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    河南省生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的動態(tài)計量分析

    2015-04-14 07:55:04范慧平孟天醒宋文博
    關(guān)鍵詞:水平經(jīng)濟(jì)

    范慧平,孟天醒,文 倩,宋文博

    (河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,河南鄭州450002)

    國外學(xué)者對經(jīng)濟(jì)增長與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系研究較早。1995年美國環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)家 GROSSMAN等[1]以78個發(fā)達(dá)國家的面板數(shù)據(jù)采用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法進(jìn)行實證分析,結(jié)果顯示,城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量隨經(jīng)濟(jì)水平提高呈倒“U”型演變,并提出著名的環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假設(shè)。PANAYOTOU等[2]以及COPELAND等[3]分別將環(huán)境質(zhì)量和環(huán)境服務(wù)看作商品,再次驗證了庫茲涅茨曲線即環(huán)境質(zhì)量需求的收入彈性隨經(jīng)濟(jì)收入的增加逐漸提高,當(dāng)收入彈性大于1時,人們會為改善環(huán)境質(zhì)量而舍棄經(jīng)濟(jì)利益。吳開亞等[4]、沈滿洪等[5]及邢秀鳳等[6]研究所得出的EKC曲線不完全符合典型的庫茲涅茨假設(shè),而呈“倒U+U”型的三次曲線形狀。王長建等[7]采用熵值支持下的AHP法對新疆城市化與生態(tài)環(huán)境關(guān)系研究顯示,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)和響應(yīng)指數(shù)隨城市化水平提升先下降后上升。周玄德等[8]采用協(xié)調(diào)度模型分析克拉瑪依市經(jīng)濟(jì)增長與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系,該市經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境均呈上升趨勢,但經(jīng)濟(jì)增長明顯快于環(huán)境改善,二者耦合協(xié)調(diào)度隨時間序列整體呈增長趨勢,但不絕對穩(wěn)定。由于中國的工業(yè)化模式基本沿襲了發(fā)達(dá)國家“先污染后治理”的道路。因此,研究經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,對制定區(qū)域發(fā)展規(guī)劃與生態(tài)環(huán)境保護(hù)措施具有重要意義。本研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計量經(jīng)濟(jì)模型研究河南省經(jīng)濟(jì)增長與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系,為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展、資源合理開發(fā)利用、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、新型城鎮(zhèn)化建設(shè)、以及國家糧食安全與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供理論和實踐指導(dǎo)。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    河南省位于中國中東部、黃河中下游,位于北緯 31°23'~36°22'、東經(jīng) 110°21'~116°39',屬暖溫帶-亞熱帶、濕潤-半濕潤季風(fēng)氣候;省域面積16.7萬km2,礦產(chǎn)資源豐富;全省水資源總量413億m3,居全國第19位。河南是中國農(nóng)業(yè)大省,小麥、煙草、芝麻產(chǎn)量居中國第1位。2012年河南省人口10 543萬人,國民生產(chǎn)總值29 599.31億元、人均GDP 31 499元。在人口與城鎮(zhèn)化的雙重壓力下,生態(tài)環(huán)境面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

    1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

    基于區(qū)域發(fā)展特點、數(shù)據(jù)有效性與可獲得性,本研究以河南省人均GDP(PCG)作為經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo),選取工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率、人均環(huán)境污染治理投資額、平均每人生活消費能源等9類指標(biāo)綜合反映該區(qū)生態(tài)環(huán)境水平(EC)的指標(biāo)(表1),所有數(shù)據(jù)均來源于《河南統(tǒng)計年鑒》(1994—2013年)。

