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武汉市空气环境质量对经济的影响

彭舒奕

(湖北大学,湖北武汉430062)

［摘要］文章根据武汉市1986—2013年大气环境统计数据和经济数据选取二氧化硫年排放均值、可吸入颗粒物年排放均值三项主要大气环境指标构建经济发展与大气污染的计量模型,对武汉市大气污染物排放的库兹涅茨曲线特征(Environmental Kuznets Curve,EKC)进行分析.结果表明,武汉市经济发展与大气污染的计量模型中,并未出现典型的倒U 型曲线模型.

［关键词］大气污染；经济增长；库兹涅茨曲线

［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2016.25.215

1绪论

改革开放以来,我国经济的快速发展很大程度上依赖于工业特别是重工业的带动作用,这种产业结构的过度偏倚造成了经济体对石油、煤炭等能源的强大需求.尽管自20世纪90年代初我国就实行了“环境保护”的基本国策,但随着城镇化、工业化进程的加剧,汽车尾气排放和工业废气大量增加,我国大中型城市的空气质量形势越来越严峻.因此,从科学的数理角度探究城市经济增长与大气污染之间的关系,对调整我国区域产业结构和实现经济发展与环境保护的协调具有现实意义.

1986—1991年间,武汉市的人均国内生产总值从1986年的1732元增长到1991年的2088元,年平均增长率为15.07%.从1992年起,武汉市的人均国内生产总值从1992年的3752元增长到2013年的89439元,年平均增长率为16.30%.从以上经济统计指标可以明显看出,1986—1991年这5年里武汉市经济发展较为平缓,而从1992年后,武汉经济出现了快速发展的势头,2013年相对于1999年,人均GDP的年平均增长率达到了16.30%.可见20年来,武汉市人民生活水平有了很大改善,物质财富日益增加.

29年来武汉市的工业废气排放量整体上呈现上升趋势,工业废气排放总量年平均增长率为8.30%.29年内大气污染物的变化在1996年以前较小,1997年左右最严重,以后变化又趋于缓和,大气污染物排放量总的来讲呈波动式下降.这可以用武汉市近年来的环境保护政策和经济的快速发展来解释：1996年与1997年GDP增长较快,其导致的环境污染也表现在此阶段较为严重,随着环境保护力度的加大,污染程度逐渐减轻.

本文仅就大气污染物与武汉市的人均GDP两要素,试图探讨武汉市经济发展与大气环境污染物排放量之间是否符合环境库兹涅茨曲线特征.

2经济增长和环境污染间关系的实证分析

2.1选取模型指标、数据

建立库兹涅茨模型,需选取经济指标和环境指标作为研究分析对象.选取二氧化硫(SO2)年排放均值、二氧化氮(NO2)年排放均值、可吸入颗粒物(PM10)年排放均值三项指标作为环境指标,经济指标选取人均GDP作为分析对象.本文在1986—2013年武汉市相关大气污染物排放数据和人均GDP数据基础上进行分析.

2.2变量的平稳性检验和协整分析

在对EKC简化模型估计过程中,为了避免可能出现的虚假回归,首先需要对上述简化模型中所涉及的时间序列变量进行平稳性检验,而后再对时间序列的协整性进行检验.

(1)变量的平稳性检验

使用DF检验检验各时间序列变量的平稳性.可以知道,lnGDP、1nGDP2、1nGDP3以及1nSO2、 1nNO2和1nPM均为一阶单整.所以,关于SO2、NO2和PM10排放量的估计方程中,解释变量与被解释变量之间都可能存在协整关系.

(2)变量的协整检验

为了进一步检验二氧化硫排放量和人均GDP之间的协整关系,本文使用Johnan sen检验对时间序列进行协整检验.检验结果显示,有一个统计量在5%的水平下大于临界值,即说明lnSO2、lnGDP、lnGDP2、lnGDP3之间存在协整关系,即关于SO2排放量与人均GDP模型的估计方程可信.

同理,分别对SO2排放量和人均GDP、PM10PM10排放量和人均GDP之间的协整关系进行检验,检验结果显示,说明lnNO2、lnGDP、lnGDP2、lnGDP3之间和lnpm、lnGDP、lnGDP2、lnGDP3之间均存在协整关系,即关于NO2排放量与人均GDP模型的估计方程以及PM10排放量与人均GDP模型的估计方程均可信.

