经济增长、环境治理与环境质量改善——基于动态面板数据模型的实证分析

徐文成，薛建宏

（西北农林科技大学经济管理学院，陕西杨凌712100）

●本期视点

经济增长、环境治理与环境质量改善
——基于动态面板数据模型的实证分析

徐文成，薛建宏

（西北农林科技大学经济管理学院，陕西杨凌712100）

文章通过建立省际动态面板数据模型，实证分析了经济增长、环境治理对环境质量改善的潜在影响。结果显示：经济增长与污染排放之间不存在固有的倒U型关系，仅当综合考虑其他潜在因素的影响时，二者之间的关系才呈现出显著倒U型曲线，这意味着经济增长本身不能促使环境质量改善。为缓解当前环境污染问题，在促进经济增长的同时应着力加大环境治理力度，削弱污染排放的累积效应，抑制环境污染，改善环境质量。

经济增长；环境治理；环境改善；动态面板数据模型

一、引言

近年来，我国经济始终保持高速增长，伴随着经济总量不断扩大的是资源过度消耗和环境污染日益加剧。环境污染所固有的负外部性特征需要政府采取有效措施来防范和治理。由图1可以看出，我国对环境污染治理的投资自2000年以来基本上呈逐年上升趋势。

环境治理投资的增加是否有效抑制了环境污染？厘清这一问题对我国进一步制定和实施有效的环境治理政策有重要借鉴意义。另外，传统的关于环境库兹涅茨曲线（EKC）的研究认为，经济增长和环境污染之间呈倒U型关系，随着经济的发展，环境污染呈现先增加，达到一个拐点后，开始减少的发展趋势。这一结论在我国是否成立？针对以上问题，本文拟基于省际动态面板数据模型对我国经济增长、环境治理与环境改善等相关问题展开探讨。

图1 环境污染治理投资

二、相关文献回顾

经济增长与环境污染两者之间的关系已引起了社会各界广泛关注。自Grossman和Krueger（1995）[1]提出倒U型环境库兹涅茨曲线（EKC）以来，众多学者围绕该理论对经济和环境之间的关系进行了广泛深入地探讨，相关文献综述可参阅Ekins（1997）[2]、De Bruyn和Heintz（1998）[3]、Stern（1998）[4]、Dinda（2004）[5]、Massaki（2010）[6]等。近年来，国外学者多以二氧化碳排放量作为环境污染指标来考察环境库兹涅茨曲线。Abdul Jalil和Syed F Mahmud（2009）[7]利用自回归分布滞后模型对二氧化碳排放和经济增长间的关系进行了协整分析，认为二者之间存在环境库兹涅茨曲线。Shahbaz等人（2013）[8]建立VEC模型对土耳其1970-2010年间二氧化碳排放和经济增长之间的关系进行了实证分析，其结论不仅证实了EKC的存在而且还发现二氧化碳排放和经济增长之间存在双向因果关系。随着研究的不断展开，有学者开始对经济增长和环境污染之间的倒U型关系提出了质疑。Jie He和Patrick Richard（2010）[9]研究发现人均二氧化碳排放量和人均收入呈线性关系。随后，Vicente Esteve和Cecilio Tamarit（2012）[10]研究结果则表明两者之间呈非线性关系。另外，Yi-Chia Wang（2013）[11]分析也认为二者间不存在EKC协整关系。

随着各国对环境治理的重视和治理投入的增加，国外有学者开始关注环境治理的有效性问题。Momoe Kanada et al.（2013）[12]利用1960-2005年日本川崎市数据，研究了川崎市空气污染控制政策，研究认为川崎市空气污染治理政策降低了二氧化硫排放量。Nahid Masoudi和Georges Zaccour（2014）[13]分析认为对于税收政策和限额政策，预期污染物排放量相同。Erzi Tang等人（2014）[14]研究表明环境政策减少了资源消耗，降低了污染排放，如果政策合理，产出能够维持在一定水平。

