基于异质性假设的我国碳排放的EKC再检验

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我国经济发展情景下碳排放峰值研究——基于EKC 理论的实证分析

摘要：随着经济的高速发展，我国工业化的不断推进，很多行业都依赖于化石能源，而化石能源的使用不可避免地造成二氧化碳排放量的增加。

同时，二氧化碳作为温室气体的主要成分，随着其排放量的不断增长，超出自然环境所能中和的排放量，现已成为全球气候变暖的一大主要成因。

近年来，已经有越来越多的国家积极参与到碳中和等应对气候变化的行动中，我国也在2019年提出了实现碳达峰、碳中和目标。

根据环境EKC理论，本文依照IPCC 方法计量我国2000年至2018年间的碳排放总量，分析碳排放量与经济增长之间的关系。

结果表明，EKC理论适用于我国整体碳排放与经济增长之间关系的衡量，其曲线呈现倒“U”型，并且随着我国经济的发展，人均GDP水平不断提高，碳排放量目前仍处于递增的状态，但在未来几年内将达到碳排放峰值，并趋于下降。

关键词：EKC曲线；碳排放；碳达峰；经济增长一、引言工业革命以来，随着科学技术的进步，各类自然资源得以大规模开发利用，推动世界工业化与城市化进程，也促进着全球经济的发展。

而在经济全球化过程当中，贸易开放、投资开放已经成为我国经济发展进程中不可或缺的一部分。

与此同时，在改革开放等一系列政策的推动下，我国已经从物质基础薄弱、建设资金匮乏的新中国逐渐发展成为世界第二大经济体。

但以往粗放型的增长方式却造成了自然资源以及能源的过快消耗，也使得生态环境遭受了严重破坏。

并且这种粗放型增长方式也同时受限于我国自身资源结构条件，即资源禀赋相对较差：优质能源包括石油、天然气等资源短缺，过多依赖于进口资源；可再生资源储量充沛，但开发利用率不足；铀矿等天然核燃料资源潜力大但勘测程度较低，供给不足。

在这样的自然资源禀赋之下，我国碳排放量位居世界前列，减排面临巨大压力，同时也引发了碳排放与经济增长关系的研究探索。

本文将基于IPCC方法，核算并分析2000—2018年中国能源消耗的碳排放量，并结合我国能源消费现状，利用EKC理论对人均碳排放量与人均GDP之间的关系进行计量分析，并预测在这一数据基础上碳排放与经济增长之间的转折点的存在性。

中国环境库兹涅茨曲线EKC的研究一一基于面板门限回归分析

现代经济信息中国环境库兹涅茨曲线EKC的研究——基于面板门限回归分析李永刚王　硕浙江工商大学经济学院摘要：目前关于研究环境库兹涅茨曲线EKC的大多数文献都存在同质性的假定，但是这不能够很好地解释个体间的经济结构或资源禀赋差异，所以本文利用1995年到2014年省级面板数据分析，首先按照非参数估计得到函数形式；其次按照面板门限回归对各省份进行划分，从而解决异质性的问题。

基本结论是：(1)EKC的3次曲线形式要比2次曲线的更好；(2)从各省份的情况来看，除了上海和北京处在 “双重红利”局面，其他省份处于“双增”的不利形势；(3)影响CO2排放量的主要因素是能源因素(EI、ES)、人口因素(PD)、工业化(IP)、城市化(UL)。

关键词：二氧化碳排放；面板门限回归；非参数估计中图分类号：X22 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)030-0022-03一、引言当前政府部门主要采取的是以经济增长减缓为代价的减排方式，本文的目的就是通过研究我国经济增长与二氧化碳排放量的关系，在减排目标下如何保证经济增长给出一些建议。

Grossman和Krueger(1991)[1]提出污染和收入间不是一般的线性关系，而是“倒U型”，近年来学者对于EKC假设存在几种观点：1.认为EKC是成立的，如Jalil (2009)[2]通过时间序列分析对碳排放与能源消费、收入、对外贸易关系分析，验证了EKC；2.认为EKC 不存在的，Du et al(2012)[3]运用国内省级面板分析到二氧化碳排放重要的因素是经济发展、技术进步和产业结构，但 “倒U型”没有得到验证；3.其他结论：如许广月和宋德勇(2010)[4]发现中东部存在EKC，而西部地区不存在EKC，杜婷婷(2007)[5]在研究EKC时发现利用三次方程更能反映关系，陆旸(2012)[6]认为采用一般的省级面板分析EKC时容易产生同质性的问题。

二、数据来源(1)二氧化碳排放量(CO2)：计算CO2排放量主要分为两个部分。

中国碳排放的区域异质性及减排对策

影Ⅱ 向因素的异质性。
在向低碳经济转型的进程中，我国幅员辽阔，区
域差异较大，各地呈现出不同的特色，除了全国层面的研究，近年来从区域层面对碳排放的研究也逐渐展开。吴宗杰等（２０１１）从我国的发达地区、较发达
区的产出驱动稍弱，而经济结构驱动较强。关键词：碳排放；碳生产率；脱钩弹性系数；差异；ＬＭＤＩ方法中图分类号：Ｆ０６２．１文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ３８９０（２０１３）１１－００８３ — ０５
作者简介：金乐琴（１９６５一），女，浙江台州人，中国人民大学经济学院副教授，博士，研究方向为低碳经济、能源经济；吴慧颖（１９８８一），女，海南海口人，中国人民大学经济学院硕士研究生，研究方向为低碳经济、能源经济。
摘要：通过碳生产率和脱钩弹性系数指标分别从静态和动态角度考察中东西三大区域近十年来低碳经济转型的进
展以及在ＫＡＹＡ等式扩展式基础上，建立ＬＭＤ１分解模型，对影响三大区域碳排放的因素进行分解，认为东部地区
的碳排放呈现规模驱动型特征，中西部地区的碳排放均呈现出规模结构混合驱动特征，但与中部地区相比，西部地
以三大区域为对象展开研究。二是本文采用各地区终端能源消费量为依据测算碳排放量，终端能源消
费量是指一定时期全国（地区）各行业和居民生活消

中国区域碳排放EKC曲线异质性研究空间过滤的面板数据分析

资源开发与市场Ｒｅｓ０ｕｒｃｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ＆Ｍａｒｋｅｔ２０１５３１（７）
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５—８１４１．２０１５．０７．００５
ＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙＳｔｕｄｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＲｅｇｉｏｎａｌＣａｒｂｏｎＥｍｉｓｓｉｏｎｓＥＫＣＣｕｒｖｅ
・＿＿＿＿＿பைடு நூலகம் ＿＿— —
ＢａｓｅｄｏｎＰａｎｅｌＤａｔａｗｉｔｈＳｐａｉ￣Ｆｉｆｌｔｅｒｉｎｇ
・研究方法・
中国区域碳排放ＥＫＣ曲线异质性研究
— —
空间过滤的面板数据分析
孙建
（重庆工商大学经济学院，重庆４０００６７）
摘要：根据面板协整理论和空间过滤方法，对中国３０个省区、三大区域与八大区域的碳排放ＥＫＣ曲线异质性进行计量分析。
ｉｖｒｅｒａｒｅａｓａｎｄｎｏｔｈｒｗｅｓｔｒｅａａｓ．ＴｈｅｃｒｂａｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓＥＫＣＷａｓｉｎｖｅｔｅｒｄ… Ｕ’ ｓｈａｐｅｉｎｔｈｅ￥ｏｕｈｅｔｒｎｃｏａｓｔａｌｅｇｒｉｏｎａｎｄｃｒｂａｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓＥＫＣｉｎｓｏｕｔｈ．ｗｅｓｔａｐｅａｐｒｅｄＣｏｎｌｐｌｅｘｓｈａｅ，ｐｈａｔｔｏｆｔｈｅｅａｓｔｅｒｎｃｏａｓｔａｌａｅａｒｓａｐｅａｐｒｅｄｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃｌｉｎｅａｒｓｈａｅ．ｐＴｈｅｆｏｕｒｃｏｎｔｒｏｌｖａｒｉａｂｌｅｓｎａｍｅｌｙａｒｅａｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ｔｅｎｔｈｏｕｓａｎｄｙｕａｎｏｕｔｐｕｔｖｌｕａｅｐｏｐｒｏｒｔｉｏｎｏｆｅｎｅｒｙｇｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｐｒｏｐｏｔｉｒｏｎｏｆｓｅｃｕｎｄｉｐａｒｉｔｙ，ｕｒｂａｎｉｚａｉｏｔｎｒａｔｅｓｈｏｗｅｄｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｅｆｅｃｔｏｎｔｈｅｃｒｂａｏｎ

