第五节
部门经济非均衡下资本扩张对环境污染的影响

一、模型、变量及数据来源

为了检验部门经济发展非均衡下资本扩张对环境污染的影响，根据现有研究基础设定面板数据模型如式（4.19）和式（4.20），第一个方程用来验证部门经济非均衡发展对资本扩张的影响，第二个方程则在环境库兹涅茨模型的基础上加入资本扩张变量，用于检验资本扩张对环境污染的影响。

其中， i 和 t 分别表示第 i 个地区、第 t 年份， β 和 γ 分别表示各影响因素的回归系数， μ 和 ε 是不可观测的扰动项，用来控制未包含在计量模型中的其他随机因素干扰。

在第一步模型中， Capital 是被解释变量，表示各省资本扩张程度， Bal 是核心解释变量，表示部门经济的非均衡程度，本部分用各省份农村产出占总产出的比重以及国有企业产出占企业总产出的比重来表示，其他为一系列控制变量。第二步模型以环境库兹涅茨假说为基础，其中 Pollution 是各省份环境污染程度， Capital 作为核心解释变量，表示各省份资本扩张。具体变量解释及数据来源如下。

（1）被解释变量。第一步回归模型的被解释变量是资本扩张程度（ Capital ），我们使用各省固定资本投资量来衡量；第二步回归模型的被解释变量是环境污染程度（ Pollution ），我们使用熵权法，根据各省人均工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘和粉尘及工业固废排放量构建一个综合指标，来衡量各省环境污染程度。

（2）解释变量。第一步计量模型的核心解释变量是部门经济的非均衡增长（ Bal ），反映我国经济发展进程中的二元分化特征，这一特征可以体现在部门之间、区域之间、城乡之间等不同的方面，例如东部沿海地区与中西部地区间发展不均衡、城镇与农村间发展不均衡以及国有企业与非国有企业间发展不均衡等。基于本部分使用省级面板数据，因此用农业产出占总产出的比重（ Bal ₁ ）以及国有企业产出占所有企业产出的比重（ Bal ₂ ）来反映部门间经济发展的非均衡程度；第二步计量模型将第一步回归的被解释变量作为核心解释变量，即资本扩张程度（ Capital ），使用各省固定资本投资规模来衡量。

（3）控制变量。根据现有相关研究，本章选取的一系列控制变量包括以下这些。①产业结构，产业结构反映国民经济中各产业部门之间的相互关系和数量比例，也是产出的技术组合方式的体现，产业结构的维持需要特定的要素投入结构的支撑，随着产业结构的转型升级，国民经济中资本和劳动力投入比例关系会发生调整，而产业结构的优化升级也会对生态环境带来影响。本章用 SIP 表示第二产业产值占GDP的比重和 TIP 表示第三产业产值占GDP比重控制产业结构因素的变化。②人口规模（ POP ），在生产过程中劳动力和资本具有一定的替代关系，同样技术水平下劳动力禀赋的增加可以减缓资本的投入。另外在生态环境方面，有大量研究表明，城市化进程中人口集聚会对生态环境质量带来影响，Shaw（1992）的研究证实人口增长是导致环境质量下降的重要因素。因此，加入人口规模因素控制劳动力禀赋对资本扩张以及环境质量的影响。③经济增长速度（ EGR ），经济增长决定了财富的积累以及对资本投入的偏好，进而影响资本扩张。经济增长也会提升人们对环境质量的关注和绿色发展的追求。④经济开放程度（ EOL ），经济越开放的地区，工业发展和基本的积累往往越快。经济的开放也促进了FDI的流入，既可能导致国外污染产业的转移，或者出口贸易的上升对环境资源的消耗，也可能通过以跨国公司为载体引进先进技术，从而提高环境效率。因此，加入经济开放度反映市场的开放对资本积累和环境的影响，用进出口总额占GDP的比重来表示。

在数据来源方面，因西藏地区数据缺失较多而从样本中剔除，因此采用除西藏外全国30个省级面板数据，时间跨度为2000年至2015年。所有数据均来源于《中国统计年鉴》及《中国环境年鉴》，部分缺失数据从“中国环境保护数据库”补齐。各变量的描述性统计如表4.1所示。

二、环境污染指标测算方法

这里利用熵权法构建环境污染综合指数，通过用熵值法确定指标的权重，综合度量各项环境污染指标中所包含的信息，测算出该指标在总指标中所占权重，既考虑各指标间的相互影响关系，同时对环境污染的测度更加全面，避免了用单一指标来衡量环境污染水平所可能造成的偏差，使得结果更加科学合理。

本章首先选取人均工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘和粉尘及工业固废排放量这四类环境污染物指标，采用熵权法计算环境污染综合指数。

三、模型估计及结果解释

利用固定效应回归模型，对方程（4.19）进行估计，结果如表4.2所示。

回归结果（1）和（2）是用农业产出占总产出比重反映地区之间在城乡发展不平衡上的差异，回归结果（3）和（4）则是用国有企业产出占所有企业产出的比重来反映地区之间在部门间发展非均衡程度的差异。列（1）和（3）为未加控制变量的回归结果，列（2）和（4）为加入控制变量后的回归结果。根据表4.2中列（1）和（3）的结果可以发现，在未加入控制变量的情况下，核心解释变量反映城乡发展不平衡的 Bal ₁ 和反映部门经济间发展非均衡的 Bal ₂ 的估计系数均在1%的统计水平下显著为负，加入其他控制变量后，列（2）和（4）结果表明，核心解释变量的系数符号未发生改变，反映城乡发展不平衡的 Bal ₁ 系数在5%水平下显著，反映部门经济间发展非均衡的 Bal ₂ 的系数在1%水平下显著。这一结果表明，资本扩张与经济的二元化发展方式有着显著的联系，且资本随着农村部门产出占比或国有部门产出占比的下降而扩张，即部门间经济非均衡程度越高的地区，越倾向于资本扩张。控制变量系数的估计结果表明，产业结构、市场开放及经济增长都会促进资本扩张。

表4.3表示对第二步回归模型的参数估计结果，通过逐步加入控制变量，得到结果分别为列（1）、（2）、（3）、（4）。结果表明，核心解释变量资本扩张的系数为正，且在1%的统计水平下显著。逐步增加控制变量并不改变系数的方向及显著性水平。这说明资本扩张对环境污染排放造成影响，且资本扩张程度越高，环境污染水平越严重。

四、稳健性检验

考虑到回归模型可能会因遗漏变量或反向因果关系而带来内生性问题，为了检验结果的稳健性，我们对核心解释变量取一阶滞后项来做进一步的稳健性检验。参考高传伦和林涛（2016），我们对回归方程中核心解释变量做一阶滞后处理，进行两步回归法。稳健性估计结果如表4.4和表4.5所示。

表4.4为第一步回归结果，显示回归模型的核心解释变量系数符号仍然均为负，且均在1%显著性水平下显著。当加入一系列控制变量后，核心解释变量的系数符号仍未发生改变，且反映城乡发展不平衡的 Bal ₁ 滞后项系数在5%的统计水平下显著，反映部门经济间发展非均衡的 Bal ₂ 的滞后项系数仍在1%显著水平下显著。

表4.5表示第二步回归结果，显示资本扩张的一阶滞后项作为核心解释变量时，系数符号仍为正且在1%的显著性水平下显著。当逐渐增加控制变量时，系数变化不大且仍保持显著，说明以上回归估计结果是稳健的。 L+BaQPXwCCppQ7BkaikQOCMUbZCElh2G4BpITFDzjUdSt9qFn+kT3ZjtHFgmbm1y