【正文】 t of underdeveloped areas。 the population density has an crowdingout effect on industrial wastes。 environmental pollution。 panel cointegration 1971 年《羅馬俱樂部報告》出臺之后，關(guān)于經(jīng)濟(jì)是否可持 續(xù)發(fā)展一度成為廣泛的爭議話題，隨后的討論從資源枯竭問題轉(zhuǎn)向了環(huán)境污DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 染問題。該曲線是指當(dāng)收入超過一定的臨界值時，按照人均值度量的經(jīng)濟(jì)活動的環(huán)境效應(yīng)幅度會隨著收入的增加而下降，就是說人均收入和環(huán)境污染呈現(xiàn)的是倒 U型曲線關(guān)系。繼 Grossman 和Krueger之后，許多實(shí)證研究結(jié)果都表明，在大多數(shù)環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)與人均收入之間存在著倒 U型的關(guān)系。 Xepapadeas和 Amri(1995)證實(shí)對于大氣中 SO2 的濃度也存在同樣的結(jié)論。 隨著人們生活水平的提高，將會追求更高的生活質(zhì)量，因此對于環(huán)境污染的問題也會越來越受到重視，研究該問題的學(xué)者也越來越多。 DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 一、文獻(xiàn) 綜述 對于中國經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境污染關(guān)系問題的研究，主要體現(xiàn)在兩個方面：一種是對某一個省市的研究，主要適用 OLS 方法進(jìn)行模型估計(jì)，但是很少見到對時間序列進(jìn)行單位根和協(xié)整檢驗(yàn)問題，然后根據(jù)回歸結(jié)果分析 EKC 模型是否存在，進(jìn)而提出相關(guān)的政策建議；第二種是利用分省面板模型回歸分析，主要是使用 Hausman檢驗(yàn)判斷使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效用模型，未曾見到對于面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根和面板協(xié)整檢驗(yàn)問題。 包群、彭水軍、陽小曉（ 2021）利用 19962021 年期間我國30 個省份的面板數(shù)據(jù)，對我國經(jīng)濟(jì)增長與包括水污染、大氣污染與固體污染排放在內(nèi)的 6類環(huán)境污染指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)倒 U型 EKC關(guān)系很大程度上取決于污染指標(biāo)以及估計(jì)方法的選取，存在以相對低的人均收入水平越過環(huán)境倒 U型曲線轉(zhuǎn)折點(diǎn)的可能。結(jié)果表明中國的經(jīng)濟(jì)增長同環(huán)境污染之間并不存在簡單的倒 U型曲線關(guān)系，中國的經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)廢水之間表現(xiàn)為一種倒 N型曲線關(guān)系，與工業(yè)廢氣之間表現(xiàn)為 N型曲線關(guān)系，與工業(yè)固體廢物之間表現(xiàn)一種倒 U型曲線關(guān)系。 于峰、齊建國、田曉林（ 2021）在 Stern（ 2021）模型的基礎(chǔ)上，以 SO2 排放量表征環(huán)境污染水平，對 1999— 2021 年間除西藏、山西和貴州以外的我國 28 個省、自治區(qū)及直轄市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)變動加劇了我國環(huán)境污染，生產(chǎn)率提高、環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新與推廣降低了我國環(huán)境污染。 李達(dá)、王春曉（ 2021）利用 19982021年間我國 30 個省份的面板數(shù)據(jù)，研究了 3種大氣污染物和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。二氧化硫排放與經(jīng)濟(jì)增長之間呈倒 N型曲線，與多數(shù)研究結(jié)果不相 符；同時，第二產(chǎn)業(yè)比重、經(jīng)濟(jì)增長速度、單位 GDP 能耗和環(huán)境政策強(qiáng)度四個解釋變量總體上對 3個大氣污染物的排放具有顯著影響。上述豐富的研究成果對于我國或者某些省份和城市制定合理的環(huán)境措施，減少環(huán)境污染總量，降低環(huán)境污染程度都具有十分重要的指導(dǎo)意義?；诖?，本文從上述兩個方面進(jìn)行補(bǔ)充和擴(kuò)展分析，基于效用函數(shù)理論模型，建立中DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 國的 EKC 模型，使用面板單位根和面板協(xié)整分析技術(shù)進(jìn)行研究，希望結(jié)論能符合中國國情和實(shí)際，對于中國經(jīng)濟(jì)增長、環(huán)境污染和治理提出有針對性和有益的建議。 （一）模型的微觀基礎(chǔ) 我們首先建立一個代表性家庭個體的函數(shù)模型，然后 將它一般化推廣，形成一個包含更廣泛個體的函數(shù)模型。 假設(shè)一個代表性家庭消費(fèi) C會導(dǎo)致污染 H，因此家庭的效用函數(shù)為： 家庭消費(fèi)越多，效用越高，因此 ；而污染越高，效用越低，因此 。