经济增长、环境污染与能源矿产开发的实证研究(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者:李鹏

出版社:上海社会科学院出版社

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经济增长、环境污染与能源矿产开发的实证研究

经济增长、环境污染与能源矿产开发的实证研究试读:

《上海政法学院学术文库》总序

中华民族具有悠久的学术文化传统,两千年前儒家经典《大学》即倡言“大学之道,在明明德,在亲民,在止于至善”。其意即涵蕴着彰扬学术、探索真理。而《中庸》论道:“博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之。”则阐释了学术研究的治学精神以及达到真实无妄境界的必由之路。因此,从对世界历史进程的审视与洞察,社会发展、科学昌明、思想进步,从来离不开学术科研力量与成就的滋养与推动。

大学是国家与社会发展中一个不可或缺的重要力量,而科学研究的水平则又体现了大学的办学水平和综合实力,是一所现代大学重要的标志。因此,一个大学的学术气氛,不仅在很大程度上影响和引导着学校的科研状态,而且渗透和浸润着这个大学追求真理的精神信念。这正如英国教育思想家纽曼所言,大学是一切知识和科学、事实和原理、探索与发展、实验与思索的高级力量,它态度自由中立,传授普遍知识,描绘理智疆域,但决不屈服于任何一方。

大学的使命应是人才培养、科学研究和服务社会;高等教育发展的核心是学术和人才。因此,大学应成为理论创新、知识创新和科技创新的重要基地,在国家创新体系中应具有十分重要的地位和意义。上海政法学院是一所正在迅速兴起的大学,学院注重内涵建设和综合协调发展,现已有法学、政治学、社会学、经济学、管理学、语言学等学科专业。学院以“刻苦、求实、开拓、创新”为校训。这既是学校办学理念集中的体现,也是学术精神的象征。这一校训,不仅大力倡导复合型人才培养,注重充分发挥个性特色与自我价值实现,提供自由选择学习机会,努力使学子们于学业感悟中启迪思想、升华精神、与时俱进,而且积极提倡拓展学术创新空间,注重交叉学科、边缘学科的研究,致力对富有挑战性的哲学社会科学问题的思考与批评,探求科学与人文的交融与整合。《上海政法学院学术文库》正是在这一精神理念引领下出版问世的。《上海政法学院学术文库》的出版,不仅是《上海政法学院教育事业“十一五”发展规划》的起跑点,而且是上海政法学院教师展示学术风采、呈现富有创造性思想成果的科学平台。古代大家云:“一代文章万代稀,山川赖尔亦增辉”;“惟有文章烂日星,气凌山岳常峥嵘”。我相信《学术文库》的出版,不仅反映了上海政法学院的学术风格和特色,而且将体现上海政法学院教师的学术思想的精粹、气魄和境界。

法国著名史学家、巴黎高等社会科学院院长雅克·勒戈夫曾言,大学成员和知识分子应该在理性背后有对正义的激情,在科学背后有对真理的渴求,在批判背后有对更美好事物的憧憬。我相信《学术文库》将凝聚上政人的思想智慧,人们将从这里看到上政人奋发向上的激情和攀登思想高峰的胆识与艰辛,上政人的学术事业将从这里升华!

祝愿《上海政法学院学术文库》精神,薪火传承,代代相继!金国华(作者系上海政法学院前院长)▶▶第一部分经济增长与环境污染——基于经济规模和经济结构的分析概述

本部分主要从两方面进行研究:一是从经济增长的规模角度研究经济增长与环境污染之间的关系,主要研究经济总量与环境污染总量之间的关系(第一~四章);二是从经济增长的结构角度研究经济增长与环境污染之间的关系,主要从产业结构和贸易结构进行相关实证研究(第五、六章)。第一章 改革开放以来中国经济增长与环境污染第一节 经济增长与环境污染关系研究综述

