時間：2023-09-26 09:30:33
序論：在您撰寫工業經濟增量時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
一、轉變工業經濟增長方式，要全面落實科學發展觀
1、要處理好加快發展與提高效益的關系。工業經濟的發展速度和企業經濟效益是相互促進，互為條件的關系。因此，加快發展和提高經濟效益要同時并舉，兩者缺一不可。在推進新型工業化進程中，一手要抓新的經濟增長點，一手要抓經濟效益的改善與提高。只有這樣，才能促進工業經濟健康發展。
2、要大力發展循環經濟。目前，湖北工業經濟高速增長資源擴張性特征相當突出，2004年全省規模以上工業總產值占全國的3.2%，但能源消耗量卻占全國的6.7%。轉變工業經濟增長方式，大力發展循環經濟是提高湖北工業經濟運行質量和效益的保證。
一是要優化資源的開發。加強資源開采管理，實現資源的保護性開發。要改進湖北磷、鹽、鐵、煤等重要資源的開發利用方式，實現綜合勘查、綜合開發、綜合利用，積極推進礦產資源深加工技術的研發，提高產品附加值；嚴格礦山開采的準入手續，提高采、選、冶工藝，堅決反對“采富棄貧”的浪費行為，延長礦山壽命,實現礦產資源的充分利用。
二是要提高資源利用效率。加大節能技術和節能產品的推廣力度，利用經濟的、法律的、政策的手段，促進企業節能技術的應用；加強對鋼鐵、電力、輕工等重點行業的能源、原材料等資源消耗管理，大力提高資源產出效率；提高冶金、有色、電力、釀造、印染等行業的廢渣、廢水、廢氣的綜合利用率。
三是要把工業經濟發展與環境保護、資源節約使用結合起來，實現可持續發展。對資源消耗量大，環境污染嚴重，不符合產業政策的項目要堅決實行淘汰；要嚴格控制不符合生產要素合理配置的工業項目，擺脫頭疼醫頭，腳疼醫腳的思維模式。
二、轉變工業經濟增長方式，要依靠科技進步
1、要把人才、技術的優勢變成市場的優勢。一是加快產學研一體化步伐，突出企業的主體地位，通過定期的產學研項目洽談會，為科研院所和企業合作搭建一個平臺。二是支持企業研發中心建設，建設一支高素質的企業創新隊伍，提高企業自主創新能力，促進產品的更新換代。三是通過政策、資金等手段加大政府對企業新產品特別是高新技術產品開發的扶持力度。四是加快科技體制改革，構建新的科技創新體系，營造留住人才和用好人才的良好環境。
2、要繼續加大技術改造力度。一是確定產業政策和技改項目資金投入導向，重點扶持一批現有基礎較好、具有一定優勢和發展潛力和行業，使其形成產業化。二是大力推廣新材料、新工藝、新產品、新能源，加快生產設備、工藝的更新，以提高生產效率，減少環境污染。三是建立技改投資主體多元化的投融資體系，通過資源整合、企業改制等多種途徑盤活資金存量，從而加大技改投入，最終實現企業技術的進步。
3、積極推進科技進步中介服務體系建設。一是積極推動科技進步中介服務機構的改革與發展，形成社會化、開放式、專業性的服務體系。二是加強科技信息服務網絡建設，促進科技信息的交流與科技成果的轉化。三是暢通銀企合作渠道，爭取金融部門對科技進步和技術改造工作的支持。四是建立“政府引導、市場運作”招商機制，利用多種形式牽線搭橋，開展對外經濟技術協作。
三、轉變工業經濟增長方式,要加大工業結構調整力度
1、進一步調整優化企業組織結構。一是大力發展非國有經濟，進一步提高非國有經濟成分比重。對非國有企業要與國有企業一視同仁，享受同樣的政策，具有同等的地位，支持非國有企業采取多種形式參與國有企業改制，鼓勵其進入經營性基礎設施和公益事業領域。二是加大國企改革力度。解決國有企業債務包袱相對重、企業冗員多、經營機制不活的問題，努力改變贏也國企，虧也國企的局面。三是培育一批大的企業集團。以優化行業組織結構、資本結構、資源結構、產品結構為目標，加強與企業之間的合作，充分利用現有存量資產，以較少的增量投入，激活存量資產，做大做強鋼鐵、汽車、石化、高科技等重點行業的重點企業，充分發揮龍頭帶動作用。四是大力發展中小企業。利用重點行業產業鏈長的優勢，發揮其幅射作用。要抓好中小企業創業輔導工作和信用擔保體系建設，不斷促進重點企業的發展壯大。鼓勵、支持中小企業向產業集群方向發展，引導中小企業緊跟大企業產品調整步伐，提高配套能力。
2、進一步調整優化產業結構。一是要努力提高輕工業比重，緩解能源原材料不足的壓力，回避由于爭奪資源而造成企業生產成本上升的風險。二是對有市場，有效益的傳統產業，要鼓勵其進行技術改造，走內涵式擴大再生產的路子，反對不切實際的盲目擴張；大力發展科技含量高、經濟效益好、資源消耗低、環境污染少的高新企業。
3、進一步調整產品結構。一是要提高產品科技含量，生產高附加值產品，提高產品市場競爭力。二是努力開拓國際市場，發展外向型產品，向國際市場要效益。要處理好保名牌與創名牌的關系，要立足于“創”，著眼于“保”，發展一批叫得響、規模大、效益好的精品名牌產品。四是加快進口替代研發速度，在保證產品質量的前提下，努力提高產品的國產化率。
四、轉變工業經濟增長方式，要實現管理創新
1、要狠抓管理制度創新。圍繞提高產品質量、降低生產成本、提高生產效率和經濟效益，在生產、采購、銷售等環節和質量、成本、財務、資金等方面，建立和完善符合市場經濟要求的管理模式和規范，增強企業效益的聚集效應。
2、生產環節要狠抓節能降耗。一是要加大節能設備的投入和節能技術的運用，舍得在節能上花錢；二是要加強節能管理，杜絕跑、冒、滴、漏。
今年以來，工業生產保持平穩較快增長，經濟運行質量繼續提高，能源運輸供需兩旺，國內需求穩定增長，生產資料價格漲勢有所放緩，發展的穩定性、協調性有所增強，國民經濟繼續朝著宏觀調控預期方向發展。
（一）工業生產保持平穩較快增長
上半年，規模以上工業增加值同比增長14.3%。其中6月份增長15.1%，比上月加快1.8個百分點。去年下半年以來，月度工業生產增速基本處于13―15%之間，增長的穩定性明顯增強。
（二）經濟運行質量繼續提高
上半年，全國規模以上工業企業實現利潤24105億元，同比增長28.7%，增幅比一季度回落3.3個百分點；銷售收入利潤率6.2%，比一季度提高0.09個百分點。從13個主要行業看，建材、有色、化工和紡織利潤分別增長63%、55%、50.4%和41.4%，煤炭、輕工行業利潤分別增長33%和31%，電力行業利潤由前4個月下降0.4%轉為增長7.7%，電子行業利潤僅增長3.6%。分地區看，19個省份利潤增速在30%以上，其中江西、湖南、內蒙古分別增長65.8%、55%和54%。
（三）內需對經濟增長的拉動作用持續增強
