大气污染与经济增长关系的再检验——基于门槛回归模型对179个地级以上城市的分组研究

王微微，谭咏琳

(中国社会科学院大学 经济学院，北京 102488)

一、引言

随着中国工业化和城镇化的脚步逐渐加快，能源消耗的强度越来越大，污染性气体的排放强度也随之增大，因此大气污染成为了经济发展的重要问题。中国环保部发布的《2017 中国生态环境状况公报》的数据显示，2017 年全国地级以上城市的超标率达70.7%。因此，近年来，中国开始重视环境治理的问题，绿色发展的理念成为经济发展的重要指导思想，如何协调好环境和经济增长关系的问题，成为经济发展的重中之重。

在研究环境和经济增长关系的理论中，环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve，EKC)是研究的最为广泛的一个假说。这个假说的内容是，环境污染随着经济增长先升后降，呈现倒U 型的关系，拐点是抛物线的最高点。Shafik 和Bandyopadhyay[1]利用149 个国家1960 年到1990 年的面板数据，将模型设定为三次项的形式，检验出大气悬浮颗粒物和二氧化硫的库兹涅茨曲线为倒U 型；Grossman 和Krueger[2]利用城市空气污染、河流的含氧量、河流的排泄物污染和河流的重金属污染四个方面的指标来衡量环境污染，检验了大多数指标的库兹涅茨曲线是倒U 型的，并且转折点出现在人均收入不超过8000 美元的地方。随着该领域研究成果的增多，库兹涅茨曲线的形状也丰富了起来。Harbaugh 等[3]在Grossman 和Krueger 的基础上做了两个方面的工作，一个是更新数据，另一个是改变模型设定，发现数据结构和模型设定的变动，都会改变库兹涅茨曲线的形状，使得该曲线呈现正N 型、U 型、正向线性和负向线性等形状，因此倒U 型的曲线缺乏稳健性；Rupasingha 等[4]利用空间计量模型，并且在模型中加入了衡量种族多样性和收入不平等的变量，得出库兹涅茨曲线呈现正N 型；吉丹俊[5]在考虑经济发展和污染排放溢出效应的前提下，运用动态的空间面板模型检验出人均二氧化碳排放与经济增长呈正U 型；刘芳芳等[6]利用面板数据得出人均GDP 超过1 万美元的九个省市的碳排放与经济增长的关系为倒N 型；朱冉等[7]利用时间序列的数据对成都的“三废”进行研究，最后得出工业废水和工业废气的库兹涅茨曲线的形状分别为线性和倒N 型。库兹涅茨曲线的形状多样化表明，在用不同的数据和模型设定的情况下，环境污染与经济增长的关系会有所差异，因此研究过程中需要考虑到差异性的存在，做到具体情况具体分析。

在研究库兹涅茨曲线的时候，很多学者会根据不同地区的特点，检验曲线的差异。在该方面的研究中，主要有两种地区分类的方法：第一种是按照地域进行分组。王菲等[8]研究中国碳排放与经济增长的关系时，将中国分为东部、中部和西部地区，利用二次函数的模型，分别算出了东部、中部和西部库兹涅茨曲线出现的拐点，结果发现东部的拐点比中西部要靠后，中部地区处于拐点的下降区间，西部刚好到达拐点；高静和黄繁华[9]在库兹涅茨曲线模型中加入了贸易的因素，从研究结果来看，“倒U 型”出现在东部地区，“正U 型”出现在西部地区。第二种是利用门槛回归模型，以可能会使库兹涅茨曲线出现拐点的因素作为门槛变量，将地区进行分类。余东华和张明志[10]基于kaya 恒等式分析发现，发展水平和发展结构会使得库兹涅茨曲线出现“异质性”，因此，为了解决“异质性难题”，以人均收入和产业结构作为门槛值，利用门槛回归将82 个国家分组，得到不同组别国家的库兹涅茨曲线呈现的形状有“U 型”、“N 型”和“倒N 型”；韩玉军和陆旸[11]用收入、工业结构、对外经济结构、贸易依存度作为门槛变量，根据门槛变量Bootstrap 的P 值，对变量进行多轮筛选，每轮得出一个变量的门槛值，从而将108 个国家分成五个组别。

