江蘇省第二產業演進與工業三廢排放關系研究

劉安國,張克森,聶 蓓,王美艷,張英奎

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江蘇省第二產業演進與工業三廢排放關系研究

劉安國,張克森,聶 蓓,王美艷,張英奎*

(北京化工大學經濟管理學院,北京 100029)

本文采用江蘇省1991~2014年統計年鑒環境污染和第二次產業產出數據,運用Johansen檢驗、Granger檢驗、廣義脈沖響應函數分析和方差分解等方法,分析資源依附型產業及非資源依附型產業環境污染變量與第二次產業成長的相互作用與相互影響,并結合資源依附型與非資源依附型產業的EKC特征分析探討促進江蘇省“三廢”減排的二次產業結構調整政策.研究結果表明:環境污染各變量與第二次產業產出長期存在均衡關系;第二次產業成長是引起資源依附型和非資源依附型產業“三廢”排放變化的Granger原因;環境污染各變量的變化在短期對第二次產業產出有較大沖擊,但其長期動態效應趨于下降;資源依附型產業廢氣及固體廢棄物排放變化對江蘇省第二次產業產出變化的貢獻度要大于非資源依附型產業,而工業廢水的排放表現則相反.EKC特征分析表明資源依附型產業工業廢氣減排與固體廢棄物減排為江蘇省環境管理面臨的首要挑戰.

環境污染；資源依附型產業；產業發展

工業三廢排放與包含工業在內的第二次產業發展之間的關系成為經濟學家和環境學家共同關心的問題.研究表明[1-3]:一國或一地區環境污染將隨經濟增長走出先上升、再下降的倒U型環境庫茲涅茲曲線(EKC)軌跡.環境經濟學家的這一觀察很自然地使人聯想到此前經濟學家和社會學家針對產業結構變遷所作的觀察:在一國(或地區)長期經濟增長過程中,產業結構通常會發生顯著的變化,產業結構重心由第一次產業向第二次產業和第三次產業漸次轉移,表現為第一次產業份額持續下降,第二次產業份額基本穩定,但第二次產業中的制造業份額先上升、再下降,第三次產業份額持續上升[4].國際范圍的進一步研究[5-7]表明,產業結構的變化與污染減排之間存在著相對復雜的關系.在某些情形,收入水平與污染活動的增加相聯系;在另一些情形,污染排放隨國民收入的增加和服務業的發展而下降.也有學者對上述環境演化與產業結構變遷之間關系的論證提出質疑[8-9],認為沒有證據表明產業結構變遷是發達國家20世紀80年代二氧化硫排放顯著減少的重要原因.

在中國,圍繞產業結構變遷對節能減排的影響展開的研究[10-12]導出的主要結論是:產業結構優化調整有利于節能減排,第三產業的發展對節能減排的效果尤為顯著.左可貴等[13]和李名升等的研究表明,工業內部結構的變化對于促進污染減排具有顯著影響.張雷等[15]和陳潔等[16]強調產業結構優化調整對節能減排的單向驅動作用,其他學者[17-19]則強調節能減排之于產業結構調整的倒逼效應.馬訓舟等[20]基于廣義脈沖響應函數的研究表明工業產值對廢水及廢氣排放量沖擊具有正向響應;陳迅和馮敬娟等學者[21]運用協整分析、廣義脈沖函數法和方差分解法研究發現,河南省經濟增長加重了工業污染,工業污染的惡化也給經濟增長帶來了負面影響.還有學者[22-23]論證污染減排與產業結構調整之間存在雙向動態作用機制.朱俏俏等[24]以1994~2011年的能源消費數據為基礎進行的實證分析表明:提高資源依附型產業碳排放會阻礙工業經濟的發展;工業經濟增長的正面沖擊會導致資源依附型產業碳排放先升后降,同時也會引起制造業碳排放短期內下降,長期內在經歷小范圍起伏后趨于平穩.

經濟發展與產業結構的非線性演進路徑與環境演化的非線性EKC路徑交織在一起,使得關于產業演進與工業污染(減排)關系的研究復雜化和多樣化.從國內外研究進展來看,針對產業發展與環境污染(減排)關系的研究已不限于探究單方向的關系,越來越多的研究嘗試更深入地剖析二者之間的雙向聯系或相互影響.不過,由于受數據可獲得性及研究方法等多種因素的制約,當前就產業發展與環境污染(減排)之間的雙向聯系展開的討論大多圍繞第二次產業、工業、制造業籠統地進行,對相關產業做進一步細分的不多,且大部分研究只涉及單一的或有限的工業污染物類別,很少涵蓋工業“三廢”的全部子類.基于這一觀察,我們選擇經濟與環境統計數據相對健全完善的江蘇省展開研究,按照資源依附型產業與非資源依附型產業分類,分析重點調查行業工業三廢與第二次產業演進之間的動態關系,以工業“三廢”排放與第二次產業產出之間的動態響應分析、企業污染排放對第二次產業成長的影響力度和貢獻度大小分析、污染排放與產業發展之間相互影響的深層機制分析為基礎,結合針對不同產業子類的EKC演化特征分析,對江蘇省第二產業演進與工業三廢排放關系及其長期走勢進行科學識別和預測,并就促進江蘇省“三廢”減排的二次產業結構調整政策設計提出科學建議.

