楊 浩，夏合群

(北方民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，寧夏 銀川 750021)

傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)發(fā)展初級(jí)階段是以環(huán)境污染為代價(jià)的不可持續(xù)的發(fā)展模式，經(jīng)濟(jì)增長、收入水平提高將造成環(huán)境污染，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展超過一定水平，經(jīng)濟(jì)增長將有助于環(huán)境污染的降低，改善環(huán)境質(zhì)量.寧夏經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的矛盾日益顯現(xiàn)，環(huán)境污染和生態(tài)脆弱成為制約發(fā)展的“瓶頸”之一.《寧夏回族自治區(qū)“十三五”環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》指出，2015年全區(qū)二氧化硫平均濃度與2010年相比下降7.9%，PM2.5濃度較2014年下降4.1%.近20年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中存在的環(huán)境污染問題的主要原因可歸結(jié)為三點(diǎn)：首先，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以高耗能、高污染的重工業(yè)為主，資源利用效率低下、產(chǎn)業(yè)質(zhì)量提升緩慢、產(chǎn)品附加值低；其次，生態(tài)環(huán)境保護(hù)技術(shù)落后，把自然資源、生態(tài)環(huán)境排除在經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生性要素之外；最后，環(huán)境治理存在制度障礙，治理主體單一、公眾參與流于形式、違法處罰力度低.因此，追求綠色發(fā)展不僅僅是簡單的經(jīng)濟(jì)增長，也不僅僅是涉及到節(jié)能減排的環(huán)境保護(hù)，必須將經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境污染下降有機(jī)結(jié)合.

1 相關(guān)文獻(xiàn)回顧

在經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的關(guān)系研究方面Grossman，Krueger(1991，1995)[1]率先通過對(duì)42個(gè)國家數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系呈倒U型曲線關(guān)系，之后引起學(xué)者主要檢驗(yàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長是否呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，如Shafik和Bandyopadhyay(1992)[2],Giles和Mosk(2003)[3],Slden和Song(1995)[4]，但Torras(1998)[5],Kaufman(1998)[6]實(shí)證發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長并不存在倒U型關(guān)系而是呈現(xiàn)N型或U型關(guān)系.目前國內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染關(guān)系的研究主要集中在國家、省際和縣域?qū)用?韓玉軍[7],杜雯翠[8]選取不同國家數(shù)據(jù)，分析了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染呈現(xiàn)“N”型或倒“U”型關(guān)系，包群等[9],李小勝[10],王成飛[11]等從省際層面基于中國大部分省(市、自治區(qū))數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染符合或不符合環(huán)境庫茲涅茨倒U型假說；范優(yōu)(2018)[12]從縣域?qū)用孢\(yùn)用285個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)，表明低收入經(jīng)濟(jì)會(huì)引起環(huán)境惡化，但環(huán)境污染惡化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有抑制作用.研究計(jì)量模型逐步多樣化，包群，彭水軍(2006)[13]構(gòu)建產(chǎn)出方程和污染方面的聯(lián)立方程；劉金全，鄭挺國(2009)[14]非線性Weill函數(shù)和Gamma函數(shù)面板數(shù)據(jù)模型；吳丹，吳仁海(2011)[15]運(yùn)用向量自回歸模型；李小勝，張煥明(2013)[16]運(yùn)用面板向量自回歸模型；李小勝，宋馬林(2013)[17]，丁生喜等(2017)[18]分別用主成份分析法TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法確定環(huán)境污染綜合指數(shù).

縱觀上述研究，大多數(shù)學(xué)者利用面板數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以全國各省市或具體城市為研究對(duì)象，證實(shí)EKC曲線是否存在.由于采用計(jì)量方法及數(shù)據(jù)選擇方法不同得出不同的結(jié)論，為我們的研究提供重要的理論和實(shí)證支持.但已有研究文獻(xiàn)中大多主要關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的單向作用機(jī)制或短期關(guān)系，研究區(qū)域主要集中在全國或中東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市.以西部民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染長期與短期關(guān)系、相互作用機(jī)制等進(jìn)行系統(tǒng)檢驗(yàn)分析較少.

