绿色新型城镇化对经济增长影响的实证研究

毛 雁 冰， 原 云 轲

(上海大学 经济学院，上海 200444)

改革开放以来，我国经济发展取得了巨大的成就，但是依靠劳动力和资源等生产要素的粗放型经济增长方式很大程度上是以牺牲环境为代价的，造成了对土地、资源、不可再生能源的滥用以及废水、废气、废渣的恶意排放，导致生态环境严重破坏、资源能源严重浪费、可再生能源利用率低，这种不可持续的发展方式促使人们去探索新的绿色经济增长模式。党的“十九大”提出，我们应该以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，加快农业转移人口市民化，支持资源型地区经济转型发展，实施区域协调发展战略。同时指出，要促进绿色发展理念的形成，倡导绿色发展方式和生活方式。因此，要充分发挥绿色新型城镇化对于改善环境问题、促进经济可持续发展的积极作用，使城镇化与环境保护有机结合，不断消除区域经济增长的差异，推动经济转型发展。

一、 问题提出

从工业化和城镇化的角度来看，进一步推进城镇化的发展，促进产业结构的升级，在产业部门和不同区域之间形成合理的资源配置，提高资源的使用效率，有利于打破原有增长机制的锁定效应，使新型城镇化成为新的经济增长驱动机制。经过改革开放四十年的发展，中国总体经济水平呈现不断上升的趋势，城镇化也处于快速发展阶段。2018年，我国常住人口城镇化率平均水平达到59.58%，东部发达城市城镇化率达到80%以上。然而，我国各地区经济存量以及增长速度表现出明显的差异，人均GDP较高的区域仍然集中在东南部沿海地区，而中西部的广大地区仍处于相对落后的地位。在我国经济和城镇化快速推进的过程中，不仅表现出地区间经济差异，而且出现了人口、经济、资源和环境不协调发展的局面。城镇化进程中，随着农村人口向城镇不断转移，人口数量和经济体量不断增加，城市基础设施不断完善，生产和生活空间逐渐扩大，生产方式过于粗放，常常以牺牲环境来发展经济，提高了能源消耗和环境破坏的速度，造成了二氧化碳、二氧化硫、生活及工业废水、固体废物等大量污染物的排放，生活垃圾的增长速度甚至超过城市化的增长速度，导致环境质量恶化，城市生活垃圾和废物排放的严重性不得不引起我们的重视。

绿色新型城镇化是一个基于人口、社会、经济、生态的动态演变过程，相较以往的城镇化而言，它不再只是简单的造城运动，也不仅仅是农村人口向城镇转移数量和规模的扩张，而是更加突出“以人为本”的核心理念，注重在城镇化转移的过程中，城乡人民生活质量的提高，城镇基础设施建设的完备，环境问题的改善，更强调实现城乡和区域的一体化发展。新型城镇化建设会对经济增长产生怎样的影响，能否减小地区间经济差异？绿色新型城镇化能否缓解城市的环境问题，使生产和生活由粗放式发展向质量型发展过渡？本文以生态环境为视角，通过阅读国内外相关文献，在阐述绿色新型城镇化内涵的基础上分析了绿色新型城镇化建设对经济增长的作用机制，并通过构建空间误差模型，采用城镇化率和生态环境指标从全国和地区两个角度实证分析绿色新型城镇化对经济增长的影响程度，检验绿色新型城镇化促进区域全面协调可持续发展和环境改善的成效，推动绿色经济、循环经济和低碳经济的高质量发展。

二、文献综述

关于城镇化的衡量指标及影响因素分析，Poumanyvong和刘婕等人使用了最常用的人口比重来测度城镇化率，即一个国家或地区城镇人口占总人口的比重，该指标在实际研究中得到了广泛应用。[1] [2]刘梦琴则是通过构建城镇化的指标体系来衡量城镇化水平，从经济、社会、人口和地理等方面对城镇化作了更全面的阐述。[3]对于影响城镇化的因素，Ofer专门研究了社会主义国家的城镇化情况，认为包括中国在内的一些国家推行的工业化战略很大程度上影响了城镇化水平，城镇化水平的提高尤其得益于制造业的快速发展。[4]马孝先提出要素投入、消费需求、金融深化、空间集聚、人口素质和政府作用等因素对城镇化的发展都发挥了积极作用。[5]熊湘辉等人从内源动力、外向动力、政府动力、市场动力四个方面来测度影响城镇化水平的动力因素。[6]对于城镇化发展中存在的问题，简新华等人认为城乡有别的户籍、劳动就业、社会保障、土地、住房、教育等二元制度是中国城镇化存在种种质量问题的制度原因，制度不完善是当前推进城镇化的主要障碍。[7]

