出口貿易加重還是緩解中國的空氣污染
——基于PM2.5和SO2數據的實證檢驗

劉修巖 董會敏

(東南大學 經濟管理學院，江蘇 南京 210096)

財貿研究 2017.1

出口貿易加重還是緩解中國的空氣污染
——基于PM2.5和SO2數據的實證檢驗

劉修巖 董會敏

(東南大學 經濟管理學院，江蘇 南京 210096)

選取2000—2011年中國30個省份的面板數據，從貿易開放度與貿易結構兩個方面考察出口貿易對空氣污染的影響。結果發現：出口貿易開放度對PM2.5平均濃度的影響并不顯著，但對地均SO2排放量卻具有顯著的正效應，即出口貿易開放對不同空氣污染物的影響可能存在地區差異；重工業出口比重的增加帶來了PM2.5和SO2污染情況的加劇，而高技術產業出口則存在著緩解效應。

出口貿易；空氣污染；環境庫茲涅茨曲線；PM2.5；SO2

國際貿易并非環境問題產生的直接原因，但會通過其他途徑影響環境，尤其是涉及到生產、運輸、消費過程的貨物貿易。貨物貿易既能通過對資源消耗變動的作用而直接影響環境，也會作用于收入、國際專業化分工、技術法規而間接影響環境，這些影響究竟是積極還是消極取決于具體對象以及具體情形(Runge，1994)。從南北貿易模型(Copeland et al.，1994)、一般均衡模型(Antweiler et al.，1998)、可計算的一般均衡模型(Dean，2002)到投入產出模型(Gale，1995；Machado et al.，2001)，這些研究都有助于形成國際貿易環境效應的基本分析框架。對中國污染情況的研究，因基本假設、模型設定不同結果也不盡相同。這是因為不同學者有不同的環境指標選取考量，但對反映空氣質量的PM2.5的研究卻很少。因此，本文把PM2.5數據與SO2數據結合起來，綜合考察出口貿易是加重還是緩解中國的空氣污染。

一、文獻綜述

研究國際貿易的環境效應，應先研究經濟增長對環境的影響。Grossman et al.(1991)的環境庫茲涅茨曲線(EKC)認為：隨著經濟的增長，環境污染問題會逐漸加劇，達到一定臨界值后又會隨著經濟增長而下降，即環境污染水平與經濟增長呈倒U型關系。作為經濟活動的一部分，國際貿易對環境的影響不是線性的，而是具有兩面性：一方面，國際貿易的發展會帶來各國收入的增長，從而對生活和環境質量提出更高要求，同時也更有能力改善環境狀況(Cole，1999)；另一方面，貿易規模的擴大又會造成對自然資源的過度消耗和對自然空間的擠占，以至于為了增強本國產品在國際市場的競爭力，各國紛紛降低環境質量標準，出現“向下競爭”或“向底線賽跑”的現象(Daly，1993；Ayres，1994；Esty et al.，1997)。

