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作者简介：陈佳汝，华侨大学经济与金融学院硕士研究生。
摘要：本文通过1990—2013年数据以及构造环境污染综合指数建立计量模型，以此分析福建省经济增长、产业结构对环境质量的影响。结果表明，福建省环境质量与经济增长间呈“倒U型”曲线关系，且环境质量随着工业化程度的加深而不断恶化。
关键词：产业结构；环境污染；主成分分析
一、引言
实现经济增长与环境协调发展是各国政府和学术界普遍关心的话题。现有研究成果主要有：
（一）经济增长与环境质量关系的研究
国外关于经济增长与环境污染之间关系的研究主要围绕环境库兹涅茨曲线假说展开。Grossman和Krueger于1991年首次验证经济增长与环境质量之间的关系，他们利用GEMS的城市大气质量数据发现二者呈现出一种“倒U形”关系。Panayotou（1993）在此基础上正式提出了著名的环境库兹涅茨曲线（EKC）假说。此后，国外许多学者通过不同的污染指标和分析方法得出了不同的结论，Friedl和Getzner（2003）发现二氧化碳和人均GDP呈现N型曲线，Martin Wagner（2008）发现二者呈单调递增关系。
国内的多数研究是对环境库兹涅茨曲线进行验证，证明其是否存在以及呈现何种曲线关系。赵细康等（2005）研究发现环境库兹尼茨曲线的这种典型的倒“U”形曲线关系在中国并不存在。梁云等（2014）以二氧化碳排放总量来衡量环境质量，他们发现这两者是明显的“倒U型”关系。而高宏霞等（2012）分析发现只有工业废气排放量和二氧化硫排放量这两个指标与人均GDP的关系符合“倒U形”关系。
（二）产业结构与环境质量关系的研究
不同的学者对产业结构变动与环境质量之间的关系持有不同的观点。一方面，有学者认为随着工业化进程加深，环境污染的程度将加深。赵雪雁（2007）、余晓娟（2010）分别以浙江省、甘肃省为研究对象，都指出影响污染物排放的重要因素是产业结构变化，其中第二产业对环境污染的影响效应尤为显著。聂小桃（2012）认为造成广州市水环境、固体环境和大气环境污染的主要原因是第二产业。
另一方面，黄孔融和王国聘（2008）在研究中指出第三产业对环境的影响很容易被人遗忘，但随着第三产业的快速发展，其对环境的负面影响将显著增加。王芳（2008）对河南省产业结构与环境质量变化的关系进行了研究，认为能显著影响环境质量的是第一产业和第三产业而不是第二产业。
综上所述，学者们的研究多集中于经济增长对环境的影响以及产业结构对环境的影响，但将经济增长水平与产业结构结合起来的研究却不多，而且以福建省为研究对象的类似研究更为少见。因此，本文利用福建省经济与环境数据来揭示福建省经济增长及产业结构变化对环境质量的影响。
二、福建省环境质量概况
环境质量的好坏通常用工业污染物的排放来衡量，其中废水排放量、废气排放量、工业二氧化硫排放量、烟粉尘排放量和固体废弃物产生量是造成环境污染的比较具有代表性的污染物。
图11990年—2013年福建三大污染物排放量
数据来源：2014年福建统计年鉴
根据可获得性数据可知不同污染物具有不同情况：（1）工业废水排放量在2011年前持续增长，但2011年后明显下降。（2）工业废气排放量一直保持上升趋势，从1997年开始增长势头迅猛，是排放量增长速度最快的污染物，这严重威胁着福建省的空气质量。（3）工业二氧化硫排放量在2006年以前呈现明显上升趋势，但2006年后有所下降。（4）工业烟粉尘的排放量近年来则保持平稳，变化不大，且处于较低水平。（5）工业固体废物排放是所有污染物排放量中呈现下降趋势的，而且下降趋势是明显的，由1990年的4238万吨下降至2012年的016万吨。从总体上看，福建的环境问题依然较为严重，环境保护任重道远。
三、环境污染综合指数
本文基于数据可获得性选择工业废水排放量（gs）、工业废气排放量（gq）、工业二氧化硫排放量（gl）、工业烟粉尘排放量（gyf）和工业固体废物排放量（gg）共5个指标作为环境污染单项指标，其原始数据均取自1990-2013 年的《福建省统计年鉴》和《中国环境年鉴》。
由于指标数据之间存在的相关性，使我們不能简单的用原始指标来分析EKC曲线的图形特征。其原因在于：一方面我们并不是从单个环境指标变量出发，分析其与经济增长和产业结构之间的关系，因为这样得到的结果是片面的；另一方面，如果将各个环境污染原始指标不加处理，直接纳入经济环境模型之中，由于指标数据之间的相关性的存在，会使我们的分析结果不准确。鉴于以上分析，本文采用主成分分析方法，去除原始指标数据之间的相关性，将5个环境污染物排放量指标综合为一个指标来分析经济增长和产业结构变化对环境的影响，其解释能力大于单项环境污染物排放指标。设E来表示环境污染综合指标。
