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基于我国污染密集产业的动态面板数据的贸易理论(基于我国污染密集产业的动态面板数据的贸易理念是)

2022-09-12  本文已影响 485人 
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贸易与环境之间的关系可以围绕两条核心途径展开:一是国际贸易所带来的经济增长和生产规模扩大是否对环境造成了消极影响;二是研究途径是环境规制对一国贸易模式的影响。一国的贸易模式取决于其比较优势,具有比较优势的国家会倾向于出口该类商品,而不具有比较优势的国家则更偏向于进口。随着国际贸易理论的发展,比较优势的涵盖范围逐渐从资本和劳动力这两大基本要素慢慢向外扩展到技术要素和其他投入,环境规制的引入则进一步丰富和完善了比较优势的内涵。但是到现在为止,我们仅仅知道环境规制是影响一国比较优势,影响世界范围内污染性产业布局的众多因素之一。环境规制会提高污染性产业的边际成本,迫使该产业从环境监管严格的国家转移到监管相对宽松的国家,由此改变了本国的贸易结构和贸易模式。但如果环境规制带来的成本上升无法抵消要素禀赋的比较优势,上述现象就不会出现。因此,这个问题需要结合现实产业的相关数据进行实证分析才能有说服力。一、文献综述国外在贸易与环境的实证研究领域有大量的文献,这些研究可以分为两个阶段,第一阶段是在大约1997年之前使用横截面数据的早期研究,他们把贸易横截面变化与产业层面、国家层面或者区域层面的环境规制成本联系起来。这类研究最后得出的结论都是环境规制的差异对贸易流没有显著影响;第二阶段把环境规制当作内生变量,发现内生性的环境政策对贸易流的影响是显著的。横截面研究都是以国际贸易的HO(Heckscher-Ohlin)模型为基础而进行的,采用回归分析法,但是在解释变量选取和内生变量的控制上有所差异。Tobey(1990)是这类文献中最广为引用的,文中把23个国家5个污染密集型产业的贸易出口额与要素禀赋和环境规制指标进行回归,发现环境规制指标是不显著的解释变量①。但在接下来的省略变量检验中,环境规制对出口没有影响的原假设是不能被拒绝的。另一种计量方法是把贸易横截面数据与产业特征指标联系起来,以Kalt(1988)、Grossman and Krueger(1993)为代表。典型的研究是以各个产业横截面的贸易出口额作为被解释变量,把投入要素和污染处理成本作为解释变量。这些产业通常选择制造业部门,但更多时候是选择制造业中的污染密集型产业。上述研究大都无法证实环境规制对贸易有直接的影响,他们对此的解释是环境处理成本(PAC)只占总成本的极小一部分,但近期的研究发现环境政策的内生性和不同行业的特征带来的异方差会对实证结果产生不可忽视的影响(Copeland and Taylor,2004)。国内的研究远没有国外丰富,大都采用回归分析的实证方法,其研究体系和沿承性相对松散,也没有形成连贯的研究。赵玉焕(2009)、李沫(2009)均用回归分析的方法来分析了环境规制对纺织品贸易的影响。尹显萍(2008)对中国和欧盟的环境规制指数与进出口指数进行了相关性分析、回归分析、T检验与F检验,认为欧盟环境规制的相对严格化是中欧污染密集型产品贸易顺差的重要原因之一,从而使我国承担了更多的环境成本。傅京燕(2008)采用中国24个行业的环境规制指标与要素禀赋建立了面板分析系统,针对内生性问题把能源指标标准煤作为工具变量进行估计,同时还进行了稳健性检验来比较环境规制对比较优势的影响。综上,环境规制与国际贸易之间关系的实证研究有两个难点,其一是环境规制或者环境严格度的衡量问题,其二是环境规制的内生性问题。第二个问题本文通过改良实证方法来解决,但第一个问题很难得到改善。因为环境禀赋的界定与环境污染损害的测度在不同国家和不同产业之间缺乏可比性,无法形成统一的衡量标准,因此会影响理论分析的有效性。