自20世纪70年代以来,越来越多的经济学家开始关注环境与经济增长的关系问题。根据模型特点,这方面的理论研究文献主要分为三大类。第一大类是包含环境因素的新古典增长模型。Koopmans(1965)、Cass(1965)把Ramsey(1928)的消费者最优化方法引入新古典增长模型,内生了新古典经济增长模型的储蓄率,合并称之为Ramsey-Cass-Koopmans模型。Keeler(1971)、Forster(1973)、Stokey(1998)等将污染引入Ramsey-Cass-Koopmans模型,来分析环境污染与经济增长的关系。他们对污染变量的设定通常分两种情况,一是污染是否影响消费者或产出,二是污染是以流量或存量的形式出现在效用函数或生产函数中。一般而言,污染进入消费者效用函数时,边际效用为负;污染进入生产函数时,边际产出为负。第二大类是经济增长与环境污染的内生增长模型。经济学家将污染引入生产函数,将质量引入效用函数,在内生增长模型框架下讨论经济增长与环境污染的问题,如Blackburn(1994)基于Romer(1990)的模型、Gradus和Smulders(1993)、Stokey(1998)的AK模型,来分析环境污染与经济增长的问题。研究结论比较一致,即最优的污染控制要求一个较低的稳态增长率,严厉的环境标准有利于经济维持最优的持续增长。第三大类是经济学家通过建立其他宏观模型来分析经济增长与环境的关系,如Dimond(1965)世纪交叠模型、Copland和Taylor(1994,1995,2003)的小国开放一般均衡模型,他们的研究结论与最优增长模型的结论相一致。

关于经济增长与环境污染关系的实证研究主要围绕环境库兹涅茨曲线(EKC)展开。美国环境学家Grossman和Krueger于1991年提出了环境库兹涅茨曲线模型,即假定一个国家的污染水平会随着经济发展和国民收入的增加而上升,当经济发展到一定程度时,随着收入的上升,污染水平又会下降。如果用横轴表示经济增长(GDP、GNP或人均量等),纵轴表示污染水平,经济增长与环境污染水平之间呈倒U形曲线关系(EKC)。这一假说的提出引起学术界的激烈争论。因为如果环境库兹涅茨倒U形曲线存在,那么说明社会可以在增长中解决环境问题,从而,低收入水平下的环境保护政策将是没有必要的。对于环境库兹涅茨倒U形曲线的存在性,一些学者认为只有在满足一定条件下,这一曲线关系才能够出现。Lopez(1994)验证了环境库兹涅茨曲线的存在要依赖于污染和清洁要素间的高技术替代弹性以及对风险厌恶的一个较好的偏好。一、国外研究综述

自从环境库兹涅茨曲线模型提出以来,各国关于EKC的检验不断涌现,如Selden和Song(1994)、Roberts和Griffiths(1994)、Torras和Boyee(1998)、Bhattarai和Hammig(2001)等。他们的研究主要集中于两个问题:一是是否存在EKC,曲线的现实意义是什么;二是其他变量对EKC的影响,如技术水平、贸易开放度、收入差距等。Reppelin-Hill(1999)指出,在国际贸易产生的技术外溢的情况下,技术领先国必然会加大研发力度来促进技术进步,技术模仿国通过学习和吸收来促进自身的技术进步,技术进步将会改善环境质量。Dinda(2002)发现悬浮固体颗粒密度与人均国民收入水平之间存在正U形关系。Shafik等(1994)、Martin Wagner(2008)研究得出人均二氧化碳排放与人均收入呈单调递增的关系,且不存在拐点。Galeotti(2006)等研究发现人均二氧化碳排放与人均收入呈倒U形关系,但得出的拐点处人均收入相差很大。Stokey(1998)运用AK模型分析环境污染与经济增长的关系,结果表明:最优的污染控制要求一个较低的稳态增长率,严厉的环境标准有利于经济维持最优的持续增长。Hettige等(2000)发现经济增长与环境污染之间并不是一种简单的倒U形曲线关系,可能是正U形或驼峰形曲线关系。Rupasingha等Stern(2002)采用非线性的污染物分解模型,通过对全球64个国家1973—1990年二氧化硫排放的面板数据进行回归分析,结果表明:经济规模的扩大加剧了二氧化硫的排放,而科技进步则减轻了二氧化硫的排放。Stern(2004)运用美国的数据使用SEM模型分析经济增长与环境污染的关系,发现基于空间计量模型基础上的EKC估计结果是稳健的。Coondoo和Dinda(2007)通过对二氧化碳指标88个国家的面板数据进行分析,证实了人均GDP与环境质量之间存在倒U形曲线关系。二、国内研究综述

