新疆主要污染排放物的环境库兹曲线变化特征分析

2015-01-01郭辉

皖西学院学报 2015年4期

郭辉

（1．新疆师范大学商学院，新疆乌鲁木齐830054；2．新疆师范大学中亚与中国西北边疆政治经济研究中心，新疆乌鲁木齐830054）

0 引言

1995年以来，新疆GDP总额从814．85亿元增加到2013年的8 360．24亿元（当年价），年均增长率达13．04%；同期人均 GDP从4 701元增加到37 181元，年均增长率约为11．5%。从各项污染排放指标看，同期全疆废水排放量从39 827万吨增加到100 700万吨，年均增长率达5%；SO2排放总量从36．8万吨增加到82．94万吨，年均增长率达4．37%；烟粉尘排放量从40万吨增加到75．59万吨，年均增长率达3．4%；工业固体废物产生量从602．2万吨增加到9 283．05万吨，年均增长率达15．48%。以CO2为代表的碳排放量从1995年的6 645．573万吨增加到2011年的23 757．668万吨，年均增长率达7．78%。从初步的统计观察看，随着新疆的经济增长，各类主要污染排放量都呈现正向增长的态势。那么，在我国实施碳强度约束的背景下，在新疆较高的污染物排放与脆弱的生态环境容量间的矛盾日益突出的现实情形下，有必要分析新疆经济增长与各污染排放指标之间的关系。为此，需要摸清新疆主要污染物的环境库兹涅茨曲线的运行特征，对新疆经济增长与污染排放之间的关系做出理性判断。

美国经济学家Grossman和Krueger（1995）提出利用环境监控系统（GEMS）的数据，研究发现人均收入与环境质量水平两者之间呈现先污染、后改善的倒U型曲线关系，将这种关系称为环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，EKC）［1-3］。自此以后，国内外针对SO2、氮氧化物、烟粉尘悬浮颗粒物（SPM）等污染排放指标与收入之间展开了大量的相关研究［4-21］，主要从2个方面展开：一是检验ECK的倒U型关系是否存在。Shafik和Bandyopadhyay（1992）、Panayoutou（1993）、Selden和 Song（1994）、Lucas（1988）、Stern（1996）、张晓（1999）、范金（2002）等发现其所研究区域的污染排放指标与人均收入之间存在倒U型的EKC关系，但也有学者研究发现由于研究对象、研究方法、指标选取等的差异性，污染排放与经济增长之间的不存在倒U型特征，EKC曲线可能出现 U型、单调递增、N型、单调递减等形状［4-10］。Egli 和 Hannes（2003）、Kathleen M．da（2001）、Vincent J（1997）分别利用德国、加拿大和马来西亚等国家的数据发现倒U型关系并不存在［11-13］。Wagner（2008）通过研究1950～2000年100个国家的人均收入与能源消费和碳排放污染指标之间存在单调递增关系［14］。包群和彭水军等（2005）研究发现污染指标的选取差异导致了环境收入曲线表现为倒U型、N型和U型的差异化［15］。沈满洪和许云华（2000）、赵细康等（2005）、李瑞娥和张海军（2008）、林伯强和蒋竺均（2009）、张学刚和王玉婧（2010）、周茜（2011）等研究都发现环境污染水平与经济增长之间的关系并不一定符合经典的EKC曲线特征，而是呈现出N型、U型、指数、线性等多种形式［16-21］。二是剖析EKC曲线形成的动因机制［16-21］。Grossman和 Krueger（1991）和Panayotou（1997）从经济结构和经济规模效应方面解释了EKC现象［2，5］。Thampapillai（2003）认为完善的市场机制会将环境污染的外部性转化成内部成本［22］。Sender和Song（1994）、Markus（2002）认为技术进步将有助于改善环境质量［23-24］。Lopez（1994）、Copeland 和Taylor（2004）等认为贸易和外商投资会产生跨境污染，致使人均收入水平不相同的地区产生不同的ECK 曲线特征［25-26］。Deacon（1994）、Grainger（1995）、Torras和Boyce（1998）等研究发现EKC曲线的特征有赖于政府环境政策的正确实施［27-29］。国内学者杨海生和贾佳（2005）、张德强和谭晶荣（2006）、何立华和金江（2010）、李时兴（2012）、佘群芝和王文娟（2012）、徐圆（2013）、赵忠秀等（2013）、陈挺和王鼎（2013）、晋盛武和吴娟（2014）等分别从贸易、FDI、需求者偏好、技术进步、政府干预和腐败等角度将这些结构与制度性因素纳入模型对EKC形成的动因进行了有益探索［30-38］。

