林永生+孫穎

摘 要：政府公共支出與經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展之間的關(guān)系一直為各界關(guān)注。基于2014年中國31省的空間截面數(shù)據(jù)，本文首先介紹了地區(qū)節(jié)能環(huán)保支出的基本情況，然后構(gòu)建了綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)（GEI）并對不同地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度比較，最后運(yùn)用空間滯后模型和空間誤差模型分析了節(jié)能環(huán)保支出份額對綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)的影響。結(jié)果表明：各省節(jié)能環(huán)保支出差異明顯，廣東省總量最多，吉林省份額最高。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)相對較高。盡管節(jié)能環(huán)保支出份額與綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)之間存在輕微正相關(guān)，但并不顯著。因此，促進(jìn)地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，除了要繼續(xù)增加節(jié)能環(huán)保支出，還需多管齊下，著眼于增加人均GDP、降低單位GDP能耗和污染物排放強(qiáng)度。

關(guān)鍵詞：節(jié)能環(huán)保支出；綠色經(jīng)濟(jì)；空間滯后模型；空間誤差模型

一、引言

推進(jìn)綠色發(fā)展，建設(shè)生態(tài)文明是我國“十三五”乃至更長時期都將面臨的重大課題。黨的十八大及隨后多次全會的公報中都明確強(qiáng)調(diào)“綠色發(fā)展”與“生態(tài)文明”，這既是中國參與減緩和適應(yīng)全球氣候變化的積極做法，更是轉(zhuǎn)變自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的必然要求。2008年底，美國金融海嘯引發(fā)全球?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)衰退以后，世界多國將綠色經(jīng)濟(jì)作為增長新引擎。中國綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平持續(xù)提升，但仍低于加拿大、澳大利亞等國（林永生，2016）。長期以來，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長迅速、體量巨大，但方式粗放，能源消耗驟增、環(huán)境污染嚴(yán)重，特別是2013年1月以來，公眾對霧霾、水污染、土壤問題以及由此引發(fā)的糧食安全等方面的擔(dān)憂持續(xù)增加。盡管同時還有反腐敗、消產(chǎn)能、去庫存和杠桿等一系列棘手的問題有待解決，但提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，促進(jìn)節(jié)能減排，加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)，確實(shí)已經(jīng)刻不容緩，需要在這些任務(wù)清單中賦予更大權(quán)重。

如何才能有效促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)的共贏？這是一項(xiàng)復(fù)雜而系統(tǒng)的工程，需要從轉(zhuǎn)變發(fā)展理念、調(diào)整能源與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、綠化生產(chǎn)與消費(fèi)方式、優(yōu)化治污手段等角度進(jìn)行綜合治理（林永生，2016）。僅就宏觀經(jīng)濟(jì)政策而言，需要在堅持適當(dāng)擴(kuò)張需求的同時推動供給側(cè)改革與管理，有所區(qū)別地對節(jié)能降耗、生態(tài)保護(hù)等問題，加大要素投入力度，促進(jìn)機(jī)制創(chuàng)新改進(jìn)（賈康，2015）。作為調(diào)控經(jīng)濟(jì)的重要手段，政府公共支出與政治、經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展之間的關(guān)系一直是公共財政領(lǐng)域重要的研究課題，有學(xué)者從不同角度研究了政府公共支出的影響：比如肖潔、龔六堂、張慶華（2015）在財政分權(quán)框架下建立了三級政府的政治生命周期模型，研究了中國市級財政支出及結(jié)構(gòu)的政治周期性及產(chǎn)生機(jī)制，并對財政支出的周期性波動進(jìn)行解釋。黃艷敏、張巖貴（2015）使用中國省際面板數(shù)據(jù)，就財政支出對社會穩(wěn)定的影響進(jìn)行非因果性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，公共安全財政支出是社會穩(wěn)定的單向Granger原因，表明以公共安全財政支出變量變化預(yù)測社會穩(wěn)定形勢具有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。郭新強(qiáng)、胡永剛（2012）采用SVAR方法得到財政支出與財政支出結(jié)構(gòu)偏向影響就業(yè)的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)。也有學(xué)者將政府安排專項(xiàng)資金用于支持節(jié)能減排視為“綠色財政”政策的組成部分，研究政府公共支出與資源節(jié)能利用（嚴(yán)立冬、郝文杰、鄧遠(yuǎn)建，2009；劉西明，2013）、生態(tài)環(huán)境保護(hù)（謝妍，2014；萬建香，2015）之間的相互關(guān)系。那么，從中國省域來看，增加節(jié)能環(huán)保支出能否促進(jìn)地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展？本文首先分析了中國省級政府一般公共財政預(yù)算中的“節(jié)能環(huán)?！敝С黾捌浞植记闆r，然后進(jìn)一步修訂現(xiàn)有的綠色經(jīng)濟(jì)評估指標(biāo)體系、測度比較31個省份的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，最后構(gòu)建空間計量經(jīng)濟(jì)模型研究節(jié)能環(huán)保支出份額對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

