城市蔓延与长江经济带环境污染

李 强，唐幼明

（安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030）

0 引言

党的二十大报告提出，以城市群、都市圈为依托构建大中小城市协调发展格局，推进以县城为重要载体的城镇化建设。在快速城镇化时期，我国城市发展的重要特征是城市空间快速且低密度的扩张，并伴随着劳动人口向城市加速聚集，且前者快于后者，学界称为城市蔓延[1]。关于城市蔓延的早期理论认为应该对城市快速蔓延加以控制，主要集中在阻止城市空间的快速扩张上，即遏制城市蔓延。在新型城镇化战略深入推进的背景下，“精明增长”有助于城市蔓延有序推进，进而实现城市可持续绿色发展。客观测度城市蔓延进而探究其环境效应对深入推进环境污染防治具有较为重要的参考价值。

城市蔓延最早用于描述城市化后期市区人口和经济活动外迁的现象。有别于西方发达国家，我国的城市蔓延与土地财政体系之下城市规模快速扩张密切关联[2]，常常表现为城市空间呈现“摊大饼式”的低密度扩张。不难发现，城市蔓延也可以反映城市人口密度、就业密度以及经济密度的下降。因此，王家庭和张俊韬（2010）[3]选用建成区面积增长率与人口增长率之比来测度城市蔓延。近年来，卫星遥感技术取得长足进步，夜间灯光数据可以较好地弥补城市内部细分尺度数据的缺失，被广泛用于城市经济研究。参考Fallah 等（2011）[4]的研究，秦蒙和刘修岩（2015）[5]基于夜间灯光数据构建并测算了能够反映城市内部密度变异程度的城市蔓延指数。就城市蔓延的影响而言，既有研究重点关注了城市蔓延对生产率以及环境污染的影响。一方面，城市蔓延能降低要素集聚度进而抑制绿色创新和生产率提升，对城市绿色经济转型造成限制[6,7]；另一方面，城市蔓延能够提高资源利用效率，改善城市环境状况[1,8,9]。综上，城市蔓延能否实现减排仍然存在争议，其中的机制路径也有待进一步分析。

作为我国生态文明建设的先行示范带，近年来长江经济带环境治理成效显著，然而目前环境治理进入深水区，如何加强长江流域的环境治理依然是影响长江经济带高质量发展的关键因素。鉴于此，本文在已有研究的基础上，首先从产业结构合理化视角阐释城市蔓延影响长江经济带环境污染的作用机理；其次，选用统一化夜间灯光数据客观测度2003—2020 年长江经济带城市蔓延指数；最后，以长江经济带108 个城市作为研究对象，尽可能准确识别城镇化进程中城市蔓延对环境污染的影响，并探究其城市异质性和空间外溢效应，为长江经济带新型城镇化建设以及生态环境治理提供智力支持。

1 影响机理与研究假设

1.1 城市蔓延的环境效应

城市蔓延不仅仅是一个空间指标，土地城市化快于人口城市化只是问题的表象，其背后隐含的是经济和社会问题。因此探讨城市蔓延影响环境污染的内在机制离不开对城市蔓延发生机理的分析。从市场性因素来看，城市蔓延的发生与土地价格密切相关。城市单中心集聚式发展会导致中心城区土地价格的大幅上升，而服务业、制造业和住宅对土地的支付能力依次递减[10]，最终出现制造业和住宅随城市蔓延向城市外围转移、服务业在中心城区聚集的现象。从制度性因素来看，城市蔓延的过程伴随着农村人口的转移[11]。城市向外围扩张，必然会占用耕地，失地农民从农业户口转入非农业户口，城市非农人口增加，但是相较于城市区域，城市外围地广人稀，最终表现出城市蔓延式扩张的发展特征。不难发现，城市蔓延会对城市空间、产业转型升级产生影响，而这些因素在城市环境污染的加剧抑或减缓的过程中，扮演了重要角色。因此，本文结合既有研究从产业结构合理化视角分析城市蔓延影响环境污染的作用机制。

