環境規制對經濟增長質量的影響研究： 以長株潭城市群為例

王雪峰 魏忠俊 陳輝

[摘 要] 基于2007-2016年長株潭城市群的面板數據，運用動態面板模型，采用系統GMM估計方法，探討城市群環境規制對經濟增長質量的作用關系。研究表明，當考慮兩者為線性關系時，環境規制對經濟增長質量存在著顯著的正向促進作用;當考慮為非線性關系時，兩者呈現倒U型關系，即當環境規制強度較低時，隨著強度的增加，經濟增長質量在提升，拐點之后出現下降。結論表明：適度的環境規制強度有利于實現較好的經濟增長質量，促進經濟綠色發展，進一步支持了波特假說。最后依據實證分析結果給出了政策建議與啟示。

[關鍵詞] 長株潭城市群;環境規制;經濟增長質量;系統GMM

[中圖分類號] F741 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-6043（2020）03-0024-04

一、引言

改革開放40年以來，我國經濟得到了前所未有的迅猛發展，一躍成為僅屈于美國的世界第二大經濟體。隨著中國經濟的跨越式發展，由于區域間存在資源要素區位優勢的互補，逐步出現了城市集群現象。迄今為止，中國主要包括長三角、珠三角和京津冀等在內的眾多經濟體量規模大小不一的城市群，位于中部的長株潭城市群就是其中具有國家重要戰略意義的城市群之一。

長株潭城市群區位優勢明顯，產業集群頗具規模，區域面積僅占全省的13.3%，在2012年擁有全省20.8%的人口，卻實現了全省GDP的42.6%，是湖南省經濟核心增長極[1]。該城市群與其他主要城市群相比，經濟增長速度強勁，高出了全國平均水平。伴隨著“三高一低”的粗放型增長方式，長株潭城市群的環境狀況不容樂觀。2013年空氣質量超標天數占去了全年46%，顆粒物是其主要的污染物質;工業廢氣排放量占據了全省的26.5%，水污染仍然嚴重，重金屬污染物是長株潭城市群主要的污染來源，生活污水排放量居高不下。湘江流域的有色金屬含量嚴重超標和株洲的重金屬污染嚴重[2]。有學者使用生態足跡模型得出長株潭城市群存在巨大的生態赤字，其生態安全性不容樂觀，承受著巨大的環境資源壓力[3，4]。有學者指出，該城市群材料、土地、能源以及各種污染物排放等環境負荷指標同GDP增長高度耦合[5]，這表明該城市群是依賴粗放式增長方式發展的。長株潭城市群以揚塵、煤煙為主的大氣污染，以鎘污染為主的土壤污染，以氨氮和各種重金屬為主的水體污染仍然嚴重[6]。這種長期的粗放式增長方式對生態環境造成了巨大的破壞進而大大降低了人們的幸福指數。

黨的十九大指出，我國經濟的發展階段已悄然發生轉變，即已由高速增長朝著高質量增長轉變，這要求發展方式必須由傳統粗放型增長轉變為集約型增長，走綠色發展之路[7]。如何既能同時實現經濟可持續、又好又快而且高質量的發展，環境資源約束趨緊問題還能得到有效控制？這是本文研究的重要出發點，力爭實現兩者的“雙贏”。本文主要探討環境規制強度與經濟增長質量之間的關系，以期為今后環境政策的制定提供一定的科學依據，為社會經濟增長朝著高質量轉變做出貢獻。

二、文獻綜述

對于環境規制與經濟增長關系的探索一直都在繼續著，后來就出現了兩大陣營。其中，一個是“遵循成本說”，是指環境規制將會增加企業對環境綠色研發的支出，這必將削減了一部分的企業投資，即擠出效應;同時投入要素價格的增加，進一步加大了生產投入壓力，勢必會降低了企業的市場競爭力，對地區經濟增長產生一定程度的抑制作用;另一個是“創新補償說”，是指環境規制壓力可能會激勵有遠見有資源的企業為追求更高的利潤和市場競爭力主動進行綠色技術創新，這將會出現由綠色技術創新而獲得更大的收益，這個收益至少可以彌補甚至超過因環境保護而做出的費用成本，最終使得該企業在獲得了豐厚經濟效益的同時還擁有了良好的社會聲譽。

