時間：2023-09-26 09:30:33
序論：在您撰寫工業(yè)經(jīng)濟增量時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
一、轉(zhuǎn)變工業(yè)經(jīng)濟增長方式，要全面落實科學(xué)發(fā)展觀
1、要處理好加快發(fā)展與提高效益的關(guān)系。工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展速度和企業(yè)經(jīng)濟效益是相互促進，互為條件的關(guān)系。因此，加快發(fā)展和提高經(jīng)濟效益要同時并舉，兩者缺一不可。在推進新型工業(yè)化進程中，一手要抓新的經(jīng)濟增長點，一手要抓經(jīng)濟效益的改善與提高。只有這樣，才能促進工業(yè)經(jīng)濟健康發(fā)展。
2、要大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟。目前，湖北工業(yè)經(jīng)濟高速增長資源擴張性特征相當(dāng)突出，2004年全省規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值占全國的3.2%，但能源消耗量卻占全國的6.7%。轉(zhuǎn)變工業(yè)經(jīng)濟增長方式，大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟是提高湖北工業(yè)經(jīng)濟運行質(zhì)量和效益的保證。
一是要優(yōu)化資源的開發(fā)。加強資源開采管理，實現(xiàn)資源的保護性開發(fā)。要改進湖北磷、鹽、鐵、煤等重要資源的開發(fā)利用方式，實現(xiàn)綜合勘查、綜合開發(fā)、綜合利用，積極推進礦產(chǎn)資源深加工技術(shù)的研發(fā)，提高產(chǎn)品附加值；嚴格礦山開采的準(zhǔn)入手續(xù)，提高采、選、冶工藝，堅決反對“采富棄貧”的浪費行為，延長礦山壽命,實現(xiàn)礦產(chǎn)資源的充分利用。
二是要提高資源利用效率。加大節(jié)能技術(shù)和節(jié)能產(chǎn)品的推廣力度，利用經(jīng)濟的、法律的、政策的手段，促進企業(yè)節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用；加強對鋼鐵、電力、輕工等重點行業(yè)的能源、原材料等資源消耗管理，大力提高資源產(chǎn)出效率；提高冶金、有色、電力、釀造、印染等行業(yè)的廢渣、廢水、廢氣的綜合利用率。
三是要把工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護、資源節(jié)約使用結(jié)合起來，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。對資源消耗量大，環(huán)境污染嚴重，不符合產(chǎn)業(yè)政策的項目要堅決實行淘汰；要嚴格控制不符合生產(chǎn)要素合理配置的工業(yè)項目，擺脫頭疼醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳的思維模式。
二、轉(zhuǎn)變工業(yè)經(jīng)濟增長方式，要依靠科技進步
1、要把人才、技術(shù)的優(yōu)勢變成市場的優(yōu)勢。一是加快產(chǎn)學(xué)研一體化步伐，突出企業(yè)的主體地位，通過定期的產(chǎn)學(xué)研項目洽談會，為科研院所和企業(yè)合作搭建一個平臺。二是支持企業(yè)研發(fā)中心建設(shè)，建設(shè)一支高素質(zhì)的企業(yè)創(chuàng)新隊伍，提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力，促進產(chǎn)品的更新?lián)Q代。三是通過政策、資金等手段加大政府對企業(yè)新產(chǎn)品特別是高新技術(shù)產(chǎn)品開發(fā)的扶持力度。四是加快科技體制改革，構(gòu)建新的科技創(chuàng)新體系，營造留住人才和用好人才的良好環(huán)境。
2、要繼續(xù)加大技術(shù)改造力度。一是確定產(chǎn)業(yè)政策和技改項目資金投入導(dǎo)向，重點扶持一批現(xiàn)有基礎(chǔ)較好、具有一定優(yōu)勢和發(fā)展?jié)摿托袠I(yè)，使其形成產(chǎn)業(yè)化。二是大力推廣新材料、新工藝、新產(chǎn)品、新能源，加快生產(chǎn)設(shè)備、工藝的更新，以提高生產(chǎn)效率，減少環(huán)境污染。三是建立技改投資主體多元化的投融資體系，通過資源整合、企業(yè)改制等多種途徑盤活資金存量，從而加大技改投入，最終實現(xiàn)企業(yè)技術(shù)的進步。
3、積極推進科技進步中介服務(wù)體系建設(shè)。一是積極推動科技進步中介服務(wù)機構(gòu)的改革與發(fā)展，形成社會化、開放式、專業(yè)性的服務(wù)體系。二是加強科技信息服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，促進科技信息的交流與科技成果的轉(zhuǎn)化。三是暢通銀企合作渠道，爭取金融部門對科技進步和技術(shù)改造工作的支持。四是建立“政府引導(dǎo)、市場運作”招商機制，利用多種形式牽線搭橋，開展對外經(jīng)濟技術(shù)協(xié)作。
三、轉(zhuǎn)變工業(yè)經(jīng)濟增長方式,要加大工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度
1、進一步調(diào)整優(yōu)化企業(yè)組織結(jié)構(gòu)。一是大力發(fā)展非國有經(jīng)濟，進一步提高非國有經(jīng)濟成分比重。對非國有企業(yè)要與國有企業(yè)一視同仁，享受同樣的政策，具有同等的地位，支持非國有企業(yè)采取多種形式參與國有企業(yè)改制，鼓勵其進入經(jīng)營性基礎(chǔ)設(shè)施和公益事業(yè)領(lǐng)域。二是加大國企改革力度。解決國有企業(yè)債務(wù)包袱相對重、企業(yè)冗員多、經(jīng)營機制不活的問題，努力改變贏也國企，虧也國企的局面。三是培育一批大的企業(yè)集團。以優(yōu)化行業(yè)組織結(jié)構(gòu)、資本結(jié)構(gòu)、資源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)為目標(biāo)，加強與企業(yè)之間的合作，充分利用現(xiàn)有存量資產(chǎn)，以較少的增量投入，激活存量資產(chǎn)，做大做強鋼鐵、汽車、石化、高科技等重點行業(yè)的重點企業(yè)，充分發(fā)揮龍頭帶動作用。四是大力發(fā)展中小企業(yè)。利用重點行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長的優(yōu)勢，發(fā)揮其幅射作用。要抓好中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)輔導(dǎo)工作和信用擔(dān)保體系建設(shè)，不斷促進重點企業(yè)的發(fā)展壯大。鼓勵、支持中小企業(yè)向產(chǎn)業(yè)集群方向發(fā)展，引導(dǎo)中小企業(yè)緊跟大企業(yè)產(chǎn)品調(diào)整步伐，提高配套能力。
2、進一步調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。一是要努力提高輕工業(yè)比重，緩解能源原材料不足的壓力，回避由于爭奪資源而造成企業(yè)生產(chǎn)成本上升的風(fēng)險。二是對有市場，有效益的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，要鼓勵其進行技術(shù)改造，走內(nèi)涵式擴大再生產(chǎn)的路子，反對不切實際的盲目擴張；大力發(fā)展科技含量高、經(jīng)濟效益好、資源消耗低、環(huán)境污染少的高新企業(yè)。
3、進一步調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。一是要提高產(chǎn)品科技含量，生產(chǎn)高附加值產(chǎn)品，提高產(chǎn)品市場競爭力。二是努力開拓國際市場，發(fā)展外向型產(chǎn)品，向國際市場要效益。要處理好保名牌與創(chuàng)名牌的關(guān)系，要立足于“創(chuàng)”，著眼于“?！保l(fā)展一批叫得響、規(guī)模大、效益好的精品名牌產(chǎn)品。四是加快進口替代研發(fā)速度，在保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下，努力提高產(chǎn)品的國產(chǎn)化率。
四、轉(zhuǎn)變工業(yè)經(jīng)濟增長方式，要實現(xiàn)管理創(chuàng)新
1、要狠抓管理制度創(chuàng)新。圍繞提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益，在生產(chǎn)、采購、銷售等環(huán)節(jié)和質(zhì)量、成本、財務(wù)、資金等方面，建立和完善符合市場經(jīng)濟要求的管理模式和規(guī)范，增強企業(yè)效益的聚集效應(yīng)。
2、生產(chǎn)環(huán)節(jié)要狠抓節(jié)能降耗。一是要加大節(jié)能設(shè)備的投入和節(jié)能技術(shù)的運用，舍得在節(jié)能上花錢；二是要加強節(jié)能管理，杜絕跑、冒、滴、漏。
