浙江省纺织工业发展与水污染的EKC检验.doc

浙江省纺织工业发展与水污染的EKC检验 范家琦 罗洁 姜天 摘要：本文以纺织业为例，选取19962006年浙江省的纺织经济增长与环境污染（以水污染为例）的统计面板数据，建立浙江省纺织经济增长与环境污染测度的计量模型，对浙江省工业发展与环境污染的环境库兹涅茨曲线的存在性及变化趋势进行实证研究。结果表明：浙江省纺织经济增长和水污染之间的相关性曲线呈现出比较典型的环境库兹涅茨曲线，即倒“U”型曲线。关键词： 纺织业 水污染 环境库兹涅茨曲线The EKC checking of Zhejiang Textile Industry Development and Water PollutionFan Jiaqi,Luo Jie,Jiang Tian,Abstract: These paper collect the data of Zhejiang province about economic growth of textile industry and water pollution as illustration from 1996 to 2006,and build up the econometric model of economic growth of textile industry and environmental pollution in Zhejiang province to find out the existence of Environmental Kuznets Curve about industrial development and environmental pollution in Zhejiang province.Key words: Textile industry; Water pollution; Environmental Kuznets Curve 一、引言经济发展过程中的环境污染是世界各国在工业化过程中所必然面临的现实问题。主流的观点认为，经济增长的模式和人均收入水平与环境污染指标有着正相关的关系。近年，随着我国的人均GDP突破2000美元，经济发展模式开始转变，协调经济发展与环境污染之间的关系将变得异常重要。在工业发展中，传统纺织业的水污染问题一直受到研究者的关注。作为纺织大省，浙江纺织工业增长与环境水污染的关系呈现怎样的关系呢？1996年浙江省工业总产值为1983.9亿元，其中纺织工业总产指为593.0亿元，占当年工业总产值的29.89%；当年浙江省工业废水排放总量为85481.0亿吨，其中纺织业废水排放总量为25549.5亿吨。到了2003年浙江省工业总产值为4463.0亿元，其中纺织工业总产指为1750.4亿元，占当年工业总产值的39.22%；当年浙江省工业废水排放总量为168088.0亿吨，比96年同期增长了96.64%，其中纺织业废水排放总量为65925.7亿吨，比96年同期增长了158.03%。到了2006年浙江省工业总产值为7590.3亿元，其中纺织工业总产指为3473.6亿元，占当年工业总产值的45.76%；当年浙江省工业废水排放总量为199593.0亿吨，比03年同期增长了18.74%，其中纺织业废水排放总量为91337.0亿吨，比03年同期增长了38.55%。从1996年到2003年再到2006年，浙江省的工业总产值和纺织业工业总产值快速增长，其中纺织业发展尤为迅猛，由此可见，随着纺织工业对浙江省工业发展的贡献率不断提高，工业废水排放总量从1996年到2003年增长了近一倍，而纺织业废水排放总量更是增长了近1.6倍，从2003年到2006年，浙江省贯彻落实国家倡导的科学发展观，工业废水排放总量的增速明显减缓，但纺织业废水排放总量却仍然在快速增长。本文通过建立计量模型，并运用计量经济学的方法，检验浙江省纺织业工业发展与纺织业造成的水污染之间的相关性，以发现经济发展对环境污染的影响。二、文献简要回顾图1 EKC曲线在20世纪90年代初，美国经济学家格罗斯曼（Grossman）和克鲁格（Krueger）、谢费克和班德帕亚（Shafik和Bandyopadhyay）在研究北美自由贸易区（主要是墨西哥）的环境影响时，通过对66个国家的14种空气污染和水污染物质的变动情况进行计量研究发现：一国在经济发展的初级阶段，大多数的污染物随人均国民收入的增加而不断上升，当经济发展到较高水平、收入达到某一特定值后，进一步的增加收入导致污染物的减少、环境的改善，即大多数污染物的变动趋势与人均国民收入的变动趋势呈倒“U”型曲线关系，见图1。据此，他们在1995年发表名为Economic Growth and the Environment的文章中提出环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve,以下简称EKC）假说。此后，对经济增长与环境质量之间关系的研究成为国内外学术界以及政策领域的热点问题。