中国城市pm2.5效率

尹向飞

（湖南商学院　经济与贸易学院　湖南经济改革与发展研究中心，长沙 410205）

中国城市pm2.5效率

尹向飞

（湖南商学院经济与贸易学院湖南经济改革与发展研究中心，长沙 410205）

利用非参数方法对2013年70个城市的pm2.5效率进行测算，得出如下结论：（1）城市pm2.5效率平均为0.527，pm2.5效率低下的主要原因在于中国城市的工业效率、城镇化效率和交通效率低。（2）东部城市的pm2.5效率明显高于中部、西部地区的城市，工业效率、城市化效率和交通效率也都高于中部、西部地区的城市，但是所有地区在上述几方面都存在很大的提升空间。（3）其他地区的城市在pm2.5、工业效率、交通效率和城市化效率都落后于长三角、京津冀和珠三角地区的城市。（4）中型城市的pm2.5效率、工业效率、交通效率和开发效率都高于其他规模的城市，而Ⅱ型大城市（100万以上、300万以下人口城市）的pm2.5效率、工业效率、城镇化效率和交通效率高于Ⅰ型大城市（300万以上、500万以下人口城市）、特大型城市和超大型城市，超大型城市的pm2.5效率最低。

pm2.5效率；工业效率；交通效率

环境效率受到众多学者重视，但是主要集中在工业行业、省级层面，而对城市环境效率研究重视不够。改革推动经济和城镇化飞速发展，根据国家统计局相关数据显示，2014年中国城镇常住人口达到74 916万人，城镇化率达到54.77%，但这种城镇化是建立在透支环境、土地等周边红利的基础上，由此带来的交通拥堵、空气污染、效率低下等诸多城市病，长三角、珠三角、京津冀地区大面积雾霾频繁发生，北京、上海、长沙等城市成为全球著名的“堵城”。尽管存在诸多城市病问题，但是现阶段中国城镇化任务依然繁重，根据《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》，到2020年努力实现1亿左右人口城镇化。在当前城市环境恶化以及城镇化任务繁重的背景下，低成本、低密度的“土地依赖”城镇化路径不可持续，集约、环保、健康有序的、可持续发展的城镇化，已经成为社会关注的热点，并引起国家的高度重视。因此，如何测算城市单位建成区面积的工业产值、人口的增加潜力等，降低环境污染具有十分重要的意义。本文基于单位面积产出、单位面积人口等集约化经济指标，测算2013 年70个城市的环境效率，分析在城市污染、城市建成区面积保持不变的情况下，工业增加值、人口等能够提高多少，为相关政府制定政策提供实证依据。

一、文献综述

关于环境效率的相关文献众多，从测算环境效率的方法来看，主要有参数方法和非参数方法，以下将从这两个方面对相关文献进行梳理和述评。

参数方法主要利用随机前沿分析方法来测算环境效率，如朱承亮等（2011）［1］综合考虑传统GDP、人文部分虚数和包含环境污染在内的自然部分虚数，构建包含环境因素的相对绿色GDP指标，并将环境规制纳入随机前沿生产函数模型（SFA）中的效率影响因素部分，测算中国29省市的全要素生产率，发现中国经济效率呈增长趋势，但总体效率较低，而环境污染治理强度促进效率的提高；王奇等（2013）［2］将氮、磷流失量作为投入变量，利用SFA模型测算了中国农业绿色全要素生产率（TFP）。SFA模型考虑了非效率因素的存在，以及随机因素对生产前沿的影响，具有一定的优越性，但是首先需要对前沿生产函数以及非效率部分进行事先设定，而现实中投入和产出不一定满足这种生产函数形式。朱承亮等（2011）所构造的相对绿色GDP，间接将环境污染作为投入变量，王奇、王会、陈海丹（2013）直接将污染作为投入变量，这一做法值得商榷。同时参数方法无法处理包含多种“好”产出的投入产出问题。