在國外，Gollop & Roberts等基于靜態模型得出環境規制對經濟增長產生抑制作用[8]。Olga等研究得出，波蘭政府在實行了約束二氧化硫和氫氧化物排放的一系列環境政策后，發現該政策顯著地抑制了波蘭的經濟增長[9]。Porter & Claas提出頗負盛名的“波特假說”，從動態角度分析得出長期環境規制通過技術創新的中介效應對經濟增長有促進作用[10]。后來，Brunnermeier & Cohen[11]、JoCrotty[12]和Managi[13]等外國學者基于不同視角驗證這個假說。在國內，吳明琴等采用1992-2009年期間280個重點城市的面板數據，使用倍差分析法實證得出環境規制促進社會經濟發展，能實現環境和經濟的雙贏[14]。陳英姿等利用1990-2015年東三省面板數據，構建門檻模型，實證得出東北地區環境規制和經濟增長之間存在門檻效應[15]。彭聰等構建中國省際環境規制強度指數，運用GNS模型檢驗了環境規制和經濟增長之間的關系，得出兩者呈倒U型非線性關系[16]。黃清煌，高明等對東中西部分別進行環境規制和經濟增長數量和質量的影響研究，得出增長數量區域無顯著差異，然而東、中部地區兩者正向關系，西部地區出現了反向關系[17]。

總體來看，大多數學者還是在研究環境規制和經濟增長數量之間的關系，研究環境規制和經濟增長質量之間的文獻較少;此外這其中研究對象主要是全國，地區或者省際層面，研究更小的城市群更是極少。本文將在已有研究的基礎上，研究長株潭城市群區域內環境規制對其經濟增長質量的影響研究，進一步豐富相關研究結果以及得出更有針對性的措施建議。

三、模型建立

本文欲構建一生產函數為Yit=Ait×F（Lit，Kit），其中，Yit表示地區生產總值，Lit表示地區勞動要素投入，Kit表示地區資本要素投入，Ait即為地區經濟全要素生產率。常規地，依據學者們的一貫做法，本文用地區經濟全要素生產率（TFP）來表示地區經濟發展質量。

將模型變形可得：Ait=Yit/F（Lit，Kit），即TFP=Ait=Yit/F（Lit，Kit）。考慮一個經濟體的全要素生產率會受多因素的共同作用，基于本文研究可認為，影響全要素生產率的多因素包括環境規制以及其他相關因素。因此，經濟增長質量可表示為TFP=Ait=ERI×Other，其中，ERI表示環境規制強度，Other表示除了環境規制強度以外影響全要素生產率的因素集合。本文采取孫英杰等[7]的做法，將該地區的產業結構（industr），人力資源（Peredu），政府干預（GI），市場化（National）以及開放程度（Open）作為要研究對象的控制變量。

通過以上分析，可進一步地得出我們的模型如下所示：

對等式左右兩邊同時取對數可得：

lnTFPit=αlnERIit+alnindustrit+blnPereduit+clnGIit+dlnNationalit+elnOpenit

又考慮全要素生產率前后期之間可能存在影響，所以我們將采用動態面板模型進行實證分析。因此本文的實證模型可以表示如下：

lnTFPit=β0+β1lnTFPit-1+αlnERIit+alnindustrit+blnPereduit+clnGIit+dlnNationalit+elnOpenit

由于上式可能存在內生性問題，所以采用傳統的估計方法會出現估計偏誤，結果將會是不可行的。為避免這樣的偏誤估計，使得回歸結果是無偏有效估計，因此本文將采用系統廣義矩估計方法進行模型參數估計。

