浙江省紡織工業發展與水污染的EKC檢驗

摘要：以紡織業為例，選取1996—2006年浙江省的紡織經濟增長與環境污染（以水污染為例）的統計面板數據，建立浙江省紡織經濟增長與環境污染測度的計量模型，對浙江省工業發展與環境污染的環境庫茲涅茨曲線的存在性及變化趨勢進行實證研究。結果表明：浙江省紡織經濟增長和水污染之間的相關性曲線呈現出比較典型的環境庫茲涅茨曲線，即倒“U”型曲線。

關鍵詞：紡織業；水污染；環境庫茲涅茨曲線；浙江省

中圖分類號：F27文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2010）34-0203-05

引言

經濟發展過程中的環境污染是世界各國在工業化過程中所必然面臨的現實問題。主流的觀點認為，經濟增長的模式和人均收入水平與環境污染指標有著正相關的關系。近年，隨著中國的人均GDP突破2 000美元，經濟發展模式開始轉變，協調經濟發展與環境污染之間的關系將變得異常重要。在工業發展中，傳統紡織業的水污染問題一直受到研究者的關注。作為紡織大省，浙江紡織工業增長與環境水污染的關系呈現怎樣的關系呢？1996年浙江省工業總產值為1 983.9億元，其中紡織工業總產值為593.0億元，占當年工業總產值的29.89%；當年浙江省工業廢水排放總量為85 481.0億噸，其中紡織業廢水排放總量為25 549.5億噸。到了2003年浙江省工業總產值為4 463.0億元，其中紡織工業總產值為1 750.4億元，占當年工業總產值的39.22%；當年浙江省工業廢水排放總量為168 088.0億噸，比1996年同期增長了96.64%，其中紡織業廢水排放總量為65 925.7億噸，比1996年同期增長了158.03%。到了2006年浙江省工業總產值為7 590.3億元，其中紡織工業總產值為3 473.6億元，占當年工業總產值的45.76%；當年浙江省工業廢水排放總量為199 593.0億噸，比2003年同期增長了18.74%，其中紡織業廢水排放總量為91 337.0億噸，比2003年同期增長了38.55%。從1996—2006年，浙江省的工業總產值和紡織業工業總產值快速增長，其中紡織業發展尤為迅猛，由此可見，隨著紡織工業對浙江省工業發展的貢獻率不斷提高，工業廢水排放總量從1996—2003年增長了近1倍，而紡織業廢水排放總量更是增長了近1.6倍，從2003—2006年，浙江省貫徹落實國家倡導的科學發展觀，工業廢水排放總量的增速明顯減緩，但紡織業廢水排放總量卻仍然在快速增長。

本文通過建立計量模型，并運用計量經濟學的方法，檢驗浙江省紡織業工業發展與紡織業造成的水污染之間的相關性，以發現經濟發展對環境污染的影響。

一、文獻簡要回顧

在20世紀90年代初，美國經濟學家格羅斯曼（Grossman）和克魯格（Krueger）、謝費克和班德帕亞（Shafik和Bandyopadhyay）在研究北美自由貿易區（主要是墨西哥）的環境影響時，通過對66個國家的14種空氣污染和水污染物質的變動情況進行計量研究發現：一國在經濟發展的初級階段，大多數的污染物隨人均國民收入的增加而不斷上升，當經濟發展到較高水平、收入達到某一特定值后，進一步的增加收入導致污染物的減少、環境的改善，即大多數污染物的變動趨勢與人均國民收入的變動趨勢呈倒“U”型曲線關系（見圖1）。

圖1EKC曲線

據此，他們在1995年發表名為《Economic Growth and the Environment》的文章中提出環境庫茲涅茨曲線（Environmental Kuznets Curve，以下簡稱EKC）假說。此后，對經濟增長與環境質量之間關系的研究成為國內外學術界以及政策領域的熱點問題。許多國內外經濟學家對此存在性進行了實證性研究，出現了多樣化的結論，有的支持倒“U”型，也有結論顯示兩者關系呈“U”型、“N”型、單調上升型、單調下降型等，并且不同污染物與人均GDP之間的關系形態存在差異。佘群芝（2008）在對EKC的理論批評綜論中就認為倒“U”型曲線僅是環境—收入理論關系七種形態中的一種，不足以涵蓋環境質量與收入水平（經濟增長）間的全部關系，而且EKC的概念不能適用于所有的環境指標。李國璋、孔令寬（2008）就CO2、SO4排放量與中國人均GDP之間的特征是否滿足EKC進行實證研究，得出EKC在目前的中國有可能并不適用，其中排放量和經濟增長呈“N”型曲線關系（見圖2）。EKC更多的是反映地區性和短期性的環境影響，而非全球性的長期影響。不過，沈滿洪、許云華（2000）通過對浙江省近二十年來人均GDP與工業“三廢”及其人均量之間相互關系的分析，也發現了一種這種新型的EKC模型—— “N”型曲線。

