人口数量与消费结构对城市生活垃圾减量的影响

　　【摘要】文章基于2000～2019年我国30个省级行政区的面板数据，采用空间杜宾模型实证分析了人口数量和消费结构对城市生活垃圾产生量的影响。结果表明，人口数量规模的扩大对城市生活垃圾产生量增加的外部不经济性将大于其外部经济性;基本生活型消费、品质享受型消费与生活垃圾产生量均呈现出倒“U”型的曲线关系，娱乐发展型消费支出比重增加将有效抑制城市生活垃圾产生量的增加;人口数量只有与娱乐发展型消费的交互作用才能有效缓解城市生活垃圾产生量的增加。结论认为，应关注不同类型的消费结构对城市生活垃圾产生量的不同影响，发挥娱乐发展型消费对降低城市生活垃圾产生量的作用;逐步推进由低等级的基本生活型消费、品质享受型消费升级到高等级的娱乐发展型消费，大力发展服务业与文化教育事业，尤其是生态环境保护教育，提升居民的生态文明素养;并通过刺激消费来推动地方经济发展应考虑对生态环境的影响，倡导适度消费、绿色消费，避免浪费，实现经济发展与生态环境保护的双赢。

　　【关键词】人口数量;消费结构;城市生活垃圾;空间计量模型

　　一、引言

　　在城市人口快速增长的形势下，如何有效处理城市化进程中生活垃圾问题已经成为世界各国共同面对的重要议题。城市生活垃圾作为人类生存对生态环境的直接影响，不仅排放多种有毒有害气体，对土壤、空气以及地下水等自然环境造成严重污染，而且严重妨碍城市容貌，其末端处理将需要大量的人力、财力以及日益紧缺的城市土地资源;同时，生活垃圾堆放处将滋生大量致病微生物。城市生活垃圾产生量持续的增加对居民健康与生态环境是一个严重的威胁，如何实现生活垃圾减量已经引起各国政府和学者们的高度关注。普遍认为，人口数量、消费结构与生态环境是相互依存的统一整体，人口数量规模的扩大将直接影响生态环境，而消费作为城市居民的关键性经济活动，对生态环境产生重要作用(罗能生等，2017)[1]。

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　　为了实现人口与生态环境的和谐发展，党的十九届五中全会明确提出“促进经济社会发展全面绿色转型，建设人与自然和谐共生的现代化”。因此，探讨人口数量如何通过不同类型的消费结构对城市生活垃圾减量产生不同的影响具有十分重要的现实意义。面对日益严峻的城市生活垃圾增长态势，中国也及时做出了应对策略，相继颁布《城市生活垃圾管理办法(1993，2007)》《关于公布城市生活垃圾分类收集试点城市的通知》《“无废城市”建设试点工作方案》和《“无废城市”建设指标体系(试行)》等政策法规，规范了城市生活垃圾管理工作，但对生活垃圾产生量增长的抑制作用较小。

　　学者们主要针对城市生活垃圾管理如何降低对生态环境的影响开展研究，如从生活垃圾处理技术和垃圾本身生物特性等角度比较不同处理方式的研究(黄福义等，2017[2];杨超等，2017[3);]从居民参与垃圾分类的作用机制角度分析影响生活垃圾分类行为的驱动因素(徐林等，2017[4];吴晓林等，2017[5];张志坚等，2019[6);]城市生活垃圾管理政策中如何达到无害化、资源化等目标的研究(江源，2002[7];高军波等，2016[8)。

　　综上所述，现有研究文献主要针对城市生活垃圾末端管理的研究，缺乏从源头抑制生活垃圾产生的研究，没有考虑城市生活垃圾减量的影响因素，而且研究中忽视了空间变量的重要作用，容易导致研究结论产生偏误。基于此，本文从城市生活垃圾产生源头出发，采用空间面板数据的空间杜宾模型实证分析人口数量与消费结构对城市生活垃圾减量的影响，以期为政府推进降低城市生活垃圾产生量的工作提供参考。

　　二、方法与数据

　　(一)研究方法

　　学术界分析环境压力问题的一个基本模型是由Ehrlich等(1971)[9]提出的IPAT方程式，是一个被广泛使用的研究人类活动对环境影响的量化模型，其方程式如下：I=PAT(1)其中，I代表环境影响，P代表人口数量因素，A代表人均财富程度因素，T代表技术因素。

　　但是，该模型无法得到每个影响因素对环境影响的差异，仅能判断各因变量同比例的影响。在此基础上，Dietz等(1994)[10]解决了该模型的局限性，建立了更一般化的随机模型—STIRPAT方程式，即：I=αPaAbTcμ(2)其中，α代表模型的系数，a、b、c代表各影响因素的指数，μ代表随机误差项，对方程式(2)取对数，得到方程式：lnI=lnα+alnP+blnA+clnT+lnμ(3)此时该方程式的回归系数表示各影响因素与环境影响之间的弹性关系。上述模型根据研究需要可以加入其他解释变量，更加具有灵活性，为研究人口数量、人均财富程度以及技术等对环境的影响提供了理论基础。

