［摘要］測量環(huán)境污染損失和資源損耗的經(jīng)濟(jì)價(jià)值（環(huán)境污染資源損失）是制定環(huán)境資源政策的關(guān)鍵。為此，沿用世界銀行2011年發(fā)布的方法測量了我國30個(gè)省區(qū)2004―2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了它的區(qū)域分布特點(diǎn)并驗(yàn)證了其外溢效應(yīng)的存在性。結(jié)果表明，我國省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失存在顯著的正外溢效應(yīng)。這種效應(yīng)在空間上表現(xiàn)為損失程度相近的省區(qū)彼此集聚，在政策舉措上表現(xiàn)為省區(qū)的環(huán)境資源政策行為相互模仿。這種外溢效應(yīng)主要源于東部省區(qū)內(nèi)部；其次源于中部與西部跨區(qū)之間；另外在中部省區(qū)內(nèi)部以及東部與中部跨區(qū)之間也存在一定的正外溢效應(yīng)。
?。坳P(guān)鍵詞］環(huán)境污染資源損失；環(huán)境污染資源外溢效應(yīng)；地區(qū)環(huán)境污染；省區(qū)環(huán)境污染；環(huán)境資源問題
?。壑袌D分類號］F224［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］10044833(2012)03008611
一、 引言
我國近30年經(jīng)濟(jì)高速增長的壯麗畫卷背后，環(huán)境資源問題令人擔(dān)憂。據(jù)國家發(fā)布的信息，2009年我國的大氣污染、水污染等問題嚴(yán)重。大氣污染方面，在開展了環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測的全國612個(gè)縣級及以上城市中，僅4.2%的城市達(dá)到一級標(biāo)準(zhǔn)。監(jiān)測的488個(gè)市（縣）中，出現(xiàn)酸雨的市（縣）高達(dá)258個(gè)，占52.9%。水污染方面，203條河流408個(gè)地表水國控監(jiān)測斷面中，Ⅲ類以下水質(zhì)的斷面比例仍高達(dá)42.7%。26個(gè)國控重點(diǎn)湖泊（水庫）中，Ⅲ類以下水質(zhì)的有20個(gè)，占76.9%①。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對自然資源的開采愈發(fā)依賴，2009年全國天然氣的開采量為851.7億立方米，比上年增長11.9%；煤炭開采量為30.5億噸，比上年增長16.4%②?？梢?，環(huán)境資源問題不容忽視，建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)及發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，增強(qiáng)可持續(xù)發(fā)展能力，成為當(dāng)務(wù)之急。
走可持續(xù)發(fā)展之路，就要衡量經(jīng)濟(jì)、環(huán)境與資源三者的關(guān)系；就要研究經(jīng)濟(jì)的增長帶來了多少環(huán)境污染損失，損耗了多少資源，也就是需要測量地區(qū)環(huán)境污染帶來的損失和資源損耗的程度③。只有合理地測量出地區(qū)環(huán)境污染資源損失程度，才能使人們認(rèn)識到環(huán)境資源問題的嚴(yán)重程度并驗(yàn)證環(huán)境資源政策的有效性，同時(shí)能為政府制定有關(guān)政策提供信息支持。環(huán)境污染資源損失的測量是衡量地區(qū)環(huán)境經(jīng)濟(jì)體健康發(fā)展的重要一環(huán)，對其測量有非貨幣評價(jià)和貨幣評價(jià)兩種評價(jià)模式。非貨幣評價(jià)模式試圖建立一個(gè)多維、多層次的指標(biāo)體系，對環(huán)境資源的多個(gè)截面或多個(gè)維度進(jìn)行評價(jià)，如1999年出版的《中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報(bào)告》中的資源環(huán)境綜合績效指數(shù)［1］。但這種衡量體系容易出現(xiàn)指標(biāo)信息覆蓋不全或指標(biāo)間信息重疊兩個(gè)問題。貨幣評價(jià)模式就是對環(huán)境污染引起的損失、生產(chǎn)帶來的資源損耗統(tǒng)一以貨幣的形式表示。這種模式通用性比較好，評價(jià)結(jié)果簡明易懂。目前無論官方機(jī)構(gòu)還是個(gè)人的研究多采用這種模式。這種評價(jià)模式在我國的應(yīng)用始于上世紀(jì)80年代，過孝民和張惠勤在20世紀(jì)80年代，第一次應(yīng)用這種評價(jià)模式估算了全國范圍內(nèi)的環(huán)境污染損失，指出1981―1985年間平均每年損失為380億元，占1983年GNP的6.75%［2］。這項(xiàng)研究不但具有開創(chuàng)性，而且它使用的方法有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)，后來被許多研究者沿用。夏光和趙毅紅估算了我國1992年環(huán)境污染造成的經(jīng)濟(jì)損失，估值約為986.1億元，占當(dāng)年GNP的4.04%［3］。鄭易生等估算的我國1993年環(huán)境污染經(jīng)濟(jì)損失為1084.1億元，占當(dāng)年GNP的3%以上［4］。世界銀行的估算結(jié)果令人吃驚，它指出1995年我國大氣與水污染的損失占當(dāng)年GDP的比重高達(dá)8%［5］。進(jìn)入21世紀(jì)，國家環(huán)?？偩趾徒y(tǒng)計(jì)局對2004年我國綠色GDP作了詳盡的核算，指出2004年全國因環(huán)境污染造成的經(jīng)濟(jì)損失占當(dāng)年GDP的3.05%，虛擬治理成本占當(dāng)年GDP的1.80%［6］。世界銀行再次關(guān)注我國的大氣污染問題，經(jīng)過估算后指出，2003年我國大氣污染所造成的健康損失占GDP的3.8%［7］。
