馬軼群

（南京審計大學，江蘇 南京 211815）

一、文獻綜述

改革開放以來，中國經(jīng)濟總量年均增長率接近10%，是世界增長最快的國家之一。但是，伴隨經(jīng)濟的快速增長，環(huán)境污染日益嚴重，為此中國也投入了大量資源來治理污染問題。國家統(tǒng)計局提供的數(shù)據(jù)顯示，中國環(huán)境污染治理投資總額由2009年的5 258.4億元上升至2017年的9 539億元，年均增長超過9%[1]。尤其是2012年的十八大之后，黨中央做出“大力推進生態(tài)文明建設”的戰(zhàn)略決策，黨的十九大報告進一步提出“推進綠色發(fā)展”“著力解決突出環(huán)境問題”等要求。習近平總書記指出：“生態(tài)環(huán)境保護是功在當代、利在千秋的事業(yè)?！雹賖ttp://www.xinhuanet.com/politics/2015-08/05/c_128096616.htm。要清醒認識保護生態(tài)環(huán)境、治理環(huán)境污染的緊迫性和艱巨性，清醒認識加強生態(tài)文明建設的重要性和必要性，以對人民群眾、對子孫后代高度負責的態(tài)度和責任，真正下決心把環(huán)境污染治理好，把生態(tài)環(huán)境建設好。一般而言，環(huán)境污染與產(chǎn)出具有較強的相關性，20世紀90年代初，Grossman等學者提出了“環(huán)境庫茲涅茨曲線”（Environmental Kuznets Curve，EKC），引發(fā)學界對環(huán)境污染與產(chǎn)出關系的深入探討[2-3]。國內(nèi)學者也從多個方面對此進行了相關研究，王敏和黃瀅[4]利用112座城市的大氣污染濃度數(shù)據(jù)，考察中國經(jīng)濟增長和環(huán)境污染之間的關系，發(fā)現(xiàn)所有的大氣污染濃度指標與經(jīng)濟增長都具有相關性。李鵬濤[5]分析了中國31個省、市、自治區(qū)環(huán)境、經(jīng)濟的面板數(shù)據(jù)，認為廢水、廢氣和經(jīng)濟增長之間的關系均呈現(xiàn)“倒U形”，并比較了廢氣和廢水的治理技術。趙璟等[6]發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟增長促進了技術進步、增強了環(huán)境治理并提升了人口規(guī)模，并顯著影響環(huán)境污染。高紋和楊昕[7]檢驗了中國104個城市的SO2、NO2和PM10濃度及30個省會城市的PM2.5、CO和O3濃度與經(jīng)濟增長的關系，發(fā)現(xiàn)六種大氣污染物的濃度與經(jīng)濟增長有顯著相關性。總體而言，使用不同時段、不同地點、不同污染物擬合環(huán)境庫茲涅茨曲線，存在較大差異。而結論的差異正說明，盡管環(huán)境污染有波動，但波動趨勢并不完全符合環(huán)境庫茲涅茨曲線，那么，更準確地刻畫污染波動的規(guī)律，探討污染波動來源，對于提出精準的污染治理措施，就顯得比較有意義?？v觀現(xiàn)有研究，可以發(fā)現(xiàn)一個重要共識，即環(huán)境污染與產(chǎn)出高度相關。實際經(jīng)濟周期理論認為，產(chǎn)出受技術進步等外生沖擊影響，顯示出較強的周期波動性?，F(xiàn)實也的確如此，學界早已觀察到各國產(chǎn)出表現(xiàn)出較強的周期波動性[8-11]，且自1929年起，美國國家研究局（NBER）研判的產(chǎn)出周期，一直是美國各項宏觀決策的重要依據(jù)。那么，中國環(huán)境污染是否也會隨著產(chǎn)出出現(xiàn)周期性波動？如果環(huán)境污染也存在周期波動性，影響波動的因素又有哪些？其作用又如何？對以上問題的回答，將會為中國治理環(huán)境污染提供新的思路，并為中國制定環(huán)境政策提供重要依據(jù)。

