武汉城市化与空气污染关系的动态计量分析*

林晶羽

（宁波职业技术学院，浙江 宁波 315800）

近年来，城市化进程中的生态环境问题越来越受到关注，空气环境作为生态环境的重要一环，不仅制约着城市化的发展，还与每个人的健康生活息息相关[1-2]。如20 世纪40年代美国洛杉矶的光化学污染事件及宾夕法尼亚州的多诺拉烟雾事件，1952年发生在英国伦敦的烟雾事件等，都对城市和居民生命安全造成了重大影响。因此，城市化与空气环境的协调发展，已成为当前我国新型城镇化和生态文明建设的迫切任务之一，是践行“两山”理论的一个重要体现。

空气污染是城市化过程中自然环境条件和人类活动等多种因素共同作用的综合表现，因此，目前国内外针对城市空气环境质量影响的研究也主要集中在气象要素等自然条件[3-5]和人类活动等社会经济要素[6-7]，并逐渐聚焦于城市化与空气环境影响规律的探讨[8-11]，还有学者利用遥感技术探索了城市化程度与空气污染的关系[12]。以上研究多集中于城市化过程对空气环境的影响，缺乏城市化与空气环境相互关系的探讨。而随着研究的不断深入，许多学者开始引入计量经济学模型中的协整、Granger 因果分析、脉冲响应分析、方差分解等来探索城市化与生态环境之间的关系，并取得较丰富的成果。张子龙等[13]的研究阐释了城市化与经济增长和环境压力在时序维度上的相互作用机制及其特征；王长健等[14]测度了城市化综合水平与生态环境综合质量，并利用计量经济学方法进行分析，认为城市化进程与生态环境之间既有相互胁迫的过程也有相互促进的环节，是一种在交互胁迫中相互促进的动态耦合关系；TAN 等[15]利用PCA-VAR 模型探究了社会、经济和环境之间的互动关系。基于此，本文通过构建武汉市城市化综合水平和空气环境综合质量评价指标体系，利用熵值法并引入计量经济学模型进行分析，以期为该区域城市化和空气环境协调发展的决策制定提供参考。

1 城市化与空气污染关系研究的数据与方法

1.1 数据来源

城市化相关指标数据主要来源于《武汉市国民经济和社会发展统计公报（1996—2013年）》 《武汉市统计年鉴（1997—2014）》；空气环境数据主要参考武汉市环境状况公报（1996—2013）》和《武汉市统计年鉴（1997—2014）》；部分年份缺失数据参考《湖北省统计年鉴（1997—2014）》 《中国城市统计年鉴（1997—2014）》及武汉市环保局网站的相关资料。

1.2 研究方法

1.2.1 指标体系的构建

测度指标体系的构建是评价城市化系统和空气环境系统相互作用的基础，在遵循指标选取的科学性、整体性、可获取性、可操作性以及数据连续性等原则的基础上分别采用频度统计法、理论与实际分析法、专家咨询法对指标进行设置和筛选。从人口、空间、经济和社会4 个被普遍接受的子系统划分方式[16]构建城市化综合水平的评价指标体系；根据环境指标的PSR 模型，即压力（Pressure）-状态（State）-响应（Response）框架，构建空气环境综合质量的评价体系，它包括了空气环境压力指数、空气环境质量指数和空气环境抗逆能力指数[17]。利用熵值法获得综合指标得分和分量指标得分。

1.2.2 指标权重的计算

为了消除权重确定过程中人为主观因素的干扰，本文利用熵值法[18-19]确定综合指标体系的权重。

1）数据标准化处理：由于指标的数量级以及量纲的不同，需对初始数据进行标准化处理。

正向指标为

负向指标为

2）指标权重的计算：第i年第j 项指标值得比重的计算公式为

指标信息熵的计算公式为

指标权重的计算公式为

第i年的综合评价得分为

式中：Xij为样本城市第i年第j 项指标的初始数值；max ｛Xj｝和min ｛Xj｝分别为样本城市所有年份第j 项指标的最大值和最小值；m 为评价年份数；n 为指标个数。

1.2.3 VAR 模型原理

向量自回归（VAR）模型最初是由诺贝尔奖获得者SIMS[20]在19 世纪80年代提出的，并在不同领域得到广泛应用[21-22]。VAR 模型通常用来研究相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态冲击，其表达式为