二、節(jié)能環(huán)保支出的分類及省域分布

本文以省域節(jié)能環(huán)保支出作為重點(diǎn)研究內(nèi)容，是因?yàn)槟茉垂?jié)約、環(huán)境保護(hù)是發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)的必然要求，而在我國現(xiàn)有地方財政支出分類和統(tǒng)計口徑中，“節(jié)能環(huán)保支出”這一項(xiàng)最接近于能源節(jié)約與環(huán)境保護(hù)，這也是地方政府安排這個專項(xiàng)財政資金的重要目標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，“節(jié)能環(huán)?！敝С鰧儇斦叻懂?，即可看作需求側(cè)管理的經(jīng)濟(jì)政策，比如通過對節(jié)能環(huán)保類產(chǎn)品的定向政府采購或居民消費(fèi)過程中給予政府補(bǔ)貼，可以促進(jìn)社會對綠色產(chǎn)品的需求。又可看作供給側(cè)管理的經(jīng)濟(jì)政策，比如通過專項(xiàng)資金支持資源綜合利用、能源管理和污染治理，抑或?qū)ζ髽I(yè)的綠色生產(chǎn)進(jìn)行補(bǔ)貼，一方面優(yōu)越的環(huán)境質(zhì)量有益于改善勞動力健康狀況和工作積極性，另一方面更高的能效以及對綠色生產(chǎn)的激勵有益于提高勞動生產(chǎn)率、特別是對綠色產(chǎn)品的生產(chǎn)和供應(yīng)。

在我國的財政預(yù)算體系中，“節(jié)能環(huán)?！弊鳛橹С鰧ｍ?xiàng)、定期統(tǒng)計核算，是一個不斷調(diào)整或漸進(jìn)的過程：2010年以前，我國地區(qū)財政支出中有對“環(huán)境保護(hù)”專項(xiàng)的統(tǒng)計核算，2011年增加了節(jié)能領(lǐng)域的內(nèi)容、擴(kuò)充為“節(jié)能保護(hù)”，2012年至今統(tǒng)一調(diào)整為“節(jié)能環(huán)?！?。依據(jù)修訂后的《2014年政府收支分類科目》，“節(jié)能環(huán)?！敝С龅膬?nèi)容共分18大類、共計78個小類，即環(huán)境保護(hù)管理事務(wù)（8小類）、環(huán)境監(jiān)測與監(jiān)察（3小類）、污染防治（8小類）、自然生態(tài)保護(hù)（6小類）、天然林保護(hù)（5小類）、退耕還林（5小類）、風(fēng)沙荒漠治理（2小類）、退牧還草（2小類）、已墾草原退耕還草（1小類）、能源節(jié)約利用（1小類）、污染減排（5小類）、可再生能源（1小類）、資源綜合利用（1小類）、能源管理事務(wù)（15小類）、國有資本經(jīng)營預(yù)算支出（6小類）、可再生能源電價附加收入安排的支出（4小類）、廢棄電器電子產(chǎn)品處理基金支出（4小類）、其他節(jié)能環(huán)保支出（1小類）。

2014年，我國31個省份在一般財政預(yù)算中共安排節(jié)能環(huán)保支出3470.9億元，占當(dāng)年全國預(yù)算支出總額的2.69%。圖1給出了2014年全國31個省份節(jié)能環(huán)保支出占財政預(yù)算支出中的份額情況。

