環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系
——以山東省為例

梁 星，劉致竹，王曉田

(山東工商學(xué)院a.財(cái)務(wù)處;b.會(huì)計(jì)學(xué)院，山東煙臺(tái)264005)

環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系
——以山東省為例

梁 星a，劉致竹b，王曉田b

(山東工商學(xué)院a.財(cái)務(wù)處;b.會(huì)計(jì)學(xué)院，山東煙臺(tái)264005)

基于2001～2012年山東省環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)，采用主成分分析法構(gòu)造環(huán)境污染綜合指標(biāo)，運(yùn)用環(huán)境污染綜合指標(biāo)對(duì)山東省環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)進(jìn)行分析后，建立數(shù)據(jù)模型，通過(guò)單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、VAR模型，對(duì)山東省的環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在協(xié)整關(guān)系，且二者存在雙向制約機(jī)制，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，環(huán)境污染會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的影響程度。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);環(huán)境污染;主成分分析;協(xié)整檢驗(yàn)

作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)大省、工業(yè)大省、人口大省，山東省正處于工業(yè)化轉(zhuǎn)型、城鎮(zhèn)化加速、市場(chǎng)化完善和國(guó)際化提升的新階段，是進(jìn)行環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究的典型區(qū)域。改革開(kāi)放以來(lái)，山東省經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，發(fā)展初期，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式為勞動(dòng)密集型和資源密集型，這便使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了資源過(guò)度使用、污染排放增加和環(huán)境質(zhì)量下降等問(wèn)題。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，特別是黨的十八大提出了“努力建設(shè)美麗中國(guó)”“生態(tài)文明建設(shè)”等重要發(fā)展思路以來(lái)，經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的關(guān)系越來(lái)越受關(guān)注，探究環(huán)境可持續(xù)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的平衡點(diǎn)成為社會(huì)的共同需求。

一、文獻(xiàn)綜述

自從20世紀(jì)90年代初期開(kāi)始，各國(guó)學(xué)者就開(kāi)始關(guān)注環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系研究，并且取得了相當(dāng)?shù)某删汀?/p>

(一)國(guó)外研究現(xiàn)狀

Grossman和Krueger［1］通過(guò)分析全球環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)的城市大氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了煙塵和SO2呈倒U型關(guān)系，但是大氣懸浮物含量卻隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而提高。

Panayoutou通過(guò)研究證明了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的倒U型曲線(xiàn)關(guān)系，并且根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)提出了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)(EKC)，認(rèn)為環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在倒U型曲線(xiàn)關(guān)系。

Stokey［2］把環(huán)境污染的正負(fù)效應(yīng)同時(shí)納入研究范圍，分析環(huán)境污染對(duì)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出和居民消費(fèi)的影響，從而得到環(huán)境—收入的庫(kù)茲涅茨倒U型的曲線(xiàn)關(guān)系。

List Gallet［3］運(yùn)用美國(guó)1929～1994年不同周的數(shù)據(jù)進(jìn)行了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)各州曲線(xiàn)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)并不相同，即美國(guó)各州的污染路徑是不一致的。

Pautrel研究認(rèn)為，制定環(huán)境政策有利于宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這這種影響不僅限于技術(shù)的溢出效應(yīng)，環(huán)境保護(hù)政策可以通過(guò)教育、健康和儲(chǔ)蓄的改進(jìn)等方面來(lái)使經(jīng)濟(jì)體的潛在效益提高。

Leiter［4］選取歐洲數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行研究，評(píng)估了環(huán)境保護(hù)支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，強(qiáng)調(diào)關(guān)注環(huán)境保護(hù)措施對(duì)提高行業(yè)投資水平有積極的作用，同時(shí)行業(yè)投資水平的提高又反作用于環(huán)保事業(yè)。

(二)國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

近幾年來(lái)我國(guó)學(xué)者對(duì)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)的研究也逐漸出現(xiàn)，但由于缺乏相關(guān)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致研究成果還是相對(duì)較少。同時(shí)由于環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)重與緊迫，許多學(xué)者在這方面仍做了不少努力，不僅在理論上取得了不少的突破，而且在實(shí)證方面也取得了不少的成就。

