中部六省经济增长与环境污染的库兹涅茨曲线的实证分析——基于1998—2012年的面板数据

张荣艳，张荣霞

(1.黄河科技学院 信息工程学院，河南 郑州 450006；2.太原理工大学 经济管理学院，山西 太原 030024)



中部六省经济增长与环境污染的库兹涅茨曲线的实证分析
——基于1998—2012年的面板数据

张荣艳1，张荣霞2

(1.黄河科技学院 信息工程学院，河南 郑州 450006；2.太原理工大学 经济管理学院，山西 太原 030024)

摘要：在环境库兹涅茨曲线理论的基础上，选用1998—2012年中部六省的面板数据，运用面板单位根方法，对中部六省经济增长与环境污染库兹涅茨曲线进行实证检验. 结果显示：一是中部六省的环境库兹涅茨曲线呈现直线形、U形、倒U形、N形和倒N形；二是中部六省处在经济增长加大工业废气和工业固体废物污染的阶段；三是水污染处于转折期，这说明“工业废水” 污染控制、治理政策取得了成效.

关键词：经济增长；环境污染；库兹涅茨曲线；面板数据

0引言

1995年，经济学家KUZNETS、GROSSMAN等[1-2]首次提出了环境库兹涅茨曲线(environmental Kuznets curve,EKC)的概念，环境库兹涅茨曲线是描述环境污染水平与经济发展之间演替关系的模型. EKC提出后，国内外很多学者用各国的时间序列数据、截面数据、面板数据，对该国是否存在EKC进行了详细的研究，研究结果表明：一些经济发达的国家和新兴工业化国家的环境污染与经济增长的关系，基本上都验证了EKC的适用性；但是，大多数国内学者在研究我国的环境污染与经济增长的关系过程中，发现环境库兹涅茨曲线并不适合中国的情况，而是提出了其他类型的曲线[3-8].

根据查找文献资料，发现对我国中部六省的环境污染与经济增长的关系进行EKC的研究较少. 因此，本研究选取中部六省1998—2012 年环境污染、经济数据，探究中部六省“工业三废” 排放与经济发展之间的EKC特征，为制定环境政策和掌握经济发展状况提供理论依据, 进一步推动中部地区经济、社会与环境的可持续发展.

1工业“三废”的库兹涅茨曲线

1.1数据、环境和经济指标的选取

指标体系的构建应考虑以下3个原则: 指标体系的整体性、指标的代表性和指标的可得性. 所用样本取自1998—2012年度中部六省(河南、湖北、湖南、江西、安徽、山西)的数据，数据来源于历年各省《统计年鉴》《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》. 由于人均GDP与反映地区经济发展状况的指标有着紧密的联系, 故人均GDP作为经济指标.环境指标选取：人均工业废气排放量、人均工业废水排放量、人均工业固体废物产生量. 在分析数据前，为了消除时间序列中存在的异方差，需将对每个指标对数化.

1.2模型的建立

为揭示经济发展和环境变化的关系, 首先需要选取合适的计量模型. 选择的计量模型要有统计意义，保证一定的模拟精度；另外，还要有一定的实际意义，对各指标间的关系能够给予合理的解释. 根据以上原则，我们选择了下面的模型[9]：

lnyit=αi+β1ilnpgdpit+β2i(lnpgdpit)2+β3i(lnpgdpit)3+μit,

其中，i=1,2,…,6，t=1998,1999,…,2012，lnyit表示i省区t时期的人均工业废水排放量、人均工业废气排放量、人均工业固体废物产生量的对数(lnpgas, lnpsolid, lnpwater)；lnpgdpit表示i省区的t时期人均GDP的对数；uit表示随机误差项， 其中模型参数βi,β1i,β2i,β3i均具有一定的实际意义，随着它们取值的不同，反映出不同的经济发展和环境质量之间的关系，具体的判断如表1.

