基于省际数据的环境规制与经济增长关系

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1、基于省际数据的环境规制与经济增长关系　摘要经济增长是衡量经济发展水平的重要标准，研究环境规制与经济增长之间关系，将有助于寻求不同经济发展阶段下的最适环境规制强度，从而为经济的可持续发展提供环境保障。本文采用纵横向拉开档次法，综合考虑衡量环境规制的投入与产出的各项指标及其数据的可得性因素后，构建并计算出环境规制强度指数，同时运用2004-2008年中国省际面板数据，采用面板数据模型进一步分析环境规制与经济增长之间的关系。实证结果表明：环境规制与经济增长之间并非线性的关系，而是正U型的关系。为此，我们认为，本文结论能

2、够对环境规制与经济增长之间的遵循成本说还是创新补偿说提供合理的解释。最后，我们根据现阶段中国经济处于迅速发展时期的状况，认为合理的环境规制政策应该是加强环境规制强度。同时认为技术创新对环境规制和经济增长具有巨大的推动作用，企业应该充分利用技术创新的优势，进行创新投资，用以弥补遵循成本说的劣势，提升企业的竞争力，进而促进中国经济的持续增长。　　关键词环境规制；经济增长；遵循成本；创新补偿；纵横向拉开档次法　　中图分类号F062.9　近年来国内学者针对创新补偿说进行一些研究，其中，赵红［11］就环境规制对技术创新的影

3、响进行分析，结果表明环境规制在中长期对技术创新有一定的激励作用，并认为适当提高环境规制标准和强度，能够进一步激励产业技术创新，通过创新补偿作用，能够抵消环境规制对产业绩效的不利影响。同样，黄平［12］认为环境规制与企业技术创新之间是相互促进，相互作用的。发挥两者之间的作用机制，能够促进经济增长。与赵红、黄平的研究不同，李瑾、李强从产业升级、产业结构调整的视角对环境规制的创新补偿效应进行分析。具体地，李瑾［13］研究发现环境规制政策能够产生清洁技术的扩散效应，有利于整个产业升级，从而促进经济增长。同样，李强［14］

4、也指出通过设置绿色进入壁垒、调整市场主体构成等环境规制工具，促使产业结构优化升级，激励企业技术创新，进而提高企业生产率。同时，李泳等［15］研究环境规制对产业产出和经济增长的影响后得出：治理污染投资与国内生产总值之间存在负相关关系；机动车尾气排放控制政策对国内生产总值的影响不显著。　　综上所述，学术界针对环境规制与经济增长之间关系的研究，成果相对较少，而且结论莫衷一是。我们认为，分析环境规制与经济增长关系是一项重要的实践课题，其研究结论有助于根据不同经济发展阶段选择差异化的环境规制强度。其中，如何正确衡量环境规制

5、强度是难点问题，而环境规制强度是多个指标共同作用的结果，笔者认为为保持多年省际间环境规制强度的可比性，仅仅通过静态综合评价方法合成综合指数是缺乏可比性的，为此本文将从动态视角，构建动态环境规制指数。基于此，我们在构建环境规制强度的基础上，进一步分析环境规制与经济增长之间关系，以期求证中国环境规制与经济增长之间关系是遵循成本效应，抑或创新补偿效应？　　2环境规制强度指数构建　　如何构建环境规制强度是本文研究的重点，也是难点。现有环境规制强度的衡量仍然存在两点不足：①指标选择的单一性。　　比如，Gray和Deli

6、y［16］、Laplante和Rilstone［17］、Gray和Shadbegian［18］以稽查次数作为环境规制的衡量指标。而Dasgupta等［19］以征收污染税作为环境规制指标。由于中国数据的限制，孔祥利等［20］选用人均工业污染治理投资完成额来度量环境规制的程度。而李钢等［21］对中国现状及其数据进行考虑后，采用环境规制执法强度（工业环境已支付成本/工业环境总成本100），来代替环境规制强度。②指标选取的随机性。环境规制是政府行为，在选取环境规制强度指标时，应从政府角度出发，而非企业和民众，而现有　中国

7、大陆除西藏外30个省（直辖市、自治区）作为研究对象，所选择的数据集主要有三个来源：①环境规制强度指标源于表1；②人均国内生产总值数据、在岗职工平均工资、全社会固定资产投资总额数据来源于2005-2009年《中国统计年鉴》；③新产品开发项目数来源于2005-2009年《中国科技统计年鉴》。关于本文所使用变量的定义见表2。选择不同的指标会对分析结果产生较大影响，基于这种思想，笔者认为，就业人数无法反应人员的差异程度，相比而言，在岗职工的平均工资能够反映各省职工素质的平均情况，因此在岗职工的平均工资这一指标比就业人数要

8、适合；同时，对于研发投入与产出的指标的选择也是本文的难点，笔者认为仅仅用新技术研发投入指标并不能完全度量对经济增长的影响，相比较而言产出指标对经济增长更具直接影响。因此，选用新产品开发项目数这一指标来衡量经济增长中的技术因素。　　3.2实证结果　　本文利用面板数据模型估计环境规制与经济增长之间关系，其结果见表3。其中，Hausman检验结果验证了固定效应比随机效应模型更有