2.5　中国经济增长与环境质量之间关系的计量分析

目前，国内外学者对EKC曲线的存在做了比较充分而详尽的研究，但这些研究的共同不足在于预先假定环境库兹涅茨曲线存在，然后以时间序列数据拟合二次多项式或三次多项式，或者建立面板模型，并根据参数估计的显著性判断EKC是否存在。然而，变量之间关系的假设具有很强的主观性，建模者往往需要尝试很多种形式的模型才能根据统计检验和经济意义等多种因素的考虑最终选定模型的形式。简单的二次或三次多项式的拟合可能难以测度我国经济转型时期倒“U”形曲线的存在与否。因此，本节将引入非参数模型，纳入包括碳排放在内的环境质量指标，对经济增长与环境质量之间关系进行拟合估计。使我们对我国经济增长与环境质量的关系有一个更加全面可信的认识。

2.5.1　经济增长与环境质量之间关系的计量模型与数据说明

2.5.1.1　倒“U”形测度模型

参数回归模型的最大优点在于回归结果可以外延，但其缺点是回归形式一旦固定，就比较呆板，拟合效果较差。而非参数回归则与参数回归正好相反。其回归函数形式是不确定的，虽然模型外推困难，但是拟合效果却比较好。而环境库兹涅茨曲线重在拟合效果，并且拟合程度越高则越好，这样便于精确的观察曲线的形状，而对于曲线外推甚少关心。因此，采用非参数回归模型研究环境库兹涅茨曲线比参数回归具有明显的拟合优势。所以利用非参数回归对EKC曲线进行拟合将得到更加精确的拟合效果和合理的解释。

设随机变量 Y 为因变量， X 为自变量，它表示为实际影响 Y 的一个重要因素，它既可以是确定性变量，也可以是随机变量。给定样本观测值（ Y ₁ , X ₁ ），（ Y ₂ , X ₂ ）…，（ Y _N , X _N ），假设{ Y _i }独立同分布，可依此建立非参数模型：

其中， m （ x ）为一个未知的光滑回归函数，且有 m （ x ） ＝E （ y｜x ）。 的正态分布随机误差项。 m （•）描述了因变量 y 与自变量 x 之间的未知关系，其所要估计的是回归函数的本身。常用的非参数估计方法有核函数法、最近邻法、样条法、小波法等。本节的估计方法采用样条估计法。

设 m （ x ）可表示成如下关于 x 的混合模型：

样条估计法中的平滑参数的选择可以通过受限极大似然估计（Re-stricted Maximum Likelihood）估计得到， 可以根据最优线性无偏预测估计得到（Estimated Best Linear Unbiased Prediction, Robinson, 1991）。即有

其中， 即为平滑参数。

根据上述理论本节的实证模型可以设计为

其中， emission _i 为第 i 年的污染物排放量； pgdp _i 为第 i 年的人均国内生产总值； ε _i 第 i 年的误差项。

2.5.1.2　数据说明

本节数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》、世界银行和荷兰环境评估局，选取的环境指标分别为：二氧化碳、工业二氧化硫和工业废水的排放量 。其中工业二氧化硫1986—1990年缺少5年数据，本节按二氧化硫总排放的80%估算得到，由于历年工业二氧化硫排放量占二氧化硫排放总量的比例都在80%左右，所以这一估算是较为合理的。选取的经济指标为人均GDP。我国各地区的地区GDP核算从1991年才开始实行，所以1986—1990年的地区GDP无法获得，因此，本节先计算出1990年以后的地区人均GDP，然后以此计算出各地区人均GDP的平均增长速度，再在此基础上利用几何平均法预测出1986—1990年的地区的人均GDP，尽管会存在误差，但是这种处理方法可以在一定程度上解决数据不足的问题。

2.5.2　经济增长与环境质量之间关系的实证结果分析

我国目前的经济发展水平自东向西呈阶梯状分布，改革开放30年来，这种阶梯状分布更加明显。东部地区经济发达，已处于工业化后期，中部地区次之，而西部地区的经济发展最慢。所以，在分析我国经济增长与环境质量之间是否存在环境库兹涅茨曲线关系时，不能笼统的将三个地区看成一个整体进行分析，这样可能把各地区间的差异性影响忽略，也就不能精确的测算出我国的经济增长与环境质量是否存在环境库兹涅茨曲线关系。因此，本节的实证分析思路如下：首先在不考虑地区之间的差异情况下，在全国范围内测算环境库兹涅茨曲线的存在性。然后具体分为东部、中部、西部地区进行分析。考虑到东部地区的北京、上海相对于其他东部几省份发达，所以把这两个地方单独作为一个地区分析，其他几个东部省分合在一起分析。中部省份的经济发展比较接近，所以不需要进行地区的细分，西部省份也做类似的处理。依据上述研究思路，本节将全国分为6个地区，分别为：北京、上海、东部地区、东北地区、中部地区和西部地区。下面给出具体的分析结果和相应的解释说明 。

