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user: 4. 东莞市绿色增长对财政收入影响的实证研究 (一) 可行性分析 东莞市地处华南地区，属于珠江三角洲和粤港澳大湾区的城市，是“广州四小虎”之首，也被称作“世界工厂”，是广州重要的交通枢纽和港口城市。改革开放以来，东莞依托自身的地理优势率先发展，为众多国际企业提供劳动力以及生产产品。在美国销售的运动鞋中，有40%来自东莞，全球48%的耐克鞋产自东莞，全球70%的鼠标、键盘、电容器产自东莞。可见东莞在国际制造业中不可缺失的地位。一直以来，东莞的GDP增速稳步增长，与许多省会城市旗鼓相当，可以说经济基础非常夯实。在快速发展的同时，东莞更是民营企业、现代服务业以及新兴产业齐头并进。由于倚靠着深圳这一特区，使得东莞也获得了许多发展上的便利。东莞的松山湖聚集了大量来自深圳的企业，万科的建筑研究中心、华为的松山湖科研中心、VIVO和OPPO的科研中心、大疆的研发等等。2015年，东莞经济总量一举突破千亿美元，以8%的增速远远地高于全国平均水平。除此以外，东莞森林覆盖率达37.4%，拥有14个森林公园、14个湿地公园、6个自然保护区并且空气质量达标率84.6%。可以说超水平完成了国家下达的任务。我们知道，近年来，东莞依托水乡经济区，大力发展科技创新产业、高端产业和新兴产业，减少以往的污染工业。降低污染，保护生态环境，打造出经济增长、社会发展和人民宜居宜业完美结合的城市。就在今年，东莞市政府正式印发《东莞市现代产业体系中长期发展规划纲要》，可见东莞的绿色发展不容小觑。 环境库兹涅茨曲线描述了当一个国家经济发展水平不高时，环境污染的程度也会较低。但随着社会经济的发展，人们收入水平的提高，消费能力的提升，就会开始带来环境污染问题，乃至恶化。然而，随着经济发展达到一定的水平时，将会出现“转折点”现象。也就是说，在“转折点”之后，经济的发展，收入的增长将不会带来环境的持续恶化，反而环境污染的程度会慢慢降低。这就是经济学家库兹涅茨提出的“倒u”型曲线。改革开放三十年以来，我国经济的快速发展，东莞市工业的蓬勃发展，使得对自然资源的需求大大增加。这样一来，对比如煤炭、天然气、水资源等自然资源的开发利用愈发严重，一定程度上破坏了生态的平衡，坏境破坏严重。另一方面，对自然资源的使用过程中没有注意节能防污，导致环境污染严重。从上个世纪90年代以来，由于工业的粗放式发展，使得二氧化碳、二氧化硫等污染物的排放量大大增加。与此同时，东莞市人均收入水平也在快速增长。我们可以看出，这一情况符合环境库兹涅兹曲线的基本描述。近年来，随着环境保护意识的增强，国家政策的强调，越来越多的人民、社会企业开始重视经济发展和环境之间的关系。东莞市鼓励绿色发展以来，已经取得了很大的成果。随着今年《东莞市现代产业体系中长期发展规划纲要》的发布，东莞市绿色发展将会在政府政策、企业配合改造以及人心所向中取得更加辉煌的成果。 (二) 研究设计 1、主要模型及原理介绍 本文所运用的模型及原理有：环境库兹涅茨曲线模型与切比雪夫多项式原理。本文主要根据环境库兹涅茨曲线原理建立模型，检验地区资源消耗(绿色发展的相反指标)与财政收入之间是否符合倒“U”型曲线规律。同时，由于可得的统计数据较少，而环境库兹涅茨曲线适用于中长期的研究，因而本文利用切比雪夫多项式预测2019年至2030年期间地区财政收入，将研究的时间跨度拉长，并实现对未来地区资源消耗趋势的预测。 1) 库兹涅茨曲线模型介绍 库兹涅茨曲线(Kuznets Curve)由经济学家库兹涅茨首先提出，他认为人均财富差异与人均财富增长之间符合倒“U”型曲线规律。后来该理论被环境经济学家用来描述经济发展和环境污染之间的相关关系，即环境质量状况会随着经济的发展逐渐恶化而后到达一个转折点后再得以改善。环境库兹涅茨理论有力地驳斥了传统的“增长是有极限的”理论 [ 3 ]。 基于数据的排列维度的不同，依据环境库兹涅茨理论所产生的计量模型主要有两大类：基于时间序列数据分析的模型与基于面板数据分析的模型。