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user: 4. 实证分析 根据以往的研究经验，环境污染是经济与人口的函数： E = f ( G ， P ) (2) 上式中， E 为环境污染指标， G 为经济指标， P 为人口指标。而经济因素中应包含经济总量、产业结构以及产业的集聚情况；人口因素中则应包括人口总规模以及人口的结构性因素，我们以城镇化率作为人口集聚的衡量指标。同时，为了消除数据中可能存在的异方差问题，我们同时在公式的两边取对数，以得到各变量的趋势关系： ln E i t = ln I i t + l q i t + l q i t 2 + i 2 i t + i 2 i t 2 + i 3 i t + i 3 2 i t + ln p i t + u i t + u i t 2 (3) 式(3)中， I 为各地工业增加值， l q 为工业集聚度， i 2 和 i 3 分别为第二、三产业产值占GDP的比重， p 为人口规模， u 为城镇化率，为进一步了解人口集聚与产业结构对环境污染的影响是否存在非线性特征，我们在计量模型中分别增加了工业集聚度、城镇化率与产业结构的平方项。 各地工业废水排放强度的计算公式如式(4)所示： E i t = W i t / I i t (4) i 地区 t 年的环境污染指数 E 以工业废水排放量 W 除以同期工业增加值 I 得到，即单位工业产值的废水排放强度。 各地区历年的生产总值、工业增加值、第二三产业产值、人口规模等数据均来自历年的《中国统计年鉴》，产业占比分别以第二、三产业产值除以当年的地区生产总值得到。工业废水排放量数据来自历年的《中国环境统计年鉴》。城镇化率数据中2008~2017年数据来自《2018年中国人口与就业统计年鉴》，2005`2007年数据来自相应年份的《中国统计年鉴》，2003~2004年数据由《新中国60年统计年鉴》中的城镇人口数除以常住人口数得到。 我们通过对以上数据进行省际面板的实证分析，并根据对个体特定效应的不同假设，分别用固定效应模型及随机效应模型对上文中构建的计量模型(式3)进行回归，并以hausman检验结果选择了固定效应模型进行实证分析(如表2所示)，且回归结果拟合良好(如图2所示)，说明计量模型选取恰当。 Table 2 The quantitative regression results of the fixed effect and random effects model 被解释变量：单位排污强度 固定效应模型 随机效应模型 工业集聚度 3.5127 ** 5.1339 *** 工业集聚度的平方项 −1.9686 *** −2.7312 *** 工业增加值 −0.9034 *** −1.0227 *** 第二产业占比 −16.0992 *** −16.5301 *** 第二产业占比的平方项 16.1492 *** 18.8148 *** 第三产业占比 6.8769 ** 8.6277 *** 第三产业占比的平方项 −11.2122 *** −10.8102 *** 人口规模 0.9203 *** 1.0509 *** 城镇化率 3.6173 *** 3.9335 *** 城镇化率的平方项 −3.8685 *** −3.5348 *** 常数项 3.3617 0.9912 R−sq： Within= 0.9176 0.9154 Between= 0.4752 0.4722 Overall= 0.6171 0.6618 Hausman检验 Chi2 (10) = 34.19 Prob > Chi2 = 0.0002 表2. 固定效应与随机效应模型的计量回归结果 注： * 、 ** 、 *** 分别表示估计系数在10%、5%、1%水平上具有显著性。 图2. 回归拟合效果 同时，考虑到我国的东、中、西部地区的经济发展水平不同，人口规模、产业结构等宏微观经济社会因素也不尽相同，工业与人口的集聚对工业废水排放强度的影响也很可能并不一致。为此，我们分别对东、中、西部地区进行分组回归，并同样以hausman检验固定效应模型与随机效应模型的适应性，结果显示全样本及分组样本均适用固定效应模型，具体的回归结果如表3所示。 结合表2及表3的回归结果，各变量对工业废水排放强度的影响如下： 1) 工业集聚度。工业的集聚对工业废水排放强度的影响具有明显的倒U型特征，即工业的集聚会促使废水排放强度的增强，但随着工业集聚度的进一步提高，工业废水的排放强度会随之减少。但分地区来看，这种显著的倒U型影响仅在东、西部地区存在，中部地区的影响不具有统计显著性，而从回归系数来看，西部地区的工业集聚对其工业废水排放强度的影响力度小于东部地区，这很可能是与西部地区较小的工业集聚度有关，前文的分析显示，西部地区仅陕西、青海两省有明显的工业集聚效应，未来可以进一步促进西部地区的工业集聚，以提高产业集聚对环境的有利影响。 