    2 研究方法與模型

    2.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河南省生態(tài)環(huán)境水平測度

    BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,具有自學(xué)習(xí)、自組織與自適應(yīng)性,它由大量基本神經(jīng)元相互聯(lián)接構(gòu)成高度并行的非線性系統(tǒng),具有大規(guī)模并行性處理特征,用以模擬人腦思維[9]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層次前饋型網(wǎng)絡(luò),包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。主要特點是信號前向傳遞,誤差反向傳播[10],能學(xué)習(xí)和儲存大量非線性映射關(guān)系,而無需事先了解描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程,對其后的非樣本數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)也能完成由輸入空間向輸出空間的正確映射;還能允許輸入樣本帶有誤差,通過不斷地調(diào)整權(quán)值改善系統(tǒng),使網(wǎng)絡(luò)總誤差降到最小,從而避免了人為賦予權(quán)重和相關(guān)系數(shù)的主觀影響和不確定性。

    表1 河南省生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)體系Table 1 The indicator system of ecological environment in Henan province

    2.2 序列平穩(wěn)性檢驗

    散點圖法、自相關(guān)函數(shù)法和單位根檢驗是幾種常用的時間序列平穩(wěn)性檢驗方法。本研究采用ADF檢驗(Augmented Dickey-Fuller Test)(公式1),采用AIC準(zhǔn)則做平穩(wěn)性檢驗,基于模型極大似然估計對模型階數(shù)和相應(yīng)參數(shù)給出最佳估計[11]。

    式中:yt為時間序列,ut為白噪聲序列,Δ為差分運算符。

    2.3 協(xié)整性檢驗

    協(xié)整關(guān)系檢驗反映2變量不同時間序列間的長期均衡關(guān)系,待檢驗的2個序列必須具有相同的單整階數(shù)。從隨機(jī)游走序列yt=yt-1+ut可知,其一階差分序列Δyt=yt-yt-1是平穩(wěn)序列,稱為“一階單整時間序列”,記為I(1)。以此類推,若一個非平穩(wěn)序列必須取d階差分才變?yōu)槠椒€(wěn)序列,則原序列為d階單整時間序列,記為I(d)。本研究采用恩格爾-格蘭杰法對變量做協(xié)整檢驗,首先求出2變量單整的階,若2變量單整的階相同,則用最小二乘法(OLS)估計長期均衡方程yt=bo+b1xt+ut,其中bo和b1表示回歸系數(shù)的估計值,并保存殘差et,作為均衡誤差ut的估計值,若et是平穩(wěn)的,則yt與xt協(xié)整、反之不協(xié)整。

    2.4 格蘭杰因果性檢驗

    格蘭杰因果性檢驗假定了有關(guān)y和x每一變量的預(yù)測信息全部包含在這些變量的時間序列之中。檢驗要求估計以下方程:

    若公式2中x的系數(shù)估計值在統(tǒng)計整體的顯著不為0,同時公式3中y的系數(shù)估計值在統(tǒng)計整體的顯著為0,則稱x是引起y變化的Grange原因。

    2.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

    脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠描述一個內(nèi)生變量對誤差沖擊的反應(yīng),主要描述當(dāng)期以及未來遠(yuǎn)期內(nèi)生變量受誤差沖擊的影響力度,由此來判斷變量間的動態(tài)關(guān)系[12]。

    向量自回歸模型研究序列間的長期動態(tài)關(guān)系,用于分析系統(tǒng)受到隨機(jī)擾動項帶來的動態(tài)沖擊影響。

    式中:yt為內(nèi)生變量;xt為外生變量;p為滯后階數(shù);T為樣本數(shù);et為擾動變量。

    2.6 方差分解分析

    方差分解是分析影響內(nèi)生變量結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)度,即將系統(tǒng)的均方誤差(Mean Square Error)分解成各變量沖擊所產(chǎn)生的影響。單個變量對yi的方差貢獻(xiàn)率見公式5。

    式中:yit表示y的第i個變量,k是變量個數(shù)。相對方差貢獻(xiàn)度(RVC)描述第j個變量擾動項的沖擊方差相對于第i個變量yi的方差貢獻(xiàn)度,以此衡量第j個變量對第i個變量的影響程度。

