王 靜, 楊建州

(福建農林大學經濟學院，福建 福州 350002)

經濟增長與環(huán)境污染：基于動態(tài)面板數(shù)據的GMM估計

王 靜, 楊建州*

(福建農林大學經濟學院，福建 福州 350002)

基于對傳統(tǒng)環(huán)境庫茲涅茨曲線的擴展，運用主成分分析法構建環(huán)境污染綜合指標，利用我國34個省級行政單位2000-2014年動態(tài)面板數(shù)據構建GMM模型，研究我國環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在性及其影響因素。實證結果表明，我國經濟增長與環(huán)境污染符合倒U型曲線特征，且目前除了東南沿海大部分地區(qū)和內蒙古以外，大部分地區(qū)位于倒U型曲線的左半段，但我國倒U型曲線的拐點出現(xiàn)在較低位置。環(huán)境管制、對外貿易、儲蓄、產業(yè)結構、技術創(chuàng)新等因素會對環(huán)境污染產生影響。基于此，提出加強對外貿易、優(yōu)化產業(yè)結構、推進技術創(chuàng)新等針對性建議。

經濟增長；動態(tài)面板數(shù)據；環(huán)境庫茲涅茨曲線；廣義矩估計

一、文獻綜述與問題的提出

改革開放以來，我國經濟發(fā)展迅猛，但是經濟高速發(fā)展帶來了大量能源耗費和環(huán)境破壞，經濟增長與環(huán)境污染的關系日益引起關注，黨的十八大提出我國在2016-2020年要繼續(xù)走可持續(xù)發(fā)展道路。那么，經濟增長與環(huán)境污染之間究竟是什么關系？如何才能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展？近年來，大量學者從理論和實證的角度對經濟增長與環(huán)境污染之間的關系進行探索。在經濟增長與環(huán)境污染的理論研究領域，最著名的是環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve, EKC)理論。Bruyn對環(huán)境庫茲涅茨曲線的理論解釋主要包括偏好、機制變革、技術進步、組織結構變化與國際分配等5個方面[1]。在經濟增長與環(huán)境污染的實證研究領域，Grossman等對66個國家與地區(qū)的污染排放進行研究，基于面板數(shù)據對函數(shù)作回歸分析，分析結果顯示環(huán)境污染與人均GDP呈倒U型關系[2]；Selden、Shafik、Cole、Andreoni、黃一綏和邱林卉等基于面板數(shù)據運用類似的思路證明了環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在[3-8]。同時，也有大量實證研究駁斥了環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在。Groot基于我國1982-1997年污染排放與經濟增長的數(shù)據，分別對各個污染排放指標和人均GDP進行截面回歸，證明人均廢水、廢氣和工業(yè)固體廢棄物排放量與人均GDP之間分別呈現(xiàn)單調遞減、單調遞增和不變的關系[9]；Stern、Harbaugh、Brock、高輝、張雪梅、丁繼紅和王敏等對環(huán)境污染和人均GDP的時間序列或截面數(shù)據進行回歸分析，均證明環(huán)境庫茲涅茨曲線不存在[10-16]。

綜合上述文獻可知，國內外對經濟增長與環(huán)境污染關系的理論與實證研究主要集中在對環(huán)境庫茲涅茨曲線的驗證上,但是在研究方法上，仍有待進一步充實和完善。具體體現(xiàn)在：(1)現(xiàn)有研究大多采用時間序列數(shù)據、截面數(shù)據和面板數(shù)據。由于觀測時期不長，時間序列無法很好地考察不同經濟發(fā)展階段環(huán)境質量與經濟發(fā)展的關系，所得結論不具有一般性；由截面數(shù)據分析得到的環(huán)境庫茲涅茨曲線有可能只反映了不同地區(qū)經濟增長與環(huán)境污染簡單的并列關系，可能是偽回歸;面板數(shù)據無法反映個體在時間和空間上的異質性，無法有效反映個體的時點變化特征和經濟變量的動態(tài)調整。(2)以往研究大都僅關注環(huán)境污染與人均GDP的關系，沒有考慮其他環(huán)境污染控制指標。Stern的研究指出，假如僅用人均GDP對環(huán)境污染作回歸分析，則存在遺漏偏差的可能[17]。鑒于此，本文在總結原有研究不足的前提下，基于我國34個省級行政單位2000-2014年的動態(tài)面板數(shù)據，構建環(huán)境污染程度的綜合指標，采用廣義矩估計(Generalized Method of Moments, GMM)進行研究。同時，充分考慮了環(huán)境管制、對外貿易、儲蓄、產業(yè)結構、技術創(chuàng)新等污染控制變量的作用，以期提出的建議更合理。

