環境庫茨涅茨倒U形曲線在西部地區的現實考征
——基于空間面板數據的研究*

上海政法學院經濟管理學院 李 鵬

環境庫茨涅茨倒U形曲線在西部地區的現實考征
——基于空間面板數據的研究*

上海政法學院經濟管理學院 李 鵬

文章采用數值模擬方法論證了環境庫茨涅茨雙倒“U”形曲線關系存在的可能性，雙倒“U”形曲線是對傳統環境庫茨涅茨倒“U”形曲線的一個補充。文章以工業廢水為研究對象采用空間面板數據模型對我國西部地區的環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系進行了驗證，研究表明：我國西部地區環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系成立。

環境庫茨涅茨曲線；空間面板數據模型；工業廢水

一、文獻回顧及問題的提出

自從關于經濟增長與環境污染之間的環境庫茨涅茨倒“U”形曲線提出以后，學術界對于環境庫茨涅茨倒“U”形曲線的檢驗就沒有間斷過。但由于不同學者的研究樣本、研究方法、研究的時間段的不同，導致了不同的研究結論。研究結論主要有三類，一是環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系對于所有環境污染物而言都成立。二是環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系對于所有環境污染物而言不成立。三是環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系對于部分環境污染物而言成立。

國外學者對經濟增長與環境污染之間的關系進行了大量的實證研究工作。如帕森哈等人（Rupasingha et al，2004）運用美國的數據使用空間面板數據模型分析經濟增長與環境污染的關系，發現基于空間計量模型基礎上的環境庫茨涅茨曲線估計結果是穩健的。昆度、丁達（Coondoo and Dinda，2007）通過對二氧化碳指標88個國家的面板數據分析，證實了人均GDP與環境質量之間存在倒“U”形曲線關系。赫提集等人（Hettige et al，2000）利用12個發達國家和發展中國家企業層面的工業廢水排放量數據研究發現經濟增長與環境污染之間是負相關關系，環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系不成立。馬丁瓦格拉（Martin Wagner，2008）研究得出人均二氧化碳排放與人的收入呈單調遞增的關系，且不存在拐點。

我國學者采用不同的研究方法對我國經濟增長與環境污染之間的關系進行了研究。何彬（2013）以1989～2010年的省際面板數據運用動態門限模型研究了我國人均GDP與二氧化碳排放的關系，研究表明：人均GDP與區域二氧化碳排放呈正相關性。覃巍、丁慧（2011）運用主成分方法構建環境污染綜合指數，研究廣西經濟增長與環境污染之間的關系。研究表明：廣西環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系并不成立，而是成立N形曲線關系。黃瑩、王良健、李桂峰、蔣荻（2009）以中國1990～2006年的省級面板數據運用空間面板數據模型研究了經濟增長與環境污染之間的關系，研究表明：除工業廢水外，其他指標符合環境庫茨涅茨倒“U”形關系。盧曉彤、盧忠寶、宋德勇（2012）運用闕值面板模型研究對我國的環境庫茨涅茨曲線形狀進行了研究。研究表明：污染物排放量隨經濟增長而下降。潘玉君、童彥、華紅蓮、張碧星、方杏樹（2007）采用數值模擬方法研究了1985～2003年間云南省經濟增長與環境污染之間的關系，研究表明：云南省經濟增長與環境污染之間存在倒“U”形曲線關系。馬樹才、李國柱（2006）運用協整理論研究了我國經濟增長與環境污染之間的關系。研究表明：工業固體廢棄物與人均GDP之間存在協整關系，工業固體廢棄物隨人均GDP的增加而下降，而工業廢水及工業廢氣與人均GDP之間不存在協整關系。李鵬、蘭宜生（2009）運用時間序列數據研究了山西省經濟增長與環境污染之間的關系，研究表明：工業二氧化硫、工業固體廢棄物與人均GDP之間呈倒“U”形關系，工業廢水與人均GDP之間呈“U”形關系。

本文采用空間面板數據模型研究了我國西部地區經濟增長與環境污染之間的關系，對環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系進行了檢驗。文章的創新性主要體現在：文章采用數值模擬方法提出經濟增長與環境污染之間還存在雙倒“U”形曲線關系的可能性。環境庫茨涅茨雙倒“U”形曲線關系的提出是對傳統倒“U”形曲線關系的一個補充。