上半年，規模以上工業銷售產值同比增長29.6%，內銷對工業增長的貢獻率達到91.4%，同比提高2.9個百分點。國內消費需求穩定增長。社會消費品零售總額增長16.8%，比一季度加快0.5個百分點。投資繼續保持較快增長。固定資產投資同比增長25.6%，比一季度加快0.6個百分點；其中房地產開發投資增長32.9%，占固定資產投資比重的21.1%，同比提高1.2個百分點。
（四）能源供需總體平衡
煤炭供需基本平衡，庫存較為充足。上半年，煤炭產運需保持較快增長。1―6月，全國鐵路煤炭運量、主要港口煤炭發運量分別增長13.2%和20.1%。煤炭凈進口量6174萬噸，下降11.5%。6月末，重點電廠存煤6536萬噸，可用18天；秦皇島港存煤745萬噸，比5月末增加170萬噸。
發用電量保持較快增長，部分地區供需形勢偏緊。上半年，全國發電量22166億千瓦時，同比增長13.5%。據中電聯統計，上半年全社會用電量增長12.2%，有9個省份增速超過15%。工業用電量增長11.7%，其中建材、鋼鐵行業分別增長19.8%和12.5%。受用電需求增長較快、來水比常年嚴重偏少、火電虧損等因素影響，華東、華中、南方等區域電力供需形勢偏緊，部分省市實施了有序用電措施。
成品油市場運行平穩，消費需求保持高位。上半年原油產量10289萬噸，同比增長4.6%；進口量12621萬噸，增長7%。據行業統計，成品油表觀消費量11839萬噸，增長7.2%。6月末，成品油庫存1356萬噸，處于基本正常水平。
天然氣供應能力穩步提高，消費快速增加。上半年，天然氣產量513.8億立方米，同比增長7.3%；進口量約為141億立方米，增長1倍。據行業統計，天然氣表觀消費量631億立方米，增長21%。5月份后，發電用氣大幅增加。上半年，中石油西氣東輸系統向河南、江蘇等地6個燃氣電廠供氣量同比增長64.9%，向燃氣發電較多的浙江管網供氣量增長15.4%。
（五）運輸需求持續旺盛
上半年，全社會貨運量170.9億噸，同比增長13.9%，增速比一季度加快0.3個百分點。其中，鐵路、公路、水運貨運量分別增長8%、14.7%和15%，比一季度加快0.2、0.2和0.7個百分點。全國鐵路日均裝車16.82萬車，同比增長7.1%，煤炭、糧食、石油、化肥等重點物資運輸得到較好保障。規模以上港口完成貨物吞吐量44.2億噸，增長13.2%，其中內貿、外貿吞吐量分別增長15.6%和8%。
（六）生產資料價格漲勢趨緩
上半年，工業生產者購進價格同比上漲10.3%，漲幅比一季度提高0.1個百分點。受宏觀調控政策效應逐步顯現、國際大宗商品價格高位回落等影響，近幾個月生產資料價格漲勢高位趨緩。制造業購進價格指數連續4個月回落，從2月份70.1%的高位回落到6月份的56.7%，說明上游產品價格漲勢得到初步控制。6月末，布倫特原油期貨價格112.5美元/桶，較4月上旬的高點回落約10%；進口鐵礦石現貨價格1295元/噸，較2月中旬高點時回落6.5%。6月份，國內生產資料市場銅平均價格69758元/噸，較3月份下跌3.1%。國內市場標準級棉花平均售價24441元/噸，較3月份下跌20.7%，化纖、紗、布等產品價格也較快下降。
（七）產業轉型升級步伐加快
上半年，東、中、西部地區工業增加值分別增長12.4%、17.8%和17.3%。東部地區新興產業增勢強勁。中西部地區產業升級勢頭明顯。
二、當前經濟運行中需要關注的問題
（一）部分地區電力供需矛盾仍較突出
6月份以來，華東、華中等區域出現多輪大面積降水，水電出力明顯增加，空調用電較常年偏少，電力供應緊張情況明顯緩解。但從趨勢看，隨著工業生產繼續保持較快增長以及氣溫升高、空調集中使用，電力需求將明顯增加，總體供需依然是趨緊態勢，部分地區緊張形勢還有可能加劇。預計今年迎峰度夏日最大發電量將達到155億千瓦時左右，比去年峰值高出11%以上。從供需形勢看，東北、西北平衡有余，其余大部分地區供應偏緊，電力缺口約3000萬千瓦。其中，江蘇、浙江、重慶、京津唐等地矛盾較為突出。
（二）企業生產經營環境更趨嚴峻
地方和行業普遍反映，今年以來原材料、資金、勞動力等成本大幅上升，企業生產經營困難明顯增加。資金環境總體偏緊，前5個月規模以上工業企業利息支出同比增長30.3%，其中小型企業增長42.6%。一些地區反映，重點企業貸款大都面臨基準利率上浮10―30%的情況，中小企業貸款成本接近甚至超過銀行基準利率的兩倍。今年以來，即使各地勞動力工資普遍上漲了15―20%，但招工難，特別是招專業技術人員、熟練技工難的問題仍十分突出。機械行業反映，重型機床、發電設備、工程機械等產品新增訂單有所回落。紡織行業反映，棉花價格波動劇烈，企業經營風險不斷增大，目前訂單以短周期、小額為主。
（三）出口形勢不容樂觀
受發達國家需求不振、匯率變動、貿易保護升級以及北非局勢動蕩等因素影響，今年以來工業出口增速明顯放緩。上半年，規模以上企業出貨值增長19.1%，同比回落9.3個百分點。制造業新出口訂單指數基本在51%左右徘徊，較去年同期低約2個百分點。前5個月紡織品服裝出口數量僅增長3.9%。國際航運市場需求恢復程度也低于預期，造船和集裝箱等企業普遍反映后續訂單明顯減少。
關鍵詞：經濟增長；工業廢水排放量；VAR模型
中圖分類號：F224.0文獻標識碼：A
一、引言
改革開放以來，中國的經濟增長帶來了人民生活水平的提高以及社會福利水平的改善，但隨之而來的是一系列環境問題。經濟增長與環境惡化之間的兩難沖突備受關注，二者關系的研究已成為各領域探討的熱點問題。經濟學家庫茲涅茨1955年提出了著名的倒U型曲線假說，20世紀九十年代，Grossman和Krueger在庫茲茨曲線基礎上提出了環境庫茲涅茨曲線。國內學者方行明、劉天倫通過建立一個一元三次的計量經濟模型，應用最小二乘法估計，認為工業廢水排放量與人均GDP之間存在倒N型的關系，彭水軍、包群通過廣義的脈沖分析，認為人均GDP與工業廢水排放量存在N型關系。而本文主要利用VAR模型來分析經濟增長與工業廢水排放量是否存在上述關系，首先建立工業廢水排放量和經濟增長這兩個指標，因為考慮到時間序列的平穩性問題，要利用單位根檢驗數據是否平穩。如果數據平穩或是協整，則建立經濟增長與工業廢水排放量的VAR模型，進行格蘭杰因果關系分析和脈沖響應分析。
二、變量選取與數據處理
