中国污染物排放强度及其收敛性的区域差异研究

胡宗义　文晓茜　刘亦文

摘要本文运用回归和收敛模型对全国，东部，中部，西部污染物排放强度的差异和收敛性进行了实证分析.研究结果表明：我国各地区的污染物排放强度在不同程度上都有所下降，其中以东部下降幅度最大，西部次之，中部最小；经济增长对污染物排放强度的降低起到积极作用，第二产业占GDP比重对污染物排放强度起到正相关作用；全国，东部，中部，和西部地区都不存在绝对β收敛现象，但均存在条件收敛，且中部收敛速度最快，东部收敛速度最慢.

关键词污染物排放强度；α收敛；β收敛

中图分类号F062.2 文献标识码A

AbstractThis paper used the regression and convergence model to analyze the regional differences in pollutant emission intensity and spatial convergence among the eastern， central and western region. The results show that pollutant emission intensity has declined in varying degrees in each region，with the largest decline in the eastern region， followed by the western region， and the central region being the minimum； economic growth plays a positive role to reduce emissions intensity， and the secondary industry to GDP has played a positive role to pollutants emission intensity； the eastern， central and western regions do not exist absolute β convergence phenomenon， but the convergence condition has existed ，and the fastest convergence is in the central region and the slowest convergence.

Key wordspollutant emission intensity； α convergence； β convergence

1引言

自20世纪开始，人类社会进入了一个高速发展的阶段，然而在经济发展中大量污染物的排放，使得人类生活环境已经面临了一定威胁，“加快建设资源节约型，环境友好型社会”是我国在“十二五”提出的口号，它表明我国已经将污染物减排作为经济社会规划工作的重要组成部分，因此提高资源利用效率，减少污染物的排放已经成为当今社会的一个重要课题.在国外，Grossman和Krueger（1992）运用Kuznets（1955）提出的倒“U”形假说研究经济增长与环境污染之间的关系，并将其命名为环境库兹涅茨曲线（EKC），他们认为在一定情况下，环境污染会随着经济的增长呈现出先增大后降低的发展趋势1.而之后衍生了一批关于对环境库兹涅茨曲线的实证研究，然而也有学者没有拘泥于研究环境库兹涅茨曲线是否存在的问题，Dasgupta（2001）认为应该加强环境管理，严格的环境管理制度有助于经济发展以及污染物减排2.Magnus（2002）则表示提升技术是提高资源利用率，降低污染物排放的一个有效途径3.而在国内，在早期70年代的时候对于污染物排放的研究多集中在污染物的定义与介绍，或者是对环境污染与生态之间的关系进行探讨，如金鉴明、周富祥（1974）对于环境保护和生态学之间的关系进行了探讨4.而后期对粗放经济的关注和绿色经济的提出，学者开始研究污染物排放与经济增长之间的关系，在20世纪80到20世纪90年代，人们开始关注污染物排放的度量问题，对于污染物排放标准的研究也如雨后春笋般涌出来，如张云田（1982）对污染物排放标准的原则和方法进行的分析研究5，焦兆林（1982）对于地区的水污染排放标准问题进行的探讨6，王金彦（1998）提出了压缩排污量，完善改造污水处理设施，强化管理等方法对污水排放总量的控制进行了分析7.而之后随着对粗放经济的关注和绿色经济的提出，学者开始研究污染物排放与经济增长之间的关系，如李达、王春晓（2007）利用面板数据，研究分析了3种大气污染物和经济增长之间的关系，得出了经济的增长速度，环境政策强度等变量对污染物的排放有显著的影响8.邓明、钱争鸣（2010）基于有向无环图，对能源消费，污染物排放与中国经济增长之间的同期因果关系进行了研究，同时利用SVAR模型得出了响应关于其之间动态关系的结论9.牛海鹏、朱松等（2012）通过研究发现，EKC模型在经济机构，经济发展及污染物排放的应用存在问题，且经济发展与污染物排放体现出了倒U曲线10.赵红、彭磬（2013）通过面板数据SUR估计，对贸易环境效应，收入及污染物排放量进行了弹性分析，研究表明贸易自由化和收入水平直接影响了污染物排放量11.

