内蒙古统计年鉴2020社会经济发展指标：主要城市有效可照时数(2019年)

内蒙古通辽市开鲁县农村牧区经济具体情况数据分析报告2020版序言本报告对通辽市开鲁县农村牧区经济具体情况做出全面梳理，从农作物耕地面积，农作物总播种面积，粮食总产量，油料总产量，肉类总产量，奶类总产量等重要指标切入，并对现状及发展态势做出总结，以期帮助需求者找准潜在机会，为投资决策保驾护航。

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本报告借助客观的理论数据为基础，数据来源于权威机构如中国国家统计局等，力求准确、客观、严谨，透过数据分析，从而帮助需求者加深对通辽市开鲁县农村牧区经济具体情况的理解，洞悉通辽市开鲁县农村牧区经济具体情况发展趋势，为制胜战役的关键决策提供强有力的支持。

目录第一节通辽市开鲁县农村牧区经济具体情况现状 (1)第二节通辽市开鲁县农作物耕地面积指标分析 (3)一、通辽市开鲁县农作物耕地面积现状统计 (3)二、全自治区农作物耕地面积现状统计 (3)三、通辽市开鲁县农作物耕地面积占全自治区农作物耕地面积比重统计 (3)四、通辽市开鲁县农作物耕地面积（2017-2019）统计分析 (4)五、通辽市开鲁县农作物耕地面积（2018-2019）变动分析 (4)六、全自治区农作物耕地面积（2017-2019）统计分析 (5)七、全自治区农作物耕地面积（2018-2019）变动分析 (5)八、通辽市开鲁县农作物耕地面积同全自治区农作物耕地面积（2018-2019）变动对比分析 (6)第三节通辽市开鲁县农作物总播种面积指标分析 (7)一、通辽市开鲁县农作物总播种面积现状统计 (7)二、全自治区农作物总播种面积现状统计分析 (7)三、通辽市开鲁县农作物总播种面积占全自治区农作物总播种面积比重统计分析 (7)四、通辽市开鲁县农作物总播种面积（2017-2019）统计分析 (8)五、通辽市开鲁县农作物总播种面积（2018-2019）变动分析 (8)六、全自治区农作物总播种面积（2017-2019）统计分析 (9)七、全自治区农作物总播种面积（2018-2019）变动分析 (9)八、通辽市开鲁县农作物总播种面积同全自治区农作物总播种面积（2018-2019）变动对比分析 (10)第四节通辽市开鲁县粮食总产量指标分析 (11)一、通辽市开鲁县粮食总产量现状统计 (11)二、全自治区粮食总产量现状统计分析 (11)三、通辽市开鲁县粮食总产量占全自治区粮食总产量比重统计分析 (11)四、通辽市开鲁县粮食总产量（2017-2019）统计分析 (12)五、通辽市开鲁县粮食总产量（2018-2019）变动分析 (12)六、全自治区粮食总产量（2017-2019）统计分析 (13)七、全自治区粮食总产量（2018-2019）变动分析 (13)八、通辽市开鲁县粮食总产量同全自治区粮食总产量（2018-2019）变动对比分析 (14)第五节通辽市开鲁县油料总产量指标分析 (15)一、通辽市开鲁县油料总产量现状统计 (15)二、全自治区油料总产量现状统计 (15)三、通辽市开鲁县油料总产量占全自治区油料总产量比重统计 (15)四、通辽市开鲁县油料总产量（2017-2019）统计分析 (16)五、通辽市开鲁县油料总产量（2018-2019）变动分析 (16)六、全自治区油料总产量（2017-2019）统计分析 (17)七、全自治区油料总产量（2018-2019）变动分析 (17)八、通辽市开鲁县油料总产量同全自治区油料总产量（2018-2019）变动对比分析 (18)第六节通辽市开鲁县肉类总产量指标分析 (19)一、通辽市开鲁县肉类总产量现状统计 (19)二、全自治区肉类总产量现状统计 (19)三、通辽市开鲁县肉类总产量占全自治区肉类总产量比重统计 (19)四、通辽市开鲁县肉类总产量（2017-2019）统计分析 (20)五、通辽市开鲁县肉类总产量（2018-2019）变动分析 (20)六、全自治区肉类总产量（2017-2019）统计分析 (21)七、全自治区肉类总产量（2018-2019）变动分析 (21)八、通辽市开鲁县肉类总产量同全自治区肉类总产量（2018-2019）变动对比分析 (22)第七节通辽市开鲁县奶类总产量指标分析 (23)一、通辽市开鲁县奶类总产量现状统计 (23)二、全自治区奶类总产量现状统计分析 (23)三、通辽市开鲁县奶类总产量占全自治区奶类总产量比重统计分析 (23)四、通辽市开鲁县奶类总产量（2017-2019）统计分析 (24)五、通辽市开鲁县奶类总产量（2018-2019）变动分析 (24)六、全自治区奶类总产量（2017-2019）统计分析 (25)七、全自治区奶类总产量（2018-2019）变动分析 (25)八、通辽市开鲁县奶类总产量同全自治区奶类总产量（2018-2019）变动对比分析 (26)图表目录表1：通辽市开鲁县农村牧区经济具体情况现状统计表 (1)表2：通辽市开鲁县农作物耕地面积现状统计表 (3)表3：全自治区农作物耕地面积现状统计表 (3)表4：通辽市开鲁县农作物耕地面积占全自治区农作物耕地面积比重统计表 (3)表5：通辽市开鲁县农作物耕地面积（2017-2019）统计表 (4)表6：通辽市开鲁县农作物耕地面积（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全自治区农作物耕地面积（2017-2019）统计表 (5)表8：全自治区农作物耕地面积（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：通辽市开鲁县农作物耕地面积同全自治区农作物耕地面积（2018-2019）变动对比统计表 (6)表10：通辽市开鲁县农作物总播种面积现状统计表 (7)表11：全自治区农作物总播种面积现状统计表 (7)表12：通辽市开鲁县农作物总播种面积占全自治区农作物总播种面积比重统计表 (7)表13：通辽市开鲁县农作物总播种面积（2017-2019）统计表 (8)表14：通辽市开鲁县农作物总播种面积（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全自治区农作物总播种面积（2017-2019）统计表 (9)表16：全自治区农作物总播种面积（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：通辽市开鲁县农作物总播种面积同全自治区农作物总播种面积（2018-2019）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：通辽市开鲁县粮食总产量现状统计表 (11)表19：全自治区粮食总产量现状统计分析表 (11)表20：通辽市开鲁县粮食总产量占全自治区粮食总产量比重统计表 (11)表21：通辽市开鲁县粮食总产量（2017-2019）统计表 (12)表22：通辽市开鲁县粮食总产量（2018-2019）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全自治区粮食总产量（2017-2019）统计表 (13)表24：全自治区粮食总产量（2018-2019）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：通辽市开鲁县粮食总产量同全自治区粮食总产量（2018-2019）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：通辽市开鲁县油料总产量现状统计表 (15)表27：全自治区油料总产量现状统计表 (15)表28：通辽市开鲁县油料总产量占全自治区油料总产量比重统计表 (15)表29：通辽市开鲁县油料总产量（2017-2019）统计表 (16)表30：通辽市开鲁县油料总产量（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (16)表31：全自治区油料总产量（2017-2019）统计表 (17)表32：全自治区油料总产量（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (17)表33：通辽市开鲁县油料总产量同全自治区油料总产量（2018-2019）变动对比统计表（比上年增长%）表33：通辽市开鲁县油料总产量同全自治区油料总产量（2018-2019）变动对比统计表（比上年增长%） (18)表34：通辽市开鲁县肉类总产量现状统计表 (19)表35：全自治区肉类总产量现状统计表 (19)表36：通辽市开鲁县肉类总产量占全自治区肉类总产量比重统计表 (19)表37：通辽市开鲁县肉类总产量（2017-2019）统计表 (20)表38：通辽市开鲁县肉类总产量（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (20)表39：全自治区肉类总产量（2017-2019）统计表 (21)表40：全自治区肉类总产量（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (21)表41：通辽市开鲁县肉类总产量同全自治区肉类总产量（2018-2019）变动对比统计表 (22)表42：通辽市开鲁县奶类总产量现状统计表 (23)表43：全自治区奶类总产量现状统计表 (23)表44：通辽市开鲁县奶类总产量占全自治区奶类总产量比重统计表 (23)表45：通辽市开鲁县奶类总产量（2017-2019）统计表 (24)表46：通辽市开鲁县奶类总产量（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (24)表47：全自治区奶类总产量（2017-2019）统计表 (25)表48：全自治区奶类总产量（2018-2019）变动统计表（比上年增长%） (25)表49：通辽市开鲁县奶类总产量同全自治区奶类总产量（2018-2019）变动对比统计表（比上年增长%） (26)。

