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　　中圖分類(lèi)號(hào)：X196 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2014）26-0013-04

　　引言

　　1955年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets[1]提出了一個(gè)著名的理論：收入不均現(xiàn)象與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在倒U型的曲線(xiàn)關(guān)系。20世紀(jì)90年代初，Grossman，Krueger[2]和其他經(jīng)濟(jì)學(xué)家在實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間也存在倒U型的曲線(xiàn)關(guān)系，即隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與收入水平的提高，環(huán)境開(kāi)始變得惡劣，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平時(shí)，環(huán)境惡化的趨勢(shì)達(dá)到頂峰，之后環(huán)境質(zhì)量開(kāi)始改善，這種關(guān)系類(lèi)似于Kuznets提出的收入不均現(xiàn)象與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，因而被命名為環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)（EKC）。

　　國(guó)外關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的研究起步較早。Panayoutou[3]運(yùn)用了30個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家1982―1994年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了EKC的存在性。List，J.A.and Gallet，C.A.[4]運(yùn)用了1929―1994年間美國(guó)各州的二氧化硫和一氧化氮排放量的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明，在州際水平上，人均污染物排放和人均收入之間存在顯著的倒U關(guān)系。然而參數(shù)估計(jì)表明，由于先前的學(xué)術(shù)研究假定隨著時(shí)間推移個(gè)體情況不發(fā)生改變，很可能呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)上有偏差的結(jié)果。Dasgupta[5]發(fā)現(xiàn)，嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制能使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的每個(gè)時(shí)期污染排放水平都低于沒(méi)有規(guī)制時(shí)的排放水平，使EKC變得比較平坦。MarzioGaleotti and Alessandro Lanza[6]使用全世界超過(guò)100多個(gè)國(guó)家近25年的數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了CO2排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，證明了碳排放庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)的存在性。

　　國(guó)內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間關(guān)系的研究起步較晚。包群等人[7]采用中國(guó)30個(gè)省市1996―2002年的環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)，建立面板數(shù)據(jù)模型，研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這兩者之間的關(guān)系很大程度上取決于污染指標(biāo)以及估計(jì)方法的選取。隨后，包群等人[8]在之前估計(jì)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入影響污染排放的控制變量，如人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步、環(huán)保政策等，對(duì)環(huán)境―收入曲線(xiàn)進(jìn)行重新估計(jì)，加入這些控制變量后，有些環(huán)境―收入曲線(xiàn)發(fā)生形狀的改變，這說(shuō)明這些控制變量對(duì)模型能夠產(chǎn)生影響。鄧柏盛等人[9]使用了SO2這一種污染物，得到一個(gè)有趣的結(jié)論：他們使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，得出正U型曲線(xiàn)的關(guān)系，而使用面板數(shù)據(jù)時(shí)，得出倒U型曲線(xiàn)的關(guān)系。沈鋒[10]以上海為例使用CO2作為污染指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)在上海污染與收入存在倒U型的關(guān)系。韓玉軍等人[11]將165個(gè)國(guó)家分為四類(lèi)。他們發(fā)現(xiàn)，“高收入、高工業(yè)”國(guó)家出現(xiàn)了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)的倒U型趨勢(shì)，“低收入、低工業(yè)”國(guó)家只是呈現(xiàn)輕微的倒U型趨勢(shì)，“高收入、低工業(yè)”國(guó)家存在“～”型趨勢(shì)，而“低收入、低工業(yè)”國(guó)家是環(huán)境污染與收入增長(zhǎng)同步。丁煥峰等人[12]在加入了控制變量的基礎(chǔ)上，采用變量的對(duì)數(shù)形式，使用30個(gè)省市1998―2007年的環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)造了帶三次項(xiàng)的環(huán)境收入簡(jiǎn)約模型，重點(diǎn)研究控制變量對(duì)環(huán)境狀況的影響，他們指出提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、加大環(huán)�？蒲型度�、轉(zhuǎn)變貿(mào)易增長(zhǎng)方式、加強(qiáng)對(duì)FDI的環(huán)保規(guī)制、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高能源利用率是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的保障。之后，丁煥峰等人[13]考慮了區(qū)域污染與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的雙向作用機(jī)制，構(gòu)建了聯(lián)立方程模型，繼續(xù)進(jìn)行EKC的實(shí)證研究。研究結(jié)果表明，各種控制變量產(chǎn)生的影響有所改變。

