我國近30年經濟高速增長的壯麗畫卷背后，環(huán)境資源問題令人擔憂。據(jù)國家發(fā)布的信息，2009年我國的大氣污染、水污染等問題嚴重。大氣污染方面，在開展了環(huán)境空氣質量監(jiān)測的全國612個縣級及以上城市中，僅4.2%的城市達到一級標準。監(jiān)測的488個市（縣）中，出現(xiàn)酸雨的市（縣）高達258個，占52.9%。水污染方面，203條河流408個地表水國控監(jiān)測斷面中，Ⅲ類以下水質的斷面比例仍高達42.7%。26個國控重點湖泊（水庫）中，Ⅲ類以下水質的有20個，占76.9%①。與此同時，經濟發(fā)展對自然資源的開采愈發(fā)依賴，2009年全國天然氣的開采量為851.7億立方米，比上年增長11.9%；煤炭開采量為30.5億噸，比上年增長16.4%②�？梢�，環(huán)境資源問題不容忽視，建設資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會及發(fā)展循環(huán)經濟，增強可持續(xù)發(fā)展能力，成為當務之急。

　�。壅�要］測量環(huán)境污染損失和資源損耗的經濟價值（環(huán)境污染資源損失）是制定環(huán)境資源政策的關鍵。為此，沿用世界銀行2011年發(fā)布的方法測量了我國30個省區(qū)2004―2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了它的區(qū)域分布特點并驗證了其外溢效應的存在性。結果表明，我國省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失存在顯著的正外溢效應。這種效應在空間上表現(xiàn)為損失程度相近的省區(qū)彼此集聚，在政策舉措上表現(xiàn)為省區(qū)的環(huán)境資源政策行為相互模仿。這種外溢效應主要源于東部省區(qū)內部；其次源于中部與西部跨區(qū)之間；另外在中部省區(qū)內部以及東部與中部跨區(qū)之間也存在一定的正外溢效應。

　�。坳P鍵詞］環(huán)境污染資源損失,環(huán)境污染資源外溢效應,地區(qū)環(huán)境污染,省區(qū)環(huán)境污染,環(huán)境資源問題

　　一、引言

　　走可持續(xù)發(fā)展之路，就要衡量經濟、環(huán)境與資源三者的關系；就要研究經濟的增長帶來了多少環(huán)境污染損失，損耗了多少資源，也就是需要測量地區(qū)環(huán)境污染帶來的損失和資源損耗的程度③。只有合理地測量出地區(qū)環(huán)境污染資源損失程度，才能使人們認識到環(huán)境資源問題的嚴重程度并驗證環(huán)境資源政策的有效性，同時能為政府制定有關政策提供信息支持。環(huán)境污染資源損失的測量是衡量地區(qū)環(huán)境經濟體健康發(fā)展的重要一環(huán)，對其測量有非貨幣評價和貨幣評價兩種評價模式。非貨幣評價模式試圖建立一個多維、多層次的指標體系，對環(huán)境資源的多個截面或多個維度進行評價，如1999年出版的《中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報告》中的資源環(huán)境綜合績效指數(shù)［1］。但這種衡量體系容易出現(xiàn)指標信息覆蓋不全或指標間信息重疊兩個問題。貨幣評價模式就是對環(huán)境污染引起的損失、生產帶來的資源損耗統(tǒng)一以貨幣的形式表示。這種模式通用性比較好，評價結果簡明易懂。目前無論官方機構還是個人的研究多采用這種模式。這種評價模式在我國的應用始于上世紀80年代，過孝民和張惠勤在20世紀80年代，第一次應用這種評價模式估算了全國范圍內的環(huán)境污染損失，指出1981―1985年間平均每年損失為380億元，占1983年GNP的6.75%［2］。這項研究不但具有開創(chuàng)性，而且它使用的方法有較強的理論基礎，后來被許多研究者沿用。夏光和趙毅紅估算了我國1992年環(huán)境污染造成的經濟損失，估值約為986.1億元，占當年GNP的4.04%［3］。鄭易生等估算的我國1993年環(huán)境污染經濟損失為1084.1億元，占當年GNP的3%以上［4］。世界銀行的估算結果令人吃驚，它指出1995年我國大氣與水污染的損失占當年GDP的比重高達8%［5］。進入21世紀，國家環(huán)�？偩趾徒y(tǒng)計局對2004年我國綠色GDP作了詳盡的核算，指出2004年全國因環(huán)境污染造成的經濟損失占當年GDP的3.05%，虛擬治理成本占當年GDP的1.80%［6］。世界銀行再次關注我國的大氣污染問題，經過估算后指出，2003年我國大氣污染所造成的健康損失占GDP的3.8%［7］。

