服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)：基于中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)研究

尹元元

(湖南商學(xué)院經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205)

一、問(wèn)題的提出

通常認(rèn)為服務(wù)業(yè)處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)最高端，所提供的產(chǎn)品具有無(wú)形性，不像工業(yè)那樣容易產(chǎn)生過(guò)量的環(huán)境污染物，應(yīng)屬清潔性行業(yè)。但現(xiàn)實(shí)中也不乏服務(wù)業(yè)造成環(huán)境污染的個(gè)案，如美國(guó)舊金山海灣汞嚴(yán)重超標(biāo)一例，就是因?yàn)獒t(yī)療服務(wù)行業(yè)丟棄大量化學(xué)廢棄物所致。Mayrand and Paquin(2007)對(duì)服務(wù)貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)的評(píng)估結(jié)論顯示，不同服務(wù)部門(mén)對(duì)環(huán)境確實(shí)存在較大影響[1]。但Levinson(2010)發(fā)現(xiàn)美國(guó)服務(wù)貿(mào)易主要集中在低污染行業(yè)，因此服務(wù)貿(mào)易有利于其國(guó)內(nèi)污染減排[2]。

縱觀服務(wù)貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)的已有研究，對(duì)服務(wù)業(yè)產(chǎn)品無(wú)形性、對(duì)外貿(mào)易知識(shí)溢出這兩大特質(zhì)是忽視的。一方面，從對(duì)外貿(mào)易知識(shí)外溢來(lái)看，作為國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)的重點(diǎn)研究領(lǐng)域之一，對(duì)外貿(mào)易知識(shí)擴(kuò)散觀點(diǎn)已為學(xué)界普遍接受，貿(mào)易知識(shí)溢出對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升都在客觀上有助于降低生產(chǎn)過(guò)程當(dāng)中物質(zhì)資源的投入，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)集約，因此不應(yīng)忽視服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)。另一方面，從服務(wù)業(yè)產(chǎn)品屬性來(lái)看，服務(wù)本身具有無(wú)形性，服務(wù)業(yè)處于知識(shí)結(jié)構(gòu)頂端，隱性的非物化型知識(shí)溢出是服務(wù)貿(mào)易有別于傳統(tǒng)工業(yè)資本品貿(mào)易物化型知識(shí)溢出的顯著標(biāo)致，且具有緘默屬性的非物化型知識(shí)溢出又表現(xiàn)出明顯的空間屬性[3]。因此，對(duì)服務(wù)貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)的研究，就應(yīng)緊扣對(duì)外貿(mào)易知識(shí)溢出與服務(wù)產(chǎn)品無(wú)形性這兩大特質(zhì)，借助知識(shí)外溢和知識(shí)分類(lèi)理論，從空間維度剖析服務(wù)貿(mào)易因其內(nèi)嵌的非物化型知識(shí)區(qū)域擴(kuò)散帶來(lái)的環(huán)境技術(shù)效應(yīng)。本文的邊際貢獻(xiàn)至于：理論上，借鑒知識(shí)分類(lèi)和知識(shí)外溢、技術(shù)自主創(chuàng)新理論剖析服務(wù)貿(mào)易環(huán)境技術(shù)效應(yīng)，以彌補(bǔ)對(duì)外貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)研究在服務(wù)貿(mào)易領(lǐng)域的缺失；實(shí)證上，將對(duì)外貿(mào)易知識(shí)溢出變量嵌入檢驗(yàn)貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)的EKC曲線，基于非物化型知識(shí)空間溢出與污染物空間擴(kuò)散對(duì)經(jīng)典EKC曲線進(jìn)行空間擴(kuò)容，實(shí)證檢驗(yàn)服務(wù)貿(mào)易知識(shí)外溢及通過(guò)促進(jìn)東道國(guó)知識(shí)自主創(chuàng)新對(duì)環(huán)境的“雙(引)擎”影響機(jī)制。

