工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响

金春雨+吴安兵

摘要 本文从生产要素投入端将环境污染引至索洛增长模型，理论考察工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响机制，基于1999—2014年我国30个省份的面板数据，以SO2排放量作为环境污染水平的代理变量，采用面板平滑迁移回归（PSTR）模型检验全国及分区域工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响效应及区域差异性。研究结果表明：随着工业化进程的不断加快，工业产出及污染排放均呈现不断上升的趋势，但由于资本边际收益递减规律使得这种增长趋势逐渐减弱，最终导致经济增长和环境污染增长趋于稳态，当污染排放增长率降低为负时，经济增长对环境污染的影响作用由正向转变为负向。实证表明我国工业经济结构、经济增长与SO2排放具有显著的产出水平门槛效应，随着经济产出水平由低区制平滑的过渡到高区制，经济增长对SO2排放的影响由正向促进作用转变为负向减排效应，但工业经济结构对SO2排放呈现逐渐增强正向促进作用，可见工业经济结构、经济增长对SO2排放具有显著的非线性影响。此外，研究发现工业经济结构、经济增长对SO2排放的非线性影响存在显著的区域差异性，东部地区经济增长与SO2排放呈现显著的倒“U”型曲线关系，而在中西部地区表现出逐渐增强的促进作用，中部地区的工业经济结构对SO2排放的促进作用最大，西部其次，东部最弱，研究还表明，减排技术水平以及环境治理投资增加对SO2污染排放具有遏制作用，能源投资的增加加速了SO2的排放。在未来经济发展中，应摒弃传统“高投入、高消耗”的工业化模式，政府应实施创新管理，完善环境保护立法，鼓励企业发展环境污染治理方面的技术，避免以环境容量过渡为代价，追求工业经济高质量、可持续发展模式。

关键词 工业经济结构；经济增长；环境污染；非线性影响；索洛增长模型

中图分类号 F403.3

文献标识码 A文章编号 1002-2104（2017）10-0064-10DOI：10.12062/cpre.20170519

自从1978年改革开放30多年以来，中国GDP年均增长率达10%，人们的生活水平得到显著改善，然而，在经济高速增长的同时，中国环境污染日趋严重，生态环境受到严重破坏，使得经济遭受严重损失。当前，中国正处于重工业化发展的中后期阶段，不少地方政府纷纷开始以工业化为工作重点，随着工业化进程的加快和经济的快速发展，资源短缺、环境污染与经济增长之间的矛盾日益尖锐，工业化进程中的能源消耗和污染排放呈现密集增长的态势，加剧了环境质量的恶化，导致中国经济的发展很大程度上依赖于能源消耗，工业部门每年消耗的能源占全部能源的80%，其所排放的工业废气占全国总排放量的85%，并且这一比例仍继续上升，使得环境污染和经济增长的矛盾日益显著。由于重工业化的发展，中国被认为是世界上能源消耗最大的国家，并在2007年被认为是世界上温室气体排放最多的国家，由此产生的环境恶化不仅影响人们的健康，而且有可能威胁到中国十三五期间甚至更长期的经济可持續发展，因此，厘清中国工业经济结构、经济增长与环境污染之间的关系，不仅有利于企业部门合理利用自然资源，在环境可承受范围内发展经济，同时为政府部门有针对性地对不同地区的工业环境污染治理提供经验证据，以便于有效地保护生态环境，促进经济可持续增长。

