我国危险废物产生量与经济发展的关系及政策启示——基于面板EKC模型的估计

刘云浪，蓝 楠，李小凡

(1．中国地质大学(武汉)环境学院，湖北武汉430074;2．中国地质大学(武汉)公共管理学院，湖北武汉430074;3．国土资源部法律评价工程实验室，湖北武汉430074)

我国危险废物产生量与经济发展的关系及政策启示
——基于面板EKC模型的估计

刘云浪1，蓝 楠2，3，李小凡1

(1．中国地质大学(武汉)环境学院，湖北武汉430074;2．中国地质大学(武汉)公共管理学院，湖北武汉430074;3．国土资源部法律评价工程实验室，湖北武汉430074)

基于面板EKC(Environmental Kuznets Curve)模型实证分析了我国及其东中西部地区1996—2013年危险废物产生量与经济发展的关系，并研究了我国资源化利用水平和无害化处理水平对危险废物产生量与经济发展的关系的影响。结果表明:我国危险废物产生量与经济发展呈现“倒N型”，东西部地区呈“N型”，中部地区呈“倒N型”，总体上我国危险废物产生量随着经济的增长呈现先下降后增长再下降的趋势，但也存在区域差异性，我国东西部地区呈现增长的趋势;我国危险废物综合利用水平对危险废物的减量化具有较大的影响，危险废物资源化利用水平呈现东中西部地区依次递减，而危险废物处置水平对危险废物减量化影响较小。基于上述结论，提出我国危险废物减量化、资源化、无害化的政策与建议。

危险废物产生量;经济发展;综合利用;集中处置;面板EKC模型

危险废物(简称危废)是指具有毒性、易燃性、爆炸性、腐蚀性、化学反应性、化学传染性的，会对生态环境和人类健康构成严重危害的废物［1］。危废危害性比一般固体废物更大，并且具有污染后果难以预测和安全处置技术难度大等特点，如果处理不当会对大气、水、土壤带来较严重的二次污染，对生态和人类健康带来威胁［2］。随着城市化与工业化的快速推进，我国危废产生量逐年增多。根据《中国统计年鉴2014》，我国1996—2013年间危废从993万t到3 156．89万t，18年间提高了217．91%，特别是2010年之后，呈快速增长的趋势。较之废水、废气，我国危废的管理起步较晚且薄弱［3］，上个世纪发生了多起由于危废处置不当而引起的环境公害事件，如辽宁锦州合金厂堆存的约25万t铬渣，造成地下水污染面积达35 km2，污染区内的1 800多口水井无法使用;云南锡业公司将砷渣排入个旧湖，造成3 000多人亚急性中毒［4］。可见，加强危废污染防治，是改善水、大气和土壤环境质量，防范环境风险，维护人体健康的重要保障，也是深化环境保护工作的必然要求。危废减量化是危废防治之根本，而量化分析我国危废产生量与经济发展的关系并探寻其区域特征对我国危废减量化政策具有重要的评估价值与指导意义。因此，本文基于面版EKC模型实证分析了我国及其东西部地区1996—2013年危废产生量与经济发展的关系，并研究了我国资源化水平和无害化水平对危废产生量与经济发展关系的影响，以期为我国危废减量化、资源化、无害化的政策制定提供参考。

1 研究现状

EKC模型最初由Grossman等［5］提出，其研究了SO2、微尘和悬浮颗粒3种环境质量指标与收入之间的关系，发现3种污染物都与收入呈倒U形关系。1993年Kummer借用1955年Kuznets界定的人均收入水平与收入不均等之间的倒U型曲线，首次将这种环境质量与人均收入水平间的关系称为环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets curve，EKC)［6］。自EKC模型提出以后，许多学者运用该模型对不同的环境污染物或者环境质量指标、不同的区域进行了研究，一些研究表明环境退化与经济发展的关系呈倒U型曲线［7-8］，还有一些研究表明环境与经济发展的关系呈倒U型、同步、U型、N型曲线［9］。