本文使用的模型为基于面板数据分析的模型，其特点主要是将二次、三次函数与对数函数相结合，其基本表达式为： ln E t = β 1 + β 2 ln Y t + β 3 ( ln Y ) 2 + β 4 ( ln Y ) 3 + x n + μ t (1) 式中：E为某国家或地区在时刻t受到的环境压力，常用环境质量指标、污染物排放量等表示；Y是该国家或地区在t时刻的经济产出，一般以GDP或人均GDP表示； x n 表示影响第i国家或地区环境质量的其他变量构成的向量，一般包括结构效应和技术进步效应等变量； β 1 是国家和地区特征相关参数； β 2 、 β 3 分别为参数。若 β 3 < 0 ， β 2 > 0 则为“倒U”型曲线；若 β 3 > 0 ， β 2 < 0 ，则为“正U”型曲线，通过对上式一阶求导可得到环境质量转折点。 2) 切比雪夫多项式原理介绍 切比雪夫多项式是以递归方式定义的一系列正交多项式序列，是计算数学中的一类特殊函数，对于注入连续函数逼近问题，阻抗变换问题等等的数学、物理学、技术科学中的近似计算有着非常重要的作用。切比雪夫多项式有两类，本文使用的回归模型为第一类切比雪夫多项式，其公式为： T n ( x ) = cos ( n cos − 1 x ) (2) 其中， n ∈ N (自然数集)， x ∈ R (实数集)，且 | x | ≤ 1 同时，它存在如下的递推公式： T 0 ( x ) = 1 (3) T 1 ( x ) = x (4) T 2 ( x ) = 2 x 2 − 1 (5) ⋯ T n + 1 ( x ) = 2 x T n ( x ) − T n − 1 ( x ) (6) 由于这个递推公式的存在，在计算机上可以很容易的实现对切比雪夫多项式的计算。 零点是切比雪夫多项式的重要性质之一， T n ( x ) 在区间 ( − 1 ， 1 ) 存在n个不同的零点， n > 0 。这些零点被称为切比雪夫节点， [ 4 ] 其计算公式为： x m = cos ( 2 m − 1 ) π 2 n     ( m = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (7) 运用切比雪夫多项式进行预测时，主要是通过切比雪夫插值法对零点进行插值来实现。切比雪夫插值法能使余项的一部分的最大值极小化，从而得到较佳逼近多项式 [ 5 ]，因此切比雪夫多项式进行函数插值的误差比一般多项式要小许多，插值的整体效果较好。其详细证明过程请参见文献 [ 6 ]。 值得注意的是，切比雪夫多项式的定义域为 [ − 1 ， 1 ] ，因此为了使用切比雪夫多项式，需要对现有数据进行定义域区间的转换。 定义一组数据 { ( x i ， y i ) } i = 1 n ，使其满足 a ≤ x 1 < x 2 < ⋯ < x n = b ，则其转换公式为： t i = 2 × ( x i − a ) b − a − 1 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，     x ∈ [ a ， b ] ，     t ∈ [ − 1 ， 1 ] (8) 2、本文研究设计及具体步骤 本文拟通过拟合人均财政收入与资源消耗之间的函数关系，进而判断其是否与环境库兹涅茨曲线相吻合，通过构建从“市(东莞)–省(广东)–全国”三个层级和“省(广东)–省(广西)”两个区域两条比较路径，分别考察煤炭、电力、水三项资源消耗指标并进行比较。 本文选择人均财政收入作为自变量，适用基于面板数据分析的库兹涅茨曲线模型。本文借鉴彭水军和包群 [ 6 ]、王良健等 [ 7 ] 基于“库兹涅茨曲线”所做的建模实验，选择“二次函数”形式构建如下模型作为本文实证研究的基本模型： ln Y = β 1 + β 2 ln R + β 3 ( ln R ) 2 (9) 其中，R代表自变量人均财政收入，Y代表因变量资源消耗，包括电力资源消耗、煤炭资源消耗、水资源消耗三种。具体的变量定义、单位及计算公式见表2。 