碳排放库兹涅茨曲线（共7篇）
碳排放库兹涅茨曲线 篇1
摘要：本文结合环境库兹涅茨曲线方法研究中国人均产值和人均碳排放之间的关系。运用1978—2008年的数据进行实证分析, 结果显示, 我国人均碳排放和人均产值之间并不存在倒U关系。此外, 模型中还添加了人均碳排放的一阶滞后项和反应结构效应的第二产业比重, 结果表明历史碳排放对下一期的碳排放有着显著的影响。
关键词：环境库兹涅茨曲线,结构效应,协整
一、引言
20世纪中叶以来, “全球气候变暖”、“生态系统恶化”等问题严重威胁着人类的生存与发展, 而温室气体浓度的增加很可能正是引起这些问题的罪魁祸首。作为最重要的温室气体———二氧化碳, 从1970年到2004年, 排放量增加了约80%。工业革命以来大量的化石能源燃烧和水泥、石灰等工业生产过程中产生了大量的碳排放, 使得环境问题急剧恶化。
改革开放以来, 中国经济取得了举世瞩目的成就, 这些成就的取得是和巨大的人力、资源和能源等要素的投入密不可分的, 在经济繁荣发展的背后是大量化石能源的使用和二氧化碳的排放。根据国际能源总署 (IEA, International Energy A gency) 的统计数据, 2007年中国二氧化碳的排放量已经达到60.71亿吨, 超过美国57.69亿吨的排放量而居世界第一位, 占世界总量的21%。中国单位G D P二氧化碳排放量为2.3千克/美元, 是世界平均值 (0.73千克/美元) 的3倍多, 是欧盟平均值 (0.4千克/美元) 的5.8倍。中国面临着巨大的减排压力。在2009年底召开的哥本哈根世界气候大会上, 中国政府承诺到2020年中国单位G D P二氧化碳排放将比2005年下降40%~45%。在二氧化碳减排的约束下, 化石能源的使用数量和使用效率势必受到影响, 从而影响到中国经济的发展。因此, 研究碳排放和经济增长的关系是必要而且迫切的。
二、数据与方法
我国统计机构没有公布碳排放数据, 在文献中一般碳排放的来源有以下四类:美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心 (C arbon D ioxide Inform ation A nalysis C enter, 简称C D I-A C) 公布的年度数据;美国能源情报署 (Energy Inform ation A dm inistration, 简称EIA) 公布的年度数据;国际能源总署 (International Energy A gency, 简称IEA) 公布的数据, 该数据仅有上世纪90年代后期以来的数据;根据联合国政府间气候变化专门委会 (Intergovernm ental Panel on C lim ate C hange, 简称IPC C) 指导目录《国家温室气体排放清单指南》和中国能源统计年鉴计算得到的碳排放的数据。通过第四种方法计算得到的碳排放只包括了一次能源消耗产生的碳排放, 而C D IA C的碳排放数据除了包括能源消耗产生的碳排放, 还包括了水泥生产过程中除了能源消耗的碳排放。由于我国多年来一直是世界第一大水泥生产和消费大国, 水泥生产过程中额外产生的二氧化碳排放数量巨大, 不宜忽略, 所以在以下的研究中, 我们碳排放的数据来源于C D IA C的数据。
二氧化碳的环境库兹涅茨曲线有三种形式:线性、平方项 (倒U) 和立方项 (N形) 。二氧化碳的环境库兹涅茨曲线如 (1) 式表示:
在线性的例子中, β1>0且β2=β3=0。在二次项的情况下, 如果β1>0, β2<0且β3=0, 则碳排放和人均收入之间存在倒U关系。在三次项的情况下, 如果β1>0, β2<0且β3>0, 则碳排放和人均收入之间存在N形关系;如果系数的取值正好相反 (β1<0, β2>0且β3<0) , 则存在倒N关系。在一般文献中函数形式都以对数表示。
由于库兹涅茨曲线是研究收入和排放之间的关系, 所以最初的研究中只把收入这一个变量作为自变量, 排放作为因变量, 没有把其他影响碳排放的因素放入模型中, 可能存在遗漏重要的解释变量, 从而导致模型拟合不足。
在经济发展中, 大量化石能源的使用导致了大量的碳排放, 可是在国民经济的不同部门, 单位产值能耗是不同的, 第二产业尤其是重工业产生的能耗最为严重, 第二产业单位产值产生的碳排放也远高于农业和服务业。因此我们在这里取第二产业占国民经济的比重作为反映经济结构的自变量添加到模型中。此外, 我们添加碳排放的一阶滞后项作为解释变量到方程中。
作为因变量的碳排放选择通常用以下三种指标:人均碳排放、总排放、环境的污染程度。最常使用的指标是人均碳排放。本文使用人均碳排放指标, 碳排放曲线的模型设定为:
其中Y表示人均收入、C O 2表示人均碳排放量、R表示第二产业在国民经济中的比重。
三、实证研究
在结合模型 (2) 进行环境库兹涅茨曲线回归之前, 必须要检验数据的平稳性, 以免发生谬误回归。本文应用A D F检验。经检验, 人均碳排放的水平值是不平稳的, 其一阶差分在1%的显著性水平上是平稳的。人均G D P水平值是不平稳的, 一阶差分也是不平稳的, 二阶差分在5%的显著性水平下平稳。工业比重水平值不平稳, 一阶差分平稳。
以上的结果显示, 解释变量与被解释变量的时间序列都是非平稳的, 这样的回归可能带来错误的结果。但是, 如果时间序列是协整的, O LS估计是合适的。因此, 下面我们将检验两个主要变量人均碳排放和人均G D P的协整关系。
检验两个变量的协整关系通常用协整回归, 方程为:
我们分两步进行协整检验。首先, 估计的D urbin-W atson统计量是协整关系的一个指标。如果D urbin-W atson统计量显著异于零, 两个时间序列没有协整关系的原假设被拒绝, 然而, 这个检验方法一般不被认为是决定性的。并且, 检验方程 (3) 回归的残差的平稳性, 通常我们可以用A D F检验其平稳性。
(注:***表示P<0.01, **表示P<0.0, 5, *表示P<0.1。)
估计结果为:
调整的R 2=0.954289, d=0.499181。
然后, 将方程 (4) 所得到的残差估计值进行平稳性检验。经检验, 方程 (4) 估计的残差是平稳的。人均碳排放和人均G D P之间存在协整关系, O LS是合适的估计方法。为了估计EK C模型, 下面我们结合方程 (2) 研究具体的函数形式。
在对不同的模型设定形式进行估计后, 我们得到了上面的估计结果, 从结果 (见表1) 可以看出, 当我们仅把人均G D P作为自变量时, 通过添加自变量的平方、立方项来估计方程, 得到的前三个模型中, 模型的平方和立方项均不显著。在模型2中, 平方项的估计系数值不是我们想象中的负值, 同时该值也不显著, 表明中国的碳排放和人均G D P呈线性关系, 这或许和我国碳排放曲线还没到达库兹涅茨曲线的临界点有关。
当我们在模型中添加了第二产业比重和碳排放的滞后值后, 只有碳排放的滞后值在模型中非常显著, 表明碳排放深受历史排放的影响, 历史二氧化碳排放对未来的排放有强烈的正影响。
四、结论
本文通过验证碳排放库兹涅茨曲线发现, 中国的碳排放和人均G D P之间并不存在倒U关系, 表明我国的经济增长并不会自动地导致人均碳排放的减少, 那种试图通过经济发展自动实现碳减排的愿望是不现实的, 因此在碳减排上, 必须采取更为主动的措施和政策。在制定和实施碳减排措施时, 由于碳排放和收入之间存在的正向关系, 需要注意碳减排对经济的影响程度, 避免给经济发展造成巨大的影响。同时, 由于碳排放深受历史排放的影响, 因此, 在目标制定和考核上, 我国碳减排的道路上必须一步一个脚印, 量力而行, 不能急功近利。
参考文献
[1]Birgit Friedl, Michael Getzner:Determinants of CO2Emissions in a Small Open Economy[J].Ecological Economics, 2003 (45) .