就目前来看，对于污染物排放强度方面研究的相对不多，大多是集中在研究特定情况下或地区的污染物排放情况，如大气污染物排放，汽车尾气污染物排放等，对于整体考察地区污染物排放强度的研究较少，作为生态文明建设的重要组成部分，不同地区间的污染物排放强度的差异，落后地区的污染物排放强度的降低都对整个经济体的发展非常重要.污染物排放强度方面：陈东景（2008）通过计算污染物排放强度对我国31个省市之间的差异进行了评价12，陈媛媛、李坤望（2010）在开放条件下针对工业污染物，分析了其影响因素13.另外对于污染物排放强度的收敛性的研究很少，大多都是集中在对经济增长性收敛性的研究，John a.List（1999）对收入收敛性理论的是否可以应用于污染物排放进行了探讨且得出氮氧化物和硫氧化物的排放存在条件收敛性14.基于上述事实，本文尝试利用经典收敛模型来对污染物排放强度的收敛性进行研究.endprint

2模型构建与数据说明

2.1模型构建

在收敛理论中主要包括三种收敛形式：α收敛，绝对β收敛以及条件β收敛.α收敛表示的是不同地区间的经济水平会随着时间的推移而区域一致，而β收敛理论则是最早由Baumol （1986）12； Barro，SalaiMartin （1992， 1997） 13，14 和Mankiw et al.（1992）15等在研究收入y收敛时提出，并且该理论在大量的实证研究中得到了验证，最初的实证检验式为：

1Tlog （yit+Tyit）=α+βlog （yit）+εit.（1）

式（1）中，如果参数β的估计值为负，则说明存在绝对（或无条件）收敛.β收敛说明穷国家在低于它的稳定增长路径时，往往表现为其增长速度快于富裕国家的增长速度，然后逐渐赶上发达国家的富裕水平.

绝对收敛理论依托假设：所有国家具有相同的稳定增长路径.但由于不同国家存在技术、储蓄率或人口增长率上差异，实际上上述严格假设并不能够满足，因此研究者们开始引入条件收敛的概念（Bruno， G.， R. De Bonis， et al）16.条件收敛是指不同国家之间的收敛依技术和制度等的差异而存在.通常在式（1）引入刻画不同国家性质的关键变量来描述条件收敛：

1Tlog （yit+Tyit）=α+βlog （yit）+γxit+εit.（2）

其中xit为刻画不同国家性质差异的关键变量.若参数β的估计值为负，则说明存在条件收敛.本文拟运行收敛理论研究中国污染物排放强度的收敛性议题.

中国污染物排放强度的收敛性主要指不同的国家或地区之间，其污染物排放强度的增长速度与其初始期的静态指标之间存在负相关关系.中国污染物排放强度收敛性分为α收敛，β绝对收敛和β条件收敛.α收敛表示不同经济体的污染物排放指数差异会随着时间的推移而逐渐减小，β绝对收敛不考虑不同经济体之间结构上的差异，意味着所有经济体的污染物排放强度都收敛于相同的稳态；β条件收敛认为各个经济体的增长速度不仅取决于初期产出，还会不同程度的受到资源、政策以及产业结构等其他因素的影响，β条件收敛意味着各个经济体依不同的路径收敛于各自不同的稳态.本文将逐一验证中国污染物排放强度β绝对收敛和β条件收敛.

2.2数据说明

本文以我国的31个省市自治区为基础考察单位，并依据地理分布，将其划为三个部分，依次是东部（北京，天津，河北，辽宁，山东，江苏，上海，浙江，福建，广东，海南），中部（黑龙江，吉林，山西，河南，湖北，湖南，江西，安徽）和西部（四川，重庆，云南，广西，贵州，青海，宁夏，陕西，甘肃，内蒙古，新疆，西藏）.原始数据主要来自于2002-2012的《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》.本文的GDP为经过平减之后的真实GDP，以2001年为基期，剔除了价格因素的影响.