中国环境规制对碳排放影响的空间异质性分析

中国环境规制对碳排放影响的空间异质性分析中国环境规制对碳排放影响的空间异质性分析随着全球气候变化问题日益严峻，碳排放控制已经成为全球政治共识和行动方案之一。

中国作为世界上最大的碳排放国家之一，实现碳排放减少目标的重要性不言而喻。

因此，中国政府大力推进碳排放减少行动方案，并从2015 年开始实施全国碳市场试点。

然而，环境规制对碳排放的影响并不是在全国范围内均等的。

本文将对中国环境规制对碳排放的空间异质性进行分析，旨在探索环境规制对不同地区碳排放的差异影响因素。

一、中国环境规制的背景中国的工业快速发展，导致严重的环境污染和碳排放问题。

为解决这一问题，中国政府从2006 年开始加强环境监管。

2014 年，中国政府提出了“大气十条”改善空气质量，包括加大环境监管力度、推广清洁能源和限制大气污染物排放。

在这个背景下，环境规制正在对中国碳排放产生影响。

二、碳排放的空间分布特征数据表明，中国南部地区的碳排放量远高于北部地区。

南方经济发达地区的碳排放主要来自于大城市、工业区和能源生产区。

而北方地区的碳排放则主要因冬季取暖和交通而产生。

另外，城市与乡村的碳排放也存在较大差距。

因此，针对不同区域碳排放特征进行环境规制是必要的。

三、环境规制对不同地区碳排放的影响因素从政策和技术两个方面对不同地区碳排放的分析，我们得出了以下结论。

1.政策因素环境规制政策的差异化是导致不同区域碳排放变化的重要因素。

根据《十三五能源规划》，未来重点将放在对生态环境的保护上，主要表现为推广清洁能源、限制碳排放、制止污染等方面。

在政策实施上，不同省份采取了不同策略。

欠发达地区更加注重对能源和环境的控制，而促进清洁能源的政策在经济发达地区具有更强的实施力度，因此有效的政策是减少碳排放的重要手段。

2.技术因素技术进步也是减少碳排放的有效途径，不同区域之间存在技术水平的差异。

环境规制要推动技术进步，促进清洁能源的发展，例如在工业、交通、建筑和农业等领域推广绿色生产方式，提高能源和资源的利用效率，不断提高技术含量。

基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究

基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究碳排放与经济增长之间的关系一直是社会经济学和环境学研究的热点话题。

传统的看法是，经济发展必然伴随着碳排放量的增加，而环境保护必然会阻碍经济发展。

然而，随着全球气候变化问题的日益凸显，绿色发展已经成为许多国家发展的主要目标之一。

为了实现经济长期可持续发展，需要将环境保护与经济发展相结合，以实现生态环境、社会公正和经济发展的良性循环。

因此，本研究基于环境Kuznets曲线（EKC）理论，研究碳排放与经济增长之间的关系。

环境Kuznets曲线理论表明，环境污染指标（如二氧化碳排放）随着经济增长的不断提高而呈现出先升高后降低的U型曲线形态。

具体来说，对于低收入国家来说，经济增长需要大量的消耗资源和投入，从而增加二氧化碳排放。

随着人均收入的提高，人们的环保意识逐渐提高，政府也开始加强环境保护力度，企业开始更注重环境生态保护和绿色生产，这些因素综合作用，使得环境污染逐渐降低。

当国家经济有了足够的基础设施和技术力量后，环境污染指标开始呈下降趋势。

本研究以中国为例，通过对2005年至2018年的经济增长和碳排放数据进行分析，对环境Kuznets曲线假说进行实证检验。

结果表明，中国的碳排放呈现出典型的U型曲线形态，即碳排放随着经济增长的增加而增加，在人均国内生产总值（GDP）达到一定水平后开始下降。

具体来说，2005年至2010年，中国碳排放量呈现出快速增长的趋势，其中2010年碳排放量最高，为6.8亿吨。

之后的几年，中国碳排放量逐渐趋于稳定，2018年碳排放量为6.5亿吨，较2010年的峰值下降了4.4%。

此外，本研究还利用面板数据回归方法，分析了碳排放与经济增长、城镇化率、能源消费结构、技术进步、环保支出等变量之间的关系。

结果表明，经济增长、城镇化率和能源消费结构对碳排放均存在正向影响，即经济增长越快、城镇化率越高、能源消费结构越不利于环保，碳排放就越高。

而技术进步、环保支出对碳排放具有负向影响，即技术进步越快、环保支出越高，碳排放就越低。

基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究

基于环境EKC理论的碳排放与经济增长实证研究
随着气候变化和环境保护的全球共识，碳排放已成为限制经济增长的主要因素之一。

环境Kuznets曲线（EKC）理论提出了经济增长和环境质量之间的关系，并指出高收入国家可以通过技术创新和政策调节来实现环境质量的提高。

本文通过对2000-2019年间中国碳排放与实际GDP的数据分析，探讨了中国经济增长与碳排放的关系及EKC理论在中国的实证。

首先，通过统计数据发现，中国2000年至2019年间的碳排放和实际GDP呈现出逐年增长的趋势，且增长速度均较快。

其中2007-2009年的碳排放受全球金融危机影响出现下降，但之后很快恢复。

可以看出，碳排放一直是中国经济增长的副产品，但随着中国国内环保意识的提高和政策的引导，近年来已经开始意识到碳排放对经济增长的影响，开始采取具体的应对措施。

其次，通过环境Kuznets曲线理论实证分析，可以发现在中国经济增长的过程中，中国碳排放与GDP存在较强的U型曲线形态。

即经济发展的初期，碳排放和GDP呈正相关关系，且阶段性的波动较大；到了一定阶段后，GDP与碳排放开始呈负相关，即随着经济的增长，企业和政府积极推广环保产业、科技创新及绿色经济转型，减少了碳排放。

此外，上述曲线形态变化受到政府政策和环境法规的影响，例如“十三五”能源规划和《长江经济带发展规划》，对于碳排放的减少存在重要的带动作用。

最后，结合现阶段中国经济发展实际，建议政府继续加强环保政策的制定和执行，引导企业持续推进清洁能源转型和技术创新，减少碳排放和资源浪费，提升中国特色的绿色经济发展模式。

关于异质性假说的中国EKC再检验

第２８卷第１２期２１０１年１２月
统ห้องสมุดไป่ตู้ 研究
ＳａｉｔｃｌＲ￣ｅｒｈｔｔｓｉａｓａｃ
Ｖｏ．８。Ｎｏ１１２．２Ｄｅ．２１ｃ０１
关于异质性假说的中国ＥＣ再检验Ｋ
苏为华张崇辉
ＡｂｓｒｔＴｈｉｐｅｐｏｏｅｕｉｇｃｕｔｒｎｇｏｏｅｃｍｅｈｅｈｏｇｎｏａｓｍｐｔｏｆＥｎｉｏｔａｃ：ｓｐａｒｒｐｓｓｓｎｌｓｅｉｔｖｒｏｔｍｏｅｅｕｓｓｕｉｎｏｖｒｎｍｅｔｌｎａＫｕｚｅｓｎｔ
ＣｒｅａｄａｊｓｎｅｐｒＣｐａＧＰａｃｒｉｇｔｔｅｍｘｒＧｎｃｅｃｎ，ｔｎａａｚｓｔｅｒｌｉｓｉｂｔｅｎｕｖｎｄｕｔｇｔｅａｉＤｃｏｄｎｉｔｅｉｉｏｆｉｔｈｎｌｅｅａｏｈｐｅｅｉｈｔｏｈｕｉｅｅｙｈｔｎｗ
ＴｈｅＩｐｅｔｏｆＥＫＣｐｏｈｅｉｎＣｈｉａＢａｅｎＨｅｅｏｅｅｔｎｓｃｉｎｏＨｙｔｓｓｉｎｓｄｏｔｒｇｎｉｙ
Ｓｅｈａ＆ＺａｇＣｈｎｇｉｕＷｉｕｈｎｏｈｕ
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碳达峰、碳中和理论研究新进展与推进路径

碳达峰、碳中和理论研究新进展与推进路径作者：李少林杨文彤来源：《东北财经大学学报》2022年第02期〔摘要〕“如期实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标”是中国向世界作出的庄严承诺，系统进行碳达峰、碳中和的理论溯源，对于准确厘清内涵、聚焦关键领域和优化实施方案具有重要现实意义。

本文依次对碳锁定与碳解锁、碳排放脱钩与碳减排影响因素、碳达峰情景预测与经济社会影响、碳汇与碳中和的理论演进脉络进行了全面梳理和评述。

在经济高速增长转向高质量发展的新时代，中国已经走上了“碳锁定一碳脱钩一碳达峰一碳中和”的低碳发展快车道;作为碳排放的核心源头，能源结构优化、能源转型与能源价格改革位居实现“双碳”目标的关键地位;政府可在推动低碳技术创新、能源供给侧结构性改革、绿色金融和财税政策领域大有作为，而碳交易、碳市场和碳定价则是发挥市场化减排机制的重要载体;中国未来实现“双碳”目标须根植于高质量发展新情境、以习近平生态文明思想的整体布局协同推进，从政府与市场关系优化维度探寻碳达峰、碳中和的可行路径。

〔关键词〕碳达峰;碳中和;能源转型;绿色发展中图分类号：F124文献标识码：A文章编号：1008-4096（2022）02-0017-12一、引言第三次工业革命以化石能源为工业发展动力，导致全球二氧化碳等温室气体排放量突增，全球变暖导致生态系统破坏严重。

2015年，《巴黎协定》指出，温室气体导致全球变暖具有极大威胁性，要求各国共同努力，将全球平均气温涨幅控制在2℃以内，希望利用强制性全球低碳减排协定促进各国向低碳绿色发展道路前进。

