貿易開放對中國水環境污染影響的實證研究

摘要：文章基于2004-2013年中國31個省市的面板數據，采用動態面板模型和差分GMM估計方法，分別選取化學需氧量排放和氨氮排放作為水環境污染的有機污染物和無機污染物的排放指標，對貿易開放的結構效應引致的中國水環境污染排放進行了實證研究。研究結果表明，經濟增長的規模和技術效應是影響水環境污染排放的主要因素，直接結構效應對中國水污染排放的影響不顯著，貿易開放的結構效應也在一定程度上加劇了中國水環境污染的排放。通過引入貿易開放的相關交叉項進一步對決定貿易結構效應的比較優勢來源進行識別，結果發現，對于中國水環境污染排放并不存在所謂的“污染天堂效應”和“要素稟賦效應”。貿易的結構效應會導致西部經濟欠發達地區的水污染排放降低，而對中東部經濟相對發達地區，貿易的結構效應會引致其水污染排放量的增大和排放強度的加劇。

關鍵詞：貿易開放；水環境污染；要素稟賦效應；污染天堂效應；動態面板數據

中圖分類號：F124.5 文獻標志碼：A 文章編號：10085831（2016）03006408

一、問題與文獻回顧

進入21世紀，中國經濟繼續快速增長，國內生產總值從2000年的99 214.6億元增加到了2012年的518 942.1億元。特別是加入世界貿易組織以后，中國的對外貿易飛速增長，從2001年到2012年的12年間，中國進出口貿易總額的名義值年均增長39.9%。伴隨著中國貿易開放度的提升，由貿易引致的環境問題逐漸得到了人們的重視[1-3]。以水污染情況為例，中國2001年到2012年的12年間，廢水排放總量增長了92.9%①。很多學者的研究證明，貿易開放與近年來中國的能源消耗和環境污染之間存在顯著關聯，而且，自由貿易加速了能源消耗和環境污染[4-5]。因此，貿易開放對環境污染在何種程度上產生了什么樣的影響，便成為學術界爭論的焦點，也必然是相關宏觀政策制定的重要依據。

早在20世紀70年代，就有學者認為，經濟增長將會受到自然資源和環境污染的約束而不能長期持續，人們必須降低經濟發展的速度，以保護賴以生存的環境[6]。然而這只是理論分析，并沒有得到實證的檢驗。直到20世紀90年代，全球環境監控系統（GEMS）為經濟增長和環境污染的關系的實證研究提供了數據基礎。Grossman和Krueger首次以SO2和煙塵的排放為例，指出了污染物與人均收入之間存在“倒U型”關系（即環境庫茲涅茨曲線），并將貿易開放納入模型之中，提出了貿易開放對環境污染影響的“規模效應”、“技術效應”和“結構效應”[7]。后來，Copeland和Taylor通過構建南北貿易模型，完善了貿易與環境關系的理論研究[8]。然而，關于貿易開放對環境污染的影響方向，迄今為止仍存在很大爭議。目前被大部分學者所支持的理論框架是由Antweiler等提出來的，認為當其他因素不變時，貿易自由化對環境的影響取決于國家的類型，并依賴于該國的比較優勢，即貿易自由化與污染排放之間并非單一的線性關系[9]。Antweiler等的理論框架包含了一個以比較優勢為理論基礎的“要素稟賦假說”，以及一個“污染天堂假說”（Pollution Havens），進而代表內生環境規制的人均收入水平和要素稟賦共同決定貿易模式。要素稟賦假說認為，貿易自由化會使資本要素相對豐裕的發達國家的環境惡化，而勞動要素相對豐裕的發展中國家的環境將會得到改善。污染天堂假說則認為，人均收入較低的發展中國家會具有相對寬松的環境政策，使得他們在污染密集型產業上具有比較優勢，而人均收入較高的發達國家的環境政策相對嚴格，在清潔產業上具有比較優勢，因此貿易開放將導致發展中國家成為污染密集型產業的避難所。

