中國西部地區SO2排放與經濟增長關系分析

馬驪馳

（云南師范大學旅游與地理科學學院，云南昆明650500）

中國西部地區SO2排放與經濟增長關系分析

馬驪馳

（云南師范大學旅游與地理科學學院，云南昆明650500）

通過選取中國西部地區12省2000—2010年人均GDP與SO2排放量的統計數據，建立各省的EKC計量統計模型，對中國西部地區經濟增長與環境污染的關系進行了實證研究。研究發現，12省EKC形態特征并不完全符合倒 “U”型，有的呈現 “N”型，有的呈現 “-”型，有的呈現反 “N”型。針對各種不同類型EKC的成因機制進行了深入分析與探討。

西部地區；SO2排放；經濟增長；EKC模型；分析

1 引言

1.1 研究背景

工業化進程的深化和發展，推動著中國經濟的迅速騰飛。但以環境質量退化為代價的經濟發展［1］，尤其是主要來自于工業生產排放的SO2對人類的生產生活產生了巨大的負面影響。如何平衡環境污染和經濟發展之間的關系，真正走上 “可持續發展”的新型工業化道路，成為當今社會亟待解決的問題之一，也是推動中國經濟高質量發展的關鍵性因素。

相較于經濟較發達的東、中部地區，中國西部地區經濟發展雖然相對滯后，但是環境問題已日益凸顯，貴州、重慶以及甘肅、陜西、四川、內蒙古的部分地區SO2污染嚴重［2］。合理的政策響應，有效的環保措施，是推進該地區經濟又好又快發展的重要途徑。本文就中國西部地區12省環境污染與經濟增長之間的關系展開研究與探討，驗證各省環境庫茲涅茲曲線 （EKC）是否符合其標準形態，若不符合標準形態，各省EKC又可歸納為哪些類型，由此推斷各省SO2污染在經濟增長中所處階段，并探討不同類型EKC的成因機制，為相關部門根據各省經濟發展的異質性特征制定適當的協調經濟增長與環境污染的環境保護政策，尋求有西部特色的 “可持續發展”道路提供參考依據。

1.2 研究進展

1955年，Simon Kuznets在研究經濟增長與收入水平差距時發現：收入水平差距隨著經濟發展呈現出先擴大后縮小的趨勢［3］，這種關系在以人均收入為橫坐標，以收入差異為縱坐標的直角坐標系中表現為一個倒U形曲線，后來被人們稱為庫茲涅茲曲線［4］。這是庫茲涅茲曲線概念的首次提出。

在環境研究中首次引入庫茲涅茲模型是Grossman和Krueger實現的。1991年他們首次對EKC進行實證研究，選取GEMS（global environmentalmonitoring and security）的32個國家中的52個城市1977—1988年的橫截面數據，選取SO2濃度、微塵和懸浮顆粒作為環境污染指標，按購買力計算的人均GDP作為經濟增長指標，研究經濟增長與環境污染之間的相互作用關系。他們在研究中發現：經濟增長初期環境污染程度較輕，但污染程度隨著人均收入的增加而呈現出加重趨勢，當人均收入達到一定程度后，環境污染程度反而減小［5］。初步形成了環境庫茲涅茲曲線的概念。1992年Shafik和Bandy-opadhyay根據前人研究中的經濟數據再次檢驗了EKC的存在［6］。但是這一時期，同樣有科學家對此持保守意見，認為該模型不足以證明經濟增長與環境污染之間存在著必然的聯系，以Beckeman，W.，World［7］、Bank，Arrow，K.Bolin，B［8］和Xepapadeas，A［9］為代表，認為環境庫茲涅茲曲線及其轉折點的估計值僅對各國經驗數據進行描述，不足以成為預測的依據。

Panayotou（1993）進一步證明了這個倒U型曲線對于人均收入與環境污染水平之間關系的適用性，并將這條曲線正式命名為環境庫茲涅茲曲線。EKC的定義可歸納為：如果沒有一定的環境政策干預，一個國家的整體環境質量或污染水平在經濟發展初期隨著國民經濟收入的增加而惡化或加劇；當該國經濟發展到較高水平 （以國民的經濟收入超過一個或一段值為指標）時，環境質量的惡化或污染水平的加劇開始保持平穩進而隨著國民經濟收入的繼續增加而逐漸好轉［10］。形象地說，經濟增長與環境污染之間呈倒 “U”型曲線關系。環境庫茲涅茲曲線標準形態如圖1所示。

