曹 沖,楊媛媛
城市擴張、貿易開放與二氧化硫排放
曹 沖1,2,楊媛媛1
(1.皖西學院 經濟與管理學院,安徽 六安 237012;2.銅仁學院 老撾研究中心,貴州 銅仁 554300)
依據2004—2019年間30個?。ㄊ?、自治區(qū))的面板數據,考慮橫截面的依賴性、區(qū)域間的異質參數和動態(tài)相關效應,綜合運用靜態(tài)面板數據模型和動態(tài)面板數據模型,實證研究城市擴張、貿易開放對二氧化硫排放的直接和潛在的驅動因素。結果表明:城市擴張中的城鄉(xiāng)人口遷移,城市能源消費的增加趨勢加劇了二氧化硫排放,城市收入水平的增長減緩了二氧化硫排放;貿易開放在不同異質性條件下對二氧化硫排放具有顯著的正向溢出改善效應;人均GDP與二氧化硫排放存在顯著的環(huán)境庫茲涅茨倒“U”型曲線;人均能耗、能源消耗和能源強度作為刺激二氧化硫排放的驅動因素,否定了環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展;滯后一期的二氧化硫排放對當期的二氧化硫排放具有顯著的正效應,是一個連續(xù)動態(tài)的調整過程,在不同的模型中,調整范圍在0.88%-1.02%之間。
城市擴張; 貿易開放; 二氧化硫排放; 庫茲涅茨曲線
改革開放至今,中國歷經40多年的高速發(fā)展,國內生產總值實現了年均14.25%的增長速度,并于2010年超躍日本成為世界第二大經濟體,創(chuàng)造了世界經濟史上的偉大奇跡[1]。但經濟的發(fā)展離不開資源的開發(fā)與消耗,中國粗放型的經濟增長模式已經帶來了十分嚴重的環(huán)境問題,成為了世界上最大的二氧化硫排放國[2]。2004年二氧化硫排放量為2252.2萬噸,到2006年排放量達到2586.8萬噸;隨后逐年減少,到2017年排放量仍達875.4萬噸,預估2019年排放量在800萬噸左右。環(huán)境污染作為困擾世界經濟發(fā)展的突出問題,也同樣成為制約中國城市化建設和貿易開放可持續(xù)發(fā)展亟待解決的關鍵問題之一。
影響二氧化硫排放有諸多的因素,城市擴張和貿易開放分別代表了國內經濟和國外經濟兩個層面的兩個導向排放來源。一方面,中國城市化水平不斷提高,城市化率由1978年的17.92增加至2019年的60.60%,增加幅度相當顯著。城市工業(yè)化發(fā)展和城市基礎設施建設的大幅增加對石化等能源產品消費具有較強剛性,加劇了環(huán)境污染;但是人口城鎮(zhèn)化的空間集聚對環(huán)境污染的影響機制具有異質性,會顯著降低二氧化硫排放[3]。另一方面,中國自從加入世界貿易組織(WTO)后,對外貿易步入了快車軌道,進出口總額年均增長率均在20%以上,且連年呈現貿易順差,一度成為我國經濟增長的巨大拉力。與此同時,貿易自由化對環(huán)境污染也產生了較為復雜的影響。一方面貿易自由化能夠加強全球經濟聯系,實現區(qū)域間的比較優(yōu)勢和技術擴散,促進資源的有效配置,進而達到清潔生產的效果,減少二氧化硫的排放;另一方面貿易自由化使得發(fā)展中國家承接了發(fā)達國家淘汰的生產模式,在擴大自身規(guī)模的同時也促進了污染的跨國轉移,加劇了二氧化硫排放[4]。可見,貿易自由化對環(huán)境污染也具有正向和負向雙重影響。那么城市擴張、貿易開放對二氧化硫排放的特征如何,到底是促進還是抑制了二氧化硫排放呢?這些均是本文需要解決的關鍵問題。因此,客觀評估和定量分析城市擴張,貿易開放對二氧化硫排放的影響,探討其影響效應;這對于調整城市增長方式,優(yōu)化貿易結構,降低二氧化硫排放等具有重要的理論意義和實踐價值。