2 研究區(qū)域概況

寧夏位于黃土高原、蒙古高原和青藏高原的交匯地帶，地處西北內(nèi)陸，黃河中上游地區(qū)，是我國生態(tài)安全戰(zhàn)略格局“兩屏三帶一區(qū)多點(diǎn)”中“黃土高原—川滇生態(tài)屏障”和“北方防沙帶”，其中86%的地域年降水量在300毫米以下，生態(tài)環(huán)境敏感復(fù)雜、水資源短缺、水土流失嚴(yán)重.

寧夏人均生產(chǎn)總值1993—2015年整體呈上升趨勢(shì)，從增幅看呈現(xiàn)“兩低一高”現(xiàn)象，即1993—2001年和2010—2016年增幅較低處于10%以內(nèi)增長，2002—2009年增幅較大，約在12%以上.1993年人均國民生產(chǎn)總值 2 147.58元，經(jīng)過20多年經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，2016年人均國民生產(chǎn)總值47 194元.經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)環(huán)境污染加劇.整體看工業(yè)三廢排放量呈現(xiàn)先增后降的趨勢(shì)，以2010年為節(jié)點(diǎn)，2010年之前工業(yè)廢氣、二氧化硫、工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)廢水總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，2012年后呈逐年遞減趨勢(shì).從工業(yè)廢氣排放量上看1993年為1 091.336 4億標(biāo)立方米，在2010年達(dá)到最大值，是1993年的14.95倍；一般工業(yè)廢棄物產(chǎn)生量呈遞增趨勢(shì)，1993年為456萬噸增加到2016年的3 618.17萬噸，2016年是1993年的5.4倍，總體增幅波動(dòng)較小.

3 變量選取、數(shù)據(jù)來源與研究方法

3.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

表1變量定義描述

本文選取人均GDP作為衡量經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)，以工業(yè)三廢(廢氣、廢水、一般固體廢棄物)及二氧化硫排放量為衡量環(huán)境污染指標(biāo).其中二氧化硫作為衡量環(huán)境污染指標(biāo)具有一般代表性，因?yàn)榛瘜W(xué)需氧量、氮氧化物排放量與二氧化硫具有一定的相關(guān)性.另外，二氧化硫?qū)Νh(huán)境能夠引起較大的破壞，如動(dòng)植物發(fā)育、引起酸雨等危害人類身體健康[20]，指標(biāo)名稱及符號(hào)見表1.研究區(qū)間為1993—2016年.人均GDP指標(biāo)數(shù)據(jù)來自《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒》(2017)，環(huán)境污染指標(biāo)數(shù)據(jù)來自《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒》(1994—2017)及《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2017).時(shí)間序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后得到平穩(wěn)序列且不改變數(shù)據(jù)特征，因此對(duì)其取對(duì)數(shù)處理[21].

3.2 研究方法

3.2.1 VAR模型

傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)來描述變量關(guān)系的模型.但經(jīng)濟(jì)理論通常并不足以對(duì)變量之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系提供一個(gè)嚴(yán)密的說明，而且內(nèi)生變量既可以出現(xiàn)在方程的左端，又可以出現(xiàn)在方程的右端，使得估計(jì)和推斷變得更加復(fù)雜[22].1980 年Sims提出向量自回歸( VAR) 模型的建模思想，是把系統(tǒng)中所有內(nèi)生性變量作為系統(tǒng)中變量的滯后項(xiàng)的函數(shù)構(gòu)造模型，能夠反映變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系.一般的VAR(P)模型形式如：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+A3Yt-3+…+ApYt-p+εt

其中，Y表示K維的內(nèi)生性變量，A表示響應(yīng)的系數(shù)矩陣，P表示內(nèi)生性變量的滯后階數(shù)，εt是隨機(jī)擾動(dòng)向量，是白噪音過程，滿足Cov(εtεs)=0,且t≠s.本文建立人均GDP與各環(huán)境污染指標(biāo)的VAR模型.

