中国经济增长与环境污染——基于时序数据的经验分析(1985～2003)，本文主要内容关键词为：时序论文,环境污染论文,中国经济增长论文,经验论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F061.2 文献标识码：A 文章编号：1005-0892(2006)07-0005-08
一、问题的提出
经济发展与资源耗竭、生态环境保护的两难矛盾一直是备受争议的话题。早在20世纪70年代初期罗马俱乐部就提出了“增长极限说”(Meadows et al, 1972)[1]，认为经济增长受不可再生且存量有限的自然资源的制约而不可长期持续。同样，我国也面临着持续、高速的经济增长与环境质量恶化的两难选择：一方面由于对自然资源的开采利用、工业污染物排放的不断增加，经济增长导致了环境质量下降的负面效应；另一方面资源的可耗竭性、环境恶化反过来也制约了经济的长期持续增长。
从已有研究文献来看，考察经济增长对环境质量影响的研究较多，其中最具代表性的是环境库兹涅茨曲线(EKC)的提出及实证。类似于经济发展与收入分配之间的倒U型关系①，研究者认为在经济增长与环境质量变化之间也存在着这一倒U型关系：在经济发展初期阶段，经济增长、产出提高意味着对自然资源的过度采伐以及废弃排放物的迅速增加，因此这一时期经济增长将导致环境质量的下降。随着经济增长超越一定临界值水平之后，人们对环境质量需求上升、经济增长方式的转变、产业结构的调整与优化等因素将导致经济发展有利于环境质量的改善。自Grossman and Krueger(1991,1993)[2-3]首次用负的规模效应和正的结构效应、技术效应这三类效应来解释环境库兹涅茨倒U型曲线之后，大量研究利用各国截面数据、面板数据对环境库兹涅茨曲线进行了实证分析，这方面研究的文献综述可见Stern(1998)、Ekins(1997)、Panayotou (2000)以及Dinda(2004)等[4-7]。
另一方面，环境质量变化、资源短缺与耗竭也影响着经济增长，尤其是长期、稳定的持续经济增长。环境变化影响经济增长的作用机制可概括为三类。一是从自然资源的供给角度来考察资源可耗竭性对持续经济增长的制约，这类文献将自然资源、环境质量等同于传统生产函数式中的物质资本、劳动力等要素投入，来考察在生产过程中包括资源要素投入的最优增长问题，例如Lopez(1994)、Bovenberg and Smulders (1996)等[8-9]；二是从人们对环境质量的需求角度来考察环境质量需求变化对经济增长的影响，这类文献通常遵循标准的Ramsey(1928)-Koopmans(1960)-Cass(1965)理论框架，将污染流量或者存量纳入消费者效用表达式，利用动态最优化方法来考察消费者跨期最优决策问题；三是在模型中同时考虑到环境质量、污染对产出与消费的影响，此时污染往往同时具有负的边际效用和正的边际产出。显然，由于同时考虑到污染的两类正负效应，这类文献的模型推导结果大多得到了收入—环境的库兹涅茨倒U型曲线关系，如Tahvonen and Kuuluvainen(1993)、Selden and Song(1995)、Stokey (1998)等[10-12]。
综合上述研究文献，显然可以发现经济增长与环境质量变化之间存在双向作用关系：一方面经济增长通过规模效应、结构效应与技术效应影响着环境质量的变化；另一方面环境变化、污染排放也通过同时影响着产出变化与消费偏好而作用于经济增长。正如Dinda(2004)[7]所批评的，绝大多数文献在考察环境库兹涅茨倒U型曲线时往往因为忽略了环境变化对经济增长的反向作用而导致了变量内生性偏差(endogeneity bias)，即经济增长本身也是由环境变化与其它因素所共同决定的内生变量。处理变量内生性带来的估计偏差问题大致有两类方法：一是建立分别以环境变化与经济增长为因变量的两个估计方程，然后利用联立方程组估计方法（SUR、2SLS、3SLS等）来进行估计。