環(huán)境問題受到國內外研究學者的普遍關注,成為各國的研究熱點。關于城市擴張、貿易開放過程中的環(huán)境問題一方面是學術界進行深入研究的重要課題;另一方面也是實務界尋求解決方案,合理調整政策的方向。在研究城市擴張與二氧化硫排放的關系時,發(fā)現人口增長與污染排放呈現正相關,城市化與環(huán)境污染存在線性或非線性關系,人均收入與環(huán)境污染程度呈現倒“U”型關系,經濟發(fā)展與環(huán)境污染存在倒“U”型關系等[5]-[8]。那么,城市擴張與二氧化硫排放到底呈現什么樣的關系,可能會受到樣本與方法選擇的不同而得出不同的結論。如焦若靜以新興經濟體國家為研究對象,發(fā)現人口小國的城市化率、中型國家城市化率、人口大國城市化率與環(huán)境污染呈現的關系不同,分別為正向線性關系、倒“U”型關系、倒“U”型關系[9]。Shukla和York認為城市化與環(huán)境污染呈現線性增長關系,城市化既帶來了能源消費增長,促進了經濟發(fā)展,也惡化了環(huán)境質量[10][11]。齊園以京津冀為例,研究產業(yè)結構演變與工業(yè)二氧化硫排放的關系,發(fā)現北京和河北的第二產業(yè)結構演變與二氧化硫排放分別呈現“N”型和倒“U”型[12]。在研究貿易開放與二氧化硫的關系時,發(fā)現國外學者主要集中在貿易開放與環(huán)境關系的研究,并有兩種不同的觀點:一種是“技術外溢假說”[13][14];另一種是“污染天堂假說”[15][16]。國內相關學者對以上觀點進行了驗證,所得結論也不盡相同。如張連眾建立了貿易與環(huán)境污染的一般均衡模型,定量分析貿易自由化對我國環(huán)境污染的規(guī)模效應,組成效應和技術效應;發(fā)現規(guī)模效應會加劇環(huán)境污染水平,組成效應和技術效應將相反,貿易自由化則有利于環(huán)境保護[17]。沈利生利用投入產出模型實證分析了對外貿易對二氧化硫排放的影響,發(fā)現對外貿易有利于我國污染的減排[18]。鐘娟和舒杏認為貿易開放能夠通過影響技術創(chuàng)新來改進國家制造業(yè)升級,進而改善環(huán)境[19][20]。而鄧柏盛認為對外貿易惡化了我國環(huán)境,證實了“污染避難所”假說的存在[21]。而傅京燕得出一國環(huán)境政策對出口產業(yè)競爭力的負面影響這一“污染避難所”假說在中國并不成立[22]。張成認為西部大開發(fā)戰(zhàn)略對污染避難所沒有直接效應,不會導致污染避難所,但是環(huán)境規(guī)制、市場化以及公眾環(huán)保意識會使得西部地區(qū)存在成為污染者“樂園”的可能[23]。
值得注意的是,城市擴張、貿易開放與環(huán)境污染問題之間的關系一直是爭論比較激烈的話題。雖然已有相關研究分別從理論和實證層面洞察了城市擴張、貿易開放與環(huán)境污染之間關系,提供了很好的研究視角,但是未能將城市擴張、貿易開放對環(huán)境污染可能產生的影響納入到一個研究范疇;尤其是貿易開放對環(huán)境污染問題的影響是積極的還是消極的,仍存在較大分歧?;诖耍疚慕Y合靜態(tài)面板數據模型和動態(tài)面板數據模型,并引入其他不同工具變量對2004—2019年30個省(市、自治區(qū))的面板數據進行實證分析,以有效控制異質性因子試圖探討城市擴張、貿易開放對二氧化硫排放的影響,使得結論更加具有解釋力和穩(wěn)健性,這對于合理規(guī)劃城市、提高對外貿易質量和降低二氧化硫排放起到促進作用,也是落實科學發(fā)展觀和新發(fā)展理念的一個重要嘗試。
城市擴張與貿易開放是影響二氧化硫排放的重要因素。厘清其對二氧化硫排放的作用機制,對適度調整城市擴張,降低二氧化硫排放,實踐綠色貿易戰(zhàn)略,走可持續(xù)發(fā)展道路具有重要的理論意義和實踐價值。本文嘗試探索分析城市擴張、貿易開放對二氧化硫排放的影響機理,并提出相應的假說。
研究假說1:城市擴張中城市人口、城市能源消耗與二氧化硫排放量呈現顯著正相關;城市收入水平與二氧化硫排放量呈現顯著負相關。