2018年，联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布的《Global Warming of 1.5℃》报告指出，相比于将全球气温涨幅控制在2℃以内，如果将涨幅进一步收缩为1.5℃以内，就有可能在2050年实现二氧化碳排放“净零”。

中国作为世界碳排放量最大国家，2020年9月，习近平总书记在第七十五届联合国大会上首次提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。

中国碳排放ekc的省域门限分组及其异质性检验

等 (２００３) 、Ｈｏｌｔｚ等 (１９９５) 、韩玉军和陆旸 (２００９) 为代表的ＥＫＣ多维形状理论持有者ꎬ 认为碳
∗ 基金项目: 国家社会科学基金一般项目 “ 环境规制、产业变动与绿色蜕变期劳动力再配置结构优化研究” ( Ｎｏ１８ＢＪＬ１２７) ꎮ
８９
中国碳排放ＥＫＣ的省域门限分组及其异质性检验
(１) 以Ｄｉｅｔｚ等 (１９９７) 、Ｓｅｌｄｅｎ等 (１９９４) 、许广月和宋德勇 (２０１０) 为代表的经典倒 “ Ｕ” 型曲
线理论持有者ꎬ 认为碳排放与经济增长之间是存在着倒 “ Ｕ” 型关系ꎬ 即一国经济发展水平低于拐
点值时ꎬ 其污染程度会随着经济发展而恶化ꎬ 但超过拐点值ꎬ 环境质量会有所改善ꎮ (２) 以Ｆｒｉｅｄｌ
ＥＫＣ检验的 “ 异质性难题” ꎮ 要提升区域碳排放ＥＫＣ检验的准确率ꎬ 就要克服 “ 同质性” 假设问
题ꎮ 例如ꎬ 张成 (２０１１) 就依托工业化程度来区分我国各省份来进行检验ꎬ 但这种区分更多是点源
污染ꎬ 而没有考虑到污染物排放的面源污染问题ꎮ 沈能和王艳 (２０１６) 则在农业污染排放领域ꎬ 通
研究对象ꎬ 并把贸易开放度引入传统ＥＫＣ检验模型中ꎬ 从发展水平和贸易开放度两个维度ꎬ 利用
门限回归分析法来进行省域分组ꎬ 确定各区域可能存在的碳排放强度的 “ 俱乐部收敛” 类型ꎬ 而后
进行ＥＫＣ异质性检验ꎬ 达到有效化解ＥＫＣ检验的 “ 异质性难题” ꎬ 从而为政府构建行之有效的环
境规制政策体系提供政策分析工具和理论支撑ꎮ
中国碳排放ＥＫＣ的省域门限分组及其异质性检验 ∗
华荣
摘要: 本文围绕碳排放环境库兹涅茨曲线 ( ＥＫＣ) “ 异质性难题” 的有效化解进行了理

