環境污染的含義范文
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第1篇
關鍵詞：經濟增長；環境污染；擴展的EKC模型；面板協整
中圖分類號：F222.3 文獻標識碼：A
Abstract: This paper， based on utility function， builds an extended EKC model. Through the analysis of panel cointegration， the conclusion is that the EKC curves of industrial waste water， waste gas is not any kind of “U-shape”， “inverted U-shape” or “N-shape”. There is causality between economic growth and discharge of industrial wastes， but the discharge standard of developed areas is remarkably different from that of under-developed areas; the differences of industrial structure have an effect on the discharge of wastes， especially when the proportion of secondary industry in the national economy is large， the discharge of industrial wastes will be more; the population density has an crowding-out effect on industrial wastes; the discharge of industrial wastes have a mechanism to force the government devote more to the pollution. The environments of Beijing and Shanghai are taking a favorable turn， while the situation in He’nan province is still worsening. To solve the problem of environmental pollution thoroughly， a rational and effective institution is needed. Only when the restraint of institution from objective point is great than the restraint of human’s own behavior， can the environmental problem be solved.
Key words: economic growth; environmental pollution; extended EKC model; panel co-integration
1971年《羅馬俱樂部報告》出臺之后，關于經濟是否可持續發展一度成為廣泛的爭議話題，隨后的討論從資源枯竭問題轉向了環境污染問題。目前經濟學界一般用環境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve， EKC)表示經濟增長與環境的關系。該曲線是指當收入超過一定的臨界值時，按照人均值度量的經濟活動的環境效應幅度會隨著收入的增加而下降，就是說人均收入和環境污染呈現的是倒U型曲線關系。在人均收入水平比較低的情況下，隨著人均收入的提高，環境污染加劇；Grossman and Krueger（1991；1994）研究表明，在人均收入達到一定水平 ，一般為 4000-5000 美元(1985年的美元計價)，人均收入的提高將伴隨著環境狀況的改善。繼Grossman和Krueger之后，許多實證研究結果都表明，在大多數環境質量指標與人均收入之間存在著倒U型的關系。Selden和Song(1994；1995)考察了四種重要的空氣污染物(即SO2、CO2、NO2和SPM)排放問題，發現它們與收入之間都存在倒U型的關系。Xepapadeas和Amri(1995)證實對于大氣中SO2的濃度也存在同樣的結論。Grossman and Krueger(1995)使用比1994年的研究范圍更廣的環境質量指標數據進行了跨國面板模型分析，沒有發現環境質量會隨經濟增長而持續惡化的證據，相反，他們選取的大多數環境指標在經濟增長的初始階段出現惡化，而隨著經濟增長呈現出穩定改善的過程。
隨著人們生活水平的提高，將會追求更高的生活質量，因此對于環境污染的問題也會越來越受到重視，研究該問題的學者也越來越多。本文嘗試建立一個基于效用函數擴展的環境庫茲涅茨曲線，應用面板單位根和面板協整理論，分析我國分省的環境庫茲涅茨曲線——我國分省經濟增長與環境污染關系問題。
一、文獻綜述