从绿色新型城镇化内涵的阐述来看，Beall等人指出，城市化进程中要注重生态文明建设，尤其要加强自然资源保护、生态环境优化和产业结构升级等，最终实现城市的可持续发展。[8]董晓峰认为新型城镇化是实现人的城镇化，坚持以人为本，以新型产业化为动力，以统筹兼顾为原则，全面提升城镇化质量和水平，实现城乡统筹、节约集约、生态宜居、社会和谐的发展目标，走高质量城镇化发展道路。[9]杨钧认为，推进新型城镇化发展，亟须从过去片面追求城市规模和空间的扩大，转变为以提高居民生活质量、提升城市公共服务、完善城市基础设施建设等方面为中心，不以牺牲农业和生态环境为代价，促进城乡一体化发展，真正形成以人为本的新型城镇化发展模式。[10]方创琳提出，过去70年中国传统城镇化发展成功解决了“快不快”的问题，新时代背景下的新型城镇化突出强调高质量发展，根本在于解决城镇化质量“高不高”、城乡居民“满意不满意”等关键问题，走低资源消耗、低环境污染、低碳排放、高综合效应的集约型发展道路。[11]吴红蕾认为，新型城镇化与环境两者之间存在互为动力和相互支撑作用。[12]王淑佳等人提出，生态环境要素作为区域发展本底具有一定稳定性，人口越聚集其资源越稀缺，区域共担环境压力，缺乏区域环境长效协同共治机制就难以真正发挥生态环境保护的最大效力。[13]

从新型城镇化与经济增长的关系来看，程莉等人提出，以规模扩张为主要特征的传统城镇化和以质量提升为主的新型城镇化对经济增长的作用机理基本相同，但前者对经济增长的影响系数显著弱于后者。经济进入新常态以来，人口城镇化质量对经济增长表现出更强的作用力，尤其体现在消费扩大升级的路径上。[14]而王婷却认为，人口及空间城镇化主要通过投资传导促进经济增长，没有形成对消费的推动。[15]孙叶飞等人认为，新型城镇化通过发挥其“选择效应”优化产业结构，提高企业生产效率，有效促进了经济增长。[16]付焕等人从财政支出的角度展开探讨，发现教育、医疗卫生、社会保障与就业、住房、基础设施支出对经济增长具有直接或间接的拉动与推动效应。[17]仇怡的研究表明，城镇化过程中生产要素在空间上的集聚有利于集聚地的自主创新，并在知识外部性的作用下向周边地区扩散，带来正向的技术外溢和扩散效应。[18]陈淑云等人则发现城镇化对经济增长的推动作用并不明显。[19]

从研究方法和指标选取的角度来看，张丽琴等人构建了包含经济指标、产业指标、人口转移、科技教育、基础设施和制度安排等新型城镇化指标体系，采用双对数模型，结合主成分的回归分析方法研究其对新型城镇化的影响。[20]邓宗兵等人通过构建生态文明建设和新型城镇化评价指标体系，运用综合评价模型、耦合协调度模型、相对发展模型和固定效应模型研究长江经济带生态文明建设和新型城镇化的耦合协调发展关系，发现生态文明建设和新型城镇化发展的不充分、不平衡问题突出，尤其是生态文明建设。[21]范兆媛等人运用空间动态误差面板模型对新型城镇化与经济增长的关系及区域差异做了较深入的研究。[22]周慧等人将创新和城镇化引入经济增长空间扩展模型，采用空间计量的方法对创新与城镇化对经济增长的空间溢出效应进行经验检验。[23]朱越浦等人采用系统广义矩(SYS-GMM)计量方法对人口就业视角下城镇化在全国及两类地区对经济增长的影响作了实证分析。[24]李剑荣通过STIRPAT模型计算发现，城镇化率与碳排放呈正相关关系，并且城镇化带来的碳排放增速要比城镇化自身的增速大得多，在此基础上分析了低碳绿色的新型城镇化实现路径，提出绿色低碳是城镇化发展的必然趋势。[25]

