中國省級層面制造業集聚與環境污染關系的Granger 因果檢驗

（云南省昆明市呈貢區云南大學建筑與規劃學院，云南 昆明 650500）

引言：

區域的經濟活力與其產能水平密不可分，制造業集聚所帶來的經濟增長可見一斑，二者之間的關聯性日漸明顯[1]。

現如今年國內外主要著眼于制造業生產運營本身帶來的影響，即對不合理的產業和能源消費結構、經濟發展水平、政府的環境規制等正作用于環境污染的指標開展了分析[4]，而缺乏對制造業集聚的影響的考量。

一、研究方法

關于制造業集聚與環境污染關聯機理的確定，現有研究已就存在關聯達成了共識，然而其具體的關聯形式則派生兩系，一者主要是從灰色關聯的視角對截面數據分析，以及采用Johansen 協整檢驗法驗證其內在的關聯水平。二者從因果性角度出發，本文正是采用Toda 等提出的Granger 因果性檢驗法[2]，通過構建滯后增廣向量自回歸模型以探究制造業集聚與環境污染存在的關聯機理：

其中，G 和P 分別是制造業集聚度和污染指數，10β、β20是常數項，p 是滯后階數，dmax是兩項特征的最大單整階數，1ε、2ε是隨機擾動項。當原假設γ11=γ12=…γ1p=0成立時，那么就可以得出變量(P)與集聚度(G)這兩者之間并不存在格蘭杰原因這種聯系；如果該等式γ21=γ22=…γ2p=0在計算后成立，則認為G 不是P 的格蘭杰原因[3]。

二、實證研究

（一）數據來源

1.制造業集聚度

為了準確描述制造業集聚程度，本文首先從行業年平均用工人數出發，借助《中國工業經濟統計年鑒》以獲取中國2008-2016 年間的農副食品加工業、紡織業等28 項制造產業的年平均用工人數，以及《中國統計年鑒》中的2008-2016 年制造業用工總和，進而計算產業空間基尼系數。

2.環境污染程度

本文以工業廠房排放的工業廢水、工業廢氣、工業廢渣和機械噪聲為出發點，衡量工業工程實施生產經營的過程中引發的環境污染程度。由于機械噪聲指標難以監控和反映，且不屬于直觀的環境污染，因此本文總結得出以制造業集中化產生的排放廢水量來表征工業排放廢水，以制造業排放二氧化硫量來表征工業廢氣，以制造業粉塵排放量來表征工業廢渣。本文尋求以國家環境監測網站發布的數據為契機，以單位工業生產總值污染物排放量作為反映環境污染程度的一手資料。

（二）數據檢驗

本文擬借助LLC 對樣本面板的平穩性做出檢驗，其旨在假設在各時間截面中的具備同樣單位根。由此，本文借助R3.4.3 編寫腳本，導入tseries 程序包，運用其中的平穩性測試功能(stationality test)就該樣本數據進行測試：

根據測試結果可知，p-value=0.064>0.05，這兩個特征值都在5%的置信水平條件下與一開始的假定條件不符，并且在進行一階差分運算之后該特征值順利通過了平穩性的檢驗，也就是說各個特征值的一階差分序列的計算結果均是平穩序列，具有統計學意義。由此可知，兩項特征均為一階單整變量。

基于Granger 因果性檢驗：

由于樣本數據具備平穩性和協整性的特質，符合進入Granger 因果性檢驗的條件，本文借助R 語言中的lmtest 程序包對制造業聚集度與污染指數這兩項特征分別依據研究周期的長短進行劃定，分別進行短期和長期的因果性檢驗(granger test)：

運行結果表明，短期內制造業集聚項系數為0.005<0.01，即該特征在1%的置信水平下顯著為負,具備統計學意義。由此可見，制造業集聚升級在短期內不會引發誘發環境污染，甚至會對環境治理具有積極的意義，即短期內制造業集聚的升級對環境治理具有積極意義；然而長期內制造業集聚系數為0.105>10%，則大于所設定的顯著性水平，不具有統計學意義，因此長期內的制造業集聚的升級與環境污染水平的提升不具備必然的因果關系。

最后，本文通過非參數估計繪制出二者的因果關系曲線，橫軸為制造業集聚度，縱軸為污染指數，得到了如圖3 所示的二者演變機理，驗證了前期負相關、長期關系不顯著的結論。

結論：

通過Granger 因果檢驗得出兩者之間短期與長期關系，可以對國家政策進行展望，例如制造業由東部向中西部地區戰略轉移的決策是否合理，產業集聚發展能不能從根本上降低環境污染等提供參考。此外在未來，本課題還將就制造業的技術水平與環保政策的落實程度對制造業樣本進行劃分，希望可以通過分位回歸的理論對不同層次的制造業推行不同的管理模式，為向不同企業征收環保稅等提供依據。