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        經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的非線性效應(yīng)研究
        ——基于半?yún)?shù)空間模型的再檢驗(yàn)

        2022-04-08 08:03:10葉阿忠鄭航
        生態(tài)經(jīng)濟(jì) 2022年4期
        關(guān)鍵詞:省域環(huán)境質(zhì)量環(huán)境污染

        葉阿忠,鄭航

        (福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,福建 福州 350116)

        近幾年,中國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,然而,粗放式的發(fā)展模式加之各地方政府“重經(jīng)濟(jì)發(fā)展,輕環(huán)境保護(hù)”的發(fā)展觀和政績觀,導(dǎo)致中國整體環(huán)境質(zhì)量的不斷下降。經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)之間的協(xié)調(diào)問題愈發(fā)尖銳,引起了國家的高度重視。理清經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的內(nèi)在聯(lián)系,識別出環(huán)境污染的影響因素,對于我國制定和實(shí)施經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)政策、探索經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展的新型道路具有重要意義。

        1 文獻(xiàn)綜述

        在經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的影響方面,國內(nèi)外學(xué)者多基于環(huán)境庫茲涅茲曲線(EKC)假說展開研究[1-6]。其中,部分學(xué)者的研究結(jié)論證實(shí)了EKC曲線的適用性。Lindmark[7]、Giles & Mosk[8]研究表明CO2和CH4排放量與收入之間呈現(xiàn)倒“U”型曲線關(guān)系。許士春和何正霞[9]、 楊萬平和袁曉玲[10]通過對中國省域面板數(shù)據(jù)的研究得出經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間遵循倒“U”型曲線關(guān)系。然而,部分學(xué)者的研究結(jié)果表明EKC假說并非在任何情況下都成立。Kaufmann等[11]通過研究SO2排放量與收入之間的關(guān)系,得出二者呈正“U”型曲線關(guān)系,與EKC曲線相悖。肖彥等[12]通過擬合廣西工業(yè)污染和人均收入水平的EKC,結(jié)果表明二者同樣呈現(xiàn)正“U”型曲線關(guān)系。許廣月和宋德勇[13]、周茜[14]、李飛和莊宇[15]基于區(qū)域異質(zhì)性對EKC展開探討,結(jié)果表明我國東、中、西部地區(qū)EKC存在差異,更多表現(xiàn)為正“U”型曲線關(guān)系。進(jìn)一步地,F(xiàn)riedl & Getzner[16]研究表明CO2排放量與收入之間呈現(xiàn)出“N”型曲線關(guān)系。蘇偉和劉景雙[17]、李瑛珊[18]分別建立吉林省和廣東省工業(yè)三廢排放量與人均GDP之間的EKC模型,結(jié)果表明二者均呈現(xiàn)“N”型曲線關(guān)系。近年來,越來越多的研究表明空間因素對環(huán)境污染具有重要影響。Rupasingha等[19]基于空間模型探究美國縣級人均收入與空氣污染之間的關(guān)系,結(jié)果表明二者遵循EKC關(guān)系。馬麗梅和張曉[20]、邵帥等[21]、Hao & Liu[22]基于空間模型驗(yàn)證EKC假說在中國的適用性,結(jié)果表明二者分別呈現(xiàn)線性、正“U”型和倒“U”型曲線關(guān)系。

        綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者基于不同樣本及估計(jì)方法,對于EKC假說的研究結(jié)果不盡相同?,F(xiàn)有關(guān)于EKC假說的研究多基于參數(shù)計(jì)量模型展開,但參數(shù)模型設(shè)定具有較強(qiáng)的主觀性,大多學(xué)者通過引入經(jīng)濟(jì)增長的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)和三次項(xiàng)來分析其與環(huán)境污染的線性、倒“U”型和“N”型曲線關(guān)系,但這種處理方法存在較大局限性,未能識別二者可能存在的更為復(fù)雜的非線性關(guān)系,進(jìn)而使估計(jì)結(jié)果不夠穩(wěn)健,不足以準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的真實(shí)關(guān)系。有極少數(shù)研究者采用非參數(shù)方法對經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的非線性關(guān)系展開研究。符淼[23]采用非參數(shù)方法擬合我國工業(yè)污染的EKC。許發(fā)明等[24]采用非參數(shù)模型驗(yàn)證中國碳排放量的EKC假說,結(jié)果表明EKC呈現(xiàn)“N”型曲線形態(tài)。然而,非參數(shù)模型雖不必對經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)系做任何假定,但其估計(jì)的收斂速度較參數(shù)模型低,同樣存在一定的缺陷。為此,有必要引入半?yún)?shù)模型做進(jìn)一步探討。半?yún)?shù)模型綜合了參數(shù)模型和非參數(shù)模型的優(yōu)點(diǎn),將模型部分變量的關(guān)聯(lián)性研究置于非線性框架中,通過對變量間線性及非線性關(guān)系的準(zhǔn)確刻畫和描述,揭示變量間的內(nèi)在聯(lián)系規(guī)律。

        本文基于已有研究成果,主要進(jìn)行了如下改進(jìn):考慮到環(huán)境污染的空間自相關(guān)性[25-26]和其與經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(guān)系[23-24],在空間計(jì)量模型的基礎(chǔ)之上,將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平設(shè)為模型非參數(shù)項(xiàng),采用半?yún)?shù)空間計(jì)量模型估計(jì)經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的非線性影響,豐富了環(huán)境庫茲涅茲曲線假說的研究方法。

        2 環(huán)境污染的空間相關(guān)性分析

        2.1 環(huán)境污染的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

        本節(jié)通過測算全國31個(gè)省域(港澳臺地區(qū)除外)2009—2019年環(huán)境污染的空間自相關(guān)Moran’s I指數(shù)和對應(yīng)的散點(diǎn)圖來分析環(huán)境污染的空間依賴性。Moran’s I指數(shù)常用于檢驗(yàn)變量的空間自相關(guān)性,其取值范圍在-1到1之間。若Moran’s I值為正,表明變量具有空間正相關(guān)性,且相關(guān)度隨著Moran’s I值的增大而增大,反之為負(fù)相關(guān)。為對省域環(huán)境污染的空間相關(guān)性進(jìn)行系統(tǒng)考察,本文構(gòu)建了如下三種空間權(quán)重矩陣。

        (1)鄰接矩陣(W1):

        (2)地理距離矩陣(W2):

        其中,dij為兩省域地理中心位置之間的距離。

        (3)經(jīng)濟(jì)距離矩陣(W3):

        式中:Wij為樣本年間i省域人均GDP均值與j省域人均GDP均值絕對差值的倒數(shù)。

        已有研究多運(yùn)用工業(yè)污染指標(biāo)衡量中國省域環(huán)境污染水平[27-30]。本文選取中國31個(gè)省域(港澳臺地區(qū)除外)工業(yè)廢水、廢氣、二氧化硫、煙塵、粉塵和固體廢棄物排放量指標(biāo),運(yùn)用熵權(quán)法[31]構(gòu)建環(huán)境污染指數(shù)以衡量省域環(huán)境污染水平。由表1可知,依據(jù)三種權(quán)重矩陣計(jì)算得出的2009—2019年環(huán)境污染的Moran’s I指數(shù)均在10%或更低的顯著性水平下顯著為正,表明省域環(huán)境污染的空間相關(guān)性同時(shí)在地理空間關(guān)聯(lián)以及經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)特征上予以體現(xiàn),表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)性。

