宋麗穎，劉 源

(西安交通大學 經(jīng)濟與金融學院，陜西 西安 710061)

地方經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量
——基于陜西省環(huán)境收入曲線的實證分析

宋麗穎，劉 源

(西安交通大學 經(jīng)濟與金融學院，陜西 西安 710061)

通過構(gòu)建雙對數(shù)三次協(xié)整方程，選取1986-2012年陜西省人均實際GDP、人均工業(yè)污染排放量相關(guān)數(shù)據(jù)，分析了經(jīng)濟增長與環(huán)境污染指標間的長期均衡關(guān)系，發(fā)現(xiàn)工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水呈現(xiàn)倒N型EKC曲線，工業(yè)固體廢棄物呈現(xiàn)N型EKC曲線，各污染物曲線拐點出現(xiàn)時間大體相同；探討了工業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、能源強度對工業(yè)污染物排放總量的影響，建議優(yōu)化環(huán)境投資、構(gòu)建流動型污染物排放交易機制、加快工業(yè)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型、調(diào)整外商投資與出口品結(jié)構(gòu)。

經(jīng)濟增長；環(huán)境質(zhì)量；環(huán)境庫茲涅茨曲線

經(jīng)濟增長、環(huán)境污染治理投資與環(huán)境質(zhì)量變化密切相關(guān)，經(jīng)驗研究表明，一國的經(jīng)濟增長往往伴隨著污染物排放增加、生態(tài)水平下降、環(huán)境質(zhì)量惡化；而環(huán)境質(zhì)量惡化又會遏制地區(qū)經(jīng)濟增長和社會可持續(xù)發(fā)展。改革開放以來，陜西省國民經(jīng)濟快速發(fā)展，經(jīng)濟總量從全國倒數(shù)一躍進入中上集團。2012年國民經(jīng)濟總量位居全國第14位。然而，這種快速增長嚴重依賴于重工業(yè)，尤其是資源工業(yè)的發(fā)展。27年間，重工業(yè)占工業(yè)產(chǎn)業(yè)比重從1986年的57.84%上升至2012年的81.12%，煤炭、石油、天然氣生產(chǎn)加工相關(guān)產(chǎn)業(yè)占工業(yè)產(chǎn)業(yè)比重從1986年的3.67%上升至2012年的19.65%。能源消費量更是較1986年翻了五番。對重工業(yè)、尤其是資源工業(yè)的過度依賴，使得環(huán)境質(zhì)量急劇惡化，渭河污染、重度霧霾就是這一惡化的真實寫照。

環(huán)境質(zhì)量的惡化將會重創(chuàng)投資環(huán)境和人民生活質(zhì)量。因此，探索經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量間的動態(tài)關(guān)系、明晰影響環(huán)境質(zhì)量的因素，對于解決環(huán)境問題、設(shè)定合理的經(jīng)濟發(fā)展路徑、制定具有針對性的環(huán)境政策具有重要意義。而環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)正是揭示這一變動規(guī)律的重要手段。近年來的研究表明，EKC曲線存在U型、倒U型、N型、倒N型等多種形態(tài)。陜西省工業(yè)污染物EKC曲線滿足何種形態(tài)？當下處于曲線中的哪一階段？影響環(huán)境質(zhì)量的因素又有哪些？工業(yè)結(jié)構(gòu)、外商投資結(jié)構(gòu)、能源強度等影響因素應當進行何種改革？本文擬對此進行探究。

一、文獻綜述

EKC曲線是分析經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量動態(tài)關(guān)系的重要手段[1]。最早的EKC假設(shè)出現(xiàn)在格羅斯曼(Grossman)等[2]、沙菲克(Shafik)等[3]關(guān)于煙塵、二氧化硫等環(huán)境指標與人均GDP等經(jīng)濟增長指標間的動態(tài)關(guān)系研究中。潘那約托(Panayotou)[4]首次定義了環(huán)境質(zhì)量與人均GDP之間的EKC曲線，即經(jīng)濟發(fā)展初期，環(huán)境質(zhì)量隨人均GDP的提高而不斷下降，直至某一拐點，隨后環(huán)境質(zhì)量將伴隨人均GDP的上升而逐漸改善。

