人力資本與環(huán)境庫茲涅茨曲線的關系研究

尹浙霖，宋有濤，范居一

（1.遼寧大學公共管理學院，遼寧沈陽 110031；2.沈陽建筑大學，遼寧沈陽 110168；3.遼寧大學環(huán)境學院，遼寧沈陽 110031）

1 研究背景

經濟發(fā)展水平與水環(huán)境質量關系研究一直是學者們關注的重要議題，從不同視角，利用不同指標驗證環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）是該議題的主要環(huán)節(jié)。我國經濟持續(xù)高速增長，黨的十八大以來國內生產總值（GDP）年均增長約7.2%，但同時，水環(huán)境質量持續(xù)惡化，水污染物排放量逐年上升，2007—2017年化學需氧量（COD）排放量年均上升約6.01%，氨氮排放量年均上升約7.29%?？梢?，經濟增長的同時，水污染問題日益嚴重。以初級人力資本向高級人力資本演進為特征的人力資本變化與經濟增長同步，是我國經濟發(fā)展過程中的又一典型特征，突出表現為人口受教育程度的提升：6歲及以上人口中，初中及以下受教育人口比重從2007年的80.03%下降至2017年的68.57%；高中受教育人口比重從2007年的13.41%變?yōu)?017年的13.11%，基本持平；高等受教育人口比重從2007年的6.56%上升至2017年的13.87%。由此可見，雖然人力資本表現出由義務教育向高等教育轉移的趨勢，但義務教育人口比重仍遠高于高中及高等受教育人口比重，我國人力資本結構調整優(yōu)化的空間仍非常巨大。那么，經濟發(fā)展水平與水污染之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線關系是否穩(wěn)定？以低教育程度向高教育程度演進的人力資本變化是否會影響環(huán)境庫茲涅茨曲線的形成？會對曲線產生哪些影響？這些問題有待作出理論上的回答。

從現有文獻看，國內外學者對人力資本與環(huán)境庫茲涅茨曲線關系的研究主要集中在以下方面：（1）經濟發(fā)展水平與水污染。Barua等［1］通過考察印度16個州1981—2000年水質中生化需氧量和化學需氧量變化，發(fā)現經濟增長與水污染之間存在非線性關系；國內學者以驗證環(huán)境庫茲涅茨曲線為主，認為我國人均GDP與生活污水中COD之間存在倒“U”型曲線關系［2］，江西省經濟增長和水污染之間呈現“‘U’型+倒‘U’型”關系［3］，江蘇省經濟發(fā)展與工業(yè)廢水排放之間符合環(huán)境庫茲涅茨曲線特征［4］。（2）人力資本與水污染。國外學者認為人口規(guī)模擴大會增加用水量［5］，人力資本存量提高帶來家庭收入的增加有利于降低用水量、減少水污染［6］；國內學者認為適度的人口數量和合理的人口結構是經濟持續(xù)發(fā)展的重要保證，人口規(guī)模效應對水污染產生正向驅動力［7］。（3）人力資本與經濟發(fā)展水平。國外學者利用教育基尼系數、教育方差、教育標準差、教育變異系數等指標開展了人力資本不平等與經濟發(fā)展水平關系的研究，發(fā)現人力資本不平等不利于經濟增長或兩者間存在正相關關系［8］；國內學者從教育程度、技能結構、投資形式等方面研究了不同類型人力資本對經濟發(fā)展水平的影響，認為人力資本結構調整優(yōu)化對經濟增長至關重要［9-11］。

綜上所述，人力資本與環(huán)境庫茲涅茨曲線關系的研究成果較多，但仍有進一步探究的空間，如經濟發(fā)展水平與水污染之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線關系是否會因污染物指標、研究方法、研究樣本等調整而發(fā)生變化，也缺乏人力資本與曲線關系的直接研究。因此，本文主要從以下方面開展研究：（1）變換水污染代理變量，基于我國30個省份 2007—2017年的面板數據（西藏和香澳臺地區(qū)因數據獲取問題不作為研究對象），利用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法驗證經濟發(fā)展水平與水污染之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線關系；（2）計算人力資本指數并納入計量模型中，觀察人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的影響；（3）考察人力資本對經濟發(fā)展水平的影響，進一步明確人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的作用機理，力求為實現人水和諧發(fā)展貢獻理論支撐。

