山西環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長研究

張?jiān)撇?/p>

【摘?要】當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已經(jīng)步入了“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”時(shí)期。在中國改革發(fā)展的新階段下，山西省作為一個(gè)能源大省，在尋求經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展的同時(shí)，如何擺脫“能源詛咒”，成為經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下山西發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在本文中，首先對國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)理論成果做出分類回顧;其次，對山西省歷年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染情況做出描述;第三，通過1991年至2017年山西省工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物三個(gè)污染指標(biāo)與人均GDP這一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，利用VAR模型，通過數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和方差分解來研究山西省經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境污染之間的關(guān)系。本文通過研究得出以下結(jié)論：（1）山西省經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)污染存在長期均衡關(guān)系（2）工業(yè)廢水、廢氣及固體廢棄物的排放均是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因（3）工業(yè)固體廢棄物對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是最大的，但其影響是負(fù)向的;工業(yè)廢氣的影響次之，工業(yè)廢水的影響最小，但二者對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是正向的。

【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)增長、環(huán)境污染、VAR 模型

1導(dǎo) 論

1.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在國外研究方面，1991年Grossman和Krueger[16]在北美自由貿(mào)易區(qū)談判中，分析墨西哥環(huán)境惡化并影響美國本土環(huán)境的問題時(shí)，引入并實(shí)證研究了環(huán)境質(zhì)量與人均收入之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者呈 U 關(guān)系之。Shafik（1994）利用美國城市大氣質(zhì)量數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)懸浮顆粒隨著人均收入的增加先增后減，呈現(xiàn)倒 U 型曲線關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者方面，張曉[1]（1999）利用我國的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，表明人均二氧化硫、人均廢氣等污染物的排放量與人均GDP之間的關(guān)系符合 EKC 曲線的特征。包群等（2005）[3]利用 1996 至2002 年中國面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)影響倒U曲線的主要因素是污染指標(biāo)及估計(jì)方法的選取。周敏、黃蘇萍（2010）[4]利用北京市相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用對數(shù)模型分析了各類環(huán)境指標(biāo)與人均 GDP 的實(shí)證關(guān)系，結(jié)果表明北京市的環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不完全符合環(huán)境庫茲涅茨曲線。

2 山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染現(xiàn)狀分析

2.1 山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

在 1991年—2017年間，山西省人均國民生產(chǎn)總值大致上可以劃分為三個(gè)階段。1991年—2001年為第一個(gè)階段，在此階段，山西省人均國民生產(chǎn)總值平均年增幅不大，僅為13.4%。2002年—2012年為第二個(gè)階段，山西省人均國民生產(chǎn)總值高速增長，由2002年的7082元上升到2012年的33628元，平均增長幅度為16.8%。2013至2017年為第三個(gè)階段，山西省人均國民生產(chǎn)總值處于較高階段且相對平穩(wěn)，屬于穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。

2.2 山西省環(huán)境污染現(xiàn)狀

水資源總量不足的同時(shí)，水污染情況同樣嚴(yán)重。由山西省環(huán)保廳數(shù)據(jù)可知，2017年全省地表水資源屬于中度污染，在100個(gè)監(jiān)測點(diǎn)當(dāng)中，水質(zhì)優(yōu)良檢測斷面為49個(gè)，重度污染監(jiān)測斷面為29個(gè)。其中，2004年到2012年為污水排放量高度增長期，2012年后污水排放增長率相對較低。

根據(jù)山西省生態(tài)環(huán)境廳發(fā)布的空氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)可知，2017年全省11個(gè)地級市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)為274天，占據(jù)全年檢測天數(shù)75.1%。其中，大同，朔州、呂梁空氣質(zhì)量以良至輕度污染為主，長治、臨汾、晉城、運(yùn)城重度污染天數(shù)比列達(dá)到10%以上。

山西省固體廢棄物來源構(gòu)成穩(wěn)定，其中以尾礦和采煤、燃煤產(chǎn)生的固體廢棄物最多，占總量80%左右。山西省固體廢棄物的排放呈現(xiàn)小幅度不斷上升趨勢，從2002年的8294.5萬噸增長到2012年的29031.5萬噸，年均增長率13.34%，

