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    江蘇省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關系實證分析

    2020-07-30 13:55王雅墨
    經(jīng)營者 2020年14期
    關鍵詞:VAR模型環(huán)境污染經(jīng)濟增長

    王雅墨

    摘 要 本文以1993—2015年江蘇省人均GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)數(shù)據(jù)、環(huán)境污染水平衡量數(shù)據(jù)作為研究資料,并建構VAR模型(向量自回歸模型)對兩者關系進行分析。在根據(jù)VAR模型預估兩者關系時,結合廣義脈沖響應以及方差分解的應用,實證探討兩方面相關指標之間的動態(tài)關系。研究結果顯示,經(jīng)濟增長和環(huán)境污染庫茲涅茲“倒U型”曲線的存在,直接受到區(qū)域性數(shù)據(jù)及環(huán)境污染衡量指標差異的影響,江蘇省存在的各種環(huán)境問題對其經(jīng)濟發(fā)展的遏制作用很小。

    關鍵詞 環(huán)境污染 經(jīng)濟增長 VAR模型 環(huán)境庫茲涅茲曲線

    一、引言

    改革開放使江蘇省的經(jīng)濟以迅猛之勢發(fā)展,2015年江蘇省GDP沖破70000億元大關,高居全國第2,人均GDP位居全國第4。隨著江蘇經(jīng)濟的不斷增長,工業(yè)化和城鎮(zhèn)化水平不斷提高,江蘇省的環(huán)境污染問題也逐漸成為人們關注的焦點?!笆濉逼陂g,江蘇省持續(xù)推動綠色工業(yè)的發(fā)展,但許多高耗能的行業(yè)依然存在,由此產(chǎn)生的工業(yè)“三廢”( 廢水、廢氣和固體廢棄物)對環(huán)境造成了極大的沖擊?!?015年江蘇省環(huán)境狀況公報》對水、空氣、固體廢物的污染問題進行了詳細的描述。盡管近年來,江蘇響應中央號召,全力進行污染治理,并取得了一定的成效,但江蘇省環(huán)境保護的總體局面仍然不容樂觀。作為江蘇省環(huán)境保護現(xiàn)狀和近期環(huán)保工作重點展開的研究工作的一部分,本研究將以江蘇省1993—2015年的經(jīng)濟和環(huán)境數(shù)據(jù)為基礎,采用VAR模型、協(xié)整檢驗、廣義脈沖響應分析和方差分解法研究江蘇省經(jīng)濟增長與工業(yè)污染兩者間的動態(tài)影響。

    二、文獻綜述

    1991年美國經(jīng)濟學家Grossman(格羅斯曼)等人通過研究第一次提出了環(huán)境污染和人均GDP間的關系問題,提出SO2(二氧化硫)與煙塵排放量指標和人均GDP間的關系呈“倒U型”曲線[1]。1995年Grossman和krueger(克魯格)在對多個國家的污染區(qū)排放量進行調(diào)查分析后提出,大部分國家的環(huán)境污染和人均GDP關系為“倒U型”曲線[2],也就是說,在經(jīng)濟發(fā)展進程中,首先會出現(xiàn)環(huán)境污染加重趨勢,隨后則會逐漸好轉(zhuǎn)。在人均GDP為4000~5000美元階段,國家的環(huán)境污染將達到最高值。這一關系研究結論類似于Kuznets(庫茲涅茨)提出的結論,因此目前將這一結論稱為“環(huán)境庫茲涅茨曲線”(Environmental Kuznets Curve,簡稱EKC)。

    我國當前在環(huán)境污染和經(jīng)濟增長關系的研究過程中,分別從方法及區(qū)域性深入研究方面入手。在研究方法上,最常選用的是最小二乘法(OLS),其在應用中通常會出現(xiàn)較多的共生性以及多重共線性問題,且對于兩者之間的影響機制沒有進行深入分析。2006年馬樹才等針對我國環(huán)境數(shù)據(jù)實施實證探討,最后對“倒U型”的環(huán)境庫茲涅茨曲線結論進行了否認[3]。張曉(1999)在研究過程中,對1985—1995年中國的數(shù)據(jù)建構了時間序列實施分析,結果發(fā)現(xiàn)我國人均GDP和環(huán)境污染(將SO2排放量作為環(huán)境指標)呈現(xiàn)出的關系,是不顯著的“倒U型”弱環(huán)境庫茲涅茨曲線特征[4]。包群等(2005)綜合性考查分析我國1996—2002年面板數(shù)據(jù),提出研究過程中的評估方法、污染指標的選取均會對研究結論造成影響[5]。