国内学者对我国经济增长与环境污染之间的EKC的研究甚多,但观点并不一致。第一类观点认为:对于研究的环境污染物样本而言,我国EKC完全成立;第二类观点认为:对于研究的环境污染物样本而言,我国EKC只是对部分环境污染物成立;第三类观点认为:对于研究的环境污染物样本而言,我国EKC对所有环境污染物都不成立。

认为我国EKC完全成立的文献有:吴玉萍等(2002)建立了北京市经济增长与环境污染水平的计量模型,研究表明,北京市各环境(1)指标与人均GDP呈现显著的EKC特征。刘荣茂、张莉侠、孟令杰(2006)以中国1991—2003年29个省级区域环境质量与人均GDP数据,以工业三废与人均GDP拟合方程验证了环境库兹涅茨假说,并(2)指出调整产业结构将有助于环境质量的改善。岳利萍、白永秀(2006)通过设定物品消费偏好指数,从社会福利最大化角度出发,建立两物品模型,推导了区域环境最佳投资水平;并从理论上证明了EKC存在的依据,同时指出环境质量演化过程曲线并非仅仅与经济增长状况有关,还与非环境物品生产函数和排污生产函数的技术参数、(3)居民收入水平、消费偏好及国民收入分配政策有关。包群、彭水军(2006)采用1996—2000年中国30个省份的环境指标数据,建立面板数据模型,实证研究发现中国经济增长与环境污染之间存在EKC特征。牟文龙、赵明华、李桂香(2007)采用层次分析法研究济南市经济增长与环境污染的关系,研究表明:济南市的经济增长与环境污(4)染关系符合EKC,但还没有达到EKC的稳定阶段。许士春、何正霞(2007)以1990—2005年中国28个省份的面板数据构建包含污染方程和产出方程的模型研究我国经济增长与环境污染的关系,研究表明:我国目前还没有越过EKC的拐点,出口的增长会导致环境质量的恶化,FDI对环境有改善作用。张红凤、周峰、杨慧、郭庆(2009)通过实证研究发现,严格而系统的环境规制政策能改变EKC的形状和拐点位置。蔡昉、都阳、王美艳(2008)通过拟合环境库兹涅茨曲线、预测排放水平从提高到下降的转折点,考察了中国经济内在的节能减排要求,研究结果显示,对于温室气体的减排来说,被动等待环(5)境库兹涅茨转折点的到来,无法应对日益增加的环境压力。孙成浩、耿强(2009)从要素投入的视角,重新解释了EKC的形成机理,并将经济发展分为三个阶段,随着环境资源存量的变化,对环境质量要求较高的人群的比例会逐步增加,从而带动人力资本污染弹性下降到负值域,在人力资本投入越过一个特定门槛后,环境曲线便呈现倒U形的趋势。李猛(2009)在环境库兹涅茨假说的基础上提出了中国环境污染的新假说,并利用中国省际面板数据进行检验,研究表明,中国环境污染程度与人均地方财政能力之间存在显著的倒U形曲线关系,现阶段几乎所有省份的人均财政能力与倒U形曲线拐点值相去甚(6)远。杜立民(2010)以1995—2007年我国29个省份的人均二氧化碳排放量和排放总量构建了省级二氧化碳排放面板数据库,并运用静态和动态面板数据模型进行实证分析,研究表明:经济发展水平和人(7)均二氧化碳排放之间存在显著的倒U形关系,EKC假说成立。