根据SPSS运行过程可知，前2个主成分解释了全部方差的87193%，这说明前2个主成分足以代表原来的5个指标。设分别用E1和E2表示这2个主成分。接下来计算前2个主成分的系数，可得两个主成分的线性组合如下：
E1=0514×gs+0493×gq+0499×gl -0253×gyf -0425×gg
E2=0214×gs+0198×gq+035×gl+0775×gyf +0439×gg
接着计算污染综合指数E，如下：
E=0730 E1+0270 E2
在现实情况下工业污染物的排放量是不可能为负数的，但在计算过程中环境污染综合指数中出现负数的现象，因此本文根据许正松等（2014）的方法，采用离差标准化法以消除负数现象。计算结果如下图所示。 福建省整体环境污染情况大致可以分为三个阶段，第一阶段是1990—1997年，这期间环境污染指数保持稳定，且低于03。第二阶段，即1998—2005年呈现逐年加重的趋势。在第三阶段，即2005—2013年，环境污染指数又趋于稳定，但可以看到这阶段的环境污染综合指数明显高于第一阶段，均超过07。
四、实证分析
（一）模型假定
本文采用计量模型分析经济增长和产业结构对环境的影响。其中，以人均GDP 为自变量，以环境污染综合指标为因变量。本文用三个指标来度量产业结构，分别是工业增加值占GDP比重、重工业产值占工业总产值比重以及第三产业比重，其原始数据均取自1990-2013 年的《福建省統计年鉴》，构造估计模型如下。
Et=β0+β1lngdpt+β2（lngdpt）2+β3（lngdpt）3+β4lnint+β5 lnzint +β6 lndst +β7Xt+Ut
其中，Et为环境污染综合指数，lngdpt为人均GDP的对数，lnint为工业增加值占 GDP 比重的对数，lnzint为重工业产值占工业总产值比重的对数，lndst为第三产业增加值占GDP比重的对数，Xt为影响环境污染指标的其他控制变量，ut为残差项，β为参数，t为时期。
对于估计模型，其图形的特征均由变量前系数的取值（正、负、或零）所决定，根据数学分析方法我们可以得出以下结论：
（1）如果β1>0，β2=β3=0，表明环境污染程度随经济增长呈线性上升趋势，污染程度会随着经济的增长逐步恶化；
（2）如果β1<0，β2>0，β3=0，则曲线为“正U型”，即环境质量随着经济增长先好转再恶化；
（3）如果β1>0，β2<0，β3=0，则曲线为“倒U型”，即环境质量随着经济增长先变坏再逐渐改善；
（4）如果β1>0，β2<0，β3>0，则曲线呈“正 N 型”特征，即环境污染程度随着经济发展水平的提高先提高，然后下降，最后提高；
（5）如果β1<0，β2>0，β3<0，则曲线呈“倒 N 型”，说明环境污染程度会随着经济发展水平的提高先提高，再降低，最后提高，；
（6）如果β1<0，β2=β3=0，表明环境污染程度随经济增长呈线性下降趋势，污染程度会随着经济的增长逐步好转；
（7）如果β1=β2=β3=0，表明经济增长对环境没有影响，这种情况否定了任何形式的 EKC 曲线的存在。
本文选择的控制变量是环境政策。本文用工业污染治理项目本年完成投资额占当年GDP的百分比来度量环境政策，它对污染程度的影响预期为负。
（二）模型估计结果
模型的回归结果见表1。
表1结果显示：
（1）β1>0，β2<0，β3=0，且三个系数均显著，这说明福建省人均GDP与环境质量之间呈“倒U型”关系，即环境质量随经济发展先恶化后改善。
（2）工业增加值占GDP的比重对环境污染显著为正，即环境质量随着工业的发展而不断恶化。从结构上看，重工业占比的增加对环境污染的影响显著为正，这说明随着重化工业比重不断加大，污染将愈发严重。
（3）第三产业增加值占GDP比系数为显著负值，表明福建省第三产业比重的上升对改善环境有帮助。
（4）控制变量的系数不显著，这有悖于理论预期。分析其原因可能是环保投入只有占到GDP的1%到15%才能有效控制环境污染，而要使环境质量有明显改善则需达到3%。但是福建省1990-2013年工业污染治理投资水平普遍较低，尤其是2007年以后，其值都低于02%。因此该系数不显著。
五、结论
本文利用福建省1990-2013年相关数据验证经济增长、产业结构与环境质量之间的关系。研究发现环境质量与经济增长之间呈现“倒U型”曲线关系。在产业结构中，环境质量随着工业化程度的加深而不断恶化，对环境造成的压力越来越大。（作者单位：华侨大学经济与金融学院）
参考文献：
[1]Grossman.G.M.，Krueger.A.B.，Environmental Impacts of the North American Free Trade Agreement[J].Working Paper，1991，3914.NBER，Cambridge MA.
