投資決策的論文相關(guān)范文(2)
投資決策的論文相關(guān)范文
投資決策的論文相關(guān)范文篇2
淺談我國工業(yè)廢水污染治理投資的效益
進(jìn)入21世紀(jì),我國經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,但由此產(chǎn)生的環(huán)境問題不容忽視,如近年來出現(xiàn)在騰格里沙漠的污水排放事件對環(huán)境造成了重大危害。且2000-2014年工業(yè)廢水排放總量為3347.1億噸,占全國廢水排放總量的40%。因此,加強(qiáng)工業(yè)廢水污染治理勢在必行。與此同時(shí),我國環(huán)保產(chǎn)業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展階段,如圖1所示,我國環(huán)境污染治理投資總額呈現(xiàn)迅速增長態(tài)勢,從2001年的1014.9億元增長到2014年的9575.5億元,平均年名義增長率高達(dá)18.8%。但是,從圖2可以看出環(huán)境污染治理投資總額占GDP的比重一直處于1%~2%之間,且2012年以后比重逐漸降低。對于工業(yè)污染治理投資額而言,2000年以后呈現(xiàn)震蕩上升趨勢,但是它占環(huán)境污染治理投資額的比例呈現(xiàn)震蕩中下行趨勢,雖然2012年以后趨勢有所上升,但是到2013年占比也僅為10.4%。而工業(yè)污染治理中的工業(yè)廢水污染投資在絕對量上和占環(huán)境污染治理投資的比重兩個(gè)指標(biāo)上均呈現(xiàn)下降趨勢。
由此引出的問題是我國的工業(yè)廢水污染治理投資的效益如何?就已有研究而言,梁淑軒和孫漢文(2007)認(rèn)為治理廢水完成投資額及工業(yè)用水重復(fù)利用率的增加有利于工業(yè)廢水及COD排放量降低。段顯明和郭家東(2012)研究結(jié)論認(rèn)為減少污染物排放的最主要原因是應(yīng)該通過改進(jìn)和增加技術(shù)設(shè)備、污染處理設(shè)施,以及完善相關(guān)的法律政策等措施來實(shí)現(xiàn)。但是毛暉等(2013)研究結(jié)論認(rèn)為環(huán)境治理投資對污染排放影響有限。因此,研究結(jié)果各不相同,可能是由于模型界定和樣本選擇的不同而產(chǎn)生的差異。本文將分析我國工業(yè)廢水污染治理投資是否能夠顯著減少工業(yè)廢水排放量。
一、變量選取與數(shù)據(jù)來源
由于數(shù)據(jù)可得性限制,本文選取除重慶市和西藏自治區(qū)之外的29個(gè)省(市、自治區(qū))2004-2014年的面板數(shù)據(jù)。與截面數(shù)據(jù)或者時(shí)間序列數(shù)據(jù)比較,運(yùn)用面板數(shù)據(jù)分析問題的優(yōu)點(diǎn)在于:一是面板數(shù)據(jù)可以很好地結(jié)合截面和時(shí)間數(shù)據(jù)增加樣本量,從而增加自由度減少解釋變量之間的共線性,提高模型參數(shù)估計(jì)的有效性。二是面板數(shù)據(jù)可以從多維度分析經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。例如分析社會(huì)保障對居民消費(fèi)性支出的影響,如果只利用截面數(shù)據(jù),雖然可以分析不同省份社會(huì)保障對消費(fèi)影響的差異,但是不能反映不同時(shí)期社會(huì)保障政策的調(diào)整對消費(fèi)的影響;如果只利用時(shí)間序列數(shù)據(jù),雖然可以反映不同時(shí)期社會(huì)保障政策的調(diào)整對消費(fèi)的影響,但是無法反映不同省份社會(huì)保障對消費(fèi)影響的差異。三是截面變量和時(shí)間變量的結(jié)合可以顯著地減少缺省變量帶來的問題。
本文使用工業(yè)廢水排放量指標(biāo)來表征環(huán)境污染程度。經(jīng)濟(jì)增長由歷年人均GDP來度量,因?yàn)橄鄬τ诳偭縂DP,人均GDP更能反映出真實(shí)收入水平的變化情況。環(huán)境治理投資則按照目前中國的統(tǒng)計(jì)口徑,用工業(yè)廢水污染治理完成投資額來衡量。各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》。