二、服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)

(一)引擎一：服務(wù)貿(mào)易內(nèi)嵌的非物化型知識(shí)空間外溢效應(yīng)

首先，從知識(shí)溢出類(lèi)型看，服務(wù)貿(mào)易由于其交易產(chǎn)品的無(wú)形性，其溢出的知識(shí)更多是沒(méi)有實(shí)體物理形態(tài)的非物化型知識(shí)(如觀念、意識(shí)與作法等)。其次，從知識(shí)溢出維度看，服務(wù)貿(mào)易溢出的非物化型知識(shí)具有緘默(Tacit)特征。Dosi(1988)指出非物化型知識(shí)難以被編碼化，需要借助人力資本“面對(duì)面”接觸才可以實(shí)現(xiàn)，其傳播具有明顯的空間屬性[4]。故服務(wù)貿(mào)易溢出的非物化型知識(shí)不會(huì)僅停留在貿(mào)易發(fā)生地，還對(duì)內(nèi)陸其他地區(qū)產(chǎn)生空間溢出。再次，從知識(shí)溢出環(huán)境效應(yīng)看，服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)外溢是否有利于污染減排取決于溢出的知識(shí)是偏“規(guī)模提升型”還是“環(huán)境友好型”[5]。從規(guī)模效應(yīng)來(lái)看，諸如物流、金融、會(huì)計(jì)、咨詢(xún)和培訓(xùn)等生產(chǎn)性服務(wù)的知識(shí)溢出降低了交易成本，潤(rùn)滑原本艱澀的外部市場(chǎng)交易摩擦，促進(jìn)市場(chǎng)交投活躍，推動(dòng)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大，但引致因生產(chǎn)規(guī)模過(guò)量、過(guò)快擴(kuò)張對(duì)生態(tài)環(huán)境帶來(lái)的資源需耗負(fù)擔(dān)，這是服務(wù)貿(mào)易偏“規(guī)模提升型”知識(shí)溢出。從結(jié)構(gòu)效應(yīng)來(lái)看，生產(chǎn)性服務(wù)的非物化型知識(shí)對(duì)農(nóng)業(yè)、工業(yè)的滲透，充當(dāng)人力資本和知識(shí)的傳送器，使原本粗糙、簡(jiǎn)單的生產(chǎn)過(guò)程更加迂回有效，盤(pán)活固有資源使用效率，降低單位產(chǎn)出能耗，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，這是服務(wù)貿(mào)易偏“環(huán)境友好型”技術(shù)溢出。綜合上述分析，我們提出如下的待檢驗(yàn)假說(shuō)：

命題一：服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)具有空間屬性。服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)既包括對(duì)貿(mào)易所在地的首次溢出，也涵蓋對(duì)其他地區(qū)的后續(xù)二次溢出；服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)取決于溢出的技術(shù)是偏“規(guī)模提升型”還是“環(huán)境友好型”。

(二)引擎二：服務(wù)貿(mào)易通過(guò)衍生優(yōu)質(zhì)環(huán)境偏好內(nèi)生的知識(shí)自主創(chuàng)新效應(yīng)

對(duì)外貿(mào)易是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引擎。服務(wù)貿(mào)易在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提升人均收入水平的同時(shí)也會(huì)激發(fā)國(guó)民對(duì)優(yōu)質(zhì)環(huán)境的偏好，進(jìn)而通過(guò)國(guó)家環(huán)境規(guī)制與立法促進(jìn)“環(huán)境友好型”生產(chǎn)知識(shí)的自主創(chuàng)新。對(duì)EKC倒U型曲線形狀的經(jīng)濟(jì)釋義也是如此。援引EKC曲線的做法，環(huán)境污染與服務(wù)貿(mào)易推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間也構(gòu)成倒U型曲線關(guān)系，即只有當(dāng)人均收入水平達(dá)到某一“拐點(diǎn)”后，服務(wù)貿(mào)易所推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展才內(nèi)生出“環(huán)境友好型”知識(shí)的自主創(chuàng)新。

