基于向量自回歸模型的江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系的實證研究

童紀(jì)新,朱 園

(河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇南京 211100)

基于向量自回歸模型的江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系的實證研究

童紀(jì)新,朱 園

(河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇南京 211100)

基于江蘇省1985—2013年經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的相關(guān)數(shù)據(jù),建立經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的向量自回歸(VAR)模型。在VAR模型估計的基礎(chǔ)上,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的雙向作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間存在雙向作用機(jī)制,并且經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境的影響大于環(huán)境對經(jīng)濟(jì)增長的反作用;江蘇省經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的主要表現(xiàn)形式為工業(yè)固體廢棄物,而對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長影響較大的污染物為工業(yè)固體廢棄物(抑制)和工業(yè)廢氣(促進(jìn))。針對分析結(jié)果,提出優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置,改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)、提升“工業(yè)三廢”污染治理水平、加大環(huán)保投入、完善環(huán)保法規(guī)等政策建議。

經(jīng)濟(jì)增長;環(huán)境污染;VAR模型;雙向作用機(jī)制

中國經(jīng)濟(jì)自改革開放以來一直保持高速增長, 2010年已發(fā)展成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時,中國也付出了慘重的環(huán)境和資源代價,尤其是進(jìn)入21世紀(jì)以來,隨著快速工業(yè)化,環(huán)境污染趨勢加劇,環(huán)境質(zhì)量嚴(yán)重惡化。江蘇省作為我國的經(jīng)濟(jì)大省,綜合經(jīng)濟(jì)實力在全國一直處于前列。自改革開放以來,地區(qū)生產(chǎn)總值已由1978年的249.24億元上升至2013年的59161.75億元。伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,江蘇省主要污染物排放量也呈顯著上升趨勢。這種情況的出現(xiàn),是否說明江蘇省經(jīng)濟(jì)增長是以污染環(huán)境為代價的呢?江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間存在怎樣的內(nèi)在關(guān)聯(lián)?對這些疑問的解答,不僅有利于江蘇省在“十三五”期間實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,還能對長三角地區(qū)乃至全國其他城市的發(fā)展起到啟示作用。

綜觀國內(nèi)外已有的研究成果,多數(shù)研究證明經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間存在雙向作用機(jī)制。國外對該問題的研究先于國內(nèi),其中Grossman等[1]開創(chuàng)性地研究發(fā)現(xiàn)了環(huán)境污染與人均收入之間的倒U型曲線關(guān)系。Panayotou[2]在進(jìn)一步證實環(huán)境污染與人均收入之間存在倒U型關(guān)系的基礎(chǔ)上,首次將該倒U型曲線定義為環(huán)境庫茲涅茨曲線,即EKC曲線。EKC理論提出之后,國外學(xué)者通過選擇不同的研究方法、指標(biāo)、數(shù)據(jù)類型(主要有截面、面板、時間序列數(shù)據(jù))驗證特定國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間是否符合EKC理論,研究結(jié)果進(jìn)一步拓展了EKC曲線可能存在的形態(tài)特征,大體分為倒U、正U、正N(倒U+U)或倒N(U+倒U)。國內(nèi)對兩者之間關(guān)系的實證研究主要開始于2000年以后。代表性文獻(xiàn)有:包群等[3]通過構(gòu)建聯(lián)立方程組、劉金全等[4]采用線性和非線性方法、韓旭[5]運用時間序列研究方法對我國經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間是否遵循EKC規(guī)律進(jìn)行實證研究,結(jié)論不盡相同,EKC理論在中國是否存在還不確定。在以全國所有省市為研究對象的同時,許多學(xué)者開始以具體省份或城市作為研究對象。丁繼紅等[6]以江蘇省為例,創(chuàng)新性使用主成分分析法構(gòu)建污染綜合指數(shù),得出該指數(shù)與人均GDP呈N型曲線特征的結(jié)論。彭立穎等[7]以上海市為研究對象,通過回歸分析發(fā)現(xiàn)上海市主要4項污染物與人均GDP之間的關(guān)系遵循倒U型規(guī)律,并進(jìn)一步探討了上海市EKC演變的驅(qū)動因子。王宜虎等[8]借助EKC理論模型對南京市進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),南京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時環(huán)境污染得到遏制,部分污染指標(biāo)符合EKC倒U型曲線關(guān)系,政府的環(huán)境政策與環(huán)保投資取得一定成效。

