基于VAR模型的安徽省环境污染与经济增长关系实证研究

李菲菲

(亳州学院 经济与管理系，安徽 亳州 236800)

基于VAR模型的安徽省环境污染与经济增长关系实证研究

李菲菲

(亳州学院 经济与管理系，安徽 亳州 236800)

通过选取1985—2014年安徽省环境污染指标与人均GDP的年度数据，建立经济增长与环境污染的向量自回归VAR模型，并应用脉冲响应和方差分解对安徽省经济增长与环境污染之间的关系进行动态实证分析.结论表明：工业废气与经济增长呈现“倒U”形曲线形式，工业固体废弃物产生量与经济增长呈现“倒L”形曲线形式，工业废水排放量对经济增长有抑制作用.

VAR模型；环境污染；经济增长；实证研究

0 引言

自改革开放30年来，安徽省的经济得到了快速发展，经济总量和增长幅度取得了可喜的成绩,但是也产生了环境污染、生态恶化等问题.环境质量是影响一个地区经济发展的很重要的因素，反过来，经济发展也会从一定程度上影响环境质量.如何处理好经济增长与环境污染之间的关系，寻求经济与环境的双赢，直接关系到未来安徽经济能否持续、健康发展.本文选取安徽省1985—2014年的环境经济指标，通过“三废”排放量(工业废水，工业废气，工业固体废弃物)与人均GDP的实证过程，来研究环境污染与经济增长之间的关系.

由于各个地区的经济发展模式、环境的质量不同，以及采用的计量模型和研究方法的差异，得出“倒U”形的环境库兹涅茨曲线也各不相同[1].本文通过对安徽省1985—2014年的年度数据，建立安徽省经济增长与环境污染的向量自回归VAR模型，通过对两者进行协整分析、Granger因果关系检验、方差分解及脉冲响应分析，探讨安徽省环境污染和经济增长的双向作用机制[2].

1 安徽省经济增长与环境污染的VAR模型的建立

1.1 变量的选取和样本数据说明

环境污染指标选取为“三废”排放量，经济指标选取为人均GDP.工业废水排放量inwater、工业废气排放量ingas、工业固体废弃物产生量inswaste和人均GDPpgdp均选取1985—2014的年度数据，共30个数据[3].数据来源为安徽省统计年鉴和安徽省环境状况公报.选用Eviews 8.0软件对本文做实证部分研究.为了获得平稳性时间序列，本文对“三废”排放量及人均GDP数据均做了取对数的处理，即取对数后的工业废水排放量用lninwater表示、取对数后的工业废气排放量指标用lningas表示、取对数后的工业固体废弃物产生量用lninswaste表示、取对数后的人均GDP用lnpgdp表示.

2 实证模型确定及实证结果分析

2.1 对数据进行平稳性检验

在经济计量模型中，非平稳的时间序列会导致伪回归的发生.ADF单位根检验法可以检验数据的平稳性.表1中，截距用c表示，时间趋势用t表示，滞后阶数用n表示.单位根检验的结果表明：一阶差分后，dlnpgdp、dlningas、dlninwater、dlninswaste都是平稳的，即lnpgdp、lningas、lninwater、lninswaste都是一阶单整Ⅰ(1)的，可以运用VAR模型进行实证研究.

表1 单位根检验结果Tab.1 Unit root test results

2.2 Grange因果关系检验

对变量进行Granger因果关系检验，即环境污染的前期变化能否有效地解释经济增长的变化，或者经济增长的前期变化能否有效地解释环境污染的变化.由于Granger因果关系检验受滞后阶数的影响较大，故选取了滞后阶数为2，4，8三种情况[4].表2结果可知，在3个滞后阶数中，只有一个结果是接受，其他都是拒绝原假设，即接受环境污染指标是经济增长指标的Granger原因，经济增长指标也是环境污染指标的Granger原因.这说明安徽省的经济增长产生了环境污染问题，而环境污染也是经济增长的影响因素.

表2 Granger因果关系检验结果Tab.2 Granger causality test results

2.3 构建向量自回归VAR模型，并进行脉冲响应函数检验和方差分解

向量自回归VAR模型可以从定量角度说明变量之间相互影响的程度(表3).VAR模型建立之后，还要进行特征根的检验，模型是平稳的系统要求所有特征根都小于1[5].图1中的单位圆内部有8个特征根，没有一个特征根位于单位圆外，说明建立的VAR模型是平稳的.

表3 向量自回归VAR模型Tab.3 Vector autoregressive VAR model

图1 特征根检验Fig.1 Characteristic root rest

脉冲响应是指某个变量一个单位标准差的冲击对其他变量的影响.图2即为环境污染指标与人均GDP的脉冲响应函数图.从图2中可以看出，lnpgdp受lningas的一个标准差的冲击从第一期到第二期开始上升，第二期到第三期开始回落，从第三期开始有一个小幅上升，表现出“倒U”形曲线模型.lnpgdp受lninswaste的一个标准差的冲击从第一期开始到第三期迅速上升，而后各期维持在较高位置，表现出“倒L”形曲线模型.lnpgdp受lninwater的一个标准差的冲击从第一期到第二期呈现出减少，而后各期逐步趋于0的形态.从图2的(a)、(b)、(c)中可以看出，lninswaste和lningas受lnpgdp的一个标准差的冲击从第一期到第十期均维持在小幅上升的状态.而lninwater受lnpgdp的一个标准差的冲击则先小幅上升后小幅下降.

