1. 引言
纵观各国经济发展的历程,经济的发展总会和大气的污染紧密的联系在一起,一般来讲经济的高速发展期也是工业高速发展期,工业高速发展会促进就业、投资、消费、出口的快速增长,带动全要素生产率的提高,但是工业的高速发展也会带来一系列问题,工业的高速发展特别是高耗能、高污染工业的快速发展会带来空气质量恶化、大气污染加剧等问题,结果降低了经济发展带给人们的幸福感,甚至与经济发展的初衷相违背 [1] 。大气污染之后,为满足人们对良好生态环境的需求,就需要保护环境、增加大气环境污染治理、大气环境保护投资以及减少高污染高耗能工业的数量,但是大气环境的治理和保护会减少高污染、高耗能工业对GDP的贡献度,进而不利于经济增长,依靠能源原材料工业拉动经济增长的国家,这些现象就更加明显。以牺牲环境为代价的粗放式经济发展模式不能适应我国当前经济发展的需要,因此研究经济增长与大气污染之间的关系,实现经济发展与大气环境的共同可持续具有重大的理论和实践意义 [2] 。
研究经济增长与环境污染的关系最普遍的理论是环境库兹涅茨曲线理论,环境库兹涅茨曲线刻画的是人均收入与环境污染的关系,即环境与经济增长之间存在倒“U”型关系,在经济发展的初期时环境污染随着经济增长而加剧,当经济发展到一定程度时,环境污染会随着经济的发展逐步减弱,环境质量得到改善 [3] 。这一现象在发达国家比较普遍,但是是否符合发展中国家还有待考究。本文通过VAR模型对河南省空气污染与其经济增长之间的关系进行实证研究,并根据实证结果提出促进河南省经济发展与大气环境可持续的相关建议。
2. 模型的设定及指标说明
向量自回归模型(VAR)最早是由Sims提出的,他认为VAR模型能够使用最少的经济理论假设,从时间序列的统计特征出发,通过对经济系统进行冲击响应分析来了解经济系统的动态特性和冲击传导机制。而本次实证研究证侧重于研究河南省经济增长与空气污染的动态相互影响机制,故选择了向量自回归模型。VAR模型通常表示为
其中Y是n个变量组成的向量,p是滞后阶数,
是各方程的随机项组成的向量,服从多维正态分布(表1)。
3. 实证检验与分析
3.1. 建立VAR模型
在建立VAR模型之前一般要先确定VAR模型的滞后阶数,因为滞后期的选择会对模型结果产生较大的影响,根据EVIEWS8.0的Lag Structrure中Lag Length Criteria显示的五个评价统计量的指标选出滞后期,如表2所示,滞后期为3时带*的评价统计量的指标最多,根据显示结果我们选择滞后期为3。
根据滞后期选择结果,通过估计得到VAR(3)模型,利用AR根检验方法对VAR模型整体的平稳性进行检验,如图1所示,VAR模型的所有根都在单位圆之内,即VAR模型整体稳定,可以进行脉冲效应分析。
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Table 1. Selection and Explanation of Variables Related to Economic Growth and Air Pollution in Henan Province
表1. 河南省经济增长与空气污染相关变量选取及说明
3.2. 脉冲响应分析
脉冲响应函数是用来衡量来自内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击对所有内生变量当前和未来值的影响。
如图2、图3所示:当烟(粉)尘排放量(LNFY)施加一个单位的正向冲击时,经济增长(LNRGDP)在第一期无响应并从第二期开始正向调整,在第二期达到最大值,随后负向效应加强至第五期时负向效应达到最大值,随后五期负向效应逐步减弱,河南省烟(粉)尘排放量与经济增长呈现“N型”的关系,并非“倒U型”,LNFY的冲击对LNRGDP的累积响应值为−0.27457,这说明烟(粉)尘的排放量对河南省的经济增长起到抑制作用,同时发现烟(粉)尘排放量对经济增长的抑制作用并不能马上显现出来,而是出现了大概为3年滞后期,这与“先污染后治理”的经济发展方式相呼应,这就启示经济发展不能只顾眼前的短暂经济利益,应具有长远眼光,不能以牺牲环境来促进经济增长,否则环境污染带来的负面作用将会抑制经济增长。经济增长(LNRGDP)对烟(粉)尘的排放量的冲击响应与烟(粉)尘排放量对经济增长(LNRGDP)相似,冲击反应曲线大致为“N型”,第一期为负效应,2~5期为正效应,6~10期为负效应,累积响应值为0.023415,说明经济的增长会使烟(粉)尘排放量增加。
3.3. 方差分解
基于VAR模型的方差分解是将模型中内生变量的预测误差按成因分解成方程中与之相关的各内生变量冲击之和,从而分析系统中各内生变量的相对重要程度。给出了方差分解的结果,如图4、图5所示。
经济增长对烟(粉)尘排放量方差分解平均贡献度为18.3%,烟(粉)尘排放量对经济增长的方差分解平均贡献度为12.69%。说明以烟尘排放量所导致的大气污染所带来的负效应要大于对经济增长影响的正效应。
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Figure 2. Impulse response of economic growth to smoke dust emission
图2. 经济增长对烟(粉)尘排放量的脉冲响应
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Figure 3. Impulse response of smoke emission to economic growth
图3. 烟尘排放量对经济增长的脉冲响应
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Figure 4. Variance decomposition of smoke (powder) dust emissions (Unit: %)
图4. 烟(粉)尘排放量方差分解(单位:%)
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Figure 5. Variance of economic growth decomposition (Unit: %)
图5. 经济增长方差分解(单位:%)
4. 结论及建议
通过协整检验、脉冲效应分析及方差分解等实证研究得出以下结论并提出相关建议。
河南省的经济增长与空气污染存在长期的稳定关系,且大气污染对经济增长的负面影响一般存在较长的滞后期,其中
排放量对经济增长负面影响的滞后期为5年左右,烟(粉)尘排放量对经济增长的负面影响滞后期为3年左右,所以不应只看到
及烟(粉)尘排放量的增加对短期经济增长的促进作用,更应该看到大气污染乃至环境污染长期对经济增长的抑制效应,应处理好经济发展可持续与环境可持续的关系。
经济增长与烟(粉)尘排放量存在“N型”关系,与
排放量存在“倒U型”关系,区别于其他地区和省市。说明环境库兹涅茨曲线并不是研究经济增长与环境污染关系的定律,选择不同的指标和应用与不同的主体都会有不同的结果。一般情况下经济增长对大气污染的影响是短期的,而大气污染对经济增长的影响是长期的,所以大气环境保护应是一个长期而并非短期任务。
经济增长会使空气污染加剧,空气污染会抑制经济发展。形成政策引导、市场主导的合理的能源消费结构,减少大气污染;由于大气污染的外溢效应比较明显,受气象条件、地形等因素的影响,大气污染容易对邻近地区产生负外部性,所以大气污染的治理需要区域联合治理,而非单独治理;河南省政府要积极构建碳排放权交易平台,为碳排放权交易的发展奠定基础。
排放量对经济增长的预测方差的贡献要大于烟(粉)尘对经济增长的预测方差的贡献。说明 排放量对经济增长的抑制作用要大于烟(粉)尘,虽然当前河南省主要大气污染物是PM2.5,大气污染治理有治理烟(粉)尘污染为主,但是以
为主要排放物的各种大气污染依然不能忽视,空气污染治理需全面、综合治理。
基金项目
融资租赁与“百城建设提质工程”融资模式研究(政府决策研究招标课题,课题编号:2017B276)。
参考文献