环境污染的研究结论精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇环境污染的研究结论范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

关键词：财政分权 地方财政 环境质量

一、 从国外的文献来看，较早的财政分权理论认为，财政分权的程度越高，环境污染越低。Tiebout（1956）利用“用脚投票”理论解释了较高的财政分权体制可以激励地方政府提供更多的公共服务来满足居民的需求从而吸引更多的居民来该辖区居住，其中就包括提供较低的环境污染程度。

近些年来，国外关于财政分权对环境质量影响的研究，结论不一。有学者认为，财政分权使得环境质量提高，而有些学者认为，财政分权使得环境质量降低。从理论研究角度，Kunce and Shogren（2007）认为，分权监管环境会产生“竞次”现象，为了吸引新的商业和创造就业机会，地方政府可能会通过放松环境监管来降低所引进的商业企业的社会成本，促使地方政府放松环境监管标准，导致环境质量下降。Fredriksson et al（2003）认为，地方政府降低环境标准或以其他地区为标杆制定标准是为了吸引投资，增加就业机会或税收等，而环境作为具有显著外部性的公共物品，地方政府很少有动力去关注他们的不作为给周边区域强加的污染成本问题

从实证研究角度看， Potoski（2001）考察了美国《清洁空气法案》颁布前后大气污染状况。在假定地方政府以辖区居民福利最大化为目标时，发现各州之间并不存在明显的税收趋劣竞争现象，甚至有的州环境标准设置在国家水平之上，即表现出“趋优竞争”。 Chirinko and Wilson（2007）认为地方政府针对不同类型的污染会采取不同的污染治理策略，即类似“骑跷跷板”

二、 国外文献基本是针对财政联邦制下，地方政府具有独立的税率决定权的财政分权行为进行研究的，而我国地方政府并不具备独立的税率决定权。不同于西方国家的财政分权，中国的财政分权伴随着政治集权，晋升激励使得地方政府官员有非常强的（政治）动力促进地方经济快速发展。中国地方政府的治理模式是“自上而下”的“标尺竞争”，即地方政府更多的只需要对中央政府负责，中央政府通过以GDP为主导的考核机制对地方政府进行考评。在中国，中央政府拥有绝对的权威任命地方官员，因而有能力奖惩地方官员的行为，那么中国式财政分权对环境污染的影响又是怎样的呢？国内专门作中国式财政分权对环境影响的研究主要分为理论研究和实证研究两个方面。

从理论研究的角度看，对于财政分权与环境污染之间的关系，几乎国内外所有学者都主要从财政分权对地方政府行为产生的影响这一角度进行理论分析。而以钱颖一（1997）为代表学者则指出传统理论中对于政府官员的假设是存在问题的，政府官员也会为了寻求自身的利益而做出与辖区居民的愿望相违背的决策。就环境质量来说，如果缺乏一套激励相容的制度，地方政府政府官员就会从自身利益最大化的角度出发为辖区内的居民提供最低标准的环境质量。因此，从理论分析而言，地方政府对于环境治理与污染控制的动机是存在不足的。蔡昉，都阳，王美艳；（2008）认为，中国的环境问题是由粗放式经济发展模式导致的，而这种发展模式又源于“中国式分权”下的政府行为。地方政府是否有足够的激励，牺牲短期的增长以换取长期的可持续发展？特别是，中国改革以来的高速经济增长，在很大程度上是靠地方政府追求GDP及其带来的财政收入推动的，节能减排要求是否与地方政府的动机激励相容，是任何有关政策能否有效的关键。周业安等（2004）认为，中国式分权和基于经济增长的政绩考核体制导致地方政府为了吸引外部资源展开互攀式竞争，虽然对经济发展起到积极的推动作用，却使得地方政府对改善环境的偏好不断降低，带来的是环境质量的不断下降。张凌云，齐晔（2010）分析了作为“理性人”的政府，在面临政治激励（政绩考核下的经济发展动力）和财政约束（地方政府财税压力大）下的环境监管困境，只是没有对相应的理论进行实证检验。

总之，从理论上分析，大多数研究结论都认为财政分权与污染量排放存在负激励。

从实证研究的角度看，李永友、沈坤荣（2008）对我国污染控制政策的减排效果进行了系统研究，并同时考察了公众环保诉求、邻近辖区污染控制策略以及中央政府的污染控制行为等因素的效应，得出了一些有价值的结论。杨海生等（2008）则利用空间计量模型对我国地方政府间环境政策竞争进行了实证检验，并得出地方政府间环境政策存在明显的相互攀比式竞争，即周边省份环境治理投入多，本辖区投入也多；周边省份监管弱，本辖区环境监管也弱的结论。杨瑞龙、章泉（2007）实证检验了中国的财政分权对环境质量的影响，得出财政分权度越高，环境质量越差，验证了财政分权可能导致地方政府降低环境保护的努力。张克中，王娟，崔小勇（2011）从碳排放的角度，利用1998—2008年省级面板数据分析了财政分权与环境污染的关系。研究发现，财政分权与碳排放存在正相关关系，分权度的提高不利于碳排放量的减少，这说明财政分权可能会降低地方政府对碳排放管制的努力，财政分权导致碳排放增加的影响途径主要是第二，第三产业。洪璐，彭川宇（2009）从中央政府与地方政府总收益函数分析出发，指出中央政府与地方政府在地方政府环境治理、财政支出比例选择上存在的差异；运用混合战略博弈模型对中央政府与地方政府博弈行为进行分析，得出地方政府执行环境政策的最优概率及中央政府对地方政府环境政策执行情况进行监督的最优概率。

总之，从国内文献的研究来看，基本上还是认为，财政分权加大了地方环境污染。但是，研究越来越细致。如把环境污染的种类再细分，发现财政分权对不同污染物的影响是不同的。闫文娟，钟茂初（2012）利用1999——2008年省级面板数据进行实证检验，发现中国式财政分权确实增加了外溢性公共物品（如废水）以及覆盖全国的纯污染公共物品（如二氧化硫）的污染排放强度，但并没有增加地方污染公共物品（如固体废弃物）的污染排放强度。由此得出结论，财政分权对不同性质的污染公共品的影响是不一样的。 又如，采用不同的财政分权度量标准，会得出不同的结论。薛刚，潘孝珍（2012）发现，以支出分权度衡量的财政分权指标与污染物排放规模负相关，且实证结果具有稳健性，以收入分权度衡量的财政分权指标与污染物排放规模的关系从实证的角度来讲不确定。此外，针对我国各省区的不同的经济发展水平，有学者提出了新的假说。李猛（2009）考察了财税收入对地方政府环境监管行为的影响，在环境库兹涅茨假说的基础上提出了中国环境污染的新假说， 环境污染程度随着人均地方财政能力水平的提高而持续上升，当人均地方财政能力水平超过倒U型曲线拐点值后，环境污染程度趋于下降，并利用中国省际面板数据进行验证。研究表明，中国环境污染程度与人均地方财政能力之间呈现显著的倒U型曲线关系，现阶段几乎所有省份的人均财政能力与倒U型曲线拐点值相去甚远。面对这种情况，需要中央政府改善财税激励以优化地方政府的环境监管行为，实现经济发展方式的根本转变。

参考文献：

1 Tiebout， A Pure Theory of Local Expenditure【J】，Journal of Public Economy，1956，（64）

2 Chirinko Robert S and Wilson Daniel J，Tax competition among US states ：Racing to the bottom or riding on a seesaw？ 【R】， 2011，CESIFO Working Paper，NO.3535

3 Fredriksson and Millimet， Strategic interaction and the determination of environmental policy across US【J】，Journal of Urban Economics，2002，（51）

4 Qian Y，Weingast B R. Federalism as a Commitment to Preserving Market Incentives【J】，Journal of Economic Perspectives，1997（11）

5张克中，王 娟，崔小勇：财政分权与环境污染：碳排放的视角【J】，中国工业经济，2011（10）

6 蔡昉，都阳，王美艳：经济发展方式转变与节能减排内在动力【J】，经济研究，2008，（6）

7 周业安，冯兴元，赵坚毅：地方政府竞争与市场秩序的重构【J】， 中国社会科学，2004，（1）.