上述的估算雖科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值，且深刻揭示了我國環(huán)境資源問題的嚴(yán)峻現(xiàn)狀，但仍存在兩點(diǎn)不足：（1）除了對資源環(huán)境綜合績效指數(shù)測算之外，其余研究則僅局限于對環(huán)境污染的損失進(jìn)行估算，而忽視了經(jīng)濟(jì)增長對自然資源的損耗。事實(shí)上，自然資源諸如礦產(chǎn)資源、能源資源及森林資源是不可再生資源或者再生周期較長，對其過度開發(fā)而取得的經(jīng)濟(jì)增長是不可持續(xù)的。同時(shí)，環(huán)境問題與資源問題是密不可分的?？梢?，測量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對自然資源的損耗同樣重要。（2）很多研究僅估計(jì)了全國數(shù)據(jù)，而缺失對我國分地區(qū)的研究，例如對省區(qū)層面的研究。我國區(qū)域差異巨大，如果把估算細(xì)致到省區(qū)層面，將對制定地區(qū)政策具有更為積極的意義。鑒于此，本文綜合環(huán)境污染損失和資源損耗，把分析區(qū)域細(xì)致到省區(qū)層面，并參考世界銀行2011年報(bào)告The Changing Wealth of Nations的方法，測算了我國30個(gè)省（市，區(qū)）2004―2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了其區(qū)域分布特點(diǎn)。
地區(qū)人均環(huán)境污染資源損失可看作是該地區(qū)環(huán)境資源政策的體現(xiàn)。而我國省區(qū)政策的制定往往植根于省區(qū)的相互影響之中。那么，省區(qū)間的政策舉措是如何相互影響的？它們之間是相互獨(dú)立、相互模仿，還是相互對立？回答這個(gè)問題，就要探討省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失外溢效應(yīng)（Spillover effect）。若不存在外溢效應(yīng)，則省區(qū)間的政策舉措是相互獨(dú)立的；若存在正的外溢效應(yīng)，省區(qū)間表現(xiàn)為相互模仿的政策互動(dòng)；若存在負(fù)的外溢效應(yīng)，省區(qū)間表現(xiàn)出相互對立的政策互動(dòng)?？茖W(xué)地驗(yàn)證外溢效應(yīng)的存在性并辨別其方向，有助于深刻了解我國區(qū)域關(guān)系，妥善處理好區(qū)域問題。這也成為本文的研究重點(diǎn)。
本文如下部分的結(jié)構(gòu)安排：第二部分闡述環(huán)境污染資源損失的測量方法；第三部分針對測量的結(jié)果進(jìn)行區(qū)域分布分析；第四五部分為實(shí)證部分，驗(yàn)證我國省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)；第六部分為結(jié)論。
二、 測量方法
本文在參考了Hamilton、Clemens和世界銀行2002年方法的基礎(chǔ)上，主要使用了世界銀行2011年報(bào)告所使用的測量環(huán)境污染資源損失程度的方法，這種方法也是一種貨幣評價(jià)模式方法［810］。相比于龐雜的評價(jià)體系，這種方法操作性更強(qiáng)，且較易拓展到省區(qū)層面。本文沿用該種方法，把環(huán)境資源損失分為自然資源損耗、二氧化碳排放的破壞與對環(huán)境破壞的治理投入三部分，具體核算可由以下公式表達(dá)：
DAM=∑Ri+CD+GE（1）
其中，DAM為環(huán)境污染資源損失，Ri為各項(xiàng)資源的損耗，CD為二氧化碳排放的破壞，GE為對環(huán)境破壞的治理投入。
各項(xiàng)資源損耗包括能源損耗、礦產(chǎn)損耗和森林損耗。各損耗=PV（利潤以4%進(jìn)行折舊）/T。其中，T為資源的壽命，PV為現(xiàn)值。T的選取因資源的不同而不同，但大部分資源的壽命都集中在20年―30年，故世界銀行的評價(jià)有選擇T=20［11］，也有選擇T=25［8］，但本文選取T=25。
能源資源和礦產(chǎn)資源都是非再生資源，其中能源資源一般包括石油、天然氣和煤，而礦產(chǎn)資源包括黑色金屬和有色金屬。有關(guān)其利潤，本文選取石油及天然氣開采業(yè)和煤炭開采業(yè)的利潤總額來表示能源資源的利潤；選取黑色金屬采礦業(yè)和有色金屬采礦業(yè)的利潤總額來表示礦產(chǎn)資源的利潤。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。
