舒元 黃亮雄

［收稿日期］20111231

［基金項(xiàng)目］廣東省軟科學(xué)研究項(xiàng)目“科技進(jìn)步對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)—環(huán)境協(xié)調(diào)性的影響機(jī)制研究”（2011B070400015）；2011年度中山大學(xué)笹川基金博士生重要?jiǎng)?chuàng)新項(xiàng)目。

［作者簡(jiǎn)介］舒元（1949— ），男，中山大學(xué)嶺南學(xué)院博士生導(dǎo)師，教授，國(guó)際商學(xué)院院長(zhǎng)，從事西方經(jīng)濟(jì)學(xué)和增長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究；黃亮雄（1985— ），男，中山大學(xué)嶺南學(xué)院博士研究生，從事環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)和增長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。

①數(shù)據(jù)根據(jù)《2009年中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)》整理而得。

②數(shù)據(jù)根據(jù)《2009年中國(guó)國(guó)土資源公報(bào)》整理而得。

③下文簡(jiǎn)稱(chēng)為環(huán)境污染資源損失。

第27卷第3期2012年5月審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究JOURNAL OF AUDIT & ECONOMICSVol.27, No. 3May, 2012

［摘要］測(cè)量環(huán)境污染損失和資源損耗的經(jīng)濟(jì)價(jià)值（環(huán)境污染資源損失）是制定環(huán)境資源政策的關(guān)鍵。為此，沿用世界銀行2011年發(fā)布的方法測(cè)量了我國(guó)30個(gè)省區(qū)2004—2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了它的區(qū)域分布特點(diǎn)并驗(yàn)證了其外溢效應(yīng)的存在性。結(jié)果表明，我國(guó)省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失存在顯著的正外溢效應(yīng)。這種效應(yīng)在空間上表現(xiàn)為損失程度相近的省區(qū)彼此集聚，在政策舉措上表現(xiàn)為省區(qū)的環(huán)境資源政策行為相互模仿。這種外溢效應(yīng)主要源于東部省區(qū)內(nèi)部；其次源于中部與西部跨區(qū)之間；另外在中部省區(qū)內(nèi)部以及東部與中部跨區(qū)之間也存在一定的正外溢效應(yīng)。

［關(guān)鍵詞］環(huán)境污染資源損失；環(huán)境污染資源外溢效應(yīng)；地區(qū)環(huán)境污染；省區(qū)環(huán)境污染；環(huán)境資源問(wèn)題

［中圖分類(lèi)號(hào)］F224［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］10044833(2012)03008611

一、 引言

我國(guó)近30年經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的壯麗畫(huà)卷背后，環(huán)境資源問(wèn)題令人擔(dān)憂(yōu)。據(jù)國(guó)家發(fā)布的信息，2009年我國(guó)的大氣污染、水污染等問(wèn)題嚴(yán)重。大氣污染方面，在開(kāi)展了環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)的全國(guó)612個(gè)縣級(jí)及以上城市中，僅4.2%的城市達(dá)到一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。監(jiān)測(cè)的488個(gè)市（縣）中，出現(xiàn)酸雨的市（縣）高達(dá)258個(gè)，占52.9%。水污染方面，203條河流408個(gè)地表水國(guó)控監(jiān)測(cè)斷面中，Ⅲ類(lèi)以下水質(zhì)的斷面比例仍高達(dá)42.7%。26個(gè)國(guó)控重點(diǎn)湖泊（水庫(kù)）中，Ⅲ類(lèi)以下水質(zhì)的有20個(gè)，占76.9%①。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)自然資源的開(kāi)采愈發(fā)依賴(lài)，2009年全國(guó)天然氣的開(kāi)采量為851.7億立方米，比上年增長(zhǎng)11.9%；煤炭開(kāi)采量為30.5億噸，比上年增長(zhǎng)16.4%②。可見(jiàn)，環(huán)境資源問(wèn)題不容忽視，建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)及發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，增強(qiáng)可持續(xù)發(fā)展能力，成為當(dāng)務(wù)之急。

