中國環境污染與經濟增長計量分析——基于彌補EKC缺陷視角

馮利英，鞠海偉

(內蒙古財經大學　統計與數學學院，呼和浩特　010070)

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中國環境污染與經濟增長計量分析
——基于彌補EKC缺陷視角

馮利英，鞠海偉

(內蒙古財經大學統計與數學學院，呼和浩特010070)

[摘要]EKC①假設命題是由Grossman和Krueger在1995年提出的，此后，學者們以其為基礎，開展了許多實證及拓展性研究，得到了很多重要的結論。然而，在實證研究中，EKC存在未考慮地域性這一重要影響因素的缺陷。為此，本文在現有研究成果的基礎上，首先立足于彌補EKC未考慮地域影響因素這一缺陷的角度，建立了空間回歸模型，分析得到中國環境污染具有空間集聚效應的結論；然后運用EPIOLG模型測算出政府最優環境污染治理投入比②應該為10.35%的結果；最后結合定量分析結論，提出了關于我國環境污染治理的三點建議：1.需要考慮環境污染的空間集聚性；2.需要加大資金投入，逐步達到最優環境污染投入比例；3.需要平衡好經濟發展與環境污染治理的關系。

[關鍵詞]EKC缺陷；經濟增長；環境污染；空間EKC模型；EPIOLG模型

一、引言

從國際背景看，人口的持續增長和工業化、城市化進程的加快，促使生態環境不斷惡化，已嚴重威脅到人類的可持續發展。環境污染的區域性和全球化問題已在國際社會備受矚目。《京都議定書》的議定③、“巴厘島路線圖” 的制定以及各種環境會議越來越頻繁的舉辦，反映出了各國對于減少環境污染的努力。1974年6月5日，《聯合國人類環境會議》提議每年的6月5日為世界環境日，以警示人們注意保護環境以及環境由于人類活動所造成的破壞。可見，環境污染已成為全球必須共同面對的問題。

國內方面，改革開放以來，中國取得了舉世矚目的成績，第一產業占比連年下降，第二產業產值則由1982年的2383億元飆升至2013年的210689.42億元，增長87.4倍。由此可以看出，中國經濟在三十多年的時間里發展迅猛，然而相隨而來的環境污染，也已到了觸目驚心的地步。首先，大氣污染日益嚴重。1982年，人均工業廢氣排放量為5352.6m3，2013年則為38713.69m3，32年時間增加了623.34%。近年來，有關霧霾的報道屢見報端，尤其是2013年冬季以來，全國多次爆發的大面積霧霾，既影響國民身體健康，又影響人民幸福指數，是多被詬病使得政府無法回避、必須痛下決心來治理的環境污染之一。其次，水污染問題日益突出。1982年，我國廢水排放總量為195.21億噸，2013年則上升為697.13億噸，增加了257%。水質惡化、水體污染物排放濃度增大的同時抬高了污水的總排放量，嚴重損害了水環境的自我凈化功能，湖泊富營養化問題突出，日益嚴重的水源污染問題，已然變成經濟社會可持續發展的桎梏。再者，工業固體廢物污染問題不容忽視。1982年我國工業固體廢物產生量為40043萬噸，2013年上升為353203.4萬噸，增加了782.3%。固體廢物含有的有毒、有害化學物質污染大氣和水體，堆存物污染耕地，造成農作物減產和生物鏈污染，從而嚴重危害人類健康。可見，國內也面臨著減少環境污染的迫切需要。

環境污染指人類活動使環境要素或其狀態發生變化，環境質量惡化，擾亂和破壞了生態系統的穩定性及人類的正常生活條件的現象，說到底是人類經濟活動的不斷膨脹造成的，而經濟活動是人類最主要的活動，在現在的大系統時代，經濟活動不是孤立的，而是相互聯系，復雜交織在一起的。這使得不同域之間(尤其是相鄰區域間)經濟聯系非常密切，也就造成了相鄰地區間環境污染水平具有相似性。而隨著人們對更高質量生活的追求，關于環境污染與經濟增長關系的研究越來越多，并提出了許多理論，其中最出名莫過于Grossman和Krueger 提出的EKC理論。EKC理論為我們研究環境污染與經濟增長之間的關系提供了理論指導，但是EKC假設環境污染不受空間因素影響。所以雖然學者們以EKC理論為基礎，不斷地進行拓展性研究，取得了許多研究成果，但是EKC理論也存在缺陷，即未考慮地域影響因素，會給研究結果帶來偏差。

