中国工业化发展水平与环境质量的关系，本文主要内容关键词为：环境质量论文,中国论文,水平论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题的提出
随着全球工业化进程的加快，工业文明所带来的种种弊端也越来越显著，环境污染、生态破坏给人类的生活质量造成了巨大影响。与所有工业化国家一样，中国的环境污染问题与工业化相伴而生，环境形势极为严峻。中国的工业化发展水平与环境质量之间究竟存在何种关系？这是当今发展经济学领域所研究的重要课题，也是本文试图探讨的主要问题。
关于经济与环境关系的研究，最著名的是英国经济学家达斯（Dasgupta，1992）提出的环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，简称EKC）假说。（注：EKC揭示了在一国经济发展过程中，环境具有随着经济增长先恶化、后改善的规律。如果以环境污染为纵坐标，以人均收入为横坐标，则两者之间呈现倒U形关系。）后来，许多经济学家运用大量的环境和经济数据，对不同形式的污染与人均国民收入之间的关系进行了实证研究（Selden and Song，1994[1]；Grossman and Krueger,1995[2]；Holtz－Eakin and Selden,1995[3]；Holton and Levinson，1998[4]）。结果发现大多数环境污染物与人均收入之间都呈倒U关系。
但是，EKC理论揭示的只是人均收入这一指标与环境的关系。实际上，影响环境质量的经济因素很多，除了人均收入外，还有产业结构、就业结构、出口结构等等。特别是在工业化迅速发展的今天，体现工业化发展水平的经济因素对于环境质量的影响日益显著。因此，我们有必要将EKC中的人均收入这一指标扩大，而用工业化发展水平综合评价指数代替。
二、中国工业化发展态势
本文根据《中国统计年鉴》[5]和《中国金融年鉴》[6]各年相关资料，选取1981—2003年八个工业化发展水平评价指标的时间序列数据，运用时序全局主成分分析法对中国工业化发展水平进行动态描绘。
八个工业化发展水平评价指标分别从人均收入水平、产业结构、劳动力结构、城市化水平、外贸结构和农业机械化水平六大方面设立。具体为：（1）人均GDP（GDP/P）；（2）第二产业增加值/GDP（CYJG2）；（3）第三产业增加值/GDP （CYJG3）；（4）第二产业就业人数/全社会就业总人口（LDJG2）；（5）第三产业就业人数/全社会就业总人口（LDJG3）；（6）城镇人口/总人口数（CSH）；（7）工业制成品的出口额/出口总额（WMJG）；（8）农业机械总动力（NYJX）。（注：由于篇幅有限，这里省略了这些指标的原始数据。）
将以上八个评价指标综合为一个工业化发展水平评价指数，基本步骤如下：[7]
（1）对八个评价指标进行标准化处理。由于这八个指标的量纲不同，在运用时序全局主成分分析之前，要对其进行标准化处理（减去均值，再除以标准差）。
（2）利用SPSS统计软件进行主成分分析，得到工业化发展水平评价指标相关矩阵的特征值（见表1）。
表1 工业化发展水平评价指标相关矩阵特征值表
主成分
y[，1] y[，2] y[，3] y[，4] y[，5] y[，6] y[，7] y[，8]
特征值
6.743
0.858
0.259
0.0724 0.0443 0.0152 0.0077 0.0005
贡献率
84.289 10.720 3.237
0.905
0.554
0.191
0.0956 0.0067
累计贡献率
84.289 95.011 98.248 99.153 99.707 99.898 99.993 100
（3）确定主成分。由表1可知，前两个主成分y[，1]、y[，2]的累积方差贡献率已达95.011％，基本上保留了原来指标的信息。这样可以用这两个主成分y[，1]、y[，2]代替原来的八个指标，其对应的特征向量见表2。
表2 工业化发展水平评价指标特征向量
x[，1][*] x[，2][*] x[，3][*] x[，4][*] x[，5][*] x[，6][*] x[，7][*] x[，8][*]
