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摘 要：随着政府倡导的资源节约型、环境友好型社会创建理念日益深入人心，经济增长、城镇化、环境污染之间的关系日渐受到学界重视，基于此，本文就2004～2015年全国253个地级城市作为数据，通过建立空间联立方程分析了三者之间存在的相互关系，希望由此能够为业内人士带来一定启发。
关键词：经济增长；环境污染；空间联立方程
前言
随着雾霾等污染现象的广泛出现，解决城市环境问题的呼声日渐强烈，对于近年来我国经济发展的主要推手，城镇化对环境的影响也已经成为近年来我国学界研究的重点，而为了真正告别先污染后治理的发展老路，正是本文基于空间联立方程经验开展具体研究的原因所在。
1.理论分析
环境库兹列茨曲线（EKC）属于最经典的经济增长与环境污染关系研究成果，不过近年来学界开展的大量研究已经证实了单向的EKC曲线并不能较高质量、较为准确的展示经济增长与环境污染之间的关系，而在EKC的基础上，环境污染的空间效应日渐受到学界重视，本文研究也将围绕这一方向开展。此外，近年来研究确定的经济增长、城镇化与环境污染之间的影响也应得到重视，如规模效应、结构效应、技术效应、国际贸易均属于经济增长对环境污染产生影响的途径；环境污染会通过环保成本、生产方式改变、消费偏好影响经济增长；城镇化会通过人口的聚集效应、市政效应、生产能耗效应影响环境污染；环境污染会通过居民健康下降、影响居住环境、降低资源承载力影响城镇化，图1对经济增长、城镇化与环境污染相互影响机理进行了直观展示[1]。
图 1 经济增长、城镇化与环境污染相互影响机理
2.模型设定与变量选取
2.1模型设定
结合面板VECM模型进行面板格兰杰因果检验，本文构建了如下三个误差修正模型：
（1）
（2）
（3）
通过三个模型，即可开展经济增长与环境污染、环境污染与城镇化、经济增长与城镇化的格兰杰因果检验，这一检验涉及了误差修正项、误差修正项系数、差分项系数、随机扰动项等内容。在上述三个模型的基础上，本文还求得了如下所示的空间联立方程模型：
（4）
（5）
（6）
上述模型（4）、（5）、（6）分别为污染方程、经济增长方程、城镇化方程，方程中涉及空间权重矩阵、地区个体效应、随机误差扰动项等内容，由此即可验证城镇化、经济增长与环境污染之间是否存在库兹涅茨曲线。
2.2变量选取
内生变量、控制变量具体选择如下所示：（1）内生变量。城鎮化（urban）使用城镇户口占总户籍比重度量，环境污染强度（po）使用工业废水、工业粉尘、二氧化硫度量，经济增长（rgdp）使用GDP表示。（2）控制变量。污染方程变量包括第二产业占比、技术进步、环保规则、贸易开放因素，经济增长方程控制变量包括劳动人数、技术进步、资本[2]。
2.3数据来源
选择了2004～2015年中国地级城市作为研究样本，数据源于各省市统计年鉴，最终选取了253个地级城市作为研究对象。
3.实证结果分析
3.1面板格兰杰因果关系分析
表1为面板格兰杰因果关系检验结果表，由此空间联立方程建模获得了充足依据。
表 1 面板格兰杰因果关系检验结果表（部分）
滞后阶数 rddp urbn
FW FD SO2 FW FD SO2
1 64.00 95.27 155.11 51.30 125.22 124.46
2 31.06 62.84 90.48 30.15 73.87 80.29
3 18.77 41.72 60.29 20.74 47.85 55.61
4 16.47 31.35 49.33 17.20 35.25 46.11
3.2污染方程的估计结果分析