（一）變量選取。因為本文只是單純地研究經濟增長與工業排放量之間的關系，不考慮對環境造成污染的其他因素的影響，所以在變量選取方面比較容易。經濟增長的指標選用人均GDP（單位：元），之所以選用該指標，在于與總收入相比，人均GDP更能反映出真實收入水平變化對環境的影響。而工業廢水排放量的指標就直接選用每億元工業產值的工業廢水排放量（單位：噸）。研究區間取自1995～2009年，各指標數據來源于《中國統計年鑒》。
（二）數據處理。為避免數據的劇烈波動，消除可能存在的異方差，考慮到對時間序列進行對數化處理后容易得到平穩序列，且并不改變序列數據的特征。本文分別對每億元工業產值的工業廢水排放量和人均GDP的時間序列數據進行取對數的處理，新的序列分別命名為lnmyczw和lngdp。
（三）變量的平穩性檢驗。為了得到有效的檢驗統計量，防止為回歸的產生，在建立VAR模型前應首先對變量的時間序列數據進行ADF平穩性檢驗。
在進行ADF單位根檢驗之前，首先應確定是否具有截距和時間趨勢項，否則，檢驗的結果將會大相徑庭。一般采用圖形觀察法，如果序列在偏離0位置變動，且呈現出隨著時間快速遞增或遞減的趨勢，則可以選擇既有截距又有時間趨勢項；如果序列隨時間遞增或遞減的并不迅速，可以考慮舍去時間趨勢項。從表1中我們可以看出，lngddp和lnmyczw這2個時間序列在10%的顯著性水平下均不能拒絕存在單位根的原假設，因此都是非平穩的。而他們的一階差分序列dlngdp和dlnmyczw的ADF值均可以小于10%的顯著性水平下的臨界值，所以都是平穩的。因此，dlngdp和dlnmyczw都是平穩的時間序列，可以建立任何的模型。（表1）
三、VAR模型的建立及應用
（一）建立VAR模型。在ADF檢驗的基礎上，我們建立人均GDP和每億元工業產值的工業廢水排放量為因變量，這些變量的滯后項為自變量的VAR模型。
為了確定VAR模型的滯后階數，我們根據LogL、LR、FPE、IC、SC和HQ等標準進行確定，如表2所示。（表2）滯后階數適當加大，可以消除誤差項中的自相關，但又容易減少自由度，影響模型參數估計的有效性。因此，我們重點參考AIC和SC最小的評價標準，將VAR的滯后階數確定為4階。因為對于變量人均GDP和每億元工業產值的工業廢水排放量，經過取對數和一次差分后，變量是平穩的，所以可以建立滯后4階的VAR模型。
（二）格蘭杰因果關系分析。在建立VAR模型的基礎上，來分析經濟增長與工業廢水排放量之間的格蘭杰因果關系。Granger因果檢驗度量的是：對y進行預測時x的前期信息對均方誤差MSE的減少是否有貢獻，并以此作為因果關系的判斷基準。與x的前期信息相比，若MSE無變化，則稱x在Granger意義下對y無因果關系；反之，當x的前期信息對MSE的減少有貢獻時，稱x在Granger意義下對y有因果關系。即一個變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關系。
Granger因果檢驗往往受滯后長度p的影響。處理滯后期有兩種方法：一是從滯后1開始測試，按AIC、SC最小的原則確定VAR的滯后長度，作為Granger因果關系檢驗的滯后期；二是嘗試不同的滯后期，比如滯后1～6期，觀測因果關系的變化特征。本文的滯后階數直接利用VAR模型所確定的滯后階數。
通過格蘭杰因果關系檢驗（表3），根據伴隨概率，在5%的顯著水平下，因為0.000，0.05，所以拒絕原假設，即人均GDP是工業廢水排放量的格蘭杰原因。0.9569>0.05，所以接受原假設，即工業廢水排放量不是人均GDP的格蘭杰原因。表明人均GDP和工業廢水排放量之間存在單向的格蘭杰因果關系。這就從一個方面反映了我國經濟的快速增長在一定程度上建立在高廢水排放量的基礎上的，但是這不符合中國的“低污染，高增長”的目標，所以我國要加快經濟增長由粗放式向集約式的轉變，治理高能耗、高排放的企業，而且在較快的經濟增長的條件下，也應該對工業廢水的治理增加投資。
（三）脈沖響應分析。前面我們分析了一個變量和另一個變量之間的格蘭杰因果關系，接下來分析當一個誤差項發生變化即模型受到某種沖擊時對系統的動態影響，或者說VAR模型中的一個內生變量的沖擊（即一個誤差項發生變化）給其他內生變量帶來的影響，即脈沖響應分析。首先，我們給每億元工業產值的工業廢水排放量一個單位的沖擊，采用脈沖方法得到關于人均GDP的一個脈沖響應函數（圖1）。圖1中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數（單位：年），縱軸代表人均GDP增長率的響應，實線表示脈沖響應函數，代表人均GDP的增長率對每億元工業產值的工業廢水排放量的沖擊的反應，虛線表示正負兩倍標準差的偏離帶。
從圖1中可以看出，當在本期給人均廢水排放量一個正沖擊，人均GDP的增長率在前7期基本上是平穩的，且是正的，當人均廢水排放量受外部的某一正的沖擊后，傳遞給人均GDP的增長率，給人均GDP的增長率帶來同樣的沖擊即具有正的增長。在第7期內下降為0，并持續下降，到第8期以后開始穩定（響應值為-0.03）。表明每億元工業產值的工業廢水排放量的正的沖擊可以使人均GDP的增長率持續降低，但是這種影響比較微小。
同理，我們給人均GDP一個單位的正的沖擊，可以得到每億元工業產值的工業廢水排放量的響應函數（圖2），實線表示每億元工業產值的工業廢水排放量增長率對人均GDP沖擊的響應函數。
在圖2中可以看出，每億元工業產值的工業廢水排放量的增長率一直在0附近很小幅度的波動，但在第3期以后都顯示出不明顯的負效應。這說明人均GDP的一個正的沖擊可以持續降低每億元工業產值的工業廢水排放量的增長率，但是這個響應不是非常明顯。
四、結論
在1995～2009年這個研究期間，通過利用人均GDP和每億元工業產值的工業廢水排放量建立VAR模型，通過格蘭杰因果關系分析和脈沖響應分析，得出如下結論：
1、在一定程度上，中國經濟的增長是工業廢水排放量的格蘭杰原因，這與中國正處在工業化中期，第二產業比重大的經濟結構有關，但是工業廢水排放量不是經濟增長的格蘭杰原因。
2、在響應期內，dlngdp對dlnw的響應函數并沒有呈現倒N型或N型。沒有呈現倒N型可能是因為使用的模型不同，而沒有呈現N型是因為本文數據較新，加上近年來政府對工業廢水排放量的控制所致。
3、經濟增長對工業廢水排放量的減少所起的作用不是很明顯。
（作者單位：河北經貿大學經濟研究所）
主要參考文獻：
[1]Grossman G.and Kuerger A：Economic Growth and the Environment[J].Quarterly Journal of Economics，1995.110.2.
