环境污染的研究结论
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环境污染的研究结论范文第1篇
主要对国内外环境污染与经济发展关系的相关文献进行了系统的梳理，在对环境库滋涅茨曲线进行探讨的基础上，归纳了国内外环境污染与经济发展关系实证研究的现状，总结了环境污染与经济发展关系实证研究的主要方法，讨论了环境污染与经济增长之间的潜在关系的类型、相互影响因素、过程机理和描述方法，探究了针对环境污染防治的政策等方面的内容。最后对已有的文献研究进行简单的回顾性综述，对环境污染与经济发展关系实证研究的前景进行了展望。
关键词:
环境污染;经济增长;环境库滋涅茨曲线;模型
前言
随着可持续发展经济的提出，人们在追求经济快速发展的同时，环境问题变得尤为突出，环境污染与经济增长之间的关系也受到人们的广泛关注。事实上，正如包群(2006)［1］所言:大多数的发展中国家以及新兴工业化国家的发展实践都表明了一个问题:环境污染、资源耗竭是经济增长阶段所面临的重要难题。一方面是人们为了追求经济增长对自然资源的过度开采利用以及工业污染物排放量的不断增加，导致了环境污染越发严重;另一方面是资源的可耗竭性、环境恶化反过来也限制了经济的长期持续增长。随着时代的发展将会有越来越多的研究者不再单纯的研究经济增长给环境所带来的影响，而是开始关注环境污染与经济发展之间所存在的双向反馈机制 环境污染与经济发展关系实证研究是协调经济与环境协调发展的重要研究内容，在Grossman等(1991)、Shafik等(1992)与Panayotou(1993)对两者关系进行实证研究以及后来经济学家的研究总结的基础上，学者们把经济增长和环境污染之间的这一关系命名为环境库滋涅茨曲线(EKC)［1］。虽然环境污染与经济发展的关系问题已受到了诸多学者的探讨及研究，但是不同的研究者估计的样本国家却不尽相同，这使得众多的研究结论出现较大的分歧，且难以比较。鉴于环境污染与经济发展都会关系到国家乃至全球人类的生存与发展，开展探讨总结研究两者之间的关系的综述工作，将具有利于今后环境污染与经济发展关系实证研究意义，具有协调两者关系，制定出使两者和谐发展政策的现实应用意义。
1关系理论的提出
1955年，西蒙·库兹涅兹(SimonKuznets)在其《经济增长与收入不平等》论文中，从发展经济学的角度提出了人均财富增长(效率、发展)与人均财富分配(公平)之间的关系问题，在此之后Grossman等(1991)的研究对此做出了开创性的贡献。他们首先对多种污染物的排放与经济增长的关系进行了计量分析，发现SO2、烟尘和一些水污染的指标(缺氧量和重金属浓度)与经济增长之间呈现出和库滋涅茨曲线相似的倒U型关系。1992年世界银行的《世界发展报告》以“发展与环境”为主题，扩大了环境质量与收入关系研究的影响。1997年Panayotou借用1955年库兹涅茨界定的人均收入与收入不均等之间的倒U型曲线，首次将这种环境质量与人均收入间的关系称为环境库兹涅茨曲线(EKC)。此关系的提出引发了经济学家们对经济增长和环境质量之间关系的广泛研讨。由于数据的限制，以往大多数的EKC研究主要集中于跨国的计量分析。无论是国内的研究者还是国外的研究者，在深度上，已经有很多学者研究了经济因子与环境因子之间的潜在关系，并得出了两者之间所存在的关系模型，例如:吴玉萍等(2002)通过分析经济因子与环境因子相互关系，探究北京市经济增长与环境质量演替轨迹，以建立北京市经济增长与环境污染水平计量模型，为评价北京市环境政策提供依据。在广度上，关于两者的实证研究已遍及多个城市或者国家，例如:Shafik研究了31个国家的47个城市，Kaufmannetal．(1998)搜集到了从1974年到1989年为止共13个发达国家和10个发展中国家的相关数据;而在Bertinelli和Strobl(2005)研究中，涉猎到了122个国家1950年－1990年间的面板数据［2］;黄菁(2010)运用联立方程的估计方法对中国2003年－2007年的278个城市的环境数据进行实证分析［3］。在计量方法的选择上，大部分学者仍然沿用早期文献的传统估计方法，即采用单个多项式方程对数据进行估计。
2实证研究的方法
2．1基于截面数据的实证研究从整理的文献数据来看，以截面数据为基础对环境污染与经济发展关系实证的研究不在少数，截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同，这就要求调查者能够选取同一时间点上的大量数据，并对其做统计上的分析。其中Pan-ayotou(1993)选用了1985年的54个国家的数据为基础，以人均GDP作为经济因子，选取二氧化硫、氮氧化物、SPM污染物指标以及生态破坏指标森林砍伐率为环境因子，建立计量模型探究了环境污染与经济发展两者之间的关系，研究发现人均GDP和三种污染物的关系符合对数二次函数模型，呈现倒U型曲线;与此同时，还建立了森林砍伐率与人均收入和人口密度之间的函数，进一步证实了环境库兹涅茨曲线的存在。在接下来的研究中，NehaKhanna(2002)选取了单指标(CO、O3、NOx)关于面源污染物的收入弹性的分析。在环境库兹涅茨曲线被提出的初期，人们所做的实验大部分是在截面数据的基础上，以验证EKC是否存在作为出发点，而后期的研究则相对较少。虽然有不少学者会基于截面数据对环境污染与经济发展关系进行实证的研究，但本人认为，以此为基础的研究存在着很大的局限性，以此为基础呈现出的倒U型曲线，只能证实了环境库兹涅茨曲线的存在，而不能作为对国家或者地区进行政策上的建议以及预测经济增长对环境污染所带来的潜在性危机或者优势，或许，这也是为什么后来的学者不再专门针对截面数据而进行讨论的原因所在。