例如，Huang and Shaw(2002)[13]利用台湾地区时间序列数据对环境库兹涅茨曲线进行估计时，采用了联立方程组估计法；二是Sims(1980)[14]首先提出的基于向量自回归(vector autoregression,VAR)系统的分析技术。比较联立方程组估计法与VAR方法可以发现，VAR分析可以较少地受既有理论的约束，因为在VAR系统中所有变量都被视为内生变量从而对称地进入到各个估计方程中。虽然联立方程组估计法能够通过同时估计多个方程组从而减少变量内生性偏差，但现实分析中很少能够找到同时建立多个方程组所需的理论基础，同时某一方程的估计偏差往往会严重地导致整个模型估计出现较大偏差②。正如Lütkepohl(1993)[15]所指出的，VAR方法的另一大优点在于它为分析系统中各个变量之间的动态影响提供了很好的分析工具。因此，本文主要采用基于VAR系统的分析方法来考察中国经济是否存在着理论模型所表明的增长－环境的双向作用，这是本文实证研究的关键目的。同时，综合已有相关实证文献来看，大多数文献是利用各国横截面数据来进行检验，利用单个国家的时间序列数据进行分析的研究则为数不多，例如，Coondoo and Dinda(2002)[16]利用各国时序数据对CO[,2]-收入之间的因果关系进行了检验；Liang and McKitrick(2002)[17]则利用1973～1997年时序数据对多伦多环境质量－收入变化的因果关系进行了实证。正如De Bruyn et al(1998)[18]所批评的，大多数基于截面或者面板数据的实证分析忽略了收入变化与环境质量之间的动态关联。
因此，本文利用1985～2003年期间六类环境污染指标，从时序维度实证考察我国环境污染与经济增长之间的长期均衡关系和相互作用机制。本文对我国环境污染与经济增长的时序数据经验分析时，同时考虑了以下问题：首先，正如大多数经验文献所指出的，时间序列数据可能存在非平稳性，因此需要首先进行时序数据的平稳性检验并进而考察其长期协整关系；其次，针对本文样本数据的小样本特点；利用Maddala and Kim(1998)[19]提出的一类修正方法，对Johansen协整检验的两个统计量（迹统计量、最大特征值统计量）进行了修正，以期得到更为精确的分析结果；最后，本文在检验污染与收入变化的因果关系时，采用了两类Granger因果检验法，分别是基于ECM模型的因果检验、Toda and Yamamoto(1995)[20]提出的拓展VAR模型的因果检验法，并对检验结果进行比较。
二、变量选取与数据来源
在研究环境质量与收入变化关系的实证文献中，较多地采用以下三类变量来度量环境质量：污染集中度（空气质量、水资源质量等）；污染物排放量；资源开采量。考虑到数据的可获得性，本文采用污染物排放量指标来度量环境污染程度与环境质量，其中污染排放物又可分为三类：气体污染排放物、液体污染排放物以及固体废弃物。根据数据可获得性，本文所选取的污染排放物变量包括六类指标（见表1），其中各类污染变量时序长度均为1985～2003年，数据由相应各期《中国环境年鉴》与《全国环境统计公报》整理及计算而得。考虑到对时间序列数据进行对数化后容易得到平稳序列，而且并不改变时序数据的特征，因此本文实际分析时均采用各变量的对数值。需要说明的是，本文同时采用废水排放总量与工业废水排放总量这两类指标，是为了反映随着收入变化居民消费决策变化对污染－收入关系的影响。
表1 各类污染排放物名称、单位及符号表示
污染排放物名称单位本文采用记号
1 废水排放总量 亿吨ln Water
2 工业废水排放量亿吨ln indwater
3 二氧化硫排放总量 万吨ln SO[,2]
4 烟尘排放总量 万吨ln smoke
5 工业粉尘排放量万吨ln dust