　　通常下用GDP或GNP代表财富程度，但由于财富程度与消费结构对环境产生复杂的影响，国内外学者对财富程度的概念进行了拓展，如钟兴菊等(2016)[11]提出财富程度具有社会属性的，是由消费习惯、消费结构以及生活方式等因素共同影响的。

　　由此可见，财富程度因素A是一个包括消费变量在内的多维度变量，根据本文研究主题的需要，可假设人均财富程度A是人均消费Cj的函数，表达式为Aj=f(Cj,Oj)，其中Oj代表除人均消费Cj以外的其他影响因素，包括预期收入、资产配置结构以及资产价格等。将人均消费支出进一步分解为不同类型消费支出比重之和，而消费支出也是不同类型消费支出比重的函数，即Cj=z(Cij)。

　　将上式代入Aj=f(Cj,Oj)，可以得到Aj=f(Cij,Oj)，当i=1，2，3时表示三个阶段消费类型(基本生活型、品质享受型和娱乐发展型)支出与人均消费支出的占比。由恩格尔定理可知当基本生活型消费等较低等级消费支出比重的降低，消费结构将更加优化。而人均财富程度的提高将意味着人均消费支出不断增加，居民消费等级不断优化，品质享受型与娱乐发展型消费支出比例将随之增加，将对居民消费结构产生较大影响。 将公式(3)进行STIRPAT模型变换为：lnMSWjt=βj+βt+β1lnPOPjt+β2ln(Ci)jt+δlnXjt+εjt(4)其中，MSWjt代表城市生活垃圾产生量，POPjt代表人口数量规模，Xjt代表对城市垃圾产生量有影响的一组控制变量，包括经济发展水平、平均家庭规模、总抚养比以及城市化率与其二次项，εjt代表误差项。

　　为了检验不同类型的消费结构与城市生活垃圾产生量之间的曲线关系，将引入不同类型的消费结构二次项，公式(4)加入消费结构二次项如下：lnMSWjt=βj+βt+β1lnPOPjt+β2ln(Ci)jt+β3ln(Ci)2jt+δlnXjt+εjt(5)在同等人口数量情况下，不同类型消费品的边际消费倾向可能产生不同消费结构组合。当消费支出倾向于绿色而简易包装的消费品时，将带来较少的城市生活垃圾产生量，从而将改善环境质量。

　　所以，为了研究人口数量如何通过不同消费结构组合对城市生活垃圾产生量产生影响，在公式(5)基础上引入反映人口数量与消费结构相互影响的交叉项进行分析，进一步扩展为公式(6)：lnMSWjt=βj+βt+β1lnPOPjt+β2ln(Ci)jt+β3ln(POP×Ci)+β4ln(Ci)2jt+δlnXjt+εjt(6)其中POP×Ci代表人口数量规模与第i类消费支出比重的交互项。

　　考虑到一个区域的人口数量和消费情况不仅对本地区的生活垃圾产生量带来影响，也会通过多种途径对周边地区产生影响，本文采用空间面板计量模型来验证人口数量与消费结构对城市生活垃圾产生量的影响。由于空间面板杜宾模型(SPDM)同时包括因变量和自变量的空间自相关检验，既可以探讨本地区自变量对因变量的影响，也可以分析周围地区自变量和因变量对其产生的影响，其中空间滞后、误差模型和面板扩展模型等可以看作是空间面板杜宾模型的特别表达式。

　　(二)数据来源

　　本文实证模型涉及的因变量和自变量如下，(1)城市生活垃圾产生量(MSW)：采用各省份城镇生活垃圾清运量来表示;(2)人口数量(POP)：用各省份年末人口总数来表示;(3)消费结构(C)：i采用不同类型消费支出与消费支出总额的比重表示。对不同类型消费支出的界定采用陈建宝等(2013)[12]与姜淼等(2013)[13]的研究方法，将消费结构分为三个阶段，分别为基本生活型消费(包括食品烟酒、衣着、居住以及其他用品与服务)、品质享受型消费(包括生活用品与服务、交通通信以及医疗保健)和娱乐发展型消费(教育文化娱乐)。

　　控制变量，是指公式中影响城市生活垃圾产生量的其他变量。(1)经济发展水平(GDP)：用各省份人均GDP来表示;(2)平均家庭规模(FAM)：采用平均每户人口数量表示;(3)总抚养比(DEP)：采用人口总体中未达到劳动年龄人口数量与到达劳动年龄人口数量比重计算值表示;(4)城市化率与其二次项(URB、URB2)：采用各省份城镇人口数量与总人口数量之比计算值表示。本文选取2000～2019年中国大陆30省份(由于数据的不可获得性，剔除西藏)20年的面板数据，具体指标值来源于各年份《中国统计年鉴》与各省份统计年鉴。

