1991～2011年甘肃省经济增长环境污染探究

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1、1991～2011年甘肃省经济增长环境污染探究　　摘要：以VAR模型为基础，运用广义脉冲响应函数法和方差分解法，考察了甘肃省1991～2011年间经济增长与各类污染指标之间的动态关系。结果表明：甘肃省经济增长是导致环境污染的重要原因，但是环境污染对经济增长的反作用较小且存在明显的滞后响应。关键词：经济增长；环境污染；广义脉冲响应函数法中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：1672-3198（2013）19-0051-031引言9经济的发展与资源的耗竭、环境污染一直是颇为争议的话题。经济的高速增长与环境保护向来是两难的选择。经济的高速增长伴随着工业产业污染物

2、的排放，资源的过度开采，必然带来环境的恶化，同时，资源的稀少与环境的恶化也限制了经济的可持续增长。甘肃作为一个典型的欠发达地区，由于本身地理条件和资源的限制，经济的增长长期是以第二产业拉动，导致污染物的排放逐年加剧，环境保护迫在眉睫。因此在甘肃经济转型跨越的关键时期，去研究经济增长与环境污染二者之间的动态关系尤为重要。从国内文献来看，研究经济增长与环境污染主要集中在验证环境库茨涅茨曲线“倒U形”的假说，即经济增长的初期环境恶化，越过临界点后，经济增长反而使环境得到改善。马树才（2006），通过对数据分析，发现我国存在“倒U形”曲线，彭水军（2006）研究发现

3、“倒U形”曲线的存在与否主要依赖于污染指标的选取和估计方法的选择，孟红明（2007）、苏伟（2007）通过对具体省份的研究却否认了“倒U形”曲线的存在。大多数学者进行的研究却很少涉及经济增长与环境污染之间的动态联系。鉴于此，本文采用VAR模型对甘肃省近年来经济增长与环境污染二者动态关联进行分析。2模型建立2.1指标选取说明按照通常研究经济增长与环境污染的惯例，本文选取甘肃省1991～2011年人均实际gdp（以1991年为基期进行平减）作为经济增长指标，选择工业固体废物排放量、工业液体废物排放量、工业气体废物排放量来衡量环境污染，具体指标见表1，为消除数据波

4、动性，本文对所有数据进行取对数处理，具体数据来源为各年《甘肃省发展年鉴》，个别缺失数据由中经网数据库进行补充。92.2实证方法本文主要采用向量自回归模型（VAR）来研究甘肃省近20年经济增长与环境污染的双向反馈机制。VAR模型是将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型，从而为研究变量间的长期动态关系提供了便利，并在此基础上可以进一步进行Granger因果检验、脉冲响应函数、方差分解分析。本文主要在VAR模型的基础上进行广义脉冲响应函数、方差分解来分析甘肃省经济增长

5、与环境污染长期双向反馈机制。VAR模型的数学一般表达式为：yt=Φ1yt-1+…+Φpyt-p+Hxt+ζtt=1，2，3，…，T其中：yt是k维内生变量列向量，xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k×k维矩阵1，…，p和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵，δt是k维扰动列向量。3VAR模型的估计及分析3.1变量的单位根检验9由于VAR模型建立的条件在于变量的平稳性，如果变量平稳，则可直接建立无约束的VAR模型；如果变量不满足平稳条件，需进行协整检验，然后建立误差修正模型（ECM）来考察变量间的短期动态关系；如果变量既不是平稳且变量间不具有协

6、整关系，可考虑对变量进行差分，进而建立无约束的VAR模型。基于此，本文首先对变量lngdp、lnso2、lnwater、lngas、lnsolid采用ADF进行平稳性检验，检验结果见表2。由表2可知，各变量只有进行一阶差分后才满足平稳性，继续把各个污染指标与人均GDP进行JJ协整检验，发现lngap与lngo2、lnwate、lngas、lnsolid均不存在协整关系，由于检验结果与本文后面分析关联不大，正文不再列出。因此，我们把所有变量进行一次差分来构建无约的VAR模型，两两变量VAR模型中滞后长度的选择主要根据FPE、AIC、SC、HQ准则和单位根是否在

7、圆内来选取。3.2基于VAR模型的广义脉冲响应函数分析脉冲响应函数法是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，VAR模型的动态分析一般采用“正交”脉冲响应函数来实现，而正交化通常采用Cholesky分解完成，但是Cholesky分解结果严格依赖模型中变量的顺序。由Koop（1996）提出的广义脉冲响应函数法克服了上述缺点。因此本文采用广义脉冲响应函数法分析经济增长与各环境污染指标动态关系。响应期选取为8期，分析结果如下：93.2.1四个污染指标对经济增长的脉冲响应函数结果分析从图和表可以看出，给经济增长（dlngdp）一个标准差新

8、息的冲击，四类污染指标（dlnso2、dlnwate