至于森林財(cái)富，包括木材資源和非木材資源，但一般認(rèn)為森林產(chǎn)品的利潤率介于耕地和草地之間，而耕地的利潤率大約為30%，草地產(chǎn)品的利潤率大概是45%［8，12］。因此，本文選取35%，也就是說，森林利潤是林業(yè)總產(chǎn)值的35%。另外，森林是可再生資源，每年大約有10%的森林可以再生，于是用原利潤率減去再生率，可得森林資源損害等于林業(yè)總產(chǎn)值的25%。林業(yè)總產(chǎn)值的數(shù)據(jù)來源于各期《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。
二氧化碳的破壞（CD）=排放量（噸）×20美元（以2005年為基年折算成人民幣為163.83元）［13］。至于各省區(qū)二氧化碳排放量的算法，可參看杜立民的做法，主要數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》［14］。
對環(huán)境破壞的治理投入（GE），采用環(huán)境污染治理投資總額。環(huán)境污染治理總額包括工業(yè)污染源投資、建設(shè)項(xiàng)目環(huán)保投資和城市環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資三項(xiàng)，這三項(xiàng)數(shù)據(jù)主要來源于各期《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》大部分省區(qū)在2004年以前都沒有公布城市環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資數(shù)據(jù)，所以本文的測量年限為2004―2009年。。
三、 環(huán)境資源損失的區(qū)域分布
使用上節(jié)論述的方法，本節(jié)測算出我國30個(gè)?。ㄊ?，區(qū)）2004―2009年的人均環(huán)境污染資源損失限于數(shù)據(jù)的獲得，這里不包括西藏自治區(qū)。所有數(shù)據(jù)都使用GDP縮減指數(shù)進(jìn)行平減，以2000年為基期。，并分析其在我國的區(qū)域分布。
2004―2009年，我國人均環(huán)境污染資源損失愈加嚴(yán)重。如圖1所示，2004年全國人均環(huán)境污染資源損失為771.58元30個(gè)省區(qū)的平均，下同。，2009年上升到1422.00元，年均增長10.7%，高于同期全國人均GDP年均9.5%的增長率。也就是說，環(huán)境污染資源損失占GDP的比重將越來越高。事實(shí)上，2004年全國環(huán)境污染資源損失占GDP的比重為6.7%，2009年上升為7.2%相比于《中國綠色國民經(jīng)濟(jì)核算研究報(bào)告2004》，我們的結(jié)果高出約兩個(gè)百分點(diǎn)，因?yàn)榍罢邲]有計(jì)算自然資源的損耗。，環(huán)境資源問題令人擔(dān)憂。分區(qū)域來看，這六年來，東部的人均環(huán)境污染資源損失最高，中部次之，西部最低。東中西部的年均增長率分別為8.6%、12.9%和11.6%?？梢?，近年來，中西部對環(huán)境資源的索取程度愈漸追上東部地區(qū)，這與各地區(qū)的發(fā)展模式有關(guān)。改革開放以來，東部沿海地區(qū)憑借著地理優(yōu)勢以及低廉的勞動(dòng)力，選擇制造業(yè)出口導(dǎo)向型的發(fā)展模式，如長三角和珠三角模式。這種模式符合比較優(yōu)勢原理，使得企業(yè)擁有自生能力，進(jìn)而適應(yīng)市場要求［15］。經(jīng)過30年的發(fā)展，這種發(fā)展模式初見成效，雖然對經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的破壞在加強(qiáng)，但對自然資源的索取卻有所降低。中西部省區(qū)雖然沒有東部省區(qū)的地理優(yōu)勢，也缺乏較好的基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本以及市場環(huán)境等因素，但卻擁有豐富的自然資源，尤其是隨著市場經(jīng)濟(jì)的確立，自然資源越發(fā)成為稀缺資源，價(jià)格不斷推高。在“標(biāo)尺競爭”下，自身經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的中西部省區(qū)，著力追趕東部省區(qū)，從而更關(guān)注于短期內(nèi)對GDP增長有顯著貢獻(xiàn)的自然資源開采項(xiàng)目，而忽視開采自然資源對環(huán)境的破壞，這樣就造成中西部省區(qū)的人均環(huán)境污染資源損失增長愈快。
以泰爾指數(shù)泰爾指數(shù)Teil=∑{(gi/G)*ln［(gi /pi)/(G/P)］}，其中g(shù)i為i地區(qū)的變量、pi為i地區(qū)的人口、G為全國變量、P為全國總?cè)丝?。來反映我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域差異。如圖2所示，2004―2007年泰爾指數(shù)由8.7%下降到8.3%，這是由于基數(shù)較大的東部，損失增長率放緩，中西部地區(qū)則增長迅速，局域差距緩慢下降。但2008年較為特別，泰爾指數(shù)大幅增長到11.0%，2009年又回落到8.7%，與2004年相當(dāng)。也就是說，除了2008年之外，我國的人均環(huán)境污染資源損失區(qū)域差異基本穩(wěn)定。
圖3我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布（單位：元）