可見，在要求減少環境污染和保證國內經濟發展的雙重挑戰下，對于如何兼顧中國經濟社會可持續發展和實現降低環境污染的研究，就變得十分重要，而對于如何彌補EKC缺陷帶來的研究結果偏差，得出正確研究結論，并據此提出有建設性的建議，顯得尤為重要。

二、文獻回顧

綜觀研究文獻，基于環境庫茲涅茨曲線的相關假定對環境與經濟的相關性展開的探討較多。研究主要包括兩個方面的內容[1]:一是驗證EKC假設的存在，尋找不同國家或地區EKC曲線的拐點；二是從不同角度對EKC曲線進行理論或政策解釋。所有的這些研究都是基于EKC滿足同質性、不考慮地域性、不考慮內生偏差性及不考慮生態閾值的假設下進行的研究，而現實生活中地域影響是重要的影響因素，假設不能成立。

(一) 國外研究動態

從20世紀90年代中期開始，國外大多數學者利用某些國家或地區的經濟與環境污染數據對EKC(環境庫茲涅茨曲線)現象的理論進行了實證研究，重點探討收入狀況(人均GDP)和環境惡化的相關性。另外，有些研究者拓展了EKC曲線，將一些因素加入到環境庫茲涅茨的解釋中，如Torres和Boyce(1998)就將收入的不平等性加入EKC曲線，分析這些經濟因素與各種不同污染物排放量的關系，取得了大量的研究成果，但是這些研究成果大都是基于滿足EKC假設的條件下得出的，而現實中EKC假設很難被滿足。

1992年的《世界發展報告》中提到，Shafik以及Bandyopadhyay(1992)[2]對150個國家和地區的面板數據分別進行了對數線性以及高次多項式形式的對比分析，揭示以國家為單位的環境和經濟之間的相關性。結果表明，選取的環境指標不同，EKC形態也會出現差異：大氣污染中二氧化硫含量的EKC曲線呈現倒“U”型；隨著經濟的增長，水污染和碳排放量也會增加。Shafik和Bandyopadhyay在研究過程中剔除了區域性變量，但這一變量卻對整體研究至關重要。Kaufman(1998)[3]等針對1974-1989年23個國家的情況進行分析，得出二氧化硫排放量與人均GDP之間并非倒“U”型關系而是正“U”型關系，但是卻與經濟活動空間強度成倒“U”型關系，剔除價格變化影響后，用實際GDP計算出的轉折點為14700美元左右。雖然Kaufman對指標進行了處理，使結果更具代表性，但是研究沒有考慮地域因素。Burnett(2010)[4]考慮環境污染空間依賴的基礎上，對美國環境污染進行了空間EKC驗證，結果表明環境污染會受到地域因素的影響。Elhorst(2012)[5]利用動態面板數據，建立環境污染空間EKC模型，得出了在考慮地域因素的情況下影響環境污染的因素有人口結構、經濟發展、科技發展等。

從國外的研究成果來看，關于環境污染的研究大多還是以EKC為基礎，并不斷地發展，但是核心理論沒有變化，始終圍繞EKC研究，是基于EKC假設成立的條件下的研究，存在忽略地域影響的缺陷，這不可避免地加大了研究結果與現實的誤差。

(二)國內研究動態

我國關于環境污染的研究相對來說起步較晚，一般引用國外理論(EKC)結合國內實際進行研究。研究內容從簡單的人均收入發展到現在的經濟發展的多個方面，研究指標的選取也越來越合理和完善。但是，國內引用EKC理論研究環境污染與經濟增長之間的關系，也存在忽視EKC前提假定不滿足的問題。