我国各地区区域发展水平评价一、引言：区域发展水平是指用人均国内生产总值、人均国民收入和三次产业产值的比重等单一指标和人文发展指数等综合指标来衡量一个区域的发展状况。

明确区域发展水平与发展阶段，有利于从区域发展的实际出发，正确选择区域发展的战略方向、战略目标和战略模式，避免因盲目的过高或过低估计而造成决策的失误。

度量区域发展水平，关键是要选取合理的指标和指标体系。

一般将统计指标分为总量指标、相对指标和平均指标，或区域经济增长指标、区域经济发展指标、区域社会发展指标等。

反映区域发展水平常用的指标有国民生产总值、国内生产总值、人均国民生产总值、人均国内生产总值等。

这些指标从某一方面反映了事物的特征，同时又各有局限性。

要反映区域发展的总体水平，则需要把一系列相互联系的数量指标和质量指标结合在一起加以应用，即指标体系。

研究问题的角度不同，形成的指标体系也不同。

衡量区域经济发展水平指标的选择，除了要考虑的研究目的和指标的作用外，还应结合发展观念的转变来选取。

单一指标：（一）总量指标反映区域发展水平的总量的指标主要是国内生产总值（GDP）、国内生产总值（GNP）等经济总量指标，近年出现对绿色GDP的探讨。

1.国内生产总值国内生产总值是指一个国家或地区范围内反映所有常驻单位生产活动成果的指标。

所谓常驻单位是指在一国经济领土内具有经济利益中心的经济单位。

所谓生产活动包括三次产业在内的所有行业和部门。

在价值形态它等于国民经济各部门上产的增加值之和。

国内生产总值的计算方法有三种：（1）生产法是从货物和服务活动在生产过程中形成的总产品入手，剔除生产过程中投入的中间产品价值，得到新增价值的方法。

即：增加值=总产出-中间投入（2）收入法也称分配法，是从生产过程创造的收入角度对常驻单位的生产活动成果进行进行核算。

即：增加值=劳动之报酬+固定资产折旧+生产税净额+营业盈余（3）支出法是从最终使用角度来反映国内生产总值最终去向的一种方法。

浅析人口老龄化问题对内蒙古区域发展影响海琦温翠青(内蒙古民族大学经济学院，内蒙古通辽028000)摘要：随着时代发展和科技进步，许多国家及地区的出生人数都在减少，导致老龄人口在总人口中所占的比例在 持续上升，老龄化问题日益严重。

