段顯明， 郭家東

(杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院，浙江杭州310037)

浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關(guān)系
——基于VAR模型的實證分析

段顯明， 郭家東

(杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院，浙江杭州310037)

選取1985～2009年間浙江省經(jīng)濟增長和環(huán)境污染數(shù)據(jù)，建立向量自回歸模型(VAR)，運用脈沖響應(yīng)函數(shù)和預(yù)測方差分解，刻畫了浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染在時序維度上的相互影響機制和動態(tài)相關(guān)性。結(jié)果表明，經(jīng)濟增長是影響浙江省污染排放量變化的重要原因，工業(yè)固體廢棄物排放量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)廢氣排放量的增加對經(jīng)濟增長也存在著反作用力。經(jīng)濟增長指標(biāo)對解釋環(huán)境污染指標(biāo)排放的預(yù)測方差分解的貢獻(xiàn)度較高，但環(huán)境污染指標(biāo)排放對經(jīng)濟增長指標(biāo)的預(yù)測方差的解釋貢獻(xiàn)度較小。

經(jīng)濟增長; 環(huán)境污染;VAR模型

經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關(guān)系已逐漸成為環(huán)境經(jīng)濟學(xué)與生態(tài)經(jīng)濟學(xué)研究的熱點問題，也是世界各國在工業(yè)化進(jìn)程中所面臨的重要問題。浙江省是中國經(jīng)濟發(fā)達(dá)的省份之一，長期以來形成的以低成本競爭和數(shù)量型擴張為特征的經(jīng)濟增長方式造成了資源的過度消耗與生態(tài)環(huán)境的嚴(yán)重破壞。雖然生態(tài)建設(shè)和環(huán)境整治取得了一定成效，但是由于浙江人多地少，大宗原材料和能源短缺，生態(tài)環(huán)境保護(hù)區(qū)域和生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)面積較大，粗放型增長方式與資源環(huán)境要素制約所構(gòu)成的矛盾日趨尖銳。2010年，浙江省全省生產(chǎn)總值為22832億元，人均GDP為44335元，工業(yè)廢水排放總量達(dá)到365017萬噸，工業(yè)固體廢物排放量為3907萬噸，工業(yè)煙塵排放量為18．8萬噸，工業(yè)粉塵排放量為16．8萬噸，經(jīng)濟的快速增長導(dǎo)致廢棄物排放量不斷增加，對資源環(huán)境的壓力也越來越大。面對經(jīng)濟的快速發(fā)展和日益嚴(yán)峻的環(huán)境污染問題，對浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關(guān)系展開深入研究顯得很有必要，深入了解兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系，對浙江省實現(xiàn)“轉(zhuǎn)型發(fā)展”具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

一、文獻(xiàn)回顧

從國內(nèi)外關(guān)于經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系研究的文獻(xiàn)中可以發(fā)現(xiàn)，針對環(huán)境庫茲涅茨曲線假說的研究最為廣泛和普遍。然而就目前的研究來看，經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間是否存在“倒U型”的一般規(guī)律，結(jié)論仍然很模糊。目前的研究結(jié)論都取決于數(shù)據(jù)形式和環(huán)境污染指標(biāo)的選取，特別是對于數(shù)據(jù)形式使用的爭議更為激烈［1］(P59～62)。所以研究者更傾向于使用單個國家或地區(qū)的時間序列數(shù)據(jù)，但時間序列數(shù)據(jù)大多都是非平穩(wěn)的，用回歸方法(如EKC曲線)無法識別這種非平穩(wěn)性。在這種情況下，即使變量之間沒有任何關(guān)系，也會由于非平穩(wěn)的時間序列帶有趨勢項而顯現(xiàn)出一定的關(guān)系。向量自回歸模型(VAR)可以有效避免這種問題，VAR模型既能反映變量之間的雙向作用關(guān)系和動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng)，同時也能克服可能出現(xiàn)的“偽回歸”問題［2］(P415～418)。如彭水軍、包群(2006)通過 VAR 模型和廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)對中國的經(jīng)濟增長和環(huán)境污染加以分析，指出了兩者之間的相互作用機理［3］(P15～23);李鵬、蘭宜生(2009)通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析了山西省環(huán)境污染與人均GDP之間的相互作用關(guān)系，認(rèn)為該省存在“倒U型”關(guān)系［4］(P54～62);李琳、朱金山、高潤霞(2009)通過 VAR 模型對重慶市的經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，并考察了兩者的相互影響機制和動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng)［5］(P92～96);呂健(2010)通過建立VAR模型分析了上海市經(jīng)濟增長與環(huán)境污染水平在時序維度上的相互影響機制和動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng)［6］(P1～6);吳丹、吳仁海(2011)利用向量自回歸對廣州——佛山——肇慶(簡稱廣佛肇)經(jīng)濟圈各城市環(huán)境污染指標(biāo)和經(jīng)濟增長指標(biāo)的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析及預(yù)測方差分解分析，研究了該經(jīng)濟圈經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染在時序維度上的關(guān)系及其動態(tài)性［7］(P880～884)。

