經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系的實證研究——基于省際面板數(shù)據(jù)

劉 念

安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠，233000

美國經(jīng)濟學(xué)家G.Grossman和A.Krueger首次提出“環(huán)境庫茨涅茨曲線假說（EKC）”，即環(huán)境質(zhì)量會隨著GDP的增長呈現(xiàn)出先惡化然后慢慢變好的趨勢［1］。對于這一經(jīng)典假設(shè)，越來越多的學(xué)者都來驗證環(huán)境和經(jīng)濟增長二者的EKC曲線關(guān)系。國內(nèi)關(guān)于經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的研究也從不同的角度來探究是否存在EKC假說，不同樣本得出了不同的具體曲線形狀，大體分為“U型”“倒U型”“N型”“倒N型”等。趙新華、李斌、李玉雙［2］加入環(huán)境管制下的FDI這一變量，并建立了聯(lián)立方程模型，驗證了人均GDP與環(huán)境污染之間的“倒U型”EKC曲線關(guān)系。胡本田、徐兵華［3］選取中國31個省份2003－2011年人均GDP、工業(yè)污染物排放量等指標建立模型，認為二者之間滿足“倒N型”曲線關(guān)系。除了省際面板數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的實證研究之外，就各個省作具體研究的也很多，趙偉肖［4］以河北省為例，在建立VAR模型的基礎(chǔ)上，考察了經(jīng)濟增長與環(huán)境污染二者之間的長期動態(tài)關(guān)系。還有人研究了東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的區(qū)域特征，如樊新鋼、米文寶、馬振宇等［5］。

1 指標選取與描述性統(tǒng)計分析

對于環(huán)境污染程度指標的選取，大多數(shù)學(xué)者選取“三廢”來衡量經(jīng)濟污染的程度。選取2000－2012年31個省份的工業(yè)廢水排放量、二氧化硫排放量作為環(huán)境污染的指標，人均GDP作為經(jīng)濟增長的指標來建立計量經(jīng)濟模型。其中工業(yè)廢水排放量和二氧化硫排放量的數(shù)據(jù)來源于歷年中國環(huán)境年鑒、中國統(tǒng)計年鑒和各省統(tǒng)計年鑒，人均GDP的數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國國家統(tǒng)計局。在建模之前，對變量取對數(shù)，見表1。

表1 變量名稱、單位及符號

表2為各個變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，其中序列G、I和S分別代表2000－2012年間31個省級地區(qū)的人均GDP、工業(yè)廢水排放量、二氧化硫排放量序列的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。2000－2012年間人均GDP的平均值為21 706.04元，而工業(yè)廢水排放量的平均值高達72 787.86萬噸，最高排放量達到296 318.0萬噸，二氧化硫排放量的平均值也達到了71.180 89萬噸，可見，在經(jīng)濟增長的同時，各省環(huán)境污染程度很嚴重。

表2 描述性統(tǒng)計分析

2 模型建立與分析

根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨理論，建立三次多項式模型，表達式如下：

以人均GDP（G）為自變量，工業(yè)廢水排放量（I）、二氧化硫排放量（S）為因變量，建立面板數(shù)據(jù)模型。它可能存在以下幾種形狀：（1）若β1、β3＞0，β2＜0，該曲線為“N型”曲線；（2）若β1、β3＜0，β2＞0，則為“倒N型”曲線，此時對上式求一階導(dǎo)得到曲線的轉(zhuǎn)折點lnG＝ （－2β2±）／6β3，其中Δ＝－12β1β3；（3）若β1＞0，β2＜0，β3＝0，則為“倒U型”二次曲線，即存在EKC關(guān)系；（4）若β1＜0，β2＞0，β3＝0，則為“U型”曲線；（5）若β1≠0，β2＝β3＝0，則為線性關(guān)系，即環(huán)境污染和經(jīng)濟增長之間是線性正相關(guān)或者線性負相關(guān)。

2.1 單位根檢驗

為了防止偽回歸，首先對序列進行單位根檢驗，判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，若序列不平穩(wěn)，再進行差分處理，面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗方法：一是假設(shè)面板數(shù)據(jù)各截面有相同的單位根過程，包括LLC檢驗、Breitung檢驗、Hadri檢驗；二是面板數(shù)據(jù)各截面存在不同的單位根過程，包括Im、Pesaran－Shin檢驗、Fisher－ADF檢驗和Fisher－PP檢驗。為了更精確地建立模型，同時參考LLC、IPS、ADF和PP檢驗。

