中国科技论文在线 .://www 四川省经济增长与环境污染关系的库兹涅茨曲线的检验陈青西南财经大学统计学院，四川成都(611130)E-mail:chenqingnet@摘要：通过建立非线性模型，对四川省1990-2006年的数据回归分析发现，EKC假设不成立。工业废气排放量和固体废弃物排放量随着人均GDP的增长其曲线呈U型，废水排放量曲线近似直线。表明随着经济的增长，环境污染在恶化。格兰杰因果检验表明，经济的增长是环境污染物排放的格兰杰原因，同时污染物排放也对经济增长产生负面影响。关键词：环境库兹涅茨曲线；经济增长；格兰杰因果检验中图分类号：文献标识码：A1引言进入二十世纪后，随着经济的快速发展，人类的生存环境受到很大的影响，经济的增长和生存环境之间能否做到和谐，越来越受到人们的关注。一些环境经济学家们观察到，在经济增长的同时，对环境保护的投入也在逐渐加大。经济发达国家的环境质量，在经历了工业化前期的恶化后，自上世纪七十年代以来，主要污染物质的排放量逐渐下降，环境质量反而逐步得到改善。据此，在20世纪90年代初，美国经济学家和提出[1]了环境Kuznets曲线(EnvironmentKuznetsCurve，EKC)的假设。EKC假设认为：在经济发展初期，环境质量处于较高水平；随着经济发展，环境质量开始恶化；当经济发展到某一程度，人均收入水平高于某点时，环境质量就会开始改善，与经济发展成正相关关系发展，即经济发展和环境质量之间呈倒“U”形的关系。该假说提出后，国内外不少学者利用各种不同的数据和不同研究角度，对EKC假设进行了新的探讨和验证。本文通过对四川省的数据进行EKC验证分析，希望能够找出环境污染和经济增长的关系，以期为四川省的经济发展策略和环境保护提供建议。2文献回顾EKC的假设是否成立，不同的学者研究结果并不一致。Holtz等人（1995）利用130个[2]国家近30年的数据发现，环境质量和经济增长呈递增的趋势，不是“U”形关系。Carson等人(1997)利用美国1988～1994的面板数据发现七种空气污染物与经济增长存在负向关[3]系，并且转折点明显在用截面数据计算出来的转折点之上，印证了存在EKC。Kaufmann[4]等(1998)利用23个国家SO的面板数据研究发现，环境质量与经济增长呈倒“U”关系。2Day和Grafton(2002)考察的加拿大的4项环境指标中,除CO2外，其他三个环境指标不存[5]在U型曲线。自从环境库兹涅茨曲线理论被国内学者了解和熟悉后，一些学者利用我国的环境和经济数据相继开展了EKC的实证研究。赵细康等（2005）对中国的数据检验分析，研究显示，虽然主要污染物的排放增长趋势近年来有所减缓，但多数污染物的排放并不具有典型的环境[6]库兹涅茨曲线特征，许多污染物的排放总量随着经济发展仍在继续增加。彭水军等（2006）使用我国省际面板数据，分析了我国经济增长与环境污染之间的关系，实证结果发现，环境[7]库兹涅茨倒U型曲线关系是存在的。李刚（2007）利用面板数据实证分析，结果表明中-1-
中国科技论文在线 .://www 国有部分环境指标满足环境Kuznets曲线的倒U型特征，另一些指标却不满足，而是呈其他形状特征，即经济增长与环境的关系，在很大程度上取决于污染指标以及估计方法的选取[8]。另外，一些学者对单个地区的数据进行了研究。凌亢等（2001）研究了南京的环境库[9]兹涅茨曲线；陈华文等(2004)利用上海市1990～2001年数据；杨树旺等（2008）对武[10]汉市的数据进行了分析。对以往文献分析发现，研究中使用的数据主要是时间序列数据和面板数据或截面数据，选择的模型主要有一般的多项式模型和非参数模型。面板数据或截面数据的使用前提是所有国家(或地区)都有相同的发展路径，这与事实是不符的，只有使用单一国家（或地区）数据才能判别不同国家（或地区）不同环境指标真实EKC是否存在。在模型选择上，很多学者采用一般的多项式模型，但并未考虑时间序列的平稳性问题，可能造成“伪回归”，影响模型估计结果的准确性。鉴于以上，本文选取时间序列数据，考虑了时间序列数据的非平稳性问题，采用取对数后的二次多项式和三次多项式模型，对比分析，以便选择更好的模型进行回归分析。然后，用格兰杰因果检验分析了经济增长和环境污染指标之间的因果关系。3数据和计量模型数据和指标选取的环境污染指标为“三废”的总量指标，即工业废水排放量（万t）、固体废弃物排放量（万t）、废气排放量（亿标立方米）。经济指标为：人均GDP（元/人）。本文数据来源于1990—2006年的历年《四川省统计年鉴》和《国家统计年鉴》，并经过计算和整理得到。为了更好的研究四川省以后各年经济增长和环境污染的关系，在选取数据时，97年以前的数据已不包含重庆市的数据。