随着城市化与工业化发展，大量的固体废物(简称固废)给环境与人类健康带来了一定的困扰与威胁，公众开始关注固废带来的环境问题。一般而言，固废与经济发展关系的研究主要是将固废当成一个区域或一个国别的环境质量指标或者污染物排放指标来研究环境质量抑或环境污染与经济发展的关系。如Diao等［10］将固废作为环境退化的一个指标分析中国经济增长与环境质量的关系;王瑞玲等［11］将固废排放量作为环境质量的指标分析我国环境污染与经济发展的关系。近年来学者们基于EKC理论，展开了专门针对固废与经济发展关系的研究，其主要研究成果见表1。由表1可见，尽管由于区域、时间范围、数据类型的选取不同，固废与经济发展的关系呈现不同的EKC曲线，但没有形成统一的曲线特征，而这些研究为各个国家的固废管理提供了一定的指示作用。

表1 近年来固废与经济发展关系的主要研究成果Table 1 Main research output about the relationship between solid waste and economic development in recent years

具体到危废与经济发展关系的研究，如表1所示，有3位学者均针对美国危废与经济发展的关系进行了探讨，如根据Berrens等［18］的研究结论，美国的危废产生量、危废集中处理厂个数与经济增长的关系均呈倒U型;Wang等［19］对危废产生量与经济发展的关系进行检验，检验结果表明呈倒U型; Gawande等［20］对危废处理厂的个数与经济发展的关系进行检验，检验结果也呈倒U型。可见，美国危废产生量与经济发展有所脱钩，经济发展面临的危废压力逐渐减小。与一般固废的研究相比，危废与经济发展的关系研究较少，国别方面，主要为美国缺失对发展中国家的考量;变量方面，变量主要为危废产生量和危废集中处理厂个数与人均GDP的关系;解释变量方面，目前只有Gawande等［20］运用经济流动性解释了美国危废集中处理厂个数与经济发展的关系;数据类型方面，主要是截面数据，缺失基于多维度多线性关系的面板数据的考量。总之，危废与经济发展的关系研究还需要进一步深入，发展中国家危废产生量与经济发展的关系研究缺失。

综上可见，当前研究主要集中在一般固废与经济发展的关系，其中拟合出许多模型与解释变量，这些研究可为分析我国固废产生量与经济发展的关系提供参考。而针对危废与经济发展的关系的研究较少，主要针对美国等发达国家，缺失我国危废与经济发展的关系的研究。

2 研究方法

2．1 面板单位根检验和协整检验

李子奈［21］指出，一些非平稳的“经济时间序列”往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的，这种情况称为虚假回归或伪回归(Spurious Regression)。因此，为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，必须对各面板序列的平稳性进行面板单位根检验和协整性检验。

2．1．1 面板单位根检验

面板单位根检验是指将面板数据中的变量各横截面序列作为一个整体进行单位根检验。由于面板数据的单位根检验到目前为止还没有完全统一，为了检验的稳健性，本文采用了4种单位根检验方法，即LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验、Fisher-PP检验。

2．1．2 面板协整检验

迄今在面板数据中关于协整的检验主要有两种途径:一种是原假设不存在协整关系的，使用类似Engle和Granger平稳回归方程，从面板数据中得到残差构造统计量进行检验，如Pedroni、Kao就属于类似的分析;另一种是原假设存在协整关系的，如Mc-Coskey和Kao中的LM检验。为了增强协整检验结果的可信度，分别考虑了趋势项和截距项两种情况［22］，本文将采用Pedroni中提出的面板协整的方法来分析各省份的危废产生量与人均GDP、综合利用量、处置量是否存在协整关系。

