新常態(tài)下工業(yè)污染排放對經(jīng)濟增長影響的實證研究

李佼瑞，王 悅

(西安財經(jīng)學(xué)院， 陜西 西安 710100)

一、引 言

我國在經(jīng)濟發(fā)展的初步階段，經(jīng)濟活動中消耗了大量自然資源，并且工業(yè)化產(chǎn)生的污染物也再次排入了環(huán)境，造成環(huán)境的惡化，進(jìn)而引發(fā)資源衰竭。進(jìn)入新常態(tài)之后，我國經(jīng)濟發(fā)展條件和環(huán)境發(fā)生了較大程度的改變，經(jīng)濟增長有別于傳統(tǒng)的不平衡、不協(xié)調(diào)、不可持續(xù)的粗放增長模式。防治工業(yè)污染是整體利益與長遠(yuǎn)利益的集中體現(xiàn)，是我國環(huán)境保護工作的重點。在防治工業(yè)污染前，理清工業(yè)污染與經(jīng)濟增長的關(guān)系較為重要，可為合理利用自然資源、控制污染排放促進(jìn)環(huán)境保護與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

目前已有學(xué)者分析了我國經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間的關(guān)系。彭水軍等人(2006)，運用向量自回歸模型的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法和方差分解法，研究了我國環(huán)境污染排放物與人均GDP數(shù)值之間的長期動態(tài)影響特征，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長是影響污染排放的原因，同時環(huán)境污染排放對經(jīng)濟增長存在反向抑制作用[1]。李紅祥等人(2016)，運用我國歷史數(shù)據(jù)，研究基于人口、經(jīng)濟、空間和社會四個方向指標(biāo)合成的城鎮(zhèn)化指數(shù)，與基于我國資源的消耗、污染物的排放和生態(tài)空間三個方向指標(biāo)合成的新的資源環(huán)境指數(shù)，根據(jù)VAR模型及其廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析兩個合成指標(biāo)所符合的耦合關(guān)系[2]。李小勝等人(2013)，針對我國不同省份建立關(guān)于經(jīng)濟增長趨勢、污染物排放狀況和能源消費之間的動態(tài)模型，發(fā)現(xiàn)政府在制定宏觀經(jīng)濟政策時，要重視三者之間的關(guān)系[3]。王曉碩等人(2017)建立決定工業(yè)污染排放強度的理論計量模型，研究表明經(jīng)濟活動空間聚集有利于污染物排放的減少，隨著聚集外部性的增強，區(qū)位置的重要性更大地體現(xiàn)在不同區(qū)域間的相互關(guān)聯(lián)上[4]。李璇(2017)利用面板數(shù)據(jù)研究環(huán)境規(guī)制、對外直接投資等因素對工業(yè)排污強度的影響，研究表明我國工業(yè)污染排放強度呈逐年下降趨勢[5]；趙新華等人(2011)，研究我國東中西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平與污染排放水平之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的經(jīng)濟增長抑制環(huán)境污染，而中西部地區(qū)的經(jīng)濟增長能夠加劇環(huán)境污染物的排放[6]。胡世前(2015)基于環(huán)境庫茲涅茨曲線的理論框架分析我國向自然排放的工業(yè)污染量與體現(xiàn)我國經(jīng)濟增長的指標(biāo)變量之間的均衡關(guān)系，借助相關(guān)的粒子群優(yōu)化算法與較新的布谷鳥搜索算法對未來幾年內(nèi)中國工業(yè)污染水平做預(yù)測。研究結(jié)果表明，傳統(tǒng)的以環(huán)境為代價取得經(jīng)濟增長的發(fā)展模式將在未來對我國環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響[7]。張同斌等人(2016)，分解影響環(huán)境污染的經(jīng)濟因素，采用LMDI方法，同時研究不同因素對污染物排放動態(tài)沖擊特征[8]。楊繼聲等人(2013)，研究我國經(jīng)濟的發(fā)展歷程，從傳統(tǒng)的粗放型向綠色的可持續(xù)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變過程中，應(yīng)高度注重調(diào)整和改善經(jīng)濟與環(huán)境長期的互動關(guān)系[9]。

綜上，已有文獻(xiàn)主要圍繞傳統(tǒng)經(jīng)濟增長下，工業(yè)污染排放和經(jīng)濟增長的關(guān)系，但鮮有經(jīng)濟新常態(tài)下工業(yè)污染對經(jīng)濟增長的動態(tài)響應(yīng)研究，且?guī)缀鯖]有考慮到各變量在不同時點的動態(tài)演變過程。基于此，本文的研究視角是新常態(tài)下工業(yè)污染排放對經(jīng)濟增長的影響，采用時變參數(shù)向量自回歸模型來研究我國工業(yè)污染排放與經(jīng)濟增長長期演變的動態(tài)響應(yīng)過程。