彭水軍和包群［5］運(yùn)用基于誤差修正模型的因果關(guān)系檢驗(yàn)與Toda and Yamamoto提出的Granger因果檢驗(yàn)方法考察了六類(lèi)污染指標(biāo)(二氧化硫排放量、廢水排放總量、煙塵排放總量、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)固體廢棄物排放量、工業(yè)廢水排放量)與人均GDP之間的雙向因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)了人均GDP是導(dǎo)致環(huán)境污染變化的重要原因，然而環(huán)境污染并不是導(dǎo)致人均GDP變化的原因，從而提出要建立產(chǎn)權(quán)界定體系與市場(chǎng)交易機(jī)制。

李飛、董鎖成和李澤紅［6］選用1985～2007年中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))的面板數(shù)據(jù)，研究了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)人均GDP與3種環(huán)境污染變量之間皆存在呈現(xiàn)顯著倒U型的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，同時(shí)EKC轉(zhuǎn)折點(diǎn)也并沒(méi)有出現(xiàn)在過(guò)低的水平上，我國(guó)仍面臨巨大環(huán)境壓力。

許廣月和宋德勇通過(guò)省際面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)及其東部、中部地區(qū)的人均碳排放量與人均GDP之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，且協(xié)整關(guān)系式均呈現(xiàn)顯著的倒U曲線(xiàn)形式。

張菲、趙凱［7］借助Eviews 5.0，利用我國(guó)1985～2007年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整理論和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)理論，對(duì)環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了協(xié)整檢驗(yàn)與Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，得出二者之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系的結(jié)論。運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，工業(yè)增長(zhǎng)在短期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的整體增長(zhǎng)有重要的作用，但同時(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也造成了環(huán)境的破壞，這種不利影響在經(jīng)歷一個(gè)兩年的滯后期就會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)。

范忠偉［8］通過(guò)對(duì)亞太地區(qū)5個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰分析發(fā)現(xiàn)，人均GDP與人均水力發(fā)電消耗量、人均生物質(zhì)能發(fā)電量、可再生資源發(fā)電量占比以及人均環(huán)境保護(hù)財(cái)政支出都存在協(xié)整關(guān)系。建立誤差修正模式后檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人均水力發(fā)電消耗量、人均生物質(zhì)能發(fā)電量與人均GDP呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而該國(guó)可再生資源發(fā)電量占比、人均環(huán)境保護(hù)財(cái)政支出與人均GDP呈正相關(guān)關(guān)系。從而提出政策上，應(yīng)結(jié)合各地資源稟賦，促進(jìn)能源消耗結(jié)構(gòu)多元化，并增加環(huán)境保護(hù)財(cái)政支出等方式以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

綜合上述文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)近幾年來(lái)，許多學(xué)者利用面板數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系的研究已愈見(jiàn)成熟，利用協(xié)整檢驗(yàn)以及格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在全國(guó)層面上，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染存在雙向因果關(guān)系，進(jìn)而也提出來(lái)不少政策建議。但同時(shí)也不難發(fā)現(xiàn)當(dāng)前研究在以下方面有所欠缺:(1)由于不同省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不同，并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式也存在差異，而當(dāng)前多數(shù)研究卻僅僅關(guān)注于跨省的截面數(shù)據(jù)，這就使得研究結(jié)果具有片面性;(2)多數(shù)研究只從定量或定性單方面進(jìn)行，很少將兩者結(jié)合起來(lái);(3)對(duì)于EKC模型的研究只關(guān)注了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于環(huán)境的單方向影響，但卻忽視了環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用;(4)大多數(shù)文獻(xiàn)僅僅研究分析了單個(gè)具體的環(huán)境指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的影響，但卻缺少?gòu)恼w環(huán)境污染水平上去研究二者之間的關(guān)系。

本文在前述研究基礎(chǔ)上，利用山東省數(shù)據(jù)，通過(guò)主成分分析法，設(shè)計(jì)代表山東省環(huán)境污染整體水平的綜合指標(biāo)，進(jìn)而通過(guò)環(huán)境庫(kù)茲涅茨分析，協(xié)整檢驗(yàn)探索環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，然后通過(guò)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)研究環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的雙向因果關(guān)系。最后又利用VAR脈沖響應(yīng)進(jìn)一步探究了二者之間的影響程度。

二、變量選取與模型設(shè)定

(一)變量選取及處理

本文選取山東省2001～2012年的工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物排放量、工業(yè)煙塵排放量等四個(gè)環(huán)境指標(biāo)，選用生產(chǎn)總值代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)、《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》等。通過(guò)借助SPSS軟件采用主成分分析，將不同環(huán)境污染指標(biāo)進(jìn)行降維，從而獲得綜合環(huán)境污染指標(biāo)。

