中國環(huán)境庫茲涅茨曲線的驗證
——基于省域數(shù)據(jù)的空間面板計量分析

安虎森 王雷雷 吳浩波

中國環(huán)境庫茲涅茨曲線的驗證
——基于省域數(shù)據(jù)的空間面板計量分析

安虎森 王雷雷 吳浩波

本文根據(jù)2000-2012年中國31個省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù)，通過檢驗建立面板空間誤差模型，分別以二氧化硫排放量、煙(粉)塵排放量、廢水排放總量和固體廢物產(chǎn)生量衡量環(huán)境污染程度，對中國環(huán)境庫茲涅茨曲線進行了實證檢驗。本文研究表明：“倒N”型環(huán)境庫茲涅茨曲線在中國確實存在，而且還驗證單位生產(chǎn)總值的污染排放量(產(chǎn)生量)隨地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的提高而下降；四種污染排放物都具有顯著的空間自相關性，這意味著各地區(qū)的節(jié)能降耗減排政策不能孤立地實施，應在較大空間范圍內(nèi)同時實施，這需要中央政府與地方政府之間加強協(xié)調(diào)；過分強調(diào)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不利于環(huán)境改善，要么是通過技術革新降低污染排放量，要么促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構的調(diào)整。

環(huán)境庫茲涅茨曲線；面板空間誤差模型；空間自相關性

一、引言

Grossman和Krueger(1991)發(fā)現(xiàn)，二氧化硫和煙塵兩種污染物會隨著人均國民生產(chǎn)總值的上升表現(xiàn)出先上升后下降的變化趨勢，即二者之間存在“倒U”型關系，并于1995提出“環(huán)境庫茨涅茨曲線假說”(Hypothesis of Environmental Kuznets Curve，EKC)，即在經(jīng)濟發(fā)展初期，隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展和人均收入的提高，環(huán)境質(zhì)量會惡化，但是經(jīng)過一個臨界值以后，經(jīng)濟社會的發(fā)展和人均收入的提高反而伴隨著環(huán)境質(zhì)量的改善。

近年來，中國經(jīng)濟發(fā)展取得巨大成就的同時，環(huán)境問題日益成為人們關注的焦點，污染排放物不斷增加。以大氣中二氧化硫排放量為例(表1)，2000年全國二氧化硫排放總量為3968.7萬噸，而到2012年該數(shù)值增加到4129.6萬噸，增幅為4%。與二氧化硫排放量的溫和增長相比，廢水排放總量則大幅增長，2000年全國工業(yè)廢水和生活污水排放總量為415.2億噸，而到2012年，廢水排放總量迅速躥至684.8億噸，增幅近65%。污染排放物隨著經(jīng)濟的發(fā)展而大幅增加嚴重地影響了人們的生產(chǎn)和生活。

不僅環(huán)境污染排放總量不斷增加，而且排放的地區(qū)差異也十分明顯。本文以二氧化硫為例說明污染物排放總量和強度的地區(qū)分布差異。2012年，山東、內(nèi)蒙古、河北、山西、河南等地區(qū)的排放量較大，其中山東就達到174.9萬噸。西藏、海南、北京、天津等地區(qū)排放量較小，其中西藏僅0.42萬噸。與此同時，從二氧化硫排放強度上來看，單位地區(qū)生產(chǎn)總值的排放量較大的地區(qū)有寧夏、貴州、山西、內(nèi)蒙古等地。而福建、安徽、黑龍江等地區(qū)則較小。

自環(huán)境庫茲涅茨曲線提出以后，國內(nèi)許多學者對其在中國成立與否進行了大量驗證工作。彭水軍和包群(2006)利用1996-2002年我國省際面板數(shù)據(jù)進行檢驗發(fā)現(xiàn)，環(huán)境庫茲涅茨“倒U”型曲線的存在很大程度上取決于污染指標和估計方法的選??；此外還發(fā)現(xiàn)不僅經(jīng)濟增長，而且人口規(guī)模、技術進步、環(huán)保政策、貿(mào)易開放，以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整等都會影響環(huán)境污染的程度。林伯強和蔣竺均(2009)采用時間跨度更大的1960-2007年的數(shù)據(jù)也證實了中國二氧化碳排放量的“倒U”型環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在。然而，大量研究都忽略了環(huán)境污染物排放的空間自相關性。即便納入規(guī)模效應、結(jié)構效應和技術效應等，這些研究都隱含地假定相鄰地區(qū)的環(huán)境污染對本地區(qū)沒有任何影響，而這是與現(xiàn)實嚴重背離的。中國科學院大氣物理研究所發(fā)現(xiàn)，在2013年1月的霾污染事件中，北京市受來自偏南區(qū)域高濃度污染物輸送的影響十分顯著，比如大氣中二氧化硫含量在白天出現(xiàn)的60微克/立方米的峰值，大部分都來自于區(qū)外的輸入?，F(xiàn)實生活中的風向、水流等客觀地理因素必然會使一個地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量受到相鄰地區(qū)的影響。如果忽略這種空間相關性，模型估計的結(jié)果將是不一致的，甚至是有偏的，從而產(chǎn)生錯誤的參數(shù)檢驗(Anselin，1988)。

