环境规制对经济发展的影响
——基于省际面板数据的分析

李丽娜1,李林汉

(1.中央财经大学 中国公共财政与政策研究院，北京 100081； 2.河北金融学院 金融创新与风险管理研究中心，河北 保定 071051)

能否在保护环境的同时兼顾经济的持续增长是政府决策者和学术界一直关注的热点问题。我国现阶段的经济增长模式仍然对资源需求大，对环境破坏大，环境规制的加入必定会导致现有经济模式的改变，增加企业运营的成本，以至于影响经济发展，从而将环境规制与经济发展置于了对立的局面。但是著名的“波特假说”却提出了环境规制能够产生创新补偿的效应，进而达到可持续发展的目的[1]。

已有的文献从不同的角度探讨了环境规制对于经济发展的影响，例如工业部门[2-4]、技术创新[5]、多重均衡理论[6-7]、产业结构调整[4]、地域差异[8-10]、财经问题角度[11-12]等。但是在我国如今的经济形势之下，环境规制对于经济发展的影响是如何变化的，是否存在区域上的区别，影响经济发展的因素与环境规制的关系如何，环境规制的变化能否带来其他变量的连锁反应，却少有相关的探讨和研究。

基于上述分析，本文根据中国省际面板数据，试图对前人的研究进行拓展。首先，抛开人为划分区域的主观性，利用面板门槛模型对于地域差异进行客观性的划分，从地域性的角度研究省际区域环境规制对于经济发展的效应；其次，去除静态分析的劣势，将环境规制与经济发展的互动关系从动态角度进行重新解读，利用面板向量自回归(PVAR)模型从时变性角度研究省际区域环境规制对于经济发展的动态效应，以期对于理解环境规制和地区经济发展得出新的成果，进而提供理论与实务借鉴。

一 理论分析与研究假设

(一)环境规制对经济发展产生积极的效应

Porter认为社会对环境保护的渴望不是工业经济的经济负担，相反环境的改善会以更高的标准制约经济发展的形式，进而达到经济的可持续发展[2]。Heidi对美国制造业的环境专利活动和环境监管进行了研究，以最小二乘法进行估计，环境规制能够正向促进技术创新，进而促进经济发展[13]。Berman等研究了洛杉矶南海岸的空气污染法规对于减少投资的效应影响，发现随着严格的污染法规的落实导致洛杉矶地区的炼油厂的生产率大幅上升，否定了那些环境监管成本过高损坏经济发展的论调[14]。Mitsutsugu利用计量方法对日本的环境规制与经济全要素生产率进行了研究，结果表明，严格的环境法规对全要素生产率的增长有显著的正向影响[15]。于同申、张成首先采用协整分析方法得出环境规制与经济增长之间具备长期稳定关系，然后进行格兰杰因果检验，表明环境规制强度能够显著促进经济增长，且从长期来看这种效应更明显[3]。熊艳首先采用拉开档次法，构建环境强度指数，然后采用面板数据模型分析环境规制与经济增长之间的关系，表明环境规制能够通过创新补偿说促进经济增长[5]。封福育构建了两部门经济增长模型，其后运用面板门限回归模型检验显示，环境规制促进了我国的经济增长[6]。

