环境规制对经济增长的影响研究

胡亚

摘 要：研究选取2005－2018年我国30个省市的面板数据，对各年份经济增长进行空间相关性分析，并构建空间面板杜宾模型来实证分析环境规制对经济增长的影响。结果表明：78%左右的省区表现为高高集聚和低低集聚的空间特征，我国经济增长在空间上表现出高度的空间正自相关性，并呈现逐年增强的趋势。空间滞后项系数ρ为0.457，且在1%的显著性水平下显著，经济增长具有显著的空间溢出效应，本地区经济增长会对邻近地区的经济增长起到正向促进作用。环境规制、对外贸易、人力资本以及资本投入对邻近省区经济增长的溢出影响并不显著，财政支出、产业结构和技术创新对邻近省区的经济增长产生显著促进作用。

关键词：环境规制；经济增长；空间杜宾模型；溢出效应

一、引言

我国经济正由高速增长阶段向高质量发展阶段转变，进入新时代以来，平衡好环境问题与经济增长更是新时代关注的重心问题，中央和地方政府努力制定相关政策，以追求环境保护与经济增长达到“双赢”的目的。相关专家学者也就此展开了诸多的研究。Siegel（1979）认为环境规制提高企业的生产成本，从而经济增长起到抑制作用，即“遵循成本效应”[1]。Porter（1991）认为适当的环境规制可以促进企业进行技术创新，提高企业竞争力，最终带动经济增长，即“创新补偿效应”[2]。基于上述两种观点，学者们对环境规制与经济增长的关系进行了较为全面的更深入的研究。原毅军和刘柳（2013）基于基于经济型规制分类对我国30个省2004-2010年的面板数据进行研究，发现投资型环境规制显著促进经济增长[3]。赫林和庞赛特（Hering ＆ Poncet，2014） 从中国城市的角度出发，探究环境规制与出口贸易的关系，研究发现：实施环境规制政策会减少有关部门的出口总额，进一步阻滞经济增长[4]。常红和王军（2020）从技术创新门槛角度实证分析环境规制与经济增长的关系，发现技术创新发展水平较低时，环境规制对经济增长起抑制作用; 当技术发展水平较高时，环境规制才会促进经济增长[5]。张红霞等（2020）基于SBM方向性距离函数和Luenberger指数，并构建动态模型，实证检验环境规制对经济增长质量的影响，发現环境规制强度与中国经济增长质量呈显著正相关关系，且存在区域差异，并证实了中国经济正处于由高速增长向高质量增长转型阶段[6]。

从现有文献来看，相关方面的研究已开展了较为丰富的探讨，为该领域的研究开拓了思路。然而大多数的研究侧重于环境规制与经济增长之间关系的研究，而缺乏从空间视角研究环境规制对经济增长的空间溢出影响。因此，本文从变量选取、模型设定以及溢出效应三个角度出发，采用空间计量模型研究环境规制与经济增长的关系，并将空间效应进一步分解以此分析我国的环境规制对经济增长的影响。

二、变量选取及模型设定

（一）模型构建

Feiock & Rowland（1990）认为各州之间经济资源的分配会受到环境规制的影响[7]，进而会影响各州的经济增长。中国地区经济增长的空间溢出效应不可忽略，且其随着地区间距离间隔的增加而减少（潘文卿，2012）[8]。因此采用空间计量分析方法，常用的空间计量模型有空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM），空间杜宾模型作为这三种模型中的标准模型，不仅能够充分反馈解释变量和被解释变量及其交互项引起的空间相关性问题，而且可以捕捉不同变量的空间溢出效应[9]。综上，本部分采用空间杜宾模型来探讨环境规制对经济增长的空间溢出效应，模型设定如下：

其中被解释变量LNGDPit表示经济增长水平，本次研究选用实际人均GDP作为经济增长水平的代理变量。核心解释变量LEERit表示环境规制强度，衡量环境规制强度的指标尚无统一标准，蒋伏心、王竹君等[10]采用污染排放强度衡量环境规制强度，张成、陆旸等[11]采用治理工业污染的总投资与规模以上工业企业的主营成本、工业增加值的比值作来衡量环境规制强度变量。考虑到数据的可得性，本次研究采用各地区环境污染治理投资占GDP的比重[12]，并取对数。LNFTit为对外贸易，因此本次研究以各地区进出口总额占各地区GDP的比重来衡量，并取对数。LNFEit表示各地区的财政支出，本次研究采用财政预算支出占GDP的比重来衡量，并取对数。LNHCit人力资本，本次研究用平均受教育年限来衡量人力资本变量，并取对数。LNISit表示产业结构变量，本次研究以各地区第三产业增加值与各地区第二产业增加值的比率来衡量[13]，并取对数。LNCIit表示资本投入，本次研究采用固定资产投资额占GDP比重来衡量，并取对数。LNTIit表示技术创新变量，技术变革创新可以提高企业生产率，从而提升经济增长水平。本次研究采用专利申请授权数来衡量，并取对数。考虑到其他因素对经济增长的影响，选取对外贸易（LNFT）、财政支出（LNFE）、人力资本（LNHC）、产业结构（LNIS）、资本投入（LNCI）以及技术创新（LNTI）一系列控制变量引入模型中。

