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[摘 要] 根据吉林省2003—2012 年经济发展主要指标（以人均GDP代表）和工业“三废”主要污染物（工业废水、工业废气、工业SO2 和工业固废）排放量的统计资料，进行环境库兹涅茨曲线（EKC曲线）模拟分析。通过研究发现：（1）吉林省2003—2012年经济增长主要来源于第二产业，经济与环境之间存在非协调发展问题，其经济指标与环境指标的拟合曲线并不完全具有EKC曲线特征；（2）吉林省工业废水、废气污染状况位于EKC曲线左侧，呈上升趋势，应加大力度控制污染排放；（3）吉林省工业SO2、固体废弃物污染状况开始向良性化方向发展，但仍要长时间加大控制力度，使污染跨过“转折点”，防止EKC曲线的“转折点”演变成“波动点”。
[关键词] 经济增长；“三废”污染；非协调；EKC模型
[中图分类号]X22 [文献标识码]A [文章编号] 1673-5595（2014）06-0026-05
一、引言
20世纪90年代初，美国经济学家Grossman和Krueger提出环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，简称EKC曲线），由经济增长与收入不均之间的关系拓展到经济增长与环境质量之间的长期演进规律。EKC曲线为倒“U”形，规模效应会加大环境的恶化，结构效应与技术效应有利于环境的改善。环境质量在经济发展初始阶段会下降，但当经济增长到一个转折点后，环境质量将会有所提升。[1]
经济的发展以环境与资源作为资本。[2]EKC曲线的研究引起国内学者的高度关注，学者们纷纷用EKC曲线进行宏观的经验性探索。中国科学院可持续发展战略研究组的研究结果表明，中国EKC曲线特征较弱，处于倒“U”型曲线的左侧，尚未达到转折点。[3]赵细康等通过研究中国1980—2003年的经济增长与环境污染水平之间的关系，认为中国的大多数污染物并不具有EKC曲线特征，且随着经济的增长，一些污染物排放总量在增加。[4]李玉文、徐中民等认为环境压力和经济增长之间的关系还会出现其他情况：同步关系、U形关系和N形关系，地域、经济发展阶段及指标选取的差异会影响EKC曲线的表现形式。[5]虞依娜和陈丽丽研究的结论是，中国大多数省份出现倒U形曲线，部分省份发现倒N型和倒U型+正U型等曲线，而且中国东部、中部和西部的结果也不一致。[6]
EKC曲线的研究结论存在比较大的差异性。而作为老工业基地之一的吉林省的体制性、结构性问题引起了经济发展的高消耗与低效益。[7]大规模的经济结构调整、城市化与工业化在改变吉林省的自然结构与社会经济结构、带动吉林省的经济增长的同时，“三废”污染排放对其环境质量带来了很大的负面影响。[8]故本文将选择吉林省作为研究对象，采用不同的生态环境指标与经济指标进行曲线拟合，对工业经济与环境协调发展情况进行分析，验证是否达到EKC曲线中的经济增长转折点，为制定环境保护与减少“三废”污染物排放策略提供科学依据。
二、研究区域与数据选取
（一）吉林省概况
1.经济方面
近年来，在“东北老工业基地振兴战略”与中央财政支持的刺激下，吉林省的经济保持了较快的发展速度。2012年GDP 增幅高出全国平均水平4.2%，排名第10，人均GDP皆高于全国平均水平，排名全国第11。2003—2012年，吉林省第二产业对经济增长的贡献率一直较大，而第三产业的贡献率次之，第一产业贡献率最小，见图1。
图1 2003—2012年吉林省经济状况由图1可见，2003—2012年，吉林省经济逐年加速上升。与2003年相比， 2012年吉林省人均GDP增长了3.4倍，经济获得稳步增长；第一产业比重下降了5.4%，第二产业比重增长了6.0%，第三产业比重下降了0.6%。整体而言，吉林省的产业结构呈现“橄榄状”变化，第二产业比重向两端扩张。可见，近十年吉林省经济稳步增长的主要贡献来源于第二产业。经济增长和产业结构之间存在着密切的关系已经成为学术界的共识，吉林省近年来虽然经济获得了高速增长，但也存在着产业结构的失衡问题。[9]因此，吉林省经济发展转型迫在眉睫，通过加快产业结构升级推动经济与环境协调发展，将成为吉林省发展的必然选择。
