【内容提要】本文构建了经济增长的环境和社会健康成本测度模型,借以分析粗放的经济增长模式所引发的环境和社会健康问题｡结果显示,样本期内中国环境污染成本约占实际GDP的8%—10%,而且经济发达地区明显高于欠发达地区｡居民健康支出对经济增长的长期弹性为1.66,显著大于1,表明经济增长对居民健康的替代效应远大于收入效应,在总体上降低了社会健康水平｡尤其需要关注的是,社会意识和法制等社会环境因素对自然环境污染的遏制作用在2008年以后较之前显著弱化,显示了强化环保法制建设及社会意识培养的紧迫性｡
【关键词】经济增长 环境成本 健康成本 社会环境因素 地区差异
一､引言
自改革开放以来,中国经济一直持续高速增长｡然而,在经济迅猛发展的过程中,以高投资､高能耗､高排放等为特征的粗放型增长方式带来了沉重的资源和环境代价,居民的自然生存环境不断恶化,社会健康成本激增｡亚洲开发银行和清华大学发布的《中国国家环境分(2012)》报告显示:2012年,全球10大空气环境污染最严重的城市中,中国占7个;全国500个城市中,空气质量达到世界卫生组织推荐标准的不足5个;中国的空气污染每年造成的经济损失,基于疾病成本估算相当于国内生产总值的1.2%,基于支付意愿估算则高达3.8%｡世界银行在其2007年公布的《中国环境污染损失》报告中称,中国空气和水污染损失相当于中国GDP的5.8%｡从1990年到2011年,中国经济一直保持着10%左右的增长速度,国内生产总值增加了24.34倍,城镇居民人均可支配收入增加了14.4倍,但是医疗保健消费支出却增加了37.7倍,增长幅度远远超过了收入的增长速度｡社会经济的高速发展一方面提高了人民的生活水平,另一方面却对居民生存环境造成了严重破坏,极大地提高了社会健康成本,继而引发一系列的社会保障问题｡
为此,我们不禁要问:如果发展经济的目的是改善居民的生活水平,那么经济增长导致环境恶化所引起的社会健康成本大幅增加是否会抵消甚至超过居民福利的改善,进而降低居民的总体福利水平?中国幅员辽阔,不同区域之间在经济､社会､观念及地理等方面存在着极大的差异｡经济发展水平的高低,导致环境污染的程度在空间分布和观念认知等方面存在着显著的差异,进而造成不同区域之间的环境成本和健康成本都存在着明显的异质性,尤其在经济发达地区和落后地区之间存在着难以逾越的“鸿沟”｡区域间经济发展水平的异化如何导致环境污染程度的差异､如何度量环境成本转移的空间差异性,以及环境恶化如何影响社会健康成本等问题,极具社会现实性和研究的迫切性｡
本文基于省际面板数据,测度经济增长的自然环境和社会健康成本及其区域差异､以及法制文化等非量化社会环境因素对环境污染和社会健康动态影响的趋势特征｡文章结构如下:第二部分,在回顾和梳理相关文献研究现状的基础上,深入分析了经济增长与环境成本和社会健康成本之间的传导机制,建立了带有不可观测交互效应的面板SVAR系统,以测度经济增长引发的环境和社会健康成本及其空间差异｡第三部分,详细阐述了模型的识别条件和估计方法,使模型在恰好识别的基础上得到有效估计｡第四部分,基于实证检验和估计结果,测度经济增长所引发的环境代价及健康成本的大小,考察经济增长与环境污染和健康成本之间的动态关系,揭示非量化社会环境因素在环境污染和健康成本中的动态作用机制和趋势特征｡第五部分是本文的主要结论及政策建议｡
二､经济增长的环境和社会健康成本测度模型
(一)经济增长与其社会健康成本间传导机制的分析