EKC的研究涉及經(jīng)濟增長和環(huán)境質(zhì)量兩方面的變量。在經(jīng)濟增長方面，現(xiàn)有研究選取的變量包括人均GDP(名義值和實際值)、時間、人口密度、貿(mào)易結(jié)構(gòu)、收入分配、R&D、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)、單位GDP能耗、教育水平、產(chǎn)業(yè)比重、污染治理技術(shù)等，其中人均GDP指標的選用最為廣泛，其他指標則既包括單一選用，也包括多重選用。環(huán)境質(zhì)量方面，指標按內(nèi)容可分為大氣污染、水污染、固體廢物污染、生態(tài)破壞指標、噪聲污染指標等類屬，每一類屬下包括眾多環(huán)境污染指標；按量綱可分為總量指標、人均指標、密度指標和濃度指標；按時間屬性分為流量指標與存量指標；按影響強度由高到低可分為區(qū)域內(nèi)密切影響型、區(qū)域間國家內(nèi)影響型和全球影響型污染指標。除了單一污染物指標外，復合污染物指標也經(jīng)常被選用于擬合EKC曲線，例如楊萬平等[5]運用熵值法構(gòu)建的包含“工業(yè)三廢”在內(nèi)的環(huán)境污染綜合指數(shù)。

數(shù)量分析工具方面，現(xiàn)有研究多選擇計量模型，可分為單方程計量模型和聯(lián)立方程計量模型，前者又可分為線性回歸模型，包括OLS、GLS、FGLS、LSDV等；時間序列協(xié)整分析模型；面板數(shù)據(jù)模型，包括變截距模型(FE、RE、混合模型等)、變系數(shù)模型(PMG、MG)等；半?yún)?shù)模型與非參數(shù)模型。除計量模型外，生態(tài)預警線、灰色預測法、前沿生產(chǎn)函數(shù)等分析技術(shù)也是重要的分析工具。

以陜西省為樣本的研究，主要選擇工業(yè)污染指標和人均GDP進行擬合。從表1的研究回顧可以發(fā)現(xiàn)，即便是選擇相同的指標，樣本時間區(qū)間與模型的差異仍然會導致最終結(jié)論的不同。其中，不同的時間區(qū)間意味著除經(jīng)濟增長和環(huán)境污染之外的外生變量存在顯著差異。而地理差異、人口素質(zhì)、人口密度、經(jīng)濟社會政策、法律體系等外生變量對擬合曲線的形狀有顯著影響。但是可以肯定的是，由于EKC曲線反映的是環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟增長之間的動態(tài)關(guān)系，因此，樣本時間區(qū)間越長，得到的結(jié)果越為準確。

綜合來看，這些研究在一定程度上存在以下問題：(1)原始數(shù)據(jù)未進行對數(shù)化、人均化和價格平減處理，影響估計的準確性。(2)由于EKC曲線是一種長期均衡關(guān)系，因此在擬合過程中必須驗證是否存在“偽回歸”，而有的研究忽視了這一問題，使得分析結(jié)果不夠嚴謹。(3)關(guān)于EKC的理論研究已經(jīng)表明，曲線形狀存在N型、倒N型等形狀。因此，運用二次模型的擬合將會忽略存在這種情形的可能性。如果運用三次模型進行擬合，得到的結(jié)果將更加準確。(4)這些研究集中于對陜西省EKC曲線形狀進行討論，但忽視了環(huán)境污染變動的影響因素研究，而這一問題的研究對于提出針對性建議十分重要。本文擬克服前述研究存在的問題進行以下研究：(1)選取1986-2012年陜西省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的時間序列數(shù)據(jù)，在對數(shù)化剔除異方差，并消除人口因素和價格因素的基礎(chǔ)上，進行單位根檢驗和協(xié)整檢驗，分析曲線形狀和曲線拐點，并解釋曲線形狀與拐點成因；(2)運用廣義脈沖響應函數(shù)分析指標間的相互沖擊影響；(3)選取工業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強度、對外開放程度等指標，分析影響陜西省環(huán)境污染排放量變動的因素；(4)根據(jù)上述研究結(jié)果，提出相關(guān)政策建議。

表1 陜西省EKC曲線研究回顧

二、陜西省環(huán)境庫茲涅茨曲線分析

(一)數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取1986-2012年年度數(shù)據(jù)并進行人均值處理。其中，經(jīng)濟增長指標為以1978年價格做平減處理的人均實際國內(nèi)生產(chǎn)總值(PGDP)，環(huán)境污染指標包括人均工業(yè)廢氣排放量(Pexhaust)、人均工業(yè)廢水排放量(Pwater)、人均工業(yè)固體廢棄物排放量(Pindsolid)。此外，本文將對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