城市蔓延能够扩充城市劳动力资源以及优化城市产业空间布局，通过提高产业结构合理化程度间接减缓城市环境污染。一方面，城镇化进程中的城市蔓延能够扩展城市地理空间，带来城市人口规模以及经济总量扩张，使得城市内部的要素丰裕度得以提升[12]。与此同时，相较于城乡之间，城市内部的交通运输更为便捷高效，城市蔓延有助于形成更大规模的“劳动力蓄水池”，提高企业与劳动力的匹配程度，促进产业间劳动力资源配置效率与协调能力提升[13]。另一方面，城市蔓延也伴随着城市经济活动空间的分布调整。地方政府依据城市规划设立开发区，引导从中心城区转移的制造业实现空间集聚，形成地区集中化的产业布局[11]，便于不同企业共享交通运输、电力供应等公共基础设施，促进资金、人员和技术跨企业、跨行业流动，实现产业间资源共享和知识溢出，有效地推动城市制造业内部的产业结构变动[14]，产业结构合理化程度得到提升。而产业结构合理化演进意味着城市产业发展符合地方经济发展和资源禀赋情况，地方经济资源与产业发展的比较优势得以充分发挥，提升了资源配置效率和城市生产效率，有助于减少生产流程以及能源消耗的污染排放，最终缓解环境污染问题[15]。基于以上理论分析，提出如下假设：

假设1：城市蔓延有助于减缓城市环境污染。

假设2：城市蔓延通过提高产业结构合理化程度间接减缓城市环境污染。

1.2 城市蔓延的空间溢出效应

城市蔓延也会伴随着人员、产业的跨城市转移。一方面，城市蔓延造成失地农民增加，农村剩余劳动力并不会完全由本地劳动市场吸收，而是会向周边城市转移，通过扩充周边城市的就业人数，提高周边城市产业结构合理化程度，提升生产流程中资源能源的利用效率，最终有助于改善周边城市的环境污染问题。另一方面，城市蔓延伴随着制造业向城市外围地区以及周边城市转移。就产业转移的动机而言，由于地方土地供应能力受到中央自上而下分配的用地指标约束[16]，城市蔓延并不是城市区域无限扩张，因此地方政府为节约土地指标主动淘汰产值较低的产业。而周边城市作为产业转移的承接地，在日益增加的环境治理压力下，通过调整第二产业发展方向、优化政府支出结构和改善固定资产投资导向形成了显著的环境优化效应，产业结构合理化程度得到提升[17]。基于以上理论分析，提出如下假设：

假设3：城市蔓延能够减缓周边城市的环境污染，即城市蔓延对环境污染的改善作用存在空间溢出效应。

2 研究设计

2.1 模型构建

为了实证分析城市蔓延对长江经济带环境污染的影响，本文建立了如下基准回归模型：

其中，Poll表示环境污染水平，Us表示城市蔓延水平，Control表示控制变量，下标i、t分别代表个体单元、时间单元，μi表示个体固定效应，vt表示时间固定效应，εit代表随机扰动项，β1即本文关注的待估参数。

在基准回归模型的基础上，本文进一步探究城市蔓延影响环境污染的机制路径。参考温忠麟和叶宝娟（2014）[18]的方法，本文在式（1）的基础之上引入产业结构合理化作为中介变量，构建如下中介效应模型：

其中，E表示产业结构合理化，为中介变量；β2、δ即为本文关注的待估系数，其他变量定义与基准回归保持一致。在式（1）中β1显著的前提之下，若β2、δ也均显著，则表示本文研究涉及的中介变量存在中介作用。

本文进一步探究城市蔓延影响环境污染的空间溢出效应。由于空间杜宾模型（SDM）同时考虑被解释变量与解释变量的空间相关性，能够缓解因遗漏变量造成的内生性问题，因此本文最终建立空间杜宾模型进行空间计量分析：

其中，ρ是环境污染的空间自相关系数，θ1和θ2分别表示城市蔓延和控制变量对环境污染的空间溢出系数，Wij为空间权重，i和j分别表示i城市和j城市，其他变量定义与基准回归保持一致。关于空间权重矩阵，本文采用了108×108的地理距离权重矩阵。参照苏屹和林周周（2017）[19]的设定，在地理距离权重矩阵中，主对角线上的元素（i城市与i城市之间）统一设定为0，其余元素用i城市与j城市地理距离倒数的平方来表示。经过行标准化处理后每行元素之和为1。

2.2 指标选取

（1）被解释变量：环境污染（Poll）。本文结合全市常住人口数据求得人均工业废水排放量、人均工业二氧化硫排放量、人均工业烟尘排放量，采用全局熵值法求得各指标权重，综合测算了2003—2020年长江经济带108个城市的环境污染指数。环境污染指数越高，表明环境污染越严重。