符淼(2008)[6]采用省際面板數據對我國環境污染與經濟發展的EKC曲線進行非參數回歸分析，發現廢水EKC曲線為兩端略微上翹的倒“U”形曲線,在1.9萬元處出現拐點；對于廢氣的庫茲涅茨曲線呈現上升態勢，斜率大約為1.04；對于固體廢物的庫茲涅茨曲線因地區差異而有所區別，東部上升變平緩，而中西部上升態勢則較為陡峭。符淼將EKC的研究推向面板數據，但是沒有將地域影響因素納入模型研究。管祥友(2013)[7]建立了VAR模型，選取了城市和生態環境的相關指標，結果表明城鎮化與生態環境存在雙向機制，并不是簡單因果影響。管祥友的研究考慮了環境污染與經濟增長不是簡單的單向關系，卻沒有解決地域因素的影響。劉華軍、楊騫(2014)[8]研究了對環境EKC曲線與污染排放的時空依賴之間的關系，而且基于省級面板數據建立空間動態面板數據模型，最終指出四種污染物存在空間依賴性，但是依賴性有所差別。

除了簡單環境污染物與人均GDP的模型外，不同的學者采用不同的計量方法和不同的研究指標及數據對EKC曲線進行了拓展性研究，從而極大地拓展了EKC曲線的研究范圍，這包括：產業結構、能源消費、收入差距、消費、財政能力、社會資本水平等等，但這些研究大都還是基于EKC假定前提下，研究結論都不可避免地受EKC缺陷的影響。

綜上所述，國內外關于環境污染的研究大都圍繞EKC曲線展開，極大地拓展了環境庫茲涅茨曲線的理論和應用，但是EKC理論未考慮地域影響因素，而現實生活中地域因素會對環境污染與經濟增長產生重要影響。所以基于彌補EKC未考慮地域影響因素這一缺陷的角度研究環境污染與經濟增長之間的關系十分必要。接下來，文章首先從地區角度描述分析了經濟增長與環境污染的現狀，然后在現狀分析的基礎上，對環境污染與經濟增長建立了空間EKC模型，進而通過EPIOLG模型測算了政府最優環境污染投入比，最后在實證分析的基礎上得出了相關結論。

三、中國環境污染與經濟增長現狀分析

相鄰地區之間的經濟活動聯系緊密，一個地區的環境污染也會影響到相鄰地域的環境質量，這決定了環境污染與經濟增長受空間(地域)因素影響。在本部分，我們將結合具體數據，按照經濟增長到環境污染的順序，從空間角度，利用描述統計來分析我國經濟增長和環境污染對應指標的具體現狀。

經濟增長指標用人均實際GDP等來衡量；環境污染指標考量的是廢水、固體廢棄物、廢氣④(俗稱“三廢”)等三者數量方面的相關特征。同時聯系數據的完整性、可獲得性和長度一致性，因而選取了2003-2013年的相關數據，以上資料來源于《中國統計年鑒》和《中國環境年鑒》。

圖1　中國經濟區域劃分圖⑤

(一)經濟增長地區比較及特點

中國經濟是以經濟發展水平為經度、自然資源稟賦為緯度，與地理區位相結合，長期發展而來的。本文立足于國家統計局對全國經濟區域劃分的基礎，按照經濟水平，劃分為東部、中部、西部、東北部四個大區。這四大區域內的省(市、自治區)具有以下共性：地理空間上相互毗鄰；資源稟賦結構相近；經濟發展水平相似；經濟聯系密切；面臨相似的發展問題等等。具體劃分如圖1。

我國東部、中部、西部和東北部地區的經濟發展趨勢并不一致。我國人均 GDP 由 2003年的 10542元增加到 2013 年的 49020.3元，11年間增加了 3.65倍，年均增長了8.65%。從絕對值來看，2003年東部地區比中部地區高了2.45倍，比西部地區高了3.24倍，比東北部地區高了1.27倍。到了2013年東部地區僅僅比中部地區高了92.64%，比西部地區高了87.85%，比東北部地區高了 38.17%。由此可以看出，東部地區的經濟雖然一直在增長，但增長幅度遠遠低于我國中部、西部和東北部地區，但是，由于2003年東部地區的人均GDP絕對值就遠高于其他區域，所以雖然后來的增長幅度相比其他區域較低，但 2013年人均GDP值仍然很高，遠高于其他區域。相對于經濟增長較為平緩的東部地區來說，中部、西部和東北地區增長幅度較高，但由于其增長基數(2003年人均GDP)低，雖然經過11年時間的快速發展，到了2013年的人均GDP仍然低于東部地區。