對外貿易作為社會經濟發(fā)展的重要組成部分,被認為是提升國家或地區(qū)經濟福利的重要手段。然而,我們卻不能忽視貿易開放對環(huán)境帶來的不利影響??陀^評估貿易開放對環(huán)境問題的影響,能夠為本文的實證分析提供強有力的理論支撐。關于貿易開放對環(huán)境的影響機制有兩種假說,即環(huán)境收益假說和向底線賽跑假說。前者認為貿易開放強化了全球經濟聯系,通過引進先進的技術、規(guī)范的環(huán)境標準等來配置區(qū)域間的資源,這有助于減排技術的溢出和擴散,當其被消化吸收后,可以提高環(huán)境標準,突破環(huán)境貿易約束,達到清潔生產的效果,進而降低環(huán)境污染[27][28];后者認為貿易開放給發(fā)展中國家或地區(qū)帶來了市場需求,為了從貿易中獲利,突破環(huán)境標準,擴大了規(guī)模生產,導致粗放型的貿易結構增長模式超越了自身的生態(tài)承載能力,促進了污染的跨區(qū)域轉移,進而加劇了污染的排放,結果必然是導致環(huán)境惡化[29]。貿易開放對于環(huán)境的影響效應同樣適用于貿易開放對于二氧化硫排放的影響。但是,貿易開放對于二氧化硫排放的影響究竟是積極的還是消極的,目前學術界基于理論和實證檢驗均存在諸多爭議。基于此,本文推論出研究假說2。
研究假說2:貿易開放對二氧化硫排放的影響具有顯著的“雙刃性”,即貿易開放對二氧化硫排放存在顯著的正效應或者貿易開放對二氧化硫排放存在顯著的負效應。
根據以往相關研究,考慮設定不同的模型可能會導致研究結論具有差異性。為了估計城市擴張、對外貿易對二氧化硫的影響,使其估算結果具有穩(wěn)健性,本文分別采用靜態(tài)面板數據模型和動態(tài)面板數據模型對其進行分析。
2.動態(tài)面板數據模型。在已有的文獻中,對于面板數據模型的估計方法有很多種,但是很少有能夠解釋不同省份的異構系數、橫截面依賴性和動態(tài)相關效應。因為,任何因素的變化都具有一定慣性,不斷地進行調整和修正,這也是社會經濟、消費和環(huán)境問題的新要求。因此,本文試圖采用動態(tài)面板數據模型解釋城市擴張、對外貿易對二氧化硫的異質效應。控制異質性的動態(tài)面板數據模型可表示為:
動態(tài)共同相關效應是公式(3)的經驗指標,沒有滯后自變量表示為:
1.數據來源。為了使得匹配數據具有一致性和有效性,本文的數據類型為中國2004—2019年的30個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的面板數據。總共有480個樣本觀測點,30個截面單元和16個年份的時間序列數據。根據數據的可得性和嚴謹性,本文的數據主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》、各省(市、自治區(qū))的國民經濟與社會發(fā)展報告和統(tǒng)計年鑒等官方數據庫。數據系列包括城鎮(zhèn)人口、工業(yè)增加值、對外貿易、國內生產總值(GDP)、總人口、能源消耗、人均GDP,以及二氧化硫排放量。由于個別年份的數據缺失,主要對其采取插值加權平均進行處理,其中對其主要數據采取對數處理,本文所有的實證分析數據均基于Stata15.0的測算。
2.變量說明。本研究的主要目的在于探討城市擴張、貿易開放對二氧化硫排放的影響機制和內在效應,除了城市擴張以及貿易開放等核心指標外,可能會受到直接或潛在因素影響。因而,選取以下變量進行驗證:
表1 變量的描述性統(tǒng)計
資料來源:作者計算和整理所得。
在同質性的假設模型中,為了驗證特定省份和時期的固定效應具有有效性,本文對靜態(tài)面板數據模型中的省份和時期異質性進行檢驗?;?1個模型得出的估計參數如表2所示。
在模型1中,考察了城市擴張中的城市能源消耗、城鎮(zhèn)人口和城市收入水平對二氧化硫排放的影響;結果顯示城市能源消耗和城鎮(zhèn)人口對二氧化硫排放有正向影響,城市收入水平對二氧化硫排放有負向影響,這一方面證實了能源消耗在國家和城市兩個層面對二氧化硫排放具有強化效應;另一方面說明了人均收入和城市收入在國家和城市兩個層面對二氧化硫排放不具有同向強化效應,驗證了假說1的推論。為了考慮城市擴張中的能源消耗、城市收入水平對二氧化硫排放的穩(wěn)健性影響,在模型2中,僅考慮城市擴張中的城鎮(zhèn)人口和貿易開放是否同時會影響二氧化硫排放,結果顯示:城鎮(zhèn)人口會加劇二氧化硫的排放,而貿易開放則是減緩了二氧化硫的排放,符合假說2的推斷。