3实证研究

3.1污染物排放强度计算

本文参照中国统计年鉴，对污染物排放强度进行测算，选定了工业废水，化学需氧量，氨氮化物，工业二氧化硫，工业烟（粉）尘，工业废气和工业固体废物等七类污染物排放量作为基础变量，标准化后通过熵值法确定各变量的权重，然后求出污染物水平，最后用污染物水平与GDP相除，得到污染物排放强度，表示各地区每生产一万元的产值而排放的污染物的数量.具体步骤为：

依据上述污染物排放指数的实际测算，发现从2001～2011年，在绿色经济的倡导下，污染物排放强度无论是全国还是东中西部均呈现下降趋势.对于具体的省份来说，下降幅度排前十的省份是内蒙古，天津，重庆，四川，山东，广西，辽宁，吉林，江苏，陕西.其中，属于东部的有天津，山东，辽宁，江苏，属于西部的有内蒙古，重庆，四川，广西，陕西，中部地区的只有吉林.在前十的省份中多为西部和东部的省份，对于西部的几个省份，都属于在西部中经济相对发达的省份，另外下降幅度最低的省份依次为甘肃，云南，新疆，都属于西部中经济相对不发达的省份，可以看出，对于西部来说，经济增长对于污染物减排有一定的积极作用.

另外由表1各地区污染物排放指数的统计特征可知，东部的下降幅度为76.5%，中部为69.0%，西部为68.3%，其中以东部下降的幅度最大.从平均数可以看出，西部的污染物排放强度远大于东部和中部，分别为东部的4.6倍，中部的6倍.就全国而言，在2001-2011年这个时间段内，我国的污染物排放强度平均值为4.589，下降的幅度为68.5%.

3.2污染物排放强度的影响因素

影响污染物排放强度的因素有很多，如经济发展程度、工业技术、人员素质、产业结构等，本文着重研究的是污染物排放与经济增长之间的关系，学者普遍认为产业结构是对污染物排放影响较大的因素，同时在我国三大产业中，第二产业是耗用资源最多，比重最大的产业，因此，选取GDP与第二产业占GDP比重这两个变量作为污染物排放的影响因素，考察污染物排放与经济增长之间的关系.对三个变量均取自然对数，消除异方差.

LNWRW，LNGDP，LNBZ分别表示污染物排放指数，GDP，第二产业占GDP比重.对其做面板数据回归，结果见表2.

由表2 可知，不论是随机效应模型还是固定效应模型，经济发展水平都对污染物排放强度的降低起着积极的作用，而第二产业占GDP比重则与污染物排放强度呈现正相关关系，两个因素都促进了污染物排放指数的下降.另外通过Hausman 检验，其P值小于0.05，拒绝原假设，因此固定效应模型要优于随机效应模型，本文采用固定效应面板模型，就固定效应模型结果系数来看，GDP每提高一个百分点，污染物排放强度就降低0.996 5%，而第二产业占GDP比重每提高一个百分点，污染物排放强度就提高0.016 8%，GDP对于污染物排放的影响要大于第二产业占GDP比重的的影响.endprint

3.3收敛分析

3.3.1α收敛.

α收敛是指污染物排放指数的分布分散程度随着时间的推移而降低，是针对存量水平而言的的，在讨论α收敛过程中，本文采用标准差α1分析α收敛.

从图1 可以看出，无论是全国，还是东部中部西部，其标准差都呈现明显的下降趋势，都是满足α收敛的，即全国以及东西中部区域的污染物排放指数随着时间的推移，各地区的区域差异逐渐缩小.具体来说，西部下降的幅度最大，东部次之，中部的污染物排放指数标准差则是一直维持在0.05以下，全国整体的污染物排放指数的标准差也从0.39下降到了0.11.同时可以看到，西部的污染物排放指数的标准差要显著高于其他两个地区，这说明西部污染物排放水平的内部差距比其他两个地区要大很多，不过西部的α收敛速度最快，表明西部虽然是各地区内部差距最大的，但这个差距也在以三个地区间最快的速度缩小.事实上，2001～2010年恰值我国“十五”计划和“十一五”计划期间，“十五”期间国家提出要“节约保护资源，实现永续利用”，“十一五”期间则提出要“建立资源节约型，环境友好型社会”，节约环境资源，优化能源结构一直是我国能源工作的重点，加上国家的其他政策的实施，在2001～2011年，我国的污染物排放水平差异出现了持续下降的趋势17.

从表3可以看出，全国，东部，中部，西部的参数都没有通过显著性为10%的检验，而就β值而言，各地区均为正数，即不存在绝对收敛，污染物排放指数的增长并不会随着时间的推移而趋于稳态水平，不过考虑到整个模型的拟合优度值都比较低且均小于0.1，拟合程度相对不高，因此采用此模型判断绝对收敛并不稳健.

