改革开放以来，中国经济总量年均增长率接近10%，是世界增长最快的国家之一。但是，伴随经济的快速增长，环境污染日益严重，为此中国也投入了大量资源来治理污染问题。国家统计局提供的数据显示，中国环境污染治理投资总额由2009年的5 258.4亿元上升至2017年的9 539亿元，年均增长超过9%^[1]。尤其是2012年的十八大之后，党中央做出“大力推进生态文明建设”的战略决策，党的十九大报告进一步提出“推进绿色发展”“着力解决突出环境问题”等要求。习近平总书记指出：“生态环境保护是功在当代、利在千秋的事业。”^①要清醒认识保护生态环境、治理环境污染的紧迫性和艰巨性，清醒认识加强生态文明建设的重要性和必要性，以对人民群众、对子孙后代高度负责的态度和责任，真正下决心把环境污染治理好，把生态环境建设好。一般而言，环境污染与产出具有较强的相关性，20世纪90年代初，Grossman等学者提出了“环境库兹涅茨曲线”（Environmental Kuznets Curve，EKC），引发学界对环境污染与产出关系的深入探讨^[2-3]。国内学者也从多个方面对此进行了相关研究，王敏和黄滢^[4]利用112座城市的大气污染浓度数据，考察中国经济增长和环境污染之间的关系，发现所有的大气污染浓度指标与经济增长都具有相关性。李鹏涛^[5]分析了中国31个省、市、自治区环境、经济的面板数据，认为废水、废气和经济增长之间的关系均呈现“倒U形”，并比较了废气和废水的治理技术。赵璟等^[6]发现，经济增长促进了技术进步、增强了环境治理并提升了人口规模，并显著影响环境污染。高纹和杨昕^[7]检验了中国104个城市的SO₂、NO₂和PM₁₀浓度及30个省会城市的PM_2.5、CO和O₃浓度与经济增长的关系，发现六种大气污染物的浓度与经济增长有显著相关性。总体而言，使用不同时段、不同地点、不同污染物拟合环境库兹涅茨曲线，存在较大差异。而结论的差异正说明，尽管环境污染有波动，但波动趋势并不完全符合环境库兹涅茨曲线，那么，更准确地刻画污染波动的规律，探讨污染波动来源，对于提出精准的污染治理措施，就显得比较有意义。纵观现有研究，可以发现一个重要共识，即环境污染与产出高度相关。实际经济周期理论认为，产出受技术进步等外生冲击影响，显示出较强的周期波动性。现实也的确如此，学界早已观察到各国产出表现出较强的周期波动性^[8-11]，且自1929年起，美国国家研究局（NBER）研判的产出周期，一直是美国各项宏观决策的重要依据。那么，中国环境污染是否也会随着产出出现周期性波动？如果环境污染也存在周期波动性，影响波动的因素又有哪些？其作用又如何？对以上问题的回答，将会为中国治理环境污染提供新的思路，并为中国制定环境政策提供重要依据。

近年来，学界多用实际经济周期（RBC）模型分析周期波动问题^[12-14]，RBC模型主要是采用动态随机一般均衡方法，在新古典增长模型中引入外生的随机冲击，实现对周期波动的研究，这种新方法对研究周期问题产生了深远影响。已有研究表明，RBC模型能较好地解释周期性波动。其中，作为RBC模型的代表，Kydland-Prescott模型为后来实际经济周期理论的发展提供了基本研究框架。本文以此为基础，根据中国环境污染的特征事实，构建了用于研究中国环境污染周期波动性的RBC模型，在RBC模型框架下验证了中国环境污染的周期波动性，并分析了其周期波动性的内在机制，检验了技术进步、环境规制、投资专有技术、消费偏好以及劳动供给等冲击对环境污染周期波动性的影响，并得出相应的结论与启示。本文的重要贡献在于：一是为研究环境污染的变化提供了新的方法。本文改变了以往使用环境库兹涅茨曲线分析环境污染变化，回避了环境库兹涅茨曲线适用性的争议，而是基于更为前沿的实际经济周期模型探讨环境污染的波动，使用实际经济周期模型模拟环境污染的真实数据，并在模型中推断出引起环境污染变化的真实原因；二是提供新的治理环境污染的思路。实际经济周期理论强调的是均衡波动的思想，为本文研究如何治理环境污染提供了新的思路。本文的研究结果表明，中国环境污染同样存在周期波动性，而环境污染展现的周期波动是微观主体面对各种冲击的最优调整，是环境污染的均衡变化，这意味着政府提出的环境政策以及治理措施，如果不考虑环境污染的周期性变化，可能会产生治理错位，往往难以取得令人满意的效果。

