張 軍，郭希宇

(1．重慶理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)金融學(xué)院，重慶 400054；2．中國(guó)工商銀行 濟(jì)寧分行，山東 濟(jì)寧 272000)

一、引言

表1 2017年中國(guó)各地區(qū)日均污染物排放量劃分 單位：噸/平方公里

表2 2017年中國(guó)各地區(qū)能源效率陣營(yíng)劃分 單位：元/千瓦時(shí)

隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，我國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也處在不斷調(diào)整與升級(jí)中，與此同時(shí)，我國(guó)的環(huán)境問(wèn)題已成為當(dāng)前亟待解決的一個(gè)重大現(xiàn)實(shí)矛盾。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部2017年的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，全國(guó)113個(gè)環(huán)保重點(diǎn)監(jiān)測(cè)城市全年空氣質(zhì)量低于二級(jí)水平的天數(shù)均值為101.69天(1)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒(2018)》，空氣質(zhì)量平均值由筆者計(jì)算得出。。廢水、廢氣、固體廢物的大量排放嚴(yán)重危害了人們的生活環(huán)境與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，全國(guó)各省市每平方公里日均污染物排放量檔次劃分詳見(jiàn)表1。與此同時(shí)，全國(guó)大多省市能源效率皆處于中低水準(zhǔn)，僅有北京、天津、上海等6省(市、自治區(qū))位于較高水平，詳見(jiàn)表2。若構(gòu)造一個(gè)諸多因素影響環(huán)境質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，那么很明顯地區(qū)的能源效率將外在地對(duì)這一系統(tǒng)起著重要作用。

在此背景下，我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)能否有效遏制環(huán)境污染？二者之間又存在怎樣的數(shù)量關(guān)系？不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間是否一致？毫無(wú)疑問(wèn)，對(duì)該問(wèn)題的分析與探討將具有重要的現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)意義。文章研究思路安排如下：首先采用熵值法構(gòu)建我國(guó)環(huán)境污染指數(shù)，隨后在文章第二部分對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行歸類(lèi)評(píng)述，第三部分測(cè)度描述產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)的Moore指數(shù)，第四部分進(jìn)行實(shí)證分析，最后總結(jié)并提出相關(guān)建議。

二、文獻(xiàn)評(píng)述

雖然從理論分析的角度看，一國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)當(dāng)?shù)丨h(huán)境質(zhì)量具有重要影響[1]，但國(guó)內(nèi)對(duì)兩者關(guān)系的研究文獻(xiàn)并不多見(jiàn)。在研究方法上，已有成果多局限于探討產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的作用，未考慮到在此過(guò)程中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷所帶來(lái)的影響。如楊冬梅等[2]以及李鵬[3]。此外，在衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的指標(biāo)設(shè)定上，多集中于將第三產(chǎn)業(yè)除以第二、三產(chǎn)業(yè)總和衡量之，或用第三產(chǎn)業(yè)所占GDP的比重來(lái)描述[4]。在研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境污染的文獻(xiàn)中，胡飛[5]在此基礎(chǔ)上對(duì)該指標(biāo)的選取進(jìn)行了一定程度上的改進(jìn)，使數(shù)值1、2、3分別作為三次產(chǎn)業(yè)的權(quán)重，依次算出所占GDP的比重后加總。但是，三次產(chǎn)業(yè)是一個(gè)較為寬泛的概念，范疇太大且籠統(tǒng)，難以精確體現(xiàn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的具體情況，更難以描述產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的歷年變遷。在研究結(jié)論上，多數(shù)文獻(xiàn)認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)可以改善我國(guó)環(huán)境污染狀況。也有學(xué)者堅(jiān)持我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與環(huán)境污染物排放總量之間存在倒U型曲線(xiàn)關(guān)系，即當(dāng)本國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從以第一產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)邁向第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)時(shí)，環(huán)境污染物排放總量會(huì)增加，而當(dāng)本國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)逐步向第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)進(jìn)行調(diào)整時(shí)，環(huán)境污染物排放總量會(huì)隨之減少[6-9]。而李鵬[10]認(rèn)為隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，中國(guó)的環(huán)境質(zhì)量是不斷惡化的。在研究地域選擇上，許正松和孔凡斌[11]以江西省為考察對(duì)象，發(fā)現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重和重工業(yè)增加值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重與環(huán)境污染指數(shù)間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，第三產(chǎn)業(yè)的比重變動(dòng)對(duì)環(huán)境污染的作用不顯著。閆麗霞[12]以河南省為考察對(duì)象，實(shí)證結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)對(duì)河南省環(huán)境污染具有正向影響，即隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，環(huán)境污染狀況會(huì)持續(xù)加劇，同時(shí)環(huán)境污染對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)具備有限的反作用。王菲等[13]以寧蒙沿黃地帶為分析樣本，發(fā)現(xiàn)多數(shù)地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)皆呈現(xiàn)出固體廢物排放強(qiáng)度顯著上升、廢水排放強(qiáng)度有所提高的趨勢(shì)。簡(jiǎn)言之，工業(yè)化進(jìn)程惡化了當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境。