表1　环境 Kuznets 曲线形状

1.3单位根检验

本文采用两种方法对面板数据的单位根进行了检验：一种是相同根情形下的单位根检验，采用Breitung检验、LLC检验；另一种不同的单位根过程，采用ADF-Fisher、IPS检验. 采用了Schwarz标准自动选择单位根检验的滞后期. 本文所有变量的面板单位根检验结果如表2.

表2　面板数据单位根检验结果

注：1.括号中的数字是检验统计量的P值，即显著性水平；2.***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著

1) lnpgas， lnpsolid的LLC，IPS，ADF-Fisher，PP-Fisher检验均显著，拒绝原假设. 因此lnpgas，lnpsolid是平稳的.

2) lnpwater的LLC，PP-Fisher检验是显著的，拒绝原假设. 但是IPS，Breitung，ADF-Fisher都是不显著的，考虑到各种检验的差异性，可以认为lnpwater是平稳的.

3) lnpgdp，(lnpgdp)2，(lnpgdp)3的LLC，IPS，ADF-Fisher，PP-Fisher检验均显著，拒绝原假设. 因此lnpgdp，(lnpgdp)2，(lnpgdp)3是平稳的.

1.4模型设定形式检验

根据常数项和系数向量是否为常数，把面板数据模型分为了3种类型：变系数模型(皆非常数)、变截距模型(系数项为常数)和混合模型(都为常数).因此，对面板数据进行估计时,需要对所建立的模型进行检验,检验样本数据符合变系数模型1)、变截距模型2)与混合模型3)中的哪一个，防止模型设定误差导致的估计结果的偏差. 即检验如下两个原假设[10]：

H0：对于所有截面成员(六省)，模型1)中的解释变量系数都是相同的，但截距项不同，即该模型是模型2)；

H1：模型1)中的解释变量系数和截面系数项都是相同的，即该模型为模型3).

lnyit=αi+β1ilnpgdpit+β2i(lnpgdpit)2+β3i(lnpgdpit)3+uit,

(1)

lnyit=αi+β1lnpgdpit+β2(lnpgdpit)2+β3(lnpgdpit)3+uit,

(2)

lnyit=α+β1lnpgdpit+β2(lnpgdpit)2+β3(lnpgdpit)3+uit，

(3)

其中，i=1,2,…,6,t=1998,2001,…,2012.

根据以下两个统计量对模型形式进行检验，

其中,N为截面成员的个数，本文为6；T是观察期数，本文为15；k是非常数项解释变量的个数，本文为3；S1,S2,S3分别是模型1)，2)，3)的回归残差和.

模型检验的过程如下：先检验H1，如果统计量F2小于某个检验水平，则不能拒绝原假设H1，不需要检验H0，从而方程(3)拟合样本是合适的；若拒绝原假设H1，则需继续检验H0. 如果检验统计量F1小于某个检验水平，则不能拒绝原假设H0，选择模型(2)是合适的，若拒绝H0，则选择模型1).

分别以方程(1)、方程(2)、方程(3)对因变量lnpgas，lnpwater， lnpsolid回归，得到的残差平方和S1,S2,S3,F1,F2分别如表3所示.

表3　残差平方和与F统计量值

F0.05(15,54)= 1.820 664，F0.05(20,54)= 1.731 641. 三个回归方程都拒绝H1和H0，说明选择变系数模型(1)是合适的.

1.5模型回归结果分析

利用EVIEWS 6.0软件进行回归分析. 回归分析的过程为：首先对方程(1)进行回归分析，若系数显著则写出基于(1)式的三次环境库兹涅茨曲线；若某省区的三次项系数不显著，然后就某省区的数据进行二次环境库兹涅茨曲线回归；若二次项系数仍然不显著，继续进行线性回归.

1.5.1 以废气为污染水平对方程的回归分析

以人均工业废气排放量的对数lnpgas作为因变量进行回归，得到表4结果. 由表4可知，6个回归方程的R2均在0.98以上，说明拟合优度较好；F值远远大于临界值，说明回归方程显著，建立的模型具有代表性.

