出口贸易加重还是缓解中国的空气污染——基于PM2.5和SO2数据的实证检验

刘修岩 董会敏

(东南大学 经济管理学院，江苏 南京 210096)

财贸研究 2017.1

出口贸易加重还是缓解中国的空气污染
——基于PM2.5和SO2数据的实证检验

刘修岩 董会敏

(东南大学 经济管理学院，江苏 南京 210096)

选取2000—2011年中国30个省份的面板数据，从贸易开放度与贸易结构两个方面考察出口贸易对空气污染的影响。结果发现：出口贸易开放度对PM2.5平均浓度的影响并不显著，但对地均SO2排放量却具有显著的正效应，即出口贸易开放对不同空气污染物的影响可能存在地区差异；重工业出口比重的增加带来了PM2.5和SO2污染情况的加剧，而高技术产业出口则存在着缓解效应。

出口贸易；空气污染；环境库兹涅茨曲线；PM2.5；SO2

国际贸易并非环境问题产生的直接原因，但会通过其他途径影响环境，尤其是涉及到生产、运输、消费过程的货物贸易。货物贸易既能通过对资源消耗变动的作用而直接影响环境，也会作用于收入、国际专业化分工、技术法规而间接影响环境，这些影响究竟是积极还是消极取决于具体对象以及具体情形(Runge，1994)。从南北贸易模型(Copeland et al.，1994)、一般均衡模型(Antweiler et al.，1998)、可计算的一般均衡模型(Dean，2002)到投入产出模型(Gale，1995；Machado et al.，2001)，这些研究都有助于形成国际贸易环境效应的基本分析框架。对中国污染情况的研究，因基本假设、模型设定不同结果也不尽相同。这是因为不同学者有不同的环境指标选取考量，但对反映空气质量的PM2.5的研究却很少。因此，本文把PM2.5数据与SO2数据结合起来，综合考察出口贸易是加重还是缓解中国的空气污染。

一、文献综述

研究国际贸易的环境效应，应先研究经济增长对环境的影响。Grossman et al.(1991)的环境库兹涅茨曲线(EKC)认为：随着经济的增长，环境污染问题会逐渐加剧，达到一定临界值后又会随着经济增长而下降，即环境污染水平与经济增长呈倒U型关系。作为经济活动的一部分，国际贸易对环境的影响不是线性的，而是具有两面性：一方面，国际贸易的发展会带来各国收入的增长，从而对生活和环境质量提出更高要求，同时也更有能力改善环境状况(Cole，1999)；另一方面，贸易规模的扩大又会造成对自然资源的过度消耗和对自然空间的挤占，以至于为了增强本国产品在国际市场的竞争力，各国纷纷降低环境质量标准，出现“向下竞争”或“向底线赛跑”的现象(Daly，1993；Ayres，1994；Esty et al.，1997)。

国际贸易对各国环境的作用具有不确定性，具体影响要看正负效应的综合。Grossman et al.(1995)将国际贸易的环境效应分为规模效应、结构效应和技术效应：规模效应是指国际贸易规模的增加会造成更多的资源消耗与环境退化，即规模负效应；结构效应是指国际贸易专业化分工会导致在清洁产业具有比较优势的国家更乐于生产清洁产品，而在污染产业生产方面具有比较优势的国家更加倾向于生产“污染”产品，因此结构效应表现为双向效应；技术效应是指国际贸易既有利于清洁技术的扩散，也有利于污染技术的扩散。Runge(1994)将贸易自由化的环境影响归结为贸易规模、资源配置效率、环境规制、产出结构和生产技术五种机制，而影响是消极还是积极需要结合具体情况；贸易活动可以通过贸易规模左右自然资源要素投入而直接作用于环境，也可以通过改变国际分工格局影响环境；技术水平、产出结构、环境政策等多方面因素的影响，会使贸易的环境效应呈现非线性。Panaytou(2000)将贸易的环境效应归纳为规模效应、结构效应、技术效应、收入效应和法规效应等。在具体的实证研究中，Copeland et al.(1994；1995)构造的南北贸易模型结果显示，国际贸易促进了北方(发达国家)的污染产业向南方(发展中国家)转移，即国际贸易减轻了发达国家的污染而加剧了发展中国家环境污染。Cole et al.(1998)通过研究乌拉圭回合的影响，发现发达国家在污染密集型产业生产方面具有比较优势，贸易自由化促进了其发展，而发展中国家则相反。Antweiler et al.(2001)将贸易的环境效应划分为结构、技术、规模三效应(即ACT模型)，得出贸易自由化对各国的环境质量影响是积极的结论。Anderson et al.(1999)以印度尼西亚的贸易改革为案例进行分析，发现贸易自由化有利于环境的改善及社会福利的增加。国内对该问题的研究起步较晚，主要在国外的研究框架内进行，也没有得出一致的结论(张连众 等，2003；党玉婷 等，2007；刘林奇，2009；李怀政，2010；阚大学 等，2015)。

