极速3D

低碳經濟  >> Vol. 9 No. 2 (May 2020)

濟南市環境庫茲涅茨曲線實證研究
Empirical Study on Environmental Kuznets Curve of Jinan City

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作者: 陳書洋, 劉雪竹, 沙蘊玥, 張和新, 閻虎勤极速3D:廈門國家會計學院,福建 廈門

關鍵詞: 環境庫茲涅茨曲線污染物排放人均GDPEnvironmental Kuznets Curve Discharge of Pollutants Per Capita GDP

摘要: 基于環境庫茲涅茨曲線,以濟南市為例,使用python對經濟發展和環境質量相關指標的數據進行研究分析。研究結果表明,濟南市環境污染與經濟發展之間的關系基本符合環境庫茲涅茨曲線假說,主要呈現出倒U型曲線,也存在倒N型曲線。
Abstract: Based on the environmental Kuznets curve, taking Jinan as an example, python is used to analyze data on economic development and environmental quality-related indicators. The results show that the relationship between environmental pollution and economic development in Jinan is basically in line with the environmental Kuznets curve hypothesis, which mainly presents an inverted U-shaped curve and also an inverted N-shaped curve.

文章引用: 极速3D 陳書洋, 劉雪竹, 沙蘊玥, 張和新, 閻虎勤. 濟南市環境庫茲涅茨曲線實證研究[J]. 低碳經濟, 2020, 9(2): 137-146.

极速3D

1. 引言

极速3D伴隨著經濟社會的不斷發展和人民生活水平的不斷提高,環境問題開始得到越來越為廣泛的關注,黨和政府也對此尤為重視。從提出建立“環境友好型社會”到“綠水青山就是金山銀山”,再到“藍天白云保衛戰”,我國始終致力于污染治理、環境保護,以真正實現可持續發展。濟南作為山東的省會,自改革開放以來,一直堅持以生態立市,污染治理取得了巨大的成就,城鄉面貌得到極大改觀,大幅提升了城市的發展水平。在此背景下,本文通過引入環境庫茲涅茨曲線對濟南經濟增長與環境質量之間的關系進行實證分析,以期為濟南的生態文明建設提供理論依據,推動實踐發展。

2. 文獻回顧

目前中國已經有許多學者結合環境庫茲涅茨曲線針對各省市的環境狀況進行實證研究。王懿發現安徽省人均GDP與工業廢水排放總量之間呈現倒“N”型曲線,工業廢氣排放量、工業固體廢棄物排放量兩種指標與人均GDP之間呈現倒“U”型曲線關系 [1]。沈瓊、鄧文剛發現河南省水污染與經濟發展之間的關系呈現出波浪型和倒“N”型兩種情況 [2]。張曉莉等人發現四類新疆工業污染排放的庫茲涅茨曲線都呈現倒“N”型曲線特征,而非倒“U”型。她們認為,除經濟發展外,產業結構、城市發展、環境效力、國際貿易和能源消費等也是影響工業污染物排放的主要因素 [3]。張小雨發現安陽市經濟增長與環境污染程度的曲線符合標準的EKC特征,整體環境狀況正向好發展 [4]。宋佳瑩和葛亞平認為江蘇省工業“三廢”的EKC曲線并不表示經濟發展水平和環境質量狀況之間存在必然的關系,其具體形態取決于人類生產生活各類活動 [5]。朱彤和李純斌認為耕地資源流失量與經濟發展的關系是一個非常復雜的問題,不同的地區、不同的時期所呈現出的規律也是不一樣的 [6]。李曉春等人驗證出江浙滬地區最低工資標準對環境污染均存在倒U型關系,并確認江浙滬在某些污染指標上已經到達環境庫茲涅茨曲線后半段 [7]。楊曉華和王芳發現北京市碳排放量除了與經濟增長之間存在倒N型關系,還受到產業結構、能源強度和城鎮化率的影響,并提出了對應的政策建議 [8]。梁四寶發現山西省主要環境指標模型的環境庫茲涅茨曲線特征并不明顯,各污染排放量與人均實際GDP仍處于同步上升階段,說明山西省環境質量隨著經濟增長仍處于惡化階段 [9]。翟蘭英等人通過運用環境庫茲涅茨曲線理論和灰色預測模型發現邢臺市工業“三廢”的環境庫茲涅茨曲線屬于倒“N”型三次曲線關系 [10]。趙選民和王軍發現陜西省工業廢氣和固體廢棄物排放量處于倒“U”型環境庫茲涅茨曲線的左側,仍在上升 [11]。王菲等人對我國27個省份進行數據研究,發現其二氧化碳排放量與經濟發展的曲線關系均滿足倒“U”型,但拐點存在差異 [12]。

