地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量
——基于陜西省環(huán)境收入曲線的實(shí)證分析

宋麗穎，劉 源

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量
——基于陜西省環(huán)境收入曲線的實(shí)證分析

宋麗穎，劉 源

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

通過(guò)構(gòu)建雙對(duì)數(shù)三次協(xié)整方程，選取1986-2012年陜西省人均實(shí)際GDP、人均工業(yè)污染排放量相關(guān)數(shù)據(jù)，分析了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染指標(biāo)間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，發(fā)現(xiàn)工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水呈現(xiàn)倒N型EKC曲線，工業(yè)固體廢棄物呈現(xiàn)N型EKC曲線，各污染物曲線拐點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)間大體相同；探討了工業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度、能源強(qiáng)度對(duì)工業(yè)污染物排放總量的影響，建議優(yōu)化環(huán)境投資、構(gòu)建流動(dòng)型污染物排放交易機(jī)制、加快工業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型、調(diào)整外商投資與出口品結(jié)構(gòu)。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；環(huán)境質(zhì)量；環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境污染治理投資與環(huán)境質(zhì)量變化密切相關(guān)，經(jīng)驗(yàn)研究表明，一國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)往往伴隨著污染物排放增加、生態(tài)水平下降、環(huán)境質(zhì)量惡化；而環(huán)境質(zhì)量惡化又會(huì)遏制地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。改革開(kāi)放以來(lái)，陜西省國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)總量從全國(guó)倒數(shù)一躍進(jìn)入中上集團(tuán)。2012年國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量位居全國(guó)第14位。然而，這種快速增長(zhǎng)嚴(yán)重依賴于重工業(yè)，尤其是資源工業(yè)的發(fā)展。27年間，重工業(yè)占工業(yè)產(chǎn)業(yè)比重從1986年的57.84%上升至2012年的81.12%，煤炭、石油、天然氣生產(chǎn)加工相關(guān)產(chǎn)業(yè)占工業(yè)產(chǎn)業(yè)比重從1986年的3.67%上升至2012年的19.65%。能源消費(fèi)量更是較1986年翻了五番。對(duì)重工業(yè)、尤其是資源工業(yè)的過(guò)度依賴，使得環(huán)境質(zhì)量急劇惡化，渭河污染、重度霧霾就是這一惡化的真實(shí)寫(xiě)照。

環(huán)境質(zhì)量的惡化將會(huì)重創(chuàng)投資環(huán)境和人民生活質(zhì)量。因此，探索經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系、明晰影響環(huán)境質(zhì)量的因素，對(duì)于解決環(huán)境問(wèn)題、設(shè)定合理的經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑、制定具有針對(duì)性的環(huán)境政策具有重要意義。而環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)正是揭示這一變動(dòng)規(guī)律的重要手段。近年來(lái)的研究表明，EKC曲線存在U型、倒U型、N型、倒N型等多種形態(tài)。陜西省工業(yè)污染物EKC曲線滿足何種形態(tài)？當(dāng)下處于曲線中的哪一階段？影響環(huán)境質(zhì)量的因素又有哪些？工業(yè)結(jié)構(gòu)、外商投資結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度等影響因素應(yīng)當(dāng)進(jìn)行何種改革？本文擬對(duì)此進(jìn)行探究。

一、文獻(xiàn)綜述

EKC曲線是分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)關(guān)系的重要手段[1]。最早的EKC假設(shè)出現(xiàn)在格羅斯曼(Grossman)等[2]、沙菲克(Shafik)等[3]關(guān)于煙塵、二氧化硫等環(huán)境指標(biāo)與人均GDP等經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究中。潘那約托(Panayotou)[4]首次定義了環(huán)境質(zhì)量與人均GDP之間的EKC曲線，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，環(huán)境質(zhì)量隨人均GDP的提高而不斷下降，直至某一拐點(diǎn)，隨后環(huán)境質(zhì)量將伴隨人均GDP的上升而逐漸改善。