2．2基于时间序列的实证研究时间序列分析预测法是根据食物过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。基于时间序列关于经济增长与环境污染的实证研究，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测未来的发展趋势。此类方法多被用于探究某一城市在不同时间段的经济增长与环境污染的关系，以及在此基础上对该城市的环境保护政策提出相应的建议。例如卢源泉等(2012)选取兰州市2002年－2010年主要工业污染物排放量等定量指标表征兰州市环境污染状况，选取GDP总量表征经济增长状况，分析得出兰州市经济增长和环境污染之间呈现出发达国家所描述的“倒U型”(EKC)关系，但集中在左半段，污染水平较高，并在此基础上提出针对兰州市经济运行状况和产业发展方向，要借助国家能源发展战略西移，进一步加大“治旧控新”力度的相关建议［4］。国内对经济增长与环境关系的研究起步较晚，并且大多数研究均采用时间序列数据进行分析，所选的样本城市、指标和EKC拟合模型有所不同，得出的结果亦有所差异。如表1所示近年来国内部分学者利用时间序列数据对不同城市EKC的实证研究，由此可见利用时间序列研究具体地区经济增长与环境污染的关系已成为环境与经济交叉领域的研究热点之一。但基于时间序列数据的预测本身存在一定缺陷，因此，在结果分析预测中，要结合现实分析现象变化的新特点和新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。基于时间序列数据的研究分析，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，因此不能一味的参考之前研究者所做出的研究结果。与此同时，由于此方法只针对某一城市而言，所以得出的结论不存在全面性及普遍性，不能由此推断出其他城市的相关结论。
2．3基于面板数据的实证研究基于面板数据的实证研究可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，比较全面综合的对经济增长与环境污染之间的关系进行探索与研究，得出的结论相对于前两种也更有说服力。基于面板数据的优点国内外不少学者在其基础上对经济增长与环境污染之间的关系进行了探索与研究。例如:Shafik(1994)和Panayotou(1997)利用GEMS的数据，研究了31个国家的47个城市;Harris、Chambers和Kahn利用146个国家1961年－2000年的生态足迹和人均GDP数据进行探索研究，结果表明生态足迹与人均GDP不存在倒U型曲线关系，并提出经济增长自身不会改善环境的结论。同样国内基于此方法的研究也不在少数，例如:包群、彭水军(2006)基于1996年－2000年中国30个省(市、自治区)6类环境指标的面板数据，通过构建包括产出方程与污染方程在内的联立方程组综合考察，经验结果支持了经济增长与污染排放的双向作用，并提出了同时提高治污能力与促进经济持续增长的政策组合［1］。张成等(2011)在质疑该“同质”假设的前提下，对中国31个省份进行整体和分组检验［6］。王敏，黄滢(2015)利用112座城市在2003年—2010年间的大气污染浓度数据，考察了中国经济增长和环境污染之间的关系［7］。由于面板资料的选取和分析会耗费研究者大量的时间和精力，以及数据可能不够全面，大部分学者会避开基于此方法的研究，而选择使用截面数据或者时间序列数据，但是，基于面板数据建立的模型可以增加估计量的抽样精度，对于固定效应模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估计量，面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，最后得出的结论会更有说服力更加全面综合的论证和阐述经济增长与环境污染之间的关系。
3四种基本关系
对文献中涉及到不同的经济增长与环境污染之间的关系进行总结得出，两者之间目前呈现出了四种基本关系:倒U形关系、同步关系、U形关系和N形关系。这四种基本关系图(如图1所示)在李玉文等(2005)有所体现，与此同时他们在总结其他研究者的基础上对每种关系都进行了理论解释(如表2所示)，并且也能在相关文献中找到这些关系的存在［8］。虽然在所研究的文献中大部分研究者得出的结论只涉及其中一种或者两种基本关系，但张成等(2011)在对中国31个省份进行整体和分组检验的探究过程中，却同时涉及到了这四种基本关系，研究结果表明:(1)环境污染与经济增长的关系具有多种表现形态，这主要取决于地区和污染指标的选取，具体会呈现单调递减、“U”型、倒“U”型、“N”型和倒“N”型五种关系;(2)不同组别的当前经济水平会给不同污染物带来不同的内生性影响［6］。由此可见，经济增长与环境污染之间的关系并非只存在倒“U”型曲线，除了目前研究者得出的这四种基本关系以及张成等(2011)所涉及的倒“N”型曲线之外，是否还存在其他关系，仍有待考察。
3．1倒U型关系倒U曲线，美国著名经济学家库兹涅茨1955年所提出来的收入分配状况随经济发展过程而变化的曲线，是发展经济学中重要的概念。其表明:在经济发展过程开始的时候，尤其是在国民人均收入从最低上升到中等水平时，收入分配状况先趋于恶化，继而随着经济发展，逐步改善，最后达到比较公平的收入分配状况，呈颠倒过来的U的形状。Y轴表示是基尼系数或分配状况，X轴是时间或收入状况。倒U曲线所表明的收入分配变化状况与实证研究并不完全符合，所以也常常被称作“倒U假说”。
3．2U型关系在部分学者的实证研究中出现了环境污染指标随收入的增加先下降到一定水平而后逐渐升高的情况，即环境质量和经济增长呈U型关系。可能的原因包括以下几种:第一是研究人员选择的指标不同，不同的指标呈现的关系图有所不同;第二是选取的时间段不同，在不同阶段可能因某些不确定的因素使得曲线表现出不同形式;第三可能是计量模型选取有所差异，不同的计量模型导致不同变数之间的关系可能发生转变。
3．3同步关系在某些经济增长与环境污染的关系实证研究中，两者的关系图并没有出现转折点，环境压力是随经济发展同步增加的。因为不同的国家经济发展水平不同，在选用多个国家的综合环境污染指标时可能出现同步关系;再者可能是城市或者国家经济发展尚未到达分离阶段，环境压力仍然随着经济发展同步增加。