二、工業(yè)污染排放與經(jīng)濟增長分析

(一)理論依據(jù)

現(xiàn)代環(huán)境經(jīng)濟學(xué)把整個環(huán)境系統(tǒng)看成是經(jīng)濟環(huán)境系統(tǒng)的一部分，使此系統(tǒng)變?yōu)橐粋€復(fù)雜系統(tǒng)，其中各個變量之間相互影響，可以充分運用經(jīng)濟手段管理環(huán)境資源和進(jìn)行環(huán)境保護。環(huán)境質(zhì)量存在的客觀性包括：消費者從良好的環(huán)境中得到的效用，生產(chǎn)者在清潔的環(huán)境中減少成本。在經(jīng)濟發(fā)展過程中扮演提供資源的重要角色，提供經(jīng)濟發(fā)展所需的物質(zhì)元素，同時在經(jīng)濟發(fā)展過程中還扮演著接收器的角色，資源被利用之后，會變成廢物又一次回歸自然。這其中一部分可通過環(huán)境被分解，但是有一部分不能通過自然過程轉(zhuǎn)變成無害物質(zhì)，或是減輕危害。這一類物質(zhì)對人類生活產(chǎn)生影響，同時可能也會間接地制約經(jīng)濟的發(fā)展，因此本文將研究工業(yè)污染排放量與經(jīng)濟增長的長期動態(tài)關(guān)系。

更精確地對兩序列X和Y存在協(xié)整進(jìn)行定義，必須條件是：

(1)兩序列同階單整，具有相同的隨機趨勢；

(2)兩序列的線性組合序列，單整階數(shù)更低，殘差系列長期平穩(wěn)。

這種情況下，可以識別序列X和Y之間存在的長期和短期關(guān)系。

Sims(1980)首先提出給予向量自回歸系統(tǒng)的分析方式，發(fā)現(xiàn)VAR分析可以較少受到約束，系統(tǒng)中所有變量都被視為內(nèi)生變量從而引入到各個估計方程中[10]。本文基于經(jīng)濟增長與污染排放存在長期協(xié)整關(guān)系的假設(shè)，首先建立不考慮時變性的VAR模型。VAR模型常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)以及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。模型包含K維變量，采用如下的矩陣表達(dá)形式：

Yt=μ+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt

(1)

其中，Yt表示K×1維時間序列列向量，μ表示K×1維常數(shù)列向量，At表示K×1維參數(shù)矩陣，εt～I(xiàn)ID(0，σ2)表示K×1維隨機誤差列向量，則將上式改寫為如下：

(2)

即通過把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量，作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型。

然后，考慮各指標(biāo)變量在長期演變過程中所存在的時變性，在從結(jié)構(gòu)VAR模型推廣到建立帶隨機波動的TVP-VAR模型，基本的結(jié)構(gòu)VAR模型可以寫為：

Byt=F1yt-1+F2yt-2+…+Fsyt-s+ut

t=s+1,…,n

(4)

其中，yt是由內(nèi)生變量構(gòu)成的K×1維時間序列列向量，F(xiàn)1，…，F(xiàn)S代表K×K維的系數(shù)矩陣。擾動項ut反映K×1維的結(jié)構(gòu)沖擊。指定Ci=B-1Fi,i=1,…,s則上式模型可以改為：

yt=C1yt-1+C2yt-2+…+Csyt-s+B-1∑εt

εt～N(0,Ik)

(5)

若固定參數(shù)的限制，則可將模型擴展為時變參數(shù)形式：

(6)

(二)響應(yīng)模型與參數(shù)估計

1.不考慮時變性模型

考慮到實際工業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)較多、量化復(fù)雜等因素，本文Yt選取了相對典型的工業(yè)污染排放量指標(biāo)，為4×1維時間序列向量，包括工業(yè)廢水排放量(w)、工業(yè)SO2排放量(g)、工業(yè)固體廢物排放量(s)經(jīng)濟增長指標(biāo)選取GDP增速(gdp)，因此模型變量表示為Y=(w,g,s,gdp)'。文中所選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自1996-2016年《全國環(huán)境統(tǒng)計公報》數(shù)據(jù)。

