环境污染.能源消费与经济增长

作者：张宝山袁晓玲张小妮

科学决策 2013年03期

　　中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1002－9753(2012)11－D020－23

　　1 引言

　　联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在年度报告中称，当代人类社会所面临最大的环境问题是全球气候变暖。如何妥善解决全球气候变暖、从容应对人类面临的严峻生存环境，首要解决的问题是甄别环境污染、能源消费和经济增长三者之间的关系。客观深入地探究环境污染、能源消费和经济增长之间的关系，不仅是窥探能源消费在经济增长中的作用，而且也是制定节能减排政策、能源发展战略和经济规划的重要基础。毋庸置疑，能源消费在经济增长中的作用非常重要，能源要素同劳动力、资本一并成为促进国民经济增长和发展的主要源泉和根本动力，尤其对发展中国家更是如此。

　　新中国成立以来的半个多世纪，特别是改革开放近三十年以来，中国政府在各个阶段都制定了相应的经济发展目标，如果要实现邓小平(1987)“三步走”的战略目标，意味着到2050年我国年均GDP增长率必须保持在7％及以上水平。为实现既定的经济目标，能源消费量必然会伴随着经济的迅速增长和人民生活水平的迅速提升而大幅提高，能源消耗量的大幅增加必然导致二氧化碳、二氧化硫等污染排放物的增加。但是，“十一五”规划明确提出到2010年万元GDP能耗在2005年的基础上下降20％，主要污染物下降10％；哥本哈根大会召开前夕，中国政府又决定到2020年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40％—45％，并将作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。可见，中国作为世界上经济增长速度最快的国家之一，正经历着能源消费的迅速增长和环境污染日益加重的同步时期，节能减排目标同能源消耗量和污染排放量增加存在尖锐的矛盾，如何解决这一矛盾不仅是中国政府迫切关心的问题，而且也事关应对全球变暖的国际间合作问题。因此，当前中国最紧迫的任务是妥善处理环境污染、能源消耗和经济增长三者之间的矛盾，即探寻出一条既保持经济高速增长、又能减少能源消耗量和污染排放量的可持续发展之路。但是，不管这一矛盾如何化解，这一可持续发展之路如何探寻，首要的问题是要探究环境污染、能源消耗和经济增长三者之间的内在因果关系。

　　鉴于中国经济对世界经济和能源市场的重要性，在国内外文献中如果没有专门研究中国环境污染、能源消耗和经济增长关系的实证文献，这与我国能源经济大国的地位不相称。魏楚和沈满洪(2009)[1]在最新一篇的有关能源效率研究的综述中指出，对于环境污染与能源利用、经济增长之间“嵌入”关系的研究还非常少，如何将环境污染和能源消费纳入到内生经济增长模型中，为深入理解三者之间的内在联系与作用机理提供一个可探讨的分析框架，并在此基础上探求实现中国可持续发展的可行性路径，为破解全球气候变暖、能源危机、生态恶化与经济增长之间的难题提供可供探讨的思路，将是未来能源经济学和环境经济学的热点研究方向之一。因此，本文的主要任务就是在魏楚和沈满洪(2009)[1]所提研究方向的基础上，填补此项实证文献的空缺。

　　2 文献综述

　　近年来，环境污染、能源消费与经济增长之间关系的问题已经成为学术界和实务界的热门课题，对三者之间的关系研究可以遵从两条脉络进行综述。其一为环境污染与经济增长，其二为能源消费与经济增长，具体综述如下。

　　2.1 环境污染与经济增长

　　两者的关系已提炼升华为环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve,EKC)假说，该假说最早由Grossman和Krueger(1991)[2]提出，认为环境问题与经济发展存在倒U型关系。EKC假说因真实地刻画了发达国家在发展过程中经济发展与环境污染的关系，而被广泛接受。Hettige et al.(1992)[3]，Cropper和Griffiths(1994)[4]，Selden和Song(1994)[5]，Panayotou et al.(1999)[6]，Perman与Stern(2003)[7]，以及Martinez－Zarzoso和Bengochea－Morancho(2004)[8]，Narayan and Narayan(2010)[9]等学者，基于不同研究国度和不同研究时段支持了EKC假说。

　　尽管EKC假说被广泛接受，但也有学者提出质疑。Holtz－Eakin and Selden(1995)[10]认为经济的发展并不必然提供对环境污染治理关注的担保，实证表明并没有出现预期的“拐点”，环境污染随着经济发展水平的提高反而持续地越加严重；Dinda(2002)[11]则认为环境污染或许是经济发展的原因之一，因为环境污染排放是生产过程中产生的；Hong and Martin(2008)[12]指出人均二氧化碳排放与人均收入呈线性递增关系，并不存在环境库兹涅茨拐点；林伯强和蒋竺均(2009)[13]则认为除了人均收入变量之外，能源强度和能源结构碳强度对二氧化碳的排放影响明显，因此简单的二氧化碳库兹涅茨模型无法科学地预测中国未来的二氧化碳排放。

