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福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的動(dòng)態(tài)關(guān)系

2016-07-04 01:30何海
2016年20期
關(guān)鍵詞:VAR模型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)環(huán)境污染

何海

摘 要:本文通過VAR模型的脈沖響應(yīng)和方差分解對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。認(rèn)為福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)三廢排放量呈現(xiàn)出一定程度的環(huán)境庫茲涅茨“倒u型”曲線,并且工業(yè)固體排放量是福建工業(yè)污染的主要因素。

關(guān)鍵詞:福建?。唤?jīng)濟(jì)增長(zhǎng);環(huán)境污染;VAR模型

一、引言

隨著福建經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),工業(yè)廢棄物也在不斷增加,對(duì)資源環(huán)境的壓力也越來越大。故而,有必要對(duì)福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染的關(guān)系進(jìn)行研究。深入了解二者的內(nèi)在聯(lián)系,對(duì)福建省轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)回顧

張曉(1999)通過對(duì)1985到1995年中國的污染物排放量的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得出我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境污染水平之間呈現(xiàn)比較不明顯的倒U型弱環(huán)境庫茲涅茨曲線的特征,即隨著人均GDP的增加,環(huán)境污染程度將呈現(xiàn)上升趨勢(shì),隨經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步提高,環(huán)境污染程度會(huì)有逐年下降的趨勢(shì)[1]。彭水軍、包群(2006)通過VAR模型和廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)中國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染加以分析,指出二者之間的相互作用機(jī)理;李鵬和蘭宜生(2009)通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析了山西省人均GDP與其環(huán)境污染之間的相互作用關(guān)系,得出了山西省存在與庫茲涅茨環(huán)境倒U型的相符的特征。

可見,利用時(shí)間序列進(jìn)行VAR計(jì)量工具或其他相關(guān)計(jì)量工具進(jìn)行研究已經(jīng)成為熱點(diǎn)。因此本文擬采用VAR模型,探討福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染的雙向作用關(guān)系。

三、研究方法與數(shù)據(jù)說明

(一)研究方法。VAR模型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,克服了傳統(tǒng)聯(lián)立方程模型受制于經(jīng)濟(jì)理論未完善引起的諸如內(nèi)生變量和外生變量的區(qū)分、估計(jì)和推斷等復(fù)雜問題,還能克服可能出現(xiàn)的“偽回歸”問題[2]。VAR模型還可以進(jìn)行經(jīng)濟(jì)變量之間的脈沖響應(yīng)以及方差分解分析,研究模型中一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的沖擊對(duì)另一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的影響[3]。

(二)指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源。本文用實(shí)際人均GDP來綜合反映福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況。用工業(yè)固體廢棄物、廢水、廢氣排放量來反映環(huán)境污染程度。為了消除可能存在的異方差,對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化、得到平穩(wěn)時(shí)間序列。指標(biāo)選取的原始數(shù)據(jù)來自1998至2015年的中國統(tǒng)計(jì)年鑒和福建統(tǒng)計(jì)年鑒。

四、實(shí)證分析

(一)單位根檢驗(yàn)。以時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立起的VAR模型,其估計(jì)結(jié)果的可靠性依賴于時(shí)間序列的平穩(wěn)性,因此首先要保證變量的平穩(wěn)性,以避免偽回歸現(xiàn)象。ADF檢驗(yàn)法對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行單位根的平穩(wěn)性檢驗(yàn),結(jié)果表明四個(gè)變量沒有通過ADF檢驗(yàn)。一階差分后4個(gè)變量的P值都小于0.05,為一階平穩(wěn)時(shí)間序列,滿足一階單整。因此可以用這四個(gè)變量建立VAR模型。

(二)VAR模型的建立。用LR、FPE、AIC、SC、HQ等檢驗(yàn)準(zhǔn)則確定模型的最優(yōu)的自回歸階數(shù),確定最優(yōu)滯后階數(shù)為 2并能夠滿足穩(wěn)定條件。再采用AR根估計(jì)的方法對(duì)VAR模型估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行平穩(wěn)性檢。由圖二左,所有單位根都落于單位圓內(nèi),因而模型滿足穩(wěn)定條件。然后重點(diǎn)參考SC和AIC的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),將模型的滯后階數(shù)確定為2階,從而建立VAR(2)模型。

