徐文成，薛建宏

（西北農林科技大學經濟管理學院，陜西楊凌712100）

●本期視點

經濟增長、環(huán)境治理與環(huán)境質量改善
——基于動態(tài)面板數據模型的實證分析

徐文成，薛建宏

（西北農林科技大學經濟管理學院，陜西楊凌712100）

文章通過建立省際動態(tài)面板數據模型，實證分析了經濟增長、環(huán)境治理對環(huán)境質量改善的潛在影響。結果顯示：經濟增長與污染排放之間不存在固有的倒U型關系，僅當綜合考慮其他潛在因素的影響時，二者之間的關系才呈現(xiàn)出顯著倒U型曲線，這意味著經濟增長本身不能促使環(huán)境質量改善。為緩解當前環(huán)境污染問題，在促進經濟增長的同時應著力加大環(huán)境治理力度，削弱污染排放的累積效應，抑制環(huán)境污染，改善環(huán)境質量。

經濟增長；環(huán)境治理；環(huán)境改善；動態(tài)面板數據模型

一、引言

近年來，我國經濟始終保持高速增長，伴隨著經濟總量不斷擴大的是資源過度消耗和環(huán)境污染日益加劇。環(huán)境污染所固有的負外部性特征需要政府采取有效措施來防范和治理。由圖1可以看出，我國對環(huán)境污染治理的投資自2000年以來基本上呈逐年上升趨勢。

環(huán)境治理投資的增加是否有效抑制了環(huán)境污染？厘清這一問題對我國進一步制定和實施有效的環(huán)境治理政策有重要借鑒意義。另外，傳統(tǒng)的關于環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）的研究認為，經濟增長和環(huán)境污染之間呈倒U型關系，隨著經濟的發(fā)展，環(huán)境污染呈現(xiàn)先增加，達到一個拐點后，開始減少的發(fā)展趨勢。這一結論在我國是否成立？針對以上問題，本文擬基于省際動態(tài)面板數據模型對我國經濟增長、環(huán)境治理與環(huán)境改善等相關問題展開探討。

圖1 環(huán)境污染治理投資

二、相關文獻回顧

經濟增長與環(huán)境污染兩者之間的關系已引起了社會各界廣泛關注。自Grossman和Krueger（1995）[1]提出倒U型環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）以來，眾多學者圍繞該理論對經濟和環(huán)境之間的關系進行了廣泛深入地探討，相關文獻綜述可參閱Ekins（1997）[2]、De Bruyn和Heintz（1998）[3]、Stern（1998）[4]、Dinda（2004）[5]、Massaki（2010）[6]等。近年來，國外學者多以二氧化碳排放量作為環(huán)境污染指標來考察環(huán)境庫茲涅茨曲線。Abdul Jalil和Syed F Mahmud（2009）[7]利用自回歸分布滯后模型對二氧化碳排放和經濟增長間的關系進行了協(xié)整分析，認為二者之間存在環(huán)境庫茲涅茨曲線。Shahbaz等人（2013）[8]建立VEC模型對土耳其1970-2010年間二氧化碳排放和經濟增長之間的關系進行了實證分析，其結論不僅證實了EKC的存在而且還發(fā)現(xiàn)二氧化碳排放和經濟增長之間存在雙向因果關系。隨著研究的不斷展開，有學者開始對經濟增長和環(huán)境污染之間的倒U型關系提出了質疑。Jie He和Patrick Richard（2010）[9]研究發(fā)現(xiàn)人均二氧化碳排放量和人均收入呈線性關系。隨后，Vicente Esteve和Cecilio Tamarit（2012）[10]研究結果則表明兩者之間呈非線性關系。另外，Yi-Chia Wang（2013）[11]分析也認為二者間不存在EKC協(xié)整關系。

隨著各國對環(huán)境治理的重視和治理投入的增加，國外有學者開始關注環(huán)境治理的有效性問題。Momoe Kanada et al.（2013）[12]利用1960-2005年日本川崎市數據，研究了川崎市空氣污染控制政策，研究認為川崎市空氣污染治理政策降低了二氧化硫排放量。Nahid Masoudi和Georges Zaccour（2014）[13]分析認為對于稅收政策和限額政策，預期污染物排放量相同。Erzi Tang等人（2014）[14]研究表明環(huán)境政策減少了資源消耗，降低了污染排放，如果政策合理，產出能夠維持在一定水平。

