汪凌志

摘 要：

生態(tài)經(jīng)濟學提出以自然資本反映商品與服務所內(nèi)含的生態(tài)價值。文章以生態(tài)足跡（EF）作為自然資本的測度，構(gòu)建2000—2012年長江經(jīng)濟帶九省二市的EF面板數(shù)據(jù)，并采用不同的計量模型及工具變量策略考察了貿(mào)易開放對環(huán)境質(zhì)量的影響。研究結(jié)果顯示：在該研究期內(nèi)，長江經(jīng)濟帶EF總量與EF結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)反向變化，自然資本消耗日趨嚴重且以環(huán)境污染為主導，不同省市EF強度呈現(xiàn)顯著差異；貿(mào)易開放的深化總體上加劇了自然資本消耗，其中貿(mào)易的規(guī)模效應為負，結(jié)構(gòu)與技術(shù)效應為正。

關(guān)鍵詞：

自然資本；生態(tài)足跡；貿(mào)易開放；環(huán)境質(zhì)量

文章編號：2095-5960（2015）06-0070-10；中圖分類號：F062.2；文獻標識碼：A

一、引言

2014年9月，國務院印發(fā)《關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展的指導意見》，標志著打造長江經(jīng)濟帶正式上升為國家戰(zhàn)略。長江經(jīng)濟帶橫跨中國東、中、西三大區(qū)域，覆蓋長江流域九省二直轄市，2013年其人口與GDP分別為58160萬人與25952505萬元，占全國比重達到4274%與4119%。作為中國人口密集度最高、綜合實力最強的區(qū)域，長江經(jīng)濟帶在建立全方位對外開放新格局，轉(zhuǎn)變粗放型貿(mào)易增長方式上必將在全國起到引領(lǐng)作用。然而隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，長江流域也面臨著森林植被破壞、水土流失、水資源污染等環(huán)境問題，資源短缺及生態(tài)服務功能的日漸弱化嚴重制約著長江經(jīng)濟帶的可持續(xù)發(fā)展。因此，定量評估長江經(jīng)濟帶的環(huán)境質(zhì)量，考察貿(mào)易開放對環(huán)境的影響，對于制定著眼于該區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護的經(jīng)濟貿(mào)易政策，實現(xiàn)經(jīng)濟社會發(fā)展與環(huán)境保護的“雙贏”，無疑具有重要的現(xiàn)實意義。

自然資本源于可持續(xù)發(fā)展思想，扎根于生態(tài)學的研究土壤。自Pearce and Turner（1990）首次將其定義為“任何能夠產(chǎn)生具有經(jīng)濟價值的生態(tài)服務流的自然資產(chǎn)”以來，圍繞這一概念的理論研究開始興起，并逐漸發(fā)展成為生態(tài)經(jīng)濟學的基礎理論。[1]雖然不同學科對自然資本特征與功能的界定仍然存在一定爭議，但都主張進行自然資本核算，生態(tài)經(jīng)濟學提出以實物量核算自然資本存量，以克服傳統(tǒng)貨幣資本忽視產(chǎn)品及服務生態(tài)價值的局限。在自然資本測度的眾多方法中，目前應用最為普遍成熟的是由Rees（1992）提出，并由Wackgernel and Rees（1996）加以完善的生態(tài)足跡（ecological footprint，EF）方法。該方法將人類生產(chǎn)或消費的商品與服務內(nèi)含自然資本表征為耕地、林地、草地、水域、建筑用地、化石能源用地六種用地，其中前五類用地稱為生物資源足跡，化石能源用地也稱為能源足跡，通過將不同類型的土地轉(zhuǎn)化為“生態(tài)生產(chǎn)性土地面積”這一標準化度量單位來測度人類對生態(tài)系統(tǒng)供給可再生資源以及吸收廢棄物與排放這兩大類生態(tài)服務需求[2][3]，其衍生出來的各種足跡形式，如碳足跡、水足跡等，在不同類型的環(huán)境問題研究中已經(jīng)得到了廣泛應用。

貿(mào)易的環(huán)境效應研究興起于20世紀90年代，Grossman and Krueger（1991）提出貿(mào)易自由化影響環(huán)境的三種相互聯(lián)系的作用機制（規(guī)模、結(jié)構(gòu)與技術(shù)效應），奠定了該領(lǐng)域研究的理論基礎。[4]自此之后相關(guān)實證研究大量涌現(xiàn)，主要從以下兩個視角展開。