认为我国EKC只是对于部分环境污染物成立的文献有:陈华文、刘康兵(2004)以1990—2001年上海市有关空气质量的环境指标数据通过一个简化模型回归,结果发现,除二氧化硫外,其他环境质量(8)指标均表现出随经济增长先恶化后改善的现象,即呈倒U形关系。王志华、温宗国、闫芳、陈吉宁(2007)以北京市1990—2004年的数据分析了十类环境指标的EKC特征,研究表明:工业废气和工业固(9)体废弃物产生量呈N形,其他环境指标呈倒U形。梁四宝(2008)根据山西省1991—2006年经济与环境统计数据,采用6种具有代表性的环境质量指标与人均实际GDP建立了山西省EKC的计量模型,结果(10)表明,主要环境指标模型的EKC特征并不明显。马树才、李国柱(2006)采用时间序列数据分析方法研究我国人均GDP与环境污染指标之间的关系,研究表明:我国只有一个工业固体废物污染程度指标是随人均GDP的增长而下降的;其他两个环境污染程度指标(工业废水、废气)与人均GDP之间并不存在协整关系。因此,没有证据(11)表明我国人均GDP的增加有助于解决中国的环境问题。李刚(2007)运用面板数据模型和空间计量模型研究中国经济增长与环境污染水平之间的关系,结果表明中国有部分环境指标满足EKC特征(12)。邢秀凤、刘颖宇(2006)以1988—2002年山东省的环境与经济(13)数据进行实证分析,研究表明EKC不完全成立。宋涛、郑挺国、佟连军(2007)采用Weibull函数和Gamma函数的面板数据模型对中国29个省份1989—2005年4种环境污染指标人均排放量与人均收入进行分析,研究表明:人均废水和人均二氧化硫符合EKC关系,而人均(14)固体废弃物和人均废气随人均收入单调递增,不符合EKC关系。黄莹、王良健、李桂峰、蒋荻(2009)通过空间面板数据模型,结合不同固定效应分析,对中国29个省份1990—2006年工业三废与人均GDP之间的作用关系进行了研究,结果表明:我国经济增长与环境质量作用关系之间存在明显的空间相关性,在纳入空间效应的条件下,除工业废水外,其他环境指标与人均GDP之间符合EKC关系(15)。李鹏、兰宜生(2009)研究了山西省经济增长与环境污染之间的关系,研究表明:工业二氧化硫、工业固体废弃物与人均GDP之间呈倒U形关系,工业废水与人均GDP之间呈U形关系。朱平辉、袁加军、曾五一(2010)基于1989—2007年省级面板数据,使用空间固定效应模型,对7种工业污染排放进行EKC分析,研究表明:工业污染排放具有较强的空间依赖性,人均工业废水排放量与人均GDP之间呈倒N形关系,人均工业废气与人均GDP之间呈倒N形关系,其(16)他5种工业污染排放与人均GDP之间呈倒U形曲线关系。许广月、宋德勇(2010)选用1990—2007年中国省级面板数据,运用面板单位根和协整检验方法,分析了中国碳排放EKC的存在性,结果表明:我国东部地区和中部地区存在人均碳排放环境库兹涅茨曲线,但西部地区不存在该曲线。文章还对东部地区和中部地区各省份达到人均碳(17)排放拐点的时间进行了情景分析。周亚敏、黄苏萍(2010)基于1985—2007年的数据运用面板数据模型对北京市的经济增长与环境污染进行了实证分析,研究表明:北京市的环境保护与经济发展呈现良性关系,但并不完全符合EKC。工业废气排放量与人均GDP呈U形关系,而工业粉尘排放量、工业固体废弃物产生量和工业固体废弃物(18)储藏量与人均GDP均呈倒U形关系。方行明、刘天伦(2011)以中国1990—2007年的数据研究经济增长与环境污染的关系,研究表明:工业废水排放与人均GDP之间呈倒N形关系,呈现改善、恶化再改善的过程;工业废气排放量和工业固体废物产生量都与人均GDP呈U形关系,即两者之间呈现先改善再恶化的关系;工业二氧化硫和工业粉尘排放量与人均GDP之间呈倒U形关系,即呈现先恶化后改善的过程。