在很长时期内,经济学家关注的焦点都是经济增长如何促进社会进步的问题,如经济发展如何提高人均收入､人口预期寿命等(Solow,1956;Romer,1986;Islam,1995)｡然而,随着工业化的不断发展,片面追求经济发展速度所导致的负面效应不断凸显｡尤其是自上世纪中叶以来,环境污染所引发的一系列问题逐渐引起了学者的关注(White,1967)｡林伯强(2009)指出,中国在重工业化增长模式下,环境的问题日益突出｡其在研究二氧化碳排放的影响因素时,发现GDP生产结构(即经济增长方式)和收入水平具有最大的影响｡经济增长方式直接决定了人均收入水平和污染物的排放,进而影响了居民的健康｡
一方面,工业化进程中的污染排放在生理上影响居民的健康｡粗放型经济增长方式在一定程度上会促进一国的工业化进程,但是依靠耗费资源､能源､牺牲环境的发展模式会带来严重的环境问题,导致居民健康成本大幅度增加｡经济的快速发展对环境带来了巨大压力,特别是空气污染和水污染直接影响了人民的健康(Shafik&Bandyopadhyay,1992)｡Szreter(2004)将工业化对健康的影响因素归结为4Ds(disruption,deprivation,disease,death),特别是疾病和死亡最具破坏性作用｡Mead&Brajer(2005)发现煤炭等化石燃料的大量使用､各种工业废气废水的排放,使心脑血管疾病､呼吸系统疾病的发病率大幅度增加｡Chay&Greenstone(2003)发现空气中可吸入颗粒(PM10和PM2.5)每增加一个百分点,会导致幼儿死亡率增加0.35个百分点｡Fitzgeraldetal.(1998)指出,经济的发展和工业化程度的提高让中东欧国家付出了高额的环境成本,特别是重金属污染､空气污染对儿童健康造成了极大的不良影响｡由此可见,环境恶化会对人们的健康造成严重危害,直接增加了健康成本｡
另一方面,工作和生活方式的变迁同时通过生理和心理层面影响居民的健康｡伴随着收入水平的提高,工作压力的增大也对居民健康带来了不利影响｡Tapia&Ionides(2008)发现20世纪以来,经济增长对健康水平的改善相对于19世纪而言速度减慢了｡一些研究(Chay&Greenst
one,2003;Dehejia&Lleras-Muney,2004)甚至认为最近几年经济发展水平和健康的改善之间存在着反向关系｡相对于以前,影响健康的主因不是饥饿和营养不良,而是由过度消费导致的肥胖､糖尿病及心血管疾病等(Isaacs&Schroeder,2004)｡Ruhm(2000)认为,工作使闲暇时间变少,而且吸烟､过度饮食､锻炼减少都造成了健康水平的下降｡同时,高强度的工作压力所带来的心理负担也影响了健康水平(Stansfeldetal.,1997)｡因此,经济增长一方面有助于改善生活环境和生活方式､保障维持健康生活状态的支出,即存在收入效应;但另一方面,由于工作压力的增大也带来了其他疾病发生的可能性,进而使得居民健康水平反而下降了,即存在替代效应｡那么,究竟是收入效应还是替代效应占主导地位呢?这也是本文所要回答的问题｡
(二)模型设定
随着人们对生存､生活环境的关注度逐渐提升和环保意识的不断加强,大量文献开始关注于经济增长与环境之间关系,如Grossman&Krue
ger(1995)､刘金全等(2009)｡而且,越来越多的研究将注意力集中于经济增长所引发的环境问题所导致的健康成本上,如Chay&Greenstone
(2003)､Ruhm(2000)等｡但是,关于中国经济发展与社会健康成本之间关系的研究则相对较少,相关的研究仅涉及环境质量对居民健康的影响(徐冬林､陈永伟,2010)｡本文在总结国内外相关研究文献的基础上,对现有模型进行扩展和完善,基于动态多方程系统对中国经济增长的环境和社会健康成本进行定量测度｡
在代表性文献中,Ruhm(2000)､Chay&Greenstone(2003)在研究经济增长对健康水平的影响时采用了固定效应面板数据模型:
模型(1)在设定上存在两个问题:一方面,由ft所表示的个体共同因子在模型中对不同个体存在相同的效应,这一点既不符合经济理论,也违背经验直觉｡Bai(2009)通过在线性面板数据模型中引入了时间与个体的交互效应,以反映个体对共同因素的反应差异｡另一方面,模型只考了经济增长对居民健康的影响,没有考虑经济增长方式转变所起的作用｡实际上,不同的经济增长方式对社会健康的影响是截然不同的｡因此,在Ruhm(2000)､Chay&Greenstone(2003)的基础上,需要将经济增长方式变量(林伯强､蒋竺均,2009)以及时间与个体之间的交互效应引入到面板数据模型中,进而得到:
模型(2)是一个静态单方程模型,忽略了系统内变量的动态反馈机制｡Ruhm(2000)､Chay&Greenstone(2003)发现健康成本具有显著的顺周期波动特征,环境政策具有显著的降低健康成本的作用｡Bloometal.(2004)发现健康对经济发展具有显著的正反馈作用,即健康有助于经济增长｡同时,Dinda(2004)发现经济增长和环境质量之间也存在相互影响的作用机制｡由此可见,在对经济发展的社会健康成本进行测度时,经济增长变量具有内生性,如果忽略经济系统变量间的反馈机制,就会产生内生性偏误｡所以,单方程静态模型(2)很可能导致不可靠的估计结果和分析结论｡
Fielding&Shields(2001)基于VAR系统分析了收入和健康之间的相互作用,但是其所使用的简化式VAR模型无法显性反映内生变量之间的当期关系｡在本文中,我们将变量之间的当期关系嵌入到VAR系统中,构建了基于面板数据的结构VAR模型｡此时,基于模型(2)中所有系统内变量建立的面板结构VAR模型,即为带交互效应的面板结构向量自回归系统,记为IEPSVAR｡
关于经济增长的环境和社会健康成本的测度,有两点需要特别说明:
(1)测度环境成本除了要考虑环境污染因素,还应该包括自然资源的无效利用所导致的成本增加｡但是,在自然资源的总消耗中,哪些是有效利用的,哪些是无效利用的,很难作定量区分｡所以,本文对环境成本的测度只涉及环境污染的成本,不考虑自然资源的无效利用引发的成本｡
(2)本文关注的焦点是经济增长过程产生的社会健康成本问题｡因此,我们所测度的社会健康水平只考虑居民需要就诊和治疗的疾病,并以医疗支出来度量,而并不涉及由于医疗技术进步和医疗资源增加等原因而导致的治愈率提高及寿命延长｡
(三)经济增长的环境成本测度
为了直观度量各内生变量对环境和健康成本的冲击,将模型转化为面板结构VMA形式:上述变形中,我们将φi=Φ(L)-1ηi中的滞后算子赋值为1,以捕获共同因子对内生变量冲击的累计效应｡φi是共同因子对第i个省份的总效应,ηi是其当期效应｡
模型(5)中第3个方程是经济增长的SMA形式,反映了各变量结构型冲击对经济增长的动态效应,即:
方程(6)右侧依次为:个体效应､共同因子与个体差异的交互效应､产业结构的冲击效应､污染排放的冲击效应､经济增长自身的惯性以及健康支出的冲击效应｡由于各冲击都是标准化的,并且相互正交,所以方程(6)揭示了经济增长各个冲击来源的具体贡献,可以准确度量环境和健康成本的动态形成机制｡
分别是产业结构冲击､污染排放冲击､惯性冲击､医疗支出冲击对经济增长的累积效应,也就是长期效应｡相应地,θ31p､θ32p､θ33p､θ34p分别是滞后p期时的动态响应｡如果内生变量都是平稳的,那么脉冲响应函数Θp将收敛到0,长期效应函数Θ(1)将趋于稳定｡
(四)经济增长对社会健康的收入效应和替代效应
模型(5)中最后一个方程是健康成本的SMA形式,反映了各变量结构型冲击对健康成本的动态效应,即:
方程(8)揭示了健康成本(也就是医疗支出)各个冲击来源的具体贡献,准确度量了健康成本的动态形成机制｡