非参数方法主要建立在数据包络分析（DEA）理论的基础上，将环境污染作为“坏”产出，来测算环境全要素生产率并进行分解，如基于SBM效率测度和Luenberger指数法。王兵等（2010）［3］测算了中国30个省市的环境效率，发现环境无效率主要来源于能源的过多使用以及SO2和COD的过度排放，东部地区环境全要素生产率增长率高于中西部地区。借鉴Kortelainen（2008）［4］的研究思路，杨文举（2009）［5］结合DEA和Malmquist指数法，将环境绩效的变化分解为生态效率变化和环境技术变化，发现中国地区工业环境效率的提高主要来源于环境技术进步，而环境效率下降主要来源于生态效率的下降。李谷成等（2011）［6］利用SBM方法测算了中国各省市农业环境效率；李静（2009）［7］利用SBM方法，测算了中国各省市的环境效率；周五七（2014）［8］利用Chung、Fare 和 Grosskopf（1997）［9］定义的 Malmquist-Luenberger指数，测度了中国工业行业的环境全要素生产率；陈诗一 （2012）［10］利用DDF-SBM分析方法，测算了2010年中国各省市的环境效率。Chang等（2013）［11］使用非径向DEA方法，测算了中国交通行业的环境效率。Bi等（2014）［12］使用MEA方法测算了2006—2010年中国交通行业的环境效率。Egilmez和Park （2014）［13］使用两阶段DEA方法测算美国制造业的环境效率等等。无须事先给定生产函数形式，能够处理多产出、多投入以及“坏”产出问题，这是基于DEA理论的非参数方法的优点，但是上述方法更多地在关注全要素生产率的分解，而对各产出和投入的非效率与总效率之间的关系关注不够。

从上述研究还可以看出，大多数研究关注各省市、工业行业或者农业的环境效率，对城市的环境效率研究相对较少，而城市是政治、经济和社会生活集聚中心，因此对城市环境效率的测算可能更具意义。同时大多数研究所关注的坏产出主要集中在SO2、CO2（Managi和Kaneko，2006；Watanabe and Tanaka，2007）［14-15］、工业三废、化学需氧量、TN、TP等，专门针对pm2.5污染的研究较少，而实际上，CO2等指标都是一次性指标，不能准确度量经济活动对环境的污染，因为污染物和污染物之间可能进行物理、化学反应，形成二次污染，而pm2.5具有上述优点。本文针对当今社会最为关注的城市pm2.5污染问题，对中国70个城市进行pm2.5效率研究，本文的创新体现在以下两个方面：第一，利用pm2.5作为环境污染指标，来测算城市的环境效率；第二，借鉴Tone （2001）［16］498-509、Briec（2000）［17］191-199的思想，建立模型，测算城市pm2.5效率，同时测算各城市人口、工业增加值、汽车和城市开发的增长潜力。

二、变量说明与模型

（一）变量说明和数据来源

本文的城市污染指标选择pm2.5指数，主要基于以下原因：首先，pm2.5是产生雾霾的主要原因之一，并且由于pm2.5具有粒径小、在空气中停留时间长、含有大量有害物质等特点，因此十分有害于人民身体健康①中国工程院院士钟南山曾经说过：“北京10年来肺癌患者增加了60%。雾霾天气对呼吸系统有重要影响，因为大气污染跟整个环境（外部环境、内部环境）都是相关的，PM2.5每立方米增加10微克，呼吸系统疾病的住院率会增加3.1%；要是灰霾从25微克增加到200微克，日均病死率可能增加11%。这比 ‘非典’可怕得多，‘非典’可以隔离，但是大气的污染是任何人都跑不掉的。”http：//news.163.com/13/0930/08/ 9A0Q9S7N00014AED.html。。其次，相对于其他污染物数据而言，pm2.5的数据更具有客观性、准确性。其他污染物数据主要来自于历年的《中国统计年鉴》《各省市统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》等相关资料，而pm2.5是根据监测点pm2.5检测仪测算出来的，避免人为因素的影响，同时自2013年开始，中国74个重要城市的pm2.5数据每天都会进行采集和公布，基于高频数据的年度平均pm2.5，能够更加准确地反映城市空气污染状况。pm2.5变量记为PM，2013年pm2.5的数据来自于绿色和平组织发布的数据，而绿色和平组织的数据来源国家环保部和地方环保部门的公开信息平台②http：//news.qq.com/a/20140109/013303.htm。。