综上所述，国内外学者多采用城镇化率和城镇化衡量指标体系来测度城镇化水平，认为工业化、人口及要素集聚、金融制度、政府作用等因素在一定程度上推进了城镇化的发展，而户籍、土地、住房等制度却阻碍了城镇化的进程。新型城镇化除了农村人口向城镇的不断扩张，还包含生态环境建设、基础设施建设等质量型因素，本文将资源环境水平和基础设施建设水平纳入新型城镇化指标体系，更能体现绿色新型城镇化高质量的内在要求。另外，一些学者从消费、投资、产业、技术等不同角度，采用双对数模型、经济增长扩展模型、主成分分析、系统广义矩等方法实证分析了新型城镇化自身及其对经济增长的影响。但是，目前对于绿色新型城镇化的内涵及其对经济增长的影响机制缺乏详细深入的探讨，还有进一步研究的空间。本文将从以下三个方面给予补充和完善：第一，将绿色新型城镇化的内涵和机制嵌在一起，从三个方面分析绿色新型城镇化对经济增长的作用机制；第二，大多数文章是研究城镇化与生态文明的耦合关系或城镇化对经济增长的影响，本文将结合城镇化、生态、经济三者之间的关系从生态环境视角实证探究绿色新型城镇化对经济增长的影响；第三，本文将时间和空间结合起来，从全国和地区两个角度实证检验了绿色新型城镇化与经济增长两者之间的关系。因此，本文在前期研究基础之上，试图结合传统城镇化发展中存在的环境污染、能源消耗等问题，从生态视角对绿色新型城镇化助推经济增长给予理论探讨和实证检验，为我国绿色新型城镇化的高品质发展和经济的可持续发展提供参考视角。

三、绿色新型城镇化的内涵及其对经济增长影响的机制分析

随着我国经济的稳步增长和城镇化的快速推进，城镇的经济体量和人口数量都快速增加，城镇化给人们生活带来红利的同时出现了严重的环境污染和能源消耗问题，经济的高速增长也遇到了挑战。绿色新型城镇化是以环境保护和资源有效利用为核心的城镇化，其对经济增长的作用机制表现在以下三个方面：

第一，绿色新型城镇化是在城镇化发展到一定程度后的必然选择，它作为经济增长的内生动力，对促进社会经济可持续发展具有重要作用。伴随着城镇化和工业化进程的推进，城镇人口快速集聚，经济体量迅速扩张，早期由于资金和技术上的缺失和不足，大部分企业采取粗放型的生产方式，造成生态环境恶化，过去的经济增长模式可实现快速增长却难以可持续，这就对城镇化建设提出了更高的要求。在此背景下，绿色新型城镇化强调清洁生产来降低污染排放，不仅在产品生产过程中做到少污染甚至无污染，而且生产出的产品在使用上也不会对环境造成破坏。新型城镇化是在传统城镇化基础上的调整，更注重提高土地、资金等资源配置效率，调整生产投入结构，强调以人为核心，倡导环境保护和居民生活方式的改变，是绿色经济新的增长点，对经济高质量增长发挥着重要的作用。

第二，城镇化的发展促进了城市经济和城市人口的扩张，进而因为居民消费、生产、出行的生活方式和生活行为导致大量的废水、废气、固废和噪声污染，不利于经济的可持续发展。首先，城镇化和经济的快速发展，使得人口数量和人均可支配收入不断增加，带动了城镇居民的消费需求，提高了城镇范围内的消费总量，造成了居民生活和消费总量的增长，导致生活垃圾和废水排放量不断增加。其次，城镇化离不开基础设施建设，必然加大对钢筋、水泥等能源密集型原材料的需求和使用，粗放的生产模式会增加工业废气和污水排放量，造成环境污染；城市高楼建筑的密集分布不仅加大了环境污染程度，而且不利于空气流通和污染排放。最后，城镇人口巨大的交通需求促进了人们对汽车的购买和使用，城镇车辆增多带来的废气排放和噪音污染，加大了环境保护压力。