2.5.2.1　全国范围内的环境库兹涅茨曲线分析

由图2.18 可知，工业废水、工业SO ₂ 和CO ₂ 的排放量与人均GDP存在不同的曲线关系。工业废水的排放与人均GDP存在不完全的倒“N”形曲线关系（因为曲线的第二个拐点不是很明显），拐点分别在7000元和20000元左右取得。按照这个曲线解释，我国的环境质量在人均GDP的不断增长的基础上已经进入曲线的下降阶段。工业SO ₂ 的排放与人均GDP存在显著的倒“U”形曲线特征，这与大多数学者的研究结论相同，其中曲线的拐点在18000元左右，并且我国的环境质量已经处于拐点的右边。CO ₂ 的排放与人均GDP存在显著的“N”形曲线关系，并且我国的环境质量已经处于第2个拐点的右边，也就是说，经济越发展，环境越恶化。并且这个“N”形曲线是一个较为畸形的曲线，从该图可以看出，在曲线经过第二个拐点后，其尾部存在显著的线性关系，这种关系应受到高度注意。

不难发现，本节选取的3个环境指标中只有工业SO ₂ 与人均GDP存在显著的EKC曲线关系，而其他两个指标各有其特点。工业废水的排放与人均GDP存在倒“N”形曲线关系，其后半段视乎也是支持EKC曲线关系的，而CO ₂ 的排放与人均GDP存在“N”形曲线关系。由此，基于全国数据研究表明，环境库兹涅茨曲线在我国的存在与否决定于环境质量指标的选举。那么，这个实证研究结论会不会受各地区发展水平的不均衡影响呢？因此，本节决定在考虑地区之间的差异的基础上对环境EKC曲线再做一次比较详细的分析。

2.5.2.2　地区范围内的环境库兹涅茨曲线分析

考虑到各地区的CO ₂ 数据的可得性，进行地区范围内的EKC曲线分析未对各地区的CO ₂ 排放与地区人均GDP的关系进行分析。

（1）工业废水与人均GDP的环境库兹涅茨曲线分析。

由图2.19的拟合曲线可知，6个地区的环境曲线可以分为类直线型、“U”形和倒“U”形三类。类直线型包括北京、上海和东北地区。其中以上海表现最为突出，其次是北京和东北地区。三个地区的共同特点是，在经济增长初期，工业废水排放相对减少速度都非常迅速，然后在经过某个点后减少速度有比较明显的减慢；“U”形包括中部地区和西部地区。两地区的转折点都比较靠前，中部地区在5000元左右转折，而西部地区则更靠前。中部地区的“U”形曲线并不明显，曲线经过转折点后的上升趋势很缓慢，反观西部地区则上升得比较快；勉强满足倒“U”形的只有东部地区，严格地说，该地区的工业废水与人均GDP的关系应属倒“N”形，但从图2.20可以看出，在人均GDP变化的一个很大范围内工业废水与人均GDP的关系满足倒“U”形曲线关系。所以本书认为东部地区满足倒“U”形EKC曲线假设。总的来说，在选取工业废水作为环境的评价指标时，除西部地区具有强烈的环境恶化表现外，其他地区似乎都在处于经济增长—环境改善的阶段。

（2）工业二氧化硫与人均GDP的环境库兹涅茨曲线分析。

与工业废水排放量与人均GDP关系的结果类似，工业二氧化硫排放量与人均GDP的曲线关系可分类直线型、“M”形和倒“U”形。类直线型为北京，“M”形包括上海和东北地区，倒”U”形包括中部地区和西部地区以及东部地区。根据“M”形的特点，其可以近似的分解为两个倒”U”形曲线连接而成，而本节的“M”形则更加形象地说明了这个特征。从样本的角度来看，除北京的二氧化硫与人均GDP一直保持比较显著的负相关关系外，其他地区均在2006或2007年出现的倒“U”形曲线的转折点。说明如果以二氧化硫作为我国环境的评价指标，那么倒“U”形环境库兹涅茨曲线假设在我国成立。