1 文献综述

针对经济增长与环境污染之间的相互关系一直是学术界研究的热点，在理论和实证方面均取得了一些研究成果。实证研究主要体现在环境库兹涅茨曲线（EKC）的验证，其最初由Grossma[1] 假设环境污染是GDP的三次函数，并构建跨国面板回归模型考察环境污染和经济增长之间的关系，结果发现，环境污染并不会随着经济的增长而持续性下降，大多数污染物（如SO2，NO，烟粉尘废弃物）的排放量与经济增长呈现倒“U”型或者是“N”型特征。在这之后，很多学者通过构建计量模型考察经济增长和环境污染之间的关系，其中Shafik[2]、Friedl & Getzner[3] 等证实了环境污染与经济增长存在着倒“U”型的关系，然而也有些作者对此提出了质疑，比较有代表性的研究是，Stern & Common[4]认为环境库兹涅茨曲线会随着控制变量的不同而消失。在国内，也有很多学者在验证中国是否存在“环境库兹涅茨曲线”假说，其中代表性的研究有，贺彩霞和冉茂盛[5]，刘笑萍等[6]利用时间序列数据探讨环境污染与经济增长之间的关系，研究结果大都支持环境库兹涅茨曲线存在。关于环境与经济增长关系的理论研究主要体现在理论模型的构建上，譬如学者Chichilinsky[7]、Lopez[8]、Forster[9]、彭水军等[10]将环境质量与环境污染纳入新古典增长模型，通过建立消费者的效应函数和生产函数，采用最优控制理论研究消费者效用最大化和生产者的利润最大化，探讨平衡增长路径下的环境与经济之间的关系。此外，还有部分学者如黄茂兴和林寿富[11]、刘耀彬和杨新梅等[12]在考虑人力资本和技术进步的基础上，将环境污染引入到内生经济增长模型中，这不但可以解决最优经济增长路径的问题，同时更好的分析经济可持续发展问题，识别环境因素对长期经济增长的动态影响。

关于工业经济结构与环境污染之间的关系研究，Dasgupta[13]、 Dinda & Ryan[14]等从实证分析的角度将工业化水平作为自变量引入到回归方程模型中，通过工业化指标前面的系数考察工业经济结构对环境污染的影响大小。国内大部分学者通过实证研究发现工业经济结构与环境污染之间呈现倒“U”型曲线的关系。近年来，学者张赞[15]将工业化水平代替EKC模型中的收入，专门研究工业经济结构与环境污染之间的关系，发现工业经济结构与环境污染之间确实符合倒“U”型的曲线特征；涂正革和肖耿[16]通过构建方向性距离函数考察了工业经济结构与环境污染之间的协调性，认为在工业化进程中，环境污染排放总体上呈缓慢上升趋势，且全要素生产率成为中国工业化增长和污染减少排放的核心动力。endprint

从总体上看，国内外针对工业经济结构、经济增长与环境污染之间关系的研究主要在线性的框架下采用多元回归模型检验环境库兹涅茨曲线的存在性，鲜有文献在理论模型的基础上分析工业经济结构、经济增长与环境污染之间的相互影响关系，此外，多数学者仅仅将环境因素作为生产过程中的“副产品”引入到给定的生产函数，但由于环境在生产过程中必须要“消耗”生产要素，单一地从生产结果的视角分析它们之间的关系，并不能充分体现出环境因素对生产过程的影响作用，更难揭示出最优经济增长路径下的环境污染增长影响因素，因此，本文从生产要素投入端将环境引入到索洛增长模型，基于环境污染增长方程将经济对环境污染的影响分解为规模效应、结构效应和技术效应，从理论是上考察工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响机制，在此基础上，选取中国1999—2014年30个省份作为面板样本，以SO2排放量作为环境污染的代理变量，采用非线性面板Granger因果检验识别工业经济结构、经济增长与环境污染之间的相互影响关系，基于环境污染增长方程运用面板平滑迁移回归模型检验工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响效应。

2 理论模型

2.1 生产函数方程

本文在两部门（农业部门和工业部门）索洛增长模型框架中引入环境要素探讨工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响机制。首先建立农业部门与工业部门的生产函数方程：

假设农业部门生产消费品Y，工业部门生产投资品X。两种商品均由资本和有效劳动要素生产出来，资本和有效劳动构成了一个规模报酬不变的生产函数，并且满足稻田条件，因此，本文假设全部农业生产函数方程如下：

其中，KY和LY为农业生产中的资本要素投入量和劳动要素投入量，A表示技术进步，假定技术进步对这两个部门的生產函数均产生影响作用。

由于在工业部门生产过程中会产生污染，本文以Z表示工业生产过程中产生的污染量，假设每单位的工业产出F会产生Ω单位的污染物；另假定工业生产部门能够减少污染排放，它是经济活动工业产出F和减排效应FM的严格单调递增的凹函数，即为M（F，FM）：