现今研究出口贸易对空气污染的影响，研究框架、理论和实证模型基本一致，主要是将空气污染物与固体废弃物、废水放在一起进行研究(许和连 等，2012；张娟，2012：阚大学 等，2015)。陈红蕾等(2007)以二氧化硫(SO2)总排放量作为污染指标，利用1991—2004年的数据，发现国际贸易对SO2的综合效应为负。邓柏盛等(2008)采用14个省1995—2005年的数据，以SO2排放量作为污染度量指标，发现对外贸易恶化了环境，而人均GDP与污染指标呈现正U型的关系。何洁(2010)利用中国29个省份1993—2001年间工业SO2排放量的数据，构建了四方程的联立方程，综合规模、结构、技术三种效应的作用，结果显示出口和制造品进口对工业SO2排放量的影响完全相反，否定了“污染避难所”假说。Poncet et al.(2015)以人均SO2排放量作为污染指标，利用中国2003—2012年235个城市的面板数据，结果显示，外资企业加工贸易活动对环境污染有较为显著的负效应，而内资企业和一般贸易活动负效应相对较小。还有一些文献用综合的空气污染指标来度量空气污染状况，Maddison(2007)在研究欧洲各国的污染和治理的溢出效应时，采用SO2和氮氧化物作为指标来度量污染；Anderson et al.(1999)则用二氧化硫、二氧化碳、二氧化氮等三种空气污染物来度量；党玉婷等(2007)用污染密集度(各行业工业废气排放量/各行业工业生产总值)指标来衡量空气污染程度，废气主要包括SO2、工业烟尘和工业粉尘；张宇等(2013)用排放的烟尘、粉尘、二氧化硫(SO2)三类主要污染物与总收入的比值定义大气污染强度，以此研究FDI、环境监管对大气污染的影响。

通过对文献的梳理，现有对贸易环境效应影响的研究结论并不一致，仅有个别文献(马丽梅 等，2014；Han et al.，2014)基于PM2.5数据进行研究。与国内已有文献相比，本文的创新之处在于：(1)借鉴Donkelaar et al.(2010)的研究方法，利用巴特尔研究所统计的AOD数据库，使用Arcgis等软件收集省级层面PM2.5平均浓度的数据，将其运用到贸易的环境效应研究中；(2)考虑中国东西部地区人口与土地分布的不均衡，摒弃以人均SO2作为指标的做法，而采用地均SO2作为衡量空气污染空间分布的指标；(3)从重工业和高技术产业角度，实证研究贸易结构对于空气污染物的影响。

二、中国PM2.5及SO2污染现状分析

雾霾是人类活动与特定气候结合的产物，生产和社会活动必然导致大量细微颗粒物(PM2.5)的排放，一旦颗粒物排放超标集聚就会形成气溶胶系统，即所谓的雾霾天气。PM2.5的直接主要来源有两个：一是煤炭、石油为主的化石燃料燃烧排放物以及城市化、工业化产生的扬尘等一次污染物；二是氮氧化物、二氧化硫和其他的气态污染物在阳光的照射下发生化学反应而生成的二次污染物。化石燃料的燃烧是PM2.5形成的主要原因，因此PM2.5的分布与工业区位具有很强的相关性。根据PM2.5地表年均浓度数据和SO2数据，绘制出中国2000—2011年PM2.5地表浓度和地均SO2空间分布图，见图1和图2。从中可以看出：PM2.5地表浓度和地均SO2在空间上的分布具有一定的一致性，京津冀、长三角地区以及山东、河南、安徽等地区由二者反映的空气污染较为严重，而西部内陆地区的空气质量总体处于较好的水平。

