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    山西環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長研究

    2020-02-22 00:57:05張?jiān)撇?/span>
    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)增長環(huán)境污染模型

    張?jiān)撇?/p>

    【摘?要】當(dāng)前,中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已經(jīng)步入了“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”時(shí)期。在中國改革發(fā)展的新階段下,山西省作為一個(gè)能源大省,在尋求經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展的同時(shí),如何擺脫“能源詛咒”,成為經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下山西發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在本文中,首先對國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)理論成果做出分類回顧;其次,對山西省歷年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染情況做出描述;第三,通過1991年至2017年山西省工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物三個(gè)污染指標(biāo)與人均GDP這一經(jīng)濟(jì)指標(biāo),利用VAR模型,通過數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和方差分解來研究山西省經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境污染之間的關(guān)系。本文通過研究得出以下結(jié)論:(1)山西省經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)污染存在長期均衡關(guān)系(2)工業(yè)廢水、廢氣及固體廢棄物的排放均是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因(3)工業(yè)固體廢棄物對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是最大的,但其影響是負(fù)向的;工業(yè)廢氣的影響次之,工業(yè)廢水的影響最小,但二者對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是正向的。

    【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)增長、環(huán)境污染、VAR 模型

    1導(dǎo) 論

    1.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    在國外研究方面,1991年Grossman和Krueger[16]在北美自由貿(mào)易區(qū)談判中,分析墨西哥環(huán)境惡化并影響美國本土環(huán)境的問題時(shí),引入并實(shí)證研究了環(huán)境質(zhì)量與人均收入之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)二者呈 U 關(guān)系之。Shafik(1994)利用美國城市大氣質(zhì)量數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)懸浮顆粒隨著人均收入的增加先增后減,呈現(xiàn)倒 U 型曲線關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者方面,張曉[1](1999)利用我國的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析,表明人均二氧化硫、人均廢氣等污染物的排放量與人均GDP之間的關(guān)系符合 EKC 曲線的特征。包群等(2005)[3]利用 1996 至2002 年中國面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)影響倒U曲線的主要因素是污染指標(biāo)及估計(jì)方法的選取。周敏、黃蘇萍(2010)[4]利用北京市相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用對數(shù)模型分析了各類環(huán)境指標(biāo)與人均 GDP 的實(shí)證關(guān)系,結(jié)果表明北京市的環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不完全符合環(huán)境庫茲涅茨曲線。

    2 山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染現(xiàn)狀分析

    2.1 山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

    在 1991年—2017年間,山西省人均國民生產(chǎn)總值大致上可以劃分為三個(gè)階段。1991年—2001年為第一個(gè)階段,在此階段,山西省人均國民生產(chǎn)總值平均年增幅不大,僅為13.4%。2002年—2012年為第二個(gè)階段,山西省人均國民生產(chǎn)總值高速增長,由2002年的7082元上升到2012年的33628元,平均增長幅度為16.8%。2013至2017年為第三個(gè)階段,山西省人均國民生產(chǎn)總值處于較高階段且相對平穩(wěn),屬于穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。

    2.2 山西省環(huán)境污染現(xiàn)狀

    水資源總量不足的同時(shí),水污染情況同樣嚴(yán)重。由山西省環(huán)保廳數(shù)據(jù)可知,2017年全省地表水資源屬于中度污染,在100個(gè)監(jiān)測點(diǎn)當(dāng)中,水質(zhì)優(yōu)良檢測斷面為49個(gè),重度污染監(jiān)測斷面為29個(gè)。其中,2004年到2012年為污水排放量高度增長期,2012年后污水排放增長率相對較低。

    根據(jù)山西省生態(tài)環(huán)境廳發(fā)布的空氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)可知,2017年全省11個(gè)地級市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)為274天,占據(jù)全年檢測天數(shù)75.1%。其中,大同,朔州、呂梁空氣質(zhì)量以良至輕度污染為主,長治、臨汾、晉城、運(yùn)城重度污染天數(shù)比列達(dá)到10%以上。

    山西省固體廢棄物來源構(gòu)成穩(wěn)定,其中以尾礦和采煤、燃煤產(chǎn)生的固體廢棄物最多,占總量80%左右。山西省固體廢棄物的排放呈現(xiàn)小幅度不斷上升趨勢,從2002年的8294.5萬噸增長到2012年的29031.5萬噸,年均增長率13.34%,

