李琳

1.四川大學經(jīng)濟學院；2.四川省成都生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心站

成都作為成渝經(jīng)濟圈中重要的中心城市，經(jīng)濟發(fā)展勢頭持續(xù)向好，但經(jīng)濟的快速增長也帶來了一系列的環(huán)境問題。據(jù)《成都市環(huán)境質(zhì)量報告書(2018年)》顯示，成都市2018年以PM2.5為首要污染物的污染天數(shù)占全部污染天數(shù)的比例為58.5%；其次為O3，占40.6%；區(qū)域復合型污染嚴重，空氣污染治理進入攻堅階段。因此，研究成都市經(jīng)濟發(fā)展與空氣環(huán)境污染之間的關(guān)系，探索不同經(jīng)濟發(fā)展階段的空氣環(huán)境污染特征，對指導成都市的大氣環(huán)境保護工作具有重要意義。

一、相關(guān)理論及研究進展

1991年，美國經(jīng)濟學家Grossman和Krueger在庫茲涅茨曲線的基礎(chǔ)上提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC曲線），即當一個國家經(jīng)濟發(fā)展水平較低的時候，環(huán)境污染程度較輕，隨著人均收入的增加，環(huán)境惡化程度逐漸加?。坏斀?jīng)濟發(fā)展達到一定水平后，即到達某個臨界點或“拐點”以后，隨著人均收入的進一步增加，環(huán)境污染的程度又逐漸減緩，環(huán)境質(zhì)量得到改善。

EKC曲線提出后，許多學者都對經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間的關(guān)系進行了進一步實證研究。結(jié)果表明，大多數(shù)情況下環(huán)境質(zhì)量與人均收入之間確實存在一個倒“U”型關(guān)系。如Shafik等判斷驗證了一些空氣污染物排放和人均GDP呈倒“U”型關(guān)系[1]；陳文華等（2004）對上海市的研究表明，除SO2外，其他三種環(huán)境質(zhì)量指標均表現(xiàn)出隨經(jīng)濟增長出現(xiàn)先污染后改善的現(xiàn)象[2]；范金（2002）發(fā)現(xiàn)除氮氧化物外，其他污染物與收入之間存在倒U型關(guān)系[3]。李健等（2019）基于2006—2017年面板數(shù)據(jù)對京津冀地區(qū)空氣質(zhì)量與經(jīng)濟增長的研究表明，環(huán)境庫茲涅茨曲線為倒“N”型，但未達到拐點[4]。

綜上所述，由于區(qū)域差異及指標選取、研究方法等因素不同，經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的倒U型對一個地區(qū)而言并不是普遍的規(guī)律。因此，本文以成都市作為研究對象，運用EKC曲線的相關(guān)理論，分析人均GDP與大氣環(huán)境主要污染物年均濃度之間的關(guān)系，最后提出改善成都市空氣環(huán)境質(zhì)量的建議，以期為成都市的大氣污染防治提供一定的借鑒。

二、成都市環(huán)境庫茲涅茨曲線研究

（一）指標選取

考慮到成都市從2013年才開始開展PM2.5和O3監(jiān)測，因此本文以2013-2018年為研究跨度，選取大氣主要污染物PM2.5、PM10、NO2的年均濃度和三日最大八小時滑動平均值第九十百分位數(shù)作為環(huán)境污染指標，選取人均GDP作為經(jīng)濟指標。本文的樣本數(shù)據(jù)來自《成都統(tǒng)計年鑒—2018》以及成都市環(huán)境監(jiān)測中心站。

（二）模型構(gòu)建

根據(jù)文獻對環(huán)境庫茲涅茨曲線的設(shè)定，主要有如下三個模型：

其中Et表示第t年成都市環(huán)境空氣污染指標；Xt表示第t年成都市人均GDP；β0、β1、β2、β3為方程待估系數(shù)；εt為隨機干擾項。其中，β1、β2、β3取值不同會導致不同的曲線形態(tài)。

本文采用Eviews8軟件，分別對三個模型進行曲線擬合，根據(jù)擬合優(yōu)度統(tǒng)計量（R2）來選擇最適合的曲線模型。

（三）結(jié)果分析與討論

1.各污染物濃度與人均GDP的回歸分析結(jié)果

對各污染物濃度與人均GDP采用一次、二次、三次多項式進行曲線模擬，結(jié)果見表1。從四類污染物的一階模擬結(jié)果可以看出，除O3外其余三類模型擬合效果較好，且系數(shù)均顯著；二階模擬結(jié)果顯示，PM2.5、PM10和NO2擬合效果很好，但NO2的系數(shù)不顯著；三階模擬結(jié)果顯示，PM2.5、PM10和NO2擬合效果很好，但只有PM2.5、PM10在10%的顯著水平下顯著。綜上所述，PM2.5和PM10采用二次多項式模型擬合效果最好，NO2采用一次多項式模型擬合效果較好，而O3無論采取哪種模型，擬合度都很低，且系數(shù)均不顯著。

表1 各污染物濃度與人均GDP各階擬合結(jié)果

2.各污染物的EKC曲線

（1）PM2.5與PM10的EKC曲線

由于PM2.5占PM10的很大比例，因此兩者年均濃度與人均GDP之間基本趨于一致，符合“U”型關(guān)系，且處于“U”型的前半部分，即隨著經(jīng)濟的增長，PM2.5和PM10的年均濃度呈下降趨勢，表明現(xiàn)階段成都市的顆粒物污染與人均GDP處于良性發(fā)展階段，如圖1所示。

圖1 PM2.5、PM10和NO2年均濃度與人均GDP的擬合曲線

（2）NO2的EKC曲線

NO2年均濃度與人均GDP在一階下相關(guān)度較高且顯著，因此，NO2年均濃度與人均GDP之間符合“單調(diào)遞減”線性關(guān)系，也就是隨著人均GDP的提高，NO2年均濃度逐漸下降。

（3）O3的EKC曲線

O3濃度與人均GDP曲線擬合度很低，且系數(shù)并不顯著，表明兩者的擬合曲線可能呈現(xiàn)其它形狀或者并無確定的曲線關(guān)系，這可能與臭氧特殊的形成機制有關(guān)。臭氧是大氣中氮氧化物和揮發(fā)性有機物在光照下發(fā)生光化學反應的二次產(chǎn)物，因此臭氧污染并不是經(jīng)濟的發(fā)展直接產(chǎn)物，兩者之間不存在直接關(guān)系。

三、結(jié)論及建議

本文通過將大氣主要污染物PM2.5、PM10、NO2年均濃度和O3日最大八小時第90百分濃度與經(jīng)濟發(fā)展指標人均GDP進行回歸分析，根據(jù)擬合曲線及相關(guān)統(tǒng)計量，發(fā)現(xiàn)PM2.5、PM10年均濃度與人均GDP之間的EKC呈“U”型關(guān)系，且目前處于“U”型的前半部分；NO2年均濃度與人均GDP之間的EKC呈“單調(diào)遞減”關(guān)系；三日最大八小時第九十百分位濃度與人均GDP之間沒有顯著關(guān)系。

基于以上研究結(jié)論，針對成都市空氣污染治理給出以下政策建議：第一，加大環(huán)保投入，推進節(jié)能減排；第二，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，扶持新興產(chǎn)業(yè)；第三，加大執(zhí)法力度，創(chuàng)新監(jiān)管方式與監(jiān)管手段。