走可持續(xù)發(fā)展之路，就要衡量經(jīng)濟(jì)、環(huán)境與資源三者的關(guān)系；就要研究經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)帶來(lái)了多少環(huán)境污染損失，損耗了多少資源，也就是需要測(cè)量地區(qū)環(huán)境污染帶來(lái)的損失和資源損耗的程度③。只有合理地測(cè)量出地區(qū)環(huán)境污染資源損失程度，才能使人們認(rèn)識(shí)到環(huán)境資源問(wèn)題的嚴(yán)重程度并驗(yàn)證環(huán)境資源政策的有效性，同時(shí)能為政府制定有關(guān)政策提供信息支持。環(huán)境污染資源損失的測(cè)量是衡量地區(qū)環(huán)境經(jīng)濟(jì)體健康發(fā)展的重要一環(huán)，對(duì)其測(cè)量有非貨幣評(píng)價(jià)和貨幣評(píng)價(jià)兩種評(píng)價(jià)模式。非貨幣評(píng)價(jià)模式試圖建立一個(gè)多維、多層次的指標(biāo)體系，對(duì)環(huán)境資源的多個(gè)截面或多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià)，如1999年出版的《中國(guó)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報(bào)告》中的資源環(huán)境綜合績(jī)效指數(shù)［1］。但這種衡量體系容易出現(xiàn)指標(biāo)信息覆蓋不全或指標(biāo)間信息重疊兩個(gè)問(wèn)題。貨幣評(píng)價(jià)模式就是對(duì)環(huán)境污染引起的損失、生產(chǎn)帶來(lái)的資源損耗統(tǒng)一以貨幣的形式表示。這種模式通用性比較好，評(píng)價(jià)結(jié)果簡(jiǎn)明易懂。目前無(wú)論官方機(jī)構(gòu)還是個(gè)人的研究多采用這種模式。這種評(píng)價(jià)模式在我國(guó)的應(yīng)用始于上世紀(jì)80年代，過(guò)孝民和張惠勤在20世紀(jì)80年代，第一次應(yīng)用這種評(píng)價(jià)模式估算了全國(guó)范圍內(nèi)的環(huán)境污染損失，指出1981—1985年間平均每年損失為380億元，占1983年GNP的6.75%［2］。這項(xiàng)研究不但具有開(kāi)創(chuàng)性，而且它使用的方法有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)，后來(lái)被許多研究者沿用。夏光和趙毅紅估算了我國(guó)1992年環(huán)境污染造成的經(jīng)濟(jì)損失，估值約為986.1億元，占當(dāng)年GNP的4.04%［3］。鄭易生等估算的我國(guó)1993年環(huán)境污染經(jīng)濟(jì)損失為1084.1億元，占當(dāng)年GNP的3%以上［4］。世界銀行的估算結(jié)果令人吃驚，它指出1995年我國(guó)大氣與水污染的損失占當(dāng)年GDP的比重高達(dá)8%［5］。進(jìn)入21世紀(jì)，國(guó)家環(huán)?？偩趾徒y(tǒng)計(jì)局對(duì)2004年我國(guó)綠色GDP作了詳盡的核算，指出2004年全國(guó)因環(huán)境污染造成的經(jīng)濟(jì)損失占當(dāng)年GDP的3.05%，虛擬治理成本占當(dāng)年GDP的1.80%［6］。世界銀行再次關(guān)注我國(guó)的大氣污染問(wèn)題，經(jīng)過(guò)估算后指出，2003年我國(guó)大氣污染所造成的健康損失占GDP的3.8%［7］。

上述的估算雖科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值，且深刻揭示了我國(guó)環(huán)境資源問(wèn)題的嚴(yán)峻現(xiàn)狀，但仍存在兩點(diǎn)不足：（1）除了對(duì)資源環(huán)境綜合績(jī)效指數(shù)測(cè)算之外，其余研究則僅局限于對(duì)環(huán)境污染的損失進(jìn)行估算，而忽視了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)自然資源的損耗。事實(shí)上，自然資源諸如礦產(chǎn)資源、能源資源及森林資源是不可再生資源或者再生周期較長(zhǎng)，對(duì)其過(guò)度開(kāi)發(fā)而取得的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是不可持續(xù)的。同時(shí)，環(huán)境問(wèn)題與資源問(wèn)題是密不可分的?？梢?jiàn)，測(cè)量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)自然資源的損耗同樣重要。（2）很多研究?jī)H估計(jì)了全國(guó)數(shù)據(jù)，而缺失對(duì)我國(guó)分地區(qū)的研究，例如對(duì)省區(qū)層面的研究。我國(guó)區(qū)域差異巨大，如果把估算細(xì)致到省區(qū)層面，將對(duì)制定地區(qū)政策具有更為積極的意義。鑒于此，本文綜合環(huán)境污染損失和資源損耗，把分析區(qū)域細(xì)致到省區(qū)層面，并參考世界銀行2011年報(bào)告The Changing Wealth of Nations的方法，測(cè)算了我國(guó)30個(gè)?。ㄊ?，區(qū)）2004—2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了其區(qū)域分布特點(diǎn)。

地區(qū)人均環(huán)境污染資源損失可看作是該地區(qū)環(huán)境資源政策的體現(xiàn)。而我國(guó)省區(qū)政策的制定往往植根于省區(qū)的相互影響之中。那么，省區(qū)間的政策舉措是如何相互影響的？它們之間是相互獨(dú)立、相互模仿，還是相互對(duì)立？回答這個(gè)問(wèn)題，就要探討省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失外溢效應(yīng)（Spillover effect）。若不存在外溢效應(yīng)，則省區(qū)間的政策舉措是相互獨(dú)立的；若存在正的外溢效應(yīng)，省區(qū)間表現(xiàn)為相互模仿的政策互動(dòng)；若存在負(fù)的外溢效應(yīng)，省區(qū)間表現(xiàn)出相互對(duì)立的政策互動(dòng)。科學(xué)地驗(yàn)證外溢效應(yīng)的存在性并辨別其方向，有助于深刻了解我國(guó)區(qū)域關(guān)系，妥善處理好區(qū)域問(wèn)題。這也成為本文的研究重點(diǎn)。

本文如下部分的結(jié)構(gòu)安排：第二部分闡述環(huán)境污染資源損失的測(cè)量方法；第三部分針對(duì)測(cè)量的結(jié)果進(jìn)行區(qū)域分布分析；第四五部分為實(shí)證部分，驗(yàn)證我國(guó)省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)；第六部分為結(jié)論。

二、 測(cè)量方法

本文在參考了Hamilton、Clemens和世界銀行2002年方法的基礎(chǔ)上，主要使用了世界銀行2011年報(bào)告所使用的測(cè)量環(huán)境污染資源損失程度的方法，這種方法也是一種貨幣評(píng)價(jià)模式方法［810］。相比于龐雜的評(píng)價(jià)體系，這種方法操作性更強(qiáng)，且較易拓展到省區(qū)層面。本文沿用該種方法，把環(huán)境資源損失分為自然資源損耗、二氧化碳排放的破壞與對(duì)環(huán)境破壞的治理投入三部分，具體核算可由以下公式表達(dá)：