表2为2004-2015年经济增长、城镇化与环境污染GS3SLS估计结果，结合该表与其回归结果，可以清楚发现经济增长、城镇化与环境污染存在如图2所示的相互影响实证结果，最终结合稳健性检验，本文研究得出了如下几方面结果：（1）环境库兹列茨曲线客观存在。虽然我国存在环境库兹列茨曲线，但一些污染物存在着到U型关系不显著特点，这就使得不同地级城市间污染物到达临界点时间不一。（2）经济增长与环境污染间存在相互影响。一般情况下，经济增长会从国内外两个角度对环境污染造成影响，这一影响同时存在着反向作用，因此二者呈双向倒U关系。（3）城镇化与环境污染相互影响。城镇化水平较低时，环境污染会推动城镇化进程，但城镇化水平较高时这种推动将转化为一种阻碍。（4）工业化是环境污染主因。总的来说，近年来我国环境污染的出现与工业化存在直接关联，发达国家在我国的投资也与环境污染联系紧密，由于我国当下环境保护政策存在效用不足问题，这就使得技术进步对环境污染影响并不明显。
表 2 2004-2015年经济增长、城镇化与环境污染GS3SLS估计结果（部分）
变量 污染方程 经济增长方程 城镇化方程
FW FD SO2 FW FD SO2 FW FD SO2
po 0.255*（4.49） 0.733***（4.49） 0.721***（3.01） 0.066（0.72） 0.160（1.01） 0.075（1.12）
rgdp 0.193***（3.16） 0.432**（3.16） 0.410**（2.67） 0.153**（3.54） 0.127***（4.29） 0.158***（3.60）
图 2 经济增长、城镇化与环境污染相互影响实证结果
结论：综上所述，经济增长、城镇化、环境污染之间存在相对复杂的关系。而在此基础上，本文涉及的面板格兰杰因果关系分析、污染方程的估计结果分析，则证明了研究的实践价值。因此，在相关领域的理论研究和实践探索中，本文内容能够发挥一定参考作用。
参考文献
[1]李修彪，齐春宇.人力资本积累与城镇化的互动关系研究——基于空间面板联立方程的分析[J].南方人口，2015，30（04）：54-68.
[2]李炫榆，宋海清，李碧珍.集聚与二氧化碳排放的空间交互作用——基于空间联立方程的实证研究[J].山西财经大学学报，2015，37（05）：1-13.
（作者单位：中央民族大学经济学院国际经济与贸易系）
关键词：经济增长；环境污染；空间联立方程
前言
随着雾霾等污染现象的广泛出现，解决城市环境问题的呼声日渐强烈，对于近年来我国经济发展的主要推手，城镇化对环境的影响也已经成为近年来我国学界研究的重点，而为了真正告别先污染后治理的发展老路，正是本文基于空间联立方程经验开展具体研究的原因所在。
1.理论分析
环境库兹列茨曲线（EKC）属于最经典的经济增长与环境污染关系研究成果，不过近年来学界开展的大量研究已经证实了单向的EKC曲线并不能较高质量、较为准确的展示经济增长与环境污染之间的关系，而在EKC的基础上，环境污染的空间效应日渐受到学界重视，本文研究也将围绕这一方向开展。此外，近年来研究确定的经济增长、城镇化与环境污染之间的影响也应得到重视，如规模效应、结构效应、技术效应、国际贸易均属于经济增长对环境污染产生影响的途径；环境污染会通过环保成本、生产方式改变、消费偏好影响经济增长；城镇化会通过人口的聚集效应、市政效应、生产能耗效应影响环境污染；环境污染会通过居民健康下降、影响居住环境、降低资源承载力影响城镇化，图1对经济增长、城镇化与环境污染相互影响机理进行了直观展示[1]。
图 1 经济增长、城镇化与环境污染相互影响机理
2.模型设定与变量选取
2.1模型设定
结合面板VECM模型进行面板格兰杰因果检验，本文构建了如下三个误差修正模型：
（1）
（2）
（3）
通过三个模型，即可开展经济增长与环境污染、环境污染与城镇化、经济增长与城镇化的格兰杰因果检验，这一检验涉及了误差修正项、误差修正项系数、差分项系数、随机扰动项等内容。在上述三个模型的基础上，本文还求得了如下所示的空间联立方程模型：
（4）
（5）
（6）
