产业结构和城镇化对环境质量的影响研究——基于安徽省16个地级市的面板数据分析

陶伟良,翁世梅

(安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)

0 引言

随着经济的迅猛发展，中国的城镇化率由2000年的36.22%增长至2018年的59.58%,而安徽省的城镇化率从2000年的28.00%增长至2018年的54.69%，城镇化水平显著提升．但随着城市圈建设进程的推进和社会经济的繁荣发展,环境污染问题不断积累，最终会对人类日常生活产生恶劣影响，因此，环境的好坏决定了人类未来的发展状况．

现阶段，环境质量问题是关乎人类生存发展的一大重要问题．随着生态文明建设的提出，对于环境质量的研究成为学术界的热点．目前对于环境质量还没有明确的定义，不同学者的研究角度也有所不同．部分学者针对特定环境进行相关分析：王兴杰等[1]评估了经济增长和人口集聚对于环境空气质量的影响，刘江等[2]通过主成分分析对不同种植年限甘草地土壤进行了质量评价．也有部分学者从综合角度评估环境质量:杨兴柱和王群[3]通过构建乡村人居环境质量差异评价指标体系研究了皖南旅游区的乡村人居环境质量，发现气候条件、贫困程度和空间距离对乡村人居环境质量产生负向影响；李帅等[4]从生态、社会、人文和经济环境四个方面构建城市人居环境，对宁夏回族自治区进行实证分析；丁刚等[5]构建了城市居民生活环境质量评价指标体系，以华东地区七个城市为研究对象，运用全局熵值法对居民生活环境质量进行综合评价和比较研究．在环境质量的影响因素研究中:李茜等[6]对2001—2010年237个地级以上城市进行实证分析，研究发现我国城市空气质量与经济发展之间的关系并不完全符合倒“U”型曲线；刘珉慧等[7]选取我国1988—2017年的环境污染投资额及GDP指标，对数据进行定量分析，研究了环境污染投资与经济增长的关系；程广帅和胡锦锈[8]利用两阶段二乘回归方法对中国283个地级及以上城市的面板数据进行实证研究，分析了人力资本积累对环境质量的影响；宋美喆和刘寒波[9]基于长江中游城市群40个城市2007—2016年的面板数据构建动态空间滞后回归模型，实证检验了省以下财政分权对环境质量的影响及其传导机制，结果发现财政分权通过空间溢出和财政竞争机制扭曲了地方政府行为,降低了环境质量；曹宏伟[10]通过建立面板门槛效应模型对西部地区10个省份2004—2016年经济发展状况和环境质量的面板数据进行实证分析，研究结果表明，西部地区经济发展和废水排放量之间呈现线性关系，与废气排放量和固体废物排放量之间呈现非线性关系；张倩倩[11]基于面板门槛的最优环境规制强度模型探究FDI对环境质量的影响机制，实证结果显示，处于最优门槛区间时FDI对于环境质量的改善作用最显著．

通过梳理相关文献发现，当前对环境质量的评价指标较多，尚未有一个统一的标准.已有研究多考虑单一因素对环境质量的影响，同时考虑产业结构和城镇化水平对环境质量影响的研究较少.基于此，拟从以下3个方面进行改进与完善：1)综合考虑空气、水污染等环境综合质量，通过熵值法进行综合评价，对环境质量的评价更加客观合理；2)引入产业结构与城镇化水平的交互项，对现有研究进行补充；3)基于2010—2017年安徽省16个地级市面板数据，对影响安徽省环境质量的因素进行分析，能够更好地反映安徽省环境质量状况，为提升安徽省环境质量提供理论基础．

1 指标选择、数据来源与模型设定

1.1 指标选择及说明

1.1.1 被解释变量

环境质量：对于环境质量的综合评价方法有很多，衡量环境质量的指标目前还没有一个统一的规范，主要是由于环境所包含的内容较多，涉及水体环境、空气环境等，笔者选择综合空气质量达到及好于二级的天数比例、工业废水排放量、人均公园绿地面积和可吸入颗粒物PM10含量4个指标，通过熵值法进行环境质量综合得分的测评，主要步骤如下.

1)为了使衡量指标在数量级和量纲方面统一，对选取指标进行标准化处理：

(1)

2)计算各项指标的信息熵：

(2)

式中，dijt为各个样本的权重，ej为各项指标的信息熵．

3)计算各项指标的权重：

(3)

4)计算各个样本的环境质量综合得分：

(4)

式中，EQit表示安徽省各市环境质量综合得分．环境质量得分越高，则环境质量越好，否则越差．

1.1.2 核心解释变量

1)产业结构：综合考虑第二产业和第三产业的发展，将二、三产业在经济总产值中的比重作为衡量产业结构升级的指标，用Str表示．

2)城镇化水平：随着经济的增长，农村人口开始向城市转移，城镇化水平提高.这里选取城镇人口占总人口比重作为衡量城镇化水平的指标，用Ur表示．

1.1.3 控制变量

城市经济的发展、人口数量的增加、政府政策的干预、居民消费行为等都会对环境质量产生一定的影响，在考虑数据的可获得性和合理性的基础上，主要从以下5个方面对控制变量进行选择.