（2）解释变量：城市蔓延（Us）。城市蔓延的衡量一直是城市蔓延相关研究的重点与难点。考虑到基于城市统计数据测算的城市蔓延指数难以避免区划调整、统计口径的变化等因素对于相关数据的影响[3]，本文最终基于夜间灯光数据测度城市蔓延指数。现有研究中，被广泛采用的灯光数据主要包括1992—2013 年DMSP 灯光数据以及2013—2020年VIIRS灯光数据，然而两者存在灯光饱和值设定不同等诸多差异，因此本文首先选用Chen等（2021）[20]测算并公开的统一化夜间灯光数据①数据来源网址为https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/YGIVCD。作为基础数据源。该数据源既较好地矫正了DMSP 灯光数据中卫星间数据时序异常波动、城市灯光亮度饱和等缺陷，又实现了DMSP与VIIRS两类灯光数据时序统一化。其次，为了更贴合地理环境的现实情况，本文对原始的统一化夜间灯光数据进行兰伯特投影，并按1km×1km 的横纵比例进行重采样。最后，经掩膜提取得到了长江经济带区域的统一化灯光数据。在此基础上，参考秦蒙和刘修岩（2015）[5]的方法，本文建立式（5）度量城市蔓延指数：

其中，Us代表城市蔓延，L%为某城市区域内灯光强度低于密度阈值的面积占该城市总面积的比重，H%为某城市区域内灯光强度高于密度阈值的面积占该城市总面积的比重。Us介于0和1之间，Us越接近于1，代表城市蔓延程度越高。需要说明的是，本文将灯光强度DN值10作为提取城市区域的阈值，并利用ArcGIS 10.3 提取计算2003年全国城市区域灯光强度平均值作为划分L和H的密度阈值。

（3）控制变量。为了尽量减少因遗漏关键变量而产生的内生性问题，本文纳入了以下控制变量：服务业发展（Service），采用第三产业占比表征；财政分权（Fd），采用各城市财政收入与财政支出之比表示；外商直接投资（Fdi），采用外商直接投资额与地区生产总值之比表征；人力资本（Hr），使用每万人口中高等学校在校学生数表示；城镇化水平（Urban），采用各地城镇化率表示；金融发展（Finance），采用年末金融机构贷款与地区生产总值的比值衡量。

（4）中介变量：产业结构合理化（E）。本文参考李强和王琰（2021）[11]的方法和思路，采用结构偏离度作为产业结构合理化的逆向指标，间接反映产业结构合理化程度。测算公式如下：

其中，E表示产业结构合理化，是逆向指标，即E值越大，表示经济偏离均衡状态越远，产业结构越不合理；反之，产业结构越合理。i代表产业部门，n代表产业部门的总量，Y表示总产出，L表示总的劳动力投入量，Yi表示第i产业的总产出，Li表示第i产业的劳动力投入。

2.3 数据来源与描述性统计

本文采用2003—2020年长江经济带地级及以上城市的面板数据进行计量检验。在2004 年的《中国城市统计年鉴》中，长江经济带地区共有109个地级及以上城市（不含民族自治州），由于2011 年巢湖市被撤并，为了保持数据样本的连续性，本文删除了巢湖市样本，因此最终剩余108个城市，合计1944个观测值。本文所涉及的数据如无特别说明均来自历年《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》以及各省份和城市的统计年鉴，个别缺失数据以年均增长率补齐，同时为了排除离群值的干扰，均经过上下1%的缩尾处理。数据处理及分析在ArcGIS 10.3、Stata16中完成。主要变量的描述性统计如表1所示。

表1 主要变量的描述性统计

3 实证分析

3.1 基准回归分析

下页表2 报告了城市蔓延对环境污染的基准回归估计结果。可以发现，在未加入控制变量时，城市蔓延对环境污染的影响系数显著为负，随着控制变量的逐渐加入，该影响系数的绝对值逐渐减小，且均至少在10%的水平上显著为负，表明城市蔓延能够显著抑制污染排放，对环境污染具有显著的减缓作用，假设1得到验证。控制变量的回归估计结果显示，服务业发展显著抑制环境污染，其原因在于服务业发展能够借助对工业生产的替代效应实现污染减排，间接促进城市生态环境的改善；城镇化水平的提升显著加剧环境污染，可能是城镇化水平更高的地区往往制造业发展程度更高，工业污染更为严重。

