我国经济增长与环境规制关系的差异化分析——基于不同城镇化水平的实证研究

◎谢婧怡

西南大学经济管理学院

随着城镇化水平的变化，经济增长和环境规制的关系存在差异化关系。本文采取2004-2017 年31 个省（市、自治区）的面板数据对变量之间的长期和短期因果关系进行检验，得出长期关系中，高、中、低级城镇化地区的经济增长和环境规制互为因果关系；短期关系中，高级城镇化地区的经济增长促进了环境规制力度，而中级城镇化地区反而是环境规制的效果促进了经济的增长，低级城镇化地区因为自身发展的限制不存在短期关系。本文同时针对对应关系，提出地区适应的政策，以达到不同城镇化水平地区的经济增长和环境规制的平衡点。

一、引言

自改革开放以来，随着中国产业的升级和进化，经济不断增长，但同时也伴随着环境污染问题的加重。如何平衡经济增长和环境规制之间的关系？实现两者平衡发展的措施又有哪些？经济学史的研究对此有两种基本研究结果，即存在矛盾与统一关系。其一是环境规制可以淘汰落后产业，重新实现资源优化配置和产业升级，实现经济增长；其二是环境规制增加治理成本，阻碍了企业的生产率和创新，抑制了经济增长。

国内外学者对此进行了大量的研究，最终得出的结论大体支撑以上两种研究结果。Frank（1983）调查得出1973-1979 年里二氧化硫排放规制使电力行业平均每年生产率下降0.59%。Hang（1993）使用过去二十年来美国的环境和工厂及生产数据解释了全要素生产率增长3%的研究结果。Daniel and Thomas（2003）通过研究美国制造业，进行环境规制偏差，使得所有行业生产率下降0.3%。国内学者近几十年也做了大量研究，吴玉鸣和张卫东（2006）建立Panel Data 模型论证了环境规制阻碍外商投资的引入，并未改善经济增长，无法有效减少治理成本的结论。刘志彪（2006）建立Robert 模型支持波特假设，得出环境规制促进创新技术的产生。武建新（2018）构建了生产函数，最终得出环境规制对经济增长不产生直接影响但是可以明显地促进要素优化配置。

尽管国内外学者进行了大量的研究，但大多数围绕着环境规制对经济发展、产业生产率、创新能力的影响进行研究，没有从区域差异化角度探究两者关系的变化。中国是一个区域经济发展不平衡并采取了城镇化模式的国家，不同城镇化水平对两者关系变化的影响是本文探讨的主要问题。

二、研究方法、变量选取和数据来源

1.研究方法。

本文研究涉及三个研究变量，在划分三个不同城镇化水平的基础上，分三步检验经济增长和环境规制之间关系的差异程度。第一步，采用多种方法进行单位根检验来检验面板数据的平稳性；第二步，进行协整检验，采用两变量的Engle-Granger 检验来判断长期因果关系；第三步，进一步检验短期因果关系，建立非平衡面板数据的误差修正模型。最后对比分析三种等级下的城镇化水平对两者关系影响的差异化程度。

（1）单位根检验。

进行面板数据的实证分析时，要避免出现结果偏差的问题。为确保面板数据的平稳性，采取六种单位根检验方法替代一种方法带来的偏差，包括LLC 检验、HT 检验、Breitung 检验、IPS 检验、ADF-Fisher 检验和Hadri LM 检验，对三种城镇化等级下的经济增长和环境规制两变量进行单位根检验。

（2）协整检验及长期因果关系的判断。

采取EG 两步法来判断变量之间是否存在长期因果关系，针对第一步检验的变量，如果是同阶单整变量，则建立以下两种关系式展开相应检验：

变量下标i、t 分别表示第i 个省、第t 年，εi，t表示随机扰动项。RE 表示环境规制程度，RGDP 表示经济增长程度。

通过面板估计方法对两式进行回归，回归得到方程的残差序列εi，t，因为协整方程只要求随机项是平稳的，对得到的残差序列进行单位根检验，来判断其平稳性以及确定是否存在长期关系。如果残差序列是平稳的，则变量之间存在长期关系。

（3）建立误差修正模型（ECM）及短期因果关系判断。

对于非平稳面板方程，可通过差分方法将其变为平稳序列，再进行回归分析。第二步进行的协整检验只能得出静态长期均衡关系，需要弥补模型的缺陷，则对偏离长期均衡状态进行短期动态模型的修正。同时，应该消除变量趋势问题，避免虚假回归和多重共线性问题。因此在长期均衡关系成立的前提下，进行短期检验加强因果关系的稳健性检验。从短期关系的角度探讨经济增长和环境规制的影响机制问题，进一步强化确定性关系，于是建立以下误差修正模型（ECM）：

在以上两式中，i，t 分别表示第i 个省、第t 年，d 表示对变量进行一阶差分，ECMi，t-1表示长期均衡误差。检验后如果λ 为零的原假设被拒绝，表示误差修正机制成立，第二步所检验的长期因果关系也成立；如果ζ、δ 为零的原假设被拒绝，则表示短期因果关系成立。从中探究经济增长和环境规制之间的长期均衡关系和短期因果关系。

2.变量选取。

在衡量经济增长变化指标的选择上，选择RGDP（人均国内生产总值）来表示经济增长的程度；在考虑数据的可获得性和对等性之后，选择RE（人均工业污染治理投资完成额）来表示环境规制的程度。剔除人数变量和物价水平变动因素获得最终数据。

在城镇化水平的指标的选择上，通过计算各个省的城镇化率（城镇人口/常住人口）的平均值来划分成三个等级。把城镇化率大于0.5、介于0.4-0.5、小于0.4 的省分别划分为高、中、低级城镇化水平。