通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn)，在研究我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的環(huán)境效應(yīng)時(shí)，已有成果存在諸多局限與不足。第一，在設(shè)定指標(biāo)以描述產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)時(shí)，已有文獻(xiàn)僅做到了后者，未能測(cè)度我國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷；并且衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的計(jì)算方法過(guò)于單一，不夠精確。第二，實(shí)證模型的選取多以時(shí)間序列的向量自回歸模型(VAR)為主，該模型運(yùn)用非結(jié)構(gòu)的方法構(gòu)建各個(gè)變量之間的關(guān)系[14-16]。并且它是基于數(shù)據(jù)自身的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)建立的，將系統(tǒng)中的所有內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中全部?jī)?nèi)生變量滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)建模型，進(jìn)而將單變量自回歸模型擴(kuò)展到由多元時(shí)序變量構(gòu)成的“向量”自回歸模型?；谧兞块g的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)建模不具有嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)假定，缺乏經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)；此外，時(shí)序的VAR樣本量較小。第三，在研究的樣本區(qū)域選擇上，已有研究多選取時(shí)序數(shù)據(jù)，以全國(guó)為樣本進(jìn)行回歸，抑或集中探討某一省份，未能分析中國(guó)各經(jīng)濟(jì)區(qū)域間的異質(zhì)性?；谝陨险J(rèn)識(shí)，本文將選取中國(guó)31省(市、自治區(qū))2005—2017年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，采用熵值法計(jì)算我國(guó)的環(huán)境污染指數(shù)，并測(cè)度衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)的Moore指數(shù)，從能源效率門(mén)檻的視角，構(gòu)建面板門(mén)檻回歸模型，分別就全國(guó)、沿海、沿邊、內(nèi)陸進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。同時(shí)本研究提出以下理論假設(shè)。

假設(shè)一：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)我國(guó)環(huán)境污染存在顯著影響，二者之間并非簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系。

假設(shè)二：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的作用會(huì)因能源效率的提升而產(chǎn)生明顯差異，即能源效率是使兩者關(guān)系發(fā)生改變的一個(gè)核心因素。

假設(shè)三：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的影響存在一定程度的區(qū)域異質(zhì)性。

三、中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)

(一) Moore指數(shù)的構(gòu)建

如同克拉克定律所描述的那樣，從世界范圍的視角審視，全球工業(yè)革命后第一產(chǎn)業(yè)所占生產(chǎn)總值的比重展現(xiàn)出逐年下降的態(tài)勢(shì)，第二產(chǎn)業(yè)所占增加值比重表現(xiàn)出先是上升、而后趨于穩(wěn)定的趨勢(shì)，第三產(chǎn)業(yè)則表現(xiàn)出逐年上升的趨勢(shì)。該定律反映了長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變遷或者升級(jí)的普遍規(guī)律，但難以細(xì)致闡釋短期內(nèi)一國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的演變特征。因?yàn)閷?duì)于三次產(chǎn)業(yè)而言，連續(xù)兩個(gè)年份間的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化幅度較小，從而易于掩蓋某些子經(jīng)濟(jì)部門(mén)實(shí)際發(fā)生的一些重要變化。所以，對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的測(cè)度，不僅要對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行更細(xì)致的劃分，而且要注重體現(xiàn)該指數(shù)的動(dòng)態(tài)性，應(yīng)將全部核心產(chǎn)業(yè)納入該指數(shù)的構(gòu)建之中，以體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)跨期演進(jìn)的幅度與方向。

