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        基于VAR模型的工業(yè)發(fā)展與環(huán)境污染關(guān)系的實證研究

        2015-05-30 09:01:25周園園
        2015年47期
        關(guān)鍵詞:工業(yè)發(fā)展VAR模型環(huán)境污染

        作者簡介:周園園(1990—),女,漢族,安徽桐城市人,應(yīng)用統(tǒng)計碩士,河北經(jīng)貿(mào)大學應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè),研究方向:調(diào)查分析與數(shù)據(jù)挖掘。

        摘要:環(huán)境污染的治理在政府的支持下有著很大程度的改善,但是隨著工業(yè)的過快發(fā)展,環(huán)境也一定程度的受到了影響。本文根據(jù)河北省1990-2012年的數(shù)據(jù),建立工業(yè)發(fā)展與環(huán)境污染的相關(guān)模型,通過研究河北省工業(yè)發(fā)展和環(huán)境污染的雙向作用機制,探討河北省工業(yè)發(fā)展與環(huán)境污染內(nèi)在動態(tài)關(guān)系。

        關(guān)鍵詞:工業(yè)發(fā)展;環(huán)境污染;VAR模型;河北省

        一、河北省工業(yè)發(fā)展與環(huán)境污染指標與數(shù)據(jù)的選取

        本文以河北省工業(yè)總產(chǎn)值作為反應(yīng)河北工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的指標。以河北省的工業(yè)廢水排放量(inwater)、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量(insolid)、工業(yè)廢氣排放量(gas)三個指標作為反應(yīng)工業(yè)廢物排放的代表性指標。Lninwater、lninsolid、lngas、lnindustry是各指標原始數(shù)據(jù)取對數(shù)后的指標,dlninwater、dlninsolid、dlngas、dlnindustry是取對數(shù)基礎(chǔ)上差分后的指標。本文數(shù)據(jù)來源于《河北省經(jīng)濟年鑒2013》,歷年的《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》。

        二、模型估計與結(jié)果分析

        lnindustry,lninsolid,lninwater,lngas四個變量均是一階單整過程I(1),滿足協(xié)整檢驗的前提條件。對差分后的四個變量做VAR模型。由于SC和LR值的最優(yōu)階數(shù)均為2,確定模型為VAR(3)。

        (一)Johnansen協(xié)整檢驗

        在VAR(3)的基礎(chǔ)上做Johnansen協(xié)整檢驗。在0.05的顯著水平下,Johnansen檢驗結(jié)果顯示,存在一個協(xié)整方程。

        得到的協(xié)整方程為:

        lnindustry=-0625038lngas+0282715lninsolid-0434363lninwater則我們可以看到,工業(yè)廢氣的排放量和工業(yè)廢水的排放量對經(jīng)濟的增長有抑制作用,而工業(yè)固體廢物的產(chǎn)生量則對經(jīng)濟的增長有正向促進作用。工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)廢水的排放量每變動1%,分別帶來經(jīng)濟0625%和04343%的變動。而工業(yè)固體廢物的產(chǎn)生量每變動1%,會帶來經(jīng)濟02827%的變動。工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)廢水的排放量對經(jīng)濟的影響大。

        (二)格蘭杰因果檢驗

        在95%的置信區(qū)間下,lnindustry方程表明,工業(yè)廢氣排放量是工業(yè)生產(chǎn)總值的原因,工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量和工業(yè)廢水排放量同時是工業(yè)生產(chǎn)總值的原因,但工業(yè)生產(chǎn)總值不是工業(yè)廢氣排放的原因。這表明,隨著工業(yè)的發(fā)展,會給環(huán)境造成污染,但這些污染不是工業(yè)發(fā)展的原因,可見,河北省在加快工業(yè)發(fā)展的同時,加強了工業(yè)對環(huán)境破壞的管理力度,制止了工業(yè)發(fā)展對環(huán)境的惡化。

        (三)脈沖響應(yīng)函數(shù)

        (1)脈沖響應(yīng)