二、環(huán)境庫茲涅茨曲線理論模型與數(shù)據來源

(一)模型設定

眾多理論模型推導了環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在[18-19]?；谝延欣碚摲治鼋Y果，本文在傳統(tǒng)的環(huán)境庫茲涅茨曲線模型的基礎上加入環(huán)境污染的滯后項和各控制變量，建立如下基準模型：

Pit=a+bi+λPit-1+α1lnYit+α2lnYit2+β1lnXit+εit

(1)

Pit=a+bi+λPit-1+α1lnYit+α2lnYit2+α3lnYit3+β1lnXit+εit

(2)

其中，Pit表示i省在第t年的環(huán)境污染物排放量；a表示截距效應；bi表示i省的個體效應；λ表示前一期環(huán)境污染水平對當期的影響；Pit-1表示i省在第t年的滯后一期環(huán)境污染物排放量；Yit表示i省在第t年的人均GDP；Xit表示影響環(huán)境污染的其他控制變量，Xit=(Eit，Tit，Sit，Cit，Jit)，其中，Eit表示環(huán)境管制,Tit表示對外貿易,Sit表示儲蓄,Cit表示產業(yè)結構,Jit表示技術創(chuàng)新；α1、α2、α3、β1表示系數(shù)，εit表示隨機誤差項。式(1)中，如果α1>0，α2<0，則經濟增長與環(huán)境污染呈倒U型關系；如果α1<0,α2>0，則經濟增長與環(huán)境污染呈U型關系。式(2)中，如果α1>0，α2<0，α3>0，則經濟增長與環(huán)境污染呈N型關系；如果α1<0，α2>0，α3<0，則經濟增長與環(huán)境污染呈倒N型關系。

(二)數(shù)據來源

本文選取我國34個省級行政單位2000-2014年的工業(yè)廢水排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)固體廢棄物排放量、SO2排放量、人均GDP、進出口貿易額占GDP的比重、研究與開發(fā)機構從業(yè)人員占總人口的比重、第二產業(yè)總產值占GDP的比重、一國儲蓄金額占GDP的比重、我國政府環(huán)境標準頒布個數(shù)等11個指標。其中，工業(yè)廢水排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)固體廢棄物排放量、SO2排放量等5個指標數(shù)據來源于中國經濟網數(shù)據庫以及2000-2014年的《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒；人均GDP和我國政府環(huán)境標準頒布個數(shù)這2個指標數(shù)據來源于2000-2014年的《中國統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒；進出口貿易額占GDP的比重、研究與開發(fā)機構從業(yè)人員占總人口的比重、第二產業(yè)總產值占GDP的比重、一國儲蓄金額占GDP的比重等4個指標數(shù)據根據產品經營單位所在地區(qū)進出口貿易額、GDP、研究與開發(fā)機構從業(yè)人員、總人口數(shù)、第二產業(yè)總產值、一國儲蓄金額等計算得來，這些數(shù)據均來源于2000-2014年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒。具體分為以下3個方面：

1.環(huán)境污染衡量指標。本文采用污染物排放量來測度環(huán)境污染水平，具體包括我國34個省級行政單位2000-2014年的工業(yè)廢水排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)固體廢棄物排放量和SO2排放量。

