童紀(jì)新,朱 園

(河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇南京 211100)

基于向量自回歸模型的江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的實(shí)證研究

童紀(jì)新,朱 園

(河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇南京 211100)

基于江蘇省1985—2013年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的相關(guān)數(shù)據(jù),建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的向量自回歸(VAR)模型。在VAR模型估計(jì)的基礎(chǔ)上,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的雙向作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間存在雙向作用機(jī)制,并且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的影響大于環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反作用;江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的主要表現(xiàn)形式為工業(yè)固體廢棄物,而對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響較大的污染物為工業(yè)固體廢棄物(抑制)和工業(yè)廢氣(促進(jìn))。針對(duì)分析結(jié)果,提出優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置,改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)、提升“工業(yè)三廢”污染治理水平、加大環(huán)保投入、完善環(huán)保法規(guī)等政策建議。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);環(huán)境污染;VAR模型;雙向作用機(jī)制

中國經(jīng)濟(jì)自改革開放以來一直保持高速增長(zhǎng), 2010年已發(fā)展成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),中國也付出了慘重的環(huán)境和資源代價(jià),尤其是進(jìn)入21世紀(jì)以來,隨著快速工業(yè)化,環(huán)境污染趨勢(shì)加劇,環(huán)境質(zhì)量嚴(yán)重惡化。江蘇省作為我國的經(jīng)濟(jì)大省,綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力在全國一直處于前列。自改革開放以來,地區(qū)生產(chǎn)總值已由1978年的249.24億元上升至2013年的59161.75億元。伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,江蘇省主要污染物排放量也呈顯著上升趨勢(shì)。這種情況的出現(xiàn),是否說明江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是以污染環(huán)境為代價(jià)的呢?江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間存在怎樣的內(nèi)在關(guān)聯(lián)?對(duì)這些疑問的解答,不僅有利于江蘇省在“十三五”期間實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,還能對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)乃至全國其他城市的發(fā)展起到啟示作用。

綜觀國內(nèi)外已有的研究成果,多數(shù)研究證明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間存在雙向作用機(jī)制。國外對(duì)該問題的研究先于國內(nèi),其中Grossman等[1]開創(chuàng)性地研究發(fā)現(xiàn)了環(huán)境污染與人均收入之間的倒U型曲線關(guān)系。Panayotou[2]在進(jìn)一步證實(shí)環(huán)境污染與人均收入之間存在倒U型關(guān)系的基礎(chǔ)上,首次將該倒U型曲線定義為環(huán)境庫茲涅茨曲線,即EKC曲線。EKC理論提出之后,國外學(xué)者通過選擇不同的研究方法、指標(biāo)、數(shù)據(jù)類型(主要有截面、面板、時(shí)間序列數(shù)據(jù))驗(yàn)證特定國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間是否符合EKC理論,研究結(jié)果進(jìn)一步拓展了EKC曲線可能存在的形態(tài)特征,大體分為倒U、正U、正N(倒U+U)或倒N(U+倒U)。國內(nèi)對(duì)兩者之間關(guān)系的實(shí)證研究主要開始于2000年以后。代表性文獻(xiàn)有:包群等[3]通過構(gòu)建聯(lián)立方程組、劉金全等[4]采用線性和非線性方法、韓旭[5]運(yùn)用時(shí)間序列研究方法對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間是否遵循EKC規(guī)律進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)論不盡相同,EKC理論在中國是否存在還不確定。在以全國所有省市為研究對(duì)象的同時(shí),許多學(xué)者開始以具體省份或城市作為研究對(duì)象。丁繼紅等[6]以江蘇省為例,創(chuàng)新性使用主成分分析法構(gòu)建污染綜合指數(shù),得出該指數(shù)與人均GDP呈N型曲線特征的結(jié)論。彭立穎等[7]以上海市為研究對(duì)象,通過回歸分析發(fā)現(xiàn)上海市主要4項(xiàng)污染物與人均GDP之間的關(guān)系遵循倒U型規(guī)律,并進(jìn)一步探討了上海市EKC演變的驅(qū)動(dòng)因子。王宜虎等[8]借助EKC理論模型對(duì)南京市進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),南京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)環(huán)境污染得到遏制,部分污染指標(biāo)符合EKC倒U型曲線關(guān)系,政府的環(huán)境政策與環(huán)保投資取得一定成效。