[2]林伯强、蒋竺均:中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J].管理世界, 2009 (4) .
[3]许广月、宋德勇:中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究——基于省际面板数据[J].中国工业经济, 2010 (5) .
[4]符淼:我国环境库兹涅茨曲线:形态、拐点和影响因素[J].数量经济技术经济研究, 2008 (11) .
[5]易艳春、宋德勇:经济增长与我国碳排放:基于环境库兹涅茨曲线的分析[J].经济体制改革, 2011 (3) .
碳排放库兹涅茨曲线 篇2
为了完成“十二五”的低碳目标, 我国将在包括辽宁省在内的5省8市进行发展低碳产业、建设低碳城市、倡导低碳生活的试点工作, 但是近年来辽宁省经济的高速发展模式导致了碳排放问题较为严重, 因此研究辽宁省碳排放与经济发展之间的关系对于经济发展和环境政策的制定具有重要的意义。
环境库兹涅茨曲线 (EKC) 是研究环境质量与经济发展之间关系的一种工具, 本文主要利用EKC研究辽宁省碳排放与经济发展之间的关系。EKC首先由美国经济学家Grossman和Kruger (1991) 根据库兹涅茨曲线提出。随后很多学者进行了这方面的研究, 其中包括以二氧化碳作为环境指标的研究, 但是结论不尽相同。Martin Wagner (2008) 研究得出人均收入与人均二氧化碳排放呈同步增长关系, 不存在转折点。Galeotti (2006) 等研究发现人均收入与人均二氧化碳呈倒U形, 但是转折点的人均收入也不同。Martinez-Zarzoso等 (2004) 却发现两者之间的环境库兹涅茨曲线呈N形。国内学者从近几年开始关注碳排放的研究。韩玉军、陆 (2007) 研究发现不同组别国家的二氧化碳环境库兹涅茨曲线差异很大。林伯强、蒋竺均 (2009) 利用两种方法对中国的二氧化碳库兹涅茨曲线做了对比研究和预测, 发现两种方法的研究结果存在较大差异。
学者研究结论差异比较大的原因主要有两点:一是数据和指标的选择和预处理不同;二是采用的分析方法不同。EKC的数据选择可分为时间序列数据、截面数据、面板数据;关于碳排放的指标有碳排放总量、人均碳排放量、碳排放强度指标, 不同的指标分析结果也不同。EKC估计问题时可采用包括参数模型、半参数模型和非参数模型, 大多数学者采用的参数估计模型, 但是到目前为止并没有找到适合我国的最佳参数模型;非参数模型可以避免模型设定误差, 不同的模型分析可能得到不同的结论。
国内大多数关于碳排放的研究都是关于世界或全国范围的, 缺少地区性的深入研究, 对大范围的研究不能提出深入的解释和针对性很强的政策建议, 对某地区的深入研究就能避免这些缺点。因此, 本文利用辽宁省1995-2009年的时间序列数据, 全面分析选取了碳排放总量、人均碳排放量、碳排放强度作为碳排放指标;同时为了避免分析模型不同造成的结论不一致, 综合利用参数模型和非参数模型对碳排放EKC进行了估计;并对其影响因素进行了分析, 最后根据分析提出政策建议。
二、碳排放与经济发展关系实证研究
(一) 数据及处理
碳排放数据。辽宁省的碳排放数据来源于《中国能源统计年鉴》, 根据IPCC碳排放计算公式得到各碳排放指标数据, 时间跨度为1995-2009年。
其他数据。辽宁省的GDP数据和人口数据来源于《辽宁统计年鉴》, 计算各年GDP以2005年作为价格基准年, 计算人均碳排放时使用的人口数为相邻两年的平均数。
(二) 模型估计
本文分别采用参数估计和非参数估计研究辽宁省碳排放与经济发展的关系, 即用模型拟合碳排放EKC。参数估计采用三次对数模型, 模型拟合之前进行单位根检验和协整检验, 发现各指标均为二阶单整, 且具有大于一个的协整关系, 因此可以进行参数估计。非参数估计采用局部线性估计, 窗宽为h=0.8727。
综合参数估计和非参数估计的结果可知:虽然参数估计显示各碳排放指标的EKC均为倒N形, 但是通过拟合图形可知碳排放总量和人均碳排放量的EKC都经过了第一个转折点, 没有达到第二个转折点, 处于上升的阶段。模型预测在2010年达到第二个拐点, 但是2010年能源消费总量比2009年增长7%, 在能源消费结构基本不变的情况下, 显然不能达到第二个转折点, 因此参数模型拟合效果虽然不错, 但是预测结果并不是很好。碳排放强度EKC的倒N形关系更加微弱, 没有转折点, 通过模型预测在2011年达到绝对减排 (1) 。通过非参数估计可以发现碳排放总量及人均碳排放量EKC均为递增型, 人均碳排放强度为递减型。总体来说虽然参数估计效果很好, 但是预测结果不好, 综合非参数模型的拟合结果得到:在1995-2009年间, 辽宁省碳排放经历略有减少随后增长的过程, 增长速度由快变慢, 大体形状为倒N形, 已经经过第一个拐点, 未来几年碳排放将保持继续增长, 增长速度逐渐放缓, 碳排放强度一直保持下降趋势。
通过与其他学者的结论比较, 可以在一定程度上验证本文模型估计结果的正确性。如刘华军等 (2011) 得出中国碳排放环境库兹涅茨曲线呈现倒N形, 两个转折点分别为3304元、44049元 (2005年不变价计算) ;林伯强等 (2009) 得出中国二氧化碳拐点37170元 (2000年不变价) ;许广月等 (2010) 得出中国东部和中部地区大多数省份在2015年前后达到碳排放的拐点。这些学者得出中国碳排放的转折点都超过了本文参数模型估计的结果, 但是也将在未来几年达到转折点, 在一定程度上说明辽宁省的碳排放EKC符合本文预测的结果。
三、碳排放环境库兹涅茨曲线影响因素分析
了解环境库兹涅茨曲线的形态和转折点并不是研究的目的, 发现其成因并利用其影响因素将曲线的形态调整到对我们最有利的情形才是研究的目的。环境库兹涅茨曲线的形成受到许多因素的影响, 下面考虑能源结构、产业结构两个主要影响因素, 分析辽宁省碳排放环境库兹涅茨曲线形成原因以及进一步验证本文的实证研究结论。
(一) 能源结构对碳排放EKC的影响
能源结构是指低碳能源与高碳能源的比例结构, 能源结构的变化可以引起环境库兹涅茨曲线的变化。煤炭类和石油类的能源碳排放系数较高, 天然气的碳排放系数较低。平均碳排放系数为碳排放总量与能源消费量的比值, 当平均碳排放系数降低时, 说明能源消费中低碳排放的能源比例增加。根据本文选择的能源种类计算得出辽宁省1995-2009年的平均碳排放系数, 发现其变化区间在0.66~0.70之间, 表明辽宁省的能源结构变化不大。
