羅 波 張金鎖 張 偉 張 甜

(1.西安科技大學(xué)能源經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，陜西省西安市，710054；2.西安科技大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院，陜西省西安市，710054；3.延安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西省延安市，716000；4.西安科技大學(xué)管理學(xué)院，陜西省西安市，710054)

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資源富集區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的EKC實(shí)證研究
——以陜北地區(qū)為例

羅 波1,2張金鎖3張 偉1，4張 甜1，4

(1.西安科技大學(xué)能源經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，陜西省西安市，710054；2.西安科技大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院，陜西省西安市，710054；3.延安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西省延安市，716000；4.西安科技大學(xué)管理學(xué)院，陜西省西安市，710054)

基于陜北地區(qū)榆林市和延安市2000-2015年人均GDP增長狀況和環(huán)境污染指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)和回歸分析，以該地區(qū)為例，對我國資源富集區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的EKC曲線特征進(jìn)行實(shí)證研究，擬合結(jié)果表明陜北地區(qū)人均GDP與環(huán)境污染不符合“倒U型”環(huán)境庫茲涅茨曲線，主要呈現(xiàn)出“倒N型”的三次曲線特征。最后，結(jié)合陜北地區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀分析其曲線特殊原因，并提出該地區(qū)綠色發(fā)展的對策和建議。

資源富集區(qū) 環(huán)境污染 EKC 陜北地區(qū)

資源富集區(qū)為我國資源開發(fā)和能源供給提供了可靠支撐，但是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，其環(huán)境問題較為突出。對資源富集區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境污染之間的關(guān)系進(jìn)行分析，對我國低碳發(fā)展、綠色發(fā)展具有重要警示作用。陜北地區(qū)位于陜西北部，包括榆林市和延安市，是國內(nèi)典型的礦產(chǎn)資源富集區(qū)之一，煤、石油和天然氣等儲(chǔ)量豐富。榆林市被譽(yù)為“中國的科威特”，是中國重要的煤、石油、天然氣、鹽產(chǎn)區(qū)。延安市是中國石油工業(yè)的發(fā)祥地，油、煤、氣等礦產(chǎn)資源豐富。自1998年陜北能源化工基地建設(shè)以來，伴隨著能源開采和工業(yè)的快速發(fā)展，陜北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，但環(huán)境污染日趨嚴(yán)重，工業(yè)“三廢”污染成為該區(qū)域生態(tài)環(huán)境惡化的關(guān)鍵影響因素。因此，對陜北地區(qū)“三廢”排放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的發(fā)展關(guān)系進(jìn)行研究，分析該區(qū)域環(huán)境變化原因和防治對策，對資源富集區(qū)綠色發(fā)展具有重要意義。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家S.Kuznets(1995)在預(yù)測人均收入同收入的差異時(shí)提出庫茲涅茨曲線(Kuznets Curve)，即收入差距會(huì)隨著人均收入增加而變大，但到一定程度后這種差異又會(huì)變小。同時(shí)期，Grossman和Krueger(1991)首次實(shí)證研究了環(huán)境質(zhì)量與人均收入之間的關(guān)系。世界銀行(1992)、Shafik和Bandyopadhyay(1994)、Holtz-Eakin和Selden(1995)對環(huán)境質(zhì)量和收入關(guān)系進(jìn)一步展開研究。Panayotou(1996)將這種環(huán)境質(zhì)量開始隨著收入增加而退化，收入水平上升到一定程度后環(huán)境質(zhì)量隨收入增加而改善的倒U型關(guān)系稱為環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve，EKC)。

國內(nèi)關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長同環(huán)境污染之間的關(guān)系研究起步較晚，2000年左右，張曉、沈滿宏等率先展開研究。大部分研究支持該假設(shè)，但也有部分研究不支持。吳玉萍等(2002)驗(yàn)證了北京環(huán)境指標(biāo)與人均GDP的環(huán)境庫茲涅茨曲線特征，發(fā)現(xiàn)其拐點(diǎn)時(shí)間跨度小于發(fā)達(dá)國家。陳華文等(2004)證明了多指標(biāo)環(huán)境庫茲涅茨曲線假說成立，且不同的環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)對應(yīng)于不同的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，而政策響應(yīng)有助于改善環(huán)境質(zhì)量。邵鋒祥等(2012)驗(yàn)證了陜西省碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線及影響因素。但趙細(xì)康等(2005)研究發(fā)現(xiàn)，中國多數(shù)污染物的排放并不具有典型的環(huán)境庫茲涅茨曲線特征，其環(huán)境污染無明顯的拐點(diǎn)跡象，而政府環(huán)境保護(hù)可以改變ECK形狀。邢秀鳳等(2006)對山東省1988-2002年數(shù)據(jù)研究顯示，山東省的EKC不完全符合典型的庫茲涅茨曲線特征，除了收入水平，環(huán)境質(zhì)量改善與環(huán)境政策和工業(yè)化進(jìn)程息息相關(guān)。