8 李永友，沈坤荣：我国污染控制政策的减排效果——基于省际工业污染数据的实证分析【J】，管理世界，2008，（7）

9 杨海生，陈少凌，周永章：地方政府竞争与环境政策——来自中国省份数据的证据【J】，南方经济，2008，（6）

10闫文娟，钟茂初：中国式财政分权会增加环境污染吗？【J】，财经论丛 2012，（5）

11 杨瑞龙，章泉，周业安：财政分权、公众偏好和环境污染——来自中国省级面板数据的证据【R】，中国人民大学经济学院经济所宏观经济报告， 2007

12 张凌云，齐晔：地方环境监管困境解释——政治激励与财政约束假说【J】，中国行政管理， 2010， （3）

13 崔亚飞，刘小川：中国省级税收竞争与环境污染——基于1998-2006年面板数据的分析【J】，财经研究， 2010， （4）

14洪璐，彭川宇：城市环境治理投入中地方政府与中央政府的博弈分析【J】，城市发展研究，2009（1）

篇(2)

关键词：经济增长；环境污染；环境库兹涅茨曲线；石家庄

基金项目：石家庄市科技局计划项目：“石家庄市经济发展与环境污染关系的实证研究”（项目编号：145790375）；河北省教育厅人文社科青年基金项目：“河北省经济发展与环境污染关系研究”（项目编号：SQ151117）

中图分类号：F29 文献标识码：A

收录日期：2015年4月22日

近年来，石家庄经济取得了巨大的成就，但在经济发展的进程中，以资源的高投入、环境的破坏为代价的经济增长方式，导致经济与环境的关系日益紧张。因此，对石家庄市经济发展与环境质量的关系进行实证研究具有十分重要的理论价值与现实意义。本文通过对1998～2012年石家庄市环境经济数据的经济计量模型研究，得出了石家庄市工业“三废”排放的EKC，并根据该曲线特点，提出协调经济发展与环境保护相关建议。

一、石家庄经济与环境现状

石家庄市是河北省省会，石家庄市地处华北平原腹地，与北京、天津、济南三大都市几乎是等距相望，地理位置十分优越。现辖8个区、11个县、3个县级市和1个国家级高新技术开发区，总面积1.58万平方公里，常住人口1，038.6万人（2012年底人口）1998～2012年17年间，石家庄市的地区生产总值从656.4亿元上升到4，863.6亿元，实现了经济总量的高速增长，但产业结构变化不明显，第一产业比重不断下降，第二产业基本保持不变，而第三产业比重提高不明显，一直保持“二三一”产业格局。（图1）

环境污染主要来源于工业“三废”的排放量，第一产业对环境影响较小，第三产业对环境影响最小。近年来，石家庄市环境污染日趋严重，水资源日益短缺，地下水严重超采，地表河流沿途受工业污染源污染；大气污染更为严重，京津冀的雾霾天气已经引起了普遍关注，环境问题日益严峻。

二、石家庄市经济增长与环境质量计量模型分析

（一）指标量化及计算结果。选取人均生产总值（GDP）、废水排放总量、废气排放总量以及固体废弃物产生总量作为分析石家庄市经济发展与环境污染水平关系的指标，搜集石家庄市1998-2012年的经济与环境数据，其中GDP采用1998年不变价计算。采用无量纲化方法分别对以上指标进行标准化处理：

Mi*=（Mi-Mmin）/（Mmax-Mmin），（i=1，2，…，15） （1）

其中，i表示年序（1998年记为1，以此类推），Mi*为标准化后的数值，Mi为指标初始值，Mmax为指标最大值，Mmin为指标的最小值。

定义人均GDP标准化后的数值为Xi，即第i年经济发展水平指标。环境指标标准化后的数值为Yij，即单指标污染水平。

由废水排放总量、废气排放总量以及固体废弃产生总量建立综合指标――环境污染水平。用来表征环境污染综合水平：

Yi=■Yij/3，（i=1，2，…，15；j=1，2，3）

式中，Yi为第i年的综合环境污染水平，j为污染物状态类型，Yij为第i年第j种污染物排放量的标准化值。以1998～2012年统计数据为依据，进行计算，结果列入表1。（表1）

（二）石家庄市环境库兹涅茨曲线分析。根据表1中的计算结果，绘制石家庄市的环境库兹涅茨曲线。（图2、图3）研究时段内石家庄市环境污染状况随经济增长呈现波动变化，环境库兹涅茨曲线大体呈现 “倒U形+U形+倒U形”的变化特征，及M形，与传统的环境库兹涅茨曲线的“倒U形”不同。其中“倒U形”环境库兹涅兹曲线的峰值出现在2006～2007年间，人均GDP21，500～24，000元，这个时期的环境污染程度较高；而“U 形”的环境库兹涅兹曲线的低谷出现在2008～2009年间，此时人均GDP为21，800～30，000元之间。这个时期的环境污染程度较低，与2008年北京举办奥运会有密切关系。第二个“倒U形”的峰值出现在2011～2012年间，随后开始出现下降趋势，2012年京津冀地区严重的雾霾天引起了社会各界的普遍关注，市委、市政府也加大环保工作力度，因此出现了环境污染水平有所缓和，但是整体水平依然较高。

工业废水排放量、工业废气排放量、固体废弃物产生量单项指标的环境库兹涅茨曲线，分别呈现“W形曲线的上升阶段”、“倒U形+U形”即N形、和“倒U形下降阶段”特征，即M 形，从图2和图3可以看出，综合环境的污染与废气排放量的形状基本一致，说明大气污染是石家庄污染的主要污染源。

三、结论与建议

（一）结论。通过实证研究可以看出：环境库兹涅茨曲线只是一个客观现象，而不是一个必然的规律，在不同的国家和地区EKC具有不同的表现形式；研究结果只反映的是石家庄市这一阶段环境库兹涅茨曲线的局部变化，而不是整体的变化趋势；根据石家庄实际情况，近年来废水、废气排放量有上升的趋势，今后应加强对废水、废气防治和治理工作。同时，逐步降低第二产业以及第二产业中重工业的比例，减少污染物的排放量，使得环境污染水平逐渐下降。

（二）建议

1、加快产业结构转型。环境污染主要来自工业污染物的排放，转变经济增长的方式，加快转变经济的增长方式才能从根源上改变工业污染的排放源，从而控制工业污染的总量。

2、优化工业行业结构调整，加快技术进步。工业内部的行业结构一定程度上影响着工业污染排放量，调整产业结构以及工业内部行业结构，对减少工业污染至关重要。因此，在工业化进程中，必须促进工业增长方式的转变，引进先进的技术和设备，加快旧设备的更新换代的能力和速度，推行工业低排放的清洁生产，走新型工业化道路。

3、加大环保投入。在保证经济发展的前提下，增加环保投资力度，提高污染治理投资在GDP中所占的份额，完善环境基础设施建设，加强环境保护和污染治理的能力，同时发展环境科技，创新环保产业，使环境质量得到进一步改善。

4、加强环境保护意识。提高全民的环保意识，加大环保教育的财政投入，向社会公众普及环保的科技知识，开展环境保护教育工作。推进企业环境行为信息公开化，建立严厉的奖惩制度。扩展公众参与渠道和制度，全民监督污染排放，全民参与环保。