1)企业创新投资：企业的创新投资能够有效促进企业转型升级、降低能耗、减少污染、提高环境质量．选取安徽省16个地级市工业R&D支出占地区生产总值的比重作为衡量企业创新投资的指标，用RD表示.

2)居民消费：居民的消费对于环境质量也有着一定的影响，消费的增加往往会带来环境污染程度的加深．选取城镇居民人均消费支出占各地区人均GDP的比值进行衡量，用CE表示.

3)外商投资：采用外商直接投资占地区生产总值的比重来衡量，外商直接投资数据根据汇率进行换算之后得到，用Inv表示.

4)人口密度：人口密度主要体现在城镇人口数量的增加，会对环境造成一定的影响.一般来说，人口密度越大，带来的环境伤害也就越大，选取城市人口密度指标进行衡量，用Pop表示.

5)政府干预：以财政支出占地区生产总值比重来衡量政府对于环境质量的干预程度，财政支出从一定程度上反映了政府对于环境问题的重视程度，用Gov表示．

1.2 数据来源

选取2010—2017年安徽省16个地级市的面板数据，数据主要来自EPS全球统计数据库、《安徽统计年鉴》及部分市的统计年鉴，变量的描述性统计见表1．

表1 变量描述性统计

1.3 模型设定

对于短面板数据，主要是采用固定效应模型和随机效应模型，可分别表示为：

(5)

(6)

式中，ui表示个体效应，γi表示与解释变量不相关的随机效应项,εit表示误差项．

2 实证结果分析

2.1 描述性分析

近年来，随着经济的快速发展，产业结构升级，环境和资源面临巨大的压力.随着生态文明建设的提出，人们开始意识到环保的重要性.为了研究环境质量的影响因素，探究安徽省近年来各市环境质量的变化趋势，做出环境质量随时间变化的趋势图(如图1所示)．

由图1可知，2010—2017年安徽省各市环境质量存在差异.其中，亳州市、合肥市、宿州市、池州市、淮北市和马鞍山市的环境质量得分有所下降，而六安市、安庆市、宣城市、蚌埠市、铜陵市、黄山市有小幅度提升，其他地区变化相对平缓．

2.2 实证结果及分析

一般来说，对于短面板数据的固定效应模型和随机效应模型，通常采用豪斯曼检验来选择合适的模型．通过豪斯曼检验，得到卡方值为26.88，P值为0.001 5，小于显著性水平0.05，个体效应与解释变量之间存在一定的联系，因此选择固定效应模型对安徽省16个地级市2010—2017年环境质量的影响因素进行分析．结果见表2.

通过面板固定效应模型进行回归,得到的结果反映了环境质量与各解释变量之间的关系．模型1只对核心解释变量城镇化水平、城镇化水平的平方项、产业结构及两个核心解释变量的交互项进行回归.结果表明，产业结构升级对于环境质量的影响在5%的显著性水平上为负，系数为-15.31，说明产业结构升级程度越高，环境破坏越严重，这与我们的认知相符．同时，城镇化水平的平方项对于环境质量的影响在1%的显著性水平下为负，说明城镇化水平与环境质量之间呈现倒“U”型的非线性关系，城镇化水平达到一定水平能够使环境质量达到最高值，即环境质量最好；超过临界值，环境质量将有所下降．而产业结构升级和城镇化水平的交互项也与环境质量有关，在5%的显著性水平下为正.模型2加入了城市人口密度指标，根据其回归系数可知，城市人口密度对于环境质量的影响在1%的显著性水平下显著为负，说明城市人口越多，人口越密集，环境质量越会下降，环境污染会加重，进而破坏生态环境.模型3在模型2的基础上加入了居民消费，正是由于居民生活水平的提高，产生的垃圾及造成的环境污染越来越严重，由回归结果可以看出，居民消费对于环境质量的影响在10%的显著性水平上显著为负，符合当前的现实状况.模型4在模型3的基础上加入了政府财政支出指标，从回归结果可以看出，政府干预对环境质量有着正向影响，政府加大财政支出，有利于改善环境质量，减少环境污染.模型5将所有的变量都加入模型中进行分析，结果和模型4基本一致.模型6将城镇化水平指标去掉，最终的结果与模型5相差不大.这些模型基本都反映出产业结构升级作为核心解释变量将会降低环境质量，加深污染程度;城镇化水平在一定程度上能够降低污染，达到临界值后环境污染会增加，不利于环境保护．