　　2.2 能源消费与经济增长

　　Kraft和Kraft(1978)[14]基于美国1947—1974年的月度数据，对经济发展与能源消费间的关系做了开创性研究，得出经济发展对能源消费有单向格兰杰因果关系。自此以后，研究经济发展和能源消费的文献层出不穷，Akarca和Long(1980)[15]，Erol和Yu(1987)[16]，Abosedra和Baghestani(1991)[17]，Hwang和Gum(1991)[18]，Bentzen和Engsted(1993)[19]等学者，基于不同的研究对象、不同的计量方法、不同的时间段以及对控制变量的不同选择，得出了相同或相悖于Kraft和Kraft(1978)[14]的结论。

　　依据能源消费对经济发展作用的不同程度，可以把经济发展和能源消费之间的关系归纳为四个可检验性的假说(Apergis and Payne,2009a,b[20－21])。(1)增长性假说，认为能源要素同劳动力和资本要素一样，在生产过程中直接地或间接地对经济发展起着重要作用，如果能源消费每增加一单位导致经济增长也相应提高一个单位，则认为经济类型属于能源依赖型(Akarca和Long,1979[22])；(2)保护性假说，认为因实施能源节约政策而导致能源消费量的减少，不会影响实际的GDP，保护性假说正好和增长性假说相反，认为经济增长导致能源消费的增加，而不是相反(Wietze和Montfort,2007[23])；(3)中性假说，认为能源消耗只占总产出的一小部分，因此能源消费对经济发展的影响很小或甚至没有(Altinay和Karagol,2004[24])；(4)反馈假说，该假说认为能源消费与经济增长是相互关联的，在生产过程中互为补充，如果研究中发现能源消费与经济增长之间存在双向因果关系，则证明反馈假说的成立，该假说蕴含的意义在于，以提高能源效率为导向的能源政策将不会影响经济的实际发展(Yang,2000[25])。

　　事实上，经济的迅猛发展必然会引起能源消费的增加，而能源消费量的增加也必然会产生过多的污染排放，再加上经济发展初期，资金和技术都是阻碍环境污染得到治理的障碍。因此，经济发展初期，伴随着经济的快速增长，能源消费量和环境污染总排放量也会增加。当经济发展到一定水平，即达到EKC曲线的顶点，人们在注重经济发展的同时，开始更多地关注环保，资金和技术已不是制约环境污染治理的障碍。因此，当经济达到或超过EKC曲线的顶点时，随着经济的进一步发展，能源消费总量虽然会增长，增长的速率已经降低，甚至研发出石油、煤炭和天然气等化石类能源的替代性能源，污染排放总量得到了控制，环境污染也得到了治理。因此，基于EKC假说，加上能源消费与经济增长之间的四种假说，可以把环境污染、能源消费与经济增长纳入到一个统一框架之中(图1)。

　　

　　图1 基于EKC的环境污染、能源消费与经济增长分析框架示意图

　　随着面板数据的推广和应用，更多的研究开始关注在一定时域里多个国家在能源消费与经济发展以及环境污染与经济发展之间的关系，但是这些研究仍然没有得出统一的结论，支持或是一个或多个上述假说的观点。将能源消费、环境污染和经济发展纳到一个统一框架中分析研究，是近两年研究的一个热点。除了Sari和Soytas(2009)[26]，Lean和Smyth(2009)[27]之外，其他实证研究均关注某单一国家，少数研究选取劳动力和资本存量作为控制变量，但是这些研究仍然没有得出相对统一的结论。Ang(2007)[28]认为在法国存在从经济增长到能源消费的长期单向因果关系，存在从能源消费到经济增长的短期单向因果关系。Soytas and Sari(2009)[29]则认为在土耳其存在从二氧化碳排放到能源消费的短期单向因果关系，而长期中二氧化碳排放和经济发展没有因果关系。Apergis and Payne(2009)对六个中美洲国家的实证研究表明：短期中，存在分别从能源消费和经济增长到环境污染的单向因果关系，并且能源消费和经济增长存在短期双向因果关系；长期中存在能源消费和二氧化碳污染排放的双向因果关系。Sari and Soytas(2009)[26]针对五个石油输出国家组织国家也没有得出统一的结论。