6 工业固体废弃物排放量 万吨ln solid
资料来源：《中国环境年鉴》与《全国环境统计公报》1985～2003年各期。
本文收入变化用人均收入指标来度量，因为与总量收入相比，人均收入更能够反映出真实收入水平变化对环境质量的影响，而且收入变化影响环境质量的需求偏好效应主要体现在个人收入变化方面。本文人均收入用人均GDP的对数值来度量，数据由历年《中国统计年鉴》计算而得，是消除了通货膨胀影响的实际人均GDP，单位为按当年价格计算的万元／人。
三、经济增长与环境污染的协整分析
1.单位根检验
在对变量进行协整分析之前，首先需对变量的平稳性进行检验，只有变量在一阶平稳，即Ⅰ(1)条件下，才能进行协整分析。我们采用ADF单位根检验方法来检验变量的平稳性。检验结果如表2所示。
由表2可见，真实人均收入变量满足一阶平稳条件，在本文所选用的六类环境污染度量指标中，五类指标满足一阶平稳条件：ln indwate、ln water、ln S0[,2]、ln smoke、ln indsolid；然而，工业粉尘排放量(ln indust)经过二阶差分才达到平稳性要求，即属于Ⅰ(2)，因此下文在进行协整分析时将ln indust排除在外。
2.协整关系检验
利用Johansen(1988,1991)[21-22]和Johansen and Juselius(1990)[23]提出的基于VAR方法的协整系统检验，本文以下分别考察各类环境污染变量与人均收入变量的长期稳定关系。Johansen协整检验关键是计算两个统计量：一个是迹统计量
；另一个是最大特征值统计量
r=0,1,…,n-1，它是检验第r+1个特征值λ[,r+1]为零的似然比统计量，其中
是根据极大似然估计方法得到的残差矩阵的特征值。正如Johansen所指出的，在小样本情况下，迹统计量和最大特征值统计量的检验结果可能会出现差异。因此下文在进行协整分析时，同时计算出迹统计量（λ[,trace]）和最大特征值统计量（λ[,max]）。
Johansen协整检验的一个主要问题是，对小样本而言协整检验的渐进临界值可能并不适用。本文采用Maddala and Kim(1998)[19]建议的方法对Johansen协整检验的迹统计量（λ[,trace]）和最大特征值统计量（λ[,max]）进行修正③：在协整检验得到λ[,trace]、λ[,max]的基础上，再乘以(T-nk)/T，其中T为样本观察数目，n为VAR模型变量个数，k是VAR模型滞后阶数。根据Maddala and Kim的研究，在有限样本情况下这一修正将提高估计的精确度。
各类污染变量与真实人均收入变化的协整关系检验结果见表3。
由表3协整检验结果我们可以得到以下结论。
首先，在本文所选取的五类环境污染变量中，除了ln water以外的其它四类变量与ln agdp之间都存在着稳定的协整关系。这一结果与理论研究结果是一致的：在经济发展过程中不可避免地伴随着环境质量、污染排放问题，即发展问题与环境现象往往是息息相关的。
进一步分析协整检验结果，我们发现环境质量变化、污染排放与经济发展、人均收入变化之间具有长期相关性。在具有协整关系的四类变量中，只有ln SO[,2]与ln agdp之间存在正的协整关系，ln indwater、ln smoke、ln indsolid与ln agdp之间的协整关系均为负。这一结果的经济意义是：除了二氧化硫排放以外，我国经济的增长、人均收入的提高，将有助于降低工业废水、烟尘以及工业固体废弃物的排放。考虑到本文样本选取期间我国经济整体发展水平仍然处于经济发展起飞阶段、地区经济发展不平衡这些状况，这一结论的出现无疑与已有研究存在差异。Grossman and Krueger(1995)[24]、Dinda(2004)[7]等均指出，在经济发展初始阶段，产出增加往往意味着对自然资源、能源品的过度使用，从而增加了环境压力；同时，这一阶段居民的环境质量－收入弹性较低，即环境质量在居民消费需求中并没有占有较高比重；此外，受经济发展水平、人均收入限制，人们也无力支付用于环保技术研发的经费投入和设备购买。