我国环境技术效应影响因素的实证研究

我国环境技术效应影响因素的实证研究

一、固废排污强度协调经济发展和环境保护，是科学发展和环境建设的内在要求。政府一方面为民生要促增长,另一方面为保护环境要控制污染,在控制污染排放总量不上升的基础上实现经济又好又快发展。污染排放总量由经济规模、产业结构和排污强度(单位污染品产出排污量)三要素共同决定。经济要发展,规模就会扩大。因此,控制污染排放总量便落在净化产业结构和降低排污强度两个要素上。那么,哪种要素对控制污染排放总量贡献更大?回顾我国工业“三废”排放历程,废水排放总量先降后升,由1985年257.4亿吨降至2000年153.1亿吨,而后反弹到2008年241.7亿吨;废气排放总量和固废生成量持续上升,前者由1985年7.4万亿标m3升至2008年40.4万亿标m3,后者由1985年5.3亿吨升至2008年19亿吨;固废排放量逐年下降,由1986年132.8百万吨降至2008年7.8百万吨。再从排污强度看,废水排污强度由1985年264.9万吨/亿元降至2008年18.4万吨/亿元,废气排污强度由1985年7.6亿标m3/亿元降至2008年2.9亿标m3/亿元,固废生成强度由1985年5.4万吨/亿元降至2008年1.1万吨/亿元,固废排污强度由1985年119.1百吨/亿元降至2008年0.9百吨/亿元。1可构建比率指标(R)来揭示排污强度下降的贡献。污染排放量计算公式是z=eφy,其中z为污染排放量,e为排污强度,φ为污染品比重,y为总产出。考虑时期T0和T1,z0=e0φ0y0,z1=e1φ1y1,则Rz=z1/z0=(e1/e0)(φ1/φ0)(y1/y0)=Re*Rφ*Ry。其中Re=e1/e0,Rφ=φ1/φ0,Ry=y1/y0。Rz、Re、Ry可利用已有数据计算得到,再利用公式Rφ=Rz/(Re*Ry)推算Rφ,然后比较Rz、Re、Rφ和Ry值就可辨别排污强度变化的作用。以1985和2008年两时期数据做比较进行计算,结果显示“三废”指标的Rφ值均大于1,Re值均远小于1,说明产业结构仍有待净化,排污强度下降对控制污染排放总量起关键作用。那么,哪些因素促成排污强度下降?这些因素各自发挥多大作用?由于排污强度的下降称为环境技术效应,所以问题便转换为:哪些因素影响环境技术效应的形成?这些因素各自产生多大效应?本文将就这些问题深入分析。二、实体法上的政策效应国内外关于环境技术效应的论述较为零散,较多夹杂在对贸易的环境总效应问题的研究中,这类文献称谓的技术效应在含义上等同于本文的环境技术效应。为表述简约,下文也简称技术效应。综观这类研究,可从以下三个方面加以梳理:1.技术效应与收入水平。Grossman和Kruger(1991)首先将贸易投资政策对环境的影响分解成规模、结构和技术效应,认为贸易投资政策的环境总效应同时取决于这三大效应。他们发现污染与人均GDP之间呈倒U型关系,原因是当一个社会富裕后,其成员将增加健康可持续环境质量的需求,进而要求政府加强环境监管,敦促企业减排,污染因而先升后降。其解释中隐含一个逻辑,即居民收入提高,环境质量需求上升,政府将在居民压力下加强环境规制,进而促使企业降低排污强度,形成技术效应。虽然他们提出技术效应概念,指出收入增长是形成技术效应的原因,但缺乏理论和实证依据。Antweiler等(1998)构建了环境效应分解模型z∧=y∧+φ∧+e∧z∧=y∧+φ∧+e∧,其中z∧z∧为环境总效应,y∧y∧、φ∧φ∧、e∧e∧分别为规模、结构和技术效应,他们认同收入水平影响政策继而影响技术效应的观点,并在计量模型中用实际人均GDP系数来衡量技术效应的大小。Copeland和Taylor(2004)质疑人均GDP和环境质量之间存在简单且可预测的倒U型关系,理由是在理论上收入如何影响政策的过程并不清楚。Gallagher(2004)实证分析墨西哥加入北美自由贸易区对其环境质量的影响,发现人均GDP与环境质量之间的曲线呈单边上扬形态。另外,虽然人均GDP大幅上升,但环境规制并未加强,相反环境监管支出及受监管企业均下降45%。可见,收入水平与环境政策的关系并不简单,收入如何影响政策继而影响排污强度在理论上仍有未解之谜。2.