環境規制與污染密集型產業區域間轉移

胡德寶　賀學強

摘要：測度工業行業污染強度和政策環境規制強度，利用1998—2011年我國30個省份的面板數據，證實環境庫茲涅茨曲線在我國基本上成立。同時污染強度與規制強度間存在反向關系，污染避亂所假說在我國是成立的。不過環境規制對不同區域污染治理的效果不同，東部最明顯，然后依次為中部和西部。為應對污染產業轉移，應實施環境責任追溯制度，完善生態補償機制，建立民眾訴求的暢通渠道。

關鍵詞：環境規制強度；污染避亂所假說；環境庫茨涅茲曲線；區域間產業轉移；減排成本；進口成本；污染密集型產業

中圖分類號：F262；F224 文獻標識碼：A 文章編號：1007-2101（2015）04-0095-07

近年來，隨著我國轉變生產方式、調整產業結構步伐的加快，區域間產業轉移已成為區域經濟發展中的常見現象。但隨著整體成本的上升，越來越多的勞動密集型產業向中西部地區、欠發達地區轉移，同時，一些產業承接地為了地方經濟發展的需要，開出各種優惠措施吸引轉移出來的產業落地，甚至不惜降低環保門檻來“歡迎”。因此，出現了這樣的疑問：環境污染是否滿足庫茲涅茨假說（Environmental Kuznets Curve，EKC）？產業轉移過程中，是否會出現中西部地區成為污染產業的轉入地，導致污染避亂所假說（Pollution Haven Hypothesis，PHH）的真實出現？為此，筆者進行如下的分析。

一、文獻綜述

所謂污染避亂所假說最初是指在全球化背景下，隨著貿易自由化和資本流動性的加強，污染密集型產業將傾向于遷移到環境規制更寬松的國家或地區（Antweiler等，2001）[1]。然而，有關污染避亂所假說的實證，是非常容易引起爭論的一個問題（Copeland和Taylor，2004）。由于研究的具體對象、模型構建、指標選取、數據獲得、計量方法的差異，得到兩種可能完全相反的結果。

從支持的觀點來看，支持該假說的相關研究主要是從污染密集型行業在發達國家及發展中國家間的此消彼長關系展開研究。Low和Yeates（1992）用世界總出口中的污染產業出口份額和產業的“顯示性比較優勢指數”（RCA）檢驗污染產業在世界范圍內的遷移。他們認為，伴隨著污染在世界范圍尤其是在工業化國家份額的下降，工業化國家環境規制很可能造成了污染產業從發達國家轉移到發展中國家。Mani和Wheeler（1998）考察了1960—1995年發展中國家和經濟合作與發展組織（OECD）國家的貿易與環境問題，發現OECD國家污染密集型產業規模下降的同時，發展中國家卻快速增長，并且與OECD國家污染減排成本的快速上升具有時間上的同步性。Smarzynska和Wei（2004）以24個轉型國家為樣本進行研究，得到的結論是經濟不發達國家的環境惡化主要歸因于發達國家的污染產業轉移，支持了污染避亂所假說。Tunc等（2007）通過投入產出分析，應用土耳其1994—1997年貿易流動的面板數據分解出CO2的凈產出量并給予了污染避亂所假說正面支持。Levinson和Taylor（2008）通過分析1977—1986年美國、加拿大和墨西哥三國130個制造業企業數據后指出，某行業的減排成本與該行業的進口呈現正相關關系。

從反對的觀點來看，往往是在實證檢驗不顯著之后，提出一些不支持假說的解釋，所持的觀點基本上認為欠發達地區較弱的環境規制所帶來的成本降低難以彌補其他條件缺失所帶來的成本上升。Kahn（2003）通過研究1958—1994年美國進出口雙邊外貿數據對污染避亂所假說進行了檢驗，結果發現貧困、非民主國家并沒有成為美國的污染避亂所。Eskeland和Harrison（2003）研究了美國對墨西哥、委內瑞拉、摩洛哥、科特迪瓦的投資，結果發現投資來源國國內的高污染減排成本并無法解釋投資動力和投資流向。Copeland和Taylor（2005）從要素稟賦假說入手，認為污染密集型產業往往也是資本密集型產業，而發展中國家往往資本缺乏，因此只能從事勞動密集型行業（一般為非污染密集型產業），從而與污染避亂所效應正好相反。

