技术进步对中国区域环境质量的影响研究
——基于污染排放的视角

江三良，刘 涵

（安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230000）

技术进步对中国区域环境质量的影响研究
——基于污染排放的视角

江三良，刘 涵

（安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230000）

用DEA分析方法与纵横拉开档次法测算1995-2014年各省技术进步指数和环境质量指数，并分析了全国和分区域技术进步指数和环境质量指数的变动趋势。在IPAT模型的基础上构建技术进步与环境质量的理论模型，分全国整体、分区域实证检验了技术进步对环境质量的影响。结果表明，技术水平的提高对改善环境质量有正向促进作用，经济水平的发展和工业化趋势增加了环境污染，城市化水平的提高降低环境污染。

技术进步；环境质量；DEA;环境质量指数

一、问题的提出与文献回顾

环境保护一直是近年来“两会”和民众极其关注的话题，我国在降低环境污染方面面临着巨大压力。正确认识影响环境质量的因素，有针对性的减少环境污染，改善环境质量，具有重要的现实意义。其中，技术进步是影响环境质量的重要因素，中国的技术进步到底对环境质量的影响如何，本文将对该问题进行研究分析。

早期对环境污染排放的影响因素研究主要集中于对环境库兹涅茨曲线的论证，即验证经济增长与污染排放之间是否呈现倒“U”型关系，其中，有些研究把技术进步作为控制变量引入模型，包群，彭水军[1]（2006）验证了中国环境库兹涅次曲线的存在，但也认为相比于增加物质资本的积累来提高经济发展速度，从而快速超越临界点的做法，提高技术创新水平来降低污染排放是更好的选择。周国富，李时兴[2]（2012）检验得出我国环境库兹涅茨曲线存在不同的形态，但具有一定的规律。另外技术进步能够有效的降低污染排放量和排放速度，是EKC出现拐点的必要条件。后来，出现了技术进步对单一污染物二氧化碳排放的影响研究。申萌、李凯杰等[3]（2012）考查得出技术进步对二氧化碳排放的直接效应不足以抵消其负向的间接效应，导致二氧化碳排放增加。张兵兵、徐康宁等[4]实证得出不同区域间的技术进步对二氧化碳排放强度的影响是不同的。张翠菊，张宗益[5]（2015）基于1997-2012省级数据，分析得出技术进步对碳排放的负向效应逐渐减弱，甚至有出现转向正向效应的趋势。而想要更加准确地验证技术进步对环境质量的影响，需要提出综合的环境质量评价方法。刘臣辉，吕信红，范海燕[6]（2011）将主成分分析法运用于环境质量评价的探讨。杨万平[7](2011)首次运用纵横拉开档次法，基于整体差异动态综合评价了中国28个省的环境污染状况;刘伯龙，袁晓玲[8](2015)更进一步，运用改进了的“纵横向拉开档次”法，并将环境自净能力纳入评价体系中，在此基础上测算了环境质量指数。

现有多数研究着重分析技术进步对单一污染物排放的影响。本文利用1995-2014年省级面板数据，采用以DEA-Malqulist指数法度量得出的全要素生产率和基于整体差异的“纵横向拉开档次”法，综合多指标测量出环境污染指数，对技术进步对环境质量的影响进行实证分析。

二、变量说明与模型构建

IPAT 模型是由 Ehrlich和 Holden[9]（1971）提出的，表示人口（P）、富裕程度（A）与技术进步（T）对环境存在的影响作用。其表达式为I=P×A×T，后来由 Dietz和 Rosa[10]（1994）引入随机因素，扩展成为随机回归影响模型（STIRPAT）。其表达式为，其中θ、β为模型参数，E为随机扰动参数。

我们从模型中可以看出，由于人口和富裕程度的降低很难实现，因此技术进步便成为了影响环境质量的关键因素。另外，考虑到环境质量还受到其他因素的影响，我们在STIRPAT模型的基础上引入控制变量如下：（1）经济发展（人均GPC），由1995年为基期的人均实际GDP表示；（2）外商直接投资（FDI），由实际利用外商直接投资额占该省GDP比重表示；（3）产业结构（SC），由各省第二产业占该省GDP总产值比重表示；（4）城镇化率（CR），由城镇人口占省人口比重表示。构建计量模型如下：