        表1 2009—2019年環(huán)境污染的Moran’s I指數(shù)表

        Moran散點(diǎn)圖可以分析各省域環(huán)境污染的集群特征。其中,落在第一象限和第三象限的省域具有正空間相關(guān)性,即環(huán)境質(zhì)量較好的省域被同是環(huán)境質(zhì)量較好的省域包圍,環(huán)境質(zhì)量較差的省域被同是環(huán)境質(zhì)量較差的省域包圍;落在第二象限和第四象限的省域具有負(fù)空間相關(guān)性,即環(huán)境污染嚴(yán)重的省域被環(huán)境質(zhì)量較好的省域包圍,環(huán)境污染輕微的省域被環(huán)境質(zhì)量較差的省域包圍。

        圖1為以鄰接矩陣作為權(quán)重矩陣求得的省域環(huán)境污染Moran散點(diǎn)圖,可知31個(gè)省域中大部分省域位于Moran散點(diǎn)圖的第一象限和第三象限。其中,2009年環(huán)境污染的Moran散點(diǎn)圖中位于第一象限和第三象限的省域分別達(dá)到12個(gè)和9個(gè),占比達(dá)到全部31個(gè)省域的67.7%;2019年位于第一象限和第三象限的省域分別達(dá)到14個(gè)和7個(gè),占比同樣達(dá)到全部31個(gè)省域的67.7%,表明我國省域環(huán)境污染存在顯著的空間相關(guān)性,環(huán)境污染程度相近的省域相互鄰近。

        2.2 環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)LISA分析

        Moran’s I指數(shù)多用于刻畫指標(biāo)在整體水平的空間相關(guān)性,LISA指標(biāo)則能從局部水平進(jìn)一步檢驗(yàn)指標(biāo)的集聚情況。由表2可知,我國省域環(huán)境污染在空間分布上形成了不同的集聚區(qū)域:第一個(gè)是以新疆、青海、四川為中心的低環(huán)境污染集聚區(qū);第二個(gè)是以福建、山東、河南為中心的高環(huán)境污染集聚區(qū);第三個(gè)是以北京、天津?yàn)橹行?,其自身污染程度較低,但周邊省份污染程度較高的集聚區(qū)。山東和河南作為我國的工業(yè)大省,其工業(yè)集聚程度較高,工業(yè)污染物排放量較大,可能存在較為嚴(yán)重的環(huán)境污染轉(zhuǎn)嫁問題;西部地區(qū)環(huán)境污染程度總體而言較低。由2009年和2019年環(huán)境污染的LISA集聚分布變化可知,低環(huán)境污染集聚區(qū)有由西部地區(qū)向中部地區(qū)擴(kuò)展的趨勢,同時(shí),高環(huán)境污染集聚區(qū)有由東部地區(qū)向中部地區(qū)擴(kuò)展的趨勢,我國環(huán)境污染程度整體呈現(xiàn)東高西低的分布特點(diǎn)。

        表2 我國省域環(huán)境污染的LISA集聚分布

        3 經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染影響的空間計(jì)量檢驗(yàn)

        3.1 模型設(shè)定

        我國31個(gè)省域的環(huán)境污染存在顯著的“集群”特 征[32-33],而同樣具有空間集群性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則增加了環(huán)境污染的空間依賴性,因而應(yīng)采用考慮空間因素的空間計(jì)量模型分析經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的相關(guān)性。本文基于環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說,建立如下空間計(jì)量模型:

        式(4)為包含了各種空間效應(yīng)的一般嵌套模型。其中,Pit表示第i個(gè)省份第t年的環(huán)境污染指數(shù);Xit為影響環(huán)境污染的相關(guān)變量,包括產(chǎn)出水平(GDP)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(S)、技術(shù)進(jìn)步(K/L)和環(huán)保意識(INVEST);Wij為空間權(quán)重矩陣;ρ和φ分別為空間回歸系數(shù)和空間誤差系數(shù);εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。