[2]夏慶澍，蘭天.中國經濟增長與環境污染關系的實證性研究[J].經濟觀察，2011.1.
[3]方行明，劉天倫.中國經濟增長與環境污染關系新探[J].經濟學家，2011.2.
[4]彭水軍，包群.中國經濟發展與環境污染關系[J].中國工業經濟，2006.5.
關鍵詞：生產業 空間計量 溢出效應 經濟增長
發展生產業不僅可以優化產業結構，轉變經濟增長方式，還有助于提升制造業的競爭力和其他服務業的發展水平，從而促進經濟發展。學者主要從分工、專業化及產業互動角度等進行了豐富的研究，Riddle（1986）認為服務業（包括生產業）是促進其他部門增長過程的產業，服務業是經濟的粘合劑。Hansen（1994）認為在日益增加的信息指向的經濟中，生產業部門的增長實際上擴大了勞動分工和生產率，而且生產業的出口或外銷也加速了區域的發展，它充當了催化劑的作用。鄭吉昌（2005）認為現代生產業一方面推動分工的深化，另一方面又是分工經濟“黏合劑”，從而使現代生產業成為經濟增長的牽引力和經濟競爭力提高的助推器。張亞斌，劉靚君（2008）實證研究表明，生產業可以通過技術進步與創新、深化分工、提高生產效率、產業集群、改善地區投資環境以及與工業、其他服務業的互動共同推動我國經濟發展。Goe（1990）的研究闡明了生產業與其他活動的聯系：認為生產業銷售的最大部分是其他服務業而不是制造業；對大多數生產業而言，市場是主要面向最終（消費者）需求。程大中（2006）在對中國與英國、美國的生產業進行比較研究后指出，生產業與其他產業的前后向聯系效應較弱，對經濟沒有產生應有的拉動作用。
從以上的文獻梳理中發現：對于生產業對經濟增長作用的研究僅限于理論分析和經典的計量經濟的實證分析，由于變量普遍存在的空間依賴性，從而違背了經典計量經濟樣本觀測值相互獨立的假設，因此導致經典的OLS估計失效，本文將空間的相互作用納入到回歸模型的分析中，實證分析生產業對經濟增長的貢獻。
模型構建
（一）研究區域、樣本數據
根據已有實證研究對生產業的普遍劃分方式以及統計數據的可得性，本文將生產業細分為以下行業：交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，金融業，房地產業，租賃和商務服務業和科學研究、技術服務和地質勘查業，下文分析中分別用字母C、D、E、F、G、H、I代替。
研究區域是除了我國香港、澳門特別行政區和臺灣省的中國大陸31個省、自治區和直轄市，簡稱各省份。樣本數據區間為2006-2008年，所有數據均來源于《中國統計年鑒》和《中國第三產業統計年鑒》，利用Open Goeda空間計量軟件進行數據分析。為消除物價水平的影響，以1978年為基期，用各省份CPI指數對GDP進行平減。由于統計年鑒中沒有各省份生產業細分行業的產值數據，因此本文用就業數來代替產值進行計量分析。
（二）空間計量模型
模型構建思路：
第一，采用空間統計分析Moran指數檢驗被解釋變量的空間自相關性，本文用來檢驗生產業與經濟增長是否具有空間依賴性，由于采用的是各省份的相關數據，而且各省份之間有共同的相鄰邊界，因此，采用K值臨近的空間權重矩陣（K-Nearest Neighbor Spatial Weights）進行分析。
第二，建立空間計量經濟模型，進行空間計量估計和檢驗。首先構建一般的非空間模型，即經典線性回歸模型，然后在其基礎上通過引入空間依賴性，建立相應的空間計量模型， 本文采用了劉偉、李紹榮（2002）提出的計量模型，并對其進行簡單處理，修正成為雙對數一元線性回歸計量模型，如下所示：
lnY=α+βlnXi+ε（i=1，2，…，7） （1）
式中Y表示全國不同時期GDP，用來衡量經濟增長；Xi代表不同時期的以就業數為衡量指標的生產業和內部細分行業的發展水平；β為相關系數；α為常數項；ε為誤差項。在建立經典線性回歸模型的基礎上，通過一個空間權重矩陣W，將區域間的空間相互作用引入模型，根據模型設立時對空間依賴性的體現方式不同，空間計量模型主要分為兩類：空間滯后模型和空間誤差模型。對選擇使用何種模型進行檢驗，根據Anselin和Florax（1995）提出的判別標準進行判斷。
實證分析
（一）空間自相關檢驗
采用全局空間相關系數對各省份的經濟增長和生產業在空間上是否存在自相關和聚集特征進行檢驗，檢驗結果如表1所示。
從表1看出，省域經濟增長、生產業及其內部行業的Moran's I系數都大于0，除科學研究、技術服務和地質勘查業在10%的顯著性水平下顯著以外，生產業，交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業通過率5%的顯著性檢驗，經濟增長、金融業，房地產業，租賃和商務服務業行業通過了1%的顯著性檢驗。這意味著經濟增長和生產業及細分行業都具有顯著的空間正相關關系，經濟增長的Moran's I系數為0.317，顯示更強的聚集特征。區域之間存在近鄰效應，某個區域的省域經濟增長、生產業及其內部行業的發展水平與鄰近區域的發展水平有關，這表明對于生產業及其內部行業與經濟增長的關系的實證研究，經典計量模型假定的空間事物沒有關聯及均質假定存在局限，采用忽視空間效應的OLS估計存在模型設置偏差，導致研究結果缺乏應用的解釋力。
（二）空間計量模型選擇
從空間相關性檢驗結果可以看出，lnY和lnXi的全局Moran's I系數都具有明顯的空間自相關，因此建立空間計量模型考察生產業及內部細分行業與經濟增長的關系，首先進行空間加權最小二乘法估計，根據估計結果選擇相應的空間計量模型，數據輸出結果如表2。
根據空間計量模型判別標準：從表2空間相關性的檢驗中發現無論生產業整體行業還是單個行業，他們與GDP的LMLAG統計值較LMERR在統計上更加顯著，且相應的R-LMERR統計值都要比 R-LMLAG顯著。因此，判斷應建立空間滯后模型來進行回歸分析。
（三）空間滯后模型分析
