民族地区经济增长与环境污染的Kuznets曲线实证分析基于19992008民族地区面板数据-论文网

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论文摘要：改革开放以来民族地区经济取得了快速的增长，但是随之而来的环境问题却日益突出。截取19992008年西部大开发以来民族地区经济环境10年面板数据，对民族地区经济增长与环境污染库兹涅茨曲线进行实证检验，可得出三点结论：一是民族地区各省区的环境库兹涅茨曲线大多数呈现倒N型，且多数地区的经济水平处于倒N库兹涅茨曲线两个拐点的中间，说明各地区在越过其相应曲线的第二个拐点前，按照现在的发展趋势，经济发展将继续加重环境污染。二是民族地区总体上处于经济增长同环境质量处于竞争的阶段。必须加快经济发展来缩小与全国的差距，早日跨越拐点。三是民族地区在加快经济发展的同时必须加大环境保护的力度，要通过各种途径降低拐点的高度，争取早日越过拐点，以促进经济和环境的可持续发展。
论文关键词：民族地区,经济增长,环境污染,计量经济分析
　　一、研究背景及选题意义
　　西部地区是中国经济发展落后地区，而民族地区大多又是西部地区12省中比较落后的地区。民族地区包括新疆、内蒙古、宁夏、西藏、广西5个省级民族自治区，还有少数民族聚集的青海、云南、贵州3个省区。改革开放尤其是西部大开发以来，民族地区经济虽然较东部地区仍然落后，也得到了快速发展，但随之而来的环境问题在民族地区却日益凸现。研究如何协调民族地区的经济和环境的发展，避免东部地区先污染后治理的模式具有重要意义。
　　Grossman和Krueger1991,1993)提出来的环境库兹涅茨曲线(EnvironmentalKuznetsCurve，EKC）是经济增长与环境污染间的关系的经验总结。近年来许多文献应用时间序列和面板数据对各地区的EKC进行了实证分析。但是同时间序列相比，面板数据能够将变量的截面和时序信息综合在一起，利用各变量在时间和截面上的差异所提供的信息，拓展样本的数据点，增加模型的自由度，显著减少缺省变量带来的问题。
　　国外，CrossmanandKrueger使用跨国PanelData模型对一些国家地区进行了EKC实证检验；国内，包群等利用1996－2002年中国30个省份的面板数据，对中国经济增长与6类环境污染指标之间的关系进行了检验；李刚利用面板数据对中国环境Kuznets进行了检验；王彦斌对面板数据对中部六省环境污染与经济增长关系进行了实证分析。
　　在这些文献的研究基础上，可以发现以下问题：
　　1.许多文献在利用面板数据进行方程回归时没有进行单位根检验和协整检验，这就容易产生虚假回归并且不能保证方程的稳定性。
　　2.许多文献在得到方程后，仅仅得出EKC的形状，没有求出曲线的拐点，这对经济和环境关系的研究是没有多大意义的，因为拐点两侧的环境和经济政策是不相同的。
　　3.一些文献直接用二次型的EKC模型进行估计，这必定会带来方程设定错误。
　　4.对民族地区8省区经济增长和环境协调发展，还没有基于PanelData进行实证研究的文献。
　　基于上述的分析，本文从以下方面进行了改进：
　　1.利用拓展的Kuznets曲线三次型模型进行计量经济学分析，且先对面板数据进行了单位根检验和协整检验，以克服虚假回归和方程不稳定的缺陷。
　　2.分析出民族地区经济增长同环境污染的一般关系，并找出各个省区各自独有的EKC和相应的拐点，为民族地区环境政策制定和经济规划提供理论依据。
　　3.利用的19992008年民族地区最新的数据，得出的结论会更实用（2009年数据所在的《中国统计年鉴2010》尚未出版）。选取的是西部大开发10周年时间段，也是民族地区的经济发展与环境关系冲突最为明显的阶段。
　　二、模型建立与数据选取
　　EKC的形状不尽相同。CrossmanandKrueger证实了倒U型的库兹涅茨环境曲线存在；Kaufmann(1998)等人的研究表明人均收入和SO2排放量之间存在U型关系；根据其他研究资料表明库兹涅茨环境曲线有倒N型、N型、线型多种形状。
　　为了保证研究的一般性，本文采取CrossmanandKrueger（1998）拓展的包含上述五种类型可能性的的库兹涅茨环境曲线模型进行回归分析。根据计量分析最终确定各个省区到底是属于倒U型、U型、直线型、倒N型、N型中的哪一种。模型形式为：
　　Y=α+β1X+β2X+β3X+u(1)
　　其中Y为环境污染指标；X为经济指标;u为随机误差项。
　　根据模型回归结果可以判断环境曲线关系:若β1>0,β2则为倒U型曲线关系;若β10,β3=0,则为U型曲线关系;若β10,β3则为倒N型曲线关系;若β1>0,β20,则为N型曲线关系;若β1≠0,β2=0,β3=0,则为线性关系。具体的判断表如表1所示：
　　表1环境Kuznets曲线形状判断表
　　

