財政分權、產業結構與空氣污染

郭義琴

摘要：改革開放以來，中國式財政分權極大的推動了經濟增長，但污染與生態環境破壞問題加重。文章以2008年至2017年30個省市的人均SO2負擔強度、財政支出衡量的財政分權度、第三產業增加值占比等主要指標，通過建立面板數據模型來研究財政分權與產業結構對空氣污染的影響。結果表明財政分權加劇了空氣污染，而產業結構的升級有利于空氣質量的提高。

Abstract： Since the reform and opening up， fiscal decentralization to a large extent promotes economic development. However， pollution problem and environmental disruption have been intensified. Based on annual data from 2008 to 2017， this article establishes a Fisher-ADF model， and uses RE model to study the relationship between fiscal decentralization and industrial structure. The results show that air quality has a negative correlation with fiscal decentralization and the upgrading of industrial structure benefits air quality on the contrary.

關鍵詞：財政分權;空氣污染;隨機效應模型

Key words： fiscal decentralization;air pollution;RE model

中圖分類號：F812.2;X51 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2020）19-0068-02

0 ?引言

1994年分稅制改革之后，中央收入時常達到全國一般公共財政收的50%左右，地方收支差額不斷擴大，甚至部分地區的支出是差額的2倍，這種不平衡嚴重依賴中央的轉移支付。隨著產業結構持續調整，各省市第三產業占GDP比重趨于合理，但仍與發達國家有一定差距。據《2018年中國生態環境狀況公報》，2018年空氣污染超標率達64.2%。在產業結構持續調整的過程中，集約型經濟增長方式正在逐步替代粗放型，能耗低的產業不斷壯大，這有利于降低污染物排放量，2018年我國工業占GDP比重仍占到31.7%。相較于2008的48.6%，第三產業增加值的占比已經達到59.7%。所以在經濟新常態背景下，研究財政分權、產業結構與空氣污染的關系契合了生態文明建設的主題，符合綠色經濟發展理念。

1 ?文獻綜述

在學術界，財政分權與環境污染之間的關系主要分為兩種：一種觀點認為財政分權對環境質量起著非常明顯的積極作用。Sigman（2007）[1]考察了47個國家的水污染情況，認為提高財政分權不會加劇河流污染。國內學者段龍龍和劉秀偉（2016）[2]利用STIRPAT模型發現財政分權形成的地方政府之間的競爭不一定帶來空氣質量的惡化。另一種觀點認為財政分權與環境質量有明顯的反向關系。Barrett（1994）[3]的研究發現，政府之間通過放低環境標準形成惡性競爭的現象，在這種環境下，財政分權帶來了環境污染。劉琦（2013）[4]表明財政分權加劇污染排污量，經濟增長會惡化環境質量。

2 ?實證分析

2.1 模型建立

為了檢驗SO2污染與財政分權、產業結構之間的關系，文章以2008-2017年的年度數據為基礎使用Stata15軟件，所構建的面板模型表達式為：

其中，下標i和t分別表示省份和年份，以SO2污染強度ln_pi為被解釋變量，以財政分權ln_fdc、第三產業增加值占比ln_stru為核心解釋變量，以人均國民收入ln_pgdp、人口城市化ln_urban為控制變量，μit為隨機誤差項。這里將變量以對數的形式出現，是出于構建穩定序列的考慮，同時也能反映變量間的長期彈性關系。

2.2 多重共線性檢驗

在進行面板回歸分析之前，我們先利用stata15計算出各變量的方差膨脹因子值（VIF），來判斷變量間是否存在多重共線性問題。相較于標準值10，表3中模型的平均VIF值4，最大值7.03，證實不存在嚴重的多元共線性問題。

2.3 單整檢驗

ADF檢驗能有效判斷序列是否存在單位根，由于是我們是短面板數據，為避免產生偽回歸問題，我們選擇了Fisher檢驗，結果如表4。

變量ln_pi ln_fdc ln_stru ln_urban的水平量在1%的顯著水平下p值均接近于1，這說明這幾個變量都不具備平穩性的特征。dln_pi dln_fdc dln_stru dln_pgdp dln_urban分別代表相應變量的一階差分項，從表4可以看出它們的P值均接近于0.0000，故在1%的顯著水平下能拒絕原假設，認為變量ln_pi ln_fdc ln_stru ln_pgdp ?ln_urban均為一階單整序列，可以進行協整檢驗。