馮麗君李凡群余 樂

(安徽財經(jīng)大學統(tǒng)計與應用數(shù)學學院,安徽 蚌埠 233000)

近年來,在我國海洋經(jīng)濟迅猛發(fā)展的大背景下,海洋生態(tài)狀況不容樂觀,如海洋資源開發(fā)利用率始終較低、污染物排海量顯著增多、近岸海域生態(tài)系統(tǒng)逐漸退化、多發(fā)海洋自然災害等,對海洋經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展造成了極大威脅。根據(jù)環(huán)境保護部2020年發(fā)布的《中國海洋生態(tài)環(huán)境狀況公報》[1]顯示,全國入海河流水質(zhì)狀況為輕度污染,主要超標指標為化學需氧量、高錳酸鹽、總磷、氨氮等化學物質(zhì),近海城市的空氣質(zhì)量因此受到牽連,環(huán)境污染對人體健康與海洋生物的生存也造成了一定程度的威脅。

劉超[2]研究了海洋生態(tài)環(huán)境中最重要的營養(yǎng)物質(zhì)——營養(yǎng)鹽的變化情況,并分析了導致營養(yǎng)鹽含量過高進而造成我國海洋生態(tài)環(huán)境惡化的主要因素,結(jié)果表明地理生態(tài)因素對營養(yǎng)鹽含量有明顯的影響作用;茍露峰等[3]通過研究山東省海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生態(tài)環(huán)境的響應關系,得出影響山東省海洋環(huán)境狀況的主要因素包括海域利用效率低、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不夠科學、環(huán)保投入不足以及海洋保護面積比重較小等;此外,高強等[4]針對性地開展了渤海海域的生態(tài)環(huán)境響應及影響因素研究,總結(jié)出渤海海洋科技對生態(tài)環(huán)境的“脅迫”影響總體呈現(xiàn)出由“弱脅迫”向“強脅迫”變化的態(tài)勢;李華等[5]通過構(gòu)建生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平與海洋經(jīng)濟綜合評價指標體系,分析得出我國海洋經(jīng)濟發(fā)展對我國海洋生態(tài)表現(xiàn)出明顯的“脅迫”影響,其中,海洋科技的發(fā)展是主要影響因素;候京淮[6]圍繞海洋旅游業(yè)的發(fā)展,探討海洋經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展問題,提出加強海洋資源的規(guī)劃管理,以達到海洋經(jīng)濟可持續(xù)并蓬勃發(fā)展的目的。

近30 a來,環(huán)渤海經(jīng)濟取得的成績有目共睹,其工業(yè)經(jīng)濟密度是全國平均水平的4倍以上,創(chuàng)造了超過中國20%以上的經(jīng)濟總量,高強度的海洋資源開發(fā)必然導致生態(tài)環(huán)境的破壞[7],由此,渤海沿岸城市環(huán)境壓力日趨增大,亟需科學有效的發(fā)展方案。

依據(jù)以上背景,本文從海洋資源狀況與海洋經(jīng)濟水平的多個指標建立了環(huán)境狀況綜合評價體系,并分析了海洋生態(tài)與海洋經(jīng)濟之間的雙向影響,通過以渤海沿岸城市天津市為例,構(gòu)建了理論模型進行實證分析,借此為我國沿海城市的海洋經(jīng)濟與生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展做出提議[8-9]。

1 模型設定與海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)度量

向量自回歸(Vector Autoregression,VAR)模型基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立模型,把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型,從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型,VAR 模型是處理多個相關經(jīng)濟指標的分析與預測中最易操作的模型之一。本文選取渤海沿岸城市天津市2001—2017年數(shù)據(jù),構(gòu)建面板VAR 模型,研究生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)與海洋經(jīng)濟之間是否存在顯著聯(lián)系,依據(jù)赤池信息準則(Akaike Information Criterion,AIC)等準則確定模型的滯后階數(shù)。

1.1 模型假設

為研究海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)度與海洋經(jīng)濟發(fā)展間是否存在某種聯(lián)系,構(gòu)建如下面板VAR 模型:

式中,Y it為每個個體的時間效應向量,αi為個體效應向量,βY t-j為Y it的j階滯后項,k為最大滯后階數(shù),Y t為時間效應向量,εit為與Y it不相關隨機干擾項。

