廣西環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間面板分析

曹石云 黃海軍 吳麗秀

摘 ? ?要： 基于廣西14個(gè)市2006—2016年的面板數(shù)據(jù)，采用空間面板模型，對(duì)廣西的主要污染物（SO2和COD）排放量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化水平等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行研究.研究結(jié)果表明，廣西各地區(qū)的環(huán)境污染指標(biāo)之間存在顯著的空間依賴性.另外，在研究期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與主要污染物的排放量之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，主要污染物的排放量有了顯著的下降;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境污染存在顯著的影響，主要體現(xiàn)在工業(yè)對(duì)大氣污染的影響;城鎮(zhèn)化水平對(duì)水體污染的影響顯著.

關(guān)鍵詞：環(huán)境污染;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;空間滯后模型;空間誤差模型

中圖分類號(hào)：O212.1∶F205 ? ?DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2019.03.015

引言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活質(zhì)量的提高，環(huán)境污染問(wèn)題已越來(lái)越受到人們的廣泛關(guān)注.如何正確處理好經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)兩者“雙贏”，已成為全社會(huì)共同面臨的重要問(wèn)題.在《廣西節(jié)能減排降碳和能源消費(fèi)總量控制“十三五”規(guī)劃》中明確提出，廣西要將新發(fā)展理念貫穿于節(jié)能減排降碳和能源消費(fèi)總量控制工作的各方面及全過(guò)程，堅(jiān)定走生產(chǎn)發(fā)展、生活富裕、生態(tài)良好的文明發(fā)展道路，加快建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì).廣西“十三五”規(guī)劃節(jié)能減排的具體目標(biāo)是：到2020年，SO2排放總量5年累計(jì)下降13%，COD排放總量5年累計(jì)下降1%.

在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系也一直是環(huán)境資源和經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)研究問(wèn)題.20世紀(jì)90年代，Grossman等[1]通過(guò)對(duì)42個(gè)國(guó)家的SO2等地區(qū)性污染物的排放總量與人均收入的橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)污染物排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)倒U型的曲線關(guān)系，稱之為“環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（EKC）”.Copeland等[2-4]利用不同的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與環(huán)境指標(biāo)，對(duì)不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的關(guān)系進(jìn)行了研究.

對(duì)于我國(guó)的環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，國(guó)內(nèi)學(xué)者分別從全國(guó)、區(qū)域和企業(yè)的視角展開研究.黃瑩等[5]利用空間面板方法對(duì)我國(guó) “工業(yè)三廢”排放量與人均GDP之間的關(guān)系進(jìn)行了研究;金春雨等[6]基于1999—2014年我國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，以SO2排放量作為環(huán)境污染指標(biāo)，對(duì)我國(guó)各區(qū)域的工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染的關(guān)系進(jìn)行了研究;劉葉等[7]從微觀層面研究了環(huán)境治理對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響;惠靜等[8]則從理論上研究了水體污染對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響.對(duì)于廣西的環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系研究，羅靜等[9]基于廣西1987—2009年的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)“工業(yè)三廢”排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了研究;覃巍等[10]利用1985—2009年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)廣西環(huán)境污染指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)二者之間呈現(xiàn)出N型曲線關(guān)系;許登峰等[11]基于主要年份的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，研究了廣西環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系.

目前對(duì)于廣西環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的研究成果，僅局限在基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究.由于廣西各市的發(fā)展很不平衡，地區(qū)差異明顯，同時(shí)，一個(gè)地區(qū)的環(huán)境狀況和經(jīng)濟(jì)發(fā)展往往會(huì)影響到鄰近的地區(qū)，因此，傳統(tǒng)的基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析方法忽視了這種空間效應(yīng)，在理論上是存在缺陷的.本文選取了廣西14個(gè)地市2006—2016年的反映環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，基于空間計(jì)量方法，考慮區(qū)域之間的空間相關(guān)性，通過(guò)建立空間面板模型，分析廣西環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系以及地區(qū)間存在的空間效應(yīng)問(wèn)題，為廣西制定經(jīng)濟(jì)與環(huán)境和諧發(fā)展的政策提供科學(xué)依據(jù).

