許清濤，高 標，房 驕

（1.白城師范學(xué)院 地理科學(xué)學(xué)院，吉林 白城137000；2.東北師范大學(xué) 城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，長春130024）

環(huán)境問題的產(chǎn)生、發(fā)展與擴大，與人類社會經(jīng)濟活動密不可分，有效地計量評價經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境污染是當(dāng)前研究的熱點，環(huán)境庫茲涅茨曲線假設(shè)（EKC）是描述經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染演替關(guān)系的計量模型，是研究二者關(guān)系的有效方法［1－2］。1991年，環(huán)境經(jīng)濟學(xué)家Gross man等將庫茲涅茨曲線應(yīng)用于環(huán)境問題的研究，發(fā)現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量先隨著經(jīng)濟的增長而不斷惡化，當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展到一定程度以后，環(huán)境質(zhì)量將隨著經(jīng)濟的增長而不斷改善，即曲線呈現(xiàn)“倒U型”，進而提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線假設(shè)［3－4］。隨后，EKC在國內(nèi)外得到了廣泛的實證研究應(yīng)用［5－7］。隨著實證研究的不斷深入，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)，在不同的研究區(qū)域，EKC具有直線型、N型或U型等多種形式，并不只是傳統(tǒng)的“倒 U 型”［8－9］。本研究基于吉林省1981—2010年環(huán)境污染指標與經(jīng)濟增長指標數(shù)據(jù)，利用PASW Statistics 18.0統(tǒng)計軟件進行回歸模擬，得到各個環(huán)境污染指標與經(jīng)濟增長指標的計量模型，研究分析其EKC曲線特征，結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析方法探析EKC的影響因素，并提出經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的建議和對策，以期為政府或相關(guān)部門制定政策與規(guī)劃提供科學(xué)、合理的依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

吉林省位于東北地區(qū)中部，地處北緯40°52′—46°18′，東經(jīng)121°38′—131°19′之間，總面積18.74萬k m2，占全國的1.95%；目前人口為2 749.41萬人，占全國總?cè)丝诘?.04%，近年來，伴隨著振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略的大力有效實施，吉林省在經(jīng)濟規(guī)模和結(jié)構(gòu)上都有了較大的提高和優(yōu)化，2010年末，全省GDP總量達8 577.06億元，人均GDP達到31 306元，三次產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)比例為12.2∶51.5∶36.3，對經(jīng)濟增長的貢獻率分別為3.0%，67.1%和29.9%。吉林省在經(jīng)濟增長的同時，也產(chǎn)生了大量的工業(yè)污染物排放，2010年，吉林省排放38 656萬t工業(yè)廢水、8 240億m3工業(yè)廢氣、30.1萬t工業(yè)SO2、5.3萬t工業(yè)粉塵、13.1萬t工業(yè)廢水COD，產(chǎn)生4 642萬t工業(yè)固體廢棄物。

2 研究方法

2.1 指標選取

選取的指標包括環(huán)境污染指標和經(jīng)濟增長指標。針對環(huán)境污染指標，從流量指標和存量指標兩個方面考慮［10］。其中，流量指標包括工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固廢物產(chǎn)生量；存量指標包括工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)粉塵排放量和工業(yè)廢水COD排放量。關(guān)于經(jīng)濟增長指標，由于人均GDP能較好地說明經(jīng)濟增長水平且有利于不同研究區(qū)域的相互比較，故本研究選取人均GDP為經(jīng)濟增長指標。本研究收集整理了吉林省1981—2010年的工業(yè)污染物排放及人均GDP相關(guān)數(shù)據(jù)，具體見表1。

2.2 計量模型構(gòu)建

應(yīng)用PASW Statistics 18.0統(tǒng)計軟件，以經(jīng)濟增長指標（人均GDP）為自變量（X），以各環(huán)境污染指標為因變量（Y），分別選用線性、二次項、對數(shù)、立方、指數(shù)分布及Logistic等多種函數(shù)對表1中的數(shù)據(jù)進行回歸模擬，建立工業(yè)污染物排放量與人均GDP的計量模型，根據(jù)決定系數(shù)和模型檢驗參數(shù)進行優(yōu)選。