其中，KX和LX表示工业生产中资本和劳动投入量，减排技术水平a（θ）=[1-M（1，θ）]，θ=FM/F（0≤θ≤1）代表减排消耗成本占产出的比例，假设减排技术水平满足a（0）=1，a（1）=0，a′（θ）<0，表示污染物水平随减排强度的增加而降低，并且假定θ为常数，即在任何时点工业产出中有固定比例用于减少污染排放，这就是索洛模型固定储蓄的环境模拟，根据减排技术水平满足的条件，假定其函数方程：a（θ）=（1-θ）1/η，其中η∈（0，1）。

在任何时候，两部门的厂商都是在给定的要素供给条件下追求利润最大化，因此，均衡产出水平由充分就业下给定一组价格决定，假定要素市场是完全竞争的，并且厂商面临劳动要素的价格为w和资本要素的价格为r，资本和劳动供给是完全无弹性且在各部门之间可以自由流动，令产品X的价格为单位价格和产品Y的价格为p，可以得出以下方程：

其中，aKX（w，r），aALX（w，r），aKY（w，r）及aALY（w，r）分别代表生产产品X和Y资本和有效劳动的要素份额，（1）式至（5）式概括了经济活动在某个时点的生产情况，为简化分析，本文用收益函数来表示经济生产活动，并考虑每产生1单位的环境污染，政府收取τ单位的环境税，那么可以得到如下生产者收益函数方程：

其中，T（K，AL，Z）代表生产可能性集，将（1）式、（2）式及（3）式分别代入（6）式并采用拉格朗日条件极值法求取生产者利润最大化下的收益函数R（p，τ，K，AL）。借鉴索洛模型假定储蓄率恒定，即假定消费者收入中储蓄部门所占的比率s是不变的，其余部分用于消费农业产品，消费者储蓄用于购买工业投资商品，环境税的收入由政府以转移支付返还给消费者，因此，本文在生产者利润最大化的前提下给出了经济总产出G（p，K，AL）的等式：

2.2 环境污染方程

本文假定污染排放总量取决于相对价格、要素供给和生产技术水平。令Φ（p，K，AL）代表总产出中工业产出水平所占的比例，那么污染排放总量方程可以表示：

其中，=a（θ）/（1-θ）=（1-θ）（1-η）/η为固定常数，结合前面的经济增长因素和环境因素，污染排放总量是减排技术水平Ω和经济规模G（p，K，AL）的生产函数，它也取决于总产出中农业和工业产出水平的相对份额Φ（p，K，AL），即在给定的价格条件下，污染排放由资本、劳动、减排技术水平与生产技术水平共同决定。

2.3 资本动态方程

假定人口增长率和生产技术水平是外生给定的，分别以n和gA表示，借鉴Brock & Taylor[17]的做法，同时假定减排技术水平也是外生给定的，减排技术进步率大于零，即gB>0。资本存量由投资和储蓄率决定，给定初始资本存量K，固定价格p、生产技术进步gA和折旧率n，那么资本存量动态方程：

2.4 模型的缩减形式

为了便于模型的分析，我们使用缩减形式表示上述各种方程，由于GDP是资本K和有效劳动AL的一次齐次函数，那么我们可以得出以下方程：

其中，lx≡LX/L∈[0，1]表示在工业生产过程中劳动要素投入占全部劳动的份额，k表示单位有效劳动的资本，kx和ky分别代表投入工业生产和农业生产过程中的单位有效劳动的资本，x、y和z分别为单位有效劳动的工业产出、农业产出和污染排放量，f（kx）和h（ky）代表简化式的工业和农业生产函数，G（p，k）为单位有效劳动的国民产出，并且（p，k）表示工业产出占总产出的比例。

2.5 平衡增长路径分析

经济增长取决于资本存量、人口增长和外生技术进步，由于资本边际收益递减和价格固定，经济最终收敛于平衡增长路径，有鉴于此，我们提出以下假设：endprint

假设1：给定单位有效劳动的初始资本存量k0（k0>0）和固定价格p，经济总是收敛于稳定的平衡经济增长路径。

在平衡增长路径上，由于工业产出X和污染排放量Z完全线性相关的，那么长期污染排放量也依赖于经济特征。长期均衡的产出组成取决于平衡增长路径上单位有效劳动的资本（见图1）。如果资本存量非常小且满足k≤ky，即经济活动只进行农业生产；当资本存量k≥kx时，经济活动只生产工业产品；当资本存量ky