2.生态环境方面
生态环境是一个范畴比较大的概念，本文采用中国社会科学文献出版社的《中国省域环境竞争力发展报告》评价结果来反映吉林省生态环境状况。根据2014年中国省域竞争力蓝皮书《“十二五”中期中国省域经济综合竞争力发展报告》评价结果可知，吉林省在全国31个省市区中的发展环境竞争力、经济综合竞争力（一级指标）排名及反向指标（四级指标）工业废水、生活污水、工业烟尘、工业粉尘、SO2、固体废物排放量的排名，见表1。因此，虽然吉林省经济增长速度较快，在全国范围内的经济综合竞争力处于中游，但其环境竞争力却位于中国省域下游，其废水废气等污染物排放量却处于中上游，说明吉林省经济与环境的非协调发展问题突出。
吉林省作为老工业基地之一，第二产业的发展加快了经济增长，同时也隐含着工业污染的环境问题。那么吉林的工业经济与环境污染之间的发展关系是否具备EKC曲线特征呢？本文对吉林省2003—2012年经济与环境统计数据进行EKC曲线拟合，并据此对工业经济与环境的协调发展情况进行验证和分析，为吉林省 “三废”污染排放控制与环境保护提供科学依据。
（二）经济与环境指标及数据的选取
1.指标的选取
指标的选取应秉持科学规范的原则，而且数据资料容易从实际中获取，计算方法简单，每个指标应有清晰的科学涵义和代表意义，有内在的关系但并不相互重复，便于横向纵向的比较研究。为了进行更贴切的EKC曲线拟合，真实反映吉林省经济发展与环境状况的特征，本文在指标选取原则下，参考相应的国际、国内相关规范标准，结合吉林省实际情况选取如下指标。 （1）经济指标的选取
相比经济总收入而言，人均收入更能反映人们的真实收入水平，因此，以人均GDP作为经济指标，可以更加真实地反映人们收入的变化对环境质量的影响。[10]再者，人均GDP可以更贴切地反映地区经济增长状况，而且有利于不同城市的比较。因而本文选取吉林省人均GDP作为经济指标。
（2）生态环境指标的选取
从经济学角度看，如果把生态环境看作商品，那么该商品具有外部性，且在使用和交易上具备非排他性与非市场性，因此在经济发展过程中，生态破坏与环境污染是必然的现象，一般在经济发展的较低阶段，生态破坏是主要问题，而工业化阶段环境污染问题更突出。[11]吉林省处于东部老工业基地中部，目前仍然以工业为主要支柱产业，因而本文选取工业废水、工业废气、工业SO2 排放量和工业固体废弃物产生量作为生态环境指标。
在对指标的选取过程中，笔者尽量选择数据较为完整、统计方式一致的指标。对数据丢失或统计方式已有所变动的指标进行筛选，以保证吉林省经济增长与“三废”排放量的关系研究具有较好的代表性与严谨性。
2.数据的获取
学者Dimitra Kaika等认为：EKC曲线的形状不仅与时序维度有关，同时具有截面特征。某特定区域的环境污染随着经济发展的变化而改变，不同发展水平区域环境污染与经济增长的关系有所不同。[12]已有文献对EKC曲线的验证不少，但不同地区的曲线特征是不相同的。本文选用吉林省相关指标数据对EKC曲线进行实证研究，数据来源于吉林省的统计年鉴（2003—2012），各指标数据汇总如图2、3所示。
2003—2012年吉林省经济稳步增长，其中“三废”污染排放物指标整体趋势上升，工业废水排放量在2005年达到一个峰值，2010年开始又呈现上升趋势；工业SO2排放量在2005—2008年有较大的波动幅度，在2012年有所下降；工业固废排放量稳步上升后在2012年有所下降；工业废气排放量在2009—2012有较大的波动，在2012年有所下降。
三、吉林省“三废”排放污染与经济发展关系分析