針對以上情況，國內學者也展開了大量貿易與環境問題的研究。包群和彭水軍利用1996-2000年中國省級面板數據研究了貿易開放對六類污染物排放的影響，發現針對不同的污染物排放，其影響方向和效果有所不同[10]。李鍇、齊紹洲利用中國1997-2008年30個省市的面板數據，考察了貿易開放與中國CO2排放之間的關系，發現在CO2排放方面，貿易開放對環境的影響是負面的[11]。彭水軍等基于2005-2010年中國251個地級市的面板數據，分析了貿易開放的結構效應對三類污染物排放的影響，并通過不同虛擬變量的引入，考察對于SO2和煙塵指標，同時存在貿易開放帶來的要素稟賦效應和污染天堂效應[12]。林伯強、鄒楚沅利用2000-2011年間的相關數據，實證研究了“世界—中國”和“東部—西部”兩種經濟活動轉移過程中的環境污染機制，并得出結論，東西部經濟轉移過程也會加速東西部的污染轉移過程[13]。張艷磊等采用農資生產企業的微觀數據，證實了中國農資產品出口存在“污染天堂效應”，為中國環境規制政策制定和農資產品出口關稅設計提供了參考依據[14]。

綜合已有文獻，在采用計量模型對中國貿易與環境問題的研究中，大部分使用靜態面板數據，且研究選取了不同類別的指標，缺乏針對性。本文在環境污染指標的選取中，只針對中國的水環境污染進行研究，并合理地選取水污染指標，以確保研究的針對性和有效性。同時，考慮到水環境污染物的排放具有動態變化的特征，本文放寬了模型靜態的假設，采用動態面板數據進行估計。模型通過采用合適的滯后項作為工具變量，有助于解決人均收入和貿易開放之間可能存在的內生性問題。最后，在基本模型驗證的基礎上，本文通過加入不同的虛擬變量與貿易開放度的交叉項，進一步對“污染天堂效應”和“資源稟賦效應”進行識別，驗證兩種假說在中國水環境污染情況中是否成立；另外通過加入地區虛擬變量的交叉項，本文也將考察中國東西部在貿易開放影響水環境污染方面的差別。

二、模型構建

（一）理論模型

本文的實證研究選取Copeland和Taylor[8]、Antweiler等[9]的分析框架。模型考慮小型的開放經濟體系，該體系所面臨的世界市場價格Pw是確定的。且僅有資本K和勞動L兩種要素，生產X和Y兩種最終產品。其中X在生產過程中產生污染，而Y則不產生。假定以產品Y為基準計價單位（Py=1），產品X的相對價格為P。由于貿易壁壘的存在，使得經濟體商品X的價格不同于世界價格Pw，且可以表示為：

在以上三個方程中，M表示式（6）中除lnO以外的其他控制變量，交叉項為lnO與各虛擬變量的乘積。根據污染天堂假說，通常收入水平越低的地區，其環境污染規制越寬松，也越可能成為污染密集型產業的“避難所”。故在式（7）中加入虛擬變量IDum（收入虛擬變量）來捕捉可能存在的污染天堂效應。而根據要素稟賦假說，資本密集程度高的地區往往具有更高的污染排放強度，貿易開放將使得資本勞動比率高的部門成為污染密集型產業，因此貿易會引致該地區的環境污染排放加重，故在式（8）中加入虛擬變量KLDum（資本密集程度虛擬變量）來捕捉可能存在的要素稟賦效應。另外，由于受地理因素和相關經濟政策的影響，中國東西部的貿易開放程度存在明顯差異，為了考察這種明顯存在的差異，在式（9）中引入虛擬變量ReDum（地區虛擬變量）來捕捉可能存在的區域異質性。

三、數據來源和變量選取

本文所使用的數據來自相關年份的《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》中分地區的省市級資料。具體樣本為中國31個省市（包括4個直轄市）2004-2013年10年間的面板數據。針對模型中不同的變量，本文結合具體情況和前人的研究選取了相應合理的指標，具體情況如下。

其一，水污染物排放指標lnP。水污染的來源主要有居民生活中排放的廢水（生活污水）和人類生產過程中排放的廢水（工業廢水）兩大類。從水污染的化學指標出發水污染指標根據其性質可以分為物理指標、化學指標和生物指標，考慮到指標獲取的難易程度和可監測的準確程度，本文只選取水污染的化學指標進行研究，而不考慮其物理指標和生物指標的污染狀況。，本文所選取的水污染物指標包括有機污染物指標和無機污染物指標兩種。水環境的有機污染主要來自碳水化合物、蛋白質、脂肪等物質，由于其種類繁雜，難以逐一定量，但上述有機物都有被氧化的共性，即在氧化分解中需要消耗大量的氧。所以本文選取化學需氧量（Chemical Oxygen Demand， COD）排放量及排放強度作為研究的有機污染物指標排放強度為單位GDP內的污染物排放量。。在水環境的無機污染中，污水中的氮為植物的營養物質，而過量的氨氮排放使天然水體中的藻類大量生長和繁殖，水體產生富營養化現象。所以本文選取氨氮排放量及排放強度作為研究的無機污染物指標。而本文所選取的兩類污染物指標可以涵蓋生活污水和工業廢水兩大污染來源，具有一定的針對性和代表性。