國際貿易對各國環境的作用具有不確定性，具體影響要看正負效應的綜合。Grossman et al.(1995)將國際貿易的環境效應分為規模效應、結構效應和技術效應：規模效應是指國際貿易規模的增加會造成更多的資源消耗與環境退化，即規模負效應；結構效應是指國際貿易專業化分工會導致在清潔產業具有比較優勢的國家更樂于生產清潔產品，而在污染產業生產方面具有比較優勢的國家更加傾向于生產“污染”產品，因此結構效應表現為雙向效應；技術效應是指國際貿易既有利于清潔技術的擴散，也有利于污染技術的擴散。Runge(1994)將貿易自由化的環境影響歸結為貿易規模、資源配置效率、環境規制、產出結構和生產技術五種機制，而影響是消極還是積極需要結合具體情況；貿易活動可以通過貿易規模左右自然資源要素投入而直接作用于環境，也可以通過改變國際分工格局影響環境；技術水平、產出結構、環境政策等多方面因素的影響，會使貿易的環境效應呈現非線性。Panaytou(2000)將貿易的環境效應歸納為規模效應、結構效應、技術效應、收入效應和法規效應等。在具體的實證研究中，Copeland et al.(1994；1995)構造的南北貿易模型結果顯示，國際貿易促進了北方(發達國家)的污染產業向南方(發展中國家)轉移，即國際貿易減輕了發達國家的污染而加劇了發展中國家環境污染。Cole et al.(1998)通過研究烏拉圭回合的影響，發現發達國家在污染密集型產業生產方面具有比較優勢，貿易自由化促進了其發展，而發展中國家則相反。Antweiler et al.(2001)將貿易的環境效應劃分為結構、技術、規模三效應(即ACT模型)，得出貿易自由化對各國的環境質量影響是積極的結論。Anderson et al.(1999)以印度尼西亞的貿易改革為案例進行分析，發現貿易自由化有利于環境的改善及社會福利的增加。國內對該問題的研究起步較晚，主要在國外的研究框架內進行，也沒有得出一致的結論(張連眾 等，2003；黨玉婷 等，2007；劉林奇，2009；李懷政，2010；闞大學 等，2015)。

現今研究出口貿易對空氣污染的影響，研究框架、理論和實證模型基本一致，主要是將空氣污染物與固體廢棄物、廢水放在一起進行研究(許和連 等，2012；張娟，2012：闞大學 等，2015)。陳紅蕾等(2007)以二氧化硫(SO2)總排放量作為污染指標，利用1991—2004年的數據，發現國際貿易對SO2的綜合效應為負。鄧柏盛等(2008)采用14個省1995—2005年的數據，以SO2排放量作為污染度量指標，發現對外貿易惡化了環境，而人均GDP與污染指標呈現正U型的關系。何潔(2010)利用中國29個省份1993—2001年間工業SO2排放量的數據，構建了四方程的聯立方程，綜合規模、結構、技術三種效應的作用，結果顯示出口和制造品進口對工業SO2排放量的影響完全相反，否定了“污染避難所”假說。Poncet et al.(2015)以人均SO2排放量作為污染指標，利用中國2003—2012年235個城市的面板數據，結果顯示，外資企業加工貿易活動對環境污染有較為顯著的負效應，而內資企業和一般貿易活動負效應相對較小。還有一些文獻用綜合的空氣污染指標來度量空氣污染狀況，Maddison(2007)在研究歐洲各國的污染和治理的溢出效應時，采用SO2和氮氧化物作為指標來度量污染；Anderson et al.(1999)則用二氧化硫、二氧化碳、二氧化氮等三種空氣污染物來度量；黨玉婷等(2007)用污染密集度(各行業工業廢氣排放量/各行業工業生產總值)指標來衡量空氣污染程度，廢氣主要包括SO2、工業煙塵和工業粉塵；張宇等(2013)用排放的煙塵、粉塵、二氧化硫(SO2)三類主要污染物與總收入的比值定義大氣污染強度，以此研究FDI、環境監管對大氣污染的影響。

通過對文獻的梳理，現有對貿易環境效應影響的研究結論并不一致，僅有個別文獻(馬麗梅 等，2014；Han et al.，2014)基于PM2.5數據進行研究。與國內已有文獻相比，本文的創新之處在于：(1)借鑒Donkelaar et al.(2010)的研究方法，利用巴特爾研究所統計的AOD數據庫，使用Arcgis等軟件收集省級層面PM2.5平均濃度的數據，將其運用到貿易的環境效應研究中；(2)考慮中國東西部地區人口與土地分布的不均衡，摒棄以人均SO2作為指標的做法，而采用地均SO2作為衡量空氣污染空間分布的指標；(3)從重工業和高技術產業角度，實證研究貿易結構對于空氣污染物的影響。