但本文欲擬合的倒U型曲線與經(jīng)典EKC曲線不同之處在于考慮到如下細(xì)節(jié)：環(huán)境污染物具有空間擴(kuò)散現(xiàn)象，且污染擴(kuò)散呈地理衰減趨勢(shì)。據(jù)此斷定環(huán)境污染不僅與所在地區(qū)服務(wù)貿(mào)易推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)，而且與其他地區(qū)服務(wù)貿(mào)易推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)。在EKC曲線假定下，只有兩個(gè)地區(qū)的人均收入水平同時(shí)逾越各自倒U型曲線的“拐點(diǎn)”，服務(wù)貿(mào)易推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所內(nèi)生出的知識(shí)自主創(chuàng)新效應(yīng)才降低環(huán)境污染水平。由于污染擴(kuò)散遵循“地理學(xué)第一定律”，若地理距離越遠(yuǎn)，則某一地區(qū)污染減排所要求的其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)“拐點(diǎn)”所對(duì)應(yīng)的人均收入水平也就越低。據(jù)此，我們提出如下的待檢驗(yàn)假說(shuō)：

命題二：服務(wù)貿(mào)易通過(guò)衍生優(yōu)質(zhì)環(huán)境偏好內(nèi)生知識(shí)自主創(chuàng)新的環(huán)境效應(yīng)具有空間二分性?！拔廴緶p排”不僅與所在地區(qū)服務(wù)貿(mào)易推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈倒U型曲線關(guān)系，而且與其他地區(qū)服務(wù)貿(mào)易推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈倒U型曲線關(guān)系。

三、空間模型設(shè)計(jì)

(一)服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)空間建模

借助空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)具有空間屬性的遺漏變量招致模型內(nèi)生性偏誤的解決方案，我們建立服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)空間溢出對(duì)轄域內(nèi)、外環(huán)境影響的測(cè)度模型。

服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)包括兩方面的來(lái)源：一是服務(wù)貿(mào)易產(chǎn)值(Ss)，代表服務(wù)提供數(shù)量，在生產(chǎn)過(guò)程中既可對(duì)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)向外部性，又可通過(guò)提高人均收入水平來(lái)嚴(yán)格環(huán)境規(guī)制，服務(wù)貿(mào)易產(chǎn)值可通過(guò)國(guó)際收支賬戶統(tǒng)計(jì)得到，是可量化指標(biāo)；二是伴隨服務(wù)貿(mào)易溢出的非物化型知識(shí)(Ss-un)，它可以滲透進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)實(shí)體生產(chǎn)過(guò)程，帶來(lái)資源集約效應(yīng)，但由于非觀測(cè)性，因此屬于不可量化指標(biāo)。以經(jīng)典線性EKC模型為基礎(chǔ)來(lái)考察服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)，則將上述兩變量嵌入到EKC曲線當(dāng)中后有：

P=α0+α1·GDP+α2·GDP2+α3·Ss+β·Ss-un

(1)

其中，P代表環(huán)境污染物，GDP代表人均GDP變量，GDP2則為其二次項(xiàng)形式。作為依附于服務(wù)貿(mào)易而發(fā)生的非物化型知識(shí)溢出(Ss-un)，本身就與服務(wù)貿(mào)易(Ss)存在著不可分割的聯(lián)系，同時(shí)也無(wú)法否認(rèn)對(duì)外貿(mào)易知識(shí)溢出與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出變量(GDP)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。因此，當(dāng)非物化型知識(shí)由于非觀測(cè)性而從模型當(dāng)中遺漏，則導(dǎo)致(1)式內(nèi)生性問(wèn)題。解決方案如下：考慮到服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)空間溢出屬性，參照Parent and LeSage(2008)對(duì)具有空間屬性的遺漏變量引致線性?xún)?nèi)生性偏誤的處理方法，我們用空間向量自回歸式來(lái)表述原線性模型當(dāng)中遺漏變量的空間屬性：