相关数据统计显示，近年来，内蒙古地区老龄人口数量持续上涨，区域人口老龄化 程度持续加深。

截至2017年，内蒙古地区60岁以上人口为436万人，占全区总人口的17.4%。

目前，我国人口老龄 化进入快速发展时期，人口老龄化速度不断加快。

为了面对严峻的人口老龄化问题，内蒙古地区有必要制定完善的 对策。

人口老龄化是社会问题，更是严重的经济问题，需要认真处理，防止对经济发展产生更恶劣影响。

同时也可以 丰富和发展老龄化与经济高质量发展理论研究，所以，针对内蒙古人口老龄化特定问题的特定分析，有助于内蒙古经 济的快速发展。

关键词：内蒙古；人口老龄化；现状；对策中图分类号：F127 文献识别码：A文章编号=2096 —3157(2020)34—0118—03_、弓I言现如今，人口老龄化问题不仅仅是发达国家必须正视的 问题，发展中国家面对日益严峻的人口老龄化问题也是不容 小觑的。

人口老龄化是指，由于生育率下降以及人口平均寿 命增加，导致青少年人口数量减少，老龄人口数量在总人口 数量中所占比例增加。

对于国际上公认的定义来看,如果一 个国家或地区的60岁以上老年人口占总人口的10%，或者 65岁以上老年人口占总人口的7%,那么就代表这个国家或 地区将进人老龄化社会。

根据第六次全国普查的相关数据 统计，2010年全国总人口的13%为60岁以上,8%为65岁以 上。

与第五次全国人口普查相比，60岁以上人口增长了3%，65岁以上人口增长了 2%。

通过数据可明显看出，中国 已经进入了人口老龄化的阶段。

根据我国目前发展方向可以看出，我国把重点大力投放 在少数民族地区的发展上，同时也有很多文献研究指出，在 接下来的一段时间内，我国少数民族人口老年化的趋势将会 一直持续下去，少数民族地区人口老龄化进一步加剧，将严 重影响少数民族地区经济发展。

