环境污染与经济发展关系实证研究范文

摘要:

主要对国内外环境污染与经济发展关系的相关文献进行了系统的梳理，在对环境库滋涅茨曲线进行探讨的基础上，归纳了国内外环境污染与经济发展关系实证研究的现状，总结了环境污染与经济发展关系实证研究的主要方法，讨论了环境污染与经济增长之间的潜在关系的类型、相互影响因素、过程机理和描述方法，探究了针对环境污染防治的政策等方面的内容。最后对已有的文献研究进行简单的回顾性综述，对环境污染与经济发展关系实证研究的前景进行了展望。

关键词:

环境污染;经济增长;环境库滋涅茨曲线;模型

前言

随着可持续发展经济的提出，人们在追求经济快速发展的同时，环境问题变得尤为突出，环境污染与经济增长之间的关系也受到人们的广泛关注。事实上，正如包群(2006)［1］所言:大多数的发展中国家以及新兴工业化国家的发展实践都表明了一个问题:环境污染、资源耗竭是经济增长阶段所面临的重要难题。一方面是人们为了追求经济增长对自然资源的过度开采利用以及工业污染物排放量的不断增加，导致了环境污染越发严重;另一方面是资源的可耗竭性、环境恶化反过来也限制了经济的长期持续增长。随着时代的发展将会有越来越多的研究者不再单纯的研究经济增长给环境所带来的影响，而是开始关注环境污染与经济发展之间所存在的双向反馈机制 环境污染与经济发展关系实证研究是协调经济与环境协调发展的重要研究内容，在Grossman等(1991)、Shafik等(1992)与Panayotou(1993)对两者关系进行实证研究以及后来经济学家的研究总结的基础上，学者们把经济增长和环境污染之间的这一关系命名为环境库滋涅茨曲线(EKC)［1］。虽然环境污染与经济发展的关系问题已受到了诸多学者的探讨及研究，但是不同的研究者估计的样本国家却不尽相同，这使得众多的研究结论出现较大的分歧，且难以比较。鉴于环境污染与经济发展都会关系到国家乃至全球人类的生存与发展，开展探讨总结研究两者之间的关系的综述工作，将具有利于今后环境污染与经济发展关系实证研究意义，具有协调两者关系，制定出使两者和谐发展政策的现实应用意义。

1关系理论的提出

1955年，西蒙·库兹涅兹(SimonKuznets)在其《经济增长与收入不平等》论文中，从发展经济学的角度提出了人均财富增长(效率、发展)与人均财富分配(公平)之间的关系问题，在此之后Grossman等(1991)的研究对此做出了开创性的贡献。他们首先对多种污染物的排放与经济增长的关系进行了计量分析，发现SO2、烟尘和一些水污染的指标(缺氧量和重金属浓度)与经济增长之间呈现出和库滋涅茨曲线相似的倒U型关系。1992年世界银行的《世界发展报告》以“发展与环境”为主题，扩大了环境质量与收入关系研究的影响。1997年Panayotou借用1955年库兹涅茨界定的人均收入与收入不均等之间的倒U型曲线，首次将这种环境质量与人均收入间的关系称为环境库兹涅茨曲线(EKC)。此关系的提出引发了经济学家们对经济增长和环境质量之间关系的广泛研讨。由于数据的限制，以往大多数的EKC研究主要集中于跨国的计量分析。无论是国内的研究者还是国外的研究者，在深度上，已经有很多学者研究了经济因子与环境因子之间的潜在关系，并得出了两者之间所存在的关系模型，例如:吴玉萍等(2002)通过分析经济因子与环境因子相互关系，探究北京市经济增长与环境质量演替轨迹，以建立北京市经济增长与环境污染水平计量模型，为评价北京市环境政策提供依据。在广度上，关于两者的实证研究已遍及多个城市或者国家，例如:Shafik研究了31个国家的47个城市，Kaufmannetal．(1998)搜集到了从1974年到1989年为止共13个发达国家和10个发展中国家的相关数据;而在Bertinelli和Strobl(2005)研究中，涉猎到了122个国家1950年－1990年间的面板数据［2］;黄菁(2010)运用联立方程的估计方法对中国2003年－2007年的278个城市的环境数据进行实证分析［3］。在计量方法的选择上，大部分学者仍然沿用早期文献的传统估计方法，即采用单个多项式方程对数据进行估计。

