城市规模与环境污染：过大还是过小？

张平淡，舒安东

(1.北京师范大学 经济与工商管理学院，北京 100875；2.天津大学 经济与管理学部，天津 300072)

一、引 言

改革开放四十多年来，我国城镇化率从1979年的19.9%上升到2018年的59.58%，城市人口总数从1979年的18495万增加到2017年的81347万，人口在100万以上的城市数量从2000年的90个增加到2017年的161个。中国城市正在以前所未有的速度快速扩张，越来越多的人口向城市转移。

然而，在城市化不断发展的过程中，工业污染、道路拥挤、住房紧张等“城市病”也接踵而至。于是，一些研究将“城市病”归因于城市规模过大，认为控制城市规模是解决城镇化带来的污染问题的关键。不过，也有研究认为，“城市病”并不是由于城市规模过大造成的，而是因为城市规模不够大，使得一些污染处理设施的运行效率不高引起的。

从环境保护的角度看，我国城市规模究竟是过大还是过小？本研究利用2003—2016年我国地级及以上城市的平衡面板数据，实证检验城市规模与环境污染的关系，以期为科学判断城市规模、促进城市可持续发展提供更多经验证据和决策支撑。

二、文献综述

现有研究对城市规模与环境污染关系的讨论，主要有如下三种观点。

第一种观点认为，城市规模扩大会缓解环境污染。Satterthwaite(1997)在对亚、非、拉发展中国家的研究中发现，小城市污染问题最为严重，污染随城市规模扩大呈缓解趋势[1]。王健和甄庆媛(2017)认为，城市人口规模和工业二氧化硫(SO2)排放量呈负相关关系[2]。陈阳和唐晓华(2018)认为，城市规模发展存在红利，城市规模的扩大将减少环境污染，因此要发挥大城市与特大城市的集聚力，发展中小城市人口规模，充分释放其红利[3]。郑怡林和陆铭(2018)发现，全国城镇化、城市人口增长不仅不会加剧环境污染，反而可以通过产业集聚和人口集聚的规模效应达到节能减排的效果，人口集聚和经济集聚有利于降低单位GDP污染物排放强度[4]。王星(2016)认为，城市规模的扩大使雾霾污染加剧，但如果单独看超大城市、特大城市和大城市，城市规模会对雾霾污染产生抑制作用[5]。

第二种观点认为，城市规模与环境污染之间的关系是非线性的。李泉和马黄龙(2017)发现，我国大、中城市的人口集聚程度与环境污染存在倒U型关系，目前我国处在曲线右侧，人口集聚有助于减少环境污染[6]。文雯和王奇(2017)认为，在全国范围、中等城市、特大城市和超大城市，城市规模与污染均呈倒U型关系，小城市规模的扩大有利于降低环境污染，而大城市规模与污染则呈正N型关系[7]。汪慧玲等(2017)发现，城市群规模与环境污染之间呈倒N型关系，当城市群规模小于5919.6万时，环境污染随城市群规模的扩大而减少，当城市群规模在5919.6万～9790.67万之间时，城市群规模的进一步扩大将不利于环境质量改善，跨过这一区间后则有助于减少环境污染[8]。

第三种观点认为，城市规模扩大会加重环境污染。Oliveira et al.(2014)对美国的数据研究发现，人口每增多1%，人均二氧化硫排放量的增长幅度将大于1%[9]。不过，持有这种观点的研究数量不多。

三、研究设计

(一)模型设定与变量定义

为检验城市规模与环境污染之间的实证关系，整理2003—2016年我国286个地级及以上城市的相关数据，基于现有研究，设定如下计量模型：

其中，因变量为环境污染(pollu)，分别用该城市工业废水排放量、工业SO2排放量、工业废水排放强度(工业废水排放量与GDP的比值)、工业SO2排放强度(工业SO2排放量与GDP的比值)表示。自变量为人口规模(pop)，用该城市的年末全市总人口表示，以此反映城市规模。控制变量包括：人均GDP(gdp)及人均GDP的平方(gdp2)，加入这两个变量是基于环境库兹涅茨(EKC)假说，以控制经济发展水平对环境污染的影响；产业结构(ind)，用该城市第二产业总产值占GDP的比重表示，以此控制经济结构对污染的影响；能源消耗(energy)，借鉴文雯和王奇(2017)的方法，使用该城市社会消费品零售总额来表征城市能源消费规模；技术进步(tech)，借鉴王星(2016)的方法，采用该城市公共财政科学技术支出代表研发投入，技术进步对环境污染的影响方向是不确定的，一方面，科研投入会带来生产和环保技术进步，提高能源的利用率，减少污染排放，另一方面，技术进步还会提高生产效率，扩大生产规模，进而加重环境污染。为了消除异方差对回归结果的影响，对除产业结构外的其余变量都取自然对数。