（一）基于“環(huán)境三效應”框架，選取特定污染物指標與不同的計量分析方法，考察特定區(qū)域貿(mào)易自由化對環(huán)境質(zhì)量的影響（Antweiler et al，2001；Managi et al，2009；Kleemann and Abdulai，2013）。[5][6][7]其中Antweiler et al（2001）通過構(gòu)建貿(mào)易摩擦變化對環(huán)境污染影響的一般均衡模型，采用簡約參數(shù)設定將理論模型與計量模型（ACT模型）結(jié)合，對1971—1996年全球44個國家100多個城市的貿(mào)易開放與制造業(yè)SO2的關(guān)系進行實證考察，對后續(xù)經(jīng)驗研究產(chǎn)生了重要影響。

近年來國內(nèi)相關(guān)研究大多是基于ACT模型，運用不同估計方法考察中國對外貿(mào)易對不同污染物的影響。任力、黃從杰（2011）構(gòu)建中國1995—2007年碳排放量的省際面板數(shù)據(jù)，分區(qū)域考察貿(mào)易密度、人均收入與碳排放之間的關(guān)系，結(jié)論表明三大區(qū)域的對外貿(mào)易密度均與人均碳排放呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，中、西部的邊際碳排放比東部大。[8]黃娟、田野（2012）基于產(chǎn)品內(nèi)分工視角，構(gòu)建貿(mào)易環(huán)境效應的聯(lián)立方程模型，利用中國11個東部沿海省市1992—2010年的面板數(shù)據(jù)考察貿(mào)易開放對SO2的影響，結(jié)論表明結(jié)構(gòu)與技術(shù)的環(huán)境正效應完全抵消了規(guī)模負效應。[9]彭水軍等（2013）基于中國2005—2010年251個地級城市的面板數(shù)據(jù)，采用動態(tài)面板模型考察貿(mào)易開放所引致的結(jié)構(gòu)效應對三類污染物排放量及排放強度的影響，結(jié)論表明貿(mào)易引致的結(jié)構(gòu)效應總體上有利于環(huán)境污染改善，不過影響相對有限。[10]朱德進、杜克銳利用1995—2009年我國28個省市的面板數(shù)據(jù)進行碳排放效率測算，發(fā)現(xiàn)多數(shù)地區(qū)的碳排放效率在051—057之間，處于較低水平；進出口貿(mào)易促進了碳排放效率的提高，且隨著進出口貿(mào)易的增加，碳排放效率呈現(xiàn)先提高后降低的趨勢。[11]周杰琦、汪同三（2013）采用中國 1990—2010 年的省際面板數(shù)據(jù)，構(gòu)造修正后的貿(mào)易開放度指標考察中國貿(mào)易開放對碳排放的影響，結(jié)論發(fā)現(xiàn)隨著時間推移環(huán)境負效應呈現(xiàn)減弱趨勢，EKC假說在中國成立。[12]綜合來看，采用以ACT模型為代表的各種計量回歸模型，樣本數(shù)據(jù)及環(huán)境指標選擇的差異使得實證結(jié)果存在較大分歧，影響了研究結(jié)論的可信度和可比性。

（二）通過量化貿(mào)易活動的隱含污染排放，考察各國對外貿(mào)易的環(huán)境成本及污染轉(zhuǎn)移，其研究主要是基于不同的投入產(chǎn)出模型（Input-output Model），測算特定區(qū)域的貿(mào)易隱含污染與污染貿(mào)易條件，并采用結(jié)構(gòu)分解分析（Structure Decomposition Analysis，SDA）考察不同因素的影響效應（Machado et al，2001；Peters and Hertwich，2008；Xu and Dietzenbacher、2014）。[13][14][15]目前國內(nèi)研究主要集中于貿(mào)易隱含碳分析。如張友國（2010）采用單區(qū)域非競爭型投入產(chǎn)出模型考察中國1987—2007年的貿(mào)易含碳量及其部門分布和國別流向，并通過SDA揭示不同因素對其變化的影響，結(jié)論表明2005年以來中國已經(jīng)成為碳凈輸出國，貿(mào)易規(guī)模增長是推高貿(mào)易含碳量的主要因素。[16]王麗麗等（2012）基于中國非競爭型可比價投入產(chǎn)出簡表，測算2002—2007年中國貿(mào)易隱含碳，并利用SDA將出口隱含碳的影響效應分解為碳排放強度等四種因素，結(jié)論表明中國凈出口隱含碳急劇上升，貿(mào)易規(guī)模負效應極為顯著。[17]叢曉男等（2013）利用多區(qū)域投入產(chǎn)出模型核算了全球113個國家2004年的貿(mào)易隱含碳，結(jié)論表明中國等金磚國家的碳凈流出量較大，貿(mào)易隱含碳具有特定的地緣結(jié)構(gòu)。[18]徐盈之、郭進（2014）采用多區(qū)域投入產(chǎn)出模型對25個WTO成員國的貿(mào)易隱含碳進行測算，結(jié)果表明“生產(chǎn)者消費者共擔”原則對界定各國碳排放責任更加公平有效。[19]綜合中國對外貿(mào)易隱含碳研究，較為一致的結(jié)論是中國是隱含碳的凈出口國，貿(mào)易順差規(guī)模擴張是其主導影響因素，同時多區(qū)域投入產(chǎn)出模型由于準確度更高且更具實踐意義，逐漸在國內(nèi)興起。

