湖北省经济增长与环境污染的动态关系研究——基于VAR模型

胡伟博，刘嗣明，徐益平，涂玮

(华中师范大学城市与环境科学学院暨中国两型社会建设改革试验区研究中心， 湖北 武汉 430079)

0 引言

工业革命以来，工业发展带来的一系列生态环境问题一直是世界各国普遍关注的焦点.一方面，工业的快速发展带来资源的消耗和污染物的排放；另一方面，当污染排放超出环境的承载能力时，对工业的进一步发展产生一定的负作用[1].为打破这种工业经济增长与环境污染间的恶性连结，习近平总书记在十九大上指出，必须要树立“绿水青山就是金山银山”的发展理念.湖北省位于长江经济带承东启西的重要位置，因其自身优越条件成为中西部地区承接产业转移的排头兵，在工业进入快车道的同时，“三废”的排放也必然会对环境造成一定程度的破坏.因此，深入研究湖北省经济增长与工业环境污染间的动态关系，对湖北省工业污染防治和环境保护、促进经济社会可持续发展具有重要意义.

对经济增长与生态环境两者间的关系进行研究早已成为经济学家和环境学家的共同方向，学者们采用不同方法、从不同角度对其进行了探讨.有采用环境库兹涅茨曲线进行的研究，如：Grossman和Krueger(1991，1995)的研究发现环境质量与人均GDP呈倒U型曲线关系，一地的环境常随着经济的增长出现先污染后改善的情况[2-3]；丁俊崧和邓宇洋(2020)以中国255个地级市为研究对象探究雾霾污染与经济增长间的关系，发现它们之间并不是呈典型的“倒U型”，而是存在着明显的区域差异[4].也有学者基于Tapio脱钩弹性系数做出的研究：凌立文和蔡超文(2016)运用数量脱钩与速度脱钩测度方法对广东省经济增长与工业三废排放间的关系进行分析,并对比数量脱钩与速度脱钩测度方法导致的环境管控政策差异[5]；刘彦花和贾莉(2020)对北部湾经济区6个地市的工业增加值和污染排放量基于脱钩理论进行识别，以展现两者间脱钩状态的时空差异[6].此外，还有学者基于向量自回归模型做出的研究：张英奎和王菲菲(2017)以江苏省经济和环境数据为基础，采用向量自回归模型研究经济增长与工业污染两者间的关系[7]；王保忠和何炼成(2020)基于陕西省1980—2018年碳排放量和GDP的实际数据，预测了2020年的碳排放强度值，通过构建向量自回归模型，将1980—2018的数据序列与2020的预测数据序列进行了相关性对比[8].

环境库茨涅兹曲线(EKC)和Tapio脱钩理论也能探讨经济系统与环境系统之间的变化关系，但难以反映两个变量系统之间相互影响的程度和影响的时间长短.因此，本研究选用向量自回归(VAR)模型可以较为准确地检验经济增长与工业污染间是否存在相互影响的动态关系，且能测度两个变量间相互影响程度的大小和影响时间的长短.此外，不论是从中国宏观层面还是从省际层面做出的研究都相当丰富，但对于省际层面的研究多集中于东部沿海发达省份或自然资源丰富、污染严重的地区，对于自然资源并不突出，但却是承接东部产业转移主力军的中部省份进行的研究则相对少见.本研究以湖北省为例基于向量自回归(VAR)模型对其工业三废污染排放和经济增长两者间的关系进行研究，以期为湖北乃至类似地区的环境保护提供对策，实现生态文明建设新进步和经济社会可持续发展.

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况全国经济综合竞争力研究中心发布的《中国省域经济综合竞争力发展报告》显示，湖北省的经济综合竞争力常年排列在中西部地区第一位.湖北省在1999—2017的19年间，人均GDP从5 452元增长到60 199元，实现了10倍以上的增长，由此可见，湖北省的经济实现了较大跨度的增长.

据2000—2017年湖北省环境状况公报上的数据显示，湖北省产生的工业废气和工业废水主要来自于化工、黑色金属冶炼以及造纸纺织等行业，工业废固排放则来源于采掘、黑色金属冶炼和化工等行业.由图1可知，湖北省工业废水排放量由1999年的115 985万吨下降至2017年的44 158.22万吨，呈明显的下降趋势；工业废固排放量由2 510.6万吨增长至8 112.17万吨，且未出现拐点.图2表明，湖北省的工业废气排放量波动较大，于2011年达到第一个顶峰，此后虽有下降，但仍呈上升趋势，于2016年达到研究时段的最高峰，随后下降.工业“三废”的排放量表明，湖北省环境质量保护任重道远.

