環境庫茲涅茨曲線視角下河南省大氣污染的分析

王 芳，鄧文剛

(鄭州大學 1.商學院;2.國際學院，河南 鄭州 450001)

綠色良好的生活環境一直以來都是居民賴以生存的基本條件，其中，空氣質量的好壞直接影響著人們的健康水平。但是，通過歷史經驗來看，任何地區的經濟發展無不以環境的透支為代價。近幾年，隨著城市化進程的加快以及工業化的迅速發展，河南省的空氣質量一直沒有長期保持在較高的水平。黨的十八大報告、“十二五”規劃綱要以及2012年中央經濟工作會議中明確指出應當注重經濟社會與自然環境的協調發展，力求每一個城市都能成為宜居城市。[1]環境庫茲涅茨曲線反映了環境質量與人均收入之間的關系，從理論上來說，污染程度隨著人均收入的增加先提高后降低，但在實際當中兩者之間有時卻不會表現出這樣的關系，污染程度甚至可能會隨著人均收入的增加先提高、后降低、再提高、再降低，因此河南省的大氣污染和經濟發展之間具體是什么樣的關系還有待于在實證分析中做進一步研究。

一、文獻綜述

傳統的EKC曲線呈現出倒“U”型，這一點已經被國內外大多數學者所證實。例如Grossman和Krueger(1995)[2]、林伯強和蔣竺均(2009)[3]、黃炎和丁健(2016)[4]等。除此之外，一些學者在研究中還發現環境庫茲涅茨曲線有時會呈現出“N”型、倒“N”型等類型。張樂勤等(2012)以動態測度的方式對安徽省1995—2010年的碳排放強度進行觀測和分析，發現其EKC曲線表現為“N”型。[5]周小亮、吳武林(2016)在對福建省大氣和水污染的分析中發現廢氣、廢水的排放與人均收入之間呈現倒“N”型關系。[6]孫艷麗、李中軒(2017)在對許昌市工業“三廢”的排放量的調查分析中得出了工業粉塵呈現倒“U”型曲線的右側+正“U”型曲線的左側的結論。[7]

在研究方法上，目前還沒有一個統一的標準。任海軍和劉高理(2014)以STIRPAT模型為基礎對碳排放量進行了一系列的測度，并指出不同階段的城市化進程中各因素對碳排放的影響存在著差異。[8]謝守紅、蔡海亞、夏剛祥(2016)使用IPCC關于碳排放的測算方法，用脫鉤模型對1980—2012年中國交通運輸業的碳排放量進行了相關的分析。[9]因此，在今后的研究當中還應當注重不斷地總結和歸納，找到普適性更強的研究方法。

綜上所述，目前的研究大多打破了經典環境庫茲涅茨曲線的假設，提出了許多新的不同類型的EKC曲線。但是，各地區的環境污染程度和經濟發展的狀況都不盡相同。為此，本文將在經典環境庫茲涅茨曲線理論的基礎上結合河南省自身的特點構建高次多項式模型進行實證分析，使研究方法具有一定的針對性和新意，并將根據河南省目前存在的一些環境問題給出相應的政策建議。

二、數據來源與模型設定

(一)數據選取

本文選取河南省1998—2017年共20年的時間序列數據，從歷年的《河南省環境狀況公報》上選取衡量大氣污染的3個較為常用的指標：工業廢氣排放總量、二氧化硫排放量以及煙(粉)塵排放量。其中，工業廢氣排放總量的符號記為“INDGAS”，單位為“億標立方米”；二氧化硫排放量的符號記為“SO2”，單位為“萬噸”；煙(粉)塵排放量的符號記為“SD”，單位為“萬噸”。