由以上研究成果可以看出,大多數(shù)學(xué)者研究的重點(diǎn)是中國所有省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染是否遵循EKC規(guī)律,由于指標(biāo)選取及量化、模型設(shè)定等方面的差異,各學(xué)者得出的結(jié)論也不盡相同。同時(shí),在已有的研究中,利用時(shí)間序列對(duì)具體省份的研究較少,利用VAR模型進(jìn)行研究的文獻(xiàn)更是少見,基于此,筆者將通過VAR模型考察江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的雙向動(dòng)態(tài)作用機(jī)制,并運(yùn)用相關(guān)理論進(jìn)行解釋。

1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 研究方法

參考已有文獻(xiàn),筆者通過構(gòu)建VAR模型,運(yùn)用協(xié)整理論對(duì)進(jìn)行過平穩(wěn)性檢驗(yàn)的指標(biāo)變量之間是否具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系進(jìn)行研究;再選用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變動(dòng)時(shí),整體系統(tǒng)會(huì)受到怎樣的動(dòng)態(tài)影響;為評(píng)價(jià)兩類變量相互之間沖擊的重要程度,進(jìn)一步運(yùn)用方差分解來考察。最終結(jié)合以上分析給出結(jié)論與建議。

VAR模型是西姆斯1980年提出的一種可以很方便地進(jìn)行指標(biāo)變量之間動(dòng)態(tài)性分析的動(dòng)態(tài)聯(lián)立方程模型,各方程由相同的解釋變量組成,通過把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來建立模型。與傳統(tǒng)聯(lián)立方程模型相比, VAR模型很好地克服了在內(nèi)、外生變量之間劃分、估計(jì)與推斷等方面的不足[9]。

VAR(p)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中:yt為k維內(nèi)生變量列向量;xt為d維外生變量列向量;p為滯后階數(shù);T為樣本個(gè)數(shù);Φ1,…,Φp為k×k維矩陣;H為k×d維矩陣;εt為k維擾動(dòng)列向量,并滿足cov(εt,εs)=0(t≠s)。

VAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式也可以展開表示為

即k個(gè)方程組成了含有k個(gè)時(shí)間序列變量的VAR(p)模型。

1.2 數(shù)據(jù)說明

考慮到人均GDP相對(duì)于總量GDP更能準(zhǔn)確地衡量真實(shí)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,筆者選取人均GDP(元)指標(biāo)來度量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),具體根據(jù)人均GDP平減指數(shù)與1985年不變價(jià)格進(jìn)行平減[10]。污染物排放量與污染集中度是以往研究中較多采用的環(huán)境污染度量標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)江蘇省環(huán)境污染的主要污染源及數(shù)據(jù)的可獲得性,筆者采用污染物排放量指標(biāo),具體選取1985—2013年以來的3類指標(biāo):工業(yè)廢水排放量(億t)、工業(yè)廢氣排放量(億標(biāo)m3)、工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量(萬t)。為了獲得平穩(wěn)性的時(shí)間序列,對(duì)所有指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,目的是為了消除變量在量綱上的差異以及在時(shí)間序列中可能存在的異方差(表1)。數(shù)據(jù)由歷年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》和《江蘇省環(huán)境狀況公報(bào)》整理及計(jì)算而得。

2 VAR實(shí)證研究

2.1 變量的單位根檢驗(yàn)