图1 2000—2011年PM2.5空间分布图

图2 2000—2011年SO2空间分布图

图3 2000—2011年PM2.5浓度均值变化趋势

图4 2000—2011年地均SO2浓度均值变化趋势

图3为2000—2011年间东、中、西部地区PM2.5的发展演变趋势，结合图1可得以下信息：第一，分地区看，东部、中部地区的空气污染显著超过了西部地区。自2000年以来，东部、中部地区的PM2.5均值始终高于35μg/m3， 2007年甚至超过了52μg/m3。第二，从发展趋势来看，中国PM2.5的年均浓度处于上升态势。东、中部地区污染上升幅度较大，而西部地区变化不太明显；2007年前上升速度较快，而2007年之后总体稳定甚至略有下降。

由于中国人口与土地分布不均衡，利用地均SO2排放量(各地区SO2排放总量/土地面积)能够更好反映污染物的空间分布状况，因而本文引入了SO2这一指标。图4是2000—2011年间东部、中部、西部地区地均SO2排放量的发展演变趋势，从中可以看出：总体上SO2呈现先上升后下降的趋势，东部地区的SO2地均排放量显著高于中西部地区，东部地区波动趋势明显，中西部地区变化不大。

三、模型、变量与数据来源

(一)模型设定

通过对已有文献的梳理与分析，并结合研究需要，设定如下模型：

Pollutionit=C+α0Exportit+α1Heavy+α2Hitech+α3Xit+μi+vt+εit

其中：Pollution表示空气污染，本文用PM2.5的年平均浓度和地均SO2排放量来表示；Export指出口贸易开放度；Heavy为重工业出口占比；Hitech为高新技术产业出口占比，为本文核心变量；下标i表示省份，t表示年份；νt和μi分别代表不随截面(省份)和时间变化的固定效应；εit为随机误差项；鉴于某些反映经济发展水平和经济结构的变量可能会对地区出口规模与环境污染产生影响，为避免变量遗漏所造成的内生性偏误，借鉴研究环境污染或空气质量影响因素的经典文献办法(Cole et al.，1997；Anderson et al.，1999)，选取多个反映经济发展水平和经济结构的控制变量Xit。

(二)变量说明

1.被解释变量

本文的被解释变量为PM2.5平均浓度和地均SO2排放量。

2012年2月，国务院发布空气质量新标准，增加了PM2.5值监测。伴随着中国经济的快速增长，空气污染状况发生了巨大转变，由原来的煤烟型向复合型转变，许多大中城市出现大面积灰霾天气，污染变得越来越严重和复杂，而PM2.5就是形成灰霾的主要成分(Donkelaar et al.，2010)。因此，本文选取PM2.5作为空气污染状况的一个主要度量指标。空气中的SO2主要来自于火力发电有色金属冶炼、化工、钢铁、硫厂、小型取暖炉等工业活动。SO2对人体具有极大的危害性，通过刺激人体结膜和上呼吸道粘膜，可造成呼吸道气管的损伤，甚至会出现肺炎、支气管炎等疾病，本文选其作为另一个被解释变量。

2.解释变量

国际贸易并不会直接导致环境污染，主要通过需求作用于生产进而影响环境，因此出口对本国环境的影响要明显大于进口。本文主要关注出口贸易的两个方面：一是出口贸易开放度，二是出口贸易结构。出口贸易开放度用各地区出口贸易总额占地区GDP的比重来度量，以此反映各地区经济对国外市场的依赖程度。出口贸易结构选取了两个指标来度量：一个是重工业出口占比(Heavy)，用重工业出口交货值与工业生产总值的比值表示；另一个是高技术产业出口占比(Hitech)，用高技术产业出口交货值在工业生产总值的所占比重表示。对环境影响最大的产品是工业制成品，因此暂不考虑初级产品与服务贸易。工业制成品中，重工业是以能源、原材料工业为基础，包括高档耐用消费品、装备工业和机械工业等在内，在生产过程中需要大量的化石燃料的产业，而化石燃料燃烧正是PM2.5和SO2的最主要来源。出口拉动需求，从而影响国内生产，因而重工业出口与空气污染物可能呈正相关。高技术产业资源消耗低、环境污染小、研发投资大，属于知识和技术密集型，对环境具有正向效应。因此，高技术产业占比与空气污染物应存在负相关。

3.其他控制变量

(1)人均实际GDP(Pgdp)。这一指标反映了某一区域的经济发展和人均收入状况，可以用来考察空气质量与经济发展水平的内在联系。环境库兹涅茨曲线(EKC)假说认为，环境污染程度与一国的经济发展水平呈倒U形关系。为了验证EKC假说，本文加入了人均实际GDP的二次项变量。