2.收入變化。收入變化用人均GDP來衡量。GDP是測度經濟發(fā)展的重要因素，人均GDP比GDP總值更準確，因為人均GDP不僅能反映經濟增長的數(shù)量情況，而且能更好地測度成本和效益，從而更好地反映收入變化與環(huán)境質量的關系。本文各地區(qū)人均收入用人均GDP來衡量，并且是消除了通貨膨脹影響的實際人均GDP，單位為“萬元·人-1”(以2000年為基期價格)。

3.其他影響環(huán)境污染排放的控制變量。經濟增長過程中影響環(huán)境污染的因素是多方面的，本文選取了5個最主要的指標，具體包括：(1)環(huán)境管制。政府對環(huán)境保護的監(jiān)督管理是影響環(huán)境污染排放的重要因素。本文用我國政府環(huán)境標準頒布個數(shù)來測度環(huán)境管制的環(huán)境效應。(2)對外貿易。根據比較優(yōu)勢理論，對外貿易對環(huán)境質量的影響主要體現(xiàn)在污染密集型產業(yè)上，這些產業(yè)隨著對外貿易的發(fā)展將逐步由發(fā)達國家轉移到發(fā)展中國家，或由環(huán)境管制較強的國家轉移到環(huán)境管制較弱的國家。因此，John和Jarger等指出隨著國際貿易的發(fā)展，一個國家會專業(yè)化生產并出口具有比較優(yōu)勢的產品，而從他國進口缺乏比較優(yōu)勢的產品，因此，國際貿易的發(fā)展有可能導致污染產業(yè)出現(xiàn)國際間的轉移，即發(fā)展中國家成了“污染避難所”[20-21]。本文采用進出口貿易額占GDP的比重來測度對外貿易的環(huán)境效應。(3)儲蓄。儲蓄增加一定程度上意味著經濟增長，有助于推動環(huán)保高效生產設備的革新和清潔生產技術的運用。本文用一國儲蓄金額占GDP的比重(即總儲蓄率)來測度儲蓄的環(huán)境效應。(4)產業(yè)結構。環(huán)境庫茲涅茨曲線的產生與產業(yè)結構轉化有很大關系。當經濟發(fā)展處于較低水平時，經濟發(fā)展往往意味著著工業(yè)在國民經濟中的占比逐步提高，而工業(yè)化意味著資源消耗速率開始超過再生速率，產生的廢棄物數(shù)量迅速增多，對環(huán)境產生破壞；當經濟發(fā)展到較高水平時，經濟結構向技術密集型產業(yè)轉變，這一階段的經濟發(fā)展將逐漸減少對資源開采和能源品消耗的依賴，而主要依賴于技術革新、生產率提高、管理和組織形式的創(chuàng)新，從而推動環(huán)境質量的改善。本文用第二產業(yè)總產值占GDP的比重來測度產業(yè)結構的環(huán)境效應。(5)技術創(chuàng)新。隨著經濟的發(fā)展和人均收入的提高，會促使環(huán)保技術的研發(fā)投入逐步增加，從而直接提高環(huán)保力度。本文采用研究與開發(fā)機構從業(yè)人員占總人口的比重來測度技術進步的環(huán)境效應。

三、實證結果與分析

在用動態(tài)面板數(shù)據的GMM估計時，本文重點考量以下3點：(1)基于不同污染排放量指標，利用主成分分析法構造一個可以全面體現(xiàn)環(huán)境污染程度的綜合指標，從而更深入地探討經濟增長與環(huán)境污染的定量關系；(2)環(huán)境污染綜合指標的滯后項在模型中作為解釋變量，會導致解釋變量和隨機誤差項相關，而GMM估計不用了解隨機誤差項的分布信息，故采用GMM估計來檢驗；(3)動態(tài)面板GMM估計有一階段和兩階段之分，為更好地進行Sargan檢驗，采用兩階段GMM估計。

