广佛肇城市群环境污染对经济增长的影响不同地区经济增长与环境污染关系的VAR模型分析基于广州、佛山、肇庆经济圈的实证研究

广佛肇城市群环境污染对经济增长的影响不同地区经济增长与环境污染关系的VAR模型分析基于广州、佛山、肇庆经济圈的实证研究

1var模型与经济增长关系研究自《增长边缘》一文（medows等人，1972）发表以来，经济增长与环境的关系研究成为环境与经济交叉领域的热点之一。其研究主要是从三个方面进行的。其中之一是基于kuzberetcluzberetal.（ekc）假设的研究（gusman等人，1991；shafik等人，1992；pularis模型，1993）。该假设认为，在经济发展的早期阶段，环境随着经济增长的恶化而达到一定阶段后，环境会减少，即经济增长和污染之间存在“u型”关系。然后，研究基于协整理论、格兰杰因果分析和var模型的不同因素。第三，采用灰色相关分析方法进行经济和环境协调研究（li概论：2007；wangfutich等人，2009）。该方法的重点是研究经济发展和环境之间的协调。在经济增长与环境污染关系的研究中,针对EKC假说的相关研究最为普遍和广泛,但有学者(Sternetal.,1996;Rocaetal.,2001;Akbostancue61cetal.,2009)认为,在一些国家或地区EKC曲线并不存在;并且基于跨国、跨地区的截面数据的研究以假定各地具有相同发展模式为前提,结果令人难以信服(Borghesi,1999;Egli,2002);而国内的许多EKC研究直接套用其模型进行分析模拟,结果虽基本符合EKC关系,但这样的结果也难免让人质疑(刘坤,2007).除此之外,EKC模型还有很大的局限性,主要表现为两个方面:一是在时间序列非平稳条件下,模型的残差过程可能与残差相关的检验统计量发生偏倚,出现“伪回归”现象(Coondooetal.,2002);二是只反映了经济增长对环境污染的单项影响,而忽视了环境污染与经济增长的动态关联效应,使变量可能产生内生性偏差(DeBruynetal.,1999;Dinda,2004).而VAR模型既能反映变量之间的双向作用关系,同时也能克服可能出现的“伪回归”问题(梁流涛,2010).研究发现,国内外学者运用VAR模型考查经济增长与环境污染关系时,基本是利用单个国家或地区的时序数据进行的.如Chebbi等(2008)利用突尼斯1971—2004年的时序数据对经济增长、CO2排放量等指标进行了脉冲响应函数(ImpulseResponseFunction)分析;国内学者利用VAR模型对全国(李国柱,2007)及烟台(刘坤等,2007)、重庆(李琳等,2009)、山西(闫新华等,2009)等省地市的经济增长与环境污染关系进行了分析模拟.这些研究的共同点是缺少对地区之间不同经济模式和产业结构下,经济增长和环境污染关系的横向对比研究.鉴于此,本文运用VAR计量模型,利用广州1984—2008年,佛山1996—2008年,肇庆1990—2008年间人均GDP、工业废水排放量、工业废气排放量和工业固废产生量4个指标的时序数据,对广佛肇经济圈处于不同经济发展阶段和工业化进程的3个城市的经济增长与环境污染关系进行分析.通过脉冲响应函数分析法考查经济增长指标和环境污染指标之间的动态冲击轨迹,刻画两者之间的长期相互作用;同时,运用预测方差分解(VarianceDecomposition)技术,进一步探究经济增长与环境污染在对方发生变化时的贡献程度.基于对具有典型代表性的3个城市经济发展和环境污染的实证剖析,以及对具有不同经济发展模式、处于不同工业化程度城市样本的经济发展与环境污染关系的比较,以期为广佛肇经济圈的经济与环境协调发展及其规划编制工作提供参考依据.2广东省经济发展和环境发展的区域划分生态效应和环境评估2.1广佛肇经济圈与广州、佛山合作,产业结构调整广佛肇经济圈是珠三角地区规模最大的经济圈,2008年该地区生产总值为12569.12亿元,经济发展态势强劲.