對于變量的選取，因為人均國內生產總值與大氣污染具有較高的關聯性，故取其作為解釋變量，符號記作“PGDP”，單位為“元”。數據來源于歷年的《河南省統計年鑒》。

將以上指標和變量進行對數化處理后的結果如表1所示。

表1 大氣污染與經濟增長的相關指標與變量匯總

(二)模型設定

根據現有的一些研究，環境庫茲涅茨曲線的模型一般表現為二次多項式、三次多項式、四次多項式、對數二次多項式、對數三次多項式以及對數四次多項式等幾種形式。出于對數據波動和復雜因素的考慮，本文選取對數四次多項式作為基本計量經濟模型進行分析：

lnYt=α0+α1lnXt+α2(lnXt)2+α3(lnXt)3+α4(lnXt)4+μt

其中，lnYt表示各類環境污染指標第t年的數據的自然對數；lnXt表示人均國內生產總值第t年的數據的自然對數；μt表示隨機誤差項；αi(i=1,2,3,4)表示各個參數的待估系數。

對模型估計結果參數的討論有如下幾種類型：①α1=α2=α3=α4=0，表示大氣污染與經濟增長之間不存在關系；②α1≠0，α2=α3=α4=0，表示大氣污染與經濟增長之間存在單調遞增或單調遞減的關系；③α1=α2≠0，α3=α4=0，表示大氣污染與經濟增長之間存在單調遞增或單調遞減的關系；④α1<0，α2>0，α3=α4=0，表示大氣污染與經濟增長之間存在正“U”型關系；⑤α1>0，α2<0，表示大氣污染與經濟增長之間存在倒“U”型關系；⑥α1>0，α2<0，α3>0，α4=0，表示大氣污染與經濟增長之間存在正“N”型關系；⑦α1<0，α2>0，α3<0，α4=0，表示大氣污染與經濟增長之間存在倒“N”型關系；⑧在之前的基礎上，如果α4≠0，那么所得的環境庫茲涅茨曲線將不同于以上的形狀，會呈現出一種連綿起伏的形態，稱為“波浪型”。

三、實證分析

(一)平穩性檢驗

當時間序列不平穩時，在此基礎上得到的回歸有可能會是偽回歸。為此，在建立模型之前，要先對各個變量的平穩性進行檢驗。本文選取使用較為普遍的ADF檢驗法，具體的檢驗結果見表2。

表2 ADF單位根檢驗結果

注：括號中的數字代表與檢驗值相對應的P值，“*”“**”“***”分別表示10%、5%、1%的顯著性水平

由表2數據可看出，lnSD在原序列和一階差分以及二階差分的條件下都通過了5%或1%的顯著性水平下的檢驗；lnPGDP在一階差分和二階差分的條件下分別通過了10%和5%顯著性水平下的檢驗；其他變量在原序列的條件下均未通過檢驗，在一階差分和二階差分的條件下通過了1%顯著性水平下的檢驗。由此可知，所有指標和變量經過處理均可變為二階單整序列，因此能進行協整分析。

(二)協整分析

1.協整檢驗

經過平穩性檢驗后，對大氣污染的各項指標與人均GDP之間是否具有協整關系進行檢驗，本文采用EG兩步法對變量之間形成的殘差序列項的穩定性進行檢驗。

第一步，分別對大氣污染的3個指標與人均GDP之間進行一元一次回歸，具體的回歸方程如下：

lnINDGAS=2.7341+0.7339lnPGDP

(6.2814) (16.3217)

F=266.3977，R2=0.9367，n=20

lnSO2=5.0938+0.0466lnPGDP

(4.0368) (3.5778)

F=128.0813，R2=0.9286，n=20

lnSD=9.9465+0.5575lnPGDP

(12.7746) (6.9312)

