鄭滿滿 鄭申海

基金項目：國家自然科學基金青年科學基金項目（61902046）。

作者簡介：鄭滿滿，碩士，重慶市巴南區(qū)經(jīng)濟和信息化委員會，高級經(jīng)濟師。研究方向：區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、應用經(jīng)濟統(tǒng)計相關領域;鄭申海，博士，重慶郵電大學計算機科學與技術學院講師，研究方向：大數(shù)據(jù)分析、機器學習、模式識別。

摘 要：在國家碳達峰、碳中和目標的指引下，經(jīng)濟社會高質量發(fā)展迎來重要發(fā)展機遇期，同時也面臨一定挑戰(zhàn)。從工業(yè)視角、構建環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展關系多元回歸模型，驗證環(huán)境庫茲捏茨曲線假設，探索工業(yè)污染演變趨勢，提出雙碳背景下工業(yè)高質量發(fā)展相關建議。

關鍵詞：工業(yè)污染;經(jīng)濟增長;多元回歸;環(huán)境庫茲捏茨曲線

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.11.003

1 理論背景

環(huán)境污染與經(jīng)濟增長關系的探討歷來已久，Grossman（1991）和Krueger（1995）通過深入研究多個國家與地區(qū)經(jīng)濟增長與環(huán)境質量之間的關系，分析得出人均GDP與環(huán)境污染之間存在倒“U”型曲線關系的觀點，即隨著經(jīng)濟增長，環(huán)境質量會呈現(xiàn)先惡化后改善的倒“U”趨勢，這條倒“U”型曲線也被稱作環(huán)境庫茲捏茨曲線（Environmental Kuznels Curve，EKC）。隨后，越來越多的學者從不同數(shù)據(jù)來源和角度對環(huán)境庫茲捏茨曲線進一步研究，發(fā)現(xiàn)曲線的不同呈現(xiàn)形狀，如倒U型、U型、N型、倒N型等，Markandya A（2006）分析超過150年的經(jīng)驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)收入與空氣污染存在倒“U”型曲線，丁繼紅、年艷（2010）研究發(fā)現(xiàn)江蘇省綜合污染指數(shù)與人均GDP呈現(xiàn)“N”形曲線特，馬樹才、李國柱（2006）則發(fā)現(xiàn)工業(yè)廢水、廢氣與人均GDP之間沒有顯著關系。

研究指標選取方面，國外研究對空氣質量污染濃度指標與經(jīng)濟增長的討論，國內研究主要包括空氣中主要污染物、工業(yè)三廢排放與經(jīng)濟增長的討論。此外，李小勝等（2014）進一步的研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境污染質量不僅單純與經(jīng)濟增長有關，人口、科學技術、貿易開放、經(jīng)濟結構、教育水平等因素也一定程度影響了環(huán)境質量指標。姚成勝（2020）分析工業(yè)聚集、人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化以及三者的關聯(lián)效應對環(huán)境污染的影響。吳信科（2019）通過空間數(shù)據(jù)分析檢驗了FDI和污染物排放在空間維度上的集聚性和相關性。

實證研究方法方面，國內外普遍采納有OLS、GMM、VAR回歸等統(tǒng)計分析方法。D.Armeanu（2018）分析歐盟28個成員國數(shù)據(jù)，運用OLS回歸分析，證實了硫氧化物排放和非甲烷揮發(fā)性有機化合物排放情況下的 EKC 假設，YS Kong（2019）等分析對比了14個發(fā)達國家與15個發(fā)展中國家，運用GMM回歸分析，在固體、液體、氣體、制造業(yè)和建筑業(yè)的排放情況下，證實了EKC 假設，金殿臣（2017）運用中國31個省級地區(qū)2004-2015年的面板數(shù)據(jù)工業(yè)固體廢物生產(chǎn)量，說明了中國的工業(yè)污染與工業(yè)增長存在明顯的庫茲涅茨倒“U”型曲線關系，也有針對部分區(qū)域或省市的研究，李治國（2013）選取1981-2009年山東省人均GDP和衡量環(huán)境污染水平的數(shù)據(jù)，建立經(jīng)濟增長和環(huán)境污染的VAR模型進行實證分析，結論表明經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的庫茲涅茨“倒U型”曲線是否存在取決于地區(qū)的數(shù)據(jù)和衡量環(huán)境污水平指標的不同。

已有文獻關于環(huán)境與經(jīng)濟增長關系的研究創(chuàng)造了豐富的理論經(jīng)驗，本文考慮現(xiàn)實社會中經(jīng)濟等因素對環(huán)境污染影響，構建環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展關系多元回歸模型，采用1981-2015年間全國宏觀經(jīng)濟指標、工業(yè)廢氣排放等數(shù)據(jù)，展開模型實證分析，對實證分析結果進行數(shù)據(jù)擬合與統(tǒng)計檢驗，直觀地呈現(xiàn)工業(yè)廢氣排放隨經(jīng)濟增長等因素發(fā)展變化趨勢，探討工業(yè)低碳減排、工業(yè)經(jīng)濟高質量發(fā)展實現(xiàn)路徑。

