分析中国环境足迹及其决定因素：EKC与污染避难假说的综合评估

摘要

这项研究证实，能源消耗和开放贸易会加剧环境污染，支持污染避难假说。研究建议政策制定者应推动可持续旅游，实现能源来源多样化，并吸引外国投资进入服务行业，以实现更佳的生态效益。

摘要

本研究对1990年至2023年中国环境足迹的决定因素进行了全面的实证分析，特别聚焦于检验旅游背景下污染避难假说（PHH）和环境库兹涅茨曲线（EKC）。采用EKC框架，我们分析了生态旅游、经济增长、能源消耗、贸易开放度和外商直接投资对生态退化的动态影响。研究方法包括使用高级统计检验，以确定变量之间是否存在长期均衡关系。研究结果证实，旅游发展与环境足迹之间存在倒U型的EKC关系，表明该行业在初期会加剧环境退化，但在经济发展达到某一阈值后，则有助于改善环境。进一步结果表明，能源利用和贸易开放显著加剧了环境足迹。关键的是，外商直接投资被发现会加剧环境退化，从而为中国情境下的污染避难假说提供了强有力的实证支持。因此，本研究建议政策制定者应优先推动向可持续旅游模式的转型，加快能源结构向更清洁来源的多元化发展，并战略性地引导外商直接投资进入污染较少的服务业领域。

引言

由人类活动引起全球气候变化，使得低碳经济成为全球边缘地区地方当局不可避免的必然选择¹。异常天气事件可能扰乱河流径流、生态系统内生物的动态变化、农业生产的不稳定性²，以及造成基础设施损毁或发病率与死亡率上升，表明社会经济、生物和地理过程已引发变异，并促使学者深入探究这一变化的驱动机制³。由于生态旅游者数量增加及其相关污染物排放，生态旅游伴随着生态成本⁴。旅游业因其能够创造利润、建设基础设施、提供就业机会并赚取宝贵的外汇，已成为规模达万亿美元的产业⁵，目前占全球经济总量的7.6%⁶_， 据联合国世界旅游组织（UNWTO）报告，旅游业在全球范围内每十个就业岗位中就贡献一个，占全球贸易的7%，并占世界GDP的10%⁷。游客数量的增加是导致与污染相关的排放和材料废弃物产生的驱动因素之一⁸。

以往的研究已经确立了旅游与环境之间的关联，但通常依赖于缺乏行业特定操作指导的宏观计量经济模型⁹。本文展示了一种结构化的分析方法，结合能源投入-产出分析与碳....

方案

理论框架与变量选择
本研究的实证模型与变量选择明确源于若干基础理论的综合，这些理论用于解释经济发展与环境可持续性之间的动态关系。研究主要基于环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve, EKC）假说⁴⁰，该假说认为环境退化与经济增长之间存在倒U型关系：在经济发展的初期阶段，环境退化随经济增长而加剧；但当人均收入达到某一阈值后，环境质量将逐步改善。为检验这一核心命题，模型中引入国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）作为衡量经济规模与发展水平的主要指标。同时，研究结合旅游驱动增长假说，将旅游业与旅行（Tourism and Travel, T&T）占GDP的比重纳入分析，以评估该行业在推动经济增长的同时，是否也可能成为资源消耗和污染增加的潜在来源。鉴于理论预期存在非线性关系，模型中进一步引入T&T的平方项，以实证捕捉旅游业特有的EKC拐点。此外，污染避难所假说为本研究提供了另一理论支撑，该假说认为发达国家严格的环境规制可能导致污染密集型产业向环境标准较宽松的国家转移。为检验这一机制在中国的适用性，模型引入合资企业（Joint Venture, JV）流入量作为外商直接投资的代理变量，检验此类资本流入是否加剧了国内的环境压力。模型还基于IPAT（Impact = Population × Affluence × Technology）框架，强调能源系统的关键作用，该框架指出能源消费是生态....

结果

初步分析
对数据进行全面的初步分析是建立可靠计量经济学模型的基本前提，因为它能够确立基础变量的基本特征和行为模式。该阶段需要通过描述性统计量来了解数据的集中趋势、离散程度和正态性，同时借助箱线图和增长率趋势等图形化方法，直观地洞察序列的分布特征、变异性及其随时间的演变过程。这一基础性步骤对于识别潜在的异常值、理解变量的量级以及初步形成关于变量间关系的假设至关重要，从而为后续选择适当的计量经济学方法提供依据，并避免因误解数据特性而得出虚假的结论。

表1 本研究进行了描述性分析与相关性检验。根据Jarque-Bera统计结果，对环境影响、旅游业增长、电力使用、经济扩张、贸易开放度和外商直接投资等因素进行了均衡划分。研究结果表明，碳排放影响的均值为11.82，取值范围在11.34至12.21之间，无显著波动。GDP和JV是变异程度最大的变量，其平均值分别为4.13和1.21，最小值分别为1.01和0.37，最大值分别为7.54和3.67。然而，在研究期间，旅游业增长、商业活动或能源利用方面未出现更显著的变化。最后.......