大多數(shù)文獻在驗證環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在以及曲線形狀時所得結(jié)論各不相同。陳華文、劉康兵(2004)，劉榮茂等(2006)，林伯強、蔣竺均(2009)都印證環(huán)境污染和經(jīng)濟增長之間存在“倒U”型關系。此外，劉燕等(2006)發(fā)現(xiàn)了“倒N”型和“正N”型環(huán)境庫茲涅茨曲線。當然，也有部分學者認為并無明顯證據(jù)表明中國環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在，如趙細康等(2005)。本文利用2000-2012年中國31個省域的面板數(shù)據(jù)建立空間計量模型，在檢驗環(huán)境污染物排放空間自相關的基礎之上驗證中國環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在；如果存在，進一步地通過數(shù)值模擬確定其形狀。余下內(nèi)容安排如下：第二部分在基本模型之上選取關于廢氣、廢水和固體廢物4個表征環(huán)境污染程度的指標建立面板空間計量模型，并對空間自相關性檢驗和數(shù)據(jù)進行相應的說明。第三部分主要以二氧化硫排放模型為例，通過空間誤差模型和空間滯后模型驗證環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在。第四部分依據(jù)回歸分析的結(jié)果對環(huán)境庫茲涅茨曲線進行數(shù)值模擬。最后部分給出了相應的政策建議。

二、模型設定、實證方法和數(shù)據(jù)說明

1.模型設定

本文參照Grossman和Krueger(1995)的做法引入人均地區(qū)生產(chǎn)總值的3次方項，將基本模型設定為：

(1)

其中i=1,2,…,n表示為第i個地區(qū)，n表示為樣本地區(qū)數(shù)量；t=1,2,…,n,T表示某個時點，T為樣本時間跨度；yit為表征環(huán)境污染程度的指標；pgdpit為人均地區(qū)生產(chǎn)總值，反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的水平；αj(j=1,…3)為待確定參數(shù)；γi為個體效應參數(shù)；εit為隨機干擾項。

Copeland和Taylor(1994)將國際貿(mào)易發(fā)展對一國環(huán)境的影響分解為規(guī)模效應、結(jié)構效應和技術效應。類似地，本文認為國內(nèi)貿(mào)易發(fā)展對某一國環(huán)境的影響也可以分解為三種效應。為此，我們分別以地區(qū)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構和技術進步來表征它們。同時，有些學者探討了對外貿(mào)易可能對地區(qū)環(huán)境質(zhì)量造成的影響。不僅人類的生產(chǎn)活動，而且消費活動都會給資源和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展帶來沉重壓力。改革開放以來，中國持續(xù)經(jīng)歷了大規(guī)模的人口遷移，這不僅改變了產(chǎn)業(yè)的地區(qū)分布，也改變了資源、能源的消費結(jié)構和分布。因此，本文也和Grossman和Krueger(1995)一樣將人口密度作為控制變量之一。

近些年來，空間計量方法從理論模型到分析工具都取得較快的發(fā)展。在理論模型方面，研究已不再局限于截面模型，擴展到面板模型；空間面板模型也遠較截面模型豐富。在分析工具方面，可供研究人員選擇的也不僅局限于GeoDa或Matlab等，一般的計量分析軟件如Stata也逐步能夠勝任大多數(shù)的計量分析工作。不過，本文仍將模型選擇限定在空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)和空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)之內(nèi)。綜合考慮以上因素，本文的空間誤差模型設定如下：

εit=λWεt+μitμ:N(0,σ2In)