2 模型創(chuàng)建

2.1 模型構建

多元回歸分析是研究多個變量之間關系的回歸分析方法，通過建立經(jīng)濟變量與解釋變量之間的數(shù)學模型，對建立的數(shù)學模型進行R檢驗，F(xiàn)檢驗，t檢驗，在符合判定條件的情況下把給定的解釋變量的數(shù)值代入回歸模型，從而計算出經(jīng)濟變量的未來值即預測值。

根據(jù)EKC假設，國際常用簡化環(huán)境庫茲涅茨曲線計量模型為：

Grossman and Krueger（1995）將模型拓展到三次函數(shù)式：

其中：Et為第t年環(huán)境質量指標，c為地區(qū)特征相關參數(shù)，Yt為第t年國家或地區(qū)經(jīng)濟產(chǎn)出指標，ut為隨機擾動項。

本文參考李小勝（2014）的結論，引入經(jīng)濟增長、人口、產(chǎn)業(yè)結構、進出口、科技、教育等6個與環(huán)境污染可能相關的變量因素，借鑒Grossman and Krueger、YS Kong計量方法思路，構建三次多元回歸模型：

其中：E為全國工業(yè)廢氣污染情況，gdp代表經(jīng)濟情況，ρ代表人口情況，ig代表產(chǎn)業(yè)結構，MX代表對外開放水平，s代表科技水平，e代表教育水平，t為時間。為克服數(shù)據(jù)異方差、數(shù)量級不一致，對環(huán)境指標E、經(jīng)濟指標gdp采用對數(shù)值。

2.2 指標定義

考慮數(shù)據(jù)全面性、可得性，參考相關研究指標的選取方式，各項指標具體定義如下：

經(jīng)濟增長：人均國內總產(chǎn)值（元）;人口：人口自然增長率（%）;產(chǎn)業(yè)結構：工業(yè)占國內生產(chǎn)總值比重（%）;對外開放水平：選用進出口占比：進出口總額占國內生產(chǎn)總值的比重（%）;科技水平：科學研究占財政支出比例（%）;教育水平：教育占財政支出比例（%）。工業(yè)廢氣排放量：企業(yè)廠區(qū)內燃料燃燒和生產(chǎn)工藝過程中產(chǎn)生的二氧化硫氣體總量（噸），數(shù)據(jù)來源于《國家統(tǒng)計局》《中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫》。

2.3 方差分析與參數(shù)估計

運用Matlab數(shù)學工具對多元回歸計量模型進行方差分析與參數(shù)估計。方差分析主要檢驗模型的總體回歸效果，方差分析的統(tǒng)計指標顯著則模型總體擬合效果較好，但這不能說明每個變量均對回歸模型顯著，必須對解釋變量逐個進行顯著性檢驗以決定是否保留在模型中。本文運用逐步回歸（stepwise）方法確定保留在模型中的變量，計算式（3）中各項指標參數(shù)的顯著性，逐步回歸結果顯示各解釋變量指標并不完全顯著。其中人口指標ρ、產(chǎn)業(yè)結構指標ig、科技水平指標s的p值遠大于0.05，極其不顯著，被排除在外，最后保留經(jīng)濟、進出口、教育等3個因素，得到適合的工業(yè)廢氣多元歸回模型，計算模型在5%顯著性水平下檢驗結果。

表1方差分析方面，剔除變量后的模型的均方根誤差、判定系數(shù)等統(tǒng)計量十分顯著，模型回歸效果好。表2參數(shù)估計方面，對外開放解釋變量極其顯著，經(jīng)濟及經(jīng)濟冪數(shù)和教育水平比較顯著，說明經(jīng)濟狀況、對外開放、教育水平與工業(yè)廢氣排放存在多元回歸關系。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，得到以下回歸結果：

lnEt=1.5717+3.9884lngdpt-0.5655lngdpt2+0.0276lngdpt3+0.0116MXt-0.023et （4）

3 實證分析

運用matlab對構建多元回歸模型數(shù)據(jù)擬合，繪制散點圖，分析工業(yè)廢氣排放趨勢。

圖1表明1983-2015年間工業(yè)廢氣排放量呈現(xiàn)明顯倒“U”型趨勢，即工業(yè)廢氣的排放量隨著經(jīng)濟增長呈現(xiàn)逐漸增加，目前處于倒“U”型的前中期，暫未觀察到峰值出現(xiàn)，根據(jù)環(huán)境庫茲捏茨曲線（EKC）倒“U”型假設，在未來一段時間內，可預測隨著我國經(jīng)濟穩(wěn)步增長，工業(yè)廢氣的排放量仍然會逐步增加，當達到拐點后持續(xù)下降，整體將會呈現(xiàn)倒“U”型趨勢。這與碳達峰碳中和實現(xiàn)路徑一致，碳達峰是二氧化碳排放軌跡由快到慢不斷攀升、到達年增長率為零的拐點后持續(xù)下降的過程，直到碳排放量與碳清除量相抵，實現(xiàn)碳中和。

