王振華，孫學(xué)濤，景再方

(1. 沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110866；2.山東社會(huì)科學(xué)院 農(nóng)村發(fā)展研究所，山東 濟(jì)南 250002)

引言

霧霾污染是政府和社會(huì)公眾高度關(guān)注的問(wèn)題，中國(guó)霧霾污染呈現(xiàn)出發(fā)生頻率高、影響范圍廣、治理難度大的特點(diǎn)[1-2]。霧霾的產(chǎn)生是特定氣候條件與人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)綜合作用的結(jié)果。經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)必然會(huì)排放大量細(xì)顆粒物(PM2.5)，當(dāng)其排放量超過(guò)自然循環(huán)承載力時(shí)，受靜穩(wěn)天氣的影響，就會(huì)出現(xiàn)霧霾天氣[3]。霧霾污染帶來(lái)了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)后果，且這種影響越來(lái)越大[4]。以北京為例，霧霾污染帶來(lái)的人均健康成本從2003年的211.86元增加到2013年的526.51元[5]。近年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重大背景就是城市間交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善。以高速鐵路建設(shè)為代表的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)了城市間交通可達(dá)性的快速提升[6-7]。交通可達(dá)性是指各交通節(jié)點(diǎn)相互作用機(jī)會(huì)的大小，具體是指利用交通系統(tǒng)，從某一給定區(qū)位到達(dá)活動(dòng)地點(diǎn)的便利程度[7-8]。有文獻(xiàn)開(kāi)始討論高鐵建設(shè)及交通可達(dá)性提升對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響[6,9-10]，但限于數(shù)據(jù)的可得性，未見(jiàn)文獻(xiàn)討論高鐵及城市間交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響。本文嘗試作出的貢獻(xiàn)是，采用2005—2012年全國(guó)283個(gè)城市MODIS及MISR中 PM2.5濃度柵格數(shù)據(jù)，建立空間計(jì)量模型分析城市間交通可達(dá)性與霧霾污染的關(guān)系。初步的觀(guān)點(diǎn)是：城市間交通可達(dá)性的提升會(huì)促進(jìn)城市間要素和產(chǎn)業(yè)優(yōu)化配置，提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率，降低霧霾污染。

一、文獻(xiàn)綜述與理論分析

關(guān)于中國(guó)城市霧霾污染的相關(guān)研究早期主要集中于自然科學(xué)領(lǐng)域及資源與環(huán)境領(lǐng)域，關(guān)注的問(wèn)題包括霧霾產(chǎn)生的自然機(jī)理、污染源等[2,11-12]。隨著城市霧霾數(shù)據(jù)的逐步豐富，部分學(xué)者開(kāi)始從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析影響城市霧霾污染的經(jīng)濟(jì)成因及其解釋因素。從經(jīng)驗(yàn)上看，美國(guó)、歐洲、日本等在20世紀(jì)的工業(yè)化過(guò)程中都曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)嚴(yán)重的霧霾污染[13]。上升為一般規(guī)律，霧霾污染是經(jīng)濟(jì)體在工業(yè)化發(fā)展時(shí)期普遍存在的問(wèn)題，屬于特定發(fā)展階段的共性問(wèn)題：隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，環(huán)境污染會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重，但隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)及經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，環(huán)境污染會(huì)逐步降低，這被稱(chēng)之為環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)，即環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間存在倒“U”型關(guān)系[14-16]。因此，快速跨過(guò)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)拐點(diǎn)是解決中國(guó)霧霾污染的關(guān)鍵。此外，城鎮(zhèn)化發(fā)展、產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、外商直接投資、能源強(qiáng)度、政治性藍(lán)天等因素也相繼被學(xué)者們證實(shí)會(huì)影響霧霾污染[2,12,16-19]。