EKC的研究涉及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境質(zhì)量?jī)煞矫娴淖兞俊Ｔ诮?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面，現(xiàn)有研究選取的變量包括人均GDP(名義值和實(shí)際值)、時(shí)間、人口密度、貿(mào)易結(jié)構(gòu)、收入分配、R&D、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)、單位GDP能耗、教育水平、產(chǎn)業(yè)比重、污染治理技術(shù)等，其中人均GDP指標(biāo)的選用最為廣泛，其他指標(biāo)則既包括單一選用，也包括多重選用。環(huán)境質(zhì)量方面，指標(biāo)按內(nèi)容可分為大氣污染、水污染、固體廢物污染、生態(tài)破壞指標(biāo)、噪聲污染指標(biāo)等類屬，每一類屬下包括眾多環(huán)境污染指標(biāo)；按量綱可分為總量指標(biāo)、人均指標(biāo)、密度指標(biāo)和濃度指標(biāo)；按時(shí)間屬性分為流量指標(biāo)與存量指標(biāo)；按影響強(qiáng)度由高到低可分為區(qū)域內(nèi)密切影響型、區(qū)域間國(guó)家內(nèi)影響型和全球影響型污染指標(biāo)。除了單一污染物指標(biāo)外，復(fù)合污染物指標(biāo)也經(jīng)常被選用于擬合EKC曲線，例如楊萬(wàn)平等[5]運(yùn)用熵值法構(gòu)建的包含“工業(yè)三廢”在內(nèi)的環(huán)境污染綜合指數(shù)。

數(shù)量分析工具方面，現(xiàn)有研究多選擇計(jì)量模型，可分為單方程計(jì)量模型和聯(lián)立方程計(jì)量模型，前者又可分為線性回歸模型，包括OLS、GLS、FGLS、LSDV等；時(shí)間序列協(xié)整分析模型；面板數(shù)據(jù)模型，包括變截距模型(FE、RE、混合模型等)、變系數(shù)模型(PMG、MG)等；半?yún)?shù)模型與非參數(shù)模型。除計(jì)量模型外，生態(tài)預(yù)警線、灰色預(yù)測(cè)法、前沿生產(chǎn)函數(shù)等分析技術(shù)也是重要的分析工具。

以陜西省為樣本的研究，主要選擇工業(yè)污染指標(biāo)和人均GDP進(jìn)行擬合。從表1的研究回顧可以發(fā)現(xiàn)，即便是選擇相同的指標(biāo)，樣本時(shí)間區(qū)間與模型的差異仍然會(huì)導(dǎo)致最終結(jié)論的不同。其中，不同的時(shí)間區(qū)間意味著除經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染之外的外生變量存在顯著差異。而地理差異、人口素質(zhì)、人口密度、經(jīng)濟(jì)社會(huì)政策、法律體系等外生變量對(duì)擬合曲線的形狀有顯著影響。但是可以肯定的是，由于EKC曲線反映的是環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，因此，樣本時(shí)間區(qū)間越長(zhǎng)，得到的結(jié)果越為準(zhǔn)確。

綜合來(lái)看，這些研究在一定程度上存在以下問(wèn)題：(1)原始數(shù)據(jù)未進(jìn)行對(duì)數(shù)化、人均化和價(jià)格平減處理，影響估計(jì)的準(zhǔn)確性。(2)由于EKC曲線是一種長(zhǎng)期均衡關(guān)系，因此在擬合過(guò)程中必須驗(yàn)證是否存在“偽回歸”，而有的研究忽視了這一問(wèn)題，使得分析結(jié)果不夠嚴(yán)謹(jǐn)。(3)關(guān)于EKC的理論研究已經(jīng)表明，曲線形狀存在N型、倒N型等形狀。因此，運(yùn)用二次模型的擬合將會(huì)忽略存在這種情形的可能性。如果運(yùn)用三次模型進(jìn)行擬合，得到的結(jié)果將更加準(zhǔn)確。(4)這些研究集中于對(duì)陜西省EKC曲線形狀進(jìn)行討論，但忽視了環(huán)境污染變動(dòng)的影響因素研究，而這一問(wèn)題的研究對(duì)于提出針對(duì)性建議十分重要。本文擬克服前述研究存在的問(wèn)題進(jìn)行以下研究：(1)選取1986-2012年陜西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，在對(duì)數(shù)化剔除異方差，并消除人口因素和價(jià)格因素的基礎(chǔ)上，進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，分析曲線形狀和曲線拐點(diǎn)，并解釋曲線形狀與拐點(diǎn)成因；(2)運(yùn)用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析指標(biāo)間的相互沖擊影響；(3)選取工業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、對(duì)外開(kāi)放程度等指標(biāo)，分析影響陜西省環(huán)境污染排放量變動(dòng)的因素；(4)根據(jù)上述研究結(jié)果，提出相關(guān)政策建議。

表1 陜西省EKC曲線研究回顧

二、陜西省環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文選取1986-2012年年度數(shù)據(jù)并進(jìn)行人均值處理。其中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)為以1978年價(jià)格做平減處理的人均實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(PGDP)，環(huán)境污染指標(biāo)包括人均工業(yè)廢氣排放量(Pexhaust)、人均工業(yè)廢水排放量(Pwater)、人均工業(yè)固體廢棄物排放量(Pindsolid)。此外，本文將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

