新疆經濟增長與環境污染關系的實證分析

吳珍珍

(新疆財經大學統計與信息學院， 新疆 烏魯木齊 830012)

上世紀90年代起始的改革開放政策給中國的經濟注入了極大的活力，幾十年以來，中國經濟總量增長的速度與幅度都是讓人嘆為觀止的，然而伴隨經濟增長的同時也涌現出了環境污染的問題。諸多數據及現象表明，環境資源作為一種不存在替代品的資源，中國在實現經濟高速增長發展時所付出的的環境資源代價也是沉重的，這說明經濟增長會對環境有所影響，環境污染便是其中的影響之一。因此，怎么處理經濟增長與環境治理間的關系就變成了一個現實而又迫切解決的問題，于是對經濟增長與環境污染的關系進行深入分析研究就顯得十分重要。

新疆位于祖國西北邊陲，近年來，新疆在環境污染治理投資上的力度不斷加大，在環境治理上取得了一定的成績，但是由于農業機械化進程、工業化進程的推進，以及新疆供暖季時間周期長等都會對環境造成或多或少的影響，由此引起的環境污染對新疆經濟增長的影響是很可能存在的。本文利用新疆1997～2016年的經濟增長與環境污染情況的相關數據建立合理的模型對新疆經濟增長與環境污染的雙向作用機制進行研究，探討新疆經濟增長與環境污染之間關系，以期為新疆今后經濟的可持續發展以及當地環境污染的有效治理提供行之有效的理論支撐。

1 相關理論及文獻概述

1.1 相關理論概述

1.1.1 環境庫茲涅茨曲線

上世紀50年代，諾貝爾獎獲得者、經濟學家庫茲涅茨在研究人均收入水平與分配公平程度之間的關系時提出了庫茲涅茨曲線的一種學說。他的研究中指出，收入不均現象隨著經濟增長先升后降，呈現倒U型曲線關系。1996年Panayotou借用庫茲涅茨界定的人均收入與收入不均等之間的倒U型曲線，首次將環境質量與人均收入間的關系稱為環境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznels Curve，簡稱EKC)。該曲線表明當一個國家經濟發展水平較低的時候，環境污染程度較輕，但隨著人均收入的增加，環境污染程度趨高，即環境污染程度隨經濟的增長而加??；但當經濟發展到一定水平后，會存在著某個“拐點”使得隨著人均收入的進一步增加，環境污染程度又逐漸趨低，環境質量得到一定的改善。

1.2 相關文獻概述

目前關于經濟增長與環境污染間關系的研究，國內學者主要是關于該問題研究方法以及該問題存在的區域差異等兩方面的研究與分析。張曉[4]根據1985～1995年的中國數據，用建立時間序列的方法發現中國的人均GDP與環境污染程度(以二氧化硫排放量作為評價指標)之間存在不明顯的“倒U型”環境庫茲涅茨曲線；馬樹才[5]則通過對國內環境數據的實證分析直接否認了“倒U型”環境庫茲涅茨曲線的存在；同馬樹才有相似結論的還有李達、王春曉[7]對我國30個省市區從1998年至2004年的經濟增長與環境污染間的關系借助簡化模型的方法進行了研究，也得出了“倒U型”環境庫茲涅茨曲線并不存在的結論；吳玉萍、董鎖成、宋鍵峰[11]在對北京市的相關數據分析發現了環境庫茲涅茨曲線的“拐點”；陳華文、劉康兵[13]的研究則得出了環境庫茲涅茨曲線的假說對上海數據中的多數環境指標是成立即正確的；沈滿洪、許云華[14]通過1981～1988年浙江省人均GDP與人均工業“三廢”量的數據對其兩者間的相互關系做了深入研究并得出環境庫茲涅茨曲線是先倒U型然后是U型，波浪式的曲線的結論。