如圖 1所示，2014年，我國各省節(jié)能環(huán)保支出份額差距很大，吉林（4.82%）、北京（4.72%）、青海（4.21%）、河北（4.14%）、內(nèi)蒙古（3.68%）、寧夏（3.46%）6省最高，而上海（1.57%）、江西（1.75%）、福建（1.87%）、河南（1.99%）4省最低。

三、綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)與省域比較

國內(nèi)外學(xué)者圍繞綠色經(jīng)濟(jì)的定義及其評估已開展了一些研究，總體來看，在對綠色經(jīng)濟(jì)的理解上遠(yuǎn)未達(dá)成共識，側(cè)重點(diǎn)比較分散，既有聚焦生態(tài)經(jīng)濟(jì)、生物多樣性保護(hù)、人與自然和諧發(fā)展，又有強(qiáng)調(diào)資源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)。因?qū)G色經(jīng)濟(jì)理解不同，現(xiàn)有指標(biāo)體系對綠色經(jīng)濟(jì)側(cè)重評估的角度選取有所不同，有的突出評估宏觀經(jīng)濟(jì)績效，有的重點(diǎn)衡量生態(tài)系統(tǒng)功能，有的則聚焦節(jié)能減排。張江雪等（2010）對國內(nèi)外綠色經(jīng)濟(jì)及其測度評估領(lǐng)域做了較為詳細(xì)的文獻(xiàn)綜述。不過總體來看，現(xiàn)有指標(biāo)體系大多過于復(fù)雜，通常包括幾十個甚至上百個三級指標(biāo)，仍需進(jìn)一步精簡和篩選，突出重點(diǎn)。

我們把綠色經(jīng)濟(jì)定義為“綠色”和“經(jīng)濟(jì)”的二維均衡，即綠色經(jīng)濟(jì)是以保持或增加“綠色”的方式實(shí)現(xiàn)增長的一種經(jīng)濟(jì)模式或形態(tài)，“綠色”重在強(qiáng)調(diào)節(jié)能環(huán)保，“經(jīng)濟(jì)”重在強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長，二者同等重要、有機(jī)融合于發(fā)展的過程當(dāng)中，“在保護(hù)中發(fā)展、在發(fā)展中保護(hù)”。林永生（2016）在比較中外綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平時，使用經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境3個一級指標(biāo)，構(gòu)建了更為精簡的綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)（Green Economy Index，GEI）。在目前學(xué)界關(guān)于綠色經(jīng)濟(jì)測度評估的研究中，由于該指數(shù)既抓住了綠色經(jīng)濟(jì)共識性、本質(zhì)性內(nèi)涵，降低了指標(biāo)維度、減少了指標(biāo)個數(shù)，又在編制思路上與人類發(fā)展指數(shù)相似，因此，本文繼續(xù)沿用其GEI的3個一級指標(biāo)以及基本框架，但原GEI二級指標(biāo)中的綠色能源消費(fèi)比例、環(huán)境績效等數(shù)據(jù)在我國無法獲取省級層面數(shù)據(jù)，故這里在保持3個一級指標(biāo)不變的前提下，對二級指標(biāo)做部分修正。

如圖 2綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)指標(biāo)體系（GEI）所示，測度GEI的3個二級指標(biāo)單位不一，而且指標(biāo)的正逆屬性不同，比如“人均GDP”是正指標(biāo)，數(shù)值越高，GEI的值也應(yīng)越高。“單位GDP能耗”、“單位GDP污染物排放強(qiáng)度”屬逆指標(biāo)，其他條件不變情況下，一省的單位GDP能耗或污染物排放強(qiáng)度越低，綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。因此，本文在對3個二級指標(biāo)的加總時采用最大最小值標(biāo)準(zhǔn)化處理方法，每個二級指標(biāo)的最大值為1、最小值為0 逆指標(biāo)經(jīng)最大最小值方法處理后，若其值為1，說明該省的單位GDP能耗或污染物排放強(qiáng)度最低，其他條件不變的情況下，綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越高。相反若為0，則說明其單位GDP能耗或污染物排放強(qiáng)度最高，其他條件不變的情況下，綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越低。。在權(quán)重賦予方面：“能源消耗”、“環(huán)境質(zhì)量”、“經(jīng)濟(jì)增長”對綠色經(jīng)濟(jì)同等重要，所以在GEI中的每個一級指標(biāo)分配權(quán)重為1/3；假設(shè)經(jīng)最大最小值方法處理后的3個二級指標(biāo)值分別為X1（單位GDP能耗）、X2（單位GDP污染物排放強(qiáng)度）、X3（人均GDP數(shù)），可得綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)表達(dá)式：