　　從國(guó)內(nèi)外的學(xué)術(shù)研究來(lái)看，庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)較廣泛地應(yīng)用在了環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的領(lǐng)域，學(xué)者們構(gòu)建的模型也越來(lái)越合理，越來(lái)越完善�？梢哉f(shuō)，環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)的發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成熟。然而，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，前人的實(shí)證研究成果難以表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的關(guān)系需要用最新數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。在本文中，我們用人均SO2排放量作為污染指標(biāo)，檢驗(yàn)了在過(guò)去的8年（2004―2011）中，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境污染之間的關(guān)系。此外，計(jì)量模型中控制變量的系數(shù)反映了這些變量對(duì)污染程度的影響，我們據(jù)此向政府提出了加強(qiáng)污染物排放管制以及增加國(guó)際貿(mào)易來(lái)降低環(huán)境污染，改善環(huán)境質(zhì)量的政策建議。

　　一、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選取

　　本文使用了2004―2011年一共8年來(lái)自30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)據(jù)（不包括香港，澳門(mén)，臺(tái)灣和西藏），數(shù)據(jù)來(lái)源由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)（http：//www.stats.gov.cn/）整理計(jì)算而得。選取的各個(gè)變量如表1所示：

　　二、理論模型

　　為了探究中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間是否存在倒U型關(guān)系，我們檢驗(yàn)中國(guó)人均GDP與人均SO2排放量之間的關(guān)系。國(guó)際上根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲涅茨理論產(chǎn)生的計(jì)量模型有兩大類(lèi)：一類(lèi)是基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的模型，這類(lèi)模型不含有對(duì)數(shù)形式；另一類(lèi)是基于面板數(shù)據(jù)分析的模型，這類(lèi)模型含有對(duì)數(shù)形式，而且加入了GDP以外的影響因素。由于我們的實(shí)證研究是基于2004―2011年共8年30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù)，我們選擇面板數(shù)據(jù)分析模型作為理論模型基礎(chǔ)。除此之外，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤?種控制變量，包括人口密度、環(huán)保政策、貿(mào)易開(kāi)放度、技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。我們實(shí)證研究的理論模型如下：

　　其中SO2 it代表第i個(gè)省在第t年的二氧化硫人均排放量； 　　gdpcapitait代表第i個(gè)省在第t年的人均GDP；

　　popdensityit代表第i個(gè)省在第t年的人口密度；

　　invit為第i個(gè)省在第t年的環(huán)保政策，用治理廢氣投資占GDP比重表示；

　　tradeit為第i個(gè)省在第t年的貿(mào)易開(kāi)放度，用進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP比重表示；

　　rdit為第i個(gè)省在第t年的技術(shù)進(jìn)步，由技術(shù)市場(chǎng)成交額占GDP比重表示；

　　firstit代表第i個(gè)省在第t年的第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重；

　　secondit代表第i個(gè)省在第t年的第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重。

　　對(duì)系數(shù)符號(hào)的預(yù)測(cè)如（1）式中所示。如果β1>0 且β20并且β2 和 β3均不顯著。我們同樣預(yù)測(cè)了其他控制變量的系數(shù)的符號(hào)：

　　popdensityit的系數(shù)為正：人口密度越大，與污染物排放相關(guān)的生產(chǎn)和消費(fèi)活動(dòng)也就越多，因而污染排放越多。

　　invit的系數(shù)為負(fù)：我們用治理廢氣投資總額在GDP中所占比重來(lái)衡量環(huán)保政策的力度，如果政府對(duì)環(huán)保關(guān)注越多，治理污染上的投入越多，那么廢氣排放應(yīng)該越少。

　　tradeit的系數(shù)為正：根據(jù)比較優(yōu)勢(shì)原理，國(guó)際貿(mào)易中發(fā)達(dá)國(guó)家傾向于將污染較重的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國(guó)家，因而貿(mào)易開(kāi)放度衡量了其他發(fā)達(dá)國(guó)家在貿(mào)易中對(duì)中國(guó)的影響程度，貿(mào)易越開(kāi)放，就會(huì)有越多勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)進(jìn)駐，從而污染越嚴(yán)重。

　　rdit的系數(shù)為負(fù)：技術(shù)進(jìn)步對(duì)環(huán)境質(zhì)量改善有間接效應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而污染少的高科技產(chǎn)業(yè)增加污染嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)減少，污染排放會(huì)相應(yīng)減少。

　　firstit和secondit的系數(shù)都為正：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，發(fā)展中國(guó)家往往依靠工業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)，導(dǎo)致污染嚴(yán)重，環(huán)境質(zhì)量下降。隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，服務(wù)業(yè)的比重逐漸增加，此時(shí)不再依賴(lài)于能源消耗與開(kāi)采，而是技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)力提高，因而工業(yè)帶來(lái)的環(huán)保壓力大大減少。第一、二產(chǎn)業(yè)的比重則衡量了這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與變化。