考虑到pm2.5的排放主要来源于工业生产、汽车尾气、生活和建筑扬尘等，因此本文主要考虑这4个方面对pm2.5的影响。考虑到pm2.5为浓度指标，单位为微克/立方米，因此本文定义了如下4个变量——工业密度、人口密度、汽车密度和建筑开发密度，并分析其对pm2.5的影响。工业密度 （记为ind）等于各城市的工业增加值除以建成区面积，各城市的工业增加值来自于各市的国民经济和社会发展统计公报③如非特别指出，所有数据来自于各市的国民经济和社会发展统计公报。，假设短期内各城市建成区面积变化比例相同，假定2013年各城市建成区面积是2012年对应城市建成区面积的1.05倍数④不同的倍数不影响最终结果。，2012年城市建成区面积数据来自于 《中国城市统计年鉴2013》。显然，在技术水平保持不变的情况下，工业密度越高，pm2.5污染越严重。人口密度（记为po）为各城市的常住人口除以建成区面积，本文不采用城镇户籍人口的主要理由是现在人口流动性非常大，城市中不但包含具有该城市户籍的城镇人口，而且还包含大量诸如农民工等外来人员，例如北京市2013年的常住外来人口达到802.7万，约占常住总人口的40%。显然，在技术水平保持不变的情况下，人口密度越高，pm2.5污染越严重。汽车密度（记为car）利用汽车总量除以建成区面积，利用汽车总量而非机动车总量的主要原因是由于绝大多数机动车是汽车，机动车排放主要来源于汽车排放，并且也是出于数据可获得性的考虑。显然，在技术水平保持不变的情况下，汽车密度越高，pm2.5污染越严重。建筑开发密度（记为house）利用房屋施工面积除以建成区面积。显然，在技术水平保持不变的情况下，建筑开发密度越高，pm2.5污染越严重。上述变量的定义如表1所示。

表1　2013年pm2.5、工业密度、人口密度、汽车密度、建筑开发密度变量说明

本文所研究的时间段为2013年，样本为2013年第一批公布pm2.5的城市，由于沧州、拉萨、丽水和石家庄有些数据缺失被排除在研究范围之外，所以最后只剩70个城市样本，其中东部城市52个，中部城市7个，西部11个。

（二）模型构建

本文采用非参数模型来测算城市pm2.5效率，主要理由如下：第一，本文所测算的城市pm2.5效率是一个效率指标，而效率是建立在不同对象的相关指标相互比较的基础上，基于DEA理论的非参数模型能够很好地对各决策单元和前沿面之间进行比较进而得出效率指标，因此，这种方法测算pm2.5效率是可行的。第二，本文所涉及的问题也是一个“投入产出”问题，因为导致pm2.5的主要来源为工业生产、汽车尾气、生活和建筑扬尘，在城市建成区面积一定的情况下，工业产出、汽车数量、人口数量和建筑开发相当于“投入”变量，而pm2.5相当于“产出”变量。但与一般的DEA模型不同，由于pm2.5为“坏”产出，因此，在城市建成区面积、工业产出、汽车数量、人口数量和建筑开发一定的情况下，pm2.5越低，效率越高。而在pm2.5和城市建成区面积一定的情况下，工业产出、汽车数量、人口数量和建筑开发越高，表示效率越高，因为这些指标除以城市建成区面积分别表示该城市的工业密度、人口密度、汽车密度和建筑开发密度，这些指标在一定意义上反映城市集约化程度。第三，非参数模型具有不需要考虑具体函数形式等方面的优点。

基于以上原因，本文采用非参数方法测算城市pm2.5效率。本文的建模思想如下：在保持污染不变的情况下，能否有效提高城市的单位面积效率，该效率包括单位面积工业产出的增加程度、人口增加程度、建筑开发面积增加程度和汽车增加程度，也即该城市在这四方面的改进程度。由于Briec的ISP指数既能够计算全要素生产率，又能够计算单个因素的生产率，因此本文借鉴Briec（2000）［16］498-509、Tone （2001）［17］191-199的基本思想，引入Färe-Lovell效率测度方法构建效率测算模型，同时考虑到可能存在规模效应，因此本文的具体效率测算公式如下

其中，N表示决策单元的总数量；j代表第j个决策单元；β1表示工业密度最优提高程度，也可以表示第i个城市工业增加值最优提高程度，反映该城市的工业效率，β1越大，表示工业效率越低①某城市工业密度提高程度和工业增加值提高程度是相等的，例如某城市为100平方公里，最初工业增加值为100亿元，工业密度为1亿元/平方公里，如果工业密度可以提高1倍，即工业密度提高到2亿元/平方公里，那么提高后的工业总产值为200亿元，为最初100亿元的2倍，即最初工业增加值可以提高1倍。对于其他指标同样如此。；β2表示人口密度最优提高程度，也可以表示第i个城市人口最优提高程度，反映该城市的城市化效率，β2越大，表示城市化效率越低；β3表示建筑开发密度最优提高程度，也可以表示第i个城市建筑开发最优提高程度，反映该城市的开发效率，β3越大，表示城市开发效率越低；β4表示汽车密度最优提高程度，也可以表示第i个城市汽车总量最优提高程度，反映该城市的交通效率，β4越大，表示交通效率越低。