近年來，我國環(huán)境污染日益嚴重，國內學者開始圍繞我國經濟增長和環(huán)境污染之間的關系問題進行探討。比如，包群和彭水軍（2006）[15]建立聯(lián)立方程模型對我國30個省1996-2000年間經濟增長和環(huán)境污染之間的關系進行了實證分析，結果表明我國經濟增長和環(huán)境污染間存在倒U型曲線，并指出目前我國還處在曲線拐點左端，離拐點還相距甚遠。吳玉鳴和田斌（2012）[16]基于空間計量經濟學模型的分析認為我國30個省的數據分析都存在EKC，但各省經濟發(fā)展水平大多處于拐點左側。與此相對應，國內也有部分學者對我國經濟增長和環(huán)境污染之間的倒U型關系提出了不同看法。符淼（2008）[17]研究表明廢水和經濟增長間呈倒U型關系，廢氣和固體廢棄物與經濟增長呈線性關系。許廣月和宋德勇（2010）[18]分析認為我國整體及東、中部地區(qū)均存在環(huán)境庫茲涅茨曲線，而西部地區(qū)不存在。楊林和高宏霞（2012）[19]認為經濟增長與環(huán)境污染之間是否存在倒U型關系與環(huán)境污染指標的選取有關。

隨著我國相關環(huán)境政策的出臺和環(huán)境治理力度的不斷增強，國內學者逐漸開始注重我國環(huán)境治理政策的有效性研究。比如，張衛(wèi)東和汪海（2007）[20]認為我國目前的環(huán)境政策沒有起到明顯改善環(huán)境質量的效果。李娟偉和任保平（2011）[21]基于環(huán)境退化成本研究了我國經濟發(fā)展和環(huán)境惡化的沖突路徑，研究認為，我國仍處于EKC曲線的左端，經濟增長可能會導致環(huán)境進一步惡化，而目前我國環(huán)境政策出現(xiàn)低效或無效的狀況。陳德敏和張瑞（2012）[22]分析認為環(huán)境規(guī)制會對能源使用效率形成倒逼機制，對促進建設“兩型社會”有重要作用。

綜上所述，既有研究在理論和方法上實現(xiàn)了一定的突破，然而仍存在一些有待完善的地方，一是既有研究中關于環(huán)境污染與經濟增長之間是否存在倒U型曲線關系至今還存有爭議，就倒U型曲線存在與否的深層次原因仍缺乏分析；二是既有關于環(huán)境政策調控效果的分析未考慮經濟增長、人口密度、產業(yè)結構以及經濟活動強度等重要因素的潛在影響；三是既有研究大多忽視了環(huán)境污染累積效應的影響，而事實上，上一期未處理掉的污染可能會累積到下一期產生新的污染。為此，本文擬構建一個包含多變量的動態(tài)面板數據模型，把經濟增長、環(huán)境治理以及環(huán)境污染等研究對象納入到統(tǒng)一的分析框架內，并結合我國30個省、直轄市相關數據，就我國經濟增長、環(huán)境治理對環(huán)境質量改善的影響展開分析。

三、模型構建及分析方法

與既有研究經濟增長、環(huán)境治理和環(huán)境質量改善的文獻不同，本文放松了靜態(tài)面板模型的假定，轉而采用動態(tài)面板數據模型。據此，本文構建如下動態(tài)面板模型：

模型中的下標i代表30個不同的省市，t表示年度，Polui,t指代第i個省第t年的污染物排放量（以廢水、工業(yè)廢氣和工業(yè)二氧化硫三類污染物排放量為例）；Polui,t-1指代污染物排放量的一期滯后項，Polui,t-2表示污染物排放量的二期滯后項；pergdpi,t表征第i個省市第t年的人均收入；enregi,t代表第i個省市第t年的環(huán)境治理強度；Xi,t指代其他控制變量，包括產業(yè)結構、能源結構、產業(yè)結構升級、貿易開放度、人口密度和經濟活動強度等；μi代表不可觀測的各個省份的個體差異；εi,t為隨機誤差項。在控制其他因素的基礎上，本文著重考察經濟增長、環(huán)境治理對環(huán)境質量改善的影響。