表1　分地區經濟增長統計表　單位：元

環境污染與經濟增長聯系密切，環境污染水平是否也存在同經濟增長相似的地區差異，接下來我們對地區環境污染情況進行描述性統計分析。

(二)環境污染地區特點

總體來說，中國環境污染同經濟增長水平存在相似性，發達的東部地區環境污染嚴重，中部、西部及東北地區環境污染存在加重的趨勢。本部分將從空間上分析“三廢”污染現狀以及“三廢”污染治理投入情況。

1. 從 2003-2013 年各區域的廢水排放量數據表(表2)可以看出，廢水排放量的上升趨勢十分明顯：東部地區年均增加3.8%左右，中部地區年均增加了1.28%左右，西部地區年均增加了1.35%左右，東北部地區年均增加0.32%左右。由此可以看出，我國東部地區廢水排放量年均增長幅度最大，而且由于2003年的基數最大，2013年的數值也是最大。絕對數值和增長幅度均為最小的是我國東北部地區，在 11年的時間里，僅僅由2003 年的 48.83億噸增加到了2013年的50.43億噸。

表2　分地區廢水排放量統計表

資料來源：《中國統計年鑒》、《中國環境年鑒》及相關計算整理而得.

2.從 2003-2013 年各區域的工業廢氣排放量數據表(表3)可以看出，東部地區2013年的排放量是213461.4億標立方米，比 2003年增長了343.5%，年均增長 12.97%。中部地區 2013 年排放了140203.1億標立方米，比2003年增長了375.5%，年均增長15.47%。西部地區2013年排放了129986.3億標立方米，比2003年增長了347.3%，年均增長14.63%。東北部地區2013年排放了30798.2億標立方米，比2003年增長了42.26%，年均增長3.99%。由此可以看出，從2003到2013年，各地區的工業廢氣排放量都在逐年增加。中部地區增加速度最快，東、西部增加速度基本保持一致，相對于其他地區來說，2003-2013年東北地區的排放量雖然在增加，但增長速度是最小的。

表3　分地區廢氣排放量統計表　單位：億標立方米

資料來源：《中國統計年鑒》、《中國環境年鑒》及相關計算整理而得.

3.從 2003-2013年各區域的固體廢棄物產生量統計表(表4)可以看出，東部地區年均增加了 10.45%，中部地區年均增加了12.63%，西部地區年均增加了10.71%。東北部地區年均增加了1.33%。由表4可以看出，從2003到2013年，各地區工業固體廢物產生量都在逐年增加，但是東部地區的增長幅度更為迅速，與其他地區的差距變大；相對于其他地區來說，2003-2013年東北地區的固體廢棄物產生量總體趨勢雖然在增加，但增長幅度并不大，增長速度最小。

表4　分地區工業固體廢棄物產生量統計表

資料來源：《中國統計年鑒》、《中國環境年鑒》及相關計算整理而得.

所以，環境污染與經濟增長整體發展水平具有相似性，兩者存在緊密聯系，兩者在地區間的發展水平存在差異，說明地域因素是影響經濟增長與環境污染水平的重要因素。這是表面體現出的，想得到兩者之間內在的聯系，需要通過定量分析，建立計量模型研究。環境污染與經濟增長具有空間性的特點，而普通的EKC模型存在著不考慮地域因素的缺陷。接下來我們將基于EKC的這個缺陷，建立空間EKC模型，來研究我國環境污染與經濟增長之間的關系。

四、基于彌補EKC缺陷角度的環境污染與經濟增長分析

環境污染具有空間分布性即受地域因素影響，這違背了庫茲涅茨曲線理論的基本假定。本文的實證部分就是基于彌補EKC此方面的缺陷建立了空間回歸模型，來研究我國環境污染與經濟增長之間的關系。

(一)空間計量經濟的三種重要模型

20世紀70年代，眾多的歐洲學者對空間計量經濟學展開研究。如今，空間計量經濟學⑥已然變成空間經濟學及相關學科的基礎，而且空間經濟計量方法對于學者們的研究也是至關重要。本文從EKC的缺陷視角出發，探討環境惡化和經濟增加二者的相關性聯系，結合空間因素(地域性因素)，構建空間EKC模型。