1 研究方法

1.1 數據選擇和數據平穩性檢驗

傳統上采用協整分析等定量方法研究表征非線性產業結構演進與非線性環境品質演進的變量之間的數量關系.為深入細致地研究江蘇省重點調查行業工業三廢排放與第二次產業演進之間的動態關系,依照《國民經濟行業分類》將江蘇省第二次產業細分為資源依附型產業和非資源依附型產業2個子類(參見表1),這一細分有助于提取與節能減排和產業結構調整優化相關的政策涵義(由于數據可獲得性方面的原因,研究未能覆蓋第二次產業中的建筑業).

從1992~2015年的《江蘇統計年鑒》析取第二次產業總產值(單位:億元)、人均GDP(單位:萬元)、資源依附型產業及非資源依附型產業的工業廢水排放量(單位:萬t)、工業廢氣排放量(單位:億m3)和工業固體廢棄物排放量(單位:萬t)的時間序列數據,并以之為基礎展開協整分析和Granger因果關系分析.

作為協整分析的前期準備,首先使用ADF檢驗法對江蘇省第二次產業總產值和5類污染排放數據時間序列的對數值進行平穩性檢驗.表2給出研究中將要使用的各變量名稱.

表1 資源依附型產業與非資源依附型產業分類

表2 各變量名稱列表

檢驗任一變量的時間序列平穩性的ADF模型設定如下:

DX=++X-1+

(= 1, 2, …,) (1)

式中:和分別為截距項和趨勢項;為隨機擾動項;表示滯后項.分別按1%、5%、10%的顯著性水平對各變量進行統計量檢驗.若統計量小于臨界值,則接受原假設;反之拒絕原假設.ADF檢驗結果如表3所示.

表3 ADF單位根檢驗結果

一階差分中,第二次產業總產值序列以及資源依附型產業和非資源依附型產業的污染排放序列除廢水之外都通過了1%、5%、10%的顯著性檢驗,均為一階單整序列;在二階差分中,第二次產業總產值序列以及資源依附型產業和非資源依附型產業的工業廢水序列都通過了平穩性檢驗,符合二階差分平穩條件.

1.2 建模原理和計算方法

1.2.1 協整分析在完成ADF檢驗之后,我們以滿足檢驗條件的工業“三廢”排放與第二次產業總產值時間序列數據為基礎運用Johansen[25]多重協整檢驗方法對江蘇省第二次產業總產值和5類污染排放數據的時間序列的對數值進行協整檢驗,以判斷第二次產業總產值和3類污染排放之間是否存在長期均衡關系.規定:

式中:Y為維非平穩(1)向量;X為維確定性外生變量;為隨機擾動項.與(2)相聯系的Johansen協整檢驗可以表述為:

(3)

1.2.2Granger因果關系檢驗 雖然協整檢驗可以幫助我們判斷工業“三廢”排放與第二次產業總產值時間序列數據之間是否存在穩定均衡的聯系,但是,要進一步討論這類均衡關系的因果性,需要使用Granger因果關系檢驗.支撐Granger因果關系檢驗的基本思想是:如果的變化引起了的變化,則的變化應當發生在變化之前.假設要檢驗變量與之間的因果關系以及因果關系的指向,可以構建模型:

(5)

此處,隨機誤差項和被假定是不相關的.與(4)和(5)相對應的Granger因果關系檢驗的原假設是:“不是引起變化的Granger原因”或“不是引起變化的Granger原因”.依照標準的Granger因果關系檢驗程序對江蘇省工業“三廢”排放序列與第二次產業總產值序列進行因果關系檢驗.

