环境规制对经济增长质量的影响研究： 以长株潭城市群为例

王雪峰 魏忠俊 陈辉

[摘 要] 基于2007-2016年长株潭城市群的面板数据，运用动态面板模型，采用系统GMM估计方法，探讨城市群环境规制对经济增长质量的作用关系。研究表明，当考虑两者为线性关系时，环境规制对经济增长质量存在着显著的正向促进作用;当考虑为非线性关系时，两者呈现倒U型关系，即当环境规制强度较低时，随着强度的增加，经济增长质量在提升，拐点之后出现下降。结论表明：适度的环境规制强度有利于实现较好的经济增长质量，促进经济绿色发展，进一步支持了波特假说。最后依据实证分析结果给出了政策建议与启示。

[关键词] 长株潭城市群;环境规制;经济增长质量;系统GMM

[中图分类号] F741 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043（2020）03-0024-04

一、引言

改革开放40年以来，我国经济得到了前所未有的迅猛发展，一跃成为仅屈于美国的世界第二大经济体。随着中国经济的跨越式发展，由于区域间存在资源要素区位优势的互补，逐步出现了城市集群现象。迄今为止，中国主要包括长三角、珠三角和京津冀等在内的众多经济体量规模大小不一的城市群，位于中部的长株潭城市群就是其中具有国家重要战略意义的城市群之一。

长株潭城市群区位优势明显，产业集群颇具规模，区域面积仅占全省的13.3%，在2012年拥有全省20.8%的人口，却实现了全省GDP的42.6%，是湖南省经济核心增长极[1]。该城市群与其他主要城市群相比，经济增长速度强劲，高出了全国平均水平。伴随着“三高一低”的粗放型增长方式，长株潭城市群的环境状况不容乐观。2013年空气质量超标天数占去了全年46%，颗粒物是其主要的污染物质;工业废气排放量占据了全省的26.5%，水污染仍然严重，重金属污染物是长株潭城市群主要的污染来源，生活污水排放量居高不下。湘江流域的有色金属含量严重超标和株洲的重金属污染严重[2]。有学者使用生态足迹模型得出长株潭城市群存在巨大的生态赤字，其生态安全性不容乐观，承受着巨大的环境资源压力[3，4]。有学者指出，该城市群材料、土地、能源以及各种污染物排放等环境负荷指标同GDP增长高度耦合[5]，这表明该城市群是依赖粗放式增长方式发展的。长株潭城市群以扬尘、煤烟为主的大气污染，以镉污染为主的土壤污染，以氨氮和各种重金属为主的水体污染仍然严重[6]。这种长期的粗放式增长方式对生态环境造成了巨大的破坏进而大大降低了人们的幸福指数。

党的十九大指出，我国经济的发展阶段已悄然发生转变，即已由高速增长朝着高质量增长转变，这要求发展方式必须由传统粗放型增长转变为集约型增长，走绿色发展之路[7]。如何既能同时实现经济可持续、又好又快而且高质量的发展，环境资源约束趋紧问题还能得到有效控制？这是本文研究的重要出发点，力争实现两者的“双赢”。本文主要探讨环境规制强度与经济增长质量之间的关系，以期为今后环境政策的制定提供一定的科学依据，为社会经济增长朝着高质量转变做出贡献。

二、文献综述

对于环境规制与经济增长关系的探索一直都在继续着，后来就出现了两大阵营。其中，一个是“遵循成本说”，是指环境规制将会增加企业对环境绿色研发的支出，这必将削减了一部分的企业投资，即挤出效应;同时投入要素价格的增加，进一步加大了生产投入压力，势必会降低了企业的市场竞争力，对地区经济增长产生一定程度的抑制作用;另一个是“创新补偿说”，是指环境规制压力可能会激励有远见有资源的企业为追求更高的利润和市场竞争力主动进行绿色技术创新，这将会出现由绿色技术创新而获得更大的收益，这个收益至少可以弥补甚至超过因环境保护而做出的费用成本，最终使得该企业在获得了丰厚经济效益的同时还拥有了良好的社会声誉。