(1)

但是，式(1)雖然可以計(jì)算出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)跨期變遷的程度，卻難以描述產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的方向，未能體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低級(jí)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)向高級(jí)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)變遷的過(guò)程以及規(guī)律。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的發(fā)展方向主要展現(xiàn)為非農(nóng)化與服務(wù)化。因此，本文首先借鑒周明磊等[17]的做法，把國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體拆分為六大產(chǎn)業(yè)部門(mén)，分別為：第一產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)、工業(yè)、批發(fā)零售餐飲住宿業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)、金融房地產(chǎn)業(yè)，并依次賦予1至6的權(quán)重。以上六大產(chǎn)業(yè)占GDP的比重超過(guò)80%，大致能夠體現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的總構(gòu)成。于是，結(jié)合式(1)并在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造測(cè)度我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)的新Moore指數(shù)：

(2)

(二) 測(cè)度結(jié)果

根據(jù)式(1)和式(2)，選取我國(guó)31省(市、自治區(qū))2004—2017年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，測(cè)得各地區(qū)歷年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相較于上一年的Moore指數(shù)，如表3所示。此外，我國(guó)以上六大產(chǎn)業(yè)占GDP比重的歷年變化情況詳見(jiàn)圖3。

四、經(jīng)驗(yàn)分析

(一) 模型、數(shù)據(jù)與方法

鑒于以往研究多是建立線(xiàn)性回歸模型對(duì)二者間的關(guān)系進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，但現(xiàn)實(shí)情況是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷和升級(jí)對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響效應(yīng)可能受到其他外在條件的干擾，在所有因素中，地區(qū)的能源效率更

加值得考慮。能源效率的研究一直是能源經(jīng)濟(jì)學(xué)的熱點(diǎn)問(wèn)題，從概念界定上，能源效率指標(biāo)可分為兩類(lèi)：全要素能源效率指標(biāo)和單要素能源效率指標(biāo)。單要素能源效率指標(biāo)的第一種做法是以能源的投入產(chǎn)出比來(lái)衡量能源效率；第二種處理方式是用經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與能源投入的比值描述。第一種指標(biāo)往往被稱(chēng)作“能源強(qiáng)度”，它衡量了每一

表3 各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)指數(shù)(部分年份)

單位增加值的能源消耗；第二類(lèi)指標(biāo)一般被稱(chēng)為“能源生產(chǎn)率”，描述了每一單位能源的產(chǎn)出能力。不難得出，單要素能源效率指標(biāo)擁有一系列優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算較為直觀，定義較為簡(jiǎn)潔，并且容易運(yùn)用，可以通過(guò)差異化的分解手段測(cè)度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步等核心要素對(duì)能源效率的影響。故本研究采用單要素能源效率指標(biāo)中的第二種處理方法，將我國(guó)各地區(qū)能源效率定義為GDP與電力消耗的比值。

基于上述認(rèn)識(shí)，本文在模型選取上參考Hansen[18]的做法并結(jié)合Hansen[19]提出的門(mén)檻回歸(threshold regression)，將能源效率設(shè)置為門(mén)檻變量，構(gòu)建面板門(mén)檻模型：

Epit=β1MooreitI(Effiit≤γ1)+β2MooreitI(γ1γn)+?Covit+μi+εit

(3)

式(3)中，Epit表示環(huán)境污染指數(shù)，Mooreit為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)指數(shù)，I(·)為示性函數(shù)，Effiit代表能源效率，Covit表示一系列控制變量；γ1，γ2，…，γn，對(duì)應(yīng)n個(gè)彼此不同的門(mén)檻值，而β1，β2，…βn，代表了在不同門(mén)檻值下Moore指數(shù)對(duì)環(huán)境污染Ep的影響系數(shù)，Φ指控制變量的系數(shù)，μi是各個(gè)省級(jí)行政區(qū)的個(gè)體效應(yīng)，它獨(dú)立于時(shí)間變化；εit表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