近年來，學界多用實際經(jīng)濟周期（RBC）模型分析周期波動問題[12-14]，RBC模型主要是采用動態(tài)隨機一般均衡方法，在新古典增長模型中引入外生的隨機沖擊，實現(xiàn)對周期波動的研究，這種新方法對研究周期問題產(chǎn)生了深遠影響。已有研究表明，RBC模型能較好地解釋周期性波動。其中，作為RBC模型的代表，Kydland-Prescott模型為后來實際經(jīng)濟周期理論的發(fā)展提供了基本研究框架。本文以此為基礎，根據(jù)中國環(huán)境污染的特征事實，構建了用于研究中國環(huán)境污染周期波動性的RBC模型，在RBC模型框架下驗證了中國環(huán)境污染的周期波動性，并分析了其周期波動性的內(nèi)在機制，檢驗了技術進步、環(huán)境規(guī)制、投資專有技術、消費偏好以及勞動供給等沖擊對環(huán)境污染周期波動性的影響，并得出相應的結論與啟示。本文的重要貢獻在于：一是為研究環(huán)境污染的變化提供了新的方法。本文改變了以往使用環(huán)境庫茲涅茨曲線分析環(huán)境污染變化，回避了環(huán)境庫茲涅茨曲線適用性的爭議，而是基于更為前沿的實際經(jīng)濟周期模型探討環(huán)境污染的波動，使用實際經(jīng)濟周期模型模擬環(huán)境污染的真實數(shù)據(jù)，并在模型中推斷出引起環(huán)境污染變化的真實原因；二是提供新的治理環(huán)境污染的思路。實際經(jīng)濟周期理論強調的是均衡波動的思想，為本文研究如何治理環(huán)境污染提供了新的思路。本文的研究結果表明，中國環(huán)境污染同樣存在周期波動性，而環(huán)境污染展現(xiàn)的周期波動是微觀主體面對各種沖擊的最優(yōu)調整，是環(huán)境污染的均衡變化，這意味著政府提出的環(huán)境政策以及治理措施，如果不考慮環(huán)境污染的周期性變化，可能會產(chǎn)生治理錯位，往往難以取得令人滿意的效果。

二、中國經(jīng)濟變量與環(huán)境污染波動性的特征事實

（一）數(shù)據(jù)處理

RBC模型的構建依賴于對現(xiàn)實波動規(guī)律的總結，這被稱為周期波動的特征事實[15]。通常步驟是，先對數(shù)據(jù)進行HP濾波處理，得到現(xiàn)實周期波動的特征事實，然后依據(jù)特征事實構建RBC模型，求解模型后，與現(xiàn)實的特征事實進行比較分析。為此，本文先依據(jù)現(xiàn)實數(shù)據(jù)，對有關環(huán)境污染波動的特征事實進行總結。根據(jù)研究需要，處理的是1985—2017年度數(shù)據(jù)，來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》和歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》，所有數(shù)據(jù)使用消費價格指數(shù)平減。其中，產(chǎn)出周期使用各年度國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的波動進行衡量。本文使用永續(xù)盤存法估計資本存量，趙志耘和楊朝峰[16]提出一個簡潔的計算基期資本存量方法，即K0=I0/(ω+δ)。其中，K0和I0分別為基期資本存量和基期投資額； ω為真實投資的年度平均增長率，經(jīng)計算為14.7%； δ是資本年折舊率，通常為0.1。勞動投入使用各年末的就業(yè)人數(shù)衡量，由于就業(yè)人數(shù)在1990年的波動非常大，這可能是官方統(tǒng)計口徑變化引起的[17]。為了提高數(shù)據(jù)精度，本文使用徐高[18]的方法對就業(yè)數(shù)據(jù)進行調整。統(tǒng)計年鑒提供了1990年分別按新舊口徑統(tǒng)計的就業(yè)人數(shù)，比值約為1.14，本文假設各年度在不同口徑下的比值均為1.14，那么，用1.14乘以1985—1990年的各年就業(yè)人數(shù)，就可得到口徑一致的就業(yè)數(shù)據(jù)。

