中國(guó)工業(yè)全要素生產(chǎn)率、空間溢出與環(huán)境污染

鄭寶華　劉東皇

摘 要：基于2001-2015年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在利用曼奎斯特指數(shù)計(jì)算工業(yè)TFP基礎(chǔ)上，構(gòu)建空間計(jì)量模型，實(shí)證分析了我國(guó)工業(yè)TFP對(duì)區(qū)域環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)省域環(huán)境污染存在顯著的正向空間相關(guān)性，區(qū)域環(huán)境污染程度受其他與之相近空間地區(qū)的影響；工業(yè)TFP的提升對(duì)區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染改善有顯著促進(jìn)作用，對(duì)區(qū)域外的環(huán)境污染改善溢出效應(yīng)亦顯著，大力促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，改變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式對(duì)區(qū)域環(huán)境生態(tài)有明顯的改善作用；另外經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平向好對(duì)區(qū)域內(nèi)環(huán)境污染改善有顯著促進(jìn)作用；第二產(chǎn)業(yè)占比對(duì)本地區(qū)和相鄰地區(qū)環(huán)境污染程度增加具有顯著的推動(dòng)作用；外商投資水平有利于本地區(qū)的環(huán)境改善。

關(guān)鍵詞： 工業(yè)全要素生產(chǎn)率； 空間溢出； 環(huán)境污染

中圖分類號(hào)：F424.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-7394（2018）01-0079-09

我國(guó)工業(yè)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)三十多年的高速發(fā)展，增長(zhǎng)總量舉世矚目。但是以往工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要是依靠要素的大量投入獲得的，而不是主要依靠全要素生產(chǎn)率（TFP）的提升，這種主要依靠大量要素投入的工業(yè)增長(zhǎng)帶來了嚴(yán)重的環(huán)境污染問題，例如多地出現(xiàn)的霧霾現(xiàn)象和大區(qū)域的水污染等，因此，這種犧牲環(huán)境的增長(zhǎng)模式不可持續(xù)。

當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式正從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，更加重視生態(tài)文明建設(shè)和全要素增長(zhǎng)率的提升，而其中全要素增長(zhǎng)率之所以得到重視，一方面，是因?yàn)槲覈?guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)面臨中等收入階段，社會(huì)也進(jìn)入老齡化，人口紅利將逐漸消失，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不能只靠資本等要素投入，需要向依托技術(shù)進(jìn)步的內(nèi)生增長(zhǎng)模式轉(zhuǎn)型[1]；另一方面，TFP在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中比例的提升，也是技術(shù)效率提升與技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，通過技術(shù)效率提升和技術(shù)進(jìn)步可以減少能源、物質(zhì)等要素的投入，減輕環(huán)境污染，工業(yè)產(chǎn)品制造過程中釋放的污染物是環(huán)境污染的主要來源，在保持工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，工業(yè)TFP的提升有利于環(huán)境改善。在此情形下，研究工業(yè)TFP和環(huán)境污染之間的關(guān)系顯得較有必要。

一、文獻(xiàn)綜述

所謂全要素生產(chǎn)率（TFP）是指在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)來源中，一部分來自資本、勞動(dòng)力等投入要素的增長(zhǎng)，余下的則歸因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步和效率的改善，這一部分即為反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的全要素生產(chǎn)率（TFP），在很大程度上決定了一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。目前關(guān)于TFP的研究主要集中于以下兩個(gè)方面：一是關(guān)于TFP的測(cè)算，張軍、施少華（2003）[2]、郭慶旺、賈俊雪（2005）[3]、傅曉霞、吳利學(xué)（2006）[4]、李靜、孟令杰等（2006）[5]、李征（2016）[6]等都用各自的方法測(cè)算了各個(gè)階段的區(qū)域全要素生產(chǎn)率及特征；Huang et al（1997）[7]、科埃利（Coelli）、普拉薩達(dá)·拉奧（Prasada Rao）（2003）[8]、朱鐘棣、李小平（2005）[9]、涂正革（2007）[10]、楊勇（2008）[11]、劉興凱、張誠(chéng)（2010）[12]、楊汝岱（2015）[1]則對(duì)部門或制造業(yè)等行業(yè)的TFP進(jìn)行了研究。二是關(guān)于TFP的影響因素分析，米勒（Miller）（2000）[13]考察了貿(mào)易開放度和人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響；顏鵬飛、王兵（2004）[14]認(rèn)為人力資本和制度因素對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高均有重要影響；趙偉、張萃（2008）[15]研究了我國(guó)制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響；劉秉鐮等（2010）[16]采用空間面板計(jì)量方法研究了我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，蔣殿春、王曉嬈（2015）[17]研究了我國(guó) R&D 結(jié)構(gòu)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。

