山东省产业结构、城市化与大气环境动态关系研究

董会忠，曹正旭，李 旋，张仁杰，韩沅刚

我国城市化快速发展促进了人民生活水平显著提高，生产方式发生转变，然而由于经济粗放式发展，也带来了产业结构布局不合理、城市化不均衡、环境污染等一系列问题，其中大气污染尤为突出。近年来，区域性大气污染问题日益严重，大规模雾霾天气频发，尤其表现在经济发达、工业发展迅速的东部沿海城市群区域[1-3]，严重影响了空气质量和城市产业结构布局，阻碍了经济的可持续发展。山东省作为沿海经济大省，正处于工业化与城市化加速发展的重要阶段，同时也面临大气污染问题，如何在新旧动能转换背景下正确处理产业结构、城市化与空气质量的关系，是我们必须面对和解决的问题。探讨山东省产业结构、城市化与空气污染三者之间的动态关系，对解决经济发展与环境污染之间的矛盾，实现产业结构、城市化与大气环境协调发展具有重要意义。

一、文献综述

纵观国内外现有文献，有关产业结构、城市化与大气污染的研究，主要集中在两个方面：一方面是关于产业结构与大气环境污染之间的研究。其中，第一种观点认为，产业结构调整与大气污染之间呈倒“U”型关系，即短期内产业结构的调整会造成空气污染，长期调整则有助于污染状况的持续改善[4-6]。众多学者从国家、省域、市域层面对该观点进行了实证分析。马丽梅等[7]基于国家层面，通过建立空间环境库兹涅茨曲线，研究发现改变能源消费结构与优化产业结构是治理空气污染的关键。回莹等[8]以河北省为例，证实了产业结构和雾霾污染综合指数呈倒U型关系。陈阳等[9]以我国35个大中城市为样本，考察了城市蔓延、产业结构对大气污染的协同效应，研究表明，产业结构优化升级可减轻大气污染。第二种观点则认为，产业结构与大气污染并不一定呈倒“U”型关系，这主要取决于对污染指标的选择[10]，李姝[11]基于中国省际面板数据的研究也证实了这一观点。另一方面是关于城市化与大气污染之间的研究。许多学者认为，城市化进程尚处于加剧空气污染阶段[12-14]，冷艳丽等[2]从全国层面研究了城市化对雾霾污染的影响，认为城市化水平越高，对雾霾污染的影响越大；黄亚林等[15]以武汉市为例，构建了城市化水平与空气质量综合评价体系，发现二氧化硫、二氧化氮及PM10对城市化水平具有不同的响应规律。部分学者研究发现，城市化发展到一定程度，会降低大气污染，Inmaculada[16]通过实证分析表明，在高度发达的国家，一旦城市化达到某一水平，城市化对于大气污染的影响将会转变为负效应；石大千等[17]研究发现大型城市的智慧城市建设减污效应明显，智慧城市降低环境污染的效果随城市规模的扩大而增强。

综上所述，众多学者无论从理论还是实证方面对产业结构、城市化与大气环境的研究均取得了丰硕成果，但仍有一些不足，多数学者更多的针对三者中任意两者之间进行研究，割裂了三者的关系。基于此，本文运用山东省2001—2018年相关数据，通过建立VAR模型，实证分析山东省产业结构、城市化与空气质量之间的动态关系，并根据分析结果提出山东省产业结构调整、城市化建设与大气污染治理的相关建议。

二、研究方法

(一)VAR模型

VAR模型作为处理多个相关经济指标的经典模型，近年来已被广泛应用于经济和空间计量等研究领域[18-20]。本文在VAR模型估计的基础上，运用脉冲响应函数和方差分解研究山东省产业结构、城市化和空气质量综合指数之间的内在动态关系。

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+···+AmYt-m+μt(t=1,2，…，n)

(1)