第i个城市的pm2.5效率定义如式（2）

从上述pm2.5效率的定义可以看出，pm2.5效率是反映城市工业效率、城市化效率、交通效率和开发效率的一个综合指标，该指标越低，表示在空气污染维持不变的情况下，该城市的工业效率、城市化效率、交通效率和开发效率的某一方面或者多方面存在越高的提升空间。李谷成、范丽霞、闵锐（2011）［6］等之所以将文中的效率定义为环境效率，主要是因为加入了坏产出指标——环境污染，这和不包括坏产出的传统效率存在明显差异，同样如此，本文所定义的pm2.5效率和传统的环境效率有明显差异，因为本文采用特殊的坏产出指标——pm2.5。与李谷成、范丽霞、闵锐（2011）［6］、陈诗一（2012）［10］等所测算的环境效率一样，都是将环境污染作为坏产出，基于DEA理论测算出来的。但本文所定义的pm2.5效率和上述学者环境效率又存在明显区别，主要体现在：以往研究主要利用工业增加值、总产出、资本、SO2排放等绝对量为投入产出变量，基于这样的变量所测算环境效率不能反映城市的集约化程度，而式（1）中的投入产出变量都是地均经济指标的基础上，更能反映城市的集约化程度。例如，工业密度为每平方公里的工业增加值，是反映城市土地集约利用水平的经济效益指标；人口密度为每平方公里的常住人口数，是反映城市土地集约利用水平的社会效益指标，等等。因此本文定义的pm2.5效率能够更加全面反映城市集约化程度的高低，更加准确反映城市环境效率。同时如前所述，本文采用的pm2.5指标即反映了工业、汽车等方面的直接排放，而且还包括大气中污染物通过化学反应生成的二次颗粒物，能够更加准确地反映城市经济和社会活动所带来的污染。

三、实证分析

（一）中国城市的pm2.5效率

将相关数据代入式（1）和式（2），得到pm2.5效率以及各城市的工业增加值、人口、汽车数量和建筑开发面积的最优提高程度，具体如表2所示①β1表示工业增加值的最优提高程度，后面表格直接用工业表示。β2表示城市人口值的最优提高程度，后面表格直接用人口表示。β3表示城市汽车数量的最优提高程度，后面表格直接用汽车数量表示。β4表示房屋开发面积的最优提高程度，后面表格直接用开发面积表示。。

如表2所示，可以得到以下结论：

第一，从整体上来看，中国城市的pm2.5效率堪忧。存在44个城市的pm2.5效率低于0.5，仅仅有14个城市的pm2.5效率为1，pm2.5效率平均值为0.54。pm2.5效率最高的14个城市主要为东部城市，分别为保定、海口、衡水、廊坊、厦门、昆明、舟山、中山、福州、佛山、东莞、嘉兴、宿迁和金华，这些城市的pm2.5效率为1，都是处于有效前沿面的城市。pm2.5效率最低的10个城市分别为乌鲁木齐、承德、兰州、连云港、哈尔滨、太原、重庆、南京、合肥和广州，这10个城市的pm2.5效率都没有超过0.26。70个城市pm2.5效率的平均值为0.527，而导致中国城市pm2.5效率低下的主要原因来自于工业效率、城市化效率和交通效率低下，从平均来看，中国工业增加值可以提升 232.2%，人口可以提高135.8%左右，汽车数量平可以提高195.4%左右。

第二，从城市的工业效率来看，除了处于有效前沿面的14个城市以外，还有2个城市的工业效率达到最优，这2个城市分别为绍兴和泰州。工业效率最低的10个城市分别为乌鲁木齐、贵阳、哈尔滨、北京、太原、兰州、呼和浩特、南宁、秦皇岛和广州，这些城市的工业增加值分别可以提高1 159%、884%、846%、784%、781%、695%、555%、538%、512%和489%。平均工业效率也很低，在保持pm2.5污染不变的情况下，中国城市的工业增加值平均可以提高232.2%左右。导致城市工业效率低下的可能原因如下：其一，中国工业重型化依然严重，而重化工业的单位GDP排放远远高于轻工业，从而导致包括环境因素在内的工业效率低下。近10多年房地产飞速发展，基础设施的快速建设，推动了钢铁、水泥、能源等行业的飞速发展，中国人们收入的提高，推动了汽车等耐用品需求增长进而推动石油等能源行业的飞速发展，等等，使得中国工业重型化十分严重，根据相关数据计算，得到2012年中国重工业总产值占工业总产值的比重为71.6%，这严重抑制了作为工业集聚地——城市的工业效率①数据来源于《中国统计年鉴2013》规模以上工业行业数据，2013年中国重工业相关数据缺失，所以在此仅计算2012年中国重工业比重，同时由于时间仅相差1年，因此2013年和2012年重工业比重相差不会很大。。其二，GDP晋升锦标赛机制抑制了城市的工业效率。以GDP论英雄的官员晋升机制，使得各地区官员为了在GDP竞争中取得优势，往往置中央强调的经济转型战略于不顾，不惜降低环境规制，以牺牲环境为代价发展经济，从而造成将环境因素考虑在内的城市工业效率低下。