	β1	β2	β3
倒U型	>0	<0	=0
U型	<0	>0	=0
倒N型	<0	>0	<0
N型	>0	<0	>0
直线型	≠0	=0	=0

　　本文选取1999-2008年民族地区八省区的的数据，这是因为西部大开发来，民族地区经济发展和环境协调的问题更为突出。以人均GDP（元）衡量经济发展状况，以工业废水（water）（万吨），工业废气(gas)（标亿立方米），工业固态废弃物（solid）（万吨）作为环境污染的评价指标。并且将各个指标对数化，对数依次为lnpgdp，lnwater，lngas，lnsolid。以消除时间序列中存在的异方差，使其趋势线性化。原始数据来源于相应年份的《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。
　　考虑到基于面板数据的民族地区各个省份间存在差异，本文将民族地区环境与经济的关系方程设为：
　　lny=α+βlnpgdp+β(lnpgdp)+β(lnpgdp)+u（2）
　　i=1，2，…，8；t=1999,2000，2001，2002，…，2008.
　　其中，lny代表i省区的t时期的污染物工业废水（water）（万吨），工业废气(gas)（标亿立方米），工业固态废弃物（solid）（万吨）排放量的对数；lnpgdp代表i省区的t时期人均GDP的对数；u是随机误差项。
　　三、面板单位根、协整检验
　　（一）面板单位根检验
　　本文对面板数据的单位根检验采用两种方法。一种是相同根情形下的单位根检验,这类检验方法假设面板数据中各截面序列具有相同的单位根过程，采用LLC检验(Levin、LinandChu,2002)、Breitung检验(Breitung,2000)；另一类允许面板数据中各截面序列具有不同的单位根过程，主要的检验方法采用IPS检验(Im、PesaranandShin,2003)、Fisher-ADF(MaddalaandWu,1999;Cho,i2001)。单位根检验的滞后期选择我们采用Schwarz标准自动选择。本文所用变量的面板单位根检验结果如下：
　　Lnwater，lngas，lnsolid的LLC，IPS，ADF-Fisher，PP-Fisher检验都是不显著的，不能拒绝存在单位根原假设，因此Lnwater，lngas，lnsolid序列是非平稳的。Lnwater，lngas，lnsolid的差分△lnwater，△lngas，△lnsoid的LLC，IPS，ADF-Fisher，PP-Fisher检验都是显著的，拒绝原假设。因此，△lnwater，△lngas，△lnsoid是平稳的，即Lnwater，lngas，lnsolid是一阶单整的。
　　Lnpgdp的Breitung、IPS、ADF-Fisher检验都不显著，但是△lnpgdp的LLC、Breitung、PP-Fisher都是显著的，考虑到各种检验的差异性，可以认为△lnpgdp是平稳的，即Lnpgdp是一阶单整的。
　　的Breitung、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher检验是非显著的，因此是非平稳的。
　　△的五个检验中只有IPS检验是非显著的，所以△是平稳的，是一阶单整的。
　　的Breitung、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher检验是非显著的，而△的LLC、ADF-Fisher、PP-Fisher都是显著的，可以认为是一阶单整的。
　　由面板单位根检验可知,lnwater，lngas，Lnsolid，lnpgdp，，都是一阶单整的，可以进行面板协整分析。
　　表2面板数据单位根检验结果
　　