收稿日期:2022-05-10基金项目:广西高等学校千名中青年骨干教师培育计划人文社会科学类立项课题 我国生态环境治理与经济增长的影响研究 (编号:2021Q G RW 028)㊂作者简介:刘志雄(1982 ),男,广西柳州人,教授,博士,副院长,硕士研究生导师,就职于广西民族大学,研究方向:经济增长㊂李燕飞(1999 ),女,河南洛阳人,广西民族大学2020级应用经济学专业硕士研究生,研究方向:经济增长㊂我国生态税对E K C 调节效应的实证研究刘志雄,李燕飞(广西民族大学经济学院,广西南宁 530007) 摘 要:将生态税收这一变量引入E K C 模型中,分别从全国㊁东中西部以及南北方地区研究生态税收对E K C 的调节效应㊂研究发现:生态税在经济发展水平相对高的地区对E K C 有调节效应,并且在一定的经济水平下其调节作用可以降低环境污染㊂全国及各大地区对E K C 曲线的拟合良好,并且拐点存在地区异质性㊂生态税对E K C 曲线的调节效应在全国和东部地区表现一致,使倒U 型曲线拐点向右上方移动并且变得平缓;对南方的调节效应显示一定经济水平下生态税的调节效应使曲线下移㊂此外,环境污染治理投资以及对外贸易等控制变量也对环境污染有显著影响㊂因此,我国需要在各地区经济发展㊁生态税体系建立㊁环境保护投资㊁对外贸易以及环境治理技术升级等方面进一步提高,使生态税更好地发挥良好的调节效应,实现环境污染治理与经济增长协调发展㊂关键词:环境库兹涅茨曲线;调节效应;生态税中图分类号:F 812.424 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)02 0003 08 环境库兹涅茨曲线(E K C )是一种倒U 型曲线关系,被用来解释和描述经济增长和环境污染之间的关系[1]㊂笔者认为,关于E K C 的研究不应只局限于经济增长和环境污染之间的关系,更需要关注其他制度和政策因素对二者既定关系产生的影响㊂在学术界,生态税政策的实施被认为能够产生实现环境治理与促进经济增长的双重红利[2-3]㊂即生态税可以通过直接或者影响经济水平的间接方式对环境污染产生影响,因此可以在E K C 曲线的基础上,将生态税作为调节变量引入E K C ,构建起经济增长㊁生态税与环境污染三者之间的联系㊂学者们通常将各种污染物的排放单独或者分别作为衡量环境污染的变量进行研究[4-5],很少把各种污染物和影响环境的其他指标综合起来㊂事实上,能源消费和环境污染在我国存在一定的因果关系[6],因而笔者拟将工业三废指标和能源消费综合起来合成环境污染强度指标并作为E K C 模型中的被解释变量,将生态税作为调节变量引入E K C 模型中,研究生态税对E K C 是否产生调节效应㊂1 文献综述1.1 关于E K C 的研究20世纪70年代初罗马俱乐部提出了增长极限说 ,研究了经济增长与环境污染的关系㊂B e c k -e r m a (1992)认为,促进经济发展本身就是保护环境资源[7]㊂G r o s s m a n (1992)提出并验证了环境质量和经济发展水平之间的倒U 型关系[1]㊂P a n a y-o t o u (1992)进一步验证了倒U 型关系,命名为环境库兹涅茨曲线,即环境质量随着经济增长的积累呈先恶化后改善的趋势[8]㊂那么,为什么会存在倒U 型关系?学者们分别从经济结构[9]㊁市场机制[10]㊁需求者偏好变化[11]㊁国际贸易[12]和国家政策等不同角度研究了E K C 形成的影响机理,进一步丰富E K C 的理论研究㊂学者们也从实证角度开展了研究,并验证了E K C 的存在[13-14]㊂国内学者研究E K C 主要是拟合倒U 曲线[15-16],并将其他影响因素如政府治理和空间溢出效应等纳入E K C 中进行研究[17-18]㊂除了E K C 曲线特征识别的相关研究外,影响E K C 曲线拐点位置变化的各种经济激励型环境政策的研究也越来越备受关注,由此开展了对E K C 调节效应的研究㊂例如,朱丹等拓展了倒U 型(U 型)曲线调节效应的分析视角和检验方法[19]㊂1.2 关于生态税双重红利效应的研究在理论研究方面,学者们研究了生态税收体系2023年1月内蒙古科技与经济J a n u a r y 20232516I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .2T o t a l N o .516的构建[20],运用理论模型对生态税的生态效益和促进经济高质量发展进行模拟,从而选择合适的生态税收政策[21-22];通过研究环境政策组合,实现了三重红利[23]㊂然而,提高环境保护税征收标准不一定能够实现减轻污染和经济增长作用[24],并且发现仅仅实施环境保护税政策对企业污染减排动机的激励不足,环境污染将不会得到有效控制,产生倒U 型的污染累积路径[25]㊂在实证研究方面,学者们主要从宏观大环境和微观企业两个方面开展研究㊂在宏观大环境方面,学者们对环境污染源分开或者单独验证并发现生态税的绿色红利效应不明显[26-28],且排污费的征收与2008年之前相比引起了工业 三废 排放量的增加[29];生态税对我国经济的整体水平影响也不大[30]㊂因此,要想实现减轻环境污染和经济增长的双重红利需要将收税标准制定在一定区间之内[31]㊂在微观方面,环境税对企业的绿色创新和产业升级影响具有异质性,应该有针对性地进行相关政策法规的制定[32-33]㊂1.3文献总结及研究假设从现有文献不难看出,经济增长和环境污染之间㊁生态税和经济增长以及环境污染之间存在一定联系:即经济增长和环境污染是共生关系,经济增长往往需要以牺牲环境为前提的,但当经济增长到一定水平后又可以通过技术等手段修护环境;生态税政策的施行,理论上可以直接对经济和环境产生作用,即产生双重红利,但众多学者针对国内的实证研究发现目前生态税制并未实现预期的双重红利效应㊂生态税也可以通过影响经济增长进而对环境污染产生影响㊂由此可见,三者的关系并不是两两独立的,而是互相影响的㊂在将三者联系在一起开展研究之前,学者们通过对经济增长和环境污染二者关系的研究,发现二者之间存在倒U型曲线关系,并且对二者的定量研究一般都用G D P水平和污染物排放量来衡量[34]㊂为了验证其在我国的适用性,笔者提出如下假设:假设1:我国经济增长和环境污染二者之间的关系满足E K C㊂如何在二者的既定关系上将生态税收加入进行研究,朱丹等(2018)提供了在倒U模型中加入调节变量研究调节效应的思路[19]㊂研究E K C问题需要考虑其他政策因素的影响,而生态税收被认为是减轻环境污染的重要手段之一㊂然而,生态税对环境污染的影响不是孤立存在的,可以通过影响经济增长进而对环境产生影响㊂因此,把生态税作为调节变量引入E K C模型中,以分析是否产生减轻环境污染的效果[35]㊂具体如图1所示㊂根据图1,笔者提出假设2㊂假设2:我国征收生态税对经济增长和环境污染的E K C模型具有调节作用㊂图1经济增长、环境污染与生态税的关系结合相关学者对我国生态税双重红利效应的验证结果不难发现:我国的生态税无论是对经济增长还是在直接地减轻环境污染方面,都尚未发挥积极作用,那么其调节作用就可能会增大经济水平到达倒U型曲线拐点的数值和最高污染水平值㊂笔者进一步提出假设3㊂假设3:生态税对E K C的调节作用将使其拐点向右上方移动㊂笔者将生态税作为调节变量引入E K C模型中,运用国内30个省份(不含港澳台,西藏数据缺乏,不考虑)2004年 2019年的面板数据开展实证研究㊂为了进一步分析地区差异,参照吕承超等(2021)对我国不同地区经济分析时的东中西和南北地区进行划分来研究地区异质性[36]㊂2指标拟合及模型设定2.1环境污染强度指标拟合为了构建整体的环境污染强度指标,笔者参考王飞成等(2014)[37]所用的主成分分析法①,选取工业三废与能源消费为主要指标,构建环境污染强度(用E C I表示),见表1㊂表1环境污染强度指标构成变量定义单位主要污染物Ww(w a s t e