隨著經濟的發展，污染密集型產業的生產會產生空間上的轉移，但污染密集型產業的產品的消費卻并不一定隨之轉移。Cole（2004）[2] [3]將有關EKC的研究和污染避亂所的研究結合起來，實證研究“北方國家”通過與南方國家間污染密集型產品的貿易對EKC的影響后發現，除技術因素外，南北之間的污染密集型貿易是北方經濟系統向“綠色化”改進的重要因素。Muradian等（2002）、Shui等（2006）在研究內含污染的貿易時進一步指出，發達地區通過貿易實現了環境負荷的轉移（Environmental Load Displacement）。也就是說，發達地區的環境好轉與本地區內污染密集型產業（如鋼鐵冶煉、化肥制造等）生產轉移有關[4]。與此同時，發達地區的消費系統并沒有對應升級從而減少對內含污染產品的消費，從而使這類產品的消費與生產間出現了缺口，造成了生態不平等交換（ecologically unequal exchange），欠發達地區在這種持續性的不平等交易中受害。Kearsley和Riddel認為生態不平等交換問題需要進一步探討，并給出了嚴格的證明，發現其必要條件是環境成本無法完全內生化、產品在區域間自由流動，同時貿易雙方中有一方持續生產更為污染的產品。

對于中國是否存在污染避亂所假說有不同的研究結論，大部分研究是從中國與其他國家間的貿易投資角度展開的。Dean等[5]（2009）以中國合資企業為樣本，研究結論為污染避亂所假說的存在提供了支持證據。國內部分研究結論則對中國存在污染避亂所假說持否定態度。傅京燕（2008）[6]研究了中國制造業出口和產業結構污染含量的變化，發現中國制造業污染水平不斷下降，出口品污染含量增長幅度小于出口值增長幅度，因此否定了這一假說在中國的存在。李小平和盧現祥（2010，2012）[7] [8]通過投入—產出分析發現中國出口產品隱含的CO2中，國外的比例逐漸提高，發達國家同時向中國轉移了污染和清潔的產業，中國并未成為發達國家的污染避亂所。endprint

事實上，如果一個大國國內不同區域間存在發展不均衡狀況，使得該國區際間的產業轉移與國際間的產業轉移具有類似的特點。例如，List等（2004）對美國各州的企業區位決策進行了實證分析，結果表明，新建企業確實傾向于選擇環境規制強度較弱的州。中國作為一個區域間發展不平衡的大國，國際視角下的相關研究能夠為國內區域間的經濟活動提供借鑒。本文將通過我國的省際面板數據來研究區域間的污染密集型產業轉移與環境規制間的關系，進一步判斷是否符合污染避亂所假說。

二、工業行業污染強度及規制強度測算與劃分

由于污染密集型產業是我們的研究對象，對研究對象進行界定是研究的基礎，因此，首先要對工業行業的污染強度和規制強度進行測度，確定出污染密集型產業及其對應的規制強弱，并進一步判斷二者的關系，從而分析出這種關系是否符合污染避亂所假說。

（一）污染強度的測算

雖然直觀上人們對什么是污染密集型產業比較容易理解，但是必須要進行定量測度并依據結果進行分類才能使后續研究科學可信。這是因為如何劃分污染密集型產業將直接影響研究結果，并可能導致結果大相徑庭[9]。本文重點考察39個二位數工業行業的污染強度，并對污染強度進行劃分。選取的污染物排放量指標為：工業廢水排放量、工業SO2排放量、工業固體廢棄物總量，并輔以能源使用量作為間接指標來參考。前3個指標為各行業的直接排污指標，而耗能指標作為間接指標從能源的生產消費環節間接體現它對環境的危害。由于行業性質差異以及各項指標單位不同，無法簡單相加，因此，本文先對各項指標進行線性標準化并加權平均得到各產業的污染強度。具體方法如下：（1）計算各個產業污染物單位產值的污染物排放量及能耗；（2）按0-1的取值范圍對各指標進行無量綱化即標準化；（3）將以上各種指標的得分加權，由于能耗指標為間接指標，對污染強度的貢獻度相對較低，因此分別按照30%、30%、30%、10%的權重來計算；（4）計算各產業的最后得分，得到歷年各工業產業污染強度系數的均值？琢，如表1所示。

從表1中的分類結果可以看出，重度污染的產業即污染密集型產業主要由傳統的重化工業及造紙、紡織、石油加工、金屬加工等資源消耗較大、排污較多的產業，這一結果與我們的直觀感受是吻合的，與其他相關研究的結果（如李玲、陶鋒，2012）也非常一致。