對于中國經濟增長和環境污染關系問題的研究，主要體現在兩個方面：一種是對某一個省市的研究，主要適用OLS方法進行模型估計，但是很少見到對時間序列進行單位根和協整檢驗問題，然后根據回歸結果分析EKC模型是否存在，進而提出相關的政策建議；第二種是利用分省面板模型回歸分析，主要是使用Hausman檢驗判斷使用固定效應模型還是隨機效用模型，未曾見到對于面板數據進行單位根和面板協整檢驗問題。第一種情況的研究成果眾多；第二種情況的研究成果很少，主要有：包群、彭水軍、陽小曉（2005）；劉燕、潘楊、陳剛（2006）；于峰、齊建國、田曉林（2006）；李達、王春曉（2007）。
包群、彭水軍、陽小曉（2005）利用1996-2002年期間我國30個省份的面板數據，對我國經濟增長與包括水污染、大氣污染與固體污染排放在內的6類環境污染指標之間的關系進行了檢驗，實證結果發現倒U型EKC關系很大程度上取決于污染指標以及估計方法的選取，存在以相對低的人均收入水平越過環境倒U型曲線轉折點的可能。
劉燕、潘楊、陳剛（2006）使用1990-2003年中國的省級面板數據對中國的經濟增長與環境污染關系進行了計量分析，同時考察了中國的對外開放政策對環境質量的影響。結果表明中國的經濟增長同環境污染之間并不存在簡單的倒U型曲線關系，中國的經濟增長與工業廢水之間表現為一種倒N型曲線關系，與工業廢氣之間表現為N型曲線關系，與工業固體廢物之間表現一種倒U型曲線關系。同時，分析表明出口同中國的環境污染之間存在顯著的正相關關系；而外商直接投資與中國的環境污染之間卻存在顯著的負相關關系。
于峰、齊建國、田曉林（2006）在 Stern（2002）模型的基礎上，以 SO2 排放量表征環境污染水平，對 1999—2004 年間除西藏、山西和貴州以外的我國28 個省、自治區及直轄市的面板數據進行回歸分析，結果顯示經濟規模擴大、產業結構和能源結構變動加劇了我國環境污染，生產率提高、環保技術創新與推廣降低了我國環境污染。并估算了這五要素對環境質量影響的各自實際貢獻率。
李達、王春曉（2007）利用1998-2004年間我國30個省份的面板數據，研究了3種大氣污染物和經濟增長之間的關系。實證結果表明3種大氣污染物與經濟增長之間不存在倒U型環境庫茲涅茨曲線。二氧化硫排放與經濟增長之間呈倒N型曲線，與多數研究結果不相符；同時，第二產業比重、經濟增長速度、單位GDP能耗和環境政策強度四個解釋變量總體上對3個大氣污染物的排放具有顯著影響。
從上述文獻可以看出，隨著經濟發展水平的提高，研究經濟增長與環境污染關系的文章也似乎越來越多。上述豐富的研究成果對于我國或者某些省份和城市制定合理的環境措施，減少環境污染總量，降低環境污染程度都具有十分重要的指導意義。但是上述研究成果共同的遺憾是：一是模型簡單，沒有考慮到影響環境污染的其他因素，僅限于經濟增長對于環境污染影響的研究和回歸分析；二是實證分析手段和方法受到計量經濟學理論和發展水平的制約。基于此，本文從上述兩個方面進行補充和擴展分析，基于效用函數理論模型，建立中國的EKC模型，使用面板單位根和面板協整分析技術進行研究，希望結論能符合中國國情和實際，對于中國經濟增長、環境污染和治理提出有針對性和有益的建議。
二、模型的建立與微觀基礎
考察經濟增長與環境污染的關系問題，首先要分析兩個變量的傳導路徑，因此要從微觀傳遞機制入手，進而分析宏觀層次上變量的依賴關系。
（一）模型的微觀基礎
我們首先建立一個代表性家庭個體的函數模型，然后將它一般化推廣，形成一個包含更廣泛個體的函數模型。
1.代表性個體的效用函數與污染函數。
假設一個代表性家庭消費C會導致污染H，因此家庭的效用函數為：
家庭消費越多，效用越高，因此 ；而污染越高，效用越低，因此 。由于污染是由于消費引致的，因此家庭如果減少污染，或者是減少消費，或者是對污染進行投入治理。令E為家庭治理環境污染的資源投入量，考慮到污染是消費的副產品，因此可以設定家庭污染函數為：
假設消費越多，污染越嚴重，因此消費和污染正相關，即 ；同時假定隨著污染治理投入的增加，環境污染隨之減輕，兩者負相關，即 。假定家庭治理污染和消費的資源稟賦總量為Y（收入），則約束條件為C+E=Y。
假定效用函數為線性的，可以表示成如下形式：
表示單位消費產生單位效用，污染帶來的邊際效用損失為 ，且 。假定單位消費產生單位污染，并且污染治理函數設定為柯布——道格拉斯形式，具體表示為：
該形式表明，當不進行污染治理投入的時候，污染量H等于消費量C，污染量隨著消費的增加而增加；隨著污染治理投入的提高，當 時，污染量為零，即消除了污染。
2.函數的一般形式。
我們將效用函數擴展到多個個體，假定不存在外部性影響，則效用函數和污染函數可以表示為：
i=1，2，……n
其中， ， ， 。
求解得到最優消費為：
（二）環境污染模型的建立
從國內外已有文獻來看，一般的EKC模型形式為：
y為環境指標，x為人均GDP，u為隨機擾動項， 、 、 和 為待估參數。
當 ， 時，y和x為線性關系； ， ， 時，y和x呈現“倒U”型二次曲線關系； ， ， 時，y和x呈“U”型二次曲線關系； ， ， 時，y和x為三次曲線關系，圖形為“N”型； ， ， 時，y和x為三次曲線關系，圖形為“反N”型；當 ， ， 時，表示環境污染不受經濟水平的影響，兩者之間沒有關系。