2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是根據(jù)因素間動態(tài)過程的相似性或相異程度來衡量因素間發(fā)展態(tài)勢的一種方法［11－12］。其計算公式為：

式中：r0i——關(guān)聯(lián)度；N——每個相關(guān)因素序列的數(shù)據(jù)個數(shù)；L0i（k）——相關(guān)因素序列k時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)；Δ0i（k）——相關(guān)因素序列k時刻的絕對差；Δmax，Δmin——所有相關(guān)因素序列各個時刻絕對差中的最大值與最小值；ρ——分辨系數(shù)，本研究中取ρ＝0.5。

3 結(jié)果與分析

3.1 計量模型的選取及分析

3.1.1 計量模型的選取與設(shè)計 應(yīng)用PASW Statistics 18.0軟件，針對多種函數(shù)類型進行回歸，根據(jù)決定系數(shù)和檢驗參數(shù)優(yōu)選出各個工業(yè)污染物排放量與人均GDP的計量模型，除了工業(yè)粉塵排放量與人均GDP符合對數(shù)函數(shù)關(guān)系以外，其他環(huán)境污染指標與人均GDP均符合三次函數(shù)的計量模型，具體結(jié)果見表2。

3.1.2 EKC曲線特征分析 根據(jù)優(yōu)選的計量模型，得到各個環(huán)境指標的EKC，如圖1所示。從圖1可以看出，6個環(huán)境指標的曲線形狀各不相同，各具特點。

表1 吉林省1981－2010年環(huán)境污染與經(jīng)濟增長指標

表2 吉林省人均GDP與污染物排放量的計量模型

（1）從工業(yè)廢水排放量的EKC可以看到，整個曲線為三次函數(shù)，整體形狀不符合理想的“倒U型”，而是呈現(xiàn)一個“正U＋倒U型”，存在兩個拐點，取計量模型函數(shù)的導(dǎo)數(shù)Y′＝0，求解得到X1＝11975.949，X2＝25540.427，分別對應(yīng)的時間為2004—2005年之間、2008—2009年之間。取計量模型函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)Y″＝0，求解得到X3＝18578.188，對應(yīng)時間為2006—2007年之間。以上說明：吉林省在1981—2001年，工業(yè)廢水排放量隨人均GDP的增長而下降，2004后到達拐點，從2005開始到2010年，整個曲線符合EKC的先升后降的“倒U型”，2006—2007年之間，工業(yè)廢水排放量由加速增加轉(zhuǎn)變?yōu)闇p速增加，并且在2008—2009年之間到達拐點。

（2）工業(yè)廢氣排放量的EKC表明，1981—2010年，工業(yè)廢氣排放量一直隨人均GDP的增長而增長，針對計量模型而言，取其導(dǎo)數(shù)Y′＝0，無實數(shù)解，取其二階導(dǎo)數(shù)Y″＝0，得：X3＝4777.382，對應(yīng)時間范圍是1995—1996年之間。說明雖然在1996年以后，工業(yè)廢氣排放量已經(jīng)由加速增長轉(zhuǎn)變?yōu)闇p速增長，但整體持續(xù)增長的趨勢并未發(fā)生改變，不存在拐點。如果吉林省未來不對現(xiàn)有的經(jīng)濟發(fā)展方式，特別是能源利用方式進行優(yōu)化和改變，工業(yè)廢氣排放量的狀況將進一步惡化。