表3 單位根檢驗

由表3可以看出：綜合四種檢驗方法的檢驗結(jié)果，在顯著性水平為0.05的條件下，lnI，lnS，lnG，ln2，ln3G等5個變量都是不平穩(wěn)的；為了消除其不平穩(wěn)，對其差分。一階差分后各方法的結(jié)果都拒絕序列 不 平穩(wěn)的 原假設(shè) ，因此lnI，lnG，lnG，ln2G，ln3G這5個變量都是一階單整的。

2.2 協(xié)整檢驗

由于lnI，lnS，lnG，ln2，ln3G這五個 變 量 均 不 平穩(wěn)，同時一階單整，所以需要對其進行協(xié)整檢驗。結(jié)果如表4。在顯著性水平為5%時，變量組（lnI，lnG，ln2G，ln3G），KAO檢驗拒絕原假設(shè)，存在協(xié)整關(guān)系；而Pedroni檢驗中，除了Panel rho接受原假設(shè)外，其他均拒絕原假設(shè)。對有限樣本來說，Panel ADF與Group ADF具有較強的說服力，其對應(yīng)的概率值P＝0.0000，拒絕原假設(shè)。綜合這些檢驗方法，認為變量組（lnI，lnG，ln2G，ln3G）存在長期的協(xié)整關(guān)系。變量組（lnS，lnG，ln2G，ln3G）也存在長期協(xié)整關(guān)系。

表4 協(xié)整檢驗

2.3 模型估計

由于樣本空間的時間跨度是13年，截面數(shù)是31個，所以對這種寬而短的數(shù)據(jù)只研究截面差異的影響。

首先，對模型進行F檢驗。原假設(shè)H0：混合模型；H1：固定效應(yīng)模型。

分別以lnI和lnS為被解釋變量，對lnG、ln2G、ln3G回歸，建立混合回歸模型和個體固定效應(yīng)模型，回歸結(jié)果如表5。

表5 殘差平方和

FI＝F（30.371）＝1.13，拒絕原假設(shè)，所以應(yīng)該建立工業(yè)廢水排放量與GDP之間的個體固定效應(yīng)模型。

FS＝411＞F（30.371）＝1.13，拒絕原假設(shè)，所以應(yīng)該建立二氧化硫排放量與GDP之間的個體固定效應(yīng)模型。

然后建立隨機效應(yīng)模型，進行Hausman檢驗，H0：個體影響與解釋變量不相關(guān)。如表6，工業(yè)廢水排放量的Chi－Sq統(tǒng)計量所對應(yīng)的概率值P＝0.0310＜5%，拒絕原假設(shè)，故建立個體固定效應(yīng)模型；二氧化硫排放量Chi－Sq統(tǒng)計量的概率值P＝0.1098＞5%，接受原假設(shè)，故建立個體隨機效應(yīng)模型。

表6 Hausman檢驗

2.3.1 個體固定效應(yīng)回歸模型

表7 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

由表7可知，各變量的T檢驗顯著，可決系數(shù)為0.972 376，F(xiàn)＝429.806 3。

估計模型為：

其中，β1、β3＜0，β2＞0，模型形狀是3次倒 N型曲線，其轉(zhuǎn)折點處人均GDP為6 503元、31 571元。表明在經(jīng)濟發(fā)展的起步階段，工業(yè)廢水排放量情況正常，隨著經(jīng)濟發(fā)展程度越來越高，工業(yè)廢水排放量越來越大，環(huán)境污染程度越來越嚴重，當經(jīng)濟進一步發(fā)展時，工業(yè)廢水排放量有所抑制，環(huán)境污染程度得到緩解，環(huán)境質(zhì)量開始變好。對于本例中的31個省市來說，雖然它們的邊際排水量相同，但是2000－2012年間其自發(fā)的工業(yè)排水量存在顯著的差異，其中代表各省的個體影響，具體見表8。江蘇、浙江、廣東等省的工業(yè)廢水排放量較高，因為這些地區(qū)的經(jīng)濟比較發(fā)達，而經(jīng)濟相對落后的地區(qū)的環(huán)境污染程度相對較低，如西藏。