(二)方法選取與模型設(shè)定

本文首先進行變量平穩(wěn)性檢驗，并在此基礎(chǔ)上進行Johansen協(xié)整檢驗，以探究變量間的長期均衡關(guān)系，運用廣義脈沖響應函數(shù)(GIRF)分析變量間的相互沖擊效果。

鑒于EKC曲線的圖形特征，本文選用雙對數(shù)三次模型進行協(xié)整分析，其中解釋變量為經(jīng)濟增長指標，被解釋變量為環(huán)境污染指標。雙對數(shù)模型的規(guī)范形式為：lnXit=β1(lnPGDPt)3+β2(lnPGDPt)2+β3(lnPGDPt)+ε1。其中，Xit為第t年陜西省第i個污染指標，PGDPt為第t年陜西省人均實際GDP，εt為殘差項。

進行協(xié)整分析后可以發(fā)現(xiàn)：當β1=0、β2=0、β3<0時，環(huán)境污染與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)單調(diào)遞減關(guān)系；當β1=0、β2=0、β3>0時，環(huán)境污染與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)單調(diào)遞增關(guān)系；當β1=0、β2>0、β3<0時，環(huán)境污染與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)U型曲線關(guān)系；當β1=0、β2<0、β3>0時，環(huán)境污染與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)倒U型曲線關(guān)系；當β1>0、β2<0、β3>0時，環(huán)境污染與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)N型曲線關(guān)系；當β1<0、β2>0、β3<0時，環(huán)境污染與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)倒N型曲線關(guān)系。

(三)實證分析

1.平穩(wěn)性檢驗。本文采用ADF單位根檢驗分析序列平穩(wěn)性，并運用AIC最小準則確定最優(yōu)滯后期，殘差序列均無自相關(guān)，檢驗結(jié)果如表2所示，所有原始數(shù)據(jù)均為非平穩(wěn)序列，但均為一階單整序列，可以進行協(xié)整檢驗。

2.Johansen協(xié)整檢驗。根據(jù)前文模型形式假設(shè)選取相關(guān)數(shù)據(jù)，運用Johansen協(xié)整檢驗法，以跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量為標準，可以建立環(huán)境污染指標與經(jīng)濟增長之間的協(xié)整方程。Johansen協(xié)整檢驗的滯后期應當是無約束VAR模型最優(yōu)滯后期減去1，從而確定Johansen檢驗滯后期為3。協(xié)整結(jié)果如表3所示。

從跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量可以看出，變量之間存在至少一個協(xié)整關(guān)系，說明環(huán)境污染指標與經(jīng)濟增長指標之間均存在長期且穩(wěn)定的均衡關(guān)系。但是，不同污染物EKC曲線形狀和模型形式有所不同，具體表現(xiàn)為：(1)工業(yè)廢氣EKC曲線呈現(xiàn)N型，曲線拐點對應人均實際GDP分別為233.72元和2 041.13元。前者出現(xiàn)在1986年之前，后者出現(xiàn)在2002-2003年間。即1986-2002年，曲線位于下降區(qū)間，2002年至今，曲線位于上升區(qū)間。1986-2012年區(qū)間實際處于N型EKC區(qū)間的右半部分。(2)工業(yè)固體廢棄物EKC曲線呈現(xiàn)倒N型，曲線拐點對應人均實際GDP分別為285.16元和2 134.33元。前者出現(xiàn)在1986年之前，后者出現(xiàn)在2002-2003年間。即1986-2002年，曲線位于上升區(qū)間，2003年至今，曲線位于下降區(qū)間。1986-2012年區(qū)間實際處于倒N型EKC曲線的右半部分。(3)工業(yè)廢水EKC曲線呈現(xiàn)N型，曲線拐點對應人均實際GDP分別為184.5612元和1 861.71元。前者出現(xiàn)在1986年之前，后者出現(xiàn)在2001-2002年間。即1986-2001年，曲線位于下降區(qū)間，2002年至今，曲線位于上升區(qū)間。1986-2012年區(qū)間實際處于N型EKC區(qū)間的右半部分。綜合來看，陜西省工業(yè)污染EKC曲線在2001、2002年前后相繼達到拐點。而對西部地區(qū)產(chǎn)生深遠重大影響的西部大開發(fā)于2000年正式起航。考慮到政策時滯性，2001、2002年應該是陜西國民經(jīng)濟和工業(yè)發(fā)展的轉(zhuǎn)折階段。因此可以推測，西部大開發(fā)政策是形成現(xiàn)今陜西省工業(yè)污染EKC曲線形狀的重要原因。

