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　　摘要：基于1992~2006年中国经济发展和环境污染事故时序数据,建立了中国经济发展和环境污染事故发生的计量模型,以此来分析中国环境安全状态的发展阶段与趋势.结果表明,中国环境污染事故频数与经济增长之间呈现倒“N”型波浪式的EKC特征.环境污染事故频数、水污染事故频数、大气污染事故频数随着人均GDP的快速提高,先下降、后上升、再下降,但还会出现反复.环境污染事故的发生不同于环境污染物的排放,不是经济发展过程中的必然产物,但是却具有非常大的不确定性和危害性,必须利用先进的政策、制度和技术,才可以有效减少污染事故的发生.

　　关键词：环境污染事故；经济增长；环境库兹涅茨特征；环境安全

　　近年来,伴随着经济快速发展、人口剧烈增长与城市快速扩张,中国已经进入环境污染事故高发期.1992~2006年平均每年发生1905起环境污染事故,以沱江、松花江水污染事故、淮安液氯泄漏事故为代表的严重环境污染事故频频发生,对区域环境、公众健康、社会稳定、经济发展甚至外交局势都造成了不可估量的损失.理清环境污染事故发生的实际状况,进而探寻环境污染事故的发生随着经济的发展呈现的特征,是制定相应环境风险管理对策的基础,也是推进环境友好型社会建设的迫切要求.

　　近年来国内外学者对于环境污染事故展开了相关研究.运用统计分析法,对比研究北爱尔兰与英格兰、威尔士发生的农业污染历史事件的时间趋势、季节特征、污染危害及其原因.进一步分析区域水质历史监测数据,运用水质和污染统计数据的化学和生物指数,评价农业污染事件监管控制的有效性.统计分析1985~2005年中国城市水源地突发污染事故,从总体上揭示事故发生规律及其对城市水源地和供水安全的危害.

　　模拟污染事故的环境影响,研究应急机制和应急监测等技术层面的内容.运用相关分析法探讨导致风险发生的相关因素——公平性和受污染事故影响最大的区域的社会特征,分析风险管理实施过程中的主要影响因素.目前通过环境污染事故的时间序列分析其发生特点及规律的研究尚不多见.李静等基于1993~2005年污染事故统计数据,运用GIS和非参数相关分析方法,分析了全国范围内环境污染与破坏事故的动态变化趋势、空间地域分布,探讨了不同的经济条件下影响其发生的外部因素.

　　环境库兹涅茨曲线(EKC)从宏观尺度上,在环境污染和经济增长关系的研究上提供了一种有益的经验性的探索.20世纪90年代经济学家克鲁斯曼(Grossman)和克鲁格(Krueger)首先发现SO2和烟尘这2种污染物随着不同国家人均收入水平的变化而变化的规律.此后,国内外众多学者在全球、国家、省、市、地区(城市群)等不同区域尺度,从污染物排放、温室气体、国际贸易、能源、土地利用等方面,采用不同的计量方法和不同的研究指标及数据对EKC曲线作了不同的扩展和延伸,从而大大拓展了EKC曲线的研究范畴.本研究试图借助EKC模型,探寻中国经济发展与环境安全状态之间的演化规律和可能态势,有助于总结经验教训和预先采用适宜的防范对策,在促进经济有序发展的同时,避免环境污染事故的频发,使环境安全保持良好的状态.

　　1、中国经济发展和环境污染事故总体特征

　　根据《中国统计年鉴》,1992~2006年中国GDP总量呈现逐年增加的趋势,增长了2.82倍(1990年可比价格);1992~1999年GDP年增长率逐年下降,2000年后稳步攀升,15年间年均增

　　长率为10.0%.1992~2006年人均GDP呈现逐年增加的趋势,增长了2.39倍(1990年可比价格),年均增长率为9.1%.1992~2006年中国环境污染事故频数变化呈波动中略有下降的趋势.表明中国环境污染事故发生并未与经济发展完全同步变化.1992~2006年,中国水污染事故频数呈波动4期杨洁等：中国环境污染事故发生与经济发展的动态关系573中下降的趋势，占环境污染事故总数的比例亦呈波动的趋势,范围为46.8%~62.5%.

　　1992~2006年,中国大气污染事故频数呈波动中略微下降的趋势,1992~2005年占环境污染事故总数的比例为30.8%~40.5%,2006年下降到27.6%.

　　2、研究方法

　　2.1指标选择和数据来源

　　根据《中国统计年鉴》中的分类,环境污染事故按环境要素可以分为水污染事故、大气污染事故、固废污染事故、噪声污染事故和其他污染事故.中国每年水污染和大气污染事故发生频数及其占事故总数比例远远大于固废、噪声和其他污染事故发生频数及其占事故总数比例,故本研究仅分析水污染事故与大气污染事故.经济增长指标选取全国人均GDP.由于中国环境污染事故数据的规范只有10多年的历史,时段上选取1992~2006年,考虑到价格因素,采用1990年不变价格计算人均GDP.所有数据均来自《中国统计年鉴》.

　　2.2模型构建及指标选择

　　借助SPSS和EXCEL软件进行多种曲线回归模拟,发现三次曲线能较好地反映人均GDP与环境污染事故之间的关系,建立三次曲线模型,如式(1):y=β1x+β2x2+β3x3+ε(1)式中:y为环境污染事故频数,起,包括事故总频数、水污染事故频数、大气污染事故频数;x为人均GDP,元/人;βk是系数;ε是常数项.采用上述模型进行拟合.不同的参数组合形式反映了经济增长和环境污染事故之间的不同关系,经典的EKC曲线为“倒U型”,出现条件为β1>0,β2<0,β3=0,转折点位于x=-β1/(2β2)处,但研究中“U型”以及存在三次项的“N型”关系也经常出现.上述模型可以表示经济增长与环境污染事故发生水平的7种典型关系:

　　（1)β1>0,β2=β3=0,表示伴随着经济增长,环境污染事故频数急剧增加,环境安全压力增大.

　　(2)β1<0,β2=β3=0,表示伴随着经济增长,环境污染事故频数减少,环境安全压力减缓.

　　(3)β1>0,β2<0,β3=0,表示经济增长与环境污染事故频数之间存在着“倒U”型关系,是典型的环境库茨涅兹曲线,当经济发展到一定程度后,经济增长将有利于环境安全状态的改善.

　　(4)β1<0,β2>0,β3=0,表示经济增长与环境污染事故频数之间存在着“U”型关系,是与环境库茨涅兹曲线完全相反的关系.经济发展水平较低阶段,环境安全状态随收入上升而改善,经济发展水平较高阶段,环境安全状态随收入上升而恶化.

　　(5)β1>0,β2<0,β3>0,表示经济增长与环境污染事故频数之间的关系为“N”型,在经济增长的一段时期内与“倒U”型关系相似,但当经济进一步发展时,环境安全状态会随经济增长而恶化.经济水平不断上升的过程中,环境安全状态574中国环境科学30卷先恶化再改善,又陷入恶化境地.

　　(6)β1<0,β2>0,β3<0,表示经济增长与环境污染事故频数之间的关系为“倒N”型,在经济增长的早期,环境安全状态会改善,但经济增长到一定程度时,环境安全状态会恶化,以后环境安全状态又会改善.

　　(7)β1=β2=β3=0,表示经济增长与环境污染事故之间没有联系.