3.数据来源。

所有数据均来自历年《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、《中国能源统计年鉴》的原始数据整理计算得到的，本文所采用数据的样本区间为2004-2017 年。

三、实证检验结果分析

1.变量描述性统计。

描述变量的数据特征，对有关数据进行描述性统计来了解经济增长和环境规制在三个不同等级的城镇化水平的水平状态。

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由表1 可知，我国不同城镇化水平地区的经济增长和环境规制的程度具有较大的差异，并且三个等级之间具有相同趋势。比较环境规制的RE，高级相较于中、低级已经是两倍和三倍的差异，体现出了地区差异化程度水平。就经济增长程度而言，三个等级城镇化水平地区也呈现出倍数差异，说明我国存在着地区差异化。就两者的变化趋势而言，呈现出同样高、中、低级倍数递减的趋势。

2.单位根检验。

对变量进行一阶差分变换，结果是只包含截距项，不包含时间趋势项。因此在对原序列和一阶差分序列进行单位根检验时，建立的检验模型只包含截距项。采用6 种检验方法，LLC 检验、HT检验、Breitung 检验、IPS 检验、ADF-Fisher 检验和Hadri LM 检验对变量进行检验，以避免单一性和偏差性，检验结果如表2。

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针对面板数据水平值，6 种检验方法基本都不能拒绝原假设“存在单位根”，因此水平值的检验是存在单位根的。再对RE 和RGDP 的一阶差分值进行检验，除了HT 检验和B 检验少数值未通过检验，其他检验至少都通过5%的显著性检验水平，检验结果以1%的高显著度拒绝原假设“存在单位根”。最终可得，三个等级城镇化水平地区的RE 和RGDP 的面板数据是一阶单整变量。因为变量是同阶单整，则需要进行协整检验，来验证变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。

3.协整检验及长期因果关系的判断。

由单位根检验结果可知，RE 和RGDP 变量是一阶单整变量序列，因此需要检验是否存在协整关系。采用EG 两步法进行检验，将非平稳变量序列通过线性组合后变为平稳状态。得出三大城镇化水平地区变量之间的协整关系和长期均衡关系。

在面板数据模型选择方式上，采用Hausman 检验确定是选择随机效应还是固定效应模型。根据检验结果选择随机效应模型来对（1）、（2）式进行回归分析。通过回归得出残差序列，再对残差序列进行单位根检验，判断平稳性来证明长期关系的存在，最终得到残差平稳性检验结果如表3。

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根据检验结果，首先把RGDP 当作研究对象，探究环境规制是否是经济增长的长期原因。除了Hadri LM 检验结果不显著外，其余三等级地区的五种检验方法结果都拒绝原假设，低级城镇化水平地区除了B 检验，其他四种检验也显著拒绝原假设。最终得出，高级、中级、低级城镇化水平地区的环境规制是经济增长的长期原因。其次把RE 当作研究对象，探究经济增长是否是环境规制的长期原因。除了中级城镇化水平地区的B 检验，高、中、低级城镇化水平地区皆以至少10%的显著度拒绝原假设“存在单位根”。最终得出，高级、中级、低级城镇化水平地区的经济增长是环境规制的长期原因。证实三个等级地区的经济增长和环境规制互为长期因果关系。

4.建立误差修正模型（ECM）及短期因果关系判断。

上述EG 两步法检验出经济增长和环境规制之间互为长期因果关系，为了消除变量可能存在的趋势问题和多重共线性问题，建立（3）、（4）式进行回归分析，检验数据的稳定性，来判断面板数据的短期因果关系，检验结果如表4。

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根据检验结果，先根据残差序列ECMt-1 的显著性来判断长期关系的正确性。首先从高级地区来看，ModeⅠ、Ⅱ的ECMt-1的回归系数分别通过5%、10%的显著性检验，因此可以证实环境规制和经济增长互为长期原因。通过考察RE 和RGDP 的一阶滞后项变量的系数和显著性水平，确定高级地区经济增长是环境规制的短期原因，但是环境规制不是经济增长的短期原因。其次从中级地区来看，ModeⅠ、Ⅱ的ECMt-1的回归系数都分别在10%和1%水平上显著，因此证实了误差修正机制的成立，经济增长和环境规制的长期因果关系也是成立的。考察RE 和RGDP 的一阶滞后项变量的系数和显著性水平，确定环境规制以1%的高显著度解释了经济增长，因此环境规制是经济增长的短期原因。最后从低级地区来看，ECMt-1的回归系数为负且均通过5%的显著性检验，相互的长期因果关系依旧成立。再看短期因果关系，检验结果都不显著，因此相互之间不存在短期因果关系。

四、结论和政策建议

本文运用VAR、随机效应模型，对我国三个不同等级城镇化水平地区的经济增长和环境规制关系进行面板数据研究。上述实证研究结果表示，不同城镇化水平地区的经济增长和环境规制的关系存在显著地区差异性。对于高级城镇化水平地区而言，经济增长是环境规制的长期和短期原因，而环境规制只是经济增长的长期原因；对于中级城镇化水平地区而言，环境规制是经济增长的长期原因和短期原因，而经济增长只是环境规制的长期原因；对于低级城镇化水平地区而言，经济增长和环境规制互为长期因果关系，而两者之间不存在短期关系。

鉴于以上研究结论，本文提出以下政策建议：高级城镇化水平地区应该加强创新投资力度，促进环境规制方向变好和产业升级；中级城镇化水平地区，尽量控制治理成本，环境规制力度不足以促进经济增长，则加大清洁能源的投入；低级城镇化水平地区，可以展示“后发优势”，提前制定良好的环境规制制度，同时减少空间溢出效应，提高技术执行力度。