深圳市环境污染与经济增长关系的实证研究

方伟成，孙成访

（东莞理工学院城市学院，广东东莞523106）

深圳市环境污染与经济增长关系的实证研究

方伟成，孙成访

（东莞理工学院城市学院，广东东莞523106）

采用深圳市1996—2009年的统计数据，分析了环境污染与经济增长之间的关系及其影响因素。结果表明，可吸入颗粒物浓度、工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废弃物产生量与人均GDP的拟合曲线呈现典型环境库兹涅茨曲线（EKC）特征，至2007年，这4个环境指标已经全部跨越拐点，目前处于EKC的右侧。同时，运用灰色关联法分析经济发展、社会发展、环境管理的变化趋势,探讨了深圳EKC的演变主要是由GDP增长、环保投资、职工年平均工资和技术进步等因子驱动的。

环境污染；经济增长；环境库兹涅茨曲线；灰色关联法

环境问题在经济高速增长的同时日益显现，经济持续快速增长需要依赖优良的环境质量，这表明经济增长与环境质量相互影响、相互作用[1]。自从20世纪90年代初美国经济学家Gene Crossman和Alan Krueger，提出环境库兹涅茨曲线（EKC）假设[2，3]：在经济发展初期，环境污染随着经济增长而恶化，当经济发展到一定水平后，环境污染随着经济继续增长而下降，即环境污染与经济增长之间呈倒U形曲线关系。国内外学者不断对其进行实证研究，既验证了EKC曲线的存在性[4-6]，也表明经济增长与环境污染不一定呈倒U形，还可以呈 U 形[7]、直线形[8]、N 形[9]、“U”+倒“U”形[10]等类似形状。可见，EKC曲线作为定量分析经济增长与环境污染之间关系的工具，具有一定的指导意义。以深圳为例，利用EKC曲线对其经济增长与环境污染之间的关系进行实证研究，并运用灰色关联法剖析该EKC曲线存在的主要驱动因子。

1 深圳市经济增长与环境污染状况分析

深圳地处珠江三角洲东岸，经济发展相当迅速。据《深圳统计年鉴2010》显示，GDP由1996年104.84亿元上升到2009年的820.13亿元，年均增长率为52.48%，人均GDP由1996年22 498元上升到2009年92 772元，年均增长率为24.03%，其发展速度堪称“深圳速度”。但是伴随经济高速发展的同时，环境压力日益增大。工业“三废”从1996—2007年总体呈上升趋势，2008—2009年有所下降。在1996—2009年，工业废水从5 501万t上升到8 073万t，增长了0.47倍，年均增长率为3.6%，工业废气与固体废弃物增长更快，年均增长率分别为24.2%和96.3%。因此，经济发展与环境污染之间的矛盾仍然存在，并越发突出。

2 深圳市环境库兹涅茨曲线的实证研究

2.1 指标与数据的选取

结合深圳实际情况，选取人均GDP作为经济变量，选取工业废水排放量、工业废气排放量、工业固体废弃物产生量、工业SO2排放量，工业烟尘排放量、工业粉尘排放量、TSP浓度、SO2浓度和NOX浓度等定量指标表征环境污染变化。所有分析数据来源于《深圳统计年鉴 2010》和《广东统计年鉴》（1997—2010），时间跨度为1996—2009年。

2.2 相关分析

本研究采用统计学常用的皮乐逊（Pearson）相关系数法，运用SPSS统计软件对于深圳市9个环境指标与人均GDP经济指标进行相关分析，其分析结果如表1。工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废弃物产生量与人均GDP呈显著正相关关系，相关系数R均大于0.9，相关系数检验的显著性水平P为0，这表明他们之间存在显著性相关关系。而TSP与人均GDP呈显著负相关关系，相关系数绝对值小于0.7，但其显著性水平为0.022＜0.05，这也说明这二者之间也存在显著性相关关系。

表1 深圳市环境指标与人均GDP相关系数

2.3 回归分析

目前，对于环境库兹涅茨曲线模型的构建，国内外学者一般采取线形、对数、二次、三次、乘幂、指数函数等多种函数进行回归模拟。从拟合度和模型检验参数的角度考虑，选取三次曲线回归模型：

式中：自变量x为人均GDP；因变量y为以上4个环境指标；c为常数项；b1，b2，b3均为系数。分析结果见表 2。

由表2可知，深圳人均GDP与4个环境指标的曲线拟合效果较好，拟合度R2均大于0.7，显著性水平P均接近0，其中工业废水排放量、工业固体废弃物产生量与人均GDP的拟合度R2均大于0.9，这说明该回归模型具有充分的统计学意义。各环境指标与人均GDP的拟合曲线见图1～4。