2 理論分析

2.1 經濟發(fā)展水平與水污染

環(huán)境庫茲涅茨曲線表征了經濟發(fā)展水平與污染物數量之間的關系，在水資源視角下，表現為經濟發(fā)展水平與水污染之間的倒“U”型曲線關系。一方面，經濟增長不可避免地產生水污染，人均收入水平的提高引發(fā)水資源的消耗和水污染的增加，但收入的污染物邊際排放量呈遞減趨勢［12］，當邊際排放量遞減為0時，水污染達到峰值，人均收入水平進一步提高，水污染會逐步降低，進入環(huán)境改善階段；另一方面，水環(huán)境制約著經濟的發(fā)展水平，持續(xù)的經濟增長考驗著水資源的承載能力，在現行的發(fā)展方式下，水資源可能難以支撐到環(huán)境庫茲涅茨曲線中的理論拐點值，或可能陷入經濟增長停滯與水污染持續(xù)增加的“雙重陷阱”之中［13］，導致水環(huán)境質量持續(xù)惡化。

2.2 人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的影響

結構經濟學認為，經濟系統(tǒng)的結構調整尤其是技術結構變化對經濟增長至關重要，產業(yè)結構升級亦是經濟增長的重要決定因素，而一個經濟系統(tǒng)技術結構和產業(yè)結構的優(yōu)化是由其系統(tǒng)內資源要素稟賦決定的，因此，作為經濟系統(tǒng)內重要生產要素的人力資本，其水平的提升必然對技術結構升級和產業(yè)結構升級產生重要的推動作用，進而促進經濟增長。同時，人力資本不僅能支撐經濟增長，也能緩解環(huán)境污染的壓力［14］。相對于物質資本而言，人力資本是更加清潔環(huán)保的生產投入要素。人力資本水平的提高會使高素質人力資本比重逐步增加，形成高級人力資本主導的人力資本結構調整格局，不斷推動包括節(jié)水技術、環(huán)保技術在內的各類技術的消化吸收與創(chuàng)新，從而推動改善水環(huán)境質量，促進經濟可持續(xù)發(fā)展。

3 模型設定與變量選取

3.1 模型設定

基于以上分析，同時參考環(huán)境庫茲涅茨曲線基本模型，本文設定以下經驗計量基準模型一：

為考察人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的影響，在基準模型一的基礎上，設定模型二：

式（2）中，H為人力資本。

3.2 變量選取

（1）被解釋變量

水污染（P）。根據國家發(fā)改委2016年印發(fā)的《綠色發(fā)展指標體系》和《生態(tài)文明建設考核目標體系》中關于水環(huán)境保護測度指標要求，本文將化學需氧量排放總量和氨氮排放總量兩項指標求和匯總，作為水環(huán)境污染情況的代理變量。

（2）解釋變量

1）經濟發(fā)展水平（I）。人均GDP指一個國家在一定時期內（通常為1年）生產的按市場價格計算的商品和勞務總值的人口平均值，一般用來衡量一個國家的經濟發(fā)展水平。同時，為驗證經濟發(fā)展與水污染的環(huán)境庫茲涅茨曲線關系，本文在解釋變量中引入人均GDP平方項。

2）人力資本（H）。將Barro等［15］提出的勞動力平均受教育年限設定值引入彭國華［16］研究中的人力資本增強型勞動力計算公式中，即：

式（3）中：j代表地區(qū)；是明塞工資回歸估計的教育回報率，即多接受1年教育使勞動力生產效率提高的比例，勞動力平均受教育年數在0～6 a、7～12 a和12 a以上的教育回報率系數分別為0.180、0.134和0.151。若即沒有受到學校教育的勞動力只能提供1個單位簡單勞動。而計算勞動力平均受教育年數采用勞動力平均受教育程度（小學、初中、高中和大專及以上）與對應的受教育年限設定值（6、9、12和16 a）的乘積來表示。計算得到的人力資本指數越大，代表人力資本存量越多，人力資本水平越高。

