摘要 該研究以上海市為實(shí)例，驗(yàn)證了環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假設(shè)，分析了影響EKC路徑的 驅(qū)動(dòng)因子，旨在為其它地區(qū)設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)陌l(fā)展戰(zhàn)略提供參考，以便盡早跨越EKC拐點(diǎn)。研究 采用上海市1981-2005年期間的序列數(shù)據(jù)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析 ，解析了全市煙塵排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)COD排放量和全市SO₂排放量等4項(xiàng)環(huán)境 污 染排放量指標(biāo)的演變軌跡和階段特征。結(jié)果表明：這4項(xiàng)環(huán)境指標(biāo)同人均GDP的擬合曲線呈現(xiàn) 典型EKC特征，即倒U形。上海市在人均GDP5 700元跨越了工業(yè)廢水排放量和工業(yè)COD排放量 這 2項(xiàng)指標(biāo)的拐點(diǎn)，在人均GDP11 300元跨越了SO₂排放量的拐點(diǎn)（人均GDP值均為1990年不變 價(jià) ），煙塵排放量的拐點(diǎn)更低。研究還利用壓力－狀態(tài)－響應(yīng)（PSR）政策分析框架，通過 分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)保投資和環(huán)境管理的變化趨勢，探討了上海市EKC演變的驅(qū)動(dòng)因子。結(jié)論 建 議：各地應(yīng)因地制宜，積極尋求本地區(qū)符合可持續(xù)發(fā)展理念的經(jīng)濟(jì)決策和環(huán)境決策，爭取盡 早跨越EKC拐點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間的解耦。

關(guān)鍵詞 環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）；經(jīng)濟(jì)增長；環(huán)境污染；壓力－狀態(tài)－響應(yīng)（PS R）分析框架；上海市

中圖分類號(hào) X22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104(2008)03-0186-09

經(jīng)濟(jì)增長是使環(huán)境污染越來越嚴(yán)重，還是當(dāng)達(dá)到一定水平之后會(huì)得到改善，這對(duì) 正確制定發(fā) 展戰(zhàn)略至關(guān)重要。從20世紀(jì)90年代初環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假設(shè)提出以來，國內(nèi)外學(xué)者 不斷對(duì)其進(jìn)行實(shí)證研究和理論探討。但至今對(duì)該假設(shè)的成立條件以及經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的相互 作用機(jī)理，尚未得出明確的結(jié)論，有待進(jìn)一步研究。上海市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)具有一定 的代表性，本文以上海市為例，對(duì)EKC假設(shè)進(jìn)行實(shí)證研究，分析經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的 關(guān)系，并探討影響EKC演變的驅(qū)動(dòng)因子。

1 環(huán)境庫茲涅茨曲線研究進(jìn)展

1955年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家S. Kuznets預(yù)測人均收入同收入差異之間呈倒U形曲線關(guān)系。即，收入差 異起初隨著人均收入的增加而加大，但收入達(dá)到一定水平后，這種差異開始縮小。換言之， 在收入增加的初期，收入分配不公平性趨強(qiáng)，隨著經(jīng)濟(jì)繼續(xù)增長，收入分配趨向于較為公平 ［1］。這種倒U形曲線通常被稱為庫茲涅茨曲線（Kuznets Curve）。

1991年，Grossman和Krueger在《北美自由貿(mào)易協(xié)定的環(huán)境影響報(bào)告》中，首次對(duì)環(huán)境質(zhì)量 與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。該報(bào)告對(duì)二氧化硫（SO₂）、微細(xì)煙塵（fine smo ke）和懸浮顆粒物（SPM）等環(huán)境指標(biāo)同人均GDP（按購買力平價(jià)值計(jì)）和貿(mào)易強(qiáng)度的關(guān)系進(jìn) 行回歸分析［2］。1992年，《世界發(fā)展報(bào)告》驗(yàn)證了城市SO₂和SPM濃度同人均收 入的關(guān)系；19 94年，Shafik和Bandyopadhyay研究了大氣和水環(huán)境質(zhì)量同國民收入的關(guān)系；1995年，Holtz  Eakin和Selden［3］分析了CO₂排放量同人均GDP的關(guān)系；同年，Grossman和Kr ueger［4］繼續(xù)對(duì)經(jīng)濟(jì) 增長同環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行三項(xiàng)式回歸分析。這些研究都表明：大多數(shù)環(huán)境指標(biāo)并未隨 經(jīng)濟(jì)增長而持續(xù)惡化，而是在經(jīng)濟(jì)增長初期環(huán)境惡化，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長到一定水平后，環(huán)境質(zhì)量 轉(zhuǎn)而隨經(jīng)濟(jì)繼續(xù)增長而得到改善。即，環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長之間呈倒U形或N形曲線關(guān)系，這 與庫茲涅茨曲線類似，通常被稱為環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）。

