一、引言

自2001年加入世界贸易组织(WTO)以来，中国的贸易自由化进程不断加快，逐步形成了立足周边、辐射“一带一路”、面向全球的开放格局。^[1]贸易自由化作为经济全球化的最主要特征，在促进经济增长和改善国民福利等方面发挥重要的推动作用。作为世界第一贸易大国，中国2017年进出口贸易总额达27.8万亿元，相较于1978年而言贸易规模扩大了782倍，且年均增速达18.6%，远远高于同期GDP增速。^①然而，随着国际贸易的迅速增长，伴随而来的环境污染问题也日渐凸显，粗放型贸易增长方式使得污染排放已逼近生态环境承载极限。^[2-3]2017年中国进口废物4370万吨; 且超过70%的地级及以上城市环境空气质量未达标。^②2018年中国在全球180个经济体环境绩效指数(EPI)排名中位居第120位，空气质量问题方面甚至排在倒数第四名，这造成了人民生活质量的严重下降。

① 数据来源:中国海关统计。

② 数据来源:《2017中国生态环境状况公报》。

现阶段，中国正面临着推动经济增长与改善环境质量的双重挑战。^[4]作为世界上最大的发展中国家，中国传统的经济增长模式以规模速度、扩能增量为特征，在一定程度上导致中国的污染排放和资源消耗问题愈发突出，由此产生的环境恶化严重影响了人民的生存质量。^[5]传统模式的不可持续性日益凸显，中国发展模式急需转型。^[6]在国际垂直专业化分工趋势不断加强的背景下，经济的转型升级与全球价值链分工体系息息相关。在过去的发展过程中，中国已经将自己定位于消耗资源与环境的分工位置，这种以资源消耗和环境污染为代价来维系对外贸易增长亦无法实现经济社会的可持续发展，而要想实现分工上的改变需要更多的努力。十三五提出要实现绿色发展和开放发展，把环境保护和自由贸易的协调发展提升至前所未有的高度。^[7]因此，如何实现国际贸易增长与控制环境污染的“双赢”局面，日益成为学术界及各级政府关注的焦点。

那么贸易自由化是通过哪些具体途径对环境污染产生影响呢？Grossman和Kruger曾基于规模效应、结构效应和技术效应三个方面对此来作出解释。^[8]首先，贸易自由化扩大了经济活动规模，导致资源消耗量和污染排放量增加，环境质量趋于恶化; 其次，国际贸易促使各国经济产业结构发生变化，若产业结构中污染密集型产品的产出下降，则对环境产生正效应，反之，对环境产生负效应; 最后，国外先进的环境友好型生产管理技术可以通过国际贸易的渠道溢出并转移到投资国，从而对环境改善起到积极的作用。

当前我国各省资源禀赋、经济发展及政府政策存在差异，不同区域的贸易与环境效应存在方向或程度上的区别。为了更高效率地实现贸易与环境的协调可持续发展，各省应认清自身特点，因地制宜地制定更有针对性的政策方案。因此，基于省级面板数据深入分析贸易对污染排放的地区差异有利于促使发展水平不同的区域在实现贸易持续增长的同时，有效控制生态环境污染问题。此外，污染物质的产生来源于物质生产以及生活活动。在生产活动中，企业作为污染排放主体，受到成本控制的约束，当前排放行为往往受到前期排放状况的影响; 在生活活动中，由于消费习惯已经养成，污染排放也呈现出动态积累的特征。基于此, 我们采用动态面板模型进行分析，试图得到更加有效的估计结果。

基于以上思路，在中国发展转型加快、国际社会越来越重视气候变化的背景下，本文利用动态面板模型对贸易自由化对环境的三大效应进行量化分析，更有效地反映对外贸易规模扩大、贸易自由化所带来的产业结构升级以及技术进步对环境污染的影响，进一步检验贸易自由化对环境污染是否存在动态效应及地区差异，不仅有利于实现缓解环境压力、优化贸易结构的战略目标，而且对于实现贸易与环境协调发展的政策选择更有针对性的指导意义。