2．2 面板EKC估计模型

计量模型在EKC分析中具有重要的角色，构建面板EKC估计模型的核心在于确定变量。当前在探讨危废与经济发展关系的变量选取方面，Berrens等［18］将危废处理厂个数、危废产生量分别与人均GDP进行关系检验，Wang等［19］将危废产生量与人均GDP进行关系检验，Gawande等［20］将危废处理厂的个数与人均GDP进行关系检验;解释变量方面，目前只有Gawande等［20］运用经济流动性解释了美国危废集中处理厂个数与经济发展的关系。基于此，结合数据可得性与研究目的，本文选取危废产生量与人均GDP分析危废产生量与经济的发展关系，并选取危废处置量、危废综合利用量作为解释变量探讨我国危废处置水平和综合利用水平对危废产生量的影响，也即探讨危废资源化和无害化水平对我国危废产生的影响。

基于国内外学者长期以来的研究框架，结合上述变量，本文提出的面板EKC估计模型如下:

二次模型:

三次模型:

上式中:lnHWG、lnPGDP表示对应我国18年间的危废产生量、人均GDP的对数值，μt表示其他变量;ε表示随机误差项;β0、β1、β2、β3为模型参数。

2．3 数据来源

由于部分省份缺失数据，本文不考虑这些省份，以我国27个省、市、自治区1996—2013年的危废产生量和人均GDP为整个面板，探究我国危废产生量与经济发展的整体关系。此外，将我国27个省、市、自治区按照地理区域划分为东中西部地区，其中，东部地区为北京、天津、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、广西壮族自治区，中部地区为山西省、内蒙古自治区、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省，西部地区为重庆市、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、新疆维吾尔自治区，并分别以东部、中部、西部地区的省、市、自治区1996—2013年的危废产生量和人均GDP为三个面板，探究我国危废产生量与经济发展关系的差异性，以期提出有针对性的建议。

本研究数据来源于《中国宏观经济年鉴(1996—2013)》、《中国环境统计年鉴(1996—2013)》和《中国环境年鉴(1996—2013)》，为了克服时间序列数据的异方差性，对数据进行了对数处理，处理结果描述统计见表2。

3 面板单位根检验和协整检验

进行协整检验的要求或前提是同阶单整，如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么才可以进行协整检验。本文利用Eviews软件对数据进行了面板单位根检验与分析，其检验结果见表3。由表4可见，变量均为一阶差分平稳，可进行协整检验。

表2 我国27个省、市、自治区危险废物产生量和人均GDP对数处理描述统计结果(1996—2013)Table 2 Statistics of the logarithms of hazardous waste generation and pre capita GDP of the 27 provinces，municipalities and autonomous regions in China

表3 面板单位根检验结果Table 3 Results of the panel unit root test

基于稳健性的考虑，本文检验了被解释变量与解释变量lnHWD、lnHWU、lnPGDP、(lnPGDP)2、(ln-PGDP)3的协整关系，其检验结果见表4。由表3可见，Pedroni协整检验的结果并不一致，但根据Pedroni的结论，Panel ADF、Group ADF的检验效果最好，Panel V、Gronp rho检验的效果最差，其他处于中间;Panel ADF、Group ADF都在10%的显著水平下拒绝原假设，所以被解释变量lnHWG与解释变量lnHWD、lnHWU、lnPGDP、(lnPGDP)2、(lnPGDP)3是存在面板协整关系的，可进行面板EKC模型估计。

表4 面板协整检验结果Table 4 Results of the panel co-integration test

4 基于面板EKC模型的我国危废产生量与经济发展的关系估计

4．1 我国及其东中西部地区危废产生量与经济发展的关系估计

上述协整检验结果表明可进行面板数据回归估计，不会出现伪回归现象。面板数据回归结果是采用固定效应模型还是随机效应模型决定了探索EKC假设模型的正确性，而对于面板数据是选择固定效应模型还是随机效应模型，Hausman等［23］提出了一种检验方法，即Hausman检验，其基本原理是设定原假设是随机效应模型成立，备选假设是固定效应模型成立，若检测结果接受原假设，则认为样本数据符合随机效应模型;如果检测结果拒绝原假设，则可认为样本数据符合固定效应模型。表5为全国层面lnHWG与lnPGDP二次和三次模型面板回归及其Hausman检验结果。

