人口增长城市化对环境的影响以二氧化碳排放为例).doc

人口增长 城市化对环境的影响
---以排放为例
The Impact of Population Growth, Urbanization on the environment
--An empirical study based onemissions
作者信息：
杨文芳（1975-）男，汉族，湖北潜江人，华中科技大学经济学院博士
研究方向：人口资源与环境
E-mail: hustyangwenfang@
工作单位：重庆科技学院法政与经贸学院经济系
邮政编码：401331
联系地址：重庆科技学院法政与经贸学院经济系
方齐云（1963- ），男，汉族，湖北孝感人，华中科技大学经济学院，系主任，教授，博士生导师，研究方向：发展经济学 循环经济
电话电话：[phone]（杨）；13007163366（方）

人口增长、城市化对环境的影响
—— 以排放为例
摘 要：基于1978-2007中国宏观经济时间序列数据，文章利用协整回归方法和误差修正模型（ECM），实证分析了人口增长、城市化水平、人均GDP和能源强度对二氧化碳排放的影响。结果显示，人口总量、城市化水平、人均GDP和能源强度与二氧化碳排放存在长期均衡关系。长期来看，人口总量对二氧化碳排放量的影响最大，城市化水平其次，人均GDP最小。短期来看，能源强度和人均GDP对二氧化碳排放波动影响较大，而人口总量和城市化水平影响不显著。结论对我国采取措施减少二氧化碳排放有一定的政策意义。
关键词：人口增长；城市化；排放；协整；误差修正模型
中图分类号：C922 文献标识码：A

The Impact of Population Growth, Urbanization on the environment
--An empirical study based onemissions
Abstract: Based on 1978-2007 China's macro-economic time-series data, using cointegration regression method and error correction model (ECM), the article have made an Empirical Analysis about the impact of population, urbanization level, per capita GDP and energy intensity on the carbon dioxide emissions. The results showed that the total population, urbanization level, per capita GDP，energy intensity and carbon dioxide emissions exists long-run equilibrium relationship. In long term, The impact of the total population on carbon dioxide emissions is the most, followed by the level of urbanization, The impact of per capita GDP is the smallest. In short term, energy intensity and GDP per capita is of significant impact on the emissions of carbon dioxide fluctuations，while the total population and urbanization level are of no significant impact. These conclusions have some policy implications for government to take measures to reduce carbon dioxide emissions.
Key words: population growth; urbanization; cointegration; ECM (Error Correction Model).

