經濟增長與人均廢水排放關系

于劭鵬+喬世環

摘 要：根據2004-2013年中國31個省市有關數據，首先，分析了全局空間相關性，發現地區間人均廢水排放存在著空間自相關；然后，運用空間面板模型實證分析人均GDP增加對人均廢水排放的影響，以研究經濟增長是否加重了中國的排污負擔，研究結果表明，人均廢水排放與人均GDP之間呈現顯著的“倒U”型關系。

關鍵詞：空間相關性；人均廢水排放；經濟增長

中圖分類號：D9

文獻標識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.09.064

1 問題提出

近年來，我國經濟經歷了一個持續的高速增長階段，在經濟發展方面取得了巨大的成就，但是工業擴張和城市化也對環境造成了極大的浪費和破壞，同時也面臨著經濟高速增長與環境污染嚴重并存的問題。因此經濟發展對生態環境的影響是環境資源與生態經濟學研究的熱點。宋濤（2006）基于環境-收入的庫茲涅茨曲線關系假設，采用面板數據模型對1985-2004年我國29個省的環境指標與人均收入的關系進行實證研究，發現人均廢水排放量隨人均收入GDP的變化呈現單調上升的一次曲線。馬俊（2005）結合西部地區1995-2002年八年間環境與經濟的實際發展情況，得出工業廢水與人均GDP的擬合關系，工業廢水隨著西部人均GDP的增長而增長。

但研究發現，污染物的排放與經濟增長之間并不是簡單的線性關系。1991年，美國普林斯頓大學的Grossman和Krueger對66個國家和地區的14種空氣污染物（1979-1990年）和水污染物質（1977-1988年）的變動情況進行了研究。發現，大多數污染物的變動趨勢與人均國民收入的變動趨勢間呈倒U形關系，并于1995年提出環境庫茲涅茨曲線假說。一般意義上的EKC是指在經濟發展的初期，環境污染或環境破壞會隨經濟的增長而加重，當經濟發展到某一水平時環境污染程度達到最大，而后經濟繼續發展，環境污染程度卻隨之下降，環境質量逐漸變好，即污染物排放量與人均GDP之間的變化趨勢呈現出倒U形的曲線關系。如陳臘嬌（2006）通過選取浙江省1985～2004年經濟和廢水排放數據，通過分析經濟因子與廢水排放之間的相互關系，建立浙江省廢水排放的庫茲涅茨曲線模型。賈秀飛（2015）通過河北省工業廢水的排放量與人均GDP之間的關系的回歸研究，建立了人均廢水排放量與人均GDP的環境庫茲涅茨曲線模型。

縱觀現有發展，尚存以下方面需要完善。首先，根據“地理學第一定律”，空間上距離相近的兩個地區之間的經濟行為往往是相互關聯的，且兩地區越是接近，關聯性就越強。但是現有文獻往往只關注地區內部的相互作用，而忽視了地區間的聯系（李婧，2010）。其次，現有的研究大多關注工業廢水和經濟增長GDP指標間的關系，實際上，人均廢水總量與人均GDP之間的關系研究更能說明一些問題。最后現有的研究所選取的數據比較陳舊，無法對現在的經濟發展狀況給出合理的分析和預測，因此有必要對最新的數據做一次研究分析。

本文基于環境-收入的環境庫茲涅茨曲線，選取2004-2013年我國31個省人均廢水總量的環境指標面板數據，基于空間面板模型的總量判斷，比較研究人均廢水總量與人均GDP的關系。

2 關系假設、研究方法與變量選擇

2.1 經濟增長與污染物排放的關系假設

改革開放以來我國經濟經歷了一個持續的高速增長階段，我國經濟的高速增長是建立在過度的資源消耗和較為嚴重的工業污染基礎上的。在經濟發展起步階段隨著經濟的增長會導致環境質量的下降，污染排放量隨著經濟增長而增加，然而由于經濟的持續發展，人均收入的進一步提高有助于降低污染排放、改善環境質量。由此，提出關系假設：

排污負擔在初期隨著經濟增長而增加，超過某一臨界點后隨著經濟增長而下降，二者呈現“倒U”型曲線。

2.2 研究方法

2.2.1 空間相關性檢驗

判斷區域間的相互影響，特別是空間相關性關系，一般通過測算全局Morans I指數進行驗證，具體表示為：

2.2.2 空間面板模型構建

通過Morans I指數驗證確定了中國地區間人均廢水排放的空間相關性存在之后，應考慮構建空間面板模型對經濟增長與污染物排放之間的關系進行經驗研究，建立空間滯后面板模型和空間誤差模型。由于對數據進行對數化處理后不改變數據原有特征，并會減少異方差或使得時間序列變得平穩，因此本文在實證分析時采用的是各指標的自然對數。