改革开放以来,广佛肇三市的人均GDP呈指数增长,平均增长率分别达到16.2%、17.4%和14.7%,2008年三市的人均GDP分别达到81233、72975和18951元(经济数据来源于1985—2009年《广州统计年鉴》,1999—2009年《佛山统计年鉴》,1991—2009年《肇庆统计年鉴》).因此,以人均GDP划分城市工业化进程(Cheneyetal.,1986),广州和佛山市处于工业化后期,肇庆则处于工业化前期.如图1所示,自改革开放以来,广佛肇三市第二产业比重分别呈现不同的变化趋势(由于本文未获取完整的1978—2008年佛山市统计年鉴数据,只有1978、1980、1988、1990、1992—2008年“第二产业比重”数据,因此,选取这3个城市共有的年份数据进行比较).广州市作为全国性的综合交通枢纽及华南地区的经济中心与文化中心,功能定位为国家中心城市.31年来广州市不断地进行产业结构调整,第二产业比重由1978年的58.6%下调至2008年的38.9%,第三产业比重由29.7%上升至59.0%.佛山市是岭南地区的工商业重镇,第二产业比重较高,1978年为50.5%,至2008年上升为65.6%.肇庆市的第二产业比重也由1978年的27.3%上升至2008年的36.7%.为促进广佛肇经济圈的一体化,并缩小与广州、佛山在经济上的差距,近年来肇庆市在积极承接广州和佛山的产业与资本转移,大力发展高新技术产业和先进制造业,计划将其建设成为经济圈内重要的制造业基地.同时,虽然城市职能定位为岭南生活休闲旅游中心,但肇庆市有向工业化城市转型的趋势.2.2广佛肇经济圈工业“三废”排放量变化趋势在广佛肇经济圈中,广州市工业“三废”排放总量最大,在2008年工业“三废”排放总量占广佛肇经济圈的1/2以上,而佛山约占30%~40%,肇庆约占10%左右.根据历史统计资料(1997—2009年《广东统计年鉴》)分析,除广州市工业废水排放量整体呈下降趋势外,广佛肇经济圈工业“三废”排放量均呈现不同程度的上升趋势,其中,广州市工业废气排放量和工业固废产生量的上升幅度最大,佛山市工业“三废”排放量的上升幅度居中,而肇庆的上升幅度则较为平缓.3研究方法mehs3.1反映出真实经济发展的长选取广佛肇经济圈内各市的工业废水排放量(104t)、工业废气排放量(109Nm3)、工业固废产生量(104t)3个指标作为环境污染指标.选取人均GDP(元)作为经济增长指标,这是因为人均GDP考虑了人口变动对经济发展的影响,能够反映出真实经济水平变化对环境的影响;并且在研究经济增长与环境污染关系的多种模型中,使用人均GDP作为经济增长指标较为普遍(刘昆等,2007;李琳等,2009).依据数据的获取程度,广州、佛山和肇庆三市的统计数据时序长度分别选取为:1984—2008年、1996—2008年和1990—2008年,其中,环境污染指标和经济增长指标数据来源于1985—2009年之间广州、佛山、肇庆三市不同年份的统计年鉴和1997—2009年《广东统计年鉴》.3.2表征指标的对数化处理为了消除数据量纲的影响及时间序列可能存在的异方差,对上述表征指标进行对数化处理,并将对数化处理后的指标分别定义为:LN_inwater,LN_ingas,LN_insolid及LN_PGDP.3.3模型建设3.3.1模型的建立与平稳性检验向量自回归(VAR)模型由Smis(1980)提出,在一个含有n个方程的VAR模型中,每个被解释变量都对自身及其它变量的若干期滞后值回归,VAR模型的一般形式为:式中,Yt是由第t期观测值构成的n维内生变量向量,Ai是n×n系数矩阵,p为内生变量的滞后期,εt为n维随机扰动项.其中,随机扰动项εi(i=1,2,…,n)为白噪音过程,且满足Cov(εt,εs)=0(t≠s).本文选取环境污染指标的3个变量(LN_inwater,LN_ingas和LN_insolid)分别与经济增长指标的变量(LN_PGDP)进入模型,构建3个相互独立的VAR模型.