DAM=∑Ri+CD+GE（1）

其中，DAM為環(huán)境污染資源損失，Ri為各項(xiàng)資源的損耗，CD為二氧化碳排放的破壞，GE為對(duì)環(huán)境破壞的治理投入。

各項(xiàng)資源損耗包括能源損耗、礦產(chǎn)損耗和森林損耗。各損耗=PV（利潤(rùn)以4%進(jìn)行折舊）/T。其中，T為資源的壽命，PV為現(xiàn)值。T的選取因資源的不同而不同，但大部分資源的壽命都集中在20年—30年，故世界銀行的評(píng)價(jià)有選擇T=20［11］，也有選擇T=25［8］，但本文選取T=25。

能源資源和礦產(chǎn)資源都是非再生資源，其中能源資源一般包括石油、天然氣和煤，而礦產(chǎn)資源包括黑色金屬和有色金屬。有關(guān)其利潤(rùn)，本文選取石油及天然氣開(kāi)采業(yè)和煤炭開(kāi)采業(yè)的利潤(rùn)總額來(lái)表示能源資源的利潤(rùn)；選取黑色金屬采礦業(yè)和有色金屬采礦業(yè)的利潤(rùn)總額來(lái)表示礦產(chǎn)資源的利潤(rùn)。數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。

至于森林財(cái)富，包括木材資源和非木材資源，但一般認(rèn)為森林產(chǎn)品的利潤(rùn)率介于耕地和草地之間，而耕地的利潤(rùn)率大約為30%，草地產(chǎn)品的利潤(rùn)率大概是45%［8，12］。因此，本文選取35%，也就是說(shuō)，森林利潤(rùn)是林業(yè)總產(chǎn)值的35%。另外，森林是可再生資源，每年大約有10%的森林可以再生，于是用原利潤(rùn)率減去再生率，可得森林資源損害等于林業(yè)總產(chǎn)值的25%。林業(yè)總產(chǎn)值的數(shù)據(jù)來(lái)源于各期《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》。

二氧化碳的破壞（CD）=排放量（噸）×20美元（以2005年為基年折算成人民幣為163.83元）［13］。至于各省區(qū)二氧化碳排放量的算法，可參看杜立民的做法，主要數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》［14］。

對(duì)環(huán)境破壞的治理投入（GE），采用環(huán)境污染治理投資總額。環(huán)境污染治理總額包括工業(yè)污染源投資、建設(shè)項(xiàng)目環(huán)保投資和城市環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資三項(xiàng)，這三項(xiàng)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于各期《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》大部分省區(qū)在2004年以前都沒(méi)有公布城市環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資數(shù)據(jù)，所以本文的測(cè)量年限為2004—2009年。。

三、 環(huán)境資源損失的區(qū)域分布

使用上節(jié)論述的方法，本節(jié)測(cè)算出我國(guó)30個(gè)?。ㄊ校瑓^(qū)）2004—2009年的人均環(huán)境污染資源損失限于數(shù)據(jù)的獲得，這里不包括西藏自治區(qū)。所有數(shù)據(jù)都使用GDP縮減指數(shù)進(jìn)行平減，以2000年為基期。，并分析其在我國(guó)的區(qū)域分布。

2004—2009年，我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失愈加嚴(yán)重。如圖1所示，2004年全國(guó)人均環(huán)境污染資源損失為771.58元30個(gè)省區(qū)的平均，下同。，2009年上升到1422.00元，年均增長(zhǎng)10.7%，高于同期全國(guó)人均GDP年均9.5%的增長(zhǎng)率。也就是說(shuō)，環(huán)境污染資源損失占GDP的比重將越來(lái)越高。事實(shí)上，2004年全國(guó)環(huán)境污染資源損失占GDP的比重為6.7%，2009年上升為7.2%相比于《中國(guó)綠色國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算研究報(bào)告2004》，我們的結(jié)果高出約兩個(gè)百分點(diǎn)，因?yàn)榍罢邲](méi)有計(jì)算自然資源的損耗。，環(huán)境資源問(wèn)題令人擔(dān)憂(yōu)。分區(qū)域來(lái)看，這六年來(lái)，東部的人均環(huán)境污染資源損失最高，中部次之，西部最低。東中西部的年均增長(zhǎng)率分別為8.6%、12.9%和11.6%?？梢?jiàn)，近年來(lái)，中西部對(duì)環(huán)境資源的索取程度愈漸追上東部地區(qū)，這與各地區(qū)的發(fā)展模式有關(guān)。改革開(kāi)放以來(lái)，東部沿海地區(qū)憑借著地理優(yōu)勢(shì)以及低廉的勞動(dòng)力，選擇制造業(yè)出口導(dǎo)向型的發(fā)展模式，如長(zhǎng)三角和珠三角模式。這種模式符合比較優(yōu)勢(shì)原理，使得企業(yè)擁有自生能力，進(jìn)而適應(yīng)市場(chǎng)要求［15］。經(jīng)過(guò)30年的發(fā)展，這種發(fā)展模式初見(jiàn)成效，雖然對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的破壞在加強(qiáng)，但對(duì)自然資源的索取卻有所降低。中西部省區(qū)雖然沒(méi)有東部省區(qū)的地理優(yōu)勢(shì)，也缺乏較好的基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本以及市場(chǎng)環(huán)境等因素，但卻擁有豐富的自然資源，尤其是隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的確立，自然資源越發(fā)成為稀缺資源，價(jià)格不斷推高。在“標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)”下，自身經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的中西部省區(qū)，著力追趕東部省區(qū)，從而更關(guān)注于短期內(nèi)對(duì)GDP增長(zhǎng)有顯著貢獻(xiàn)的自然資源開(kāi)采項(xiàng)目，而忽視開(kāi)采自然資源對(duì)環(huán)境的破壞，這樣就造成中西部省區(qū)的人均環(huán)境污染資源損失增長(zhǎng)愈快。