式中，TFPit是自变量，表示技术进步；Pit是因变量，表示环境污染水平；GPCit、FDIit、SCit、CRit是控制变量；ε为随机误差项；i=1，…，29和t=1，…20分别是截面和时间指标。

技术进步对环境污染水平的影响方向主要取决于β1的值，如果β1≥0，则技术进步对环境污染的影响方向为正，即技术进步会增加环境污染排放；若β1≤0，则技术进步对环境污染水平的影响方向为负，即技术进步会减少环境污染排放。

三、指数构建

（一）技术进步指数的构建

技术进步有广义和狭义之分，狭义上的技术进步主要是指生产工艺、中间投入品以及制造技能等方面的革新和改进。广义的技术进步则是涵盖了各种形式的知识的积累和改进，包括科技进步、管理创新、制度创新等。本文衡量的是广义的技术进步，因此选取全要素生产率的变动作为度量技术进步的指标，并采用由Fare[11]（1994）提出的基于非参数的DEA-Malqulist指数法来测算全要素生产率的变动。该方法将DEA方法与Malmquist指数相结合，可以包括不同时期，不同决策单元（DMU）的相对效率变化情况。其基本原理是利用包络线来替代生产函数，通过数学规划的方法来确定经济学上的最优点，将最优点以折线形式连接起来，形成一条效率前沿包络线，然后将决策单元（DMU）的投入和产出映射于空间中，凡是落在边界点上的DMU，则认为其投入产出组合最有效率，反之无效。Malmquist指数＞1时，全要素生产率增加。Malmquist指数＜1时，全要素生产率减少。Malmquist指数=1时，全要素生产率不变，本文以产出为导向的t期和t+1期指数分别如下：

式中，（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分别指t期和t+1期的投入产出向量；分别表示以t期技术为基础，时期t和时期t+1的距离函数。

Malmquist生产率指数定义为t时期与t+1时期指数的几何平均数。

为保持数据统计口径一致，本文将重庆市并入四川省，并排除数据缺乏的西藏，因此以中国29个省、自治区、直辖市（下文统称为省）为29个决策单元，选取1995-2014年各省的面板数据来测算其技术进步指数，用以衡量各省的技术进步。

在投入和产出指标的确定上，本文选取资本存量和劳动力作为投入指标；各省GDP产值为产出指标。资本存量的估算采用单豪杰的永续盘存法[12]（2008），以1995年为基期，并将数据更新至2014年；劳动力指标用各省的就业人数表示；产出指标以经过GDP平减指数（1995=100）平减的实际值表示。估算资本存量所需的主要数据是：固定资本形成总额、固定资产价格指数。数据来源于《新中国五十五年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》。在确定了投入和产出指标数据后，采用产出导向的DEA方法，运用DEAP2.1软件，得出1995-2014年29个省的技术进步指数。限于篇幅，本文列出样本期内个别年份的技术进步指数和该省的平均技术进步指数，如表1所示。

表1显示，全国1995-2014技术进步指数平均为0.942，全要素生产率的平均增长率为-5.8%，也就是说全要素生产率呈下降趋势。从各省来看，全要素生产率指数都小于1，说明各省普遍存在着效率恶化的情况。

图1给出了我国东部、中部、西部以及全国的TFP增长率，显示全国的全要素生产率一直处于下降趋势，并且东、中、西部的TFP增长率与全国的趋势大体一致，TFP增长率在2009年达到最低值，2014年TFP增长率有所提升，但全要素生产率仍在减少。

表1 中国29个省的技术进步指数和平均值（1995-2014）

图1 全国、东、中、西部TFP增长率

（二）环境质量指数的构建

1.数据预处理

鉴于我国环境质量统计以工业污染物统计为主，最终确定选取工业二氧化硫排放量、工业废

水排放量、工业固体废物排放量、工业废气排放量、工业烟( 粉) 尘排放量作为环境质量综合评价指标。数据来源于《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、各省市的统计年鉴、统计年报。采用标准化方法对各指标数值进行无量纲处理，即每一变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。设{aij(tk)}表示样本i的第j个指标在tk时刻的数值（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；k=1，2，…，T），则