通过总结发现，门槛回归模型突破了按地区分组的传统方式，为分组研究提供了另一种思路，而大多数文献在研究中国的库兹涅茨曲线时，都是将研究对象划分为东部、中部和西部三个区域，然后用省级面板进行分析，而很少有文献利用门槛模型，将中国地级以上城市进行分类，从而研究不同地区库兹涅茨曲线的形状。另外，在选择门槛回归模型时，学者们都考虑到了影响库兹涅茨曲线的因素，并且以此作为门槛变量进行分组。在众多影响的因素中，产业结构和人均收入直接决定了一个地方的发展水平，这两者的差异会导致经济的发展路径不一样，从而使得经济增长与环境质量的关系有所差异，所以可以作为划分地区的重要依据。因此，本文结合门槛回归模型，将研究对象细化到地级以上城市，根据经济体系内部的特征，分别用人均收入和产业结构作为门槛变量来分组。这种做法的好处是可以准确地将同一类别的城市归为同一个组别，再利用面板数据得出该地区的库兹涅茨曲线，从而研究不同地区曲线的差异，这样可以给中国的绿色发展提供一个参考，使得中国的环境政策更加有的放矢，做到具体情况具体分析，根据不同地区的特点而灵活变动。

二、模型构建

(一)门槛回归模型

1.门槛回归模型的设定和门槛值的估计

门槛回归模型的主要优点是可以根据观察值的内部特征，计算出使得经济结构发生变化的拐点值。以此为根据对数据进行分组，可以使得具有相似特征的研究对象分在同一组，有效地避免了同一组内出现较大差异性的情况，从而保证了分组的客观性、有效性和科学性。Hansen[12]提出了静态固定效应的门槛回归模型，以单一门槛模型为例，基本形式如公式(1)：

q为门槛变量，门槛变量既可以是解释变量，也可以是非解释变量；γ为门槛值；I表示指示函数，其作用是将一个分段函数写在同一个式子里，相应括号里的条件成立，I取1，否则取0；ε为随机误差项，服从独立同分布；下标i表示个体，t表示时间。

为了将(1)式简化，将解释变量写成如公式(2)：

将系数写为矩阵形式：β=(β1'，β2')'，则(1)式可简写为公式(3)：

在取得组内平均值和消除个体效应μi后，将所有数据累叠成列向量，最后表达式如公式(4)：

根据最小二乘法，得到随γ变动的残差平方和，γ的估计值为使得该残差平方和达到最小的γ值，表达式如公式(5)：

2.门槛效应的假设检验和置信区间

在得到γ的估计值后，还要检验门槛效应是否显著，即检验式子中的系数差异是否显著。原假设H0为β1=β2；备选假设H1为β1 ≠β2。

在原假设成立的情况下，(1)式不再为分段函数，解释变量跟被解释变量的线性关系不再跟门槛值相关。因此，通过最小二乘法得到残差平方和为S0，然后构造出似然比检验的统计量如公式(6)：

为了解决F1的渐进分布非标准的问题，Hansen 认为可以通过自体抽样(Bootstrap)的方法进行反复抽样，反复计算统计量的模拟值，最后计算出模拟值大于真实值的概率，如果该概率小于设定的临界值，就拒绝原假设，即门槛效应存在[12]。

在检验了存在门槛效应以后，要确定门槛估计值的置信区间，此时原假设为γ=γ0，γ0为真实值，然后构造出似然比统计量如公式(7)：

设α为显著性水平，若，则不拒绝原假设，Hansen 称满足该区域的γ值的集合为“非拒绝域”[12]。

3.模型的应用

这里分别以人均收入和产业结构[13]为门槛变量，通过门槛回归，分别得出两者的门槛值，从而找出使经济结构发生变动的转折点，然后用这两个门槛值对179 个地级以上城市进行分组。模型如方程(8)：