认为我国EKC对所有环境污染物都不成立的文献有:蔡路伽、黄蔚(2006)通过选取1985—2004年湖北省的环境经济数据研究了湖北省经济增长与环境污染的关系,结果表明:湖北省的EKC不符合(19)EKC特征。王维国、夏艳清(2007)通过研究发现辽宁省的EKC呈现倒U形+U形的形状,这与传统的EKC不相符。这一形状的形成(20)与辽宁省的产业结构、城市化速度、环境保护政策有关。李达、王春晓(2007)以1998—2004年我国30个省份的面板数据,分析了3种大气污染物和经济增长的关系,结果表明:三种大气污染物与经济增长之间不存在倒U形EKC关系,同时第二产业比重、经济增长速度、(21)单位GDP能耗和环境政策强度对污染物排放具有显著影响。丁继红、年艳(2010)通过建立由污染和产出组成的联立方程模型分析了江苏省经济增长与环境污染之间的双向关系,发现江苏省综合污染指数与人均GDP之间呈N形曲线关系,即环境污染随着经济增长先恶(22)化,之后得到改善,最后又进一步恶化。

比较国内学者对于我国EKC关系研究的三种观点,可以发现:认为我国EKC只是对部分环境污染物成立的观点占主流。实际上,本书通过实证分析,也支持这种观点。国内学者对我国EKC关系研究的观点不一致,笔者认为主要有两方面的原因:一是我国各地区、各阶段经济发展与环境污染的状况本身存在很大的差异性,因此对于EKC形状就存在诸多差异性;二是国内学者研究的方法、研究的指标、研究的时间段存在很大差异,导致研究的结论具有很大差异性。第二节 经济增长与环境污染长期均衡关系分析一、改革开放以来我国经济增长与环境污染状况描述

改革开放30年,中国保持平均9.3%的经济增长成为世界经济中引人注目的现象,中国已成为这个时期世界上经济发展最快的国家。

然而,在获得可喜的经济成绩的同时,我国的环境污染却越来越严重。如表1.1所示,1979年我国工业废水排放量2479442万吨,工业废气排放量19147亿标立方米,工业固体废弃物排放量43750万吨;到2008年,我国工业废水排放量2416511万吨,工业废气排放量403866亿标立方米,工业固体废弃物排放量190127万吨。由于2008年之后世界经济危机对我国经济造成很大负面冲击,本章采用我国2008年之前的相关数据进行相关实地分析,从而更加准确测度经济增长与环境污染之间的长期均衡关系。图1.1、图1.2、图1.3、图1.4分别是1979—2008年工业废水排放总量、工业废气排放量、工业固体废弃物排放量、人均GDP的折线图,从中显示出:除工业废水排放量相对稳定外,工业废气排放量、工业固体废弃物排放量、人均GDP都逐年增加。表1.1 数据描述资料来源:《新中国五十五年统计资料汇编》《中国环境年鉴》《中国统计年鉴》1980—2009年各期。由于统计资料数据的缺失,1979—1982年工业废气排放量的数据及1979年工业废水、工业固体废弃物的数据通过回归分析得到。图1.1 工业废水排放总量折线图图1.2 工业废气排放总量折线图图1.3 工业固体废弃物产生总量折线图图1.4 中国人均GDP折线图二、数据描述及变量定义

采用工业“三废”即工业废水、工业废气和工业固体废弃物指标来度量环境污染,以人均GDP指标度量经济增长,采用时间序列方法分析改革开放以来中国经济增长与环境污染的关系。数据来源于1980—2009年《中国环境年鉴》、《中国统计年鉴》及《新中国五十五年统计资料汇编》。由于时间序列数据取对数之后容易消除序列的异方差,也容易使序列变成平稳序列,因此本章实际分析时均采用各变量的对数值,用ln rgdp表示取对数之后的人均GDP,单位为元/人。对于三类污染物名称、单位及符号见表1.2所示。表1.2 各类污染排放物名称、单位及符号表示污染排放物名称单 位本章采用记号gfLn 1工业废水排放总量万吨fqLn 2工业废气排放总量亿标立方米Ln gg3工业固体废弃物产生量万吨三、协整检验

为了避免伪回归问题的出现,必须对变量进行平稳性分析。本书运用ADF单位根检验方法进行平稳性检验。由表1.3知,lngf、Lnfq、Lngg、Lnrgdg均显示非平稳性,Δlngf、Δlnfq、Δlngg、ΔLnrgdp均显示平稳性,说明lngf、Lnfq、Lngg、Lnrgdg均为1阶单整,从而具备协整分析的条件。(一)单位根检验表1.3 各变量的单位根检验(二)协整检验

