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2.2 生产要素与EKC假说的文献综述

目前关于EKC假说的研究已经非常丰富,既有大量研究证实了倒“U”曲线的存在(Li等,2020;Zhang等,2020),也有不少研究指出EKC的倒“U”曲线的证据并不充足(Pata和Aydin,2020),另有研究也提出了正N、倒N或其他非线性曲线关系(Lin Lawell等,2018)。大量研究人员验证了EKC假说的有效性,这些研究在调查经济增长与环境污染指标之间是否存在倒“U”型关系时,使用了各类型能源消费指标、各类型环境质量指标,同时解释因素包括了城市化、旅游业、全球化、贸易开放度、农业、工业化、全球化、民主、金融发展等(Pata和Aydin,2020;Lea和Marques,2020)。目前,同时将经济增长四要素与环境污染联系起来研究EKC假说的文献尚未发现。但以下文献分别调查了物质资本、劳动力、人力资本和知识等生产要素与环境污染的关系,这些研究为经济增长源动力与EKC研究提供了文献基础。

2.2.1 物质资本与环境污染

关于物质资本与环境污染二者关系,大多数研究认为物质资本会引起环境污染,但也有部分研究指出投入清洁技术和污染治理领域的物质资本,或者在人力资本积累的前提下进行的物质资本投资可以改善环境质量。总的来看,很可能并不是物质资本积累就一定会带来环境污染,而是要看物质资本重点投入在哪些领域。第一类研究认为,物质资本积累是环境污染的原因。Forster(1972)较早地提出环境污染是由物质资本使用引起的;彭水军、包群(2006)认为如果没有研究和创新、没有人力资本积累,随着物质资本的积累环境污染将加剧,除非经济停止增长。Yi等(2020)认为,资本密集型产业通常需要大量的资源和能源投入,因此产生更多的工业污染物,对环境的负面影响也更大。Fu等(2014),Sapkota和Bastola(2017),Wang等(2017),Chen等(2020)的研究证实了物质资本或固定资产投资与环境污染是正相关的。第二类研究认为,抑制环境污染也需要物质资本投入。John和Pecchenino(1995)的研究认为,抑制环境污染、实现可持续发展需要增加环境污染治理资本投入,虽然这会降低稳态产出和消费。Stokey(1998)考虑了生产技术的污染密集度,认为为了采用更清洁的技术和减少污染,物质资本必须不断增加。Patten(2005),Reynolds(2010)等也指出,正确形式的物质资本投资可以实现环境保护。Liu和Xiao(2018)认为,在合理资源环境压力下,物质资本投资倾向于向低碳产业流动,因此物质资本可以减轻环境污染。

2.2.2 劳动力与环境污染

劳动力投入与环境污染关系的研究不多见,但大多观点认为劳动力投入会引起环境污染,但相较于物质资本而言,可能有更轻的环境污染影响,尤其是当服务业吸纳劳动力时不会显著增加环境压力。第一类研究认为,劳动力投入将导致环境质量恶化。温怀德等(2008)基于中国的面板数据实证研究表明,初级劳动力投入增加会导致环境污染恶化。Xia和Hu(2012)揭示了劳动力从农村向城市迁移,对能源环境有着重大的影响,会带来环境污染。Wang(2013)认为中国长期依赖较低水平的劳动密集型产业,导致经济扩张依赖于巨大的能源消耗和二氧化碳排放增长。Zhang和Tao(2017)认为,劳动力投入与二氧化碳排放正相关,当劳动力投入下降时能源环境压力就下降,同时指出服务业吸纳劳动力就业不会加剧能源环境压力。

第二类研究则认为,劳动力相较于物质资本而言,有更轻的环境污染影响。Cole和Elliott(2003)关注了物质资本和劳动力构成在环境污染中的作用。他们认为劳动密集型的生产方式比资本密集型的生产方式可能导致更低的环境负担,即环境污染因此而下降。Krajewski(2019)认为,资本密集型技术向劳动密集型技术的转移,增加劳动力的使用可以显著减轻额外单位GDP的环境负担。类似地,Yi(2020)认为,资本节约型技术进步增加了劳动就业和劳动收入,促进了劳动密集型产业的发展,降低了资本密集型产业的比重,进而使雾霾减少。