1.2 變量選擇以及數(shù)據(jù)來源

環(huán)境狀態(tài)指標選取原則一般從環(huán)境污染角度出發(fā),如環(huán)境氣象評估指數(shù)(Evaluation on Meteorological Condition Index of PM2.5Pollution,EMI)是以氣象條件變化所導致的細顆粒物PM2.5濃度變化來定義的,空氣質(zhì)量指數(shù)(Air Quality Index,AQI)是以5種常見污染物的濃度來計算的。本文參考王方方等[10]的指標選取思路,結(jié)合實際情況和數(shù)據(jù)的可獲得性,選取森林覆蓋率與污染治理投入等4個正向指標(x1～x4)構(gòu)建資源狀況體系;人均生活垃圾清運量、廢水排放總量與GDP占比等4個逆向指標(x5～x8)構(gòu)建海洋經(jīng)濟體系(表1)[11],數(shù)據(jù)主要來源于《天津市統(tǒng)計年鑒》[12-28],《中國近岸海域環(huán)境質(zhì)量公報》[29-45]等官方統(tǒng)計報告。為便于研究,在模型實證之前,我們對各項指標進行了無量綱化處理,并運用熵值法確定各指標權重,加以計算得出海洋環(huán)境指數(shù)與經(jīng)濟指數(shù)(表2)。

表1 指標選取及方向Table 1 Selection and direction of the Indexes

表2 資源狀況與海岸經(jīng)濟水平指標值Table 2 Index values of the resource status and coastal economic level

1.3 海洋生態(tài)環(huán)境與海洋經(jīng)濟綜合指標的時間趨勢

通過熵值法對選取的指標進行降維,得到海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)程度(X1)和海洋經(jīng)濟發(fā)展水平(X2)兩個綜合指標,資源狀況所包含的4個指標(x1、x2、x3和x4)降維處理后的綜合指標即生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)程度(X1);海岸經(jīng)濟水平所包含的4 個指標(x5、x6、x7和x8)降維處理后的綜合指標即海洋經(jīng)濟發(fā)展水平(X2),指標X1和X2在2001—2017年發(fā)展趨勢如圖1,我們希望建立1個二元的VAR 模型。

由圖1可見,天津市生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)程度(X1)在2001—2017年間呈波動式增長,但增幅不明顯,說明天津市海洋環(huán)境總體上發(fā)展緩慢,我國海洋生態(tài)壓力仍在不斷增大,環(huán)境問題依然突出,環(huán)境質(zhì)量水平在2008年前后達到一個極值點,并在2008年之后的2 a內(nèi)迅速下跌(圖1)。造成此現(xiàn)象的主要原因為:2008年北京奧運會舉辦前后,環(huán)境整治力度加強,2008年前后的環(huán)境狀況得到較快發(fā)展,達到近幾年極值點,該現(xiàn)象可以理解為“政治性藍天”。2009—2010年生態(tài)狀況有一個斷崖式下跌,是高強度整治力度松懈之后的污染水平出現(xiàn)了反撲現(xiàn)象。此外,天津市海洋經(jīng)濟水平(X2)總體呈現(xiàn)上升勢頭,近幾年有下降趨勢,與天津市整體經(jīng)濟發(fā)展方向一致,存在較小波動。由圖1可見,海洋經(jīng)濟與海洋生態(tài)總體向好,符合經(jīng)濟學規(guī)律。

圖1 天津市海洋經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境綜合發(fā)展指數(shù)變化趨勢Fig.1 Changing tendency of the comprehensive development indexes of marine economy and ecological environment in Tianjin

2 海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)程度與海洋經(jīng)濟發(fā)展問題的實證分析

本文采用VAR 模型,以渤海沿岸城市天津市為例,研究海洋經(jīng)濟與海洋生態(tài)環(huán)境之間影響關系與影響方式。鑒于VAR 模型的特點,待估系數(shù)過多將使得樣本容量過小,增大估計誤差,降低預測精度,因此本文考慮將選取的8個變量降維成2個綜合指標:海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)度和海洋經(jīng)濟水平。