根據Grossman and Krueger（1991；1994）對NAFTA環境效應得出的結論，經濟增長對環境的影響表現為三個方面：規模效應（Scale Effects）、結構效應（Structural Effects）、技術效應（Technology Effects）。我們在此基礎上對一般的EKC模型進行擴展，由于經濟系統中產出的增長必然導致對環境資源需求的增加，同時向環境中排放各種廢棄物的存量也在增加，經濟發展會導致資源損耗和環境破壞，因此用人均GDP和人口密度來表示規模效應對環境的影響；用產業結構的變化表示結構效應對環境的影響；用單位GDP能耗表示技術效應對環境的影響；同時增加政策效應變量，用污染治理投入代表政策強度和政府政策導向。則本文擴展的EKC模型可以表示為：
其中，ln表示對變量取對數；H為環境污染量；i為個體單位，這里指省市自治區；t為時間序列； 表示截面效應； 是待估參數；y是人均GDP；G表示產業結構變化，這里為第二產業產值占全部產值的比重；M為非農業人口的人口密度；A為單位GDP能耗，表示技術進步；E為污染治理投入，表示政策強度；u為隨機擾動項。
三、基于面板單位根和面板協整檢驗的實證分析
（一）數據的來源和說明
本文所用數據樣本區間為1997-2005年，這是由于考慮到重慶從1997年才有數據，同時也是為了考察中國經濟增長最為強勁這一時段對于環境的影響問題，從邏輯上來說這段時間變量的關聯度應該最強。由于西藏缺少環境指標有關數據，因此我們考察的個體是除了西藏以外的大陸30個省市自治區。我們用工業廢水排放量（FS，單位：萬噸）、工業廢氣排放量（FQ，單位：億標準立方米）和工業固體廢棄物排放量（FW，單位：萬噸）表示環境污染量，因此原模型變成了三個方程。其他字母所表示的變量如前文擴展的EKC模型所示：y是人均GDP（單位：億元／萬人）；A為單位GDP能耗（單位：萬噸標準煤／億元）；G表示產業結構變化，這里為第二產業產值占全部產值的比重（%）；M為非農業人口的人口密度（單位：萬人／公頃）；E為污染治理投入（單位：萬元），實際應用中對變量取了對數。所有數據均來自于有關年度《中國統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國國土資源年鑒》等權威數據資料庫。本文所用軟件是Eviews5.1和Stata9.0。
（二）面板模型與估計、檢驗方法
計量經濟理論表明，眾多經濟變量尤其是面板數據大都是非平穩變量，用非平穩變量進行回歸分析結果很大程度上表現為偽回歸。為避免偽回歸現象，需要對面板數據進行單位根和協整檢驗。
1.面板單位根檢驗。
面板模型進行回歸分析之前進行單位根檢驗，這是避免出現偽回歸的前提條件。面板單位根檢驗方法有別于時間序列數據單位根檢驗，主要為：LLC檢驗(Levin、Lin and Chu，2002)、Breitung檢驗(Breitung，2000)、Hadri檢驗(Hadri，1999)是相同根的檢驗方法，IPS檢驗(Im、Pesaran and Shin，2003)、Fisher-ADF(Maddala and Wu，1999；Choi，2001)檢驗是不同根的檢驗方法；LLC檢驗、Breitung檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗原假設是含有單位根；Hadri檢驗原假設為不含有單位根。本文所用數據和變量的面板單位根檢驗結果如表1所示，表中斜體數字表示該檢驗的結果和其他檢驗結果相反。
表1 面板數據的單位根檢驗
檢驗方法 lnFS lnFQ lnFW lnY
水
平
值 LLC檢驗 0.19(0.57) -1.08(0.14) 2.84(0.99) 6.2(0.99)
Breitung檢驗 4.19(0.99） -0.02(0.49) 1.04(0.85) 10.7(0.99)
IPS檢驗 -0.24(0.41） -0.39(0.35) 5.58(0.99) 5.64(0.99)
Fisher-ADF檢驗 59.1(0.58) 70.14(0.22) 25.3(0.99) 8.36(0.99)
Hadri檢驗 13.4(0.00)* 46.6(0.00)* 16.8(0.00)* 12.87(0.00)*
一
階
差
分
值 LLC檢驗 -23.7(0.00)* -13.1(0.00)* -26.2(0.00)* -8.63(0.00)*
Breitung檢驗 4.84（0.99） -0.02(0.49) -1.94(0.02)** 1.85(0.97)
IPS檢驗 -4.09(0.00)* -4.2(0.00)* -3.92(0.00)* -6.53(0.00)*
Fisher-ADF檢驗 170.9(0.00)* 116.8(0.00)* 144.8(0.00)* 80.8(0.05)**
Hadri檢驗 0.12（0.45） -1.1(0.86) 0.58(0.28) 0.26(0.34)
檢驗方法 lnG lnM lnA lnE
水
平
值 LLC檢驗 -0.48(0.31) 8.13(0.99) -6.63(0.00) 11.5(0.99)
Breitung檢驗 3.77(0.99） 7.02(0.99) 4.2(0.99) -0.52(0.3)
IPS檢驗 0.69(0.75） 15.2(0.99) -0.27(0.4) -0.48(0.31)
Fisher-ADF檢驗 62.5(0.46) 46(0.94) 50.7(0.8) 13.1(0.99)
Hadri檢驗 15.47(0.00)* 17.7(0.00)* 13(0.00)* 22.5(0.00)*
一
階
差
分