其中gdpit表示地區(qū)生產(chǎn)總值，indusit為地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構，techit衡量地區(qū)技術水平，openit表示地區(qū)貿(mào)易自由度，popit表示地區(qū)人口密度，Wn×n為二進制的空間鄰接權重矩陣①，λ為空間誤差系數(shù)，εt表示由第t期的n個樣本點的隨機干擾項構成n×1的階向量，μit為服從自然正態(tài)分布的隨機誤差干擾項，αi(i=1,…3)和βj(j=1,…5)為待確定參數(shù)。類似地，空間滯后模型為：

其中ρ為空間相關系數(shù)，yt表示由第t期的n個樣本點的被解釋變量構成n×1的階向量。

在模型適宜性的取舍依據(jù)方面，我們參照劉秉鐮、武鵬、劉玉海(2010)的作法，在滿足空間誤差系數(shù)或者空間相關系數(shù)顯著的前提下，主要通過對數(shù)似然函數(shù)值(Log-Likelihood)來判斷。對數(shù)似然函數(shù)絕對值越大的模型，其適宜性越好，越適宜為實證分析所采用。

2.實證方法

在空間面板模型的估計方面，如果利用傳統(tǒng)的OLS方法估計SEM模型，雖然系數(shù)是無偏的，但不是有效的；而用其來估計SLM模型則不僅是有偏的，而且是不一致的。Elhorst(2003)發(fā)展了針對空間面板模型的極大似然估計法。本文采用Matlab8.1軟件的估計方法就是基于這種途徑的。

3.數(shù)據(jù)說明

目前，《中國環(huán)境年鑒》的環(huán)境污染指標主要有三大類：大氣污染、水污染和固體廢物污染。本文分別選取大氣污染中的二氧化硫排放量、煙(粉)塵排放量，水污染中的廢水排放總量，以及固體廢物污染中的固體廢物產(chǎn)生量建立空間計量模型。以空間誤差模型為例，本文的4個模型設定為：

(2)

εit=λWεi+μit

(3)

εit=λWεi+μit

(4)

εit=λWεi+μit

(5)

εit=λWεi+μit

其中feit、fyit、fsit和fgit分別表示地區(qū)單位生產(chǎn)總值的二氧化硫排放量、煙(粉)塵排放量、廢水排放總量和固體廢物產(chǎn)生量，數(shù)據(jù)全部來自于《中國統(tǒng)計年鑒》(2000-2012)。其中煙(粉)塵排放量由工業(yè)煙塵排放量、生活煙塵排放量和工業(yè)粉塵排放量加總得到。2000年至2010年的廢水排放總量由工業(yè)廢水排放總量和生活污水排放量加總而得到，2011年至2012則直接摘自《中國統(tǒng)計年鑒》。固體廢棄物產(chǎn)生量以工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量衡量，2000年至2010年的工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量直接摘自《中國統(tǒng)計年鑒》，2011年至2012年的則由一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量和危險廢物產(chǎn)生量加總得到。

名義地區(qū)生產(chǎn)總值經(jīng)過以2000年為基期的價格指數(shù)平整之后得到實際地區(qū)生產(chǎn)總值，并作為衡量規(guī)模效應的控制變量。地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構以名義第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值在地區(qū)生產(chǎn)總值中的占比來衡量。地區(qū)專利申請授權數(shù)則很好地衡量了一個地區(qū)的技術進步水平。地區(qū)對外貿(mào)易自由度則由進出口貿(mào)易總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量。地區(qū)人口密度則以地區(qū)人口規(guī)模除以地區(qū)面積得到。所有數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》等。最后本文的計量分析采用的數(shù)據(jù)是取對數(shù)之后的數(shù)值以控制個體的異方差。

三、環(huán)境污染程度的空間面板計量分析

不同類型的污染排放物的空間溢出效應是不同的。相比較于固體廢物而言，廢氣排放物和廢水排放物都容易在空間上發(fā)生擴散，從而表現(xiàn)出較強的空間自相關性。然而，這并不能夠斷言固體廢物就不具有空間自相關性，還必須結(jié)合相關的檢驗進行證實。

(一)計量分析

1．二氧化硫排放量

二氧化硫排放物隨著大氣環(huán)流而擴散，從而應該表現(xiàn)出較強的空間自相關性。表1第2列的Moran I指數(shù)證實了本文的猜想。2000年至2012年，指數(shù)的平均值達到0.209，且都在5%以上達到顯著性要求，從而二氧化硫排放物表現(xiàn)為顯著的正向空間自相關性。因此，在驗證二氧化硫排放的環(huán)境庫茲涅茲曲線時就必須考慮空間自相關性。

