彭茜薇

（廣西師范大學 經(jīng)濟管理學院，廣西 桂林 541006）

基于VAR模型的湖南省經(jīng)濟增長與霧霾污染關系研究

彭茜薇

（廣西師范大學 經(jīng)濟管理學院，廣西 桂林 541006）

通過選取1990-2010年湖南省經(jīng)濟增長和霧霾污染數(shù)據(jù)，建立VAR模型，運用脈沖響應函數(shù)和方差分解,對經(jīng)濟增長與和霧霾污染的相互影響和動態(tài)關聯(lián)進行了研究。結果表明湖南經(jīng)濟增長導致工業(yè)二氧化硫排放量的增加，而工業(yè)粉塵、煙塵排放量相對減少。湖南省經(jīng)濟增長對霧霾污染方差貢獻率大，而霧霾污染對經(jīng)濟增長方差的貢獻度相對較小。因此，湖南省應該首先加強對工業(yè)二氧化硫的治理，然后促進產(chǎn)業(yè)升級。

經(jīng)濟增長，霧霾污染，VAR模型，湖南省

最近，中國大部分地區(qū)被霧霾席卷，湖南空氣質量長期處于中度甚至重度污染。霧霾問題是一個環(huán)境問題，不僅影響了空氣質量，而且據(jù)調查研究，PM2.5中含有致癌物，對人體傷害極大。同時，霧霾問題也是一個經(jīng)濟問題，霧霾反應出了環(huán)境與經(jīng)濟的極其不協(xié)調。霧霾形成的主要原因是中國以煤為主的能源消費結構、工業(yè)化進程的污染排放、汽車尾氣的排放以及城鎮(zhèn)化進程的揚塵。因此，針對霧霾形成的原因，對湖南霧霾污染與經(jīng)濟增長的關系展開深入研究，探討如何減少霧霾，實現(xiàn)經(jīng)濟的快速增長與環(huán)境和諧發(fā)展，這對目前湖南經(jīng)濟的發(fā)展具有重要的理論意義和現(xiàn)實價值。

一、文獻綜述

近幾年來，國內有不少學者運用VAR模型對環(huán)境與經(jīng)濟關系進行研究，彭水軍，包群（2006）對全國6類環(huán)境污染指標與人均GDP之間的長期動態(tài)影響特征進行了考察，發(fā)現(xiàn)一方面經(jīng)濟增長是影響我國污染排放的重要原因，另一方面環(huán)境污染對經(jīng)濟增長也存在著反向作用，然而后者具有一定滯后效應。方差分解結果顯示人均GDP是解釋各類污染排放的預測方差的重要變量，然而污染排放對經(jīng)濟增長的預測方差貢獻度則相對較小[1]。閆新華，趙國浩（2009）對山西省進行了實證研究。結論表明，山西作為全國的能源重化工基地，確實存在著經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的雙向作用機制，不過環(huán)境污染對經(jīng)濟增長的反作用機制要弱許多[2]。呂?。?010）以上海市為例，發(fā)現(xiàn)上海的環(huán)境污染水平對經(jīng)濟增長的影響較大，而經(jīng)濟增長對環(huán)境污染水平的影響較小[3]。彭文斌，田銀華（2011）運用 VAR模型考察了湖南省三類環(huán)境污染指標與人均GDP之間的長期動態(tài)影響特征，結果表明：一方面經(jīng)濟增長是環(huán)境污染的重要原因，另一方面環(huán)境污染對經(jīng)濟增長也存在反向作用，然而這種作用力具有一定的滯后效應[4]。段顯明，郭家東（2012）對浙江省的經(jīng)濟與環(huán)境關系進行了動態(tài)研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長指標對解釋環(huán)境污染指標排放的預測方差分解的貢獻度較高，環(huán)境污染指標排放對經(jīng)濟增長指標的預測方差的解釋貢獻度較小[5]。李治國，周德田（2013）選取山東省的數(shù)據(jù)建立了經(jīng)濟增長和環(huán)境污染的VAR模型，結論表明山東省所存在的各種環(huán)境問題會遏制其經(jīng)濟增長，且伴隨經(jīng)濟增長所產(chǎn)生的環(huán)境問題主要是工業(yè)廢氣的排放[6]。

在以上研究文獻中，均是運用VAR模型的脈沖響應和方差分析來分析經(jīng)濟和環(huán)境的關系，得出相關結論，且在環(huán)境污染指標的選用上，大多數(shù)選用的是工業(yè)三廢排放量來表示，而本文選用的與霧霾相關的污染指標進行研究，更具有時效性。

