盧玥
摘 要:隨著國與國之間貿易的頻繁來往,環境污染是否受貿易影響成為了世界研究熱點,而在中國,對外貿易在不斷擴大發展,而環境污染也越來越嚴重。為了實證研究對外貿易對環境污染是否相關和影響程度,本文將通過Eviwes對污染物質和出口貿易額進行相關分析。
關鍵詞:環境污染 國際貿易 虛擬解釋變量模型 計量分析 Chow檢驗
中圖分類號:F752 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2018)08(c)-060-03
1 國際貿易對生態環境的影響
在20世紀30年代“對外貿易是經濟增長的發動機”被提出后,國際貿易一直被認為是有益的。從改革開放以來,出口貿易確實是促進中國經濟發展的一大動力。且隨著經濟的全球化,中國不僅成為世界最大的貿易國,經濟也隨著貿易的擴張得到了飛速的發展。但在經濟發展迅速的同時,不僅不可再生資源,人均資源在減少,而且污染環境事件頻發。
雖然有些人認為,從長期來看,環境污染加重的根源并不在于自由貿易,反而隨著貿易的擴大和經濟的增長,政府能夠持有足夠的金額來通過國際貿易引進先進的技術改善環境污染程度。但頻發的污染事件使得人們的生活用水受到了嚴重污染,甚至使得百姓中毒和染上有關疾病。這些悲劇的產生使得經濟的發展與增長和國民福利相悖。
隨著網絡的迅速發展和環境污染的日益加重,2010年民眾間有關環境污染的輿論瞬間爆發。改善環境成為全國上下面臨的最大問題,而在中國這個環境及體制下,如何改善環境,且其是否與國際貿易相關,需要對相關數據進行分析研究才可知。而根據國家統計網中每年廢水廢氣里污染物排放量的數據可知,在廢水中,主要污染物是化學需氧量和氨氮,而在廢氣中,主要污染物是二氧化硫和氮氧化物。因此,本文將通過軟件就以上污染物的排放量和中國出口貿易額進行相關分析和多元回歸分析,通過研究各個變量之間的關系來判斷中國出口污染是否與環境污染物的排放量有關。
2 數據
本文選取了2003—2016年中國出口貿易額和主要環境污染物的數據。從2003開始,中國出口貿易總額保持快速的速度持續上升,直到2013年以22090(百萬美元)的出口總額,1949989.47(百萬美元)的進口總額,259014.53(百萬美元)的貿易順差成為世界第一貿易大國,并一直保持到2016年(出口總額2097631百萬美元,排名世界第一;進口總額1587926百萬美元;貿易順差額509705百萬美元,排名世界第二。)因此中國不僅是貿易大國,還是出口大國,所以選取了中國出口貿易總額來作為國際貿易的代表數據。而在污染物質中,主要選取了化學需氧量(萬噸),氨氮(萬噸),二氧化硫(萬噸),氮氧化物(萬噸)這4種污染物質,因為根據統計局數據顯示,廢水排放量中的主要污染物是化學需氧量和氨氮,而廢氣排放量中的主要污染物質是二氧化硫和氨氧化物。本文就將通過中國出口貿易總額來進行分析。
由表1的數據可知:(1)在這四種污染物中,COD,SO2和NOx的排放量不分上下,而NH3的排放量最少。(2)在2010—2011年,COD和NH3的排放量增長了1倍,而NOx增長了4/5。(3)隨著每年出口貿易額的增加,2003—2013年COD在逐漸增加,而SO2在2003—2010年間也呈增長趨勢。但2013年后,COD開始逐漸遞減,而其他三種主要污染物質也在2010年后開始呈遞減趨勢。在后期污染物排放量的減少肯定得益于國家的環保有關政策,而數據也直觀的表明在相關政策之前出口貿易額與污染排放量有一定的關系。因此將通過相關分析和多元回歸分析來判斷它們之間是否具有相關性。
3 相關性分析
相關性分析是通過統計分析的方法來研究兩個及兩個以上隨機變量之間的相關關系[1]。兩個變量之間的相關程度通過系數r來表示[1],且一個變量隨著另一個變量的增加而遞增;一個變量隨著另一個變量的增加而遞減。越接近1,變量的關聯程度越強,越接近0,兩變量的關聯程度越弱。而時,兩變量之間就不存在相關性。
在本文中,筆者將通過計量軟件來對數據進行相關分析,以相關系數的值來直觀地分析及反映,和中國出口貿易額之間兩兩的相關性。
以上即為相關性分析表,從表2中可知,出口貿易總額與之間的為0.654,即它們之間存在正相關;出口貿易總額與之間的為0.728,即它們之間也存在正相關;出口貿易總額與之間的為-0.584,即它們之間存在負相關;出口貿易總額與之間的為0.373,即它們之間存在正相關;這些結論說明出口貿易額與,和的排放量存在一定的相關性,但為了排除變量與變量之間可能存在的多重線性關系及建立合適的數學模型,本文還將對出口貿易額和主要環境污染物排放量進行多元回歸分析。
4 數據分析
4.1 多元回歸分析