2.3.2 個體隨機效應(yīng)回歸模型

可見，各變量的T檢驗顯著，可決系數(shù)為0.214 587，F(xiàn)＝36.337 58。

估計模型為：

其中，β1、β3＜0，β2＞0，模型形狀是3次倒 N型曲線，轉(zhuǎn)折點處的人均 GDP為2 878元、27 174元。表明在經(jīng)濟發(fā)展的起步階段，二氧化硫排放量情況樂觀，隨著經(jīng)濟發(fā)展程度越來越高，二氧化硫排放量越來越大，環(huán)境污染程度越來越嚴重，當經(jīng)濟進一步發(fā)展時，二氧化硫排放量有所抑制，環(huán)境污染程度得到緩解，環(huán)境質(zhì)量開始變好，代表各省的個體情況如表9。山東、貴州的二氧化硫排放量的較高，江蘇、浙江、河南、河北、山西、廣東等地的廢氣排放量也較高，西藏的廢氣排放量最低；因為經(jīng)濟發(fā)展較好地區(qū)的工業(yè)發(fā)展水平高，伴隨著的環(huán)境污染問題也相對嚴重，而西藏、海南等地工業(yè)發(fā)展水平較低，環(huán)境質(zhì)量相對較好。

表8 污染物自主排放量

表9 個體隨機效應(yīng)模型結(jié)果

3 結(jié) 論

基于2000－2012年全國31個省市面板數(shù)據(jù)的研究分析，結(jié)合F檢驗和Hausman檢驗，最后決定建立工業(yè)廢水與經(jīng)濟增長的個體固定效應(yīng)模型以及二氧化硫與經(jīng)濟增長的個體隨機效應(yīng)模型。二者都是“倒N型”模型，并不符合庫茨涅茨曲線假說（EKC）。

（1）對于工業(yè)廢水排放量和經(jīng)濟增長之間“倒N型”曲線關(guān)系，其轉(zhuǎn)折點對應(yīng)的人均GDP分別是6 503元和31 571元。全國31個省市中大多數(shù)的人均GDP都達到了31 571元，對于這些省市目前已經(jīng)達到了“脫鉤”的階段，即經(jīng)濟增長反而能夠使該省的環(huán)境污染程度減弱。而安徽、江西、廣西、四川、貴州、云南、西藏和甘肅等省的人均GDP還沒達到31 571元，當前仍處于以環(huán)境污染為代價的經(jīng)濟建設(shè)中，要實現(xiàn)經(jīng)濟增長和環(huán)境污染的負相關(guān)關(guān)系需要采取進一步的措施。

（2）二氧化硫排放量和經(jīng)濟增長之間“倒N型”曲線轉(zhuǎn)折點處人均GDP為2 878元和27 174元。大多數(shù)省份已經(jīng)達到2 7174元，只有貴州、云南、西藏和甘肅這些省份介于287 8和27 174之間，所以除了這幾個省份處于經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量負相關(guān)階段外，其他省份已經(jīng)達到緩解環(huán)境污染的程度。

通過以上的實證結(jié)果分析可以發(fā)現(xiàn)，雖然環(huán)境污染問題已經(jīng)受到重視，大部分省市的環(huán)境污染情況表現(xiàn)良好，但要想從根本上解決環(huán)境污染問題，實現(xiàn)環(huán)境和經(jīng)濟雙贏的局面，任重而道遠。建立的兩個模型的兩個轉(zhuǎn)折點距離都比較遠，說明經(jīng)濟增長不是導(dǎo)致環(huán)境污染的唯一影響因素，應(yīng)該辯證看待經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間的關(guān)系，更加注重通過其他渠道來緩解各省市的環(huán)境污染，從而實現(xiàn)經(jīng)濟和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。

［1］Grossman G，Krueger A.Economic growth and the environment［J］.Quarterly Journal of Economics，1995（2）：353－377

［2］趙新華，李斌，李雙玉，等.環(huán)境管制下FDI、經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系的實證研究［J］.中國科技論壇，2011（3）：46－72

［3］胡本田，徐兵華.國經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系特征：基于省級際面板數(shù)據(jù)的實證分析［J］.甘肅行政學(xué)院學(xué)報，2013（6）：76－82

［4］趙偉肖.基于VAR模型的河北省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系的實證研究［J］.河南科學(xué)，2014（11）：89－93

［5］樊新鋼，米文寶，馬振宇，等.區(qū)域經(jīng)濟－污染－環(huán)境三維評價模型的構(gòu)建于應(yīng)用［J］.環(huán)境科學(xué)，2015（2）：751－758

［6］潘習(xí)平，沙景華，張宏亮，等.銅陵市經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系研究－基于環(huán)境庫茨涅茨曲線假說［J］.資源與產(chǎn)業(yè)，2014（16）：121－126

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［8］劉華軍，楊騫.環(huán)境污染、時空依賴與經(jīng)濟增長［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2014（1）：81－91

［9］王菲，董鎖成，毛琦梁，等.中國工業(yè)結(jié)構(gòu)演變及其環(huán)境效應(yīng)時空分異［J］.地理研究，2014（10）：21－24

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