w a t e r)工业废水排放量t工业废水中化学需氧量㊁氨氮总量W g(w a s t e g a s)工业废气排放量t工业二氧化硫排放量㊁工业氮氧化物排放量㊁工业颗粒物排放量W s(w a s t e s o i l d)工业废旧固体排放量万t工业固体废物排放量E c(e n e r g y c o n s u m p t i o n)能源消费量万t标准煤能源消费总量对这4个指标数据进行主成分分析,得到方差分解主成分提取分析表②㊂在确定主成分个数之后继续计算两个主成分的预测得分值为E1㊁E2,根据每个主成分的贡献比例进行加权可以得到环境污染综合指标㊂由于得出的数据存在负值,根据环境污染强度的实际意义,笔者采用M a x-M i n标准化法将数据标准化至0~1之间的数,从而得到最终的E C I,计算公式为:总第516期内蒙古科技与经济E C I t=[E t-m i n(E t)]/[m a x(E t)-m i n(E t)](1)式(1)中,E C I的数值大小说明环境污染的严重性:E C I越大,环境污染越严重㊂2.2 E K C模型为了验证假设1,采用二次多项式模型:E C I i t=c+β1G D P i t+β2G D P i t2+β3I V N i t+β4I N D i t+β5P O P i t+β6O P E i t+εi t(2)式(2)中:c为截距项,β1~β6为系数,εi t为误差项,i表示省份,t表示年份,i t则表示i省份在t年的变量,G D P为各省份所对应的人均G D P,并考虑工业污染治理投资(I V N)㊁第二产业占G D P的比重(I N D)㊁自然人口增长率(P O P)及进出口总额(O P E)等因素㊂若β2<0,说明经济增长和环境污染之间的曲线关系为倒U型,即E K C曲线成立㊂2.3调节效应模型在验证假设1的基础上,参考朱丹等(2018)[19]和刘海英等(2018)[35]的方法,在E K C模型的基础上将生态税(T A X)作为调节变量引入,考虑T A X 的滞后一期项,以此验证假设2,得到:E C I i t=c+β1G D P i t+β2G D P i t2+β3T A X i t-1+β3T A X i t-1ˑG D P i t+β4T A X i t-1ˑG D P i t2+β5I V N i t+β6I N D i t+β7P O P i t+β8O P E i t+εi t(3)式(3)中:c为截距项,β1~β8为系数,εi t为误差项㊂β3㊁β4为交互项系数,若生态税的调节效应使E K C曲线的拐点向左下方移动,则说明生态税可以使E K C曲线更快地到达转折点并降低环境污染峰值,即对E K C产生良好的调节作用;若在此调节效应下拐点向右上方移动则相反,据此验证假设3㊂3实证分析3.1模型变量的描述统计本文的能源消费指标数据来源于历年‘中国能源统计年鉴“,工业废水㊁废气排放量㊁废旧固体排放量的主要污染物指标数据均来源于历年‘中国统计年鉴“㊂在环境污染强度指标合成的基础上③,笔者对全国以及我国东中西部三大地区和南方北方④运用上述两个模型进行回归分析㊂生态税选择资源税㊁城建税㊁城镇土地使用税㊁车船税㊁土地增值税以及耕地占用税之和与总税收之比作为指标㊂模型的核心变量以及控制变量的统计性描述见表2㊂表2变量描述性统计变量单位变量个数均值标准差最小值最大值E C I i t 4800.5310.3360.0001.000 G D P i t万元/人4804.0812.7210.43216.422 T A X i t 4800.1950.0730.0530.462 I V N i t 4800.1530.1360.0020.992 I N D i tɢ4800.4540.0840.1620.664 P O P i tɢ4805.2092.710-1.0111.780 O P E i t亿元人民币4800.2800.3110.0111.465 3.2单位根检验和协整检验3.2.1单位根检验面板单位根的检验方法有很多,可以分为两大类:一类是同质性检验,另一类为异质性检验㊂其中,同质性检验的方法主要有L L C检验㊁B r e i t u n g检验以及H a r r i s-T z a v a l i s检验;异质性检验的主要方法有I P S检验㊁F i s h e r-A D F检验和F i s h e r-P P检验㊂本文所用面板数据包含30个截面16期(N>T),考虑到各种方法对面板数据类型的适用性,最后采用L L C 检验㊁H T检验㊁B r e i t u n g检验和I P S检验4种检验方法,并对结果采用 一票否决 制,即4种检验都需通过则认为通过了单位根检验㊂检验结果见表3:表3主要变量的单位根检验变量L L C(T值)HT(z值)B r e i t u n g(λ值)I P S(T值)E C I i t-3.00***-5.11***2.03-1.66**(0.00)(0.00)(0.97)(0.04)ΔE C I i t-11.77***-8.23***-3.26***-3.86***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)T A X i t-2.67***-0.97-2.76***-0.19(0.00)(0.16)(0.00)(0.42)ΔT A X i t0.15***-9.44***-7.64***-4.11***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)G D P i t17.426.351.397.28(1.00)(1.00)(0.91)(1.00)ΔG D P i t-2.63***-3.30***-1.46*-2.79***(0.00)(0.00)(0.07)(0.00)G D P i t236.209.270.5412.09(1.00)(1.00)(0.70)(1.00)ΔG D P i t2-1.93***-14.38***-2.78***-6.18***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)T A X i t-1*G D P i t-2.18***0.67-0.231.42(0.01)(0.75)(0.40)(0.92)ΔT A X i t-1*G D P i t-7.87***-6.12***-3.65***-3.98***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)T A X i t-1*G D P i t2-1.40*4.900.695.39(0.07)(1.00)(0.75)(1.00)ΔT A X i t-1*G D P i t2-7.60***-4.13***-2.46***-3.92***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)注:1.括号中为p值㊂2.