以泰爾指數(shù)泰爾指數(shù)Teil=∑{(gi/G)*ln［(gi /pi)/(G/P)］}，其中g(shù)i為i地區(qū)的變量、pi為i地區(qū)的人口、G為全國(guó)變量、P為全國(guó)總?cè)丝?。?lái)反映我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域差異。如圖2所示，2004—2007年泰爾指數(shù)由8.7%下降到8.3%，這是由于基數(shù)較大的東部，損失增長(zhǎng)率放緩，中西部地區(qū)則增長(zhǎng)迅速，局域差距緩慢下降。但2008年較為特別，泰爾指數(shù)大幅增長(zhǎng)到11.0%，2009年又回落到8.7%，與2004年相當(dāng)。也就是說(shuō)，除了2008年之外，我國(guó)的人均環(huán)境污染資源損失區(qū)域差異基本穩(wěn)定。

圖3我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布（單位：元）

圖3使用分位數(shù)來(lái)反映我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布。對(duì)比2004年與2009年可知，省區(qū)的集團(tuán)間變化較少，特別是處于第一和第二集團(tuán)（50%與75%百分位以后）的省區(qū)基本沒(méi)有發(fā)生變化，僅是廣東與海南由2004年的第二集團(tuán)下降到2009年的第三集團(tuán)（25%至50%百分位之間的省區(qū)），與此同時(shí)，陜西與福建由2004年的第三集團(tuán)上升到2009年的第二集團(tuán)。第一和第二集團(tuán)大部分是沿海省區(qū)或是內(nèi)陸擁有國(guó)際邊界的省區(qū)，第三和第四集團(tuán)省區(qū)則大部分是內(nèi)陸省份。這樣就形成了外圈套內(nèi)圈的分布格局，其中，外圈是人均環(huán)境污染資源損失較高的第一和第二集團(tuán)省區(qū)，內(nèi)圈則是損失較低的第三和第四集團(tuán)省區(qū)。如此的區(qū)域分布與區(qū)域要素稟賦和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有較強(qiáng)的聯(lián)系。第一集團(tuán)的省區(qū)多集中于與河北和內(nèi)蒙古交界的省區(qū)，這些省區(qū)有的是能源或資源大省，如內(nèi)蒙古和山西均是煤炭大?。挥械氖侵毓I(yè)基地，如河北和遼寧，這些省區(qū)一方面對(duì)資源索取較多，另一方面對(duì)環(huán)境污染也較重。第二集團(tuán)多集中于沿海省區(qū)，也包括資源大省新疆和重工業(yè)基地黑龍江與吉林。沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大，對(duì)環(huán)境的破壞也較大。特別地，北京、上海與天津這3個(gè)直轄市六年來(lái)都處于第一集團(tuán)。三市轄區(qū)面積小，環(huán)境承載力有限，但由于其地位特殊，過(guò)去發(fā)展了不少重工業(yè)產(chǎn)業(yè)，如上海的寶鋼等，這種模式的可持續(xù)性值得深究。不過(guò)，現(xiàn)在三市的排名已有所下降，同時(shí)損失的增長(zhǎng)速度較慢，分別為3.4%，3.5%與3.3%，遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平，三市的環(huán)境相對(duì)改善。

四、 實(shí)證方法

（一） 計(jì)量方法

上節(jié)的分析指出我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布呈集聚狀態(tài)：沿海省區(qū)與擁有國(guó)際邊界的省區(qū)構(gòu)成的第一和第二集團(tuán)形成外圈，中部與西南部的內(nèi)陸省區(qū)構(gòu)成的第三和第四集團(tuán)形成內(nèi)圈。這體現(xiàn)出地區(qū)經(jīng)濟(jì)地理行為間的空間依賴(lài)性。真實(shí)的空間依賴(lài)性反映了現(xiàn)實(shí)中存在的空間交互作用（Spatial Interaction Effects），比如區(qū)域經(jīng)濟(jì)要素的流動(dòng)、創(chuàng)新的擴(kuò)散、技術(shù)溢出等。本文就是要構(gòu)造計(jì)量模型來(lái)識(shí)別省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的空間依賴(lài)性。

在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)地理研究中，許多涉及地理空間的數(shù)據(jù)普遍存在空間依賴(lài)性，例如一般認(rèn)為空間上離的近的變量之間比在空間上離的遠(yuǎn)的變量之間具有更加密切的關(guān)系［16］。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)與計(jì)量理論忽視了這種空間依賴(lài)性，其統(tǒng)計(jì)與計(jì)量分析的結(jié)果值得進(jìn)一步深入探究［17］?？臻g計(jì)量分析為這種研究打開(kāi)了一扇窗。空間依賴(lài)性可以用空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）與空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）兩種空間計(jì)量模型進(jìn)行刻畫(huà)［18］。

空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）的表達(dá)式為：

y=ρWy+Xβ+ε（2）

其中，參數(shù)β反映了自變量對(duì)因變量的影響；W為空間加權(quán)矩陣；空間滯后因變量Wy是一個(gè)內(nèi)生變量，反映了空間距離對(duì)區(qū)域行為的作用；參數(shù)ρ衡量了樣本觀察值中的空間依賴(lài)作用，即相鄰地區(qū)的觀察值y對(duì)本地區(qū)觀察值y的影響方向和程度。由于SLM模型與時(shí)間序列中自回歸模型相類(lèi)似，因此SLM也被稱(chēng)作空間自回歸模型（Spatial Autoregressive Model，SAR）。特別地，SLM常用于討論各變量在地區(qū)間是否有擴(kuò)散現(xiàn)象（外溢效應(yīng)）。本文也將檢驗(yàn)我國(guó)省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失方程是否適用該模型。