今年以來，工業(yè)生產(chǎn)保持平穩(wěn)較快增長，經(jīng)濟運行質(zhì)量繼續(xù)提高，能源運輸供需兩旺，國內(nèi)需求穩(wěn)定增長，生產(chǎn)資料價格漲勢有所放緩，發(fā)展的穩(wěn)定性、協(xié)調(diào)性有所增強，國民經(jīng)濟繼續(xù)朝著宏觀調(diào)控預(yù)期方向發(fā)展。
（一）工業(yè)生產(chǎn)保持平穩(wěn)較快增長
上半年，規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長14.3%。其中6月份增長15.1%，比上月加快1.8個百分點。去年下半年以來，月度工業(yè)生產(chǎn)增速基本處于13―15%之間，增長的穩(wěn)定性明顯增強。
（二）經(jīng)濟運行質(zhì)量繼續(xù)提高
上半年，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)利潤24105億元，同比增長28.7%，增幅比一季度回落3.3個百分點；銷售收入利潤率6.2%，比一季度提高0.09個百分點。從13個主要行業(yè)看，建材、有色、化工和紡織利潤分別增長63%、55%、50.4%和41.4%，煤炭、輕工行業(yè)利潤分別增長33%和31%，電力行業(yè)利潤由前4個月下降0.4%轉(zhuǎn)為增長7.7%，電子行業(yè)利潤僅增長3.6%。分地區(qū)看，19個省份利潤增速在30%以上，其中江西、湖南、內(nèi)蒙古分別增長65.8%、55%和54%。
（三）內(nèi)需對經(jīng)濟增長的拉動作用持續(xù)增強
上半年，規(guī)模以上工業(yè)銷售產(chǎn)值同比增長29.6%，內(nèi)銷對工業(yè)增長的貢獻率達到91.4%，同比提高2.9個百分點。國內(nèi)消費需求穩(wěn)定增長。社會消費品零售總額增長16.8%，比一季度加快0.5個百分點。投資繼續(xù)保持較快增長。固定資產(chǎn)投資同比增長25.6%，比一季度加快0.6個百分點；其中房地產(chǎn)開發(fā)投資增長32.9%，占固定資產(chǎn)投資比重的21.1%，同比提高1.2個百分點。
（四）能源供需總體平衡
煤炭供需基本平衡，庫存較為充足。上半年，煤炭產(chǎn)運需保持較快增長。1―6月，全國鐵路煤炭運量、主要港口煤炭發(fā)運量分別增長13.2%和20.1%。煤炭凈進口量6174萬噸，下降11.5%。6月末，重點電廠存煤6536萬噸，可用18天；秦皇島港存煤745萬噸，比5月末增加170萬噸。
發(fā)用電量保持較快增長，部分地區(qū)供需形勢偏緊。上半年，全國發(fā)電量22166億千瓦時，同比增長13.5%。據(jù)中電聯(lián)統(tǒng)計，上半年全社會用電量增長12.2%，有9個省份增速超過15%。工業(yè)用電量增長11.7%，其中建材、鋼鐵行業(yè)分別增長19.8%和12.5%。受用電需求增長較快、來水比常年嚴重偏少、火電虧損等因素影響，華東、華中、南方等區(qū)域電力供需形勢偏緊，部分省市實施了有序用電措施。
成品油市場運行平穩(wěn)，消費需求保持高位。上半年原油產(chǎn)量10289萬噸，同比增長4.6%；進口量12621萬噸，增長7%。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，成品油表觀消費量11839萬噸，增長7.2%。6月末，成品油庫存1356萬噸，處于基本正常水平。
天然氣供應(yīng)能力穩(wěn)步提高，消費快速增加。上半年，天然氣產(chǎn)量513.8億立方米，同比增長7.3%；進口量約為141億立方米，增長1倍。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，天然氣表觀消費量631億立方米，增長21%。5月份后，發(fā)電用氣大幅增加。上半年，中石油西氣東輸系統(tǒng)向河南、江蘇等地6個燃氣電廠供氣量同比增長64.9%，向燃氣發(fā)電較多的浙江管網(wǎng)供氣量增長15.4%。
（五）運輸需求持續(xù)旺盛
上半年，全社會貨運量170.9億噸，同比增長13.9%，增速比一季度加快0.3個百分點。其中，鐵路、公路、水運貨運量分別增長8%、14.7%和15%，比一季度加快0.2、0.2和0.7個百分點。全國鐵路日均裝車16.82萬車，同比增長7.1%，煤炭、糧食、石油、化肥等重點物資運輸?shù)玫捷^好保障。規(guī)模以上港口完成貨物吞吐量44.2億噸，增長13.2%，其中內(nèi)貿(mào)、外貿(mào)吞吐量分別增長15.6%和8%。
（六）生產(chǎn)資料價格漲勢趨緩
上半年，工業(yè)生產(chǎn)者購進價格同比上漲10.3%，漲幅比一季度提高0.1個百分點。受宏觀調(diào)控政策效應(yīng)逐步顯現(xiàn)、國際大宗商品價格高位回落等影響，近幾個月生產(chǎn)資料價格漲勢高位趨緩。制造業(yè)購進價格指數(shù)連續(xù)4個月回落，從2月份70.1%的高位回落到6月份的56.7%，說明上游產(chǎn)品價格漲勢得到初步控制。6月末，布倫特原油期貨價格112.5美元/桶，較4月上旬的高點回落約10%；進口鐵礦石現(xiàn)貨價格1295元/噸，較2月中旬高點時回落6.5%。6月份，國內(nèi)生產(chǎn)資料市場銅平均價格69758元/噸，較3月份下跌3.1%。國內(nèi)市場標(biāo)準(zhǔn)級棉花平均售價24441元/噸，較3月份下跌20.7%，化纖、紗、布等產(chǎn)品價格也較快下降。
（七）產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級步伐加快
上半年，東、中、西部地區(qū)工業(yè)增加值分別增長12.4%、17.8%和17.3%。東部地區(qū)新興產(chǎn)業(yè)增勢強勁。中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級勢頭明顯。
二、當(dāng)前經(jīng)濟運行中需要關(guān)注的問題
（一）部分地區(qū)電力供需矛盾仍較突出
6月份以來，華東、華中等區(qū)域出現(xiàn)多輪大面積降水，水電出力明顯增加，空調(diào)用電較常年偏少，電力供應(yīng)緊張情況明顯緩解。但從趨勢看，隨著工業(yè)生產(chǎn)繼續(xù)保持較快增長以及氣溫升高、空調(diào)集中使用，電力需求將明顯增加，總體供需依然是趨緊態(tài)勢，部分地區(qū)緊張形勢還有可能加劇。預(yù)計今年迎峰度夏日最大發(fā)電量將達到155億千瓦時左右，比去年峰值高出11%以上。從供需形勢看，東北、西北平衡有余，其余大部分地區(qū)供應(yīng)偏緊，電力缺口約3000萬千瓦。其中，江蘇、浙江、重慶、京津唐等地矛盾較為突出。
（二）企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境更趨嚴峻
地方和行業(yè)普遍反映，今年以來原材料、資金、勞動力等成本大幅上升，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營困難明顯增加。資金環(huán)境總體偏緊，前5個月規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利息支出同比增長30.3%，其中小型企業(yè)增長42.6%。一些地區(qū)反映，重點企業(yè)貸款大都面臨基準(zhǔn)利率上浮10―30%的情況，中小企業(yè)貸款成本接近甚至超過銀行基準(zhǔn)利率的兩倍。今年以來，即使各地勞動力工資普遍上漲了15―20%，但招工難，特別是招專業(yè)技術(shù)人員、熟練技工難的問題仍十分突出。機械行業(yè)反映，重型機床、發(fā)電設(shè)備、工程機械等產(chǎn)品新增訂單有所回落。紡織行業(yè)反映，棉花價格波動劇烈，企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險不斷增大，目前訂單以短周期、小額為主。
（三）出口形勢不容樂觀
受發(fā)達國家需求不振、匯率變動、貿(mào)易保護升級以及北非局勢動蕩等因素影響，今年以來工業(yè)出口增速明顯放緩。上半年，規(guī)模以上企業(yè)出貨值增長19.1%，同比回落9.3個百分點。制造業(yè)新出口訂單指數(shù)基本在51%左右徘徊，較去年同期低約2個百分點。前5個月紡織品服裝出口數(shù)量僅增長3.9%。國際航運市場需求恢復(fù)程度也低于預(yù)期，造船和集裝箱等企業(yè)普遍反映后續(xù)訂單明顯減少。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟增長；工業(yè)廢水排放量；VAR模型
中圖分類號：F224.0文獻標(biāo)識碼：A
一、引言
改革開放以來，中國的經(jīng)濟增長帶來了人民生活水平的提高以及社會福利水平的改善，但隨之而來的是一系列環(huán)境問題。經(jīng)濟增長與環(huán)境惡化之間的兩難沖突備受關(guān)注，二者關(guān)系的研究已成為各領(lǐng)域探討的熱點問題。經(jīng)濟學(xué)家?guī)炱澞?955年提出了著名的倒U型曲線假說，20世紀九十年代，Grossman和Krueger在庫茲茨曲線基礎(chǔ)上提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線。國內(nèi)學(xué)者方行明、劉天倫通過建立一個一元三次的計量經(jīng)濟模型，應(yīng)用最小二乘法估計，認為工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間存在倒N型的關(guān)系，彭水軍、包群通過廣義的脈沖分析，認為人均GDP與工業(yè)廢水排放量存在N型關(guān)系。而本文主要利用VAR模型來分析經(jīng)濟增長與工業(yè)廢水排放量是否存在上述關(guān)系，首先建立工業(yè)廢水排放量和經(jīng)濟增長這兩個指標(biāo)，因為考慮到時間序列的平穩(wěn)性問題，要利用單位根檢驗數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。如果數(shù)據(jù)平穩(wěn)或是協(xié)整，則建立經(jīng)濟增長與工業(yè)廢水排放量的VAR模型，進行格蘭杰因果關(guān)系分析和脈沖響應(yīng)分析。