	LLC	Breitung	IPS	ADF-Fisher	PP-Fisher
lnwater	-1.26894	_____	0.6790	0.2389	0.0030
△lnwater	-12.0973***	_____	-6.01628***	67.0971***	109.720***
lngas	0.08272	_____	2.47750	5.33326	8.35091
△lngas	-8.52475***	_____	-4.68676***	56.1003***	70.6563***
lnsolid	1.19332	_____	3.42715	8.43921	4.19882
△lnsoid	-5.59947***	_____	-2.52079***	35.4996***	54.1465***
lnpgdp	-4.81408***	4.67410	-0.08176	20.9193	29.3663**
△lnpgdp	-5.08068***	-1.48765*	-0.41808	21.7917	37.2352***
	-3.91005***	5.31492	0.59234	14.7834	26.2334
△	-7.43718***	-1.38754*	-0.91006	28.1347**	35.6477***
	-1.72209**	4.85246	1.97321	4.67608	21.6918
△	-7.73982***	-1.17665	-1.05131	30.1149**	36.6116***

　　注：△表示该变量的一阶差分；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
　　（二）面板协整检验
　　面板协整检验采用Engle和Granger(1987)的方法。本文应用Pedroni(1999)构造了7个检验面板变量协整关系的统计量来进行检验。其中PanelvPanelρ、PanelPP和PanelADF4个统计量是用联合组内维度(within-dimension)描述,另外3个Groupρ、GroupPP和GroupADF统计量用组间维度(betweendimension)描述。Pedroni认为,七个标准化的统计量都趋于正态分布,但在小样本情况下,PanelADF和GroupADF统计量的检验效果更好,因此在检验结果不一致时,要以这两个统计量为标准。分别以lnwater，lngas,lnsolid为污染物的协整检验结果如表3所示：
　　在lnwater,lngas,lnsolid为污染物协整检验中，除了组间维度的Panelρ检验不显著外，其他的统计量都是在10%的概率下是显著的。而且PanelADF和GroupADF统计量的检验是在1%的概率下拒绝了不存在协整关系的原假设，可以认为民族地区的污染物lnwater,lngas,lnsolid分别和lnpgdp,，之间存在显著的协整关系。
　　表3变量的面板协整检验结果
　　

		lnwater		lngas		lnsolid
		Statistic	Prob	Statistic	Prob	Statistic	Prob
组内维度	Panelv	-2.246557	0.0320	-2.308407	0.0278	-2.304350	0.0280
	Panelρ	0.976436	0.2477	1.062147	0.2270	1.312610	0.1686
	Panel PP	-12.24165	0.0000	-14.29019	0.0000	-8.065865	0.0000
	Panel ADF	-5.394848	0.0000	-4.685218	0.0000	-6.485236	0.0000
组间维度	Groupρ	1.983974	0.0557	2.246642	0.0320	2.537138	0.0160
	GroupPP	-15.90002	0.0000	-18.32595	0.0000	-15.40236	0.0000
	GroupADF	-7.885377	0.0000	-7.058086	0.0000	-7.069242	0.0000

　　四、模型设定形式检验
　　面板数据的估计模型有混合模型、变截距模型以及变系数模型三种。因此，对面板数据进行估计时，需要对所建立的模型进行检验，检验样本数据符合变系数模型（2），变截距模型（3）与混合模型（4）中的哪一个，防止模型设定误差导致的估计结果的偏差。即检验如下两个原假设：
　　H:模型（2）中的解释变量系数对于所有截面成员（八省区）都是相同的（斜率系数是齐性的），但截距项是不同的，即该模型是变截距模型（3）；
　　H:模型（2）中的解释变量系数和截面系数项都是相同的，即该模型为混合模型（4）。
　　lny=α+βlnpgdp+β(lnpgdp)+β(lnpgdp)+u（2）
　　lny=α+βlnpgdp+β（lnpgdpc)+β(lnpgdp)+u（3）
　　lny=α+βlnpgdp+β(lnpgdp)+β(lnpgdp)+u（4）
　　i=1，2，…，8；t=1999,2000，2001，2002，…，2008.
　　模型形式检验根据以下两个F统计量：
　　F=~F[(N-1)(K+1)，NT-N(k+1)]；（5）
　　F=~F[(N-1)k，NT-N(k+1)]；（6）
　　其中N为截面成员的个数，本文为8；T是观察期数，本文为10；k是非常数项解释变量的个数，本文为3；，S，S，S分别是模型（2），（3），（4）的回归残差和。 在原假设H，H成立的条件下，统计量F，F分别服从特定的自由度分布。
　　模型检验的过程如下：先检验H，如果统计量F统计量小于某个检验水平，则不能拒绝原假设H，不需要检验H，从而方程（4）拟合样本是合适的；若拒接原假设H，则需继续检验H。如果检验统计量F小于某个检验水平，则不能拒绝原假设H，选择模型（3）是合适的，若拒绝H，则选择模型（2）。
　　分别以方程（2）、方程（3）、方程（4）对因变量Lnwater，lngas，lnsolid回归，得到的残差平方和S，S，S，F，F分别如表4所示。
　　表4残差平方和与F统计量值
　　

	lnwater	lngas	lnsolid
S1	1.01	0.69	1.62
S2	3.20	3.32	5.13
S3	139.67	296.21	299.55
F1	4.95	8.71	4.96
F2	179.34	735.30	315.57

