中国环境污染与经济增长_基于空间动态面板数据模型的实证分析

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1、第30卷第6期地理科学Vol．30No．62010年12月SCIENTIAGEOGRAPHICASINICADec．，2010中国环境污染与经济增长:基于空间动态面板数据模型的实证分析王立平，管杰，张纪东(合肥工业大学人文经济学院，安徽合肥230009)摘要:产业结构转型和区域间的产业转移进一步增强了中国各地区间的经济联动性，一个地区的产业规模和发展模式不仅影响本地区的环境质量，也会对其他地区尤其是周边地区的环境质量产生影响，这种地域间环境质量的空间相关性已不容忽视。为此，基于环境库兹涅茨曲线(EnvironmentKuznetsCurve，EKC)假定，引入空间相关因素，运用

2、空间动态面板模型分析中国环境污染与经济增长的关系。研究结果表明，中国基本满足EKC的假定，并且环境污染存在显著的空间相关性;基于地理权重的估计模型明显优于经济权重模型，即造成中国环境污染溢出的主要原因是地理因素而非经济因素。关键词:空间动态面板模型;溢出效应;地理因素中图分类号:X196文献标识码:A文章编号:1000－0690(2010)06－0818－08环境污染与经济增长的关系一直是经济研究面板数据分析方法。但是结论因实证方法和研究领域中的热点问题。Grossman和Krueger(1991)区域而有显著差别，结论的不一致性不仅体现在拐研究了北美自由贸易协定对环境质量可能

3、造成的点数值上，还体现在曲线形态上，以污染物CO2为［6］［10］影响，并提出了关于国民收入与环境质量的假定关例:Selden和Song、Galeottia和Lanza得到符［11］系:环境污染与人均收入存在倒U型曲线关系，即合EKC假设的倒U形曲线，而Friedl和Getzner经济发展初期，随着收入的上升，环境污染指标是得到N形的曲线，Holtz和Selde得到单调上升曲［12］上升的;但当人均收入达到了一定水平(经济“拐线，Richmond和Kaufmann则认为两者之间不［13］点”)后，环境污染指标开始下降，环境质量会逐渐存在显著的关系。［1～2］改善。这种倒U型曲线

4、被称为环境库兹涅茨国内学者对EKC的研究范畴基本属于第二曲线(EKC)。类，实证研究区域主要集中在省会、大中型城市及此后，大量学者对其进行了研究，国外学者的各省际区域。国内学者们对EKC假定的实证检验研究成果可以分为以下2类:一是EKC假定的理结果也存在较大差异，以针对大气污染物的研究为论基础。为了寻找环境污染与经济增长之间形成［14］例:马树才、李国柱得到N形的曲线，刘荣茂等EKC关系的经济机制，学者们引入环境与增长的得到倒U形曲线［15］，曹光辉等则得到线性上升的效用函数来进行探讨。例如，John和Pecchenino建［16］直线。但是中国不少学者关于一点达成共识:立代际

5、交叠模型导出消费行为是造成外生经济增即使中国确实存在EKC假设描述的现象，环境恶［3］长和环境污染呈现EKC关系的原因;Stokey认化趋势的扭转也不会自动发生，而要通过政策响应为内生技术变化、政策规制是造成EKC关系形成来实现。［4］的主要因素。对这一研究领域有贡献的学者还综上所述，如果一个地区存在EKC曲线，该曲［5～9］有Ramón、Selden、Zaim、Kuheli、Maria等。二线的形状和拐点也会被地区的自身因素显著影响，是EKC假定的实证检验。更多的学者通过选取一如:地理位置、经济水平、技术水平等。所以，为了些国家或地区的经济增长和环境质量数据来进行更加精确实证

6、研究EKC假定，近年来学者们越来实证分析以验证EKC假设，多数采用时间序列和越重视实证方法的完善，比如数据的平稳性，协整收稿日期:2010－02－04;修订日期:2010－06－11基金项目:国家自然科学基金项目(71073045)、安徽省自然科学基金项目(090416241)和安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKF09－10D84)资助。作者简介:王立平(1968－)，男，安徽合肥人，博士，副教授，主要研究方向为知识溢出与区域经济增长。E-mail:wlphfgd@163．com6期王立平等:中国环境污染与经济增长:基于空间动态面板数据模型的实证分析819性检验等。但是至今鲜

7、有学者采用中国省际面板异时，则需要采用这种模型，其表达式为:数据，运用空间动态面板模型来分析中国的EKC。y=xβ+μ{(2)因为绝大多学者在研究中都假设各个地区的环境μ=λ(ITWN)μ+ε污染物排放量是相互独立的，即一个地区的的环境式(2)中，ε为随机误差项向量，λ为n×1的截面污染指标只与本地区的收入水平有关系，与其他地被解释变量向量的空间误差系数，μ为正态分布的区甚至是相邻地区都不相关。然而，众所周知由于随机误差向量。参数λ衡量了样本观察值中的空风向、水流以及相对地理位置等客观因素