第三，绿色新型城镇化通过提升城市环境治理能力，促进产业升级和优化，坚持环境保护理念，完善环境保护制度体系，从而有助于改善经济增长中面临的环境问题。首先，随着经济水平的不断提升，生产技术和互联网技术不断进步，资金和技术水平有所改善，有利于提高城镇对环境污染和垃圾分类的治理水平，丰富垃圾分类的治理方式；由于环境问题的突出，政府也会倾向于增加更多的环境财政支出，增加对环境治理的投入，促进环境友好型社会的形成。其次，随着新型城镇化的不断推进，农业向非农产业的转变带动了第三产业的发展，产业不断升级和优化，通过促进新兴环保产业的形成和集聚，推动新型城镇化和环保产业相结合，促进城镇的绿色、创新、协调发展。最后，新型城镇化通过打造低碳、集约、绿色、宜居的生态环境，激发人们的环保理念，提升城镇化质量，推动绿色发展；同时，生态体系制度的不断完善，为生态环境保护提供了制度保障。因此，发展绿色经济，走资源节约、环境友好、生态集约、人与自然和谐相处的绿色新型城镇化道路是中国新常态下的必然选择，从而促进经济的高质量、可持续发展。

四、 实证分析

(一)研究方法和数据来源

由于单一省份的城镇化水平会对其他省份的经济增长造成关联性影响，一般的最小二乘法(OLS)不能达到良好的检验效果，所以采用空间计量的方法进行回归分析。首先构建空间权重矩阵，进一步通过莫兰检验得出各地区经济增长存在的空间相关性；然后分别使用空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM)进行回归检验，并利用拉格朗日乘数法(LM)验证两个模型的检验结果，根据LM验证的结果，确定采用空间误差模型(SEM)的回归检验结果作为后续分析的依据。

本文选取31个省、市、自治区作为样本，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省、市；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省、市、自治区。数据主要来源于2007—2016年的《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》，并使用Matlab和Stata软件来进行数据运算。

(二) 空间相关性检验

为了确定是否选用空间计量方法，需要对经济增长的空间依赖性进行检验，本文运用Moran′s I指数进行全局空间集聚的检验。莫兰指数I的取值一般介于-1到1之间，大于0表示正自相关；小于0表示负自相关；如果莫兰指数I接近于0，则表明空间分布是随机的，不存在空间自相关。莫兰指数计算方法为：

表1是利用stata12进行全局Moran′s I检验得到的结果，在2007—2016年期间，中国大陆31个省份人均GDP的Moran′s I值都为正且通过了显著性检验，表明各地区的经济增长存在着非常显著的空间依赖性。因此，本文研究的绿色新型城镇化对区域经济增长的异质性影响，可以进一步构建空间计量模型。

表1 人均GDP Moran′s I空间自相关检验

注: ***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

为了进一步描述各地区经济增长的空间相关性，分别绘制了2008年、2010年、2012年、2015年的莫兰散点图(如图1所示)。我们可以看到大多数的省份落在第一象限和第三象限，第一象限表明人均GDP高的省份，其周边区域的人均GDP也高，主要是河北以及东南沿海地区；第三象限表明人均GDP低的省份，其周边区域的人均GDP也低，主要是中西部地区，两者都表现出相似值之间的空间集聚，而不是随机散乱的分布。同时，位于第三象限内的低-低集聚类型的省份比位于第一象限的高-高集聚类型的省份更多一些，据此看出西部落后省份的空间集聚效应更强。从时间趋势看，2007年至2010年的莫兰值逐渐上升，2010年空间自相关性达到最强，2010年至2016年的莫兰值出现下降，表明近几年经济发展的空间相关性开始呈现弱化趋势，区域之间经济增长的差距在不断拉大。

(三) 空间计量模型构建

因变量的空间自相关性和随机误差项的空间自相关性都会导致空间依赖性，因此需要分别构建空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM)进行初步回归，根据回归结果的拟合程度、对数似然函数值以及拉格朗日乘数检验的验证结果，来判定最后的模型选项。空间自回归模型(SAR)的一般形式为：

εit～N(0,σ2I)

(1)

空间误差模型(SEM)的一般形式为：

εit=λwijεit+μit

μit～N(0,σ2I)

(2)

其中，i,t分别表示地区和样本的观测年度，Y是研究区域的被解释变量，X是解释变量，wij是标准化空间权重矩阵，εij和μij是服从正态分布的误差项，α0是模型的截距，αj、ρ和λ均为系数。

图1 主要年份人均GDP Moran散点图 数据来源：《中国统计年鉴》

本文选取地区人均国内生产总值对数作为被解释变量Y,来反映全国和地区经济增长情况；选取城镇化率、城市生活垃圾清运量、环境保护支出和交通运输支出作为解释变量来衡量城镇化水平、生态环境水平和基础设施建设水平。变量的选取依据如下：