（二）環境規制強度的測算

環境規制強度決定了污染密集型產業的產業布局和產業轉移的流向，因此污染密集型產業會對規制強度產生相應的響應，現實中不同區域內環境規制的強度和方式存在較大差異。第一，一些地方政府為了招商引資，吸引污染密集型產業的流入，給予轉移進來的企業環境污染軟約束，即弱化監管、降低減排力度甚至包庇污染物的超標排放，而這些軟約束不會計入統計數據，而其他的量化途徑還比較困難；第二，不同區域間放松環境規制的方式多種多樣，因此，在不同區域間進行定量分析有利于橫向比較，很有必要。

環境規制強度測算結果的差異，導致一些研究結論也不一致。本文利用綜合指數方法，采取與污染強度指標測算類似的方法，綜合考慮直接指標和間接指標，選取廢水排放達標率、二氧化硫去除率、固體廢物綜合利用率作為直接指標以及產業內單位工業增加值能耗下降率作為間接指標，將各指標標準化后按照30%、30%、30%和10%的比重加權平均，從而得到各工業產業的規制強度①。根據這一計算方法，各污染密集型產業所對應的環境規制強度如圖1所示。

從圖1中可以看出，整體來說，我國對于污染產業的規制強度在加大。從規制強度與產業的對應上也可以看出，重化工業的規制強度較大，這說明這些污染密集型產業一直是我國環境保護的重點實施對象。

三、污染密集型產業轉移的EKC效應分析

首先考察地區間產業轉移的規律是否遵循曲線（EKC，Environment Kuznets Curve，EKC）的規律，分析污染密集型產業轉移是否會對環境庫茲涅茨曲線效應產生影響。Bown和McCulloch（2002）、Dinda（2004）等學者認為EKC的內部機制是通過污染密集型產業的轉移實現的，一方面發達地區通過將污染性產業遷出實現了環境的改善，欠發達地區則在承接了產業轉移后使環境惡化，同時區域間貿易為較發達地區消費清潔品提供了可能，從而造成了經濟發展水平不同區域間生態的不平等交換[10] [12]。也就是說，污染問題在一定程度上是被轉移了，而不是真正被解決了。

由于長期以來我國實施的非均衡發展戰略，導致區域間所處的經濟發展階段不同，區域差異較大。當人均收入較高的沿海東部地區已經開始謀求經濟結構轉型、產業結構升級時，而經濟發展相對滯后的一些西部地區仍然處于工業化的加速時期，區域間的差異對某些污染密集型的行業提供了空間上轉移的可能性：當那些污染較重的企業搬出經濟較發達地區遷入欠發達地區后，前者的經濟結構得到優化，環境得到改善，處于環境庫茲涅茨倒U型曲線右側向下移動階段[12]；后者在經濟進一步增長的同時，環境則沿著環境庫茲涅茨倒U型曲線的左側上移從而進一步惡化，除非這一區域能找到旅游業等新的增長點支撐經濟發展，并在適當時機將那些污染行業轉移至他處，否則該區域環境庫茲涅茨曲線的拐點會推遲到來[13] [14]。

有關EKC的實證研究很具爭議性，研究結論大致形成了三種觀點[15]：第一種觀點支持EKC假說；第二種觀點否定EKC的存在，認為所謂的EKC不過是一種統計上的假象；第三種觀點持折衷的觀點，認為對于某些污染物確實存在EKC關系，而對于另一些污染物則不然。對于EKC的實證模型選取，模型設定趨于復雜，最初設定簡單的二次曲線方程回歸，后來引入了三次方項②，之后又如貿易開放度、收入分配（Magnani，2000）、PHH效應（Cole，2004）、企業規模（李小平、盧現祥，2010）等特定項。

為了著重考察EKC在我國不同地區對于不同污染物的表現，根據EKC的基本假定并結合最新的研究文獻，本文建立含有三次方項的拓展EKC面板數據模型：endprint

lnEit=c+？茁1lnGDPit+？茁2（lnGDPit）2+？茁3（lnGDPit）3+uit

其中，GDPit表示第i省在第t年的實際人均GDP（以1997年為基期），由各省當年GDP總量（以1997年為基期）與當年年末全省人口之比計算得到，Eit表示I省對應年份的人均污染物排放量，uit為隨機誤差項，i分別對應著全國除港澳臺地區和西藏外的30個省市自治區，t對應著1998—2011年。