二、文献综述

贸易自由化可以影响化石能源的消耗速度和环境污染水平。^[9-11]Lin认为，自由贸易是加剧环境恶化的重要原因，贸易自由化政策的实施会对生态环境造成不同程度的破坏。^[3]而且由于发展中国家环境政策相对宽松，使发达国家的污染密集型产业向发展中国家转移，从而形成“污染避难所”，所以自由贸易对发展中国家的碳排放和环境危害将更加严重。^[11-12]由此看来，贸易自由化将改善发达国家生态环境并损害发展中国家的环境，^[13]特别是在私人产权不明晰时，发展中国家的环境恶化问题受对外贸易影响的程度会更大。^[14]对于转型期的中国，劳动力工资逐渐上升，人口红利趋于消失，随着对外开放程度的加深，劳动密集型部门将其生产从中国转移到更具有劳动成本比较优势的发展中国家，中国的污染密集型生产比重增加，加剧了生态环境污染程度。^[4]Dean也证明贸易自由化改善了国内贸易条件，对中国生态环境产生直接的不利影响。^[15]王婉如和樊勇证明在开放经济下，各国政府的寻租行为鼓励生产导致产量增加进而对环境污染程度增大。^[16]然而，洪丽明和吕小锋则认为，贸易并非环境恶化的根本原因，环境问题的根源在于环境成本的外部性引致的市场及政策失灵，采用贸易限制手段只会造成环境污染的进一步加剧，而积极参与国际专业化分工可以促进资源的合理利用和有效配置，有助于改善环境污染问题。^[17]

Grossman和Kruger将贸易的环境效应总结为三种：规模效应、结构效应和技术效应，表明当收入超过一定水平后，规模效应对环境产生不利影响，而结构效应和技术效应对环境产生有利影响。^[8]这也许就是以往学者研究结论产生矛盾的地方。在上述研究基础上，许多学者针对贸易对环境的三大效应进行了深入分析。在规模效应作用下，Antweiler et al.认为，贸易自由化促使市场准入进一步放宽，扩大经济规模和消费活动，进而加剧资源消耗和环境污染。^[18]在结构效应作用下，贸易自由化促使每个国家专注于具有比较优势的行业，导致经济产业结构发生变化，结构效应对环境的实际影响取决于一个国家比较优势的决定因素。围绕贸易自由化的结构效应，主要形成了两大假说。一是“污染避难所”假说(Pollution haven hypothesis)，该假说认为，由于发达国家环境成本较高而发展中国家环境成本较低，随着对外贸易的不断发展，污染密集型产业逐渐从发达国家转移到发展中国家。Copeland和Taylor的研究证明了贸易自由化将改善发达国家生态环境，而损害发展中国家的环境。^[13]Le et al.以98个处于不同收入水平的国家为研究对象，研究表明贸易开放对高收入国家的环境存在良性影响，但对中低收入国家存在负面影响。^[2]就中国而言，Lin认为，贸易自由化总体上对空气污染具有不利影响，为“污染避难所”假说提供了支持性论据。^[3]二是要素禀赋假说(Factor endowment hypothesis)，该假说认为，发达国家在资本密集型产品上更有比较优势，因此在国际分工中倾向于专业化生产这类产品，由于污染密集型产品通常是资本密集型的，在贸易自由化过程中会加剧发达国家的环境污染。^[19]最后，在技术效应作用下，一方面，为突破环境贸易壁垒，出口企业会加大清洁生产技术研发以降低排污; ^[20]另一方面，积极参与专业化分工以及降低贸易和投资壁垒有利于环境友好型生产和减排技术在国家间溢出和扩散，从而降低资源消耗和环境污染。^[21-22]此外，Tsai进一步认为，贸易自由化对环境质量存在积极影响，尽管贸易自由化对各参与国环境的影响不同，但就世界总体而言有助于改善环境质量; ^[23]参与国的贸易限制越少，越有利于经济增长和环境的协调发展。^[18]占华和于津平通过考察省际及三大经济圈内贸易开放的环境效应，同样认为贸易开放度的提高在一定程度上有助于减少污染排放并改善环境质量，同时发现对于工业废水和工业烟(粉)尘指标，分别存在污染避风港效应和要素禀赋效应。^[24]