[2]Panayotou.T.Empirical Tests and Policy Analysis of Environmental Degradation at Differem Stages of Economic Development[z].ILO Working PaperWP238，Technology and Employment Programme，Geneva，1993
[3]Friedl.B，Getzner.M.Determinants of CO2 Emissions In A Small Open Economy[J].Ecological Economics，2003（45）
[4]Martin Wagner.The Carbon Kuznets Curve：A Cloudy Picture Emitted by Bad Econometrics [J].Resource and Energy Economics，2008（30）
[5]彭水军，包 群.中国经济增长与环境污染——基于时序数据的经验分析（1985-2003）[J].当代财经，2006（7）.
[6]赵细康，李建民，王金营，周春旗.环境库兹涅茨曲线及在中国的检验[J].南开经济研究，2005（3）.
[7]高宏霞，杨 林，付海东.中国各省经济增长与环境污染关系的研究与预测——基于环境库兹涅茨曲线的实证分析[J].经济学动态，2012（1）.
[8]赵雪雁.甘肃省产业转型及其生态环境效应研究[J].地域研究与开发，2007年第4期.
[9]余晓娟.浙江省产业结构与环境质量关系研究[D].浙江：浙江理工大学，2010年.
[10]聂小桃.广州产业结构演变与环境质量关系研究[D].广州：暨南大学，2012.
[11]黄孔融，王国聘.我国第三产业与环境问题研究[J].扬州大学学报（人文社会科学版），2008 第11期.
[12]王芳.产业结构与环境质量变化的实证研究[D].陕西：陕西师范大学，2008年.
摘要：本文通过1990—2013年数据以及构造环境污染综合指数建立计量模型，以此分析福建省经济增长、产业结构对环境质量的影响。结果表明，福建省环境质量与经济增长间呈“倒U型”曲线关系，且环境质量随着工业化程度的加深而不断恶化。
关键词：产业结构；环境污染；主成分分析
一、引言
实现经济增长与环境协调发展是各国政府和学术界普遍关心的话题。现有研究成果主要有：
（一）经济增长与环境质量关系的研究
国外关于经济增长与环境污染之间关系的研究主要围绕环境库兹涅茨曲线假说展开。Grossman和Krueger于1991年首次验证经济增长与环境质量之间的关系，他们利用GEMS的城市大气质量数据发现二者呈现出一种“倒U形”关系。Panayotou（1993）在此基础上正式提出了著名的环境库兹涅茨曲线（EKC）假说。此后，国外许多学者通过不同的污染指标和分析方法得出了不同的结论，Friedl和Getzner（2003）发现二氧化碳和人均GDP呈现N型曲线，Martin Wagner（2008）发现二者呈单调递增关系。
国内的多数研究是对环境库兹涅茨曲线进行验证，证明其是否存在以及呈现何种曲线关系。赵细康等（2005）研究发现环境库兹尼茨曲线的这种典型的倒“U”形曲线关系在中国并不存在。梁云等（2014）以二氧化碳排放总量来衡量环境质量，他们发现这两者是明显的“倒U型”关系。而高宏霞等（2012）分析发现只有工业废气排放量和二氧化硫排放量这两个指标与人均GDP的关系符合“倒U形”关系。
（二）产业结构与环境质量关系的研究
不同的学者对产业结构变动与环境质量之间的关系持有不同的观点。一方面，有学者认为随着工业化进程加深，环境污染的程度将加深。赵雪雁（2007）、余晓娟（2010）分别以浙江省、甘肃省为研究对象，都指出影响污染物排放的重要因素是产业结构变化，其中第二产业对环境污染的影响效应尤为显著。聂小桃（2012）认为造成广州市水环境、固体环境和大气环境污染的主要原因是第二产业。
另一方面，黄孔融和王国聘（2008）在研究中指出第三产业对环境的影响很容易被人遗忘，但随着第三产业的快速发展，其对环境的负面影响将显著增加。王芳（2008）对河南省产业结构与环境质量变化的关系进行了研究，认为能显著影响环境质量的是第一产业和第三产业而不是第二产业。
综上所述，学者们的研究多集中于经济增长对环境的影响以及产业结构对环境的影响，但将经济增长水平与产业结构结合起来的研究却不多，而且以福建省为研究对象的类似研究更为少见。因此，本文利用福建省经济与环境数据来揭示福建省经济增长及产业结构变化对环境质量的影响。