3．4N型关系环境污染和经济增长呈N型关系，很好地体现了“重组假说”，重组假说提出了环境污染和经济增长的分离状态不会一直不变，随着经济的发展，当达到一定规模后，两者的关系将会重新组合，从而呈现N型关系。另外不同的指标也可能导致N型关系的出现，例如陈延斌等(2011)选取山东省1981年－2010年经济与环境数据，探究山东省经济增长与环境质量的演替轨迹。结果表明:山东省工业废水与工业固体废弃物的EKC呈“倒U形右侧”曲线特征，SO2与烟尘的EKC呈“N形”曲线特征。
4研究存在的问题
近年来，随着环境问题的突出，越来越多的人开始关注经济增长与环境污染之间的关系问题，有的学者是在EKC基础上进行的探讨，有的学者是在证实EKC理论的合理性及其存在的问题。通过对部分文献的分析，本文总结出了以下几个问题。
4．1理论本身的问题首先，EKC假定收入仅是一个外生变量，环境恶化并不减缓生产活动进程，生产活动对环境恶化无任何反应，并且环境恶化也未严重到影响未来的收入。但是，低收入阶段环境恶化严重，经济则难以发展到高水平阶段，也达不到使环境改善的转折点。经济增长与环境是互动的大系统，环境恶化也影响经济增长和收入提高，因此需要构建将收入内生化的模型探讨环境质量与收入水平间的互动关系。大多数的文献是在探讨经济增长对环境的影响，很少会有学者去探究其双向的作用。张乐柱、吴颖懿(2013)的文献也证实了经济增长与环境之间存在着双向的作用，他们利用VAR模型脉冲响应函数方法，分析了广东省1985年－2010年农业经济增长与农业环境污染的动态关系，结果显示:农业生产增加了环境压力，但环境质量变化对农业经济增长存在着反作用，即对环境污染进行控制反而促进农业经济增长，时滞效应约为3～4年［9］。其次，研究表明EKC的适用性受到局限。EKC不能概括各种条件下环境质量与收入间的关系，在环境与收入理论关系的七种形态中，EKC仅是其中的一种形态，其倒U型不能适用于所有的环境———收入关系。再者，在污染指标上，污染可分为存量污染与流量污染，事实证明EKC无法揭示存量污染的影响。从EKC的适用时间长短来看，EKC即使在考察时间段或较短时期内成立，在长期也可能不成立，会呈现N型曲线，即开始显示了倒U型，达到特定收入水平后，收入与污染间又呈现同向变动关系。因此，环境－收入关系的理论基础还需要深入探讨。
4．2模型建立的问题目前，研究用EKC模型的基本函数有三种:二次函数型，三次函数性，以及将二次函数、三次函数与对数形式相结合的模型。模型如下:二次函数:y=a+b1x+b2x2+e;三次函数:y=a+b1x+b2x2+b3x3+e;对数函数:lny=a+b1lnx+b2(lnx)2+e。式中:y为污染物排放量(产生量);x为人均地区生产总值(人均GDP);a为常数项;b1，b2，b3分别为模型相关参数;e为模型随即误差项。在现存的文献中，一般都是在基于一般函数的探究，对于对数函数的探究少之又少，如表3所示同一区域不同拟合模型所得出的不同结果来看，拟合模型选取的不同将会导致结果的不同。其次，在计量方法上，国内的研究普遍照搬国外的模型与方法，无法深入探讨经济增长和环境污染的内在联系及其决定机制。
4．3数据和指标选取的问题在数据选取上，数据的选取对研究探讨环境质量与收入水平间的互动关系产生非常重要的影响，由于数据不全，近年来研究的数据类型大部分是截面数据或典型调查数据。用这些数据就意味着把所有国家或地区看成同质的，这不符合实际情况。数据收集的准确与否将在很大的程度上影响结果的准确。在污染指标上，污染可分为存量污染与流量污染，流量污染物仅对环境产生影响，存量污染物经一段时间积累后在将来对环境产生影响。两者的区分视考察时间长短而定，二氧化硫、悬浮物、氧化氮、一氧化碳以及一些水污染物等从短期看可作存量污染物，但从长期来看则是流量污染物。一般的探究者只是对其中的一种污染做研究，很少有学者针对流量指标和存量指标皆做研究，从大量的实证研究可以看出不同的指标可能会得出不同的结果，例如:卢源泉等(2012)经过反复拟合，得出兰州市固体废弃物排放与GDP呈现出弱“N”型曲线关系，废水排放量与GDP呈现出弱“倒U型”曲线，废气SO2排放量与GDP呈显著的三次“N”型曲线关系，烟尘排放量与GDP呈现二次“U”型曲线关系，主要为“U”型曲线的左半段［4］，若此过程中只选择单一指标来衡量兰州市的环境与经济之间的关系，肯定会得到不同的答案，这也就违背了准确性的原则。
5结语
库兹涅兹曲线作为关于经济、社会转型期的一个假说，对当今中国有非常大的参考价值。无论是从健康发展经济角度、建设生态文明还是构建和谐社会角度，库兹涅兹曲线都敦促着政府与民众对中国的发展尽到自己应尽的职责。最后，在对已有的文献研究进行简单的回顾性综述的基础上，本文将对环境污染与经济发展关系实证研究的前景进一步展望:指标的选取上，首先不能只选取单一指标，要兼顾存量污染与流量污染，其次不能局限于环境污染，选取生态环境和资源方面的指标是未来研究的一个重要方面。在模型构建上，不能照搬国外的模型与方法，要根据以及收集到的数据建立能够控制其他变量的影响，突出主要因素的数量模型。最重要的一点，在未来研究中应重视环境与经济之间的双向作用，不能只单纯的探究经济对环境的单向作用，在互相作用机制方面进行深入研究，这对改善环境质量和指导人类发展具有重要意义。
参考文献:
［1］包群，彭水军．经济增长与环境污染:基于面板数据的联立方程估计［J］．世界经济，2006，11:48－58．
［3］黄菁．环境污染与城市经济增长:基于联立方程的实证分析［J］．财贸研究，2010(5):8－16．
［4］卢源泉，孙旖彤，吕剑平．城市经济增长与环境污染关系实证分析———以甘肃兰州为例［J］．社科纵横，2012(9):40－42;53．
［5］朱悦．辽宁省环渤海地区经济增长与水环境污染水平计量模型研究［J］．中国人口．资源与环境，2014(1):65－68．
［6］张成，朱乾龙，同申．环境污染和经济增长的关系［J］．统计研究，2011(1):59－67．
［7］王敏，黄滢．中国的环境污染与经济增长［J］．经济学(季刊)，2015(2):557－578．
［8］李玉文，徐中民，王勇，等．环境库兹涅茨曲线研究进展［J］．中国人口．资源与环境，2005(5):11－18．