表2 陜西省EKC曲線的ADF單位根檢驗結(jié)果

注：檢驗類型(c,t,k)分別表示單位根檢驗方程中的常數(shù)項、趨勢項和滯后階數(shù)。

表3 陜西省EKC曲線的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

注：協(xié)整方程系數(shù)下括號內(nèi)數(shù)值為參數(shù)估計標準差。r=0、r=1分別表示協(xié)整矩陣的秩的個數(shù)為0或1，括號內(nèi)數(shù)值表示相應的5%的臨界值。

但是從結(jié)果中也能看出，在1986-2001(2002)年、2001(2002)-2012年這兩個區(qū)間里，伴隨人均實際GDP增長的環(huán)境污染排放變動趨勢截然不同。工業(yè)廢氣與工業(yè)廢水變動趨勢一致，西部大開發(fā)實施前呈現(xiàn)下降態(tài)勢，實施后呈現(xiàn)上升態(tài)勢，工業(yè)固體廢棄物變動與這種趨勢截然相反。由于本文選取的是人均指標，這一指標的變動趨勢受總量變動和人口增速兩個因素的影響。從數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢氣的總量指標在1986-2012年始終增長，但是工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水總量指標在1986-2002年增長速度低于人口增長速度，2002-2012年增長速度高于人口增長速度；工業(yè)固體廢棄物總量指標在1986-2002年增長速度高于人口增長速度，2002-2012年增長速度低于人口增長速度，從而形成了工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣N型，工業(yè)固體廢棄物倒N型的EKC曲線。

2002年前，陜西省工業(yè)整體水平較低，發(fā)展速度緩慢。因此，工業(yè)廢水和工業(yè)廢氣的增長速度相對緩慢，從而人均排放量始終緩慢下降。工業(yè)固體廢棄物排放總量雖增速較快，但由于總量處于極低水平，加之固體廢棄物處理的科學技術(shù)相對落后，固體廢棄物綜合利用率很低，因此人均工業(yè)固體廢棄物排放量始終上升。2002年后，陜西省的工業(yè)尤其是重工業(yè)高速發(fā)展，工業(yè)結(jié)構(gòu)中能源工業(yè)、有色金屬工業(yè)逐漸占據(jù)領(lǐng)先地位。同時，由于人均收入水平不斷提高，汽車等機動車擁有量快速上升，能源消費量迅速提高。在這一階段雖然陜西省投入了大量針對工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水的治理投資，但投資規(guī)模還遠遠不足。由于廢氣、廢水具有較強流動性，治理難度相較工業(yè)固體廢棄物更大，加之近年來環(huán)境污染源數(shù)量和分散程度不斷上升，治理難度逐漸加大，現(xiàn)有環(huán)境污染治理投資的效率出現(xiàn)下降態(tài)勢。因此，人均工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣排放量呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢。工業(yè)固體廢棄物則相反，由于其流動性較差，同時伴隨著科技水平的不斷提高，工業(yè)固體廢棄物利用技術(shù)和配套設(shè)施逐年完善，綜合利用率不斷上升，全省平均水平從2002年的24.32%上升至2012年61.28%，西安、咸陽、榆林、延安等污染排放重點城市的綜合利用率更是超過了90%。因此，雖然工業(yè)固體廢棄物排放量總量仍在上升，但是其上升勢頭已受到有效遏制，人均排放量不斷下降，從而使工業(yè)固體廢棄物EKC曲線在2002年后始終位于下降區(qū)間。

3.脈沖響應函數(shù)。根據(jù)AIC、SC最小準則，可以分別構(gòu)建工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物與經(jīng)濟增長指標的一階差分序列VAR(1)模型以及工業(yè)廢水與經(jīng)濟增長指標的一階差分序列VAR(2)模型。檢驗發(fā)現(xiàn)，所有特征根根模倒數(shù)小于1，模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，據(jù)此可構(gòu)建廣義脈沖響應函數(shù)，測算變量間相互沖擊的響應。結(jié)果如圖1所示，其中，橫軸表示追溯期數(shù)，此處設(shè)為10期；縱軸表示響應大??；實線為響應曲線，兩條虛線代表兩倍標準差置信帶。

