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        基于VAR模型的青島市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的實(shí)證研究

        2012-04-29 00:44:03周德田郭景剛
        關(guān)鍵詞:方差分解青島市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

        周德田 郭景剛

        [摘 要] 通過(guò)以青島市1985—2010年的人均GDP水平和主要污染物排放總量為樣本建立向量自回歸模型,并利用此模型對(duì)青島市環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行考察發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)加速環(huán)境污染,由于環(huán)境承載力的存在,環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響存在滯后期。作為山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)的重要組成部分,青島市必須加快優(yōu)化產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu),大力發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)和循環(huán)經(jīng)濟(jì),加快建設(shè)全國(guó)藍(lán)色經(jīng)濟(jì)領(lǐng)軍城市。

        [關(guān)鍵詞] 青島市;環(huán)境污染;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);廣義脈沖分析;方差分解

        [中圖分類號(hào)]F224.0 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)] 1673-5595(2012)03-0028-04

        環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的問(wèn)題已經(jīng)越來(lái)越受到人們的關(guān)注。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn),中國(guó)的環(huán)境污染問(wèn)題日漸凸顯。青島市在環(huán)境保護(hù)和污染治理方面雖已加大力度,但環(huán)境問(wèn)題依然嚴(yán)峻。最新公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,青島市2010年底廢水排放總量為38155.68萬(wàn)噸,其中工業(yè)廢水的排放量為10800.37萬(wàn)噸;工業(yè)廢氣排放量為25580938萬(wàn)標(biāo)立方米;工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量為908.14萬(wàn)噸,較往年都有不同程度的升高。因此,有必要對(duì)青島市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染問(wèn)題進(jìn)行深入研究,了解環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的內(nèi)在關(guān)系,為經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展提出可行性的建議。

        一、文獻(xiàn)綜述

        美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman和Krueger首次實(shí)證研究了環(huán)境質(zhì)量與人均收入之間的關(guān)系。[1]他們發(fā)現(xiàn)隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),環(huán)境狀況會(huì)呈現(xiàn)出先惡化后改善的趨勢(shì),兩者之間的關(guān)系呈現(xiàn)倒U型。Panayotou在研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境的關(guān)系時(shí),對(duì)模型進(jìn)行了優(yōu)化,在環(huán)境因素的指數(shù)選取上以污染物的濃度取代了污染物的人均排放量,同時(shí)將人口因素作為變量引入了模型。[2]通過(guò)對(duì)多個(gè)國(guó)家的二氧化硫、氮氧化物和固體懸浮物的人均排放量與人均GDP的關(guān)系加以考察后發(fā)現(xiàn),三種污染物與人均GDP的關(guān)系皆呈倒U形關(guān)系。他首次將環(huán)境質(zhì)量與人均收入間的關(guān)系稱為環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)。在這之后,許多學(xué)者通過(guò)分析研究證實(shí)了EKC曲線的存在。由于缺乏相應(yīng)的觀測(cè)數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境之間關(guān)系的實(shí)證研究起步較晚。張曉通過(guò)對(duì)中國(guó)的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,證實(shí)了中國(guó)的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系呈現(xiàn)弱倒U型。[3]吳開(kāi)亞、陳曉劍在對(duì)安徽省1987—2000年人均GDP與工業(yè)三廢排放量之間的關(guān)系進(jìn)行分析后,建立了一種不同于傳統(tǒng)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的新型環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線模型(三次函數(shù)形式)。[4]彭水軍和包群采用基于向量自回歸系統(tǒng)的分析來(lái)考察中國(guó)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的關(guān)系,得出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)解釋環(huán)境污染的預(yù)測(cè)方差起著重要作用,而環(huán)境污染排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差上的貢獻(xiàn)度較小。[5]

        綜上所述,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境之間的關(guān)系是比較復(fù)雜的。很多學(xué)者在研究環(huán)境問(wèn)題與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系時(shí)往往是單向的,他們通常比較關(guān)注經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的影響,而較少涉及環(huán)境變化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間雙向作用機(jī)制的研究。因此,本文通過(guò)采用VAR(向量自回歸)模型分析方法,利用1985—2010年青島市的環(huán)境污染排放總量作為環(huán)境污染指標(biāo),人均GDP作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo),通過(guò)廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來(lái)考察環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的雙向動(dòng)態(tài)作用機(jī)制。

        二、研究方法

        (一)自回歸模型介紹

        由于向量自回歸模型對(duì)于相互聯(lián)系的時(shí)間序列變量系統(tǒng)是有效的預(yù)測(cè)模型,因此,本文通過(guò)自回歸模型來(lái)考察環(huán)境和經(jīng)濟(jì)兩個(gè)時(shí)間序列之間的關(guān)系。

        VAR(向量自回歸)的表達(dá)式如下:

        y璽=A1y﹖-1+…+A璸y﹖-p+Bx璽+ε璽

        式中,y璽是一個(gè)內(nèi)生變量列向量;x璽是外生變量向量;A1,…,A璸和B是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。[6]