GEI=13*X1+13*X2+13*X3（1）

表1給出了各省綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)的測度結(jié)果。

從表1可知，2014年，北京、上海、天津、浙江、江蘇、廣東6省的綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)最高，GEI依次為0.924、0.762、0.748、0.646、0.635、0.573，多為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。

四、節(jié)能環(huán)保支出對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響

空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)家普遍認(rèn)為，一定空間內(nèi)的某些經(jīng)濟(jì)活動屬性值與其周圍區(qū)域空間內(nèi)同一活動的屬性值是有密切聯(lián)系的，各區(qū)域之間的數(shù)據(jù)存在空間相關(guān)關(guān)系。中國省域節(jié)能環(huán)保支出份額和綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，區(qū)別于一般性的時間序列變量，具有典型地理屬性，應(yīng)進(jìn)一步探索其空間特征。莫蘭指數(shù)是度量空間自相關(guān)較為流行的方法（Moran，1948；Moran，1950；Cliff et al.，1973；Tiefelsdorf，2005），見式（2）：

式（2）中，S2=ni=1Wijn，X是指空間經(jīng)濟(jì)變量，n表示地理空間觀測樣本個數(shù)，Wij為空間權(quán)重矩陣。莫蘭指數(shù)的取值一般在-1到1之間：大于0表示正相關(guān)，值越接近1時表明具有相似的屬性集聚在一起（即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰），取值為1表明完全正相關(guān)；小于0表示負(fù)相關(guān)，值越接近-1時表明具有相異的屬性集聚在一起（即高值與低值相鄰、低值與高值相鄰），取值為-1表示完全負(fù)相關(guān)；而若值接近于0時表明屬性是隨機(jī)分布的，或者不存在空間自相關(guān)性。圖3給出了2014年中國31個省份節(jié)能環(huán)保支出份額、綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)2個變量的莫蘭散點(diǎn)圖和莫蘭指數(shù)：

如圖3所示，2014年中國31省節(jié)能環(huán)保支出份額、綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)的莫蘭指數(shù)分別為0.17、0.16，表明這2個變量均存在空間自相關(guān)且為正相關(guān)，說明出現(xiàn)了相似屬性集聚現(xiàn)象，即從全局來看，某個省份增加環(huán)保支出份額或促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，會對臨近地區(qū)產(chǎn)生一定程度的示范效應(yīng)。

類似多元統(tǒng)計分析、回歸分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA等傳統(tǒng)回歸分析法，本質(zhì)上是線性變量之間相互關(guān)系的一種測度，適合企業(yè)或產(chǎn)業(yè)部門時間序列層面的經(jīng)驗(yàn)研究，沒有考慮區(qū)域（或截面單元）之間的空間關(guān)聯(lián)，局限性比較明顯，而如果區(qū)域經(jīng)濟(jì)變量之間存在空間自相關(guān)特征，則傳統(tǒng)回歸分析法基本失效。有幾種常見模型適用于空間橫截面數(shù)據(jù)（Hordijik，1979；Anselin，1980；Anselin，1988；Bivand，1984）：當(dāng)變量間的空間依賴性對模型顯得非常關(guān)鍵而導(dǎo)致了空間相關(guān)時，使用空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）；當(dāng)模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)在空間上相關(guān)時，使用空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）。由于事先無法根據(jù)先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)推斷空間相關(guān)的具體類型，進(jìn)而難以判別SLM或SEM兩種模型中哪種更符合客觀實(shí)際，對此，Anselin等人（1995）提出一種判別準(zhǔn)則，使用拉格朗日乘數(shù)在統(tǒng)計上更加顯著且擬合優(yōu)度更高的模型。