另外，为了更好的理解经济增长的变化，人均GDP是以2005为基期进行调整，消除了通货膨胀影响的实际人均GDP，单位为元/人。上世纪九十年代以来，四川省经济获得了较快发展。截止至2006年，，四川省人均GDP为元，2007年更是达到元。然而，经济快速发展的同时也带来了一些环境问题，如环境污染、生态恶化等。1990年至2006年间，除工业废水排放量有一定幅度减少外，四川省的其他环境环境污染指标总量均有上升趋势，其中废气排放量由4409亿标立方米增加到8750亿标立方米，固体废物排放量由3705万吨增加到7600万吨。（见图1）1200010000人均GDP8000废气排放60004000固体废弃物产生2000工业废水排放0024680246999990000999990000111112222图11990—2006年各污染物排放总量的变化说明：为了使各个指标的值变化趋势能在同一图上反映出来，这里对指标的单位进行了调整。人均GDP单位为元/人，废气排放的单位为亿标立方米，工业废水的单位为百万吨，固体废弃物的单位为万吨。-2-
中国科技论文在线 .://www 从图上看，随着经济的增长，环境也在恶化，环境库兹涅茨曲线似乎并不存在。除废水排放量下降外，工业废气和固体废弃物的排放量仍处于上升阶段。总体来看，除个别年份的数据异常外，废水排放量曲线呈直线型，工业废弃排放量和固体废弃物排放量曲线呈U型。当然，这只是一个比较粗糙的判断，还需要通过精确计量模型进行估计和检验。计量模型根据研究经验，本文采用非线性环境经济计量模型。为了选择更好的估计模型，文中将同时采用非线性的二次和三次多项式模型，以便对比使用。模型如下：2ln(yit)=ci+γ1ln(GDP)+γ2(GDP)+εiln23ln(yit)=ci+γ1ln(GDP)+γ2(GDP)+γ3(GDPi)+εlnlnyit其中，为t年第i类环境指标值的总量数值，消除通货膨胀影响后的实际人均GDP国内生产总值，模型中是对他们取对数，为常数项，为各个解释变量的系数，为误ciγiεi差项。在上述模型中，经济增长和环境污染之间的关系是，如果，γ1<0,γ2>0,且γ3=0则环境污染程度曲线呈U型曲线；如果γ1>0,γ2>0且γ3=0，则环境污染程度曲线呈倒U型曲线；如果γ1>0,γ2<0且γ3>0，则环境污染程度曲线呈N型；如果，则环境污染程度曲线呈倒N型；如果，环γ1<0,且γ2>0,γ3<0γ1<0,且γ2=0,γ3=0境污染程度曲线呈直线型，为下降趋势。4模型参数估计由于本文使用的数据为时间序列数据，在回归分析之前，对取对数后的数据进行了ADF检验，以检验其平稳性。结果表明，滞后期为3或5时，变量的对数值在5%的显著水平上具有平稳性，所以可以认为回归结果具有一定的可靠性。借助于，回归结果如表1所示。表1模型参数估计结果2RR多项式模型t值P值γylny=+(工业废γ-3-
中国科技论文在线 .://www 气排放γ量)lny=+γlnGDP+γγylny=+(固体废γ弃物生产量)γlny=++γγγlny=+γ(废水排放量）γlny=+γ+γ从回归结果看，工业废气和固体废弃物排放量曲线的模型参数估计，是二次项多项式好于三次多项式，所以下面用二次多项式回归结果分析。工业废水排放量曲线模型参数的估计，在总体上拟合不错，但是各参数的t值均没有通过检验，所以二次项多项式和三次多项模型均不适合，后面本文将用简单双对数模型重新进行回归。工业废气排放量（y）与人均GDP关系的模型为表1中二次多项式所示，从估计的参1数看，各个参数的t值均通过检验，而R及R2的值偏低，总体拟合度似乎不够好。但从统计量F=，P(F-statistic)=看，可以认为模型的拟合度还是可以接受的。由回归结果，，表明随着人均GDP的增加，四川省的工业废气排放程度曲γ1<0,γ2>0,且γ3=0线呈U型曲线。固体废弃物排放量（y）与人均GDP关系模型为表1中二次多项式，同样，模型的另2外统计量估计值，F=，P(F-statistic)=，所以该模型的估计结果也是可以接受的。由，四川省的固体废弃物排放程度曲线也呈U型曲线。γ1<0,γ2>0,且γ3=0工业废水排放量（y）与人均GDP关系模型参数估计的结果均不理想，所以二次多项3式和三次多项式都不适合用来描述工业废水排放量程度曲线的变化。在这里，本文用简单的对数模型进行回归，重新估计。回归结果如下：lny==()（）2R====(F-statistic)=由参数可以看出，模型的估计效果较好。γ<0，即随着人均GDP的增加，工业废水排1放量逐渐降低，曲线近似向斜下方倾斜的直线，所以更好的描述了工业废水排放程度曲线随-4-