主要参考文献：

篇(3)

关于经济增长与环境污染之间的关系,国内外很多学者进行了大量研究。1992年,美国经济学家G•Grossman和A•Kureger对此提出了一个环境Kuznets曲线(EnvironmentKuznetsCurve,EKC)的假设[1]。该假设试图说明如果没有一定的环境政策干预,一个国家的整体环境质量或污染水平是随着经济增长和经济实力的积累呈先恶化后改善的趋势。他们采用跨国数据说明了EKC的存在,即最初环境恶化程度随着人均GDP的上升而上升,达到一个转折点后,将随着人均GDP的上升而下降。并把这种现象归因于以下几点:(1)当人们越富有时,对环境质量的要求越高;(2)人们越富有,越有能力降低环境恶化程度;(3)经济增长有利于经济结构向低污染型生产转化;(4)经济增长有利于加速降低环境污染强度的技术的进步。Beckerman(1992)甚至认为,“随着人均国民收入的提高,环境恶化程度的下降可以由经济增长来解决。”国外学者对这项研究的方法主要有两种:一种是在认为存在EKC的基础上,采用横截面数据和面板数据,通过拟合二次多项式或三次多项式模型进行估计,在此基础上再来计算出拐点而进行的;另一种是利用一个国家的时间序列数据来进行分析的。但是,前一种研究方法目前受到了许多严厉的批评。批评者们认为,只有使用单一国家数据才能判别不同污染的真实EKC是否存在(如RobertsGrimes1997)。截面数据仅仅能反映发达国家的经济增长与环境污染之间所具有的负向关系,它在发展中国家经济增长与环境污染是呈正向关系的,因而,它不是一个适用于所有国家的单一关系。这一结论同样也适用于一个国家内不同地区的截面数据。因为,采用截面数据等于暗含了所有国家(或地区)都有相同的发展路径,而实际上这是不可能的。

ListGallet(1999)就曾用美国1929~1994年的数据对不同州的EKC进行了分析,他发现不同州的转折点并不相同,即美国各州的污染路径是不一致的,从而也印证了上面的结论。至于第二种方法,目前国外对这方面的研究并不是很多,结论也并不相同。一种认为存在EKC,如Carson等人(1997)利用美国1988~1994数据发现七种空气污染物与经济增长存在负向关系,并且转折点明显在用截面数据计算出来的转折点之上,从而印证存在EKC。但是,大部分利用时间序列数据进行分析的研究却表明EKC并不存在,如HannesEgli(2001)利用德国数据所作的研究就证明EKC并不存在[2]。KathleenM.day(2001)利用加拿大数据也正证明EKC并不存在[3]。国内对我国经济增长与环境污染之间的关系是否符合EKC的研究始于20世纪末,在方法上虽然大都是采用时间序列数据进行分析的,所不同的是有的是以我国不同年份作为样本来进行研究的,如朱智(2004)就是利用我国1991~2001年的数据,采用指数回归模型进行研究的,并认为我国水环境与水利经济发展的关系位于EKC的上升阶段[4]。有的则以省市数据作为样本来进行研究的,如吴玉萍等(2002)利用北京市1985~1999数据[5]、高振宁等(2004)选取江苏1988~2002数据[6]、陈华文等(2004)利用上海市1990~2001年数据[7]、刘耀彬等(2003)利用武汉市1985~2000年数据所作的研究[8]。但这些研究有一个共同点,首先,都是先假定EKC存在,然后,再通过直接运用时间序列数据拟合二次多项式或三次多项式,并据此再求出拐点来进行的。综观这些实证研究,他们存在一个共同的弊端,那就是对于时间序列数据,并没有进行平稳性和协整性检验,因此,所得到的结论就有可能因为是虚假回归而不能令人信服。

改革开放以来,我国经济取得了很大的发展。“中国是地球上经济变化最快的地方,也许在历史上绝无仅有,英国用了差不多整个19世纪才使人均收入增长了2•5倍,美国在1870~1930年的60年间收入增加3•5倍,日本在1950~1970年增长了6倍,而中国却比它们都快。自从1979年摆脱了经济孤立后,中国的收入增长了7倍,如果中国经济还将腾飞,这样的转变引起的全球效应将是戏剧化的”(JimRohwer,2001)。然而,一个不容忽视的事实是,在经济高速发展的同时,我国的环境污染情况不容乐观:根据世界银行的《世界发展报告》(1998)提供的资料,我国1995年单位美元GDP的二氧化碳排放量是美国的5•5倍,日本的13•8倍,高收入国家平均水平的7•9倍,世界平均水平的4•6倍。根据世界银行的《世界发展指标》(1998)提供的资料计算,我国1993年日水污染量是美国的2•2倍,日本的3•4倍,英国的7•8倍。由此可见,我国经济发展付出了十分昂贵的资源和环境代价,这样的发展是难以持续的。因此,对我国经济增长与环境污染之间的关系到底是否符合EKC进行深入细致研究,这对保持经济持续快速增长,避免和减少环境污染具有重要意义。

二、经济增长和环境污染间关系的简化模型

(一)简化模型的设计

本文用来研究经济增长和环境关系的指标是这样设计的:用来反映经济增长的指标是人均实际GDP(通过价格指数进行平减);反映环境污染程度的指标是用工业废水排放量、工业废气排放量和工业废物排放量三个指标,即通常所说的“三废”指标。对环境污染程度之所以采用这三个指标,一是因为目前在我国普遍采用的都是以它们作为环境污染程度指标的;二是因为这三个指标具有长期值,便于进行统计分析,这三个指标中的任何一个上升都将意味着环境污染程度的加大。关于环境污染程度指标和人均GDP关系的EKC研究国际上常用如下两种形式的简化模型来进行:一是二次多项式;再一个是三次多项式,可以包括常数项或时间项。也有一些专家学者在此简化模型中加入了其他一些变量,如贸易强度(Grossman和krueqer1995)、能源价格(deBrugn,vandenBergh和Opschoor1998)、经济结构(surichapman1998)、经济活动的空间密度(kaufmannetal1998)和收入的不平等性等(TorrasBoyce1998)。但是,添加这些附加的变量,由于其中一些随着时间变化很少,因此,用在只有一个国家的利用时间序列数据进行估计的简化模型中作为回归量并不合适。此外,使用仅包含人均GDP作为变量的简化模型有利于进行国际比较。因此,我们所采用的简化模型中将不包含这些附加变量。本文采用的三次多项式简化模型来进行的,模型表达式为:lnEi=α1+α2lnYi+α3lnY2i+α4lnY3+ui(1)其中,lnEi为环境污染指标的对数,lnYi为真实人均GDP的对数。