3.2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)的目的在于一組非平穩(wěn)序列的線性組合是否具有穩(wěn)定的均衡關(guān)系.由于經(jīng)濟(jì)分析中所涉及的變量數(shù)據(jù)多為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而大多數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的.如果直接把非平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,則可能帶來偽回歸問題.一般,設(shè)有k(k≥2)個(gè) 序列{Y1t},{Y2t},…,{Ykt},如果每一個(gè)序列{Y1t},{Y2t} ,…,{Ykt}經(jīng)過d次差分是平穩(wěn)的，那么稱為d階單整，即Yjt～I(xiàn)(d)存在非零向量α=(a1，a2,…,ak)`，使得α·Yt=α1Y1t+…αkYkt為(d-b)階單整序列，即α·Yt～I(xiàn)(d-b)，0

3.2.3 Grange因果分析

協(xié)整檢驗(yàn)雖然能夠驗(yàn)證各個(gè)變量間的長期均衡關(guān)系，但是不能說明變量間存在的因果關(guān)系[24].因果關(guān)系檢驗(yàn)是確定是否一個(gè)變量的滯后項(xiàng){yt}引入到方程后對(duì)另一個(gè)變量{zt}的預(yù)測程度是否有增進(jìn).如果能明顯提高預(yù)測效果，則{yt}不是引起{zt}的Granger原因.如果VAR模型中所有的變量平穩(wěn)，那么判斷Granger因果關(guān)系時(shí)的直接方法是應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的F檢驗(yàn)來檢驗(yàn)約束條件.

3.2.4 脈沖響應(yīng)及方差分解

IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是一個(gè)內(nèi)生性變量對(duì)來自另一個(gè)內(nèi)生性變量的沖擊響應(yīng)，捕捉的是一個(gè)變量的沖擊對(duì)另一個(gè)變量的動(dòng)態(tài)影響路徑.通過繪制脈沖響應(yīng)函數(shù)可以比較全面地反應(yīng)各個(gè)變量間的動(dòng)態(tài)影響.方差分解是將VAR模型系統(tǒng)內(nèi)的一個(gè)變量的方差分解至各個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)中，目的在于了解每個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)因素對(duì)各個(gè)變量的相對(duì)程度[25].

4 結(jié)果與分析

4.1 ADF檢驗(yàn)

VAR模型的估計(jì)要求變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性.如果變量是平穩(wěn)的，就可以直接構(gòu)建無約束的VAR模型[26]，如果數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，那么需要對(duì)變量進(jìn)行差分，將其變?yōu)槠椒€(wěn)變量.為防止偽回歸發(fā)生，在建立VAR模型前進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表2.從表2中可以看出，Lnagdp、Lngt、Lnfs、Lnfq、Lnso2這5個(gè)時(shí)間序列變量在顯著水平下都不能拒絕存在單位根原假設(shè)，因此都是非平穩(wěn)的.進(jìn)而對(duì)原變量的一階差分變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn).結(jié)果顯示經(jīng)過一階差分后變量可以拒絕存在單位根原假設(shè)，因此是平穩(wěn)的一階單整序列，滿足進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的條件.

4.2 VAR模型建立

在進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，可以建立以人均GDP、工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水、一般工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)二氧化硫指標(biāo)的對(duì)數(shù)為因變量，變量的滯后值為自變量的VAR模型.一般地，滯后階數(shù)選取根據(jù)LR統(tǒng)計(jì)量、最小終極預(yù)測誤差準(zhǔn)則(FPE)、赤遲信息準(zhǔn)則( AIC) 、施瓦茨準(zhǔn)則(SC)以及HQ信息準(zhǔn)則.本文重點(diǎn)參考AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，應(yīng)當(dāng)選擇VAR模型的滯后階數(shù)為1階，即建立VAR(1)，然后對(duì)VAR(1)模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn).如果VAR模型所有根的模倒數(shù)都小于1，即在單位圓內(nèi)，該模型是穩(wěn)定的；相反則是不穩(wěn)定的.根據(jù)圖1顯示，VAR(1)模型是平穩(wěn)的.

表2 Lnagdp、Lngt、Lnfs、Lnfq、Lnso2平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

圖1模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

表3 VAR模型滯后階數(shù)選擇

4.3 協(xié)整分析

Johansen法和Engle-Granger兩步法是常用于判定變量之間是否具有長期穩(wěn)定關(guān)系[27].由于研究多變量之間的相互關(guān)系，故采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法.在建立VAR(1)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，選取滯后階數(shù)為1.采用協(xié)整方程無截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)的檢驗(yàn)方式，結(jié)果如表4所示.在5%顯著水平下變量間至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系.那么寧夏經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染存在長期均衡關(guān)系，該關(guān)系可以用協(xié)整方程表示為：

Lnagdp=-0.483151Lnfs-0.116868Lngt-0.127996Lnso2-0.16636Lnfq

(1)