1.2.3 廣義脈沖響應函數分析因果關系檢驗僅能識別工業“三廢”排放序列與第二次產業總產值序列之間是否存某種穩定的作用或影響以及作用的方向,但并不提供與作用強弱以及作用持續時間長短相關的信息,引入廣義脈沖響應函數分析可以幫助我們解決后一個問題.脈沖響應函數用來衡量某個內生變量隨機擾動項的一個標準差沖擊對VAR模型中所有內生變量當前值和未來值的影響.以包含兩個內生變量且滯后一階的VAR模型為例,規定:

(7)

1.2.4 方差分解 從觀測變量的方差入手,通過方差分析,可以幫助我們從多個控制變量中識別那些對觀測變量有顯著影響的變量.根據文獻[26], VMA(￥)的表達式y的第個變量可以寫成:

式中:為向量個數.假定各無序列相關,且擾動項向量的協方差矩陣Σ為對角矩陣,y的方差可以分解成種不相關影響,第個變量基于沖擊的方差對y的方差的相對貢獻度可以表示為:

(9)

根據統計軟件計算結果可以將第個變量基于沖擊的方差對y的方差的相對貢獻度分別滯后期數繪制成相關圖表.方差分解允許進一步分析工業“三廢”排放中的每一項對第二次產業總產值貢獻度的大小.

1.2.5 資源依附型與非資源依附型產業的EKC特征分析 為有針對性地探討江蘇省促進“三廢”減排的長效政策措施,有必要了解江蘇省資源依附型與非資源依附型產業的EKC特征. EKC特征反映相關產業污染排放X與一國(或一地區)一般經濟發展水平D之間的關系,在實證研究中通常采用以下回歸方程研究相關產業的EKC特征:

式中:為隨機擾動項.在具體計算中,用江蘇省人均GDP作為表征其經濟發展水平的指標.視回歸結果的不同,EKC曲線可以呈現出倒U型、U型和N型等多種特征.

2 研究結果

2.1 協整檢驗結果

江蘇省第二次產業總產值和3類污染排放協整檢驗的結果見表4.特征根跡檢驗和最大特征值檢驗結果表明,在5%的顯著性水平上,至多存在兩個協整方程的初始假設并不被拒絕,證實資源依附型產業污染排放、非資源依附型產業污染排放與第二次產業總產值等變量之間存在長期平衡關系.

表4 協整檢驗結果

2.2Granger因果關系檢驗結果

江蘇省第二次產業總產值和3類污染排放的Granger因果關系檢驗結果見表5.

表5 Granger因果關系檢驗結果

在10%的顯著性水平上,第二次產業總產值的變化既是非資源依附型產業工業廢水排放量、工業廢氣排放量與工業固體廢棄物排放量的變化產生的Granger原因,也是資源依附型產業工業廢氣排放量與工業固體廢棄物排放量的變化產生的Granger原因.“第二次產業總產值的變化是資源依附型產業工業廢水排放量的變化產生的Granger原因”的結論不被拒絕的概率為88.38%.在10%的顯著性水平上,資源依附型產業工業廢氣排放量的變化是第二次產業總產值的變化產生的Granger原因,但資源依附型產業工業廢水排放量與工業固體廢棄物排放量的變化以及非資源依附型產業工業廢水排放量、工業廢氣排放量與工業固體廢棄物排放量的變化均不是第二次產業總產值的變化產生的Granger原因.

2.3脈沖響應函數分析結果

江蘇省第二次產業總產值和3類污染排放的脈沖響應函數分析結果如圖1~圖3所示.

2.3.1 工業廢水排放對第二次產業產出沖擊的響應資源依附型產業工業廢水排放對第二次產業產出沖擊的響應如圖1(a)所示,響應與沖擊短期呈正相關關系,長期呈負相關關系,響應曲線呈“倒U型”.第二次產業產出的一個正的外生沖擊導致資源依附型產業工業廢水排放在第1與第2期上升,并在第2期達到最大值0.08,然后一直下降.

2.3.2 工業廢氣排放對第二次產業產出沖擊的響應資源依附型產業工業廢氣排放對第二次產業產出沖擊的響應如圖2a所示,響應與沖擊呈正相關關系.第二次產業產出的一個正的外生沖擊導致資源依附型產業工業廢氣排放在波動中上升,并在第4、第6和第8期達到最大值0.10,然后下降并趨于平穩.

非資源依附型產業工業廢氣排放對第二次產業產出沖擊的響應如圖2b所示,響應與沖擊呈正相關關系.第二次產業產出的一個正的外生沖擊導致非資源依附型產業工業廢氣排放在波動中上升,并在第8和第10期達到最大值0.09,然后下降并趨于平穩.

2.3.3 工業固體廢棄物排放對第二次產業產出沖擊的響應資源依附型產業工業固體廢棄物排放對第二次產業產出沖擊的響應如圖3a所示,響應與沖擊呈正相關關系,響應曲線呈“倒U型”.第二次產業產出的一個正的外生沖擊導致資源依附型產業工業固體廢棄物排放在第1至第6期持續上升,并在第6期達到最大值0.14,然后一直下降.