自此概念提出后，環境經濟學家經常引用與此有關的數據與模型來支持所提出的環境政策的合理性和科學性，以林伯強［11］、周曙東［12］等的相關著作為代表。目前環境庫茲涅茲曲線已被大量實證分析所證實，吳玉萍［13］、劉榮茂［14］等都曾驗證了EKC假說并提出了行之有效的政策建議。但在研究過程中，環境經濟學家們發現，中國不是所有地區的環境庫茲涅茲曲線都符合標準特征，沈滿紅、吳開亞、任榮明等曾對我國不同地區的經濟增長與環境污染指標進行庫茲涅茲關系分析，發現一些新型的EKC形態特征，包括以反“N”型的波浪式、“N”型、“U”型為典型代表的多種新型EKC特征。

1.3 研究意義

隨著經濟的發展，人們越來越認識到環境可持續發展的重要意義，也越來越關注人類生存環境現狀。本文運用三次多項式參數統計模型，結合回歸分析、比較分析等方法，探討中國西部地區經濟增長與環境污染之間的關系，驗證中國西部地區12省環境污染與經濟增長是否符合EKC特征，研究結果不僅對西部各省、市完善環境保護政策體系、改善環境治理狀況、探尋發展與保護并重的可持續發展模式有積極意義，還能為國家實施可持續發展戰略、制定促進西部地區經濟發展政策提供參考價值和決策支持。

2 數據與理論模型

2.1 EKC理論模型

在國內外研究中，對EKC曲線的模型按次數和函數形式一般可以分成［5，15］：

在進行EKC形態特征分析之前，有必要對中國西部12省的經濟發展數據與SO2排放量數據之間的關系做一個分析。經過多次對不同次冪和函數型的EKC曲線進行回歸分析并進行擬合，發現采用三次函數模型建立各省SO2排放量隨著人均GDP變化關系散點圖的三次樣條擬合曲線，即擬合效果最佳。

對數據進行回歸分析得到的模型參數作為EKC發展階段的判別 （曲線形態特征）依據，更有利于數據結果的分析。式中，y是各省一定時間內SO2污染物的排放量，x是對應省份一定時間內的人均GDP值，β0、β1、β2、β3是模型參數，是隨機誤差項。在確定β0、β1、β2、β3參數過程中，采用二階數值微分的方法，建立光滑的三次樣條的最佳一致擬合曲線，利用該模型來分析中國西部地區經濟增長對環境污染指標的影響。

2.2 數據處理

2.2.1 指標選取

本文選取中國西部地區12省的SO2排放量為指標，表征主要由工業化導致的環境污染水平，選取2000—2010年相應的各省人均GDP作為衡量經濟發展水平的指標，構建中國西部地區環境污染與經濟發展的EKC模型。

2.2.2 數據處理

本文所采用的樣本數據來源于國家統計局2001—2011年歷年統計年鑒和環境統計年鑒。通過采集的樣本數據建立三次多項式參數統計模型，擬合SO2污染與經濟增長關系的趨勢線，再運用三次函數與對數形式相結合的模型對趨勢線進行回歸分析，探討EKC形態在經濟發展中所處階段，由此推斷不同類型EKC成因機制。

3 分析過程

3.1 三次多項式參數統計模型分析

應用Eviews 6.0軟件，根據EKC曲線模型，分別擬合中國地區西部12省經濟發展與SO2排放量統計關系圖，見圖2～圖11。

由圖2～圖11可看出：內蒙古自治區、廣西壯族自治區、四川省、貴州省、甘肅省的EKC曲線呈典型的 “N”型，云南省、陜西省、寧夏回族自治區呈弱 “N”型，西藏自治區和青海省呈波動遞增型，重慶直轄市、新疆維吾爾族自治區呈倒“U”型。