（3）從工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量的EKC可以看到，吉林省1981—2010年的工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量基本呈現(xiàn)逐漸上升的態(tài)勢，大致處于“倒U型”的左半部分，存在一個拐點，取計量模型函數(shù)的導(dǎo)數(shù)Y′＝0，求解得到X1＝－1456.279（舍去）、X2＝52723.144，根據(jù)表1中人均GDP變化數(shù)據(jù)，應(yīng)用PASW Statistics 18.0對人均GDP與年份（以1981年為1，1982年為2，其余年份以此類推）進行線性回歸，得到計量模型為：Y＝251.608exp（0.160X）＋661.259（R2＝0.994、F＝4917.602），在模型中令Y＝52723.144，得X＝33.327，取X＝34，說明吉林省如果保持現(xiàn)有的發(fā)展態(tài)勢，其工業(yè)固廢產(chǎn)生量的EKC將在2014年到達拐點。取計量模型函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)Y″＝0，求解得到X3＝25633.432，對應(yīng)時間為2008—2009年之間，說明這一時間段內(nèi)，工業(yè)固廢排放量由加速增長轉(zhuǎn)變?yōu)闇p速增長。

（4）工業(yè)粉塵排放量的EKC呈對數(shù)函數(shù)，處于逐漸減小的趨勢，不存在拐點；工業(yè)SO2排放量的EKC呈“正U＋倒U型”，存在兩個拐點，取導(dǎo)數(shù)Y′＝0，求解得到X1＝6762.671、X2＝23294.039，分別對應(yīng)的時間為1999—2000年之間、2007—2008年之間。取計量模型函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)Y″＝0，求解得到X3＝15028.355，對應(yīng)時間為2005—2006年之間；工業(yè)廢水COD排放量的EKC呈現(xiàn)不是很明顯的“正U＋倒U型”，存在兩個拐點，取計量模型函數(shù)的導(dǎo)數(shù)Y′＝0，求解得到X1＝13907.226、X2＝26386.922，分別對應(yīng)的時間為2005—2006年之間、2008—2009年之間。取計量模型函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)Y″＝0，求解得到X3＝20147.074，對應(yīng)時間為2007—2008年之間，由此說明：吉林省的工業(yè)SO2和工業(yè)廢水COD排放量的EKC在人均GDP達到一定數(shù)值后，均存在拐點，符合 EKC 理論［13］。

圖1 吉林省1981－2010年人均GDP與工業(yè)污染物排放量擬合曲線

3.2 吉林省EKC影響因素分析

為進一步探析吉林省EKC的影響因素，根據(jù)表3中吉林省1981—2010年的數(shù)據(jù)，應(yīng)用模型對吉林省環(huán)境污染指標與各個影響因素進行灰色關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果見表4。

表3 吉林省1981－2010年環(huán)境變化的影響因素

表4 吉林省環(huán)境污染指標與影響因素關(guān)聯(lián)度

表4表明，吉林省環(huán)境污染的各個指標與環(huán)境變化的影響因素有著密切的聯(lián)系，主要的影響因素有工業(yè)比率、第三產(chǎn)業(yè)比率、單位GDP能耗、環(huán)境科研人數(shù)4個方面，其余因素影響較小，在此不予詳細討論。工業(yè)廢水排放量的影響因素依次為工業(yè)比率（0.996）、單 位 GDP 能 耗 （0.989）、第 三 產(chǎn) 業(yè) 比 率（0.976），環(huán)境科研人數(shù)（0.897）；工業(yè)廢氣排放量的影響因素依次為第三產(chǎn)業(yè)比率（0.989）、工業(yè)比率（0.972）、單位 GDP能耗（0.957）、環(huán)境科研人員數(shù)（0.935）；工業(yè)固廢產(chǎn)生量的影響因素依次為第三產(chǎn)業(yè)比率（0.987）、工業(yè)比率（0.984）、單位 GDP能耗（0.971）、環(huán)境科研人員數(shù)（0.907）；工業(yè)粉塵排放量的影響因素依次為單位GDP能耗（0.996）、工業(yè)比率（0.990）、第三產(chǎn)業(yè)比率（0.968）、環(huán)境科研人員數(shù)（0.890）；工業(yè)SO2排放量的影響因素依次為工業(yè)比率（0.997）、單位 GDP能耗（0.988）、第三產(chǎn)業(yè)比率（0.975）、環(huán)境科研人員數(shù)（0.895）；工業(yè)廢水 COD排放量的影響因素依次為工業(yè)比率（0.982）、單位GDP能耗（0.980）、第三產(chǎn)業(yè)比率（0.955）、環(huán)境科研人員數(shù)（0.935）。