(二)方法選取與模型設(shè)定

本文首先進(jìn)行變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，以探究變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，運(yùn)用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)(GIRF)分析變量間的相互沖擊效果。

鑒于EKC曲線的圖形特征，本文選用雙對(duì)數(shù)三次模型進(jìn)行協(xié)整分析，其中解釋變量為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)，被解釋變量為環(huán)境污染指標(biāo)。雙對(duì)數(shù)模型的規(guī)范形式為：lnXit=β1(lnPGDPt)3+β2(lnPGDPt)2+β3(lnPGDPt)+ε1。其中，Xit為第t年陜西省第i個(gè)污染指標(biāo)，PGDPt為第t年陜西省人均實(shí)際GDP，εt為殘差項(xiàng)。

進(jìn)行協(xié)整分析后可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng)β1=0、β2=0、β3<0時(shí)，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)單調(diào)遞減關(guān)系；當(dāng)β1=0、β2=0、β3>0時(shí)，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)單調(diào)遞增關(guān)系；當(dāng)β1=0、β2>0、β3<0時(shí)，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)U型曲線關(guān)系；當(dāng)β1=0、β2<0、β3>0時(shí)，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)倒U型曲線關(guān)系；當(dāng)β1>0、β2<0、β3>0時(shí)，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)N型曲線關(guān)系；當(dāng)β1<0、β2>0、β3<0時(shí)，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)倒N型曲線關(guān)系。

(三)實(shí)證分析

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用ADF單位根檢驗(yàn)分析序列平穩(wěn)性，并運(yùn)用AIC最小準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后期，殘差序列均無(wú)自相關(guān)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，所有原始數(shù)據(jù)均為非平穩(wěn)序列，但均為一階單整序列，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

2.Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。根據(jù)前文模型形式假設(shè)選取相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法，以跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量為標(biāo)準(zhǔn)，可以建立環(huán)境污染指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的協(xié)整方程。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的滯后期應(yīng)當(dāng)是無(wú)約束VAR模型最優(yōu)滯后期減去1，從而確定Johansen檢驗(yàn)滯后期為3。協(xié)整結(jié)果如表3所示。

從跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量可以看出，變量之間存在至少一個(gè)協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明環(huán)境污染指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)之間均存在長(zhǎng)期且穩(wěn)定的均衡關(guān)系。但是，不同污染物EKC曲線形狀和模型形式有所不同，具體表現(xiàn)為：(1)工業(yè)廢氣EKC曲線呈現(xiàn)N型，曲線拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)人均實(shí)際GDP分別為233.72元和2 041.13元。前者出現(xiàn)在1986年之前，后者出現(xiàn)在2002-2003年間。即1986-2002年，曲線位于下降區(qū)間，2002年至今，曲線位于上升區(qū)間。1986-2012年區(qū)間實(shí)際處于N型EKC區(qū)間的右半部分。(2)工業(yè)固體廢棄物EKC曲線呈現(xiàn)倒N型，曲線拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)人均實(shí)際GDP分別為285.16元和2 134.33元。前者出現(xiàn)在1986年之前，后者出現(xiàn)在2002-2003年間。即1986-2002年，曲線位于上升區(qū)間，2003年至今，曲線位于下降區(qū)間。1986-2012年區(qū)間實(shí)際處于倒N型EKC曲線的右半部分。(3)工業(yè)廢水EKC曲線呈現(xiàn)N型，曲線拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)人均實(shí)際GDP分別為184.5612元和1 861.71元。前者出現(xiàn)在1986年之前，后者出現(xiàn)在2001-2002年間。即1986-2001年，曲線位于下降區(qū)間，2002年至今，曲線位于上升區(qū)間。1986-2012年區(qū)間實(shí)際處于N型EKC區(qū)間的右半部分。綜合來(lái)看，陜西省工業(yè)污染EKC曲線在2001、2002年前后相繼達(dá)到拐點(diǎn)。而對(duì)西部地區(qū)產(chǎn)生深遠(yuǎn)重大影響的西部大開(kāi)發(fā)于2000年正式起航?？紤]到政策時(shí)滯性，2001、2002年應(yīng)該是陜西國(guó)民經(jīng)濟(jì)和工業(yè)發(fā)展的轉(zhuǎn)折階段。因此可以推測(cè)，西部大開(kāi)發(fā)政策是形成現(xiàn)今陜西省工業(yè)污染EKC曲線形狀的重要原因。

表2 陜西省EKC曲線的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：檢驗(yàn)類型(c,t,k)分別表示單位根檢驗(yàn)方程中的常數(shù)項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)和滯后階數(shù)。

表3 陜西省EKC曲線的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

注：協(xié)整方程系數(shù)下括號(hào)內(nèi)數(shù)值為參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差。r=0、r=1分別表示協(xié)整矩陣的秩的個(gè)數(shù)為0或1，括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示相應(yīng)的5%的臨界值。