由以上研究成果可以看出,大多數(shù)學(xué)者研究的重點是中國所有省份的經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染是否遵循EKC規(guī)律,由于指標(biāo)選取及量化、模型設(shè)定等方面的差異,各學(xué)者得出的結(jié)論也不盡相同。同時,在已有的研究中,利用時間序列對具體省份的研究較少,利用VAR模型進(jìn)行研究的文獻(xiàn)更是少見,基于此,筆者將通過VAR模型考察江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的雙向動態(tài)作用機(jī)制,并運用相關(guān)理論進(jìn)行解釋。

1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 研究方法

參考已有文獻(xiàn),筆者通過構(gòu)建VAR模型,運用協(xié)整理論對進(jìn)行過平穩(wěn)性檢驗的指標(biāo)變量之間是否具有長期均衡關(guān)系進(jìn)行研究;再選用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析當(dāng)一個誤差項發(fā)生變動時,整體系統(tǒng)會受到怎樣的動態(tài)影響;為評價兩類變量相互之間沖擊的重要程度,進(jìn)一步運用方差分解來考察。最終結(jié)合以上分析給出結(jié)論與建議。

VAR模型是西姆斯1980年提出的一種可以很方便地進(jìn)行指標(biāo)變量之間動態(tài)性分析的動態(tài)聯(lián)立方程模型,各方程由相同的解釋變量組成,通過把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來建立模型。與傳統(tǒng)聯(lián)立方程模型相比, VAR模型很好地克服了在內(nèi)、外生變量之間劃分、估計與推斷等方面的不足[9]。

VAR(p)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中:yt為k維內(nèi)生變量列向量;xt為d維外生變量列向量;p為滯后階數(shù);T為樣本個數(shù);Φ1,…,Φp為k×k維矩陣;H為k×d維矩陣;εt為k維擾動列向量,并滿足cov(εt,εs)=0(t≠s)。

VAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式也可以展開表示為

即k個方程組成了含有k個時間序列變量的VAR(p)模型。

1.2 數(shù)據(jù)說明

考慮到人均GDP相對于總量GDP更能準(zhǔn)確地衡量真實的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,筆者選取人均GDP(元)指標(biāo)來度量經(jīng)濟(jì)增長,具體根據(jù)人均GDP平減指數(shù)與1985年不變價格進(jìn)行平減[10]。污染物排放量與污染集中度是以往研究中較多采用的環(huán)境污染度量標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)江蘇省環(huán)境污染的主要污染源及數(shù)據(jù)的可獲得性,筆者采用污染物排放量指標(biāo),具體選取1985—2013年以來的3類指標(biāo):工業(yè)廢水排放量(億t)、工業(yè)廢氣排放量(億標(biāo)m3)、工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量(萬t)。為了獲得平穩(wěn)性的時間序列,對所有指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理,目的是為了消除變量在量綱上的差異以及在時間序列中可能存在的異方差(表1)。數(shù)據(jù)由歷年《江蘇統(tǒng)計年鑒》和《江蘇省環(huán)境狀況公報》整理及計算而得。

2 VAR實證研究

2.1 變量的單位根檢驗

變量的平穩(wěn)性對VAR模型估計的可靠性以及避免偽回歸具有很大影響,因而首先必須檢驗變量的平穩(wěn)性。數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗的方法很多,筆者選用最為常用的ADF檢驗。檢驗前先觀察時間序列的特征,看是否存在截距項和時間趨勢項。根據(jù)表2的結(jié)果,在各顯著性水平下,P1、W1、G1、S1這4個時間序列均不能拒絕存在單位根的原假設(shè),屬于非平穩(wěn)序列。經(jīng)過一階差分后ADF值均小于10%顯著性水平下的臨界值,滿足進(jìn)行協(xié)整檢驗的前提條件。

