中國環境與經濟增長的環境庫茲涅茨曲線研究
——基于半參數空間面板數據滯后模型

黃元斌

（四川輕化工大學 經濟學院，四川 宜賓 644000）

一、引言

改革開放以來，中國經濟保持持續高速增長的態勢。在長期的經濟增長過程中，以高能耗、高污染、高排放等為特征的粗放型增長方式造成了嚴重環境污染。隨著經濟的增長，各個地方也在努力改變這種粗放型的經濟增長方式，重視科技投入，環境污染得到改善。不少學者對中國經濟增長與環境污染之間的關系進行了探討，其中包括對我國環境庫茲涅茨曲線的研究。

環境庫茲涅茨曲線是指一個地區先是隨著人均收入的增加，環境污染由低趨高，環境惡化程度隨經濟的增長而加劇。但當經濟發展達到一定水平后，也就是說，到達某個臨界點或稱“拐點”以后，環境污染又由高趨低，其環境污染的程度逐漸減緩，環境質量逐漸得到改善。當前運用空間面板數據模型對中國省市環境與經濟增長的環境庫茲涅茨曲線的研究，取得了一定的成果。這些研究成果，都是基于傳統非線性參數模型的研究，通過建立二次曲線和三次曲線檢驗環境庫茲涅茨曲線EKC。蘇梽芳和胡日東（2006）[1]應用1993—2005 年的省級面板數據，建立空間滯后模型和空間誤差模型，確定人均二氧化硫的環境庫茲涅茨曲線拐點在人均收入4.8萬元處，認為與國外的研究結果比較接近。黃瑩等（2009）[2]運用1990—2006 年省級面板數據建立空間誤差固定效應模型，測算出工業固體廢物的庫茲涅茨曲線拐點在人均GDP 為123 427 元處。施平（2010）[3]運用1997—2007 年省級面板數據針對不同污染源建立不同的空間面板數據模型，結果表明主要環境指標呈“倒N 型”特征，在一定程度上符合EKC 規律。朱平輝等（2010）[4]基于1989—2007 年省際面板數據，使用空間固定效應模型，對七種工業污染排放進行環境庫茲涅茨曲線實證分析。結果表明我國地區工業污染排放具有較強的空間依賴關系，空間面板模型在穩健性、擬合優度和回歸系數顯著性方面比傳統面板模型均有所改進；且大部分工業污染排放與人均GDP 之間為“倒U 型”關系。陳德湖和張津（2012）[5]運用30 個省（自治區、直轄市）2000—2009 年省級面板數據，發現經濟發展與碳排放之間存在顯著的空間效應，利用空間面板自回歸和誤差模型發現，中國碳排放與經濟增長存“倒U 型”關系，轉折點在人均GDP 是8.167 萬元～11.025萬元之間。同時檢驗了FDI 對碳排放的影響，結果是不存在“污染天堂假說”。郝宇等（2014）[6]選取中國省級人均能源消費量和人均電力消費量作為影響環境的指標，建立空間Durbin 模型，實證表明人均能源消費量和人均電力消費量與人均GDP 之間存在“倒N 型”的EKC 關系，拐點是人均GDP 分別為20 000 元～23 000 元左右。安虎森等（2014）[7]根據2000—2012 年31 個省（自治區、直轄市）的面板數據，通過檢驗建立面板空間誤差模型。結果表明“倒N 型”環境庫茲涅茨曲線在中國存在。孫攀等（2019）[8]運用2003—2016 年世界遙感地圖年均PM2.5 柵格數據值，轉換為中國281 個地級及以上城市的數值，運用探索性空間數據分析方法與動態空間杜賓面板數據模型，對中國經濟增長與污染之間的EKC 曲線以及污染空間溢出性進行了檢驗。結果表明中國全國、東部地區及中西部地區均存在霧霾污染EKC 曲線。中西部地區FDI 對中國污染治理起著積極作用，而東部地區則相反。張軒瑜等（2020）[9]運用2013—2017 年省際PM2.5 污染數據，使用動態空間面板數據模型表明中國整體的PM2.5污染具有顯著的空間溢出性，環境庫茲涅茨曲線在省際基礎上表現為“倒U 型”。

以上研究成果，都是基于傳統的非線性參數模型的研究。傳統非線性參數模型是根據經濟理論和樣本數據來設定模型的函數關系，在實證應用中，當模型及參數的假定與實際背離時，就容易造成模型設定誤差問題。而半參數模型中既有參數部分也有非參數部分，因此，該模型有較大的適應性，能更好地解決傳統非線性參數模型設定誤差問題，而且能夠作出更直觀的非線性圖形。

二、中國環境與經濟增長的環境庫茲涅茨曲線的模型

（一）變量選擇與數據來源

本文以PM2.5 的值作為被解釋變量，以人均GDP 表示經濟增長水平，作為關鍵解釋變量構建模型。在控制變量的選取上，選取能夠全面衡量影響PM2.5 水平的指標，最終引入人均收入、第二產業比重、FDI 為控制變量。為克服異方差的影響，首先將所有變量取自然對數。

其中，i 表示各省（自治區、直轄市），t 表示時期，α 表示常數，ρ 表示空間相關系數，β1、β2和β3表示自變量的系數，μ 表示誤差值。PM2.5 為PM2.5 的值。GPC 為GDP per capita，即人均國內生產總值。PSI為Proportion of secondary industr，即第二產業比重。FDI 為國際直接投資的值。數據來源于《中國統計年鑒》《中國環境年鑒》及各省（自治區、直轄市）官方網站和草莓科研服務網。

（二）空間相關性檢驗

在進行空間面板數據建模之前，首先對PM2.5的空間分布特征進行全局空間自相關檢驗和局部空間自相關分析，以驗證各省（自治區、直轄市）PM2.5 之間是否具有空間相關性。