1 ? ?研究數(shù)據(jù)與理論模型

1.1 ? 研究數(shù)據(jù)

本文的實(shí)證研究數(shù)據(jù)采用2006—2016年廣西14個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，一共154個(gè)觀測(cè)值.數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2007—2017年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》和《廣西環(huán)境年鑒》.其中環(huán)境污染指標(biāo)有個(gè)別地市在某些年份沒(méi)有披露，缺失數(shù)據(jù)利用鄰近前后一年的均值插補(bǔ)處理.所有結(jié)果均由Matlab R2015b軟件及其空間計(jì)量模塊計(jì)算所得.

1.1.1 ?環(huán)境污染指標(biāo)

本文根據(jù)國(guó)家節(jié)能減排的主要控制污染物名單，選取了二氧化硫 （SO2）和化學(xué)需氧量（COD）兩種主要污染物的排放量作為環(huán)境污染指標(biāo).其中，[SO2]是廢氣中的主要污染物，是反映空氣污染的一項(xiàng)重要指標(biāo).模型中用S表示二氧化硫排放量，單位為萬(wàn)t.COD是廢水中的主要污染物，是反映水體有機(jī)污染的主要指標(biāo).用COD表示化學(xué)需氧量排放量，單位為萬(wàn)t.

1.1.2 ?經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)

1）人均GDP，反映了各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體水平.與GDP相比，人均GDP更能反映出經(jīng)濟(jì)水平變化對(duì)環(huán)境影響的影響.為了歷年數(shù)據(jù)的可比性，消除通貨膨脹的影響，利用平減指數(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，得到了各市以2006年為基期價(jià)格計(jì)算的實(shí)際人均GDP，單位：萬(wàn)元/人，用X1表示.

2）工業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重，用來(lái)衡量各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和工業(yè)化水平，用X2表示.

3）城鎮(zhèn)人口數(shù)量，用來(lái)衡量各地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平和城市規(guī)模，單位為百萬(wàn)人，用X3表示.

1.1.3 ? 空間權(quán)重矩陣W的設(shè)定

在空間計(jì)量模型研究中，空間權(quán)重矩陣體現(xiàn)了空間區(qū)域的鄰近關(guān)系.最為常用的是基于Rook鄰近規(guī)則的空間鄰接權(quán)重矩陣W，設(shè)定方式如下：當(dāng)?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j相鄰，則[wij]=1，否則為0;主對(duì)角線上的元素設(shè)定為0.空間計(jì)量模型由于其直觀性和計(jì)算方便，得到了廣泛的使用.在本文中，按照以上設(shè)定方式，根據(jù)地圖上各市的地理位置關(guān)系，定義了空間權(quán)重矩陣W，具體的相鄰信息見表1.在實(shí)際計(jì)算中，先把W行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得行元素之和為1.

1.2 ? 理論模型

空間計(jì)量的兩種基本模型是空間滯后模型和空間誤差模型.其中，空間滯后模型描述的是空間實(shí)質(zhì)相關(guān)，空間誤差模型描述的是空間擾動(dòng)相關(guān)和空間總體相關(guān).選擇二次函數(shù)形式的空間滯后模型或者空間誤差模型作為反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染影響的模型：

其中，[ yit]是被解釋變量（[SO2]、COD排放量），[ αi]表示特定地區(qū)的個(gè)體效應(yīng)，[β1， …， ?β4]為待估計(jì)系數(shù)，[ ηt]表示特定的時(shí)間效應(yīng)，SLM模型中空間權(quán)重矩陣元素[wij]描述了第[j]個(gè)地區(qū)與第[i]個(gè)地區(qū)被解釋變量之間的相關(guān)性，SEM模型中的[wij]描述了第[j]個(gè)地區(qū)與第[i]個(gè)地區(qū)誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性，[ρ]和[λ]分別為空間滯后效應(yīng)系數(shù)和空間誤差相關(guān)系數(shù)，[ εit]是隨機(jī)誤差項(xiàng).