表5 全国层面ln HWG与ln PGDP二次和三次模型面板回归及其Hausman检验结果Table 5 Results of the quadric and cub model regression and the Hausman test at the national level

由表5可见，二次和三次模型均接受原假设，样本数据符合随机效应模型;根据随机效应模型，三次模型的判定系数R2为0．896，大于二次模型的0．751，说明随机效应三次模型效果优于二次模型，表明随机效应的三次模型结果能够更好地代表我国危废产生量与经济增长的关系。根据三次模型的随机效应模型结果(见表5)，全国层面面板EKC估计模型为

根据上述模型系数，结合EKC曲线判别标准，我国危废产生量与经济发展呈现倒N型，表明我国危废产生量随着经济的增长呈现先下降后增长再下降的趋势，也说明我国危废产生量随着经济的发展开始出现下降的趋势，我国危险废物减量化工作取得了一定的成效。虽然从长远的发展趋势来看，我国危废产生量随着经济的增长出现下降，但目前危废产生量依然较高，危废产生减量化形势依然严峻。

表6为我国东中西部地区lnHWG与lnPGDP二次和三次模型面板回归及其Hausman检验结果。

由表6可以看出:

(1)我国东部地区二次和三次模型均接受原假设，样本数据符合随机效应模型，根据随机效应模型，三次模型的判定系数R2为0．886，大于二次模型的0．881，说明随机效应三次模型效果优于二次模型，表明随机效应的三次模型结果能够更好地代表我国东部地区危害产生量与经济增长的关系，其拟合方程如下:

根据上述模型系数，结合EKC曲线判定标准，我国东部地区危废产生量与经济发展呈现正N型，表明我国东部地区危废产生量随着经济的增长呈现先上升后下降再增长的趋势。

(2)我国中部地区二次和三次模型均拒绝原假设，样本数据符合固定效应模型，根据固定效应模型，三次模型的判定系数R2为0．919，大于二次模型的0．916，说明三次模型效果优于二次模型，表明选择固定效应三次模型结果能够更好地代表我国中部地区危险废物产生量与经济增长的关系，其拟合方程如下:

根据上述模型系数，结合EKC曲线判定标准，我国中部地区的危废产生量与经济发展呈现为倒N型，表明我国中部地区危废产生量随着经济的增长呈现先下降后增长再下降的趋势。

(3)我国西部地区二次和三次模型均接受原假设，样本数据符合随机模型，根据随机效应模型，三次模型的判定系数R2为0．62，大于二次模型的0．61，说明随机效应模型优于二次模型，表明选择随机效应三次模型结果能够更好地代表我国西部地区危险废物产生量与经济增长的关系，其拟合方程如下:

根据上述模型系数，我国西部地区危废产生量与经济发展呈现正N形，表明西部地区危废产生量随着经济的增长呈现先上升后下降再增长的趋势。

综上可见，我国危废产生量与经济发展的关系呈现区域差异性，东西部地区呈现增长的趋势，中部地区呈现下降的趋势，因此东西部地区应进一步加强危废的减量化工作，落实危废减量化政策，而中部地区继续保持危废减量化策略。

4．2 我国资源化和无害化水平对危废产生量与经济发展关系的影响分析

为了分析危废集中处置和综合利用水平对危废产生量与经济发展关系的影响程度，本文探讨了近年来我国实行危废集中处置和资源化综合利用对危废产生量与经济发展的关系的影响，采用面板数据进行回归估计，其回归估计结果见表7。

由表7可见，无论是二次模型还是三次模型，随机效应模型还是固定效应模型，我国综合利用量对危废产生量随着经济增长呈现下降趋势的影响系数值均大于集中处置量，这表明随着我国危废资源化的加强，危废综合利用水平对危废的减量化具有较大的影响，从源头上减少了我国危废的产生量。一般而言，危废处置水平越高，危废处置量越大，则危废处置平均成本相应较低，一般会影响危废产生量的增多，主要因为处置成本较低。但根据回归估计结果，我国危废处置量的影响系数较小，表明我国危废集中处置水平还有待于提高。从区域上来讲，我国危废资源化利用水平呈现东中西部地区依次递减的趋势，表明中部和西部地区应加强危废的资源化利用和集中无害化处置水平。