諸多學(xué)者紛紛對各省各地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量與人均GDP的關(guān)系進(jìn)行拓展研究。張金鎖(2009)首次提出工業(yè)GDP和環(huán)境污染指標(biāo)之間環(huán)境EKC分析思路，隨后王喜蓮(2009)采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法對陜西環(huán)境發(fā)展趨勢展開了研究。魏一鳴等(2014)選取中國省級人均能源消費(fèi)量和人均電力消費(fèi)量對EKC進(jìn)行實(shí)證研究。孫偉增等(2014)利用EKC驗(yàn)證了能源與環(huán)境指標(biāo)在環(huán)保考核、官員晉升與地方環(huán)境改善的激勵(lì)作用。

綜上所述，本文認(rèn)為不同發(fā)展階段經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染存在不同的EKC關(guān)系，其形狀并不統(tǒng)一。而政府環(huán)境政策有助于改善經(jīng)濟(jì)增長下的環(huán)境質(zhì)量，影響EKC曲線發(fā)展趨勢及拐點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)間。

鑒于對資源富集區(qū)相關(guān)研究的缺乏，本文以陜北地區(qū)為例，首先，辨識榆林市和延安市工業(yè)發(fā)展階段，分析陜北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和污染概況；其次，對陜北地區(qū)人均GDP增長與環(huán)境污染相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，識別陜北地區(qū)EKC曲線發(fā)展特點(diǎn)及原因，并以此提出保障陜北地區(qū)綠色發(fā)展的政策建議。

1 陜北兩市經(jīng)濟(jì)發(fā)展概況分析

1.1 榆林市發(fā)展概況

2015年榆林市統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，全年實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值2621.29億元，包括第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值分別為143.6億元、1637.29億元和840.4億元。三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由2014年的4.8∶68.3∶26.9到2015年的5.5∶62.5∶32。按常住人口計(jì)算，人均生產(chǎn)總值77267元，約合11899美元，高于全國、全省平均水平。

(1)基于人均GDP指標(biāo)判斷，榆林市目前是后工業(yè)化階段。榆林市2015年人均GDP為77267元，根據(jù)2015年平均匯率計(jì)算是11899美元，根據(jù)2005年美元購買力平價(jià)計(jì)算是21403.49美元，處在錢納里模型的后工業(yè)化階段。

(2)從三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)判斷，榆林市處于工業(yè)化后期。根據(jù)榆林市2015年三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比5.5%，小于10%；第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比62.5%，遠(yuǎn)高于第三產(chǎn)業(yè)的32%，相差較大，具有典型的資源富集區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，榆林市目前處于工業(yè)化后期階段。

(3)榆林市第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比重較大，處于工業(yè)化中期。榆林市第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重仍處于較高水平，參考陜西省2015年第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)均值38.09%，處于工業(yè)化中期30%～45%的范圍內(nèi)。

(4)基于城鎮(zhèn)化率判斷，榆林市邁入工業(yè)化中期。2015年榆林市城鎮(zhèn)化率為55%，高于全省平均水平，邁入工業(yè)化中期的50%～60%范圍內(nèi)。基于城鎮(zhèn)化率衡量，榆林市已邁入工業(yè)化中期的發(fā)展階段。

由此可知，榆林市基于人均GDP處于后工業(yè)化階段，基于三產(chǎn)結(jié)構(gòu)處于工業(yè)化后期階段；基于就業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化水平看，處于工業(yè)化中期階段，但分別存在著購買力平價(jià)的人均GDP高估發(fā)展水平和城市化滯后于工業(yè)化和城市化率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的偏差而低估了工業(yè)化發(fā)展階段的問題。故榆林市工業(yè)化整體上處于中期階段并向后期階段靠近的水平。

1.2 延安市發(fā)展概況

同理，基于人均GDP指標(biāo)衡量，2015年延安市人均GDP達(dá)53925元，按當(dāng)年平均匯率計(jì)算為8304.37美元，按2005年美元購買力平價(jià)計(jì)算是14937.6美元，已處于后工業(yè)化階段?；谌萎a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，2015年延安市第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重9.2%，靠近10%；第二產(chǎn)業(yè)62%的比重相較于第三產(chǎn)業(yè)28.8%的比重，相差較大，延安市處于工業(yè)化后期階段。由于數(shù)據(jù)缺失，參考陜西省2015年第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)均值38.09%，延安市處于工業(yè)化中期?；诔擎?zhèn)化率，2015年延安市達(dá)到57.32%，處于工業(yè)化中期水平。