        省域環(huán)境污染空間依賴關(guān)系的產(chǎn)生源于三類不同的空間交互效應(yīng):若ρ=0、θ=0、φ≠0,則式(4)為空間誤差模型(SEM),代表不同省域誤差項(xiàng)間的交互效應(yīng);若ρ≠0、θ=0、φ=0,則式(4)為空間自回歸模型(SAR),代表不同省域被解釋變量間的內(nèi)生交互效應(yīng);若ρ≠0、θ≠0、φ=0,則式(4)為空間杜賓模型(SDM),其綜合考慮了不同省域解釋變量和被解釋變量的空間滯后因素。

        3.2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說明

        本文選取2009—2019年全國31個(gè)省域作為樣本,并選取如下指標(biāo)作為研究變量,數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和各省份歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。

        環(huán)境污染指數(shù)(P):選取中國31個(gè)省域工業(yè)六廢指標(biāo),運(yùn)用熵權(quán)法[32]構(gòu)建環(huán)境污染指數(shù)以衡量省域環(huán)境污染水平。環(huán)境污染指數(shù)越高,表明環(huán)境質(zhì)量越差。

        產(chǎn)出水平(GDP):EKC假說認(rèn)為環(huán)境問題與經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)[34]。同時(shí),已有研究表明對于不同國家或地區(qū)以及不同的污染物而言,環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系并非完全符合倒“U”型曲線假說[16-18],而工業(yè)化程度較深的國家EKC會(huì)呈現(xiàn)較明顯的三次曲線形式[35]。因此,通過在空間模型中引入GDP的一次方項(xiàng)、二次方項(xiàng)和三次方項(xiàng)以考察環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。本文使用各省域地區(qū)生產(chǎn)總值反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并進(jìn)行GDP平減修正。

        除經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平外,本文還增加以下控制變量以減少因?yàn)樽兞窟z漏所引致的估計(jì)結(jié)果的偏差。

        (1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(S):產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于環(huán)境污染有著明顯影響。一方面,中國目前處于工業(yè)驅(qū)動(dòng)階段,環(huán)境污染物的排放大都來自工業(yè)企業(yè),工業(yè)化的提升往往意味著更多污染物的排放。另一方面,我國正逐步探索工業(yè)化與環(huán)境改善協(xié)調(diào)發(fā)展的新型工業(yè)化道路,工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸由粗放型增長向集約型增長轉(zhuǎn)變,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級,以期找到環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)增長的平衡點(diǎn)。本文采用第二產(chǎn)業(yè)GDP占比衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。

        (2)技術(shù)進(jìn)步(K/L):技術(shù)水平的提高通過資本勞動(dòng)比(人均資本存量)進(jìn)行衡量。一方面,人均資本存量的提高通常對應(yīng)著技術(shù)效率的提升,進(jìn)而提高清潔能源的開發(fā)和利用效率,減少污染物的排放量[36-37];另一方面,人均資本存量的提高也體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)高級化轉(zhuǎn)型的趨勢,即由勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)逐漸向資本、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型[38-39], 產(chǎn)品也逐漸由高能耗產(chǎn)品向低能耗、低污染的清潔產(chǎn)品轉(zhuǎn)型,進(jìn)而減少對于環(huán)境的污染程度[40-42]。本文采用資本勞動(dòng)比(人均資本存量)來衡量技術(shù)進(jìn)步,其中物質(zhì)資本存量采用永續(xù)盤存法計(jì)算[43],以2009年為基期,經(jīng)濟(jì)折舊率為9.6%,勞動(dòng)力投入量用各地區(qū)年末就業(yè)人數(shù)來衡量。

        (3)環(huán)保意識(INVEST):環(huán)保意識主要通過地方政府對于環(huán)境治理的投入資金體現(xiàn)。隨著國家對于環(huán)保問題的愈加重視,各省域政府對于環(huán)境保護(hù)的投入也逐年增加,以期通過加大環(huán)境保護(hù)相關(guān)投資來改善環(huán)境質(zhì)量。本文采用省域環(huán)保投資總額年度數(shù)據(jù)來衡量環(huán)保意識并進(jìn)行GDP平減修正。

