经济增长对环境污染的多维影响

中国三星经济研究院2008第三届经济暨工商管理学术论文“精英挑战赛”经济增长对环境污染的多维影响东南大学经济管理学院钱津津,周薇,周雷摘要：运用1994-2004年我国45个城市的面板数据，建立了经济增长与环境污染关系的联立方程模型，实证分析了经济增长中人均收入、规模、产业结构和技术进步对污染排放的影响以及对经济增长和污染水平均衡点的影响。研究结果表明，经济增长与环境污染相互作用；污染与人均GDP的关系符合EKC假说，经济活动规模扩大及工业占GDP比重上升加剧了环境污染，而技术进步降低了污染水平。关键词：经济增长；环境污染；多维影响；面板数据；联立方程TheEffectsofEconomicGrowthonEnvironmentalPollutionQianJin-jin(Schoolofeconomicsandmanagement,SoutheastUniversity,Nanjing211189)Abstract:Byestablishingsimultaneousequationmodelontherelationbetweeneconomicgrowthandenvironmentalpollution,whichisusingpaneldatafrom45citiesduring1994-2004,thispaperanalyzestheeffectsofaverageincome,economicscale,industrialstructureandtechnologyonenvironmentalpollutionandontheequilibriumofeconomicgrowthandpollutionlevel.Theempiricalresultsshowthateconomicgrowthandenvironmentalpollutioninfluenceeachother;therelationbetweenpollutionandaverageGDPconsistswithEKChypothesis;largeeconomicscaleandincreasingproportionofindustryinGDPdeterioratepollutionlevelwhiletechnologyprogressdepressesit.Keywords:economicgrowth;environmentalpollution;effects;paneldata;simultaneousequation1引言1经济增长与环境污染问题一直是环境经济学考察的主要内容，其中具有代表性的是环境库兹尼茨（kuznets）假说。该假说认为，随着经济的初步发展，污染物排放将随之增加，这一时期经济增长导致了环境质量的下降；在经济增长到一定临界值之后，污染物排放将会逐步下降，环境质量会逐渐得到改善。环境质量与经济增长的相互变化类似于经济发展与收入分配关系，呈倒U型曲线状。GrossmanandKrueger(1992)在分作者简介：钱津津（联系人）,1983年,女,硕士研究生,[e-mail].析北美自由贸易协定(NAFTA)的环境效应时首次证实了环境库兹尼茨曲线（EKC）的存在。之后国外学者运用各国时间序列、截面数据或面板数据对EKC进行了大量的实证分析。Selden和Song（1994）考察了四种重要的空气污染物（即二氧化硫、二氧化碳、氮氧化物和悬浮颗粒物）排放与收入关系，发现他们之间存在着倒U型的关系。Xepapadeas和Amri（1995）证实大气中的二氧化硫浓度也存在着同样的结论。有关这方面研究的文献综述可见Stern(1998)、Ekins(1997)以及Dinda(2004)等。在经济增长与环境污染两者关系方面，国内学者基于我国的实际情况同样做了大量的研究。张晓(1999)根据中国的环境与经济数据，分别研中国三星经济研究院2008第三届经济暨工商管理学术论文“精英挑战赛”究了人均废气排放量、人均SO2排放量与人均GDP的关系，得出倒U形的弱EKC的结论。陈华文和刘康兵（2004）应用上海市的空气质量数据，对相关指标进行分析，认为上海市存在着库兹涅茨的倒U型曲线。曹光辉等（2006）采用全国数据分析经济增长与环境污染关系，认为没有证据显示我国已经存在EKC曲线。彭水军,包群（2006）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。在分析我国污染与经济增长的关系方面，国内大多数研究运用了两者关系的简化模型，以人均GDP、人均GDP的二次项（也有加入三次项）为自变量分析EKC的形态，而较少探讨经济增长过程中其他方面对环境污染的影响。本文力图分解经济增长对污染的多渠道影响，探讨人均GDP增长背后的经济规模、产业结构和技术进步对环境质量的作用。同时本文考虑了环境污染对经济增长的反馈作用，并将两者结合起来分析环境污染与经济增长的均衡点。此外，我们运用1994-2004年我国45个环保重点城市的面板数据（paneldata）进行估计，避免了单独使用时间序列区间过短而截面数据难以反映动态变化的不足。2理论分析根据EKC假说，环境污染与人均GDP呈倒U型曲线关系，在经济发展初期，消费者收入的边际效应大于环境的边际效应，消费者在收入与环境之间选择收入，此时环境污染强度增加；在人均收入到达一定水平后，环境的边际效益开始大于收入的边际效益，消费者开始偏好良好的环境。整个社会环保意识的增强使得污染物排放开始减少，环境质量逐渐改善。我们称此为污染的收入效应。除了人均GDP之外，在经济增长过程中，对环境产生影响的经济因素主要还有经济规模、产业结构和技术水平。我们知道污染排放总量可以分解为:1niiipYIS（Grossman等，1995）其中Y为总产出，iiSYY为行业i产出iY占总产出Y的比重，iiiIPY为行业i排污强度，p为污染排放量。