(二)环境规制对经济发展产生不确定的影响效应

Klaus等将环境规制成本作为一种与生产资料输入有关的非生产性投入，衡量环境规制对全要素生产率的影响，结果表明，环境规制随着时间以及污染效应的密集度而对经济增长有着不确定的影响[4]。张红凤等人通过构建计量模型，对山东省和全国的环境规制与经济增长进行了实证研究，发现环境污染与经济增长之间的关系是不确定的，并认为是不同的度量指标导致的[16]。孔祥利、毛毅建立面板数据误差修正模型对环境规制与经济增长之间的关系进行检验，发现东部地区环境规制促进经济增长，中部关系不显著，而在西部地区环境规制抑制经济增长[8]。张成等人对我国31个省份进行整体和分组检验，发现环境污染与经济增长之间的关系具有多种形态，随着区域以及指标的选取的不同，分别会呈现单调递减、“U”型、倒“U”型、“N”型和倒“N”型五种不同关系[17]。谢涓等人基于1996-2010年间的数据，通过构建环境规制与经济增长的联立方程模型，发现在全国的层面上环境规制对于经济增长的作用不显著[18]。马媛分别运用混合最小二乘估计、个体固定效应和随机效应模型对我国东部、中部以及西部地区环境规制与经济增长之间的关系进行了验证，结果表明两者关系在东部和西部比较明显而在中部地区不显著[9]。张蕴萍通过计量模型检验环境库兹涅茨曲线的存在，结果表明，在不同的经济发展阶段环境规制对于经济增长的关系是不一致的[10]。原毅军、刘柳将环境规制分为费用和投资两类，认为费用型环境规制对经济增长无影响，而投资型环境规制促进经济增长[19]。李胜兰等人利用我国省份面板数据，基于环境规制对经济增长作用机制的理论分析，结果表明环境规制与经济增长之间的关系不显著[11]。

(三)环境规制对经济发展产生消极效应

Gray以全要素生产率衡量经济增长率，发现环境规制在19世纪70年代以后的十年中平均每年降低经济增长44%，而且是当年文献的最大降低值[20]。Anthony等提出了一种衡量环境规制对于全要素生产率增长影响的模型，发现环境规制对于生产率的增长既有直接影响又有间接影响，并且使得生产率下降了10%-30%[21]。Walley等认为减少对环境有害的或消耗资源的原资料的使用，却同时得到经济回报的想法是极其不现实的，同时以一个公司为例对这种情况进行了说明[22]。Ederington等将环境规制变量作为内生变量，研究环境规制是否影响各国在国际贸易协定的角色，研究结果表明，国际贸易协定是环境保护的一种重要方式，并且发现此种环境规制对于美国的经济产生了消极影响[23]。李泳、李金青通过构建非线性投入产出模型，分别以治理污染额增加、机动车尾气排放标准变更以及提高能源价格为环境规制变量分别分析对经济的影响，结果表明上述三种变量的增加都会抑制经济的发展，但治理污染额的增加对于抑制经济发展的程度是最大的，模型显示呈拟指数的抑制趋势[7]。王文普分别以二氧化碳和二氧化硫的排放衡量环境规制的程度，运用省际面板数据发现抑制二氧化硫的排放能够促进经济增长，而抑制二氧化碳的排放却会抑制经济增长，最后得出环境规制不是发展地方经济的良药[12]。张婷婷将我国按地域分为东部、西部、中部，然后运用面板模型分析发现环境规制对东部地区的经济增长有不显著的负向作用[24]。

综上文献可以看出，已有文献从不同角度利用不同的计量模型对环境规制与经济增长之间的关系进行研究，得出的结论也不一致，这与经济发展的不同阶段对于环境的不同需求有着密切关系。在经济增长的初级阶段，大多数企业和公司都是低端高耗能模式，环境规制政策还没有跟上，环境规制对于经济增长的影响较弱；当经济增长达到成熟的中后期时，经济发展模式已经稳定，集聚效应和环境保护意识逐步体现，此时环境规制也会加强直至稳定，相应地对于经济发展也会造成负面影响。

此外，环境规制对于经济增长的影响会因为经济增长的模式不同而存在明显的异质性，同时经济增长的影响因素众多，并且在不断变化，于是环境规制对于经济增长的影响机制实际上是随着经济增长的不同程度而呈现出动态演变的形态。但是以往的方法大多是基于线性假设和静态分析，将不同阶段的过程笼统地看成一个整体，无法得出动态演化的机制。

二 模型构建与数据选取

(一)模型来源与拓展

1928年，美国数学家Charles和经济学家Dauglas提出了经典的科布-道格拉斯生产函数，随后衍生出来许多变形后的生产函数，经典的生产函数形式为：

Y=AKαLβe

(1)

