环境库茨涅茨倒U形曲线在西部地区的现实考征——基于空间面板数据的研究*

上海政法学院经济管理学院 李 鹏

环境库茨涅茨倒U形曲线在西部地区的现实考征
——基于空间面板数据的研究*

上海政法学院经济管理学院 李 鹏

文章采用数值模拟方法论证了环境库茨涅茨双倒“U”形曲线关系存在的可能性，双倒“U”形曲线是对传统环境库茨涅茨倒“U”形曲线的一个补充。文章以工业废水为研究对象采用空间面板数据模型对我国西部地区的环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系进行了验证，研究表明：我国西部地区环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系成立。

环境库茨涅茨曲线；空间面板数据模型；工业废水

一、文献回顾及问题的提出

自从关于经济增长与环境污染之间的环境库茨涅茨倒“U”形曲线提出以后，学术界对于环境库茨涅茨倒“U”形曲线的检验就没有间断过。但由于不同学者的研究样本、研究方法、研究的时间段的不同，导致了不同的研究结论。研究结论主要有三类，一是环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系对于所有环境污染物而言都成立。二是环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系对于所有环境污染物而言不成立。三是环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系对于部分环境污染物而言成立。

国外学者对经济增长与环境污染之间的关系进行了大量的实证研究工作。如帕森哈等人（Rupasingha et al，2004）运用美国的数据使用空间面板数据模型分析经济增长与环境污染的关系，发现基于空间计量模型基础上的环境库茨涅茨曲线估计结果是稳健的。昆度、丁达（Coondoo and Dinda，2007）通过对二氧化碳指标88个国家的面板数据分析，证实了人均GDP与环境质量之间存在倒“U”形曲线关系。赫提集等人（Hettige et al，2000）利用12个发达国家和发展中国家企业层面的工业废水排放量数据研究发现经济增长与环境污染之间是负相关关系，环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系不成立。马丁瓦格拉（Martin Wagner，2008）研究得出人均二氧化碳排放与人的收入呈单调递增的关系，且不存在拐点。

我国学者采用不同的研究方法对我国经济增长与环境污染之间的关系进行了研究。何彬（2013）以1989～2010年的省际面板数据运用动态门限模型研究了我国人均GDP与二氧化碳排放的关系，研究表明：人均GDP与区域二氧化碳排放呈正相关性。覃巍、丁慧（2011）运用主成分方法构建环境污染综合指数，研究广西经济增长与环境污染之间的关系。研究表明：广西环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系并不成立，而是成立N形曲线关系。黄莹、王良健、李桂峰、蒋荻（2009）以中国1990～2006年的省级面板数据运用空间面板数据模型研究了经济增长与环境污染之间的关系，研究表明：除工业废水外，其他指标符合环境库茨涅茨倒“U”形关系。卢晓彤、卢忠宝、宋德勇（2012）运用阙值面板模型研究对我国的环境库茨涅茨曲线形状进行了研究。研究表明：污染物排放量随经济增长而下降。潘玉君、童彦、华红莲、张碧星、方杏树（2007）采用数值模拟方法研究了1985～2003年间云南省经济增长与环境污染之间的关系，研究表明：云南省经济增长与环境污染之间存在倒“U”形曲线关系。马树才、李国柱（2006）运用协整理论研究了我国经济增长与环境污染之间的关系。研究表明：工业固体废弃物与人均GDP之间存在协整关系，工业固体废弃物随人均GDP的增加而下降，而工业废水及工业废气与人均GDP之间不存在协整关系。李鹏、兰宜生（2009）运用时间序列数据研究了山西省经济增长与环境污染之间的关系，研究表明：工业二氧化硫、工业固体废弃物与人均GDP之间呈倒“U”形关系，工业废水与人均GDP之间呈“U”形关系。

本文采用空间面板数据模型研究了我国西部地区经济增长与环境污染之间的关系，对环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系进行了检验。文章的创新性主要体现在：文章采用数值模拟方法提出经济增长与环境污染之间还存在双倒“U”形曲线关系的可能性。环境库茨涅茨双倒“U”形曲线关系的提出是对传统倒“U”形曲线关系的一个补充。