图1 1999—2017年湖北省工业废水与工业废固排放量

图2 1999—2017年湖北省工业废气排放量

1.2 数据来源本研究选取的环境污染指标为：湖北省工业废水排放量、工业废气排放量、工业废固排放量；经济指标为：人均地区生产总值.数据主要来源于《湖北统计年鉴》和湖北省环境状况公报(变量定义见表1).为消除数据的异方差影响，减少数据波动，对原数据进行对数化处理.

表1 变量定义表

2 湖北省工业污染与经济增长间的动态关系分析

2.1 模型构建传统的经济计量方法如最小二乘法、双重差分法等都是以经济理论为基础来描述变量之间关系的模型，然而经济理论并不足以对变量之间的动态联系提供严密的说明[9].向量自回归模型是Christopher A. Sims在1980年提出的[10]，是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一，常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而反映变量之间的交互影响和动态联系[11].其表达式如下：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+εt，

其中：yt是内生变量向量，即工业“三废”排放；xt为外生变量向量，表示湖北省人均GDP；p是滞后阶数；t=1，2，…，T是样本个数；A1，…，Ap为系数矩阵；εt为随机干扰项.本研究建立的VAR模型为：工业废水排放量与人均GDP关系的VAR模型，工业废气排放量与人均GDP关系的VAR模型，工业废固排放量与人均GDP关系的VAR模型.

后续的数据处理和模型检验均使用Eviews10.0软件进行操作.

2.2 单位根检验在建立向量自回归模型时，需要首先对时间序列变量LnFS、LnFQ、LnFG、LnGDP进行单位根检验，若存在单位根则序列为非平稳时间序列，在回归分析中可能会出现伪回归的情况[12].本研究中使用ADF检验方式判断序列是否存在单位根，其结果如表2所示：

表2 ADF单位根检验结果

由表2可知，序列变量LnFS、LnFQ、LnFG、LnGDP在原序列和一阶差分情形下，3种检验形式均不满足序列平稳要求.二阶差分后，无截距无趋势项的情形下四个序列均在1%的水平上拒绝原假设，以上4个序列均为二阶单整序列，即序列平稳可以构建向量自回归模型.

2.3 Johansen协整检验ADF检验虽较为容易实现，但其存在一定的欠缺性.因此本研究引入一种基于VAR模型的检验回归系数的方法-Johansen协整检验，是一种常用于多变量协整检验的方法[13].对时间序列变量LnFS、LnFQ、LnFG、LnGDP进行Johansen检验，结果如表3所示：

表3 Johansen协整检验结果

由表3可知，当秩数为r=0*，Trace统计量为56.826 04，Max-Eigen统计量为39.584 34，两个统计量的值均大于5%显著性水平下的临界值，即在这一情况下拒绝不存在协整关系的零假设，表明上述4个变量之间至少存在一个协整方程，也就是工业废水排放量、工业废气排放量、工业废固排放量和人均GDP之间至少存在一个长期稳定的协整关系.当处于r≤1，r≤2，r≤3 3种情况时，Trace统计量和Max-Eigen统计量均小于5%显著性水平下的临界值，不能拒绝这3种情况下的零假设.因此，时间序列变量LnFS、LnFQ、LnFG、LnGDP之间只存在一个协整关系.

2.4 脉冲响应结果分析

2.4.1 方法说明与检验 向量自回归模型的优点是将变量之间的动态特征考虑了进来，但是也有无法直接显示出变量之间结构关系的局限性因此需要借助脉冲响应函数来体现这一关系，脉冲响应函数主要用于衡量VAR模型中的一个误差项发生变化对系统的动态影响.换言之，也就是模型受到某种冲击时，对模型的所有内生变量当前和未来取值的影响[14].

在建立初步的VAR模型后，根据FPE，AIC，HQIC，SBIC等原则确定模型的最优滞后阶数，检验结果如表4所示，所有检验结果均表明应选择1阶滞后.之后利用AR根图对VAR模型的稳定性进行检验，若单位根均落于圆内，VAR模型稳定.结果如图3所示，模型稳定.

表4 湖北省经济增长与工业污染的VAR模型滞后阶数选择检验

图3 湖北省经济增长与工业污染的VAR模型稳定性检验

2.4.2 脉冲响应分析 使用Eviews10.0软件可以对湖北省经济增长(LnGDP)和工业污染(LnFS、LnFQ、LnFG)进行脉冲响应分析.图4中的图a、图b、图c反映的是在人均GDP的冲击下，工业污染做出的反映；图d、图e、图f反映的是在工业污染的冲击下，人均GDP做出的反映.横坐标表示的是冲击响应的反映期数，纵坐标表示的是冲击的效用值，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带[15].