其中,Y代表经济发展，A代表技术发展常数，K表示物质资本存量，L表示劳动力，e表示随机误差，α,β表示产出弹性。但是，该模型无法进行假设检验，同时要求各自变量的弹性系数相加为1，使得许多论文的结果无法成立。为了克服这种问题，1957年，Slow提出了改进的生产函数形式，放宽了上述要求，本文借鉴此模型进行拓展和变形。第一，在影响经济发展的众多因素中，加入环境规制和城镇化的影响。第二，借鉴Slow的想法，放宽各自变量的弹性为1的限制。第三，为了使得模型易于估计和检验，对于模型两边同时取对数，得到以下的双对数模型：

lnEG=lnA+αlnK+βlnL+γlnER+lnCity+lne

(2)

进一步加入门槛变量对式(2)进行拓展，可得

lnEGit=lnA+αlnKit+βlnLit+γ1lnERit(thr>η)+γ2lnERit(thr≤η)+lnCity+lneit

(3)

其中，EG表示经济发展的水平，ER表示环境规制的强度，City表示城镇化的水平，thr表示门槛变量，η表示待估的门槛值，γ1、γ2为待估的系数，其他变量同上。式(3)是单门槛变量模型，可以在此基础上继续拓展出多门槛模型。关于面板门槛模型的具体原理与求解检验过程，本文不再赘述[25-27]。

(二)数据整理以及来源说明

鉴于数据的可得性与研究需要，本文以我国30个省份(不包含西藏以及港澳台地区)为研究总体，时间选取为2007-2015年，数据来源于《新中国60年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》以及统计局网站。

(1)环境规制(ER)：环境规制作为度量环境保护的方法，现有文献的度量法众多[5,6,9-12,16,18],从数据可得性的角度来看，本文借鉴李林汉的做法[28]。

(2)经济增长(EG):作为衡量经济增长的一项指标，惯用的方法为采用各地区生产总值(GDP),但是由于各地人员和经济结构的不同，使用本指标会有偏颇，本文采用人均地区生产总值来进行衡量。

(3)物质资本存量(K):惯用的方法为各地区当年的固定资产投资额，考虑到各地区人口和经济结构的不同，为了消除这些差异，因此使用各地区当年的固定资产投资额占各地区生产总值(GDP)的比例进行衡量。

(5)城镇化水平(CITY)：各地区城镇人口数与该地区总人口数之比衡量。

数据的统计信息如表1所示，从表1中可以看出，由于选取变量的时候本文都是以百分数为准，因此文中的数字单位都是一致的。下面重点针对环境规制与经济增长两个变量进行说明：第一，除个别省市外，我国的经济增长水平呈现从西向东下降的趋势，西部、中部和东部的经济增长水平均值为15.55%、13.88%和11.36%，而全国的经济增长水平均值为13.57%，因此东部地区全部位于平均值以下，中部地区位于均值以下的有山西、黑龙江、河南三个地区①。可以看出本组数据所得结果与平时的认识有偏差。这是因为惯用的方法是采用地区生产总值总量，而本文选取的为人均地区生产总值形式的比例型指标，因此出现了本文我国的经济增长水平指标呈现从西向东下降的趋势。第二，西部、中部和东部的环境规制强度均值为3.19%、2.45%和1.94%，除去个别省市以外，各地区的环境规制强度呈现从西向东下降的趋势，而全国的环境规制强度均值为2.54%，因此东部地区全部位于均值以下，中部地区位于均值以下的有安徽、江西、河南、湖北和湖南省总共5个省区②。从这组数据可以看出，一方面东部地区频繁出现的极端恶劣天气与地域的气候特点有关系，另一方面也与环境规制的水平不高有关系。

表1.描述性统计

三 实证分析

(一)面板门槛效应的估计与检验

将各变量分别设置为门槛变量，可得四个面板门槛模型，分别记为模型I、模型II、模型III、模型IV，本文用软件Stata14进行操作。门槛变量的检验结果如表2所示，而且以各个变量为门槛变量的模型都只存在一个门槛值，以环境规制和城镇化为门槛变量的模型都存在一个在10%水平下显著的门槛值，分别以物质资本存量和劳动力为门槛变量的模型都存在一个在1%水平下显著的门槛值。表3给出了各个模型中的门槛值与95%置信区间。