RBC模型的构建依赖于对现实波动规律的总结，这被称为周期波动的特征事实^[15]。通常步骤是，先对数据进行HP滤波处理，得到现实周期波动的特征事实，然后依据特征事实构建RBC模型，求解模型后，与现实的特征事实进行比较分析。为此，本文先依据现实数据，对有关环境污染波动的特征事实进行总结。根据研究需要，处理的是1985—2017年度数据，来源于《中国环境统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》和历年的《中国统计年鉴》，所有数据使用消费价格指数平减。其中，产出周期使用各年度国内生产总值（GDP）的波动进行衡量。本文使用永续盘存法估计资本存量，赵志耘和杨朝峰^[16]提出一个简洁的计算基期资本存量方法，即 ${K_0} = {I_0}/(\omega + \delta )$ 。其中， ${K_0}$ 和 ${I_0}$ 分别为基期资本存量和基期投资额； $\omega $ 为真实投资的年度平均增长率，经计算为14.7%； $\delta $ 是资本年折旧率，通常为0.1。劳动投入使用各年末的就业人数衡量，由于就业人数在1990年的波动非常大，这可能是官方统计口径变化引起的^[17]。为了提高数据精度，本文使用徐高^[18]的方法对就业数据进行调整。统计年鉴提供了1990年分别按新旧口径统计的就业人数，比值约为1.14，本文假设各年度在不同口径下的比值均为1.14，那么，用1.14乘以1985—1990年的各年就业人数，就可得到口径一致的就业数据。

为了更直观地反映出中国环境污染的周期性变化，本文使用工业废水排放量、工业废气排放量和工业废弃物产生量的“三废”数据，计算一个综合的环境污染指数。考虑到熵值法是一种客观的赋权法，根据客观环境的原始信息，分析各指标的相关性，并由指标自身信息确定权重，从而避免了主观因素的偏差^[19]。因而，本文参考杨万平和袁晓玲^[20]提出的熵值法测算环境污染指数。具体过程如下：

首先，采取指数化方法消除“三废”数据的量纲差异

其中， ${Z_{ij}}$ 是样本 $i$ 的第 $j$ 个指标的标准值（ $ i=\mathrm{1,2},\cdot \cdot \cdot ,m; $ $ j=\mathrm{1,2},\cdot \cdot \cdot ,n $ ）； ${x_{ij}}$ 为每个指标的原始值， $\max {x_j}$ 和 $\min {x_j}$ 分别为第 $j$ 项指标中的最大样本值和最小样本值；乘以40，再加60，是防止出现极端值。

其次，使用标准值 ${Z_{ij}}$ 计算出指标的比重 ${R_{ij}}$ $\left({R_{ij}} = {Z_{ij}}/\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^m {{Z_{ij}}} \right)$ ，然后再计算出第 $j$ 项指标的差异系数 ${g_j}$ $\left({g_j} = 1 + (1/\ln m)\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^m {{R_{ij}}\ln {R_{ij}}} \right)$ ，最后根据差异系数确定指标权重 ${w_j}$ $\left({w_j} = {g_j}/\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^n {{g_j}} \right)$ 。

为减少数据的异方差性，本文对各变量进行了对数处理，这不改变数据的时序特征。在使用HP滤波后，可以总结出1985—2017年中国产出等变量与环境污染周期波动的如下特征事实，如图1所示。