式中为标准化后的值，为j指标在时期k的平均值，sj(tk)为j指标在时期k的标准差。

2.计算实对称矩阵Hk。

3.求解实对称矩阵H的最大特征值与其对应的标准特征向量λ′。

4.计算权重aj。对标准特征向量λ′进行归一化处理以确定组合权向量aj。

5.计算综合环境指数Pi(tk)。

式中：Pi(tk)为评价主体i在tk时期的综合环境指数；Wj为各指标权重，综合环境指数Pi(tk)越大，表示污染越严重。

利用矩阵运算软件MATLAB7.0运算得出各指标相应权重值分别W1=0.2342；W2=0.1551；W3=0.0985；W4=0.2163；W5=0.2959，然后根据各权重值得出各省每年的综合环境指数Pi(tk)Pi(tk)，为了便于比较观察，对Pi(tk)进行平移处理，即Pi(tk)+2。限于篇幅，本文列出部分指数值，排名按环境质量由好及坏排序，结果如表2所示：

根据结果表示，从省级层面看，平均环境质量指数最小的，即环境污染最小的五个省份依次是海南、青海、北京、天津、宁夏；平均环境质量指数最大的，即环境污染最大的五个省份依次是四川、河北、山东、江苏、山西。从时间趋势上看，北京、上海、广东呈平稳下降趋势；四川、江西、湖南呈波动下降趋势；河北、山西、内蒙古呈波动上升趋势；江西、福建、安徽呈平稳上升趋势。

从三大区域层面看，如图2所示，东部和中部的平均环境质量指数高于全国指数，西部低于全国指数。东部地区1995-1997年有明显的上升，1997-2010年逐步下降，2010之后又呈快速上升趋势。中部地区自1996年开始呈现上升趋势，一直延续到2008年，2008年后呈下降趋势。西部地区总体而言，呈现波动上升趋势。数据显示，东部地区污染加剧，而中西部和全国范围都呈现下降趋势。

表2 中国29个省的环境质量指数及均值排名（1995-2014）

图2 全国、东、中、西部环境质量指数

四、实证分析

（一）变量描述性分析

分别对全国和区域对各变量进行统计性描述，结果如表3所示。

从表3可以看出，东部和中部的环境污染较西部严重，也大于全国平均水平，东部地区内部省份环境污染指数差异大。全国与区域间的技术进步水平基本保持持平。人均GDP东部地区最高，经济发展水平最好，西部地区最低，经济发展水平最落后。东部外商直接投资高于中部和西部地区，平均值为13%，西部地区平均外商直接投资占GDP比重仅为4%。全国各省市第二产业占GDP比重大，约为50%。城市化水平东部最高，西部最低。总体来说，东部地区经济发展水平、外商直接投资水平最高，环境污染最严重。西部经济发展水平最弱，外商直接投资水平低，环境质量最好。

表3 1995-2014年分东中西部变量描述性统计

（二）面板数据回归分析

本文首先分别使用广义最小二乘法、固定效应模型、随机效应模型对全国面板数据模型进行估计，然后利用工具变量和分区域面板数据模型来进行稳健性检验，结果如表4、表5所示。

表4 技术进步对全国环境质量影响的估计结果†

表4分别采用广义二乘法、固定效应模型和随机效应模型得出的基本估计结果，从该结果可知全国环境污染的技术进步系数显著为负，说明在1995-2014技术进步可以有效减少环境污染排放。并且，从全国层面看，经济的增长会加剧环境污染，因为经济发展必然会导致能源消耗量增加。高能耗和高排放的工业化也不可避免的会导致污染物排放的增加，而城市化水平的提升会使污染物排放更加合理，同时随着政府更加重视治理环境污染，其便利性也大大增加，因此反而降低了环境污染。

表5 稳健性检验

为了避免内生问题对估计结果的影响，采用工具变量模型进行估计，选取技术进步的滞后一期作为工具变量。表5第二列是运用工具变量模型得出的估计结果，可以发现技术进步对环境污染的影响依然显著为负。在根据全国面板数据的经验分析中得出技术进步对环境污染具有负向效应，然而，中国表现为三大区域格局，区域之间的经济发展水平、自然资源禀赋、产业结构等存在着较大差异。因此，需要进一步分区域进行实证研究，来检验技术进步对环境污染的负效应在区域层面是否成立。表5第三、四、五分别为对东部、中部、西部进行估计的结果，可以看出，分区域考察的技术进步对环境污染的影响依然显著为负其中东部技术进步系数远远高于中部和西部，说明东部地区作为我国改革开放的先行地，率先承接国外工业转移，经济发展迅速，在经济得到了充分的发展之后，政府会更加注重新技术的开发，并且相比于中部和西部，在清洁生产技术的运用上更为广泛。中部和西部的技术进步系数比较小，与区域经济与科技的发展是相关的，但是仍能说明技术进步能够改善环境质量。