第三，从城市化效率来看，除了处于有效前沿面的14个城市以外，还有2个城市的城市化效率达到最优，这2个城市分别为上海和常州。城市化效率最低的10个城市分别为长沙、邢台、镇江、合肥、绍兴、长春、重庆、乌鲁木齐、肇庆和连云港，这些城市的人口分别可以提高257%、273%、286%、287%、326%、346%、359%、383%、391%和429%。中国的平均城市化效率也较低，城市人口平均可以提高135.8%左右。导致当今城市城市化效率低下的可能原因在于，地方对土地财政的依赖以及以GDP为主导的政府政绩考核制度，基于自身利益，许多地方政府大拆大建，利用“摊大饼”的方式推进城市化，造成土地城市化的速度大大超过人口城市化的速度②吴敬琏认为，中国城市化效率很低，“首先是土地资源的大量浪费，中国是一个土地很短缺的国家，但是我们在城市化过程中土地的浪费是非常严重的，土地城市化的速度大大地超过了人口城市化的速度。”摘自新华网，网址：http://news.xinhuanet.com/2012-10/16/c_113383633.htm。，从而造成城市人口密度存在很大的上升空间；户籍制度改革的相对滞后也不利于人口城市化，城乡分割的户籍制度所导致的农民工子女教育、公共医疗保险服务等问题，严重阻碍了农民工家庭其他成员进入城市，这是造成城市化效率低下的又一原因。

表2　中国城市的pm2.5效率以及工业、人口、汽车和开发面积最优提高程度

第四，从交通效率来看，除了处于有效前沿面的14个城市的交通效率达到最优以外，张家口也达到最优。交通效率最低的10个城市分别为广州、长春、合肥、南京、哈尔滨、淮安、重庆、连云港、乌鲁木齐和承德，这些城市的汽车数量可以提高350%以上。中国城市的平均交通效率很低，汽车数量平均可以提高195.4%左右。导致交通效率低下的可能原因在于公共交通规划跟不上我国城市的快速发展，以及不少城市存在大量尾气排放不达标的汽车。

第五，不同于交通效率、城镇化效率和工业效率，大多数城市的开发效率达到最优，只有7个城市例外，这7个城市为徐州、北京、乌鲁木齐、广州、承德、衢州、深圳、兰州，他们的施工面积分别可以提高4%、5%、22%、30%、78%、151%、565%和622%。中国城市的平均开发效率较高，施工面积平均可以提高21.1%左右。

（二）地区pm2.5效率比较

1.东、中、西部地区城市pm2.5效率比较

按照东、中、西部地区将上述70个城市进行分类，得到东部城市52个、中部城市7个、西部11个①东部地区城市为保定、北京、常州、承德、大连、东莞、佛山、福州、广州、哈尔滨、海口、邯郸、杭州、衡水、湖州、淮安、惠州、济南、嘉兴、江门、金华、廊坊、连云港、南京、南通、宁波、秦皇岛、青岛、衢州、上海、绍兴、深圳、苏州、宿迁、台州、太原、泰州、唐山、天津、温州、无锡、厦门、邢台、徐州、盐城、扬州、张家口、肇庆、镇江、中山、舟山和珠海，西部地区城市为成都、贵阳、呼和浩特、昆明、兰州、南宁、乌鲁木齐、西安、西宁、银川和重庆，其他属于中部城市。，然后分别对东、中、西部城市的pm2.5效率、工业效率等指标进行平均，结果如表3所示。从表3可以看出，中西部城市的pm2.5效率相差非常小，而东部城市pm2.5明显高于中西部地区，大概高0.18左右。尽管东部城市的工业增加值、城市人口、汽车数量分别存在179.1%、124.6%和176.0%的提升空间，但是东部城市在工业效率、城市化效率和交通效率都高于中、西部地区。中部城市在开发效率方面达到最优，而东、西部城市存在一定的提升空间。