单个序列是非平稳的,但多个这样的同阶序列的线性组合可能是平稳的。如果多个序列的线性组合满足平稳性,则称这些序列之间具有协整关系。协整检验一般有两种检验方法,一是Johansen检验方法,二是E-G两步法。这里采用E-G两步法,检验步骤为:先建立回归方程,然后对回归方程的残差进行平稳性检验,如果残差平稳,则说明变量之间具有协整关系。表1.4 回归方程gf=14.96676-0.039809ln rgdpln 回归方程1FQ=7.426899+0.516237ln rgdp回归方程2lnlngg=8.681700+0.309584ln rgdp回归方程3表1.5 回归方程的残差的平稳性检验

表1.5显示,回归方程的残差都满足平稳性,说明表1.4中的回归方程即为协整方程,即工业废水、工业废气、工业固体废弃物与人均GDP之间具有协整关系。协整方程分别为(1.1)、(1.2)、(1.3)。(1.1)对应的经济含义是:人均GDP与工业废水排放量之间呈负相关,人均GDP每增加1个百分点,工业废水排放量将减少约0.04个百分点。(1.2)对应的经济含义是:人均GDP与工业废气排放量之间呈正相关,人均GDP每增加1个百分点,工业废气排放量将增加约0.5个百分点。(1.3)对应的经济含义是:人均GDP与工业固体废弃物排放量之间呈正相关,人均GDP每增加1个百分点,工业固体废弃物排放量将增加约0.3个百分点。(三)误差修正模型

协整方程式描述变量之间的长期均衡关系,误差修正模型则主要描述变量的短期波动偏离长期均衡时,将以多大力度从非平衡态拉回到均衡状态(或称约有多大比例被修正)。回归分析得到的误差修正模型分别为(1.4)、(1.5)、(1.6)。(1.4)经济含义:经济增长的短期变动对工业废水物排量存在正向影响。而且短期调整系数是显著的,表明每年实际发生的工业废水物排放量与长期均衡值的偏差中约11%(0.105835)被修正。(1.5)经济含义:经济增长的短期变动对工业气体排放存在负向影响,而且短期调整系数是显著的,表明每年实际发生的工业废气排放量与长期均衡值的偏差中约16%(0.159105)被修正。(1.6)经济含义:经济增长的短期变动对工业固体废弃物排放存在正向影响,而且短期调整系数是显著的,表明每年实际发生的工业固体废弃物排放量与长期均衡值的偏差中约5%(0.045682)被修正。第三节 经济增长与环境污染的动态关系分析一、脉冲响应分析

运用脉冲响应分析方法研究改革开放后我国经济增长与环境污染之间的动态关系。脉冲响应分析方法是在向量自回归的基础上,通过脉冲响应函数随机扰动项的一个标准差变动来考察它对系统各变量的影响,其优点是不需要考虑变量的外生性和内生性。脉冲响应函数将描述系统对某一变量扰动的一个冲击(或新息)所做出的动态反应,并从动态反应中判断变量间的时滞关系。以VAR(2)为例来说明模(23)型的基本思想。VAR(2)模型如(1.7)所示。

其中,a,b,c,d是参数,扰动项ε=(ε,ε)′,扰动项具iiiit1t2t有如下性质:,对于任意的t,i=1,2

E(εε)=0  对于任意的t≠s i=1,2itis

假设上述系统从0期开始活动,且设x=x=z=z=0,又设-1-2-1-2第0期给定了扰动项ε=1,ε=0,并且其后均为0,即ε=ε=-10-201t2t0(t=1,2,…),称第0期给x以脉冲。

则当t=0时,x=1,z=000

将上述结果代入VAR(2)模型,可得:

当t=1时,x=a,z=c111

将上述结果再代入VAR(2)模型,可得:

继续下去,可以进一步求出所有的x和z的值,其中“x,x,x,012x…”称为由x的脉冲引起的x的响应函数,“z,z,z,z…”称为30123由x的脉冲引起的z的响应函数。