表2的分析結果可知，應建立空間滯后模型來分析生產業及內部細分行業與GDP的關系，并進行估計，估計結果如表3所示。
從表3的估計結果可以看出，生產業就業對經濟增長的影響系數通過了1%的顯著性檢驗，經濟增長對生產業就業的彈性系數為1.003，說明生產業就業每增加1%，就會引起經濟增長增加1.003%。從單個行業與經濟增長的檢驗結果看：交通運輸、倉儲和郵政業對經濟增長的影響系數為1.015，通過了1%的顯著性檢驗；信息傳輸、計算機服務和軟件業對經濟增長的影響系數為0.945，通過了1%的顯著性檢驗；金融業對經濟增長的影響系數為1.121，通過了1%的顯著性檢驗；房地產業對經濟增長的影響系數為0.772，通過了1%的顯著性檢驗；租賃和商務服務業對經濟增長的影響系數為0.682，通過了1%的顯著性檢驗；科學研究、技術服務和地質勘查業對經濟增長的影響系數為0.924，通過了1%的顯著性檢驗。從以上的分析可以看出，不管是生產業還是內部細分行業，對經濟增長的影響都是非常顯著的。在考慮了空間因素的作用下，經濟增長對金融業的彈性系數最高為1.121，因此金融業對經濟增長的貢獻要超過其他行業；經濟增長對租賃和商務服務業的彈性系數最低為0.682，因此對經濟增長的貢獻較小。
結論
從經濟增長和生產業的全局Moran's I系數看，經濟增長、生產業及內部細分行具有較強的空間自相關性，區域之間存在近鄰效應，某個區域的經濟增長和生產業的發展水平與鄰近區域的經濟增長和生產業發展水平有關。
從生產業與經濟增長的空間滯后模型分析看，生產業總體對經濟增長貢獻的作用明顯，對于單個行業，金融業對經濟的貢獻最大，而租賃和商務服務業對經濟的貢獻較小，即傳統生產業仍然對經濟的貢獻起主導作用，相比新興生產業對經濟的貢獻較小，沒有對經濟增長產生應有的拉動作用。因此對于生產業的發展，一方面要注重傳統生產業的效率和質量，不斷增強其在地區間的溢出效應，促進相鄰省份生產業的發展，另一方面，要大力發展新興生產業，不斷提高其在生產業中的比重，擴大對其他省份生產業的輻射作用。
參考文獻：
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［關鍵詞］ 環境庫茲涅茲曲線 經濟增長 環境污染
經濟與環境是人類生存發展的兩個緊密聯系的系統。20世紀70年代以來，許多學者研究了經濟增長與環境質量之間的關系。在Kuznets提出收入分配與經濟增長之間存在倒U形曲線關系之后，有學者指出經濟發展與環境質量之間也可能存在倒U形曲線關系。此后，經濟學家對此問題的實證研究從未停止過。國內對經濟與環境關系的研究大多數是圍繞環境庫茲涅茨曲線進行的，即驗證與國外EKC曲線研究的關系，若符合EKC曲線，轉折點在哪？若不符合，兩者之間是什么形狀的曲線？如劉靜（2009）、劉耀斌（2007）等人對區域EKC的實證研究，即用OLS方法進行EKC模型的估計。
文章利用安徽省的統計數據資料，首先對經濟與環境現狀進行描述性統計分析，進而對建立相應的模型，最后給出相應的對策。
一、變量選擇、數據來源及研究思路
為了研究經濟與環境之間的關系，所以選取了安徽省1987-2009年間每年的工業廢水排放總量(萬噸)、工業廢氣排放量(億標立方米)、工業固體廢料生產量(萬噸)為衡量環境質量的指標。人均GDP數據由各年名義人均GDP以1978年為基期平減而來。數據來源于《安徽省統計年鑒》，時間跨度為1987-2009年。文章應用Excel和計量軟件Eview6.0進行分析，在對安徽經濟與環境質量水平總體分析的基礎上，進行ADF檢驗，并建立計量模型，最后根據結論給出相應的建議。
二、安徽省經濟增長與環境質量狀況的描述性統計分析
近年，安徽經濟增長迅速，GDP總量每年增速都在10%以上，2009年總量達到10063億元，人均突破萬元，達到了14809.4元。同時能源消耗與工業廢物也伴隨著經濟增長在不斷上升。
對環境質量指標進行描述性統計分析，圖1-圖4表明：安徽省工業廢氣排放量、工業固體廢料生產量三者的變化趨勢與實際人均GDP整體上相一致。從1987年到2009年，安徽省工業廢水排放量總體趨勢有所下降，從1987的1048445萬噸減小為2009年的7344萬噸。安徽省工業廢氣排放量持續走高從1987年到2004年，工業廢氣排放還只是略微增加，但從2004年至2008年，工業廢氣增速變為急劇上升,2009年是稍微的下降。在1990年到2005年期間，工業固體廢物排放總體來說比較穩定。在2005年至2009年間，年平均固體廢物排放達到6186萬噸，2009年更是達到了驚人的8471萬噸。經分析，經濟發展導致了工業污染物的排放量越來越大，相應環境質量也有所下降，雖然節能降耗工作已經做出了很大貢獻。
三、安徽省經濟增長與環境質量關系的計量分析
根據安徽省1987-2009 年環境質量數據以及人均GDP 數據,采用二次曲線進行回歸分析,建立安徽省的環境經濟計量模型,結果發現此模型不能準確描述安徽省環境與經濟的發展規律,因為人均GDP 與廢水排放量的關系曲線表現為一個正U 形加倒U 型,而廢氣與固體廢棄物排放量則呈現出近似倒U 形的左側部分。由此可見,安徽省經濟增長與環境污染曲線與標準的倒U 型EKC 曲線不太吻合,它既有三次曲線,也有二次曲線。進一步分析發現,工業廢水排放的三次曲線擬合效果更好,因此在借鑒原模型的基礎上添加一個三次項,用以說明安徽省的經濟增長與環境污染水平的關系。即：
（i=1，2，3）（1）
其中：Yi（i=1，2，3）分別指工業廢水排放量、工業廢氣排放量、工業固體廢物排放量指標；X為實際人均GDP;a為回歸系數；εi 為隨機擾動項。如果橫坐標表示人均GDP，縱坐標表示各環境污染指標，則有判斷準則：
如果a1>0，a2
如果a10且a3=0，則經濟增長與環境污染為U型曲線；
如果a1
如果a10且a3
如果a1