非資源依附型產業工業固體廢棄物排放對第二次產業產出沖擊的響應如圖3b所示,響應與沖擊呈正相關關系,響應曲線呈“倒U型”.第二次產業產出的一個正的外生沖擊導致非資源依附型產業工業固體廢棄物排放在第1至第3期上升,并在第3期達到最大值0.071,然后下降并趨于平穩.

2.4方差分解結果

江蘇省第二次產業產出變化的方差分解結果見圖4.圖4a所示為工業廢水排放變化對江蘇省第二次產業產出變化的貢獻度的演變.假設其他條件一定,給定工業廢水排放的一個變化,可以觀察到第二次產業產出自身波動對第二次產業產出自身的影響程度隨時間減弱,在經過短期下降之后逐漸趨于穩定.資源依附型產業工業廢水排放的變化對江蘇省第二次產業產出變量方差的貢獻度緩慢而持續地上升,自第10期之后穩定在3%的最大值水平;非資源依附型產業工業廢水排放的變化對江蘇省第二次產業產出變量方差的貢獻度先上升再下降,于第4期達到最大值8.60%,在小幅下降之后從第7期開始穩定在7%的水平,與資源依附型產業相比,非資源依附型產業工業廢水排放的變化對江蘇省第二次產業產出變量方差的貢獻度更高.

工業廢氣排放變化與工業固體廢棄物排放變化對江蘇省第二次產業產出變化的貢獻度的演變路徑非常相似(圖4b和圖4c).假設其他條件一定,給定工業廢氣排放(或工業固體廢棄物排放)的一個變化,可以觀察到第二次產業產出自身波動對第二次產業產出自身的影響程度長期內持續減弱.資源依附型與非資源依附型產業工業廢氣排放(或工業固體廢棄物排放)的變化對江蘇省第二次產業產出變量方差的貢獻度長期內持續上升,但資源依附型產業工業廢氣排放(或工業固體廢棄物排放)變化對第二次產業產出變量方差的貢獻度上升的幅度和速度比非資源依附型產業的要高.在工業廢氣排放的情形,資源依附型產業工業廢氣排放變化對第二次產業產出變量方差的貢獻度從第16期起穩定在24%的水平,非資源依附型產業工業廢氣排放變化對第二次產業產出變量方差的貢獻度從第14期起穩定在6%的水平.在工業固體廢棄物排放的情形,資源依附型產業工業固體廢棄物排放變化對第二次產業產出變量方差的貢獻度從第17期起穩定在18%的水平,非資源依附型產業工業固體廢棄物排放變化對第二次產業產出變量方差的貢獻度從第17期起穩定在9%的水平.

2.5 EKC特征分析結果

江蘇省第二次產業EKC特征分析結果如表7所示.

資源依附型產業與非資源依附型產業工業廢氣排放之EKC曲線特征均表現為U型,表明隨著經濟發展水平的不斷提高,這2類工業廢氣排放將對江蘇省大氣環境保護構成越來越大的挑戰.由于資源依附型產業工業廢氣排放之EKC方程的2次項系數(152.52)明顯高于非資源依附型產業工業廢氣排放之EKC方程的2次項系數(74.81),表明應對資源依附型產業工業廢氣排放挑戰的任務將更加艱巨.資源依附型產業與非資源依附型產業工業廢水排放與固體廢棄物排放之EKC曲線特征均表現為“倒U型”.計算得到對應于資源依附型產業工業廢水排放拐點的人均GDP為3.98萬元,對應于非資源依附型產業工業廢水排放拐點的人均GDP為5.28萬元,對應于資源依附型產業固體廢棄物排放拐點的人均GDP為10.95萬元,對應于非資源依附型產業固體廢棄物排放拐點的人均GDP為5.13萬元.由于資源依附型產業固體廢棄物排放尚未達到拐點,未來幾年江蘇省在資源依附型產業固體廢棄物排放治理方面同樣面臨巨大的壓力.