1、问题提出与文献综述
人口增长与城市化是人类发展的总趋势和普遍规律。前者表现为人口数量的增加，后者表现为人类群聚而居，形成村落，进而由村变镇，由镇变城，即城市化过程。人口学家将城市化理解为农村居民逐渐向城市迁移，农村人口转变为城市人口的过程，主要体现为城市人口占总人口比例不断上升、城市的数目及规模不断变大两个方面。经济学家则从产业结构转变去理解城市化，认为城市化是人们从农业经济向非农业经济转移，各种非农业发展的经济要素向城市集聚的过程，主要体现为农业经济占经济总额的比例下降和非农业经济所占比例上升。这两种理解是从不同的方面去理解同一种社会现象［1］。
人口增长与城市化会对环境产生怎样的影响？这个问题很早就引起了学者的关注。早前多关注人口总量增长所带来的环境资源问题。根据主要观点，可以分为两派［2］：悲观主义派和乐观主义派。前者以马尔萨斯、丹尼斯.梅多斯等为代表，早在1798年,马尔萨斯在其名著《人口原理》里提出人口按几何级数增加，而食物生产按算术级数增长，人口的增长必定受到资源约束的观点。1972年丹尼斯.梅多斯及其领导的罗马俱乐部发表了《增长的极限》，他们采用系统动力学计算机模型计算，认为人口的增长超过了资源的可获得性和地球的同化能力、废物承载能力，工业产出将耗尽能源和矿产，工业生产导致的环境污染也会超过地球的同化吸收能力，世界末日不可避免地来临。这两者缺点在于均假设技术是静态不变的，认为人口的增长会带来对粮食、能源和产品需求的增加，人口无限制的增长必然会带来粮食危机、能源的耗竭和环境污染，人口增长是资源耗竭和环境污染的根本。20年后，梅多斯将动态的技术进步引入系统，得到同样悲观的结论。与此相反，波斯拉普、赫曼.凯恩、朱利安.西蒙等反驳了马尔萨斯人口以指数形式增长的观点，引入了技术进步，认为人口增长与技术进步之间存在正相关关系，人口增长带来的技术进步或许能够永久的消除资源的限制。
城市化进程可以通过宏观和微观两种机制对产生环境的影响。宏观方面主要是城市化引起的产业结构变化。城市化阶段理论认为城市化分为两个阶段［3］，在城市化前期主要为工业化所推动，工业化发展吸引大量农村劳动力向城市集聚，城市化水平与工业化水平同时上升，工业的发展扩大不可避免的对环境造成破坏；在城市化后期进入后工业化时代，工业逐渐萎缩，第三产业占国民经济主导地位，第三产业发展吸引就业人口的能力更强，成为城市化的主要推动力，由于第三产业的环保性及经济增长的“收入效应”（指随着收入水平的提高，人们对美好环境的需求会增加，从而对政府形成巨大压力，迫使政府提高减排措施），这时城市化水平的提高会改善环境质量，城市化水平与环境污染成负向关系。综合两阶段来说，城市化对污染排放来说，应该是先促使排放增加，然后有抑制污染增加的作用。
微观机制就是城市化引起的人们生活方式的转变，Guan, D., et al［4］ (2008)分析了城市化所带来的生活方式变化对我国二氧化碳排放的影响。认为居民由农民转化为城市市民，生活方式转变主要体现在：一、交通方式的变化，由农村走向城市，居民的流动性和流动范围加大，运输方式也由原来的人力（步行自行车）、畜力（马车）运输向机动运输方式转变。二 消费结构转变，在我国农村现阶段消费主要为日常用品消费，而城镇居民主要以高能耗的家用电器等耐用消费品为主，两种消费结构的不同使得我国农村居民和城镇居民的年均能源消费量存在巨大差别。城市化会使我国居民整体人均能源消费量增加，对能源的需求也相应增加。而能源的生产和消费是环境污染产生的主要原因，所以城市化不可避免的会对环境带来负面的影响。