(一)經濟增長與環(huán)境污染的實證檢驗結果

本文通過逐步加入控制變量的方法對各模型進行估計，得出經濟增長與環(huán)境污染的實證檢驗結果(表1)。

表1 經濟增長與環(huán)境污染的實證檢驗結果

續(xù)表1

注：系數(shù)下方括號內數(shù)字為經過異方差穩(wěn)健標準誤校正計算得到的t統(tǒng)計量；***、**和*分別表示自變量在1%、5%和10%的水平上顯著;Sargan檢驗值P說明不能拒絕工具變量有效的零假設;AR(2)檢驗值P表明不存在二階序列相關。

(二)經濟增長與環(huán)境污染實證檢驗結果分析

根據實證結果，分析以下2點：(1)經濟增長與環(huán)境污染之間是否存在倒U型曲線；(2)環(huán)境污染的其他控制變量對污染排放的影響。

由表1可知：Yit的系數(shù)為正，Yit2的系數(shù)為負，Yit3的系數(shù)不顯著，因此，選二次多項式作為基準模型，分析指出我國經濟增長與環(huán)境污染符合倒U型曲線特征。滯后一期環(huán)境污染綜合指標系數(shù)為0.579，且在1%水平上通過顯著性檢驗，即我國上一期的環(huán)境污染對當期環(huán)境影響很大。這表明我國環(huán)境保護措施實施越早損失越小。

一般來說，人均 GDP在6.7～8.3萬元達到倒U型曲線的拐點。根據2016年《中國統(tǒng)計年鑒》獲得2015 年我國人均 GDP 排名前10 位省份的相關數(shù)據，并將 2015 年我國人均GDP 排名前10 位的省份與我國倒U 型曲線拐點位置進行對比分析，發(fā)現(xiàn)：2015年，我國人均GDP均值為4.95萬元，除了北京、上海、浙江、天津、江蘇、福建、廣東和內蒙古以外，其他省份的人均GDP都未達到6.7萬元，說明我國環(huán)境狀況并不樂觀?；诖?，可以判斷我國經濟增長與環(huán)境污染之間存在倒U型曲線，大部分地區(qū)位于倒U型曲線的左半段，即經濟增長導致環(huán)境質量的下降。同時，以2000年為基期價格，分析Selden等研究人均GDP與環(huán)境污染關系的文獻，發(fā)現(xiàn)發(fā)達國家倒U型曲線的拐點一般在人均GDP 10萬元的位置[3]，說明我國在經濟發(fā)展水平較低的階段就超過了倒U型曲線的拐點。可見，控制變量的加入和地區(qū)選擇對是否存在環(huán)境庫茲涅茨曲線有極大影響；發(fā)展中國家也可能在借助發(fā)達國家產業(yè)發(fā)展和環(huán)境治理方面的技術優(yōu)勢和發(fā)展經驗后，使倒U型曲線拐點出現(xiàn)的位置比發(fā)達國家早一些。據此，進一步分析我國倒U型曲線在較低人均收入水平上到達拐點的影響因素。

1.環(huán)境管制。表1中環(huán)境管制的估計系數(shù)為負,且估計系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，說明環(huán)境管制有利于環(huán)境質量改善，但環(huán)境管制沒有達到預期目的。其中，估計系數(shù)為負是因為環(huán)境管制有利于推動企業(yè)治理污染和創(chuàng)新生產技術，促進企業(yè)變更生產方式，加強對生產流程的管理，促進企業(yè)使用清潔技術，提高企業(yè)資源利用效率;同時，政府日益嚴格的環(huán)境管制也阻止了部分污染密集型外資企業(yè)的進入，促進了高質量外資的引入。如余長林等指出環(huán)境管制通過減少經濟活動的污染行為而降低了環(huán)境污染[22]。估計系數(shù)不顯著主要是因為政府對環(huán)境管制的執(zhí)行力度、微觀個體對政策的反應、環(huán)境管制產生的成本和收益矛盾以及腐敗問題等會影響環(huán)境污染治理效果。

