彭茜薇

（廣西師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣西 桂林 541006）

基于VAR模型的湖南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染關(guān)系研究

彭茜薇

（廣西師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣西 桂林 541006）

通過選取1990-2010年湖南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和霧霾污染數(shù)據(jù)，建立VAR模型，運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與和霧霾污染的相互影響和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)進(jìn)行了研究。結(jié)果表明湖南經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)導(dǎo)致工業(yè)二氧化硫排放量的增加，而工業(yè)粉塵、煙塵排放量相對(duì)減少。湖南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染方差貢獻(xiàn)率大，而霧霾污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方差的貢獻(xiàn)度相對(duì)較小。因此，湖南省應(yīng)該首先加強(qiáng)對(duì)工業(yè)二氧化硫的治理，然后促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，霧霾污染，VAR模型，湖南省

最近，中國(guó)大部分地區(qū)被霧霾席卷，湖南空氣質(zhì)量長(zhǎng)期處于中度甚至重度污染。霧霾問題是一個(gè)環(huán)境問題，不僅影響了空氣質(zhì)量，而且據(jù)調(diào)查研究，PM2.5中含有致癌物，對(duì)人體傷害極大。同時(shí)，霧霾問題也是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題，霧霾反應(yīng)出了環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的極其不協(xié)調(diào)。霧霾形成的主要原因是中國(guó)以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、工業(yè)化進(jìn)程的污染排放、汽車尾氣的排放以及城鎮(zhèn)化進(jìn)程的揚(yáng)塵。因此，針對(duì)霧霾形成的原因，對(duì)湖南霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系展開深入研究，探討如何減少霧霾，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)與環(huán)境和諧發(fā)展，這對(duì)目前湖南經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

一、文獻(xiàn)綜述

近幾年來，國(guó)內(nèi)有不少學(xué)者運(yùn)用VAR模型對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)關(guān)系進(jìn)行研究，彭水軍，包群（2006）對(duì)全國(guó)6類環(huán)境污染指標(biāo)與人均GDP之間的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)影響特征進(jìn)行了考察，發(fā)現(xiàn)一方面經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是影響我國(guó)污染排放的重要原因，另一方面環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也存在著反向作用，然而后者具有一定滯后效應(yīng)。方差分解結(jié)果顯示人均GDP是解釋各類污染排放的預(yù)測(cè)方差的重要變量，然而污染排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方差貢獻(xiàn)度則相對(duì)較小[1]。閆新華，趙國(guó)浩（2009）對(duì)山西省進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)論表明，山西作為全國(guó)的能源重化工基地，確實(shí)存在著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的雙向作用機(jī)制，不過環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反作用機(jī)制要弱許多[2]。呂?。?010）以上海市為例，發(fā)現(xiàn)上海的環(huán)境污染水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響較大，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染水平的影響較小[3]。彭文斌，田銀華（2011）運(yùn)用 VAR模型考察了湖南省三類環(huán)境污染指標(biāo)與人均GDP之間的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)影響特征，結(jié)果表明：一方面經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是環(huán)境污染的重要原因，另一方面環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也存在反向作用，然而這種作用力具有一定的滯后效應(yīng)[4]。段顯明，郭家東（2012）對(duì)浙江省的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境關(guān)系進(jìn)行了動(dòng)態(tài)研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)解釋環(huán)境污染指標(biāo)排放的預(yù)測(cè)方差分解的貢獻(xiàn)度較高，環(huán)境污染指標(biāo)排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的預(yù)測(cè)方差的解釋貢獻(xiàn)度較小[5]。李治國(guó)，周德田（2013）選取山東省的數(shù)據(jù)建立了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染的VAR模型，結(jié)論表明山東省所存在的各種環(huán)境問題會(huì)遏制其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所產(chǎn)生的環(huán)境問題主要是工業(yè)廢氣的排放[6]。

在以上研究文獻(xiàn)中，均是運(yùn)用VAR模型的脈沖響應(yīng)和方差分析來分析經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的關(guān)系，得出相關(guān)結(jié)論，且在環(huán)境污染指標(biāo)的選用上，大多數(shù)選用的是工業(yè)三廢排放量來表示，而本文選用的與霧霾相關(guān)的污染指標(biāo)進(jìn)行研究，更具有時(shí)效性。

二、數(shù)據(jù)與模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)與數(shù)據(jù)選取