(2)环境规制(Regulation)。本文采用各地区工业污染治理投资和排污费用占GDP的比重来衡量环境规制程度。环境规制是政府为保护环境而采取的政策和措施的总和。在政策工具方面，政府主要利用标准控制和排污收费来达到目的；在具体措施方面，加大环境保护投入力度，进行环保设备购置、环保技术研发以及政府环境管理体系的运行维护。直接衡量环境规制的政策和措施是极其困难的，但可以用治理和惩罚所需要的费用来衡量。

(3)外商直接投资(Pfdi)。本文用各省份实际利用外资总额与GDP比重来度量。FDI对于环境质量的影响具有两面性：一方面，伴随着产业转移，发达国家倾向于将污染程度高、附加利润少的企业转移到环境法规和环境标准不健全的发展中国家，造成发展中国家污染的加剧，即所谓的“污染天堂效应”(郭建万 等，2009)，而发展中国家的政府会为吸引外商投资而降低环境标准或减少相关规制，形成发展的恶性循环，导致环境恶化；另一方面，外商投资会带来技术溢出，包括生产技术以及节能减排等环保技术的溢出，不仅提高了生产率，还减少了资源消耗和污染物排放，即FDI的技术溢出效应会带来环境质量的改善；另外，外商投资会促进当地经济的发展以及人民收入的提高，对环境改善形成正向刺激。总之，外资对环境的影响是不确定的。

(4)城市化水平(Urban)。本文采用非农业人口占地区总人口的比重来度量。城市扩张在一国(地区)的经济增长中起着重要的作用，也会对环境产生重大的影响，一方面，城市化水平提高可能会导致环境恶化。城市化水平提高，人口增长、活动范围扩大和资源消耗增加，导致污染物过度排放，产生环境的 “生活效应”；另一方面，城市化促进生产要素的集聚，实现了节能减排与污染治理的规模效应，从而减轻了环境污染，产生“生产效应”(杜雯翠 等，2013)。当然，城市化水平对空气污染的影响取决于两种效应的综合，并非完全单向关系(杜江 等，2008)。

(三)数据来源及处理

很多发达国家都已建立PM2.5监测网络，而发展中国家这方面检测仍较为鲜见(Zheng et al.，2010)。中国于2012年2月颁布新的空气质量标准，将PM2.5纳入监测范围，然而至今只有部分城市开始有统计数据，因而中国的PM2.5监测数据是不完整的。而遥感(MODIS AOD)技术通过MODIS测得AOD值后，经过转换因子校正可以得到预测的PM2.5浓度值，因而在空气质量检测应用越来越广泛。Liu et al.(2005)综合了大气层边界高度、湿度、季节和监测站点点位特征等因素，建立了AOD 和PM2.5回归关系模型，估算了美国东部4个季节的平均颗粒物排放浓度。Donkelaar et al.(2010)利用AOD数据乘以一个转换因子(24小时干气溶胶质量与AOD数据之间相关因素的函数)得到PM2.5的预测值，并绘制出全球首张PM2.5地图。而本文的数据就来自于哥伦比亚大学国际地球网络信息中心巴特尔研究所运用Donkelaar et al.(2010)的做法统计的PM2.5年平均值，而SO2的数据来自《中国环境统计年鉴》。

各地区的出口交货值来源于《中国工业经济统计年鉴》；重工业出口交货值在2005年之后才开始统计，之前则用国家统计局代码划分标准将《中国工业企业数据库》中的重工业企业出口交货值按照二位码、三位码和四位码加总而得；高技术产业出口交货值数据来自《中国高技术统计年鉴》；省级层面的国内生产总值总值、人均GDP、对外直接投资以及汇率均来自1999—2012年的《中国统计年鉴》；非农业人口和总人口数据来自《中国人口和就业统计年鉴》；工业污染治理投资和排污费收入数据来自《中国环境统计年鉴》。鉴于制度的差异性和统计口径的不一致性，将香港、澳门和台湾三个地区的数据剔除，考虑到西藏地区部分年份数据的异常，也将其排除在样本之外。因此，最终选定2000—2011年30个省份的360个样本面板数据。

