的“大跃进”。

2.构建科学合理城镇化的布局，避免中国城镇的两极化倾向。我国的大城市(100万左右)尤其是特大城市(400万人以上)均集中在东沿海经济带，新增城镇人口大约有44%是依靠大城市来吸纳的，而中小城市处于相对萎缩状态。新增城镇人口过多的流向特大城市(如京津冀)，导致了这些城市人口和空间规模过度膨胀，逼近甚至超过其综合承载能力，加上规划布局不合理，大城市病日益凸显。我国应该以城市群和中心城市为中心，实行多中心网络开发战略，构建“四横四纵”的重点轴体系。

3.升级产业结构，尤其是绿色高新技术产业的优化。加强侧供给改革实施，化解过剩的产能，着力于提高企业产业体系质量和效率，完成工业产业转型升级。产业布局不合理，大量重工业企业沿海、沿湖、沿江布局，带来较高环境风险，应当把城镇化作为产业结构调整的契机，积极引导国民经济向第三产业和高新技术产业转变。

4.依法治国落实到依法治理环境上，加快环境法制定实施。以污水、大气、固体废弃物处理处置和土壤污染防治为重点，制定区域污染防治条例，同时增加区域联防联治内容；以流域生态补偿和重点生态功能区生态补偿为重点，完善京津冀生态补偿机制。开展污染等级的评定，建立完善的数据库。建立京津冀地区生态保护红线“天地一体化”监管平台，加强生态监测、日常监控和定期评估。建立区域绿色生态考核体系，率先实行差别化绿色生态考核试点。尽快统一标准、统一监管、统一执法，缓解环境承载的压力。

5.在经济转型阶段，把环境治理作为经济增长的新亮点。全国政协委员、清华大学教授李稻葵指出：“把中国环境治理变成中国经济的增长点。”将节能环保产业打造成新兴支柱产业，政府应该加大力度把市场开拓出来。如尽早建设国家“绿色银行”，支持环保产业的发展。大力发展普惠金融和绿色金融，推动我国全面进入绿色化的新常态，促进绿色经济发展，将极大促进未来环境治理形成专业化、精细化的局面。

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(责任编辑 周吉光)

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学报编辑部

2016年12月

Whether Urbanization Brings to the Environment Negative Externalities—Empirical Study Based on Provincial Panel Data

WANG Hui-ling, LIU Li

( Lanzhou University of Economics, Lanzhou, Gansu 730000)

This paper selects China's 30 provinces (municipalities and autonomous regions) panel data in 1996-2014, based on Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis, and carries on empirical research about the impact of the effect of urbanization on the "three wastes" discharge. The main conclusions: disparity of Chinese urbanization in various regions of the obvious relationship with "three wastes" emissions is linear type and cubic curve; the development of urbanization in most of the eastern coastal cities has brought negative effects to the environment, facing the dual pressures of urbanization and the development of energy saving; urbanization in the central and western parts of China have significantly promoted to mainly improve the environment, they are trying to close to the N-type curve the second turning point that the optimal ratio of the environment and urbanization. Taken together, the findings suggest that urbanization development does not automatically lead to emissions of pollutants reduction, and partly the development of urbanization will cause an increase in pollutant emissions, to overthrow the rule "urbanization level increases and the environmental pollution is a negative correlation".

urbanization rate; environmental pollution emissions; EKC; panel data

10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2016.06.009

2016-10-26

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2016.06.009.html < class="emphasis_bold">网络出版时间

时间：2016-12-20 15：30

汪慧玲(1963—)，女，甘肃民勤人，博士，兰州大学经济学院教授，研究方向：数量经济学、产业经济学。

F061.5

A

1007-6875(2016)06-0053-09