關(guān)于環(huán)境的研究一直離不開經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素。李國(guó)璋、孔令寬（2008）[18]對(duì)中國(guó)環(huán)境庫茲涅茨曲線是否存在及其形狀進(jìn)行了檢驗(yàn)；彭水軍、包群（2006）[19]，曹光輝等（2006）[20]等探究了中國(guó)環(huán)境質(zhì)量改善的拐點(diǎn)；還有些學(xué)者檢驗(yàn)了具體的環(huán)境效應(yīng)，如經(jīng)濟(jì)規(guī)模的增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)的變化、對(duì)外貿(mào)易、FDI以及技術(shù)的進(jìn)步等對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響情況，黃菁（2009） [21]運(yùn)用改進(jìn)的Divisia指數(shù)分解方法分析我國(guó)工業(yè)污染物變化的各種影響效應(yīng)；鄧柏盛、宋德勇（2008）[22]研究了對(duì)外貿(mào)易對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響；白俊紅、呂曉紅（2015）[23]研究了FDI質(zhì)量和環(huán)境污染改善之間的關(guān)系。

目前關(guān)于工業(yè)TFP與環(huán)境污染之間的研究并不多，有一些學(xué)者運(yùn)用新的研究方法，將環(huán)境作為要素投入或者產(chǎn)出，測(cè)算環(huán)境TFP或者低碳TFP，如楊俊、邵漢華（2009） [24]；吳軍、笪鳳媛、張建華（2010） [25]；鄭寶華、謝忠秋（2011）[26]等。聶國(guó)卿、尹向飛等（2010）[27]用湖南省數(shù)據(jù)研究了工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染的影響?？傮w來看，關(guān)于工業(yè)TFP與環(huán)境污染之間的研究目前主要存在兩個(gè)局限。一是研究工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染之間影響關(guān)系的文獻(xiàn)較少，已有的研究只是利用了個(gè)別省份內(nèi)部的數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)國(guó)家區(qū)域內(nèi)的研究；二是在具體的實(shí)證研究中，忽視了工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染空間溢出的影響。

本文關(guān)注中國(guó)工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染的影響。一般來說，區(qū)域工業(yè)TFP的提高，可以通過區(qū)域工業(yè)的技術(shù)進(jìn)步、資源配置效率的改善等途徑實(shí)現(xiàn)，而無論工業(yè)生產(chǎn)中的技術(shù)進(jìn)步、資源配置效率的改善都會(huì)有利于生產(chǎn)中能源、原材料等物質(zhì)的投入減少，從而有利于降低環(huán)境污染物的排放。從研究方法方面，由于本文采用的是工業(yè)企業(yè)的分地區(qū)數(shù)據(jù)，這就不能忽略變量在地理空間上的溢出效應(yīng)?？臻g溢出效應(yīng)，是指一個(gè)變量發(fā)生變化時(shí)，不僅會(huì)對(duì)本區(qū)域目標(biāo)產(chǎn)生影響，而且會(huì)對(duì)區(qū)域之外目標(biāo)產(chǎn)生影響。而對(duì)于本文中的企業(yè) TFP 這一解釋變量來說，地區(qū)間企業(yè) TFP 水平差異會(huì)帶來競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)和知識(shí)溢出效應(yīng)，使得其在空間上存在明顯的溢出效應(yīng)性。同樣，一些環(huán)境污染物能夠很容易的跨區(qū)域流動(dòng)也呈現(xiàn)出非常明顯的空間相關(guān)性。如果我們?cè)谟?jì)量建模時(shí)忽略了這些特性，而僅將各個(gè)地區(qū)視作一個(gè)獨(dú)立的樣本，采用經(jīng)典的計(jì)量模型進(jìn)行分析，勢(shì)必會(huì)使得估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤，也不能客觀地反映經(jīng)濟(jì)事物之間的空間聯(lián)系。