近年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)大背景是高鐵、公路等交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來(lái)的城市間交通可達(dá)性的快速提升[6-7]，學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注交通可達(dá)性提升帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果，但相關(guān)研究主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、空間布局、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等方面[6,7,9-10]，并未關(guān)注其對(duì)資源與環(huán)境的影響。交通可達(dá)性是一個(gè)空間變量，而霧霾污染也具有空間屬性[20-21]，因此二者間是否具有因果關(guān)系是一個(gè)有趣的問(wèn)題。在空間維度上，區(qū)域間的霧霾具有相關(guān)關(guān)系，這種相關(guān)關(guān)系表現(xiàn)為空間溢出效應(yīng)[20-21]，原因有二：一是自然因素，二是經(jīng)濟(jì)因素。一方面，在霧霾的生成過(guò)程中，靜穩(wěn)天氣對(duì)霧霾有重要影響，相近區(qū)域間的天氣狀態(tài)類(lèi)似，會(huì)有助于促進(jìn)鄰近區(qū)域同時(shí)產(chǎn)生霧霾。在霧霾產(chǎn)生后，風(fēng)力會(huì)促使霧霾在區(qū)域間不斷遷移和流動(dòng)，影響鄰近區(qū)域的霧霾污染情況[3]。另一方面，受經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)的影響，鄰近區(qū)域間霧霾污染會(huì)存在空間相關(guān)性。相鄰城市間的要素稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平等變量相近，這可能導(dǎo)致霧霾污染產(chǎn)生的概率及數(shù)量接近[21-22]。而區(qū)域經(jīng)濟(jì)體間的動(dòng)態(tài)要素稟賦變化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)績(jī)效等變量都會(huì)受交通可達(dá)性的影響，即區(qū)域經(jīng)濟(jì)體間在空間維度上的經(jīng)濟(jì)交流要依賴(lài)交通基礎(chǔ)設(shè)施，交通可達(dá)性會(huì)影響區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)交流程度[23-24]。因此，交通基礎(chǔ)設(shè)施及由此決定的城市間交通便利性可能會(huì)影響霧霾污染的空間表現(xiàn)。從理論上講，交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響可能主要是通過(guò)促進(jìn)要素、技術(shù)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)等在區(qū)域和城市間的流動(dòng)而發(fā)生作用。即交通可達(dá)性提升會(huì)縮短流動(dòng)時(shí)間、降低流動(dòng)成本和摩擦力，進(jìn)而優(yōu)化要素、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)等在空間上的布局，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效率，降低霧霾污染(圖1)。

圖1 交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響機(jī)制

具體而言，本文認(rèn)為交通可達(dá)性可以通過(guò)三個(gè)方面影響城市霧霾污染。

一是交通可達(dá)性提升帶來(lái)的要素配置效應(yīng)。在初始的靜態(tài)均衡狀態(tài)下，由于空間等維度上摩擦力的存在，不同城市間的要素回報(bào)不一致?？紤]兩個(gè)城市，生產(chǎn)要素在A城市的回報(bào)Rp低于該要素在B城市的回報(bào)RC，假定要素在城市間的流動(dòng)成本為CM，因此要素在A、B城市間的流動(dòng)凈回報(bào)為RC-RP-CM。當(dāng)要素在A、B城市間的回報(bào)差異值RC-RP大于流動(dòng)成本CM時(shí)，要素會(huì)流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置；當(dāng)要素在A、B城市間的回報(bào)差異值RC-RP等于或小于流動(dòng)成本CM時(shí)，要素便不會(huì)流動(dòng)。交通可達(dá)性變化會(huì)使要素流動(dòng)成本CM下降，導(dǎo)致凈回報(bào)RC-RP-CM會(huì)上升，更多的優(yōu)質(zhì)要素會(huì)流向B城市，實(shí)現(xiàn)要素優(yōu)化配置。要素的優(yōu)化配置可以促進(jìn)技術(shù)效率提升，也有利于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展跨越環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)的拐點(diǎn)，會(huì)降低霧霾污染

二是交通可達(dá)性提升帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染間的關(guān)系在理論上呈倒“U”型，符合庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)，即在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)初級(jí)階段，隨著工業(yè)化比重的增加，會(huì)加劇霧霾污染；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步升級(jí)，尤其是高級(jí)服務(wù)業(yè)占比的上升，會(huì)降低霧霾污染。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)過(guò)程中，交通可達(dá)性會(huì)起到促進(jìn)作用。隨著城市可達(dá)性的提高，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的成本下降。對(duì)產(chǎn)業(yè)外移的城市而言，有助于淘汰落后產(chǎn)業(yè)，提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平；對(duì)于承接外移產(chǎn)業(yè)的城市而言，雖然承接的不是高端制造業(yè)和服務(wù)業(yè)，但相對(duì)比其自身產(chǎn)業(yè)而言，也會(huì)提升其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。交通可達(dá)性提升對(duì)霧霾污染的產(chǎn)業(yè)升級(jí)效應(yīng)取決于城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平：在初期，交通可達(dá)性可以通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)增加霧霾污染，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步升級(jí)，交通可達(dá)性提升帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)有助于降低霧霾污染水平。