模型3結果顯示,能源消耗、經濟發(fā)展和人口是人為排放二氧化硫的直接驅動力,在1%的顯著水平上具有統(tǒng)計學意義,預測能力達到87.10%。其中,經濟發(fā)展有助于減緩二氧化硫排放,能源消耗和人口擴張則加劇了二氧化硫排放。進入21世紀,全球均在致力于環(huán)境問題改善,始終處于減緩氣候變化的進程中,而城鄉(xiāng)人口遷移、能源集約利用和人均收入水平提高的作用不可忽視。因此,在模型4考察了基于能源強度、人均收入水平和城市人口是如何影響二氧化硫排放的。模型4的結果顯示,控制時期和省份的固定效應模型具有95.69%的預測能力,估計系數符號均為正且在1%的顯著水平上通過了檢驗,說明能源強度、人均收入水平和城市人口對二氧化硫排放量分別提高了0.53%、0.52%和0.53%。在模型5和模型6中,對城市擴張、貿易開放等潛在因素進行了檢驗,模型的預測能力達到了95%,所有指標的功能在統(tǒng)計學上均通過了顯著性檢驗,這表明人均能耗、城鎮(zhèn)人口以及常住人口會刺激二氧化硫排放,貿易開放、經濟發(fā)展減緩二氧化硫排放,工業(yè)化則在不同的異質性條件下對二氧化硫排放產生了截然相反的影響,進一步驗證了假說2的推論。在模型7中,能源消耗、城市人口對二氧化硫排放具有正向效應;貿易開放對二氧化硫排放的負向效應。為了考察人均GDP和二氧化硫排放是否具有環(huán)境庫茨涅茨倒“U”型曲線,在城市人口和貿易開放過程中引入了人均GDP的一次項和二次項。從模型8中可以看出,模型的預測水平達到95.50%,估計系數均在1%的水平上通過了顯著性檢驗,具有統(tǒng)計學意義,而人均GDP的一次項符號為正,二次項符號為負,說明人均GDP和二氧化硫排放存在環(huán)境庫茨涅茨倒“U”型曲線關系。在模型9—11中,能源消耗、工業(yè)化和人口對二氧化硫排放具有顯著的正向效應,更是證實了之前個別因素對二氧化硫排放影響估計在模型中的適用性。
表2 二氧化硫排放的靜態(tài)固定效應回歸模型結果
為了驗證固定效應方法的必要性,在存在異質性的情況下,使用控制動態(tài)共同相關效應的方法重新對城市擴張、貿易開放與二氧化硫排放之間的關系進行動態(tài)估計,表3給出了動態(tài)面板數據模型回歸結果。所有動態(tài)面板數據模型的預測能力均在98%以上,在1%的顯著水平上通過了檢驗,具有統(tǒng)計學意義。從模型12至模型22可以看出,上期二氧化硫排放對當期二氧化硫排放的系數值均為正,且在1%的水平上通過了顯著性檢驗,表明上期二氧化硫排放對當期二氧化硫排放具有顯著的正效應,即二氧化硫排放是一個連續(xù)動態(tài)的調整過程。雖然與靜態(tài)面板數據模型回歸結果相比,估計參數的大小存在差異,但是兩個模型的符號總體較為一致,進一步驗證回歸結果的穩(wěn)健性。
城市擴張中的城鄉(xiāng)人口遷移、城市能源消費的增加趨勢加劇了二氧化硫排放,城市收入水平的增長減緩了二氧化硫排放,這與一些類似研究結果不一致[35],可能是因為城鎮(zhèn)人口的高增長需要更多的城市能源消耗,給社會基礎設施帶來了壓力,比如城市交通,直接刺激了能源消耗,尤其是石油和天然氣的消耗,城市擴張和城市交通這種增長周期增加了能源需求和能源供應從而導致二氧化硫的排放增加。很顯然,城市擴張確實加劇了二氧化硫排放,但是隨著城市收入水平的提高,越來越多的尖端和現代技術被運用到環(huán)境治理中,正逐步抵消環(huán)境所帶來的污染,實際上這種影響程度主要還是取決于誰為清潔環(huán)境買單的意愿。
貿易開放在不同異質性條件下,顯著性水平大有不同,但是對于二氧化硫排放的影響趨勢則保持不變,這可能是因為貿易始終被認為是不同區(qū)域之間的伙伴關系,往往作為跨區(qū)域轉移污染的渠道而存在,又受到嚴格的環(huán)境法規(guī)約束,迫使貿易伙伴不得不進行技術改革和轉型升級,實施清潔化改造,這也就證明了為什么隨著貿易的開放和擴大,污染情況由“惡化”逐步轉為了“清潔”。而事實上,各?。ㄊ?、自治區(qū))的綠色發(fā)展正在為中國和世界的生態(tài)環(huán)境治理貢獻自己的智慧,尤其是“一帶一路”倡議的提出,使得對外貿易不再是昔日的污染轉移,而是綠色循環(huán)低碳理念、技術與實踐,推動沿線國家環(huán)保水平進一步提升,進一步驗證了研究假說2的推論。
