1、经济增长与环境污染的动态关系研究【摘 要】以我国江苏省 20002012 年的相关数据为基础，运用主成分因子分析法对数据进行改进处理，通过平稳性检验、变量协整检验、格兰杰因果关系检验和广义脉冲响应函数与方差分解，结合 VAR 模型对环境污染与经济增长之间的关系进行系统和动态的研究，以期对我国江苏省的经济发展和环境保护提出有价值的建议。 【关键词】经济增长；环境污染；VAR 模型 一、问题的提出 长期以来，经济发展造成的环境污染持续增长，环境污染治理代价和生态破坏压力日益增大。江苏省作为经济大省，经济增长的速度位居全国各大省市前列，但与此同时产生的环境污染问题也不容小觑。在江苏省国内生产总值的不
2、断上升，人均 GDP 快速提高的过程中，用于治理环境污染带来的成本与代价也在逐年攀升。江苏在以全国 1%的国土面积创造全国 15%的工业总量和 10%GDP 总量的同时，也制造了全国 6%的工业污染。近 5 年来，虽然江苏 GDP 总量翻了一番多，排污总量下降了 40%，但由于工业化迅速推进，江苏环境承载能力越来越弱，使江苏面临的环境压力越来越突出，环境问题已经成为江苏省经济发展的瓶颈。因此，协调好江苏省经济发展与环境污染之间的关系是实现可持续发展的核心问题。本文利用江苏省 20002012 年的相关数据，改进对数据的处理，结合运用 VAR 模型，辅以主成分分析和格兰杰因果检验、脉冲响应和预测
3、方差分解等方法，对环境污染与经济增长之间的关系进行系统和动态的研究，探讨了环境污染与经济增长之间的影响和相互作用，对江苏省的经济发展和环境保护提出有价值的建议。 二、指标选取及数据来源 本文样本观察期为 20002012 年，数据来源于中国统计年鉴 、中国环境统计年鉴和江苏统计年鉴 。经济发展水平由江苏省人均国内生产总值（Y）来测度，数据消除了价格因素的影响，并作对数处理。环境污染程度由工业“三废”的总和排放量来测度，采用工业废水排放量（亿吨） 、工业废气排放量（亿立方米） 、二氧化硫排放总量（万吨） 、烟尘排放总量（万吨） 、工业粉尘排放量（万吨）和工业固体废弃物排放量（万吨）等六个指标。
4、以上六个指标分别反映了污染排放程度，可以分别用于检验各个指标与经济增长是否存在 EKC 假说，但为了整体反映经济增长与环境污染之间的关系，可以通过因子分析法将六个指标整合成环境污染综合指数。首先通过 SPSS 软件对六个指标的原始数据进行标准化，并计算出因子得分、特征值、贡献率和累积贡献率，结果见表 1。 由表可知，第二个主因子的特征值已经是 1.723，并且前两个因子的累积方差贡献率达到 84.506%，因此，选取前两个主要的因子就可以较准确地反映原有变量指标的基本信息。计算出前两个主因子的相应得分，分别记为 F1 和 F2。再以前两个主因子对应的特征值占三个主因子特征值总和的比重为权数，构
5、造江苏省环境污染综合指数方程：Pollution=0.66F1+0.34F2， （1） 。离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差。由于本文采用因子分析法得到的环境污染综合指数的数据中存在负数，而实际污染排放量不可能为负，并且负值无法进行对数化处理，因此本文采用离差标准化法进行处理，得到江苏省的环境综合污染对数化指数记为 Zpollution。即xik=xik-Min（xk）/Rk， （2）经过离差标准化后，各种变量的观察值的数值范围都将在0，1之间，并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。Pollution 和 Zpollution 两指数 2000 年到 20
6、12 年的变化趋势见图 1。从图 1 可知，江苏省环境污染综合指数从 2000 到 2002 年呈下降趋势，2002 到 2007 年快速上升， 2007 到 2012 年快速下降，2002 到 2012 年呈现倒 U 型曲线。 三、模型建立与探究 单一方程时间序列模型探讨的是单个变量的动态规律性，但在现实经济分析中，经常会面对由多个变量构成的系统，而这些变量之间通常具有关联性。因此，在一个经济系统中，一个变量的变化不仅会与其自身滞后值有关，还会与其它变量滞后值有关。这就需要把单变量自回归模型推广到多变量自回归模型，即 VAR 模型。每个被解释变量都对自身以及其它被解释变量的若干期滞后值回归，
