环境规制对环境污染的空间溢出效应研究
刘紫薇
【摘 要】摘要:基于中国30个省份2001—2015年的面板数据,采用空间回归模型偏微分方法,对环境规制与环境污染的因果关系及其空间溢出效应进行了实证研究.研究发现,环境污染具有明显的空间集聚特征,环境污染不仅受到该地环境规制的影响,还受到周边地区环境规制的影响.环境污染的空间属性要求政府应将区域性的环境政策和跨区域环境污染的联防联治体系相结合,更加注重区域全面协调和可持续发展.
【期刊名称】云南民族大学学报(自然科学版) 【年(卷),期】2024(027)005 【总页数】7
【关键词】关键词:环境规制;空间杜宾模型;污染溢出效应
中国环境治理面临较大的压力[1].空气和水污染的负外部性致使我国直接和间接经济损失巨大[2].中国已经把生态文明建设和生态环境保护作为“十三五”战略规划的重要任务,并制定主要污染物排量的约束性排放指标分解到地方政府. 以地区生产总值为主要考核指标的官员晋升体制下,地方政府片面追求经济增长忽视资源消耗和环境污染,往往无法完全执行中央政府制定的环境标准[3].各地环境规制执行力度的差异性为跨区域的污染产业转移提供了机会[4].同时,随着城市化和区域一体化的发展,区域间相互联系和空间依赖性日益增强[5-6],空间溢出效应(spatial spillover effects)成为区域研究中的不可忽视的因素.空间计量经济学中的空间杜宾模型是研究空间溢出效应的常用手段之一[7-8].例如,彭文斌等[8]使用空间杜宾模型研究环境规制对污染密集型产业空间演变的影响,
结果表明,污染产业在地理空间上存在一定的集聚效应.此外,对环境规制的研究中,多数学者将环境规制与外商直接投资[9]、全要素生产率[10]、技术进步[11]相结合,而将环境规制与环境污染空间溢出效应相结合的文献较少.环境污染不仅存在空间差异特征,也在一定程度上具有空间相关性和集聚特征[12-14].在此背景下,研究环境污染的空间差异特征及动态演变规律,分析环境规制对环境污染空间溢出的影响对于促进区域经济的可持续发展具有重要意义.
1 模型及变量说明
空间杜宾模型(spatial Dubin model, SDM)的特点是同时考虑了被解释变量与解释变量的空间相关性,故本文参考LeSage[15],构建空间杜宾模型,形式如下:
α3GERi+αlnXi+εi. (1)
其中,IEP为环境污染综合指数,采用熵值法进行计算.W为空间权重矩阵,GER代表地区环境规制水平,i和j代表省份,N为地区个数.其中污染物选择了工业废水、工业固体废弃物、工业二氧化硫、工业烟(粉)尘和二氧化碳的排放量数据.IEP指数越高,表示该省的环境污染越严重.二氧化碳排放的计算公式如下:
×VNCi×FCEi ,i=1,2,3. (2)
其中,V(CO2)代表估算的碳排放量,Ei代表一次能源消耗量,i分别代表煤炭、石油、天然气3种化石能源.VNC为3种能源的平均低位发热量,CEF为IPCC(2006)提供的有效二氧化碳排放系数.
图1报告了环境污染综合指数2001年和2015年的变化趋势.整体来看,2015年北方省份(如内蒙古、新疆、陕西等)环境污染程度相比于2001年有加重趋势,南方部分省份(如江西、湖南、云南等)环境污染程度较2001年有所改善.2015年环境污染综合指数较高的省份分别为山东、河北、山西、辽宁、江苏,环境污染综合指数较低的省份分别为海南、北京、天津、上海、宁夏.
环境规制的衡量指标主要包括环境政策数量[16]、排污费收入[17]、污染治理投资占产值的比重[18]、环境规制综合指数[19]等指标.本文参考刘华军等[13],选择能源消费总量占实际地区生产总值的比重来衡量.同时,采用污染治理投资总额强度进行稳健性分析.控制变量包括:①经济发展水平:选择人均实际GDP及人均实际GDP的平方项(对数形式)来衡量;②能源消费结构:选择煤炭消费量与能源消费总量的比重来衡量;③产业结构:选择工业增加值与地区生产总值的比重来衡量;④对外开放程度:选择进出口总额占地区生产总值的比重来衡量;⑤外商直接投资:选择实际利用外资中外商直接投资额占地区生产总值的比重衡量;⑥技术因素:选择各地区研究与试验发展(R&D)经费投入强度衡量;⑦交通因素:选择私有汽车保有量占民用汽车保有量的比重衡量.
工业废水、工业固体废弃物、工业二氧化硫和工业烟(粉)尘数据来自《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》.二氧化碳排放量使用碳排放系数法根据一次能源消耗量计算碳排放,基础数据来自《中国能源统计年鉴》.为消除通货膨胀的影响,GDP以2000年为不变价进行换算.实际外商直接投资调整为人民币计价,美元兑人民币汇率数据来自国家统计局网站.表1对被解释变量及其影响因素进行了描述性统计.环境污染综合指数(IEP)的均值为0.021 4,环境规制程度(GER)的均值为1.625 3.