空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

Y=Xβ+ε（其中，ε=λWε+μ）（3）

式中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，λ為n×1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。SEM中參數(shù)β反映了自變量X對(duì)因變量y的影響。SEM的空間依賴(lài)作用存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中，λ度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度。鑒于SEM模型與時(shí)間序列中的序列相關(guān)問(wèn)題類(lèi)似，因此被稱(chēng)為空間自相關(guān)模型（Spatial Autocorrelation Model，SAC）。

（二） 空間加權(quán)矩陣

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型通過(guò)引入空間加權(quán)矩陣來(lái)表達(dá)空間相互作用?？臻g加權(quán)矩陣W為一個(gè)n×n的對(duì)稱(chēng)矩陣，其對(duì)角線(xiàn)上的元素Wii被設(shè)為0，而Wij表示區(qū)域i和區(qū)域j在空間上相連接的原因。其權(quán)數(shù)的設(shè)定一般有兩種規(guī)則：地理位置規(guī)則與空間距離規(guī)則。本文涉及的權(quán)數(shù)均采用這兩種規(guī)則。地理位置規(guī)則使用Rook鄰近空間加權(quán)矩陣(Wr)，即當(dāng)兩個(gè)地區(qū)擁有共同邊界時(shí)，wij=1，而當(dāng)兩個(gè)地區(qū)沒(méi)有共同的邊界時(shí)，wij=0為了避免“單個(gè)島嶼效應(yīng)”，設(shè)定海南省與廣東省、廣西壯族自治區(qū)有共同邊界。。空間距離規(guī)則采用K值最鄰近空間矩陣(Wk)，具體為給定空間單元周?chē)x擇最鄰近K個(gè)地區(qū)的權(quán)數(shù)為1，其余為0，一般地，K=4［19］。為了減少或消除區(qū)域間的外在影響，權(quán)值矩陣被標(biāo)準(zhǔn)化w*ij=wij/∑nj=1wij，從而使行元素之和為1。

五、 外溢效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果

（一） 數(shù)據(jù)描述

本節(jié)所使用的數(shù)據(jù)是2004—2009年30個(gè)省區(qū)各年的橫截面數(shù)據(jù)，使用逐年回歸的方法進(jìn)行分析。本節(jié)的實(shí)證步驟如下：首先是數(shù)據(jù)描述，其次進(jìn)行SLM與SEM檢驗(yàn)判別，最后得出回歸結(jié)果并作時(shí)間比較。

因變量為上文測(cè)量的各省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失（dam）。自變量方面，除了Wy或Wε，其余控制變量主要源于Grossman和Krueger的環(huán)境三效應(yīng)模型［20］，該模型經(jīng)過(guò)Antweiler 等建立數(shù)理模型驗(yàn)證［21］。他們將影響環(huán)境的因素分為三種效應(yīng)：規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。規(guī)模效應(yīng)是指經(jīng)濟(jì)規(guī)模的增大，影響到環(huán)境污染資源的損失，用真實(shí)人均GDP及其平方項(xiàng)來(lái)反映。這些最早見(jiàn)于Grossman和Kruger的EKC假說(shuō)［20］。后來(lái)，Copeland和Taylor為EKC假說(shuō)提供了一個(gè)合理的數(shù)理推導(dǎo)，并研究了南北貿(mào)易環(huán)境的關(guān)系，揭示了高收入地區(qū)選擇強(qiáng)的環(huán)境保護(hù)措施的原因［22］。結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化導(dǎo)致環(huán)境污染資源損失的變化，這里使用第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（we2）來(lái)反映。技術(shù)效應(yīng)是指因?yàn)榧夹g(shù)的進(jìn)步致使環(huán)境污染資源損失的改變，這里使用研究與試驗(yàn)發(fā)展的人員數(shù)量（rd）表示。另外，使用對(duì)外依存度，即進(jìn)出口總額占GDP的比重（ti）來(lái)捕捉污染產(chǎn)生的效應(yīng)。為了反映政府保護(hù)環(huán)境的努力程度，本文采用類(lèi)似于曾文慧提出的水污染有效征收率（Effective Levy Rate，EL），以總排污費(fèi)除以未達(dá)標(biāo)工業(yè)廢水排放量來(lái)度量［23］。

綜合各變量，以2009年為例，對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)要的數(shù)據(jù)描述，如表1所示。

（二） 實(shí)證結(jié)果

判斷地區(qū)間空間相關(guān)性是否存在以及SLM和SEM哪個(gè)模型更恰當(dāng)，一般可通過(guò)包括Moran餾 I檢驗(yàn)、兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)（Lagrange Multiplier）檢驗(yàn)，LMLAG、LMERR及其穩(wěn)?。≧obust）的R睱MERR、R睱MLAG）等檢驗(yàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。表2（見(jiàn)下頁(yè)）列示了使用2009年省區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行的幾項(xiàng)檢驗(yàn)。

Moran餾 I檢驗(yàn)，無(wú)論是Wr還是Wk加權(quán)矩陣都通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，這表明我國(guó)各地區(qū)人均環(huán)境資源損失的分布出現(xiàn)了空間上的聚集現(xiàn)象，即具有人均較高環(huán)境污染資源損失的地區(qū)相互臨近，而具有較低人均環(huán)境污染資源損失的地區(qū)也相互臨近。

盡管Moran餾 I統(tǒng)計(jì)量表明我國(guó)省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的空間自相關(guān)作用是顯著的，但是該統(tǒng)計(jì)量不能顯示出高損失地區(qū)或低損失地區(qū)集聚的具體情況。我們使用Moran散點(diǎn)圖來(lái)揭示這一現(xiàn)象。