　　当置信水平为95%情况下，F(0.95,21,48)=1.7800；F(0.95,28,48)=1.1772。三个回归方程都拒绝H和H，说明选择变系数模型（2）是合适的。
　　五、模型回归结果分析
　　（一）以废水为污染水平对方程的回归分析
　　利用EVIEWS6.0软件进行回归分析。回归分析的具体过程是：先对方程（2）进行了回归，若系数显著则写出基于（2）式的三次环境库兹涅茨曲线；若某省区的三次项系数不显著，然后就某省区的数据进行二次环境库兹涅茨曲线回归；若二次项系数再不显著，就进行线性回归。
　　由于每个省区的差别较大，考虑到随机误差项可能存在截面异方差和同期相关，所以选择coss-sectionSUR权重估计法进行估计。
　　以lnwater作为因变量进行回归，得到表回归结果。
　　表5民族地区环境(lnwater)与经济(lnpgdp)关系回归分析结果
　　

污染物	地区	常截距	变截距	β1i	β2i	β3i	曲线形状	曲线拐点lnpgdp=	2008年lnpgdp=
lnwater	内蒙	676.791	8.759271	0.142203 ***			直线型		10.38015
	广西		1228.537	188.012 **	-20.95641 **	0.780357 **	N型	8.53024 9.41847	9.613536
	贵州		268.9648	-137.9850 ***	15.96869 ***	-0.617318 ***	倒N型	7.1476 10.0567	9.08523
	云南		417.0478	-84.86231 **	9.622958 **	-0.363475 **	倒N型	6.7637 11．014	9.44042
	西藏		1003.937	-549.4313 ***	60.06689 ***	-2.187320 **	倒N型	8..3569 9.9231	9.536834
	青海		1424.961	-688.3311 ***	75.29412 ***	-2.739704 ***	倒N型	8.2801 10.041	9.792108
	宁夏		251.3009	-304.6725 ***	33.57052 ***	-1.228774 **	倒N型	7.8515 10..3599	9.763594
	新疆		163.5080	-160.2087 ***	16.94221 ***	-0.595379 ***	倒N型	8.0212 10.7565	9.898123