五、结论与政策建议

基于DEA的分析方法和纵横拉开档次法分别测算了1995-2014年我国29个省市区的技术进步状况和环境质量指数，然后分别运用固定效应模型（FE）和随机效应模型，分全国、东部、西部和东部地区，对影响我国环境质量的影响因素进行了实证分析，着重研究了技术进步对环境质量的影响。本文得到如下结论:技术水平的提高对我国环境质量的改善有着正向促进作用，经济水平的发展和工业化增加了环境污染，城市化水平的提高降低环境污染。

根据本文的研究结果，给出如下建议：

1.提高技术水平，注重发展节能减排和循环利用的关键技术，建立资源节约型，环境友好型技术体系和生产体系。其中，政府可以制定相关的经济政策，激励企业的清洁生产技术创新，另外，加强知识产权保护，为其营造良好的创新环境。并且在激励企业提高创新能力的同时，要注重引进并学习国外的先进技术，加快促进节能减排。

2.有选择地利用外资。目前，FDI投入中国的行业结构仍包含着高排放、重污染的行业，会对我国环境质量造成极大的破坏。所以，应当制定更加严格的环境准入制度，加强对产业转移的审核，严格限制高能耗、高污染产业的审批和转移。其次，积极引导外商投资更多地流向一些薄弱的第三产业部门，促进服务业吸收外资和发展，创造使外资优先选择服务业的各种条件，逐渐扩大我国承接国际服务业转移的规模、深度和方式。

3.积极调整产业结构，改造提升传统工业，积极发展低碳制造等新型工业，推动高技术制造业的发展，注重环境技术创新对于产业生态管理的影响[13]。深入推进淘汰落后和化解过剩产能工作，遏制产能严重过剩行业盲目扩张，淘汰环保、能耗、质量、安全不达标的落后产能。2016年，深入推进互联网与制造业融合，新产品、新业态、新模式加速产生，为产业结构优化升级提供新的动力。

4.提升城市化质量。在推进城镇化的过程中，把握好政府相关部门的集中治理污染优势，释放出治污部门的收益规模递增效应，提高治污效率，降低治污成本，使城市化实现从增加污染到改善环境作用的过渡。同时，加强城市环保基础设施建设，强化城市环保执法与监督，协调好生态建设与城市化水平的提高。

[1]包 群,彭水军.经济增长与环境污染:基于面板数据的联立方程估计[J].世界经济,2006(11):48-58.

[2]周国富,李时兴.偏好、技术与环境质量——环境库兹涅茨曲线的形成机制与实证检验[J].南方经济2012(06):85-95.

[3]申 萌,李凯杰,曲如晓.技术进步、经济增长与二氧化碳排放:理论和经验研究[J].世界经济,2012(07):83-100.

[4]张兵兵,徐康宁,陈庭强.技术进步对二氧化碳排放强度的影响研究[J].资源科学,2014(03):567-576.

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Impact of Technological Progress on Regional Environmental Quality in China—Based on the perspective of pollution emissions

JIANG Sanliang,LIU Han
(Anhui University School of economics,Hefei 230000,Anhui,China)

DEA methods and “vertical and horizontal scatter” were used to calculate technical progress index and environmental pollution index from 1995 to 2014 for china’s 29 province.It analyzes the trend of national and regional technological progress index and environmental quality index,constructs a theoretical model of technological progress and environmental quality on the basis of IPAT model,and tests the impact of technological progress on environmental quality at the whole country and regional level.The research finds that technical progress has a positive role in promoting the quality of the environment,the development of economic and industrialization trend increase the environmental pollution，and the improvement of urbanization level reduces the environmental pollution.

technical progress; environment quality; DEA; environment quality index

F062.2

A

1673-9272(2017)01-0005-07

10.14067/j.cnki.1673-9272.2017.01.002 http://qks.csuft.edu.cn

2016-11-28

安徽大学区域经济与城市发展协同创新中心开放招标项目（QYXT2016001)。

江三良，教授，博士研究生导师；E-mail：358116517@qq.com。

江三良，刘 涵.技术进步对中国区域环境质量的影响研究——基于污染排放的视角[J].中南林业科技大学学报（社会科学版），2017,11(1):5-11.

[本文编校：罗 列]