按照已有學(xué)者對(duì)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究，可以通過設(shè)置空間權(quán)重的模型來反映空間數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系。[28]本文亦將利用空間計(jì)量模型來考察中國(guó)工業(yè)TFP與環(huán)境污染的相關(guān)關(guān)系。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

空間自相關(guān)分析方法由全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩部分構(gòu)成，本文用空間自相關(guān)指數(shù)Moran's I來檢驗(yàn)中國(guó)各地區(qū)的環(huán)境污染的空間相關(guān)性是否存在。Moran's I指數(shù)公式：

[I=ni=1nj=1nWij（Xi-X）（Xj-X）i=1nj=1nWiji=1n（Xi-X）2=i=1nj=1nWij（Xi-X）（Xj-X）S2i=1nj=1nWij]

[S2=1ni=1n（Xi-X）2]，[X=1ni=1nXi]

式中：[n]為空間單元數(shù)，[Wij]為空間權(quán)重矩陣，[Xi]和[Xj]分別是地區(qū)[i] 和[j] 的實(shí)際產(chǎn)出觀測(cè)值， [X]是觀測(cè)值的平均值，[S2]為離差平方和的均值。Moran's I的取值范圍為[-1 1]。若該指數(shù)小于0，則目標(biāo)區(qū)域存在空間負(fù)相關(guān)性時(shí)；若該指數(shù)大于則0，則目標(biāo)區(qū)域存在空間正相關(guān)性時(shí)，空間相關(guān)性越明顯則指數(shù)值越大；若此指數(shù)等于0，則目標(biāo)區(qū)域空間分布相互獨(dú)立?？臻g權(quán)重矩陣[Wij]采用地理距離權(quán)重矩陣進(jìn)行設(shè)定，用兩地區(qū)省會(huì)城市間的公路里程的算術(shù)平均值平方的倒數(shù)來構(gòu)造其元素。另外，區(qū)域間環(huán)境污染的空間集聚特征還可以通過繪制區(qū)域環(huán)境污染 Moran 散點(diǎn)圖來直觀反映。

（二）空間計(jì)量模型與溢出效應(yīng)分解

為了實(shí)證考察工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染的空間影響，本文擬建立如下空間計(jì)量模型：

[Y=αLn+ρWY+βX+θWX+ε] （2）式（2）中，[Y]為環(huán)境污染排放，[X]為各工業(yè)TFP，同時(shí)，在實(shí)證研究過程中，加入了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本存量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及外商投資四項(xiàng)控制變量。 [α]為常數(shù)項(xiàng)，[Ln]為[n]×1階單位矩陣，[n] 為省份個(gè)數(shù)，[ε]為誤差項(xiàng)；[W] 為空間權(quán)重矩陣， [WY]和 [WX]分別考慮了被解釋變量和解釋變量的空間相關(guān)性和空間依賴性。在空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果中，如果[ρ]≠0，則[WY]的回歸系數(shù)[ρ]、 [WX]的回歸系數(shù)[θ]以及 [X]的 回 歸 系 數(shù) [β]就不能直接解釋變量的空間溢出效應(yīng)。為了對(duì)空間計(jì)量模型的回歸系數(shù)作出合理解釋，可以借鑒Lesage and Pace著作提出的的空間模型偏微分方法，可將（2）式改為：

[（In-ρW）Y=aLn+βX+θWX+ε]

[Y=r=1kSr（W）Xr+V（W）Lna+V（W）ε] （3）

[Sr（W）=V（W）（Inβr+Wθr）] （4）

[V（W）=（In-ρW）-1] （5）

其中，[X]為[n×k]矩陣，即樣本容量為[n]的[k]列解釋變量，[Xr]為第[r]個(gè)解釋變量；[In]表示[n]階單位矩陣，[θr]表示[WX]的第[r]個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)。將（3）式展開可得：

[Y1Y2 ?Y3=Sr（W）11 Sr（W）12 … Sr（W）1nSr（W）21 Sr（W）22 … Sr（W）2n ? ? ? ?Sr（W）n1 Sr（W）n2 … Sr（W）nnX1rX2r ?Xnr] [+（In-ρW）-1+（ε+Lna）] （6）

[?Yi?Xjr=Sr（W）ij] [?Yi?Xir=Sr（W）ii]