圖3使用分位數(shù)來反映我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布。對比2004年與2009年可知，省區(qū)的集團(tuán)間變化較少，特別是處于第一和第二集團(tuán)（50%與75%百分位以后）的省區(qū)基本沒有發(fā)生變化，僅是廣東與海南由2004年的第二集團(tuán)下降到2009年的第三集團(tuán)（25%至50%百分位之間的省區(qū)），與此同時(shí)，陜西與福建由2004年的第三集團(tuán)上升到2009年的第二集團(tuán)。第一和第二集團(tuán)大部分是沿海省區(qū)或是內(nèi)陸擁有國際邊界的省區(qū)，第三和第四集團(tuán)省區(qū)則大部分是內(nèi)陸省份。這樣就形成了外圈套內(nèi)圈的分布格局，其中，外圈是人均環(huán)境污染資源損失較高的第一和第二集團(tuán)省區(qū)，內(nèi)圈則是損失較低的第三和第四集團(tuán)省區(qū)。如此的區(qū)域分布與區(qū)域要素稟賦和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有較強(qiáng)的聯(lián)系。第一集團(tuán)的省區(qū)多集中于與河北和內(nèi)蒙古交界的省區(qū)，這些省區(qū)有的是能源或資源大省，如內(nèi)蒙古和山西均是煤炭大?。挥械氖侵毓I(yè)基地，如河北和遼寧，這些省區(qū)一方面對資源索取較多，另一方面對環(huán)境污染也較重。第二集團(tuán)多集中于沿海省區(qū)，也包括資源大省新疆和重工業(yè)基地黑龍江與吉林。沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大，對環(huán)境的破壞也較大。特別地，北京、上海與天津這3個(gè)直轄市六年來都處于第一集團(tuán)。三市轄區(qū)面積小，環(huán)境承載力有限，但由于其地位特殊，過去發(fā)展了不少重工業(yè)產(chǎn)業(yè)，如上海的寶鋼等，這種模式的可持續(xù)性值得深究。不過，現(xiàn)在三市的排名已有所下降，同時(shí)損失的增長速度較慢，分別為3.4%，3.5%與3.3%，遠(yuǎn)低于全國平均水平，三市的環(huán)境相對改善。
四、 實(shí)證方法
（一） 計(jì)量方法
上節(jié)的分析指出我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布呈集聚狀態(tài)：沿海省區(qū)與擁有國際邊界的省區(qū)構(gòu)成的第一和第二集團(tuán)形成外圈，中部與西南部的內(nèi)陸省區(qū)構(gòu)成的第三和第四集團(tuán)形成內(nèi)圈。這體現(xiàn)出地區(qū)經(jīng)濟(jì)地理行為間的空間依賴性。真實(shí)的空間依賴性反映了現(xiàn)實(shí)中存在的空間交互作用（Spatial Interaction Effects），比如區(qū)域經(jīng)濟(jì)要素的流動(dòng)、創(chuàng)新的擴(kuò)散、技術(shù)溢出等。本文就是要構(gòu)造計(jì)量模型來識別省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的空間依賴性。
在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)地理研究中，許多涉及地理空間的數(shù)據(jù)普遍存在空間依賴性，例如一般認(rèn)為空間上離的近的變量之間比在空間上離的遠(yuǎn)的變量之間具有更加密切的關(guān)系［16］。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)與計(jì)量理論忽視了這種空間依賴性，其統(tǒng)計(jì)與計(jì)量分析的結(jié)果值得進(jìn)一步深入探究［17］。空間計(jì)量分析為這種研究打開了一扇窗?？臻g依賴性可以用空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）與空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）兩種空間計(jì)量模型進(jìn)行刻畫［18］。
空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）的表達(dá)式為：
y=ρWy+Xβ+ε（2）
其中，參數(shù)β反映了自變量對因變量的影響；W為空間加權(quán)矩陣；空間滯后因變量Wy是一個(gè)內(nèi)生變量，反映了空間距離對區(qū)域行為的作用；參數(shù)ρ衡量了樣本觀察值中的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的觀察值y對本地區(qū)觀察值y的影響方向和程度。由于SLM模型與時(shí)間序列中自回歸模型相類似，因此SLM也被稱作空間自回歸模型（Spatial Autoregressive Model，SAR）。特別地，SLM常用于討論各變量在地區(qū)間是否有擴(kuò)散現(xiàn)象（外溢效應(yīng)）。本文也將檢驗(yàn)我國省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失方程是否適用該模型。
空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：