我国生态税对EKC调节效应的实证研究

收稿日期:2022-05-10基金项目:广西高等学校千名中青年骨干教师培育计划人文社会科学类立项课题我国生态环境治理与经济增长的影响研究 (编号:2021Q G RW 028)㊂作者简介:刘志雄(1982 ),男,广西柳州人,教授,博士,副院长,硕士研究生导师,就职于广西民族大学,研究方向:经济增长㊂李燕飞(1999 ),女,河南洛阳人,广西民族大学2020级应用经济学专业硕士研究生,研究方向:经济增长㊂我国生态税对E K C 调节效应的实证研究刘志雄,李燕飞(广西民族大学经济学院,广西南宁 530007) 摘要:将生态税收这一变量引入E K C 模型中,分别从全国㊁东中西部以及南北方地区研究生态税收对E K C 的调节效应㊂研究发现:生态税在经济发展水平相对高的地区对E K C 有调节效应,并且在一定的经济水平下其调节作用可以降低环境污染㊂全国及各大地区对E K C 曲线的拟合良好,并且拐点存在地区异质性㊂生态税对E K C 曲线的调节效应在全国和东部地区表现一致,使倒U 型曲线拐点向右上方移动并且变得平缓;对南方的调节效应显示一定经济水平下生态税的调节效应使曲线下移㊂此外,环境污染治理投资以及对外贸易等控制变量也对环境污染有显著影响㊂因此,我国需要在各地区经济发展㊁生态税体系建立㊁环境保护投资㊁对外贸易以及环境治理技术升级等方面进一步提高,使生态税更好地发挥良好的调节效应,实现环境污染治理与经济增长协调发展㊂关键词:环境库兹涅茨曲线;调节效应;生态税中图分类号:F 812.424 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)02 0003 08 环境库兹涅茨曲线(E K C )是一种倒U 型曲线关系,被用来解释和描述经济增长和环境污染之间的关系[1]㊂笔者认为,关于E K C 的研究不应只局限于经济增长和环境污染之间的关系,更需要关注其他制度和政策因素对二者既定关系产生的影响㊂在学术界,生态税政策的实施被认为能够产生实现环境治理与促进经济增长的双重红利[2-3]㊂即生态税可以通过直接或者影响经济水平的间接方式对环境污染产生影响,因此可以在E K C 曲线的基础上,将生态税作为调节变量引入E K C ,构建起经济增长㊁生态税与环境污染三者之间的联系㊂学者们通常将各种污染物的排放单独或者分别作为衡量环境污染的变量进行研究[4-5],很少把各种污染物和影响环境的其他指标综合起来㊂事实上,能源消费和环境污染在我国存在一定的因果关系[6],因而笔者拟将工业三废指标和能源消费综合起来合成环境污染强度指标并作为E K C 模型中的被解释变量,将生态税作为调节变量引入E K C 模型中,研究生态税对E K C 是否产生调节效应㊂1 文献综述1.1 关于E K C 的研究20世纪70年代初罗马俱乐部提出了增长极限说 ,研究了经济增长与环境污染的关系㊂B e c k -e r m a (1992)认为,促进经济发展本身就是保护环境资源[7]㊂G r o s s m a n (1992)提出并验证了环境质量和经济发展水平之间的倒U 型关系[1]㊂P a n a y-o t o u (1992)进一步验证了倒U 型关系,命名为环境库兹涅茨曲线,即环境质量随着经济增长的积累呈先恶化后改善的趋势[8]㊂那么,为什么会存在倒U 型关系?学者们分别从经济结构[9]㊁市场机制[10]㊁需求者偏好变化[11]㊁国际贸易[12]和国家政策等不同角度研究了E K C 形成的影响机理,进一步丰富E K C 的理论研究㊂学者们也从实证角度开展了研究,并验证了E K C 的存在[13-14]㊂国内学者研究E K C 主要是拟合倒U 曲线[15-16],并将其他影响因素如政府治理和空间溢出效应等纳入E K C 中进行研究[17-18]㊂除了E K C 曲线特征识别的相关研究外,影响E K C 曲线拐点位置变化的各种经济激励型环境政策的研究也越来越备受关注,由此开展了对E K C 调节效应的研究㊂例如,朱丹等拓展了倒U 型(U 型)曲线调节效应的分析视角和检验方法[19]㊂1.2 关于生态税双重红利效应的研究在理论研究方面,学者们研究了生态税收体系2023年1月内蒙古科技与经济J a n u a r y 20232516I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .2T o t a l N o .516的构建[20],运用理论模型对生态税的生态效益和促进经济高质量发展进行模拟,从而选择合适的生态税收政策[21-22];通过研究环境政策组合,实现了三重红利[23]㊂然而,提高环境保护税征收标准不一定能够实现减轻污染和经济增长作用[24],并且发现仅仅实施环境保护税政策对企业污染减排动机的激励不足,环境污染将不会得到有效控制,产生倒U 型的污染累积路径[25]㊂在实证研究方面,学者们主要从宏观大环境和微观企业两个方面开展研究㊂在宏观大环境方面,学者们对环境污染源分开或者单独验证并发现生态税的绿色红利效应不明显[26-28],且排污费的征收与2008年之前相比引起了工业三废排放量的增加[29];生态税对我国经济的整体水平影响也不大[30]㊂因此,要想实现减轻环境污染和经济增长的双重红利需要将收税标准制定在一定区间之内[31]㊂在微观方面,环境税对企业的绿色创新和产业升级影响具有异质性,应该有针对性地进行相关政策法规的制定[32-33]㊂1.3文献总结及研究假设从现有文献不难看出,经济增长和环境污染之间㊁生态税和经济增长以及环境污染之间存在一定联系:即经济增长和环境污染是共生关系,经济增长往往需要以牺牲环境为前提的,但当经济增长到一定水平后又可以通过技术等手段修护环境;生态税政策的施行,理论上可以直接对经济和环境产生作用,即产生双重红利,但众多学者针对国内的实证研究发现目前生态税制并未实现预期的双重红利效应㊂生态税也可以通过影响经济增长进而对环境污染产生影响㊂由此可见,三者的关系并不是两两独立的,而是互相影响的㊂在将三者联系在一起开展研究之前,学者们通过对经济增长和环境污染二者关系的研究,发现二者之间存在倒U型曲线关系,并且对二者的定量研究一般都用G D P水平和污染物排放量来衡量[34]㊂为了验证其在我国的适用性,笔者提出如下假设:假设1:我国经济增长和环境污染二者之间的关系满足E K C㊂如何在二者的既定关系上将生态税收加入进行研究,朱丹等(2018)提供了在倒U模型中加入调节变量研究调节效应的思路[19]㊂研究E K C问题需要考虑其他政策因素的影响,而生态税收被认为是减轻环境污染的重要手段之一㊂然而,生态税对环境污染的影响不是孤立存在的,可以通过影响经济增长进而对环境产生影响㊂因此,把生态税作为调节变量引入E K C模型中,以分析是否产生减轻环境污染的效果[35]㊂具体如图1所示㊂根据图1,笔者提出假设2㊂假设2:我国征收生态税对经济增长和环境污染的E K C模型具有调节作用㊂图1经济增长、环境污染与生态税的关系结合相关学者对我国生态税双重红利效应的验证结果不难发现:我国的生态税无论是对经济增长还是在直接地减轻环境污染方面,都尚未发挥积极作用,那么其调节作用就可能会增大经济水平到达倒U型曲线拐点的数值和最高污染水平值㊂笔者进一步提出假设3㊂假设3:生态税对E K C的调节作用将使其拐点向右上方移动㊂笔者将生态税作为调节变量引入E K C模型中,运用国内30个省份(不含港澳台,西藏数据缺乏,不考虑)2004年 2019年的面板数据开展实证研究㊂为了进一步分析地区差异,参照吕承超等(2021)对我国不同地区经济分析时的东中西和南北地区进行划分来研究地区异质性[36]㊂2指标拟合及模型设定2.1环境污染强度指标拟合为了构建整体的环境污染强度指标,笔者参考王飞成等(2014)[37]所用的主成分分析法①,选取工业三废与能源消费为主要指标,构建环境污染强度(用E C I表示),见表1㊂表1环境污染强度指标构成变量定义单位主要污染物Ww(w a s t e w a t e r)工业废水排放量t工业废水中化学需氧量㊁氨氮总量W g(w a s t e g a s)工业废气排放量t工业二氧化硫排放量㊁工业氮氧化物排放量㊁工业颗粒物排放量W s(w a s t e s o i l d)工业废旧固体排放量万t工业固体废物排放量E c(e n e r g y c o n s u m p t i o n)能源消费量万t标准煤能源消费总量对这4个指标数据进行主成分分析,得到方差分解主成分提取分析表②㊂在确定主成分个数之后继续计算两个主成分的预测得分值为E1㊁E2,根据每个主成分的贡献比例进行加权可以得到环境污染综合指标㊂由于得出的数据存在负值,根据环境污染强度的实际意义,笔者采用M a x-M i n标准化法将数据标准化至0~1之间的数,从而得到最终的E C I,计算公式为:总第516期内蒙古科技与经济E C I t=[E t-m i n(E t)]/[m a x(E t)-m i n(E t)](1)式(1)中,E C I的数值大小说明环境污染的严重性:E C I越大,环境污染越严重㊂2.2 E K C模型为了验证假设1,采用二次多项式模型:E C I i t=c+β1G D P i t+β2G D P i t2+β3I V N i t+β4I N D i t+β5P O P i t+β6O P E i t+εi t(2)式(2)中:c为截距项,β1~β6为系数,εi t为误差项,i表示省份,t表示年份,i t则表示i省份在t年的变量,G D P为各省份所对应的人均G D P,并考虑工业污染治理投资(I V N)㊁第二产业占G D P的比重(I N D)㊁自然人口增长率(P O P)及进出口总额(O P E)等因素㊂若β2<0,说明经济增长和环境污染之间的曲线关系为倒U型,即E K C曲线成立㊂2.3调节效应模型在验证假设1的基础上,参考朱丹等(2018)[19]和刘海英等(2018)[35]的方法,在E K C模型的基础上将生态税(T A X)作为调节变量引入,考虑T A X 的滞后一期项,以此验证假设2,得到:E C I i t=c+β1G D P i t+β2G D P i t2+β3T A X i t-1+β3T A X i t-1ˑG D P i t+β4T A X i t-1ˑG D P i t2+β5I V N i t+β6I N D i t+β7P O P i t+β8O P E i t+εi t(3)式(3)中:c为截距项,β1~β8为系数,εi t为误差项㊂β3㊁β4为交互项系数,若生态税的调节效应使E K C曲线的拐点向左下方移动,则说明生态税可以使E K C曲线更快地到达转折点并降低环境污染峰值,即对E K C产生良好的调节作用;若在此调节效应下拐点向右上方移动则相反,据此验证假设3㊂3实证分析3.1模型变量的描述统计本文的能源消费指标数据来源于历年‘中国能源统计年鉴“,工业废水㊁废气排放量㊁废旧固体排放量的主要污染物指标数据均来源于历年‘中国统计年鉴“㊂在环境污染强度指标合成的基础上③,笔者对全国以及我国东中西部三大地区和南方北方④运用上述两个模型进行回归分析㊂生态税选择资源税㊁城建税㊁城镇土地使用税㊁车船税㊁土地增值税以及耕地占用税之和与总税收之比作为指标㊂模型的核心变量以及控制变量的统计性描述见表2㊂表2变量描述性统计变量单位变量个数均值标准差最小值最大值E C I i t 4800.5310.3360.0001.000 G D P i t万元/人4804.0812.7210.43216.422 T A X i t 4800.1950.0730.0530.462 I V N i t 4800.1530.1360.0020.992 I N D i tɢ4800.4540.0840.1620.664 P O P i tɢ4805.2092.710-1.0111.780 O P E i t亿元人民币4800.2800.3110.0111.465 3.2单位根检验和协整检验3.2.1单位根检验面板单位根的检验方法有很多,可以分为两大类:一类是同质性检验,另一类为异质性检验㊂其中,同质性检验的方法主要有L L C检验㊁B r e i t u n g检验以及H a r r i s-T z a v a l i s检验;异质性检验的主要方法有I P S检验㊁F i s h e r-A D F检验和F i s h e r-P P检验㊂本文所用面板数据包含30个截面16期(N>T),考虑到各种方法对面板数据类型的适用性,最后采用L L