從已有的國內研究來看，不同的考慮角度、不同的計量方法會有不同的結論，由于各個國家或地區的發展水平、發展模式以及環境質量有所差異，因此對“倒U型”環境庫茲涅茨曲線是否存在以及得出的環境庫茲涅茨曲線是否明顯就會存在質疑[7]。本文通過對新疆1997～2016年的數據進行分析，初步探討了新疆經濟增長與環境污染之間的關系。

2 新疆經濟增長與環境污染的描述性統計分析

新疆位于祖國的西北邊陲，發展相較國內其他各省相對較緩慢[8]。2016年新疆實現疆內國民生產總值9 649. 7億元，比上年增加3. 16%。1997年以來，第二產業占GDP比重較大，基本穩定在40%左右，而第一產業比重有下降趨勢，第三產業比重呈不斷上升走勢。2016年三次產業比重比例為17. 1∶2. 8∶45. 1，不難看出新疆的產業結構一直處于不斷的調整和優化中。另外，1997年新疆的人均GDP還只有5 848元，20年來的發展，2016年上升到了40 239元，人均GDP增加了34 391元。具體1997～2016年新疆人均GDP變化見圖1。

圖1 新疆1997～2016年人均GDP變化趨勢圖

根據圖1，可以發現自1997年以來，新疆人均GDP 呈增長趨勢，這直接反映了新疆經濟增長水平也在不斷提高，但經濟的不斷增長也帶來了污染物排放量的不斷增加。

圖2 新疆1997～2016年環境污染情況

注：圖2中從左起始依次為新疆1997～2016年煙塵排放量、二氧化硫排放量、廢水排放量及工業固體廢物產生量的變化趨勢。

根據圖2，可以發現煙塵排放量、二氧化硫排放量、廢水排放量以及工業固體廢物產生量在較長一段時間內都呈現上升的趨勢，之后便開始緩慢下降，這可能與當地針對環境污染實施了行之有效的治理辦法有關系。

3 新疆經濟增長與環境污染關系實證分析

3.1 數據與指標的選取及處理

本文采用1997年至2016年的新疆數據，選取新疆人均GDP作為描述新疆經濟增長情況的指標，選取新疆的廢水排放量、工業固體廢物產生量、二氧化硫排放量以及煙塵排放量作為反映環境污染的指標。文中所有數據均來源于《新疆統計年鑒》。為了避免可能存在的異方差性對后續實證分析產生影響，首先對其所有數據做對數化的處理。具體變量符號解釋見下表1。

表1 變量符號及解釋

3.2 VAR模型的建立

3.2.1 VAR模型的一般表示

VAR(p)模型的數學表達式為：

yt=A1yt -1+…+Apyt-p+Bxt+εt.t=1,2,…,T

(1)

其中yt是K維內生變量向量，xt是d維外生變量向量，p是滯后階數，T是樣本個數。k×k維矩陣A1,…,Ap和k×d維矩陣B是要被估計的系數矩陣。εt是k維擾動向量，他們相互之間可以同期相關，但不與自己的滯后值相關及不與等式右邊的變量相關，假設∑是εt的協方差矩陣，則∑是一個k×k的正定矩陣。

3.2.2 VAR模型估計及評價分析

由于我們選取的數據屬于時間序列數據，對時間序列數據的描述可以從其平穩與否入手[9]。本文利用ADF單位根檢驗對lny、lnx1、lnx2、lnx3、lnx4、dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3、dlnx4、ddlny、ddlnx1、ddlnx2、ddlnx3、ddlnx4等變量的平穩性進行了檢驗[10]，以此判斷各個時間序列數據是否是平穩的時間序列數據。

表2 ADF單位根檢驗結果

續上表

序列ADF值1%顯著水平5%顯著水平10%顯著水平判斷結論ddlnx2-4.4201-2.7081-1.9628-1.6061平穩ddlnx3-5.2125-2.7081-1.9628-1.6061平穩ddlnx4-4.7531-2.7081-1.9628-1.6061平穩