迄今为止，国内外采取不同国家或者地区的环境污染和人均收入的面板数据、截面数据亦或是时间序列数据对EKC存在性的实证研究并没有得出一致的结论。虽然EKC模型设定存在污染物与收入之间的单向性、同质性假定、累积污染物的负外部性和对生态阈值忽视等缺陷［39］，但是这些研究极大地推动了学术界对形成EKC特征的动因研究。

鉴于同一个国家不同地区在经济结构、文化传统和历史发展等方面的差异，因此，本研究重点探讨新疆经济发展与污染排放的EKC特征。全文的主要结构安排为：首先设定了估计模型；其次由于孤立看待环境污染水平也是不科学的，故采用熵值法测算得到新疆污染排放综合指数；第三利用主要污染排放量、综合污染排放指数和人均收入等时间序列数据对新疆污染排放的库兹涅茨曲线进行了计量检验，以期了解新疆综合污染排放水平和主要污染排放物的EKC特征，把握现阶段污染排放的主要特征；最后对新疆的污染排放趋势做出理性判断，为政策制定提供借鉴。

一、模型与变量

（一）模型设定

采用经典的EKC的二次和三次多项式的基本形式进行研究，其估计模型为：

式中，Y代表衡量环境质量水平的变量，X代表人均GDP，α0为常数项，α1、α2、α3为变量 X、X2、X3为估计系数，ε为随机扰动项。

对于模型（1）的系数估计结果有以下情形：

2）当α1＜0，α2＞0时，表示人均 GDP与环境污染之间的ECK曲线呈U型特征。当参数不显著时则利用模型（2）。

对于模型（2）的参数估计结果有如下情形：

1）当α1＝α2＝α3＝0时，表明人均GDP与环境污染之间呈一条水平线，不存在相关关系。

2）当α1≠0，α2＝α3＝0时，表明人均GDP与环境污染之间存在线性关系。

4）当α1＜0，α2＞0，α3＜0时，表明人均GDP与环境污染之间的EKC曲线呈反N型。

由于模型的设定形式对于最终的参数估计的有效性具有重要影响，因此，除了采取模型（1）和（2）进行估计外，还对式（2）进行线性-对数、对数-线性和双对数等3种形式进行参数估计，以增加模型的解释能力，分别参见式（3）、（4）和（5）。

（二）变量选择及数据来源

EKC的曲线特征研究主要包括2种变量：衡量经济增长的变量和环境质量水平的变量。从以往研究看，变量的数据类型主要采用时间序列、截面数据或者面板数据。大多研究选取人均GDP来衡量经济增长变量，选择区域内的环境污染排放物以衡量环境质量水平。因此，本研究的两类变量主要选取了跨越不同发展阶段的新疆经济增长和环境污染数据的时间序列。经济增长变量选取了人均GDP（元／人）指标；环境质量变量主要选择可获取性并具有代表性的环境指标，主要有：废水排放量、SO2排放量、烟尘排放量、工业固体废物产生量和碳排放等5个变量。

鉴于新疆目前没有关于生产和生活过程中碳排放量的实际监测数据，因此需估算研究区间新疆的碳排放总量，其测算方法为式（6）［40］。

其中，i代表煤炭、石油和天然气3种一次能源，E代表它们的消耗量，NCV为2007年《中国能源统计年鉴》附录4提供的中国3种一次能源的平均低位发热量，CEF为IPCC（2006）提供的碳排放系数，COF是碳氧化因子（本研究煤炭设定为0．99，原油和天然气为1），44和12分别为CO2和碳的分子量，由于能源消耗单位不统一，各种能源折算标准煤系数从2007年《中国能源统计年鉴》中得到［40］。根据碳排放总量可以测算新疆各年的人均碳排放指标。

由于要对新疆的环境质量水平做出动态的综合评价，但测算碳排放总量所需要的新疆能源消费数据仅更新到2011年。因此，限于数据的可得性，将整个研究区间界定为1995～2011年。除碳排放指标以外其它数据来源于《新疆统计50年》及2005～2013年各年的《新疆统计年鉴》。数据处理使用了SPSS 11．0、EViews 6．0软件。