可以看出：當本期ΔlnPGDP發(fā)生一個標準差的正向沖擊時，經(jīng)濟增長拉動ΔlnPexhaust在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應，第1期影響最大并迅速下降，第5期開始影響微弱；而當ΔlnPexhaust發(fā)生一個標準差的正向沖擊時，環(huán)境污染加劇拉動ΔlnPGDP在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應，第1期影響加強，至第2期到達頂峰后開始下降，第3期降速趨緩，自第7期開始影響微弱。當本期ΔlnPGDP發(fā)生一個標準差的正向沖擊時，ΔlnPindsolid在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應，第1期影響最大，第2-4期逐漸減弱并于第4期影響微弱；而當ΔlnPindsolid發(fā)生一個標準差的正向沖擊時，ΔlnPGDP在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應，第1期影響加強，至第2期達到頂峰后開始下降，第3期降速趨緩，至第7期開始影響微弱。當本期ΔlnPGDP發(fā)生一個標準差的正向沖擊時，ΔlnPwater在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應，第1-5期呈現(xiàn)波動，第5期影響緩慢減弱，并于第9期影響微弱；而當ΔlnPwater發(fā)生一個標準差的正向沖擊時，ΔlnPGDP在10期內(nèi)均呈現(xiàn)正向反應，第1期開始影響加強，至第2期達到頂峰并開始下降，至第3期降速趨緩，但10期內(nèi)影響都較為顯著。

三、陜西省工業(yè)污染排放影響因素分析

(一)變量選取

本文在前人研究基礎(chǔ)上，兼顧數(shù)據(jù)的可得性，選取以下變量：(1)工業(yè)結(jié)構(gòu)(GS)：工業(yè)部門是工業(yè)污染排放的直接部門，也是工業(yè)污染排放最重要的因素。

而工業(yè)部門內(nèi)部輕重工業(yè)結(jié)構(gòu)變動會對工業(yè)污染排放產(chǎn)生重要影響。本文選取重工業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重表示工業(yè)結(jié)構(gòu)變遷。(2)對外開放程度(OD)：一般認為，外商直接投資和出口商品的結(jié)構(gòu)對于污染變動影響巨大，環(huán)保、綠色產(chǎn)業(yè)投資，綠色低能耗出口品會帶來污染物排放量的下降；重工業(yè)尤其是高污染高耗能產(chǎn)業(yè)的投資和高能耗出口品、重工業(yè)進口資本品會帶來環(huán)境的惡化。本文選取外商直接投資與進出口貿(mào)易總額之和占GDP的比重表示對外開放程度變遷。(3)能源強度(EG)：能源強度是單位產(chǎn)值能耗指標，表示單位GDP(一般為每億元GDP)消耗的萬噸標準煤量。本文選取單位GDP能耗指標表示能源強度變動。

(二)模型構(gòu)建與方法選擇

由于工業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度為相對指標，而工業(yè)污染物排放量、能源強度為絕對指標，同時為了更好的解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟含義，本文構(gòu)建了工業(yè)污染物排放量與上述指標間的如下模型：lnXit=β1GSt+β2ODt+β3lnEGt。其中，Xit可分別表示工業(yè)廢氣排放總量、工業(yè)固體廢棄物排放總量與工業(yè)廢水排放總量。本文首先檢驗各序列平穩(wěn)性，在此基礎(chǔ)上建立協(xié)整方程。然后通過解釋各項協(xié)整系數(shù)，分析各項指標對環(huán)境污染物排放量的影響。

(a)Δln Pexhaust對ΔlnPGDP的脈沖響應 (b)ΔlnPGDP對ΔlnPexhaust的脈沖響應 (c)ΔlnPindsolid對ΔlnPGDP的脈沖響應

(d)ΔlnPGDP對ΔlnPindsolid的脈沖響應 (e)ΔlnPwater對ΔlnPGDP的脈沖響應 (f)ΔlnPGDP對ΔlnPwater的脈沖響應

(三)實證分析

1.平穩(wěn)性檢驗。此處依然采用ADF單位根檢驗分析序列平穩(wěn)性，并運用AIC最小準則確定最優(yōu)滯后期，殘差序列均無自相關(guān)，檢驗結(jié)果如表4所示，所有原始數(shù)據(jù)均為非平穩(wěn)序列，但均為一階單整序列，可以進行協(xié)整檢驗。