Ss-un=ρ×W×Ss-un+ε

(2)

其中，W為空間權(quán)重矩陣，參數(shù)ρ代表空間相關(guān)性程度，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。通過(guò)求解上式中服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)溢出變量Ss-un=(I-ρ×W)-1×ε，再回代至(1)式后有：

P=α0+α1·GDP+α2·GDP2+α3·Ss+(I-ρ·W)-1·(β·ε)

(3)

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)績(jī)效離不開(kāi)制度變遷，回顧我國(guó)對(duì)外開(kāi)放歷程，發(fā)現(xiàn)制度變遷同樣也在對(duì)外貿(mào)易發(fā)展過(guò)程當(dāng)中起到重要作用。因此，需對(duì)(3)式隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)當(dāng)中另一隱匿的非觀測(cè)因素——制度變量再次引發(fā)的模型內(nèi)生性問(wèn)題予以控制，我們采用如下的經(jīng)典計(jì)量回歸式：

βε=ψ1·GDP+ψ2·GDP2+ψ3·Ss+v

(4)

上式表明隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)當(dāng)中的制度因素與經(jīng)濟(jì)績(jī)效、服務(wù)貿(mào)易之間存在相關(guān)性，在控制這種相關(guān)性后，則可假定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)中的剩余殘差項(xiàng)(v)服務(wù)獨(dú)立正態(tài)同分布。將(4)式代入(3)式后有：

P=α′+ρW·P+λ1·GDP+λ2·GDP2+λ3·Ss+δ1·W·GDP+δ2·W·GDP2+

δ3·W·Ss+v

(5)

其中，α′=α0(I-ρW)，λ1=α1+ψ1，λ2=α2+ψ2，λ3=α3+ψ3，δ1=α1ρ，δ2=α2ρ，δ3=α3ρ。(5)式的模型設(shè)定形式與空間模型家族當(dāng)中空間Durbin模型(Spatial Durbin Model，SDM)設(shè)定形式相同，此即為本文最終用于實(shí)證檢驗(yàn)的空間計(jì)量模型。

(二)服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出的環(huán)境效應(yīng)定義

(6)

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果及分析

(一)數(shù)據(jù)樣本

1.服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出指標(biāo)。由于服務(wù)貿(mào)易溢出的非物化型知識(shí)不具有觀測(cè)性，因此如何在服務(wù)貿(mào)易額(Ss)當(dāng)中體現(xiàn)出源自溢出國(guó)的知識(shí)溢出特性，是本文在實(shí)證模型指標(biāo)設(shè)計(jì)方面需要解決的問(wèn)題。參照Coe and Helpman(1995)以雙邊貿(mào)易份額為權(quán)重的設(shè)計(jì)思路，以服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)中國(guó)服務(wù)貿(mào)易出口額占該國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來(lái)量化其國(guó)際研發(fā)知識(shí)資本存量對(duì)中國(guó)的溢出[7]：

(7)

2.空間權(quán)重矩陣。反映區(qū)域間地理毗鄰關(guān)系的空間權(quán)重矩陣采用最近鄰域數(shù)原則確定。該方法不僅考慮了地理毗鄰，而且在一定程度上考慮了其他因素引致的毗鄰關(guān)系。鑒于地理衰減效應(yīng)，需在空間權(quán)重矩陣當(dāng)中變換最近鄰域個(gè)數(shù)，因此將k個(gè)最近鄰域依次取值為7～9。各省之間地理距離以省會(huì)城市經(jīng)-緯度坐標(biāo)為依據(jù)進(jìn)行德勞內(nèi)三角剖分算法。