2.2.3 人力资本与环境污染

关于人力资本与环境污染二者关系的研究,主流观点认为人力资本积累有利于提升环境质量,但也有个别不同的观点。第一类研究,认为人力资本有利于控制环境污染。理论研究方面,Tahvonen和Kuuluvainen(1993),Brock和Taylor(2004)等利用Lucas(1988)的人力资本溢出模型,以及Hung等(1994),Bovenberg和Smulders(1996)等利用Romer(1986)的知识外溢模型,把环境因素加入到生产函数之中,研究结果肯定了知识或人力资本对缓解环境约束和可持续发展的积极影响。Grimaud和Tournemaine(2007)利用人力资本推动的增长模型研究指出,在严格环境政策下,教育可促进环境污染排放下降。实证研究方面,Cole等(2005),Chankrajang和Muttarak(2017),Bano等(2018),Ahmed和Wang(2019),Zafar等(2019),Ahmed等(2020a),Ahmed等(2020b)等,均实证发现人力资本有利于提升环境质量。

第二类研究,主要是实证研究,未能支持人力资本对环境污染的积极意义。Lan等(2012),Hassan等(2018)的实证研究没有发现人力资本改善环境质量的证据。Pratikshya Sapkota和Umesh Bastola(2017)根据收入水平把拉美国家分为两类,其中高收入群体的人力资本与环境污染之间呈正相关关系。

2.2.4 技术进步与环境污染

技术创新或技术进步是构成知识的重要组成部分,当前研究普遍认为技术创新或技术进步能够缓解环境污染,但也认识到了“反弹效应”不利于控制环境污染,少量研究将技术进行了分类,总体仍认为技术进步对环境治理具有积极意义。第一类研究,认为技术进步有利于降低环境污染。Deng等(2015),Dubey等(2018)将技术进步纳入气候变化模型,并表明技术进步对于减少能源消耗和污染排放非常重要,因此技术进步被广泛认为是减少碳排放的一种方法。Irani等(2017),Sun等(2018),Dong等(2019),Chen等(2019),Wang等(2019)的研究均提出技术进步有利于环境质量改善。Sohag等(2015),Abid(2016),Zhang等(2016),Bai等(2018),Anis Omri和Tarek Bel Hadj(2020),证实了研发或技术创新是减少污染物排放的重要因素。

第二类研究,发现技术进步的反弹效应不利于环境质量改善。Liu等(2018)和Wei等(2019)认为,虽然技术进步的目标是提高能源效率和节能,但同时也引发了能源反弹效应。Lin和Du(2015);Lin等(2017);Cheng等(2018);Munir和Ameer(2018);Chen等(2019a);Wang等(2019)的实证研究均发现了技术进步对于污染排放的反弹效应。第三类研究将技术进步进行分类,指出不同类型技术进步的环境效应是不同的。例如Krajewski(2019),Chen等(2020),Yi等(2020)等将技术进步分成了资本密集型技术进步和劳动密集型技术进步,抑或是生产型技术进步和节能型技术进步,但上述研究仍然指出从长远来看,技术进步对环境治理具有重要作用。

总体来看,物质资本、劳动力、人力资本和知识等经济增长的四要素,分别与环境污染产生关系的研究已经较为丰富,但同时将经济增长四要素与环境污染联系起来的研究尚未发现。因此也就没有关于经济增长源动力转换带来不同环境污染影响的讨论。实际上,增长源动力转变带来环境污染的变化究竟是怎么样的,环境污染变化的理论依据又是怎样的,不得而知,研究这些问题既具有创新性也具有重要意义。 IO560Nxo7oBHYOPqHZLiv/kD38wplu2FMigbwSTwC3gCdLA9F0doZKkf+hT9Gs7Y

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