基于库兹涅茨曲线的城市群环境与经济关联机制

杨 婷， 任 明 仑， 周 开 乐

(合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230009)

一、引 言

城市群是区域协同发展的重要地域组织形式，是加快国家新型城镇化建设、推动经济社会转型升级和一体化高质量发展的重要方式[1]。目前，我国已经规划建设了京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群、长江中游城市群等19个不同地域和不同特点的城市群，城市群已经成为我国区域一体化高质量发展的重要引擎。对于城市群这一重要的地域组织形式，其绿色发展对于全国的绿色发展都具有重要的引领和带动作用[2]。因此，研究城市群的绿色发展评价是区域经济绿色发展的研究基础，对于掌握不同城市群的绿色发展状况和可持续发展潜力，实现我国一体化高质量发展具有重要现实意义[3]。

目前，研究环境质量与经济发展之间的关系有很多不同的方法，例如数据包络分析[4]、指数分解方法[5]、情景分析方法[6]等。其中，环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve, EKC)能够刻画环境质量随着经济发展的变化趋势，而且模型较为简单，具有较好的解释力，已经成为检验环境质量与经济发展之间关系的重要方法[7]。

目前国内外学者针对不同地区、选取不同变量、聚焦不同时期，已有一些关于环境库兹涅茨曲线的相关研究。例如，Churchill 等基于相关指标数据，对1990～2017年澳大利亚8个州和地区的环境库兹涅茨曲线进行了检验，结果表明倒“U型”曲线的存在，并在2010年达到峰值[8]；Ma等建立了环境库兹涅茨曲线模型，探究了1995～2015年间法国和德国的碳排放与GDP之间关系[9]；Germani等使用意大利110个省2010～2015年间的面板数据，验证了意大利环境库兹涅茨曲线的成立，并发现了倒“U”型曲线关系存在的证据[10]。郑义和郑晓霞基于1998～2012年我国省级面板数据，实证验证了环境库兹涅茨曲线和“重组假说”[11]；凌立文和蔡超敏利用环境库兹涅茨曲线模型，探究了1985～2014年间广东省经济增长与工业“三废”排放之间的关系[12]；纪涛等收集了1991～2014年间的环境和经济指标数据，建立了环境库兹涅茨曲线回归模型，对浙江省环境污染与经济发展关系进行了实证研究[13]。但现有研究中基于环境库兹涅茨曲线对我国城市群的环境与经济关联机制研究较为欠缺。

本文以京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群5个城市群2003～2017年共15年的环境与经济变量数据，其中环境变量有人均工业废水排放量、人均工业二氧化硫排放量和人均工业烟(粉)尘排放量，经济变量为人均地区生产总值，进而建立二次对数回归模型，对不同城市群不同环境变量与经济变量之间的倒“U型”环境库兹涅茨曲线进行检验，求得了相应的“拐点”，并根据模型结果对城市群环境与经济的关联机制进行分析和讨论。

二、研究设计

1.研究对象

目前，我国已经形成了比较完善的区域协同发展机制，城市群发展的相关战略规划和政策措施也比较完备。特别是近年来，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等一体化协同发展上升为国家重大战略，城市群在实现我国区域优势互补、破解城市发展难题、增强创新竞争优势、促进经济转型升级等方面发挥重要作用。

本文选取京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群等5个国家级城市群作为研究对象。其中，京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群是我国3个典型的世界级城市群，长江中游城市群和中原城市群是中部地区代表性的城市群。选取的5个城市群的基本信息如表1所示。

需要说明的是，考虑到数据可用性，本文研究对象为上述城市群中的地级市，珠江三角洲城市群中不包含香港和澳门，长江中游城市群中包含抚州市和吉安市部分县，使用的是抚州市和吉安市全市数据。

表1 5个国家级城市群的基本信息

2.库兹涅茨曲线

20世纪50年代，美国经济学家西蒙·库兹涅茨(Simon Smith Kuznets)在研究经济发展与收入差距的关系时发现，随着经济增长变化，人均收入差异先增加再减小，在以人均收入为横坐标，以收入差异为纵坐标的坐标系中，这种人均收入与收入差距的关系呈现出一个倒“U型”曲线，这一曲线被称为库兹涅茨曲线。

此后，库兹尼茨曲线被拓展应用到分析很多其他变量之间的关系。如环境变量与经济发展之间关系的环境库兹涅茨曲线[14]、能源消费与经济增长关系的能源库兹涅茨曲线[15]、土地利用与碳排放之间的库兹涅茨曲线[16]、食品安全与经济增长关系的食品安全库兹涅茨曲线[17]等。在这些库兹涅茨曲线相关研究过程中，库兹涅茨曲线相关理论得到了进一步发展和丰富，库兹涅茨曲线的应用价值也得到检验和提升。

