城镇化、可吸入颗粒物PM10

王雪乙兰

【摘 要】在基于数据可获得性的基础上选取了我国31个主要省会城市作为样本，利用IPAT模型的STIRPAT扩展模型对所选取的国家和地区城镇化水平与可吸入颗粒物PM10污染水平进行实证分析。结果显示：城镇化发展水平与可吸入颗粒物PM10污染水平却呈现正相关关系。

【关键词】城镇化；PM10；倒U型曲线

城镇化作为一个国家或者经济体走向发达的必经过程，在近些年已经达成了共识。2011年，我国城镇化水平突破50%，并在未来的二十年中，我国的城镇化发展将继续保持高速，到2020年，城镇化水平将达到60%。随着城镇化的进一步推进，对于城镇化发展与空气质量的关系在国外很早就有学者进行了比较深入的研究，在国内由于城镇化水平的迅速提高，对于两者关系的研究也逐渐增多。本文选取了我国31个主要省会城市城市化水平与PM10污染水平也进行了检验，试图在找出城镇化发展与空气污染复杂关系的同时也对上述理论进行验证。

一、城镇化发展与空气污染相关文献综述

在关于城镇化发展和空气污染水平的研究中对于两者的关系出现了很多不同的结论。一些学者认为随着城镇化的发展，空气质量会有阶段性的变化，先恶化再恢复，并认为中国现在随着城镇化的发展处于空气污染的上升期。然而，也有有学者认为一般情况下随着城镇化的发展不会导致空气质量水平的降低。

任春燕等（2005）在对西北地区城镇化与空气质量水平的研究中发现西北地区各省会城市空气中总悬浮颗粒和降尘量都超过标准，并且二者的污染都处于较高的污染水平[5]。蒋洪强、张静（2012）在其研究中指出：我国城市化每增长 1 个百分点带来的城镇生活污水排放量增加 11 亿吨，城镇生活化学需氧产生量和排放量增加分别为 79.6 和 3 万吨， 城镇生活 NH3-N 产生量和排放量增加分别为 6.7 和 1 万吨，城镇NOx排放量增加 19.5 万吨[6]。王青松、袁学良等（2013）用PSR和BSC模型在对山东省2005年至2009年城镇化发展水平与空气质量的要素成分分析中发现：城镇化水平和空气环境质量同时具有向上性，即城镇化水平的提高会同时带来空气质量的提高。

二、模型选取与实证分析

（一）模型与变量的选取

在研究人类经济活动对环境影响的模型中以Ehrlich和Holdren（1971）提出的IPAT模型的运用最为广泛。在后来的研究中，Dietz和Rosa（1997）通过对IPAT模型的重新定义得到了IPAT模型的扩展模型STIRPAT，即Ii=aPibAicTidui 。在式中，a是常数项，b、c、d分别是A、P、T的参数，u为干扰项，i代表测量单位。

经过对模型的变量设定得到以下用于数据分析模型：

lnPM10it=a0+a1lnPit+a2lnAit+a3lnTit+a4lnURBit+uit （1）

由于选取的130个样本国家和地区城镇化与经济发展水平存在巨大的差异，城镇化与PM10污染水平两者极有可能表现出非线性关系，为了验证这种非线性关系是否存在，本文在模型（1）的基础上加入了城镇化的平方项得到了新的检验模型：

lnPM10it=a0+a1lnPit+a2lnAit+lnTit+a4lnURBit+a5（lnURB）2+uit （2）

（二）模型所涉及变量的定义

PM10即空气中直径小10毫米的颗粒物，又称可吸入颗粒物或者飘尘。P表示的是人口指标。文中选取了所测量国家和地区的城镇总人口来表示P，测量单位为个人。A表示人均GDP水平，技术水平为T。GDP单位能源消耗是指平均每千克石油当量的能源消耗所产生的按购买力平价计算的GDP。URB代表城镇化水平，即所测量国家或地区的城镇人口数与地区人口总数之比。

三、国内主要城市城市化水平对PM10浓度影响分析

对于空气中可吸入颗粒物的监测，我国从很早就已经开始，在国家环保总局1996年颁布修订的《环境空气质量标准（GB3095-1996）》中就已经将飘尘改称为可吸入颗粒物，作为正式大气环境质量标准。在数据可获得性的基础上，本文选取了国内主要省会城市以及四个直辖市2004-2016年的数据利用模型（1）进行了平衡面板分析。所有国内主要城市数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和各省统计年鉴，其模型变量定义均不变。

从分析结果可以得到，对于全国主要城市、东部地区和中部地区，城镇化水平和PM10的污染浓度呈现正相关，西部地区虽然在二者关系上出现了负相关，但是其估算系数没有能通过显著性检验。中部地区城市化发展水平对于PM10污染浓度的影响要大于东部地区，但是这两个地区其影响效应都低于全国整体水平。

四、结论

本文利用面板数据选取了我国31个主要省会城市数据进行了计量检验，得到了以下结论。

第一，就选取的我国31个主要省会城市数据而言，城镇化发展与PM10污染浓度表现出负相关，并且二者之间存在倒U型关系。

第二，通过计量检验，发现在城镇化发展和PM10污染之间存在着倒U型关系，说明城镇化发展最终会促使相应空气污染问题得以缓解，这也直接肯定了生态现代化理论所表明的观点。

第三，从计量分析结果中还发现，人均GDP水平和人均能源消耗对PM10污染的影响也颇大，人均GDP水平的高低直接影响着人们的能源消耗结构，在相对高的GDP水平下，更多的清洁能源会被采用，由于清洁能源与传统能源相比有更高的能源转换率，所以能源消耗总量也会随之下降，从而降低空气中PM10的污染浓度。

总之，进一步的加快城镇化建设，并且在加快建设的同时提高人均GDP水平、改变能源消耗结构、降低能源使用总量将会在很大程度上减轻空气中可吸入颗粒物PM10的污染。

【参考文献】

[1] 简新华，黄锟. 中国城镇化水平和速度的实证分析与前景预测[J].经济研究.

[2] 任春艳. 西北地区城市化与空气质量变化关系研究[J]. 北京师范大学学报 （自然科学版）.

[3] 蒋洪强，张静. 中国快速城镇化的边际环境污染效应变化实证分析[J]. 生态环境学报..

[4] Wang qingsong， Yuan xueliang. Key evaluation framework for the impacts of urbanization on air environment – A case study. Ecological Indicators[J].2013（24）：266-272.

[5] 王紅，齐建国.PM2.5高排放与治理的技术经济思考[J].经济纵横，2013（4）.

[6] 张学刚. 环境库兹涅茨曲线理论批评综论[J]. 中国地质大学学报（社会科学版）.