（一）EKC曲线模型选择
根据国内外已有的研究成果，不同地区间能够用来拟合环境破坏与经济增长间的关系模型，即KEC曲线模型主要有三个。本文建立线性（Linear）模型进行总体趋势分析，并构建二次（Quadratic）模型和三次（Cubic）方程模型。具体形式如下：
线性方程模型：y=β0+β1X+ξ；
二次方程模型：y=β0+β1X+β2X2+ξ；
三次方程模型：y=β0+β1x+β2X2+β3X3+ξ。
式中，y为环境指标，x为人均GDP，ξ 为误差，β0、β1、β2和β3为待定参数。为了从中选出适合吉林省的最优模型，本文以人均GDP为自变量（x）， 分别以工业废水排放量、工业废气排放量、工业SO2排放量和工业固废的产生量为因变量（y），建立工业污染排放量（或产生量）与人均GDP的函数关系及人均GDP的预测模型。 用Excel和Eviews7.2 软件分别对这3个模型进行拟合及显著性检验，其中ξ为常数项，y 分别由上述五个反映环境污染的变量代入，所有估计结果由Eviews7.2软件给出，结果见表2，曲线拟合结果见图4、5、6、7。
（二）曲线拟合分析
从以上曲线模拟结果（一次、二次、三次混合）看，现阶段吉林省生态环境污染与经济发展之间的关系并不完全符合KEC曲线特征，这说明经济增长最终并不一定会自动导致环境质量的改善。假如在发展经济的同时，忽略了对环境的保护，很可能超越环境承载能力，带来不可估量的损失。具体分析如下：
工业废水排放量与人均GDP的KEC曲线特征较弱，三次方的特征关系相对明显。曲线拟合如图4所示，工业废水排放总量（y1）与人均GDP（x）之间线性、二次和三次的三个方程拟合程度中，三次方程R2 值最大为0.781067，显著性检验值也最大，即吉林省工业废水排放总量与人均GDP 之间的关系符合KEC曲线的特征。
工业废气排放量与人均GDP存在明显的KEC曲线特征。工业废气排放总量（y2）与人均GDP（x）之间线性、二次、三次方程的拟合程度都较好， 显著性检验很明显，R2最大值为0.915124，因此工业废气排放总量与人均GDP 之间的关系符合KEC曲线特征。由曲线拟合图5 可以看出，线性、二次的拟合表明它处于上升区间，拐点还没有出现，但三次方程的拟合在出现拐点后有下降的趋势。从历年来看，吉林省工业废气排放量呈上升趋势，2003年工业废气排放量为3869.40×108 m3，2012年达到10316.26×108 m3，而工业烟尘、粉尘也呈增加趋势。因此，提高工业烟尘、粉尘去除率，严格实行“总量控制”工业废气排放，加强环境基础设施建设是减少吉林省工业废气污染的有效途径。
GDP关系曲线拟合结果工业SO2排放量与人均GDP呈现“N”型曲线特征。工业SO2排放量（y3）与人均GDP（x）之间二次方程和三次方程的拟合程度都较好，R2=0.776093，三次方程的显著性检验更为明显。因此，工业SO2排放量与人均GDP 曲线拟合较好，对EKC曲线具有比较充分的解释意义。从拟合曲线图6可以看出，工业SO2排放量与人均GDP呈现“N”型曲线，说明EKC曲线不一定是倒“U”型曲线。在人均GDP 约为15720元（2006 年）时，人均GDP 与工业SO2排放量曲线呈现明显的上升趋势。吉林省的工业SO2排放量较长一段时期处于增长态势，在2012年人均GDP为43415元时，工业SO2排放量有下降趋势，说明吉林省的工业SO2排放形势趋好。因此，进一步保持并加强吉林省工业SO2排放量处理能力是减少其环境污染的重要措施。
