原文信息
Long, X., & Ji, X. (2019). Economic Growth Quality, Environmental Sustainability, and Social Welfare in China - Provincial Assessment Based on Genuine Progress Indicator (GPI). Ecological Economics, 159, 157–176.
内容摘要
作者估算了1997 ~ 2016年中国31个省（直辖市/自治区）的GPI。研究结果表明：（1）近年来，部分省份的人均GPI出现下降趋势，社会福利水平和可持续发展受到了潜在的威胁；（2）社会福利提升滞后于经济规模的扩张，许多省份存在“阈值假说”效应；（3）资源消耗和环境污染造成了巨大的福利损失。
01. 研究背景
经济增长强调经济活动的强度带来经济规模的扩大，而经济发展强调提高经济增长质量、环境可持续性和社会福利。改革开放以来，资源消耗、环境恶化和公共卫生等问题日益凸显，同样犯罪、收入不平等、就业不足等社会问题也受到公众关注。环境和社会问题促使我们的注意力从纯粹的经济增长转向真正的经济发展，逐渐摒弃对经济增长的盲目追求，更加重视经济增长质量和可持续发展。
GPI是衡量经济增长质量和可持续发展的一个理想指标。自1995年起，包括美国、奥地利、加拿大、智利、法国、意大利和荷兰在内的许多国家都尝试估算了本国的GPI，该指标作为经济福利估算的一种相对可行的方法得到了越来越多的认可。但到目前为止，关于中国GPI的实证研究很少，且缺乏对省级社会福利水平以及省级之间社会福利和生活质量差异的评价。因此，作者尝试对中国31个省（自治区/直辖市）1997 ~ 2016年的GPI进行估算，旨在全面真实地反映经济增长质量、环境可持续性和社会福利水平。
02. 研究方法
GPI由经济、环境和社会三个核算账户组成，对应了经济增长质量、环境可持续性和社会福利水平三个方面。每个账户都有一组正向和负向子指标，正向子指标与福利贡献相关，如家务劳动价值和公共基础设施服务等，负向子指标与福利损失相关，如长期的环境破坏、不可再生能源的消耗和收入不平等。考虑国情和数据可得性，作者调整原始的GPI指标体系如下表所示。
收入不平等、长期环境破坏和不可再生能源消耗三个子指标对于GPI的估算高度敏感（Neumayer, 2000），但大多数研究并未进行深入的探讨。因此，作者特别强调对这三个指标测算方法的改进，基于一系列的假设作者进行了如下处理：
（1）使用阿特金森指数代替基尼系数来衡量收入不平等。在以往文献中，收入不平等是由两个指数来衡量的:基尼系数和阿特金森指数。但基尼系数与社会福利函数无关，未能完全量化不平等与福利的关联（Howarth和Kennedy, 2016）。此外，由于计算中基尼系数的基年，结果只能反映收入差距随着时间推移改善或恶化，而不是实际的收入不平等程度（Makino, 2008）。因此，应用基尼系数计算出的GPI结果不能解释为GPI的绝对水平，难以与GDP的绝对水平进行比较。而阿特金森指数则明确了关于社会对收入不平等厌恶的假设（Jackson et al., 2008），并以社会福利函数为假设基础。
（2）避免重复计算气候变化的长期环境破环损失，即将碳排放的累积影响和损害随时间的变化情况纳入考量，使用3%的贴现率来估算未来损害的现值。煤炭或其他燃料的社会成本可以作为累积影响的一个指标，反映边际排放所造成的未来损害的现值总和。然而，许多研究错误地扣除了本年度以及以后所有年份的损害现值，从而导致了对未来损害的重复计算（Neumayer, 2000）。此外，许多研究中忽略了损害随时间的变化，未将未来损害的现值以贴现率折现到当前年份。因此，作者使用3%的贴现率来估算未来损害的现值。
（3）假设不可再生能源的替换成本随时间变化保持不变。替代成本法是计算不可再生资源消耗的主要方法。关于替代成本法的争论集中在替代成本会随着时间推移而增加这一假设，即当不可再生能源接近极限时，勘探和钻探会变得越来越困难。在一些文献中，替代成本的增长系数被假设为3%。然而，一些学者认为替代成本的下降更符合逻辑，随着技术的发展和可再生资源规模的扩大，替代成本可能会随着时间的推移而下降（Lenssen和Flavin, 1996）。综合考虑，作者假设替换成本随时间变化保持不变。后续分析中进一步采用了3%和6%的因子进行敏感性分析。
03. 结果和讨论