本文的數據橫截面?zhèn)€體數量大而時序短，屬于短面板數據。對于這類數據進行動態(tài)面板模型估計時，其參數的普通最小二乘估計量（即使是組內估計量）是不一致的，稱之為“動態(tài)面板偏差”。鑒于此，多數文獻廣泛采用了Arellao和Bond（1991）[23]提出的差分GMM估計法，即“Arellao and Bond估計量”。差分GMM估計使用所有可能的滯后變量作為工具變量，從而有效解決了估計量不一致性、測量誤差等問題。然而差分GMM估計本身也存在一些不足，比如無法估計不隨時間變化的解釋變量的系數，容易導致弱工具變量問題等。為此，Blundell和Bond（1998）[24]提出了系統(tǒng)GMM估計，改善了差分GMM估計的有限樣本性，提高了動態(tài)面板數據模型的估計效率（陳強2010）[25]。本文基于短面板數據進行估計，為確保估計量的無偏性和一致性，本文采用了系統(tǒng)GMM估計法對動態(tài)面板模型進行估計，并選擇合適的滯后期作為工具變量，以解決可能存在的變量內生性問題。

四、數據來源與變量說明

本文分析所采用的數據均來自相關年份的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及國家統(tǒng)計局網站。數據樣本為2004-2012年間中國30個省市、自治區(qū)和直轄市（由于西藏的數據不全，將其去除；港澳臺地區(qū)也不包括在內）的面板數據。為消除價格因素的影響，本文對涉及價格的數據均以2004年為基期價格指數進行平減。下面對相關變量給予說明。

（1）污染物排放量lnPolu。本文把廢水、工業(yè)廢氣和工業(yè)二氧化硫等三類污染物作為考察對象。

（2）人均收入lnpergdp。本文以人均地區(qū)生產總值指代經濟增長展開分析。同時引入人均地區(qū)生產總值的二次項以便驗證環(huán)境庫茲涅茨曲線在我國是否存在。如果存在，則一次項系數為正，二次項系數為負。

（3）環(huán)境治理強度enreg。本文用各省工業(yè)污染治理投資完成額除以各省工業(yè)總產值表示，預期其系數符號為負。

（4）產業(yè)結構indstr。本文用地區(qū)第二產業(yè)產值占本地區(qū)生產總值的比值表示產業(yè)結構，預期模型中該變量的系數符號為正，即對環(huán)境污染呈正向影響。

（5）能源結構enstr。能源結構指能源消費結構，本文選用煤炭消費量占能源消費總量的比值來表示，計算能源結構的過程中將各類能源消費量折算成統(tǒng)一熱量單位“標準煤”，預期其符號為負。

（6）產業(yè)結構升級upis。本文產業(yè)結構升級變量用地區(qū)第三產業(yè)生產總值占地區(qū)生產總值的比表示，預期系數符號為負。

（7）貿易開放度tradeopen。本文貿易開放度指標用地區(qū)對外貿易總額對本地區(qū)生產總值的占比表示，其中各年度對外貿易總額根據當年平均價匯率進行換算。根據“污染天堂說”和“要素稟賦說”的相關研究[26-27]，該變量在模型中所對應的系數符號有待實證檢驗。