2 ? ?實(shí)證分析與研究結(jié)果

2.1 ? 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

利用Moran’s I 統(tǒng)計(jì)量，對(duì)廣西14個(gè)市的[SO2]和COD排放量的空間自相關(guān)性分別進(jìn)行檢驗(yàn).首先假設(shè)模型不存在空間自相關(guān)性，利用OLS方法估計(jì)模型，得到的估計(jì)結(jié)果分別見模型估計(jì)結(jié)果表格的OLS列輸出.OLS回歸結(jié)果表明，在不考慮空間效應(yīng)時(shí)，兩種污染物的模型擬合優(yōu)度（[R2]）值都較小，模型的擬合效果差.另外，D-W值也說(shuō)明存在空間自相關(guān)性.下面對(duì)殘差進(jìn)行空間相關(guān)性的Moran檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果列于表2.

從Moran檢驗(yàn)的結(jié)果可以得到結(jié)論：[SO2]排放量存在顯著的空間相關(guān)性，Moran’s I的值等于0.318 ?（P=0.000）;COD排放量也存在顯著的空間相關(guān)性，Moran’s I的值等于0.248（P=0.000），說(shuō)明[SO2]排放量和COD排放量均具有正的空間相關(guān)性，即相鄰的區(qū)域具有相似的屬性.空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，在研究廣西經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染關(guān)系的模型中，應(yīng)該考慮空間相關(guān)性.

2.2 ? 模型選擇

根據(jù)LM檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對(duì)于[SO2]，LM（lag）較之LM（error）更為顯著，因此判定SLM模型作為[SO2]的擬合模型;而對(duì)于COD來(lái)說(shuō)，LM（error）較之LM（lag）更為顯著，可以判定SEM模型是更合適的模型.

在固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇問(wèn)題上，一方面根據(jù)表2中的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果（P<0.01），[SO2]和COD排放量都在1%的顯著性水平下拒絕了個(gè)體和時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)的假設(shè)，可以認(rèn)為固定效應(yīng)是合適的選擇;另一方面，由于本文所研究的截面?zhèn)€體為總體的所有單位（廣西的全部14個(gè)市），根據(jù)Elhorst等[12]關(guān)于固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇標(biāo)準(zhǔn)，固定效應(yīng)也應(yīng)為較優(yōu)選擇.

2.3 ? 模型估計(jì)結(jié)果

根據(jù)以上的檢驗(yàn)結(jié)果，對(duì)[SO2]采用具有固定效應(yīng)的SLM模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，對(duì)COD采用具有固定效應(yīng)的SEM模型進(jìn)行建模.但由于在事先檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，人均GDP的二次項(xiàng)對(duì)于COD排放量不顯著，故在下面對(duì)COD排放量建模時(shí)，不再考慮人均GDP的二次項(xiàng).基于對(duì)個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的考察，建立以下4種模型：混合效應(yīng)模型（Non-FE即不考慮個(gè)體和時(shí)間特異效應(yīng)）、個(gè)體固定效應(yīng)模型（Ind-FE）、時(shí)間固定效應(yīng)模型（Time-FE）、個(gè)體和時(shí)間雙固定效應(yīng)模型（Double-FE），另外把普通最小二乘（OLS）結(jié)果列出作為對(duì)照.模型的估計(jì)結(jié)果分別見表3和表4.

對(duì)于[SO2]排放量，從模型的擬合效果來(lái)看，考慮空間效應(yīng)的幾種模型的擬合優(yōu)度（[R2]）和對(duì)數(shù)似然（lnL）都明顯比不考慮空間效應(yīng)的OLS估計(jì)要大，說(shuō)明在考慮了空間效應(yīng)之后，模型具有更好的解釋能力.另外，在空間效應(yīng)模型中，空間滯后參數(shù)[ρ]的值為正數(shù)，且具有顯著的統(tǒng)計(jì)意義（P<0.01），說(shuō)明廣西各區(qū)域的[SO2]排放量在空間分布上具有明顯的正相關(guān)關(guān)系，進(jìn)一步說(shuō)明了在研究廣西的環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系時(shí)，應(yīng)該考慮地域間的空間相關(guān)結(jié)構(gòu).

