大气污染与经济增长脱钩关系及影响因素研究

赵 鑫

(福建师范大学 经济学院，福建 福州 350000)

一、引言

高投入高消耗的粗放型发展模式,使得中国在成为世界上最大能源消费国的同时,也成为大气污染物和温室气体排放大国[1]。根据《2017年全球能源架构绩效指数报告》显示,中国能源效率利用水平与发达国家相比存在较大差距,具体表现为能源架构绩效指数在127个国家中排名第95,CO2排放量约占世界排放总量的30%[2].可见,虽然改革开放以来中国经济建设取得瞩目成就,但随着工业化和城市化进程的不断推进,急剧恶化的生态环境形势已成为限制中国经济高质量发展的“硬约束”。

二、文献回顾

脱钩理论最早由经济合作与发展组织(OECD)提出,是一种形容阻断经济增长与资源消耗或环境污染之间联系的基本理论[3]。目前,脱钩理论被广泛应用于环境领域[4-5]、能源领域[6]及建设用地领域[7]等。在资源环境领域,经济增长与环境污染之间的脱钩关系,则是指环境污染水平随经济水平提高而降低。近些年,学者对污染物排放与经济增长脱钩关系的研究逐渐增多,以碳排放与经济增长的脱钩关系研究为主,包括国家、区域和行业等层面。车亮亮等[8]、孙叶飞[9]等分别运用脱钩理论模型、Kaya恒等式和LMDI因素分解法等,从国家层面分析中国煤炭消费与经济增长的脱钩关系,发现大部分地区的煤炭消费、煤炭利用效率与经济增长已由绝对挂钩状态转变为绝对脱钩状态,能源强度和经济发展是影响GDP与碳排放脱钩的主要驱动因素;齐绍洲等[10]、盖美等[11]、张成等[12]、杨嵘等[13]分别从区域层面分析经济增长与碳排放之间的脱钩关系,发现经济高速增长是导致碳排放增加的重要因素,但随着经济结构的调整、能源结构的优化、能源利用效率的提高等,能够有效抑制碳排放效率提升；胡颖等[14]、冯博等[15]、王君华等[16]、田云等[17]分别从建筑业、工业、农业角度分析经济增长与碳排放之间的脱钩关系,发现近年来各行业碳减排均取得一定成效。

自Anselin针对空间因素对环境经济问题的影响进行研究以来,空间计量方法被广泛应用到诸如大气污染等领域[18]。Rupasingha等最先将空间计量方法运用到环境经济的实证分析中,发现空间变量的引入可以大大提高模型的精确度[19]。现阶段,空气污染溢出效应成为研究的热点。Poon等以二氧化硫和烟尘为研究对象分析中国大气污染问题,发现中国省域之间确实存在空间效应[20];许和连等[21]、聂飞等[22]发现环境污染存在空间影响;刘华军等运用省际面板数据进行实证分析,发现环境污染存在空间依赖性[23];马丽梅等采用空间计量方法,发现PM10具有空间相关性[24]。

综上所述,不同学者针对大气污染排放的研究并未有统一的结论。但总体而言,对全国范围内大气污染物排放的脱钩效应进行研究的文献相对较少,且已有的研究多集中在碳排放影响因素方面。事实上,二氧化硫也是大气的主要污染物之一。因此,本文试图综合运用空间计量方法及脱钩理论模型对大气污染物二氧化硫的脱钩效应及影响因素进行探究,以期与已有研究成果相互验证,为中国经济高质量发展提出有效建议。

三、模型与变量

(一)脱钩理论模型

本文基于Tapio[25]脱钩理论模型,建立大气污染物排放与经济增长之间的脱钩关系模型,如式(1),将脱钩类型分为8个类别,划分标准见图1。

图1 Tapio脱钩状态分类

其中,当ΔY>0时,强脱钩为最佳状态,此时随着人均GDP的不断增长,二氧化硫排放呈现下降趋势,即具有强脱钩效应;扩张负脱钩为最差状态,因为此时人均GDP增长缓慢，而二氧化硫排放大幅提升;其余状态为最佳向最差的逐步过渡。同理,当ΔY<0时,衰退脱钩为最佳状态,强负脱钩为最差状态。