Y=Xβ+ε（其中，ε=λWε+μ）（3）
式中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，λ為n×1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。SEM中參數(shù)β反映了自變量X對因變量y的影響。SEM的空間依賴作用存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中，λ度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值的影響程度。鑒于SEM模型與時(shí)間序列中的序列相關(guān)問題類似，因此被稱為空間自相關(guān)模型（Spatial Autocorrelation Model，SAC）。
?。ǘ?空間加權(quán)矩陣
空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型通過引入空間加權(quán)矩陣來表達(dá)空間相互作用?？臻g加權(quán)矩陣W為一個(gè)n×n的對稱矩陣，其對角線上的元素Wii被設(shè)為0，而Wij表示區(qū)域i和區(qū)域j在空間上相連接的原因。其權(quán)數(shù)的設(shè)定一般有兩種規(guī)則：地理位置規(guī)則與空間距離規(guī)則。本文涉及的權(quán)數(shù)均采用這兩種規(guī)則。地理位置規(guī)則使用Rook鄰近空間加權(quán)矩陣(Wr)，即當(dāng)兩個(gè)地區(qū)擁有共同邊界時(shí)，wij=1，而當(dāng)兩個(gè)地區(qū)沒有共同的邊界時(shí)，wij=0為了避免“單個(gè)島嶼效應(yīng)”，設(shè)定海南省與廣東省、廣西壯族自治區(qū)有共同邊界。。空間距離規(guī)則采用K值最鄰近空間矩陣(Wk)，具體為給定空間單元周圍選擇最鄰近K個(gè)地區(qū)的權(quán)數(shù)為1，其余為0，一般地，K=4［19］。為了減少或消除區(qū)域間的外在影響，權(quán)值矩陣被標(biāo)準(zhǔn)化w*ij=wij/∑nj=1wij，從而使行元素之和為1。
五、 外溢效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果
?。ㄒ唬?數(shù)據(jù)描述
本節(jié)所使用的數(shù)據(jù)是2004―2009年30個(gè)省區(qū)各年的橫截面數(shù)據(jù)，使用逐年回歸的方法進(jìn)行分析。本節(jié)的實(shí)證步驟如下：首先是數(shù)據(jù)描述，其次進(jìn)行SLM與SEM檢驗(yàn)判別，最后得出回歸結(jié)果并作時(shí)間比較。
因變量為上文測量的各省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失（dam）。自變量方面，除了Wy或Wε，其余控制變量主要源于Grossman和Krueger的環(huán)境三效應(yīng)模型［20］，該模型經(jīng)過Antweiler 等建立數(shù)理模型驗(yàn)證［21］。他們將影響環(huán)境的因素分為三種效應(yīng)：規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)。規(guī)模效應(yīng)是指經(jīng)濟(jì)規(guī)模的增大，影響到環(huán)境污染資源的損失，用真實(shí)人均GDP及其平方項(xiàng)來反映。這些最早見于Grossman和Kruger的EKC假說［20］。后來，Copeland和Taylor為EKC假說提供了一個(gè)合理的數(shù)理推導(dǎo)，并研究了南北貿(mào)易環(huán)境的關(guān)系，揭示了高收入地區(qū)選擇強(qiáng)的環(huán)境保護(hù)措施的原因［22］。結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化導(dǎo)致環(huán)境污染資源損失的變化，這里使用第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（we2）來反映。技術(shù)效應(yīng)是指因?yàn)榧夹g(shù)的進(jìn)步致使環(huán)境污染資源損失的改變，這里使用研究與試驗(yàn)發(fā)展的人員數(shù)量（rd）表示。另外，使用對外依存度，即進(jìn)出口總額占GDP的比重（ti）來捕捉污染產(chǎn)生的效應(yīng)。為了反映政府保護(hù)環(huán)境的努力程度，本文采用類似于曾文慧提出的水污染有效征收率（Effective Levy Rate，EL），以總排污費(fèi)除以未達(dá)標(biāo)工業(yè)廢水排放量來度量［23］。
綜合各變量，以2009年為例，對其進(jìn)行簡要的數(shù)據(jù)描述，如表1所示。
?。ǘ?實(shí)證結(jié)果
判斷地區(qū)間空間相關(guān)性是否存在以及SLM和SEM哪個(gè)模型更恰當(dāng)，一般可通過包括Moran�s I檢驗(yàn)、兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)（Lagrange Multiplier）檢驗(yàn)，LMLAG、LMERR及其穩(wěn)健（Robust）的R�LMERR、R�LMLAG）等檢驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)。表2（見下頁）列示了使用2009年省區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行的幾項(xiàng)檢驗(yàn)。