三、理论模型

我们借鉴Antweiler et al.的模型，假设一国生产两种产品X和Y，其中X为资本密集型产品，Y为劳动密集型产品。^[18]且假设资本密集型产品生产过程中会污染环境，而劳动密集型产品则为清洁生产。生产要素为资本K和劳动L。用p表示X相对于Y的国内价格，p^ω表示X相对于Y的世界价格，T表示贸易自由化程度。存在：

$ p=T p^{\omega} $

(1)

用p^N表示产品X的净生产者价格，表示在考虑污染治理成本条件下的生产者价格。p^N的表达式为：

$ p^{N}=p(1-\theta)-\tau e(\theta) $

(2)

其中，θ指企业总产出中用于减排活动的比例，代表厂商污染治理的力度; e(θ)为每单位X的污染排放量，是θ的减函数; τ代表污染税，根据Antweiler et al.的研究结果，污染税与一国环境政策力度、污染密集型产品价格、人均收入有关，其函数形式为τ=Cϕ(p, I)，C指国家类型，用来表示国家治理环境污染的政策倾向及力度，I指人均收入。^[18]式(2)进一步对θ求导，一阶条件为：

$ p=-\tau e^{\prime}(\theta) $

(3)

每单位产出的污染排放量可以表示为：

$ e=e(\tau / p) $

(4)

用φ表示X在总产出中的比例，S表示总产出，代表经济规模。则污染排放量z为：

$ z=e \varphi S $

(5)

对式(5)进一步微分，得到：

$ \hat z = \widehat S + \hat \varphi + \hat e $

(6)

其中，$\hat S $代表规模效应，指经济规模变动; ${\hat \varphi } $代表结构效应，指X在总产出中的份额变化率; $ {\hat e}$代表技术效应，指污染行业密集度变动。给定φ=φ(K, p^N)，即X占总产出的比重是资本劳动比K和净生产者价格p^N的函数。对φ求导可得：

$ \hat{\varphi}=\varepsilon_{\varphi, k} \hat{K}+\varepsilon_{\varphi, \beta} \hat{p}^{N} $

(7)

进一步联合式(1)-式(3)，对p^N求导得到：

$ \hat{p}^{N}=\left(\hat{T}+\hat{p}^{\omega}\right)(1+a)-a \hat{\tau} $

(8)

其中，$a=e(\theta) \tau / p^{N} $。类似地，联合式(1)和式(4)，对e求导得到：

$ \hat e = {\varepsilon _{e, \frac{p}{\tau }}}\left( {\hat T + {{\hat p}^\omega } - \hat \tau } \right) $

(9)

联合式(6)-式(9)，同时对污染税τ求导，我们将各经济要素与污染的关系分解为：

$ \begin{array}{l} \hat z = \hat S + {\varepsilon _{\varphi k}}\hat K + \left[ {(1 + a){\varepsilon _{\varphi , p}} + {\varepsilon _{e, \frac{\rho }{\tau }}}} \right]\hat T + [(1 + \\ a){\varepsilon _{\varphi , p}} + {\varepsilon _{e, \frac{p}{\tau }}}]{{\hat p}^\omega } - \left[ {a{\varepsilon _{\varphi , p}} + {\varepsilon _{e, \frac{p}{\tau }}}} \right]\hat \tau \end{array} $

(10)

$ \hat \tau = \hat C + {\varepsilon _{\phi , p}}\hat T + {\varepsilon _{\phi , p}}{{\hat p}^\omega } + {\varepsilon _{\phi , I}}\hat I $

(11)

其中，ε代表弹性，${\hat K} $指资本劳动比的变动，$ {\hat T}$代表贸易自由化程度变动，$\hat{p}^{\omega} $指X相对于Y的世界价格变动，$ {\hat \tau }$代表污染税变动，$ {\hat I}$指人均收入变动，${\hat C} $指国家类型变动。