极速3D3. 數據來源及研究方法

3.1. 數據來源

本文所使用數據均來自《濟南市統計年鑒》,如表1所示,本文獲取7種數據來進行人均GDP的預測和相關環境指標的擬合。數據資料顯示,自2009年起濟南市GDP數值總體呈直線上升趨勢;工業廢水排放量總體呈先上升后下降的趨勢,2013年達到最大值。工業化學需氧量排放量的最大值出現在2010年,為8816噸,此后便呈現下降趨勢。工業二氧化硫排放量在2011年達到峰值,此后便呈現快速下降趨勢。工業氮氧化物的排放量在2012年升到最大值,之后呈下降趨勢。這四種環境污染指標大致是在2010~2013年間達到峰值,而后均呈下降趨勢,由此看來,濟南市污染治理取得了顯著成效。

Table 1极速3D. Economic environment index of Jinan from 2009 to 2018

表1极速3D. 2009~2018年濟南市經濟環境指標

3.2. 理論基礎

本文主要目的是利用表1選取的相關環境污染與經濟發展的指標,構建環境污染指數與人均GDP的計量模型,從而對濟南市2009~2018年的環境污染和經濟發展的趨勢進行分析,并對其做一定程度的預測。這里首先采用切比雪夫多項式對濟南市人均GDP的增長進行預測,在預測人均GDP時,為了選取較為準確的預測模型,應用Python語言轉換多項式形式,嘗試了冪函數的預測模型。再利用環境庫茲涅茨曲線將人均GDP與環境污染指標進行擬合。

3.2.1. 切比雪夫多項式

切比雪夫多項式源于多倍角的余弦函數和正弦函數展開式,是以遞歸方式定義的多項式序列,對解決函數逼近問題有非常重要的意義。切比雪夫多項式有兩類Tn和Un,本文對人均GDP的預測主要應用第一類切比雪夫多項式(Tn),遞歸式:

T 0 ( x ) = 1

T 1 ( x ) = x

T 2 ( x ) = 2 x 2 1

T n + 1 ( x ) = 2 x T n ( x ) T n 1 ( x )

多項式表達式:

F ( x ) = a 0 T 0 + a 1 T 1 + a 2 T 2 + + a n + 1 T n + 1

也就是說,我們只需將 a 0 , a 1 , , a n + 1 等系數求出,再將 T 0 , T 1 , , T n + 1 极速3D 等帶入多項式就可以得出相應的函數模型,也就可以對人均GDP進行預測。

我們假定人均GDP隨時間的變化符合某一函數模型,只是我們對函數模型的具體形式不得而知,因此我們通過Python語言利用切比雪夫多項式來尋找適合的函數模型,以便進行較為準確地預測。首先,我們搜集整理出如表1所示2009年~2018年濟南市GDP數值。再利用Python語言在考慮通貨膨脹率的情況下算出實際人均GDP。同時,利用公式

T 2009 2008 2019 = X ( 1 ) 1 ( 1 )

將年份與切比雪夫多項式的定義域[−1,1]相對應,最后調動切比雪夫多項式利用已知數據得出多項式系數,將系數和遞推式帶入,找到一般的函數模型,再調整多項式階數找到最優模型。

极速3D3.2.2. Python語言下多項式形式的轉換

极速3D在尋找人均GDP預測的冪函數模型時利用以下變化形式:

{ y = a x + b x = ln x 0 ln y 0 = a ln x 0 + b y = ln y 0 y 0 x 0 a = e b y 0 = e b x 0 a

在本文中,x0被賦予年份值,y0被賦予人均GDP值,并將x0與y0极速3D分別復合進對數函數,形成②、③式,利用Python語言調動函數可以得出①式的系數a、b,再根據對數函數的運算性質,即④、⑤、⑥式的運算過程,將函數化成冪函數,也就得到了人均GDP關于時間的函數關系。