我们可以根据该公式分析污染的规模效应、产业结构效应和技术进步效应。上式中的总产出Y可以看作经济规模。在技术等其他因素不变的情况下，产出越大，对资源的耗用也就越大，从而污染物排放量就越大。因而通常认为，一个经济体的经济规模越大，环境污染就越大，即规模效应。上式中的iS代表各个产业占总产出的比重，可以看作产业结构。不同产业的投入以及污染排放量是不一样的。因而同样经济规模不同产业结构对环境的污染是不同的。在以农业为主的劳动密集型经济体中，污染强度是比较低的。随着工业化进程推进，对自然资源的消耗越来越大，污染大幅增加。然而当经济发展到更高层次，产业结构由能源密集型产业为主向服务业及技术密集型产业转移，此时污染物排放强度将降低，即产业结构效应。在技术的影响方面，排污强度公式可分解为：iiiiiiiiPPXITEPYXYi1××TFP其中,iX为行业i的投入,iTFP为全要素生产率，代表了单位投入带来的产出；iTEP为环保技术，代表了单位投入产生的污染物排放量。本文中技术进步效应指的是后者。当环保技术提高时，在同样的全要素生产率下，单位产出的污染物排放量将会减少，总的污染排放量也会降低，即技术效应。人均收入、经济规模、产业结构和技术进步这四个因素彼此之间又相互关联，相互影响。中国三星经济研究院2008第三届经济暨工商管理学术论文“精英挑战赛”3计量模型设定及数据说明根据前文分析的经济增长对污染的四种效应，我们可以建立污染方程。在产出方程中，我们加入环境污染因素，衡量污染对经济增长的反馈作用，正如有关文献指出，污染的负外部性将直接导致产出以及资本、劳动力的生产率下降（Lopez，1994;Smulders，1999;deBruyn，2000）。综上所述,本文建立如下联立方程模型。方程1：2ijijijijijijijijEAGDPAGDPTINDSHAGRSHPOP方程2：ijijijijijijAGDPKLHE其中，下标i表示第i个城市，i=1，2，…，45；t表示第t年，t=1994，…，2004；，为待定参数，it为随机误差项。方程1即污染方程，其中E为污染物排放量，本文选取工业废水排放量（Water）、工业废水中COD含量（Cod）、工业二氧化硫排放量（So2）、工业烟尘排放量（Smk）、工业粉尘排放量（Dust）和工业固体废弃物排放量（Sld）六类污染物排放数据来尽可能说明整体环境污染状况。AGDP表示实际人均AGDP，对现价计算的数据采用GDP平减指数进行价格调整，以1990年为基期。方程中同时包含一次项和二次项，衡量经济增长与污染是否存在倒U型关系。假设满足EKC假说，预期前者符号为正，后者符号为负二次项。T表示单位产值污染物排放量（即排放率），衡量技术进步效应，环保技术进步使得污染排放减少，预期符号为正。INDSH和AGESH分别表示工业占GDP比重和农业占GDP比重，来衡量产业结构效应。预期前者符号为正，后者为负。POP表示人口，衡量规模效应，避免了采用工业总产值，将会与人均GDP产生多重共线性的问题。预期符号为正。方程2即柯布道格拉斯生产函数，其中解释变量除污染物排放量E外，还包括资本K，劳动力L和人力资本H。资本采用固定资产净值年平均余额表示，劳动力采用的是就业人员占总人口的比重，人均资本比重以高等院校在校学生数占人口比重来解释。污染物排放量系数预期符号为负，其他为正。以上数据均来自《中国环境统计年鉴》以及《中国城市统计年鉴》1995至2005年各期。4实证分析及结果说明由于面板数据同时包含了时间序列和截面数据，较容易产生异方差和序列相关，为此本文采用似不相关回归（SeeminglyUnrelatedRegression）估计联立方程，污染方程和生产方程的估计结果分别见表1和表2。4.1污染方程估计结果在污染方程中，我们主要探讨经济增长对污染物排放的多维影响，即分别从收入效应、技术进步效应、产业结构效应和规模效应四个方面进行分析。首先分析收入效应。我们发现六类污染物排放方程中人均GDP及其二次项均通过显著性检验，并且系数的符号也符合最初的预期。这说明，我国经济增长与环境污染之间的关系确实符合EKC曲线假说，在初始阶段人均收入的上升伴随着污染强度的加剧，当到达一定的临界值之后，人均收入的上升将伴随污染强度的减弱，环境质量将会逐步改善。以单位产值污染物排放量衡量的技术进步效应也非常明显。在六类估计方程中，技术效应的系数均通过了1%的显著性检验，符号为正，符合预期。在总产出不变的情况下，单位产出污染的减少显然将降低总的污染水平。这说明，通过技术开发，提高环保技术水平，将有效的降低污染物的排放，从而改善环境质量。在衡量产业结构变化对污染的影响时，我们同时加入了工业占GDP的比重和农业占GDP的比重进行分析。六个方程中，农业比重的系数皆通过1%的显著性检验，并且符号都为负，符中国三星经济研究院2008第三届经济暨工商管理学术论文“精英挑战赛”表1经济增长对六类污染物排放影响的SUR估计So2DustSmkCodWaterSld常数项C-10.58184***(2.000347)-4.600675***(1.192970)-1.596589(1.064097)-3.569271***(1.008680)-26.47789***(5.397682)-16.87858*(8.826699)AGDP0.043204***(0.006418)0.013543***(0.003639)0.006906**(0.003314)0.005105*(0.003086)0.138598***(0.017045)0.266712***(0.027695)AGDP2-4.33E-05***(7.88E-06)-1.68E-05***(4.49E-06)-1.03E-05**(4.01E-06)-7