5 结论与政策启示

本文基于面板EKC模型对我国及其东中西部地区1996—2013年危废产生量与人均GDP的关系进行了实证分析，并运用综合利用量、集中处置量作为相关解释变量，探讨了危废产生量与经济发展的关系，分析了我国资源化利用水平和无害化处理水平对危废产生量与经济发展关系的影响，得到主要结论如下:

(1)我国危废产生量与经济发展呈现“倒N型”，危废产生量随着经济的增长呈现先下降后增长再下降的趋势，表明我国危废减量化工作取得一定成效。具体到区域层面，东部地区危废产生量与经济发展呈现为“正N型”，中部地区呈现为“倒N形”，西部地区呈现为“正N形”。我国危废产生量与经济发展的关系呈现区域差异性，东西部地区呈现增长的趋势，中部地区呈现下降的趋势。

(2)我国危废综合利用水平对危废的减量化具有较大的影响，从源头上减少了我国危废产生量。我国危废集中处置水平对危废减量化的影响较小，表明我国危废集中处置水平还有待于提高。从区域上来讲，我国危废资源化利用水平呈现东中西部地区依次递减的趋势。

通过本文研究得到如下政策启示:

(1)虽然从长远的发展趋势来看，我国危废产生量随着经济的增长出现下降，但目前危废产生量依然较高，危废产生减量化形势依然严峻，特别是近年我国东部和西部地区在经济大发展的情况下更应进一步加强危废减量化工作，比如实施企业清洁生产，提高企业环境管理水平，实现危废减量化的技术应用，优化产业结构，控制产业污染转移，加大企业危废减量化的环保投资等。此外，地方环境管理要实现从当前的事中事后监管向危废产生源的减量化的引导与监管。

(2)资源化是危废减量化的重要影响因素，加强危废资源化利用是我国危废的重要出路。具体而言，应加强危废资源化利用技术研究，对危废资源化利用设施建设进行专项规划，我国中西部地区应向东部地区学习资源化利用策略。

(3)提高我国危险废物集中处置水平，尽可能实现无害化。具体而言，应强化危废集中处理能力建设，提高设施运行能力，加强危废无害化的技术开发与应用。

［1］杨国华．《巴塞尔公约》评介［J］．国际商务:对外经济贸易大学学报，1999(2):30-37．

［2］郝海松，谢毅，杨林．危险废物的处置技术及综合利用［J］．安全与环境工程，2009，16(2):36-39．

［3］李丽，温文，代江燕，等．三峡库区危险废物污染与处置现状及对策［J］．环境科学研究，2005，18(Z1):6-9．

［4］关小红，周恭明．我国危险废物的污染控制现状和对策研究［J］．煤矿环境保护，2002，16(2):12-14．

［5］Grossman G M，Krueger A B．Environmental Impacts of a North A-merican Free Trade Agreement［R］．Cambridge M A:National Bureau of Economic Research，1991．

［6］Panayotou T．Green Markets:The Economics of Sustainable Development［M］．San Francisco:Ics Press，1993．

［7］Copeland B R，Taylor M S．Trade，growth and the environment［J］．Journal of Economic Literature，2004，42(1):7-71．

［8］Jalil A，Mahmud S F．Environment Kuznets curve for CO2emissions: A cointegration analysis for China［J］．Energy Policy，2009，37 (12):5167-5172．

［9］Dinda S．Environmental Kuznets curve hypothesis:A survey［J］．Ecological Economics，2004，49(4):431-455．

［10］Diao X D，Zeng S X，Tam C M，et al．EKC analysis for studying economic growth and environmental quality:A case study in China［J］．Journal of Cleaner Production，2009，17(5):541-548．