4 結論與建議

4.1 研究結論

本文構建環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展關系模型，對經(jīng)驗數(shù)據(jù)開展實證分析，結果說明了環(huán)境庫茲捏茨曲線（EKC）的存在，即工業(yè)廢氣排放量隨著經(jīng)濟增長現(xiàn)明顯倒“U”型趨勢，短期內隨著我國經(jīng)濟增長，工業(yè)廢氣污染程度預計將更加最嚴重，環(huán)境問題也會更為突出，未來工業(yè)高質量發(fā)展任重道遠。

4.2 相關建議

工業(yè)是碳排放的重要領域，能否率先達峰，特別是重點行業(yè)能否提前達峰，將是我國兌現(xiàn)應對氣候變化承諾的關鍵。雙碳目標下針對我國工業(yè)高質量發(fā)展提出以下建議：

（1）進一步實現(xiàn)工業(yè)行業(yè)深度減排。近年來，我國工業(yè)在保持快速發(fā)展勢頭的同時，必須清醒認識到，當前我國工業(yè)結構偏重、綠色技術創(chuàng)新能力不強、高端綠色產(chǎn)品供給不充分、區(qū)域工業(yè)綠色發(fā)展不平衡等問題依然存在。未來，工業(yè)仍將是中國經(jīng)濟增長的主要動力，這就意味著我國工業(yè)領域對碳排放總量仍有一定需求。隨著工業(yè)能效不斷提高，工業(yè)節(jié)能空間不斷壓縮，要確保碳達峰、碳中和的目標任務，需要進一步實現(xiàn)深度減排。

（2）堅決遏制高耗能高排放項目盲目發(fā)展。新建、擴建鋼鐵、水泥、平板玻璃、電解鋁等高耗能高排放項目嚴格落實產(chǎn)能等量或減量置換，出臺煤電、石化、煤化工等工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能控制政策;提升高耗能高排放項目能耗準入標準;加強產(chǎn)能過剩分析預警和窗口指導。

（3）推動產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級。加快制定能源、鋼鐵、有色金屬、石化化工、建材等行業(yè)和領域碳達峰實施方案;以節(jié)能降碳為導向，修訂工業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調整指導目錄;開展鋼鐵、煤炭去產(chǎn)能“回頭看”，鞏固去產(chǎn)能成果;加快推進工業(yè)領域低碳工藝革新和數(shù)字化轉型。

（4）大力發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)。加快發(fā)展新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環(huán)保以及航空航天、海洋裝備等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè);建設綠色制造體系。推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術與綠色低碳產(chǎn)業(yè)深度融合。

參考文獻

[1]Grossman G M，Krueger A B.Environmental Impacts of a North Ame-rican Free Trade Agreement[R].NBER，Workingpaper，1991（3914）.

[2]Grossman G M，Krueger A B.Economic Growth and the Environment[J].The Quarterly Journal of Econnomics，1995，110（2）：353-377.

[3]Markandya A，Golub A，Pedroso-Galinato S.Empirical Analysis of National Income and SO2 Emissions in selected European Countris[J].Environmentaland Resource Economics，2006，（35）：221-257.

[4]丁繼紅，年艷.經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關系剖析——以江蘇省為例[J].南開經(jīng)濟研究，2010，（2）.

[5]馬樹才，李國柱.中國經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關系的Kuznets曲線[J].統(tǒng)計研究，2006，（8）.

[6]李小勝，余芝雅，安慶賢.中國省際環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其影響因素分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014，（10）.

[7]姚成勝，曹紫怡，韓媛媛.工業(yè)集聚、人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化與環(huán)境污染[J].地域研究與開發(fā)，2020，（5）.

[8]Armeanu Daniel，Vintil Georgeta，Andrei Jean Vasile.Exploring the link between environmental pollution and Economic growth in EU-28 countries： Is there an environmental Kuznets curve？ [J].PLOS ONE，2018，（5）：0195708.

[9]Yu Sheng Kong，Rabnawaz Khan.To examine environmental pollution by economic growth and their impact in an environmental Kuznets curve （EKC） among developed and developing countries[J].PLOS ONE，2019，14（3）：0209532.

[10]金殿臣，李媛，楊丹輝.工業(yè)污染與工業(yè)增長的關系研究—基于中國2004-2015年省際面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].現(xiàn)代管理科學，2017，（6）.

[11]李治國，周德田.基于VAR模型的經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關系實證分析——以山東省為例[J].企業(yè)經(jīng)濟，2013，（8）.

[12]李小勝，余芝雅，安慶賢.中國省級環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其影響因素分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014，24（10）.