3.其他指標(biāo)。以工業(yè)廢氣(萬(wàn)標(biāo)立方米/人)作為污染物指標(biāo)(P)。人均GDP按1952年不變價(jià)轉(zhuǎn)換。研發(fā)知識(shí)資本存量溢出國(guó)選取的是服務(wù)業(yè)和服務(wù)貿(mào)易均較發(fā)達(dá)的OECD國(guó)家，包括G7國(guó)再加上澳大利亞、比利時(shí)、芬蘭、愛(ài)爾蘭、以色列、韓國(guó)、荷蘭、葡萄牙、西班牙和土耳其。

降水量是衡量一個(gè)地區(qū)降水多少的數(shù)據(jù)，指從天空降落到地面上的液態(tài)或固態(tài)（經(jīng)融化后）水，未經(jīng)蒸發(fā)、滲透、流失而在水平面上積聚的深度［5］。降水觀測(cè)是研究流域或地區(qū)水文循環(huán)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)輸入項(xiàng)目，是水資源最重要的基礎(chǔ)資料之一，對(duì)于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水利開(kāi)發(fā)、江河防洪和工程管理等具有深遠(yuǎn)的意義。

(二)空間模型設(shè)定形式檢驗(yàn)

參照Elhorst(2012)的檢驗(yàn)步驟，對(duì)放寬線性模型嚴(yán)格假定發(fā)展起來(lái)的空間模型，是否有別于線性模型，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.空間模型設(shè)定形式有別于線性模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)第一步，以線性模型殘差為基礎(chǔ)，就線性EKC模型是否遺漏掉空間交互項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)(結(jié)果見(jiàn)表1所示)。

(1)空間交互效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果提示包含服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出變量的線性EKC模型遺漏具有重要解釋力的空間交互項(xiàng)。在四種截面單元固定效應(yīng)設(shè)定形式下，僅基于聚合模型估計(jì)殘差的穩(wěn)健LM檢驗(yàn)值(0.6084)，表明無(wú)法拒絕“不存在空間誤差項(xiàng)”的原假設(shè)。而在其余情況下，LM檢驗(yàn)值和穩(wěn)健LM檢驗(yàn)值大都在1%的水平上顯著，表明可拒絕“不存在空間滯后項(xiàng)”和“不存在空間誤差項(xiàng)”的原假設(shè)。針對(duì)截面單元固定效應(yīng)和時(shí)期固定效應(yīng)的聯(lián)合檢驗(yàn)值分別為353.3541和55.6866且均在1%的水平上顯著，表明可同時(shí)拒絕“截面單元固定效應(yīng)聯(lián)合不顯著”以及“時(shí)期單元固定效應(yīng)聯(lián)合不顯著”的原假設(shè)，需在面板模型當(dāng)中考慮截面單元和時(shí)期單元的雙向固定效應(yīng)設(shè)定形式。

(2)較低的模型擬合優(yōu)度提示包含服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出變量的線性EKC模型遺漏較為重要的解釋變量。從表1的四種固定效應(yīng)設(shè)定形式下的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，僅截面固定效應(yīng)設(shè)定形式下的模型擬合優(yōu)度較高(0.5225)，其余三種固定效應(yīng)設(shè)定形式下的模型擬合優(yōu)度均較低。尤其是設(shè)定形式最為可信的雙向固定效應(yīng)模型，其模型擬合優(yōu)度僅為0.0605，大大低于回歸模型擬合優(yōu)度的正常取值范圍。在不違背線性模型嚴(yán)格假定的條件下，遺漏變量導(dǎo)致較低的模型擬合優(yōu)度是不會(huì)對(duì)模型估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生危害，但基于前文理論分析可知，本文是針對(duì)服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)溢出設(shè)定空間交互項(xiàng)，在知識(shí)溢出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及服務(wù)貿(mào)易存在不可分割的聯(lián)系時(shí)，對(duì)知識(shí)溢出空間交互項(xiàng)的遺漏可能導(dǎo)致更為嚴(yán)重的內(nèi)生性估計(jì)偏誤。