(1)

(二)空间面板数据回归模型

(2)

本文采取地理距离空间权重矩阵,即这里的元素wij利用经纬度计算两地之间距离平方的倒数[26],并进行标准化处理,定义式为式(3):

(3)

在考虑使用空间计量方法时,首先需要考察区域间是否存在空间依赖性,本文采用莫兰指数Moran’sI进行检验[27],如式(4):

(4)

(5)

本文采用行标准化的莫兰指数计算全局空间自相关。若Moran’sI>E(Moran’sI),表明存在正空间自相关;反之Moran’sI

空间计量模型有多种形式,常用的主要有空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM)。SAR表达式为式(6):

Y=ρWY+Xβ+ε.

(6)

其中,Y为因变量;X为自变量;W为已知的空间权重矩阵;ρ为空间自回归系数,用来度量空间滞后WY对Y的影响;ε表示随机误差向量,一般假设ε～N(0,σ2In).

构建大气污染影响因素的SAR模型如式(7):

lnS=ρWlnS+β1lnY+β2lnTL+β3lnISA+β4lnPR+ε.

(7)

SEM则是将误差项的空间滞后项引入经典计量模型中,能够度量相邻若干地区间被解释变量的误差冲击对本地区的影响程度，如式(8):

Y=Xβ+μ,μ=λWμ+ε.

(8)

其中,μ为扰动项;λ为n×1的因变量的空间误差系数;ε～N(0,σ2In)为正态分布的随机误差向量。

构建大气污染影响因素的SEM模型如式(9):

lnS=β1lnY+β2lnTL+β3lnISA+β4lnPR+μ,μ=λWμ+ε.

(9)

SAR和SEM模型的解释变量具有内生性,传统的OLS将不再适用,根据Anselin的研究,为保证模型估计结果的无偏性和有效性,需要采用极大似然估计(MLE)对模型进行估计[28]。

(三)指标的选取及影响因素模型构建

本研究的时间为2004—2016年,研究对象为中国30个省(市、区)，由于数据缺失,剔除了西藏、香港、澳门和台湾地区，所用数据来源于相应年份的《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》和各地区统计年鉴。其中,人均实际GDP以2004年为基期,以消除价格波动的影响；对各指标进行取对数处理,以消除异方差的影响。具体指标如下,用二氧化硫排放量作为衡量大气污染程度指标,记为lnS;我国当前粗放型的发展方式以牺牲环境为代价换取经济发展,一个地区的经济发展水平可能与污染呈正相关关系,本文选取各省份人均实际GDP作为衡量一个地区经济发展水平的指标,记为lnY;在三大产业中,第二产业占的比重越大,对环境污染越为严重,我国正处于产业结构转型升级的关键时期,产业结构的合理化和高级化预期会对污染具有抑制作用,本文以30个省份第三产业与第二产业产值之比表示地区产业结构高级化水平,数值越大,说明该地区产业结构越高级,记为lnTL;用各省份三大产业产值占比与三大产业人均产值的乘积之和表示地区产业结构合理化水平,数值越大，说明该地区产业结构越合理,记为lnISA;用人均废气治理费用衡量各地区对大气污染的治理投入力度,记为lnPR。

四、实证分析

(一)脱钩特征分析

利用Tapio脱钩理论,对我国30个省(市、区)2004—2016年Tapio指数进行测算,并分区域讨论二氧化硫排放与经济增长之间的脱钩关系,受篇幅限制,仅展示脱钩类型。