从图1.5可以看出,如果当期给人均GDP一个单位的正冲击后,工业废水表现为反向的波动(除第一期为0外,其余各期均为负),并且逐渐增大,第4期后逐渐稳定。这说明人均GDP对工业废水具有显著的抑制作用,而且这种作用具有较长的持久效应。从图1.5还可以看出,对于来自工业废水本身一个单位的正冲击,工业废水表现为正向的波动,第一期大于0,到第二期达到最大值,然后逐渐减少,但到第10期仍然大于0。这说明工业废水一个单位的正冲击对工业废水本身具有显著的促进作用,这种作用具有较长的持久效应。图1.5 工业废水的脉冲响应函数

从图1.6可以看出,如果给当期工业废水一个单位的正冲击,人均GDP表现为正向的波动,各期都大于0,并且逐渐增大。这说明工业废水对人均GDP具有显著的促进作用,这种作用具有较长的持久效应。从图1.6还可以看出,对于来自人均GDP的一个单位的正冲击,人均GDP表现为正向的波动,各期均大于0,并且逐渐增大,第6期后趋于稳定。这说明人均GDP的一个单位的正冲击对人均GDP具有显著的促进作用,这种作用具有较长的持久效应。图1.6 人均GDP的脉冲响应函数

从图1.7可以看出,如果当期给人均GDP一个单位的正冲击后,工业固体废弃物表现为正向的波动(除第一期为0外,其余各期均为正),并且逐渐增大。这说明人均GDP对工业固体废弃物具有显著的促进作用,而且这种作用具有较长的持久效应。从图1.7还可以看出,如果当期给工业固体一个单位的正冲击后,工业固体废弃物表现为正向的波动,第1期大于0,在第2期达到最小,然后逐渐增加。这说明工业固体废弃物的一单位正冲击对工业固体废弃物具有显著的促进作用,而且这种作用具有较长的持久效应。图1.7 工业固体废弃物的脉冲响应函数

从图1.8可以看出,如果给当期工业固体废弃物一个单位的正冲击,人均GDP在第1期为0,第2、3期为负,以后各期均大于0,且逐渐增大,总体上,人均GDP表现为正向的波动。这说明工业固体废弃物对人均GDP具有一定的促进作用,这种作用具有较长的持久效应。从图1.8还可以看出,对于来自人均GDP的一个单位的正冲击,人均GDP表现为正向的波动,各期均大于0,并且逐渐增大,第6期后趋于稳定。这说明人均GDP的一个单位的正冲击对人均GDP具有显著的促进作用,这种作用具有较长的持久效应。图1.8 人均GDP的脉冲响应函数

从图1.9可以看出,如果当期给人均GDP一个单位的正冲击后,工业废气总体上表现为反向的波动第一期为0,第9、10期为正,其余各期均为负,总体上为负。这说明人均GDP对工业废气具有显著的抑制作用。从图1.9还可以看出,如果当期给工业废气一个单位的正冲击后,工业废气表现为正向的波动,第1期大于0,然后逐渐增加,到第3期达到最大值,然后逐渐减少,但到第10期仍然大于0。这说明工业废气一个单位的正冲击对工业废气具有显著的促进作用,而且这种作用具有较长的持久效应。图1.9 工业废气的脉冲响应函数

从图1.10可以看出,如果给当期工业废气一个单位的正冲击,人均GDP表现为正向的波动。人均GDP在各期均大于0,且逐渐增大。说明工业废气对人均GDP具有显著的促进作用,这种作用具有较长的持久效应。从图1.10还可以看出,对于来自人均GDP的一个单位的正冲击,人均GDP表现为正向的波动,各期均大于0,并且逐渐增大,第4达到最大,然后逐渐减少。这说明人均GDP的一个单位的正冲击对人均GDP具有显著的促进作用,这种作用具有较长的持久效应。图1.10 人均GDP的脉冲响应函数二、方差分解分析

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化,来评价不同结构冲击的重要性。方差分解将变量预测方差进行分解的技术,某个变量预测方差可能由自身引起,也可能由系统内其他变量引起。将预测方差分解为自身和系统内其他变量作用的结果,可以发现变量变化的原因。