工业固体废物产生量与人均GDP二次方程曲线特征明显，且出现EKC曲线的转折点。工业固体废弃物产生量（y4）与人均GDP（x）之间线性、二次、三次方程的拟合度很高，R2值均为0.90000以上，且显著性检验都很明显。其中三次拟合曲线的R2最大值为0.974588，对EKC曲线具有充分的解释意义。从拟合曲线图7可以看出，人均GDP 约为15720元（2006年）时，人均GDP与工业固体废弃物排放量曲线呈现明显的上升趋势，吉林省的工业固体废弃物产生量较长一段时期处于增长态势，在2012年人均GDP为43415元时，工业固体废弃物产生量有下降趋势。因此，吉林省只有增加工业固体废弃物的处理能力，才能使环境污染跨过EKC曲线的转折点，但如果对工业固体废弃物产生量的控制不够重视，很可能使得这一点成为波动点或者是倒“N”型中的一个下坡点。 四、结论与建议
由以上实证分析可知，吉林省经济在加速发展，但环境污染不但没有伴随经济发展有所改善，而且部分“三废”污染指标还恶化加剧。按目前发展模式，这种“三废”污染与经济发展不协调状态可能会存在较长时间。
首先，在吉林省的环境没有遭到完全破坏、资源没有完全耗竭时，工业“三废”污染具有EKC曲线走势。另外，现阶段吉林省经济与环境之间存在着不完全EKC曲线特征，且形状不一定是倒“U”型的，这验证了多数学者的结论：环境压力和经济增长之间的关系可以是同步关系、U形关系和N形关系。
其次，加强环境基础设施建设，减少经济发展与“三废”污染排放的矛盾。一要开发新能源，提高资源利用效率，尽可能以较少的资源消耗获得最大的社会效益和经济效益；二要加强循环利用，即对废弃物进行加工再利用，减少废气废物的产生和排放，减少经济发展的环境成本。
最后，加快产业结构调整，推动老工业基地向经济高增长、环境低污染的高技术新型工业基地转型。调整资源依赖性产业和能源消耗结构，构建跨产业生态链，推进行业间废物循环，提高技术在产业结构中的比例；淘汰技术、工艺、生产力水平低的产业，鼓励发展科技含量高的产业，走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化道路。
[参考文献]
[1] Grossman G， Krueger A B. Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement[R]. NBER： Working Paper Number 3914， 1991.
[2] 潘家华. 环境问题的经济理论与应用[J]. 世界经济，1994（9）：46-52.
[3] 陈石清，蔡珞珈.环境库兹涅茨曲线假说及其在中国的检验[J]. 生态经济，2007（9）：68-71.
[4] 赵细康，李建民，王金营，等. 环境库兹涅茨曲线及在中国的检验[J]. 南开经济研究，2005（3）：48-54.
[5] 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.
[6] 虞依娜，陈丽丽. 中国环境库兹涅茨曲线研究进展[J]. 生态环境学报，2012（12）：2018-2023.
[7] 邓鸿勋. 抓住突破口 打开新局面——东北老工业基地改造的一个新思路[J]. 管理世界，1997（3）：2-5.
[8] 纪玉山，常忠诚. 东北老工业基地的调整改造必须走新型工业化道路[J]. 吉林大学社会科学学报，2004（4）：91-96.
[9] 于冬，杨杉杉. 吉林省产业结构变动与经济增长关系的经验研究[J]. 吉林省经济管理干部学院学报，2013（5）：8-10.
[10] 彭水军，包群. 中国经济增长与环境污染——基于广义脉冲响应函数法的实证研究[J]. 中国工业经济，2006（5）：15-23.
[11] 曲格平. 中国的工业化与环境保护[J]. 中国人口·资源与环境，1998（2）：3-6.
[12] Kaika Dimitra， Zervas Efthimios. The Environmental Kuznets Curve （EKC） theory——Part A： Concept， causes and the CO 2 emissions case[J]. Energy Policy，2013（62）：1392-1402.