二、數(shù)據(jù)與模型構建

（一）指標與數(shù)據(jù)選取

霧霾天氣和工業(yè)化進程中的污染排放緊密相關，因此，本文選取湖南省1990至2010年的工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)二氧化硫排放量作為衡量霧霾污染的指標。工業(yè)是經(jīng)濟增長的重要支柱產(chǎn)業(yè)，因此，經(jīng)濟增長指標選取剔除通貨膨脹的湖南省的人均工業(yè)GDP。由于數(shù)據(jù)的自然對數(shù)可以消除可能存在的異方差，所以本文將所有數(shù)據(jù)都進行了對數(shù)化的處理(指標名稱、符號見表1)。本文的所有數(shù)據(jù)均來自于相應年份的《湖南統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》等，并對個別數(shù)據(jù)進行了調整①由于湖南統(tǒng)計年鑒和中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒缺失 1994年工業(yè)煙塵排放總量和二氧化硫排放總量的數(shù)據(jù) ，因此，本文以 1993 年與1995年工業(yè)煙塵排放總量和工業(yè)二氧化硫排放量為基礎進行了推算。。

表 1 指標名稱、符號

（二）VAR模型的構建

本文的計量模型是基于Sims 1980年提出的一種動態(tài)聯(lián)立方程模型——VAR模型，并在VAR模型估計的基礎上，使用廣義脈沖響應函數(shù)和方差分解對湖南省經(jīng)濟增長與霧霾污染各指標進行實證分析。VAR 模型表達式為：

其中，Yt為k維內生變量向量；Xt為D維外生變量向量；p為模型的滯后階數(shù)，一般根據(jù)AIC、SC準則和LR檢驗來確定；A1，A2，…AP和B為k×k和k×D維系數(shù)矩陣；μt為k維隨機擾動向量，且滿足 cov(μt，μs)=0(t≠s)。

三、模型估計與結果

（一）單位根檢驗

為了確定序列的平穩(wěn)性，防止出現(xiàn)“偽回歸”，首先對變量的時序數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，本文采用ADF檢驗方法，結果如表2。

表 2 各變量的ADF檢驗

由表2可知，ADF檢驗結果證明了各變量滿足一階平穩(wěn)條件。滿足進行協(xié)整關系檢驗的條件。

鼓板那個一響喲，大伙兒歇歇腳。聽我說說大別山，那是個英雄窩。高山鋪子清水河，八斗丘里望南坡。賣油貨郎送情報，錦囊妙計搗敵窠。打了土豪分田地，黃麻起義震山河。銅鑼一響當紅軍，萬里長征過黃河。小女子喲坐樓閣，懷抱琵琶赴戰(zhàn)火。荊王街上百里香，來往敵營快如梭。炸掉碉樓殺鬼子，抗日英雄何其多……

（二）VAR模型建立

在ADF檢驗的基礎上，我們建立以湖南省人均工業(yè)GDP、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)二氧化硫排放量為因變量，這些變量的滯后值為自變量的VAR模型。為了確定VAR模型的滯后階數(shù)，我們根據(jù)LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ等標準進行確定(如表3所示)。滯后階數(shù)適當加大，可以消除誤差項中的自相關，但又容易減少自由度，影響模型參數(shù)估計的有效性。因此，我們將VAR的滯后階數(shù)確定為2階，即建立VAR(2)。通過單位根圖，可以看出所有根的倒數(shù)均在單位圓之中，表明 VAR(2)模型具有穩(wěn)定性。

表 3 最優(yōu)滯后期

（三）Johansen協(xié)整檢驗

對于時間序列來說，協(xié)整檢驗方法有Engle-Granger兩步法和Johansen協(xié)整檢驗法，前者適合兩變量模型，而后者適合多變量的VAR模型。因此，本文采用Johansen協(xié)整檢驗法。協(xié)整檢驗結果如表4。

表 4 協(xié)整檢驗結果

通過協(xié)整檢驗我們發(fā)現(xiàn)，人均工業(yè)GDP和工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量、工業(yè)二氧化硫排放量之間具有長期穩(wěn)定的關系。這種長期穩(wěn)定關系可以用協(xié)整方程來表示：lnGDP=4.2lnSO2-3.8lnsoot-0.73lndust。

因此，當湖南省工業(yè)二氧化硫排放量增加1%時，人均工業(yè)GDP增長4.2%；當工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)粉塵排放量增加1%時，人均工業(yè)GDP分別下降3.8%和0.73%。湖南的經(jīng)濟增長與工業(yè)二氧化硫排放量呈正相關，與工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量呈負相關。

（四）格蘭杰因果關系檢驗

協(xié)整檢驗只能說明變量之間具有長期均衡穩(wěn)定的關系，至少有單項因果關系，但這并不能說明因果關系，需要進一步進行因果檢驗。本文采用格蘭杰因果檢驗方法，檢驗結果如表5。