环境污染的研究结论范文第2篇
现有研究对人口规模、城市化与环境污染的讨论主要集中在人口与环境污染、城市化与环境污染、城市化模式与环境污染等三个方面。城市化与环境污染的研究最早见于人口与环境污染的相关文献中，这些文献检验了人口增长对污染排放的影响，认为污染排放与人口增长呈现正相关关系。现有研究对城市化与环境污染的检验结果主要分为三类:第一类研究认为城市化与环境污染之间的关系是线性的，城市化带来了能源消费增长，进而恶化了环境质量［6－8］;第二类研究认为城市化与环境污染之间的关系是线性的，但城市化能够提高公共设施和公共交通的使用，形成产业集聚，进而降低能源消耗和污染处理成本，有利于污染排放的降低［9－10］;第三类研究认为城市化与环境污染之间的关系是非线性的，这些研究借鉴EKC的实证方法，检验了城市化率与污染排放的关系，得到了不同结论。由于样本与方法不同，现有文献发现城市化率与环境污染之间呈倒U型、N型、正U型等多种关系［11－15］。从城市化模式看，城市化包括小城镇和城市群两种，两种模式对环境污染与治污减排的影响效果有所不同。这方面的文献包括三类:第一类文献单独分析了小城镇与环境污染，发现尽管以小城镇为主的城市化模式对推进工业化和城市化进程发挥了作用，但由于小城镇规划布局不当，从而给小城镇的环境造成了压力［16］;第二类文献单独分析了城市群与环境污染，认为对已经进入工业化中后期的国家，大城市和城市群更易于控制和减少污染，但由于其人口与工业的高度集聚特点，出现了区域性、叠加性、扩散性的城市群环境问题，包括城市群水环境污染的集聚叠加效应、城市群的热岛群效应、城市群固体废弃物的集聚扩散效应和城市群土壤污染的迁移扩散效应等［17－18］;第三类文献则同时比较了小城镇与城市群对环境污染的影响，认为小城镇和城市群并不必然导致环境污染［19］。综上，现有研究主要讨论了人口规模与环境污染、城市化与环境污染、城市化模式与环境污染，较少将人口规模、城市化与环境污染置于同一框架之下进行比较与分析。这忽略了不同人口规模下城市化的差异性，以及由此带来的环境污染问题的差异性。
二、研究设计
1．模型设定与变量定义为了检验不同人口规模下城市化与环境污染的关系，本文在杜雯翠、冯科等的研究基础上，分别设定如下实证模型。其中，模型1检验城市化与环境污染的关系，模型2检验城市化模式与环境污染的关系。根据样本国家的总人口，将样本划分为三组，第一组样本的总人口不多于1亿，第二组样本的总人口多于1亿少于2亿，第三组样本的总人口超过2亿。针对不同样本组，对模型1与模型2进行回归，比较回归结果以得到人口规模、城市化与环境污染三者之间的关系。上述实证模型中的因变量为环境污染(Pollu)，用各国空气污染指数(PM10的年均浓度)表示，单位为微克/立方米。空气污染指数越高，表明空气质量越差。自变量包括城市化(Urban)、城市群(Cluser)和小城镇(Town)。其中，城市化(Urban)用城市人口占总人口比例表示;城市群(Cluser)用人口超过百万的城市群人口数占总人口比例表示;小城镇(Town)用城市化与城市群的差额表示。需要说明的是，城市化率与城市群人口比例两者之间的差额事实上包括小城镇人口比例与未形成城市群的大中城市人口比例，囿于数据的可获得性，本研究借鉴杜雯翠等的做法，将这个差额看成是近似小城镇人口的比例。除城市化与城市化模式外，经济发展水平、经济增长速度、产业结构、能源效率等都是影响环境污染的重要因素，这些因素需要在模型中加以控制。控制变量包括:经济发展水平(GDP)，用来控制经济发展对污染排放的影响，用各国人均GDP的自然对数表示;增长速度(Growth)，由于研究样本为新兴经济体国家，有着高于世界平均水平的经济增长速度，经济的快速增长可能带来压缩式的环境污染问题，用各国GDP年增长率表示;经济结构(Structure)，不同的经济结构对环境污染的影响是有差异的，重工业产值比例越高，环境负担越重，用各国工业产值占GDP的比重表示;能源效率(Energy)，能源使用效率越高，越有利于节约能源和降低单位产出的污染排放，用各国单位GDP的能源消耗量表示。2．数据来源与说明本文的所有数据均来自世界银行的世界发展指数(WorldDevelopmentIndicators，WDI)，研究对象为11个新兴经济体国家，样本时间为1990－2009年(共20年11个国家的220个观测值)。之所以选择新兴经济体国家作为研究样本，是因为同一国家的城市化模式可能由于政府主导等原因出现城市化路径的趋同，从而无法区分城市化与环境污染的差异化关系。新兴经济体国家均处于工业化的中后期阶段，城市化起点相当，这样的差异化样本能够更加准确地反映出人口规模、城市化与环境污染三者的关系。
三、实证分析
1．描述统计表1给出了样本国家的环境污染现状。可以看出，11个新兴经济体国家的空气污染指数都在逐年下降，说明这些国家的空气污染状况在逐渐好转。根据联合国世界卫生组织的《空气质量准则》②，11个新兴经济体国家大致可以划分为三个梯队。第一梯队是巴西、南非，这两个国家1990年的PM10年均浓度低于50微克/立方米，并一直下降至2009年的20微克/立方米左右，属于11个新兴经济体国家中PM10年均浓度最低的国家;第二梯队是韩国、墨西哥、土耳其，这三个国家1990年的PM10年均浓度在70微克/立方米左右，并一直下降至2009年30微克/立方米;第三梯队是阿根廷、印度、中国、印尼和沙特阿拉伯，这五个国家1990年的PM10年均浓度远远高于100微克/立方米，并且直至2009年沙特阿拉伯的PM10年均浓度仍高于70微克/立方米的最低标准。由此可见，尽管这11个新兴经济体国家在经济增长速度上有着相似之处，但其环境本底、空气质量现状有着较大差异，也正是这种起点差异导致了不同国家在治污减排路径选择上的差异。表2给出了其他主要变量的描述性统计。可以看出，城市化率的均值为63．86%，小城镇的均值为35．99%，城市群的均值为27．87%，这表明新兴经济体国家在城市化模式上并没有一致性选择。1990－2009年期间，新兴经济体国家人均GDP的年均增长率为4．83%，高于全球平均水平。值得关注的是，新兴经济体国家平均第二产业比重为34.62%，同时期，美国的这一比重为22%，英国为24%，法国为21%。可见，与已经完成工业化的发达国家相比，新兴经济体国家的二产比重普遍偏高，尤其是沙特阿拉伯这样的资源性国家，产业结构仍然没有得到优化。