二、變量選取與數(shù)據(jù)處理
（一）變量選取。因為本文只是單純地研究經(jīng)濟增長與工業(yè)排放量之間的關(guān)系，不考慮對環(huán)境造成污染的其他因素的影響，所以在變量選取方面比較容易。經(jīng)濟增長的指標(biāo)選用人均GDP（單位：元），之所以選用該指標(biāo)，在于與總收入相比，人均GDP更能反映出真實收入水平變化對環(huán)境的影響。而工業(yè)廢水排放量的指標(biāo)就直接選用每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量（單位：噸）。研究區(qū)間取自1995～2009年，各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。
（二）數(shù)據(jù)處理。為避免數(shù)據(jù)的劇烈波動，消除可能存在的異方差，考慮到對時間序列進行對數(shù)化處理后容易得到平穩(wěn)序列，且并不改變序列數(shù)據(jù)的特征。本文分別對每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量和人均GDP的時間序列數(shù)據(jù)進行取對數(shù)的處理，新的序列分別命名為lnmyczw和lngdp。
（三）變量的平穩(wěn)性檢驗。為了得到有效的檢驗統(tǒng)計量，防止為回歸的產(chǎn)生，在建立VAR模型前應(yīng)首先對變量的時間序列數(shù)據(jù)進行ADF平穩(wěn)性檢驗。
在進行ADF單位根檢驗之前，首先應(yīng)確定是否具有截距和時間趨勢項，否則，檢驗的結(jié)果將會大相徑庭。一般采用圖形觀察法，如果序列在偏離0位置變動，且呈現(xiàn)出隨著時間快速遞增或遞減的趨勢，則可以選擇既有截距又有時間趨勢項；如果序列隨時間遞增或遞減的并不迅速，可以考慮舍去時間趨勢項。從表1中我們可以看出，lngddp和lnmyczw這2個時間序列在10%的顯著性水平下均不能拒絕存在單位根的原假設(shè)，因此都是非平穩(wěn)的。而他們的一階差分序列dlngdp和dlnmyczw的ADF值均可以小于10%的顯著性水平下的臨界值，所以都是平穩(wěn)的。因此，dlngdp和dlnmyczw都是平穩(wěn)的時間序列，可以建立任何的模型。（表1）
三、VAR模型的建立及應(yīng)用
（一）建立VAR模型。在ADF檢驗的基礎(chǔ)上，我們建立人均GDP和每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量為因變量，這些變量的滯后項為自變量的VAR模型。
為了確定VAR模型的滯后階數(shù)，我們根據(jù)LogL、LR、FPE、IC、SC和HQ等標(biāo)準(zhǔn)進行確定，如表2所示。（表2）滯后階數(shù)適當(dāng)加大，可以消除誤差項中的自相關(guān)，但又容易減少自由度，影響模型參數(shù)估計的有效性。因此，我們重點參考AIC和SC最小的評價標(biāo)準(zhǔn)，將VAR的滯后階數(shù)確定為4階。因為對于變量人均GDP和每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量，經(jīng)過取對數(shù)和一次差分后，變量是平穩(wěn)的，所以可以建立滯后4階的VAR模型。
（二）格蘭杰因果關(guān)系分析。在建立VAR模型的基礎(chǔ)上，來分析經(jīng)濟增長與工業(yè)廢水排放量之間的格蘭杰因果關(guān)系。Granger因果檢驗度量的是：對y進行預(yù)測時x的前期信息對均方誤差MSE的減少是否有貢獻，并以此作為因果關(guān)系的判斷基準(zhǔn)。與x的前期信息相比，若MSE無變化，則稱x在Granger意義下對y無因果關(guān)系；反之，當(dāng)x的前期信息對MSE的減少有貢獻時，稱x在Granger意義下對y有因果關(guān)系。即一個變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關(guān)系。
Granger因果檢驗往往受滯后長度p的影響。處理滯后期有兩種方法：一是從滯后1開始測試，按AIC、SC最小的原則確定VAR的滯后長度，作為Granger因果關(guān)系檢驗的滯后期；二是嘗試不同的滯后期，比如滯后1～6期，觀測因果關(guān)系的變化特征。本文的滯后階數(shù)直接利用VAR模型所確定的滯后階數(shù)。
通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗（表3），根據(jù)伴隨概率，在5%的顯著水平下，因為0.000，0.05，所以拒絕原假設(shè)，即人均GDP是工業(yè)廢水排放量的格蘭杰原因。0.9569>0.05，所以接受原假設(shè)，即工業(yè)廢水排放量不是人均GDP的格蘭杰原因。表明人均GDP和工業(yè)廢水排放量之間存在單向的格蘭杰因果關(guān)系。這就從一個方面反映了我國經(jīng)濟的快速增長在一定程度上建立在高廢水排放量的基礎(chǔ)上的，但是這不符合中國的“低污染，高增長”的目標(biāo)，所以我國要加快經(jīng)濟增長由粗放式向集約式的轉(zhuǎn)變，治理高能耗、高排放的企業(yè)，而且在較快的經(jīng)濟增長的條件下，也應(yīng)該對工業(yè)廢水的治理增加投資。
（三）脈沖響應(yīng)分析。前面我們分析了一個變量和另一個變量之間的格蘭杰因果關(guān)系，接下來分析當(dāng)一個誤差項發(fā)生變化即模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，或者說VAR模型中的一個內(nèi)生變量的沖擊（即一個誤差項發(fā)生變化）給其他內(nèi)生變量帶來的影響，即脈沖響應(yīng)分析。首先，我們給每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量一個單位的沖擊，采用脈沖方法得到關(guān)于人均GDP的一個脈沖響應(yīng)函數(shù)（圖1）。圖1中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：年），縱軸代表人均GDP增長率的響應(yīng)，實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表人均GDP的增長率對每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量的沖擊的反應(yīng)，虛線表示正負兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的偏離帶。
從圖1中可以看出，當(dāng)在本期給人均廢水排放量一個正沖擊，人均GDP的增長率在前7期基本上是平穩(wěn)的，且是正的，當(dāng)人均廢水排放量受外部的某一正的沖擊后，傳遞給人均GDP的增長率，給人均GDP的增長率帶來同樣的沖擊即具有正的增長。在第7期內(nèi)下降為0，并持續(xù)下降，到第8期以后開始穩(wěn)定（響應(yīng)值為-0.03）。表明每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量的正的沖擊可以使人均GDP的增長率持續(xù)降低，但是這種影響比較微小。
同理，我們給人均GDP一個單位的正的沖擊，可以得到每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量的響應(yīng)函數(shù)（圖2），實線表示每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量增長率對人均GDP沖擊的響應(yīng)函數(shù)。
在圖2中可以看出，每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量的增長率一直在0附近很小幅度的波動，但在第3期以后都顯示出不明顯的負效應(yīng)。這說明人均GDP的一個正的沖擊可以持續(xù)降低每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量的增長率，但是這個響應(yīng)不是非常明顯。
四、結(jié)論
在1995～2009年這個研究期間，通過利用人均GDP和每億元工業(yè)產(chǎn)值的工業(yè)廢水排放量建立VAR模型，通過格蘭杰因果關(guān)系分析和脈沖響應(yīng)分析，得出如下結(jié)論：
1、在一定程度上，中國經(jīng)濟的增長是工業(yè)廢水排放量的格蘭杰原因，這與中國正處在工業(yè)化中期，第二產(chǎn)業(yè)比重大的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)有關(guān)，但是工業(yè)廢水排放量不是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因。
2、在響應(yīng)期內(nèi)，dlngdp對dlnw的響應(yīng)函數(shù)并沒有呈現(xiàn)倒N型或N型。沒有呈現(xiàn)倒N型可能是因為使用的模型不同，而沒有呈現(xiàn)N型是因為本文數(shù)據(jù)較新，加上近年來政府對工業(yè)廢水排放量的控制所致。
3、經(jīng)濟增長對工業(yè)廢水排放量的減少所起的作用不是很明顯。