(三)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)可以反映每個(gè)內(nèi)生變量的變動(dòng)或沖擊對(duì)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(zhǎng)期動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系[4]。分別給模型中各個(gè)變量一個(gè)單位大小的沖擊,從而得出各變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,本文選擇的滯后期數(shù)為10期。

圖二是福建各污染指標(biāo)對(duì)GDP的脈沖響應(yīng)路徑。給GDP一個(gè)正沖擊時(shí),工業(yè)固體、廢氣排放量在第四期達(dá)到最高點(diǎn),之后緩慢下降并趨于一個(gè)負(fù)常數(shù)。工業(yè)廢氣排放量在第二期達(dá)到最高點(diǎn)之后下降在第七期達(dá)到最低點(diǎn),最后收斂于0。先上升后下降并收斂于負(fù)表明福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)三廢排放量呈現(xiàn)出倒U型曲線,說明在短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)造成環(huán)境污染逐步加重,但從長(zhǎng)期來看在經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展后環(huán)境污染狀況將得到改善。

同理得出福建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)各環(huán)境污染指標(biāo)的響應(yīng)路徑,在本期給工業(yè)固體廢棄物一個(gè)正的沖擊后會(huì)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一個(gè)正面的沖擊,但是幅度不是很大。在本期給其他污染的指標(biāo)一個(gè)正沖擊后,GDP在經(jīng)過前幾期的波動(dòng)后,在反應(yīng)期內(nèi)將達(dá)到負(fù)值并達(dá)到負(fù)最大值。表明除了固體廢棄物,其他污染物的排放對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)起抑制作用。但從另一方面說明,福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中對(duì)工業(yè)固體廢棄物的監(jiān)管控制不是很到位。

(四)方差分解分析。方差分解分析可以進(jìn)一步分析福建環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互影響程度,方差分解法是將系統(tǒng)的預(yù)測(cè)均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所做的貢獻(xiàn),從而可以考察任意一個(gè)內(nèi)生變量的預(yù)測(cè)均方誤差的分解[5]。由圖一右,在GDP的誤差分解中,工業(yè)廢水排放量的貢獻(xiàn)率是最大的,工業(yè)廢固排放量次之,工業(yè)廢氣排放量最小。這表示當(dāng)前對(duì)福建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起主要抑制作用的是工業(yè)廢水的排放量和工業(yè)廢固的排放量,工業(yè)廢氣的排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響則相對(duì)較小。

五、結(jié)論及政策啟示

通過以上實(shí)證分析,可以得出如下政策啟示:

第一,福建省環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系在一定程度上符合環(huán)境庫茲涅茨曲線的倒“u”特征。即在經(jīng)濟(jì)發(fā)展在短期內(nèi)會(huì)提高環(huán)境污染程度,而在長(zhǎng)期內(nèi)有利于環(huán)境質(zhì)量改善。

第二,工業(yè)固體廢棄物會(huì)使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的正影響,這表明目前福建的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式還沒有根本上的改變,對(duì)工業(yè)固體廢棄物排放的監(jiān)管力度還不夠。其他環(huán)境污染從長(zhǎng)期來看對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有抑制的作用。因此,一要加強(qiáng)對(duì)工業(yè)固體廢棄物排放的環(huán)境監(jiān)管,加速新興環(huán)保技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。二也不能放松對(duì)其他環(huán)境污染排放物的監(jiān)管和控制。

第三,目前福建首要污染物為工業(yè)固體廢棄物、廢水,其中固體廢棄物污染更為突出,而工業(yè)廢氣對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響相對(duì)較小。所以,要把固體廢棄物污染置于治理首位,加強(qiáng)固體廢棄物再利用及其技術(shù)開發(fā),避免二次污染。

參考文獻(xiàn):

[1] 張曉.中國環(huán)境政策的總體評(píng)價(jià)[J].中國社會(huì)科學(xué),1991,(3).

[2] 段顯明,郭家東.浙江省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的關(guān)系——基于VAR模型的實(shí)證分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào),2012,2

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

[4] 高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法與建模EVIEWS應(yīng)用及實(shí)例[M].清華大學(xué)出版社,2006.1.1

[5] 呂健.上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染——基于VAR模型的實(shí)證分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2010,24(8)

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