*㊁**㊁***对应的显著性水平分别为10%㊁5%㊁1%,下同㊂单位根检验结果表明:E C I㊁T A X㊁T A X i t-1*刘志雄,等㊃我国生态税对E K C调节效应的实证研究2023年第2期G D P i t 和ΔT A X i t -1*G D P i t 2均没通过检验;经过一阶差分后各个变量通过该检验,说明变量一阶单整㊂3.2.2 协整性检验如果变量同阶单整,则可以继续进行协整性检验,以此验证变量之间是否存在长期均衡关系㊂采用P e d r o n i 检验,结果见表4㊂结果显示,无论是同质检验还是异质检验,统计量均显著拒绝原假设,因此变量之间存在长期均衡关系,无需对模型进行调整㊂表4 P e d r o n i 检验结果检验类别统计量名称统计量对应值p 值同质检验M o d i f i e d v a r i a n c e r a t i o -8.1775***0M o d i f i e d P h i l l i ps -P e r r o n 6.0281***0P h i l l i p s -P e r r o n -8.3224***0A u g m e n t e d D i c k e y -F u l l e r -28.6568***0异质检验M o d i f i e d P h i l l i ps -P e r r o n t 8.2034***0P h i l l i p s -P e r r o n t -9.1023***0A u g m e n t e d D i c k e y-F u l l e r t -42.6778***03.3 结果分析在对全国以及各大地区的模型分别进行L S D V ㊁L M 以及H a u s m a n 检验的前提下,进行混合回归(O L S )㊁固定效应(F E )以及随机效应模型(R E)的选取㊂3.3.1 全国回归结果从表5的回归结果可以看出,全国范围在3种回归方式检验之后选择了随机效应模型,并且分别对前文的E K C 模型(2)和调节效应模型(3)进行拟合检验假设1和2㊂表5 全国回归结果模型(2)(3)R E R EG D P i t0.292***0.417***G D P i t2-0.018***-0.030***T A X i t -14.858***T A X i t -1*G D P i t-1.472***T A X i t -1*G D P i t20.129***I V N i t -0.1180.003I N D i t 0.015-0.119P O P i t 0.0040.001O P E i t -0.384***-0.196***c o n s -0.138*-0.646***R -s q0.63140.6473对于假设1,模型(2)的结果显示全国范围G D P i t 2项的系数为-0.018,系数<0,且通过了显著性检验,说明我国经济增长和环境污染之间呈倒U 型曲线关系,满足E K C 模型的设定㊂经过计算得出,倒U 型曲线拐点对应的人均G D P 值为8.12㊂考虑生态税收是否在全国范围产生调节效应,可以通过观察T A X i t -1*G D P i t 和T A X i t -1*G D P i t 2这两个变量的系数的显著性来判断㊂从表5的结果可以看出:生态税在全国范围对E K C 曲线有显著的调节效应㊂H a a n s 等(2016)认为,调节变量对倒U 型的调节作用体现到以下两个方面:一是可以使曲线拐点生偏移,二是改变曲线的弯曲程度,使曲线变得平缓或者陡峭[38]㊂本文主要考虑前者的影响㊂3.3.1.1 判断拐点的偏移情况以验证假设3㊂运用H a a n s 等(2016)的判断方法[38]:假设回归方程Y =α0+α1X+α2X 2+α3Z+α4X Z+α5XZ 2,其中Z 为调节变量,α0为常数,α1为X 的系数,α2为X 2的系数,α3为调节变量Z 的系数,α4为调节变量与主变量乘积的系数,α5为调节变量与主变量平方的乘积的系数㊂判断倒U 型曲线拐点左右移动的位置,可以对回归方程进行一阶求导,得到:X *=(-α1-α4Z )/(2α2+2α5Z ),进而对Z 求导,得δX*δZ=(α1α5-α2α4)/2(α2+α52)㊂若α1α5-α2α4>0,表示曲线拐点向右移动;若α1α5-α2α4<0,表示曲线拐点向右移动㊂对应到模型中,Y 为被解释变量E C I i t ,X 表示变量G D P i t ,Z 是调节变量T A X i t -1㊂在全国范围的回归结果中,α1=0.417,α2=-0.030,α4=-1.472,α5=0.129,α1α5-α2α4=0.00933>0,表明生态税的调节效应会使倒U 型曲线的拐点右移,将增加人均G D P 达到拐点的数值㊂绘制生态税收的调节效应图判断拐点上下移动情况(见图2),可以看出,目前我国G D P 水平处于拐点附近,随着生态税收T A X 水平的提高,曲线所对应的较高G D P 水平的E C I 在上移,结合曲线拐点右移的情况说明曲线的拐点将向右上方移动㊂图2 生态税对全国E K C 调节效应3.3.1.2 判断全国范围生态税收调节效应使曲线变得平缓还是陡峭㊂在图2中,对于低㊁中㊁高3种水平的T A X (低㊁中㊁高3个等级分别按照低于均值1个标准差㊁均值㊁高于均值1个标准差来计算),整总第516期内蒙古科技与经济体的曲线越来越平缓,高水平的T A X 使E K C 曲线由原来的凸曲线变成了凹曲线㊂3.3.2 东中西部三大地区回归结果从表6的回归结果可以看出,东中西部三大地区分别选择了随机效应㊁固定效应以及混合回归的方式,并且针对模型(2)和(3)进行回归㊂表6 东中西部地区回归结果模型东部(2)(3)R E R E中部(2)(3)F EF E西部(2)(3)O L S O L SG D P i t0.296**0.397***0.401***0.443***0.365***0.277G D Pi t2-0.018***-0.031***-0.032***-0.042***-0.034***0.018T A X i t -15.026***1.0984.752***T A X i t -1*G D P i t-1.486***-0.378-1.041T A X i t -1*G D P i t20.141***0.054-0.058I V N i t -0.360**-0.143-0.257*-0.244*-0.015-0.003I N D i t0.201-0.213-0.2800.203-0.278-0.117P O P i t0.003-0.004-0.019-0.016-0.010-0.007O P E i t-0.364*-0.113*0.822*0.7860.2730.337c o n s-0.241-0.591***-0.169*-0.342**-0.017-0.533*R -s q0.65220.71780.75050.74630.54780.5214东中西部三大地区对于模型(2)的回归结果显示G D P 2i t 项的回归系数值都显著为负,验证了假设1的正确性㊂经计算得出东中西部三大地区倒U型曲线拐点所对应的自变量取值分别为8.22㊁6.27和5.37,结合东中西部地区的样本值发现,当前东部地区大部分省份已经突破拐点值,实现在经济增长的同时能够有效控制环境污染,中部地区只有湖北和内蒙古的人均G D P 突破了拐点值,西部地区的重庆㊁四川㊁陕西㊁新疆和宁夏均已突破拐点值,实现经济增长和环境污染治理的良好关系㊂对比全国的拐点值可知,只有东部地区大于全国的8.12,以上结果也与各地区的经济发展水平相吻合㊂由模型(3)回归结果可知,生态税对东部地区产生调节效应㊂α1=0.397,α2=-0.031,α4=-1.472,α5=0.141,计算得α1α5-α2α4=0.010345>0,表明调节效应会使拐点右移,延缓自变量达到拐点的时间㊂绘制东部地区生态税的调节效应图,见图3㊂与全国范围相比较,东部地区的经济水平明显高于全国水平,低水平的T A X 曲线已经过了拐点部分㊂东部地区生态税水平的提高会使曲线的顶点上移,生态税收的调节作用使拐点向右上方移动,假设3在东部地区得到验证㊂考虑到调节效应可以使倒U 型曲线平缓或者陡峭,观察图3可以发现,越高水平的T A X 会使曲线越平缓,甚至可以使曲线反向 翻折㊂图3 生态税对东部地区调节效应3.3.3 南北方回归结果从表7的回归结果可以看出,南北方分别选择了随机效应㊁固定效应回归的方式,并且针对模型(2)和(3)进行回归㊂表7 南北方回归结果模型南方(2)(3)R E北方(2)(3)F EG D P i t0.291***0.643***0.311***0.300***G D P i t2-0.017***-0.045***-0.018***-0.019***T