（作者單位：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)經(jīng)濟研究所）
主要參考文獻：
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關(guān)鍵詞：生產(chǎn)業(yè) 空間計量 溢出效應(yīng) 經(jīng)濟增長
發(fā)展生產(chǎn)業(yè)不僅可以優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式，還有助于提升制造業(yè)的競爭力和其他服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平，從而促進經(jīng)濟發(fā)展。學(xué)者主要從分工、專業(yè)化及產(chǎn)業(yè)互動角度等進行了豐富的研究，Riddle（1986）認為服務(wù)業(yè)（包括生產(chǎn)業(yè)）是促進其他部門增長過程的產(chǎn)業(yè)，服務(wù)業(yè)是經(jīng)濟的粘合劑。Hansen（1994）認為在日益增加的信息指向的經(jīng)濟中，生產(chǎn)業(yè)部門的增長實際上擴大了勞動分工和生產(chǎn)率，而且生產(chǎn)業(yè)的出口或外銷也加速了區(qū)域的發(fā)展，它充當(dāng)了催化劑的作用。鄭吉昌（2005）認為現(xiàn)代生產(chǎn)業(yè)一方面推動分工的深化，另一方面又是分工經(jīng)濟“黏合劑”，從而使現(xiàn)代生產(chǎn)業(yè)成為經(jīng)濟增長的牽引力和經(jīng)濟競爭力提高的助推器。張亞斌，劉靚君（2008）實證研究表明，生產(chǎn)業(yè)可以通過技術(shù)進步與創(chuàng)新、深化分工、提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)業(yè)集群、改善地區(qū)投資環(huán)境以及與工業(yè)、其他服務(wù)業(yè)的互動共同推動我國經(jīng)濟發(fā)展。Goe（1990）的研究闡明了生產(chǎn)業(yè)與其他活動的聯(lián)系：認為生產(chǎn)業(yè)銷售的最大部分是其他服務(wù)業(yè)而不是制造業(yè)；對大多數(shù)生產(chǎn)業(yè)而言，市場是主要面向最終（消費者）需求。程大中（2006）在對中國與英國、美國的生產(chǎn)業(yè)進行比較研究后指出，生產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的前后向聯(lián)系效應(yīng)較弱，對經(jīng)濟沒有產(chǎn)生應(yīng)有的拉動作用。
從以上的文獻梳理中發(fā)現(xiàn)：對于生產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長作用的研究僅限于理論分析和經(jīng)典的計量經(jīng)濟的實證分析，由于變量普遍存在的空間依賴性，從而違背了經(jīng)典計量經(jīng)濟樣本觀測值相互獨立的假設(shè)，因此導(dǎo)致經(jīng)典的OLS估計失效，本文將空間的相互作用納入到回歸模型的分析中，實證分析生產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻。
模型構(gòu)建
（一）研究區(qū)域、樣本數(shù)據(jù)
根據(jù)已有實證研究對生產(chǎn)業(yè)的普遍劃分方式以及統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可得性，本文將生產(chǎn)業(yè)細分為以下行業(yè)：交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)和科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)，下文分析中分別用字母C、D、E、F、G、H、I代替。
研究區(qū)域是除了我國香港、澳門特別行政區(qū)和臺灣省的中國大陸31個省、自治區(qū)和直轄市，簡稱各省份。樣本數(shù)據(jù)區(qū)間為2006-2008年，所有數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，利用Open Goeda空間計量軟件進行數(shù)據(jù)分析。為消除物價水平的影響，以1978年為基期，用各省份CPI指數(shù)對GDP進行平減。由于統(tǒng)計年鑒中沒有各省份生產(chǎn)業(yè)細分行業(yè)的產(chǎn)值數(shù)據(jù)，因此本文用就業(yè)數(shù)來代替產(chǎn)值進行計量分析。
（二）空間計量模型
模型構(gòu)建思路：
第一，采用空間統(tǒng)計分析Moran指數(shù)檢驗被解釋變量的空間自相關(guān)性，本文用來檢驗生產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟增長是否具有空間依賴性，由于采用的是各省份的相關(guān)數(shù)據(jù)，而且各省份之間有共同的相鄰邊界，因此，采用K值臨近的空間權(quán)重矩陣（K-Nearest Neighbor Spatial Weights）進行分析。
第二，建立空間計量經(jīng)濟模型，進行空間計量估計和檢驗。首先構(gòu)建一般的非空間模型，即經(jīng)典線性回歸模型，然后在其基礎(chǔ)上通過引入空間依賴性，建立相應(yīng)的空間計量模型， 本文采用了劉偉、李紹榮（2002）提出的計量模型，并對其進行簡單處理，修正成為雙對數(shù)一元線性回歸計量模型，如下所示：
lnY=α+βlnXi+ε（i=1，2，…，7） （1）
式中Y表示全國不同時期GDP，用來衡量經(jīng)濟增長；Xi代表不同時期的以就業(yè)數(shù)為衡量指標(biāo)的生產(chǎn)業(yè)和內(nèi)部細分行業(yè)的發(fā)展水平；β為相關(guān)系數(shù)；α為常數(shù)項；ε為誤差項。在建立經(jīng)典線性回歸模型的基礎(chǔ)上，通過一個空間權(quán)重矩陣W，將區(qū)域間的空間相互作用引入模型，根據(jù)模型設(shè)立時對空間依賴性的體現(xiàn)方式不同，空間計量模型主要分為兩類：空間滯后模型和空間誤差模型。對選擇使用何種模型進行檢驗，根據(jù)Anselin和Florax（1995）提出的判別標(biāo)準(zhǔn)進行判斷。
實證分析
（一）空間自相關(guān)檢驗
采用全局空間相關(guān)系數(shù)對各省份的經(jīng)濟增長和生產(chǎn)業(yè)在空間上是否存在自相關(guān)和聚集特征進行檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示。
從表1看出，省域經(jīng)濟增長、生產(chǎn)業(yè)及其內(nèi)部行業(yè)的Moran's I系數(shù)都大于0，除科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)在10%的顯著性水平下顯著以外，生產(chǎn)業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)通過率5%的顯著性檢驗，經(jīng)濟增長、金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)行業(yè)通過了1%的顯著性檢驗。這意味著經(jīng)濟增長和生產(chǎn)業(yè)及細分行業(yè)都具有顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟增長的Moran's I系數(shù)為0.317，顯示更強的聚集特征。區(qū)域之間存在近鄰效應(yīng)，某個區(qū)域的省域經(jīng)濟增長、生產(chǎn)業(yè)及其內(nèi)部行業(yè)的發(fā)展水平與鄰近區(qū)域的發(fā)展水平有關(guān)，這表明對于生產(chǎn)業(yè)及其內(nèi)部行業(yè)與經(jīng)濟增長的關(guān)系的實證研究，經(jīng)典計量模型假定的空間事物沒有關(guān)聯(lián)及均質(zhì)假定存在局限，采用忽視空間效應(yīng)的OLS估計存在模型設(shè)置偏差，導(dǎo)致研究結(jié)果缺乏應(yīng)用的解釋力。
（二）空間計量模型選擇
從空間相關(guān)性檢驗結(jié)果可以看出，lnY和lnXi的全局Moran's I系數(shù)都具有明顯的空間自相關(guān)，因此建立空間計量模型考察生產(chǎn)業(yè)及內(nèi)部細分行業(yè)與經(jīng)濟增長的關(guān)系，首先進行空間加權(quán)最小二乘法估計，根據(jù)估計結(jié)果選擇相應(yīng)的空間計量模型，數(shù)據(jù)輸出結(jié)果如表2。
根據(jù)空間計量模型判別標(biāo)準(zhǔn)：從表2空間相關(guān)性的檢驗中發(fā)現(xiàn)無論生產(chǎn)業(yè)整體行業(yè)還是單個行業(yè)，他們與GDP的LMLAG統(tǒng)計值較LMERR在統(tǒng)計上更加顯著，且相應(yīng)的R-LMERR統(tǒng)計值都要比 R-LMLAG顯著。因此，判斷應(yīng)建立空間滯后模型來進行回歸分析。
（三）空間滯后模型分析
表2的分析結(jié)果可知，應(yīng)建立空間滯后模型來分析生產(chǎn)業(yè)及內(nèi)部細分行業(yè)與GDP的關(guān)系，并進行估計，估計結(jié)果如表3所示。
