经济增长、污染排放与影响因素——来自 2001~2006.doc
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1、精品论文大集合经济增长、污染排放与影响因素来自 20012006年中国省际面板数据的再检验1徐盈之,韩颜超东南大学经济管理学院,南京(210096)Email: , 摘要:本文运用 2001-2006 年我国省际面板数据,对我国工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、工业烟尘排放量等五类污染指标与经济增长之间的关系进行了实证检验。实证结果 发现:工业二氧化硫排放量、工业烟尘排放量、环境污染指数与经济增长之间存在倒 U 型库兹涅茨曲线关系,工业废水排放量、工业固体废弃物排放量和经济增长之间存在倒 N 型曲线关系。同时发现,样本期内,人口密度、经济外向程度、投资活跃程度、能源消耗水平、 区位因素等对污
2、染物排放具有重要影响。关键词:经济增长;污染排放;影响因素;面板数据 中图分类号:F062.2文献标识码:A1引言人类社会发展到今天,在经济增长的过程中出现的环境污染、资源耗竭问题是人类在必 须高度重视和全力解决的。不少有识之士普遍认为,环境恶化和资源紧缺目前已经成为制约 人类社会和谐健康发展的瓶颈。中国在经历了改革开放所带来的经济飞速增长的同时,环境恶化问题也越来越严重。不 断出现的江河湖泊水污染、越来越频繁的酸雨现象、日益严重的植被破坏、形势逼人的草原 荒漠化和水土流失,等等环境问题,已经在不断的给我们敲响了警钟。对于环境问题,我国 政府高度重视,十七大第一次明确提出了建设生态文明的目标,
3、强调建立资源节约和环境友 好型社会,建立人与自然和谐相处的关系,不断增强可持续发展的能力。所以,在当前形势 下,研究我国环境污染和经济增长之间的关系,具有非常重要的现实意义和迫切性。2 文献综述对于环境问题的关注从上世纪 60 年代已经开始,其后发生了两次重要的环境革命。第 一次环境革命发生在 60 年代末 70 年代初,人们辩论环境质量与经济增长的关系并转向对 于环境的关注。其主要标志是在 1972 年以 Meadows 为首的罗马俱乐部一些经济学家发表增长的极限的报告;第二次环境革命发生在 80 年代末和 90 年代初,其重要标志是 1987 年布伦特兰夫人代表世界环境与发展委员会在提交的
4、联合国大会主题报告我们共同的未 来、1992 年世界银行发表的世界发展报告(发展与环境) 以及 1992 年在巴西里约热内卢召 开的联合国环境与发展国家首脑会议上通过的21 世纪议程。这两次环境革命激发众多的 经济学家对经济与环境之间关系的进行深入的研究和探讨。在这个过程中,一个最重要的话 题便是关于环境库兹涅茨曲线假说的研究。Grossman(1991)等研究了 SO2、微尘和悬浮颗粒三种环境质量指标与收入之间的关 系,发现三种污染物都与收入呈倒 U 形关系1。之后 Arrow(1995)等提出了环境压力与经 济增长之间呈倒 U 形关系的假说2。由于著名的库兹涅茨曲线也呈倒 U 形,所以也把
5、它称1 本课题的到江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金重点项目“我国信息产业全要素生产率变动与影响 因素研究”(编号:06SJB790022)和江苏省社科联研究课题“江苏省环境承载力的区域比较与影响因素研 究”(编号:b-07-2)的资助。- 15 -为环境库兹涅茨曲线假说(或 EKC 假说) 。近几年来,关于环境库兹涅茨曲线假说的研究, 越来越深入和细化,国外学者和国内学者都取得不少研究成果。Torras(1998)等通过实证分析,发现在低收入国家中,收入不平等、文化不平等、政治权利及公民自由权的不平等对于环境质量有特别强的影响3。Hettige(2000)等使用国际 数据检验工业水污染的库
6、兹涅茨假设是否成立,通过实证分析发现工业水污染拒绝了库兹涅 茨假设,工业水污染在中等收入情况下快速上升,然后大概保持一个不变的数量4。Zaim(2000)等采用生产前沿分析方法测量了 1980-1990 年间,OECD 各国的环境效率指数,并 建立计量模型证明了库兹涅茨曲线在这些国家确实存在。通过研究发现,从收入水平 1.1 万美元开始,环境状况有所恶化,但是当收入水平达到 1.6 万美元的临界点时,环境绩效开始上升5。Slottje(2001)等采用误差修正模型研究了美国 1947-1996 年间收入不平等和环境质 量之间的关系,发现空气污染水平和收入不平等水平显著负相关,污染上升则收入不平
7、等下 降。而且环境质量对不同收入阶层人们收入的影响不同,高污染增加了收入最低 2/5 人口的 收入总量,但是减少了收入最高 2/5 人口的收入总量6。Perman(2003)等使用 74 个国家历 时 31 年的人均 GDP 和二氧化硫排放量的数据,进行了协整分析,结果显示环境库兹涅茨曲 线至少在二氧化硫排放量上是一个有问题的概念,并不存在该形式的曲线7。Paudel(2005) 等使用参数模型研究了美国路易斯安那州的水污染问题,发现氮、磷和溶解氧的转折点分别 发生在收入水平 10241-12993 美元、6636-13877 美元及 6467-12758 美元的水平。然而只有 氮含量的库兹涅
