中国环境零风险的影响因素研究——基于地区的视角

刘常青(郑州航空工业管理学院 会计学院，河南 郑州 450015)

一、导 论

1.中国环境零风险的定义

笔者曾经研究了项目融资的风险管理(Liu C.Q，2010)，其中一个重要的影响因素就是环境风险。环境风险通常是指地表水污染、土壤污染、空气污染、江河污染之类的现象。从结果上来说，环境风险包括两个方面：一方面是真实发生了影响人们生产生活的恶劣事故；另一方面没有发生影响人们生产生活的恶劣事故。前者我们称为真实风险，后者我们称为零风险。相应地，我们可以得到中国环境真实风险和中国环境零风险的概念。在本文中，我们要着重研究中国环境零风险，特别是促成中国环境零风险的主要因素。

2.研究目的

现有研究的重点在于环境风险的评价、预防措施以及应急反应技术等(Bengtsson G,To¨rneman N,2009)，通过检索没有发现关于环境零风险、中国环境零风险的专门研究，对于促成中国环境零风险主要因素的专门研究更是缺乏，因此我们的研究很有必要。因为我们的研究重点在于促成中国环境零风险的主要因素(或者说，阻止中国环境风险发生的主要因素)，所以我们很有必要对于现有研究中环境风险的预防措施进行一下梳理。现有研究重点在于对个别区域、省份或地区产生环境风险的预防研究，比如中国西部地区(谢丽霜，2009)、中国天津港(邵超峰，鞠美庭，2009)、中国山东省(Yuan X L,Kellett J,Ren L J,2008)等，通过检索我们没有发现关于任何一个国家，特别是关于中国环境风险防范措施的综合研究。基于上述原因，在本文中，我们决定对促成中国环境零风险的主要因素展开专门的、综合的研究(或者称为地区视角的研究)，以便于我们不仅能够把抽象的理论和方法应用于复杂多样的现实世界，更能够提供足够的对策建议。

3.本文的研究结构

根据我们的研究目的，本文主要从地区角度研究促成中国环境零风险的主要因素，具体研究这些因素的选择方法、选择结果，以及它们在促成中国环境零风险中的贡献和贡献排序。因此本文的构成如下：第一，变量设计以及数据来源；第二，因变量与自变量之间的相关关系；第三，回归分析以及主要因素的选择；第四，主要因素的贡献及其排序；第五，总结与建议。

二、变量设计以及数据来源

1.地区视角的定义

因为我们要从地区视角来研究促成中国环境零风险的主要因素，因此首先需要了解地区的分类。在这里，我们给中国现有的全部34个省、市、自治区以及港、澳、台地区，都赋予了编号。

2.因变量

中国环境零风险：以CZER表示。

3.自变量

(1)江苏：以js1表示；(2)北京：以bj2表示；(3)重庆：以cq3表示；(4)青海：以qh4表示；(5)福建：以fj5表示；(6)甘肃：以gs6表示；(7)广东：以gd7表示；(8)广西：以gx8表示；(9)贵州：以gz9表示；(10)海南：以hain10表示；(11)河北：以heb11表示；(12)黑龙江：以hlj12表示；(13)河南：以henan13表示；(14)湖北：以hub14表示；(15)内蒙古：以nmg15表示；(16)吉林：以jl16表示；(17)辽宁：以ln17表示；(18)宁夏：以nx18表示；(19)陕西：以shaanx19表示；(20)山东：以sd20表示；(21)上海：以shh21表示；(22)山西：以shanx22表示；(23)四川：以sc23表示；(24)天津：以tj24表示；(25)西藏：以xz25表示；(26)新疆：以xj26表示；(27)云南：以yn27表示；(28)浙江：以zj28表示；(29)台湾：以tw29表示；(30)澳门：以aom30表示；(31)香港：以xg31表示；(32)湖南：以hunan32表示；(33)安徽：以anh33表示；(34)江西：以jx34表示。

4.数据来源

我们主要借助于《南方周末》以及相关的资料，通过案例研究对2009年10月22日至2010年4月29日以及2011年5月12日至2011年8月25日的有关资料进行了收集。鉴于《南方周末》对于2010年5月6日至2011年5月7日期间缺乏相关的详细报道，所以本期间从略。为便于研究，我们以两月为一个单元将包含在内的两个期间进一步划分成六个期间。在每个研究期间内，有关变量的赋值如下。(1)我们为每个期间的CZER均赋值为1，以反映中国环境零风险的实际发生(或者说中国环境风险已经被成功预防)。(2)为了反映每个地区在促成中国环境零风险中的作用，如果该地区有利于促成中国环境零风险，我们为它赋值为1，否则赋值为0。

三、因变量与自变量之间的相关关系

从地区视角来考察中国环境零风险与相关自变量之间的相关关系，如表1所示。

表1 相关系数

注：对中国环境零风险没有任何影响的省级行政区域没有纳入我们的考察范围.

根据表1，中国环境零风险与所有的地区正相关。

四、回归分析以及主要因素的选择

1.基本回归模型

(1)

在上述地区视角的公式中，γ是常数，γk是回归系数，ζ是误差项。

2.地区视角的回归结果

(1)最终进入回归方程的地区

表2 进入回归方程的变量

注： a.Tolerance = .000 limits reached；b.Dependent Variable: CZER.

根据表2,最终进入回归方程的地区有：青海(qh4)、内蒙古(nmg15)、陕西(shaanx19)、上海(shh21)、浙江(zj28)以及江西(jx34)。

(2)得到地区视角回归方程以及相关变量之间的相关关系

表3 相关系数

注：a. Dependent Variable: CZER.

