EKC视角下污染排放环境治理与经济高质量发展

□ 西安 张博文 孙语涵

本文基于环境库兹涅茨曲线，利用中国2012-2019年的30个省级面板数据，探究了污染排放、环境治理投资与经济高质量发展之间的关系。结果表明，在经济高质量发展的进程中，不同污染排放物与人均GDP之间存在不同曲线关系，并非单一的倒U型曲线关系，并且工业污染治理投资能够影响他们之间的关系，改变曲线的转折点，从而改善环境状况。各污染排放指标和经济高质量发展之间的关系和其与人均GDP的关系相一致，工业污染治理投资和经济高质量发展能够产生一定的协同效应，抑制部分污染排放，但污染治理投资并未被充分利用和产生最大效果，在推动经济高质量发展时，依然需要重视污染治理，提高污染治理投资的分配和利用效率。

一、引言

作为世界上最大的发展中国家，当前我国国内生产总值已超过百万亿，人民生活水平显著提高，这得益于改革开放的伟大举措，但在经济高速发展的过程中，牺牲环境换取利益带来的问题越来越突出。我国政府逐渐重视环境改善问题，积极主动调整经济结构和发展模式，协调人与自然、人与资源、经济增长与环境污染的关系。尤其是党的十八大后，政府对污染治理的力度大大加强，生态文明建设被纳入中国特色社会主义事业总体布局，建设美丽中国的理念被提出。在中国经济进入高质量发展阶段后，经济的增长不再一味追求GDP的提高，而是寻求创新、协调、绿色、开放、共享五位一体，相互促进、相互补充的经济发展模式。今天，可持续发展已成为共识，自1991年Grossman和Krueger提出环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，或EKC曲线）以来，环境污染与经济增长的关系越来越多地被讨论，大量学者对此进行了研究。

回顾相关文献，D'Arge（1971）较早研究环境和经济增长的关系，他在Harrod模型下分析了经济增长和环境的相互影响，在国内，伴随着改革开放的进程和中国经济的持续发展，环境污染问题逐渐显露，一些学者关注到中国经济发展的环境库兹涅茨曲线，张晓（1999）使用历史数据对中国EKC进行检验，较早地发现中国的经济发展状况与环境污染水平的关系已呈现出较弱的EKC特性。现有大多数研究主要探讨经济增长对环境污染的影响，或环境库兹涅茨曲线的特征，当前已有一些学者考虑到环境改善的多种因素，也有少部分学者将环境污染、环境治理投资和经济增长三者联系起来，但未深入讨论三者之间的关系。在中国经济新常态下，需要更加全面地理解经济增长的核心含义，理清“污染排放—环境治理投资—经济增长”的科学逻辑。

二、理论逻辑和研究假设

当前，部分学者在研究环境库兹涅茨曲线时，已经关注到改善环境的因素，并对此进行了研究。Torras（1998）指出政府可以通过政策和规制改变EKC的形态。我国现已进入经济高质量发展阶段，在建设我国现代化经济体系的进程中，要实现高质量发展，需要从根本上解决污染排放量大等问题，中央及地方政府均出台大量政策和法规，对污染的治理力度和范围均有所加强，污染治理产生了一定的效果。基于此，本文提出以下假设：

假设1a：工业污染治理投资能够影响经济增长—环境污染的关系，并改变EKC的转折点。

推动经济高质量发展，需要兼顾经济建设、政治建设、文化建设、社会建设和生态文明建设，实现五位一体全面可持续发展的增长，生态性是经济高质量发展的本质特征之一，盛晓菲和史书华（2021）研究发现经济高发展质量和雾霾污染之间的关系与传统环境库兹涅次曲线形状相同，交通基础设施和经济高质量发展对雾霾污染产生了协同影响。基于此，本文提出以下假设：

假设2a：经济高质量发展与环境污染的关系也呈现类似EKC曲线的关系。

假设2b：工业污染治理投资和经济高质量发展能够对污染排放产生协同影响，我国当前的经济高质量发展兼顾生态文明建设。

三、变量选取与指标说明

为了更客观、准确地衡量经济高质量发展的水平，借鉴魏修建等（2020）对中国省际经济高质量发展的测度与评价方法，从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念角度23个基础指标构建经济高质量发展评价指标体系，计算各省经济高质量发展综合指数。

选取工业废水排放总量、工业二氧化硫排放总量、工业烟（粉）尘排放总量、工业固体废物产生量作为环境污染的衡量指标，选取工业污染治理投资总额作为环境污染治理的衡量指标。

考虑到数据的可得性和客观性，本文选取除西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区及台湾省之外的30个省级区域2012-2019年的原始数据，其中，经济高质量发展的各指标数据来自于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、各省份统计年鉴或统计公报、中经网等，环境情况的各指标数据来源于各省历年的环境公报和《中国环境统计年鉴》，部分缺少数据用插值法进行补充。