经济增长一方面通过收入效应改善居民的生活环境和生活方式､保障维持健康生活状态的支出,提升健康状况｡另一方面,由于工作压力的增大和生活方式的转变,经济增长对居民健康水平产生负面的替代效应｡因而,比较收入效应和替代效应,人均健康支出成本med对人均收入inc的长期弹性有三种情形:
(1)如果收入效应和替代效应刚好抵消,则源于收入冲击的居民健康状况不变,医疗部门的供求状态不变,因而,要使医疗部门的收入和其他部门具有相同的均衡增长率,人均健康支出成本med对人均收入inc的长期弹性应该为1。
(2)如果收入效应强于替代效应,则居民健康状况将得以改善,医疗需求下降｡在医疗部门的收入和其他部门具有相同的均衡增长率的背景下,人均健康支出成本med对人均收入inc的长期弹性应该小于1。
(3)如果收入效应弱于替代效应,则居民健康水平将会下降,医疗需求上升｡在医疗部门的收入和其他部门具有相同的均衡增长率的背景下,人均健康支出成本med对人均收入inc的长期弹性应该大于1。
在(8)式中,fmedt反映除产业结构､经济增长､社会健康､自身惯性等量化经济因素以外,各地区面对的法律､政策､文化和社会意识等非量化的社会共同因素,捕获了共同的社会环境因素对健康支出影响变化的趋势特征｡φmedi则反映不同地区对这一共同趋势的敏感程度｡
(五)环境污染的动态特征
为了衡量各个变量冲击来源对污染排放的具体影响,我们将各变量结构式冲击对污染排放的动态效应展开如下:
与方程(8)类似,方程(9)揭示了影响污染排放的各个冲击来源的具体影响,度量了污染排放的动态形成机制。同样,fpolt反映除产业结构､经济增长､社会健康因素､自身惯性等量化经济因素以外,各地区共同面对的法律､政策､文化和社会意识等非量化的社会共同因素,它捕获了共同的社会环境因素对环境污染影响变化的趋势特征｡φpoli则反映不同地区对这一共同趋势的敏感程度｡
三､模型的估计和识别
(一)模型的估计
由于交互效应的存在,现有的SVAR和PSVAR估计方法不再适用,需要构建新的有效估计程序｡其基本思想为:首先,忽略共同因子,对PSVAR模型进行GMM估计得到模型系数的初值｡进而,对残差进行主成分分析,得出共同因子及其载荷系数的估计值｡然后,定义投影矩阵,消除IEPSVAR模型中的共同因子,将模型转变为传统的PSVAR模型,实现参数的GMM估计,对新残差再做主成分分析｡如此迭代直至收敛｡
由于矩阵A中有16个未知参数,矩阵Σ有4个未知参数,而矩阵Ω中只有10个简化式参数的估计值,如果不施加约束条件,我们无法通过式(12)得到A和Σ的估计值｡因此,我们需要施加10个约束条件,才能实现模型的恰好识别｡
(二)模型的识别
1.环境质量､经济增长､健康状况对当期产业结构的影响
首先,由于产业结构调整需要一定的时间,存在时滞性,环境质量无法在当期影响产业结构的转变｡其次,环境污染具有负外部性,污染企业没有动力去改善环境,产业结构的优化调整只能通过外部力量来驱动,即人们环保意识的提高和环境立法的完善等(deBruijn&Hofman,2000),这无疑是一个长期的过程｡因此,环境质量的变动无法在当期对产业结构调整产生直接的推进作用,只能通过具有很强滞后特征的环境政策的颁布与实施进行间接调整(Panayotouetal.,1990)｡所以,环境质量对当期产业结构的变迁没有实时影响,即a12=0｡“结构红利假说”认为产业结构变动是经济增长的核心(Peneder,2002)Chenery(1975)将产业结构变量引入新古典经济增长模型中,发现产业结构变动对经济增长具有重要作用｡之后的学者进行了两方面探索:激进主义与渐进主义｡前者认为在经济增长过程中,只要市场中存在潜在的垄断租,产业结构就呈现“蛙跳”式转变(Segerstrometal.,1990),后者则认为经济增长所引发的产业结构转变是一个渐进过程,当潜在的盈利机会存在时,企业需要通过学习､模仿､消化和吸收相应的技术等“隐性知识”,调整自身的竞争策略,逐渐塑造出新的产业结构,即经济增长对产业机构变迁存在滞后效应(Aghionetal.,2001)｡经验研究显著支持了渐进主义观点(黄茂兴､李军军,2009)｡因此,从实证角度,经济增长在当期不影响产业结构的变迁,即a13=0｡