利用上述三次曲線模型進行回歸，相應模型：
人均GDP與工業廢水排放量相關數據擬合結果如下，
R2=0.881 P=0.000 F=36.870
人均GDP與工業廢氣排放量的回歸擬合結果如下：
R2=0.985 P=0.000 F=1088.362
人均GDP與工業固體廢物排放量的結果如下
R2=0.982 P=0.000 F=916.076
在5%的顯著性水平上，通過觀察其系數項及方程總體的P值，該方程系數均通過顯著性檢驗,且回歸方程總體上也是顯著的,模型擬合很好。
模型擬合結果分析
分別以工業廢水排放量、工業廢氣排放量和工業固廢排放量為 y 軸,以人均 GDP為 x 軸,做出散點圖。 利用 SPSS 統計分析軟件 ,得到人均GDP和工業廢水排放量、工業廢氣排放量以及工業固體廢物排放量的函數模擬曲線圖：
由人均 GDP與污染排放量回歸模型可見,安徽省人均 GDP與工業“三廢”環境指標曲線擬合效果較好,擬合優度R2最低為0.881,對環境庫茲涅茨曲線具有較充分的解釋意義。從安徽省工業“三廢”的 EKC軌跡分析可以看出,三條曲線的形狀各不相同,且與傳統的 EKC曲線不太吻合。
由圖5可以看出，在1987至2009間，曲線呈現出先下降再上升而后繼續下降的特征，總體依然呈下降趨勢。即隨著人均收入水平的提高 ,工業廢水排放出現了反復的波動，但總體勢頭良好，隨經濟的增長，總體廢水排放減少。人均GDP與工業廢水排放在圖形上接近于“U+倒U”型。實際上環境質量的改善并非隨著收入水平的提高而自動發生 ,而在很大程度上將取決于環境經濟政策的調整。由于安徽省在廢水治理方面投資較大 ,環保措施得當 ,因此在工業廢水治理方面取得了顯著成果。
圖6與圖7形狀類似，在1987年至2009年間，均呈現上升態勢，尤其最近幾年上升勢頭更是明顯。這說明 ,安徽省目前仍處在工業化發展時期 ,隨著工業化進程的加快 ,工業廢氣排放量與工業固廢排放量仍將持續增長。如果這種勢頭不能得到及時的遏制，那么一旦超過某個限度，環境污染問題將很難得到治理。
四、結語
在經濟增長初期階段，對環境問題的意識程度比較低或是忽視的，隨著經濟增長污染物排放水平也在增長，環境質量水平不高，隨著收入提高到某一水平后環境質量開始改善，雖然安徽環境質量有所改善，但由于粗放型經濟發展模式還沒有得到根本性的改變，環境壓力仍處于上升趨勢。
安徽省 EKC曲線并不完全符合傳統的 EKC曲線形式 ,這也驗證了 EKC曲線具有一定的特殊性 ,在不同國家或地區具有不同的表現形式。因此推斷出 EKC不是經濟、環境發展嚴格遵守的一條必然規律 ,是根據經驗數據對經濟增長與環境污染做出的一種描述。
安徽省廢水排放與人均GDP的關系曲線為“U+倒U”型；廢氣排放與固體廢物排放曲線類似與倒U型EKC的左半部分，尚未到達轉折點，這與典型的EKC是明顯不同的。從上面的 EKC曲線來看 ,安徽省除工業廢水排放量有所減少外 ,其它兩個指標都處于不斷惡化狀態 ,可見安徽省環境質量要得到提高,還要有很長路要走。政府要加大對環境質量的治理力度。
因此，安徽省要實現節能減排，把GDP單位能耗和排污量降下來，優化產業結構是關鍵。安徽省要進一步調整產業結構，提升第三產業在整個國民經濟中的比例，優化第二產業結構，重點發展低耗能、低排放的高新技術產業。
參考文獻：
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論文摘要:文章試圖對通信業對經濟增長的貢獻作一定的計量分析。為此，首先將國內部門分為通信產業部門和非通信產業部門，并以這兩部門的生產函數為基礎，推出最終的計量模型，然后根據有關的數據對模型進行回歸分析。分析結果表明，通信業對經濟增長的綜合邊際產出貢獻很高，從而說明對通信業應該繼續加大投入，引導和扶持通信產業的發展，發揮通信業的先導作用，進一步來促進國民經濟持續穩定的增長。
引言
通信業是國民經濟的基礎性、先導性、支柱性產業。通信業的發展帶動相關產業群發展，體現了信息經濟的發展趨勢，改變產業結構，使之更具活力;它還創造了大量就業機會，改變就業結構和勞動力素質。通信業已成為社會政治、經濟、文化和人民生活不可或缺的一部分，是當前及未來社會生產和生活的重要支撐。在經濟增長方式轉變和經濟結構調整的歷史性進程中，通信業的重要性只會加強，不會削弱。回顧改革開放的發展歷程，我們可以發現，作為國民經濟的基礎行業，通信業從弱小到強大、從落后到先進、從曾是制約經濟發展的“瓶頸”到成為國民經濟的先導產業，實現了質的飛躍。通信業在國民經濟中的地位不斷提高，對經濟發展起到了巨大的拉動作用。然而，通信業與經濟增長的關系如何?通信業對經濟增長的拉動作用究竟有大?本文嘗試用計量經濟模型對此進行探討。
1 計量模型分析
1.1 理論模型
本文嘗試用菲德模型來分析通信業對國民經濟的貢獻。菲德模型是菲德(G.Feeler)于1983年提出的一個用于測算出口對經濟增長作用的兩部門模型。該模型把社會經濟活動分為出口和非出口兩個部門，由于出口部門面對的是國際市場，激烈的競爭促使它不斷提高其生產技術水平和管理水平，非出口部門正好吸收這種由于生產技術水平和管理水平提高帶來的外溢效應，從而增強其自身實力。因此，出口對于GDP增長的貢獻可能要比出口本身增長所形成的GDP增量大。菲德的兩部門模型就是用來估計出口對于非出口部門外溢作用以及出口與非出口部門之間要素生產力差別的數學模型。
通信產業作為一個部門，與經濟中其他部門的聯系十分重要，任何希望估計通信產業對國民經濟的影響，必須關注通信產業對非通信產業的外溢作用。鑒于通信產業對經濟增長的直接作用和外溢作用，將借鑒菲德提出的兩部門模型來測度通信產業對經濟增長的貢獻。與菲德模型的思路相似，把通信產業對經濟增長的作用類同于出口對經濟增長的作用，將國內部門劃分為通信產業部門和非通信產業部門。
模型建立如下:設各自的生產方程為:
P = f(Lp，Kp) (1)