本研究所采用數(shù)據(jù)全部來(lái)自CEIC中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)人民銀行網(wǎng)站以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。具體的變量定義規(guī)則如下所示：

(1) 環(huán)境污染指數(shù)Ep。利用各地區(qū)歷年的五大污染物：廢水、二氧化硫、氮氧化物、煙塵和固體廢物排放量(單位噸)，計(jì)算出各地區(qū)單位面積內(nèi)的污染物排放量(噸/平方公里)，而后借助Matlab軟件，使用熵值法構(gòu)造環(huán)境污染指數(shù)Ep，具體步驟如下：

首先，分別使各地區(qū)2005—2017年五類(lèi)污染物的單位平方公里排放量形成一個(gè)初始數(shù)據(jù)矩陣：

(4)

其中，xij表示第i個(gè)污染物在第j年的排放量，然后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

(5)

(6)

至此，可建立污染物的比重矩陣Y={yij}m×n，接下來(lái)第j項(xiàng)污染物的信息熵值表述為：

(7)

則信息熵冗余度為：

dj=1-ej

(8)

進(jìn)而，第j項(xiàng)污染物的熵權(quán)為：

(9)

最后，地區(qū)在第j年的環(huán)境污染指數(shù)Ep為：

(10)

(2) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)指數(shù)Moore的定義如文章第二部分所示。

(3) 能源效率Effi。以GDP(單位元)為分子，電力消耗量(單位千瓦時(shí))為分母，二者比值即每度電所創(chuàng)造的增加值[20]。2017年全國(guó)各省市能源效率詳見(jiàn)表2。

以下為控制變量(Cov)：

(1) 工業(yè)污染規(guī)制Regu。用工業(yè)污染治理完成投資占GDP的比重衡量，該值大小與工業(yè)污染規(guī)制水平正相關(guān)。該變量系數(shù)預(yù)期符號(hào)為負(fù)，即工業(yè)污染規(guī)制水平的提升遏制了環(huán)境污染。

(2) 城鎮(zhèn)化率Ur。黃河?xùn)|[21]的研究表明，城鎮(zhèn)化進(jìn)程會(huì)影響當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境質(zhì)量，故而本文將這一指標(biāo)作為控制變量納入考慮范圍。Ur以城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋壤硎?，該變量?duì)環(huán)境污染具有較復(fù)雜的影響，預(yù)期符號(hào)不定。

(3) 經(jīng)濟(jì)規(guī)模GDP。經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)張會(huì)帶來(lái)更多的污染物排放，預(yù)期該變量系數(shù)為正。

(4) 政府間競(jìng)爭(zhēng)Compe。馬春文和武赫[22]的研究發(fā)現(xiàn)地方政府間的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)導(dǎo)致“向底線(xiàn)賽跑”的現(xiàn)象，引起環(huán)境污染的惡性循環(huán)。Compe用地方固定資產(chǎn)投資與地方政府財(cái)政支出的比值度量，預(yù)期符號(hào)為正。

(5) 城鄉(xiāng)收入差距Gap。根據(jù)占華[23]的研究，收入差距的變化將對(duì)環(huán)境污染產(chǎn)生作用，故將該指標(biāo)納入實(shí)證模型，用城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入除以農(nóng)村居民的人均純收入求比值來(lái)度量。

(6) 財(cái)政分權(quán)Fd。譚志雄和張陽(yáng)陽(yáng)[24]的研究認(rèn)為財(cái)政分權(quán)與環(huán)境污染排放呈負(fù)相關(guān)，本文以人均地方財(cái)政支出與人均中央財(cái)政支出的比值度量地方政府分權(quán)程度。

(7) 外商直接投資FDI。國(guó)內(nèi)外研究FDI與環(huán)境污染之間關(guān)系的文獻(xiàn)可謂汗牛充棟，觀點(diǎn)基本可分為三類(lèi)：“污染光環(huán)”假說(shuō)、“污染避難所”假說(shuō)和“折衷論”[25]。本文將原始數(shù)據(jù)通過(guò)相應(yīng)匯率折算成人民幣，以衡量外商對(duì)華直接投資規(guī)模。

以上變量的相應(yīng)描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)