图1描述了产出和单位有效劳动平均资本之间的关系，它总结了在给定的价格和固定的减排技术水平条件下不同单位有效劳动平均资本所对应的经济情况，其中，总产出GNP函数用OABC曲线表示，工业产出X由ODBC曲线给出，农业产出Y由OAEF曲线给出，而污染排放量Z由ODHJ曲线给出。

可以明显地看出，经济的生产状态依赖于单位有效劳动平均资本，根据（12）式，总产出中储蓄部分可以用来购买工业产品进而产生新的资本，即实际投资；而保持k现有水平所需要的必要投资为（n+σ+gA）k，即持平投资；令k*表示实际投资和持平投资相等时的k值；当kk*，即实际投资小于持平投资，k的增长率小于0，k会下降；而当两者相等时，k的增长率为0，k保持不变，经济系统位于平衡增长路径上，在图1反映在实际投资曲线sG（p，k）和持平投资曲线（n+σ+gA）k相交的点上。

2.6 工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响理论分析

假定经济初始状态的有效劳动平均资本小于平衡增长路径的有效劳动平均资本，即图1所呈现的k0

当经济处于平衡增长路径状态时，污染排放增长率由人口增长率、生产技术进步率和减排技术进步率决定，根据（13）式，我们可以得出污染排放增长率表达式如下：

其中，Z·/Z为污染排放总量的增长率，gB为减排技术进步率，·（p，k）/（p，k）表示工业占总产出的比例增长率，G·（p，k）/G（p，k）为单位有效劳动的总产出增长率，（14）式由技术效应（gB）、结构效应（·（p，k）/（p，k））和规模效应（G·（p，k）/G（p，k）+n+gA）三部分组成，分别反映了减排技术水平、工农业结构以及经济规模对污染排放的影响程度，值得注意的是，规模效应和结构效应的大小都依赖于经济活动中单位有效劳动平均资本k，这说明单位有效劳动平均资本决定了污染排放的变化情况，规模效应和结构效应的变化情况决定了经济活动中的初始资本存量相对于稳态资本存量k*的变化幅度。

假设2：假设经济增长具有可持续性，即长期的污染排放增长率gZ<0，那么存在一个有效资本kp（kp

为验证上述假设，考虑经济初始有效资本存量很低，即k0

根据（13）式和（14）式，结合gZ=n+gA-gB，lx≡（k-ky）/（kx-ky），污染排放增长率表达式如（15）式所示：

当处于平衡增长路径时，令G（p，k）=rk+w+ηx，r为资本边际成本，那么在平衡增长路径上满足sr-（n+σ+gA）=-（sw/k*+sηx*/k*），并将其代入（15）式然后，对单位有效劳动平均资本k求一阶偏导得：得：

根据（16）式，结合经济多元化的假定（k>ky），可知当k0，污染排放量的最大值出现在趋于平衡增长路径的过程中，相反如果k0≥kp，污染排放会随着经济不断地趋于平衡增长路径而降低，可见，环境污染与经济增长有可能呈现复杂的非线性特征。

3 工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响效应检验

结合理论分析的结果，本文通过采用非线性面板Granger因果检验考察工业经济结构、经济增长与环境污染之间的相互影响关系，然后基于污染增长方程（14）式采用面板平滑迁移回归（PSTR）模型实证分析工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响效应及其区域差异性。

3.1 变量说明与数据来源

考虑到数据的可获得性，本文采用1999—2014年中国大陆30个省自治区（西藏除外）的面板数据进行实证分析，所有原始数据来源于《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》及各省的统计年鑒。结合污染增长方程（14），现对模型所涉及变量加以详细说明：

（1）环境污染指标。环境污染主要是能源消耗过程中产生的，本文将能源消耗过程产生的SO2作为环境污染水平的代理变量，并最终选取SO2排放量的对数作为被解释变量，记为lnSO2。

（2）经济产出指标。本文采用国内生产总值GDP作为经济产出的代理变量，以CPI指数按2000年为基期进行平减，得到全国各省自治区的实际经济发展水平，为反映经济增长对SO2排放增长的影响情况，我们需对实际产出水平进行对数化处理，记为lngdp。

（3）工业经济结构指标。由于工业化的高低直接反映出企业生产的情况，而企业在生产的过程会消耗大量的能源，进而带来环境污染，因此，本文考虑用全国各省每年的工业增加值占GDP的比重作为工业经济结构的代理指标，为反映工业经济结构对SO2排放增长的影响情况，需同样进行对数化处理，记为lnind。