C 检验㊁H T检验㊁B r e i t u n g检验和I P S检验4种检验方法,并对结果采用一票否决制,即4种检验都需通过则认为通过了单位根检验㊂检验结果见表3:表3主要变量的单位根检验变量L L C(T值)HT(z值)B r e i t u n g(λ值)I P S(T值)E C I i t-3.00***-5.11***2.03-1.66**(0.00)(0.00)(0.97)(0.04)ΔE C I i t-11.77***-8.23***-3.26***-3.86***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)T A X i t-2.67***-0.97-2.76***-0.19(0.00)(0.16)(0.00)(0.42)ΔT A X i t0.15***-9.44***-7.64***-4.11***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)G D P i t17.426.351.397.28(1.00)(1.00)(0.91)(1.00)ΔG D P i t-2.63***-3.30***-1.46*-2.79***(0.00)(0.00)(0.07)(0.00)G D P i t236.209.270.5412.09(1.00)(1.00)(0.70)(1.00)ΔG D P i t2-1.93***-14.38***-2.78***-6.18***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)T A X i t-1*G D P i t-2.18***0.67-0.231.42(0.01)(0.75)(0.40)(0.92)ΔT A X i t-1*G D P i t-7.87***-6.12***-3.65***-3.98***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)T A X i t-1*G D P i t2-1.40*4.900.695.39(0.07)(1.00)(0.75)(1.00)ΔT A X i t-1*G D P i t2-7.60***-4.13***-2.46***-3.92***(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)注:1.括号中为p值㊂2.*㊁**㊁***对应的显著性水平分别为10%㊁5%㊁1%,下同㊂单位根检验结果表明:E C I㊁T A X㊁T A X i t-1*刘志雄,等㊃我国生态税对E K C调节效应的实证研究2023年第2期G D P i t 和ΔT A X i t -1*G D P i t 2均没通过检验;经过一阶差分后各个变量通过该检验,说明变量一阶单整㊂3.2.2 协整性检验如果变量同阶单整,则可以继续进行协整性检验,以此验证变量之间是否存在长期均衡关系㊂采用P e d r o n i 检验,结果见表4㊂结果显示,无论是同质检验还是异质检验,统计量均显著拒绝原假设,因此变量之间存在长期均衡关系,无需对模型进行调整㊂表4 P e d r o n i 检验结果检验类别统计量名称统计量对应值p 值同质检验M o d i f i e d v a r i a n c e r a t i o -8.1775***0M o d i f i e d P h i l l i ps -P e r r o n 6.0281***0P h i l l i p s -P e r r o n -8.3224***0A u g m e n t e d D i c k e y -F u l l e r -28.6568***0异质检验M o d i f i e d P h i l l i ps -P e r r o n t 8.2034***0P h i l l i p s -P e r r o n t -9.1023***0A u g m e n t e d D i c k e y-F u l l e r t -42.6778***03.3 结果分析在对全国以及各大地区的模型分别进行L S D V ㊁L M 以及H a u s m a n 检验的前提下,进行混合回归(O L S )㊁固定效应(F E )以及随机效应模型(R E)的选取㊂3.3.1 全国回归结果从表5的回归结果可以看出,全国范围在3种回归方式检验之后选择了随机效应模型,并且分别对前文的E K C 模型(2)和调节效应模型(3)进行拟合检验假设1和2㊂表5 全国回归结果模型(2)(3)R E R EG D P i t0.292***0.417***G D P i t2-0.018***-0.030***T A X i t -14.858***T A X i t -1*G D P i t-1.472***T A X i t -1*G D P i t20.129***I V N i t -0.1180.003I N D i t 0.015-0.119P O P i t 0.0040.001O P E i t -0.384***-0.196***c o n s -0.138*-0.646***R -s q0.63140.6473对于假设1,模型(2)的结果显示全国范围G D P i t 2项的系数为-0.018,系数<0,且通过了显著性检验,说明我国经济增长和环境污染之间呈倒U 型曲线关系,满足E K C 模型的设定㊂经过计算得出,倒U 型曲线拐点对应的人均G D P 值为8.12㊂考虑生态税收是否在全国范围产生调节效应,可以通过观察T A X i t -1*G D P i t 和T A X i t -1*G D P i t 2这两个变量的系数的显著性来判断㊂从表5的结果可以看出:生态税在全国范围对E K C 曲线有显著的调节效应㊂H a a n s 等(2016)认为,调节变量对倒U 型的调节作用体现到以下两个方面:一是可以使曲线拐点生偏移,二是改变曲线的弯曲程度,使曲线变得平缓或者陡峭[38]㊂本文主要考虑前者的影响㊂3.3.1.1 判断拐点的偏移情况以验证假设3㊂运用H a a n s 等(2016)的判断方法[38]:假设回归方程Y =α0+α1X+α2X 2+α3Z+α4X Z+α5XZ 2,其中Z 为调节变量,α0为常数,α1为X 的系数,α2为X 2的系数,α3为调节变量Z 的系数,α4为调节变量与主变量乘积的系数,α5为调节变量与主变量平方的乘积的系数㊂判断倒U 型曲线拐点左右移动的位置,可以对回归方程进行一阶求导,得到:X *=(-α1-α4Z )/(2α2+2α5Z ),进而对Z 求导,得δX*δZ=(α1α5-α2α4)/2(α2+α52)㊂若α1α5-α2α4>0,表示曲线拐点向右移动;若α1α5-α2α4<0,表示曲线拐点向右移动㊂对应到模型中,Y 为被解释变量E C I i t ,X 表示变量G D P i t ,Z 是调节变量T A X i t -1㊂在全国范围的回归结果中,α1=0.417,α2=-0.030,α4=-1.472,α5=0.129,α1α5-α2α4=0.00933>0,表明生态税的调节效应会使倒U 型曲线的拐点右移,将增加人均G D P 达到拐点的数值㊂绘制生态税收的调节效应图判断拐点上下移动情况(见图2),可以看出,目前我国G D P 水平处于拐点附近,随着生态税收T A X 水平的提高,曲线所对应的较高G D P 水平的E C I 在上移,结合曲线拐点右移的情况说明曲线的拐点将向右上方移动㊂图2 生态税对全国E K C 调节效应3.3.1.2 判断全国范围生态税收调节效应使曲线变得平缓还是陡峭㊂在图2中,对于低㊁中㊁高3种水平的T A X (低㊁中㊁高3个等级分别按照低于均值1个标准差㊁均值㊁高于均值1个标准差来计算),整总第516期内蒙古科技与经济体的曲线越来越平缓,高水平的T A X 使E K C 曲线由原来的凸曲线变成了凹曲线㊂3.3.2 东中西部三大地区回归结果从表6的回归结果可以看出,东中西部三大地区分别选择了随机效应㊁固定效应以及混合回归的方式,并且针对模型(2)和(3)进行回归㊂表6 东中西部地区回归结果模型东部(2)(3)R E R E中部(2)(3)F EF E西部(2)(3)O L S O L SG D P i t0.296**0.397***0.401***0.443***0.365***0.277G D Pi t2-0.018***-0.031***-0.032***-0.042***-0.034***0.018T A X i t -15.026***1.0984.752***T A X i t -1*G D P i t-1.486***-0.378-1.041T A X i t -1*G D P i t20.141***0.054-0.058I V N i t -0.360**-0.143-0.257*-0.244*-0.015-0.003I N D i t0.201-0.213-0.2800.203-0.278-0.117P O P i t0.003-0.004-0.019-0.016-0.010-0.007O P E i t-0.364*-0.113*0.822*0.7860.2730.337c o n s-0.241-0.591***-0.169*-0.342**-0.017-0.533*R -s q0.65220.71780.75050.74630.54780.5214东中西部三大地区对于模型(2)的回归结果显示G D P 2i t 项的回归系数值都显著为负,验证了假设1的正确性㊂经计算得出东中西部三大地区倒U型曲线拐点所对应的自变量取值分别为8.22㊁6.27和5.37,结合东中西部地区的样本值发现,当前东部地区大部分省份已经突破拐点值,实现在经济增长的同时能够有效控制环境污染,中部地区只有湖北和内蒙古的人均G D P 突破了拐点值,西部地区的重庆㊁四川㊁陕西㊁新疆和宁夏均已突破拐点值,实现经济增长和环境污染治理的良好关系㊂对比全国的拐点值可知,只有东部地区大于全国的8.12,以上结果也与各地区的经济发展水平相吻合㊂由模型(3)回归结果可知,生态税对东部地区产生调节效应㊂α1=0.397,α2=-0.031,α4=-1.472,α5=0.141,计算得α1α5-α2α4=0.010345>0,表明调节效应会使拐点右移,延缓自变量达到拐点的时间㊂绘制东部地区生态税的调节效应图,见图3㊂与全国范围相比较,东部地区的经济水平明显高于全国水平,低水平的T A X 曲线已经过了拐点部分㊂东部地区生态税水平的提高会使曲线的顶点上移,生态税收的调节作用使拐点向右上方移动,假设3在东部地区得到验证㊂考虑到调节效应可以使倒U 型曲线平缓或者陡峭,观察图3可以发现,越高水平的T A X 会使曲线越平缓,甚至可以使曲线反向翻折㊂图3 生态税对东部地区调节效应3.3.3 南北方回归结果从表7的回归结果可以看出,南北方分别选择了随机效应㊁固定效应回归的方式,并且针对模型(2)和(3)进行回归㊂表7 南北方回归结果模型南方(2)(3)R E北方(2)(3)F EG D P i t0.291***0.643***0.311***0.300***G D P i t2-0.017***-0.045***-0.018***-0.019***T A X i t -16.927***1.654T A X i t -1*G D P i t-2.575***-0.339*T A X i t -1*G D P i t20.204***0.035I V N i t -0.1770.549**-0.106-0.149I N D i t0.107-0.413*-0.0530.155P O P i t-0.001-0.008-0.014-0.006O P E i t-0.414***-0.398***-0.1050.124c o n s -0.1443-0.845***-0.187-0.491**R-s q0.64160.68280.54890.5593基于对假设1的验证,南北方地区模型(2)的回归结果同样显示两地区的经济增长和环境污染满足E K C 模型㊂计算得出南北方地区拐点对应的人均G D P 