為了在實(shí)證分析中進(jìn)一步探尋各經(jīng)濟(jì)區(qū)域間的異質(zhì)性，本文先對(duì)我國(guó)進(jìn)行區(qū)域劃分。傳統(tǒng)的做法是將中國(guó)劃分為東、中、西三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，但此種劃分方案有諸多不足：一是這種做法難以體現(xiàn)我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大差別所在，中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展最大的差異出現(xiàn)在東中部之間，而中西部間差距較小。此外，重慶、四川與中部省份的同質(zhì)性顯然大于異質(zhì)性。二是這種劃分掩蓋了西部地區(qū)內(nèi)部的差異性，例如重慶、四川與西藏、廣西間的較大差異就被“求平均”后難以得到反映，以上問(wèn)題的存在會(huì)導(dǎo)致區(qū)域政策的制定與實(shí)施缺乏針對(duì)性與有效性。于是，本文借鑒張毓峰等[26]的做法，將我國(guó)劃分為新的三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，具體見(jiàn)表5。沿海地區(qū)由傳統(tǒng)的東部沿海省市組成，該區(qū)域具有優(yōu)越的地理位置，港口眾多，對(duì)外經(jīng)貿(mào)發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模大，金融發(fā)展水平較高，人口總數(shù)大且密集，城鎮(zhèn)化水平高，整體已進(jìn)入工業(yè)化后期[27-31]。內(nèi)陸地區(qū)由傳統(tǒng)的西部和中部省市構(gòu)成，主要包含黃河中上游與長(zhǎng)江中上游大部分地區(qū)，該區(qū)域自然資源豐富，人口總數(shù)最多，工業(yè)部門(mén)齊全，具有一些大型的城市與城市群，但是經(jīng)濟(jì)總量較低，人均收入水平亦較低，該區(qū)域總體上處在工業(yè)化中期。沿邊地區(qū)主要由邊境省份構(gòu)成，分別毗鄰北亞、東北亞、東南亞、中亞，少數(shù)民族和貧困人口數(shù)量眾多，經(jīng)濟(jì)規(guī)模與城鎮(zhèn)化水平均處于較低水準(zhǔn)，但由于國(guó)家扶持政策力度較大且該區(qū)域人口總量較小，其人均收入略高于內(nèi)陸地區(qū)。該區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)指數(shù)較低，整體處于工業(yè)化前中期。

表5 三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域和包含范圍

(二) 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

依據(jù)所構(gòu)造的計(jì)量模型，借助Stata16對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)與解讀。先對(duì)式(3)進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)，而后以此確定所構(gòu)造門(mén)檻模型的具體表達(dá)式，表6匯報(bào)了檢驗(yàn)結(jié)果。解讀結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，單個(gè)門(mén)檻效應(yīng)通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，意味著拒絕應(yīng)使用線(xiàn)性回歸模型的原假設(shè)，此外雙重門(mén)檻效應(yīng)模型通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，然而三重門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)無(wú)法有效拒絕原假設(shè)。基于上述分析，所建立門(mén)檻模型的最佳門(mén)檻數(shù)應(yīng)當(dāng)定為2個(gè)，從而本研究以雙門(mén)檻模型進(jìn)行數(shù)量分析。

(三) 門(mén)檻估計(jì)值及真實(shí)性檢驗(yàn)

門(mén)檻效應(yīng)通過(guò)檢驗(yàn)之后，需要對(duì)模型中的門(mén)檻值進(jìn)行識(shí)別，表7匯報(bào)了門(mén)檻值的點(diǎn)估計(jì)值和對(duì)應(yīng)的95%置信區(qū)間，當(dāng)門(mén)檻值位于相應(yīng)的置信區(qū)間時(shí)，LR值明顯小于5%顯著性水平的臨界值，這說(shuō)明門(mén)檻估計(jì)值等同于實(shí)際門(mén)檻值。此外，對(duì)于全國(guó)、沿海、沿邊、內(nèi)陸4個(gè)樣本而言，兩個(gè)門(mén)檻值分別對(duì)應(yīng)的95%的置信區(qū)間寬度皆較窄，這意味著門(mén)檻值的識(shí)別效果較佳。因此，在全國(guó)范圍內(nèi)，依據(jù)所識(shí)別出的雙門(mén)檻值可以將我國(guó)能源效率水平劃分為三個(gè)檔次：低于8.3691的初級(jí)水平，介于8.3691和15.5637之間的中等水平，以及高于15.5637的高水平。