近年来，我国环境污染日益严重，国内学者开始围绕我国经济增长和环境污染之间的关系问题进行探讨。比如，包群和彭水军（2006）[15]建立联立方程模型对我国30个省1996-2000年间经济增长和环境污染之间的关系进行了实证分析，结果表明我国经济增长和环境污染间存在倒U型曲线，并指出目前我国还处在曲线拐点左端，离拐点还相距甚远。吴玉鸣和田斌（2012）[16]基于空间计量经济学模型的分析认为我国30个省的数据分析都存在EKC，但各省经济发展水平大多处于拐点左侧。与此相对应，国内也有部分学者对我国经济增长和环境污染之间的倒U型关系提出了不同看法。符淼（2008）[17]研究表明废水和经济增长间呈倒U型关系，废气和固体废弃物与经济增长呈线性关系。许广月和宋德勇（2010）[18]分析认为我国整体及东、中部地区均存在环境库兹涅茨曲线，而西部地区不存在。杨林和高宏霞（2012）[19]认为经济增长与环境污染之间是否存在倒U型关系与环境污染指标的选取有关。

随着我国相关环境政策的出台和环境治理力度的不断增强，国内学者逐渐开始注重我国环境治理政策的有效性研究。比如，张卫东和汪海（2007）[20]认为我国目前的环境政策没有起到明显改善环境质量的效果。李娟伟和任保平（2011）[21]基于环境退化成本研究了我国经济发展和环境恶化的冲突路径，研究认为，我国仍处于EKC曲线的左端，经济增长可能会导致环境进一步恶化，而目前我国环境政策出现低效或无效的状况。陈德敏和张瑞（2012）[22]分析认为环境规制会对能源使用效率形成倒逼机制，对促进建设“两型社会”有重要作用。

综上所述，既有研究在理论和方法上实现了一定的突破，然而仍存在一些有待完善的地方，一是既有研究中关于环境污染与经济增长之间是否存在倒U型曲线关系至今还存有争议，就倒U型曲线存在与否的深层次原因仍缺乏分析；二是既有关于环境政策调控效果的分析未考虑经济增长、人口密度、产业结构以及经济活动强度等重要因素的潜在影响；三是既有研究大多忽视了环境污染累积效应的影响，而事实上，上一期未处理掉的污染可能会累积到下一期产生新的污染。为此，本文拟构建一个包含多变量的动态面板数据模型，把经济增长、环境治理以及环境污染等研究对象纳入到统一的分析框架内，并结合我国30个省、直辖市相关数据，就我国经济增长、环境治理对环境质量改善的影响展开分析。

三、模型构建及分析方法

与既有研究经济增长、环境治理和环境质量改善的文献不同，本文放松了静态面板模型的假定，转而采用动态面板数据模型。据此，本文构建如下动态面板模型：

模型中的下标i代表30个不同的省市，t表示年度，Polui,t指代第i个省第t年的污染物排放量（以废水、工业废气和工业二氧化硫三类污染物排放量为例）；Polui,t-1指代污染物排放量的一期滞后项，Polui,t-2表示污染物排放量的二期滞后项；pergdpi,t表征第i个省市第t年的人均收入；enregi,t代表第i个省市第t年的环境治理强度；Xi,t指代其他控制变量，包括产业结构、能源结构、产业结构升级、贸易开放度、人口密度和经济活动强度等；μi代表不可观测的各个省份的个体差异；εi,t为随机误差项。在控制其他因素的基础上，本文着重考察经济增长、环境治理对环境质量改善的影响。

本文的数据横截面个体数量大而时序短，属于短面板数据。对于这类数据进行动态面板模型估计时，其参数的普通最小二乘估计量（即使是组内估计量）是不一致的，称之为“动态面板偏差”。鉴于此，多数文献广泛采用了Arellao和Bond（1991）[23]提出的差分GMM估计法，即“Arellao and Bond估计量”。差分GMM估计使用所有可能的滞后变量作为工具变量，从而有效解决了估计量不一致性、测量误差等问题。然而差分GMM估计本身也存在一些不足，比如无法估计不随时间变化的解释变量的系数，容易导致弱工具变量问题等。为此，Blundell和Bond（1998）[24]提出了系统GMM估计，改善了差分GMM估计的有限样本性，提高了动态面板数据模型的估计效率（陈强2010）[25]。本文基于短面板数据进行估计，为确保估计量的无偏性和一致性，本文采用了系统GMM估计法对动态面板模型进行估计，并选择合适的滞后期作为工具变量，以解决可能存在的变量内生性问题。