式(1)中，Yt为内生变量列向量，Yt-i(i=1,2···m)为滞后内生变量向量，Am为k×k系数矩阵，m为模型的滞后阶数，μt为白噪声误差。

(二)指标选取与数据处理

本文采用多指标综合评价法来评价产业结构水平、城市化水平与空气质量三者之间的动态关系。根据对产业结构优化升级内涵的界定及其表现，产业结构指标的选取借鉴现有文献对产业结构的分类[1]，分为高效化、合理化、创新化三个层面，从这三个角度构建山东省产业结构综合评价指标体系。选取人口发展、经济发展、社会发展、生活水平、生态环境五个指标层构建山东省城市化进程综合评价指标体系。空气质量水平选取每立方米二氧化硫浓度、二氧化氮浓度、PM2.5浓度三个指标。具体各项指标见表1。

由于指标体系的数据单位与量纲不同，无法直接对比，需要进行标准化处理，采用极差标准化方法对指标数据进行处理。

对于正向指标：

(2)

对于逆向指标：

(3)

式(2)和式(3)中，xit为第t年第i个指标，min{xit}和max{xit}分别为该第i个指标的最大值和最小值，αit为经过标准化处理后的指标值。

本文采用多指标综合评价法测度山东省产业结构、城市化和空气污染综合水平。多指标综合评价法把多个单项指标整合为一个综合指标，从而实现对评价对象的综合评价。在综合评价过程中，应对各项指标进行加权处理，以确保评价结果的准确性和科学性。进行综合评价之前，需要确定每个选定指标的权重。采用变异系数法计算山东省产业结构、城市化及空气质量评价指标的权重。变异系数越大表示该指标在综合评价中的影响越大。各指标的变异系数计算如下：

表1 产业结构、城市化及空气质量综合评价指标体系

评价体系指标层评价指标产业结构评价体系高效化合理化创新化第三产业比重/%万元GDP能耗/t标准煤/万元第三产业就业人员比重/%人均水资源量/m3/人工业固体废物综合利用率/%科研人员数量/万人R&D经费支出/亿元专利授权量/万件城市化评价体系人口发展水平经济发展水平居民生活水平社会发展水平城镇人口比重/%人口密度/人/km2人均地区生产总值/元/人固定资产投资/亿元职工平均工资/元城镇居民人均可支配收入/元城镇居民人均消费支出/元卫生机构床位数/张公共图书馆图书藏量/万册空气质量评价体系生态环境水平空气污染综合指数工业二氧化硫排放量/吨工业废水排放量/万吨二氧化硫/mg/m3二氧化氮/mg/m3PM2.5/mg/m3

(4)

(5)

采用线性加权法分别对山东省产业结构、城市化及空气质量进行综合评价：

(6)

y设定为{f(x)，f(y)，f(z)}，其中，f(x)为产业结构水平综合指数；f(y)为城市化发展综合指数；f(z)为空气污染综合指数。

(三)数据来源

2001—2018年山东省产业结构、城市化及空气质量评价指标数据主要来源于《山东统计年鉴》，部分环境数据来源于《山东省环境状况公报》。

三、实证分析

(一)单位根检验

为避免出现伪回归问题，对时间序列模型进行平稳性检验，若时间序列变量是平稳的，则可以建立VAR模型进行变量之间的动态分析。本文采用ADF检验方法考察各变量时间序列数据之间的平稳性，单位根检验结果见表2。山东省产业结构水平综合指数、城市化水平综合指数和空气污染综合指数三个变量的时间序列均接受存在单位根的原假设，因此各序列都是非平稳的，但一阶差分后的序列均平稳，所以，采用原始序列的一阶差分数据来建立VAR模型。

表2 ADF检验结果

变量ADF统计量1%水平5%水平10%水平P值结论产业结构综合水平-1.783406-4.800080-3.791172-3.3422530.6578非平稳城市化综合水平-1.975948-4.728363-3.759743-3.3249760.5669非平稳空气污染综合指数-3.002552-4.728363-3.759743-3.3249760.1632非平稳△产业结构综合水平-8.877536-4.800080-3.791172-3.3422530.0000平稳△城市化综合水平-4.121065-4.800080-3.791172-3.3422530.0297平稳△空气综合污染指数-4.465823-4.800080-3.791172-3.3422530.0171平稳

