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【精品文檔】【精品文檔】#本頁面為作品封面,下載文檔后可自由編輯刪除!環(huán)境保護^Hi仃業(yè)污水仃業(yè)污水工業(yè)廢水污染治理投資的效益分析摘要:文章利用全國29個省份2004-2014年的面板數(shù)據(jù)分析了我國工業(yè)廢水污染治理投資與工業(yè)廢水排放量的關(guān)系,結(jié)論表明工業(yè)廢水污染治理投資并沒有改變庫茲涅茨曲線的形狀,工業(yè)廢水污染治理對降低工業(yè)廢水排放量作用甚微。關(guān)鍵詞:工業(yè)廢水污染治理投資;工業(yè)廢水排放量;政策涵義進入21世紀(jì),我國經(jīng)濟迅速發(fā)展,但由此產(chǎn)生的環(huán)境問題不容忽視,如近年來出現(xiàn)在騰格里沙漠的污水排放事件對環(huán)境造成了重大危害。且2000-2014年工業(yè)廢水排放總量為3347.1億噸,占全國廢水排放總量的40%。因此,加強工業(yè)廢水污染治理勢在必行。與此同時,我國環(huán)保產(chǎn)業(yè)進入快速發(fā)展階段,如圖1所示,我國環(huán)境污染治理投資總額呈現(xiàn)迅速增長態(tài)勢,從2001年的1014.9億元增長到2014年的9575.5億元,平均年名義增長率高達18.8%。但是,從圖2可以看出環(huán)境污染治理投資總額占GDP的比重一直處于1%?2%之間,且2012年以后比重逐漸降低。對于工業(yè)污染治理投資額而言,2000年以后呈現(xiàn)震蕩上升趨勢,但是它占環(huán)境污染治理投資額的比例呈現(xiàn)震蕩中下行趨勢,雖然2012年以后趨勢有所上升,但是到2013年占比也僅為10.4%。而工業(yè)污染治理中的工業(yè)廢水污染投資在絕對量上和占環(huán)境污染治理投資的比重兩個指標(biāo)上均呈現(xiàn)下降趨勢。由此引出的問題是我國的工業(yè)廢水污染治理投資的效益如何?就已有研究而言,梁淑軒和孫漢文(2007)認為治理廢水完成投資額及工業(yè)用水重復(fù)利用率的增加有利于工業(yè)廢水及COD排放量降低。段顯明和郭家東(2012)研究結(jié)論認為減少污染物排放的最主要原因是應(yīng)該通過改進和增加技術(shù)設(shè)備、污染處理設(shè)施,以及完善相關(guān)的法律政策等措施來實現(xiàn)。但是毛暉等(2013)研究結(jié)論認為環(huán)境治理投資對污染排放影響有限。因此,研究結(jié)果各不相同,可能是由于模型界定和樣本選擇的不同而產(chǎn)生的差異。本文將分析我國工業(yè)廢水污染治理投資是否能夠顯著減少工業(yè)廢水排放量。一、變量選取與數(shù)據(jù)來源由于數(shù)據(jù)可得性限制,本文選取除重慶市和西藏自治區(qū)之外的29個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))2004-2014年的面板數(shù)據(jù)。與截面數(shù)據(jù)或者時間序列數(shù)據(jù)比較,運用面板數(shù)據(jù)分析問題的優(yōu)點在于:一是面板數(shù)據(jù)可以很好地結(jié)合截面和時間數(shù)據(jù)增加樣本量,從而增加自由度減少解釋變量之間的共線性,提高模型參數(shù)估計的有效性。二是面板數(shù)據(jù)可以從多維度分析經(jīng)濟變量之間的關(guān)系。例如分析社會保障對居民消費性支出的影響,如果只利用截面數(shù)據(jù),雖然可以分析不同省份社會保障對消費影響的差異,但是不能反映不同時期社會保障政策的調(diào)整對消費的影響;如果只利用時間序列數(shù)據(jù),雖然可以反映不同時期社會保障政策的調(diào)整對消費的影響,但是無法反映不同省份社會保障對消費影響的差異。三是截面變量和時間變量的結(jié)合可以顯著地減少缺省變量帶來的問題。本文使用工業(yè)廢水排放量指標(biāo)來表征環(huán)境污染程度。經(jīng)濟增長由歷年人均GDP來度量,因為相對于總量GDP,人均GDP更能反映出真實收入水平的變化情況。環(huán)境治理投資則按照目前中國的統(tǒng)計口徑,用工業(yè)廢水污染治理完成投資額來衡量。各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》及各省《統(tǒng)計年鑒》。二、估計模型與方法本文選取毛暉等(2013)的模型進行估算。首先,分析收入和污染之間的關(guān)系:文中變量均采用對數(shù)形式計算。模型的變量取對數(shù)形式主要是基于以下幾點考慮:對數(shù)是嚴(yán)格單調(diào)遞增函數(shù),因此對各變量數(shù)據(jù)取對數(shù)之后不會改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和因果關(guān)系;對數(shù)變換通常可以降低異方差的影響,主要是因為對數(shù)變換可以使測定變量的尺度變小,且對數(shù)變換后的線性模型其殘差表示為相對誤差,而相對誤差往往具有較q小的差異,且本文采用雙對數(shù)模型,雙對數(shù)模型形式壓縮異方差的效果比較明顯;雙對數(shù)模型的回歸系數(shù)更具有經(jīng)濟意義,表示彈性,即自變量變動1%引起因變量變動的百分比。本文采用LLC檢驗、Breitung檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗及Fish-PP檢驗等五種方法對上述變量進行單位根檢驗,發(fā)現(xiàn)變量均為I(1),即一階單整。Pedroni協(xié)整檢驗結(jié)果則表明,人均GDP與污染物直接存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。本文使用的是Stata13.0軟件。三、實證研究結(jié)果及分析Hausman檢驗結(jié)論拒絕原假設(shè),因此本研究采用固定效應(yīng)模型和聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差,估計結(jié)果如表1所示。結(jié)果(2)中加入投資變量,而(1)中沒有。從表1可以得出以下結(jié)論:一是投資治理并沒有改變庫茲涅茨曲線的形狀。從估計結(jié)果(1)和(2)中l(wèi)ngdpp、lngdpp2和lngdpp3的系數(shù)大小和正負可以看出來,加入環(huán)境治理投資變量后,工業(yè)廢水排放量的庫茲涅茨曲線的形狀并沒有發(fā)生顯著變化,這說明環(huán)境治理投資引入的影響并沒有改變收入與工業(yè)廢水之間的基本曲線關(guān)系。二是工業(yè)廢水污染治理對降低廢水排放量作用甚微。方程(2)的估計結(jié)果顯示lninvestment的系數(shù)為正,雖然對應(yīng)p=0.387(即統(tǒng)計意義上并不顯著),但是這也足以說明工業(yè)廢水治理投資并未有效控制廢水排放量的增加。四、政策涵義以上分析發(fā)現(xiàn),工業(yè)廢水污染治理投資對降低廢水排放量作用較小,主要原因可能有兩點:工業(yè)廢水污染治理投資總量不足和投資效果具有滯后性。因此,政府首先應(yīng)該加大工業(yè)廢水污染治理投資,特別是加大在污水處理設(shè)備和環(huán)境服務(wù)方面的支出;其次,工業(yè)廢水治理資金撥付要向重工業(yè)
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