“文明城市”政策促进了污染控制吗？——来自中国城市面板数据的实证

杨树旺，卢廷帅，王 超，张 昊

（中国地质大学（武汉）经济管理学院，湖北 武汉 430074）

一、引言

改革开放以来，我国GDP 总量从1978 年的3 678.7亿元增加到2018 年的90.03 万亿元，经济年均增长率为9.4%。与此同时，我国生态环境问题变得日益严重，同高速增长的经济形成鲜明的对比。据耶鲁大学等单位发布的2018 年全球环境绩效指数（EPI）报告显示，中国以50.74 分在全球参与排名的180 个国家和地区中位列第120 位。生态环境的严重破坏已成为制约我国经济发展和现代化社会建设的瓶颈，因而环境问题成为中外学者研究中国问题的热点之一。生活环境的不断恶化，必然会降低人们的生活质量[1]。我国淮河以北地区长期使用煤炭取暖，燃煤造成的空气污染使北方人口平均寿命下降5.5 岁[2]。此外，环境污染较为严重的地区可能面临无法吸引高层次人才和新兴技术产业的困境，进而导致经济停滞甚至衰退[3]。所以，减少污染物排放、改善生态环境已成为我国政府的紧迫任务[4]。

1999 年9 月，中央精神文明建设指导委员会公布了第一批共58 个全国“文明城市”建设先进城市，2002 年公布了第二批全国“文明城市”建设先进城市。2003 年，中央精神文明建设指导委员会发布《中央文明城市、文明村镇、文明单位评选表彰暂行办法》，规定申请全国“文明城市”的条件之一是完成国务院下达的节能减排任务。2005—2017 年，中央精神文明建设指导委员会共评选出5 批136 个全国“文明城市”，其中2005 年8 个，2009 年9 个，2011年23 个，2015 年28 个，2017 年68 个（此处仅指地级市，下同）。值得注意的是，虽然评选条件极为严格，但每个城市参与评选的热情依然很高，这说明“文明城市”的评选存在着有效的激励机制。在生态文明建设方面，2011 年全国“文明城市”评选的基本指标中明确要求生态环境可持续发展，具体包括城市污水处理率大于60%、生活垃圾无害化处理率大于80%、环保投入指数大于2%等，这说明全国“文明城市”评选可能减少环境污染。“十三五”规划提出要以改善环境质量为核心，全面推进节能减排，进一步加强环境治理。范子英和赵仁杰（2019）[5]认为环保法庭有效降低了工业污染物的排放总量和人均排放量；石大千等（2018）[6]通过实证研究证实了智慧城市建设显著降低了城市环境污染。而“文明城市”的评选对生态环境提出了更高的要求。本文不禁要问，“文明城市”政策能否有效减少环境污染？

基于以上的分析，本文可能的边际贡献如下：第一，目前为止，关于我国“文明城市”政策的研究还很少，而且大多是定性分析，本文基于2003—2017年我国260 个地级市的面板数据，系统分析“文明城市”评选政策对污染控制的影响，并尽可能地探索其机制，为“文明城市”的长远发展提供了有益的参考；第二，本文研究了“文明城市”污染控制的动态效应，以及不同城市人口规模异质性影响，为地方政府部门实施宏观经济政策提供了有益的政策借鉴。

二、研究设计与数据来源

（一）提出假说

作为我国含金量较高的城市品牌，“文明城市”的评选标准比较严格，对生态环境、经济建设等方面都提出了明确要求。为了达到“文明城市”评选的标准，候选城市需要在环境保护和民生方面投入大量资源。“文明城市”的评选有着一套规范清晰的复查机制——中央精神文明建设指导委员会定期采取“回头看”措施，这意味着如果“文明城市”能够减少环境污染，那么其影响很可能长期存在。

“文明城市”评选的初衷是为了建设更加文明和谐的社会，探索具有中国特色的可持续的城镇发展模式，这具体反映在其测评体系中。2011 年全国“文明城市”测评体系对环境保护、城市绿化、单位GDP 能耗等指标都有详细的要求，具体内容如表1所示。自我国政府实施“文明城市”政策以来，随着社会的发展，“文明城市”的评价体系越来越严格。2017 年的全国“文明城市”测评体系中，生活垃圾无害化处理率提高到95%以上，绿化覆盖率提高到36%以上，人均公园绿地面积提高到10m2以上。

