省级水平污染减排与生产率的经验分析

王文普

（山东大学 经济学院，济南 250100；南通大学 商学院，江苏 南通 226019）

省级水平污染减排与生产率的经验分析

王文普

（山东大学 经济学院，济南 250100；南通大学 商学院，江苏 南通 226019）

通过1995-2008年中国30个省级水平数据，考察了污染减排支出与生产率之间的联系。发现污染减排支出与生产率水平及其增长有显著的正向关系。固定效应和随机效应估计结果表明，污染减排支出较高的省份有较高的生产率水平，污染减排支出较快的省份有较快生产率增长。估计的系数值意味着污染减排支出对生产率水平有比较大的正向影响。然而，通过分析几种不同的环境规制测度指标结果表明，即使规制对生产率产生不利影响，这种影响要么比较小，要么不显著。这似乎表明，提高环境规制的严厉性对生产率的不利影响可能低于人们预期。

污染减排；生产率；环境规制

1 问题提出

污染减排是当前中国环境保护中的重中之重。中国正处于经济高速增长、工业化和城市化快速发展时期，工业污染物的排放强度虽有所下降但仍处于高位阶段。同时，中国的经济发展中仍存在沿海与内地的差距、城乡发展的不平衡等现实问题。因此，从地方水平来看，特别在经济欠发达地区，人们可能更为关心的问题，污染减排是否会影响经济发展，尤其是污染减排是否影响到生产率的提高。生产率增长在中国的经济发展起着重要的作用。

有效的污染控制政策不是制约经济发展，而是应在实现污染减排的同时，尽可能地减少对经济的不利影响，甚至达到环境质量改善与经济持续发展的“双赢”结果。然而，污染控制究竟是否会影响生产率，这关键在于污染减排如何与产出或生产率发生联系。如果在环境规制之前企业是有效运转的，那么环境规制将迫使将一部分生产性资金转移到用于污染减排（如购买污染处理设备、缴纳排污费/税等），增加了企业的额外成本，从而导致产出或生产率的减少。如果认为污染是经济资源浪费的一种表现，是对稀缺资源的不完全的利用，那么减少污染排放通常与改善所使用资源的生产率相联系。如果环境规制能够促使投资于创新活动，激励企业技术创新，那么环境规制将有利于提高生产率和竞争力。

本文利用中国30个省级数据，试图从经验上考察污染减排对生产率产生什么影响。我们主要关注两个问题，一个是污染减排支出是否会影响生产率。如果有，这种影响有多大，以及其作用的方向。另一个是如果污染减排对生产率发生作用，那么，不同的环境规制测量指标对这种作用的影响又如何。

2 模型与数据

2.1 计量模型

构建污染减排的回归分析框架。污染减排支出实际上是用于治理“三废”的污染治理资金，其可视为一种环境投入，在其他投入不变的条件下，污染减排支出增加将减少污染排放。因此，在很多的经验研究中，将污染减排支出作为环境规制严厉性的测度。为了分析环境规制的影响，我们把污染减排支出作为一个要素引入Cobb-Douglas型地区生产函数，即 Y=ALαKβPγ，其中，L 表示劳动力，K 为物质资本，P 表示污染减排支出，A表示技术进步。

定义全要素生产率 TFP=Y/（LαKβ），则得到全要素生产率为TFP=APγ，对此式两边取对数，得到lnTFPit=b1lnPit+eit，其中，eit为随机误差项。b1为待估参数。

为了控制其他因素的影响，引入总需求变量以控制总需求冲击可能会对生产率产生影响，总需求变化用GDP变化来表示；人口密度变量作为控制规模效应的影响变量。此外，经验研究还发现，除了当期的污染减排支出影响外，滞后的污染减排支出也可能发生作用。我们通过比较发现，当期污染减排支出的系数不显著，将其剔除并未对结果产生有明显的影响。因而，本文选取使用的基本估计方程为

其中，popit表示人口密度，以控制各省规模效应；△GDPit代表总需求变化；μi表示固定效应，以捕捉各省的具体特征；ηt为年度虚拟变量，以捕捉时间效应。参数b1衡量了污染减排支出对生产率的影响强度。如果b1显著为正，则说明污染减排支出对生产率产生了促进作用。如果b1显著为负，表明污染减排支出对生产率阻碍了生产率增长。

