广东省工业三废ekc曲线检验及影响因素研究——基于kaya恒等式与lmdi分解法-凌立文.pdf

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1、凌立文等：广东省工业“三废”EKc曲线检验及影响因素研究 161广东省工业“三废”EKC曲线检验及影响因素研究 q于Kaya恒等式与LMDl分解法凌立文，张大斌(华南农业大学数学与信息学院，广东广州510642)摘要：在对广东省工业“三废”EKc曲线进行验证的基础上，运用Kaya恒等式把工业“三废”排放的影响因素分解为清洁生产技术水平、工业GDP单位能耗、工业经济发展水平和工业人口规模四个维度，并用LMDl分解法分析各因素的作用机制。研究结果显示：工业废水与废固符合三次多项式的EKc曲线拟合特征，工业废气与经济发展水平之间呈单调递增关系；清洁生产技术水平和工业GDP单位能耗对污染物排放具有负向

2、抑制作用，工业经济发展水平和工业人口规模则对污染物排放具有正向促进作用。关键词：环境库兹涅茨曲线；Kaya恒等式；对数平均迪氏分解法；工业“三废”；广东省中图分类号：F0622 文献标识码：A 文章编号：16714407(2017)0616106Research on Industrial Waste EKC of Guangdong ProVince and Innuencing Factors Analysis：Based on Kaya Identity and LMDILING Liwen。ZHANG Dabin(College of Mathematics and Informati

3、cs，South China Agriculture UniVersity，Guangzhou Guangdong 5 l 0642，China)Abstract：The empirical test of industrial waste EKC of Guangdong Province has been completcd in也is researchKava identityis used to divide the indus仃ial waste i斌uencing factors into cleaner production technol02v level，energy con

4、sumption Der unitindus仃ial GDP，industrial economv 1evel and population scaleWorking mechanism of也ose four factors has been analvzednlrough LMDI methodResults show that：EKC of industrial waste water and waste s讲id confo咖to the ch牡acteristics ofcubic polynomial curve while me relationship between econ

5、omic development and indus仃ial waste gas is monotone increasingCleaner production technology level and energV consunlption per unit industrial GDP have the negative restrain ef艳ct onindustal waste discharge while the industrial economic level and population scale have the Dositive promotin2 e矗ectKey

6、 words：environmental Kuznets curve；Kaya identi够；LMDI；industrial waste；Guangdong Province1引言环境库兹涅茨曲线(environmental Kuznets curve，EKc)假说描述的是环境污染物排放量随人均GDP增长的变化过程，是用以分析环境压力与经济绩效关联关系的常用工具。自19世纪90年代起，国外学者开始对EKC假说进行大量实证研究。Roca等对西班牙六种空气污染物研究时发现只有So：符合EKc假说，认为环境污染物与经济水平之间的关系受到多种因素的影响，不能仅靠提高经济水平去解决环境问题。Lantz

7、&Fen2【21分析了加拿大19702000年CO：排放情况，认为CO，排放量与人口规模之间呈倒“u”型变化关系，与技术因素呈“u”型关系，与人均GDP无相关关系。Soonae&Youn卿i【3】在对韩国16个都市区的空气污染物验证中发现不同区域EKc曲线形态存在差异，转折点也不尽相同。此外，还有学者扩展了经典EKC假说，例如Shahbaz等p】在对巴基斯坦CO，排放的研究中，将人均能源消耗以及贸易开放度加入白变量进行分析；Chambers&Kahn p3尝试将生态足迹的概念引入EKc研究中，扩展了研究的内容。国内关于EKC的研究自2008后迅速增加，涉及不同省份与行业。林伯强和蒋竺均【61对