        從圖1可以看出,當給本期工業(yè)生產(chǎn)總值一個正的沖擊后,工業(yè)廢氣在前四期表現(xiàn)出緩緩地上升趨勢,在第四期后,就表現(xiàn)出緩緩地下降趨勢。工業(yè)固體廢物在前兩期表現(xiàn)出上升的趨勢,第三期開始下降,接著從第三期之后又緩慢上升,直至到第五期開始一直緩慢下降。工業(yè)廢水在前兩期則從負值一直上升到正值后接著下降一期后又上升一期,第四期后開始一直表現(xiàn)下降趨勢。經(jīng)研究,這種先上升后下降的趨勢說明河北省的工業(yè)生產(chǎn)總值的增加與工業(yè)廢氣排放量呈現(xiàn)出一定程度上的環(huán)境庫茲涅茲“倒U型”曲線。工業(yè)氣體的排放表現(xiàn)出上升的趨勢與這幾年河北省環(huán)境質(zhì)量的現(xiàn)狀是相符的。工業(yè)的快速發(fā)展一定程度上導(dǎo)致了環(huán)境的污染和惡化。

        (2)工業(yè)發(fā)展對個環(huán)境指標的脈沖響應(yīng)函數(shù)

        由圖2可以看出,當給本期環(huán)境指標(lninsolid,lninwater,lngas)一個正的沖擊后,工業(yè)生產(chǎn)總值基本都表現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。工業(yè)廢氣的沖擊引起的工業(yè)生產(chǎn)總值開始表現(xiàn)出上升的趨勢,上升到第五期后表現(xiàn)出一直下降的趨勢。而工業(yè)固體廢物與工業(yè)廢水的排放量對工業(yè)生產(chǎn)總值產(chǎn)生的影響,在前兩期都表現(xiàn)出下降的趨勢,其中,工業(yè)固體廢物沖擊表現(xiàn)的影響從第三期開始上升,到第六期后一直下降。工業(yè)廢水的沖擊對工業(yè)生產(chǎn)總值產(chǎn)生的影響則從第二期開始上升,直到第十二期開始緩慢下降。工業(yè)生產(chǎn)總值在波動后出現(xiàn)的負值表明環(huán)境污染對河北省工業(yè)發(fā)展起到一定程度的抑制作用。這支持了環(huán)境的質(zhì)量會對經(jīng)濟增長起到反作用的觀點。長期以來,河北省的經(jīng)濟增長主要依靠第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來帶動,大量的冶金、化工、火力發(fā)電等行業(yè)產(chǎn)生大量的廢氣,工業(yè)廢水個工業(yè)固體廢物的排放,加劇了河北省環(huán)境的惡化。

        (四)基于VAR模型的方差分解分析

        基于VAR模型的方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變化的貢獻程度,進而評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。圖3給出了方差分解的結(jié)果。從圖中可以看出,在工業(yè)發(fā)展預(yù)測的誤差分解中,從平均貢獻來看,工業(yè)氣體排放量的貢獻率最大,其次是工業(yè)廢水,貢獻率最小的是工業(yè)固體。這說明目前對河北省工業(yè)發(fā)展起主要抑制作用的是工業(yè)廢氣的排放量。另外,可以看得到在第十七期以后,工業(yè)廢水的累積貢獻率要超過工業(yè)氣體的累計貢獻率。這說明以后很有可能對工業(yè)發(fā)展抑制其主要作用的工業(yè)廢氣排放量改為工業(yè)廢水排放量。

        三、結(jié)論

        本文使用了VAR模型,對河北省的工業(yè)發(fā)展和環(huán)境污染的關(guān)系進行了分析,并在VAR模型基礎(chǔ)上使用了廣義脈沖響應(yīng)和方差分解,對1991-2012年河北省工業(yè)發(fā)展和環(huán)境污染各指標的動態(tài)關(guān)系進行了實證研究,從而得出以下結(jié)論:首先,工業(yè)發(fā)展可以影響環(huán)境質(zhì)量水平,環(huán)境質(zhì)量水平也可以影響工業(yè)發(fā)展。其次,在對河北省的經(jīng)濟增長和環(huán)境污染的動態(tài)關(guān)系研究中發(fā)現(xiàn),伴隨著河北省工業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的主要環(huán)境問題是工業(yè)廢氣的大量排放,工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢棄物的排放量相對較少。再次,大量礦產(chǎn)資源的開發(fā)伴隨而來產(chǎn)生了各種環(huán)境問題,工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢棄物的排放量不斷增多,“三廢”問題已經(jīng)成為了抑制河北省經(jīng)濟增長的重要因素。(作者單位:河北經(jīng)貿(mào)大學)

        參考文獻:

        [1]陳桂月,李海濤,梁濤.山西省工業(yè)廢棄物排放與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系分析[J].資源科學.2013,35(6):1183-1196.

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