式中：yt为内生变量；xt为外生变量；p 为内生变量的滞后时间间隔；T 为样本数量；ut为扰动向量，属于白噪声过程，不与自己的滞后值相关。

脉冲响应函数分析：如果一个时间序列具有单位根，那么它就是非稳定的。非平稳的时间序列不能预测其变化规律。ADF 检验通常用来检验序列的平稳性，协整检验和Granger 因果检验则可以确定相关变量的相互关系。VAR 模型建立以后，引入脉冲响应函数描述给随机误差项施加一个标准大小的冲击，其对内生变量的当期值和未来值产生的影响。其函数表达式为

式中：Yt+s为内生向量；Ut为误差项；ψs为脉冲响应向量。

方差分解：基于VAR 模型的预测方差分解是将模型中内生变量的预测误差按其成因进行分解，通过分析对模型中的内生变量变化（用方差来度量）产生影响的每个信息冲击的相对重要程度，然后计算每个变量的相对贡献比例。VAR（p）模型的前s 期的预测误差为

式中：λs-1代表第s-1 期滞后反映。

2 城市化与空气污染关系研究的实证分析

2.1 武汉市城市化综合水平指数变化特征

利用熵值法计算，得到城市化综合水平以及各子系统的权重值（见第22 页表1）。从各个子系统层的指标权重加和排序来看，依次为经济城市化（0.3422）、社会城市化（0.2767）、空间城市化（0.2095）、人口城市化（0.1715），表明武汉城市化发展以经济增长和提高居民生活水平为主要特征，其次是城市空间扩张，最后为人口城市化。从城市化综合水平指数变化趋势可以看出，武汉市城市化进程经历了稳定发展（1996—2001）以及快速发展（2001—2013）两个阶段，同时，推动城市化进程最主要的经济增长也表现出同样的发展趋势。其中，城市化综合水平指数和GDP 分别由1996年的0.0421，782.13 亿元提高到2013年的0.9813，9051.27 亿元。进入21 世纪以来，武汉市抓住2001年中国加入世界贸易组织的机遇，并在2004年的“中部崛起”、2007年武汉市“两型社会”综合配套改革试验区以及2008年“1+8”城市圈的国家政策引导下，经济快速发展，建城区面积不断扩张，城市居民人口数量不断攀升，城市基础设施建设也不断完善，城市化进程得到迅猛发展。

表1 城市化综合水平评价指标体系

2.2 武汉市空气环境综合质量指数变化特征

表2 给出了空气环境系统的质量指数，其中，空气环境压力的权重为0.4403，空气环境质量权重为0.2426，空气环境抗逆能力权重为0.3172。武汉市空气环境综合质量总体上呈现出波动中线性上升趋势，但在2012 出现明显下降，说明武汉市近几年来在改善空气环境方面还存在一定的压力。空气环境质量指数变化比较复杂，总体上在一个稳定的水平内上下波动；空气环境抗逆能力指数则呈现不断上升的趋势。

表2 空气环境综合质量评价指标体系

2.3 城市化水平与空气环境质量的动态计量分析

首先笔者对对城市化综合水平指数（U）与空气环境综合质量指数（A）、空气环境压力指数（A1）、空气环境质量指数（A2）、空气环境抗逆能力指数（A3）的时间序列进行单位根检验，检验其时间序列的平稳性。检验的结果表明，水平变量的ADF 检验值均大于5%的临界值，U，A，A1，A2，A3均为非平稳序列；接下来对以上5 个序列的一阶差分再进行ADF 检验，检验的结果表明，这些序列均是平稳的，由此可知，U，A，A1，A2，A3具有一阶单整性，这些序列满足协整检验的前提条件。

虽然时间序列U，A，A1，A2，A3均为一阶单整I（1），但它们之间可能存在协整关系，即变量之间具有长期稳定的关系。为了对这种长期稳定关系进行检验，根据AIC 和SC 准则，分别得到U，A，A1，A2，A3之间的Johansen 协整检验结果。通过比较统计量与显著性水平（5%） 的临界值，U 与A之间存在唯一的协整关系，这表明武汉市城市化综合水平的提高与空气环境综合质量的变化之间存在长期稳定的关系。同样，U 与A1，A2，A3之间均存在协整关系，说明武汉市城市化综合水平与空气环境压力、空气环境质量以及空气环境抗逆能力之间都存在着长期的均衡关系。

表3 给出了U 与A，A1，A2，A3的Granger 因果关系检验结果。通过检验可知，武汉市城市化综合水平是空气环境综合质量的Granger 原因，同时也是空气环境压力的Granger 原因，而与空气环境质量互不为Granger 因果关系，但空气环境抗逆能力则是城市化综合水平的Granger 原因，这表明了武汉市城市化在给空气环境带来压力的同时，空气环境的改善又会对城市化产生影响。