2．回归结果(1)不同人口规模下的城市化与环境污染本文以1990－2009年新兴经济体国家为研究样本，利用固定效应模型(FE)，在不同样本组下，对实证模型1做回归，检验不同人口规模下的城市化与环境污染，结果见表3。由表3可以看出，在全样本回归中，城市化(Ur-ban)的估计系数显著为负，城市化的平方(Urban2)的估计系数显著为正，表明城市化率与环境污染之间的关系是U型的，这与杜雯翠和冯科的研究结果是一致的。经济发展(GDP)的估计系数显著为负，表明人均GDP越高，空气污染指数越低，环境污染越少。增长速度(Growth)的估计系数显著为负，表明经济增长速度越快，空气污染指数越低，环境污染越少。经济结构(Structure)的估计系数显著为正，表明第二产业比重越高，空气污染指数越高，环境污染越严重，产业结构不合理是造成环境质量恶化的重要原因，这与以往的研究结论一致。能源效率(Energy)的估计系数显著为负，表明能源使用效率越高，环境污染反而越多。这与以往的研究结论不符。原因可能在于样本国家中既包括沙特阿拉伯这样的石油国家，又包括俄罗斯这种化石燃料产量世界第一的能源大国，进而影响回归结果。为此，从样本中剔除沙特阿拉伯和俄罗斯，重复上述回归。回归结果变为能源效率(Energy)的估计系数显著为正，从而证明了推测。由于篇幅有限，不列示剔除个别样本后的回归结果。在总人口不高于1亿人的样本回归中，城市化(Urban)的估计系数显著为正，城市化的平方(Ur-ban2)的估计系数不显著，说明在该样本中，城市化率与环境污染之间的关系是线性正相关的，即城市化率越高，环境污染越严重，这表明在人口较少的国家，城市化率会加剧空气污染。除增长速度(Growth)的估计系数变得不显著以外，其他变量的回归系数与全样本回归并无差异。在总人口高于1亿人、不高于2亿人的样本回归中，城市化(Urban)的估计系数显著为负，城市化的平方(Urban2)的估计系数显著为正，与全样本回归一致，说明该样本中城市化与环境污染呈现U型关系。另外，经济发展(GDP)的估计系数显著为正，表明人均GDP越高，空气污染越严重。增长速度(Growth)的估计系数显著为正，表明经济增长速度越快，空气污染指数越高，环境污染越严重，这与全样本回归的结果不同，但更加接近我们对新兴经济体国家的直观认识。
在总人口高于2亿人的样本回归中，城市化(Urban)的估计系数显著为正，城市化的平方(Ur-ban2)的估计系数显著为负，说明该样本中城市化与环境污染呈倒U型关系。也就是说，随着城市化率的提高，环境污染逐渐加重，当城市化率到达一定水平后，环境污染会逐渐减弱。这与其他样本组的回归结果是不同的，也显现出人口大国城市化的特殊性。其余变量的回归结果与总人口高于1亿人、不高于2亿人的样本回归结果基本一致。综上，在不同人口规模下，城市化与环境污染的关系并不相同:对于总人口不高于1亿人的人口小国，城市化率与环境污染呈正向线性关系;对于总人口高于1亿人、不高于2亿人的中型国家，城市化率与环境污染呈U型关系;对于总人口高于2亿人的人口大国，城市化率与环境污染呈倒U型关系。(2)不同人口规模下的城市化模式与环境污染城市化率反映了一国城市化水平的高低，城市化模式则反映了一国城市化路径的选择。城市化表现为人口由农村向城市的集聚，不同城市化模式的差异在于人口是集聚在小规模的城镇中，还是集聚在大规模的城市群中。因此，对城市化模式与环境污染关系的讨论不能偏离人口数量这一前提。尽管新兴经济体国家纷纷形成了以某个或某几个大城市为中心的城市群，但人口基数不同，对城市群的界定也是有差异的。例如，我国长三角城市群仅集中了全国10%左右的人口，韩国首尔城市群则集中了韩国超过45%的人口，但由于人口基数不同，前者的10%人口为1．3亿，后者的45%人口仅为2000多万(相当于上海市)。可见，由于人口基数不同，城市群中的人口数量差异是非常大的。因此，对于人口总量不同的国家，小城镇与城市群对环境污染的影响可能是不同的。本文再以1990－2009年新兴经济体国家为研究样本，利用固定效应模型，在不同样本组下，对实证模型2做回归，检验不同人口规模下的城市化模式与环境污染，结果见表4。由表4可知，在全样本回归中，小城镇(Town)的估计系数显著为负，表明小城镇人口比例越高，越有利于空气污染指数的下降，小城镇建设有利于环境质量的改善。城市群(Cluser)的估计系数显著为负，表明百万人口以上城市群人口的比例越高，越有利于对污染的集中处理，降低治污成本，改善环境质量。由于估计系数为标准化系数，因此可以直接比较系数大小。由回归结果可知，小城镇估计系数的绝对值小于城市群估计系数的绝对值，小城镇估计系数(－0．536)的绝对值比城市群估计系数(－0.805)的绝对值小50%。从整体看，小城镇与城市群都能够明显降低污染排放，但两者的作用效果存在差异，城市群对污染排放的降低作用大于小城镇对污染排放的降低作用，说明城市群建设更能够有效解决城市化进程中的环境污染。
在总人口不高于1亿的样本回归中，小城镇(Town)的估计系数显著为正，城市群(Cluser)的估计系数显著为负，表明小城镇不利于人口小国的环境质量。相反，城市群能够成为人口小国绿色城市化的有力杠杆。在总人口高于1亿人、不高于2亿人的样本回归中，小城镇(Town)和城市群(Cluser)的估计系数均显著为负，且小城镇估计系数的绝对值大于城市群估计系数的绝对值。这表明当总人口规模居中时，小城镇与城市群均有利于降低污染排放。在总人口高于2亿人的样本回归中，小城镇(Town)和城市群(Cluser)的估计系数均显著为正，且小城镇估计系数的绝对值小于城市群估计系数的绝对值。这表明由于人口基数较大，在小城镇与城市群的发展过程中，都会引起环境污染，进而使城市群对环境的伤害更大。这个结论是值得深思的，作为人口大国，中国无论选择小城镇，还是选择城市群，都会给环境造成巨大压力，找到适用于人口大国的绿色城市化模式是必要而迫切的。(3)内生性处理与稳健型检验由于控制变量在影响空气质量的同时，还可能影响城市化率或城市化模式，这意味着扰动项与城市化率、小城镇与城市群可能相关，从而产生内生性问题。在这种情况下，面板数据中的固定效应方法只能消除解释变量和个体固定效应的相关性问题，无法解决模型的内生性。为此，本文选择两阶段差分GMM估计方法，采用两阶段—纠偏—稳健型估计量对经验模型重新进行两阶段GMM估计。由于跨国面板数据有限，很难找到合适的工具变量，因此还采用所有控制变量的滞后变量作为工具变量，以消除内生性问题，回归结果并无明显变化。另外，本文还用样本国家的可吸入颗粒物浓度表征环境污染(Pollu)，重复上述回归，结果也没有发生明显变化。