产业结构变迁和居民健康状况之间的关系通过经济增长的桥梁作用而联系起来｡经济增长促进了居民收入的提高(收入效应),却也导致环境污染(替代效应),两种效应的叠加共同影响居民的健康｡健康水平的提高有利于提高居民受教育程度和知识积累,延长工作年限,增加未来人力资源数量(Webber,2002),为经济的长期､持久增长奠定基础,为产业结构演进与优化提供源动力｡但是,人力资本的培育和开发是一个缓慢的过程,健康投资并不能对经济产生直接､迅速的影响,因此,a14=0｡
2.经济增长､健康支出对当期环境质量的影响
关于经济增长对环境质量的影响,Grossman&Krueger(1995)从规模效应､结构效应和技术效应三方面解释了经济增长对环境污染排放的影响路径:一方面,经济增长意味着更大规模的经济活动和资源需求,使污染排放增加;另一方面,经济增长过程中的技术进步和产业结构的升级与优化使污染排放减少｡同时,环境政策的贯彻和实施是技术效应和结构效应起作用的关键因素(Bovenberg&Smulders,1996)｡环境政策促使企业升级技术,提升生产率,减少污染排放,在经济增长的同时改善环境质量(包群､彭水军,2006)｡也就是说,经济增长和环境污染之间不仅仅是规模扩大使污染增加的关系,还存在结构效应､技术效应和政策效应等｡经济结构的调整和技术的进步都是一个渐进的过程,环境政策的制定与实施更是一项长期工程(Bovenberg&Smulders,1996),对环境质量的影响存在时滞｡所以,经济增长对环境质量的作用存在滞后性,反映在模型中即为a23=0｡
大量研究证实,环境污染越严重,医疗支出水平越高,环境质量显著地影响着医疗支出(苗艳青､陈文晶,2010)｡居民医疗支出增加是环境质量降低所引发的结果,而污染物的排放则取决于生产企业的行为,健康支出的变动能够在长期内激发民众环保意识的提高,并促进环境治理,提升环境质量,但是在当期,却难以影响污染企业的生产行为,即降低污染物的排放量｡因此,健康支出对当期环境质量没有显著的影响,即a24=0｡
3.健康支出对经济增长的当期影响
居民健康支出是一种消费行为,收入增加会提升医疗卫生的支出(叶春辉等,2008),但是医疗支出的增加并不意味着当期人均收入增加或减少,反映在模型中即为a34=0｡
由此,我们对模型施加了6个约束条件,同时,我们可以将Σ约束为单位矩阵,也就是对结构冲击uit进行标准化,这样我们就又有了4个约束,模型能够恰好识别,模型(3)表现为递归型SVAR系统｡对(12)式进行Cholesky分解,可以由Ω得到结构参数估计量A和Σ以及模型中其他结构参数估计量｡从而,我们可以得到模型所有结构参数的估计值,实现对经济增长环境成本和健康成本的准确度量｡
(三)样本数据
本文的样本区间为1998年到2010年,横截面个体为29个省区｡鉴于数据可得性等原因,样本没有包含西藏和重庆｡所有数据均来自中国经济信息网统计数据库｡
产业结构str用人均工业总产值来反映,并用1990年不变价平减｡本文关注的主要是工业化对环境和社会健康的影响,而人均工业产值是工业发展水平比较适当的测度指标｡