1.全局空間自相關檢驗。運用Stata 13 軟件進行PM2.5 全局空間自相關檢驗分析，結果如表1 所示。

從表1 可以看出，檢驗結果顯著拒絕無空間自相關的假設，存在空間自相關。而莫蘭指數為正，說明全國各省市的PM2.5 存在顯著的空間正相關性。

2.局部空間自相關分析。Stata 13 軟件分別列出31 個省市1990—2020 年共961 條分析結果。限于篇幅，僅僅列出最后31 條局部莫蘭指數空間自相關檢驗結果，結果如表2 所示。

表2 局部莫蘭指數空間自相關檢驗結果

從表2 可以看出，大多數省市P 值小于0.1，正態統計值Z 大于0.1 顯著水平下的臨界值1.645，顯著拒絕無空間自相關的假設，這與全局空間自相關檢驗結果是一致的。

3.局部莫蘭指數散點圖。為更加形象地表示空間自相關的檢驗，以下通過繪制全國各省（自治區、直轄市）PM2.5 局部莫蘭指數散點圖進行描述，如圖1 所示。

圖1 全國各省（自治區、直轄市）PM2.5 莫蘭指數散點圖

從圖1 可以看出，大部分地區位于一、三象限。位于一象限的屬于“高—高”模式，即PM2.5 的值較高的地區被PM2.5 的值較高的地區包圍。位于三象限的屬于“低—低”模式，即PM2.5 較低的地區被PM2.5 較低的地區包圍，從空間上表現出較明顯的空間依賴性和聚集性。

（三）經濟發展對PM2.5 空間影響分析的空間滯后模型和誤差模型的檢驗與選擇

先進行Hausman 檢驗，確定固定效應和隨機效應空間面板模型進行分析選擇效果更好的模型。再選擇空間面板杜賓模型中的滯后模型和誤差模型進行檢驗，結果如表3 所示。

表3 空間面板滯后模型和空間面板誤差模型的檢驗結果

從表3 可知，豪斯曼統計量為0，故應選擇隨機效應。空間滯后模型擬合優度R2和對數似然值logL均大于空間誤差模型擬合優度R2和對數似然值logL。因此，應該選擇隨機效應空間滯后模型。研究結果表明：PM2.5 存在正的空間溢出性，即某個地區PM2.5的值受到相鄰地區的影響。人均收入、第二產業比重與PM2.5 的值是正相關的。但FDI 與PM2.5 的值是負相關的，這說明我國不存在“污染天堂假說”。模型設定形式如下[10]：

其中，i 表示各省（自治區、直轄市），t 表示時期，μ 表示誤差值。

（四）人均GDP 對PM2.5 影響的半參數空間面板數據滯后模型

以上建立的空間面板隨機效應滯后模型表明，人均收入對PM2.5 的影響顯著，但相關系數太小，僅為0.020。因此，人均收入對PM2.5 的影響有可能存在一定程度的非線性關系。因此，需要建立半參數空間面板數據滯后模型進一步研究[11]。

其中，i 表示各省（自治區、直轄市），t 表示時期，α 表示常數，ρ 表示空間相關系數，w 表示一階臨近矩陣，β 表示自變量的系數，μ 表示誤差值。

1.半參數空間面板滯后模型的結果。應用Stata 15軟件，可以得到半參數空間面板滯后模型的分析結果，并與前面空間滯后隨機效應模型結果比較，如表4 所示。

表4 應用半參數空間面板滯后模型分析結果

由表4 可知，半參數空間面板滯后模型和空間滯后隨機效應模型結論較一致，都表現出正的空間溢出性，半參數空間面板滯后模型lnPSI 和lnFDI 與空間滯后隨機效應模型中對PM2.5 的影響系數正負性一致，只是p 值稍大。

2.半參數空間面板滯后模型人均GDP 對PM2.5的非線性影響。運用Stata 15 軟件，可以得到人均GDP 對PM2.5 影響的半參數空間面板數據滯后模型的非線性影響結果，如圖2、圖3 所示。

圖3 半參數空間面板滯后模型導數圖

由圖2 的半參數空間面板滯后模型線性預測圖和圖3 的半參數空間面板滯后模型導數圖，可以得到一致的結論，從總體上來說，在人均GDP 較低的時候，PM2.5 隨著人均GDP 的上升而上升，而在人均GDP 達到一定程度時，PM2.5 隨著人均GDP的上升而下降。即環境污染水平和經濟發展水平存在著庫茲涅茨曲線，從導數圖可以看到拐點發生在lnGPC 大約為9.8 元的時候，即GPC 為人均GDP是18 033.74 元的時候。

三、結論與政策建議

（一）結論

通過檢驗建立空間滯后隨機效應模型，實證分析表明PM2.5 具有正的空間溢出效應。第二產業比重與PM2.5 是正相關關系。FDI 與PM2.5 負相關。通過建立半參數空間面板數據滯后模型，實證分析表明環境污染水平和經濟發展水平存在著庫茲涅茨曲線，拐點發生在人均GDP 大約是18 033.74 元的時候。

（二）政策建議

根據研究的結論，需要重視以下幾個方面：一是因為PM2.5 具有正的空間溢出效應，因此在環境治理方面，需要各個省（自治區、直轄市）在中央的領導協調下加強合作，共同治理環境污染；二是因為第二產業比重與PM2.5 是正相關關系，因此不能盲目追求第二產業的發展，在發展第二產業的時候，要通過技術和制度創新，抑制環境污染；三是因為FDI 與PM2.5 負相關，因此應積極通過引進FDI 促進經濟發展。