广东省工业废水排放量与经济影响因素的协整分析

(中水珠江规划勘测设计有限公司, 广东广州510610)

广东省的工业化进程已经进入工业化后期的后半阶段[1]。工业化和城市化进程加快将不可避免地对自然环境，尤其对水环境造成危害，危害是如何产生的、应该采取哪些措施减轻和控制它们，是摆在广东省有关决策部门面前的难题。2010年3月25日，环境保护部与广东省人民政府在广州签署了共同推进和落实《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008—2020年)》合作协议，双方将在推进珠江三角洲地区环境保护一体化、环境管理体制机制和经济政策先行先试、推进珠江三角洲地区环境影响评价促进产业结构优化升级、加强珠江流域水污染防治、加大农村环境保护和生态建设工作力度、促进环保产业发展、构建先进的环境监测预警和应急体系等方面加强合作，全面落实国务院批准的《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008—2020年)》，把珠江三角洲地区建设成为全国探索环境保护科学发展、先行先试的试验区和示范区。在《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008—2020年)》给广东省带来机遇和挑战的时代契机下，本着坚决贯彻可持续发展的精神探索广东省水污染的影响机制，为广东省经济增长与水环境保护协调发展指明方向，就显得尤为重要和迫切了。

协整理论是计量经济学中处理非平稳时间序列的常用理论，其研究出发点是找出时间序列内部的长期均衡关系，对两个或多个非平稳时间序列变量之间的长期均衡关系进行协整识别，而经济时间序列和水环境污染指标序列同属于非平稳时间序列，应用协整理论分析时间序列，可以消除将非平稳时间序列简单地以平稳时间序列对待而带来的不可靠性[2]。近年来，不少学者运用协整理论及相关方法研究了中国水环境问题，对中国水环境保护和治理工作具有一定指导作用，如朱建华等[3]分析了中国水污染防治投资与GDP的关系，初步预测了“十二五”期间中国水污染防治投资；戴红军等[4]以江苏省为案例研究对象，建立了环境资源生产函数模型，对实证数据进行了ADF单位根检验和Johansen协整检验，并结合岭回归分析方法，提出环境资源投入对区域经济产出的经济贡献度远远大于环境污染造成的经济损失；张菲等[5]用工业SO2排放量表示环境污染，用实际国内生产总值代表经济增长，分析出长期的经济增长带来了环境污染；王锋[6]利用环境库兹涅茨曲线分析经济增长与水环境污染的关系，利用洛伦兹曲线即水资源与COD、氨氮排放量曲线判断南流江水资源与水污染匹配的合理性；吴振信等[7]利用环境库兹涅茨曲线，分析研究了北京市1998—2009年人均碳排放与地区生产总值的相关性，分析出北京市碳排放在不同时间段内呈现不同的升降趋势。

虽然也有学者对广东省工业化进程中经济增长与水污染排放之间的关系进行了实证研究，如张玉媚[8]通过选取人均GDP数据和工业“三废”指标，以回归方法简要讨论了经济周期、产业结构、出口依存度、国际直接投资、环境保护投资等对广东省“三废” 环境库兹涅茨曲线特殊形态形成的影响；衡昌[9]运用协整理论分析了广东省1991—2008年人均GDP与主要污染指标排放量的关系，提出环境污染与经济增长呈现不规则的变动关系；卢洪友等[10]通过分析广东省CO2、SO2与人均GDP存在长期协整关系，提出推行污染减排政策和加大环境污染治理的费用投入并不会阻碍经济增长的结论。但总体来说，目前缺乏对广东省污染排放与经济影响因素关系的深入分析，且相关研究论述也不多。工业结构的优化升级一直是推动广东省从工业化后期进入后工业化阶段的主要动力，而工业化通常被定义为工业(特别是其中的制造业)或第二产业产值(或收入)在国民生产总值(或国民收入)中的比重，以及工业就业人数在总就业人数中比重不断上升的过程[11]。本文试图运用协整理论对广东省工业GDP比重、霍夫曼系数、工业劳动者比重等经济影响因素与工业废水排放量的长期均衡关系进行协整识别，从而为广东省制订科学有效的产业政策和水环境保护措施提供参考。

1 模型与方法[12]

1.1 单位根检验

单位根检验是研究时间序列平稳性的一种基本方法，也是变量之间协整检验、因果关系检验等的基础工作。假定序列xt服从AR(p)过程，则单位根检验方程为：

▽xt=γxt-1+ξ1▽xt-1+ξ2▽xt-2+…+ξp-1▽xt-p+1+εt

(1)

