环境污染与经济收敛关系的实证检验

张崇辉，汪劲松

（浙江工商大学 统计与数学学院，杭州 310018）

0 引言

当前，地区环境问题和全球环境问题已经成为世界各国关注的焦点。随着经济的高速发展，以气候变化为核心的全球环境变化，正在广泛而深刻地影响着人类社会的方方面面。目前，我国超过五分之一的城市空气质量不达标，重金属和持久性有机污染物长期积累的环境问题日益凸显，减排压力更是有增无减。因此，如何在保持社会经济发展的同时，处理好其与环境之间的关系，是一个急需解决的问题。

从环境污染与经济增长角度看，最具代表性的分析方法是环境库兹涅茨曲线(the Environmental Kuznets Curve，简称EKC)[1]。

从经济收敛角度看，以Solow（1956）为代表的新古典增长模型是现代经济增长理论的开端。新古典增长模型的一个主要特征就是收敛假说，即一个经济体真实人均产出的初始水平越低，其经济增长率就越高。国外学者通过将环境水平作为影响变量对增长模型进行扩展，并进行了一系列研究。如Drabo（2010）[2]采用古典增长理论对EKC假说进行了验证，发现环境质量的退化最终会抑制经济的发展。但在初期阶段，高排放的发展模式会产生额外2%的经济收敛速度，这意味着在相对落后的高污染国家，其与发达国家差距正以每年2%的速度缩小。Kamogawa和Shirota（2007）[3]则采用了基于EKC假说的拉姆塞-库普曼模型，从社会政策制定者角度探讨了经济收敛、能源消费与排放的相互影响，发现污染物存量的增长与经济收敛速度的变化是同向的。而且，只有当污染物排放的边际成本等于相应的边际收益时，环境才会停止恶化。因此，从抑制污染物排放角度来看，增加排放成本是改善环境的主要解决途径。Rasmussen（2001）[4]根据边干边学理论，分析了技术变化与CO2排放之间的关系，发现技术进步通过改变社会最优资本存量对CO2的排放成本产生影响，从而影响经济收敛。同时，CO2减排的总成本和边际成本都是递减的。另外，Le Kama[5]，Stern[6]，Stokey[7]等学者也进行了相关研究。

综上所述，目前大多数的研究都是从环境污染与经济增长的关系出发，采用不同的数据形式验证EKC假说是否成立，而基于收敛理论的EKC关系研究则较少，国内学者更几乎尚未涉及。因此，本文立足于经济收敛的角度，对环境污染与经济增长的关系进行研究。同时根据现有研究存在的不足，从以下几个方面进行改进：（1）对于经济增长与环境污染，韩玉军等（2009）[8]提出EKC曲线存在着一个前提假设，即随着经济的增长，各个国家经历了相似的环境影响轨迹，暗含着收入水平决定污染水平。然而有关解决EKC同质假设的文献及在此基础上的实证研究很少，张成等(2011)提出根据我国各地区工业化程度和收入水平的不同进行分组以有效区分省份之间的差异，但该方法忽略了不同的污染物其污染源是不同的，同种污染物在不同的高工业地区排放量可能差异很大，且工业化程度高并不意味着不同类别的污染物排放都处于高水平。因此本文提出对于不同的污染物，根据1991～2009年各地区的排放水平分别进行聚类分析，将具有相似排放水平的地区合为一类，使得类间差异明显，而同类地区之间则符合EKC的同质性假设。（2）目前国内学者都未考虑环境退化对经济收敛产生的影响。随着环境污染加剧，其对经济的抑制作用逐渐加强，而且各个地区发展方式的差异造成了污染程度不同，最终导致环境污染与经济增长之间的关系也产生差异。因此，本文提出采用变系数模型，将环境质量因素考虑在经济收敛测算中，研究其对经济收敛速度的影响。本文根据上述提出的改进方法以期所建立的模型能够更加准确的描述经济收敛与环境污染的关系，以及环境污染对收敛速度的影响。