值 LLC檢驗 -10.55(0.00)* -5.87(0.00)* -22.8(0.00)*
Breitung檢驗 4.97(0.99) -3.11(0.00)* -5.6(0.00)* -4.5(0.00)*
IPS檢驗 -4.88(0.00)* -7.24(0.00)* -3.85(0.00)* -6.3(0.00)*
Fisher-ADF檢驗 109(0.00)* 110.6(0.00)* 95(0.00)* 160.4(0.00)*
Hadri檢驗 0.03(0.49） -0.18(0.57) 0.53(0.29) -1.05(0.85)
*、**分別表示在1%、5%的顯著性水平上拒絕原假設；括號中數據是該統計量的伴隨概率。
上述檢驗結果除了lnFS、lnFQ、lnY、lnG一階差分值的Breitung檢驗，lnA水平值的LLC檢驗顯著與眾不同外，其他四種或以上檢驗方法檢驗結論一致，均表明上述變量是I(1)的，也就是說本文模型所用變量是非平穩變量。
對于面板模型，如果變量是非平穩的，進行回歸分析之前需要進行協整檢驗，以判斷是否可能屬于偽回歸。
2.面板協整檢驗。
Pedroni(1999，2004)以回歸殘差為基礎構造出7個統計量進行面板協整檢驗，其中除了Panelν-stat為右尾檢驗之外，其余統計檢驗量均為左尾檢驗。4個是用聯合組內尺度描述即Panel v-Statistic、Panel ρ-Statistic、Panel ADF-Statistic、Panel PP-Statistic；另外3個是用組間尺度來描述即Group ρ-Statistic、 Group ADF-Statistic、 Group PP-Statistic。如果各統計量均在1%(或5%)的顯著性水平下拒絕“不存在協整關系”的原假設，表明非平穩的時間序列之間存在著協整關系。
Pedroni(1999，2004)基于殘差的協整檢驗量最關鍵的是計算所假設協整方程的殘差。
對于如下的協整方程：
，
其中， ， 為獨立變量的個數。
為了得到相關的面板協整統計量，首先要估計協整方程。為了得到兩個組內統計量（panel rho-stat、panel t-stat）值，對原序列進行差分運算并估計如下差分方程：
其中，
由差分方程的殘差值以及Newey-West（1987）的估計量可以計算出 的長期值，用 表示。
通過協整方程的殘差 以及回歸式 可以得到panel rho-stat和group rho-stat統計量。 的長期方差 以及同期方差 分別為：
并且令：
另一方面對于panel t-stat和group t-stat統計量再次利用協整方程的的殘差估計 計算 的方差 。記：
， 。
Pedroni對于相關的面板協整檢驗量作了如下的表示：
panel rho-stat：
panel t-stat：
group rho-stat：
group t-stat：
對于每個面板模型利用近似的均值和方差既可以進行標準化。
對于面板協整檢驗而言其原假設 ：對 ，即不存在協整關系；而對于組間統計量而言其備則假設為： ：對 ：而對于組內統計量而言其備則假設為： ：對 。
本文所用變量的面板協整檢驗結果如表2所示。
表2 本文所用變量的面板協整檢驗
變量 面板協整檢驗結果
解
釋
變
量
lny、
lnG、
lnM、
lnA、
lnE
被解釋
變量
lnFS 組內
統計量 Panel ν-stat
-10.44* Panel ρ-stat 12.33* Panel PP-stat 10218* Panel ADF-stat -10.48*
組間
統計量 Group ρ-stat
14.86* Group PP-stat 無 Group ADF-stat 無
被解釋
變量lnFQ 組內
統計量 Panel v-Stat
-10.44* Panel ρ-stat 12.33* Panel PP-stat 16.1* Panel ADF-stat -13.7*
組間
統計量 Group ρ-stat
14.86* Group PP-stat 無 Group ADF-stat 無
被解釋
變量lnFW 組內
統計量 Panel v-Stat
-10.44* Panel ρ-stat 12.33* Panel PP-stat 1.3E+25* Panel ADF-stat -29.4*
組間
統計量 Group ρ-stat
14.86* Group PP-stat 無 Group ADF-stat 無
1.除了Panelν-stat為右尾檢定之外，其余統計檢驗量均為左尾檢定。
2.*表示在1%的顯著性水平上拒絕不存在協整關系的原假設。
3.由于缺少西藏個別變量的統計數據，因此組間統計量兩個指標無法計算。
三個方程變量的協整檢驗的組內和組間統計量在1%的顯著水平上均表明拒絕不存在協整關系的原假設，因此上述三個方程存在協整關系，可以直接進行回歸分析，不存在偽回歸。
3.實證結果。
按照協整檢驗的結果，我們對三個模型進行了總體回歸，回歸結果制成表3。表中斜體數據表明t統計量接受系數為零的原假設。
表3 三個總體回歸模型的樣本回歸結果
被解釋變量lnFS 被解釋變量lnFQ 被解釋變量lnFW
lnY -0.79(-5.07)* -0.15(-1.22) -1.09(7.09)*
lnY2 0.32(2.86)* 0.22(2.44)* 0.23(2.02)**