表2.不同变量门槛检验值

注:***、**、*分别表示0.01、0.05和0.1的显著水平，P值为采用BS方法反复抽样300得到的。

表3给出环境规制的门槛值为-3.581，以平均值计算各省份位于门槛值以上的省份包括宁夏、甘肃、青海、内蒙古③,而且随着环境规制强度的提高，环境规制对于经济增长的弹性系数从0.181增加到0.281(见表4)，这说明环境规制整体上对于经济增长起促进作用。这种变化与我国的经济增长方式有着密切关联，改革开放初期我国粗放型经济增长方式对环境产生了巨大的破坏，地方政府必须花费大量的财力和物力进行修复，这一加一减无形中拖慢了经济增长的步伐，但是随着经济增长方式的转变和人们环境保护意识的增强，加的程度就必然要增长，减的程度也必然要减少，那么经济增长的速度也就提升了起来。

表3.门槛值估计

表3给出物质资本存量的门槛值为-0.271，以平均值计算各省份位于门槛值以上的省份包括贵州、河北、山西、河南、广西、四川、海南、湖北、湖南、天津、黑龙江、山东、福建、江苏、浙江、北京、广东和上海总共18个省份④，结果显示随着物质资本存量的提升，环境规制对于经济增长的弹性系数从-0.059增加到0.006(见表5),这说明在物质资本存量越过门槛值后，环境规制从抑制经济增长变为促进经济增长。在经济增长初期，我国的物质资本投资主要还是流向高耗能高污染的重工业，环境规制的出现必然会对这些企业产生抑制效应，而后随着经济增长方式的转变以及物质资本量的大幅度提高，物质资本的流向就会变得多样化，而环境规制能促进那些新兴产业的发展，经济增长的速度也就会提升。

表4.门槛模型I参数结果

表6.门槛模型III参数结果

表5.门槛模型II参数结果

表7.门槛模型IV参数结果

注：括号中的数字为T统计量，***、**、*分别表示0.01、0.05和0.1的显著水平。

表3给出劳动力的门槛值为-2.930，以平均值计算各省份位于门槛值以下的省份包括山西、福建、陕西、甘肃、新疆、北京、天津和青海总共8个省份⑤，当劳动力水平越过门槛值以后，环境规制对于经济增长的弹性系数从-0.049增加到0.063(见表6),这说明在劳动力水平越过门槛值后，环境规制从抑制经济增长变为促进经济增长，经济增长的方式转变以及人力资本的流向不同导致了这种变化。

表3给出城镇化的门槛值为-0.505，以平均值计算各省份位于门槛值以上的省份包括福建、江苏、浙江、辽宁、广东、天津、北京和上海总共8个省份⑥，当城镇化水平越过门槛值以后，环境规制对于经济增长的弹性系数从-0.157增加到-0.194(见表7),环境规制对于经济增长都是抑制，而且抑制程度是加强的。在城镇化水平初期，政府比较关注的是经济增长的速度和城镇化水平的提升，对于环境规制的需求不高；在城镇化水平越过门槛值以后，地方政府对于经济增长总量的追求不减，随之产生的诸多问题严峻且不可回避，比如城市雾霾问题以及农村大量闲置土地问题，因此在本阶段的过程中地方政府要提倡城镇化进程适度以及加速城镇化配套设施的建设。

(二)面板向量自回归模型

为了进一步研究各项因素对于经济增长的动态效应，并考察各因素冲击对于经济增长的贡献大小，本节建立了面板向量自回归模型(PVAR)，研究各因素对于经济增长的冲击力度和延续模式。PVAR在VAR模型的基础上，同时考虑了面板数据模型的特点，不仅能够避免内生性问题,还能较准确地刻画变量之间的动态作用，在经济领域有着广泛的应用。主要步骤有：数据平稳性检验、PVAR模型估计、脉冲响应函数和方差分解，本文采用eviews8.0软件进行操作。

