郭 輝
(1.新疆師范大學商學院,新疆 烏魯木齊830054;2.新疆師范大學中亞與中國西北邊疆政治經(jīng)濟研究中心,新疆 烏魯木齊830054)
1995年以來,新疆GDP總額從814.85億元增加到2013年的8 360.24億元(當年價),年均增長率達13.04%;同期人均 GDP從4 701元增加到37 181元,年均增長率約為11.5%。從各項污染排放指標看,同期全疆廢水排放量從39 827萬噸增加到100 700萬噸,年均增長率達5%;SO2排放總量從36.8萬噸增加到82.94萬噸,年均增長率達4.37%;煙粉塵排放量從40萬噸增加到75.59萬噸,年均增長率達3.4%;工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量從602.2萬噸增加到9 283.05萬噸,年均增長率達15.48%。以CO2為代表的碳排放量從1995年的6 645.573萬噸增加到2011年的23 757.668萬噸,年均增長率達7.78%。從初步的統(tǒng)計觀察看,隨著新疆的經(jīng)濟增長,各類主要污染排放量都呈現(xiàn)正向增長的態(tài)勢。那么,在我國實施碳強度約束的背景下,在新疆較高的污染物排放與脆弱的生態(tài)環(huán)境容量間的矛盾日益突出的現(xiàn)實情形下,有必要分析新疆經(jīng)濟增長與各污染排放指標之間的關系。為此,需要摸清新疆主要污染物的環(huán)境庫茲涅茨曲線的運行特征,對新疆經(jīng)濟增長與污染排放之間的關系做出理性判斷。
美國經(jīng)濟學家Grossman和Krueger(1995)提出利用環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)(GEMS)的數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)人均收入與環(huán)境質(zhì)量水平兩者之間呈現(xiàn)先污染、后改善的倒U型曲線關系,將這種關系稱為環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve,EKC)[1-3]。自此以后,國內(nèi)外針對SO2、氮氧化物、煙粉塵懸浮顆粒物(SPM)等污染排放指標與收入之間展開了大量的相關研究[4-21],主要從2個方面展開:一是檢驗ECK的倒U型關系是否存在。Shafik和Bandyopadhyay(1992)、Panayoutou(1993)、Selden和 Song(1994)、Lucas(1988)、Stern(1996)、張曉(1999)、范金(2002)等發(fā)現(xiàn)其所研究區(qū)域的污染排放指標與人均收入之間存在倒U型的EKC關系,但也有學者研究發(fā)現(xiàn)由于研究對象、研究方法、指標選取等的差異性,污染排放與經(jīng)濟增長之間的不存在倒U型特征,EKC曲線可能出現(xiàn) U型、單調(diào)遞增、N型、單調(diào)遞減等形狀[4-10]。Egli 和 Hannes(2003)、Kathleen M.da(2001)、Vincent J(1997)分別利用德國、加拿大和馬來西亞等國家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)倒U型關系并不存在[11-13]。Wagner(2008)通過研究1950~2000年100個國家的人均收入與能源消費和碳排放污染指標之間存在單調(diào)遞增關系[14]。包群和彭水軍等(2005)研究發(fā)現(xiàn)污染指標的選取差異導致了環(huán)境收入曲線表現(xiàn)為倒U型、N型和U型的差異化[15]。沈滿洪和許云華(2000)、趙細康等(2005)、李瑞娥和張海軍(2008)、林伯強和蔣竺均(2009)、張學剛和王玉婧(2010)、周茜(2011)等研究都發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染水平與經(jīng)濟增長之間的關系并不一定符合經(jīng)典的EKC曲線特征,而是呈現(xiàn)出N型、U型、指數(shù)、線性等多種形式[16-21]。