　　上述的估算雖科學嚴謹、具有較高的學術價值，且深刻揭示了我國環(huán)境資源問題的嚴峻現(xiàn)狀，但仍存在兩點不足：（1）除了對資源環(huán)境綜合績效指數(shù)測算之外，其余研究則僅局限于對環(huán)境污染的損失進行估算，而忽視了經濟增長對自然資源的損耗。事實上，自然資源諸如礦產資源、能源資源及森林資源是不可再生資源或者再生周期較長，對其過度開發(fā)而取得的經濟增長是不可持續(xù)的。同時，環(huán)境問題與資源問題是密不可分的�？梢�，測量經濟活動對自然資源的損耗同樣重要。（2）很多研究僅估計了全國數(shù)據(jù)，而缺失對我國分地區(qū)的研究，例如對省區(qū)層面的研究。我國區(qū)域差異巨大，如果把估算細致到省區(qū)層面，將對制定地區(qū)政策具有更為積極的意義。鑒于此，本文綜合環(huán)境污染損失和資源損耗，把分析區(qū)域細致到省區(qū)層面，并參考世界銀行2011年報告TheChangingWealthofNations的方法，測算了我國30個�。ㄊ�，區(qū)）2004―2009年的人均環(huán)境污染資源損失，分析了其區(qū)域分布特點。

　　地區(qū)人均環(huán)境污染資源損失可看作是該地區(qū)環(huán)境資源政策的體現(xiàn)。而我國省區(qū)政策的制定往往植根于省區(qū)的相互影響之中。那么，省區(qū)間的政策舉措是如何相互影響的？它們之間是相互獨立、相互模仿，還是相互對立？回答這個問題，就要探討省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失外溢效應（Spillovereffect）。若不存在外溢效應，則省區(qū)間的政策舉措是相互獨立的；若存在正的外溢效應，省區(qū)間表現(xiàn)為相互模仿的政策互動；若存在負的外溢效應，省區(qū)間表現(xiàn)出相互對立的政策互動。科學地驗證外溢效應的存在性并辨別其方向，有助于深刻了解我國區(qū)域關系，妥善處理好區(qū)域問題。這也成為本文的研究重點。

　　本文如下部分的結構安排：第二部分闡述環(huán)境污染資源損失的測量方法；第三部分針對測量的結果進行區(qū)域分布分析；第四五部分為實證部分，驗證我國省區(qū)間人均環(huán)境污染資源損失的外溢效應；第六部分為結論。

　　二、測量方法

　　本文在參考了Hamilton、Clemens和世界銀行2002年方法的基礎上，主要使用了世界銀行2011年報告所使用的測量環(huán)境污染資源損失程度的方法，這種方法也是一種貨幣評價模式方法［810］。相比于龐雜的評價體系，這種方法操作性更強，且較易拓展到省區(qū)層面。本文沿用該種方法，把環(huán)境資源損失分為自然資源損耗、二氧化碳排放的破壞與對環(huán)境破壞的治理投入三部分，具體核算可由以下公式表達：

　　DAM=∑Ri+CD+GE（1）

　　其中，DAM為環(huán)境污染資源損失，Ri為各項資源的損耗，CD為二氧化碳排放的破壞，GE為對環(huán)境破壞的治理投入。

　　各項資源損耗包括能源損耗、礦產損耗和森林損耗。各損耗=PV（利潤以4%進行折舊）/T。其中，T為資源的壽命，PV為現(xiàn)值。T的選取因資源的不同而不同，但大部分資源的壽命都集中在20年―30年，故世界銀行的評價有選擇T=20［11］，也有選擇T=25［8］，但本文選取T=25。

　　能源資源和礦產資源都是非再生資源，其中能源資源一般包括石油、天然氣和煤，而礦產資源包括黑色金屬和有色金屬。有關其利潤，本文選取石油及天然氣開采業(yè)和煤炭開采業(yè)的利潤總額來表示能源資源的利潤；選取黑色金屬采礦業(yè)和有色金屬采礦業(yè)的利潤總額來表示礦產資源的利潤。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國工業(yè)經濟統(tǒng)計年鑒》和《中國經濟普查年鑒》。