綜上所述，現(xiàn)有國內(nèi)關(guān)于貿(mào)易環(huán)境效應的研究大多選取污染物作為環(huán)境指標，較少考慮資源消耗這一環(huán)境因素，且結(jié)合國內(nèi)特定經(jīng)濟區(qū)域的深入研究相對不足。因此，本文擬延續(xù)上述第一種研究路徑，基于自然資本視角，選擇納入資源消耗與環(huán)境污染的EF作為環(huán)境指標，通過建立改進EF模型進行長江經(jīng)濟帶自然資本測算，并采用不同的計量模型設定與估計方法（靜態(tài)與動態(tài)面板模型、不同的工具變量選擇）深入考察長江經(jīng)濟帶貿(mào)易開放與環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系。

二、基于EF方法的長江經(jīng)濟帶自然資本測算

（一）EF測算模型及數(shù)據(jù)說明

1基于“國家公頃”的改進EF模型

目前國內(nèi)針對EF的定量研究大多采用EF基礎模型，模型主要參數(shù)以選擇單一年份主要消費品的世界平均單位面積產(chǎn)量為主，這類大尺度“全球公頃”模型的主要缺陷在于忽視了特定區(qū)域土地生產(chǎn)力和經(jīng)濟發(fā)展的差異性。雖然近年來國內(nèi)學者在這一應用局限上進行了有益的探索，提出了基于“國家公頃”、“省公頃”等新的計算方法，補充和完善了模型中各類參數(shù)的選擇標準，但總的來說仍顯不足（趙興國、潘玉君等，2011；向書堅，柴士改，2013）。[20][21]本文在上述文獻的基礎上，考慮中國實際土地生產(chǎn)力特征和單位面積產(chǎn)量變化，建立以中國平均單位面積產(chǎn)量作為參數(shù)的 “國家公頃”模型，具體如下：

EF=EFb+EFe=∑rj×Ci/Pi+∑f×um×Em/vm （1）

EFS=EFb/EFe （2）

EFI=EF/GDP=（EFb+EFe）/GDP （3）

式（1）—（3）分別表示EF值、EF結(jié)構(gòu)、EF強度。其中EFb與EFe分別表示生物資源足跡與能源足跡；Ci、Pi分別表示第i類產(chǎn)品的產(chǎn)量與中國平均單位面積產(chǎn)量；rj和f分別表示第j類生物資源足跡和能源足跡的均衡因子；Em、 um、vm分別表示第m類能源的消費總量、平均低位發(fā)熱量與能地轉(zhuǎn)換系數(shù)。EF結(jié)構(gòu)以生物資源足跡與能源足跡的比值表示，反映自然資本消耗的結(jié)構(gòu)特征；EF強度以單位GDP所占用的EF表示，用以衡量環(huán)境效率。

2測算方法與數(shù)據(jù)說明

本文選擇的研究區(qū)域為長江經(jīng)濟帶九省二直轄市（上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省），研究期為2000—2012年。根據(jù)EF各類土地的特征界定，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性與完整性，采取的測算方法見表1。其中各省市各類產(chǎn)品的產(chǎn)量數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》；林地、草地、水域的實際面積及各省市建設用地面積來自《中國統(tǒng)計年鑒》及《國土資源統(tǒng)計公報》；各省市煤炭、石油、天然氣消費量及平均地位發(fā)熱量來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》；測算EF強度采用實際GDP（2000年為基期）， 通過歷年各省區(qū)GDP指數(shù)將名義GDP折算得到，相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》。上述部分年份缺失數(shù)據(jù)根據(jù)前后年份相關(guān)數(shù)據(jù)進行推算。各類用地的均衡因子及能地轉(zhuǎn)換系數(shù)來自世界自然基金會（WWF）（均衡因子：耕地及建設用地217、林地與化石能源用地136、草地048、水域036；能地轉(zhuǎn)換系數(shù)：煤炭類55、石油類71、天然氣93）。需要說明的是，在小尺度EF模型中，均衡因子的理想選擇應該考慮其在個體與時間維度的變化，但基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)實現(xiàn)這一計算存在較大困難，因此本文選擇固定不變的均衡因子。