表2是世界与中国及辽宁省能源消费结构, 中国和世界平均能源消费的数据来源于《世界能源统计年鉴》 (1) 。根据表2可知, 辽宁省主要能源为煤炭和石油 (95.5%) , 煤炭和石油的比例略高于中国平均水平, 远高于世界平均水平, 天然气、水电所占比例很小。因此就对碳排放的影响来说, 辽宁省的能源消费结构不合理。
注:“-”表示没有数据。
根据《辽宁省统计年鉴》可以得知, 在1995-2009年间, 辽宁省的煤炭消费比例最高且所占比例略有下降, 2009年占73%;石油消费比例逐渐增长, 2009年占22.50%;天然气和水电所占比例很小, 2009年分别占1.20%和0.4%, 而且有下降趋势。总体来说, 辽宁省能源结果不太合理, 煤炭和石油所占比例过高 (共占95%以上) , 而且清洁能源的比例有下降趋势。从能源结构的变化可以看出, 未来一段时间内辽宁省碳排放仍将保持增长趋势, 要想扭转这种趋势必须改善能源结构, 开发清洁能源, 减少高碳排放能源的使用, 提高能源利用效率。
(二) 产业结构对碳排放EKC的影响
产业结构是影响碳排放的直接因素, 并且是可以调节的因素, 是能源结构、环境政策发挥作用的载体。本文将碳排放总量分解为第一产业、第二产业、第三产业、居民生活消费4个部门进行分析, 并计算得出各产业的碳排放总量、碳排放比例及碳排放强度 (见图1-2) 。
从图1-2中可以看出, 居民生活和第一产业的碳排放量均有缓慢增加趋势, 但是所占比重基本保持不变, 碳排放强度有下降趋势。这是由于居民生活由自给供暖转向集中供暖, 家用电器剧增, 导致碳排放量增加;第一产业机械化程度的提高导致能源消耗增加。
第二产业碳排放量占70%以上, 从1995-1999年有减少趋势, 随后逐年增加, 所占比例逐年下降, 碳排放强度也逐年下降, 还远高于中国和世界平均水平。根据能源消费数据可知, 1995-1999年碳排放减少是由于能源消费减少。碳排放比例和强度减少可能是由于两种原因:一是能源结构优化, 但是从辽宁省能源平衡表中可以知道, 第二产业能源结构并没有很大改善;二是行业结构调整, 高耗能低产值的企业向低耗能高产值的企业转化或者像第三产业转化, 提高了生产效率, 因此第二产业碳排放比例的下降应归结为第二类原因。但是其碳排放量仍高速增长, 碳排放强度仍然很高, 因此应该继续进行产业结构调整, 同时改善能源结构。
第三产业碳排放量增加趋势比较明显, 所占比例从7%增长到14%, 碳排放强度从0.043降低到0.027 (公斤/元) 。第三产业具有低耗能高产出的特点, 其碳排放强度远低于第二产业, 也就是说同样的碳排放可以产生更高的GDP, 因此应该继续大力发展第三产业。
根据产业结构分析可知环境库兹涅茨曲线的形成主要是由于产业结构变化所致。由于第二产业在1995-1999年间能源消费量减少, 导致了曲线的第一个拐点。随着能源消费的增加和碳排放逐渐增加, 第二产业碳排放比例的减少以及第三产业碳排放比例的增加有效地改善了碳排放增长的趋势, 使碳排放增长速度变缓。因此, 应该继续改善产业结构, 提高第二产业生产效率和生产技术, 加快第三产业的发展, 淘汰碳排放较高的企业。
四、结论和政策建议
根据对辽宁省1995-2009年碳排放数据的经验估计和影响因素分析可以得到以下结论:一是参数估计和非参数估计结果不太一致, 综合分析得出辽宁省碳排放环境库兹涅茨曲线呈现倒N形, 已经经过第一个转折点, 在未来几年内仍将保持增长, 但增长速度逐渐变缓。二是辽宁省能源消费结构不合理且变化不大, 亟须改善能源结构以改善碳排放情况。产业结构变化导致了环境库兹涅茨曲线形态的变化, 第二产业1995-1999年的能源消费减少导致了第一个转折点, 第二产业碳排放比例的减少和第三产业碳排放比例的增加使碳排放增长变缓。
环境库兹涅茨曲线是一个动态的概念, 人为主动的活动可以利用其影响因素改善环境, 根据对辽宁省碳排放环境库兹涅茨曲线的分析, 为了尽快达到碳排放的第二个转折点, 提出以下3条建议:
1.提高能源利用效率, 加快核电建设, 积极开发水力、太阳能、风能、地热、潮汐等清洁能源。由于辽宁省主要能源是煤炭和石油, 因此在短时间不能有效利用其他清洁能源的情况下, 只能把提高能源效率作为减少碳排放的主要措施。除此之外, 应加快核电建设, 积极开发其他清洁能源, 可有效改善能源结构, 减少碳排放量。
2.调整产业结构, 增加低能耗高产出的行业建设, 提高农业生产效率。在第二产业和第三产业中, 引导高能耗低产出的企业向高产出低能耗的企业转变, 加快第二产业向第三产业转变, 同时提高第二产业的生产效率和能源利用效率。第一产业虽然实现了部分机械化, 但是与发达国家的机械化程度相比还相差甚远, 要进一步实现农业机械化程度, 不仅可以实现减少碳排放量, 而且可以增加农业产出。
3.提高公民节能减排意识, 制定节能减排的相关法律。居民生活消费是碳排放的一个重要部分, 主要源于居民取暖和电器用电, 积极倡导节能减排, 有助于居民减少不必要的取暖和用电。制定相关的碳排放法律, 制定碳排放标准, 可有助于减少第二产业和第三产业的碳排放。
摘要：本文利用环境库兹涅茨曲线研究辽宁省碳排放与经济发展的关系。主要结论为: (1) 通过实证研究发现辽宁省碳排放EKC为倒N形, 已经经过第一个转折点, 没有达到第二个转折点, 在未来一段时间内仍将保持增长, 但增速逐渐变缓。 (2) 辽宁省能源消费结构不合理, 产业结构变化对环境库兹涅茨曲线的形成影响较大。 (3) 最后根据分析提出了三条建议:提高能源利用效率, 加快核电建设, 积极开发水力、太阳能、风能、地热、潮汐等清洁能源;调整产业结构, 增加低能耗高产出的行业建设, 提高农业生产效率;提高公民节能减排意识, 制定节能减排的相关法律。
关键词：碳排放,经济增长,环境库兹涅茨曲线,模型估计
参考文献
[1]Grossman, G.M.and Krueger, A.B., 1991, “Environmental Impacts of a North AmericanFree Trade Agreement”, National Bureau ofEconomic Research Working Paper, No.3914.
