EKC空气污染区域模型：韩国的证据外文翻译资料

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Energy Policy

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EKC空气污染区域模型：韩国的证据

Soonae Park ^a,1, Youngmi Lee ^b

• Graduate School of Public Administration, Seoul National University, Seoul 151-742, Republic of Korea
• School of Policy, Planning, and Development, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089, United States

a r t i c l e i n f o

Article history:

Received 31 July 2010

Accepted 13 June 2011

Available online 26 July 2011

Keywords:

Air pollution

Economic growth

Regional energy policy

Climate change

a b s t r a c t

本研究旨在探讨区域经济发展与空气污染之间的关系，并进一步提出减缓气候变化的能源政策。本研究检验了环境库兹涅茨曲线（EKC）假设，分析了韩国16个大城市在16年时间内的年度面板数据。分析结果表明，二氧化硫和二氧化氮没有一个EKC的主要形态，每个区域都有自己的EKC。也就是说，虽然我们发现了U形和N形曲线的潜在存在性，但区域特定系数在区域间存在着巨大的不均匀性。另一方面，对于一氧化碳，随机系数模型表明存在一个主要的跨区域U形曲线。此外，能源消耗似乎是解释空气污染最重要的变量。基于这些结果，我们认为环境政策应考虑每个区域的不同特征和污染物类型。

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1丶引言

气候变化作为一个紧急而严重的社会问题，已成为世界各国关注的焦点。事实上，气候变化有其独特的特点，使其成为一个重要的环境问题。气候变化作为各种局部因素的混合输出，具有不确定性和突发性的特点，因此很难在精确估计的基础上制定适当的缓解政策。此外，排放控制和减排行动往往需要很长时间才能产生实质性效果，这阻碍了政策的即时评估和应用。然而，事实证明，应对气候动态的复杂政策对气候变化有着重大影响（Carraro，2002年；Perrings，2003年）。因此，尽可能准确地调查各地区的当地条件和气候动态，并根据诊断结果制定适当的环境政策，具有重要意义

在此背景下，本研究不仅试图确定当地因素——如影响气候变化的经济增长、人口密度、汽车数量、第二产业增长和能源消耗等，同时也提出相应的气候变化预防和缓解政策，以建立可持续的社会。换言之，本研究旨在利用环境库兹涅茨曲线（EKC）的概念，找出各种局部因素与空气污染之间的关系。对象经济之间的倒U型关系增长和环境污染，其中污染增加到经达到某一点，然后随着增长而减少（Grossman和Krueger，1991年）。为了验证EKC假设，我们使用了1990-2005年韩国16个大都市地区的二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）和二氧化氮（NO2）的年排放数据。

与以往的研究相比，本研究通过以下三种方式对文献做出贡献。首先，本研究根据一个国家的数据调查区域污染与当地经济发展之间是否存在明确的关系，与以往大多数使用跨国数据的研究相比（Galeotti等人，2006年；Kim等人，1999年；Roca和Serrano，2007年）。我们认为，单一国家的数据将提供有意义的见解，因为“跨国研究仅提供了对变量广泛相关的一般理解，因此对政策公式的制定几乎没有指导意义”（Fodha和Zaghdoud，2010年：第1150-1151页）。实际上，基于区域诊断的单一国家研究可以找到EKC存在的答案，并检查政策含义和复杂战略（Akbostanci等人，2009年；Jalil和Mahmud，2009年）。其次，我们用一个随机系数模型来检验EKC假设，以掌握特定区域的特征，以及一个固定效应和随机效应模型，这是传统的EKC测试技术。随机系数模型对分析EKC关系的复杂性确实有价值，因为它假设所有斜率系数的随机区域变化，而只假设截距的变化，如固定和随机效应模型（Cole，2005年）。第三，除收入相关变量外，其他变量的影响最大。

其他社会经济变量——人口密度、汽车数量、第二产业增长和能源消耗——也作为独立变量进行测试。尽管以往的研究表明，收入水平以外的各种因素对EKC有统计学上的显著影响，但考虑到一些独立变量的研究仍然很缺乏，特别是在各种宏观经济相关因素方面。因此，我们采用四个社会经济变量来确定哪个独立变量对EKC的影响最大，并试图分析能源政策对空气污染的影响。