（3）控制變量

環(huán)境治理水平（E）為環(huán)境污染治理投資占GDP的比重；科技發(fā)展水平（T）為年末科技支出總額；人均水資源量（W）為供水量除以總人口的結果；城鎮(zhèn)化水平（U）為年末城鎮(zhèn)常住人口占總人口的比重。

根據國家統(tǒng)計局網站，2007—2017年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，及各省份統(tǒng)計年鑒，得到各變量的基本情況及分析區(qū)間的統(tǒng)計性質，結果見表1。

表1 我國30省份各變量數據的描述性統(tǒng)計結果

4 實證結果與分析

本文設定的兩個模型等式右邊包含了被解釋變量滯后項及具有潛在內生性問題的解釋變量，故采用有助于克服內生性問題的廣義矩估計（GMM）方法進行回歸估計。差分廣義矩估計（DIF-GMM）的估計結果易受小樣本偏誤與弱工具變量的影響，導致統(tǒng)計推斷出現偏誤［17］，因此，在樣本量有限條件下，本文應用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法進行回歸估計。

4.1 人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的影響

表2列出了模型一和模型二的SYS-GMM估計結果，Arelleno-Bond檢驗結果表明各模型殘差不存在二階序列相關，Hansen檢驗結果顯示各模型的工具變量有效，因此SYS-GMM估計量是一致的和有效的。其中：

（1）列（1）顯示了僅考量經濟發(fā)展水平與水污染之間關系的回歸結果，人均GDP變量回歸結果不顯著，其平方項變量在10%置信水平上顯著，且系數為負。這表明：經濟發(fā)展水平與水污染之間并非簡單的線性關系，而是呈“U”型曲線關系；負的回歸系數使得拋物線以橫軸為中心發(fā)生旋轉，呈倒“U” 型，即當人均GDP較低時，水污染隨著人均GDP的增長而增加，而當人均GDP較高時，水污染隨著人均GDP的增長而減少。

（2）列（2）顯示了在引入環(huán)境治理水平、科技發(fā)展水平、人均水資源量、城鎮(zhèn)化水平等變量后的回歸結果，人均GDP平方項變量的顯著性置信水平提高至5%，且系數仍為負。進一步估算，在曲線拐點處，人均GDP約為7.023萬元。

（3）列（3）顯示了在控制其他變量不變的條件下，加入了人力資本變量后的回歸結果，重點考察人力資本變化對經濟發(fā)展水平與水污染的環(huán)境庫茲涅茨曲線的影響。可以發(fā)現，人力資本變量的系數為0.712，且在10%置信水平上顯著。這表明人力資本變量變化1%，水污染變量將變動0.712個百分點，即人力資本變化引發(fā)水污染排放量上升，沿著環(huán)境庫茲涅茨曲線向上移動，說明人力資本積累進入工業(yè)、房地產業(yè)和高耗水服務業(yè)行業(yè)的就業(yè)比重較高，對減少水污染排放的促進作用較為有限。同時，人均GDP平方項變量仍然在10%的置信水平上顯著，且系數為負。進一步估算，在曲線拐點處，人均GDP約為5.584萬元。