图 1经济变量与环境污染周期波动特征事实

第一，资本波动展示出较高的顺周期性。资本波动与产出的相关系数为0.567，总体上看，资本波动的幅度前期略大于产出波动，中后期略小于产出波动。这反映出在考察期的初期，中国增长是以投资拉动为主，而在中后期，投资的作用有所下降，体现了中国转变高投入、高消耗增长方式的努力。

第二，就业波动是微弱顺周期或非周期的。就业波动与产出的相关系数为0.122，远小于资本波动的相关系数，除了1990—2000年发生较大波动外，总体表现较为稳定。

第三，消费波动有极强的顺周期性。与产出的相关系数为0.804，与产出呈现出较为同步的周期性波动，但同时可以看到，消费波动幅度略小于产出波动。

第四，环境污染具有高度的顺周期性。尽管与产出的相关系数仅为0.446，低于资本波动以及消费波动的相关系数，总体上看，产出上升，环境污染就会随之大幅上升，产出下降，环境污染也随之较大程度的下降。这是容易理解的，近年来，环境污染问题得到社会各界极大的关注，中国通过各种规制对污染施加影响，诸多外生冲击放大了环境污染的周期波动性，导致波动程度显著高于产出，而相对较低的相关系数可能是环境污染的波动幅度显著大于产出波动造成的。

为了突出本文研究重点，本文在考虑资本和劳动两种要素的基础RBC模型中^[21]，引入技术进步、环境规制、投资专有技术、消费偏好以及劳动供给冲击，分析环境污染的周期波动性问题。其中，技术进步在RBC模型中被视为是核心冲击源，是周期波动最为根源的因素。环境规则是影响环境污染的重要因素，环境规制的强弱将直接改变环境污染程度的大小，使得环境污染呈现出一定的波动性。通常而言，技术进步是依赖设备引进与资本投入取得，技术进步与资本积累呈现出动态融合的趋势，这正是投资专有技术的特征。因此，本文对投资专有技术也给予了足够重视。同时，考虑到消费者偏好的变化事实上是需求结构的变化，在市场经济中，企业会及时调整生产，进而会影响到环境污染的变化。劳动供给是生产中最为重要的因素，考虑到中国人口老龄化日益严峻，劳动供给的冲击已成为各界关注的焦点，文中加入了劳动供给的冲击。该模型考虑了各类冲击对环境污染波动的复合影响。模型构建过程如下：

假设代表性家庭通过跨期决策以使其一生效用最大化

其中，E为期望算子； ${C_t}$ 表示家庭在第 $t$ 期消费的商品总额； ${N_t}$ 是家庭在第 $t$ 期的劳动投入，且 $0 \leqslant {N_t} \leqslant 1$ ；参数 $\beta $ 是主观贴现因子，且 $0 < \beta < 1$ 。效用函数 $U( \cdot )$ 的形式采用不可分劳动效用函数

其中，参考鄢莉莉和吴利学^[22]的研究，设置消费偏好冲击为 ${A_t}$ ，服从 $AR(1)$ 的随机过程。参考Smets 和Wouters^[23]的做法， $B$ 为劳动供给参数； ${L_t}$ 是劳动供给冲击；同样服从 $AR(1)$ 的随机过程。企业生产函数为规模报酬不变的柯布-道格拉斯形式

其中，生产中投入要素为资本 ${K_{t - 1}}$ 和劳动 ${N_t}$ ； $\rho $ 为资本产出弹性， $0 < \rho < 1$ ； ${Z_t}$ 为全要素生产率，是外生的技术冲击，服从 $AR(1)$ 随机过程。资本积累方程为 ${K_t} = (1 - \delta ){K_{t - 1}} + {V_t}{I_t}$ 。其中， $\delta $ 是资本折旧率； ${I_t}$ 是当期投资； ${V_t}$ 为当期投资专有技术冲击，是与投资相关的外生随机过程，服从 $AR(1)$ 。另有约束条件为 ${Y_t} = {C_t} + {I_t}$ ，将生产函数和资本积累方程代入该约束条件，可得