通过联合公式(10)和公式(11)，环境污染与经济要素之间的简化关系可进一步表示如下：

$ \hat{z}=\pi_{1} \hat{S}+\pi_{2} \hat{K}-\pi_{3} \hat{I}+\pi_{4} \hat{T}+\pi_{5} \hat{p}^{\omega}-\pi_{6} \hat{C} $

(12)

其中，π表示各经济要素对污染排放的影响。考虑到GDP与人均GDP相关性较高，所以人均GDP变化率也代表S的变动。在世界价格和国家类型不变的情况下，式(12)可简化为：

$ \hat{z}=\pi_{2} \hat{K}-\pi_{3} \hat{I}+\pi_{4} \hat{T} $

(13)

根据上述理论基础，贸易的环境效应可归结为三类：规模、结构与技术效应。一般来说，技术效应往往会降低污染排放，规模效应会加剧环境退化，而结构效应取决于各国的比较优势。因此，如果技术效应超过规模效应和结构效应(在一个国家的污染产品具有比较优势的情况下)或技术效应与结构效应之和超过规模效应(在一个国家的清洁产品具有比较优势的情况下)，则贸易自由化将产生积极的环境影响。

四、模型建立与数据描述

基于理论模型，本文构建动态面板模型，引入环境污染的滞后项作为解释变量分析其动态效应，模型表示为：

$ \begin{array}{l} \ln {Z_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}\ln {Z_{it - 1}} + {\alpha _2}\ln {K_{it}} + {\alpha _3}\ln In{c_{it}} + \\ {\alpha _4}\ln Inc_{it}^2 + {\alpha _5}\ln {T_{it}} + \xi \ln {X_{it}} + {f_i} + {\varepsilon _{it}} \end{array} $

(14)

其中，i和t分别表示省份和时间; Z_it为污染排放量; α₁为滞后乘数，表示前一期污染水平对当期的影响; K_it为各省历年资本劳动比; Inc_it和Inc_it²分别为各省历年人均收入及其平方项; T_it表示各省历年贸易自由化程度; X_it为其他控制变量，包括产业结构、环境管制强度、城市化水平等; f_i为非观测的地区效应; ε_it为随机误差项。为了消除异方差，有关变量进行了对数化处理。在模型(14)中，贸易与污染排放存在双向因果关系，即贸易会导致污染程度发生变动，而该地区环境状况的优劣也会通过影响产业竞争力和比较优势等途径导致贸易发展的变动，^[24]如果采用一般的估计方法会使得模型存在内生性问题，造成估计参数的有偏和不一致。为得到一致估计量，本文采用Arellano和Bond以及Blundell和Bond提出的广义矩估计方法(GMM)。^[25-26]该方法可以同时利用变量水平变化和差分变化的信息，具有更好的有限样本性质，能够有效解决解释变量具有内生性和解释变量包含被解释变量滞后项时的模型估计问题。此外，本文也利用Sargan检验和自回归(AR)检验来考察系统GMM工具变量的有效性。本文使用中国30个省、直辖市(不包括西藏、香港、澳门以及台湾)2005—2016年的面板数据进行实证检验。下面分别对各个指标进行说明。

1、环境污染(Z)。为了衡量中国各地区环境污染程度，本文选取二氧化硫排放量为量化指标。Shen、沈利生和唐志及Lin等人也采用二氧化硫排放量来代表环境污染程度。^{[3, 5, 9]}二氧化硫在物质生产及生活活动过程中排放，是一种主要环境污染物。和其他污染物质相比，该指标的优点在于它不仅具有统计意义上的连续性而且与经济发展的关系十分密切。所以本文将各省二氧化硫排放量作为衡量环境污染的指标。各地区二氧化硫排放量的数据来源于《中国环境统计年鉴》。

2、贸易自由化(T)。该变量采用各省进出口总额与地区生产总值的比值表示, 可以反映贸易流量的开放性程度。其中，进出口总额的原始数据单位为美元，我们采用年平均汇率将其转化为人民币。基于上文理论分析，贸易自由化对环境污染的影响是双面的，因此其估计系数的正负无法确定。各省进出口总额与地区生产总值的数据来自《中国统计年鉴》。