二是剖析EKC曲線形成的動因機制[16-21]。Grossman和 Krueger(1991)和Panayotou(1997)從經(jīng)濟結構和經(jīng)濟規(guī)模效應方面解釋了EKC現(xiàn)象[2,5]。Thampapillai(2003)認為完善的市場機制會將環(huán)境污染的外部性轉化成內(nèi)部成本[22]。Sender和Song(1994)、Markus(2002)認為技術進步將有助于改 善 環(huán) 境 質(zhì) 量[23-24]。Lopez(1994)、Copeland 和Taylor(2004)等認為貿(mào)易和外商投資會產(chǎn)生跨境污染,致使人均收入水平不相同的地區(qū)產(chǎn)生不同的ECK 曲 線 特 征[25-26]。Deacon(1994)、Grainger(1995)、Torras和Boyce(1998)等研究發(fā)現(xiàn)EKC曲線的特征有賴于政府環(huán)境政策的正確實施[27-29]。國內(nèi)學者楊海生和賈佳(2005)、張德強和譚晶榮(2006)、何立華和金江(2010)、李時興(2012)、佘群芝和王文娟(2012)、徐圓(2013)、趙忠秀等(2013)、陳挺和王鼎(2013)、晉盛武和吳娟(2014)等分別從貿(mào)易、FDI、需求者偏好、技術進步、政府干預和腐敗等角度將這些結構與制度性因素納入模型對EKC形成的動因進行了有益探索[30-38]。
迄今為止,國內(nèi)外采取不同國家或者地區(qū)的環(huán)境污染和人均收入的面板數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)亦或是時間序列數(shù)據(jù)對EKC存在性的實證研究并沒有得出一致的結論。雖然EKC模型設定存在污染物與收入之間的單向性、同質(zhì)性假定、累積污染物的負外部性和對生態(tài)閾值忽視等缺陷[39],但是這些研究極大地推動了學術界對形成EKC特征的動因研究。
鑒于同一個國家不同地區(qū)在經(jīng)濟結構、文化傳統(tǒng)和歷史發(fā)展等方面的差異,因此,本研究重點探討新疆經(jīng)濟發(fā)展與污染排放的EKC特征。全文的主要結構安排為:首先設定了估計模型;其次由于孤立看待環(huán)境污染水平也是不科學的,故采用熵值法測算得到新疆污染排放綜合指數(shù);第三利用主要污染排放量、綜合污染排放指數(shù)和人均收入等時間序列數(shù)據(jù)對新疆污染排放的庫茲涅茨曲線進行了計量檢驗,以期了解新疆綜合污染排放水平和主要污染排放物的EKC特征,把握現(xiàn)階段污染排放的主要特征;最后對新疆的污染排放趨勢做出理性判斷,為政策制定提供借鑒。
采用經(jīng)典的EKC的二次和三次多項式的基本形式進行研究,其估計模型為:
式中,Y代表衡量環(huán)境質(zhì)量水平的變量,X代表人均GDP,α0為常數(shù)項,α1、α2、α3為變量 X、X2、X3為估計系數(shù),ε為隨機擾動項。
對于模型(1)的系數(shù)估計結果有以下情形:
2)當α1<0,α2>0時,表示人均 GDP與環(huán)境污染之間的ECK曲線呈U型特征。當參數(shù)不顯著時則利用模型(2)。
對于模型(2)的參數(shù)估計結果有如下情形:
1)當α1=α2=α3=0時,表明人均GDP與環(huán)境污染之間呈一條水平線,不存在相關關系。
2)當α1≠0,α2=α3=0時,表明人均GDP與環(huán)境污染之間存在線性關系。
4)當α1<0,α2>0,α3<0時,表明人均GDP與環(huán)境污染之間的EKC曲線呈反N型。
由于模型的設定形式對于最終的參數(shù)估計的有效性具有重要影響,因此,除了采取模型(1)和(2)進行估計外,還對式(2)進行線性-對數(shù)、對數(shù)-線性和雙對數(shù)等3種形式進行參數(shù)估計,以增加模型的解釋能力,分別參見式(3)、(4)和(5)。
