基于VAR模型的青岛市经济增长与环境污染的实证研究

周德田 郭景刚

［摘 要］ 通过以青岛市1985—2010年的人均GDP水平和主要污染物排放总量为样本建立向量自回归模型，并利用此模型对青岛市环境污染与经济增长之间的动态关系进行考察发现，经济增长会加速环境污染，由于环境承载力的存在，环境污染对经济的负面影响存在滞后期。作为山东半岛蓝色经济区的重要组成部分，青岛市必须加快优化产业和能源结构，大力发展海洋经济和循环经济，加快建设全国蓝色经济领军城市。

［关键词］ 青岛市;环境污染;经济增长;广义脉冲分析;方差分解

［中图分类号］F224.0 ［文献标识码］A ［文章编号］ 1673-5595(2012)03-0028-04

环境污染与经济发展的问题已经越来越受到人们的关注。随着经济的发展和工业化进程的不断推进,中国的环境污染问题日渐凸显。青岛市在环境保护和污染治理方面虽已加大力度,但环境问题依然严峻。最新公布的统计数据显示，青岛市2010年底废水排放总量为38155.68万吨,其中工业废水的排放量为10800.37万吨;工业废气排放量为25580938万标立方米;工业固体废物产生量为908.14万吨,较往年都有不同程度的升高。因此，有必要对青岛市的经济发展与环境污染问题进行深入研究,了解环境污染与经济发展之间的内在关系,为经济与环境的协调发展提出可行性的建议。

一、文献综述

美国经济学家Grossman和Krueger首次实证研究了环境质量与人均收入之间的关系。［1］他们发现随着经济的增长,环境状况会呈现出先恶化后改善的趋势,两者之间的关系呈现倒U型。Panayotou在研究经济增长与环境的关系时,对模型进行了优化,在环境因素的指数选取上以污染物的浓度取代了污染物的人均排放量,同时将人口因素作为变量引入了模型。［2］通过对多个国家的二氧化硫、氮氧化物和固体悬浮物的人均排放量与人均GDP的关系加以考察后发现,三种污染物与人均GDP的关系皆呈倒U形关系。他首次将环境质量与人均收入间的关系称为环境库兹涅茨曲线(EKC)。在这之后，许多学者通过分析研究证实了EKC曲线的存在。由于缺乏相应的观测数据,国内对经济发展与环境之间关系的实证研究起步较晚。张晓通过对中国的环境数据进行研究,证实了中国的环境与经济之间的关系呈现弱倒U型。［3］吴开亚、陈晓剑在对安徽省1987—2000年人均GDP与工业三废排放量之间的关系进行分析后,建立了一种不同于传统环境库兹涅茨曲线的新型环境库兹涅茨曲线模型(三次函数形式)。［4］彭水军和包群采用基于向量自回归系统的分析来考察中国长期经济增长与环境污染之间的关系,得出经济增长对解释环境污染的预测方差起着重要作用,而环境污染排放对经济增长预测方差上的贡献度较小。［5］

综上所述,经济增长和环境之间的关系是比较复杂的。很多学者在研究环境问题与经济发展关系时往往是单向的,他们通常比较关注经济增长对环境的影响,而较少涉及环境变化与经济增长之间双向作用机制的研究。因此，本文通过采用VAR(向量自回归)模型分析方法,利用1985—2010年青岛市的环境污染排放总量作为环境污染指标,人均GDP作为经济增长指标,通过广义脉冲响应函数和方差分解来考察环境污染与经济增长之间的双向动态作用机制。

二、研究方法

（一）自回归模型介绍

由于向量自回归模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型，因此，本文通过自回归模型来考察环境和经济两个时间序列之间的关系。

VAR(向量自回归)的表达式如下:

y璽=A1y﹖-1+…+A璸y﹖-p+Bx璽+ε璽

式中，y璽是一个内生变量列向量;x璽是外生变量向量;A1,…,A璸和B是待估计的系数矩阵。［6］

中国石油大学学报(社会科学版) 2012年6月

第28卷 第3期周德田，等：基于VAR模型的青岛市经济增长与环境污染的实证研究

（二）变量及数据选择

与经济总量相比,人均收入更能体现经济的发展水平。因此,以人均獹DP(以《2011年青岛市统计年鉴》为准)作为衡量青岛市经济增长的指标,用獹表示。

在环境指标选取上,考虑到青岛市多种污染物数据的可操作性和易得性,选取了有代表性的废水排放量(工业废水和生活废水)、工业废气排放量和工业固体废物产生量三个指标。需要指出的是，由于历年青岛市统计年鉴(1985—2011年)上工业废气排放量的单位是万标立方米,为了统一,在此需要乘以气体密度,这里以一个标准大气压下的大气密度来近似代替工业废气的密度。三个指标相加作为环境污染总量指标,以此作为环境指标,用P表示。

