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    財(cái)政分權(quán)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與空氣污染

    2020-07-23 16:28郭義琴
    價(jià)值工程 2020年19期
    關(guān)鍵詞:財(cái)政分權(quán)空氣污染

    郭義琴

    摘要:改革開放以來,中國式財(cái)政分權(quán)極大的推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長,但污染與生態(tài)環(huán)境破壞問題加重。文章以2008年至2017年30個(gè)省市的人均SO2負(fù)擔(dān)強(qiáng)度、財(cái)政支出衡量的財(cái)政分權(quán)度、第三產(chǎn)業(yè)增加值占比等主要指標(biāo),通過建立面板數(shù)據(jù)模型來研究財(cái)政分權(quán)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)空氣污染的影響。結(jié)果表明財(cái)政分權(quán)加劇了空氣污染,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)有利于空氣質(zhì)量的提高。

    Abstract: Since the reform and opening up, fiscal decentralization to a large extent promotes economic development. However, pollution problem and environmental disruption have been intensified. Based on annual data from 2008 to 2017, this article establishes a Fisher-ADF model, and uses RE model to study the relationship between fiscal decentralization and industrial structure. The results show that air quality has a negative correlation with fiscal decentralization and the upgrading of industrial structure benefits air quality on the contrary.

    關(guān)鍵詞:財(cái)政分權(quán);空氣污染;隨機(jī)效應(yīng)模型

    Key words: fiscal decentralization;air pollution;RE model

    中圖分類號(hào):F812.2;X51 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào):1006-4311(2020)19-0068-02

    0 ?引言

    1994年分稅制改革之后,中央收入時(shí)常達(dá)到全國一般公共財(cái)政收的50%左右,地方收支差額不斷擴(kuò)大,甚至部分地區(qū)的支出是差額的2倍,這種不平衡嚴(yán)重依賴中央的轉(zhuǎn)移支付。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)調(diào)整,各省市第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重趨于合理,但仍與發(fā)達(dá)國家有一定差距。據(jù)《2018年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》,2018年空氣污染超標(biāo)率達(dá)64.2%。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)調(diào)整的過程中,集約型經(jīng)濟(jì)增長方式正在逐步替代粗放型,能耗低的產(chǎn)業(yè)不斷壯大,這有利于降低污染物排放量,2018年我國工業(yè)占GDP比重仍占到31.7%。相較于2008的48.6%,第三產(chǎn)業(yè)增加值的占比已經(jīng)達(dá)到59.7%。所以在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下,研究財(cái)政分權(quán)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與空氣污染的關(guān)系契合了生態(tài)文明建設(shè)的主題,符合綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展理念。

    1 ?文獻(xiàn)綜述

    在學(xué)術(shù)界,財(cái)政分權(quán)與環(huán)境污染之間的關(guān)系主要分為兩種:一種觀點(diǎn)認(rèn)為財(cái)政分權(quán)對(duì)環(huán)境質(zhì)量起著非常明顯的積極作用。Sigman(2007)[1]考察了47個(gè)國家的水污染情況,認(rèn)為提高財(cái)政分權(quán)不會(huì)加劇河流污染。國內(nèi)學(xué)者段龍龍和劉秀偉(2016)[2]利用STIRPAT模型發(fā)現(xiàn)財(cái)政分權(quán)形成的地方政府之間的競爭不一定帶來空氣質(zhì)量的惡化。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為財(cái)政分權(quán)與環(huán)境質(zhì)量有明顯的反向關(guān)系。Barrett(1994)[3]的研究發(fā)現(xiàn),政府之間通過放低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)形成惡性競爭的現(xiàn)象,在這種環(huán)境下,財(cái)政分權(quán)帶來了環(huán)境污染。劉琦(2013)[4]表明財(cái)政分權(quán)加劇污染排污量,經(jīng)濟(jì)增長會(huì)惡化環(huán)境質(zhì)量。

    2 ?實(shí)證分析

    2.1 模型建立

    為了檢驗(yàn)SO2污染與財(cái)政分權(quán)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系,文章以2008-2017年的年度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)使用Stata15軟件,所構(gòu)建的面板模型表達(dá)式為:

    其中,下標(biāo)i和t分別表示省份和年份,以SO2污染強(qiáng)度ln_pi為被解釋變量,以財(cái)政分權(quán)l(xiāng)n_fdc、第三產(chǎn)業(yè)增加值占比ln_stru為核心解釋變量,以人均國民收入ln_pgdp、人口城市化ln_urban為控制變量,μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。這里將變量以對(duì)數(shù)的形式出現(xiàn),是出于構(gòu)建穩(wěn)定序列的考慮,同時(shí)也能反映變量間的長期彈性關(guān)系。

    2.2 多重共線性檢驗(yàn)

    在進(jìn)行面板回歸分析之前,我們先利用stata15計(jì)算出各變量的方差膨脹因子值(VIF),來判斷變量間是否存在多重共線性問題。相較于標(biāo)準(zhǔn)值10,表3中模型的平均VIF值4,最大值7.03,證實(shí)不存在嚴(yán)重的多元共線性問題。

    2.3 單整檢驗(yàn)

    ADF檢驗(yàn)?zāi)苡行袛嘈蛄惺欠翊嬖趩挝桓?,由于是我們是短面板?shù)據(jù),為避免產(chǎn)生偽回歸問題,我們選擇了Fisher檢驗(yàn),結(jié)果如表4。

    變量ln_pi ln_fdc ln_stru ln_urban的水平量在1%的顯著水平下p值均接近于1,這說明這幾個(gè)變量都不具備平穩(wěn)性的特征。dln_pi dln_fdc dln_stru dln_pgdp dln_urban分別代表相應(yīng)變量的一階差分項(xiàng),從表4可以看出它們的P值均接近于0.0000,故在1%的顯著水平下能拒絕原假設(shè),認(rèn)為變量ln_pi ln_fdc ln_stru ln_pgdp ?ln_urban均為一階單整序列,可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

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