本文将建立一个环境规制强度评价指标体系对其进行评估。二、污染密集型产业的界定不同的产业其对环境的污染程度不同,受环境规制影响的程度和对环境规制的敏感程度也不同,本文主要分析对环境规制较为敏感的污染密集型产业,因此,将建立产业环境污染指数来衡量不同行业对环境的污染强度。产业环境污染指数主要用来对现有制造业的环境污染强度进行衡量和排序,必须完整地反映出此产业的所有污染情况。文献中比较常见的方法就是用污染处理成本指标来划分污染密集产业和清洁产业,有些文献直接采用此指标,有些文献则是用污染处理成本占其销售总额的百分比②或者用污染处理成本占产业总成本的百分比③来区分。另外一种方法就是把不同行业的污染排放物总量相比较来对各产业进行排序。由于中国官方没有公布制造业下分产业的污染处理成本数据,本文只能通过第二种方法来建立产业环境污染指数。工业污染包括废气、废水、和固体废物三类,不同产业排放的工业污染种类有所差异,非同类的污染物不能直接在总量上相加,应先把不同产业的三类污染物排放指数化,再对指数进行相应的处理。基于此理念,产业环境指数由工业废水排放指数、工业废气排放指数和工业固体废物产生指数共同构建,产业环境污染指数越高,产业的污染密集程度越高,产业环境指数建立的具体方法如下:通过上述方法计算,可以得到我国28个行业在2001-2009年间环境污染指数④,计算出各个行业9年内环境污染指数的平均值,并按照降序排列,可以得到行业污染强度的排序,如表1所示,越靠前的行业污染越严重。通过表1可以看到,黑色金属冶炼及压延加工业(20)、造纸及纸制品业(10)和非金属矿物制品业(19)这三个行业的平均环境污染指数都超过了1,在28个产业中污染程度最为严重,属于污染密集型产业。而纺织服装业(6)、印刷业和记录媒介的复制(11)和电子电器机械及器材制造业(27、26)的平均环境污染指数都在0.01左右,在28个产业中属于相对清洁的行业。以此方法排序的产业环境污染程度与国外文献对污染密集型产业的划分基本一致。Copeland and Taylor(2004)认为钢铁、有色金属、工业化学、纸和纸制品以及非金属矿物制品这五个行业是污染最密集的⑤,这与表1中排位前5的行业相同。因此,本文选取表1中污染最为密集的前四个产业作为实证分析的研究对象。三、模型构建及数据说明(一)HOV模型以及扩展本文的实证分析采用了Tobey(1990)中的Heckscher-Ohlin-Vanek(H-O-V)模型。国际贸易的要素禀赋理论(HO理论)中提出了两种产品、包括资本和劳动两大要素的H-O模型,而H-O-V模型是H-O模型向多要素和多产品的多维度方向延伸。此模型常以三种方式被引用:要素比例研究;通过要素密集度和贸易量指标建立多商品截面回归来推断要素禀赋;第三种方式就是本文中所用的,考虑到不同行业禀赋和个体特征而对某些特定生产要素和贸易量的回归。特定要素作为解释变量引入模型,能够表现出其对某特定行业贸易量的直接性影响。H-O-V模型的基本形式为:为了研究环境规制对污染密集产业比较优势的不确定性影响,在模型(1)的基础上引入环境规制变量(ERS)及其二次项。环境规制强度表示一国对某行业排放污染的规制严格度。另外,针对本文所研究的多截面时间序列数据,如果出口量在时间上存在路径依赖,则省略滞后的出口量会导致遗漏变量误差,估计值就是有偏和不一致的,模型(1)中加入AR(1),即被解释变量的一阶滞后项来反映出口量的动态变化,并且考虑到不同截面之间被解释变量的非均匀性,把不可观测且不随时间变化的截面间个体效应记为。这就构成了如(2)所示的动态面板模型:(二)环境规制强度的计算本文所采用的数据均来自历年《中国统计年鉴》,产业的出口量根据盛斌(2002)中SITC与GB分类的对应标准进行处理。环境规制强度则借鉴赵细康(2003)、傅京燕(2010)中的指标体系建立一个基于我国污染密集型行业实际污染产出的环境规制强度评价指标体系来计算。