    在本次研究中,筆者將江蘇省1993—2015年的經(jīng)濟增長及環(huán)境污染數(shù)據(jù)作為樣本,通過建構自相關模型,對兩項指標的相應影響作用進行分析,探索區(qū)域性經(jīng)濟增長和環(huán)境污染的相關性。

    三、江蘇省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的一般性分析

    (一)江蘇省經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀

    江蘇省位于我國東部沿海地區(qū),是我國的經(jīng)濟大省。江蘇省人均GDP與綜合競爭力等指標在我國始終處于領先位置,2015年江蘇GDP達到70116億元,“十二五”期間人均GDP年均增長9.6%。江蘇省在1993—2015年這23年間,人均GDP從4321元增長到89426元,呈現(xiàn)明顯的增長趨勢(如圖1)。全國經(jīng)濟綜合競爭力研究中心發(fā)布的藍皮書顯示,江蘇經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)成為中國經(jīng)濟發(fā)達的省份之一,經(jīng)濟綜合競爭力始終處于前列。

    (二)江蘇省工業(yè)環(huán)境污染現(xiàn)狀

    《2015年江蘇省環(huán)境狀況公報》顯示,江蘇地表水污染程度屬于輕度污染,工業(yè)過程中產(chǎn)生的廢水量為18.64億噸,占該省廢水總量的30%。通過圖2(b)可知,其工業(yè)廢水的浮動較大,從2005年開始呈現(xiàn)出好轉(zhuǎn)趨勢,連續(xù)多年平穩(wěn)下降?!笆濉逼陂g對廢水的治理已經(jīng)初見成效,廢水量呈現(xiàn)出明顯的下降態(tài)勢。工業(yè)廢氣排放量57882億m?,空氣質(zhì)量較2014年有所改善,PM2.5年均濃度下降12.1%。

    圖2(a)江蘇省的工業(yè)廢氣在1993—2015年期間整體呈現(xiàn)增長趨勢。江蘇雖然早已開始對工業(yè)污染進行治理,但工業(yè)污染情況仍然十分嚴重。在上述的綜述文獻中,有相當多的研究指出傳統(tǒng)上采用的EKC分析存在不足。筆者也觀察到,動態(tài)分析方法在發(fā)展與環(huán)境關系研究領域已得到了越來越多的應用,尤其是在環(huán)境影響動態(tài)評估與政策評估及跟蹤方面具有獨特的價值。

    接下來,以江蘇省1993—2015年的經(jīng)濟和環(huán)境數(shù)據(jù)為基礎,首先建立VAR模型,借助協(xié)整分析研究經(jīng)濟變量與各污染變量的時間平穩(wěn)性。然后通過廣義脈沖響應分析研究江蘇工業(yè)“三廢”排放序列與人均GDP序列之間可能存在的關系、影響的強弱及時效的長短。最后,應用方差分解進一步分析工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)廢氣中的SO2等排放指標對江蘇省經(jīng)濟發(fā)展貢獻度的大小。

    四、江蘇省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的VAR模型的建立

    (一)指標與數(shù)據(jù)的選取

    本文選取江蘇省的工業(yè)固體廢物排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量和SO2排放量作為環(huán)境污染的指標。選取于江蘇省的人均GDP作為經(jīng)濟增長的指標。經(jīng)濟增長指標與環(huán)境污染指標的時間序列選取的是1993—2015年的數(shù)據(jù)。為了盡可能消除存在的異方差獲得平穩(wěn)的時間序列,本文所有數(shù)據(jù)都進行了取對數(shù)的處理(變量符號見表1)。本文所有的數(shù)據(jù)均取自《江蘇省統(tǒng)計年鑒》,并對個別異常數(shù)據(jù)進行了取均值處理,以抹平誤差。