根據表2，可以看出取對數后的數據和一階差分后的對數數據均不平穩，因此對數據做二階差分并對二階差分后的數據繼續做ADF單位根檢驗，最后得出ddlny、ddlnx1、ddlnx2、ddlnx3、ddlnx4等通過了ADF檢驗，即他們是是平穩的變量。

另外，根據表2也發現lny、lnx1、lnx2、lnx3、lnx4均有兩個單位根，也就是說dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3、dlnx4均有一個單位根，這說明dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3以及dlnx4都是一階單整過程I(1)，因此dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3、dlnx4兩兩之間可能存在協整關系，需要對其進行協整檢驗。

首先利用EG兩步法對一階差分后的對數數據進行性協整檢驗[11]。第一步對變量進行協整回歸得到dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3與dlnx4間的長期均衡方程；第二步，在第一步基礎上得到長期均衡方程的一個殘差序列，記為e，并對該殘差序列利用ADF單位根檢驗檢驗其平穩性，若該殘差序列不平穩，則說明dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3以及dlnx4之間不存在協整關系；若該殘差序列平穩，則說明dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3以及dlnx4之間存在協整關系。表3為殘差序列的ADF檢驗結果。

表3 殘差序列的ADF檢驗結果

根據表3中的結果顯示由協整回歸得到的關于變量dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3與dlnx4間的長期均衡方程所求得的殘差序列e是平穩的，這說明上述變量之間存在協整關系。

為了讓檢驗結果更加可靠，在利用Johansen檢驗對變量dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3與dlnx4進行進一步的協整檢驗，結果如下表4所示。

表4 Johansen協整檢驗結果

注：在滯后期選擇上采用滯后二期進行Johansen檢驗。

根據表4，Johansen協整檢驗結果表明無論是特征根跡檢驗還是最大特征值檢驗，在0.05的顯著性水平下，二者都包含一個協整關系。這再一次說明變量dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3與dlnx4之間確實存在協整關系。

然而VAR模型估計的可靠性與變量的平穩性有很大的關系，如果變量是平穩的時間序列，毫無疑問可以直接建立無約束的VAR模型，而現在選取的數據一階差分后并不平穩，在此前提下又發現一階差分后的對數數據變量之間還存在協整關系，因此一開始想要構建無約束的VAR模型在這種情況下便變得不可行，于是考慮向量誤差修正模型(ECM模型)。

3.2.3 ECM 模型估計及評價分析

建立ECM模型一般分為兩步[12]，分別為：

(1)建立長期關系模型：yt=C+Btxt+εt.t=1,2,…,T.

(2)建立短期動態方程，即誤差修正方程。將長期關系模型中各變量以一階差分形式重新加以構造，并將長期關系模型所產生的殘差序列作為解釋變量引入。數學表達式為：△yt=C+Bt△xt+αεt-1+εt，其中α被稱為誤差修正系數。

所以根據上述建立ECM模型的兩步過程，建立dlny、dlnx1、dlnx2、dlnx3與dlnx4間的ECM模型，得到的短期動態方程為：

ddlny=0.5146ddlnx1+0.0594ddlnx2-0.0566ddlnx3+0.0881ddlnx4-1.2793e(-1)

(2. 644 0) (0. 604 4) (-0. 889 6) (1. 341 4) (-4. 188 9)

R2=0.699995 D.W=1.8226.