1 模型的收敛理论框架

本文从新古典增长方程出发推导出经济收敛与环境退化之间的关系：

其中Y是产出，K是物质资本存量，L为劳动投入，A代表技术进步，Q是环境质量，E是受教育程度，^L代表有效劳动投入，F为以对外开放程度衡量的制度变量，θ1、θ2和θ3分别代表劳动环境弹性、劳动教育弹性和对外开放水平对广义技术进步的弹性。

若假设环境是一种产品，可以消费和投资，也可以增加自然资源存量。那么，单位有效劳动产出为：

因此平衡增长路径上的人均有效资本和人均有效产出分别为：

将平衡增长路径上的有效人均产出与单位有效劳动相结合，得到：

这个式子表明了物质资本、人力资本以及环境质量对人均产出的作用。

为了测算收敛速度，本文根据MRW(1992)，Islam(1995)，Bassanini and Scarpetta(2001 and 2007)提出的线性化方法估计经济收敛速度，即：

从上式可以看出，环境质量的提升会加快经济的收敛速度，而收敛速度λi还受到折旧率δ和资本的份额a影响。

根据上述含有环境水平的经济收敛速度测算过程，可用下式描述经济收敛的过程：

其中(t-s)表示两个状态的时间跨度。

将式（5）代入到式（7），则有：

式（8）便是环境质量与经济收敛关系的表达式。

下面将式（8）扩展成一般动态面板模型的形式：

为随机误差项（满足零均值、同方差）。由于技术在国家内通常是可以自由流动的，因此，在相同的时间间隔且各地区具有相同的外生技术进步率时，ηt可以看成是个体不变的时间效应。另外，在假设省际技术水平lnA0相同的条件下，可将ut看成是时间不变的个体效应。

上式表明，当经济体的人口增长率和折旧率较低而物质资本和教育投资较大时，经济发展水平较高和资源禀赋较优越的地区经济增长较快，对外开放程度的提高会拉动生产率的增长。另一方面，该式子还可以用来检验经济收敛现象，如果e-λτ＜1，则可以判断该经济体存在经济增长条件收敛现象，并且以此来推算出经济的收敛速度λ。

2 模型的估计方法与样本选择

2.1 模型估计方法的选择

面板模型分固定效应模型(fixed effects model)和随机效应模型(random effects model)。这两种面板数据的估计方法都可以消除无法直接观察到的因素ui对经济增长的影响。对于固定效应模型来说，可以通过给每个地区安排一个虚拟变量，使用哑元变量最小二乘法(LSDV)进行估计；对于随机效应模型来说，可以将模型看成带有随机截距项的回归方程，使用广义最小二乘法(GLS)进行估计(汪锋，2006)。但是这两种估计方法均是有偏和不一致的，Anderson、Hsiao和Nickell对此做了详细研究，Nerlove利用Monte Carlo的试验也证实了这一点。特别是在模型中包含因变量滞后项的情形下，上述两种估计方法都因存在滞后因变量与扰动项相关的问题而使得到的估计量不一致。因此，本文采用Blundell和Bond提出的系统广义矩估计(SYS-GMM)，该方法对一阶差分广义矩估计进行了改进，并强调初始条件对于有效估计量的重要性。

2.2 指标说明及数据来源

考虑数据的可得性，本文的数据主要来源于各期《中国环境年鉴》(1990～2010)、《中国统计年鉴》(1991～2010)、《新中国60年统计资料汇编》。由于西藏的数据不全面，故计算时将其排除在外。重庆市的数据并入四川省计算。全部样本为，从1990～2009年29个省、市、自治区共20年的样本数据。具体数据来源如下：

(1)环境质量指标。根据已有的研究以及数据的可获得性，本文采用工业废水（万吨）、工业二氧化硫（吨）、工业固体废弃物（万吨）的人均指标来衡量环境的质量。具体数据根据各期《中国环境年鉴》、《中国统计年鉴》整理及计算而得。

(2)收入水平指标。与总量收入相比，人均收入状况更能反映出真实收入的变化对环境质量的影响，因此本文选取人均GDP来衡量，同时对名义人均GDP（元/人）以1990年为不变价格进行平减（本文以下篇幅的人均GDP值，如无特别注明，均以1990年不变价格表示）。具体数据由历年《中国统计年鉴》整理及计算而得。