Moran�s I檢驗(yàn)，無論是Wr還是Wk加權(quán)矩陣都通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，這表明我國各地區(qū)人均環(huán)境資源損失的分布出現(xiàn)了空間上的聚集現(xiàn)象，即具有人均較高環(huán)境污染資源損失的地區(qū)相互臨近，而具有較低人均環(huán)境污染資源損失的地區(qū)也相互臨近。
盡管Moran�s I統(tǒng)計(jì)量表明我國省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的空間自相關(guān)作用是顯著的，但是該統(tǒng)計(jì)量不能顯示出高損失地區(qū)或低損失地區(qū)集聚的具體情況。我們使用Moran散點(diǎn)圖來揭示這一現(xiàn)象。
Moran散點(diǎn)圖以每個(gè)地區(qū)觀測值的離差為橫坐標(biāo)，以其空間滯后值為縱坐標(biāo)，四個(gè)不同的象限分別對應(yīng)四種不同的局部空間相關(guān)關(guān)系。如圖4（見下頁）所示，以Wk權(quán)重為例，位于第一象限即H�H（High�High）型地區(qū)以及第三象限即L�L型（Low�Low）地區(qū)的省區(qū)居多，導(dǎo)致擬合線的斜率為正。其中，第一象限包括內(nèi)蒙古、黑龍江、遼寧、河北、北京、天津、寧夏、山西、山東、江蘇、浙江和上海，這些省區(qū)本身具有較大的損失值，并且其附近的地區(qū)也具有較大的損失值。H�H型地區(qū)和L�L型地區(qū)表示地區(qū)間存在正的空間自相關(guān)且空間實(shí)體呈現(xiàn)空間集聚。
圖4人均環(huán)境污染資源損失Moran散點(diǎn)圖（2009年）
至于SLM與SEM的選擇，Anselin和Florax提出了如下判別準(zhǔn)則：如果在空間依賴性的檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)LM（lag）較之LM（error）在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且R�LM（lag）顯著而R�LM（error）不顯著，則可以斷定適合的模型是SLM；相反，如果LM（error）比LM（lag）在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且R�LM（error）顯著而R�LM（lag）不顯著，則可以斷定SEM是恰當(dāng)?shù)哪Ｐ汀?
從表2（見下頁）可知，Wr加權(quán)矩陣中，LM（lag）檢驗(yàn)顯著而LM（error）檢驗(yàn)不顯著，因此選擇SLM；Wk加權(quán)矩陣中，LM（lag）與LM（error）檢驗(yàn)顯著，但R�LM（lag）檢驗(yàn)顯著而R�LM（error）檢驗(yàn)不顯著，因此也選擇SLM。那么，兩個(gè)加權(quán)矩陣的空間回歸模型均使用SLM。于是，回歸模型設(shè)定為：
dam=β0+ρW・dam+β1pgdp+β2pgap2+β3we2+β4rd+β5ti+β6el+ε（4）
正是由于選擇了SLM，（4）式可考察省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)。式中ρ的符號決定了外溢效應(yīng)的方向，其大小決定了效應(yīng)的大小。若ρ=0，則不存在外溢效應(yīng)，此時(shí)省區(qū)間的政策舉措是相互獨(dú)立的；若ρ＞0，則存在正的外溢效應(yīng)，此時(shí)省區(qū)間表現(xiàn)為相互模仿的政策互動(dòng)或稱政策互補(bǔ)；若ρ＜0，則存在負(fù)的外溢效應(yīng)，此時(shí)區(qū)間表現(xiàn)為差異化的政策互動(dòng)或稱之為政策替代。
空間計(jì)量模型存在自變量的內(nèi)生性，這類模型的估計(jì)如果仍采用OLS，系數(shù)估計(jì)值會(huì)有偏或者無效，因此需要通過IV、ML或GLS、GMM等其他方法來進(jìn)行估計(jì)。Anselin建議采用極大似然法估計(jì)［18］。另外，針對擾動(dòng)項(xiàng)方差的設(shè)定不同，LeSage和Peace以貝葉斯的視角拓展了空間計(jì)量模型，并使用Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法進(jìn)行估計(jì)［25］。這里，我們使用兩種空間加權(quán)矩陣，使用ML與MCMC兩種方法分別估計(jì)各年的情況，其中2009年的回歸結(jié)果見表3（見下頁）所示表3只列示了2009年的回歸結(jié)果，其余年份的結(jié)果可向作者索取。。