7、若令滞后阶数为 k，可用下式表示。但在向量自回归模型之前，必须先进行单位根检验，看变量序列是否为平稳序列，若平稳，可构造回归模型；如果不平稳，还要进行差分。所有的检验序列都要服从同阶单整，才能构造 VAR 模型，然后再做协整检验，判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果存在协整关系，再进行 Granger 因果检验，检验变量之间是否存在因果关系。这些检验虽然能够显示被解释变量对被解释变量是否存在显著的影响，但是不能显示这种影响的正与负，也不能显示这种影响的时效性。因此，还要运用脉冲响应分析和方差预测分解。 （一）单位根检验 本文主要采取 ADF 检验法，进行单位根检验。
8、通过检验，可以看出变量的原序列是非平稳的，但它们的二阶差分序列是平稳的，说明它们都是二阶单整序列。 （二）协整检验 为了检验 LnY 与 LnZpollution 是否存在长期均衡关系，需要进行协整检验。本文采用关于系数矩阵 的协整似然比（LR）检验方法进行协整（co-integration）关系分析，来衡量这种偏离是暂时的还是永久的，检验结果见表 3。从表 3 结果可知：在 95%置信水平上，变量之间有且仅有最多一个协整关系。根据 AIC 和 SC 原则，考虑到在数据量较小的情况下增加滞后阶数对估计精度的影响，本文将滞后的阶数设定为二阶，即建立 VAR（2）模型。协整方程如下：（4） 。从协
9、整方程可以看到，环境污染对于经济增长具有明显的抑制作用，环境污染的对数增加 1%，经济增长的对数就会相应地减少 0.12%。 （三）格兰杰因果关系检验 协整检验只能说明变量之间具有长期均衡稳定的关系，至少有单项因果关系，但这并不能说明谁为因谁为果，因此还需要进一步验证。本文采用格兰杰因果检验方法，利用 E-Views 软件直接对数据进行因果检验操作，检验结果如表 4： 由检验结果表明：在 5%的显著性水平下，经济增长是环境污染的Granger 原因，而环境污染不是经济增长的 Granger 原因。从长期来看，经济增长会导致环境污染加剧，而环境污染显然不是经济长期增长的原因。 （四）脉冲响应函数
10、分析与预测方差分解分析 运用脉冲响应函数与方差分解来进一步分析经济增长和环境污染的短期动态关系。脉冲响应函数用来衡量扰动项一个标准差的冲击对内生变量当前和未来取值的影响。方差分解主要是把系统中每个内生变量（m个）的波动（K 步预测均方误差） 按其成因分解为与各方程信息相关联的 m 个组成部分，从而了解各信息对模型内生变量的相对重要性。具体见图 2 和图 3。 脉冲响应函数分析结果表明，一味追求经济增长会导致环境污染加剧，虽然在当期可能不显著，但对环境造成的伤害会较快显现出来，在第二期显现最彻底，并会持续较长时间；而以环境污染为代价发展经济，其发展短暂，在初期会使经济较快增长，但增速减缓，动力作
11、用在第二期就基本消失殆尽。 通过方差分解曲线可以看出，环境污染自身冲击对其波动的贡献率从第一期的 100%到第二期下降为 95%，后期保持不变；经济增长的冲击对其波动的贡献率从 0%到第二期上升为 5%，后期保持不变；经济增长自身冲击对其波动的贡献率保持在 93%不变，而环境污染的冲击对其波动的贡献率保持在 7%不变。 四、结论与讨论 在建立各类环境指标、环境污染综合指数与人均 GDP 双变量 VAR 模型的基础上，研究经济增长与环境污染的双向长期动态关系，得出以下结论：（1）环境污染与经济增长之间的 Granger 因果关系基本上是单向的，即经济增长对环境污染产生敏感的影响，而环境污染对经济
12、增长的阻碍作用则相对有限。人均 GDP 对解释各类污染指标和环境污染综合指数的预测方差起到了较大作用，而环境污染指标对人均 GDP 的预测方差的贡献度则相对较小。 （2）经济增长与环境污染之间存在双向作用，并且在这种双向作用中环境污染对经济增长的反作用要弱些。运用格兰杰因果关系检验法，对六类污染指标与人均收入之间进行了因果关系检验。结果发现，江苏的经济增长与某些污染物排放之间有显著的因果关系，但这种关系的滞后期是不同的。当前居于主导地位的是经济增长导致主要污染物排放量的增加；反过来，环境污染对经济增长的阻碍作用相对小一些。 （3）环境污染不会随着经济增长而自动改善，仅仅依靠国家干预是不能从根本上解决问题的，关键是要把由于污染排放导致的外部效应进行清晰界定，建立科学、完善的污染权市场交易机制，并辅之以严格执法，才能形成良好的环境污染与经济发展的反馈机制，实现两者的均衡和持续的发展。 参 考 文 献 1Soumyananda Dinda.Environmental Kuznets Curve Hypothesis：A SurveyJ.Ecological Economics.2004（49）：431455 基金项目：江苏省研究生培养创新工程项目；江苏高校优势学科建设工程资助项目 A。