2实证研究的方法

2．1基于截面数据的实证研究从整理的文献数据来看，以截面数据为基础对环境污染与经济发展关系实证的研究不在少数，截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同，这就要求调查者能够选取同一时间点上的大量数据，并对其做统计上的分析。其中Pan-ayotou(1993)选用了1985年的54个国家的数据为基础，以人均GDP作为经济因子，选取二氧化硫、氮氧化物、SPM污染物指标以及生态破坏指标森林砍伐率为环境因子，建立计量模型探究了环境污染与经济发展两者之间的关系，研究发现人均GDP和三种污染物的关系符合对数二次函数模型，呈现倒U型曲线;与此同时，还建立了森林砍伐率与人均收入和人口密度之间的函数，进一步证实了环境库兹涅茨曲线的存在。在接下来的研究中，NehaKhanna(2002)选取了单指标(CO、O3、NOx)关于面源污染物的收入弹性的分析。在环境库兹涅茨曲线被提出的初期，人们所做的实验大部分是在截面数据的基础上，以验证EKC是否存在作为出发点，而后期的研究则相对较少。虽然有不少学者会基于截面数据对环境污染与经济发展关系进行实证的研究，但本人认为，以此为基础的研究存在着很大的局限性，以此为基础呈现出的倒U型曲线，只能证实了环境库兹涅茨曲线的存在，而不能作为对国家或者地区进行政策上的建议以及预测经济增长对环境污染所带来的潜在性危机或者优势，或许，这也是为什么后来的学者不再专门针对截面数据而进行讨论的原因所在。

2．2基于时间序列的实证研究时间序列分析预测法是根据食物过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。基于时间序列关于经济增长与环境污染的实证研究，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测未来的发展趋势。此类方法多被用于探究某一城市在不同时间段的经济增长与环境污染的关系，以及在此基础上对该城市的环境保护政策提出相应的建议。例如卢源泉等(2012)选取兰州市2002年－2010年主要工业污染物排放量等定量指标表征兰州市环境污染状况，选取GDP总量表征经济增长状况，分析得出兰州市经济增长和环境污染之间呈现出发达国家所描述的“倒U型”(EKC)关系，但集中在左半段，污染水平较高，并在此基础上提出针对兰州市经济运行状况和产业发展方向，要借助国家能源发展战略西移，进一步加大“治旧控新”力度的相关建议［4］。国内对经济增长与环境关系的研究起步较晚，并且大多数研究均采用时间序列数据进行分析，所选的样本城市、指标和EKC拟合模型有所不同，得出的结果亦有所差异。如表1所示近年来国内部分学者利用时间序列数据对不同城市EKC的实证研究，由此可见利用时间序列研究具体地区经济增长与环境污染的关系已成为环境与经济交叉领域的研究热点之一。但基于时间序列数据的预测本身存在一定缺陷，因此，在结果分析预测中，要结合现实分析现象变化的新特点和新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。基于时间序列数据的研究分析，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，因此不能一味的参考之前研究者所做出的研究结果。与此同时，由于此方法只针对某一城市而言，所以得出的结论不存在全面性及普遍性，不能由此推断出其他城市的相关结论。

2．3基于面板数据的实证研究基于面板数据的实证研究可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，比较全面综合的对经济增长与环境污染之间的关系进行探索与研究，得出的结论相对于前两种也更有说服力。基于面板数据的优点国内外不少学者在其基础上对经济增长与环境污染之间的关系进行了探索与研究。例如:Shafik(1994)和Panayotou(1997)利用GEMS的数据，研究了31个国家的47个城市;Harris、Chambers和Kahn利用146个国家1961年－2000年的生态足迹和人均GDP数据进行探索研究，结果表明生态足迹与人均GDP不存在倒U型曲线关系，并提出经济增长自身不会改善环境的结论。同样国内基于此方法的研究也不在少数，例如:包群、彭水军(2006)基于1996年－2000年中国30个省(市、自治区)6类环境指标的面板数据，通过构建包括产出方程与污染方程在内的联立方程组综合考察，经验结果支持了经济增长与污染排放的双向作用，并提出了同时提高治污能力与促进经济持续增长的政策组合［1］。张成等(2011)在质疑该“同质”假设的前提下，对中国31个省份进行整体和分组检验［6］。王敏，黄滢(2015)利用112座城市在2003年—2010年间的大气污染浓度数据，考察了中国经济增长和环境污染之间的关系［7］。由于面板资料的选取和分析会耗费研究者大量的时间和精力，以及数据可能不够全面，大部分学者会避开基于此方法的研究，而选择使用截面数据或者时间序列数据，但是，基于面板数据建立的模型可以增加估计量的抽样精度，对于固定效应模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估计量，面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，最后得出的结论会更有说服力更加全面综合的论证和阐述经济增长与环境污染之间的关系。

