经济增长与环境的库兹涅茨曲线关系实证研究——基于甘肃省的经验数据

2010年　第2期兰　州　学　刊No.2　2010 总第197期Lan zhou xue kan General.No.197　经济增长与环境的库兹涅茨曲线关系实证研究———基于甘肃省的经验数据陈　军(中国人民大学　经济学院,北京　100872)[摘要]　环境问题已经成为经济发展过程中必须要认真解决的问题,也是我国转变经济增长方式需要重点考虑的因素。

因此,认识经济增长与环境之间存在怎样的关系是十分必要的。

文章以甘肃省的数据实证检验了主要环境污染物与经济增长之间的关系,结果表明,甘肃省的主要污染物与经济增长之间存在不同的曲线关系。

通过明确这些关系,以期为甘肃省建设资源节约型和环境友好型社会提供建议。

[关键词]　经济增长;环境污染;环境库兹涅茨曲线[中图分类号]F127 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1005-3492(2010)02-0221-04　[收稿日期]　2009-12-03 [作者简介]陈军,男,江西永新人,中国人民大学经济学院博士生。

一、引言环境的问题已经成为我国经济发展过程中需要面临的主要难题之一,是破解实现我国经济可持续发展这一难题的关键所在,也是我国转变经济增长方式必须要考虑的因素之一。

为此,中国政府在“十一五”规划纲要中明确提出建设资源节约型、环境友好型社会的目标;同时,中共十七大报告也首次提出“生态文明”的理念。

这一发展目标和发展理念,成为我国实现可持续发展和文明的经济增长的指导思想。

在这一指导思想下,同时实现环境保护和经济发展是完全可能的。

但是,在市场经济条件下,环境资源的公共品性质以及环境问题的负外部性使得环境保护和经济发展又成为一对矛盾。

因此,市场机制无法解决由于环境的公共品性质造成的环境恶化,而是需要政府实施环境规制(张红凤等,2009)。

新中国经过60年的发展,我国的经济实力得到了极大的提高。

但是,甘肃省作为欠发达地区,在经济发展过程中经历的却是发达国家和新型工业化国家所走过的“先污染,后治理”的传统道路,经历着“高增长,高污染”并存的局面,环境和经济发展极不协调。

甘肃省的产业结构,主要是以电力、石化、机械制造、纺织业和金属冶炼等为主,轻重工业比例极不协调。

并且甘肃省的能源消耗结构主要还是以煤炭为主,能源利用效率也不是很高,这些都不利于环境的保护。

随着西部大开发战略的实施,甘肃省正在实现经济迅速增长,2008年甘肃全省实现生产总值3176.11亿元,比上年增长10.1%。

其中,第一产业实现增加值462.27亿元,增长7.1%;第二产业增加值1471.43亿元,增长8.4%;第三产业增加值1242.41亿元,增长13.2%。

三次产业结构由2007年的14.3∶47.3∶38.4调整为6∶63∶3。

第一、三产业所占比重分别提高3和个百分点,第二产业所占比重下降个百分点。

第二产业的比重虽然有下降,但是其在全省的生产总值中所占的比例依然较高,这必然会造成环境保护方面的巨大压力。

针对经济发展中存在的问题,甘肃省逐步进行了大幅调整,严格执行国家的产业政策,同时,大力推广无污染、少污染产业,推广清洁生产。

据统计,2008年甘肃省二氧化硫排放量50.15万吨,比上年下降4.17%,比2005年下降10.95%;化学需氧量排放量17.05万吨,比上年下降2. 06%,比2005年下降6.31%。

甘肃省在发展经济的同时,环境保护方面也取得了一定的成绩。

最明显的例证就是,甘肃的省会兰州市的环境状况逐步得到好转。

本文基于国内外相关问题的研究,以甘肃省的实际经验数据来验证甘肃的环境与经济增长之间是否存在库兹涅茨曲线关系,并通过这样的关系分析为甘肃未来的可持续发展提供合理的政策建议,为政府决策提供参考。

本文第二部分为文献综述;第三部分为实证分析;第四部分为结论及政策建议。

二、经济增长与环境变化关系的相关文献综述环境经济学家借用库兹涅茨在描述发展阶段与收入分配之间关系时形成的结论,假设人均收入水平与环境质量之间也存在类似的经验关系,通常称之为环境库兹涅茨曲线(EKC)(Gr oss m an&Krueger,1995)。

它是被广泛用于研究经济增长环境效应的工具。

Shafik(1994)的研究发现,安全饮水和卫生状况是随人均收入的增长而持续改善的;悬浮颗粒物(SP M)和S O2则是先恶化后改善;固体废弃物和碳排放量随经济的增长持续恶化。

Selden和Song(1994)对四种主要的空气污染物进行了分析,发现这几种污染物与收入之间都存在倒U型的关系。

和(),,,S f14.4.9.10.0.71John Pecchenino1994John Pecchenio chi mm elp ennig和Schreft(1995),M cConnell(1997)运用迭代模型也推导出相似的倒U型曲线关系。

Friedl和Getzner(2002)采用奥地利1960—1999年经济增长与CO2排放量的时间序列数据来检验EKC假设,他们的检验结果表明经济增长与CO2排放量之间拟合最好的是三次方型(N型)而不是通常认为的倒U型关系。

De B ruyn,v an den Bergh和Op s choor(1998)分别估计了荷兰、德国、英国和美国的时间序列模型,发现经济增长与碳氧化物、氮氧化物和二氧化硫的排放具有正相关关系。