從表5的檢驗結果可見，人均工業(yè)GDP是工業(yè)二氧化硫、粉塵、煙塵排放量格蘭杰原因，但工業(yè)二氧化硫、粉塵、煙塵排放量不是人均工業(yè)GDP的格蘭杰原因，這說明經(jīng)濟增長能導致工業(yè)二氧化硫排放的增加，使得工業(yè)粉塵、煙塵排放量減少，而霧霾污染排放并沒有帶來經(jīng)濟的增長。

表 5 格蘭杰檢驗結果

（五）脈沖響應函數(shù)分析

脈沖響應函數(shù)分析方法可以用來描述一個內生變量對由誤差項所帶來的沖擊的反應，即在隨機誤差項上施加一個標準差大小的沖擊后，對內生變量的當期值和未來值所產(chǎn)生的影響程度。本文脈沖分析結果如表6。

表 6 脈沖分析結果

1.經(jīng)濟增長與工業(yè)二氧化硫排放

給GDP一個標準差的沖擊，工業(yè)二氧化硫排放對GDP的沖擊響應值大多為負，累計值為-0.278204，并先增大后減小。給工業(yè)二氧化硫一個標準差的沖擊，經(jīng)濟增長對工業(yè)二氧化硫的沖擊響應值l期為0，到第三期達到最大0.146335，隨后下降，累計值為0.728413。這表明經(jīng)濟的增長將導致工業(yè)二氧化硫排放的先增加后減少。

2.經(jīng)濟增長與工業(yè)煙塵排放

給GDP一個標準差的沖擊，工業(yè)煙塵的響應值先增大再減小，隨后再增大，累積值分別為-1.66117。這表明經(jīng)濟的增長將導致工業(yè)煙塵排放的減少。給工業(yè)煙塵一個標準差的沖擊，經(jīng)濟增長對工業(yè)煙塵的沖擊響應值l期為0，先下降后上升，累計值為-1.39379，表明工業(yè)煙塵排放量對經(jīng)濟增長將產(chǎn)生負面效應， 即制約經(jīng)濟的快速增長。

3.經(jīng)濟增長與工業(yè)粉塵排放

給GDP一個標準差的沖擊，工業(yè)粉塵響應1期為0，隨后先減小再增大，隨后再減小，累積值為-1.216615。這表明經(jīng)濟的增長將導致工業(yè)粉塵排放的減少。給工業(yè)粉塵一個標準差的沖擊，經(jīng)濟增長對工業(yè)粉塵的沖擊響應值1期為-0.032149，先下降后持續(xù)上升，累計值為0.449473。

以上響應分析說明，人均工業(yè)GDP正的沖擊可以增加工業(yè)二氧化硫排放量，減少工業(yè)煙塵和粉塵排放量。這剛好與前文的協(xié)整分析和因果分析相吻合。

（六）方差分解

方差分解的基本思想是，把系統(tǒng)中的全部內生變量（k個）的波動按其成因分解為與各個方程新息相關聯(lián)的k個組成部分，從而得到新息對模型內生變量的相對重要程度。方差分解結果如表7。

根據(jù)方差分解理論，本部分測量了霧霾污染與經(jīng)濟增長的相互貢獻程度，也反映了自1990年以來湖南霧霾污染與經(jīng)濟增長之間的動態(tài)變化關系。其中經(jīng)濟增長對工業(yè)二氧化硫排放量的方差貢獻度達到17.6%以上，經(jīng)濟增長對工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)粉塵排放量的方差貢獻度分別達到34.6%和20.2%以上。同時，可以看出，工業(yè)二氧化硫排放量對經(jīng)濟增長的方差貢獻度為6.5%，而工業(yè)粉塵排放量和工業(yè)煙塵排放量對經(jīng)濟增長的方差貢獻度分別為22%和7.3%。

表 7 方差分解結果

由表7可以發(fā)現(xiàn)，在1990-2010年時段內，人均工業(yè)GDP對解釋各類霧霾污染指標的預測方差起了很大的作用，同時各類霧霾污染指標對解釋人均工業(yè)GDP的預測方差的貢獻度則相對較小。

四、結論與建議

（一）結論

本文在基于VAR模型估計的基礎上，使用了廣義脈沖響應函數(shù)和方差分解對 1990～2010年湖南經(jīng)濟增長與霧霾污染各類指標進行了動態(tài)關系影響分析，得出的結論如下：

第一，經(jīng)濟增長對霧霾污染指標的沖擊反應軌跡大致可分為三類：倒U型 (工業(yè)二氧化硫排放量)、U型(工業(yè)煙塵排放量)和線性（工業(yè)粉塵排放量)。霧霾污染指標對經(jīng)濟增長的沖擊反應軌跡大致可分為三類: 倒U型 (工業(yè)二氧化硫排放量)、U型(工業(yè)煙塵排放量)和倒N型（工業(yè)粉塵排放量)。這說明在經(jīng)濟與環(huán)境演變關系中，并不是都符合倒U型曲線，而是不同的污染指標呈現(xiàn)出不同形式的經(jīng)濟與環(huán)境之間關系。