2.2 VAR模型的建立

根據(jù)ADF檢驗得出的結(jié)論,筆者將以江蘇省人均GDP、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量為因變量,上述變量的滯后值為自變量來構(gòu)建VAR模型。依據(jù)AIC(赤池信息量準(zhǔn)則)和SC(施瓦茲準(zhǔn)則)最小準(zhǔn)則(表3),進(jìn)一步確定VAR的滯后階數(shù)為4階,建立VAR(4)。最后通過AR特征根圖判定VAR模型的平穩(wěn)性,若所有特征根倒數(shù)的模均小于1,即所有特征根倒數(shù)的模都在單位圓內(nèi),則VAR模型平穩(wěn);反之,不平穩(wěn)。從表4可見所有特征根倒數(shù)的模均小于1,且在單位圓內(nèi),因此該VAR模型是穩(wěn)定的。

表1 變量定義

表2 單位根檢驗結(jié)果

表3 VAR模型最優(yōu)滯后期

表4 AR根

2.3 Johansen協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗的目的是為了判定各變量之間是否有長期穩(wěn)定的關(guān)系。常用的方法有EG兩步法和Johansen協(xié)整檢驗法,前者最多只能用于判別多個變量存在的一個協(xié)整關(guān)系,后者常用于多變量協(xié)整分析,因此筆者將采用Johansen協(xié)整檢驗法。在上文模型的條件下,選取滯后階數(shù)為4、且無常數(shù)項和時間趨勢項的檢驗方式。表5的檢驗結(jié)果表明:按跡統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn),VAR模型的變量在1%顯著性水平下存在2個協(xié)整關(guān)系,在5%和10%顯著性水平下均存在3個協(xié)整關(guān)系;按最大特征根標(biāo)準(zhǔn),VAR模型的變量在1%、5%、10%顯著性水平下分別存在1個、2個、3個協(xié)整關(guān)系。以上結(jié)果說明3類環(huán)境變量與人均GDP之間具有長期穩(wěn)定的關(guān)系,且人均GDP與工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣呈負(fù)相關(guān),與工業(yè)固體廢棄物呈正相關(guān)。

2.4 基于VAR模型的脈沖響應(yīng)分析

在上述分析的基礎(chǔ)上,筆者將使用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析人均GDP與3類污染物指標(biāo)之間的動態(tài)影響關(guān)系。脈沖響應(yīng)函數(shù)是用以測量隨機(jī)擾動項的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊影響其他變量當(dāng)前及未來的取值,可直接反映變量之間的動態(tài)影響機(jī)制。筆者選取滯后期間數(shù)為10的脈沖響應(yīng)模型[11]。

表5 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

a.3類污染物指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)分析。由圖1可看出工業(yè)廢水一直呈現(xiàn)負(fù)值,前2期較為平穩(wěn),從第3期開始下降,至第5期達(dá)到最小(響應(yīng)值為-0.019 6),隨后逐漸遞增,并在第10期達(dá)到最大(響應(yīng)值為-0.004 6);工業(yè)廢氣除在第2期有正增長外,其余各期均為負(fù)增長,從第3期持續(xù)下降,到第8期后轉(zhuǎn)為上升;工業(yè)固體廢棄物在前6期均為正增長,并在第3期達(dá)到最大(響應(yīng)值為0.04267),在第4～10期內(nèi)呈持續(xù)下降趨勢。進(jìn)一步將3類污染物對經(jīng)濟(jì)增長的各期沖擊響應(yīng)值進(jìn)行累加,其中工業(yè)廢水為-0.126 5、工業(yè)廢氣為-0.132 2、工業(yè)固體廢棄物為0.098 3。以上分析結(jié)果表明江蘇省經(jīng)濟(jì)增長將導(dǎo)致工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量增加,工業(yè)廢水與工業(yè)廢氣的排放量減少。這一結(jié)果與上文協(xié)整分析結(jié)果一致,同時也與江蘇省的環(huán)境現(xiàn)狀比較吻合。江蘇省工業(yè)布局一直處于優(yōu)化過程中,目前對工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水的治理水平有較大幅度提升,而對工業(yè)固體廢棄物的治理水平不甚理想。近幾年來,江蘇省工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣的排放量基本得到控制,并趨于好轉(zhuǎn),而工業(yè)固體廢棄物的排放量一直呈遞增趨勢。