[2]Martin Wagner, 2008, “The Carbon Kuznets Curve:A Cloudy Picture Emitted by BadEconometrics?”, Resource and Energy Economics, Vol.30, pp.388-408.
[3]Galeotti, M., Lanza, A.and Pauli, F., 2006, “Reassessingthe Environmental Kuznets Curve for CO2 Emissions:A Robustness Exercise”, EcologicalEconomics, Vol.57, pp.152-163.
[4]Martinez-Zarzoso, I., Bengochea-Morancho, A., 2004, “PooledMean Group Estimation for an EnvironmentalKuznets Curve for CO2”, Economics Letters, Vol.82, pp.121-126.
[5]韩玉军, 陆旸.“经济增长与环境的关系——基于对CO2环境库兹涅茨曲线的实证研究”, “经济理论与经济管理”, 2007 (5-11) .
[6]林伯强, 蒋竺均.“中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析”, “管理世界”, 2009 (4) , 27-36.
[7]何建坤, 刘滨.“作为温室气体排放衡量指标的碳排放强度分析”, “清华大学学报:自然科学版”, 2004 (6) , 740-743.
[8]刘华军, 闫庆悦, 孙曰瑶.“中国二氧化碳排放的环境库兹涅茨曲线——基于时间序列与面板数据的经验估计”, “中国科技论坛”, 2011 (4) , 108-113.
西方环境库兹涅茨曲线研究综述 篇3
对E K C进行实证分析的数据主要有截面数据、面板数据和时间序列数据。Panyotou (1993) 采用54个国家污染物样本, 对三个污染物拟合了了关于每资本收入的对数二次多项式模型, 得出所有估计的模型都是倒U形的。Carson、Jeon和Mc Cubbin (1997) 使用美国50个州的数据, 对七种污染物分别对人均收入作回归, 计算结果和EKC预测的结果相一致。Hilton和Levison (1998) 利用48个国家的汽车尾气数据, 得出转折点对函数形式很敏感的结论。Chaudhuri和Pfaff (1998) 运用1991年巴基斯坦家庭调查数据, 发现室内空气污染和家庭收入的倒U形关系。Unruh和Moomaw (1998) 运用OECD16个国家的数据, 采用非线性动力学模型, 认为收入并不是二氧化碳排放量的决定因素。
从目前的文献来看, 大部分依据截面数据得到结果都证实了E K C的存在。但从截面数据获得的倒U形环境库兹涅茨曲线的证据并不能令人信服, 因为它只能说明收入高的国家或地区比贫困地区有更清洁的环境, 而不能预测这些国家或地区以后的环境形势, 即穷国和富国之间的静态关系并不能说明一个国家所经历的经济增长的动态性。
二、基于面板数据的研究
1. EKC存在的实证性研究。
Hettige, Lucas和Wheeler (1992) 没有采用单个环境质量指标, 而是确定了一个毒性密度指标, 他们利用1960年~1988年间80个国家、37个制造部门的毒性密度指标进行了研究, 发现当一个国家而非众多国家收入快速增长时, 污染性生产从高收入国家转移到了低收入国家。Shafik (1992) 采用三种不同的函数形式对10种不同的污染指标进行了分析, 发现只有两个空气污染物符合E K C假定, 他们的研究结果被1 9 9 2年世界发展报告 (IBRD1992) 所采用。Sleden (1994) 采用固定效应模型对四种空气污染物的EKC进行了估计, 他们认为EKC背后的原因在于低人口密度的国家有较小的压力采取严厉的环境标准。Panayotou (1997) 将污染变动分解为规模效应、结构效应和收入效应, 得出了二氧化硫的转折点。Schmalensee (1997) 得出人均收入较低的发展中国家会经历持续的二氧化碳排放量的增长, 而发达国家在经济增长趋于稳定或下降时会出现清洁的变化。Islam在对影响环境质量因素进行识别的基础上, 对悬浮颗粒采用固定效应和随机效应模型, 得出结论:水平效应是单调递增的、结构效应呈现倒U形形状, 而削减效应一般是递减的。Panayotou (1999) 采用核函数以二氧化碳为因变量进行了估计, 其结论是:每资本收入与二氧化碳之间的倒U形关系存在, 当收入自较低的水平增长时, 二氧化碳排放以递增的速度增加, 在某个中间收入水平, 排放达到高峰, 然后二氧化碳排放递减。Taskin (2000) 、Bradford et al (2000) 等对不同污染物与收入之间的关系进行了分析, 认为倒U形环境库兹涅茨曲线是存在的。
2. EKC不存在的实证性研究。
Kaufmann (1995) 采用固定效应模型和随机效应模型进行了研究, 结果表明人均收入与二氧化硫排放量之间的关系不是倒U形的, 而是U形的。他们认为以前的研究之所以有所偏离可能是忽略了一些反映经济活动空间密度的变量。Bruyn (1998) 运用新西兰、西德、英国和美国1960年~1993年数据, 对二氧化碳、氧化氮和二氧化硫的约化模型进行估计, 模型结果说明经济增长对对污染排放具有正效应, 即经济增长促进环境污染。他们认为污染排放的下降可能是由于技术进步和结构调整所造成的。
由此可以看出, 在采用面板数据时, 估计的结果不尽相同。但即使是支持EKC的经验估计, 也得到了批评, 实际上, 跨国研究为了推断出单个国家在一段时期内环境和收入的关系, 就含蓄地假定了所有国家将遵循这种模式。同样, 为了推断整个国家在一段时期内的环境恶化状况, 跨区域也含蓄得假设了所列举国家的所有地区都遵循相同的模式。然而, 对于一些国家来说, 区域间的不同可能是很有重要的。
三、基于时间序列数据的研究
Vincent J. (1997) 检验了马来西亚从20世纪70年代后期到20世纪90年代初期人均收入和空气及水污染物质之间的关系。从这种单个国家研究中的得出两个重要的结论:第一, 跨国研究可能无法预测收入与环境在单个国家中的关系;第二, Vicent所检验的污染物质中没有一个与收入呈倒U型关系。和截面分析相反, 收入水平的增加可能在实际中会使环境质量更糟糕。de Bruyn.etal (1998) 对1960年~1993年4个OECD国家 (荷兰、西德、英国和美国) 调查研究了几个空气污染物质的排放 (二氧化硫、二氧化碳和氧化氮) , 并且发现在每个国家中这些空气污染物质和收入增加正相关。Hannes Egli (2001) 采用德国的时间序列数据进行分析, 发现在短期内收入变化并不影响污染排放, 而在长期, 某些污染物呈现出EKC结构, 但由于这并不是对所有污染物都成立并且所有的估计结果都不是很稳健, 环境库兹涅茨曲线在一个单一国家存在值得怀疑。
四、对西方EKC研究的简单评述
1. 虽然大部分理论研究证明了EKC的存在, 但这种存在并不是必然的, 因为他们的结果都依赖于某些假定和特定的参数值。
在适宜的假定下可以相当容易建立产生E K C的模型。
2. 数据问题。