選取2014年中國31省的節(jié)能環(huán)保支出份額為自變量，記為ENVSH，同年對應(yīng)各省的綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)為因變量，記為Y_2014，自變量和因變量均是31*1的列向量，建立空間計量模型分析地區(qū)節(jié)能環(huán)保支出對綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，分別建立SLM模型、SEM模型兩種表達(dá)形式，見式（3）、式（4）：

σ2是隨機(jī)干擾向量ε的方差。ρ、γ分別為自回歸和移動平均（空間自相關(guān)誤差）參數(shù)，在SEM模型——式（4）中，誤差項(xiàng)u滿足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布假設(shè)。表2給出了兩種結(jié)果：

從表2可知，對比擬合優(yōu)度、拉格朗日系數(shù)、對數(shù)似然值、AIC和SC準(zhǔn)則，并結(jié)合自回歸（WY-2014）、自相關(guān)誤差（Wε）這兩個參數(shù)估計值的顯著性，可知，SEM模型效果相對更好，回歸系數(shù)（0.009）為正，但并未通過顯著性檢驗(yàn)，說明地區(qū)節(jié)能環(huán)保支出份額并不能顯著促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

五、結(jié)論與進(jìn)一步討論

一省在其年度財政預(yù)算支出中安排較高份額的節(jié)能環(huán)保支出，可能有三種原因：一是環(huán)境污染形勢嚴(yán)峻，亟待加大治理力度；二是國家劃定的某些重點(diǎn)保護(hù)區(qū)，盡管其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好，但必須按要求每年安排固定額度或比例的節(jié)能環(huán)保專項(xiàng)支出；三是積極主動增加節(jié)能環(huán)保支出份額，旨在提高經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。節(jié)能環(huán)保支出份額越高的省份，固然可以不同程度地促進(jìn)節(jié)能環(huán)保，增加“綠色”，但難以顯著促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，增加人均GDP，如表2所示，節(jié)能環(huán)保支出份額與綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)之間的正相關(guān)關(guān)系并不顯著，可能由于人均GDP越高的地區(qū)擁有更豐富的財力、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)促進(jìn)節(jié)能減排，降低單位GDP能耗和污染物排放強(qiáng)度，表現(xiàn)為綠色經(jīng)濟(jì)指數(shù)最高的省份多為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份。這也進(jìn)一步佐證了本文在構(gòu)建GEI時的定義和假設(shè)，即綠色經(jīng)濟(jì)是“綠色”與“經(jīng)濟(jì)”的二維均衡，促進(jìn)地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，除了增加節(jié)能環(huán)保支出以外，還要多管齊下，著眼于增加人均GDP、降低單位GDP能耗和污染物排放強(qiáng)度。

考慮到各省在面積、人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)總量等方面的差異和影響，我們使用了節(jié)能環(huán)保支出份額、人均GDP、單位GDP能耗、單位GDP污染物排放強(qiáng)度這樣的指標(biāo)。需要強(qiáng)調(diào)的是，不能僅僅依靠節(jié)能環(huán)保支出去促進(jìn)總量意義上的節(jié)能減排，更不能因此而否定省級財政預(yù)算中安排節(jié)能環(huán)保支出的效力和意義，相反更需增加節(jié)能環(huán)保支出份額、特別是注重這些支出項(xiàng)目的內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化與調(diào)整。2014年，中國各省現(xiàn)價GDP總和為64.07萬億元，公共預(yù)算支出總額為12.92萬億元，其中專項(xiàng)安排節(jié)能環(huán)保支出0.35萬億元，如何奢望用0.35萬億元的節(jié)能環(huán)保支出去顯著削減超過64萬億元GDP和13.68億人口所帶來的能源消耗和污染物排放？安排一定額度的財政資金專項(xiàng)支持“節(jié)能環(huán)保”，既是確保地方政府履行環(huán)保領(lǐng)域公共服務(wù)職能的必然要求，也是我國需求側(cè)管理（綠色采購、節(jié)能環(huán)保產(chǎn)品購買補(bǔ)貼）、供給側(cè)管理（綠色技術(shù)研發(fā)應(yīng)用、優(yōu)越環(huán)境質(zhì)量的外部正效應(yīng)）經(jīng)濟(jì)政策的有機(jī)組成部分。

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