二、中國PM2.5及SO2污染現狀分析

霧霾是人類活動與特定氣候結合的產物，生產和社會活動必然導致大量細微顆粒物(PM2.5)的排放，一旦顆粒物排放超標集聚就會形成氣溶膠系統，即所謂的霧霾天氣。PM2.5的直接主要來源有兩個：一是煤炭、石油為主的化石燃料燃燒排放物以及城市化、工業化產生的揚塵等一次污染物；二是氮氧化物、二氧化硫和其他的氣態污染物在陽光的照射下發生化學反應而生成的二次污染物?；剂系娜紵荘M2.5形成的主要原因，因此PM2.5的分布與工業區位具有很強的相關性。根據PM2.5地表年均濃度數據和SO2數據，繪制出中國2000—2011年PM2.5地表濃度和地均SO2空間分布圖，見圖1和圖2。從中可以看出：PM2.5地表濃度和地均SO2在空間上的分布具有一定的一致性，京津冀、長三角地區以及山東、河南、安徽等地區由二者反映的空氣污染較為嚴重，而西部內陸地區的空氣質量總體處于較好的水平。

圖1 2000—2011年PM2.5空間分布圖

圖2 2000—2011年SO2空間分布圖

圖3 2000—2011年PM2.5濃度均值變化趨勢

圖4 2000—2011年地均SO2濃度均值變化趨勢

圖3為2000—2011年間東、中、西部地區PM2.5的發展演變趨勢，結合圖1可得以下信息：第一，分地區看，東部、中部地區的空氣污染顯著超過了西部地區。自2000年以來，東部、中部地區的PM2.5均值始終高于35μg/m3， 2007年甚至超過了52μg/m3。第二，從發展趨勢來看，中國PM2.5的年均濃度處于上升態勢。東、中部地區污染上升幅度較大，而西部地區變化不太明顯；2007年前上升速度較快，而2007年之后總體穩定甚至略有下降。

由于中國人口與土地分布不均衡，利用地均SO2排放量(各地區SO2排放總量/土地面積)能夠更好反映污染物的空間分布狀況，因而本文引入了SO2這一指標。圖4是2000—2011年間東部、中部、西部地區地均SO2排放量的發展演變趨勢，從中可以看出：總體上SO2呈現先上升后下降的趨勢，東部地區的SO2地均排放量顯著高于中西部地區，東部地區波動趨勢明顯，中西部地區變化不大。

三、模型、變量與數據來源

(一)模型設定

通過對已有文獻的梳理與分析，并結合研究需要，設定如下模型：

Pollutionit=C+α0Exportit+α1Heavy+α2Hitech+α3Xit+μi+vt+εit

其中：Pollution表示空氣污染，本文用PM2.5的年平均濃度和地均SO2排放量來表示；Export指出口貿易開放度；Heavy為重工業出口占比；Hitech為高新技術產業出口占比，為本文核心變量；下標i表示省份，t表示年份；νt和μi分別代表不隨截面(省份)和時間變化的固定效應；εit為隨機誤差項；鑒于某些反映經濟發展水平和經濟結構的變量可能會對地區出口規模與環境污染產生影響，為避免變量遺漏所造成的內生性偏誤，借鑒研究環境污染或空氣質量影響因素的經典文獻辦法(Cole et al.，1997；Anderson et al.，1999)，選取多個反映經濟發展水平和經濟結構的控制變量Xit。

(二)變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為PM2.5平均濃度和地均SO2排放量。

2012年2月，國務院發布空氣質量新標準，增加了PM2.5值監測。伴隨著中國經濟的快速增長，空氣污染狀況發生了巨大轉變，由原來的煤煙型向復合型轉變，許多大中城市出現大面積灰霾天氣，污染變得越來越嚴重和復雜，而PM2.5就是形成灰霾的主要成分(Donkelaar et al.，2010)。因此，本文選取PM2.5作為空氣污染狀況的一個主要度量指標。空氣中的SO2主要來自于火力發電有色金屬冶煉、化工、鋼鐵、硫廠、小型取暖爐等工業活動。SO2對人體具有極大的危害性，通過刺激人體結膜和上呼吸道粘膜，可造成呼吸道氣管的損傷，甚至會出現肺炎、支氣管炎等疾病，本文選其作為另一個被解釋變量。

