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        总的来说，验证EKC假说所需要的环境指标没有唯一性，通常根据数据的可得性来选取。
    1.2.1.2数据的选取
        数据的选取方面主要是在横截面数据、时间序列数据和面板数据三者之间择优选择。
        EKC假说的提出引起了一些国外学者的质疑。原因是某一个国家环境的历史数据不足，一些国外学者便选取了发展中国家和发达国家的横截面数据来进行验证，并将验证的结果理解为发展中国家在经济增长的过程中，环境质量必将经历的一个变化历程。
        Panayotou（1997）选取了50个国家的横截面数据，建立了人均GDP（扣除物价因素）与人均污染物排放量的二次方程计量模型，回归结果符合传统倒U型，这比前人研究的有所创新。[3]
        由于横截面数据存在不足，部分国外学者采用一个国家或地区的时间序列数据来验证EKC假说。Vincent and J．R．(1997)[4]选取马来西亚70年代到90年代的人均GDP、水污染物和大气污染物三方面数据，研究三者之间的关系。研究表明：从1980年开始，二氧化硫的排放量呈下降趋势，这和跨国研究结果截然相反。
     1.2.1.3模型的选取
        模型的选取主要指在经典模型的基础之上，对模型进行扩展。  
        早期的EKC实证分析主要以经济发展水平(人均GDP)与环境污染间的函数关系为研究对象。函数关系式一般包括一次函数、二次函数和三次函数等形式。而国外文献在模型选取时使用最多的是对数平方型和三次函数型。为避免模型单一而可能导致估算结果的偏差，一些国外学者除了人均GDP以外，在模型中加入了人口规模(Zaim，2000[5]；Panayotou，2000)、产业结构(Cole，1997[6]；Panayotou，1997)、技术进步(Zaim，2000)、环境规制(Torras，2002[7])、对外开放政策(Waldkirch，2004[8])以及贸易等变量，在此基础上建立扩展模型来全面衡量经济发展与环境污染之间的关系。
    1.2.1.4 EKC成因的研究
        除了研究经济增长与污染指标的关系，一些学者进一步研究了EKC曲线呈现不同表现形式的原因。  
        Selden (1999)把污染物的排放量分成了技术、结构、规模效应以及能源消耗强度，以此来研究美国经济增长与污染物排放量之间的关系。研究结果表明：在美国，技术效应是污染物排放量呈下降趋势的主要原因；能源消耗强度的降低也是减少污染物的排放的原因之一；而结构效应在减少污染方面的作用相对较小。[9
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