Table 2 Variable definition and measuremen 变量名称 变量代码(类型) 变量度量 计量单位 变量计算公式 公共财政绩效 x-自变量 人均财政收入 元/人 x = 年财政收入总额/常住人口 煤炭消耗 c-因变量 煤炭消耗量 吨 c = 年煤炭消耗总量 电力消耗 e-因变量 电力消耗量 度 e = 年电消耗总量 水消耗 w-因变量 水资源消耗量 立方米 w = 年水消耗总量 表2. 变量定义与度量 由于环境库兹涅茨曲线较适用于中长期的研究，而本文可获得的数据较少，年度区间较短，因此本文先使用切比雪夫多项式对各地区人均财政收入进行拟合及预测，进而获得2000年至2030年各地区人均财政收入的真实数据及预测数据。在此基础上，再以人均财政收入为自变量，以资源消耗为因变量进行普通多项式的拟合，进而得到2000年至2030年间各地区各种资源的消耗量的数值及变化曲线。 本文主要借助python实现数据的处理及分析。在python中使用Chebyshev函数，通过设置不同的阶数进行切比雪夫插值计算，可以拟合出最优的人均财政收入预测曲线。在python中使用Numpy所提供的poly1d函数库(Polynomial)，可以实现人均财政收入与资源消耗的普通多项式回归。 3、数据来源 本文使用人均财政收入(年财政收入总额/常住人口)来表示财政政策的绩效，相关数据来自于国家统计局官方网站和2000~2018年各区域的统计年鉴，并通过计算获得。本文用资源消耗量来表示污染物排放量的变化，进而用以说明国家治理战略下的绿色增长情况，相关数据来自国家统计局官方网站和2000~2018年各区域的统计年鉴。 (三) 实证结果及分析 基于对东莞市资源消耗与人均财政收入关系的估计，本文从“市(东莞)–省(广东)–全国”三个层级和“省(广东)–省(广西)”两个区域两条比较路径，分别考察煤炭、电力、水三项资源消耗指标并进行比较。 首先，本文根据现有人均财政收入数据进行一阶对数化处理，并使用第一类切比雪夫多项式对东莞市、广东省、广西壮族自治区以及全国的人均财政收入数据进行多项式拟合，预测至2030年各地区人均财政收入的变化趋势及具体数据。拟合结果见表3。 Table 3 Fitting results of per capita financial income of each regio 地区 切比雪夫多项式 R 2 adj-R 2 东莞市 ln R = 8.7064 + 1.3501 x − 0.3345 x 2 + 0.4651 x 3 0.9947 0.9936 广东省 ln R = 9.0112 + 1.8729 x − 0.235 x 2 0.9918 0.9907 广西壮族自治区 ln R = 7.9971 + 1.6854 x − 0.7552 x 2 0.9783 0.9758 全国 ln R = 9.3153 + 1.4983 x − 0.9519 x 2 0.9933 0.9924 表3. 各地区人均财政收入拟合结果 根据拟合结果，切比雪夫多项式对各地区人均财政收入数据的拟合优度R 2 除广西壮族自治区外都超过0.99，十分接近于1，而对广西壮族自治区人均财政收入数据的拟合优度也超过0.97，拟合度较高。这说明切比雪夫多项式对各地区人均财政收入的拟合效果较佳，可以较好的预测和计算各地区2019年~2030年人均财政收入。 在对人均财政收入进行有效拟合与预测的基础上，本文以人均财政收入为自变量，对各地区电力、煤炭和水三项资源消耗进行多项式回归，以探究资源消耗与人均财政收入的关系。回归结果见表4。 根据回归结果，本文得到以下结论： 第一，资源消耗与人均财政收入的变动与环境库兹涅茨曲线吻合。无论是对不同地区的回归结果，还是对不同资源的回归结果，模型的二次项系数均为负数，一次项系数均为正数，满足 β 3 < 0 ， β 2 > 0 ，从长期看来回归曲线会呈现倒“U”型，与环境库兹涅茨曲线相吻合，也就是说随着人均财政收入的增多，资源消耗会逐渐上升之后逐渐下降，资源消耗对人均财政收入的贡献会先增加后减少。 第二，资源消耗与人均财政收入的关系在各个地区存在一定的差异。