海洋环境保护与海洋经济增长非线性关系实证研究

于梦璇 李欣泽 孙 苗

1.国家海洋局北海信息中心 青岛266000

2.国家海洋信息中心 天津300171

3.自然资源部海洋信息技术创新中心 天津300171

我国是海洋大国。习近平总书记在2018 年3 月参加全国人民代表大会山东代表团审议时强调，海洋是高质量发展的战略要地。近年来，随着深化海洋领域供给侧结构性改革持续深化，海洋经济已由高速增长阶段逐步转向高质量发展阶段，成为国民经济的重要支柱和新的增长极，有力地促进了沿海经济带的快速崛起。

然而，随着海洋经济、海洋事业的不断壮大发展，海洋资源、环境问题也日益凸显，甚至反向制约了海洋经济的进一步增长。沿海地区海洋环境资源状况的日益恶化，也会导致整个沿海区域经济增长不可持续，自然无法在国家层面上实现国民经济良性运行。

从历史发展经验看，海洋经济增长与海洋环境保护，二者经常表现为一对相互矛盾、相互制约的统一体：海洋经济增长似乎不可避免地带来海洋环境破坏，而对环境的过度保护又会阻碍海洋经济的发展进程。如何实现二者双赢，是亟须探讨的重要问题。习近平总书记在主持中共中央政治局第八次集体学习时指出：“要保护海洋生态环境，着力推动海洋开发方式向循环利用型转变，全力遏制海洋生态环境不断恶化趋势，坚持污染防治和生态修复并举。”随着党和国家对海洋环境治理的重视程度不断加深，各地区也陆续出台各类海洋环境治理方案。海洋环境治理作为平衡海洋经济发展、海洋生态环境保护的重要工具，是实现海洋经济发展全面、平衡、可持续性增长的重要手段。本文从实证角度确认海洋环境治理与海洋经济增长的关系，进一步完善、调适海洋环境治理这一政策工具，使其发挥预期效力，为海洋经济高质量发展和深入推进生态文明建设提供有力保障。

1 文献综述

国内学者关于环境治理投入与经济增长关系研究，多集中于从环境治理投入的角度分析两者关系。李泳等通过构建非线性动态投入产出模型定量模拟研究了环境规制政策对行业产出及经济增长的影响，结果表明治理污染投资的增加使得GDP 下降[1]。该结论的政策含义是环境治理与经济增长不可兼得，即两者之间存在着线性关系。戴桂林等构建了环境治理投入与经济增长关系两阶段模型，认为两者存在着非线性关系。在第一阶段，由于环境治理投入分流了部分由于经济增长的生产资源，从而抑制了经济增长；但是在第二阶段，环境治理投入可以通过增加经济投入、改善环境承载力两种机制促进经济增长。而且，他们的实证分析发现，我国已经处于环境治理投入促进经济增长的第二阶段[2]。但是该研究并未考虑到污染物减少这一因素对经济增长的影响作用。

陈仕鸿等建立工业污染环境治理投资与经济增长的长期均衡模型发现，长期来看，当治理投入增长较少时，对经济增长有反作用；当治理投入增长较多时，对经济增长有正作用[3]。这与戴桂林等的结论一致，但是该研究同样没有考虑污染物排放减少的影响。贺俊等研究了环境治理公共投入在国民生产总值的占比与环境污染之间的实证关系，也认为两者存在非线性的倒U型关系[4]。

吴永超等通过构建状态空间模型估计了我国工业企业污染防治投资的产出弹性系数，认为工业企业污染防治投资对经济增长主要起正向效应[5]。但其研究同样没有考虑污染物排放，且将环保投资代替生产性投资放入总量生产函数的做法并不准确，因为环保投资更多的是通过其他渠道作用于经济增长的。张智楠研究了收入型、支出型环境规制工具与工业发展的关系[6]，没有直接研究环保投资。邢有为等运用面板门槛模型、系统广义矩估计方法再次证实了环境治理投入与经济增长之间的非线性关系[7]。但其研究仅考虑了治理投入，没有考虑污染物减少的作用。胡冰等通过门槛模型的研究发现我国经济增速伴随环境投入的增加呈下降趋势，认为环境投入与碳排放之间存在倒U 型关系[8]。该研究首次涉及了污染物排放，但是并非针对海洋污染物。

龚虹波回顾了不同学科学者在海洋环境治理领域所作的各类研究进展[9]，发现没有海洋环境治理与海洋经济增长关系的实证研究。许阳等运用政策内容分析法，系统地总结了中国海洋环境政策体系演变特点，并将政策变迁划分为4个阶段[10-12]。但其研究并没有定量关注海洋环境治理与海洋经济增长的关系。盖美等基于SFA 方法运用省级面板数据测算了沿海省市绿色海洋经济效率及其影响因素[13]。也并未进行海洋环境治理投入与海洋经济增长的关系研究。