东部城市工业效率比中部城市高出60.2%②由于表3中的“工业”这一列中的数据为非效率指标，数值越高，表示效率越低，因此本文的工业效率差利用非效率指标差的相反数表示，对于po、car和house同样如此。，比西部城市高出299.6%，导致这一结果的原因可能存在以下几个方面：首先，东部城市比中、西部城市具有先行发展优势。中国改革顺序是先东部后中、西部，东部城市先行的改革优势转化为先行发展优势，所以更有可能协调工业增长和城市环境保护之间的关系。其次，东部城市在吸引外商投资方面更具有优势，这些优势体现在区位、人才、基础设施、政策、市场化程度等方面，因此东部城市在选择外商投资时，能够采用更高的环境规制，从而使得东部城市比中、西部城市具有更高的工业效率。再次，东部产业向中、西部转移也是其中的一个原因。东部城市经过几十年的发展，生产要素价格大幅增长，环境规制也有了较大提高，那些“高投入、低产出、高能耗、高排放”的传统产业在东部城市难以生存，要么淘汰，要么向生产要素价格低廉、环境规制低的地区转移，而中西部城市就是其中一个选择，2007年美国次贷危机以及2009年以来爆发的欧洲主权债务危机，加速了东部产业转移进程。东部产业转移一方面降低了东部城市的环境污染，促进了东部城市的产业升级，提高了这些城市的工业效率，另一方面中、西部城市在承接东部传统产业时，可能会降低这些城市工业效率。

东部地区城市的城市化效率比中部城市高出70.3%，比西部地区城市高出26.9%。导致这一结果的原因可能存在以下几个方面：第一，东部城市经济规模大于中、西部地区城市，大量的就业机会吸引中、西部地区的人口向东部地区城市转移，从而导致东部城市具有更高的城市化效率。根据中国统计局的 《2013年全国农民工监测调查报告》显示，2013年中国农民工总量达2.69亿人，主要流向东部大中型城市，同时东部地区大中型城市也是大学毕业生就业的优先考虑城市。第二，东部地区城市经济规模和经济发展质量总体上都优于中、西部地区城市，因此东部地区城市的地方财政对土地的依赖性低于中、西部地区城市，中、西部地区城市对土地财政的更高依赖可能会导致对城市土地的更大程度地开发，更少考虑人口的城镇化，从而导致更低的城市化效率。

东部城市的交通效率比中部地区城市高出83.1%，比西部地区城市高出71.3%。东部地区城市比中、西部地区城市交通效率高的可能原因如下：东部地区城市可能具有更好的交通设施，公交系统更为完善。根据《中国城市统计年鉴2014》相关数据计算得到，在上述70个城市中，300万人口以上的东部地区城市每万人拥有公共汽车平均为19.39辆，而中、西部地区城市平均分别为12.35辆和12.92辆。

表3　东部、中部、西部地区城市的pm2.5效率以及工业、人口、汽车和开发面积最优提高程度比较

2.长三角、珠三角、京津冀和其他地区城市pm2.5效率比较

按照长三角、珠三角、京津冀和其他地区城市将上述70个城市进行分类，得到珠三角城市9个，长三角城市24个，京津冀城市10个，其他地区城市27个①珠三角城区城市为东莞、佛山、广州、惠州、江门、深圳、肇庆、珠海、中山。长三角城区城市为常州、杭州、湖州、淮安、金华、连云港、南京、南通、宁波、衢州、上海、绍兴、苏州、宿迁、台州、泰州、徐州、盐城、舟山、无锡、镇江、温州、扬州、嘉兴。京津翼城区城市为保定、北京、承德、邯郸、衡水、廊坊、秦皇岛、唐山、天津、邢台、张家口。剩余城市归入其他城市类。，然后分别对上述分类城市pm2.5效率、工业效率等指标进行平均，结果如表4所示。从表4可以看出，长三角和珠三角城市的pm2.5效率相差非常小，京津冀城市pm2.5效率最高，比珠三角和长三角城市高0.01左右，而其他地区城市的pm2.5最低，比其他3个地区城市低0.12～0.13左右。长三角的工业效率、交通效率和开发效率都高于其他3个地区。其中，工业效率分别比珠三角、京津冀和其他地区城市高0.235、1.051、2.348，交通效率分别高0.116、0.015和0.424，开发效率分别高0.596、0.01 和0.183。珠三角城市的人口效率最高，分别比京津冀、长三角和其他地区城市高0.044、0.182和0.368。其他地区城市在工业效率、城市化效率、交通效率和开发效率4个方面全面落后于京津冀和长三角城市，原因如下：中国的改革开放格局是从沿海到沿江沿边，从东部到中、西部的推进格局，因此长三角、珠三角和京津冀城市可以利用先行改革获得先行发展优势，而其他城市主要为中、西部内陆城市，从而导致工业效率落后于其他三个地区。长三角、珠三角和京津冀城市经济发展程度高于其他地区城市，吸引大量中、西部劳动力向这些城市转移，因此对劳动力吸引力也高于其他地区城市，城市化效率也高于其他地区城市。京津冀、长三角、珠三角城市作为东部地区最为发达城市，城市交通体系优于以内陆为主的其他地区城市，因此交通效率也高于其他地区城市。由于长三角、珠三角、京津冀经济比其他地区城市先进，在城市开发中可能会更为规范，城市房屋拆迁施工、道路施工等方面的管理条例可能更为严格，城市建筑施工监管可能更加到位，因此开发效率可能更高。

