东盟国家碳排放动态演变及环境库兹涅茨曲线实证检验分析

探索东盟国家碳排放的动态演变,并分析碳排放与经济社会发展的定量关系,可为中国-东盟环境等合作提供借鉴参考。基于全球大气研究排放数据库和联合国统计数据库发布的数据,结合曼-肯德尔检验和环境库兹涅茨曲线(EKC)检验,分析1970—2021年东盟碳排放变化趋势和结构特征等,初步探究东盟各国碳排放达峰情况,并验证东盟国家人均国内生产总值(GDP)与人均碳排放量之间的EKC关系。结果表明,1970—2021年,东盟碳排放总量从1.22×10^(8)t增加到1.74×10^(9)t,印度尼西亚、越南和泰国等排放量居前5位的国家碳排放总量占比近90%。1970—2021年东盟电力、工业燃烧、其他、交通和建筑部门碳排放量分别增加38.0、13.6、12.7、9.1和1.9倍。电力成为东盟碳排放最大的部门,排放占比超40%。以10年为跨度,东盟及各成员国碳排放量多数情况均呈增加趋势。2010年以来的趋势分析显示,文莱和泰国碳排放或将成为东盟最早实现碳达峰的国家。除文莱外,东盟其余国家人均碳排放量与人均GDP的EKC曲线拟合程度均较高。经济社会发展对碳排放的作用表现为促进—抑制—促进,且不同国家出现的拐点值不同。因此,建议我国与东盟国家加强清洁能源电力合作,并加大环保投入、保持环境政策连续性。

基于环境库兹涅茨曲线的贵州省城镇化与生态环境相关性及协调发展路径

近年来贵州城镇化进程不断加快,生态环境问题越来越成为制约城镇化发展的瓶颈问题,根据贵州省“十四五”新型城镇化发展规划“坚持把生态文明理念融入城镇化进程”内容要求,借鉴前人学者的研究成果,分析贵州省城镇化建设与生态环境发展现状;基于环境库兹涅茨曲线找出城市“三废”即废水排放量、废气排放量、一般工业固体废物丢弃量与城镇化率的关系;最后提出城镇化与生态环境协调发展的建议。

甘肃省环境库兹涅茨曲线的检验分析

通过选取2005~2020年甘肃省经济增长与工业废水、废气及废弃物等经济和环境的数据,建立经济增长与主要污染物排放量之间的模型,应用计量经济分析方法探究甘肃省经济增长与环境污染两者之间的关系。结果表明,甘肃省工业废水排放量与人均GDP之间的关系为倒N型,且右部特征更为显著,废气排放量以及工业固体废弃物产生量与人均GDP的关系均为倒V型。因此,甘肃省应该进一步推动产业结构和能源消费结构调整,同时持续加强污染减排,以实现经济增长与环境质量的协调发展。

资源型城市环境污染、经济增长与绿色转型发展研究——基于某L市的环境库兹涅茨曲线实证分析

文章首先对资源型城市绿色发展内涵及路径,经济高质量发展,环境库兹涅茨曲线(EKC)相关研究进行文献综述,在基于环境库兹涅茨曲线假说的理论研究上,对资源型L市环境污染与经济增长进行了实证分析。研究结果表明:L市的环境污染和经济增长关系曲线形状呈现倒“N”型,工业废水排放量、废气排放量与人均GDP之间关系均类似于环境库兹涅茨曲线倒U型形态左半部分,而工业固废排放量与人均GDP之间关系处于倒“N”型曲线形状越过拐点后的下降部分。最后,文章从加快绿色转型制度建设、优化产业结构、发展绿色金融、加快转型金融助力绿色发展等方面对资源型城市绿色转型发展提出了相应政策建议。