[责任编辑：张岩林]
[关键词] 经济增长；“三废”污染；非协调；EKC模型
[中图分类号]X22 [文献标识码]A [文章编号] 1673-5595（2014）06-0026-05
一、引言
20世纪90年代初，美国经济学家Grossman和Krueger提出环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，简称EKC曲线），由经济增长与收入不均之间的关系拓展到经济增长与环境质量之间的长期演进规律。EKC曲线为倒“U”形，规模效应会加大环境的恶化，结构效应与技术效应有利于环境的改善。环境质量在经济发展初始阶段会下降，但当经济增长到一个转折点后，环境质量将会有所提升。[1]
经济的发展以环境与资源作为资本。[2]EKC曲线的研究引起国内学者的高度关注，学者们纷纷用EKC曲线进行宏观的经验性探索。中国科学院可持续发展战略研究组的研究结果表明，中国EKC曲线特征较弱，处于倒“U”型曲线的左侧，尚未达到转折点。[3]赵细康等通过研究中国1980—2003年的经济增长与环境污染水平之间的关系，认为中国的大多数污染物并不具有EKC曲线特征，且随着经济的增长，一些污染物排放总量在增加。[4]李玉文、徐中民等认为环境压力和经济增长之间的关系还会出现其他情况：同步关系、U形关系和N形关系，地域、经济发展阶段及指标选取的差异会影响EKC曲线的表现形式。[5]虞依娜和陈丽丽研究的结论是，中国大多数省份出现倒U形曲线，部分省份发现倒N型和倒U型+正U型等曲线，而且中国东部、中部和西部的结果也不一致。[6]
EKC曲线的研究结论存在比较大的差异性。而作为老工业基地之一的吉林省的体制性、结构性问题引起了经济发展的高消耗与低效益。[7]大规模的经济结构调整、城市化与工业化在改变吉林省的自然结构与社会经济结构、带动吉林省的经济增长的同时，“三废”污染排放对其环境质量带来了很大的负面影响。[8]故本文将选择吉林省作为研究对象，采用不同的生态环境指标与经济指标进行曲线拟合，对工业经济与环境协调发展情况进行分析，验证是否达到EKC曲线中的经济增长转折点，为制定环境保护与减少“三废”污染物排放策略提供科学依据。
二、研究区域与数据选取
（一）吉林省概况
1.经济方面
近年来，在“东北老工业基地振兴战略”与中央财政支持的刺激下，吉林省的经济保持了较快的发展速度。2012年GDP 增幅高出全国平均水平4.2%，排名第10，人均GDP皆高于全国平均水平，排名全国第11。2003—2012年，吉林省第二产业对经济增长的贡献率一直较大，而第三产业的贡献率次之，第一产业贡献率最小，见图1。
图1 2003—2012年吉林省经济状况由图1可见，2003—2012年，吉林省经济逐年加速上升。与2003年相比， 2012年吉林省人均GDP增长了3.4倍，经济获得稳步增长；第一产业比重下降了5.4%，第二产业比重增长了6.0%，第三产业比重下降了0.6%。整体而言，吉林省的产业结构呈现“橄榄状”变化，第二产业比重向两端扩张。可见，近十年吉林省经济稳步增长的主要贡献来源于第二产业。经济增长和产业结构之间存在着密切的关系已经成为学术界的共识，吉林省近年来虽然经济获得了高速增长，但也存在着产业结构的失衡问题。[9]因此，吉林省经济发展转型迫在眉睫，通过加快产业结构升级推动经济与环境协调发展，将成为吉林省发展的必然选择。
2.生态环境方面
生态环境是一个范畴比较大的概念，本文采用中国社会科学文献出版社的《中国省域环境竞争力发展报告》评价结果来反映吉林省生态环境状况。根据2014年中国省域竞争力蓝皮书《“十二五”中期中国省域经济综合竞争力发展报告》评价结果可知，吉林省在全国31个省市区中的发展环境竞争力、经济综合竞争力（一级指标）排名及反向指标（四级指标）工业废水、生活污水、工业烟尘、工业粉尘、SO2、固体废物排放量的排名，见表1。因此，虽然吉林省经济增长速度较快，在全国范围内的经济综合竞争力处于中游，但其环境竞争力却位于中国省域下游，其废水废气等污染物排放量却处于中上游，说明吉林省经济与环境的非协调发展问题突出。