F=48.0418，R2=0.7287，n=20

經過檢驗發現上三式的t檢驗和F檢驗均顯著通過，并且從回歸結果可以看出其可決系數分別為0.9367、0.9286、0.7287，這說明回歸方程具有較好的擬合效果。

由表3數據可知，大氣污染的指標與人均GDP之間所形成的殘差序列均通過了5%的平穩性檢驗，這表明它們之間存在著長期的均衡關系。

表3 大氣污染指標與人均GDP的協整檢驗結果

注：檢驗是對各項指標和所有變量的二階差分之間所形成的殘差序列進行的平穩性檢驗，“*”“**”“***”分別代表10%、5%、1%的顯著性水平

2.協整分析

經過平穩性檢驗和協整檢驗后，根據所選用的計量經濟模型對大氣污染的各項指標與人均GDP之間的關系進行參數估計，判定回歸結果中t統計量值、F統計量值以及R2的大小，若不顯著則剔除四次方項，接著對三次方方程進行參數估計。以此類推，直到選出合適的方程為止，表4列出了具體的參數估計結果。

表4 大氣污染的各項指標與人均GDP之間的參數估計結果

注：括號中的數值為t檢驗的值，“*”“**”“***”分別代表10%、5%、1%的顯著性水平

工業廢氣排放總量與人均GDP之間的方程為：

lnINDGAS=-4896.95+2062.81lnPGDP-324.82(lnPGDP)2+22.70(lnPGDP)3-0.59(lnPGDP)4

由此可知，工業廢氣排放總量與人均GDP之間屬于四次多項式的關系，α1>0，α2<0，α3>0，α4<0。各解釋變量的t統計量值分別為-3.96、3.98、-3.99、4.01、-4.03，均通過了顯著性水平為1%的t檢驗。同時F統計量的值為153.24，說明F檢驗也十分顯著。并且R2的值也較大，為0.9761，證明在較好的擬合效果下工業廢氣排放總量與人均GDP之間的關系呈現波浪型曲線的形態。

二氧化硫排放量與人均GDP之間的方程式為：

lnSO2=482.86-151.55lnPGDP+

16.62(lnPGDP)2-0.6(lnPGDP)3

由此可知，二氧化硫排放量與人均GDP之間屬于三次多項式的關系，α1<0，α2>0，α3<0。各解釋變量的t統計量值分別為2.62、-2.73、2.86、-3.00，均通過了顯著性水平為1%的t檢驗。同時F統計量的值為17.95,說明F檢驗也十分顯著。并且R2的值也較大，為0.7709，證明在較好的擬合效果下二氧化硫排放量與人均GDP之間呈現出倒“N”型的關系。

煙(粉)塵排放量與人均GDP之間的方程式為：

lnSD=-19.74+5.68lnPGDP-0.33(lnPGDP)2

由此可知，煙(粉)塵排放量與人均GDP之間屬于二次多項式的關系，α1>0，α2<0。各解釋變量的t統計量值分別為-1.77、2.42、-2.66，前兩個變量通過了顯著性水平為5%的t檢驗，后一個變量通過了顯著性水平為1%的t檢驗。同時F統計量的值為35.69，說明F檢驗也十分顯著。并且R2的值也較大，為0.8077，證明在較好的擬合效果下煙(粉)塵排放量與人均GDP之間呈現出倒“U”型的關系，這與環境庫茲涅茨曲線的假定相符合。

三、結論

本文在“綠水青山就是金山銀山”的時代背景下，選取河南省1998—2017年共20年的時間序列數據，通過將計量模型設成對數四次多項式的形式，用逐步回歸法對河南省大氣污染物的3個指標和人均國內生產總值之間的關系進行實證分析，得出以下結論：

(1)工業廢氣排放總量與人均GDP之間呈現波浪型關系。其中在可觀測范圍內模型的人均GDP只有一個EKC拐點35600元，大致出現在2013—2014年之間。在人均GDP低于35600元時，工業廢氣的排放量隨人均收入的增長呈現出上升的趨勢，這表明在當時的條件下由于省內總體生產力水平還尚未發展成熟起來，工業廢氣的排放隨人均國內生產總值的增加而增加。當人均GDP超過35600元以后，工業廢氣的排放量呈現出下降的趨勢，這表明在 “綠水青山就是金山銀山”的號召下，各地紛紛提高了生態保護的意識，因此工業廢氣的排放量隨人均國內生產總值的增加而日漸減少。