(3)产出的要素投入指标。①以1990年不变价格计算的人均GDP来度量人均产出，以每年固定资本形成总额占GDP（支出法）的比重来衡量储蓄率，以进出口总额占地区GDP的比重来衡量对外开放程度；②对于教育的测量本文采用各地区每年中小学学校每百名学生所拥有的教师数来衡量。理由有三：①劳动经济学认为中小学教育的外部性最强，社会收益最大，而高等教育更强调个人收益，中小学教育的普及程度和贫困人口的脱贫有着较强的相关性；②投入的货币资金对教育的影响和资金的使用效率以及通货膨胀都有着极大的相关性，所以使用投入资金数额无法准确衡量实际投入资源的数量；③无论是教育资金的投入还是国家教育政策的调整，其最终目标的实现都只能通过教育质量的提高来实现，而教育质量和教师数量有着较强的正相关性。

3 实证结果及比较分析

3.1 基于聚类分析的异质性分组

异质性一词在生态学上定义为群落环境的非均匀性，而在遗传学上则定义为一个细胞或个体含有不同遗传背景细胞质的现象。本文定义的环境与经济异质性表现为一国在收入和污染物排放上表现的差异性。故本文从人均GDP和污染物排放量两个角度出发，分别采用比较分析和聚类分析对我国的人均收入和污染物排放量进行去异质性操作。

3.1.1 基于世界银行分组的比较分析

对于人均GDP分组，由于样本时期的跨度较大，同一个国家在不同年份的人均GDP都是一个动态变化的量，使得分组具有不确定性。因此本文考虑两个指标：一是2008年世界银行公布的国别收入分组标准，人均GDP大于3855美元为高收入地区；二是计算以1990年为不变价格的历年各省人均GDP平均值，发现在7000元时分层明显，而此时的分组结果与按世界银行规定进行的分组结果完全一致。

3.1.2 基于污染物排放量的聚类分析

聚类分析就是根据事物本身的特性，按照一定的类定义准则，对所研究的事物进行归类。本文的研究对象为各个地区的环境污染状况，其显示的总体特征即为各类污染物的排放量，因此笔者认为可以将各类污染物的排放量视为描述环境污染状况的全部特征，通过连续观测得到的结果进行聚类。固我们将1991～2009年不同污染物每年的排放量视为总体特征的一个观测值。对于每一种污染物，29个地区分别根据19个观测值进行聚类分析分成两组。

综上，本文根据以下两个原则：①人均GDP大于3855美元为高收入地区，否则为低收入地区；②对于同种污染物，通过其在不同地区每年的排放量水平进行聚类分析，即每个地区根据19个同类污染物的排放量指标进行聚类①将1991～2009期间每年同类污染物的排放量视为一个指标进行聚类。。详见表1。

表1 中国29个省市的分组结果

3.2 基于异质性分组的方程估计

3.2.1 人均废水排放量与人均GDP的收敛检验

表2 人均废水排放量与人均GDP的估计结果

从表2的结果来看，除了高排放低收入地区外，我国其他“同质性”地区都存在着经济收敛现象。从系数的估计结果来看，滞后阶收入水平的系数大于零，而环境污染的系数小于零，这意味着收敛速度将取决于污染水平，更近一步说，环境污染退化将增加当期人均收入水平的边际效应，从而影响经济收敛速度。另外，考虑环境因素的收敛速度明显偏低可以解释为：高排放高收入地区和低排放低收入地区在对外开放的过程中成为环境倾销的受害者，在自身经济的发展过程中也成为了“垃圾回收场”；低排放高收入地区的经济模式目前逐渐转型，在转型过程中必然会受到经济发展减缓的影响。从环境质量对经济收敛速度的影响情况来看，三个存在收敛的地区相应的边际抑制作用分别是49、43.21和21.7。因此，在经济发展过程中，如何提高生产效率减少废水污染量对加快我国经济朝稳态水平逼近有重大意义。