二、研究设计

（一）环境库茨涅茨倒“U”形曲线的数值模拟分析。

环境库茨涅茨倒“U”形曲线是描述经济增长与环境污染排放量之间数量关系的经验曲线。环境库茨涅茨倒“U”形曲线的经济含义是指：在经济发展的初级阶段，环境污染排放量不断增加，但随着经济发展到更高水平时，环境污染物排放量不断下降。

经济增长与环境污染排放量之间数量关系只有倒“U”形曲线关系吗？文章采用数值模拟方法研究发现，经济增长与环境污染排放量之间还存在其他形状曲线的可能性。

以y来表示污染排放量，x表示收入。根据y与x的不同函数关系，可以得出两者之间具有不同的曲线关系。

当y与x二次函数关系时，存在倒“U”形曲线的可能性。

例如，当y与x的二次函数关系式为：y=100+10x-x^2时，y与x的数量关系就表现为倒“U”形形状。对应的数量特征：随着收入的增加，污染物排放量先增加然后减少。环境库茨涅茨的形状就是倒“U”形形状。

实际上，只要y与x的二次函数关系式中x二次项的系数为负数，y与x的数量关系就表现为倒“U”形形状。

当y与x为三次函数关系时，存在～型曲线的可能性。

图1 经济增长与环境污染倒“U”形曲线关系

例如，当y与x的二次函数关系式为：y=100+15x-10x^2+x^3时，y与x的数量关系就表现为～形形状。对应的数量特征：随着收入的增加，污染物排放量先增加然后减少，随后再增加。

当y与x为四次函数关系时，存在双倒“U”形曲线的可能性。

例如，当y与x的四次函数关系式为：y=30+20x-28x^2+10x^3-x^4时，y与x的数量关系就表现为双倒“U”形形状。对应的数量特征为：随着收入的增加，污染物排放量经历先增加后减少的过程，随后再经历先增加后减少的过程。

文章认为经济增长与污染物排放量之间的倒“U”形形状、“～”形形状及双倒“U”形形状与经济规模效应和政府环境保护效应有关。

经济规模效应：经济总量的增加必然会导致污染物排放量的增加。政府环境保护政策效应：政府的环境保护政策会导致污染物排放量的减少。

图2 经济增长与环境污染之间的～形曲线关系

如果经济规模效应占主导，也就是收入增加所导致的环境污染物排放量的增加大于政府实施环境保护政策所导致的污染物排放量的减少，则会出现随着经济的增长，环境污染物排放量的不断增加。如果政府环境保护效应占主导，也就是收入增加所导致的环境污染物排放量的增加小于政府实施的环境保护政策所导致的污染物排放量的减少，则会出现随着经济的增长，环境污染物排放量不断下降。当政府采取严厉的环境保护政策时，政府保护效应占主导。此后，随着经济增长，环境污染物排放量不断下降。当政府采取宽松的环境保护政策时，经济规模效应占主导，此后，随着经济增长，环境污染物排放量不断增加。

图3 经济增长与环境污染之间的双倒“U”形曲线关系

一旦环境污染物排放量超过一定限度时，政府将采取严厉的环境保护政策，迫使企业大量减少污染物排放量，使得污染物排放量急剧下降，

例如，当y与x的二次函数关系式为:y=100+15x-10x^2+x^3时，y与x的数量关系就而一旦环境污染排放量下降到一定程度时，政府会放松环境保护而采取宽松的环境保护政策，企业会增加环境污染物排放量。

在经济发展初始阶段，随着经济总量的增加，环境污染物排放量会增加，在污染物排放量没有超过一定限度之前，政府会采取宽松的环境保护政策，此时经济规模效应占主导，因此，会出现随着经济的发展，环境污染物排放量不断增加的状况。随着经济总量的继续增加，环境污染物排放量会超过一定限度，政府会采取严厉的环境保护政策，此时政府保护效应占主导，因此，会出现随着经济的发展，环境污染物排放量不断下降的状况。也就出现了倒“U”形形状。随着环境污染物排放量的继续下降，当下降到一定程度时，政府会采取宽松的环境保护政策，此时经济规模效应占主导，因此，会出现随着经济的发展，环境污染物排放量不断增加的状况。也就在倒“U”形曲线的右半部分所对应的环境污染物下降阶段，随着经济增长环境污染物排放量开始增加，形成了“～”形形状。随着污染物排放量的继续增加，当超过一定限度时，政府又会采取严厉的环境保护政策，此时政府规制效应占主导，因此，出现随着经济的发展，环境污染物排放量不断下降的状况。也就是在“～”形曲线的右半部分所对应的环境污染物增加阶段，随着经济增长环境污染物排放量开始下降，也就出现了双倒“U”形形状。