N = g(Ln，Kn，P) (2)
其中P和N分別代表通信產業部門和非通信產業部門兩部門的產出量，L和K分別代表勞動力和資本兩大生產要素，下標代表部門。(2)式生產函數假設，通信產業的產出水平P將影響非通信產業部門的產出。
勞動力(L)與資本(K)總量可以表達為:
L = Lp+ Ln(3)
K = Kp+Kn(4)
社會總產品( Y)就是兩部門產品之和，即:Y = P+N (5)
菲德模型將不同部門的勞動和資本邊際生產力的相互關系表達如下形式:
其中fl代表通信產業部門勞動力的邊際產出，fk代表通信產業部門資本的邊際產出，gl代表非通信產業部門勞動力的邊際產出，gk代表非通信產業部門資本的邊際產出，δ是兩個部門之間相對邊際生產力的差異，理論上可以大于、等于或小于零，正的δ意味著通信產業部門的相對邊際生產力高于非通信產業部門。
對(5)的兩邊求微分得:
dY =dN+dP = gkdKn+ gldLn+ gpdP+(1+δ)gkdKp+(1+δ)gldLp(7)
根據(3)、(4)、(5)、(6)、(7)，可以推導出如下回歸方程:
(8)式中，α、β表示非通信產業部門資本和勞動力的邊際生產力;γ代表通信產業部門對經濟增長的全部作用， 為通信產業的外溢作用) 分別是總產出、勞動力和通信產業產出的增長率;P/Y是通信業產出占總產出的比例。將國內投資視同于資本存量的增量，由于資本存量的增量在統計數據中不存在，一般用固定資產投資來代替。于是(8)式可以改寫為:
參數γ代表通信產業外溢作用與兩部門間要素生產力差異兩種作用之和。將一個常數項和一個隨機誤差項加入到方程(9)中，同時假定隨機誤差項具有零均值、同方差的特性，則方程(9)就成為所需要的回歸方程。
通過方程(10)，對的系數γ的估計，可以得到通信產業部門對于經濟增長的全部作用;需要說明的是，該模型將整個經濟區分為兩個部門是一種理論上的簡化。同時，非通信產業的產出不僅依賴于配置在本部門的勞動和資本要素，還取決于同一時期通信產業的產出量。因此，這里存在著一個假設:通信產業部門對經濟中其他部門的外溢作用發生在同一時期。這個假定與現實可能不太相符，但使用時間序列數據進行回歸分析，對分析結果影響不會太大。
1.2 樣本的選擇
在本模型的計算過程中，Y用國內生產總值(GDP)來代替，GDP用當年價格計算。L用年末從業人數表示，從業人數合計指標反映了一定時期內全部勞動力資源的實際使用情況。I用歷年全社會固定資產投資來代替，它包括了國有經濟、集體經濟、個體經濟和其他經濟成分歷年的固定資產投資之和，是反映固定資產投資規模、速度、比例關系和使用方向的綜合性指標。通信產業部門的產出P用每年通信業務總量代表。樣本區間為1998-2005年。樣本選取時間從98年開始，是因為1998年郵電分家，通信業對國民經濟的帶動作用顯著。上述指標的相關數據均取自《中國統計年鑒》和《中國通信年鑒》。如表1所示:
該回歸模型采用的數據是時間序列數據，為了消除數據的波動性，我們對數據進行了平均平滑處理。處理數據結果如下表2所示:
1.3 模型回歸結果
利用EVIEW統計軟件對方程(10)做LS回歸，結果如表3所示:
從方程(10)的回歸結果看，所有的回歸系數估計值α、β和γ都通過了統計的顯著性檢驗，R2達0·671254表明了方程的擬合效果好。從方程(10)的估計結果，得到最關心的系數γ的估計值為1·764966，γ就是通信業對國民經濟的全部作用。γ=1·764966的含義是:假設其他條件不變，通信部門每多生產出一單位的產出，國民經濟將增加1·764966單位的產出。
2 結束語
通過以上的計量分析，得出的結果是:通信業對國民經濟的全部作用參數的估計值γ為1·764966，也就是說，假定其他條件不變，通信業每多生產一單位的產出，整個國民經濟GDP將增加1·764966單位的產出。這就說明了通信業對國民經濟增長帶來的巨大作用。
通信業對國民經濟貢獻不僅包括對GDP的直接貢獻，其更大的貢獻在于對國民經濟發展和人民生活水平提高所產生的滲透作用與倍增作用，尤其是對其他產業的推動和帶動作用。隨著我國經濟結構調整、增長方式改變、資源節約利用等改革需求越來越迫切，通信業作為國民經濟的先導性、基礎性和支柱性產業，必須為有效推進國民經濟轉型做出更新更大的貢獻。這不僅要求通信業加快自身發展，更要求通過它改變人們的經濟行為，改造提升其他產業，提高社會的整體經濟效率。通信業的發展帶動相關產業群發展，體現了信息經濟的發展趨勢，改變產業結構，使之更具活力;它還創造了大量就業機會，改變就業結構和勞動力素質。通信業已成為社會政治、經濟、文化和人民生活不可或缺的一部分，是當前及未來社會生產和生活的重要支撐。基于上述的計量分析結果，筆者認為應該加快通信業的發展，在生產要素的投入上要向通信業傾斜，以發揮通信業的高效率，進而帶動整個國民經濟的發展。
參考文獻
一、區域工業經濟增長的EKC關系分析理論框架
我們引入Pfaff,Chaudhur和Nye（2000）有關EKC分析框架并加以擴展來討論區域工業環境EKU曲線。用S代表區域工業經濟活動提供的服務功能，A代表環境質量。顯然，S，A不能直接從市場購買，但它們的水平受工業經濟具體的經營活動所決定。一個區域的各行業企業通過其生產活動一方面為社會提供商品服務，另一方面又在生產過程中產生“工業三廢”影響環境質量，如果我們進一步按各行業企業在生產活動中的產生污染的程度（即對環境質量影響的程度）把它們分為兩大類標準，一類為重污染（d），一類為輕污染（C），則s可以表示為這兩大類標準行業的函數
s（Q)＝Qd+Qc
其中Q＝（Qd，Qc）是兩類污染標準的行業構成比例的向量數量和
進一步用E表示全部工業“三廢”的排放量，則E可表示為Qd，Qc的函數
E（Q）＝Qd+Qc
可以確信環境質量A受E的直接影響，且可以線性地表示為
A（E）＝A-EA＞0為初始環境質量