綜上可知，吉林省的環(huán)境污染指標的變化主要受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與技術(shù)進步的影響。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面來說，工業(yè)比率的增加會加大環(huán)境污染物的排放量，而第三產(chǎn)業(yè)比率的增加會在很大程度上減少環(huán)境污染物的排放量［14］。從表1、表3可知，1981—2010年，吉林省的工業(yè)比率與第三產(chǎn)業(yè)比率幾乎是互為反方向發(fā)展的，而環(huán)境污染物排放量隨著工業(yè)比率的增大和第三產(chǎn)業(yè)比率的減小而呈現(xiàn)增長趨勢，反之亦成立。自新世紀，尤其是振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略實施以來，吉林省的經(jīng)濟得到了快速發(fā)展，工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值一直處于迅速增加的狀態(tài)，2010年，工業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分別達到3 929.31億元、3 111.12億元，但從表3可見，第三產(chǎn)業(yè)比率卻從2002年的40.83%降到2010年的35.89%，同時期工業(yè)比率則由34.21%升高到45.33%，2010年的國家工業(yè)比率和第三產(chǎn)業(yè)比率分別為40.0%和43.2%。因此，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，吉林省具有非常大的優(yōu)化空間；從技術(shù)進步方面來說，1981—2010年，吉林省的單位GDP能耗一直處于下降的態(tài)勢，2000年以后下降趨勢變緩，2010年達到0.96 t標準煤／萬元，小于當(dāng)年國家0.81 t標準煤／萬元的單位GDP能耗，存在進一步減小的可能；同時環(huán)境科研人數(shù)的增加也能有效減少環(huán)境污染物的排放量。吉林省在經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，也帶來了較大的資源能源消耗及污染物排放量，吉林省要想進一步改善環(huán)境質(zhì)量，控制環(huán)境污染水平，必須合理布局產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)等低消耗、低排放產(chǎn)業(yè)；加強科技創(chuàng)新，打破技術(shù)瓶頸，進一步降低單位GDP能耗；提倡發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟技術(shù)，有效控制工業(yè)發(fā)展的過度廢棄物排放。

4 結(jié)論與建議

通過對吉林省1981—2010年的環(huán)境污染指標EKC的變化分析，以及環(huán)境污染指標與各影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析，可以得到以下結(jié)論：

（1）吉林省的環(huán)境污染指標EKC形狀各不相同，不完全符合典型的“倒U型”特征。其中，工業(yè)廢水排放量的EKC呈現(xiàn)“正U＋倒U型”，在2009年達到拐點；工業(yè)廢氣排放量的EKC呈連續(xù)增長態(tài)勢，無拐點；工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量的EKC大致處于“倒U型”的左半部分，拐點在現(xiàn)有數(shù)據(jù)之外，通過人均GDP計量模型預(yù)測2014年到達拐點；工業(yè)粉塵排放量的EKC呈對數(shù)函數(shù)，呈逐漸減小的趨勢，不存在拐點；工業(yè)SO2排放量的EKC呈“正U＋倒U型”，2008年達到拐點；工業(yè)廢水COD排放量的EKC呈現(xiàn)不明顯的“正U＋倒U型”，2009年達到拐點。伴隨著經(jīng)濟增長，除了工業(yè)廢氣排放量呈污染連續(xù)加劇以外，吉林省總的環(huán)境污染處于不斷改善的階段。從這種意義上說，環(huán)境庫茲涅茨曲線假設(shè)成立，即經(jīng)濟增長初期會造成環(huán)境污染水平加劇，但當(dāng)經(jīng)濟增長達到一定的程度以后，環(huán)境污染水平將隨經(jīng)濟增長而不斷改善。