因为门槛的数量事先未知，因此要将模型设定为单重和多重门槛的形式，方程(8)给出了单重门槛的表达式，双重及以上数量门槛的表达式以此类推。

其中，lneiit表示对数化的人均二氧化硫排放量；Xit是一个由解释变量进行对数处理后组成的列向量，解释变量包括人均收入、科技投入、二氧化硫去除率和第二产业增加值占GDP 的比例，其中人均收入为核心解释变量，后面三个作为控制变量加入模型中；qit表示门槛变量，可以是经过对数处理后的人均收入或者第二产业增加值占GDP 的比例；γ是不同的门槛值；εit是随机误差项；i表示单个城市区位，t表示时间。

(二)回归检验模型

在利用门槛值进行分组后，再根据各组的数据特征，以人均二氧化硫排放量为因变量，人均收入为核心解释变量，用不同的方法进行回归，以检验各组的大气污染与经济增长的关系是否符合库兹涅茨曲线。另外，加入产业结构、科技投入和环境规制作为控制变量，探究这些变量与大气污染的关系。在建立回归检验模型的过程中，这里使用的方法是，在方程中加入一、二、三次项，检验每项系数的显著性，选择系数通过显著性检验的最高项次数作为函数的形式。在这种方法下，库兹涅茨曲线的形状多种多样，可以是“U 型”、“倒U 型”、“N 型”、“倒N 型”或者是线性，因此，回归检验模型可以先设定为[14]：

式子中变量的说明：为了消除量纲的影响，这里的变量都作了对数处理。eiit表示城市i在时间点t的人均二氧化硫排放量；agdpit表示城市i在时间点t的人均收入；techit表示城市i在时间点t的科技投入；elirateit表示城市i在时间点t的二氧化硫去除率；gdp2it表示城市i在时间点t的第二产业增加值占GDP的比例；μit表示随机误差项。

(三)数据与变量说明

本文采用2008—2016 年地级以上城市的数据，除去数据有严重缺失的城市，最后共选取了179 个城市，9年共计1 611 个观测值。数据说明如下：

人均二氧化硫排放量：工业排放的大气污染物以二氧化硫为主，而且二氧化硫数据的可得性强，在统计上具有连续性[15]，因此本文使用人均二氧化硫排放量来说明环境污染程度。

人均GDP：经济增长是造成环境污染的重要原因，而经济增长的程度可以用人均GDP 来衡量，其中GDP以2007 年不变价计算，排除价格变化因素。

每万元GDP 的科技投入：科技投入可以代表一个地区的技术水平，科技投入越高，技术水平越高，工业污染的程度就越小，因此可以用每万元GDP 的科技投入来代表技术水平，以探究技术水平与污染的关系。

二氧化硫去除率：表示环境规制，二氧化硫去除率越高，环境规制的作用越好，环境污染就越小[16]。

第二产业增加值占GDP 的比重：第二产业包括工业、采掘业等环境污染比较严重的行业，其增加值占GDP 的比重有效地代表产业结构与污染的关系，该比值越高，污染就越严重，因此选取该指标来表示产业结构。

以上数据均来源于《中国城市统计年鉴》(2009—2017)，变量统计性描述见表1。

表1 变量的统计性描述

三、模型结果分析

(一)门槛模型检验结果

根据门槛检验模型，在10%的显著性水平下，由自体抽样方法得到的P 值判断出门槛数量和门槛值，结果如表2 所示。

表2 人均收入与第二产业比例门槛检验与门槛置信区间

在显著性水平为10%的情况下，人均收入的双重和三重门槛没有通过显著性检验，因此有单一门槛。根据收入门槛分组，可以将城市分为两组，一组是高人均收入，一组低人均收入，以105 566.88 元为分界点。

产业结构的双重和三重门槛也没有通过显著性检验，因此也有单一门槛。根据产业结构分组，可以分为两组，一组是低第二产业比例，一组是高第二产业比例，以44.71%为分界点。

由此可以将179 个城市分成四个组，第一组为低人均收入，低第二产业比例；第二组为低人均收入，高第二产业比例；第三组为高人均收入，低第二产业比例；第四组为高人均收入，高第二产业比例。

分组的依据：在根据门槛值进行分组的时候，在不同的时间段，同一个城市可能会属于不同的组别，所以，在处理这个问题时，本文先计算了每个城市人均收入和产业结构在九年中的均值，根据均值将城市归类，然后寻找出每个城市在哪一个组别中出现的年份最多，根据频率将城市归类。最后将均值与频率得出的结果相互比对，看两个结果是否相同，如果不同，则以后者为分类标准[10]。按照以上分类方法可以分为如表3 所示的四组：