资料来源：2008年《中国能源统计年鉴》 （单位：kgce千克标准煤）
图1：我国居民的年人均能源消费量
从理论上讲，人口增长和城市化对环境的影响究竟是积极的还是消极的，并没有给出明确结论。
在实证方面，大多数研究结果表明人口增长对与二氧化碳排放量的增长有积极作用，而城市化水平的影响不确定。Rafael Morales-Lage［5］（2007）采用1975-1999年欧盟国家的面板数据，采用STIRPAT模型就人口增长对欧盟各国二氧化碳排放的影响进行了实证的研究，结果表明“老欧洲”国家的二氧化碳排放人口弹性系数小于1，而“新欧洲国家”的弹性系数大于1，即“新欧洲”国家的人口增长对二氧化碳排放的影响要大于“老欧洲”国家。Martínez-Zarzoso［6］ (2008)采用93个发展国家1975-1996年的面板数据，将发展中国家划分为高收入、低收入、中等收入三组国家，应用STIRPAT模型分析各组城市化水平、人口增长对二氧化碳排放的影响，结果表明人口增长是三组国家二氧化碳排放增加的主要原因，而城市化水平对不同国家影响不同，对于低收入和中等收入国家来说，城市化水平有正面影响，而对于高收入国家有负面影响。Stern DI(2008)［7］也采用国际面板数据和STIRPAT模型就人口增长城市化对环境的影响作了类似的研究，其创新之处在于环境指标取为二氧化碳排放量和二氧化硫排放量两种指标，且引入了家庭大小指标，认为发展中国家城市化和家庭小型化的趋势对环境有显著的负面影响.
对于我国人口增长及城市化对环境的影响，国内文献很少。大多数采用指数分解的方法（wang，2005；徐国良等，2006；胡初枝等，2008 ），将二氧化碳排放量分解为人口效应、能源结构效应、能源效率效应等，大多数研究结果表明我国人口增长是二氧化碳排放增加的原因之一。吴文恒、牛叔文［8］（2009）基于我国1957-2005年数据，采用单位人和概念模型，研究人口增长、消费水平提高对环境压力的影响。研究结果表明，1980以前人口增长是影响我国环境资源的主导因素，1980年以后，我国居民消费水平的上升是我国资源环境压力的主导因素。而城市化对环境影响的文献，目前还没发现。
以上研究还存在这样一个缺陷：（1）对于影响中国环境的因素研究较少。已有的研究所用的方法雷同（都是用指数分解方法），使得研究的因素多局限于能源的结构和能源的效率等有限的因素，而未考虑城市化等人类的行为对环境的影响。（2）对于时间序列的划分具有随意性，有的以5年为一个阶段，有的以10年为一个阶段。研究中多采取时间分段的方法，来分析不同时间段，不同因素对环境的影响，而很少研究环境与影响因素之间长期稳定的联系，即对变量之间内在本质联系研究不够。（3）对于各种因素短期波动对环境影响的幅度和时间跨度研究的较少，对相关变量之间相互作用的动态过程研究很少。
鉴于此，本文以（1）二氧化碳排放量为环境指标，采用STIRPAT模型分析多种因素对我国二氧化碳排放量的影响。（2）与已有文献采用面板数据不同，本文利用时间序列数据和协整模型分析二氧化碳排放量与各影响因素的长期均衡关系。（3）采用ECM模型分析各种影响因素短期波动对二氧化碳排放量波动的影响。