许多国内外经济学家对此存在性进行了实证性研究，出现了多样化的结论，有的支持倒“U”型，也有结论显示两者关系呈“U”型、“N”型、单调上升型、单调下降型等，并且不同污染物与人均GDP之间的关系形态存在差异。佘群芝（2008）在对EKC的理论批评综论中就认为倒“U”型曲线仅是环境收入理论关系七种形态中的一种，不足以涵盖环境质量与收入水平（经济增长）间的全部关系，而且EKC的概念不能适用于所有的环境指标。李国璋、孔令宽（2008）就、排放量与中国人均GDP之间的特征是否满足EKC进行实证研究，得出EKC在目前的中国有可能并不适用，其中排放量和经济增长呈“N”型曲线关系，见图2。EKC更多的是反映地区性和短期性的环境影响，而非全球性的长期影响。不过，沈满洪、许云华(2000)通过对浙江省近20年来人均GDP与工业“三废”及其人均量之间相互关系的分析，也发现了一种这种新型的EKC模型 “N”型曲线。图2 “N”型曲线除此之外，长期内N型也是主要的表现形态之一，将经济增长与环境质量之间关系分为三个阶段，收入水平不断上升过程中，环境质量先恶化再改善，又陷入恶化境地，出现第三阶段原因在于提高资源利用率的清洁技术被充分利用后再无潜力可挖同时减少污染的成本提高，收入增加导致污染上升。因此，经济环境关系的理论形态表现为多种，EKC只是其中一种，并适用于短期的流量污染物情况，而长期内可能会呈N型，其它形态更需要深入探讨。但需注意EKC曲线并不能成为走“先污染后治理”发展路子的借口。三、数据检验和计量分析本文以浙江省工业产业大类中最典型的纺织业为基础。相关性的指标解释如下：用人均纺织业工业总产值来反映纺织经济增长，而归因于此产业的纺织业废水排放总量则用来反映水污染程度。具体数据情况见表1和表2。表1 浙江省人口总数与纺织业工业总产值情况年份年末人口总数（万人）纺织业工业总产值（亿元）人均纺织业工业总产值（元）1996 4400.1 593.0 1347.6 1997 4422.3 579.4 1310.2 1998 4446.9 685.9 1542.4 1999 4467.5 744.6 1666.7 2000 4501.2 873.6 1940.9 2001 4519.8 1072.9 2373.7 2002 4536.0 1348.2 2972.1 2003 4551.6 1750.4 3845.7 2004 4577.2 2470.1 5396.5 2005 4602.1 2938.9 6385.9 2006 4629.4 3473.6 7503.2 注：1、数据来源于19972007各年的浙江统计年鉴，下同；2、纺织业工业总产值属于按行业分全部国有及规模以上非国有工业企业总产值，但96、97年的数据属于乡及乡以上工业企业单位数和工业总产值，98、99年的数据属于限额以上工业企业工业总产值（范围为全部国有及年销售收入500万元以上的非国有工业企业），下同。表2 浙江省工业、纺织业总产值及相关废水排放情况年份工业总产值（亿元）纺织业工业总产值（亿元）工业废水排放总量（亿吨）纺织业废水排放总量（亿吨）1996 1983.9 593.0 85481.0 25549.5 1997 2285.2 579.4 108553.0 27523.0 1998 2485.0 685.9 113018.0 31194.7 1999 2679.7 744.6 117132.0 32546.5 2000 2945.7 873.6 136433.0 40463.5 2001 3181.9 1072.9 158113.0 53311.9 2002 3640.8 1348.2 168048.0 62226.2 2003 4463.0 1750.4 168088.0 65925.7 2004 5491.3 2470.1 165274.0 74343.5 2005 6349.3 2938.9 192426.0 89066.1 2006 7590.6 3473.6 199593.0 91337.0 注：1、工业总产值按当年价格计算，是指当年与前年的比值；2、97年的废水排放及处理情况在98年版与99年版浙江统计年鉴中有出入，以99年版的数据为准；3、假设工业总产值为a，纺织业工业总产值为b，工业废水排放总量为x，纺织业废水排放总量为y，一般情况下，可以考虑y与x成简单线性相关，设为y=kx(k0),其中k值由a与b确定，b=ka，则得到纺织业废水排放总量这一列数据。（一）变量的平稳性检验和协整分析为了避免可能出现的“伪回归”，首先需要考虑到对模型中所涉及到的时间序列数据（以下简称时序数据）进行平稳性检验和协整分析。1、变量的平稳性检验选取人均纺织业工业总产值（单位：元）作为自变量，以（t指时间）表示，而纺织业废水排放总量（单位：亿吨）作为因变量，以表示。为了在之后的EKC建模估计过程中消除异方差的影响，采用原数据的自然对数值进行平稳性检验。