表3 城市化综合水平指数与空气环境综合质量指数及其分量的Granger 因果关系检验结果

工业粉尘排放量指标的权重最高（0.1616），人均废弃排放量从1996年的2.28 亿m3/万人增加到2013年的6.86 亿m3/万人，说明城市化过程中工业的快速发展，导致资源、能源物质的大量消耗，以及城市扩张引起的施工扬尘是导致武汉市空气环境压力的主要原因。工业SO2去除率（0.1487） 表明技术效应对提高资源、能源的利用效率有着显著效果，是提高空气环境抗逆能力的主要因素。

2.4 相关脉冲响应与方差分解

通过以上对武汉市城市化综合水平与空气环境综合质量及其分量之间的动态计量分析发现，城市化综合水平与空气环境综合质量、空气环境压力以及空气环境抗逆能力之间存在统计意义上的因果关系。为了进一步分析它们之间的响应情况，借助脉冲响应函数进行分析，在此基础之上，又建立预测方差分解模型，从深层次分析了结构冲击对内生变量的贡献度。

1）脉冲响应分析。建立U 和A，U 和A1以及U 和A3的VAR 模型，然后进行脉冲响应分析。结果可以发现，U 对A 先是具有正的冲击效果，并在第2 期变成负的冲击，即随着武汉市城市化的快速发展，空气环境综合质量将会下降。从第3 期开始，U 对A 又产生持续的正的冲击效应，说明城市化水平的提升将会促进空气环境综合质量的提升；从A1对U 的响应曲线分析结果表明，在初期，U对A1产生正的冲击效果，并在第2 期之后变为正的冲击效果，之后则在0 左右小幅波动，表明城市化先会给空气环境带来压力，随后压力会减小，最终在一定水平上小幅波动；同理，从U 对A3的响应情况来看，A3对U 产生持续的正的冲击效应并不断加强，表现为城市化在给环境带来压力的同时，人们对环境的应对措施使环境状况得到改善，并促进了城市化的良性发展。这也体现了新型城镇化发展过程中对生态环境质量改善的重视。

2）方差分解。预测方差分解结果见第24 页表4。由表4 可知，武汉市空气环境综合质量和空气环境压力从第1 期开始就受到自身及城市化综合水平的影响。其中，空气环境压力受城市化综合水平的影响要小于自身波动的影响，而空气环境综合质量从第9 期开始受城市化综合水平的影响要大于自身波动的影响。从A，A1的分解结果看，U 对A 的贡献率呈现出先小幅下降后不断上升的趋势，从第一期的43.03%增长到第10 期的54.733%，对A2的贡献率则不断下降，其变化率则越来越小；从U 的分解结果来看，A3对U 的贡献率从第1 期的0 快速上升并超过其对自身波动的影响，达到第10 期的54.29%，并且仍有上升的趋势。

3 结论

通过构建武汉市1996—2013年城市化综合水平与空气环境综合质量的评价体系，应用协整检验、Granger 因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解模型，对武汉市城市化与空气环境之间的关系进行了动态计量研究，得到如下结论。

1）城市化综合水平指数表明，21 世纪以后，武汉市的城市化水平进入快速增长的态势，以“中部崛起”的国家战略为契机，进入了一个快速发展的时期。空气环境综合质量表现为波动中上升的态势，空气环境质量总体上出现好转。

表4 空气环境综合质量、空气环境压力受城市化及城市化受空气环境抗逆能力冲击的预测均方误差分解结果

2）协整检验表明，武汉市城市化综合水平与空气环境综合质量及其分量均存在长期的动态均衡关系。Granger 因果关系检验证明了武汉市城市化综合水平是空气环境综合质量和空气环境压力的Granger 原因，而空气环境抗逆能力是城市化综合水平的Granger 原因，表明城市化进程与空气环境之间存在既相互胁迫又相互促进的动态耦合关系。

3）脉冲函数分析及方差分解模型结果显示，武汉市城市化综合水平的提高对空气环境综合质量和空气环境压力均具有正的冲击效果，空气环境抗逆能力则对城市化产生正的冲击效果，即随着城市化水平的不断提升，武汉市空气环境总体上将会得到改善，但是空气环境压力也会越来越大，而空气环境抗逆能力的提高又会促进城市化的发展。武汉市在城市化快速推进的过程中，要注意污染物排放的增加对空气环境带来的负面作用，城市化综合水平的提升对空气环境也有一定的正面作用，因此应理性看待城市化发展推动空气环境改善的措施。