　　上文所提及到的两条研究脉络中，大多数研究关注发达国家，对发展中国家的环境污染、能源消费和经济增长的研究则比较少，对中国的研究则更加少。国外期刊文献中对中国环境污染、能源消费和经济增长三者关系的研究主要集中在以下几篇文献中。Cole et al.(2008)[30]采用1997—2003年的行业数据研究中国环境污染的决定因素，认为能源消费对环境污染有正向作用，尽管能源效率的改善有利于降低污染排放。Soytas and Sari(2006)[31]，Zhao and Yuan(2008)[32]则把中国环境污染、能源消费和经济增长的研究纳入一个统一的分析框架之中，但得出了不同的结论。Soytas and Sari(2006)[31]认为能源消费和经济增长之间不存在长期的格兰杰因果关系，意味着能源保护政策或者能源短缺在长期中不会伤害到中国经济的实际增长，但是在研究中由于数据的不可得性，二氧化碳排放这一环境污染指标被舍弃了。Zhao and Yuan(2008)[32]采用1949—2007年的时间序列数据，得出经济增长与能源消费、经济增长与环境污染在长期和短期均存在双向因果关系。

　　总之，已有的实证研究表明，由于在研究对象选取、研究期间截取和计量方法的不同，导致研究结论差异很大。因此，如果想要制定某一国家或区域的能源环境政策，在现有条件下，必须把能源消费与经济发展的关系，以及环境污染与经济发展之间的关系，统一到一个分析框架中，才能够制定科学的、客观的能源环境政策。因此，本文在基于EKC的环境污染、能源消费与经济增长分析框架示意图的基础上，将延续Lee和Chang(2008)[33]，Huang et al.(2008)[34]的分析框架，采用1989—2009年中国省际面板数据和系统广义矩阵估计(GMM－system)，在控制了资本和劳动要素的前提下，研究环境污染、能源消费和经济增长的变量的内在相关性和动态因果关系。

　　3 模型设定与估计方法

　　3.1 模型设定

　　时间序列的因果关系通常由格兰杰因果检验法考察，但对于面板数据来讲，传统的格兰杰因果检验将不可行，只有采用动态面板估计方法，并结合Wald检验，才能实现面板数据的因果检验。本文延续Lee和Chang(2008)[33]，Huang et al.(2008)[34]的分析框架，构建了5变量的面板VAR模型，面板模型包含N个省份T年的数据，并考虑了个体的固定效应，模型如下：

　　

　　3.2 估计方法

　　由于滞后被解释变量与省际固定效应存在线性相关性，

　　

　　其中，H是主对角元为2，次对角元为－1，其他各元素为0的(T－2)矩阵。这意味着不倚仗任何估计系数的信息②，两步法对于GMM渐进估计虽然相对优于一步估计，但蒙特卡洛模拟表明，基于一步法的GMM渐进估计推断更可靠，而基于两步法的渐进估计推断更容易受到严重的误导，且倾向于频繁拒绝零假设。蒙特卡洛模拟研究进一步揭示，即使在存在同方差的情况下，基于两步法多获得的渐进估计效率的提高也是有限的(Arellano and Bond,1991; Blundell and Bond,1998[36－37])。因此，本文选取基于一步法的GMM估计和稳健估计。

　　虽然一阶差分的广义矩阵估计法可以有效地解决内生性问题以及测量误差和变量的遗漏性问题，但是一阶差分广义矩阵估计法并不适用于任何情况，Blundell and Bond(1998)指出，当估计模型中变量为累积性(persistent)变量时，则一阶差分广义矩阵估计将会出现有偏估计，而本文所采用的变量，如环境污染、能源消费以及经济增长指标恰好都具有累积性，所以在此情况下，一阶差分的广义矩阵估计法所采用的工具变量将被削弱，因此估计的有效性将不再完美，但是GMM－system能很好地克服变量累积性的问题。GMM－difference和GMM－system两者最主要的区别在于选取的工具变量不同。GMM－

　　

　　由于GMM－system估计较GMM－difference估计能更好地处理弱工具变量的问题，因此GMM－system估计成为面板数据模型估计的首选方法，最近被广泛应用到多个领域，例如经济增长(Caselli et al.,1996; Benhabib and Spiegel,2000[38－39])、生产函数和技术溢出(Levinsohn and Petrin,2003; Griffith et al.,2006[40－41])。但是，GMM－system估计并没有广泛应用到能源经济学和环境经济学领域，在对环境污染、能源消费和经济增长领域的应用则更少。通过文献检索可知，只用两篇研究环境污染、能源消费和经济增长关系的文献采用GMM。其一为Lee和Chang(2008)[33]的研究，Lee和Chang(2008)[33]采用GMM估计法估计面板VAR模型，实证研究表明18个发展中国家存在从GDP到能源消费的因果关系，而对于22个发达国家则发现存在GDP和能源消费具有双向因果关系。其二为Huang et al.(2008)[34]的研究，Huang et al.(2008)[34]同Lee和Chang(2008)[33]所采用的研究方法和估计的模型基本相似，但是Huang et al.(2008)[34]考察的是82个国家的能源消费与GDP之间的关系，并且根据收入水平把82个总体样本分为4个不同的小样本。因此，选取GMM－system估计法并在一个统一分析框架中，研究中国的环境污染、能源消费和经济增长三者之间的动态因果关系是比较具有创新意义的。

