山東省“三廢”排放與經濟增長關系及其影響研究*

高曉龍，戴鐵軍，陳 鳴

（北京工業大學循環經濟研究院，北京 100124）

國內外大量研究采用環境庫茲涅茨理論（Environmental Kuznets Curve，EKC） 分析環境壓力與經濟增長之間的關系，其為研究提供了宏觀的研究尺度。理論表明，當一個國家（地區）經濟發展水平較低的時候，環境污染的程度較輕，但隨著人均收入的增加，環境污染由低趨高，環境惡化程度隨經濟的增長而加??；當經濟發展到達某個臨界點或稱“拐點”以后，隨著人均收入的進一步增加，環境污染又由高趨低，其環境污染的程度逐漸減緩，環境質量得到改善，即環境污染程度與人均GDP呈現倒“U”型曲線關系。在發達國家和新興工業化國家（地區）大量研究證明二氧化碳、二氧化硫、污水等與其經濟增長呈現倒“U”型關系［1］，劉榮茂等［2-6］驗證了環境庫茲涅茨理論，但謝賢政等［7-8］的結論卻不支持。筆者采用環境庫茲涅茨理論分析山東省“三廢”排放與經濟增長之間的關系，并通過灰色關聯度分析方法探究其成因，以期為制定環境政策和掌握經濟發展規律提供依據。

1 研究方法

1.1 指標選取、數據的來源

構建污染物排放與經濟發展水平之間關系的計量模型需要考慮：跨越不同發展階段且有一定長度的時間序列；具有代表性的環境經濟指標；具有可獲得性的環境經濟數據。鑒于以上3個條件，本研究時段選擇1981—2012年；環境指標選取人均生活污水排放量、人均工業污水排放量、人均SO2排放量、人均煙塵排放量、人均工業固體廢物排放量；經濟指標選取山東省1981—2012年人均GDP（數據根據1980年價格水平進行調整）。數據來源于《山東省統計年鑒》 （1980—2012）。

1.2 計量模型的選擇

在實際模型構建中，國內外學者通常選用的模型有公式（1）～（3）［9］：

式中：Y為人均“三廢”排放量；X為人均GDP；α0、β1、β2、β3為模型參數；ε為隨機誤差項。其中模型參數β1、β2、β3具有重要意義，根據其取值的不同可反映環境狀況與經濟發展之間的關系。即：①當β1≠0，β2=0，β3=0時，環境狀況與經濟發展之間呈線性關系；②當β1＞0，β2＜0，β3=0時，環境狀況與經濟發展之間呈倒“U”型EKC；③當β1＜0，β2＞0，β3=0時，環境狀況與經濟發展之間呈“U”型曲線關系；④當β1、β2、β3都不為0時，環境狀況與經濟發展之間呈三次曲線關系。

分別對模型（1）～（3）進行模擬，并根據曲線的擬合度及參數的顯著性結果選取模型。

1.3 灰色關聯度方法

灰色模型理論（Grey Model）是鄧聚龍于1982年創立的一門新興橫斷學科?；疑P聯度分析方法（Grey Relation Analysis，GRA） 是灰色理論的一種統計分析方法［10］，其基本思想是，以因素的數據列為依據，用數學的方法研究因素間的幾何對應關系，兩者曲線幾何形狀越接近，相應序列的關聯度就越大，反之越小。所以灰色關聯度分析彌補了傳統回歸分析的不足，對樣本量和樣本規律性的要求較低，適用于對環境庫茲涅茨曲線成因的分析［11］。

根據灰色關聯度的計算原理，分析山東省“三廢”排放與影響因子的灰色關聯度的基本步驟如下［12］。

1）選擇參考序列和比較序列，并收集相關數據。本文分別以“三廢”排放量（廢水排放量、工業廢水排放量、SO2排放量、煙塵排放量以及工業固廢排放量）為參考序列：

污染物排放量的各影響因子數據為比較序列：

2）對數據進行無量綱化處理。由于收集的數據有不同的量綱，因此，首先需要對各序列進行初始化處理，即每個序列均除以該序列的平均值，從而得到新序列：

3）計算關聯度系數。求出經初值化處理的參考序列Y0，比較序列Yi之間的關聯度系數：

ρ為分辨系數，且ρ∈[0，1]，通常取ρ=0．5。

4） 計算關聯度。參考序列X0與比較序列Xi之間的灰色關聯度計算公式為：

2 結果分析

2.1 山東省“三廢”排放與經濟增長關系的模型

統計模擬結果（見表1） 表明，山東省1981—2012年人均“三廢”排放量與人均GDP之間的關系并不都符合標準的環境庫茲涅茨曲線（倒“U”型） 關系，還有直線、正“U”、“N”（三次曲線）以及倒“N”型曲線。由于多項式擬合取足夠高的次數可以逼近任何一種散點圖，R2越接近100%，因其損傷機理和趨勢的信息，所以統計上采納在擬合優度及顯著性差異不大時，取低次方程模型擬合的原則，反映數據變化的趨勢［13］。