三是交通可達(dá)性提升帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)。有研究指出產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)加劇霧霾污染，原因在于集聚會(huì)擴(kuò)大單位面積內(nèi)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密度和污染排放密度，排放的污染物會(huì)有更大概率超過(guò)自然的承載力度，加上靜穩(wěn)天氣的作用，便會(huì)加劇霧霾污染[17]。通常，同一產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)要素會(huì)嘗試在特定空間內(nèi)集聚，以獲得規(guī)模效應(yīng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。在初始階段，交通可達(dá)性提升會(huì)打破集聚的原始均衡，促進(jìn)集聚水平提升。集聚規(guī)模的增加會(huì)擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的霧霾等污染排放，因此交通可達(dá)性會(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)增加霧霾排放。當(dāng)然，隨著集聚經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)逐步下降直至為負(fù)值時(shí)，交通可達(dá)性提升便不再增加集聚規(guī)模，不會(huì)通過(guò)此條路徑影響霧霾污染。有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，集聚對(duì)污染的影響也可能為負(fù)，原因在于集聚會(huì)加快技術(shù)創(chuàng)新的溢出，有利于改善環(huán)境質(zhì)量，這與經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段相關(guān)。綜上，本文認(rèn)為交通可達(dá)性帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)對(duì)霧霾污染的影響在初始階段應(yīng)該會(huì)增加污染，隨后的影響可能會(huì)逐步降低或不顯著。

二、模型與數(shù)據(jù)

(一)模型設(shè)定

分析經(jīng)濟(jì)體環(huán)境污染的相關(guān)計(jì)量建模大都基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)(EKC)[14-15]。在工業(yè)化發(fā)展初期，隨著資源使用量的增加以及政府追求經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長(zhǎng)、環(huán)保意識(shí)及監(jiān)督不強(qiáng)，霧霾等環(huán)境污染會(huì)上升，但隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步升級(jí)、技術(shù)水平的提升及環(huán)保意識(shí)和監(jiān)督力度增強(qiáng)，能耗水平下降，環(huán)境會(huì)逐步改善，這被學(xué)者們歸納為環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)。環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)揭示了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與霧霾污染的關(guān)系。因此，本文對(duì)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)進(jìn)行擴(kuò)展，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一次項(xiàng)及二次項(xiàng)的基礎(chǔ)上，加入交通可達(dá)性指標(biāo)作為核心解釋變量，分析其對(duì)霧霾污染的影響。

已有文獻(xiàn)證實(shí)了不同區(qū)域間的霧霾污染存在空間上的相關(guān)關(guān)系，采用傳統(tǒng)計(jì)量模型會(huì)由于誤差項(xiàng)的空間相關(guān)造成估計(jì)結(jié)果的不可信[20-21,25]，因此本文將采用空間計(jì)量模型檢驗(yàn)交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響?？臻g計(jì)量模型有多種形式，文獻(xiàn)中主要采用空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(也可稱(chēng)為空間自回歸模型，SAR)，及同時(shí)考慮空間誤差項(xiàng)和空間滯后項(xiàng)的模型，即帶空間滯后誤差項(xiàng)的空間滯后模型(SARAR)。本文選擇SARAR模型進(jìn)行基準(zhǔn)的回歸分析，同時(shí)給出空間誤差模型及空間滯后模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。SARAR模型的具體形式為：

Haze=ρWY+Xβ+μ,μ=λWμ+ε

(1)

式(1)中：Haze為霧霾污染，作為被解釋變量；X為模型中的一系列自變量，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展一次項(xiàng)、二次項(xiàng)、交通可達(dá)性及其他變量等；W為空間權(quán)重矩陣，本文選擇地理距離空間權(quán)重矩陣；β為估計(jì)系數(shù)，ε則為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，ε～N(0,σ2In)；λ是殘差自回歸系數(shù)，ρ是空間滯后系數(shù)。

將式(1)按照環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)(EKC)進(jìn)行拓展：

(2)

式(2)中：i代表樣本城市，t代表時(shí)間項(xiàng)，具體為年份，gdpper代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展一次項(xiàng)， gdpper2為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)， acc代表交通可達(dá)性。

本研究加入的控制變量包括：能源強(qiáng)度指標(biāo)[26]、綠地覆蓋率[27]、財(cái)政預(yù)算收入與政府規(guī)模指標(biāo)[28]、城鎮(zhèn)化發(fā)展水平[23]，以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)、消費(fèi)水平、信息化水平、金融發(fā)展水平等[12,26]。

最終，本文的SARAR模型形式為：

α6finincit+α7finicalit+α8consumit+α9govit+α10urbit+α11strupit+α12strrait+

α13inforit+α14indaggit+α15seraggit+μit,μ=λWμ+ε

(3)