在上述模型中,如果α2>0,α3>0,且α4=0,则环境污染程度曲线将呈倒U型曲线;如果α2<0,α3=0,且α4=0,则环境污染程度曲线将直线下降;如果α2>0,α3<0,α4>0,则环境污染程度曲线将呈N型;如果α2<0,α3>0,且α4<0,并以人均GDP为横坐标,环境污染程度指标为纵坐标,则环境污染程度也将呈现倒N型,这意味着一个令人满意的人均GDP和环境污染的长期关系将存在。利用上述简化模型,我们分别对我国的工业废水(E1)、工业废气(E2)和工业废物(E3)的EKC进行了估计,样本数据区间为1986~2003年,资料来源为1987~2004各年的《中国统计年鉴》,估计结果如下:对工业废水EKC的估计,采用三次多项式简化模型,经检验lnY3的系数不显著,采用二次多项式进行估计,结果如下:lnE1=4•368lnYi(18•21)-0•3253lnY2i(-9•80)R2=0•108DW=2•1F=0•85(Prob(F-statistic))=0•448769)(2)该估计方程虽然两个系数显著,但由于F检验的P值为0•448769,故回归方程总体上并不显著。对工业废气EKC的估计结果如下:lnE2=-328(-2•51)+142•746lnYi(2•64)-20•039(-2•69)lnY2i+0•94(2•75)α4lnY3(3)R2=0•98DW=2•28F=180•99(Prob(F-statistic)=0•000000)该估计方程系数均通过显著性检验,回归方程总体上也是显著的(F检验的P值为0),模型拟合很好,且不存在序列相关,这说明模型的解释力很强。对工业废物EKC的估计结果如下:lnE3=2283•95(3•436)-936•3lnYi(-3•373)+128•21lnY2i(3•324)-5•84lnY3(-3•277)(4)R2=0•741DW=2•13F=13•364(Prob(F-statistic)=0•000215)该回归方程系数均通过了显著性检验,回归方程总体上也是显著的(F检验的P值为0•000215),模型拟合很好,且不存在序列相关,模型的解释力较强。

从工业废水的EKC估计方程看,由于α2>0,α3<0,且α4=0可知,这似乎符合倒U形曲线存在的条件,但由于该回归方程在总体上并不显著,所以这种关系等于不存在;对于工业废气EKC估计方程,由于α2>0,α3<0,α4>0,故表明废气污染程度曲线是呈N型的,即最初废气污染程度是随着人均GDP的上升而上升的,当达到一个转折点后,将随着人均GDP的上升而下降,再达到一个转折点,又随国民收入的上升而上升;对于工业固体废物EKC估计方程,由于α2>0,α3<0,α4<0,故固体废物污染程度曲线是呈N型的,它表明对于工业固体废物而言,它是人均GDP与工业固体废物环境污染之间有一个令人满意的长期关系。上述分析结果表明:就中国而言,除了工业固体废物以外,对环境质量有益的人均GDP与环境污染程度指标的EKC关系并不存在。上述分析过程虽然采用的是时间序列数据,但由于并没有进行数据的平稳性检验,因此还很难肯定结论是正确的。因为如果数据非平稳,上述估计结果有可能是虚假回归,所以还需要对数据作进一步统计分析。

(二)变量的平稳性检验和协整分析

在对EKC简化模型估计过程中,为了避免可能出现虚假回归,因此,首先需要对上述简化模型中所涉及的时间序列变量进行平稳性检验,而后再对时间序列变量间是否存在协整关系进行检验。1•变量的平稳性检验。首先检验H0∶μ=β=δ=0,检验统计量为:F=(RSSR-RSSU)/JRSSU/(T-k)~F(j,T-k)(5)其中,RSSR和RSSU分别表示约束和无约束的残差平方和,J为约束个数,T为用于估计的观察值的个数,k为无约束的回归因子的个数。当计算出来的F统计量的值大于临界值时,则拒绝原假设,说明数据至少含有截距或时间趋势。然后检验H0∶β=δ=0,仍然使用上面的F统计量。如果接受原假设,则说明数据不存在时间趋势,类似的还可检验是否存在截距项。在上述检验过程中,滞后阶数的选取,一般是采用AIC标准或SC标准,我们是选用AIC标准进行。按照上述检验方法,我们首先进行的是ADF检验,然后是PP检验。

从检验结果可以看出:对于估计方程1、2,由于被解释变量lnE1和lnE2前者为平稳后者为二阶单整,而解释变量lnY、lnY2、lnY3却皆是一阶单整的,这表明,这两个估计方程的被解释变量和解释变量间不存在协整关系,因此,前述关于工业废水和工业废气所作的估计是“伪回归”。而对于工业废物估计方程,由于被解释变量lnE3与解释变量lnY、lnY2、lnY3皆是一阶单整的,表明此方程的被解释变量和解释变量间存在协整关系,因此,前述由该估计方程所得出的结论可信。2•变量协整关系的检验。为了进一步验证工业废物估计方程工业废物污染与人均GDP增长变量间的协整关系成立,对此我们又对模型中变量间的协整关系作了检验。对变量间协整关系的检验方法主要有两类:一类是单方程的最小二乘估计法,以E-G两步法为代表;另一类是最大似然估计法。相对而言,最大似然估计检验的势较E-G两步法高。不论采用哪一种方法,都必须在大样本下来进行才行。然而,我们所面临的问题却是样本容量过少,当样本较小时,单位根检验和协整检验将缺乏一定的可信性,因为渐近临界值只有在大样本下才比较精确。Maddalaandkim(1998)甚至认为样本容量应超过100才行。为了克服样本较小的问题,我们采用了类似单位根检验过程,分别采用了基于E-G两步估计法下残差的单位根检验和DW检验,基于最大似然估计法下的hohansen检验等三种不同方法进行协整检验,以弥补因样本容量较小的不足,增加检验的可信性。

E-G两步估计法是指第一步进行协整回归,第二步对协整回归的残差进行平稳性检验,如果残差是平稳的,则说明变量间存在协整关系,否则协整关系不成立,所以,E-G两步估计法下的协整检验实质上就是对残差的单整检验。但由于是对残差进行单位根检验,故它的检验的临界值和一般序列单位根检验的不同,它的临界值更靠左。Engle-Yoo给出了这个检验的临界值,称为EG和AEG检验临界值。由于在第二部分我们已经进行了协整回归,所以可以直接对它的残差进行单位根检验。经计算AEG临界值(无截距、无时间趋势、无滞后)为-4•2763,EG临界值为4•11,这说明残差是平稳的,存在协整关系。另一基于最小二乘估计的协整检验是对残差作DW检验,由Sargan-Bhargava(1983)提出,称为协整DW统计量,记为CRDW。其计算公式和通常用于序列相关检验的DW统计量的计算公式相同,即CRDW=∑Tt=2(^ut-^ut-1)2∑Tt=1u^2t(6)对于工业废物估计方程,经计算CRDW=2•13,临界值为0•89,说明残差是平稳的,故表明上述工业废物污染与人均GDP增长之间的协整关系是成立的。最大似然估计法下的hohansen协整检验是基于VAR来进行的。根据AIC准则,选择滞后期为2。为了说明工业废物是否随人均GDP的增长而趋于减少,在检验时采用数据存在线性趋势,并且协整方程存在截距项和趋势项来进行。无论是1%的显著性水平,还是5%的显著性水平,其统计量的值都大于临界值,故也表明上述工业废物污染与人均GDP增长协整关系成立。综合上述三种检验方法表明,工业固定废物和人均GDP之间确实存在着一个长期稳定的均衡关系。所以,关于工业固体废物的估计方程可信。

三、结论

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1　复合污染指数的构建

1.1　指数构建方法

所谓复合污染是指多种污染物对同一介质(土壤、水、大气、生物)的同时污染。实际中的环境污染多属此类污染。复合污染问题的典型反映是污染物在城市之间相互输送，造成各城市污染相互关联及多种高浓度污染物在时空上的叠加，导致污染物在生成、输送、转化过程中产生耦合作用，对人体健康和生态系统造成协同性负面影响。

由于复合污染中污染物之间的相互作用及影响机理非常复杂，很难完善地构建出一个复合污染指数，来准确地反映各种污染物相互影响之后的污染程度。本文尝试构建一个复合污染指数，旨在引入复合污染的思想，使研究中对环境污染的考察更全面、更准确。在复合污染指数的构建过程中，首先确定主要污染物的种类，然后运用客观赋权法熵值法对各种污染物赋权，最后对不同介质中容易引发复合污染的主要污染物的权重系数进行调整，以体现复合污染对环境污染程度的加重。