比較4種SLM模型的估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)既有個(gè)體和時(shí)間雙固定效應(yīng)的模型（Double-FE）擬合效果比其他3種模型更好（對(duì)數(shù)似然lnL和擬合優(yōu)度[R2]較大），模型的解釋變量也均具有顯著的統(tǒng)計(jì)意義，說(shuō)明廣西各地區(qū)的[SO2]和COD排放量不僅具有個(gè)體效應(yīng)，還具有時(shí)間效應(yīng).其中，個(gè)體效應(yīng)體現(xiàn)了地區(qū)間的環(huán)境質(zhì)量的異質(zhì)性，各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、環(huán)保的重視程度和技術(shù)水平等造成了這種各地區(qū)的結(jié)構(gòu)性差異;時(shí)間效應(yīng)反映了環(huán)境污染物的排放量隨著時(shí)間的變化而具有顯著的差異性.具體地，[SO2]排放量的模型為個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)SLM模型（即表3中的Double-FE模型）：

對(duì)于COD排放量，類似于[SO2]排放量的結(jié)果，在考慮了空間效應(yīng)之后，模型具有更好的解釋能力（[R2]和對(duì)數(shù)似然lnL更大）.空間誤差相關(guān)系數(shù)[λ]的值為正數(shù)，且具有顯著的統(tǒng)計(jì)意義（P<0.01），說(shuō)明廣西的各區(qū)域的COD排放量在空間分布上具有明顯的正相關(guān)關(guān)系.基于同樣的考慮，根據(jù)模型的擬合效果以及參數(shù)的顯著性，選擇個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)SEM模型（即表4中的Double-FE模型）：

3 ? ?討論部分

根據(jù)模型的系數(shù)，可以得到環(huán)境污染指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)之間可能存在的關(guān)系.研究結(jié)果表明，在研究期內(nèi)，[SO2]排放量與人均GDP的關(guān)系曲線在一定程度上呈U型結(jié)構(gòu)（模型中人均GDP的二次項(xiàng)顯著）.人均GDP與[SO2]和COD排放量均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系.圖1給出了研究期內(nèi)廣西GDP、[SO2]和COD排放總量的走勢(shì)圖，從中可以明顯地看出，廣西GDP在逐年增長(zhǎng)，但[SO2]和COD排放量基本上是在逐年下降的，與得到的模型結(jié)果完全一致.

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)[SO2]和COD排放量的回歸系數(shù)均為正，其中對(duì)于[SO2]是非常顯著的因素（P<0.01），對(duì)于COD排放量也具有一定的顯著性（P<0.1），反映了在現(xiàn)階段工業(yè)仍是一個(gè)地區(qū)大氣污染的主要因素，同時(shí)對(duì)水體環(huán)境也造成了一定的影響.

城鎮(zhèn)化水平對(duì)于[SO2]排放量的回歸系數(shù)為負(fù)值，這主要是因?yàn)樵谘芯科趦?nèi)，各個(gè)城市的人口數(shù)量都在不斷增加，城市規(guī)模不斷擴(kuò)大，而由于環(huán)境治理力度的加大，[SO2]排放量逐年減少，所以在模型中呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系.在COD模型中，城鎮(zhèn)化水平對(duì)COD排放量具有非常顯著的正向影響，表明城市規(guī)模及城市人口數(shù)量是影響水體污染的主要因素.在數(shù)據(jù)搜集過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，工業(yè)廢氣中[SO2]排放量占SO2總排放量的80%左右，而廢水中COD排放量有大約60%來(lái)源于生活污水;其次是農(nóng)業(yè)畜牧養(yǎng)殖業(yè)，最后才是工業(yè).上述的研究結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了這個(gè)事實(shí).