只有当人均收入水平超越一定转折点之后，环境质量才能随着收入进一步上升而得到改善，此时出现环境库兹涅茨倒U型曲线效应。综合国外已有研究来看（Grossman and Krueger,1995;de Bruyn and Heintz,1998等）[24][18]，环境库兹涅茨倒U型曲线的转折点一般在人均收入8000～10000美元的区间。显然，我国经济发展水平还远未能达到这一发展临界值阶段，即我国经济在一个相对较早的发展阶段进入了环境保护与经济增长的良性循环阶段。当然，这一结论的成立依赖于本文所选取的污染度量指标以及原始数据来源的可靠性。
本文这一结论在一定程度上说明了，环境库兹涅茨倒U型曲线可能并不是一个一般规律，或者说在一定条件下发展中国家可以改变环境－收入倒U型曲线的形状。综合来看，以下因素对环境－收入关系的影响是重要的：首先是政府政策的作用。Dinda(2004)[7]在对各国环境库兹涅茨曲线的实证结果的综述文献中发现，政府政策在环境保护、资源合理开采过程中的作用是至关重要的，通过政府政策的监督、引导与激励作用能够提高资源利用效率和改善环境质量。这一点也为理论研究所证实，大多数基于内生经济增长框架的理论研究都发现，在考虑到资源利用问题的情况下，分权经济的最优经济增长率一般低于计划经济均衡增长率，因此政府可以通过税收、财政补贴以及环境政策来提高资源利用效率。较为有趣的是，相对于二氧化硫排放而言，工业固体废弃物、工业废水排放、烟尘排放都是较为容易得到监管和控制的，因此这三类污染排放与收入提高的良性关系也在一定程度上体现了政府政策监管的效果。其次是产业结构的调整与升级。环境库兹涅茨倒U型曲线的一个重要解释是，作为各类污染排放的主要污染源，工业在国民经济的比重大致经历先上升、后下降的过程。然而，观察图1可知，尽管本文样本期间工业占我国GDP比重保持了持续上升趋势，但大多数污染排放并未出现相同的趋势变化，尤其是工业固体废弃物、工业废水与烟尘三类污染物排放量出现了显著的下降趋势。因此，随着经济持续发展，当生产方式逐渐由资源密集型转化为资金、技术乃至知识密集型，是可以大大缓解产出增加对环境保护的压力。最后是技术进步效应。类似于产业结构调整效应，技术进步不仅可以直接带来清洁技术、环保技术的推广，而且通过提高资源利用效率、转变生产方式来改善环境质量。因此，随着结构调整与升级、技术进步以及政府政策的有效实施，发展中国家是有可能避免环境库兹涅茨倒U型曲线出现的④。
图1 工业占GDP比重与五类污染排放变化趋势
说明：图1中各变量数值均为以该变量1985年值为基期的相对值。
为了进一步验证上述协整检验结果，本文对五类污染变量与收入变化的环境库兹涅茨倒U型曲线进行了回归检验。类似Grossman and Krueger(1995)[24]，采用以下简约型回归方程：
根据(1)式回归结果，可以利用Wald检验对回归系数进行分析，来判断环境－收入曲线形状，结果如表4所示。表中结果表明：首先，对于
五类污染指标回归结果的Wald检验一致表明不存在环境－收入之间的二次曲线关系；其次，对于原假设
Wald检验结果同样表明所选取的五类污染指标与人均收入之间也不存在三次曲线关系。
四、两类Granger因果关系检验
1.基于ECM模型的Granger因果关系检验
根据Engle和Granger(1987)[25]推导出的定理，如果包含在VAR模型中的变量存在协整关系，则我们可以建立包括误差修正项(EC)在内的误差修正模型(ECM)，并根据ECM模型来判断变量之间的因果关系。
包括双变量的误差修正模型的一般形式为：
其中ln ed代表前述协整分析的五类环境污染变量的对数值（ln indwate、ln water、
、ln smoke以及ln indsolid）；