由特征事实可以判断，环境污染与产出相关性较高，同时，环境污染不可能快速地自我消减，具有一定的持续性，参考Coperland 和Taylor^[24]构建环境污染模型的思路，本文将环境污染函数设置如下

其中， ${H_t}$ 为环境污染指数，用以反映环境污染程度，该值越高，环境污染程度越高； $\vartheta $ 为环境污染参数，用来反映环境污染的持续性，该值越高，环境污染持续性越高，也越难治理。如果该参数为0，则表明前期环境污染对本期没有影响，环境污染主要受当期因素影响。因为产出会拉动环境污染，显然产出越大，环境污染程度越大。考虑到环境规制对环境污染也具有非常重要的影响，本文设置了环境规制冲击 ${S_t}$ ，余长林和高宏建^[25]的研究发现，环境管制强度对中国的环境污染有显著负向作用。式（6）正是表明了环境规制对环境污染有较强的约束力。

至此，研究环境污染周期性的RBC模型构建完成，外生冲击包括技术进步冲击、环境规制冲击、投资专有技术冲击、消费偏好冲击和劳动供给冲击。毫无疑问，产出的周期波动性来自技术进步等外生冲击，当技术进步等因素发生变化时，产出就会呈现出周期波动性，由于产出引起污染，因此，技术进步等外生冲击也会引起环境污染的周期波动性，这也是本文模型的基本逻辑。外生冲击均为 $AR(1)$ 过程，即 ${\hat \varPhi _t} = {\varTheta ^\varPhi }{\hat \varPhi _{t - 1}} + {\varepsilon ^\varPhi }_t$ 。其中， ${\hat \varPhi _t}$ 为各类冲击； $- 1 < {\varTheta ^\varPhi } < 1$ 为自回归系数，反映了冲击的持续性； ${\varepsilon ^\varPhi }_t$ 为冲击过程的随机扰动项。

社会计划者的规划问题是在约束条件下，对家庭期望效用求得最优解，拉格朗日表达式为

分别对消费、劳动和资本求导，可得规划问题的两个一阶条件

式（7）、式（8）的左边反映了放弃消费的效用损失，可视为消费的边际效用。式（7）表示放弃消费带来的效用损失应该等于增加劳动获得的效用；式（8）是消费的跨期替代关系式，是当期和未来的消费替代关系。得到一阶条件之后，再加上约束条件共同构成理性预期的非线性差分方程组，而初始资本量、横截条件和稳态劳动供给是差分方程组的三个边界条件。为求解析解，需要对非线性差分方程组进行线性化处理，设变量 ${X_t}$ 的稳态值为 $\bar X$ ，增长率 ${\hat x_t}$ 定义为 $\ln \dfrac{{{X_t}}}{{\bar X}}$ ，有 ${X_t} = \bar X{e^{{{\hat x}_t}}} \approx \bar X(1 + {\hat x_t})$ 。线性化处理后，共有11个方程和11个变量。其中， $\bar C$ 、 $\bar Y$ 和 $\bar I$ 分别为消费、产出和投资的稳态值；内生状态变量为 ${\hat k_t}$ ；外生状态变量包括 ${\hat z_t}$ 、 ${\hat s_t}$ 、 ${\hat a_t}$ 、 ${\hat v_t}$ 、 ${\hat l_t}$ ；其他控制变量有 ${\hat c_t}$ 、 ${\hat y_t}$ 、 ${\hat n_t}$ 、 ${\hat i_t}$ ， ${\hat h_t}$ 。