注：△表示一阶差分。

(二)协整检验及格兰杰因果检验

数据通过平稳性检验后进行协整检验，考察各变量之间是否存在长期的均衡关系。本文采用Johansen检验法检验变量之间的稳定关系(见表3)，山东省产业结构水平、城市化发展水平和空气污染综合指数在5%显著性水平下存在协整关系，由此表明三者之间存在长期稳定的均衡关系。

格兰杰因果关系检验结果表明(见表4)，山东省产业结构与城市化存在双向格兰杰因果关系，即产业结构调整与城市化进程相互影响；山东省产业结构与空气质量存在单向格兰杰因果关系，即产业结构是引起空气质量变化的格兰杰原因；山东省城市化与空气质量存在单向格兰杰因果关系，即城市化是引起空气质量改变的格兰杰原因。

表3 Johansen协整检验统计量检验结果

原假设特征值t统计量5%临界值P值不存在协整向量0.762991∗30.8778029.797070.0374至多存在一个协整向量0.51127110.7225815.494710.2291至多存在两个协整向量0.0487230.6993043.8414660.4030

表4 格兰杰因果关系检验结果

原假设F统计量P值结论f(x)不是引起f(y)变化的格兰杰原因5.646270.0350拒绝f(y)不是引起f(x)变化的格兰杰原因4.279730.0494拒绝f(x)不是引起f(z)变化的格兰杰原因7.541260.0177拒绝f(z)不是引起f(x)变化的格兰杰原因1.254940.2845接受f(y)不是引起f(z)变化的格兰杰原因5.782570.0332拒绝f(z)不是引起f(y)变化的格兰杰原因0.792400.3909接受

(三)VAR模型构建

最优滞后期检验对VAR模型尤为重要，滞后期太大或太小都会影响模型参数估计的准确性。因此，根据LR最大，FPE、AIC、SC和HQ最小的准测，对模型进行滞后期的选择，结果见表5。

综合考虑模型构建的有效性和反应信息的完整性，选择最优滞后期为2，构建向量自回归模型VAR(2)，矩阵表达式为：

表5 VAR模型最优滞后期检验

LagLoglLRFPEAICSCHQ061.55214NA∗2.46e-0.8-9.008022-8.877649∗-9.034820171.7243614.084612.18e-0.8-9.188364-8.666872-9.295544283.0874210.488972.09e-0.8∗-9.551910∗-8.639300-9.739493∗

(7)

其中，Df(x)、Df(y)、Df(z)表示山东省产业结构水平、城市化发展水平、空气污染综合指数的一阶差分。利用AR根来检验VAR模型的稳定性，由图1所示，估计点都落在单位圆内，因此所建立的VAR模型是稳定的，也表明所选取的产业结构水平、城市化发展水平、空气污染综合指数这三个变量之间存在长期稳定关系。

(四)脉冲响应函数分析

基于上述协整关系，选用广义脉冲响应函数对产业结构、城市化与空气污染之间的动态冲击响应态势进行分析，响应期定为10期(见表6)。

图1 VAR模型的单方根检验图

表6 广义脉冲响应分析结果

时期ResponseofdztodxResponseofdxtodzResponseofdztodyResponseofdytodz10.0104120.0000000.0212080.0000002-0.0070530.0132160.017780-0.0034373-0.000836-0.0111660.004030-0.0094924-0.0035830.013233-0.0012020.0010125-0.002741-0.0095440.008146-0.0118396-0.0017250.010672-0.0007780.0040437-0.002324-0.0083790.003854-0.0108428-0.0013410.0096030.0010040.0042579-0.001631-0.0080140.002428-0.00908910-0.0010350.0088540.0004710.004215累计-0.0118570.0184750.035733-0.031172