表1.6显示,工业废水的预测方差主要受到自身波动的影响,但随着时间的推移,受自身影响的程度逐渐减弱;人均GDP对工业废水预测方差的影响在第1期为0,然后逐渐增大,到第10期也仅为6.971194%,冲击影响的强度仍然很小,但工业废水的预测方差受人均GDP影响,随着时间推移逐渐增强。表1.6 Ln gf的预测方差分解Ln gfLn gdp时期标准差10.0441601000.00000020.06364599.471420.52858430.07579798.549601.45040440.08382997.515472.48452750.08927696.512593.48741560.09300595.602184.39781870.09556194.803345.19666380.09731094.115105.88490290.09850493.527826.472177100.09931993.028816.971194

表1.7显示,工业固体废弃物的预测方差主要受到自身波动的影响,但随着时间的推移,受自身影响的程度逐渐减弱;人均GDP对工业废水预测方差的影响在第1期为0,然后逐渐增大,到第10期也仅为12.18453%,冲击影响的强度仍然很小,但工业废水的预测方差受人均GDP影响,随着时间推移逐渐增强。总体上,工业固体废弃物的预测方差受到自身影响占主导。表1.7 Ln gg的预测方差分解Ln gfLn gdp时期标准差10.076814100.00000.00000020.09858999.266810.73319330.11856998.124061.87593640.13654096.677653.32234750.15385395.107754.89224660.17097593.511396.48860670.18824291.954238.04577080.20587790.474129.52588290.22405389.0915310.90847100.24290887.8154712.18453

表1.8显示,工业废气的预测方差主要受到自身波动的影响,但随着时间的推移,受自身影响的程度逐渐减弱;人均GDP对工业废气预测方差的影响在第1期为0,然后逐渐增大,到第10期也仅为5.629664%,冲击影响的强度仍然很小,但工业废气的预测方差受人均GDP影响随着时间推移,逐渐增强。总体上,工业废气的预测方差受到自身影响占主导。表1.8 Ln fq的预测方差分解Ln gfLn gdp时期标准差10.055559100.00000.00000020.09709298.809961.19004330.13129696.934443.06556340.15813395.276494.72351450.17817694.241195.75881460.19244793.883456.11655370.20227294.029145.97085880.20907194.371835.62816790.21414694.573255.426753100.21851994.370345.629664第四节 环境库兹涅茨倒U形曲线检验一、模型设定

本节对三类污染变量与人均GDP的环境库兹涅茨环境“倒U形”曲线(EKC)进行回归检验。国际上根据环境库兹涅茨理论产生的计量模型有两类:第一类是时间序列分析模型、第二类是面板数据分析模型。本节采用第一类分析方法,模型形式是1995年Grossman和Krueger提出的三次函数型:

式中,y中代表污染排放指标,x代表人均收入水平指标。tt二、实证结论

根据方程(1)中系数符号的不同,可以判断存在以下几种可能的曲线关系:当β>0,β<0,β>0时,为向上倾斜的“~形”曲123线关系或“N形”曲线关系;当β<0,β>0,β<0时,为“倒N形”123曲线关系;当β>0,β<0,β=0时,为库兹涅茨“倒U形”曲线关123系;当β<0,β>0,β=0时,为“U形”曲线关系;当β≠0,β=123120,β=0时,为线性曲线关系。3

表1.9显示,Ln rgdp、Ln rgd*Ln rgd、Ln rgdp*Ln rgdp*Ln rgdp的系数都在1%的水平显著,且符号分别为正、负、正。结合1995年Grossman和Krueger提出的三次函数,当β>0,β<0,β>0时,为123向上倾斜的“~形”曲线关系或“N形”曲线关系,结合图1.11可以判定工业废水与RGDP之间为“N形”关系。表1.9 工业废水与人均GDP的回归系数图1.11 工业废水与人均GDP散点图

表1.10显示,Ln rgdp、Lnrgdp*Lnrgdp、Lnrgdp*Lnrgdp*Lnrgdp的系数都在1%的水平显著,且符号分别为正、负、正,结合1995年Grossman和Krueger提出的三次函数,当β>0,β<0,β>0时,为123向上倾斜的“~形”曲线关系或“N形”曲线关系,结合图1.12可以判断工业废气与人均GDP之间为向上倾斜的“~形”曲线关系。表1.10 工业废气与人均GDP的回归系数图1.12 工业废气与人均GDP散点图

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