其二，人均收入lnI。根據環境庫茲涅茨曲線（EKC）假說，人均收入水平是影響污染物排放的重要控制變量。本文選取各省市的人均GDP作為代表人均收入的指標進行研究，并考察基本模型中一次項和二次項的估計系數，進一步驗證經濟增長的規模技術效應在中國水污染中的曲線軌跡。

其三，資本勞動比率lnKL。資本密集程度較高的部分往往污染程度也較高，因此資本勞動比率可以用來反映生產的結構效應對環境產生的影響。參照林伯強等人的做法[13]，本文用人均資本存量作為指標反映資本勞動比率的大小。人均資本存量用資本存量除以年末就業人數得到。其中各省市各年份的資本存量根據張軍等人的方法計算得出[20]。

其四，貿易豐裕度lnO。根據前人的研究，本文用各省市相關年份的進出口總額占其GDP的比重作為指標，代表其貿易豐裕度。由于貿易的原始數據單位為美元，本文采用相關年份的平均匯率將其轉化為人民幣再進行計算得出貿易豐裕度的大小。該控制變量用來衡量貿易開放對水環境影響的結構效應。

其五，虛擬變量。如前文指出，本文通過分別引入虛擬變量IDum和KLDum，在基本模型的基礎上將考察貿易開放的污染天堂效應和要素稟賦效應在中國水環境污染方面是否存在。其中IDum為收入虛擬變量，以人均收入水平為標準，其收入水平在中位數以上的省市取值為1，否則為0。KLDum為資本密集程度虛擬變量，以人均資本存量為標準，其水平在中位數以上的省市取值為1，否則為0。此外，ReDum為本文引入的地區虛擬變量，西部10個省市取值為1，其他省市為0西部10個省市包括：西北五省的陜西省、甘肅省、青海省、寧夏省和新疆維吾爾自治區以及西南五省市的重慶市、四川省、貴州省、云南省和西藏自治區。。

四、回歸結果分析

（一）基本模型估計結果

公式（6）用被解釋變量（污染排放）的一階滯后項表征動態面板的同時采用兩步估計法對模型結果進行估計。同時，為了解決模型可能存在的異方差問題，參數估計的標準誤采用穩健估計量。具體模型估計結果如表1所示。

從模型整體檢驗結果看，四個基本模型AR1統計量均在1%的水平上顯著，且AR2統計量均不顯著，說明模型擾動項的差分均存在一階自相關，但不存在二階自相關，故接受“擾動項無自相關”的假設，可以使用差分GMM模型。所有模型的Sargan統計量均顯著，無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設。

表1的估計結果顯示，四個基本模型的滯后一期的水污染指標均顯著為正，說明水污染的排放量和排放強度的調整確實是一個連續、動態的積累過程，進一步表明本文的動態模型設定形式是有效的。通過對EKC方程形式的估計可以發現，對于有機污染的化學需氧量排放和無機污染的氨氮排放（無論是排放量還是排放強度），人均收入的一次項系數均顯著為負，而二次項系數均顯著為正，說明人均收入和水污染排放之間呈現顯著的“U”形關系，即對于中國水污染排放，經濟增長的規模技術效應與“EKC假說”結論相反。四個基本模型中反映直接結構效應的資本勞動比率系數均不顯著，這可能是由于生活污水排放在整個水污染排放中所占比重較大，而導致反映生產結構效應的資本勞動比率對污染排放的影響不顯著。四個基本模型中反映貿易開放的結構效應的系數lnO均顯著為正，這表明貿易開放度提高加劇了中國水環境的污染排放。值得注意的是，這一結論與彭水軍等[12]在水污染排放中得出的結論截然相反。本文認為這可能是他們關于水污染的研究指標選取為廢水排放量和排放強度，而并非剝離出主要的有機污染物和無機污染物排放指標而導致的。

（二）污染天堂效應、要素稟賦效應和區域異質性檢驗

環境污染監管和要素稟賦共同決定一個經濟體的比較優勢。本部分通過引入貿易開放度的相關交叉項來識別決定中國水環境污染密集型產品貿易模式的比較優勢來源，即實證研究污染天堂效應和要素稟賦效應在中國水環境污染中是否存在，二者又是如何作用于貿易引致的結構效應，并就貿易開放對中國水環境影響可能存在的區域異質性進行檢驗。具體的模型是在基本模型的基礎上，采用公式（7）、（8）、（9）的形式進行驗證。模型估計結果如表2和表3所示。

