摘要 該研究以上海市為實例，驗證了環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假設，分析了影響EKC路徑的 驅動因子，旨在為其它地區(qū)設計適當的發(fā)展戰(zhàn)略提供參考，以便盡早跨越EKC拐點。研究 采用上海市1981-2005年期間的序列數據，對經濟增長與環(huán)境污染之間的關系進行回歸分析 ，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項環(huán)境 污 染排放量指標的演變軌跡和階段特征。結果表明：這4項環(huán)境指標同人均GDP的擬合曲線呈現 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項指標的拐點，在人均GDP11 300元跨越了SO₂排放量的拐點（人均GDP值均為1990年不變 價 ），煙塵排放量的拐點更低。研究還利用壓力－狀態(tài)－響應（PSR）政策分析框架，通過 分析產業(yè)結構、環(huán)保投資和環(huán)境管理的變化趨勢，探討了上海市EKC演變的驅動因子。結論 建 議：各地應因地制宜，積極尋求本地區(qū)符合可持續(xù)發(fā)展理念的經濟決策和環(huán)境決策，爭取盡 早跨越EKC拐點，實現環(huán)境污染與經濟增長之間的解耦。

關鍵詞 環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）；經濟增長；環(huán)境污染；壓力－狀態(tài)－響應（PS R）分析框架；上海市

中圖分類號 X22 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104(2008)03-0186-09

經濟增長是使環(huán)境污染越來越嚴重，還是當達到一定水平之后會得到改善，這對 正確制定發(fā) 展戰(zhàn)略至關重要。從20世紀90年代初環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假設提出以來，國內外學者 不斷對其進行實證研究和理論探討。但至今對該假設的成立條件以及經濟與環(huán)境之間的相互 作用機理，尚未得出明確的結論，有待進一步研究。上海市的經濟發(fā)展和環(huán)境保護具有一定 的代表性，本文以上海市為例，對EKC假設進行實證研究，分析經濟增長與環(huán)境污染之間的 關系，并探討影響EKC演變的驅動因子。

1 環(huán)境庫茲涅茨曲線研究進展

1955年，經濟學家S. Kuznets預測人均收入同收入差異之間呈倒U形曲線關系。即，收入差 異起初隨著人均收入的增加而加大，但收入達到一定水平后，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，隨著經濟繼續(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《北美自由貿易協定的環(huán)境影響報告》中，首次對環(huán)境質量 與經濟增長之間的關系進行了實證研究。該報告對二氧化硫（SO₂）、微細煙塵（fine smo ke）和懸浮顆粒物（SPM）等環(huán)境指標同人均GDP（按購買力平價值計）和貿易強度的關系進 行回歸分析［2］。1992年，《世界發(fā)展報告》驗證了城市SO₂和SPM濃度同人均收 入的關系；19 94年，Shafik和Bandyopadhyay研究了大氣和水環(huán)境質量同國民收入的關系；1995年，Holtz  Eakin和Selden［3］分析了CO₂排放量同人均GDP的關系；同年，Grossman和Kr ueger［4］繼續(xù)對經濟 增長同環(huán)境質量之間的關系進行三項式回歸分析。這些研究都表明：大多數環(huán)境指標并未隨 經濟增長而持續(xù)惡化，而是在經濟增長初期環(huán)境惡化，當經濟增長到一定水平后，環(huán)境質量 轉而隨經濟繼續(xù)增長而得到改善。即，環(huán)境質量與經濟增長之間呈倒U形或N形曲線關系，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)境增長模型對環(huán)境污染和經濟 增長之間的動態(tài)關系進行了理論研究，證明環(huán)境污染與經濟增長之間存在倒U形關系。

2005年，日本竹歲一紀分析了中國大陸29個省市區(qū)（西藏、重 慶未計算）經濟增長與環(huán)境污染的關系，得出[CM)]COD、SO₂和煙塵相應于人均GDP的拐點［6］。

自從EKC假設被提出以來，國外許多學者利用不同數據驗證該假設的存在性，發(fā)現不同地區(qū) 、不同環(huán)境指標的不同拐點。主要研究結果見表1。

彭立穎等：上海市經濟增長與環(huán)境污染的關系研究2008年 第3期國內也有一些學者對經濟增長同環(huán)境污染之間的關系進行了研究。多數研究結果支持EKC假 設［12～14］，同時發(fā)現中國部分地區(qū)EKC的拐點比已往發(fā)達國家的拐 點為低。國內外 關于EKC的研究結果中，只有個別案例與假設不符［9，15，16］。

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

2 EKC實證研究方法

2.1 現有研究方法和本文研究方法

由于數據可得性的限制，國際上關于EKC的早期研究多數采用發(fā)達國家和發(fā)展中 國家某一年 份的截面數據（Crosssectional data）。隨著數據可得性的增強，部分學者利用多個國 家 或地區(qū)長時間段的面板數據（Panel data），對污染物濃度（或排放量）與人均收入（或人 均GDP）之間的關系進行回歸分析。由于不同國家或地區(qū)在經濟發(fā)展規(guī)模、結構和技術水平 等方面存在較大的差異，因此，利用截面數據和面板數據的研究結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年的數據， 分析了高、中、低收入國家CO₂排放強度（單位GDP的CO₂排放量）與人均GDP 的關系，發(fā)現CO 2排放強度與人均GDP之間存在倒U形關系。但作者認為這并不能說明這些國家跨越了拐點 。 將這些國家按高、中、低收入分組后進一步分析表明，只有少數富裕國家由于能源效率提高 才真正實現了CO₂排放強度隨人均GDP的增加而下降。因此，本文認為選取具備一定經濟規(guī) 模 并達到一定發(fā)展水平的區(qū)域，利用較長時期的時間序列數據（Time series data）分析經濟 增長與環(huán)境污染之間的關系，分析數據和結果的代表性和可靠性較強。