（2）吉林省環(huán)境污染指標與環(huán)境變化的影響因素有著密切的聯(lián)系，主要的影響因素有工業(yè)比率、第三產(chǎn)業(yè)比率、單位GDP能耗、環(huán)境科研人數(shù)4個方面。

雖然吉林省的部分環(huán)境污染指標的EKC已經(jīng)出現(xiàn)拐點，但像工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢棄物排放等環(huán)境污染指標排放的絕對量卻一直在增加，為有效遏制吉林省環(huán)境污染物的排放，從根本上解決存在的環(huán)境問題，未來吉林省應(yīng)該在以下方面采取對策：優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，合理布局工業(yè)，減少工業(yè)比率，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)等低消耗、低排放產(chǎn)業(yè)；轉(zhuǎn)換經(jīng)濟增長模式，大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，減少能源資源消耗與廢棄物排放；加大科技創(chuàng)新力度，加快科技轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的速度，加速降低單位GDP能耗；有效加強公民環(huán)境意識，提高環(huán)境科研人數(shù)及素質(zhì)；加大工業(yè)污染治理投資，豐富資金來源，監(jiān)管資金有效投入；完善相關(guān)法律法規(guī)，有效實施環(huán)境保護政策。

［1］ 宋萍，洪偉，吳承禎，等.福建省污染物排放的環(huán)境Kuznets曲線研究［J］.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2009，31（3）：574-578.

［2］ 楊麗霞.浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量演進關(guān)系的實證研究［J］.地理與地理信息科學(xué)，2010，26（1）：78-80.

［3］ Ckossmai G M，Kr ueger A B.Econo mic growth and the environ ment［J］.Quarterly Jour nal of Economics，1995，110（2）：353-377.

［4］ 姚煥玫，唐國滔，莫創(chuàng)榮，等.基于環(huán)境庫茲涅茨曲線的經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量實證研究［J］.環(huán)境污染與防治，2010，32（11）：74-77.

［5］ 陳強強，竇學(xué)誠.甘肅省環(huán)境庫茲涅茨曲線估計及其驅(qū)動因子分析［J］.干旱區(qū)地理，2011，34（5）：866-873.

［6］ 蘇秋實，王立本.山東省工業(yè)“三廢”排放的庫茲涅茨特征研究［J］.水土保持研究，2008，15（3）：258-259.

［7］ 蘇力葉·木沙江，孜比布拉·司馬義，周玄德.吐魯番地區(qū)經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量水平的計量模型研究［J］.水土保持研究，2011，18（3）：55-60.

［8］ Or ubu C O，Omotor D G.Envir on mental quality and economic growth：searching for environmental Kuznets curves for air and water pollutants in Africa［J］.Energy Policy，2011，39（7）：4178-4188.

［9］ 李政，王坎，任津，等.湖北省主要工業(yè)污染物排放的環(huán)境庫茲涅茨特征研究［J］.環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2011，34（12）：55-59.

［10］ 黃一綏，邱健斌，佘晨興.福建省經(jīng)濟發(fā)展與工業(yè)污染水平計量模型研究［J］.環(huán)境污染與防治，2010，32（3）：90-93.

［11］ 于文良，王伯鐸，吳良興.陜西省可持續(xù)發(fā)展能力變化趨勢和影響因素分析［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2009，23（6）：13-18.

［12］ 宮繼萍，潘竟虎，石培基.基于生態(tài)足跡和灰色關(guān)聯(lián)度的甘肅省可持續(xù)發(fā)展研究［J］.水土保持研究，2011，18（2）：198-201.

［13］ 夏自蘭，趙小風(fēng)，王繼軍.江蘇省環(huán)境庫茲涅茨曲線特征及其成因分析［J］.水土保持研究，2010，17（1）：198-201.

［14］ 柯文嵐，沙景華，閆晶晶.山西省環(huán)境庫茲涅茨曲線特征及其影響因素分析［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（12）：389-392.