四、数据来源与变量说明

本文分析所采用的数据均来自相关年份的《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》以及国家统计局网站。数据样本为2004-2012年间中国30个省市、自治区和直辖市（由于西藏的数据不全，将其去除；港澳台地区也不包括在内）的面板数据。为消除价格因素的影响，本文对涉及价格的数据均以2004年为基期价格指数进行平减。下面对相关变量给予说明。

（1）污染物排放量lnPolu。本文把废水、工业废气和工业二氧化硫等三类污染物作为考察对象。

（2）人均收入lnpergdp。本文以人均地区生产总值指代经济增长展开分析。同时引入人均地区生产总值的二次项以便验证环境库兹涅茨曲线在我国是否存在。如果存在，则一次项系数为正，二次项系数为负。

（3）环境治理强度enreg。本文用各省工业污染治理投资完成额除以各省工业总产值表示，预期其系数符号为负。

（4）产业结构indstr。本文用地区第二产业产值占本地区生产总值的比值表示产业结构，预期模型中该变量的系数符号为正，即对环境污染呈正向影响。

（5）能源结构enstr。能源结构指能源消费结构，本文选用煤炭消费量占能源消费总量的比值来表示，计算能源结构的过程中将各类能源消费量折算成统一热量单位“标准煤”，预期其符号为负。

（6）产业结构升级upis。本文产业结构升级变量用地区第三产业生产总值占地区生产总值的比表示，预期系数符号为负。

（7）贸易开放度tradeopen。本文贸易开放度指标用地区对外贸易总额对本地区生产总值的占比表示，其中各年度对外贸易总额根据当年平均价汇率进行换算。根据“污染天堂说”和“要素禀赋说”的相关研究[26-27]，该变量在模型中所对应的系数符号有待实证检验。

（8）人口密度lnpopden。该指标用地区年末常住人口与本地区面积（万平方千米）的比值衡量，预期该变量所对应的系数符号为正。

（9）经济活动强度lneactiv。本文用电力消费量表示经济活动强度，预期系数符号为正。

五、实证结果分析

本部分采用了如下步骤进行模型构建分类和估计：首先，对动态面板模型进行适当修正使其解释变量部分仅包括污染变量的滞后一、二阶项，经济增长的一次、二次项以及环境治理和产业结构两个变量，并记修正后的模型为模型I；对模型I通过引入产业结构升级变量进行拓展，记拓展后的模型为模型II；对模型II通过引入贸易开放度变量进行拓展，记拓展后的模型为模型III；对模型III通过引入人口密度变量进行拓展，记拓展后的模型为模型IV；对模型IV通过引入经济活动强度变量进行拓展，记拓展后的模型为模型V。其次，采用系统GMM两步估计法分别对上述模型I—V进行估计。本部分之所以采取如上步骤主要是为了厘清和区别经济增长、环境治理等因素与其他因素对环境质量改善的影响，挖掘出倒U型环境库兹涅茨曲线存在的内在原因，以便回答经济增长是否能够解决环境改善等问题。

本部分估计基于Stata12软件平台完成，并以废水排放量为环境污染指标。通过选取合适的工具变量对模型I—V进行估计，估计结果如表1所示。

表1中的AR(1)和AR(2)分别是对扰动项差分的一阶、二阶自相关系数是否为零的检验结果，其原假设是“扰动项无自相关”。由检验结果可以看出，在5%的显著性水平上，模型I至模型V扰动项均无自相关；另外，检验过度识别的Sargan检验结果表明，5个模型都不能拒绝“所有工具变量都有效”的原假设，这意味着本部分估计过程中所选择的工具变量都具有有效性。

表1 以废水排放量为污染指标的估计结果

从表1可以看出，对于模型I—V，污染排放量指标滞后一期和滞后二期的系数都显著为正，这意味着以废水排放量为指标的环境污染确实具有持续累积性，它向均衡状态的调整是一个缓慢的过程。