表3 分组情况

(二)分组回归模型结果

根据城市的数量情况选择合适的计量方法，第一、二组的横截面维度远远大于时间维度，属于短面板模型，且样本符合最小样本量的要求，所以可以使用固定效应模型；第三、四组的时间维度大于横截面维度，属于长面板模型，所以使用全面FGLS 的方法。分析结果如表4 所示。

表4 分组回归检验结果

1.第1 组为低收入，低第二产业比例的城市

图1 低收入、低第二产业比例组别的库兹涅茨曲线

根据固定效应回归的结果来看，一、二、三次项的结果在1%的显著性水平下都很显著，其一次项系数为正，二次项系数为负，三次项系数为正，且经过计算，该模型先单调递增，再单调递减，最后再次单调递增，因此，随着经济增长，人均二氧化硫的排放量呈现先上升再下降最后再上升的趋势，而且在下降的区间中，先以较快的速度下降，到达拐点后，再以较慢的速度下降，整体呈现一个“N 型”的形状(如图1)，并且极大值对应的人均收入为9 998.39 元，极小值对应的人均收入为77 037.15 元。由图1 可以看出，该组城市有的处于曲线上升的区间，有的处于曲线下降的区间，收入相对较低的时候大气污染与经济增长成正比，随着收入升高，并且越过极大值点时，大气污染与经济增长成反比，此时若收入进一步升高，越过极小值点时，大气污染又与经济增长成正比关系。又根据该组的均值为23 932.7 元，位于曲线下降的区间，表明大多数城市的大气污染与人均收入处于反比的关系。另外，环境规制对二氧化硫排放有显著的负效应，二氧化硫去除率每上升1%，人均二氧化硫的排放量就会减少0.12%；第二产业比例对二氧化硫的排放量有显著的正向效应，第二产业比例每上升1%，人均二氧化硫排放量增加1.91%。由此看来，该组城市的发展水平仍然处于较低的状态，经济仍然有依靠第二产业来拉动的潜力，但是随着经济的增长，该组城市的大气污染有可能会回到上升的状态，再加上该组的人均二氧化硫排放量对第二产业比例的敏感程度是四组里面最高的，因此，在发展产业的同时，该组城市要特别注意环境的保护。

2.第2 组为低收入，高第二产业比例的城市

根据固定效应回归的结果，把一、二、三次项同时加入模型中时，其系数在10%的显著性水平下不显著，而只将一次项加入模型中后，一次项的系数在1%的显著性水平下显著，说明随着经济的增长，人均二氧化硫的排放量会下降(如图2)。在该模型中，环境规制对二氧化硫的排放量有显著的负效应，二氧化硫的去除率每增加1%，人均二氧化硫排放量就会减少0.13%；第二产业结构对人均二氧化硫排放量有显著的正向效应，第二产业比例每上升1%，人均二氧化硫排放量增加1.47%。由此看出，这些地区对污染的程度更加敏感，随着收入的增加，其会更加重视改善去污技术，以减少污染。如河北的城市(保定、石家庄等)在2012 年开始加强大气污染治理，采取了压产能、治燃煤、控重卡等措施，同时加强对无证排污、非法排污的执法和惩罚力度，从源头上控制污染的排放，使得污染有所减少；山西的城市(晋中、晋城等)严格控制煤炭的使用量，控制污染性气体的排放，关停重点污染企业，加大环境监管力度，从而使得整治有显著的成果。但是有一点不能忽视，该组城市的人均二氧化硫排放量依然是四组中最高的，因此仍然不能降低环境规制的力度。