但是從結(jié)果中也能看出，在1986-2001(2002)年、2001(2002)-2012年這兩個(gè)區(qū)間里，伴隨人均實(shí)際GDP增長(zhǎng)的環(huán)境污染排放變動(dòng)趨勢(shì)截然不同。工業(yè)廢氣與工業(yè)廢水變動(dòng)趨勢(shì)一致，西部大開(kāi)發(fā)實(shí)施前呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，實(shí)施后呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，工業(yè)固體廢棄物變動(dòng)與這種趨勢(shì)截然相反。由于本文選取的是人均指標(biāo)，這一指標(biāo)的變動(dòng)趨勢(shì)受總量變動(dòng)和人口增速兩個(gè)因素的影響。從數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢氣的總量指標(biāo)在1986-2012年始終增長(zhǎng)，但是工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水總量指標(biāo)在1986-2002年增長(zhǎng)速度低于人口增長(zhǎng)速度，2002-2012年增長(zhǎng)速度高于人口增長(zhǎng)速度；工業(yè)固體廢棄物總量指標(biāo)在1986-2002年增長(zhǎng)速度高于人口增長(zhǎng)速度，2002-2012年增長(zhǎng)速度低于人口增長(zhǎng)速度，從而形成了工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣N型，工業(yè)固體廢棄物倒N型的EKC曲線。

2002年前，陜西省工業(yè)整體水平較低，發(fā)展速度緩慢。因此，工業(yè)廢水和工業(yè)廢氣的增長(zhǎng)速度相對(duì)緩慢，從而人均排放量始終緩慢下降。工業(yè)固體廢棄物排放總量雖增速較快，但由于總量處于極低水平，加之固體廢棄物處理的科學(xué)技術(shù)相對(duì)落后，固體廢棄物綜合利用率很低，因此人均工業(yè)固體廢棄物排放量始終上升。2002年后，陜西省的工業(yè)尤其是重工業(yè)高速發(fā)展，工業(yè)結(jié)構(gòu)中能源工業(yè)、有色金屬工業(yè)逐漸占據(jù)領(lǐng)先地位。同時(shí)，由于人均收入水平不斷提高，汽車(chē)等機(jī)動(dòng)車(chē)擁有量快速上升，能源消費(fèi)量迅速提高。在這一階段雖然陜西省投入了大量針對(duì)工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水的治理投資，但投資規(guī)模還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。由于廢氣、廢水具有較強(qiáng)流動(dòng)性，治理難度相較工業(yè)固體廢棄物更大，加之近年來(lái)環(huán)境污染源數(shù)量和分散程度不斷上升，治理難度逐漸加大，現(xiàn)有環(huán)境污染治理投資的效率出現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)。因此，人均工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣排放量呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢(shì)。工業(yè)固體廢棄物則相反，由于其流動(dòng)性較差，同時(shí)伴隨著科技水平的不斷提高，工業(yè)固體廢棄物利用技術(shù)和配套設(shè)施逐年完善，綜合利用率不斷上升，全省平均水平從2002年的24.32%上升至2012年61.28%，西安、咸陽(yáng)、榆林、延安等污染排放重點(diǎn)城市的綜合利用率更是超過(guò)了90%。因此，雖然工業(yè)固體廢棄物排放量總量仍在上升，但是其上升勢(shì)頭已受到有效遏制，人均排放量不斷下降，從而使工業(yè)固體廢棄物EKC曲線在2002年后始終位于下降區(qū)間。

3.脈沖響應(yīng)函數(shù)。根據(jù)AIC、SC最小準(zhǔn)則，可以分別構(gòu)建工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的一階差分序列VAR(1)模型以及工業(yè)廢水與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的一階差分序列VAR(2)模型。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，所有特征根根模倒數(shù)小于1，模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，據(jù)此可構(gòu)建廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)，測(cè)算變量間相互沖擊的響應(yīng)。結(jié)果如圖1所示，其中，橫軸表示追溯期數(shù)，此處設(shè)為10期；縱軸表示響應(yīng)大小；實(shí)線為響應(yīng)曲線，兩條虛線代表兩倍標(biāo)準(zhǔn)差置信帶。