论文的其余部分组织如下。第2节对EKC以前的研究进行了批判性的回顾。第3节总结了韩国的大气污染状况和环境政策，第4节概述了本研究中使用的数据和方法。结果在第5节中给出，最后一节讨论了政策含义并得出结论。

2丶文献综述

直到20世纪90年代中期，大多数关于空气污染的EKC研究都探讨了EKC的存在和转折点（Cropper和Griffiths，1994年；Grossman和Krueger，1995年；Kuznets，1955年；Seldon和Song，1994年；Shafik和Bandyopadhyay，1992年；Panayoutou，1997年）。然而，研究显示了混合的结果，转折点因污染物和数据集的不同而不同；例如，Lantz和Feng（2006年：第230页）发现，对于二氧化碳（CO2）排放，在以前的研究中，转折点从人均8000美元到人均35000美元不等。因此，学者们试图研究EKC研究缺乏一致性的原因以及决定EKC的因素。因此，研究人员已经超越了解释EKC的转折点，并且最近利用各种数据集和方法对EKC进行了深入研究，以分析EKC的不同方面。

首先，一些研究试图在假设污染程度因数据选择和指标不同而不同的基础上使用各种数据集。通过研究韩国的二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳和总悬浮颗粒物（TSP），Kim等人（1999年）认为，当使用“人均污染物排放”变量时，所有物质的EKC假设不能被拒绝。然而，在对西班牙六种温室气体（CO2、CH4、N2O、SF6、HFC和PFC）和三种其他空气污染物（SO2、NOX和NH3）的研究中，使用“污染强度”变量可得出SO2、NO2和TSP的右下曲线和CO的U形曲线，Roca和Serrano（2007）证明，当“人均收入”为就收入指数而言，除了二氧化硫，没有出现绝对的EKC，当“家庭支出”用于收入指数时，所有物质的排放量都增加了。此外，除温室合成气体（SF6、HFC和PFC）外，所有子状态在污染指数采用“排放强度”时均呈下降曲线。然而，Galeotti等人（2006）不仅使用了以前研究中主要使用的二氧化碳信息分析中心（CDIAC）数据，还使用了国际能源机构的数据，以检验EKC对二氧化碳的稳定性。他们发现，无论数据如何，经合组织国家都会产生倒U形曲线，而非经合组织国家则会产生轻微的凹形曲线，这表明数据不会对研究结果产生重大影响。考虑到这些结果，可以认为EKC的存在取决于收入和污染指数或数据选择。因此，对EKC的研究需要使用多个数据集和索引。

此外，在环境经济学领域，已经采用了各种模型和方法来建立一个稳健的模型。例如，虽然过去的研究论文只使用线性、二次和三次方程，但现在他们试图同时使用样条函数或非参数方法（Azomahu和van Phu，2001；Galeotti等人，2006；Bertinell等人，2005年；Romero Avila，2008年；Sobhee，2004年）。此外，还有一些使用时间序列计量技术的研究，如格兰杰因果关系检验和协整检验（Coondoo和Dinda，2002年；Dinda和Coondoo，2006年；Fodha和Zaghdoud，2010年；Iwata等人，2010年；Jalil和Mahmud，2009年；Lee和Lee，2009年；Narayan和Narayan，2010年；Perma和Stern，2003年；Song等人，2008年；Soytas等人，2007年），采用空间特定技术，如随机系数模型和空间分析（Cole，2005年；Halkos，2003年；Koop和Tole，1999年；Wagner，2008年）。更具体地说，在试图通过格兰杰因果关系测试证明收入-二氧化碳排放因果关系的研究中，Coondoo和Dinda（2002）证明发达国家报告了收入因果关系的排放，而发展中国家则发现了相反的结果（收入-排放因果关系）。此外，他们还指出，在非洲和亚洲，除了日本以外，还发现了双向原因。然而，Soytas等人（2007年）对美国进行了研究，发现实际GDP、固定资本形成总额、能源使用和二氧化碳排放之间没有因果关系。Cole（2005）和Halkos（2003）采用了随机系数模型，以克服收入与空气污染之间的关系在每个地区可能完全相同的不现实和限制性假设，他们坚持认为没有“一刀切”的EKC。总的来说，这些研究表明，根据建模策略和方法，结果可能会有很大的不同。可以肯定的是，建立稳健的EKC模型需要更多的无约束和无偏分析方法。