由表4的数据可得出以下结论:

1) 中部六省lnpgas的EKC都不是经典的倒U形，从表4看来，呈现直线形、U形和N形；

2) 中部六省各省区都处于经济增长加大工业废气污染的阶段；

3) 河南、湖北、江西和山西的EKC呈N形，且lnpgas的导数大于零，说明随着经济的增长, 河南、湖北、江西和山西工业废气排放量将增加，目前看来还没有相关迹象表示曲线有转折点；

4) 湖南的EKC呈U形，其拐点处于lnpgdp=5.557 3处，2012年湖南的人均GDP的对数lnpgdp为10.419，已经跨过拐点，说明湖南经济的增加会导致工业废气的增加；

5) 安徽的EKC呈直线形状，且直线斜率均为正，说明随着经济的增长, 在较长时间内将加大工业废气的排放量.

表4　中部地区环境(lnpgas)与经济(lnpgdp)关系回归分析结果

1.5.2以废水为污染水平对方程的回归分析

以人均工业废水排放量的对数lnpwater作为因变量进行回归，得到表5结果. 由表5可知，6个回归方程的R2均在0.5以上，说明拟合优度好；F值远远大于临界值，说明回归方程显著，建立的模型具有代表性.

表5　中部地区环境(lnpwater)与经济(lnpgdp)关系回归分析结果

由表5的数据可得出以下结论:

1) 中部六省废水的EKC并不都是经典的倒U形，从表5看来，呈现直线形、倒U形和倒N形.

2) 河南正处在经济增长加大工业废水污染的阶段.

河南的EKC呈倒U形，其拐点分别处于lnpgdp=10.449 7处，但是2012年河南的人均GDP的对数lnpgdp分别为10.358，还未跨过拐点，正处在经济增长加大工业废水污染的阶段.

3) 湖北、湖南、江西、安徽和山西水污染处于转折期.

湖北、江西、安徽和山西的EKC呈现倒“N”形，由表5可知，这4个省2012年的人均GDP的对数lnpgdp都已跨越了曲线的两个拐点. 从理论上讲，湖北、江西、安徽和山西的水污染处于转折期，“工业废水” 污染控制、治理政策取得了成效. 但这并不代表“工业废水” 污染已处于与经济协调发展的时期，“工业废水”的EKC仍然可能出现波动、上升，甚至超过转折点.

湖南的EKC呈直线形状，且直线斜率均为负，说明随着经济的增长，在较长时间内将减少工业废水的排放量，但其系数绝对值为0.142 884，比较小，说明经济增长对废水排放减少比较有限.

1.5.3以固体废物为污染水平对方程的回归分析

以人均工业固体废物产生量的对数lnpsolid作为因变量进行回归，得到表6. 由表6可知，6个回归方程的R2均在0.93以上，说明拟合优度较好；F值远远大于临界值，说明回归方程显著，建立的模型具有代表性.

表6　中部地区环境(lnpsolid)与经济(lnpgdp)关系回归分析结果

由表6的数据可得出以下结论:1) 中部六省的固体废物的EKC都不是经典的倒U形，从表6看来，呈现直线形、倒U形、N形和倒N形.2) 中部六省各省区正处在经济增长加大工业固体废物污染的阶段.

河南和湖北呈倒U形，其拐点分别处于lnpgdp=10.449 7、lnpgdp=13.537 2处，但是2012年河南和湖北的人均GDP的对数lnpgdp分别为10.358、10.56，还未跨过拐点，正处在经济增长加大工业固体废物污染的阶段.湖南的EKC呈直线形，且直线斜率均为正，说明随着经济的增长，湖南的工业固体废物将呈直线形式增长，在较长时间内将加大工业固体废物的产生量.安徽的EKC呈倒N形，倒N形曲线两个拐点lnpgdp分别为8.344 4和10.505 8，而安徽2012年lnpgdp为10.268，位于两个拐点之间，说明安徽经济的增长会导致工业固体废物的增加.江西和山西的EKC呈N形，且lnpsolid的导数大于零，说明随着经济的增长，江西和山西工业固体废物产生量将增加，目前看来还没有相关迹象表示曲线有转折点.