除分析污染减排支出水平对TFP水平影响外，还考察污染减排支出增长对TFP增长的影响，因而，将上式改写为

其中，GTFP表示TFP增长，GPACE表示污染减排支出增长。

2.2 数据说明

估计生产率的数据来自中国55年统计资料汇编、中国国内生产总值核算历史资料(1952-2004)和中国统计年鉴。基期为1995年。为了计算生产率，使用省级水平的GDP指数将名义GDP转换为真实值。资本存量。本文利用固定资本形成额作为当年新增投资，并用各省的固定资产价格指数①如果省级的固定资产价格指数缺失值用全国的指数替代。1991年以前,全国固定资产价格指数引自Carsten A.Holz(2006)。转换为真实值。再利用K0=I0/（g+δ），其中g=1993-2008年的投资平均增长速度，δ为资本折旧率，取5%，计算初始（1993年）的资本存量，然后利用永续盘存法计算各年的资本存量②因污染减排投资占GDP的比重比较小，计算资本存量没有扣除污染减排投资。。劳动力取各省的年中平均就业数。考虑到劳动力的知识和技能等差异,按3次产业的劳动报酬占总劳动报酬的份额对就业数进行调整，得到调整后的就业数。

污染减排支出PACE数据③1995~1996年重庆与四川污染减排支出数据，按GDP的权重计算得到，其余污染数据进行相同处理。来自中国环境年鉴、环境统计年鉴和中国统计年鉴。少数缺失值使用回归法，并用各省GDP折减指数换算为真实值。这里，使用污染减排支出（PACE）作为衡量环境规制严厉性的替代变量。从各省污染减排支出占GDP比例的年平均值来看，污染减排支出强度呈不断上升态势，污染减排占GDP比例由1995年的0.41%，到2008年甚至0.65%，增加幅度近0.2个百分点；期间污染减排支出占比曾于1998年出现最低，但2003年以后污染减排控制支出占比处于平稳上升趋势。总体上讲，污染减排占GDP比例还不到1%。

环境规制严厉的其他测度，使用排污收费、工业废水达标率、工业SO2去除比、烟尘去除比、粉尘去除比、工业固体废物处置率。表1描述了分析中使用的变量。

其他控制变量。人口密度pop=年中人口数/土地面积；各省的总需求变化用GDP变化来表示。

3 实证分析

本部分首先测算各省的生产率，然后估计生产率与污染减排支出之间关系。

表2报告了主要变量的spearman相关性分析。与常规的Pearson相关性比较，spearman相关性的检验对奇异点(outliers)不敏感，它为数据提供一种“稳健”联系。相关性分析表明，污染减排支出较高的省份倾向于有较高生产率水平，减排支出不断增加的省份似乎有缓慢的生产率增长，然而这种相关系数并不显著。除排污收费(fee)和固体废物处置率（sold）外，环境规制的其他测度与生产率水平之间表现出显著的正向关系。

表1 主要变量名与定义

3.1 生产率测算

利用1995~2008年30个省（不包括西藏）的GDP来测度各省的产出，就业用经劳动报酬调整后的就业数和资本存量，计算总要素生产率，即

利用该式计算的生产率，隐含地假设所有投入都用于生产产出。如果某些投入用于污染减排（如购买污染减排的设备），那么实际生产中的投入可能被高估，从而会低估“真实”生产率。如果污染减排具有生产性，从而对生产率产生有利影响，或低估环境遵从成本，那么可能高估“真实”生产率。由于客观限制，虽然不能精确地区分污染减排控制支出与生产性支出，然而综合上述两种“相反”效应，对于在地区水平上分析生产率与污染减排支出的关系而言，这种“误测”影响似乎不会对分析结果造成严重有偏。

测算总要素生产率常用的回归方法有Pooled OLS、固定效应估计和非参数法。考虑到各省的具体特征，特别是沿海与内地的经济差距，我们使用固定效应方法；估计中包含时间趋势变量4，以捕捉技术变化的共同趋势。估计结果为

表3描述了各省平均TFP。从表3可以看出，TFP在1997年达到1.44之后，开始逐年下降，到2001年达到最低值（1.1），然后有开始趋于上升。在考察期内，TFP的变化呈U形。

表2 spearman相关分析

总体上看，平均TFP的环比增长速度波动不大，变化幅度约为2个百分点。然而，如果从变异系数来看，2004年以前变异系数在0.48附近，2004年以后变异系数在0.5左右，这表明TFP在各省之间的波动比较大，特别在2004年以后平均TFP的变异系数趋于增大。根据测算结果，1995-2008年TFP年平均增长13.1%。

3.2 污染减排对生产率的效应

利用测算的全要素生产率，估计污染减排支出对生产率水平，污染减排支出增长对生产率增长的影响。在使用Panel数据估计污染减排支出对生产率的影响时，先要确定估计方法。Pooled OLS估计假设各截面单元具有相同的特征，忽略了各省的具体特征和不可观察因素。固定效应估计虽然考虑了影响生产率的不可观察的影响因素，但忽略了各省的污染减排支出的差别。Hausman检验结果显示在常规的显著水平下拒绝随机效应模型。为了进行比较，我们也进行了随机效应估计，随机效应估计要求各省具体特征与解释变量之间没有相关性。表4报告生产率的几种估计结果。