（4）环境污染的控制变量urban、EI以及fdirate。urban代表城镇化水平，本文采用城市人口占总人口的比重来度量，EI代表2000年不变价的GDP能耗（单位：万t/亿元），它反映了污染增长方程中技术效应的大小，即作为减排技术水平的代理变量，fdirate表示外商直接投资占GDP的比重，学术界关于外商直接投资对环境影响有两大观点，第一种观点认为外商直接投资促进了技术进步，从而使得环境得以改善；另一种观点认为资源需求型的外商直接投资会破坏本国的环境，使得环境进一步恶化。

3.2 变量平稳性检验

由于面板数据模型同时包含时间和空间两个维度，因此，可能存在单位根问题，为避免出现伪回归的现象，需在回归分析之前进行面板单位根检验，本文同时使用LLC法和ADF法进行面板单位根检验，两种方法中任意一种检验不通过原假设，则认为检验的经济变量为非平稳序列，根据表1，可知各变量均为零阶平稳。

3.3 非线性面板Granger因果关系检验

为考察工业经济结构、经济增长与环境污染之间的非线性相互影响关系，本文采用Dumitrescu & Hurlin[18]提出的非线性面板Granger因果检验加以刻画，该方法能够有效地避免变量外生性带来的偏误，检验结果如表2所示，观察表2不难看出工业经济结构单向非线性Granger影响SO2排放与经济增长，经济增长与SO2排放之间呈现双向的非线性Granger因果关系。

3.4 工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响效应分析

结合理论模型推导与非线性面板Granger因果检验的结果，可知工业经济结构、经济增长对环境污染的影响存在显著的非线性关系，特别是理论推导发现工业经济结构影响着经济增长对环境污染的作用程度与作用方向，因此，本文基于环境污染增长方程（14）采用Gonzalez & Terasvirta等[19]提出的面板平滑迁移回归（Panel Smooth Transition Regression，简称PSTR）模型进一步刻画工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响机制的迁移过程，其具体方程如下：

其中，yi，t为i地区在t时刻SO2排放量的对数值，向量xi，t=（lngdpit，lnindit，EIit，urbanit，fdirateit）′，β0、β1分别表示回归模型的线性部分与非线性部分变量的系数向量，h、m分别代表斜率参数、位置参数的个数，转移函数F（lngdpit；γ，lngdpit）刻画了转移变量在不同区制间的平滑转移过程，也是可观测位置变量lngdpit单调有界函数，该函数的取值范围位于0到1之间，与0，1极端值相联系的回归系数分别为β0和β0+β1。由于本文旨在检验工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响机制，因此，考虑以lngdpit为转移变量，lngdpit为转移函数的位置变量，它决定了机制迁移的位置，而斜率参数γ决定了机制迁移速度，μi，t为随机干扰项。此处，令产出水平、工业经济结构、能源消耗强度、城镇化水平及外商直接投资占比等均服从逻辑平滑迁移过程，进而检验产出水平、工业经济结构对我国环境污染是否存在显著的非线性影响效应。

由于面板平滑迁移模型需要各个变量之间存在非线性影响关系，因此，要对面板数据进行非线性检验，其检验的原假设：H0：r=0，如果拒绝原假设，说明面板数据具有非线性，即接受备择假设：H1：r=1，也就是说可以通过建立PSTR考察工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响关系，具体非线性检验结果如表3。

表3 给出了PSTR模型的非线性检验结果以及位置参数个数的确定，观察表3可以看出，LM、LMF及LRT三个统计量均通過了1% 显著性检验，表明PSTR模型具有显著的非线性特征，并且原假设H*02和H*03均未通过显著性检验，说明模型应选择1个位置参数，其参数估计结果如表4所示。