在加入收入虛擬變量之后，無論是對于化學需氧量這一有機物排放指標還是氨氮這一無機物排放指標，交叉項回歸系數與lnO回歸系數相比均顯著增大，且彈性值增大為原來的10倍左右。說明與低收入地區相比，高收入地區的貿易開放會導致水環境污染排放的加劇，即對于中國水環境污染并不存在污染避風港效應。在加入資本勞動比虛擬變量之后，交叉項回歸系數與lnO回歸系數相比均顯著縮小。說明隨著貿易開放程度增加，資本勞動比較低地區的污染排放水平要高于資本勞動比較高的地區，即對于中國水環境污染也不存在要素稟賦效應。在加入地區虛擬變量之后，交叉項回歸系數顯著為負，說明對于中國西部經濟欠發達地區，貿易開放會降低其水污染排放，相反對于中東部經濟相對發達地區，貿易開放會增加其水污染排放。

五、結論與討論

本文基于2004-2013年10年間中國31個省市的面板數據，結合動態面板數據和差分GMM估計方法，實證研究了貿易開放引致的結構效應對中國水環境污染的影響。與已有文獻相比，本研究只針對中國水環境污染，選取化學需氧量和氨氮排放作為指標進行研究，另外，通過引入貿易開放的各種交叉項，進一步考察了中國水環境污染的“污染天堂效應”、“要素稟賦效應”以及可能存在的區域異質性。研究得到以下主要結論。

基本模型的回歸結果顯示，對于有機污染的化學需氧量排放指標和無機污染的氨氮排放指標，貿易開放的結構效應導致中國水環境污染排放顯著增加。從彈性值看，貿易開放引致的中國水環境污染排放小于經濟增長的規模和技術效應。這表明，經濟發展是導致中國水環境污染加劇的主要因素，而貿易開放的結構效應也會在一定程度上增加中國水污染的排放。另外，從環境庫茲涅茨曲線的驗證看，中國水環境污染隨經濟發展呈現“U”形軌跡，即在2004-2013年10年期間，中國水環境污染排放隨人均收入水平增加先減少后增加。

通過加入貿易開放的各種交差項識別決定中國貿易開放結構效應的比較優勢來源，本文研究進一步得出結論，對于有機污染的化學需氧量排放指標和無機污染的氨氮排放指標，中國貿易開放過程中并不存在所謂的“污染天堂效應”和“要素稟賦效應”。但值得注意的是，隨著資本要素積累和污染密集型產業的發展，中國越來越多的資本密集型產業將獲得比較優勢，進而污染密集型產品的出口增加，這也將加劇中國水環境污染的進一步惡化。因此，需要通過不斷完善中國水資源環境管理體系，實施最為嚴格的水污染監控管制，從而避免可能發生的貿易引致的中國水環境污染的進一步惡化。

最后，本文對中國水環境污染的指標選取為包括生活污水和工業廢水一起的化學污染指標。事實上，生活污水在整個水污染排放中占據了較大的比重，這也可能影響中國水污染“污染天堂效應”和“要素稟賦效應”的實證結果。在今后的研究中，進一步剝離出貿易開放分別對中國生活污水和工業廢水排放的影響將是一個值得深入研究的方向。

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Abstract： Based on the panel data of 31 provinces in China from 2004 to 2013， this article utilized dynamic panel model and differential GMM estimation and chose chemical oxygen demand （COD） and ammonia nitrogen （AN） to be the organic and inorganic pollutant indicators. It did empirical research on China’s water environment pollution discharge induced by the structure effect of trade openness. The research results show that the scale and technical effects of economic growth are the main effects influencing on water environment pollution discharge， and the direct structure effects of economic growth influencing on water environment pollution discharge is not significant. The structure effect of trade openness aggravates China’s water environment pollution discharge to a certain extent. By leading in relevant cross terms of trade openness， we can distinguish the source of comparative advantage determining structure effects of trade openness. It is found that there exist no pollution heaven effect and factor endowment effect on China’s water environment pollution. The structure effect of trade openness can lead to lower water pollution discharge in western part that is less developed， but can increase the water pollution discharge in the mideastern China.

Key words： trade openness； water environment pollution； factor endowment effect； pollution heaven effect； dynamic panel data

（責任編輯 傅旭東）