(1)人均国内生产总值。它不仅与国内生产总值总量有关，还与当年的人口数量有关，是衡量一国经济发展水平的重要指标。

(2)城镇化率。城镇化一般包括人口城镇化和土地城镇化，大多数文章研究采用的是人口城镇化，因此本文采用的是人口城镇化指标，指常住城镇人口与各省级行政区总人口的比例。城镇化率的不断提高是新型城镇化最有特征也是最明显的表现形式，人口的集聚为城市经济发展带来了活力，也为生态环境建设带来了压力。

(3)城市生活垃圾清运量。这是指城市日常生活或为城市日常生活提供服务而产生的固体废物。生活垃圾清运量的多少受生活垃圾产生量的影响，因此，它一方面反映出城镇化发展带来的环境污染问题，另一方面可以反映城市的环境治理情况，集中清运和治理降低了垃圾自行降解的危害，为解决环境问题迈出了最根本性的一步。

(4)环境保护支出。新型城镇化强调以保护环境来促进经济发展，改变原有的以消耗资源，破坏环境为代价的生产和生活方式、构建环境友好型的经济增长模式。环境保护财政支出的多少影响到政府对环境整治的支持力度，也影响到所有财政支出的资金分配比例，合理的资金分配结构才能发挥经济增长的最大效应。

(5)交通运输支出。交通运输业是中国的基础产业，在推进新型城镇化的进程中具有重要的支撑保障作用。交通基础设施投资作为一项重要的财政政策，对国民经济和社会发展起着重要的基础性作用。但是交通运输也产生了严重的废气排放和环境污染问题，不利于绿色城镇化建设，不利于形成低碳经济。

本文对2007至2016年全国31个省、市、自治区各项指标取自然对数，在不改变原有数据的协整关系的同时，可以消除时间序列中可能产生的异方差性。具体的变量描述如表2所示。

(四) 回归结果分析

本文原始数据经过Hausman检验，p值为0.001 1，小于0.01，拒绝随机效应和固定效应无差别的原假设，因此采用固定效应模型，通过Matlab2012估计的OLS混合回归、SAR模型和SEM模型结果如表3所示。

表2 变量的描述性统计结果

数据来源：《中国统计年鉴》

表3 SAR模型和SEM模型回归结果

注: ***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

通过比较R2、各指标的显著程度、对数似然函数值以及LM检验的结果，本文选择空间固定效应下的空间误差模型(SEM)作为最终的分析模型，利用该模型检验新型城镇化、生态环境以及基础设施各项指标对东、中、西部经济增长的影响程度，回归检验结果如表4所示。

表4 东、中、西部空间误差模型回归结果

注: ***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

从表3和表4的实证结果我们可以看出，R2较大，说明模型拟合的效果较好，且大部分自变量对全国以及东、中、西部经济增长具有显著影响。从实证检验结果可以得出以下结论：

第一，城镇化率的提高对经济增长具有显著的推动作用。就全国而言，城镇化率每增加1%，人均GDP增长2.393%，回归系数在1%的水平上显著为正，表明城镇化率对经济增长具有显著的促进作用，在所有解释变量中，城镇化率是影响经济增长最主要的因素，其回归系数最大。城镇化引发的大量人口集聚是经济发展的一个前提，人们的汇集促进了产业集聚和产业结构调整，促进了厂商的规模化生产，提升经济效益。城镇化率作为一个量化数据，最能反映出城镇化水平，相应地，其对经济增长影响的解释力也会更强。从区域角度来看，东、中、西部城镇化率对经济增长的影响都是显著正向的，城镇化率每增加1%，东部人均GDP增长2.294%，中部人均GDP增长1.336%，西部人均GDP增长3.972%，表明无论在哪个地区，城镇化率对经济增长的促进作用都是至关重要的，城镇化所带来的城市集群在一定程度上可促进东中西内部经济的发展，从而减缓地区经济差异，提高全国的经济水平。其中，城镇化对西部地区经济增长的影响是最大的，高于全国平均水平，其次是东部，最后是中部。从原始数据来看，西部地区平均城镇化率水平为43%，处于城镇化快速发展阶段，此时对经济的促进作用是最大的，因此，要继续加大西部地区城镇化建设，促进西部经济的快速发展。