值分别为8.56和8.18,结合各个省份对应的经济指标值发现,南方地区的上海㊁江苏㊁浙江㊁广东㊁福建5个省份已经突破拐点值,但在北方地区只有北京和天津2个省份突破拐点值,这与分地区东中西部突破拐点值的省份基本一致㊂对于假设2的验证,结果显示生态税对南方地区有显著的调节作用㊂由回归结果可知α1=0.643,α2=-0.045,α4=-2.575,α5=0.204,计算得出α1α5-α2α4=0.015297>0,表明生态税的调节效应使得曲线拐点右移,即平均经济水平需要更高才可以突破拐点值㊂同上,绘制南方地区生态税刘志雄,等㊃我国生态税对E K C 调节效应的实证研究2023年第2期的调节效应图,见图4㊂不同水平下的3条曲线在G D P水平的中间部分有交点,并且在交点的左右部分曲线的上下位置发生了变化:即在较低的经济水平下,生态税的调节作用会使曲线向上移动;但在较高水平的G D P下,生态税的调节作用会使曲线向下方移动㊂此外,生态税的调节作用会使曲线发生翻折 ,即调节为 U 型曲线㊂图4南方地区生态税调节效应除了生态税收的调节效应之外,I V N i t以及O P E i t对环境污染强度在不同的地区也有影响㊂I V N i t的系数在中部地区为-0.244<0且显著,这与E K C模型中对环境污染的抑制作用一致㊂O P E i t的系数在全国和东部和南方地区分别为-0.196㊁-0.113以及-0.398,显著为负,这与其在E K C模型中的回归结果一致㊂4结论及政策建议笔者研究发现:基于对假设1的验证发现,经济增长和环境污染的E K C模型拟合结果验证了两者之间的倒U型曲线关系㊂倒U型曲线关系在东中西部地区和南北方的拐点不同,东部要达到拐点的经济水平大于中部地区,西部地区的拐点对应的经济水平最低;南方地区的拐点值要大于北方地区㊂这一结论与各个地区的经济发展水平相符合㊂基于对假设2的验证,生态税收只对全国范围㊁东部地区以及南方地区表现出显著的调节效应,而对中部地区和北方并未表现出调节效应㊂进一步验证假设3发现,我国生态税收的增加会使E K C倒U型曲线的拐点向右上方移动,即推迟了全国范围和东部地区突破拐点的时间,而且增加了在相同经济水平下的环境污染强度;但对南方的研究显示在较高的经济水平下,生态税收在一定范围内的调节作用可以减轻环境污染㊂综上所述,生态税收对E K C 的调节作用受不同经济水平的影响,高水平的G D P 有利于生态税收对E K C的调节㊂然而,由于我国尚未建成完善的生态税收体系,尽管在2018年‘中华人民共和国环境保护税法“正式实施,但至今时间较短,效果显著性不强㊂结合南方地区的实证结论,笔者认为,环境保护税必将对我国的环境污染治理有所贡献,但环境问题也不能仅仅依赖生态税制度的维护,同时还要结合一定的经济手段和技术手段,只有这样才能让各种措施彼此推进,实现绿色红利效应,最终实现经济的可持续发展㊂因此,笔者提出如下建议㊂4.1在维持东部㊁南方地区经济高水平发展的前提下,大力推进中西部和北方地区经济协调发展从E K C模型的实证结果来看,只有部分经济发展比较好的省份突破了拐点值,中西部地区和北方尚未突破拐点值的省份较多,并且这些省份的经济水平在一定程度上影响了全国范围的拐点到达时间,且更高的经济水平有利于生态税发挥积极的调节作用㊂因此,应该尽可能地发挥个别地区的经济发展优势,引领其他地区协调发展;与此同时,需要破解中西部地区发展进程中遇到的困难和挑战㊂通过以数字产业化和产业数字化等方式推动地区的产业结构优化与升级㊁提高相对落后地区中心城市的辐射能力㊁大力发展城市圈以降低对中心城市的依赖程度㊂4.2完善生态税收体系目前,我国生态税对E K C曲线良性的调节作用只存在于一定的经济发展水平的地区㊂生态税的征收应该针对各个地区和省份的经济水平差异化地制定相应的制度,以此达到比较好的预期效果,具体可以分别在生态税费标准和生态税费种类上做差异化:①对经济发展水平较高的地区制定与之匹配的收税标准,经济发展相对不高的地区则征税低一些;②针对不同省份具体的污染物排放制定不同的政策,比如将难以降解和回收利用的材料以及包装物品纳入高税率,对汽油的税负提高等㊂4.3加大环境保护投资力度笔者研究发现,环境治理投资可以减轻环境污染㊂根据发达国家的经验,环境治理投资额占G D P 的比例达到1%~1.5%时,可以对环境的恶化产生控制趋势㊂近年来,我国不断加大环境保护投资额,但在环境保护方面的财政投入比重仅占G D P的千分之零点几,与环境污染治理比较成功的发达国家相比存在较大差距㊂因此,需要各级政府加大对环境监管㊁规划㊁监测㊁污染预防以及污染治理等各个环节的财政投入水平㊂总第516期内蒙古科技与经济4.4促进贸易和环境的兼容实证结果显示,对外进出口贸易额的增加在一定程度上增加了环境污染强度,可见我国在全球一体化的大趋势下进出口贸易的快速发展带来了环境的恶化和能源消耗,如何协调好两者之间的关系尤为重要㊂我国应加强国内国际合作,实现国内国际双循环相互促进,将政策和立法结合起来,建立合理有效的政策,即贸易政策应该涵盖相应的环境保护政策,以此在保证国与国之间贸易合作的同时改善环境㊂4.5提高环境污染治理的技术水平针对工业㊁生活㊁农业等不同污染源头应采取适合的防治措施和技术:对于工业污染应从源头削减污染,推行清洁生产,尽可能地对工业污染物进行回收利用;对于生活污水以及垃圾等的防治,应该因地制宜地选用符合我国国情的处理技术,考虑处理后的污染物对农业等方面的综合利用㊂大力提倡生态农业的发展模式,解决农业污染问题,将政策制定㊁政府职能发挥和技术升级等措施结合,共同发挥作用,从而实现环境污染治理和经济增长两者的协调发展㊂注释:①主成分分析(P r i n c i p a l C o m p o n e n t A n a l y s i s, P C A),是一种统计方法㊂可以将多个具有相关关系的变量通过正交变换等过程提取出主成分㊂②主成分个数提取的两个标准:一是每个主成分的特征值大于1;二是所有主成分方差累计贡献率之和大于85%㊂③本文有30个截面,将对每个截面数据分别使用上述方法进行E C I的合成㊂④本文对三大地区和南北方的划分参考国家统计局划分标准,东部地区包括北京㊁天津㊁河北㊁辽宁㊁上海㊁江苏㊁浙江㊁福建㊁山东㊁广东和海南11个省份;中部地区包括山西㊁内蒙古㊁吉林㊁黑龙江㊁安徽㊁江西㊁河南㊁湖北和湖南9个省份;西部地区包括广西㊁重庆㊁四川㊁贵州㊁云南㊁陕西㊁甘肃㊁宁夏㊁青海㊁新疆10个省份㊂南方地区包括海南㊁上海㊁浙江㊁福建㊁广东㊁广西㊁江西㊁湖南㊁贵州㊁云南㊁四川㊁重庆㊁湖北㊁安徽㊁江苏15个省份;北方地区包括宁夏㊁黑龙江㊁吉林㊁辽宁㊁内蒙古㊁北京㊁天津㊁河北㊁新疆㊁青海㊁甘肃㊁陕西㊁山西㊁河南㊁山东15个省份㊂[参考文献][1] G r o s s m a n G M,K r u e g e r A B.E n v i r o n m e n-t a l I m p a c t s o f a N o r t h A m e r i c a n F r e e T r a d eA g r e e m e n t[J].C E P R D i s c u s s i o n P a p e r s,1992,8(2):223-250.[2]T u l l o c k G o r d o n.E x c e s s b e n e f i t[J].W a t e rR e s o u r c e s R e s e a r c h,1967,3(2):643-644.[3] P e a r c e D a v i d.T h e R o l e o f C a r b o n T a x e s i nA d j u s t i n g t o G l o b a l W a r m i n g[J].T h e E c o-n o m i c J o u r n a l,1991,101(407):938-948.[4]J a l i l A,M a h m u d S F.E n v i r o n m e n t K u z n e t sC u r v e f o r C O2E m i s s i o n s:A C o i n t e g r a t i o n a-n a l y s i s f o r C h i n a[J].E n e r g y P o l i c y,2009,37(12):5167-5172.[5]何平林,乔雅,宁静,等.环境税双重红利效应研究基于O E C D国家能源和交通税的实证分析[J].中国软科学,2019(4):33-49. [6]张宝山,袁晓玲,张小妮.环境污染㊁能源消费与经济增长[J].科学决策,2012(11):20-42. [7]B e c k e r m a n W i l f r e d.E c o n o m i c g r o w t h a n dt h e e n v i r o n m e n t:W h o s e g r o w t h?W h o s ee n v i r o n m e n t?[J].W o r l d D e v e l o p m e n t,1992,20(4):481-496.[8] T h e o d o r e P a n a y o t o u.E n v i r o n m e n t a l K u z n e t s C u r v e s:e m p i r i c a l t e s t s a n d p o l i c y i m p l i c a t i o n s[D].C a m-b r i g e:H a r v a r d U n i v e r s i t y,1992.[9] G e n e M.G r o s s m a n,A l a n B.K r u e g e r.E c o n o m i cG r o w t h a n d t h e E n v i r o n m e n t[J].T h e Q u a r t e r l yJ o u r n a l o f E c o n o m i c s,1995,110(2):353-377. [10] T h a m p a p i l l a i D J,H a n f C H,T h a n g a v e l u SM,e t a l.T h e e n v i r o n m e n t a l K u z n e t s c u r v ee f f e c t a n d t h e s c a r c i t y o f n a t u r a l r e s o u r c e s:as i m p l e c a s e s t u d y o f A u s t r a l i a[Z].I n v i t e dP a p e r p r e s e n t e d t o A u s t r a l i a n A g r i c u l t u r a lR e s o u r c e E c o n o m i c s S o c i e t y,2003. [11]J o n e s L a r r y,M a n u e l l i R o d o l f o.E n d o g e n o u sP o l i c y C h o i c e:T h e C a s e o f P o l l u t i o n a n dG r o w t h[J].R e v i e w o f E c o n o m i c D y n a m i c s,2001,4(2):369-405.[12] L o p e z R,M i t r a S.C o r r u p t i o n,P o l l u t i o n,a n dt h e K u z n e t s E n v i r o n m e n t C u r v e[J].J o u r n a lo f E n v i r o n m e n t a l E c o n o m i c s a n d M a n a g e-m e n t,2000,40(2).[13]W a j a h a t A,A z r a i A,M u h a m m a d A.T h e D y-n a m i c R e l a t i o n s h i p B e t w e e n S t r u c t u r a l C h a n g ea n d C O2E m i s s i o n s i n M a l a y s i a:a C o i n t e g r a t i n g刘志雄,等㊃我国生态税对E K C调节效应的实证研究2023年第2期。