綜合以上研究可以發(fā)現(xiàn)，利用時間序列研究具體地區(qū)經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關(guān)系已成為環(huán)境與經(jīng)濟交叉領(lǐng)域的研究熱點之一。因此，本文利用1985～2009年浙江省3個環(huán)境污染指標(biāo)與經(jīng)濟增長指標(biāo)，首先采用Johansen協(xié)整檢驗證明經(jīng)濟增長與環(huán)境污染物排放量間存在著長期穩(wěn)定的關(guān)系，并以此建立向量自回歸模型，然后應(yīng)用VAR模型考察了浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染在時序維度上的相互影響機制和動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說明

(一)研究方法

VAR模型是Sims(1980)提出的一種動態(tài)聯(lián)立方程模型，在VAR模型中各個方程都具有相同的解釋變量，并以被解釋變量的滯后變量作為解釋變量，這樣可以很方便地研究變量之間的動態(tài)關(guān)系，且克服了傳統(tǒng)聯(lián)立方程模型受制于經(jīng)濟理論不完善而帶來的諸如內(nèi)生變量和外生變量的劃分、估計和推斷等復(fù)雜問題。此外，VAR模型還可以進(jìn)行經(jīng)濟變量之間的因果關(guān)系、脈沖響應(yīng)以及方差分解分析。

VAR模型一般的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:y1=A1yt－1+… +Apyt－p+B1xt+ … +Brxt－r+ εt。其中，yt是 m 維內(nèi)生變量向量，xt是 d 維外生變量向量，A1，A2…Ap與 B1，B2，…Br是待定的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量向量和外生變量向量分別有p和r階滯后期，εt是隨機擾動項。模型中內(nèi)生變量有p階滯后，所以可稱其為VAR(P)模型。在實際應(yīng)用中，通常希望滯后期p和r足夠大，從而完整地反映所構(gòu)造模型的動態(tài)特征。此外，滯后期越長，模型中待估計的參數(shù)就越多，自由度就越少。滯后階數(shù)一般根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則來確定。

(二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

由于各項反映經(jīng)濟發(fā)展水平的指標(biāo)都與人均GDP有密切的聯(lián)系，結(jié)合以往學(xué)者的研究，本文采用浙江省人均GDP來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平。為了剔除物價變動的影響，全部轉(zhuǎn)換為1978年的不變價格。根據(jù)工業(yè)污染源所排出的“三廢”是導(dǎo)致環(huán)境質(zhì)量惡化的主要原因，選取同時期的工業(yè)固體廢棄物排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量來表征環(huán)境污染程度。為了避免數(shù)據(jù)的劇烈波動，消除可能存在的異方差，考慮到對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化后并不改變數(shù)據(jù)的特征，而且容易得到平穩(wěn)序列，本文的實證分析均對各變量取自然對數(shù)值。其中各類污染變量時序長度均為1985～2009年，所有原始數(shù)據(jù)均來自相應(yīng)年份的《浙江省統(tǒng)計年鑒》。研究變量指標(biāo)有工業(yè)固體廢棄物排放量LNSOLID(單位:萬噸)，工業(yè)廢水排放量LNWATER(單位:萬噸)，工業(yè)廢氣排放量LNGAS(單位:萬噸)和人均生產(chǎn)總值LNGDP(單位:元人民幣)。