霧霾天氣和工業(yè)化進(jìn)程中的污染排放緊密相關(guān)，因此，本文選取湖南省1990至2010年的工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)二氧化硫排放量作為衡量霧霾污染的指標(biāo)。工業(yè)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，因此，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)選取剔除通貨膨脹的湖南省的人均工業(yè)GDP。由于數(shù)據(jù)的自然對(duì)數(shù)可以消除可能存在的異方差，所以本文將所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行了對(duì)數(shù)化的處理(指標(biāo)名稱、符號(hào)見表1)。本文的所有數(shù)據(jù)均來自于相應(yīng)年份的《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》等，并對(duì)個(gè)別數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)整①由于湖南統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒缺失 1994年工業(yè)煙塵排放總量和二氧化硫排放總量的數(shù)據(jù) ，因此，本文以 1993 年與1995年工業(yè)煙塵排放總量和工業(yè)二氧化硫排放量為基礎(chǔ)進(jìn)行了推算。。

表 1 指標(biāo)名稱、符號(hào)

（二）VAR模型的構(gòu)建

本文的計(jì)量模型是基于Sims 1980年提出的一種動(dòng)態(tài)聯(lián)立方程模型——VAR模型，并在VAR模型估計(jì)的基礎(chǔ)上，使用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解對(duì)湖南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染各指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析。VAR 模型表達(dá)式為：

其中，Yt為k維內(nèi)生變量向量；Xt為D維外生變量向量；p為模型的滯后階數(shù)，一般根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則和LR檢驗(yàn)來確定；A1，A2，…AP和B為k×k和k×D維系數(shù)矩陣；μt為k維隨機(jī)擾動(dòng)向量，且滿足 cov(μt，μs)=0(t≠s)。

三、模型估計(jì)與結(jié)果

（一）單位根檢驗(yàn)

為了確定序列的平穩(wěn)性，防止出現(xiàn)“偽回歸”，首先對(duì)變量的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本文采用ADF檢驗(yàn)方法，結(jié)果如表2。

表 2 各變量的ADF檢驗(yàn)

由表2可知，ADF檢驗(yàn)結(jié)果證明了各變量滿足一階平穩(wěn)條件。滿足進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)的條件。

鼓板那個(gè)一響喲，大伙兒歇歇腳。聽我說說大別山，那是個(gè)英雄窩。高山鋪?zhàn)忧逅?，八斗丘里望南坡。賣油貨郎送情報(bào)，錦囊妙計(jì)搗敵窠。打了土豪分田地，黃麻起義震山河。銅鑼一響當(dāng)紅軍，萬里長(zhǎng)征過黃河。小女子喲坐樓閣，懷抱琵琶赴戰(zhàn)火。荊王街上百里香，來往敵營(yíng)快如梭。炸掉碉樓殺鬼子，抗日英雄何其多……

（二）VAR模型建立

在ADF檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，我們建立以湖南省人均工業(yè)GDP、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)二氧化硫排放量為因變量，這些變量的滯后值為自變量的VAR模型。為了確定VAR模型的滯后階數(shù)，我們根據(jù)LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行確定(如表3所示)。滯后階數(shù)適當(dāng)加大，可以消除誤差項(xiàng)中的自相關(guān)，但又容易減少自由度，影響模型參數(shù)估計(jì)的有效性。因此，我們將VAR的滯后階數(shù)確定為2階，即建立VAR(2)。通過單位根圖，可以看出所有根的倒數(shù)均在單位圓之中，表明 VAR(2)模型具有穩(wěn)定性。

表 3 最優(yōu)滯后期

（三）Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)于時(shí)間序列來說，協(xié)整檢驗(yàn)方法有Engle-Granger兩步法和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法，前者適合兩變量模型，而后者適合多變量的VAR模型。因此，本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表4。

表 4 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

通過協(xié)整檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)，人均工業(yè)GDP和工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)二氧化硫排放量之間具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。這種長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系可以用協(xié)整方程來表示：lnGDP=4.2lnSO2-3.8lnsoot-0.73lndust。

因此，當(dāng)湖南省工業(yè)二氧化硫排放量增加1%時(shí)，人均工業(yè)GDP增長(zhǎng)4.2%；當(dāng)工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)粉塵排放量增加1%時(shí)，人均工業(yè)GDP分別下降3.8%和0.73%。湖南的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)二氧化硫排放量呈正相關(guān)，與工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量呈負(fù)相關(guān)。