3、人均收入(Inc)。本文以人均实际GDP指标来衡量人均收入水平，在模型中引入人均实际GDP及其平方项。处于数据可比性考虑，采用2005年基期价格计算人均实际GDP。由于收入水平的提高既表示经济规模的扩大，又说明居民对环境质量要求以及技术水平的提高，因而该指标代表规模效应和技术效应的合效应。如果人均实际GDP估计系数为正，其平方项估计系数为负，则中国满足倒U型环境库茨涅兹假说。计算所需数据来源于《中国统计年鉴》。

4、资本劳动比(K)。代表结构效应的资本劳动比用各省投资总额与从业人员的比值表示。数据来源于《中国统计年鉴》。资本密集型产品通常属于污染密集型产品，因此资本劳动比越高，污染排放会越严重，该变量的预期估计系数为正。

5、控制变量。产业结构(ST)以第二产业增加值占地区生产总值的比重来表示。第二产业占比越高，污染排放量会越高，因此该变量的预期估计系数为正。数据来源于《中国统计年鉴》。环境管制强度(ER)借鉴沈能和刘凤朝的方法，利用环境规制评价指数来衡量。^[27]其计算公式为ER_it=P_it/G_itS_it，其中，P_it、G_it和S_it分别表示地区i在t年的工业污染治理投资完成额、工业总产值，以及工业总产值与GDP的比值。该指标的优点在于既考虑到了实际工业污染治理投资额，又避免了因地区产业结构存在差异而可能出现的偏误。数据来源于《中国统计年鉴》。城市化水平(UR)以年城镇人口占总人口的比重来表示。随着城市化水平的提高，交通运输及基础设施建设的不断扩大导致化石燃料的消费增加以及环境恶化，预期其估计系数为正。数据来源于《中国统计年鉴》。

五、实证结果分析

为解决贸易自由化的内生性问题并体现环境污染的动态持续变化特征，本节首先利用系统GMM估计方法对动态面板模型进行回归，并与OLS回归和固定效应回归结果进行对比; 随后考察东中西部地区贸易自由化与环境污染关系的地区差异; 最后对相关实证结果进行稳健性检验。

(一) 全国整体回归分析

表 1报告了对模型(14)的估计结果，第二至第四列分别为混合OLS、固定效应和系统GMM回归的结果。由表 1可知，Sargan检验的p值大于0.1，AR(1)和AR(2)统计量说明扰动项存在一阶自相关, 但不存在二阶自相关, 证明模型设置比较合理，估计结果值得信赖。三种估计方法结果均显示，环境污染滞后一期值的估计系数在1%的水平上显著为正，表明环境污染呈现出显著的正相关动态性，这也证明采用动态面板模型是必要的。对于贸易自由化与环境污染的关系，使用系统GMM估计的结果和其他两列结果有明显区别。混合OLS和固定效应回归结果表明，贸易自由化程度对环境污染具有促进作用，但统计上均不显著。考虑到传统回归估计参数的有偏和不一致性，我们进一步采用系统GMM方法进行估计。结果显示，贸易自由化程度每增加1%，二氧化硫排放量将增加0.210%，表明贸易开放在一定程度上会加剧环境恶化，这与Mao和He认为对外贸易不利用改善环境的研究结论相一致。^[4]与OLS和固定效应回归结果进行对比发现，尽管系数符号一致，但系统GMM估计系数在统计上却变得显著，且绝对值分别是OLS和固定效应回归系数的6倍和7倍，即传统回归结果存在向下偏误。