總而言之，延安市工業(yè)化整體與榆林市接近，屬于中期階段并向后期過渡，只是在人均GDP值和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面略有不同。陜北兩市的工業(yè)化發(fā)展判斷依據(jù)見表1。

表1 陜北兩市工業(yè)化發(fā)展階段

數(shù)據(jù)來源:《2015年榆林市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《2015年延安市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》

1.3 陜北地區(qū)人均GDP增長及環(huán)境污染概況

陜北地區(qū)豐富的礦產(chǎn)資源帶動(dòng)了工業(yè)的發(fā)展。該地區(qū)生產(chǎn)總值由2000年的235.68億元到2015年的3690.15億元，年均增長率達(dá)20.13%；人均GDP由2000年的4558元到2015年的65715.99元，年均增長率達(dá)19.47%。同時(shí)，該地區(qū)的二產(chǎn)占比發(fā)生了很大的變化，從2000年的44.36%增加到2014年的68.3%，2015年跌到62.5%；延安市從2000年的60.24%增加到2014年的69.9%，2015年降到62%，經(jīng)濟(jì)增長受第二產(chǎn)業(yè)波動(dòng)影響較大，具有典型的資源富集區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征。

但隨著工業(yè)的發(fā)展，特別是陜北能源化工基地規(guī)劃建設(shè)之后，陜北地區(qū)工業(yè)“三廢”造成的環(huán)境問題日益突出。2015年工業(yè)廢氣排放量為5962.9764億Nm3，是2000年227.6144億Nm3的26.2倍。工業(yè)廢水排放量2015年達(dá)到9733.8688萬t，是2000年的8.39倍，其中2008年、2013年有所下降，但總體保持持續(xù)上升態(tài)勢。一般工業(yè)固體廢物的產(chǎn)生量迅速增加，其中2001年、2008年有所下降，但總體保持持續(xù)上升態(tài)勢，2015年產(chǎn)生量達(dá)2582.3719萬t，是2000年的7.57倍。SO2排放量逐年上升，2011年達(dá)到峰值，2015年有所下降，是2000年的7.79倍，煙(粉)塵產(chǎn)生量也逐年增加，2006年、2009年及2013年有所下降。由于2011年統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生變化，數(shù)量變化較大。數(shù)據(jù)表明，陜北地區(qū)工業(yè)“三廢”污染排放隨工業(yè)的快速發(fā)展增長迅猛。

2 陜北地區(qū)EKC實(shí)證分析

2.1 相關(guān)指標(biāo)與數(shù)據(jù)來源

在相關(guān)EKC實(shí)證研究中，多采用污染集中度、污染物排放量、資源開采量作為環(huán)境變量。借鑒陜北周邊地區(qū)前人研究成果以及該地區(qū)煤、石油產(chǎn)業(yè)為主的特征，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取的構(gòu)建陜北地區(qū)人均GDP和環(huán)境污染水平的EKC環(huán)境指標(biāo)包括：工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水、一般工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量和SO2排放量。其中，陜北地區(qū)人均GDP指標(biāo)依據(jù)榆林市和延安市2000-2015年GDP與常住人口得出。

2.2 相關(guān)性分析

結(jié)合榆林市和延安市環(huán)境指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，借助SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見表2。

表2 陜北地區(qū)人均GDP和環(huán)境指標(biāo)的相關(guān)性分析

數(shù)據(jù)來源:2000-2015年Wind資訊、《榆林市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《延安市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》，R為相關(guān)系數(shù)，P為相伴概率值，**在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)

根據(jù)表2可知，工業(yè)廢氣排放總量、工業(yè)廢水排放總量、一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量和SO2排放量與人均GDP在雙尾檢驗(yàn)值為0.01水平時(shí)均顯著相關(guān)。

2.3 模型構(gòu)建

首先，將工業(yè)廢氣排放總量、工業(yè)廢水排放總量、一般工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量和SO2排放量分別和人均GDP做散點(diǎn)圖，發(fā)掘其潛在相關(guān)關(guān)系。其次，利用SPSS軟件對EKC基本函數(shù)型(二次函數(shù)、三次函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)和復(fù)合函數(shù)等)進(jìn)行回歸曲線估計(jì)。最后，由回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢物、廢氣中SO2以三次函數(shù)曲線擬合最好，故選用三次曲線估計(jì)模型。陜北地區(qū)人均GDP與環(huán)境指標(biāo)的擬合結(jié)果見表3。