（8）人口密度lnpopden。該指標用地區(qū)年末常住人口與本地區(qū)面積（萬平方千米）的比值衡量，預期該變量所對應的系數符號為正。

（9）經濟活動強度lneactiv。本文用電力消費量表示經濟活動強度，預期系數符號為正。

五、實證結果分析

本部分采用了如下步驟進行模型構建分類和估計：首先，對動態(tài)面板模型進行適當修正使其解釋變量部分僅包括污染變量的滯后一、二階項，經濟增長的一次、二次項以及環(huán)境治理和產業(yè)結構兩個變量，并記修正后的模型為模型I；對模型I通過引入產業(yè)結構升級變量進行拓展，記拓展后的模型為模型II；對模型II通過引入貿易開放度變量進行拓展，記拓展后的模型為模型III；對模型III通過引入人口密度變量進行拓展，記拓展后的模型為模型IV；對模型IV通過引入經濟活動強度變量進行拓展，記拓展后的模型為模型V。其次，采用系統(tǒng)GMM兩步估計法分別對上述模型I—V進行估計。本部分之所以采取如上步驟主要是為了厘清和區(qū)別經濟增長、環(huán)境治理等因素與其他因素對環(huán)境質量改善的影響，挖掘出倒U型環(huán)境庫茲涅茨曲線存在的內在原因，以便回答經濟增長是否能夠解決環(huán)境改善等問題。

本部分估計基于Stata12軟件平臺完成，并以廢水排放量為環(huán)境污染指標。通過選取合適的工具變量對模型I—V進行估計，估計結果如表1所示。

表1中的AR(1)和AR(2)分別是對擾動項差分的一階、二階自相關系數是否為零的檢驗結果，其原假設是“擾動項無自相關”。由檢驗結果可以看出，在5%的顯著性水平上，模型I至模型V擾動項均無自相關；另外，檢驗過度識別的Sargan檢驗結果表明，5個模型都不能拒絕“所有工具變量都有效”的原假設，這意味著本部分估計過程中所選擇的工具變量都具有有效性。

表1 以廢水排放量為污染指標的估計結果

從表1可以看出，對于模型I—V，污染排放量指標滯后一期和滯后二期的系數都顯著為正，這意味著以廢水排放量為指標的環(huán)境污染確實具有持續(xù)累積性，它向均衡狀態(tài)的調整是一個緩慢的過程。

觀察方程I的估計結果，經濟增長變量的一次項系數在10%的顯著性水平上為正，二次項系數為負但不顯著，這意味著經濟增長與環(huán)境污染之間不存在倒U型的環(huán)境庫茲涅茨曲線，僅依靠經濟增長不能夠帶來環(huán)境問題的改善。環(huán)境治理變量的系數符號顯著為負，說明目前我國環(huán)境治理對污染排放有顯著的抑制作用。產業(yè)結構變量系數為負，但不顯著。對于模型II、III，經濟增長一次項系數為正，二次項系數為負，但不顯著，這也意味著經濟增長與環(huán)境污染之間的倒U型曲線不存在。環(huán)境治理變量系數顯著為負，環(huán)境治理起到了減少污染排放的作用。產業(yè)結構變量顯著為正，而產業(yè)結構升級變量系數符號雖然正，但不顯著。模型IV相對模型III多引入了人口密度變量，此時估計結果顯示，經濟增長變量的一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，經濟增長與環(huán)境污染之間呈現(xiàn)出經典的倒U型曲線關系。人口密度的系數在1%的顯著性水平上顯著為正。環(huán)境治理變量系數符號為負，但此時系數估計不顯著。產業(yè)結構變量在1%的顯著性水平上顯著為正。產業(yè)結構升級系數符號為負，不顯著。貿易開放度的系數顯著為負。最后，模型V是將經濟活動強度變量加入模型IV得到。此時估計結果顯示，經濟增長一次項系數、二次項系數分別為正、負，且在1%的顯著性水平上通過顯著性檢驗，這表明經濟增長和環(huán)境污染之間呈現(xiàn)出倒U型關系。環(huán)境治理、產業(yè)結構升級等變量系數為負，但不顯著。產業(yè)結構變量、人口密度變量與經濟活動強度等變量的系數符號顯著為正。