表6 門(mén)檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果

(四) 門(mén)檻回歸結(jié)果分析

在門(mén)檻值確定之后，則可對(duì)所建立的模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，各個(gè)變量估計(jì)系數(shù)及顯著性見(jiàn)表8?？梢钥闯?，4個(gè)樣本分別回歸下的參數(shù)值及符號(hào)基本一致，同時(shí)顯著性均較好且變動(dòng)不大，以上表明本研究的估計(jì)結(jié)果穩(wěn)健性較優(yōu)。

觀察表8，整體來(lái)看，在不同的能源效率水平下，我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的影響具備明顯差異。以全國(guó)數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)能源效率水平處在低于8.3691的水平時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)對(duì)我國(guó)環(huán)境污染具有微弱的加劇作用，但并不顯著。當(dāng)能源效率跨越第一個(gè)門(mén)檻值而處于8.3691～15.5637的水平區(qū)間時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)對(duì)我國(guó)環(huán)境質(zhì)量的改善具有顯著的正向促進(jìn)作用，具體而言，在控制其他影響因素不變的條件下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)指數(shù)每提升1個(gè)單位，我國(guó)環(huán)境污染指數(shù)平均降低0.1841個(gè)單位。當(dāng)能源效率跨越第二個(gè)門(mén)檻值而達(dá)到高水平(>15.5637)

表7 門(mén)檻估計(jì)值與置信區(qū)間

時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)對(duì)我國(guó)環(huán)境污染依然具有遏制作用，并且作用強(qiáng)度進(jìn)一步提升，在控制其他變量不變的前提下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)指數(shù)每提高1個(gè)單位，我國(guó)環(huán)境污染指數(shù)則平均降低約0.4614個(gè)單位，結(jié)果是高度顯著的。這說(shuō)明Moore所描述的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)我國(guó)環(huán)境污染的影響會(huì)因能源效率的不同而存在階段性變化。第一產(chǎn)業(yè)中的部分部門(mén)、工業(yè)和建筑業(yè)是高污染行業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整要求各經(jīng)濟(jì)部門(mén)向高級(jí)產(chǎn)業(yè)演進(jìn)，加大第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重，如金融、信息技術(shù)等服務(wù)業(yè)，此類(lèi)較高級(jí)的產(chǎn)業(yè)具有低污染、高效率的特點(diǎn)，并且對(duì)地區(qū)能源效率的提升具有促進(jìn)作用。一個(gè)明顯的事實(shí)是，同樣的產(chǎn)出水平下，能源效率愈高意味著更低的能源消耗，從而會(huì)帶來(lái)更少的污染物排放。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的影響也會(huì)因沿海、沿邊、內(nèi)陸的不同而存在一定程度上的異質(zhì)性。沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)對(duì)環(huán)境污染的抑制效果顯著高于沿邊與內(nèi)陸地區(qū)，并且門(mén)檻值略高于后兩者。沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)代化水平領(lǐng)先內(nèi)陸和沿邊地區(qū)，并且以金融、房地產(chǎn)、信息技術(shù)等為代表的第三產(chǎn)業(yè)所占比重較大，外商投資規(guī)模與地方研發(fā)投入較大，種種因素使得沿海地區(qū)生產(chǎn)技術(shù)水平高于其他區(qū)域，從而具備較高的能源效率。