2）条件收敛

①分段条件收敛

条件收敛是在绝对收敛的基础上加入一些条件因素之后，再考察其收敛性.本文首先考察时间周期波动对污染物排放指数的收敛性的影响，采取的办法是将样本时间段分成若干个小时间段，来消除周期波动的影响.具体操作将2001～2011年的数据分成2001～2003年，2003～2005年，2005～2007年，2007～2009年，2009～2011年，对于每个小时间段取其平均值作为分析值.本文采取面板数据固定效应模型来对污染物排放指数进行条件收敛检验，其结果如表4所示：

从表4可以看出，全国，东部，中部，西部的参数没有通过10%的显著性检验，同时β值都为正数，这些都和表3绝对收敛结果类似，不同的是，分段之后的模型的拟合优度值变大了，与之前的绝对收敛模型相比相对稳健一些，不过考虑到各地区的参数都没有通过显著性检验，若直接做结论，可靠度会降低，因此，需要做进一步的的讨论.

②加入变量的条件收敛

针对前面分段条件收敛模型，考虑到经济水平和产业结构可能会对对于污染物指数的收敛产生营销，现在模型中加入GDP和第二产业占GDP比重这两个控制变量，考察经济发展水平和产业结构对污染物排放指数收敛性的影响.具体的条件收敛回归结果如表5所示：

根据表5，可以看到，加入控制变量之后，整体模型的拟合效果和各参数的显著性都有了较大的提高，这说明控制变量的加入对污染物排放水平收敛的估计的是有较大影响的.各地区的污染物排放变量的参数基本都通过了10%的显著性检验，并且β值都小于0，表明不论是全国，还是东部，中部，西部，其污染物排放水平都是条件收敛的，具体来说，全国的收敛速度0.734 7%，东部的收敛速度是0.889 7%，中部是1.250%，西部是1.095 7%，中部收敛的最快，西部次之，东部最慢.另外，变量GDP 系数都在5%的显著性水平下为负，变量第二产业占GDP比重系数只有中部和西部通过了5%显著性检验，且都为负值，这说明经济水平发展和产业结构优化对于地区污染物排放都有明显的影响，有利于各地区污染物排放指数差异的收敛.

4结论与建议

总体来说，从2002～2012年，我国各地区的污染物排放强度在不同程度上都有所下降，其中以东部下降幅度最大，西部次之，中部最小.同时研究还发现，经济增长对污染物排放强度的降低起到积极作用，第二产业占GDP比重对污染物排放强度起到正相关作用.两个因素中经济发展对污染物排放强度的影响要大于第二产业占GDP比重的影响.

就α收敛来说，全国，东部，中部，西部都存在α收敛现象，即全国以及东西中部区域的污染物排放指数随着时间的推移，各地区的区域差异逐渐缩小.而就β收敛而言，全国，东部，中部，和西部地区都不存在绝对β收敛现象，但在加入GDP和第二产占GDP比重这两个控制变量后，全国，东部，中部，西部地区均呈现出收敛状态，收敛速度由快到慢依次为中部，西部，东部，并且此时所用的模型较为稳健，因此所得出的结论也相对可靠.

根据上述研究结论，本文认为要破解当前中国污染物排放问题以及地区间差异问题，应从以下三个方面着手：

1）大力发展绿色经济.无论是东部，中部还是西部，污染物排放程度的下降都与经济发展的程度有着密切的联系，经济的发展可以提高减排的质量，减少粗排粗放的现象，因此应该发展绿色经济，推行清洁生产，实现企业的“节能，降耗，减污，增效”.另外考虑到目前传统产业（钢铁，石化，水泥）等仍是我国的基础产业，属于国民经济中的大比重产业，因此，应加大对传统经济的“绿色化”改造.

2）优化产业结构.全国污染物排放水平的地区差异有很大部分也是基于各地区的产业结构不同，地区产业结构的优化有助于整个经济结构的调整，从而促进地区污染物减排.就目前而言，应改造和提升传统产业，加快发展第三产业，降低重工业比重，发展附加值高的现代工业18.

3）提高工业素质. 工业素质的提高对于污染物的减排有着很大的影响.在具体实现过程中要加快落后产能，制定和完善准入条件，淘汰能耗高，污染严重的落后生产工艺和设备，对于优势骨干企业，可以采取政府支持等措施.将信息化与工业化相结合，落实好政策，优化工业结构.endprint

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