四、回归结果分析

(一)基于PM2.5平均浓度的回归结果

首先就出口贸易开放度、出口贸易结构对PM2.5平均浓度的影响进行整体回归，结果见表1。接下来使用stata12统计分析软件，对样本的面板数据固定效应(FE)*事实上，本文也采用随机效应模型对表1和表2中的各个方程进行了回归，但Hausman检验结果要求应采用固定效应模型的估计结果。和工具变量法的固定效应(IV-FE)进行回归及相应的Hausman检验。表1中的(1)、(2)两列是在控制时间固定效应的情况下，分别对出口贸易开放度、重工业出口比重和高技术产业出口比重的空气污染效应进行固定效应分析的结果，列(3)是对同时包含出口贸易开放度、重工业出口比重和高技术产业出口比重变量的固定效应估计结果。此时解释变量可能存在内生性问题：一方面，模型的设定可能遗漏某些特殊变量，如制度因素；另一方面，经济发展初期往往以牺牲环境为代价换取经济增长，环境污染对经济发展可能起到促进作用，而经济发展会吸引更多的外资流入和促成更多的进出口贸易，因此，贸易开放度与环境污染可能并不是单向关系，而是相互促进关系。对此还需进行工具变量法回归，列(4)是以贸易开放度、重工业出口比重和高技术产业出口比重三个变量的滞后一期作为工具变量的估计结果。Hausman检验表明，工具变量估计与最小二乘估计没有系统性差异。为了增强回归结果的稳健性，还对不包含时间固定效应的模型分别进行最小二乘和工具变量法估计，结果见列(5)、列(6)，Hausman检验结果也显示采用工具变量并没有带来结果的显著差异。从前三列与后三列的对比可知，回归结果并没有明显变化。

表1 出口贸易开放度、出口贸易结构对PM2.5平均浓度影响的估计结果

注：括号中为该系数的t值；*、**和***分别表示变量在10%、5%和1%的置信水平下显著。下同。

对列(3)回归结果显示，出口贸易开放度与PM2.5的平均浓度呈负相关关系，但并不显著，说明出口贸易开放并不会带来PM2.5污染水平的提高。随着出口规模的扩大，中国出口商品结构也在不断优化，高技术产业和服务贸易出口呈持续上升趋势。贸易的结构效应降低了空气污染程度，从而使出口贸易对空气污染的影响被减弱，甚至带来空气质量的改善。重工业出口所占份额在1%的显著性水平上与PM2.5平均浓度正相关，而高技术产业在5%的显著性水平上与PM2.5的平均浓度负相关，出口贸易结构的估计结果与预测完全一致。人均GDP在1%的显著性水平上与PM2.5的平均浓度呈正“U”型关系，与马丽梅等(2014)的结论一致。总之，中国的雾霾污染并不符合环境库兹涅兹曲线，可能是中国的人均收入还未达到使雾霾降低的拐点，研究时段只是库兹涅兹曲线的一部分。

表1的结果还显示，环境规制对PM2.5的影响为负。外商直接投资对PM2.5平均浓度的影响为负，与“污染天堂”假说对立的是“污染光环”假说，认为外商直接投资会因环保和节能技术的溢出以及示范效应导致东道国污染水平的下降。FDI对环境质量的正向效应超过负向效应，与邓柏盛等(2008)、何正霞等(2009)的研究结论是一致的。城市化水平与PM2.5平均浓度呈显著负相关，即城市化水平的增加会带来PM2.5显著的下降。有研究认为城市化水平对颗粒物的影响呈正“U”型关系(杜雯翠 等，2013)，即当城市化水平较低时，“生产效应”超过了“生活效应”，城市化水平提高会导致污染程度下降；而随着城市化水平提高到一定阶段，“生活效应”会渐渐超过“生产效应”，导致空气污染水平提高，而中国可能正处在前一个阶段。

(二)地均SO2回归结果

表2 出口贸易开放度、出口贸易结构对地均SO2影响的估计结果

表2是出口贸易开放度、出口贸易结构对地均SO2影响的整体回归结果。表2的结构安排与表1完全一致，列(1)、列(2)是在控制时间固定效应的情况下，分别对出口贸易开放度和空气污染效应进行固定效应分析的结果。列(3)是同时对包含出口贸易开放度、重工业出口比重和高技术产业出口比重变量的固定效应估计结果，列(4)是以贸易开放度、重工业出口比重和高技术产业出口比重三个变量的滞后一期作为工具变量的估计结果。Hausman检验结果显示，工具变量-固定效应模型(IV-FE)与固定效应模型(FE)并没有显著差异。列(5)、列(6)是去掉时间固定效应，分别对出口贸易开放度、重工业出口比重和高技术产业出口比重的空气污染效应进行固定效应的最小二乘和工具变量法估计，Hausman检验结果表明采用工具变量并没有带来结果的显著差异。从前三列与后三列的结果对比中可以看出，回归结果的影响方向及显著性并没有发生明显变化。因此将基于列(3)的回归结果展开分析。

