中国省级层面制造业集聚与环境污染关系的Granger 因果检验

（云南省昆明市呈贡区云南大学建筑与规划学院，云南 昆明 650500）

引言：

区域的经济活力与其产能水平密不可分，制造业集聚所带来的经济增长可见一斑，二者之间的关联性日渐明显[1]。

现如今年国内外主要着眼于制造业生产运营本身带来的影响，即对不合理的产业和能源消费结构、经济发展水平、政府的环境规制等正作用于环境污染的指标开展了分析[4]，而缺乏对制造业集聚的影响的考量。

一、研究方法

关于制造业集聚与环境污染关联机理的确定，现有研究已就存在关联达成了共识，然而其具体的关联形式则派生两系，一者主要是从灰色关联的视角对截面数据分析，以及采用Johansen 协整检验法验证其内在的关联水平。二者从因果性角度出发，本文正是采用Toda 等提出的Granger 因果性检验法[2]，通过构建滞后增广向量自回归模型以探究制造业集聚与环境污染存在的关联机理：

其中，G 和P 分别是制造业集聚度和污染指数，10β、β20是常数项，p 是滞后阶数，dmax是两项特征的最大单整阶数，1ε、2ε是随机扰动项。当原假设γ11=γ12=…γ1p=0成立时，那么就可以得出变量(P)与集聚度(G)这两者之间并不存在格兰杰原因这种联系；如果该等式γ21=γ22=…γ2p=0在计算后成立，则认为G 不是P 的格兰杰原因[3]。

二、实证研究

（一）数据来源

1.制造业集聚度

为了准确描述制造业集聚程度，本文首先从行业年平均用工人数出发，借助《中国工业经济统计年鉴》以获取中国2008-2016 年间的农副食品加工业、纺织业等28 项制造产业的年平均用工人数，以及《中国统计年鉴》中的2008-2016 年制造业用工总和，进而计算产业空间基尼系数。

2.环境污染程度

本文以工业厂房排放的工业废水、工业废气、工业废渣和机械噪声为出发点，衡量工业工程实施生产经营的过程中引发的环境污染程度。由于机械噪声指标难以监控和反映，且不属于直观的环境污染，因此本文总结得出以制造业集中化产生的排放废水量来表征工业排放废水，以制造业排放二氧化硫量来表征工业废气，以制造业粉尘排放量来表征工业废渣。本文寻求以国家环境监测网站发布的数据为契机，以单位工业生产总值污染物排放量作为反映环境污染程度的一手资料。

（二）数据检验

本文拟借助LLC 对样本面板的平稳性做出检验，其旨在假设在各时间截面中的具备同样单位根。由此，本文借助R3.4.3 编写脚本，导入tseries 程序包，运用其中的平稳性测试功能(stationality test)就该样本数据进行测试：

根据测试结果可知，p-value=0.064>0.05，这两个特征值都在5%的置信水平条件下与一开始的假定条件不符，并且在进行一阶差分运算之后该特征值顺利通过了平稳性的检验，也就是说各个特征值的一阶差分序列的计算结果均是平稳序列，具有统计学意义。由此可知，两项特征均为一阶单整变量。

基于Granger 因果性检验：

由于样本数据具备平稳性和协整性的特质，符合进入Granger 因果性检验的条件，本文借助R 语言中的lmtest 程序包对制造业聚集度与污染指数这两项特征分别依据研究周期的长短进行划定，分别进行短期和长期的因果性检验(granger test)：

运行结果表明，短期内制造业集聚项系数为0.005<0.01，即该特征在1%的置信水平下显著为负,具备统计学意义。由此可见，制造业集聚升级在短期内不会引发诱发环境污染，甚至会对环境治理具有积极的意义，即短期内制造业集聚的升级对环境治理具有积极意义；然而长期内制造业集聚系数为0.105>10%，则大于所设定的显著性水平，不具有统计学意义，因此长期内的制造业集聚的升级与环境污染水平的提升不具备必然的因果关系。

最后，本文通过非参数估计绘制出二者的因果关系曲线，横轴为制造业集聚度，纵轴为污染指数，得到了如图3 所示的二者演变机理，验证了前期负相关、长期关系不显著的结论。

结论：

通过Granger 因果检验得出两者之间短期与长期关系，可以对国家政策进行展望，例如制造业由东部向中西部地区战略转移的决策是否合理，产业集聚发展能不能从根本上降低环境污染等提供参考。此外在未来，本课题还将就制造业的技术水平与环保政策的落实程度对制造业样本进行划分，希望可以通过分位回归的理论对不同层次的制造业推行不同的管理模式，为向不同企业征收环保税等提供依据。