二、研究設計

（一）環境庫茨涅茨倒“U”形曲線的數值模擬分析。

環境庫茨涅茨倒“U”形曲線是描述經濟增長與環境污染排放量之間數量關系的經驗曲線。環境庫茨涅茨倒“U”形曲線的經濟含義是指：在經濟發展的初級階段，環境污染排放量不斷增加，但隨著經濟發展到更高水平時，環境污染物排放量不斷下降。

經濟增長與環境污染排放量之間數量關系只有倒“U”形曲線關系嗎？文章采用數值模擬方法研究發現，經濟增長與環境污染排放量之間還存在其他形狀曲線的可能性。

以y來表示污染排放量，x表示收入。根據y與x的不同函數關系，可以得出兩者之間具有不同的曲線關系。

當y與x二次函數關系時，存在倒“U”形曲線的可能性。

例如，當y與x的二次函數關系式為：y=100+10x-x^2時，y與x的數量關系就表現為倒“U”形形狀。對應的數量特征：隨著收入的增加，污染物排放量先增加然后減少。環境庫茨涅茨的形狀就是倒“U”形形狀。

實際上，只要y與x的二次函數關系式中x二次項的系數為負數，y與x的數量關系就表現為倒“U”形形狀。

當y與x為三次函數關系時，存在～型曲線的可能性。

圖1 經濟增長與環境污染倒“U”形曲線關系

例如，當y與x的二次函數關系式為：y=100+15x-10x^2+x^3時，y與x的數量關系就表現為～形形狀。對應的數量特征：隨著收入的增加，污染物排放量先增加然后減少，隨后再增加。

當y與x為四次函數關系時，存在雙倒“U”形曲線的可能性。

例如，當y與x的四次函數關系式為：y=30+20x-28x^2+10x^3-x^4時，y與x的數量關系就表現為雙倒“U”形形狀。對應的數量特征為：隨著收入的增加，污染物排放量經歷先增加后減少的過程，隨后再經歷先增加后減少的過程。

文章認為經濟增長與污染物排放量之間的倒“U”形形狀、“～”形形狀及雙倒“U”形形狀與經濟規模效應和政府環境保護效應有關。

經濟規模效應：經濟總量的增加必然會導致污染物排放量的增加。政府環境保護政策效應：政府的環境保護政策會導致污染物排放量的減少。

圖2 經濟增長與環境污染之間的～形曲線關系

如果經濟規模效應占主導，也就是收入增加所導致的環境污染物排放量的增加大于政府實施環境保護政策所導致的污染物排放量的減少，則會出現隨著經濟的增長，環境污染物排放量的不斷增加。如果政府環境保護效應占主導，也就是收入增加所導致的環境污染物排放量的增加小于政府實施的環境保護政策所導致的污染物排放量的減少，則會出現隨著經濟的增長，環境污染物排放量不斷下降。當政府采取嚴厲的環境保護政策時，政府保護效應占主導。此后，隨著經濟增長，環境污染物排放量不斷下降。當政府采取寬松的環境保護政策時，經濟規模效應占主導，此后，隨著經濟增長，環境污染物排放量不斷增加。

圖3 經濟增長與環境污染之間的雙倒“U”形曲線關系

一旦環境污染物排放量超過一定限度時，政府將采取嚴厲的環境保護政策，迫使企業大量減少污染物排放量，使得污染物排放量急劇下降，

例如，當y與x的二次函數關系式為:y=100+15x-10x^2+x^3時，y與x的數量關系就而一旦環境污染排放量下降到一定程度時，政府會放松環境保護而采取寬松的環境保護政策，企業會增加環境污染物排放量。

在經濟發展初始階段，隨著經濟總量的增加，環境污染物排放量會增加，在污染物排放量沒有超過一定限度之前，政府會采取寬松的環境保護政策，此時經濟規模效應占主導，因此，會出現隨著經濟的發展，環境污染物排放量不斷增加的狀況。隨著經濟總量的繼續增加，環境污染物排放量會超過一定限度，政府會采取嚴厲的環境保護政策，此時政府保護效應占主導，因此，會出現隨著經濟的發展，環境污染物排放量不斷下降的狀況。也就出現了倒“U”形形狀。隨著環境污染物排放量的繼續下降，當下降到一定程度時，政府會采取寬松的環境保護政策，此時經濟規模效應占主導，因此，會出現隨著經濟的發展，環境污染物排放量不斷增加的狀況。也就在倒“U”形曲線的右半部分所對應的環境污染物下降階段，隨著經濟增長環境污染物排放量開始增加，形成了“～”形形狀。隨著污染物排放量的繼續增加，當超過一定限度時，政府又會采取嚴厲的環境保護政策，此時政府規制效應占主導，因此，出現隨著經濟的發展，環境污染物排放量不斷下降的狀況。也就是在“～”形曲線的右半部分所對應的環境污染物增加階段，隨著經濟增長環境污染物排放量開始下降，也就出現了雙倒“U”形形狀。

