“一帶一路”下空氣污染物分布與經濟增長關系的空間統計分析

（浙江大學寧波理工學院商學院，寧波市，315100） 孫健凱 郝立亞 呂存健 黃天睿

1 引言

自2013年習近平總書記提出“一帶一路”戰略構想以來，中國為推動世界經濟一體化作出了突出的貢獻。隨著發展戰略目標的推進，沿線地區在“和平合作、互利共贏、開放包容、互學互鑒”的理念下，打造了合作、共贏、包容、均衡、普惠的區域經濟合作架構。“一帶一路”是指“絲綢之路經濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”。其中“絲綢之路經濟帶”沿線國內區域地域接壤，在省域經濟的共融發展的同時，經濟增長與環境之間的沖突更加復雜和多樣化，其中以空氣污染的影響最為深遠。伴隨著區域經濟的迅猛發展，相伴而生的是城鎮化的加速推進，而空氣質量的優劣情況與城鎮居民的身體健康和生活質量都有著緊密的影響，進一步阻礙區域經濟的長期穩步發展，不利于“一帶一路”戰略目標的實現。解決空氣污染與經濟發展矛盾的關鍵是理清“一帶一路”沿線區域空氣污染的分布狀況及其與經濟增長的關系，促使經濟增長的可持續綠色發展。

2 文獻綜述

關于空氣污染的空間聯動效應的研究方面，國外的研究開展的得較早，其中Koelemeijer分析了歐洲地區空氣顆粒物濃度在空間和時間上變化情況［1］。Maddison（2007）對歐洲國家空氣污染情況進行了分析，證實國家之間的空氣污染以及治理效果均 存 在 空 間 溢 出 效 應［2］。 Dimitriou 和Pavloskassomenos（2014）對羅馬PM2.5的來源和對空氣質量影響情況進行了研究，說明污染物具有潛在的外部溢出效應［3］。Hosseini等（2011）通過空間計量方法研究了1990年至2007年的亞洲各國的CO2和PM10的分布情況，結果表明這兩大污染物在被亞洲各國間存在著顯著的溢出效應［4］。Grossman和Krueger（1995）把“倒U型假說”引入到空氣污染與經濟發展的研究之中，其中環境污染水平與經濟增長呈現的“倒U型”，被稱之為環境庫茲涅茲曲線[5]。

關于中國空氣污染的空間聯動方面的研究，近年來國內外學者都給予了積極的關注，如Jessie等（2006）使用空間計量方法研究對外貿易、能源、交通對中國大氣污染的影響，并重點針對煙塵進行研究，由模型結果可知中國省域之間具有空間溢出效應[6]。Hao和Liu（2016）運用空間誤差空間滯后模型對PM2.5與經濟發展直接的關系進行分析，結果表明PM2.5與人均GDP之間的關系呈現倒U型，第二產業對城市PM2.5濃度具有顯著的正向影響［7］。趙慧娟（2016）基于我國30個省份2002～2014年的空間面板數據，分析出我國社會經濟因素對SO2排放量的影響關系［8］。王立平和陳俊（2016）通過構建極值邊界模型表明中國省域霧霾現象存在“穩健”的空間溢出效應［9］。馬麗梅和張曉（2014）建立空間計量模型，對中國各省的空氣污染現象的交互影響進行研究[10]。吳雪萍等（2018）研究2001～2014年我國30個省份的空氣污染的空間自相關性，采用空間杜賓滯后模型和半參數空間滯后模型實證檢驗經濟增長與空氣污染的非線性關系[11]。

而目前對“一帶一路”沿線區域的空氣污染分布情況的研究尚且較少，如丁鑫（2017）基于西北五省1993-2014年省級面板數據，檢驗全要素生產率與環境污染之間的關系[12]，本文基于“絲綢之路經濟帶”沿線12個省份(新疆、重慶、陜西、甘肅、寧夏、青海、內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、廣西、云南)從2007到2017年共11年的面板數據，在對省域空氣污染分布進行檢驗的基礎上，采用空間面板模型研究空氣污染物分布與經濟增長的空間相關關系。

3 省域空氣污染分布的空間效應檢驗

為驗證省域空氣污染分布的空間效應，需要對其空間自相關性進行檢驗。圖1為省域Moran’I指數分布圖，表1為對應的空間相關模式。可以看出，各省區污染排放強度存在空間正相關關系，也就是說具有相似污染排放強度的省區存在空間集聚現象，省域空氣污染排放強度表現為空間依賴性，污染排放強度較高的省區產生的空間溢出效應，對鄰近省區的污染排放有一定的影響。對應象限內的空間相關模式圖可以看出：位于第一象限的省區有7個（內蒙古，吉林，新疆，甘肅，寧夏，青海，陜西），表現為HH集聚；位于第三象限內的省區有2個（云南，廣西），表現為LL集聚；位于第二、四象限的省區有3個（黑龍江，重慶，遼寧），表現為LH集聚。位于二、四象限的省域同時存在空間依賴性和差異性。下面我們采用空間面板模型研究省域空氣污染物分布與經濟增長的空間相關關系。