Moran散點(diǎn)圖以每個(gè)地區(qū)觀測(cè)值的離差為橫坐標(biāo)，以其空間滯后值為縱坐標(biāo)，四個(gè)不同的象限分別對(duì)應(yīng)四種不同的局部空間相關(guān)關(guān)系。如圖4（見(jiàn)下頁(yè)）所示，以Wk權(quán)重為例，位于第一象限即H睭（High睭igh）型地區(qū)以及第三象限即L睱型（Low睱ow）地區(qū)的省區(qū)居多，導(dǎo)致擬合線(xiàn)的斜率為正。其中，第一象限包括內(nèi)蒙古、黑龍江、遼寧、河北、北京、天津、寧夏、山西、山東、江蘇、浙江和上海，這些省區(qū)本身具有較大的損失值，并且其附近的地區(qū)也具有較大的損失值。H睭型地區(qū)和L睱型地區(qū)表示地區(qū)間存在正的空間自相關(guān)且空間實(shí)體呈現(xiàn)空間集聚。

圖4人均環(huán)境污染資源損失Moran散點(diǎn)圖（2009年）

至于SLM與SEM的選擇，Anselin和Florax提出了如下判別準(zhǔn)則：如果在空間依賴(lài)性的檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)LM（lag）較之LM（error）在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且R睱M（lag）顯著而R睱M（error）不顯著，則可以斷定適合的模型是SLM；相反，如果LM（error）比LM（lag）在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且R睱M（error）顯著而R睱M（lag）不顯著，則可以斷定SEM是恰當(dāng)?shù)哪Ｐ汀?/p>

從表2（見(jiàn)下頁(yè)）可知，Wr加權(quán)矩陣中，LM（lag）檢驗(yàn)顯著而LM（error）檢驗(yàn)不顯著，因此選擇SLM；Wk加權(quán)矩陣中，LM（lag）與LM（error）檢驗(yàn)顯著，但R睱M（lag）檢驗(yàn)顯著而R睱M（error）檢驗(yàn)不顯著，因此也選擇SLM。那么，兩個(gè)加權(quán)矩陣的空間回歸模型均使用SLM。于是，回歸模型設(shè)定為：

dam=β0+ρW·dam+β1pgdp+β2pgap2+β3we2+β4rd+β5ti+β6el+ε（4）

正是由于選擇了SLM，（4）式可考察省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)。式中ρ的符號(hào)決定了外溢效應(yīng)的方向，其大小決定了效應(yīng)的大小。若ρ=0，則不存在外溢效應(yīng)，此時(shí)省區(qū)間的政策舉措是相互獨(dú)立的；若ρ＞0，則存在正的外溢效應(yīng)，此時(shí)省區(qū)間表現(xiàn)為相互模仿的政策互動(dòng)或稱(chēng)政策互補(bǔ)；若ρ＜0，則存在負(fù)的外溢效應(yīng)，此時(shí)區(qū)間表現(xiàn)為差異化的政策互動(dòng)或稱(chēng)之為政策替代。

空間計(jì)量模型存在自變量的內(nèi)生性，這類(lèi)模型的估計(jì)如果仍采用OLS，系數(shù)估計(jì)值會(huì)有偏或者無(wú)效，因此需要通過(guò)IV、ML或GLS、GMM等其他方法來(lái)進(jìn)行估計(jì)。Anselin建議采用極大似然法估計(jì)［18］。另外，針對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)方差的設(shè)定不同，LeSage和Peace以貝葉斯的視角拓展了空間計(jì)量模型，并使用Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法進(jìn)行估計(jì)［25］。這里，我們使用兩種空間加權(quán)矩陣，使用ML與MCMC兩種方法分別估計(jì)各年的情況，其中2009年的回歸結(jié)果見(jiàn)表3（見(jiàn)下頁(yè)）所示表3只列示了2009年的回歸結(jié)果，其余年份的結(jié)果可向作者索取。。

表3使用了兩種空間加權(quán)矩陣和兩種回歸方法，共四個(gè)方程來(lái)驗(yàn)證我國(guó)省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)使用修正擬合優(yōu)度（Rbar^2）和最大似然值（ll）來(lái)判別，應(yīng)選擇方程（4）。，結(jié)果都顯示ρ值顯著為正，即存在正的外溢效應(yīng)。這種效應(yīng)在空間上，表現(xiàn)為相近損失水平的省區(qū)集聚在一起，于是就形成了圖3所示的我國(guó)省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失外圈套內(nèi)圈的空間分布，其中外圈是人均損失較大的沿海省區(qū)與擁有國(guó)際邊界的省區(qū)，內(nèi)圈是人均損失較小的內(nèi)陸省區(qū)。在政策舉措上，正的外溢效應(yīng)表現(xiàn)為省區(qū)的環(huán)境資源政策行為相互模仿。那么，一省區(qū)采用減小環(huán)境污染資源損失的措施，其臨近的省區(qū)也相應(yīng)采取減小損失的措施。這樣的現(xiàn)象與Huang等的榜樣效應(yīng)如出一轍［26］。