        3.3 經(jīng)濟(jì)增長對省域環(huán)境污染影響的空間計(jì)量檢驗(yàn)

        表3為在三種空間權(quán)重矩陣下SEM、SAR和SDM模型的回歸結(jié)果。其中,三種模型的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果均在5%的顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè),故采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

        由表3可知,空間回歸系數(shù)ρ和空間誤差系數(shù)λ均顯著為正,說明省域環(huán)境污染存在顯著的空間正相關(guān)性,具有局部俱樂部集群現(xiàn)象,這也驗(yàn)證了采用空間計(jì)量模型的必要性。其中,經(jīng)濟(jì)增長一次項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為正,二次方項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為負(fù),三次方項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為正,表明經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間并非符合環(huán)境庫茲涅茲曲線假說中的倒“U”型曲線關(guān)系,而是呈現(xiàn)“N”型曲線關(guān)系,即環(huán)境污染狀況隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高呈現(xiàn)出“惡化—改善—惡化”的發(fā)展趨勢。

        表3 經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的空間計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果

        產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的估計(jì)系數(shù)為負(fù),即我國第二產(chǎn)業(yè)占比提高有利于環(huán)境質(zhì)量的改善。究其原因,近幾年我國生產(chǎn)結(jié)構(gòu)及生產(chǎn)方式積極調(diào)整轉(zhuǎn)型,體現(xiàn)為生產(chǎn)企業(yè)由勞動(dòng)密集型向資本、技術(shù)密集型轉(zhuǎn)型,生產(chǎn)方式由粗放式向集約式轉(zhuǎn)型,生產(chǎn)產(chǎn)品由污染產(chǎn)品向清潔產(chǎn)品轉(zhuǎn)型,環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的新型工業(yè)化道路已初見成效。技術(shù)進(jìn)步的估計(jì)系數(shù)為負(fù),表明技術(shù)水平的提高對于環(huán)境污染具有改善作用。環(huán)保意識的估計(jì)系數(shù)為負(fù),即對于環(huán)境污染治理的資金投入對于環(huán)境質(zhì)量的惡化起到了一定的遏制作用。究其原因,第一,近幾年我國各省域?qū)τ谖廴局卫淼耐顿Y相較于往年有了較大的提升,環(huán)保資金的不斷投入遏制了環(huán)境污染的加劇。第二,各省域吸取往年經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),保證了環(huán)保資金投入的持續(xù)性和穩(wěn)定性,避免環(huán)境污染治理的投機(jī)行為。第三,各省域致力于清潔生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)與投入使用,減少了工業(yè)污染物的排放。

        進(jìn)一步考察解釋變量的空間滯后因素對于環(huán)境污染的影響,可知經(jīng)濟(jì)增長的空間滯后項(xiàng)對于環(huán)境污染的影響只在權(quán)重矩陣為經(jīng)濟(jì)距離矩陣時(shí)顯著,技術(shù)進(jìn)步與環(huán)保意識的空間滯后項(xiàng)對于環(huán)境污染的影響只在權(quán)重矩陣為鄰接矩陣和地理距離矩陣時(shí)顯著,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間滯后項(xiàng)均不顯著。表明鄰近省域經(jīng)濟(jì)增長對于本省域環(huán)境污染的影響能通過經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)特征予以體現(xiàn),而鄰近省域技術(shù)進(jìn)步與環(huán)保意識對于本省域環(huán)境污染的影響則能通過地理空間關(guān)聯(lián)特征予以體現(xiàn)。鄰近省域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于本省域環(huán)境污染幾乎沒有影響。

        3.4 經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染影響的非線性空間計(jì)量檢驗(yàn)

