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山西環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究獲獎(jiǎng)科研報(bào)告【摘
要】當(dāng)前,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已經(jīng)步入了“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”時(shí)期。在中國(guó)改革發(fā)展的新階段下,山西省作為一個(gè)能源大省,在尋求經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展的同時(shí),如何擺脫“能源詛咒”,成為經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下山西發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在本文中,首先對(duì)國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)與環(huán)境相關(guān)理論成果做出分類回顧;其次,對(duì)山西省歷年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染情況做出描述;第三,通過(guò)1991年至2017年山西省工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物三個(gè)污染指標(biāo)與人均GDP這一經(jīng)濟(jì)指標(biāo),利用VAR模型,通過(guò)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和方差分解來(lái)研究山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染之間的關(guān)系。本文通過(guò)研究得出以下結(jié)論:(1)山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)污染存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系(2)工業(yè)廢水、廢氣及固體廢棄物的排放均是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因(3)工業(yè)固體廢棄物對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是最大的,但其影響是負(fù)向的;工業(yè)廢氣的影響次之,工業(yè)廢水的影響最小,但二者對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是正向的。
【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境污染、VAR模型
1導(dǎo)論
1.1國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
在國(guó)外研究方面,1991年Grossman和Krueger[16]在北美自由貿(mào)易區(qū)談判中,分析墨西哥環(huán)境惡化并影響美國(guó)本土環(huán)境的問(wèn)題時(shí),引入并實(shí)證研究了環(huán)境質(zhì)量與人均收入之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)二者呈U關(guān)系之。Shafik(1994)利用美國(guó)城市大氣質(zhì)量數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)懸浮顆粒隨著人均收入的增加先增后減,呈現(xiàn)倒U型曲線關(guān)系。國(guó)內(nèi)學(xué)者方面,張曉[1](1999)利用我國(guó)的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析,表明人均二氧化硫、人均廢氣等污染物的排放量與人均GDP之間的關(guān)系符合EKC曲線的特征。包群等(2005)[3]利用1996至2002年中國(guó)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)影響倒U曲線的主要因素是污染指標(biāo)及估計(jì)方法的選取。周敏、黃蘇萍(2010)[4]利用北京市相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用對(duì)數(shù)模型分析了各類環(huán)境指標(biāo)與人均GDP的實(shí)證關(guān)系,結(jié)果表明北京市的環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不完全符合環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線。
2山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染現(xiàn)狀分析
2.1山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀
在1991年—2017年間,山西省人均國(guó)民生產(chǎn)總值大致上可以劃分為三個(gè)階段。1991年—2001年為第一個(gè)階段,在此階段,山西省人均國(guó)民生產(chǎn)總值平均年增幅不大,僅為13.4%。2002年—2012年為第二個(gè)階段,山西省人均國(guó)民生產(chǎn)總值高速增長(zhǎng),由2002年的7082元上升到2012年的33628元,平均增長(zhǎng)幅度為16.8%。2013至2017年為第三個(gè)階段,山西省人均國(guó)民生產(chǎn)總值處于較高階段且相對(duì)平穩(wěn),屬于穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。
2.2山西省環(huán)境污染現(xiàn)狀
水資源總量不足的同時(shí),水污染情況同樣嚴(yán)重。由山西省環(huán)保廳數(shù)據(jù)可知,2017年全省地表水資源屬于中度污染,在100個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)當(dāng)中,水質(zhì)優(yōu)良檢測(cè)斷面為49個(gè),重度污染監(jiān)測(cè)斷面為29個(gè)。其中,2004年到2012年為污水排放量高度增長(zhǎng)期,2012年后污水排放增長(zhǎng)率相對(duì)較低。
根據(jù)山西省生態(tài)環(huán)境廳發(fā)布的空氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)可知,2017年全省11個(gè)地級(jí)市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)為274天,占據(jù)全年檢測(cè)天數(shù)75.1%。其中,大同,朔州、呂梁空氣質(zhì)量以良至輕度污染為主,長(zhǎng)治、臨汾、晉城、運(yùn)城重度污染天數(shù)比列達(dá)到10%以上。