收入不平等、长期环境破坏和不可再生能源消耗三个子指标对于GPI的估算高度敏感（Neumayer, 2000），但大多数研究并未进行深入的探讨。因此，作者特别强调对这三个指标测算方法的改进，基于一系列的假设作者进行了如下处理：
（1）使用阿特金森指数代替基尼系数来衡量收入不平等。在以往文献中，收入不平等是由两个指数来衡量的:基尼系数和阿特金森指数。但基尼系数与社会福利函数无关，未能完全量化不平等与福利的关联（Howarth和Kennedy, 2016）。此外，由于计算中基尼系数的基年，结果只能反映收入差距随着时间推移改善或恶化，而不是实际的收入不平等程度（Makino, 2008）。因此，应用基尼系数计算出的GPI结果不能解释为GPI的绝对水平，难以与GDP的绝对水平进行比较。而阿特金森指数则明确了关于社会对收入不平等厌恶的假设（Jackson et al., 2008），并以社会福利函数为假设基础。
（2）避免重复计算气候变化的长期环境破环损失，即将碳排放的累积影响和损害随时间的变化情况纳入考量，使用3%的贴现率来估算未来损害的现值。煤炭或其他燃料的社会成本可以作为累积影响的一个指标，反映边际排放所造成的未来损害的现值总和。然而，许多研究错误地扣除了本年度以及以后所有年份的损害现值，从而导致了对未来损害的重复计算（Neumayer, 2000）。此外，许多研究中忽略了损害随时间的变化，未将未来损害的现值以贴现率折现到当前年份。因此，作者使用3%的贴现率来估算未来损害的现值。
（3）假设不可再生能源的替换成本随时间变化保持不变。替代成本法是计算不可再生资源消耗的主要方法。关于替代成本法的争论集中在替代成本会随着时间推移而增加这一假设，即当不可再生能源接近极限时，勘探和钻探会变得越来越困难。在一些文献中，替代成本的增长系数被假设为3%。然而，一些学者认为替代成本的下降更符合逻辑，随着技术的发展和可再生资源规模的扩大，替代成本可能会随着时间的推移而下降（Lenssen和Flavin, 1996）。综合考虑，作者假设替换成本随时间变化保持不变。后续分析中进一步采用了3%和6%的因子进行敏感性分析。
Fig. 1. GPI per capita and GDP per capita (thousand USD) by provinces, 1997–2016.
Fig. 1. (continued)
Fig.2显示了不同假设下全国人均GPI随时间的变化情况。第一，假设不可再生能源替代成本上升3%，结果的差异不大，但如果不可再生能源替代成本上升6%，那么2016年人均GPI会比未考虑替代成本上升的情况降低13.7%；第二，如果采用基尼系数来衡量收入不平等，人均GPI会比使用阿特金森指数时要低10%；第三，如果不考虑气候变化累积成本的重复计算问题，人均GPI将下降超过30%。因此，基于这三种假设测算出的GPI会减半。
Fig. 2. National GPI per capita under various assumptions, 1997–2016.
（2）GPI省际对比分析
1997~2016年人均GPI的省际对比分析如Fig.3所示。第一，上海、北京、天津人均GPI位列前三。北京和上海分别是京津冀城市群和长三角的中心，受益于规模经济和网络效应（Long et al., 2017），经济活动的高度集中提高了城市的生活质量；而天津则受益于北京的技术创新和人力资源的溢出效应。第二，山西和海南排名最低。山西是中国最大的煤炭生产地，2016年山西省的长期环境损害成本估计为148亿美元；由于1997~2005年的净资本增长为负值，海南损失了10%以上的福利。第三，人均GPI存在东西部差异，但远没有GDP差异严重。东部省份的沿海区位和完善的商业基础设施促进了国际贸易发展，因此GPI普遍高于西部省份。然而，西部省份受到的空气污染、水污染以及不可再生能源消耗的影响较小。特别是青海和西藏，这两个GDP“较差”的省份，由于污染更少、犯罪率和离婚率更低，GPI表现并不“较差”。第四，地域差距随着时间的推移而缩小。各省人均GPI的相对标准差由1997年的72.7%下降到2016年的34.1%，反映了中国地域发展的趋同。第五，经济差异模式和社会差异模式相似，东部地区优于西部地区，而环境差异模式则相反。经济活动提高居民收入，刺激基础设施的建设，并且提高居民的教育和健康水平，导致相似的社会差异模式。反之，经济活动导致更多的污染物排放和资源消耗，表明东部地区未来可能会受到更多来自环境污染和资源退化的负向影响。
Fig. 3. Average GPI per capita over 1997–2016 (thousand USD).