EKC实证研究的首要问题是缺乏环境指标的良好数据。一般说来, 环境数据要比经济数据少得多, 即使在OECD有较长时间序列的国家, 环境数据也是从20世纪70年代开始的。另外对于一些发展中国家, 还存在数据不可信的问题。除了数据质量问题外, 目前的研究也受到样本选择偏误的影响 (S i m o n e Borghesi1999) , 一是环境监测站往往位于污染比较严重的地区, 结果主要反映了当地的条件, 由此污染被高估;二是跨国研究仅包含有污染数据的国家, 而对于那些污染较重但没有数据的国家则没有包括, 这样又使污染水平低估。
3. 模型形式问题。
EKC假设是在经济不受污染的反馈及环境是可以恢复的前提下推导出来的。但一般情况下, 经济与环境是相互决定的, 因此估计一个自经济向环境的单向因果关系的模型是不适宜的。
4. 经济计量学方法问题。
对于截面数据模型, 大部分没有检验异方差, 而对于面板数据模型, 绝大部分没有进行面板数据的单位根检验。时间序列数据和面板数据的协整检验都怀疑了E K C假设, 并且在存在长期均衡关系的国家, 这种均衡关系也不是倒U形的, 因此EKC是一个有疑问的概念。
5. 环境库兹涅茨曲线研究没有反映排放削减时对整个系统的影响。
碳排放库兹涅茨曲线 篇4
随着经济的增长, 环境问题逐渐成为人们关注的焦点。自Grossman和Krueger (1991) 年通过对全球42个国家的面板数据分析, 得出了经济发展与环境污染长期呈倒U型的关系以来, 关于经济增长与环境污染的研究开始不断出现。Panayotou (1993) 将经济发展与环境污染之间的倒U型关系定义为环境库兹涅茨曲线, 之后, 这一理论逐渐成为研究的热点, 涌现出了大量的研究。目前的研究主要涉及两个方面, 一是运用现有理论检验环境库兹涅茨曲线是否存在, 二是考察环境库兹涅茨曲线的内在机理。
1.1 相关理论假说
环境质量与经济发展之间的关系构成了环境库兹涅茨曲线的研究核心, Grossman和Krueger提出, 经济发展通过结构效应, 规模效应和技术效应影响环境水平。环境水平在经济发展的早期阶段趋于不断恶化的趋势, 而当经济发展到达一定规模之后, 环境水平会逐渐得到改善, 两者之间呈现出倒U型的关系。比较有代表性的解释理论还有国际贸易说, 认为在自由贸易的条件下, 由于环境标准的差异或者说是要素禀赋差异, 使污染密集型产业流向发展中国家 (Lopez, 1994;Copeland&Taylor, 2004) 。还有一种有代表性的观点认为, 随着收入的增加以及经济发展水平的提升, 环境逐步由一个奢侈品变成一个必需品, 在人们收入达到一定程度后, 会更加关注自身的健康及居住环境, 从而会影响到政府政策及生产技术等 (Chavas, 2004) 。在政府政策层面, 随着经济的增长, 政府会逐步加大对环境的投入及监管。
1.2 计量模型
环境质量与经济发展之间可能存在多种关系, 常用的计量模型为:
y为环境质量指标, x为经济发展指标, 通常使用人均GDP来衡量, z为可能影响环境质量的其它控制变量, 如产业结构, 人口密度等。由以上方程可看出经济发展与环境质量之间可能存在着七种关系。
当然实际情况可能更为复杂的表现为波浪形。
2 我国省际数据环境库兹涅茨曲线研究现状
我国学者对于环境库兹涅茨曲线的理论解释研究相对较少, 目前的理论研究主要集中在环境库兹涅茨曲线的适用性上, 实证研究则主要是根据西方已有理论, 利用面板数据、时间序列数据对不同地域的实证性检验。基于全国或者是较大区域范围的研究成果较为多样化, 但是基于省市数据的研究牵涉到时间序列, 现有研究存在些不足。一个重要的问题是由于省际数据都是时间序列数据, 时间序列大都是非平稳的, 直接用回归方法并不能识别这种非平稳性。在非平稳的条件下, 极易出现“伪回归”现象, 即变量之间即使没有关系由于非平稳的时间序列带有趋势项也会呈现出相关关系, 直接进行回归结果的可信度不能令人信服。
2.1 模型选取
通过对已有文献的总结, 我国省际的环境库兹涅茨曲线在模型选取上比较单一, 解释变量基本都为人均GDP, 人均GDP的平方项及立方项三个解释变量, 少数文献加入了对环境有影响的控制变量。解释变量的单一选取好处是能够直观的判断地区经济发展与环境质量的关系, 但是忽视了地区的差异性及影响环境水平的复杂性。
2.2 指标选取
经济发展水平的指标选取上, 全部文献都是以人均GDP作为衡量指标的, 在环境污染的指标选取上, 超过半数的文献将工业三废即工业废气排放量, 工业废水排放量, 工业废弃固体排放量作为衡量指标, 这很可能是出于数据的可得性缘故, 早期的统计数据缺乏详尽的污染指标分类。数据形式上主要有总量衡量, 均量衡量, 密度浓度衡量三类。在工业三废的基础上部分文献增加了一些单一变量, 例如早期国际研究通常使用的二氧化硫指标。对噪声污染生态破坏等其它的指标由于缺乏衡量标准而没有先关研究。
2.3 实证结果分析
从实证分析上来看, 似乎经济发展与环境质量之间的倒U型关系并不显著, 依地区及污染指标的不同, 结果出现很大的差异性, 甚至对统一省份的分析结论有时也具有差异性 (陈春华等, 2008;张静中等, 2009) 。
实证研究EKC呈现出倒U型关系的有: (1) 水质指标。广东省 (方铭, 2009) , 河南省 (谷蕾, 2008) 等;倒N型关系的结论有:辽宁省 (吕志鹏, 2012) , 天津市 (孙可, 2008) 等。 (2) 空气指标。河南省 (谷蕾, 2008) , 湖北省 (肖腊珍, 2010) 等;倒N型关系的有:宁夏 (刘婷婷, 2011) , 辽宁省 (吕志鹏, 2012) 等。 (3) 固体废弃物指标。湖北省 (肖腊珍, 2010) , 上海市 (李倩, 2008) 等, 倒N型关系有:江苏省 (张静中, 2009) , 辽宁省 (吕志鹏, 2012) 等。可以看出水质指标的控制相对来说较好, 但是要防止环境质量好转后出现“翘尾”现象。
呈现出U型关系的有: (1) 水质指标。重庆市 (何太蓉, 2009) , 安徽省 (殷福才, 2008) 等;N型关系有宁夏 (刘婷婷, 2011) , 湖北省 (肖腊珍, 2010) 。 (2) 空气指标。N型关系吉林省 (徐梦博, 2009) , 安徽省 (殷福才, 2008) 等。 (3) 固体废弃物指标。上海市 (李倩, 2008) , 新疆 (马晓钰, 2011) 等;N型关系广东省 (方铭, 2009) 等。还有呈现出递增趋势的: (1) 水质指标。陕西省 (郝东明, 2008) , 山西省 (梁四宝, 2008) 等。 (2) 空气指标。陕西省 (郝东明, 2008) , 山西省 (梁四宝, 2008) , 湖南省 (曾昭法, 陈青云, 2008) 。 (3) 固体废弃物指标。陕西省 (郝东明, 2008) , 山西省 (梁四宝, 2008) 等。
还有一些省市呈波浪型关系, 如黑龙江省工业三废指标 (李崧, 邱微, 赵庆良, 2006) , 浙江省工业三废指标 (段显明, 2012) 。这部分表示, 这些地区的环境质量随着经济的发展显示出不断恶化的趋势, 这可能与当地粗放式的经济增长方式, 工业份额过大, 过于宽松或者更确切的是环境政策的不持续性有关。值得注意的是, 相当一部分结果是不显著的, 倒U型关系极为模糊, 这与解释变量的选择, 模型的设定, 以及污染指标选取的差异性有关。
2.4 省际特点
