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.1环境指标的选取
我国学者在指标选取上力求所创新，基本都选用人均GDP作为经济增长指标；环境污染指标的选取通常有两大类，一类是工业三废等单一指标，另一类则是综合计算单一环境指标后得出一个综合环境污染指标。
由于工业三废的三类指标在较长历史时段内存在相对较完整的数据序列，所在在环境污染指标方面通常以工业废气、废水以及工业固体废物这三种环境污染指标为主(周亚莉等2009[10]）。
而对于生态破坏指标，例如草场退化、土地退化、农田面积损失率、毁林、环境破坏事故数量、生物多样性、物种灭绝，以及卫生缺乏情况、噪声污染指标、毒素密度、交通流量等方面都较少涉及。
.2数据的选取
EKC曲线的研究在数据选取方面主要有两种，分别是时间序列数据和省际面板数据。不同的是时间序列数据和面板数据分别从纵向文度和横向文度两个角度来反映环境与经济增长之间的关系。
赵细康（2005）、彭水军（2006）、李春生（2006)等国内学者在前期大多选用时间序列数据来验证国家的整体层面以及省、自治区、直辖市关于EKC假说的存在与否。[11]
.3模型的选取
我国大多数学者在模型选取方面都采用了国外的EKC曲线传统模型，或在传统模型的基础上加入某种影响因素，同时也有部分学者用其他模型与传统模型进行方程联立。
.4 EKC成因的研究
国内学者在研究中国各大省市EKC曲线的表现形式的同时，还进一步探讨了环境污染的影响因素，即导致EKC曲线呈现不同表现形式的原因。
龙海燕(2012)等人研究了1996年到2010年深圳市环境污染与经济增长间的关系，发现二者关系符合EKC倒U型假说，他们还从环保投资、环境管理力度、产业结构三个方面分析了影响深圳市EKC曲线形状的因素，认为环保投资和环境管理力度对环境污染的比较大，而产业结构对深圳市环境污染的影响较小[12]。