由于江蘇省資源依附型產業與非資源依附型產業工業廢氣排放之EKC曲線特征均表現為U型,且資源依附型產業固體廢棄物排放尚未達到拐點,未來工業廢氣排放和固體廢棄物排放的持續上升將給江蘇省“三廢”污染治理帶來嚴峻挑戰.不過,資源依附型產業工業“三廢”排放對第二次產業產出的響應普遍高于非資源依附型產業工業“三廢”排放對第二次產業產出的響應意味著江蘇省具有通過第二次產業內部結構調整減少工業“三廢”排放的潛在空間.考慮到資源依附型產業工業廢氣排放和固體廢棄物排放變化對江蘇省第二次產業產出方差的貢獻度明顯高于非資源依附型產業工業廢氣排放和固體廢棄物排放變化對江蘇省第二次產業產出方差的貢獻度,單方面通過更嚴厲的環境規制限制或削減資源依附型產業產能的做法有可能造成短期內第二次產業產出過度下降,因此并不可取.在升級環境規制的同時配套使用相應的產業政策(如在限制或削減資源依附型產業產能的同時采取相應措施鼓勵非資源依附型產業發展以填補資源依附型產業退出所形成的產出缺口,向環境友好的非資源依附型產業提供環保技術研發補貼,為新進入非資源依附型產業的投資項目免費提供環境管理培訓與技術培訓等等),通過產業內部結構調整與優化促進江蘇省“三廢”減排,在當前條件下不失為一個可操作的政策選項.

表7 江蘇省第二次產業EKC特征分析結果

3　結論

3.1 江蘇省資源依附型與非資源依附型產業“三廢”排放與第二次產業產出之間存在長期平衡關系.

3.2 第二次產業產出變化既是資源依附型也是非資源依附型產業工業“三廢”排放變化產生的Granger原因(“第二次產業總產值的變化是資源依附型產業工業廢水排放量的變化產生的Granger原因”的結論不被拒絕的概率為88.38%).

3.3 資源依附型產業工業“三廢”排放對第二次產業產出的響應普遍高于非資源依附型產業工業“三廢”排放對第二次產業產出的響應,資源依附型產業工業廢水排放響應與第二次產業產出沖擊短期呈正相關關系,長期呈負相關關系,資源依附型產業工業廢氣與工業固體廢棄物排放響應、非資源依附型產業所有工業“三廢”排放響應與第二次產業產出沖擊在所有時期呈正相關關系.

3.4 資源依附型與非資源依附型產業工業廢氣排放和固體廢棄物排放變化對江蘇省第二次產業產出方差的貢獻度均高于其工業廢水排放變化對江蘇省第二次產業產出方差的貢獻度,且資源依附型產業工業廢氣排放和固體廢棄物排放變化對江蘇省第二次產業產出方差的貢獻度明顯高于非資源依附型產業工業廢氣排放和固體廢棄物排放變化對江蘇省第二次產業產出方差的貢獻度.

3.5 江蘇省資源依附型產業與非資源依附型產業工業廢氣排放之EKC曲線特征均表現為U型,工業廢水排放和固體廢棄物排放之EKC曲線特征均表現為倒U型,且資源依附型產業固體廢棄物排放尚未達到拐點.

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Research on relationship between emission of industrial wastes and the growth of secondary industry in Jiangsu province.

LIU An-guo, ZHANG Ke-sen, NIE Bei, WANG Mei-yan, ZHANG Ying-kui*

(School of Economics and Management, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China).

Through Johansen test, Granger test of causality, functional analysis of generalized impulse and variance decomposition, in combination with analysis of EKC characteristics of different industries, the relationship and interaction between emission of “industrial wastes” by both resource-based and non-resource-based industries and the growth of secondary industry in Jiangsu province is analyzed on basis of 1991~2014 data from Statistical Yearbooks of Jiangsu. It is found that (1) in the long run variables for waste water, waste gas and solid waste keep in balance with output of secondary industry; (2) growth of secondary industry Granger-causes the change of emission of “industrial wastes” by both resource-based and non-resource-based industries; (3) changes of emission of “industrial wastes” in short run have considerable impact on output of secondary industry, but in the long run their dynamic effects tend to decrease; (4) variances in emission of waste gas and solid waste by resource-based industries contribute more to variance in output of secondary industry of Jiangsu province than variances in emission of waste gas and solid waste by non-resource-based industries do, but the opposite can be said for the emission of industrial waste water; (5) analysis of EKC characteristics of different industries with respect of emission of different wastes shows that reduction of emission of industrial waste gas and solid waste presents number-one challenge for environmental management of Jiangsu province.

environmental pollution；resource-based industry；industrial development

X196,F426

A

1000-6923(2017)04-1579-10

2016-09-05

國家自然科學基金資助項目(71473012);教育部人文社會科學研究規劃基金資助項目(14YJA790030);國家社會科學基金資助項目(16BGL007)

劉安國(1962-),男,湖南常德人,教授,博士,主要從事城市和區域經濟、經濟增長以及資源和環境經濟學研究.發表論文30余篇.

* 責任作者, 教授, zhangyk@mail.buct.edu.cn

, 2017,37(4)：1579~1588