基于PVAR模型的我国经济增长与环境污染关系实证分析

段显明 许 敏

(杭州电子科技大学管理学院，浙江杭州310018)

20世纪90年代以来，环境问题已经严重的制约了我国经济的可持续发展，成为影响社会和谐的突出因素。在经济增长与环境污染关系的研究中，针对EKC假说的相关研究最为普遍，但有学者认为一些国家或地区并不存在EKC曲线关系［1］.此外，EKC模型主要有两大局限性:一是在非平稳时间序列条件下，模型的残差过程可能会出现“伪回归”现象［2］;二是该模型只反映了经济增长对环境污染的影响，而忽略了环境污染与经济增长的反向作用，因此可能使变量产生内生性偏差［3］。而VAR模型则弥补了EKC的缺陷。但是，国内外学者运用VAR模型研究经济增长与环境污染两者关系时，通常是基于单国家或地区的时间序列数据。如 Chebbi等［4］、刘坤等［5］、吴丹［6］等对各个地区的经济增长与环境污染关系进行了分析模拟。VAR主要考虑了变量之间的时间效应，但是变量之间的地区效应如何研究?本文采用面板向量自回归模型(Panel Data Vector Autoregression，PVAR)研究两者之间的动态关系，主要通过脉冲响应函数和方差分解来考察。

1 研究方法与数据说明

1.1 研究方法

本文采用的是面板向量自回归(PVAR)方法。PVAR模型主要步骤有三个:①利用GMM方法估计相关系数;②脉冲响应函数;③通过方差分解进一步说明各个影响因素的大小。本文估计了一到四阶滞后的PVAR模型，蒙特卡洛仿真500次，根据AIC准则，确定最优滞后阶数为三阶。式子如下:

1.2 指标选取与数据说明

本文选取1997－2009年中国30个省(西藏除外)为样本区间，采用各省人均GDP(gdp)来衡量经济发展水平，并以1996年为基期。选取同时期的单位GDP工业废气排放量(agas)、单位GDP工业废水排放量(awater)、单位GDP工业固体废弃物产生量(asolid)来表征环境污染程度，均作自然对数处理后，各变量分别表示为lgdp，lagas，lawater，lasolid。

2 实证分析

2.1 面板单位根检验

本文首先采用LLC检验，IPS检验等方法对各个变量进行平稳性检验，从中发现各变量的一阶差分序列均为平稳序列。这表明上述 lgdp，lagas，lawater，lasolid序列是同阶的单整序列，可以建立PVAR模型。

2.2 在面板数据上估计VAR

本文主要使用Lnessa Love博士提供的PVAR程序得到GMM估计系数。使用软件为stata12.0。表1给出了估计结果。其中h_，h2_，h3_分别代表滞后一、二、三期。

表1 PVAR模型的GMM估计结果

1%显著水平的检验值表示关系非常显著。表中显示滞后1期的lgdp，lasolid，lagas对其自身都有着显著的正向影响，且影响系数分别达到 1.72，0.92，0.60。

5%显著水平的检验值表示关系比较显著。表中显示滞后2期的lgdp对其自身有着显著负向影响，影响程度达到－0.48。滞后3期的lawater对自身有着0.35的显著正向影响，滞后3期中lgdp和lagas对lasolid分别产生了具有－1.52，0.13大小的显著影响。滞后1期的lgdp对lagas的影响系数是2.36。

10%显著水平的检验值表示关系一般显著。表中滞后3期的lawater对lgdp有着－0.01的显著影响，影响程度很微弱。滞后3期的lagas对lawater有着0.23的显著正向影响，滞后3期的lgdp对lasolid产生了具有－1.52大小的显著影响。滞后2期的lgdp对lagas产生了具有－2.86大小的显著影响。

以上结果表明，lgdp对 lasolid，lawater，lagas所产生显著影响的滞后期虽然有所不同，但显著水平都达到了10%以上，这说明经济增长是影响环境污染的重要原因。此外，环境污染对经济增长直接作用并不显著。

图1 脉冲响应图

2.3 脉冲—响应函数所显示的分析结果

脉冲响应函数(IRF)描述的是模型中某一变量的正交化新生(innovation)对系统中每一个变量的影响。图1给出的IRF图，置信区间为95%(图中的中间线条为IRF点估计值，上下两条分别为95%置信区间的上下边界)，横轴s则表示滞后期数。

环境污染对经济增长冲击的反应。面对人均GDP的一个正交化新生，b1中lawater在同期呈现负响应到滞后6期开始逐渐收敛。响应程度在逐渐减小，收敛过程中也不断“向好”。可见人均GDP正的冲击对单位GDP工业废水排放量的影响比较波动，不同的时期响应程度不同。c1和d1中可见经济增长的冲击是导致这两类污染物增长的主要原因。

