經濟增長與工業環境污染的環境庫茲涅茨曲線檢驗

陳芷楦

摘要：基于環境庫茲涅茨理論，運用2001-2018年福建省數據，構建三大多元回歸模型，對福建省經濟增長與工業環境污染間關系進行環境庫茲涅茨曲線檢驗。研究發現：工業固廢排放及工業廢氣排放與經濟增長均呈倒U形關系，工業廢水排放與經濟增長間環境庫茲涅茨曲線關系較不顯著;產業結構和技術進步加快福建省環境庫茲涅茨曲線倒U形拐點來臨。提出福建省應加快產業結構轉型升級，發展現代服務業;注重技術進步及科技創新，完善人才引進政策。

關鍵詞：經濟增長;工業環境污染;環境庫茲涅茨曲線

中圖分類號：F2文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.01.004

1模型構建

1.1變量設定及說明

1.1.1被解釋變量

（1）固體廢物排放量（SW，萬噸）。該指標反映工業生產過程中產生的廢渣數量，過多的固廢排放導致廢渣資源的浪費及能源的過度消耗。

（2）廢氣排放量（WG，億標立方米）。該指標反映工業生產過程中二氧化硫、氮氧化物及粉塵排放量，廢氣排放也將對省域空氣質量產生影響。

（3）廢水排放量（WW，萬噸）。該指標反映工業生產過程的廢水排放量，并對省域水源質量及居民生活用水產生影響。

1.1.2核心解釋變量

經濟發展水平（GDP，億元）。該指標是考察經濟增長的重要變量。EKC曲線理論強調，經濟增長初期，環境污染與GDP增長呈同向變化關系;經濟發展水平經過庫茲涅茨拐點后，環境質量將隨著經濟增長得到改善。

1.1.3控制變量

（1）產業結構（IS，%）。產業結構與環境質量密切相關。隨著經濟發展，一國主導產業將由第一產業轉向第二產業;隨著經濟水平進一步提高，主導產業將由第二產業轉向第三產業。當產業結構處于第一產業占優勢地位向第二產業占優勢地位的轉型期時，環境質量將趨于惡化;當產業結構繼續向第三產業占優勢地位轉型時環境質量將趨于優化。而產業結構的演變又以產業產值占GDP比重的變化為基準，所以本文以第二產業產值占總產值比重度量產業結構變化。

（2）技術進步（TP，件）。技術進步對環境的影響是不確定的，一方面技術水平提升可能會帶來生產規模擴大，產出增多排放也將增多，從而加劇環境污染;另一方面隨著科技水平提高，可研發新技術新能源，逐步實現清潔技術對污染技術的替代，降低環境污染。本文選取專利授權數度量技術進步情況。

1.2模型構建

查閱已有文獻發現，大部分文獻均是在二次或三次回歸模型基礎上變形構建新模型，或是添加差分序列，或是添加空間變量，抑或是增加構建具有時代背景的新指標。基于此，本文選取二次歸回模型為基礎模型進行回歸，并在基礎模型框架上加入產業結構及技術進步控制變量，探究其影響因素。同時，為使數據曲線更加平滑，減少異方差性，本文構建對數二次回歸模型，并對數據變量進行對數處理。

傳統二次項模型：

lnYt=c+α1lnxt+α2lnxt2+εt

其中，Yt為環境污染變量，c為常數，xt代表經濟增長，εt為隨機誤差項;下標t代表時間信息，系數α1α2決定曲線的最終形狀：（1）α1=0，α2=0時，表明經濟增長不會對環境質量產生影響;（2）α1>0，α2=0，表明經濟增長與環境質量呈正相關關系，經濟增長會帶來環境質量的改善;（3）α1<0，α2=0，表明二者呈負相關關系，經濟增長會使環境質量惡化;（4）α1>0，α2<0，曲線呈倒“U”形，環境質量隨經濟增長先惡化后改善。

基于上述分析，本文構建如下基礎模型：

添加控制變量 產業結構（IS）、技術進步（TP）后，構建模型如下：

2實證分析

2.1變量數據描述性統計

本文數據均來源于2001-2018年福建省統計局發布的《福建省統計年鑒》;同時，為消除通貨膨脹帶來的價格因素影響，本文以2001年為基期計算價格指數對GDP進行平減處理。

通過觀察數據序列可以發現：2001-2018年間，福建省GDP總量呈逐年上升態勢，增長速度先上升后下降，并于2007年達峰值15.1%。環境污染物排放量變化態勢各不相同，其中，固廢排放量（圖1）呈上下震蕩式波動;廢氣排放量（圖2）仍處于逐年上升趨勢;廢水排放量（圖3）先增加后減少，2011年達排放拐點后逐年下降，但在2018年時出現單點突發式上升;第二產業產值相對比重先上升后下降（圖4），說明隨著經濟發展產業結構朝高度化方向發展，符合產業結構演變規律;專利授權數呈逐年上升態勢，符合技術進步經濟背景，變量描述性統計結果如表2所示。