分别表示前述协整检验结果的一阶滞后残差（误差修正项），误差修正项的大小表明了从非均衡向长期均状态调整的速度，误差修正项的系数包含了过去的变量值是否影响当前变量值的信息，一个显著的非零系数表明过去的均衡误差在决定当前的结果中扮演了重要的角色。注意到本文协整检验结果，ln water与ln agdp之间不存在长期协整关系，因此在对ln water与ln agdp进行Granger因果检验时，所建立的两变量VAR模型实际上没有包括误差修正项，而是直接采用以下模型进行检验：
2.基于拓展VAR模型(augmented-VAR)的Granger因果关系检验
除了基于unrestricted VAR模型的ECM-Granger因果检验方法之外，Toda and Yamamoto(1995)[20]提出了一种新的因果检验方法。Toda and Yamamoto方法的优点在于其不受VAR系统协整关系的制约，并且这一方法简单易行。Toda and Yamamoto方法是首先估计无约束VAR模型，滞后期为k+d，其中k是由AIC一类最优滞后阶数选择准则决定，d是模型变量的最大单整阶数。在对这一滞后阶数为k+d的VAR系统进行估计后，再运用Wald检验来确定是否存在因果关系。值得注意的是，在进行Wald检验时，要忽略新增加的d项滞后项。
由于Toda and Yamamoto因果检验方法不受变量之间协整关系的制约，我们可以进一步考察ln agdp与ln indust之间的因果关系。由ADF单位根检验结果（表2）可知，包含ln agdp与ln indust双变量的VAR系统的最高阶单整为2，因此设定d=2。此外，对于其他五类污染指标而言，设定d=1。
3.Granger因果检验结果分析
根据表5、表6两类Granger因果关系检验结果进行综合，得到了表7关于环境污染与人均收入变化的双向因果关系。
由表7检验结果可得到如下结论：就本文所选取的污染变量及样本期间而言，收入变化是导致环境质量变化的重要原因，但环境质量变化却不是引起收入变化的原因。在本文所选取的六类环境污染度量指标中，人均收入变化均是引起这些指标变化的重要原因，尤其是在5%的显著性水平上，两类因果检验结果都显示收入变化是烟尘排放量、工业固体废弃物排放量这两类污染指标变化的原因。同时，检验结果也表明，尽管污水排放总量、工业粉尘排放量与人均收入之间不存在长期的协整关系，然而Granger检验结果表明人均收入变化能够引起这两类污染排放量的改变。
但表7结果表明本文选取的大多数环境污染指标却不是收入变化的Granger原因，只有工业粉尘排放量在5%的显著性水平上是导致人均收入变动的原因。对这一结果大致有如下三点解释：首先，正如大多数基于中国经济增长的经验研究所表明的，改革开放以来中国经济增长的基本源泉仍是像新古典经济增长理论所强调的资本、劳动力等要素投入以及经济开放的作用，尤其是长期以来物质资本积累是我国经济增长的根本推动力。因此，相对于资本积累、劳动力投入、对外贸易以及外资投入，环境质量变化、自然资源对经济增长的作用相对有限。其次，更为重要的是，大多数考察自然资源、环境质量对经济增长影响的增长模型都假定存在着一个有效的资源品交易市场，而且污染所产生的负外部效应能够被市场定价机制进行内部化。显然，长期以来我国经济发展缺乏一个对资源、能源品利用以及污染外部效应的有效交易市场，因而极大地限制了环境质量变化对经济发展的影响力。最后，居民对环境质量的偏好程度也决定了环境质量对经济发展的作用。就我国目前发展阶段而言，与发达国家相比，环境质量在居民效用函数中的比重相对较低，同时环境质量－收入弹性也较小，这些因素都影响了污染－收入之间的因果关系。