變量的平穩(wěn)性對(duì)VAR模型估計(jì)的可靠性以及避免偽回歸具有很大影響,因而首先必須檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性。數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法很多,筆者選用最為常用的ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)前先觀察時(shí)間序列的特征,看是否存在截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)。根據(jù)表2的結(jié)果,在各顯著性水平下,P1、W1、G1、S1這4個(gè)時(shí)間序列均不能拒絕存在單位根的原假設(shè),屬于非平穩(wěn)序列。經(jīng)過一階差分后ADF值均小于10%顯著性水平下的臨界值,滿足進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。

2.2 VAR模型的建立

根據(jù)ADF檢驗(yàn)得出的結(jié)論,筆者將以江蘇省人均GDP、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量為因變量,上述變量的滯后值為自變量來構(gòu)建VAR模型。依據(jù)AIC(赤池信息量準(zhǔn)則)和SC(施瓦茲準(zhǔn)則)最小準(zhǔn)則(表3),進(jìn)一步確定VAR的滯后階數(shù)為4階,建立VAR(4)。最后通過AR特征根圖判定VAR模型的平穩(wěn)性,若所有特征根倒數(shù)的模均小于1,即所有特征根倒數(shù)的模都在單位圓內(nèi),則VAR模型平穩(wěn);反之,不平穩(wěn)。從表4可見所有特征根倒數(shù)的模均小于1,且在單位圓內(nèi),因此該VAR模型是穩(wěn)定的。

表1 變量定義

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表3 VAR模型最優(yōu)滯后期

表4 AR根

2.3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)的目的是為了判定各變量之間是否有長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。常用的方法有EG兩步法和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法,前者最多只能用于判別多個(gè)變量存在的一個(gè)協(xié)整關(guān)系,后者常用于多變量協(xié)整分析,因此筆者將采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法。在上文模型的條件下,選取滯后階數(shù)為4、且無常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的檢驗(yàn)方式。表5的檢驗(yàn)結(jié)果表明:按跡統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn),VAR模型的變量在1%顯著性水平下存在2個(gè)協(xié)整關(guān)系,在5%和10%顯著性水平下均存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系;按最大特征根標(biāo)準(zhǔn),VAR模型的變量在1%、5%、10%顯著性水平下分別存在1個(gè)、2個(gè)、3個(gè)協(xié)整關(guān)系。以上結(jié)果說明3類環(huán)境變量與人均GDP之間具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系,且人均GDP與工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣呈負(fù)相關(guān),與工業(yè)固體廢棄物呈正相關(guān)。

2.4 基于VAR模型的脈沖響應(yīng)分析

在上述分析的基礎(chǔ)上,筆者將使用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析人均GDP與3類污染物指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。脈沖響應(yīng)函數(shù)是用以測(cè)量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊影響其他變量當(dāng)前及未來的取值,可直接反映變量之間的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制。筆者選取滯后期間數(shù)為10的脈沖響應(yīng)模型[11]。

表5 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

a.3類污染物指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)分析。由圖1可看出工業(yè)廢水一直呈現(xiàn)負(fù)值,前2期較為平穩(wěn),從第3期開始下降,至第5期達(dá)到最小(響應(yīng)值為-0.019 6),隨后逐漸遞增,并在第10期達(dá)到最大(響應(yīng)值為-0.004 6);工業(yè)廢氣除在第2期有正增長(zhǎng)外,其余各期均為負(fù)增長(zhǎng),從第3期持續(xù)下降,到第8期后轉(zhuǎn)為上升;工業(yè)固體廢棄物在前6期均為正增長(zhǎng),并在第3期達(dá)到最大(響應(yīng)值為0.04267),在第4～10期內(nèi)呈持續(xù)下降趨勢(shì)。進(jìn)一步將3類污染物對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各期沖擊響應(yīng)值進(jìn)行累加,其中工業(yè)廢水為-0.126 5、工業(yè)廢氣為-0.132 2、工業(yè)固體廢棄物為0.098 3。以上分析結(jié)果表明江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量增加,工業(yè)廢水與工業(yè)廢氣的排放量減少。這一結(jié)果與上文協(xié)整分析結(jié)果一致,同時(shí)也與江蘇省的環(huán)境現(xiàn)狀比較吻合。江蘇省工業(yè)布局一直處于優(yōu)化過程中,目前對(duì)工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水的治理水平有較大幅度提升,而對(duì)工業(yè)固體廢棄物的治理水平不甚理想。近幾年來,江蘇省工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣的排放量基本得到控制,并趨于好轉(zhuǎn),而工業(yè)固體廢棄物的排放量一直呈遞增趨勢(shì)。