2对中部六省经济发展和环境关系的总结

1) 中部六省的EKC呈现直线形、U形、倒U形、N形和倒N形， 其中，大多呈现N形和倒N形.环境库兹涅茨曲线呈直线的地区要加大环境预防和治理力度，使曲线和转折点更为明朗. 呈倒U形的地区，经济水平还未跨过曲线拐点，说明随着经济的增长，将加大环境污染. 这些地区应继续加大污染控制，争取跨越拐点，使得污染与经济协调发展.呈N形的EKC的各个省区，其曲线导数大于0，说明经济增长也将加大环境污染.呈现倒N形的EKC的各个省区，多数地区的经济水平处于倒N形EKC的两个拐点的中间，说明各地区在越过其相应曲线的第二个拐点前，按照现在的发展趋势，经济发展将继续加重环境污染.

2) 中部六省各省区正处在经济增长加大工业废气和工业固体废物污染的阶段.本文分析结果表明，就目前而言，中部六省经济的增长加大了工业废气和工业固体废物的污染，导致环境的恶化，是环境污染的重要影响因素，这既是工业化进程的重要特征，也是中部实现经济可持续发展遇到的严峻挑战.

3) 中部六省各省区水污染处于转折期.从理论上讲，中部六省的水污染处于转折期，“工业废水” 污染控制、治理政策取得了成效. 但这并不代表“工业废水” 污染已处于与经济协调发展的时期，“工业废水”的EKC仍然可能出现波动、上升.

参考文献

[1]KUZNETS S. Economic growth and income inequality [J]. American Economic Review, 1955, 45(1): 1-28.

[2]GROSSMAN G, KRUEGER A. Economic growth and the environment [J].Quarterly Journal of Economics, 1995, 110(2): 353-377.

[3]桂小丹，李慧明. 环境库兹涅茨曲线实证研究进展[J]. 中国人口资源与环境， 2010(3)：15-23.

[4]常宁, 李娜. 上海市经济增长与工业污染关系研究——基于环境库兹涅茨曲线假说[J]. 上海财经大学学报，2010，12 ( 4)：82- 89.

[5]高宏霞，杨林，王节. 中国各省经济增长与环境污染关系的研究与预测——对环境库兹涅茨曲线的内在机理研究[J]. 辽宁大学学报(哲学社会科学版)，2012，40(1)：47-59.

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[10]李子奈，叶阿忠. 高等计量经济学[M]. 北京：清华大学出版社，2003：147-151.

Empirical Analysis of Kuznets Curve on Economic Growth and Environment Pollution in Six Provinces of the Central China： Based on the Panel Data of 1998-2012

ZHANG Rongyan1, ZHANG Rongxia2

(1.College of Information Engineering, Huanghe Science and Technology College, Zhengzhou 450063, China;2.CollegeofBusinessAdministration,TaiyuanUniversityofTechnology，Taiyuan030024,China)

Abstract:Based on the environment Kuznets curve theory, using of panel data from 1998 to 2012 and the panel unit root methods， give an empirical analysis of Kuznets curve on economic growth and environment pollution in six provinces of the central China. The results are as follows. Firstly, EKC has five forms: straight line, U, inverted-U, N and inverted-N; secondly, the six provinces of the central China are in the stage of increasing industrial waste gases and industrial solid waste pollution with economic growth; thirdly, the six provinces of the central China are in the transition stage of industrial waste water pollution, so this illustrates that industrial waste water pollution control policies are effective.

Key words:economic growth； environment pollution； Kuznets curve； panel data

收稿日期：2016-01-04

基金项目：河南省教育厅自然科学基金项目(16B110007)

作者简介：张荣艳(1982—)，女，河南郑州人，黄河科技学院信息工程学院讲师.

doi：10.3969/j.issn.1007-0834.2016.02.010

中图分类号：X820.2

文献标识码：A

文章编号：1007-0834(2016)02-0039-06