3.2 對數統計模型分析采用三次對數與函數相結合的EKC模型，即：

表1 中國西部地區12省SO2曲線形狀初步分類

分別對西部12省人均GDP與SO2排放量統計關系進行回歸分析，參照模型系數估計結果對西部12省EKC形態特征進行分類。

模型的系數估計結果存在以下7種情況：

β1＝β2＝β3＝0，表明人均GDP與環境指標不存在相關關系，圖形為一條水平曲線；

β2＝β3＝0，且β1＞0，表明人均GDP與環境指標之間存在正的線性相關關系；

β2＝β3＝0，且β1＜0，表明人均GDP與環境指標之間存在負的線性相關關系；

β1＞0，β2＜0，且β3＝0，“倒U”型關系；

β1＞0，β2＞0，且β3＝0，“U”型關系；

β1＞0，β2＜0，β3＞0，三次項顯著，呈“N”型或者“-”型；

β1＜0，β2＞0，β3＜0， “反N”型或者“～”型。

運用Eviews 6.0對中國西部地區12省人均GDP與經濟增長之間關系進行檢驗，建模得出結果。結果分析見表2，表中系數的t檢驗值都表明系數是顯著的，而F值則表明整體顯著，因此建模結果是可信的。

將表2中EKC模型結果進行分類，結果見表3。

表2 中國西部地區12省SO2排放與經濟增長EKC模型結果

表3 SO2曲線形狀

4 EKC類型與成因

4.1 EKC類型

中國西部地區12省EKC類型可歸納為：“N”型、“-”型、反 “N”型和倒 “U”型，除陜西省外，其余省份EKC并不符合標準形態。

4.2 EKC形狀成因

4.2.1 “N”型EKC成因

內蒙古等5省EKC呈“N”型，說明其EKC發展階段仍處于標準EKC，即倒“U”型曲線的左半段，整個趨勢線雖在一定時期呈下降趨勢，但總體趨勢線仍然呈波動上升狀態，尚未到達轉折點。四川、云南、甘肅人均GDP在8000～16000元這一階段時，SO2排放量隨著人均GDP的增長而呈現出下降的趨勢，其對應的年份大約為2004—2010年，但超過16000元又開始隨著人均GDP增長而上升。而內蒙古和寧夏EKC則在人均GDP大約為12000～30000左右有下降趨勢，對應年份大約為2006—2010年。SO2排放量與人均GDP相關系數R2除四川外均為高度相關。

21世紀初，雖然中國科學院已經在 《中國可持續發展戰略報告》中將可持續發展這個觀念提上了日程，人們也逐漸意識到保護環境的重要性，但是推行的相關政策還未步上正軌，執行力度欠缺，相關法律法規不完善，因而SO2排放量依舊持續上升。

四川、云南、甘肅三省的EKC階段下降點比內蒙古、寧夏兩省更早地到來，前者SO2排放量下降時期的人均GDP遠遠低于后者。內蒙古等地區位于中國北部，幅員遼闊，資源優渥，工業發展相對早于南方地區，因而工業化進程中 “先污染，后治理”的現象十分普遍，導致了嚴重的環境污染。而西南地區工業發展起步較晚，雖然環境污染問題仍不可避免，但污染程度相對較輕，治理難度相對較小，在經濟發展的同時也可以以內蒙古等地的工業化道路為鑒，因而雖然經濟發展仍落后于內蒙古等地區，但EKC階段下降點卻較早地到來。

四川省EKC模型中R2值較低，說明四川省SO2排放量與經濟增長之間的關系并不高度相關，也就是說經濟發展是導致環境問題產生的原因，但并不是全部原因。四川省人口眾多，人口因素也是影響環境的重要原因之一，人口素質、環保意識的高低，生活習慣是節約型還是粗放型等都與環境問題的產生息息相關。另外可能是由于統計資料的不準或是時間序列太短而導致了相關系數較低的情況。

2003年科學發展規劃的提出以及相關環境政策的持續大力推行，使各省在改善環境方面取得了顯著的成效，大氣污染情況有所改善，SO2排放量有減少趨勢。但2010年之后中國經濟快速發展，國家大力推行擴大對外開放、招商引資等政策，又使環境問題日益嚴重，導致SO2排放量不斷升高。根據EKC波動上升的發展趨勢，若各相關部門不及時采取環境保護措施或者政策執行力度不夠，在未來很長一段時間內，SO2排放量仍會持續上升，環境問題必然日益嚴重。