滯后期的選擇是VAR 模型建立的前提,且協(xié)整檢驗的最優(yōu)滯后數(shù)一般為VAR 模型的最大滯后階數(shù)減1。檢驗按照少數(shù)服從多數(shù)原則,綜合使用似然比檢驗(Likelihood Ratio,LR)、最終預測誤差(Final Prediction Error,FPE)、赤池信息準則、漢南-昆準則(Hannan-Quinn Information Criterion,HQIC)、施瓦茨信息準則(Schwarz′s Bayesian Information Criterion,SBIC)五種檢驗法則,結(jié)果見表3。由表3可見,應選取滯后二階構(gòu)建模型。

表3 LR 檢驗與滯后階數(shù)選擇Table 3 LR test and lag order selection

2.1 模型實證

根據(jù)上述5種準則確定階數(shù)后,對面板VAR 模型進行估計。二階向量自回歸模型估計結(jié)果如表4。海洋生態(tài)環(huán)境水平每提升1個單位,城市海洋經(jīng)濟水平相應提升0.469個單位,即海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)度對海洋經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向影響,且引致效果明顯;從海洋經(jīng)濟對生態(tài)環(huán)境的影響來看,海洋經(jīng)濟水平每提升1個單位,海洋生態(tài)環(huán)境相應提升0.086個單位,證實二者之間存在雙向而非單向的影響。進入21世紀以來,天津市海洋經(jīng)濟發(fā)展勢頭良好,主要源于海洋產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展及海洋資源的有效利用。但海洋經(jīng)濟較快發(fā)展帶來的海洋生態(tài)環(huán)境問題不容忽視,大力發(fā)展海洋經(jīng)濟造成的污染物排放問題,也是制約我國海洋經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的主要因素。由此,天津市應進一步加大海洋環(huán)境監(jiān)測及污染整治力度,制定并實行海洋生態(tài)健康發(fā)展政策,注重海洋經(jīng)濟的生態(tài)效益。

表4 VAR 估計結(jié)果Table 4 Results of the VAR estimation

為確保模型的合理性,本文采用單位根檢驗此VAR 模型是否穩(wěn)定。首先,通過卡方檢驗殘差是否為白噪聲,檢驗結(jié)果見表5。由表5可見,可以接受殘差“無自相關”的原假設,即能夠認為擾動項為白噪聲。其次,在VAR 模型中通常用特征方程|Π1-λI|=0的根描述模型的穩(wěn)定性,并由圖2得知所有特征根均在單位圓內(nèi),此VAR 模型是穩(wěn)定的。

圖2 VAR 模型穩(wěn)定性檢驗Fig.2 Test of the stability of VAR system

表5 殘差白噪聲檢驗Table 5 Test of residual white noise

2.2 海洋生態(tài)環(huán)境與海洋經(jīng)濟發(fā)展模型的動態(tài)特征

本文利用脈沖響應函數(shù)(Impulse Response Function,IRF)和方差分解分析模型中每個內(nèi)生變量對其自身以及其他內(nèi)生變量的擾動所做出的反應,來了解本模型的動態(tài)特征。

脈沖響應函數(shù)用于衡量來自某個內(nèi)生變量的隨機擾動項的一個標準差沖擊對VAR 模型中所有內(nèi)生變量當前值和未來取值的影響。

脈沖響應圖形中,每一行表示同種沖擊對不同變量造成的影響,每一列為不同沖擊對同一變量造成的影響。橫坐標的刻度單位為VAR 模型估計的單位時間(本文時間單位為年)。圖3為8 a內(nèi)造成的影響。第1行2個圖展示了海洋生態(tài)環(huán)境在受到1個單位標準差沖擊時,VAR 模型產(chǎn)生的變化:海洋生態(tài)環(huán)境會瞬間全部吸收,并降低其相應水平,沖擊產(chǎn)生后的第4年左右,該影響幾乎消失;沖擊會造成海洋經(jīng)濟發(fā)展水平的小幅度提升,該積極影響在沖擊發(fā)生后2 a左右消失。第2行2個圖展示了海洋經(jīng)濟水平受到1個單位標準差沖擊對此VAR 模型產(chǎn)生的影響:海洋生態(tài)水平在沖擊發(fā)生的第1年內(nèi)有小幅下降,但沖擊在發(fā)生后的第2年內(nèi)對海洋生態(tài)環(huán)境造成積極影響,持續(xù)到?jīng)_擊產(chǎn)生的4 a左右;海洋經(jīng)濟水平在前5 a內(nèi)持續(xù)小幅下降,之后趨于平穩(wěn)。上述結(jié)果驗證了海洋生態(tài)與海洋經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展要靠二者相互制約,海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)直接促進海洋經(jīng)濟發(fā)展,既要利用好渤海經(jīng)濟圈優(yōu)越的海洋資源,又要注重科學的開發(fā)方式,探尋能促進海洋生態(tài)協(xié)調(diào)與海洋經(jīng)濟發(fā)展的平衡點。