　　至于森林財富，包括木材資源和非木材資源，但一般認為森林產品的利潤率介于耕地和草地之間，而耕地的利潤率大約為30%，草地產品的利潤率大概是45%［8，12］。因此，本文選取35%，也就是說，森林利潤是林業(yè)總產值的35%。另外，森林是可再生資源，每年大約有10%的森林可以再生，于是用原利潤率減去再生率，可得森林資源損害等于林業(yè)總產值的25%。林業(yè)總產值的數(shù)據(jù)來源于各期《中國農業(yè)年鑒》。

　　二氧化碳的破壞（CD）=排放量（噸）×20美元（以2005年為基年折算成人民幣為163.83元）［13］。至于各省區(qū)二氧化碳排放量的算法，可參看杜立民的做法，主要數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》［14］。

　　對環(huán)境破壞的治理投入（GE），采用環(huán)境污染治理投資總額。環(huán)境污染治理總額包括工業(yè)污染源投資、建設項目環(huán)保投資和城市環(huán)境基礎設施建設投資三項，這三項數(shù)據(jù)主要來源于各期《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》大部分省區(qū)在2004年以前都沒有公布城市環(huán)境基礎設施建設投資數(shù)據(jù)，所以本文的測量年限為2004―2009年。。

　　三、環(huán)境資源損失的區(qū)域分布

　　使用上節(jié)論述的方法，本節(jié)測算出我國30個省（市，區(qū)）2004―2009年的人均環(huán)境污染資源損失限于數(shù)據(jù)的獲得，這里不包括西藏自治區(qū)。所有數(shù)據(jù)都使用GDP縮減指數(shù)進行平減，以2000年為基期。，并分析其在我國的區(qū)域分布。

　　2004―2009年，我國人均環(huán)境污染資源損失愈加嚴重。如圖1所示，2004年全國人均環(huán)境污染資源損失為771.58元30個省區(qū)的平均，下同。，2009年上升到1422.00元，年均增長10.7%，高于同期全國人均GDP年均9.5%的增長率。也就是說，環(huán)境污染資源損失占GDP的比重將越來越高。事實上，2004年全國環(huán)境污染資源損失占GDP的比重為6.7%，2009年上升為7.2%相比于《中國綠色國民經濟核算研究報告2004》，我們的結果高出約兩個百分點，因為前者沒有計算自然資源的損耗。，環(huán)境資源問題令人擔憂。分區(qū)域來看，這六年來，東部的人均環(huán)境污染資源損失最高，中部次之，西部最低。東中西部的年均增長率分別為8.6%、12.9%和11.6%�？梢姡�近年來，中西部對環(huán)境資源的索取程度愈漸追上東部地區(qū)，這與各地區(qū)的發(fā)展模式有關。改革開放以來，東部沿海地區(qū)憑借著地理優(yōu)勢以及低廉的勞動力，選擇制造業(yè)出口導向型的發(fā)展模式，如長三角和珠三角模式。這種模式符合比較優(yōu)勢原理，使得企業(yè)擁有自生能力，進而適應市場要求［15］。經過30年的發(fā)展，這種發(fā)展模式初見成效，雖然對經濟發(fā)展環(huán)境的破壞在加強，但對自然資源的索取卻有所降低。中西部省區(qū)雖然沒有東部省區(qū)的地理優(yōu)勢，也缺乏較好的基礎設施、人力資本以及市場環(huán)境等因素，但卻擁有豐富的自然資源，尤其是隨著市場經濟的確立，自然資源越發(fā)成為稀缺資源，價格不斷推高。在“標尺競爭”下，自身經濟不發(fā)達的中西部省區(qū)，著力追趕東部省區(qū)，從而更關注于短期內對GDP增長有顯著貢獻的自然資源開采項目，而忽視開采自然資源對環(huán)境的破壞，這樣就造成中西部省區(qū)的人均環(huán)境污染資源損失增長愈快。