表1 空間自相關檢驗

注：*，**，***分別為10%，5%，1%的顯著性水平，括號中數(shù)值為統(tǒng)計量大小。

表2 二氧化硫排放量的空間計量結(jié)果

注：*，**，***分別為10%，5%，1%的顯著性水平，括號中數(shù)值為統(tǒng)計量大小，下表5、6、7同。

表2是二氧化硫排放量的空間計量結(jié)果。在模型選取方面，由于空間誤差模型的對數(shù)似然函數(shù)絕對值均大于相應的空間滯后模型，從而具有更好的適宜性。在面板空間誤差模型里面，盡管空間誤差系數(shù)均顯著，然而由于雙向固定模型回歸系數(shù)顯著性更好一些，因此是本文最終選擇的實證分析模型。

從雙向固定的面板空間誤差模型的計量結(jié)果來看，空間誤差系數(shù)λ達到0.498，再次表明二氧化硫排放物具有較強的空間自相關性。3次項的人均地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)是顯著的，且是負值，表明二氧化硫的環(huán)境庫茲涅茨曲線應為“倒N”型。規(guī)模效應的回歸系數(shù)為負，這表明一個地區(qū)的經(jīng)濟規(guī)模越大能夠顯著地減少二氧化硫的排放，從而改善環(huán)境質(zhì)量。技術效應與此相類似，不過其彈性系數(shù)要小于前者。第二產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值的增加能夠顯著性地提升二氧化硫的排放量，不利于改善環(huán)境質(zhì)量。地區(qū)人口密度的上升給資源和環(huán)境帶來的壓力也體現(xiàn)在回歸系數(shù)為正的結(jié)果上。盡管結(jié)果再次印證對外貿(mào)易的發(fā)展不利于地區(qū)環(huán)境質(zhì)量的改善，但是貿(mào)易自由度的回歸系數(shù)相對于其他變量還是較小的。

2．煙(粉)塵排放量

為了較好的驗證模型穩(wěn)定性，本文繼續(xù)選擇大氣污染物中的煙(粉)塵排放量作為對象分析其空間自相關性及影響因素(見表1第3列)。煙(粉)塵排放物的Moran I指數(shù)均值達到0.286，不論是數(shù)值大小還是顯著性強度，均大于二氧化硫排放物。

表3是煙(粉)塵排放量的空間計量結(jié)果。依據(jù)對數(shù)似然函數(shù)值法則，本文仍應選擇空間誤差模型。從雙向固定效應模型的結(jié)果來看，環(huán)境庫茲涅茨曲線仍然表現(xiàn)為“倒N”形狀。不過，由于三次項系數(shù)的絕對值更大，因此曲線重新下降的峰值來得更早一些。此外，僅有對外貿(mào)易自由度的回歸系數(shù)符號發(fā)生改變，但沒能通過顯著性檢驗。因此，模型設定仍然保持著較好的穩(wěn)定性。

表3 煙(粉)塵排放量的空間計量結(jié)果

3．廢水排放總量

表1第4列是廢水排放總量的空間自相關檢驗結(jié)果。Moran I指數(shù)的數(shù)值與顯著性印證了本節(jié)開始時的假說，即廢水排放物亦具有較強的空間自相關性，其平均值達到0.221，因此在一般個體固定效應的基礎上考慮空間相關性是必要的。

從表4廢水排放總量的空間計量結(jié)果來看，應選擇空間誤差模型②。在雙向固定效應模型中，人均地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)的顯著性仍然較強，表明廢水排放物的環(huán)境庫茲涅茨曲線應為“倒N”形狀。不過，結(jié)構效應、技術效應和對外貿(mào)易自由度等變量的回歸系數(shù)都不顯著，僅有規(guī)模效應和地區(qū)人口密度等的回歸系數(shù)較顯著，且其符號仍與前面模型一致。

4．固體廢物產(chǎn)生量

表1第5列是固體廢物產(chǎn)生量的空間自相關檢驗結(jié)果。Moran I指數(shù)表明2007年至2010年間，固體廢物并沒有顯著的空間自相關特性。不過，本文仍然對其做相關空間面板計量分析以便于比較，如表4所示。

依據(jù)對數(shù)似然函數(shù)絕對值法則，面板空間滯后模型要優(yōu)于面板空間誤差模型，然而由于其空間相關系數(shù)ρ并不顯著，因此仍需采用面板空間誤差模型。雙向固定效應模型的結(jié)果再次表明環(huán)境庫茲涅茨曲線仍應是“倒N”形狀。