表1 包含服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出變量的線性EKC模型遺漏空間交互效應(yīng)的檢驗(yàn)(W7)

注：模型參數(shù)估計(jì)值省略，方括號(hào)內(nèi)為p值；*、** 和*** 分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著。

2.空間模型一般性設(shè)定形式的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前一步檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了線性模型是實(shí)際樣本數(shù)據(jù)生成方式的最適擬合，接下來(lái)就要選擇合適的空間模型設(shè)定形式。遵循Elhorst(2012)檢驗(yàn)方案的第二步，以空間杜賓模型(SDM)分別與空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)構(gòu)成嵌套(Nested)關(guān)系為基礎(chǔ)[8]，在估計(jì)得到SDM結(jié)果的基礎(chǔ)上，就其一般性(General)的設(shè)定結(jié)構(gòu)能否簡(jiǎn)約成具有特異性(Specific)的空間結(jié)構(gòu)展開(kāi)約束性檢驗(yàn)(結(jié)果見(jiàn)表2所示)。

(1)空間模型設(shè)定形式檢驗(yàn)結(jié)果拒絕本文空間擴(kuò)展所得模型可退化成另外兩種設(shè)定形式具有特異性的空間模型。從任何一種空間權(quán)重矩陣設(shè)定形式下的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，Wald檢驗(yàn)均在1%的水平上顯著，表明可拒絕“設(shè)定形式具有一般性的空間Durbin模型可以退化成設(shè)定形式具有特異性的空間滯后模型”以及“設(shè)定形式具有一般性的空間Durbin模型可以退化成設(shè)定形式具有特異性的空間誤差模型”的原假設(shè)。同時(shí)，LR檢驗(yàn)值在固定效應(yīng)設(shè)定下也在1%的水平上顯著，表明可拒絕上述兩個(gè)約束性檢驗(yàn)的原假設(shè)。這充分表明本文基于服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)空間屬性推導(dǎo)所得模型才是對(duì)實(shí)際樣本數(shù)據(jù)生成方式的最適擬合。

(2)擬合優(yōu)度提升說(shuō)明空間模型納入線性模型遺漏掉的比較重要的空間交互效應(yīng)解釋項(xiàng)。固定效應(yīng)設(shè)定形式下的模型擬合優(yōu)度達(dá)到70%以上，隨機(jī)效應(yīng)設(shè)定形式下則稍低，但也達(dá)到50%，這較之線性模型擬合優(yōu)度有明顯上升，尤其是針對(duì)線性模型當(dāng)中設(shè)定形式較為合理的雙向固定效應(yīng)(僅為0.0605，見(jiàn)表1所示)。這表明在加入兩種空間交互效應(yīng)作為解釋變量后，模型設(shè)定形式擴(kuò)容對(duì)實(shí)際樣本數(shù)據(jù)生成方式的解釋力有了大幅度提高。

(3)工業(yè)廢氣污染物具有顯著的空間擴(kuò)散屬性。從模型參數(shù)ρ估計(jì)值看，在任何一種空間權(quán)重矩陣設(shè)定形式下，無(wú)論是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，其估計(jì)值不僅為正，而且在1%的置信度水平上具有顯著性。回顧本文空間擴(kuò)展模型的設(shè)定形式，可知這一模型參數(shù)代表污染物在區(qū)域間的相關(guān)性強(qiáng)度，表明工業(yè)廢氣污染在區(qū)域間具有顯著的空間擴(kuò)散屬性。這與之前大量文獻(xiàn)基于空間滯后模型與空間誤差模型所得檢驗(yàn)結(jié)論是一致的。同時(shí)，它也支持前文理論分析秉持的前提，即在污染物具有空間擴(kuò)散屬性的前提下，環(huán)境污染不僅與所在區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緊密相關(guān)，而且與產(chǎn)生污染物空間擴(kuò)散的其他區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緊密相關(guān)。