式(3)中：energy代表能源強(qiáng)度指標(biāo)；greenland代表綠地覆蓋率指標(biāo)；fininc代表財(cái)政預(yù)算收入水平；consum代表消費(fèi)水平；gov為政府財(cái)政支出占比；finical代表金融發(fā)展水平；strup為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指標(biāo)；strra為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)；urb代表城鎮(zhèn)化發(fā)展水平； infor代表信息化發(fā)展水平；indagg為制造業(yè)集聚水平；seragg為服務(wù)業(yè)集聚水平。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究對(duì)象為中國(guó)大陸地級(jí)及以上的283個(gè)城市。在2015年，中國(guó)大陸地級(jí)及以上城市總量為295個(gè)(包括4個(gè)直轄市、15個(gè)副省級(jí)城市等)，本研究刪除了行政單位發(fā)生過(guò)變更的地級(jí)城市(如巢湖市等)和數(shù)據(jù)缺失的城市(如拉薩市、中衛(wèi)市、隴南市等)；另外，考慮到交通可達(dá)性的量化方法，也刪除了海南省的?？谑泻腿齺喪校罱K獲得了2005—2012年283個(gè)城市的均衡面板數(shù)據(jù)。

本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于以下三個(gè)方面。

一是霧霾數(shù)據(jù)。本文的霧霾數(shù)據(jù)來(lái)自于美國(guó)哥倫比亞大學(xué)國(guó)際地球科學(xué)信息網(wǎng)路中心(CIESIN)，該數(shù)據(jù)中心依托社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和應(yīng)用中心(SEDAC)公布衛(wèi)星搭載的中分辨率成像光譜儀(MODIS)和多角度成像光譜儀(MISR)測(cè)算得到氣溶膠光學(xué)厚度圖像，可被轉(zhuǎn)換得到PM2.5濃度的柵格數(shù)據(jù)。本文采用ArcGIS軟件將此數(shù)據(jù)解析為中國(guó)大陸地級(jí)及以上城市PM2.5濃度數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)為連續(xù)3年數(shù)據(jù)的移動(dòng)平均值。

二是交通可達(dá)性數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)中交通可達(dá)性的量化方法包括時(shí)間可達(dá)性和空間可達(dá)性?xún)煞N。由于空間距離在時(shí)間維度上變化較小，在面板數(shù)據(jù)模型中不宜采用，因此本文采用時(shí)間可達(dá)性[8,10]。本研究借鑒丁如曦和倪鵬飛[10]的研究，計(jì)算城市間的公路、普通鐵路及高速鐵路出行的最短交通時(shí)間。具體方法是按照《全國(guó)鐵路旅行時(shí)刻表》，對(duì)應(yīng)中國(guó)高鐵開(kāi)通線(xiàn)路及城市，逐個(gè)搜集各城市與北上廣深4個(gè)城市間的最短出行時(shí)間作為最短交通時(shí)間。對(duì)于未開(kāi)通高鐵的城市，進(jìn)一步計(jì)算對(duì)比公路與普通鐵路的最短交通時(shí)間，計(jì)算方法是采用交通運(yùn)營(yíng)里程除以運(yùn)行時(shí)速。公路運(yùn)行時(shí)速采用60公里/小時(shí)，鐵路時(shí)速采用丁如曦和倪鵬飛[10]的標(biāo)準(zhǔn)，即140公里/小時(shí)。最短交通時(shí)間與交通可達(dá)性為負(fù)向指標(biāo)，因此在進(jìn)行檢驗(yàn)分析的過(guò)程中取倒數(shù)值。

三是其他的城市經(jīng)濟(jì)相關(guān)變量。原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于對(duì)應(yīng)年份《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》的整理和測(cè)算，各價(jià)格平減指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于對(duì)應(yīng)年份和省份的省市統(tǒng)計(jì)年鑒。

另外，需要特別交代產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化及產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)的量化方法。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指標(biāo)的計(jì)算公式為 ：

(4)

式(4)中，t為時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，θjt代表t時(shí)期j產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值之比。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)的計(jì)算公式為：

(5)

式(5)中，GDPh表示第h產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值；L表示勞動(dòng)力要素?cái)?shù)量；Lh表示第h產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量。

產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)的量化方法采用區(qū)位熵指數(shù)進(jìn)行，具體的數(shù)據(jù)處理和測(cè)度過(guò)程借鑒程中華和于斌斌[29]的研究。

其他變量量化方法為：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量采用人均GDP量化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平二次項(xiàng)為人均GDP平方；能源強(qiáng)度指標(biāo)采用單位工業(yè)用電量的GDP產(chǎn)出量化(萬(wàn)元/萬(wàn)千瓦時(shí))；綠地覆蓋率的量化方法是建成區(qū)綠化覆蓋率 (%)；財(cái)政預(yù)算收入的量化采用地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)收入(萬(wàn)元)；城市消費(fèi)水平指標(biāo)則采用人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額量化(萬(wàn)元/人)；財(cái)政支出占比的量化方法是采用地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出占GDP比重(%)；金融發(fā)展指標(biāo)為年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額占GDP比重(%)；城鎮(zhèn)化發(fā)展水平指標(biāo)的量化采用城鎮(zhèn)化率指標(biāo)；信息化發(fā)展水平指標(biāo)的量化方法是國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)量化(戶(hù))。在處理過(guò)程中，所有的物質(zhì)資本變量都取對(duì)數(shù)值。