二、福建省环境质量概况
环境质量的好坏通常用工业污染物的排放来衡量，其中废水排放量、废气排放量、工业二氧化硫排放量、烟粉尘排放量和固体废弃物产生量是造成环境污染的比较具有代表性的污染物。
图11990年—2013年福建三大污染物排放量
数据来源：2014年福建统计年鉴
根据可获得性数据可知不同污染物具有不同情况：（1）工业废水排放量在2011年前持续增长，但2011年后明显下降。（2）工业废气排放量一直保持上升趋势，从1997年开始增长势头迅猛，是排放量增长速度最快的污染物，这严重威胁着福建省的空气质量。（3）工业二氧化硫排放量在2006年以前呈现明显上升趋势，但2006年后有所下降。（4）工业烟粉尘的排放量近年来则保持平稳，变化不大，且处于较低水平。（5）工业固体废物排放是所有污染物排放量中呈现下降趋势的，而且下降趋势是明显的，由1990年的4238万吨下降至2012年的016万吨。从总体上看，福建的环境问题依然较为严重，环境保护任重道远。
三、环境污染综合指数
本文基于数据可获得性选择工业废水排放量（gs）、工业废气排放量（gq）、工业二氧化硫排放量（gl）、工业烟粉尘排放量（gyf）和工业固体废物排放量（gg）共5个指标作为环境污染单项指标，其原始数据均取自1990-2013 年的《福建省统计年鉴》和《中国环境年鉴》。
由于指标数据之间存在的相关性，使我們不能简单的用原始指标来分析EKC曲线的图形特征。其原因在于：一方面我们并不是从单个环境指标变量出发，分析其与经济增长和产业结构之间的关系，因为这样得到的结果是片面的；另一方面，如果将各个环境污染原始指标不加处理，直接纳入经济环境模型之中，由于指标数据之间的相关性的存在，会使我们的分析结果不准确。鉴于以上分析，本文采用主成分分析方法，去除原始指标数据之间的相关性，将5个环境污染物排放量指标综合为一个指标来分析经济增长和产业结构变化对环境的影响，其解释能力大于单项环境污染物排放指标。设E来表示环境污染综合指标。
根据SPSS运行过程可知，前2个主成分解释了全部方差的87193%，这说明前2个主成分足以代表原来的5个指标。设分别用E1和E2表示这2个主成分。接下来计算前2个主成分的系数，可得两个主成分的线性组合如下：
E1=0514×gs+0493×gq+0499×gl -0253×gyf -0425×gg
E2=0214×gs+0198×gq+035×gl+0775×gyf +0439×gg
接着计算污染综合指数E，如下：
E=0730 E1+0270 E2
在现实情况下工业污染物的排放量是不可能为负数的，但在计算过程中环境污染综合指数中出现负数的现象，因此本文根据许正松等（2014）的方法，采用离差标准化法以消除负数现象。计算结果如下图所示。 福建省整体环境污染情况大致可以分为三个阶段，第一阶段是1990—1997年，这期间环境污染指数保持稳定，且低于03。第二阶段，即1998—2005年呈现逐年加重的趋势。在第三阶段，即2005—2013年，环境污染指数又趋于稳定，但可以看到这阶段的环境污染综合指数明显高于第一阶段，均超过07。
四、实证分析
（一）模型假定
本文采用计量模型分析经济增长和产业结构对环境的影响。其中，以人均GDP 为自变量，以环境污染综合指标为因变量。本文用三个指标来度量产业结构，分别是工业增加值占GDP比重、重工业产值占工业总产值比重以及第三产业比重，其原始数据均取自1990-2013 年的《福建省統计年鉴》，构造估计模型如下。
Et=β0+β1lngdpt+β2（lngdpt）2+β3（lngdpt）3+β4lnint+β5 lnzint +β6 lndst +β7Xt+Ut
其中，Et为环境污染综合指数，lngdpt为人均GDP的对数，lnint为工业增加值占 GDP 比重的对数，lnzint为重工业产值占工业总产值比重的对数，lndst为第三产业增加值占GDP比重的对数，Xt为影响环境污染指标的其他控制变量，ut为残差项，β为参数，t为时期。
对于估计模型，其图形的特征均由变量前系数的取值（正、负、或零）所决定，根据数学分析方法我们可以得出以下结论：
（1）如果β1>0，β2=β3=0，表明环境污染程度随经济增长呈线性上升趋势，污染程度会随着经济的增长逐步恶化；
（2）如果β1<0，β2>0，β3=0，则曲线为“正U型”，即环境质量随着经济增长先好转再恶化；
