中部六省經濟增長與環(huán)境污染的庫茲涅茨曲線的實證分析
——基于1998—2012年的面板數據

張榮艷，張榮霞

(1.黃河科技學院 信息工程學院，河南 鄭州 450006；2.太原理工大學 經濟管理學院，山西 太原 030024)

?

中部六省經濟增長與環(huán)境污染的庫茲涅茨曲線的實證分析
——基于1998—2012年的面板數據

張榮艷1，張榮霞2

(1.黃河科技學院 信息工程學院，河南 鄭州 450006；2.太原理工大學 經濟管理學院，山西 太原 030024)

摘要：在環(huán)境庫茲涅茨曲線理論的基礎上，選用1998—2012年中部六省的面板數據，運用面板單位根方法，對中部六省經濟增長與環(huán)境污染庫茲涅茨曲線進行實證檢驗. 結果顯示：一是中部六省的環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現直線形、U形、倒U形、N形和倒N形；二是中部六省處在經濟增長加大工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢物污染的階段；三是水污染處于轉折期，這說明“工業(yè)廢水” 污染控制、治理政策取得了成效.

關鍵詞：經濟增長；環(huán)境污染；庫茲涅茨曲線；面板數據

0引言

1995年，經濟學家KUZNETS、GROSSMAN等[1-2]首次提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線(environmental Kuznets curve,EKC)的概念，環(huán)境庫茲涅茨曲線是描述環(huán)境污染水平與經濟發(fā)展之間演替關系的模型. EKC提出后，國內外很多學者用各國的時間序列數據、截面數據、面板數據，對該國是否存在EKC進行了詳細的研究，研究結果表明：一些經濟發(fā)達的國家和新興工業(yè)化國家的環(huán)境污染與經濟增長的關系，基本上都驗證了EKC的適用性；但是，大多數國內學者在研究我國的環(huán)境污染與經濟增長的關系過程中，發(fā)現環(huán)境庫茲涅茨曲線并不適合中國的情況，而是提出了其他類型的曲線[3-8].

根據查找文獻資料，發(fā)現對我國中部六省的環(huán)境污染與經濟增長的關系進行EKC的研究較少. 因此，本研究選取中部六省1998—2012 年環(huán)境污染、經濟數據，探究中部六省“工業(yè)三廢” 排放與經濟發(fā)展之間的EKC特征，為制定環(huán)境政策和掌握經濟發(fā)展狀況提供理論依據, 進一步推動中部地區(qū)經濟、社會與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展.

1工業(yè)“三廢”的庫茲涅茨曲線

1.1數據、環(huán)境和經濟指標的選取

指標體系的構建應考慮以下3個原則: 指標體系的整體性、指標的代表性和指標的可得性. 所用樣本取自1998—2012年度中部六省(河南、湖北、湖南、江西、安徽、山西)的數據，數據來源于歷年各省《統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》. 由于人均GDP與反映地區(qū)經濟發(fā)展狀況的指標有著緊密的聯(lián)系, 故人均GDP作為經濟指標.環(huán)境指標選取：人均工業(yè)廢氣排放量、人均工業(yè)廢水排放量、人均工業(yè)固體廢物產生量. 在分析數據前，為了消除時間序列中存在的異方差，需將對每個指標對數化.

1.2模型的建立

為揭示經濟發(fā)展和環(huán)境變化的關系, 首先需要選取合適的計量模型. 選擇的計量模型要有統(tǒng)計意義，保證一定的模擬精度；另外，還要有一定的實際意義，對各指標間的關系能夠給予合理的解釋. 根據以上原則，我們選擇了下面的模型[9]：

lnyit=αi+β1ilnpgdpit+β2i(lnpgdpit)2+β3i(lnpgdpit)3+μit,

其中，i=1,2,…,6，t=1998,1999,…,2012，lnyit表示i省區(qū)t時期的人均工業(yè)廢水排放量、人均工業(yè)廢氣排放量、人均工業(yè)固體廢物產生量的對數(lnpgas, lnpsolid, lnpwater)；lnpgdpit表示i省區(qū)的t時期人均GDP的對數；uit表示隨機誤差項， 其中模型參數βi,β1i,β2i,β3i均具有一定的實際意義，隨著它們取值的不同，反映出不同的經濟發(fā)展和環(huán)境質量之間的關系，具體的判斷如表1.

表1　環(huán)境 Kuznets 曲線形狀

1.3單位根檢驗

本文采用兩種方法對面板數據的單位根進行了檢驗：一種是相同根情形下的單位根檢驗，采用Breitung檢驗、LLC檢驗；另一種不同的單位根過程，采用ADF-Fisher、IPS檢驗. 采用了Schwarz標準自動選擇單位根檢驗的滯后期. 本文所有變量的面板單位根檢驗結果如表2.