四、變量選取和數據說明

（一）變量選取

1.經濟增長質量。本文采用經濟全要素生產率衡量經濟增長質量。這不僅高度吻合吳敬璉[18]等學者的觀點，還符合世界銀行等國際組織的認可。將環境規制視為投入要素之一，投入變量為資本存量，就業人數，能源消費總量，工業廢水排放量，工業SO2排放量和固體廢棄物排放量。產出變量為經GDP平減指數處理過的實際GDP，利用deap2.1軟件計算得出經濟增長質量。城市群三市歷年資本存量的獲得依據徐淑丹[19]提供的方法。

2.環境規制強度。本文采用熵值法對長株潭城市群各城市歷年工業廢水排放量，二氧化硫排放量和工業煙塵排放量進行綜合化處理從而獲得具有能體現環境規制強度的有效指標，具體的獲得過程在后文將有詳述。

3.其他控制變量。產業結構，采用該城市群第三產業增加值與第二產業增加值的比值來表示。人力資源，采取長株潭城市群的人均受教育年限來衡量。政府干預，采用長株潭城市群財政支出在GDP中比例來衡量。市場化，采取國有化作為市場化的有效替代，計算方法：城鎮國有單位從業人員/城鎮從業人員。開放程度，使用長株潭城市群的進出口總額與實際GDP的比值來有效衡量。

（二）環境規制強度（ERI）

由于環境規制強度存在不可直接獲得性，所以很多學者們結合自身的研究問題和特點選擇了有效的替代指標，借此來表示所研究背景下的環境規制強度。通常來說，替代指標主要可以分文兩種，分別為投入型和績效型。本文從指標的合理性、有效性和數據可獲得性等方面出發，選擇能反映環境規制效果的工業三廢排污情況來替代。由于三廢排污的不可直接相加性，本文采取熵值法予以度量三廢排污的整體情況。

接下來對用熵值法獲得環境規制強度的過程予以說明。

第一步，由于各變量有不同的量綱，需對各指標進行無量綱標準化。

xij=（i=1，2，3;j=1，2，3）

其中，xij表示第i年第j種污染物量，max xij表示第j種污染物的最大量，min xij第j種污染物的最小量。

第二步，獲取第j種污染物第i年的比重yij，計算方法如下。

yij=（i=1，2，3;j=1，2，3）

第三步，依次獲取信息熵值e和信息效用值d，計算方法如下。

ej=-Σ3? i=1yij ln yij

dj=1-ej

第四步，依據步驟三獲取第j種污染物的權重wj，計算方法如下所示。

wj=（j=1，2，3）

第五步，計算各區域列年的環境規制強度指標，方法如下。

ERIi=∑3? j=1wjyij? （j=1，2，3）

本文通過上述熵值法獲取了各個地區歷年的環境規制強度。本文采用的地區環境規制強度指標ERIi為逆向指標，即當地區環境規制強度越大，環境規制強度指標ERIi越小，反之亦然。這是因為當環境規制強度大，排污企業的三廢排放量相對下降，反之亦然。

本文采用2007-2016年長株潭城市群的面板數據，所需數據分別來源于《中國環境統計年鑒》、《湖南統計年鑒》以及各地區國民經濟和社會發展統計公報和地方統計局。

五、實證結果及分析

（一）平穩性檢驗

首先為了避免異方差的存在，對各變量取其對數值。鑒于本文研究是長株潭城市群三個城市10年的面板數據，為了保證估計結果的有效性和最大程度避免偽回歸，有必要首先對面板數據中的各變量進行單位根檢驗。檢驗結果如表1所示，各變量均通過了IPS、LLC、Fisher-ADF和Fisher-PP檢驗，說明各變量拒絕原假設，模型的所有序列是時間序列平穩的，具有良好的平穩性。