8、茨曲线被发现是显著成立的8。He(2006)的研究发现,在中国 FDI 对工 业二氧化硫排放量的影响非常小,FDI 资本存量每上升 0.01,相应的工业二氧化硫排放量上 升大约 0.00098。认为污染避难所假说在中国成立9。Hanna(2008)通过实证分析,认为 制造业污染活动通过两个效应对经济增长产生作用。第一,工业投资通过创造就业机会和其 他正面的溢出效应刺激经济增长。第二,相关污染导致区域内高收入居民向外迁移,这些居 民对于污染的容忍能力较低10。国内对经济发展与环境之间关系的实证研究从 21 世纪才开始,基本上处于跟踪国外研 究的阶段。陈华文(2004)等利用 1990-2001
9、年上海市历史数据对 SO2 等污染物与经济增长 的关系进行了研究,发现总悬浮颗粒和氮氧化物与经济增长之间呈倒 U 型曲线关系11。张 鹏(2005)等利用 1985-2001 全国历史数据对工业废水等与经济增长的关系进行研究,发现 只有废气排放与经济增长之间呈倒 U 型曲线关系12。刘燕(2006)等采用 19902003 年 中国的省级面板数据对中国的经济增长与环境污染之间进行了计量分析,同时考察了中国的 对外开放政策对环境质量的影响。研究结果表明中国的经济增长同环境污染之间并不存在简 单的倒 U 型曲线关系,中国的经济增长与工业废水之间表现为一种倒 N 型曲线关系,与工 业废气之间表现为
10、N 型曲线关系,而只有与工业固体废物之间表现一种倒 U 型曲线关系13。苏伟(2007)等对吉林省工业废水等污染物与经济增长的关系进行研究,发现它们同 经济增长之间都不存在倒 U 型曲线关系14。综上所述,目前国内对于环境污染与经济增长之间关系的研究,主要是检验我国整体或 地方经济发展同环境的关系是否具备环境库兹涅茨曲线假说所描述的特征,较少考虑影响污 染排放的因素;只使用单类污染排放物作为因变量,没有使用过反映综合污染程度的变量进 行分析;没有考虑区域差异的影响;样本数据以时间序列为主,较少使用面板数据;在分析 过程中,较少对数据的平稳性进行检验。本文拟在上述这些方面作出改进,以深入分析了解
11、 我国污染排放与经济增长间关系及其影响因素。3 变量及数据3.1 变量设计根据相关理论,并借鉴其他国内外学者的研究成果,本文选取以下变量进行实证分析。 因变量方面,Rothman(1998)认为基于生活消费活动所产生的污染物,环境库兹涅茨曲2线是失效的15,因此本文选取了工业废水排放量(INDWATER)、工业 SO排放量(INDSO2)、工业烟尘排放量(INDGAS)、工业固体废弃物排放量(INDSOLID)和环境污染指数(EPI)五个指标用来衡量环境污染程度。自变量方面,选取人均 GDP(PGDP)来衡量经济发展水平,选取外商直接投资(FDI) 和进出口总额(TRADE)来衡量经济外向程度
12、,选取每平方公里人口数(POP)来衡量人口 密度,选取全社会固定资产投资(FCI)来间接衡量一地投资活跃程度,选取邮电业务总量(IT)衡量信息化发展水平,选取电力消耗总量(ELECT)间接衡量能源消耗水平,选取工 业增加值占 GDP 的比重(INDUS)衡量工业发展水平,选取第三产业增加值占 GDP 的比重(SERV)衡量第三产业发展水平,使用区域虚拟变量2(DUME、DUMM)来衡量区位因素 的影响,使用时间虚拟变量(TIME)来衡量时间趋势的影响。3.2数据来源及说明本文数据主要来自于中国统计年鉴、中国环境年鉴及国研网。样本期间为 20012006 年。由于我国环境方面的统计数据尚不完善,
13、考虑数据的可得性和统计口径的一致性, 本文使用除西藏外其它 30 个省市的数据来检验工业废水排放量、工业 SO2 排放量、工业烟 尘排放量、工业固体废弃物排放量及环境污染指数与经济增长的关系,并分析其影响因素。由于从统计年鉴上取到的人均 GDP 数据均为按当年价计算,为了消除通货膨胀的影响, 本文使用居民消费价格指数(CPI)对人均 GDP 进行平减,得到真实人均 GDP。区域虚拟变量的取值:1DUME = 0东部各省 其它省份1,DUMM = 0中部各省 。其它省份时间虚拟变量的取值:20012006 各年依次分别赋值 16。3.3环境污染指数(EPI)计算方法本文引入环境污染指数是为了反映
14、一地环境污染的总体情况,并使用 SPSS 软件的因子 分析法进行计算。以 2001 年为例,步骤如下:第一,选取 2001 年工业废水排放量(INDWATER)、工业 SO2 排放量(INDSO2)、工 业烟尘排放量(INDGAS)、工业固体废弃物排放量(INDSOLID)作为参与因子分析的原有变 量,选取除西藏之外的 30 个省市组成的整体作为条件变量,经过尝试比较,选择提取公因 子个数为 2 个,进行因子分析。第二,计算 27 个省市的因子总得分。公式如下:F 2001 = f *cv1+f *cv2j = 1L 27(1)12j1 cv +cv2cv1 +cv22 根据国发200033