表4　长三角、珠三角、京津冀和其他地区城市的pm2.5效率以及工业、人口、汽车和建筑开发面积最优提高程度比较

表5　不同规模城市的pm2.5效率以及工业、人口、汽车和建筑开发面积最优提高程度比较

（三）不同规模城市pm2.5效率比较

根据2014年国务院印发的 《关于调整城市规模划分标准的通知》②根据国务院以国发〔2014〕51号印发《关于调整城市规模划分标准的通知》，将城区常住人口50万以上100万以下的城市为中等城市；城区常住人口100万以上500万以下的城市为大城市，其中300万以上500万以下的城市为Ⅰ型大城市，100万以上300万以下的城市为Ⅱ型大城市；城区常住人口500万以上1 000万以下的城市为特大城市；城区常住人口1 000万以上的城市为超大城市。资料来源于维基百科网站：http://baike.baidu.com/link？url=PqJi9p7pEq0vf_QvGcvExXeNfppNddnpPobU8QiNOAFoZVxJStMB7Sxn9ZGy0koem2GiCFuqFRHk2uUA5BFibcIRmJfnAkTGuysyLdT1-Eus5NoEV1wd_DcUxR06JUiXgB4BCPh65sHcr05R2yTRAKb-U490ScrcZL7Lm9nIxzGGPj5bAyq7KxL23x3Wu1HlRTe5j9kv-YO2yM34ijyc6pnlAfvbWU8buljJvaIRqoZzFuiykMtJwJ6KNzbCAyVM8ooUipmmRGC27SmYMVhQqfQIjoU6QA5hfOnt6icFS0QO。，对上述70个城市进行分类，分为中等城市7个，Ⅱ型大城市28个，Ⅰ型大城市21个，特大型城市8个，超大型城市6个。然后分别对上述分类的城市pm2.5效率、工业效率等指标进行平均，结果如表5所示。从表5可以看出，中等城市pm2.5效率最高，达到0.677，比Ⅱ型大城市、Ⅰ型大城市、特大型城市和超大型城市分别高0.096、0.203、0.198和0.322，在工业效率、交通效率和开发效率3个方面领先于其他类型城市，其中工业效率和交通效率比其他类型城市领先的程度大，都在1以上，但在城市化效率方面落后于其他类型城市。Ⅱ型大城市的pm2.5效率高于Ⅰ型大城市、特大型城市和超大型城市，并且在工业效率、城市化效率和交通效率3个方面高于上述3类大城市，但在开发效率方面落后于Ⅰ型大城市和特大型城市。特大型城市在工业效率、交通效率、城镇化效率和开发效率4个方面都略微领先Ⅰ型城市，从而导致特大型城市pm2.5效率高于Ⅰ型城市。特大型城市和超大型城市比较而言，特大型城市在工业效率、交通效率和开发效率方面领先超大型城市，而超大型城市在城市化效率方面领先于特大型城市。