（二）變量描述性統計

關于各變量的描述性統計結果如表2所示，各變量均有30個觀測值，沒有缺漏遺失的情況存在。此外，通過平均值、最大最小值以及標準差分析可得各變量均在合理的變化區間。

（三）結果與分析

本文利用計量分析軟件stata14進行長株潭城市群環境規制強度對其經濟增長質量影響的實證研究，實證結果如表3所示。

表3呈現了三個模型的實證結果。從研究的目的出發，考慮計量模型一不研究環境規制的二次項和產業結構對經濟增長質量的影響;隨后模型二在模型一的基礎上增加產業結構因素，通過對比模型一和模型二實證結果，可以得出在其他影響因素不變時，產業結構對經濟增長質量的影響;鑒于環境規制對經濟增長質量的影響可能是非線性的考慮，提高計量模型回歸結果的可靠性，故模型三在模型二的基礎上進一步增加環境規制的二次項，旨在得出環境規制和經濟增長質量間更加有效的非線性擬合，便于得出更加接近于實際情況的回歸結果。模型中，由于對環境規制強度的測量指標是以污染排放來衡量的，所以本文的環境規制強度是一個逆向指標。這是可以理解的，即環境規制強度越大，污染物排放越少。若實證回歸系數為正，表明強度的降低，會抑制經濟增長質量的上升，反之亦然。

[2]周玉波，李小琴.長株潭城市群產業結構特征與“兩型社會”建設[J].湖南社會科學，2008（5）：122-124.

[3]楊立國.基于生態足跡的城市群生態系統安全評價——以長株潭城市群為例[J].世界地理研究，2009，18（1）：74-82.

[4]楚芳芳，蔣滌非.基于能值改進生態足跡的長株潭城市群可持續發展研究[J].長江流域資源與環境，2012，21（2）：145-150.

[5]彭佳捷，周國華，唐承麗，曾山山.長株潭城市群環境壓力與經濟發展脫鉤研究[J].熱帶地理，2011，31（3）：297-303.

[6]何甜，帥紅，朱翔.長株潭城市群污染空間識別與污染分布研究[J].地理科學，2016，36（7）：1081-1090.

[7]孫英杰，林春.試論環境規制與中國經濟增長質量提升——基于環境庫茲涅茨倒U型曲線[J].上海經濟研究，2018（3）：84-94.

[8]Gollop F M，Roberts M J.Environmental regulations and productivity growth：The case of fossil-fueled electric power generation[J].Journal of Political Economy，1983，91（4）：654-74.

[9]Olga Kiuila，Grzegorz Peszko. Sectoral and macroeconomic impacts of the large combustion plants in Poland： A general equilibrium analysis[J]. Energy Economics，2006，28（3）.

[10]Porter M E，Claas V D L.Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship[J].Journal of Economic Perspectives，1995，9（4）：97-118.

[11]Brunnermeier S B，Cohen M A.Determinants of environmental innovation in US manufacturing industries[J].Journal of Environmental Economics&Management，2003，45（2）：278-293

[12]Jo Crotty，Mark Smith. Strategic Responses to Environmental Regulation in the U.K. Automotive Sector： The European Union End‐of‐Life Vehicle Directive and the Porter Hypothesis[J]. Journal of Industrial Ecology，2006，10（4）.

[13] Managi S. Competitiveness and environmental policies for agriculture： testing the Porter hypothesis.[J]. International Journal of Agricultural Resources Governance & Ecology， 2004， 3（3-4）

[14]吳明琴，周詩敏，陳家昌.環境規制與經濟增長可以雙贏嗎——基于我國“兩控區”的實證研究[J].當代經濟科學，2016，38（6）：44-54+124.

[15]陳英姿，夏欣.東北地區環境規制與經濟增長關系的實證研究[J].學習與探索，2018（9）：119-125.

[16]彭聰，袁鵬.環境規制強度與中國省域經濟增長——基于環境規制強度的再構造[J].云南財經大學學報，2018，

34（10）：37-51.

[17]黃清煌，高明.環境規制對經濟增長的數量和質量效應——基于聯立方程的檢驗[J].經濟學家，2016（4）：53-62.

[18]吳敬璉.以深化改革確立中國經濟新常態[J].探索與爭鳴，2015（1）：4-7+2.

[19]徐淑丹.中國城市的資本存量估算和技術進步率：1992

-2014年[J].管理世界，2017（1）：17-29+187.

[責任編輯：趙磊]