4.2.2 “-”型EKC成因

青海省EKC呈“-”型，說明其EKC發展階段處于倒 “U”型曲線的左半段，同樣未到達轉折點。在人均GDP 15000元以前，SO2排放量隨著人均GDP的增加而大幅增長，但在人均GDP達到15000元左右時，總體變化發展趨勢相對緩和，SO2排放量增加幅度很小，峰值不明顯，對應年份為2009年之后。該省SO2排放量與人均GDP相關系數R2為高度相關。

原因分析。21世紀初，人們環保意識淡薄，為追求經濟的快速發展不惜以犧牲環境為代價，從表征環境污染的SO2排放量趨勢線就可以看出，21世紀初期環境污染急劇加重，這種現象一直持續到2008年前后。

經過10多年的發展，環境保護相關工作成效顯著，影響該省SO2排放量增幅減小的因素很多，包括當地政府對環境問題的重視程度不斷提高，因地制宜地推行各種環境保護政策，環保投入資金量加大，環保法律法規不斷完善以及對違法企事業單位處罰力度加大等。

4.2.3 反“N”型EKC成因

廣西等5省EKC呈反“N”型，存在兩種可能，第一是EKC發展階段仍處于轉折點左側，第二是EKC發展階段已過轉折點，處于轉折點右側，但考慮到該地區位于中國西部地區，工業發展尚處于初期階段，SO2排放量不可能像發達國家或地區那樣隨著人均GDP的增加而持續下降，故認為EKC發展階段仍處于轉折點左側這種情況更加符合實際。除西藏、新疆相關系數R2為高度相關，其余幾省為中度相關。

由于各省經濟發展程度高低不等，因而SO2排放量增減變化所對應的人均GDP亦沒有特定規律。這一類型的EKC呈現出波浪式上升的趨勢，會出現局部SO2排放量隨人均GDP增加而下降，之后又上升的反復情況。

對于西藏來說，工業化程度落后，污染程度較輕，當地相關部門在推進工業化時重視環境污染問題，環境質量，尤其是大氣污染狀況的改善效果就能十分顯著，加之當地人民的宗教信仰對于人們意識的影響，西藏地區的環境污染問題目前得到有效的控制。

而對于除西藏外的其他省份，政府的相關環境政策響應、科學技術的發展更新是有效控制環境污染的重要手段，數據顯示這些地區大氣污染狀況得到了一定的控制，環境問題有了一定的改善。對于這些省份政府的重要啟示是應重視SO2隨人均GDP增加而下降時的省內總體情況以及這一時期推行的環境政策和其執行力度，加大環保宣傳，警惕環境污染的反復。

4.2.4 倒“U”型EKC成因

陜西省EKC呈倒“U”型，說明EKC已到達其轉折點，SO2排放量隨著人均GDP的發展而將呈現出逐漸下降的趨勢。轉折點大概在人均GDP達14600元左右，對應年份為2007年。該省相關系數R2為高度相關。

陜西省是中國西部地區工業化起步較早的省份之一，礦產資源豐富。該省較之其他西部省份較早出現環境問題，且環境問題十分突出。另外陜西省位于中國東部與西部的過渡地帶，既有利于政府引進東部先進的科學技術，大力發展新型工業，推動綠色人均GDP的增長，又有利于借鑒如東北等老工業基地經濟和環境由衰退到振興的成功經驗。該省政府推行環保政策持續時間長、力度大，加之科學技術的引進和更新，因而到達EKC轉折點所經歷的時間比發達國家更短，較快地迎來了轉折點。雖然隨著經濟的增長，按照理論推斷環境污染情況會逐漸改善，但是各相關部門也要警惕環境污染的反復，繼續堅定不移地推行環境保護政策。

