经济发展对海洋环境污染的冲击响应模式分析——基于青岛市胶州湾的实证研究＊

纪建悦 于富洋 任仙玲

(中国海洋大学经济学院,山东 青岛 266100)

一、引言

众所周知,改革开放以来,我国经济快速发展,工业化和城市化进程加快,特别是沿海开放城市的经济发展突飞猛进,取得了经济发展的巨大成就。但是随着经济的快速发展,经济增长和环境的矛盾愈加突出,沿海城市经济增长产生大量的废水、废气,废物等污染物质通过各种途径排入到海洋中,对海洋环境造成污染。近年来,发展与环境问题日益成为人类生存所面临的严峻问题。人口的急剧增加、资源的不合理利用,以及污染日益严重,使人类生存的环境呈现出越来越脆弱的趋势。于是,对于人类活动与环境关系的研究开始逐渐深入。

很多学者对经济与环境进行过一些经验分析或简单的统计分析。Rafael Reuveny定性分析了不发达国家的经济增长和环境退化压力的冲突,认为在现在的生物圈状态下,不发达国家使环境退化程度下降,不能再依靠像从前发达国家那样的增长方法。[1]Angelos Pagoulatos等建立了一个关于就业率、人均工资和每平方米污染的三方程不均衡调整模型,对经济与环境的关系做了一些简单的统计分析。[2]国内也有学者对某一区域经济增长与环境的协调关系进行了分析。秦云鹏等对青岛市经济发展与环境污染之间的关系进行了分析,认为环境具有承载力,经济引发环境问题是渐进的、长期的。[3]黄本春等对河北省中心城市经济发展水平与环境污染关系进行了研究,发现中心城市经济发展水平和环境污染之间不存在相关关系,出现这种结果的主要原因在各个城市的经济发展路径不一致。[4]另外还有学者对区域海洋环境的污染情况进行了研究。付会将人口、经济、资源与环境作为一个复合系统进行研究,建立海洋生态承载力研究的系统动力学模型,状态空间模型和多目标规划模型对青岛胶州湾海洋生态承载力进行了研究。[5]狄乾斌运用系统科学的思想、经济学理论、系统动力学和模型分析等研究方法对海洋经济可持续发展进行了定性与定量相结合的研究。[6]

近年来很多学者对经济与环境的关系做了大量的研究,这些研究多为定性的研究,定量研究较少,还有一些学者在海洋环境方面进行了研究,但对于经济发展对海洋环境污染的冲击响应问题已有的研究并没有进行深入地探讨。

青岛是我国的重要沿海开放城市,胶州湾是青岛的母亲湾,也是青岛经济与社会发展的重要载体。而随着近年来青岛经济的快速发展,胶州湾沿岸排污口数量增多,陆源入海污染物量较大,与其他监测海湾相比,胶州湾所受污染较重。

基于此,本文以青岛为例,运用主成分分析法分别对青岛经济发展和胶州湾海洋环境污染进行测度,获得经济发展和海洋环境污染的综合评价,然后利用格兰杰因果关系和脉冲响应函数分析青岛经济发展与海洋环境污染之间的响应关系。在此基础上提出对策和建议。

二、经济增长和海洋环境污染的指标选取和来源

关于海洋环境污染和经济增长的评价指标是非常多的,根据指标的全面性、综合性、科学性、易得性和可操作性原则,以及根据青岛的实际情况,大多数的污染物集中排放在胶州湾,所以我们选择青岛市废水排放总量、氨氮年排放量、COD年排放量、近岸海域水环境特征值等作为胶州湾海洋环境的综合评价指标；选择青岛市人均生产总值、生产总值增长速度、海运客运量、港口集装箱吞吐量等指标作为青岛市经济总体发展情况的综合评价指标。

对于数据样本区间,我们选择1998-2008年。青岛市经济发展数据和青岛市海洋环境的污染数据都来自《青岛统计年鉴》(1999-2009版)。

三、运用主成分分析法对海洋环境污染进行综合评价

主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1）越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2,即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1，F2）,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。

(一)对胶州湾海洋环境污染情况进行综合评价

运用spss18.0软件,对胶州湾海洋环境污染情况进行主成分分析,得到表1的结果。

表1 主成分分析结果

表2 胶州湾海洋环境综合评价值(主成分综合得分)

根据胶州湾海洋环境综合评价的得分,如下图1。

图1 青岛市海洋环境污染情况的态势图

图1和表2反应了海洋环境的变化情况,从1999年到2002年,胶州湾海洋环境总体不断恶化, 2002年以后,伴随着政府对胶州湾海洋环境的治理,海洋环境状况在波动中伴有不断恶化的趋势。