四、结论及建议

本文基于借鉴Briec（2000）的基本思想，引入Färe-Lovell效率测度方法构建效率测算模型，对中国2013年70个城市的pm2.5效率进行测算，得出如下结论：第一，从总体上看，中国城市的pm2.5效率堪忧，而造成pm2.5效率低的主要原因在于中国城市的工业效率、城镇化效率和交通效率都比较低，从平均水平来看，在保持pm2.5污染不变的情况下，中国城市的工业增加值平均可以提高232.2%左右，城市人口数量平均可以提高135.8%左右，汽车数量平均可以提高195.4%左右，同时开发效率也存在一定的提升空间。第二，从东部、中部、西部城市的比较来看，东部城市的pm2.5明显高于中、西部地区的城市，工业效率、城市化效率和交通效率也都高于中、西部地区城市，但是所有地区的城市在上述3个方面都存在很大的提升空间。第三，尽管长三角、京津冀和珠三角城市空气污染严重，但是其他地区在pm2.5、工业效率、交通效率和城市化效率都落后于上述3个地区。第四，中等城市的pm2.5效率、工业效率、交通效率和开发效率都高于其他类型城市，而Ⅱ型大城市的pm2.5效率、工业效率、城镇化效率和交通效率3个方面高于Ⅰ型大城市、特大型城市和超大型城市，超大型城市的pm2.5最低。

基于上述结论，本文提出如下建议：

第一，针对中国城市中的“高投入、低产出、高能耗、高排放”的粗放型生产方式仍然在大范围内存在这一具体实情，因此，要解决中国城市雾霾问题，必须彻底改变这一生产方式，转向资源节约型、环境友好型的新型工业化生产方式。制定合理财政政策和政府政绩考核机制，彻底改变过去重城区建设、轻人口城镇化的外延式城市发展方式，转向集约式城市发展方式。利用技术手段减少私人机动车污染排放，例如安装颗粒过滤装置；大力发展轨道交通、电力公交车；制定优惠的税收和财政政策，加大对新能源汽车的研发支持，积极建设和完善新能源汽车的服务体系，增加新能源汽车的宣传力度，推动新能源汽车的发展。规范城市房屋拆迁施工、道路施工等方面的管理条例，加强城市建筑施工监管，降低建筑扬尘。

第二，结合东部污染高于中、西部地区这一具体现实，笔者认为，一方面应该制定相关政策，促进东部传统产业向中、西部地区转移，降低东部地区污染，充实中、西部地区城市常住人口，提升中、西部地区工业效率、城市化效率和交通效率；另一方面，制定财政和税收优惠政策，激励东部城市新兴产业发展，促进东部地区城市产业优化和升级，提升各方面效率。

第三，尽管长三角、京津冀和珠三角城市空气污染严重，但是其他地区在pm2.5、工业效率、交通效率和城市化效率都落后于上述3个地区，因此从发展的眼光看，应该更加关注长三角地区、京津冀地区和珠三角地区以外的城市，提高这些城市的产业准入门槛，加强产业优化升级，预防这些城市在城市化进程中出现更为严重的空气污染。

第四，应该以发展50万～100万人口的中型城市、100万～300万人口的Ⅱ型大城市为主，尽量避免300万人口以上的I型大城市、特大型和超大型城市。

由于数据的可获得性，本文只考虑了1年的数据，因此本研究的结果存在一定的不确定性，有待以后进一步改进。

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［责任编辑：孟青］

The pm2.5 Efficiency of the Chinese Cities

YIN Xiangfei
（Hunan Economic Reform and Development Research Center，School of Economic and Trade，Hunan Business University，Changsha 410205，China）

By applying non parameter method，this paper study seventy cities’pm2.5 efficiency in China，which show：Firstly，the average pm2.5 efficiency is 0.527，the major reasons leading to low pm2.5 efficiency lay on low industry efficiency，low urbanization and low traffic efficiency.Secondly，the pm2.5 efficiency，industry efficiency，traffic efficiency and urbanization efficiency of eastern city is higher than The central and western cities，but there is much room for improvement in the above four efficiency for all cities. Thirdly，the efficiency of pm2.5，industry，urbanization and traffic in cities of the Changjiang delta，the Beijing-Tianjin-Hebei delta and the Pearl River delta is higher than that of other cities.Fourthly，the efficiency of pm2.5，industry，development and traffic of the medium sized cities is higher than that of other sized cities，and the I type large sized cities is higher than the II type large sized cities，colossal cities and mega cities.The pm2.5 efficiency of mega cities is the lowest.

pm2.5 efficiency；industry efficiency；traffic efficiency

F224.3

A

1009-3370（2016）04-0049-09

10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0407

2015-06-17

国家社会科学基金资助项目（14BJY138）；湖南省社科基金资助项目（11YBA181）；湖南省高校创新平台资助项目（13K100）

尹向飞（1974—），男，经济学博士，副教授，湖南商学院两型社会与生态文明协同创新中心骨干成员，E-mail：448560773@qq.com