表2　面板數據單位根檢驗結果

注：1.括號中的數字是檢驗統(tǒng)計量的P值，即顯著性水平；2.***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著

1) lnpgas， lnpsolid的LLC，IPS，ADF-Fisher，PP-Fisher檢驗均顯著，拒絕原假設. 因此lnpgas，lnpsolid是平穩(wěn)的.

2) lnpwater的LLC，PP-Fisher檢驗是顯著的，拒絕原假設. 但是IPS，Breitung，ADF-Fisher都是不顯著的，考慮到各種檢驗的差異性，可以認為lnpwater是平穩(wěn)的.

3) lnpgdp，(lnpgdp)2，(lnpgdp)3的LLC，IPS，ADF-Fisher，PP-Fisher檢驗均顯著，拒絕原假設. 因此lnpgdp，(lnpgdp)2，(lnpgdp)3是平穩(wěn)的.

1.4模型設定形式檢驗

根據常數項和系數向量是否為常數，把面板數據模型分為了3種類型：變系數模型(皆非常數)、變截距模型(系數項為常數)和混合模型(都為常數).因此，對面板數據進行估計時,需要對所建立的模型進行檢驗,檢驗樣本數據符合變系數模型1)、變截距模型2)與混合模型3)中的哪一個，防止模型設定誤差導致的估計結果的偏差. 即檢驗如下兩個原假設[10]：

H0：對于所有截面成員(六省)，模型1)中的解釋變量系數都是相同的，但截距項不同，即該模型是模型2)；

H1：模型1)中的解釋變量系數和截面系數項都是相同的，即該模型為模型3).

lnyit=αi+β1ilnpgdpit+β2i(lnpgdpit)2+β3i(lnpgdpit)3+uit,

(1)

lnyit=αi+β1lnpgdpit+β2(lnpgdpit)2+β3(lnpgdpit)3+uit,

(2)

lnyit=α+β1lnpgdpit+β2(lnpgdpit)2+β3(lnpgdpit)3+uit，

(3)

其中，i=1,2,…,6,t=1998,2001,…,2012.

根據以下兩個統(tǒng)計量對模型形式進行檢驗，

其中,N為截面成員的個數，本文為6；T是觀察期數，本文為15；k是非常數項解釋變量的個數，本文為3；S1,S2,S3分別是模型1)，2)，3)的回歸殘差和.

模型檢驗的過程如下：先檢驗H1，如果統(tǒng)計量F2小于某個檢驗水平，則不能拒絕原假設H1，不需要檢驗H0，從而方程(3)擬合樣本是合適的；若拒絕原假設H1，則需繼續(xù)檢驗H0. 如果檢驗統(tǒng)計量F1小于某個檢驗水平，則不能拒絕原假設H0，選擇模型(2)是合適的，若拒絕H0，則選擇模型1).

分別以方程(1)、方程(2)、方程(3)對因變量lnpgas，lnpwater， lnpsolid回歸，得到的殘差平方和S1,S2,S3,F1,F2分別如表3所示.

表3　殘差平方和與F統(tǒng)計量值

F0.05(15,54)= 1.820 664，F0.05(20,54)= 1.731 641. 三個回歸方程都拒絕H1和H0，說明選擇變系數模型(1)是合適的.

1.5模型回歸結果分析

利用EVIEWS 6.0軟件進行回歸分析. 回歸分析的過程為：首先對方程(1)進行回歸分析，若系數顯著則寫出基于(1)式的三次環(huán)境庫茲涅茨曲線；若某省區(qū)的三次項系數不顯著，然后就某省區(qū)的數據進行二次環(huán)境庫茲涅茨曲線回歸；若二次項系數仍然不顯著，繼續(xù)進行線性回歸.

1.5.1 以廢氣為污染水平對方程的回歸分析

以人均工業(yè)廢氣排放量的對數lnpgas作為因變量進行回歸，得到表4結果. 由表4可知，6個回歸方程的R2均在0.98以上，說明擬合優(yōu)度較好；F值遠遠大于臨界值，說明回歸方程顯著，建立的模型具有代表性.