各个地区在模型的估计结果存在一定的差异，说明不同地方财政政策的不同以及发展路径、对资源的依赖程度的不同会影响资源消耗与人均财政收入的关系，资源消耗对人均财政收入的影响也存在一定的层级差异。 Table 4 Regression results of the relationship between resource consumption and per capital financial incom 地区 资源 回归结果 东莞市 电力 回归模型 ln Y = − 4.403 + 2.119 ln R − 0.1037 ln R 2 R 2 0.9850 adj-R 2 0.9832 煤炭 回归模型 ln Y = − 35.07 + 10.54 ln R − 0.6507 ln R 2 R 2 0.5795 adj-R 2 0.5270 水 回归模型 ln Y = 12.96 + 1.912 ln R − 0.1085 ln R 2 R 2 0.4303 adj-R 2 0.3591 广东省 电力 回归模型 ln Y = − 8.649 + 3.529 ln R − 0.1792 ln R 2 R 2 0.9759 adj-R 2 0.9729 煤炭 回归模型 ln Y = − 13.5 + 5.188 ln R − 0.2894 ln R 2 R 2 0.9764 adj-R 2 0.9735 水 回归模型 ln Y = 21.97 + 0.6589 ln R − 0.04183 ln R 2 R 2 0.6538 adj-R 2 0.6106 广西壮族自治区 电力 回归模型 ln Y = − 0.8953 + 1.519 ln R − 0.06321 ln R 2 R 2 0.9907 adj-R 2 0.9895 煤炭 回归模型 ln Y = − 7.294 + 4.07 ln R − 0.2576 ln R 2 R 2 0.9485 adj-R 2 0.9421 水 回归模型 ln Y = 19.59 + 1.291 ln R − 0.09089 ln R 2 R 2 0.5018 adj-R 2 0.4395 全国 电力 回归模型 ln Y = 2.143 + 1.377 ln R − 0.046 ln R 2 R 2 0.9964 adj-R 2 0.9959 煤炭 回归模型 ln Y = 3.125 + 1.839 ln R − 0.08495 ln R 2 R 2 0.9781 adj-R 2 0.9753 水 回归模型 ln Y = 5.709 + 0.6479 ln R − 0.03491 ln R 2 R 2 0.9519 adj-R 2 0.9455 表4. 资源消耗与人均财政收入关系的回归结果 第三，模型的稳健性分析结论。由于不同地区在统计路径及统计披露上存在一定的差异，使得一些实验数据无法获得，数据的可靠性也有所不同，在一定程度上会对多项式回归结果及其拟合优度产生影响。其中全国的数据是最完整的，因此多项式的拟合优度较高，回归结果较为真实可靠；而东莞的煤炭消耗数据与水消耗数据以及广东省、广西壮族自治区的水消耗数据有限，样本量较少，拟合优度较低。然而，通过不同层级、不同资源的对比，我们认为本文得到的结论仍是可靠的，即资源消耗与人均财政收入的变动与环境库兹涅茨曲线吻合。 本文基于切比雪夫多项式的预测结果和以上的回归结果，以年度为横坐标，以不同的资源消耗为纵坐标，绘制了资源消耗的年度变化曲线(绘制结果见图2、图3和图4)，以便更直观的判断资源消耗到达环境库兹涅茨曲线的转折点的年份。 如图所示，东莞市的煤炭资源消耗在2010年前后最先通过倒“U”型曲线的转折点，水资源消耗在2015年前后也通过了倒“U”型曲线的转折点，而电力资源的消耗持续到2030年仍没看到明显的转折点，但曲线增长速度减缓的趋势明显，可以预见在2030年后不久，电力资源消耗会迎来转折点。由于人均财政收入在一定程度上反映了地区发展水平，而资源消耗是绿色发展的相反指标，资源消耗的减少意味着绿色发展，可见，东莞市的发展对电力资源的依赖较大，提高对电力资源的利用率，减少电力资源的浪费，是东莞市实现绿色发展的一个工作重点。