圖1 3類污染物指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)

b.經(jīng)濟(jì)增長對3類污染物指標(biāo)的脈沖響應(yīng)分析。由圖2可看出經(jīng)濟(jì)增長對3類污染物一個單位的沖擊,在當(dāng)期的響應(yīng)值均為0,在剩余的期間內(nèi),對工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢棄物的沖擊響應(yīng)值均為負(fù),對工業(yè)廢氣的沖擊響應(yīng)值均為正。與前文分析方法類似,將經(jīng)濟(jì)增長對3類污染物的各期沖擊響應(yīng)值進(jìn)行累加,目的是為了方便比較經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間相互作用關(guān)系的大小,其中工業(yè)廢水為-0.0881、工業(yè)廢氣為 0.68、工業(yè)固體廢棄物為-0.6171。由以上分析可以看出,3類污染物指標(biāo)中對經(jīng)濟(jì)增長影響較大的為工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢棄物,其中工業(yè)固體廢棄物對經(jīng)濟(jì)增長起抑制作用,而工業(yè)廢氣則帶動了經(jīng)濟(jì)的增長。從整體而言,污染物排放對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長仍起抑制作用,一定程度上證實了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間存在的反作用機(jī)制。進(jìn)一步將經(jīng)濟(jì)增長與3類環(huán)境指標(biāo)相互之間的累積沖擊響應(yīng)值進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),江蘇省經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境的影響比環(huán)境對經(jīng)濟(jì)增長的反作用大。

2.5 基于VAR模型的方差分解分析

方差分解以VAR模型為基礎(chǔ),通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度來評價結(jié)構(gòu)沖擊的重要性[12]。根據(jù)方差分解結(jié)果(表6),在經(jīng)濟(jì)增長的方差分解中,按照平均貢獻(xiàn)度的評判標(biāo)準(zhǔn),工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物對人均GDP的預(yù)測方差的解釋貢獻(xiàn)度相對較大,工業(yè)廢水則很小。這說明目前對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長起主要作用(促進(jìn)或抑制)的是工業(yè)廢氣與工業(yè)固體廢棄物,工業(yè)廢水對經(jīng)濟(jì)增長的影響相對較小。在3類污染指標(biāo)的方差分解中,經(jīng)濟(jì)增長對工業(yè)固體廢棄物預(yù)測方差的解釋貢獻(xiàn)度最大,工業(yè)廢水次之,工業(yè)廢氣最小,說明工業(yè)固體廢棄物為江蘇省經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的主要表現(xiàn)形式。該部分分析結(jié)論與脈沖響應(yīng)分析得出的結(jié)論大體一致,從而在一定程度上證明本文所進(jìn)行的VAR實證研究是可靠、穩(wěn)定的。

3 結(jié)論和建議

圖2 經(jīng)濟(jì)增長對3類污染物指標(biāo)的脈沖響應(yīng)

本文在VAR模型估計的基礎(chǔ)上,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解對1985—2013年江蘇省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的雙向作用機(jī)制進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn):①江蘇省經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境的影響比環(huán)境對經(jīng)濟(jì)增長的反作用大,兩者之間存在雙向作用機(jī)制。②江蘇省經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的主要表現(xiàn)形式為工業(yè)固體廢棄物,而對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長影響較大的污染物為工業(yè)固體廢棄物(抑制)和工業(yè)廢氣(促進(jìn))。