2、研究模型与数据
2.1 分析模型和变量的选取
Ehrtich和Holdren［9］（1971，1972）最先用IPAT模型来分析人口与人类活动对环境的影响，他们将影响环境的因素分解为三类:人口总量（P:population），人均消耗的能源（或资源A:affluence）和单位产出所造成的环境危害（T：technology表示生产的技术）。在此之后的几十年里，出现了该模型的几种变形式。如研究温室气体排放的kaya等式。Cole, M.A. 和 Neumayer, E［10］ (2004)发展的IMPAT等式和Schulze［11］（2004）采用的IPBAT等式。Cole, M.A. 和 Neumayer, E. (2004)的IMPAT等式将影响环境的因素分为 人口（p）、人均收入(A)、单位GDP所消耗的资源强度（C）和单位资源所造成的环境破坏（T）,该等式只是把IPAT中的技术分解为C和T两项。Xu et al（2005）［12］指出以前的研究都忽视了社会发展和社会管理对环境的影响，提出了IMPACTS模型，S代表社会发展，M代表社会管理。而Schulze（2004）指出人类的行为也是影响环境的重要因素，提出了IBPAT模型，其中B表示人类行为。I=PAT,I=PBAT,I=MPACTS等模型都是在保持其它因素不变时，分析某一种因素对环境的影响。这种方法在估计各种因素对环境的影响时很实用，但是潜在的假设是等式两边一定相等。为了克服这个缺点，Dietz和Rosa［13］（1994）在IPAT模型中引入了随机函数，即STIRPAT(stochastic Impacts by regression on population，affluence and technology)模型，最初其定义如下：
（1）
I为环境压力指标、P为人口因素、A为人均消费资源量、T为生产技术，、、、是要估计的系数，为随机误差项。
本文采取STIRPAT模型的对数形式，对（1）式取自然对数可得，下面计量回归方程：
（2）
为了研究我国区域人口增长和城市化对二氧化碳排放的影响，本文取两个人口变量：人口总量（P：population）和城市化水平(U:urbanization)，人口总量代表人口规模对环境的影响，城市化水平定义为城市人口与总人口之比，表示人口集聚对环境的影响。为人均GDP(RGDP)，T变量取能源强度（EI:energy intensity,即单位产出的能耗值，其倒数即单位能耗的产出，放映了能源利用的效率，即技术水平的高低）用来表示技术水平对环境的影响。
2.2 数据说明
碳排放的计算：由于我国统计数据缺少排放量数据。本文根据各地能源消费数据采用间接方法估算出各地排放量。根据IPCC关于计算温室气体排放的指导方法，能源消费引起的排放量可由下式求得：
（3）
式中，i为第i种能源燃料，C该地区总的排放量、为第i种能源燃料的排放量、为和i的含义同上文，为燃料中的碳含量；为能源中未被氧化而作为原料进入产品中所占的比例；O为碳的氧化分数，数值44和12分别为和C的摩尔质量。根据IPCC对国内数据测算，煤炭、石油、天然气的排放因子分别为24.7、 20.0和15.3，氧化系数分别为0.90、0.98和0.99。
工业化率、城市化率、能源强度、人口等数据由《新中国五十五年统计资料汇编》、 历年《中国统计年鉴》及《能源统计年鉴》相关数据计算得来。
表1：1978-2009年中国排放量、城市化率、能源强度、人口与人均GDP
年份
排放量
(亿吨)
城市化率
（%）
人均GDP
（元/人）
能源强度
（万吨标准煤/亿元）
人口
（亿人）
1978
10.62
17.92
381
15.68
9.63
1979
11.66
19.39
419
14.42
9.87
1980
12.65
19.87
463
13.26
10.59
1981
14.30
20.16
492
12.16
10.01
1982
15.28
21.13
527
11.64
10.17
1983
17.79
21.62
582
11.03
10.30
1984
18.93
23.01
695
9.79
10.44
1985
19.59
23.71
857
8.48
10.59
1986
20.94
24.52
963
7.87
10.75
1987
22.56
25.32
1112
7.19
10.93
1988
24.22
25.81
1365
6.18
11.10
1989
24.99
26.21
1519
5.70
11.27
1990
25.50
26.41
1644
5.27
11.43
1991
23.57
26.94
1892
4.75
11.58
1992
26.32
27.46
2311
4.05
11.72
1993
28.38
27.99
2998
3.29
11.85
1994
31.16
28.51
4044
2.55
11.99
1995
34.98
29.04
5045
2.19
12.11
1996
36.19
30.48
5845
1.98
12.24
1997
35.66
31.91
6420
1.77
12.36
1998
35.63
33.35
6796
1.59
12.48
1999
36.05
34.78
7158
1.51
12.58
2000
37.64
36.22
7857
1.41
12.67
2001
41.16
37.66
8621
1.33
12.76
2002
45.07
39.09
9398
1.27
12.85
2003
51.34
40.53
10541
1.29
12.92
2004
59.53
41.76
12335
1.27
13.00
2005
69.10
42.99
14053
1.22
13.08
2006
77.31
43.90
16165
1.16
13.14
2007
84.79
44.94
18934
1.06
13.21
2008
88.69
45.12
22108
1.05
13.28
2009
91.23
45.23
23436
1.01
13.34