表4给出了PSTR模型的估计结果，当实际产出水平门低于门槛值6 650.18亿元，经济增长对SO2排放具有显著的正向促进作用，当实际产出水平高于此门槛值，经济增长表现为减排效应，而工业经济结构对SO2排放呈现逐渐增强正向促进作用，可见工业经济结构与经济增长是影响我国SO2排放的重要影响因素。值得注意的是，2008年我国平均实际产出水平为6 668.783亿元，与上述门槛值相当，表明2008年之前经济增长加剧了SO2排放，2008年之后经济增长对SO2排放的促进作用减弱。经测算2015年全国平均产出水平已高达12 585.05亿元，位于门槛值的右侧，这与我国SO2排放总量的实际情况相符，即SO2排放增长率由2008年的2 321.20万t逐渐下降到2015年的1 928.35万t。可见随着我国实际产出水平的逐渐提高，经济增长与SO2排放呈现出先正向后负向的倒“U”型关系。

此外，从表4中的斜率参数r值可看出，经济增长、工业经济结构、GDP能耗、城镇化水平及外商直接投资占比对SO2排放量均有显著的平滑作用，这点也可通过图2的平滑迁移函数图看出。随着产出水平由低区制过渡到高区制，工业经济结构与GDP能耗对SO2排放的影响endprint

作用逐渐增强，城镇化水平对SO2排放的正向影响作用逐渐减弱，而外商直接投资占比由微弱的负向效应转为显著的正向效应，这可能由于随着经济的快速发展，人们对环境的要求越来越高，城镇化反而会减弱环境污染的程度，而资源需求型的外商直接投资给我国环境带来了破坏。

3.5 分区域检验工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响效应

本文在分析全国整体工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响机制基础上，同样采用面板平滑迁移模型检验我国工业经济结构、经济增长对环境污染的影响是否存在区域差异性，解释变量、被解释变量及转换变量保持不变。根据非线性剩余检验LMF统计量值的大小，以及样本回归模型的AIC与BIC值，三个区域的PSTR模型的转换函数和位置参数个数的最佳组合均为r=1，m=1。在此基础上，采用非线性最小二乘法分别进行回归，结果如表5所示。

在东部，当地区产出水平小于门槛值14 928.091（e9.611 2）亿元时，经济增长对SO2排放具有显著正向促进作用，当地区产出水平大于门槛值14 928.091亿元时，经济增长对SO2排放的促进作用明显减弱，表明相比产出水平较低的地区，产出水平较高地区的经济增长对SO2排放的促进作用反而减弱，主要原因可能是，东部地区只有少部分省份的产出水平大于门槛值14 928.091亿元，比如上海、北京、天津、浙江等省份，这些地区的居民生活水平较高，环境保护意识较强，区域环境规制强度较高，区域产业结构调整和优化，促使经济增长对SO2排放的影响作用减弱；随着经济产出水平由低区制过渡到高区制，工业经济结构对SO2排放的正向效应也逐渐减弱，原因可能是，经济发达地区的工业发展以由重工业发展逐步过渡到轻工业发展，致使工业经济结构对环境污染的作用减小。由此可见，东部地区的工业经济结构与经济增长对SO2排放均存在明显的非对称效应（见图3）。

在中部，随着产出水平由低区制过渡到高区制，经济增长对SO2排放的影响表现出逐渐增强的正向效应，即当中部地区产出水平低于3 175.435（e8.063 2）亿元时，经济增长显著的促进SO2排放，且随着产出水平的提高，这种促进作用更为明显，经测算位于高区制的样本数为116个，占中部地区所有样本数的90.63%，表明中部地区大部分省份的经济增长带来严重的环境污染。工业经济结构对SO2排放也表现出逐渐增强的正向效应，GDP能耗与外商直接投资占比对SO2排放的促进作用明显高于东部区域，且中部地区低区制向高区制迁移的速度明显比东部区域要快（见图4）。

相比东中部地区，西部地区产出水平由低区制迁移至高区制的速度比东中部地区都要快，转移函数的斜率参数高达50.312，此时面板平滑迁移回归模型退居为两区制面板门限模型（见图5），且经济增长对SO2排放具有逐渐增强的正向促进作用，而并没有表现出倒“U”曲线关系，工业经济结构与GDP能耗对SO2排放也表现出逐渐增强的正向作用，值得注意的是，西部地区外商直接投资对环境污染的正向影响作用明显高于东中部地区，可能的原因是由于西部地区资源较为丰富，大量的外商直接投资流向西部区域资源的勘探开发，致使环境污染较为严重。