1995年，Selden和Song［5］利用Forster新古典主義環(huán)境增長模型對(duì)環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì) 增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行了理論研究，證明環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間存在倒U形關(guān)系。

2005年，日本竹歲一紀(jì)分析了中國大陸29個(gè)省市區(qū)（西藏、重 慶未計(jì)算）經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的關(guān)系，得出[CM)]COD、SO₂和煙塵相應(yīng)于人均GDP的拐點(diǎn)［6］。

自從EKC假設(shè)被提出以來，國外許多學(xué)者利用不同數(shù)據(jù)驗(yàn)證該假設(shè)的存在性，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū) 、不同環(huán)境指標(biāo)的不同拐點(diǎn)。主要研究結(jié)果見表1。

彭立穎等：上海市經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的關(guān)系研究2008年 第3期國內(nèi)也有一些學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長同環(huán)境污染之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。多數(shù)研究結(jié)果支持EKC假 設(shè)［12～14］，同時(shí)發(fā)現(xiàn)中國部分地區(qū)EKC的拐點(diǎn)比已往發(fā)達(dá)國家的拐 點(diǎn)為低。國內(nèi)外 關(guān)于EKC的研究結(jié)果中，只有個(gè)別案例與假設(shè)不符［9，15，16］。

綜上所述，本文認(rèn)為環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間普遍存在著EKC關(guān)系，但EKC可能為倒U形，即 典型EKC曲線，也可能表現(xiàn)為N形、倒N形或其他類似形狀。這種關(guān)系的背后存在著各種驅(qū)動(dòng) 因子，而且某些因子可能完全影響實(shí)際環(huán)境污染路徑。EKC曲線描述的僅是經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境 污染在特定發(fā)展階段的相互關(guān)系，這種相互關(guān)系是動(dòng)態(tài)變化的?？缭紼KC拐點(diǎn)后，隨著經(jīng)濟(jì) 繼續(xù)增長，環(huán)境污染狀況可能再次惡化。

2 EKC實(shí)證研究方法

2.1 現(xiàn)有研究方法和本文研究方法

由于數(shù)據(jù)可得性的限制，國際上關(guān)于EKC的早期研究多數(shù)采用發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中 國家某一年 份的截面數(shù)據(jù)（Crosssectional data）。隨著數(shù)據(jù)可得性的增強(qiáng)，部分學(xué)者利用多個(gè)國 家 或地區(qū)長時(shí)間段的面板數(shù)據(jù)（Panel data），對(duì)污染物濃度（或排放量）與人均收入（或人 均GDP）之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析。由于不同國家或地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模、結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平 等方面存在較大的差異，因此，利用截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的研究結(jié)論的代表性尚值得商榷。 如，

1997年，J. T. Roberts和P. E. Grimes［17］ 利用世界銀行和ORNL 1962-1991年的數(shù)據(jù)， 分析了高、中、低收入國家CO₂排放強(qiáng)度（單位GDP的CO₂排放量）與人均GDP 的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)CO 2排放強(qiáng)度與人均GDP之間存在倒U形關(guān)系。但作者認(rèn)為這并不能說明這些國家跨越了拐點(diǎn) 。 將這些國家按高、中、低收入分組后進(jìn)一步分析表明，只有少數(shù)富裕國家由于能源效率提高 才真正實(shí)現(xiàn)了CO₂排放強(qiáng)度隨人均GDP的增加而下降。因此，本文認(rèn)為選取具備一定經(jīng)濟(jì)規(guī) 模 并達(dá)到一定發(fā)展水平的區(qū)域，利用較長時(shí)期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time series data）分析經(jīng)濟(jì) 增長與環(huán)境污染之間的關(guān)系，分析數(shù)據(jù)和結(jié)果的代表性和可靠性較強(qiáng)。

現(xiàn)有EKC實(shí)證研究所采用的回歸模型包括線性、平方和立方回歸方程，國內(nèi)研究多數(shù)采用平 方或立方回歸方程。本文首先對(duì)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染變量進(jìn)行了相關(guān)分析，以初步了解這兩 個(gè)變量之間是否具有相關(guān)關(guān)系以及相關(guān)關(guān)系的方向和密切程度。進(jìn)而同時(shí)采用平方、立方回 歸方程以及經(jīng)濟(jì)變量的對(duì)數(shù)與環(huán)境變量的對(duì)數(shù)的平方回歸方程，分析經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之 間的關(guān)系，具體回歸分析模型的選取依據(jù)BIC準(zhǔn)則，使選取的模型更具有統(tǒng)計(jì)意義，分析結(jié) 果的可靠性更強(qiáng)。