5 討論

建立三次多項式參數統計模型有利于觀測各省隨著經濟增長其SO2排放量的變化情況，但對于以EKC的形態特征進行分類的觀測結果并不準確。原因是：本文選取的數據為2000—2010年11年間的統計數據，時段間隔相對較短，各省的環境庫茲涅茲曲線僅表現為局部部分，不能完全反映其EKC總體形態特征；不同國家或地區由于多方因素的相互影響，其EKC形態并不完全與其理想形態重合，總會在局部階段產生一定的起伏變化［16］，表現為局部上升-下降-上升或者下降-上升-下降等不同形態變化；僅憑EKC局部形態特征無法確定其EKC長期發展趨勢，也就是說無法確定圖上所顯示的曲線處于標準EKC的左半段還是右半段，因此也就無法分析SO2排放量隨著經濟增長現狀是否有所緩解或依舊持續不斷地加劇。鑒于上述原因，本文采用對數與三次函數相結合的回歸分析法對12省EKC形態特征分類進行探討。因此，考慮到通過建立三次多項式參數統計模型，單純觀測EKC局部形態特征分類方法的不確定性，因而建立了對數統計模型進行回歸分析，通過參數值來給予各省EKC不同類型一個確定的分類標準。

由于上述原因，三次多項式參數統計模型的分析結果只能作為EKC形態特征分類的初步參考，只有利用對數統計模型進行回歸分析后的結果才具有研究意義。將表1和表3的分析結果進行比較后發現：內蒙古、四川、甘肅EKC形狀特征經對比后曲線趨勢一致，為“N”型，寧夏和云南EKC的弱 “N”趨勢也可歸納在 “N”型一類。因此，內蒙古、四川、甘肅、寧夏和云南的EKC類型通過兩種模型分析后所得結論一致。陜西EKC形狀特征初步表現有弱 “N”型特征，但經過模型系數分析后基本符合倒“U”型特征。陜西省EKC分類結果經過兩種模型分析后略有差異。青海EKC形狀特征有波動上升趨勢，但波動上升趨勢較緩和，波峰不明顯，尤其是擬合曲線后段現象更明顯，可歸納為“-”型?？偟膩碚f，青海省EKC類型通過兩種模型分析后所得結論一致。西藏EKC波動上升特征符合 “N”型，但重慶、新疆EKC實際形狀特征并不符合EKC倒“U”型，廣西、貴州EKC也不符合“N”型，實際呈現出反“N”型特征。

鑒于通過建立三次多項式參數統計模型和對數統計模型的分析結果存在差異，其差異原因有待進一步考證和分析。此外，不同成因機制的環境庫茲涅茲曲線在一定程度上為各省環境政策的制定及施行的方向提供了參考依據，比如對于EKC呈“N”型或者 “-”型的省份來說，當地政府要轉變觀念和思路，加強引導，深化綠色GDP觀念，發展綠色低碳經濟，尤其要注重從政策層面上支持和引導綠色產業，尋求適合本省的綠色經濟發展模式，爭取較快到達EKC轉折點。因此，不同成因機制形成的EKC所對應的各省應采取的不同的有針對性的環境政策有待進一步分析；除此之外，中國西部地區12省EKC不同類型分布特征有待進一步確定，通過不同類型EKC的聚集分布或分散分布等特征可歸納出中國西部地區總體的SO2排放與經濟增長和不同政策施行之間的相互作用關系；最后，本文就不同類型的EKC的成因機制進行了實證研究，但所采集的數據年份間隔較短，可能會導致研究結果不十分準確。

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Relationship between SO2Em issions and Econom ic Grow th of China'sW estern Region

MA Li-chi
（College of Tourism and Geography Science，Yunnan Normal University，Kunming Yunnan 650500 China）

Twelve provinces in thewestof Chinawere selected to build up their EKCmodels using statistical data of per captia GDP and SO2emissions from the year of2000 to 2010 in order to study the relationship between environmental pollution and economic growth in the west of China.The shape of the curves of EKCmodels of the twelve provinces were not all in accord with the shape of U.Some of them looked like N orreversed N.The origins of different shapes of EKC in these provinceswere deeply discussed and analyzed.

the west region of China；SO2emissions；economic growth；EKCmodel；analyze

X196

A

1673-9655（2015）05-0049-07

2015-03-11