8、中国Co，的EKC曲线进行检验和预测，许广月和宋德勇1进一步证实了中国东部和中部存在碳排放EKC曲线，且不同省份到达拐点的时间不尽相同。王凯等81、孟祥海等和张明志呷1分别对中国服务业、畜禽业和制造业所产生的污染排放与人均GDP进行EKC检验。在工业“三废”方面，王良健等n1分析了中国东部11个省份工业“三废”排放强度与人均GDP的关系，认为环境质量与经济增长之间存在“S”型关系，并不符合EKc假说。郑义和郑晓霞”别通过分析中国省级基金项目：广东省自然科学基金项目“基于智能集成建模技术的农产品市场预测预警研究”(2016A03G313402)；广东省哲学社会科学规划项目“我国惠农政策的成效评价

9、研究：基于公共品供给效率视角”(GDl5cGLl6)；广东省哲学社会科学十二五”规划共建项目“城市化进程中广东省生态竞争力现状评价及提升路径研究”(GDl4xGL27)第一作者简介：凌立文(1983一)，女，广东广州人，博士生，讲师，研究方向为生态经济、系统评价与预测。Email：linglwscaueducn通讯作者简介：张大斌(1969)，男，湖北潜江人，教授，博导，研究方向为社会经济、系统评价与预测。E加ail：zdbffaliyIln，com万方数据162 生态经济第33卷第6期(2017年6月) EcofDgfc日，EcoHo小y，Vbl3 3，No6(June 20 l 7)面板数

10、据发现，工业废水治理存在显著规模效应，且EKC曲线拐点远低于发达国家，但工业废气和废固的治理效果并不明显。宋丽颖和刘源n3】验证了陕西省工业”三废”与经济发展水平符合EKC假说，通过建立协整方程证实工业结构、能源强度和对外开放程度对环境污染具有正相关关系。欧阳婉桦和涂良军n41发现长江上游地区各省份的废水和废气在2010年前后已达到排放转折点，废固排放量则与经济水平呈线性正相关，并建立计量模型分析各因素对污染物的影响作用。综上所述，国内外学者己对EKC假说进行了大量实证研究，由于研究地区、研究期限以及所选环境污染物不同，对于EKC假说能否成立以及曲线转折点出现的时间均存在差异。相比之下，国内学

11、者侧重于验证理论，缺少对理论本身的探究。国外学者则在大量实证成果出现后，开始探讨EKc理论的局限性。其中，Kiiima等1副认为，EKc虽在一定程度上反映出环境污染物与经济水平间的相关关系，但并不能揭示两者的因果关系，更不能回答环境变化的作用机制。然而，找出环境变化的影响因素及其作用机制，恰好是正确制订环境管控政策的科学依据。目前虽有学者尝试使用计量模型分析环境变化的影响因素，但模型中均包含残差项，导致对影响因素分解的不完全。本文与以往研究的不同在于：一是对广东省工业“三废”EKC曲线进行检验，扩展了EKC曲线的研究对象；二是使用具有完全分解特性的对数平均迪氏分解法(109mean Divis

12、ia index，LMDI)对广东省工三废”排放影响因素的作用机制展开研究，丰富了环境与经济问题的研究方法，为政府相关部门制定适宜的环境与经济发展策略提供参考与借鉴。2研究方法与模型21 EKc理论及模型环境库兹涅茨曲线最早由Grossman&Kmeger【l刎在研究北美自由贸易协定的环境影响时，参照经济学中描述收入分配差距随经济发展变化的库兹涅茨曲线而提出。其基本含义是以经济增长水平为横坐标，环境污染水平为纵坐标，环境污染物与经济增长之间会呈现先增长后下降的变化趋势。在国内外的EKc实证研究中，学者多采用二次多项式或三次多项式进行模型拟合，且不同的系数符号表征不同的曲线形态1 71。本文沿用

