經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系研究

楊世娟

摘要：通過構(gòu)建向量自回歸模型、方差分解及IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)分析了合肥市經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間長期均衡關(guān)系和動態(tài)影響機(jī)制。研究結(jié)果：合肥市經(jīng)濟(jì)增長依賴工業(yè)廢氣排放量的增加，不依賴固體廢物排放量與廢水排放量增加。

關(guān)鍵詞：合肥市；向量自回歸模型；IRF脈沖響應(yīng)分析；方差分解

中圖分類號：F2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.33.008

0引言

合肥市是安徽省省會，合肥都市圈中心城市，皖江城市帶核心城市之一，也是長三角城市群副中心城市，國家重要的科研教育基地、現(xiàn)代制造業(yè)基地和綜合交通樞紐。合肥地處中國華東地區(qū)、江淮之間，環(huán)抱巢湖，位于安徽省中部，東連滁州市、馬鞍山市，南接蕪湖市、安慶市，西依六安市，北靠淮南市，由此合肥市經(jīng)濟(jì)建設(shè)的成效對安徽社會可持續(xù)發(fā)展的影響具有重大意義。

可持續(xù)發(fā)展主要包括自然資源、生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)與社會三個(gè)方面的協(xié)調(diào)發(fā)展。關(guān)于經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的相互作用機(jī)制研究大多數(shù)學(xué)者都是對中國的所有省市進(jìn)行研究，如吳開亞，陳曉劍通過建立一種新型的環(huán)境庫茲涅茲曲線模型對安徽省1987-2000年的人均 GDP與工業(yè)三廢排放量之間的關(guān)系進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)安徽省的環(huán)境庫茲尼茲曲線特征為“U型+倒U型”，與傳統(tǒng)的環(huán)境庫茲涅茲曲線不同，具有新的特征。呂健對上海市經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染實(shí)證分析，得出上海市環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，并給出了合理的建議。馬忻通過構(gòu)建測度環(huán)境壓力的指標(biāo)體系，選取近30年的我國水環(huán)境、大氣環(huán)境以及土壤環(huán)境方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，應(yīng)用因子分析法分析我國的經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境壓力變化趨勢，研究發(fā)現(xiàn)我國環(huán)境壓力總體上隨經(jīng)濟(jì)增長呈先上升后穩(wěn)定的趨勢，并就未來一個(gè)時(shí)期的環(huán)境保護(hù)工作重心提出相關(guān)建議。然而，對具體城市環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究甚少，特別是利用向量自回歸方法研究環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間相互影響機(jī)制的文獻(xiàn)就更少。

1理論基礎(chǔ)

1.1研究方法

向量自回歸模型（VAR）一般用于研究具有相互關(guān)聯(lián)的時(shí)間序列系統(tǒng)的預(yù)測及用于隨機(jī)擾動對系統(tǒng)的動態(tài)影響分析。該模型在處理多個(gè)相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的分析與預(yù)測越來越受到經(jīng)濟(jì)工作者的重視。含有k個(gè)變量的VAR（p）模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：

yt=Φ1yt-1+…+Φpyt-p+εt，t=1，2，…，T

其中，yt是 k 維內(nèi)生變量列向量，滯后階數(shù)為p，樣本個(gè)數(shù)為T，Φ1，…，Φp是k2為待估系數(shù)矩陣，εt是k維隨機(jī)干擾項(xiàng)，隨機(jī)干擾項(xiàng)εi（i=1，2，…，k）滿足Cov（εi，εj）=0，i≠j。上式可以展開為k 個(gè)方程：

y1t…ykt=Φ1y1t-1…ykt-1+…+Φpy1t-p…ykt-p+ε1t…εkt，t=1，2，…，T

由于VAR模型系統(tǒng)中涉及的待估參數(shù)比較多，無法通過分析參數(shù)的估計(jì)值來分析VAR模型，需要借助于Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)、方差分解及IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)等工具對建立的VAR模型進(jìn)行分析，判斷模型中內(nèi)生變量之間的動態(tài)影響關(guān)系。