2.解釋變量

國際貿易并不會直接導致環境污染，主要通過需求作用于生產進而影響環境，因此出口對本國環境的影響要明顯大于進口。本文主要關注出口貿易的兩個方面：一是出口貿易開放度，二是出口貿易結構。出口貿易開放度用各地區出口貿易總額占地區GDP的比重來度量，以此反映各地區經濟對國外市場的依賴程度。出口貿易結構選取了兩個指標來度量：一個是重工業出口占比(Heavy)，用重工業出口交貨值與工業生產總值的比值表示；另一個是高技術產業出口占比(Hitech)，用高技術產業出口交貨值在工業生產總值的所占比重表示。對環境影響最大的產品是工業制成品，因此暫不考慮初級產品與服務貿易。工業制成品中，重工業是以能源、原材料工業為基礎，包括高檔耐用消費品、裝備工業和機械工業等在內，在生產過程中需要大量的化石燃料的產業，而化石燃料燃燒正是PM2.5和SO2的最主要來源。出口拉動需求，從而影響國內生產，因而重工業出口與空氣污染物可能呈正相關。高技術產業資源消耗低、環境污染小、研發投資大，屬于知識和技術密集型，對環境具有正向效應。因此，高技術產業占比與空氣污染物應存在負相關。

3.其他控制變量

(1)人均實際GDP(Pgdp)。這一指標反映了某一區域的經濟發展和人均收入狀況，可以用來考察空氣質量與經濟發展水平的內在聯系。環境庫茲涅茨曲線(EKC)假說認為，環境污染程度與一國的經濟發展水平呈倒U形關系。為了驗證EKC假說，本文加入了人均實際GDP的二次項變量。

(2)環境規制(Regulation)。本文采用各地區工業污染治理投資和排污費用占GDP的比重來衡量環境規制程度。環境規制是政府為保護環境而采取的政策和措施的總和。在政策工具方面，政府主要利用標準控制和排污收費來達到目的；在具體措施方面，加大環境保護投入力度，進行環保設備購置、環保技術研發以及政府環境管理體系的運行維護。直接衡量環境規制的政策和措施是極其困難的，但可以用治理和懲罰所需要的費用來衡量。

(3)外商直接投資(Pfdi)。本文用各省份實際利用外資總額與GDP比重來度量。FDI對于環境質量的影響具有兩面性：一方面，伴隨著產業轉移，發達國家傾向于將污染程度高、附加利潤少的企業轉移到環境法規和環境標準不健全的發展中國家，造成發展中國家污染的加劇，即所謂的“污染天堂效應”(郭建萬 等，2009)，而發展中國家的政府會為吸引外商投資而降低環境標準或減少相關規制，形成發展的惡性循環，導致環境惡化；另一方面，外商投資會帶來技術溢出，包括生產技術以及節能減排等環保技術的溢出，不僅提高了生產率，還減少了資源消耗和污染物排放，即FDI的技術溢出效應會帶來環境質量的改善；另外，外商投資會促進當地經濟的發展以及人民收入的提高，對環境改善形成正向刺激?？傊?，外資對環境的影響是不確定的。

(4)城市化水平(Urban)。本文采用非農業人口占地區總人口的比重來度量。城市擴張在一國(地區)的經濟增長中起著重要的作用，也會對環境產生重大的影響，一方面，城市化水平提高可能會導致環境惡化。城市化水平提高，人口增長、活動范圍擴大和資源消耗增加，導致污染物過度排放，產生環境的 “生活效應”；另一方面，城市化促進生產要素的集聚，實現了節能減排與污染治理的規模效應，從而減輕了環境污染，產生“生產效應”(杜雯翠 等，2013)。當然，城市化水平對空氣污染的影響取決于兩種效應的綜合，并非完全單向關系(杜江 等，2008)。