图2 低收入、高第二产业比例组别的库兹涅茨曲线

3.第3 组为高收入，低第二产业比例的城市

把三次项加入模型中时，各个系数都不显著，而把一、二次项加入到模型中后，其系数在1%的显著性水平下很显著。得到的结果中，二次项的系数为负，一次项的系数为正，表明污染和经济增长的关系呈现明显的倒U 型关系(如图3)。二氧化硫的排放量先随着经济的增长而增加，然后随着经济的增长而减少，与EKC 理论相符，其转折点在73 130.442 元的地方。因为该组的城市为高收入组，其中大多数城市的人均收入均越过转折点，因此该组别的城市大多数时间都处于曲线下降的区间，即大气污染与经济增长成反比的阶段。另外，环境规制对二氧化硫排放量有显著的负效应，二氧化硫去除率每提高1%，人均二氧化硫排放量就会降低1.28%。由此看出，该组城市经济发展已经达到一个较高的水平，随着经济的发展，产业结构得以优化，高新技术产业的比例不断提高，污染型产业的比例不断降低，非污染型的企业蓬勃发展。由于城市发展战略的转变，污染型的企业也迁移到其他地方，减轻了发展过程中环境问题带来的负担。另外，虽说大气污染随经济增长降低在很大程度上也得益于环境规制，但有一点值得注意，该组大气污染对环境规制的敏感程度是四组里最高的，如果继续实行严格的环境规制，可能会压制产业的发展，反而不利于经济增长。因此，对于该组城市，可适当地放松环境规制。

图3 高收入、低第二产业比例组别的库兹涅茨曲线

4.第4 组为高收入，高第二产业比例的城市

把三次项加入模型中时，各个系数都不显著，而把一、二次项加入到模型中后，其系数在1%的显著性水平下很显著。得到的结果中，二次项的系数为负，一次项的系数为正，表明污染和经济增长的关系呈现明显的倒U 型关系(如图4)。与上面的模型一样，人均二氧化硫排放量先随着经济的增长而增加，然后随着经济的增长而减少，与EKC 理论相符，其转折点在人均收入为362 217.45 元的地方。

由图4 可以看出，该组城市的大多数时间都处于曲线上升的区间，即大气污染与经济增长成正比的阶段，仍未越过拐点。另外，科技投入对人均二氧化硫排放量有显著的负效应，科技投入每增加1%，人均二氧化硫排放量减少0.07%；环境规制对人均二氧化硫排放量也有显著的负效应，二氧化硫去除率每增加1%，人均二氧化硫排放量减少1.09%；第二产业比例对人均二氧化硫排放量有显著的正向效应，第二产业比例每增加1%，人均二氧化硫排放量增加1.66%。由此看出，该组城市虽然处于高收入城市，但是产业转型未能充分实现，仍然通过工业、制造业等产业寻求更大的发展，为了实现经济增长，忽视了环境质量问题。因此，在到达拐点前，政府要加强对污染性企业的监管，力求实现环境与经济平衡发展。

图4 高收入、高第二产业比例组别的库兹涅茨曲线

5.综合上述情况的结论

综观上述研究结论，可以直观的发现，在研究样本中有32 个城市的环境库兹涅茨曲线处于正N 型状态，有135 个城市处于单调递减的线性状态，有12 个城市处于倒U 型状态，且处于倒U 型状态的城市都属于高收入的城市。

关于控制变量对大气污染的影响，科技投入在第3 组的系数显著为正，可能的原因是该地区的第二产业比例较低，投入到去污技术的科技投入的部分还比较小。环境规制对人均二氧化硫排放均有显著的负向效应，表明企业完善去污技术，政府加大整治力度，都可以使得环境有显著的改善。另外，高收入地区的人均二氧化硫排放量对二氧化硫去除率的弹性明显高于低收入地区，表明环境规制在高收入地区的效应比在低收入地区的效应显著。第二产业比例对人均二氧化硫排放均有正向效应，而在第1、2、4 组比较显著，这表明第二产业比例的提高会增加污染程度，即污染型产业的增多会显著加重大气污染，各地区应该通过结构转型，降低第二产业的比例。另外第1 组的人均二氧化硫排放量对第二产业比例弹性最高，表明该地区的污染程度对产业结构比较敏感。

四、结论与政策建议

(一)研究结论

本文以人均收入和第二产业比例为门槛变量，将179 个地级以上的城市分成四组进行细致研究，然后以人均收入为核心解释变量，研究不同组别的大气污染和经济增长的关系，探究不同类型地区的库兹涅茨曲线形状，同时，在模型中加入科技投入、二氧化硫去除率和第二产业比例，探究不同因素对大气污染的影响。

