[摘 要] 基于1990-2005年中国29个省市面板数据，选取三种污染指标，就贸易自由化对环境的影响因素进行经验分析后 表明：贸易自由化带来的中国经济规模的扩大和资本密集型产业的增加(结构效应)都加大了我国的污染排放，但其 给中国带来的技术进步，则降低了国内的污染排放强度，贸易对环境的总效应正负取决于选取的污染指标。
[关键词] 规模效应；结构效应；技术效应；要素禀赋；“污染天堂”

一、引言

分析贸易对环境影响常用的一种方法，是将贸易对环境的影响分解为规模、结构和技术三种效应。这种分解方法最初是由grossman and krueger(1991)提出的，现已经被众多学者采用。
国际上关于贸易对环境影响的实证研究，已经取得突破性进展。借鉴grossman and krueger(1991)的思想，antweiler等(2001)建立了一个理论模型，将贸易对环境污染的影响分为规模、技术和结构效应，并采用全球43个国家108个城市的二氧化硫浓度数据对这三种效应进行估计。在此基础上，cole and elliott(2003)对模型加以改进，进而采用跨国污染物排放数据去检验贸易对环境的影响，并重点分析了贸易对结构效应的影响因素。
国内在这方面的研究较少。张连众、朱坦等(2003)采用antweiler等 (2001)的模型，基于中国2000年31个省市二氧化硫排放量的横截面数据进行回归分析，结果表明，规模效应加剧我国的环境污染程度，而结构效应和技术效应将降低我国的环境污染程度，贸易自由化有利于我国的环境保护。lOcAlhost兰天(2004)采用同样的模型对中国贸易开放对环境的影响进行实证分析，并且得到了与张连众、朱坦等(2003)基本一致的结论。李斌等(2006)对antweiler等 (2001)的模型加以改进，并用我国各省的二氧化硫数据进行检验，最终得出贸易有利于环境的结论。
国内相关研究采用的模型大多比较简单，且主要针对贸易对环境影响的三种效应的度量，并没有就每种效应具体展开分析。基于此，本文采用中国1990-2005年29个省市面板数据，参考cole and elliott(2003)的模型对贸易自由化对中国环境的影响进行深入分析，同时对要素禀赋假说和“污染天堂”假说在中国的存在性进行验证。

二、模型设定及变量说明

(一)模型
参考cole and elliott(2003)的模型，结合中国具体情况和本文实证目的，得到本文使用的模型：

其中，k、t分别表示地区、年份；ekt表示污染指标，用人均污染排放量表征(文中根据需要也采用污染密集度)；klkt表示资本劳动比率；ikt表示人均收入；okt表示贸易开放度，用贸易依存度表征；d是一个时间趋势变量。rklkt 和rikt分别表示相对资本劳动比率和相对人均收入。
对上述模型各变量含义加以说明：
(1)资本劳动比率kl代表结构效应。加入资本劳动比率的平方项kl2是考虑到资本积累对环境边际效应递减。如果β1>0且β2<0，则说明随着资本劳动比率的增加，环境污染排放以递减的速度增加。反之，如果β1<0且β2>0，环境污染排放随资本劳动比率增加而减少。理论上，随着资本劳动比率的增加，经济结构由劳动密集型产业向资本密集型产业转化，即由清洁产业向污染密集型产业转化，导致污染增加。
(2)人均收入i代表规模和技术总效应。人均收入项的系数可能为正也可能为负，因为在一般情况下，规模效应对环境影响为正，技术效应对环境的影响为负，因此当规模效应大于技术效应时，总效应为正，反之为负。另外，模型中人均收入的平方项表示人均收入对环境的递减效应，同时与环境库兹涅茨曲线的含义也保持一致。
(3)贸易开放度o代表贸易对环境的总效应。orkl是变量o和相对资本劳动比率rkl的乘积，表示要素禀赋动因引起的贸易对环境的影响，ori是变量o和相对收入ri的乘积，表示“污染天堂”动因引起的贸易对环境的影响。
要素禀赋假说认为，其他条件相同情况下，资本要素充裕的国家将出口资本密集型产品(污染密集型产品)，劳动要素充裕的国家将出口劳动密集型产品(清洁产品)，因此，当相对资本劳动比率增加时，污染增加。“污染天堂”假说认为，如果各个国家除了环境标准之外，其他方面的条件都相同，那么污染企业会选择在环境标准较低的国家进行生产，这些国家就成为了“污染天堂”。因此，当β6<0时，表示要素禀赋假说存在，当β7>0时，表示“污染天堂”假说存在。
需要说明的是，当模型(1)的被解释变量采用人均污染排放量时，解释变量人均收入项代表规模和技术总效应，但如果被解释变量采用污染密集度对上述模型重新估计，人均收入项对污染密集度的影响只体现技术效应。因此本文将人均污染排放和污染密集度分别作为模型的被解释变量，先对规模和技术效应进行估计后单独估计技术效应。
(二)变量说明及数据来源
本文采用的样本数据为1990-2005年(1996年和1997年除外)29个省市(西藏除外，重庆市数据计入四川省)的数据，下面就被解释变量和解释变量分别说明。
(1)被解释变量
被解释变量包括三种污染物的人均污染排放量和污染密集度，参考antweiler等(2001)的选取标准，本文选取的污染物分别是二氧化硫、废水和烟尘。
各省市污染物的人均排放量分别由各省市的污染物排放总量除以总人口数得到。由于1996年和1997年只

[1] [2] [3] 下一页