根据文献梳理，可以看出，在环境经济学中关于环境治理与经济增长关系的研究已经较为成熟，众多研究成果的确为社会经济发展提供了指导建议，但是仍存在以下不足。首先，现有研究多为定性分析，研究海洋环境治理与海洋经济增长实证关系的文献几乎没有。其次，环境治理与经济增长关系的研究分为“线性”和“非线性”两类。所谓“线性关系”，即认为环境治理要么促进、要么阻碍经济增长；“非线性关系”则认为环境治理与经济增长的关系具有阶段性，不同阶段可以展示出不同的关系，两类方法研究是割裂的。第三，既往研究多集中于环境治理投入的作用，而环境治理包括多方面内容，仅从投入角度分析不能准确反映环境治理的情况，应从更多维度来考量环境治理因素。

基于此，本文尝试以2006—2018 年11 个沿海地区海洋经济发展与海洋环境治理关系作为研究对象，综合“线性”和“非线性”增长两类观点，避免预设立场，全面考察两者之间的关系。同时，为全面衡量海洋环境治理，本文从区域污染治理能力建设角度、海洋环境治理效果即海洋污染物排放减少角度，选取多种指标，以期从多维度评价不同省市的环境治理效率，为海洋环境治理提出具有实证检验意义的具体保障措施。

2 变量选取与模型构建

2.1 变量选取

理论上，海洋环境治理对海洋经济增长的影响可以分为直接、间接两条影响路径，如图1 所示[2]。其中，直接影响路径为区域环保能力建设投资通过作用于规模效应、结构效应、技术效应，对海洋经济增长起到直接的促进作用。间接影响路径为海洋环境治理通过改变海洋环境承载力，即减少污染物排放，再对海洋经济增长产生影响。因此，本文在分析海洋环境治理对海洋经济增长的影响时，选择从这两个影响路径入手，选取模型的解释变量。

图1 环境治理与海洋经济增长作用关系

本文的核心解释变量是“海洋环境治理”，被解释变量是“海洋经济增长”。

本文用两种指标度量“海洋环境治理”：一是反映直接影响路径的治理投资。由于国内尚无“海洋环境治理投资”统计数据，所以本文选取沿海地区“本级环保能力建设资金使用总额（inv）”作为海洋环境治理投资的替代指标。这是因为环保能力建设是各类环境保护、环境治理的基础，其建设水平的高低与资金支持情况对整个沿海地区环境保护、环境治理工作有着至关重要的影响，是能够反映包括海洋环境治理在内的沿海地区整体环境治理能力建设的基本要素。二是反映间接影响路径的污染物排放减少。本文选取的主要海洋污染物为：废水（water）、化学需氧量（chem）、石油类（oil）、氨氮（nh3n）、总磷（p）。进一步，上述两种海洋环境治理的度量方式形成了数据准确性上的有机互补：因为环保能力建设资金仅能作为沿海地区环境治理的基础条件，并不能准确地反映出海洋环境治理的效果；而主要海洋污染物减少，恰好可以克服治理投资数据的限制，从海洋环境治理实际效果维度来衡量不同省市的海洋环境治理情况。

此外，被解释变量“海洋经济增长”也以两种方式衡量，一种是各沿海地区的海洋经济GDP 绝对值（ogdp），表示海洋经济增长的绝对水平；另一种是各沿海地区的海洋经济GDP 增速（ogdp_g），表示海洋经济增长的相对水平。最后，为了控制住各沿海地区整体宏观经济环境的影响，还选择了各沿海地区GDP作为控制变量（gdp）。

本文构建的是一个平衡面板数据集，即选取2006—2018年11个沿海地区的相关数据。值得指出的是，本级环保能力建设资金使用总额的数据仅有2012—2017 年间的数据。原始数据全部来源于Wind数据库和《中国海洋统计年鉴》。采用面板数据的原因有两个：第一，由于要反映海洋经济增长的动态特征，需要时间序列数据分析；第二，由于我国沿海地区广阔，自然环境差异较大，若考虑海洋环境承载力问题则需要用截面数据来反映个体差异性。

这一瞬间，宴姝似乎触碰到了现代与过去、渺小与伟大之间一条淡淡光影。也许，伟大的建筑庇荫过一个个王朝，也经历过更迭、兴衰和破败。但无论历史的晨钟暮鼓带来多少斑驳沧桑，在每个渺小个体的守护之下，它们终能一如初见、一如往常。