1.1.1　主要污染物种类

我国大气中主要的污染物有二氧化硫、烟尘和粉尘，选取上述主要污染物及工业废气排放量作为对大气污染程度的衡量；在水体的污染中，化学需氧量(COD)是对水体中各种污染的综合反映，选取化学需氧量和工业废水排放量作为对水体污染的衡量；土壤污染中，各地污染物的种类存在差异，本文以工业固体废弃物产生量作为对土壤污染程度的衡量。

复合污染综合指数构建的方法是将上述七种主要污染物的污染程度按一定的权重加总。复合污染综合指数的公式如下：

上述七种污染物的顺序分别是废水、废物、废气、二氧化硫、烟尘、粉尘和化学需氧量(COD)。

1.1.3　权重系数调整

介质中容易引发复合污染的污染物的存在，会使污染的程度进一步加剧，因此在复合污染指数的构建中，需要对容易发生复合污染的污染物权重进行调整。由于复合污染发生的机理复杂，无法精确地计算出污染物权重调整的系数。为体现考虑复合污染的思想，本文将每种介质中容易发生复合污染的典型污染物的权重系数乘以1.5，其他污染物权重系数不变。现阶段我国大气中的烟尘容易引发复合污染，水体中化学需氧量(COD)是对单一污染及复合污染结果的一个综合体现。土壤污染中，本文只考察工业固体废弃物排放量这一指标。所以在权重系数调整过程中，将工业烟尘排放量、化学需氧量(COD)和工业固体废弃物排放量三个指标的原有权重系数乘以1.5，以此来反映复合污染对环境污染总体状况的影响。权重系数调整之后，复合污染指数的表达式如下：

1.2　各省复合污染指数计算结果

将各省的污染物数据进行极值标准化处理，然后乘以每种污染的权重计算得出各省复合污染指数。计算结果如表1所示。

建模的思想是，减少坏的产出是要付出成本的，换言之，减少坏的产出就要放弃一些好的产出。根据文献[8]，生产可能性集和P(x)满足如下条件：

(1)闭集和凸集；

(2)联合弱可处置性：如果(y，b)∈P(x)且0≤θ≤1，那么(θy，θb)∈P(x)；

(3)如果(y，b)∈P(x)且b=0，那么y=0；

环境生产函数的一个缺点是它只是要尽量使好的产出最大化，而没有考虑到对坏的产出的减少。为了能使一个函数既能表征污染的减少，也能表征好的产出的扩大，我们引进方向性产出距离函数。方向性环境距离函数值测度了在给定方向、投入和环境技术结构下，“好”产品扩大和“坏”产品缩减的可能性大小。这与传统的产出距离函数的含义不同。

模仿标准距离函数的技术效率的度量方法，方向性距离函数的效率度量也可以定义为一个在0与1之间的指数。环境技术效率为“好”产品的实际产出量与环境技术结构下的前沿产出量的比率。方向性环境技术效率(ETE)定义如下：

我们用它来评价各行业增长与环境协调性，环境技术效率越大，说明离环境生产前沿越近，相应的行业增长与环境就越协调。这与我国当前倡导经济发展“又好又快”的理念一致。“快”是指经济增长速度高，“好”指的是污染少。

3　各省环境技术效率的测算

3.1　变量与数据

在运用方向性距离函数进行效率评价时，投入和产出变量的选取是非常关键的。本文旨在研究考虑复合污染情况下的环境技术效率，所以对污染产出指标给予极大重视。本文在上一部分中构建的复合污染指数作为环境效率评价模型中的&ld quo;坏的”产出指标，各地区的GDP综合反映了该地区取得的经济成果，因此将其作为“好的”产出指标。在投入指标的选取上，目前的学者多从资本、劳动力和能源投入三个方面选取。

本文的研究覆盖我国除西藏自治区、台湾省、香港和澳门特别行政区以外的所有地区，为保持数据统计口径的一致，把重庆市的数据归入四川省，总共29个省、直辖市、自治区(以下全部称为省)。采用年度面板数据，样本区间为2003-2009年。生产过程中需要要素投入，同时会有“好的产出”和“坏的产出”。需要投入的三种要素为资本存量、劳动力和能源。“好的产出”为GDP，“坏的产出”为环境复合污染程度，用复合污染指数来衡量。

3.2　各省环境效率实证结果

利用资源投入、产出和污染排放数据，采用非线性规划技术，计算每年各地区的环境技术效率。利用各地区2003-2009年要素投入、产出和环境污染数据，应用lingo软件对非线性规划模型进行求解，计算得到方向性距离函数的值，进而得到方向性环境技术效率(ETE)的结果。表3所示为各省2003年-2009年间的环境技术效率得分。

从上述结果可以看出，我国各省环境技术效率值在0.48至1之间。定义[0.9，1]的区间为高效区，[0.7，0.9)的区间为中效区，0.7以下为低效区。2003年-2009年期间，平均水平位于高效区的有：广东、上海、江苏、山西、广西、天津、内蒙古和辽宁；位于中效区的有：福建、湖南、河南、北京、黑龙江、湖北、山东、浙江、河北、吉林、甘肃和安徽。位于低效区的有：江西、四川、海南、陕西、新疆、云南、贵州、青海和宁夏。七年间始终处于高效区的有广东、上海、江苏、山西、广西和天津六省市；效率有上升趋势的省市有北京和宁夏；大部分省市的效率有下降的趋势。在不同年份上，最佳环境技术效率的省份分布相对比较稳定。

4　结论与政策建议

在环境问题，特别是复合污染的效应愈加显著的当前状况下，建立合理指标对复合污染程度进行量化测度，并在此基础上分析各个省份的环境技术效率是制定相关政策、完成节能减排任务的重要依据。本文利用方向性距离函数，对我国29个省区市2003-2009年复合污染状况、区域环境技术效率进行了实证研究，得出以下结果：

(1)从横向上来看，各省市间环境技术效率值有较大差异。经济发达地区如上海、江苏、广州等地的环境技术效率较高，云南、贵州、青海和宁夏等经济欠发达省份的环境技术效率较低。总体上来说，我国的环境技术效率表现出区域不平衡的特征，东部省份最高，中部次之，西部最为落后。省份间的环境技术效率差异说明，很多省份的节能潜力巨大。

(2)从时间上来看，绝大多数省份的环境技术效率值成下降趋势，但是下降的幅度不是很大。环境技术效率的恶化很大程度上可能源于我国“十一五”中后期经济发展模式的逆转，钢铁、水泥、电解铝、煤炭等行业发展过快，重新转向低质量、低效益、低就业、高能耗和污染高排放的增长模式，2005年重工业占工业总产值的比重高达69%，显现出过度工业化的特征。

(3)从直观上可以看出，环境技术效率的变动与环境污染程度之间存在反向关系，环境技术效率的水平对环境污染程度大小的影响较大。减少环境污染的程度，就要提高环境技术效率。

(4)与其他相似研究相比：很多学者对我国省际间的能源效率进行了研究，代表性的有胡鞍钢等[10]，袁晓玲等[11]。他们的研究表明，全要素能源效率经稳步提高后，自2002以来出现了下降趋势。这种总体趋势和本文得出的结论是一致的。但是在个别省份的效率值及排名上出现了差异，主要原因有两点：一是现有的大部分研究在考察效率时，没有考虑尽量减少“坏的产出”即污染物的排放，而本文采用的方向性距离函数，强调了好的产出的增加和坏的产出的减少；二是本文对环境污染的考察考虑了复合污染的效应，而其他研究多是以二氧化硫等一种污染物的排放量表示环境污染的程度。从以上两个方面可以看出，本文的研究更全面，对效率考察的理念更能体现“又好又快”的思想。