    3 山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染實(shí)證分析

    3.1 基于VAR模型山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染分析

    在VAR模型當(dāng)中,不需要區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量,回避了結(jié)構(gòu)化模型的需要。VAR模型一般的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    其中:yt是 k 維內(nèi)生變量列向量,xt 是d 維外生變量列向量,p是滯后階數(shù),T是樣本個(gè)數(shù)。k×k 維矩陣,…,和k×d維矩陣H是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。是k維擾動列向量。

    3.1.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

    本文選取樣本長度為1991年—2017年,數(shù)據(jù)均來源于歷年《山西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。為降低數(shù)據(jù)的異方差性,使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn),對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理。

    3.12 單位根檢驗(yàn)

    VAR 模型是建立在變量平穩(wěn)的基礎(chǔ)上。所以,首先對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)可以看出,LnRG與LnDW、LnDG、LnDS均存在單位根,因?yàn)槠錂z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均大于顯著性水平 5%的臨界值,所以是非平穩(wěn)的。分別將序列 LnRG、LnDW、LnDG與LnDS 進(jìn)行一階差分后,得到序列dLnRG、dLnDW、dLnDG與dLnDS,再對其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

    3.13 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

    為進(jìn)一步檢驗(yàn)了變量之間的平穩(wěn)關(guān)系,經(jīng)行 Johansen協(xié)整檢驗(yàn),分別建立dLnRG與dLnDW、dLnDG、dLnDS之間的方程,檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知,在5%的顯著水平下,協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果均顯示變量之間存在協(xié)整關(guān)系,其中與工業(yè)廢氣存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,與工業(yè)廢水及工業(yè)固體廢棄物存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系。

    3.14 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

    在脈沖響應(yīng)分析之前采用AR根估計(jì)的方法對VAR模型估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)變量,如果被估計(jì)的VAR模型的所有根模的倒數(shù)都小于1,即位于單位圓內(nèi),則其是穩(wěn)定的,VAR模型滿足穩(wěn)定性條件。

    AR 根估計(jì)所有的根的模都在單位圓內(nèi),即模型是穩(wěn)定的,可以進(jìn)行廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。

    3.15方差分解

    方差分解是通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度,進(jìn)一步評價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此,方差分解給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動的相對重要性的信息。方差分解結(jié)果如下表所示。

    從平均貢獻(xiàn)率的角度來分析,工業(yè)固體廢棄物在三中污染源中的貢獻(xiàn)率是最大的,工業(yè)廢氣排放量的貢獻(xiàn)率次之,工業(yè)廢水排放量的貢獻(xiàn)率是最低的。這說明在污染物的排放上面,對山西省經(jīng)濟(jì)增長影響的主要是工業(yè)固體廢棄物的排放,其他污染物排放量的影響相對較低。

    3.16 本章小結(jié)

    在本章節(jié)中,通過構(gòu)建模型,對山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。為了進(jìn)一步分析山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的相互影響關(guān)系與雙向作用機(jī)制,引入向量自回歸模型(VAR),通過方差分解的結(jié)果,探討了變量之間的影響關(guān)系。同時(shí)分行業(yè)分析污染貢獻(xiàn)度,確定主要工業(yè)污染源。

    通過Eviews8.0進(jìn)行模型估計(jì),建立VAR模型,得到模型估計(jì)結(jié)果為:

    DLNRG=0.349451418167*DLNRG(-1)+0.200233660883*DLNRG(-2)+0.412822001106*DLNDG(-1)+0.0343683259781*DLNDG(-2)-0.417963292002*DLNDS(-1)-0.115111526877*DLNDS(-2)-0.09981344071*DLNDW(-1)+0.0132894199208*DLNDW(-2)+ 0.0515191245212

    由估計(jì)結(jié)果可知,環(huán)境污染的情況將影響工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。其中,固體廢棄物污染對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)值是最高的,無論是t-1期還是t-2期,響應(yīng)系數(shù)據(jù)處于較高水平,但其影響方向是負(fù)向的,即工業(yè)固體廢棄物污染程度越高,會阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。工業(yè)廢氣的影響值次之,工業(yè)廢水的系數(shù)則最低,但二者對經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的影響均為正值,即工業(yè)廢氣和工業(yè)廢水的排放量越多,經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度越快。

    (作者單位:山西財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政與公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院)

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