3.2.2 人均固体废弃物排放量与人均GDP的收敛检验

表3 人均固体废弃物排放量与人均GDP的估计结果

从表3的结果来看，在我国的高排放高收入和低排放低收入地区存在着经济收敛现象，但是收敛的速度同样偏慢，远低于Ialam(1995)估计的OECD国家的收敛速度，这种情况一方面可能是是由于发展中国家距离稳定状态较远所致，另一方面可能跟固体废弃物处理的高成本有关，其对经济增长的抑制作用在很大程度上影响了经济收敛速度。同时可以看到单位固体废弃物对经济收敛的抑制作用远大于其他要素投入的促进作用。

3.2.3 人均SO2排放量与人均GDP的收敛检验

表4 人均SO2排放量与人均GDP的估计结果

从表4的结果来看，我国的高收入地区存在着明显的经济收敛现象，而低收入地区目前则处于发散状态。人均SO2排放量与经济增长显示的收敛速度相对于人均废水和人均固体废弃物均有明显提高，但从环境水平对经济收敛速度的边际影响来看，高收敛速度同时意味着较弱的环境抑制作用。以低排放高收入地区为例，其环境污染的边际抑制作用仅为0.69，远低于其他污染物。另外，对外开放程度对人均收入的抑制作用可以解释为：随着经济的发展，我国已经逐步开始脱离粗放型的经济增长方式，贸易对社会的影响已不再单一，既能促进经济的发展又能反作用于经济发展。

4 结论

本文利用1990～2009年中国29个省市的面板数据，通过构建经济增长与环境污染的关系方程，研究了三种污染物人均排放量与人均GDP的关系，以及环境水平对经济收敛速度的影响。考虑到EKC“同质性”假设会影响到结果的可靠性，本文提出对污染物排放量进行聚类，同时考虑了国际贸易对环境污染与经济增长的作用，得到以下结论:

第一，我国的高收入高排放地区存在着明显的经济收敛现象，高排放低收入地区则不存在收敛关系，其他两个地区的收敛性则与污染物的种类有关。另外，物质资本、教育资本的积累对加快经济收敛具有促进作用，而对外开放程度则在不同的地区发挥着不同的作用，其主要与经济发展的模式和所处的发展阶段相关。再者，我国的高收入地区和低收入地区面临的情况有比较大的差异，高收入地区在经济发展过程中由于对环境质量有较高要求，导致环境成本显著超过其他要素投入带来的促进作用。

第二，环境水平对经济收敛速度有着明显的反作用，而且两者之间存在着乘数作用，大小即为单位污染物对人均GDP的影响。再者，经过异质性分组后所得到的各地区之间收敛速度远低于目前相关研究所测算出的结果。最后基于以上分析，本文提出以下建议：①明确产权制度，加大“谁污染谁治理”的执行强度，同时鼓励企业引进绿色技术，刺激技术创新，减小污染物排放量对经济收敛的乘数作用；②缩小收入差距，增加教育资本、物质资本的投入，适当调整对外贸易额。

[1]包群，彭水军.经济增长与环境污染：基于面板数据的联立方程估计[J].世界经济，2006,（11）.

[2]Alassane Drabo.Environment Quality and Economic Convergence:Extending Environmental Kuznets Curve Hypothesis[J].Economics Bulletion,2010,（2）.

[3]Luiz Fernando Kamogawa,Ricardo Shirota.Economic Growth,Energy Consumption and Emissions:International Ramsey-Koopmans Model under EKC Hypothesis[J].Sociedade Brasileira de Economia,2007,（6）.

[4]Rasmussen,T.N.CO2 Abatement Policy with Learning-by-doing in Renewable Energy[J].Resource and Energy Economics,2001,（2）.

[5]Le Kama,A.D.A.Sustainable Growth,Renewable Resources and Pol⁃lution[J].Journal of Economic Dynamics and Control，2001,（4）.

[6]Stern,D.I.The Rise and the Fall of the Environmental Kuznets Curve[J].World Development,2004,（8）.

[7]Stoke,N.Are there Limits to Growth?[J].International Economics Re⁃view,1998,（1）.