使用多项式特征逆根判定法(InverseRootsofARCharacteristicPolynomial)对模型进行平稳性检验,若模型特征逆根落在单位圆内,说明其满足平稳条件;否则,运用ADF(AugmentedDickeyFuller)单根检验法对非平稳模型变量进行单根检验,对阶数较高的时序进行差分,利用差分后的变量重新建立VAR模型.如此反复,直至建立满足平稳条件的VAR模型.最后,根据AIC信息准则(Akaike)中“AIC值越小越好”的原则选取模型的滞后阶数.3.3.2脉冲响应函数基于满足系统平稳条件检验的前提,VAR模型可进行脉冲响应函数分析.通过这项分析,找出变量之间脉冲扰动的长期反应,进而确定环境污染与经济增长指标的长期关系.脉冲响应函数用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响(Koop,1996),其表达式定义为:式中,n为冲击响应期数;δ指来自变量的冲击;ωt-1代表冲击发生时所有可获得的信息;IY为第n期脉冲响应值;E为期望.考虑到样本数据容量,本文将冲击响应期均设定为10期.3.3.3var模型预测方差分解基于VAR模型的预测方差分解法是将模型中内生变量的预测误差按其成因进行分解,通过分析对模型中的内生变量变化(用方差来度量)产生影响的每个新息(Innovation)冲击的相对重要程度,然后计算每个变量的相对贡献比例.VAR(p)模型的前s期的预测误差为:式中,ψs-1代表第s-1期滞后反映.本文拟用预测方差分解技术来考查随机变量的相对重要性,以此进一步判断经济增长与环境污染的关系.3.4模型建立与分析本文采集广佛肇经济圈经济增长与环境污染的时序数据,分别建立各市的VAR模型,在满足系统平稳性条件的基础上,对模型进行脉冲响应函数分析和预测方差分解分析,其整个研究过程利用Eviews5.0分析计量软件实现.4结果结果4.1最优滞后阶数广州市反映环境污染指标的变量LN_inwater和LN_ingas与反映经济增长指标的变量LN_PGDP构建的VAR模型的最优滞后阶数为2,而变量LN_insolid与LN_PGDP构建的VAR模型最优滞后阶数为1.3个VAR模型均满足平稳性条件,因此,模型均合理可用.4.1.1企业污染治理绩效考查广州市3类污染指标与人均GDP之间的冲击响应轨迹,得到的分析结果如图2所示.由图2a可知,在整个冲击响应期内,工业废水排放量对经济增长指标的单位新息冲击曲线大致为N型:第1~2期和第8~10期为正效应,第3~7期则为负效应.累计响应值为-0.065953,表明经济的增长将导致工业废水排放量的下降,但这种效应很小,可能与广州市第二产业结构比例不断下降(由1984年53.61%下降至2008年38.9%),并伴随着工业技术革新有关.工业废气排放量对经济增长指标的单位新息冲击曲线大致为倒U型,第1~5期作用方向为正,曲线上升较迅速,第6~10期则为负,下降趋势较缓慢,说明经济增长表现出“先污染后治理”的特征.虽然后期稍有下降,但冲击曲线值均在0以上,且累计值为0.259363,表明经济发展与工业废气排放量成正比,前者将导致后者的上升,且这种效应较强.工业固废产生量对经济增长指标的单位新息冲击曲线呈线性,方向向上,响应值基本在0以下,累计值为-0.028275,说明经济增长对工业固废产生量的正向效应逐渐增强,但仍将导致工业固废产生量的减少.综上所述,随着产业结构调整、环保制度的不断完善,广州市的环境污染控制逐见成效,经济发展将导致工业废水排放量和工业固废产生量的减少,但这种效应相对较小;而经济发展将导致工业废气排放量上升,且效应较强,可见广州市的环保工作和污染控制力度还有待进一步加强.由图2b可知,在整个冲击响应期内,经济增长指标对工业废水排放量的单位新息冲击曲线大致为N型,作用方向和变化情况与LN_inwater对LN_PGDP的冲击轨迹类似,累计响应值为-0.252380,表明工业废水排放量上升对经济增长产生负面效应,即制约经济的发展.经济增长指标对工业废气排放量的单位新息冲击曲线大致为倒U型,累计响应值为0.290603,说明工业废气排放量的增加对经济发展的负面效应并不显著.