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四川省经济增长与环境污染关系的库兹涅茨曲线的检验
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：A
1111 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
了环境 Kuznets曲线( Environment Kuznets Curve ，EKC) 的假设[1] 。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。
2222 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
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[2]。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
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[3]。Kaufmann
等 ( 1998) 利用 23 个国家 SO2的面板数据研究发现，环境质量与经济增长呈倒“U”关系[4]。
Day 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
在 U型曲线[5]。
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
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[6]。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
库兹涅茨倒 U 型曲线关系是存在的[7]。李刚（2007）利用面板数据实证分析，结果表明中
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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
兹涅茨曲线[9]；陈华文等(2004) 利用上海市 1990～2001 年数据；杨树旺等（2008）对武
汉市的数据进行了分析[10]。
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。
3333 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）
图 1 1990—2006年各污染物排放总量的变化
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
1
9
9
0
1
9
9
2
1
9
9
4
1
9
9
6
1
9
9
8
2
0
0
0
2
0
0
2
2
0
0
4
2
0
0
6
人均GDP
废气排放
固体废弃物产生
工业废水排放
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。
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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：
2
1 2ln ( ) ln ( ) ( )lnit i iy c GDP GDPγ γ ε= + + +
2 3
1 2 3ln( ) ln( ) ( ) ( )ln lnit i iy c GDP GDP GDPγ γ γ ε= + + + +
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i ty
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
ci iγ iε
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 ，1 2 30, 0, 0γ γ γ< > =且
则环境污染程度曲线呈 U型曲线；如果 ，则环境污染程度曲线呈倒 U1 2 30, 0 0γ γ γ> > =且
型曲 线 ； 如 果 ，则 环 境 污 染 程 度 曲 线 呈 N 型； 如 果1 2 30, 0 0γ γ γ> < >且
，则环境污染程度曲线呈倒N 型；如果 ，环1 2 30, 0, 0γ γ γ< > <且 1 2 30, 0, 0γ γ γ< = =且
境污染程度曲线呈直线型，为下降趋势。
4444 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
多项式模型 R R2 t值 P 值
y1
(工业废
lny1=+
C1
1γ
2γ
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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（y1）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
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1 2 30, 0, 0γ γ γ< > =且
线呈 U型曲线。
固体废弃物排放量（y2）与人均 GDP 关系模型为表 1中二次多项式，同样，模型的另
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。1 2 30, 0, 0γ γ γ< > =且
工业废水排放量（y3）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
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：
lny3=
t = () （）
R2 = R= DW=
F= P(F-statistic)=
由参数可以看出，模型的估计效果较好。 1<0，即随着人均 GDP的增加，工业废水排γ
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
气排 放
量) lny1=+
ln2GDP+ 3GDP
C1
1γ
2γ
3γ
y2
(固体废
弃物 生
产量)
lny2=+
C2
1γ
2γ
lny2=+ 2
GDP+
C2
1γ
2γ
3γ
y3
(废水排
放量）
lny3=+
C3
1γ
2γ
lny3=+-
+
C3
1γ
2γ
3γ
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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。
5555 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
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。
滞后期数 原假设 F t 结论
3333
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
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
4444
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
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
5555 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
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6666 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
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AnAnAnAn EmpiricalEmpiricalEmpiricalEmpirical StudyStudyStudyStudy oooonnnn thethethethe RelationshipRelationshipRelationshipRelationship aboutaboutaboutabout KuznetsKuznetsKuznetsKuznets curvecurvecurvecurve betweenbetweenbetweenbetween
EconomicEconomicEconomicEconomic GrowthGrowthGrowthGrowth andandandand EnvironmentalEnvironmentalEnvironmentalEnvironmental PollutionPollutionPollutionPollution inininin SiSiSiSi ChuanChuanChuanChuan
CHEN Qing
Statistics college,SouthwesternUniversity of finance and economics(611130)
AbstrctAbstrctAbstrctAbstrct： Based on the data of Sichuan Province from 1990 to2006 ,this paper inspects the
relationship between environmental quality and per capita income,and finds that the EKC
hypothesis does not hold .The curves of the industrial emissions and solid waste emissions are the
U-curve,the volume of wastewater discharge curve similasr to a straight line. Alonging with
economic growth ,the environmental pollution is deteriorating. Granger causality test showes that
the growth of the economy is the environment Granger causes , at the same time the pollutant
emissions also have a negative impact on economic growth..
Keywords:Keywords:Keywords:Keywords: Environmental Kuznets curve ，economic growth ，Granger causality test
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