技术效应与技术进步。Levinson(2007)发现美国制造业过去30年产出增长70%,但污染排放总量减少60%,这是技术进步产生的技术效应和制造品结构优化产生的结构效应的合成结果,其中以技术效应所起作用为主。Reppelin-Hill(1998)分析自由贸易的清洁技术扩散效应问题,以30个产钢国家的钢铁工业为样本,发现电弧炉炼钢技术在贸易政策更开放的国家扩散速度更快,表明贸易开放给钢铁工业带来技术效应。罗堃(2007)以我国燃料及矿产品、钢铁、化工等污染密集型工业为例,分析发现进口和出口均降低排污强度,产生正向技术效应(减少污染为正)。Managi和Kumar(2009)利用定向距离函数(directionaldistancefunction)估算,发现由贸易引致的技术变化占总技术变化的1/3,但这部分技术变化导致污染增加,表明贸易没有带动环境有益技术有效扩散,这与Reppelin-Hill和罗堃的结论相反。Jaffe等(2001)指出,环境政策能对技术进步产生或限制或激励的作用,显著影响技术进步路径,而经济活动的环境后果与技术变化的速率和方向密切相关。Färe等(2005)利用二次定向距离函数估算美国电力部门的技术效应,结果显示清洁空气修正案的实施带来了技术效应,降低了SO2排放。Gallagher(2004)构造了一个HI(HarmonizationIndex)指标,比较墨西哥和美国工业行业的排污强度,发现墨西哥在钢铁和水泥部门的排污强度要比美国低,这些行业与新投资及新投资所采用的更清洁的新技术有关。上述研究表明,技术进步产生技术效应,贸易、政策、投资影响技术进步,继而影响技术效应。3.技术效应与其他效应的比较。Bruvoll和Medin(2003)分析了隐藏在倒U型曲线背后的各种因素,包括经济增长、结构变化及能耗变化等因素。总体来说,污染排放没有随经济增长而同步增长,要低于经济增长,某些污染物负增长,主要得益于技术进步带来的技术效应。Maria和Smulders(2004)、Copeland和Taylor(2005)也意识到技术效应的重要性,指出如果贸易能够促进技术进步,即使污染品生产份额扩大,也可能降低污染排放总水平。曲如晓和马建平(2009)将政府变量引入环境效应分解模型,认为由于结构效应较不确定,政府抗逆效应较为有限,增进技术效应成为贸易与环境实现相容的关键环节。三、企业排污强度计算模型假定一封闭发展中经济体由企业、居民和政府组成。企业追求利润最大化,在生产的同时排放污染。污染具有负外部性,将外部性内部化需要成本。如果没有外在约束,企业没有动力投资治理。污染排放与产出同步,污染排放越多,企业产出也越多,收益也越大。居民向企业提供劳动,居民收入源于企业收益,企业收益增加,居民收入也增加。企业排污会影响环境和居民生活,降低居民福利。在居民收入较低、环境污染较轻阶段,收入增加所增加的福利大于环境质量下降所减少的福利,居民会倾向增加收入而对环境质量需求较弱。但随着收入提高和环境污染加重,居民从收入增加中所获得的福利边际递减,而由环境质量下降所损害的福利边际递增,居民环境质量需求上升。但居民无权限制企业排污,企业也只满足居民产品需求,不考虑其环境质量需求。政府力求最大化居民福利。在居民收入较低、环境污染较轻阶段,政府更多关注发展经济以提高居民收入,而对环境质量关注较少,对企业排污约束较软。随着居民环境质量需求上升,政府将加强环境监管,敦促企业减排。从我国环境监管实践看,政府主要从法律上规定企业必须置备污染防治设施,从行政管理上征收排污费激励企业减排。在对外开放后,外贸因便利环境有益产品进出口,促进环境有益技术在国内外企业间交换、吸收、改进和扩散,外资因带入其母国环境技术、标准和治理经验,为内资企业做示范,从而能降低企业排污强度,产生正向技术效应。上述分析可转换成如下数学函数关系:居民效用函数:U=U(income,pollu)(1)其中U是居民效用,income是居民收入,pollu是企业排放污染。∂U/∂income>0,∂2U/∂income2<0;∂U/∂pollu<0,∂2U/∂pollu2<0。