圖2“N”型曲線

除此之外，長期內“N”型也是主要的表現形態之一，將經濟增長與環境質量之間關系分為三個階段，收入水平不斷上升過程中，環境質量先惡化再改善，又陷入惡化境地，出現第三階段原因在于提高資源利用率的清潔技術被充分利用后再無潛力可挖同時減少污染的成本提高，收入增加導致污染上升。

因此，經濟—環境關系的理論形態表現為多種，EKC只是其中一種，并適用于短期的流量污染物情況，而長期內可能會呈“N”型，其他形態更需要深入探討。但需注意EKC曲線并不能成為走“先污染后治理”發展路子的借口。

二、數據檢驗和計量分析

本文以浙江省工業產業大類中最典型的紡織業為基礎。相關性的指標解釋如下：用人均紡織業工業總產值來反映紡織經濟增長，而歸因于此產業的紡織業廢水排放總量則用來反映水污染程度。具體數據情況（見表1和下頁表2）。

（一）變量的平穩性檢驗和協整分析

為了避免可能出現的“偽回歸”，首先需要考慮到對模型中所涉及到的時間序列數據（以下簡稱時序數據）進行平穩性檢驗和協整分析。

1.變量的平穩性檢驗。選取人均紡織業工業總產值（單位：元）作為自變量，以Xt（t指時間）表示，而紡織業廢水排放總量（單位：億噸）作為因變量，以Yt表示。為了在之后的EKC建模估計過程中消除異方差的影響，采用原數據的自然對數值進行平穩性檢驗。使用最常用的ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗方法，對時序數據的平穩性進行單位根檢驗（見圖3和圖4）。

圖3LNK時序圖

圖4LNY時序圖

從數據圖可以看出，圖中的這兩條曲線均存在截距和相應的變化趨勢，反映了時序數據一定的平穩性。

lnX和lnY經過兩次差分達到平穩，均為二階單整，且在滯后2期之后可達最優化，此時，lnX的ADF值為- 4.718868，T的臨界值在5% level（滿足95%的置信區間）條件下為- 4.246503；lnY的ADF值為- 8.106568，T的臨界值在5% level（滿足95%的置信區間）條件下為- 4.773194。同時，也有必要對ln2X和ln3X進行單位根檢驗，所得結果如下：

ln2X也可以在滯后2期之后達到最優化，為二階單整，ADF值為-4.311140，T的臨界值在5% level（滿足95%的置信區間）條件下為-4.246503，而ln3X則為非二階單整，但檢驗值非常接近這個水平。

因此，lnX、ln2X和lnY的T統計量在5%的水平下絕對值都大于臨界值，都為二階單整，且可以在同一條件下達到最優化，說明平穩性得到檢驗，解釋變量與被解釋變量之間可能存在協整關系。

2.變量的協整分析。為了進一步檢驗人均紡織業工業總產值與紡織業廢水排放量之間的協整關系，且考慮到有lnX、ln2X和lnY這三個變量。使用Eviews5.0進行Johnansen檢驗，檢驗結果顯示，在5% level條件下，有一個統計量大于臨界值，說明有一個原假設被拒絕，即lnX、ln2X、lnY之間存在協整關系，對于之后建立的EKC模型而言，其估計方程可信，不會出現“偽回歸”。

（二）面板模型的引入、回歸方程的估計和面板模型的預測圖模擬

1.面板模型的引入。本文借鑒國際上關于EKC研究所采用的環境—收入理論關系方程的模型來研究，一般情況下模型有兩種形式：一種為二次多項式，另一種為三次多項式。本文采用三次多項式，用人均紡織業工業總產值作為自變量，以利于國際比較。模型表達式如下：

lnYit=αi+β1lnXit+β2ln2Xit+β3ln3Xit+μit

在上述模型中，一般的分析為：假如β1=β2=β3=0，收入水平與環境質量沒有任何關系；假如β1>0，β2=0且β3=0，則環境污染程度將呈直線上升；假如β1<0，β2=0且β3=0，則環境污染程度將呈直線下降；假如β1>0，β2<0且β3=0，則環境污染程度曲線將呈倒“U”型曲線，即EKC；假如β1<0，β2>0且β3=0，則環境污染程度曲線將呈現 “U”型曲線；假如β1>0，β2<0且β3>0，則環境污染程度曲線將呈“N”型曲線，即三次曲線關系；假如β1<0，β2>0且β3<0，并以人均GDP為橫坐標，環境污染程度為縱坐標，則環境污染程度曲線將呈現倒“N”型曲線，這意味著一個令人滿意的人均GDP和環境污染的長期關系將存在，即環境質量先改善再污染，后復歸改善。