從表3的估計結(jié)果可以看出，生產(chǎn)業(yè)就業(yè)對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)通過了1%的顯著性檢驗，經(jīng)濟增長對生產(chǎn)業(yè)就業(yè)的彈性系數(shù)為1.003，說明生產(chǎn)業(yè)就業(yè)每增加1%，就會引起經(jīng)濟增長增加1.003%。從單個行業(yè)與經(jīng)濟增長的檢驗結(jié)果看：交通運輸、倉儲和郵政業(yè)對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為1.015，通過了1%的顯著性檢驗；信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為0.945，通過了1%的顯著性檢驗；金融業(yè)對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為1.121，通過了1%的顯著性檢驗；房地產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為0.772，通過了1%的顯著性檢驗；租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為0.682，通過了1%的顯著性檢驗；科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為0.924，通過了1%的顯著性檢驗。從以上的分析可以看出，不管是生產(chǎn)業(yè)還是內(nèi)部細分行業(yè)，對經(jīng)濟增長的影響都是非常顯著的。在考慮了空間因素的作用下，經(jīng)濟增長對金融業(yè)的彈性系數(shù)最高為1.121，因此金融業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻要超過其他行業(yè)；經(jīng)濟增長對租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的彈性系數(shù)最低為0.682，因此對經(jīng)濟增長的貢獻較小。
結(jié)論
從經(jīng)濟增長和生產(chǎn)業(yè)的全局Moran's I系數(shù)看，經(jīng)濟增長、生產(chǎn)業(yè)及內(nèi)部細分行具有較強的空間自相關(guān)性，區(qū)域之間存在近鄰效應(yīng)，某個區(qū)域的經(jīng)濟增長和生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平與鄰近區(qū)域的經(jīng)濟增長和生產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平有關(guān)。
從生產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟增長的空間滯后模型分析看，生產(chǎn)業(yè)總體對經(jīng)濟增長貢獻的作用明顯，對于單個行業(yè)，金融業(yè)對經(jīng)濟的貢獻最大，而租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)對經(jīng)濟的貢獻較小，即傳統(tǒng)生產(chǎn)業(yè)仍然對經(jīng)濟的貢獻起主導(dǎo)作用，相比新興生產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟的貢獻較小，沒有對經(jīng)濟增長產(chǎn)生應(yīng)有的拉動作用。因此對于生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，一方面要注重傳統(tǒng)生產(chǎn)業(yè)的效率和質(zhì)量，不斷增強其在地區(qū)間的溢出效應(yīng)，促進相鄰省份生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，另一方面，要大力發(fā)展新興生產(chǎn)業(yè)，不斷提高其在生產(chǎn)業(yè)中的比重，擴大對其他省份生產(chǎn)業(yè)的輻射作用。
參考文獻：
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［關(guān)鍵詞］ 環(huán)境庫茲涅茲曲線 經(jīng)濟增長 環(huán)境污染
經(jīng)濟與環(huán)境是人類生存發(fā)展的兩個緊密聯(lián)系的系統(tǒng)。20世紀70年代以來，許多學(xué)者研究了經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系。在Kuznets提出收入分配與經(jīng)濟增長之間存在倒U形曲線關(guān)系之后，有學(xué)者指出經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間也可能存在倒U形曲線關(guān)系。此后，經(jīng)濟學(xué)家對此問題的實證研究從未停止過。國內(nèi)對經(jīng)濟與環(huán)境關(guān)系的研究大多數(shù)是圍繞環(huán)境庫茲涅茨曲線進行的，即驗證與國外EKC曲線研究的關(guān)系，若符合EKC曲線，轉(zhuǎn)折點在哪？若不符合，兩者之間是什么形狀的曲線？如劉靜（2009）、劉耀斌（2007）等人對區(qū)域EKC的實證研究，即用OLS方法進行EKC模型的估計。
文章利用安徽省的統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料，首先對經(jīng)濟與環(huán)境現(xiàn)狀進行描述性統(tǒng)計分析，進而對建立相應(yīng)的模型，最后給出相應(yīng)的對策。
一、變量選擇、數(shù)據(jù)來源及研究思路
為了研究經(jīng)濟與環(huán)境之間的關(guān)系，所以選取了安徽省1987-2009年間每年的工業(yè)廢水排放總量(萬噸)、工業(yè)廢氣排放量(億標(biāo)立方米)、工業(yè)固體廢料生產(chǎn)量(萬噸)為衡量環(huán)境質(zhì)量的指標(biāo)。人均GDP數(shù)據(jù)由各年名義人均GDP以1978年為基期平減而來。數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》，時間跨度為1987-2009年。文章應(yīng)用Excel和計量軟件Eview6.0進行分析，在對安徽經(jīng)濟與環(huán)境質(zhì)量水平總體分析的基礎(chǔ)上，進行ADF檢驗，并建立計量模型，最后根據(jù)結(jié)論給出相應(yīng)的建議。
二、安徽省經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量狀況的描述性統(tǒng)計分析
近年，安徽經(jīng)濟增長迅速，GDP總量每年增速都在10%以上，2009年總量達到10063億元，人均突破萬元，達到了14809.4元。同時能源消耗與工業(yè)廢物也伴隨著經(jīng)濟增長在不斷上升。
對環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)進行描述性統(tǒng)計分析，圖1-圖4表明：安徽省工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢料生產(chǎn)量三者的變化趨勢與實際人均GDP整體上相一致。從1987年到2009年，安徽省工業(yè)廢水排放量總體趨勢有所下降，從1987的1048445萬噸減小為2009年的7344萬噸。安徽省工業(yè)廢氣排放量持續(xù)走高從1987年到2004年，工業(yè)廢氣排放還只是略微增加，但從2004年至2008年，工業(yè)廢氣增速變?yōu)榧眲∩仙?2009年是稍微的下降。在1990年到2005年期間，工業(yè)固體廢物排放總體來說比較穩(wěn)定。在2005年至2009年間，年平均固體廢物排放達到6186萬噸，2009年更是達到了驚人的8471萬噸。經(jīng)分析，經(jīng)濟發(fā)展導(dǎo)致了工業(yè)污染物的排放量越來越大，相應(yīng)環(huán)境質(zhì)量也有所下降，雖然節(jié)能降耗工作已經(jīng)做出了很大貢獻。
三、安徽省經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的計量分析
根據(jù)安徽省1987-2009 年環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)以及人均GDP 數(shù)據(jù),采用二次曲線進行回歸分析,建立安徽省的環(huán)境經(jīng)濟計量模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)此模型不能準(zhǔn)確描述安徽省環(huán)境與經(jīng)濟的發(fā)展規(guī)律,因為人均GDP 與廢水排放量的關(guān)系曲線表現(xiàn)為一個正U 形加倒U 型,而廢氣與固體廢棄物排放量則呈現(xiàn)出近似倒U 形的左側(cè)部分。由此可見,安徽省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染曲線與標(biāo)準(zhǔn)的倒U 型EKC 曲線不太吻合,它既有三次曲線,也有二次曲線。進一步分析發(fā)現(xiàn),工業(yè)廢水排放的三次曲線擬合效果更好,因此在借鑒原模型的基礎(chǔ)上添加一個三次項,用以說明安徽省的經(jīng)濟增長與環(huán)境污染水平的關(guān)系。即：
（i=1，2，3）（1）
其中：Yi（i=1，2，3）分別指工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢物排放量指標(biāo)；X為實際人均GDP;a為回歸系數(shù)；εi 為隨機擾動項。如果橫坐標(biāo)表示人均GDP，縱坐標(biāo)表示各環(huán)境污染指標(biāo)，則有判斷準(zhǔn)則：