（四）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)只能說明變量之間具有長(zhǎng)期均衡穩(wěn)定的關(guān)系，至少有單項(xiàng)因果關(guān)系，但這并不能說明因果關(guān)系，需要進(jìn)一步進(jìn)行因果檢驗(yàn)。本文采用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)結(jié)果如表5。

從表5的檢驗(yàn)結(jié)果可見，人均工業(yè)GDP是工業(yè)二氧化硫、粉塵、煙塵排放量格蘭杰原因，但工業(yè)二氧化硫、粉塵、煙塵排放量不是人均工業(yè)GDP的格蘭杰原因，這說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能導(dǎo)致工業(yè)二氧化硫排放的增加，使得工業(yè)粉塵、煙塵排放量減少，而霧霾污染排放并沒有帶來經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

表 5 格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)分析方法可以用來描述一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)由誤差項(xiàng)所帶來的沖擊的反應(yīng)，即在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后，對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生的影響程度。本文脈沖分析結(jié)果如表6。

表 6 脈沖分析結(jié)果

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)二氧化硫排放

給GDP一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，工業(yè)二氧化硫排放對(duì)GDP的沖擊響應(yīng)值大多為負(fù)，累計(jì)值為-0.278204，并先增大后減小。給工業(yè)二氧化硫一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)二氧化硫的沖擊響應(yīng)值l期為0，到第三期達(dá)到最大0.146335，隨后下降，累計(jì)值為0.728413。這表明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)二氧化硫排放的先增加后減少。

2.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)煙塵排放

給GDP一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，工業(yè)煙塵的響應(yīng)值先增大再減小，隨后再增大，累積值分別為-1.66117。這表明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)煙塵排放的減少。給工業(yè)煙塵一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)煙塵的沖擊響應(yīng)值l期為0，先下降后上升，累計(jì)值為-1.39379，表明工業(yè)煙塵排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)， 即制約經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。

3.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)粉塵排放

給GDP一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，工業(yè)粉塵響應(yīng)1期為0，隨后先減小再增大，隨后再減小，累積值為-1.216615。這表明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)粉塵排放的減少。給工業(yè)粉塵一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)粉塵的沖擊響應(yīng)值1期為-0.032149，先下降后持續(xù)上升，累計(jì)值為0.449473。

以上響應(yīng)分析說明，人均工業(yè)GDP正的沖擊可以增加工業(yè)二氧化硫排放量，減少工業(yè)煙塵和粉塵排放量。這剛好與前文的協(xié)整分析和因果分析相吻合。

（六）方差分解

方差分解的基本思想是，把系統(tǒng)中的全部?jī)?nèi)生變量（k個(gè)）的波動(dòng)按其成因分解為與各個(gè)方程新息相關(guān)聯(lián)的k個(gè)組成部分，從而得到新息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要程度。方差分解結(jié)果如表7。

根據(jù)方差分解理論，本部分測(cè)量了霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相互貢獻(xiàn)程度，也反映了自1990年以來湖南霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系。其中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)二氧化硫排放量的方差貢獻(xiàn)度達(dá)到17.6%以上，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)粉塵排放量的方差貢獻(xiàn)度分別達(dá)到34.6%和20.2%以上。同時(shí)，可以看出，工業(yè)二氧化硫排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差貢獻(xiàn)度為6.5%，而工業(yè)粉塵排放量和工業(yè)煙塵排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差貢獻(xiàn)度分別為22%和7.3%。

表 7 方差分解結(jié)果

由表7可以發(fā)現(xiàn)，在1990-2010年時(shí)段內(nèi)，人均工業(yè)GDP對(duì)解釋各類霧霾污染指標(biāo)的預(yù)測(cè)方差起了很大的作用，同時(shí)各類霧霾污染指標(biāo)對(duì)解釋人均工業(yè)GDP的預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)度則相對(duì)較小。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文在基于VAR模型估計(jì)的基礎(chǔ)上，使用了廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解對(duì) 1990～2010年湖南經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染各類指標(biāo)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)關(guān)系影響分析，得出的結(jié)論如下：

第一，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染指標(biāo)的沖擊反應(yīng)軌跡大致可分為三類：倒U型 (工業(yè)二氧化硫排放量)、U型(工業(yè)煙塵排放量)和線性（工業(yè)粉塵排放量)。霧霾污染指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊反應(yīng)軌跡大致可分為三類: 倒U型 (工業(yè)二氧化硫排放量)、U型(工業(yè)煙塵排放量)和倒N型（工業(yè)粉塵排放量)。這說明在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境演變關(guān)系中，并不是都符合倒U型曲線，而是不同的污染指標(biāo)呈現(xiàn)出不同形式的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間關(guān)系。