表2 2007—2017年我國30省份變量數據的SYS-GMM回歸估計結果

上述SYS-GMM回歸結果表明，人均GDP平方項變量回歸結果顯著，且系數始終為負，這既證明了經濟發(fā)展水平與水污染之間的倒“U”型曲線關系，又表明估計結果具有一定的穩(wěn)健性，因此，隨著經濟發(fā)展水平的提高，水污染呈先上升后下降的變化軌跡，這符合環(huán)境庫茲涅茨曲線的理論解釋。另外，回歸結果顯示人力資本導致曲線拐點左移（拐點處人均GDP由7.023萬元變?yōu)?.584萬元）、曲線下移（常數項由0.303變?yōu)?.240），即環(huán)境庫茲涅茨曲線向右下方移動，說明了人力資本能夠縮小經濟增長與水污染同步的“兩難”區(qū)間［18］。而列（3）的回歸結果顯示，前1期的水污染對當期有顯著的正向影響，且系數估計值為0.502，這表明前1期的水污染排放增加1%，當期的水污染排放就會增加0.502個百分點，這說明經濟水平效應是水資源消耗量上漲的主要驅動因素，水污染排放具有經濟慣性［19］。從控制變量看，環(huán)境治理水平是影響水污染的重要因素之一，兩者存在顯著的負向關系，表明環(huán)境治理水平提高1%，水污染排放將減少0.472%，說明環(huán)境治理投資是抑制水污染增加的有效因子。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

由于影響環(huán)境庫茲涅茨曲線的因素較多，本文通過替換控制變量的方法檢驗回歸結果的穩(wěn)定性。考慮到第三產業(yè)的水污染排放量相對較少，第三產業(yè)占比越高在一定程度上代表該地區(qū)的水污染相對較少、人均水資源量相對較多，同時，以服務業(yè)為主的第三產業(yè)是經濟發(fā)展的新增長點，第三產業(yè)占比也能夠反映地區(qū)的經濟發(fā)展水平，因此，本文用第三產業(yè)占比（S）替代人均水資源量（W）對模型二進行穩(wěn)健性檢驗，結果如表3所示。Arelleno-Bond檢驗結果表明，替換后的模型殘差不存在二階序列相關，Hansen檢驗結果顯示工具變量有效，且各主要變量符號及顯著性與前述模型基本一致，說明本文的實證結果是穩(wěn)健的。

表3 2007—2017年我國30省份人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線影響的穩(wěn)健性檢驗結果

以上研究驗證了經濟發(fā)展水平和水污染的環(huán)境庫茲涅茨曲線關系，得到了人力資本能夠縮小經濟增長與水污染同步的“兩難”區(qū)間的研究結果，從整體上明確了人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的影響。而人力資本如何影響經濟發(fā)展水平及水污染，即人力資本如何影響環(huán)境庫茲涅茨曲線上點的移動有待進一步研究。

5 人力資本與環(huán)境庫茲涅茨曲線關系的再解釋

改善環(huán)境的當務之急是提高人均收入水平［20］，因此，經濟發(fā)展是改善環(huán)境污染的驅動因素。通過研究人力資本對經濟發(fā)展水平的影響，進而確定對應的環(huán)境庫茲涅茨曲線上的水污染排放量，能夠進一步明確人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的作用過程，是對兩者關系的微觀探討。

5.1 人力資本對環(huán)境庫茲涅茨曲線的作用機理

基于以上分析，本文從人力資本與經濟發(fā)展水平關系入手展開分析研究，提出如下計量回歸模型：

表4結果顯示，3種模型估計結果中穩(wěn)健標準誤下的普通最小二乘法（OLS）計量結果解釋變量不顯著，這可能是由于OLS估計僅假設解釋變量與誤差項不相關，但內生性會導致估計結果的不顯著。另外，應用xtoverid命令進行穩(wěn)健的Hausman檢驗，其結果拒絕隨機效應（RE）的原假設，支持固定效應（FE）。