表8 模型估計(jì)結(jié)果

為進(jìn)一步考察我國(guó)能源效率的地區(qū)分布格局及其對(duì)環(huán)境質(zhì)量狀況的影響，本文將我國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))依照識(shí)別出的2個(gè)門(mén)檻值劃分為三類(lèi)不同的能源效率水平區(qū)域：較低水平能源效率區(qū)域(Effi≤8.3691)、中等能源效率水平(8.369115.5637)。低能源效率區(qū)域包含樣本數(shù)量115個(gè)，占樣本總數(shù)的28.54%；中等能源效率區(qū)域包含樣本221個(gè)，占樣本總數(shù)的54.84%；高能源效率水平的區(qū)域包含樣本67個(gè)，所占比重為16.63%。沿海、內(nèi)陸、沿邊區(qū)域內(nèi)能源效率水平亦按此規(guī)則進(jìn)行劃分，具體見(jiàn)圖4。在考察期內(nèi)，就全國(guó)范圍而言，低能源效率省份的數(shù)量隨著時(shí)間的推移而明顯減少，及至2017年只有新疆、青海、寧夏、內(nèi)蒙古、甘肅、山西6個(gè)省份處在該區(qū)間內(nèi)。處于中等能源效率的省份數(shù)量先是呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的態(tài)勢(shì)，2008年達(dá)到峰值，而后逐年減少。這意味著2008年后跨越低能源效率門(mén)檻而向中等效率水平邁進(jìn)的省市數(shù)量開(kāi)始少于由中等效率水平向高能源效率水平轉(zhuǎn)化的省份數(shù)量。需指出，沿海地區(qū)至2015年始就已不存在低能源效率的省份，而內(nèi)陸仍有4省市處在該水平。而沿邊地區(qū)似乎遭遇“瓶頸”，自2014年開(kāi)始三大能源效率水平的省份數(shù)量失去了調(diào)整的趨勢(shì)，區(qū)域內(nèi)部省市向高能源效率水平的演進(jìn)自2011年戛然而止。

(五) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

不乏學(xué)者采用逐步回歸的方式對(duì)模型穩(wěn)健性進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)，即逐個(gè)向模型中添加變量，然后分組進(jìn)行回歸。但本文認(rèn)為此種做法似有不妥，原因是在逐步回歸的過(guò)程中會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生遺漏解釋變量問(wèn)題，并且被遺漏到擾動(dòng)項(xiàng)中的解釋變量如果與某個(gè)解釋變量具有相關(guān)性，則必然導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題，從而使得估計(jì)結(jié)果不可靠。于是，本研究使用“模型不變、樣本變”的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，即保持模型本身不變，而基于經(jīng)濟(jì)含義調(diào)整所考察的樣本，觀測(cè)所構(gòu)建回歸模型對(duì)數(shù)據(jù)樣本的適應(yīng)性。表8的估計(jì)結(jié)果已表明，無(wú)論是對(duì)全國(guó)樣本進(jìn)行回歸，還是對(duì)沿海、沿邊、內(nèi)陸數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸，可以看出估計(jì)參數(shù)的正負(fù)號(hào)保持一致，并且數(shù)值大小較穩(wěn)定，變動(dòng)不大。另外，為了進(jìn)一步驗(yàn)證所構(gòu)造模型的穩(wěn)健性，本文用實(shí)際GDP代替名義GDP以衡量經(jīng)濟(jì)規(guī)模，用CPI對(duì)FDI進(jìn)行平減后度量外商直接投資規(guī)模，城鎮(zhèn)化率用城鎮(zhèn)戶(hù)籍人口與總?cè)丝诘谋戎堤鎿Q，重新進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)雙重門(mén)檻效應(yīng)仍然顯著存在，以上證明本研究所構(gòu)建模型與實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

五、結(jié)論與啟示

鑒于已往研究多是基于時(shí)序線(xiàn)性回歸的方法選取全國(guó)抑或部分省份作為樣本就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境污染的關(guān)系進(jìn)行分析與探討，所選樣本較小且實(shí)證方法有一定局限性，忽略了我國(guó)地區(qū)間能源效率的異質(zhì)性這一重要因素可能對(duì)研究結(jié)論產(chǎn)生的影響。故而本研究選取我國(guó)2005—2017年的省際面板數(shù)據(jù)，基于能源效率門(mén)檻的視角，建立面板門(mén)檻回歸模型，探究我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)的環(huán)境效應(yīng)，主要研究結(jié)論如下：

第一，整體上看，無(wú)論是對(duì)全國(guó)情況進(jìn)行分析還是對(duì)沿海、沿邊、內(nèi)陸地區(qū)分別進(jìn)行探討，我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)有效抑制的環(huán)境污染，對(duì)環(huán)境質(zhì)量的改善起到了積極作用。