2.2 相關(guān)分析與回歸分析

2.2.1 相關(guān)分析

一般而言，2個(gè)或多個(gè)變量之間的相互關(guān)系可以分成兩大類，一類是確定性關(guān)系，一 類是非 確定性關(guān)系。確定性關(guān)系一般以確定的函數(shù)表示，又稱函數(shù)關(guān)系。函數(shù)關(guān)系反映現(xiàn)象之間的 嚴(yán)格依存性。如，上海市人均GDP同GDP和人口之間有如下函數(shù)關(guān)系：人均GDP=GDP/人口。在 人口固定的情況下，如取定了GDP，則人均GDP值就確定了。當(dāng)所研究的變量之間，既存在密 切的數(shù)量關(guān)系，又不像函數(shù)關(guān)系那樣能以一個(gè)變量的數(shù)值精確地求出另一個(gè)變量的數(shù)值，這 種關(guān)系稱為非確定性關(guān)系，又稱相關(guān)關(guān)系［18］。 盡管相關(guān)關(guān)系分析只能表示數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，無 法反映其關(guān)聯(lián)的機(jī)制，但對(duì)復(fù)雜的環(huán)境經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)而言，由數(shù)據(jù)的相關(guān)抽象出系統(tǒng)的基本運(yùn)作 方向，相關(guān)分析仍然有效［19］。

2.2.2 回歸分析

非確定性關(guān)系，通常由于變量受一些隨機(jī)因素的影響，使變量之間的關(guān)系不是惟一確定的。 但是在這些變量之間存在一定的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，從大量的試驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)中，我們能找到這些變量之 間的某種規(guī)律性。這種規(guī)律性雖然不是某種確定的因果關(guān)系，但是對(duì)于我們認(rèn)識(shí)事物的規(guī)律 性很有幫助?；貧w分析正是解決這類問題的有用方法。由一個(gè)或一組隨機(jī)變量來估計(jì)或預(yù)測 另一個(gè)或一組隨機(jī)變量的值所建立的數(shù)學(xué)模型及所做的統(tǒng)計(jì)分析稱之為回歸分析。其任務(wù)是 尋找諸變量之間所服從的統(tǒng)計(jì)關(guān)系或數(shù)學(xué)模型，并且要確定做出這種統(tǒng)計(jì)關(guān)系時(shí)的準(zhǔn)確度有 多大［20］。

2.3 EKC實(shí)證研究的變量選取和數(shù)據(jù)來源

EKC假設(shè)驗(yàn)證的變量選取原則為：①跨越不同發(fā)展階段的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；②具有一 定 代表性的環(huán)境、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；③數(shù)據(jù)可得性。按照上述要求，本文選取人均GDP作為經(jīng)濟(jì) 變 量（選用的GDP、人均GDP、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、環(huán)保投資占GDP的比例等數(shù)據(jù)，取自《上海統(tǒng)計(jì)年鑒 》）；選取全市煙塵排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)COD排放量和全市SO₂排放量等4項(xiàng)環(huán) 境 指標(biāo)反映城市環(huán)境污染變化（取自《中國環(huán)境年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)資料匯編》）。這4 項(xiàng)環(huán)境指標(biāo)在1981-2005年間有比較穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來源，而且人均GDP跨越了6 800美元，達(dá)到 中等收入國家水平，基本具備EKC假設(shè)所需的經(jīng)濟(jì)增長過程條件。

3 上海市EKC實(shí)證研究

3.1 上海市環(huán)境污染狀況分析

1981-2006年間上海市主要污染物排放量變化情況如圖1所示。4種污染物中，全市SO₂排 放量 1983-1992年間呈明顯上升趨勢，1993-2006年間呈波動(dòng)狀態(tài)；全市煙塵排放量呈總體下降 趨 勢；工業(yè)廢水排放量1983-1985年間呈逐年緩慢上升趨勢，1986-2006年間呈總體下降趨勢 ； 工業(yè)COD排放量1982-1984年間變化幅度較小，1985-1986年間呈上升趨勢，1987-2006年 間呈總體下降趨勢。

3.2 環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)關(guān)系分析

相關(guān)關(guān)系的測定方法有很多，由于本文采用的數(shù)據(jù)為定量數(shù)據(jù)，因此可以直接采用統(tǒng)計(jì)學(xué)常 用的皮爾遜（pearson）相關(guān)系數(shù)法。設(shè)(x1，y1)，Λ，(xn，yn)是環(huán)境變 量x和經(jīng)濟(jì)變量y的n對(duì)觀測值，則這兩個(gè)變量的Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為:

根據(jù)相關(guān)關(guān)系的定義，｜r｜≤1。相關(guān)系數(shù)r說明兩變量間相關(guān)關(guān)系的方向和密切程度，r＞ 0表示變量x和y有 正相關(guān)關(guān)系，r=0表示沒有相關(guān)關(guān)系，r＜0表示有負(fù)相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)刻畫兩個(gè)變量之間 線性關(guān)系的大小。｜r｜越大，說明他們之間的線性相關(guān)越顯著。

由于樣本數(shù)據(jù)存在抽樣誤差，本來不相關(guān)的兩個(gè)變量，利用上述公式計(jì)算樣本的相關(guān)系數(shù)r 時(shí) ，r可能不為零。所以在判定兩變量間是否有相關(guān)關(guān)系時(shí)，不能簡單地根據(jù)樣本計(jì)算的相關(guān) 系 數(shù)來判斷，必須采用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的相關(guān)系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的方法。設(shè)零假設(shè)：r=0，即假設(shè)變量之 間 沒有相關(guān)關(guān)系。依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)慣例，取顯著水平α為0.05，按照統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算p值。α 值是一個(gè)衡 量否定零假設(shè)時(shí)所需證據(jù)多少的指標(biāo)。α值越小，表示要否定原假設(shè)的條件越高（即不容易 否 定零假設(shè)）；α值越大，表示要否定零假設(shè)的條件越低（即比較容易否定零假設(shè)）。p值， 又稱 為顯著性概率值，是衡量在零假設(shè)下觀測數(shù)據(jù)的“極端性”或“罕見性”。 p值越小，表示 在兩個(gè)變量不相關(guān)的假設(shè)下，一組很少發(fā)生的“罕見性”數(shù)據(jù)在這一樣本中出現(xiàn)了，則說明 所提出的假設(shè)是十分可疑的。通常情況下，如果p值小于給定的顯著水平α，則拒絕零假設(shè) ，即 變量之間具有顯著性的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)顯著，只能說明兩個(gè)變量間存在直線相關(guān)關(guān)系，但它 不能反映兩變量間相互依存的數(shù)量關(guān)系。

本文采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)上海市的4個(gè)環(huán)境指標(biāo)與人均GDP進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算所得的p值均 小于0.05，則拒絕零假設(shè)，表明環(huán)境指標(biāo)與人均GDP之間存在相關(guān)關(guān)系。分析結(jié)果見表2 。 4個(gè)指標(biāo)中，工業(yè)廢水排放量、工業(yè)COD排放量和全市煙塵排放量等3個(gè)指標(biāo)均與人均GDP呈顯 著負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均大于0.8；全市SO₂排放量與人均GDP之間的相關(guān)系數(shù) 絕 對(duì)值小于0.6，但顯著性檢驗(yàn)p值為0.004，遠(yuǎn)小于0.05（只要p值＜0.05， 即拒絕零假設(shè)），說明二者之間仍然具有顯著性相關(guān)關(guān)系。

(編輯：李 琪)

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Relationship Between Environmental Pollution and

Economic Growth in Shanghai of China

PENG Liying1 TONG Xingwei2 SHEN Yonglin3

(1.School of Environment and Natural Resources，Renmin University of China，Beij ing 100872，China；

2.Department of Statistics，School of Mathematical Sciences，Beijing Normal Unive rsity，Beijing 100875，China；

3.Shanghai Environmental Protection Bureau，Shanghai 200003，China)

AbstractThis paper discusses the Environmental Kuznets Curve （EKC） hypothesi s in Shanghai and analyzes the factors driving the path of EKC. We aim to provid e the less developed areas with experiences to design well strategy of developme nt to cross over the turning point earlier of any potential EKCthereby avoidin ggoing through the same stages of growth that involve relatively high （and evenirreversible） levels of environmental harm. This paper builds the regression m odels of relationship between per capita GDP and environmental pollution indicat ors using data from 1981 to 2005，through which the pattern and characteristicsof EKC evolution for four environmental indicators are analyzed. The results ind icate that there are inverted Ushaped relations between per capita GDP and fou rmain environmental indicators. The results also show that all the 4 environment al indicators have surpassed the EKC peak and are stepping into decoupling. Part icularly，three environmental indicators of emissions of urban smoke，industrialwaste water and industrial COD crossed over the peak at lower per capita GDP. F inally，we discuss the driving forces to Shanghai's EKC evolution from industria l structure，environmental investment and environmental management using the Pre ssStateResponse （PSR） system of policy analysis.

Key words Environmental Kuznets Curve （EKC）；economic growth ，environmental pollution；PressStateResponse （PSR） system；Shanghai