其中，選取的工業污染指標包括人均工業廢水排放量（IWW）、人均工業化學需氧量排放量（ICOD）、人均工業二氧化硫排放量（ISO2）、人均工業煙塵排放量（ISMK）以及人均工業粉塵排放量（IDST）。數據來源為歷年《中國統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國環境年鑒》。

對面板數據進行模型選擇。首先根據F檢驗來判斷是否選用變截距模型，然后進行Hausman檢驗。當Hausman檢驗在5%的水平上顯著時，則拒絕隨機效應模型的原假設，選擇固定效應模型；否則采用隨機效應模型。由于模型含三次方項，進行回歸分析時，若三次項不顯著，則估計含二次項的模型，依次類推。實證估計結果如表2所示。

F檢驗和Hausman檢驗結果表明，應采用變截距固定效應模型。從表2的實證結果可以看出，除工業二氧化硫外，工業廢水、工業化學需氧量、工業煙塵、工業粉塵等其他污染指標的面板回歸估計結果均呈現出倒U型曲線的特點，滿足EKC假說，但是各污染物排放所處的階段不同。其中，工業廢水和工業固定廢物產生量對于所有省份來說，均處于倒U型曲線的上升階段，拐點還未出現，表明幾乎所有省區工業污水和煙塵治理的壓力很大，形勢不容樂觀。對于工業二氧化硫排放量，所有的省份已經越過第一拐點，且接近2/3的省份已經越過第二拐點到達雙倒U型曲線的右半邊，因此處于減排加速時期。人均工業二氧化硫的排放隨著人均GDP的增加，呈現出先降低后增多之后再減小的雙倒U型形態。然而，由于第一拐點已經成為歷史，事實上對于二氧化硫排放來說，同樣呈現出倒U型曲線的特征。對于工業COD來說，樣本點基本處于倒U型曲線的拐點右半邊，因此，在考察期這一污染物基本上一直表現出下降的趨勢，因此整體來看工業COD的減排成效顯著，這可能與其治理相對較容易有關。因此，總體來看，所有污染物排放與GDP的關系基本上都可以用倒U型曲線來反映，說明近十多年內我國工業污染排放基本上滿足EKC假說，與地區經濟發展水平緊密相關。

區域間產業轉移和區際貿易是產生EKC效應的重要因素[16]，它造成了生產和消費的分離，也體現了環境責任的消費中心導向（Consumption-centered Orientation）。由于存在區域間產業轉移和區際貿易，發達地區在進行生產結構升級的同時，并沒有伴隨著消費結構的升級，而污染密集型產業的轉移和污染避亂所效應的形成，為較發達地區向倒U型的右下方移動提供了條件。也就是說，經濟較發達地區通過轉移污染密集型產業，并進口內含污染的產品，將污染轉移到了欠發達地區，從而實現了自身環境的改善。從這一點上來講，經濟的增長可能并沒有完全治愈環境問題（Cure for Environmental Problems），而是部分實現了“污染轉移”[17]。對于經濟相對落后且環境規制強度不大的地區而言，他們沒有激勵和新的承接地能夠承載可能轉移出去的污染產業，處于這種污染密集型產業轉移的最后承接者。

四、環境規制對污染產業轉移的實證研究

環境質量與多個因素相關，除收入因素外，經濟結構、成本變化、技術水平、貿易、環保措施等都對其產生影響。隨著市場經濟的完善，國內統一市場的逐步形成，污染產業在區域內的轉移對環境質量產生了深刻影響，在污染避亂所假說中得到較具體的體現。