上述模型（4）、（5）、（6）分别为污染方程、经济增长方程、城镇化方程，方程中涉及空间权重矩阵、地区个体效应、随机误差扰动项等内容，由此即可验证城镇化、经济增长与环境污染之间是否存在库兹涅茨曲线。
2.2变量选取
内生变量、控制变量具体选择如下所示：（1）内生变量。城鎮化（urban）使用城镇户口占总户籍比重度量，环境污染强度（po）使用工业废水、工业粉尘、二氧化硫度量，经济增长（rgdp）使用GDP表示。（2）控制变量。污染方程变量包括第二产业占比、技术进步、环保规则、贸易开放因素，经济增长方程控制变量包括劳动人数、技术进步、资本[2]。
2.3数据来源
选择了2004～2015年中国地级城市作为研究样本，数据源于各省市统计年鉴，最终选取了253个地级城市作为研究对象。
3.实证结果分析
3.1面板格兰杰因果关系分析
表1为面板格兰杰因果关系检验结果表，由此空间联立方程建模获得了充足依据。
表 1 面板格兰杰因果关系检验结果表（部分）
滞后阶数 rddp urbn
FW FD SO2 FW FD SO2
1 64.00 95.27 155.11 51.30 125.22 124.46
2 31.06 62.84 90.48 30.15 73.87 80.29
3 18.77 41.72 60.29 20.74 47.85 55.61
4 16.47 31.35 49.33 17.20 35.25 46.11
3.2污染方程的估计结果分析
表2为2004-2015年经济增长、城镇化与环境污染GS3SLS估计结果，结合该表与其回归结果，可以清楚发现经济增长、城镇化与环境污染存在如图2所示的相互影响实证结果，最终结合稳健性检验，本文研究得出了如下几方面结果：（1）环境库兹列茨曲线客观存在。虽然我国存在环境库兹列茨曲线，但一些污染物存在着到U型关系不显著特点，这就使得不同地级城市间污染物到达临界点时间不一。（2）经济增长与环境污染间存在相互影响。一般情况下，经济增长会从国内外两个角度对环境污染造成影响，这一影响同时存在着反向作用，因此二者呈双向倒U关系。（3）城镇化与环境污染相互影响。城镇化水平较低时，环境污染会推动城镇化进程，但城镇化水平较高时这种推动将转化为一种阻碍。（4）工业化是环境污染主因。总的来说，近年来我国环境污染的出现与工业化存在直接关联，发达国家在我国的投资也与环境污染联系紧密，由于我国当下环境保护政策存在效用不足问题，这就使得技术进步对环境污染影响并不明显。
表 2 2004-2015年经济增长、城镇化与环境污染GS3SLS估计结果（部分）
变量 污染方程 经济增长方程 城镇化方程
FW FD SO2 FW FD SO2 FW FD SO2
po 0.255*（4.49） 0.733***（4.49） 0.721***（3.01） 0.066（0.72） 0.160（1.01） 0.075（1.12）
rgdp 0.193***（3.16） 0.432**（3.16） 0.410**（2.67） 0.153**（3.54） 0.127***（4.29） 0.158***（3.60）
图 2 经济增长、城镇化与环境污染相互影响实证结果
结论：综上所述，经济增长、城镇化、环境污染之间存在相对复杂的关系。而在此基础上，本文涉及的面板格兰杰因果关系分析、污染方程的估计结果分析，则证明了研究的实践价值。因此，在相关领域的理论研究和实践探索中，本文内容能够发挥一定参考作用。
参考文献
[1]李修彪，齐春宇.人力资本积累与城镇化的互动关系研究——基于空间面板联立方程的分析[J].南方人口，2015，30（04）：54-68.
[2]李炫榆，宋海清，李碧珍.集聚与二氧化碳排放的空间交互作用——基于空间联立方程的实证研究[J].山西财经大学学报，2015，37（05）：1-13.
（作者单位：中央民族大学经济学院国际经济与贸易系）