1、1陕西省经济、能源和环境之间的动态特征实证研究【摘要】 陕西省经济发展模式如何从粗放型经济转变为“经济能源环境”三者协调下的可持续发展已成为社会关注热点。本文选取陕西省 19902012 年数据，先建立无约束条件下的 VAR 模型，检验“经济能源环境”三者之间因果关系，滞后期阶数、某一脉冲对于内生变量影响以及每个冲击对于内生变量贡献程度，建立有约束条件下的 VEC模型，验证三者协整关系以及三者之间短期和长期关系动态特征，为陕西省经济发展模式转型提供政策建议。 【关键词】 能源消费 环境污染 VAR 模型 VEC 模型 一、变量设定和数据选取 本文选取三个变量分别来代表经济增长、能源消费以及环境
2、污染，首先，用每年的 GDP（亿元；Y）来衡量经济增长情况；其次，将生产过程中能源消费总量（E）折合成万吨标准煤；最后，虽然环境污染指标很多，一般包括废物、废水、废气三中污染物排放，但对于能源消费最为直接的是废气排放，所以本文就选取废气排放总量（亿标立方米；X）来反映环境污染状况。由于对于变量进行对数化处理可以避免或者减少异方差的影响，且不会影响变量在时序分析性质，所以经济增长（Y） 、能源消费（E） 、环境污染（X）对数化处理后，记为 lnY、lnE、lnX。 二、数据的相关性分析 本文通过 pearson 相关关系公式，计算出在 =0.05 时，GDP（Y） 、2能源消费总量（E）以及废气
3、排放量（X）三者之间的相关关系，见表 1。 从上表可以看出陕西省 GDP、能源消费总量以及废气排放量三者之间存在着高度相关关系，这三个变量选取可以阐释经济增长，能源消费和环境污染三方面的关系，为建立模型提供依据。 三、向量自回归（VAR）模型的建立 1、滞后阶数 P 的判断 本文通过观察 LR、FPE、AIC、SC、HQ 这些评价准则来确定 VAR 模型的滞后阶数，从而建立以陕西省 GDP、能源消费总量以及废气排放量这些变量的滞后值所建立的 VAR 模型，见表 2。 由表 2 可知，该 VAR 模型的滞后阶数 P=1，可以对该 VAR 模型进行参数估计。 2、VAR 模型的建立 3、VAR 模
4、型的检验 （1）VAR 模型稳定性的检验 图 1 中所有点代表 VAR 模型所有根模倒数，这些点都位于单位圆以内，则表明该 VAR 模型是比较稳定。 （2）Granger 因果检验 当 lnY 作为因变量时，lnE 的 P 值小于 0.05，而 lnX 以及它和 lnE所有滞后的联合 P 值大于 0.05，说明变量 lnE 能 Granger 引起变量lnY，而变量 lnX 和这两个变量的所有滞后联合不能 Granger 引起变量lnY。当 lnE 作为因变量时，lnY、lnX 以及这两个变量所有滞后联合 P 值都大于 0.05，所以变量 lnY、lnX 以及这两个变量的所有滞后联合都不能3G
5、ranger 引起变量 lnE。当 lnX 作为因变量时，lnY、lnE 以及这两个变量的所有滞后联合的 P 值都小于 0.05，所以变量 lnY、lnE 以及这两个变量的所有滞后联合都能 Granger 引起变量 lnX。这表明能源消费会正向影响经济增长和环境污染，经济增长会导致环境污染，但不会一定引起能源消费增加，而环境污染对于经济增长和能源消费没有太大影响。 4、脉冲响应函数的分析 脉冲响应函数分析方法是用来描述一个内生变量对于误差项所造成冲击影响的反应程度，也就是对随机误差向上施加一标准差大小的冲击，观察内生变量基期值和未来值所造成的影响。要判断是否有脉冲影响，分析三个方程之间残差关系