环境库兹涅茨曲线形式的多样化可能源自于理论模型内在多样性、数据形式的差异性及来源的可靠性、变量选取的差异性等。也有不同地区的差异性存在其中。改革开放以来, 我国由计划经济转向市场经济, 但是政府在经济发展过程中起着决定性作用。如果地方政府首要目标是发展经济, 那么或多或少会忽视环境的保护, 当环境极度恶化, 民怨四起或是中央政府环境指令的影响下, 会在某一确定时间加大环境投入的力度, 包括政策监管和资金投资两部分 (罗连发, 2009) 。如果政策是长久性的, 或者涉及到产业结构调整的, 那么环境库兹涅茨曲线可能会出现下降趋势, 但严格的环境保护制度通常是阶段性的, 当经济出现衰退迹象, 经济发展会重新回到首要目标, 所以受环境保护政策的影响, 相当一部分污染指标呈波浪型形状。其次是我国长期以来粗放型, 能源消耗性的经济增长方式, 也促使很多地区环境质量与经济发展水平之间呈现正相关的特点。段显明 (2012) 发现经济结构转型, 工业份额下降之后环境质量有明显好转。而郝东明 (2008) , 梁四宝 (2008) 等研究发现以粗放型经济为主的山西、陕西污染水平仍处于增长阶段。因此, 施行具有持续性、连贯性的环境政策, 降低单位产出的能耗, 清洁生产技术的推广对于我国环境质量的提升具有显著地影响。
3 问题及展望
3.1 模型设定
在模型设定上, 目前已有的省际环境库兹涅茨检验基本都是直接使用二次型及三次型方程直接进行回归, 即以环境指标为被解释变量, 人均GDP, 人均GDP的平方项, 人均GDP的立方项为解释变量, 即直接设定了经济发展对环境质量的单向因果关系, 将收入假定为了一个外生变量。然而事实上, 环境的恶化会影响到经济的发展, 在较低的经济发展阶段如果环境质量极度恶化, 那么经济很难持续发展到高级阶段 (Arrow, 1995) 。我国环境库兹涅茨曲线省际检验中, 大多文献并没有考虑到内生性问题, 而是单一的运用最简单的也是争议最多的一个模型反复检验。
3.2 变量的选取
就别解释变量而言, 人均GDP是否可以真实反映一个地区的经济发展水平也是值得商榷的。解释变量的选择上也缺乏影响环境水平的其它控制变量, 如人口密度, 产业份额, 贸易开放度等等, 得出的结论适用性不强。
3.3 数据处理
在回归方法上, 由于数据的选取为时间序列数据, 由于很多时间序列数据都是非平稳的, 用回归方法无法识别这些非平稳性, 即使变量之间没有任何关系, 也会由于非平稳的时间序列带有趋势项而显示出一定关系。大量的实证文献忽视了这一常见的问题, 没有对时间序列进行平稳性检验及协整检验就直接进行回归, 这样得出的结论显然是不可靠的。
3.4 展望
一些学者尝试运用其它方法来克服这些缺陷, 如使用向量自回归 (VAR) 模型进行分析。VAR模型最早由Sims (1980) 提出, 把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型, 从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型能够反映变量间的双向作用关系, 同时也能够克服时间序列出现的伪回归问题。目前已有运用VAR模型对经济增长和环境质量关系的检验, 如彭水军, 包群 (2006) 运用VAR对全国的库兹涅茨曲线检验, 田志华, 王忠 (2013) 运用VECM模型对广东省经济增长与环境污染之间的关系进行了研究, 认为经济增长与环境污染之间存在长期协整关系, 认为在环境污染与经济增长存在双向影响机制中, 环境污染对经济增长的反作用相对较弱。段显明 (2012) 运用VAR对浙江省环境库茨兹涅茨曲线的检验等。通过方差分解均得出经济增长对解释污染排放预测方差起着重要作用, 而污染排放对经济增长预测方差的贡献度较小。运用VAR模型检验经济发展和环境污染之间的关系以及对拐点进行有效的预测不失一个可行的良好的办法。
目前我国已有的大量省际环境库兹涅茨曲线研究过于单一, 可以说只是简单的方法复制, 缺乏研究意义。应该将在大区域内的面板数据的模型分析方法及在环境质量与经济发展内在机制的研究成果运用到省际数据研究中。
摘要：环境库兹涅茨曲线提出后, 相关学者对中国的环境库兹涅茨曲线进行了形式多样的检验。在运用时间序列进行的省级检验中, 环境库兹涅茨曲线的形状绝大多数并非理想的倒U型。反复波动的EKC曲线多是由于环境政策的非持续性, 又因绝大多数省份粗放型的经济发展方式, 多数省份的环境库兹涅茨曲线都处于上升阶段。在省际检验的检验过程中, 存在着内生性及“伪回归”的问题, 部分研究试图通过向量自回归模型 (VAR) 或联立方程模型来解决这些问题。
碳排放库兹涅茨曲线 篇5
1 变量选取与数据处理
本文分别选取了1993- 2013年黑龙江废气排放 (GG) 、废水排放 (GW) 与固体废弃物排放量 (GS) 以及黑龙江人均GDP (数据来源为历年黑龙江统计年鉴) , 对以上数据作平减处理[2], 得到处理后的数据如图1。
由于这些序列属于时间序列, 因此在拟合前有必要对其进行平稳性检验。在对数化处理后对其进行ADF单位根检验后发现序列均不平稳, 于是采用滞后方法对其进行一阶单整, 滞后一期单整结果如表1。
从表1中可看出, 滞后1期的序列均通过了单位根检验, 一阶单整序列较为平稳, 可作为接下来的研究数据使用。
2 模型构建与分析
2.1 EKC模型构建
EKC模型存在两种形式, 二次型与三次型, 本文在比较了二次型与三次型在拟合优度上的优劣选取了三次型环境库兹涅茨曲线, 因此构建模型如下:
2.2模型拟合分析
在对序列进行一阶单整后序列显示通过了单位根检验, 确定其为同阶非平稳序列后为检验长期关系应对模型进行协整检验。由于Engle-Granger检验所受条件限制较多, 本文采用Johansen检验, 分别对三种污染排放与人均GDP作Johansen协整检验。协整结果证明, 三种废弃物排放都与人均GDP具有长期关系, 然而对于二者的因果关系则需要格兰杰因果关系检验, 本文对三者与人均GDP的因果关系进行格兰杰因果检验后发现, 固体废弃物滞后二期通过了Granger因果检验, 而废气与废水无论是滞后二期、三期或四期, 检验结果均不显著, 说明存在干扰其因果关系的干扰项, 因此应建立利用短期差分修正长期关系的误差修正模型 (ECM) [3]。对废气与人均GDP关系的误差修正模型如下:
建立误差修正模型后, 尤其引入解释变量与被解释变量的滞后项缓慢修正了长期关系, 从而可使模型减轻因果干扰项的干扰, 因此最终对三种废弃物与人均GDP的拟合结果如表2- 4。
从拟合结果可看出, 尽管R2较低, 但由于建立的是误差修正模型, 短期的滞后值会逐渐修正长期关系[4], 在长期协整关系将趋于平稳, 三种污染物排放与人均GDP均不呈传统EKC形状, 废气与人均GDP呈倒N型EKC关系, 废水与人均GDP呈正N型EKC关系, 而固体废弃物则与人均GDP呈正N型关系。
3 结论与研究展望
环境污染与经济发展的关联性问题在经济新常态下关系到低碳发展、可持续发展的重大问题, 对其关系的检验应运用谨慎的经济理论与计量经济方法。本文通过对黑龙江废气、废水与固体废弃物三种污染物排放与人均平减GDP分别进行环境库兹涅茨曲线的实证拟合, 运用协整检验、格兰杰因果检验与误差修正模型的修正, 得出废气EKC呈倒N型、废水EKC呈正N型、固体废弃物EKC曲线呈正N型的结论, 这三种污染物排放的环境库兹涅茨曲线均不符合传统的倒U型曲线特征[5]。
对于倒N型曲线与正N型环境库兹涅茨曲线在黑龙江省的成因则是未来研究需解决的问题, 另外, 对于拟合优度不高的问题也需进行下一步探究找出影响黑龙江经济环境协调发展的其他因素。
参考文献
[1]Grossman G, Krueger A.Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement[R].NBER Working Paper Series3914, 1991.