二、熵值法测算新疆综合污染排放指数

依前所述，多数学者采用单一的污染指标与人均GDP之间的EKC曲线特征进行研究，但污染排放是一个动态、开放的子系统，环境质量的综合水平会由于排放指标之间的相互影响而发生变化。因此，采用熵值法对1995～2011年新疆污染排放综合指数做出动态评估，一是可以了解动态发展情况，二是可以为检验新疆经济增长与污染排放综合水平的EKC曲线特征奠定基础。

对影响新疆环境质量的5个指标分别设置变量名，废水排放量设为was、so2排放量设为so2、烟尘排放量为dus、工业固体废物产生量为sol、碳排放为co2。鉴于各个污染排放指标之间的相关性会影响结果的可靠程度，因此先对新疆各类人均污染排放指标进行Pearson相关性检验。考虑到能源消费的数据仅更新到2011年，故人均碳排放指标的测算结果也只能更新至2011年。由表1可知，除烟尘排放量、工业固体废物产生量、碳排放外，其它变量之间的相关系数都大于0．8以上，表示这些变量之间均存在较强的相关性，信息耦合度较高。

表1 1995～2011年新疆各人均污染排放变量Pearson相关系数

在此基础上，采取熵值法测算了1995～2011年新疆的污染排放综合指数［41］。利用熵值法可以得到1995～2011年新疆污染排放综合指数（表2），从该结果可以看出，新疆污染排放综合指数呈动态递增态势。

表2 基于熵值法测算1995～2011年新疆的污染排放综合指数

三、新疆主要污染物的EKC检验

（一）污染排放综合指数的EKC检验

新疆的污染排放综合指数与人均GDP的拟合结果模型1到模型5的拟合效果都不理想。虽然拟合优度都在0．8以上，但参数都未通过显著性检验，这说明用EKC的模型检验不能诠释2者之间的关系。但从2者的散点图和多项式的趋势图看，随着人均GDP的增加，新疆的污染排放综合指数呈明显上升的趋势（图1）。进一步说明新疆的污染排放与经济增长之间存在显著的正向关系。

（二）废水排放量的EKC检验

图1 新疆污染排放综合指数与人均GDP曲线

对新疆废水排放量与人均GDP之间的EKC检验发现：模型1和模型2的统计检验都通过，且经济意义明显，模型3到模型5的参数没有通过检验。综合来看，新疆废水排放的EKC检验模型1优于模型2（表3）。从参数结果看，新疆废水排放量在样本区间内呈现经典的倒U型曲线。根据二次多项式的曲线特征和极值理论，可以求出该曲线达到转折点时对应的人均GDP水平分别为47 857元，按样本区间人均GDP的平均增速测算，发现其转折点发生的年份大约在2015年左右。显然，新疆废水排放量正处于倒U型曲线的爬升阶段，若按现在的增速推断，2015年为最高峰值，其后将会进入到逐渐减少的阶段。

（三）SO2排放量的EKC检验

新疆SO2排放量的EKC检验结果表明，模型5优于模型1和模型2（表3）。从参数结果看，新疆SO2排放量在样本区间内呈现反N型曲线，根据二次多项式的曲线特征和极值理论，可以求出该曲线达到转折点时对应的人均GDP水平分别为13 629．96元和129 597．64元，按样本区间人均GDP的平均增速测算，可得其转折点发生年份在2005到2048年左右。可见新疆SO2排放量的EKC曲线已经过第1个拐点，现在正处于反N型曲线的爬升阶段，说明未来新疆SO2排放量仍有增加趋势，并达到第2次转折点。

（四）烟尘排放量的EKC检验

新疆烟尘排放量与人均GDP的拟合结果模型1至模型5的拟合优度和参数的显著性不高，拟合效果都不理想（表3），即EKC模型不能诠释2者之间的关系。但从2者的散点图和多项式的趋势图看，随着人均GDP的增加，新疆烟尘排放量有明显的下降趋势，并保持稳定状态（图2）。