在国外，Gollop & Roberts等基于静态模型得出环境规制对经济增长产生抑制作用[8]。Olga等研究得出，波兰政府在实行了约束二氧化硫和氢氧化物排放的一系列环境政策后，发现该政策显著地抑制了波兰的经济增长[9]。Porter & Claas提出颇负盛名的“波特假说”，从动态角度分析得出长期环境规制通过技术创新的中介效应对经济增长有促进作用[10]。后来，Brunnermeier & Cohen[11]、JoCrotty[12]和Managi[13]等外国学者基于不同视角验证这个假说。在国内，吴明琴等采用1992-2009年期间280个重点城市的面板数据，使用倍差分析法实证得出环境规制促进社会经济发展，能实现环境和经济的双赢[14]。陈英姿等利用1990-2015年东三省面板数据，构建门槛模型，实证得出东北地区环境规制和经济增长之间存在门槛效应[15]。彭聪等构建中国省际环境规制强度指数，运用GNS模型检验了环境规制和经济增长之间的关系，得出两者呈倒U型非线性关系[16]。黄清煌，高明等对东中西部分别进行环境规制和经济增长数量和质量的影响研究，得出增长数量区域无显著差异，然而东、中部地区两者正向关系，西部地区出现了反向关系[17]。

总体来看，大多数学者还是在研究环境规制和经济增长数量之间的关系，研究环境规制和经济增长质量之间的文献较少;此外这其中研究对象主要是全国，地区或者省际层面，研究更小的城市群更是极少。本文将在已有研究的基础上，研究长株潭城市群区域内环境规制对其经济增长质量的影响研究，进一步丰富相关研究结果以及得出更有针对性的措施建议。

三、模型建立

本文欲构建一生产函数为Yit=Ait×F（Lit，Kit），其中，Yit表示地区生产总值，Lit表示地区劳动要素投入，Kit表示地区资本要素投入，Ait即为地区经济全要素生产率。常规地，依据学者们的一贯做法，本文用地区经济全要素生产率（TFP）来表示地区经济发展质量。

将模型变形可得：Ait=Yit/F（Lit，Kit），即TFP=Ait=Yit/F（Lit，Kit）。考虑一个经济体的全要素生产率会受多因素的共同作用，基于本文研究可认为，影响全要素生产率的多因素包括環境规制以及其他相关因素。因此，经济增长质量可表示为TFP=Ait=ERI×Other，其中，ERI表示环境规制强度，Other表示除了环境规制强度以外影响全要素生产率的因素集合。本文采取孙英杰等[7]的做法，将该地区的产业结构（industr），人力资源（Peredu），政府干预（GI），市场化（National）以及开放程度（Open）作为要研究对象的控制变量。

通过以上分析，可进一步地得出我们的模型如下所示：

对等式左右两边同时取对数可得：

lnTFPit=αlnERIit+alnindustrit+blnPereduit+clnGIit+dlnNationalit+elnOpenit

又考虑全要素生产率前后期之间可能存在影响，所以我们将采用动态面板模型进行实证分析。因此本文的实证模型可以表示如下：

lnTFPit=β0+β1lnTFPit-1+αlnERIit+alnindustrit+blnPereduit+clnGIit+dlnNationalit+elnOpenit

由于上式可能存在内生性问题，所以采用传统的估计方法会出现估计偏误，结果将会是不可行的。为避免这样的偏误估计，使得回归结果是无偏有效估计，因此本文将采用系统广义矩估计方法进行模型参数估计。

四、变量选取和数据说明

（一）变量选取

1.经济增长质量。本文采用经济全要素生产率衡量经济增长质量。这不仅高度吻合吴敬琏[18]等学者的观点，还符合世界银行等国际组织的认可。将环境规制视为投入要素之一，投入变量为资本存量，就业人数，能源消费总量，工业废水排放量，工业SO2排放量和固体废弃物排放量。产出变量为经GDP平减指数处理过的实际GDP，利用deap2.1软件计算得出经济增长质量。城市群三市历年资本存量的获得依据徐淑丹[19]提供的方法。

2.环境规制强度。本文采用熵值法对长株潭城市群各城市历年工业废水排放量，二氧化硫排放量和工业烟尘排放量进行综合化处理从而获得具有能体现环境规制强度的有效指标，具体的获得过程在后文将有详述。