1.产业结构与空气污染动态响应关系。据表6与图2，可知空气污染对产业结构变动一个单位冲击响应效果，空气污染第1期响应为0.010412;第2期到第4期处于零线以下并有所波动；第4期到第10期响应值依旧为负值，但是影响程度在逐渐降低，并逐渐趋向于零线。整个响应期累计响应为-0.011857，表明山东省产业结构的优化调整抑制了空气污染，有助于空气质量改善，并且影响效果逐渐趋于稳定。而产业结构对空气污染一个单位冲击响应效果中，当期响应为0；第2期到第10期于零线附近呈现“两期一变”的周期性波动，其中第4期时达到极大值点0.013233，直到第10期仍未出现平稳趋势。整个响应期累计响应为0.018475，说明空气污染的过程中，虽然产业结构会出现不同水平的波动，但其整体呈上涨趋势，即空气质量的恶化倒逼政府加快产业结构的调整。

2.城市化与空气污染动态响应关系。据表6与图3，空气污染对城市化一个单位冲击响应效果来看，前3期响应为正值；第4期到第6期呈现为“负正负”的特征；第7期到第10期响应都为正值，同时在波动中趋于平稳，响应值逐渐向零线靠近。整个响应期内累计值为0.035733，说明随着城市化水平的提高，空气污染逐渐加重。而城市化对空气污染一个单位冲击响应，第1期响应为0，第2期和第3期为负值，第4期到第10期呈现为“降升交替”的特点。整个响应期内累计值为-0.031172，说明空气污染短期内可能会对城市化水平产生波动，但长期来看则抑制了城市化水平的发展。

(a)空气污染对产业结构的脉冲响应 (b)产业结构对空气污染的脉冲响应

(a)空气污染对城市化的脉冲响应 (b)城市化对空气污染的脉冲响应

(五)方差分析

图4 山东省空气污染综合指数的方差分析

山东省产业结构水平、城市化水平与空气污染综合指数方差分解结果见图4。山东省空气质量受自身影响最大，但是影响程度从最初的70%下降到第10期的47%，说明随着时间变化，空气质量受自身影响逐渐降低。产业结构的演化对空气质量的影响逐渐减弱，从初期的25%上升到第2期的32%，之后又下降到第10期的22%，整体呈缓慢递减趋势，这说明产业结构调整对空气质量的影响在前期是比较明显的，但是随着时间的变化，影响程度越来越小。城市化水平对空气质量的影响从最初的4%到第3期的21%，之后随着时间的推移，城市化水平对空气质量的影响缓慢提升，这说明城市化水平提高对空气质量的影响较为显著，影响效果逐渐增大，未来还有缓慢增加趋势。前4期，产业结构对空气质量的影响作用大于城市化进程对空气质量的影响，究其原因，产业结构调整虽然与城市化进程相互促进，但是产业结构调整的速度要快于城市化进程，此时产业升级对空气质量的影响效果已经显现，因此其对空气质量的影响大于城市化进程对空气质量的影响。产业结构在促进经济发展的同时，也在推动城市化进程，城市化对空气污染的促进作用逐渐显现，其对空气质量的影响超越了产业结构。

四、结论与建议

(一)结论

基于2001—2018年山东省相关数据，构建产业结构、城市化与空气质量综合评价指标体系，建立VAR模型，运用广义脉冲响应函数与方差分析的方法，探讨了山东省产业结构、城市化与空气质量之间内在的动态关系，得出如下结论：

第一，山东省产业结构水平、城市化发展水平和空气质量之间存在长期稳定的均衡关系，城市化进程加剧了空气污染，产业结构调整则有利于空气质量的持续改善。

第二，研究期内，山东省空气质量受自身影响最大，前4期影响空气质量的主要因素是产业结构水平，次要因素是城市化水平；中后期影响山东省空气质量的主要因素是城市化水平，次要因素是产业结构水平。

(二)建议

根据相关分析结果，对山东省产业结构、城市化及空气污染治理提出以下相关建议：

第一，加快产业结构升级，优化产业结构布局。改变农业生产方式，大力推广现代化农业，调整第二产业内部结构，逐渐降低重工业比重，重点扶持低能耗、低污染的产业发展，提升服务业比重。

第二，积极推进新型城镇化发展，建设生态型城镇。在城市化进程的同时坚持环境保护政策，把生态文明建设融入到城市化建设中去，加强城市基础设施建设，提高社会服务保障水平，在快速城市化的过程中增强环境保护意识，建设生态文明城市。