3四种基本关系

对文献中涉及到不同的经济增长与环境污染之间的关系进行总结得出，两者之间目前呈现出了四种基本关系:倒U形关系、同步关系、U形关系和N形关系。这四种基本关系图(如图1所示)在李玉文等(2005)有所体现，与此同时他们在总结其他研究者的基础上对每种关系都进行了理论解释(如表2所示)，并且也能在相关文献中找到这些关系的存在［8］。虽然在所研究的文献中大部分研究者得出的结论只涉及其中一种或者两种基本关系，但张成等(2011)在对中国31个省份进行整体和分组检验的探究过程中，却同时涉及到了这四种基本关系，研究结果表明:(1)环境污染与经济增长的关系具有多种表现形态，这主要取决于地区和污染指标的选取，具体会呈现单调递减、“U”型、倒“U”型、“N”型和倒“N”型五种关系;(2)不同组别的当前经济水平会给不同污染物带来不同的内生性影响［6］。由此可见，经济增长与环境污染之间的关系并非只存在倒“U”型曲线，除了目前研究者得出的这四种基本关系以及张成等(2011)所涉及的倒“N”型曲线之外，是否还存在其他关系，仍有待考察。

3．1倒U型关系倒U曲线，美国著名经济学家库兹涅茨1955年所提出来的收入分配状况随经济发展过程而变化的曲线，是发展经济学中重要的概念。其表明:在经济发展过程开始的时候，尤其是在国民人均收入从最低上升到中等水平时，收入分配状况先趋于恶化，继而随着经济发展，逐步改善，最后达到比较公平的收入分配状况，呈颠倒过来的U的形状。Y轴表示是基尼系数或分配状况，X轴是时间或收入状况。倒U曲线所表明的收入分配变化状况与实证研究并不完全符合，所以也常常被称作“倒U假说”。

3．2U型关系在部分学者的实证研究中出现了环境污染指标随收入的增加先下降到一定水平而后逐渐升高的情况，即环境质量和经济增长呈U型关系。可能的原因包括以下几种:第一是研究人员选择的指标不同，不同的指标呈现的关系图有所不同;第二是选取的时间段不同，在不同阶段可能因某些不确定的因素使得曲线表现出不同形式;第三可能是计量模型选取有所差异，不同的计量模型导致不同变数之间的关系可能发生转变。

3．3同步关系在某些经济增长与环境污染的关系实证研究中，两者的关系图并没有出现转折点，环境压力是随经济发展同步增加的。因为不同的国家经济发展水平不同，在选用多个国家的综合环境污染指标时可能出现同步关系;再者可能是城市或者国家经济发展尚未到达分离阶段，环境压力仍然随着经济发展同步增加。

3．4N型关系环境污染和经济增长呈N型关系，很好地体现了“重组假说”，重组假说提出了环境污染和经济增长的分离状态不会一直不变，随着经济的发展，当达到一定规模后，两者的关系将会重新组合，从而呈现N型关系。另外不同的指标也可能导致N型关系的出现，例如陈延斌等(2011)选取山东省1981年－2010年经济与环境数据，探究山东省经济增长与环境质量的演替轨迹。结果表明:山东省工业废水与工业固体废弃物的EKC呈“倒U形右侧”曲线特征，SO2与烟尘的EKC呈“N形”曲线特征。

4研究存在的问题

近年来，随着环境问题的突出，越来越多的人开始关注经济增长与环境污染之间的关系问题，有的学者是在EKC基础上进行的探讨，有的学者是在证实EKC理论的合理性及其存在的问题。通过对部分文献的分析，本文总结出了以下几个问题。

4．1理论本身的问题首先，EKC假定收入仅是一个外生变量，环境恶化并不减缓生产活动进程，生产活动对环境恶化无任何反应，并且环境恶化也未严重到影响未来的收入。但是，低收入阶段环境恶化严重，经济则难以发展到高水平阶段，也达不到使环境改善的转折点。经济增长与环境是互动的大系统，环境恶化也影响经济增长和收入提高，因此需要构建将收入内生化的模型探讨环境质量与收入水平间的互动关系。大多数的文献是在探讨经济增长对环境的影响，很少会有学者去探究其双向的作用。张乐柱、吴颖懿(2013)的文献也证实了经济增长与环境之间存在着双向的作用，他们利用VAR模型脉冲响应函数方法，分析了广东省1985年－2010年农业经济增长与农业环境污染的动态关系，结果显示:农业生产增加了环境压力，但环境质量变化对农业经济增长存在着反作用，即对环境污染进行控制反而促进农业经济增长，时滞效应约为3～4年［9］。其次，研究表明EKC的适用性受到局限。EKC不能概括各种条件下环境质量与收入间的关系，在环境与收入理论关系的七种形态中，EKC仅是其中的一种形态，其倒U型不能适用于所有的环境———收入关系。再者，在污染指标上，污染可分为存量污染与流量污染，事实证明EKC无法揭示存量污染的影响。从EKC的适用时间长短来看，EKC即使在考察时间段或较短时期内成立，在长期也可能不成立，会呈现N型曲线，即开始显示了倒U型，达到特定收入水平后，收入与污染间又呈现同向变动关系。因此，环境－收入关系的理论基础还需要深入探讨。

