环境污染对区域经济发展的影响研究——基于协整分析和岭回归分析

戴红军，孙　涛，白　林，张　坤，3

（1.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211106；2.淮南师范学院 经济与管理学院，安徽 淮南 232000；3.山东政法学院 信息科学技术系，山东 济南 250014）

·区域发展

环境污染对区域经济发展的影响研究
——基于协整分析和岭回归分析

戴红军1，2，孙涛1，白林1，张坤1，3

（1.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211106；2.淮南师范学院 经济与管理学院，安徽 淮南 232000；3.山东政法学院 信息科学技术系，山东 济南 250014）

文章以江苏省为案例研究对象，将环境污染视为环境资源的生产投入，建立了环境资源生产函数模型。对实证数据进行了ADF单位根检验和Johansen协整检验，显示研究变量之间存在长期均衡关系。针对生产函数中多重共线性的问题，采用岭回归分析方法，计算出环境资源投入对区域经济产出的经济贡献度为7.0%，远远大于环境污染造成的经济损失。因此，应该以环境资源投入的经济贡献为基础，完善环境相关税费和环境治理投入标准；改变以GDP为核心的地方政府官员绩效考核模式，引入生态环境考核指标；加大对教育和科技的投入，提高人力资本的贡献率。

环境资源生产函数；经济贡献；环境污染损失；协整分析；岭回归

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2015.01.011

一、引　言

随着我国国民经济的快速发展，特别是工业化进程和城市化进程的加速，环境污染问题日益严重，已经成为影响区域经济发展、城乡居民身体健康和身心幸福的主要因素。众多实践和研究已经表明，工业排放的“三废”：废水、废气和固体废物，是区域环境污染问题的主要原因。以江苏省为例，在2000-2012年期间，GDP从8 553.69亿元增加到54 058.22亿元，工业废水排放量由20.19亿吨增加到23.61亿吨，工业废气排放量从9 078亿标立方米增加到38 131亿标立方米，工业固体废物产生量由3 038.0万吨增长到10 224.44万吨。由此带来的水污染和空气污染日趋严重。在江苏省列入国家地表水环境质量监测网83个国控断面中，Ⅳ-Ⅴ类水质断面占54.2%，劣Ⅴ类水质断面占2.4%；空气中可吸入颗粒物平均浓度为92微克/立方米、二氧化硫34微克/立方米、二氧化氮37微克/立方米，远远高于国家标准。这些数据表明，工业发展给区域经济做出巨大贡献的同时，对生态环境也造成了极大的破坏。虽然各级政府相关部门采取了许多措施，但效果很不理想。所以，采取科学可行的措施，尽快解决工业排污造成的环境污染问题，已经成为全社会的共识。因此，研究环境污染对区域经济发展的影响，并进行定量分析，是制定和完善环境污染治理政策，解决区域环境污染的首要问题。

二、文献回顾

目前，国内外学者对环境污染的研究主要集中在两个方面：一是经济发展与环境污染关系的研究。对环境污染与经济增长之间关系的讨论多采用环境库兹涅茨曲线，环境库兹涅茨曲线是Grossman 和Kureger（1991）［1］提出的，他们发现发达国家经济增长和环境污染之间呈倒“U”型的关系，即环境质量随着经济增长的积累呈先恶化后改善的趋势。继Grossman和Kureger之后，很多实证研究结果表明大多数环境质量指标（如二氧化硫、氮氧化物、二氧化碳等）与人均收入之间的关系的确呈倒“U”型，如Holt-Eakin和Selden（1995）［2］、Galeotti （2006）［3］等；但Shafik（1994）［4］的研究表明，随人均收入的增加，人均CO2排放量呈上升趋势，否定了倒“U”型规律；Perman和Stern（2003）［5］的研究也发现SO2等污染物的排放不符合EKC曲线；Jalil A，Feridun M.（2011）［6］采用协整分析方法对经济发展、能源消耗及金融增长对环境的影响进行了研究。国内学者也十分关注经济发展与环境污染之间的关系，张晓（1999）［7］根据中国的环境污染与经济数据，得出了人均废气排放量、人均SO2排放量与人均GDP的关系呈倒U形的弱EKC的结论；陆虹（2000）［8］也认为我国人均GDP和人均二氧化碳排放量的当前值和前期值之间存在交互影响关系，而不是简单的倒“U”型关系；马树才、李国柱（2006）［9］验证我国经济发展与排污规模具有倒“U”型关系；林伯强、蒋竺均（2009）［10］则利用EKC理论，研究了我国二氧化碳排放的拐点，并进行了预测；张蕾（2011）［11］利用脱钩理论对长江三角洲地区环境污染与经济增长进行了脱钩时空分析，研究了环境污染形成机制。