经济增长对环境污染冲击的反应。从a2来看，lgdp面对lawater的冲击的后一直不断增加。这在一定程度上反映了单位GDP工业废水排放量正的冲击可以持续的提高人均GDP，然而这种程度较小;a3和a4中可以看到，lasolid和lagas正的冲击对人均lgdp均产生负响应，随着时间的推移，这种负响应慢慢加强。可见环境污染对经济增长具有微弱的负效应，且这个负效应具有时滞性。但是，考虑到污染物本身的性质，由于空气的循环和自由的流动，对于废气污染较为严重的地区，其经济增长的部分环境成本将由其他污染相对较轻的地区承担，从而产生了负的外部性，在市场不完全的条件下，这种负外部性不会得到相应的惩罚。因此，对于废气污染较为严重的地区，长期废气排放对经济增长的负效应反而会逐渐减少。相反，固体废物排放的“产权”是明确界定的，它们对一地区经济增长带来的负效应一般不会转嫁到其他地区。因此，这种负效应将得以延续。

lasolid，lawater，lagas之间的内部联系。d2和b4中说明单位GDP工业废水排放量和工业废气排放量之间也存在着相互促进的动态关系。b3和c2中说明单位GDP工业废水排放量和工业固体产生量之间也具有相互促进的动态关系。d3和c4中表明lagas与lasolid之间的效果就不是很明显。

2.4 方差分解

方差分解提取的是每个随机扰动对模型中的变量产生影响的相对重要性。本文利用面板模型的方差分解进一步说明各个影响因素的贡献度。

从表2来看，人均GDP对自身的前期值冲击反应在第10期，第20期，第30期都达到50%以上的水平。这意味着经济增长存在明显的正反馈现象，过去的经济增长能够较大程度地解释当期经济的增长。重点观察人均GDP和环境各指标之间相互影响的情况发现，总体来说，经济增长冲击对环境污染变化的影响大于环境污染冲击对经济增长的反作用。在废气排放量和固体废弃物产生量的模型中，污染指标对于经济增长预测方差的贡献几乎可以省略。但从第二、六、十行可以看出，在经济增长预测误差分解中，工业废水排放量的贡献度相对较大，在第30期接近达到38%，说明目前我国经济的增长是建立在一定的废水排放量基础上的。从第二列的数据也可以看出，在各类污染物指标的方差分解中，经济增长对工业固体废弃物产生量和工业废气排放量的贡献程度要大于对工业废水排放量，在工业固体废弃物产生量和废气排放量模型中，贡献率都几乎达到50%。说明经济增长是导致污染增加的主要原因。

表2 方差分解结果

3 结论与对策

本文通过建立PVAR模型构建了我国经济增长与环境污染之间的长期均衡方程，进一步利用脉冲响应和方差分解分析了这两者之间动态响应过程。得出如下结论:

第一，经济增长是影响污染排放的重要原因;环境变化对经济增长也存在着反向作用，但不明显。就污染排放对经济增长的冲击效果而言，除了个别时期外，经济增长将导致各类污染物排放量的上升。

第二，人均GDP对环境指标的冲击影响则表明环境改善对经济增长产生正效应，但这一反馈作用往往具有一定的滞后。同时，自然资源的投入可以在短期内促进经济增长，但是，从我国目前的经济情况来看，现期的消费在一定程度上是在透支未来资源，因此，环境污染在一定程度上会影响到经济增长。所以在保障经济发展的同时，控制水污染，加大治理污染物排放的力度，对我国而言已显得刻不容缓。

第三，经济增长指标对解释环境污染指标的预测方差分解的贡献度较高，说明我国目前的工业发展还是偏重型化。同时，我国经济的增长是建立在一定的环境代价上，因此，我们必须合理利用环境，不能突破环境的底线。要通过一定的政策和措施减少企业单位产出的污染强度，以形成环境污染对经济发展的长效良好反馈机制。

(编辑:刘呈庆)

［1］Akbostanci E，Turut-Asik S，Tunc GI.The Relationship Between Income and Environment in Turkey:Is There an Environmental Kuznets Curve?［J］.Energy Policy，2009，37(3):861 －867.

［2］Coondoo D，Dinda S.Causality Between Income and Emission:A Country Group-specific Econometric Analysis［J］.Ecological Economics，2002，40:351 －367.

［3］Dinda S.Environmental Kuznets Curve Hypothesis:A survey［J］.Ecological Economics，2004，49(4):431 －455.

［4］Chebbi H E，Boujelbene Y.CO2Emissions，Energy Consumption and Economic Growth in Tunisia［C］.European Association of Agricultural Economists.UK:Oxford University Press，2008:1 －5.

［5］刘坤，刘贤赵，常文静.烟台市经济增长与环境污染关系实证研究——基于VAR计量技术的检验分析［J］.环境科学学报，2007，(11):1929－1936.

［6］吴丹，吴仁海.不同地区经济增长与环境污染关系的VAR模型分析——基于广州、佛山、肇庆经济圈的实证研究［J］.环境科学学报，2011，(4):880 －888.