经济增长指标对工业固废产生量的单位新息冲击曲线也大致为倒U型,第1~8期作用方向为正,其余为负且下降较缓慢;并且曲线响应值同样均在水平线以上,累计响应值为0.739409,表明工业固废产生量的增加对经济发展产生的负面作用不显著.总体而言,广州工业废水排放量将制约经济的发展,而其它指标的这种效应并不显著.4.1.2对经济增长的影响表1列出了广州市环境污染指标与人均GDP的预测方差分解结果.由表1可知,经济增长指标解释了工业固废产生量60%以上的方差,而对工业废水和废气排放量的贡献度却很小,对工业废气排放的贡献度甚至可以忽略.说明经济增长是工业固废排放量变化波动的关键因素,结合上文的分析结果,可以推断出广州经济发展带动产业结构调整和技术革新,将有效减缓工业固废的增幅.环境污染指标对经济增长的方差分解贡献度均较小,说明人均GDP变化受环境污染变量影响很小,这有可能由于是生态破坏和资源消耗的环境代价没有完全折算成为企业的内部成本所导致.4.2lnpgdp差分由于利用佛山市各变量直接构建的VAR模型不满足平稳性条件,因此,对变量原序列进行ADF单根检验,根据检验结果,需对表征经济增长的变量LN_PGDP进行一次差分.差分后的新变量DLN_PGDP经济含义由人均GDP变为人均GDP增长率,仍为表示经济增长的指标,对模型分析影响不大.因此,利用差分后的经济指标变量与表征环境污染指标的变量重新建立VAR模型,其新模型均满足系统平稳性要求.根据AIC准则,模型选取的最优滞后阶数均为1.4.2.1经济增长效应考查佛山市3类污染指标与人均GDP增长率之间的冲击响应轨迹,得到的分析结果如图3所示.由图3a可知,在整个冲击响应期内,工业废水排放量对人均GDP增长率的单位新息冲击曲线大致为倒U型,第1~4期作用方向为正,第5~10期则为负向,表明经济发展过程呈现“先污染后治理”的特征;冲击曲线均在水平线以上,累计响应值为1.103972,说明经济的增长将导致工业废水排放量的上升,且这种效应较强.工业废气排放量对人均GDP增长率的单位新息冲击曲线大致呈线性下降的趋势,表明经济增长减缓了工业废气排放量的增长速度.但其冲击响应值均大于0,累计相应值为0.562830,由此可以判断,虽然排放量的增速减缓,但经济增长同样将导致工业废气排放量的上升,且效应也较强.工业固废产生量对人均GDP增长率的单位新息冲击曲线大致为倒U型,与工业废水类似,经济发展过程呈现“先污染后治理”的特征.累计响应值为0.397335,说明经济增长将导致工业固废产生量的增加.综上所述,佛山市经济增长过程中“先污染后治理”的特征明显,并且经济的发展将导致工业废气、废水排放量和工业固废产生量的增加,且效应显著,这一点也与佛山产业结构变化相符:自1996到2008年,佛山市的第二产业比例保持在50%以上,尤其从2002年开始,其比例不断上升,至2008年达到65.6%.第二产业比重飙高加重了环境压力,加上环境污染的累积性和滞后性,佛山市的环境污染控制形势严峻.由图3b可知,在整个冲击相应期内,经济增长指标对工业废水排放量的单位新息冲击曲线大致为U型,其响应值均在0以下,累计响应值为-0.052036,表明工业废水排放量将制约经济发展,但该负面效应很弱.经济增长指标对工业废气排放量的单位新息冲击曲线大致为倒U型,冲击初期作用方向为正,第3~10期冲击方向为负,累计响应值为0.130297,表明工业废气排放量对经济发展的负面效应并不显著.经济增长指标对工业固废产生量的单位新息冲击曲线也大致为倒U型,累计响应值为0.057803,表明工业废气排放量不对经济发展产生负面效应.总体而言,佛山市工业废水排放量将在一定程度上制约经济发展,而其它环境污染指标的这种效应不显著,但也不能忽视环境反馈的滞后性.4.2.2对工业废水排放量和工业固废产生量的贡献表2列出了佛山市环境污染指标与人均GDP的预测方差分解结果.从表2中可以看出,(1)经济增长指标解释了工业废气排放量60%以上的方差,而对工业废水排放量和工业固废产生量的贡献度却较小,说明工业废气排放量的变化主要源于经济增长的影响.