（二）样本选择与变量定义。

本文选取甘肃、内蒙古、宁夏、新疆、西藏、青是收入增加所导致的环境污染物排放量的增加小于政府实施的环境保护政策所导致的污染物海、云南、四川、贵州、广西、重庆、陕西为分析样本，所选样本都属西部地区。文章以工业废水为例运用空间面板数据模型来研究我国西部地区1997～2008年间经济增长与环境污染之间的关系。相关变量如表1所示。

（三）空间面板模型设定。

空间面板数据模型能够充分考虑到同一时点上观察值之间存在的空间依赖性，克服了传统面板数据模型的弱点。埃洛斯特（Elhorst，2003）通过在传统面板数据模型中引入空间滞后误差项和空间滞后解释变量来分析空间依赖性。本文选取我国西部地区的12个省份为样本进行空间面板数据模型实证研究。

文章以西部地区的甘肃为中心构建标准化的空间权重矩阵，wij为标准化后的空间权重矩阵。主对角线上的元素为0，地区i与j相邻，则wij为1，否则为0，然后进行标准化处理，从而得到标准化的空间权重矩阵wij。

xt为解释变量矩阵。ρ为空间自回归系数，度量了地理上临近区域的yit的空间外部溢出效应的大小。λ为空间误差移动平均系数，度量了样本观察值的误差项对区域yit的空间误差溢出效应。

依据ρ和λ的数值，将空间面板数据模型分为两大类。

表1 变量描述

当ρ=0，为空间误差面板数据模型，也就是SEM面板数据模型。空间误差面板数据模型的经济含义是：某区域受到的一个随机冲击不仅影响到该区域的产出，还通过空间误差项影响其他区域的产出。

当λ=0，为空间滞后面板数据模型，也就是SLM面板数据模型。空间滞后面板数据模型的经济含义是：某区域的产出yit，不仅受解释变量的影响，还受临近区域的产出影响。

三、计量结果分析

（一）空间面板数据模型检验。

根据文章提出的经济发展与环境污染之间存在的四次函数关系，工业废水的空间滞后面板模型和空间误差面板模型分别为：

表2为空间面板数据模型回归结果。

由表2知，α在空间滞后模型和空间误差模型都为正，β在空间滞后模型和空间误差模型都为负，而且α和β在1%的水平显著，说明工业废水与GDP之间呈倒“U”形，也就是环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系成立。

空间面板数据模型检验的结论1：以西部地区的工业废水为研究对象，1997～2008年间工业废水与GDP之间呈倒“U”形曲线关系，环境库兹涅茨倒“U”形曲线关系成立。

表2中空间自回归系数ρ即在1%的水平显著，说明西部某区域工业废水的排放量，受邻近区域工业废水排放量的影响；表2中误差移动平均系数λ在1%的水平显著，说明西部某区域受到的一个随机冲击，不仅影响本区域的工业废水的排放，还通过空间误差项影响邻近区域工业废水的排放。ρ、λ在1%的水平显著，说明西部地区工业废水的排放存在空间依存性。

空间面板数据模型检验的结论2：1997～2008年间西部地区工业废水的排放存在空间依存性。

（二）空间面板数据模型检验结论的经济学解释。

1.1997～2008年间工业废水与GDP之间呈倒“U”形曲线关系成立的经济学解释。文章认为，2003年后，我国西部实施的严厉的环境保护政策是导致污染物排放量产生拐点的重要原因。2003年之后，我国的环境保护处于深化发展阶段，国家采取各种措施降低企业的污染物排放量。例如，加大执法力度、限制高污染排放行业的发展、大力发展循环经济等有效措施的实施，极大地减少了企业的污染排放量。因此，从整个国家层面，2003年之后我国环境污染状况得到有效遏制。对西部地区而言，2000～2008年间，国家累计向西部地区转移支付3万多亿元以支持西部地区的环境保护。这对于西部地区的环境修复，起到了重要推动作用。