　　以泰爾指數(shù)泰爾指數(shù)Teil=∑{(gi/G)*ln［(gi/pi)/(G/P)］}，其中gi為i地區(qū)的變量、pi為i地區(qū)的人口、G為全國變量、P為全國總人口。來反映我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域差異。如圖2所示，2004―2007年泰爾指數(shù)由8.7%下降到8.3%，這是由于基數(shù)較大的東部，損失增長率放緩，中西部地區(qū)則增長迅速，局域差距緩慢下降。但2008年較為特別，泰爾指數(shù)大幅增長到11.0%，2009年又回落到8.7%，與2004年相當。也就是說，除了2008年之外，我國的人均環(huán)境污染資源損失區(qū)域差異基本穩(wěn)定。

　　圖3我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布（單位：元）

　　圖3使用分位數(shù)來反映我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布。對比2004年與2009年可知，省區(qū)的集團間變化較少，特別是處于第一和第二集團（50%與75%百分位以后）的省區(qū)基本沒有發(fā)生變化，僅是廣東與海南由2004年的第二集團下降到2009年的第三集團（25%至50%百分位之間的省區(qū)），與此同時，陜西與福建由2004年的第三集團上升到2009年的第二集團。第一和第二集團大部分是沿海省區(qū)或是內陸擁有國際邊界的省區(qū)，第三和第四集團省區(qū)則大部分是內陸省份。這樣就形成了外圈套內圈的分布格局，其中，外圈是人均環(huán)境污染資源損失較高的第一和第二集團省區(qū)，內圈則是損失較低的第三和第四集團省區(qū)。如此的區(qū)域分布與區(qū)域要素稟賦和產業(yè)結構有較強的聯(lián)系。第一集團的省區(qū)多集中于與河北和內蒙古交界的省區(qū)，這些省區(qū)有的是能源或資源大省，如內蒙古和山西均是煤炭大��；有的是重工業(yè)基地，如河北和遼寧，這些省區(qū)一方面對資源索取較多，另一方面對環(huán)境污染也較重。第二集團多集中于沿海省區(qū)，也包括資源大省新疆和重工業(yè)基地黑龍江與吉林。沿海地區(qū)經濟規(guī)模較大，對環(huán)境的破壞也較大。特別地，北京、上海與天津這3個直轄市六年來都處于第一集團。三市轄區(qū)面積小，環(huán)境承載力有限，但由于其地位特殊，過去發(fā)展了不少重工業(yè)產業(yè)，如上海的寶鋼等，這種模式的可持續(xù)性值得深究。不過，現(xiàn)在三市的排名已有所下降，同時損失的增長速度較慢，分別為3.4%，3.5%與3.3%，遠低于全國平均水平，三市的環(huán)境相對改善。

　　四、實證方法

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　　上節(jié)的分析指出我國人均環(huán)境污染資源損失的區(qū)域分布呈集聚狀態(tài)：沿海省區(qū)與擁有國際邊界的省區(qū)構成的第一和第二集團形成外圈，中部與西南部的內陸省區(qū)構成的第三和第四集團形成內圈。這體現(xiàn)出地區(qū)經濟地理行為間的空間依賴性。真實的空間依賴性反映了現(xiàn)實中存在的空間交互作用（SpatialInteractionEffects），比如區(qū)域經濟要素的流動、創(chuàng)新的擴散、技術溢出等。本文就是要構造計量模型來識別省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失的空間依賴性。

　　在現(xiàn)實的經濟地理研究中，許多涉及地理空間的數(shù)據(jù)普遍存在空間依賴性，例如一般認為空間上離的近的變量之間比在空間上離的遠的變量之間具有更加密切的關系［16］。傳統(tǒng)的統(tǒng)計與計量理論忽視了這種空間依賴性，其統(tǒng)計與計量分析的結果值得進一步深入探究［17］�？臻g計量分析為這種研究打開了一扇窗�？臻g依賴性可以用空間滯后模型（SpatialLagModel，SLM）與空間誤差模型（SpatialErrorModel，SEM）兩種空間計量模型進行刻畫［18］。

　　空間滯后模型（SpatialLagModel，SLM）的表達式為：

　　y=ρWy+Xβ+ε（2）

　　其中，參數(shù)β反映了自變量對因變量的影響；W為空間加權矩陣；空間滯后因變量Wy是一個內生變量，反映了空間距離對區(qū)域行為的作用；參數(shù)ρ衡量了樣本觀察值中的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的觀察值y對本地區(qū)觀察值y的影響方向和程度。由于SLM模型與時間序列中自回歸模型相類似，因此SLM也被稱作空間自回歸模型（SpatialAutoregressiveModel，SAR）。特別地，SLM常用于討論各變量在地區(qū)間是否有擴散現(xiàn)象（外溢效應）。本文也將檢驗我國省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失方程是否適用該模型。

