中國生活二氧化硫污染的地域性特征分析

摘 要：利用中國部分省份1998—2010年的人均生活二氧化硫排量與人均國內生產總值數據，通過建立省級面板模型，分析了中國生活二氧化硫的污染特征。結果表明，中國生活二氧化硫排放隨著經濟發展水平的不同而呈現出不同的特征：以北京、浙江等省份和地區為代表的生活二氧化硫排放處于下降區間，而以安徽、云南為代表的不發達地區的生活二氧化硫排量仍處于上升區間。同時，進一步分析了產生這種區別的原因并給出了相關政策建議。

關鍵詞：經濟增長；二氧化硫；污染；面板模型

中圖分類號：F22 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）24-0135-02

引言

2010年中國二氧化硫排量為2 026.15萬噸，居全球第一，其中生活二氧化硫排放量為320.7萬噸，雖然遠遠低于工業二氧化硫排量的1 705萬噸，但是其仍然占了中國二氧化硫排放總量的15.8%，可見中國二氧化硫治理形式依然很嚴峻，生活二氧化硫污染的治理亦不得不進行考慮。在治理二氧化硫污染的政策中稅收手段被越來越多的人們所關注，有關資料顯示中國財政部、國家稅務總局和環保部已經就中國的環境稅開征有了一個初步的考慮。在制定治理二氧化硫污染的環境稅過程中有很多西方國家的例子供我們借鑒，但是在具體的稅制設計中更要注意結合中國國情，避免照搬西方國家的做法，因此對于中國二氧化硫污染特征的研究就顯得極為重要。

一、統計學分析及計量變量選取和模型設定

為了說明中國生活二氧化硫與經濟發展水平和生活二氧化硫排量的關系，本文選取經濟最發達的上海、北京、天津、江蘇、福建、廣東、浙江七省份和經濟水平不發達的安徽、江西、云南、甘肅四省份進行比較。在數據的選取上用各地區的人均國內生產總值來衡量經濟發展水平，在時間跨度上本文選取這些地區的1998—2010年的數據進行分析。具體數據將通過查閱歷年的統計年鑒并加工整理獲得，在計量分析時為了避免異方差采用各變量的自然對數進行分析。通過觀察樣本省份的生活二氧化硫排量與人均國內生產總值之間的關系，發現兩者并不呈現出典型的倒U型庫茲涅茨曲線特征，而是大致呈現出直線型特征。因此本文初步假設變量之間呈現直線型關系，具體還要通過檢驗來確定。基于以上分析，我們將區域的模型設為yit=αi+β1xit+εit，其中yit代表i省在t年的生活二氧化硫排放量的自然對數，xit代表i省第t年的人均國內生產總值的自然對數，αi表示i省的特定截面效應。

二、實證分析

由于采用面板模型，可以將面板數據模型分為三種類型：無個體影響的不變系數模型亦稱混合模型、含有個體影響的不變系數模型即變截距模型、含有個體影響的變系數模型即變系數模型[4]。因此，在面板模型估計之前需要對于樣本數據適合上述哪種形式進行檢驗，以避免模型設定的偏差，提高參數估計的有效性。本文在對數據進行檢驗和模型估計時利用Eviews6.0軟件進行具體操作。

（一）單位根檢驗

面板單位根檢驗的方法主要有LLC檢驗、Breitung檢驗、Hadri檢驗、IPS檢驗、Fisher ADF檢驗、Fisher PP檢驗，前三項檢驗都是適用于相同單位根（common root)，后三項檢驗允許存在個體單位根（individual root）。為了避免一種方法所帶來的誤差，本文決定采用六種檢驗結果綜合的方法（summary）。

（二）協整檢驗

在對面板數據進行協整檢驗時有三種方式可以選擇，分別是Pedroni（Engle-Granger based），Kao（Engle-Granger based）和Fisher（Combined Johansen），根據不同發達地區和較發達地區所選樣本的不同特點，決定對兩的數據采用Pedroni（Engle-Granger based）方法進行檢驗。

結果顯示，對于發達地區，Group rho-Statistic拒絕接受原假設，而其他方法至少在5%的水平上拒絕原假設。根據Pedroni （1999）的證明，在小樣本中Panel v-Statistic、Group rho-Statistic檢驗效果最差， Panel ADF-Statistic、Group ADF-

Statistic檢驗效果最好，其他檢驗處于中間，當檢驗結果不一致時，以Panel ADF-Statistic和Group ADF-Statistic檢驗為準。根據檢驗結果可知，兩地區的Panel ADF-Statistic和Group ADF-Statistic檢驗均拒絕原假設，認為變量之間存在協整關系。

（三）面板模型確定

發現兩地區數據的F值分別為：174、117，經查表知F0.05 （6，69 ）=2.25、F0.05 （3，39 ）=2.84。 容易看出兩地區的F值都要大于各自的臨界值，因此要否定個體不變效應模型。下面要通過Hausman檢驗決定建立個體固定效應還是個體隨機效應模型。

（四）估計結果

采用計量軟件對數據進行模型檢驗的結果如下表所示，由于本文主要探經濟發展水平對生活二氧化硫污染產生的影響和影響的大小，并不作為預測之用，所以并沒有對固定效應的常數項進行列示，另外除了不發達地區的常數項沒有通過檢驗之外其他各項都很好的通過了檢驗。從結果可以看出，發達地區的生活二氧化硫排量隨著經濟發展水平的發展不斷降低。而不發達地區的生活二氧化硫排放隨著經濟發展水平的提高而不斷上升。

（五）時間趨勢影響

由結果可知，發達地區的國內生產總值對生活二氧化硫排放影響的時間趨勢是很明顯的，而不發達地區的時間趨勢是不明顯的。簡單地說，發達地區的生活二氧化硫排量從1998年便逐年下降，并且下降趨勢是先增后減的（1998年人均國內生產總值的增加對生活二氧化硫排放的影響是-1.1375，隨后至1999年是-1.1394，隨后便出現了波動，直至2003年便是出現了逐年下降的趨勢）。這說明這些地區的經濟發展對生活二氧化硫排放的遏制作用是逐漸減少的，需要引入新的手段進行治理生活二氧化硫污染。

結論及政策建議

由模型的分析結果來看，本文所選的發達地區省份的生活二氧化硫排量在1998年之后大致與經濟發展水平呈現負相關，而不發達地區的省份的生活二氧化硫卻隨著經濟發展水平的提高而不斷上升。對于經濟發達地區而言，其經濟發展到一定水平政府和人民對環境的關注日益提高，使得生活二氧化硫排放隨著經濟發展水平的提高逐步減少，而對于不發達地區，由于經濟不發達，導致現階段經濟的發展很大程度上是以犧牲環境質量為代價的。為了說明這一問題，本文又進一步分析了含有時間效應的國內人均生產總值對生活二氧化硫排量的影響。

參考文獻：

[1] 包群，彭水軍，陽小曉.是否存在環境庫茲涅茨倒U型曲線?——基于六類污染指標的經驗研究[J].上海經濟研究，2005，(12):3-13.

[2] 黃耀磷，農彥彥，吳玉鳴.中國環境污染的庫茲涅茨曲線檢驗——基于1997—2006年的面板數據的實證分析[J].四川環境，2005，

(10):107-114.

[3] 李倩怡，高曉輝.廣東省環境庫茲涅茨曲線的實證研究[J].經濟師，2009，(6):268-269.

[責任編輯 陳鳳雪]