其中，[Sr（W）ij]衡量的是區(qū)域[j]的第[r]個(gè)解釋變量對(duì)區(qū)域[i]被解釋變量的影響；[Sr（W）ii]衡量的是區(qū)域[i]的第[r]個(gè)解釋變量對(duì)區(qū)域[i]被解釋變量的影響。某個(gè)地區(qū)解釋變量的變化將不僅影響本地區(qū)的解釋變量，而且影響其他地區(qū)的被解釋變量。將前者稱為直接效應(yīng)，后者稱為間接效應(yīng)。

（三）變量設(shè)計(jì)

1.中國(guó)工業(yè)TFP

由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是一種非參數(shù)方法，無需設(shè)立特定的函數(shù)具體形式，只需通過測(cè)算產(chǎn)出與投入相對(duì)效率的前沿面，本文亦選用由Fare等提出的DEA-Malmquist指數(shù)方法來計(jì)算工業(yè)TFP，我國(guó)30個(gè)省級(jí)區(qū)域（西藏因數(shù)據(jù)少排除在基本決策單元之外）為基本決策單元（decision making unit， DMU），通過構(gòu)造每一時(shí)期的最佳實(shí)踐前沿來度量各個(gè)省區(qū)全要素生產(chǎn)率變化，要素投入（In-put）包含勞動(dòng)力、資本，而總產(chǎn)出（Output）則把工業(yè)總產(chǎn)值作為指標(biāo)。

為了剔除價(jià)格變化的影響，用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)將各年的名義總產(chǎn)值轉(zhuǎn)化為以 2001年價(jià)格表示的實(shí)際總產(chǎn)值。勞動(dòng)力指標(biāo)來自于工業(yè)企業(yè)全部從業(yè)人員年平均人數(shù)。資本存量用工業(yè)固定資產(chǎn)凈值年均余額表示，數(shù)據(jù)通過固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減為以 2001年價(jià)格表示的數(shù)據(jù)。

2.環(huán)境污染（EP）

很多研究主要使用工業(yè)“三廢”指標(biāo)中的某個(gè)指標(biāo)或全部指標(biāo)來衡量環(huán)境污染程度，本文和白俊紅（2015）[23]一致選擇二氧化硫作為環(huán)境污染的代表指標(biāo)。其原因在于：一是在中國(guó)面臨的環(huán)境污染問題中，空氣污染最引人注目，其是大氣污染物的主要成分，而且對(duì)人的身體有直接危害性，當(dāng)作為一種重要化合物構(gòu)成酸雨后，對(duì)植物危害性也嚴(yán)重，因而是造成環(huán)境污染的一個(gè)重要因素；二是二氧化碳的分省數(shù)據(jù)相比其它數(shù)據(jù)來說較為完備且容易得到，方便進(jìn)行研究。具體來說，本文通過考察二氧化硫排放強(qiáng)度，即單位 GDP的工業(yè)二氧化硫排放量作為指標(biāo)進(jìn)行分析。

3.其它控制變量

本文還設(shè)計(jì)了其它控制變量以降低變量遺漏所造成的估計(jì)結(jié)果偏差。

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（EC）。環(huán)境問題始終是離不開經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。自英國(guó)工業(yè)革命以來，世界主要國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期總是伴隨著環(huán)境污染，當(dāng)前許多發(fā)展中國(guó)家依然以犧牲環(huán)境來換取較快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而許多發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)越過環(huán)境庫茲尼茨曲線的拐點(diǎn)，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式已對(duì)環(huán)境污染影響不大。本文采用地區(qū)GDP來反映地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（2）人力資本（HC）。人力資本反映了凝聚在人體之中的知識(shí)、技能和熟練程度等。地區(qū)人力資本水平越高，意味著該地區(qū)人們的知識(shí)素質(zhì)和技能儲(chǔ)備水平也越高，從而也越有利于采用集約化的生產(chǎn)方式，進(jìn)而也有益于環(huán)境改善。人力資本水平數(shù)據(jù)采用6 歲及以上年齡人口的平均受教育年限，不同等級(jí)的教育年限設(shè)定為小學(xué)6 年、初中9年、高中12年、大專及以上16年，具體計(jì)算為總教育年限與總?cè)丝诘谋戎怠?/p>

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。與第一和第三產(chǎn)業(yè)相比，環(huán)境污染物主要來源于第二產(chǎn)業(yè)的污染排放。自1992年來，我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重一直保持在40%以上，因而第二產(chǎn)業(yè)占比成為影響環(huán)境污染的一個(gè)不容忽視的因素。本文用各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量。

