图1淮河经济带区位示意图

在此大背景下，本文基于库兹涅茨曲线模型，运用Eviews数据处理软件，定量分析淮河经济带范围内20个市1个县的废水、废气、固废排放量与人均GDP之间的关系，不仅得出环境质量与经济发展之间存在的具体函数关系，而且进一步考察其与库兹涅茨曲线符合度，希望能为加快推进淮河生态经济带建设提供有益的参考。

2  研究方法

2。1  面板数据分析来自优O尔P论R文T网WWw.YoueRw.com 加QQ7520`18766

面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板。本文研究的是十年内淮河经济带各市经济增长与环境质量变化的关系，所使用的数据即是各市的时间序列数据，又因各市发展情况不同，各年份的各个城市代表着不同的截面，还需研究截面数据的性质，因而必须采用面板数据分析方法才能更准确地开展研究。

面板数据分析是近几十年来发展起来的新的统计方法，Gilberto（2005）对单位跟检验做了研究[1]，该分析方法很快得到了广泛的应用。面板数据既包含截面数据又包含时间序列数据，在研究可以同时分析和比较截面观察值和时间序列观察值结合起来的数据。相比于一般的线性回归模型，它即考虑了横截面存在的共性，又能分析横截面模型的特殊效应。面板数据模型可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更少共线性、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率，其中面板数据的单位根检验和协整分析是最为常用的方法。本文借鉴通用的研究方法，对淮河生态经济带经济发展与环境质量数据采用ADF单位根检验和格兰杰因果分析。

2。2  环境库兹涅茨曲线论文网

开始于十八世纪六十年代的工业给人类社会带来了翻天覆地的变化，然而经济增长，生活越来越便捷的同时，环境的恶化带来的一系列问题使人们不得不关注环保。上世纪九十年代，美国的经济学家Krueger和Grossman提出了“环境库兹涅茨曲线”假说理论（名字取自经济学家西蒙·史密斯·库兹涅茨，他以提出经济发展与收入差距变化关系的倒“U”形字曲线假说而闻名）[2]，揭示了环境质量与经济增长的线性关系。经济增长是工业化推进社会发展的结果，工业排放出的污染物流入水圈、进入大气圈和生物圈，给社会带来负面的影响，随着人们素质的提高，环境保护渐渐成为全社会的热门话题。环境库兹涅茨曲线表明的理论是：一个地区的经济增长，通常以一个地区的人均GDP来表示，初期的时候，是伴随着经济的增长，环境会持续恶化；一定时间后，经济发展到一定的水平，环境污染物排放量会到达一个峰值，随后就开始下降。

图2 环境库兹涅茨曲线示意图

多年来，很多学者开展相关研究来验证此理论的科学性。Shafik与Bandyopadhyay(1992)在《世界发展报告》中对环境库兹涅茨曲线作出了大量的实证分析[3]；Holtz-Eakin（1995）与Stem（1996）等实证研究发现:大部分环境污染物与人均收入之间都呈现出倒“U”关系，且发达国家普遍适用这条曲线，但倒“U”曲线并非是EKC曲线的唯一的表现形式[4]。我国学者如张晓（1999)基于中国的经验数据，研究了人均GDP与人均废气排放量、人均GDP与人均S02排放量的关系，得出倒“U”形的弱EKC曲线[5]。二十一世纪以来，更多的学者不仅仅局限于研究经济增长和环境污染物排放量的关系，而是利用此模型，研究其他相关领域的问题，如李海鹏等（2009）实证研究中国农业面源污染与经济发展水平的关系[6]，姬生才等（2014）对环境库兹涅茨曲线在水环境领域的应用情况进行研究，用EKC刻画用水量和经济发展之间的关系[7]。