        3.4.1 模型建立

        在上述參數(shù)模型中,經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的“N”型曲線關(guān)系已經(jīng)得到初步驗(yàn)證。然而,參數(shù)模型估計(jì)需要預(yù)先假設(shè)模型形式且滿足較為嚴(yán)格的前提假設(shè),可能導(dǎo)致模型設(shè)定的偏差,因此,有必要引入半?yún)?shù)模型進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。由前文可知,空間滯后模型無論是單一變量的顯著性程度還是整體擬合效果均優(yōu)于其他兩類模型,故本節(jié)結(jié)合空間滯后模型和半?yún)?shù)模型,構(gòu)建半?yún)?shù)空間滯后模型分析經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的非線性關(guān)系。

        根據(jù)式(1)可知,掘進(jìn)機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)已知,只要確定α、β和d,就可以得出截割頭中心在機(jī)身坐標(biāo)系中的位置。通過油缸行程計(jì)算α和β,需要根據(jù)掘進(jìn)結(jié)構(gòu)建立截割臂升降角度α與截割臂升降油缸行程關(guān)系模型,以及截割臂回轉(zhuǎn)角度β與水平回轉(zhuǎn)油缸行程關(guān)系模型,它們關(guān)系模型如下:

        設(shè)半?yún)?shù)空間滯后模型的方程為:

        式中:G(lnGDPit)為未知非參數(shù)函數(shù),其余變量與式(4)相同。

        3.4.2 模型估計(jì)

        半?yún)?shù)空間滯后模型估計(jì)方法:

        式中:G(lnGDPit)為非參數(shù)部分,GDPit表示經(jīng)濟(jì)發(fā) 展 水 平;Pit、Sit、(K/L)it和lnINVESTit分 別 表 示 環(huán)境污染指數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步和環(huán)保意識。若E[G(lnGDPit)]≠0,則可將其歸入αi,所以,不妨設(shè)E[G(lnGDPit)]=0。

        模型(6)的參數(shù)分量αi、ρ、β1、β2、β3和非參數(shù)分量G(lnGDPit)的估計(jì)方法如下:

        先假定參數(shù)αi、ρ、β1、β2、β3已知,則由模型(6)可得:

        于是,得到非參數(shù)分量G(·)的初步估計(jì):it|lnGDPit)和E(lnINVESTit|lnGDPit)的局部線性估計(jì)。

        將模型(6)中非參數(shù)分量用其初步估計(jì)替代,得到消除αi的參數(shù)模型:

        再利用最小二乘估計(jì)得到參數(shù)ρ、β1、β2、β3的估計(jì)。由E[G(lnGDPit)]=0得到αi的估計(jì):