篇(5)

【关键词】农村 环境污染 治理 思考

0引言

相关研究表明，我国环境污染问题已经达到非常严重的地步，如果不能采取有效的措施进行有效的环境治理，其带来的环境后果将是非常严重的。其中，农村作为我国发展的资源之本，其环境的优劣在对于能否在国内实现可持续发展有着关键性的作用，要想真正建设实现环境友好型社会，治理农村环境污染是之根本所在。

1现阶段国内农村环境的污染治理

1.1农村环境污染治理的主体

在调查中我们发现，现阶段农村环境污染方面可以分为两类：第一类是点污染源污染，第二类是面污染源污染。从污染源的查找以及环境污染的治理过程来看，点污染源所引起的环境污染问题相对比较容易解决的，对于点污染源带来的农村环境污染，我们依然可以采用“谁污染、谁治理”的农村环境治理理念。但是对于面污染带来的环境污染问题其真正地污染是非常难于治理的，其包含的种类也是非常多的，常常包含有：农村生活产生的垃圾污染、生活产生的污水污染以及在进行农业生产过程中带来的非常严重的生产污染等。这些污染源的分布是非常广泛的，往往具有“由点连成线、有线连成面”的污染趋势，其带来的农村环境污染往往的非常严重，并且具有很大的持续性。其中农业生产过程中所使用的农药以及相关的化学制剂带来的农村环境污染往往带有非常大的危害性。当然，在农业生产过程中对于使用农药以及相关的化学制剂是不可避免的，但是在使用的过程中我们应当注意对于使用过程中剂量以及使用方法的选择。

1.2现阶段国内农村环境污染采用的治理方式

众所周知，对于农村环境带来污染的主要因素有两个，其一是农民日常生活带来的生活垃圾污染，这里所述的生活垃圾包含：气体污染物、水体污染物以及相关的固体污染物。其二是农业生产带来的污染，农业生产带来的污染主要指农药、化肥的大量使用带来的环境污染。由于农村污染具有上述两种污染源的形式，这就导致农村环境污染在具体的治理过程中不适合采用我们传统采用的“末端环境污染治理”模式，因为常用的“末端环境治理”主要是针对城市之中一些大中型厂房带来的环境污染。如果我们在农村环境污染治理过程中采用“末端环境污染治理”模式，这查找发现环境污染源是非常困难的。况且这类末端治理技术的采用对农村面源污染也是难以奏效的。因此，为了更好的建立农村环境污染治理的途径，我们可以从以下几个方面进行相关的工作。现分述如下：

1.2.1国家应当逐步完善国内环境污染治理方面的法律法规，例如：国家的相关立法单位应当对现阶段的环境保护法进行定期的审核和修改，因为随着我国经济环境的不断变化，其给环境污染治理带来的相关标准和技术要求等都在发生着不断的变化，所以相关环境保护立法单位实现对于环境保护法律法规的动态管理是非常重要的。同时这个过程中也应当对于相关法律条文的可行性进行科学的研究，防止法律法规成为一纸空文。

1.2.2在农村内部应当逐步完善环境保护机制，对于现阶段农村实际的环境保护措施以及相关自然资源的利用情况进行动态的跟进，最后对于现阶段农村环境污染的程度进行合理的计算，最后确定出合理的环境污染治理体制。

1.2.3要优化农业技术推广体系，要讲究社会效益，摒弃经济效益为主的做法，以国家为主，用市场价格调节为重要手段，大力推行生态化的现代农业技术替代传统农业技术，执行最严格的环境污染控制标准，合理设定使用量标准，坚决降低化肥、农药的总耗用量。

1.3现阶段我国农村污染治理的重点方面

在调查中我们发现，现阶段引起国内农村环境污染的因素的是非常多的，但是对于不同的农村地区，影响其内部环境污染的因素也不尽相同。这就需要相关的环境保护工作技术人员，对于不同的地区农村环境污染的具体原因进行全面的勘测，最后得出科学合理的结论。

此外，对于各个地区农村环境污染的因素在进行环境污染的治理过程中，我们应当分清主次，对于主要的因素要进行针对性的治理工作。在有条件的地方试行农民职业化，让农民掌握最好的现代农业技术，在“不降低农业产出总量，确保国家粮食安全，国家足额补贴”的前提下，尽量降低化肥、农药以及农膜的使用量，减少与约束农村环境污染源头。

同时在进行农村环境治理的过程中我们应当注意对于农村内部畜牧业的限制，对于农村内部畜牧业的发展进行合理的规划。此外，对于有些农村地区的水产养殖业我们也应当进行全面的控制，因为农村水资源环境的保护与农村水产养殖业的发展在一定程度上是一对矛盾体，在进行农村环境污染以及保护的过程中，如何实现农村内部的水产养殖业与水资源保护的协调发展，逐步全面的做到水产养殖业的发展以及资源环境保护的双丰收，是现阶段治理农村水资源环境污染的重要方面。

2结束语

随着时代的进一步发展以及我国市场经济的进一步提升，国家以及人们对于生态环境的要求将会不断增加，其中农村环境作为整个生态环境的基础，其污染治理一定要到位。这就需要相关的环境治理技术人员一定要认识到自身所肩负的艰巨的责任和义务，不断提高自身的能力水平，逐步增强我国农村环境污染治理的技术水平。

参考文献：

[1]陈国锋，张祝平.论农村生态环境污染治理与可持续发展――对国家级生态示范区浙江丽水市农村环境污染治理的调查与思考[J].自然辩证法研究，2006，06：84-88.

[2]陈恒彬.构建农村环境污染治理的长效机制：“二维”框架的路径选择――以邹平县张高村的环境状况为例[J].大连干部学刊，2007，07：25-27.

[3]李平.永兴县农村环境污染治理对策探析――基于政府公共管理职能的视角[J].梧州学院学报，2014，01：36-41.

篇(6)

关键词:经济增长；环境污染；环境库兹涅茨曲线

0 引言

环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve, EKC）是Grossman和Krueger在1991年提出，他们在对42个国家的经验数据进行实证分析后得出，大多数的污染物与人均GDP之间存在着倒“U”型关系，即环境质量会随着经济的增长而不断恶化，在达到一定程度以后，会随着经济的增长而逐步得到改善[1]。

图1 经济增长与环境质量的库兹涅茨曲线示意图[7]

在EKC提出来以后，不同的学者对环境库兹涅茨曲线的实证研究得出了不同的结论。一部分的研究成果证实了EKC存在。Panayotou的研究表明，二氧化碳与经济增长之间存在着典型的倒“U”关系[2]。吴玉萍等对北京的实证分析，得出北京的经济增长与环境质量之间存在着倒U关系[3]。马树才和李国柱的研究也表明，我国工业废弃物排放量与人均收入间存在倒“U”型结构[4]。

而另一部分学者的研究成果则表明，环境污染与经济增长并不一定呈现标准的倒“U”形关系。谢贤政等对安徽省的研究表明，经济增长和工业环境污染指标之间表现为线形相关关系、不是EKC。沈满洪和许云华对浙江省的研究（2000年）也表明，浙江省工业三废排放量、人均工业三废排放量与人均GDP之间的关系更多的是呈“N”型，即浙江省经济高速增长时期的环境变迁不同于发达国家和新兴工业化国家工业化时期的特征。

1 沈阳市经济增长与环境污染概况

沈阳市是辽宁省省会，东北地区的中心城市，同时也是中国七大区域中心城市之一，是中国最重要的装备制造业基地之一。2010年4月，沈阳经济区获得国务院批准成为国家新型工业化综合配套改革试验区，是第八个国家综合配套改革试验区在国家经济发展中具有十分重要的地位。