表3 陜北地區(qū)人均GDP與環(huán)境指標(biāo)的擬合結(jié)果

從表3可以看出，工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水、SO2與人均GDP之間存在極顯著的相關(guān)性(R2均大于0.9，P<0.001)，一般工業(yè)固體廢棄物與人均GDP相關(guān)系數(shù)為0.889(R2大于0.85，P<0.001)。各模型的三次項(xiàng)系數(shù)均小于0.05，對環(huán)境庫茲涅茨曲線具有比較充分的解釋意義。

2.4 模型擬合結(jié)果及分析

根據(jù)計(jì)量模型擬合的結(jié)果，借助EXCEL和SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，得到陜北地區(qū)工業(yè)“三廢”排放與人均GDP之間的函數(shù)擬合曲線圖，如圖1所示。

從圖1可以看出，第一，2000-2015年期間，人均GDP與工業(yè)廢氣之間的擬合曲線近似“倒N型”中段的波浪式的EKC特征，且上升趨勢趨于平緩，尚未到達(dá)峰值的轉(zhuǎn)折點(diǎn)；第二，人均GDP與工業(yè)廢水的擬合曲線具有“倒N型”曲線的EKC特征，曲線的拐點(diǎn)在2012-2013年間，人均GDP靠近70000元，達(dá)到了“倒N型”曲線的峰值；第三，人均GDP與固體廢棄物、SO2排放量的擬合雖然以三次曲線為佳，但轉(zhuǎn)折不夠明顯，在圖形上類似線性關(guān)系，整體依然呈上升趨勢。

總而言之，陜北地區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現(xiàn)“倒N型”曲線特征，與發(fā)達(dá)國家工業(yè)化時(shí)期的發(fā)展特征有所不同。從目前的發(fā)展來看，陜北地區(qū)環(huán)境污染水平增速僅部分減緩，并未在整體上呈現(xiàn)出隨人均GDP的增長而下降的趨勢。

3 陜北地區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線特殊性的原因分析

3.1 陜北地區(qū)兩市工業(yè)發(fā)展尚處于中級階段

近年來，陜北地區(qū)榆林市和延安市經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長，但總體而言，都正處于工業(yè)化發(fā)展的中級階段，符合典型的資源型城市發(fā)展的一般模式。經(jīng)濟(jì)增長過分倚重于傳統(tǒng)的煤炭、石油等礦產(chǎn)資源開發(fā)型工業(yè)，而資源型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)模式下區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展意味著庫茲涅茨曲線效應(yīng)中環(huán)境質(zhì)量的恢復(fù)放緩。由此可見，陜北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展在一般固體廢棄物和工業(yè)SO2排放方面呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高速增長、生態(tài)質(zhì)量滯后的局面，而在工業(yè)廢氣和工業(yè)廢水方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系有所改善。

3.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)受工業(yè)波動(dòng)影響較大

由于陜北地區(qū)屬于典型的資源富集區(qū)，該地區(qū)主要以煤炭、石油資源開采為主，與傳統(tǒng)的農(nóng)牧業(yè)為主的西部地區(qū)發(fā)展模式不同。2014年榆林、延安兩市的第二產(chǎn)業(yè)占比高達(dá)近70%，2015年受全球煤炭低迷及整體經(jīng)濟(jì)下行影響，降到62%左右，受工業(yè)波動(dòng)影響較大。環(huán)境污染主要來源于煤炭、石油等礦產(chǎn)資源的開采利用，煤化工和石油加工等重工業(yè)企業(yè)的污染排放。在陜北地區(qū)重工業(yè)不斷發(fā)展的同時(shí)，地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對于環(huán)境質(zhì)量具有間接影響。

圖1 陜北地區(qū)人均GDP與環(huán)境污染各指標(biāo)擬合曲線圖

3.3 陜北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡

通常而言，相較于發(fā)達(dá)國家，發(fā)展中國家面對環(huán)境與發(fā)展問題時(shí)具有后發(fā)優(yōu)勢，可以改善EKC的拐點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)間，從而發(fā)展中國家EKC拐點(diǎn)會(huì)略低于發(fā)達(dá)國家，而陜北地區(qū)工業(yè)廢水的拐點(diǎn)處于人均GDP 7萬元附近，遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國家的歷史水平及彭水軍等(2006)得出的2.5萬元。部分原因可能是大規(guī)模煤、石油化工產(chǎn)業(yè)造成的污染，側(cè)面說明該地區(qū)在該階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期，為保障我國優(yōu)質(zhì)能源供應(yīng)，造成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡。