四、结论
环境污染的研究结论范文第3篇
关键词 环境监测；应急监测
中图分类号X3 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）108-0125-02
随着城市人口的激增，工业企业与市民生活区域的安全距离不断被挑战，环境污染事故逐渐增多，环境应急监测任务也相应增加。在突发环境污染事件处置过程中，各级政府和环保部门往往面临着压力，各种未预见的现场情况的应急监测、处置经验欠缺成为主要问题，及时总结经验应该作为一个完整的环境污染事故应急响应的终结部分，在吸取国内外经验教训的基础上，完善环境应急监测体系建设，才是更好的应对将来可能发生的环境污染事故，更好做出正确处置的必经之路。
1 环境应急监测体系建设的现状
环境应急监测是科学处置突发性环境污染事故的基础，通过环境应急监测，能为预警环境风险及妥善处理环境突发事故提供准确的科学依据，为有效控制环境事故污染危害的范围蔓延赢得宝贵的时间。环境应急监测的“预防、预警、应急”三大体系建设存在一些不完善的方面，仍然有一些薄弱环节，离人民群众的要求还有一定差距，具体体现在以下几方面：
1）应急监测预案尚需斟酌完善，区域应急监测数据库还未完全覆盖。应急监测预案应符合实际监测能力，避免“大而全”却做不到，一旦发生责任事故，职责部门的实际行动与预案是否一致将是责任追究的重点；完善的环境应急监测体系在突发环境事故后可以根据应急监测数据库迅速反应，准确地判断污染物的种类、浓度和危害范围，及时采取应急处置措施，确保人民生命财产安全，避免人员和财产遭受更大损失，将事故对生态环境的破坏程度降至最低。现有的污染源应急监测数据库由于开发时间较短，一些存在环境安全隐患的企业尚未及时更新，在一定程度上限制环境应急监测预警体系发挥应有的作用；
2）应急监测技术的培训及研究不及时到位。应急监测人员一般都由各监测门类的人员兼任，常规监测和应急监测的区别不明确，思想认识不到位。由于日常例行监测工作任务繁重，没有过多的精力去深入研究应急监测方面的知识和技能，应用、掌握各类现场监测分析仪器、监测方法的能力不强，在实际的应急监测工作中，不能完全做到“说得清污染源状况、说得清环境质量现状及其变化趋势、说得清潜在的环境风险”，离建立先进的环境应急监测预警体系的要求还有一定的差距；
3）环境应急监测报告的编写水平需要进一步加强。监测数据量与监测结论的正确性是正相关的，由于环境应急监测时间紧迫，数据量一般较少，导致可能的结论就很多，不同的分析角度、立场、知识体系甚至出现完全相反的结论。环境应急监测要真正做到让群众满意，让政府放心，环境应急监测报告的编写水平就必须提升到一个新的高度，认真做好公众关注的环境热点问题和环境敏感区域监测信息的深度解析，及时权威的监测信息，充分保障广大人民群众对环境质量的知情权、监督权和参与权，为采取应急处置措施赢得宝贵的时间，同时又避免突发环境事故被人为夸大，造成不必要的恐慌，影响社会和谐稳定。
2 加强环境应急监测能力的对策建议
1）加强应急监测人员的业务培训，打造一支反应迅速，快捷高效的环境应急监测队伍。通过学习培训，使每位应急监测人员熟练掌握先进应急监测仪器设备的设计原理、操作方法、注意事项。努力提高环境应急监测报告的编写水平，确保充分运用先进的环境监测技术和手段，切实做好环境保护应急监测工作，为处置突发环境事故发挥应有的作用；
2）通过组织应急演练切实提高应急监测队伍的快速反应能力，在演练中不断提升应对突发环境污染事故的监测能力和水平。定期组织有针对性的应急模拟演练，将应急监测队伍分为指挥协调、现场监测、实验分析、技术支援、报告评价、后勤保障等多个小组。出现环境污染事故后，与公安、消防、卫生、交通等部门分工协作，在应急管理部门的统一指挥下迅速开展应急监测工作；
3）建立先进的环境应急预警信息系统，不断完善应急监测体系。完善污染源企业应急监测基础数据库，充分发挥应急监测综合信息系统的资源优势。根据辖区的自然地理条件与产业结构布局特点，建立覆盖全市范围的有毒有害物质产生企业的基础数据库，定期进行动态更新与维护，确保在环境应急监测中，能准确判断污染物的种类、浓度和危害范围，将事故对环境的影响降至最低；
4）继续加大投入，提高应急监测的硬件设施。开发环境应急监测综合信息系统，实现对突发环境事故的应急管理的信息化。环境应急监测的相关信息、命令通过系统平台迅速，从指挥调度、现场处置到处置后风险评估的全过程进行信息化管理，有效提升了环境应急监测的快速响应能力，为污染物的有效处置赢得宝贵的时间；
5）加强对环境安全隐患企业的排查和监督检查，落实突发环境事件应急措施，完善污染源应急监测数据库的建设，确保环境应急监测预警体系发挥应有的作用。在此基础上，坚持“预防为主”的原则，通过环境自动监测信息网络，全面加强重点污染源、风险源、河流、饮用水水源地环境质量的预警监测，有效防范和化解各类环境风险；
6）强化质量管理工作，加强环境应急监测的规范化建设。通过定期检查应急监测仪器的使用、维护情况，编制新进应急监测仪器设备的作业指导书，规范应急监测仪器的使用。环境应急监测工作严格按照规范进行，监测数据的取得与认定依据国家标准来确定，以严格的质量管理程序为环境应急监测提供有力的制度保证。
3 结论