Table 3 Sub-regional fixed-effects model measures regression result 被解释变量：单位排污强度 总样本 东部 中部 西部 工业集聚度 3.5127 ** 6.4618 *** −1.7830 2.0220 ** 工业集聚度的平方项 −1.9686 *** −3.6447 *** 0.8098 −0.9140 ** 工业增加值 −0.9034 *** −1.0107 *** −0.9642 *** −0.0954 ** 第二产业占比 −16.0992 *** −23.6100 *** −1.5819 * −18.3448 ** 第二产业占比的平方项 16.1492 *** 27.5513 *** 0.6273 * 8.4455 ** 第三产业占比 6.8769 ** 14.6448 *** −3.5903 * 1.7653 ** 第三产业占比的平方项 −11.2122 *** −15.1781 *** 2.1369 * −11.8625 ** 人口规模 0.9203 *** 0.1464 2.0686 *** 0.7383 城镇化率 3.6173 *** 2.7555 *** 5.9952 *** 1.2276 ** 城镇化率的平方项 −3.8685 *** −2.4286 *** −6.5885 ** −9.6340 *** 常数项 3.3617 8.1248 *** −5.5000 5.7796 Number of obs 384 141 102 141 Number of groups 30 11 8 11 R-sq： Within= 0.9176 0.9664 0.9725 0.9006 Between= 0.4752 0.0559 0.5606 0.0015 Overall= 0.6171 0.2072 0.7187 0.1634 Hausman检验 Prob > Chi2= 0.0002 0.0689 0.0000 0.0000 表3. 分地区的固定效应模型计量回归结果 注： * 、 ** 、 *** 分别表示估计系数在10%、5%、1%水平上具有显著性。 2) 工业增加值。以各地区的工业增加值作为其经济发展的指标，回归结果显示经济发展对全样本的环境污染均有明显的抑制作用影响，但分地区来看，这种抑制作用对东部省份的影响最大，其次是中部地区，而对西部地区的抑制作用最弱。 3) 产业结构。第二产业占比的提高会对环境污染产生先抑制后促进的U型影响，这种影响主要产生于东部和西部地区，这与以往的研究有所不同，一个可能的解释是东部地区已进入工业的规模化生产，其对环境的影响随着环境规制强度的提高而有所减少，与过去相比，第二产业的占比提高可以更少的污染环境，因而在回归中显示该变量对工业废水排放强度的影响有着先抑制的表现。但随着第二产业占比的继续提高，其对环境的消极影响明显增大，回归系数显示，这种消极影响更大于之前的减排作用。因此东部地区未来不应继续加大第二产业的比重。 而西部地区的第二产业尚未形成规模优势，因此在产业集聚的过程中，可以充分发挥西部地区的后发优势，从发达地区学习经验、吸取教训，制定适宜的环境规制，引进先进的技术与设备，为污染物的减排提供必要的条件，从而同时实现第二产业的发展与环境质量的改善。但随着第二产业的进一步发展，从其他地区借鉴来的经验与技术设备也不能完全满足经济与环境的双赢发展，因此第二产业占比的继续提高，将会显著提高工业废水的排放强度，但从回归系数来看，这种对排污的促进作用将小于之前的抑制影响。 第三产业占比对环境的影响则与第二产业完全相反，呈显著的倒U型特征。第三产业的发展早期也会造成污染物的排放，但随着第三产业的进一步发展，其对环境质量改善的积极影响将发挥作用，且从回归系数来看，这种积极影响显著大于之前的消极影响。因此各地都应进一步加大第三产业的发展，以充分发挥第三产业对经济和环境的积极作用。 4) 人口规模。人口数量的膨胀将增加对资源环境的消耗，从而造成环境质量的恶化，尤其对中部地区面议，人口规模的增长将显著提高工业废水的排放强度。但这种正相关关系在东、西部地区不具有统计显著性。 5) 城镇化率。人口的集聚对全样本和各个地区的污染物排放具有显著的倒U型特征，即随着人口在城市集聚，环境质量会恶化而后好转。这与以往的一些观察结果相同，城市化的过程中，环境会随着人口的大量集聚而恶化，但随着城市的进一步发展，资源的集聚与经济的发展以及人们环保意识的提高，会为环境的改善提供必要的条件，由此环境污染物会随之减少。而从回归系数来看，这种倒U型的影响在中、西部地区明显大于东部地区，且后期对环境质量改善的力度也显著大于东部地区，未来应在政策上给予中、西部省份更多的人口集聚倾斜，以发挥人口集聚对环境的有利影响。