第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的影響存在基于能源效率的雙重門(mén)檻效應(yīng)。具體而言，以全國(guó)為例，當(dāng)能源效率低于第一個(gè)門(mén)檻值(8.3691)時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的影響不顯著；當(dāng)能源效率跨越第一個(gè)門(mén)檻值而未達(dá)到第二個(gè)門(mén)檻值(15.5637)時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)對(duì)我國(guó)環(huán)境質(zhì)量起到了改善的作用。當(dāng)能源效率跨越第二個(gè)門(mén)檻值后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染依舊起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用，并且強(qiáng)度進(jìn)一步提升。當(dāng)前，我國(guó)大多數(shù)省份能源效率水平已經(jīng)跨越第一個(gè)門(mén)檻，因此，適度增加國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的財(cái)政支持將對(duì)改善環(huán)境質(zhì)量大有裨益。

第三，在其他影響因素中，城鎮(zhèn)化水平、城鄉(xiāng)收入差距對(duì)環(huán)境污染的影響不顯著。工業(yè)污染規(guī)制和預(yù)期一樣對(duì)我國(guó)的環(huán)境污染起到了有效抑制作用，具體而言，工業(yè)污染規(guī)制水平每提升1個(gè)百分點(diǎn)，環(huán)境污染指數(shù)將下降0.1551個(gè)單位。FDI的進(jìn)入對(duì)我國(guó)環(huán)境質(zhì)量的改善亦起到積極作用。代表經(jīng)濟(jì)規(guī)模的GDP的增長(zhǎng)惡化了我國(guó)的生態(tài)環(huán)境，政府間競(jìng)爭(zhēng)程度的加強(qiáng)也對(duì)環(huán)境質(zhì)量起到了不利影響，而財(cái)政分權(quán)則利于當(dāng)?shù)丨h(huán)境質(zhì)量的改善。第四，我國(guó)能源效率水平具有明顯的區(qū)域差異，以上海、北京、天津、廣東為代表的沿海省市的能源效率明顯高于沿邊及內(nèi)陸地區(qū)，對(duì)于2017年仍處于低能源效率的新疆、青海、寧夏等地，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)環(huán)境污染的調(diào)節(jié)功效未能得到釋放。

基于以上認(rèn)識(shí)，本文得到以下政策啟示：第一，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整力度，目前我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)比重尚未達(dá)到50%，不斷提升金融、房地產(chǎn)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重，尤其是第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較低的沿邊與內(nèi)陸地區(qū)。第二，在能源利用方面，發(fā)展清潔能源產(chǎn)業(yè)的同時(shí)更應(yīng)提升當(dāng)下能源消耗的產(chǎn)出效率，加大相應(yīng)的研發(fā)投入，提升生產(chǎn)技術(shù)水平，尤其針對(duì)高污染、高能耗的工業(yè)企業(yè)。正如前文的對(duì)比分析，我國(guó)西北地區(qū)能源效率普遍處于較低水平，國(guó)家財(cái)政在對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠應(yīng)適度向該區(qū)域省份傾斜。第三，在對(duì)待國(guó)外資本投資國(guó)內(nèi)企業(yè)時(shí)，應(yīng)鼓勵(lì)并引導(dǎo)其流向低污染、高技術(shù)、清潔能源等產(chǎn)業(yè)部門(mén)，使其發(fā)揮“污染光環(huán)”效應(yīng)，吸收其先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，在帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的同時(shí)提升能源利用效率，以期改善外國(guó)資本投向地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量。第四，沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，但污染狀況也較沿邊地區(qū)更為嚴(yán)重，因此更應(yīng)加大政府在環(huán)境治理上的投入力度，提升工業(yè)污染規(guī)制水平。綜合來(lái)看，本文實(shí)證已表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷與升級(jí)能有效改善我國(guó)環(huán)境質(zhì)量，應(yīng)重點(diǎn)著眼于企業(yè)能源效率的提升，以期跨越門(mén)檻邁向高水平階段，從而使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)對(duì)我國(guó)環(huán)境污染的負(fù)向調(diào)節(jié)作用得到進(jìn)一步釋放。