重庆市碳排放及主要污染物的环境库兹涅茨曲线特征研究

根据2001~2020年重庆市能源消耗和环境污染物排放数据,选取CO_(2)、工业废气、工业SO_(2)、工业废水、工业COD、工业“三废”总量和工业固废产生量等7项环境指标,利用origin2018软件建立了重庆人均GDP与环境污染水平之间的数学模型,解析了重庆环境污染物排放的环境库兹涅茨曲线特征(EKC)。结果表明,重庆市CO_(2)EKC和工业SO_(2)EKC符合倒“U”型曲线特征,当人均GDP达76875元,即在2020年左右重庆市碳排放量达到峰值,工业SO_(2)2006年达峰值。工业废水EKC、工业COD EKC和工业“三废”EKC具有“U”型曲线左半支特征,工业废气EKC和工业固废EKC呈“N”型曲线特征。重庆市主要环境污染物排放量逐年降低,但工业废气排放量有振荡走高趋势。

耕地非农化与中国经济增长质量的库兹涅茨曲线假说及验证——基于空间计量经济模型的实证分析

研究目的:分析中国耕地非农化与经济增长质量之间是否存在库兹涅茨曲线并进行验证。研究方法:空间计量经济模型。研究结果:常规面板模型和空间面板模型的结果均显示,中国耕地非农化与经济增长质量之间存在明显的倒"U"型关系,验证了"耕地库兹涅茨曲线"假说,且当经济增长质量(全要素生产率指数)达到1.4087时,耕地非农化与经济增长之间的矛盾将逐渐减小;区域间的耕地非农化确实具有较强的正向空间相关关系,即相邻地区耕地非农化数量变动1%,会导致本地区耕地非农化数量平均变动0.1627%。研究结论:系统地识别、评估区域间耕地非农化与经济增长质量的空间联动性,对于促进区域间耕地总量动态平衡具有十分重要的理论和现实意义。

经济增长与耕地非农化的库兹涅茨曲线假说及验证

随着经济发展,我国耕地非农化现象日趋加剧,从而影响到人类基本的物质生存条件。这一方面促进了经济的发展,一方面又可能对粮食安全、社会安定、生态环境等产生一定的负面效应。该文从可持续发展观点出发,力图揭示我国经济增长中耕地非农化的一般规律。作者认为经济增长与耕地数量之间存在类似库兹涅茨曲线型关系,并通过对天津市、山东省、江苏省、上海市、广东省、福建省6个典型地区经济发展过程中耕地损失的分析,验证了这个假说。基于此认识,作者提出现阶段协调经济增长与耕地保护的公共政策调整方向:提高土地资源市场化配置程度、将土地利用的外部性内部化、进一步明晰产权、改革征地制度等,为耕地非农化的公共政策调控提供一个有益的参考。

经济增长与环境污染——环境库兹涅茨曲线假说的中国检验

本文运用1996—2002年我国省际面板数据,对我国经济增长与包括水污染、大气污染与固体污染排放在内的6类环境污染指标之间的关系进行了实证检验。实证结果发现,环境库兹涅茨倒U型曲线关系很大程度上取决于污染指标以及估计方法的选取。就本文选取的部分污染指标(工业废水排放、二氧化硫排放)而言,也存在以相对低的人均收入水平越过环境倒U型曲线转折点的可能。并且,包括人口规模、技术进步、环保政策、贸易开放以及产业结构调整等在内的污染控制变量分别对环境库兹涅茨曲线关系起着重要影响。

基于阈值面板模型的我国环境库兹涅茨曲线假说再检验

运用阈值面板模型方法,在环境库兹涅茨曲线框架下,对我国经济增长与环境质量的关系进行再检验。研究表明,我国的经济增长与环境变量之间存在显著的阈值效应。在经济发展的不同阶段和时期,经济增长对环境负面影响的大小和作用机制不同。在收入较低的阶段,人均收入水平与环境质量之间是单调的线性关系;在收入较高的阶段,二者之间存在倒U型关系,但转折点会随着样本点平均收入水平的提高而上升。随着收入水平的提升而渐次进入更高发展阶段的省份越来越多,使得污染物随之而降低,区域之间发展水平的差异对我国环境问题有重要影响;同时,工业化程度的提升会显著地带来污染排放增加,而技术效率和对外开放水平的提高则有助于促进环境改善。