人均GDP與二氧化硫排放在動態(tài)面板數據模型中是否依然存在環(huán)境庫茲涅茨倒“U”型曲線假說?模型19顯示,在犧牲環(huán)境為代價的人均GDP與二氧化硫排放在動態(tài)面板數據模型中依然存在環(huán)境庫茲涅茨倒“U”型曲線假說,可能這種觀點并不適用于所有的省(市、自治區(qū)),但是存在一種趨勢,即不同收入和二氧化硫排放水平的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的排放差距可能會持續(xù)存在,并在一定時間內縮小。那么,環(huán)境庫茲涅茲曲線能不能逾越過去?答案是肯定的,在這一過程中,務必要注意環(huán)境退化和生態(tài)閾值,一旦環(huán)境退化超越生態(tài)閾值,那么環(huán)境退化將不可逆轉,即使逆轉,花費的成本和時間也將是很長的。所以,中國各省(市、自治區(qū))可以汲取發(fā)達國家歷經的污染教訓和成功治理經驗,采取相應措施,嚴防環(huán)境退化超出生態(tài)閾值,爭取早日達到從污染到治理的拐點。
人均能耗、經濟發(fā)展、能源消耗和能源強度作為刺激二氧化碳排放的驅動因素,否定了環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展,這些對二氧化硫排放量的影響程度可能會因各個省(市、自治區(qū))的人口規(guī)模、經濟結構、能源組合的不同而有所差異[36]。人口的增長引起其對商品和服務、基礎設施、能源消耗等方面的需求,對可利用的自然資源造成了壓力,看似人口增長放緩能夠刺激經濟發(fā)展,但是對二氧化硫排放的影響還不足以否定環(huán)境的可持續(xù)。經濟結構的不同對于二氧化硫排放的影響程度也不一樣。當經濟結構主要以煤炭、化石燃料能源來生產商品和服務時,二氧化硫排放會瞬時被觸發(fā)。不難想象,在不同的階段,不同地區(qū)的農業(yè)、工業(yè)和服務業(yè)往往會因經濟活動的增加而刺激二氧化硫的排放,尤其在工業(yè)化推進的過程中,以能源密集型的制造業(yè)占主導地位,往往會推動二氧化硫排放。雖然,以上解釋能夠支持為什么隨著工業(yè)化水平的提高,人為引起的二氧化硫排放會加劇,但是人民對于美好生活環(huán)境需求日益增長,從而對生態(tài)文明建設提出了更高要求,且十九大報告也明確提出要加快生態(tài)文明體制改革,建設美麗中國,推進綠色發(fā)展,著力解決環(huán)境突出問題。習近平總書記更是提出了“綠水青山就是金山銀山”這一科學論斷,是超越工業(yè)文明的重要理論創(chuàng)新,這一點從表3中關于人口、經濟發(fā)展、工業(yè)化對二氧化硫排放的結果上可以得到印證。
表3 二氧化硫排放的動態(tài)固定效應回歸模型結果
注:*、**、***表明估計系數通過1 %、5%和10%的顯著性水平檢驗,括號內為統(tǒng)計量。
穩(wěn)健性檢驗是經濟學領域最為常用的糾偏方法。一般來說,穩(wěn)健性檢驗方法主要有替換變量或者更換模型等方法。為了驗證以上內容回歸結果的穩(wěn)健性,本文將更換解釋變量與替換模型相結合的方式進行穩(wěn)健性檢驗。表4中不變參數模型和固定影響變截距模型是對表2和表3回歸分析進行的穩(wěn)健性檢驗。根據表4結果顯示,滯后一期的二氧化硫排放對因變量的影響顯著;城市擴張中的城市人口、城市能源消耗對二氧化硫排放的影響總體顯著為正;城市收入水平對二氧化硫排放的影響在不變參數模型中顯著為負,在固定影響變截距模型中不顯著為負;貿易開放在不變參數模型中為負且不顯著,在固定影響變截距模型中顯著為負,這與表2和表3中的估計系數方向較為一致,說明以上研究內容的回歸結果是穩(wěn)健的。