3.环境库兹涅茨曲线

分析环境变量与经济增长之间的关系是库兹涅茨曲线应用最多的重要领域之一。20世纪90年代，研究人员对许多地区的污染物排放变化与人均收入之间的数据进行实证分析发现，环境质量与经济发展之间存在库兹涅茨曲线关系。1991年，在北美自由贸易区谈判中，美国担心自由贸易会恶化墨西哥环境，并影响美国本土环境，针对这一问题，美国经济学家Grossman和Krueger首次实证研究了环境质量与人均收入之间的关系，发现二氧化硫和烟尘等污染排放在低收入水平上随人均GDP增加而上升，而高收入水平上则随着人均GDP增加而降低，也就是说，随着一个地区的经济水平发展到一定阶段，人们对环境质量要求不断提高，环境保护趋于严格，清洁生产技术进步等措施使得环境质量不降反增[18]。1992年，在以“发展与环境”为主题的《世界发展报告》中，进一步揭示了环境质量与经济发展之间的倒“U型”曲线关系，扩展了环境与经济的关系研究[19]。1993年，帕纳约托(Panayotou)借鉴1955年库兹涅茨界定的人均收入与收入不均等之间的倒“U型”曲线关系，将这种环境质量与人均收入间的倒“U型”曲线关系称为“环境库兹涅茨曲线”。

环境库兹涅茨曲线形象化表示如图1所示[20]。

图1 环境库兹涅茨曲线：经济发展与环境质量的关系

自环境库兹涅茨曲线理论假说提出后，国内外学者选取不同的环境和经济变量指标，针对不同的国家或地区，聚焦不同的时间阶段，建立不同的回归模型等，开展了一些相关实证研究。例如，针对我国相关环境库兹涅茨曲线研究包括省级区域[21]、京津冀地区[22]、长江经济带[23]等区域的研究，以及针对江苏[24]、浙江[25]等特定省市的研究。

针对国外的相关研究，有针对不同国家、地区和经济体的环境库兹涅茨曲线研究，如欧洲地区[26]、OECD国家[27]、马来西亚[28]等。

这些关于环境库兹涅茨曲线的国内外相关研究结论呈多样化，有的支持倒“U型”假设，也有结论表明环境变量与经济变量之间呈现U型、N型、倒“N型”、单调上升型、单调下降型等不同关系，此外，还有研究结果显示，环境与经济变量之间没有显著关系。

然而，现有研究中针对我国城市群的环境库兹涅茨曲线研究较少，不同城市群的环境库兹涅茨曲线是否成立，环境与经济关系曲线呈现何种形状，“拐点”出现在什么时期等问题，都有待进一步深入研究。

4.库兹涅茨曲线回归模型

库兹涅茨曲线模型的构建主要是考虑环境变量与经济变量之间的回归关系，目前关于环境库兹涅茨曲线的相关研究，使用的模型有所差异，常用的库兹涅茨曲线回归模型主要有以下3类：

(1)二次模型，即环境污染是经济发展水平的二次函数，表示为：

(1)

(2)三次模型，即环境污染是经济发展水平的二次函数，表示为：

(2)

(3)对数模型，即对环境污染是经济发展水平取对数后建立回归模型，表示为：

lnyit=β0+β1lnxit+εit

(3)

其中，yit是第i地区在第t时间的环境质量，xit是第i地区在第t时间的经济发展水平指标量，β0为回归截距，β1、β2和β3等为回归系数，εit为回归方程的残差项。

经济发展水平指标xit,一般用地区人均收入表示，但受数据限制，现有研究大多使用人均GDP代替人均收入[16]。

三、城市群环境库兹涅茨曲线

在上述分析的基础上，本文使用2003～2017年的城市面板数据，对京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群5个城市群进行不同污染物排放的环境库兹涅茨曲线检验，分析不同城市群环境污染与经济发展的关联机制。

1.变量选取与数据来源

由于不同污染物呈现的库兹涅茨曲线不完全一样，因此在考虑数据可得性时，数据变量尽可能多涵盖不同发展时期跨度的多环境指标进行度量和检验分析，以尽可能全面客观地揭示城市群环境污染与经济发展之间的关联机制。而面板数据相对于截面数据具有样本量大的特点，且可以控制不同样本之间的异方差性及修正忽略变量引起的偏误等问题。