中国科技论文在线 .://www 经济增长的变化。由以上分析表明，四川省经济增长和环境污染的关系曲线并不呈U型，即EKC的假设不成立。除废水排放量随着人均GDP减少外，工业废气排放量和固体废弃物的排放量都在增加，进一步说明，四川省环境面临的严重环境问题，“高增长，高污染”的局面仍没有到彻底的改观。另外，EKC估计需要大样本，数据既要包含曲线上升阶段又要包含下降阶段，本文的数据时间跨度较短，可能无法完全描述EKC曲线的特征，从而造成非倒U型曲线的现象。5格兰杰因果检验上面通过计量模型分析了环境污染和经济增长的计量关系，为了更好的揭示污染指标和人均GDP之间的因果关系，下面将利用格兰杰因果检验来进行分析。在格兰杰因果检验中发现，当滞后期取2和3时，所揭示的因果关系是一致的，所以在表中不再给出滞后期为2的结果。滞后期取5时，只有一组显著，其他均不显著。检验结果如表2所示。表2格兰杰因果检验结果滞后期数原假设Ft结论废气排量放不是人均GDP格兰杰原因拒绝人均GDP不是废气排放量的格兰杰原因拒绝固体废弃物不是人均GDP的格兰杰原因拒绝3人均GDP不是固体废弃物的格兰杰原因拒绝废水排放量不是人均GDP的格兰杰原因拒绝人均GDP不是废水排放量的格兰杰原因接受废气排量放不是人均GDP格兰杰原因拒绝人均GDP不是废气排放量的格兰杰原因接受固体废弃物不是人均GDP的格兰杰原因接受4人均GDP不是固体废弃物的格兰杰原因拒绝废水排放量不是人均GDP的格兰杰原因拒绝人均GDP不是废水排放量的格兰杰原因接受5固体废弃物不是人均GDP的格兰杰原因接受人均GDP不是固体废弃物的格兰杰原因拒绝根据格兰杰因果检验结果，可以看出四川省经济增长和环境污染之间的因果关系：（1）经济增长与废水排放之间有显著的因果关系，并会在不同的滞后期中表现出来。在滞后2，3和4期时，人均GDP是工业废水排放的格兰杰原因，而且是单向因果关系。在滞后5期时，这种因果关系就不存在了。表明经济的增长是促使废水排放量增加的原因，经济的增长导致环境的恶化。（2）在滞后4期时，人均GDP是工业废气排放的格兰杰原因，为单向因果关系。从滞后4期开始，固体废弃物成为人均GDP的格兰杰原因，表明环境污染开始对经济的增长产生负面影响。以上表明，经济的增长会导致环境质量的恶化，反过来环境恶化，资源耗竭也会制约济的增长，而且这种影响关系可能不是在当期出现，而是会在以后的经济发展中表现出来。-5-
中国科技论文在线 .://www 6结论与政策对于环境库兹涅茨曲线存在与否，学者们用不同数据和方法得出了不同结论，这也正是争论的焦点之一。无论争论的结果是否一致，都表明了随着经济的发展，人们对环境的关注越来越密切。本文以四川省为研究案例，选取了1990-2006年四川省经济增长和工业环境污染指标的统计数据，一方面运用非线性计量模型检验了EKC假说，另一方面通过格兰杰因果检验分析了各环境污染指标和经济增长的因果关系。得出如下结论：(1)四川省的经济增长和工业环境污染指标之间的环境库兹涅茨曲线并不成立。其中，工业废气排放量和固体废弃物排放量的曲线随着经济增长呈U型，废水排放量曲线近似直线。由于经济的发展的需要，加大了对自然资源的使用，使得一些环境污染物的排放量也随着增加，环境出现恶化现象。但是也发现，废水排放量随着人均GDP的增长而逐年减少，说明四川省在污水治理上取得成效。(2)格兰杰因果检验发现，经济增长是污染物排放的格兰杰原因，即经济增长的同时，加重了环境的恶化。同时，一些环境污染物也是经济增长的格兰杰原因，表明环境的恶化又反过来对经济的增长产生了负面影响。（3）本文选取的数据时间较短，也可能是没有刻画出U型曲线的原因之一。然而环境库兹涅茨曲线仅仅是经济增长和环境污染指标之间一种经验描述，不能看作是“先污染后治理”依据，“高增长、高污染”的经济增长模式不可取的。基于以上分析，政策建议如下：（1）加快产业调整和产业结构升级，特别是第三产业的在三大产业中的比重。四川省旅游资源丰富，为第三产业的快速发展提供条件。政府应为第三产业的发展创造良好的软硬环境，为其发展提供宽松的创业环境，并制定相应的法律法规和政策支持。（2）改进生产技术，积极提倡清洁生产，走资源消耗少，环境污染小的新型工业化道路。最大限度的提高资源利用效率，尽可能把工业“三废”污染物消除在生产过程中，改善环境质量，实现环境与经济的协调发展。（3）加强排污监督，科学制定环境标准，强化环境与经济的综合决策。制定切实可行的环境管理计划和严格的环境质量标准，分别从经济和行政上加强对环境的监督治理。把环境保护放到重要位置，不能以牺牲环境去获得短期的经济发展。参考文献[1]
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