(三)中國(guó)城市間交通可達(dá)性描述統(tǒng)計(jì)及霧霾污染變動(dòng)

從數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)看(表1)，在2005—2012年間，中國(guó)大陸各城市到北京、上海、廣州、深圳間的最短旅行時(shí)間平均值從8.677小時(shí)逐步下降至2012年的5.956小時(shí)，交通可達(dá)性不斷提升；各樣本城市PM2.5均值在2008年前一直保持上升趨勢(shì)，2008年后開(kāi)始逐步下降，這與中國(guó)經(jīng)濟(jì)整體波動(dòng)有顯著的相關(guān)性。

表1 中國(guó)城市間交通可達(dá)性及PM2.5描述

三、實(shí)證分析結(jié)果

(一)交通可達(dá)性對(duì)城市霧霾污染的影響

本文借助Stata14.0軟件對(duì)城市間的交通可達(dá)性及城市霧霾污染指標(biāo)進(jìn)行空間相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)方法選擇文獻(xiàn)中出現(xiàn)較多的Moran’s I指數(shù)[24]，Moran’s I的計(jì)算公式為：

(6)

從Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果看，中國(guó)城市間的霧霾污染呈現(xiàn)顯著的空間相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為正證明城市間的霧霾污染存在空間溢出效應(yīng)，這與已有研究的發(fā)現(xiàn)一致，也與我們的預(yù)期相符。無(wú)論是霧霾生成過(guò)程還是霧霾生成后的流動(dòng)過(guò)程，都會(huì)發(fā)生空間上的溢出。本文同時(shí)也發(fā)現(xiàn)城市間交通可達(dá)性也在顯著的空間相關(guān)關(guān)系，這與交通可達(dá)性的定義及測(cè)度方法一致，也與交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在空間上的選擇有關(guān)。由于Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果較為一致，且都通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，本文不給出具體的檢驗(yàn)結(jié)果(表2)。

表2 空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果

在空間相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文采用SARAR模型(基準(zhǔn)模型)檢驗(yàn)交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響。在分析的過(guò)程中，為對(duì)比結(jié)論的穩(wěn)健性，本部分同時(shí)給出了空間滯后模型和空間誤差模型的估計(jì)結(jié)果，也給出含控制變量及不含控制變量的模型估計(jì)結(jié)果。

首先分析不含控制變量的三個(gè)模型。從基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果看，空間誤差項(xiàng)及空間滯后項(xiàng)都通過(guò)了顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明城市間的霧霾污染存在顯著的空間效應(yīng)，且為空間溢出效應(yīng)，與Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果一致，也證實(shí)了已有文獻(xiàn)的結(jié)論。從空間滯后模型看，自回歸系數(shù)為正值，但是同時(shí)考慮了空間誤差效應(yīng)后，SARAR模型基準(zhǔn)回歸顯示空間誤差項(xiàng)系數(shù)為正，自回歸系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明不考慮空間誤差效應(yīng)是不合理的，需要采用SARAR模型。但從本研究的核心解釋變量看，三種模型的估計(jì)結(jié)果較為一致。經(jīng)濟(jì)發(fā)展一次項(xiàng)及二次項(xiàng)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，一次項(xiàng)系數(shù)為正，二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染間存在顯著的因果關(guān)系，具體呈現(xiàn)為倒“U”型關(guān)系，證實(shí)了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)。

交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響也通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)(1%的顯著性水平)，系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明交通可達(dá)性的提升會(huì)降低霧霾污染，初步證實(shí)了本文的觀(guān)點(diǎn)。從理論上講，交通可達(dá)性提升對(duì)霧霾污染的影響機(jī)制可能包括三個(gè)路徑：首先是要素配置效應(yīng)，其次是產(chǎn)業(yè)升級(jí)效應(yīng)，最后是產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)。從基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果看，上述三種效應(yīng)對(duì)霧霾污染的綜合影響為負(fù)。但是三種機(jī)制的具體作用方向需要進(jìn)一步討論，本文將在下一部分通過(guò)構(gòu)建交互項(xiàng)的方式進(jìn)一步檢驗(yàn)交通可達(dá)性提升對(duì)霧霾污染影響的具體作用機(jī)制。