环境质量用污染物的排放量pol来表示,工业生产过程中对健康造成危害的主要有工业废气和工业废水｡工业废气我们选取酸性气体二氧化硫和微小颗粒粉尘和烟尘的排放量来反映,统计单位为万吨,与工业废水一致,我们取两者之和来衡量环境污染程度｡为保持数据量纲的一致性,我们也采用人均排放量指标｡由于从2011年开始环境保护部对统计制度中的指标体系､调查方法及相关技术规定等进行了修订,统计范围扩展为工业源､农业源､城镇生活源､机动车､集中式污染治理设施等5个部分,无法将工业废气和废水的排放量分离出来,所以我们的样本区间只到2010年｡
收入水平inc采用各地区实际人均GDP来衡量｡健康成本用城镇居民的人均医疗支出med来衡量,也以1990年定基价格指数进行平减｡为了直接度量变量之间的弹性,我们对上述变量均取自然对数｡在建模之前,为防止出现所谓的“伪回归”问题,需要对数据进行平稳性检验,面板单位根检验显示4个变量均是平稳的｡①而且,模型估计结果显示,各内生变量的脉冲响应函数都快速收敛到0,进一步验证了所有内生变量(strit,polit,incit,medit)的平稳性,因此,基于交互效应面板SVAR系统的实证分析是可行的｡
四､经济增长的环境成本和健康成本实证分析
(一)经济增长的环境成本和动态响应机制
1.生态环境成本分析
在相当长时期内,各国政府均采用总体数量指标来衡量经济发展绩效,片面追求GDP的高速增长,而忽略了经济发展过程中所产生的严重的环境问题｡中国长期推行工业化战略,依赖大量的要素投入,数量上推动了经济高速增长,质量上却付出了巨大的环境代价,因此,在衡量经济发展水平时,需要将环境因素纳入到GDP核算中,对其进行“绿化”(廖明球,2000)｡本文以环境污染冲击对应的GDP即人均GDP与绿色人均GDP的差额来反映污染成本｡为了更清晰地刻画污染成本的大小,我们采用式(7)的相对值——人均GDP中环境污染部分与人均GDP之比来表示,如图1所示｡从图中可以看出,各地区环境成本占人均GDP的比重为8%—10%左右②,这一结果明显高于世界银行5.8%的测算结果｡
以2010年为例,我们发现,经济较发达的沿海省份,如江苏､浙江､福建,以环境为代价的人均GDP占比达到10%左右,而经济较落后的甘肃､云南､贵州则为8%左右｡这也反映出虽然经济发达地区的人均GDP较高,但环境成本也较高,从另一个角度表明纯粹以人均GDP来衡量收入水平暗含一定的不合理性｡
2.经济增长对产业结构､环境和社会健康成本的动态响应机制
自上世纪50年代发展经济学崛起开始,工业化一直被认为是使欠发达国家摆脱贫困､走向富裕的“药方”,大量发展中国家纷纷启动工业化进程来推动经济起飞和提升居民生活水平｡在这一思潮的推动下,中国也采取了相应的工业化战略,大大提升了经济增长速度,工业也成为中国的主导产业,逐渐融入了全球经济体系,经济规模跃居世界第二｡然而,工业化战略的实施虽然能够在短期内加速经济增长,但是却不可避免地依赖于自然资源和大量要素投入,生产过程中废气､废水等污染物的排放会对环境造成致命的破坏,进而降低经济发展的质量,本文的研究也证实了这一点｡同时,“增长极限说”严重质疑高能耗增长方式的持续性,我们的分析也表明,环境污导致的健康状况恶化确实已经开始抑制中国的经济增长了,并将对未来的进一步发展产生一定的阻碍｡
式(5)中Θp第3行反映出各内生变量冲击对经济增长的累计效应,冲击的单位是一个标准差｡为了确定一单位冲击的效应,我们把累积效应估计值除以各变量结构式冲击的标准差,以反映一单位随机冲击的累积效应｡因为各变量都取了自然对数,所以,相对于一单位冲击的当期响应也就是当期弹性(或称短期弹性),而累积响应也就是累积弹性(或称长期弹性)｡
我们发现,经济增长对工业化和环境污染的累积弹性分别为0.253和0.114,工业化和环境污染的确促进了经济增长,这也揭示出目前中国经济的粗放型增长特征｡经济增长惯性为1.178,记忆性较强｡经济增长对医疗支出的长期弹性为负,反映出健康状况的恶化实际上抑制了经济的增长｡一方面,不良的健康状况通过影响个人在劳动力市场表现对经济增长带来不利影响,另一方面,疾病的增加也会对经济增长造成直接或间接的损失｡