研究结果发现，低收入、低第二产业比例城市的库兹涅茨曲线处于正N 型状态，且大多数城市已经越过第一个极值点，但还没越过第二个极值点，大气污染与经济增长呈现反比的关系；低收入、高第二产业比例的库兹涅茨曲线处于单调递减的线性状态，大气污染与经济增长呈现反比的关系；高收入、低第二产业比例城市的库兹涅茨曲线处于倒U 型状态，且大多数城市越过极大值点，处于曲线下降的区间，大气污染与经济增长呈现反比的关系；高收入、高第二产业比例城市的库兹涅茨曲线也是处于倒U 型的状态，且大多数城市并没有越过极大值点，处于曲线上升的区间，大气污染与经济增长呈现正比的关系，大气污染随着经济增长而增加。在影响大气污染的其他因素中，环境规制会显著地降低大气污染，同时，第二产业比例的增加会显著地提高大气污染的程度。

(二)政策建议

1.因地制宜加快产业结构升级，实现绿色产业发展

产业的发展助推经济增长，但是传统产业会对环境造成较为严重的污染，因此有必要因地制宜[17]，根据不同组别城市的特征，采取不同的政策来升级传统产业，协调好环境和经济的关系。对于第1 组城市，可以适当地提高第二产业的比例以助推经济的发展，但是在这个过程中，要达到收入提高与大气治理同时兼顾，经济发展与环境保护齐头并进的目标，特别是对于该组还没越过极大值点的城市，如毫州市、阜阳市等，可以加大地方政府的政策支持，结合科技创新发展当地的特色产业，如生物医药、有色金属回收利用等，以拉动经济的增长；对于第2 组城市，国家政府要加大投入，支持当地绿色能源和绿色产业的发展，同时地方政府也要重视产业结构的优化，提高产业的治污效率，使得经济的发展向着更加环保的方向前进；对于第3 组城市，可以将第二产业比例保持在较低的状态，加大环保技术的科研投入，推动环保技术的创新，引领绿色产业技术的发展，同时该组城市可以加大对周边落后城市环保型产业的投资，加快其环保产业的发展，最终实现经济发展的共赢；对于第4 组城市，要充分利用该组城市的经济优势，加快产业结构升级，推动环保型产业的发展。

2.调整环境规制力度，完善环保法律法规

环境规制主要指政府通过强制性的手段约束企业的工业排放行为，政府可以对安装环保设备的企业进行补贴，也可以对严重污染环境的企业进行处罚[18]。本文研究显示，环境规制的提高可以降低大气污染的程度。对于第1 组已经越过极小值点的城市，如呼和浩特市，要更大力推动绿色能源的利用，加大政府对使用清洁能源企业的补贴力度，在发展经济的同时减少污染；对于第2 组和第4 组城市，要强化环境规制的力度，完善有关环保的法律法规，加大执行法律的强度，严厉处罚污染环境的企业，关停污染特别严重的企业，同时通过宣传教育，提高人民参与环保的积极性，真正实现绿色发展。需要指出的是，对于大气污染对环境规制的敏感程度最高的第3 组而言，如果继续实行严格的环境规制，可能会压制相关产业的发展，反而不利于经济增长，因此，对于该组城市，可适当放松环境规制。

3.加大环保科研投入，推动环保技术创新

环保技术可以从源头上防治污染，是实现绿色发展的有效手段，而为了寻求更加成熟的技术来降低污染，需要加大环保科研的投入，不断地进行技术创新。各组城市应加快推广绿色技术和设备的使用，加大环保型技术和设备的科技投入，提高产业的治污效率。

在这个过程中，充分发挥第三组城市的资金优势，一方面为科研机构设立专项基金，重视环保技术领域人才的培养，推动创新环保技术的研发，实现产学研一体化发展，保证科研成果的成功转化，发挥技术创新的带头作用，引领环保技术的发展；另一方面加大对周边落后城市环保型产业的投资，一是为其提供技术的支持，把较为成熟的经验运用到当地的产业中，助推当地污染型企业的转型升级，二是为其提供资金支持，建立环境友好型和资源节约型的企业，在运作的过程中形成示范效应，拉动当地环保产业的发展，最终实现绿色经济发展的共赢。