如果a1>0，a2
如果a10且a3=0，則經(jīng)濟增長與環(huán)境污染為U型曲線；
如果a1
如果a10且a3
如果a1
利用上述三次曲線模型進行回歸，相應(yīng)模型：
人均GDP與工業(yè)廢水排放量相關(guān)數(shù)據(jù)擬合結(jié)果如下，
R2=0.881 P=0.000 F=36.870
人均GDP與工業(yè)廢氣排放量的回歸擬合結(jié)果如下：
R2=0.985 P=0.000 F=1088.362
人均GDP與工業(yè)固體廢物排放量的結(jié)果如下
R2=0.982 P=0.000 F=916.076
在5%的顯著性水平上，通過觀察其系數(shù)項及方程總體的P值，該方程系數(shù)均通過顯著性檢驗,且回歸方程總體上也是顯著的,模型擬合很好。
模型擬合結(jié)果分析
分別以工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)固廢排放量為 y 軸,以人均 GDP為 x 軸,做出散點圖。 利用 SPSS 統(tǒng)計分析軟件 ,得到人均GDP和工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量以及工業(yè)固體廢物排放量的函數(shù)模擬曲線圖：
由人均 GDP與污染排放量回歸模型可見,安徽省人均 GDP與工業(yè)“三廢”環(huán)境指標(biāo)曲線擬合效果較好,擬合優(yōu)度R2最低為0.881,對環(huán)境庫茲涅茨曲線具有較充分的解釋意義。從安徽省工業(yè)“三廢”的 EKC軌跡分析可以看出,三條曲線的形狀各不相同,且與傳統(tǒng)的 EKC曲線不太吻合。
由圖5可以看出，在1987至2009間，曲線呈現(xiàn)出先下降再上升而后繼續(xù)下降的特征，總體依然呈下降趨勢。即隨著人均收入水平的提高 ,工業(yè)廢水排放出現(xiàn)了反復(fù)的波動，但總體勢頭良好，隨經(jīng)濟的增長，總體廢水排放減少。人均GDP與工業(yè)廢水排放在圖形上接近于“U+倒U”型。實際上環(huán)境質(zhì)量的改善并非隨著收入水平的提高而自動發(fā)生 ,而在很大程度上將取決于環(huán)境經(jīng)濟政策的調(diào)整。由于安徽省在廢水治理方面投資較大 ,環(huán)保措施得當(dāng) ,因此在工業(yè)廢水治理方面取得了顯著成果。
圖6與圖7形狀類似，在1987年至2009年間，均呈現(xiàn)上升態(tài)勢，尤其最近幾年上升勢頭更是明顯。這說明 ,安徽省目前仍處在工業(yè)化發(fā)展時期 ,隨著工業(yè)化進程的加快 ,工業(yè)廢氣排放量與工業(yè)固廢排放量仍將持續(xù)增長。如果這種勢頭不能得到及時的遏制，那么一旦超過某個限度，環(huán)境污染問題將很難得到治理。
四、結(jié)語
在經(jīng)濟增長初期階段，對環(huán)境問題的意識程度比較低或是忽視的，隨著經(jīng)濟增長污染物排放水平也在增長，環(huán)境質(zhì)量水平不高，隨著收入提高到某一水平后環(huán)境質(zhì)量開始改善，雖然安徽環(huán)境質(zhì)量有所改善，但由于粗放型經(jīng)濟發(fā)展模式還沒有得到根本性的改變，環(huán)境壓力仍處于上升趨勢。
安徽省 EKC曲線并不完全符合傳統(tǒng)的 EKC曲線形式 ,這也驗證了 EKC曲線具有一定的特殊性 ,在不同國家或地區(qū)具有不同的表現(xiàn)形式。因此推斷出 EKC不是經(jīng)濟、環(huán)境發(fā)展嚴格遵守的一條必然規(guī)律 ,是根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)對經(jīng)濟增長與環(huán)境污染做出的一種描述。
安徽省廢水排放與人均GDP的關(guān)系曲線為“U+倒U”型；廢氣排放與固體廢物排放曲線類似與倒U型EKC的左半部分，尚未到達轉(zhuǎn)折點，這與典型的EKC是明顯不同的。從上面的 EKC曲線來看 ,安徽省除工業(yè)廢水排放量有所減少外 ,其它兩個指標(biāo)都處于不斷惡化狀態(tài) ,可見安徽省環(huán)境質(zhì)量要得到提高,還要有很長路要走。政府要加大對環(huán)境質(zhì)量的治理力度。
因此，安徽省要實現(xiàn)節(jié)能減排，把GDP單位能耗和排污量降下來，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵。安徽省要進一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升第三產(chǎn)業(yè)在整個國民經(jīng)濟中的比例，優(yōu)化第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，重點發(fā)展低耗能、低排放的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。
參考文獻：
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論文摘要:文章試圖對通信業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻作一定的計量分析。為此，首先將國內(nèi)部門分為通信產(chǎn)業(yè)部門和非通信產(chǎn)業(yè)部門，并以這兩部門的生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，推出最終的計量模型，然后根據(jù)有關(guān)的數(shù)據(jù)對模型進行回歸分析。分析結(jié)果表明，通信業(yè)對經(jīng)濟增長的綜合邊際產(chǎn)出貢獻很高，從而說明對通信業(yè)應(yīng)該繼續(xù)加大投入，引導(dǎo)和扶持通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，發(fā)揮通信業(yè)的先導(dǎo)作用，進一步來促進國民經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定的增長。
引言
通信業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性、支柱性產(chǎn)業(yè)。通信業(yè)的發(fā)展帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)群發(fā)展，體現(xiàn)了信息經(jīng)濟的發(fā)展趨勢，改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使之更具活力;它還創(chuàng)造了大量就業(yè)機會，改變就業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動力素質(zhì)。通信業(yè)已成為社會政治、經(jīng)濟、文化和人民生活不可或缺的一部分，是當(dāng)前及未來社會生產(chǎn)和生活的重要支撐。在經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整的歷史性進程中，通信業(yè)的重要性只會加強，不會削弱。回顧改革開放的發(fā)展歷程，我們可以發(fā)現(xiàn)，作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)行業(yè)，通信業(yè)從弱小到強大、從落后到先進、從曾是制約經(jīng)濟發(fā)展的“瓶頸”到成為國民經(jīng)濟的先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。通信業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位不斷提高，對經(jīng)濟發(fā)展起到了巨大的拉動作用。然而，通信業(yè)與經(jīng)濟增長的關(guān)系如何?通信業(yè)對經(jīng)濟增長的拉動作用究竟有大?本文嘗試用計量經(jīng)濟模型對此進行探討。
1 計量模型分析
1.1 理論模型
本文嘗試用菲德模型來分析通信業(yè)對國民經(jīng)濟的貢獻。菲德模型是菲德(G.Feeler)于1983年提出的一個用于測算出口對經(jīng)濟增長作用的兩部門模型。該模型把社會經(jīng)濟活動分為出口和非出口兩個部門，由于出口部門面對的是國際市場，激烈的競爭促使它不斷提高其生產(chǎn)技術(shù)水平和管理水平，非出口部門正好吸收這種由于生產(chǎn)技術(shù)水平和管理水平提高帶來的外溢效應(yīng)，從而增強其自身實力。因此，出口對于GDP增長的貢獻可能要比出口本身增長所形成的GDP增量大。菲德的兩部門模型就是用來估計出口對于非出口部門外溢作用以及出口與非出口部門之間要素生產(chǎn)力差別的數(shù)學(xué)模型。
通信產(chǎn)業(yè)作為一個部門，與經(jīng)濟中其他部門的聯(lián)系十分重要，任何希望估計通信產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟的影響，必須關(guān)注通信產(chǎn)業(yè)對非通信產(chǎn)業(yè)的外溢作用。鑒于通信產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的直接作用和外溢作用，將借鑒菲德提出的兩部門模型來測度通信產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻。與菲德模型的思路相似，把通信產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的作用類同于出口對經(jīng)濟增長的作用，將國內(nèi)部門劃分為通信產(chǎn)業(yè)部門和非通信產(chǎn)業(yè)部門。