当序列的检验t统计值小于显著性水平为5%的临界值时，表明至少可以在95%的置信水平下拒绝原假设，认为序列不存在单位根，序列是平稳的，反之，则存在单位根，序列还不平稳，需对序列进行差分，直至满足平稳性。

1.2 协整检验

协整检验是诊断变量之间是否存在长期依存关系的常用方法之一。先建立向量自回归(VAR)模型，用于预测相关时间序列系统和分析随机扰动对变量系统的动态影响。最一般的VAR模型数学表达式为：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+B1xt+…+Brxt-r+εt

(2)

式中yt——m维内生变量向量;xt——d维外生变量向量；A1…Ap、B1…Br——待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p阶和r阶滞后期。

采用Johansen(1995)提出的关于系数矩阵Ⅱ的协整似然比(LR)检验方法，对VAR模型进行协整检验。协整似然比检验假设为：H0至多有r个协整关系，H1有m个协整关系(满秩)。检验迹统计量：

(3)

从检验不存在任何协整关系的零假设开始，然后是最多一个协整关系，直到最多m-1个协整关系，共进行m次检验，备择假设不变。

1.3 格兰杰因果检验

先估计当前的y值被其自身滞后期取值所能解释的程度，然后验证通过引入序列x的滞后值是否可以提高y的被解释程度。如果是，则称序列x是y的格兰杰成因，此时x的滞后期系数具有统计显著性。一般地，还应考虑序列y是否是x的格兰杰成因。公式表示如下：

yt=α0+α1yt-1+…+αkyt-k+β1xt-1+…+βkxt-k

(4)

xt=α0+α1xt-1+…+αkxt-k+β1yt-1+…+βkyt-k

(5)

式中k是最大滞后阶数，检验的原假设是序列x(y)不是序列y(x)的格兰杰成因。

1.4 脉冲响应函数

脉冲响应函数用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响，通过描述这些影响的轨迹，以显示任意一个变量的扰动如何通过模型影响所有其他变量，最终又反馈到自身的过程。以VAR(1)模型为例：

xt=α11xt-1+α12yt-1+ε1,t

(6)

yt=α21xt-1+α22yt-1+ε2,t

(7)

式中x和y分别表示2个不同变量，随机扰动项ε称为新息。

1.5 方差分解

方差分解是把系统中每个内生变量(共m个)的波动(k步预测均方误差)按其成因分解为与各方程新息相关联的m个组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。

(i=1,2,…,k;t=1,2,…,T)

(8)

括号中的内容是第j个扰动项εj从无限过去到现在时点对yj影响的总和。求其方差，假定εj无序列相关，则

(9)

上式是把第j个扰动项对第i个变量从无限过去到现在时点的影响，用方差加以评价的结果。yit的方差是上述方差的k项简单和：

(10)

各个扰动项相对于yit的方差的贡献度RVC可以用下式近似计算：

(11)

2 变量及数据

2.1 变量选取

根据广东省工业化进程，从1995—2016年广东历年统计年鉴中选取工业GDP比重、霍夫曼系数、工业劳动者比重与工业废水排放量作为本次实证分析的变量。其中，工业GDP比重指工业GDP占三次产业GDP的比例；霍夫曼系数指工业产值结构中，轻工业与重工业产值之比；工业劳动者比重指工业从业人数在三产所有在业人数中的比例；工业废水排放量指经过工业企业厂区所有排放口排放到企业外部的工业废水量，包括外排的直接冷却水、超标排放的矿井地下水和工业废水混排的厂区生活污水，不包括外排的间接冷却水(清污不分流的间接冷却水计算在内)。

2.2 数据预处理

对时间序列数据对数化后容易得到平稳序列，且对数化并不改变时序数据的特征，故本文在实证分析时均采用各变量的自然对数值，对数化的工业废水排放量、工业GDP比重、霍夫曼系数、工业劳动者比重分别用ly、lx1、lx2、lx3表示，见图1—4。

3 实证研究

3.1 单位根检验

时间序列ly、lx1、lx2、lx3均包含常数和线性时间趋势项，并不平稳，二阶差分后得到的iily、iilx1、iilx2、iilx3序列基本上均围绕0均值上下波动， 已处于平稳状态，见图5—8。ADF检验时滞后阶数按AIC、SC最小准则确定，检验结果见表1。