二是环境污染造成的经济损失研究。Ridker （1967）［12］提出了人力资本法；David Cowell （1996）［13］等运用剂量一反应法和市场价值法核算了欧洲以S02为代表的酸性大气污染物腐蚀建筑物和材料造成的经济损失；Delucchi Mark A.（2002）［14］利用享乐价格法、损害函数分析和条件价值法等得到了美国大气污染造成的健康损失和能见度损失；Euston Quah（2003）［15］采用损害函数、剂量效应法估算了新加坡大气颗粒污染物造成的健康损失；Johannes Bollen（2009）［16］应用成本效益方法分析空气质量变化，并利用MERGE模型估算了政策情景带来的空气质量提高和降低气候变化风险的福利；Samudra Vijay（2010）［17］考虑了技术、运行和燃料成本，应用CGE污染损失模型估计了发电厂的污染损失和减排成本；Bedru（2011）［18］应用成本效益分析的方法计算并评价了欧盟相关农业环境措施的应用成本和效益分析。郑易生（1993）［19］估算我国20世纪90年代，每年环境污染的损失约为1085亿元；林积泉（2006）［20］提出了区域工业发展环境成本核算体系，将区域工业发展环境成本分为资源消耗成本和环境污染损失以及域内环境成本和域外环境成本；李广明（2010）［21］应用卢卡斯人力资本外部性内生生产函数，建立了基于人力资本损耗的环境污染经济计量模型；谭晶荣等（2010）［22］核算了长江三角洲两省一市在1989-2008年期间的环境污染损失；卓桂珍等（2011）［23］在经典ExternE模型基础上，构建新的模型进行大气污染损失评估，研究经典模型与数学建模相结合的方法。

国内外学者对环境污染对区域经济发展的影响研究相对较少。彭水军、包群（2006）［24］采用六类环境污染指标考察了经济增长与环境污染之间的因果关系，得出人均GDP是导致污染排放量变化的重要原因，而污染排放对人均GDP也存在反馈作用；宋涛等（2007）［25］基于EKC假设，对中国1960-2000年人均CO2排放量与人均GDP之间的长期关系和短期关系进行实证研究，结果表明存在长期协整关系，且呈现倒U型，而短期人均GDP单向正向Granger影响人均CO2排放量，但未发现人均CO2排放量对人均GDP有明显的影响关系。

综上所述，现有研究都认为经济发展带来污染，污染又会造成经济损失，只有少部分文献对环境污染和经济增长的Granger关系进行了研究，缺乏关于环境污染对区域经济发展影响的研究。环境资源是公共物品，产权无法界定，从而不能通过市场定价和交易，所以一直被过度消耗和不合理利用。相关产业特别是工业的发展，是以环境资源的过度消耗作为代价的，从而导致严重的环境污染。在目前技术情况下，在生产过程中排放环境污染物是不可避免的，除非完全停止生产［26］。在传统经济学理论中，资本和劳动是经济产出的主要投入要素。随着内生增长理论的提出，以Bovenberg和Smulders［27］为代表的经济学家认为环境资源也是一种生产投入要素，将污染引入了生产函数。环境资源应该和资本、劳动一样，是经济产出的投入要素。工业排污其实就是环境资源在工业生产中的投入。在工业发展对区域经济发展的贡献中，也应该包含环境资源投入对区域经济增长的贡献。运用生产函数，就可以分离出环境资源投入即环境污染，对区域经济增长的经济贡献价值。同时，与环境污染造成的经济损失进行比较分析，可以为政府部门制定环境污染治理措施提供科学的依据。