表1 山東省“三廢”排放與經濟增長計量模型模擬結果

2.2 山東省“三廢”排放量環境庫茲涅茨曲線

曲線模擬結果（見圖1～5）分別表明了人均環境污染排放與人均GDP之間的擬合關系：

人均生活污水排放量與人均GDP之間三次函數的擬合較二次函數優（決定系數R2=0．98，F檢驗值420．69，通過檢驗，P值小于0．01），故采用三次函數。根據參數統計結果，得出人均生活污水排放量（Y） 與人均GDP（X） 的函數關系為：Y=65．68+6．41X-8．85×10-5X2+4．81×10-8X3，擬合的環境庫茲涅茨曲線見圖1，呈“N”型。從擬合曲線看，人均污水排放量在人均GDP 2 000元/人處停滯后隨著人均GDP的增長以極快的速度增長。說明隨著人們生活水平的提高，生活污水排放量呈快速增長趨勢。

圖1 人均生活污水排放量庫茲涅茨曲線

人均工業污水與人均GDP 3種擬合曲線都不太顯著，選擇三次模型（決定系數R2=0.865，F檢驗值60.55，通過檢驗，P值小于0.01） 較為適宜。根據參數統計結果，得出人均工業廢水排放量（Y） 與人均GDP（X） 的函數關系為：Y=12 911-1.71X+5.59×10-4X2-3.15×10-8X3，擬合的環境庫茲涅茨曲線見圖2，呈倒“N”型。在人均GDP 2 000元/人處人均工業污水排放量變化范圍比較大，后隨著人均GDP增長快速增長，但達到2 000 kg/人的人均工業污染量之后又回落。

圖2 人均工業污水排放量庫茲涅茨曲線

人均SO2排放量與人均GDP的散點圖（見圖3）總體呈下降趨勢，但過程起伏比較大。3種擬合曲線都不顯著，所以都不采用。由圖3可知，在人均GDP 2 000元/人左右時人均SO2排放量起伏比較大，后隨著經濟條件的改善，排放量總體呈現下降趨勢，但過程中有些點浮動大，說明人均SO2排放量與人均GDP關系不顯著。

圖3 人均SO2排放量與人均GDP散點圖及擬合曲線

人均煙塵排放量與人均GDP 3種擬合模型中，三次模型和二次模型擬合效果接近，為更能反映其變化的趨勢，所以選擇二次模型（R2=0.909，F檢驗值140.31，通過檢驗，P值小于0.01） 更合適。根據參數統計結果，得出人均煙塵排放量（Y） 與人均GDP（X） 的函數關系為：Y=18.49-3.7×10-3X+2.36×10-7X2，擬合的環境庫茲涅茨曲線見圖4，呈“U”型。由圖分析，人均煙塵排放量隨著人均GDP的增長快速下降，在觸底后呈現反彈的趨勢。

圖4 人均煙塵排放量庫茲涅茨曲線

人均工業固體廢物與人均GDP的3種模型擬合效果相近，所以選擇一次曲線更能反映其變化趨勢（R2=0.982，F檢驗值1 571.7，通過檢驗，P值小于0.01），擬合方程為Y=2 465.67+0.15X。由圖5可知，人均工業固體廢物隨著人均GDP增長而增長，呈現高度的線性相關關系。

圖5 人均工業固廢排放量庫茲涅茨曲線

通過對人均生活污水、人均工業廢水、人均SO2、人均煙塵以及人均工業固體廢物排放量等指標與人均GDP的3種模型擬合，發現環境庫茲涅茨曲線并不必然呈現倒“U”型關系，還有直線、“U”、“N”、倒“N”型。也進一步證明，隨著經濟條件改善，環境污染并不必然降低，還需要政府的政策調節。在人均GDP 2 000元/人時，人均SO2、人均煙塵排放量都比較嚴重，后隨著經濟條件的改善，污染程度有所減輕，但仍呈現反彈趨勢。而人均生活污水、人均工業污水、人均工業固體廢物排放量等隨著經濟增長，除人均工業廢水排放量有回落趨勢外，污染程度愈加嚴重。

2.3 山東省環境庫茲涅茨曲線影響的灰色關聯度分析

為進一步探究山東省環境庫茲涅茨曲線成因，擬對1981—2012年環境質量狀況（廢水排放總量、工業廢水排放量、SO2排放量、煙塵排放量以及工業固廢排放量）與影響因子（見表2）之間進行灰色關聯度分析；根據已有研究得到，影響主要來自經濟發展水平、產業結構、能源生產、城鎮化水平、交通運輸以及環保效力等6個方面［9］，通過計算污染物排放與其影響因子的灰色關聯度數值對擬合的庫茲涅茨曲線進行成因分析。

通過關聯度計算得到表3，列出了環境污染指標與不同影響因子之間的灰色關聯度。其中，生活污水、工業污水排放量與不同影響因子之間的關聯度都不顯著，表明經濟發展水平及城鎮化水平不是影響生活污水和工業污水排放的重要因素，還有其他因子導致生活污水和工業污水排放量不斷上升，需要進一步研究。

