經濟增長、城市化與環境污染排放的聯立非線性關系經濟增長、城市化與環境污染排放的聯立非線性關系一、問題的提出及文獻綜述環境質量的退化與經濟增長之間呈倒U型關系的環境庫茲列茨曲線〔EK〕假說是近年來學術界討論的焦點問題。EK假說的意義在于，環境改善與經濟增長在適當的條件下是可以相容的，這就為實現可持續開展、建立環境友好型社會提供了重要的理論支撐。但是，圍繞這一假說的實證研究卻產生了大量的爭議，環境壓力指標與經濟增長〔或收入〕指標之間至少出現了倒U型關系、同步關系、U型關系和N型關系四種結果。研究者對每種關系都進展理解釋，包括技術與產業構造、環境質量需求的收入彈性、國際貿易、市場機制、環境政策等，可參見Dinda〔2022〕、李玉文等〔2022〕的系統總結與梳理。從研究進展來看，現有研究已經普遍意識到需要從以下兩方面加以拓展：一方面，需要更深化地考察環境EK的理論基矗EK本身僅僅是一種對經濟開展和環境質量關系的描繪性研究，正如Grssan等〔1996〕等所言，EK并不是一個自發的過程。除了檢驗環境與收入或經濟增長的關系外，研究中關鍵是要識別出解釋庫茲列茨曲線的決定因素，特別是研究這些決定因素的作用機制。本文關注的是城市化這一因素與EK假說的關系。城市化的開展使得資本、勞動力要素產生集聚，促進技術和知識的外溢，提升經濟開展的規模經濟性，為經濟增長提供了持續動力，也為居民帶來了高質量的生活，但是，伴隨城市化進程也出現了嚴重的工業和生活污染現象，制約了可持續開展。如何準確理解城市化〔包括工業化、資本和勞動要素集聚、人口城鎮化和城市擴容等〕所具有的機制，不僅決定了將來城市化開展戰略的選擇，也是關系到治理環境污染、進步環境質量，建立環境友好型社會的重要命題。另一方面，針對EK的研究方法創新迫在眉睫。從國內外現狀來看，研究普遍使用環境壓力〔污染程度〕和經濟增長〔收入〕之間的線性和線性對數式的單方程計量回歸模型，將經濟增長〔收入〕分別取三次和二次方后也作為解釋變量，通過三次多項式中各個參數估計值和顯著性程度來進展判斷，在回歸方法上本文由論文聯盟.Ll.搜集整理，根本采用是普通最小二乘法〔LS〕、固定效應法〔FE〕和隨機效應法〔RE〕。上述研究方法存在三個缺陷，第一，忽略了環境污染與經濟增長之間的反應作用，這種缺陷可能造成計量模型存在聯立性偏誤。事實上二者之間存在嚴密的正反應聯絡，例如，Hartan等〔2022〕建立的構造模型就推導出經濟可持續開展中環境與經濟的互動關系，事實上，二者之間具有協整和格蘭杰因果關系〔Shahbazetal，2022〕。第二，采用三次多項式的擬線性建模方式，可能會由于經濟增長〔收入〕指標與自身的二次方和三次方項產生多重共線性和內生性偏誤，難以保證參數估計值的無偏性。即便現有個別研究開場采用門檻協整回歸方法〔Esteveetal，2022〕，其本質上仍然是一種擬線性形式的建模，并非是考察倒U型非線性關系的最正確選擇。第三，最為重要的是，受到研究方法的限制，現有研究更多的是檢驗環境與收入之間的關系，對于這種關系出現的原因，以及原理和機制難以進展明確說明和檢驗。為此，本文基于2000年～2022年省區面板數據，使用了真正意義上的非線性回歸模型和相應的非線性算法，在聯立方程體系下考察了環境、城市化與經濟開展三者之間的正反應關系。為了準確識別和檢驗城市化這一因素，本文通過線性聯立方程、非線性單方程和聯立非線性方程回歸這三個步驟的技術道路，對城市化所導致的經濟開展與環境污染之間的聯立非線性關系展開研究。