y[，1]0.377 0.299 0.309 0.331 0.380 0.369 0.375 0.376
y[，2]
-0.185-0.648 0.616 0.360 -0.097-0.032 0.121-0.114
由表2，可以写出各评价指标与两个主成分之间的线性组合，如下：
y[，1]＝0.377×x[，1][*]＋0.299×x[，2][*]＋0.309×x[，3][*]＋0.311×x[，4][*]＋0.380×x[，5][*]＋0.369×x[，6][*]＋0.375×x[，7][*]＋0.376×x[，8][*]（1）
y[，2]＝－0.185×x[，1][*]－0.648×x[，2][*]＋0.616×x[，3][*]＋0.360×x[，4][*]－0.097×x[，5][*]－0.032×x[，6][*]＋0.121×x[，7][*]－0.144×x[，8][*]（2）
（4）构造综合评价模型。以所选取的第一、第二个主成分的方差贡献率d[，1]、d[，2]作为权数，构造综合评价模型：f＝d[，1]y[，1]＋d[，2]y[，2]
即：f＝0.84289y[，1]＋0.10720y[，2]（3）
将y[，1]、y[，2]代入方程（3）得出1981—2003年共23年中国工业化发展水平的综合评价指数f。
（5）绘制时间序列图。根据中国工业化发展水平的综合评价指数，绘制时间序列图1。从图1中可以看出：1981～2003年，中国的工业化发展水平处于整体攀升并伴有小幅波动态势。
附图
图1 中国工业化发展态势图（1981—2003）
三、中国环境质量变化态势
根据《中国环境年鉴》[8]、《环境统计资料汇编》[9]和《中国统计年鉴》资料，选取1981—2003年三个环境质量评价指标的时间序列数据，对中国环境质量进行动态描绘。
工业化对环境的影响主要集中在工业“三废”的排放上，因此，本文从工业废水排放量（GYFS）、工业废气排放量（GYFQ）和工业固体废物排放量（GYGF）这三个方面设立环境质量的评价指标。
与前文相同，运用时序全局主成分分析法，为了简洁，我们略去了具体步骤。根据1981—2003年中国工业“三废”排放的原始数据，并利用时序全局主成分分析法可计算出中国环境质量综合评价指数（见图2）。
附图
图2 中国环境质量变化态势图（1981—2003）
值得注意的是，环境质量综合评价指数反映的是环境质量的恶化状况，因此，图2反映出中国1981—2003年的整体环境质量处于恶化状态。
四、中国工业化发展水平与环境质量关系的计量分析
（一）分析思路及变量定义
由于造成环境质量恶化的每一种污染物的性质不同，它们与工业化发展水平的关系就会不同，因此，我们有必要分别对总体环境质量（以“环境质量的综合评价指数”表示）和局部环境质量（包括“工业废水排放量”、“工业废气排放量”和“工业固体废物排放量”）与工业化发展水平（以“工业化发展水平综合评价指数”表示）之间的关系进行研究。
由于前文得出的中国工业化发展水平综合评价指数和环境质量综合评价指数均含有负值，不便于计算，因此，笔者将这两个指数的各年数值均加上100，得到两个新的指数，分别用I和E表示。这种变换并不影响相关性分析、回归分析和因果关系检验的结果。
（二）相关性分析
运用SPSS统计软件对中国工业化发展水平综合评价指数（1）与环境质量综合评价指数（E）以及工业“三废”排放量（GYFS）、（GYFQ）、（GYGF）做相关性分析，求出它们之间的相关系数见表3。
表3 中国工业化发展水平与环境质量的相关性分析
EGYFS GYFQGYGF
皮尔逊相关系数
0.981[**] -0.787[**] 0.968[**] 0.943[**]
I 显著水平(双尾)
0.000
0.000 0.000 0.000
样本容量 23 2323 23
注：**表示相关系数在0.01的水平上是显著的（双尾检验）。
从上表可以看出，I与四个变量之间具有较强的相关性。其中，I与E、GYFQ、GYGF之间呈正相关，I与GYFS呈负相关。
（三）回归分析
利用SPSS软件中的Curve Estimation，通过比较各种曲线配合模型的R[2]和F检验的结果发现，两两变量之间的拟合曲线均为二次曲线最优见表4。