3.其他控制变量。产业结构，采用该城市群第三产业增加值与第二产业增加值的比值来表示。人力资源，采取长株潭城市群的人均受教育年限来衡量。政府干预，采用长株潭城市群财政支出在GDP中比例来衡量。市场化，采取国有化作为市场化的有效替代，计算方法：城镇国有单位从业人员/城镇从业人员。开放程度，使用长株潭城市群的进出口总额与实际GDP的比值来有效衡量。

（二）环境规制强度（ERI）

由于环境规制强度存在不可直接获得性，所以很多学者们结合自身的研究问题和特点选择了有效的替代指标，借此来表示所研究背景下的环境规制强度。通常来说，替代指标主要可以分文两种，分别为投入型和绩效型。本文从指标的合理性、有效性和数据可获得性等方面出发，选择能反映环境规制效果的工业三废排污情况来替代。由于三废排污的不可直接相加性，本文采取熵值法予以度量三废排污的整体情况。

接下来对用熵值法获得环境规制强度的过程予以说明。

第一步，由于各变量有不同的量纲，需对各指标进行无量纲标准化。

xij=（i=1，2，3;j=1，2，3）

其中，xij表示第i年第j种污染物量，max xij表示第j种污染物的最大量，min xij第j种污染物的最小量。

第二步，获取第j种污染物第i年的比重yij，计算方法如下。

yij=（i=1，2，3;j=1，2，3）

第三步，依次获取信息熵值e和信息效用值d，计算方法如下。

ej=-Σ3  i=1yij ln yij

dj=1-ej

第四步，依据步骤三获取第j种污染物的权重wj，计算方法如下所示。

wj=（j=1，2，3）

第五步，计算各区域列年的环境规制强度指标，方法如下。

ERIi=∑3  j=1wjyij  （j=1，2，3）

本文通过上述熵值法获取了各个地区历年的环境规制强度。本文采用的地区环境规制强度指标ERIi为逆向指标，即当地区环境规制强度越大，环境规制强度指标ERIi越小，反之亦然。这是因为当环境规制强度大，排污企业的三废排放量相对下降，反之亦然。

本文采用2007-2016年长株潭城市群的面板数据，所需数据分别来源于《中国环境统计年鉴》、《湖南统计年鉴》以及各地区国民经济和社会发展统计公报和地方统计局。

五、实证结果及分析

（一）平稳性检验

首先为了避免异方差的存在，对各变量取其对数值。鉴于本文研究是长株潭城市群三个城市10年的面板数据，为了保证估计结果的有效性和最大程度避免伪回归，有必要首先对面板数据中的各变量进行单位根检验。检验结果如表1所示，各变量均通过了IPS、LLC、Fisher-ADF和Fisher-PP检验，说明各变量拒绝原假设，模型的所有序列是时间序列平稳的，具有良好的平稳性。

（二）变量描述性统计

关于各变量的描述性统计结果如表2所示，各变量均有30个观测值，没有缺漏遗失的情况存在。此外，通过平均值、最大最小值以及标准差分析可得各变量均在合理的变化区间。

（三）结果与分析

本文利用计量分析软件stata14进行长株潭城市群环境规制强度对其经济增长质量影响的实证研究，实证结果如表3所示。

表3呈现了三个模型的实证结果。从研究的目的出发，考虑计量模型一不研究环境规制的二次项和产业结构对经济增长质量的影响;随后模型二在模型一的基础上增加产业结构因素，通过对比模型一和模型二实证结果，可以得出在其他影响因素不变时，产业结构对经济增长质量的影响;鉴于环境规制对经济增长质量的影响可能是非线性的考虑，提高计量模型回归结果的可靠性，故模型三在模型二的基礎上进一步增加环境规制的二次项，旨在得出环境规制和经济增长质量间更加有效的非线性拟合，便于得出更加接近于实际情况的回归结果。模型中，由于对环境规制强度的测量指标是以污染排放来衡量的，所以本文的环境规制强度是一个逆向指标。这是可以理解的，即环境规制强度越大，污染物排放越少。若实证回归系数为正，表明强度的降低，会抑制经济增长质量的上升，反之亦然。

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[责任编辑：赵磊]