　　注：1.***，**，*分别表示1%，5%，10%的显著水平，常截距只是方程（2）回归是的常截距，下同。
　　2.其中“”表示：在进行相应的系数回归不显著后，进行了低于该系数所在次数项的回归，下同。
　　3.方程（2）R=0.999893，F值=14524.20，说明方程拟合较好。
　　如表3所示，以lnwater作为污染标志物的民族地区环境与经济关系的拟合中，呈现如下特点：
　　（1）民族地区的EKC并不是经典的倒U型。从表5看来，民族地区EKC大多呈现倒N型，只有广西呈现N型，内蒙古呈现直线型。说明民族地区和其他地区相比，环境与经济增长之间的关系有着自身不同的特点。
　　(2)民族地区各省区都处于经济发展对环境造成恶化的阶段。
　　贵州省的EKC呈倒N状，两个拐点分别为lnpgdp=7.6715和lnpgdp=9.3164处，而2008年贵州人均GDP的对数lnpgdp=9.08523，位于两个拐点之间。说明目前随着贵州人均GDP的增加，其水污染处于加剧的阶段。云南、西藏、青海、宁夏、新疆环境库兹涅茨曲线呈倒N型，各省区2008年人均GDP的对数也都位于各自的拐点之间。说明云南、西藏、青海、宁夏、新疆正处在随着经济增长加剧水污染的阶段。
　　广西壮族自治区的库兹涅茨曲线呈N形状，两个拐分别是但是8.53024和9.41847，而2008年广西lnpgd等于9.613536，已经越过了曲线的两个拐点，说明广西也处于经济增长加剧环境污染的的阶段。
　　内蒙古的环境库兹涅茨曲线呈直线形状。斜率为0.142203，说明随着经济的增长，一单位的lnpgdp增长将导致0.142203单位lnwater的工业废水增长。
　　（3）民族地区环境与经济的关系存在明显的区别：
　　1各个省区变截距不同，从而截距不同。截距不同表示在没有经济增长的因素影响下，各省区受到环境污染的程度是不同的。就污水排放指标lnwater的数据来看，剔除经济增长的因素后，青海受到污染的程度最大，西藏次之，广西最小。
　　2民族地区各个省区β1i，β2i，β3i不同，说明同样单位经济增长对各个地区经济增长带来的水污染程度是不相同的。具体判断要根据各自曲线的导函数，由于导函数是变化的，所以各省区单位GDP增长的水污染大小次序是变化的。
　　3民族地区各自的曲线形式不相同，而就是曲线类型相同的云南、西藏、青海、宁夏、新疆省区，其相应的拐点也是不相同的。这就说明各地区在制定相关的环境经济政策时，根据自身的特点和所处的阶段进行。
　　（二）以工业废气产生量为污染水平对方程的回归分析
　　以lngas作为因变量进行回归，得到表6回归结果。贵州、新疆的环境库兹涅茨曲线仍呈倒N型。贵州的环境库兹涅茨曲线两个拐点Lnpgdp分别为7.6715和9.3164，而贵州2008年lnpgdp为9.08523，位于两个拐点之间。说明贵州经济的增加会导致工业废气的增加。新疆的lnpgdp也位于其曲线两拐点之间，经济的增长导致新疆工业废气排放增加。
　　内蒙古自治区的EKC呈倒U型。其拐点处于lnpgdp=10.907处,但是2008年内蒙古的人均GDP的对数lnpgdp为10.38015还未跨过拐点，正处在经济增长加大工业废气污染的阶段。
　　云南的库兹涅茨曲线呈N状，但是其恒导数大于0，就废气排放的库兹涅茨曲线说明云南的环境增长在较长时间内将加大工业废气的排放。
　　广西，青海，宁夏工业废气环境库兹涅茨曲线呈直线状，且斜率为正，说明这三个民族地区经济增长将持续地加大工业废气的排放量。
　　西藏的库兹涅茨曲线呈直线状，但斜率为正。说明西藏经济增长将在一定程度上减少工业废气的排放量。但是其系数绝对值为0.166302，比较小，说明经济增长对废气排放减少比较有限。
　　表6民族地区环境(lngas)与经济(lnpgdp)关系回归分析结果
　　

污染物	地区	常截距	变截距	β1i	β2i	β3i	曲线形状	曲线拐点lnpgdp=	2008年lnpgdp=
lngas	内蒙	171.8414	-27.75943	6.978295 *	-0.322588 *		倒U型	10.907	10.38015
	广西		1.983449	0.781414 ***			直线型		9.613536
	贵州		1852.783	-716.0857 **	84.57194 ***	-3.321192 ***	倒N型	7.6715 9.3164	9.08523
	云南		-1205.985	341.6994 **	-37.39080 ***	1.366558 ***	N型	Lngas导数>0	9.44042
	西藏		4.132944	0.166302 ***			直线型		9.536834
	青海		-4.442326	1.280871 ***			直线型		9.792108
	宁夏		-1.163385	0.982961 ***			直线型		9.763594
	新疆		454.3244	-204.4430 ***	22.38356 ***	-0.811368 ***	倒N型	7.5094 10..92679	9.898123

注：方程（2）中R=0.999983;F值=92996.46.说明方程拟合较好。
　　5.3以工业固体废弃物为污染水平对方程的回归分析
　　以lnsolid作为因变量进行回归，得到表7回归结果。此时民族地区的库兹涅茨曲线分为如下几类：
　　内蒙古、云南、青海、贵州的库兹涅茨曲线为倒N型。其中内蒙古、云南、青海的2008年人均GDP的对数位于各自的环境库兹涅茨曲线两个拐点之间。经济增长将加大固体废弃物的排放。而贵州的2008年人均GDP的对数越过了库兹涅茨曲线的第二个拐点，说明贵州经济增长的同时会减少工业固体废弃物的排放。
　　以lnsolid为标志物的广西、新疆的Kuznets曲线呈N型。其导数大于0，说明随着经济的增长，广西、新疆的工业固体废弃物将增加，目前看来还没有相关迹象表示曲线有转折点。
　　宁夏的库兹涅茨曲线呈直线状。且宁夏的Kuznets曲线斜率为正。说明宁夏随着经济发展,业固体废弃物产生量将增加。回归方程系数为0.732200较大，说明单位经济增长对工业固体废弃物的产生量较大。
　　以Lnsolid为环境污染标注物对西藏的Kuznets曲线进行了lnpgdp三次项的N或倒N型曲线拟合，三次项的系数不显著；然后去掉三次项，进行二次拟合，各系数不显著；最后进行了lnsolid对lnpgdp进行回归，系数不显著，说明西藏的库兹涅茨曲线不规则。
　　表7民族地区环境(lnsolid)与经济(lnpgdp)关系回归分析结果
　　