吉林省作为老工业基地之一，第二产业的发展加快了经济增长，同时也隐含着工业污染的环境问题。那么吉林的工业经济与环境污染之间的发展关系是否具备EKC曲线特征呢？本文对吉林省2003—2012年经济与环境统计数据进行EKC曲线拟合，并据此对工业经济与环境的协调发展情况进行验证和分析，为吉林省 “三废”污染排放控制与环境保护提供科学依据。
（二）经济与环境指标及数据的选取
1.指标的选取
指标的选取应秉持科学规范的原则，而且数据资料容易从实际中获取，计算方法简单，每个指标应有清晰的科学涵义和代表意义，有内在的关系但并不相互重复，便于横向纵向的比较研究。为了进行更贴切的EKC曲线拟合，真实反映吉林省经济发展与环境状况的特征，本文在指标选取原则下，参考相应的国际、国内相关规范标准，结合吉林省实际情况选取如下指标。 （1）经济指标的选取
相比经济总收入而言，人均收入更能反映人们的真实收入水平，因此，以人均GDP作为经济指标，可以更加真实地反映人们收入的变化对环境质量的影响。[10]再者，人均GDP可以更贴切地反映地区经济增长状况，而且有利于不同城市的比较。因而本文选取吉林省人均GDP作为经济指标。
（2）生态环境指标的选取
从经济学角度看，如果把生态环境看作商品，那么该商品具有外部性，且在使用和交易上具备非排他性与非市场性，因此在经济发展过程中，生态破坏与环境污染是必然的现象，一般在经济发展的较低阶段，生态破坏是主要问题，而工业化阶段环境污染问题更突出。[11]吉林省处于东部老工业基地中部，目前仍然以工业为主要支柱产业，因而本文选取工业废水、工业废气、工业SO2 排放量和工业固体废弃物产生量作为生态环境指标。
在对指标的选取过程中，笔者尽量选择数据较为完整、统计方式一致的指标。对数据丢失或统计方式已有所变动的指标进行筛选，以保证吉林省经济增长与“三废”排放量的关系研究具有较好的代表性与严谨性。
2.数据的获取
学者Dimitra Kaika等认为：EKC曲线的形状不仅与时序维度有关，同时具有截面特征。某特定区域的环境污染随着经济发展的变化而改变，不同发展水平区域环境污染与经济增长的关系有所不同。[12]已有文献对EKC曲线的验证不少，但不同地区的曲线特征是不相同的。本文选用吉林省相关指标数据对EKC曲线进行实证研究，数据来源于吉林省的统计年鉴（2003—2012），各指标数据汇总如图2、3所示。
2003—2012年吉林省经济稳步增长，其中“三废”污染排放物指标整体趋势上升，工业废水排放量在2005年达到一个峰值，2010年开始又呈现上升趋势；工业SO2排放量在2005—2008年有较大的波动幅度，在2012年有所下降；工业固废排放量稳步上升后在2012年有所下降；工业废气排放量在2009—2012有较大的波动，在2012年有所下降。
三、吉林省“三废”排放污染与经济发展关系分析
（一）EKC曲线模型选择
根据国内外已有的研究成果，不同地区间能够用来拟合环境破坏与经济增长间的关系模型，即KEC曲线模型主要有三个。本文建立线性（Linear）模型进行总体趋势分析，并构建二次（Quadratic）模型和三次（Cubic）方程模型。具体形式如下：
线性方程模型：y=β0+β1X+ξ；
二次方程模型：y=β0+β1X+β2X2+ξ；
三次方程模型：y=β0+β1x+β2X2+β3X3+ξ。
式中，y为环境指标，x为人均GDP，ξ 为误差，β0、β1、β2和β3为待定参数。为了从中选出适合吉林省的最优模型，本文以人均GDP为自变量（x）， 分别以工业废水排放量、工业废气排放量、工业SO2排放量和工业固废的产生量为因变量（y），建立工业污染排放量（或产生量）与人均GDP的函数关系及人均GDP的预测模型。 用Excel和Eviews7.2 软件分别对这3个模型进行拟合及显著性检验，其中ξ为常数项，y 分别由上述五个反映环境污染的变量代入，所有估计结果由Eviews7.2软件给出，结果见表2，曲线拟合结果见图4、5、6、7。
（二）曲线拟合分析
从以上曲线模拟结果（一次、二次、三次混合）看，现阶段吉林省生态环境污染与经济发展之间的关系并不完全符合KEC曲线特征，这说明经济增长最终并不一定会自动导致环境质量的改善。假如在发展经济的同时，忽略了对环境的保护，很可能超越环境承载能力，带来不可估量的损失。具体分析如下：