2011年1月1日实施的《突发环境事件应急监测技术规范》（HJ 589-2010）规定了突发环境事件应急监测的布点与采样、监测项目与相应的现场监测和实验室监测分析方法、监测数据的处理与上报、监测的质量保证等的技术要求。表明：“环境应急监测”的立足点并不是“采取超出正常工作程序的行动”，而是“对于发生的重大事件进行相应的处理”， 环境应急监测体系建设是环境监测系统的一个重要组成部分，而不是环境监测系统的应急运用。
参考文献
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环境污染的研究结论范文第4篇
关键词：外商直接投资；制造业；投入产出；经验分析
基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目(10YJCGJW005)。
作者简介：王文治(1978-)，男，山西太原人，南开大学滨海学院经济管理系副教授，经济学博士，主要从事跨国直接投资研究；陆建明(1979-)，男，河北秦皇岛人，天津财经大学国际经济与贸易系讲师，经济学博士，主要从事资源与经济增长理论研究。
中图分类号：F420 文献标识码：A 文章编号：1006-1096(2012)01-0052-05 收稿日期：2011-03-11
一、文献综述
关于外商直接投资对东道国环境的影响主要有2种观点：一种观点认为，外商直接投资在刺激东道国经济增长的同时，导致更多的工业污染和环境退化(Jerlsen，1996；World Bank，2000)。另一种观点认为，在开放经济条件下，由于跨国公司总是先进技术的发明者和拥有者，外商直接投资为发展中国家提供了采用新技术的动机和机遇，促使其实现清洁或绿色生产，进而提高全球环境质量和地区可持续发展能力(UNCTAD，2007)。跨国公司转移先进技术的同时，先进的环境保护技术通过示范效应(Hu-ber，2008)、人力资源流动效应(UNCTAD，1999)和竞争效应外溢到东道国企业，提高东道国企业保护环境效率。
除上述观点以外，借鉴环境Kuznets假说，FDI与东道国某产业环境资源之间或许也存在类似的倒u型曲线关系。根据Harold等(1993)的研究，外商直接投资对东道国环境的影响可归结为3种效应：规模效应、结构效应、技术效应。其中只有规模效应会加剧东道国环境的恶化，而结构效应和技术效应则会使东道国环境状况改善。
环境污染的研究结论范文第5篇
关键词：环境库兹涅茨曲线；经济发展；环境污染
中图分类号：F2 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2014）15-0018-03
1 环境库兹涅茨曲线简述
随着经济的增长，环境问题逐渐成为人们关注的焦点。自Grossman和Krueger（1991）年通过对全球42个国家的面板数据分析，得出了经济发展与环境污染长期呈倒U型的关系以来，关于经济增长与环境污染的研究开始不断出现。Panayotou（1993）将经济发展与环境污染之间的倒U型关系定义为环境库兹涅茨曲线，之后，这一理论逐渐成为研究的热点，涌现出了大量的研究。目前的研究主要涉及两个方面，一是运用现有理论检验环境库兹涅茨曲线是否存在，二是考察环境库兹涅茨曲线的内在机理。
1.1 相关理论假说
环境质量与经济发展之间的关系构成了环境库兹涅茨曲线的研究核心，Grossman和Krueger提出，经济发展通过结构效应，规模效应和技术效应影响环境水平。环境水平在经济发展的早期阶段趋于不断恶化的趋势，而当经济发展到达一定规模之后，环境水平会逐渐得到改善，两者之间呈现出倒U型的关系。比较有代表性的解释理论还有国际贸易说，认为在自由贸易的条件下，由于环境标准的差异或者说是要素禀赋差异，使污染密集型产业流向发展中国家（Lopez，1994；Copeland&Taylor，2004）。还有一种有代表性的观点认为，随着收入的增加以及经济发展水平的提升，环境逐步由一个奢侈品变成一个必需品，在人们收入达到一定程度后，会更加关注自身的健康及居住环境，从而会影响到政府政策及生产技术等（Chavas，2004）。在政府政策层面，随着经济的增长，政府会逐步加大对环境的投入及监管。
1.2 计量模型
环境质量与经济发展之间可能存在多种关系，常用的计量模型为：
y为环境质量指标，x为经济发展指标，通常使用人均GDP来衡量，z为可能影响环境质量的其它控制变量，如产业结构，人口密度等。由以上方程可看出经济发展与环境质量之间可能存在着七种关系。
当然实际情况可能更为复杂的表现为波浪形。
2 我国省际数据环境库兹涅茨曲线研究现状
我国学者对于环境库兹涅茨曲线的理论解释研究相对较少，目前的理论研究主要集中在环境库兹涅茨曲线的适用性上，实证研究则主要是根据西方已有理论，利用面板数据、时间序列数据对不同地域的实证性检验。基于全国或者是较大区域范围的研究成果较为多样化，但是基于省市数据的研究牵涉到时间序列，现有研究存在些不足。一个重要的问题是由于省际数据都是时间序列数据，时间序列大都是非平稳的，直接用回归方法并不能识别这种非平稳性。在非平稳的条件下，极易出现“伪回归”现象，即变量之间即使没有关系由于非平稳的时间序列带有趋势项也会呈现出相关关系，直接进行回归结果的可信度不能令人信服。
2.1 模型选取
通过对已有文献的总结，我国省际的环境库兹涅茨曲线在模型选取上比较单一，解释变量基本都为人均GDP，人均GDP的平方项及立方项三个解释变量，少数文献加入了对环境有影响的控制变量。解释变量的单一选取好处是能够直观的判断地区经济发展与环境质量的关系，但是忽视了地区的差异性及影响环境水平的复杂性。
2.2 指标选取
经济发展水平的指标选取上，全部文献都是以人均GDP作为衡量指标的，在环境污染的指标选取上，超过半数的文献将工业三废即工业废气排放量，工业废水排放量，工业废弃固体排放量作为衡量指标，这很可能是出于数据的可得性缘故，早期的统计数据缺乏详尽的污染指标分类。数据形式上主要有总量衡量，均量衡量，密度浓度衡量三类。在工业三废的基础上部分文献增加了一些单一变量，例如早期国际研究通常使用的二氧化硫指标。对噪声污染生态破坏等其它的指标由于缺乏衡量标准而没有先关研究。