[2]陈华文, 刘康兵.经济增长与环境质量:关于环境库兹涅茨曲线的经验分析[J].复旦学报 (社会科学版) , 2004, (2) :87-94.
[3]吴玉鸣, 田斌.省域环境库兹涅茨曲线的扩展及其决定因素——空间计量经济学模型实证[J].地理研究, 2012, 31 (4) :627-640.
[4]包群, 彭水军, 阳小晓.是否存在环境库兹涅茨倒u型曲线一一基于六类污染指标的经验[J].上海经济研究, 2005, (12) :3-13.
碳排放库兹涅茨曲线 篇6
改革开放以来, 我国经济得到迅速发展, 扣除物价指数, 1978~2007年全国的GDP年均增长率为9.4%, 但城乡居民收入也存在较大差异。库兹涅茨 (Kuznets, 1955) 以英、美、德等发达国家的时间序列资料为依据, 提出了不平等与发展之间存在“倒U”型关系的假设, 认为随着经济的发展和人均国民生产总值的增长, 收入分配的不平等将经历一个先迅速扩大, 之后是短暂的稳定, 然后再逐步缩小的过程。那么在中国东中西部三大地区, 是否也存在库兹涅茨所描述的“倒U”型关系?
对于我国经济发展是否存在库兹涅茨“倒U”曲线现象, 也已有相当的研究。李子奈等 (1994) 采用1991年的部分地区截面数据对农村居民、城镇居民收入差异与经济发展水平之间进行实证研究, 认为农村居民收入与经济发展呈“倒U”关系, 而城镇居民收入与经济发展的倒U关系较弱。王韧、王睿 (2004) 则分析表明, 中国居民收入差距变动基本上遵循着一条“倒U”型的罗宾逊曲线, 城乡差异正是造成这一现象的根本原因。王小鲁、樊纲 (2005) 使用1996—2002年我国30个省市区的年度数据, 通过面板数据模型方法对收入差异走势进行了验证, 分别以分省的城镇居民收入吉尼系数、乡村农民收入吉尼系数、城乡收入比值为被解释变量, 以各省的人均GDP (对数) 及其二次项为解释变量, 回归结果显示, 城镇和乡村吉尼系数的变动趋势在数学意义上具有库兹涅茨曲线的特征, 而城乡收入差距变动曲线只近似具有其上升段的特征。无论怎样, 由于数据获取、时段选择、样本容量以及研究方法的不同, 所得的研究结论也不一样。本文尽可能扩大样本容量, 选取1978—2007年全国30个省市区的面板数据, 对“中国东中西部三大地区是否存在‘库兹涅茨倒U’型关系”这一问题进行验证。
二、面板数据模型的假设
假设中国三大地带各省份可用一个共同的函数来表示全国及各地城乡收入差异与区域经济增长关系的数量模型, 即:
模型中, 下标i指各个省份, 下标t指年份, xit指第i省份第t年的城乡人均收入差距, yit指第i省份第t年的人均GDP, εit指模型的误差项。X采用各地区城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比值, 而Y取各省份的人均GDP。下文建模所采用的数据, 主要取自历年《中国统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》以及各省份的统计年鉴, 包括30个省份 (直辖市) 1978—2007年的面板数据 (不包括重庆市) 。
与传统的横截面数据或时间序列数据分析方法相比, 面板数据分析是前两者的结合, 不仅尽可能地扩大了样本的容量, 而且能有效地减少解释变量出现的多重线性的可能性, 更好地解决忽略变量与解释变量的相关性, 使得参数估计结果更为可信。由于下文主要研究模型中解释变量对被解释变量的影响情况, 如果采取固定截距模型则失去了截面分析的意义, 所以下文的回归方程采用了变截距固定效应模型进行估计, 并采用Eviews6.0统计软件来拟合回归方程。
三、面板数据模型的实证结果
利用模型 (1) , 采用1978—2007年30个省份面板数据进行OLS估计, 分别建立东部、中部及西部的面板数据模型, 如下表所示。
根据回归结果, 模型整体拟合度检验的F统计量均满足显著性水平为1%的统计检验, 对各自变量拟合度检验t统计量的P值效果均很好, 全部满足显著性水平为1%的检验。其中一次项系数为正值, 二次项系数为负值, 模型呈现出典型的“倒U”型关系。东部模型的一、二项系数和中部、西部的系数关系是β1_西部>β1_中部>β1_东部, β2_西部>β2_中部>β2_东部, 这说明不同地区其“倒U”曲线的顶点位置不一样。经济较发达的东部地区, 经济增长所引起的城乡收入差异程度低于中部和西部地区, 即经济越不发达地区, 初期的经济增长所引起的城乡收入差异程度越明显, 这进一步验证了库兹涅茨倒U曲线的前段部分。东部地区的曲线正向顶点接近, 其由经济增长所引致的城乡收入差异拉大的幅度变小。
四、结论
本文利用1978—2007年全国30个省份的数据, 采用面板数据分析方法, 对城乡居民收入差距与人均GDP的关系进行估计回归, 并得到了十分有意义的结论:根据模回归估计后, 全国东中西三大地区的城乡居民收入差距与人均GDP的关系呈库兹涅茨“倒U”型曲线;而且, 不同地区其“倒U”曲线的顶点位置不一样, 经济较发达的东部地区, 经济进一步增长所引起的城乡收入差异程度低于中部和西部地区, 即东部地区正向曲线顶点接近。
摘要：基于1978-2007年各省份面板数据, 对全国东中西部三大地区的城乡居民收入差异与经济增长的关系是否存在库兹涅茨“倒U”型曲线进行验证表明, 全国东中西部三大地区的城乡收入差异与人均GDP存在“倒U”型关系。随着经济的进一步增长, 城乡居民收入差异继续拉大的趋势将延续较长一段时间。
关键词：城乡收入,库兹涅茨曲线,面板数据分析
参考文献
[1]李子奈, 田一奔, 羊健.居民收入差异与经济发展水平之间的关系分析[J].清华大学学报:哲学社会科学版, 1994 (9) .