1.东部各省份二氧化硫排放与经济增长脱钩关系分析

由表1可知,总体而言,2004—2016年中国东部地区二氧化硫排放与经济增长之间的脱钩状态较好,以强脱钩为主。

表1 2004-2016年中国东部各省(市)脱钩类型

在东部11个省(市)中,仅北京在研究期间一直表现为强脱钩状态,说明近些年北京的发展状态合理,既能实现经济的稳定增长,又能有序开展大气污染防治工作,主要与其以发展第三产业为主有关。河北表现出四种脱钩状态,经历了弱脱钩—强脱钩—扩张负脱钩—强脱钩的过程,整体状态较为良好,但2011年出现“经济增长缓慢,大气污染程度加剧”现象,当地政府有必要引以为戒,加强环境保护力度。天津、广东脱钩状态一致,在2004—2005年表现为扩张连接,其后皆为强脱钩,说明天津、广东由大气污染与经济发展水平同步增长转变为经济增长，同时大气污染物排放量降低,产业结构得到优化。上海、浙江和山东脱钩趋势相似,即由弱脱钩再到强脱钩,表明这三个省(市)产业结构趋向合理化,在发展经济的同时注重节能减排。江苏在2004—2005年和2010—2011年表现为弱脱钩,其余年份均表现为强脱钩状态。福建则依次经历了扩张负脱钩—弱脱钩—强脱钩,具有良好的发展态势,经济处于增长状态而大气污染物有所下降。辽宁、海南两省二氧化硫排放与经济增长的脱钩状态始终处于不稳定趋势,尤其是海南表现得更为明显,这两个省份应该更加兼顾经济发展与大气污染治理。

2.中部各省份二氧化硫排放与经济增长脱钩关系分析

由表2可知,2004—2016年中国中部地区二氧化硫排放与经济增长之间的脱钩状态共有四种类型(强脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩、扩张连接),以强脱钩为主,说明中部地区经济发展水平稳步上升,具体经济状态、环境状况因各省情况不同而有所差异。

表2 2004-2016年中国中部各省份脱钩类型

其中,山西、河南、湖北和湖南四个省份二氧化硫排放与经济增长之间脱钩趋势基本一致,由初期弱脱钩状态演变为中后期的强脱钩状态,不同的是河南和湖北两省在2010—2011年呈现出弱脱钩状态。吉林、黑龙江、安徽和江西四省脱钩趋势基本一致,经历了扩张负脱钩—弱脱钩—强脱钩的发展过程。不同的是吉林、黑龙江和江西分别在2010—2011年出现了扩张连接、弱脱钩、弱脱钩状态。值得关注的是,中部地区多数省份在2010—2011年表现欠佳,这需要引起各地区的重视,谨防在经济发展过程中忽视大气污染的防治。总之,近年来随着节能减排相关政策出台，以及相关防护措施的应用,我国中部地区发展态势良好。

3.西部各省份二氧化硫排放与经济增长脱钩关系分析

由表3可知, 2004—2016年中国西部地区二氧化硫排放与经济增长之间的脱钩状态虽然呈现出良性发展态势,但整体表现不如东、中部地区,部分区域如青海、新疆以弱脱钩为主,并且西南地区、西北地区存在明显不同的脱钩趋势。

表3 2004-2016年中国西部各省(市、区)脱钩类型

其中,西南地区如广西、重庆、四川和贵州的脱钩状态基本呈现出由弱脱钩到强脱钩的良好趋势,状态比较稳定。西北地区如陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆的二氧化硫排放与经济增长之间的脱钩类型较多且状态不稳定。根据测算结果,宁夏经历了扩张负脱钩—扩张连接—强脱钩—扩张负脱钩—强脱钩阶段,新疆则经历了弱脱钩—强脱钩—扩张负脱钩—弱脱钩—强脱钩阶段。由此可见,西部地区大气污染治理效率比较低下,当地在承接产业转移,进行产业结构调整时,需要注意合理开采、利用能源,贯彻落实节能减排政策。

(二)空间面板数据回归分析

为进一步探究二氧化硫排放量的空间关联性及影响因素,本文建立空间面板数据回归模型,首先对各省(市、区)间二氧化硫排放量是否具有显著的空间相关性进行判断,进而利用空间面板数据模型对影响因素进行分析。根据前文所述,本文采用莫兰指数对区域间空间相关性进行判断,选取地理距离空间权重矩阵,得到2004—2016年SO2排放量的莫兰指数值,如表4所示。