空間計量經濟學經過學者們不斷的探索和努力，已經變得越來越完善，在這個過程中，研究者們提出了很多經典的模型。總的來說，空間計量模型可以分為橫截面的空間計量模型和面板空間計量模型。其中，面板空間模型中包含三個重要模型：空間滯后回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間交叉回歸模型(GSM)。三種模型的基本形式如下：

Y=ρwv+xα+μ

(1)

(2)

(3)

其中，w是N×N階的空間權重矩陣，wv為空間滯后因變量，ρ為空間自回歸系數。λ表示自回歸參數，wij為空間權重矩陣的第i行第j列中的元素，假定ei是服從標準正態分布的。

(二)空間關聯模式及空間相關性檢驗方法

1.空間權重的設置

經過研究者們不斷的探索和研究，空間權重的設置主要有三種：一是空間鄰接權重矩陣，本文用w1表示。該矩陣元素在空間單元i和j相鄰時取值為1；否則取值為0。二是地理距離空間權重矩陣，本文用w2表示。它是以地理距離平方的倒數來構造的，本文研究的是除去西藏的30個省份的環境污染與經濟增長之間的空間關系，所以，地理距離以省會城市之間的球面距離測量。三是經濟空間權重矩陣，用w3表示。林光平等(2006)[9]在對我國各省市1978-2002年間人均GDP的收斂問題進行研究時，發現相鄰空間權重矩陣w的選擇過于簡單，不能完全表現區域性經濟上的相互關聯，因而提出經濟空間權重理論。其中，w3=w2×E,w2是地理距離權重矩陣，E是描述地區間差異性的一個矩陣，其矩陣元素用樣本考察內各省人均地區生產總值均值之差絕對值的倒數表示。此外，在實際測算過程中，對空間權重矩陣需要進行行標準化處理。

2.空間相關性檢驗

在統計學上，可以通過相關性檢驗檢測兩變量之間是否存在相關關系，同樣，我們可以通過空間自相關指標來檢測空間單元之間的相關性。空間自相關的Moran’s I指標最具有普適性，其計算公式為：

(4)

其中，n為空間單元的總數，wij為空間權重矩陣元素，xi表示第i空間單元環境污染的觀測值。Moran’s I指數的取值范圍為[-1，1]，大于0 時表示空間單元間存在空間正相關；小于0 時表示空間負相關； 若等于 0 則表示空間單元之間在空間屬性上是獨立分布的。Moran’s I指數絕對值表征空間相關程度的大小，絕對值越大表明空間相關程度越大，反之則越小。Moran’s I指數可以揭示出空間單元全局空間相關性，而通過繪制Moran’s I散點圖則可以更加直觀地描繪局域空間相關性和空間集聚特征。以下為環境污染“三廢”的Moran’s I值。

根據表5可看出:

(1)廢水排放總量、工業廢氣排放量和工業固體廢棄物產生量在三種空間關聯模式下均呈現出顯著的空間相關性。其中在鄰接空間權重下，工業廢氣的Moran’s I指數大于廢水和工業固體廢棄物，大約在0.3左右，這說明在空間鄰接權重的關聯模式下工業廢氣的空間相關性更強。在地理空間權重下，工業廢氣和工業固體廢棄物的Moran’s I指數在0.26左右，大于廢水排放量的Moran’s I指數值。在經濟空間權重下，工業固體廢棄物的空間相關性則較工業廢氣和廢水更為明顯。

(2)由于各污染物的擴散能力不同，各污染物的Moran’s I指數值也不同。廢水的Moran’s I指數較小，可能是由于工業廢水的影響范圍主要在其流域，而工業廢氣、工業固體廢棄物的空間溢出可能波及其他區域。對于工業廢氣而言，大氣環流作用也會加強它們的空間依賴性。這就解釋了三種空間關聯模式下，為什么工業廢水的空間相關性并不強。

表5　三種權重下Moran’s I值統計表

注: 上標 a，b，c 分別表示1%、5%和10%的顯著性水平下拒絕原假設.