如果我們進一步假設，行業企業是否為重污染行業或輕污染行業取決于行業的技術進步T，政府的環保政策P，環保投資I以及環保設備運營費R等，行業的環境質量A則可表示為T，P，I，R等變量的函數，既；
Qi＝Qi(T,P,I,R…)i＝d,c
由于I，T，R，P等都可以表示為工業總產值（或國民收）GY的函數，因此這些變量可以通過工業總產值影響行業企業“三廢”排放量，形成規模效應，技術效應以及結構效應等（Henri LFde Groot,Cees AWithagen2002）并進而影響行業的環境質量的構成。由于這三大效應對環境的影響有正有負，這就使得環境質量與經濟增長之間有可能呈現出非單調關系（Copeland，Taylor 2002）。
如果我們把行業的重污染看作劣質商品，行業的輕污染為正常商品。那么由于區域經濟發展，人們對生活質量要求的變化，對外部引資的需要以及環保政策，環境稅收等各方面的規定，社會（消費者的總和）對行業重污染的需求（發展區域經濟的引致需求）將隨總產值的變化而變化。這樣一來對重污染行業（劣質商品）的需求將服從恩格爾曲線變化。在一定范圍內，工業的污染程度會隨工業總產值上升而上升，但達到一定階段這一比例會隨工業產值上升而減少。如果把這一關系反映到收入與環境質量的關系上，則可能出現EKC現象（Shubhan Chaudhar,Alexander SPfaff2002）。但需要指出，由于上述的規模效應，技術效應，結構效應對環境質量的影響有正，有負，且力度或大或小，因此這一效應在曲線形狀上以及靈敏度方面的反映具有相當的不確定性。
二、數據與模型設計
（一）樣本處理
由于本文重點分析經濟增長與工業固廢，工業廢水，工業廢氣這三個領域的EKC效應以及環境投資，環保政策等因素對環境治理在改善環境質量方面的力度等方面的問題，因此本文所選擇的變量主要為人均產值，工業總產值，工業固費，工業廢水，工業廢氣等幾個主要的總量指標以及諸如環保投資，環保設備運行費等一些其它指標。
為了討論方便我們對分析變量作如下設定，并冠以相應的代碼。
經濟領域（EIF）主要變量為：人均產值（GRP-CAP），工業生產總值（GY），環保投資（HI），水處理費用（SYF）
廢水分析領域（SIU）；工業用水總量（ZS），工業廢水總量（ES），（噸）廢水/億元（FS/GY）平均廢水（FS／GY）。
工業廢氣排放分析領域；工業廢氣排放量FQ，煤耗（MA），平均廢氣（FQ／GY）。
工業固廢分析領域（GIF）；工業固廢（GF）平均固廢（GF／GY）。
其他變量，時間變量（t），行業變量（i）虛擬變量Y，Y＝1為設定行業，Y＝0為非設定行業需要指出的是當有些必需資料無法得到時，我們采用遷值法或其他有效以統計方法進行數據補充，而當數據資料明顯有誤或對分析的有效性構成威脅時則可能作技術處理，但所有變動均將作出輔助說明。
樣本時間長度，為1983―2002年，20年。其中有關工業總產值的數據來源于包頭市統計年鑒，而有關環境方面數據來源于包頭市環保局有關統計資料。樣本計量單位以原統計資料計量單位為準。
(二)計量模型設計
我們考慮設定兩種計量經濟模型，在第一類模型中使用時間序列數據來分析總量變化在時間方面的EKC效應，這一模型分別以廢水，廢氣，固廢總量為因變量，以工業產值的總量為自變量。第二類模型，分別為一些具體的分析模型，其目的是進一步分析環保治理與環境質量的數量關系。
第一類模型為多項式回歸模型
Et=Bo+BIGYt+b2GYt2+B3GYt3+e
ES。。代表第七時間的環境污染指標，GY代表工業產值，這一指標是替代變量它代表了前述直接和間接對環境總體的影響效應。這一指標為多項式，如果B2，B3符號相反，我們期望有EKC效應。
第二類模型為多元線性回歸模型
Y=BO+ΣBixi+eiI=1,2,3……n
這類模型主要用于分析各種因素相互之間的影響，為了簡化的目的，主要從線性的角度來入手分析。這里Y代表被解釋變量，X代表解釋變量。
三、結論
綜上所述，對基于資源特點形成區域工業而言，如果加大重視環境治理力度其經濟增長與環境保護質量之間國民收入較低水平同樣可能存在EKC效應，但對于不同的污染物，其EKC效應不同，對工業廢水和工業固廢，存在馬鞍型EKC效應，轉折點分別為120億，140億工業產值（換算后），在這一過程中，環保政策的力度顯然起著決定的作用。而對于工業廢氣排放EKC效應不明顯。具體而言我們得到如下結論：
第一，由于資源特點，包頭地區工業體系在發展初期為重污染構成，在這一階段由于發展的需要以及資金，政策等各方面的因素，環境保護力度不大，因此在初期中期其規模效應大于技術效應，環境的污染程度隨國民收入上升而上升。但隨經濟進一步發展，人民生活水平的提高及以及人們對環境質量的要求提高，此外也是吸引投資的需要（這是發展中地區彌補資金不足的重要手段），因此包頭地區在引入高技術，新投資的同時加大對環境的治理力度，加大環保投資。這樣環境質量在經濟發展到一定階段隨經濟的發展趨于好轉。這說明在經濟發展與環境保護方面，政府起著決定作用。環境質量在政策力度加大的情況下可以在國民收入相對低的水平上形成EKC關系，這是本文通過對包頭地區典型分析所得到的一個結論，它說明政府行為對環境的外部正影響是相當顯著。
第二，盡管在一個區域內國民收入相同，但對于不同的污染物環境質量與經濟增長的EKC效應不一樣，比較而言，對工業廢水，工業固廢的總量控制相對容易一些，前者可以通過引入廢水設備在短期內大幅度降低廢水排放量，而后者通過能耗的轉化（如燃燒轉化為燃油）及設備引進也可以有效地在較短時間內降低固廢的絕對產生量。但對于廢氣控制相對難一些，雖然燃燒下降減低煙塵排放，但其它燃料的使用加大了其它廢氣排放量，廢氣的排放總量并沒有顯著的降低。這從廢水，廢氣，固廢的轉折點也可略見一斑，廢水和固廢的轉折點大約在120億140億元左右，而廢氣在現有工業產值范圍內并沒見顯著的EKC效應。