图2是经济增长对各内生变量冲击的动态脉冲响应函数估计值,即经济增长对各内生变量在滞后各期的短期弹性｡首先,工业化和环境污染对经济增长的促进作用分别在滞后1年和滞后2年时最为显著,此后逐渐收敛到0｡而不良的健康状况对经济增长的抑制作用也存在2年的滞后期｡其次,各内生变量冲击对经济增长的影响均呈现震荡收敛态势｡
(二)经济增长的社会健康成本及其趋势特征
1.经济增长的社会健康成本
经济增长对社会健康水平的影响是双向的｡一方面,经济增长可以改善居民生活环境和生活方式､保障维持健康生活状态的支出,提升居民健康水平;另一方面,工业生产带来了严重的环境污染问题,对居民健康状况造成破坏,而且工作压力的增大和生活方式的转变对居民健康水平产生的负面替代效应甚至会抵消物质条件方面的福利改善,造成总体福利水平下降｡
如前所述,当健康成本对经济增长的累积弹性小于1时,说明经济增长提升了社会总体健康水平｡反之,如果该弹性大于1,则经济增长过程中的负面效应超过收入效应导致社会健康水平下降｡
式(5)中Θp第4行反映的是各内生变量冲击对医疗支出的累积效应,我们同样除以标准差,以得到健康成本对各因素的长期弹性｡
根据医疗支出及环境污染的估计结果,我们发现:
(1)经济增长对社会健康水平的总体效应为负
医疗支出水平对经济增长的长期弹性为1.66,显著大于1｡①此结果表明,经济增长对医疗支出的收入效应(营养的改善使医疗支出减少)和替代效应(工作压力增大､不良的生活方式增大医疗支出)中,替代效应起了主导作用｡经济增长最终降低了社会健康总体水平｡
(2)环境污染对健康水平的影响
从Θp(4,•)med我们发现,医疗支出水平对工业化的长期弹性为0.479,对环境污染的长期弹性为0.180,均显示在粗放型的增长方式下,工业化及其伴随而来的污染确实影响了人们的健康水平｡
2.社会健康成本对非量化因素的响应特征及地区差异性
在(8)式中,fmedt反映了除产业结构､经济增长､社会健康因素､自身惯性等量化经济因素以外,各地区共同面对的法律､政策､文化和社会意识等非量化的社会共同因素,用于反映共同的社会环境因素对健康支出影响的趋势变化特征｡而φmedi则反映不同地区对这一共同变化趋势的反应敏感性｡
为了能够反映非量化社会环境因素影响趋势变化的主要特征,我们只提取特征值最大的共同因子｡主成分分析结果显示,最大特征值对应的fmedt能够解释健康支出共同因子74%的变化,该因子基本上捕获了共同的社会环境因素对各地区健康支出影响变化的主要趋势特征｡图3所示即为健康成本由非量化社会环境因素所决定的动态变化趋势的估计结果｡
自2005年以来,在剔除经济增长和环境污染等量化经济因素的影响之后,我们发现由非量化社会因素所决定的健康状况内在趋势是趋于改善的,而且,在中东部地区这一趋势性特征要强于西部地区｡
具体而言,在2002年之前,由非量化社会因素所决定的健康状况内在趋势不断恶化,2002年到2005年间相对稳定｡2006年之后,非量化社会因素所决定的健康状况内在趋势逐渐向好,表明制度完善和社会进步改善了居民健康｡但是在考虑经济增长和环境污染后,居民实际健康支出仍然是增加的｡也就是说,经济增长和环境污染导致的健康成本抵消了社会进步的作用｡从表1来看,中东部省份对非量化社会因素所决定的健康状况趋势变化更为敏感｡例如,北京的系数为0.56,天津为0.51,江西为0.53,而青海为0.24,宁夏为0.26,新疆为0.31｡这与健康支出对经济增长长期弹性的分析结果相吻合,进一步说明了越是经济发达的地区,经济社会发展过程中的健康成本表现越明显｡
(三)环境成本的动态特征和地区差异性