因此，本文选择时间范围2003～2017年的城市群城市面板数据，进行库兹涅茨曲线检验，其中经济指标为人均地区生产总值(人均GDP)，环境变量指标包括：人均工业废水排放量、人均工业二氧化硫排放量和人均工业烟(粉)尘排放量。

5个城市群2003～2017年的人均GDP和主要污染物排放变化情况如图2所示。

由图2可以看出，在经济发展水平方面，城市群之间人均GDP差距也较为明显，珠江三角洲城市群和长江三角洲城市群的人均GDP较高，2017年分别达到111 316元和96 577元，而中原城市群最低，其2017年的人均GDP仅为42285元。此外，2003～2017年间，5个城市群的人均GDP均呈现不同程度的持续增长趋势，长江中游城市群和中原城市群增速明显，分别增长了6倍和4.9倍，珠江三角洲城市群、京津冀城市群和长江三角洲城市群人均GDP增速则相对较低。在污染排放方面，从2003年至2017年，5大城市群的工业废水、工业二氧化硫和工业烟(粉)尘等主要污染物排放量有所波动，但总体上呈现下降趋势，特别是2014年以来，污染物排放下降幅度较大。同样地，不同城市群之间的污染物排放量和变化程度也有较大差异，长江三角洲城市群和珠江三角洲城市群的污染物排放量明显高于其他城市群。

(a) 京津冀城市群

5个城市群在经济发展和污染排放之间的差异性，也反映了研究对象选取的代表性。从2003年至2017年之间，5个城市群的经济发展和污染排放量的变化趋势各有不同，难以直观发现其经济转型和绿色发展状况，需要构建模型，进一步探究不同城市群在这一时期污染排放与经济发展的关联机制，以掌握其绿色发展水平和分析其可持续发展潜力。

2.城市群库兹涅茨曲线模型建立

针对城市群这一空间区域单元，本文建立特定的我国城市群库兹涅茨曲线模型。收集了2003～2017年的我国京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群5个城市群的人均GDP与主要环境变量面板数据，建立相应的回归模型，进行城市群环境库兹涅茨曲线检验，探究不同城市群经济与环境之间的关联机制。

基于库兹涅茨曲线常用的3种回归模型，根据城市群环境经济关联机制研究的特点和需要，本文选择二次模型，并进行对数转换，从而建立城市群环境库兹涅茨曲线检验的对数二次回归模型，具体如下：

ln(Yit)=β0+β1lnGDPit+β2(lnGDPit)2+εit

(4)

其中，Yit表示第i地区在第t年的污染排放指标量，表示环境质量；GDPit表示第i地区在第t年的人均GDP，代表收入水平；εit为随机误差项。

3.结果分析和讨论

基于上述模型和面板数据，对京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群这5个城市群进行环境库兹涅茨曲线检验，各环境变量与人均GDP的拟合检验结果如表2～6所示。

表2 京津冀城市群环境变量与人均GDP的拟合检验结果

表3 长江三角洲城市群环境变量与人均GDP的拟合检验结果

表4 珠江三角洲城市群环境变量与人均GDP的拟合检验结果

表5 长江中游城市群环境变量与人均GDP的拟合检验结果

表6 中原城市群环境变量与人均GDP的拟合检验结果

表2～6中，***表示在0.01的显著性水平上显著，**表示在0.05的显著性水平上显著，*表示在0.1的显著性水平上显著，括号中的数字表示系数的t值。从表2～6可以看出，工业废水和工业二氧化硫对5个城市群的环境库兹涅茨曲线假设均成立，而对于工业烟(粉)尘，除了珠江三角洲城市群，对其他4个城市群均不符合环境库兹涅茨曲线假设。于通过检验的环境库兹涅茨曲线，大部分系数在0.01显著性水平上显著，根据F值和调整后的R2值，可以看出拟合程度较高。

对于通过显著性检验的环境库兹涅茨曲线，它们的一次项系数β1均为正数，二次项系数β2均为负数，说明曲线形状为开口朝下的二次曲线。因此，可以得出，京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群的人均工业废水排放量和人均工业二氧化硫排放量与人均GDP之间均呈现倒“U型”关系。此外，珠江三角洲城市群的工业烟(粉)尘排放量与人均GDP之间也存在倒“U型”形关系。

5个城市群的人均工业废水排放量、人均工业二氧化硫排放量与人均GDP拟合库兹涅茨曲线如图3所示。

图3 5个城市群的工业废水排放量、工业二氧化硫排放量与人均GDP拟合的库兹涅茨曲线

由图3可以看出，虽然5个城市群的人均工业废水和人均工业二氧化硫排放量与人均GDP的拟合曲线均呈现倒“U型”，但不同城市群的曲线形状仍存在较大差异，这就导致不同城市群环境变量发生变化对应的人均GDP拐点不同。根据拟合曲线方程，计算京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群这5个城市群的环境库兹涅茨曲线拐点，结果如表7所示。