表4 2007—2017年我國30省份人力資本與經濟發(fā)展水平的回歸估計結果

固定效應回歸結果顯示，人力資本與經濟發(fā)展水平在1%的置信水平上顯著，回歸系數為0.162，說明兩者呈正相關關系，即人力資本提高1%，經濟發(fā)展水平提升0.162個百分點。這表明，人力資本的提高能夠顯著提升經濟發(fā)展水平，沿橫軸正方向移動，使得縱軸上對應的水污染排放量沿著環(huán)境庫茲涅茨曲線向右上方移動，這與表2列（3）的回歸結果中人力資本變化引起的水污染變化移動方向一致，說明人力資本變化能夠促進經濟發(fā)展，擴大水污染排放，縮短“爬坡”時間。同時，本文的回歸分析表明，人力資本能夠縮小經濟發(fā)展水平與水污染正相關的“兩難”區(qū)間，使得環(huán)境庫茲涅茨曲線向左下方移動。綜合來看，可以認為人力資本是環(huán)境庫茲涅茨曲線移動的加速因子，既能夠縮小經濟增長與水污染同步的“兩難”區(qū)間，又能夠推動經濟發(fā)展，縮短“爬坡”時間，加速環(huán)境庫茲涅茨曲線拐點的到來，進入經濟與環(huán)境協(xié)調發(fā)展的雙贏階段。可見，提升人力資本對于促進經濟發(fā)展，轉變高能耗、高污染的經濟增長方式，實現可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。而我國經濟發(fā)展水平呈地區(qū)異質性，地區(qū)經濟差距是我國經濟發(fā)展不平衡的主要表現形式，是制約中國經濟整體水平的關鍵因素，因此，縮小地區(qū)經濟差距，推動經濟整體發(fā)展，提升總體經濟平均水平既是實現“共同富?！蹦繕说囊?，也能為環(huán)境庫茲涅茨曲線移動提供穩(wěn)定動力。已有研究從政策效應、地區(qū)全要素生產率、產業(yè)結構和要素積累等方面對此開展了深入研究［21-24］，本文則嘗試從人力資本角度查找縮小地區(qū)經濟差距的有效途徑。

5.2 人力資本與地區(qū)經濟差距

目前，測度地區(qū)經濟差異的指標主要有泰爾指數及其分解、變異系數和基尼系數，下面分別給出各類指數的計算公式。

（1）泰爾指數是基于熵指數提出的反映地區(qū)經濟差距基本特征的主要衡量指標，而熵指數主要反映收入分布不平等的狀態(tài)，廣義的熵指數計算公式如下：

式（5）中：n為樣本中個體的數量；為個體i的收入水平指標；；α為靈敏度參數，用于調節(jié)不同個體占總體份額權重的大小，原則上可以設置為任意數值。當α=1時，熵指數即為泰爾指數：

當α=2時，熵指數變?yōu)樽儺愊禂担–v）平方的一半，即：

同時，通過對泰爾指數的分解可以將地區(qū)經濟差距劃分為不同的組成部分，包括地區(qū)內差距和地區(qū)間差距：地區(qū)內差距是指所有地區(qū)分組中每個組的地區(qū)之間的差距；地區(qū)間差距是指所分的各組地區(qū)之間的差距。假定將所有地區(qū)分為m組，則經過分解的泰爾指數公式為：

（2）基尼系數是定量測定收入分配差異程度的指標。針對地區(qū)經濟差距的基尼系數計算公式如下：

式（9）中，pi和pj分別為地區(qū)i和地區(qū)j的人口數量。

本文將代表經濟發(fā)展水平的人均GDP變量代入式（6）至式（9）（對數的底取為e ）用以測度地區(qū)經濟差距，將30省份劃分為東中西部三大地區(qū)1），計算結果見表5所示。在分析區(qū)間內，三大地區(qū)的基尼系數穩(wěn)步下降，2007—2009年基尼系數在0.3～0.4之間，收入分配處于相對合理狀態(tài)；2010—2017年基尼系數均小于0.3，收入分配處于比較平均狀態(tài)，說明地區(qū)收入分配逐漸平均，整體上收入分配差距呈減小趨勢。變異系數呈現與基尼系數類似的變動趨勢，2017年比2007年下降了24.93%，且逐步趨于平穩(wěn)。泰爾指數亦呈下降趨勢，2017年比2007年下降了35.96%，表明總體上地區(qū)經濟差距逐步縮小。地區(qū)間差距在2014年比2007年下降了55.25%，在2014—2017年上升6.13%，表明地區(qū)經濟差距在大幅下降后呈緩慢擴大趨勢。因此，本文選取人均GDP的泰爾指數及其地區(qū)間差距作為被解釋變量代表三大地區(qū)的經濟發(fā)展差距；同時，為了檢驗回歸結果的穩(wěn)定性，本文將人均GDP的基尼系數和變異系數分別作為被解釋變量進行了回歸估計。