EKC的曲線特征研究主要包括2種變量:衡量經(jīng)濟增長的變量和環(huán)境質(zhì)量水平的變量。從以往研究看,變量的數(shù)據(jù)類型主要采用時間序列、截面數(shù)據(jù)或者面板數(shù)據(jù)。大多研究選取人均GDP來衡量經(jīng)濟增長變量,選擇區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染排放物以衡量環(huán)境質(zhì)量水平。因此,本研究的兩類變量主要選取了跨越不同發(fā)展階段的新疆經(jīng)濟增長和環(huán)境污染數(shù)據(jù)的時間序列。經(jīng)濟增長變量選取了人均GDP(元/人)指標;環(huán)境質(zhì)量變量主要選擇可獲取性并具有代表性的環(huán)境指標,主要有:廢水排放量、SO2排放量、煙塵排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量和碳排放等5個變量。
鑒于新疆目前沒有關于生產(chǎn)和生活過程中碳排放量的實際監(jiān)測數(shù)據(jù),因此需估算研究區(qū)間新疆的碳排放總量,其測算方法為式(6)[40]。
其中,i代表煤炭、石油和天然氣3種一次能源,E代表它們的消耗量,NCV為2007年《中國能源統(tǒng)計年鑒》附錄4提供的中國3種一次能源的平均低位發(fā)熱量,CEF為IPCC(2006)提供的碳排放系數(shù),COF是碳氧化因子(本研究煤炭設定為0.99,原油和天然氣為1),44和12分別為CO2和碳的分子量,由于能源消耗單位不統(tǒng)一,各種能源折算標準煤系數(shù)從2007年《中國能源統(tǒng)計年鑒》中得到[40]。根據(jù)碳排放總量可以測算新疆各年的人均碳排放指標。
由于要對新疆的環(huán)境質(zhì)量水平做出動態(tài)的綜合評價,但測算碳排放總量所需要的新疆能源消費數(shù)據(jù)僅更新到2011年。因此,限于數(shù)據(jù)的可得性,將整個研究區(qū)間界定為1995~2011年。除碳排放指標以外其它數(shù)據(jù)來源于《新疆統(tǒng)計50年》及2005~2013年各年的《新疆統(tǒng)計年鑒》。數(shù)據(jù)處理使用了SPSS 11.0、EViews 6.0軟件。
依前所述,多數(shù)學者采用單一的污染指標與人均GDP之間的EKC曲線特征進行研究,但污染排放是一個動態(tài)、開放的子系統(tǒng),環(huán)境質(zhì)量的綜合水平會由于排放指標之間的相互影響而發(fā)生變化。因此,采用熵值法對1995~2011年新疆污染排放綜合指數(shù)做出動態(tài)評估,一是可以了解動態(tài)發(fā)展情況,二是可以為檢驗新疆經(jīng)濟增長與污染排放綜合水平的EKC曲線特征奠定基礎。
對影響新疆環(huán)境質(zhì)量的5個指標分別設置變量名,廢水排放量設為was、so2排放量設為so2、煙塵排放量為dus、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量為sol、碳排放為co2。鑒于各個污染排放指標之間的相關性會影響結果的可靠程度,因此先對新疆各類人均污染排放指標進行Pearson相關性檢驗。考慮到能源消費的數(shù)據(jù)僅更新到2011年,故人均碳排放指標的測算結果也只能更新至2011年。由表1可知,除煙塵排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量、碳排放外,其它變量之間的相關系數(shù)都大于0.8以上,表示這些變量之間均存在較強的相關性,信息耦合度較高。
表1 1995~2011年新疆各人均污染排放變量Pearson相關系數(shù)
在此基礎上,采取熵值法測算了1995~2011年新疆的污染排放綜合指數(shù)[41]。利用熵值法可以得到1995~2011年新疆污染排放綜合指數(shù)(表2),從該結果可以看出,新疆污染排放綜合指數(shù)呈動態(tài)遞增態(tài)勢。