考察外溢效應(yīng)的時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)。如圖5所示，四個(gè)方程度量的ρ值都具有相仿的時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)。圖中ML的估計(jì)值比MCMC的估計(jì)值大。LeSage指出ML與MCMC的估計(jì)差異在于模型的異方差大小［27］?？臻g加權(quán)矩陣Wk的ρ值大于Wr的ρ值，源于Wk賦予最近的4個(gè)省區(qū)的權(quán)數(shù)為1，而Wr則是賦予鄰近省區(qū)的權(quán)數(shù)為1，而我國(guó)各省區(qū)平均擁有4.23個(gè)鄰近省區(qū)。這樣，最近4個(gè)省區(qū)的平均距離小于鄰近省區(qū)指省區(qū)間的質(zhì)心距離。。某省與其最近4個(gè)省區(qū)的緊密程度大于鄰近省區(qū)時(shí)，其對(duì)最近4個(gè)省區(qū)的影響也與其鄰近省區(qū)的影響相當(dāng)。在時(shí)間變動(dòng)上，2006年，ρ值達(dá)到峰值，其余Wk的ρ值較為穩(wěn)定，ML估計(jì)一般在0.5的水平，MCMC估計(jì)一般在0.4水平。而Wr的ρ值在2008年有個(gè)明顯的低谷，但ML估計(jì)基本維持在0.3，MCMC估計(jì)基本維持在0.2的水平。正是由于省區(qū)的正外溢效應(yīng)普遍存在，省區(qū)間的環(huán)境資源政策相互模仿，導(dǎo)致我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域差異較為穩(wěn)定，這點(diǎn)又與圖2泰爾指數(shù)反映的結(jié)果相互印證。

控制變量方面，真實(shí)人均GDP的系數(shù)顯著為正，其二次項(xiàng)的系數(shù)雖符號(hào)為負(fù)，但不顯著，即人均環(huán)境污染資源損失的EKC假說(shuō)不成立，而是與真實(shí)人均GDP呈斜率為正的線(xiàn)性關(guān)系。以方程（4）為例，真實(shí)人均GDP每增長(zhǎng)1萬(wàn)元，人均環(huán)境資源損失增加567.34元。按現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，新增環(huán)境污染資源損失約占新增GDP的5.7%，再次說(shuō)明了我國(guó)環(huán)境資源問(wèn)題的嚴(yán)峻性。結(jié)構(gòu)效應(yīng)中的二產(chǎn)占GDP比重（we2）雖然系數(shù)符號(hào)為正，但不顯著，即二產(chǎn)比重的增加沒(méi)有顯著加大環(huán)境資源的損失。觀察圖3可知，人均環(huán)境污染資源損失較高的省區(qū)，二產(chǎn)比重較高（如：山東、河北生產(chǎn)排污較為嚴(yán)重），但諸如山西、內(nèi)蒙古等資源大省對(duì)資源的損耗較多，然二產(chǎn)比重不大，因此綜合起來(lái)看，結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)二產(chǎn)比重的影響不顯著。再者，對(duì)外依存度（ti）的系數(shù)不顯著，表明污染天堂效應(yīng)在我國(guó)不成立。而環(huán)保努力程度（el）的系數(shù)僅在方程（4）中通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明我國(guó)的環(huán)保效果不是很突出。捕捉技術(shù)效應(yīng)的研究與試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)人員當(dāng)量（rd）的系數(shù)顯著為負(fù)，即技術(shù)進(jìn)步能降低人均環(huán)境污染資源損失，全時(shí)人員當(dāng)量每增加1單位，人均環(huán)境污染資源損失降低0.004元?？刂谱兞恐腥N效應(yīng)的驗(yàn)證說(shuō)明，當(dāng)經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)降低對(duì)環(huán)境資源的負(fù)荷需要靠技術(shù)進(jìn)步。因而，加大研發(fā)，實(shí)施科教興國(guó)戰(zhàn)略，也成為了可持續(xù)發(fā)展的必由之路。

分地區(qū)比較外溢效應(yīng)的情況。由于以Wk刻畫(huà)空間相互作用，使用ML估計(jì)的效果較好，于是采用方程（4）對(duì)分地區(qū)進(jìn)行檢驗(yàn)MCMC的估計(jì)結(jié)果與ML一致，并不影響區(qū)域比較的屬性。，結(jié)果由表4顯示。從東中西三地區(qū)來(lái)看，東部省區(qū)內(nèi)部的外溢效應(yīng)顯著為正，且系數(shù)較大，除了2008年外，ρ值都基本維持在0.8，比全國(guó)估計(jì)得出的表3的方程（4）大。與此同時(shí)，2004—2007年，中部的ρ值顯著為正，此時(shí)中部省區(qū)內(nèi)部也存在正外溢效應(yīng)，但系數(shù)卻比全國(guó)樣本的小，而且2008—2009年的系數(shù)不顯著，此時(shí)中部省區(qū)內(nèi)部不存在外溢效應(yīng)。西部的ρ值大多不顯著，甚至在2005年和2006年顯著為負(fù)，即在區(qū)域分布上，人均環(huán)境資源損失相當(dāng)?shù)氖^(qū)會(huì)離散；在政策舉措上，地區(qū)的行為恰好相反，某省區(qū)采用減少環(huán)境污染資源損失的措施，其臨近的省區(qū)反而采用增大損失的措施。Huang等將這種效應(yīng)稱(chēng)為轉(zhuǎn)移效應(yīng)。綜合三地區(qū)來(lái)看，全國(guó)層面存在的正的外溢效應(yīng)主要源于東部地區(qū)內(nèi)部。在地區(qū)間競(jìng)爭(zhēng)下，各省區(qū)追逐GDP的熱情世界罕見(jiàn)［28］，但短期內(nèi)使GDP快速增長(zhǎng)的措施，往往都是相仿的，如地方政府會(huì)選擇大力發(fā)展二產(chǎn)、重視一產(chǎn)、忽視三產(chǎn)［29］；地方政府會(huì)加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的投資而忽視教育投資［30］。這種競(jìng)爭(zhēng)在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)尤為激烈［31］。