圖3 正交化脈沖響應圖Fig.3 Orthogonalized impulse response diagram

此外,本文利用方差分解將VAR 模型中每個海洋經(jīng)濟水平預測誤差的方差按照其成因分解為與各個內(nèi)生變量相關聯(lián)的組成部分,分析每個沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度。預測方差分解如圖4。

由圖4可見,對海洋經(jīng)濟水平向前做預測,海洋生態(tài)環(huán)境對其預測均方誤差的貢獻比例會逐步上升直至趨于一個穩(wěn)定水平。我們對海洋經(jīng)濟水平做1期預測,結(jié)果有27.09%的預測方差來自海洋生態(tài)環(huán)境水平;對海洋經(jīng)濟水平向前做8期預測,結(jié)果有33.29%的預測方差來自海洋生態(tài)環(huán)境水平。從而說明,海洋生態(tài)環(huán)境對海洋經(jīng)濟發(fā)展存在較大影響。

圖4 經(jīng)濟水平方差分解圖Fig.4 Variance decomposition diagram of the economic level

3 結(jié)論與啟示

本文基于渤海沿岸城市天津市近10 a的海洋生態(tài)及海洋經(jīng)濟數(shù)據(jù),建立VAR 模型,對海洋生態(tài)與海洋經(jīng)濟之間可能存在的關系做了深入分析,本案例應用了脈沖響應函數(shù)及方差分解等方法,研究結(jié)果表明:

1)天津市海洋經(jīng)濟和海洋生態(tài)環(huán)境都保持穩(wěn)中有升的趨勢,二者的發(fā)展具有一個最優(yōu)值點,到達最優(yōu)值后,二者之間的正向相關關系轉(zhuǎn)化為負向相關關系,也即過度發(fā)展海洋經(jīng)濟會造成生態(tài)環(huán)境的惡化;過度注重環(huán)境問題會抑制海洋經(jīng)濟增長。

2)天津市海洋經(jīng)濟與海洋生態(tài)環(huán)境存在較強的相關關系,根據(jù)預測方差分解結(jié)果來看,海洋經(jīng)濟受海洋生態(tài)環(huán)境影響較大。

基于以上結(jié)論,本文獲得如下啟示:

1)從海洋經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境間的發(fā)展關系來看,沿海城市應注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,在保證海洋生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的同時,推動海洋經(jīng)濟建設,可借助新興海洋資源開發(fā)技術,促進二者協(xié)調(diào)發(fā)展,不斷優(yōu)化城市海洋經(jīng)濟競爭力,積極應對資源不合理開發(fā)與海洋經(jīng)濟增速過慢等挑戰(zhàn),尋找海洋生態(tài)環(huán)境與海洋經(jīng)濟達到穩(wěn)態(tài)的平衡點,探尋海洋發(fā)展的“最優(yōu)解”[46]。

2)從海洋經(jīng)濟受海洋生態(tài)環(huán)境影響程度來看,我國海洋科技不斷進步,資源消耗量巨大,渤海經(jīng)濟圈海洋資源豐富,為確保沿海城市海洋經(jīng)濟與海洋生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展,應科學應用海洋資源,避免因過度開發(fā)導致的海洋經(jīng)濟發(fā)展倒退現(xiàn)象;注重海洋資源可持續(xù)利用與海洋生態(tài)環(huán)境科學發(fā)展,有利于沿岸城市的海洋經(jīng)濟建設。此外,應積極引進先進海洋資源開發(fā)技術與優(yōu)秀海洋科學人才,將理論與實踐結(jié)合,從而建立渤海經(jīng)濟圈綠色高效的發(fā)展名片。