3、 估计方法和结果
3.1单位根检验与协整分析
由于二氧化碳排放量、城市化水平、人口数量、人均GDP和能源强度均为时间序列，必须先检验这些变量的平稳性，并确定它们之间是否存在协整关系。本文采用ADF（Augmented Dichey-Fuller）对五个变量分别进行单位根检验，看其是否均为一阶单整，五个变量取对数分别记为InI、InU、InPOP、InEI、InRGDP，取对数后的一阶差分分别记为ΔInI、ΔInU、ΔInPOP、ΔInEI、ΔInRGDP。检验结果见表2.
表2：ADF单位根检验结果
变量
ADF检验统计量
检验形式
5%临界值
结论
In I
-10325
（C，T，1）
-1.9540
不平稳
InU
-0.9548
（C，T，1）
-2.6486
不平稳
InPOP
-1.2483
（C，T，2）
-1.9535
不平稳
InEI
-1.3658
（C，T，1）
-2.6560
不平稳
InRGDP
-1.0874
（C，T，2）
-1.9540
不平稳
ΔInI
-1.9572
（C，T，2）
-1.6221
平稳
ΔInU
-3.2856
（C，T，1）
-2.6522
平稳
ΔInPOP
-2.0299
（C，T，1）
-2.6603
平稳
ΔInEI
-2.3547
（C，T，2）
-1.9546
平稳
ΔInRGDP
-2.5748
（C，T，1）
--1.6223
平稳
注：本表中ADF检验采用Eviews5.0软件计算，ADF检验形式为（C,T,K），其中C和T表示带有常数项和趋势项，K为滞后阶数，是由AIC和SC值最小确定的。
由上表可知，五个变量的对数均为一阶差分平稳，这三个变量之间可能存在协整关系。协整检验的基本思想是：两个（或两个以上）非平稳的时间序列，若它们是同阶单整的，则变量之间的某种线性组合可能是平稳的，即变量之间可能存在着某种长期稳定的均衡关系（协整关系）。通常有两种方法用来检验变量之间的协整关系。一种是基于回归残差检验的EG两步法；一种是基于回归系数检验的Johansen协整检验。由于EG两步法要求样本量大，下面我们采用Johansen检验法对变量进行协整关系检验，验证五个变量间是否存在长期且稳定的均衡关系。Johansen协整检验是从向量自回归（VAR）出发，先确定合理的滞后期数，再通过Johansen似然比统计量检验协整向量的个数。从不存在协整关系（=0）这一零假设（）开始逐步检验，若接受，表明无协整关系；若拒绝，再从=1，依次做下去。若在拒绝，在处接受，则协整关系的个数为。
在进行协整之前，首先建立VAR模型确立合理的滞后期，这里根据无约束VAR模型的残差分析和AIC准则，确定其最优滞后期为2。由于协整检验选择的滞后阶数等于无约束VAR模型的最优阶数减1，因此协整检验的最优阶数为1.选取序列有均值，协整方程没有截距项对变量的长期关系进行检验，检验结果见表3：
表3: Johansen协整检验结果
特征值
似然比
5%临界值
1%临界值
零假设
备择假设
结论
0.6957
0.6287
80.8170
41.4979
68.52
47.21
76.07
54.46
r = 0
r≤1
r≥1
r≥2
拒绝
通过
由表3可知，在零假设:时，似然比统计量为80.8170，大于5%显著水平的临界值，故拒绝零假设，即认为二氧化碳与四个解释变量之间存在协整关系。在下一步的检验中，我们看到在零假设：时，似然比统计量为41.4979，小于5%水平的临界值，所以接受假设，即我们认为二氧化碳排放与城市化水平、人口、能源强度、人均GDP之间存在且仅存在一个协整关系，对应的协整方程为：
(4)
t =（-2.7104）（3.2829） （2.6103） （2.6538） （3.6447）
以上协整方程回归系数下面括号内数字为系数的t统计量，由上式可知回归系数均显著异于零。由于协整方程反应的是变量之间长期稳定关系，可知POP、U、RGDP、EI均对我国二氧化碳排放量有长期稳定的影响，且各个变量的增加均提高了我国二氧化碳的排放量。由于我们采用的是对数模型，其回归系数即弹性系数，分别为3.4695、1.4565、1.3854、0.8591。即以上各变量每提高1%，我国二氧化碳排放量分别增加3.4695%、1.4565%、1.3854%、0.85914%。这四个因素中人口总量的长期影响最大，其后依次为城市化水平、能源强度和人均GDP。
3.2误差修正模型估计
为了说明我国二氧化碳短期波动情况及其调整过程，我们建立误差修正模型来分析这些变量之间的短期相互影响和协整经济变量之间由非均衡状态向均衡状态调整的动态过程。根据残差不存在自相关为标准，选择各滞后阶数后，得到误差修正模型为：
(5)
t=（2.3642）（5.2417） （3.6825） （1.8634） （-1.2538） （-1.6468）
AIC=4.4204 SC=3.8445
其中，表示第一步回归残差的滞后项，表示经济系统对均衡状态的偏离程度。ECM回归结果表明，我国二氧化碳排放的短期波动可以分为5个来源：一是能源强度EI 的短期波动，这是二氧化碳拨动的主要来源；二是人均GDP的波动，它对二氧化碳波动的影响较能源强度小，但较其他的因素大，其统计系数显著；城市化水平和人口数量对二氧化碳的短期波动影响很小，值得注意的是人口数量的系数为负，且两者的回归系数统计不显著；第五个是经济变量对长期均衡状态的偏离（）导致的，这时，经济系统会以（-0.0042）的速度向均衡系统调整。不过的回归系数的p值不高，只是在10%的显著性水平才显著。
为了更好说明各变量波动对二氧化碳波动的影响，我们作出了二氧化碳排放量对各变量的脉冲反应函数图。由图1我们可以看到，二氧化碳排放量对EI和RGDP冲击反应均先增大后逐渐减小，分别在滞后6期和3期达到最大。而对U的冲击初始反应较小，之后逐渐增大，对population（人口）的冲击在3期后逐渐先减小。这说明在短期内对我国二氧化碳排放起主要作用的为能源强度和人均GDP的变化，而城市化水平和人口增长短期对二氧化碳排放的影响不显著。