再分析地區(qū)間的交互作用。東中部和中西部的ρ值顯著為正，且中西部的值較大，那么中部與西部之間在人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)強(qiáng)于東部與中部之間。東部與中部地區(qū)無(wú)論是在地理，還是在經(jīng)濟(jì)方面的差異都相對(duì)強(qiáng)于中部與西部之間的差異。地區(qū)間競(jìng)爭(zhēng)，確定政績(jī)的好壞，通常以實(shí)力相當(dāng)?shù)氖^(qū)作對(duì)比。這樣，某省區(qū)只會(huì)關(guān)心與其相仿的省區(qū)，即該省區(qū)對(duì)與其實(shí)力相當(dāng)且臨近的省區(qū)政策作出較快反應(yīng)，但對(duì)與其差異很大的省區(qū)的反應(yīng)就較為緩慢，甚至不作出反應(yīng)，這樣中部與西部省區(qū)間的外溢效應(yīng)就強(qiáng)于東部與中部間的外溢效應(yīng)。也正是由于這個(gè)原因，東部地區(qū)內(nèi)部差異性小于跨區(qū)間，其競(jìng)爭(zhēng)激烈程度也高于跨區(qū)間省份的競(jìng)爭(zhēng)，跨區(qū)的東中部和中西部的外溢效應(yīng)強(qiáng)度均低于東部?jī)?nèi)部。另外，東西部的外溢效應(yīng)不顯著，東部與西部的交互作用不明顯。這是由于一方面，西部省區(qū)離發(fā)達(dá)地區(qū)太遠(yuǎn)，發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)西部地區(qū)的影響力度有限，其影響范圍不足以輻射到西部地區(qū)；另一方面，西部與東部差異大，并不是彼此競(jìng)爭(zhēng)的對(duì)象，二者相互影響較少。

六、 結(jié)論

我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的背后，存在諸多問(wèn)題，其中環(huán)境資源問(wèn)題尤為重要。因此，如何合理地測(cè)量我國(guó)各省區(qū)環(huán)境污染資源損失程度并分析其特征便成為了制定環(huán)境資源政策必先認(rèn)真對(duì)待的問(wèn)題。本文沿用2011年世界銀行對(duì)環(huán)境污染資源損失的貨幣評(píng)價(jià)模式，測(cè)量了我國(guó)30個(gè)省區(qū)2004—2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了它的區(qū)域分布特點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上，驗(yàn)證了我國(guó)省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失外溢效應(yīng)的存在性，其結(jié)果表明：

第一，2004—2009年，我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失愈加嚴(yán)重，其年均增速高于同期GDP增速，這其中中西部較快。由于東部基數(shù)較大，中部與西部的差距拉大，故總體上我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域差異基本穩(wěn)定。在區(qū)域分布上，形成了損失嚴(yán)重的外圈套損失較小的內(nèi)圈這一格局，外圈是東部沿海省區(qū)以及擁有國(guó)際邊界的北方省區(qū)，內(nèi)圈是中西部?jī)?nèi)陸省區(qū)。

第二，針對(duì)損失的區(qū)域分布特點(diǎn)，本文使用了空間計(jì)量回歸的方法，驗(yàn)證了我國(guó)省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失存在正的外溢效應(yīng)。這種效應(yīng)在空間上表現(xiàn)為相近損失水平的省區(qū)集聚在一起；在政策舉措上，表現(xiàn)為省區(qū)的環(huán)境資源政策行為相互模仿。從分地區(qū)來(lái)看，這種效應(yīng)主要源于東部省區(qū)內(nèi)部；從跨區(qū)域交互影響來(lái)看，這種效應(yīng)主要源于中部與西部之間及東部與中部之間，且前者的外溢效應(yīng)為大。

我國(guó)人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布特點(diǎn)及存在的正外溢效應(yīng)給我們帶來(lái)這樣的啟示：我國(guó)要建立“資源節(jié)約型社會(huì)”、“環(huán)境友好型社會(huì)”，發(fā)展“循環(huán)經(jīng)濟(jì)”，做到人與自然和諧相處，就要妥善處理好區(qū)域問(wèn)題。我國(guó)省區(qū)間的環(huán)境資源政策具有相互模仿的特征，那么確立榜樣地區(qū)，使其發(fā)揮示范作用，就能產(chǎn)生連鎖效應(yīng)。同時(shí)，這種模仿特征更多地歸根于地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)，因此通過(guò)制度創(chuàng)新使得地方政府從競(jìng)爭(zhēng)走向競(jìng)合是解決地區(qū)環(huán)境問(wèn)題的有效途徑。

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［責(zé)任編輯：楊志輝，許成安］

The Loss of Environmental Pollution and Resources of China餾

Provinces and Their Spillover Effects

SHU Yuan, HUANG Liangxiong

（School of Lingnan, Dr. SUN Yatsen University, Guangzhou 510275, China）

Abstract: Measuring the economic loss of environmental pollution and resources depletion (loss of environmental pollution and resources) is a key issue of formulating environmental and resource policy. This paper follows the method of World Bank (2011) to measure the per capita loss of environmental pollution and resources of China餾 30 provinces from 2004 to 2009. We then analyze its regional distribution and verify its existence of spillover effect. The result shows that there is a significant positive spillover effect among the per capita loss of environmental pollution and resources of China餾 30 provinces. The effect shows that the provinces which have similar loss levels gather each other in space, and they imitate each other in the performance of policy initiatives. This effect is mainly due to the internal part of eastern provinces; followed from the cross between the central and western regions. At the same time, there are some positive spillover effects in the internal part of central provinces and the cross between the eastern and central regions.

Key Words: loss of environmental pollution and resources; spillover effects of environmental pollution and resources; regional environmental pollution; provincial environmental pollution; environmental resources