不同污染物的特征检验结果

一、不同污染物的EKC特征检验结果

面板数据回归是用固定效应模型还是随机效应模型决定了我们探索EKC假设模型的正确性，而对于面板数据是选择固定效应模型还是随机效应模型，Hausman提出了一种检验方法，即Hausman检验。其基本原理是设定原假设是随机效应模型成立，备选假设是固定效应模型成立，如果检测结果接受原假设，则认为样本数据符合随机效应模型；如果检测结果拒绝了原假设，则我们可认为样本数据符合固定效应模型。

表4－10为COD排放总量、工业SO2排放总量、工业固体废物产生量以及工业废水排放量的环境库兹涅兹面板模型进行Hausman检验的结果。

表4－10　环境库兹涅兹面板模型选择的Hausman检验结果

Hausman检验结果表明，COD排放总量、工业固体废物产生量以及工业废水排放量的环境库兹涅兹面板模型使用固定效应模型比较合理，而工业SO2排放总量的环境库兹涅兹面板模型则使用随机效应模型比较合理。

1．COD排放总量

表4－11给出了COD排放总量固定效应模型估计结果。从表中我们可以看出，COD排放总量与经济发展呈现出一种倒N型的曲线关系，拐点分别为4675元和42 617元。而二次模型中PGDP和PGDP2并没有通过显著性检验，并没能证明出U型或倒U型曲线。

表4－11　COD排放总量的模型评价结果

注：＊、＊＊分别表示通过了10%、5%的显著水平，括号内为T统计值。

另一方面，二次模型和三次模型均显示了工业的发展与COD排放总量呈现出一个正相关的关系，这表明工业的发展会促进COD排放总量的增加，这个结果也与前面格兰杰因果关系检验中工业的发展是COD排放总量的格兰杰原因相一致。

2．工业SO2排放总量

由表4－12工业SO2排放总量随机效应模型的估计结果可以看出，虽然工业SO2排放总量与经济发展的N型曲线存在的模型估计系数显示了变量PDGP2和PGDP3在统计学意义上通过了5%的显著水平，但是变量PGDP并没有通过显著性检验，没有证明一个完整的三次关系。而工业SO2排放总量与经济发展的二次模型的变量PGDP、PDGP2均通过了10%的显著水平，这表明恩施州工业SO2排放总量与经济的发展表现出的EKC曲线为倒U型，拐点为1097元。这与通常所认为的收入与污染之间的倒U型曲线关系相一致。

表4－12　工业SO2排放总量的模型评价结果

注：＊、＊＊分别表示通过了10%、5%的显著水平，括号内为T统计值。

与COD排放量不同，不管是二次模型还是三次模型，工业的发展与工业SO2排放总量呈现出显著地负相关性，这与恩施州政府注重当地环保工作并积极调整产业结构等政策是分不开的。

3．工业固体废物产生量

通过表4－13工业固体废物产生量固定效应模型估计结果可以看出，二次模型只有变量PGDP通过了显著性检验，而PGDP2并没有通过显著性检验，表明工业固体废物产生量与经济的发展并不存在U型或者倒U型曲线。三次模型中PGDP、PDGP2和PGDP3均通过了10%的显著水平，工业固体废物产生量与经济的发展为N型曲线，拐点为3498元和15 063元。

表4－13　工业固体废物产生量的模型评价结果

注：＊表示通过了10%的显著水平，括号内为T统计值。

此外，模型估计结果也表明，在二次方程和三次方程模型中，工业的发展与工业固体废物产生量仅表现出很弱的正相关性，对比恩施州8个县市的工业固体废物产生量年度数据，部分县市的工业固体废物产生量呈逐年增加的趋势，而其他县市则是逐年减少，区域工业固体废物产生的不平衡导致恩施州工业固体废物产生量的整体水平与工业的发展并不存在明显的相关性。

4．工业废水排放量

对于工业废水排放量与经济的发展之间的EKC模型估计，其模型估计结果见表4－14。同工业固体废物产生量一样，工业废水排放量与经济的发展也表现为N型曲线的关系，拐点为2039元和22 026元。在二次方程的估计中，变量PGDP和PGDP2并没有能够表现出一个比较完整的U型曲线。

表4－14　工业废水排放量的模型评价结果

注：＊、＊＊分别表示通过了10%、5%的显著水平，括号内为T统计值。

与工业固体废物产生量类似，工业废水排放量与工业发展也只是表现出了一个弱的正相关性，对比恩施州8个县市的工业废水排放量年度数据，也是有部分县市的工业废水排放量呈逐年增加的趋势，而其他县市则是逐年减少，区域工业废水排放量的不平衡，再加上近年恩施州政府对各废水排放企业进行了节能减排措施以及工业重复用水的显著提高，造成了工业虽然在不断发展壮大，但是工业废水排放量却没有随之增加。