        中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版) 2012年6月

        第28卷 第3期周德田,等:基于VAR模型的青島市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的實(shí)證研究

        (二)變量及數(shù)據(jù)選擇

        與經(jīng)濟(jì)總量相比,人均收入更能體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。因此,以人均獹DP(以《2011年青島市統(tǒng)計(jì)年鑒》為準(zhǔn))作為衡量青島市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo),用獹表示。

        在環(huán)境指標(biāo)選取上,考慮到青島市多種污染物數(shù)據(jù)的可操作性和易得性,選取了有代表性的廢水排放量(工業(yè)廢水和生活廢水)、工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量三個(gè)指標(biāo)。需要指出的是,由于歷年青島市統(tǒng)計(jì)年鑒(1985—2011年)上工業(yè)廢氣排放量的單位是萬(wàn)標(biāo)立方米,為了統(tǒng)一,在此需要乘以氣體密度,這里以一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下的大氣密度來(lái)近似代替工業(yè)廢氣的密度。三個(gè)指標(biāo)相加作為環(huán)境污染總量指標(biāo),以此作為環(huán)境指標(biāo),用P表示。

        為了消除時(shí)間序列中可能存在的異方差及數(shù)據(jù)量綱上的不同,對(duì)最終的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理(對(duì)時(shí)間序列取自然對(duì)數(shù)不會(huì)改變?cè)蛄械男再|(zhì))。

        三、數(shù)據(jù)處理與分析

        (一)單位根檢驗(yàn)

        在對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整分析前,首先要對(duì)涉及的相關(guān)變量運(yùn)用ADF(augmented dickey-fuller)方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以檢驗(yàn)樣本序列的平穩(wěn)性和單整階。單位根檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。

        對(duì)LNG和LNP兩個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果表明,雖然環(huán)境變量LNP與經(jīng)濟(jì)變量LNG是不平穩(wěn)的,但是經(jīng)過(guò)一階差分之后的變量DLNP和DLNG是平穩(wěn)的。因此,原時(shí)間序列滿足一階單整,可以進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。

        (二)協(xié)整檢驗(yàn)

        為了驗(yàn)證兩個(gè)變量x璽和y璽之間是否協(xié)整,Engle和Granger于1987年提出了兩步檢驗(yàn)法,簡(jiǎn)稱為EG檢驗(yàn)。對(duì)同階的單整序列,用一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量回歸。

        y璽=α+βx璽+ε璽

        用[AKα^D]和[AKβ^]表示回歸系數(shù)的估計(jì)值,則模型殘差估計(jì)值為: =y璽-[AKα^D]-[AKβ^]x璽。若~I(xiàn)(0),則x璽與y璽具有協(xié)整關(guān)系。[7]

        首先對(duì)環(huán)境變量和經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行協(xié)整回歸,然后對(duì)殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),如表2所示。殘差序列通過(guò)了單位根檢驗(yàn),表明環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在協(xié)整關(guān)系,即環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。這一結(jié)果說(shuō)明,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)是以能源的大量消耗為代價(jià)的,這導(dǎo)致了污染物的排放不斷增加,使得環(huán)境不斷惡化,而環(huán)境污染又會(huì)反作用于人類,從某種程度上遏制經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。正如協(xié)整分析的結(jié)果一樣,兩者之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。

        (三)格蘭杰因果分析檢驗(yàn)結(jié)果

        協(xié)整分析雖然能夠驗(yàn)證各變量之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,但是變量協(xié)整并不意味著變量之間存在必然的因果關(guān)系,是否構(gòu)成因果關(guān)系需要進(jìn)一步驗(yàn)證。格蘭杰因果檢驗(yàn)是一種用于考察序列X是否是序列Y的產(chǎn)生原因的方法。格蘭杰檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì)是檢驗(yàn)當(dāng)一個(gè)變量的滯后值被引入方程后是否可以顯著提高另一個(gè)變量的被解釋程度,如果可以顯著提高,則稱該變量是另一個(gè)變量的格蘭杰原因。

        對(duì)環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩個(gè)變量進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)(見(jiàn)表3),可以看到,在5%的顯著性水平上,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是導(dǎo)致環(huán)境污染加劇的重要原因,但環(huán)境污染的加劇顯然不是引起經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因。

        (四)基于VAR模型的動(dòng)態(tài)分析

        建立VAR模型,由于對(duì)單個(gè)參數(shù)估計(jì)值的解釋比較困難,可以通過(guò)系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來(lái)對(duì)VAR模型作出解釋。

        1.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

        脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了內(nèi)生變量對(duì)誤差變化大小的反應(yīng)。當(dāng)DLNP和DLNG為內(nèi)生變量時(shí),全部單位根的倒數(shù)值都在單位圓內(nèi)部,見(jiàn)圖1,因此模型穩(wěn)定。