4 對策與建議

4.1 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，繼續(xù)促進(jìn)區(qū)域轉(zhuǎn)型升級

對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整，在保障能源化工產(chǎn)業(yè)精細(xì)化、高端化發(fā)展的同時(shí)，大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)等低碳產(chǎn)業(yè)，鼓勵(lì)農(nóng)畜產(chǎn)品加工業(yè)快速發(fā)展，不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，加大對第三產(chǎn)業(yè)的投資，引進(jìn)優(yōu)質(zhì)服務(wù)企業(yè)，加快陜北地區(qū)重點(diǎn)服務(wù)業(yè)項(xiàng)目建設(shè)，協(xié)調(diào)好地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)陜北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)型升級，建設(shè)中國魯爾。

4.2 建立和完善環(huán)境保護(hù)考核晉升機(jī)制

長期以來，以GDP為核心的單維激勵(lì)模式造成地方政府對環(huán)境保護(hù)的忽視，當(dāng)前全國霧霾持續(xù)惡化，在政府高度重視、人民迫切關(guān)注的需求下，應(yīng)更加重視提高能源效率，發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)，而地方政府在環(huán)境治理方面的行政干預(yù)能有效促進(jìn)高能耗企業(yè)節(jié)能減排的積極性。在地方官員的考核晉升中加入環(huán)境保護(hù)激勵(lì)指標(biāo)，能有效提高地方政府、企事業(yè)單位提高環(huán)境保護(hù)力度，增加公眾參與環(huán)境保護(hù)的信心。

4.3 依靠技術(shù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)安全綠色高效發(fā)展

針對陜北地區(qū)煤炭、石油等能源化工企業(yè)數(shù)量多、污染大、管理復(fù)雜等特點(diǎn)，應(yīng)依靠技術(shù)進(jìn)步提高預(yù)防措施，采用清潔煤炭、石油生產(chǎn)工藝，提高廢水、廢氣、固定廢棄物的污染處理能力，加強(qiáng)對工業(yè)污染各個(gè)環(huán)節(jié)的綜合防治，積極淘汰落后工藝、設(shè)備，保障職工健康安全。同時(shí)，當(dāng)?shù)卣谡猩桃Y時(shí)，應(yīng)提高對企業(yè)的環(huán)保技術(shù)要求，從源頭上杜絕污染，實(shí)現(xiàn)該地區(qū)的安全綠色高效發(fā)展。

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(責(zé)任編輯 宋瀟瀟)

EKC empirical study on economic development and environmental pollutionof resource-abundant regions： an example in Northern Shaanxi Province

Luo Bo1,2, Zhang Jinsuo3, Zhang Wei1,4, Zhang Tian1,4

(1.Center for Energy Economics and Management Research, Xi'an University of Scienceand Technology, Xi'an, Shaanxi 710054, China;2.College of Safety Science and Engineering, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an, Shaanxi 710054, China;3. School of Economics and Management, Yan'an University, Yan'an, Shaanxi 716000, China;4.School of Management, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an, Shaanxi 710054, China)

Based on statistical data of per capita GDP growth and environmental pollution index from 2000 to 2015 of Yulin City and Yan'an City in Northern Shaanxi Province, use SPSS software for correlation and regression analysis in order to find the EKC curve characteristics of resource-abundant regions. The result showed that per capita GDP and environmental pollution is not consistent with the general " inverted U type" environmental Kuznets curve in Northern Shaanxi Province, the result mainly show the "inverted N type" characteristics. By analysis the special reasons of development status of Northern Shaanxi Province curve, the paper put forward countermeasures and suggestions of green development.

resource-abundant region, environmental pollution, EKC, Northern Shaanxi Province

國家自然科學(xué)基金(71273206、71273207)，陜西省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015KRM112)，陜西省特色學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目，陜西省社科基金(2015D067)

羅波，張金鎖，張偉等.資源富集區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的EKC實(shí)證研究——以陜北地區(qū)為例[J].中國煤炭，2017，43(5):10-15. Luo Bo，Zhang Jinsuo，Zhang Wei，et al. EKC empirical study on economic development and environmental pollution of resource-abundant regions： an example in Northern Shaanxi Province[J].China Coal，2017，43(5)：10-15.

TD-9

A

羅波(1989-)，男，陜西榆林人，博士研究生，主要從事能源經(jīng)濟(jì)、能源安全管理研究。