由图4(a)可知在面对人均GDP的冲击下，工业废固排放量呈现一个先降后增的趋势，在第二期达到最低-0.01，在第五期后脉冲响应值为正值，并于第七期表现出稳定趋势，1～10期的累计冲击反应值为-0.016,整体呈负向抑制作用.图4(b)表明的是，在人均GDP的冲击下，工业废气排放量做出的反应.由图可知，工业废气排放量是面对冲击反映波动反复最多的工业污染物，表现出“先增长，后下降，再增长”的N型特征，即在冲击的第二期开始下降，甚至在横轴的下方，在第四期出现谷值-0.007，后有所回升于第六期回至横轴上方，至第八期出现平稳趋势.1～10期的累计冲击反应值为0.023，整体呈递增促进作用.图4(c)表明工业废水排放量应对冲击做出的反映最大，于第三期达到谷值-0.038，到第八期出现平稳趋势，为经典的U型特征，且函数一直位于横轴下方，表明工业废水排放与人均GDP增长呈现负向相关的关系.1～10期累计冲击反应值为-0.132，整体呈递减抑制作用.

图4(d)表明，在工业废固排放冲击下，人均GDP在第三期达到峰值0.057，此后虽有下降，但仍呈正相关，并于第七期达到平稳.1～10期累计冲击反应值为0.467，整体呈正向促进作用.由图4(e)可知，受工业废气排放的冲击，人均GDP始终位于横轴上方呈现正相关，在第五期达到峰值0.046，于第九期达到平稳.1～10期累计冲击反应值为0.381，整体呈正向促进作用.由图4(f)可知，工业废水的排放与人均GDP增长间是负相关的关系，于第四期达到谷值-0.037，后有略微回升，于第七期达到平稳.1～10期累计冲击反应值为-0.33，整体呈负向抑制作用.综合图4(d～f)而言，受工业三废排放的冲击，人均GDP的反映都是在初期较为显著，后逐渐下降直至平稳.

图4 湖北省经济增长与工业污染的脉冲响应分析

综上，LnGDP的冲击对LnFG、LnFS具有负向的抑制作用，对LnFQ具有正向的促进作用.在LnFG、LnFQ的冲击下，LnGDP表现出正向增长的趋势，而在LnFS的冲击下，LnGDP则呈现出持续下降的趋势.湖北省工业废气排放会随人均GDP的增长而增长，工业废固的排放会在经历一个短暂的下降后也迎来增长，只有工业废水的排放会随人均GDP的增长而降低.同时，工业废固和工业废气的排放增长也会促使人均GDP的增长，工业废水的排放会抑制人均GDP的增长.

2.5 方差分解结果分析前述的脉冲响应函数是探究系统中的每一内生变量的冲击对模型中所有内生变量的当期和未来期的动态影响.方差分解则是通过分析每一个内生变量对内生变量总变化的贡献值，以此来评价不同内生变量冲击的重要程度[16].表5为运用Eviews10.0软件得到的VAR模型中各内生变量InFS、InFQ、InFG、InGDP的方差分解结果.其中，为比较湖北省经济增长与工业污染两个指标间的贡献率，所列结果将变量对自身的冲击予以剔除.

由表5中LnGDP对LnFG、LnFQ、LnFS的贡献率可知，LnGDP在第一时期对工业污染变量LnFG、LnFQ、LnFS的贡献率均为0.在后续的9个时期里，LnGDP对LnFG、LnFQ的贡献率呈现平稳增长的趋势，但贡献率较低，1～10期平均贡献率均不超过1%.LnGDP对LnFS的贡献率在经历了前三个时期的快速增长后，于第四期后逐渐平稳，其平均解释贡献程度为7.145%.总体而言，经济指标对工业污染指标的解释贡献程度均处于较低水平.

由表5中LnFG、LnFQ、LnFS对LnGDP的贡献率可知，在1～10期的各个阶段工业污染指标对经济指标的解释贡献度从大到小排序为LnFG、LnFQ、LnFS.LnFG对LnGDP的贡献率在经历了前三个时期的快速增长后，长时间稳定在60%以上.LnFQ对LnGDP的贡献率在第一到第二时期的微小下降后，在后续时期均呈现稳定增长趋势，其平解释贡献程度为23.284%.LnFS对LnGDP的贡献率在1～10期均处于较低水平，其平均贡献率为0.838%.

表5 湖北省经济增长与工业污染的方差分解结果

综上所述，人均GDP增长对工业废固、工业废气、工业废水等工业污染的排放影响均处于低水平，但相较而言，对工业废水排放的贡献率要大于其他两项污染排放.比较各工业污染排放对人均GDP的增长贡献率来看，工业废固排放对人均GDP增长的影响最为显著，工业废气排放的影响程度次之，工业废水排放的影响程度最低.