表2 影響山東省環境狀況的經濟、社會因子

二氧化硫和煙塵排放量的影響因子相同，而且關聯度都很顯著：GDP、工業產值、第二產業比重、城鎮化率、城鎮居民人均可支配收入、用氣普及率、交通運輸車輛以及城市人均綠化面積都在0.98以上，說明經濟發展水平以及城鎮居民生活水平對兩者排放量的降低都起著重要作用；與原煤生產和能源生產總量的關聯度分別為0.93、0.88，表明降低能耗水平，對產生污染的能源生產企業進行關停并轉的措施是有效的。

工業固體廢物與其影響因子之間的關聯度都很顯著，得到0.93以上。表明經濟發展水平對排放量的增長仍然起著重要作用，過度依賴重化工業的產業結構，不僅阻礙城市化的進程，而且消耗大量的資源、能源，產生越來越多的工業固體廢物亟待處置，對環境和人類健康產生重大影響［14］。

環境效力方面選擇城市人均綠化面積因子作為改善空氣質量的投入力度指標，也是間接的反映政府為改善環境質量的投入力度，但其與生活污水排放量、工業污水排放量之間的灰色關聯度都不高，卻同二氧化硫排放量、煙塵排放量以及工業固體廢物排放量的灰色關聯度呈現顯著關系，說明空氣質量改善的成果是顯著的，但類似改善空氣質量的投入力度對污水、固體廢物的減量化作用微弱。所以加強政府對環境的保護力度尤為重要。

表3 環境質量指標與影響因子之間的灰色關聯度

3 結論

1）通過山東省“三廢”排放與經濟增長的數據分析，表明倒“U”型的環境庫茲涅茨曲線只是經驗型曲線，而不是普遍的準則，環境庫茲涅茨曲線還有直線、“U”、“N”、倒“N”等類型。結論表明，經濟的增長并不必然帶來環境質量的改善，即隨著經濟的增長，環境污染先增加，達到某一拐點（人均GDP值）后環境質量得到改善不是自發的，所以政府、社會團體以及每個公民在改善環境質量方面還有空間。

2）“三廢”的不同庫茲涅茨曲線也表明，山東省目前處于“局部改善，整體惡化”的境地，雖然空氣質量有所改善，但生活污水、工業污水以及工業固體廢物排放量仍在增長，有惡化的趨勢。況且自然環境的自凈能力是有限的，所以在經濟高速發展的同時應考慮生態系統的承載力。

3）“三廢”的環境庫茲涅茨曲線的灰色關聯度分析表明，經濟發展水平以及城鎮化率不是導致環境污染的唯一因素，產業結構、能源生產、交通運輸以及環境效力都對其有影響，只是作用程度不同，而且影響因子對不同污染物排放量的影響程度需要進一步的研究。

［1］Stern D I，Common M S，Barbier E B.Economic growth and environmental degradation：The environmental Kuznets curve and sustainable development［J］.Word Dev，1996，24 （7）：1151-1160.

［2］劉榮茂，張莉俠，孟令杰.經濟增長與環境質量：來自中國省際面板數據的證據［J］.經濟地理，2006，26（3）：374-377.

［3］Grossman G M，Krueger A B.Economic growth and the environment［J］.Quart J Econ， 1995，110（2）：353-377.

［4］Shafik N，Bandyopadhyay S.Economic growth and environmental quality：Time series and cross country evidence［M］.World Bank，1992.

［5］Selden T M，Song D Q.Environmental quality and development：Is there a Kuznets curve for air pollution emissions?［J］.J Environ Econ Manage，1994，27（2）：147-162.

［6］Panayotou T.Empirical tests and policy analysis of environmental egradation at different stages of economic development［R］.International Labour Organization，1993.

［7］謝賢政，萬靜，高亳洲.經濟增長與工業環境污染之間關系計量分析［J］.安徽大學學報，2003，27（5）：144-153.

［8］趙細康，李建民，王金營，等.環境庫茲涅茨曲線及在中國的檢驗［J］.南開經濟研究， 2005，3（3）：48-54

［9］王瑞玲，陳印軍.我國“三廢”排放的庫茲涅茨曲線特征及其成因的灰色關聯度分析［J］.人口·資源與環境，2005，15（2）：42-47.

［10］譚學瑞，鄧聚龍.灰色關聯分析：多因素統計分析新方法［J］.統計研究，1995（5）：46-48.

［11］楊慶育，李明.基于灰色關聯度分析法的區域自主創新能力實證測度：以重慶市為例［J］.軟科學，2011，25（1）：91-101.

［12］徐國祥.統計預測和決策［M］.上海：上海財經大學出版社，2003.

［13］陳桂月，李海濤，梁濤，等.內蒙古環境污染水平與經濟增長的庫茲涅茨關系分析［J］.中國農學通報，2012，28（17）：284-291.

［14］山東省環境保護廳.環境質量狀況公報（2003—2012）［EB/OL］.http://xxgk.sdein.gov.cn/xxgkml/hjzkgb/.