        3.4.3 模型估計(jì)結(jié)果

        表4為半?yún)?shù)空間滯后模型估計(jì)結(jié)果,其中,lnGDP代表的是非參數(shù)項(xiàng),其對環(huán)境污染的影響主要通過偏導(dǎo)數(shù)圖體現(xiàn)。圖2為環(huán)境污染對經(jīng)濟(jì)增長的偏導(dǎo)數(shù)估計(jì)結(jié)果,其中,橫軸為經(jīng)濟(jì)增長,縱坐標(biāo)為經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的邊際效應(yīng) ,即GDP每提高1%引起環(huán)境質(zhì)量惡化的增量。圖2表明,經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間具有明顯的非線性關(guān)系,且存在3個(gè)拐點(diǎn),分別為17.3、19.1和20.2,即3 260.6億元、19 725.3億元和59 258.2億元。當(dāng)產(chǎn)出水平低于3 260.6億元時(shí),經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量具有負(fù)向影響,且負(fù)向影響隨著產(chǎn)出水平的提高而逐漸減弱;當(dāng)產(chǎn)出水平超過3 260.6億元時(shí),經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量的影響由惡化轉(zhuǎn)為改善;當(dāng)產(chǎn)出水平達(dá)到19 725.3億元時(shí),經(jīng)濟(jì)增長再次導(dǎo)致了環(huán)境質(zhì)量的惡化;最后,當(dāng)產(chǎn)出水平超過59 258.2億元時(shí),經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長對于環(huán)境質(zhì)量具有改善作用,且改善作用逐漸增強(qiáng)。由此可見,經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量的影響并非完全呈現(xiàn)“N”型曲線關(guān)系,而是表現(xiàn)出對環(huán)境質(zhì)量由“惡化—改善—惡化—改善”的“M”型曲線關(guān)系,“N”型曲線包含在“M”型曲線當(dāng)中,體現(xiàn)為“M”型曲線的一部分。究其原因,經(jīng)濟(jì)增長對于環(huán)境質(zhì)量的影響主要體現(xiàn)為規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。其中,經(jīng)濟(jì)增長帶來的產(chǎn)出規(guī)模增大、產(chǎn)出水平提高,導(dǎo)致能源消耗和環(huán)境污染物排放量的急劇增加,惡化了整體環(huán)境質(zhì)量;同時(shí),隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高,我國積極促進(jìn)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)及生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型,逐步走上環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的新型工業(yè)化道路;技術(shù)效應(yīng)則體現(xiàn)在清潔生產(chǎn)及排放技術(shù)的普及和使用。經(jīng)濟(jì)增長對于環(huán)境質(zhì)量的影響主要取決于不同發(fā)展階段三種效應(yīng)的相對影響程度,當(dāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)時(shí),經(jīng)濟(jì)增長對于環(huán)境質(zhì)量表現(xiàn)出改善作用,當(dāng)規(guī)模效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位時(shí),經(jīng)濟(jì)增長對于環(huán)境質(zhì)量表現(xiàn)出惡化作用。因而,經(jīng)濟(jì)增長對于環(huán)境污染的影響表現(xiàn)出“震蕩”關(guān)系。其余控制變量中,產(chǎn)業(yè)占比、技術(shù)進(jìn)步和環(huán)保投入的提高改善了省域環(huán)境質(zhì)量,這與參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果一致。

        表4 經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的半?yún)?shù)空間計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果

        圖2 不同權(quán)重下環(huán)境污染對經(jīng)濟(jì)增長的偏導(dǎo)圖

        3.4.4 拐點(diǎn)分析

        進(jìn)一步地,以2009年和2019年省域GDP年度數(shù)據(jù)為例,按環(huán)境曲線拐點(diǎn)將31個(gè)省域劃分為四類,分析省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對于環(huán)境質(zhì)量影響的時(shí)空差異,具體分類情況如表5所示。其中,2009年處于第一區(qū)間的省域達(dá)到6個(gè),處于第二區(qū)間的省域達(dá)到21個(gè),處于第三區(qū)間的省域達(dá)到4個(gè),沒有省域處于第四區(qū)間;2019年處于第一至第四區(qū)間的省域分別有3個(gè)、13個(gè)、12個(gè)和3個(gè)。可見,2009年我國31個(gè)省域中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平絕大部分位于第二區(qū)間內(nèi),表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量的改善作用,也有部分省域位于第一和第三區(qū)間,表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量的惡化作用;暫沒有省域達(dá)到第四區(qū)間水平。2019年,位于第一至第四區(qū)間的省域與2009年相比分別減少了3個(gè)、減少了8個(gè)、增加了8個(gè)、增加了3個(gè)。其中江蘇、山東、廣東3個(gè)省份達(dá)到了第四區(qū)間水平,表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量的持續(xù)改善作用??傮w而言,目前我國31個(gè)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位于第二、第三區(qū)間居多,較少省域達(dá)到第四區(qū)間水平,經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量的影響表現(xiàn)出區(qū)域異質(zhì)性。

        表5 省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對環(huán)境質(zhì)量影響的時(shí)空差異