（二）測算結(jié)果分析

1EF總量及結(jié)構(gòu)分析

圖1顯示了2000—2012年長江經(jīng)濟帶EF總量與EF結(jié)構(gòu)。在整個研究期內(nèi)，EF總量自5965861萬公頃持續(xù)增至9643456萬公頃，年均增長408%，意味著長江經(jīng)濟帶自然資本消耗日益增加，環(huán)境質(zhì)量趨于惡化；EF結(jié)構(gòu)自17619持續(xù)降至06149，意味著長江經(jīng)濟帶自然資本消耗的環(huán)境污染化趨勢愈發(fā)顯著。具體來看（見表2），生物資源足跡中，耕地與林地所占比重相對較大，反映長江經(jīng)濟帶以農(nóng)產(chǎn)品與林產(chǎn)品為主導的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，林地、水域、建設用地呈現(xiàn)小幅增長，耕地與草地則呈現(xiàn)下降趨勢，尤其是耕地，自1380028萬公頃降至1126077萬公頃。這一方面源自實際耕地數(shù)量的減少及用途的改變，另一方面也可能體現(xiàn)出耕地利用集約化程度的提高。與此相應，化石能源用地自2160085萬公頃迅速增至5879295萬公頃，增長272倍，在絕對數(shù)量和增幅上都占據(jù)主導地位。

2EF強度分析

表3顯示了2000—2012年長江經(jīng)濟帶分省市EF強度。在整個研究期內(nèi)，從絕對數(shù)量上看，EF強度最高的省市集中在貴州和云南二省，2000年，兩省的EF強度分別為49024公頃/萬元與34555公頃/萬元，2012年分別降至41252公頃/萬元與33343公頃/萬元。中上游地區(qū)的EF強度明顯高于下游地區(qū)，一定程度反映出長江經(jīng)濟帶各省市經(jīng)濟發(fā)展水平的差異。受經(jīng)濟總量制約，中上游省市經(jīng)濟增長的環(huán)境代價更為嚴重，而位于發(fā)達地區(qū)的上海市、江蘇省、浙江省，得益于人均收入高、創(chuàng)新能力強等諸多優(yōu)勢、在抑制自然資本消耗上走在前列。從變化趨勢上看，各省市EF強度呈現(xiàn)較大差異，長江下游的上海市、江蘇省、浙江省均呈現(xiàn)波動中的小幅上升，環(huán)境效率趨于惡化；中游地區(qū)的湖南省、江西省則呈現(xiàn)小幅下降；上游地區(qū)除重慶市外，四川省、貴州省、云南省也均呈現(xiàn)波動下降，且下降幅度相對更大，反映長江中上游地區(qū)在加強環(huán)境治理、實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展上所孕育的巨大潛力。

三、計量模型設定與數(shù)據(jù)說明

（一）模型設定

lnNit = α0 + α1 TOit + α2 lnPIit + α3 lnPI2it + ∑nj = 1βj Xit + λit （4）

lnNit = α0 + γlnNit -1 + α1 TOit + α2 lnPIit + α3 lnPI2it + ∑nj = 1βj Xit + λit （5）

式（4）、式（5）分別代表靜態(tài)面板模型和動態(tài)面板模型。其中：下標i代表截面單位，t代表年份；Nit、Nit-1分別表示第i個省市在t年、t-1年的自然資本消耗；TOit、PIit分別表示第i個省市在t年的貿(mào)易開放度與人均收入，為了驗證基于EF的EKC假說是否成立，在模型中同時加入人均收入的一次項和二次項，并取對數(shù)形式；Xit表示其他控制變量在第i個省市t年的取值，j表示控制變量個數(shù)，控制變量包括資本勞動比（KL）、研發(fā)強度（RD）、治污力度（PCS），此外，還加入時間趨勢變量（T），以控制自然資本消耗可能存在的趨勢性變動；λit表示誤差項。