表4 廢水排放總量和固體廢物產(chǎn)生量的空間計量結(jié)果

5．總結(jié)

空間誤差模型不像空間滯后模型那樣將解釋變量對被解釋變量的影響分解為直接效應、間接效應，其回歸系數(shù)就是直接效應或者總效應。我們將4個面板空間誤差模型的雙向固定效應結(jié)果總結(jié)在表5中。地區(qū)人均生產(chǎn)總值的1次、2次、3次回歸系數(shù)的符號、絕對值和顯著性結(jié)果都很好地說明了本文模型設定的穩(wěn)定性。對此我們認為：以二氧化硫排放量、煙(粉)塵排放量、廢水排放總量和固體廢物產(chǎn)生量來衡量環(huán)境污染程度的結(jié)果表明，環(huán)境庫茲涅茨曲線在中國仍然存在，但該曲線應為“倒N字型”而不是“倒U字型”。

表5 雙向固定效應的面板空間誤差模型結(jié)果

(二)數(shù)值模擬

盡管本文已經(jīng)證明了“倒N”型環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在，然而目前中國處于哪個階段尚且需要進一步采用數(shù)值模擬的方法。根據(jù)表5中的結(jié)果，本文利用Mathematica8.0軟件對環(huán)境庫茲涅茨曲線進行數(shù)值模擬③，所得結(jié)果如圖1所示。由于2000年至2012年，對數(shù)人均地區(qū)生產(chǎn)總值的區(qū)間約為[-1.31,1.73]，因此從4幅圖來看，中國目前都位于污染排放物下降的區(qū)間。也就是說，當前中國經(jīng)濟發(fā)展水平對污染排放物的彈性系數(shù)仍為負值，即人均地區(qū)生產(chǎn)總值的增加會導致單位地區(qū)生產(chǎn)總值中二氧化硫排放量、煙(粉)塵排放量、廢水排放總量和固體廢物產(chǎn)生量的下降。

四、建議與不足

根據(jù)本文所用的省域數(shù)據(jù)，我們也可以驗證二次環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在。不過，只有二氧化硫排放量和煙(粉)塵排放量呈現(xiàn)顯著的“倒U”型曲線，其他均不顯著。而四次環(huán)境庫茲涅茨曲線均是不顯著的④。因此，本文采納三次環(huán)境庫茲涅茨曲線模型。空間面板計量分析的結(jié)果表明，當前中國人均地區(qū)生產(chǎn)總值的提高并沒有給環(huán)境帶來顯著的不利影響。本文不僅驗證了“倒N”型環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在，而且還證明隨著地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展，單位生產(chǎn)總值的污染排放量(產(chǎn)生量)是下降的。在某種意義上講，這是對當前政府強行推進的節(jié)能減排降耗政策的支持。但是也應當看到，由于本文的研究工作的性質(zhì)屬于驗證性的，并不能夠表明環(huán)境的改善是經(jīng)濟增長的內(nèi)生結(jié)果。同時，由于環(huán)境污染和經(jīng)濟發(fā)展之間的關系還處于“倒N”型曲線的第一個下降階段，還未達到第二個下降階段，因此當前還需主動的改變經(jīng)濟增長方式以使我國真正地實現(xiàn)經(jīng)濟增長與環(huán)境改善并存。Moran I指數(shù)的計算結(jié)果表明，4種污染排放物都具有較顯著的空間自相關性。這意味著各地區(qū)的節(jié)能降耗減排政策不能孤立地實施，應在較大空間范圍內(nèi)同時實施。這不僅需要中央政府與各省(自治區(qū)、直轄市)之間加強協(xié)調(diào)，還需要各地區(qū)之間打破行政區(qū)劃的藩籬，尋求建立良性的區(qū)域環(huán)境保護合作機制，比如各地區(qū)政府之間可以協(xié)商建立區(qū)域環(huán)保合作機制和生態(tài)補償機制，并積極應對突發(fā)性的跨區(qū)域環(huán)境污染事件。

圖1 環(huán)境庫茲涅茨曲線數(shù)值模擬

空間面板計量分析的結(jié)果還表明，過分地強調(diào)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并不利于環(huán)境改善?？晒┻x擇的要么是通過技術革新降低工業(yè)污染排放量，要么是促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構的調(diào)整向服務業(yè)轉(zhuǎn)型。比如，通過革新新的技術，開發(fā)新的材料，采納新的生產(chǎn)工藝都能夠降低工業(yè)行業(yè)的污染排放物。