需要校准的参数包括 $\delta $ 、 $\rho $ 、 $\beta $ 、 $\vartheta $ 、 ${\varTheta ^z}$ 、 ${\varTheta ^a}$ 、 ${\varTheta ^v}$ 、 ${\varTheta ^s}$ 、 ${\varTheta ^l}$ 、 ${\sigma ^z}$ 、 ${\sigma ^a}$ 、 ${\sigma ^v}$ 、 ${\sigma ^s}$ 、 ${\sigma ^l}$ ，稳态值包括 $\dfrac{{\bar C}}{{\bar Y}}$ 和 $\dfrac{{\bar I}}{{\bar Y}}$ 。参数校准方法较多，按照大多数研究的做法，首先，对静态参数直接校准。参考沈利生^[26]取值，劳动产出弹性为0.34，那么，得到资本产出弹性 $\rho $ 为0.66。通常固定资产平均使用10年，年度折旧率 $\delta $ 设为0.1。在1983—2015年，中国居民消费价格指数年均上升5.98%，因而贴现因子 $\beta $ 为0.940。统计年鉴提供了支出法计算的消费产出比，本文使用考察期的平均值表示稳态值 $\dfrac{{\bar C}}{{\bar Y}}$ ，为0.588，同时可得投资产出比的稳态值 $\dfrac{{\bar I}}{{\bar Y}}$ ，为0.412。 $\vartheta $ 反映了环境污染的自我消减过程，通常该过程较为缓慢，本文设为0.8。具体校准的参数如表1所示。

其次，对动态参数进行贝叶斯估计。贝叶斯估计要求先确定各参数的先验分布，根据王曦等^[27]的做法，各冲击自回归系数的先验均值均为0.5，服从标准差为0.1的Beta分布，各冲击的标准差服从均值0.1、标准差0.01的Inv-Gamma分布。估计过程中，选定观测值分别为产出和环境污染指数，估计结果如表2所示。

模型求得数值解后，可得到均衡时各宏观变量的标准差及相关系数（如表3所示）。由表3的模拟结果可知：

第一，模型预测的产出波动为0.37%，低于0.49%的实际波动，预测波动与实际波动之比为75.5%，这表明该模型能够解释大部分的产出周期波动，进一步，本文所考虑的冲击能够解释中国实际产出波动的主要部分。这说明本文所建模型的模拟结果与实际产出是相似的，基本给出了较好的模拟。

第二，模型预测的资本波动为0.24%，低于0.43%的实际波动，说明该模型可以解释资本波动的55.8%，这可能与模型弱化了资本跨期传导机制有关，有证据表明，在RBC模型中，资本积累的跨期替代传导机制较为微弱^[28]。从资本与产出的相关系数看，模拟结果和实际数据均为正相关，意味着与实际情况一致，模拟的资本周期波动是顺周期，但笔者也发现，模型中资本的顺周期性高于实际情况。

第三，模型预测的消费和就业波动分别为0.23%和0.24%，消费波动低于实际波动，但就业波动高于实际波动，这是在许多文献中都出现的结果，一般认为是模型夸大了就业的周期波动性，可以看到，模型的消费、就业与产出的同期相关系数分别为0.66和0.60，这说明模型中消费和就业均表现出较强的顺周期性，与实际情况相比，模拟的消费略低，模拟的就业略高。

第四，环境污染的周期波动是本文关注的重点，模型预测的标准差为0.20%，与实际波动的0.23%非常接近，该模型可以解释中国现实环境污染周期波动的87%，说明模型有效展示了中国环境污染的变化。模型中环境污染与产出的相关系数为0.79，要高于实际经济0.45的相关性，这表明模型预测了现实中环境污染周期波动的绝大部分，对现实中环境污染与产出的强相关性也作了较大程度的预测。总体而言，本文构建的研究环境污染周期波动性的模型是可靠的。