2.2 模型构建

首先，所有变量形式均为两种，一是均以变量自身绝对水平加以衡量，如各地区的海洋经济GDP 水平值；二是均以变量自身相对水平加以衡量，如各地区的海洋经济GDP 增速。因此，基本模型有两种，如式（1）、式（2）所示：

其中，X为核心解释变量，为“本级环保能力建设资金使用总额”或是5类主要“海洋污染物排放”；“_g”表示变量增速；下脚标“it”表示i省份的第t年；ϵit为随机扰动项。

其次，为了反映海洋环境治理与海洋经济增长之间可能存在的非线性关系，特别加入核心解释变量的二次项。用二次项捕捉非线性关系是基于戴桂林等的研究结论：一个地区环境治理力度与该地区经济增长的关系大致呈现一个U 型曲线关系，即可以分为初期阻碍和后期促进两个阶段[2]。这是因为，海洋经济活动通过规模效应、结构效应和技术效应对海洋环境治理与海洋经济增长起作用。在经济发展初期，需要依靠从海洋中获取的各种资源，若是过度保护，显然难以获得快速发展。此时，规模效应作用最为显著。当经济发展到较高层次阶段，结构效应和环境技术效应将逐渐占据主导地位，并最终使“海洋环境治理—海洋经济增长”变动轨迹向上倾斜，环境治理投入才能促进经济可持续增长。于是，基本模型被拓展为式（3）和式（4）：

最后，本文使用静态面板数据和动态面板数据两种估计方法。具体而言，静态模型就是针对式（3）、式（4）直接进行估计。但是，根据随机扰动项ϵit是否存在个体异方差和同期相关两个问题，本文分别选择了PCSE 方法与GLS 方法加以解决。此外，考虑到海洋经济增长具有显著的时间上的持续性，因此从结论稳健性的角度考虑，也应该建立动态面板模型。考虑到本文数据集年份最多也仅有12年，所以只考虑海洋经济增长的1 期滞后影响。这样就将基本模型拓展为式（5）和式（6）：

3 实证结果分析

3.1 静态模型

静态模型考虑随机扰动项“仅有个体异方差”与“既有个体异方差又有序列相关”的两种情况。对于前者，适用PCSE方法进行估计；对于后者，适用GLS方法进行估计。然后，综合考虑两种情况的估计结果，得出沿海地区环保能力建设资金投入对海洋经济增长的作用规律，估计结果如表1所示。

表1 静态模型：沿海地区环保能力建设资金投入提高

表1 中的第（1）、（2）两列的被解释变量均为“海洋经济GDP 水平”。从这两列的估计结果可以看出，沿海地区环保能力建设资金投入增长及其二次方项都是统计显著的，并且其二次方项的系数为负。说明沿海地区环保能力建设资金投入与海洋经济增长之间存在非线性关系，即一条开口向下的抛物线。结果可知，在第一阶段（曲线上升阶段），沿海地区环保能力建设资金投入的增加能够提高海洋经济GDP 水平；在第二阶段（曲线下降阶段），沿海地区环保能力建设资金投入的增加将抑制海洋经济GDP 水平。进一步，两个估计结果都显示，inv系数为正，其二次项系数接近于0，说明该抛物线的对称轴取值趋于无穷大。可见，现阶段我国沿海地区环保能力建设资金投入与海洋经济增长关系必然处于曲线上升阶段，所以增加沿海地区环保能力建设资金投入将有效提高海洋经济GDP水平。

表1中的第（3）、（4）两列的被解释变量均为“海洋经济GDP 增速”。从这两列的估计结果可以看出，沿海地区环保能力建设资金投入增长及其二次方项都不是统计显著的。说明沿海地区环保能力建设资金投入增速与海洋经济GDP增速之间不存在显著关系。

综上所述，表1 结果显示，沿海地区环保能力建设资金投入对海洋经济增长的绝对水平具有显著影响，且影响呈非线性关系；而它对海洋经济增长的相对水平（即增速）没有影响。估计结果还显示，沿海地区环保能力建设资金投入对海洋经济增长影响的拐点出现的非常迟缓，所以当前我国沿海地区环保能力建设资金投入与海洋经济增长的关系处于第一阶段，即增加沿海地区环保能力建设资金投入将有效提高海洋经济GDP水平。

限于篇幅，“海洋经济GDP 水平（增速）”与“5种海洋污染物排放（增速）”关系的静态回归结果见附录表1。利用与上文一致的分析过程，汇总得到表2所示的回归结果，其中“-”表示既无线性关系，也无非线性关系。