圖1 3類污染物指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)

b.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)3類污染物指標(biāo)的脈沖響應(yīng)分析。由圖2可看出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)3類污染物一個(gè)單位的沖擊,在當(dāng)期的響應(yīng)值均為0,在剩余的期間內(nèi),對(duì)工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢棄物的沖擊響應(yīng)值均為負(fù),對(duì)工業(yè)廢氣的沖擊響應(yīng)值均為正。與前文分析方法類似,將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)3類污染物的各期沖擊響應(yīng)值進(jìn)行累加,目的是為了方便比較經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間相互作用關(guān)系的大小,其中工業(yè)廢水為-0.0881、工業(yè)廢氣為 0.68、工業(yè)固體廢棄物為-0.6171。由以上分析可以看出,3類污染物指標(biāo)中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響較大的為工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢棄物,其中工業(yè)固體廢棄物對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起抑制作用,而工業(yè)廢氣則帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。從整體而言,污染物排放對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍起抑制作用,一定程度上證實(shí)了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在的反作用機(jī)制。進(jìn)一步將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與3類環(huán)境指標(biāo)相互之間的累積沖擊響應(yīng)值進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的影響比環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反作用大。

2.5 基于VAR模型的方差分解分析

方差分解以VAR模型為基礎(chǔ),通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度來評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)沖擊的重要性[12]。根據(jù)方差分解結(jié)果(表6),在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差分解中,按照平均貢獻(xiàn)度的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物對(duì)人均GDP的預(yù)測(cè)方差的解釋貢獻(xiàn)度相對(duì)較大,工業(yè)廢水則很小。這說明目前對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起主要作用(促進(jìn)或抑制)的是工業(yè)廢氣與工業(yè)固體廢棄物,工業(yè)廢水對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響相對(duì)較小。在3類污染指標(biāo)的方差分解中,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)固體廢棄物預(yù)測(cè)方差的解釋貢獻(xiàn)度最大,工業(yè)廢水次之,工業(yè)廢氣最小,說明工業(yè)固體廢棄物為江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的主要表現(xiàn)形式。該部分分析結(jié)論與脈沖響應(yīng)分析得出的結(jié)論大體一致,從而在一定程度上證明本文所進(jìn)行的VAR實(shí)證研究是可靠、穩(wěn)定的。

3 結(jié)論和建議

圖2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)3類污染物指標(biāo)的脈沖響應(yīng)

本文在VAR模型估計(jì)的基礎(chǔ)上,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解對(duì)1985—2013年江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的雙向作用機(jī)制進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn):①江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的影響比環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反作用大,兩者之間存在雙向作用機(jī)制。②江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的主要表現(xiàn)形式為工業(yè)固體廢棄物,而對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響較大的污染物為工業(yè)固體廢棄物(抑制)和工業(yè)廢氣(促進(jìn))。

表6 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與3類污染指標(biāo)的方差分解結(jié)果