　　对于模型的设定检验，本文采用Sargan检验来验证所采用的工具变量的有效性，因为在一个给定容量的面板数据模型中，如果使用过量的工具变量则会导致估计有偏。在模型估计完后，采用Wald检验来考察环境污染、能源消费和经济增长三个变量之间动态因果关系的方向。

　　4 变量选取与数据来源

　　本文所选取的研究对象包括中国28个省级单元③，研究区间选取1989—2009年。以人均实际GDP(lrgdppc)表示经济发展水平，采用2000年不变价格，数据来源于历年《中国统计年鉴》和中国国家统计局官方网站。人均标准煤表示能源消费(lecpc)，单位：千克，数据来源于中国国家统计局官方网站、历年《中国能源统计年鉴》、《中国工业交通能源50年统计资料汇编》以及美国劳伦斯伯克力国家实验室发表的《中国能源数据手册7.0版》。至于环境污染指标的选取，本文有别于其他文献，采用人均工业废气排放量(lpepc)表示环境污染水平④，单位：万标立方米，数据来源于历年《中国环境年鉴》、《中国统计年鉴》和中国自然资源数据库。劳动力(ll)和资本存量(lk)为两个控制变量。劳动力数据来源于《新中国统计资料五十五年汇编(1949—2004)》和相应年份的《中国统计年鉴》。由于官方没有公布有关中国省际历年资本存量的数据，因此该数据获取比较困难。但是，中国学术界有学者对中国省际历年资本存量进行了估算，比较权威的研究是张军等(2007)[42]和单豪杰(2008)[43]，由于单豪杰(2008)[43]在中国资本存量K进行估算时，不仅考虑了国家统计局最新的经济普查数据和年度修正数据，而且还对基期资本存量和折旧率的确定进行了细致的推算，因此本文资本存量数据直接来源于单豪杰(2008)[43]公开发表的数据⑤，2007－2009年数据依据永续盘存法估计而得。为消除异方差，所有原始数据全部取自然对数。表1为数据来源描述。

　　

　　5 实证分析

　　在模型估计之前，首先要确定VAR模型的最优滞后步长p。在实证研究中，确定面板VAR模型的最优滞后步长p，通常有两种方法。其一，为似然比率检验法(likelihood ratio test)，该方法最早由Holtz－Eakin et al.(1988)[35]提出，后经Lee和Chang(2008)[33]实证研究所应用。Lee和Chang(2008)[33]在确定面板VAR模型的最优滞后步长时，选取的标准就是似然比率检验法。其二，为统计值法，该方法最早由Arellano and Bond(1991)[36]提出，其中j是自相关的秩的阶数，的计算是基于自协方差残差的标准化，且在无自相关零假设条件下渐进服从N(0，1)。Huang et al.(2008)[34]和Marrero(2009)[44]都是采用统计值法来为面板VAR模型确定最优滞后步长的。此外，Huang et al.(2008)[34]还指出了采用统计值法确定面板VAR模型的最优滞后步长的另一个优点，就是当模型取最优滞后步长时，面板VAR模型所采用的工具变量也是最合适的。因此，本章选取统计值法作为选取最优滞后步长的准则。

　　5.1 整体性分析

　　基于中国1989—2009年28个省级单位的人均实际GDP、人均能源消费量、人均环境污染量以及劳动力和资本存量变量，采用动态面板广义矩阵估计的一步法(one-step GMM-system)估计方程(2)，表2为估计结果，且Sargan检验值、和统计量值也一并给出。从表2中和统计值可知，经济发展方程、能源消费方程和环境污染排放方程的最优滞后步长分别选取2、3和1时才能满足随机扰动非线性相关的假设。事实上，当统计量为负值时，表明差分残差项一阶线性相关，但二阶非线性相关。进一步讲，由Sargan检验可知，其原假设H[,为工具变量与残差不相关，从表2中Sargan统计量值可知，不拒绝工具变量与残差不相关的原假设，即表示一步GMM system面板VAR模型中所采用的工具变量是合适的。总之，由Sargan统计量和统计量知，面板模型的随机扰动项不存在线性相关，且估计模型所采用的工具变量合适。