三、实证分析

（一）空间权重矩阵

空间计量分析中，度量区域间的空间距离选取空间权重矩阵是首要前提。常用的权重矩阵有地理距离矩阵、地理邻接矩阵和经济距离矩阵等，本文采用地理邻接权重矩阵，即空间计量中相邻关系中的车相邻关系进行分析。若两省份地理相邻则Wij=1，否则Wij=0。为避免某一省份与其他省份都不相邻而产生的孤岛效应，因此本文假定粤琼两省份相邻，同时对所构建的空间权重矩阵进行行标准化处理，由此进行空间自相关检验和模型的估计。

（二）空间面板杜宾模型实证结果分析

本次研究运用空间固定效应杜宾模型估计了环境规制对经济增长的空间溢出效应，如表3所示。

本部分将环境规制对经济增长的空间效应进一步分解为总效应、直接效应和间接效应。

从直接效应的回归结果来看，核心解释变量环境规制强度LNER在10%的顯著水平下显著为负，影响系数为-0.0151，说明环境规制会抑制经济增长水平，环境规制强度正处于倒U型曲线左侧，适当增加环境规制强度有利于促进我国经济增长水平。对外贸易LNFT在5%的显著性水平下表现为正，影响系数为0.0520。财政支出LNFE在1%的显著性水平下显著为负，影响系数为-0.0888。人力资本LNHC在10%的显著性水平下显著为正，影响系数为0.809。产业结构LNIS在10%的显著性水平下显著为正，影响系数为-0.143。资本投入LNCI在10%的显著性水平下显著为正，影响系数为0.113。变量技术创新LNTI对经济增长的影响效应并不显著。

从间接效应的回归结果来看，核心解释变量环境规制强度并不显著，说明本省区的环境规制强度对邻近省区经济增长水平的溢出效应并不显著。本省的对外贸易LNFT、人力资本LNHC以及资本投入LNCI对邻近省区经济增长水平并无显著影响。财政支出LNFE对经济增长水平的影响在10%的显著性水平下显著为正，影响系数为0.34，财政支出为导向的政府竞争会带动资本加速流动，促进邻近省区的经济增长。产业结构LNIS对经济增长的影响在5%的显著性水平下显著为正，影响系数为0.262，技术创新LNTI对经济增长的影响在10%的显著性水平下显著为正，影响系数为0.168，本省区技术创新通过知识溢出的形式带动邻近省区的技术进步，进一步提高经济发展水平。

从总效应的回归结果来看，环境规制强度LNER、对外贸易LNFT、产业结构LNIS以及资本投入LNCI从总体上看对经济增长的影响起促进作用，但影响并不显著。财政支出LNFE、人力资本LNHC以及技术创新LNTI分别在10%、5%、10%的显著性水平下对经济增长的影响显著为正，从总体上促进经济的增长。

四、结论及政策建议

本文构建空间杜宾模型，对环境规制强度与经济增长进行实证分析，得出如下结论：从空间杜宾模型估计结果来看，环境规制、财政支出和产业结构对本省区的经济增长水平产生显著的负向抑制作用，对外贸易、人力资本和资本投入对本省区的经济增长水平产生显著的正向促进作用；环境规制、对外贸易和资本投入对邻近省区经济增长水平产生负向的抑制作用，而人力资本对邻近省区经济增长水平产生正向的抑制作用，但溢出影响并不显著，财政支出、产业结构和技术创新对邻近省区的经济增长水平产生显著的正向促进作用。

上述结论对我国制定相关政策具有启发意义。各省区的经济竞争可以有效促进经济增长，低强度的环境规制会对经济增长起抑制作用，可以适当增加环境规制强度，制定合适的环境规制政策，有利于促进企业进行改革创新，提升企业的要素生产率和市场竞争力，降低“遵循成本”效应，拉动经济向前发展。政府与企业应该增加研发投入，提升技术创新能力，不仅增强本地区经济发展，更能发挥知识溢出效应，带动邻近地区经济增长，形成良性循环。

参考文献：

[1] Siegel，R.Why Has Productivity Slowed Down[J].Data Resources US Review，1979，（1）：59-65.

[2] Porter，M.E.America's Green Strategy[J].Scientific American，1991，（4）：168-170

[3]原毅军，刘柳.环境规制与经济增长：基于经济型规制分类的研究[J].经济评论，2013（01）：27-33.

[4]Hering L，Poncet S.Environmental policy and exports：Evidence from Chinese cities[J].Journal of Environmental Economics ＆ Management，2014，68（2）：296-318.

[5]常红，王军.环境规制对经济增长的影响研究——基于技术创新门槛的经验分析[J].经济问题探索，2020（11）：41-51.

[6]张红霞，李猛，王悦.环境规制对经济增长质量的影响[J].统计与决策，2020，36（23）：112-117.

[7]R Feiock， CK Rowland. Environmental Regulation and Economic Development： The Movement of Chemical Production among States[J]. The Western Political Quarterly， 1990， 43（3）：561-576

[8]潘文卿.中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应[J].经济研究，2012，47（01）：54-65.

[9]ELHORST J P，2014. Spatial econometrics： From cross-sectional data to spatial panels[M]. Heidelberg： Springer.

[10]蒋伏心，王竹君，白俊红.环境规制对技术创新影响的双重效应——基于江苏制造业动态面板数据的实证研究[J].中国工业经济，2013（07）：44-55.

[11]张成，陆旸，郭路，于同申.环境规制强度和生产技术进步[J].经济研究，2011，46（02）：113-124.

[12]陶静，胡雪萍.环境规制对中国经济增长质量的影响研究［J］.中国人口·资源与环境，2019，29（6）：85-96.

[13]徐洋.我国环境规制对经济发展质量的影响研究[D].辽宁大学，2020.