加入能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、產(chǎn)業(yè)集聚等控制變量后，核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果仍然穩(wěn)健。經(jīng)濟(jì)發(fā)展一次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，經(jīng)濟(jì)發(fā)展二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)論一致。三個(gè)考慮了控制變量的模型中，交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)論也一致。

從其他控制變量的估計(jì)結(jié)果看，估計(jì)結(jié)果顯著且較為穩(wěn)健的變量包括財(cái)政收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)。具體而言，財(cái)政收入對(duì)霧霾污染存在顯著正向影響，與潘敏杰等[30]的研究結(jié)論一致。地方政府可能為了獲得更多的財(cái)政收入降低對(duì)排污企業(yè)的環(huán)境管制，政府也可能為了獲得更多的稅收而降低環(huán)境準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)和門(mén)檻，出現(xiàn)“資本挾持環(huán)境治理”的現(xiàn)象，這些都將增加霧霾污染[30]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指標(biāo)顯著增加了霧霾污染，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)會(huì)顯著降低霧霾污染。樣本期內(nèi)，中國(guó)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍以工業(yè)化為主導(dǎo)，服務(wù)業(yè)水平比較低，且服務(wù)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)中主要以低端服務(wù)業(yè)為主，因此在產(chǎn)業(yè)的高級(jí)化過(guò)程中，主要產(chǎn)業(yè)的能耗水平較高，房地產(chǎn)、水泥等產(chǎn)業(yè)造成了大量的霧霾污染源排放，會(huì)導(dǎo)致霧霾污染增多。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化會(huì)提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率，降低單位能耗，有助于降低環(huán)境污染及霧霾污染。制造業(yè)及服務(wù)業(yè)集聚會(huì)增加霧霾排放，說(shuō)明中國(guó)城市的產(chǎn)業(yè)集聚雖然有利于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的釋放，但是會(huì)增加要素及能源在城市的過(guò)多使用，不利于降低霧霾污染。其他控制變量的估計(jì)結(jié)果不一一解釋。

(二)內(nèi)生性討論及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本部分進(jìn)一步對(duì)已有結(jié)論的穩(wěn)健性進(jìn)行討論，從內(nèi)生性和變換空間權(quán)重矩陣兩方面展開(kāi)(表3)。

交通可達(dá)性與霧霾污染間可能存在互為因果的關(guān)系。例如，在現(xiàn)實(shí)中，北京的霧霾污染較為嚴(yán)重，則會(huì)通過(guò)優(yōu)化其與周邊城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施以便產(chǎn)業(yè)外移，降低城市污染。當(dāng)然，模型也可能存在遺漏霧霾污染重要解釋變量(例如天氣因素等)的內(nèi)生性問(wèn)題。本文選擇工具變量來(lái)解決模型的內(nèi)生性問(wèn)題。工具變量的選擇需要滿(mǎn)足兩個(gè)條件：一是該變量對(duì)因變量沒(méi)有直接的影響，二是與內(nèi)生解釋變量間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。本文認(rèn)為城市內(nèi)的高等學(xué)校數(shù)量是交通可達(dá)性的一個(gè)合理工具變量，其原因是：其一，大學(xué)生在學(xué)校和家庭間的往返及旅游是交通旅客運(yùn)輸?shù)闹匾M成，因此高等學(xué)校數(shù)量越多，可能對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的要求越高，交通可達(dá)性可能就越高；其二，城市的高等學(xué)校大部分是在20世紀(jì)建立，因此高等學(xué)校數(shù)量對(duì)近年來(lái)的霧霾污染沒(méi)有直接影響。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于SARAR面板數(shù)據(jù)模型不支持工具變量估計(jì)命令，因此本文選擇普通面板數(shù)據(jù)GMM模型來(lái)進(jìn)行估計(jì)。同時(shí)，本部分也更換了空間權(quán)重矩陣，給出了采用空間0-1鄰接矩陣的三個(gè)模型估計(jì)結(jié)果。

從模型的估計(jì)結(jié)果看，核心解釋變量與基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果較為一致，4個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果都顯示交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染有顯著影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展一次項(xiàng)及二次項(xiàng)對(duì)霧霾污染也有顯著影響。這說(shuō)明考慮了內(nèi)生性及更換了空間權(quán)重矩陣后，基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)論仍然較為穩(wěn)健。