二、模型與方法〔一〕非線性聯立計量模型由Hansen〔1999〕提出的門檻效應模型是現有非線性回歸模型中的一個典型做法。但是，門檻效應非線性模型暗含一個假定：只要門檻變量打破臨界點，那么被解釋變量在瞬間實現從一種狀態完全過渡到另一種狀態，整個狀態的轉變都是離散的。而對于經濟開展、城市化與環境污染的變化趨勢來看，并不會是一個突變過程，而是一個連續的、漸變的過程。為此，按照Gnzlez等〔2022〕提出的思路，采用如下形式的面板平滑變遷回歸模型龔伯茨函數同樣也屬于S型增長曲線，具有逐漸、平滑的變化趨勢，趨向一個上漸進線極值程度，但并不要求對稱性分布。在明確了非線性趨勢的構造之后，首先會按照現有研究思路，構造環境污染與經濟開展的單方程回歸模型，即單獨估計〔4〕式中的方程二。同時，為了更準確地反映經濟開展與環境污染之間的聯立性關系，消除參數估計中的聯立性偏誤，構造經濟增長和環境污染的非線性聯立方程〔4〕式上標L和G分別表示邏輯斯蒂函數和龔伯茨函數類型。在〔4〕式的增長方程中，吸收Dinda〔2022〕利用內生增長理論框架分析EK的理論模型要素，除了資本和勞動投入之外，將環境污染也作為要素投入〔損耗〕之一，以反映環境質量對經濟開展的反應作用；而在污染方程中，由于現有EK研究證實不同的經濟變量將會具有不一樣的意義，特別是居民家庭的收入程度和消費性支出程度對環境質量需求具有重要影響〔xetal，2022〕，因此，除了GDP規模之外，還參加了城鎮居民家庭的人均消費性支出程度和人口密度、人口總規模變量，以反映經濟總量、人均真實收入〔支出〕和人口這三個方面對環境污染的不同影響。對于轉化變量，在增長方程中使用的是各省區的城市建成區規模這一指標。由空間經濟學和內生增長理論可知，資本、勞動力的集聚是促進經濟增長的重要機制之一，集聚過程中產生了更低的本錢、更好的市場潛力，以及知識和技術外溢〔Fujitaetal，2022〕，并且使得干中學效應成為可能〔artinetal，1997〕。而環境污染的集聚亦是一國工業化進程中的典型特征〔張樂才，2022〕。因此，轉換函數的參加使得可以考慮通過城市建成區這一載體，來考察資本、人力和環境污染對經濟是否具有非線性的增長〔或阻礙〕作用。而在環境污染方程中，使用了人口城鎮化比重這一指標來作為轉換變量，其同樣反映了隨著城市化程度的進步和人口的聚集，經濟增長與消費增加對環境污染的影響是否具有非線性趨勢。城市建成區和人口城鎮化這兩個轉換變量共同反映了城市化在經濟開展與環境污染二者之間所具有的作用機制。作為對照，按照〔4〕式構造了線性的聯立方程模型以作為佐證，唯一的區別在于回歸模型中沒有納入非線性函數局部?！捕郴貧w方法面板數據條件下，對于〔4〕式聯立的平滑轉移模型估計可分為兩步實現，第一步，通過非線性最小二乘估計〔NLS〕算法進展估計，得到每一方程的回歸殘差平方和，第二步對于聯立方程使用可行廣義非線性最小二乘估計〔FGNLS〕算法。這里關鍵是對和初始值確實定，借鑒Hansen〔1999〕做法，即先根據0，axax{qit}，inin{qit}原那么，確定和的一個初始值，然后利用格子搜索法尋找最正確初始值*和*，最終使得第二步FGNLS算法下壓縮回歸殘差平方和〔saledRSS〕最校而線性的聯立方程使用3階段最小二乘估計算法〔3SLS〕，并對數據采用了自然對數變換，以刻畫經濟增長與環境污染之間的彈性關系?！踩硻z驗方法對非線性聯立回歸模型的檢驗包括模型是否存在非線性效應的F檢驗，其通過令轉換函數g在=0處按一階泰勒級數展開來構造線性輔助回歸模型，然后分別估計不包括轉換函數g的線性模型和線性輔助回歸模型，根據兩個模型殘差平方和SSR0和SSR1，構造F統計量進展檢驗H0：1=0；H1：10。