經濟增長與工業廢水排放量實證分析

□文/李少紅

一、引言

改革開放以來，中國的經濟增長帶來了人民生活水平的提高以及社會福利水平的改善，但隨之而來的是一系列環境問題。經濟增長與環境惡化之間的兩難沖突備受關注，二者關系的研究已成為各領域探討的熱點問題。經濟學家庫茲涅茨1955年提出了著名的倒U型曲線假說，20世紀九十年代，Grossman和Krueger在庫茲茨曲線基礎上提出了環境庫茲涅茨曲線。國內學者方行明、劉天倫通過建立一個一元三次的計量經濟模型，應用最小二乘法估計，認為工業廢水排放量與人均GDP之間存在倒N型的關系，彭水軍、包群通過廣義的脈沖分析，認為人均GDP與工業廢水排放量存在N型關系。而本文主要利用VAR模型來分析經濟增長與工業廢水排放量是否存在上述關系，首先建立工業廢水排放量和經濟增長這兩個指標，因為考慮到時間序列的平穩性問題，要利用單位根檢驗數據是否平穩。如果數據平穩或是協整，則建立經濟增長與工業廢水排放量的VAR模型，進行格蘭杰因果關系分析和脈沖響應分析。

二、變量選取與數據處理

（一）變量選取。因為本文只是單純地研究經濟增長與工業排放量之間的關系，不考慮對環境造成污染的其他因素的影響，所以在變量選取方面比較容易。經濟增長的指標選用人均GDP（單位：元），之所以選用該指標，在于與總收入相比，人均GDP更能反映出真實收入水平變化對環境的影響。而工業廢水排放量的指標就直接選用每億元工業產值的工業廢水排放量（單位：噸）。研究區間取自1995～2009年，各指標數據來源于《中國統計年鑒》。

（二）數據處理。為避免數據的劇烈波動，消除可能存在的異方差，考慮到對時間序列進行對數化處理后容易得到平穩序列，且并不改變序列數據的特征。本文分別對每億元工業產值的工業廢水排放量和人均GDP的時間序列數據進行取對數的處理，新的序列分別命名為lnmyczw和lngdp。

（三）變量的平穩性檢驗。為了得到有效的檢驗統計量，防止為回歸的產生，在建立VAR模型前應首先對變量的時間序列數據進行ADF平穩性檢驗。

在進行ADF單位根檢驗之前，首先應確定是否具有截距和時間趨勢項，否則，檢驗的結果將會大相徑庭。一般采用圖形觀察法，如果序列在偏離0位置變動，且呈現出隨著時間快速遞增或遞減的趨勢，則可以選擇既有截距又有時間趨勢項；如果序列隨時間遞增或遞減的并不迅速，可以考慮舍去時間趨勢項。從表1中我們可以看出，lngddp和lnmyczw這2個時間序列在10%的顯著性水平下均不能拒絕存在單位根的原假設，因此都是非平穩的。而他們的一階差分序列dlngdp和dlnmyczw的ADF值均可以小于10%的顯著性水平下的臨界值，所以都是平穩的。因此，dlngdp和dlnmyczw都是平穩的時間序列，可以建立任何的模型。（表1）

表1 ADF平穩性檢驗

三、VAR模型的建立及應用

（一）建立VAR模型。在ADF檢驗的基礎上，我們建立人均GDP和每億元工業產值的工業廢水排放量為因變量，這些變量的滯后項為自變量的VAR模型。

為了確定VAR模型的滯后階數，我們根據 LogL、LR、FPE、IC、SC 和 HQ 等標準進行確定，如表2所示。（表2）滯后階數適當加大，可以消除誤差項中的自相關，但又容易減少自由度，影響模型參數估計的有效性。因此，我們重點參考AIC和SC最小的評價標準，將VAR的滯后階數確定為4階。因為對于變量人均GDP和每億元工業產值的工業廢水排放量，經過取對數和一次差分后，變量是平穩的，所以可以建立滯后4階的VAR模型。