為了更直觀地反映出中國環(huán)境污染的周期性變化，本文使用工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)廢棄物產(chǎn)生量的“三廢”數(shù)據(jù)，計算一個綜合的環(huán)境污染指數(shù)?？紤]到熵值法是一種客觀的賦權法，根據(jù)客觀環(huán)境的原始信息，分析各指標的相關性，并由指標自身信息確定權重，從而避免了主觀因素的偏差[19]。因而，本文參考楊萬平和袁曉玲[20]提出的熵值法測算環(huán)境污染指數(shù)。具體過程如下：

首先，采取指數(shù)化方法消除“三廢”數(shù)據(jù)的量綱差異

其中，Zij是樣本i的第j個指標的標準值（i=1,2,···,m;j=1,2,···,n）；xij為每個指標的原始值，maxxj和minxj分別為第j項指標中的最大樣本值和最小樣本值；乘以40，再加60，是防止出現(xiàn)極端值。

其次，使用標準值Zij計算出指標的比重然后再計算出第j項指標的差異系數(shù)最后根據(jù)差異系數(shù)確定指標權重

（二）特征事實

為減少數(shù)據(jù)的異方差性，本文對各變量進行了對數(shù)處理，這不改變數(shù)據(jù)的時序特征。在使用HP濾波后，可以總結出1985—2017年中國產(chǎn)出等變量與環(huán)境污染周期波動的如下特征事實，如圖1所示。

圖1 經(jīng)濟變量與環(huán)境污染周期波動特征事實

第一，資本波動展示出較高的順周期性。資本波動與產(chǎn)出的相關系數(shù)為0.567，總體上看，資本波動的幅度前期略大于產(chǎn)出波動，中后期略小于產(chǎn)出波動。這反映出在考察期的初期，中國增長是以投資拉動為主，而在中后期，投資的作用有所下降，體現(xiàn)了中國轉變高投入、高消耗增長方式的努力。

第二，就業(yè)波動是微弱順周期或非周期的。就業(yè)波動與產(chǎn)出的相關系數(shù)為0.122，遠小于資本波動的相關系數(shù)，除了1990—2000年發(fā)生較大波動外，總體表現(xiàn)較為穩(wěn)定。

第三，消費波動有極強的順周期性。與產(chǎn)出的相關系數(shù)為0.804，與產(chǎn)出呈現(xiàn)出較為同步的周期性波動，但同時可以看到，消費波動幅度略小于產(chǎn)出波動。

第四，環(huán)境污染具有高度的順周期性。盡管與產(chǎn)出的相關系數(shù)僅為0.446，低于資本波動以及消費波動的相關系數(shù)，總體上看，產(chǎn)出上升，環(huán)境污染就會隨之大幅上升，產(chǎn)出下降，環(huán)境污染也隨之較大程度的下降。這是容易理解的，近年來，環(huán)境污染問題得到社會各界極大的關注，中國通過各種規(guī)制對污染施加影響，諸多外生沖擊放大了環(huán)境污染的周期波動性，導致波動程度顯著高于產(chǎn)出，而相對較低的相關系數(shù)可能是環(huán)境污染的波動幅度顯著大于產(chǎn)出波動造成的。

三、模型的構建與參數(shù)校準

（一）模型的構建

為了突出本文研究重點，本文在考慮資本和勞動兩種要素的基礎RBC模型中[21]，引入技術進步、環(huán)境規(guī)制、投資專有技術、消費偏好以及勞動供給沖擊，分析環(huán)境污染的周期波動性問題。其中，技術進步在RBC模型中被視為是核心沖擊源，是周期波動最為根源的因素。環(huán)境規(guī)則是影響環(huán)境污染的重要因素，環(huán)境規(guī)制的強弱將直接改變環(huán)境污染程度的大小，使得環(huán)境污染呈現(xiàn)出一定的波動性。通常而言，技術進步是依賴設備引進與資本投入取得，技術進步與資本積累呈現(xiàn)出動態(tài)融合的趨勢，這正是投資專有技術的特征。因此，本文對投資專有技術也給予了足夠重視。同時，考慮到消費者偏好的變化事實上是需求結構的變化，在市場經(jīng)濟中，企業(yè)會及時調整生產(chǎn)，進而會影響到環(huán)境污染的變化。勞動供給是生產(chǎn)中最為重要的因素，考慮到中國人口老齡化日益嚴峻，勞動供給的沖擊已成為各界關注的焦點，文中加入了勞動供給的沖擊。該模型考慮了各類沖擊對環(huán)境污染波動的復合影響。模型構建過程如下：

