中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的分省面板協(xié)整模型分析——一個(gè)基于效用函數(shù)擴(kuò)展的ekc模(參考版)
2025-05-11 19:38本頁(yè)面
【正文】 [5]Grossman ,Gene M.,Alan ,Environmental Impact of North American Free Trade Agreement[D],NBER Working Paper ,1991. [6]Grossman . and Krueger ., Economic Growth and the Environment[D].NBER Working Paper No 4634,1994. [7]David I. Stern. Expaining Changes in Global Sulfur Emissions ： An Econometric Deposition Approach [J]. Ecological Economics， 2021，（ 42） . [8]Xepapadeas, A. and Amri, E., 1995,“ Environmental Quality and Economic Development: Empirical Evidence Based on QualitativeCharacteristics” , Nota di Lavoro 15. 95 Fondazione Eni Enrico Mattei. [9]Selden,. and (1994),Environmental quality DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 and development:is there a Kuzs curve for air pollution emissions?,Journal of Environmental Economics and Management 27:147162. [10]Selden,. and (1995),Neoclassical growth,the J curve for abatement,and the inverted U curve for pollution,Journal of Environmental Eomics and Management 29:162168. [11] Levin, A. , C. Lin and C. Chu. Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and FiniteSample Properties[J]. Journal of Econometrics,2021, 108: 124. [12] Im, Kzing So。 [3]于峰、齊建國(guó)、田曉林 . 經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境質(zhì)量影響的實(shí)證分析 —— 基于 1999— 2021 年間各省市的面板數(shù)據(jù)［ J］，中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2021（ 8）： 3644。 參考文獻(xiàn)： [1]包群、彭水軍、陽(yáng)小曉 . 是否存在環(huán)境庫(kù)茲涅茨倒 U 型曲線 ?—— 基于六類污染指標(biāo)的經(jīng)驗(yàn)研究［ J］，上海經(jīng)濟(jì)研究， 2021（ 12）：DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 313。同時(shí)要杜絕GDP唯上的地方政府績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立一整套切實(shí)可行的包括環(huán)境狀況的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。 “倒逼機(jī)制”，不應(yīng)該再出現(xiàn)“污染嚴(yán)重 —— 投入治理 —— 環(huán)境改善 —— 治理投入減少 —— 污染嚴(yán)重”的惡性循環(huán)，而應(yīng)該是從源頭抓起，真正做到誰(shuí)污染誰(shuí)治理，建立環(huán)境污染的誠(chéng)信機(jī)制，制定有效的獎(jiǎng)懲機(jī)制，杜絕環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的腐敗，當(dāng)制度機(jī)制代替了行為機(jī)制，當(dāng)制度的客觀約束高于人的主觀約束，這時(shí)候的環(huán)境保護(hù)必將 呈現(xiàn)良性循環(huán)發(fā)展態(tài)勢(shì)。同時(shí)利用各種渠道宣傳和提高國(guó)人環(huán)境保護(hù)的覺悟，喚醒人們的環(huán)境保護(hù)意識(shí)，如果從人的心靈教育認(rèn)識(shí)到人類發(fā)展和環(huán)境的辯證關(guān)系 并DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 不是用金錢所能買回來或者治理好的，人類行為導(dǎo)致的污染排放必然減少。從目前的環(huán)境惡化狀況出發(fā)，一味提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、忽視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和犧牲人們賴以生存的環(huán)境為代價(jià)是不可取的，發(fā)達(dá)國(guó)家的先污染后治理的思路不一定在中國(guó)適用，因?yàn)閲?guó)情和制度、以及人口壓力不同。 根據(jù)上述結(jié)論，我們提出如下的政策建議： ，我們的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目前仍然是以環(huán)境惡化為代價(jià)。 。 “倒逼機(jī)制”。 、廢氣、固體廢棄物的排放具有因果關(guān)系。對(duì)于后者，如何保障環(huán)境不會(huì)遭受進(jìn)一步破壞的前提下，有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和增長(zhǎng)，成為國(guó)家和當(dāng)?shù)卣囊豁?xiàng)重要任務(wù)。上述狀況給我們提供的一個(gè)基本規(guī)律表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和工業(yè)三廢排放具有因果關(guān)系 三排自主排放量都較大的地區(qū)有：四川、遼寧、河南；三排自主排放量都較小的地區(qū)有：青海、寧夏、海南、天津。工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢棄物自主排放量較大的地區(qū)基本完全重復(fù)，而且和工業(yè)廢水自主排放量較大的地區(qū)差異明顯，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的三廢排放和經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的三廢排放標(biāo)的不同，我們認(rèn)為這是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不同造成的。工業(yè)固體廢DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 棄物自主排放量較大的地區(qū)（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(yè)固體廢棄物自主排放量較小的地區(qū)（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。 表 5 基于隨機(jī)效應(yīng)模型的各地區(qū) lnFS、 lnFQ、 lnFW 的自主排放量 地區(qū) lnFS lnFQ lnFW 地區(qū) lnFS lnFQ lnFW DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 北京 河南 天津 湖北 河北 湖南 山西 廣東 內(nèi)蒙古 廣西 遼寧 海南 吉林 重慶 黑龍江 四川 上海 貴州 江蘇 云南 浙江 陜西 安徽 甘肅 福建 青海 江西 寧夏 山東 新疆 工業(yè)廢水自主排放量較大的幾個(gè)地區(qū)（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(yè)廢水自主排放量較小的地區(qū)（按照從小到大排序）有：青海、寧夏、貴州、海南、天津、甘肅、內(nèi)蒙古、新疆。我們按照表 4的回歸結(jié)果，將自主排放量編制成表 5。 lnFS、 lnFQ、 lnFW 三個(gè)指標(biāo)均與污染治理投入正相關(guān)。試想，如果環(huán)境質(zhì)量一直很好，這個(gè)部門是否有繼續(xù)存在的必要？同時(shí)國(guó)家也因?yàn)榄h(huán)境質(zhì)量一直較好必然減少污染治理投入，勢(shì)必減少某些部門的收入和福利）→工業(yè)排放量增加（這一輪次的邏輯是一種博弈，因?yàn)槠髽I(yè)廢水等的排放會(huì)減少企業(yè)內(nèi)部成本，所以一有機(jī) 會(huì)增加三排對(duì)企業(yè)來說是提高收益）的惡性循環(huán)。因?yàn)橐话銇碚f，污染DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 治理投入越多，各種工業(yè)排放量似 乎應(yīng)該越少，環(huán)境就越為改善。 lnFS、 lnFQ、 lnFW 三個(gè)指標(biāo)與人口密度呈現(xiàn)（或者不存在）微弱的負(fù)相關(guān)，表明產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶動(dòng)的就業(yè)方向更加理性以及人們對(duì)于環(huán)境條件的要求提高；人口越是密集，對(duì)于政府控制環(huán)境質(zhì)量的力度壓力就越大，重污染企業(yè)的規(guī)劃就越是可能遠(yuǎn)離人口密集區(qū)， lnFS、 lnFQ、 lnFW 三個(gè)指標(biāo)的排放量就越小，因此兩者負(fù)相關(guān)。 表 3和表 4比較，我們發(fā)現(xiàn)，表 4的結(jié)果從理論邏輯上更合理一些，因此后文分析以表 4的結(jié)果為基礎(chǔ)。 lnFS、 lnFQ、 lnFW的曲線形式不是“ U”、”倒 U”以及” N”形的任何一種。 表 4 基于 Hausman檢驗(yàn)的隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸結(jié)果 被解釋 變量 lnFS 被解釋變量 lnFQ 被解釋變量
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1