根据表3，可以得到地区视角的回归方程如下：

(2)

在上式中，中国环境零风险与包括青海(qh4)、内蒙古(nmg15)、陕西(shaanx19)、上海(shh21)、浙江(zj28)以及江西(jx34)在内的所有地区正相关。

3.主要因素的选择和分析

(1)主要因素的选择

根据上述回归方程，包括青海(qh4)、内蒙古(nmg15)、陕西(shaanx19)、上海(shh21)、浙江(zj28)以及江西(jx34)在内的六个地区最终进入了地区视角回归方程。这些地区确实需要我们进一步关注。

(2)主要因素的影响分析

根据上述分析，我们可以知道，在相关分析与回归分析中，绝大多数变量的影响是相似的。因为我们选择的主要是能够对中国环境零风险产生正向影响的案例，所以中国环境零风险与相关变量之间毫无疑问应该存在正的相关关系。原因在于，更多环境友好型技术的创新以及废物的高效处理等都可以导致中国环境零风险的实际发生(或者说可以有效阻止中国环境风险的发生)(Roberts L,Weale A,1991)。

五、主要因素的贡献及其排序

这里，我们主要采用主成分分析法来确定主要因素的贡献，并根据它们的贡献来对主要因素进行排序。

1.所获得变量进行因子分析的适当性

表4 地区视角的KMO and Bartlett检验

根据Kaiser-Meyer-Olkin指标的作者之一Kaiser的观点，只要KMO值大于0.5，就适于进行因子分析。表4的数据表明，KMO值大于0.5，所以适于进行因子分析。

2.主要因子的提取以及它们的贡献

根据表5，第一个因子的贡献是37.002%，第二个因子的贡献是25.586%，第三个因子的贡献是18.875%，第四个因子的贡献是8.364%，第五个因子的贡献是6.142%，第六个因子的贡献是4.031%。六个因子可以解释原变量方差的100%，因此我们可以选取这六个因子来反映原变量的所有方差。

表5 地区视角的全部方差解释

注：a.Extraction Method: Principal Component Analysis.

3.各主要因素的贡献及其排序

在对各主要因素按照贡献进行排序之前，我们应该首先来分析因子载荷矩阵(Component Matrix)以及旋转后的因子载荷矩阵(Rotated Component Matrix)。

表6 地区视角的因子载荷矩阵

注：a.Extraction Method: Principal Component Analysis,and 6 components extracted.

表7 地区视角的旋转后因子载荷矩阵HT6SS〗

注：a.Extraction Method: Principal Component Analysis,Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization,and Rotation converged in 6 iterations.

根据表6和表7，因子载荷矩阵可以反映各主要因素原始的载荷，旋转以后的因子载荷矩阵可以使得各主要因素载荷间的差异变得更加明显，更容易分辨。第一个因子(或者称为内蒙古因子)包括内蒙古(nmg15)，贡献了37.002%；第二个因子(或者称为江西因子)包括江西(jx34)，贡献了25.586%；第三个因子(或者称为上海因子)包括上海(shh21)，贡献了18.875%；第四个因子(或者称为青海因子)包括青海(qh4)，贡献了8.364%；第五个因子(或者称为浙江因子)包括浙江(zj28)，贡献了6.142%；第六个因子(或者称为陕西因子)包括陕西(shaanx19)，贡献了4.031%；上述所有六个因子的贡献为100%。

根据上述分析，我们进一步可以知道，各主要地区的贡献排序为：内蒙古(nmg15)、江西(jx34)、上海(shh21)、青海(qh4)、浙江(zj28)以及陕西(shaanx19)。

六、总结与建议

根据回归分析，我们知道，包括青海(qh4)、内蒙古(nmg15)、陕西(shaanx19)、上海(shh21)、浙江(zj28)以及江西(jx34)在内的六个地区是促成中国环境零风险的主要地区。根据因子分析，我们知道，包括内蒙古因子、江西因子、上海因子、青海因子、浙江因子以及陕西因子在内的六个因子是促成中国环境零风险的主要因子：内蒙古因子包括内蒙古(nmg15)，贡献了37.002%；江西因子包括江西(jx34)，贡献了25.586%；上海因子包括上海(shh21)，贡献了18.875%；青海因子包括青海(qh4)，贡献了8.364%；浙江因子包括浙江(zj28)，贡献了6.142%；陕西因子包括陕西(shaanx19)，贡献了4.031%。进一步可以知道，各主要地区的贡献排序为：内蒙古(nmg15)、江西(jx34)、上海(shh21)、青海(qh4)、浙江(zj28)以及陕西(shaanx19)。

根据上述分析，我们知道，中国环境零风险的形成主要取决于各个主要地区的正向作用，因此我们的相关建议如下：

第一，采取多种管理渠道和方式，比如充分发挥市场管理方式的作用(Shogren J,1998)、充分发挥公众参与管理的作用(Branch K M,Bradbury J A,2006)以及加强政府管理(Somers S,Svara J. H,2009)等，对于企业生产行为和人们生活行为相伴污染物的产出及排放继续加强监管。

第二，采取多种措施，比如减免税收、给予财政补贴等，对于企业生产行为、人们生活行为以及废物处理中的环境友好型技术的使用及其创新继续加大鼓励力度(Roberts L,Weale A,1991)。

第三，根据不同地区的特点采取针对性的管理。比如在内蒙古和青海要加强自然资源恶化的管理；在江西要加强食品质量和农业污染的管理；在上海和浙江要加强工业生产污染以及水资源污染的管理；在陕西要加强矿产资源的采掘、冶炼以及加工等方面的污染管理等。

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[10]刘常青.项目融资禁忌80例[M].北京：电子工业出版社，2010.