广东城市经济增长与环境污染关系的空间计量分析(2)
（二）变量的选取
本文选取人均GDP衡量经济增长，采用“工业三废”衡量环境污染程度，探讨经济增长与环境污染的关系。根据数据可得性，由于一半以上的城市在工业固体废物产生量在2007年之前数据缺失严重，最终采用广东省21个城市2007-2012年的相关数据进行分析，数据通过各年《广东省统计年鉴》以及各城市的统计年鉴、环境状况公报以及国民经济与社会发展统计公报整理所得。
本研究采用衡量环境污染程度的指标均是与工业生产过程有关，这一做法是因为笔者认为工业化进程与经济增长紧密相关，因此其造成的环境污染与经济增长的关系具有代表性。
三、实证分析过程
本研究适用面板数据线性回归模型，为避免不同计量单位造成困扰，采用变量的对数形式，基本的线性回归模型如下：
拟合优度、调整后的拟合优度分别是0.42以及0.40，结果不理想。模型整体的F值为28.90，说明该模型通过了1%的显著性水平的检验，ln fs、ln fq、ln gf对ln pergdp的影响系数分别为-0.0036、0.5431、-0.1456，三个变量的显著性水平检验结果依次为未通过10%的检验、通过1%和5%的显著性水平检验。实证结果表明工业废气对经济增长具有正向的影响，而工业固体废物与经济增长呈现负相关关系。进一步观察数据的空间相关关系检验结果表三：
Moran's I值为0.19，在5%的显著性水平显著，说明普通的回归模型中存在空间自相关，利用OLS估计，存在误差。通过对比LMLAG和LMERR以及Robust-LMLAG和Robust-LMERR的数值可以发现，四个统计量均通过显著性检验。进一步观察发现，LMERR比LMLAG更为显著，并且Robust-LMERR比Robust-LMLAG更为显著，所以，模型进一步定义为面板数据空间误差模型：
ln pergdpit =α+β1 ln fsit+β2 ln fqit+β3 ln gfit+ρWεit+γ
进一步进行Hausman检验，发现固定效应优于随机效应，最终，采用面板数据空间误差固定效应模型，估计结果见表四：
对比表四与表二发现，考虑了空间相关关系的回归结果中工业废水和工业固体废弃物与经济增长之间的关系均为正向关系，而不再是普通回归模型中的负向相关关系。虽然工业废气与经济增长之间的相关关系并没有改变方向，但是考虑了空间相关性之后，工业废气对经济增长的影响系数由0.543变为0.022，影响程度显著降低。说明不考虑空间相关性，将会高估工业废气对城市经济发展的影响。
四、结论
本文结合实际，充分考虑空间相关性的作用，采用面板数据空间误差固定效应模型，对广东城市2007-2012年的经济增长与环境污染水平之间的关系进行了分析，得到以下结论：2007-2012年，广东城市的“工业三废”对经济增长发挥着正向作用，其中工业废气的影响程度最大。说明在观察时间内，相对于其他类型企业，广东城市的经济增长较大程度地在依赖废气污染型企业。与普通回归模型进行对比，发现工业废水和工业固体废弃物对经济增长的影响由负转正，同时，工业废气对经济增长的影响程度明显下降。因此，经过分析发现，考虑了空间相关性之后，城市的经济增长依然在一定程度上依赖于污染性的工业企业的发展，但依赖程度不是很大，广东整体追求经济转型之际，需要继续探索低投入高产出，发展技术含量高的产业，最终实现整体经济平衡、持续、环境友好式的发展。
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