摘 要：本文选取北京市1992-2010年经济与环境数据， 通过环境库次涅茨曲线来探究北京市经济增长与环境质量的演替轨迹，建立北京市经济增长与环境污染水平计量模型。实证研究表明：北京的工业二氧化硫和工业粉尘排放量已经超过了环境库次涅茨曲线的理论拐点，因此，北京出现雾霾天气的原因之一是北京周边地区逐年增加二氧化硫等排放量。最后，本文提出应对北京雾霾的若干措施。
关键词：环境数据；环境库次涅茨曲线；措施
中图分类号：D912.6 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.07.06 文章编号：1672-3309（2013）07-12-03
一、引言
环境问题事关人类的生存和健康，一直是人们关心和科学研究的热点话题。北京市的雾霾天气已经成为首都人民甚至是包括美国大使馆在内的世界各界人士所关注的重要问题，特别是涉及雾霾形成的PM10和PM2.5。今年以来，我国许多地方频频遭遇雾霾天气，雾霾涉及我国中东部、东北及西南部分地区，其中污染最为严重的是京津冀区域。今年北京已多出现雾霾天气过程，在一月份中仅仅5天不是雾霾天，甚至在农历立夏的第二天和第三天（5月6-7日），北京又遭遇了雾霾天气。雾霾对公路、铁路、航空、航运、供电系统、农作物生长等均产生重要影响。雾霾造成空气质量下降，影响生态环境，给人体健康带来较大危害。因此，研究北京雾霭的成因就显得很有现实意义。本文选取1992—2010年北京环境经济数据，采用环境库次涅茨曲线探究经济增长与环境污染水平演替轨迹， 建立经济增长与环境污染水平的计量模型，以此来判断北京环境污染水平是否经过拐点。
二、经济增长与空气污染水平分析及计量模型验证
环境库次涅茨曲线（EKC）是描述经济发展与环境污染水平演替关系的计量模型。它是20世纪90年代初由美国环境经济学家Grossman and Krueger和Shafik and Bandyopadhyay根据经验数据提出的概念。研究表明，当一个国家经济发展水平较低的时候，环境污染的程度较轻，但是随着人均收入的增加，环境污染由低趋高，环境恶化程度随经济的增长而加剧；当经济发展达到一定水平后，也就是说，到达某个临界点或称“拐点”以后，随着人均收入的进一步增加，环境污染又由高趋低，其环境污染的程度逐渐减缓，环境质量逐渐得到改善，总体过程呈现倒“U”型曲线关系。
（一）北京的经济增长与空气污染水平分析
数据来源：同方统计数据库。
数据来源：同方统计数据库。
由图2可知，工业二氧化硫和工业粉尘的排放量总体上呈下降趋势，说明北京的空气质量有逐年提高的趋势。结合图1和图2，我们可以看出，随着北京人均GDP的逐年增加，北京工业二氧化硫和工业粉尘的排放量总体上有下降的趋势，因此，我们猜想北京经济增长与工业二氧化硫和工业粉尘的排放量之间存在环境库次涅茨曲线（EKC），并且可能已经过了拐点。
（二）北京经济增长与空气质量的EKC验证
变量和数据的选取和处理。本文运用北京人均GDP来表示北京的经济增长并将人均GDP记为X，为了保证数据的可比性，将人均GDP数据调整为1992年的不变价格即以1992年为基期。本文用工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量来表示北京的空气质量，分别记为YS和YD。本文采用1992—2010年的人均GDP、工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量的数据，数据均来源于中经网统计数据库。
经济增长与工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量间关系的回归结果。以人均国民收入即人均GDP为解释变量，工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量为被解释变量，建立如下回归模型：
（1）
（2）
式（1）和（2）中：YSt和YDt分别为t年的工业二氧化硫和工业粉尘的排放量， Xt为t年的人均国民收入，α1、β1、η1和α2、β2、η2均为带估计参数，ε1和ε2均为随机扰动项。当β1>0和η10和η2 利用Eviews 6.0对式（1）和（2）进行普通最小二乘法估计，得到如下回归结果：
式（3）和（4）中，括号里是参数估计值对应的t值而中括号里的数值是t值所对应的伴随概率。模型的判决系数较高，说明模型的拟合优度较好。F值较大，表明模型整体关系显著。在5%的显著水平下，自由度为16的t的临界值为t0.025（16）=2.12，因此上述模型均通过回归系数的显著性检验。
由模型（3）和（4）可知，β1=4.292>0和η1=-0.2510和η2=-0.575 从图1可知，北京的人均国民收入已经超过了工业二氧化硫和工业粉尘排放量的理论拐点，那么为什么还会出现“雾都”呢？我们认为北京之所以会出现持续的大雾现象，是因为北京受周边地区的影响，如图3所示。