13、该方法展开研究，其简化估计模型如式(1)、(2)。y=卢o+卢1x+卢zz2+ (1)y=风+尻x+岛】=2+卢3 z3+ (2)其中：y为环境污染物排放量，本研究中具体为工业“三废”排放量；x为人均GDP水平：屈为常数项；崩、应、尾分别为一次项、二次项、三次项的估计系数；s为随机误差。对于模型(I)而言，当声。为正，尻为负时，曲线呈倒“u”型形态；当卢。为负，尼为正时，曲线呈正u”型形态。对模型(2)而言，当崩为正，愿为负，磊为负时，曲线呈“N”型形态；当声，为负，仍为正，屈为负时，曲线呈倒“N”型形态。22 Kaya恒等式Kaya恒等式由日本教授Y研chi Kaya”引在联合国政府间气候变

14、化专门委员会(IPCc)研讨会上最先提出，该公式将人类社会所产生的碳排放与能源效率、能源结构、经济水平和人口规模进行关联，其基本表达形式如公式(3)。co，：鱼堕L!竺JP (3)其中：CD，、E、GDP、P分别代表某时期内二氧化碳排放总量、能源消耗总量、国内生产总值和总人口数；半表示能源结构因素，志表示能源效率因素，警表示经济水平因素，尸表示人口规模因素。通过该等式把二氧化碳的排放量分解为不同因素的影响作用”91。本文在公式(3)的基础上，将二氧化碳排放量替换为工酽三废”排放量，得公式(4)。J栅，=华x高等PJ=胁朋GPPJ (4)其中：z矽表示工业污染物排放量，鼽窖、了分别代表废水、废气

15、和废固；E表示工业企业能源消耗量；GDP，表示工业GDP产值，只表示非农业人口总数。为方便讨论，采用字母缩写以代表各影响因素，腰=半表示单位能源消耗所产生的工业污染物，反映工业清洁生产技术水平，其值越高，清洁生产技术水平越低；耶=意表示工业GDP的单位能耗：GP=警表示人均工业GDP，反映工业经济发展水平；尸，表示工业人口规模。23 LMDl分解法对数平均迪氏分解法(109 mean Divisia index，LMDI)由Ang等学者201提出，在Kaya恒等式的基础上分析各因素对环境污染物排放的作用机制。该方法具有分解完全、无残差的优点，且结果具有唯一性和易解释性，在环境研究领域得以广泛应

16、用。LMDI的加法分解可反映各因素对污染物排放的有单位贡献实值，对照公式(4)，工业污染物的LMDI的加法分解形式如式(5)所示。n厨。=j冒+F6+GP+P (5)其中：衄表示由清洁生产技术水平变动引起的工业污染物排放量，龃G表示由工业GDP单位能耗变动引起的工业污染物排放量，卯表示由工业经济水平变动引起的工业污染物排放量，P表示由工业人口规模变动引起的工业污染物排放量，其计算公式如下。 f=啬羔ln(筹)(6)，G=啬杀南ln暖) (7)，P=高乏斋ln (8)，坼=高等ln(9)万方数据凌立文等：广东省工业“三废”EKC曲线检验及影响因素研究 163式(6)(9)中：世矽代表由各因素导致

17、的工业污染物排放量的变动，上标丁和0分别代表期末和期初，通过这四个变动效应指标可衡量某一时期内各因素对工业污染物排放的有单位贡献实值和贡献率。3广东省实证研究31数据来源及说明本研究中广东省工业能源消耗总量、工业GDP、非农业人口总数以及工业“三废”排放数据均来源于广东统计年鉴，由于工业能源消耗总量统计指标启用于1997年，因此将研究期限定为19972014年。从图1可见，研究期限内工业废水排放量呈波动变化，经历了20052007年的高峰期后逐渐开始回落；工业废气呈明显线性上升趋势，工业废固的变化则相对平缓。进一步观察，2007年以前工业能源消耗量与工业GDP的变动趋势非常一致，2007年后工

18、业能源消耗量开始下降，与工业GDP之间形成剪刀叉，说明广东省出台的一系列有关节能降耗、清洁生产、资源综合利用的政策和措施已取得初步成效。35 0003000025 00020 00(115 00010 0005 000000+T、fk废水一)妒E +业废气亿标正方斗一、世废固7J吨一工业GDP亿几*一工业能源消耗量一万吨标准煤、，、。7。F，。图1广东省工业经济基本情况(19972014年)32广东省工业“三废”的EKc检验进一步对工业三废”排放量与经济增长进行定量分析，基于前文列出的EKC拟合模型，运用Eviews72对广东省工业“三废”与人均GDP进行拟合，结果如表1所示。表1广东省环境库