(三) EKC空間回歸模型的建立

由空間關聯性檢驗知道，環境污染存在顯著的空間集聚特征，也就是說受地域因素影響較大，所以有必要建立空間EKC模型。另外，由三種權重下的Moran’s I值可知，經濟空間權重下的Moran’s I值更加顯著，研究環境污染與經濟增長之間的關系，選用經濟空間權重也更加切合實際。因此，本文建立空間EKC模型時選用經濟空間權重。

1.指標和數據

本文抽取了2003-2013⑦年間中國大陸30個省級行政區劃的空間面板數據，資料均來自于《中國統計年鑒》及《中國環境年鑒》。文中關于環境惡化的相關指標選取了廢水排放總量、工業廢氣排放量和工業固體廢棄物產生量，經濟增長指標選取了各地區的人均GDP。

2.模型的估計

空間模型有三種基本形式，具體選擇何種模型通常是根據Housman方法判斷，但是Housman方法適用于隨機樣本。根據古扎拉蒂的理論，隨機效應是樣本在一個大的總體中隨機抽樣⑧。而本文選擇的中國內陸30個省、自治區、直轄市，是一個總體，而非隨機抽樣，通過Housman方法選擇模型不可取。所以本文將分別估計三種空間模型，然后通過估計結果的假設檢驗來選擇最優模型。運用MATLAB7.0估計結果如表6(選擇經濟空間權重)。

由估計結果可見，廢水排放總量選擇GSM模型，因為λ在0.05顯著水平下通過檢驗，其他參數都在0.001顯著水平下通過檢驗。ρ和λ都顯著，說明廢水排放總量指標不僅在空間上有集聚效應，而且時間上有依賴性，空間上的依賴性也說明了廢水排放總量受地域因素影響顯著，空間EKC模型的建立彌補了EKC在地域影響方面的缺陷，使估計結果更加貼合實際。LNRGDP的系數小于0，LNRGDP2的系數大于0，LNRGDP3的系數小于0，說明廢水排放總量與經濟增長之間呈倒“N”型關系。

工業廢氣排放量中，由于λ是不顯著的，而其他系數都是顯著的，所以選擇空間滯后模型(SAR)。ρ顯著說明工業廢氣排放量有顯著的集聚效應，即有較強的空間依賴性，受地域因素影響顯著，而空間EKC模型的建立減小了EKC缺陷造成的偏差。λ不顯著，說明工業廢氣排放量的時間依賴性不強。LNRGDP的系數小于0，LNRGDP2的系數大于0，LNRGDP3的系數小于0，說明工業廢氣排放總量與經濟增長之間呈倒“N”型關系。

工業的固體產生量中，ρ或λ顯著時，其他參數都不顯著，所以對于空間效應和時間依賴性的面板數據模型不加以考慮，工業固體廢棄物的地域影響不顯著，并不能說明不存在地域影響，只是數據決定建立普通EKC模型更合適。LNRGDP的系數小于0，LNRGDP2的系數大于0，LNRGDP3的系數小于0，說明工業固體產生量與經濟增長之間呈倒“N”型關系。

實證分析結果表明，中國環境污染指標“三廢”與經濟增長之間呈倒“N”型關系，證明了EKC曲線的存在但又與傳統意義的倒“U”型理論相區別，符合中國實際。雖然“三廢”都具有空間自相關性，但是，廢水排放總量與工業廢氣排放量加入空間效應后，模型顯著，而工業固體產生量加入空間效應后，模型不顯著。

表6　“三廢”指標的三種空間模型的估計結果

注：***表示在α=0.01，**表示在α=0.05，*表示在0.1條件下顯著.

五、政府最優環境污染治理投入比測算

前面描述統計分析我們了解了我國環境污染的嚴峻形勢，并通過計量模型量化了環境污染與經濟增長之間的關系，最終要回到治理環境污染上。而環境污染治理屬于公共產品范疇，政府擁有環境污染治理的決策權。政府在做出決策時，自然希望能夠做到決策最優化，即希望找到最優環境污染投入比。本部分在相關研究基礎上運用加入環境污染治理的OLG模型計算出了最優環境污染投入比。

(一)加入環境污染治理投入的OLG模型

肖欣榮、廖樸(2014)[10]通過引入環境污染對生存概率的影響，擴展了Chakraborty(2004)[11]所建立的內生死亡率世代交疊模型(Overlapping Generations，OLG)。肖欣榮、廖樸在“政府最優污染治理投入研究”一文中通過設定社會總產出水平和污染治理投入與生存概率的關系建立了經濟增長模型，其中生存概率是由政府的決策內生決定的變量。他們發現，在經濟達到穩態時，社會總產出水平是政府污染治理投入在總稅收中所占比例的函數，并推導出了環境污染投入比例模型。