企业排放污染可视为环境质量供给,函数为:Spollupollu=S[U(income)](2)其中Spollu是环境质量供给,体现为污染排放量,∂S/∂U>0,∂Spollu/∂income=(∂S/∂U)*(∂U/∂income)>0,Spollu是income的增函数。居民环境质量需求函数为:Dpollupollu=D[U(income)](3)其中Dpollu是居民环境质量需求,也体现为污染排放总量,∂D/∂U<0,因此∂Dpollu/∂income=(∂D/∂U)*(∂U/∂income)<0,Dpollu是income的减函数。政府环境监管力度函数为:G=G(Spollu,Dpollu,fee,wi)(4)其中G是政府环境监管力度,fee是排污费,wi是企业污染防治投入。为最大化居民福利,政府既要考虑提高居民收入,又要兼顾居民环境质量需求,即∂G/∂Spollu<0,∂G/∂Dpollu<0。政府要求企业污染防治投入越多,征收排污费标准越高,则政府环境监管力度越大,即∂G/∂fee>0,∂G/∂wi>0。结合文献综述和理论分析可知,企业排污强度同时受环境有益技术、政府监管、外贸和外资等因素影响,因此企业排污强度函数可记为:e=e(tech,G,trade,fdi)(5)其中,e是排污强度;tech是环境有益技术,可以能耗强度指标来测度环境有益技术的进步程度,环境有益技术越进步,作用发挥越充分,能耗强度就越低,排污强度也将越低,能耗强度与排污强度同向变化,因此∂e/∂tech>0;政府环境监管力度越大,企业减排压力就越大,就越可能降低排污强度,因此∂e/∂G<0;trade是外贸,外贸推动环境有益技术扩散,因此∂e/∂trade<0;fdi是外资,外资带入先进环境技术、标准和治理经验,因此∂e/∂fdi<0。综上可得复合函数:e=e{tech,G{S[U(income)],D[U(income)],fee,wi},trade,fdi}(6)其中,∂e/∂income=(∂e/∂G)*(∂G/∂S)*(∂S/∂U)*(∂U/∂income)+(∂e/∂G)*(∂G/∂D)*(∂D/∂U)*(∂U/∂income)第一项大于0,第二项小于0,所以∂e/∂income的符号取决于两项的比较结果,可能大于0,等于0,或小于0。当经济发展处于较早阶段、居民收入还相对较低的时期,政府发展经济以提高居民收入的边际倾向大于政府加强环境监管以满足居民环境质量需求的边际倾向,排污强度将与居民收入正相关,反之不相关或负相关。另外,∂e/∂fee=(∂e/∂G)*(∂G/∂fee)<0;∂e/∂wi=(∂e/∂G)*(∂G/∂wi)<0。四、确认测试(一)排污强度指标本文污染指标选取工业废水、废气和固废指标,时期选取1985-2006年,数据来自《中国统计年鉴》(1991)和《中国环境年鉴》(1996、2001、2007)。工业废水和废气选取排放总量数据,工业固废选取产生量和排放量数据。工业总产值来自《中国工业经济统计年鉴》(2008),工业品出厂价格定基指数(1985=100)来自《中国统计年鉴》(2008)。排污强度指标包括工业废水排污强度(eww)、废气排污强度(ewg)、固废生成强度(ewsp)和固废排污强度(ewsd),计算方法是:先用工业品出厂价格定基指数对工业总产值做调整,再用各年工业废水和废气排放总量、固废产生量和排放量除以调整后的工业总产值得到。选取工业能耗强度作为环境有益技术(tech)的代理变量(energy),用各年工业能耗总量除以调整后的工业总产值得到。城镇单位就业人员平均劳动报酬和居民消费价格指数(1985=100)来自《中国统计年鉴》(1996、2008),用前者除以后者得到居民实际收入变量(income)数据。统一选取排污费征收总额数据,用居民消费价格指数做调整得到排污费变量(fee)数据。选取废水、废气和固废治理资金反映企业防治投入(wi)力度,用工业品出厂价格指数做调整得到废水防治投入(wwi)、废气防治投入(wgi)和固废防治投入(wsi)数据。工业制品进出口总额和实际使用外资金额分别来自《中国统计年鉴2008》和《中国商务年鉴2008》,用人民币汇率(中间价)和工业品出厂价格定基指数做调整得到外贸变量(trade)和外资变量(fdi)数据。