图1：各变量的单位冲击对二氧化碳排放量的动态影响

4、结论
经济发展在改善人们生活质量，提高人们生活水平的同时，也带来了负面影响，就是环境污染。人口增长及人类的经济行为对环境的影响就成了现今研究的热点之一。与已有的大多数采用指数分解的文献不同，本文采用计量回归的方法，研究人口增长、城市化、经济增长及技术进步对环境的影响。
基于中国1978-2009年的时间序列宏观数据，本文使用了协整回归方法和误差修正模型，研究人口增长、城市化、经济增长和技术进步与二氧化碳排放量之间的长期均衡关系及短期波动作用。研究结果表明，二氧化碳排放量与人口总量、城市化水平、人均GDP和能源强度存在长期关系，在长期影响二氧化碳排放的因素中，人口总量影响最大，城市化水平其次，而人均GDP最小。以上各变量每提高1%，二氧化碳排放量分别增加3.4695%、1.4565%、1.3854%、0.85914%。人们生活质量的提高离不开高的人均GDP，城市化水平的提高也是历史发展的客观规律和总体趋势。这个研究结果隐含的政策意义就是为了达到人类提高生活水平的目的和适应人类发展规律，控制人口总量增长和提高能源利用效率，降低能源强度，才是长期减少环境污染的根本之策。
在影响二氧化碳排放短期波动的因素中，能源效率和人均GDP影响很大，而城市化水平和人口总量影响并不明显，原因在于我国实行控制人口增长的“计划生育”政策，短期内人口增长不显著，城市化水平在短期内变化也很小。能源强度短期作用和长期作用的“矛盾”表现，可能与能源消费的“反响效应（Respond Effect）”相吻合，即能源效率的提高短期内能减少能源的消费量，但是由于效率的提高，人们因技术进步能够获利的空间更大，因此而弱化了节能与环保的意识，使得长期内能源消费量与污染物的排放量不降反升，这说明能源效率的提高，短期内对于减少能源消费和污染物的排放量有显著作用，但长期来说，不一定减少能源消费和改善环境质量。减少二氧化碳的排放量，在提高能源利用效率的同时，应增强人们节能意识和环保意识，同时也说明在制度上征收资源税的必要性。
本文仅仅是针对中国个案特定阶段就人口增长与人类行为对环境的影响进行研究，环境指标的选取仅限于二氧化碳排放量，这两个方面的局限性使得结论不具有普遍性。采用不同的环境指标，针对不同的国家进行研究，是笔者下一步需要研究的方向。

参考文献

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