通常在時間序列分析中，若所擬合數(shù)據(jù)屬非平穩(wěn)序列，所做模型可能會出現(xiàn)偽回歸，造成結(jié)果偏差較大的現(xiàn)象，因此在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之前，首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。本文采用ADF檢驗，分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，檢驗結(jié)果顯示：所選取指標(biāo)均符合一階平穩(wěn)。

在各變量均滿足同階平穩(wěn)的狀態(tài)下，還需對各變量進(jìn)行協(xié)整檢驗。協(xié)整檢驗通常被用來解釋多個變量之間的長期均衡關(guān)系。本文采用Johansen協(xié)整檢驗方法，在5%的顯著性水平下，特征值跡檢驗與最大特征值檢驗結(jié)果均顯示變量之間存在協(xié)整關(guān)系，接受最少存在兩個協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即認(rèn)為工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量、工業(yè)固體排放量與GDP增速存在最少兩個的協(xié)整關(guān)系，進(jìn)一步表明經(jīng)濟發(fā)展與工業(yè)污染排放存在長期均衡的關(guān)系。

在各指標(biāo)滿足建立VAR模型條件下，建立VAR模型。模型建立之初，確定滯后階數(shù)較為關(guān)鍵，本文采用AIC準(zhǔn)則來檢驗?zāi)Ｐ洼^為合適的滯后階數(shù)。通過檢驗得到，本文模型選擇滯后期為3期。

利用所建立VAR(3)模型進(jìn)行參數(shù)估計，得到多維時間序列的結(jié)構(gòu)方程如下：

yt=μ+A1yt-1+A2yt-2+A3yt-3+εt

(7)

即：

從上述估計結(jié)果可得，在經(jīng)濟發(fā)展過程中，工業(yè)SO2排放量對經(jīng)濟發(fā)展影響最大，在滯后3期中影響程度達(dá)到最高，且為負(fù)項，意味著過多的工業(yè)污染排放對經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生較大制約。

2.考慮時變性模型

上文所建立的VAR模型，未考慮模型中各參數(shù)還存在時變性，因此在上述模型的基礎(chǔ)上增加模型參數(shù)存在時變性的假設(shè)，即建立TVP-VAR模型(時變參數(shù)向量自回歸)。模型假定系數(shù)矩陣與新息的協(xié)方差矩陣均具有時變特征，因此來自沖擊強度和傳導(dǎo)途徑的改變都能在脈沖響應(yīng)圖上有所反映。

建立基于TVP-VAR的四變量模型，對我國經(jīng)濟增長與工業(yè)三廢排放的時變影響特征進(jìn)行實證分析。該模型用來分析不同時間點下，我國工業(yè)三廢排放量的時變特征。建立TVP-VAR模型在估計參數(shù)前，同樣需要確定模型滯后階數(shù)。確定選擇滯后3階的TVP-VAR模型，采用MCMC方法進(jìn)行10000次抽樣得到參數(shù)估計結(jié)果，得到的TVP-VAR模型參數(shù)估計結(jié)果如表1所示。

表1 TVP-VAR模型參數(shù)抽樣和估計結(jié)果

表1顯示，Geweke收斂診斷值(CD)均小于1，未達(dá)到顯著水平5%的臨界值1.96，因此，收斂后驗分布的零假設(shè)不能被拒絕，抽樣樣本最終收斂。同時，非有效因子均較低，最大值僅為5.43，基于MCMC的10000次抽樣，這意味著至少可以得到10000/5.43=1841個不相關(guān)樣本，因此，上述各指標(biāo)均表明在模型參數(shù)估計中產(chǎn)生了有效樣本。

圖1分別描述了樣本路徑和后驗分布的變化情況，可以看出，抽樣樣本的自相關(guān)系數(shù)穩(wěn)定下降，樣本路徑顯示抽樣數(shù)據(jù)基本穩(wěn)定。因此，可以認(rèn)為通過參數(shù)假設(shè)條件的MC-MC抽樣獲得了不相關(guān)的有效樣本，能夠支持TVP-VAR模型的后續(xù)推斷。

三、動態(tài)分析

(一)不考慮時變性脈沖響應(yīng)