　　由表2可得三个结论。首先，结果显示在5％的显著性水平下，拒绝环境污染不是经济增长格兰杰原因的原假设，即表明环境污染是经济增长的格兰杰原因；并且由于实证结果不拒绝经济增长不是环境污染的格兰杰原因的原假设，因此得出：存在从环境污染到经济增长的单向格兰杰因果关系。经济发展VAR模型的估计结果进一步揭示了环境污染变量对经济发展变量的影响，在控制了资本和劳动力变量和其他变量不变的条件下，人均工业废气排放量对实际人均GDP有正向影响作用，滞后两期的人均工业废气排放量对实际人均GDP的影响系数为0.0272，虽然滞后一期的人均工业废气排放量未通过显著性检验。换言之，人均工业废气排放量的持续增加伴随着经济的迅速增长，这一结果揭示了中国经济所取得的巨大成就是以牺牲环境污染和大量的能源消耗为代价的，这种经济现象在东南亚各国的经济中都曾出现过。此外，从环境污染和经济增长的经典假说：EKC假说可知，中国目前环境污染和经济增长的关系仍然处于EKC倒“U”型曲线左边，即随着人均实际GDP的增长人均工业废气排放量仍然要持续增长，中国目前的经济水平未达到EKC倒“U”型曲线的拐点。

　　其次，拒绝环境污染不是能源消费的格兰杰原因的原假设，但接受能源消费不是环境污染的格兰杰原因的原假设，即表明存在从环境污染到能源消费的单向因果关系。但是，这一研究结论看似与经济现实相违背，本文采用人均工业废气排放量表征环境污染，工业废气排放量是指年度企业厂区内燃料燃烧和生产工艺过程中产生的各种排入大气的含有污染物的气体的总量，主要包括二氧化碳、二氧化硫、二氧化氮等温室气体，化石类能源消耗过程中会产生大量的温室气体。因此，预期存在从能源消耗到环境污染的单向因果关系，在逻辑关系上是没有任何质疑的。之所以没有出现预期的从能源消耗到环境污染的单向因果关系，而是出现了环境污染到能源消费的单向因果关系，是因为在经济发展道路上中国政府不想延循“先污染、后治理”的工业化旧有模式，而是在寻求“边发展、边治理”的经济可持续发展道路。进一步讲，在能源消耗的过程中产生污染排放是必然的，但是产生污染排放量的增长速度并不必然持续增长，因为可以通过增加能源投资加大对能源技术的开发和更节能产品的利用，以便提高能源效率。日本就是一个典型的实例，1955—1973年期间，日本的工业制造业以年均13.3％的速度保持高速增长，能源消费的增长速度也高达12.9％，环境污染也日趋严重；但是第一次能源危机爆发之后，在全球性高能源价格的冲击下，日本政府加大了能源方面的投资，开始制定和实施严格的政策用以提高能源效率，在1974—1994年期间，日本的工业制造业年均增长速度达3％，相应的能源消费总量也持续增加，但是此期间日本的环境污染得到了很大转变，这主要得益于政府加大对能源的投资和提高能源的效率，期间的能源效率的增长速度年均达3.4％。中国虽然作为一个发展中大国，但是也通过加大能源投资致力于能源效率的提高，以达到环境污染物排放总量的减少。

　　最后，表2结果显示存在从能源消费到经济增长单向因果关系，即不接受能源消费不是经济增长的格兰杰原因的原假设，但是接受经济增长不是能源消费的格兰杰原因的原假设。也就是说能源消费增加会引起经济进一步加快增长，反之则不成立。一方面，在经济增长方程中，Walt检验同样显示不拒绝能源消费不是经济增长的格兰杰原因；另一方面，在能源消费方程中，Walt检验表示接受经济增长不是能源消费的格兰杰原因。即表示目前中国经济发展的实际是，能源要素同劳动力和资本要素一样，在生产过程中对经济发展直接地起着重要的作用，如果能源消费每增加一单位导致经济增长也相应提高一个单位，中国经济的快速增长还依赖于能源的大量消耗，经济属于能源依赖型。从另一个侧面讲，中国的能源消费与经济增长在整体上仍支持增长性假说，但是如果从反面来讲，中国幅员辽阔、各个省际经济发展水平差距很大，能源消费与经济增长关系的假说在区域之间是否依然成立，因为增长性假说的成立同经济发展水平有很大关系。因此，进一步考察中国各个省之间或区域间在能源消费与经济增长的关系是值得研究的课题，这不仅能够揭示区域间二者之间关系符合何种假说，而且为制定科学、合理的节能减排的政策提供证据支持。

　　

　　

　　5.2 区域对比分析

　　面板数据通过时间序列和截面数据的结合增加了数据的信息量，不仅能够控制个体的异质性，而且还能减少各个变量之间的多重共线性，面板数据集众多优势于一身。但是，面板数据的应用必然会带了一个的问题，从整体上来讲，面板数据是作为一个评价单位来估计应用的，这样会导致忽略面板中个体的差异性。为了探究隐藏在面板各个个体中有关环境污染、能源消费和经济增长之间的动态因果关系，本文将考虑从区域的角度考察三者之间的关系。