模型建立如下:設(shè)各自的生產(chǎn)方程為:
P = f(Lp，Kp) (1)
N = g(Ln，Kn，P) (2)
其中P和N分別代表通信產(chǎn)業(yè)部門和非通信產(chǎn)業(yè)部門兩部門的產(chǎn)出量，L和K分別代表勞動力和資本兩大生產(chǎn)要素，下標(biāo)代表部門。(2)式生產(chǎn)函數(shù)假設(shè)，通信產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出水平P將影響非通信產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)出。
勞動力(L)與資本(K)總量可以表達為:
L = Lp+ Ln(3)
K = Kp+Kn(4)
社會總產(chǎn)品( Y)就是兩部門產(chǎn)品之和，即:Y = P+N (5)
菲德模型將不同部門的勞動和資本邊際生產(chǎn)力的相互關(guān)系表達如下形式:
其中fl代表通信產(chǎn)業(yè)部門勞動力的邊際產(chǎn)出，fk代表通信產(chǎn)業(yè)部門資本的邊際產(chǎn)出，gl代表非通信產(chǎn)業(yè)部門勞動力的邊際產(chǎn)出，gk代表非通信產(chǎn)業(yè)部門資本的邊際產(chǎn)出，δ是兩個部門之間相對邊際生產(chǎn)力的差異，理論上可以大于、等于或小于零，正的δ意味著通信產(chǎn)業(yè)部門的相對邊際生產(chǎn)力高于非通信產(chǎn)業(yè)部門。
對(5)的兩邊求微分得:
dY =dN+dP = gkdKn+ gldLn+ gpdP+(1+δ)gkdKp+(1+δ)gldLp(7)
根據(jù)(3)、(4)、(5)、(6)、(7)，可以推導(dǎo)出如下回歸方程:
(8)式中，α、β表示非通信產(chǎn)業(yè)部門資本和勞動力的邊際生產(chǎn)力;γ代表通信產(chǎn)業(yè)部門對經(jīng)濟增長的全部作用， 為通信產(chǎn)業(yè)的外溢作用) 分別是總產(chǎn)出、勞動力和通信產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的增長率;P/Y是通信業(yè)產(chǎn)出占總產(chǎn)出的比例。將國內(nèi)投資視同于資本存量的增量，由于資本存量的增量在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中不存在，一般用固定資產(chǎn)投資來代替。于是(8)式可以改寫為:
參數(shù)γ代表通信產(chǎn)業(yè)外溢作用與兩部門間要素生產(chǎn)力差異兩種作用之和。將一個常數(shù)項和一個隨機誤差項加入到方程(9)中，同時假定隨機誤差項具有零均值、同方差的特性，則方程(9)就成為所需要的回歸方程。
通過方程(10)，對的系數(shù)γ的估計，可以得到通信產(chǎn)業(yè)部門對于經(jīng)濟增長的全部作用;需要說明的是，該模型將整個經(jīng)濟區(qū)分為兩個部門是一種理論上的簡化。同時，非通信產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出不僅依賴于配置在本部門的勞動和資本要素，還取決于同一時期通信產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出量。因此，這里存在著一個假設(shè):通信產(chǎn)業(yè)部門對經(jīng)濟中其他部門的外溢作用發(fā)生在同一時期。這個假定與現(xiàn)實可能不太相符，但使用時間序列數(shù)據(jù)進行回歸分析，對分析結(jié)果影響不會太大。
1.2 樣本的選擇
在本模型的計算過程中，Y用國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)來代替，GDP用當(dāng)年價格計算。L用年末從業(yè)人數(shù)表示，從業(yè)人數(shù)合計指標(biāo)反映了一定時期內(nèi)全部勞動力資源的實際使用情況。I用歷年全社會固定資產(chǎn)投資來代替，它包括了國有經(jīng)濟、集體經(jīng)濟、個體經(jīng)濟和其他經(jīng)濟成分歷年的固定資產(chǎn)投資之和，是反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度、比例關(guān)系和使用方向的綜合性指標(biāo)。通信產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)出P用每年通信業(yè)務(wù)總量代表。樣本區(qū)間為1998-2005年。樣本選取時間從98年開始，是因為1998年郵電分家，通信業(yè)對國民經(jīng)濟的帶動作用顯著。上述指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)均取自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國通信年鑒》。如表1所示:
該回歸模型采用的數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù)，為了消除數(shù)據(jù)的波動性，我們對數(shù)據(jù)進行了平均平滑處理。處理數(shù)據(jù)結(jié)果如下表2所示:
1.3 模型回歸結(jié)果
利用EVIEW統(tǒng)計軟件對方程(10)做LS回歸，結(jié)果如表3所示:
從方程(10)的回歸結(jié)果看，所有的回歸系數(shù)估計值α、β和γ都通過了統(tǒng)計的顯著性檢驗，R2達0·671254表明了方程的擬合效果好。從方程(10)的估計結(jié)果，得到最關(guān)心的系數(shù)γ的估計值為1·764966，γ就是通信業(yè)對國民經(jīng)濟的全部作用。γ=1·764966的含義是:假設(shè)其他條件不變，通信部門每多生產(chǎn)出一單位的產(chǎn)出，國民經(jīng)濟將增加1·764966單位的產(chǎn)出。
2 結(jié)束語
通過以上的計量分析，得出的結(jié)果是:通信業(yè)對國民經(jīng)濟的全部作用參數(shù)的估計值γ為1·764966，也就是說，假定其他條件不變，通信業(yè)每多生產(chǎn)一單位的產(chǎn)出，整個國民經(jīng)濟GDP將增加1·764966單位的產(chǎn)出。這就說明了通信業(yè)對國民經(jīng)濟增長帶來的巨大作用。
通信業(yè)對國民經(jīng)濟貢獻不僅包括對GDP的直接貢獻，其更大的貢獻在于對國民經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平提高所產(chǎn)生的滲透作用與倍增作用，尤其是對其他產(chǎn)業(yè)的推動和帶動作用。隨著我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、增長方式改變、資源節(jié)約利用等改革需求越來越迫切，通信業(yè)作為國民經(jīng)濟的先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性和支柱性產(chǎn)業(yè)，必須為有效推進國民經(jīng)濟轉(zhuǎn)型做出更新更大的貢獻。這不僅要求通信業(yè)加快自身發(fā)展，更要求通過它改變?nèi)藗兊慕?jīng)濟行為，改造提升其他產(chǎn)業(yè)，提高社會的整體經(jīng)濟效率。通信業(yè)的發(fā)展帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)群發(fā)展，體現(xiàn)了信息經(jīng)濟的發(fā)展趨勢，改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使之更具活力;它還創(chuàng)造了大量就業(yè)機會，改變就業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動力素質(zhì)。通信業(yè)已成為社會政治、經(jīng)濟、文化和人民生活不可或缺的一部分，是當(dāng)前及未來社會生產(chǎn)和生活的重要支撐?；谏鲜龅挠嬃糠治鼋Y(jié)果，筆者認為應(yīng)該加快通信業(yè)的發(fā)展，在生產(chǎn)要素的投入上要向通信業(yè)傾斜，以發(fā)揮通信業(yè)的高效率，進而帶動整個國民經(jīng)濟的發(fā)展。
參考文獻
一、區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟增長的EKC關(guān)系分析理論框架
我們引入Pfaff,Chaudhur和Nye（2000）有關(guān)EKC分析框架并加以擴展來討論區(qū)域工業(yè)環(huán)境EKU曲線。用S代表區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟活動提供的服務(wù)功能，A代表環(huán)境質(zhì)量。顯然，S，A不能直接從市場購買，但它們的水平受工業(yè)經(jīng)濟具體的經(jīng)營活動所決定。一個區(qū)域的各行業(yè)企業(yè)通過其生產(chǎn)活動一方面為社會提供商品服務(wù)，另一方面又在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生“工業(yè)三廢”影響環(huán)境質(zhì)量，如果我們進一步按各行業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)活動中的產(chǎn)生污染的程度（即對環(huán)境質(zhì)量影響的程度）把它們分為兩大類標(biāo)準(zhǔn)，一類為重污染（d），一類為輕污染（C），則s可以表示為這兩大類標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)的函數(shù)