(三)數據來源及處理

很多發達國家都已建立PM2.5監測網絡，而發展中國家這方面檢測仍較為鮮見(Zheng et al.，2010)。中國于2012年2月頒布新的空氣質量標準，將PM2.5納入監測范圍，然而至今只有部分城市開始有統計數據，因而中國的PM2.5監測數據是不完整的。而遙感(MODIS AOD)技術通過MODIS測得AOD值后，經過轉換因子校正可以得到預測的PM2.5濃度值，因而在空氣質量檢測應用越來越廣泛。Liu et al.(2005)綜合了大氣層邊界高度、濕度、季節和監測站點點位特征等因素，建立了AOD 和PM2.5回歸關系模型，估算了美國東部4個季節的平均顆粒物排放濃度。Donkelaar et al.(2010)利用AOD數據乘以一個轉換因子(24小時干氣溶膠質量與AOD數據之間相關因素的函數)得到PM2.5的預測值，并繪制出全球首張PM2.5地圖。而本文的數據就來自于哥倫比亞大學國際地球網絡信息中心巴特爾研究所運用Donkelaar et al.(2010)的做法統計的PM2.5年平均值，而SO2的數據來自《中國環境統計年鑒》。

各地區的出口交貨值來源于《中國工業經濟統計年鑒》；重工業出口交貨值在2005年之后才開始統計，之前則用國家統計局代碼劃分標準將《中國工業企業數據庫》中的重工業企業出口交貨值按照二位碼、三位碼和四位碼加總而得；高技術產業出口交貨值數據來自《中國高技術統計年鑒》；省級層面的國內生產總值總值、人均GDP、對外直接投資以及匯率均來自1999—2012年的《中國統計年鑒》；非農業人口和總人口數據來自《中國人口和就業統計年鑒》；工業污染治理投資和排污費收入數據來自《中國環境統計年鑒》。鑒于制度的差異性和統計口徑的不一致性，將香港、澳門和臺灣三個地區的數據剔除，考慮到西藏地區部分年份數據的異常，也將其排除在樣本之外。因此，最終選定2000—2011年30個省份的360個樣本面板數據。

四、回歸結果分析

(一)基于PM2.5平均濃度的回歸結果

首先就出口貿易開放度、出口貿易結構對PM2.5平均濃度的影響進行整體回歸，結果見表1。接下來使用stata12統計分析軟件，對樣本的面板數據固定效應(FE)*事實上，本文也采用隨機效應模型對表1和表2中的各個方程進行了回歸，但Hausman檢驗結果要求應采用固定效應模型的估計結果。和工具變量法的固定效應(IV-FE)進行回歸及相應的Hausman檢驗。表1中的(1)、(2)兩列是在控制時間固定效應的情況下，分別對出口貿易開放度、重工業出口比重和高技術產業出口比重的空氣污染效應進行固定效應分析的結果，列(3)是對同時包含出口貿易開放度、重工業出口比重和高技術產業出口比重變量的固定效應估計結果。此時解釋變量可能存在內生性問題：一方面，模型的設定可能遺漏某些特殊變量，如制度因素；另一方面，經濟發展初期往往以犧牲環境為代價換取經濟增長，環境污染對經濟發展可能起到促進作用，而經濟發展會吸引更多的外資流入和促成更多的進出口貿易，因此，貿易開放度與環境污染可能并不是單向關系，而是相互促進關系。對此還需進行工具變量法回歸，列(4)是以貿易開放度、重工業出口比重和高技術產業出口比重三個變量的滯后一期作為工具變量的估計結果。Hausman檢驗表明，工具變量估計與最小二乘估計沒有系統性差異。為了增強回歸結果的穩健性，還對不包含時間固定效應的模型分別進行最小二乘和工具變量法估計，結果見列(5)、列(6)，Hausman檢驗結果也顯示采用工具變量并沒有帶來結果的顯著差異。從前三列與后三列的對比可知，回歸結果并沒有明顯變化。