由于對(duì)變量取對(duì)數(shù)化處理，因此協(xié)整方程中的系數(shù)表示彈性.對(duì)協(xié)整方程的殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，如果在1%顯著水平上是平穩(wěn)序列，則此方程有效.當(dāng)工業(yè)廢水排放量、一般固體廢棄物排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)廢氣排放量增加1%時(shí)，人均GDP分別下降0.48315%、0.116868%、0.127996%、0.16636%.因此，寧夏回族自治區(qū)長期經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染呈負(fù)向相關(guān)，即隨著經(jīng)濟(jì)增長環(huán)境污染會(huì)逐步減輕，這與上述分析一致.

表4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

4.4 Granger因果檢驗(yàn)

通過協(xié)整分析可以看出，寧夏回族自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染存在長期協(xié)整關(guān)系，但還需對(duì)人均GDP和各個(gè)污染指標(biāo)的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)分析.通過Granger因果檢驗(yàn)可以得出：工業(yè)廢水排放量、一般固體廢棄物產(chǎn)生量、二氧化硫排放量與人均GDP之間不存在格蘭杰因果關(guān)系.工業(yè)廢氣排放量是人均GDP的格蘭杰原因，但人均GDP不是工業(yè)廢氣排放量的格蘭杰原因.這說明寧夏工業(yè)廢氣排放量增長是由人均GDP的提高所導(dǎo)致，但是人均GDP的提高不是由工業(yè)廢氣排放量增加的原因.這是因?yàn)榘殡S著寧夏產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展不再過度依賴工業(yè)廢氣排放量的增加，而經(jīng)濟(jì)的發(fā)展卻會(huì)導(dǎo)致一般工業(yè)廢氣排放量的增加，這與寧夏工業(yè)結(jié)構(gòu)是以重工業(yè)為主體的重型工業(yè)結(jié)構(gòu)有必然聯(lián)系.1999年重工業(yè)產(chǎn)值占76%，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)496個(gè)[28]，以化工、造紙、冶煉、煤炭、電力等行業(yè)為主，主要分布在銀川和石嘴山兩市.

表5 Granger因果檢驗(yàn)

4.5 脈沖響應(yīng)分析

協(xié)整分析主要是研究變量間長期穩(wěn)定的關(guān)系，而脈沖響應(yīng)沖擊則關(guān)注短期動(dòng)態(tài)關(guān)系的形成[29].脈沖響應(yīng)函數(shù)(IFR)分析方法描述一個(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，它能比較直觀地反映變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及效應(yīng)[30].圖2表示人均GDP對(duì)工業(yè)廢水排放量、二氧化硫排放量、工業(yè)廢氣排放量的沖擊具有短期正向效應(yīng)，而對(duì)一般工業(yè)固體廢棄物排放量具有長期負(fù)向效應(yīng).其中人均GDP對(duì)各環(huán)境因子一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后在滯后1期都表現(xiàn)為0值，然后除一般工業(yè)固體廢氣物排放量外，其他開始呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì).工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量與二氧化硫排放量第2、3、4期達(dá)到最大響應(yīng)值0.196406，0.008390，0.329303，其后就呈現(xiàn)回落趨勢(shì)，分別在滯后8期、9期、5期以后響應(yīng)值小于0，即表現(xiàn)為負(fù)向效應(yīng).一般工業(yè)固體廢棄物排放量在滯后3期達(dá)到最小響應(yīng)值-0.159239，然后呈現(xiàn)逐期緩慢上升態(tài)勢(shì)，但沒有超越0值.從短期來看,工業(yè)廢水排放量、二氧化硫排放量和工業(yè)廢氣排放量在不同時(shí)期出現(xiàn)“單峰正效應(yīng)”，而一般固體廢棄物排放量在第2期出現(xiàn)“單峰負(fù)效應(yīng)”.

從以上可以看出，對(duì)于寧夏來說短期內(nèi)人均GDP的增長與工業(yè)廢水排放量、二氧化硫排放量、工業(yè)廢氣排放量依賴程度較高，但在中后期這種關(guān)系被打破.人均GDP增長一般工業(yè)固體廢棄物排放量始終存在負(fù)向作用.