s（Q)＝Qd+Qc
其中Q＝（Qd，Qc）是兩類污染標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)構(gòu)成比例的向量數(shù)量和
進一步用E表示全部工業(yè)“三廢”的排放量，則E可表示為Qd，Qc的函數(shù)
E（Q）＝Qd+Qc
可以確信環(huán)境質(zhì)量A受E的直接影響，且可以線性地表示為
A（E）＝A-EA＞0為初始環(huán)境質(zhì)量
如果我們進一步假設(shè)，行業(yè)企業(yè)是否為重污染行業(yè)或輕污染行業(yè)取決于行業(yè)的技術(shù)進步T，政府的環(huán)保政策P，環(huán)保投資I以及環(huán)保設(shè)備運營費R等，行業(yè)的環(huán)境質(zhì)量A則可表示為T，P，I，R等變量的函數(shù)，既；
Qi＝Qi(T,P,I,R…)i＝d,c
由于I，T，R，P等都可以表示為工業(yè)總產(chǎn)值（或國民收）GY的函數(shù)，因此這些變量可以通過工業(yè)總產(chǎn)值影響行業(yè)企業(yè)“三廢”排放量，形成規(guī)模效應(yīng)，技術(shù)效應(yīng)以及結(jié)構(gòu)效應(yīng)等（Henri LFde Groot,Cees AWithagen2002）并進而影響行業(yè)的環(huán)境質(zhì)量的構(gòu)成。由于這三大效應(yīng)對環(huán)境的影響有正有負，這就使得環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟增長之間有可能呈現(xiàn)出非單調(diào)關(guān)系（Copeland，Taylor 2002）。
如果我們把行業(yè)的重污染看作劣質(zhì)商品，行業(yè)的輕污染為正常商品。那么由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，人們對生活質(zhì)量要求的變化，對外部引資的需要以及環(huán)保政策，環(huán)境稅收等各方面的規(guī)定，社會（消費者的總和）對行業(yè)重污染的需求（發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟的引致需求）將隨總產(chǎn)值的變化而變化。這樣一來對重污染行業(yè)（劣質(zhì)商品）的需求將服從恩格爾曲線變化。在一定范圍內(nèi)，工業(yè)的污染程度會隨工業(yè)總產(chǎn)值上升而上升，但達到一定階段這一比例會隨工業(yè)產(chǎn)值上升而減少。如果把這一關(guān)系反映到收入與環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系上，則可能出現(xiàn)EKC現(xiàn)象（Shubhan Chaudhar,Alexander SPfaff2002）。但需要指出，由于上述的規(guī)模效應(yīng)，技術(shù)效應(yīng)，結(jié)構(gòu)效應(yīng)對環(huán)境質(zhì)量的影響有正，有負，且力度或大或小，因此這一效應(yīng)在曲線形狀上以及靈敏度方面的反映具有相當(dāng)?shù)牟淮_定性。
二、數(shù)據(jù)與模型設(shè)計
（一）樣本處理
由于本文重點分析經(jīng)濟增長與工業(yè)固廢，工業(yè)廢水，工業(yè)廢氣這三個領(lǐng)域的EKC效應(yīng)以及環(huán)境投資，環(huán)保政策等因素對環(huán)境治理在改善環(huán)境質(zhì)量方面的力度等方面的問題，因此本文所選擇的變量主要為人均產(chǎn)值，工業(yè)總產(chǎn)值，工業(yè)固費，工業(yè)廢水，工業(yè)廢氣等幾個主要的總量指標(biāo)以及諸如環(huán)保投資，環(huán)保設(shè)備運行費等一些其它指標(biāo)。
為了討論方便我們對分析變量作如下設(shè)定，并冠以相應(yīng)的代碼。
經(jīng)濟領(lǐng)域（EIF）主要變量為：人均產(chǎn)值（GRP-CAP），工業(yè)生產(chǎn)總值（GY），環(huán)保投資（HI），水處理費用（SYF）
廢水分析領(lǐng)域（SIU）；工業(yè)用水總量（ZS），工業(yè)廢水總量（ES），（噸）廢水/億元（FS/GY）平均廢水（FS／GY）。
工業(yè)廢氣排放分析領(lǐng)域；工業(yè)廢氣排放量FQ，煤耗（MA），平均廢氣（FQ／GY）。
工業(yè)固廢分析領(lǐng)域（GIF）；工業(yè)固廢（GF）平均固廢（GF／GY）。
其他變量，時間變量（t），行業(yè)變量（i）虛擬變量Y，Y＝1為設(shè)定行業(yè)，Y＝0為非設(shè)定行業(yè)需要指出的是當(dāng)有些必需資料無法得到時，我們采用遷值法或其他有效以統(tǒng)計方法進行數(shù)據(jù)補充，而當(dāng)數(shù)據(jù)資料明顯有誤或?qū)Ψ治龅挠行詷?gòu)成威脅時則可能作技術(shù)處理，但所有變動均將作出輔助說明。
樣本時間長度，為1983―2002年，20年。其中有關(guān)工業(yè)總產(chǎn)值的數(shù)據(jù)來源于包頭市統(tǒng)計年鑒，而有關(guān)環(huán)境方面數(shù)據(jù)來源于包頭市環(huán)保局有關(guān)統(tǒng)計資料。樣本計量單位以原統(tǒng)計資料計量單位為準(zhǔn)。
(二)計量模型設(shè)計
我們考慮設(shè)定兩種計量經(jīng)濟模型，在第一類模型中使用時間序列數(shù)據(jù)來分析總量變化在時間方面的EKC效應(yīng)，這一模型分別以廢水，廢氣，固廢總量為因變量，以工業(yè)產(chǎn)值的總量為自變量。第二類模型，分別為一些具體的分析模型，其目的是進一步分析環(huán)保治理與環(huán)境質(zhì)量的數(shù)量關(guān)系。
第一類模型為多項式回歸模型
Et=Bo+BIGYt+b2GYt2+B3GYt3+e
ES。。代表第七時間的環(huán)境污染指標(biāo)，GY代表工業(yè)產(chǎn)值，這一指標(biāo)是替代變量它代表了前述直接和間接對環(huán)境總體的影響效應(yīng)。這一指標(biāo)為多項式，如果B2，B3符號相反，我們期望有EKC效應(yīng)。
第二類模型為多元線性回歸模型
Y=BO+ΣBixi+eiI=1,2,3……n
這類模型主要用于分析各種因素相互之間的影響，為了簡化的目的，主要從線性的角度來入手分析。這里Y代表被解釋變量，X代表解釋變量。
三、結(jié)論
綜上所述，對基于資源特點形成區(qū)域工業(yè)而言，如果加大重視環(huán)境治理力度其經(jīng)濟增長與環(huán)境保護質(zhì)量之間國民收入較低水平同樣可能存在EKC效應(yīng)，但對于不同的污染物，其EKC效應(yīng)不同，對工業(yè)廢水和工業(yè)固廢，存在馬鞍型EKC效應(yīng)，轉(zhuǎn)折點分別為120億，140億工業(yè)產(chǎn)值（換算后），在這一過程中，環(huán)保政策的力度顯然起著決定的作用。而對于工業(yè)廢氣排放EKC效應(yīng)不明顯。具體而言我們得到如下結(jié)論：
第一，由于資源特點，包頭地區(qū)工業(yè)體系在發(fā)展初期為重污染構(gòu)成，在這一階段由于發(fā)展的需要以及資金，政策等各方面的因素，環(huán)境保護力度不大，因此在初期中期其規(guī)模效應(yīng)大于技術(shù)效應(yīng)，環(huán)境的污染程度隨國民收入上升而上升。但隨經(jīng)濟進一步發(fā)展，人民生活水平的提高及以及人們對環(huán)境質(zhì)量的要求提高，此外也是吸引投資的需要（這是發(fā)展中地區(qū)彌補資金不足的重要手段），因此包頭地區(qū)在引入高技術(shù)，新投資的同時加大對環(huán)境的治理力度，加大環(huán)保投資。這樣環(huán)境質(zhì)量在經(jīng)濟發(fā)展到一定階段隨經(jīng)濟的發(fā)展趨于好轉(zhuǎn)。這說明在經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護方面，政府起著決定作用。環(huán)境質(zhì)量在政策力度加大的情況下可以在國民收入相對低的水平上形成EKC關(guān)系，這是本文通過對包頭地區(qū)典型分析所得到的一個結(jié)論，它說明政府行為對環(huán)境的外部正影響是相當(dāng)顯著。
第二，盡管在一個區(qū)域內(nèi)國民收入相同，但對于不同的污染物環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟增長的EKC效應(yīng)不一樣，比較而言，對工業(yè)廢水，工業(yè)固廢的總量控制相對容易一些，前者可以通過引入廢水設(shè)備在短期內(nèi)大幅度降低廢水排放量，而后者通過能耗的轉(zhuǎn)化（如燃燒轉(zhuǎn)化為燃油）及設(shè)備引進也可以有效地在較短時間內(nèi)降低固廢的絕對產(chǎn)生量。但對于廢氣控制相對難一些，雖然燃燒下降減低煙塵排放，但其它燃料的使用加大了其它廢氣排放量，廢氣的排放總量并沒有顯著的降低。這從廢水，廢氣，固廢的轉(zhuǎn)折點也可略見一斑，廢水和固廢的轉(zhuǎn)折點大約在120億140億元左右，而廢氣在現(xiàn)有工業(yè)產(chǎn)值范圍內(nèi)并沒見顯著的EKC效應(yīng)。