上述变量全部取自然对数。(二)吸附nfee+1nfee+3lnfdi+的公式根据(6)式,可构建如下基本回归模型:lne=β0+β1lnenergy+β2lnincome+β3lnfee+β4lnwi+β5lntrade+β6lnfdi+ε(7)其中,β为常数项和变量系数,ε为残差项。(三)测量分析1.尝试分析并引入使用配方由于所有变量均属于时间序列,所以需先进行平稳性检验,检验方法采用ADF单位根检验法。检验结果显示,lneww、lnewg、lnewsp、lnewsd、lnenergy、lnincome、lnfee、lnwwi、lnwgi、lnwsi等变量为单整序列I(1),lntrade和lnfdi为平稳序列I(0)。又由于所有因变量和部分自变量为单整序列,所以可考虑在因变量和自变量之间可能存在协整关系,尝试进行OLS回归分析。同时,考虑到自变量较多,各自变量间可能存在不同程度的交叉因果关系。为避免受到变量间多重共线性的严重干扰,考虑采用逐步引入回归方法,按照回归平方和最大化原则逐个引入自变量。由于因变量为单整序列,所以为避免伪回归,首先考虑选择一个属于单整序列的自变量,使它和因变量建立的一元回归方程具有最大回归平方和。然后,再在其他自变量中选择第二个自变量,使新建立的二元回归方程具有最大回归平方和。第二步以后引入自变量可不区分是单整序列还是平稳序列,因为由单整序列和平稳序列构成的序列仍为单整序列。依此类推引入第三到第六个自变量。再综合考虑Adj.R2值的大小和自变量的显著性水平来确定最优回归方程。同时,在每引入一个新变量进行回归后均进行协整检验,即对回归残差进行单位根检验,检验结果显示所有回归的残差序列均属于平稳序列,因此可将这些回归视为协整回归。最后,由于逐步引入回归方法存在一个缺陷,即自变量一旦被引入就没有机会被剔除。在进行逐步引入回归分析时,lneneregy总是第一个被引入,可能影响其他与其存在因果关系的自变量的系数大小、符号和统计显著性,因此再进行一次剔除lneneregy变量的多元回归,用作比较和补充。2.由直接回归变变量法分析表1～表4中的第2至第7列是依据回归方程(7)的逐步引入回归结果。Adj.R2值均较高,表明拟合效果较好。第8列是剔除lneneregy变量的多元回归结果,与前者相比值得注意的变化有:lnfee的系数符号全部为负号,且多数显著性水平上升,表2和表4中在5%的显著性水平上显著;表2中lnfdi系数符号由正号变成负号,与其他回归结果一致,且显著性水平上升;表2中lnwgi、表3中lnwsi系数符号虽然相同,但显著性水平明显上升,由不显著变成显著;比较之下,上述差异以第8列结果更可信。综合第2至第8列结果,依次分析如下:表1显示,Adj.R2值依次上升,且各自变量的相继引入对其他已引入自变量的系数符号和大小没有造成严重影响,因此确定第六次回归为最优回归。各自变量技术效应如下:从边际技术效应看,lnenergy与lneww正相关,工业能耗强度每下降1%,废水排污强度将下降1.505%;lnfdi与lneww负相关,外资每增长1%,废水排污强度将下降0.088%;lnwwi与lneww负相关,废水防治投入每增长1%,废水排污强度将下降0.347%;lnfee对lneww的影响选用第8列结果,即lnfee与lneww负相关,排污费每增长1%,废水排污强度将下降0.301%;lntrade与lneww负相关,外贸每增长1%,废水排污强度将下降0.208%;lnincome与lneww正相关,居民收入每上升1%,废水排污强度将提高0.241%,不过lnincome系数显著性水平偏低。再从平均技术效应看,各变量以1985-2006年平均变化率估算,环境有益技术进步导致废水排污强度年均下降6.1%,外资增长导致废水排污强度年均下降2%,废水防治投入增长导致废水排污强度年均下降3.2%,排污费增加导致废水排污强度年均下降2.3%,外贸增长导致废水排污强度年均下降3.8%,而居民收入增长使废水排污强度年均提高2%。表2显示,历次引入新变量均未对已引入变量的系数符号和大小造成大的影响,但由于Adj.R2值在前四次回归中上升,最后两次下降,所以确定第四次回归为最优回归。