2.對外貿易。表1中對外貿易的估計系數(shù)為負，且在5%的水平上通過顯著性檢驗，說明對外貿易對環(huán)境質量改善有顯著作用。這主要是因為對外貿易在一定程度上會帶來好的產品效應，即對外貿易會促使各國對產品實施更為嚴格的環(huán)境標準，且隨著科技的發(fā)展和進步，生產單位產品所造成的環(huán)境污染將進一步降低，貿易開放對當?shù)仄髽I(yè)有技術溢出效應[23-24]；同時，隨著人們生活水平的提高，必然會產生對潔凈環(huán)境的偏好，增加對潔凈環(huán)境這種特殊產品的需求，促使人們購買更多的環(huán)保產品；此外，對外貿易的規(guī)模效應會促進一個國家經濟總量和人均收入的增加，從而帶動環(huán)保資金投入的增加，公眾的環(huán)保意識也會隨人們生活水平的提高而不斷提高。

3.儲蓄。表1中儲蓄的估計系數(shù)為負，且估計系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，說明儲蓄增加使環(huán)境污染減少但影響并不顯著。其中，估計系數(shù)為負源于儲蓄增加促使投資增多，投資增多會帶動生產設備的革新和清潔技術的使用；同時，儲蓄增加導致消費減少，消費減少會降低生活污染，改善環(huán)境質量。估計系數(shù)不顯著主要在于大量儲蓄用于投資，且環(huán)保投入和綠色技術開發(fā)并未同比增長，因此儲蓄增加對環(huán)境質量的改善作用并不顯著。

4.產業(yè)結構。表1中產業(yè)結構的估計系數(shù)為正，且在5%的水平上通過顯著性檢驗，說明第二產業(yè)總產值占GDP的比重上升會對環(huán)境產生巨大壓力。估計系數(shù)為正且通過顯著性檢驗，主要是因為第二產業(yè)總產值占GDP的比重上升對環(huán)境污染產生兩種影響：一是在中短期內增加污染的總負荷，即隨著第二產業(yè)發(fā)展和資源開發(fā)力度的加大，資源消耗速率超過再生速率，產生的環(huán)境污染物數(shù)量迅速增多，污染的總負荷增加；二是改變單位產出的污染強度，由于第二產業(yè)的污染排放強度較大，第三產業(yè)的污染排放強度較小，在相同的經濟總量下，第二產業(yè)比重上升會造成污染強度上升。

5.技術創(chuàng)新。表1中技術創(chuàng)新的估計系數(shù)為負，且在5%的水平上通過顯著性檢驗，說明技術進步對環(huán)境保護有重要意義。這主要是因為技術革新會減少能源消耗和污染物排放量，促進生產效率提高和清潔能源的使用，從而減少污染；同時，如果經濟增長方式實現(xiàn)由外延型向內涵型轉變，經濟活動和經濟投入之間的技術轉化系數(shù)不斷提高，單位經濟活動的環(huán)境資源投入不斷減少，這會使環(huán)境污染持續(xù)下降和環(huán)境質量持續(xù)改善。

綜上所述，加強對外貿易、優(yōu)化產業(yè)結構、推進技術創(chuàng)新有利于環(huán)境質量改善，且效果顯著；加強環(huán)境管制和增加居民儲蓄有利于環(huán)境質量改善，但效果不顯著。這些因素共同促使我國倒U型曲線在較低人均收入水平就到達拐點。

四、結論和建議

(一)結論

本文基于我國34個省級行政單位2000-2014年的動態(tài)面板數(shù)據構建環(huán)境污染綜合指標，采用GMM估計分析了我國經濟增長與環(huán)境污染的關系；同時，充分考慮了環(huán)境管制、對外貿易、儲蓄、產業(yè)結構和技術創(chuàng)新對環(huán)境污染排放的影響。通過上述實證分析得出以下2點結論。

1.我國經濟增長與環(huán)境污染之間存在倒U型曲線，且大部分地區(qū)位于倒U型曲線的左半段，即經濟增長導致環(huán)境質量下降，因此我國環(huán)境污染情況不容樂觀。