沈阳市近些年经济增长迅速，GDP总量由1995年的673亿元增加到 2010年的 5，017亿元；人均GDP由1，995年的10，017元上升到2009年的54，654元。特别是2003年国家实行“振兴东北老工业基地战略”以来，沈阳市GDP及人均GDP的增长率都持续高于全国平均水平，其中GDP总量增速高于全国平均水平5个百分点；人均GDP增速高于全国平均水平4－5个百分点。

沈阳市经济的快速增长也给沈阳环境带来了压力。特别是实施“振兴东北老工业基地战略”以来，第二产业的发展速度明显高于第一产业和第三产业的发展速度，自2007年开始，第二产业重新成为沈阳主导产业，而且所占经济的比重逐渐增大。现在，沈阳市一、二、三产业的比例已由1995年的7.6：42.3：50调整为2010年的4.6：50.7：44.7。因此，通过对沈阳市EKC的研究有利于沈阳市经济增长与环境污染作一个全面的分析，并在分析的基础上提出相应的政策建议。

2 研究数据选取及模型建立

2.1 数据选择

借鉴前人的研究成果，本文选取了工业废水排放总量、工业废气排放总量、二氧化硫排放总量和工业固体废物产生量4个指标来反映沈阳市环境质量水平；选取人均GDP来反映经济的发展状况。采用工业废水、废气污染排放总量是基于以下考虑：虽然按照国家要求，工业废水、废气应该做到达标排放，但从现实的情况来看，并没有能够做到完全达标排放，企业偷排现象时有发生，因此，选用排放总量更能反映工业对环境造成的压力。对于工业固体废弃物来讲，本文选用的是工业固体废气物的产生量而非排放问题，因为并没有准确的数字反映固体废弃物的排放量，而且固体废弃物在堆放、利用过程中极易产生二次污染，因此采用产生量更准确也更能符合现实要求。

表1 沈阳市1993－2010年主要污染物排放量及人均GDP

数据来源：1995－2011年《沈阳统计年鉴》

2.2 模型建立

参照已有的研究文献，研究经济增长与环境质量之间关系的计量模型有多种形式[5，8－10]。本文同时选用对数模型和多项式模型对数据进行拟合检验，最后在所得结果中选取拟合程度更好的作为最优结果。模型如下：

LnY=β0+β1lnX+ε （1）

Y=β0+β1X+β2X2+β3X3+ε （2）

Y表示污染物的排放总量（产生量），X表示人均GDP，β0、β1、β2、β3为模型参数，ε为随机误差项。模型（1）中β0、β1都不为零时，环境质量与经济增长之间呈现倒“U”型关系；在模型（2）中，β1、β2、β3的不同取值，环境质量与经济增长之间的具体关系如下：

1）当β1≠0，β2=0，β3=0时，环境状况与经济增长之间呈现线性形关系；

2）当β1>0，β2

3）当β10，β3=0时，环境状况与经济增长之间呈“U”型曲线关系；

4）当β1>0，β20时，环境状况与经济增长之间呈“N”型曲线关系（即先上升，后下降，再上升）；

5）当β10，β3

6）当β1=β2=β3=0时，环境状况与经济增长之间为一条直线，即环境状况不受经济增长的影响。

3 实证结果及分析

在EXCEL及Eviews软件系统的支持下，根据沈阳市1995－2010年的统计数据，对主要污染物排量及人均GDP进行回归分析，所得计量结果见表2。

表2 沈阳市环境污染与经济增长之间计量模型模拟检验结果

从表2中可以看出，工业废气排放量与人均GDP的拟合程度不强，R2只有0.381；但工业废水排放总量、二氧化硫排放总量、工业固体废弃物产生量等三项指标都与人均GDP的拟合程度都很好，R2都大于0.7，能够很好地解释经济增长与环境质量之间的关系。

3.1 工业废水排放总量与人均GDP的关系

工业废水排放总量与人均GDP的三次函数模型中，β10，β3

“九五”期间，沈阳市对环境保护保持了高度的重视，把环境保护作为影响经济和社会发展的重大问题之一，在执行国家实施的 《“九五”期间全国主要污染物排放总量控制计划》和《中国跨世纪绿色工程规划》中，加大了对污染源达标的监管力度，要求一些重点企业要做到污水达标排放，对一些造纸、钢铁等污水排量大户进行技术改进，同时进行产业结构调整，关闭了一些浪费资源、污染严重、治理无望的企业。在《辽河流域水污染防治“九五”计划及2010年规划》项目中，积极治理流经沈阳的浑河河段。到2000年底，辽河流域97.6%的工业污染源实现达标排放。先后建成日处理40万吨的北部污水处理厂和日处理10万吨南部污水处理厂，使得沈阳工业废水防治取得有效进展。但是污染达标率比较脆弱和不稳定，从2004年开始，污水排量又缓慢上升。监管力度降低是造成反弹的原因之一，另一方面新污染企业的出现和现有企业的偷排也是反弹的重要原因。

3.2 工业废气、二氧化硫排放总量与人均GDP的关系

工业废气排放量和人均GDP基本呈三次曲线关系（R2＝0.381），但拟合程度并不高，因此在拟合曲线上也并不能很好地反映工业废气排放量的变化趋势。但在图6的年际变化中，可以看到1996－2004年，工业废气排放量一直较平稳，在2004年后出现较大波动。

二氧化硫排放总量与人均GDP的三次模型中，β10，β3

3.3 工业固体废弃物产生量与人均GDP的关系

由于α1、α2都不为零，根据模型（1）可知，工业固体废弃物与人均GDP之间存在着较为显著的倒“U”型曲线关系，也即符合环境库兹涅茨曲线。但由图5可以清楚地看到，工业固体废弃物产生量正随着经济的发展而逐年递增，而且还尚未出现拐点。

这主要是因为，一方面是由于产业结构的原因。虽然近些年来，沈阳市顺应时代和经济发展的趋势，在国家《十一五规划》、《十二五规划》的指导下，提出转变经济增长方式，发展循环经济和低碳经济，并着重发展现代服务业，力求将沈阳打造成东北的金融中心。但沈阳长期以来是以第二产业作为主导产业，2010年，沈阳的三次产业结构为4.6：52：43.4，2020年三次产业的结构预期也依然是以第二产业为主，结构比为4.2：52：44。另一方面，沈阳市虽然在“九五”和“十五”期间加大了在环境保护方面的投资，但是主要投资工业废水和工业废气方面的防治，而在工业固体废弃物产生量的防治方面力度并不大。2001年，污染治理资金为4839.4万元，废水、废气方面的资金分别为2319.3万元、2404.7万元，固体废弃物的资金仅为95.8万元；2002年8688万元的污染治理资金在废水、废气和固体废弃物三方面的资金分别为5573.5、3592.7和324.8万元。工业固体废弃物的防治始终投资不足。

4 结论和建议

4.1 结论

本文通过对沈阳市的实证研究，可以得到以下结论。首先，经济增长与环境污染物排放量之间的关系具有多种表现形式，标准的环境库兹涅茨曲线（EKC），即倒“U”型曲线，只是其中一种表现形式。本文中，只有工业固体废弃物与人均GDP之间呈倒“U”型关系，而工业废水、二氧化硫均与人均GDP之间呈“三次线性”关系。其次，环境状况并不一定会随着经济的增长而自然改善，产业结构的调整、环境政策的变动、技术水平的变化等都会对环境产生影响，因此对沈阳市而言，政府有效的环境政策、投资等措施将成为改善环境，促进经济与环境协调发展的重要措施。