    3 生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的動態(tài)計量分析實證研究

    3.1 河南省生態(tài)環(huán)境綜合水平測度

    根據(jù)計算工作的特點,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是由各研究對象的評價標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成,如人均固定資產(chǎn)投資和人均公共綠地面積等。由于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展評價研究尚沒有統(tǒng)一的判斷標(biāo)準(zhǔn),本研究使用線性內(nèi)插法[13],通過構(gòu)建指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的最大值和最小值區(qū)間,線性設(shè)定影響等級。生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)為10分,梯度為0.2,由0到10分別表示生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)由低到高([0,2]、[2,4]、[4,6]、[6,8]和[8,10]分別表示水平最低、較低、一般、較高和最高)。

    將梯度為0.2的51個得分值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù),并將評價指標(biāo)通過線性內(nèi)插法分為51個等級,最后得到9組共459個訓(xùn)練用的樣本數(shù)據(jù),作為輸入數(shù)據(jù)。結(jié)合前述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算流程,設(shè)置隱含層神經(jīng)元個數(shù)為19個,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為9×19×1。隱含層和輸出層網(wǎng)絡(luò)分別采用Sigmoid型激活函數(shù)和Purelin型激活函數(shù),學(xué)習(xí)速率 Lr設(shè)置為0.01,最大循環(huán)次數(shù)設(shè)置為2 000,均方誤差MSE為10-4。

    經(jīng)4次訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)均方誤差達(dá)到設(shè)定精度(圖1-A),采用Scaled共軛梯度算法對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真驗證,考察網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果和期望結(jié)果(圖1-B)。

    將標(biāo)準(zhǔn)化后的河南省生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),得到1993—2012年河南省生態(tài)環(huán)境水平綜合指數(shù)(表2)。除2003年和2007年生態(tài)環(huán)境水平出現(xiàn)小幅下降外、1993—2012年河南省生態(tài)環(huán)境水平總體上升。1993—2000年,河南省生態(tài)環(huán)境水平普遍偏低,原因為此時期居民經(jīng)濟(jì)收入較低,政府工作重心放在工業(yè)、投資等方面,生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作薄弱。2001—2012年,生態(tài)環(huán)境水平指數(shù)由4.646 5增長到9.800 7,這一時期人民收入和生活水平得到持續(xù)改善,河南省在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時認(rèn)識到資源開采和環(huán)境破壞問題,并開始注重對生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。

    生態(tài)環(huán)境整體水平不斷上升,其包含的各方面卻變化各異。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的生態(tài)環(huán)境各分量指標(biāo)變化得出生態(tài)環(huán)境水平分量時序圖(圖2)。從圖2可以看出,人均環(huán)境污染治理投資額自2004年起漲幅最為明顯,這與近些年經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展關(guān)系密切,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展很大程度上拉動了生態(tài)環(huán)境改善。人均耕地面積整體比較穩(wěn)定,除2002、2005和2006年達(dá)到0.08 hm2·人-1外,其他年份均在0.07 hm2·人-1。森林覆蓋率指數(shù)波動較多,但整體仍呈現(xiàn)明顯上升趨勢。生活垃圾無害化處理率在2001—2007年波動下降,2007年后緩慢上升。城市建成區(qū)綠化覆蓋率除1994、1995年較前一年降低外,其他年份均緩慢上升。人均公共綠地面積、工業(yè)固體廢棄物綜合利用率、工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率均為緩慢上升趨勢。生活垃圾無害化處理率先緩慢上升,后幾乎保持穩(wěn)定,偶有波動。平均每人生活消費能源數(shù)量顯著上升,對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)故標(biāo)準(zhǔn)化后的曲線為下降趨勢。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程(A)和輸出期望相應(yīng)圖(B)Fig.1 Training process of BP NN(A)and the response and expected output of BP NN(B)

    表2 河南省生態(tài)環(huán)境水平綜合指數(shù)Table 2 The composite score of ecological environment level in Henan Province

    圖2 生態(tài)環(huán)境水平各分量時序圖Fig.2 Component sequence diagram of ecological environment