2.Johansen協(xié)整檢驗。同樣根據(jù)前定模型形式假設(shè)選取相關(guān)數(shù)據(jù)，運用Johansen協(xié)整檢驗法，以跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量為標準，建立環(huán)境污染指標與各影響指標之間的協(xié)整方程。根據(jù)無約束VAR模型最優(yōu)滯后期3確定出Johansen檢驗滯后期為2，協(xié)整結(jié)果如表5所示。

從協(xié)整結(jié)果來看，變量之間存在至少一個協(xié)整關(guān)系，說明環(huán)境污染指標與工業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、能源強度之間存在長期并且穩(wěn)定的關(guān)系。(1)從能源強度指標看，三個協(xié)整方程中能源強度協(xié)整系數(shù)均為正值。說明能源強度與工業(yè)污染排放總量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，這是由于我國當前能源消耗以煤炭、石油和天然氣等傳統(tǒng)化石類產(chǎn)品為主，風能、太陽能等清潔能源占能源消耗比重十分有限，而傳統(tǒng)化石燃料開采、加工和消耗量的上升勢必導致工業(yè)廢氣、廢水、固體廢棄物排放量的上升。(2)從工業(yè)結(jié)構(gòu)的情況看，三個協(xié)整方程中工業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)整系數(shù)均為正值。說明重工業(yè)比重與工業(yè)污染排放總量間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。通過近30年的發(fā)展，陜西省逐漸從全國經(jīng)濟倒數(shù)水平上升至中等偏上水平，重工業(yè)的發(fā)展功不可沒。由于資源稟賦和一些歷史原因，陜西省能源工業(yè)、有色金屬工業(yè)、裝備制造業(yè)等重工業(yè)的發(fā)展水平均位居全國前列。在陜西省工業(yè)的八大支柱產(chǎn)業(yè)中，重工業(yè)占據(jù)四席，涉及42個工業(yè)行業(yè)中的27個。陜西省第二產(chǎn)業(yè)比重和工業(yè)比重分別由1986年的44.9%和55.84%上升至2012年的55.9%和81.12%。然而，重工業(yè)的發(fā)展消耗著巨量的能源資源和其他礦產(chǎn)資源，帶來的工業(yè)污染自然是十分驚人的。這一點在工業(yè)廢氣方面尤為突出，因為能源資源的消耗產(chǎn)生的最嚴重的工業(yè)污染就是二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物等工業(yè)廢氣。(3)從對外開放程度看，三項指標和對外開放程度，即外商直接投資和進出口總額占GDP比重呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。如前所述，外商直接投資的結(jié)構(gòu)和進出口產(chǎn)品結(jié)構(gòu)會對工業(yè)環(huán)境污染產(chǎn)生影響。說明外商直接投資主要集中在耗能行業(yè)和資源類行業(yè)，進出口產(chǎn)品也主要集中在資源類產(chǎn)品和重工業(yè)資本品。根據(jù)王玨等[13]的研究，陜西省外商直接投資排名前三的行業(yè)分別是飲料制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)。而根據(jù)商務(wù)部統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2012年陜西省進出口總值前20家企業(yè)中，有色金屬、裝備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、飲料制造業(yè)占據(jù)了進出口總值的69.46%，占全省進出口總值的38.71%。高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)的集中投資和高耗能、資源型出口產(chǎn)品和重工業(yè)機械進口產(chǎn)品的進出口結(jié)構(gòu)，勢必會導致工業(yè)污染的增加。

表4 陜西省工業(yè)污染排放影響因素的ADF單位根檢驗結(jié)果

注：檢驗類型(c,t,k)分別表示單位根檢驗方程中的常數(shù)項、趨勢項和滯后階數(shù)。

表5 陜西省工業(yè)污染排放影響因素的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

注：協(xié)整方程系數(shù)下括號內(nèi)數(shù)字數(shù)值為參數(shù)估計標準差。r=0、r=1分別表示協(xié)整矩陣的秩的個數(shù)為0或1，括號外數(shù)值表示統(tǒng)計量的值，括號內(nèi)數(shù)值表示相應的5%的臨界值。