(2)经济增长的变化有70%以上来源于工业废水排放量变化的影响,有近29%来源于工业废气排放量的影响,21%左右是受工业固废产生量的影响.4.3lninwearer-lnpgd模型的建立利用肇庆市各变量原序列建立的VAR模型中,变量LN_ingas和LN_insolid分别与变量LN_PGDP建立的VAR模型满足系统平稳条件,最优滞后阶数为2,变量LN_inwater与LN_PGDP建立的模型则不平稳.根据ADF单根检验结果,需对变量LN_inwater进行一次差分,将差分后的新变量DLN_inwater与LN_PGDP重新建模.经检验,新模型满足平稳条件,选取的最优滞后阶数为2.新变量DLN_inwater的含义为工业废水排放增长率,仍然为描述环境污染的指标.4.3.1经济增长效应考查肇庆市3类污染指标与经济增长之间的冲击响应轨迹,其结果如图4所示.由图4a可知,在整个冲击响应期内,工业废水排放增长率对经济增长的单位新息冲击曲线先波动后平稳,累计响应值为0.097478,说明经济的增长将导致工业废水排放增长率的上升,虽然这种效应较弱,但可能导致废水排放量的超指数增长.工业废气排放量对经济增长指标的单位新息冲击曲线大致为反N型,响应值均在0以上,累计响应值为1.138503,说明经济的增长将导致工业废气排放量的上升,且这种效应较强.工业固废产生量对经济增长指标的单位新息冲击曲线大致为倒U型,响应值均在水平线以上,累计响应值为0.789324,说明经济增长将导致工业固废产生量的增加.综上所述,肇庆市经济增长将导致环境污染水平的上升,其产业结构变化也验证了这一点.1990年至2008年,肇庆市第二产业结构比例由27.8%上升至36.7%,尤其是2005年至2008年,上升曲线变陡.工业化虽然能促进肇庆市经济的发展,但同时也会增加环境保护的压力.由图4b可知,在整个冲击相应期内,经济增长指标对工业废水排放增长率的单位新息冲击曲线大致为倒U型,其响应值均在0以上,累计相应值为0.445515,表明工业废水排放增长率还未对经济增长产生负面效应,但这不能判断工业废水污染对经济增长的作用情况.经济增长指标对工业废气排放量的单位新息冲击曲线大致为倒U型,其响应值也均在0以上,累计相应值为0.391668,表明工业废气排放量还未对经济增长产生负面效应.经济增长指标对工业固废产生量的单位新息冲击曲线大致为U型,其响应值均在0以下,累计相应值为-0.093886,说明工业固废产生量将制约经济的发展,但这种效应很弱.总体而言,肇庆市工业废水和废气排放量对经济增长产生负面效应不显著,而固废产生量将会对经济增长产生一定程度的制约.4.3.2工业废气排放量和固废产生量间的关系表3列出了肇庆市环境污染指标与人均GDP的预测方差分解结果.从表3中可以看出,经济增长指标解释了工业废气排放量95%以上的方差,对工业废水排放增长率和工业固废产生量的贡献度则相对较小,说明工业废气排放量变化的主要原因解释是来源于经济增长的作用.工业废气排放量解释了经济增长80%以上的方差,而工业固废产生量对经济增长的方差贡献甚至可以忽略,说明该市工业废气排放量是经济增长变化的关键因素.4.4广州市和广州市之间的差异广州与佛山同处于工业化后期,但脉冲响应函数分析结果却不尽相同:广州市经济增长将导致工业废气排放量上升,却有助于略微降低工业废水排放量和工业固废产生量;工业废水排放量增加将制约经济发展,而其它指标对经济增长的负面效应不显著.佛山市经济增长会导致环境污染物排放(或产生)量整体上升,呈现出“先污染后治理”的特征,而环境污染物对经济增长产生的反作用均较弱.两个地区经济增长对环境污染作用机制存在差异,相比较而言,佛山市面临的环境保护形势更为严峻的局面,原因可能有以下3点:(1)城市功能定位的差异,广州市定位为国家中心城市,而佛山市历来是工商业重镇.(2)产业结构的差异,广州市三产比例由1984年的14.3∶53.6∶32.1变化为2008年的2.1∶38.9∶59.0,第二产业比重下降,已经形成了高度发达的现代服务业、高新技术产业和先进制造业的现代产业格局;佛山市三产比例由1996年的8.7∶55.0∶36.3变化为2008年的2.2∶6