（二）變量及數(shù)據(jù)說明

自然資本消耗N（單位：公頃/人）衡量環(huán)境質(zhì)量，以人均EF的對數(shù)形式表示，其數(shù)據(jù)由前文測算得到；貿(mào)易開放度TO（單位：%）衡量貿(mào)易自由化程度，貿(mào)易自由化能夠通過技術(shù)與管理經(jīng)驗的外溢效應推動東道國加強環(huán)境治理，對于降低自然資本消耗具有積極意義，但同時隨著貿(mào)易自由化的深化，各國出于增強產(chǎn)品國際競爭力的需要，降低環(huán)境規(guī)制的意愿更強，將導致自然資本消耗加劇，最終影響取決于兩種相反機制的綜合作用。該指標以各省市進出口總額與GDP的比值表示，其中進出口總額采用“按境內(nèi)目的地和貨源地分貨物進出口總額（單位：萬美元）”表示，并使用歷年人民幣匯率均價將進出口總額換算成人民幣計價；人均收入PI（單位：萬元/人）衡量規(guī)模效應，經(jīng)濟規(guī)模擴張雖然需要更多的自然資本支撐，但人均收入提高不僅有利于技術(shù)進步的實現(xiàn)，還可能改變?nèi)藗儗Νh(huán)境質(zhì)量的要求，刺激產(chǎn)生嚴度更高的環(huán)境政策和更加有效的治理技術(shù)，從而降低自然資本消耗。該指標以人均實際GDP表示，其數(shù)據(jù)處理前文已有闡述；資本勞動比KL（單位：萬元/人）衡量結(jié)構(gòu)效應，以資本存量與就業(yè)人數(shù)的比值表示，并取對數(shù)形式。該指標的上升，意味著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)具有從勞動密集型向資本密集型轉(zhuǎn)變的趨勢，較高的資本密集度雖然意味著較高的技術(shù)效率與產(chǎn)品技術(shù)含量，但如果資本密集型產(chǎn)品的生產(chǎn)集中在污染密集度較高的產(chǎn)業(yè)，則會增加自然資本消耗。其中資本存量采用永續(xù)盤存法進行估算，各省區(qū)固定資產(chǎn)投資額以折算為2000年為基期的實際投資額表示，各省區(qū)基年（2000年）資本存量與折舊率（96%）取自張軍（2005）的研究成果。[22]研發(fā)強度RD（單位：%）衡量技術(shù)效應，以研發(fā)經(jīng)費支出占GDP的比重表示。該指標越高，意味著技術(shù)進步與科技創(chuàng)新力度越強，有利于提升資源利用效率。治污力度PCS（單位：%）衡量環(huán)境規(guī)制效應，一般而言，環(huán)境治理力度越強，自然資本消耗越低。由于難以找到綜合考察治理資源消耗與環(huán)境污染的合適政策變量，本文選取以“工業(yè)污染治理投資額占GDP的比重”作為環(huán)境規(guī)制的替代變量。上述各變量數(shù)據(jù)除研發(fā)經(jīng)費支出來自歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》，其他數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》。

四、模型檢驗與實證結(jié)果分析

（一）多重共線性與內(nèi)生性處理

本文同時使用靜態(tài)和動態(tài)兩種模型。靜態(tài)模型設定依據(jù)Hausman檢驗在固定效應模型和隨機效應模型之間進行選擇；動態(tài)面板模型由于存在解釋變量與隨機擾動項相關(guān)的內(nèi)生性問題，采取基于GMM估計思想的差分GMM估計與系統(tǒng)GMM估計，GMM估計又分為一步法和兩步法，兩步GMM估計由于利用了更多的矩條件，其估計量的修正標準誤具有良好的統(tǒng)計性質(zhì)（Windmeijier，2005）。[23]因此，本文綜合采用差分GMM與系統(tǒng)GMM的兩步法估計動態(tài)模型。

在面板數(shù)據(jù)模型中，經(jīng)典假設要求解釋變量之間不存在完全線性關(guān)系。本文首先采用spearman相關(guān)系數(shù)法對解釋變量進行多重共線性檢驗，結(jié)果顯示貿(mào)易開放度與人均收入、人均收入與資本勞動比之間的相關(guān)系數(shù)相對較大，總體來看模型存在多重共線性問題。是否對多重共線性進行補救，需要綜合考慮估計結(jié)果與理論預期是否吻合，不宜盲目刪除解釋變量。因此，為保證檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取逐步回歸與選取工具變量的方法，通過判斷回歸系數(shù)符號及顯著性變化，考察多重共線性的影響。