污染物	地区	常截距	变截距	β1i	β2i	β3i	曲线形状	曲线拐点lnpgdp=	2008年lnpgdp=
lnsolid	内蒙	124.2924	315.9491	-140.3279 ***	15.06474	-0.534251 ***	倒N型	8.10000 10.89372	10.38015
	广西		-888.9445	256.9884 ***	-28.52248	1.056570 ***	N型	Lnsolid的导数>0	9.613536
	贵州		668.0042	284.9591 ***	34.36994	-1.375725 ***	倒N型	7.8599 8.7585	9.08523
	云南		876.2001	-332.9751 ***	37.11189	-1.373446 ***	倒N型	8.3481 9.7054	9.44042
	西藏						无明显形状		9.536834
	青海		895.5630	-333.1653 ***	36.32430 ***	-1.313442 ****	倒N型	8.5074 9.9659	9.792108
	宁夏		-0.132733	0.732200 ***			直线型		9.763594
	新疆		-474.6155	115.8497	-12.62535 *	0.462390 *	N型	Lnsolid的导数>0	9.898123

　　注：方程（2）中R=0.9973,F值=3192623，说明方程拟合较好。
　　六、对民族地区经济发展和环境关系的政策建议
　　通过上述的基于库兹涅茨曲线曲线的计量分析，将民族地区库兹涅茨曲线的特征及相应的政策建议做出如下总结：
　　其一，民族地区各省区的环境库兹涅茨曲线呈现N型、倒N型、倒U型和直线型等。其中，大多数呈现倒N型，且多数地区的经济水平处于倒N库兹涅茨曲线两个拐点的中间，说明在各地区在越过其相应曲线的第二个拐点前，按照现在的发展趋势，经济发展将继续加重环境污染。
　　呈N型的库兹涅茨曲线的各个省区，其曲线导数大于0，说明经济增长也将加大环境污染。呈倒U型的地区，经济水平处在曲线拐点前，经济增长与环境污染处于竞争阶段。呈直线的地区，说明经济增长将加大环境的污染，且目前没有相关迹表明有转折的趋势。
　　这说明民族地区8省区都应该加大经济结构的调整力度，大力发展第三产业，转变经济增长方式，减轻经济增长同资源消耗，环境污染的联系。呈倒U、倒N形状的地区应该加快经济发展速度，争取早日跨过拐点。环境库兹涅茨曲线呈直线和N型的地区要加大环境预防和治理力度，进一步研究使曲线和转折点更为明朗。
　　其二，民族地区总体上处于经济增长同环境质量处于竞争的阶段。民族地区人均GDP落后于全国平均水平，根据各省区的Kuznets曲线，经济增长是环境状况得以改善的基本前提，因此经济发展仍然处于首要地位。据相关研究表明上海北京已经处在倒U型库兹涅茨曲线的右部，即经济增长促进环境质量改善的阶段。而民族地区人均GDP离各自的环境库兹涅茨曲线拐点有一定的差距，必须加快经济发展来缩小与全国的差距，早日跨越拐点。
　　其三，民族地区在加快经济发展的同时必须加大环境保护的力度。民族地区EKC拐点较高，经济发展水平离各自的EKC拐点较远。因此，民族地区将较长时间处在经济发展造成环境污染的阶段。最高的是表3中云南数据，其lnpgdp为11.014，换算为人均GDP为60718.23元。2008年云南人均GDP为12587元，说明离拐点还有很大的差距。以所有未达到的拐点的均值lnpgdp=10.36259进行计算，换算成人均GDP为31653.09元。2008年民族地区8省内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、青海、宁夏、新疆人均GDP分别为：32214元、14966元、8824元、12587元、13861元、17389元、17892元、19893元。由此看来，除内蒙古之外，要让民族地区超越拐点还需要很长时间。因此，民族地区在这段时间里必须加大环境保护力度，通过各种途径降低拐点的高度，争取早日越过拐点，以促进经济和环境的可持续发展。
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