第二，經(jīng)濟增長與霧霾污染之間存在相互作用，并且經(jīng)濟增長對霧霾污染的貢獻作用要強很多。湖南省經(jīng)濟增長對霧霾污染方差貢獻率大，而霧霾污染對經(jīng)濟增長方差的貢獻度較小。這表明湖南工業(yè)粉塵煙塵得到了一定程度的控制，需要加強對二氧化硫污染的治理，而且也需要進一步促進經(jīng)濟的快速增長對霧霾污染反作用。

（二）建議

應該首先加強工業(yè)二氧化硫治理，然后促進產(chǎn)業(yè)升級。

1.加強工業(yè)二氧化硫治理

加強工業(yè)二氧化硫治理，首先需要對污染排放所導致的外部效應進行清晰界定，建立有效和完善的機制。其次，需要改進技術設備、污染處理設施，在保障湖南省經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展的前提下，對造成霧霾的湖南城市化，工業(yè)化進程中產(chǎn)生的大量工業(yè)二氧化硫進行有效控制。

2.促進產(chǎn)業(yè)升級

霧霾天氣是與經(jīng)濟上追求高增長而忽視環(huán)境保護密切相關的，為了GDP的增長，很多地區(qū)不惜以犧牲環(huán)境為代價，使其大大超出了環(huán)境的承載能力。而由實證結果可以看出，湖南省的情形相對有所好轉，這與湖南發(fā)動公眾參與、關注和支持環(huán)境保護有密切關系。

情況雖然有所好轉，但湖南在發(fā)展經(jīng)濟的過程中仍然要注意與環(huán)境協(xié)調發(fā)展。經(jīng)濟發(fā)展離不開工業(yè)化，但這也是霧霾產(chǎn)生的重要原因，湖南是中部大省，目前湖南主要以第二產(chǎn)業(yè)為主，而工業(yè)化進程中排放的大量廢氣、粉塵、煙塵對環(huán)境污染極大，因此，產(chǎn)業(yè)升級是湖南省亟待解決的問題，我們需要改善工業(yè)結構，促進產(chǎn)業(yè)升級，逐步將第三產(chǎn)業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)。

[1] 彭水軍,包 群.中國經(jīng)濟增長與環(huán)境污染——基于廣義脈沖響應函數(shù)法的實證研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2006,(5):15-22.

[2] 閆新華,趙國浩.經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的VAR模型分析——基于山西的實證研究[J].經(jīng)濟問題,2009,(6):59-62.

[3] 呂 健.上海市經(jīng)濟增長與環(huán)境污染——基于VAR模型的實證分析[J].華東經(jīng)濟管理,2010,24(8):1-6.

[4] 彭文斌,田銀華.湖南環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的實證研究——基于VAR模型的脈沖響應分析[J].湘潭大學學報,2011,35(1):31-35.

[5] 段顯明,郭家東.浙江省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關系基于VAR模型的實證分析[J].重慶交通大學學報,2012,12(1):52-55.

[6] 陳可心,方 晰,馬仁明. 懷化市區(qū)空氣污染物時間變化特征及其成因分析[J]. 中南林業(yè)科技大學學報,2012,(4):27-33.

[7] 李治國,周德田.基于VAR模型的經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關系實證分析——以山東省為例[J].企業(yè)經(jīng)濟,2013,(8):11-16.

A Study of the Relationship between the Economic Growth of Hunan Province and the Haze Pollution Based on VAR Model

PENG Qian-wei
(Guangxi Normal University, College of Economics and Management, Guilin 541006, Guangxi, China)

The paper takes Hunan province as an example, selects annual data of economic growth of Hunan province and haze pollution from 1990 to 2010, and establishes the VAR model with the impulse response function and variance decomposition to study the mutual effects and dynamic relationship between economic growth and haze pollution. The results show that the economic growth in Hunan results in the increase of industrial sulfur dioxide emission, while the industrial dust emission and industrial soot emission is reduced. The variance contribution rate of Economic growth in Hunan Province on the haze pollution is large while the variance contribution rate of the haze pollution on economic growth is relatively small. Therefore, Hunan province should fi rst strengthen the management to the industrial sulfur dioxide emission and promote the industrial upgrading.

economic growth; haze pollution; VAR model; Hunan province

F124.1

A

1673-9272(2014)02-0055-04

2014-02-20

教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目（編號：12YJA630101）；廣西哲學社會科學規(guī)劃基金項目（編號：11BGL013）。

彭茜薇（1992-），女，湖南長沙人，廣西師范大學經(jīng)濟管理學院研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟。

[本文編校：羅 列]