污染避亂所假說關注兩個方面的問題。第一，關注污染密集型產業對環境規制強度的直接響應，即加強環境規制強度，污染密集型行業的投資有下降趨勢，反之則會增加。從地方政府的角度來說，由于環境規制的服從成本是污染密集型產業轉移的重要誘因，因此在片面強調經濟增長、環境成本被嚴重低估的背景下，一些地方政府就存在較強的放松環境規制的動機，以便吸引包括污染密集型產業在內的更多產業進入，刺激當地經濟發展[18]。第二，如果不考慮相應關系而是直接考察微觀企業，則關注污染密集型企業是否集中向其他區域轉移。環境規制的服從成本對于污染密集型產業在空間上的轉移有著重要的影響。從企業的角度來說，環境規制的服從成本會影響企業產品成本，并最終影響其競爭力。對于污染密集型產業來說，由于其污染產生量和排放量大，要達到排污標準，需要投入更多成本。因此，環境規制的服從成本對其影響更加明顯，當外地環境規制的服從成本低于本地并且可以彌補搬遷成本和其他不確定因素時，這些企業就會存在較強的遷移動機。也就是說，影響企業轉移決策的主要因素有成本和預期等變量，所以勞動力成本、投資預期如工業固定資產投資等因素影響環境質量[19]。此外，產業結構影響環境質量。工業化時期，經濟快速增長、二次產業比重增加，帶來較為嚴重的環境問題。隨著三次產業的發展，產業結構由高耗能高污染的二次產業向低污染高產出的服務業轉換，環境壓力降低，污染強度也下降。技術進步也影響環境質量。技術進步對環境的影響表現為兩方面：在直接影響方面，由于經濟的發展，對基礎研究和環保技術投入增加，使污染能更有效地得到治理[20]；在間接影響方面，由于技術進步推進經濟增長方式發生轉變和產業結構的調整，使污染物排放量下降。

前面的研究已經發現，經濟發展水平與污染強度有很強的相關性，基本上符合庫茲涅茨假說，因此，在構建模型時，需要將代表經濟發展水平的人均GDP及其二次項納入進來。綜合以上分析，本文建立以下污染強度影響因素的實證模型：

lnPIISit=c+？琢1lnERit+？琢2lnGDP+？琢2（lnGDP）2+？琢3lnLCit+？琢4lnSTRit+？琢5lnTECit+？琢6lnINVit+uitendprint

其中，lnPIISit、lnERit、lnLCit、lnSTRit、lnTECit、lnINVit分別表示第t年i省的污染密集型產業的污染強度、環境規制強度、勞動力成本、產業結構、技術進步和工業固定資產投資額對數值，uit為隨機誤差項，由于數據的可得性，i分別為全國除西藏、港澳臺地區之外的30個省市自治區，t為1998—2011年。地區勞動力成本LC用工業行業在崗職工工資與工業增加值的比值表示；STR表示產業結構，用第二產業產值占GDP的比重來表示；用TEC作為控制變量分析技術進步對環境的影響，用萬元GDP能耗來表示；INV為某省份當年固定資產投資額，反映出該地區工業的整體投資環境和未來收益預期。相關數據來源于《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》以及各省（直轄市、自治區）相應的統計年鑒等。

（一）實證分析

首先采用Hausman檢驗來選擇回歸模型，原假設為選擇隨機效應模型，檢驗結果表明p值為0.012 6，因此在5%的水平上拒絕原假設，即選擇固定效應模型。為便于比較，我們采用了三種不同的估計方法，分別為混合面板最小乘估計（OLS）、固定效應模型（FE）以及Magnus等（2010）提出的加權平均最小二乘估計（Weighted-average Least Square，WALS）③。采用軟件Stata 12.0進行回歸分析，實證研究結果如表3所示。

研究結果表明，環境規制強度與產業污染強度呈反向關系，符合污染避亂所假說，說明污染性產業往往會選擇向環境規制強度相對較弱的區域轉移。勞動力成本LC與污染密集型產業的污染強度呈負相關關系，也從側面證實了該假說。Antweiler等（2001）指出污染密集型產業往往也是資本密集型產業，顯然，由于資本和勞動兩種要素存在替代效應，在資本獲取難度較大的情況下，勞動力成本越低，仍對污染密集型產業具有吸引力。因此，勞動力成本較高的區域往往是污染產業遷出地，而勞動力成本較低的地方成為承接地。污染密集型產業的進入難度就越大[21]。地區工業投資活躍程度反映出地區經濟的發展前景，也是拉動污染密集型產業增長的重要因素，與污染密集型產業的增長呈正相關關系。這是因為污染密集型企業偏向于重化工業，某地區整體工業投資越強勁，污染密集型產業的前景更明朗，產出也相應增加。

（二）區域性比較

中國各區域間在資源稟賦條件、產業結構、經濟發展水平等方面存在較大差異，因此可按區域劃分來對各區域間污染產業轉移進行比較，我們按照經濟帶將我國的省份（直轄市、自治區）劃分為東、中、西三個區域④。Hausman檢驗結果表明，在1%的顯著水平上拒絕了固定效應模型和隨機效應模型間沒有系統性差異的原假設。因此，應選擇固定效應模型。實證結果表明，環境規制對污染產業轉移在東、中、西部具有不同的影響效應，估計結果如表4所示。