（3）GPI分解比较
GPI分解如Fig.4所示。经济收益账户对GPI核算的贡献最大，因此传统GDP较高、经济发展良好的省份都位于GPI排名的前半部分；而环境成本账户和社会收益账户非常接近，以至于经常相互抵消。自2013年以来，环境成本的增长虽然放缓，但超过了社会收益。经济收益和环境成本的变化趋势相对于社会收益账户更加平稳，因此1997 ~ 2016年总GPI的波动规律与社会收益账户的波动规律相似，且近年来有下降的趋势。
全国GPI的详细分解数据如Fig.5所示。私人消费支出、资本增长和家务劳动价值是三个主要的正向贡献的子指标，其中私人消费支出占所有正向子指标之和的40.8%。收入不平等和通勤则是主要的社会福利成本，分别占2016年社会福利损失的25.3%（7740亿美元）和23.6%（7230亿美元）。环境和生态破坏成本约占总损失的33.8%以上，其中水污染一直是最严重的环境破坏因素，而碳排放造成的气候变化成本占所有环境成本的比例从1997年的1.9%大幅增加到2016年的20.3%，成为2016年第二大严重的环境因素。
Fig. 4. GPI breakdown (per capita, thousand USD).
Fig. 5. Detailed GPI breakdown (left: positive items; right: negative items).
04. 结论
（1）主要结果
作者估算了1997 ~2016年中国大陆31个省（自治区/直辖市）的人均GPI，并对收入不平等、长期环境破坏和不可再生能源消耗三个子指标的核算方法进行了处理。研究发现，大部分省份的GPI呈现波动式上升的趋势，但部分省份近年来表现出下降趋势。值得注意的是，资源消耗和环境污染造成了巨大的社会福利损失，由于数据可获得性的限制，作者未将PM2.5的成本考虑在内。如若将PM2.5成本纳入框架，近年来的GPI估算结果将大大降低，可能会在更多的省份出现更明显的下降趋势。此外，“阈值假说”在一些省份得到验证，意味着传统的国民经济核算高估了社会福利的实际价值，具有一定的偏颇性和误导性。
（2）政策启示
到目前为止，中国已经经历了经济“增长热”，但一个以GDP为导向的高消费经济体不可能永远持续下去。因此，强调经济增长的质量而不是数量，是防止地球过早亡于增长狂热的一种重要战略（Daly, 2014）。真实进步指标（GPI）测算为地区经济发展带来的负外部性提供数据支撑，比如，对于遭受严重环境污染的省份，如北京、上海、辽宁、山西、广东，应当设计合理的环保法规，对水污染和碳排放进行定价，提高污染的外部成本以减少污染产出。此外，开展适当的能源管理策略，以防止能源消费飙升。对于西部地区的四川、云南、贵州、甘肃、西藏等经济条件较差的省份，严格实施“西部大开发”、“一带一路”等战略，促进其经济发展。而对于收入不平等程度较高的省份，则应考虑进行有效的社会福利再分配等措施。
Abstract
In order to devise scientific and sustainable development strategy, it is vital to assess the quality of economic growth. As a useful complement to traditional economic indicators, GPI's most reputed virtue is its great improvement in evaluating environmental and social costs. In this paper we estimate the GPI for all 31 provinces in mainland China from 1997 to 2016. GPI estimation is highly sensitive to income inequality, climate change damage, and depletion of non-renewables. We address contestable methodological assumptions associated with the three items which have been usually ignored in empirical studies. We use the Atkinson index in place of the Gini index as a measure of income inequality. We avoid the problematic duplicated counting of climate change damage and the unjustified cost escalation factor in depletion of non-renewables. Our results show that: first, GPI per capita has recently declined in some provinces, unveiling a threat to social welfare and sustainability; second, the “relative threshold effect”—the progress of social welfare promotion is slower than the expansion of economic scale—has been found in many provinces; third, resource consumption and environmental pollution, especially water pollution and carbon emissions, would generate substantial welfare losses.