由脉冲响应结果知：安徽省经济增长与工业废气排放量的关系接近“倒U”形，在前两期内随着经济的增长，工业废气的排放量也随之增加，在后两期内废气的排放量迅速减弱.经济增长与固体废弃物排放量之间呈现“倒L”形，即经济增长促进了固体废弃物的排放，当经济增长到一定阶段，固体废弃物的排放保持在稳定的数值.工业废水的排放对经济增长起抑制作用，随着废水排放增加，经济呈现出负增长态势.这与安徽省水污染比较严重的情况相吻合[6].另外也说明经济增长与环境污染是否呈现出库兹涅茨曲线形式与地区的选取和指标的选取有关[7].

图2 脉冲响应函数图Fig.2 Impulse response function diagram

方差分解是分析影响内生变量的结构冲击的贡献度.图3是经济增长指标的方差分解结果.从图3可以看出，工业固体废弃物lninswaste的波动对人均GDPlnpgdp的解释较高，工业废气lningas和工业废水lninwater的波动对人均GDPlnpgdp的解释较低.

图3 经济增长的方差分解图Flg.3 Variance decomposition of economic growth

在经济增长预测的方差分解中，工业固体废弃物的贡献率最大，其次是工业废气，贡献率最小的是工业废水.这说明目前对安徽省经济增长起促进作用的是工业固体废弃物，工业废气在短期(1～2期)内对经济增长起较大的促进作用.导致这种情况的原因可能是安徽省尚处在工业初期，对于一个发展中的经济，需要更多的资源投入，而产出的提高意味着工业固体废弃物的增加.经济增长与工业固体废弃物的关系处于环境库兹涅茨曲线“倒U”形的前半部分，即经济增长的同时环境污染也在加剧.工业废水对经济增长一直起抑制作用[8].

3 结论和政策建议

3.1 结论

安徽省经济增长与环境污染之间存在双向的Granger因果关系.经济增长影响了环境质量，环境质量水平也反过来制约了经济增长.具体来说，经济增长与工业废气排放量存在“倒U”形库兹涅茨曲线.经济增长与工业固体废弃物产生量存在“倒L”形曲线形式.工业废水的排放抑制了经济增长.

通过构建安徽省经济增长与环境污染的VAR模型和脉冲响应发现：安徽省的经济增长伴随工业废水的排放增多，工业废水对经济增长起抑制作用，应重点治理工业废水.目前工业废气和工业固体废弃物对经济增长有一定的促进作用，原因可能是安徽省现阶段仍处于工业化初期，处在“倒U”形曲线的前半段.随着经济的持续发展，在到达库兹涅茨曲线拐点之后，废气和固体废弃物的排放会抑制经济增长.

3.2 建议

安徽省经济上总体处于欠发达地区，以资源浪费、环境污染为代价换取经济增长的生产方式尚未扭转.由于工业废水对经济增长起抑制作用，水质达标率较低，所以应进行产业结构调整.淘汰淮河流域重污染行业，重点发展科技含量高、污染少的轻工业和服务业.

[1] 刘国伟.中国经济增长与环境污染研究[D].厦门:厦门大学,2008.

[2] 李菲菲.人民币对美元汇率与中美利率差的实证研究——基于2005年汇率改革后的数据[J]. 西昌学院学报(自然科学版),2015,29(1):64-67.

[3] 彭文斌.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),2011,34(1)：31-36.

[4] 古扎拉蒂.计量经济学基础[M].4版.费剑平,孙春霞,等,译.北京:中国人民大学出版社,1996:771-790.

[5] 恩德斯.应用计量经济学——时间序列分析[M].2版.杜江,谢志超,译.北京:高等教育出版社,2006:251-322.

[6] 马轶群.经济增长-环境污染传导效应实证分析[J].城市问题,2011,29(6):55-60.

[7] 徐彤.经济增长、环境质量与产业结构的关系研究——以陕西为例[J].经济问题,2011,32(4):48-52.

[8] 李治国.基于VAR模型的经济增长与环境污染关系实证分析——以山东省为例[J].企业经济,2013,33(8):12-16.

EmpiricalResearchonRelationshipBetweenEnvironmentalPollutionandEconomicGrowthinAnhuiProvinceBasedonVARModel

LI Feifei
(DepartmentofEconomicsandManagement,BozhouCollege,Bozhou236800,China)

By choosing environmental pollution index and per capita GDP annual data in Anhui Province from 1985 to 2014, establishes vector autoregressive (VAR) model of economic growth and environmental pollution, and applies the impulse response and variance decomposition to the relationship between economic growth and environmental pollution in Anhui Province for dynamic empirical analysis. The conclusion shows that the industrial waste gas and economic growth takes the form of “U” type curve, the industrial solid waste production and economic growth takes the form of “L” type curve, industrial wastewater emissions have inhibitory effect on economic growth. The emissions of industrial wastewater have pressing effect on economic growth.

VAR model; environmental pollution; economic growth; empirical research

2016-02-20

安徽省专业综合改革试点项目(2014ZY084)；亳州学院科研项目(2015JYXM11)

李菲菲(1986—)，女，安徽亳州人，亳州学院经济与管理系讲师.

10.3969/j.issn.1007-0834.2017.02.007

F224.0

：A

：1007-0834(2017)02-0025-05