表1 出口貿易開放度、出口貿易結構對PM2.5平均濃度影響的估計結果

注：括號中為該系數的t值；*、**和***分別表示變量在10%、5%和1%的置信水平下顯著。下同。

對列(3)回歸結果顯示，出口貿易開放度與PM2.5的平均濃度呈負相關關系，但并不顯著，說明出口貿易開放并不會帶來PM2.5污染水平的提高。隨著出口規模的擴大，中國出口商品結構也在不斷優化，高技術產業和服務貿易出口呈持續上升趨勢。貿易的結構效應降低了空氣污染程度，從而使出口貿易對空氣污染的影響被減弱，甚至帶來空氣質量的改善。重工業出口所占份額在1%的顯著性水平上與PM2.5平均濃度正相關，而高技術產業在5%的顯著性水平上與PM2.5的平均濃度負相關，出口貿易結構的估計結果與預測完全一致。人均GDP在1%的顯著性水平上與PM2.5的平均濃度呈正“U”型關系，與馬麗梅等(2014)的結論一致。總之，中國的霧霾污染并不符合環境庫茲涅茲曲線，可能是中國的人均收入還未達到使霧霾降低的拐點，研究時段只是庫茲涅茲曲線的一部分。

表1的結果還顯示，環境規制對PM2.5的影響為負。外商直接投資對PM2.5平均濃度的影響為負，與“污染天堂”假說對立的是“污染光環”假說，認為外商直接投資會因環保和節能技術的溢出以及示范效應導致東道國污染水平的下降。FDI對環境質量的正向效應超過負向效應，與鄧柏盛等(2008)、何正霞等(2009)的研究結論是一致的。城市化水平與PM2.5平均濃度呈顯著負相關，即城市化水平的增加會帶來PM2.5顯著的下降。有研究認為城市化水平對顆粒物的影響呈正“U”型關系(杜雯翠 等，2013)，即當城市化水平較低時，“生產效應”超過了“生活效應”，城市化水平提高會導致污染程度下降；而隨著城市化水平提高到一定階段，“生活效應”會漸漸超過“生產效應”，導致空氣污染水平提高，而中國可能正處在前一個階段。

(二)地均SO2回歸結果

表2 出口貿易開放度、出口貿易結構對地均SO2影響的估計結果

表2是出口貿易開放度、出口貿易結構對地均SO2影響的整體回歸結果。表2的結構安排與表1完全一致，列(1)、列(2)是在控制時間固定效應的情況下，分別對出口貿易開放度和空氣污染效應進行固定效應分析的結果。列(3)是同時對包含出口貿易開放度、重工業出口比重和高技術產業出口比重變量的固定效應估計結果，列(4)是以貿易開放度、重工業出口比重和高技術產業出口比重三個變量的滯后一期作為工具變量的估計結果。Hausman檢驗結果顯示，工具變量-固定效應模型(IV-FE)與固定效應模型(FE)并沒有顯著差異。列(5)、列(6)是去掉時間固定效應，分別對出口貿易開放度、重工業出口比重和高技術產業出口比重的空氣污染效應進行固定效應的最小二乘和工具變量法估計，Hausman檢驗結果表明采用工具變量并沒有帶來結果的顯著差異。從前三列與后三列的結果對比中可以看出，回歸結果的影響方向及顯著性并沒有發生明顯變化。因此將基于列(3)的回歸結果展開分析。