假設代表性家庭通過跨期決策以使其一生效用最大化

其中，E為期望算子；Ct表示家庭在第t期消費的商品總額；Nt是 家庭在第t期 的勞動投入，且0≤Nt≤1；參數(shù)β是主觀貼現(xiàn)因子，且0＜β＜1。效用函數(shù)U(·)的形式采用不可分勞動效用函數(shù)

其中，參考鄢莉莉和吳利學[22]的研究，設置消費偏好沖擊為At，服從AR(1)的隨機過程。參考Smets 和Wouters[23]的做法，B為勞動供給參數(shù)；Lt是勞動供給沖擊；同樣服從AR(1)的隨機過程。企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為規(guī)模報酬不變的柯布-道格拉斯形式

其中，生產(chǎn)中投入要素為資本Kt-1和勞動Nt；ρ為資本產(chǎn)出彈性，0 ＜ρ＜1；Zt為全要素生產(chǎn)率，是外生的技術沖擊，服從AR(1)隨機過程。資本積累方程為Kt=(1-δ)Kt-1+VtIt。其中，δ是資本折舊率；It是當期投資；Vt為當期投資專有技術沖擊，是與投資相關的外生隨機過程，服從AR(1)。另有約束條件為Yt=Ct+It，將生產(chǎn)函數(shù)和資本積累方程代入該約束條件，可得

由特征事實可以判斷，環(huán)境污染與產(chǎn)出相關性較高，同時，環(huán)境污染不可能快速地自我消減，具有一定的持續(xù)性，參考Coperland 和Taylor[24]構建環(huán)境污染模型的思路，本文將環(huán)境污染函數(shù)設置如下

其中，Ht為環(huán)境污染指數(shù)，用以反映環(huán)境污染程度，該值越高，環(huán)境污染程度越高； ?為環(huán)境污染參數(shù)，用來反映環(huán)境污染的持續(xù)性，該值越高，環(huán)境污染持續(xù)性越高，也越難治理。如果該參數(shù)為0，則表明前期環(huán)境污染對本期沒有影響，環(huán)境污染主要受當期因素影響。因為產(chǎn)出會拉動環(huán)境污染，顯然產(chǎn)出越大，環(huán)境污染程度越大?？紤]到環(huán)境規(guī)制對環(huán)境污染也具有非常重要的影響，本文設置了環(huán)境規(guī)制沖擊St，余長林和高宏建[25]的研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境管制強度對中國的環(huán)境污染有顯著負向作用。式（6）正是表明了環(huán)境規(guī)制對環(huán)境污染有較強的約束力。

至此，研究環(huán)境污染周期性的RBC模型構建完成，外生沖擊包括技術進步?jīng)_擊、環(huán)境規(guī)制沖擊、投資專有技術沖擊、消費偏好沖擊和勞動供給沖擊。毫無疑問，產(chǎn)出的周期波動性來自技術進步等外生沖擊，當技術進步等因素發(fā)生變化時，產(chǎn)出就會呈現(xiàn)出周期波動性，由于產(chǎn)出引起污染，因此，技術進步等外生沖擊也會引起環(huán)境污染的周期波動性，這也是本文模型的基本邏輯。外生沖擊均為AR(1)過程，即其中，為各類沖擊；-1＜ΘΦ＜1為自回歸系數(shù)，反映了沖擊的持續(xù)性；εΦt為沖擊過程的隨機擾動項。