三、實證分析

(一)數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)性檢驗

由于VAR模型估計值的可靠性依賴于變量的平穩(wěn)性，如果變量為平穩(wěn)的時間序列，則可以直接構(gòu)建無約束的VAR模型;如果變量為非平穩(wěn)的時間序列，則需要檢驗?zāi)Ｐ退婕暗淖兞恐g是否存在協(xié)整關(guān)系。基于這樣的思路，本文首先對LNGDP以及各類環(huán)境污染指標(biāo)(LNWATER、LNSOLID、LNGAS)進(jìn)行單位根檢驗。

對涉及的相關(guān)變量運用ADF(Augmented Dickey－Fuller test)方法進(jìn)行單位根檢驗，檢驗結(jié)果見表1。從表1可以看出，定義的新變量在5%的顯著性水平下是非平穩(wěn)的，而一階差分后的序列在5%的顯著性水平下均滿足平穩(wěn)性的要求。故原有的時間序列滿足一階單整，變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系。

表1 ADF平穩(wěn)性檢驗

(二)協(xié)整檢驗

由表2的協(xié)整檢驗結(jié)果可見:LNGDP、LNGAS、LNSOLID、LNWATER之間存在協(xié)整關(guān)系，即非平穩(wěn)變量之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，滿足建立VAR模型的前提。LNGDP與LNGAS、LNWATER之間的協(xié)整關(guān)系為正，說明在經(jīng)濟增長的同時，工業(yè)廢氣和工業(yè)廢水的排放量總體上在增加;LNGDP與LNSOLID之間的協(xié)整關(guān)系為負(fù)，說明隨著經(jīng)濟的增長，工業(yè)固體廢棄物的排放量在不斷減少。

表2 協(xié)整檢驗結(jié)果

(三)VAR模型的建立

在ADF檢驗的基礎(chǔ)上，我們建立以浙江省人均GDP、工業(yè)固體廢棄物排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量為因變量，以這些變量的滯后值為自變量的VAR模型。重點參考AIC和SC的評價標(biāo)準(zhǔn)，將VAR的滯后階數(shù)確定為2階，即建立VAR(2)。

1．基于VAR模型的脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)是指系統(tǒng)對某一變量的沖擊或擾動所做出的反應(yīng)?？梢酝ㄟ^脈沖響應(yīng)函數(shù)來刻畫每個內(nèi)生變量的變動或沖擊對它本身及所有其他內(nèi)生變量產(chǎn)生的影響，進(jìn)而反映變量之間的長期動態(tài)響應(yīng)關(guān)系。

我們分別給各個環(huán)境污染變量和經(jīng)濟增長變量一個單位大小的沖擊，得到關(guān)于人均GDP和環(huán)境污染變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖(從略)。

從函數(shù)圖可看出，給工業(yè)廢氣排放量一個正的沖擊后，人均GDP一直保持正的增長，到第9期之后達(dá)到穩(wěn)定(響應(yīng)值為0．031);給工業(yè)固體廢棄物排放量一個正的沖擊后，人均GDP一直保持下降，第5期時下降達(dá)最大(響應(yīng)值為 －0．046)，第 10 期達(dá)到穩(wěn)定(響應(yīng)值為 －0．022);給工業(yè)廢水排放量一個正的沖擊后，人均GDP在第1期內(nèi)保持不變，之后開始上升，第 6期達(dá)最大值(響應(yīng)值為0．025)，之后仍保持增長，第8期之后達(dá)到穩(wěn)定(響應(yīng)值為0．021)。響應(yīng)圖說明，工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)廢水排放量正的沖擊可以持續(xù)提高人均GDP，而工業(yè)固廢排放量正的沖擊在長期內(nèi)則可以持續(xù)降低人均GDP。