主成分分析法和因子分析法都可以在盡可能不損失信息的前提下，將多個(gè)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子，而且這幾個(gè)因子可以高度概括這些信息。近年來(lái)，這兩種方法在社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中的應(yīng)用越來(lái)越多，應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣。本文使用主成分分析法并借助SPSS軟件來(lái)構(gòu)建環(huán)境污染綜合指標(biāo)，雖然SPSS沒(méi)有提供主成分分析的專(zhuān)用菜單，但是通過(guò)因子分析很容易實(shí)現(xiàn)。

第一步，將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。為了消除變量之間在數(shù)量和量綱上的不同，在進(jìn)行主成分之前需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這個(gè)過(guò)程在SPPSS進(jìn)行分析時(shí)，軟件會(huì)自動(dòng)完成。

第二步，求標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣。主成分分析的主要任務(wù)是找出具有代表性的成分，并將具有相同類(lèi)的變量歸入一個(gè)成分中，從而用這些代表性的變量代表整體信息。它要求變量之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，如果相關(guān)性不強(qiáng)就不適合做主成分分析。因此在做主成分分析之前要檢測(cè)候選變量是否適合做主成分分析，本文使用常用的相關(guān)系數(shù)矩陣法來(lái)檢驗(yàn)待分析的原始變量是否適合作因子分析，檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

圖1 相關(guān)系數(shù)矩陣

從圖1可以看出各個(gè)變量之間有一定的相關(guān)性，它們所包含的信息具有一定的重疊，因此可以進(jìn)行主成分分析。

第三步，求特征值和特征向量并計(jì)算主成分的方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率。

第四步，確定主成分，構(gòu)造主成分變量。用少數(shù)幾個(gè)主成分代表原有變量是主成分分析的核心，求解因子載荷矩陣是關(guān)鍵，當(dāng)某些成分的累積貢獻(xiàn)率大于85%時(shí)，就可以用這些成分做主成分，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 解釋的總方差

表1中按照這個(gè)原則選取了2個(gè)主成分，其累積方差貢獻(xiàn)率為87.574%，其中第一個(gè)主成分的初始特征值為2.249，解釋了原有4個(gè)變量總方差的56.236%;而第二個(gè)主成分解釋了總方差的31.338%，前兩個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為87.574%，說(shuō)明前兩個(gè)主成分基本上包含了全部變量的主要信息，因此選擇前兩個(gè)主成分即可。

第五步，旋轉(zhuǎn)因子，使得變量的解釋性更好。采用方差最大化旋轉(zhuǎn)方法，用因子載荷系數(shù)表示主成分與原有變量之間的關(guān)聯(lián)程度，系數(shù)越大，表明該主成分包含越多的信息量。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如圖2所示。

圖2 旋轉(zhuǎn)成份矩陣

從圖2可以看出，第一主成份中，工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物排放量這兩個(gè)變量在第一因子中有較高的載荷，而二氧化硫排放量和煙塵排放量在第二個(gè)主成份中有較大的載荷系數(shù)，說(shuō)明該因子包含的關(guān)于這兩個(gè)變量的信息量最多。因此，本文利用旋轉(zhuǎn)方法之后使得因子變量更具有可解釋性。

第六步，計(jì)算主成分得分。根據(jù)主成分得分系數(shù)矩陣可以寫(xiě)出以標(biāo)準(zhǔn)化的原始變量表示的主成分的表達(dá)式。主成分得分系數(shù)如圖3所示。

圖3 成份得分系數(shù)矩陣

若記標(biāo)準(zhǔn)化的原始變量為x1、x2、x3、x4、，三主成分即為f1、f2，根據(jù)表中內(nèi)容可以寫(xiě)出主成分得分函數(shù)如下:

第七步，計(jì)算綜合得分。我們根據(jù)上述主成分得分函數(shù)計(jì)算出這兩個(gè)主成分在不同年份的主成分得分值之后，以旋轉(zhuǎn)后各主成分的方差貢獻(xiàn)率的比重為權(quán)重，由各主成分的線(xiàn)性組合得出環(huán)境污染綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)，進(jìn)而計(jì)算出環(huán)境污染綜合得分(參見(jiàn)表2)，其中FAC1－1和FAC2－1分別為主成分F1、f2的得分，計(jì)算公式如下:

表2 主成分得分

從SPSS主成分分析結(jié)果中看到存在負(fù)的環(huán)境污染綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)，但實(shí)際中環(huán)境污染排放不可能為負(fù)，所以為了使得所有數(shù)據(jù)為正，需要將結(jié)果中數(shù)據(jù)整體向上平移固定的單位。平移后得到的山東省歷年的環(huán)境污染綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)如圖4所示。