(三)進(jìn)一步討論：區(qū)域差異

中國(guó)城市霧霾污染存在區(qū)域間的差異[22]，并且中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也存在東中西區(qū)域間的發(fā)展差異[6]，因此城市間交通可達(dá)性提升對(duì)霧霾污染的影響可能存在區(qū)域間的差異。本部分按照東中西三個(gè)區(qū)域?qū)?83個(gè)樣本城市進(jìn)行細(xì)分，東部地區(qū)包括河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等省份所轄的99個(gè)市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等省份所轄的100個(gè)市；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏、新疆等省份所轄的84個(gè)市。細(xì)分樣本后，采用空間SARAR模型對(duì)細(xì)分樣本后的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新估計(jì)，同時(shí)給出含控制變量和不含控制變量的模型估計(jì)結(jié)果(表4)。

表4 交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染影響的區(qū)域差異

從細(xì)分區(qū)域樣本的估計(jì)結(jié)果看，東部區(qū)域和中部區(qū)域樣本的估計(jì)結(jié)果與整體樣本的估計(jì)結(jié)果相近，不展開(kāi)討論。西部區(qū)域樣本的估計(jì)結(jié)果與整體樣本的估計(jì)結(jié)果并不一致，且含控制變量和不含控制變量的西部區(qū)域樣本估計(jì)結(jié)果也不穩(wěn)健，說(shuō)明在西部地區(qū)，交通可達(dá)性與城市霧霾污染間的因果關(guān)系并不顯著和穩(wěn)健?？赡艿慕忉屖菍W(xué)者們所發(fā)現(xiàn)的中國(guó)區(qū)域間的霧霾污染存在俱樂(lè)部收斂情況[16]，西部地區(qū)霧霾污染情況較中、東部地區(qū)好，同時(shí)西部地區(qū)間的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)落后于中、東部地區(qū)，交通可達(dá)性水平略低，因此兩個(gè)變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系與中、東部地區(qū)并不一致。

(四)交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響機(jī)制檢驗(yàn)

本部分進(jìn)一步討論交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響機(jī)制。為甄別和檢驗(yàn)交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響路徑，本文通過(guò)引入交通可達(dá)性與機(jī)制變量的交互項(xiàng)來(lái)進(jìn)行回歸分析。根據(jù)理論部分的假定，本文構(gòu)建了交通可達(dá)性與城鎮(zhèn)化發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、制造業(yè)集聚等變量的交互項(xiàng)，分別代表要素配置效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)。需要說(shuō)明的是，要素包括勞動(dòng)力、土地、資本等。然而，在這些要素中，資本要素流動(dòng)取決于金融資本市場(chǎng)發(fā)育完善程度，與交通可達(dá)性關(guān)系很弱。土地要素則由于區(qū)位固定，其無(wú)法流動(dòng)。因此，交通可達(dá)性在要素配置上的作用就主要體現(xiàn)其對(duì)勞動(dòng)力要素流動(dòng)的作用。而勞動(dòng)力要素流動(dòng)的結(jié)果就表現(xiàn)為以常住人口比重所反映出的城鎮(zhèn)化水平上。因此，本文選擇交通可達(dá)性與城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的交互來(lái)體現(xiàn)要素配置效應(yīng)。在具體的分析過(guò)程中，由于初始變量與各交互項(xiàng)變量間可能存在多重共線(xiàn)性，為盡量降低多重共線(xiàn)性，本文對(duì)各初始變量做了去中心化的處理。本部分同時(shí)給出了含控制變量及不含控制變量的SARAR模型、SEM模型及SAR模型結(jié)果(表5)。

從模型估計(jì)結(jié)果看，核心解釋變量去中心化處理后，交通可達(dá)性、經(jīng)濟(jì)發(fā)展一次項(xiàng)、二次項(xiàng)指標(biāo)對(duì)霧霾污染的影響仍然顯著，城鎮(zhèn)化發(fā)展水平指標(biāo)也變得顯著，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的估計(jì)結(jié)果不再顯著，這與相關(guān)變量去中心化處理及模型加入了交互項(xiàng)有關(guān)。本文同時(shí)分區(qū)域?qū)|中西部三類(lèi)樣本進(jìn)行了影響機(jī)制檢驗(yàn)，與整體樣本結(jié)果相近，因此下文的分析主要針對(duì)整體樣本結(jié)果進(jìn)行討論。

從三個(gè)交互項(xiàng)變量的估計(jì)結(jié)果看，要素配置效應(yīng)指標(biāo)顯著為負(fù)，說(shuō)明交通可達(dá)性提升有效促進(jìn)了要素在區(qū)域間的流動(dòng)，提升了單位要素的產(chǎn)出及生產(chǎn)效率，因此可以降低霧霾污染。勞動(dòng)力要素為追求回報(bào)最大化會(huì)嘗試在部門(mén)間及區(qū)域間流動(dòng)，交通可達(dá)性提升有助于降低勞動(dòng)力要素的流動(dòng)成本，因此會(huì)提升勞動(dòng)力要素生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和降低霧霾污染。