表4 穩(wěn)健性檢驗結果
注:*、**、***表明估計系數通過1 %、5%和10%的顯著性水平檢驗,括號內為統(tǒng)計量。
本文利用2004—2019年中國30個省(市、自治區(qū))的面板數據,綜合靜態(tài)面板數據模型和動態(tài)面板數據模型,對中國各省(市、自治區(qū))的城市擴張、貿易開放與二氧化硫排放之間的關系進行經驗分析。研究結果表明:一是城市擴張中的城市人口和城市能源消耗對于二氧化硫排放具有顯著的正向影響,之所以引起關注,其實質問題還是在于城市人口和城市能源消耗的周期增長,而城市擴張中的城市收入水平的提高則有助于減緩二氧化硫排放,重點看誰愿意為污染買單,這與研究假說一相符合;二是貿易開放在不同異質性條件下,對于二氧化硫排放的影響趨勢則保持不變,通過不斷帶來新的生產方式和產品服務,對環(huán)境污染具有顯著的正向溢出改善效應,驗證了研究假設二的提出;三是滯后一期的二氧化硫排放對當期的二氧化硫排放具有顯著的正效應,人均能耗、能源消耗和能源強度作為刺激二氧化碳排放的驅動因素,否定了環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展;人均GDP與二氧化硫排放之間的關系驗證了環(huán)境庫茲涅茨倒“U”型曲線假說存在。
總體來看,盡管各?。ㄊ小^(qū))都在努力提高能源利用效率,但是城市擴張是由高水平的能源消耗所推動的,實際上會刺激二氧化硫排放,盡管貿易開放能夠減緩二氧化硫排放,但是污染效應在環(huán)境中的影響仍然占比較重,基于空間、靜態(tài)和動態(tài)的差異分析,能夠為優(yōu)化城市發(fā)展、提升貿易質量提供有益借鑒?;谝陨涎芯拷Y論,本文提出以下幾點建議:一是要適當控制城市化進程,提高收入水平,遵循漸進式的自我約束機制。城市人口增長是城市擴張最為明顯的特征之一,城市人口密度的提高會降低收斂速度,所以需要控制城市化進程,尤其是重點城市人口的增長速度,這與目前對于特大城市進口的限制政策是相符合的;而城市收入水平對于二氧化硫排列具有明顯的收斂作用,因此,要進一步促進城市經濟發(fā)展以提高城市收入水平也是保護環(huán)境的重要方式;但是在保持城市經濟增長的過程中要適度進行“生存排放”,應根據各?。ㄊ?、自治區(qū))情況,遵循漸進式的自我約束機制進行能源消費結構的調整。二是要實施綠色貿易戰(zhàn)略,注重技術創(chuàng)新和升級,不斷優(yōu)化貿易產品結構。一方面要深入推進供給側結構性改革,保持生態(tài)文明建設的戰(zhàn)略定力,在兼顧貿易規(guī)模和數量的同時,關注貿易的結構和質量問題;另一方面要鼓勵技術創(chuàng)新,利用貿易開放有效降低環(huán)境污染的溢出效應來調整進出口產品結構,嚴格限制“高耗能、高污染、資源型”產品出口,形成對清潔技術的路徑依賴,提高貿易的環(huán)境治理效率;還有一方面要利用城市政策的優(yōu)勢,營造有效的貿易條件和貿易模式,嘗試探索以生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展為導向的對外貿易高質量發(fā)展新路子,充分發(fā)揮貿易開放對于環(huán)境污染的正向溢出效應。三是實施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,落實環(huán)境保護基本國策,統(tǒng)籌生態(tài)環(huán)境與經濟發(fā)展的知行合一。中國經濟不斷在由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段,污染防治和環(huán)境治理是一道需要跨越的重要關口,要建立產權清晰、多元參與、激勵約束并重、系統(tǒng)完整的生態(tài)文明制度體系,才能夠確實實現生態(tài)文明領域治理體系和治理能力的現代化水平。
[1] 張卓元.中國經濟四十年市場化改革的回顧[J].經濟與管理研究,2018,39(3):3-15.