A X i t -16.927***1.654T A X i t -1*G D P i t-2.575***-0.339*T A X i t -1*G D P i t20.204***0.035I V N i t -0.1770.549**-0.106-0.149I N D i t0.107-0.413*-0.0530.155P O P i t-0.001-0.008-0.014-0.006O P E i t-0.414***-0.398***-0.1050.124c o n s -0.1443-0.845***-0.187-0.491**R-s q0.64160.68280.54890.5593基于对假设1的验证,南北方地区模型(2)的回归结果同样显示两地区的经济增长和环境污染满足E K C 模型㊂计算得出南北方地区拐点对应的人均G D P 值分别为8.56和8.18,结合各个省份对应的经济指标值发现,南方地区的上海㊁江苏㊁浙江㊁广东㊁福建5个省份已经突破拐点值,但在北方地区只有北京和天津2个省份突破拐点值,这与分地区东中西部突破拐点值的省份基本一致㊂对于假设2的验证,结果显示生态税对南方地区有显著的调节作用㊂由回归结果可知α1=0.643,α2=-0.045,α4=-2.575,α5=0.204,计算得出α1α5-α2α4=0.015297>0,表明生态税的调节效应使得曲线拐点右移,即平均经济水平需要更高才可以突破拐点值㊂同上,绘制南方地区生态税刘志雄,等㊃我国生态税对E K C 调节效应的实证研究2023年第2期的调节效应图,见图4㊂不同水平下的3条曲线在G D P水平的中间部分有交点,并且在交点的左右部分曲线的上下位置发生了变化:即在较低的经济水平下,生态税的调节作用会使曲线向上移动;但在较高水平的G D P下,生态税的调节作用会使曲线向下方移动㊂此外,生态税的调节作用会使曲线发生 翻折 ,即调节为 U 型曲线㊂图4南方地区生态税调节效应除了生态税收的调节效应之外,I V N i t以及O P E i t对环境污染强度在不同的地区也有影响㊂I V N i t的系数在中部地区为-0.244<0且显著,这与E K C模型中对环境污染的抑制作用一致㊂O P E i t的系数在全国和东部和南方地区分别为-0.196㊁-0.113以及-0.398,显著为负,这与其在E K C模型中的回归结果一致㊂4结论及政策建议笔者研究发现:基于对假设1的验证发现,经济增长和环境污染的E K C模型拟合结果验证了两者之间的倒U型曲线关系㊂倒U型曲线关系在东中西部地区和南北方的拐点不同,东部要达到拐点的经济水平大于中部地区,西部地区的拐点对应的经济水平最低;南方地区的拐点值要大于北方地区㊂这一结论与各个地区的经济发展水平相符合㊂基于对假设2的验证,生态税收只对全国范围㊁东部地区以及南方地区表现出显著的调节效应,而对中部地区和北方并未表现出调节效应㊂进一步验证假设3发现,我国生态税收的增加会使E K C倒U型曲线的拐点向右上方移动,即推迟了全国范围和东部地区突破拐点的时间,而且增加了在相同经济水平下的环境污染强度;但对南方的研究显示在较高的经济水平下,生态税收在一定范围内的调节作用可以减轻环境污染㊂综上所述,生态税收对E K C 的调节作用受不同经济水平的影响,高水平的G D P 有利于生态税收对E K C的调节㊂然而,由于我国尚未建成完善的生态税收体系,尽管在2018年‘中华人民共和国环境保护税法“正式实施,但至今时间较短,效果显著性不强㊂结合南方地区的实证结论,笔者认为,环境保护税必将对我国的环境污染治理有所贡献,但环境问题也不能仅仅依赖生态税制度的维护,同时还要结合一定的经济手段和技术手段,只有这样才能让各种措施彼此推进,实现绿色红利效应,最终实现经济的可持续发展㊂因此,笔者提出如下建议㊂4.1在维持东部㊁南方地区经济高水平发展的前提下,大力推进中西部和北方地区经济协调发展从E K C模型的实证结果来看,只有部分经济发展比较好的省份突破了拐点值,中西部地区和北方尚未突破拐点值的省份较多,并且这些省份的经济水平在一定程度上影响了全国范围的拐点到达时间,且更高的经济水平有利于生态税发挥积极的调节作用㊂因此,应该尽可能地发挥个别地区的经济发展优势,引领其他地区协调发展;与此同时,需要破解中西部地区发展进程中遇到的困难和挑战㊂通过以数字产业化和产业数字化等方式推动地区的产业结构优化与升级㊁提高相对落后地区中心城市的辐射能力㊁大力发展城市圈以降低对中心城市的依赖程度㊂4.2完善生态税收体系目前,我国生态税对E K C曲线良性的调节作用只存在于一定的经济发展水平的地区㊂生态税的征收应该针对各个地区和省份的经济水平差异化地制定相应的制度,以此达到比较好的预期效果,具体可以分别在生态税费标准和生态税费种类上做差异化:①对经济发展水平较高的地区制定与之匹配的收税标准,经济发展相对不高的地区则征税低一些;②针对不同省份具体的污染物排放制定不同的政策,比如将难以降解和回收利用的材料以及包装物品纳入高税率,对汽油的税负提高等㊂4.3加大环境保护投资力度笔者研究发现,环境治理投资可以减轻环境污染㊂根据发达国家的经验,环境治理投资额占G D P 的比例达到1%~1.5%时,可以对环境的恶化产生控制趋势㊂近年来,我国不断加大环境保护投资额,但在环境保护方面的财政投入比重仅占G D P的千分之零点几,与环境污染治理比较成功的发达国家相比存在较大差距㊂因此,需要各级政府加大对环境监管㊁规划㊁监测㊁污染预防以及污染治理等各个环节的财政投入水平㊂总第516期内蒙古科技与经济4.4促进贸易和环境的兼容实证结果显示,对外进出口贸易额的增加在一定程度上增加了环境污染强度,可见我国在全球一体化的大趋势下进出口贸易的快速发展带来了环境的恶化和能源消耗,如何协调好两者之间的关系尤为重要㊂我国应加强国内国际合作,实现国内国际双循环相互促进,将政策和立法结合起来,建立合理有效的政策,即贸易政策应该涵盖相应的环境保护政策,以此在保证国与国之间贸易合作的同时改善环境㊂4.5提高环境污染治理的技术水平针对工业㊁生活㊁农业等不同污染源头应采取适合的防治措施和技术:对于工业污染应从源头削减污染,推行清洁生产,尽可能地对工业污染物进行回收利用;对于生活污水以及垃圾等的防治,应该因地制宜地选用符合我国国情的处理技术,考虑处理后的污染物对农业等方面的综合利用㊂大力提倡生态农业的发展模式,解决农业污染问题,将政策制定㊁政府职能发挥和技术升级等措施结合,共同发挥作用,从而实现环境污染治理和经济增长两者的协调发展㊂注释:①主成分分析(P r i n c i p a l C o m p o n e n t A n a l y s i s, P C A),是一种统计方法㊂可以将多个具有相关关系的变量通过正交变换等过程提取出主成分㊂②主成分个数提取的两个标准:一是每个主成分的特征值大于1;二是所有主成分方差累计贡献率之和大于85%㊂③本文有30个截面,将对每个截面数据分别使用上述方法进行E C I的合成㊂④本文对三大地区和南北方的划分参考国家统计局划分标准,东部地区包括北京㊁天津㊁河北㊁辽宁㊁上海㊁江苏㊁浙江㊁福建㊁山东㊁广东和海南11个省份;中部地区包括山西㊁内蒙古㊁吉林㊁黑龙江㊁安徽㊁江西㊁河南㊁湖北和湖南9个省份;西部地区包括广西㊁重庆㊁四川㊁贵州㊁云南㊁陕西㊁甘肃㊁宁夏㊁青海㊁新疆10个省份㊂南方地区包括海南㊁上海㊁浙江㊁福建㊁广东㊁广西㊁江西㊁湖南㊁贵州㊁云南㊁四川㊁重庆㊁湖北㊁安徽㊁江苏15个省份;北方地区包括宁夏㊁黑龙江㊁吉林㊁辽宁㊁内蒙古㊁北京㊁天津㊁河北㊁新疆㊁青海㊁甘肃㊁陕西㊁山西㊁河南㊁山东15个省份㊂[参考文献][1] G r o s s m a n G M,K r u 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31新型城镇化是经济社会发展的重要动力，是培育新增长点、满足人民群众对美好生活需要的空间载体。