同理，給人均GDP一個正的沖擊，可以得到各個環(huán)境污染指標(biāo)的響應(yīng)圖。工業(yè)廢氣排放量在第1期保持不變，之后開始下降，第3期達(dá)到最小值(響應(yīng)值為－0．072)，之后下降幅度開始減少，從6期后開始一直保持正的增長，到第8期后達(dá)到穩(wěn)定(響應(yīng)值為0．050);工業(yè)固體廢棄物排放量在第1期保持不變，之后開始下降，第3期下降到最小值(響應(yīng)值為－0．067)，進(jìn)而轉(zhuǎn)為上升，第5期轉(zhuǎn)為正向增加，到第8期后又開始下降(響應(yīng)值為－0．011)，之后一直保持下降;工業(yè)廢水排放量從第1期開始下降，第2期達(dá)到最小值(響應(yīng)值為－0．058)，第3期開始上升，第4期又開始下降，之后開始保持上升，從7期開始轉(zhuǎn)為正，到第8期達(dá)到穩(wěn)定(響應(yīng)值為0．016)。從整體而言，經(jīng)濟的增長會帶來工業(yè)“三廢”產(chǎn)生量和排放量的增加，說明人均GDP正的沖擊可以持續(xù)增加工業(yè)廢氣、廢水排放量，也可以持續(xù)降低工業(yè)固廢的排放量，與前文分析的結(jié)論相符。

2．基于VAR模型的方差分解分析

我們運用方差分解(Variance Decomposition)分析方法來進(jìn)一步考察浙江省環(huán)境污染與經(jīng)濟增長之間的相互影響程度。與脈沖響應(yīng)函數(shù)方法不同，方差分解法是將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差(Mean Square Error，MSE)分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所做的貢獻(xiàn)，從而可以考察任意一個內(nèi)生變量的預(yù)測均方誤差的分解。

表3 方差分解結(jié)果

各類環(huán)境污染指標(biāo)與人均GDP的方差分解結(jié)果見表3。綜合方差分解結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，人均GDP對解釋各類環(huán)境污染指標(biāo)的預(yù)測方差起了很大的作用，但各類環(huán)境污染指標(biāo)對解釋人均GDP的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)度則相對較小。在各類污染物指標(biāo)的方差分解中，經(jīng)濟增長對工業(yè)廢水排放量和工業(yè)廢氣排放量的貢獻(xiàn)程度要大于工業(yè)固體廢棄物排放量，說明目前浙江省經(jīng)濟增長對環(huán)境質(zhì)量影響的表現(xiàn)形式以大氣污染和水污染為主，這與浙江省早期的工業(yè)格局以及工業(yè)生產(chǎn)總值的增長嚴(yán)重依靠以煤炭為主的能源消費模式極為吻合。在經(jīng)濟增長預(yù)測誤差分解中，工業(yè)廢氣排放量的貢獻(xiàn)度相對較大，工業(yè)廢水排放量的貢獻(xiàn)度相對較小，說明目前廢氣排放已經(jīng)對浙江省經(jīng)濟的增長產(chǎn)生重要的抑制作用，而其他污染物的表現(xiàn)相對較弱。

四、結(jié)論和啟示

本文以1985～2009年浙江省人均GDP為經(jīng)濟增長指標(biāo)，以工業(yè)固體廢棄物排放量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)廢氣排放量為環(huán)境污染指標(biāo)，通過VAR模型建立了浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染水平之間的長期均衡方程，并利用脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析探究了浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間的動態(tài)響應(yīng)機制。通過實證分析，我們獲得如下結(jié)論及啟示:

第一，經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間存在雙向作用機制，并且在這種雙向作用機制中，環(huán)境污染對經(jīng)濟增長的反作用機制要弱很多。這在一定程度上表明目前浙江省的環(huán)境污染監(jiān)管力度還不夠有效。為此，必須加強環(huán)境監(jiān)管，加速新興環(huán)保技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，不斷改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，進(jìn)而帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和換代。

