基于VAR模型农业环境污染动态评估体系的构建

狄燕

摘要：通过建立VAR模型，以江苏省为例，研究农业源污染物排放总量与其影响因素的长期动态关系，并通过脉冲响应函数和方差分解方法进一步考察江苏省1996～2014年间3类污染物影响因素指标与农业源污染物排放总量之间的长期动态影响特征。研究结果表明，农膜使用量、农药使用量和化肥施用量与农业源污染物排放总量之间存在长期稳定的动态关系，且是解释农业源污染物排放总量预测方差的重要变量。最后对加强农业污染治理提出相关政策建议。

关键词：农业污染；VAR模型；脉冲响应函数；方差分解

十三五规划提出要坚持绿色发展，实现农业的可持续发展，加快建设资源节约型、环境友好型农业，促进形成资源利用高效、生态系统稳定、产地环境良好、产品质量安全的现代农业发展格局。英国经济学人智库发布的《全球粮食安全指数报告》显示，在2015年全球粮食安全指数排名中，中国综合排名第42位，新形势下继续提升我国粮食和食品安全保障能力依然面临着严峻挑战。

一、江苏省农业发展及农业环境污染现状

作为我国的农业大省，江苏省农业发展快速，农业现代化进程不断加快。循环农业和生态农业发展较快，具体来说表现在：2015年全省使用农药总量约为78500 t，比2014年实际用量减少1031t，下降1.3%；江苏省是农业生产和化肥使用大省，2014年农用化肥施用折纯量323.6万t，占全国使用量5.4%。江苏省施肥状况还存在诸多问题，例如江苏省亩均施肥量高、绿色有机肥料利用率和覆盖率低、施肥结构不平衡等。

二、实证研究方法介绍

采用基于VAR模型的脉冲响应函数、方差分解等方法对江苏省农业源污染与其影响因素进行分析，研究两者之间的长期动态关系。

向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。

脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他的内生变量所带来的影响。而方差分解（variance decomposition）是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。

三、实证研究

（一）样本指标选取处理

选取的计算指标为江苏省农膜使用量、农药使用量、化肥使用量和江苏省农业源氮排放总量、农业源磷排放总量以及农业源化学需氧量。时间跨度为1996～2014年。江苏省农膜使用量、农药使用量和化肥使用量数据来自国家统计局，由于江苏省统计局2011年才对农业源污染物排放进行统计，故利用姜峰、葛继红等人的研究方法对江苏省农业源污染指标数进行估算。为数据更平稳并且消除可能存在的异方差，对原始数据取对数。

（二）单位根检验和协整检验

主要研究农业生产指标与污染物排放总量之间的长期动态关系。首先对lnnm、lnny、lnhf和lntotal进行单位根检验，检验其平稳性，发现这些序列ADF对应的检验值绝对值在1%，5%，10%的水平下均小于临界值的绝对值，可以接受原假设，即序列存在一阶单位根，序列非平稳。在对所有序列的一阶差分序列进行平稳性检验时，发现均通过了ADF单位根检验，因此可以认为这些序列是一阶单整的，即lnnm、lnny、lnhf、lntotal～I（1）。具体的检验结果见表1。

由于lnnm、lnny、lnhf、lntotal～I（1），可以对序列进行协整检验，协整分析的经济意义在于，对于两个具有各自长期波动规律的变量，如果他們之间是协整的，则他们之间存在一个长期均衡关系。反之，如果这两个变量不是协整的，则他们之间不存在一个长期协整关系。采用JJ协整检验。协整检验结果见表2。通过协整检验结果可知，至少有两个协整向量，可以认为lnnm、lnny、lnhf和lntotal之间存在长期稳定的动态关系。