多元回歸分析是將相關變量中的一個變量作為因變量,其他一個或一個以上的變量視為自變量,建立多個變量之間線性或非線性數學模型數量關系式的統計分析方法[1]。對于多元回歸方程,參數估計可以通過最小二乘估計來得到。在多元回歸模型中,的平方越高,說明擬合優度越高;變量的值小于0.05,即說明參數估計值在5%水平下顯著的。以相關分析的結果為基礎,為給中國出口貿易總額和四個變量建立合適的數學模型,將繼續用計量軟件來對變量進行分析。首先為建立模型:
由上述分析結果可該模型可能存在多重共線性,為了排除共線性本文將采用逐步刪除法。
4.2 逐步刪除法
逐步刪除法即首先將單個變量分別剔除模型,對剔除后的新模型進行t檢驗,選取擬合優度最好的一個模型進行下一步檢驗,以擬合優度最好的模型為基礎,分別逐步剔除剩下的每一個解釋變量,然后分別對新組合的變量進行t檢驗,這樣不斷逐個剔除,直到只剩下單個解釋變量進行了t檢驗為止,最后選取所有結果中,擬合優度最優,顯著性最好的組合建立模型,如表2所示。

有分析可以得出表2上兩個較優模型,模型(1)的為0.531,而模型(2)的為0.731,說明模型(2)的擬合更好。而在模型(2)里,剔除了和這兩個變量,該兩個變量顯著性低且與出口貿易總額的相關性也低。因此將以最優的中國出口貿易額,氨氮和二氧化硫這三個變量來進行模型的建立。
分析顯示,氨氮的顯著性p為0.002,二氧化硫的顯著性p為0.015。以上兩個變量的顯著性均小于0.05。即各個變量之間呈現顯著線性關系,符合經濟意義,其中73.458表示在其他條件不變的情況下,出口貿易總額每平均增加一個百分點,排放量增加73.458個百分點;同理,8.213表示在其他條件不變的情況下,出口貿易總額沒平均增加一個百分點,排放量減少8.213個百分點。通過逐步回歸的方法剔除了多重共線性,因為化學需氧量和氮氧化物這兩個變量的不顯著性,為了證明其發生的原因是否與發生了結構性變化有關,本文將運用Chow檢驗進行檢驗。
5 Chow檢驗
Chow檢驗是用于判斷在預先給定的時點是否發生了結構性變化的一種方法[1]。即用一時間點將時間序列數據分為兩部分,通過分析該時間點的數據來判斷結構是否發生變化[1]。在這里假設P<0.05,當P<0.05時,存在結構性變化;而P>0.05時,不存在結構性變化;本文中的數據范圍在2003—2016年,通過數據直觀可以看出化學需氧量、氨氮、二氧化硫這三種污染物在2010年開始隨著出口貿易總額增加緩慢減少,因此本文將分界點即檢驗時點定于2010年,以此為分界點來判斷結構是否發生變化。檢驗結果,如表3所示。
通過表3的結果顯示P值為0.000,小于0.05,說明應拒絕原假設,即結構存在變化。結構性變化的產生說明了在這一時期,影響國際貿易出口額的因素里,這三種污染物排放量不再占據主導地位,取而代之是其他因素使得出口貿易繼續增長。
6 結論及建議
根據以上的相關分析,多元回歸分析和Chow檢驗可以得出以下結論。
化學需氧量,氨氮,氮氧化物和出口貿易額具有一定的相關性,說明出口貿易額的增長在一定程度上是以環境的污染為代價產生的。
二氧化硫與出口貿易額呈負相關,說明貿易總額越大,經濟規模越大,二氧化硫的排放量越小。
根據Chow檢驗,2010年左右結構發生了未知變化,這也是使得后面污染物排放量開始減少的原因。從而出口貿易額與化學需氧量和氮氧化物的相關性越來越低。雖然化學需氧量,氮氧化物的減少和二氧化硫的負相關說明了政府已采取了一定的政策和措施,使得環境污染程度減輕。但是最近污染排放量的數據也顯示了,我國環境污染仍處于較差狀態,還需要進一步的減少排放量。
而二氧化硫的顯著負相關說明了在采取一定有效政策下,出口貿易的擴大,而污染物排放的減少是可行的。所以,要一改傳統的以成本為競爭優勢的出口貿易結構,即減少資源型產品,勞動密集型產品的出口,擴大出口技術密集型產品和資本密集型行產品,爭取自主商品在全世界的壟斷以獲取低污染排放的高利潤。對于傳統加工企業,可以采取較好政策來促進他們建設自主品牌,技術創新來提升企業的競爭力,以向產業鏈的上游靠近。
除了產品結構的轉換,還可以將出口商品轉化為海外投資,將勞動力輸出轉化為資本輸出。在經濟規模的擴大下,可以通過引進先進技術和設備來對環境污染作出改善,對無法處理的廢水廢氣進行環保的消化。積極利用對外貿易帶來的優勢將污染物質處理問題以一個較環保的處理方式處理。因此,有效的污染物排放監管和環保政策,合理的資源分配無論是對國民福利還是對出口貿易,經濟規模的進一步擴大都是有益的。
參考文獻
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