观察方程I的估计结果，经济增长变量的一次项系数在10%的显著性水平上为正，二次项系数为负但不显著，这意味着经济增长与环境污染之间不存在倒U型的环境库兹涅茨曲线，仅依靠经济增长不能够带来环境问题的改善。环境治理变量的系数符号显著为负，说明目前我国环境治理对污染排放有显著的抑制作用。产业结构变量系数为负，但不显著。对于模型II、III，经济增长一次项系数为正，二次项系数为负，但不显著，这也意味着经济增长与环境污染之间的倒U型曲线不存在。环境治理变量系数显著为负，环境治理起到了减少污染排放的作用。产业结构变量显著为正，而产业结构升级变量系数符号虽然正，但不显著。模型IV相对模型III多引入了人口密度变量，此时估计结果显示，经济增长变量的一次项系数显著为正，二次项系数显著为负，经济增长与环境污染之间呈现出经典的倒U型曲线关系。人口密度的系数在1%的显著性水平上显著为正。环境治理变量系数符号为负，但此时系数估计不显著。产业结构变量在1%的显著性水平上显著为正。产业结构升级系数符号为负，不显著。贸易开放度的系数显著为负。最后，模型V是将经济活动强度变量加入模型IV得到。此时估计结果显示，经济增长一次项系数、二次项系数分别为正、负，且在1%的显著性水平上通过显著性检验，这表明经济增长和环境污染之间呈现出倒U型关系。环境治理、产业结构升级等变量系数为负，但不显著。产业结构变量、人口密度变量与经济活动强度等变量的系数符号显著为正。

通过对模型I—V的比较可以看出，仅依靠经济增长、环境治理等少数几个变量的影响不能促成倒U型环境库兹涅茨曲线的出现；环境库兹涅茨曲线的形成还需要诸如产业结构、人口密度、贸易开放度以及经济活动强度等变量的影响。同时，倒U型曲线关系的呈现也意味着一个更加进步、更加优越、能够达到可持续发展目标的经济机制的实现。需要特别指出的是，环境治理强度变量在这5个模型中的系数均为负，与预期一致，说明目前我国的环境治理对污染排放起到了一定的抑制作用。然而分析发现，加入人口密度和经济活动强度等因素后，环境治理变量的系数开始变得不显著，这意味着当前我国环境治理力度偏小，影响有限。产业结构变量的系数在5个模型中大多显著为正，说明第二产业的发展确实增加了污染排放，与预期一致。产业结构升级的系数大多都为负，但在统计上均不显著，这说明我国第三产业发展的比重不够大，产业结构有待进一步优化升级。贸易开放度的符号随着其他变量的加入基本都显著为负，贸易开放从整体上来说有助于降低污染排放。人口密度和经济活动强度变量的系数符号在模型IV和V中都显著为正，与预期完全一致，需要注意的是，正是随着这两个因素的加入，环境治理变量才变得不显著。

为了进行比较研究，下面将以工业废气和工业二氧化硫排放量作为环境污染指标重新对动态面板模型进行估计（考虑到煤炭消费对工业废气和工业二氧化硫排放量的潜在影响，此估计过程中加入了衡量煤炭消费比重的能源消费结构变量），估计结果如表2所示。估计和检验方法同上。

表2 对三类污染物排放量的估计结果

由表2给出的估计结果可知，可以拒绝无一阶序列相关的原假设（在5%的显著性水平上），但不能拒绝二阶自相关系数为零的原假设，因此，可以采用系统GMM法对动态面板模型分别就三个污染变量指标进行估计。Sargan检验结果表明，每次估计都不能拒绝“所有工具变量都有效”的原假设，说明本部分估计选取的工具变量具有有效性。

表2显示，对于废水和工业二氧化硫两个环境污染指标，其滞后一期和滞后二期的存量对这两类污染物的当前排放量均有显著影响，表明这两类污染物排放具有累积效应。然而，以工业废气排放量作为污染指标的检验结果却表明，污染排放不具有相应的累积效应，可能的原因在于，废气的排放具有扩散性，导致其累积效应在短期不明显。对于废水和工业废气排放量指标，人均收入的一次项系数和二次项系数分别为正和负，并且在1%的显著性水平上显著。这说明在我国，当考虑多种影响因素时，以废水、工业废气排放量为指标的环境污染和经济增长间确实存在倒U型环境库兹涅茨曲线。然而当以工业二氧化硫排放量测度环境污染时，人均收入的一次项系数为负，二次项系数为正，呈现U型关系。通过以上比较可以发现，经济增长与环境污染之间是否会呈现倒U型关系不仅与其他影响因素有关而且与环境变量指标的选择有关。环境治理变量的符号与我们的预期有所差异，对于工业废气排放量，环境治理变量的系数符号显著为负，而对于废水和工业二氧化硫，环境治理变量的系数为正，但不显著。本文的这一结果与包群和彭水军（2006）[15]、张卫东和汪海（2007）[20]的研究结论一致，即环境政策对不同污染物排放量指标的影响不同。另外，本部分实证结果还表明产业结构、能源结构、产业结构升级以及人口密度等因素对不同污染物排放指标的影响也不同。