（二）模型的求解

社會計劃者的規(guī)劃問題是在約束條件下，對家庭期望效用求得最優(yōu)解，拉格朗日表達式為

分別對消費、勞動和資本求導，可得規(guī)劃問題的兩個一階條件

式（7）、式（8）的左邊反映了放棄消費的效用損失，可視為消費的邊際效用。式（7）表示放棄消費帶來的效用損失應該等于增加勞動獲得的效用；式（8）是消費的跨期替代關系式，是當期和未來的消費替代關系。得到一階條件之后，再加上約束條件共同構成理性預期的非線性差分方程組，而初始資本量、橫截條件和穩(wěn)態(tài)勞動供給是差分方程組的三個邊界條件。為求解析解，需要對非線性差分方程組進行線性化處理，設變量Xt的穩(wěn)態(tài)值為增長率定義為線性化處理后，共有11個方程和11個變量。其中，ˉ 分別為消費、產(chǎn)出和投資的穩(wěn)態(tài)值；內(nèi)生狀態(tài)變量為；外生狀 態(tài)變量包括其他控制變量有

（三）參數(shù)的校準

需要校準的參數(shù)包括δ、ρ、β、?、Θz、Θa、Θv、Θs、Θl、σz、σa、σv、σs、σl，穩(wěn)態(tài)值包括。參數(shù)校準方法較多，按照大多數(shù)研究的做法，首先，對靜態(tài)參數(shù)直接校準。參考沈利生[26]取值，勞動產(chǎn)出彈性為0.34，那么，得到資本產(chǎn)出彈性 ρ為0.66。通常固定資產(chǎn)平均使用10年，年度折舊率 δ設為0.1。在1983—2015年，中國居民消費價格指數(shù)年均上升5.98%，因而貼現(xiàn)因子 β為0.940。統(tǒng)計年鑒提供了支出法計算的消費產(chǎn)出比，本文使用考察期的平均值表示穩(wěn)態(tài)值，為0.588，同時可得投資產(chǎn)出比的穩(wěn)態(tài)值為0.412。?反映了環(huán)境污染的自我消減過程，通常該過程較為緩慢，本文設為0.8。具體校準的參數(shù)如表1所示。

表1 部分校準參數(shù)值表

其次，對動態(tài)參數(shù)進行貝葉斯估計。貝葉斯估計要求先確定各參數(shù)的先驗分布，根據(jù)王曦等[27]的做法，各沖擊自回歸系數(shù)的先驗均值均為0.5，服從標準差為0.1的Beta分布，各沖擊的標準差服從均值0.1、標準差0.01的Inv-Gamma分布。估計過程中，選定觀測值分別為產(chǎn)出和環(huán)境污染指數(shù)，估計結果如表2所示。

表2 模型參數(shù)的貝葉斯估計結果

四、實證結果分析

（一）模擬波動特征

模型求得數(shù)值解后，可得到均衡時各宏觀變量的標準差及相關系數(shù)（如表3所示）。由表3的模擬結果可知：

表3 模擬的周期波動性特征

第一，模型預測的產(chǎn)出波動為0.37%，低于0.49%的實際波動，預測波動與實際波動之比為75.5%，這表明該模型能夠解釋大部分的產(chǎn)出周期波動，進一步，本文所考慮的沖擊能夠解釋中國實際產(chǎn)出波動的主要部分。這說明本文所建模型的模擬結果與實際產(chǎn)出是相似的，基本給出了較好的模擬。

第二，模型預測的資本波動為0.24%，低于0.43%的實際波動，說明該模型可以解釋資本波動的55.8%，這可能與模型弱化了資本跨期傳導機制有關，有證據(jù)表明，在RBC模型中，資本積累的跨期替代傳導機制較為微弱[28]。從資本與產(chǎn)出的相關系數(shù)看，模擬結果和實際數(shù)據(jù)均為正相關，意味著與實際情況一致，模擬的資本周期波動是順周期，但筆者也發(fā)現(xiàn)，模型中資本的順周期性高于實際情況。

第三，模型預測的消費和就業(yè)波動分別為0.23%和0.24%，消費波動低于實際波動，但就業(yè)波動高于實際波動，這是在許多文獻中都出現(xiàn)的結果，一般認為是模型夸大了就業(yè)的周期波動性，可以看到，模型的消費、就業(yè)與產(chǎn)出的同期相關系數(shù)分別為0.66和0.60，這說明模型中消費和就業(yè)均表現(xiàn)出較強的順周期性，與實際情況相比，模擬的消費略低，模擬的就業(yè)略高。