这套体系由一个目标层(ERS综合指数)、三个评价层(废水、废气和固体废物)和若干个单项指标层构成(见表2),与上述两位学者相比本文中的指标体系更为直观和便于计算,需要的原始数据复杂程度较低。在ERS综合评价指标体系建立之后,需要从单项指标层开始逐个计算指标,再层层上推,最终汇总成ERS综合评价指标。本文构建ERS综合评价指标的具体步骤如下⑥。其中,i为各个不同的产业,共n个(i=1,2,…,n;n≤30);j为单项指标类别(j=1,2,3,4,5),j取值为1时代表工业废水评价层,取值为[2,4]时代表工业废气评价层,取值为5时代表工业固体废物评价层。四、模型估计及结果分析模型(2)由于加入了滞后一期的被解释变量,方程中的解释变量就存在内生性问题,继续沿用常规的LSDV或者FGLS方法处理面板数据模型,即使误差项不存在序列相关的假定条件得以满足,得到的估计值仍将是有偏、非一致的。Arellano and Bond(1991)提出基于广义矩估计(GMM)的工具变量法,该方法能有效地克服估计中的内生性问题。在动态面板模型中,工具变量的选择最为关键,本模型中选择内生变量的两阶滞后项作为其工具变量。这背后隐藏着一个假设条件,即原始模型中的干扰项不存在序列相关。否则,上述工具变量设定方法就是有问题的。也正因为如此,做动态面板分析时,必须要执行AR(2)检验,这是保证工具变量合理性的一个方面。另外,对于某个内生变量而言,往往有多个工具变量可供使用,此时便会出现过度识别(over-identification)问题,类似于求解联立方程时,方程的个数大于未知参数的个数这种情形。这就需要执行Sargan检验。基于上述判断,本文使用Stata 11中的Xtabond2命令来完成GMM估计,结果见表3。根据表3中的显示,出口量的一期滞后作为解释变量的系数是显著的,这说明这四个行业的出口存在明显的路径依赖效应,出口量上一期的变动对本期出口量有类似于惯性作用的影响,动态面板把这种影响与环境规制和其他要素禀赋对出口的影响分离,使后者系数的估计更加准确。环境规制强度这一解释变量的系数在1%的置信水平上统计显著,且为负值,这说明环境规制的严格程度是影响污染密集型产业产品出口的重要指标之一,主要原因在于严格规制下的污染密集产业需要在污染治理、清洁技术开发、污染处理设施建设等环节加大投入,相对于环境规制宽松地区的企业其生产成本明显偏高,产业竞争力也相应较弱,因此污染密集型产业在环境规制程度严格的地区缺乏环境要素禀赋,不具有比较优势。环境规制二次项的系数在5%的置信水平下也是统计显著的,这表明出口量和环境规制程度之间呈现出“U”型的关系,拐点为4.19⑦。在拐点的左侧,出口与环境规制的关系为减函数,环境规制程度越严格,出口量就越小,在拐点的右侧,出口与环境规制之间的关系为增函数,环境规制的严格会增加出口,这是因为环境规制程度与经济水平相适应,在经济水平较低的情况下,环境规制程度提高会增加污染密集型产业的生产成本,损害其产品的价格竞争力,同时会降低污染密集产品的产量,减少其出口。但随着经济水平的不断提高,消费者的环保意识和对环境质量的要求也随之上升,污染密集型产品的生产企业会加大清洁技术的研发投入和应用。一方面,企业的规模逐渐扩大,污染处理成本在总成本中占的比例会被产品数量分担,高效的清洁技术会提高污染处理效率,降低污染处理的时间和成本。此外,生产的产品也更符合绿色环保的国际标准,符合日趋升高的行业标准和消费者偏好,在同类产品中的综合竞争力上升,并能避免某些国家和地区的绿色贸易壁垒,从而其需求量和出口量也随之上升,环境规制强度与出口贸易相互促进,曲线也转而向上。在2001-2009年间,污染最密集的黑色金属冶炼及延展加工业的平均环境规制强度为3.34,造纸及纸制品印刷行业、非金属矿物制品业和有色金属冶炼及压延加工业的平均环境规制强度分别是9.62、6.61和1.55。