通過對模型I—V的比較可以看出，僅依靠經濟增長、環(huán)境治理等少數幾個變量的影響不能促成倒U型環(huán)境庫茲涅茨曲線的出現(xiàn)；環(huán)境庫茲涅茨曲線的形成還需要諸如產業(yè)結構、人口密度、貿易開放度以及經濟活動強度等變量的影響。同時，倒U型曲線關系的呈現(xiàn)也意味著一個更加進步、更加優(yōu)越、能夠達到可持續(xù)發(fā)展目標的經濟機制的實現(xiàn)。需要特別指出的是，環(huán)境治理強度變量在這5個模型中的系數均為負，與預期一致，說明目前我國的環(huán)境治理對污染排放起到了一定的抑制作用。然而分析發(fā)現(xiàn)，加入人口密度和經濟活動強度等因素后，環(huán)境治理變量的系數開始變得不顯著，這意味著當前我國環(huán)境治理力度偏小，影響有限。產業(yè)結構變量的系數在5個模型中大多顯著為正，說明第二產業(yè)的發(fā)展確實增加了污染排放，與預期一致。產業(yè)結構升級的系數大多都為負，但在統(tǒng)計上均不顯著，這說明我國第三產業(yè)發(fā)展的比重不夠大，產業(yè)結構有待進一步優(yōu)化升級。貿易開放度的符號隨著其他變量的加入基本都顯著為負，貿易開放從整體上來說有助于降低污染排放。人口密度和經濟活動強度變量的系數符號在模型IV和V中都顯著為正，與預期完全一致，需要注意的是，正是隨著這兩個因素的加入，環(huán)境治理變量才變得不顯著。

為了進行比較研究，下面將以工業(yè)廢氣和工業(yè)二氧化硫排放量作為環(huán)境污染指標重新對動態(tài)面板模型進行估計（考慮到煤炭消費對工業(yè)廢氣和工業(yè)二氧化硫排放量的潛在影響，此估計過程中加入了衡量煤炭消費比重的能源消費結構變量），估計結果如表2所示。估計和檢驗方法同上。

表2 對三類污染物排放量的估計結果

由表2給出的估計結果可知，可以拒絕無一階序列相關的原假設（在5%的顯著性水平上），但不能拒絕二階自相關系數為零的原假設，因此，可以采用系統(tǒng)GMM法對動態(tài)面板模型分別就三個污染變量指標進行估計。Sargan檢驗結果表明，每次估計都不能拒絕“所有工具變量都有效”的原假設，說明本部分估計選取的工具變量具有有效性。

表2顯示，對于廢水和工業(yè)二氧化硫兩個環(huán)境污染指標，其滯后一期和滯后二期的存量對這兩類污染物的當前排放量均有顯著影響，表明這兩類污染物排放具有累積效應。然而，以工業(yè)廢氣排放量作為污染指標的檢驗結果卻表明，污染排放不具有相應的累積效應，可能的原因在于，廢氣的排放具有擴散性，導致其累積效應在短期不明顯。對于廢水和工業(yè)廢氣排放量指標，人均收入的一次項系數和二次項系數分別為正和負，并且在1%的顯著性水平上顯著。這說明在我國，當考慮多種影響因素時，以廢水、工業(yè)廢氣排放量為指標的環(huán)境污染和經濟增長間確實存在倒U型環(huán)境庫茲涅茨曲線。然而當以工業(yè)二氧化硫排放量測度環(huán)境污染時，人均收入的一次項系數為負，二次項系數為正，呈現(xiàn)U型關系。通過以上比較可以發(fā)現(xiàn)，經濟增長與環(huán)境污染之間是否會呈現(xiàn)倒U型關系不僅與其他影響因素有關而且與環(huán)境變量指標的選擇有關。環(huán)境治理變量的符號與我們的預期有所差異，對于工業(yè)廢氣排放量，環(huán)境治理變量的系數符號顯著為負，而對于廢水和工業(yè)二氧化硫，環(huán)境治理變量的系數為正，但不顯著。本文的這一結果與包群和彭水軍（2006）[15]、張衛(wèi)東和汪海（2007）[20]的研究結論一致，即環(huán)境政策對不同污染物排放量指標的影響不同。另外，本部分實證結果還表明產業(yè)結構、能源結構、產業(yè)結構升級以及人口密度等因素對不同污染物排放指標的影響也不同。

最后需要指出的是，貿易開放度對三類污染物指標比較一致的產生了負向影響。這意味就我國實際情況而言，貿易開放沒有產生污染避風港效應，這與包群和彭水軍（2006）[15]、彭水軍等（2013）[27]等的研究結論一致。究其原因，可能是貿易開放迫使中國企業(yè)提升產品質量，促進環(huán)保技術的開發(fā)與利用，從而降低了污染排放量。此外，經濟活動強度變量的符號對三類污染物排放量指標均顯著為正，與預期完全一致，說明經濟活動的增多明顯加大了污染排放。