2.2回歸前檢驗

做方程回歸前，往往需要對時間序列數據的平穩性做檢驗。同時為避免偽回歸的出現，需要檢驗變量間的長期穩定關系，即確保回歸變量間存在協整關系。首先，進行數據序列的單位根平穩性檢驗。

2.2.1序列平穩性的單位根檢驗

數據序列檢驗結果如表3所示。從表中結果可以看出，各變量的原對數據序列均接受存在單位根的原假設，即數據呈不平穩狀態。將其做一次差分后再次檢驗，發現序列均在5%顯著性水平下通過檢驗，為一階單整序列，滿足進行協整檢驗的前提條件。

2.2.2協整檢驗

由于一個回歸方程涉及多個變量，而E-G兩步法需對變量做兩兩檢驗，步驟繁瑣，因此本文選取Johansen協整檢驗法對多個變量同時進行協整關系檢驗，具體檢驗結果如表4所示。從表中數據可以看出，各方程涉及變量的協整檢驗特征值均在5%顯著性水平下顯著，即認為變量間存在長期穩定的協整關系，滿足做回歸方程條件。

2.3回歸結果

基于模型構建部分回歸方程形式，本文選擇在Eviews 8.0中擬合回歸方程。在構建SW WG WW基礎方程過程中發現，固廢方程SW與廢水方程WW均存在一定程度的序列相關性，經殘差平方直方圖及LM檢驗后，決定添加AR（2）項對原模型進行序列相關性修正。廢氣方程WG未出現序列相關現象，因此保留原基礎方程形式，具體結果如表5所示。

在基礎方程中，固廢SW和廢氣WG的常數項、經濟發展水平及其二次項、F統計量均在1%顯著性水平下顯著，廢氣WG模型R2 達0.98，說明污染物排放模型方程總體擬合效果好，其結果具有一定意義。而廢水WW模型，雖其常數項、經濟發展水平及其二次項系數均在5%顯著性水平下顯著，F統計量也在10%的水平下顯著，但其R2較小，說明該污染物排放與經濟發展模型擬合效果較差。且在方程中加入控制變量后，廢水WW模型R2并未出現較大幅度上升，反而F值由10%顯著性水平顯著變為不顯著，說明本文設定的WW方程并不具有現實經濟研究意義。因此，本文主要針對固廢SW和廢氣WG方程結果進行分析。

先對固廢SW和廢氣WG基礎方程進行分析。從解釋變量系數看，固廢SW方程經濟發展水平一次系數大于零，二次項系數是負值，符合“模型構建”模塊中的系數分析，曲線呈現倒“U”形，即環境污染隨經濟發展呈先上升后下降趨勢，符合EKC假說。

引入控制變量產業結構（IS）、技術進步（TP）后，發現固廢SW和廢氣WG方程R2均有一定程度上升，說明控制變量的引入提升了方程總體顯著性。并且核心解釋變量經濟發展水平（GDP）系數的顯著性并未因為控制變量的引入而降低，仍保持1%水平下的顯著。同時觀察經濟發展水平二次項系數發現，固廢SW和廢氣WG方程總體仍保持倒U形狀態，控制變量的引入增大方程系數，使環境質量與經濟發展水平間倒U形關系更加明顯。從回歸系數來看，固廢方程中產業結構與固廢排放量呈負向因果關系，技術進步則呈正向因果關系;廢氣方程中產業結構和技術進步均與廢氣排放量呈正向因果關系。具體回歸方程式如下所示：

基礎模型：

SW： lnSWt=-950.64+226.93lnGDP-13.42lnGDPt2

WG： lnWGt=-838.17+197.37lnGDPt-11.48lnGDPt2

加入控制變量產業結構（IS）、技術進步（TP）后：

SW'： lnSWt=-1617.67+390.80lnGDP-23.54lnGDPt2-0.58lnIS+0.72lnTP

WG'： lnWGt=-1045.65+248.66lnGDPt-14.71（lnGDPt）2+0.29lnIS+0.32lnTP

3結論與政策建議

（1）本文運用福建省2001-2018年間工業三廢排放和經濟增長數據，構建多元回歸模型，探究二者間關系。實證結果表明：福建省經濟增長與工業環境污染基本符合環境庫茲涅茨曲線，工業固廢排放及工業廢氣排放與經濟增長均呈倒U形關系，工業廢水排放與經濟增長間環境庫茲涅茨曲線關系較不顯著。

（2）產業結構和技術進步加快福建省倒U形拐點來臨。因此，福建省加強基礎設施建設，發揮基礎設施的“溢出效應”和“蒂伯特選擇”作用，促進產業結構升級;發展現代服務業，積極運用數字經濟、“互聯網+”等先進技術，實現產業結構朝著高度化合理化發展。同時，應注重技術進步及科技創新，完善人才引進與創新激勵政策，以科技進步助推環境質量改善。

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