(二)对青岛市的经济增长情况的综合评价

对青岛市经济体发展情况的主成分分析结果如表3。

表3 青岛市经济发展情况的主成分分析

青岛市经济发展总体情况的综合评价结果如表4所示。

表4 青岛市经济发展情况的综合评价值结果

青岛市经济总体发展情况的走势图如图2。

图2 青岛市经济总体发展情况的态势图

图2和表4反应了青岛市的经济总体发展情况,1998—2008年,青岛市经济有个很大的发展,特别是从2001年到2005年经济发展较快,几乎以线性的方式增长。2005年后经济发展速度相对减慢。2008年经济发展速度有所下降。

四、青岛市经济发展与胶州湾海洋环境污染的格兰杰因果检验

我们用前文测算出的胶州湾海洋环境污染综合得分和青岛市经济发展综合得分来分别代表历年胶州湾海洋环境污染状况和青岛市经济发展状况,从而进行格兰杰因果分析。为了防止虚假回归问题,在进行分析之前我们需要对两组时间序列进行单位根检验,检验其是否是平稳序列。格兰杰因果检验不仅能够检验出变量之间是否具有因果关系,还可以得出变量之间的因果影响是否具有时滞性。

1969年格兰杰(Granger)提出了格兰杰非因果性检验,能够帮助我们判断变量间是否存在因果关系,该因果性检验式如下：

则检验xt对yt不存在格兰杰因果关系的零假设是：

H0：β1=β2=…βk=0

显然,如果式中的xt的滞后变量的回归参数估计值全部不存在显著性，则上述假设不能被拒绝。换句话说，如果xt的任何一个滞后变量的回归参数的估计值存在显著性，则结论应是xt对yt存在格兰杰因果关系。上述检验可用F统计量完成。

其中,SSEr表示施加约束（零假设成立）条件后模型的残差平方和。SSEu表示不施加约束条件下模型的残差平方和。k表示最大滞后期。T表示样本容量。在零假设成立条件下，F统计量渐近服从F(k,T-2k)分布。用样本计算的F值如果落在临界值以内，接受原假设，即xt对yt不存在格兰杰因果关系，否则，拒绝原假设，即xt对yt存在格兰杰因果关系。

(一)单位根检验

如果随机变量是非平稳序列时,进行格兰杰因果检验时有可能会出现伪回归的现象。所以在进行格兰杰因果性检验之前我们要先检验时间序列是否是平稳序列。检验时间序列的非平稳性我们采用ADF检验。我们采用如下自回归模型检验单位根：

DF检验是1979年由Dickey和Fuller提出的。因为上式中含有D yt的滞后项，所以对yt的非平稳性检验（H0：ρ=0）称为增项DF检验或ADF检验。

利用 Eview s6.0,我们从含有漂移项和趋势项(Trend and Intercep t)、只含漂移项(Intercep t)、无附加项(None)三方面对胶州湾海洋环境污染(E)和青岛市经济发展(N)分别进行单位根检验,分析结果如下表5。

表5 单位根检验结果

表5中的结论部分,对于显著性水平α=0.01、0.05、0.1都是符合的。D E和DN分别是胶州湾环境污染水平(E)和青岛经济发展水平(N)的一阶差分序列。D2E和D2N分别是胶州湾环境污染水平(E)和青岛经济发展水平(N)的二阶差分序列。从表中可以看出,胶州湾环境污染和青岛经济发展都为不平稳时间序列,经过二阶差分之后都是平稳的,且Prob＜0.05,可以认为漂移项和趋势项对应系数都不为零,E和N的二阶差分序列都为平稳时间序列,所以E和N都具有二阶单整性,E～I(2), N～I(2)。如图3。

图3 E和N的二阶差分时间序列走势图

(二)格兰杰因果分析

根据格兰杰因果分析的条件,由于E与N都是二阶单整序列,我们便对它们的二阶差分序列进行格兰杰因果分析,结果如表6。

表6 格兰杰因果分析结果

从表6中可以看出,在滞后期为1的时候,F值为7.9524,原假设D2Ndoes not Granger CauseD2E(青岛经济发展水平不是胶州湾环境污染的格兰杰原因)被拒绝,所以,青岛市经济发展水平是胶州湾环境污染的格兰杰原因。两个原假设在没有滞后期的情况都被接受,这说明,青岛市经济发展造成胶州湾环境污染受到滞后期数的影响,即青岛市经济发展并不能立刻产生环境污染,而是具有时滞性。原因是：这是因为胶州湾海洋环境本身也是有承载力的,能够容纳一定量的污染,甚至在生态没有被破坏的时候,一部分污染还可能被吸收。只有在环境污染超出了环境承载力的时候,环境污染状态才明显的表现出来了。