由表4的數據可得出以下結論:

1) 中部六省lnpgas的EKC都不是經典的倒U形，從表4看來，呈現直線形、U形和N形；

2) 中部六省各省區(qū)都處于經濟增長加大工業(yè)廢氣污染的階段；

3) 河南、湖北、江西和山西的EKC呈N形，且lnpgas的導數大于零，說明隨著經濟的增長, 河南、湖北、江西和山西工業(yè)廢氣排放量將增加，目前看來還沒有相關跡象表示曲線有轉折點；

4) 湖南的EKC呈U形，其拐點處于lnpgdp=5.557 3處，2012年湖南的人均GDP的對數lnpgdp為10.419，已經跨過拐點，說明湖南經濟的增加會導致工業(yè)廢氣的增加；

5) 安徽的EKC呈直線形狀，且直線斜率均為正，說明隨著經濟的增長, 在較長時間內將加大工業(yè)廢氣的排放量.

表4　中部地區(qū)環(huán)境(lnpgas)與經濟(lnpgdp)關系回歸分析結果

1.5.2以廢水為污染水平對方程的回歸分析

以人均工業(yè)廢水排放量的對數lnpwater作為因變量進行回歸，得到表5結果. 由表5可知，6個回歸方程的R2均在0.5以上，說明擬合優(yōu)度好；F值遠遠大于臨界值，說明回歸方程顯著，建立的模型具有代表性.

表5　中部地區(qū)環(huán)境(lnpwater)與經濟(lnpgdp)關系回歸分析結果

由表5的數據可得出以下結論:

1) 中部六省廢水的EKC并不都是經典的倒U形，從表5看來，呈現直線形、倒U形和倒N形.

2) 河南正處在經濟增長加大工業(yè)廢水污染的階段.

河南的EKC呈倒U形，其拐點分別處于lnpgdp=10.449 7處，但是2012年河南的人均GDP的對數lnpgdp分別為10.358，還未跨過拐點，正處在經濟增長加大工業(yè)廢水污染的階段.

3) 湖北、湖南、江西、安徽和山西水污染處于轉折期.

湖北、江西、安徽和山西的EKC呈現倒“N”形，由表5可知，這4個省2012年的人均GDP的對數lnpgdp都已跨越了曲線的兩個拐點. 從理論上講，湖北、江西、安徽和山西的水污染處于轉折期，“工業(yè)廢水” 污染控制、治理政策取得了成效. 但這并不代表“工業(yè)廢水” 污染已處于與經濟協(xié)調發(fā)展的時期，“工業(yè)廢水”的EKC仍然可能出現波動、上升，甚至超過轉折點.

湖南的EKC呈直線形狀，且直線斜率均為負，說明隨著經濟的增長，在較長時間內將減少工業(yè)廢水的排放量，但其系數絕對值為0.142 884，比較小，說明經濟增長對廢水排放減少比較有限.

1.5.3以固體廢物為污染水平對方程的回歸分析

以人均工業(yè)固體廢物產生量的對數lnpsolid作為因變量進行回歸，得到表6. 由表6可知，6個回歸方程的R2均在0.93以上，說明擬合優(yōu)度較好；F值遠遠大于臨界值，說明回歸方程顯著，建立的模型具有代表性.

表6　中部地區(qū)環(huán)境(lnpsolid)與經濟(lnpgdp)關系回歸分析結果

由表6的數據可得出以下結論:1) 中部六省的固體廢物的EKC都不是經典的倒U形，從表6看來，呈現直線形、倒U形、N形和倒N形.2) 中部六省各省區(qū)正處在經濟增長加大工業(yè)固體廢物污染的階段.

河南和湖北呈倒U形，其拐點分別處于lnpgdp=10.449 7、lnpgdp=13.537 2處，但是2012年河南和湖北的人均GDP的對數lnpgdp分別為10.358、10.56，還未跨過拐點，正處在經濟增長加大工業(yè)固體廢物污染的階段.湖南的EKC呈直線形，且直線斜率均為正，說明隨著經濟的增長，湖南的工業(yè)固體廢物將呈直線形式增長，在較長時間內將加大工業(yè)固體廢物的產生量.安徽的EKC呈倒N形，倒N形曲線兩個拐點lnpgdp分別為8.344 4和10.505 8，而安徽2012年lnpgdp為10.268，位于兩個拐點之間，說明安徽經濟的增長會導致工業(yè)固體廢物的增加.江西和山西的EKC呈N形，且lnpsolid的導數大于零，說明隨著經濟的增長，江西和山西工業(yè)固體廢物產生量將增加，目前看來還沒有相關跡象表示曲線有轉折點.