[2] 張昭利,任榮明,朱曉明.我國環(huán)境庫茲涅茲曲線的再檢驗[J].當代經濟科學,2012,34(5):23-30,124.
[3] 何文舉.城市集聚密度與環(huán)境污染的空間交互溢出效應[J].中山大學學報(社會科學版),2017,57(5):192-200.
[4] 胡兆廉,石大千.“溢出效應”抑或“污染效應”?——貿易自由化對工業(yè)二氧化硫排放的新視角與再測算[J].統(tǒng)計研究,2019,36(12):94-105.
[5] Cramer J. C. Population growth and local air pollution: methods, models, and results[J]. Population and Development Review, 2002(28): 22-52.
[6] Liddle B , Lung S . Age-Structure, Urbanization, and Climate Change in Developed Countries: Revisiting STIRPAT for Disaggregated Population and Consumption-Related Environmental Impacts[J]. Population & Environment, 2010, 31(5):317-343.
[7] 張可,豆建民.集聚對環(huán)境污染的作用機制研究[J].中國人口科學,2013(5):105-116,128.
[8] Kuznets, S.Economic Growth and Income Inequality[J]. Economia Internazionale, 1955, 45 (1) :1-28.
[9] 焦若靜.人口規(guī)模、城市化與環(huán)境污染的關系——基于新興經濟體國家面板數據的分析[J].城市問題,2015(5):8-14.
[10] Shukla P V . Urbanization, energy use and greenhouse effects in economic development: Results from a cross-national study of developing countries[J]. Global Environmental Change, 1995(2):87-103.
[11] York R . Demographic trends and energy consumption in European Union Nations, 1960–2025[J]. Social ence Research, 2007, 36(3):855-872.
[12] 齊園,張永安.產業(yè)結構演變與工業(yè)二氧化硫排放的關系——以京津冀為例[J].城市問題,2015(6):54-62.
[13] Antweiler W, Copeland B R, Taylor M S, et al. Is Free Trade Good for the Environment[J]. The American Economic Review, 2001, 91(4): 877-908.
[14] Frankel J A, Rose A K. Is Trade Good or Bad for the Environment? Sorting Out the Causality[J]. The Review of Economics and Statistics, 2005, 87(1): 85-91.
[15] Mani M, Wheeler D. In Search of Pollution Havens? Dirty Industry in the World Economy, 1960 to 1995[J]. The Journal of Environment & Development, 1998, 7(3): 215-247.
[16] Lapan H E, Sikdar S. Can Trade be Good for the Environment[J]. Journal of Public Economic Theory, 2017, 19(2): 267-288.
[17] 鐘娟.環(huán)境產品和服務貿易自由化影響研究——發(fā)展中國家的視角[J].河南社會科學,2010,18(6):110-113.
[18] 舒杏,王佳.生產性服務貿易自由化對制造業(yè)生產率的影響機制與效果研究[J].經濟學家,2018(3):73-81.
[19] 張連眾,朱坦,李慕菡,張伯偉.貿易自由化對我國環(huán)境污染的影響分析[J].南開經濟研究,2003(3):3-5,30.
[20] 沈利生,唐志.對外貿易對我國污染排放的影響——以二氧化硫排放為例[J].管理世界,2008(6):21-29,187.
[21] 鄧柏盛,宋德勇.我國對外貿易、FDI與環(huán)境污染之間關系的研究:1995-2005[J].國際貿易問題,2008(4):101-108.
[22] 傅京燕.我國對外貿易中污染產業(yè)轉移的實證分析——以制造業(yè)為例[J].財貿經濟,2008(5):97-102,129.