图1 对数化后工业废水排放量(ly)曲线

图2 对数化后工业GDP比重(lx1)曲线

图3 对数化后霍夫曼系数(lx2)曲线

图4 对数化后工业劳动者比重(lx3)曲线

图5 ly二阶差分(iily)曲线

图6 lx1二阶差分(iilx1)曲线

图7 lx2二阶差分(iilx2)曲线

图8 lx3二阶差分(iilx3)曲线

序列iily、iilx1、iilx2、iilx3的t统计量值均小于5%水平下的ADF检验临界值，表明这4个序列在95%的置信水平下都是平稳的。因此，非平稳序列ly、lx1、lx2、lx3经过二阶差分平稳，满足协整分析的前提条件。

表1 单位根检验结果

3.2 协整检验

将序列ly、lx1、lx2、lx3作为内生变量(均取2阶滞后)，常数项作为外生变量，根据AIC和SC信息量取值最小的准则及LR检验，取模型滞后期为2，建立VAR对象进行协整检验，协整检验结果见表2、3。

表2 特征根迹检验结果

注：能够拒绝原假设的检验用“*”标记

表3 最大特征值检验结果

注：能够拒绝原假设的检验用“*”标记

在95%的置信水平下，变量之间存在唯一的协整关系，说明工业GDP比重、霍夫曼系数、工业劳动者比重与工业废水排放量之间具有长期稳定的均衡关系。

3.3 格兰杰因果检验

同阶单整且存在着协整关系的序列，满足格兰杰因果关系检验的前提。在置信水平为95%的条件下，分别对lx1、lx2、lx3与ly进行格兰杰因果检验，检验结果见表4。

对于lx2不是ly的格兰杰成因的原假设，在滞后1阶时拒绝它犯第一类错误的概率是0.01，表明lx2不是ly的格兰杰成因的概率小于0.05，而第二个检验的相伴概率分别是0.58，表明至少在95%的置信水平下，可以认为lx2是ly的格兰杰成因；对于lx3不是ly的格兰杰成因的原假设，在滞后1阶时拒绝它犯第一类错误的概率是0.03，第二个检验的相伴概率是0.31，表明至少在95%的置信水平下，可以认为lx3是ly的格兰杰成因。

短期来说，霍夫曼系数、工业劳动者比重是工业废水排放量的格兰杰成因，而工业GDP比重与工业废水排放量不存在直接的因果关系。

表4 格兰杰因果检验结果

3.4 脉冲响应函数

对VAR模型进行脉冲函数响应分析，研究ly、lx1、lx2、lx3之间的相关作用。横轴表示冲击作用的滞后期间数(单位：年)，拟定为25，纵轴表示因变量对自变量的响应程度，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带(图9—12)。

短期来说，霍夫曼系数、工业劳动者比重对工业废水排放量的影响较大，而从中远期来看，工业GDP比重是工业废水排放量的主导因素， 这与格兰杰因果检验的结论一致。

图9 ly对自身一个标准差新息的响应

图10 ly对lx1一个标准差新息的响应

图11 ly对lx2一个标准差新息的响应

图12 ly对lx3一个标准差新息的响应

3.5 方差分解

建立VAR模型后，选用方差分解方法研究工业GDP比重、霍夫曼系数、工业劳动者比重对工业废水排放量的贡献度，定量地把握变量间的影响关系，预测期同样拟定为25 a，预测结果见图13—16。

图13 ly对自身方差分解结果的影响

图14 lx1对ly方差分解结果的影响

图15 lx2对ly方差分解结果的影响

图16 lx3对ly方差分解结果的影响

lx1对ly的贡献度随着预测时间而逐渐增加，lx2、lx3均是先增加后减小，最终趋于稳定，其中lx2对ly的贡献度要大于lx3的贡献度。

上述变化趋势与脉冲响应函数分析结果一致，即工业GDP对工业废水排放量的影响度在中期开始逐渐增加，并一直持续到远期；霍夫曼系数在中前期的较长一段时间内对工业废水排放量的贡献度基本维持在30%左右，是工业废水排放量不可忽视的重要影响因素之一，远期虽影响度有所下降，但仍然稳定在26%左右；工业劳动者比重在短期内对工业废水排放量最高达18%左右的贡献，但远期逐渐减小到6%左右。