山西省固體廢棄物來(lái)源構(gòu)成穩(wěn)定,其中以尾礦和采煤、燃煤產(chǎn)生的固體廢棄物最多,占總量80%左右。山西省固體廢棄物的排放呈現(xiàn)小幅度不斷上升趨勢(shì),從2002年的8294.5萬(wàn)噸增長(zhǎng)到2012年的29031.5萬(wàn)噸,年均增長(zhǎng)率13.34%,
3山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染實(shí)證分析
3.1基于VAR模型山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染分析
在VAR模型當(dāng)中,不需要區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量,回避了結(jié)構(gòu)化模型的需要。VAR模型一般的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
其中:yt是k維內(nèi)生變量列向量,xt是d維外生變量列向量,p是滯后階數(shù),T是樣本個(gè)數(shù)。k×k維矩陣,…,和k×d維矩陣H是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。是k維擾動(dòng)列向量。
3.1.1指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理
本文選取樣本長(zhǎng)度為1991年—2017年,數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年《山西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。為降低數(shù)據(jù)的異方差性,使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn),對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。
3.12單位根檢驗(yàn)
VAR模型是建立在變量平穩(wěn)的基礎(chǔ)上。所以,首先對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)可以看出,LnRG與LnDW、LnDG、LnDS均存在單位根,因?yàn)槠錂z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均大于顯著性水平5%的臨界值,所以是非平穩(wěn)的。分別將序列LnRG、LnDW、LnDG與LnDS進(jìn)行一階差分后,得到序列dLnRG、dLnDW、dLnDG與dLnDS,再對(duì)其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。
3.13Johansen協(xié)整檢驗(yàn)
為進(jìn)一步檢驗(yàn)了變量之間的平穩(wěn)關(guān)系,經(jīng)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn),分別建立dLnRG與dLnDW、dLnDG、dLnDS之間的方程,檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。
協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知,在5%的顯著水平下,協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果均顯示變量之間存在協(xié)整關(guān)系,其中與工業(yè)廢氣存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,與工業(yè)廢水及工業(yè)固體廢棄物存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系。
3.14VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)
在脈沖響應(yīng)分析之前采用AR根估計(jì)的方法對(duì)VAR模型估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)變量,如果被估計(jì)的VAR模型的所有根模的倒數(shù)都小于1,即位于單位圓內(nèi),則其是穩(wěn)定的,VAR模型滿足穩(wěn)定性條件。
AR根估計(jì)所有的根的模都在單位圓內(nèi),即模型是穩(wěn)定的,可以進(jìn)行廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。
3.15方差分解
方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度,進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此,方差分解給出對(duì)VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)的相對(duì)重要性的信息。方差分解結(jié)果如下表所示。
從平均貢獻(xiàn)率的角度來(lái)分析,工業(yè)固體廢棄物在三中污染源中的貢獻(xiàn)率是最大的,工業(yè)廢氣排放量的貢獻(xiàn)率次之,工業(yè)廢水排放量的貢獻(xiàn)率是最低的。這說(shuō)明在污染物的排放上面,對(duì)山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的主要是工業(yè)固體廢棄物的排放,其他污染物排放量的影響相對(duì)較低。
3.16本章小結(jié)
在本章節(jié)中,通過(guò)構(gòu)建模型,對(duì)山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。為了進(jìn)一步分析山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的相互影響關(guān)系與雙向作用機(jī)制,引入向量自回歸模型(VAR),通過(guò)方差分解的結(jié)果,探討了變量之間的影響關(guān)系。同時(shí)分行業(yè)分析污染貢獻(xiàn)度,確定主要工業(yè)污染源。
通過(guò)Eviews8.0進(jìn)行模型估計(jì),建立VAR模型,得到模型估計(jì)結(jié)果為:
DLNRG=0.349451418167*DLNRG(-1)+0.200233660883*DLNRG(-2)+0.412822001106*DLNDG(-1)+0.0343683259781*DLNDG(-2)-0.417963292002*DLNDS(-1)-0.115111526877*DLNDS(-2)-0.09981344071*DLNDW(-1)+0.0132894199208*DLNDW(-2)+0.0515191245212
由估計(jì)結(jié)果可知,環(huán)境污染的情況將影響工業(yè)
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