方程(9)度量了污染排放的动态形成机制｡污染排放对工业化的长期弹性为0.350,这是一个相对较强的反应｡工业的快速发展在推动GDP高速增长的同时,所带来的环境污染是显而易见的｡同时,环境污染对经济增长的长期弹性为0.233,进一步证明了经济增长过程中不可忽视的环境代价｡在(9)式中,fpolt反映了除产业结构､经济增长､社会健康因素､自身惯性等量化经济因素以外,各地区共同面对的法律､政策､文化和社会意识等非量化的共同社会因素,用于反映共同的社会环境因素对环境污染影响变化的趋势特征,φpoli则反映不同地区对这一共同趋势的敏感程度｡图3所示即为环境污染由非量化社会因素所决定的动态变化趋势的估计结果｡同样地,这里报告的也是最大特征值对应的fpolt｡主成分分析结果显示,它能够解释环境污染共同因素85%的变化,完全能够捕获共同的社会环境因素对各地区环境污染影响变化的主要趋势特征｡
显然,法制､文化和社会意识等非量化社会因素对环境污染有显著地遏制作用,使其表现出持续下降的趋势｡但是,自2008年以来,这一趋势出现明显的变缓势头,表明社会环境因素对污染的遏制作用不但没有强化,反而弱化了(见图3)｡不同地区污染排放对法律､政策和文化等社会环境因素变化的敏感性见表1｡
五､结论
本文基于中国省际面板数据,构建了含有非观测交互效应的面板SVAR系统,测度了经济增长的自然环境和社会健康成本及其地区差异,以及法制､文化和社会意识等非量化的社会环境因素对环境污染和社会健康影响变化的趋势特征｡主要结论如下:
(1)各地区环境污染成本约占人均实际GDP的8%—10%｡而且,经济发达省份如江苏､浙江等达到10%,显著高于欠发达地区｡这一结果明显高于世界银行5.8%的测算结果｡实际上,限于无法对自然资源无效使用进行准确测度,本文的环境成本只是污染成本,没有考虑自然资源的消耗成本,否则,环境成本比例会更高｡这证明在粗放型经济增长方式下,纯粹以人均GDP来衡量经济发展水平存在相当的不合理性,对经济发展战略的决策产生了严重的扭曲｡因此,为了更好地衡量经济发展水平,需要将环境污染成本从GDP中剔除,建立绿色GDP衡量指标｡
(2)医疗支出对经济增长的长期弹性为1.66,显著大于1｡这一结果表明,在经济增长对医疗支出的收入效应(生活水平改善使医疗支出减少)和替代效应(工作压力和不良的生活方式增大医疗支出)中,替代效应起了主导作用,经济增长最终反而降低了社会健康总体水平｡
(3)除了可量化的经济因素,法制和社会意识进步等社会环境因素对环境污染的遏制作用在2008年以后较之前显著弱化｡因此,完善环保相关法律法规的制定和实施,规范和引导企业清洁生产和居民绿色消费,具有非常强的紧迫性｡
[参考文献]
[1]包群､彭水军,2006:《经济增长与环境污染》,《世界经济》第11期｡
[2]黄茂兴､李军军,2009:《技术选择,产业结构升级与经济增长》,《经济研究》第7期｡
[3]林伯强､蒋竺均,2009:《中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析》,《管理世界》第4期｡
[4]刘金全､郑挺国､宋涛,2009:《中国环境污染与经济增长之间的相关性研究——基于线性和非线性计量模型的实证分析》,《中国软科学》第2期｡
[5]廖明球,2000:《国民经济核算中绿色GDP测算探讨》,《统计研究》第6期。
[6]苗艳青､陈文晶,2010:《空气污染和健康需求:Grossman模型的应用》,《世界经济》第6期｡
[7]徐冬林､陈永伟,2010:《环境质量对中国城镇居民健康支出的影响》,《中国人口资源与环境》第4期｡
[8]叶春辉､封进､王晓润,2008:《收入,受教育水平和医疗消费:基于农户微观数据的分析》,《中国农村经济》第8期｡