中国经济增长与腐败的库兹涅茨曲线效应——实证视角的检验

针对1980—2008年间中国经济增长与腐败的变动趋势关系,分别采用透明国际的腐败感知指数(CPI)指标和中国腐败案件数两套数据进行实证检验,结果验证中国经济增长和腐败之间存在着库兹涅茨曲线效应。实证分析表明,在改革初期中国腐败水平较低,随着经济增长腐败水平逐渐提高,在达到某个高度以后呈逐渐下降趋势。这说明中国腐败案件的发生受到纪检机关反腐力度、对外开放程度和固定资产投资的影响,应继续坚持改革开放进程,降低腐败水平,促进经济发展。

环境库兹涅茨曲线假说在中国的经验研究

改革开放以来，中国年均9.8％的经济持续增长举世瞩目，然而对经济增长所付出的环境代价却存在着诸多争议。环境库兹涅茨曲线（EKC）假说是对环境一收入关系研究的经典表述，可以直观地展现环境与收入变化的关系。在前人研究EKC时运用单一或多个单一指标测量污染程度存在缺陷的基础上，基于1982-2006年中国6类环境污染物，用改进的熵值法计算出代表我国整体环境污染状况的环境污染指数，利用协整检验来研究中国环境库兹涅茨曲线的存在性及其“本土化”特征，发现与一般发达国家和新兴发展中国家的“倒u”型环境库兹涅茨曲线不同，中国综合环境污染模型呈“正U”型，以21世纪初为分界点，之前环境污染水平不断下降，之后环境污染又开始有所恶化；利用脉冲响应函数来考察环境污染和经济增长的互动关系，发现经济增长在追溯期内对环境污染均为正向影响，而环境污染仅在短期对经济增长有促进作用。这一研究旨在为制定符合中国国情的环境、经济政策，实现经济与环境协调发展提供理论依据。

基于环境库兹涅茨曲线假说的经济增长与环境污染关系研究——以浙江省为例

环境库兹涅茨曲线是否符合中国的情况,一直是环境经济学界争论的焦点。本文首先运用曲线拟合法分析了1986～2009年浙江省经济增长与环境污染之间的关系,接着运用多元回归法探讨了环境污染的主要影响因素。研究结果表明,浙江省在样本期间符合环境库兹涅茨曲线假说,验证了其在中国的适用性。同时研究发现,浙江省在污染量上升阶段规模因素起主导作用,在污染量下降阶段技术因素起主导作用,而结构因素作用并不明显。因此,政府部门在制定政策目标和各种经济政策措施时,要由追求经济总量的增加向更加注重经济效益的提升转变,以降低规模因素对环境质量的恶化作用,同时要加快产业结构优化升级、扩大科技投资,以加强结构和技术因素对环境质量的改善作用。

广东省能源消费与经济增长动态关系研究——基于环境库兹涅茨曲线假说

基于库兹涅茨曲线模型,对广东1980—2010年经济增长与能源消费的动态关系进行了实证研究。结果表明,在整个研究期间,广东省人均能源消费与人均经济增长协整关系呈单调正相关,1999年的结构断点使两者的协整关系发生变化,断点分隔的两个时间段内均符合倒"U"型模型,但曲线拐点后移。广东省现处于倒"U"型曲线的左端,EKC理论拐点为23253元(1978年不变价)。广东省应采取积极有效的节能减排政策,引导促进倒"U"型曲线弧度降低,让拐点提前到来。

中国环境与经济增长的环境库兹涅茨曲线研究——基于半参数空间面板数据滞后模型

基于环境库兹涅茨曲线理论,运用1990—2020年31个省(自治区、直辖市)空间面板数据。用PM2.5衡量环境污染程度,对中国环境库兹涅茨曲线进行了实证分析。通过检验建立的空间滞后随机效应模型,该模型表明:PM2.5具有正的空间溢出效应,第二产业比重与PM2.5是正相关关系,FDI与PM2.5是负相关关系,不存在“污染天堂”假说。再建立半参数空间面板数据滞后模型,该模型表明环境污染水平和经济发展水平存在着库兹涅茨曲线,拐点发生在人均GDP大约是18033.74元的时候。实证分析结果表明,应使用区域协作治理、降低工业结构比重和引进外资等措施治理环境污染。