交通可達(dá)性帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)效應(yīng)及產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)會(huì)增加城市霧霾污染。交通可達(dá)性提升會(huì)促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)及產(chǎn)業(yè)集聚。在現(xiàn)階段，由于樣本城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和集聚仍以工業(yè)化為主導(dǎo)，而工業(yè)化水平提升會(huì)顯著增加能源需求，因此會(huì)增加霧霾污染源的排放。需要仔細(xì)區(qū)分的是城市霧霾污染與單位產(chǎn)出霧霾污染是不同的。城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)及產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)由于技術(shù)水平提升及規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用降低單位產(chǎn)出的霧霾污染，但是在產(chǎn)業(yè)升級(jí)及產(chǎn)業(yè)集聚的過(guò)程中，必然帶來(lái)城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的增多，從霧霾污染的總體規(guī)模上講，交通可達(dá)性將更多的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)從其他區(qū)域引入了城市，因此會(huì)增加城市的霧霾污染總量。另外，部分普通地級(jí)城市在城市體系中屬于“中心—外圍”模型中的“外圍”城市，因此會(huì)承接中心城市的低端產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出及低端制造業(yè)在其內(nèi)部的集聚，相比于其原有產(chǎn)業(yè)而言，承接的產(chǎn)業(yè)會(huì)提升其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平及集聚水平，但這些產(chǎn)業(yè)的能耗較高、污染排放多，會(huì)增加霧霾污染。

從交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果看，交通可達(dá)性提升會(huì)通過(guò)要素配置效應(yīng)降低城市霧霾污染，而通過(guò)產(chǎn)業(yè)升級(jí)及集聚效應(yīng)增加城市霧霾污染，但總體而言，前者大于后者，交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的整體效應(yīng)為負(fù)，有利于降低霧霾污染。結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)，在初期，污染會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐步提升，隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，污染會(huì)開(kāi)始減少[13-15]。交通可達(dá)性對(duì)霧霾影響的相關(guān)機(jī)制中，在短期內(nèi)可能會(huì)有降低或增長(zhǎng)霧霾污染的異質(zhì)性影響，但是從長(zhǎng)期看，交通可達(dá)性提升有助于降低城市經(jīng)濟(jì)間的交通成本和摩擦力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和效率提升，進(jìn)而降低霧霾污染。當(dāng)然，其長(zhǎng)期影響是另外的故事，本文不進(jìn)一步展開(kāi)討論或檢驗(yàn)。

表5 交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響機(jī)制檢驗(yàn)

四、結(jié)論與討論

霧霾污染是現(xiàn)階段政府和社會(huì)公眾等關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，探索霧霾污染影響因素、尋求解決路徑有重要意義。霧霾污染有著空間屬性，其與同樣是空間變量的交通可達(dá)性間的因果關(guān)系并未引起學(xué)者重視，交通可達(dá)性所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響也并未被納入宏觀(guān)環(huán)境研究的相關(guān)分析框架。本研究基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)理論框架構(gòu)建空間計(jì)量模型，利用中國(guó)大陸283個(gè)地級(jí)城市MODIS及MISR中 PM2.5濃度的柵格數(shù)據(jù)檢驗(yàn)交通可達(dá)性對(duì)霧霾污染的影響。研究發(fā)現(xiàn)城市間的霧霾污染存在顯著的空間溢出效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染間存在倒“U”型關(guān)系；檢驗(yàn)結(jié)論證實(shí)交通可達(dá)性會(huì)顯著降低城市霧霾污染；以滯后一期的城市高等學(xué)校數(shù)量為工具變量，發(fā)現(xiàn)上述結(jié)論仍然穩(wěn)健。交通可達(dá)性提升對(duì)城市霧霾污染的短期影響主要通過(guò)要素配置效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)及集聚效應(yīng)來(lái)體現(xiàn)，具體而言交通可達(dá)性提升會(huì)通過(guò)要素配置效應(yīng)降低城市霧霾污染，會(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)升級(jí)及集聚效應(yīng)增加城市霧霾污染。

本文結(jié)論的政策啟示是明顯且重要的，霧霾污染與其他環(huán)境問(wèn)題一致，需要經(jīng)濟(jì)發(fā)展跨入高質(zhì)量發(fā)展階段才能徹底解決，在此過(guò)程中，有效的措施包括：通過(guò)優(yōu)化交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等手段，降低要素、技術(shù)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)等在城市間的流動(dòng)成本，促進(jìn)資源優(yōu)化配置和產(chǎn)品市場(chǎng)共享；針對(duì)霧霾污染的空間相關(guān)性，構(gòu)建霧霾防治的城市間聯(lián)動(dòng)機(jī)制。