但是,他们认为,由于无法充分了解相关的动态过程,传统的跨部门的估计方法会对EKC产生虚假估计。

同时,国外的学者还从环境规制作用的角度来研究EKC的变化趋势等问题。

Panay otou(1997)采用1982—1994年期间30个发达国家和发展中国家组成的样本估计了一个分解方程,他将政策因素纳入收入与环境关系模型中,并将政策分解为:规模、部门的构成和污染强度(单位产出的污染)。

他发现,至少对污染物二氧化硫来说,有效的政策和制度在低收入水平时能够明显减少环境的恶化,在高收入水平时能够加快环境的改善,因此,可以使EKC曲线更扁平并降低经济增长的环境成本。

国内关于经济增长与环境关系的研究,是随着我国的环境问题日益严重而逐渐多起来的。

张捷和张玉媚(2006)分析了广东省1985—2003年期间人均GDP与工业“三废”排放量之间的关系,发现广东的人均G DP增长与工业“三废”排放之间存在着一种“N”型曲线关系。

沈满洪(2002)等用浙江省的数据也得出各类污染指标的“N”型曲线。

马妍、朱晓东(2007)对江苏省1991—2004年经济增长与环境质量关系的分析表明,江苏省的环境库兹涅茨曲线不同于一般的倒“U”型形状而呈现出“N”型,即环境质量有经过改善后再次恶化的倾向。

吴玉萍、董锁成和宋键峰(2002)选取北京市1985—1999年经济与环境数据,建立北京市经济增长与环境污染水平计量模型,实证研究表明:北京市的各环境指标与人均GDP的关系呈显著的EKC特征,但比发达国家较早实现EKC转折点,并且达到转折点的时间跨度要小于发达国家。

张红凤(2009)等通过对山东省的研究发现,严格而系统的环境规制政策,能够改变EKC曲线形状和它的拐点位置。

高辉(2009)的研究则表明,尽管在中国主要污染物的排放增长趋势近年来有所减缓,但是大多数污染物的排放并不具有典型的EKC曲线特征,还有大量的污染物的排放总量随着经济的发展而增加,受中国重化工业发展对能源需求增加的影响,二氧化硫等污染物的排放仍会继续增加。

宋涛(2006)等采用面板数据对1985—2004年我国29个省、市和自治区六类环境指标与人均收入的关系进行实证研究发现,人均粉尘排放量、人均S O2排放量和人均烟尘排放量三种指标随人均收入变化呈倒“U”型关系,而人均废水排放量、人均固体废弃物产生量和人均废气排放量随收入呈单调增的线性关系;各类环境污染指标随收入变化的转折点出现的位置存在差异,并且环境指标与收入的关系也存在明显的地区差异。

陈华文和刘康兵(2004)通过一个简化模型论证了人均收入与环境质量之间存在EKC曲线关系,但他们认为要实现EKC拐点需要通过政策响应来实现。

李达和王春晓(2007)通过综合简化型模型,研究了3种大气污染物和经济增长之间的关系,发现它们之间不存在倒“U”型环境库兹涅茨曲线。

夏永久(2006)等运用EKC曲线结合有关的实证分析,划分兰州近17年来经济增长与环境污染演进阶段,提出环境政策的制约作用。

从国内外的相关文献中可以看出,环境与经济增长主要存在以下几种可能的关系:(1)二者之间存在传统的倒“U”型关系;(2)二者之间存在的是“N”型的关系;(3)二者之间存在的是正的或负的线性关系。

不同的环境污染排放物指标以及不同的地区会表现出不同的环境与经济增长的EKC 曲线关系。

三、甘肃省环境库兹涅茨曲线的实证分析(一)变量的选取与数据来源在上述的研究文献中,对于经济增长的衡量指标一般采用的是人均GDP,研究者认为其主要原因是,与总量的GDP 相比,前者更能够反映实际的经济发展水平和状况,因而能更真实地反映其对环境污染的影响(张红凤等,2009)。

因此,在经济增长指标的选择上,本文选取人均GDP(Y1)作为主要因变量,指标按1990年为基期价格计算。

科学研究表明,造成自然环境污染的因素有许多,可以从多个方面来进行度量。

在相关的实证研究文献中,一般采用环境污染集中度和环境污染物排放量两类指标来度量环境污染程度。

由于我国关于环境污染物排放量的数据披露比较完整和可靠,所以一般都采用环境污染物排放量作为环境质量的度量指标。

目前,我国环境统计指标中,污染排放物主要分为三类:液体污染排放物、气体污染排放物和固体污染排放物。

根据甘肃省的产业经济结构特点(主要以电力、装备制造业、煤炭、建材、医药和食品工业等行业为主),本文选取了以下五类污染排放物作为度量指标:人均工业废水排放量(X1)、人均工业S O2排放量(X2)、人均工业烟尘排放量(X3)、人均工业粉尘排放量(X4)和人均工业固体废物排放量(X5)。

以上所选取变量指标的数据根据中经网数据库和《甘肃省环境统计公报》整理、计算得出。

对个别年份环境指标的缺失数据,本文采用指数平滑法进行处理。

(二)模型设定在已有的研究文献中,经济增长与环境污染关系的模型基本采用线性三次多项式形式。

模型变量有的文献采用原始数据形式(吴玉萍等,2002;张捷、张玉媚,2006;夏永久等, 2006;蔡昉等,2008;高辉,2009),另外也有采用原始数据的对数形式(彭水军、包群,6;宋涛等,6,;张红凤等,)。

为了消除异方差的问题并使模型估计更准确,可2002002007 2009222以采用对数形式做到这一点,但模型估计系数的经济学含义会有所改变(张红凤等,2009)。

因此,本文将模型基本形式设定为:ln X i=α0+βi lnY j+γi(lnY j)2+ηi(lnY j)3+εij(1)其中,X i表示各类污染物排放量(i=1、2、3、4、5);Y j表示经济增长指标(j=1);εij为随机误差项。