从经济增长对SO2排放的影响作用强弱来看，中部大于西部，而西部大于东部，从大于位置参数的样本占比来看，东部为33.53%，西部为75.57%，而在中部处于高区制促进SO2排放的占比为90.63%，说明中部地区的SO2排放强度最强，西部其次，东部最弱，可能的原因是，随着经济的快速发展，SO2污染存在从东部地区逐步向中部地区转移的趋势，中部地区迫于经济快速发展的需要，能源对劳动和资本的替代作用加强，东部地区污染較严重的企业逐渐转移到中部地区，且由于中部部分地区的经济发展水平较低（如江西、吉林），减排技术水平相对落后，导致经济增长对东部地区的SO2的影响作用最大。值得注意的是，东中西部地区的工业经济结构、经济增长与SO2排放均具有显著的产出水平门槛效应，且相比全国整体的产出水平门槛值，东部地区的产出水平转变点较高，中西部地区的产出水平转变点较低，随着产出水平的逐渐提高，东部地区的经济增长与SO2排放呈现典型的倒“U”型曲线关系，但中西部地区经济增长对SO2排放具有逐渐增强的正向促进作用，不存在倒“U”型曲线关系。中部地区的工业经济结构对SO2排放的影响程度最大，西部其次，东部最弱，且中西部地区的影响作用逐渐增强，可能的原因在于，随着中西部地区工业化、城市化进程的不断加快，中西部地区经济对能源的需求使得SO2的排放持续增加，进而使得工业经济结构和经济增长对SO2排放的非线性影响作用逐渐增强。东中西部地区GDP能耗对SO2排放均呈现逐渐增强的促进作用，相比经济产出水平较低地区，东部经济较为发达地区的城镇化水平对SO2排放的促进作用较弱，而中西部地区城镇化水平加速SO2的排放，东部地区外商直接投资对SO2排放的影响由低区制的促进作用转变为高区制的减排效应，东部地区外商直接投资所带来的技术溢出效应与竞争效应能够降低环境污染，中西部地区资源需求型的外商直接投资会破坏地区的环境。

4 结论与启示

本文从投入端将环境污染引入索洛增长模型并将其扩展为两部门索洛增长模型，探讨工业经济结构、经济增长对环境污染的影响机制，结合我国省级面板数据对理论模型进行实证检验，主要研究结论如下：①随着工业化进程的不断加快，工业产出及污染排放均呈现不断上升的趋势，但由于资本边际收益递减规律使得这种增长趋势逐渐减弱，最终导致经济增长和环境污染增长趋于稳态，且污染排放增长率的降低使得经济增长对环境污染的影响作用由正向逐渐转变为负向。②通过实证分析结果显示，工业经济结构与经济增长对SO2排放存在显著的产出门槛效应，该门槛值为6 650.18亿元，随着经济产出水平由低区制平滑的过渡到高区制，经济增长对SO2排放的影响由正向促进作用转变为负向减排效应，但工业经济结构对SO2排放呈现逐渐增强正向促进作用，可见工业经济结构、经济增长对SO2排放具有显著的非线性影响。③根据分区域检验结果可知，尽管东中西部地区的工业经济结构、经济增长对SO2排放均具有显著的产出水平门槛效应，但只有东部地区经济增长与SO2排放呈现显著的倒“U”型曲线关系，中西部地区的经济增长对SO2排放却表现出逐渐增强的促进作用，随着经常产出水平由低区制过渡到高区制，东部地区工业经济结构对SO2排放的促进作用减弱，而中西部地区的促进作用却逐渐增强，表明东部地区相对发达的减排技术水平以及环境治理投资增加对环境污染排放具有遏制作用，中西部地区迫于经济快速发展的需要，能源投资的增加加速了环境污染的排放。endprint

综上所述，着眼于当下环境污染治理问题，工业经济结构是导致环境恶化的重要因素，环境污染很大程度上受地区经济增长的影响，目前中西部地区的经济增长很大程度上是通过高投入、高消耗及重工业化的路径来实现，导致环境受到严重破坏，因此，要加快工业行业结构调整，走新型工业化道路，政府实施创新管理，完善环境保护立法，鼓励企业发展环境污染治理方面的技术，加强环保宣传力度，提高人们环境保护意识，避免以环境容量过渡为代价，追求工业经济高质量、可持续发展模式。

参考文献（References）

[1]GROSSMAN-G M， KRUEGER A B. Economic growth and the environment [J]. Review of economic studies， 1995， 110（2）：353-377.