結合之前變量的平穩性檢驗和協整分析可知，ln3X為非二階單整，而lnX、ln2X和lnY則均為二階單整，且存在確定的協整關系，因此，去除變量后，模型表達式變為：

lnYit=αi+β1lnXit+β2ln2Xit+μit

其中，Yit表示紡織業廢水排放總量（單位：億噸），Xit表示人均紡織業工業總產值（單位：元），i指一個國家或地區，t指時間，αi代表特定的截面效應，β1、β２代表待估計參數，μit是隨機誤差項。此模型表達式采用了雙對數的設定形式是為了保證最終參數估計的有效性。

2.回歸方程的估計。使用Eviews5.0對回歸方程進行估計，得到如下結果：

lnY=-15.36810+5.851408lnX-0.319669ln2X

（-3.304519）（5.023572）（-4.406045）

R2=0.984954 DW=1.817968F=261.8456 Prob（F-statistic）=0.000000

由結果顯示，lnX和ln2X的T統計量值分別為5.023572和-4.406045，R-squared為0.984954>0.9，擬合度比較好；DW值為1.817968，通過查D-W表可知，回歸方程的隨機誤差不存在自相關，不需要修正自相關。同時，由之前的檢驗可知，此估計方程也不存在“偽回歸”情況。

3.面板模型的預測圖模擬。由方程的估計得到模型的表達式如下：

lnY=-15.36810+5.851408lnX-0.319669ln2X

（-3.304519）（5.023572）（-4.406045）

由上可見，β1>0，β2<0且β3=0，即此面板模型為典型的倒“U”型曲線，即環境庫茲涅茨曲線，且轉折點（即頂點）出現在X=e－處。

不難看出，紡織業廢水排放總量（Yt）已隨人均紡織業工業總產值（Xt）產生了遞增趨勢，開始呈現出了倒“U”型曲線的端倪，雖然在某些點處曲線有略微波動。

為了更清楚地了解今后幾年浙江省紡織經濟增長和環境污染之間的相關性，在已有回歸方程的基礎上，使用Matlab7.0對面板模型的預測圖進行模擬。將人均紡織業工業總產值（單位：元）的上限設定為100 000元，得到圖5。

圖5

根據現有模型可以給出紡織經濟增長和水污染兩者相關性的未來值估計，但1996—2006年的數據也只能保證倒“U”型曲線前半段出現的端倪，而對于轉折點的出現以及后半階段的關系研究，需要考慮到內生變量和外生變量的共同作用，這是一個復雜的過程，但首先應該對環境問題引起足夠的重視。

結論及建議

通過對1996—2006年浙江省紡織業工業總產值和紡織工業廢水排放總量之間關系，驗證在短期內存在的倒“U”型曲線。紡織業作為浙江省傳統的重要產業，其在發展中水污染問題比較突出。對其發展與污染的分析得出以下結論：浙江的經濟發展要注意以下幾點：第一，產業結構的調整。浙江現在且在較長一段時期內都將處于工業化中后期發展階段，經濟結構的典型特征是“輕、小、集、加”，產業結構比例為“二三一”，需要逐步向“三二一”發生轉變。目前浙江省工業發展迅速，但以紡織業為代表的輕工業所占比例較大，以高新技術產業為代表的重工業比例偏小，必須降低第二產業的比重，尤其是粗獷發展的紡織業，并且不斷提高企業自主研發能力和創新意識，加快高技術重工業的發展和第三產業的發展。第二，浙江省多以民營企業發展為主，分散經營，集中進行技術改造難度較大，可以想辦法提高企業家的長遠目光、環境保護意識，進行集中區域發展。第三，倒“U”型曲線并不能成為“先污染后治理”的借口，想要達到轉折點，紡織業的產業結構調整和水污染處理技術的更新發展刻不容緩，并與國際接軌，與時俱進，學習最新的水污染處理技術。

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The EKC Checking of Zhejiang Textile Industry Development and Water Pollution

LUO Jie，JIANG Tian，FAN Jia-qi，LV Pin

（Zhejiang Sci-Tech University，Hangzhou 310018，China）

Abstract： Textile industry， for example， select the 1996—2006 economic growth and Zhejiang’s textile Huanjingwuran（in water pollution for example）the statistical panel data， the establishment of Zhejiang Textile Huanjingwuran measure of economic growth and the measurement model， Zhejiang Industry environment for development and Huanjingwuran Kuzinieci curve trend of the existence and empirical research.The results showed that: Zhejiang Textile and water pollution， economic growth curve showing the correlation between environmental Kuzinieci a typical curve of the inverted “U”shaped curve.

Key words: textile industry; water pollution; environmental kuznets curve；Zhejiang Province[責任編輯 安世友]