（二）樣本選擇與變量定義。

本文選取甘肅、內蒙古、寧夏、新疆、西藏、青是收入增加所導致的環境污染物排放量的增加小于政府實施的環境保護政策所導致的污染物海、云南、四川、貴州、廣西、重慶、陜西為分析樣本，所選樣本都屬西部地區。文章以工業廢水為例運用空間面板數據模型來研究我國西部地區1997～2008年間經濟增長與環境污染之間的關系。相關變量如表1所示。

（三）空間面板模型設定。

空間面板數據模型能夠充分考慮到同一時點上觀察值之間存在的空間依賴性，克服了傳統面板數據模型的弱點。埃洛斯特（Elhorst，2003）通過在傳統面板數據模型中引入空間滯后誤差項和空間滯后解釋變量來分析空間依賴性。本文選取我國西部地區的12個省份為樣本進行空間面板數據模型實證研究。

文章以西部地區的甘肅為中心構建標準化的空間權重矩陣，wij為標準化后的空間權重矩陣。主對角線上的元素為0，地區i與j相鄰，則wij為1，否則為0，然后進行標準化處理，從而得到標準化的空間權重矩陣wij。

xt為解釋變量矩陣。ρ為空間自回歸系數，度量了地理上臨近區域的yit的空間外部溢出效應的大小。λ為空間誤差移動平均系數，度量了樣本觀察值的誤差項對區域yit的空間誤差溢出效應。

依據ρ和λ的數值，將空間面板數據模型分為兩大類。

表1 變量描述

當ρ=0，為空間誤差面板數據模型，也就是SEM面板數據模型。空間誤差面板數據模型的經濟含義是：某區域受到的一個隨機沖擊不僅影響到該區域的產出，還通過空間誤差項影響其他區域的產出。

當λ=0，為空間滯后面板數據模型，也就是SLM面板數據模型。空間滯后面板數據模型的經濟含義是：某區域的產出yit，不僅受解釋變量的影響，還受臨近區域的產出影響。

三、計量結果分析

（一）空間面板數據模型檢驗。

根據文章提出的經濟發展與環境污染之間存在的四次函數關系，工業廢水的空間滯后面板模型和空間誤差面板模型分別為：

表2為空間面板數據模型回歸結果。

由表2知，α在空間滯后模型和空間誤差模型都為正，β在空間滯后模型和空間誤差模型都為負，而且α和β在1%的水平顯著，說明工業廢水與GDP之間呈倒“U”形，也就是環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系成立。

空間面板數據模型檢驗的結論1：以西部地區的工業廢水為研究對象，1997～2008年間工業廢水與GDP之間呈倒“U”形曲線關系，環境庫茲涅茨倒“U”形曲線關系成立。

表2中空間自回歸系數ρ即在1%的水平顯著，說明西部某區域工業廢水的排放量，受鄰近區域工業廢水排放量的影響；表2中誤差移動平均系數λ在1%的水平顯著，說明西部某區域受到的一個隨機沖擊，不僅影響本區域的工業廢水的排放，還通過空間誤差項影響鄰近區域工業廢水的排放。ρ、λ在1%的水平顯著，說明西部地區工業廢水的排放存在空間依存性。

空間面板數據模型檢驗的結論2：1997～2008年間西部地區工業廢水的排放存在空間依存性。

（二）空間面板數據模型檢驗結論的經濟學解釋。

1.1997～2008年間工業廢水與GDP之間呈倒“U”形曲線關系成立的經濟學解釋。文章認為，2003年后，我國西部實施的嚴厲的環境保護政策是導致污染物排放量產生拐點的重要原因。2003年之后，我國的環境保護處于深化發展階段，國家采取各種措施降低企業的污染物排放量。例如，加大執法力度、限制高污染排放行業的發展、大力發展循環經濟等有效措施的實施，極大地減少了企業的污染排放量。因此，從整個國家層面，2003年之后我國環境污染狀況得到有效遏制。對西部地區而言，2000～2008年間，國家累計向西部地區轉移支付3萬多億元以支持西部地區的環境保護。這對于西部地區的環境修復，起到了重要推動作用。