    (二)VAR模型的構建

    VAR模型是Sims(西姆斯)于1980年提出的向量自回歸模型(vector autoregressive model,簡稱VAR模型)。本文用 VAR 模型對江蘇省環(huán)境污染各指標與經(jīng)濟增長進行實證分析,VAR 模型可以表述如下:

    五、模型估計及結果分析

    (一)單位根檢驗

    VAR模型估計的可靠性主要依賴于變量的平穩(wěn)性,如果變量為平穩(wěn)的時間序列,就可以直接構建無約束的VAR模型;如果變量不平穩(wěn),則需要檢驗模型所涉及的變量之間是否存在協(xié)整關系。如果既不平穩(wěn)也不存在協(xié)整關系,就必須對變量進行差分將其變?yōu)槠椒€(wěn)變量。所以,首先對時間序列進行單位根檢驗以檢查其平穩(wěn)性。以lnpergdp、dlnpergdp、lnwwater、dlnwwater、lnwgas、dlnwgas和lnSO2、dlnSO2為檢驗變量進行平穩(wěn)性檢驗,以此判定各時間序列變量是否是平穩(wěn)變量。

    利用平穩(wěn)性檢驗可以避免模型建立過程中發(fā)生虛假回歸,從表2的檢驗結果中可以看到。原序列(lnpergdp、lnwwater、lnwgas、lnSO2)的ADF檢測值均大于5%顯著水平下的臨界值,意味著接受原假設,序列有單位根,判定為不顯著,一階差分后序列(dlnpergdp、dlnwwater、dlnwgas、dlnSO2)的ADF檢測值均小于5%顯著性水平下的臨界值,拒絕原假設,序列沒有單位根,判定為顯著即平穩(wěn)。這說明原序列是一階單整過程,所以lnpergdp、lnwwater、lnwgas、lnSO2兩兩之間可能是協(xié)整的,可以對它們進行協(xié)整檢驗,看它們之間是否真正存在長期均衡關系。

    然后進行Johansen協(xié)整檢驗,檢驗結果表明lnpergdp、lnwwater、lnwgas和lnSO2為非平穩(wěn)序列且不存在協(xié)整關系,故將上述4個變量進行一階差分,檢驗結果顯示差分后的dlnpergdp、dlnwwater、dlnwgas、dlnSO2為平穩(wěn)的時間序列,可以運用無約束的VAR模型進行實證研究。

    (二)基于VAR模型的廣義脈沖響應分析

    1.VAR 模型的穩(wěn)定性檢驗。在上述分析的基礎之上,對人均GDP與環(huán)境污染各指標進行VAR模型估計,并采用AR根估計的方法對VAR模型估計的結果進行平穩(wěn)性檢驗。AR根估計基于這樣一種原理:如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都小于1,即都在單位圓內(nèi),則該模型是穩(wěn)定的;如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都大于1,即都在單位圓外,則該模型是不穩(wěn)定的。

    從圖3可以看出,AR根估計所有的根模都在單位圓內(nèi),所以被估計的VAR模型是穩(wěn)定的,得到的結果確實是有效的。

    2.經(jīng)濟增長對各污染指標的脈沖響應分析。從圖4可以看出,當本期給各環(huán)境污染指標(dlnwwater、dlnwgas、dlnSO2)一個正的沖擊后,經(jīng)濟增長在經(jīng)歷了前幾期的波動后,在其反應期內(nèi)響應值將達到負值并達到負值最大值,而后趨于平穩(wěn),在0附近小幅波動。這說明從整體而言,污染物的排放對江蘇省的經(jīng)濟增長起到了抑制作用,但抑制作用并不十分顯著。

    3.各污染指標對經(jīng)濟增長的脈沖響應分析。從圖5(a)中可以看出,人均GDP受到?jīng)_擊后,江蘇省工業(yè)廢水呈現(xiàn)出一個小幅度上升趨勢,到第2期廢水排放量達到峰值,之后在正向影響下迅速降低,在第3期末降至最低,隨后開始反彈,在第5期又達到一個峰值,之后小幅度上升并保持平穩(wěn)下降趨勢。其累計沖擊反應為負值,從長期看,工業(yè)廢水的排放對經(jīng)濟增長有抑制的作用,這說明經(jīng)濟增長與工業(yè)廢水排放量之間存在著一定的關系。