为了消除时间序列中可能存在的异方差及数据量纲上的不同,对最终的统计数据指标进行了对数化处理(对时间序列取自然对数不会改变原序列的性质)。

三、数据处理与分析

（一）单位根检验

在对变量进行协整分析前,首先要对涉及的相关变量运用ADF(augmented dickey-fuller)方法进行单位根检验,以检验样本序列的平稳性和单整阶。单位根检验结果见表1。

对LNG和LNP两个变量进行单位根检验,结果表明,虽然环境变量LNP与经济变量LNG是不平稳的,但是经过一阶差分之后的变量DLNP和DLNG是平稳的。因此，原时间序列满足一阶单整,可以进行协整关系检验。

（二）协整检验

为了验证两个变量x璽和y璽之间是否协整,Engle和Granger于1987年提出了两步检验法,简称为EG检验。对同阶的单整序列,用一个变量对另一个变量回归。

y璽=α+βx璽+ε璽

用[AKα^D]和[AKβ^]表示回归系数的估计值,则模型残差估计值为: =y璽-[AKα^D]-[AKβ^]x璽。若～I(0),则x璽与y璽具有协整关系。［7］

首先对环境变量和经济变量进行协整回归,然后对残差序列进行单位根检验,如表2所示。残差序列通过了单位根检验,表明环境污染和经济增长之间存在协整关系，即环境污染与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系。这一结果说明，中国经济的增长是以能源的大量消耗为代价的，这导致了污染物的排放不断增加,使得环境不断恶化，而环境污染又会反作用于人类,从某种程度上遏制经济的增长。正如协整分析的结果一样,两者之间存在着长期稳定的关系。

(三)格兰杰因果分析检验结果

协整分析虽然能够验证各变量之间是否存在长期稳定的协整关系,但是变量协整并不意味着变量之间存在必然的因果关系,是否构成因果关系需要进一步验证。格兰杰因果检验是一种用于考察序列X是否是序列Y的产生原因的方法。格兰杰检验的实质是检验当一个变量的滞后值被引入方程后是否可以显著提高另一个变量的被解释程度,如果可以显著提高,则称该变量是另一个变量的格兰杰原因。

对环境污染和经济增长两个变量进行格兰杰因果关系检验(见表3),可以看到，在5％的显著性水平上,经济增长是导致环境污染加剧的重要原因,但环境污染的加剧显然不是引起经济增长的原因。

（四）基于VAR模型的动态分析

建立VAR模型,由于对单个参数估计值的解释比较困难,可以通过系统的脉冲响应函数和方差分解来对VAR模型作出解释。

1.脉冲响应函数分析

脉冲响应函数描述了内生变量对误差变化大小的反应。当DLNP和DLNG为内生变量时,全部单位根的倒数值都在单位圆内部，见图1,因此模型稳定。

图1 VAR模型特征根检验图

对DLNP和DLNG进行脉冲函数分析,可以得到经济增长对环境污染的反应(见图2)以及环境污染对经济增长的反应(见图3)。

图2 经济增长对环境污染的反应

经济增长对来自环境污染的一个标准差大小的冲击(如图2)前期并没有明显的变化,但第二期之后开始大幅下降并且出现负值。这说明环境污染对经济增长的反馈存在一定的滞后性,与格兰杰分析结果一致。环境污染不是导致经济增长的原因,污染加剧不仅不会带来经济的增长,反而会成为制约经济增长的原因。

环境污染对来自经济增长的一个标准差大小的冲击(如图3)在初始阶段就有明显变化,但在第二期之后便出现下降,与格兰杰分析结果一致。经济增长会导致环境污染的增加,但是当经济增长到一定阶段后,随着人们环保意识的增强和对环境要求的提升,环境状况会有所改善。

图3 环境污染对经济增长的反应

2.方差分解分析

VAR的方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度,进一步评价不同结构冲击的重要性,给出对VAR模型中变量产生影响的每个随即扰动的相对重要性的信息。