令 E為家庭治理環(huán)境污染的資源投入量，考慮到污染是消費(fèi)的副產(chǎn)品，因此可以設(shè)定家庭污染函數(shù)為： 假設(shè)消費(fèi)越多，污染越嚴(yán)重，因此消費(fèi)和污染正相關(guān)，即 ；同時假定隨著污染治理投入的增加 ，環(huán)境污染隨之減輕，兩者負(fù)相關(guān)，即 。 假定效用函數(shù)為線性的，可以表示成如下形式： DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 表示單位消費(fèi)產(chǎn)生單位效用，污染帶來的邊際效用損失為 ，且 。 。 求解得到最優(yōu)消費(fèi)為： （二）環(huán)境污染模型的建立 從國內(nèi)外已有文獻(xiàn)來看，一般的 EKC模型形式為： y為環(huán)境指標(biāo) ,x 為人均 GDP,u為隨機(jī)擾動項(xiàng) , 、 、 和 為待估參數(shù)。 根據(jù) Grossman and Krueger（ 1991； 1994）對 NAFTA 環(huán)境效DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 應(yīng)得出的結(jié)論，經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境的影響表現(xiàn)為三個方面：規(guī)模效應(yīng)（ Scale Effects）、結(jié)構(gòu)效應(yīng)（ Structural Effects）、技術(shù)效應(yīng)（ Technology Effects）。則本文擴(kuò)展的 EKC 模型可以表示為： 其中， ln 表示對變量取對數(shù)； H為環(huán)境污染量； i為個體單位，這里指省市自治區(qū)； t為時間序列； 表示截面效應(yīng)； 是待估參數(shù)；y 是人均 GDP； G 表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化，這里為第二產(chǎn)業(yè) 產(chǎn)值占全部產(chǎn)值的比重； M為非農(nóng)業(yè)人口的人口密度； A為單位 GDP能耗，表示技術(shù)進(jìn)步； E為污染治理投入，表示政策強(qiáng)度； u為隨機(jī)擾動項(xiàng)。由于西藏缺少環(huán)境指標(biāo)有關(guān)數(shù)據(jù)，因此我們考察的個體是除了西藏以外的大陸 30 個省市自治區(qū)。其他字母所表示的變量如前文擴(kuò)展的 EKC 模型所示：y是人均 GDP（單位：億元／萬人）； A為單位 GDP 能耗（單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤／億元）； G 表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化，這里為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占全部產(chǎn)值的比重（ %）； M為非農(nóng)業(yè)人口的人口密度（單位：萬人／公頃）；E 為污染治理投入（單位：萬元），實(shí)際應(yīng)用中對變量取了對數(shù)。本文所用軟件是 和 。為避免偽回歸現(xiàn)象，需要對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根和協(xié)整檢驗(yàn)。 面板模型進(jìn)行回歸分析之前進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，這是避免出現(xiàn)偽回歸的前提條件。本文所用數(shù)據(jù)和變量的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表 1所示，表 中斜體數(shù)字表示該檢驗(yàn)的結(jié)果和其他檢驗(yàn)結(jié)果相反。 上述檢驗(yàn)結(jié)果除了 lnFS、 lnFQ、 lnY、 lnG 一階差分值的Breitung檢驗(yàn)， lnA 水平值的 LLC 檢驗(yàn)顯著與眾不同外，其他四種或以上檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)結(jié)論一致，均 表明上述變量是 I(1)的，也就是說本文模型所用變量是非平穩(wěn)變量。 。 4 個是用聯(lián)合組內(nèi)尺度描述即 Panel vStatistic、 Panel ρ Statistic、 Panel ADFStatistic、 Panel PPStatistic；另外 3 個是用組間尺度來描述即 Group ρStatistic、 Group ADFStatistic、 Group PPStatistic。 Pedroni(1999， 2021)基于殘差的協(xié)整檢驗(yàn)量最關(guān)鍵的是計(jì)算DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 所假設(shè)協(xié)整方程的殘差。 為了得到相關(guān)的面板協(xié)整統(tǒng)計(jì)量，首先要估計(jì)協(xié)整方程。 通過協(xié)整方程的殘差 以及回歸式 可以得到 panel rhostat 和group rhostat統(tǒng)計(jì)量。記： ， 。 對于面板協(xié)整檢驗(yàn)而言其原假設(shè) ：對 ，即不存在協(xié)整關(guān)系；而對于組間統(tǒng)計(jì)量而言其備則假設(shè)為： ：對 ：而對 于組內(nèi)統(tǒng)計(jì)量而言其備則假設(shè)為： ：對 。 表 2 本文所用變量的面板協(xié)整檢驗(yàn) 變量 面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果 解 釋 變