第四，環(huán)境污染的周期波動是本文關注的重點，模型預測的標準差為0.20%，與實際波動的0.23%非常接近，該模型可以解釋中國現(xiàn)實環(huán)境污染周期波動的87%，說明模型有效展示了中國環(huán)境污染的變化。模型中環(huán)境污染與產(chǎn)出的相關系數(shù)為0.79，要高于實際經(jīng)濟0.45的相關性，這表明模型預測了現(xiàn)實中環(huán)境污染周期波動的絕大部分，對現(xiàn)實中環(huán)境污染與產(chǎn)出的強相關性也作了較大程度的預測?？傮w而言，本文構建的研究環(huán)境污染周期波動性的模型是可靠的。

（二）各類沖擊對環(huán)境污染的影響

經(jīng)過校準及貝葉斯估計，使用迭代計算，可做出環(huán)境污染對各類沖擊的脈沖響應圖（圖2），如圖2所示，包括環(huán)境污染的脈沖響應以及沖擊自身的脈沖響應。從模擬結果看，技術進步、投資專有技術以及消費偏好顯示出對環(huán)境污染的正向沖擊，技術進步被視為是中性技術變化，是生產(chǎn)率提高的表現(xiàn)。而投資專有技術反映了資本資產(chǎn)隨時間融入了更好的技術和性能特性，表明資本資產(chǎn)在不同時間具有不同的生產(chǎn)率。因而，兩類技術進步均會增加產(chǎn)出，進而對環(huán)境污染產(chǎn)生影響。環(huán)境規(guī)制的正向沖擊使得環(huán)境污染下降，勞動供給同樣引起環(huán)境污染下降趨勢。環(huán)境規(guī)制的目的在于治理污染，從模擬結果看，中國環(huán)境規(guī)制的作用是顯著的。通常而言，勞動供給增加，產(chǎn)出就會相應增加，環(huán)境污染上升，但本文模型得出相反結論，主要原因在于，家庭決策是RBC模型的關鍵，家庭會根據(jù)一生效用最大化進行跨期替代，決定向企業(yè)提供勞動的多少，在勞動供給的沖擊下，家庭在進行最優(yōu)決策時，反而會減少勞動的提供，增加閑暇，進而導致產(chǎn)出下降，污染下降。在對環(huán)境污染周期波動性產(chǎn)生影響的眾多因素中，技術進步的影響最大，環(huán)境規(guī)制次之，略低于技術進步的影響，勞動供給和消費偏好的影響最弱。從各沖擊作用的持續(xù)性看，持續(xù)性最高的仍是技術進步，技術進步對環(huán)境污染會產(chǎn)生較長時期的沖擊。筆者也發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對環(huán)境污染作用的持續(xù)性最弱，這意味著中國治理環(huán)境污染的措施具有即時應對性的特點，其影響缺乏長期性。