　　改革开放以来，中国在经济建设方面取得了举世瞩目的成绩，但是各个区域之间的经济发展水平还很不均衡。为赢得更加广泛的支持和促使经济更富活力，中国政府自1997年以来采取了大量的倾斜性区域发展政策，促使国内区域之间的经济发展水平趋于均衡，先后采取了西部大开发、中部崛起和振兴东北老工业基地等倾斜性区域发展政策，虽然这些地区由于地理位置以及自身经济基础等众多因素的限制，与东部沿海经济发达区域的经济水平存在很大差异，但是自从这些政策实施以来，各个地区经济发展取得的成绩是斐然的。本文将在考虑面板数据特性的基础上，将东北老工业基地的辽宁划归东部沿海，将黑龙江和吉林划归中部地区，即使黑龙江和辽宁远离中原六省。因此，基于传统的经济区划，实证研究中区域的划分具体如下：东部沿海地区，包含辽、冀、京、津、鲁、苏、沪、浙、闽、粤、琼；中部地区，包含晋、豫、皖、赣、湘、鄂、黑、吉；西部地区，包含内、陕、甘、青、宁、川、滇、黔、桂、新、渝、藏⑥。表3为分区域的实证研究结果。

　　

　　

　　由表3中和统计值可知，东部地区的能源消费方程、中部和西部地区的经济发展方程以及西部地区的环境污染方程滞后步长选择2时才能满足差分残差项不线性相关的原假设，而东部地区的经济发展方程以及中部、西部地区的能源消费方程滞后步长为3是才能满足假设条件，东部和中部地区的环境污染方程VAR(1)即可满足差分残差不序列相关的原假设。从中Sargan统计量值显示不拒绝工具变量与残差不相关的原假设，表示一步GMM-system面板VAR模型所采用的工具变量合适。

　　从表3的结果可以得出，东部、中部及西部地区在环境污染、能源消费和经济增长因果关系方面存在明显差异。

　　对于东部沿海地区来讲，动态因果检验的结果表示能源消耗增长一单位不会引起一单位的经济增长，但是经济增长每增加一单位会导致能源消耗增长一单位，即存在从经济增长到能源消费的单向因果关系。对东部沿海地区来讲，能源消费和经济增长的保护性假说是成立的，也就是说该地区可以采取更加严厉的节能措施和环保政策而不会对经济增长产生阻碍作用。这一结论显示，东部沿海地区作为中国经济发展水平最高的区域，经济发展水平已经达到或者刚刚超过EKC假说的拐点，环境污染随着经济发展水平的进一步发展将得到有效的治理，能源虽然是经济增长过程中必需的要素之一，但经济增长更多地依赖于知识的累积和科技的进步。实证研究显示拒绝环境污染不是能源消费的格兰杰原因的原假设，但是接受能源消费不是环境污染的格兰杰原因的原假设，即表明存在从环境污染到能源消费的单向因果关系。此外，人均工业废气排放量表征的环境污染和人均实际GDP之间不存在因果关系。

　　从中部地区的实证结果来看，发现存在从能源消费到经济增长的单向因果关系，并显示存在两个双向因果关系：其一，环境污染和经济增长的双向因果关系：其二，环境污染到能源消费的双向因果关系。西部地区的实证结果显示能源消费与经济增长之间不存在因果关系，即中性假说在西部地区是成立的，但是存在环境污染和能源消费的双向因果关系。此外，结果显示拒绝经济增长不是环境污染格兰杰原因的原假设，接受环境污染不是经济增长的格兰杰原因的假设，表明存在从经济增长到环境污染的单向因果关系。

　　总之，从区域的视角研究各个主体之间在环境污染、能源消费与经济增长的动态因果关系是非常有意的。从区域的对比结果可以得出以下结论。

　　其一，能源消费与经济增长因果关系，只有中部发达地区存在从经济增长到能源消费的单向因果关系，全国和中部地区都存在从能源消费到经济增长的单向因果关系，西部地区的能源消费与经济增长没有因果关系，由图1构建的基于EKC的环境污染、能源消费与经济增长分析框架示意图来看，随着人均收入水平的不断增长，能源消费与经济增长的关系假说依次经历中性假说→增长性假说、反馈假说→中性假说→反馈假说、保护性假说→中性假说，在一个变化的过程中环境污染也经历了上升到下降的过程，西部、中部和东部地区的经济发展水平依次呈上升态势，能源消费与经济增长的关系的假说——中性假说、增长性假说和保护性假说也依次成立。此外，本文的研究结论同Huang et al.(2008)的结果相同，Huang et al.(2008)把82个国家组成的面板数据按照世界银行规定的人均国民收入标准分为低收入水平组、较低收入水平组、较高收入水平组和高收入水平组，结论显示低收入水平组能源消费与经济增长之间不存在因果关系，较低和较高收入水平组存在从能源消费到经济增长的单向因果关系，高收入水平组存在从经济增长到能源消费的单向因果关系，即随着经济发展水平的增长，能源消费同经济增长的关系假说：中性假说、增长性假说和保护性假说依次成立。