空間滯后參數(shù)P和空間誤差相關(guān)系數(shù)[λ]的顯著性說(shuō)明了廣西各區(qū)域間的環(huán)境污染在空間分布上具有明顯的空間相關(guān)性，一個(gè)地區(qū)的環(huán)境狀況會(huì)影響到鄰接地區(qū)的環(huán)境狀況.同時(shí)在對(duì)考慮了空間效應(yīng)的模型殘差進(jìn)行Moran檢驗(yàn)，Moran’s I統(tǒng)計(jì)量都變得不再顯著，說(shuō)明在使用空間效應(yīng)模型后，已經(jīng)消除了空間相關(guān)性問(wèn)題.

另外，污染物排放量具有空間異質(zhì)性和時(shí)間異質(zhì)性.從表5可以看到，不同地區(qū)污染物排放量的個(gè)體固定效應(yīng)具有較大的差異性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高和工業(yè)占GDP比重大的地區(qū)， SO2排放量較大;而城市人口數(shù)量大的地區(qū)，COD排放量較大.表6中污染物的時(shí)間固定效應(yīng)反映了在不同的年份，污染物排放量具有明顯的差異，具體表現(xiàn)為在2006—2016年期間， SO2和COD排放量隨著時(shí)間的推移不斷減少.

4 ? ?結(jié)論

本文基于廣西14個(gè)市2006—2016年的主要污染物（SO2和COD）排放量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化水平等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，利用空間計(jì)量的研究方法，建立了空間面板模型，對(duì)廣西的環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，研究結(jié)果表明：

1）廣西各市之間的環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用關(guān)系存在十分顯著的空間相關(guān)性.據(jù)此可以推斷，某一地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量，在一定程度上受到空間和時(shí)間上其他因素的影響.從計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)看，對(duì)于SO2排放量，空間效應(yīng)主要存在于鄰近地區(qū)之間相互影響，這種影響主要來(lái)源于地區(qū)之間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、公共政策外溢等因素.而COD排放量的空間效應(yīng)主要體現(xiàn)在誤差項(xiàng)的相關(guān)性，表明一些其他因素如技術(shù)水平、環(huán)境污染擴(kuò)散和環(huán)境保護(hù)力度等因素對(duì)周邊地區(qū)具有較強(qiáng)的擴(kuò)散效應(yīng).

2）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不必然導(dǎo)致環(huán)境污染的加重，SO2排放量模型驗(yàn)證了廣西大氣污染的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的存在性.研究結(jié)果表明，在2006—2016年期間，廣西的環(huán)境污染狀況隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，有了較大的改善，這主要是由于隨著近年來(lái)對(duì)環(huán)境問(wèn)題的重視，地方政府加大了對(duì)環(huán)境保護(hù)的力度，在“十二五”期間，廣西各市著力推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級(jí)，加快培育壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)，推進(jìn)90個(gè)超億元工業(yè)項(xiàng)目、50個(gè)重大產(chǎn)業(yè)升級(jí)項(xiàng)目建設(shè).加大投入提升企業(yè)環(huán)保水平，制糖、電解鋁、火電等資源型行業(yè)全面推行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式，減少工業(yè)廢水廢氣的排放;同時(shí)關(guān)停了大量高能耗高污染的廠礦企業(yè)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展觀念由以前的唯GDP論轉(zhuǎn)為可持續(xù)發(fā)展觀.