貿(mào)易開放的內(nèi)生性問題主要體現(xiàn)在聯(lián)立性、遺漏變量和測量誤差三個方面（李鍇、齊紹洲，2011；賈中華、梁柱，2014）。[24][25]首先，聯(lián)立性產(chǎn)生于貿(mào)易開放與經(jīng)濟增長之間的雙向因果關(guān)系；其次，由于難以將影響環(huán)境質(zhì)量的所有解釋變量列出，遺漏變量納入誤差項將會導致內(nèi)生性問題；第三，依賴于貿(mào)易量流動的貿(mào)易開放度指標本身具有較大測量誤差。因此，本文在靜態(tài)模型中綜合采用滯后期工具變量法（Lag Instrumental Variable，LIV）和外部工具變量法（External Instrumental Variable，EIV）進行估計，在克服內(nèi)生性的同時，也利于降低多重共線性的影響。其中滯后期工具變量法選擇內(nèi)生變量的滯后一期作為工具變量，外部工具變量參照黃玖立、李坤望（2006）的做法，取各省市省會到海岸線距離（內(nèi)部距離）的倒數(shù)（乘以100）為海外市場接近度，構(gòu)造經(jīng)過名義匯率調(diào)整，具有動態(tài)特征的修正的海外市場接近度（Correctional Foreign Market Approach，CFMA）作為外部工具變量。[26]

（二）實證結(jié)果分析

表4報告了采取混合OLS、逐步回歸與不同工具變量（固定效應）、差分GMM和系統(tǒng)GMM方法對式（4）、式（5）進行回歸分析得到的結(jié)果。需要說明的是靜態(tài)模型設定檢驗表明固定效應模型更為理想，為比較不同模型設定形式的估計結(jié)果差異，本文同時報告了混合OLS模型與固定效應模型的估計結(jié)果。

模型1報告了混合OLS的估計結(jié)果，結(jié)論顯示貿(mào)易開放度系數(shù)符號為正，但并不顯著，意味著貿(mào)易開放加劇了長江經(jīng)濟帶的自然資本消耗；人均收入的一次項及二次項系數(shù)均顯著為正，表明人均收入增長對環(huán)境產(chǎn)生負面效應，基于EF的EKC假說并不成立；資本勞動比與研發(fā)強度的變化均與環(huán)境質(zhì)量正相關(guān)，而治污力度對環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生負面影響。

模型2報告了采用固定效應模型，剔除控制變量的估計結(jié)果，結(jié)論顯示貿(mào)易開放度與人均收入的系數(shù)符號均與模型1保持一致，且貿(mào)易開放度在5%的水平下顯著。模型3在模型2上增加了資本勞動比、研發(fā)強度與治污力度三個控制變量，結(jié)論顯示所有解釋變量的系數(shù)符號均未發(fā)生變化，貿(mào)易開放度與人均收入均顯著為正；資本勞動比每提高1%，人均EF平均降低00346%，且通過10%的顯著性檢驗，表明長江經(jīng)濟帶的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型正朝著改善環(huán)境質(zhì)量的方向發(fā)展，資本密集度的提升更多地體現(xiàn)在潔凈型產(chǎn)業(yè)中；研發(fā)強度每提高1%，人均EF平均降低373%，意味著研發(fā)支出比重的提高對改善生態(tài)環(huán)境具有積極意義，這與經(jīng)濟理論預期相吻合；治污力度系數(shù)顯著為正，表明環(huán)境規(guī)制反而加劇了自然資本消耗，可能的原因有兩點：一是該指標僅僅反映了多種工業(yè)污染物的治污水平，其主要用途可能并未用于碳減排和降低自然資源消耗上，二是環(huán)境政策的實施效果受制于企業(yè)預期反應、信息不對稱帶來的監(jiān)督困難和較高的管制成本。

模型4—5分別采用滯后期工具變量和外部工具變量估計了靜態(tài)回歸方程，其中模型4選擇內(nèi)生變量TO、lnPI、lnPI2的滯后一期作為工具變量，結(jié)論顯示貿(mào)易開放度與人均EF仍然存在顯著正相關(guān)。模型5采用CFMA作為貿(mào)易開放度的外部工具變量，其系數(shù)在10%的水平下仍然顯著為正，除此之外，兩個模型其他變量的系數(shù)符號也與模型3保持一致。采用工具變量進行估計導致了貿(mào)易開放度變量的標準誤增加，符合計量經(jīng)濟學理論預期，其中模型5的估計系數(shù)及標準誤相對模型3均顯著增加，而模型4的估計系數(shù)僅比模型2稍大，相對來說結(jié)果更加精確。