4.2 建议

第一，加大对环境保护的投资力度。根据发达国家的经验，环保投入要占到国民总值的1%到1.5%能有效控制住环境污染；达到3.0%时，能使环境质量得到明显改善。根据2008年的统计数据计算，沈阳市在环境保护上的投入达到2.0%，仅能够控制环境污染，若要改善环境状况，必须再继续加大投资。长期以来沈阳市在工业“三废”上的投资比例不够合理，绝大部分的资金被用于治理废水和废气，在固体废弃物防治的投资上只占全部投资额的很小一部分，使得固体废弃物污染日益严重。

第二，推进技术创新。沈阳市在“十二五规划”中提出，三次产业比例维持在3.4：50.5：46.1的水平，仍然以第二产业作为主导产业，因此通过技术引进、吸收和加强自我创新，能够在有效促进经济增长的同时，保护沈阳市生态环境。

第三，推动环境保护的市场化运作。政府通过建立科学的资源、污染排放的产权市场和交易机制，形成“排污者支付成本、治污者赚取利润”的利益导向，并且积极推进环境资源的价格形成机制，构建环境价格体系，使市场真正引导环境资源的优化配置。从而彻底改变环境资源被长期无偿使用，环境保护完全由政府负责的局面。

第四，继续深化改革现有监管体制。首先，加强地方法规建设，提高环境保护的标准，同时在不同现有法律抵触的情况下，授予环保局更加严厉的环境执法权。其次，将环境保护指标纳入政府考核制度，防止一些部门为了追求短期、局部利益而不顾长期、整体利益。现实中，一些部门为获得短期经济效益，而对一些环境污染严重的企业进行保护。第三，扩大市民在环境事务上的知情权、监督权和参与权。沈阳市现有的监管体系，由于督查力量不足，使得一些非法排污企业“一查就关、一走就开”，难以根治，而广大市民作为环境的最大利益相关者，为了自身及家人的健康，有动力、也有效率去监督相关部门和企业是否履行了相应的义务。

第五，转变经济增长方式，大力发展循环经济和低碳经济，从源头上保护环境，建设生态文明。以“减量化、再利用、资源化”为原则，做到低投入、低消耗、低排放、高产出，在保持经济增长的同时，减少污染物的排放，真正做到经济、环境的协调发展。

参考文献：

[1] Grossman G M,Krueger A B.Environmental Impacts of the North American Free Trade Agreement[J].NBER Working Paper,1991.

[2] Panayotou T.Economic growth and the environment [J].Paper prepared for and presented at the Spring Seminar of the United Nations Economic Commission for Europe, Geneva,March 3,2003.

[3] 吴玉萍,董锁成,宋键峰.北京经济增长与环境污染水平计算模型的研究[J].地理研究,2002,21（2）:239-246.

[4] 马树才,李国柱.中国经济增长与环境污染关系的Kuznets曲线[J].统计研究,2006,23（8）:37-40.

[5] 谢贤政,万静,高亳洲.经济增长与工业环境污染之间关系计量分析[J].安徽大学学报（哲学社会科学版）,2003,27（5）:144-147.

[6] 沈满华,许云华.一种新型的环境库兹涅茨曲线――浙江省工业化进程中经济增长与环境变迁的关系研究[J].浙江社会科学,2000,4（4）:53-57.

[7] 白婷,徐波.关于环境库兹涅茨曲线特征及原因分析――以陕西为例[J].西安石油大学学报（社会科学版）,2011（02）:26－32.

[8] 张成,朱乾龙,于同申.环境污染和经济增长的关系[J].统计研究,2011,28（1）:59-67.

篇(7)

【关键词】面板数据检验 环境污染 能源消费 经济增长

一、背景

自工业化以来，大多数国家为了加速经济增长，都大规模开发能源，从而导致能源逐渐缺乏。而如今我国的能源与环境问题尤为突出。所以，研究我国的环境保护、能源消费以及经济增长之间的关系具有理论与现实意义。本文对环境保护、能源消费与经济增长进行综合研究，力图更全面地分析它们之间的关系。本文采用我国各个省份的面板数据，使用面板数据的方法实证分析我国各个地区的环境污染、能源消费以及经济增长的关系。

二、研究方法

本文采取单位根检验以及协整检验的方法来量化能源消费、环境污染与经济增长之间的内在关系。单位根检验主要有IPS检验、PP检验、LLC检验方法以及ADF等。面板数据的协整检验方法包括Kao检验以及Pedroni检验，这两种方法检验的原假设均为不存在协整关系。

三、实证分析

（一）指标和数据的选取

经济增长：使用地区生产总值，单位：亿元。

能源消费：由于我国煤炭和石油的供需存在低估的情况，但电力消费数据比较准确。所以此次用来反映经济增长与能源消费之间关系的指标，使用各地区电力消费量，单位：亿千瓦小时。

环境污染：环境污染的评价指标选择工业废水排放量，单位：万吨。

选取2005年至2014年我国30个省（直辖市、自治区）的GDP、工业废水排放量F以及电力消费量E的数据来创建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、内蒙古、吉林、黑龙江、辽宁、河北、陕西、山东、山西、河南、、甘肃、上海、湖北、江苏、浙江、湖南、广东、安徽、江西、重庆、四川、贵州、云南、青海、福建、海南、广西、宁夏、新疆，因为数据包括极端数据所以不考虑。数据来源于国家统计局。首先对变量GDP、F以及E进行了对数变换以消除异方差的影响，记LNGDPit=Ln（GDPit），LNEit=Ln（Eit），LNFit =Ln（Fit）。

（二）面板数据的单位根检验

采用 IPS检验、LLC检验、Fisher-PP检验以及Fisher-ADF检验来进行单位根检验。由检验结果可得，LnGDPit，LnEit，LnFit在5%的水平下不平稳，经一阶差分后，LnGDPit，LnEit，LnFit的四种检验方法都在5%水平上拒绝原假设，因此我们得出LnGDPit，LnEit，LnFit为一阶单整序列。

（三）面板数据的协整检验

对LnGDPit，LnEit，LnFit的协整关系进行Pedroni协整检验和Kao协整检验。面板协整检验结果表明： PP、ADF统计量以及ADF统计量在5%的显著性水平下拒绝了原假设，说明LnEit、LnFit以及LnGDPit之间有着显著的协整关系。

（四）模型检验

（1）固定效应模型的显著性检验。固定效应模型的显著性检验原理是检验固定效应系数ai 是否有差别，检验结果表明，p值小于5%，所以拒绝固定效应系数相同的原假设，因此选择固定效应模型更合适。

Hausman检验。Hausman检验的原假设为随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，选择随机效应模型，则接受原假设，否则为固定效应模型。检验结果表明，p值在5%的水平下拒绝原假设，因此选固定效应模型。

（五）模型的估计

用固定效应模型估计模型，结果显示被估计参数全部通过显著性检验，R2值高达0.98，拟合的效果很好，但是DW值低，为0.33，存在自相关问题。

根据上面的分析我们采用加入AR（1）后的模型估计结果：

LNGDPit=6.469+ai+0.396LNEit+0.113LNFit+0.929AR（1）

模型调整后的R2为0.998，各个系数均通过t检验，AR（1）的回归系数显著不为0，DW值为2.41，已消除自相关，模型拟合的较好。

通过以上的分析可以得出，GDP与环境污染、能源消费之间有着显著的长期均衡关系，从我国的平均水平来看，能源消费的弹性系数为0.396，即能源供给每增加1%，GDP增长0.396%；环境污染的弹性系数为0.113，表明环境污染每增加1%，GDP增长0.113%，以上说明经济增长与环境污染存在着正向关系，符合我们以环境污染为代价换取经济增长的现实。