表4中国环境—经济计量模型估计结果（1981—2003）
因变量
常数项 I I[2]R[2]F检验 转折点
E873.891 -16.567 0.0882
0.991 1003.125 (93.917)
(7.500) (-7.098) (7.551)
GYFS -43861.5 896.389 -4.553
0.935 129.996
98.43
(-9.042) (9.224) (-9.360)
GYFQ 7254281 -153589 819.207 0.963 237.22(93.742)
(3.194) (-3.376) (3.596)
GYGF -5984391 116633
-561.93 0.95
171.344
103.78
(-5.017) (4.881) (-4.697)
注：①常数项、I和I[2]栏中括号内是t的检验值；②转折点栏中加括号的表示曲线上凹。
根据表4可得出四个回归方程，如下：
E＝873.891－16.567I＋0.0882 I[2]（4）
GYFS＝－43861.5＋896.389 I－4.553 I[2] （5）
GYFQ＝7254281－153589 I＋819.207 I[2]
（6）
GYGF＝－5984391＋116633 I－561.93 I[2] （7）
其中，方程（4）、（6）有最小值，表示图形呈正“U”字形；方程（5）、（7）有最大值，表示图形呈倒“U”字形。从转折点的数值可以看出，方程（4）和（6）的最小值位于1981年之前；方程（5）的最大值大约位于1985—1986年之间；方程（7）的转折点不在1981—2001年之内。可见，中国工业化发展水平与各类环境质量间的关系各不相同，应具体问题具体分析。
（四）Granger因果关系检验
1.单位根检验及实证结果
进行Granger因果检验之前应当先进行单位根检验，检验随机变量是否是平稳序列。本文运用增广迪基—富勒（ADF）检验对所研究的五个变量I、E、GYFS、GYFQ、GYGF作单位根检验。为了减少数据的波动性，我们分别对这五个变量取自然对数，记为LI、LE、LGYFS、LGYFQ、LGYGF，检验结果见表5。
表5 单位根检验结果
变量检验形式
AIC ADF值
变量 检验形式
ALC ADF值
LI (C.T.3)
-10.8
-5.737[*] △LI (C.N.3) -10.036
-4.108[*]
LE (C.T.5)
-8.920.092△LE (C.N.1)
-8.66-3.27[**]
LGYFS
(C.T.1)
-3.61
-2.618
△△LGYFS (C.N.1)
-2.96-3.208[**]
LGYFQ
(C.T.2)
-3.5-3.674[***] △LGYFQ(C.N.3)
-3.22-4.48[**]
LGYGF
(C.T.6)
-4.29
-2.986
△LGYGF(C.N.3)
-2.19-2.86[***]
注：*、**和***分别表示在1％、5％和10％的显著水平下拒绝原假设，即时间序列是平稳过程。（C.T.K）表示存在常数项和时间趋势项，（C.N.K）表示存在常数项，但不存在时间趋势项。
由表5可知，工业化发展水平综合评价指数I、工业废气排放量GYFQ是I （0）；环境质量综合评价指数E、工业固体废物排放量GYGF是I（1）；工业废水排放量GYFS是I（2）。
2.Granger因果检验及实证结果
由于对变量的数值变换并不改变变量之间的因果关系，因此，我们可用各变量对数值的一阶或二阶差分进行Granger因果检验，目的是保证进行Granger因果检验时所用的变量是平稳的。
本文对△LE与△LI、△△LGYFS 与△LI、△LGYFQ与△LI以及△LGYGF 与△LI 两两之间建立VAR模型，最优滞后步长根据VAR系统的AIC信息量判断，AIC越小越好，结果见表6。
表6 各对变量VAR系统的AIC值
变量 △LE与△LI △△LGYFS 与△LI △LGYFQ 与△LI △LGYGF 与△LI
AIC[，1] -18.13 -12.56-12.52 -12.18
AIC[，2] -18.3
-12.27-12.29 -12.08