(4)空間模型應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)設(shè)定形式。從Hausman檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，三種空間權(quán)重矩陣設(shè)定形式下的Hausman檢驗(yàn)值均較低，方括號(hào)內(nèi)的P值也均提示未能通過(guò)最低顯著性水平的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，表明無(wú)法拒絕“隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)并無(wú)系統(tǒng)性區(qū)別”的原假設(shè)，因此提示下文應(yīng)基于隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行經(jīng)濟(jì)含義解讀。

表2 空間模型一般性設(shè)定形式簡(jiǎn)化成特異性設(shè)定形式的約束性檢驗(yàn)

注：模型參數(shù)估計(jì)值省略。

(三)服務(wù)貿(mào)易知識(shí)溢出對(duì)環(huán)境的影響以及雙倒U型曲線的拐點(diǎn)

表3按偏導(dǎo)矩陣法給出空間模型當(dāng)中自變量對(duì)因變量作用的真實(shí)估計(jì)結(jié)果。

2.環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的空間雙倒U型曲線拐點(diǎn)。本文空間擴(kuò)展模型設(shè)定形式的另一優(yōu)勢(shì)在于可同時(shí)勾勒出環(huán)境污染與轄域內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。根據(jù)表3的估計(jì)結(jié)果可得如下結(jié)論：

(1)工業(yè)廢氣污染同轄域內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間皆構(gòu)成倒U型曲線關(guān)系。表3顯示，無(wú)論哪種空間權(quán)重矩陣設(shè)定形式下，人均GDP及其二次項(xiàng)對(duì)本地工業(yè)廢氣污染的估計(jì)值分別取正、負(fù)號(hào)且均在1%的水平上顯著，說(shuō)明工業(yè)廢氣污染與轄域內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)構(gòu)成倒U型曲線關(guān)系。無(wú)論哪種空間權(quán)重矩陣設(shè)定形式下，人均GDP的空間滯后項(xiàng)及其二次項(xiàng)對(duì)所在區(qū)域以外其他地區(qū)工業(yè)廢氣污染的估計(jì)值也分別取正、負(fù)號(hào)且均在1%的水平上顯著，說(shuō)明工業(yè)廢氣污染與轄域外經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也構(gòu)成倒U型曲線關(guān)系。因此，前文提出的第2個(gè)待檢命題得以驗(yàn)證，即環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的倒U型曲線關(guān)系具有空間二分屬性。

(2)工業(yè)廢氣污染水平下降要求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)逾越轄域內(nèi)、外倒U型曲線頂點(diǎn)代表的人均GDP值。在環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系形成倒U型曲線的情況下，環(huán)境污染水平下降就勢(shì)必要求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逾越曲線頂點(diǎn)，表3給出轄域內(nèi)、外倒U型曲線各自頂點(diǎn)代表的人均GDP值。由于構(gòu)成倒U型曲線的參數(shù)估計(jì)值均在1%的水平上顯著，因此當(dāng)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系具有空間二分屬性時(shí)，工業(yè)廢氣污染水平下降就要求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)逾越轄域內(nèi)、外倒U型曲線的頂點(diǎn)值。從各自頂點(diǎn)值的計(jì)算結(jié)果來(lái)看，在空間權(quán)重矩陣設(shè)定為最近7階鄰域時(shí)，轄域內(nèi)、外倒U型曲線各自頂點(diǎn)值分別為16539元和15157元(均以1952年不變價(jià)衡量)，這表明環(huán)境污染治理在要求域內(nèi)人均GDP水平達(dá)到16539元這一門(mén)檻值的同時(shí)，要求區(qū)域外人均GDP水平達(dá)到15157元的門(mén)檻值，否則工業(yè)廢氣污染水平難以實(shí)現(xiàn)根本性下降。轄域內(nèi)、外兩倒U型曲線各自所代表的人均GDP水平相差1382元，說(shuō)明環(huán)境污染治理對(duì)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的要求存在一定差異，由于來(lái)自域外的污染可能存在地理衰減效應(yīng)，因此污染水平下降對(duì)所在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的要求就高于區(qū)域外。