模型6—7分別報告了采用差分GMM和系統(tǒng)GMM方法對動態(tài)模型的估計結(jié)果。在GMM估計中，設定前定變量為lnNit-1，內(nèi)生變量為TO、lnPI、lnPI2，前定變量和內(nèi)生變量分別選擇一階及更高階的滯后項、兩階及更高階的滯后項作為工具變量。從模型6—7的回歸結(jié)果看，上一期人均EF回歸系數(shù)分別為01189、06177，且均通過了10%的顯著性檢驗，表明當期人均EF很大程度上受到上一期人均EF的影響；貿(mào)易開放度的系數(shù)符號與靜態(tài)模型相同，且僅在差分GMM估計中顯著，意味著貿(mào)易開放度的提升對環(huán)境質(zhì)量仍然造成了負面影響，其他變量的系數(shù)符號也均與模型3—5保持一致。同時，AR（1）和AR（2）檢驗結(jié)果表明，兩種GMM估計方法均不能拒絕一次差分后干擾項不存在二階相關(guān)的原假設，意味著其估計量均是無偏且一致的；Sargan過度識別檢驗結(jié)果顯示兩者P值分別為0275與0691，表明工具變量總體有效。

總體來看，動態(tài)模型與靜態(tài)模型得到的結(jié)論基本一致，且靜態(tài)模型中的組間擬合優(yōu)度（Within-R2）均穩(wěn)定在085左右，采用混合OLS、固定效應模型逐步回歸、滯后期工具變量及外部工具變量、差分GMM與系統(tǒng)GMM多種估計方法所得到的核心解釋變量的估計結(jié)果并未發(fā)生實質(zhì)改變，檢驗結(jié)果較為穩(wěn)健。

五、結(jié)論與建議

本文基于自然資本視角，以EF作為環(huán)境指標，在測算長江經(jīng)濟帶九省二市2000—2012年EF值的基礎上，運用面板模型及多種估計方法考察了貿(mào)易開放的環(huán)境效應，得到以下結(jié)論：（1）2000—2012年，長江經(jīng)濟帶EF總量迅速增長，生物資源足跡中，除耕地足跡下降顯著外，其他四類用地變化相對穩(wěn)定；EF結(jié)構(gòu)持續(xù)下降，自然資本消耗的環(huán)境污染型特征日益強化；EF強度在不同省市差異顯著，其中長江下游省市持續(xù)上升，環(huán)境效率趨于惡化，中上游省市相對更高，但下降趨勢更為明顯，表明經(jīng)濟相對落后的省市盡管環(huán)境代價更為嚴重，但可改善空間也更加廣闊。（2）靜態(tài)與動態(tài)模型的估計結(jié)果均顯示貿(mào)易開放度與環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)正相關(guān)，當期人均EF很大程度受到上一期人均EF的影響；總體來看，以人均收入衡量的經(jīng)濟規(guī)模變化對環(huán)境產(chǎn)生了顯著負效應；以資本勞動比衡量的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化以及以研發(fā)強度衡量的技術(shù)進步則在一定程度上抑制了自然資本消耗。需要強調(diào)的是，不同模型的估計結(jié)果均沒有證據(jù)表明基于EF的EKC假說成立，這進一步表明建立在實證研究基礎上的EKC假說，其適用性受到環(huán)境指標、計量方法等多種因素的影響。

以上結(jié)論表明，貿(mào)易開放加劇了長江經(jīng)濟帶的環(huán)境壓力，如何在貿(mào)易的貨幣利益與生態(tài)利益之間做出權(quán)衡取舍，是擺在我們面前亟待解決的問題，這不僅需要改變現(xiàn)有不利于環(huán)境保護的經(jīng)濟貿(mào)易政策，也需要不斷加大環(huán)境保護與生態(tài)建設力度。具體來說，在貿(mào)易開放層面，長江經(jīng)濟帶應致力于以創(chuàng)新驅(qū)動促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，大力鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新力度，改善資源利用效率，提高產(chǎn)品技術(shù)含量，實現(xiàn)出口產(chǎn)品向低資源消耗及低碳方向轉(zhuǎn)移，逐步優(yōu)化貿(mào)易的生態(tài)結(jié)構(gòu)；從環(huán)境治理層面，沿江各省市應著力形成環(huán)保共識，實現(xiàn)區(qū)域聯(lián)動共同推進生態(tài)建設。重點加快建立公平高效的流域生態(tài)補償機制，做好重點區(qū)域水土流失治理和保護，逐步探索減排、降耗、節(jié)能與資源環(huán)境產(chǎn)權(quán)交易制度、機制及平臺建設，以推動長江經(jīng)濟帶綠色生態(tài)與循環(huán)低碳的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

[1]Pearce， D.W.， Turner， R.K. Economics of Natural Resources and the Environment [M]. Baltimore： Johns Hopkins University Press， 1990.

[2]Rees， W. Ecological Footprint and Appropriated Carrying Capacity： What Urban Economics leaves out [J]. Environment and Urbanisation， 1992， 4（2）：121-130.