四、結(jié)論與政策建議

本文探討了陜西省EKC曲線拐點出現(xiàn)的時間及其成因、環(huán)境污染與經(jīng)濟增長間的沖擊影響，以及工業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、能源強度對工業(yè)污染物排放總量的影響。主要結(jié)論如下：(1)從協(xié)整檢驗結(jié)果來看，陜西省人均工業(yè)廢氣排放量、人均工業(yè)廢水排放量與人均實際GDP間呈現(xiàn)N型曲線關(guān)系，人均工業(yè)固體廢棄物排放量與人均實際GDP間呈現(xiàn)倒N型曲線關(guān)系。(2)三條曲線各存在兩個拐點，對應拐點出現(xiàn)時間基本相同。第一個拐點出現(xiàn)在1986年前，第二個拐點出現(xiàn)在2001-2003年。但拐點前后曲線形狀有所不同。其中人均工業(yè)固體廢棄物變動趨勢與工業(yè)固體廢棄物綜合利用技術(shù)發(fā)展、綜合利用率的提升有關(guān)，人均工業(yè)廢氣排放量、人均工業(yè)廢水排放量曲線形狀與高速增長的能源消耗量有關(guān)。(3)從一階差分廣義脈沖響應函數(shù)看，人均工業(yè)污染物排放與人均實際GDP對彼此的沖擊在10期的滯后期內(nèi)均呈現(xiàn)正向的反應。其中人均廢氣排放量、人均工業(yè)固體廢棄物排放量與人均實際GDP廣義脈沖響應曲線形式基本相同。(4)從環(huán)境污染指標與工業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度以及能源強度的協(xié)整方程來看，重工業(yè)比重上升會增加工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)廢水排放量總量的上升；對外開放程度，即外商直接投資與進出口商品總額之和占GDP比重越高，工業(yè)環(huán)境污染越嚴重，其中對于工業(yè)廢氣排放量總量影響最大，這主要與外商直接投資結(jié)構(gòu)和進出口商品結(jié)構(gòu)有關(guān)；能源強度與工業(yè)污染排放量總量間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，這是由以傳統(tǒng)化石燃料為主的能源結(jié)構(gòu)以及化石燃料燃燒產(chǎn)生高污染這兩個特性所決定的。基于此，本文提出如下政策建議：

1.理論上的EKC曲線之所以會呈現(xiàn)為倒U型，是因為其暗含了一個重要假定——“經(jīng)濟發(fā)展反哺生態(tài)環(huán)境”，即隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)達，投入于環(huán)境保護和生態(tài)治理的資金，在規(guī)模和結(jié)構(gòu)上要不斷優(yōu)化。其中，新增環(huán)境投資的規(guī)模不僅要能夠解決當年新增的環(huán)境污染問題，還要分階段逐步解決經(jīng)濟發(fā)展初期無力投資環(huán)境保護所產(chǎn)生的“資源債務(wù)”；結(jié)構(gòu)上則應當從以“事后型”、“彌補型”支出為主逐步轉(zhuǎn)移到“事前型”、“預防型”支出為主的投資結(jié)構(gòu)。陜西省人均工業(yè)固體廢棄物的EKC曲線形狀為此提供了很好的經(jīng)驗。逐年提高的工業(yè)固體廢棄物綜合利用率使2003年至今的工業(yè)固體廢棄物EKC曲線始終處于下降通道。因此，本文建議財政環(huán)境保護投資集中于清理“資源債務(wù)”以及具有外溢性的大型環(huán)?？萍纪顿Y，重點在于工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢棄物的收集、再處理再利用，通過提高利用率來降低最終排放量。同時政府應加大在能效提高、降低新能源使用成本等方面的投資，一方面降低單位GDP的能源消耗，另一方面降低企業(yè)使用新能源的成本。企業(yè)環(huán)保科技投資應從本企業(yè)污染物種類和特點出發(fā)，以降低污染物排放量為重點，同時應當兼顧提升能效方面的投資。

2.2003年后工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水與工業(yè)固體廢棄物EKC曲線呈現(xiàn)不同形態(tài)，存在很重要的“污染物形態(tài)”因素。工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水具有流動性，尤其是工業(yè)廢氣的播散受大氣環(huán)境影響很大，具有不定向性。為污染管控、集中治理等環(huán)節(jié)，尤其是“事后治理”和“事后追責”環(huán)節(jié)增加了相當難度，因此，對于工業(yè)廢氣和工業(yè)廢水應從源頭入手，盡快建立排污權(quán)交易制度，從源頭管控污染物排放量。嚴格禁止企業(yè)超指標排放，倒逼企業(yè)進行技術(shù)革新。同時，針對這兩類污染物治理，應當由省級政府統(tǒng)一規(guī)劃，省級財政承擔主要治理責任，避免出現(xiàn)地區(qū)間權(quán)責不相稱、相互推諉的情況發(fā)生。此外，應當繼續(xù)加大污染治理投資規(guī)模，盡快遏止工業(yè)廢氣與工業(yè)廢水EKC曲線的上升勢頭，使其盡快達到下一個拐點并進入下降通道。