從方程結果可以發現，D.W值說明模型中的變量不存在自相關，另外除變量ddlnx1之外，其余變量的t檢驗統計量均不顯著，說明模型可能存在比較嚴重的多重共線性，且根據R2的結果可以知道模型的擬合效果并不是很好，綜上說明線性組合的模型可能不能做到很好的修正，因此考慮回歸到對原始數據取對數后的數據上簡化模型，對其做三次多項式的回歸。

關于環境污染與人均GDP間關系的EKC庫茲涅茨曲線研究國際上常用兩種形式簡化模型，一個是二次多項式，一個是三次多項式。本文采用三次多項式簡化模型進行分析，模型基本表達式為：

lnXk=a+blny+c(lny)2+d(lny)3+uk

(2)

其中，lnXk為環境污染指標的對數，lny為新疆人均GDP 的對數，且在這個三次多項式的簡化模型中，有以下結論：

(1) 如果b>0，c>0且d=0，則EKC曲線呈倒U型；

(2) 如果b<0，c=0且d=0，則EKC曲線是一條遞減的直線；

(3) 如果b>0，c<0且d>0，則EKC曲線呈N型;

(4) 如果b<0，c>0且d<0，則EKC曲線呈倒N型。

利用上述簡化模型，分別對新疆廢水排放量x1，工業固體廢物產生量x2，二氧化硫排放量x3，煙塵排放量x4與新疆人均GDP的關系進行EKC曲線的刻畫與估計，估計結果的方程如下：

廢水排放量x1與人均GDP：

lnX1=150.54-47.62lny+5.03(lny)2-0.17(lny)3R2=0.95

(3)

工業固體廢物產生量x2與人均GDP：

lnX2=-68.67+22.931lny-2.39(lny)2+0.09(lny)3R2=0.99

(4)

二氧化硫排放量x3與人均GDP：

lnX3=-50.61+10.70lny-0.53(lny)2+0.01(lny)3R2=0.89

(5)

煙塵排放量x4與人均GDP：

lnX4=95.89-27.26lny+2.60(lny)2-0.08(lny)3R2=0.86

(6)

圖3 環境污染指標與人均GDP間的三次多項式擬合曲線

注：圖中從左起始依次為廢水排放量x1，工業固體廢物產生量x2，二氧化硫排放量x3，煙塵排放量x4與新疆人均GDP間簡化模型下的三次多項式趨勢曲線。

那么根據簡化模型下得到的三次多項式方程，發現環境污染4個指標與人均GDP間的模型擬合效果比較好。且據之前所述，可以知道廢水排放量EKC曲線以及煙塵排放量EKC曲線符合倒N型曲線存在的條件，但從圖3中的第一張圖及第四張圖可以看出倒N型曲線確實存在只是存在的不明顯；工業固體廢物產生量EKC曲線以及二氧化硫排放量EKC曲線則符合呈N型曲線存在的條件，但圖示中第二張圖與第三張圖中N型曲線的存在并不明顯；產生這種結果可能與數據存在不平穩性或者變量之間存在協整關系有關系。

4 結論

本文在給出EKC環境庫茲涅茨曲線的來源及其假說的基礎上，應用新疆1997～2016年度反映環境污染水平的指標數據，通過探討VAR模型、ECM模型以及簡化模型下的三次多項式對研究新疆環境污染與經濟增長間的關系的可行性，最后發現：

4.1 新疆經濟增長與環境質量之間的環境庫茲涅茨曲線假說并不成立，而是呈現出不明顯倒N型或N型曲線；

4.2 總體上，新疆經濟增長與環境污染水平隨著時間推移呈現出程度不同的相關關系，基本是正相關關系；

4.3 新疆經濟增長與環境污染間偶爾出現的負相關關系不足以說明新疆經濟發展具有很高的水平而達到了環境庫茲涅茨曲線倒U型中的“拐點”；

綜上所述，描述新疆經濟增長與環境污染間關系的EKC曲線呈現倒N型或N型，這表明新疆的環境污染是不會隨著經濟增長而自動改善的，出現這一結果的原因可能在于新疆地理位置、環境資源等限制了當地經濟的發展，偶爾出現在經濟增長情況下環境污染也能得到遏制的情形很可能是相關政策的響應或實施導致的，這也再次突出了在保證經濟增長的同時制定行之有效的環境污染治理政策并實施的重要價值。

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