工业废水排放量与人均GDP的KEC曲线特征较弱，三次方的特征关系相对明显。曲线拟合如图4所示，工业废水排放总量（y1）与人均GDP（x）之间线性、二次和三次的三个方程拟合程度中，三次方程R2 值最大为0.781067，显著性检验值也最大，即吉林省工业废水排放总量与人均GDP 之间的关系符合KEC曲线的特征。
工业废气排放量与人均GDP存在明显的KEC曲线特征。工业废气排放总量（y2）与人均GDP（x）之间线性、二次、三次方程的拟合程度都较好， 显著性检验很明显，R2最大值为0.915124，因此工业废气排放总量与人均GDP 之间的关系符合KEC曲线特征。由曲线拟合图5 可以看出，线性、二次的拟合表明它处于上升区间，拐点还没有出现，但三次方程的拟合在出现拐点后有下降的趋势。从历年来看，吉林省工业废气排放量呈上升趋势，2003年工业废气排放量为3869.40×108 m3，2012年达到10316.26×108 m3，而工业烟尘、粉尘也呈增加趋势。因此，提高工业烟尘、粉尘去除率，严格实行“总量控制”工业废气排放，加强环境基础设施建设是减少吉林省工业废气污染的有效途径。
GDP关系曲线拟合结果工业SO2排放量与人均GDP呈现“N”型曲线特征。工业SO2排放量（y3）与人均GDP（x）之间二次方程和三次方程的拟合程度都较好，R2=0.776093，三次方程的显著性检验更为明显。因此，工业SO2排放量与人均GDP 曲线拟合较好，对EKC曲线具有比较充分的解释意义。从拟合曲线图6可以看出，工业SO2排放量与人均GDP呈现“N”型曲线，说明EKC曲线不一定是倒“U”型曲线。在人均GDP 约为15720元（2006 年）时，人均GDP 与工业SO2排放量曲线呈现明显的上升趋势。吉林省的工业SO2排放量较长一段时期处于增长态势，在2012年人均GDP为43415元时，工业SO2排放量有下降趋势，说明吉林省的工业SO2排放形势趋好。因此，进一步保持并加强吉林省工业SO2排放量处理能力是减少其环境污染的重要措施。
工业固体废物产生量与人均GDP二次方程曲线特征明显，且出现EKC曲线的转折点。工业固体废弃物产生量（y4）与人均GDP（x）之间线性、二次、三次方程的拟合度很高，R2值均为0.90000以上，且显著性检验都很明显。其中三次拟合曲线的R2最大值为0.974588，对EKC曲线具有充分的解释意义。从拟合曲线图7可以看出，人均GDP 约为15720元（2006年）时，人均GDP与工业固体废弃物排放量曲线呈现明显的上升趋势，吉林省的工业固体废弃物产生量较长一段时期处于增长态势，在2012年人均GDP为43415元时，工业固体废弃物产生量有下降趋势。因此，吉林省只有增加工业固体废弃物的处理能力，才能使环境污染跨过EKC曲线的转折点，但如果对工业固体废弃物产生量的控制不够重视，很可能使得这一点成为波动点或者是倒“N”型中的一个下坡点。 四、结论与建议
由以上实证分析可知，吉林省经济在加速发展，但环境污染不但没有伴随经济发展有所改善，而且部分“三废”污染指标还恶化加剧。按目前发展模式，这种“三废”污染与经济发展不协调状态可能会存在较长时间。
首先，在吉林省的环境没有遭到完全破坏、资源没有完全耗竭时，工业“三废”污染具有EKC曲线走势。另外，现阶段吉林省经济与环境之间存在着不完全EKC曲线特征，且形状不一定是倒“U”型的，这验证了多数学者的结论：环境压力和经济增长之间的关系可以是同步关系、U形关系和N形关系。
其次，加强环境基础设施建设，减少经济发展与“三废”污染排放的矛盾。一要开发新能源，提高资源利用效率，尽可能以较少的资源消耗获得最大的社会效益和经济效益；二要加强循环利用，即对废弃物进行加工再利用，减少废气废物的产生和排放，减少经济发展的环境成本。
最后，加快产业结构调整，推动老工业基地向经济高增长、环境低污染的高技术新型工业基地转型。调整资源依赖性产业和能源消耗结构，构建跨产业生态链，推进行业间废物循环，提高技术在产业结构中的比例；淘汰技术、工艺、生产力水平低的产业，鼓励发展科技含量高的产业，走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化道路。
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[责任编辑：张岩林]