目前，不論是從理論角度還是從分析工具角度，空間面板計量模型獲得迅速的發(fā)展。然而，有關模型選擇標準的研究還相當滯后。對數(shù)似然函數(shù)值僅是模型適宜性的標準之一，然而當前除了通過不同空間面板模型顯著性的優(yōu)劣對模型進行篩選之外，可供選擇的統(tǒng)計檢驗并不是很多，這需要進一步的深入研究。

注：

①二進制空間鄰接權重矩陣：當?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j鄰接時，wij=1；當?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j不鄰接時，wij=0；且當i=j時，wij=0。對于海南省，本文視其與廣東省和廣西省相鄰。

②廢水排放總量和固體廢物產(chǎn)生量模型的空間滯后模型的計量結(jié)果未列出，有興趣的讀者可向作者索取。

③數(shù)值模擬結(jié)果已適當?shù)卣{(diào)整多項式的常數(shù)項。

④相應計量分析的結(jié)果從略，感興趣的讀者可與作者聯(lián)系。

〔1〕Gene M. Grossman, Alan B. Krueger. 1991. Environmental impacts of a north American Free Trade Agreement . NBER working papers series No. 3914.

〔2〕Gene M. Grossman, Alan B. Krueger. 1995. Economic growth and the environment.theQuarterlyJournalofEconomics2:353-377.

〔3〕Brian R. Copeland, M. Scott Taylor. 1994. North-South trade and the environment.theQuarterlyJournalofEconomics3:755-787.

〔4〕林伯強、蔣竺均：《中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預測及影響因素分析》，《管理世界》2009年第4期。

〔5〕陳華文、劉康兵：《經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：關于環(huán)境庫茲涅茨曲線的經(jīng)驗分析》，《復旦大學學報》(社會科學版)2004年第2期。

〔6〕劉秉鐮、武鵬、劉玉海：《交通基礎設施與中國全要素生產(chǎn)率增長——基于省域數(shù)據(jù)的空間面板計量分析》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2010年第3期。

〔7〕劉榮茂、張莉俠、孟令杰：《經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：來自中國省際面板數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《經(jīng)濟地理》2006年第3期。

〔8〕劉燕、潘楊、陳剛：《經(jīng)濟開放條件下的經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量——基于中國省級面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析》，《上海財經(jīng)大學學報》2006年第6期。

〔9〕彭水軍、包群：《經(jīng)濟增長與環(huán)境污染——環(huán)境庫茲涅茨曲線假說的中國檢驗》，《財經(jīng)問題研究》2006年第8期。

〔10〕盛斌、呂越：《外國直接投資對中國環(huán)境的影響——來自工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證研究》，《中國社會科學》2012年第5期。

〔11〕趙細康、李建民、王金營、周春旗：《環(huán)境庫茲涅茨曲線及在中國的檢驗》，《南開經(jīng)濟研究》2005年第3期。

〔責任編輯：清菡〕

VerificationofChina’sEnvironmentalKuznetsCurve：SpatialPanelEconometricAnalysisBasedonProvincialData

AnHusen&WangLeilei&WuHaobo

Based on the panel data of China’s 31 provinces during 2000-2012, the paper establishes panel spatial error model to verify China’s Environmental Kuznets Curve empirically. And environmental pollution degree is respectively measured by sulfur dioxide emissions, smoke (dust) emissions, waste water discharge and the total amount of solid waste generated. This paper verifies that the Environmental Kuznets Curve exists with “inverted N” shape, and pollution emissions in per unit GDP decrease with regional economy developing. Four kinds of pollution emissions all have significant spatial autocorrelation, which means energy saving and emission reduction policies cannot be implemented in isolation, but should be implemented in a wide range of space, which requires enhanced coordination between central government and local governments. Too much emphasis on the development of secondary industry is not conducive to environmental improvement, and we should reduce pollution emissions through technological innovation, or promote the adjustment of industrial structure.

Environmental Kuznets Curve; panel spatial error model; spatial autocorrelation

安虎森，南開大學經(jīng)濟研究所教授、博導 天津 300071；王雷雷、吳浩波，南開大學經(jīng)濟研究所博士生 天津 300071

F124.5

A

1001-8263(2014)09-0001-08