可以看出：當(dāng)本期ΔlnPGDP發(fā)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)拉動(dòng)ΔlnPexhaust在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應(yīng)，第1期影響最大并迅速下降，第5期開(kāi)始影響微弱；而當(dāng)ΔlnPexhaust發(fā)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，環(huán)境污染加劇拉動(dòng)ΔlnPGDP在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應(yīng)，第1期影響加強(qiáng)，至第2期到達(dá)頂峰后開(kāi)始下降，第3期降速趨緩，自第7期開(kāi)始影響微弱。當(dāng)本期ΔlnPGDP發(fā)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，ΔlnPindsolid在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應(yīng)，第1期影響最大，第2-4期逐漸減弱并于第4期影響微弱；而當(dāng)ΔlnPindsolid發(fā)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，ΔlnPGDP在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應(yīng)，第1期影響加強(qiáng)，至第2期達(dá)到頂峰后開(kāi)始下降，第3期降速趨緩，至第7期開(kāi)始影響微弱。當(dāng)本期ΔlnPGDP發(fā)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，ΔlnPwater在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應(yīng)，第1-5期呈現(xiàn)波動(dòng)，第5期影響緩慢減弱，并于第9期影響微弱；而當(dāng)ΔlnPwater發(fā)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，ΔlnPGDP在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應(yīng)，第1期開(kāi)始影響加強(qiáng)，至第2期達(dá)到頂峰并開(kāi)始下降，至第3期降速趨緩，但10期內(nèi)影響都較為顯著。

三、陜西省工業(yè)污染排放影響因素分析

(一)變量選取

本文在前人研究基礎(chǔ)上，兼顧數(shù)據(jù)的可得性，選取以下變量：(1)工業(yè)結(jié)構(gòu)(GS)：工業(yè)部門(mén)是工業(yè)污染排放的直接部門(mén)，也是工業(yè)污染排放最重要的因素。

而工業(yè)部門(mén)內(nèi)部輕重工業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)會(huì)對(duì)工業(yè)污染排放產(chǎn)生重要影響。本文選取重工業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重表示工業(yè)結(jié)構(gòu)變遷。(2)對(duì)外開(kāi)放程度(OD)：一般認(rèn)為，外商直接投資和出口商品的結(jié)構(gòu)對(duì)于污染變動(dòng)影響巨大，環(huán)保、綠色產(chǎn)業(yè)投資，綠色低能耗出口品會(huì)帶來(lái)污染物排放量的下降；重工業(yè)尤其是高污染高耗能產(chǎn)業(yè)的投資和高能耗出口品、重工業(yè)進(jìn)口資本品會(huì)帶來(lái)環(huán)境的惡化。本文選取外商直接投資與進(jìn)出口貿(mào)易總額之和占GDP的比重表示對(duì)外開(kāi)放程度變遷。(3)能源強(qiáng)度(EG)：能源強(qiáng)度是單位產(chǎn)值能耗指標(biāo)，表示單位GDP(一般為每?jī)|元GDP)消耗的萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤量。本文選取單位GDP能耗指標(biāo)表示能源強(qiáng)度變動(dòng)。

(二)模型構(gòu)建與方法選擇

由于工業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度為相對(duì)指標(biāo)，而工業(yè)污染物排放量、能源強(qiáng)度為絕對(duì)指標(biāo)，同時(shí)為了更好的解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義，本文構(gòu)建了工業(yè)污染物排放量與上述指標(biāo)間的如下模型：lnXit=β1GSt+β2ODt+β3lnEGt。其中，Xit可分別表示工業(yè)廢氣排放總量、工業(yè)固體廢棄物排放總量與工業(yè)廢水排放總量。本文首先檢驗(yàn)各序列平穩(wěn)性，在此基礎(chǔ)上建立協(xié)整方程。然后通過(guò)解釋各項(xiàng)協(xié)整系數(shù)，分析各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)環(huán)境污染物排放量的影響。

(a)Δln Pexhaust對(duì)ΔlnPGDP的脈沖響應(yīng) (b)ΔlnPGDP對(duì)ΔlnPexhaust的脈沖響應(yīng) (c)ΔlnPindsolid對(duì)ΔlnPGDP的脈沖響應(yīng)

(d)ΔlnPGDP對(duì)ΔlnPindsolid的脈沖響應(yīng) (e)ΔlnPwater對(duì)ΔlnPGDP的脈沖響應(yīng) (f)ΔlnPGDP對(duì)ΔlnPwater的脈沖響應(yīng)

(三)實(shí)證分析

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。此處依然采用ADF單位根檢驗(yàn)分析序列平穩(wěn)性，并運(yùn)用AIC最小準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后期，殘差序列均無(wú)自相關(guān)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，所有原始數(shù)據(jù)均為非平穩(wěn)序列，但均為一階單整序列，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

2.Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。同樣根據(jù)前定模型形式假設(shè)選取相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法，以跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量為標(biāo)準(zhǔn)，建立環(huán)境污染指標(biāo)與各影響指標(biāo)之間的協(xié)整方程。根據(jù)無(wú)約束VAR模型最優(yōu)滯后期3確定出Johansen檢驗(yàn)滯后期為2，協(xié)整結(jié)果如表5所示。