表3 各省平均TFP

表4 生产率回归结果

从表4可以看出，与pooled OLS的结果比较，固定效应和随机效应中滞后1期的系数滞后1期的PACE系数值明显下降，而GPACE的系数值变化比较小。由于忽略各省的具体影响因素，pooled OLS可能高估了污染减排支出水平的影响。以下集中讨论固定效应和随机效应估计结果。

固定效应和随机效应的估计结果显示：（1）滞后1期污染减排控制支出对生产率水平有显著的正向作用，这与相关性分析基本类似。污染减排支出增长的系数也显著为正。这意味着着污染减排支出高的省份有较高的TFP水平；污染减排支出不断增长的省份有较快的TFP增长。（2）虽然Hausman检验拒绝了随机效应，然而随机效应估计并没有显著影响固定效应估计的结果，对于所关心的变量（污染减排支出）而言，二者所估计的系数值和显著性均未出现明显的变化。这表明，我们的估计结果是稳健的。（3）总需要因素是生产率及其增长的一个重要因素。总需求变化对生产率水平及其增长都有显著的正向影响。人口密度对生产率水平有显著的正向影响，而对生产率增长的影响虽然为负，但统计上并不显著。（4）年度虚拟变量对生产率水平有显著影响，并且在其系值趋于不断增大。

表5 不同环境规制测度的估计结果

利用固定效应和随机效应估计的系数乘以污染减排支出的均值，我们也可以测算污染减排支出对生产率水平的总体效应。这隐含地假设各省的污染减排支出为零，与预期的生产率水平相比，现有的污染减排支出所提高的生产率水平。为了估计这种数量效应，将表4中的TFP和GTFP回归系数进行平均，得到污染减排支出的系数为0.0102。预期的生产率水平将增加20%（0.0102乘以污染减排支出均值19.676）。

3.3 不同的环境规制测度与生产率

由于各省污染物排放量、污染物排放的种类、企业的污染减排技术等因素，造成环境规制测度的复杂性。上文分析发现污染减排支出对生产率水平及其增长有很强的正向作用。这种作用是否因不同的环境规制测度指标而受到影响。对此，我们使用不同的污染减排指标来衡量环境规制的严厉性，再利用固定效应和随机效应方法估计不同的规制测度指标与生产率及其增长的数量关系。

表5报告了几种环境规制严厉性的测度指标的回归结果。从估计结果可以看出，我们没有获得明显的一致结果。然而这些不同的环境规制指标也存在一些差别：（1）排污费对生产率水平有显著的负向影响，这意味着排污收费较高的省份有较低的生产率水平；排污收费增长较快的省份有比较缓慢的生产率增长，然而在统计上并不显著。污染收费的系数为负，主要原因可能与排放收费制度结构有关。一些对中国排污收费制度的经验研究认为，中国的排污收费征收率低于减污平均成本，以及各省的排放收费执行差别比较大，使得不同省区中的企业面临不同的污染惩罚等，从而大大降低了污染收费的激励效应。（2）从污染物排放测度指标来看，只有工业废水达标率在随机效应估计中发现对生产率水平有显著的不利影响外，工业烟尘和粉尘去除比对生产率水平有显著的正向作用；工业SO2去除比和工业固体废物处置率对生产率水平及其增长的影响均不显著。然而这几种不同的环境规制测度的变化对生产率增长的影响在统计上均不显著。此外，我们发现，总需求外生变化对生产率水平及其增长有显著的影响，这与污染减排支出估计结果一致。

从估计系数值来看，即使环境规制对生产率产生不利影响，这种影响要么比较小，要么不显著。这似乎表明，不断提高环境规制的严厉性对生产率及其增长的不利影响比预期的要小。

4 结论

利用1995-2008年的30个省级水平数据，发现生产率水平及其增长与污染减排支出有显著的正向关系。当控制各省的具体影响因素时，固定效应和随机效应估计结果表明，污染减排支出较高的省份有较高的生产率水平，污染减排支出较快的省份有较快生产率增长。估计的系数值意味着环境规制遵从支出对生产率水平有比较大的影响。现有的污染减排支出似乎使平均生产率水平增加20个百分点。

环境规制的其他测度指标没能获得明显的一致结果。排污收费对生产率水平有显著的负向影响，而其变化对生产率增长的影响不显著。工业烟尘和粉尘去除比对生产率水平有显著的正向作用；除工业废水达标率仅在随机效应估计发现对生产率水平有显著的不利影响外，工业SO2去除比和工业固体废物处置率对生产率水平的作用统计上也不显著。然而这几种不同环境规制测度的变化对生产率增长的影响在统计上均不显著。通过几种不同的环境规制测度指标对生产率影响的考察，结果表明，即使规制对生产率产生不利影响，这种影响要么很小，要么不显著。这意味着提高环境规制的严厉性对生产率的不利影响有可能低于人们预期。

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（责任编辑/易永生）

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1002－6487（2011）03－0096-04