4 结果分析

4.1 工业GDP比重与工业废水排放量具有同向变动关系

在1995—2009年的15 a间，广东省工业GDP比重逐渐增加，2010—2016年的7 a内，工业GDP比重增长速度更快，该时期工业废水排放量年均增长率也达到了最大，验证了广东省工业GDP比重在后期对工业废水排放量的重要影响。目前，广东省工业化进程已处于工业化后期的后半阶段，工业比重将在持续增长中保持相对稳定，甚至可能会让步于第三产业而略微减小，其对工业废水排放量的作用也可能在现状水平基础上有所起伏，但基本的同向变动影响仍将较大。

4.2 霍夫曼系数与工业废水排放量存在异向变动关系

1995—2009年，广东省重工业产值一直小于轻工业产值，而这段时期的工业废水排放量也呈起伏变化，说明了中前期霍夫曼系数的不稳定在一定程度上造成了工业废水排放量的波动。2010—2013年全省的霍夫曼系数逐渐减小，2014—2016年霍夫曼系数基本稳定，表明广东省的重工业随着工业化进程已经发展到了一定程度，工业生产结构的变化也已步入了相对稳定的阶段。随着未来全省经济增长型式的逐渐成熟，霍夫曼系数在现状水平上大幅变化的可能性不大，其对工业废水排放量的异向影响在一段时间内仍将继续存在。

4.3 工业劳动者比重与工业废水排放量存在同向变动关系

1995—2009年，广东省工业劳动者比重变动较大；2010年以后，工业劳动者比重逐渐增加，特别是2014—2016年的3 a间，工业劳动者比重均保持在稳定水平，表明广东省3次产业就业结构已较为稳定，随着工业结构升级和企业转型的最终完成，企业生产技术的自动化、智能化与专业化将大大提高，对劳动者人数的需求将趋于饱和，甚至可能有所减少。因此，未来工业劳动者在业人数比重对工业废水排放量同向变动影响将维持在低位水平上，对工业废水排放量的贡献度将小于工业GDP比重和霍夫曼系数对工业废水排放量的贡献度，但这种作用也不容忽视。

5 结语

根据实证研究结果，为促使广东经济与水环境可持续协调发展，建议主要开展以下工作。

a) 增强水环境保护意识。目前广东省环保投资占GDP的比重已明显增加，水污染治理投资占据其中相当一部分，表明了水环境保护意识已在实际工作中得到一定程度的体现，未来广东省应在经济不断增长的过程中，明确工业化进程与水污染之间的同向变动关系，在促进工业增长的同时，也要采取切实有效的措施提高水环境的保护力度。建议有关部门和地方政府及时发布关于水资源和水环境保护工作信息，依法保障公众的环境知情权；加强对举报违法排污行为的支持力度，拓宽公众参与和舆论监督渠道；以水环境保护为专题开展新闻策划，举办新闻发布，设置专版专栏，组织专题报道；通过每年的“世界水日”“中国水周”以及“世界环境日”的契机，展示大型公益广告、进行社会宣传活动等。

b) 加强工业污染治理。在广东省由轻工业为主逐渐向重工业为主转变的工业结构优化升级过程中，应高度重视重工业化程度的提高所造成的水污染问题，并制定配套的水污染治理对策，以促进经济增长与水环境保护的协调发展。建议大力支持鼓励绿色产业的发展，加强先进生产技术的研发、创新力度，广泛推行清洁化生产，严格执行环境影响评价制度、“三同时”制度和污染物排放总量控制制度，做好企业污染物排放的监察执法工作，对重点污染企业通过技术改造，限期治理，关、停、并、转等手段削减污染物量，从源头上控制水污染。

c) 提高劳动者素质和人才培养力度。劳动者数量和素质对工业废水排放量具有一定影响，应切实加强工业从业人员队伍的建设，提高劳动者的素质，以坚决贯彻保护水环境的思想开展生产活动。建议生产单位通过培训、进修、调研、出国考察等方式学习先进的生产理念，提升现有人才队伍的业务素质，同时积极与省内外高等学校、科研院所等机构广泛开展研究合作，建立高学历人才引入机制；为鼓励支持企业自主创新、技术研发和人才培养，政府应设置专项基金给予经济上的照顾，并严格审计基金的开支情况，做到专款专用。

d) 依法治水，深化管理机制。广东省水环境保护工作已基本步入了法制轨道，应进一步完善水资源保护法规体系，逐步健全水资源地方性法规，同时加强执法队伍建设，具体落实相关地、市的水环境管理、保护责任，深化流域水环境保护协商管理机制，实行河长制，将污染控制方案纳入当地经济社会发展计划，由各级政府主导，多渠道筹集水污染控制治理资金，确保实现行政区内污染控制目标。