（五）工业固体废物产生量的EKC检验

图2 新疆烟尘排放量与人均GDP散点趋势图

虽然新疆工业固体废物产生量与人均GDP的拟合优度模型1至模型5都比较高，但整体对比后发现模型2的效果较为理想，引入立方项后，异方差和自相关都明显消除。随着人均GDP的增加，新疆工业固体废物产生量的EKC曲线呈N型曲线特征，根据二次多项式极值解法，可以求出该曲线达到转折点时对应的人均GDP水平分别为6279．03元和394656．86元，按样本区间人均GDP的平均增速测算得到2个转折点，其发生的年份大约在1999年和2036年左右，显然新疆工业固体废物产生量的EKC曲线已经过第1个拐点，正处于N型曲线的缓慢下降阶段（表3），但未来新疆工业固体废物排放量仍将出现增加的阶段性特征。

（六）碳排放量的EKC检验

从表3模型估计结果看，新疆碳排放量的EKC检验模型5最优。从参数结果看，新疆碳排放量在样本区间内呈现反N型曲线。根据二次多项式的曲线特征和极值理论，可以求出该曲线达到转折点时对应的人均 GDP水平分别为15 135．11元和710 018．46元，按样本区间人均GDP的平均增速测算，发现其转折点发生年份在2007到2042年左右，显然新疆碳排放量的EKC曲线已经过第1个拐点，正处于反N型曲线的爬升阶段（表4），这说明新疆的碳排放量仍有大规模的增加趋势。

四、结论与思考

笔者采取了线性的二项式和三项式的简化形式以及扩展形式对新疆的5种主要污染物进行了EKC检验，结果见表4。总体得到以下结论与思考。

1）从模型形式、指标选取、样本容量等估计结果看，新疆主要污染物的EKC曲线呈现多样化的变化特征：仅有废水排放量的EKC特征呈现为倒U型特征；SO2排放量和碳排放量呈反N型；工业固体废物产生量的EKC曲线呈N型。烟尘排放量和新疆污染排放综合指数的EKC曲线不存在，但烟尘排放量呈总体下降趋势，新疆的污染排放综合指数总体呈现上升趋势（表4和图1）。

表3 新疆污染排放综合指数、各污染排放指标的EKC模型估计结果

表4 新疆污染排放与经济增长的EKC曲线特征

2）从估计结果看，目前影响新疆综合环境质量的主要污染排放物是SO2、工业固体废物和碳排放，因为这3种污染排放量的第1个拐点时间已经出现，未来新疆可能面临这3类主要污染物的第2次爬升阶段。这与新疆主导产业以原料采掘业和能源消费结构以煤为主具有高度的相关关系。

3）从各排放物的转折点的时间跨度看，3类主要污染物的转折跨度较长。新疆SO2排放量已在2005年达到第1个转换点，其第2个转折点的时间约为2048年，其跨度约为43年；新疆工业固体废物产生量的第1个转折点为1999年，第2个转折点为2036年左右，其跨度约为37年；碳排放量的第1个转折点为2007年左右，第2个转折点的到达时间约为2042年，其跨度长约35年。综合来看，对新疆环境质量影响较大的前3类主要污染物到达转折点的时间跨度都较长，这与新疆目前所处的工业化进程阶段相关。但重要的是，转折点跨度长有一个有益的启示：即在新疆经济增长与污染排放的两难困境下，在较长的时间段里可以采取政策引导作用来改变EKC曲线的转折点，这有利于提升综合环境质量。

4）尽管新疆SO2、工业固体废物和碳排放指标的EKC曲线已达到第1次转折点，这并不代表环境质量水平会自动改善。显然，新疆的工业化进程是以区域发展为导向的，在地方政府获取政府绩效时，如不将生态效率考虑到政府绩效内，这将导致对生态环境的掠夺式的发展模式。因此，未来政府应在环境污染的外部治理中发挥主导性的干预作用，对于实施产业生态化、研发环境治理技术的主体进行鼓励和补贴，而对于造成污染负外部性的主体给予严格处罚。

5）由于EKC曲线特征仅是通过样本区间数据分析得来，故其不能反映出新疆经济、社会和环境治理的动态变化过程。况且新疆总体的环境质量除了受经济增长影响外，还有诸如贸易、投资、政策变化、生态文化观念、公民环境意识等多方面因素的共同影响，这也充分表明污染排放和经济增长之间的关系较为复杂。未来仍需结合新疆经济发展的特点探讨EKC曲线运行特征背后的影响因素。

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