表3 服務(wù)貿(mào)易知識(shí)空間溢出效應(yīng)估計(jì)及倒U型曲線頂點(diǎn)

五、政策建議

根據(jù)上述實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)論，我們提出如下的對(duì)策建議：(1)優(yōu)化外貿(mào)結(jié)論，發(fā)展服務(wù)貿(mào)易。實(shí)證結(jié)果顯示服務(wù)貿(mào)易有助于中國(guó)工業(yè)廢氣污染水平的降低，因此需改變過(guò)去側(cè)重于發(fā)展加工貿(mào)易、“三來(lái)一補(bǔ)”的初級(jí)貿(mào)易方式，將對(duì)外貿(mào)易發(fā)展重心置于發(fā)展服務(wù)貿(mào)易、優(yōu)化貿(mào)易商品結(jié)構(gòu)上面來(lái)，變廉價(jià)出售國(guó)內(nèi)物質(zhì)資源為提高知識(shí)服務(wù)出口附加值。(2)國(guó)內(nèi)要大力推進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在整個(gè)服務(wù)業(yè)當(dāng)中的比重。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為知識(shí)傳送器，可以通過(guò)增加生產(chǎn)回路來(lái)提高產(chǎn)品知識(shí)含量，提高實(shí)體資源利用效率，外貿(mào)出口附加值空間廣闊。注重承接以生產(chǎn)性服務(wù)外包，通過(guò)世界市場(chǎng)信息反饋來(lái)加速?lài)?guó)內(nèi)生產(chǎn)性服務(wù)發(fā)展，適時(shí)適量限制以旅游餐飲、公務(wù)出國(guó)考察等名目為代表的消費(fèi)性服務(wù)，集聚現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展所必需的資金和人力資本。(3)克服非物化型隱性知識(shí)在國(guó)內(nèi)內(nèi)陸空間擴(kuò)散的地理和經(jīng)濟(jì)雙重阻尼因素。實(shí)證結(jié)果表明服務(wù)貿(mào)易內(nèi)嵌的非物化型隱性知識(shí)具有空間擴(kuò)散屬性，為強(qiáng)化這種空間外溢效應(yīng)，在硬件上需打造信息高速化公路、軟件上完善有利于非物化型知識(shí)載體——人力資本自由流動(dòng)的社會(huì)體制。

參考文獻(xiàn):

[1] Mayrand K.，Paquin M. Environment Assessment of Services Trade Liberalization: Literature Review[R]. Unisera International Center，Montreal，2007．

[2] Levinson A. Pollution and International Trade in Services[J]. International Environmental Agreements: Politics，Law and Economics，2010，10(2)，pp.93-105．

[3] 劉舜佳，生延超.服務(wù)貿(mào)易非物化型知識(shí)溢出的空間測(cè)度——基于修正的Coe-Helpman模型[J]. 南方經(jīng)濟(jì)，2014，(11):43-53．

[4] Dosi G. Sources， Procedures and Microeconomic Effects of Innovation[J]. Journal of Economic Literature，1988，26(3)，pp.1120-1171．

[5] 張可，汪東芳.經(jīng)濟(jì)集聚與環(huán)境污染的交互影響及空間溢出[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014，(6):70-82．

[6] LeSage J.，Pace R.K. Introduction to Spatial Econometrics[M]. New York CRC Press，2009．

[7] Coe D.T.，Helpman E. International R&D Spillovers[J]. European Economic Review，1995，39(5)， pp.859-887．

[8] Elhorst J.P. Mathlab Software for Spatial Panels[J]. International Regional Science Review， 2012，8(1)，pp.56-72．