    3.2 河南省生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的動態(tài)計量分析

    3.2.1 平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗 利用EViews計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件,對河南省1993—2012年生態(tài)環(huán)境(EC)和人均GDP(PCG)2列時間序列進(jìn)行單位根的穩(wěn)定性檢驗(最優(yōu)滯后期根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定)。時間序列的原始序列、一階差分和二階差分ADF檢驗EViews輸出結(jié)果見表3。

    由表3可知,上述檢驗統(tǒng)計量值大于5%水平下的DW臨界值,EC序列存在單位根,是非平穩(wěn)序列。對序列EC進(jìn)行一階差分并進(jìn)行ADF檢驗,依然得出AI的檢驗統(tǒng)計量大于5%水平下的DW臨界值,為非平穩(wěn)序列。需對AI進(jìn)行二次差分,得出AI的檢驗統(tǒng)計量小于5%水平下的DW臨界值,序列EC為平穩(wěn)序列,且EC具有二階單整性,即EC~I(xiàn)(2)。同理,可得出PCG為二階單整序列,PCG ~I(xiàn)(2)。

    因EC和PCG屬同階單整,采用恩格爾-格蘭杰兩步法檢驗判斷它們之間是否存在協(xié)整關(guān)系。對EC和PCG進(jìn)行OLS回歸,得到方程PCG=8.175 449+0.658 7 ×EC,t=(46.267)(6.039)。

    對OLS回歸方程殘差時間序列做單位根平穩(wěn)性檢驗,檢驗統(tǒng)計量的值均小于在5%顯著性水平下的DW臨界值。說明模型不存在謬誤回歸,二者存在協(xié)整關(guān)系;隨著EC每提高1個單位,會引起PCG提高0.658 7個單位。

    表3 序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果Table 3 Result of serial stability test

    3.2.2 Granger因果關(guān)系檢驗 對EC和PCG進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗,結(jié)果顯示:當(dāng)滯后期為2時,在5%的概率下接受了“EC不是PCG的格蘭杰原因”的原假設(shè),而拒絕了“PCG不是EC的格蘭杰原因”的原假設(shè);滯后期為3時,在5%的概率下接受了“EC不是PCG的格蘭杰原因”的原假設(shè);滯后期為4時,5%的概率下拒絕了“EC不是PCG的格蘭杰原因”的原假設(shè)。以上結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)增長在第2滯后期就是環(huán)境變化的Granger原因,經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境水平有著直接的影響;在滯后期為2、3時生態(tài)環(huán)境水平均不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的Granger原因,直到第4期才是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因,表明環(huán)境對經(jīng)濟(jì)有影響但存在滯后性,主要由于生態(tài)環(huán)境改善所能帶來的社會經(jīng)濟(jì)效益需要一定的時間才能轉(zhuǎn)換為企業(yè)的外部效益。

    3.2.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解 在驗證EC和PCG存在Granger因果關(guān)系的基礎(chǔ)上,運用Eviews建立EC和PCG的自回歸模型,最優(yōu)滯后階數(shù)根據(jù)AIC和SC最小標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)則確定。

    基于自回歸模型建立它們之間的脈沖響應(yīng)模型,作用時間為10年。檢驗結(jié)果見圖3。生態(tài)環(huán)境水平對經(jīng)濟(jì)增長新息的一個標(biāo)準(zhǔn)差擾動在第1期為0,第2期達(dá)到負(fù)向最大值-0.2,第3、4期逐漸趨于0,在第4期之后呈現(xiàn)稍穩(wěn)定伴有波動的正向響應(yīng)(圖3-A)。說明隨著社會經(jīng)濟(jì)水平的提高,生態(tài)環(huán)境水平將不斷提高,經(jīng)濟(jì)增長使公眾對于上層建筑和生活環(huán)境改善的需求不斷提高,同時有能力將更多的財力物力投入到生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和改善中,并依靠科技進(jìn)步不斷開發(fā)新能源、減少環(huán)境污染、保護(hù)自然資源;而初期經(jīng)濟(jì)增長對生態(tài)環(huán)境水平產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng),主要由于社會發(fā)展水平較低時,科技達(dá)不到相應(yīng)水平,要發(fā)展經(jīng)濟(jì)就需要犧牲相應(yīng)的資源環(huán)境條件。