圖2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的脈沖響應(yīng)

圖3 環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脈沖響應(yīng)

圖3中工業(yè)廢水排放量、一般工業(yè)固體廢棄物排放量、工業(yè)廢氣排放量在短期對(duì)人均GDP的增長具有正向效應(yīng)，但二氧化硫排放量對(duì)人均GDP短期具有負(fù)向效應(yīng).其中工業(yè)廢水排放量對(duì)人均GDP一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊在第1期達(dá)到較高水平，為0.036 317，其后在滯后的第2期達(dá)到最大響應(yīng)值0.042 097.以后就呈現(xiàn)出明顯的回落，在滯后第5期出現(xiàn)響應(yīng)值小于0，并一直呈下降趨勢(shì).一般工業(yè)固體廢棄物對(duì)人均GDP一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊在第1期處于較低水平，為0.020 862，其后在滯后第2期就開始呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)，在滯后第3期達(dá)到最大響應(yīng)值0.078 431，從滯后第4期起開始小幅回落，并在滯后第9期時(shí)出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)值,后繼續(xù)呈下降態(tài)勢(shì)；二氧化硫排放量對(duì)人均GDP一個(gè)沖擊在第1期達(dá)到最低水平，為-0.039 976，其后在滯后第2期就呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)，在第3期達(dá)到最大響應(yīng)值0.009 251，并在滯后第4期以后響應(yīng)值為負(fù)，然后下降速度明顯加快.工業(yè)廢氣排放量對(duì)人均GDP一個(gè)沖擊在滯后第1期達(dá)到最大響應(yīng)值0.086 672，在第2期出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)值，并在第3期呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，但響應(yīng)值始終沒有突破負(fù)向效應(yīng).根據(jù)上述分析,對(duì)于寧夏來說，短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展使環(huán)境污染加劇.長期來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)是環(huán)境污染減輕，而環(huán)境污染不會(huì)制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

4.6 方差分解

方差分解是評(píng)價(jià)不同變量間相互沖擊的貢獻(xiàn)度.將由環(huán)境污染因子單位沖擊引起的人均GDP 的均方誤差( Mean Square Error) 分解成各個(gè)環(huán)境污染變量沖擊所作的貢獻(xiàn)，然后計(jì)算出每一個(gè)變量沖擊的相對(duì)重要性，即一個(gè)變量沖擊的貢獻(xiàn)占總貢獻(xiàn)的比例[31].根據(jù)方差分解原理測量了寧夏經(jīng)濟(jì)與環(huán)境污染之間的貢獻(xiàn)度.表6結(jié)果顯示，人均GDP對(duì)自身的貢獻(xiàn)度最大，為100%，其后開始大幅度減少，到滯后第10期減少為19.91%.工業(yè)廢水排放量、一般工業(yè)固體廢棄物對(duì)人均GDP的貢獻(xiàn)率在滯后第1期為0，最高貢獻(xiàn)度出現(xiàn)在滯后第3期，為13.96%、14.90%，其后工業(yè)廢水排放量持續(xù)下降.但一般工業(yè)固體廢棄物呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，但上升幅度不大，到滯后第10期分別為10.20%、16.96%；二氧化硫排放量對(duì)人均GDP的貢獻(xiàn)度相對(duì)較高，且上升趨勢(shì)明顯，從滯后2期的10.97%上升到滯后第10期的45.89%，最大貢獻(xiàn)度出現(xiàn)在滯后第7期，為48.57%.工業(yè)廢氣排放量對(duì)人均GDP的貢獻(xiàn)度較低，最大貢獻(xiàn)度出現(xiàn)在滯后第2期，為21.14%，其后持續(xù)下降，到滯后第10期僅為7.03%.總體來看，環(huán)境污染物對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)度在短期內(nèi)的影響較大，其中二氧化硫排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)度較高且增長趨勢(shì)十分明顯.