表2 空间面板数据模型回归结果

2.1997～2008年间西部地区工业废水的排放存在空间依存性的经济学解释。文章认为，工业废水具有流动性的特征及地区间的相邻性是产生空间依存性的重要原因。一个地区产生了工业废水，也会给周边地区带来污染。因为，该地区的工业废水会流动到周边地区。一旦一个地区形成了产生工业废水的随机事件，不仅该地区会产生工业废水，周边地区也会带来工业废水。

四、研究结论及政策建议

文章采用数值模拟方法提出了经济增长与环境污染之间存在倒“U”形曲线关系外，还存在“～”形和双倒“U”形曲线关系，并对各种曲线关系进行了经济学解释。经济增长与环境污染之间存在“～”形和双倒“U”形曲线关系是对传统环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系的一个补充。

文章采用空间面板数据模型对环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系进行了验证。研究表明：1997～2008年间，工业废水与GDP之间存在环境库茨涅茨倒“U”形曲线关系。研究还发现，我国西部地区的工业废水排放具有空间依存性。

根据研究结论，文章提出如下政策建议：

第一，对西部地区继续实施严厉的环境保护政策。只有继续实施严厉的环境保护政策，西部地区环境污染排放量保持下降的状态才能得以保持，才能保持在环境库茨涅茨倒“U”形曲线的下降阶段。否则，西部地区的环境污染物排放量下降的状态会出现反弹，导致经济增长与环境污染之间出现“～”形形状。

第二，采取各种措施降低环境污染随机事件的产生。企业应建立预警机制，将环境污染随机事件扼杀在萌芽状态。公众应提高环保意识，能够减少环境污染随机事件发生的数量。

第三，采取各种措施，防止环境污染物的随意传播。由于环境污染所具有的空间依存性，一个地区产生的环境污染，如不及时治理，会很快传播到周边地区。一个地区发生的环境污染随机事件，应采取有力措施及时在该地区解决。

[1]覃巍、丁慧：《基于环境库茨涅茨理论的广西经济增长与环境质量协调性研究》，载于《学术论坛》2011年第10期，第142～148页。

[2]卢晓彤、卢忠宝、宋德勇：《机遇阀值面板模型的我国环境库茨涅茨曲线假说再检验》，载于《管理学报》2012年第11期，第1689～1696页。

[3]李鹏、兰宜生：《经济增长与环境污染关系的实证研究——基于山西省数据的实证分析》，载于《对外经贸大学学报》2009年第6期。

[4]潘玉君、童彦、华红莲、张碧星、方杏树：《云南省经济增长与环境污染关系的实证研究》，载于《云南师范大学学报》2007年第3期，第13～16页。

[5]何彬：《国有经济比重、区域经济增长与碳排放——基于动态门限库茨涅茨曲线的分析》，载于《江汉论坛》2013年第7期，第84～88页。

[6]黄莹、王良健、李桂峰、蒋荻：《基于空间面板数据模型的我国环境库茨涅茨曲线的实证研究》，载于《南方经济》2009年第10期，第59～68页。

[7]Coodoo D and Dinda S.， 2007， Carbon dioxide emission and income：A temporal analysis of cross-country distributional patterns.Ecological Econmic，（7），11-22.

[8]Maddala G.and In-Moo Kim.Unit roots，cointegration andstructural change[M].Cambridge University Press：Cambridge，1998.

[9]Rupasingha A.， ALE.2004， The Environmental Kuznets Curve For US Countries：A Spatial Econometric Analysiswith Extensions[J].Papers in Regional Science，83（2）.

[10]Hettige，H.，M.Mani，and D.Wheeler，2000，Industrial Pollution in Economic Development：Kuznets Revisited， Journal of Development Economics，（2），445-476.

F012

A

2095-3151（2014）57-0039-06

*本文受上海政法学院2014年度校级科研项目经费（项目编号：2014XJ16）和2014年度上海政法学院青年科研基金项目经费（项目编号：2014XQN12）支持。