[23] 張成,周波,呂慕彥,劉小峰.西部大開發(fā)是否導致了“污染避難所”?——基于直接誘發(fā)和間接傳導的角度[J].中國人口·資源與環(huán)境,2017,27(4):95-101.
[24] Guan X , Wei H , Lu S , et al. Assessment on the Urbanization Strategy in China: Achievements, Challenges and Reflections[J]. Habitat International, 2018, 71:97-109.
[25] 趙釗,于寄語.城市化與二氧化碳排放——基于省級面板數據的分析[J].城市問題,2015(12):19-25.
[26] 李強,高楠.城市蔓延的生態(tài)環(huán)境效應研究——基于34個大中城市面板數據的分析[J].中國人口科學,2016(6):58-67,127.
[27] Mcausland C. Trade, Politics, and the Environment: Tailpipe vs Smokestack[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2008, 55(1): 52-71.
[28] Beladi H, Oladi R. DoesTrade Liberalization increase Global Pollution[J]. Resource and Energy Economics, 2011, 33(1): 172-178.
[29] Lin F. Trade Openness and Air Pollution: City-level Empirical Evidence from China[J]. China Economic Review, 2017: 78-88.
[30] Chudik A , Pesaran M H . Common Correlated Effects Estimation of Heterogeneous Dynamic Panel Data Models with Weakly Exogenous Regressors[J]. SSRN Electronic Journal, 2013, 188(2):393-420.
[31] 楊仁發(fā).產業(yè)集聚能否改善中國環(huán)境污染[J].中國人口·資源與環(huán)境,2015,25(2):23-29.
[32] 馬曉鈺,李強誼,郭瑩瑩.FDI、貿易開放與二氧化硫排放[J].廣東商學院學報,2012,27(5):39-45.
[33] Sarkodie S A, Owusu P A, Leirvik T. Global effect of urban sprawl, industrialization, trade and economic development on carbon dioxide emissions[J]. Environmental Research Letters, 2020, 15(3): 34-49.
[34] Sarkodie S A . A Review on Environmental Kuznets Curve Hypothesis Using Bibliometric and Meta-analysis[J]. The Science of the Total Environment, 2019(649):128-145.
[35] Shan Y, Guan D, Hubacek K, et al. City-level Climate Change Mitigation in China[J]. Science advances, 2018, 4(6): eaaq0390.
[36] Dietz T , Rosa E A . Effects of Population and Affluence on CO2 Emissions[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1997, 94(1):175-179.
Urban Expansion, Trade Opening and SO2Emissions
CAO Chong1,2, YANG Yuanyuan1
( 1. School of Economics and Management, West Anhui University, Lu’an 237012, Anhui, China;2. Center for Lao Studies,Tongren University, Tongren 554300, Guizhou, China )
Based on the panel data of 30 provinces (cities and autonomous regions) from 2004 to 2019, considering the dependence of cross-section, heterogeneous parameters and dynamic correlation effects between regions, and comprehensively using the static panel data model and dynamic panel data model, this paper empirically studies the direct and potential driving factors of urban expansion and trade opening on SO2emission. The results show that the migration of urban and rural population in urban expansion, the increasing trend of urban energy consumption aggravate SO2emission, and the growth of urban income level slows down SO2emission. Trade openness has a significant positive spillover effect on SO2emissions under different heterogeneity conditions. There is a significant environmental Kuznets inverted “U” curve between per capita GDP and SO2emission. Per capita energy consumption, energy consumption and energy intensity as the driving factors to stimulate SO2emission deny the sustainable development of the environment. The SO2emission from the first phase of the delayed period has a significant positive effect on SO2emissions in the current period, and is a continuous dynamic adjustment process. In different models, the adjustment range is between 0.88%-1.02%.
urban expansion, trade opening, SO2emissions, Kuznets curve
F752/ F299
A
1673-9639 (2021) 05-0072-12
2021-07-05
曹 沖(1988-),男,安徽臨泉人,博士,皖西學院經濟與管理學院講師,銅仁學院老撾研究中心兼職研究人員,研究方向:區(qū)域經濟,農業(yè)經濟管理。
楊媛媛(1990-),女,新疆昌吉人,碩士,皖西學院經濟與管理學院助教,研究方向:農業(yè)經濟與區(qū)域經濟。
(責任編輯 陳 儉)(責任校對 張鳳祥)(英文編輯 田興斌)