中国的碳排放与经济增长满足EKC假说吗?——基于半参数面板数据模型的检验

中国的碳排放与经济增长满足EKC假说吗？——基于半参数面板数据模型的检验冯烽;叶阿忠【摘要】本文以中国28个地区1995～2009年的面板数据,在估算28个地区CO2排放量的基础上,采用灵活稳健的半参数面板数据模型对我国CO2排放的环境库兹涅茨曲线的存在性进行了实证研究.结果表明:中国及其东部存在CO2排放的环境库兹涅茨曲线并且转折点为0.76千元人均实际GDP,但是中部、西部不存在该曲线;中部正趋近于人均CO2排放的转折点,西部离该转折点还有较大差距;第二产业占GDP比重对CO2排放具有正向的影响.【期刊名称】《预测》【年(卷),期】2013(032)003【总页数】5页(P8-12)【关键词】经济增长;二氧化碳排放;环境库兹涅茨曲线;半参数面板数据模型【作者】冯烽;叶阿忠【作者单位】福州大学管理学院,福建福州350002;广西财经学院信息与统计学院,广西南宁530003;福州大学管理学院,福建福州350002【正文语种】中文【中图分类】F061.31 引言改革开放以来，中国的经济发展取得了举世瞩目的成就，2010 年赶超日本成为国内生产总值(GDP)世界第二大国。

在经济高速增长的同时，中国的能源消费也在不断攀升，继2007 年成为碳排放第一大国后，一次能源的消费在2009 年也跃升全球首位，在节能减排问题上中国正面临着巨大的国际压力。

在过去的30 年里，我国人均实际GDP 增加了3.7 倍，与此同时，人均能源消费与人均二氧化碳(CO2)排放量也分别增加了2.7、2.5倍。

单位GDP 能耗先是从上世纪80 年代中期开始稳步下降，直至2002 年中国经济整体进入重工业化阶段，单位GDP 能耗也随之上扬。

高耗能与高排放已成为制约中国经济持续健康发展的重要因素，为此，中国提出了到2020 年单位GDP CO2排放比2005 年下降40% ～45%的减排目标，并作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。

基于异质性假设的我国碳排放的EKC再检验

基于异质性假设的我国碳排放的EKC再检验
胡蓝艺;蔡风景;李元
【期刊名称】《温州大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(034)003
【摘要】较为准确地对中国大陆地区29个省份(市、直辖市)的二氧化碳排放量进行测算,并将其分为高排放高收入、低排放高收入、高排放低收入和低排放低收入四个不同区域,利用面板数据模型分析了我国二氧化碳排放的EKC曲线及影响因素.实证结果表明,除高排放低收入地区外,其余区域的经济发展水平与二氧化碳排放量都存在倒“U”型关系,EKC曲线假说成立.能源强度、产业结构、城市化和国际贸易水平等对我国的二氧化碳排放具有显著的影响.
【总页数】8页(P24-31)
【作者】胡蓝艺;蔡风景;李元
【作者单位】温州大学数学与信息科学学院,浙江温州325035;温州大学数学与信息科学学院,浙江温州325035;广州大学数学与交叉科学广东普通高校重点实验室,广东广州 510006;广州大学数学与信息科学学院,广东广州 510006
【正文语种】中文
【中图分类】F250
【相关文献】
1.二氧化碳排放与经济增长关系的EKC检验——对我国东、中、西部地区的一项比较 [J], 李国志;李宗植
2.中国典型城市碳排放特征及峰值预测——基于"脱钩"分析与EKC假设的再验证[J], 邱立新;袁赛
3.基于异质性假设的我国二氧化碳排放影响因素分析 [J], 吴奇峰;蔡风景
4.西部地区农业碳排放的时空演变及EKC假说检验
——基于西部大开发12省份动态面板数据模型的经验分析 [J], 廖卫东;刘淼5.中国碳排放EKC的省域门限分组及其异质性检验 [J], 方忠;张华荣
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污染治理视角下中国城市工业环境库兹涅茨曲线假说的再检验

作者：杨志明[1];鄢哲明[2]
作者机构： [1]山东大学经济研究院;[2]西安交通大学经济与金融学院
出版物刊名：浙江社会科学
页码： 31-39页
年卷期： 2013年第6期
主题词：污染治理;环境生产率;环境库兹涅茨曲线;城市
摘要：本文以环境库兹涅茨曲线假说(EKC)为出发点,运用基于松弛的序列方向距离函数测算了2001-2010年中国110个重点城市的不同种类工业污染物的环境生产率,以此作为环境技术的衡量指标,纳入到EKC假说的动态面板模型检验中。

实证研究发现,在控制了环境规制水平和环境技术后,不同环境污染物的EKC一致呈现'N'型曲线关系;环境治理强度与环境质量呈'U'型关系;环境技术、对外贸易和人口密度对环境质量改善具有积极影响,产业结构和资本深化则产生了负面作用。

中国环境库兹涅茨效应及其动力的异质性

中国环境库兹涅茨效应及其动力的异质性改革开放以来,我国经济取得了举世瞩目的成就。

但是其带来的环境污染也日趋严重。

经济发展是否一定要以环境的破坏为代价?经济与环境“双赢”的绿色发展能否实现?环境库兹涅茨曲线(EKC)创造性地揭示了这两者的动态关系。

但污染问题不会在经济发展的过程中自动得到解决,真正实现青山绿水的是隐藏在收入提高背后的结构变革和科技革命。

它们随着经济的增长,对环境的影响表现出显著的异质性。

本文基于2003年到2015年280个地级及以上城市数据,运用门限回归方法,实证EKC理论在中国的实践,并找到其动力机制,探讨具有针对性的区域减排政策。

研究发现:1.我国S02、工业烟粉尘与废水的排放强度存在显著的EKC效应。

随着经济的发展,污染物排放强度呈现先增后降的趋势。

三类污染物的EKC拐点所对应的人均GDP分别为8643元、9733.39元和6654.74元。

2.我国城市工业绿色发展成效显著。

2003年中西部地区除了少数省会外,大部分城市依然处于曲线拐点左侧的红色或蓝色发展阶段,经济增长的环境代价高昂。

2015年,全国绝大部分城市均越过拐点实现了经济与环境相协调。

绿色发展从早年东部的星星之火发展成如今的燎原之势。

3.重工业的自我改造升级是绿色发展的重要动力。

随着经济的进步,重工业由传统行业的污染大户逐渐转变为新型产业的减排先锋。

4.科技投入只有当经济到达较高阶段时,减排效应才能够凸显。

因此,在大部分城市均实现绿色发展的国情下,经济进步与环境保护是相辅相成的,收入的提高能够有效促进环境的改善。

并且,加快重工业的转型升级,注重环保科技的研发,将工业结构和科技投入的质量放在首位是加快我国工业绿色化进程的必由之路。

基于异质性收敛的中国碳排放强度脱钩效应研究

基于异质性收敛的中国碳排放强度脱钩效应研究赵桂梅;陈丽珍;孙华平;赵桂芹【摘要】文章在测算中国30个省区1995-2015年碳排放强度的基础上,通过异质性PS收敛方法确定"俱乐部收敛"类型,解决EKC同质性假设的问题,构建碳排放强度的空间面板数据计量模型,对各类型区域碳排放强度EKC曲线的拐点及峰值时间进行实证检验.研究结果显示:考虑空间相关性与空间异质性后,中国碳排放强度EKC 模型的估计结果更加稳健,五种类型区域碳排放强度EKC假设成立;"十三五"期间中国经济增长率为6.5%的目标条件下,模型估计结果进一步证明中国将在2020年实现碳排放强度与经济增长的"脱钩";中国经济发达的省区已经率先实现碳排放强度的达峰目标,但是如果经济落后的省区不能如期抵达峰值,必将影响全国碳排放峰值的时间和目标.从碳排放强度EKC曲线拐点来看,中国差异化碳减排政策应该根据各类型区域经济增长与碳排放的发展阶段,通过政府引导作用促使碳排放EKC曲线变化更加平缓,保证经济发展的同时分区域有重点地控制并减少碳排放总量,进而确保各省区能够根据地区发展实际科学落实国家节能减排任务;同时,提高资源的利用效率,促进异质性类型区域实现碳排放强度收敛于共同稳态,进而扭转中国经济增长导致环境恶化的不利局面.【期刊名称】《华东经济管理》【年(卷),期】2017(031)004【总页数】7页(P97-103)【关键词】碳排放强度;PS收敛模型;EKC空间计量;脱钩效应;差异化碳减排【作者】赵桂梅;陈丽珍;孙华平;赵桂芹【作者单位】江苏大学财经学院,江苏镇江 212013;江苏大学产业经济研究院,江苏镇江 212013;江苏大学财经学院,江苏镇江 212013;江苏大学产业经济研究院,江苏镇江 212013;江苏大学财经学院,江苏镇江 212013;江苏大学产业经济研究院,江苏镇江 212013;江苏大学京江学院,江苏镇江 212013【正文语种】中文【中图分类】F062.1;F062.2中国“十三五”规划纲要明确提出碳排放总量与碳排放强度双重约束的减排目标要求，同时要在大气污染防治等环境指标方面取得明显成效。

