政府换届对环境污染的影响——基于30个省级面板数据的实证检验

2016-03-16 09:09袁海月
中国管理信息化 2016年1期
关键词:面板数据环境污染

袁海月

(上海大学 悉尼工商学院,上海 201800)



政府换届对环境污染的影响——基于30个省级面板数据的实证检验

袁海月

(上海大学 悉尼工商学院,上海 201800)

[摘 要]改革开放以来,中国经济的高速增长很大程度上是以牺牲环境作为代价的,这与国家重视经济发展而忽略环境有很大联系。与此同时,财政分权、地方保护主义等都不利于环境保护,使得中国的环境处于日趋恶化的情况。本文从实证角度出发,研究政府换届与环境污染之间的关系。

[关键词]环境污染;政府换届;面板数据

0 引 言

改革开放以来,以资源超常消耗和生态环境严重退化为代价的经济增长模式使环境资源对经济发展的制约日益突出,环境污染也已影响到居民日常生活,因此国家加大了对环保的关注度。如今环保不仅成为我国落实科学发展观、构建和谐社会的重要内容,同时也成为我国全面建设小康社会的内在要求。但是,环境保护的法令中有法不依、执法不严的现象还比较普遍,环境违法处罚力度不足及违法成本低等问题还很严重,有些地方甚至存在着严重的地方保护主义。我国面临着“十二五”期间要实现有效控制污染物排放,尽快改善重点流域、重点区域和重点城市的环境质量的目标,因此,解决环境问题刻不容缓。

在目前的学术领域内,环境研究方面的文章虽然很多,但焦点大多集中在环境与经济发展的主题上,而将环境问题与政治周期相联系的文献则主要是从理论角度阐述了政府换届可能从经济、税收、环境管制政策等方面对环境造成的影响,很少涉及政府换届与环境污染之间的直接研究,实证研究更是少之又少。因此,本文将环境问题的研究纳入政治经济学的分析框架,既拓宽了环境研究的思路,又为理解一个国家政治经济机制的运行提供了新的视角。

1 政府环境对环境污染影响的文献综述

国内外学者针对该领域积累了有参考价值的文献,例如黄慧婷采用空间计量的方法对我国30个省份的面板数据进行分析,以GDP为核心的政绩考核造成地方政府片面追求资方经济增长,进而增加了工业“三废”的排放量。周黎安等通过中国改革开放以来的省级官员的数据验证了地方官员晋升与地方经济绩效的显著正向相关关系,为地方官员晋升激励的存在提供了一定的经验证据。段润来利用地方官员政绩考核凭证进行分析,研究得出,激励省级领导人竭尽全力发展地方经济最重要的原因是中央政府对于不努力发展经济的省级领导会给予一定的惩罚。徐现祥和王贤彬系统地考察了地方官员的晋升激励与经济增长的关系,采用了中国1978-2008年全国29个省级数据发现,省长在任期内取得较好的经济增长表现有助于其晋升为本省的省委书记。这些文献都无一例外的表明,官员的晋升机制与经济增长息息相关,但却不曾对环境保护提出要求。

另外,周业安与章泉分别利用中国1996-2004年省际间面板数据,对财政分权与中国环境质量关系进行检验,实证结果分析得出,财政分权度越高对环境质量具有的负面影响也就越大,从而说明分权式改革可能会导致地方政府降低环境管制的努力。薛刚和潘孝珍通过利用1998年到2009年的省级面板数据,对中国财政分权与污染物排放规模之间的关系进行了实证分析,研究结果表明:以支出分权度衡量的财政分权指标与污染物排放规模负相关,且实证结果具有稳健性,以收入分权度衡量的财政分权指标与污染物排放规模的关系从实证的角度来讲不确定。齐晔利用31个省际间面板数据,结合晋升激励和财政分权对我国的环境治理模式进行了深入进行研究,可是对于相应理论没有进行实践检验,对具体的管制政策研究也存在不足之处。

国外学者如Tiebou利用“用脚投票”理论解释了较高的财政分权体制可以激励地方政府提供更多的公共服务来满足居民的需求从而吸引更多的居民来该辖区居住,其中就包括提供较低的环境污染程度,这是第一代财政分权理论的基本观点。