　　其二，在环境污染和能源消费的关系上看，全国和东部在二者之间的因果关系相同，而中部和西部地区在二者之间的关系相似，虽然通过统计检验的显著性水平不尽相同，但基本上都在10％的显著性水平上通过统计检验。因此，如果不在全国的基础上再从区域的角度进行深入研究，隐藏在区域之间的动态因果关系是不容易发现的，这对制定科学、合理节能减排政策是受影响的。

　　其三，各区域之间在环境污染和经济增长的关系上所得的结论十分复杂。东部地区的环境污染和经济增长之间不存在因果关系，即人均实际GDP的增加不会引起人均工业废气排放量的增加，人均工业废气排放量的增加也不会引致经济的加快发展；中部地区的环境污染和经济增长之间存在双向因果关系，说明环境污染增长会引起经济的增长，经济的快速增长也会导致环境污染的进一步下降；西部地区存在从经济增长到环境污染的单向因果关系，即经济的加快增长会引起环境污染的进一步下降。环境污染和经济增长在不同区域之间的关系十分复杂，这也加大了制定环保政策和节能减排的难度。

　　综上所述，从整体和分区域的角度考察中国在环境污染、能源消费和经济增长之间动态因果关系，得出了十分有益结论，依据实证研究结果，下文将着重讨论能源政策的蕴涵意义。

　　6 政策内涵

　　鉴于国民经济的迅速扩张，中国的能源消耗量一直居高不下，随着而来的工业废气污染排放量也持续增长。Zhao and Yuan(2008)的研究指出，未来20年里中国的人均GDP增长率必须保持在7％—8％的水平，才能够使政府处理好经济发展过程中的各种关系。但是，与此同时中国政府全球性变暖和本国环境日趋恶化的压力下，采取了许多节能减排的政策，例如，“十一五”规划中规定到2010年，万元GDP能耗在2005年的基础上下降20％，主要污染物下降10％⑦；在去年12月哥本哈根联合国气候大会召开前，中国承诺到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40％—45％。一方面，中国在寻求经济的快速增长，迅速实现工业化和现代化，提高国民的生活水平，这就不可避免地加快能源的消耗、加大环境污染排放量；另一方面，中国政府在能源利用水平和环境污染减排方面有严格的限制性目标。这一个非常尖锐的矛盾，如何妥善处理或缓解这一矛盾，前提条件是在正确研究和分析中国当前环境污染、能源消费和经济增长之间的动态因果关系。其实，在环境污染、能源消费和经济增长之间的动态因果关系中隐含了一个基本的成本—收益分析原则。伴随着经济的发展能源消耗会增加，而能源消耗的增加会引致环境污染的负外部性，问题的关键在于：因能源消耗而获得的经济发展收益是否大于因能源消耗而引起的环境污染治理成本。

　　由实证研究可知，本文最大的政策蕴涵是在制定能源和环境政策时必须考虑各个省的经济发展水平，各个省或者不同区域的经济发展水平不同，制定的能源和环境政策就不应该完全相同，也就是说在节能减排的设定目标上“一刀切”的政策不是一劳永逸的。

　　就全国整体来讲，实证研究表明存在从环境污染到经济增长的单向因果关系，即环境污染的增加引致经济的加快发展。从成本—收益角度可以给出一个合理的解释，经济的快速增长必然会加大能源的消耗量，但是因能源消耗而引起的环境污染治理成本大于因能源消耗而获得的经济发展收益。从实际角度来讲，投入到经济中的大部分能源被重工业利用，2007年重工业的总产值占总工业产值的比重已达70.47％，并且持续下降的环境质量会通过影响人的健康，而对经济发展产生负的外部性。因此，本文的政策建议是，中央政府和各级地方政府必须采取严厉措施优化工业结构，降低能源工业对煤炭的依赖性。由于每单位煤炭二氧化碳的排放量是天然气排放量的两倍，因此建议对重工业企业和火力发电厂实施安装二氧化碳捕捉和储存设备。此外，还应当加大对能源投资的力度，以便研发更加节能高效的产品和更成熟可行的技术。