AIC[，3] -18.2
-11.93-12.25 -11.72
AIC[，4] -18.82 - -
-
AIC[，5] -20.44 - -
-
注：AICk表示滞后期为k的AIC值，后三组变量由于已看出明显趋势，因此只计算到三期滞后。
从表6中可以看出，兼顾AIC取值最小和自由度损失不宜过大的原则，这四组变量的VAR系统的最优滞后步入分别为：5，1，1，1。
利用Eviews软件，作这四组变量之间的Granger因果检验，结果见表7。
表7 各变量间的Granger因果检验
原假设H[，0]数据个数 F 统计量 概率值 结论
I 不是E 的原因 1517.0677
0.00838 拒绝H[，0]
E 不是I 的原因 150.12597
0.97843 接受H[，0]
I 不是GYFS 的原因
180.00348
0.95375 接受H[，0]
GYFS 不是I 的原因
191.85038
0.19383 接受H[，0]
I 不是GYFQ 的原因
190.00996
0.92176 接受H[，0]
GYFQ 不是I 的原因
190.54498
0.47107 接受H[，0]
I 不是GYGF 的原因
193.72042
0.07168 拒绝H[，0]
GYGF 不是I 的原因
190.00164
0.96819 接受H[，0]
从表7可知：中国工业化发展水平（I）是总体环境质量（E）的Granger原因，而综合环境质量（E）不是工业化发展水平（I）的原因；中国工业化发展水平（I）与工业废水排放量（GYFS）、工业废气排放量（GYFQ）之间没有因果关系；中国工业化发展水平（I）与工业固体废物排放量（GYGF）之间存在前者到后者的单项因果关系。
五、结论
1.中国工业化发展水平与中国的总体环境质量和局部环境质量都有着高度的相关性。除了工业废水排放量与工业化发展水平之间是负相关外，其余变量之间均呈正相关关系，这一方面说明中国在治理工业废水方面的成绩是显著的，另一方面也说明中国在20世纪80年代改革开放以来，工业化发展所带来的环境污染问题依然严峻。
2.通过回归分析发现，中国工业化发展水平与环境质量的关系模型呈现出一定的环境库兹涅茨曲线特征。其中，中国的工业废水排放量和工业固体废物排放量与工业化发展水平之间是倒“U”形关系，而中国的总体环境质量的恶化和工业废气排放量与工业化发展水平之间是正“U”形关系。可见，环境库兹涅茨倒“U”曲线只是一种可能而不是一种必然。如果我们尚停留在环境与经济之间存在倒“U”关系的认识上，坚持认为环境质量终随经济的发展而改善，而不及时采取环境保护措施，那么一旦环境污染水平超过了环境承载限度，遭受破坏的生态环境就无法恢复了。因此，所谓的“先污染、后治理”模式并不具有普适性。[10]
3.从中国工业化发展水平与环境质量之间的散点图及回归方程中可以看出：对于总体环境质量而言，目前中国尚处于环境库兹涅茨曲线左侧，也就是说目前中国的总体环境与工业化发展之间是不协调的，工业化的迅速发展必然造成总体环境质量的下降；对于局部环境质量而言，工业废气排放量和工业固体废物排放量都随着工业化的发展而增多，其中，工业固体废物排放量已接近最高点；工业废水排放量则明显不同，它的环境库兹涅茨曲线已处于右侧的下降区间。总之，中国目前的环境质量仍处于“局部改善、整体恶化”的状态。[11]“局部改善”说明中国在某些方面的环境保护措施是有效的，而“整体恶化”又表明中国企业目前仍是被动地执行环境保护措施，而缺乏绿色技术创新的主动性。
4.因果关系检验的结论是：中国工业化发展水平和总体环境质量以及与工业固体废物排放量之间存在着从前者到后者的单向因果关系，其余各变量之间不存在因果关系。这表明在一定程度上，中国工业化的发展对于环境质量的恶化具有推动作用，这种作用是不能被忽视的。因为中国环境质量已不再是外生变量，而是受工业化发展水平影响的内生变量。因此，要改善环境质量不能仅仅从环境保护的角度考虑，还应考虑到工业化的发展状况，包括经济增长速度、产业结构、出口结构等等。特别是对于我们这个发展中国家来说，应发挥其后发优势，通过引进先进的生物技术和信息技术并与自主创新相结合，推进产业结构的优化升级，这是实现工业化与环境协调发展的途径。