［11］王瑞玲，陈印军．我国“三废”排放的库兹涅茨曲线特征及其成因的灰色关联度分析［J］．中国人口·资源与环境，2005(2): 42-47．

［12］Beede D N，Bloom D E．Economics of the Generation and Management of Municipal Solid Waste［R］．Cambridge M A:National Bureau of Economic Research，1995．

［13］Fischer-Kowalski M，Amann C．Beyond IPAT and Kuznets Curves: Globalization as a vital factor in analyzing the environmental impact of socio economic metabolism［J］．Popul Environ，2001，23:7-47．

［14］Seppala T，Haukioja T，Kaivo-Oja J．The EKC hypothesis does not hold for direct material flows:EKC hypothesis tests for DMF in four industrial countries［J］．Population and the Environment，2001(2): 217-238．

［15］Raymond L．Economic growth as environmental policy?Reconsidering the Environmental Kuznets Curve［J］．J Public Policy，2004，24:27-48．

［16］Andersen F，Larsen H，Skovgaard M，et al．A European model for waste and material flows［J］．Resour Conserv Recycl，2007，49(4): 421-435．

［17］辛毅，曹斌，吴燕红．民族地区经济发展与工业固体废弃物污染的库兹涅茨曲线分析［J］．中国人口·资源与环境，2014(S3): 83-86．

［18］Berrens R P，Bohara A K，Gawande K，et al．Testing the inverted-U hypothesis for US hazardous waste:An application of the generalized gamma model［J］．Economics Letters，1997，55(3):435-440．

［19］Wang P，Bohara A，Berrens R，et al．A risk based environmental Kuznets curve for US hazardous waste sites［J］．Appl．Econ．Lett．，1998，5:761-763．

［20］Gawande K，Bohara A K，Berrens R P，et al．Internal migration and the environmental Kuznets curve for US hazardous waste sites［J］．Ecological Economics，2000，33(99):151-166．

［21］李子奈．高级应用计量经济学［M］．北京:清华大学出版社，2012．

［22］Pedroni P．Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors［J］．Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1999，61(s1):653-670．

［23］Hausman J，McFadden D．Specification tests for the multinomial logit model［J］．Econometrica，1984，52:1219-1240．

Panel EKC Estimation of the Relationship between Hazardous Waste Generation and Economic Development in China and Policy Implications

LIU Yunlang1，LAN Nan2，3，LI Xiaofan1
(1．School of Environmental Studies，China University of Geosciences，Wuhan430074，China; 2．School of Public Administration，China University of Geosciences，Wuhan430074，China; 3．Key Laboratory of Legal Evaluation Engineering of the Ministry of Land and Resources，Wuhan430074，China)

This paper proposes a panel Environmental Kuznets Curve(EKC)estimation of the relationship between hazardous waste(HW)generation and economic development in China in 1996-2013．Meanwhile，the paper explores the impact of the HW utilization and harmless disposal level on the relationship between HW generation and economic development．The results show that firstly，the HW generation nationwide first decreases and then increases，and decreases again with the economic development．However，there is regional difference．The EKC of the Central China presents“inverted-N”type，while that of the Eastern and Western China presents“N”type with increasing tendency．Secondly，the HW comprehensive utilization has great influence on hazardous waste reduction in China，but the disposal level does not．The HW utilization level is decreasing from the east to the west of China．The paper comes up with suggestions on HW reduction，recycling and harmless disposal policy for China’s HW management．

hazardous waste generation;economic development;comprehensive utilization;centralized disposal;panel EKC model

X196

ADOI:10．13578/j．cnki．issn．1671-1556．2016．05．005

1671-1556(2016)05-0029-07

蓝 楠(1978—)，女，博士，副教授，主要从事环境政策与环境法律方面的研究。E-mail:lannan7534@163．com

2016-03-09

2016-08-11

国家社会科学基金项目(14BFX1210);国土资源部法律评价工程重点实验室开放基金项目(CUGFP-1505);国土资源部法律评价工程重点实验室开放基金重点项目(CUGFP-1603)

刘云浪(1991—)，男，硕士研究生，主要研究方向为环境政策与环境评价，E-mail:348053451@qq．com