4．2模型建立的问题目前，研究用EKC模型的基本函数有三种:二次函数型，三次函数性，以及将二次函数、三次函数与对数形式相结合的模型。模型如下:二次函数:y=a+b1x+b2x2+e;三次函数:y=a+b1x+b2x2+b3x3+e;对数函数:lny=a+b1lnx+b2(lnx)2+e。式中:y为污染物排放量(产生量);x为人均地区生产总值(人均GDP);a为常数项;b1，b2，b3分别为模型相关参数;e为模型随即误差项。在现存的文献中，一般都是在基于一般函数的探究，对于对数函数的探究少之又少，如表3所示同一区域不同拟合模型所得出的不同结果来看，拟合模型选取的不同将会导致结果的不同。其次，在计量方法上，国内的研究普遍照搬国外的模型与方法，无法深入探讨经济增长和环境污染的内在联系及其决定机制。

4．3数据和指标选取的问题在数据选取上，数据的选取对研究探讨环境质量与收入水平间的互动关系产生非常重要的影响，由于数据不全，近年来研究的数据类型大部分是截面数据或典型调查数据。用这些数据就意味着把所有国家或地区看成同质的，这不符合实际情况。数据收集的准确与否将在很大的程度上影响结果的准确。在污染指标上，污染可分为存量污染与流量污染，流量污染物仅对环境产生影响，存量污染物经一段时间积累后在将来对环境产生影响。两者的区分视考察时间长短而定，二氧化硫、悬浮物、氧化氮、一氧化碳以及一些水污染物等从短期看可作存量污染物，但从长期来看则是流量污染物。一般的探究者只是对其中的一种污染做研究，很少有学者针对流量指标和存量指标皆做研究，从大量的实证研究可以看出不同的指标可能会得出不同的结果，例如:卢源泉等(2012)经过反复拟合，得出兰州市固体废弃物排放与GDP呈现出弱“N”型曲线关系，废水排放量与GDP呈现出弱“倒U型”曲线，废气SO2排放量与GDP呈显著的三次“N”型曲线关系，烟尘排放量与GDP呈现二次“U”型曲线关系，主要为“U”型曲线的左半段［4］，若此过程中只选择单一指标来衡量兰州市的环境与经济之间的关系，肯定会得到不同的答案，这也就违背了准确性的原则。

5结语

库兹涅兹曲线作为关于经济、社会转型期的一个假说，对当今中国有非常大的参考价值。无论是从健康发展经济角度、建设生态文明还是构建和谐社会角度，库兹涅兹曲线都敦促着政府与民众对中国的发展尽到自己应尽的职责。最后，在对已有的文献研究进行简单的回顾性综述的基础上，本文将对环境污染与经济发展关系实证研究的前景进一步展望:指标的选取上，首先不能只选取单一指标，要兼顾存量污染与流量污染，其次不能局限于环境污染，选取生态环境和资源方面的指标是未来研究的一个重要方面。在模型构建上，不能照搬国外的模型与方法，要根据以及收集到的数据建立能够控制其他变量的影响，突出主要因素的数量模型。最重要的一点，在未来研究中应重视环境与经济之间的双向作用，不能只单纯的探究经济对环境的单向作用，在互相作用机制方面进行深入研究，这对改善环境质量和指导人类发展具有重要意义。

参考文献:

［1］包群，彭水军．经济增长与环境污染:基于面板数据的联立方程估计［J］．世界经济，2006，11:48－58．

［3］黄菁．环境污染与城市经济增长:基于联立方程的实证分析［J］．财贸研究，2010(5):8－16．

［4］卢源泉，孙旖彤，吕剑平．城市经济增长与环境污染关系实证分析———以甘肃兰州为例［J］．社科纵横，2012(9):40－42;53．

［5］朱悦．辽宁省环渤海地区经济增长与水环境污染水平计量模型研究［J］．中国人口．资源与环境，2014(1):65－68．

［6］张成，朱乾龙，同申．环境污染和经济增长的关系［J］．统计研究，2011(1):59－67．

［7］王敏，黄滢．中国的环境污染与经济增长［J］．经济学(季刊)，2015(2):557－578．

［8］李玉文，徐中民，王勇，等．环境库兹涅茨曲线研究进展［J］．中国人口．资源与环境，2005(5):11－18．

［9］张乐柱，吴颖懿．环境污染与农业经济增长互动发展的机理———基于广东省1985－2010年数据的实证分析［J］．山东农业大学学报(社会科学版)，2013(3):19－24;117．

作者：杨晓娟 李梅芳 王睿谷 金钟 单位：中国农业大学烟台研究院