　　三、实证结果与分析

　　(一)空间自相关检验考虑到地理位置相邻，各省份城市生活垃圾产生量之间可能存在空间自相关，本文采用莫兰指数I测算空间自相关性。莫兰指数一般用来检验观测主体与其空间滞后项的相关性，取值在-1到1之间。小于0表示具有负的空间自相关性，即低数值与高数值邻近;大于0表示具有正的空间自相关性，即低数值与低数值邻近或高数值与高数值邻近，接近0或等于0表示不具有自相关性，存在随机的空间分布。

　　(二)空间杜宾模型分析表1给出了空间杜宾模型估计结果，其中Model1-1是只针对人口数量因素进行回归的结果，Mod⁃el1-2到Model1-4是分别针对基本生活型消费、品质享受型消费和娱乐发展型消费单独进行回归的结果，Model1-5是将人口数量因素与三种消费类型同时纳入模型进行回归的结果。

　　总体上看，Model1-1到Model1-4中的空间自相关系数ρ为正且具有显著性，表明各省份城市生活垃圾产生量在空间分布上具有正相关性，即相邻省份城市生活垃圾产生量减少也会影响本省份相应的减少，可能由于消费习惯以生活方式的扩散等，基本符合现实情况。单独分析人口数量因素与城市生活垃圾产生量的影响，具体结果见表1中Model1-1。

　　人口数量因素系数为正且在5%水平上显著，说明人口数量的增长将带来更多的城市生活垃圾产生量。造成上述情况有以下原因，一是近年来我国城市化进程加剧，大量人口涌入城市，伴随着城市人口数量规模不断扩大，城市居民衣食住行需求随之增加，将导致城市生活垃圾产生量不断增加;二是我国在全面建成小康社会方面取得了决定性进展，人民生活水平日益提高，消费习惯和生活方式也发生巨大的变化，一些不合理、浪费的消费方式也相继出现，将带来城市生活垃圾产生量的增加。需要进一步分析消费结构对城市生活垃圾产生量的影响。

　　四、结论与建议

　　本文基于2000～2019年省级行政区的面板数据，采用面板数据的空间杜宾模型针对人口数量和不同类型消费结构对城市生活垃圾产生量的影响进行实证分析，得到以下结论：

　　1.人口数量规模的扩大对城市生活垃圾产生量增加的外部不经济性将大于其外部经济性。

　　2.不同类型消费结构与城市生活垃圾产生量的曲线关系并不是简单的线性关系，较低等级的基本生活型消费和品质享受型消费与生活垃圾产生量呈现出“倒U”的曲线关系，其曲线拐点分别是66.93%和34.48%，当基本生活型消费与品质享受型消费支出的不断扩大，城市生活垃圾产生量先增加后减少。而较高等级的娱乐发展型消费支出比重增加将有效抑制城市生活垃圾产生量的增加。

　　3.人口数量因素只有与娱乐发展型消费的交互作用才能有效缓解城市生活垃圾产生量的增加。不同类型的消费从较低等级的基本生活型消费、品质享受型消费逐渐升级到较高等级的娱乐发展型消费，人口数量规模的扩大对城市生活垃圾产生量的影响由负向的逐渐转为正向的。本文的政策建议主要包括以下几个方面：

　　第一，关注不同类型的消费结构对城市生活垃圾产生量的不同影响，应当发挥娱乐发展型消费对降低城市生活垃圾产生量的作用。地方政府因地制宜制定消费政策引导文化教育服务方面的消费，倒逼现阶段消费结构升级优化，弥补人口规模扩张对生态环境造成的负面影响，缓解环境承载力不足的现状。再者，及时调整不同类型消费品的供给结构。随着人民生活水平的不断提高，对文化产业、旅游娱乐、教育等方面的需求也随之提高，这就要求供给端增大对娱乐发展型产业的投入，调整供给结构，优化相关产业与服务，完善娱乐发展型消费产品质量。

　　第二，逐步推进由低等级的基本生活型消费、品质享受型消费升级到高等级的娱乐发展型消费，对某些特殊消费品进行适当的管制，减轻基本生活型和品质享受型消费增长对生态环境产生的压力。大力发展服务业与文化教育事业，尤其是生态环境保护教育，提升居民的生态文明素养，培养公众回收利用观念，引导居民对消费品的循环使用以及对生活废水和废弃物的二次利用，注意对生活消费品的保养和维护，减少资源浪费。

　　第三，通过刺激消费来推动地方经济发展应考虑对生态环境的影响，倡导适度消费、绿色消费，避免浪费，提高公众环保意识。转变传统的消费观念，反对奢侈浪费等不合理的消费行为，建立绿色健康、可持续的消费模式，实现经济发展与生态环境保护的双赢。此外，利用广播、电视和网络等媒体平台向公众宣传绿色理性消费，积极引导公众参与城市生态环境建设活动。

　　参考文献：

　　[1]罗能生，张梦迪.人口规模、消费结构和环境效率[J].人口研究，2017(3)：38-52.

　　[2]黄福义，安新丽，等.生活垃圾填埋场对河流抗生素抗性基因的影响[J].中国环境科学，2017(1)：203-209.

　　作者：兰梓睿

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