由此看来,污染密集型产业中造纸及纸制品印刷行业、非金属矿物制品业等少数产业已经处于拐点右侧的增函数上,消费者对此类产品的环保和可持续性要求逐渐提升。在充分发挥出产业产能的基础上给予一定的环境政策或贸易政策来提高环境规制强度,可以激发企业清洁技术研发能力和应用水平,通过提高管理效率等途径来降低产品成本,对其产业竞争力的综合提升和比较优势有正向促进作用。但全国所有制造业的环境规制强度的平均值和大多数污染密集型产业的指标都在1.5之下,距拐点还有一定距离,因此,对于大多数污染密集型产业,环境规制强度的提高仍不利于其发展。对于其他要素禀赋的影响,资本要素的系数在10%的置信水平下是统计显著的,这表明资本要素的积累对出口有正向促进作用,这与我国的实际情况相符合。资本充裕的污染密集型行业仍然可以通过增加投资和扩大生产规模来增加出口。而劳动力要素的系数显著为负,说明劳动力投入的上升反而不利于出口。近年来,中国平均工资水平上升导致本土加工制造业的成本优势逐渐丧失,同时边际报酬递减规律决定的劳动的边际产量达到最大值后会开始下降,边际产量为0时继续投入劳动力会使总产量降低。另外,劳动力投入的上升并不意味着劳动力素质同步上升。熟练工种是稀缺资源,在劳动力市场中的存量极为有限,非熟练工种的增加甚至会降低边际产量。企业的科技活动支出与出口也成正比关系,从技术投入到研发成功再到技术熟练应用之间有相当长的运作周期,因而技术要素对出口的促进作用没有资本要素那么明显。或者说,我国的污染密集型产业的清洁技术研发和应用尚处于初级阶段,还未能大规模利用来产生效益。五、结论及建议通过对2001-2009年四个污染最密集产业进行动态面板分析,定量测算环境规制与资本及其他要素禀赋对污染密集产业比较优势的影响,本文认为无论是与环境有关的贸易政策还是与贸易有关的环境政策,其制定和出台要充分考虑到行业的特点和发展需要,环境规制程度过高或者环保标准过于严格都会对产业和出口产生损害。同时,我国的污染密集型产业也要加快产业升级和整合,可以适当通过严格的环境规制政策来激励企业增加清洁技术投入或提高管理效率等方法提高产业和产品竞争力,发掘产业的新增长点。另外,我国污染密集型产业可以通过增加资本和技术投入的途径来提高产品产量附加值和贸易量,但在增加投入的同时要进一步提高资本利用效率和技术的应用水平,最大限度地转化为竞争力。污染密集产业比较优势的形成还需要不断提高劳动力的效率和素质,劳动力要素的投入离不开资本和技术要素,各种要素以特定比例投入才能把要素转化为生产力。污染密集产品生产具有负外部性,环境政策的推出势必要考虑到福利最大化,资本和技术在同类企业竞争中的作用都会归结到消费者和社会福利上,效率与公平是环境政策体现的首要法则。注释:①这篇文献是建立在把贸易流看作是要素禀赋的函数这类贸易实证文献之上的,特别是受Ed Leamer(1984)的启发,Tobey在其基础上引入了定性的环境二分变量。②Low and Yeats(1992)将污染密集产业定义为1988年污染处理成本占总销售额的比重大于1%的产业。③Tobey(1990)把污染处理成本占产业总成本1.85%以上的产业划为污染密集型产业,而Busse(2004),陆洋(2009)则把临界设定为1.8%。④2001年至2009年《中国统计年鉴》中的产业类别前后发生变化,经过对接和整理保留了28个产业,以年鉴中出现的次序顺次编号。⑤这五个行业按照SITC分类体系的代码分别是371、372、351、341、369。在SITC分类下,表1中化学原料及化学制品制造业和化学纤维制造业这两个行业合并为工业化学。⑥本文的ERS综合评价体系中的单项指标取值区间均在[0,1]中,不存在纲量差异或不可公度性,因而不需要进行数据的标准化处理。

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