三、实证设计

（一）实证模型

Gylfason和Zoega（2006）［28］提出了一个包含自然资源的经济增长模型，将自然资源视为经济产出的一个重要投入要素。

Y=AKαLβN1-α-β（1）

式（1）中Y为经济产出总量，A为规模效益系数，K为资本投入量，L为劳动投入量，N为自然资源投入量。借鉴模型（1），建立了环境资源生产函数方程：

Y=AKαLβEr（2）

式（2）中E为环境资源投入量，r为E的弹性系数；为了减少异方差，以及增强结果的解释性，所有变量都取对数进行处理，由此得到式（3）。

lnY=lnA+αlnK+βlnL+rlnE（3）

这样就可以采用回归的方法对模型参数进行估计，得到环境资源的产出弹性r，继而得到环境资源的边际贡献价值，即环境资源的影子价格pE。然后用环境资源的边际贡献价值乘以环境资源耗用量，就得出环境资源的经济贡献VE。

（二）实证研究方法

在生产函数模型中，资本投入指标和人力投入指标之间的相关性很高，在运用传统的最小二乘法回归（OLS）的时候，会造成多重共线性，其结果会带来模型的不稳定和回归系数的不合理，因此，本文运用岭回归分析方法。岭回归分析是一种改良的最小二乘法，通过在相关矩阵中引入一个很小的岭参数k，并将它加到主对角线元素上，从而降低参数的最小二乘估计中复共线特征向量的影响，以保证参数估计更接近真实情况。岭回归估计公式为：

因为岭参数k不是唯一确定的，所以得到的岭回归估计k实际是回归参数β的一个估计族。当k=0时就是普通最小二乘估计，一般对于岭参数k的选择并没有公认的最优标准，主要有岭迹法、方差扩大因子法、均方误差H（K）最小值等。由于岭迹法比较简便、直观，因此，本文采用岭迹法来确定k值。

（三）数据说明

第二产业仅包括工业和建筑业，因此，基于数据可得性的原则，本文以第二产业的相关数据来代替工业数据。因此，第二产业GDP代表经济产出总量Y，第二产业固定资本投资额作为资本投入量K，第二产业从业人员工资额作为劳动投入量L。第二产业从业人员工资额是第二产业从业人数乘以从业人员平均工资得到的。第二产业GDP、第二产业固定资本投资额、第二产业从业人数、第二产业从业人数指标的数据均来自《2013年江苏省统计年鉴》和《数据见证辉煌——江苏60年》。为了统一数据口径，保证可比性，文中第二产业GDP是以1952年为基准的缩减指数折算成1952年不变价，第二产业固定资本投资额、第二产业从业人员工资额采用商品零售价格指数折算成1952年不变价。

本文采用工业废水排放总量（万吨）、工业废气排放总量（亿标立方米）和工业废物排放总量（万吨）三类环境污染物排放指标，来构造反映环境资源消耗总量的代理变量。这三个指标均来自《江苏省统计年鉴》。所有指标数据的长度均为1991年到2012年。

由于工业废水、废气和废物排放指标的计量单位不一样，为了便于分析，本文对三类环境污染物排放的数据进行主成分分析，再以其在第一主成分的所占比例进行合成，从而得到环境污染物综合值，即消耗的环境资源E。

E=0.284 9×废水+0.360 9×废气+0.354 2×废物（7）

折算后，得到如表1中数据。

表1　江苏省主要经济指标和污染指标（1991-2012年）

四、实证分析

（一）单位根检验

为了避免出现“伪回归”现象，首先应用EVIEWS6.0对所有变量进行ADF单位根检验，滞后阶数根据SIC信息准则决定，检验这些变量的平稳性。表2中检验结果显示，所有变量的原序列均不平稳。一阶差分后，lnGDP、lnK、lnL、lnE等时间序列数据在10%的显著性水平下拒绝了原假设，是I（1）序列。