圖2橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，縱軸表示沖擊的響應(yīng)程度，實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，即各變量對于經(jīng)濟增長的反應(yīng)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。圖2表明了工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量、工業(yè)固體廢物排放量對GDP增速做出的響應(yīng)。工業(yè)廢水排放量在第4期達(dá)到最大響應(yīng)值1.2，在第9期第一次響應(yīng)值為0，之后期存在微小浮動；工業(yè)SO2排放量在第2期對GDP的增速最大響應(yīng)值0.0021，第6期對GDP的增速最小響應(yīng)值-0.0009，在16期之后逐步消失。工業(yè)固體廢物排放量對GDP增速在第4期達(dá)到最大響應(yīng)值0.002，在16期之后逐步消失。從上述分析結(jié)果來看，工業(yè)污染排放量對經(jīng)濟增長有影響，工業(yè)廢水排放量對經(jīng)濟增長的影響最大。工業(yè)三廢對經(jīng)濟增長的響應(yīng)在16期左右逐步趨近于0，此時我國進(jìn)入經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)階段，表明伴隨著經(jīng)濟平穩(wěn)，工業(yè)污染排放基本穩(wěn)定下來，對經(jīng)濟增長的影響減少。

圖1 TVP-VAR模型檢驗圖

圖2 工業(yè)三廢排放量對經(jīng)濟增長的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

圖3 經(jīng)濟增長對工業(yè)三廢排放量的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

從圖3看出，各因素沖擊下GDP增速的脈沖響應(yīng)過程。GDP增速對工業(yè)廢水排放量的響應(yīng)，在第1期大約為0.015，第3期達(dá)到最大0.033，且前10期均為正向響應(yīng)，即工業(yè)廢水的排放促進(jìn)GDP增速的增長，從11期開始響應(yīng)改為負(fù)值，體現(xiàn)出當(dāng)工業(yè)廢水排放到一定量，對GDP增速有抑制作用，與現(xiàn)實相符。當(dāng)GDP增速對工業(yè)SO2排放量做出響應(yīng)時，第1期的響應(yīng)大約為-0.012，此后的12期幾乎均為負(fù)值，即工業(yè)SO2的排放導(dǎo)致GDP增速的降低，第13期后，響應(yīng)開始出現(xiàn)正負(fù)波動，這可能與我國政策、國情及影響經(jīng)濟發(fā)展的其他因素有關(guān)。GDP增速對工業(yè)固體廢物排放量的響應(yīng)，在第1期大約為-0.019，此后一直正負(fù)波動?？傮w上說，在第16期也就是進(jìn)入經(jīng)濟新常態(tài)之后，各個指標(biāo)的響應(yīng)逐步趨近于0，表明工業(yè)污染排放量對經(jīng)濟增長的影響逐步消失，即經(jīng)濟增長不再受工業(yè)污染排放量的影響且呈現(xiàn)穩(wěn)定態(tài)勢。

(二)考慮時變性脈沖響應(yīng)

描繪TVP-VAR模型對變量在不同時點的脈沖響應(yīng)關(guān)系圖，可觀察各個時變特征和影響路徑。圖4反映了在選擇的具有代表性時點狀況下變量的脈沖響應(yīng)過程，具體選擇標(biāo)準(zhǔn)如下：

時點1選擇為2000年，主要是因為我國在1996年7月召開的第四次全國環(huán)境保護會議，做出了《關(guān)于加強環(huán)境保護若干問題的決定》，明確要求跨世紀(jì)環(huán)境保護工作的目標(biāo)是到2000年，力爭使環(huán)境污染和生態(tài)破壞加劇的趨勢得到基本控制，部分城市和地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量有所改善。時點2選擇為2002年，我國從 1982年7月1日起征收排污費已經(jīng)20多年，排污量水平下降，對以后階段的影響巨大，值得探究。時點3選擇為2003年，根據(jù)國務(wù)院發(fā)展研究中心2013年《對我國工業(yè)化發(fā)展階段的判斷》報告，部分學(xué)者認(rèn)為我國在2003年以后，工業(yè)化進(jìn)入中后期階段。對工業(yè)化發(fā)展對排污量的影響進(jìn)行詳細(xì)研究，有助于我們分析工業(yè)化水平對排污量以及GDP的影響。

圖4 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖(其中×代表時點1，+代表時點2，·代表時點3)