（4）外商投資（FDI）： 以工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值中外商投資和港澳臺(tái)商投資占比。一種說法認(rèn)為，外商直接投資可以給東道國(guó)帶來先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理方式，有利于環(huán)境污染的減少，外資的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)溢出效應(yīng)等也會(huì)促進(jìn)環(huán)境改善；還有些學(xué)者認(rèn)為了，外資會(huì)把落后的、污染嚴(yán)重產(chǎn)業(yè)帶到東道國(guó)，成為所謂的“污染天堂”。本文選擇實(shí)際外商直接投資利用額占GDP比重來衡量。

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取 2001-2015年中國(guó)大陸30 個(gè)省份（西藏除外）的面板數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠，本文利用各個(gè)數(shù)據(jù)庫和年鑒對(duì)所選數(shù)據(jù)進(jìn)行了充分的核對(duì)、篩選；為了提高估計(jì)的準(zhǔn)確性，除了前文提到以外，本文用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)相應(yīng)的貨幣量進(jìn)行平減指數(shù)計(jì)算調(diào)整成基期為 2001年的數(shù)值；為了減少異方差和統(tǒng)計(jì)偏誤，本文對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行了自然對(duì)數(shù)處理。

四、實(shí)證分析

（一）省域TFP測(cè)度

本文采取2001-2015 年面板數(shù)據(jù)和DEA-Malmquist指數(shù)方法測(cè)出各地各期的工業(yè)TFP，表1是2001-2015年全國(guó)的TFP測(cè)度結(jié)果。

由表1分析得知，總體上，我國(guó)工業(yè)FP在2001-2004年期間呈下降趨勢(shì)，但2004年以后我國(guó)工業(yè)TFP逐漸上升，說明2004年以后，我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力在增強(qiáng)。

（二）環(huán)境污染空間相關(guān)性檢驗(yàn)

根據(jù)所測(cè)算的各期省域環(huán)境污染，在地理距離權(quán)重矩陣下，采用Moran's I指數(shù)檢驗(yàn)了考察期內(nèi)我國(guó)各省環(huán)境污染的空間相關(guān)性，表2報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果，圖1描述了其演變趨勢(shì)。

從表2和圖1結(jié)果可以看出，Moran's I指數(shù)均顯著為正，整體上一直趨于增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，并且這種地理空間分布上的空間依賴趨勢(shì)自2008年以后表現(xiàn)的更為顯著。表明各區(qū)域的低環(huán)境污染分布并非是完全隨機(jī)的，表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間集群特征，其空間聯(lián)系的特征是： 環(huán)境污染相似的地區(qū)趨于集聚，也就是說環(huán)境污染較高的省區(qū)相對(duì)趨于和環(huán)境污染較高的省區(qū)相鄰近；較低的省區(qū)相對(duì)趨于和較低的省區(qū)相鄰近。值得提出的是，在分析我國(guó)環(huán)境污染演化過程中，不能排除全局空間自相關(guān)性的存在。

區(qū)域環(huán)境污染的Moran's I指數(shù)已經(jīng)表明，區(qū)域環(huán)境污染的全局空間自相關(guān)性，用 Moran 散點(diǎn)圖可以進(jìn)一步說明區(qū)域環(huán)境污染分布的局部特征，如圖2 所示。受篇幅所限，本文僅以 2015年結(jié)果為例說明。

（三）空間計(jì)量模型設(shè)定

根據(jù)上文對(duì)各省空間環(huán)境污染相關(guān)性檢驗(yàn)，各空間單元存在集群現(xiàn)象，隨著時(shí)間推移，這種現(xiàn)象更為顯著。為了檢驗(yàn)中國(guó)工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)，需進(jìn)一步構(gòu)建空間計(jì)量模型進(jìn)行，采取合適方法進(jìn)行估計(jì)。首先建立非空間經(jīng)典計(jì)量模型來檢驗(yàn)工業(yè)TFP對(duì)區(qū)域環(huán)境污染的影響，然后再納入空間因素建立空間面板計(jì)量模型。經(jīng)豪斯曼檢驗(yàn) （Hausman test），經(jīng)典計(jì)量模型應(yīng)采用固定效應(yīng) （Fixed effects） 模型。