四、计量模型构建

在研究环境库兹涅茨曲线时，由于所选变量不同，采用的模型也不同。本文首先运用传统EKC假说中的一次、二次及三次对数型函数模型，来验证EKC的存在性，再选择拟合度最高的模型进行进一步研究。

其中，Xit代 表i省在t年的各污染物的排放量，εit为随机扰动项。在本文具体研究中，根据拟合效果，废水排放总量的EKC曲线采用二次函数模型，其他污染物指标均采用三次函数模型。

五、实证结果分析

1.工业污染治理投资对EKC曲线和经济高质量发展的影响。传统EKC模型的检验结果表明，在本文选取的数据范围内，不同污染物的EKC曲线形态呈现不同特征，工业废水与人均GDP呈现传统EKC曲线中的倒U型关系，工业二氧化硫、工业烟（粉）尘、工业固体废物与人均GDP呈现U+倒U型关系，其传统的倒U型关系只是其中的一部分，对于不同的污染物，倒U型的EKC曲线并不一定存在，这说明了EKC曲线在中国具体社会情境下的特殊性。2019年中国人均GDP达到70892元，在本文所估计的模型中，当时的人均GDP已超过工业二氧化硫和工业烟（粉）尘的EKC曲线拐点，即达到了经济增长-环境改善的阶段，但未达到工业废水和工业固体废物的EKC曲线拐点，说明该阶段在没有其他影响环境的变量情况下，两种污染排放未和经济增长形成正向促进，污染治理仍值得重视。一些学者指出环境改善并不是经济增长现象的结果，而是由经济增长的内容所决定的，坚持认为经济发展到一定阶段环境自然会改善的观点是错误的，改善环境需要其他因素的影响，在这其中，政府对污染治理的投资扮演着重要角色，因此在加入工业污染治理投资后，研究EKC曲线的关系和状态。在引入工业污染治理投资这一变量后，EKC曲线的形态并未发生改变，但EKC的转折点发生了变化，对于工业废水，加入工业污染治理投资后，其转折点变大。

随着中国经济进入高质量发展阶段，经济发展的模式和动力均发生了改变，粗放式经济逐渐被淘汰，高质量经济追求同生态文明建设在内的五位一体全面可持续发展的经济增长方式，最终实现增长与发展的统一、增长方式与发展模式的统一。因此，治理污染是保障经济高质量发展的内在要求和基础条件。

2.经济高质量发展对环境污染的影响。在经济高质量的发展过程中，经济发展的质量与环境污染也呈现类似EKC曲线的特征，面板模型回归结果表明，四种污染排放物与经济发展质量之间的曲线关系和其与人均GDP之间的曲线关系一致。在经济高质量发展的初期，环境政策不完善或刚刚出台、环保技术不发达等原因导致了环境恶化问题，当经济发展质量提高后，环境政策和治理投资开始奏效，产业结构得到进一步优化，工业企业污染排放进一步减少。

3.工业污染治理投资和经济高质量发展对环境污染的协同影响。工业污染治理投资和经济高质量发展对环境污染的影响回归结果表明，工业污染治理投资和经济高质量发展的协同效应能够对工业废水污染产生抑制作用，但当经济质量发展到一定阶段，可能还会对环境造成负向影响。工业污染治理投资和经济高质量发展对二氧化硫的协调效应并不显著，对于工业烟（粉）尘和工业固体废物，工业污染治理投资和经济高质量发展的一次项交乘系数均为正，二次项交乘系数为负，说明在当前阶段，伴随着经济高质量发展，工业污染治理投资并未充分利用和产生最大效果，在推动经济高质量发展时，依然需要重视生态环境、重视污染治理、提高污染治理投资的分配和利用效率。

六、结论与建议

1.传统EKC模型的检验结果表明不同污染物的EKC曲线形态呈现不同特征。工业废水与人均GDP呈现传统EKC曲线中的倒U型关系，工业二氧化硫、工业烟（粉）尘、工业固体废物与人均GDP呈现U+倒U型关系，说明EKC曲线在中国具体社会情境下的特殊性和中国经济进入高质量发展阶段呈现出的差异性。中国学者需要立足本土，打破传统定式思维，不断创新和研究适用于中国具体情境的反应环境与经济增长的具体理论。

2.工业污染治理投资能够影响EKC曲线的转折点，对不同污染物有不同效果。在推动经济不断迈向高质量的阶段，政府依然需要重视环境保护，加强污染治理投资，推动产业向绿色经济转型，充分发挥制度因素在环境治理方面的重要作用。

3.工业污染治理投资和经济高质量发展对于不同污染物有不同的协同效应。我国当前的经济高质量发展在一定程度上兼顾了生态文明建设，但仍有提高的空间，对于不同污染物，可以建立差异化的治理机制，同时，提高污染治理投资的分配和利用效率，减少冗余和浪费，对污染治理投资的分配使用进行效果评估和反馈，促进经济增长和环境改善的良性循环。