6、。 从表 3 中可以看出，LnY、LnE、LnX 三个方程之间残差系数分别为0.5297、0.3495 和 0.1340，所以三个方程的残差之间都有着一定的关系，故需要对于三个变量之间的互相冲击所造成影响进行分析。 将考察总期间定为 22 期，第一行的三幅图可以看出，经济增长对于自身的扰动影响立即作出正向响应，其后一直保持稳定而又持续的增长，而对于能源消费的扰动，经济增长开始所作出响应为 0，后来逐渐出现正反应，直到 3 期开始保持稳定且持续的增长，最后对于环境污染的扰动影响经济增长从 0 开始变为负向影响，随后一直保持稳定而又持续的负向影响。从第二行的三幅图可以看出对于经济增长的扰动影响，能
7、源消费会做出正向响应，并且一直到 22 期都在逐渐增长，而对于能源消费自身扰动影响，能源消费会马上做出一个正向相应，然后开始下降至 4 期，接着保持一个稳定而持续增长，能源消费对于环境污染扰动并不会做出4太大响应，基本保持 0 左右。第三行三幅图可以看出对于经济增长扰动，环境污染会作出一个正向响应，随后直至 22 期都会一直逐渐增大，针对能源消费的扰动影响，环境污染开始做出响应为 0，到第 4 期逐渐增加，4 期后趋于稳定且持续的增加，环境污染针对自身的扰动会做出正向响应，随后会逐渐减小，直至在 10 期基本趋于 0，之后再不会发生很大变化。 四、向量误差修正（VEC）模型的建立 1、单位根检
8、验 由图 2、图 3 和图 4 可知，lnY、lnE 和 lnX 的趋势图不是从原点出发，所以单位根检验式包含有截距项，而且这三条曲线有明显上升趋势，在单位根检验式中包含有趋势项。 从表 4 中可以看出，在不进行差分的情况下，lnY 和 lnE 的 ADF 统计值都大于 5%临界值，此时两个变量都有单位根，即为不平稳的序列，而当差分次数为 1 时，lnY 和 lnE 的 ADF 统计值都小于 5%临界值，所以一阶差分情况下这两个序列为平稳的。LnX 在不进行差分的情况下，ADF 统计量的值也大于 5%临界值，当进行一阶差分后，虽然 ADF 的统计量仍然大于 5%临界值，却小于 10%临界值，所
9、以可以认为 lnX 序列是平稳的。 2、协整检验 迹检验统计量和最大特征值统计量都表明了在 5%的显著水平下存在着 2 个协整关系。通过检验结果得到两个协整关系为： 根据式子可知，变量 lnY 与 lnX 以及 lnE 与 lnX 之间都存在长期变动趋势，当经济增长增加 1%，环境污染增加 1.074%，而当能源消费增加1%，环境污染增加 0.550%。可以看出经济增长和能源消费都对环境污染5有正向影响。 3、VEC 模型的估计 经济增长、能源消费和环境污染之间存在密切关系，能源消费会导致经济增长和环境污染，经济增长会导致环境污染，但不会一定引起能源增长，而环境污染不会引起经济增长和能源消费。
10、陕西省仍然依靠能源为主导产业，目前环境污染对经济增长有明显影响，然而环境污染在日后会对经济活动和公民健康产生消极作用。经济增长扰动会使得经济增长本身的贡献度逐渐变小，最后趋于稳定；而能源消费则会不断增大，然后趋于稳定，环境污染基本不变；能源消费扰动会使得经济增长逐渐上升，然后趋于稳定，能源消费自身贡献度则会下降趋于稳定，环境污染仍然基本不变；环境污染扰动会使得经济增长和能源消费贡献率都稳步上升，而自身贡献率会大幅度下降。经济增长、能源消费和环境污染之间因为存在协整关系，所以三者之间长期保持着稳定关系，同时在短期内会发生波动，长期调整会被拉回长期均衡状态。 【参考文献】 1 高铁梅：计量经济分析方法与建模M.北京：清华大学出版社，2009. （责任编辑：徐悦）