結(jié)合上文的分析和得出的主要結(jié)論,筆者嘗試提出以下促進(jìn)江蘇省經(jīng)濟(jì)與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的建議和措施。

a.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置。根據(jù)西方發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn),一個(gè)國家或地區(qū)環(huán)境質(zhì)量的好壞與該國或地區(qū)的三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例具有直接關(guān)系,并且三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中工農(nóng)業(yè)、重化工業(yè)污染較為嚴(yán)重,而服務(wù)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)污染相對(duì)較輕。江蘇省第二產(chǎn)業(yè)自1978年改革開放以來占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例基本維持在50%以上,其中工業(yè)所占比例基本維持在45%以上,可以看出江蘇省經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)主要依靠工業(yè),現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)等行業(yè)的發(fā)展速度和傳統(tǒng)支柱行業(yè)相比還較為滯后。這樣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局不可避免地造成環(huán)境質(zhì)量的惡化。因此在新一輪的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中,江蘇省應(yīng)當(dāng)以調(diào)優(yōu)、調(diào)高、調(diào)輕為發(fā)展方向,加大對(duì)第一、第三產(chǎn)業(yè)的支持力度,尤其要加大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和高端制造業(yè)的發(fā)展力度,適當(dāng)放緩發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)中工業(yè)固體廢棄物污染較為嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè),逐步形成第一產(chǎn)業(yè)穩(wěn)固發(fā)展、第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化、第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)競(jìng)相發(fā)展的良性發(fā)展局面。

b.改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù),提升“工業(yè)三廢”污染治理水平。目前,工業(yè)固體廢棄物與工業(yè)廢水都在不同程度上抑制著江蘇省經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),而工業(yè)廢氣則帶動(dòng)了江蘇省經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。因此,對(duì)于工業(yè)固體廢棄物以及工業(yè)廢水污染較為密集的產(chǎn)業(yè),江蘇省應(yīng)當(dāng)充分利用本地教育科研資源,加大科研投入,重點(diǎn)扶持這些產(chǎn)業(yè)開發(fā)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù),并將其應(yīng)用到從源頭的生產(chǎn)至結(jié)尾的污染治理過程中。對(duì)于工業(yè)廢氣污染較為密集的產(chǎn)業(yè),也應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)技術(shù),以達(dá)到污染最小化,經(jīng)濟(jì)效益最大化的效果。

c.加大環(huán)保投入,完善環(huán)保法規(guī)。江蘇省早在“十一五”期間就已設(shè)定將環(huán)保投入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重提高到3%左右的目標(biāo),近幾年該比例已經(jīng)提升到3%以上,據(jù)國際經(jīng)驗(yàn),當(dāng)該比例達(dá)到2.5%～3.0%時(shí),環(huán)境質(zhì)量會(huì)得到明顯改善。但可以看到江蘇省目前的環(huán)境污染問題依舊十分突出,環(huán)境質(zhì)量的改善并沒有達(dá)到預(yù)期結(jié)果。分析原因,江蘇省在即將到來的“十三五”期間,對(duì)于“工業(yè)三廢”的治理以及在保證環(huán)保投入的基礎(chǔ)上應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步提高環(huán)保建設(shè)資金的使用效率,政府各部門、各企業(yè)都應(yīng)當(dāng)建立完善的跟蹤監(jiān)管、效益評(píng)價(jià)體系。政府與市場(chǎng)作用在某些情況下會(huì)失靈,而法律作為具有強(qiáng)制性、規(guī)范性、穩(wěn)定性的保障性手段,可以在一定程度上彌補(bǔ)這一不足。江蘇省應(yīng)當(dāng)注重解決環(huán)境政策的滯后性問題,靈活調(diào)整環(huán)境政策的同時(shí)還要兼顧有效性和低成本性,保證政策執(zhí)行的透明度。與此同時(shí),通過宣傳與教育提高民眾綠色消費(fèi)的觀念以及參與環(huán)境污染治理的積極性,從而起到間接約束企業(yè)生產(chǎn)行為的作用,促使企業(yè)加快以節(jié)能減排為中心的技術(shù)改造,由重污染向輕污染、無污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

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F062.2

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2015-04 -23 編輯:方宇彤)

10.3880/j.issn.1003 -9511.2015.04.007

童紀(jì)新(1964—),男,浙江金華人,教授,博士,主要從事技術(shù)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)分析研究。E-mail:jxtong@hhu.edu.cn