lnY3 0.30(2.36)* 0.2(2.04)** 0.37(2.94)*
lnG -1.02(-5.04)* -0.21(-1.32) 0.87(4.37)*
lnA -0.68(-6.16)* 0.19(2.21)** -0.02(-0.14)
lnM -0.04(-1.2) -0.03(-0.88) 0.01(0.17)
lnE 0.94(54)* 0.75(54.9)* 0.76(44.4)*
R2 0.56 0.64 0.6
樣本容量 240
1.解釋變量系數后面括號里的數字是t統計量，下同。
2.*、**、***分別表示t統計量在1%、5%、10%的顯著性水平上拒絕系數為零的原假設，下同。
上述回歸結果表明，工業廢水排放量和人口密度無關，主要受到人均GDP、產業結構、單位GDP能耗和污染治理四個變量的影響，并且污染治理投入與工業廢水排放量正相關；產業結構、單位GDP能耗和工業廢水排放量負相關，也就是說工業產值的比重越大、單位GDP的能耗越大，廢水排放量就越少；反之則反是。工業廢水排放量的曲線形式不同于前文所分析的“U”、”倒U”以及”N”形的任何一種。工業廢氣排放量與產業結構、人口密度無關，與單位GDP能耗、污染治理投入正相關；工業廢氣排放量的曲線形式也與已有成果不同。工業固體廢棄物的排放量與人口密度、單位GDP能耗無關，與產業結構、污染治理投入正相關；曲線形式與工業廢水排放量曲線一致。
目前面板模型的應用研究主要是基于Hausman檢驗的固定效應和隨機效應模型，本文嘗試在此方面進行分析，同表3結果進行比較分析。Hausman檢驗結果表明三個方程均適合使用隨機效應模型，結果制成表4。
表4 基于Hausman檢驗的隨機效應模型的回歸結果
被解釋變量lnFS 被解釋變量lnFQ 被解釋變量lnFW
C 10.57(28.7)* 8.2(18.5)* 7.7(19.5)*
lnY 0.15(1.69)*** 0.996(9.36)* 0.57(5.73)*
lnY2 0.075(1.63)*** 0.1(1.76)*** 0.03(0.6)
lnY3 -0.27(-5.74)* -0.09(-1.5) 0.03(0.65)
lnG 0.898(3.36)* 0.92(3.08)* 0.8(2.78)*
lnA -0.01(-0.108) 0.16(1.37) 0.18(1.59)
lnM -0.11(-1.7)*** -0.11(-1.99)** -0.06(-0.77)
lnE 0.074(3.29)* 0.08(2.9)* 0.05(2.27)**
R2 0.25 0.55 0.45
上述結果表明，lnFS、lnFQ、lnFW均與單位GDP能耗無關，并且常數項均為正。其中，lnFS、lnFQ、lnFW與第二產業的比重、污染治理投入正相關，lnFS、lnFQ與人口密度負相關，lnFW與人口密度無關。lnFS、lnFQ、lnFW的曲線形式不是“U”、”倒U”以及”N”形的任何一種。這個結論和包群、彭水軍、陽小曉（2005）、劉燕、潘楊、陳剛（2006）、于峰、齊建國、田曉林（2006）、李達、王春曉（2007）所用面板數據分析的結果不同。
表3和表4比較，我們發現，表4的結果從理論邏輯上更合理一些，因此后文分析以表4的結果為基礎。
lnFS、lnFQ、lnFW三個指標均與第二產業的比重正相關，這基本符合經濟邏輯和人們的正常思路，工業產值的比重越大，工業排放量就越大，對環境的污染也就越大。lnFS、lnFQ、lnFW三個指標與人口密度呈現（或者不存在）微弱的負相關，表明產業升級帶動的就業方向更加理性以及人們對于環境條件的要求提高；人口越是密集，對于政府控制環境質量的力度壓力就越大，重污染企業的規劃就越是可能遠離人口密集區，lnFS、lnFQ、lnFW三個指標的排放量就越小，因此兩者負相關。lnFS、lnFQ、lnFW三個指標均與污染治理投入正相關，似乎不符合經濟邏輯的正常思路。因為一般來說，污染治理投入越多，各種工業排放量似乎應該越少，環境就越為改善。實際上，本文認為，工業廢水、廢氣、固體廢棄物的排放與污染治理投入有一種循環的“倒逼機制”，當工業排放量增加污染嚴重政府污染治理投入就增加環境隨之改善政府就自然減少了污染治理投入（往往表現為監督管理力度弱化，這種弱化卻表現為有關部門的內部理性。試想，如果環境質量一直很好，這個部門是否有繼續存在的必要？同時國家也因為環境質量一直較好必然減少污染治理投入，勢必減少某些部門的收入和福利）工業排放量增加（這一輪次的邏輯是一種博弈，因為企業廢水等的排放會減少企業內部成本，所以一有機會增加三排對企業來說是提高收益）的惡性循環。正是因為政府、有關管理部門、企業站在各自立場獨立行事，沒有較好地協調運作和缺少對整個環境質量的使命感，也因為上述三個方面權利義務不對等，沒有較好的獎懲機制等有效的制度安排，這種“倒逼機制”就會一直存在，這就導致。lnFS、lnFQ、lnFW三個指標均與污染治理投入正相關。
由于表4的結果具有邏輯基礎，因此我們嘗試在表4的基礎上，分析和探討分省的lnFS、lnFQ、lnFW的自主排放量，期望找到規律性的結論。我們按照表4的回歸結果，將自主排放量編制成表5。由于對排放量取了對數，因此結果存在負數，負數越小，表明自主排放量越小；數值越大，表明自主排放量越大。
表5 基于隨機效應模型的各地區lnFS、lnFQ、lnFW的自主排放量
地區 lnFS lnFQ lnFW 地區 lnFS lnFQ lnFW