表1 “文明城市”测评体系中的环境规制要求

鉴于以上的分析，本文提出第一个假设：

假设1：“文明城市”政策显著减少了环境污染。

如果“文明城市”可以实现污染减排，那么是通过什么方式实现的？机制又是什么？进一步梳理“文明城市”评选的评价指标，本文发现，全国“文明城市”评价体系设有对服务业的要求，设置了污水处理率、烟尘控制区域覆盖率等与产业升级相关的指标。特别是测评体系中设置了多项关于生态环境的指标（见表1），这将对企业的生产经营活动起到很大程度的调节作用。地方政府要想获得“文明城市”的候选资格，首先必须要达到“文明城市”评价体系中规定的生态环境最低要求。为此，地方政府将引导以劳动密集型、高污染、高能耗、低效益为特征的产业向以技术和资金密集型、低污染、低能耗、高效率为特征的产业调整和升级。

另一方面，测评体系中设置互联网普及率、科教经费占比、研发经费占比等与技术创新相关的指标，这意味着“文明城市”可以通过激发科技创新来产生新发展动力。作为一种新的城市发展战略，“文明城市”可以利用信息技术来提高城市资源的配置和利用效率，改善城市治理模式。

现有的研究已经证明产业升级和技术创新可以显著降低环境污染。Stern（2020）[7]对大气污染排放的影响因素进行分解，结果表明产业升级有助于降低环境污染。同样，Zhang 和cheng（2009）[8]采用投入产出模型对我国产业结构调整的碳排放进行了分析，发现污染密集型企业比例的下降显著降低了碳排放。当然，产业升级不一定能减少环境污染。以亚洲国家为研究对象，Grossman 和Krueger（1995）[9]发现，产业升级与环境污染呈现倒U 型关系。一般来说，技术创新会提高生产过程中资源的利用效率，进而减少污染物的排放。李虹和邹庆（2018）[10]通过对汽车行业的研究发现，绿色技术的开发和应用可以显著减少环境污染，提高企业绩效。面对政府部门的环境监管压力，企业将更加重视和加快生产技术、环保技术、节能技术的研发创新和应用。可见，“文明城市”有可能通过产业升级和技术创新的途径来减少环境污染。

在以上分析的基础上，本文进而提出第二个假设：

假设2a：“文明城市”可以通过产业升级减少环境污染；

假设2b：“文明城市”可以通过技术创新减少环境污染。

（二）数据和样本

本文实证部分利用的部分指标缺失2003 年以前的数据，而其最新数据只更新到2017 年，考虑到数据的完整性，本文采用数据的时间跨度为2003—2017年。如前所述，2005—2017 年，中央精神文明建设指导委员会评选了5 批共136 个全国“文明城市”。本文的实验组样本只包括第二、三、四批“文明城市”，主要是考虑到第一批“文明城市”数量较少，评选规则不够完善，部分数据缺失。如果以2005 年为政策实施年份，政策实施前的年份数量较少，使得回归结果没有说服力，因此将第一批“文明城市”剔除；2017 年11 月选取第五批“文明城市”，数量为68 个。由于政策效果往往具有滞后性，本文最新数据只更新到2017 年，因此将第五批“文明城市”纳入对照组。此外，为了保证数据的平稳和完整，本文还剔除了4 个数据缺失较多的城市。对于数据缺失较少的城市，本文通过内插法进行数据填充，最终得到260个城市，其中实验组58 个城市，对照组202 个城市。接下来，本文将对收集到的数据进行实证分析，以说明“文明城市”是否能减少环境污染。