上述分析表明，工业废气排放量与人均GDP拟合曲线呈倒“U”形，工业废气随人均GDP的增长先恶化后改善，并在2008年出现转折点；可吸入颗粒物浓度、工业废水排放量和工业固体废弃物产生量与人均GDP的拟合曲线都呈典型“U”+倒“U”形，其中可吸入颗粒物浓度1996—2003年随人均GDP的增长而下降，到2003—2007年可吸入颗粒物浓度有所上升，而在2007—2009年可吸入颗粒物浓度反而下降到最低，这说明可吸入颗粒物浓度总体状况出现好转；工业废水排放量和工业固体废弃物产生量都在1998年出现第一个转折点，从1998—2007年工业废水排放量和工业固体废弃物产生量随人均GDP的增长而增长，并在2008年达到峰值，随后曲线开始转折，进入倒U形曲线的右半段，工业废水排放量和工业固体废弃物产生量随人均GDP增长逐步得到遏制，开始不断改善。因此，深圳环境指标与人均GDP的关系均呈倒“U”形，符合EKC曲线假说，而且，这4项环境指标均已跨越拐点,进入了EKC曲线右半段，深圳环境污染水平随人均GDP的增长而有所改善。

表2 深圳市环境指标与人均GDP回归分析结果

3 深圳市环境污染影响因素的灰色关联分析

灰色关联分析是对一个系统动态发展变化态势的量化比较分析。它描述系统发展过程中因素间相对变化的情况和相关程度，并通过关联度排序,可以找出影响关键变量变化发展的主要因素[11]。为了进一步探讨影响深圳环境污染的主要因素，结合深圳市具体情况，基于“压力-状态-响应”（P-S-R）模型理论,从经济发展、社会发展、技术进步和环境管理等多方面，构建环境污染影响指标体系如表3所示。利用表3的数据，采用DPS数据处理软件，运用灰色关联法对深圳环境污染指标与其各影响因子的关联程度进行实证分析，如表4所示。

表3 深圳市环境污染影响指标体系

表4 深圳市环境指标与影响因素的关联度

结果表明，可吸入颗粒物与单位GDP电耗之间的关联度是最高的（关联度r=0.802），其次是单位GDP水耗（r=0.765），再次是恩格系数（r=0.753）。这表明，技术进步和恩格系数是影响可吸入颗粒物的主要因素。深圳市高度重视环保科技工作，实施科技兴环保战略。深圳市环保科研资助项目从2008年的14项增加到2010年的37项，如：环境空气质量预测预报及保障措施研究、深圳大气灰霾立体加强观测与关键源排放特征研究等项目，环保科研经费从2008年1 822万元增长到2010年2 251万元，深圳市还积极加大污染防治新技术新工艺的推广应用，这些举措很大程度上改善了可吸入颗粒物污染状况。

工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废弃物产生量的主要影响因素是GDP增长、环保投资和职工年平均工资。而这3个环境指标目前都处于EKC曲线的右侧，说明GDP增长，环保投资和职工年平均工资的增加，一定程度上改善了环境污染状况。随着GDP的增长，环保投资持续增加。从1996年的17.29亿元增加到2009年的233.73亿元，年均增长16.65%。环保投资占GDP的比例从1996年的1.86%上升到2009年的2.85%。环保投资持续增加,表明深圳市在环境管理与环境保护建设方面不断加强。

在工业废气污染治理方面，从2001年开始，深圳全面加强工业废气污染源监管和废气整治，全年共整治工业废气超标企业139家，完成了8家工业废气超标企业的烟气脱硫试点工作。2005年，深入开展“蓝天行动”，开展南头半岛区域废气专项整治，重点对电力企业进行综合整治。截止2010年，已经对全市12家重点废气企业安装在线监测仪器，通过“以大代小”，关停小火电达76.5万kW，对南山热电厂等实施了“油改气”工程，完成了西部电厂 5＃，6＃机组和妈湾 1＃，2＃机组的脱硫、脱氮设施建设，年削减氮氧化物约4 000 t和二氧化硫约3 000 t。有效遏制了废气污染。

在工业废水综合整治方面，加强工业污染源全面达标要求，限期治理废水排放超标企业，加快污水处理基础设施建设。截止2010年，全市已建成龙田、华为、光明、固戍、沙井和龙华等22座污水处理厂和沙田、牛湖、大沙河等6座人工湿地污水处理工程，完成深圳河干流、大沙河、布吉河特区内流域、莲塘河、深圳水库排洪河等污水截排工程，建成福田河、新洲河生态补水工程及布吉河、皇岗河、荔枝湖水质改善工程。

