甘肅省能源消耗及產業結構與水環境質量動態關系研究

牛成英，王海東

（蘭州財經大學 統計學院，甘肅 蘭州 730020）

甘肅省能源消耗及產業結構與水環境質量動態關系研究

牛成英，王海東

（蘭州財經大學 統計學院，甘肅 蘭州 730020）

文章運用時間序列向量自回歸模型、協整分析、向量誤差修正模型動態經濟計量分析方法，對甘肅省能源消耗及產業結構與水環境質量之間的動態關系進行了實證研究。結果表明，甘肅省能源消耗及第二、三產業結構與水環境質量之間存在長期穩定的均衡協同關系。

產業結構；水環境質量；V A R模型；方差分解；脈沖響應函數

水是人類生存發展中不可缺少的基礎性資源，也是一切生命物質賴以生存的關鍵所在。保護水環境、減少水污染、提高水質量，對人類的生存發展至關重要。甘肅省地處西北內陸，自然植被稀少，生態環境脆弱，水資源匱乏，水環境系統自凈能力較低[1]，保護水資源顯得尤為迫切和重要。從經濟社會發展規律來看，能源消耗和產業結構對水資源及水環境質量的影響較為突出。20世紀70年代以來，甘肅省主要形成了高度傾斜于能源、原材料的工業格局。改革開放以來，甘肅省三大產業產值比重出現了巨大變化，特別是西部大開發戰略實施以來，產業結構得到進一步優化。甘肅省統計年鑒數據大致反應了自1978年以來甘肅省三大產業發展的基本情況。

本文通過對1991—2015年間甘肅省能源消耗、產業結構以及水環境污染的相關數據進行定量分析，運用時間序列向量自回歸模型、協整分析、向量誤差修正模型、動態經濟計量分析方法[2]，研究甘肅省能源消耗、產業結構與水環境質量之間的關系，關注甘肅省能源消耗和產業結構與水環境質量的長期動態關系，為經濟發展與防止和治理污染提供參考依據。

一、水環境質量影響因素協整分析

（一）水環境質量影響因素分析及指標選取

從甘肅省統計年鑒數據來看，自1978年以來，甘肅省第一產業比重先上升后下降，第二產業先下降后上升，總體上處于下降狀態，但仍然占據甘肅經濟總量的首要地位；第三產業的比重總體上處于上升趨勢。但工業發展將導致“三廢”排放增加，對環境的污染也將趨于嚴重[3-4]。未來一段時期，甘肅省經濟社會仍將較快發展，污染物產生與排放壓力還將繼續加大；以第二產業為主的經濟增長模式，決定了經濟發展對能源消耗的嚴重依賴。煤炭在我國的能源消耗結構中占據重要地位，甘肅省以煤為主的能源消費結構將直接導致污染物排放居高不下[5]。

根據對水環境質量的影響因素分析，選取以下三個影響因素變量：

單位GDP能耗（X1）。由于能源消耗產生對環境污染的廢水及廢氣，且不同結構能源消耗產生的環境污染物的比例結構也不同。本文選取單位GDP能耗（噸標準煤/萬元）為歷年能源消費總量（萬噸標準煤）/1991年不變價格甘肅省生產總值（億元）。

第二產業生產總值占GDP比重（X2）（%）。在水環境質量影響因素中，第二產業比重越大，對水環境的污染越強，預計該指標會對水環境污染產生正影響。

第三產業生產總值占GDP比重（X3）（%）。第三產業比重對水環境的影響比較復雜，一般認為，第三產業比重越大對水環境質量的影響因素越小。

由于水環境污染的部分指標沒有較長時間的樣本數據，鑒于工業廢水是城市水污染最重要的原因之一，選取甘肅省1991—2015年期間工業廢水排放量（PW）（單位：萬噸）和占工業化學需氧排放量（PO）（單位：萬噸）為水環境指標來度量甘肅省水環境質量。其中化學需氧量（COD），是指在一定的條件下，采用一定的強氧化劑處理水樣時所消耗的氧化劑量，是表示水中還原性物質多少的一個指標。水中還原性物質主要的是有機物，因此化學需氧量（COD）又常作為衡量水中有機物質含量多少的指標。化學需氧量越大，說明水體受有機物的污染越嚴重。三個指標均以1991—2015年期間甘肅省年度數據為基礎數據進行分析，數據來源于1991—2015年歷年《甘肅省統計年鑒》和歷年《甘肅省環境質量公報》。為有效消除時間序列的異方差現象，將所選取指標數據進行取對數處理，相應各變量的對數形式為 LNX1，LNX2，LNX3，LNPW，LNPO。