最后，一些附加的独立变量（如技术影响、能源消耗、能源价格、劳动力、与贸易有关的因素、环境法规或政策以及环境问题）与收入变量一起被用作独立变量（Agras和Chapman，1999年；Ayres和van den Bergh，2005年；Bimonte，2002年；Dasgupta等人，2006年；Halicioglu，2009年；Lantz和Feng，2006年；Neumayer，2002年；Plassmann和Khanna，2006年；Rupasingha等人，2004年；Stern，2000年；Torras和Boyce，1998年）。Agras和Chapman（1999）补充了汽油价格和贸易变量，认为收入以外的因素在统计上很重要。Hill和Magnani（2002）试图证明EKC结果在很大程度上取决于国家样本、研究范围和污染物种类。利用1970年、1980年和1990年156个国家的二氧化碳排放数据，他们得出结论，教育、开放和不平等等因素发挥着不可忽视的影响。Dasgupta等人（2006）坚持认为环境治理和当地脆弱性因素可能对悬浮颗粒物空气污染产生影响。Halicioglu（2009）声称，能源消耗和对外贸易是解释土耳其碳排放的最显著的变量。上述研究表明，除收入水平外，其他因素对EKC的影响具有统计学意义。然而，现有的研究并没有阐明哪一个独立变量对EKC最重要的影响。以往的研究主要集中在人口密度和技术变化的变量上，缺乏考虑环境政策和各种可能造成环境污染的宏观经济相关因素的研究。

总的来说，可以公平地说，EKC的存在和形状可能因数据和指标选择、分析方法和除收入变量外的独立变量而变化；事实上这些因素阻碍了现有文献对准确和广义EKC的验证。在此背景下，本研究采用了单一国家区域面板数据集、若干额外的独立变量和限制较少的面板数据分析方法，以克服现有文献的局限性，进一步建立一个广义的、稳健的EKC概念。

通讯作者 电话：82 2 880 9225；传真：82 2 882 3998。

电子邮件地址：psoonae@snu.ac.kr（S.Park），youngmil@usc.edu（Y.Lee）。

0301-4215/$-见Front Matteramp;2011 Elsevier有限公司。保留所有权利。内政部：10.1016/j.enpol.2011.06.028

三丶韩国大气污染与政策

图1显示了1990年至2005年韩国16个大都市地区的空气污染程度和2000年不变价格下人均区域国内生产总值（GRDP）的趋势。对于二氧化硫和一氧化碳，在1990年代中期之后总体下降，随后急剧下降，而对于二氧化氮，图表显示在1990年之后持续缓慢增长。20世纪90年代末，所有物质排放量的暂时减少可能归因于1997年发生的与国际货币基金组织有关的金融危机，这导致工业和经济活动的增长放缓。1998年，由于与国际货币基金组织有关的金融危机，人均GRDP也略有下降。但总的来说，1990年之后，这一数字一直在上升

持续减少主要由化石燃料燃烧和工业过程产生的二氧化硫和一氧化碳的排放，可能是对工厂烟囱直接排放的主要污染物进行集中管理的政策的结果。事实上，韩国政府在1979年为二氧化硫、一氧化碳、二氧化氮、灰尘、臭氧和碳氢化合物制定了最高排放标准，并在1983年制定了铅排放标准。此外，到目前为止，随着鼓励清洁能源消耗、要求安装脱硫设备和强制使用低硫油等政策的出台，更严格的标准也逐步出台。在指定为减排“特区”的都市和工业区，也进行了规定的空气污染管理。此外，1993年通过了《环境改善费用责任法》，该法向排放过量污染物的建筑物和设施的所有者或占用者收取环境恢复费（环境部，2006年：第29-30页）。

然而，对于主要从汽车排气口排放的NO2来说，随着1990年以后汽车数量的增加，污染程度变得更加严重。尽管，已经实施了一些监管政策减少20世纪90年代末以来与汽车有关的空气污染，如要求在汽车上安装三元催

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