        4 穩(wěn)健性分析

        為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗(yàn):(1)基于人均GDP指標(biāo)的EKC曲線再檢驗(yàn)。選取人均GDP指標(biāo)衡量省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,運(yùn)用半?yún)?shù)空間滯后模型進(jìn)行估計(jì)。(2)基于不同環(huán)境污染類型的EKC曲線再檢驗(yàn)。選取農(nóng)業(yè)氨、氮和磷排放量指標(biāo)以及城鎮(zhèn)廢水、廢氣和生活垃圾排放量指標(biāo),運(yùn)用熵權(quán)法分別構(gòu)建農(nóng)業(yè)及生活污染指數(shù),分析經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)業(yè)和生活污染之間的非線性關(guān)系。由于篇幅所限,只展示三種空間權(quán)重矩陣下工業(yè)污染對人均GDP的偏導(dǎo)數(shù)估計(jì)結(jié)果。由表6、表7及圖3可知,不同類型的環(huán)境污染依然存在明顯的正空間效應(yīng),經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間依然呈現(xiàn)震蕩的“M”型曲線關(guān)系。其余控制變量估計(jì)結(jié)果與前文基本一致。

        圖3 不同權(quán)重下工業(yè)污染對人均GDP的偏導(dǎo)圖

        表6 基于總量GDP指標(biāo)的不同環(huán)境污染類型EKC曲線檢驗(yàn)

        表7 基于人均GDP指標(biāo)的不同環(huán)境污染類型EKC曲線檢驗(yàn)

        5 結(jié)論與政策建議

        本文考慮省域環(huán)境污染的空間自相關(guān)性,結(jié)合空間計(jì)量模型和半?yún)?shù)模型,分析省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對環(huán)境污染的影響,具體結(jié)論和政策建議如下:

        我國31個(gè)省域環(huán)境污染表現(xiàn)出顯著的空間集聚性,環(huán)境污染程度相近的省域相互鄰近。可見,各省域所處地理位置及其鄰接省域均會(huì)對本省環(huán)境污染產(chǎn)生影響?;诖?,各省政府應(yīng)加強(qiáng)區(qū)域間的相互合作,建立區(qū)域環(huán)境保護(hù)聯(lián)動(dòng)機(jī)制,環(huán)境污染程度較低的省域應(yīng)充分發(fā)揮環(huán)保政策的“溢出效應(yīng)”,帶動(dòng)周邊省域環(huán)保工作的開展。同時(shí),各省域應(yīng)合理運(yùn)用“排污權(quán)交易”制度,達(dá)到減少排污量、保護(hù)環(huán)境的目的。

        我國省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境污染之間的關(guān)系并非完全符合EKC假說,而是存在更為復(fù)雜的震蕩關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長對于省域環(huán)境質(zhì)量的影響隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高呈現(xiàn)“惡化—改善—惡化—改善”的“M”型曲線關(guān)系,拐點(diǎn)分別為3 260.6億元、19 725.3億元和59 258.2億元。目前我國31個(gè)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位于第二、第三區(qū)間居多,較少省域達(dá)到第四區(qū)間水平,經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境質(zhì)量的影響表現(xiàn)出區(qū)域異質(zhì)性。因此,地方政府在制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)政策時(shí)應(yīng)充分考慮自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,結(jié)合地區(qū)發(fā)展和環(huán)境污染狀況給予相應(yīng)的資金投入和政策扶持,避免環(huán)保政策的千篇一律。

        我國省域環(huán)境污染狀況不僅受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,同時(shí)還與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步和環(huán)保意識相關(guān)。總體而言,我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對環(huán)境污染具有負(fù)向影響,即隨著第二產(chǎn)業(yè)比重的不斷上升,環(huán)境質(zhì)量將會(huì)得到改善。技術(shù)水平的提高對于環(huán)境污染的加劇具有一定的遏制作用。環(huán)保意識的提高對于環(huán)境質(zhì)量具有改善作用,各省域?qū)τ诃h(huán)保的投入達(dá)到了一定的預(yù)期效果。因此,加速推進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、加快實(shí)現(xiàn)清潔能源生產(chǎn)和使用技術(shù)的普及、保持并加大環(huán)保投資力度,將有利于改善我國的環(huán)境污染問題。

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