　　我們用α，和分別代表隨個(gè)體不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)、隨時(shí)間不隨個(gè)體變化的時(shí)間效應(yīng)和隨時(shí)間以及個(gè)體變化的模型擾動(dòng)項(xiàng)。

　　三、估計(jì)結(jié)果與分析

　　我們用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件STATA對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。為了準(zhǔn)確估計(jì)模型，我們首先檢驗(yàn)了解釋變量之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)不存在完全線(xiàn)性相關(guān)性。隨后我們估計(jì)了包含29個(gè)截面虛擬變量（以北京為基點(diǎn)）和7個(gè)時(shí)間虛擬變量（以2004年為基點(diǎn)）的模型。通過(guò)檢驗(yàn)聯(lián)合顯著性，我們發(fā)現(xiàn)截面虛擬變量在0.5%的置信水平上聯(lián)合顯著（F（29，210） = 2.619），而時(shí)間虛擬變量在10%的置信水平上聯(lián)合不顯著（F（7，232） = 0.2408）。但是由于dt2 和 dt3各自分別在0.5%的置信水平上顯著，我們?nèi)匀粵Q定在模型中考慮時(shí)間效應(yīng)。

　　對(duì)于計(jì)量模型的選擇，首先我們傾向于固定效應(yīng)模型而不是隨機(jī)效應(yīng)模型。由于每個(gè)省的個(gè)體因素如地理位置、文化習(xí)俗都不盡相同，且與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)，因而不可觀察的個(gè)體效應(yīng)必然與解釋變量有關(guān)而不可能是隨機(jī)效應(yīng)。Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果支持了我們的選擇。

　　接下來(lái)我們比較了固定效應(yīng)模型和一階差分模型。通過(guò)直接對(duì)模型做混合OLS回歸，可以得到uit的估計(jì)值。為了檢驗(yàn)自相關(guān)，以u(píng)it估計(jì)值作為因變量，以模型中所有變量以及uit-1估計(jì)值作為自變量做回歸�；貧w結(jié)果中uit-1估計(jì)值的系數(shù)為30.92，p值為0.000，因而模型中存在自相關(guān)。接著我們用Δuit估計(jì)值對(duì) uit-1估計(jì)值和所有解釋變量做回歸來(lái)檢驗(yàn)單位根。uit-1估計(jì)值的系數(shù)在20%的置信水平上不顯著，所以我們拒絕原假設(shè)并認(rèn)為模型中不存在單位根。因此，我們選擇修正自相關(guān)的固定效應(yīng)模型而不是一階差分模型作為理論模型。

　　最后，我們檢驗(yàn)到了回歸中存在異方差，因此我們選擇修正了自相關(guān)和異方差的固定效應(yīng)模型作為最終模型。由于我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓俗銐蚨嗟目刂谱兞�，不太可能出現(xiàn)因?yàn)檫z漏變量而導(dǎo)致的估計(jì)誤差，所以，我們認(rèn)為E（uit|Xit，ai）=0在模型中成立。因此，回歸估計(jì)出的系數(shù)至少滿(mǎn)足一致性。

　　以下是回歸模型的估計(jì)結(jié)果：

　　如（2）式中所示，lngdpcapitait，（ lngdpcapitait）2和 （lngdpcapitait）3的系數(shù)都十分顯著，而且由估計(jì)結(jié)果得出lnSO2和lngdpcapitai的關(guān)系類(lèi)似于倒N型，這與我們之前的預(yù)測(cè)的線(xiàn)性關(guān)系大相徑庭。該如何解釋估計(jì)出的曲線(xiàn)形狀呢？近年來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，中國(guó)有從低收入國(guó)家向高收入國(guó)家轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。正如韓玉軍等人[13]指出的，“高工業(yè)、高收入”的國(guó)家EKC曲線(xiàn)的形狀呈現(xiàn)出倒U型，而這恰好就是倒N型曲線(xiàn)的后半段的形狀。因此，我們認(rèn)為是模型使用的最新數(shù)據(jù)所顯示出的中國(guó)經(jīng)濟(jì)的變化導(dǎo)致了估計(jì)結(jié)果和預(yù)期的差異。