　　对于东部、中部和西部三个经济发展水平不同的区域来讲，由于每个区域在环境污染和经济增长之间的关系上各不相同，因此采取的政策要更加慎重，并考虑到各个省区之间经济发展水平的差距。对于东部地区来讲，实证研究表明存在从人均GDP到人均能源消耗量的单向因果关系，经济增长会引起能源消耗的增加，但是能源消耗的减少不会影响经济的进一步发展，因此对东部来说可是实施旨在降低能源消耗的环境能源保护政策而不影响经济的发展。对于中部地区来说，存在能源消耗到经济增长的单向因果关系，因此针对中部地区省份如果采用同样的旨在降低能源消耗的环境能源保护政策，就会对经济的发展造成一定的影响。西部地区的能源消耗和经济增长之间不存在因果关系，对于西部地区的能源和环境政策是不容易确定的，能源消耗不会促进经济的加快发展，但是能源消费的增加引起环境污染的恶化，再加上在经济发展水平相对落后的西部地区又没有积累相对充足的资金，即对能源行业的研究开发和固定资产投资均不足，因此西部地区的能源和环境政策的制定非常艰难，Huang et al.(2008)对低收入组的研究也得出了同样的结论。

　　7 结论

　　本文的贡献之处在于首次在多变量VAR模型的分析框架下，通过一步广义矩阵系统估计法，考察了1989—2009中国省际在环境污染、能源消费和经济增长之间的动态因果关系，在制定科学、合理的能源政策方面有着非常重要的意义。虽然说由于研究对象中国在社会经济背景和发展路径上同其他国家和地区各不相同，但是考察这一问题的研究方法应该为其他国家和地区的研究提供可借鉴之处。并基于传统的经济区划方法将28个省级单元划分为东部、中部和西部，用以考察不同经济发展水平的区域在环境污染、能源消费和经济增长之间的动态因果关系是否也不同，初步得出以下结论。就全国来说，环境污染、能源消费和经济增长之间存在三个单项因果关系，分别是从环境污染到经济增长和能源消费的单向因果关系以及从能源消费到经济增长单向因果关系。就分区域来看，东部沿海地区存在从经济增长到能源消费的单向因果关系，即能源消费和经济增长的保护性假说是成立的，研究还发现存在从环境污染到能源消费的单向因果关系，并且人均工业废气排放量表征的环境污染和人均实际GDP之间不存在因果关系。在中部地区发现存在从能源消费到经济增长的单向因果关系，并显示存在两个双向因果关系：其一，环境污染和经济增长的双向因果关系；其二，环境污染到能源消费的双向因果关系。西部地区的实证结果显示能源消费与经济增长之间不存在因果关系，即中性假说在西部地区是成立的，但是存在环境污染和能源消费的双向因果关系，实证结果拒绝经济增长不是环境污染格兰杰原因的原假设，接受环境污染不是经济增长的格兰杰原因的假设，表明存在从经济增长到环境污染的单向因果关系。

　　注释：

　　①采用固定效应而非随机效应的原因是系统变量带有明显趋势。

　　②有关GMM方法的讨论主要基于Bond(2002)的研究。

　　③分别是：京、津、冀、晋、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、江、皖、闽、赣、鲁、豫、冀、鄂、湘、粤、桂、川、贵、云、陕、甘、青、宁和新；重庆市、海南、西藏、台湾以及香港特别行政区和澳门特别行政区，由于原始数据无法获得而没有包含在研究中。

　　④在“环境污染、能源消费与经济增长”关系的研究中，按照国际惯例通常采用CO[,2]排放量表示环境污染水平，但是中国CO[,2]排放量的省级面板数据无法找到，因此无法使用CO[,2]表示环境污染水平。虽然也可以采用工业废水排放量、工业废气排放量(工业烟尘排放量、工业粉尘排放量、工业二氧化硫排放量)、工业固体废弃物产生量等指标表示，但是使用每个指标代表环境污染，计算量太大而超出了本文的研究范围。因此，本文选取人均工业废气排放量表示环境污染水平更准确，因为工业废气排放量包含了该年度企业厂区内燃料燃烧和生产工艺过程中产生的各种排入大气的含有污染物的气体的总量，并且与国际上通行的CO[,2]排放量指标也是相对等。

　　⑤作者感谢单豪杰(2008)热心提供中国历年省际资本存量的数据，成果发表于《数量经济技术经济研究》。

　　⑥由于海南、西藏的原始数据无法获得而没有包含在研究中。

　　⑦主要污染物是指COD(化学需氧排放量)和SO[,2](二氧化硫)。

作者介绍：张宝山(1981－ )，山东济南人，中国社会科学院金融研究所博士后流动站和华夏银行博士后科研工作站研究人员，研究方向：能源经济，商业银行治理；袁晓玲(1964－ )，陕西周至人，西安交通大学经济与金融学院教授，博士生导师，研究方向：区域经济学；张小妮(1986－ )，清华大学法学院博士研究生，研究方向：商事法。