從表2列(3)可知，出口貿易開放度與地均SO2在5%的顯著性水平上正相關，表明中國各省份的出口貿易開放度對SO2污染具有正效應，即貿易開放度擴大會導致SO2污染程度的增加。這一結果與以PM2.5作為被解釋變量的估計結果存在差異，說明不同的空氣污染物受到貿易自由化影響的程度與方向并不相同?？赡艿脑蛟谟趦煞N污染物的來源不一致，導致出口的規模效應不同。除了工業生產，PM2.5還來源于汽車尾氣的排放和城市建設的揚塵。出口對于環境污染的影響主要在于影響工業生產，因此出口對于SO2的規模負效應可能大于對PM2.5的規模負效應。SO2的規模負效應超過了技術效應、結構效應和收入效應的正效應，導致污染程度的加劇，而PM2.5則恰恰相反。重工業出口所占份額與地均SO2排放量正相關，高技術產業比重與地均SO2排放量負相關，這一結果與基于PM2.5的結果完全一致，并且符合預期。人均GDP在1%的顯著性水平下與地均SO2排放量呈倒“U”型關系，驗證了EKC假說。其他變量的估計結果與表1基本一致，在此不做過多解釋。

五、結論與啟示

本文以PM2.5的平均濃度和地均SO2排放量為被解釋變量，利用2000—2011年30個省份的面板數據，從貿易開放度與貿易結構研究了出口貿易對空氣質量的影響，結果發現：(1)出口貿易開放度對PM2.5的平均濃度不存在顯著的負效應，但對地均SO2排放量卻具有顯著的正效應，即出口貿易開放度對不同空氣污染物的影響是存在差異的；(2)重工業出口比重的增加導致了PM2.5和SO2污染情況的加劇，而高技術產業出口對二者的影響恰恰相反，存在著緩解效應；(3)人均GDP與PM2.5平均濃度呈正“U”型關系，否定了EKC曲線，而人均GDP與地均SO2排放量的估計結果卻呈現典型的倒U型關系。

本文的研究結論具有如下政策啟示：(1)要轉變貿易增長方式，優化調整出口結構，倒逼國內產業結構優化升級。資源密集型和勞動密集型產品的生產、加工以及出口對中國環境造成巨大負面影響，導致環境急劇惡化，因此應加快高技術產業投入力度，增加高技術產業出口。(2)完善環境法律法規，加強環境管制。要繼續加強產權保護力度，堅持誰污染誰治理、誰開發誰保護的原則，通過稅收、排污費等方式將環境成本內部化；通過財政、稅收、金融等手段，加大政府環保投入力度，引導企業進行技術創新，鼓勵企業引進新的環保生產技術；完善環境法律法規，嚴格執法，對違法違規的企業進行嚴懲。

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(責任編輯 張 坤)

Does Export Aggravate or Mitigate China′s Air Pollution:Based on Empirical Test of PM2.5 and SO2

LIU XiuYan DONG HuiMin

(School of economics and management, Southeast University, Nanjing 210096)

Using Chinese province-level panel data of 30 provinces from 2000 to 2011 in China, this paper explores the impact of exports on air pollution from both trade openness and trade structure aspects. The study shows that export trade openness has non-significant effect on the average concentration of PM2.5, but it has a significant positive effect on per square SO2emissions, which means export trade has different effects on different air pollutants. In terms of the export trade structure, increasing of the proportion of heavy industry exports contributes to PM2.5 and SO2pollution, while high-tech industrial exports mitigate two air pollutants.

export trade; air pollution; Environmental Kuznets Curve; PM2.5; SO2

2016-03-25

劉修巖(1979-)，男，山東濟寧人，東南大學經濟管理學院副教授，博士生導師。 董會敏(1989-)，女，山東菏澤人，東南大學經濟管理學院碩士生。

國家社科基金重大招標項目“新常態下產業集聚的環境效應與調控政策研究”(15ZDA053)；“我國產業生態經濟系統優化及運行機制研究”(12&ZD207)；教育部哲學社會科學發展報告項目“中國制造業發展研究報告”(13JBG004)的資助。

F746.12；F062.2

A

1001-6260(2017)01-0076-09

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.01.008