2對中部六省經濟發(fā)展和環(huán)境關系的總結

1) 中部六省的EKC呈現直線形、U形、倒U形、N形和倒N形， 其中，大多呈現N形和倒N形.環(huán)境庫茲涅茨曲線呈直線的地區(qū)要加大環(huán)境預防和治理力度，使曲線和轉折點更為明朗. 呈倒U形的地區(qū)，經濟水平還未跨過曲線拐點，說明隨著經濟的增長，將加大環(huán)境污染. 這些地區(qū)應繼續(xù)加大污染控制，爭取跨越拐點，使得污染與經濟協(xié)調發(fā)展.呈N形的EKC的各個省區(qū)，其曲線導數大于0，說明經濟增長也將加大環(huán)境污染.呈現倒N形的EKC的各個省區(qū)，多數地區(qū)的經濟水平處于倒N形EKC的兩個拐點的中間，說明各地區(qū)在越過其相應曲線的第二個拐點前，按照現在的發(fā)展趨勢，經濟發(fā)展將繼續(xù)加重環(huán)境污染.

2) 中部六省各省區(qū)正處在經濟增長加大工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢物污染的階段.本文分析結果表明，就目前而言，中部六省經濟的增長加大了工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢物的污染，導致環(huán)境的惡化，是環(huán)境污染的重要影響因素，這既是工業(yè)化進程的重要特征，也是中部實現經濟可持續(xù)發(fā)展遇到的嚴峻挑戰(zhàn).

3) 中部六省各省區(qū)水污染處于轉折期.從理論上講，中部六省的水污染處于轉折期，“工業(yè)廢水” 污染控制、治理政策取得了成效. 但這并不代表“工業(yè)廢水” 污染已處于與經濟協(xié)調發(fā)展的時期，“工業(yè)廢水”的EKC仍然可能出現波動、上升.

參考文獻

[1]KUZNETS S. Economic growth and income inequality [J]. American Economic Review, 1955, 45(1): 1-28.

[2]GROSSMAN G, KRUEGER A. Economic growth and the environment [J].Quarterly Journal of Economics, 1995, 110(2): 353-377.

[3]桂小丹，李慧明. 環(huán)境庫茲涅茨曲線實證研究進展[J]. 中國人口資源與環(huán)境， 2010(3)：15-23.

[4]常寧, 李娜. 上海市經濟增長與工業(yè)污染關系研究——基于環(huán)境庫茲涅茨曲線假說[J]. 上海財經大學學報，2010，12 ( 4)：82- 89.

[5]高宏霞，楊林，王節(jié). 中國各省經濟增長與環(huán)境污染關系的研究與預測——對環(huán)境庫茲涅茨曲線的內在機理研究[J]. 遼寧大學學報(哲學社會科學版)，2012，40(1)：47-59.

[6]李惠娟，龍如銀. 資源型城市環(huán)境庫茲涅茨曲線研究——基于面板數據的實證分析[J].自然資源學報，2013，28(1):19-26.

[7]許登峰，劉志雄. 廣西環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證研究[J]. 生態(tài)經濟，2014(2)：51-56.

[8]方杏村，陳浩. 經濟增長和環(huán)境污染的動態(tài)關系及其區(qū)域差異——基于資源枯竭型城市面板數據的實證分析[J]. 生態(tài)經濟，2015，31(6)：49-52.

[9]龍少波,羅添元. 民族地區(qū)經濟增長與環(huán)境污染的Kuznets曲線實證分析——基于1999—2008民族地區(qū)面板數據[J]. 貴州財經學院學報，2010(5)：87-93.

[10]李子奈，葉阿忠. 高等計量經濟學[M]. 北京：清華大學出版社，2003：147-151.

Empirical Analysis of Kuznets Curve on Economic Growth and Environment Pollution in Six Provinces of the Central China： Based on the Panel Data of 1998-2012

ZHANG Rongyan1, ZHANG Rongxia2

(1.College of Information Engineering, Huanghe Science and Technology College, Zhengzhou 450063, China;2.CollegeofBusinessAdministration,TaiyuanUniversityofTechnology，Taiyuan030024,China)

Abstract:Based on the environment Kuznets curve theory, using of panel data from 1998 to 2012 and the panel unit root methods， give an empirical analysis of Kuznets curve on economic growth and environment pollution in six provinces of the central China. The results are as follows. Firstly, EKC has five forms: straight line, U, inverted-U, N and inverted-N; secondly, the six provinces of the central China are in the stage of increasing industrial waste gases and industrial solid waste pollution with economic growth; thirdly, the six provinces of the central China are in the transition stage of industrial waste water pollution, so this illustrates that industrial waste water pollution control policies are effective.

Key words:economic growth； environment pollution； Kuznets curve； panel data

收稿日期：2016-01-04

基金項目：河南省教育廳自然科學基金項目(16B110007)

作者簡介：張榮艷(1982—)，女，河南鄭州人，黃河科技學院信息工程學院講師.

doi：10.3969/j.issn.1007-0834.2016.02.010

中圖分類號：X820.2

文獻標識碼：A

文章編號：1007-0834(2016)02-0039-06