（二）變量的單位根檢驗

為避免使用非平穩變量可能產生虛假回歸，首先采用ADF方法對所有變量的平穩性進行單位根檢驗。運用EVIEWS軟件對各序列進行ADF檢驗，結果如表1所示。

表 1 單位根檢驗顯示 LNX1，LNX2，LNX3，LNPW，LNPO都是非平穩的，而它們的一階差分在顯著性水平上都是平穩的，因此原序列LNX1，LNX2，LNX3，LNPW，LNPO 是一階單整的。

表1 變量的單位根檢驗結果

（三）變量的協整檢驗

為確定變 量 LNX1，LNX2，LNX3，LNPW 之 間是否存在協整關系，采用JJ跡統計量法進行協整檢驗，結果如表2所示。

表2 Johansen-Jusdius協整檢驗結果

結果說明，LNX1，LNX2，LNX3，LNPW 之間存在5%的顯著性水平下存在一個協整關系，說明它們之間存在穩定的長期均衡關系，協整方程如下：

從長期來看，1991年以來甘肅省單位GDP能耗、第二產業生產總值比重和第三產業生產總值比重之間存在長期均衡關系，并且單位GDP能耗、第二產業生產總值比重對工業廢水排放量具有正向影響，第三產業生產總值比重對工業廢水排放量有反向影響。從方程（1）可以看出，第二產業生產總值比重對工業廢水排放量影響強度最大，第二產業生產總值比重每增加1%，工業廢水排放量將增加38.188 6萬噸。第三產業生產總值比重對工業廢水排放量有反向影響較大，第三產業生產總值比重每增加1%，工業廢水排放量將減少33.786 7萬噸。

同樣采用JJ跡統計量法進行協整檢驗，確定變量 LNX1，LNX2，LNX3，LNPO 之間是否存在協整關系，結果如表3所示。

表3 Johansen-Jusdius協整檢驗結果

結果說明，LNX1，LNX2，LNX3，LNPW 之間存在5%的顯著性水平下存在一個協整關系，說明它們之間存在穩定的長期均衡關系，協整方程如下：

從長期來看，1991年以來甘肅省單位GDP能耗、第二產業生產總值比重和第三產業生產總值比重之間存在長期均衡關系，并且單位GDP能耗、第二產業生產總值比重對工業化學需氧量排放量具有正向影響，第三產業生產總值比重對工業廢水排放量有反向影響。從方程（2）可以看出，第二產業生產總值比重對工業廢水排放量影響強度最大，第二產業生產總值比重每增加1%，工業化學需氧量排放量將增加4.322 4萬噸。第三產業生產總值比重對工業廢水排放量有反向影響較大，第三產業生產總值比重每增加1%，工業化學需氧量排放量將減少3.807 7萬噸。

（四）誤差修正模型

在協整關系成立的基礎上，下面進一步建立誤差修正模型，以考察在短期內出現對長期均衡的偏離時變量之間的動態修正機制。

1.PW、X1、X2和 X3之間的動態修正機制。EViews軟件提供的5種滯后階數選取準則（包括AIC、SC、HQ、LR和 FPE）一致確定滯后1階較為合適。誤差修正模型為：

注：方括號[]內的數值為對應的t統計量。

R2=0.3982，S.E=0.0874，F=1.8529，方程中誤差修正系數為負值，與預期相符，由模型可見當出現對長期均衡水平偏離時，下一期變量X1和X2會產生同向調節作用，變量X3會出現反向調節作用。

2.PO、X1、X2和 X3之間的動態修正機制。EViews軟件提供的5種滯后階數選取準則（包括AIC、SC、HQ、LR和FPE）一致確定滯后1階較為合適。誤差修正模型為：