表2 基准回归估计结果

3.2 稳健性检验

第一，为了尽可能缓解环境污染反向影响城市蔓延导致的内生性偏误，本文选用环境污染的滞后一期项作为工具变量，采用系统GMM 方法进行全样本动态面板回归估计。下页表3 列（1）报告了动态面板GMM 估计结果。实证结果显示，城市蔓延对环境污染的影响系数仍然显著为负，表明城市蔓延确实能够显著抑制污染排放，改善长江经济带环境污染问题。同时列（1）回归估计也通过了Sargen检验，并且不存在二阶自相关，即工具变量的选取是合理的。因此，有理由认为基准回归的估计结果是稳健的。

表3 稳健性检验

第二，以环境立法为代表的环境法治强化激励地方政府加大环境执法监督力度，强化城市环境规制，有助于减少区域企业的污染排放[21]。由此可见，同时期环境立法政策对城市蔓延环境效应估计带来潜在的干扰，因此本文将截至2020年已经颁布地方性环境保护法规的48个城市从样本中删除，重新进行回归估计。表3 列（2）报告了排除政策干扰后的回归估计结果。实证结果表明，在排除城市环境立法政策干扰后，城市蔓延对环境污染的影响系数依然显著为负，进一步增强了基准回归估计结果的稳健性。

第三，考虑到省会及直辖市的城市等级更高，城市人才以及资金等生产要素更为丰富，与非省会城市存在明显差异，因此本文将省会城市及直辖市从样本中删除，重新进行回归估计，实证结果如表3列（3）所示。不难发现，在城市等级更低的非省会城市样本中，城市蔓延对环境污染的影响系数依然显著为负，增强了本文核心结论的稳健性。与此同时，城市蔓延系数绝对值较基准回归明显增大，可能的原因是与非省会城市相比，省会城市以及直辖市的土地供给能力更可能受限于来自中央自上而下分配的用地指标约束，在制造业随城市蔓延向外围转移的同时，地方政府选择淘汰产值低的产业、引入产值高的产业以成为更优的选择，而产值低的产业向非省会城市转移的难度往往小于省会及直辖市引进新兴产业、高产值产业的难度，因此在非省会城市中，城市蔓延对环境污染的改善效果更佳。

3.3 中介机制检验

上述分析结果表明，城市蔓延显著抑制环境污染。就其内在机制而言，前文影响机制分析部分提出，城市蔓延能够增加城市劳动力数量以及优化城市产业空间布局，进而通过提高产业结构合理化程度间接减缓城市环境污染，即产业结构合理化是潜在的中介机制。本文采用中介效应模型进行计量检验，表4汇报了中介机制检验的回归估计结果。列（1）、列（2）的估计结果表明，城市蔓延显著促进了产业结构合理化程度的提升（E为逆向指标），列（3）、列（4）的估计结果表明，产业结构合理化程度的提升有助于减缓城市环境污染，最终证实城市蔓延借助产业结构合理化间接减缓长江经济带的环境污染，假设2得到验证。

表4 中介机制检验估计结果

3.4 异质性分析

为了探究城市蔓延对不同区域、财政压力、城市规模水平城市环境污染的异质性影响，本文对长江经济带108个城市进行划分。（1）区域异质性：将样本城市划分为东部地区（上海、江苏、浙江）、中西部地区（安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南）；（2）财政压力异质性：以财政收支差距与财政支出的比重衡量财政压力，并按照样本期平均值将样本城市划分为财政压力低的城市和财政压力高的城市两个组别；（3）城市规模异质性：根据国务院发布的《关于调整城市规模划分标准的通知》，按照2003 年城区常住人口将样本城市划分为大城市（100万及以上）、中小城市（100万以下）两种类型。下页表5报告了异质性分析估计结果。表5 列（1）、列（2）的实证结果显示，在区域异质性方面，城市蔓延对中西部地区城市环境污染的影响显著为负，对东部地区城市环境污染的影响不显著。可能的原因是相比于中西部地区，东部地区经济实力更强，工业发展历史更久，早期“先污染、后治理”的发展模式已经对下游城市产业布局造成不可忽视的负面影响，此时地方经济发展与工业污染排放脱钩的难度加大，地方政府大力度治理环境污染问题的机会成本加大，而城市蔓延的环境改善作用需要通过政府主动推动地方产业结构变化来实现，因此下游地区城市蔓延对环境污染的改善效果不理想，而上、中游城市则更加游刃有余。表5列（3）、列（4）的实证结果显示，在财政压力异质性方面，城市蔓延对财政压力低的城市的环境污染影响显著为负，对财政压力高的城市的环境污染影响不显著。在财政压力高的城市，地方政府受制于更高的财政收支约束，削弱其有序推进城市蔓延的能力，此时城市蔓延对环境污染的抑制作用不佳。表5列（5）、列（6）的实证结果显示，在城市规模异质性方面，中小城市的城市蔓延系数显著为负，大城市的城市蔓延系数并不显著，表明城市规模会影响城市蔓延对环境污染改善作用的效果大小，而城市规模越小，城市蔓延的环境改善效应越明显。可能的原因是相较于大城市，中小城市的人口和经济规模较小，城市规模小于合理区间，城市蔓延式扩张会带来城市规模的扩大，并且基于边际效应递减的缘故，中小城市在城市蔓延式扩张中收益更大，即城市蔓延通过产业结构的调整以改善环境的效应更大。