假設生存概率的函數形式為：

g(x)=xδ

(5)

g(x)′=δxδ-1

(6)

β(1-τ)(1-θ)δ[λ*τ(1-θ)]δ-1={1+β[λ*τ(1-θ)]δ}2

(7)

其中，0<δ<1,x為最優環境污染治理投資總額占國內生產總值的比重；λ*為最優污染投資占總稅收的比例，β為個體效應貼現因子，τ為稅率，θ為資本產出彈性，δ為生存概率參數。

(二)最優環境污染治理比例的測算

Fanti和Gori (2011)[12]研究，β的取值一般為0.2-0.6之間，根據中國的實際情況設為0.6。白重恩(2007)[13]、張芬(2012)[14]研究得出中國的資本產出彈性為θ=0.5。假設短期內，技術水平不會發生大的變化，根據我國2003-2013年的數據，總稅收占GDP的比重均值約為16.6%，由τ(1-θ)=16.6%，得出τ≈30%。另外，肖欣榮、廖樸(2014)的研究發現生存概率是環境污染治理投入占社會總產出函數的比重，而政府環境污染投入僅是稅收的一部分，所以，政府污染投入在社會總產出的比重不會太大，根據肖欣榮、廖樸的研究，結合中國實際，中國的δ會很小，我們取0.2 。將各參數值帶入式(5)和(6)，解得λ*=9.35%，x=2.0%。

表7　環境污染治理投入占稅收及GDP的比重

資料來源：根據《中國統計年鑒 2014》及計算整理所得.

由表7知，2003-2013年間環境污染投入占GDP的比重整體上呈逐年增加之勢，在2010年達到最高的1.9%，之后略有下降，但是距離平均的最優環境污染投入占GDP的比重還有較大差距。2003-2013年間環境污染投入占總稅收的比重具有波動性，2003-2005年在8%左右，2006、2007年為7.4%，2008-2010年比重上升，在2010年達到最大，占到了10.4%，之后就又回到8%左右的水平，總體上距離最優環境污染投入占總稅收的比重10.35%還是有較大的差距。所以，政府在環境污染治理投入方面還需加大力度。

六、結論及相關建議

本文運用2003-2013年省級空間面板數據，基于彌補EKC缺陷視角，對環境污染三個指標與經濟增長之間的關系進行了分析，建立了空間EKC模型，結果表明我國“三廢”呈現倒“N”型特征，驗證了庫茲涅茨曲線在中國的存在。“三廢”污染在空間上存在明顯的集聚效應，地域影響不可忽視，而普通的EKC模型存在忽視地域影響的缺陷，空間EKC模型的建立彌補了EKC理論這方面的缺陷。另外，通過對最優環境污染治理投入比例的計算，發現我國環境污染治理投入比例還未達到最優，政府還需要加大對環境污染治理的投入。

針對本文得出的結論，提出以下建議：

1.治理環境污染，需要考慮環境污染的空間集聚性。環境污染具有空間集聚效應，地域間環境污染通過經濟紐帶存在著密切的聯系，各省市自治區如同一個大的生態系統，治理環境污染時，必須統籌兼顧，共同應對，只有如此環境污染才能從根本上得到治理。對于各個省級行政區劃而言，要想遏制住生態的進一步惡化，就要做到資源節約和環境保護并舉，大力推行綠色、循環、低碳的集約型發展模式，建立起環境保護與資源節約相融合的空間布局、生產以及生活方式，讓大家能夠切身感受到碧水藍天的怡人清新，在綠色生態中感受到無盡的美好。因此，首先在空間布局方面要實現合理優化。其次，要從各個渠道、通過各種方式節約能源。然后，必須加強對于生態系統的保護。最后，要集中精力完成社會主義生態文明建設的奮斗目標。