[3]Wackernagell， M.， Rees， W. Our Ecological Footprint： Reducing Human Impact on the Earth [M]. Gabriela Island： New Society Publishers， 1996.

[4]Grossman， G.M.， Krueger， A.B. Environmental Impact of A North American Free Trade Agreement. 1991， NBER. Working Paper 3914.

[5]Antweiler， W.， Copeland， B.R.， Taylor， M.S. Is Free Trade Good for the Environment？ [J]. American Economic Review， 2001， 91（4）：877-981.

[6]Managi， S.， Hibiki， A.， Tsurumi， T.Do Trade Openness Improve Environmental Quality？ [J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2009， 58（3）：346-363.

[7]Kleemann， L.， Abdulai， A. The Impact of Trade and Economic Growth on the Environment： Revisting the Cross-country Evidence [J]. Journal International Development， 2013（25）：180-205.

[8]任力， 黃從杰. 中國對外貿(mào)易與碳排放——基于面板數(shù)據(jù)的分析[J]. 經(jīng)濟學家， 2011（3）：75-81.

[9]黃娟， 田野. 產(chǎn)品內(nèi)分工下中國自由貿(mào)易的環(huán)境效應——基于聯(lián)立方程模型的實證分析[J]. 國際經(jīng)貿(mào)探索， 2012，28（8）：12-21.

[10]彭水軍， 張文城， 曹毅. 貿(mào)易開放的結(jié)構(gòu)效應是否加劇了中國的環(huán)境污染——基于地級城市動態(tài)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 國際貿(mào)易問題， 2013（8）： 119-132.

[11]朱德進，杜克銳.對外貿(mào)易、經(jīng)濟增長與中國二氧化碳排放效率[J].山西財經(jīng)大學學報，2013（5）：1-11.

[12]周杰琦， 汪同三. 貿(mào)易開放提高了二氧化碳排放嗎？——來自中國的證據(jù)[J]. 財貿(mào)研究， 2013（2）：12-19.

[13]Machado， G.， Schaeffer， R.， Worrell， E. Energy and Carbon Embodied in the International Trade of Brazil： An Input- output Approach [J]. Ecological Economics，2001（3）：409-424.

[14]Peters， G.P.， Hertwieh， E.G.CO2 Embodied in International Trade with Implications for global climate Policy [J]. Environmental Science and Technology， 2008， 42（5）：1401-1407.

[15]Xu， Y.， Dietzenbacher， E. A Structural Decomposition Analysis of the Emissions Embodied in Trade [J]. Ecological Economics， 2014（101）：10-20.

[16]張友國. 中國貿(mào)易含碳量及其影響因素——基于（進口）非競爭型投入產(chǎn)出表的分析[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2010， 9（4）：1287-1310.

[17]王麗麗，王媛，毛國柱，等. 中國國際貿(mào)易隱含碳SDA分析[J]. 資源科學， 2012， 34（12）：2382-2389.

[18]叢曉男， 王錚， 郭曉飛. 全球貿(mào)易隱含碳的核算及其地緣結(jié)構(gòu)分析[J]. 財經(jīng)研究， 2013，9（1）：112-121.

[19]徐盈之， 郭進. 開放經(jīng)濟條件下國家碳排放責任比較研究[J]. 中國人口·資源環(huán)境， 2014， 24（1）：55-63.

[20]趙興國，潘玉君，王爽，等. 云南省耕地資源利用的可持續(xù)性及其動態(tài)預測——基于“國家公頃”的生態(tài)足跡新方法[J]. 資源科學， 2011， 33（3）：542-548.

[21]向書堅， 柴士改.生態(tài)足跡若干不足、修正與完善以及應用拓展[J]. 資源科學， 2013， 35（5）：1051-1058.

[22]張軍， 吳桂英， 張吉鵬. 中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952-2000[J]. 經(jīng)濟研究， 2004（10）：35-44.

[23]Windmeijier， F. A Finite Sample Correction for the Variance of Liner Two-step GMM estimators [J]. Journal of Econometrics 2005， 126（1）：25-51.

[24]李鍇， 齊紹洲. 貿(mào)易開放、經(jīng)濟增長與中國二氧化碳排放[J].經(jīng)濟研究， 2011（11）：60-72.

[25]賈中華， 梁柱. 貿(mào)易開放與經(jīng)濟增長——基于不同模型設定與工具變量策略的考察[J]. 國際貿(mào)易問題， 2014（4）：14-22.

[26]黃玖立， 李坤望. 出口開放、地區(qū)市場規(guī)模與經(jīng)濟增長[J]. 經(jīng)濟研究， 2006（6）：27-38.

責任編輯：吳錦丹

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