　　空間誤差模型（SpatialErrorModel，SEM）的數(shù)學表達式為：

　　Y=Xβ+ε（其中，ε=λWε+μ）（3）

　　式中，ε為隨機誤差項向量，λ為n×1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機誤差向量。SEM中參數(shù)β反映了自變量X對因變量y的影響。SEM的空間依賴作用存在于擾動誤差項之中，λ度量了鄰近地區(qū)關于因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值的影響程度。鑒于SEM模型與時間序列中的序列相關問題類似，因此被稱為空間自相關模型（SpatialAutocorrelationModel，SAC）。

　�。ǘ�）空間加權矩陣

　　空間計量經濟模型通過引入空間加權矩陣來表達空間相互作用�？臻g加權矩陣W為一個n×n的對稱矩陣，其對角線上的元素Wii被設為0，而Wij表示區(qū)域i和區(qū)域j在空間上相連接的原因。其權數(shù)的設定一般有兩種規(guī)則：地理位置規(guī)則與空間距離規(guī)則。本文涉及的權數(shù)均采用這兩種規(guī)則。地理位置規(guī)則使用Rook鄰近空間加權矩陣(Wr)，即當兩個地區(qū)擁有共同邊界時，wij=1，而當兩個地區(qū)沒有共同的邊界時，wij=0為了避免“單個島嶼效應”，設定海南省與廣東省、廣西壯族自治區(qū)有共同邊界。�？臻g距離規(guī)則采用K值最鄰近空間矩陣(Wk)，具體為給定空間單元周圍選擇最鄰近K個地區(qū)的權數(shù)為1，其余為0，一般地，K=4［19］。為了減少或消除區(qū)域間的外在影響，權值矩陣被標準化w*ij=wij/∑nj=1wij，從而使行元素之和為1。

　　五、外溢效應的實證結果

　　（一）數(shù)據(jù)描述

　　本節(jié)所使用的數(shù)據(jù)是2004―2009年30個省區(qū)各年的橫截面數(shù)據(jù)，使用逐年回歸的方法進行分析。本節(jié)的實證步驟如下：首先是數(shù)據(jù)描述，其次進行SLM與SEM檢驗判別，最后得出回歸結果并作時間比較。

　　因變量為上文測量的各省區(qū)人均環(huán)境污染資源損失（dam）。自變量方面，除了Wy或Wε，其余控制變量主要源于Grossman和Krueger的環(huán)境三效應模型［20］，該模型經過Antweiler等建立數(shù)理模型驗證［21］。他們將影響環(huán)境的因素分為三種效應：規(guī)模效應、結構效應和技術效應。規(guī)模效應是指經濟規(guī)模的增大，影響到環(huán)境污染資源的損失，用真實人均GDP及其平方項來反映。這些最早見于Grossman和Kruger的EKC假說［20］。后來，Copeland和Taylor為EKC假說提供了一個合理的數(shù)理推導，并研究了南北貿易環(huán)境的關系，揭示了高收入地區(qū)選擇強的環(huán)境保護措施的原因［22］。結構效應是指產業(yè)結構的變化導致環(huán)境污染資源損失的變化，這里使用第二產業(yè)占GDP比重（we2）來反映。技術效應是指因為技術的進步致使環(huán)境污染資源損失的改變，這里使用研究與試驗發(fā)展的人員數(shù)量（rd）表示。另外，使用對外依存度，即進出口總額占GDP的比重（ti）來捕捉污染產生的效應。為了反映政府保護環(huán)境的努力程度，本文采用類似于曾文慧提出的水污染有效征收率（EffectiveLevyRate，EL），以總排污費除以未達標工業(yè)廢水排放量來度量［23］。

　　綜合各變量，以2009年為例，對其進行簡要的數(shù)據(jù)描述，如表1所示。

　　（二）實證結果

　　判斷地區(qū)間空間相關性是否存在以及SLM和SEM哪個模型更恰當，一般可通過包括Moran

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