极速3D3.2.3. 環境庫茲涅茨曲線

极速3D環境庫茲涅茨曲線是指起初經濟發展水平比較低時,環境污染也會比較輕,但是隨著經濟發展水平的提高,環境污染也加劇。當經濟發展達到一定水平后,也就是說,到達某個臨界點或稱“拐點”以后,隨著經濟發展水平的進一步提高,環境污染又由高趨低,污染程度趨緩,環境質量逐漸得到改善,這種現象被稱為環境庫茲涅茨曲線。

极速3D環境庫茲涅茨曲線的計量模型為:

y = β 0 + β 1 x + β 2 x 2 + β 3 x 3

极速3D在上述計量模型中,y代表濟南市環境狀況:

1) 若β1 = β2 = β3,則表示經濟增長不會對環境質量狀況產生影響。

2) 若β1 > 0,β2 = β3极速3D = 0,則表明經濟發展與環境狀況線性正相關,即經濟增長會帶來環境惡化。

3) 若β1 < 0,β2 = β3 = 0,則表明經濟發展與環境質量狀況線性負相關,表示經濟增長不會引起環境惡化。

4) 若β1 > 0,β2 < 0,β3 极速3D= 0,則表明經濟發展與環境狀況呈倒U形曲線,即環境庫茲涅茨曲線。即環境質量狀況會隨經濟增長先逐漸惡化而后逐漸好轉。

5) 若β1 < 0,β2 > 0,β3极速3D = 0,則表明經濟增長與環境質量狀況呈現“U”型曲線關系,即隨著經濟的增長,環境質量狀況會變好而后逐漸惡化。

6) 若β1 > 0,β2 < 0,β3 > 0,則表明經濟增長與環境呈“N”型曲線,即環境質量狀況隨經濟發展先變好再惡化,當經濟持續增長時環境質量狀況會再次轉好。

7) 若β1 < 0,β2 > 0,β3极速3D < 0,則表明經濟增長與環境呈倒“N”型曲線,即隨著經濟的增長,環境質量狀況會逐漸惡化而后會得以改善,當經濟持續增長時環境狀況再次呈現下降趨勢。

8) 若β1 = β2 = β3 = 0,則表明環境污染與經濟水平沒有相關性。

3.3. 擬合過程

3.3.1. 人均GDP預測模型

人均GDP是環境庫茲涅茨曲線的自變量,若要使曲線的預測更加準確,就需要有一個較為準確的人均GDP預測模型。對比表2兩種預測模型,兩種模型的相關性都很高,但二次多項式的R2值為0.996,更接近1,屬于正相關關系,相關性非常好,擬合度高。再將其真實值與預測值進行對比,我們發現二次多項式2018年的預測值為115,551.319,冪函數的預測值為121,119.372,而2018年真實值為116,405.504,顯然二次多項式的預測更加準確些,因此采用切比雪夫多項式的預測模型對人均GDP進行預測,得到圖1曲線。采用切比雪夫多項式預測人均GDP的數值如表3所示。

Table 2极速3D. Per capita GDP forecasting model

表2极速3D. 人均GDP預測模型

Table 3. Real GDP per capita compared with the predicted value

表3. 人均GDP實際值與預測值比較

Figure 1极速3D. Real GDP per capita

圖1. 人均實際GDP

3.3.2. 環境污染指數與人均GDP擬合結果

表4所示,根據R2值得知各個環境污染指標與人均GDP的模型擬合效果非常好,工業廢水、工業二氧化硫和工業氨氮的模型為倒U形,工業化學需氧量的模型為倒N形。模型的極值點代表環境污染指標達到峰值時的人均GDP的值,模型的拐點則是曲線趨勢發生改變時人均GDP的值。

Table 4. The fitting results of environmental indexes and per capita GDP in Jinan

表4. 濟南市環境污染相關指標與人均GDP模型擬合結果

极速3D1) 工業廢水排放量方程擬合

表4极速3D所示,工業廢水排放量的擬合方程為:

y = 4.3898 e 09 x 2 + 7.544 e 04 x 20.12

該圖形呈倒U形。模型R2值為0.7042,相關性和擬合度均比較好;RMSE值為均方根誤差,是對均方誤差值開平方所得,代表預測值與真實值之間的誤差,此處RMSE值為0.9438,相對于工業廢水排放量來說,誤差值非常小,說明模型預測的準確度非常高;模型的極值點為85,764.2841,說明在人均GDP為85,764.2841元時,工業廢水的排放量達到最大值。如圖2所示,從2009年至2018年,濟南市工業廢水排放趨勢先上升后下降,再結合人均GDP的數值,即表3所示數據,可以知道,工業廢水排放量大約在2013年到達峰值,隨后呈下降趨勢,這與表1极速3D所獲取的數據呈現的趨勢一致。這是由于濟南市在2012年對于污水處理工作給予了高度重視,并迅速采取了相應措施,嚴防嚴控,抑制了工業廢水排放量不斷上升的勢頭。