圖4a表示GDP增速對工業(yè)廢水排放的響應(yīng)過程，即給工業(yè)廢水排放量一個正向沖擊，GDP增速所做出的響應(yīng)。從圖中看出，不同時點GDP的響應(yīng)過程存在差異，這說明工業(yè)廢水排放量對GDP的影響具有時變性。時點1，時點沖擊在1期為正，最終趨于負(fù)向響應(yīng)。這表明隨著我國當(dāng)時短期環(huán)保目標(biāo)的實現(xiàn)，對經(jīng)濟的影響首先存在一段時間的促進(jìn)，當(dāng)發(fā)展到一定階段，又存在抑制，最終沖擊停在負(fù)向。時點2、時點3沖擊結(jié)果非常相似，這跟時間節(jié)點的位置也有關(guān)，2002—2003年工業(yè)廢水排放量對GDP增速的沖擊一直保持負(fù)影響，表明這兩個時點的廢水排放量對經(jīng)濟增長存在抑制作用。圖4b表示GDP增速對工業(yè)SO2排放量的響應(yīng)過程，從圖可明顯看出存在時間差異性，且各個時點沖擊比較穩(wěn)定。圖4c表示GDP增速對工業(yè)固體廢物排放量的響應(yīng)過程，時點2、時點3對經(jīng)濟增長的沖擊都為正向影響，時點3，2003年沖擊最大，且穩(wěn)定后也存在較高的正向沖擊。圖4d表示工業(yè)廢水排放量對GDP增速的響應(yīng)過程，即給GDP增速一個正向沖擊，工業(yè)廢水排放量所做出的響應(yīng)。三個時點GDP增速對工業(yè)廢水排放量的沖擊基本為負(fù)，且具有明顯的時變性，2003年時點沖擊在2期為負(fù)影響，且影響最大，最后逐步減弱，步入經(jīng)濟新常態(tài)之后達(dá)到穩(wěn)定。圖4e表示工業(yè)SO2排放量對GDP增速的響應(yīng)過程，各個時點在沖擊當(dāng)期都是負(fù)向，時點1抑制作用最強。各時點16期之后沖擊保持穩(wěn)定的不變狀態(tài)。圖4f表示工業(yè)固體廢物排放量對GDP增速的響應(yīng)過程，時點1、時間2，沖擊幾乎恒為正，時點3，沖擊出現(xiàn)負(fù)值。在經(jīng)濟穩(wěn)定增長進(jìn)入新常態(tài)之后，工業(yè)污染排放量對于經(jīng)濟增長的響應(yīng)逐步趨于平穩(wěn)。

四、結(jié) 論

在不考慮不同時點各變量沖擊下，隨著時間的推移工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量、工業(yè)固體廢物排放量對GDP增速的響應(yīng)在經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)之后逐漸穩(wěn)定在較小范圍內(nèi)，即隨著經(jīng)濟增長的放緩，在各種治理措施的共同作用下，經(jīng)濟發(fā)展對工業(yè)污染排放的影響趨于平穩(wěn)。

在考慮不同時點各變量沖擊下，發(fā)現(xiàn)進(jìn)入工業(yè)化中后期的我國三廢排放對經(jīng)濟發(fā)展響應(yīng)系數(shù)逐漸穩(wěn)定且?guī)缀醵汲霈F(xiàn)負(fù)效應(yīng)。這表明在我國步入工業(yè)化后期，經(jīng)濟增長對后期工業(yè)污染排放量存在了明顯的抑制作用，且在經(jīng)濟步入新常態(tài)之后抑制作用穩(wěn)定，這可能與工業(yè)化水平提高、排污費征收標(biāo)準(zhǔn)合理、污染治理投資增加等因素密切相關(guān)。在工業(yè)三廢的排放量動態(tài)發(fā)展過程中，發(fā)現(xiàn)工業(yè)三廢排放量將會趨于穩(wěn)定，體現(xiàn)在經(jīng)濟增長穩(wěn)定的前提下，污染排放量終將被控制，我國經(jīng)濟發(fā)展不再以嚴(yán)重的破壞自然環(huán)境為代價。

經(jīng)濟新常態(tài)下，我國工業(yè)應(yīng)采取綠色發(fā)展道路，實現(xiàn)清潔可持續(xù)發(fā)展。堅持經(jīng)濟環(huán)境可持續(xù)的發(fā)展道路，制定和實施相關(guān)政策目的在于減少資源的過度使用以及降低污染排放物。堅持發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，大力落實使用資源化，消耗減量化和生產(chǎn)再利用的方針原則。堅持預(yù)防為主、防治結(jié)合、誰污染、誰治理的政策，要求環(huán)境破壞者必須承擔(dān)破壞環(huán)境所帶來的后果，確立環(huán)境屬于稀缺資源的理念，堅持強化自然環(huán)境的管理監(jiān)督政策。一方面，提高能源使用效率，減少不必要的能源消耗和污染排放，去掉落后產(chǎn)能；另一方面，推動工業(yè)轉(zhuǎn)型、提高技術(shù)投入、政府加大管理機制，形成綠色發(fā)展新動力，以保障我國經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展。