    經(jīng)濟(jì)增長對生態(tài)環(huán)境水平新息的一個標(biāo)準(zhǔn)差擾動在第1、2期達(dá)到負(fù)向最大值-0.04~0,第3期基本為0而后緩慢上升,總體維持穩(wěn)定的正向響應(yīng)、波動較小(圖3-B)。說明隨生態(tài)環(huán)境水平的提高,經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)先負(fù)向后正向的變化;因生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和改善需要投入大量財力和人力,而環(huán)境優(yōu)化需要一定時間的積累才能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。

    圖4對EC和PCG的預(yù)測均方誤差進(jìn)行分解,第1期生態(tài)環(huán)境波動僅受自身變化影響,第2期降低至85.04%后出現(xiàn)小幅緩慢下降,第10期達(dá)到76.39%;經(jīng)濟(jì)增長對生態(tài)環(huán)境變化的沖擊在第2期開始顯現(xiàn)并逐步增長,第10期增至23.61%(圖4-A)。

    第1期經(jīng)濟(jì)增長受自身波動的影響為85.17%、第4期逐漸上升至94.33%;后緩慢下降至第9、10期開始穩(wěn)定。第1期生態(tài)環(huán)境對經(jīng)濟(jì)增長的沖擊最大為15.86%,后緩慢下降至第四期達(dá)到最小值 5.67%,后又逐漸上升至最大值15.86%,并有逐漸增長的趨勢??傮w上生態(tài)環(huán)境水平與經(jīng)濟(jì)增長均是自身預(yù)測誤差方差的主要來源,但長期來說,二者對彼此預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)都將越來越大,當(dāng)社會發(fā)展達(dá)到一定水平后,二者將同步上升。

    圖4 生態(tài)環(huán)境水平預(yù)測及經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測方差分解圖Fig.4 The results of variance decomposition

    4 結(jié)論

    本研究應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析研究了1993—2012年河南省生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。結(jié)果表明:(1)1993年后河南生態(tài)環(huán)境水平總體呈上升趨勢,生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)與經(jīng)濟(jì)增長長期均衡,生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)每提高1個單位,引起人均GDP增長0.658 7個單位。(2)河南生態(tài)環(huán)境水平與經(jīng)濟(jì)增長互為Granger原因,短期內(nèi)生態(tài)環(huán)境水平對經(jīng)濟(jì)增長的沖擊響應(yīng)為負(fù)向,第4期后變?yōu)橄鄬Ψ€(wěn)定伴有小幅波動的正向響應(yīng)。(3)生態(tài)環(huán)境水平與經(jīng)濟(jì)增長均是自身預(yù)測誤差方差的主要來源,在達(dá)到一定程度后,二者方表現(xiàn)為同步增長;經(jīng)濟(jì)增長有助于生態(tài)環(huán)境的改善并最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

    應(yīng)當(dāng)注意到,伴隨生態(tài)環(huán)境整體水平上升,人均公共綠地面積、工業(yè)固體廢棄物綜合利用率、工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率、生活垃圾無害化處理率、人均環(huán)境污染治理投資額都呈總體上升趨勢,但人均耕地面積稍有下降,平均每人生活消費能源數(shù)量顯著上升。因此,河南省應(yīng)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上,繼續(xù)實施在城市城綠化方面的有效措施、進(jìn)一步優(yōu)化對廢水、固體廢棄物及垃圾的處理的基礎(chǔ)上,更加注重耕地面積減少和耕地質(zhì)量下降等問題,切實保護(hù)耕地,提高資源利用效率、加快新能源的開發(fā)利用、大力發(fā)展低耗能高產(chǎn)出的集約化產(chǎn)業(yè)。同時大力發(fā)展多功能生態(tài)農(nóng)業(yè),優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加大科技和經(jīng)濟(jì)投入,實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

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