前言
随着可持续发展经济的提出，人们在追求经济快速发展的同时，环境问题变得尤为突出，环境污染与经济增长之间的关系也受到人们的广泛关注。事实上，正如包群（2006）[1]所言： 大多数的发展中国家以及新兴工业化国家的发展实践都表明了一个问题： 环境污染、资源耗竭是经济增长阶段所面临的重要难题。一方面是人们为了追求经济增长对自然资源的过度开采利用以及工业污染物排放量的不断增加，导致了环境污染越发严重； 另一方面是资源的可耗竭性、环境恶化反过来也限制了经济的长期持续增长。随着时代的发展将会有越来越多的研究者不再单纯的研究经济增长给环境所带来的影响，而是开始关注环境污染与经济发展之间所存在的双向反馈机制。
环境污染与经济发展关系实证研究是协调经济与环境协调发展的重要研究内容，在Grossman等（1991）、Shafik等（1992） 与Panayotou（1993） 对两者关系进行实证研究以及后来经济学家的研究总结的基础上，学者们把经济增长和环境污染之间的这一关系命名为环境库滋涅茨曲线（EKC）[1].
虽然环境污染与经济发展的关系问题已受到了诸多学者的探讨及研究，但是不同的研究者估计的样本国家却不尽相同，这使得众多的研究结论出现较大的分歧，且难以比较。鉴于环境污染与经济发展都会关系到国家乃至全球人类的生存与发展，开展探讨总结研究两者之间的关系的综述工作，将具有利于今后环境污染与经济发展关系实证研究意义，具有协调两者关系，制定出使两者和谐发展政策的现实应用意义。
1关系理论的提出
1955年，西蒙·库兹涅兹（Simon Kuznets） 在其《经济增长与收入不平等》论文中，从发展经济学的角度提出了人均财富增长（ 效率、发展） 与人均财富分配（ 公平） 之间的关系问题，在此之后Grossman等（1991） 的研究对此做出了开创性的贡献。他们首先对多种污染物的排放与经济增长的关系进行了计量分析，发现SO2、烟尘和一些水污染的指标（ 缺氧量和重金属浓度） 与经济增长之间呈现出和库滋涅茨曲线相似的倒U型关系。1992年世界银行的《世界发展报告》以“发展与环境”为主题，扩大了环境质量与收入关系研究的影响。
1997年Panayotou借用1955年库兹涅茨界定的人均收入与收入不均等之间的倒U型曲线，首次将这种环境质量与人均收入间的关系称为环境库兹涅茨曲线（EKC）。此关系的提出引发了经济学家们对经济增长和环境质量之间关系的广泛研讨（Selden,eta,l 1994;Cropper,et a,l 1994;Ekins,1997;De Bruyn,et a,l 1998;Kaufmann,et a,l 1998）。
由于数据的限制，以往大多数的EKC研究主要集中于跨国的计量分析。无论是国内的研究者还是国外的研究者，在深度上，已经有很多学者研究了经济因子与环境因子之间的潜在关系，并得出了两者之间所存在的关系模型，例如： 吴玉萍等（2002） 通过分析经济因子与环境因子相互关系，探究北京市经济增长与环境质量演替轨迹，以建立北京市经济增长与环境污染水平计量模型，为评价北京市环境政策提供依据。在广度上，关于两者的实证研究已遍及多个城市或者国家，例如：Shafik研究了31个国家的47个城市，Kaufmann et al.（1998） 搜集到了从1974年到1989年为止共13个发达国家和10个发展中国家的相 关数据； 而在Bertinelli和Strobl（2005） 研究中，涉猎到了122个国家1950年- 1990年间的面板数据[2]; 黄菁（2010） 运用联立方程的估计方法对中国2003年- 2007年的278个城市的环境数据进行实证分析[3].在计量方法的选择上，大部分学者仍然沿用早期文献的传统估计方法，即采用单个多项式方程对数据进行估计。
2 实证研究的方法
2. 1基于截面数据的实证研究
从整理的文献数据来看，以截面数据为基础对环境污染与经济发展关系实证的研究不在少数，截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同，这就要求调查者能够选取同一时间点上的大量数据，并对其做统计上的分析。其中Pan-ayotou（1993） 选用了1985年的54个国家的数据为基础，以人均GDP作为经济因子，选取二氧化硫、氮氧化物、SPM污染物指标以及生态破坏指标森林砍伐率为环境因子，建立计量模型探究了环境污染与经济发展两者之间的关系，研究发现人均GDP和三种污染物的关系符合对数二次函数模型，呈现倒U型曲线； 与此同时，还建立了森林砍伐率与人均收入和人口密度之间的函数，进一步证实了环境库兹涅茨曲线的存在。在接下来的研究中，Neha Khanna（2002） 选取了单指标（CO、O3、NOx） 关于面源污染物的收入弹性的分析。在环境库兹涅茨曲线被提出的初期，人们所做的实验大部分是在截面数据的基础上，以验证EKC是否存在作为出发点，而后期的研究则相对较少。
虽然有不少学者会基于截面数据对环境污染与经济发展关系进行实证的研究，但本人认为，以此为基础的研究存在着很大的局限性，以此为基础呈现出的倒U型曲线，只能证实了环境库兹涅茨曲线的存在，而不能作为对国家或者地区进行政策上的建议以及预测经济增长对环境污染所带来的潜在性危机或者优势，或许，这也是为什么后来的学者不再专门针对截面数据而进行讨论的原因所在。
2. 2基于时间序列的实证研究
时间序列分析预测法是根据食物过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。基于时间序列关于经济增长与环境污染的实证研究，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测未来的发展趋势。此类方法多被用于探究某一城市在不同时间段的经济增长与环境污染的关系，以及在此基础上对该城市的环境保护政策提出相应的建议。例如卢源泉等（2012） 选取兰州市2002年- 2010年主要工业污染物排放量等定量指标表征兰州市环境污染状况，选取GDP总量表征经济增长状况，分析得出兰州市经济增长和环境污染之间呈现出发达国家所描述的“倒U型”（EKC） 关系，但集中在左半段，污染水平较高，并在此基础上提出针对兰州市经济运行状况和产业发展方向，要借助国家能源发展战略西移，进一步加大“治旧控新”力度的相关建议[4].
国内对经济增长与环境关系的研究起步较晚，并且大多数研究均采用时间序列数据进行分析，所选的样本城市、指标和EKC拟合模型有所不同，得出的结果亦有所差异。如表1所示近年来国内部分学者利用时间序列数据对不同城市EKC的实证研究，由此可见利用时间序列研究具体地区经济增长与环境污染的关系已成为环境与经济交叉领域的研究热点之一。
但基于时间序列数据的预测本身存在一定缺陷，因此，在结果分析预测中，要结合现实分析现象变化的新特点和新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。基于时间序列数据的研究分析，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，因此不能一味的参考之前研究者所做出的研究结果。与此同时，由于此方法只针对某一城市而言，所以得出的结论不存在全面性及普遍性，不能由此推断出其他城市的相关结论。