1.数据平稳性检验和协整性检验

在进行协整检验和PVAR模型之前，首先需要查看数据是否平稳，因此本节分别采用最常用的三种面板数据平稳性检验办法：Leivin-Lin-Chu(或LLC)、IM-Pesaran-Shin(或IM-PS)、ADF-Fisher Chi-square(或ADF)对数据进行检验，如表8所示，可以看出环境规制、经济增长和劳动力在1%的显著水平下显著，物质资本存量和城镇化在5%的显著水平下显著，满足后续实证研究对于数据的要求。

表8.单位根检验

注：*、**、***表示10%、5%和1%的显著水平。

表9.格兰杰因果检验结果

为了避免变量之间出现虚假回归，同时也使用格兰杰因果检验分析各个变量与经济增长之间的关系，限于篇幅所限，本文只给出环境规制与经济增长之间的格兰杰因果检验关系，结果如表9所示。从表9可以看出，原假设为ER非EG格兰杰原因分别在滞后阶数为2、3、4和5的情况下，P值呈递减状态，且都在5%的水平下显著，说明环境规制是经济增长的格兰杰原因，即二者之间的因果关系显著；但是在原假设为EG非ER格兰杰原因分别在滞后阶数为2、3、4和5的情况下，P值均超过了15%，即经济增长不是环境规制的格兰杰原因。其他解释变量方面，物质资本存量、劳动力水平都与经济增长在10%的显著水平下互为格兰杰原因，城镇化水平是经济增长的格兰杰原因，但是经济增长不是城镇化水平的格兰杰原因。

2.PVAR模型估计结果分析

本文的变量单位根检验满足模型分析的前提，可以运用PVAR模型进行变量之间相互关系的估计和检验。PVAR模型表达式如下：

yit=αi+βt+Ayi,t-1+Byi,t-2+εit

(4)

其中yit=EG,ER,K,L,CITY，A、B为待定的系数阵，αi、βt分别为个体和时间上的固定效应向量。为了估计其中的系数，惯用的方法为首先利用个体上的均值差分和时间上的向前差分去掉固定效应，避免因为固定效应带来的自相关问题而导致估计系数的偏差，然后，利用AIC准则和SC准则检验最小滞后期，最后采用广义矩方法(GMM)估计待定的系数阵。

表10给出了PVAR模型滞后阶数检验结果，可以看出2阶滞后为最优滞后阶数，表11给出了滞后阶数为2阶的PVAR系数估计的结果。

表10.PVAR滞后阶数检验表

表11.PVAR回归结果

注：“()”代表标准差，“[ ]”代表t统计量。

表11说明，经济增长的主要效应还是源于自我主动效应，滞后一期的环境规制和城镇化水平都对经济增长有正向效应，而滞后二期的环境规制、物质资本存量、劳动力水平和城镇化水平都对经济增长有负向效应，也就说本文中的四个解释变量都可能会引起地方经济水平的收敛，但是环境规制和城镇化水平需要更长的时间。