各自变量技术效应如下:从边际技术效应看,lnenergy与lnewg正相关,工业能耗强度每下降1%,废气排污强度将下降1.78%;lnincome与lnewg正相关,居民收入每上升1%,废气排污强度将提高0.543%;lntrade与lnewg负相关,外贸每增长1%,废气排污强度将下降0.088%,不过其系数显著性水平偏低;lnwgi、lnfdi和lnfee均以第8列结果为准,lnwgi与lnewg正相关,废气防治投入每提高1%,废气排污强度将上升0.528%;lnfdi与lnewg负相关,外资每增长1%,废气排污强度将下降0.164%;lnfee与lnewg负相关,排污费每增长1%,废气排污强度将下降1.02%。再从平均技术效应看,考察期间,环境有益技术进步导致废气排污强度年均下降6.1%,外贸增长导致废气排污强度年均下降1.9%,废气防治投入增长导致废气排污强度年均上升7%,外资增长导致废气排污强度年均下降3.5%,排污费增加导致废气排污强度年均下降7.7%,居民收入增长使废气排污强度年均提高4.4%。表3显示,Adj.R2值在前五次回归中上升,最后一次下降。注意到第四次引入lntrade变量时导致lnfdi系数发生较大幅度下降,由统计显著变得不显著。而第五次引入lnwsi时,lnfdi系数符号发生改变,表明lnfdi系数受多重共线性影响较大。综合考虑这些因素,确定第四次回归为最优回归,但在考核lnfdi系数时,以第三次回归结果为准;考核lntrade系数值时,取第四和第五次回归结果均值。各自变量技术效应如下:从边际技术效应看,lnenergy与lnewsp正相关,工业能耗强度每下降1%,废物生成强度将降低1.298%;lnfdi与lnewsp负相关,外资每增长1%,废物生成强度将降低0.084%;lnincome与lnewsp正相关,居民收入每上升1%,废物生成强度将提高0.501%;lntrade与lnewsp负相关,外贸每增长1%,废物生成强度将下降0.294%;lnfee和lnwsi以第8列结果为准,lnfee与lnewsp负相关,排污费每增长1%,废物生成强度将下降0.402%;lnwsi与lnewsp正相关,废物防治投入每增长1%,废物生成强度将上升0.354%。再从平均技术效应看,环境有益技术进步导致废物生成强度年均下降5.7%,外资增长导致废物生成强度年均下降1.7%,居民收入增长使废物生成强度年均提高4.1%,外贸增长使废物生成强度年均下降5.6%,排污费增加使废物生成强度年均下降3.1%,固废防治投入增长使废物生成强度年均上升3%。表4显示,第六次回归的Adj.R2值最大,所以确定第六次回归为最优回归。但注意到引入lntrade和lnwsi变量时lnfdi的系数影响较大,由显著变得不显著,所以考察lnfdi系数以第二和第三次回归结果的均值为准。类似地,考察lnenergy系数时以第一至第五次回归结果的均值为准。各自变量技术效应如下:从边际技术效应看,lnenergy与lnewsd正相关,工业能耗强度每下降1%,废物排污强度将下降2.413%;lnfdi与lnewsd负相关,外资每增长1%,废物排污强度将下降0.535%;lnincome与lnewsd正相关,居民收入每上升1%,废物排污强度将提高2.823%;lntrade与lnewsd负相关,外贸每增长1%,废物排污强度将下降1.89%;lnwsi与lnewsd正相关,废物防治投入每增长1%,废物排污强度将提高0.699%;lnfee的影响以第8列为准,与lnewsd负相关,排污费每增长1%,废物排污强度将下降1.502%。从平均技术效应看,考察期间,环境有益技术进步导致废物排污强度年均下降9.8%,外资增长导致废物排污强度年均下降10.9%,固废防治投入增长导致废物排污强度年均提高6.1%,排污费增加导致废物排污强度年均下降11.2%,外贸增长导致废物排污强度年均下降38.6%,而居民收入增长使废物排污强度年均提高18.9%。五、降低“三废”排污强度的建议环境有益技术的边际技术效应在所有污染指标中都最高,平均效应也处于较高水平,表明环境有益技术进步对降低“三废”排污强度的边际作用最大,即“节能”的“减排”