表2 基于熵值法測算1995~2011年新疆的污染排放綜合指數(shù)
新疆的污染排放綜合指數(shù)與人均GDP的擬合結果模型1到模型5的擬合效果都不理想。雖然擬合優(yōu)度都在0.8以上,但參數(shù)都未通過顯著性檢驗,這說明用EKC的模型檢驗不能詮釋2者之間的關系。但從2者的散點圖和多項式的趨勢圖看,隨著人均GDP的增加,新疆的污染排放綜合指數(shù)呈明顯上升的趨勢(圖1)。進一步說明新疆的污染排放與經(jīng)濟增長之間存在顯著的正向關系。
圖1 新疆污染排放綜合指數(shù)與人均GDP曲線
對新疆廢水排放量與人均GDP之間的EKC檢驗發(fā)現(xiàn):模型1和模型2的統(tǒng)計檢驗都通過,且經(jīng)濟意義明顯,模型3到模型5的參數(shù)沒有通過檢驗。綜合來看,新疆廢水排放的EKC檢驗模型1優(yōu)于模型2(表3)。從參數(shù)結果看,新疆廢水排放量在樣本區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)經(jīng)典的倒U型曲線。根據(jù)二次多項式的曲線特征和極值理論,可以求出該曲線達到轉折點時對應的人均GDP水平分別為47 857元,按樣本區(qū)間人均GDP的平均增速測算,發(fā)現(xiàn)其轉折點發(fā)生的年份大約在2015年左右。顯然,新疆廢水排放量正處于倒U型曲線的爬升階段,若按現(xiàn)在的增速推斷,2015年為最高峰值,其后將會進入到逐漸減少的階段。
新疆SO2排放量的EKC檢驗結果表明,模型5優(yōu)于模型1和模型2(表3)。從參數(shù)結果看,新疆SO2排放量在樣本區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)反N型曲線,根據(jù)二次多項式的曲線特征和極值理論,可以求出該曲線達到轉折點時對應的人均GDP水平分別為13 629.96元和129 597.64元,按樣本區(qū)間人均GDP的平均增速測算,可得其轉折點發(fā)生年份在2005到2048年左右??梢娦陆甋O2排放量的EKC曲線已經(jīng)過第1個拐點,現(xiàn)在正處于反N型曲線的爬升階段,說明未來新疆SO2排放量仍有增加趨勢,并達到第2次轉折點。
新疆煙塵排放量與人均GDP的擬合結果模型1至模型5的擬合優(yōu)度和參數(shù)的顯著性不高,擬合效果都不理想(表3),即EKC模型不能詮釋2者之間的關系。但從2者的散點圖和多項式的趨勢圖看,隨著人均GDP的增加,新疆煙塵排放量有明顯的下降趨勢,并保持穩(wěn)定狀態(tài)(圖2)。
圖2 新疆煙塵排放量與人均GDP散點趨勢圖
雖然新疆工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量與人均GDP的擬合優(yōu)度模型1至模型5都比較高,但整體對比后發(fā)現(xiàn)模型2的效果較為理想,引入立方項后,異方差和自相關都明顯消除。隨著人均GDP的增加,新疆工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量的EKC曲線呈N型曲線特征,根據(jù)二次多項式極值解法,可以求出該曲線達到轉折點時對應的人均GDP水平分別為6279.03元和394656.86元,按樣本區(qū)間人均GDP的平均增速測算得到2個轉折點,其發(fā)生的年份大約在1999年和2036年左右,顯然新疆工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量的EKC曲線已經(jīng)過第1個拐點,正處于N型曲線的緩慢下降階段(表3),但未來新疆工業(yè)固體廢物排放量仍將出現(xiàn)增加的階段性特征。