最后需要指出的是，贸易开放度对三类污染物指标比较一致的产生了负向影响。这意味就我国实际情况而言，贸易开放没有产生污染避风港效应，这与包群和彭水军（2006）[15]、彭水军等（2013）[27]等的研究结论一致。究其原因，可能是贸易开放迫使中国企业提升产品质量，促进环保技术的开发与利用，从而降低了污染排放量。此外，经济活动强度变量的符号对三类污染物排放量指标均显著为正，与预期完全一致，说明经济活动的增多明显加大了污染排放。

六、主要结论与建议

本文基于动态面板数据模型分析了我国经济增长、环境污染治理对环境质量改善的影响，得出如下主要结论：第一，污染排放与经济增长之间不存在固有的倒U型关系。这意味着经济增长和环境污染间的关系不会自动走向协调，单靠经济增长很难带来环境问题的改善。第二，环境治理对环境污染排放有一定的抑制作用，但作用有限。第三，污染排放自身存在显著的动态累积效应，其增加了治理环境污染的难度。

为此，本文提出如下政策建议：第一，本文实证结果表明经济增长本身不能带来环境问题的改善，因此需要政府采取有效治理措施减少环境污染。相比较而言，这些政策措施中污染税政策既能筹集资金用于治理污染，又能实现事前的调节与控制作用，这一政策已在发达国家广泛采用。因此建议政府尽快推出污染税政策。第二，当前国内实施的环境治理措施抑制污染的作用有限，政府应在此基础上加大环境治理力度，提高环境治理效率。比如对现行的排污费制度，一方面可以扩大收费范围，如流动的污染源，居民生活用水、生活垃圾污染、印刷产生的污染等；另一方面可以提高收费标准，从而强化环境治理力度。第三，本文实证分析表明，环境污染排放存在显著的动态累积效应，建议政府尽早地、果断地采取措施消除环境污染。同时，政府还应加大环境信息公开程度，发挥各种新闻媒体的监督作用，早发现、早治理，以降低或者消除环境污染的累积效应。

［1］Gene M.Grossman,Alan B.Krueger.Economic Growth and the Environment［J］.The Quarterly Journal of Economics, 1995（5）：353-377.

［2］Ekins P.The Kuznets Curve for the Environment and Eco⁃nomic Growth：Examining the Evidence［J］.Environment and Planning，1997，29（5）：805-830.

［3］De Bruyn S，Heintz R.The Environmental Kuznets Curve Hypothesis.Handbook of Environmental Economic［M］.Ox⁃ford：Blackwell Publishing Co.，1998：656-677.

［4］Stern D.Progress on the Environmental Kuznets Curve?［J］. EnvironmentandDevelopmentEconomics，1998（3）：175-198.

［5］Soumyananda Dinda.Environmental Kuznets Curve Hypothe⁃sis：A Survey［J］.Ecological Economics，2004，49：431-455.

［6］Massaki Kijima，Katsumasa Nishide，Atsuyuki Ohyama.Eco⁃nomic models for the environmental Kuznets curve：A survey［J］.Journal of Economic Dynamics&Control，2010，34：1187-1201.

［7］Abdul Jalil，Syed F.Mahmud.Environment Kuznets curve for CO2emissions:A cointegration analysis for China［J］.En⁃ergy Policy，2009，37：5167-5172.

［8］Shahbaz M，Ilhan Ozturk Talat Afza.Amjad Ali.Revisiting the environmental Kuznets curve in a global economy［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2013，25：494-502.

［9］Jie He，Patrick Richard.Environmental Kuznets curve for CO2in Canada［J］.Ecological Economics，2010，69：1083-1093.

［10］Vicente Esteve，Cecilio Tamarit.Is there an environmental Kuznets curve for Spain?Fresh evidence from old data［J］. Economic Modelling，2012，29：2696-2703.