Figure 2极速3D. Kuznets curve Of industrial wastewater and per capita GDP in Jinan

圖2. 濟南市工業廢水排放量與人均GDP環境庫茲涅茨曲線

2) 工業化學需氧量排放量方程擬合

表4所示,工業化學需氧量排放量的擬合方程為:

y = 1.485 e 18 x 3 + 3.311 e 13 x 2 3.79 e 08 x + 2.603 e 03

該圖形呈倒N形。模型R2值為0.8025,相關性和擬合度均比較好;RMSE值為0.0001,對比每年的工業化學需氧量排放量來說,該模型的預測值與真實值之間的誤差非常小,這表明呈倒N形的環境庫茲涅次曲線對工業化學需氧量預測的準確性非常高;模型的拐點為74,348.3989,說明在人均GDP為74,348.3989元時,工業化學需氧量的排放量的趨勢發生改變。如圖3所示,2009年至2018年濟南工業化學需氧量的排放趨勢一直在下降,但中間經歷的下降趨勢減緩的過程,結合人均GDP的數值,即表3极速3D數據,可以知道,工業化學需氧量排放量大約在2012年趨勢發生改變,下降趨勢有所減緩,此后便呈現較為快速的下降趨勢。

Figure 3极速3D. Kuznets curve of industrial COD and per capita GDP in Jinan

圖3. 濟南市工業化學需氧量與人均GDP環境庫茲涅茨曲線

极速3D“十一五”規劃提出到2010年全國主要污染物排放總量減少10%的約束性指標,這一指標具有法律效力,被稱為是“不可逾越的紅線”。但實際上濟南市2010年的工業化學需氧量不降反升,給環保局帶來較大的壓力。同時,這也促使了環保局推行更為強有力的措施,力爭增產不增污,故2011年之后總體便呈較快得下降趨勢。

3) 工業二氧化硫排放量方程擬合

表4所示,工業二氧化硫排放量與人均GDP的擬合方程為:

y = 8.094 e 12 X 2 + 1.181 e 06 X 0.02835

該圖形呈倒U型,擬合較好。 R 2 值為0.8057,回歸方程顯著;RMSE值為0.0023,該誤差非常小,說明用模型預測出的工業二氧化硫排放量與真實值的偏差很小,用該模型對未來四年的預測準確性很高;模型的極值點為72,953.2670,說明在人均GDP為72,953.2670元時,工業二氧化硫的排放量達到最大值。從圖4可以看出,2009年到2018年隨著人均GDP的增加,工業二氧化硫排放量先上升后逐漸下降,結合表3极速3D可知,工業二氧化硫排放量在2011年達到較高值后,開始呈現下降趨勢。

极速3D濟南市于2012年環保計劃中強調抓好火電、鋼鐵等重點行業脫硫、脫硝設施的建設和優化完善,并推進濟南鋼鐵集團總公司320平方米燒結機、2臺120平方米燒結機、閩源鋼鐵有限公司1號72平方米燒結機脫硫設施建設及改造工程,促進了二氧化硫排放量的削減。

Figure 4. Kuznets curve of industrial sulphur dioxide and per capita GDP in Jinan

圖4. 濟南市工業二氧化硫排放與人均GDP庫茲涅茨曲線

极速3D4) 工業氨氮排放量方程擬合

表4所示,工業氨氮排放量與人均GDP的擬合方程為:

y = 1.831 e 14 X 2 + 2.505 e 09 X 2.117 e 05

該圖形呈倒U型,擬合度較好。 R 2 值為0.7777,回歸方程顯著。RMSE值為7.1580,相對每年的以噸計量的工業氨氮排放量來說,該誤差比較小,真實值與預測值間的偏差較小,預測的準確度較高;模型的極值點為68,406.9678,說明在人均GDP為68,406.9678元時,工業氨氮的排放量達到最大值。由圖5可以看出,2009到2018年隨著人均GDP的增加,工業二氧化硫排放量先上升后逐漸下降,結合表3數據可以準確知道在2010年工業氨氮排放量達到較高值,此后開始呈現下降趨勢。