表3使用了兩種空間加權(quán)矩陣和兩種回歸方法，共四個(gè)方程來驗(yàn)證我國省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)使用修正擬合優(yōu)度（Rbar^2）和最大似然值（ll）來判別，應(yīng)選擇方程（4）。，結(jié)果都顯示ρ值顯著為正，即存在正的外溢效應(yīng)。這種效應(yīng)在空間上，表現(xiàn)為相近損失水平的省區(qū)集聚在一起，于是就形成了圖3所示的我國省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失外圈套內(nèi)圈的空間分布，其中外圈是人均損失較大的沿海省區(qū)與擁有國際邊界的省區(qū)，內(nèi)圈是人均損失較小的內(nèi)陸省區(qū)。在政策舉措上，正的外溢效應(yīng)表現(xiàn)為省區(qū)的環(huán)境資源政策行為相互模仿。那么，一省區(qū)采用減小環(huán)境污染資源損失的措施，其臨近的省區(qū)也相應(yīng)采取減小損失的措施。這樣的現(xiàn)象與Huang等的榜樣效應(yīng)如出一轍［26］。
考察外溢效應(yīng)的時(shí)間變動(dòng)趨勢。如圖5所示，四個(gè)方程度量的ρ值都具有相仿的時(shí)間變動(dòng)趨勢。圖中ML的估計(jì)值比MCMC的估計(jì)值大。LeSage指出ML與MCMC的估計(jì)差異在于模型的異方差大?。?7］。空間加權(quán)矩陣Wk的ρ值大于Wr的ρ值，源于Wk賦予最近的4個(gè)省區(qū)的權(quán)數(shù)為1，而Wr則是賦予鄰近省區(qū)的權(quán)數(shù)為1，而我國各省區(qū)平均擁有4.23個(gè)鄰近省區(qū)。這樣，最近4個(gè)省區(qū)的平均距離小于鄰近省區(qū)指省區(qū)間的質(zhì)心距離。。某省與其最近4個(gè)省區(qū)的緊密程度大于鄰近省區(qū)時(shí)，其對最近4個(gè)省區(qū)的影響也與其鄰近省區(qū)的影響相當(dāng)。在時(shí)間變動(dòng)上，2006年，ρ值達(dá)到峰值，其余Wk的ρ值較為穩(wěn)定，ML估計(jì)一般在0.5的水平，MCMC估計(jì)一般在0.4水平。而Wr的ρ值在2008年有個(gè)明顯的低谷，但ML估計(jì)基本維持在0.3，MCMC估計(jì)基本維持在0.2的水平。正是由于省區(qū)的正外溢效應(yīng)普遍存在，省區(qū)間的環(huán)境資源政策相互模仿，導(dǎo)致我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域差異較為穩(wěn)定，這點(diǎn)又與圖2泰爾指數(shù)反映的結(jié)果相互印證。
控制變量方面，真實(shí)人均GDP的系數(shù)顯著為正，其二次項(xiàng)的系數(shù)雖符號為負(fù)，但不顯著，即人均環(huán)境污染資源損失的EKC假說不成立，而是與真實(shí)人均GDP呈斜率為正的線性關(guān)系。以方程（4）為例，真實(shí)人均GDP每增長1萬元，人均環(huán)境資源損失增加567.34元。按現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)增長模式，新增環(huán)境污染資源損失約占新增GDP的5.7%，再次說明了我國環(huán)境資源問題的嚴(yán)峻性。結(jié)構(gòu)效應(yīng)中的二產(chǎn)占GDP比重（we2）雖然系數(shù)符號為正，但不顯著，即二產(chǎn)比重的增加沒有顯著加大環(huán)境資源的損失。觀察圖3可知，人均環(huán)境污染資源損失較高的省區(qū)，二產(chǎn)比重較高（如：山東、河北生產(chǎn)排污較為嚴(yán)重），但諸如山西、內(nèi)蒙古等資源大省對資源的損耗較多，然二產(chǎn)比重不大，因此綜合起來看，結(jié)構(gòu)效應(yīng)對二產(chǎn)比重的影響不顯著。再者，對外依存度（ti）的系數(shù)不顯著，表明污染天堂效應(yīng)在我國不成立。而環(huán)保努力程度（el）的系數(shù)僅在方程（4）中通過10%的顯著性檢驗(yàn)，說明我國的環(huán)保效果不是很突出。捕捉技術(shù)效應(yīng)的研究與試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)人員當(dāng)量（rd）的系數(shù)顯著為負(fù)，即技術(shù)進(jìn)步能降低人均環(huán)境污染資源損失，全時(shí)人員當(dāng)量每增加1單位，人均環(huán)境污染資源損失降低0.004元。控制變量中三種效應(yīng)的驗(yàn)證說明，當(dāng)經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)降低對環(huán)境資源的負(fù)荷需要靠技術(shù)進(jìn)步。因而，加大研發(fā)，實(shí)施科教興國戰(zhàn)略，也成為了可持續(xù)發(fā)展的必由之路。
分地區(qū)比較外溢效應(yīng)的情況。由于以Wk刻畫空間相互作用，使用ML估計(jì)的效果較好，于是采用方程（4）對分地區(qū)進(jìn)行檢驗(yàn)MCMC的估計(jì)結(jié)果與ML一致，并不影響區(qū)域比較的屬性。，結(jié)果由表4顯示。從東中西三地區(qū)來看，東部省區(qū)內(nèi)部的外溢效應(yīng)顯著為正，且系數(shù)較大，除了2008年外，ρ值都基本維持在0.8，比全國估計(jì)得出的表3的方程（4）大。與此同時(shí)，2004―2007年，中部的ρ值顯著為正，此時(shí)中部省區(qū)內(nèi)部也存在正外溢效應(yīng)，但系數(shù)卻比全國樣本的小，而且2008―2009年的系數(shù)不顯著，此時(shí)中部省區(qū)內(nèi)部不存在外溢效應(yīng)。