3）工業(yè)是造成大氣污染的主要原因.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、工業(yè)比重大的地區(qū)，SO2排放量較大，比如南寧、柳州和玉林等市的工業(yè)比較發(fā)達(dá)，SO2排放量相對(duì)較高.政府應(yīng)該對(duì)企業(yè)繼續(xù)加強(qiáng)政策引導(dǎo)、做好環(huán)境管制與監(jiān)督的作用，一方面繼續(xù)加大提升企業(yè)環(huán)保水平的投入，通過(guò)排污權(quán)、環(huán)境保護(hù)稅等管理手段，引導(dǎo)企業(yè)加大節(jié)能減排技術(shù)的研發(fā)投入.進(jìn)一步降低工業(yè)能耗水平，利用先進(jìn)技術(shù)改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提高能源利用效率，減少污染排放.另一方面，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，充分利用中國(guó)—東盟自由貿(mào)易區(qū)的發(fā)展機(jī)遇，加大貿(mào)易、金融和服務(wù)等服務(wù)型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，逐步從資源依賴型的傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動(dòng)型的科學(xué)發(fā)展模式.

4）城鎮(zhèn)化水平和工業(yè)是水體污染的重要因素，其中城鎮(zhèn)化水平是首要因素.從表6可以看到，城市人口密度大的地區(qū)（如南寧、玉林），COD排放量較大.同我國(guó)其他地區(qū)一樣，廣西現(xiàn)在也正處在城市化高度發(fā)展的階段，隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大，城鎮(zhèn)人口不斷增加，由此所帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題也日益嚴(yán)重，特別是生活廢水的大量排放，加重了水體污染.因此，在城市規(guī)模不斷的擴(kuò)大的同時(shí)，政府應(yīng)該加大對(duì)污水處理的財(cái)政撥款，引進(jìn)先進(jìn)的污水處理技術(shù)和設(shè)備，同時(shí)推行環(huán)境污染第三方治理，增加污水處理企業(yè)的自籌強(qiáng)度，制定合理的污水處理收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn).

參考文獻(xiàn)

[1] GROSSMAN G，KREUGER A. Economic growth and the environment[J]. The Quarterly Journal of Economics，1995，110（2）：353-377.

[2] COPELAND B R，TAYLOR M S. Trade，growth and the environment[J].Journal of Economic Literature，2004，42（1）： 7-71

[3] TANG C F，TAN B W. The impact of energy consumption，income and foreign direct investment on carbon dioxide emissions in Vietnam[J]. Energy，2015，79（1）：447-454.

[4] 楊愷鈞，唐玲玲，陸云磊. 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、國(guó)際貿(mào)易與環(huán)境污染的關(guān)系研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2017，475（7）：134-138.

[5] 黃瑩，王良健，李桂峰，等. 基于空間面板模型的我國(guó)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的實(shí)證分析[J]. 南方經(jīng)濟(jì)，2009（10）：59-68.

[6] 金春雨，吳安兵. 工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的非線性影響[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2017（10）：64-73.

[7] 劉葉，楊毅，唐彩霞. 綠色金融、公司治理對(duì)中小企業(yè)融資約束的影響研究[J].廣西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，29（1）：113-119.

[8] 惠靜，林東榕，龐建華.營(yíng)養(yǎng)物與污染對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響研究[J].廣西工學(xué)院學(xué)報(bào)，2011，22（4）：5-8.

[9] 羅靜，魏傳華. 廣西經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的計(jì)量分析[J].中央民族大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011，20（4）：86-89.

[10]覃巍，丁慧. 基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨理論的廣西經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量協(xié)調(diào)性研究[J].學(xué)術(shù)論壇，2011，34（10）：142-148.

[11]許登峰，劉志雄. 廣西環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的實(shí)證研究[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2014，30（2）：52-56.

[12]ELHORST J P. Dynamic spatial panels：models，methods，and inferences[J]. Journal of Geographical Systems，2012，14（1）：5-28.

Abstract： A spatial panel model is applied to study the relationship between economic development and environmental pollution in Guangxi. The result indicates that there is statistical significant spatial effect for sulfur dioxide and chemical oxygen demand during the research period. In addition， there exists negative correlation between economic development and environmental pollution; the emissions of major pollutants have decreased significantly with the development of economy; and industrial structure has a substantial impact on environmental pollution.

Key words： environmental pollution; economic development; spatial lag model; spatial error model

（責(zé)任編編：張玉鳳）