圖1 省域Moran’I指數分布圖

表1 省域污染排放的空間相關模式

4 基于空間面板模型的分析

4.1 指標選取

1.被解釋變量。大氣污染物排放量代表了我國地區大氣污染排放水平高低，主意以二氧化硫排放量、氮氧化物排放量和煙粉塵排放量為大氣污染物排放的最主要來源。本文用AR來代表大氣污染物排放量。

2.被解釋變量。結合文獻中的研究情況，同時考慮數據的可得性、可分析性，本文選擇以下指標作為解釋變量。

國民生產總值(GDP)。一般指國民生產總值是一個國家（或地區）所有常住單位在一定時期（通常為一年）內收入初次分配的最終結果。

產業結構(IS)。一般情況下產業結構是指農業、工業和服務業在一國經濟結構中所占的比重，這里主要指工業在社會總產值當中所占的比例，

固定資產投資（I）。固定資產投資是以貨幣形式表現的、企業在一定時期內建造和購置固定資產的工作量以及與此有關的費用變化情況。

能源結構（ES）.能源結構是指在社會能源消耗總量中，煤炭能源占社會總能源消耗的百分比。

城鎮化率(UR)。城鎮化率是指一個地區城鎮常住人口占該地區常住總人口的比例。城鎮化水平是衡量一個國家或一個地區社會經濟發展水平的重要標志。

數據來源為中國統計年鑒和中國國家統計局網站。

4.2 空間面板模型設定

1.空間滯后面板模型（SAR）。空間滯后模型設定如下：

其中ρ為空間自相關系數，ω為基于queen鄰接的空間權重矩陣。

2 空間誤差模型（SEM）

其中λ為殘差相關系數，ω為基于queen鄰接的殘差權重矩陣

4.3 模型結果

得到了基于OLS、SAR和SEM三種面板模型的分析結果，相關分析結果如表2、表3所示：

結果顯示三個模型系數正負號一致，表明三種模型都證明了解釋變量作用的方向一致。其中空間面板模型均通過了相關空間計量檢驗，考慮到SAR模型和SEM模型R方更高，t檢驗情況更好，因此本文的計量模型應在SAR模型和SEM中進行選擇。此外由于模型中城鎮化率這一指標未能通過95%之下的t檢驗，故將該因素剔除之后重新分析SAR模型和SEM模型。

可以發現在剔除城鎮化率這一因素之后，SAR模型和SEM模型R方均有所上升，所有解釋變量均通過了t檢驗。根據空間計量模型的選擇原則，綜合考慮Log-L、AIC、SC值以及擬合優度，本文認為采用SAR模型較為合適。最終擬合模型表示為

4.4 實證結果及結論

第一，部分地區存在產業結構、工業結構較好，但污染程度仍然較高的現象，這與空氣污染的區域溢出作用相關，SAR模型結果顯示，鄰近地區的污染增加1%,本地區的污染就將增長0.55%。

第二，經濟每增長1%,空氣污染排放強度就將相應降低0.34%。這表明當前階段，我國“絲綢之路經濟帶”沿線省份的經濟增長對空氣污染的排放具有一定的抑制作用，也說明目前的經濟增長方式總體對環境具有正向作用。

表2 模型結果

第三，產業結構和空氣污染排放之間同樣存在正相關關系，其系數為0.4759，說明產業結構即工業制造業所占比例進一步提高空氣污染排放強度，具體原因可以歸結為部分東部和中部地區的產業轉移所導致的環境負擔加重。

第四，能源結構與大氣污染排放之間存在正向的關系，人均燃煤量的提高會促進該地區污染的增長，人均燃煤使用量每增長1%，該地區污染就將增長0.3405%。降低煤炭能源在能源消費中所占的比例，能有效降低空氣污染物的排放強度。

第五，固定投資的增長對于一帶一路沿線省份大氣污染的增長具有正相關關系，固定投資每增長1%，大氣污染物就增長約0.2296%。說明目前在“絲綢之路經濟帶”沿線省域的固定資產投資仍然對環境具有較重的負擔。

5 政策建議

通過運用空間面板模型，研究了“絲綢之路經濟帶”沿線省份空氣污染與經濟發展的關系。從研究結果可以看出，空氣污染存在空間溢出效應，部分地區存在較為明顯的污染區域傳輸情況。經濟增長總體對于空氣污染治理有著積極的作用，但產業結構、能源結構和固定資產投資的增長均對環境造成了一定的負擔，說明經濟增長的方式還需要進行積極轉變。根據分析的結果，本文提出如下政策建議：

第一，重視污染的生態空間管控。污染治理應注意污染的區域傳輸。部分地區存在工業產值比例下降、燃煤使用量下降，但大氣污染下降不明顯的情況，這種情況和大氣污染的區域傳輸有著密切的聯系

第二，從不同能耗產業的具體情況入手，逐漸淘汰“高能耗、高污染、低產值”的落后產能。淘汰落后產能，改善產業結構，引導產業向創新、協調、綠色方向發展。大力發展清潔能源，進一步提高清潔能源在總能源中所占比例。

第三，在當前階段，固定投資對于污染的增長沒有抑制作用。本文在東南沿海地區產業向內陸尤其是一帶一路沿線省份的過程中，不能全盤承接東南的部分高污染、低附加值、低技術水平制造業。對于東部地區的產業轉移，要拒絕其中高污染、高能耗、低技術含量企業。