农村经济发展与化肥使用量的库兹涅茨曲线假说及验证

文章主要研究农村经济发展与化肥使用量之间的关系,提出两者之间的库兹涅茨曲线假说。通过构建农户选择行为模型,从理论上对两者存在库兹涅茨曲线关系给出微观解释。在此基础上,采用1978—2008年的时间序列数据进行了实证检验,结果表明:农村经济发展与化肥使用量之间存在库兹涅茨曲线关系,转折点发生在农村人均农业总产值为547.67元(1978年不变价)的时点,即与国家统计局统计数据比较,转折点发生在2008年。

环境库兹涅茨曲线假说及其在中国的检验

经济与环境协调发展是我国经济发展中的重大课题。本文从环境库兹涅茨曲线假说出发,利用中国各个省市区1989～2004年数据建立面板数据模型,运用固定效应模型和随机效应模型对其进行估计,以此剖析我国经济增长与环境污染水平的演变规律。结果表明,环境库兹涅茨曲线假说在我国并不成立。因此,我国不能盲目重复发达国家"先污染,后治理"的传统模式,而应该走环境与经济持续协调发展的道路。

污染治理视角下中国城市工业环境库兹涅茨曲线假说的再检验

本文以环境库兹涅茨曲线假说(EKC)为出发点,运用基于松弛的序列方向距离函数测算了2001-2010年中国110个重点城市的不同种类工业污染物的环境生产率,以此作为环境技术的衡量指标,纳入到EKC假说的动态面板模型检验中。实证研究发现,在控制了环境规制水平和环境技术后,不同环境污染物的EKC一致呈现"N"型曲线关系;环境治理强度与环境质量呈"U"型关系;环境技术、对外贸易和人口密度对环境质量改善具有积极影响,产业结构和资本深化则产生了负面作用。

铜陵市经济增长与环境污染关系研究——基于环境库兹涅茨曲线假说

安徽省铜陵市是我国典型的资源型城市,在取得经济迅速发展的同时造成了严重的环境污染。为了研究当地经济增长和环境污染的关系,模拟铜陵市环境库兹涅茨曲线,曲线大致呈正U型,目前铜陵市整体处于U型曲线右半段位置,说明当地经济的高速发展是以牺牲环境为代价,环境和经济发展矛盾突出,不利于可持续发展战略目标的实现。通过灰色关联度分析方法找出铜陵市环境污染的主要影响因素为经济总量、产业结构、城镇化率、技术进步以及环保投入,并就解决铜陵市环境污染提出了建议。

上海市与宁波市环境质量与经济增长的比较研究——基于环境库兹涅茨曲线假说视角

利用环境库兹涅茨计量分析方法,探索上海市和宁波市环境质量变化与经济增长之间的环境库兹涅茨曲线特征,评价和比较两市工业化进程发展轨迹,以期借鉴上海市促进宁波市发展。结果发现两市关于工业废气、工业SO2、工业废水、工业固废物、PM10的排放量与人均GDP之间表现出不同的曲线特性或转折状态,产业结构和外商直接投资对环境质量变化起到重要作用,工业固废物排放量与人均GDP呈倒“U”型关系,这不同于以往学者的一些研究结果。

安徽省城镇化演进与碳排放间库兹涅茨曲线假说与验证

选取常住城镇人口占总人口比重等16项指标,构建了城镇化综合评价体系,采用熵值法测算了城镇化综合指数,运用STIRPAT模型,通过引入城镇化综合指数二次项,构建了城镇化与碳排放间库兹涅茨曲线简约模型,采用偏最小二乘回归分析方法考察了两者间演化关系,结果表明:1安徽省城镇化水平综合指数由1996年的0.047 5上升至2012年的0.994 0;2人口、技术、产业结构对碳排放变化影响的弹性系数分别为0.015 817、-0.130 286、0.033 898;3经济发展水平的一次项、二次项系数均为正,经济发展与碳排放间未能验证出具有环境库兹涅茨倒U型关系;4城镇化综合指数一次项系数为0.344 428,二次项系数为-0.907 312,城镇化与碳排放间契合倒U型曲线,当城镇化综合指数为1.209 016时,城镇化对碳排放影响最大,随着城镇化综合水平进一步提升,其对碳排放影响减缓,因此,安徽省可以通过优化产业结构、促进科技进步、控制人口增长、提高城镇化综合水平等举措,实现碳减排目标.