式（7）為區(qū)域環(huán)境污染非空間面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果：

其中，調(diào)整后的[R2]=0.9112，[F]=312.6920，[Log-L]=419.512 3， [D-W]=0.521 7。（7）式括號(hào)中的數(shù)值為顯著性概率。通過回歸結(jié)果，TFP、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)通過了 1% 的顯著性水平檢驗(yàn)，且前面兩者的系數(shù)均為負(fù)，這表明工業(yè)TFP當(dāng)前對(duì)環(huán)境污染水平有顯著的抑制作用，同時(shí)，表明近十幾年來我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式向環(huán)境友好型轉(zhuǎn)型；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為正，說明我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)的污染治理技術(shù)還是處于低端水平，而且第二產(chǎn)業(yè)中傳統(tǒng)重化工產(chǎn)業(yè)還是占有很大比重；而人力資本存量和外商投資系數(shù)雖然為負(fù)，但是并不顯著。

從非空間經(jīng)典計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果還可以看出，變量之間存在顯著的相關(guān)性 （[D-W]統(tǒng)計(jì)量值為0.5217）。由此，我們應(yīng)該建立區(qū)域環(huán)境污染的空間計(jì)量模型，以消除變量之間的空間相關(guān)性。我們經(jīng)常使用的空間計(jì)量模型主要包括空間滯后模型 （SLM） （ 也稱空間自回歸模型，SAR） 、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（ SDM） 三種。本文對(duì)這三種模型進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)。

首先根據(jù) AIC 準(zhǔn)則，在固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)之間進(jìn)行選擇，AIC 值越小則模型的解釋能力越強(qiáng)。其次，對(duì)比每一模型的Log likeli-hood與[R2]值，它們的值越大說明模型的擬合優(yōu)度越高。第三步，對(duì)空間杜賓模型是否可以轉(zhuǎn)化為空間滯后模型和空間誤差模型進(jìn)行檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了可以轉(zhuǎn)化的原假設(shè) （兩個(gè)原假設(shè)為[H0]：[θ=0] 和[H0]：[θ+δρ=0] ），則選擇杜賓模型。按照上述步驟，分別對(duì) SLM、SDM、SEM 進(jìn)行了固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)回歸，表3報(bào)告了回歸結(jié)果。根據(jù)遴選原則，文中選擇了杜賓模型的固定效應(yīng)模型，并將其作為最終的解釋模型，進(jìn)行空間溢出效應(yīng)分解和分析。

從表3的估計(jì)結(jié)果，系數(shù)[ρ]值顯著不為零，且回歸系數(shù)均保持在0.5左右，表明不能直接用5個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)來解釋各自的經(jīng)濟(jì)意義。因此，本文采用空間回歸模型偏微分方法，將TFP及其他四個(gè)控制變量對(duì)環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分解，表4報(bào)告了分解結(jié)果。

1.工業(yè)TFP的空間溢出效應(yīng)。實(shí)際結(jié)果顯示，工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染的降低存在溢出效應(yīng)，且直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的系數(shù)分別通過1%、10%和5%的顯著性檢驗(yàn)。工業(yè)TFP每提高1%，直接促進(jìn)區(qū)域環(huán)境污染減少0.951%，間接減少環(huán)境污染0.127 1%，總體上減少環(huán)境污染1.078 1%，表明工業(yè)TFP的提高能夠有效降低環(huán)境污染。

2.其他控制變量的溢出效應(yīng)。根據(jù)表4的分解結(jié)果，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提高1%，直接減少環(huán)境污染0.167 1%，且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，間接增加0.073 2%，且并不顯著，總體上減少環(huán)境污染0.093 9%，通過了10%的顯著性檢驗(yàn)。人力資本存量每提高1%，直接減少環(huán)境污染0.132 0%，間接增加環(huán)境污染0.073 2%，總體上減少環(huán)境污染0.067%，但是都不顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量每提高1%，直接增加環(huán)境污染0.291 1%，間接增加環(huán)境污染0.012 3%，總體增加環(huán)境污染0.303 4%，且分別通過1%、10%和5%的顯著性檢驗(yàn)。外商投資水平每增加1%，直接減少環(huán)境污染0.113 5%，且通過10%的顯著性檢驗(yàn)，間接減少0.042 1%，總體上減少環(huán)境污染0.155 6%，但是間接效應(yīng)和總體效應(yīng)都不顯著。