［11］Yi-Chia Wang.Functional sensitivity of testing the environ⁃mental Kuznets curve hypothesis［J］.Resource and Energy Economics，2013（1）：3-16.

［12］Momoe Kanada，Tsuyoshi Fujita，Minoru Fujii，et al.The long-term impacts of air pollution control policy：historical links between municipal actions and industrial energy effi⁃ ciency in Kawasaki City，Japan［J］.Journal of Cleaner Pro⁃duction，2013，58：92-101.

［13］Nahid Masoudi，Georges Zaccour.Emissions control policies under uncertainty and rational learning in a linear-state dy⁃namic model［J］.Automatica，2014，50：719-726.

［14］Erzi Tang，Fengchao Liu，Jingjing Zhang.A model to ana⁃lyze the environmental policy of resource reallocation and pollution control based on firms'heterogeneity［J］.Re⁃sources Policy，2014，39：88-91.

［15］包群，彭水军.经济增长与环境污染：基于面板数据的联立方程估计［J］.世界经济，2006（11）：48-58.

［16］吴玉鸣，田斌.省域环境库兹涅茨曲线的扩展及其决定因素——空间计量经济学模型实证［J］.地理研究，2012，31（4）：627-640.

［17］符淼.我国环境库兹涅茨曲线：形态、拐点和影响因素［J］.数量经济技术经济研究，2008（11）：40-55.

［18］许广月，宋德勇.中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究——基于省域面板数据［J］.中国工业经济，2010（5）：37-47.

［19］杨林，高宏霞.经济增长是否能自动解决环境问题——倒U型环境库兹涅茨曲线是内生机制结果还是外部控制结果［J］.中国人口·资源与环境，2012，22（8）：160-165.

［20］张卫东，汪海.我国环境政策对经济增长与环境污染关系的影响研究［J］.中国软科学，2007（12）：32-38.

［21］李娟伟，任保平.协调中国环境污染与经济增长冲突的路径研究——基于环境退化成本的分析［J］.中国人口·资源与环境，2011，21（5）：132-139.

［22］陈德敏，张瑞.环境规制对中国全要素能源效率的影响——基于省际面板数据的实证检验［J］.经济科学，2012（4）：49-65.

［23］Arellano M，Bond S.Some Tests of Specification for Panel Data：Monte Carlo Evidence and an Application to Employ⁃ment Equation［J］.Review of Economic Studies，1991，58：277-298.

［24］Blundell R，Bond S.Initial Conditions and Moment Restric⁃tions in Dynamic Panel Data Model［J］.Journal of Econo⁃metrics，1998（3/4）：653-655.

［25］陈强.高级计量经济学及Stata应用［M］.北京：高等教育出版社，2010：179-108.

［26］李小平，卢现祥.国际贸易、污染产业转移和中国工业CO2排放［J］.经济研究，2010（1）：15-26.

［27］彭水军,张文城,曹毅.贸易开放的结构效应是否加剧了中国的环境污染——基于地级城市动态面板数据的经验证据［J］.国际贸易问题，2013（8）：119-132.

［责任编辑：欧世平］

Economic Growth,Environmental Management and Environmental Quality Improvement—An Empirical Analysis Based on Dynamic Panel Data Model

XU Wen-cheng，XUE Jian-hong
(College of Economics&Management，Northwest A&F University，Yangling 712100，China)

The paper，by constructing provincial-level dynamic panel data model，makes an empirical analysis on the poten⁃tial effect of economic growth and environmental management on environmental quality improvement.The results show that there is no an inherent inverted U-shape relationship between economic growth and pollution emissions.The relationship be⁃tween them presents a significant inverted U-shape curve only when comprehensively considering other potential factors，which means that economic growth itself can not improve environmental quality.In order to ease the current environmental pol⁃lution problems，we should focus on strengthening environmental management，weakening the cumulative effect of pollution emissions，curbing environmental pollution and improving environmental quality when promoting economic growth.

economic growth；environmental management；environmental improvement；dynamic panel data model

F014.7；F205

A

1007-5097（2015）02-0035-06

10.3969/j.issn.1007-5097.2015.02.007

2014-10-31

徐文成（1984-），女，河南平顶山人，博士研究生，研究方向：农业经济学，环境经济学；

薛建宏（1962-），男，陕西武功人，教授，博士生导师，研究方向：农业经济学，环境经济学。