3 结论

本研究选取湖北省1999—2017年人均地区生产总值作为反映经济增长的指标，选用工业“三废”作为反映工业污染的指标，基于向量自回归(VAR)模型，运用脉冲响应函数、方差分解探究两者间的动态关系，得出如下结论：

1)根据ADF单位根检验和Johansen协整检验，湖北省人均GDP增长和工业“三废”排放之间存在着长期稳定的关系.

2)湖北省经济增长与工业污染排放的脉冲响应函数分析表明：湖北省人均GDP增长对各环境污染变量的影响主要集中在中前期，从长期的动态响应情况来看，人均GDP增长与工业废固、工业废水的排放之间表现为负向关系，与工业废气的排放之间存在正向促进关系.在各环境污染变量的冲击下，人均GDP的冲击响应函数图则较为平缓，在中前期响应值即达到最大，随后渐趋平稳，从长期的动态响应情况来看，工业废固与工业废气排放与人均GDP增长之间存在正向关系，工业废水排放与人均GDP增长之间存在负向关系.

3)从湖北省经济增长与工业污染排放的方差分解结果来看：人均GDP增长对工业废固、废气、废水排放的冲击贡献率在第一时期均为0，此后虽有小幅度上涨，但仍处于较低水平，即经济增长指标对解释环境污染指标排放贡献率较低.相反，工业废固排放除第一期为33.286%外，其余几期均高达60%以上，这说明工业废固的排放对人均GDP增长有较大的贡献率.工业废水的排放解释贡献率虽没有达到如工业废固般，但10期平均贡献率也有23.284%，只有废水解释贡献率较低，基本保持在1%以下.这表明：湖北省经济增长对环境污染排放的贡献率很低，环境污染排放却在一定程度上促进了经济的增长.

4 讨论

陆琳忆等以长三角城市群2006—2018年的数据为样本探讨了经济增长与工业水污染间的动态关联关系，结果表明大部分城市的经济发展模式向绿色发展转型，逐渐打破了经济增长与工业废水排放之间的耦合关系[17].这一实证检验结果也与本研究人均GDP增长对各环境污染变量的影响主要集中在中前期，后期逐渐趋缓具有一致性.甄魏等采用环境库兹涅茨曲线探究了宁夏1998-2018年的经济增长与环境污染演变特征，发现工业废水排放量在2011年已经跨越拐点，工业固体废物产生量和工业废气排放量的拐点还未到达[18]，与本研究工业废固排放、工业废气排放对人均GDP解释贡献率居高不下具有一定共识，侧面反映了作为工业和产业资源均不突出的省份在发展经济时都可能会面临的工业污染困境.刘磊等利用湖北省2003—2014年经济与环境污染数据，探讨了湖北省经济增长与环境污染关系变动情况，发现湖北省各环境污染指标与人均GDP之间的关系并不是严格符合环境库兹涅茨曲线假说，工业“三废”的排放并不是随经济增长而自动减少的[19].因此，工业污染仍然是湖北省环境保护面临的一个重难点，既要保持经济社会运行稳定有序，又要管制粗放型工业发展带来的环境污染问题，以期推进经济社会与资源环境的绿色可持续发展.

综合考虑湖北省经济社会发展的实际情况，结合上述研究结果，对湖北省防治工业污染和推进生态文明建设提出如下建议：

1)加速产业结构调整，促进工业转型升级.在研究时段内，湖北省工业占比常年在45%左右.湖北省内的工业污染多来源于黑色金属冶炼、化工、钢铁厂、采掘等行业，工业废固和工业废气的排放虽然对人均GDP的增长具有正向促进作用，但这种以环境为代价的经济增长方式是不科学、不合理的.湖北省可以通过制定政策措施，引导产业结构调整，以有效地控制工业污染的排放，努力实现经济与环境相协调，走绿色发展之路，可持续发展之路[20].

2)重点加强对工业废气排放的监管和整治.据上文实证检验，人均GDP的增长对工业废气的排放具有促进作用，且工业废气排放对人均GDP增长的解释贡献率处于较低水平.因此，湖北省要强化承接产业转移过程中的环境监管，建立健全工业废气排放实时监测、预警应急、污染补偿和生态赔偿机制[21].在政府投入治污费用，推广节污减污技术的同时，鼓励工业企业对传统工艺手段进行改造升级，积极采用新技术实现清洁生产，从源头控制工业废气的排放量.

3)因时制宜实施环境规制.根据湖北省经济增长与工业污染间的脉冲响应函数，虽各曲线都能在响应后期达到平稳，但波动幅度和波动期各有不同.考虑到不同时期，工业“三废”对经济增长施加的影响不一，构建长效化的环境治理动态机制[22]，既要关注短期效益还要注重长期愿景，实现效率与效果双收.