第二，本文實證研究的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，目前浙江省經(jīng)濟增長對環(huán)境污染的表現(xiàn)形式主要為大氣污染和水污染，其中大氣污染更為突出;在環(huán)境污染對經(jīng)濟增長的反作用方面，大氣污染成為制約浙江省經(jīng)濟發(fā)展的主要因素。所以，在保障經(jīng)濟發(fā)展的同時，加大治理空氣污染的力度，已經(jīng)顯得刻不容緩。

第三，經(jīng)濟增長指標(biāo)對解釋環(huán)境污染指標(biāo)的預(yù)測方差分解的貢獻(xiàn)度較高，說明浙江省目前的工業(yè)發(fā)展還是偏重型化，能源消費模式以煤炭為主。但是三個污染排放指標(biāo)對于經(jīng)濟增長指標(biāo)的方差分解的貢獻(xiàn)度較小，說明對于減少這些污染物排放的最主要原因不是經(jīng)濟增長，而是應(yīng)該通過改進(jìn)和增加技術(shù)設(shè)備、污染處理設(shè)施，以及完善相關(guān)的法律政策等措施來實現(xiàn)。

［1］ 閆新華，趙國浩．經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的VAR模型分析——基于山西的實證研究［J］．經(jīng)濟問題，2009，(6)．

［2］ 梁流濤，郭子萍，王海榮．工業(yè)發(fā)展與環(huán)境污染關(guān)系的區(qū)域差異分析——基于江蘇省的實證研究［J］．生態(tài)環(huán)境學(xué)報，2010，19(2)．

［3］ 彭水軍，包群．中國經(jīng)濟增長與環(huán)境污染基于廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法的實證研究［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟，2006，(5)．

［4］ 李鵬，蘭宜生．經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系的研究——基于山西省數(shù)據(jù)的實證分析［J］．國際商務(wù)，2009，(1)．

［5］ 李琳，朱金山，高潤霞．基于VAR模型的重慶市經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關(guān)系研究［J］．西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2009，31(11)．

［6］ 呂?。虾Ｊ薪?jīng)濟增長與環(huán)境污染——基于VAR模型的實證分析［J］．華東經(jīng)濟管理，2010，24(8)．

［7］ 吳丹，吳仁海．不同地區(qū)經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系的VAR模型分析——基于廣州、佛山、肇慶經(jīng)濟圈的實證研究［J］．環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2011，34(4)．

Abstract:Choosing from 1985－2009 in Zhejiang environmental indicators and economic growth indicators，thus establishing vector autoregressive(VAR)model，using impulse response function and forecast variance decomposition，the temporal dimension of interaction mechanism and dynamic correlation effects between economic growth and environmental pollution in Zhejiang province was analyzed．The results showed that economic growth is an important factor responsible for the change of the pollutant discharge in Zhejiang．And on the other hand，the discharge of industrial solid waste，industrial waste water and industrial waste gas also affect the growth of economy．The indicators of economic growth can interpret a large part of the emission of pollution indicators，while the pollution indicators can only interpret a small part of the indicators of economic growth．

Key words:economic growth;environmental pollution;VAR model

Relationship between Economic Growth and Environmental Pollution in Zhejiang An Empirical Analysis Based on VAR Model

DUAN Xian-ming，GUO Jia-dong
(Management School，Hangzhou Dianzi University，Hangzhou，Zhejiang 310037，China)

F127;F205

A

1674－0297(2012)01－0052－04

2011－08－18

浙江省人文社科重點研究基地重大招標(biāo)項目“資源、環(huán)境經(jīng)濟模式的生態(tài)效率集成機制研究”(編號:RWSKZD01－2011ZB)成果。

段顯明(1964－)，男，江西都昌人，杭州電子科技大學(xué)產(chǎn)業(yè)組織與公共政策研究所所長，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，主要從事環(huán)境經(jīng)濟學(xué)、資源與環(huán)境管理研究。

(責(zé)任編輯:李曉梅)