（三）模型设计

“文明城市”评选可以看作是一项准自然实验，在现有文献的指导下，本文采用政策评价的主流方法—双重差分法（DID）[11]。DID 法可以准确识别“文明城市”污染减排的净效果，有效解决内生问题[12]。“文明城市”的评选也是一项分阶段实施的政策。与一般的DID 模型不同，本文的DID 模型是渐进式的。参考Beck 等（2010）[13]、Albalate 和Fageda（2016）[14]、Zhang 等（2020）[15]，本文建立双向固定效应模型，是DID 模型的略微扩展。

为检验“文明城市”评选对污染治理的影响，本文构建起虚拟变量。将2003—2017 年间入选的第二、三、四批“文明城市”，共58 个地级市作为实验组，设置为1；其他城市为对照组，设置为0，建立分组虚拟变量。将“文明城市”政策实施前的年份设置为0，政策实施后的年份设置为1，建立年份虚拟变量。考虑到第三批“文明城市”于2011 年11 月发布，发布时间较晚，本文将2012 年作为第三批“文明城市”的实施年。回归模型如下所示：

在公式（1）中，i代表城市，t代表年份，pollutionit代表环境污染水平；α为常数项；du×dt为虚拟变量，也是本模型的关键解释变量，其系数β为“文明城市”评选的政策效应；Control代表表2 所列的几个控制变量；μi代表城市固定效应，γt代表年份固定效应；εit为随机误差项。

（四）数据说明

污染是本文的因变量。在我国，除了大气污染外，水污染是最受关注的污染类型[16]。由于我国在2010 年改变了工业烟尘的统计口径，参考石大千等（2018）[6]的观点，本文选取工业二氧化硫（So2）和工业废水（Water）作为环境污染的指标。

同时，本文的模型还控制了其他可能影响环境污染的因素。经济发展水平被认为是影响区域环境污染的重要因素，同时政府财政支出占GDP 的比例，工业企业数量等因素也会对地方的环境污染产生较大影响。因此本文取人均GDP 的对数（lnpgdp）、产业结构[17]（istructure）、政府规模[18-19]（gscale）、第二产业从业人员比例（temployee）、工业企业每万人均占有量（pfirm）作为控制变量。

为了研究“文明城市”降低环境污染的作用机制，本文选取产业升级和技术创新两个变量作为中介变量。对于产业升级，参照李虹和邹庆（2018）[10]的观点，本文将第三产业增加值除以第二产业增加值作为产业升级的衡量指标。技术创新通常用科学支出和科技人员数量等指标来衡量。有效的科学支出是技术创新的主要因素。在本文的研究中，使用科学支出强度来衡量技术创新，即地方科学支出除以地方GDP。所有变量定义如表2 所示。

表2 变量定义表

工业废水和工业二氧化硫排放的数据，以及地级市的相关指标（如人均GDP、总人口和GDP、科学支出等）大多从经济预测系统（EPS）数据库、《中国城市统计年鉴》、各城市的年度统计公报和年度政府工作报告等多个数据库中收集。变量的描述性统计如表3 所示。

表3 主要变量的描述性统计

三、实证结果与分析

（一）基准回归

基准回归结果如表4 所示。模型（1）与模型（3）是未加入控制变量时的回归结果，当以工业二氧化硫和工业废水为被解释变量时，DID 的对应系数β分别为-15 018.52 和-3 145.49；模型（2）与模型（4）是加入控制变量时的回归结果，当以工业二氧化硫和工业废水为被解释变量时，DID 的对应系数β分别为-11 827.59 和-3 096.54。无论是否加入控制变量，DID 的系数β都是在1%的水平上负显著。如前文所说，良好空气比率、城市污水处理率都是“文明城市”评选的重要指标，提高这两个指标的最直接方法就是减少工业二氧化硫与工业废水的排放。作为城市建设中的一项重要措施，“文明城市”显著降低了环境污染。该结果有力地支持了本文的假设1。

表4 基准回归结果

（二）稳健性检验

本文采用人均二氧化硫（PSO2）和人均废水（PWater）来代替SO2排放总量和废水排放总量，替换核心变量，进行再次回归估计。实证检验结果如表5所示。虽然加入控制变量后，β系数值有所上升，但在1%的水平上仍显著为负。证明基准回归结果是稳健的。