回歸結果表明，從區域上來看，環境規制強度與污染強度呈反向關系，即環境規制強度的增加均導致污染強度下降，但影響程度存在地區差異。這一影響在東部地區表現得最為明顯，然后依次為中部和西部地區。這可能是東部地區面臨的轉變發展方式、調整產業結構的壓力和力度更大的結果。近年來，由于東部沿海地區轉型升級步伐的加快，政府環境規制力度加大，加上企業運營成本上升等因素的影響，一些污染性密集型企業開始向外遷移，使東部地區環保的壓力下降[22]。與此同時，一些中西部地區在承接產業轉移的過程中，地方政府出于增加就業、拉動地方經濟發展的考慮，并未對污染性產業實施嚴格分類限制，加上環保意識的淡化和環境規制力度的弱化，使部分沿海地區淘汰了的高污染、高能耗、勞動力密集型產業被轉移至該地，由此導致了污染轉移。

（三）穩定性檢驗——基于GMM模型的進一步證據

為了進一步檢驗面板回歸結果的穩健性，我們拓展研究框架，進一步驗證上述結論。規制強度為核心變量，采用單位工業產值污染治理投資作為測度規制強度的替代指標，相關數據見歷年《中國環境年鑒》和各省份《統計年鑒》。同時，為了處理模型中規制強度與技術進步所帶來的內生性問題，導致普通回歸估計結果可能是有偏的，因此本文運用動態面板數據的廣義矩估計法（GMM/DPD）進行估計。選擇使用兩種動態面板GMM估計，即差分GMM（DIF-GMM）和系統GMM（SYS-GMM），并以因變量的一階滯后項（L. lnER）作為工具變量。估計結果見表5。其中，表5中前3列是差分GMM估計，后2列是系統GMM估計。

通過表5我們發現，采用替代變量后，估計結果在統計上顯著，在方向上保持了一致，表明我們的研究結論具有穩健性：當規制強度增加時，污染強度會隨之下降，從而提高環境質量，同時也從側面說明了由于各區域間規制強度的差異，使得污染性產業出現區域間轉移，由規制強度大的區域向規制強度弱的區域轉移，從而導致了污染避亂所現象的出現。這與前面的研究結論是一致的。

五、結論和建議

從以上的研究中我們可得到如下結論：第一，工業污染物排放量與GDP基本上呈倒U型曲線關系，說明近十多年內我國工業污染排放基本上滿足EKC假說，環境污染與地區經濟發展水平緊密相關，不同的工業污染排放物處于曲線的不同階段；第二，環境規制與污染強度呈反向關系，污染密集型產業對環境規制的響應得到了實證支持，污染避亂所假說在我國是成立的，同時環境規制對降低污染的影響存在區域差異，東部最明顯，然后依次為中部和西部；第三，污染密集型產業轉移以及國內貿易的存在，導致了生產與消費的分離，但是在環境成本不能完全內生化的條件下，出現了區域間的生態不平等交換。

為了應對污染密集型產業轉移給環境帶來的負面效應，可以從以下方面著手：（1）改變原有的政績考核機制，以綠色GDP作為地方政府和官員的激勵機制，實施環境責任追溯制度，健全和強化政府對環境監管的社會性規制職能[23]；（2）因時制宜，分階段、先易后難地建立起污染密集型產業轉移的生態補償機制；（3）政府規制機構應提前介入，環保部門強化對企業減排的環境約束，不能重復先污染后治理的路徑；（4）提高民眾的環保意識，給予民間環保組織更多的發展空間，使民眾的環保訴求有合理通暢的表達渠道。endprint

注釋：

①李玲、陶鋒（2012）對該方法作了詳細介紹，本文不再贅述。但本文在其基礎上將直接指標與間接指標相結合，使結果更為合理。

②如果只含2次項，則排除了隨著人均GDP的升高，環境進一步惡化的可能性，因此，杜婷婷等（2007）、胡初枝（2008）認為中國應使用含有3次項的EKC估計模型。

③加權平均最小二乘法為最近采用的不確定性模型分析方法，而非確定性模型的引入通過模型選擇和模型平均方法對變量的相對重要性和模型形式加以識別，可以給出更準確的信息（De Luca and Magnus，2011）。

④東部省份包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東；中部省份包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部省份包括四川、廣西、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。這是區域經濟學意義上的劃分，而不是地理概念上的分類。

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責任編輯、校對：李金霞endprint