表2 5种海洋污染物排放与海洋经济增长静态回归结果

由表2可以看出，5种海洋污染物排放都对海洋经济增长的绝对水平具有显著影响，且影响呈非线性关系。估计结果还显示，减少氨氮、石油类、废水排放量会提高海洋经济GDP，减少化学需氧量、总磷排放则会降低海洋经济GDP；而且，氨氮排放增速、石油类排放增速和废水排放增速降低都会提高海洋经济增速。这些结果意味着，无论考虑提高海洋经济GDP 整体水平还是提高海洋经济增速，都应该重点减少氨氮、石油类、废水的排放量。

3.2 动态模型

为了对静态模型结果进行稳健检验，本文还对动态模型进行了回归，具体使用系统GMM 方法进行估计需要指出的是，静态模型刻画的是海洋环境治理与海洋经济增长在长期中的因果关系，动态模型刻画的是海洋环境治理与海洋经济增长变化的短期关系；所以，从数学表达上，静态模型的二次抛物线关系对应着动态模型中的线性关系。

表3中的第（1）列展示了“本级环保能力建设资金使用总额”对“海洋经济GDP 水平”的影响；第（2）列展示了“本级环保能力建设资金使用总额”增速对“海洋经济GDP 增速”的影响。可以看出，第（1）列中的环保能力建设资金是统计显著的，而二次方项不是显著的。说明环保能力建设资金与海洋经济增长之间存在正向线性关系。这一方面表示增加本级环保能力建设资金使用将有效提高海洋经济GDP 水平，另一方面表示长期中两者确实存在非线性关系。第（2）列中的环保能力建设资金使用总额增速及其二次项都不是统计显著的。所以，环保能力建设资金使用总额增速变化对海洋经济GDP 增速没有影响。结论与静态回归的结论一致。

表3 动态模型：沿海地区环保能力建设资金投入提高

同样，采取与前文类似的分析过程，我们将“海洋经济GDP 水平（增速）”与5 种“海洋污染物排放（增速）”关系的动态回归结果汇总为表4，具体的动态回归结果参见附录表2。

表4 五种主要海洋污染物排放与海洋经济增长动态回归结果

首先，看污染物排放量对海洋经济增长的影响。由表4 可以看出，化学需氧量、总磷和废水排放量与海洋经济增长变化依然呈非线性关系；石油类污染物排放对海洋经济增长变化没有影响；氨氮排放量与海洋经济增长呈线性关系。这说明从稳健性看，只有氨氮排放量与海洋经济增长存在稳定的非线性关系，而且减少氨氮排放量有助于促进海洋经济增长。其次，看污染物排放增速对海洋经济增长的影响。由表4 可以看出，只有总磷排放增速变化与海洋经济增长呈非线性关系，其他污染物增速变化都对海洋经济增长无影响。对比静态模型结果可知，从稳健性看，仅化学需氧量增速变化与海洋经济增长呈现稳定的线性关系，并且降低化学需氧量增速将会抑制海洋经济增长。

4 结论与建议

本文利用平衡面板数据集，分别构建了静态和动态回归模型，较为系统地研究了海洋环境治理与海洋经济增长的关系。

首先，环保能力建设资金使用总额对海洋经济增长有显著非线性影响。但是这一影响主要表现在反映海洋经济绝对水平的“海洋经济GDP 水平”上，而对反映海洋经济相对水平的“海洋经济GDP 增速”则无影响。当前对我国而言，提高本级环保能力建设资金使用总额会促进海洋经济GDP水平的提高。

其次，氨氮排放量与海洋经济增长存在稳定的非线性关系，而化学需氧量增速与海洋经济增长存在稳定的线性关系。并且，减少氨氮排放量可以促进海洋经济增长，而降低化学需氧量增速会抑制海洋经济增长。其余3种污染物对海洋经济增长的关系并不稳定，但是仅从静态模型结果看，减少石油类污染物、废水排放量也有助于海洋经济增长。

综合上述结论，本文认为长期中海洋环境治理与海洋经济增长是可以兼顾的。一方面，鉴于沿海地区环保能力建设资金使用总额对海洋经济GDP 水平具有正向的促进作用。所以，沿海地区可以加大对环保能力建设资金的投入，这不仅直接有利于海洋环境保护、生态文明建设，而且对实现海洋经济高质量、可持续的发展具有显著的促进作用。另一方面，从减少污染物排放看，有关环保主管部门制定环境治理措施时，应优先考虑减少氨氮、石油类污染物和废水的排放量。

附录

附表1 静态模型：海洋污染物减少

附表2 动态模型：海洋污染物减少