在探讨贸易环境总体关系的基础上，对于贸易自由化具体通过怎样的途径对环境产生影响，我们进一步利用系统GMM回归结果来分析贸易对环境的规模效应、结构效应和技术效应。表 1第四列结果显示，人均实际GDP及其平方项系数分别为正和负，并且均在统计意义上显著，显示出人均实际GDP与污染呈现出倒U型曲线关系，因此该实证结果验证了环境库兹涅茨曲线的存在，即随着人均收入的不断增长，环境质量表现出先恶化后改善的变动趋势。同时，人均GDP一次项系数为正且平方项系数为负的估计结果表明，当人均收入较低时规模效应大于技术效应，贸易自由化的主导作用为扩大经济规模和消费活动，两者的合效应在贸易环境关系中发挥正向促进作用; 当人均收入较高时规模效应小于技术效应，贸易自由化的主导作用为促进环境友好型生产和减排技术的转移和发展，两者的合效应在贸易环境关系中发挥负向减缓作用。此外，资本劳动比的估计系数为0.191，在统计上显著，表明贸易自由化对环境污染的结构效应为正，资本密集度提高会引起污染排放增加的负面效应，这一实证结果与占华和于津平的研究结论一致。^[24]其原因可能在于中国要素禀赋结构的变化，改革开放以来资本迅速积累, 出口产品结构不断优化, 资本密集型产品占出口产品比重日益提高，进一步加剧了资源消耗和环境污染。

就其他控制变量而言，产业结构的估计系数在1%的水平下显著为正，表明第二产业占比的增加对环境污染具有正向促进作用，第二产业增加值占地区生产总值的比重每增加1%，污染排放量增加0.657%，这与本文的理论预期相吻合。城市化水平的估计系数为正，表明城市化水平的提高会加剧污染排放和环境恶化，但在统计意义上不显著。环境管制强度的估计系数为负，且在统计意义上显著，表明提高环境管制强度可以有效限制排污行为，有利于改善环境质量。Ren et al.的研究也发现了环境管制能够减缓污染排放的证据。^[28]

(二) 分地区回归分析

考虑到各个地区对外开放程度及经济发展情况不同，贸易自由化对环境污染的影响可能会因所处地区的不同而有所差异。因此进一步考察中国东中西部地区贸易自由化与污染排放关系及其地区差异，对于因地制宜的贸易和环境相关政策制定具有指导意义。基于地理位置和经济发展水平等方面的差异，本文采取国家统计局的东、中、西三大区域划分标准：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、山东和广东12个省(市); 中部地区包括山西、内蒙古、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、海南和贵州10个省(区); 西部地区包括重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆8个省(市、区)。

为了检验贸易与环境关系的地区差异，本文引入两个虚拟变量East和Middle对东中西部地区进行划分。模型(14)中加入地区虚拟变量与贸易自由化的交互项并进行系统GMM回归，实证结果见表 2。为了和总体回归结果进行比较，表 2第二列和第三列分别显示分地区回归和全国整体回归结果。根据第二列估计结果，东部地区虚拟变量与贸易自由化交互项的估计系数为-0.034，并在10%的显著性水平上与环境污染呈负相关关系，表明东部地区贸易开放程度每增加1%，污染排放量会减少0.034%。这说明贸易自由化在一定程度上有利于减缓东部地区的环境污染。作为中国最早实行改革开放的区域，东部地区已形成了环渤海经济圈、长三角地区和珠三角地区等经济发展前沿示范区，与中西部地区相比贸易自由化程度更高。随着对外贸易以及外资引进的快速增加，东部地区的产业结构趋于更加合理, 逐步转向出口高附加值、低污染产品，同时较高的贸易自由化程度为企业借鉴和吸收国外环境友好型生产技术提供有利条件，从而对改善生态环境起到正向作用。然而，中部和西部地区贸易弹性的估计系数均在1%的水平上显著为正，表明贸易自由化程度的提高会导致中西部地区的污染排放量增加，进一步恶化生态环境。原因可能在于中西部地区经济发展仍处于粗放型增长阶段，尽管实施了中部崛起和西部大开发等区域发展战略，但生产方式改进和技术创新都还比较缓慢，再加上污染密集型产业转移以及资源寻求型外资的投入，导致中西部地区面临较为严重的环境危机。