其中，空間滯后面板模型為：

其中，對于第t期的第i地區而言，被解釋變量y代表人均廢水排放水平。解釋變量GDP代表經濟增長，用人均 GDP 來衡量，與總量指標相比，人均 GDP 更加能夠反映真實經濟發展水平。此外，X為控制變量，ρ代表空間變量系數，當ρ大于零時，表明相鄰空間對象的空間相互作用表現為“溢出效應”，反之，則表現為“負效應”，W為空間權重矩陣，反映因變量自身的空間趨勢。δ代表時間效應產生的隨機擾動，用以反映隨時間變化且沖擊所有地區人均廢水排放和人均GDP的擾動事件，如經濟周期，宏觀經濟政策等；u代表個體效應產生的隨機擾動，用以反映不隨時間變化且存在地區差異的擾動事件，如地方的環境治理政策等；ε代表隨機誤差項并服從正態分布。對于控制變量，選擇人均電力消費量（power）反映能源消費情況，人均進出口總額（i&e）反映經濟外向型程度，人均廢水治理設施本年運行費用（treatment）反映環境規制強度，人均專利授權數（pl）反映地區創新發展水平。

同時，設定空間誤差面板模型為：

除（3）式已定義變量外，λ代表殘差空間相關系數，表示回歸殘差之間空間相關性強度。

2.3 數據來源

本文將2004—2013年中國大陸31個省份作為樣本。人均廢水排放量和人均廢水治理設施本年運行費用數據由《中國環境統計年鑒》（2005—2014）整理計算而得，其他人均數據由《中國統計年鑒》（2005—2014）整理計算得到。為了消除了通貨膨脹的影響，以2004年為基期，人均GDP數據利用居民消費價格指數平減修正，地區進出口總額數據按照當年人民幣匯率平均價折算，再利用商品零售價格指數進行平減。此外，對人均專利授權數數據同比例增大100000倍，以保持數據的平穩性。

3 實證結果與分析

3.1 空間相關性檢驗的實證結果

通過Geoda軟件，實證得到的2004—2013年中國31個省份人均廢水排放全局Morans I指數，如表1所示。結果表明，中國省際人均廢水排放存在顯著的正向的空間相關性，即對于人均廢水排放較高的地區，往往存在一個或多個人均廢水排放較高的地區與其相鄰，同理，對于人均廢水排放較低的地區，至少存在著一個人均廢水排放較低的地區與其相鄰。在2010年之后空間相關性程度還有所增強。

3.2 人均GDP對人均廢水排放影響的實證結果

通過Stata軟件估計2004—2013年中國省際人均GDP對人均廢水排放的影響。首先，對于模型的選擇，需要考察兩個統計量：LM-error 和LM-Log，LM-Log用來檢驗空間滯后模型，LM-error用來檢驗空間誤差模型，二者均通過了顯著性檢驗。進一步比較Robust LM-error 和Robust LM-Log，統計結果顯示只有Robust LM-lag通過了顯著性檢驗，說明鄰近地區的人均廢水是影響某一地區人均廢水的主要因素，應該選擇空間滯后面板模型。其次，由于著重分析省際間人均GDP與人均廢水排放的關系，并非由此推知一個更大母體的一般規律，因此選擇固定效應模型應更為合理。為了便于比較，表2列出了傳統面板、空間滯后面板和空間誤差面板三種模型各自的估計結果。傳統面板模型的R-squared未能通過檢驗，而空間滯后個體效應模型和空間誤差時間效應模型均獲得了較好的擬合效果，但前者的似然值優于后者，因此本文著重針對空間滯后個體效應模型進行討論。

空間滯后個體效應模型得到的空間相關系數為0.2759，且在5%的顯著性水平上通過了顯著性檢驗，說明鄰近省份人均排放增長1%，將使得本省份人均廢水排放增長0.2759%，進一步印證了空間相關性的存在。對于人均GDP而言，其對人均廢水排放的影響一次項系數為正，二次項系數為負，且均在1%的水平上通過了顯著性檢驗，證明人均GDP與人均廢水排放之間存在“倒U”型曲線關系。也就是說，隨著人均GDP的增加，人均廢水排放量一開始是逐漸增加的，然而由于經濟的持續發展，人均收入的進一步提高有助于降低污染排放、改善環境質量，人均廢水排放可能出現隨人均GDP增加而下降的趨勢。模型結果還顯示，人均電力消費量、人均進出口總額也顯著影響人均廢水排放。

其中，人均電力消費量每增加1%人均廢水排放大約增加0.205%，人均進出口總額每增加1%人均廢水排放大約下降0.0249%。結果說明控制能源消耗，外向型經濟的發展是緩解中國排污負擔的有效途徑。此外，人均專利授權數和人均廢水治理設施運行費用對人均廢水排放不具有顯著影響，說明地區創新發展水平和環境規制力度的增加并未有效緩解中國面臨的減排壓力。

4 研究結論

本文運用Morans I指數對2004—2013年中國省際人均廢水排放的空間相關性進行了檢驗，并在此基礎上通過空間滯后個體效應模型實證研究了人均GDP增長對人均廢水排放的影響。研究得到如下發現：

第一，中國人均廢水排放存在較為顯著的省際空間溢出效應，在2010年之后空間相關性程度還有所增強。

第二，人均GDP對于人均廢水排放具有顯著影響，并呈現了“倒U”型曲線關系。改革開放以來我國經濟在快速發展的同時也導致了人均廢水的增加，但隨著經濟轉型各項舉措的落實和相關項目環境評價制度的開展，轉型各項舉措的落實和相關項目環境評價制度的開展，人均廢水排放隨經濟增長而增加的態勢將逐步得到改善。同時，能源消費量增加將加重中國人均廢水排放負擔，外向型經濟的發展將減少人均廢水排放，但地區創新發展水平和環境規制力度的增加并未有效緩解中國面臨的減排壓力。