北京 -0.561 -0.919 -0.943 河南 0.714 0.915 0.713
天津 -0.782 -1.205 -1.783 湖北 0.795 0.385 0.236
河北 0.513 0.691 1.133 湖南 1.034 0.359 0.436
山西 -0.426 0.597 1.081 廣東 0.97 0.314 -0.321
內蒙古 -0.719 0.403 0.378 廣西 0.775 0.841 0.594
遼寧 0.832 0.535 1.036 海南 -0.842 -0.945 -2.199
吉林 -0.195 -0.122 -0.172 重慶 0.340 -0.39 -0.269
黑龍江 -0.197 -0.406 0.004 四川 0.912 0.740 1.066
上海 0.666 -0.712 -1.097 貴州 -0.865 0.721 0.950
江蘇 1.124 0.164 0.001 云南 -0.347 -0.008 0.616
浙江 0.604 -0.102 -0.837 陜西 -0.324 0.146 0.564
安徽 0.38 0.496 0.698 甘肅 -0.769 0.107 0.064
福建 0.197 -0.756 -0.140 青海 -2.057 -1.066 -1.472
江西 0.169 0.052 1.295 寧夏 -1.665 -0.946 -1.465
山東 0.365 0.401 0.609 新疆 -0.642 -0.289 -0.775
工業廢水自主排放量較大的幾個地區（從大到小排序）有：江蘇、湖南、廣東、四川、遼寧、湖北、廣西、河南、上海、浙江；工業廢水自主排放量較小的地區（按照從小到大排序）有：青海、寧夏、貴州、海南、天津、甘肅、內蒙古、新疆。工業廢氣自主排放量較大的幾個地區（從大到小排序）有：河南、廣西、四川、貴州、河北、山西、遼寧、安徽；工業廢氣自主排放量較小的地區（按照從小到大排序）有：天津、青海、寧夏、海南、北京、福建、上海。工業固體廢棄物自主排放量較大的地區（按照從大到小排序）有：河北、江西、山西、四川、遼寧、貴州、河南、安徽；工業固體廢棄物自主排放量較小的地區（按照從小到大排序）有：海南、天津、青海、寧夏、上海、北京、浙江、新疆。 一個很有意思的情況是：工業廢水自主排放量最大的幾個地區除了廣西，其余地區或者是經濟增長較好的地區，或者是經濟總量大省；而工業廢水自主排放量較小的地區幾乎無一例外的都是經濟增長較為緩慢或者不發達地區。工業廢氣和工業固體廢棄物自主排放量較大的地區基本完全重復，而且和工業廢水自主排放量較大的地區差異明顯，說明經濟發達地區的三廢排放和經濟落后地區的三廢排放標的不同，我們認為這是由于產業結構和產品結構不同造成的。三廢排放較小的地區重復較大，基本上是西部或者經濟落后地區。上述狀況給我們提供的一個基本規律表明經濟增長和工業三廢排放具有因果關系
三排自主排放量都較大的地區有：四川、遼寧、河南；三排自主排放量都較小的地區有：青海、寧夏、海南、天津。前者的環境問題需要引起政府的極大關注，尤其河南，經濟較為落后，環境污染較為嚴重，如此惡性循環，情景堪憂。對于后者，如何保障環境不會遭受進一步破壞的前提下，有效促進經濟發展和增長，成為國家和當地政府的一項重要任務。
四、結論和政策建議
基于效用函數擴展的EKC模型的面板協整分析表明如下結論：
1.我國分省的lnFS、lnFQ、lnFW的曲線形式不是“U”、”倒U”以及”N”形的任何一種。
2.分省經濟增長和工業廢水、廢氣、固體廢棄物的排放具有因果關系。
3.經濟發達和不發達地區工業三廢的排放標的顯著不同。
4.工業三廢排放對國家污染治理投入具有“倒逼機制”。
5.產業結構尤其是第二產業比重的增加會增加工業三廢的排放量。
6.人口密度對工業三廢排放具有擠出效應。
7.河南省的環境狀況需要引起警惕，北京、上海的環境有明顯改善的跡象。
根據上述結論，我們提出如下的政策建議：
1.我們沒有看到分省環境和經濟增長關系的轉折點，我們的經濟增長目前仍然是以環境惡化為代價。但并不是說經濟的持續增長無法改變環境惡化的狀況，北京和上海已經表明了EKC曲線在我國某些地區一定程度上成立。從目前的環境惡化狀況出發，一味提高經濟增長速度、忽視經濟增長質量和犧牲人們賴以生存的環境為代價是不可取的，發達國家的先污染后治理的思路不一定在中國適用，因為國情和制度、以及人口壓力不同。因此首先要從國家層面上制定有效的環境保護政策和措施，并且要能夠做到有法可依，有法必依，執法必嚴，違法必究，否則只是落在紙面上的所謂環境保護法律必然形如廢紙。同時利用各種渠道宣傳和提高國人環境保護的覺悟，喚醒人們的環境保護意識，如果從人的心靈教育認識到人類發展和環境的辯證關系并不是用金錢所能買回來或者治理好的，人類行為導致的污染排放必然減少。總結來說，法律的健全和有效實行——明確的權責利關系——良好的道德品質教育，將有利于環境保護。
2.堅決杜絕工業三廢排放對于國家污染治理投入的“倒逼機制”，不應該再出現“污染嚴重——投入治理——環境改善——治理投入減少——污染嚴重”的惡性循環，而應該是從源頭抓起，真正做到誰污染誰治理，建立環境污染的誠信機制，制定有效的獎懲機制，杜絕環境保護領域的腐敗，當制度機制代替了行為機制，當制度的客觀約束高于人的主觀約束，這時候的環境保護必將呈現良性循環發展態勢。