3.脉冲响应函数和方差分解结果分析

本部分利用脉冲响应函数继续对PVAR模型估计的结果进行论证和检验。脉冲响应函数所论证的是当系统中的变量受到外生冲击时对其他变量的影响。各变量对于经济增长的脉冲响应函数结果显示，给环境规制一个冲击，经济增长在当期就产生了增长，到第5期达到最大值，随后经历下滑，这种正向效应逐渐变小，在第17期的时候趋于稳定，反映出环境规制对于经济增长会有正向响应且时间较长，这与门槛模型I中越过门槛值后的结果是一致的，说明环境规制会矫正经济增长中的结构和因素，调整经济增长的方式，使其达到近似合理的状态，最后达到环境规制与经济增长的和谐发展；物质资本存量和劳动力水平对于经济增长的冲击表现为负向，但是在第四期以前都是很弱的负向影响，直到了19期的时候，变化趋势趋于稳定，但这与门槛模型II、III没有越过门槛值的结果是一致的，这样的结果说明可能我国的物质资本存量和地方劳动力水平还是有欠缺的，并不能支撑起对于经济增长的正向影响；城镇化变量对于经济增长的冲击也表现为负向，而且在7期的时候达到最大，直至最后平稳，这与门槛模型IV的结果也是一致的，这说明城镇化可能对于经济增长并无益处，这种结果的出现应该是我国高速发展的城镇化与城镇中的配套结构并不匹配，而且城镇化带来的一系列问题在城镇化初期确实也无法解决，比如环境污染问题、外来人口的安置问题、买房难等，虽然城镇化发展的后期会体现集聚效应达到经济增长的最优模式，但是我国的城镇化显然还没有达到后期。

为了更加准确的评估包括环境规制在内的各个因素对于经济增长的影响度和贡献率，我们进一步对经济增长的变动效应进行方差分解，表12给出了第1、5、10、15、20、25和30期内经济增长的方差分解结果，可以发现环境规制和经济增长本身随着预测期的增加贡献率在降低，但是降低的程度呈缩小态势，一直到预测期的后20期保持平稳状态；而劳动力水平、物质资本存量和城镇化水平的贡献率却在逐步升高，直至最后在后20期保持平稳状态；在稳定状态的时候，经济增长的主要贡献率还是来源于经济增长自身，占到七成以上，而物质资本存量次之，占到16.5%，说明我国的经济增长形式仍然是投资型模式， 经济增长的主要贡献率依次接下来是：环境规制>劳动力水平>城镇化水平，与上节中的脉冲响应图基本保持一致。

表12.ER和EG的方差分解表

四 研究结论与启示

本文在分析经济发展中环境规制的影响效应的基础上，应用面板门槛模型考察了经济发展中的影响因素，分析各影响因素在经济发展过程中的重要角色，随后运用PVAR模型的脉冲响应函数和方差分解技术考察了各影响因素对于经济增长的动态传导机制，主要的结果如下。

第一，在环境规制的单门槛模型下，环境规制对于经济增长有正向作用，且越过门槛值以后，正向作用会变大；在物质资本存量、劳动力水平的单门槛模型下，环境规制对于经济增长的弹性系数呈现出先降后升的倒U型变化形态；而在以城镇化水平为单门槛模型下，城镇化水平对于经济增长具有抑制作用，而且抑制作用不断增强。

第二，经济增长对于环境规制呈现正向冲击作用，且随着期数的增加，正向作用逐渐趋于稳定；经济增长对于物质资本存量、劳动力水平和城镇化水平呈现负向冲击作用，而且物质资本存量呈现逐渐增强的负向影响，劳动力水平和城镇化水平呈现逐渐平稳的负向影响。

第三，从方差分解的结果来看，经济增长的主要因素来源于经济增长自身的驱动效应，其次是物质资本存量，接下来分别是环境规制、劳动力水平和城镇化。

经济增长和环境规制之间具有长期的动态关系，且环境规制能够促进经济的增长，说明我国的环境规制与经济增长之间能够在一定程度上实现双赢的局面。对于各级地方政府和政策制定者，首先，在环境规制强度上，地方政府应适度提高环境规制强度，这样既可以保护环境，适应全国保护环境的大政策和大趋势，又可以督促企业进行技术创新和效率的改善，双管齐下，营造环境规制和经济发展双赢的局面。其次，在环境规制的形式上，不要只限于政府和企业为主体，要发动全社会的力量进行环境规制的实施和监督，同时，在制定环境规制政策时，不要只限于静态的一刀切形式，要根据不同企业的不同性质进行适当的区分，保持环境规制是一项长期持续的效应。

注释：

①②③数据来源于国家统计局官网以及各省市的年鉴，限于篇幅没有展示，如有需要者可向作者索取。

④⑤⑥数据是经过stata编程计算得到，限于篇幅没有展示。