（3）如果β1>0，β2<0，β3=0，则曲线为“倒U型”，即环境质量随着经济增长先变坏再逐渐改善；
（4）如果β1>0，β2<0，β3>0，则曲线呈“正 N 型”特征，即环境污染程度随着经济发展水平的提高先提高，然后下降，最后提高；
（5）如果β1<0，β2>0，β3<0，则曲线呈“倒 N 型”，说明环境污染程度会随着经济发展水平的提高先提高，再降低，最后提高，；
（6）如果β1<0，β2=β3=0，表明环境污染程度随经济增长呈线性下降趋势，污染程度会随着经济的增长逐步好转；
（7）如果β1=β2=β3=0，表明经济增长对环境没有影响，这种情况否定了任何形式的 EKC 曲线的存在。
本文选择的控制变量是环境政策。本文用工业污染治理项目本年完成投资额占当年GDP的百分比来度量环境政策，它对污染程度的影响预期为负。
（二）模型估计结果
模型的回归结果见表1。
表1结果显示：
（1）β1>0，β2<0，β3=0，且三个系数均显著，这说明福建省人均GDP与环境质量之间呈“倒U型”关系，即环境质量随经济发展先恶化后改善。
（2）工业增加值占GDP的比重对环境污染显著为正，即环境质量随着工业的发展而不断恶化。从结构上看，重工业占比的增加对环境污染的影响显著为正，这说明随着重化工业比重不断加大，污染将愈发严重。
（3）第三产业增加值占GDP比系数为显著负值，表明福建省第三产业比重的上升对改善环境有帮助。
（4）控制变量的系数不显著，这有悖于理论预期。分析其原因可能是环保投入只有占到GDP的1%到15%才能有效控制环境污染，而要使环境质量有明显改善则需达到3%。但是福建省1990-2013年工业污染治理投资水平普遍较低，尤其是2007年以后，其值都低于02%。因此该系数不显著。
五、结论
本文利用福建省1990-2013年相关数据验证经济增长、产业结构与环境质量之间的关系。研究发现环境质量与经济增长之间呈现“倒U型”曲线关系。在产业结构中，环境质量随着工业化程度的加深而不断恶化，对环境造成的压力越来越大。（作者单位：华侨大学经济与金融学院）
参考文献：
[1]Grossman.G.M.，Krueger.A.B.，Environmental Impacts of the North American Free Trade Agreement[J].Working Paper，1991，3914.NBER，Cambridge MA.
[2]Panayotou.T.Empirical Tests and Policy Analysis of Environmental Degradation at Differem Stages of Economic Development[z].ILO Working PaperWP238，Technology and Employment Programme，Geneva，1993
[3]Friedl.B，Getzner.M.Determinants of CO2 Emissions In A Small Open Economy[J].Ecological Economics，2003（45）
[4]Martin Wagner.The Carbon Kuznets Curve：A Cloudy Picture Emitted by Bad Econometrics [J].Resource and Energy Economics，2008（30）
[5]彭水军，包 群.中国经济增长与环境污染——基于时序数据的经验分析（1985-2003）[J].当代财经，2006（7）.
[6]赵细康，李建民，王金营，周春旗.环境库兹涅茨曲线及在中国的检验[J].南开经济研究，2005（3）.
[7]高宏霞，杨 林，付海东.中国各省经济增长与环境污染关系的研究与预测——基于环境库兹涅茨曲线的实证分析[J].经济学动态，2012（1）.
[8]赵雪雁.甘肃省产业转型及其生态环境效应研究[J].地域研究与开发，2007年第4期.
[9]余晓娟.浙江省产业结构与环境质量关系研究[D].浙江：浙江理工大学，2010年.
[10]聂小桃.广州产业结构演变与环境质量关系研究[D].广州：暨南大学，2012.
[11]黄孔融，王国聘.我国第三产业与环境问题研究[J].扬州大学学报（人文社会科学版），2008 第11期.
[12]王芳.产业结构与环境质量变化的实证研究[D].陕西：陕西师范大学，2008年.