1.2指標(biāo)與數(shù)據(jù)的選取

選取合肥市、蕪湖市和蚌埠市的工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量、工業(yè)廢氣排放量作為環(huán)境污染的指標(biāo)、人均 GDP作為經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)。樣本數(shù)據(jù)1998年到2015年相應(yīng)數(shù)據(jù)（變量符號見表1）。

2基于VAR模型的合肥市經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系分析

2.1平穩(wěn)性檢驗(yàn)

時(shí)間序列的平穩(wěn)性是時(shí)序分析的基礎(chǔ)，這里采用常用的ADF檢驗(yàn)進(jìn)行平穩(wěn)性分析。ADF檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)合蕪蚌三個(gè)城市的四個(gè)指標(biāo)均是非平穩(wěn)的，而對其一階差分處理后的數(shù)據(jù)序列均顯示為平穩(wěn)。表2僅僅是合肥市的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，因此，序列Lfq、Lfs、Lgf和Lmgdp都是一階單整過程，滿足協(xié)整分析的前提條件。

2.2跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)

為了能夠建立向量自回歸模型，下面對三個(gè)城市的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

在上面的VaR模型建立之后，僅僅是得到了一個(gè)變量的變化對另一個(gè)變量的影響，要分析一個(gè)變量擾動項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對另一個(gè)變量產(chǎn)生的動態(tài)影響，對此對上述指標(biāo)進(jìn)行脈沖響應(yīng)結(jié)果如圖3所示。

從圖3中發(fā)現(xiàn)，GDP受到工業(yè)廢氣排放的正向沖擊到第七期時(shí)達(dá)到最大值，從第七期開始逐漸開始下降、從開始到第二期GDP受到工業(yè)廢水排放的負(fù)向沖擊，第三期開始受到正向沖擊，第四期及以后趨于穩(wěn)定、從開始到第五期GDP受到工業(yè)固體廢物排放的負(fù)向沖擊，第六期開始逐漸上升受到正向沖擊，同時(shí)，GDP受到自身的正向沖擊，到第四期達(dá)到最大值，并趨于穩(wěn)定，到第七期開始逐漸下降。以上響應(yīng)圖也能夠說明工業(yè)固體廢棄物排放量的正的沖擊可以持續(xù)地提高人均GDP，工業(yè)廢氣與工業(yè)廢水排放量正的沖擊可以持續(xù)降低人均GDP。

最后，根據(jù)方差分解原理，將單位沖擊引起的人均GDP的均方誤差分解成各個(gè)污染變量沖擊所作的貢獻(xiàn)，結(jié)果如圖4。

圖4顯示，在人均GDP貢獻(xiàn)率緩慢下降并趨于穩(wěn)定的狀態(tài)，工業(yè)固體廢物的貢獻(xiàn)率是緩慢下降且呈趨于穩(wěn)定狀態(tài)。工業(yè)廢水的貢獻(xiàn)率是呈先增加達(dá)到最大值后在緩慢下降，直到最后趨于穩(wěn)定。工業(yè)廢氣的貢獻(xiàn)率是逐步上升的。從該圖4中也得出了合肥固體廢物排放量的沖擊對人均GDP的影響最大。

4結(jié)論與對策

通過構(gòu)建向量自回歸模型、方差分解及IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)分析了合肥市經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間沖擊的傳導(dǎo)過程。研究發(fā)現(xiàn)：合肥市經(jīng)濟(jì)增長依賴工業(yè)廢氣排放量的增加，同時(shí)在不以犧牲環(huán)境為代價(jià)背景下，合肥市經(jīng)濟(jì)增長沒有對固體廢物排放量與廢水排放量產(chǎn)生影響。由此，在目前國家加大力度政治污染問題，合肥市更應(yīng)該加強(qiáng)對環(huán)境的保護(hù)與治理，如加速經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，開發(fā)創(chuàng)新技術(shù)等。在地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)不能忽略保護(hù)環(huán)境對人類生存的重要性。

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