表2　ADF单位根检验结果

（二）协整检验

由于lnGDP、lnK、lnL、lnE等序列数据都是I（1）序列，因此，可以进行协整检验，以确定是否存在长期均衡关系。因为Johansen协整检验法更适用于多变量协整关系检验，而且检验的势要高于E-G两步法，所以本文采用此方法。运用AIC、SC信息准则和LR似然比准则，确定Johansen协整检验的最优滞后阶数为2。据此得到Johansen协整检验结果如表3。

表3　Johansen协整检验结果

从Johansen协整检验结果可以看出，在5%的置信水平上，无论是迹检验还是最大特征值检验都拒绝了原假设，这表明lnGDP、lnK、lnL、lnE等序列之间存在协整关系。

（三）岭回归模型估计结果

由于变量之间存在协整关系，所以以ln（GDP）为因变量，lnK、lnL、lnE等为自变量，进行回归估计。考虑到生产函数模型中变量之间会出现多重共线性，运用马克威分析软件5.0进行岭回归处理，设置岭参数K从0.0到1.0，步长为0.05，得到岭回归系数表（表4）和轨迹图（图1）。

表4　岭回归系数分析

图1　岭迹图

由岭回归系数表和轨迹图都可以看出，当岭参数k从0.0到0.10时，自变量的回归系数值变化较大，这就是多重共性所引起的异常变化。从轨迹图还可以看到，当岭参数k大于0.10以后，自变量的回归系数值趋于稳定，而且k值越大，模型的标准误差就越大，因此，选择0.10作为模型的岭参数。设定k=0.10，得到环境资源生产函数模型。

Y=1.745K0.327L0.470E0.140（8）

（四）实证结果分析

从环境资源生产函数模型中可以看出，环境资源投入对江苏省第二产业GDP的产出弹性系数为0.140，也就是贡献度为14.0%。在2012年，江苏省第二产业GDP占江苏省GDP总值的50.2%，折算后，环境资源投入对2012年江苏省GDP的贡献度大约为7.0%，这说明环境污染，也即环境资源的投入对于区域经济增长的作用是非常大的。

另一方面，环境污染给区域经济发展造成的经济损失也是巨大的。根据肖士恩等（2011）整理的我国环境污染损失的研究结果［29］，与同期全国GDP进行对比，计算出环境污染损失占同期GDP的比例大约在4.0%左右（见表5）。

表5　国内主要文献环境污染损失估计结果占GDP比重

实证结果表明，环境污染对区域经济发展造成了巨大的影响，而且环境资源的投入对于区域经济增长的作用要远远大于环境污染造成的经济损失，这里，还不包括各级政府对环境污染治理的投资。

五、结论与建议

良好的生态环境是促进我国社会和谐、国民经济可持续发展的重要基础。因此，环境污染是现阶段亟待解决的重要问题。各级政府部门针对环境污染治理出台了许多政策，但治理效果一直不佳。其中一个重要的原因，就是环境资源是公共物品，其价值难以度量，无法为政府部门制定环境政策提供科学的依据。环境治理实践中需要一个能够有效度量环境资源价值的方法。

本文以江苏省为案例研究对象，运用经济学中生产函数模型，将环境污染视为环境资源的生产投入，建立了环境资源生产函数模型，采用协整分析和岭回归的实证研究方法，计算出环境资源投入即环境污染对区域GDP的经济贡献约7.0%，远远高于环境污染造成的经济损失。据此提出以下建议：

（1）以环境资源投入的经济贡献为基础，完善环境相关税费和环境治理投入标准。环境资源的消耗在对于经济增长中起到了巨大作用。环境资源投入对于国民经济增长的贡献是非常大的，但是其代价也是显而易见的，那就是环境污染的日益加剧。而同期江苏省排污费收入、环境治理投入分别为21.36亿元、327.62亿元，合计仅占GDP的0.65%。因此，应该以环境资源投入的经济贡献为基础，提高环境相关税费标准，加大环境治理投入，才能从经济上有效遏制环境污染状况的持续恶化。