讨论

本研究的结果证实了中国经济活动与环境退化之间存在复杂的关联，这对政策制定具有重要意义。我们应用了Toda-Yamamoto因果检验和ARDL协整方法，为厘清这些动态关系提供了坚实的分析框架。该分析流程的成功依赖于两个关键步骤：首先，确立变量之间稳定的长期协整关系，从而验证了旅游业、能源使用、外商投资与环境足迹之间存在基本的均衡联系^56,57；其次，采用ARDL边界检验方法对于在包含I(0)和I(1)混合变量的情况下生成可靠的短期和长期估计至关重要，这在宏观经济时间序列数据中是常见特征⁵⁸。这一方法学流程直接促成了一个关键发现，即旅游业呈现出倒U型（环境库兹涅茨曲线，EKC）关系。模型通过引入平方项有效捕捉了非线性效应，揭示出该行业在发展初期对环境的负面影响，可随着进一步发展和投资逐步转向可持续状态。相较于可能忽略动态均衡与因果关系的简单相关性分析或标准回归方法，这种综合方法能够更严谨、更及时地揭示环境驱动因素的作用机制

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
<强>数据来源
环境足迹（EF）数据	全球足迹网络（2018）		作为因变量，用于捕捉经济活动带来的生态压力；取代传统的污染指标。
旅游 &和旅行（T&占GDP的百分比	世界数据地图集；中国统计年鉴；中国国家统计局		衡量旅游行业’对经济活动的贡献及其环境影响；通过纳入旅游（T）来检验旅游驱动的环境库兹涅茨曲线（EKC）&和2.
GDP（经济发展指标）	世界发展指标（WDI）		检验环境库兹涅茨曲线（EKC）假设及模拟经济增长规模效应的核心变量。
能量利用（EU）	世界发展指标（WDI）		反映能源消耗的污染强度，与IPAT框架保持一致。
合资企业（JV）/ 外商直接投资（FDI）代理指标	中国商务部，中国投资 &和 JV Records		作为中国国内FDI的替代指标，用于检验污染避难所假说与污染光环假说。
开放贸易（OT）	世界发展指标（WDI）		代表贸易开放度，用于评估规模、构成和技术效应对生态足迹（EF）的影响。
<强>构建变量
旅游非线性项（T&与²)	T 的平方项&占GDP的百分比		可在旅游业中检验非线性环境库兹涅茨曲线（EKC）类型的特征。
对数转换变量	自然对数应用于EF、T&安培与T，GDP，欧盟，OT		确保基于弹性的解释，减少异方差性，并提高模型拟合度。
<强>软件 &与工具
计量经济学软件	EViews / Stata / R（未明确说明但必需）		用于时间序列变换、计量经济学估计（ARDL、协整检验）、诊断分析及因果关系检验。
<强>计量经济学方法 &和测试
单位根检验	ADF，PP（隐含），时间序列的平稳性诊断		在进行ARDL估计之前，确定变量是I(0)还是I(1)。
ARDL 边界检验	Pesaran 等（2001）ARDL 方法论		评估环境库兹涅茨曲线（EF）与其决定因素之间的长期协整关系；处理不同阶数的单整问题。
费希尔-约翰森联合协整检验	Engle–格兰杰，约翰森，博斯维克，班纳吉-多拉多-梅斯特（BDM）		使用多种协整统计量验证协整关系。
长期与短期 ARDL 估计	基于ARDL的误差修正模型框架		估算影响生态足迹（EF）的短期弹性与长期均衡关系。
误差修正项（ECT）	源自 ARDL 长期方程		测量短期冲击后，误差修正项（EF）恢复到均衡状态的速度。
结构 &和稳定性诊断	CUSUM 和 CUSUMSQ 检验		检验结构稳定性及参数在时间上的恒定性。
因果性分析	ARDL 框架内的格兰杰因果关系		确定环境足迹（EF）、旅游、GDP、能源使用（EU）、对外开放度（OT）和司法独立（JV）之间的方向性因果关系。