2.3构建模型

关于环境污染程度指标和人均GDP关系的EKC研究国际上通常用如下形式的简化模型来进行.而且,使用仅包含人均GDP的作为变量的模型有利于进行国际比较.

lnY等于β1lnX+β2lnX2+β3lnX3+ε

其中,Y为环境污染变量,X为收入,βk是系数,ε是常数项.经典的EKC 曲线为“倒U型”,出现条件为β1>0,β2<0,β3等于0.

2.4结果与讨论

(1)二氧化硫排放量与人均GDP模型

二氧化硫年均值与人均GDP曲线模型式结果如下：

LnSO2等于88.02-29.21lnGDP+3.0893lnGDP2-0.107lnGDP3

R2等于0.70DW等于1.74F等于18.85

从以上可以看出,方程整体上显著,回归系数显著,对方程进行LM检验后,发现不存在自相关.在方程中β1<0,β2>0,β3<0,所以,二氧化硫对大气污染程度呈“倒N”型.即随着人均GDP的上升,二氧化硫排放量将随之下降,直到到达一个转折点,达到该点以后,二氧化硫对大气污染程度将随着人均GDP的增加而上升,直到再到达一个转折点,二氧化硫排放量将会随着人均GDP的上升而下降,这意味着一个令人满意的人均GDP和二氧化硫对大气污染的长期关系将存在.

(2)二氧化氮与人均GDP的模型

对二氧化氮的EKC的估计,结果显示存在自相关,使用科克伦-奥克特迭代估计法,结果如下：

lnNO2等于538.40-152.72lnGDP+14.323lnGDP2-0.44lnGDP3

R2等于0.659DW等于2.32F等于4.36

从回归结果来看,各项系数比较显著,自相关也消除.在方程中β1> 0,β2<0,β3>0,二氧化氮对大气污染程度与人均GDP之间呈现“N”型,即最初二氧化氮对大气污染程度随着人均GDP的增加而增加,当到达一个转折点后会随着人均GDP的上升而下降,再达到一个转折点后,会随着人均GDP的上升而上升.

(3)可吸入颗粒物(PM10)与人均GDP模型

对可吸入颗粒物的EKC的估计,结果显示存在自相关,使用科克伦-奥克特迭代估计法,结果如下：

lnpm等于-99.51+32.016lnGDP-3.42lnGDP2+0.45lnGDP3

R2等于0.913092DW等于1.857722F等于57.78

从回归结果来看,各项系数显著,自相关也消除.在方程中β1<0,β2>0,β3< 0,可吸入颗粒物对大气污染程度与人均GDP之间呈现“倒N”型,即最初可吸入颗粒物对大气污染程度随着人均GDP的增加而下降,当到达一个转折点后会随着人均GDP的上升而上升,再达到一个转折点后,会随着人均GDP的上升而下降.即人均GDP和可吸入颗粒物对大气污染的长期关系也存在.

上述分析结果表明：就武汉而言,除了二氧化氮不存在对环境质量有益的EKC关系以外,二氧化硫、可吸入颗粒物均存在对环境质量有益的人均GDP与环境污染程度指标的EKC关系.

4结论

综合以上关于武汉市人均GDP与大气污染指标之间的关系的实证分析,人均GDP与二氧化硫年排放均值、可吸入颗粒物年排放均值之间存在“倒N”型关系,与二氧化氮年排放均值存在“N”型关系,均不符合库茨涅兹模型的经典“U”型假设.因此应该从武汉市具体情况出发,找出一条适合自己的道路.要阻止武汉市大气环境的进一步恶化,需要针对不同的大气污染物污染来源制定合宜的方针政策.

参考文献：

［1］Grosan G.M.,Krueger A.B.Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement［D］.Princeton,Woodrow Wilson School-Public and International Affairs,1991.

［2］陈建强.新疆经济增长对环境质量影响的实证研究［J］.新疆农业大学学报,2010(1).

［3］武汉统计年鉴［M］.北京：中国统计出版社,2013.

［作者简介］彭舒奕,湖北大学西方经济学专业研究生.

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