表5 2007—2017年我國三大地區(qū)經濟差距測度結果

為了分析人力資本對地區(qū)經濟差距的實際影響，基于楊正林等［25］的研究思路，本文構建如下實證分析模型：

2007—2017年三大地區(qū)的人力資本與地區(qū)經濟差距回歸估計結果如表6所示，其中BP檢驗、懷特檢驗用于檢驗異方差，BG檢驗用于檢驗自相關性。表6的回歸結果均通過了異方差和自相關檢驗，無論人均GDP的差距程度基于泰爾指數及其分解的地區(qū)間差距指數測度，還是基于基尼系數、變異系數衡量，人力資本變量的系數在相應回歸中均顯著為負，表明人力資本與地區(qū)經濟差距呈負相關關系，地區(qū)經濟差距隨著人力資本的提高呈下降趨勢，這說明人力資本能夠較好地縮小東中西部的經濟發(fā)展差距，促進人力資本積累，對于縮小地區(qū)間經濟差距具有十分重要的意義［26］。另外，人均外商直接投資的系數為負，且在相應回歸中均顯著，表明該變量也能夠縮小東中西部的經濟發(fā)展差距。但從回歸系數看，人力資本變量系數的絕對值均大于人均外商直接投資變量系數的絕對值，表明人力資本變量對地區(qū)經濟差距的影響程度更大，說明人力資本變化能更好地縮小東中西地區(qū)的經濟發(fā)展差距；城鎮(zhèn)化水平、產業(yè)結構和地區(qū)經濟開放度在相應回歸中均不顯著，表明這些變量不能有效地縮小各地區(qū)經濟的不平衡狀況［27］。

表6 2007—2017年我國三大地區(qū)人力資本與地區(qū)經濟差距的回歸估計結果

6 結論與對策建議

本文基于SYS-GMM估計方法，利用2007—2017年我國30個省份面板數據，研究了水資源視角下的人力資本與環(huán)境庫茲涅茨曲線關系，得到如下主要結論：（1）經濟發(fā)展水平與水污染之間存在環(huán)境庫茲涅茨曲線關系；（2）人力資本是環(huán)境庫茲涅茨曲線移動的“加速”因子，既能夠縮小經濟增長與水污染同步的“兩難”區(qū)間，又能夠推動經濟發(fā)展，縮短“爬坡”時間；（3）人力資本能夠有效縮小東中西部經濟差距。據此，提出以下對策建議：

第一，應持續(xù)提升人力資本，助推創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略實施。人力資本變化是促進經濟增長、降低水污染、實現可持續(xù)發(fā)展的重要因素，因此，應著力形成高級人力資本主導的人力資本結構調整格局，持續(xù)推進經濟從高速增長向高質量發(fā)展轉變，注重提升創(chuàng)新能力和效率，提高經濟發(fā)展過程中的水資源利用效率，為經濟綠色發(fā)展提供有力支撐。

第二，應優(yōu)化人力資本結構，縮小地區(qū)人力資本差異。我國的地區(qū)經濟差距呈擴大趨勢，人力資本是縮小地區(qū)間經濟發(fā)展水平差距的有效因子，因此，面對人力資本分布不均衡和勞動力人口持續(xù)下降造成的人力要素生產壓力，應著力實施“內培外引”人才戰(zhàn)略，以制度激勵內生驅動力，實現人力資本的優(yōu)化配置。

注釋：

1）按照國家統(tǒng)計局對我國經濟區(qū)域劃分方法，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。