圖4 山東省歷年的環(huán)境污染綜合指標(biāo)時(shí)間序列變化趨勢(shì)

通過(guò)主成分分析法得出了各年環(huán)境污染的綜合指標(biāo)，并且運(yùn)用綜合指標(biāo)繪制了山東省歷年環(huán)境污染綜合指標(biāo)時(shí)間序列變化趨勢(shì)，依此可進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義和關(guān)系分析。

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，因子載荷系數(shù)向0或1兩極分化，兩個(gè)主成分已經(jīng)有了明顯的實(shí)際意義:

從表中可以看出，第一主成分F1在“工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固體廢物排放量”兩個(gè)指標(biāo)上具有較大的載荷系數(shù)，說(shuō)明這個(gè)主成分能夠綜合反映這兩方面的變動(dòng)情況，可以將它命為第一基本工業(yè)污染物排放因子。它對(duì)整個(gè)環(huán)境污染綜合指標(biāo)的影響最大，有56.236%的方差貢獻(xiàn)率。

從表中我們看到，第二主成分在“二氧化硫排放量、煙塵排放量”指標(biāo)上有較大載荷系數(shù)，說(shuō)明這一主成分綜合反映歷年來(lái)二氧化硫排放量、煙塵排放量變動(dòng)情況，可以將其命名為第二基本工業(yè)污染物排放因子，它對(duì)整個(gè)環(huán)境污染綜合指標(biāo)的影響其次，有31.338%的方差貢獻(xiàn)率。

分析圖4可以看出，2001～2012年山東省的環(huán)境污染狀況大體經(jīng)歷三個(gè)階段，第一個(gè)階段是2001年到2004年，這一階段山東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不是特別高，污染物排放仍處在較低水平，在這一水平上持續(xù)徘徊，回顧實(shí)際，我們發(fā)現(xiàn)在2001第一階段期間，省委、省政府堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，把促進(jìn)和環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展放在重要位置，山東省環(huán)境相對(duì)較好。第二階段是2004～2010年，這一階段山東省環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系基本符合環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)呈倒“U”型。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，環(huán)境污染逐漸加劇，到2005、2006年左右達(dá)到拐點(diǎn)，之后隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，環(huán)境污染越來(lái)越輕。這表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平，環(huán)境污染也越來(lái)越嚴(yán)重之后，人們逐漸加深對(duì)于環(huán)境的認(rèn)識(shí)，并且能夠采取一定措施改善環(huán)境。第三階段是2010年之后，表明山東省環(huán)境在去的改善之后又出現(xiàn)了惡化的現(xiàn)象，環(huán)境污染又呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，這是由于山東省人口眾多，資源相對(duì)稀缺，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，人口急劇增加的同時(shí)，環(huán)境與生態(tài)也遭到嚴(yán)重壞，尤其是SO2和煙塵排放量，大量工廠的建造，汽車(chē)的增加，使空氣不斷惡化。總之，山東省目前的環(huán)境狀況仍然十分嚴(yán)峻，未來(lái)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，我們要更好的堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展道路，走循環(huán)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)經(jīng)濟(jì)之路，建設(shè)生態(tài)文明大?。?］。

(二)模型設(shè)定

1.數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析中，一個(gè)重要的假設(shè)是所考慮的時(shí)間序列是平穩(wěn)的。而實(shí)際研究中獲得的大多數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)都是非平穩(wěn)的，為了避免偽回歸現(xiàn)象。因此就要進(jìn)行數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)，常用方法便是ADF檢驗(yàn)。這一檢驗(yàn)通過(guò)增加因變量的滯后值來(lái)進(jìn)行。本文對(duì)時(shí)間序列Xi建立如下模型:.其中 εt為隨機(jī)誤差項(xiàng);m為滯后因變量的最大長(zhǎng)度，B1為常數(shù)，t為趨勢(shì)項(xiàng)［10］。

2.協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用的時(shí)基于模型回歸殘差的協(xié)整檢驗(yàn)，其主要思想是對(duì)模型中回歸方程的單位根進(jìn)行檢驗(yàn)，如果殘差系列平穩(wěn)，則表明方程的因變量和自變量之間存在協(xié)整關(guān)系，否則協(xié)整關(guān)系不成立。本文是以L(fǎng)Nzh為因變量，LNrGDP為自變量建立回歸方程模型，首先對(duì)方程進(jìn)行回歸，然后對(duì)其殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，從而研究LNGDP和LNzh之間是否存在協(xié)整關(guān)系，模型為:

運(yùn)用普通最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行回歸分析，并對(duì)該協(xié)整回歸方程的殘差序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)形式為:μt= ρμt－1+μt。

3.誤差修正模型

協(xié)整檢驗(yàn)可以幫助我們看到變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系如何，但是要研究短期中，變量是否會(huì)出現(xiàn)偏離均衡位置的現(xiàn)象，就要建立誤差修正模型。利用方程(4)中的殘差項(xiàng)作為均衡誤差項(xiàng)，建立誤差修正模型［11］。

4.Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

利用協(xié)整檢驗(yàn)我們可以看到，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定或者均衡的關(guān)系，但是二者之間是否存在因果關(guān)系還需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)變量之間是否存在因果關(guān)系，其主要思想是，如果變量X是變量Y的變化原因，那么變量X的變化應(yīng)該發(fā)生在變量Y的變化之前［12］。

5.VAR模型

向量自回歸(VAR)是一種非結(jié)構(gòu)化的動(dòng)態(tài)聯(lián)立方程模型，把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的“向量”自回歸模型，其形式為:

其中Yt是k維內(nèi)生變量向量，Yt－i(i=1，2，…p)是滯后內(nèi)生變量向量;Xt－i是滯后外生變量向量;p，r為滯后階數(shù);n為樣本數(shù);et為擾動(dòng)變量。除了脈沖響應(yīng)函數(shù)之外，方差分解也可以研究VAR模型的動(dòng)態(tài)變化。方差分解是將VAR模型中每一個(gè)外生變量預(yù)測(cè)誤差的方差按照其成因分解為與各個(gè)內(nèi)生變量相關(guān)聯(lián)的組成部分，從而分析影響內(nèi)生變量的結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)度［13］。

三、計(jì)量結(jié)果及分析

(一)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

Lnzh和lngdp的ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，從表3中可以看出lnzh和lngdp是非平穩(wěn)序列，但其一階差分D(lnzh)和D(lngdp)分別在1%和10%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明lnzh和lngdp是一階單整的，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

(二)協(xié)整檢驗(yàn)

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

采用基于模型回歸殘差的協(xié)整檢驗(yàn)，先用最小二乘法對(duì)模型(4)進(jìn)行回歸，得出如下結(jié)果:

對(duì)該協(xié)整回歸方程的殘差序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可以看到，t統(tǒng)計(jì)量 =－2.781 776，其相應(yīng)的概率值P=0.010 2，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為殘差序列esid01是平穩(wěn)的。也就是說(shuō)lnzh和lngdp之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，即環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

(三)誤差修正模型檢驗(yàn)結(jié)果

令et=μt，建立LNX和LNrGDP的誤差修正模型，得到回歸結(jié)果如下:

在回歸結(jié)果中，AdjustedR2=0.362，D-W= 1.842，F(xiàn)=3.834。從結(jié)果分析可以看出，環(huán)境污染的變動(dòng)可以大致分為兩個(gè)部分:一是由經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的短期波動(dòng)造成的，影響系數(shù)為3.603，但t統(tǒng)計(jì)值不顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在短期中對(duì)環(huán)境的影響不明顯;另一方面是偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系造成的，系數(shù)為－0.891，且t統(tǒng)計(jì)量較為顯著，說(shuō)明在長(zhǎng)期中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的影響較為顯著。

(四)格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

利用eviews6.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

本文運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)方法，對(duì)兩變量的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，只有當(dāng)滯后期為一年時(shí)環(huán)境污染才是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因。所以，環(huán)境污染只在初期是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因，在一定程度上說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展早期環(huán)境污染是不可避免的。

(五)VAR模型

表4 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

如圖5所示，其中縱軸表示脈沖響應(yīng)函數(shù)大小，橫軸表示時(shí)期數(shù)，虛線(xiàn)表示正負(fù)兩倍的標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶(2S.E)，從圖中看出環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息立即做出了響應(yīng)。第一期出現(xiàn)了正向響應(yīng)，該正向響應(yīng)在第五期之后逐漸呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)，這說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也相應(yīng)的加大了環(huán)境污染。從圖6可以看出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差擾動(dòng)在第二期才出現(xiàn)正向響應(yīng)，并從第三期開(kāi)始隨著時(shí)間的推移，影響越來(lái)越小，這表明，環(huán)境污染在初期對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著一定的推動(dòng)作用，但是一定時(shí)期之后，環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響越來(lái)越弱［14］。