在固体废物综合整治方面，全市对工业固体废物与危险废物产生企业加强管理，从申报登记、储存设施、处理处置、联单运作方面实施了规范的全过程管理，开展了对危险化学品和危险废物环境管理专项整治工作，确定了150家危险废物重点监控源，实行日常检查、月查、年度综合评价三级监控。截止2010年底，深圳市建成投产生活垃圾无害化填埋场2座，垃圾焚烧厂7座，建成垃圾中转站143座。这使深圳市的固体废物得到有效的处理与处置。

可见，深圳市环境管理工作的不断加强对改善环境质量发挥了重要作用。还有，职工年平均工资逐年增加，人们生活水平的逐渐提高，对环境质量要求不断提高，全社会的环境保护意识不断加强，对环境管理工作和环境质量的改善也起到一定的作用。所以能在人均GDP较低的情况下，工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废弃物产生量都能跨过了拐点。

4 结论

深圳市4个环境指标的库兹涅茨曲线都符合典型的倒“U”形特征,至2007年，这4个环境指标已经全部跨越拐点，目前处于库兹涅茨曲线的右侧。

深圳灰色关联实证分析表明，影响深圳环境质量的主要因素有GDP增长、环保投资、职工年平均工资、技术进步和恩格系数。这对其环境库兹涅茨曲线具有重要解释意义。因此，对深圳而言，加强环保科技的发展，加大环保投资和提高全社会的环境意识，有利于环境质量的改善。

[1]James Andreon，Arik Levinson.The simple analysis of the EnvironmentalKuznets Curve[J].Journal of Public Economics，2001(8)：116-127.

[2]Gene M Grossman，Alan B Krueger.Economic growth and the environment[J].The Quarterly Journal of Economics，May 1995：353-377.

[3]Grossman G M，Krueger A B.Environmental impacts of a northAmerican free trade agreement[M].rinceton：Woodrow WilsonSchool，1992：233-242.

[4]Robert KKaufmann，Brynhildur Davidsdottir，Sophie Garnham，PeterPauly. The determinants of atmospheric SO2concentrations：reconsidering the environmental kuznets curve[J].Ecological Economics，1998，25(2):209-220.

[5]John A List，Craig A Gallet.The environmental kuznets curve：doesone size fit all[J].Ecological Economics，1999，31:409-423.

[6]吴玉萍，董锁成.北京市环境政策评价研究[J].城市环境与城市生态，2002（2）：239-246.

[7]王宜虎，崔旭，陈雯.南京市经济发展与环境污染关系的实证研究[J].长江流域资源与环境，2006，15(2)：142-146.

[8]凌亢，王浣尘.城市经济发展与环境污染关系的统计研究[J].统计研究，2001(10)：46-51.

[9]王西琴，李芬.天津市经济增长与环境污染水平关系[J].地理研究，2005，24(16)：834-842.

[10]沈满洪，许云华.一种新型的环境库兹涅茨曲线[J].浙江社会科学，2000(4)：53-57.

[11]刘思峰.灰色系统分析及其应用[M].北京：科学出版社，1999.

[12]东亚斌，段志善.灰色关联度分辨系数的一种新的确定方法[J].西安建筑科技大学学报：自然科学版，2008，40(8)：589-592.

Empirical research on the relationship between environmental pollution and economic growth in Shenzhen

FANG Weicheng,SUN Chengfang
（City College of Dongguan University of Technology,Dongguan 523106,China）

This paper analyzed the relationship between economic growth and environmental pollution and its influencing factors with data of Shenzhen from 1996 to 2009.The results showed that all the fitting curve of the concentration of TSP,industrial wastewater emissions,industrial waste gas emissions and industrial waste generation with per capita GDP showed typical EKC characteristics.Until 2007,these four environmental indicators have been all across the inflection point,and now at the right side of the Kuznets curve.Then,using the gray relative analysis method,this paper discussed the driving forces of Shenzhen's EKC evolution from economic development,social development and environmental management.The results showed that the main factors are GDP growth,investment in environmental protection,average wage of workers,and technological progress.

environmental pollution;economic growth;EKC;gray relative method

F127;X196

A

1674-0912（2012）07-0017-04

2012－02－27）

东莞市社科联2010哲学社会科学项目（2010Y04）

方伟成（1981-），男，广东东莞人，讲师，研究方向：环境规划与管理。