15、号文件,东部地区是指北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、 广东和海南;中部地区是指山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部地区是指重庆、 四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西和内蒙古。j(1)式中, F 2001 表示第 j 个省市的因子总得分,f1 , f2 分别表示第一、第二个公因子的因子得分,cv1 , cv2 分别表示第一、第二个公因子的方差贡献率, j 分别表示 27 个省市 自治区。第三,对计算得到的因子总得分进行数据标准化处理。计算公式如下:F 2001 min(F 2001 )jSF 2001 =jjjjmax(F 2001
16、 ) min(F 2001 )j = 1L 27(2)j(2)式中, SF 2001 表示经过标准化处理后的第 j 个省市的因子总得分,即为环境污染指数(EPI)所对应的数值, min(F 2001 ) 为在第二步计算结果中取最小值, max(F 2001 ) 为jj在第二步计算结果中取最大值。第四,按上述步骤,依次计算 20022006 年各省市自治区的环境污染指数。 经过计算整理,具体的变量设计和数据选择如表 1 所示。表 1 变量设计和数据选择变量符号数据单位均值标准差最小值最大值因变量INDWATER INDSO2INDGAS INDSOLIDEPI工业废水排放量工业 SO2 排放量
17、工业烟尘排放量 工业固体废弃物排放量 环境污染指数千万吨万吨 万吨 万吨73.6661.6628.9062.400.3762.2440.5521.94119.100.253.451.930.900.000.00296.32171.5091.00632.591.00自变量PGDP FDI TRADE POP FCIIT ELECT INDUS SERV TIME DUMEDUMM人均 GDP外商投资 进出口总额 人口密度全社会固定资产投资 邮电业务总量 电力消耗总量 工业增加值 GDP 占比第三产业增加值 GDP 占比时间虚拟变量 区域虚拟变量 区域虚拟变量元/人亿美元 亿美元 人/平方公里 亿
18、元亿元 亿千瓦小时%13169.46406.56350.95392.282201.52300.28693.390.380.383.500.370.2710053.18642.22748.64501.021957.17328.14536.370.090.051.710.480.442895.006.481.977.00191.0013.2042.960.130.271.000.000.0054902.003243.005271.992927.0011111.002657.143004.030.590.716.001.001.00注:数据来源于中国统计年鉴、中国环境年鉴及国研网。3.4 平稳性检验
19、在进行计量建模分析之前,要对整理后数据的平稳性进行检验,以确保各变量数据为平 稳序列。进行平稳性检验之前,对数据进行预处理。首先,为了消除数据的异方差,对 INDWATER、INDSO2、INDGAS、INDSOLID、PGDP、 FDI、TRADE、POP、FCI、IT、ELECT 等总量类数据进行对数变换,得到对数形式的数据 序列 lnINDWATER、lnINDSO2、lnINDGAS、lnINDSOLID、lnPGDP、lnFDI、lnTRADE、lnPOP、 lnFCI、lnIT、lnELECT。其次,本文增加了 lnPGDP2 和 lnPGDP3 分别代表 lnPGDP 的二次方项
20、和三次方项。经 过整理,使用 Eviews5.1 软件对变量数据进行 ADF 检验,可得各变量数据序列的平稳性情况如表 2 所示。表 2 变量数据平稳性检验结果变量名ADF 统计量相伴概率结论变量名ADF 统计量相伴概率结论lnINDWATER dlnINDWATER lnINDSO2 dlnINDSO2 lnINDGAS dlnINDGAS SOLIDdSOLID EPI dEPI lnPGDPdlnPGDP lnPGDP2 dlnPGDP2 lnPGDP3 dlnPGDP330.6212100.95727.3600174.96953.3399119.636123.853133.53239.
21、229376.89656.8850792.15674.9720190.02463.5834088.60370.99940.00070.99990.00000.71590.00000.00000.00000.95670.03341.00000.00481.00000.00731.00000.0096不平稳平稳 不平稳 平稳 不平稳 平稳 平稳 平稳 不平稳 平稳 不平稳 平稳 不平稳 平稳 不平稳 平稳lnFDI dlnFDI lnTRADE dlnTRADE lnPOP dlnPOP lnFCI dlnFCIlnIT dlnIT lnELECT dlnELECT INDUS DINDUS SE
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