從協(xié)整結(jié)果來(lái)看，變量之間存在至少一個(gè)協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明環(huán)境污染指標(biāo)與工業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度、能源強(qiáng)度之間存在長(zhǎng)期并且穩(wěn)定的關(guān)系。(1)從能源強(qiáng)度指標(biāo)看，三個(gè)協(xié)整方程中能源強(qiáng)度協(xié)整系數(shù)均為正值。說(shuō)明能源強(qiáng)度與工業(yè)污染排放總量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，這是由于我國(guó)當(dāng)前能源消耗以煤炭、石油和天然氣等傳統(tǒng)化石類產(chǎn)品為主，風(fēng)能、太陽(yáng)能等清潔能源占能源消耗比重十分有限，而傳統(tǒng)化石燃料開(kāi)采、加工和消耗量的上升勢(shì)必導(dǎo)致工業(yè)廢氣、廢水、固體廢棄物排放量的上升。(2)從工業(yè)結(jié)構(gòu)的情況看，三個(gè)協(xié)整方程中工業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)整系數(shù)均為正值。說(shuō)明重工業(yè)比重與工業(yè)污染排放總量間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。通過(guò)近30年的發(fā)展，陜西省逐漸從全國(guó)經(jīng)濟(jì)倒數(shù)水平上升至中等偏上水平，重工業(yè)的發(fā)展功不可沒(méi)。由于資源稟賦和一些歷史原因，陜西省能源工業(yè)、有色金屬工業(yè)、裝備制造業(yè)等重工業(yè)的發(fā)展水平均位居全國(guó)前列。在陜西省工業(yè)的八大支柱產(chǎn)業(yè)中，重工業(yè)占據(jù)四席，涉及42個(gè)工業(yè)行業(yè)中的27個(gè)。陜西省第二產(chǎn)業(yè)比重和工業(yè)比重分別由1986年的44.9%和55.84%上升至2012年的55.9%和81.12%。然而，重工業(yè)的發(fā)展消耗著巨量的能源資源和其他礦產(chǎn)資源，帶來(lái)的工業(yè)污染自然是十分驚人的。這一點(diǎn)在工業(yè)廢氣方面尤為突出，因?yàn)槟茉促Y源的消耗產(chǎn)生的最嚴(yán)重的工業(yè)污染就是二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物等工業(yè)廢氣。(3)從對(duì)外開(kāi)放程度看，三項(xiàng)指標(biāo)和對(duì)外開(kāi)放程度，即外商直接投資和進(jìn)出口總額占GDP比重呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。如前所述，外商直接投資的結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口產(chǎn)品結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)工業(yè)環(huán)境污染產(chǎn)生影響。說(shuō)明外商直接投資主要集中在耗能行業(yè)和資源類行業(yè)，進(jìn)出口產(chǎn)品也主要集中在資源類產(chǎn)品和重工業(yè)資本品。根據(jù)王玨等[13]的研究，陜西省外商直接投資排名前三的行業(yè)分別是飲料制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)。而根據(jù)商務(wù)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2012年陜西省進(jìn)出口總值前20家企業(yè)中，有色金屬、裝備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、飲料制造業(yè)占據(jù)了進(jìn)出口總值的69.46%，占全省進(jìn)出口總值的38.71%。高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)的集中投資和高耗能、資源型出口產(chǎn)品和重工業(yè)機(jī)械進(jìn)口產(chǎn)品的進(jìn)出口結(jié)構(gòu)，勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致工業(yè)污染的增加。

表4 陜西省工業(yè)污染排放影響因素的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：檢驗(yàn)類型(c,t,k)分別表示單位根檢驗(yàn)方程中的常數(shù)項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)和滯后階數(shù)。

表5 陜西省工業(yè)污染排放影響因素的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

注：協(xié)整方程系數(shù)下括號(hào)內(nèi)數(shù)字?jǐn)?shù)值為參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差。r=0、r=1分別表示協(xié)整矩陣的秩的個(gè)數(shù)為0或1，括號(hào)外數(shù)值表示統(tǒng)計(jì)量的值，括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示相應(yīng)的5%的臨界值。