    如圖5(b)顯示,人均GDP產(chǎn)生正向作用后,工業(yè)廢氣從0點迅速上升至最高點0.2,隨之急劇下降,在第2期降至最低點,然后回轉(zhuǎn)上升,波動起伏后趨于0,并未一直處于負值。這種走勢表明工業(yè)廢氣對于經(jīng)濟增長無規(guī)律影響。

    如圖5(c)說明,人均GDP受到?jīng)_擊后,工業(yè)SO2出現(xiàn)小幅增勢,第2期出現(xiàn)較大幅度下降后又小上幅度上升,第4期趨于平穩(wěn)后下降,第5期達到最低點,5~10期處于大于0波動期,10期后趨于0且處于負值。這說明長期來看,SO2的排放量隨著經(jīng)濟的增長呈現(xiàn)下降趨勢。

    上述分析表明,經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的動態(tài)關系間不存在明顯的環(huán)境庫茲涅茲“倒U型”曲線,也無明顯的“正U型”關系,但經(jīng)濟增長對環(huán)境的改善有一定的積極作用。

    (三)基于VAR模型的方差分解分析

    由STATA軟件(一套提供使用者數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理以及繪制專業(yè)圖表的完整及整合性統(tǒng)計軟件)計算得到15期各控制變量方差對觀察變量方差的貢獻度,計算其平均貢獻度,進而判斷經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染之間相互影響的程度,各指標貢獻率見表3。從表3方差分解結果來看,江蘇省廢水、廢氣、廢氣中的SO2,這3項污染指標對經(jīng)濟增長的貢獻度分別為4.21%、34.26%和3.71%。另外,江蘇省經(jīng)濟增長指標對工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)廢氣中的SO2這3項工業(yè)環(huán)境污染指標的貢獻度分別為19.25%、13.72%和19.55%,表明江蘇省的經(jīng)濟增長變化較多地影響著工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)廢氣中SO2的排放量,經(jīng)濟增長對于環(huán)境改善有正向反饋作用,且反饋作用較強。

    六、結語

    本文選取江蘇省1991—2015年工業(yè)“三廢”作為反映工業(yè)污染的指標、選擇人均GDP作為反映經(jīng)濟增長的指標,建立VAR模型對兩者之間的動態(tài)關系進行研究。根據(jù)協(xié)整分析的結果得到結論,江蘇省的人均GDP標準與工業(yè)廢物之間存在一種長期且平穩(wěn)的關系。廣義脈沖響應的分析表明,江蘇省工業(yè)環(huán)境污染對于人均GDP增長在短期內(nèi)的響應是正向關系,而從長期來看響應則為負向關系。江蘇省經(jīng)濟發(fā)展對工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣和工業(yè)SO2排放的長期響應為波動型,并無長正長負情況,但短期內(nèi)的環(huán)境污染會在一定程度上促進經(jīng)濟增長。方差分解結果表明,影響當前江蘇經(jīng)濟增長的主要因素是工業(yè)廢氣的排放,其平均貢獻率超過30%,遠遠高于工業(yè)廢水對經(jīng)濟增長的影響。江蘇省經(jīng)濟增長的變化更多地影響著工業(yè)廢水和廢氣中的SO2排放量的變化,對工業(yè)廢氣排放量的變化影響相對較小,這表明江蘇省在治理環(huán)境污染的時候,應該重點關注空氣污染物的治理。

    (作者單位為四川大學經(jīng)濟學院)

    參考文獻

    [1] Grossman G M,Krueger A B.Environmental impacts of North American free trade agreement,the US Mexico free trade agreement [M]. P Garber. Cambridge,MA:MITPress,1993.

    [2] Grossman, Gene M,Alan Krueger,Economic Growth and the Environment[J]. Quarterly Journal of Economics,1995,110(2): 353-373.

    [3] 馬樹才,李國柱.中國經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關系的Kuznets曲線[J].統(tǒng)計研究,2006(8).

    [4] 張曉.中國環(huán)境政策的總體評價[J].中國社會科學,1999(3).

    [5] 包群,彭水軍.經(jīng)濟增長與環(huán)境污染:基于面板數(shù)據(jù)的聯(lián)立方程估計[J].世界經(jīng)濟,2006(11).

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