第二，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染之間存在相互作用，并且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染的貢獻(xiàn)作用要強(qiáng)很多。湖南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染方差貢獻(xiàn)率大，而霧霾污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方差的貢獻(xiàn)度較小。這表明湖南工業(yè)粉塵煙塵得到了一定程度的控制，需要加強(qiáng)對(duì)二氧化硫污染的治理，而且也需要進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)對(duì)霧霾污染反作用。

（二）建議

應(yīng)該首先加強(qiáng)工業(yè)二氧化硫治理，然后促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

1.加強(qiáng)工業(yè)二氧化硫治理

加強(qiáng)工業(yè)二氧化硫治理，首先需要對(duì)污染排放所導(dǎo)致的外部效應(yīng)進(jìn)行清晰界定，建立有效和完善的機(jī)制。其次，需要改進(jìn)技術(shù)設(shè)備、污染處理設(shè)施，在保障湖南省經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展的前提下，對(duì)造成霧霾的湖南城市化，工業(yè)化進(jìn)程中產(chǎn)生的大量工業(yè)二氧化硫進(jìn)行有效控制。

2.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

霧霾天氣是與經(jīng)濟(jì)上追求高增長(zhǎng)而忽視環(huán)境保護(hù)密切相關(guān)的，為了GDP的增長(zhǎng)，很多地區(qū)不惜以犧牲環(huán)境為代價(jià)，使其大大超出了環(huán)境的承載能力。而由實(shí)證結(jié)果可以看出，湖南省的情形相對(duì)有所好轉(zhuǎn)，這與湖南發(fā)動(dòng)公眾參與、關(guān)注和支持環(huán)境保護(hù)有密切關(guān)系。

情況雖然有所好轉(zhuǎn)，但湖南在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的過程中仍然要注意與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開工業(yè)化，但這也是霧霾產(chǎn)生的重要原因，湖南是中部大省，目前湖南主要以第二產(chǎn)業(yè)為主，而工業(yè)化進(jìn)程中排放的大量廢氣、粉塵、煙塵對(duì)環(huán)境污染極大，因此，產(chǎn)業(yè)升級(jí)是湖南省亟待解決的問題，我們需要改善工業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，逐步將第三產(chǎn)業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)。

[1] 彭水軍,包 群.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染——基于廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法的實(shí)證研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2006,(5):15-22.

[2] 閆新華,趙國(guó)浩.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的VAR模型分析——基于山西的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)問題,2009,(6):59-62.

[3] 呂 健.上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染——基于VAR模型的實(shí)證分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2010,24(8):1-6.

[4] 彭文斌,田銀華.湖南環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究——基于VAR模型的脈沖響應(yīng)分析[J].湘潭大學(xué)學(xué)報(bào),2011,35(1):31-35.

[5] 段顯明,郭家東.浙江省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的關(guān)系基于VAR模型的實(shí)證分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào),2012,12(1):52-55.

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A Study of the Relationship between the Economic Growth of Hunan Province and the Haze Pollution Based on VAR Model

PENG Qian-wei
(Guangxi Normal University, College of Economics and Management, Guilin 541006, Guangxi, China)

The paper takes Hunan province as an example, selects annual data of economic growth of Hunan province and haze pollution from 1990 to 2010, and establishes the VAR model with the impulse response function and variance decomposition to study the mutual effects and dynamic relationship between economic growth and haze pollution. The results show that the economic growth in Hunan results in the increase of industrial sulfur dioxide emission, while the industrial dust emission and industrial soot emission is reduced. The variance contribution rate of Economic growth in Hunan Province on the haze pollution is large while the variance contribution rate of the haze pollution on economic growth is relatively small. Therefore, Hunan province should fi rst strengthen the management to the industrial sulfur dioxide emission and promote the industrial upgrading.

economic growth; haze pollution; VAR model; Hunan province

F124.1

A

1673-9272(2014)02-0055-04

2014-02-20

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目（編號(hào)：12YJA630101）；廣西哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目（編號(hào)：11BGL013）。

彭茜薇（1992-），女，湖南長(zhǎng)沙人，廣西師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

[本文編校：羅 列]