　　popdensityit的系數(shù)為負(fù)且統(tǒng)計(jì)上顯著，說(shuō)明保持其他變量不變，人口密度的增加會(huì)帶來(lái)人均SO2排放的減少。這表明，對(duì)特定的污染物，我們預(yù)期的人口密度對(duì)于污染排放的促進(jìn)作用并不存在。然而系數(shù)只有-0.000 5，在實(shí)證上并不顯著，說(shuō)明人口密度對(duì)SO2排放量的減輕作用很小。

　　和我們的預(yù)期不同，invit的系數(shù)為正并且在統(tǒng)計(jì)上和實(shí)證上都非常顯著�？赡艿慕忉層幸韵氯�點(diǎn)：首先，治理廢氣的投資對(duì)于環(huán)境質(zhì)量的改善是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，很難在短期內(nèi)探測(cè)到；其次，政府只保證了對(duì)治理廢氣的投資而缺乏對(duì)污染排放量的限制，導(dǎo)致許多企業(yè)為了保持收益不變彌補(bǔ)環(huán)保投資帶來(lái)的成本增加選擇擴(kuò)大生產(chǎn)，污染排放不降反升；再次，我們應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性保持懷疑，所謂治理廢氣的投資也許并非真正應(yīng)用于治理廢氣。 　　tradeit的系數(shù)為負(fù)而且顯著，說(shuō)明貿(mào)易的開(kāi)放可以減輕SO2的排放，這和我們的預(yù)期矛盾。我們?cè)谇拔恼撟C貿(mào)易開(kāi)放會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)密集型企業(yè)進(jìn)駐發(fā)展中國(guó)家，引起污染物排放增加，然而我們忽略了貿(mào)易增加的正面效應(yīng)，一方面，與環(huán)保有關(guān)的貿(mào)易協(xié)議間接促進(jìn)了發(fā)展中國(guó)家環(huán)境友好型技術(shù)的開(kāi)發(fā)與使用，另一方面，貿(mào)易產(chǎn)生的技術(shù)外溢效應(yīng)可以提高發(fā)展中國(guó)家的技術(shù)水平和生產(chǎn)效率，從而引起污染物排放的減少。

　　與我們的預(yù)期一致，rdit的系數(shù)為負(fù)，但它并不顯著。一個(gè)可能的解釋是技術(shù)進(jìn)步對(duì)于環(huán)境質(zhì)量的影響是間接的，所以短期內(nèi)無(wú)法顯現(xiàn)出來(lái)。所以比如說(shuō)，技術(shù)進(jìn)步是通過(guò)首先改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)率來(lái)降低污染物的排放。因此在衡量技術(shù)進(jìn)步對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響時(shí)，我們必須考慮到這種間接效應(yīng)。

　　firstit的系數(shù)為正而secondit的系數(shù)為負(fù)，但是它們均不顯著，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)SO2的排放量沒(méi)有顯著影響。

　　四、結(jié)論

　　基于面板數(shù)據(jù)分析模型，并用人口密度、環(huán)保政策、貿(mào)易開(kāi)放度、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為控制變量，我們選取了連續(xù)8年（2004―2011年）的來(lái)自全國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的最新數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)中國(guó)是否存在倒U型EKC曲線(xiàn)，發(fā)現(xiàn)人均SO2排放量和人均GDP存在倒N型關(guān)系，并根據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示的中國(guó)經(jīng)濟(jì)的變化分析了導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果和預(yù)期的差異的原因。

　　通過(guò)對(duì)回歸結(jié)果中控制變量的分析，我們針對(duì)降低SO2排放量、改善環(huán)境質(zhì)量提出兩項(xiàng)政策建議：第一，僅僅處理廢氣是不夠的，政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)污染物排放量的管理和限制以真正降低污染物排放量。第二，政府應(yīng)加強(qiáng)和其他國(guó)家的貿(mào)易往來(lái)，尤其是多進(jìn)口一些環(huán)境友好型的技術(shù)和產(chǎn)品。