3.一個地區的產業發展模式不應該是領導一言堂，而應該建立一整套的評估體系對項目的實行進行綜合的可行性評估，包括對環境污染的程度與長期影響的評價，并且要備案，要建立負責機制，出現嚴重后果要有人負責，正確處理好責權利的辯證關系。同時要杜絕GDP唯上的地方政府績效評價指標體系，建立一整套切實可行的包括環境狀況的指標評價體系。
4.對個別整體環境污染嚴重的地區，要因勢利導，盡快扭轉環境持續惡化的惡性循環狀態，具體問題具體對待的同時更要總攬全局，制定切實可行的綜合治理措施。
參考文獻
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第2篇
關鍵詞：環境污染責任、適用范圍
一、環境污染范圍界定
由于侵權責任法的主要功能在于其損害補償功能，即對受到損害的合法權利和利益給予某種適當的補償，使其盡可能回復到受損害前的狀態，因此侵權責任的認定均以損害為構成要件，無損害即無責任。[2]在環境污染責任中，由于環境污染是導致損害結果的原因，因此界定環境污染的范圍對認定環境污染責任至關重要。
從人與環境的關系看，環境損害可以分為“生活環境的損害”與“生態環境的損害”。“生活環境的損害”是以環境為媒介給他人造成的人身傷害、財產損失、精神損害或純經濟損失等；“生態環境的損害”是指對土壤、水、空氣、氣候和景觀以及生存于其中的動植物和它們相互作用的損害，是對生態系統及其組成部分和凝載在生態環境上的社會公共利益(生態利益)人為的顯著損傷。[3]“生活環境的損害”屬于法律規定的環境污染的范圍在學術界沒有爭議，但“生態環境的損害”是否屬于法律規定的環境污染的范圍在學術界存在較大的分歧。有學者認為，生態損害不宜由侵權責任法調整，而應由環境保護法本身來解決。[4]在這種觀念的影響下，《侵權責任法(草案)》第1、2次審議稿均將生態損害排斥在外。雖然《侵權責任法(草案)》第3次征求意見稿第65條將生態損害納入其中，即“因污染生活、生態環境造成損害的，污染者應當承擔侵權責任。法律規定不承擔責任或者減輕責任的，依照其規定”，但在《侵權責任法》正式頒布時，關于生態損害的規定又被刪除，從而使環境污染的范圍是否包含“生態環境的損害”仍然沒有能夠在立法上加以解決。
對環境污染的理解不應當局限于《侵權責任法》的規定。例如，從作為規制環境污染基本法律的《中華人民共和國環境保護法》(以下簡稱《環境保護法》)第2條的規定可以看出，該法對環境的界定不限于生活環境，而是包括生態環境。因此，將《侵權責任法》中的“環境污染”理解為包括生態環境才不至于與《環境保護法》的相關規定發生沖突，同時也與逐步擴大保護客體的侵權責任法的發展趨勢相吻合。[5]此外，環境保護法的規范并不足以應對日趨嚴重的環境問題，并且《環境保護法》也不能取代《侵權責任法》在規制環境污染方面的積極作用。因此，將生態損害納入《侵權責任法》第65條規定的“污染環境造成的損害”的范圍是必要且合理的，[6]再說這一觀念已經為我國立法部門的工作人員所認識并接受。[7]
二、環境污染責任解析
《侵權責任法》第8章的標題是“環境污染責任”。在對該標題的理解中，有學者提出存在3種理解可能：(1)要求行為人承擔責任是因為行為人的行為引起的環境污染造成了權利人的利益損害；(2)要求行為人承擔責任是因為行為人的行為引起的環境污染造成損害，而這種損害包括對權利人的利益損害，法律只要求行為人對環境污染所造成的損害中的權利人損害承擔責任；(3)要求行為人承擔責任是因為行為人的行為引起了環境污染損害和權利人的利益損害，而所謂的侵權責任并不特指對權利人的權利或利益造成損害而承擔的責任，而是一般意義上的責任，相當于對侵權行為承擔責任。[8]根據英美法系國家采用的立法標題技術，在確立立法意圖時，標題對其后面的條款起說明作用。[9]而在我國，將標題理解為是對后面條款意旨的歸納也是沒有疑問的。但是，法律中的標題雖然對于相關法律條文具有一定的解釋作用，但畢竟只是理解法律條文的輔助資料，只有在對法律條文的理解存在疑義時才有必要結合標題來進行解釋。因此，對“環境污染責任”的理解完全可以根據《侵權責任法》的具體規定來進行。
根據《侵權責任法》第65條的規定，環境污染責任是作為特殊侵權責任加以規定的，其含義較為含糊，只能看成是對《侵權責任法》第8章標題的說明，并沒有解決上述關于“環境污染責任”理解的分歧。由于在法律中沒有一個法律條文能夠獨立存在，往往只有當法律條文處于與它有關的所有條文的整體之中才彰顯其真正的含義，有時將該條文與同一法律中的其他條款加以比較，含義也就明確了，[10]因此，對“環境污染責任”的理解不應當局限于《侵權責任法》第8章的4個條文，而應當結合《侵權責任法》的其他相關條文來理解。
從《侵權責任法》第1條關于立法目的的規定看，充分保護民事主體享有的合法權益是該法最主要的目的。《侵權責任法》第2條對侵權責任法保護的民事主體的合法權益進行了列舉。由于權利是人的權利，換言之，權利總是依附于特定的主體，因此《侵權責任法》第3條規定“被侵權人有權請求侵權人承擔侵權責任”。從《侵權責任法》這3個條文的規定看，無論是一般侵權責任還是特殊侵權責任，均以侵權人侵害特定主體的民事權益為條件。[11]結合《侵權責任法》第1-3條的規定可知，對《侵權責任法》第65條不應作如下理解：(1)只要行為人的行為污染了環境即應當承擔責任；(2)除行為人的行為因污染環境造成他人的權益受到損害應承擔責任外，行為人的行為污染了環境沒有造成他人權益損害的也應當承擔責任。因為上述理解均不妥當，也不符合侵權責任法的立法宗旨。