（三）基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解

通过以上分析可以知道lnnm、lnny、lnhf和lntotal都是一阶单整的，而且通过了协整检验，说明变量之间存在长期稳定的动态关系，可以建立VAR模型。首先确定VAR模型的阶数，利用AIC和SC（BIC）最小准则，可以确定当滞后期为2时，AIC和SC最小，因此可以建立滞后期为2的VAR（2）模型。通过软件运行得出VAR（2）模型表达式：

lntotal=1.32lnhf（-1）-0.56lnhf（-2）+0.2lnnm（-1）-0.14lnnm（-2）-0.24lnny（-1）-0.15lnny（-2）+0.30lntotal（-1）-0.37lntotal（-2）+1.38

模型的可决系数为0.900375，调整后的可决系数为0.80075，均大于0.8，说明模型的拟合效果较好。

进一步采用AR特征多项式对该模型的稳定性进行检验，见图1。结果显示AR特征多项式的所有逆根均在单位圆内，说明该模型是稳定的，即lnnm、lnny、lnhf和lntotal所组成的系统是稳定的。可以继续对该模型进行脉冲响应函数分析和方差分解。

根据以上建立的VAR（2）模型，分别给lnnm、lnny和lnhf一个正的冲击，得到lntotal的响应函数图。在图2中，横轴表示冲击作用的滞后期间数，单位为年度，纵轴表示lntotal，实线表示脉冲响应函数，代表了lnnm、lnny和lnhf对相应能源进出口量冲击的反应，虚线表示正负两倍标准差偏离带，图2可以看出当在本期给lnnm一个正的冲击后，lntotal从当期开始便有一个正的响应，以后各期便慢慢回落，在8期之后开始稳定。本期给lnhf一个正的冲击后，lntotal在前5期反应波动较大，但在第6期达到峰值后开始稳定，并持续保持正的响应。本期在给lnny一个正的冲击后，lntotal前6期反应波动较大，并在第6期达到峰值，然后慢慢回落，但一直保持正的响应。本期给lntotal本身一个正的冲击后，lntotal当期响应巨大，在第七期后稳定，保持负的响应。

以上内容分析了lntotal对lnnm、lnny和lnhf冲击变化的响应。接下来利用方差分析的基本思想来分析lnnm、lnny和lnhf对lntotal变动的贡献程度，对lntotal进行方差分解可以得到，不考虑lntotal自身的贡献率，lnnm对lntotal的贡献率最大达到10.7%，长期方差分解趋于10%左右，说明这个冲击对这个变量波动的贡献在10%左右。同理可以得到lnhf对lntotal的贡献率在30%左右，lnny对lntotal的贡献率在35%左右。

四、研究结论

通过采用经济计量分析技术，实证考察了1996～2014年间江苏省农业环境污染指标排放总量与其影响因素之间的长期动态关系。得到以下结果：第一、对各组时间序列数据的对数形式的平稳性检验所有变量都是一阶单整的；第二、从脉冲响应函数和方差分解结果可以看出，lnnm、lnny和lnhf对lntotal的影响冲击是存在的且是较大的，这种影响在7期后逐渐平稳，且保持正的影响。这印证了随着农业生产要素（农膜、农药和农用化肥）投入的加大，农业污染物排放总量也会随之加大之一常理事实。

农业面源污染治理是一项投资巨大和长期的且收效时期长的复杂的系统工程，这就要求建立和完善农业生态补偿机制，提供更为有力的政策支持和稳定的资金来源，实现生态经济的可持续发展。其次正如李克强总理在政府工作报告中提到的那样要深入推进农村人居环境整治，建设既有现代文明、又具田园风光的美丽乡村。加强城乡环境综合整治，普遍推行垃圾分类制度。培育壮大节能环保产业，使环境改善与经济发展实现双赢。

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*基金项目：国家软科学研究项目（2014GXS4D105）；国家社科基金重点项目“中国知识产权综合评价指标体系设计及应用”（10ATJ003）；国家统计局全国统计科研计划项目（2012LZ011）。

（作者单位：江苏大学财经学院）