表5 异质性分析估计结果

3.5 空间效应分析

表6 报告了空间杜宾模型的估计结果。实证结果显示，空间杜宾模型（SDM）的空间自回归系数ρ在1%的水平上显著为正，表明环境污染存在显著的空间相关性；城市蔓延及其空间滞后项系数均显著为负，意味着在长江经济带范围内，城市蔓延有助于同时减缓本地以及周边城市的环境污染。可能的原因是，地理距离越近的城市，越可能在城市蔓延引发的人员、产业跨城市转移中，促进周边城市劳动力资源的增加，也能通过产业转移优化周边城市产业空间布局，促进周边城市产业结构合理化程度提高，实现资源配置效率和城市生产效率提升，最终改善周边城市的环境污染问题。

表6 空间杜宾模型估计结果

根据空间杜宾模型的估计结果，本文进一步估计了城市蔓延影响环境污染的直接效应（本地效应）、间接效应（空间溢出效应）以及总效应，其中，直接效应与间接效应之总和即为总效应。表7 报告了空间效应估计的分解结果。结果表明，无论是否加入控制变量，城市蔓延的直接效应、间接效应以及总效应均在1%的水平上显著为负，且间接效应大于直接效应，意味着城市蔓延对长江经济带环境污染的影响具有明显的空间溢出效应，假设3 得以验证。其原因是城市蔓延伴随着产业转移，同时我国环境规制不断加强，从而推动绿色技术的进步，实现先进生产设备和先进技术的引进与使用，发挥节能减排和绿色发展的作用。

表7 空间效应估计分解结果

4 结论

在新型城镇化战略深入推进的背景之下，探索城市发展与生态环境治理综合施策的协同路径，对实现我国城市经济低碳绿色发展具有较为重要的理论与现实意义。同时，现有文献就城市蔓延究竟是加剧还是减缓环境污染问题的研究结论存在分歧。在此背景下，本文利用统一化夜间灯光数据反映城市蔓延情况，并匹配2003—2020 年长江经济带108个城市的面板数据，实证研究城市蔓延的环境效应及其作用机制，在此基础上进行异质性和空间效应分析，得出以下结论：

第一，在长江经济带城市层面，城市蔓延减缓环境污染水平；按不同区域的分组研究发现，城市蔓延的环境改善效应在中西部地区城市显著成立，在东部地区城市不成立，并且在中西部地区城市这一改善效应更为明显；按不同财政压力的分组研究发现，城市蔓延的环境改善效应在财政压力低的城市显著成立，在财政压力高的城市不成立；按不同城市规模的分组研究发现，城市蔓延的环境改善效应在中小城市显著成立，在大城市不成立，且人口规模小的城市，城市蔓延的环境改善效应更加明显。

第二，基于空间溢出效应的实证结果表明，城市蔓延减缓环境污染水平，城市蔓延影响环境污染的直接效应与间接效应均显著为负，且间接效应远大于其直接效应，表明城市蔓延对环境污染的抑制作用具有明显的空间溢出效应，即邻市的城市蔓延也会抑制本市的环境污染。

第三，传导机制分析结果表明，城市蔓延通过提高城市产业结构合理化程度减缓环境污染水平，产业结构合理化是城市蔓延影响环境污染的重要传导机制。