注:表格中数据由STATA14.0计算整理得到。

由检验结果可知,多数年份的莫兰指数值在5%的水平下显著为正,表明研究期间我国省域间大气污染存在较为明显的正空间相关性,空间集聚特征明显，大气污染严重地区与大气污染严重地区集聚在一起，大气污染程度较轻的地区与大大气污染程度较轻的地区集聚在一起。从莫兰指数变化趋势来看,自2010年起,莫兰指数值整体呈上升趋势,显著性明显提高,说明中国省域间空气污染的空间相关性逐年递增。因此,本文建立空间计量经济模型分析中国省域大气污染状况是合理的。

首先进行豪斯曼检验,结果显示豪斯曼统计量为-4.34,接受随机效应的原假设；进而分别构建SAR和SEM这两种空间计量模型,检验结果如表5所示。

由检验结果可知,SAR模型的空间滞后项系数ρ和SEM模型的空间滞后项系数λ均通过了1%的显著性水平检验。但对比两个模型的对数似然值LogL发现空间误差模型更为合理,因此选取SEM模型对本文的解释变量进行分析。

表5 空间面板数据回归参数值

注:表格中数据由STATA14.0整理而得,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下通过检验;括号内为t统计量。

研究发现,人均实际GDP对大气污染物二氧化硫排放具有显著的提升效果。其弹性系数为0.460 5,且通过了1%的显著性检验,人均实际GDP每增长1%,二氧化硫排放量增加约0.46%.这表明当前中国经济快速增长的同时,大气污染问题并未得到有效治理,反而变得更为严重。当前我国经济增长仍然以第二产业为主,粗放的经济发展方式还没有完成转变。产业结构高级化水平lnTL对大气污染排放产生显著抑制作用,且在1%的水平上显著,lnTL每增长1%,二氧化硫排放量降低约0.20%,说明中国的产业结构从污染较为严重的第二产业向高附加值的第三产业转变的过程中，有效减少了大气污染物二氧化硫的排放。从系数值大小来看,虽然中国产业结构高级化在一定程度上达到了减少污染的作用,但整体而言第三产业产值与第二产业产值相比依然较小,存在进一步提升的空间。产业结构合理化水平lnISA对大气污染物二氧化硫排放产生更大的抑制作用,其弹性系数为-0.442 8,且通过了1%的显著性水平检验,表明我国产业结构合理化已达到一定程度的发展,各省(市、区)产业结构合理化水平逐渐提高。人均废气治理费用lnPR对二氧化硫排放具有显著的促进作用,这可能与资金分配不合理且资金使用效率低下有关,应该在加大污染治理投资费用的同时,提高资金的使用效率,从而达到有效治理大气污染的效果。

五、结论与建议

本文通过构建Tapio脱钩模型研究发现，近年来中国二氧化硫排放与经济增长之间以强脱钩状态为主,说明国家在发展经济的同时,并没有忽略环境污染治理。通过分区域研究发现,大气污染物排放与经济增长之间的脱钩关系存在明显的区域差异性。东部地区、中部地区各省(市、区)以强脱钩状态为主,即经济不断增长的同时,二氧化硫排放量不断下降,发展状态处于优良态势,而西部地区脱钩状态不稳定、脱钩种类比较多。通过空间计量模型分析,人均GDP和人均废气治理费用对二氧化硫排放产生促进作用,产业结构高级化和产业结构合理化能有效减少二氧化硫的排放量。

基于以上结论,本文提出相关建议。首先,中国各省(市、区)应继续调整产业结构,不断向合理化、高级化转变。产业结构不断优化会促进各省份经济增长,抑制环境污染物增加;同时,合理的环境规制可以更加有效地降低大气污染物排放量,各省(市、区)在制定发展政策时,要针对重点产业建立严格的管理机制,时刻牢记“绿水青山就是金山银山”。其次,大气污染物排放具有正向空间效应,各省(市、区)在制定发展政策时,应将邻近省(市、区)纳入考虑范围;发达地区在发展过程中,严禁将污染较为严重的产业向邻近地区转移;经济发展较为落后的地区在引进产业时,要统筹兼顾,通过颁发政策等方式对性价比较低的产业加以规制,通过技术创新、升级等手段对污染物排放量较大的产业加以改造,避免自身成为“污染天堂”。最后,各省(市、区)要因地制宜,分阶段、分区域发展经济及治理环境污染问题。