        圖1 VAR模型特征根檢驗(yàn)圖

        對(duì)DLNP和DLNG進(jìn)行脈沖函數(shù)分析,可以得到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的反應(yīng)(見(jiàn)圖2)以及環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反應(yīng)(見(jiàn)圖3)。

        圖2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的反應(yīng)

        經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)來(lái)自環(huán)境污染的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊(如圖2)前期并沒(méi)有明顯的變化,但第二期之后開(kāi)始大幅下降并且出現(xiàn)負(fù)值。這說(shuō)明環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反饋存在一定的滯后性,與格蘭杰分析結(jié)果一致。環(huán)境污染不是導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因,污染加劇不僅不會(huì)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),反而會(huì)成為制約經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因。

        環(huán)境污染對(duì)來(lái)自經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊(如圖3)在初始階段就有明顯變化,但在第二期之后便出現(xiàn)下降,與格蘭杰分析結(jié)果一致。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致環(huán)境污染的增加,但是當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到一定階段后,隨著人們環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)和對(duì)環(huán)境要求的提升,環(huán)境狀況會(huì)有所改善。

        圖3 環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反應(yīng)

        2.方差分解分析

        VAR的方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度,進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性,給出對(duì)VAR模型中變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨即擾動(dòng)的相對(duì)重要性的信息。

        對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行方差分解后發(fā)現(xiàn)(如表4),除去滯后期因素的影響,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的平均貢獻(xiàn)率為13.75675%,遠(yuǎn)大于環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的平均貢獻(xiàn)率1.435714%。[8]說(shuō)明環(huán)境污染在解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方差方面起的作用很小。

        (五)結(jié)論

        第一,通過(guò)廣義脈沖分析和方差分解分析可以發(fā)現(xiàn),環(huán)境污染并沒(méi)有帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),反而會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng);經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)則會(huì)明顯導(dǎo)致環(huán)境的惡化。

        第二,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境變化有著密切的關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的影響是長(zhǎng)期性的,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將導(dǎo)致環(huán)境的惡化,但當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定水平之后,隨著人們對(duì)環(huán)境質(zhì)量的重視、公民環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)、政府對(duì)低碳生活的大力倡導(dǎo)等,環(huán)境惡化的趨勢(shì)將會(huì)得到遏制,并且在一定時(shí)期以后逐漸減輕,即到達(dá)所謂的環(huán)境倒U型曲線的拐點(diǎn)。

        第三,通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn),中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是以高污染為代價(jià)的,說(shuō)明青島市經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)主要是通過(guò)第一、第二產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)的,而第三產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度不足,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理。

        四、建議

        基于青島市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,為充分落實(shí)《山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展規(guī)劃》,加快把青島市打造成山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)的核心區(qū)和國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際一流的海洋經(jīng)濟(jì)強(qiáng)市的步伐,本文試提出以下建議:

        第一,努力優(yōu)化產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)。要堅(jiān)持工業(yè)與服務(wù)業(yè)、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)并重,進(jìn)一步減小第二產(chǎn)業(yè)所占比重,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由高消耗、高污染型向環(huán)境友好型和資源節(jié)約型轉(zhuǎn)變,使得經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不以犧牲環(huán)境為代價(jià);此外,還可因地制宜,大力倡導(dǎo)風(fēng)力發(fā)電和潮汐發(fā)電,開(kāi)發(fā)和使用清潔能源,減少化石燃料的使用,改善能源結(jié)構(gòu)。

        第二,發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)。要提高工業(yè)固體廢物的綜合利用率,加大對(duì)廢棄物的回收再利用;加大廢水的處理力度,做到企業(yè)廢水的低排放甚至零排放。

        第三,倡導(dǎo)藍(lán)色經(jīng)濟(jì)。要充分發(fā)揮國(guó)家藍(lán)色經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略的帶動(dòng)作用,加快中國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)科學(xué)發(fā)展先行區(qū)、山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)核心區(qū)、海洋自主研發(fā)和海洋生態(tài)環(huán)境保護(hù)示范區(qū)的建設(shè)。

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        [責(zé)任編輯:趙 玲]お

        An Empirical Study of Qingdao Economic Growth and Environmental Pollution Based on the VAR model

        ZHOU Detian, GUO Jinggang

        (College of Economics and Management, China University of Petroleum, Qingdao, Shandong 266580, China)お

        Abstract: According to Qingdao 1985-2010 GDP per capita and the total emissions of major pollutants, vector regression model was established. Using this model, the dynamic relationship was examined between environmental pollution and economic growth of Qingdao. The results show that economic growth will accelerate environmental pollution and there is a lag period negative effect of environment pollution on economy due to the existence of environmental bearing capacity. As an important part Shandong Peninsula Blue Economic Zone, Qingdao must speed up the optimization of industrial and energy structure, develop the marine economy and circular economy, accelerate the construction of the national blue economy leader city.

        Key words: Qingdao; environmental pollution; economic growth; generalized impulse analysis; variance decomposition

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