数据来源：同方统计数据库。
由图3可知，北京周边地区的二氧化硫排放量整体呈上升趋势。之所以会出现这种现象，是因为北京周边地区为了缩小与北京的差距而采用粗放型经济增长方式。我们大家都知道，PM2.5的一个特点就是它在空中停留的时间长，漂浮的距离远，因此如果北京周边地区不改变现状，那么北京的空气质量整体上很难改变。
三、北京雾霾的管制政策
通过上文的分析可知，如果政府对北京的雾霾天气进行管制，那么属于社会性管制而非经济性管制。社会性管制是指以保障劳动者和消费者的安全、健康、卫生、环境保护、防止灾害为目的，对产品和服务的质量和伴随着提供它们而产生的各种活动制定一定标准，并禁止、限制特定行为的管制。由于北京的雾霾天气与周边地区排放过多的污染物有关，因此，北京空气质量的改善有赖于中央政府对周边环境进行管制。
首先，政府贯彻实施大气污染物排污许可证制度。为了有效地控制北京周边地区大气污染物的排放总量，就需要对各排污单位实行排污许可证制度。根据《大气污染防治法》，国务院和地方政府可以根据特定区域的大气污染情况划定主要大气污染物排放（下转第67页）（上接第13页）总量控制区，因此为了改善北京的空气质量，中央政府得向北京的周边地区确定大气污染物排放总量。
其次，政府制定有害物质的排放标准或者产出标准。政府管制机构可以针对北京的雾霾天气，规定北京周边地区的二氧化硫等排放标准或产出标准并由管制机构监督执行。为了保证标准得以贯彻实施，对不遵守管制标准而超量排放（生产）者设置一套惩罚制度自然必不可少。因此，罚款制度与管制标准必须是同时制定与实施的。最优罚金额度的确定。假设一个企业在完全竞争市场上生产q单位产品，以价格p销售，p= C2（1+α）， α为竞争市场的成本加成率；单位产品没有经过净化处理的成本为C1，而单位产品经过净化处理的成本为C2，显然C2> C1；假设政府成参考文献：
[1] 王俊豪.政府管制经济学导论[M].北京：商务出版社，2010.
[2] 王俊豪等.管制经济学原理[M].北京：高等教育出版社，2007.
[3] 唐要家.价格合谋的反垄断政策研究[M].北京：中国社会科学出版社，2011.
[4] 张晓峒.应用数量经济学[M].北京：机械工业出版社，2011.
[5] 吴玉萍等. 北京市经济增长与环境污染水平计量模型研究[J].地理研究，2002，（31）.
[6] 张丽峰. 北京碳排放与经济增长间关系的实证研究——基于EKC和STIRPAT模型[J].技术经济，2013，（31）.
摘 要：本文选取北京市1992-2010年经济与环境数据， 通过环境库次涅茨曲线来探究北京市经济增长与环境质量的演替轨迹，建立北京市经济增长与环境污染水平计量模型。实证研究表明：北京的工业二氧化硫和工业粉尘排放量已经超过了环境库次涅茨曲线的理论拐点，因此，北京出现雾霾天气的原因之一是北京周边地区逐年增加二氧化硫等排放量。最后，本文提出应对北京雾霾的若干措施。
关键词：环境数据；环境库次涅茨曲线；措施
中图分类号：D912.6 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.07.06 文章编号：1672-3309（2013）07-12-03
一、引言
环境问题事关人类的生存和健康，一直是人们关心和科学研究的热点话题。北京市的雾霾天气已经成为首都人民甚至是包括美国大使馆在内的世界各界人士所关注的重要问题，特别是涉及雾霾形成的PM10和PM2.5。今年以来，我国许多地方频频遭遇雾霾天气，雾霾涉及我国中东部、东北及西南部分地区，其中污染最为严重的是京津冀区域。今年北京已多出现雾霾天气过程，在一月份中仅仅5天不是雾霾天，甚至在农历立夏的第二天和第三天（5月6-7日），北京又遭遇了雾霾天气。雾霾对公路、铁路、航空、航运、供电系统、农作物生长等均产生重要影响。雾霾造成空气质量下降，影响生态环境，给人体健康带来较大危害。因此，研究北京雾霭的成因就显得很有现实意义。本文选取1992—2010年北京环境经济数据，采用环境库次涅茨曲线探究经济增长与环境污染水平演替轨迹， 建立经济增长与环境污染水平的计量模型，以此来判断北京环境污染水平是否经过拐点。
二、经济增长与空气污染水平分析及计量模型验证
环境库次涅茨曲线（EKC）是描述经济发展与环境污染水平演替关系的计量模型。它是20世纪90年代初由美国环境经济学家Grossman and Krueger和Shafik and Bandyopadhyay根据经验数据提出的概念。研究表明，当一个国家经济发展水平较低的时候，环境污染的程度较轻，但是随着人均收入的增加，环境污染由低趋高，环境恶化程度随经济的增长而加剧；当经济发展达到一定水平后，也就是说，到达某个临界点或称“拐点”以后，随着人均收入的进一步增加，环境污染又由高趋低，其环境污染的程度逐渐减缓，环境质量逐渐得到改善，总体过程呈现倒“U”型曲线关系。
（一）北京的经济增长与空气污染水平分析
数据来源：同方统计数据库。
数据来源：同方统计数据库。