表2 VAR模型的最優滯后期

表3 格蘭杰因果檢驗

（二）格蘭杰因果關系分析。在建立VAR模型的基礎上，來分析經濟增長與工業廢水排放量之間的格蘭杰因果關系。Granger因果檢驗度量的是：對y進行預測時x的前期信息對均方誤差MSE的減少是否有貢獻，并以此作為因果關系的判斷基準。與x的前期信息相比，若MSE無變化，則稱x在Granger意義下對y無因果關系；反之，當x的前期信息對MSE的減少有貢獻時，稱x在Granger意義下對y有因果關系。即一個變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關系。

Granger因果檢驗往往受滯后長度p的影響。處理滯后期有兩種方法：一是從滯后1開始測試，按AIC、SC最小的原則確定VAR的滯后長度，作為Granger因果關系檢驗的滯后期；二是嘗試不同的滯后期，比如滯后1～6期，觀測因果關系的變化特征。本文的滯后階數直接利用VAR模型所確定的滯后階數。

通過格蘭杰因果關系檢驗（表3），根據伴隨概率，在5%的顯著水平下，因為0.000，0.05，所以拒絕原假設，即人均GDP是工業廢水排放量的格蘭杰原因。0.9569＞0.05，所以接受原假設，即工業廢水排放量不是人均GDP的格蘭杰原因。表明人均GDP和工業廢水排放量之間存在單向的格蘭杰因果關系。這就從一個方面反映了我國經濟的快速增長在一定程度上建立在高廢水排放量的基礎上的，但是這不符合中國的“低污染，高增長”的目標，所以我國要加快經濟增長由粗放式向集約式的轉變，治理高能耗、高排放的企業，而且在較快的經濟增長的條件下，也應該對工業廢水的治理增加投資。

（三）脈沖響應分析。前面我們分析了一個變量和另一個變量之間的格蘭杰因果關系，接下來分析當一個誤差項發生變化即模型受到某種沖擊時對系統的動態影響，或者說VAR模型中的一個內生變量的沖擊（即一個誤差項發生變化）給其他內生變量帶來的影響，即脈沖響應分析。首先，我們給每億元工業產值的工業廢水排放量一個單位的沖擊，采用脈沖方法得到關于人均GDP的一個脈沖響應函數（圖1）。圖1中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數（單位：年），縱軸代表人均GDP增長率的響應，實線表示脈沖響應函數，代表人均GDP的增長率對每億元工業產值的工業廢水排放量的沖擊的反應，虛線表示正負兩倍標準差的偏離帶。

從圖1中可以看出，當在本期給人均廢水排放量一個正沖擊，人均GDP的增長率在前7期基本上是平穩的，且是正的，當人均廢水排放量受外部的某一正的沖擊后，傳遞給人均GDP的增長率，給人均GDP的增長率帶來同樣的沖擊即具有正的增長。在第7期內下降為0，并持續下降，到第8期以后開始穩定（響應值為-0.03）。表明每億元工業產值的工業廢水排放量的正的沖擊可以使人均GDP的增長率持續降低，但是這種影響比較微小。

同理，我們給人均GDP一個單位的正的沖擊，可以得到每億元工業產值的工業廢水排放量的響應函數（圖2），實線表示每億元工業產值的工業廢水排放量增長率對人均GDP沖擊的響應函數。

在圖2中可以看出，每億元工業產值的工業廢水排放量的增長率一直在0附近很小幅度的波動，但在第3期以后都顯示出不明顯的負效應。這說明人均GDP的一個正的沖擊可以持續降低每億元工業產值的工業廢水排放量的增長率，但是這個響應不是非常明顯。

四、結論

在1995～2009年這個研究期間，通過利用人均GDP和每億元工業產值的工業廢水排放量建立VAR模型，通過格蘭杰因果關系分析和脈沖響應分析，得出如下結論：

1、在一定程度上，中國經濟的增長是工業廢水排放量的格蘭杰原因，這與中國正處在工業化中期，第二產業比重大的經濟結構有關，但是工業廢水排放量不是經濟增長的格蘭杰原因。

2、在響應期內，dlngdp對dlnw的響應函數并沒有呈現倒N型或N型。沒有呈現倒N型可能是因為使用的模型不同，而沒有呈現N型是因為本文數據較新，加上近年來政府對工業廢水排放量的控制所致。

3、經濟增長對工業廢水排放量的減少所起的作用不是很明顯。

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