经过校准及贝叶斯估计，使用迭代计算，可做出环境污染对各类冲击的脉冲响应图（图2），如图2所示，包括环境污染的脉冲响应以及冲击自身的脉冲响应。从模拟结果看，技术进步、投资专有技术以及消费偏好显示出对环境污染的正向冲击，技术进步被视为是中性技术变化，是生产率提高的表现。而投资专有技术反映了资本资产随时间融入了更好的技术和性能特性，表明资本资产在不同时间具有不同的生产率。因而，两类技术进步均会增加产出，进而对环境污染产生影响。环境规制的正向冲击使得环境污染下降，劳动供给同样引起环境污染下降趋势。环境规制的目的在于治理污染，从模拟结果看，中国环境规制的作用是显著的。通常而言，劳动供给增加，产出就会相应增加，环境污染上升，但本文模型得出相反结论，主要原因在于，家庭决策是RBC模型的关键，家庭会根据一生效用最大化进行跨期替代，决定向企业提供劳动的多少，在劳动供给的冲击下，家庭在进行最优决策时，反而会减少劳动的提供，增加闲暇，进而导致产出下降，污染下降。在对环境污染周期波动性产生影响的众多因素中，技术进步的影响最大，环境规制次之，略低于技术进步的影响，劳动供给和消费偏好的影响最弱。从各冲击作用的持续性看，持续性最高的仍是技术进步，技术进步对环境污染会产生较长时期的冲击。笔者也发现，环境规制对环境污染作用的持续性最弱，这意味着中国治理环境污染的措施具有即时应对性的特点，其影响缺乏长期性。

图 2环境污染的脉冲响应图

进一步更为具体地来看，首先，看环境污染对技术进步的动态响应过程。面对技术进步的冲击，环境污染在前两期就快速升至最大值，之后持续下滑，在前期下降较快，后期呈现出缓慢下降的趋势，但技术进步的影响在整个考察期持续存在。已有文献对环境污染中技术进步的作用也做了不少研究，邓明丽和常立农^[29]指出，生产技术将会推动清洁生产和高效利用，这将是未来生态环境和生存方式的有力保障。胡振宇^[30]认为，绿色环保技术的使用可以减少排放污染物，推动资源的循环利用。相比而言，白俊红和聂亮^[31]依据英国工业革命和英国污染的关系，对技术进步有利于污染治理的结论持保留态度。笔者认为，以上结论并不矛盾，两类观点所指技术进步类型不同，清洁生产或绿色环保技术的进步与推广，对于减少环境污染有利，而中性技术进步多对产出增加有帮助。正如孙军和高彦彦^[32]指出，在一项新技术引入的初始阶段，人们更加偏重于以牺牲资源与环境的方式发展生产型技术，这会造成生态环境的恶化。考虑到技术进步对环境污染作用的持续性，那么，在技术进步类型的选择上，应倡导绿色发展的技术进步导向，更加关注在清洁生产上的研发投入，这对治理环境污染具有重要意义。其次，看环境规制的动态冲击过程。笔者发现，环境规制对环境污染的治理具有立竿见影的效果，面对环境规制的冲击，环境污染在期初就实现最大负向响应，但响应值快速减少，在第10期左右就回到0值，之后不再发生变化，这进一步说明环境规制效果明显，但持续性不足。发展中国家经济发展程度普遍较低，为了快速发展经济、保障民生，往往会经历“先污染，后治理”的过程，如果污染程度上升，环境规制强度就会上升，尽管环境规则对治理环境污染效果明显，但环境规制会增加企业的生产成本，弱化企业竞争优势，尤其是在周期“谷底”的企业，生存将更加困难，面对困难企业，政府反过来又会降低环境规制的强度，因而，环境规制效果能否持续与经济发展密切相关。徐志伟^[33]的研究也发现，环境规制投资不足，规制效率偏低，治理的整体效果不佳，且“先污染，后治理”发展模式在过去十余年没有发生本质变化；再次，看环境污染对其他冲击的动态响应。环境污染面对投资专有技术的冲击，动态响应过程与技术进步较为一致，也是期初快速上升，在第三期左右升至最高后，开始持续下降，到考察期结束仍有影响，事实上，在所有冲击中，两类技术的冲击效果相当明显，持续性也最长，因而，考虑如何利用技术进步治理环境污染是非常有效的途径。消费偏好对环境污染的影响，尽管期初为正，但在第三期就变为负值，并会持续相当长时间，这说明各界对环境问题的关注，使得消费者在消费过程中环保意识不断提高，消费者当前更加青睐绿色产品，绿色需求导向对生产产生影响，进而起到抑制环境污染的作用。这与丁翠翠^[34]、方达和张广辉^[35]的结论较为接近。就劳动供给而言，如前文分析，环境污染呈现出负向响应的过程，且具有一定的持续性，虽然中国人口规模庞大，但中国老龄化问题日益严峻。童玉芬^[36]指出，老龄化使得中国劳动年龄人口规模下降，尽管在2030年之前下降比较缓慢，但年轻劳动力下降非常迅速。这意味着人口的快速老龄化会产生负向的劳动供给冲击，反而使得环境污染上升，因而，采取有效措施解决老龄化问题，增加有效的劳动供给，对于中国环境污染的减少也有积极意义。