对两个变量进行方差分解后发现(如表4),除去滞后期因素的影响,经济增长对环境污染的平均贡献率为13.75675％,远大于环境污染对经济增长的平均贡献率1.435714％。［8］说明环境污染在解释经济增长的预测方差方面起的作用很小。

(五)结论

第一，通过广义脉冲分析和方差分解分析可以发现,环境污染并没有带来经济的增长,反而会阻碍经济的增长;经济的增长则会明显导致环境的恶化。

第二，经济增长与环境变化有着密切的关系。经济增长对环境的影响是长期性的,经济增长将导致环境的恶化,但当经济发展达到一定水平之后,随着人们对环境质量的重视、公民环保意识的增强、政府对低碳生活的大力倡导等,环境恶化的趋势将会得到遏制,并且在一定时期以后逐渐减轻,即到达所谓的环境倒U型曲线的拐点。

第三，通过分析可以发现，中国的经济增长是以高污染为代价的,说明青岛市经济的增长主要是通过第一、第二产业带动的,而第三产业对经济增长的贡献度不足,产业结构不合理。

四、建议

基于青岛市经济增长与环境污染之间的动态关系，为充分落实《山东半岛蓝色经济区发展规划》，加快把青岛市打造成山东半岛蓝色经济区的核心区和国内领先、国际一流的海洋经济强市的步伐，本文试提出以下建议：

第一，努力优化产业和能源结构。要坚持工业与服务业、传统产业与新兴产业并重，进一步减小第二产业所占比重，促进经济增长方式由高消耗、高污染型向环境友好型和资源节约型转变，使得经济增长不以牺牲环境为代价；此外，还可因地制宜，大力倡导风力发电和潮汐发电，开发和使用清洁能源，减少化石燃料的使用，改善能源结构。

第二，发展循环经济。要提高工业固体废物的综合利用率，加大对废弃物的回收再利用；加大废水的处理力度，做到企业废水的低排放甚至零排放。

第三，倡导蓝色经济。要充分发挥国家蓝色经济战略的带动作用，加快中国海洋经济科学发展先行区、山东半岛蓝色经济核心区、海洋自主研发和海洋生态环境保护示范区的建设。

［参考文献］

［1］ GROSSMAN G, KRUEGER A. Environmental impacts of a North American free trade agreement［R］. National Bureau of Economic Research Working Paper, Cambridge MA: 1991.

［2］ PANAYOTOU T. Empirical tests and policy analysis of environmental degradation at different stages of economic development［R］. ILO Technology and Employment Programme Working Paper, Geneva:1993.

［3］ 张晓.中国环境政策的总体评价［J］. 中国社会科学,1999(3):88-89.

［4］ 吴开亚,陈晓剑.安徽省经济增长与环境污染水平的关系研究［J］.重庆环境科学,2003,25(6):9-11.

［5］ 彭水军,包群.经济增长与环境污染——环境库兹涅茨曲线假说的中国检验［J］.财经问题研究,2006(8):3-17.

［6］ 张晓桐.Eviews使用指南与案例［M］.北京:机械工业出版社, 2007:114.

［7］ 高铁梅.计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例［M］.北京:清华大学出版社,2009:178-179.

［8］ 彭文斌,田银华.湖南环境污染与经济增长的实证研究——基于VAR模型的脉冲响应分析［J］.湘潭大学学报:哲学社会科学版,2011，35（1):31-35.

［责任编辑：赵 玲］お

An Empirical Study of Qingdao Economic Growth and Environmental Pollution Based on the VAR model

ZHOU Detian, GUO Jinggang

(College of Economics and Management, China University of Petroleum, Qingdao, Shandong 266580, China)お

Abstract: According to Qingdao 1985-2010 GDP per capita and the total emissions of major pollutants, vector regression model was established. Using this model, the dynamic relationship was examined between environmental pollution and economic growth of Qingdao. The results show that economic growth will accelerate environmental pollution and there is a lag period negative effect of environment pollution on economy due to the existence of environmental bearing capacity. As an important part Shandong Peninsula Blue Economic Zone, Qingdao must speed up the optimization of industrial and energy structure, develop the marine economy and circular economy, accelerate the construction of the national blue economy leader city.

Key words: Qingdao; environmental pollution; economic growth; generalized impulse analysis; variance decomposition