表6污染物排放對(duì)人均GDP的貢獻(xiàn)度

表7結(jié)果顯示人均GDP對(duì)工業(yè)廢水排放量的最大貢獻(xiàn)度出現(xiàn)在滯后第2期，為10.00%，其后呈波動(dòng)下降，到滯后第10期僅為4.75%.對(duì)一般工業(yè)固體廢棄物的最大貢獻(xiàn)度出現(xiàn)在滯后第3期，為26.17%，滯后呈持續(xù)下降趨勢(shì)，在滯后第10期為4.85%.對(duì)二氧化硫排放量最大貢獻(xiàn)度在滯后第1期，為7.06%，之后呈下降趨勢(shì).但在滯后第8期有出現(xiàn)小幅上升，到滯后第10期為2.45%.對(duì)工業(yè)廢氣排放量的最大貢獻(xiàn)度出現(xiàn)在滯后第8期，為10.89%，從滯后第1期一直處于持續(xù)上升階段但后期上升幅度出現(xiàn)回落，滯后第10期為9.51%.從整體上看，人均GDP對(duì)環(huán)境污染在短期內(nèi)的貢獻(xiàn)度較大，但長期來看下降趨勢(shì)較為明顯.

表7人均GDP對(duì)污染物排放的貢獻(xiàn)度

5 結(jié)論與建議

本文以1993—2016年寧夏回族自治區(qū)人均GDP為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，以工業(yè)廢氣排放量、二氧化硫排放量、一般工業(yè)固體廢棄物排放量、工業(yè)廢水排放量為環(huán)境污染指標(biāo)，通過協(xié)整分析得出人均GDP與各環(huán)境污染指標(biāo)的長期均衡方程，并通過Granger因果檢驗(yàn)，脈沖響應(yīng)分析，方差分解實(shí)證，分析了寧夏回族自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的動(dòng)態(tài)關(guān)系機(jī)制，得出結(jié)論如下：

1)工業(yè)廢水排放量、一般固體廢棄物排放量、二氧化硫排放量、工業(yè)廢氣排放量增加1%時(shí)，人均GDP分別下降0.4315%、0.127996%、0.16636%.

2)寧夏工業(yè)廢水排放量、一般固體廢棄物排放量、二氧化硫排放量與人均GDP互為格蘭杰因果關(guān)系；工業(yè)廢氣排放量與人均GDP為單向格蘭杰因果關(guān)系，即人均GDP是工業(yè)廢氣排放量的格蘭杰原因，工業(yè)廢氣排放量不是人均GDP的格蘭杰原因.

3)短期內(nèi)人均GDP的增長對(duì)工業(yè)廢水排放量、二氧化硫排放量、工業(yè)廢氣排放量依賴程度較高，但在中后期這種關(guān)系被打破；但人均GDP增長與一般工業(yè)固體廢棄物排放量始終存在負(fù)向作用.短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展使環(huán)境污染加劇，環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有較大的推動(dòng)力，但長期來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)是環(huán)境污染減輕，環(huán)境污染不會(huì)制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

4)環(huán)境污染排放指標(biāo)增長對(duì)人均GDP貢獻(xiàn)度較高，人均GDP對(duì)環(huán)境污染排放的貢獻(xiàn)率較小.

基于上述寧夏經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的動(dòng)態(tài)關(guān)系，為推動(dòng)寧夏在“十三五”期間實(shí)現(xiàn)藍(lán)天保衛(wèi)，結(jié)合寧夏實(shí)際情況提出如下建議：首先，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高“高耗能、高污染、高投資，低效率”行業(yè)的準(zhǔn)入門檻.其次，資源利用效率和環(huán)境保護(hù)技術(shù)必須加強(qiáng)政策引領(lǐng)和規(guī)制，走循環(huán)綠色發(fā)展、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)道路，避免經(jīng)濟(jì)發(fā)展陷入生態(tài)環(huán)境破壞的怪圈.第三，提高公眾環(huán)境關(guān)注度，發(fā)揮第三方監(jiān)督優(yōu)勢(shì).要通過多元化環(huán)境教育,增強(qiáng)環(huán)保意識(shí)，增加環(huán)保知識(shí)，從而轉(zhuǎn)化為具體的環(huán)保行為，避免公眾參與流于形式.同時(shí)也能提高政府更加關(guān)注環(huán)境治理問題，從而進(jìn)入經(jīng)濟(jì)增長和生態(tài)環(huán)境改善的雙贏發(fā)展階段.第四，加強(qiáng)制度創(chuàng)新，完善環(huán)境治理分級(jí)標(biāo)準(zhǔn).根據(jù)每個(gè)行業(yè)特征制定不同環(huán)境保護(hù)制度，施行“總量控制，分級(jí)治理”模式，對(duì)于嚴(yán)重污染企業(yè)要加強(qiáng)治理力度，實(shí)行良好的市場退出和兼并重組機(jī)制.