3 山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染實(shí)證分析

3.1 基于VAR模型山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染分析

在VAR模型當(dāng)中，不需要區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量，回避了結(jié)構(gòu)化模型的需要。VAR模型一般的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中：yt是 k 維內(nèi)生變量列向量，xt 是d 維外生變量列向量，p是滯后階數(shù)，T是樣本個(gè)數(shù)。k×k 維矩陣，…，和k×d維矩陣H是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。是k維擾動列向量。

3.1.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

本文選取樣本長度為1991年—2017年，數(shù)據(jù)均來源于歷年《山西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。為降低數(shù)據(jù)的異方差性，使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理。

3.12 單位根檢驗(yàn)

VAR 模型是建立在變量平穩(wěn)的基礎(chǔ)上。所以，首先對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)可以看出，LnRG與LnDW、LnDG、LnDS均存在單位根，因?yàn)槠錂z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均大于顯著性水平 5%的臨界值，所以是非平穩(wěn)的。分別將序列 LnRG、LnDW、LnDG與LnDS 進(jìn)行一階差分后，得到序列dLnRG、dLnDW、dLnDG與dLnDS，再對其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

3.13 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)了變量之間的平穩(wěn)關(guān)系，經(jīng)行 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，分別建立dLnRG與dLnDW、dLnDG、dLnDS之間的方程，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知，在5%的顯著水平下，協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果均顯示變量之間存在協(xié)整關(guān)系，其中與工業(yè)廢氣存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，與工業(yè)廢水及工業(yè)固體廢棄物存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系。

3.14 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

在脈沖響應(yīng)分析之前采用AR根估計(jì)的方法對VAR模型估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)變量，如果被估計(jì)的VAR模型的所有根模的倒數(shù)都小于1，即位于單位圓內(nèi)，則其是穩(wěn)定的，VAR模型滿足穩(wěn)定性條件。

AR 根估計(jì)所有的根的模都在單位圓內(nèi)，即模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。

3.15方差分解

方差分解是通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動的相對重要性的信息。方差分解結(jié)果如下表所示。

從平均貢獻(xiàn)率的角度來分析，工業(yè)固體廢棄物在三中污染源中的貢獻(xiàn)率是最大的，工業(yè)廢氣排放量的貢獻(xiàn)率次之，工業(yè)廢水排放量的貢獻(xiàn)率是最低的。這說明在污染物的排放上面，對山西省經(jīng)濟(jì)增長影響的主要是工業(yè)固體廢棄物的排放，其他污染物排放量的影響相對較低。

3.16 本章小結(jié)

在本章節(jié)中，通過構(gòu)建模型，對山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。為了進(jìn)一步分析山西省經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間的相互影響關(guān)系與雙向作用機(jī)制，引入向量自回歸模型（VAR），通過方差分解的結(jié)果，探討了變量之間的影響關(guān)系。同時(shí)分行業(yè)分析污染貢獻(xiàn)度，確定主要工業(yè)污染源。

通過Eviews8.0進(jìn)行模型估計(jì)，建立VAR模型，得到模型估計(jì)結(jié)果為：

DLNRG=0.349451418167*DLNRG（-1）+0.200233660883*DLNRG（-2）+0.412822001106*DLNDG（-1）+0.0343683259781*DLNDG（-2）-0.417963292002*DLNDS（-1）-0.115111526877*DLNDS（-2）-0.09981344071*DLNDW（-1）+0.0132894199208*DLNDW（-2）+ 0.0515191245212

由估計(jì)結(jié)果可知，環(huán)境污染的情況將影響工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。其中，固體廢棄物污染對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)值是最高的，無論是t-1期還是t-2期，響應(yīng)系數(shù)據(jù)處于較高水平，但其影響方向是負(fù)向的，即工業(yè)固體廢棄物污染程度越高，會阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。工業(yè)廢氣的影響值次之，工業(yè)廢水的系數(shù)則最低，但二者對經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的影響均為正值，即工業(yè)廢氣和工業(yè)廢水的排放量越多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度越快。

（作者單位：山西財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政與公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院）