四、結(jié)論與政策建議

本文探討了陜西省EKC曲線拐點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間及其成因、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的沖擊影響，以及工業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度、能源強(qiáng)度對(duì)工業(yè)污染物排放總量的影響。主要結(jié)論如下：(1)從協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，陜西省人均工業(yè)廢氣排放量、人均工業(yè)廢水排放量與人均實(shí)際GDP間呈現(xiàn)N型曲線關(guān)系，人均工業(yè)固體廢棄物排放量與人均實(shí)際GDP間呈現(xiàn)倒N型曲線關(guān)系。(2)三條曲線各存在兩個(gè)拐點(diǎn)，對(duì)應(yīng)拐點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)間基本相同。第一個(gè)拐點(diǎn)出現(xiàn)在1986年前，第二個(gè)拐點(diǎn)出現(xiàn)在2001-2003年。但拐點(diǎn)前后曲線形狀有所不同。其中人均工業(yè)固體廢棄物變動(dòng)趨勢(shì)與工業(yè)固體廢棄物綜合利用技術(shù)發(fā)展、綜合利用率的提升有關(guān)，人均工業(yè)廢氣排放量、人均工業(yè)廢水排放量曲線形狀與高速增長(zhǎng)的能源消耗量有關(guān)。(3)從一階差分廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)看，人均工業(yè)污染物排放與人均實(shí)際GDP對(duì)彼此的沖擊在10期的滯后期內(nèi)均呈現(xiàn)正向的反應(yīng)。其中人均廢氣排放量、人均工業(yè)固體廢棄物排放量與人均實(shí)際GDP廣義脈沖響應(yīng)曲線形式基本相同。(4)從環(huán)境污染指標(biāo)與工業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度以及能源強(qiáng)度的協(xié)整方程來(lái)看，重工業(yè)比重上升會(huì)增加工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)廢水排放量總量的上升；對(duì)外開(kāi)放程度，即外商直接投資與進(jìn)出口商品總額之和占GDP比重越高，工業(yè)環(huán)境污染越嚴(yán)重，其中對(duì)于工業(yè)廢氣排放量總量影響最大，這主要與外商直接投資結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)有關(guān)；能源強(qiáng)度與工業(yè)污染排放量總量間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，這是由以傳統(tǒng)化石燃料為主的能源結(jié)構(gòu)以及化石燃料燃燒產(chǎn)生高污染這兩個(gè)特性所決定的。基于此，本文提出如下政策建議：

1.理論上的EKC曲線之所以會(huì)呈現(xiàn)為倒U型，是因?yàn)槠浒岛艘粋€(gè)重要假定——“經(jīng)濟(jì)發(fā)展反哺生態(tài)環(huán)境”，即隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)達(dá)，投入于環(huán)境保護(hù)和生態(tài)治理的資金，在規(guī)模和結(jié)構(gòu)上要不斷優(yōu)化。其中，新增環(huán)境投資的規(guī)模不僅要能夠解決當(dāng)年新增的環(huán)境污染問(wèn)題，還要分階段逐步解決經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期無(wú)力投資環(huán)境保護(hù)所產(chǎn)生的“資源債務(wù)”；結(jié)構(gòu)上則應(yīng)當(dāng)從以“事后型”、“彌補(bǔ)型”支出為主逐步轉(zhuǎn)移到“事前型”、“預(yù)防型”支出為主的投資結(jié)構(gòu)。陜西省人均工業(yè)固體廢棄物的EKC曲線形狀為此提供了很好的經(jīng)驗(yàn)。逐年提高的工業(yè)固體廢棄物綜合利用率使2003年至今的工業(yè)固體廢棄物EKC曲線始終處于下降通道。因此，本文建議財(cái)政環(huán)境保護(hù)投資集中于清理“資源債務(wù)”以及具有外溢性的大型環(huán)保科技投資，重點(diǎn)在于工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢棄物的收集、再處理再利用，通過(guò)提高利用率來(lái)降低最終排放量。同時(shí)政府應(yīng)加大在能效提高、降低新能源使用成本等方面的投資，一方面降低單位GDP的能源消耗，另一方面降低企業(yè)使用新能源的成本。企業(yè)環(huán)保科技投資應(yīng)從本企業(yè)污染物種類和特點(diǎn)出發(fā)，以降低污染物排放量為重點(diǎn)，同時(shí)應(yīng)當(dāng)兼顧提升能效方面的投資。

2.2003年后工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水與工業(yè)固體廢棄物EKC曲線呈現(xiàn)不同形態(tài)，存在很重要的“污染物形態(tài)”因素。工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水具有流動(dòng)性，尤其是工業(yè)廢氣的播散受大氣環(huán)境影響很大，具有不定向性。為污染管控、集中治理等環(huán)節(jié)，尤其是“事后治理”和“事后追責(zé)”環(huán)節(jié)增加了相當(dāng)難度，因此，對(duì)于工業(yè)廢氣和工業(yè)廢水應(yīng)從源頭入手，盡快建立排污權(quán)交易制度，從源頭管控污染物排放量。嚴(yán)格禁止企業(yè)超指標(biāo)排放，倒逼企業(yè)進(jìn)行技術(shù)革新。同時(shí)，針對(duì)這兩類污染物治理，應(yīng)當(dāng)由省級(jí)政府統(tǒng)一規(guī)劃，省級(jí)財(cái)政承擔(dān)主要治理責(zé)任，避免出現(xiàn)地區(qū)間權(quán)責(zé)不相稱、相互推諉的情況發(fā)生。此外，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大污染治理投資規(guī)模，盡快遏止工業(yè)廢氣與工業(yè)廢水EKC曲線的上升勢(shì)頭，使其盡快達(dá)到下一個(gè)拐點(diǎn)并進(jìn)入下降通道。