从国际比较的视角上看,Zhuravskaya和Bardhan认为,俄罗斯、印度和中国在20世纪90年代之后出现的经济成绩差异的原因,主要是源于政府治理上的差异。Blanchard 与Shleifer从俄罗斯和中国的比较出发,并指出中央政府对地方政府控制力的强弱成为地方财政分权能否促进经济增长的关键决定因素。政治激励假说可以增进人们对中国快速经济增长的理解,与此同时,环境污染就必然成为代价。

2 政府换届对环境污染影响的理论假设与计量模型

2.1理论分析与研究假设

根据环境外部性理论,环境是一种具有外部性和不确定性的特殊产出。环境的外部性使企业所导致的环境污染成本不是由企业自身而是由整个社会来承担,而环境的不确定性则体现在保护环境的未来收益需要较长时期才能体现,因此企业不愿意在当前付出代价。环境的外部性和不确定性会导致市场失灵,因此企业为了获取短期利益不考虑环境成本,造成环境的进一步恶化。市场失灵的领域就要求政府介入和干预,但近年来一系列的跨界水污染纠纷说明地方政府对于环境外部性的规制并不总是有效。

在我国现行官员考核与晋升制度下,地方政府有动机也有能力干预企业的生产经营活动。由于GDP的增长率已成为我国地方政府官员选拔和晋升的主要标准,因此,地方政府有动机要求其所属企业扩大投资,但在缺乏有效的环境管制措施的情况下,投资规模的扩大必然带来环境污染的增加。周权雄通过实证研究也发现,地方政府短期利益导向的行政干预越多,该地区的二氧化硫排放量就越难以控制。

鉴于上述分析,本文认为,政府换届会导致对政府对企业的干预增多以获得更好的GDP产出,而企业会以环境为代价,从而导致地区环境污染越严重。因此,本文基于以下假设:政府换届带来的干预会导致更严重的地区环境污染,展开实证检验。

2.2计量模型的设定

本文借鉴了薛刚和潘孝珍的分析方法,构建如下的实证模型,来表征环境污染排放水平和政府换届之间的关系:

LnPollutioni,t(Yi,t)= β0+ β1Xi,t+ β2LnGDPi,t+ β3LnFDIi,t+ β4LnIndustryi,t+ β5LnPop-densityi,t+ εi,t

其中,i表示地区,i=1,2,…,30分别表示模型中所要研究的30个省份;t表示年份,t=2003,2004,…,2012,共10年;β0、β1、β2、β3、β4、β5为变量的系数。

Pollution为各省三种污染物的排放量,造成环境污染的原因主要在于人类社会直接或间接地向自然环境排放了超过其自净能力的物质或能量,实证分析中必须选择恰当的指标对环境污染水平进行衡量。本文具体采用工业废水排放量(LnWater)、废气排放量(LnGas)以及固体废弃物排放量(LnSolid)作为环境污染的量化指标,来衡量环境污染物的排放水平(LnPollution),即此方程的因变量Yi,t;GDP为各省的经济规模,取对数值;FDI为各省外商投资总额;Industry代表各省的产业结构;Pop-density为各省的人口密度;εi,t为随机扰动项。模型中除政府换届变量为本文实验变量外,其余变量均与薛刚和潘孝珍相同。自变量Xi,t定义为政府换届,由于一般地方政府的领导班子主要由省长(或市长)与省委书记(或市委书记)构成,因此为了系统分析领导变更对环境的影响,本文将政府换届的变量定义为三种,分别是:X1(省长或市长更换为1,不更换时为0),X2(书记更换为1,不更换时为0),X1*X2(省长与书记均更换时为1,不更换时为0)。

本文选用的样本为2003-2012年中国30个省份的面板数据,样本不包括西藏自治区、中国台湾、香港特别行政区和澳门特别行政区。所有的样本数据均来自相应年份的《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》与《中国环境年鉴》,部分资料从地方统计年鉴和国家统计局及国泰安数据库得到补充,本文采用STATA 12.0软件进行数据处理和回归分析。