六、主要結論與建議

本文基于動態(tài)面板數據模型分析了我國經濟增長、環(huán)境污染治理對環(huán)境質量改善的影響，得出如下主要結論：第一，污染排放與經濟增長之間不存在固有的倒U型關系。這意味著經濟增長和環(huán)境污染間的關系不會自動走向協(xié)調，單靠經濟增長很難帶來環(huán)境問題的改善。第二，環(huán)境治理對環(huán)境污染排放有一定的抑制作用，但作用有限。第三，污染排放自身存在顯著的動態(tài)累積效應，其增加了治理環(huán)境污染的難度。

為此，本文提出如下政策建議：第一，本文實證結果表明經濟增長本身不能帶來環(huán)境問題的改善，因此需要政府采取有效治理措施減少環(huán)境污染。相比較而言，這些政策措施中污染稅政策既能籌集資金用于治理污染，又能實現(xiàn)事前的調節(jié)與控制作用，這一政策已在發(fā)達國家廣泛采用。因此建議政府盡快推出污染稅政策。第二，當前國內實施的環(huán)境治理措施抑制污染的作用有限，政府應在此基礎上加大環(huán)境治理力度，提高環(huán)境治理效率。比如對現(xiàn)行的排污費制度，一方面可以擴大收費范圍，如流動的污染源，居民生活用水、生活垃圾污染、印刷產生的污染等；另一方面可以提高收費標準，從而強化環(huán)境治理力度。第三，本文實證分析表明，環(huán)境污染排放存在顯著的動態(tài)累積效應，建議政府盡早地、果斷地采取措施消除環(huán)境污染。同時，政府還應加大環(huán)境信息公開程度，發(fā)揮各種新聞媒體的監(jiān)督作用，早發(fā)現(xiàn)、早治理，以降低或者消除環(huán)境污染的累積效應。

［1］Gene M.Grossman,Alan B.Krueger.Economic Growth and the Environment［J］.The Quarterly Journal of Economics, 1995（5）：353-377.

［2］Ekins P.The Kuznets Curve for the Environment and Eco?nomic Growth：Examining the Evidence［J］.Environment and Planning，1997，29（5）：805-830.

［3］De Bruyn S，Heintz R.The Environmental Kuznets Curve Hypothesis.Handbook of Environmental Economic［M］.Ox?ford：Blackwell Publishing Co.，1998：656-677.

［4］Stern D.Progress on the Environmental Kuznets Curve?［J］. EnvironmentandDevelopmentEconomics，1998（3）：175-198.

［5］Soumyananda Dinda.Environmental Kuznets Curve Hypothe?sis：A Survey［J］.Ecological Economics，2004，49：431-455.

［6］Massaki Kijima，Katsumasa Nishide，Atsuyuki Ohyama.Eco?nomic models for the environmental Kuznets curve：A survey［J］.Journal of Economic Dynamics&Control，2010，34：1187-1201.

［7］Abdul Jalil，Syed F.Mahmud.Environment Kuznets curve for CO2emissions:A cointegration analysis for China［J］.En?ergy Policy，2009，37：5167-5172.

［8］Shahbaz M，Ilhan Ozturk Talat Afza.Amjad Ali.Revisiting the environmental Kuznets curve in a global economy［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2013，25：494-502.

［9］Jie He，Patrick Richard.Environmental Kuznets curve for CO2in Canada［J］.Ecological Economics，2010，69：1083-1093.

［10］Vicente Esteve，Cecilio Tamarit.Is there an environmental Kuznets curve for Spain?Fresh evidence from old data［J］. Economic Modelling，2012，29：2696-2703.

［11］Yi-Chia Wang.Functional sensitivity of testing the environ?mental Kuznets curve hypothesis［J］.Resource and Energy Economics，2013（1）：3-16.

［12］Momoe Kanada，Tsuyoshi Fujita，Minoru Fujii，et al.The long-term impacts of air pollution control policy：historical links between municipal actions and industrial energy effi? ciency in Kawasaki City，Japan［J］.Journal of Cleaner Pro?duction，2013，58：92-101.