从表2列(3)可知，出口贸易开放度与地均SO2在5%的显著性水平上正相关，表明中国各省份的出口贸易开放度对SO2污染具有正效应，即贸易开放度扩大会导致SO2污染程度的增加。这一结果与以PM2.5作为被解释变量的估计结果存在差异，说明不同的空气污染物受到贸易自由化影响的程度与方向并不相同。可能的原因在于两种污染物的来源不一致，导致出口的规模效应不同。除了工业生产，PM2.5还来源于汽车尾气的排放和城市建设的扬尘。出口对于环境污染的影响主要在于影响工业生产，因此出口对于SO2的规模负效应可能大于对PM2.5的规模负效应。SO2的规模负效应超过了技术效应、结构效应和收入效应的正效应，导致污染程度的加剧，而PM2.5则恰恰相反。重工业出口所占份额与地均SO2排放量正相关，高技术产业比重与地均SO2排放量负相关，这一结果与基于PM2.5的结果完全一致，并且符合预期。人均GDP在1%的显著性水平下与地均SO2排放量呈倒“U”型关系，验证了EKC假说。其他变量的估计结果与表1基本一致，在此不做过多解释。

五、结论与启示

本文以PM2.5的平均浓度和地均SO2排放量为被解释变量，利用2000—2011年30个省份的面板数据，从贸易开放度与贸易结构研究了出口贸易对空气质量的影响，结果发现：(1)出口贸易开放度对PM2.5的平均浓度不存在显著的负效应，但对地均SO2排放量却具有显著的正效应，即出口贸易开放度对不同空气污染物的影响是存在差异的；(2)重工业出口比重的增加导致了PM2.5和SO2污染情况的加剧，而高技术产业出口对二者的影响恰恰相反，存在着缓解效应；(3)人均GDP与PM2.5平均浓度呈正“U”型关系，否定了EKC曲线，而人均GDP与地均SO2排放量的估计结果却呈现典型的倒U型关系。

本文的研究结论具有如下政策启示：(1)要转变贸易增长方式，优化调整出口结构，倒逼国内产业结构优化升级。资源密集型和劳动密集型产品的生产、加工以及出口对中国环境造成巨大负面影响，导致环境急剧恶化，因此应加快高技术产业投入力度，增加高技术产业出口。(2)完善环境法律法规，加强环境管制。要继续加强产权保护力度，坚持谁污染谁治理、谁开发谁保护的原则，通过税收、排污费等方式将环境成本内部化；通过财政、税收、金融等手段，加大政府环保投入力度，引导企业进行技术创新，鼓励企业引进新的环保生产技术；完善环境法律法规，严格执法，对违法违规的企业进行严惩。

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(责任编辑 张 坤)

Does Export Aggravate or Mitigate China′s Air Pollution:Based on Empirical Test of PM2.5 and SO2

LIU XiuYan DONG HuiMin

(School of economics and management, Southeast University, Nanjing 210096)

Using Chinese province-level panel data of 30 provinces from 2000 to 2011 in China, this paper explores the impact of exports on air pollution from both trade openness and trade structure aspects. The study shows that export trade openness has non-significant effect on the average concentration of PM2.5, but it has a significant positive effect on per square SO2emissions, which means export trade has different effects on different air pollutants. In terms of the export trade structure, increasing of the proportion of heavy industry exports contributes to PM2.5 and SO2pollution, while high-tech industrial exports mitigate two air pollutants.

export trade; air pollution; Environmental Kuznets Curve; PM2.5; SO2

2016-03-25

刘修岩(1979-)，男，山东济宁人，东南大学经济管理学院副教授，博士生导师。 董会敏(1989-)，女，山东菏泽人，东南大学经济管理学院硕士生。

国家社科基金重大招标项目“新常态下产业集聚的环境效应与调控政策研究”(15ZDA053)；“我国产业生态经济系统优化及运行机制研究”(12&ZD207)；教育部哲学社会科学发展报告项目“中国制造业发展研究报告”(13JBG004)的资助。

F746.12；F062.2

A

1001-6260(2017)01-0076-09

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.01.008