二、估計(jì)模型與方法
本文選取毛暉等(2013)的模型進(jìn)行估算。
首先,分析收入和污染之間的關(guān)系:
yit=αi+c1xit+c2xit2+c3xit3+μit(1)
其次,為了進(jìn)一步研究環(huán)境治理投資對收入―污染關(guān)系(即庫茲涅茨曲線)的影響,本研究在(1)式中加入環(huán)境治理投資變量,具體模型如下:
yit=αi+c1xit+c2xit2+c3xit3+c4zit+μit(2)
其中,yit為第i個(gè)省在第t年的工業(yè)廢水排放量;xit為第i個(gè)省在第t年的人均GDP;zit代表各省工業(yè)廢水污染治理投資額;αi為特定的截面效應(yīng);μit為隨機(jī)效應(yīng)。
文中變量均采用對數(shù)形式計(jì)算。模型的變量取對數(shù)形式主要是基于以下幾點(diǎn)考慮:對數(shù)是嚴(yán)格單調(diào)遞增函數(shù),因此對各變量數(shù)據(jù)取對數(shù)之后不會(huì)改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和因果關(guān)系;對數(shù)變換通??梢越档彤惙讲畹挠绊?,主要是因?yàn)閷?shù)變換可以使測定變量的尺度變小,且對數(shù)變換后的線性模型其殘差表示為相對誤差,而相對誤差往往具有較q小的差異,且本文采用雙對數(shù)模型,雙對數(shù)模型形式壓縮異方差的效果比較明顯;雙對數(shù)模型的回歸系數(shù)更具有經(jīng)濟(jì)意義,表示彈性,即自變量變動(dòng)1%引起因變量變動(dòng)的百分比。
本文采用LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)及Fish-PP檢驗(yàn)等五種方法對上述變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)變量均為I(1),即一階單整。Pedroni協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果則表明,人均GDP與污染物直接存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。
本文使用的是Stata13.0軟件。
三、實(shí)證研究結(jié)果及分析
Hausman檢驗(yàn)結(jié)論拒絕原假設(shè),因此本研究采用固定效應(yīng)模型和聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差,估計(jì)結(jié)果如表1所示。結(jié)果(2)中加入投資變量,而(1)中沒有。
從表1可以得出以下結(jié)論:一是投資治理并沒有改變庫茲涅茨曲線的形狀。從估計(jì)結(jié)果(1)和(2)中l(wèi)ngdpp、lngdpp2和lngdpp3的系數(shù)大小和正負(fù)可以看出來,加入環(huán)境治理投資變量后,工業(yè)廢水排放量的庫茲涅茨曲線的形狀并沒有發(fā)生顯著變化,這說明環(huán)境治理投資引入的影響并沒有改變收入與工業(yè)廢水之間的基本曲線關(guān)系。二是工業(yè)廢水污染治理對降低廢水排放量作用甚微。方程(2)的估計(jì)結(jié)果顯示lninvestment的系數(shù)為正,雖然對應(yīng)p=0.387(即統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著),但是這也足以說明工業(yè)廢水治理投資并未有效控制廢水排放量的增加。
四、政策涵義
以上分析發(fā)現(xiàn),工業(yè)廢水污染治理投資對降低廢水排放量作用較小,主要原因可能有兩點(diǎn):工業(yè)廢水污染治理投資總量不足和投資效果具有滯后性。因此,政府首先應(yīng)該加大工業(yè)廢水污染治理投資,特別是加大在污水處理設(shè)備和環(huán)境服務(wù)方面的支出;其次,工業(yè)廢水治理資金撥付要向重工業(yè)企業(yè)傾斜;最后,做到環(huán)保設(shè)施高效運(yùn)行。