（2）改变以GDP为核心的地方政府官员绩效考核模式，引入生态环境考核指标。在目前阶段，我国对于地方官员的考核还是以GDP为核心，因此，在第二产业产值占GDP比例相对较高的情况下，官员晋升锦标赛的外部效应使得地方政府官员特别重视第二产业的发展，对环境污染治理的态度不免有些消极，从而导致生态环境的日益恶化。因此，必须改变以GDP为核心的考核模式，引入生态环境考核指标，才能制止各级政府官员和企业领导“重视经济发展、忽视环境污染”的行为。

（3）加大对教育和科技的投入，提高人力资本的贡献率，协调经济发展和环境污染控制的关系。如果单纯地控制环境污染，必然会影响区域经济的增长。由实证结果来看，人力资源的贡献率还有很大的提升空间。加大对教育和科技的投入，必然会提高人力资本对经济增长的贡献率，能够有效缓解经济发展和环境污染控制的矛盾。同时还有利于经济发展模式的转变，促进区域经济的可持续发展。

［1］Grossman G M，Krueger A B.Environmental Impacts of the North American Free Trade Agreement［R］.National Bureau of Economic Research Working Paper，NO.3914，1991.

［2］Holtz-Eakin D，Selden T M.Stoking the Fires？CO2Emissions and Economic Growth［J］.Journal of Public Economics，1995，57（1）：85-101.

［3］Galeotti M，Lanza A，Pauli F.Reassessing the Environmental Kuznets Curve for CO2Emissions：A Robustness Exercise ［J］.Ecological Economics，2006，57（1）：152-163.

［4］Shafik N.Economic Development and Environmental Quality：An Econometric Analysis［J］.Oxford Economic Papers，1994，46（S）：757-773.

［5］Perman R，Stern D I.Evidence from Panel Unit Root and Co integration Tests that the Environmental Kuznets Curve does not Exist［J］.Australian Journal of Agricultural and Resource Economics，2003，47（3）：325-347.

［6］Jalil A，Feridun M.The impact of growth，energy and financial development on the environment in China：A cointegrationanalysis［J］.EnergyEconomics，2011，33（2）：284-291.

［7］张晓.中国环境政策的总体评价［J］.中国社会科学，1999 （3）：95-98.

［8］陆虹.中国环境问题与经济发展的关系分析——以大气污染为例［J］.财经研究，2000，26（10）：53-59.

［9］马树才，李国柱.中国经济增长与环境污染关系的Kuznets曲线［J］.统计研究，2006（8）：37-40.

［10］林伯强，蒋竺均.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析［J］.管理世界，2009（4）：27-36.

［11］张蕾，陈雯，陈晓，等.长江三角洲地区环境污染与经济增长的脱钩时空分析［J］.中国人口·资源与环境，2011，21 （3）：275-279.

［12］Ridker R G.Economic costs of air pollution：studies in measurement［M］.New York：Praeger，1967.

［13］Cowell D，Apsimon H.Estimating the cost of damage to buildings by acidifying atmospheric pollution in Europe ［J］.Atmospheric Environment，1996，30（17）：2959-2968.

［14］Delucchi M A，Murphy J J，McCubbin D R.The health and visibility cost of air pollution a comparison of estimation methods［J］.Journal of Environmental Management，2002，64（2）：139-152.

［15］Quah Euston，Boon Tay Liam.The Economic Cost of Particulate air Pollution on Health in Singapore［J］.Journal of Asian Economics，2003，14（1）：73-90.

［16］Bollen Johannes，van der Zwaan Bob，Brink Corjan，et al. Local air pollution and global climate change：A combined cost-benefit analysis［J］.Resource and Energy Economics，2009，31（3）：161-181.

［17］Vijay S，DeCarolisc J F，Srivastava R K.A bottom-up methodtodeveloppollutionabatementcostcurvesfor coal-fired utility boilers［J］.Energy Policy，2010，38（5）：2255-2261.