党的十八大以来，按照新发展理念和国家新型城镇规划的总体要求，内蒙古加快推进新型城镇化建设，城镇化率和城镇化质量得到双提升，东西部城镇化差距不断缩小，城市公共服务水平和承载力提升，农牧业转移人口市民化进程加快，绿色人文智慧城市建设取得一定成效。

截至2019年，内蒙古城镇化率达63.37%，比2012年提高了5.63个百分点，比全国平均水平高2.77个百分点，扎兰屯市、包头市、大杨树镇等8个地区先后被列入国家新型城镇化试点地区。

但内蒙古城镇化建设仍面临一系列问题：盟市间城镇化水平差异较大，城市规模偏低，中心城市辐射带动能力不强，城市间的互动联动不足，市民化程度有待提高，城市布局与人口、水资源配置不够合理，等等。

今后，我们需深刻认识理解以人为核心的新型城镇化内涵，进一步准确把握地广人稀、生产要素分散的区情，促进集中集聚集约，提升城镇化质量，为区域经济发展提供新动力，不断满足人民群众对美好生活的需要，为筑牢北方生态安全屏障留出更大空间。

一、对以人为核心的新型城镇化的认识新型城镇化是走以人为核心、四化同步、优化布局、生态文明、文化传承的城镇化道路。

以人为核以人为核心 深入推进内蒙古新型城镇化天 莹心的新型城镇化不是简单追求城镇化率的提升，而是强调质量提升，把人的需求放在第一位，把提升就业、医疗、教育、社会保障等公共服务水平作为重点，保证农牧业转移人口与市民享有同等待遇。

特别是把就业放在优先位置，稳定和扩大就业，保证农牧业转移人口有工作、有稳定收入，不断提高生活和消费水平，增强获得感、幸福感、安全感。

以人为核心的新型城镇化是城乡融合、互动发展的城镇化。

为进一步破解城乡二元结构，促进城市支持农村，建立新型城乡关系，提升城镇化质量，新型城镇化把城乡发展一体化作为重要战略任务。

党的十九大报告提出“建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系”，在城乡一体化基础上更加强调城乡联动互动，通过体制机制创新，促进城乡要素双向流动，实现城乡协同、城乡共荣发展，对城乡关系的认识上升到新的阶段。