3 实证分析结果

3.1变量平稳性检验

为确保估计结果的有效性,本文首先对各变量进行平稳性检验,各变量单位根检验结果见表1。由表1知,各变量除X1*X2均在1%的统计水平上拒绝了原假设,表明各变量不存在单位根,皆为平稳序列。由于X1*X2变量存在单位根,因此下文中不再对此变量进行研究。

表1 单位根检验结果

3.2实证检验及分析

表2显示了以工业废水、工业废气及固体废弃物为环境污染因变量的具体量化指标,对政府换届(省长更换X1)的面板数据回归结果。本文将根据回归结果,对数据进行分析,得出相应的结论。

从表2中的R2可以看出,当省长更换时,以工业废气、固体废弃物排放量为因变量的模型的拟合优度分别为0.842和0.756,远高于以工业废水排放量为因变量的模型的拟合优度。在这3个模型中,解释变量X1(省长更换)的系数均为负,表示省长更换会使环境污染降低,但这种结果并不显著。变量LnGDP与LnIndustry的系数均显示为正,且在工业废水和固体废弃物的模型当中,在1%的水平上显著,这表明GDP的增加和第二产业比重的增大,会导致环境污染加剧。另外,变量LnFDI在3个模型中的系数均为负,表明外来投资的增长有利于降低环境污染,尤其是工业废气和固体废弃物的排放量会显著降低。而变量LnPop-density在3个模型中均在1%的水平上显著,虽然人口密度的增加对降低工业废气和固体废弃物的排放量有利,却会导致工业废水的排放量增加。

表3显示了以工业废水、工业废气及固体废弃物为环境污染因变量的具体量化指标,对政府换届(书记更换X2)的面板数据回归结果。

表2 以工业废水、废气和固体废弃物为因变量,X1为自变量的回归结果

表3 以工业废水、废气和固体废弃物为因变量,X2为自变量的回归结果

从表3中的R2可以看出,同省长更换相似,当书记更换时,以工业废气、固体废弃物排放量为因变量的模型的拟合优度较好,而以工业废水排放量为因变量的模型的拟合优度则一般。表3显示,当书记更换时,工业废水和工业废气的排放量会降低,而固体废弃物的排放量会升高,但这种结果并不显著。在3个模型中,变量LnGDP与LnIndustry的系数均显示为正,这表明GDP的增加和第二产业比重的增大,会导致环境污染加剧,尤其是工业废气和固体废弃物的排放量会显著增加。变量LnFDI在3个模型中的系数均为负,且在工业废水和固体废弃物的模型当中,在1%的水平上显著,说明外来投资的增长有利于降低环境污染。变量LnPop-density 在3个模型中均在1%的水平上显著,但人口密度的增加虽然会导致工业废水的排放量增加,但对降低工业废气和固体废弃物的排放量却是有利的,这与省长变更的模型相一致。

4 结 语

综合描述性统计与变量回归的结果,得出以下结论:

第一,无论是省长更换还是省委书记更换,对环境的影响都不显著,这表明环境污染与政府换届之间没有显著的关系。但考虑到政府人员的工作的周期性,可能这种影响会有一种滞后性;同时,本文对于政府换届是以年来考核的,如果调整为月,可能结果会更有针对性。

第二,在4个控制变量国内生产总值(GDP)、外商直接投资(FDI)、第二产业比重(Industry)及人口密度(Pop-density)中,从P-value来看,与环境污染的相关性都比较显著。但其中,GDP 与Industry的系数为正,表明国内生产总值上升,第二产业比重上升,都会导致环境污染加剧。而人口密度的增加会导致水污染的加剧,却不会使工业废气和固体废弃物增加。外商直接投资(FDI)的系数为负,表明外商直接投资增大,会使环境污染下降,这与起初的设想不同,可能外商投资的增加也带了技术的提高。

主要参考文献

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[收稿日期]2015-11-10

[中图分类号]F205;F224

[文献标识码]A

[文章编号]1673-0194(2016)02-0218-02

doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.02.168

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