現有EKC實證研究所采用的回歸模型包括線性、平方和立方回歸方程，國內研究多數采用平 方或立方回歸方程。本文首先對經濟增長與環(huán)境污染變量進行了相關分析，以初步了解這兩 個變量之間是否具有相關關系以及相關關系的方向和密切程度。進而同時采用平方、立方回 歸方程以及經濟變量的對數與環(huán)境變量的對數的平方回歸方程，分析經濟增長與環(huán)境污染之 間的關系，具體回歸分析模型的選取依據BIC準則，使選取的模型更具有統計意義，分析結 果的可靠性更強。

2.2 相關分析與回歸分析

2.2.1 相關分析

一般而言，2個或多個變量之間的相互關系可以分成兩大類，一類是確定性關系，一 類是非 確定性關系。確定性關系一般以確定的函數表示，又稱函數關系。函數關系反映現象之間的 嚴格依存性。如，上海市人均GDP同GDP和人口之間有如下函數關系：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。當所研究的變量之間，既存在密 切的數量關系，又不像函數關系那樣能以一個變量的數值精確地求出另一個變量的數值，這 種關系稱為非確定性關系，又稱相關關系［18］。 盡管相關關系分析只能表示數據間的關聯，無 法反映其關聯的機制，但對復雜的環(huán)境經濟系統而言，由數據的相關抽象出系統的基本運作 方向，相關分析仍然有效［19］。

2.2.2 回歸分析

非確定性關系，通常由于變量受一些隨機因素的影響，使變量之間的關系不是惟一確定的。 但是在這些變量之間存在一定的統計關系，從大量的試驗或統計中，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系，但是對于我們認識事物的規(guī)律 性很有幫助。回歸分析正是解決這類問題的有用方法。由一個或一組隨機變量來估計或預測 另一個或一組隨機變量的值所建立的數學模型及所做的統計分析稱之為回歸分析。其任務是 尋找諸變量之間所服從的統計關系或數學模型，并且要確定做出這種統計關系時的準確度有 多大［20］。

2.3 EKC實證研究的變量選取和數據來源

EKC假設驗證的變量選取原則為：①跨越不同發(fā)展階段的時間序列數據；②具有一 定 代表性的環(huán)境、經濟指標；③數據可得性。按照上述要求，本文選取人均GDP作為經濟 變 量（選用的GDP、人均GDP、經濟結構、環(huán)保投資占GDP的比例等數據，取自《上海統計年鑒 》）；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項環(huán) 境 指標反映城市環(huán)境污染變化（取自《中國環(huán)境年鑒》和《中國環(huán)境統計資料匯編》）。這4 項環(huán)境指標在1981-2005年間有比較穩(wěn)定的數據來源，而且人均GDP跨越了6 800美元，達到 中等收入國家水平，基本具備EKC假設所需的經濟增長過程條件。

3 上海市EKC實證研究

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)境污染和經濟增長的相關關系分析

相關關系的測定方法有很多，由于本文采用的數據為定量數據，因此可以直接采用統計學常 用的皮爾遜（pearson）相關系數法。設(x1，y1)，Λ，(xn，yn)是環(huán)境變 量x和經濟變量y的n對觀測值，則這兩個變量的Pearson相關系數的計算公式為:

根據相關關系的定義，｜r｜≤1。相關系數r說明兩變量間相關關系的方向和密切程度，r＞ 0表示變量x和y有 正相關關系，r=0表示沒有相關關系，r＜0表示有負相關關系。相關系數刻畫兩個變量之間 線性關系的大小。｜r｜越大，說明他們之間的線性相關越顯著。

由于樣本數據存在抽樣誤差，本來不相關的兩個變量，利用上述公式計算樣本的相關系數r 時 ，r可能不為零。所以在判定兩變量間是否有相關關系時，不能簡單地根據樣本計算的相關 系 數來判斷，必須采用統計學中的相關系數假設檢驗的方法。設零假設：r=0，即假設變量之 間 沒有相關關系。依據統計學慣例，取顯著水平α為0.05，按照統計學方法計算p值。α 值是一個衡 量否定零假設時所需證據多少的指標。α值越小，表示要否定原假設的條件越高（即不容易 否 定零假設）；α值越大，表示要否定零假設的條件越低（即比較容易否定零假設）。p值， 又稱 為顯著性概率值，是衡量在零假設下觀測數據的“極端性”或“罕見性”。 p值越小，表示 在兩個變量不相關的假設下，一組很少發(fā)生的“罕見性”數據在這一樣本中出現了，則說明 所提出的假設是十分可疑的。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 ，即 變量之間具有顯著性的相關關系。相關顯著，只能說明兩個變量間存在直線相關關系，但它 不能反映兩變量間相互依存的數量關系。

本文采用SPSS統計軟件，對上海市的4個環(huán)境指標與人均GDP進行相關分析，計算所得的p值均 小于0.05，則拒絕零假設，表明環(huán)境指標與人均GDP之間存在相關關系。分析結果見表2 。 4個指標中，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個指標均與人均GDP呈顯 著負相關關系，相關系數的絕對值均大于0.8；全市SO₂排放量與人均GDP之間的相關系數 絕 對值小于0.6，但顯著性檢驗p值為0.004，遠小于0.05（只要p值＜0.05， 即拒絕零假設），說明二者之間仍然具有顯著性相關關系。

(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