19、兹涅茨曲线模型拟合估计结果项目 模型 风 崩 81 晟 R22362 983E一4 一123E一8工业 模型(1) 0776(1097) (6466) (一5716)废水 一6929 0002 一482E一8 333E一13模型(2) O840(一1593) (4289) (一3159) (2370)一99114 0648 一249E一6工业 模型(1) O965(一0058) (5396)_- (一1459)废气 5 420884 一O015 188E一5 198E10模型(2) O970(1 454) (一O035) (1440) (一1643)一12446 0150 一799E一7工业

20、模型(1) O954(一O032) (54l 8) (一2037)废固 2 430914 一0144 884E一6 一877E一1 l模型(2) 098l(4103)+ (2158) (4156) (一4575)注：括号内为f统计量；m一、一、t分别表示在l、5和lO的水平上通过显著性检验；“一”表示未进行估计；Rz表示拟合优度。321工业废水与人均GDP的EKC检验对比模型(1)和模型(2)对工业废水与人均GDP的拟合结果，模型(2)的拟合优度略高于模型(1)，因此选择模型(2)即三次多项式进行曲线拟合。如图2所示，方程中一次项系数为正，二次项系数为负，三次项系数为正，可知工业废水EKC曲线

21、符合“N”型形态，且处于曲线的左半侧。根据曲线特征和极值理论，求出工业废水EKc曲线到达转折点时对应的人均GDP为33 200元和63 200元，发生时间为2007年和2014年。结合曲线形态来看，自1997年起广东省工业废水的排放量随人均GDP呈正向变化，到2007年到达第一转折点，随即工业废水排放量出现下降趋势，直到2014年到达第二转折点。，25虽鎏20芒鳘157H105_U lU UUU 2U UUU jU UUU 4U UUU )U UUU OU UUU U UUU人均GDP元图2工业废水EKC曲线3212工业废气与人均GDP的EKC检验对工业废气与人均GDP的拟合过程中，虽然两个模

22、型均取得较高的拟合优度，但系数的显著性检验结果不甚理想，可见工业废气的EKC检验未能成立。结合图3中散点变动趋势看，工业废气与人均GDP之间呈典型的线性正相关关系，该现象在江西省、上海市的研究中同样出现。单调递增的相关性说明经济发展水平是导致工业废气排放量增加的主要原因，在生产技术、产业政策等因素保持不变的情况下，今后工业废气排放量将继续增加，且未出现转折趋势。因此，加强对工业废气的防控治理将是下一阶段广东省环境治理工作的重点。桨椒科蜷迥旷型35 000OO00000000万方数据164 生态经济第33卷第6期(2017年6月) EcD，ogfc以，Eco以。川y，V0133，No6(June

23、 2017)系数为负，可知工业废固EKC曲线呈倒“N”型形态，且处于曲线左半侧。在此基础上计算出该曲线到达转折点时对应的人均GDP水平为9 464元和57 734元，发生年份为2001年和2013年，说明当前广东省工业废固排放量已经进入下降通道。对比北京和上海的情况，这些地区早在2000年初就已达到工业废固的排放峰值并出现下降趋势，然后数年后，EKC曲线又出现翘尾趋势，污染物排量再次增加。广东省应借鉴这些地区的发展经验，继续加强对工业废固排放的管控，切不可掉以轻心。v=一8，77且一1lp+8 84E O缸2一O144x+2430 9U ZU UuU 4u UUU 0u UUU 8U UUU人