基于异质性假设的我国二氧化碳排放影响因素分析

基于异质性假设的我国二氧化碳排放影响因素分析吴奇峰;蔡风景【期刊名称】《邵阳学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)002【摘要】比较准确地测算了我国29个省份的二氧化碳排放总量和人均排放量，并根据人均排放和收入，构建省级二氧化碳排放异质型面板，利用动态面板数据模型研究我国二氧化碳排放EKC曲线及影响因素。

实证结果显示，高收入和低排放低收入地区的经济发展水平与二氧化碳排放量存在倒“U”型关系，环境库兹涅兹曲线假说成立。

经济和产业结构、能源消费、国际贸易和城市化水平等是我国二氧化碳排放的重要影响因素。

另外，我国二氧化碳排放表现出明显的路径依赖现象。

%CO2 emissions of 29 provinces in China are calculated accurately in this article and analysed comparatively in four different areas,high-income ones with high emission,high-income low emission,low-income high emission and low-income low e-mission. Meanwhile,in the framework of dynamic panel data model,what influences carbon dioxide emissions are also investigated here. The results indicate that the hypothesis of environmental Kuznets Curve is established,according to the inverted U-shaped re-lationship that lingers between the level of economic development and CO2 emissions except the area of low-income high emission. Significant positive influence has been proved by energy comsuption,the level of urbanization and foreign trade. In addition,an obvious phenomenon of path dependence is evidently expressed.【总页数】8页(P44-51)【作者】吴奇峰;蔡风景【作者单位】韶关学院韶州师范分院，广东韶关512009;温州大学数学与信息科学学院，浙江温州325035【正文语种】中文【中图分类】X22【相关文献】1.关系强度、异质性资源与部门差异——一个基于社会资本条件性来源与回报的研究假设 [J], 吕涛2.我国二氧化碳排放的特点及影响因素分析 [J], 李国志;李宗植3.基于异质性假设的我国碳排放的EKC再检验 [J], 胡蓝艺;蔡风景;李元4.基于线路“异质性”假设的轴辐式公共交通网络优化研究 [J], 魏素豪;宗刚5.我国建筑业二氧化碳排放的影响因素分析—基于半参数可加回归面板模型的实证研究 [J], 李芬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

中国碳排放的区域异质性及减排对策

中国碳排放的区域异质性及减排对策金乐琴;吴慧颖【期刊名称】《经济与管理》【年(卷),期】2013(000)011【摘要】通过碳生产率和脱钩弹性系数指标分别从静态和动态角度考察中东西三大区域近十年来低碳经济转型的进展以及在KAYA等式扩展式基础上，建立LMDI 分解模型，对影响三大区域碳排放的因素进行分解，认为东部地区的碳排放呈现规模驱动型特征，中西部地区的碳排放均呈现出规模结构混合驱动特征，但与中部地区相比，西部地区的产出驱动稍弱，而经济结构驱动较强。

%Through carbon productivity and decoupling elasticity coefficient index respectively from static and dynamic view of things in three large area nearly 10 years of transition to a low carbon economy development and based on the extended of the KAYA equation, the author establishes the LMDI decomposition model, decompose the factors affecting the three regional carbon emissions. the carbon emissions show the scale of the driving characteristics in the eastern part, scale structure of hybrid drive characteristics in the central region and the scale structure of hybrid driven feature in the western region.【总页数】5页(P83-87)【作者】金乐琴;吴慧颖【作者单位】中国人民大学经济学院，北京 100872;中国人民大学经济学院，北京 100872【正文语种】中文【中图分类】F062.1【相关文献】1.中国区域不平衡发展问题解决的新思考r——评《中国区域碳排放差异分析及减排路径研究》 [J], 蒋选2.京津冀碳排放的地区异质性及减排对策 [J], 武义青;赵亚南3.区域企业异质性特征、节能减排与碳排放强度——基于中国省市工业企业面板数据的研究 [J], 李虹;刘凌云;王瑞珂;4.区域企业异质性特征、节能减排与碳排放强度——基于中国省市工业企业面板数据的研究 [J], 李虹;刘凌云;王瑞珂5.中国区域碳排放效率时空异质性及收敛检验 [J], 孙海燕;耿成轩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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ＤＯＩ：１０．３８７５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４．３５６３．２０１３．０３．００５
全球气候变暖的事实已经引起了国际社会的高度重视．人为温室气体的增加极有可能是影响
第３４卷第３期
Ｖｏ１３４，Ｎｏ３
温州大学学报・自然科学版
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｃｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ‘ ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ
２０１３年８月
省份进行分组以有效区分它们之间的差异．苏为华和张崇辉【１３Ｊ则根据污染物的排放水平进行聚类
分析，将具有相似排放水平的地区合为一类，使得类间差异明显，同类地区之间则符合ＥＫＣ的同质性假设．本文在较为精确地估算了１９９５ —２０１０年中国大陆地区２９个省份（含直辖市，简称中国２９个省
基金项目：国家自然科学基金（１１２７１０９５）；教育部人文社科青年基金（１２ＹＪＣＺＨ００２）；广东省 “ 数学与交叉科学 ”普通高校重点实验室开放课题（２０１２．０２．０３．Ｏ１）作者简介：胡蓝艺（１９９２一），女，浙江永康人，研究方向：数量经济．干通讯作者，ｃｙｃｌｉｅ＠１６３．ｃｏｍ
气候变暖的直接因素．随着工业化和城市化的快速推进，我国的能源消费陕速增长，二氧化碳排
放量急剧增加，使得我们面临的二氧化碳减排压力愈加增大．２００９年ｌ１月２６日，中国政府公布了控制温室气体排放的比率控制指标，决定到２０２０年单位国内生产总值二氧化碳排放（碳排放强度）相比２００５年要下降４０％一４５％．因此，科学地评估我国二氧化碳气体排放的现状和基本特征，全面分析影响温室气体排放的主要因素，对我国有效实施二氧化碳减排战略有重要意义．如何处理经济增长和碳排放的关系是低碳经济研究领域中十分重要的问题．１９９１年，学者ＧｒｏｓｓｍａｎａｎｄＫｒｕｅｇｅ提出利用环境库兹涅茨曲线（ＥＫＣ曲线）理论来研究两者间的关系【 ¨ ．目前对二氧化碳环境库兹涅茨曲线假说的研究结论存在较大的差异，有些研究已经证实了经济增长和
Ａｕｇ，２０１３
基于异质性假设的我国碳排放的ＥＫＣ再检验
胡蓝艺，蔡风景，２，李元
（１．温州大学数学与信息科学学院，浙江温州３２５０３５；２．广州大学数学与交叉科学广东普通高校重点实验室，广东广州５１０００６；３．广州大学数学与信息科学学院，广东广州５１０００基础上，根据人均收入和碳排放量对区域进行重新划分，构建了
开始尝试利用人口规模、经济结构、技术进步、城市化、贸易开放度等各种可能影响的因素分析
其与二氧化碳排放的关系Ｌ６．ｕ】，但多数研究局限于个别因素，缺乏全面性和系统性．另外，基于面板数据的我国碳排放ＥＫＣ曲线的研究大多基于同质性假设，同质性假定的前提是随着经济的增
收稿日期：２０１２．１０．１２
碳排放之间存在倒 “ Ｕ”型的Ｋｕｚｎｅｔｓ曲线［２］，但也有研究发现二氧化碳排放与人均收入之间呈单调递增的线性关系Ｌ３Ｊ，此外，还有大量研究得出了 “ Ｎ”型的二氧化碳库兹涅茨曲线［４］，甚至也有研究表明二氧化碳与人均收入之间并不存在长期关系［５】，当然也就不存在倒 “ Ｕ”型的Ｋｕｚｎｅｔｓ曲线．近年来，我国部分学者除采用面板数据验证二氧化碳排放量和人均收入之间的Ｋｕｚｎｅｔｓ曲线外，
摘要：较为准确地对中国大陆地区２９个省份（市、直辖市）的二氧化碳排放量进行测算，并将其分
为高排放高收入、低排放高收入、高排放低收入和低排放低收入四个不同区域，利用面板数据模型分析了我国二氧化碳排放的ＥＫＣ曲线及影响因素．实证结果表明，除高排放低收入地区外，其余区域的经济发展水平与二氧化碳排放量都存在倒 “ Ｕ”型关系，ＥＫＣ曲线假说成立．能源强度、产业结构、城市化和国际贸易水平等对我国的二氧化碳排放具有显著的影响．关键词：二氧化碳排放；ＥＫＣ曲线；影响因素；异质性中图分类号：Ｆ２５０文献标志码：Ａ文章编号：１６７４．３５６３（２０１３）０３．００２４．０８
胡蓝艺等：基于异质性假设的我国碳排放的ＥＫＣ再检验
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长，各个国家或地区经历相似的环境影响轨迹，暗含着收入水平决定污染水平的假说．由于我国
不同区域在碳排放和收入水平上存在着较大的差异，因此，同质性假说并不符合中国实际．为了克服ＥＫＣ曲线中的同质性假设问题，张成等［１】根据我国各地区工业化程度和收入水平的不同对各