2.環(huán)境管制、對外貿易、儲蓄、產業(yè)結構和技術創(chuàng)新等因素會影響環(huán)境污染排放量。其中，加強對外貿易、優(yōu)化產業(yè)結構、推進技術創(chuàng)新有利于環(huán)境質量改善，且效果顯著；加強環(huán)境管制和增加居民儲蓄有利于環(huán)境質量改善，但效果不顯著。這些因素共同促使我國倒U型曲線在較低人均收入水平就到達拐點。

(二)建議

基于以上研究結論，為促進環(huán)境質量改善與經濟更好發(fā)展，提出以下3點建議。

1.加強對外貿易。我國要依靠科技進步，積極引進國外先進的環(huán)境技術，促進環(huán)境友好技術的國際轉移。同時，認真貫徹落實促進對外貿易穩(wěn)定增長的政策，高度管控高污染、高能耗、資源型產品的出口，積極利用差別性的關稅、出口退稅等政策，引導出口高附加值、污染密集度較低的環(huán)境友好型產品，抑制出口高污染型產品，促使對外貿易從以數(shù)量擴張為主的粗放型增長模式轉變?yōu)橐原h(huán)境效益為導向的集約型增長模式。

2.優(yōu)化產業(yè)結構。要把產業(yè)結構優(yōu)化作為可持續(xù)發(fā)展的主線，走新型工業(yè)化道路，積極改造和發(fā)展傳統(tǒng)優(yōu)勢產業(yè)和技術密集型產業(yè)，重點培育與發(fā)展優(yōu)勢接續(xù)替代產業(yè)，大力發(fā)展服務業(yè)和綠色循環(huán)經濟產業(yè)，科學發(fā)展特色產業(yè)集群和優(yōu)化產業(yè)布局，努力穩(wěn)妥地推進產業(yè)結構升級與優(yōu)化，最終向高精度、高附加值、高技術含量、綠色環(huán)保的終端產業(yè)發(fā)展。

3.推進技術創(chuàng)新。要大力推進科技體制改革，破解發(fā)展的技術瓶頸，充分發(fā)揮政府的引導作用、企業(yè)的主體作用以及市場在科技資源配置中的決定性作用，使三者形成整體合力，推動區(qū)域科技自主創(chuàng)新和技術進步。同時，應積極借鑒一些先進的思路和經驗，尊重市場經濟規(guī)律與科技發(fā)展規(guī)律，既要加強政府宏觀調控,又要充分發(fā)揮市場調節(jié)作用，建立以企業(yè)、科研機構和高等院校為骨干的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)。

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(責任編輯： 林安紅)

Economic growth and environmental pollution: GMM based on dynamic panel data

WANG Jing, YANG Jian-zhou*

(CollegeofEconomics,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou,Fujian350002,China)

Based on the extension of traditional Environmental Kuznets Curve, this paper uses principal component analysis method to construct a comprehensive index system of environmental pollution and build a GMM model through the dynamic panel data of 34 provincial administrative units from 2000 to 2014. It aims to study the existence of environmental Kuznets curve in China and its influencing factors. The empirical results show that China′s economic growth and environmental pollution are in line with the charateristic of inverted U-shaped curve. And currently, most of the areas, except inner Mongolia and most part of the southeast coastal areas, are located in the left half of the inverted U-shaped curve. But the inflection point of China′s inverted U-shaped curve appears in the lower position. It is also found that environmental control, foreign trade, savings, industrial structure, and technological innovation all have impacts on environmental pollution. Therefore, this paper proposes some targeted suggestions such as strengthening foreign trade, optimizing industrial structure, and promoting technological innovation.

economic growth; dynamic panel data; Environmental Kuznets Curve; Generalized Method Moments

2017-03-08

國家社會科學基金項目(10CJY042)；福建省自然科學基金項目(2016J01333)；福建省社會科學規(guī)劃項目(FJ2015C245) 。 [作者簡介] 王靜(1993-)，女，碩士研究生。研究方向：人口、資源與環(huán)境經濟。*為通信作者。

F062.2

A

1671-6922(2017)03-0064-06

10.13322/j.cnki.fjsk.2017.03.010