2.治理環境污染需要加大資金投入，逐步達到最優環境污染投入比例。我國環境污染投入的比例與最優環境污染投入比例10.35%之間還有差距，政府作為治理環境污染政策的制定者，應該加大環境污染治理的投入，積極引導企業、居民等對于環境污染的關注與行動，樹立生態文明建設理念。“十八大”報告也提出了生態文明建設的要求，協調好人民群眾的幸福感與國家未來發展的關系。面對緊張的資源約束，環境污染以及形勢嚴峻的生態系統，必須建立尊重自然，與自然和諧相處的自然保護理念。要把社會主義生態文明建設擺在重要地位，和社會主義經濟建設、政治建設、文化建設相結合，共同實現可持續發展的中國夢。資金的保證加全民的參與，我們相信既能發展經濟又能享受美麗環境就會變為可能。

3.治理環境污染，經濟發展與環境污染治理并重。環境與經濟相互聯系、相互影響，一方面，只注重經濟增長會加重環境污染，另一方面，由于環境惡化的負外部性等，環境污染反過來又會制約經濟的發展。所以，政府部門在訂立相關政策時，就應該融入環保花費的投入、技術的創新以及產業結構的優化各方面因素，來科學制定政策體系，以此來降低污染排放、減緩環境壓力。另外,政府政策制定后，要加強引導與監督，只有落實政策才有收獲的可能，否則只是空談。現如今,我國正處于社會主義初級階段,政府的最佳策略應該是在發展經濟的同時注重對于新興治污技術的研發與推廣，對于環境的惡化一定要做到預防為主，絕對不能走先污染后治理的老路。

[注釋]

①環境庫茲涅茨曲線，簡稱EKC，是在美國著名經濟學家提出的庫茲涅茨曲線基礎上發展來的，是表示環境污染發展狀況隨經濟增長過程而變化的曲線.

②肖欣榮、廖樸在“政府最優污染治理投入研究”中提出了政府最優環境污染治理投入比的概念，是指在污染水平與經濟總量一定的情況下，政府環境污染支出占政府總稅收的最佳比重.

③京都議定書全稱《聯合國氣候變化框架公約的京都議定書》是《聯合國氣候變化框架公約》(United Nations Framework Convention on Climate Change,UNFCCC)的補充條款.

④國家統計局在2011年重新規定了“廢氣”的考核數據類型，工業廢氣排放量不再單獨作為一項指標出現，但是為了保持數據的一致性，我們對2011-2013年數據作了相關處理，求得廢氣排放量.

⑤圖片來源：http://gzdl.cooco.net.cn/testdetail/76007/.

⑥Anselin ( 1988 )將空間計量經濟學定義為:“在區域科學模型的統計分析中，研究由空間引起的各種特性的一系列方法”.

⑦雖然2011年后國家統計局修改了“三廢”的統計標準、指標及口徑，但是本文根據實際情況，通過五次移動平均法得到2011-2013年數據，不會改變環境污染規律及趨勢.

⑧古扎拉蒂.計量經濟學基礎(第四版)[M].北京：中國人民大學出版社,2005.599-609.

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[責任編輯：張曉娟]

Econometric Analysis on Environment Pollution and Economic Growth in China——Based on Amending EKC Defects

FENG Li-ying,JU Hai-wei

(School of Statistics and Mathematics, Inner Mongolia University of Finance and Economics,Hohhot 010070,China)

Abstract:Grossman and Krueger put forward EKC hypothesis in 1995.Scholars have conducted a large number of empirical researches and expanded research afterwards, and made a lot of achievements. But there exits flaws on EKC: when setting up EKC model, not regard geographical factors. Based on previous studies, firstly, we put forward EKC spatial regression model and gain the conclusion that environment pollution exits spatial agglomeration effect; Then we use EPIOLG (endogenous mortality model introduced government environment pollution inputs) model to calculate the optimal ratio of government investment in gross taxes, the ratio is 10.35%; Finally, combining research theory, we put forward three suggestions for Chinese environment pollution:. 1. Reducing Environmental pollution need to consider spatial clustering; 2. Reducing Environmental pollution need to increase capital investment, and gradually achieve the optimum ratio of environmental pollution inputs; 3.Reducing Environmental pollution need to balance the economic development and environment.

Key words:EKC defects；economic growth；environment pollution；spatial regression model；EPIOLG model

[中圖分類號]F205

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-5863(2016)01-0059-11

[作者簡介]馮利英(1963-)，女，內蒙古涼城人，內蒙古財經大學統計與數學學院教授，碩士，碩士生導師，從事統計學理論、經濟統計學研究.

[收稿日期]2015-06-29