西部的ρ值大多不顯著，甚至在2005年和2006年顯著為負(fù)，即在區(qū)域分布上，人均環(huán)境資源損失相當(dāng)?shù)氖^(qū)會(huì)離散；在政策舉措上，地區(qū)的行為恰好相反，某省區(qū)采用減少環(huán)境污染資源損失的措施，其臨近的省區(qū)反而采用增大損失的措施。Huang等將這種效應(yīng)稱為轉(zhuǎn)移效應(yīng)。綜合三地區(qū)來看，全國層面存在的正的外溢效應(yīng)主要源于東部地區(qū)內(nèi)部。在地區(qū)間競爭下，各省區(qū)追逐GDP的熱情世界罕見［28］，但短期內(nèi)使GDP快速增長的措施，往往都是相仿的，如地方政府會(huì)選擇大力發(fā)展二產(chǎn)、重視一產(chǎn)、忽視三產(chǎn)［29］；地方政府會(huì)加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的投資而忽視教育投資［30］。這種競爭在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)尤為激烈［31］。
再分析地區(qū)間的交互作用。東中部和中西部的ρ值顯著為正，且中西部的值較大，那么中部與西部之間在人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應(yīng)強(qiáng)于東部與中部之間。東部與中部地區(qū)無論是在地理，還是在經(jīng)濟(jì)方面的差異都相對強(qiáng)于中部與西部之間的差異。地區(qū)間競爭，確定政績的好壞，通常以實(shí)力相當(dāng)?shù)氖^(qū)作對比。這樣，某省區(qū)只會(huì)關(guān)心與其相仿的省區(qū)，即該省區(qū)對與其實(shí)力相當(dāng)且臨近的省區(qū)政策作出較快反應(yīng)，但對與其差異很大的省區(qū)的反應(yīng)就較為緩慢，甚至不作出反應(yīng)，這樣中部與西部省區(qū)間的外溢效應(yīng)就強(qiáng)于東部與中部間的外溢效應(yīng)。也正是由于這個(gè)原因，東部地區(qū)內(nèi)部差異性小于跨區(qū)間，其競爭激烈程度也高于跨區(qū)間省份的競爭，跨區(qū)的東中部和中西部的外溢效應(yīng)強(qiáng)度均低于東部內(nèi)部。另外，東西部的外溢效應(yīng)不顯著，東部與西部的交互作用不明顯。這是由于一方面，西部省區(qū)離發(fā)達(dá)地區(qū)太遠(yuǎn)，發(fā)達(dá)地區(qū)對西部地區(qū)的影響力度有限，其影響范圍不足以輻射到西部地區(qū)；另一方面，西部與東部差異大，并不是彼此競爭的對象，二者相互影響較少。
六、 結(jié)論
我國經(jīng)濟(jì)高速增長的背后，存在諸多問題，其中環(huán)境資源問題尤為重要。因此，如何合理地測量我國各省區(qū)環(huán)境污染資源損失程度并分析其特征便成為了制定環(huán)境資源政策必先認(rèn)真對待的問題。本文沿用2011年世界銀行對環(huán)境污染資源損失的貨幣評價(jià)模式，測量了我國30個(gè)省區(qū)2004―2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了它的區(qū)域分布特點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上，驗(yàn)證了我國省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失外溢效應(yīng)的存在性，其結(jié)果表明：
第一，2004―2009年，我國人均環(huán)境污染資源損失愈加嚴(yán)重，其年均增速高于同期GDP增速，這其中中西部較快。由于東部基數(shù)較大，中部與西部的差距拉大，故總體上我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域差異基本穩(wěn)定。在區(qū)域分布上，形成了損失嚴(yán)重的外圈套損失較小的內(nèi)圈這一格局，外圈是東部沿海省區(qū)以及擁有國際邊界的北方省區(qū)，內(nèi)圈是中西部內(nèi)陸省區(qū)。
第二，針對損失的區(qū)域分布特點(diǎn)，本文使用了空間計(jì)量回歸的方法，驗(yàn)證了我國省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失存在正的外溢效應(yīng)。這種效應(yīng)在空間上表現(xiàn)為相近損失水平的省區(qū)集聚在一起；在政策舉措上，表現(xiàn)為省區(qū)的環(huán)境資源政策行為相互模仿。從分地區(qū)來看，這種效應(yīng)主要源于東部省區(qū)內(nèi)部；從跨區(qū)域交互影響來看，這種效應(yīng)主要源于中部與西部之間及東部與中部之間，且前者的外溢效應(yīng)為大。
我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布特點(diǎn)及存在的正外溢效應(yīng)給我們帶來這樣的啟示：我國要建立“資源節(jié)約型社會(huì)”、“環(huán)境友好型社會(huì)”，發(fā)展“循環(huán)經(jīng)濟(jì)”，做到人與自然和諧相處，就要妥善處理好區(qū)域問題。我國省區(qū)間的環(huán)境資源政策具有相互模仿的特征，那么確立榜樣地區(qū)，使其發(fā)揮示范作用，就能產(chǎn)生連鎖效應(yīng)。同時(shí)，這種模仿特征更多地歸根于地區(qū)競爭，因此通過制度創(chuàng)新使得地方政府從競爭走向競合是解決地區(qū)環(huán)境問題的有效途徑。