根据表7，除了珠江三角洲城市群人均工业废水排放和人均工业二氧化硫排放、长江中游城市群的人均工业二氧化硫排放，以及中原城市群的人均工业废水排放外，其他城市群的环境变量拐点均出现在2006～2007年之间。其中，珠江三角洲城市群和长江三角洲城市群的拐点值较高，工业废水和工业二氧化硫排放拐点对应的人均GDP分别在50 000元和33 000元以上，而长江中游城市群和中原城市群的拐点值则相对较低，例如中原城市群的工业废水和工业二氧化硫排放拐点对应的人均GDP分别为16 569元和14 771元。珠江三角洲城市群的环境变量拐点稍晚，工业废水和工业二氧化硫排放的拐点分别出现在2009～2010年之间和2007～2008年之间，对应的人均GDP较高，分别为60 500元和50 005元。

对于人均工业烟(粉)尘排放，只有珠江三角洲城市群的人均工业烟(粉)尘排放量与人均GDP拟合的库兹涅茨曲线通过显著性检验，其拟合曲线如图4所示。其他城市群工业烟(粉)尘排放量与人均GDP的拟合曲线未通过显著性检验，主要原因可能是，并非所有工业活动都产生烟(粉)尘，与其他污染物排放相比，烟(粉)尘排放量与工业活动的直接关联性较弱。

计算得到，珠江三角洲城市群人均工业烟(粉)尘排放量的拐点出现在2009～2010年之间，对应的人均GDP为69 052元。

上述结果表明，京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群这5个不同发展水平的城市群，自2006年开始均已进入了后工业经济阶段，污染物排放随着经济发展不增反降，这一结果验证了我国经济发展在2006年左右开始进入了“新常态”，在新发展理念引领下，调整产业结构，实现经济转型升级，开始进入经济社会高质量发展阶段。

图4 珠江三角洲城市群人均工业烟(粉)尘排放量与人均GDP的拟合曲线

四、结 论

本文利用环境库兹涅茨曲线，研究了我国城市群的环境与经济关联机制。选取京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群这5个城市群作为研究对象，收集其2003～2017年的人均工业废水排放量、人均工业二氧化硫排放量、人均工业烟(粉)尘排放量等环境变量数据和人均GDP面板数据，进而构建二次对数回归模型。结果发现，京津冀城市群、长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群的工业废水排放量和工业二氧化硫排放量与人均GDP之间均呈现倒“U型”曲线，环境库兹涅茨曲线检验成立。而对于工业烟(粉)尘排放量，只有珠江三角洲城市群的拟合曲线通过了检验，而且可以看到京津冀城市群、长江三角洲城市群、长江中游城市群和中原城市群的工业烟(粉)尘排放量从2010年到2014年有一个上升趋势，特别是京津冀城市群上升趋势明显，2014年之后工业烟(粉)尘排放量才稳步下降，这也反映了2010～2014年左右京津冀城市群等地区深受“雾霾”困扰，大气污染治理面临难题。2014年以来，国家和各省市先后出台了一系列强有力的大气污染治理法规，大气污染治理开始取得成效。

通过计算通过检验的倒“U型”曲线“拐点”，发现大部分城市群的拐点出现在2006～2007年之间，珠江三角洲城市群的“拐点”出现稍晚。这表明随着我国经济发展进入了“新常态”，城市群的发展逐步向绿色发展之路迈进。对于“拐点”值，不同城市群存在差异，珠江三角洲城市群和长江三角洲城市群的“拐点”值较高，对应的人均GDP分别在50 000元和33 000元以上，而长江中游城市群和中原城市群的拐点值较低，例如中原城市群的工业废水和工业二氧化硫排放拐点对应的人均GDP分别为16 569元和14 771元。

研究结果表明，我国不同城市群之间绿色发展存在不平衡性，国家相关能源政策、环境政策、财税政策等的制定需要充分考虑城市群区域之间在产业结构、发展阶段、资源禀赋、生态条件等方面的差异，制定更加精准有效的城市群绿色发展政策。在此基础上，实现城市群之间的优势互补，促进城市群之间的协同绿色发展，从而为我国整体高质量发展提供支撑。此外，还需要考虑城市群内部不同城市的差异性，针对具体城市群的特点，制定精细化的组合政策。