本文以RBC模型为基础，考察了中国环境污染的波动性，得出以下结论：第一，中国环境污染存在显著的周期波动性，且与产出是高度顺周期，从特征事实判断，环境污染的周期波动性与产出波动有较大相关性；第二，依据特征事实，本文改进了的RBC模型，发现技术进步、环境规制、投资专有技术、消费偏好和劳动供给冲击可以解释大部分中国环境污染的周期波动；第三，模拟结果表明，技术进步和投资专有技术对环境污染产生了持续的正向冲击，而环境规制、消费偏好和劳动供给对环境污染产生了负向冲击，其中，环境规制冲击的持续时间较短，消费偏好的冲击仅在期初为正，长期为负，劳动供给冲击的持续时间较长。

相比已有研究，本文的研究能够提供更为重要的政策含义。主要在于，实际经济周期理论不仅为研究环境污染的波动性提供了新的方法，更为治理环境污染提供了新的思路。实际经济周期理论认为，周期性波动是市场微观主体对技术进步等外在冲击进行的最优调整。周期性波动在很大程度上表现为发展趋势本身的波动，是均衡的波动，而不是均衡的偏离。因此，旨在熨平周期性波动的政府干预不仅代价高昂，而且是低效率的。本文的研究表明，中国环境污染同样存在周期波动性，而环境污染展现的周期波动是微观主体面对各种冲击的最优调整，是环境污染的均衡变化，这意味着政府提出的环境政策以及治理措施，如果不考虑环境污染的周期性变化，可能会产生治理错位，往往难以取得令人满意的效果。环境规制在一定程度上是政府治理污染措施的体现，从本文的实证结果也可以看到，短期内环境规制效果极为明显，这是因为政府干预打破了环境污染的短期均衡，产生明显的治污效果，但微观主体会迅速调整，重新实现污染均衡，导致在中长期环境规制没有作用。环境污染反弹的新闻时见报端，如生态环境部在2019年例行发布会上指出，苏皖鲁豫交界地区、华中地区的湖南等，PM_2.5浓度出现不同程度的反弹，在采取约谈等措施后，反弹得到遏制。可见，仅通过环境规制治理污染难以实现长效机制。因而，识别出中国环境污染的周期性波动，并将其作为中国制定环境政策的重要依据，对于污染治理具有重要意义。这不仅有助于我们从宏观层面认识环境污染，有效把握环境状况的变化，更可依据环境污染的周期性变化，提出污染治理的针对性措施，使得治理更加精准，避免产生治理错位，造成社会资源的浪费。此外，基于研究结论，本文提出以下建议：一是以绿色发展为导向，积极推动技术进步。技术进步对环境污染具有显著的持续影响，只有坚持绿色发展，依靠清洁生产，才能促使技术进步对降低环境污染产生积极作用；二是引导消费者的环保意识，强化消费者对绿色产品的消费偏好。在买方市场条件下，消费者的偏好将会直接决定产品的需求，无法满足消费者偏好的企业会被市场淘汰，随着消费者环保意识的增强，不具有绿色环保属性的产品将很难生存；三是积极应对人口老龄化，多途径增加劳动人口供给。为了确保劳动供给对治理污染的正向作用，应通过实施有利于增加劳动人口的生育政策、退休政策等方式，推动劳动人口供给的增加，起到抑制污染的作用。