五、青岛市经济发展与胶州湾海洋环境污染的脉冲响应函数分析

向量自回归模型是1980年由西姆斯提出来的。这种模型采用多方程联立形成,它是用模型中所有内生当期变量对它们的若干滞后值进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系。脉冲响应函数是指在向量自回归(VAR)模型中 ,在扰动项上加一个标准差大小的冲击,通过变量之间的动态联系对变量的当前值和未来值带来影响。即脉冲响应函数将描述系统对某一变量扰动的一个冲击(或新生)所做出的动态反应 ,并从动态反应中判断变量间的时滞关系。

运用Eview s6.0,用胶州湾海洋环境污染(DE)和青岛市经济发展 (DN)作为内生变量建立VAR模型,并检验模型的稳定性(详细过程和结果本文略写),并描绘了脉冲响应函数曲线,具体结果如图4。

图4 胶州湾海洋环境污染对来自外界的一个标准差新息冲击的反应

从图4可以看出,胶州湾海洋环境污染(DE)对来自自身的一个标准差新息立刻有所反应,污染增加量上升约10％,而后开始下降,到第三年达到最低增加值约-10％；随后开始上升,呈现出明显的弦波形态。最后保持在0的稳定水平呈现出永久性效应。

本期给青岛市经济增长量(DN)一个单位标准差新息的正向冲击,胶州湾海洋环境污染(DE)在初期没有反应,冲击为零,符合格兰杰因果检验存在滞后性的结论。而后开始波动呈现出明显的弦波形态。最后保持在0的稳定水平,呈现出永久性效应。这表明到最后如果经济增加量不变,胶州湾海洋环境污染增加量也会不变,即环境污染水平保持在某一个稳定的水平,而不会减少。说明经济增长对胶州湾海洋环境污染影响的滞后性,并且其影响具有持久性。所以从长久的利益看来经济增长对胶州湾海洋环境质量是很不利的。[7]

六、结论

本文利用青岛市1998年至2008年的年度时间序列变量,运用主成分分析、格兰杰因果性检验、脉冲响应函数对青岛市经济增长和胶州湾环境污染关系的分析结论如下：

(1)存在青岛市经济增长对胶州湾海洋环境污染的单向的格兰杰因果关系,但是受到时滞的影响,因为海洋环境本身有一个对人类活动造成影响的最大容纳量,经济增长造成海洋环境污染的数量在海洋环境容量内的时候,海洋环境污染的状态没有表现出来,只有当海洋环境污染物存在的数量超过海洋环境的最大容纳量,海洋环境的生态平衡和正常功能才会遭到破坏。

(2)在污染物存在的数量超出了海洋环境容量的时候,经济增长的一个外部冲击对海洋环境污染水平的影响在较长时期内不会恢复到初始水平,呈现出永久性效应。

所以,我们在发展国民经济,尤其是重点发展沿海经济的时候,不能仅片面地追求经济的快速发展,否则由于经济的快速发展对海洋环境造成污染,导致海洋荒漠化,再治理则很难使海洋环境回到污染前的水平,从而会制约经济发展。所以我们在发展经济的同时,要注意对环境的保护,加大对海洋环境的治理。同时对产生的海洋环境污染问题要及时处理,使得污染物的数量总是处在海洋环境容纳量的范围内,这样对海洋环境造成的危害就大大降低了。同时我们也看到在最近的几年,青岛市以举办奥帆赛为契机,对胶州湾海洋环境的治理有明显的效果,应该在保证青岛市经济发展的同时加大对海洋环境的治理,环湾保护,拥湾发展,走可持续发展的道路。

注：青岛市软科学项目“青岛市经济发展与胶州湾海洋环境污染的响应模式分析”(09-1-1-102-(1)-zhc)资助。

[1]Rafael Reuveny The Effectsof Liberalism on the Terrestrial Environment[J]Conflict Management and Peace Science,24,no. 3(2007)：219-238.

[2]Angelos Pagoulatos,Stephan J Goetz,David L Debertin,et al.Interactions between economic grow th and environmental quality in U. S.Counties[J].Grow th and Change,2004,35(1)：90-108.

[3]秦云鹏,于晓黎,方景清.青岛市经济增长引发环境污染的冲击响应模式分析[J].中国海洋大学学报自然科学版,2010,40(2)：117-121.

[4]黄本春,李国柱,李志颖.河北省中心城市经济发展与环境污染关系研究[J].中国国土资源经济,2006,(2)：33-35.

[5]付会.海洋生态承载力研究[D].中国海洋大学,2009.

[6]狄乾斌.海洋经济可持续发展的理论、方法与实证研究—以辽宁省为例[D].辽宁师范大学,2007.

[7]纪建悦,于晓黎,方景青.能源消耗对环境污染的冲击响应模式分析[J].科技管理研究,2009,(10)：163-165.