［18］Bedru Babulo Balana，Vinten Andy，Slee Bill.A review on cost-effectiveness analysis of agri-environmental measures related to the EU WFD：Key issues，methods，and applications［J］.Ecological Economics，2011，70（6）：1021-1031.

［19］郑易生，钱薏红，王世汶，等.中国环境污染经济损失估算：1993年［J］.生态经济，1997（6）：6-14.

［20］林积泉，王伯铎，马俊杰，等.区域工业发展环境成本核算研究［J］.生态经济，2006（8）：39-41，49.

［21］李广明，安兆峰.基于人力资本损耗计量环境污染经济损失的模型构建［J］.软科学，2010，24（10）：110-113.

［22］谭晶荣，温怀德.长三角地区环境污染在经济增长中所处阶段的研究［J］.财贸经济，2010（5）：123-129.

［23］卓桂珍，赵定涛，魏玖长.我国县域工业大气污染损失评估［J］.华中科技大学学报：社会科学版，2010，24（5）：81-86.

［24］彭水军，包群.中国经济增长与环境污染——基于广义脉冲响应函数法的实证研究［J］.中国工业经济，2006（5）：15-23.

［25］宋涛，郑挺国，佟连军.环境污染与经济增长之间关联性的理论分析和计量检验［J］.地理科学，2007，27（2）：30-36.

［26］Haynes K E，Ratick S.Environmental decisions models：US experience and new approach to pollution management ［J］.Environment Int，1993，19（3）：26-75.

［27］Bovenberg A L，Smulders S.Environmental quality and pollution-augmenting technological change in a two sector endogenous growth model［J］.Journal of Public Economics，1995，57（3）：369-391.

［28］Gylfason T，Zoega G.Natural Resources and Economic Growth：The Role of Investment［J］.World Economy，2006，29（8）：1091-1115.

［29］肖士恩，雷家骕.中国环境污染损失测算及成因探析［J］.中国人口·资源与环境，2011，21（12）：70-74.

［责任编辑：张青］

A Research on the Impact of Environmental Pollution on Regional Economic Development —Based on Cointegration Analysis and Ridge Regression Analysis

DAI Hong-Jun1，2，SUN Tao1，BAI Lin1，ZHANG Kun1，3
（1.College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211106，China；2.College of Economics and Management，Huainan Normal University，Huainan 232000，China；3.Department of Information Science and Technology，Shandong University of Political Science and Law，Jinan 250014，China）

The paper takes environmental pollution as production input of environmental resource，and builds an environmental resource production function model by using the statistical data of Jiangsu province.The study indicates that there is a long-term equilibrium relationship between study variables after making ADF unit root test and Johansen cointegration test on the empirical data.The paper applies ridge regression analysis，which aims to solve the multicollinearity problem in production function，and calculates the economic contribution of environmental resource input to regional economic output is 7.0%.The economic contribution of environmental resource input is far greater than the economic losses caused environmental pollution.Therefore，we should perfect taxes and investment criteria related to environmental governance on the basis of the economic contribution of environmental resource input.Meanwhile，we should improve the local government performance evaluation model with GDP at its core，and incorporate ecological environment evaluation index into the model.Finally，we should increase input in education and science，improve the contribution rate of human capital.

environmental resource production function；economic contribution；environmental pollution loss；cointegration analysis；ridge regression

张坤（1980-），男，山东泰安人，讲师，博士研究生，研究方向：模糊数学。

F061.5；F124.5

A

1007-5097（2015）01-0062-06

2014-09-01

教育部人文社会科学研究项目（11YJA790133）；江苏省哲学社会科学基金重点项目（12EYA001）；安徽省教育厅人文社会科学基地重点项目（2013A177）；淮南师范学院资源型城市发展研究中心招标项目（SK2014A099）；淮南师范学院资源型城市发展研究中心开放研究项目（zxzd201303）

戴红军（1970-），男，山东枣庄人，讲师，博士研究生，研究方向：环境治理，财务管理；

孙涛（1959-），男，山东泰安人，教授，博士生导师，研究方向：环境治理，公司金融；

白林（1955-），女，山西离石人，教授，硕士生导师，研究方向：区域经济；