图1 安徽省各市2010—2017年环境质量时间趋势图

表2 环境质量影响因素实证分析结果

由固定效应模型的结果可以看出,产业结构与环境质量呈现负相关，城镇化水平与环境质量呈现倒“U”型关系，两个核心解释变量的交互项对于环境质量的影响显著为正．一般来说，产业结构升级，会对劳动力和人口的流动造成影响，可能会造成人口集中在某一区域，人口的增加对于环境污染的增加有着紧密的联系．关于城镇化与环境质量的研究主要形成两种观点：一种认为，城镇化带来人口的增加，人口的增加将增加机动车，加速工业化，从而恶化环境质量.另一种认为,城镇化会带来产业聚集，进而产生减排效应;同时城镇化水平的提升可能会推动污染治理措施的加强和完善，从而优化环境质量．研究结果表明,城镇化与环境质量之间的关系呈现倒“U”型，这可能是由于在城镇化发展的初期，产业聚集占主导地位，减排效应对环境质量的改善作用明显.但当城镇化水平到达一定程度，人口增加明显，工业化与机动车污染显著，此时城镇化水平提升反而会对环境质量产生不利影响，造成环境质量的下降．

从控制变量来看，城市人口密度对于环境质量的回归分析中系数显著为负，说明城市人口密度加深了环境污染，降低了环境质量.城市人口密度的增加主要体现在人口的密集度增加，人口增加自然不利于环境质量的提升．居民消费对于环境质量的影响显著为负，即居民消费增加，将造成环境质量的进一步下降，不利于环境保护．政府干预对于环境质量有着正向影响，随着财政支出增加，环境质量会有所改善.由于对环境保护的重视，加大了环境保护支出，从而有利于环境质量的提升．

3 结论与建议

基于2010—2017年安徽省16个地级市环境质量相关面板数据，选取环境质量为被解释变量，产业结构和城镇化水平为核心解释变量，企业创新投资、居民消费、外商投资、人口密度和政府干预5个指标为控制变量，通过面板数据固定效应模型分析产业结构升级和城镇化水平对环境质量的影响.结果发现：

1)核心解释变量产业结构对于环境质量具有显著的负向影响，产业结构升级不利于环境质量的改善.城镇化水平与环境质量之间呈现倒“U”型关系:在城镇化程度较低时，提高城镇化水平能够有效提升环境质量；当城镇化水平到达临界值后，继续提高会破坏环境，造成环境恶化，不利于环境质量的改善.而产业结构变动与城镇化水平的交互项则会显著正向影响环境质量．

2)在控制变量中，政府加大财政支出能够带来环境质量的显著提升，政府干预对于环境质量有着正向的影响，而城市人口密度和居民消费则表现出对于环境质量的负向影响，城市人口密度越大，居民消费越大，环境质量就越差，环境污染也会更加严重；对于企业创新投资和外商投资两个因素，在固定效应模型中并不显著．

根据实证结果，为促进环境质量的提升，推动生态文明建设，提出以下建议：

1)优化调整产业内部结构，合理调整产业政策．针对安徽省各个地区的特点，发展地区优势产业，淘汰耗能大、污染严重的产业，同时积极开发新型绿色替代性产业，更好地促进生态环境的优化，助力生态文明建设，实现可持续发展．

2)合理控制安徽省城镇化水平．各市应当推动城镇化的健康发展，合理的城镇化水平不但能带动地区经济的发展，而且可以稳固省内各市间协调发展的整体布局.因此，政府应当从经济、资源等方面保障地区城镇化水平的发展，具体可以通过一定的政策途径，如发展美丽农村，设置一定的奖励措施等控制城镇化水平处于最佳状态．

3)加大政府财政政策干预力度．研究结果表明，财政支出增大有利于促进环境质量的提升，政府可以通过加大财政支出进而加大环境保护力度促进环境质量的提升;可以合理利用城市建设资金，加大绿色环保产业的引入，有效促进环境优化；还可以加大基础设施的投资，提高城市绿化覆盖率，提升污水治理能力，从源头上对环境进行保护．

4)控制安徽省人口增长速度，提高全民绿色消费的环保意识．研究结果表明，城市人口密度的增加不利于安徽省环境质量的提升，其中一部分原因在于人口的增加会加重对环境的破坏，而提高居民绿色消费环保意识，将有助于降低对环境质量的破坏，政府可以让公众切实参与到环保工作中，在参与中起到积极的监督作用，从而共同推进环保建设．