(三) 稳健性检验

为了检验回归结果的可靠性, 我们首先在模型(5)中增加能源效率(EE)和人口密度(PD)两个控制变量来进行稳健性检验。能源效率用各地区能源消费量与实际GDP的比值来表示，该比值越高，说明能源效率越低。给定生产水平条件，能源效率的提高会对环境污染起到减缓作用。^[28]人口密度采用每平方公里的人口数来表示，人口密度的增加一方面可能导致交通拥堵等问题，在一定程度上加剧资源消耗和环境污染; 另一方面人口集聚可以通过缓解生产效率低下和能源利用分散问题来改善生态环境，因此人口密度对环境污染产生的影响无法确定。增加这两个控制变量的回归结果如表 3第二列所示，能源效率的估计系数在10%的水平上显著为正，这与理论预期相吻合。人口密度在1%的显著性水平上与环境污染呈正相关关系，原因可能在于人口密度增加导致的交通拥挤和资源消耗过大等负面作用超过其正面作用，不利于环境质量的改善。此外，增加控制变量后贸易自由化的估计系数符号没有发生改变，且在统计意义上是显著的，证明前述估计结论具有稳健性。

作为核心解释变量，贸易自由化的测算对于回归结果至关重要。因此，本文利用外资依存度来测算贸易自由化程度，对模型估计结果进行进一步的稳健性分析。外资依存度采用实际利用外商直接投资额占各省实际GDP的比重表示。结果如表 3第三列所示，贸易自由化的估计系数为0.016，虽然系数绝对值有所差异，但其符号和统计显著性均与表 1中系统GMM估计结论一致，说明本文的研究结论是有效的。

最后，我们采用工业烟(粉)尘排放量作为因变量来检验估计结果是否由于污染物质的种类不同而发生变化。工业烟(粉)尘也是工业生产过程中排放的最主要污染气体之一，可以量化各地区的环境污染程度。回归结果如表 3第四列所示，烟(粉)尘排放量滞后一期的估计系数在1%的水平上显著为正，表明不同种类的污染物排放均呈现出动态积累、纵向影响的特征。此外，贸易自由化在1%的水平上对污染排放量产生正向的影响作用，即环境污染随着贸易自由化程度的提高而有所减缓，这也验证了前述研究结论的稳健性。

六、结论及政策建议

基于一般均衡贸易理论模型，围绕贸易给污染排放带来的规模效应、结构效应和技术效应，本文得出如下结论：总体而言，贸易自由化在一定程度上会加剧环境污染程度。贸易对环境的结构效应为正，资本密集度提高会引起污染排放增加的负面效应; 当人均收入较低时规模效应大于技术效应，两者的合效应对污染产生正向影响作用; 当人均收入较高时规模效应小于技术效应，两者的合效应对污染产生负向影响作用。从区域角度分析，贸易自由化有利于改善东部地区的环境质量，但会导致中西部地区的污染排放量增加，政府应该因地制宜，实施更有针对性的政策方案。

为实现环境和贸易的进一步协调发展, 应采取相应的对策。一是制定和完善进出口贸易的环境标准。随着我国对外贸易发展的不断加快，来华投资的外国企业数量和规模逐渐增大，其中也包括污染密集型企业。因此对环境保护的力度应该逐步加强，同时尽快制定与国际接轨的环境法规和标准，有效控制引进外资过程中的污染转移问题。二是各地区应认清自身特点，因地制宜地制定更有针对性的政策方案。东部地区应进一步鼓励发展环保技术，吸收和借鉴国外环境友好型生产技术，以技术进步带动产业升级和环境保护; 中西部地区在承接产业转移过程中应合理规划区域内产业布局，实现产业结构合理化，同时控制资源寻求型外资的投入，进行合理的招商引资，防止进一步恶化生态环境。三是合理调整产业结构，大力发展清洁产业，并坚持新型工业化道路，在保持经济增长的同时，降低工业化对环境质量的不利影响。四是注重环境友好型技术和产品的引进和开发，鼓励国内企业开发和应用清洁生产技术, 建立可持续发展型的工业生产体系。同时鼓励国内企业通过国际贸易渠道积极学习和引进国外先进的环境友好型生产技术，为消除发达国家技术壁垒提供有利条件。