[2]SHAFIK-N. Economic development and environmental quality： an econometric analysis [J]. Oxford economic papers， 1994， 46：757-773.

[3]FRIEDL B，GETINER M.-Determinants of CO2， emissions in a small open economy [J]. Ecological economics， 2003， 45（1）：133-148.

[4]STERN-D I， COMMON M S. Is there an environmental kuznets curve for sulfur？[J]. Working papers in ecological economics， 1998， 41（2）：162-178.

[5]賀彩霞， 冉茂盛. 环境污染与经济增长——基于省际面板数据的区域差异研究[J]. 中国人口·资源与环境，2009，19（2）：56-62. [HE Caixia， RAN Maosheng. Environmental pollution and economic growthregional differences based on interprovincial panel data [J]. China population， resources and environment， 2009， 19（2）：56-62.]

[6]刘笑萍， 张永正， 长青. 基于EKC模型的中国实现减排目标分析与减排对策[J]. 管理世界，2009（4）：75-82. [LIU Xiaoping， ZHANG Yongzheng， CHANG Qing. Free analysis of emission reduction targets and emission reduction countermeasures in China based on EKC model[J]. Manage the world， 2009（4）：75-82.]

[7]CHICHILINSKY-G. Northsouth trade and the global environment [J].American economic review， 1994， 84（4）：851-874.

[8]LOPEZ， R. The environment as a factor of production： the effects of economic growth and trade liberalization[J].Journal of environmental economics and management， 1994（3）：163-184.

[9]FORSTER， B A. Optimal capital accumulation in a polluted environment[J]. Southern economic journal， 1973， 39（4）：544-547.

[10]彭水军， 包群. 环境污染、内生增长与经济可持续发展[J]. 数量经济技术经济研究，2006， 23（9）：114-126. [PENG Shuijun， BAO Qun. Environmental pollution， endogenous growth and sustainable economic development [J]. Quantitative economics and technology， 2006， 23（9）：114-126.]

[11]黄茂兴，林寿富. 污染损害、环境管理与经济可持续增长——基于五部门内生经济增长模型的分析[J]. 经济研究，2013（12）：30-41. [HUANG Maoxing， LIN Shoufu. Pollution damage， environmental management and sustainable economic growthanalysis based on fivesector endogenous economic growth model [J]. Economic research， 2013（12）：30-41.]

[12]刘耀彬， 杨新梅. 基于内生经济增长理论的城市化进程中资源环境“尾效”分析[J]. 中国人口·资源与环境，2011，21（2）：24-30. [LIU Yaobin， YANG Xinmei. Analysis on the “surge” of resources and environment in the process of urbanization based on endogenous economic growth theory [J]. China population， resources and environment， 2011， 21（2）：24-30.]endprint

[13]DASGUPTA-S， Wheeler D. Confronting the environmental Kuznets Curve[J]. Journal of economic perspectives， 2002， 16（1）：147-168.

[14]DINDA S. Environmental kuznets curve hypothesis： a survey[J]. Ecological economics， 2004， 49（4）：431-455.

[15]張赞. 中国工业化发展水平与环境质量的关系[J]. 财经科学，2006（2）：47-54. [ZHANG Zan. Relationship between the level of industrial development and environmental quality in China [J]. Financial science， 2006（2）：47-54.]

[16]涂正革， 肖耿. 环境约束下的中国工业增长模式研究[J]. 世界经济，2009（11）：41-54. [TU Zhengge， XIAO Geng. Study on Chinese industrial growth model under environmental constraints [J]. World economy， 2009（11）：41-54.]

[17]BROCK W A， Taylor M S. The green Solow model[J]. Journal of economic growth， 2004， 15（2）：127-153.

[18]DUMITRESCU-E， HURLIN C. Testing for granger noncausality in heterogeneous panels [J]. Economic modeling， 2012， 29（4）： 1450-1460.

[19]GONZALEZ-A， TERASVIRTA T， DIJK D V. Panel smooth transition regression models[J].Working paper， 2005.

[20]KUNNOOT-S. Thailands-economic growth and structural development projections in the context of environmental control [J]. Chinese journal of population， resources and environment， 2015， 13（3）： 272-280.endprint