圖5 脈沖響應(yīng)圖a

圖6 脈沖響應(yīng)圖b

基于方差分解模型，對(duì)lnzh和lngdp進(jìn)行方差分解，分析結(jié)果如圖7、圖8所示。從圖中可以看出，在第一期時(shí)，環(huán)境污染受自身波動(dòng)影響最大，高達(dá)100%，隨之下降，在第二期達(dá)到90.99%，之后保持在90%左右的平穩(wěn)水平上;環(huán)境污染在第二期才受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)其的沖擊，為9.01%，隨后經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響程度幾乎保持在9%左右。從圖8可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平從第一期開(kāi)始就受自身波動(dòng)的影響較強(qiáng)，之后也一直維持在較高水平;環(huán)境污染水平對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響一直較低，在第2期影響為1.8%，之后以微弱的趨勢(shì)下降?？傊?，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染均是自身預(yù)測(cè)誤差的主要來(lái)源，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。

四、結(jié)論

通過(guò)對(duì)山東省環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的現(xiàn)狀進(jìn)行分析和實(shí)證檢驗(yàn)，可以得出如下結(jié)論:

圖7 方差分解圖a

圖8 方差分解圖b

雖然環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)認(rèn)為，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間會(huì)呈倒“U”型的曲線(xiàn)關(guān)系，但通過(guò)折線(xiàn)圖分析，可以看出環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系具有不確定性，EKC的研究的結(jié)果往往因環(huán)境污染度量指標(biāo)或者樣本數(shù)據(jù)的選取的不同而有所差異。)正如前面折線(xiàn)圖分析所示，在不同階段，環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)不同的形態(tài)。

運(yùn)用2001～2012年GDP和環(huán)境污染的綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定或均衡關(guān)系，并且當(dāng)其短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí)存在誤差修正機(jī)制。

借助Eviews6.0，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)理論和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，采用2001～2012年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整與格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染只有在初期才是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因，這可以從兩個(gè)方面來(lái)解釋:一是居民環(huán)境需求偏好;二是對(duì)污染產(chǎn)生的負(fù)外部效應(yīng)的有效界定，特別是對(duì)污染產(chǎn)生的負(fù)外部效應(yīng)的有效界定是發(fā)揮環(huán)境資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響作用的前提條件。因此，要想促進(jìn)資源約束和環(huán)境保護(hù)就必須建立清晰的產(chǎn)權(quán)界定體系與市場(chǎng)交易機(jī)制。

基于VAR模型結(jié)果分析可以得出，在山東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中，環(huán)境污染起到了一定的推動(dòng)作用，同時(shí)可以看出隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，環(huán)境污染也在加劇，前者對(duì)后者有著很強(qiáng)的正向影響關(guān)系。通過(guò)方差分解可以看出環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均是自身預(yù)測(cè)誤差方差的主要來(lái)源，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的影響程度。

因此，在未來(lái)的發(fā)展道路中，山東省應(yīng)繼續(xù)堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率，摒棄傳統(tǒng)的“先污染后治理”，走新型工業(yè)化發(fā)展道路;加快轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，注重節(jié)能減排，提高企業(yè)整體發(fā)展水平;大力發(fā)展生態(tài)經(jīng)濟(jì)、綠色經(jīng)濟(jì)、循環(huán)經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)綠色技術(shù)和清潔生產(chǎn)，提高企業(yè)生產(chǎn)效率;加大環(huán)保投資，加大對(duì)環(huán)境治理的強(qiáng)度;鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新，通過(guò)創(chuàng)新技術(shù)來(lái)減少環(huán)境成本，從而降低環(huán)境污染程度，通過(guò)科技投入，技術(shù)創(chuàng)新，提高生產(chǎn)過(guò)程的清潔程度，減少?gòu)U水廢氣廢物的排放量。政策實(shí)施過(guò)程中，政府一方面要幫助企業(yè)提高環(huán)保理念，另一方面也要加大監(jiān)管力度，監(jiān)控企業(yè)是否合理合法排污，從整體上把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益的雙贏。

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［責(zé)任編輯:陳宇涵］

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1672 -5956(2016)02-0001-08

10.3969/j.issn.1672－5956.2016.02.001

2015-09-20

山東省研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(SDYY15073)

梁星，1965年生，女，山東海陽(yáng)人，山東工商學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師，博士，研究方向?yàn)楣芾頃?huì)計(jì)與審計(jì)，(電話(huà)) 0535－6903957。