使用最常用的ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验方法，对时序数据的平稳性进行单位根检验，见图3和图4。从数据图可以看出，图中的这两条曲线均存在截距和相应的变化趋势，反映了时序数据一定的平稳性。图3 LNX时序图图4 LNY时序图lnX和lnY经过2次差分达到平稳，均为二阶单整，且在滞后2期之后可达最优化，此时，lnX的ADF值为-4.718868，T的临界值在5% level（满足95%的置信区间）条件下为-4.246503；lnY的ADF值为-8.106568，T的临界值在5% level（满足95%的置信区间）条件下为-4.773194。同时，也有必要对和进行单位根检验，所得结果如下： 也可以在滞后2期之后达到最优化，为二阶单整，ADF值为-4.311140，T的临界值在5% level（满足95%的置信区间）条件下为-4.246503，而则为非二阶单整，但检验值非常接近这个水平。因此，lnX、和lnY的T统计量在5%的水平下绝对值都大于临界值，都为二阶单整，且可以在同一条件下达到最优化，说明平稳性得到检验，解释变量与被解释变量之间可能存在协整关系。为了进一步检验人均纺织业工业总产值与纺织业废水排放量之间的协整关系，且考虑到有lnX、和lnY这三个变量。使用Eviews5.0进行Johnansen检验，检验结果显示，在5% level条件下，有一个统计量大于临界值，说明有一个原假设被拒绝，即lnX、lnY之间存在协整关系，对于之后建立的EKC模型而言，其估计方程可信，不会出现“伪回归”。（二）面板模型的引入、回归方程的估计和面板模型的预测图模拟1、面板模型的引入本文借鉴国际上关于EKC研究所采用的环境收入理论关系方程的模型来研究，一般情况下模型有两种形式：一种为二次多项式，另一种为三次多项式。本文采用三次多项式，用人均纺织业工业总产值作为自变量，以利于国际比较。模型表达式如下：在上述模型中，一般的分析为：假如=0，收入水平与环境质量没有任何关系；假如0，=0且=0，则环境污染程度将呈直线上升；假如0，0且=0，则环境污染程度曲线将呈倒“U”型曲线，即EKC；假如0且=0，则环境污染程度曲线将呈现 “U”型曲线；假如0，0，则环境污染程度曲线将呈“N”型曲线，即三次曲线关系；假如0且0.9，拟合度比较好；DW值为1.817968，通过查D-W表可知，回归方程的随机误差不存在自相关，不需要修正自相关。同时，由之前的检验可知，此估计方程也不存在“伪回归”情况。3、面板模型的预测图模拟由方程的估计得到模型的表达式如下：由上可见，0，0且=0，即此面板模型为典型的倒“U”型曲线，即环境库兹涅茨曲线，且转折点（即顶点）出现在处。不难看出，纺织业废水排放总量（）已随人均纺织业工业总产值（）产生了递增趋势，开始呈现出了倒“U”型曲线的端倪，虽然在某些点处曲线有略微波动。为了更清楚地了解今后几年浙江省纺织经济增长和环境污染之间的相关性，在已有回归方程的基础上，使用Matlab7.0对面板模型的预测图进行模拟。将人均纺织业工业总产值（单位：元）的上限设定为100000元，得到图5。图5根据现有模型可以给出纺织经济增长和水污染两者相关性的未来值估计，但19962006年的数据也只能保证倒“U”型曲线前半段出现的端倪，而对于转折点的出现以及后半阶段的关系研究，需要考虑到内生变量和外生变量的共同作用，这是一个复杂的过程，但首先应该对环境问题引起足够的重视。四、结论及建议通过对19962006年浙江省纺织业工业总产值和纺织工业废水排放总量之间关系，验证在短期内存在的倒“U”型曲线。纺织业作为浙江省传统的重要产业，其在发展中水污染问题比较突出。对其发展与污染的分析得出以下结论：浙江的经济发展要注意以下几点：第一，产业结构的调整。浙江现在且在较长一段时期内都将处于工业化中后期发展阶段，经济结构的典型特征是“轻、小、集、加”，产业结构比例为“二三一”，需要逐步向“三二一”发生转变。目前浙江省工业发展迅速，但以纺织业为代表的轻工业所占比例较大，以高新技术产业为代表的重工业比例偏小，必须降低第二产业的比重，尤其是粗旷发展的纺织业，并且不断提高企业自主研发能力和创新意识，加快高技术重工业的发展和第三产业的发展。第二，浙江省多以民营企业发展为主，分散经营，集中进行技术改造难度较大，可以想办法提高企业家的长远目光、环境保护意识，进行集中区域发展。第三，倒“U”型曲线并不能成为“先污染后治理”的借口，想要达到转折点，纺织业的产业结构调整和水污染处理技术的更新发展刻不容缓，并与国际接轨，与时俱进，学习最新的水污染处理技术。参考文献：1Grossman G,Krueger A.Economic Growth and the EnvironmentJ.Quarterly Joumal of Economics,1995,110(2):353-337.2Grossman G,Kreuger A.Environmental Impacts of A North