綜上所述，“環境污染責任”是指行為人的行為造成生活環境或生態環境的污染導致他人的人身、財產權益損害而應當承擔的侵權責任。如果行為人的行為只是造成生活環境或生態環境的污染，那么就不屬于《侵權責任法》第8章規制的范圍，而應當由環境保護法加以規制。對“環境污染責任”作如此界定，既可以發揮運用侵權責任手段保護環境和民事主體合法權益的積極作用，又能夠避免侵權責任制度功能的不適當擴大，進而避免侵權責任法與環境保護法在適用中產生抵觸。
第3篇
一、研究環境污染責任承擔方式的目的及意義
(一)研究環境污染承擔責任方式的目的
環境問題現已成為全國乃至全世界人民最應重視的問題之一。在我國，其已經成為嚴重制約自身經濟發展及人民生活質量的因素。而因環境污染導致的侵權問題，更是對于受害人的生命財產安全及精神構成直接威脅。在環境污染問題發生后，受害人可否得到及時的救助顯得尤為重要。從西方英美等發達國家曾經對于環境保護的實踐中，我們可以看到，從法律中提高對環境污染責任的關注度是十分必要的。我國于2009年12月16日通過的《中華人民共和國侵權責任法》中對于環境污染責任進行了明確的規定，這對于環境污染責任制度的構建起到了基石的作用，以此作為基礎對于環境污染責任進行深層次的研究，會對于進一步完善我國環境污染責任制度有著深遠而重大的現實意義。現階段，研究方向主要集中于對污染環境侵權問題的責任理賠，關注點主要有歸責原則，舉證責任，責任范圍及因果關系等。
(二)研究環境污染承擔方式的意義
研究環境污染責任對于完善我國環境侵權立法體系意義重大。1973年第一次全國環境保護會議的召開，標志著環境保護工作在中國受到重視，并正式開啟篇章。自那時起至今，環境立法工作全面展開，越來越受到我國政府重視，幾乎每年都有新的相關法律法規出臺，逐漸形成了完整的環境保護法律體系。但是，由于我國環境法研究的起步較晚，在環境侵權民事責任的相關法律法規中，對于環境侵權民事責任承擔方式仍舊存在著一些缺欠。研究環境污染責任承擔方式對于有效地救濟受害人并制裁加害人以提高國民環境保護意識減少環境污染行為具有重要意義。首先，明確侵權責任方式是使受害人得到有效救濟的最主要途徑。同時，對受害人所承擔的損害進行救濟也是侵權法的目的所在。恰當的責任方式可以預防受害人所可能承受的損害并停止其正在承受的損害，從而使其所受到的損害最小化，保護受害人。而對于受害人已經承受的損害，可以及時地予以金錢補償，使得救濟受害人得以實現。其次，研究環境污染責任承擔方式可以準確地制裁加害人，使其對為其侵權行為付出相應的代價，提高執法的效率，發揮法律效力。再次，對環境侵權責任方式的研究還可以提高國民環保意識最終達到保護環境的社會目的。法律對于受害人的救濟與加害人的制裁可以教育及警示廣大人民群眾，提高人民對于環境侵權的維權意識并意識到環境侵權行為的后果，使環保觀念深入人心，促進國民自覺遵守法律保護環境。
二、環境侵權民事責任承擔方式的含義和內容
(一)環境侵權民事責任承擔方式的含義
環境侵權民事責任承擔方式，即指追究涉及環境侵權的責任人的民事責任的具體形式。違反民事義務者理應承擔不利的法律后果并受到相關法律法規制裁。侵權人對他人合法權益產生侵害，而承擔相應的法律后果，該法律后果的形式即是民事責任的方式。我國于1986年4月12日修訂并通過的《民法通則》中，第一百三十四條規定，承擔民事責任的方式共有十種，既可以分別使用也可以合并使用。該十種民事責任方式適用范圍不盡相同，有些只適用于侵權責任，有些只適用于合同責任，有些兩者皆適用。由環境污染而導致的侵權行為屬特殊侵權行為之一，適用于一般侵權行為的責任方式對于該種侵權行為未必適用。
(二)環境侵權民事責任承擔方式的內容
1．侵害排除
作為環境侵權民事責任承擔方式之一，侵害排除包括，依法要求侵權人立即停止正在進行的侵權行為，依法請求排除因環境污染行為對受害人已經或者將要造成的妨礙，依法勒令侵權人消除其侵權行為給他人合法權益帶來的威脅。《環境保護法》第四十一條、《大氣污染防治法》第六十二條、《海洋環境保護法》第九十條、《水污染防治法》第五十五條、《環境噪聲污染防治法》第六十一條均分別規定了侵害排除責任承擔方式。對于侵害排除責任承擔方式含義的理解，因侵害排除屬環境侵權特別法規定的責任方式，當今理論界一般聯系《民法通則》進行解釋，但卻存在著差異。一種解釋認為，侵害排除包括停止侵害及排除妨礙，即指使加害人停止正在進行中的污染侵權行為，并對其已經造成的污染進行整治、清理，以保證其行為不再損害他人利益。另一種解釋認為，侵害排除包括停止侵害、排除妨礙及消除危險，并且指出，三種責任形式對于侵害排除的不同具體化情形下分別適用。該兩種解釋的分歧點在于侵害排除是否應該包括消除危險。本文認為，侵害排除應該包含消除危險。消除危險的含義為，行為人的行為對他人生命財產安全已經構成威脅或者可能構成威脅時，他人有權依法要求行為人終止其危險行為，采取措施消除其對于他人生命財產安全的威脅。侵害消除的主要作用為，阻止已經存在的損害擴大并預防可能存在的損害發生。在環境侵權責任中，停止侵害能夠停止行為人正在實施的環境污染及生態破壞以致他人損害的行為，使得已經存在的受害人承擔的損害后果不會擴大化，并使得可能會產生的新受害人不再出現;排除妨礙能夠保護民事主體所應享有的正當權利，消除因環境問題所帶來的他人不能行使或者不能正常行使權利的障礙;消除危險能夠避免環境污染行為對于他人生命財產安全構成的威脅因素，有效地保護民事主體的生命財產安全。
2．損害賠償