［13］Nahid Masoudi，Georges Zaccour.Emissions control policies under uncertainty and rational learning in a linear-state dy?namic model［J］.Automatica，2014，50：719-726.

［14］Erzi Tang，F(xiàn)engchao Liu，Jingjing Zhang.A model to ana?lyze the environmental policy of resource reallocation and pollution control based on firms'heterogeneity［J］.Re?sources Policy，2014，39：88-91.

［15］包群，彭水軍.經濟增長與環(huán)境污染：基于面板數據的聯(lián)立方程估計［J］.世界經濟，2006（11）：48-58.

［16］吳玉鳴，田斌.省域環(huán)境庫茲涅茨曲線的擴展及其決定因素——空間計量經濟學模型實證［J］.地理研究，2012，31（4）：627-640.

［17］符淼.我國環(huán)境庫茲涅茨曲線：形態(tài)、拐點和影響因素［J］.數量經濟技術經濟研究，2008（11）：40-55.

［18］許廣月，宋德勇.中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證研究——基于省域面板數據［J］.中國工業(yè)經濟，2010（5）：37-47.

［19］楊林，高宏霞.經濟增長是否能自動解決環(huán)境問題——倒U型環(huán)境庫茲涅茨曲線是內生機制結果還是外部控制結果［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2012，22（8）：160-165.

［20］張衛(wèi)東，汪海.我國環(huán)境政策對經濟增長與環(huán)境污染關系的影響研究［J］.中國軟科學，2007（12）：32-38.

［21］李娟偉，任保平.協(xié)調中國環(huán)境污染與經濟增長沖突的路徑研究——基于環(huán)境退化成本的分析［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（5）：132-139.

［22］陳德敏，張瑞.環(huán)境規(guī)制對中國全要素能源效率的影響——基于省際面板數據的實證檢驗［J］.經濟科學，2012（4）：49-65.

［23］Arellano M，Bond S.Some Tests of Specification for Panel Data：Monte Carlo Evidence and an Application to Employ?ment Equation［J］.Review of Economic Studies，1991，58：277-298.

［24］Blundell R，Bond S.Initial Conditions and Moment Restric?tions in Dynamic Panel Data Model［J］.Journal of Econo?metrics，1998（3/4）：653-655.

［25］陳強.高級計量經濟學及Stata應用［M］.北京：高等教育出版社，2010：179-108.

［26］李小平，盧現(xiàn)祥.國際貿易、污染產業(yè)轉移和中國工業(yè)CO2排放［J］.經濟研究，2010（1）：15-26.

［27］彭水軍,張文城,曹毅.貿易開放的結構效應是否加劇了中國的環(huán)境污染——基于地級城市動態(tài)面板數據的經驗證據［J］.國際貿易問題，2013（8）：119-132.

［責任編輯：歐世平］

Economic Growth,Environmental Management and Environmental Quality Improvement—An Empirical Analysis Based on Dynamic Panel Data Model

XU Wen-cheng，XUE Jian-hong
(College of Economics&Management，Northwest A&F University，Yangling 712100，China)

The paper，by constructing provincial-level dynamic panel data model，makes an empirical analysis on the poten?tial effect of economic growth and environmental management on environmental quality improvement.The results show that there is no an inherent inverted U-shape relationship between economic growth and pollution emissions.The relationship be?tween them presents a significant inverted U-shape curve only when comprehensively considering other potential factors，which means that economic growth itself can not improve environmental quality.In order to ease the current environmental pol?lution problems，we should focus on strengthening environmental management，weakening the cumulative effect of pollution emissions，curbing environmental pollution and improving environmental quality when promoting economic growth.

economic growth；environmental management；environmental improvement；dynamic panel data model

F014.7；F205

A

1007-5097（2015）02-0035-06

10.3969/j.issn.1007-5097.2015.02.007

2014-10-31

徐文成（1984-），女，河南平頂山人，博士研究生，研究方向：農業(yè)經濟學，環(huán)境經濟學；

薛建宏（1962-），男，陜西武功人，教授，博士生導師，研究方向：農業(yè)經濟學，環(huán)境經濟學。