注：方括號[]內的數值為對應的t統計量。

R2=0.6185，S.E=0.1980，F=4.5397，方程中誤差修正系數為負值，與預期相符，由模型可見當出現對長期均衡水平偏離時，下一期變量X1和X2會產生同向調節作用，變量X3會出現反向調節作用。說明能源消耗和第二產業與水環境質量具有長期同向發展關系，第三產業發展對水環境質量具有反向作用。

二、水環境質量影響動態分析

由于影響因素復雜，變量較多，通過對模型進行方差分解，以觀察各變量的貢獻程度，評價不同影響因素對水環境質量結構沖擊的重要性。

（一）方差分解

方差分解提供了一種描述系統動態變化的方法，即把每個變量預測誤差的方差按其成因分解為與各個內生變量相關聯的組成部分，這樣就可以比較各個變量沖擊的相對重要性隨時間的變化，因此方差分解揭示了一個變量的運動軌跡在多大程度上是源于自身的沖擊，多大程度上是源于系統中其他變量的沖擊。

1.PW、X1、X2和X3系統中變量相互沖擊情況

從單位根圖1可以看出，所有單位根都落在單位圓內，因此表明所設定的VAR（1）模型是平穩的。因此可以進行方差分解和脈沖響應分析。圖2分別給出了LNPW、LNX1、LNX2和LNX3的方差分解圖。

圖1 VAR模型平穩性檢驗結果

圖2 LNPW 、LNX1、LNX2和LNX3的方差分解圖

從圖2可以看出，LNPW的預測方差主要是由LNX2和自身擾動引起的，LNX2的貢獻率逐漸上升到50%左右，來自自身的貢獻率占大約30%左右，LNX1逐漸上升到10%左右，來自LNX3的貢獻率不足10%；從圖1還可以看出，LNPW的預測方差初期主要由自身擾動引起，但是隨著時間的推移自身貢獻率下降，在4期以后降至35%左右，14期之后降至30%左右；與此相對應的LNX1的貢獻率在4期后上升，上升10%左右趨于平穩，LNX2的貢獻率從開始就逐步上升，7期以后趨于平穩。由此可見，單位GDP的能耗，第二產業生產總值所占比重對工業廢水的排放量影響所占比重較大，第三產業生產總值所占比重對工業廢水的排放量影響相對較小。

2.PO、X1、X2和X3系統中變量相互沖擊情況

從單位根圖3可以看出，所有單位根都落在單位圓內，因此表明所設定的VAR（1）模型是穩定的。因此可以進行方差分解和脈沖響應分析。圖4分別給出了LNPO、LNX1、LNX2和LNX3的方差分解圖。

圖3 VAR模型平穩性檢驗結果

圖4 DLNP0、DLNX1、DLNX2和DLNX3的方差分解圖

從圖4可以看出，LNP0的預測方差主要是由LNX2和自身擾動引起的，LNX2的貢獻率逐漸上升到50%左右，來自自身的貢獻率占大約33%左右，LNX1逐漸上升到5%左右，來自LNX3的貢獻率先上升，后下降，最終趨于15%左右；從圖4還可以看出，LNPO的預測方差初期主要由自身擾動引起，但是隨著時間的推移自身貢獻率下降，在5期以后降至35%左右，12期之后降至33%左右；與此相對應的LNX1的貢獻率從開始上升至5%左右趨于平穩，LNX2的貢獻率從開始就逐步上升，7期以后趨于平穩至50%，LNX3的貢獻率從開始就逐步上升至20%左右，2期以后下降，5期后趨于平穩至50%。由此可見，單位GDP的能耗，第二產業生產總值所占比重對工業化學需氧量的排放量影響所占比重較大，第三產業生產總值所占比重對工業廢水的排放量影響相對較小。

（二）脈沖響應函數

分別給變量LNX1、LNX2和LNX3一個正的沖擊，采用廣義脈沖方法得到關于LNPW和LNPO的脈沖響應函數圖，如圖5、圖6所示。在各圖中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數，縱軸表示LNPW和LNPO變化量的響應，實線表示脈沖響應函數，代表了LNPW和LNPO變化量受到其他變化量的沖擊后的反應，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