圖2 環(huán)境污染的脈沖響應圖

進一步更為具體地來看，首先，看環(huán)境污染對技術進步的動態(tài)響應過程。面對技術進步的沖擊，環(huán)境污染在前兩期就快速升至最大值，之后持續(xù)下滑，在前期下降較快，后期呈現(xiàn)出緩慢下降的趨勢，但技術進步的影響在整個考察期持續(xù)存在。已有文獻對環(huán)境污染中技術進步的作用也做了不少研究，鄧明麗和常立農(nóng)[29]指出，生產(chǎn)技術將會推動清潔生產(chǎn)和高效利用，這將是未來生態(tài)環(huán)境和生存方式的有力保障。胡振宇[30]認為，綠色環(huán)保技術的使用可以減少排放污染物，推動資源的循環(huán)利用。相比而言，白俊紅和聶亮[31]依據(jù)英國工業(yè)革命和英國污染的關系，對技術進步有利于污染治理的結論持保留態(tài)度。筆者認為，以上結論并不矛盾，兩類觀點所指技術進步類型不同，清潔生產(chǎn)或綠色環(huán)保技術的進步與推廣，對于減少環(huán)境污染有利，而中性技術進步多對產(chǎn)出增加有幫助。正如孫軍和高彥彥[32]指出，在一項新技術引入的初始階段，人們更加偏重于以犧牲資源與環(huán)境的方式發(fā)展生產(chǎn)型技術，這會造成生態(tài)環(huán)境的惡化?？紤]到技術進步對環(huán)境污染作用的持續(xù)性，那么，在技術進步類型的選擇上，應倡導綠色發(fā)展的技術進步導向，更加關注在清潔生產(chǎn)上的研發(fā)投入，這對治理環(huán)境污染具有重要意義。其次，看環(huán)境規(guī)制的動態(tài)沖擊過程。筆者發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對環(huán)境污染的治理具有立竿見影的效果，面對環(huán)境規(guī)制的沖擊，環(huán)境污染在期初就實現(xiàn)最大負向響應，但響應值快速減少，在第10期左右就回到0值，之后不再發(fā)生變化，這進一步說明環(huán)境規(guī)制效果明顯，但持續(xù)性不足。發(fā)展中國家經(jīng)濟發(fā)展程度普遍較低，為了快速發(fā)展經(jīng)濟、保障民生，往往會經(jīng)歷“先污染，后治理”的過程，如果污染程度上升，環(huán)境規(guī)制強度就會上升，盡管環(huán)境規(guī)則對治理環(huán)境污染效果明顯，但環(huán)境規(guī)制會增加企業(yè)的生產(chǎn)成本，弱化企業(yè)競爭優(yōu)勢，尤其是在周期“谷底”的企業(yè)，生存將更加困難，面對困難企業(yè)，政府反過來又會降低環(huán)境規(guī)制的強度，因而，環(huán)境規(guī)制效果能否持續(xù)與經(jīng)濟發(fā)展密切相關。徐志偉[33]的研究也發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制投資不足，規(guī)制效率偏低，治理的整體效果不佳，且“先污染，后治理”發(fā)展模式在過去十余年沒有發(fā)生本質變化；再次，看環(huán)境污染對其他沖擊的動態(tài)響應。環(huán)境污染面對投資專有技術的沖擊，動態(tài)響應過程與技術進步較為一致，也是期初快速上升，在第三期左右升至最高后，開始持續(xù)下降，到考察期結束仍有影響，事實上，在所有沖擊中，兩類技術的沖擊效果相當明顯，持續(xù)性也最長，因而，考慮如何利用技術進步治理環(huán)境污染是非常有效的途徑。消費偏好對環(huán)境污染的影響，盡管期初為正，但在第三期就變?yōu)樨撝担掷m(xù)相當長時間，這說明各界對環(huán)境問題的關注，使得消費者在消費過程中環(huán)保意識不斷提高，消費者當前更加青睞綠色產(chǎn)品，綠色需求導向對生產(chǎn)產(chǎn)生影響，進而起到抑制環(huán)境污染的作用。這與丁翠翠[34]、方達和張廣輝[35]的結論較為接近。就勞動供給而言，如前文分析，環(huán)境污染呈現(xiàn)出負向響應的過程，且具有一定的持續(xù)性，雖然中國人口規(guī)模龐大，但中國老齡化問題日益嚴峻。童玉芬[36]指出，老齡化使得中國勞動年齡人口規(guī)模下降，盡管在2030年之前下降比較緩慢，但年輕勞動力下降非常迅速。這意味著人口的快速老齡化會產(chǎn)生負向的勞動供給沖擊，反而使得環(huán)境污染上升，因而，采取有效措施解決老齡化問題，增加有效的勞動供給，對于中國環(huán)境污染的減少也有積極意義。