表6 經(jīng)濟(jì)增長與3類污染指標(biāo)的方差分解結(jié)果

結(jié)合上文的分析和得出的主要結(jié)論,筆者嘗試提出以下促進(jìn)江蘇省經(jīng)濟(jì)與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的建議和措施。

a.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置。根據(jù)西方發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗,一個國家或地區(qū)環(huán)境質(zhì)量的好壞與該國或地區(qū)的三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例具有直接關(guān)系,并且三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中工農(nóng)業(yè)、重化工業(yè)污染較為嚴(yán)重,而服務(wù)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)污染相對較輕。江蘇省第二產(chǎn)業(yè)自1978年改革開放以來占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例基本維持在50%以上,其中工業(yè)所占比例基本維持在45%以上,可以看出江蘇省經(jīng)濟(jì)的增長主要依靠工業(yè),現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)等行業(yè)的發(fā)展速度和傳統(tǒng)支柱行業(yè)相比還較為滯后。這樣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局不可避免地造成環(huán)境質(zhì)量的惡化。因此在新一輪的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中,江蘇省應(yīng)當(dāng)以調(diào)優(yōu)、調(diào)高、調(diào)輕為發(fā)展方向,加大對第一、第三產(chǎn)業(yè)的支持力度,尤其要加大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和高端制造業(yè)的發(fā)展力度,適當(dāng)放緩發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)中工業(yè)固體廢棄物污染較為嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè),逐步形成第一產(chǎn)業(yè)穩(wěn)固發(fā)展、第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化、第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)競相發(fā)展的良性發(fā)展局面。

b.改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù),提升“工業(yè)三廢”污染治理水平。目前,工業(yè)固體廢棄物與工業(yè)廢水都在不同程度上抑制著江蘇省經(jīng)濟(jì)的增長,而工業(yè)廢氣則帶動了江蘇省經(jīng)濟(jì)的增長。因此,對于工業(yè)固體廢棄物以及工業(yè)廢水污染較為密集的產(chǎn)業(yè),江蘇省應(yīng)當(dāng)充分利用本地教育科研資源,加大科研投入,重點扶持這些產(chǎn)業(yè)開發(fā)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù),并將其應(yīng)用到從源頭的生產(chǎn)至結(jié)尾的污染治理過程中。對于工業(yè)廢氣污染較為密集的產(chǎn)業(yè),也應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)技術(shù),以達(dá)到污染最小化,經(jīng)濟(jì)效益最大化的效果。

c.加大環(huán)保投入,完善環(huán)保法規(guī)。江蘇省早在“十一五”期間就已設(shè)定將環(huán)保投入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重提高到3%左右的目標(biāo),近幾年該比例已經(jīng)提升到3%以上,據(jù)國際經(jīng)驗,當(dāng)該比例達(dá)到2.5%～3.0%時,環(huán)境質(zhì)量會得到明顯改善。但可以看到江蘇省目前的環(huán)境污染問題依舊十分突出,環(huán)境質(zhì)量的改善并沒有達(dá)到預(yù)期結(jié)果。分析原因,江蘇省在即將到來的“十三五”期間,對于“工業(yè)三廢”的治理以及在保證環(huán)保投入的基礎(chǔ)上應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步提高環(huán)保建設(shè)資金的使用效率,政府各部門、各企業(yè)都應(yīng)當(dāng)建立完善的跟蹤監(jiān)管、效益評價體系。政府與市場作用在某些情況下會失靈,而法律作為具有強(qiáng)制性、規(guī)范性、穩(wěn)定性的保障性手段,可以在一定程度上彌補(bǔ)這一不足。江蘇省應(yīng)當(dāng)注重解決環(huán)境政策的滯后性問題,靈活調(diào)整環(huán)境政策的同時還要兼顧有效性和低成本性,保證政策執(zhí)行的透明度。與此同時,通過宣傳與教育提高民眾綠色消費的觀念以及參與環(huán)境污染治理的積極性,從而起到間接約束企業(yè)生產(chǎn)行為的作用,促使企業(yè)加快以節(jié)能減排為中心的技術(shù)改造,由重污染向輕污染、無污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

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F062.2

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1003 -9511(2015)04 -0024 -05

2015-04 -23 編輯:方宇彤)

10.3880/j.issn.1003 -9511.2015.04.007

童紀(jì)新(1964—),男,浙江金華人,教授,博士,主要從事技術(shù)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計分析研究。E-mail:jxtong@hhu.edu.cn