表5 核心变量的替换

四、影响机制分析

经过前文的实证检验，假设1 得到验证。那么“文明城市”是通过什么机制来实现污染治理呢？正如前文假设2a、2b 所说，“文明城市”可能通过产业升级与技术创新的渠道来改善环境。为此，本文对产业升级与技术创新的中介效应进行检验。检验中介效应最常用的方法是Baron 和Kenny（1986）[20]的因果步骤法，但近年来因果步骤法受到很多批评和质疑[21-22]。因此，本文采用Sobel（1982）[23]提出的Sobel检验法，这种方法比因果步骤法更有效[24]。

回归结果如表6 所示。当把产业升级作为中介变量时，无论污染物是工业SO2还是工业废水，“文明城市”的评选并没有显著减少污染物的排放。产业升级的中介效应不显著，这可能是因为我国经济正经历着一个新旧动能更替的艰难过程。当我国工业化进程进入中后期时，为了实现工业现代化，主要任务是加速产业升级，优化产业结构。此时，产业升级能够有力地促进技术创新，从而减少环境污染。但是，当前我国工业化水平还比较低，产业升级空间较大，产业升级带来的技术创新效应不明显，导致产业升级不能显著减少环境污染。同样，Cole和Elliott（2003）[25]的研究也表明，产业结构调整并没有明显改善生态环境。当把技术创新作为中介因素时，中介效应显著，“文明城市”评选能显著减少工业SO2和工业废水排放。所以，假设2a 不成立，假设2b 成立。

表6 产业结构升级与技术创新的中介效应

五、异质性检验

考虑到城市人口规模对“文明城市”政策减排影响，本文按照城市规模划分进行异质性检验。2014年11 月，国务院发布《关于调整城市规模划分标准的通知》，将城市按人口规模进行分类：市区常住人口小于50 万的为小城市（small cities）；市区常住人口大于50 万小于100 万的为中等城市（medium cities）；常住人口大于100 万小于500 万的为大城市（large cities）；常住人口大于500 万小于1 000 万的为特大城市（mega cities）。为考察城市人口规模对减排量的影响，本文基于DID 方法，将样本城市按上述人口规模分类进行分组回归。回归结果如表7 所示，通过模型（1）、模型（2）和模型（7）、模型（8）的回归结果可知，“文明城市”的评选对小城市和特大城市减排效果明显。这可能是因为小城市的工业发展相对较弱，工业产值相对较小，导致污染物排放量较少且易于治理；特大城市在技术创新和人力资源方面具有集聚优势和规模优势，因此对污染物的处理水平较高。但对于大中型城市而言，第二产业增加值占GDP 比重较大，而技术创新水平落后于特大城市，导致对工业SO2的减排效果不显著。

表7 城市人口规模异质性的检验结果

六、结论和政策建议

（一）结论

本文基于2003—2017 年我国260 个地级市的面板数据，运用DID 法，考察了“文明城市”评选对环境污染的政策影响，并且通过替换核心解释变量的方法来进行稳健性检验。在此基础上，本文进一步研究了“文明城市”减排的作用机制，考察了城市人口规模异质性影响。得到的主要结论如下：第一，“文明城市”的评选显著降低了工业废水和工业SO2的排放量，有效抑制了环境污染；第二，“文明城市”的评选通过技术创新的中介渠道，显著降低了环境污染；第三，异质性研究结果表明，特大城市和小城市的减排效果相较于大中城市更明显。

（二）建议

这些结论对我国以及其他国家都有一定的借鉴意义。基于以上结论，本文提出以下建议：第一，科技是第一生产力。作为一种中介机制，技术创新可以有效减少环境污染。政府和企业应加大科学支出投入，以技术创新引领经济发展，最终实现污染减排的目标。值得反思的是，产业升级并没有明显减少环境污染，说明政府部门在推动城市绿色产业和现代服务业发展方面还有很大的改进空间。第二，推进低碳城市的评价指标体系建设，对于我国的大中城市来说，地方政府不应盲目追求经济增长，而应注重各产业的协调发展，加快产业升级的步伐，推动绿色产业发展，实现经济可持续发展。