(二)数据来源说明

将我国286个地级及以上城市作为研究对象，为了保证样本是平衡面板，对个别城市进行了调整。样本剔除了自2011年起取消的巢湖市，2011年新设立的毕节市、铜仁市，2012年新设立的三沙市，2013年新设立的海东市，2015年新设立的儋州市，以及港澳台地区。所有数据来源于《中国城市统计年鉴》(2004—2017年)。

四、回归结果

(一)描述性统计

下页表1列出了主要变量的描述性统计结果。由表1可以看出，中国城市规模存在较大差异，人口规模(pop)的平均值为431.122，最大值为3392，最小值仅为16.37，标准差为305.439，分散程度较大。也正是因为城市规模的这种差异化分布，使得我们的生态环保政策需要也应当充分考虑城市规模的异质性。

(二)回归结果

利用豪斯曼(Hausman)检验对模型进行判断，发现由于数据特点，本研究适用于面板数据的固定效应模型。分别以工业废水排放总量和排放强度、工业SO2排放总量和排放强度作为因变量，对实证模型进行估计(见下页表2)。

由表2可以看出，在以工业废水排放总量和工业SO2排放总量表示环境污染的回归中，人口规模(pop)的估计系数均显著为正，说明城市人口的增加和规模的扩大必然会引起污染总量的增加，这是与城市扩张伴随的人口和产业集聚相伴而生的。但在以工业废水排放强度和工业SO2排放强度表示环境污染的回归中，人口规模(pop)的估计系数均显著为负，说明尽管城市规模的扩大不利于减少污染总量，却有助于降低污染排放强度。在某种程度上，排放强度更能够反映出技术水平和环境绩效，因此，从整体来看，城市规模的扩大有助于降低污染排放强度，改善生产和生活方式，提高环境效率。不能仅仅从大城市的污染总量增加出发，简单地认为城市规模越大，污染越严重，而是应当算一个账：如果将大城市的总人口分割成若干个小城市，这些小城市的污染排放总和与大城市污染排放总量相比，究竟哪个更多？根据污染排放强度的回归结果，可以认为，若干小城市的排放总和一定高于一个大城市的排放总量。因此，城市规模的扩张有利于保护环境，中国城市规模不是过大。

表1 主要变量的描述性统计

表2 回归结果

注：*、**、***分别表示估计系数在0.1、0.05、0.01的水平上显著；括号中的数字表示T值；篇幅原因，常数项的估计系数略去

控制变量的估计结果也有一定的启示：首先，除工业废水排放总量的回归外，其余三列回归中，人均GDP(gdp)的估计系数均显著为正，人均GDP的平方(gdp2)的估计系数均显著为负，说明中国城市符合EKC假说，随着经济发展水平的提高，环境污染呈现出先递增后递减的倒U型趋势。产业结构(ind)的估计系数均显著为正，表明第二产业所占比重越高，城市污染越为严重，产业转型升级对于提高城市环境质量至关重要。能源消耗(energy)的估计系数在工业废水排放总量的回归中显著为正，在工业SO2排放强度的回归中显著为负，在其余两列回归中均不显著，说明中国城市的能源消耗与污染尚未呈现出有规律的关系，这可能与各城市的产业特点和空间分布有较大关系。技术进步(tech)的估计系数在四列回归中均显著为负，说明中国城市的技术进步显著降低了污染总量和污染强度，加大研发投入，促进技术进步仍然是实现城市绿色发展的重要途径。

五、主要结论与政策建议

本研究基于我国2003—2016年286个地级及以上城市的面板数据，从工业废水排放总量、工业废水排放强度、工业SO2排放总量、工业SO2排放强度四个方面衡量城市环境污染，检验城市人口规模对环境污染的影响。研究发现，城市规模越大，工业废水和工业SO2排放总量越多，但排放强度越低。因此，中国城市规模并不是过大。尽管人口增多会导致更多的污染排放总量，但是人口集聚带来的经济收益大于其带来的污染治理成本，人口增速大于污染增速，那么人口规模扩大反而有利于改善环境。因此，应当进一步放开大城市人口限制的政策，充分利用城市规模扩大带来的集聚效应，使产业集聚相互合作，充分利用公共资源，高效使用能源，提升能源消费结构，增加对绿色能源的使用，进而增强环保能力。