2.3 实证结果分析
从实证分析上来看，似乎经济发展与环境质量之间的倒U型关系并不显著，依地区及污染指标的不同，结果出现很大的差异性，甚至对统一省份的分析结论有时也具有差异性（陈春华等，2008；张静中等，2009）。
实证研究EKC呈现出倒U型关系的有：（1）水质指标。广东省（方铭，2009），河南省（谷蕾，2008）等；倒N型关系的结论有：辽宁省（吕志鹏，2012），天津市（孙可，2008）等。（2）空气指标。河南省（谷蕾，2008），湖北省（肖腊珍，2010）等；倒N型关系的有：宁夏（刘婷婷，2011），辽宁省（吕志鹏，2012）等。（3）固体废弃物指标。湖北省（肖腊珍，2010），上海市（李倩，2008）等，倒N型关系有：江苏省（张静中，2009），辽宁省（吕志鹏，2012）等。可以看出水质指标的控制相对来说较好，但是要防止环境质量好转后出现“翘尾”现象。
呈现出U型关系的有：（1）水质指标。重庆市（何太蓉，2009），安徽省（殷福才，2008）等；N型关系有宁夏（刘婷婷，2011），湖北省（肖腊珍，2010）。（2）空气指标。N型关系吉林省（徐梦博，2009），安徽省（殷福才，2008）等。（3）固体废弃物指标。上海市（李倩，2008），新疆（马晓钰，2011）等；N型关系广东省（方铭，2009）等。还有呈现出递增趋势的：（1）水质指标。陕西省（郝东明，2008），山西省（梁四宝，2008）等。（2）空气指标。陕西省（郝东明，2008），山西省（梁四宝，2008），湖南省（曾昭法，陈青云，2008）。（3）固体废弃物指标。陕西省（郝东明，2008），山西省（梁四宝，2008）等。
还有一些省市呈波浪型关系，如黑龙江省工业三废指标（李崧，邱微，赵庆良，2006），浙江省工业三废指标（段显明，2012）。这部分表示，这些地区的环境质量随着经济的发展显示出不断恶化的趋势，这可能与当地粗放式的经济增长方式，工业份额过大，过于宽松或者更确切的是环境政策的不持续性有关。值得注意的是，相当一部分结果是不显著的，倒U型关系极为模糊，这与解释变量的选择，模型的设定，以及污染指标选取的差异性有关。
2.4 省际特点
环境库兹涅茨曲线形式的多样化可能源自于理论模型内在多样性、数据形式的差异性及来源的可靠性、变量选取的差异性等。也有不同地区的差异性存在其中。改革开放以来，我国由计划经济转向市场经济，但是政府在经济发展过程中起着决定性作用。如果地方政府首要目标是发展经济，那么或多或少会忽视环境的保护，当环境极度恶化，民怨四起或是中央政府环境指令的影响下，会在某一确定时间加大环境投入的力度，包括政策监管和资金投资两部分（罗连发，2009）。如果政策是长久性的，或者涉及到产业结构调整的，那么环境库兹涅茨曲线可能会出现下降趋势，但严格的环境保护制度通常是阶段性的，当经济出现衰退迹象，经济发展会重新回到首要目标，所以受环境保护政策的影响，相当一部分污染指标呈波浪型形状。其次是我国长期以来粗放型，能源消耗性的经济增长方式，也促使很多地区环境质量与经济发展水平之间呈现正相关的特点。段显明（2012）发现经济结构转型，工业份额下降之后环境质量有明显好转。而郝东明（2008），梁四宝（2008）等研究发现以粗放型经济为主的山西、陕西污染水平仍处于增长阶段。因此，施行具有持续性、连贯性的环境政策，降低单位产出的能耗，清洁生产技术的推广对于我国环境质量的提升具有显著地影响。
3 问题及展望
3.1 模型设定
在模型设定上，目前已有的省际环境库兹涅茨检验基本都是直接使用二次型及三次型方程直接进行回归，即以环境指标为被解释变量，人均GDP，人均GDP的平方项，人均GDP的立方项为解释变量，即直接设定了经济发展对环境质量的单向因果关系，将收入假定为了一个外生变量。然而事实上，环境的恶化会影响到经济的发展，在较低的经济发展阶段如果环境质量极度恶化，那么经济很难持续发展到高级阶段（Arrow，1995）。我国环境库兹涅茨曲线省际检验中，大多文献并没有考虑到内生性问题，而是单一的运用最简单的也是争议最多的一个模型反复检验。
3.2 变量的选取
就别解释变量而言，人均GDP是否可以真实反映一个地区的经济发展水平也是值得商榷的。解释变量的选择上也缺乏影响环境水平的其它控制变量，如人口密度，产业份额，贸易开放度等等，得出的结论适用性不强。
3.3 数据处理
在回归方法上，由于数据的选取为时间序列数据，由于很多时间序列数据都是非平稳的，用回归方法无法识别这些非平稳性，即使变量之间没有任何关系，也会由于非平稳的时间序列带有趋势项而显示出一定关系。大量的实证文献忽视了这一常见的问题，没有对时间序列进行平稳性检验及协整检验就直接进行回归，这样得出的结论显然是不可靠的。
3.4 展望
一些学者尝试运用其它方法来克服这些缺陷，如使用向量自回归（VAR）模型进行分析。VAR模型最早由Sims（1980）提出，把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型能够反映变量间的双向作用关系，同时也能够克服时间序列出现的伪回归问题。目前已有运用VAR模型对经济增长和环境质量关系的检验，如彭水军，包群（2006）运用VAR对全国的库兹涅茨曲线检验，田志华，王忠（2013）运用VECM模型对广东省经济增长与环境污染之间的关系进行了研究，认为经济增长与环境污染之间存在长期协整关系，认为在环境污染与经济增长存在双向影响机制中，环境污染对经济增长的反作用相对较弱。段显明（2012）运用VAR对浙江省环境库茨兹涅茨曲线的检验等。通过方差分解均得出经济增长对解释污染排放预测方差起着重要作用，而污染排放对经济增长预测方差的贡献度较小。运用VAR模型检验经济发展和环境污染之间的关系以及对拐点进行有效的预测不失一个可行的良好的办法。
目前我国已有的大量省际环境库兹涅茨曲线研究过于单一，可以说只是简单的方法复制，缺乏研究意义。应该将在大区域内的面板数据的模型分析方法及在环境质量与经济发展内在机制的研究成果运用到省际数据研究中。
参考文献
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