综合上述的研究结果，可以得到如下几点信息：

①地区间环境库兹涅茨曲线存在差异。首先是我国东、中、西地区资源分布不均衡，这是各地区在污染物排放数量上存在差异的主要原因。其次，东、中、西地区经济发展水平的差异以及经济发展的结构差异，造成各地区EKC曲线存在差异。

②不同环境指标的选取具有不同的环境曲线。一方面，从全国范围来看，只有工业SO ₂ 满足环境EKC曲线假设，其他两种污染排放物并不存在环境EKC曲线，但是从工业废水的环境曲线来看，如果不考虑曲线的第一个转折点，那么在不久的将来其环境曲线很有可能转变为显著的倒“U”形；从分地区的角度来看，工业废水的所有拟合曲线中，只有东部地区基本符合倒“U”形，其他地区则杂乱不齐。但以工业二氧化硫来说，如果不考虑严格的曲线划分，那么各个地区基本满足倒“U”形曲线假设，并且各地区刚刚越过倒“U”形曲线的转折点，即进入了人均GDP增长而环境质量不断改善的阶段。从各种污染排放物的拟合曲线来看，选择不同的环境指标就会得到不同的结论。例如，上海市得到的两条拟合曲线千差万别，前者为直线下降型曲线，而后者则为“M”形曲线，这使得我们有理由怀疑EKC曲线存在的依赖性 。再者，各地区对各种污染排放物的重视程度的不同也是造成同一地点不同污染排放物与人均收入之间不同的环境曲线。此外，本节并未对各地区对不同污染物的重视程度进行量化考察，这有待于做进一步的研究分析。

2.5.3　经济增长与环境质量之间关系的分析结论

本节选取了不同的污染物排放指标，采用非参数回归的方法对我国环境—收入关系进行了拟合估计，研究结果表明：

（1）选择不同的环境指标就会得到不同的结论。环境—收入之间的库兹涅茨曲线估计结果很大程度上取决于度量指标的选取。因此，我们有理由怀疑EKC假设的存在性和稳定性。而针对这种情况，有学者尝试构造了环境的综合评价指标代替单一的环境指标以避免研究结论对指标的依赖。虽说这种做法在一定程度上确实可以避免研究结论的不稳定性，但其存在的问题是：选着多少指标来构造综合评价指标尚未达成共识，各指标权重的确定也未达成统一的标准。因此，要避免研究结论的不稳定性，首先就应解决这两个棘手的问题，但是这仍然是学界的研究空洞。

（2）地区之间的环境拟合曲线存在差异。这些差异主要由各地区自然资源禀赋存在差异和工业化发展水平不同造成的。不过我们发现北京在两种不同的污染物指标拟合环境曲线时具有相同的结论，都是随着人均GDP的增加呈现出直线型下降的趋势，这使得我们有理由相信，至少在北京市，经济增长与环境污染存在负相关关系，即人均GDP的增长会抑制环境的恶化。得到这样的结论主要是因为北京市一直对环境高度重视，近年来，在环境保护方面积极出台各种保护和治理措施，例如，2007年《关于加强官厅水库库区水环境建设与管理工作的通知》《北京市废水在线监测系统建设技术要求》，2008年《北京市环境保护局文件》《北京市人民政府关于批转节能减排统计监测及考核实施方案和意见办法的通知》等措施和通知。此外，由于北京2001年申奥成功，为了树立良好的国际形象，北京市政府也加大了对环境问题的重视，以确保奥运会期间给予游客和观看奥运会的国外友人以良好的印象。显然这些积极的环境保护措施成为北京市环境不断好转的主要原因。

总的来说，本节得到的结论与大部分支持我国经济存在环境EKC曲线的结论存在显著的差别，但又与那些不支持存在环境库兹涅茨曲线的结论存在一些差别。例如，他们通常的到结论是：“U”形曲线和倒“N”形曲线，而本节除得到的类似的结论外，还得到了直线型和“M”形曲线。本节的研究基础是将我国31个省市分成了六个研究样本，不考虑研究指标的差异，结果结论仍然具有不稳定性，这里我们必须面对的一个新问题就是“研究结论是否严重依赖于地区的划分？如果我们直接用31个省市的数据分析研究是否会得到更加千差万别的研究结论？”因此，如果能对这一问题研究透彻，那么对国家实行地区之间有差别的环境保护政策将具有重大的现实意义和经济意义。 Km3FXZcHwl9JefFfhjx6Cavnr691eXwxZ2WgCW6bHMIYjg+MO2iMhn7oG0etlwFy