由图2可知，工业二氧化硫和工业粉尘的排放量总体上呈下降趋势，说明北京的空气质量有逐年提高的趋势。结合图1和图2，我们可以看出，随着北京人均GDP的逐年增加，北京工业二氧化硫和工业粉尘的排放量总体上有下降的趋势，因此，我们猜想北京经济增长与工业二氧化硫和工业粉尘的排放量之间存在环境库次涅茨曲线（EKC），并且可能已经过了拐点。
（二）北京经济增长与空气质量的EKC验证
变量和数据的选取和处理。本文运用北京人均GDP来表示北京的经济增长并将人均GDP记为X，为了保证数据的可比性，将人均GDP数据调整为1992年的不变价格即以1992年为基期。本文用工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量来表示北京的空气质量，分别记为YS和YD。本文采用1992—2010年的人均GDP、工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量的数据，数据均来源于中经网统计数据库。
经济增长与工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量间关系的回归结果。以人均国民收入即人均GDP为解释变量，工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量为被解释变量，建立如下回归模型：
（1）
（2）
式（1）和（2）中：YSt和YDt分别为t年的工业二氧化硫和工业粉尘的排放量， Xt为t年的人均国民收入，α1、β1、η1和α2、β2、η2均为带估计参数，ε1和ε2均为随机扰动项。当β1>0和η10和η2 利用Eviews 6.0对式（1）和（2）进行普通最小二乘法估计，得到如下回归结果：
式（3）和（4）中，括号里是参数估计值对应的t值而中括号里的数值是t值所对应的伴随概率。模型的判决系数较高，说明模型的拟合优度较好。F值较大，表明模型整体关系显著。在5%的显著水平下，自由度为16的t的临界值为t0.025（16）=2.12，因此上述模型均通过回归系数的显著性检验。
由模型（3）和（4）可知，β1=4.292>0和η1=-0.2510和η2=-0.575 从图1可知，北京的人均国民收入已经超过了工业二氧化硫和工业粉尘排放量的理论拐点，那么为什么还会出现“雾都”呢？我们认为北京之所以会出现持续的大雾现象，是因为北京受周边地区的影响，如图3所示。
数据来源：同方统计数据库。
由图3可知，北京周边地区的二氧化硫排放量整体呈上升趋势。之所以会出现这种现象，是因为北京周边地区为了缩小与北京的差距而采用粗放型经济增长方式。我们大家都知道，PM2.5的一个特点就是它在空中停留的时间长，漂浮的距离远，因此如果北京周边地区不改变现状，那么北京的空气质量整体上很难改变。
三、北京雾霾的管制政策
通过上文的分析可知，如果政府对北京的雾霾天气进行管制，那么属于社会性管制而非经济性管制。社会性管制是指以保障劳动者和消费者的安全、健康、卫生、环境保护、防止灾害为目的，对产品和服务的质量和伴随着提供它们而产生的各种活动制定一定标准，并禁止、限制特定行为的管制。由于北京的雾霾天气与周边地区排放过多的污染物有关，因此，北京空气质量的改善有赖于中央政府对周边环境进行管制。
首先，政府贯彻实施大气污染物排污许可证制度。为了有效地控制北京周边地区大气污染物的排放总量，就需要对各排污单位实行排污许可证制度。根据《大气污染防治法》，国务院和地方政府可以根据特定区域的大气污染情况划定主要大气污染物排放（下转第67页）（上接第13页）总量控制区，因此为了改善北京的空气质量，中央政府得向北京的周边地区确定大气污染物排放总量。
其次，政府制定有害物质的排放标准或者产出标准。政府管制机构可以针对北京的雾霾天气，规定北京周边地区的二氧化硫等排放标准或产出标准并由管制机构监督执行。为了保证标准得以贯彻实施，对不遵守管制标准而超量排放（生产）者设置一套惩罚制度自然必不可少。因此，罚款制度与管制标准必须是同时制定与实施的。最优罚金额度的确定。假设一个企业在完全竞争市场上生产q单位产品，以价格p销售，p= C2（1+α）， α为竞争市场的成本加成率；单位产品没有经过净化处理的成本为C1，而单位产品经过净化处理的成本为C2，显然C2> C1；假设政府成参考文献：
[1] 王俊豪.政府管制经济学导论[M].北京：商务出版社，2010.
[2] 王俊豪等.管制经济学原理[M].北京：高等教育出版社，2007.
[3] 唐要家.价格合谋的反垄断政策研究[M].北京：中国社会科学出版社，2011.
[4] 张晓峒.应用数量经济学[M].北京：机械工业出版社，2011.
[5] 吴玉萍等. 北京市经济增长与环境污染水平计量模型研究[J].地理研究，2002，（31）.
[6] 张丽峰. 北京碳排放与经济增长间关系的实证研究——基于EKC和STIRPAT模型[J].技术经济，2013，（31）.