圖5 DLNX1、DLNX2和DLNX3對DLNPW影響的脈沖響應函數

圖6 DLNX1、DLNX2和DLNX3對DLNPO影響的脈沖響應函數

從圖5可以看出，給變量DLNX1一個正沖擊后，DLNPW變化量在5期以前變化相對劇烈，在3期達到最高點0.03，在6期后趨于平穩。給變量DLNX2一個正沖擊后，DLNPW變化量在2期以前變化相對劇烈，在2期達到最高點0.02，4期后趨于平穩。給變量DLNX3一個正沖擊后，LNPW變化量在2期以前變化相對劇烈，在2期達到最低點-0.02，5期后趨于平穩。從脈沖響應函數可見，依然是第二產業比重變化對甘肅省水環境中工業廢氣排放量變化影響最大。

從圖6可以看出，給變量DLNX1一個正沖擊后，DLNPO變化量在5期以前變化相對劇烈，在2期達到最低點-0.05，6期以后趨于平穩。給變量5LNX2一個正沖擊后，5LNPO變化量在2期以前變化相對劇烈，在2期達到最高點0.03，7期以后趨于平穩。給變量DLNX3一個正沖擊后，DLNPO變化量在2期以前變化相對劇烈，在2期達到最低點-0.02，7期后趨于平穩。從脈沖響應函數可見，依然是第二產業比重變化對甘肅省水環境中工業化學需氧量變化影響最大。

從脈沖響應函數可見，第二產業比重的變化對甘肅省水環境影響因素中，GDP單位能耗的變化影響具有較長期的影響，這是因為，隨著技術進步，GDP單位能耗相對降低，由此帶來的對甘肅省水環境的影響將呈現逐漸降低的趨勢，并將具有長期均衡的變化趨勢。GDP中第二產業所占比重變化對甘肅省水環境中工業廢氣的排放量影響最大，從圖6來看，GDP中第二產業所占比重變化對甘肅省水環境的影響在短期內沒有大的變化，這說明GDP中第二產業所占比重的增長對甘肅省水環境的影響仍然是主要因素。GDP中第三產業所占比重變化呈反向影響，GDP中第三產業所占比重增加對甘肅省水環境污染將起到減緩的作用。

三、結論

從以上分析可以看出，甘肅省單位GDP、與第二、三產業結構與甘肅省水環境質量之間存在著長期均衡關系。其中，單位能耗和第二產業比重對水環境質量有正向效應，而第三產業比重對水環境質量有負向效應。基于這一結論，甘肅省應該從源頭抓起，狠抓工業污染治理，加快淘汰落后生產工藝、設備；發展第三產業，加快產業結構調整；改善能源結構，大力發展低硫燃料和清潔能源的利用，加快節能減排技術的研發和應用，改革生產工藝，提高甘肅省工業三廢的處理能力和水平。

[1]馬和梅.黃河蘭州段水污染現狀調查與防治[J].甘肅環境研究與監測，2002，12（4）：303-304.

[2]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模——EViews應用及實例[M].北京：清華大學出版社，2009．

[3]楊鴿，李生彬，袁棲，等.甘肅省經濟增長與環境變遷的庫茲涅茨曲線研究[J].甘肅科學學報，2012，24（2）：85-88.

[4]李威，張靜.甘肅省環境污染與經濟增長的實證分析[J].甘肅科技，2012，4（8）：39-41.

[5]李新文，楊雙喜，陳強強.甘肅省工業能源消費對環境質量的影響分析[J].蘭州交通大學學報，2012，4（2）：79-83.

（責任編輯：D 校對：L）

F205；F127.42

A

1004-2768（2017）07-0076-05

2017-04-17

甘肅省社科規劃項目（YB062）；甘肅省科技廳軟科學自助項目（1504ZKCAO13-4）；甘肅省高等學校科研項目（2015B-063）；蘭州財經大學教改項目（LJZ201608）

牛成英（1972-），女，甘肅永登人，蘭州財經大學統計學院副教授，研究方向：統計信息處理及應用，王海東（1973-），男，遼寧臺安人，蘭州財經大學統計學院副教授，研究方向：計量經濟。