Figure 5极速3D. Kuznets curve of industrial ammonia nitrogen and per capita GDP in Jinan

圖5极速3D. 濟南市工業氨氮排放與人均GDP庫茲涅茨曲線

氨氮是水體富營養化的主要元素,會導致藻類和一些浮游生物的迅速繁殖,藻類和浮游生物的生長周期非常短,他們死亡后被其他微生物分解,這一過程會大量消耗水中的溶解氧,同時產生有害氣體,使水質惡化,造成魚類和其他水生生物的死亡,如果對這樣的現象置之不理只會使水中的生態系統進入惡性循環,隨著時間的推移影響到其他的生態系統平衡。對于這種牽一發而動全身的影響傳導機制,濟南市對工業廢水進行脫氮處理,總體成效顯著。

极速3D成果來之不易,濟南市仍存在個別排污口效果不理想,還需要進一步改進污水處理技術,加強監督管理,既要“金山銀山”,也要“綠水青山”,將這場“藍天白云保衛戰”進行到底。

4. 結論

极速3D本文通過對濟南市2009~2018年經濟發展與環境污染狀況進行趨勢分析,選取具有代表性的環境經濟指標,構建濟南市環境主要污染排放量與人均GDP計量回歸模型,分析環境污染與經濟發展的關系,得出以下結論:

极速3D1) 自2009年起濟南市GDP數值總體呈直線上升趨勢;工業廢水排放量總體呈先上升后下降的趨勢,2013年達到最大值。工業化學需氧量排放量的最大值出現在2010年,為8816噸,此后便呈現下降趨勢。工業二氧化硫排放量在2011年達到峰值,此后便呈現快速下降趨勢。工業氮氧化物的排放量在2012年升到最大值,之后呈下降趨勢。這四種環境污染指標大致是在2010~2013年間達到峰值,而后均呈下降趨勢。

2) 根據R2值得知各個環境污染指標與人均GDP的模型擬合效果非常好,工業廢水、工業二氧化硫和工業氨氮的模型為倒U形,工業化學需氧量的模型為倒N形。濟南市在2009~2018年間主要環境污染排放大體經歷階梯狀先升后降變化,環境污染控制措施對環境質量改善起到明顯效果。

3) 工業廢水、工業二氧化硫和工業氨氮與濟南市的人均GDP之間關系符合標準的環境庫茲涅茨曲線,工業化學需氧量與濟南市的人均GDP之間關系不符合標準的環境庫茲涅茨曲線,呈現為倒“N”形特征。

5. 相關建議

极速3D第一,轉型綠色投資。減少對污染程度高、發展力度小、人民需求小的企業的投資,轉而增大對高新技術產業和一些污染相對較少的企業的投資。一方面從投資結構入手,優先投資發展科技含量高、資源節約型、稅收貢獻大的項目,鼓勵優質企業規模化、集約化的發展;另一方面也要提高傳統企業的發展質量,提高傳統企業的創新能力[9]。

第二,發展循環經濟。采用科技手段,推進污染大的企業向綠色環保型企業轉變,建立起循環型的工業體系。我們發展經濟應該圍繞管理環境認證的標準,促使企業放棄粗放型的生產方式,轉而向集約型發展,加大對企業排污的監管和現值力度。一個好的經濟發展模式具有循環性質,是對生產過程中所產生的廢氣、廢水、廢渣的再利用,而不是將這些生產垃圾排向外界,從而達到循環經濟的目的[9]。

极速3D第三,健全法律法規。通過建立健全相應的水環境治理的法律法規,加強監管力度,使得經濟曲線能夠持續的朝經濟增長水環境污染程度減輕的方向發展。在招商引資過程中,應當根據健全的法律法規對引進的項目進行嚴格審查,優先引進對環境污染小的企業,對于有污染排放的企業,要根據相關法律法規配備污染物處理設備或將污染物同意集中排放給污染物處理機構,不得私自向外界排放,違規的企業應當給予較重的懲罰并予以公示[10]。

第四,在發展經濟的同時,不斷調整產業結構,發展高附加值低污染產業,開展節能降耗,推廣清潔能源與清潔技術應用,提高全民環保意識,在環保規制與市場機制作用下,使得經濟與環境相互協調[13]。

基金項目

本論文得到了廈門國家會計學院2019年“云頂課題:Python財務數據分析”項目的支持。

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參考文獻

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