3.加快工業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)升級轉(zhuǎn)型。降低裝備制造業(yè)、傳統(tǒng)能源工業(yè)等高能耗高污染行業(yè)比重，提升高新技術(shù)行業(yè)、新能源工業(yè)、綠色行業(yè)比重。進入21世紀的12年間，陜西省包括煤炭采選業(yè)、石油天然氣采選業(yè)、有色金屬采選業(yè)、造紙及紙制品業(yè)在內(nèi)的16個高能耗、高污染行業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重由2001年的58.71%上升至2012年的74.32%。工業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)嚴重不合理，環(huán)境壓力巨大。陜西省坐擁全國第一批高新區(qū)，并于2009年設(shè)立了以第三產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高端制造業(yè)為核心的西咸新區(qū)，2012年又引進了改革開放以來國內(nèi)電子信息行業(yè)最大外商投資項目——韓國三星集團。應當抓住這些發(fā)展契機，迅速調(diào)整工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高端制造業(yè)、新能源與綠色工業(yè)為核心的工業(yè)結(jié)構(gòu)。

4.靈活調(diào)整外商直接投資結(jié)構(gòu)和進出口商品結(jié)構(gòu)，將環(huán)境污染評價納入“招商引資綜合評價體系”，通過各種手段吸引“技術(shù)型”投資。下一階段外商直接投資結(jié)構(gòu)應當嚴格控制針對高污染、高耗能行業(yè)的投資，鼓勵對于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、環(huán)保技術(shù)產(chǎn)業(yè)等低耗能低污染高技術(shù)行業(yè)的投資。同時，引導外商企業(yè)從傳統(tǒng)的“資金型”投資轉(zhuǎn)為“技術(shù)型”投資，重點引進環(huán)保技術(shù)、節(jié)能減排技術(shù)、能效提升技術(shù)方面的投資。在進出口商品結(jié)構(gòu)方面，應降低能源型資源品和有色、黑色金屬資源品等低附加值高能耗高污染產(chǎn)品在出口產(chǎn)品中的比重，提升高新技術(shù)產(chǎn)品、航空航天產(chǎn)品等高附加值低能耗低污染產(chǎn)品比重。在進口產(chǎn)品方面，應提高高新技術(shù)儀器設(shè)備、環(huán)保設(shè)備等固定資產(chǎn)的比重，降低傳統(tǒng)加工設(shè)備、車床、生產(chǎn)線的比重。

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(責任編輯：張叢)

LocalEconomicGrowthandEnvironmentalQuality—Based on an empirical analysis of the EKC of Shaanxi province

SONG Liying，LIU Yuan

(School of Finance and Economics, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710061, China)

We empirically analyze the long-term equilibrium relationship of Shaanxi economic growth and environmental quality by fitting the double logarithmic cubic co-integration equation between relevant data of the per capita actual GDP and per capita industrial pollutant emissions in Shaanxi province from 1986 to 2012, finding that there exists an inverted N-type EKC in the industrial exhaust and waste water, and an N-type EKC in the industrial solid wastes, and the inflection point of each curve occurs approximately at the same time. Then we deal with the effect of industry structure, degree of opening to the outside world, and energy intensity on the EKCs. At last we make four recommendations on the polices ranging from optimizing the environment investment, establishing the mobile pollutant trading mechanism, accelerating the industrial upgrading and transition, to regulating the FDI and exports structure.

economic growth; environmental quality; environmental Kuznets curve

2013-12-18

陜西省社科基金項目(10D023)；陜西省軟科學項目(2011KRM07)

宋麗穎(1963- )，女，北京人，西安交通大學經(jīng)濟與金融學院教授，博士生導師；劉源(1988- )，男，陜西戶縣人，西安交通大學經(jīng)濟與金融學院博士研究生。

F205

A

1008-245X(2014)06-0070-08