第二，城市生活垃圾清运量对经济增长也存在明显的正向促进作用，影响程度低于城镇化率。从全国来看，城市生活垃圾清运量每增长1%，经济增长0.508%。城市生活垃圾清运量的上升一方面反映了由于城镇化所带来的城市人口数量的大规模增加，导致城市生活垃圾产生量增加，污染问题加重；另一方面反映了城市生活垃圾治理力度的不断加强，进一步改善了城市环境，吸引更多的城市消费和外部资本流入，刺激经济增长，带来经济的可持续发展，这一特征在中部地区尤其显著，城市垃圾清运量每增加1%，经济增长0.915%，与东部地区水平相当。环境保护支出对地区经济增长的影响呈现显著的正相关，中部和西部地区环境保护支出每增长1%，经济增长0.122%～0.146%，对经济增长的促进作用比东部地区明显。

第三，交通运输支出对全国和区域经济增长都有着正向影响，中部地区交通运输每增长1%，经济增长0.118%，促进作用较东部地区显著。这得益于多年来中央政府和各级地方政府重视对交通等基础设施的投入和建设，大大降低了运输成本，促进了生产和贸易的发展，从而有效地提升了经济增长的水平。

五、 结论

本文针对城镇化过程中导致的环境污染和生态破坏现象，以生态环境为切入点，阐述了绿色新型城镇化的内涵及促进经济发展的有效途径，并基于2007-2016年31个省、市、自治区的面板数据，构建空间误差模型，通过全国和地区两个视角实证检验了绿色新型城镇化和生态环境对经济增长的影响。对比分析理论机制与实证结果，得到以下结论：

第一，新型城镇化比传统城镇化更注重生态文明建设，是促进我国绿色经济发展的重要途径，可以缓解城镇的环境污染问题。传统城镇化虽然提升了经济增长速度，但是城镇化率越高、经济发展越快的地区相对存在更严重的环境污染、能源消耗、垃圾排放现象，不利于经济可持续发展。新型城镇化的发展过程中，一方面，随着人均收入的提升，改变了人们的生产和生活方式，提升了居民的生活质量，进而倾向于选择节能环保的产品和原材料，从而减少对环境造成的负面影响；另一方面，伴随着人口集聚以及基础设施的大力建设，要素数量持续增加，质量不断提升，流动性逐渐增强，资源配置效率不断提高，从而带动产业升级要求，推动城乡、区域一体化发展，促进城镇化质量和经济水平同步提升。因此，新型城镇化的发展不能仅仅提高城镇化率，重点要提高新型城镇化的质量，追求绿色生活和生产，切实提高居民生活环境的品质，不以牺牲环境为代价的绿色新型城镇化才是值得提倡的。

第二，城市生活垃圾清运量的增长和环境保护财政支出的增加有助于中部地区构建绿色城镇化，并促进经济的可持续发展。对环境的治理和投入表面上是占用了社会资源，抑制了一些污染企业的生产，实际上环境改善会对绿色经济发展产生正向影响，新型城镇化可以助力两者实现共赢。城市生活垃圾的清运和分类需要付出人力、财力、时间，但是它会带来低碳经济增长效应。尤其是中部地区的政府部门应加大环境保护财政支出，制定更多的环境保护政策制度，转变居民生活观念，渗透生态文明建设和环保理念，建立分类投放、分类收集、分类运输、分类处理的垃圾处理系统，加大固废垃圾的再利用程度，促进再生能源的转化，也会带动环保产业的发展，促进产业结构升级，为低碳经济增长注入新的活力。

第三，新型城镇化建设可以成为缓解地区经济差距的有效途径，是区域协调发展的有力支撑，西部地区城镇化对经济增长的影响最大，这就为其发展提供了机会，要把握城镇化发展的黄金时期，西部地区应优先建立城镇化发展的环境监测机制，有助于实现环境保护与城镇化建设的同步推进，最终实现经济的绿色可持续发展，在保护环境的前提下加快推进城镇化进程，政府可加大对西部地区的资金投入，在城镇化落后的地区给予一定的政策倾斜，加强财政援助和技术扶持，协助城镇化的有效快速推进，从而缩小与东部、中部地区之间的差距。东中西部处于城镇化发展的不同阶段，中西部要学习东部的建设经验，最终达到区域协调、经济可持续发展的目标。