從表3模型估計結果看,新疆碳排放量的EKC檢驗模型5最優(yōu)。從參數(shù)結果看,新疆碳排放量在樣本區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)反N型曲線。根據(jù)二次多項式的曲線特征和極值理論,可以求出該曲線達到轉折點時對應的人均 GDP水平分別為15 135.11元和710 018.46元,按樣本區(qū)間人均GDP的平均增速測算,發(fā)現(xiàn)其轉折點發(fā)生年份在2007到2042年左右,顯然新疆碳排放量的EKC曲線已經(jīng)過第1個拐點,正處于反N型曲線的爬升階段(表4),這說明新疆的碳排放量仍有大規(guī)模的增加趨勢。
筆者采取了線性的二項式和三項式的簡化形式以及擴展形式對新疆的5種主要污染物進行了EKC檢驗,結果見表4??傮w得到以下結論與思考。
1)從模型形式、指標選取、樣本容量等估計結果看,新疆主要污染物的EKC曲線呈現(xiàn)多樣化的變化特征:僅有廢水排放量的EKC特征呈現(xiàn)為倒U型特征;SO2排放量和碳排放量呈反N型;工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量的EKC曲線呈N型。煙塵排放量和新疆污染排放綜合指數(shù)的EKC曲線不存在,但煙塵排放量呈總體下降趨勢,新疆的污染排放綜合指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(表4和圖1)。
表3 新疆污染排放綜合指數(shù)、各污染排放指標的EKC模型估計結果
表4 新疆污染排放與經(jīng)濟增長的EKC曲線特征
2)從估計結果看,目前影響新疆綜合環(huán)境質(zhì)量的主要污染排放物是SO2、工業(yè)固體廢物和碳排放,因為這3種污染排放量的第1個拐點時間已經(jīng)出現(xiàn),未來新疆可能面臨這3類主要污染物的第2次爬升階段。這與新疆主導產(chǎn)業(yè)以原料采掘業(yè)和能源消費結構以煤為主具有高度的相關關系。
3)從各排放物的轉折點的時間跨度看,3類主要污染物的轉折跨度較長。新疆SO2排放量已在2005年達到第1個轉換點,其第2個轉折點的時間約為2048年,其跨度約為43年;新疆工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量的第1個轉折點為1999年,第2個轉折點為2036年左右,其跨度約為37年;碳排放量的第1個轉折點為2007年左右,第2個轉折點的到達時間約為2042年,其跨度長約35年。綜合來看,對新疆環(huán)境質(zhì)量影響較大的前3類主要污染物到達轉折點的時間跨度都較長,這與新疆目前所處的工業(yè)化進程階段相關。但重要的是,轉折點跨度長有一個有益的啟示:即在新疆經(jīng)濟增長與污染排放的兩難困境下,在較長的時間段里可以采取政策引導作用來改變EKC曲線的轉折點,這有利于提升綜合環(huán)境質(zhì)量。
4)盡管新疆SO2、工業(yè)固體廢物和碳排放指標的EKC曲線已達到第1次轉折點,這并不代表環(huán)境質(zhì)量水平會自動改善。顯然,新疆的工業(yè)化進程是以區(qū)域發(fā)展為導向的,在地方政府獲取政府績效時,如不將生態(tài)效率考慮到政府績效內(nèi),這將導致對生態(tài)環(huán)境的掠奪式的發(fā)展模式。因此,未來政府應在環(huán)境污染的外部治理中發(fā)揮主導性的干預作用,對于實施產(chǎn)業(yè)生態(tài)化、研發(fā)環(huán)境治理技術的主體進行鼓勵和補貼,而對于造成污染負外部性的主體給予嚴格處罰。
5)由于EKC曲線特征僅是通過樣本區(qū)間數(shù)據(jù)分析得來,故其不能反映出新疆經(jīng)濟、社會和環(huán)境治理的動態(tài)變化過程。況且新疆總體的環(huán)境質(zhì)量除了受經(jīng)濟增長影響外,還有諸如貿(mào)易、投資、政策變化、生態(tài)文化觀念、公民環(huán)境意識等多方面因素的共同影響,這也充分表明污染排放和經(jīng)濟增長之間的關系較為復雜。未來仍需結合新疆經(jīng)濟發(fā)展的特點探討EKC曲線運行特征背后的影響因素。
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