五、結(jié)論

在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變、加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)的背景下，研究工業(yè)全要素增長(zhǎng)率（TFP）與環(huán)境污染的關(guān)系具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文利用2001-2015年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建空間動(dòng)態(tài)面板模型，實(shí)證測(cè)算了工業(yè)TFP以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商投資等影響因素對(duì)環(huán)境污染的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)。研究結(jié)論如下：

（ 1） 各省級(jí)區(qū)域環(huán)境污染具有顯著的空間相關(guān)性，即各省級(jí)區(qū)域環(huán)境污染程度不僅受到本區(qū)域工業(yè)TFP等因素的影響，同時(shí)受到來自鄰近省級(jí)區(qū)域的工業(yè)TFP等因素的空間影響，區(qū)域間環(huán)境污染之間存在一定的自相關(guān)性；（2） 在考慮各省級(jí)區(qū)域空間相關(guān)性前提下，并控制了其他解釋變量的影響作用以后，本區(qū)域工業(yè)TFP每提高1% ，能夠顯著的促進(jìn)本區(qū)域環(huán)境污染程度減少 0.951 0%，并帶動(dòng)區(qū)域間環(huán)境污染程度減少0.127 1% ，表明工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染的減少具有顯著的直接溢出效應(yīng)和間接溢出效應(yīng)；（3）本區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高能夠促進(jìn)本區(qū)域的環(huán)境污染程度降低，對(duì)環(huán)境污染程度降低的總效應(yīng)顯著，說明當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展向環(huán)境友好型發(fā)展，間接效應(yīng)雖不顯著但系數(shù)為正，其原因是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，使當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化，而將一些污染嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到鄰近地區(qū)，而造成鄰近地區(qū)的環(huán)境污染加重了；（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平對(duì)本地區(qū)和相鄰地區(qū)環(huán)境污染程度增加具有明顯的促進(jìn)作用，說明在傳統(tǒng)重化工產(chǎn)業(yè)還是占有很大比重的第二產(chǎn)業(yè)里，其污染治理技術(shù)還需進(jìn)一步提高；（5）外商投資水平對(duì)環(huán)境污染程度的直接效應(yīng)系數(shù)為負(fù)且顯著，說明外資企業(yè)的增加帶來了一定的先進(jìn)環(huán)境治理技術(shù)和環(huán)境理念，很多外資企業(yè)是出口導(dǎo)向型的，為了達(dá)到出口較嚴(yán)格的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)，也迫使產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)提高了環(huán)境質(zhì)量。

本文主要探討了工業(yè)TFP對(duì)區(qū)域環(huán)境污染的空間溢出影響，實(shí)證結(jié)果說明一個(gè)地區(qū)的工業(yè)TFP提高能夠有效通過技術(shù)進(jìn)步或配置效率的提高降低本地的環(huán)境污染，而且還能帶動(dòng)周邊地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步或配置效率提高，從而一定程度上降低周邊地區(qū)的環(huán)境污染。同時(shí)，也說明國(guó)家大力促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，改變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，未來將會(huì)對(duì)區(qū)域環(huán)境生態(tài)有明顯的改善作用。本研究通過實(shí)證得到了一些有益的結(jié)論，但也存在一些不足，例如我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異，工業(yè)TFP對(duì)環(huán)境污染的影響也可能存在地區(qū)差異，文章未將考察對(duì)象分地區(qū)研究，稍顯不足。作者將在后續(xù)研究中進(jìn)一步探討這些問題。

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Industry TFP， Spatial Spillover and Environmental Pollution in China

——Based on Spatial Measurement on Provincial Unit

ZHENG Bao-hua，LIU Dong-huang

（School of Business，Jiangsu University of Technology，Changzhou 213001， China）

Abstract： On the basis of provincial panel data during 2001-2015， the paper calculates industrial TFP based on Malmquist method， constructs a spatial econometric model， analyses spatial spillover effect of China's industrial TFP on regional environment pollution. The study finds that the provincial environmental pollution has significant positive spatial correlation between the regions； The industrial TFP has a significant role in the regional environmental pollution as well as outside region environmental pollution， the spillover effect is significant， Innovation driven and the change of growth mode has obvious effect on improving the regional ecological environment. The economic development level have a significant role in promoting environmental improvement in the region； Second industry accounts for a significant role in promoting environmental pollution in the region and adjacent areas； Foreign investment plays a significant role in promoting the regional environmental improvement.

Key words： industry TFP；spatial spillover； environmental pollution

責(zé)任編輯 趙文清