24、均GDP元图4工业废固EKC曲线33广东省工业“三废”排放影响因素分解为进一步分析清洁生产技术水平、工业GDP单位能耗、工业经济发展水平和工业人口规模对工业污染物排放的作用机制，本文运用LMDI的加法分解形式，计算四种因素在各年度区间以及整体研究区间对工业三废吲E放量的有单位贡献实值。从表2可见，19972014年由于清洁生产技术水平腰和工业GDP单位能耗船变动造成工业废水排放量分别减少85 96861万吨和129 91709万吨；工业经济发展水平凹和工业人口规模p变动则使工业废水排放量增加187 88864万吨和107 08405万吨。进步观察四种影响因素在研究期限内的变动情况，肛和EG均下

25、降超过50，6P和P则具有显著的翻倍效应。结合影响因素自身的变动情况及其对废水排放的贡献量来看，可发现腰和EG的下降，即清洁生产技术水平的提高和工业GDP单位能耗的下降对工业废水排放起到负向抑制作用，而工业经济发展水平和工业人口规模的提高则起到正向促进作用。对照工业废水EKC曲线，废水排放量自2007年后随经济增长呈下降趋势；从表2的各年度区间来看，清洁生产技术水平和工业GDP单位能耗在20052008年负向驱动表2广东省工业废水排放量影晌因素分解结果(19972014年)年度区I剐 E EG GP P IE EG GP 尸19971998 15 94425 7 15857 8 20071 2

26、23761 1846 165 149 2 1735019981999 6 4448l 一4 884。40 54691l 2 967，10 214l 1，54 161 2 2190719992000 8 2633l 一9 96005 14 36531 3 06905 2025 148 168 2 2764220002001 9 19348 3 59394 9 00110 2 543-32 18-84 136 191 2 3382920012002 16 04604 1 502 70 一3 867，10 18 74236 17_37 131 207 2 391 3l20022003 23 1002

27、4 5 04789 一10 210，96 4I 99009 j969 j33 2OO 2 767 3l20032004 5 66976 11 17574 27 84735 4 85916 1683 l-28 187 3 6819320042005 4l 79216 16 55748 27 44590 14 15942 1623 120 ，气 3 79792252006 28 25754 9 82029 37 40712 3 815，71 2008 110 257 4 0820620062007 13 96870 16 98276 37 21488 5 35458 17 79 105 302 4

28、1494220072008 43 69241 22 99213 30 716_33 2 95121 1678 098 352 42428520082009 35 68223 3 18873 5 22672 2 79679 1387 089 403 4 29778200920lO 17 37195 一i5 70625 27 59646 3 668，73 l 26i O90 413 43580520102011 4 74834 19 58359 22 51592 2 5850l 1059 O83 479 44439620112012 3 93359 5 52351 7 786，98 2988 10

29、32 075 5-40 4 505，6820122013 18 23007 7 91894 2 88959 7 659，41 101l 073 563 4 5049620132014 11 14426 18 02392 942892 4 55074 9。13 O69 572 4 7028319972014 85 96861 129 91709 187 88864 107 0840519972014 10870 16427 23757 13540注：表格最后两行分剐为研究期限内各因素对工业废东排放量的有单位实值贡献总量以及无单位贡献率。力显著增大，进一步印证这两个因素是促使工业废水排放下降的主要

30、动因。工业废气排放量影响因素的分析结果如表3所示。清洁生产技术水平、工业经济发展水平和工业人口规模的变动分别使工业废气排放量增加7 15892亿标立方米、19 79119亿标立方米和11 27966亿标立方米，工业GDP单位能耗则使排放量减少13 68478亿标立方米。在四个影响因素中，EG、GP和Jp的变动情况与表2中一致，但腰在研究期限内呈现上升趋势，表明工业废气的清洁生产技术水平有所降低，因而导致废气排放量增加。对工业废气而言，促使其排放增加的动因远大于抑制因素，导致研究限期内工业废气EKC曲线呈线性上升趋势。表3广东省工业废气排放量影响因素分解结果(19972014年)年度区间 E E