将本文检验结果与相关文献进行比较也可看出这一点。Coondoo and Dinda(2002)[16]对CO[,2]－收入之间因果关系检验的结果表明：发达国家样本数据检验显示存在从污染到收入变化的因果关系，而包括拉丁美洲国家在内的发展中国家样本实证却表明存在从收入到污染变化的因果关系。Liang and McKitrick(2002)[17]利用1973～1997年时序数据对多伦多的实证分析结果显示，存在着从环境质量到收入变化的因果关系。我们可以发现，与发展中国家相比，由于发达国家已经建立起相对完善的资源品、污染外部效应的产权交易市场，同时发达国家居民也拥有较高的环境质量需求偏好，因此往往存在着从污染到收入变化的因果关系；反之，由于发展中国家缺乏有效的产权保护体系与市场交易机制来对环境污染的负外部效应进行清晰界定，因此污染对收入变化的反馈机制相对较弱。此外，发展中国家与发达国家的显著区别在于其工业化进程不同。与发达国家相比，发展中国家往往处于工业化发展初期或中期阶段，工业产出的增加必然意味着资源品、能源品的投入上升，从而加重了环境保护的压力。
五、结论及政策涵义
本文选用了1985～2003年期间六类环境污染指标，考察了环境污染与我国收入变化之间的长期均衡关系及其Granger因果关系，得到了以下我国环境－收入的时序关系结果。
首先，对时序数据的平稳性检验发现大多数污染指标及人均GDP变量都具有一阶单整现象，因此，直接利用时序数据来对环境库兹涅茨曲线关系进行回归检验则容易得到伪结论。本文基于Maddala and Kim提出的改进的Johansen协整检验结论发现，在具有协整关系的四类变量中，只有二氧化硫排放总量与人均GDP之间存在正的协整关系，其他三类污染指标（工业废水排放量、工业烟尘排放量、工业固体废弃物排放量）与人均GDP之间的协整关系均为负，即经济发展、人均收入的提高本身就是抑制工业污染排放、改善环境质量的重要手段。因此，与环境－收入库兹涅茨倒U型曲线所揭示的一般规律不同，本文实证结果表明发展中国家的经济增长并不必然导致环境的恶化，其中政府政策对污染的监督、管制与引导是改善环境质量的重要因素。作为政府环保政策的一个典型例子， Callagher(2003)[26]指出，中国汽车行业的污染排放标准与欧洲的差距（8～10年的滞后）要远远低于中国人均收入与后者的差距。
其次，本文分别运用基于误差修正模型的因果关系检验与Toda and Yamamoto提出的Granger因果检验方法考察了六类污染指标与人均GDP之间的双向因果关系。总结两类因果关系检验的结果，我们可以发现环境污染与我国人均GDP之间的一般规律——人均GDP是导致污染排放量变化的重要原因，这一结论与我国工业化发展阶段的一般事实也较为吻合。然而另一方面，污染排放并不是导致人均GDP变化的原因，这一结果可以从我国居民环境需求偏好和对污染产生的负外部效应的有效界定两个方面加以解释，尤其后者是发挥环境资源对经济增长影响作用的前提条件。因此，建立清晰的产权界定体系与市场交易机制，是促进资源约束、环境污染对我国经济发展的反馈机制的关键所在。
收稿日期：2006-4-20
注释：
①由于Kuznets(1955)首先提出了收入分配与经济发展之间的倒U型曲线，因此通常将此类倒U型曲线关系称为库兹涅茨 (Kuznets)曲线。
②事实上，在Huang and Shaw(2002)中，虽然作者考虑了各类要素投入（资本、劳动力、人力资本等）对经济增长的作用，然而作者在分析污染决定方程中并没有考虑到技术进步、环境政策、贸易开放等诸多因素的影响。
③这一修正方法首先由Reimers(1992)[27]提出。
④当然，正如本文一再强调的，这一乐观结论很大程度上依赖于原始数据的可靠性与环境质量度量指标的选取，而且环境－收入也可能出现先改善、后恶化的U型曲线关系，或者是包括两个转折点的N型或倒N型曲线关系。关于这方面环境－收入之间各种可能的曲线关系综述可见Dinda(2004)。
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