同時，由于論文分別使用了邏輯斯蒂和龔伯茨兩種非線性函數構造轉換函數，為了檢驗何種趨勢更具擬合優度，需要展開相應的檢驗。由于R2適用于判斷線性模型的擬合程度，對于非線性曲線，不具有理論上的支持，為此，本文考慮了RNL指標來斷定非線性曲線的擬合度，其表達式為1減去殘差平方和與觀測值平方和的商的1/2次方的差。三、樣本數據與指標構造〔一〕樣本數據本文采用2000年～2022年我國大陸地區31個省〔直轄市、自治區〕的面板數據，數據主要來源于歷年?中國統計年鑒?，由于?中國統計年鑒2022?根據全國第二次經濟普查結果對一些統計指標的歷史數據進展了修訂，因此，本文參照?中國統計年鑒2022?、?新中國60年統計資料匯編?和?中國國內消費總值核算歷史資料1952～2022?對數據進展了更新?！捕持笜藰嬙?.經濟開展程度用GDP平減指數〔2000年=100〕折算后的各省實際GDP國內消費總值〔GDP〕來衡量各省份的經濟開展程度，單位是億元。為了反映GDP增長帶來的人均真實收入和消費的進步，使用消費者物價指數〔PI〕〔2000=100〕折算后的城鎮居民家庭平均每人消費性支出〔元〕作為另一衡量經濟開展程度的指標，記為E。除此之外，使用固定資產投資指數〔2000年=100〕折算后的各省實際固定資本形成總額來表示資本投入〔億元〕，其中西藏缺少固定資產投資價格指數，用零售商品價格指數代之。用各省按三次產業分年末就業人數來表示勞動投入〔萬人〕，記為L。2.城市化城市化變量分為兩類。一類是人口類變量，包括年末人口總規?！踩f人，pp〕和城市人口密度〔人/平方公里，den〕。另一類將作為非線性回歸方程中的轉化變量，分別是各省份的城市建成區面積〔平方公里〕和人口城鎮化〔城鎮人口占總人口比重，%〕，分別記為bulid和urbanr。3.環境污染〔TAP〕環境污染排放中統計了包括工業污染和生活污染在內的各主要污染物類型的去除量和排放量總和，包括工業和生活廢水排放總量、工業和生活二氧化硫排放量和去除量、工業和生活煙塵排放量和去除量、工業固體廢物產生量、工業粉塵排放量和去除量，合計作為環境污染排放指標，單位是萬噸。四、非線性聯立關系的參數估計結果〔一〕經濟增長與環境污染的聯立性對經濟開展與環境污染之間〔不含城市化變量〕進展線性聯立方程回歸，結果如表1所示?？梢园l現二者之間具有顯著的相關性。在增長方程中，資本和勞動力增加一個百分點，將會使得經濟總量增加0.821和0.163個百分點，而污染總量增加一個百分點，將會使得經濟總量下降0.081個百分點，這說明環境破壞對經濟增長有著顯著的反應作用。而通過污染方程也可以發現經濟開展對污染的顯著作用：GDP總量和人均消費性支出增加一個百分點，會使得污染排放量分別增加0.923和0.654個百分點，除此之外，人口總規模越大，污染排放量也會越大，而人口密度進步，將會減少污染排放總量。線性的聯立方程回歸結果證實了污染和經濟增長之間的循環往復式的因果性關聯，但卻無法全面反映經濟增長對環境的實際作用過程，也無法準確地解釋經濟增長與環境之間關系的影響機制?！捕吵鞘谢瘜K的單方面非線性影響為了準確比擬城市化對于經濟開展和環境污染二者關系的影響，首先按照現有EK研究的典型做法，使用單方程的非線性回歸模型來考察經濟增長與污染排放之間是否具有非線性變化趨勢。表2報告了這一結果。結果說明，不管是基于邏輯斯蒂趨勢，還是龔伯茨趨勢構造非線性轉換函數，GDP總量和人均消費性支出都是顯著的增加排放總量的影響因素，參數估計值21和22都顯著為正。