表2 空間面板數據模型回歸結果

2.1997～2008年間西部地區工業廢水的排放存在空間依存性的經濟學解釋。文章認為，工業廢水具有流動性的特征及地區間的相鄰性是產生空間依存性的重要原因。一個地區產生了工業廢水，也會給周邊地區帶來污染。因為，該地區的工業廢水會流動到周邊地區。一旦一個地區形成了產生工業廢水的隨機事件，不僅該地區會產生工業廢水，周邊地區也會帶來工業廢水。

四、研究結論及政策建議

文章采用數值模擬方法提出了經濟增長與環境污染之間存在倒“U”形曲線關系外，還存在“～”形和雙倒“U”形曲線關系，并對各種曲線關系進行了經濟學解釋。經濟增長與環境污染之間存在“～”形和雙倒“U”形曲線關系是對傳統環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系的一個補充。

文章采用空間面板數據模型對環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系進行了驗證。研究表明：1997～2008年間，工業廢水與GDP之間存在環境庫茨涅茨倒“U”形曲線關系。研究還發現，我國西部地區的工業廢水排放具有空間依存性。

根據研究結論，文章提出如下政策建議：

第一，對西部地區繼續實施嚴厲的環境保護政策。只有繼續實施嚴厲的環境保護政策，西部地區環境污染排放量保持下降的狀態才能得以保持，才能保持在環境庫茨涅茨倒“U”形曲線的下降階段。否則，西部地區的環境污染物排放量下降的狀態會出現反彈，導致經濟增長與環境污染之間出現“～”形形狀。

第二，采取各種措施降低環境污染隨機事件的產生。企業應建立預警機制，將環境污染隨機事件扼殺在萌芽狀態。公眾應提高環保意識，能夠減少環境污染隨機事件發生的數量。

第三，采取各種措施，防止環境污染物的隨意傳播。由于環境污染所具有的空間依存性，一個地區產生的環境污染，如不及時治理，會很快傳播到周邊地區。一個地區發生的環境污染隨機事件，應采取有力措施及時在該地區解決。

[1]覃巍、丁慧：《基于環境庫茨涅茨理論的廣西經濟增長與環境質量協調性研究》，載于《學術論壇》2011年第10期，第142～148頁。

[2]盧曉彤、盧忠寶、宋德勇：《機遇閥值面板模型的我國環境庫茨涅茨曲線假說再檢驗》，載于《管理學報》2012年第11期，第1689～1696頁。

[3]李鵬、蘭宜生：《經濟增長與環境污染關系的實證研究——基于山西省數據的實證分析》，載于《對外經貿大學學報》2009年第6期。

[4]潘玉君、童彥、華紅蓮、張碧星、方杏樹：《云南省經濟增長與環境污染關系的實證研究》，載于《云南師范大學學報》2007年第3期，第13～16頁。

[5]何彬：《國有經濟比重、區域經濟增長與碳排放——基于動態門限庫茨涅茨曲線的分析》，載于《江漢論壇》2013年第7期，第84～88頁。

[6]黃瑩、王良健、李桂峰、蔣荻：《基于空間面板數據模型的我國環境庫茨涅茨曲線的實證研究》，載于《南方經濟》2009年第10期，第59～68頁。

[7]Coodoo D and Dinda S.， 2007， Carbon dioxide emission and income：A temporal analysis of cross-country distributional patterns.Ecological Econmic，（7），11-22.

[8]Maddala G.and In-Moo Kim.Unit roots，cointegration andstructural change[M].Cambridge University Press：Cambridge，1998.

[9]Rupasingha A.， ALE.2004， The Environmental Kuznets Curve For US Countries：A Spatial Econometric Analysiswith Extensions[J].Papers in Regional Science，83（2）.

[10]Hettige，H.，M.Mani，and D.Wheeler，2000，Industrial Pollution in Economic Development：Kuznets Revisited， Journal of Development Economics，（2），445-476.

F012

A

2095-3151（2014）57-0039-06

*本文受上海政法學院2014年度校級科研項目經費（項目編號：2014XJ16）和2014年度上海政法學院青年科研基金項目經費（項目編號：2014XQN12）支持。