31、G GP JP IE EG GP p1 9971998 92025 38360 439144 11990 098 165 149 21735019981999 61494 28337 31729 17213 11 5 154 161 2 219 0719992000 656儿 一67280 970 37 20731 126 148 168 2 276422000一2001 50767 28132 70457 19908 138 136 191 2 3382920012002 一154 01 117 17 30152 1 46137 146 131 207 2 3913120022003 一I

32、47t，90 一37162 7517l 3 09123 143 133 2OO 2 767f3l20032004 15285 84132 2 09637 36580 125 128 187 3 6819320042005 75387 l 0959l l 81660 93719 124 120 223 3 7979220052006 1 68346 56930 2 16856 22120 117 1_10 257 4 0820620062007 1 737 73 1 073，44 2 35226 33845 103 105 3、02 4 1494220072008 2 70238 1 87079

33、 2 49928 24013 115 098 352 4 2428520082009 96733 34261 56157 300，49 133 089 403 4 29778200920iO 一52559 l 953，9l 343310 45640 140 O，90 4】3 4 358052010一20ll 6 558 08 2 88544 3 31749 38087 136 083 479 4 44396201l一2012 4 73406 86319 1 21692 467 173 075 540 4 505682012201 3 94640 1 23328 450，02 1 19287 1

34、47 O73 563 4 50496【20132014 2 03546 3 014 75 I 57712 76t17 i52 O69 5、72 4 702，8319972014 7 15892 13 68478 19 79119 11 2796619972014 2917 5575 8063 4596注：表格最后两行分别为研究期限内各因素对工业废气排放量的有单位实值贡献总量以及无单位贡献率。与工业废气排放量影响因素分析结果类似，清洁生产技术水平、工业经济发展水平和工业人口规模变动分别使工业废固排放量增加50001万吨、4 27910万吨和2 438，80万吨，两工业GDP单位能耗变动则使排放量

35、减少2 9588l万吨。腰指标在研究期限内小幅波动并呈00OOOO0瑚卿万方数据凌立文等：广东省工业“三废”EKC曲线检验及影响因素研究 165微弱的上升趋势，说明工业废固的清洁生产技术水平并无提高。从工业废固EKc曲线可知其排放量自2013年起进入下降通道，结合表4的年度区间数据，EG自2009年起进入持续的下降通道，表明工业GDP单位能耗的下降是导致废固排放量下降的主要因素。表4广东省工业废固排放量影响因素分解结果(19972014年)年度区间 E EG GP 尸 IE EG GP P1997一1998 31789 一10501 12030 3282 O26 165 149 2 17350

36、19981999 4929 7661 8579 4654 032 154 161 2 2190719992000 29950 一15525 22391 4784 033 148 168 2 276422000一2001 16717 5824 14585 4121 O28 136 19l 2 3382920012002 20244 2362 6079 29461 031 131 207 2 3913120022003 一18875 7360 14888 61222 028 133 200 2 7673l20032004 3000 一17284 43069 75r5 025 128 187 3 6

37、819320042005 6398 232Ol 38458 19841 O26 120 223 3 7979220052006 23982 一12535 47747 4870 O25 1IO 257 4 0820620062007 42907 24288 53224 7658 O23 105 302 41494220072008 779_80 43333 57891 5562 026 098 352 42428520082009 35934 7600 12458 6666 031 089 403 4 2977820092010 29370 一425_39 74743 9936 O29 O90

38、413 4 3580520102011 22657 59040 6788l 7793 031 083 479 444396201l一2012 4601 17453 24604 一O94 032 075 540 4 5056820122013 14131 26392 9630 25527 O32 O73 563 4 5049620132014 11225 59942 31358 15134 O32 O69 572 4 7028319972014 500Ol 一2 95881 427910 24388019972014 1174 一6947 10047 5726注：表格最后两行分别为研究期限内各因