從人口規模和人口密度的表現來看，其參數估計值的性質也與表1估計結果類似，分別具有為正和為負的顯著影響?！踩郴诜蔷€性聯立方程的回歸結果表3報告了聯立方程非線性回歸的結果。結果說明，增長方程和污染方程中均存在顯著的非線性趨勢，這與基于單方程的回歸結果〔表2〕形成宏大反差。以基于邏輯斯蒂趨勢的聯立方程回歸結果為例，盡管增長方程中的污染排放和勞動力投入的非線性趨勢都不成立，二者與經濟增長之間只存在顯著的線性關系〔12和13都顯著〕，但是，資本要素的非線性轉換函數卻顯著存在，11、11和11的參數估計值分別為2.282、0.0002和246.54，均在1%程度上顯著。這說明，通過城市建成區這一載體，資本空間集聚使得資本要素投入對經濟增長具有顯著的加速作用，即相對于線性的投入產出關系，資本要素投入對經濟增長具有一種額外的放大效應。而在污染方程中，城鎮居民家庭人均消費性支出的非線性趨勢不顯著，人口的城市聚集并沒有使得消費性支出對于污染排放產生非線性的增長效應。GDP對污染排放也是一種顯著的非線性的影響。21、21和21的參數估計值分別為10.021、0.273和48.966，均在1%程度上顯著。為什么在聯立方程體系下可以發現經濟增長和環境污染之間存在非線性關系？比擬表2和表3關于參數21的估計值結果，可以發現表2單方程的回歸結果明顯低估了GDP對于環境污染的影響，這就說明，經濟與環境之間的單方程回歸會無視了二者之間的循環累積式的互動影響，特別是當聯立的方程中存在一些使得經濟，或者污染排放非線性增長的特定因素時，單方程回歸就可能會產生比擬明顯的向下偏誤。這種特定因素的詳細表現是什么？表3以人口城鎮化作為轉化變量的方程二回歸結果說明，沒有發現人口城鎮化和人口集聚將會使得消費性支出與環境污染出現非線性增長趨勢。同樣，表3以建成區面積為轉化變量的方程一回歸結果也說明，沒有發現城市規模的擴大會使得勞動力投入、污染排放對經濟增長產生非線性的增長〔或阻礙〕影響，唯一通過實證檢驗的因素在于城市化中資本要素的空間集聚所產生的非線性的經濟增長效應。通過聯立方程的回歸結果說明，正是通過城市這一載體，資本的空間集聚推動了工業化和污染的集聚，使得GDP與污染排放之間產生了類似于S型增長曲線的非線性增長趨勢。表3方程二GDP位置參數21的估計結果那么是以人口城鎮化程度作為參照進一步說明了這種S型增長軌跡的詳細特征。21的估計值為48.966，并在1%程度上顯著。越過這一拐點程度意味著環境污染排放總量雖仍在持續增加，但增長率已開場逐漸下降。這是因為城市規模擴張的過程中，追加資本要素投入和資本空間積聚對經濟增長的加速作用不可能永遠持續下去，否那么就會形成類似指數函數那樣的J型爆炸式增長趨勢。相反，當越過拐點程度之后，這種作用首先進入減速增長時期，當最終到達一個穩定的飽和程度時，城市規模擴張與資本積聚所能產生的作用亦會趨近它的極值程度。由于當前我國的人口城鎮化程度大約為45%，這說明環境污染排放即將迎來一個從加速期向減速期轉型的過渡階段，從概率密度角度來看，環境污染排放相對于經濟總量的變化率即將出現下降趨勢，從而表現出一種倒U型的EK特征。表4報告了模型的擬合度值和非線性效應的檢驗結果。邏輯斯蒂函數和龔伯茨函數趨勢的F檢驗都能顯著回絕=0的原假設，這證明非線性趨勢的顯著性。比擬非線性曲線的擬合程度指標RNL，以及表3的參數估計值結果，可以發現基于邏輯斯蒂函數的聯立方程回歸模型總體表現優于龔伯茨函數的回歸模型，城市化使得環境污染與經濟