中国雾霾污染的环境库兹涅茨曲线研究

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1、中国雾霾污染的环境库兹涅茨曲线研究以2001～2012年中国30个省市面板数据为研究样本，探讨雾霾与经济发展之间是否符合环境库兹涅茨曲线。结果表明：第一，雾霾与经济发展之间呈现N型，未出现传统的倒U型;第二，区域发展不平衡，雾霾污染的环境科学库兹涅茨曲线差异显著，东部、中部和西部地区分别呈现倒N型、N型和U型，拐点也各有不同;第三，经济规模可减轻雾霾污染，产业结构、人口密度、能源强度和技术进步则会加重雾霾污染，贸易依存度及城市化并未能显著改变雾霾污染现状。改革开放以来，中国GDP以年均10%的速度在飞速增长

2、，但伴随着大量资源消耗以及空气的严重污染。2000年11～12月，2009年11月，尤其是2011年初以来，以可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM25)为特征污染物的区域性雾霾事件多有发生，波及中国将近30个省份地区。《2013中国环境状况公报》显示：2013年全国平均雾霾日数为359天，比上年增加183天，为1961年以来最多。有研究称，中国雾霾现象在人口稠密、高度工业化以及经济发展程度较高的东部地区尤为显著[1]。这让本文不得不继续深入思考经济发展与雾霾之间究竟存在着怎样的关联。以中国2001～20

3、12年的30个省市面板数据为样本，在充分考虑其他影响因素的基础上，探讨雾霾与经济发展之间的相关关系，精确估计雾霾污染的环境库兹涅茨曲线，正确判断其形态和拐点，对于中国区域雾霾的治理以及促进环境与经济协调发展具有重要意义。1文献回顾20世纪90年代以来，许多学者运用大量的环境和经济数据来验证EKC曲线[2]。根据选取的环境污染代表性指标的不同，对EKC曲线的研究主要可以分为以下几类：第一，将二氧化碳(CO2)作为环境污染代表性指标方面的研究。在这一方面的研究成果居多，当然结论也有所不同。Shahbaz等学者均

4、认为存在CO2的EKC曲线[3];而Friedl和Getzer等人检验得出CO2的EKC曲线并不存在，而呈现出N型，所对应拐点差距也很大[4];王良举等利用CO2排放量分析了206个国家的EKC拐点[5]。第二，将二氧化硫(SO2)作为环境污染代表性指标方面的研究。彭水军和包群、高宏霞等证实了废气和SO2的排放量数据均与EKC模式吻合[6，7];Fodha和Zaghdoud发现CO2和SO2之间存在长期协整关系，SO2与GDP之间呈现EKC曲线形式，CO2与GDP之间则呈现递增关系[8]。第三，将其他污染物

5、作为环境污染代表性指标方面的研究。Tao等证实废气、废水和固体废弃物都存在EKC曲线形式[9];宋马林和王舒鸿利用废气验证了中国各省市环境库兹涅茨曲线的拐点[10];张成等验证了SO2和工业三废与经济增长呈现多种形状，包括单调递减、U型、倒U型、N型和倒N型等[11];程莉应用改进的人类发展指数验证了环境污染与经济增长之间并没有呈现倒U型[12]。不难发现，对于EKC曲线在经济增长和污染排放之间的关联研究方面有一定的改进空间。在大多数文献中，所选取污染物不同，污染物和经济增长之间的实证结论亦会有所不同。同样

6、，所选取的地区等样本不同，所得到的结论也会有变化。从这个角度来看，把雾霾作为新环境污染物指标来研究与经济发展之间有怎么样的相关关系时，相关结论又如何变化，这的确需要具体实证分析作为支持。这正是本文所关注的重点。2研究方法及变量选取本文采用参数估计模型来检验雾霾污染的库兹涅茨曲线，见式(1)。lnPM25it=ai+β1lnPGDPit+β2(lnPGDPit)2+β3(lnPGDPit)3+β4lnGDPit+β5SGDPit+β6Tradeit+β7lnpopit+β8Iit+β9lnTechit+β10

7、Cityit+εit(1)式(1)中，ai是常数项、β为待估参数、ε为随机误差项。①因变量为雾霾污染，具体为第i个省市在第t年的PM25浓度，PM25浓度越高，雾霾越严重;②自变量为各省市人均GDP，为第i个省市在第t年人均GDP，i代表中国30个省份;t代表不同时期。并选用控制变量保持结果的稳定性：经济规模、产业结构、贸易依存度、人口密度、能源强度、技术进步、城市化率，各变量解释汇总见表1。根据式(1)回归结果，可判定经济增长和雾霾污染之间的主要曲线关系，见表2。3数据及描述性统计PM25为人们判断雾霾的

8、关键显示性指标，是雾霾的重要组成部分，本文选择雾霾污染指标为PM25浓度年均值[13]。中国于2012年底才初步监测PM25浓度，鉴于数据可得性及数据统计口径原因，PM25数据于哥伦比亚大学国际地球科学信息X络中心[14]，根据Donkelaar等人思路，利用卫星设备监测得到全球2001～2012年PM25浓度分布图[15]。借助于此图，利用Arcgis93软件进行处理，得到中国30个省份(不包括港、澳、台和西藏