39、素对工业废固排放量的有单位实值贡献总量以及无单位贡献率。4结论及建议41结论(1)广东省工业“三废”EKC曲线的检验结果存在差异。本文分别对工业废水、废气和废固的EKC曲线进行检验，结果表明：工业废水、废固与人均GDP之间符合三次多项式的EKC曲线拟合，工业废气与人均GDP之间则为单调递增关系。工业废水与废固排放量从上升转为下降趋势的转折点分别发生在2007年和2013年，无论从转折点出现的时间还是其对应的人均GDP水平，广东省均高于北京、上海等城市，表明其环境治理的后发优势并未凸显。(2)工业经济发展水平和工业人口规模是工业“三废”排放的正向促进因素，且对不同污染物的作用程度不同。从表2表4

40、中的无单位贡献率可看出，工业经济发展水平对工业废水、废气和废固排放量的贡献率分别为23757，8063和10047；工业人口规模对三者的贡献率则为13540，4596和5726。从作用程度来看，这两个正向促进因素对工业废水的影响最大，对工业废固的影响中等，对工业废气的影响较弱。(3)清洁生产技术水平和工业GDP单位能耗是工业“三废”排放的负向抑制因素。从前文分析可知，研究期限内三种污染物的工业GDP单位能耗都呈下降趋势，并在不同程度上减少了污染物的排放量，对废水、废气和废固的排放贡献率分别为一16427，一5575和一6947，说明单位能耗的降低可有效减少工业污染物的排放。废水清洁生产技术水平

41、有明显提高，对废水排放量的贡献率为一10870；但废气和废固的清洁生产水平在研究期限内呈下降趋势，导致污染物的排放量增加，贡献率分别为2917和1174，可见，清洁生产技术水平的变动方向与污染物的排放量相反，可判断其为工业“三废”排放的负向抑制因素。42建议(1)加大环境保护力度，出台严格的环境管控措施。依据EKc假说的观点，当处于环境污染物排放量随经济增长而增长的阶段，应采取宽松的环境管控政策，因为此时经济增长还依赖于消耗环境资源，若采取严格的管控措施，则会抑制经济增长。然而，当两者呈反向变动关系时，则可采取严格的环境政策，以达到环境与经济的双赢状态。根据本文的分析，工业废水和废固分别在20

42、07年和2013年到达曲线的转折点，因此在制定相关政策时，可采用严格的环境管控措施，以弥补前期经济社会建设过程中对资源环境的破坏效应。(2)转变经济发展方式，降低工业GDP单位能耗。工业GDP单位能耗反映能源消费结构和经济增长方式，单位能耗的降低对三种污染物都具有显著的抑制作用，可见降低能耗将成为广东省环境治理的重要抓手。具体而言，可选效率高的能源品种，并切实推进由传统生产要素投入向现代生产要素投入的改变，实现从粗放型经济增长方式到集约型经济增长方式的转变，以有效降低工业GDP单位能耗。(3)加大对重工业清洁生产技术研发投入，提高清洁生产技术水平。研究期限内工业废水的清洁生产技术水平有明显提升

43、，但工业废气和废固的清洁生产技术水平则不甚理想，并引起污染物排放增加。从行业来看，轻工业是工业废水的主要来源，重工业是工业废气和废固的主要来源，这说明广东省重工业的清洁生产技术水平亟待提高。然而，钢铁、汽车和石化等重工业仍是广东省未来的发展重点，可见工业污染物防治工作之艰巨。因此，要尽快加大对重工业清洁生产技术的研发投入，并出台相关的激励措施，通过清洁生产技术水平的提高达到污染物减量排放的目的。同参考文献：1】Jordi R，Emilio P，Mariona F，et a1Economic growmand atmospheric pollution in Spain：Discussing t

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45、ungmi LRegional model of EKC for air pollution：EVidence from the Republic of KoreaJEnergy Policy20ll，39(10)：584058494】Muhammad S，Hooi H L，Muhammad S SEnvironmental KuzIletscunre h)rpotllesis in Pakis伽1：Coimegration and granger causal时明Renewable aIld Sustainable Ene唱y Reviews，2012(16)：294729535】Jill

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