[2]王小鲁, 樊纲.中国收入差距的走势和影响因素分析[J].经济研究, 2005 (10) .
[3]王韧, 王睿.二元条件下居民收入差距的变动与收敛[J].数量经济技术经济研究, 2004 (3) .
[4]Hyungsik RogerMoon&Peter C.B.Phil2lip s, 2004, "GMM Estimation of AutoregressiveRoots near Unitywith PanelData"[J].Econometri2ca, Vol.72, No.2, 467～522.
[5]刘荣添, 林峰.我国东、中、西部外商直接投资 (FDI) 区位差异因素的PanelData分析[J].数量经济技术经济研究, 2005 (7) .
碳排放库兹涅茨曲线 篇7
一、东莞市经济发展与环境质量演变概况
改革开放30年, 是东莞经济持续高速发展、经济实力快速提高的30年。1978年, 东莞生产总值仅有6.11亿元。2007年, 东莞市生产总值3151亿元, 东莞市各项经济指标也有了飞跃性的增长。但是, 与此同时, 污染物排放量居高不下, 每年增速高达两位数以上。东莞资源要素消耗大, 产业可持续发展缺乏保障, 低技术含量、低附加值的加工型工业带来资源环境的巨大消耗。
二、数据的选取和模型的建立
1.数据的选取数据的选取包括两个方面:环境变量以及经济变量的选取。
2.计量模型的建立。本文利用SPSS 17.0分别对工业废水排放量与人均GDP进行线性方程、二次方程、三次方程以及对数方程进行拟合:
式中y为环境污染变量, x为收入, t是时间, 是常数, βk是系数, εt是随机误差项, Zt是由影响环境的其它变量构成的一个向量, 包括产业结构、技术水平、国际贸易、环境政策以及人口密度等影响因素。
三、模型拟合结果分析
对东莞“三废”与人均GDP进行回归分析, 得到的模拟结果及模拟曲线。
模拟结果显示, 东莞市工业废水、工业废气以及工业固废的排放量和人均GDP三次曲线回归分析显著相关, 其中工业废水排放量以及工业废气排放量总体上处于环境库兹涅茨曲线 (EKC) 的左侧上升阶段, 而只有工业固废排放量与人均GDP的拟合曲线显现出较好的环境库兹涅茨曲线 (EKC) 特性。由此可以看到, 从总体来看, 到2007年为止, 东莞市的经济增长与环境质量之间不完全符合传统的EKC特征。东莞市目前仍处于工业化进程的中期阶段, 正逐步向工业化后期过渡, 虽然工业固体废弃物治理取得一定成效, 但工业废水与工业废气的转折点尚未最终到来。
四、东莞市EKC的驱动因子分析
许多学者的研究表明, 环境库兹涅茨曲线之所在不同的国家和地区表现为不同的开关, 其原因是某地区的环境污染水平受多种因素的影响:产业结构、技术水平、国际贸易、环境政策以及人口密度等因素的影响。
1.PSR因子分析法。PSR政策分析框架, 即“压力 (Press) -状态 (State) -响应 (Response) ”的因果关系, 1979年由Rapport和Friend首次提出。它表明, 人类活动给环境施加了压力, 导致环境状态的改变, 环境状态的改变又直接影响到人类的生存和发展, 社会对此做出响应。
2.东莞市产业结构改革。Lopez、Grossman、Panayotou等学者认为, EKC现象是规模效应和经济结构自然演进双重作用的结果。东莞市三次产业结构由1978年的44.6:43.8:11.6转变为2007年的0.4:56.8:42.8, 第二、第三产业无论从产值总量上还是从比例上都处于持续上升的趋势。
3.国际贸易对EKC的影响。30年来, 东莞市大力招商引资, 积极发展外向型经济, 东莞市实际利用外资总额从1979年的173万美元急速上升到2007年的600739万美元, 年均增长32.4%, 外商直接投资行业主要是制造业,
4.东莞人口问题对环境的压力。改革开放以来, “东莞模式”把全中国大批贫困的人吸引到东莞来打工, 人口数量的急剧增长会导致人均国民生产总值降低, 扩大社会的消费需求、降低积累水平, 降低人均消费水平乃至生活水平, 急剧的人口增长对经济持续发展会起阻碍作用。同时作为消费者人口数量的增加, 会相应带来资源总消费的增加。其结果是过快的人口增长消耗了过多的资源和发展成果。
5.环境政策对东莞EKC的影响。许多环境库兹涅茨曲线研究表明, 经济与环境质量的关系很大程度上受到国家和地方政策的影响。在不同经济发展阶段, 环境政策和管理手段都会发生相应变化, 环保的重视程度和成效也会受到影响, 进而驱动EKC形状的演变。
新中国成立以来, 我国制定了环保相关的法律有二十多部, 东莞市在严格执行国家环保相关法规的情况下, 认真做好本市的环保规划工作。从“九五”计划开始, 东莞市环境保护局大力治理污染源, 全面治理东引运河、东江、东深供水工程三大地表河流和十大水库, 加强水资源和生态环境保护;踏入21世纪, 东莞市环境保护工作主要围绕建设现代制造业名城、生态绿城、全面开展珠江综合整治, 实施“治污保洁”, 按照统一规划, 统一管理的思路, 加大环保投入, 全面治理环境污染, 自2002年开始相继出台了多部治理环境污染的法律法规, 为东莞市的环境保护做出了巨大贡献。
五、结语
本文分析了东莞市经济增长与环境污染相互关系演进的过程, 并利用PSR政策分析框架对其进行初步的探讨, 认为东莞市到2007年为止“三废”排放量没有表现出典型的环境库兹涅茨曲线 (EKC) 特征, 其中工业废水排放量以及工业废气排放量还处于EKC的左侧, 只有工业固体废弃物暂时显现较好的EKC特征, 这与吴鹏举 (2009) 等分析东莞市的人均废水排放量、人均废气排放量和大气能见度倒数与人均GDP的拟合曲线的情况相似。“东莞模式”走的是发达国家曾经走过的“先污染, 后治理”的道路, 第二产业和重工业比例的上升, 国际贸易的快速增长以及人口规模的不断扩大导致东莞环境污染物排放量持续上升。东莞市政府也在治理环境污染方面做出了巨大努力, 但由于环境执行力度和政策时滞等原因, 环境政策成效不显著。