3.加快工業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)升級(jí)轉(zhuǎn)型。降低裝備制造業(yè)、傳統(tǒng)能源工業(yè)等高能耗高污染行業(yè)比重，提升高新技術(shù)行業(yè)、新能源工業(yè)、綠色行業(yè)比重。進(jìn)入21世紀(jì)的12年間，陜西省包括煤炭采選業(yè)、石油天然氣采選業(yè)、有色金屬采選業(yè)、造紙及紙制品業(yè)在內(nèi)的16個(gè)高能耗、高污染行業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重由2001年的58.71%上升至2012年的74.32%。工業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)嚴(yán)重不合理，環(huán)境壓力巨大。陜西省坐擁全國(guó)第一批高新區(qū)，并于2009年設(shè)立了以第三產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高端制造業(yè)為核心的西咸新區(qū)，2012年又引進(jìn)了改革開(kāi)放以來(lái)國(guó)內(nèi)電子信息行業(yè)最大外商投資項(xiàng)目——韓國(guó)三星集團(tuán)。應(yīng)當(dāng)抓住這些發(fā)展契機(jī)，迅速調(diào)整工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高端制造業(yè)、新能源與綠色工業(yè)為核心的工業(yè)結(jié)構(gòu)。

4.靈活調(diào)整外商直接投資結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)，將環(huán)境污染評(píng)價(jià)納入“招商引資綜合評(píng)價(jià)體系”，通過(guò)各種手段吸引“技術(shù)型”投資。下一階段外商直接投資結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格控制針對(duì)高污染、高耗能行業(yè)的投資，鼓勵(lì)對(duì)于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、環(huán)保技術(shù)產(chǎn)業(yè)等低耗能低污染高技術(shù)行業(yè)的投資。同時(shí)，引導(dǎo)外商企業(yè)從傳統(tǒng)的“資金型”投資轉(zhuǎn)為“技術(shù)型”投資，重點(diǎn)引進(jìn)環(huán)保技術(shù)、節(jié)能減排技術(shù)、能效提升技術(shù)方面的投資。在進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)方面，應(yīng)降低能源型資源品和有色、黑色金屬資源品等低附加值高能耗高污染產(chǎn)品在出口產(chǎn)品中的比重，提升高新技術(shù)產(chǎn)品、航空航天產(chǎn)品等高附加值低能耗低污染產(chǎn)品比重。在進(jìn)口產(chǎn)品方面，應(yīng)提高高新技術(shù)儀器設(shè)備、環(huán)保設(shè)備等固定資產(chǎn)的比重，降低傳統(tǒng)加工設(shè)備、車(chē)床、生產(chǎn)線的比重。

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(責(zé)任編輯：張叢)

LocalEconomicGrowthandEnvironmentalQuality—Based on an empirical analysis of the EKC of Shaanxi province

SONG Liying，LIU Yuan

(School of Finance and Economics, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710061, China)

We empirically analyze the long-term equilibrium relationship of Shaanxi economic growth and environmental quality by fitting the double logarithmic cubic co-integration equation between relevant data of the per capita actual GDP and per capita industrial pollutant emissions in Shaanxi province from 1986 to 2012, finding that there exists an inverted N-type EKC in the industrial exhaust and waste water, and an N-type EKC in the industrial solid wastes, and the inflection point of each curve occurs approximately at the same time. Then we deal with the effect of industry structure, degree of opening to the outside world, and energy intensity on the EKCs. At last we make four recommendations on the polices ranging from optimizing the environment investment, establishing the mobile pollutant trading mechanism, accelerating the industrial upgrading and transition, to regulating the FDI and exports structure.

economic growth; environmental quality; environmental Kuznets curve

2013-12-18

陜西省社科基金項(xiàng)目(10D023)；陜西省軟科學(xué)項(xiàng)目(2011KRM07)

宋麗穎(1963- )，女，北京人，西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師；劉源(1988- )，男，陜西戶縣人，西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院博士研究生。

F205

A

1008-245X(2014)06-0070-08