五、結論與政策含義

本文以RBC模型為基礎，考察了中國環(huán)境污染的波動性，得出以下結論：第一，中國環(huán)境污染存在顯著的周期波動性，且與產(chǎn)出是高度順周期，從特征事實判斷，環(huán)境污染的周期波動性與產(chǎn)出波動有較大相關性；第二，依據(jù)特征事實，本文改進了的RBC模型，發(fā)現(xiàn)技術進步、環(huán)境規(guī)制、投資專有技術、消費偏好和勞動供給沖擊可以解釋大部分中國環(huán)境污染的周期波動；第三，模擬結果表明，技術進步和投資專有技術對環(huán)境污染產(chǎn)生了持續(xù)的正向沖擊，而環(huán)境規(guī)制、消費偏好和勞動供給對環(huán)境污染產(chǎn)生了負向沖擊，其中，環(huán)境規(guī)制沖擊的持續(xù)時間較短，消費偏好的沖擊僅在期初為正，長期為負，勞動供給沖擊的持續(xù)時間較長。

相比已有研究，本文的研究能夠提供更為重要的政策含義。主要在于，實際經(jīng)濟周期理論不僅為研究環(huán)境污染的波動性提供了新的方法，更為治理環(huán)境污染提供了新的思路。實際經(jīng)濟周期理論認為，周期性波動是市場微觀主體對技術進步等外在沖擊進行的最優(yōu)調整。周期性波動在很大程度上表現(xiàn)為發(fā)展趨勢本身的波動，是均衡的波動，而不是均衡的偏離。因此，旨在熨平周期性波動的政府干預不僅代價高昂，而且是低效率的。本文的研究表明，中國環(huán)境污染同樣存在周期波動性，而環(huán)境污染展現(xiàn)的周期波動是微觀主體面對各種沖擊的最優(yōu)調整，是環(huán)境污染的均衡變化，這意味著政府提出的環(huán)境政策以及治理措施，如果不考慮環(huán)境污染的周期性變化，可能會產(chǎn)生治理錯位，往往難以取得令人滿意的效果。環(huán)境規(guī)制在一定程度上是政府治理污染措施的體現(xiàn)，從本文的實證結果也可以看到，短期內(nèi)環(huán)境規(guī)制效果極為明顯，這是因為政府干預打破了環(huán)境污染的短期均衡，產(chǎn)生明顯的治污效果，但微觀主體會迅速調整，重新實現(xiàn)污染均衡，導致在中長期環(huán)境規(guī)制沒有作用。環(huán)境污染反彈的新聞時見報端，如生態(tài)環(huán)境部在2019年例行發(fā)布會上指出，蘇皖魯豫交界地區(qū)、華中地區(qū)的湖南等，PM2.5濃度出現(xiàn)不同程度的反彈，在采取約談等措施后，反彈得到遏制?？梢姡瑑H通過環(huán)境規(guī)制治理污染難以實現(xiàn)長效機制。因而，識別出中國環(huán)境污染的周期性波動，并將其作為中國制定環(huán)境政策的重要依據(jù)，對于污染治理具有重要意義。這不僅有助于我們從宏觀層面認識環(huán)境污染，有效把握環(huán)境狀況的變化，更可依據(jù)環(huán)境污染的周期性變化，提出污染治理的針對性措施，使得治理更加精準，避免產(chǎn)生治理錯位，造成社會資源的浪費。此外，基于研究結論，本文提出以下建議：一是以綠色發(fā)展為導向，積極推動技術進步。技術進步對環(huán)境污染具有顯著的持續(xù)影響，只有堅持綠色發(fā)展，依靠清潔生產(chǎn)，才能促使技術進步對降低環(huán)境污染產(chǎn)生積極作用；二是引導消費者的環(huán)保意識，強化消費者對綠色產(chǎn)品的消費偏好。在買方市場條件下，消費者的偏好將會直接決定產(chǎn)品的需求，無法滿足消費者偏好的企業(yè)會被市場淘汰，隨著消費者環(huán)保意識的增強，不具有綠色環(huán)保屬性的產(chǎn)品將很難生存；三是積極應對人口老齡化，多途徑增加勞動人口供給。為了確保勞動供給對治理污染的正向作用，應通過實施有利于增加勞動人口的生育政策、退休政策等方式，推動勞動人口供給的增加，起到抑制污染的作用。