(2)二氧化硫排放量與人均GDP之間呈現部分倒“N”型關系。模型中人均GDP的兩個EKC拐點分別為3655元和20688元，前者的出現時間并不在樣本數據范圍內，但可以推測大致在20世紀90年代中期，后者的出現時間則大致出現在2009年前后。在人均GDP達到3655元之前，二氧化硫排放量隨著人均GDP的增加而下降；在人均GDP處于3655元到20688元的這段時期內，二氧化硫排放量隨著人均GDP的增加而增加；當人均GDP超過20688元以后，隨著各地對工業污染監測和管控力度的加強，二氧化硫排放量又重新開始減少。從中可以看出，盡管理論模型預測的曲線形狀是倒“N”型，但是在現有樣本的觀測范圍內模型更多呈現出的是倒“N”型曲線的右半部分，其中二氧化硫排放量與人均GDP的EKC拐點應當處于人均GDP為20688元的時候。

(3)煙(粉)塵排放量與人均GDP之間呈現倒“U”型關系。模型中人均GDP只有一個EKC拐點5465元，出現的時間大致在2000—2001年之間。在人均GDP尚未達到5465元的時候，煙(粉)塵排放量隨著人均GDP的增加而增加，這主要是因為相對來說在舊有的工業生產條件下，煙(粉)塵的排放量在所有污染物中所占的比重較大。當人均GDP超過5465元以后，煙(粉)塵排放量隨著人均GDP的增加而減少，這表明生產技藝在當時有了一定程度的提高，對于煙(粉)塵排放的控制也有了明顯的進步。

四、政策建議

(1)提高能源的利用效率。燃煤、燃油等使用效率的低下是大氣污染產生的一個重要原因，正是因為在以往的工業生產和居民生活中不夠注重充分利用這些資源，才使得工業廢氣、二氧化硫以及煙(粉)塵等污染物的排放量與日俱增。因此，只有轉變生產生活觀念，最大限度地利用這些資源才能夠在更大程度上降低污染物的排放量。當前河南省基本已經突破第二個轉折點或者說EKC拐點，在中央政府的號召和新生產技術的支持下提高煤炭等能源的使用效率已是大勢所趨，企業和居民家庭都應為建設資源節約型和環境友好型社會做出貢獻。

(2)順應歷史的規律制定合理有效的減排目標。在過去的二十年內由于缺少歷史的經驗和實際的參考，我國的節能減排工作一直沒有取得有效的進展。根據發達國家近幾十年的污染治理工作中所產生的經驗，碳排放量大致可分為三個階段：碳排放積累階段、碳相對減排階段、碳絕對減排階段。當前我國正處在并將長期處在相對減排的第二階段，更要在未來長期內制定符合各地區實際情況的減排目標，力爭早日進入絕對減排的第三階段。

(3)增強城市的環境承載力。除了從能源使用的角度降低污染之外，客觀上還應當在河南省內各大城市的環境承載力上加強重視和保護。河南省作為人口大省，近幾年隨著人口出生率的增加，在龐大的人口基數下環境承載力逐漸下降。為此，更要貫徹落實科學發展觀全面協調可持續的原則在改善居民生活水平和條件的同時兼顧資源的合理開發與城市環境的保護，促進彼此之間的協調發展，從而增強城市的環境承載力。

(4)加強大氣污染的綜合治理。大氣污染需要從經濟、行政、法律以及思維觀念等多個方面著手進行綜合的整治，在加快城鎮化進程的同時應當提高對各項環境標準的相應的監督力度和執行力度，做到發展與保護同步進行。除此之外，推動產業結構的升級與戰略性調整也是不可忽視的重要舉措，要想打造“低碳型經濟”需要以更多的高新技術產業取代舊有的高污染的產業，實現第二產業向第三產業的轉型升級。最后，要向居民和企業傳遞可持續發展的環保意識，促使政府與民間在大氣污染的防治和環境保護的進程中實現良好的互動和反饋，最終實現改善空氣質量、打造綠色城市的目標。