工业污染对环境质量的影响研究——基于时序数据的经验分析，本文主要内容关键词为：时序论文,环境质量论文,经验论文,工业论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
改革开放以来，我国经济持续高速增长，现代化建设取得了举世瞩目的成就。然而，经济的快速增长不可避免地加速了资源消耗，随之而来的环境问题日益突出，经济发展与资源耗竭、生态环境保护的两难矛盾成了人们广泛关注的话题，而经济发展与环境治理的政策研究也成为学界的焦点[1]。回顾有关经济增长对环境质量影响的研究文献，最多且最具代表性的是环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve， EKC)的提出及实证[2]。
目前，我国有色金属工业产量持续上升，在工业制造水平并未显著提升的情况下，污染排放不断提高，生产过程中所必需的能源消耗需求也高速增长，这些都对环境质量和能源消耗有着较大的影响[3]。基于环境库兹涅茨曲线的相关分析，本文着眼于有色金属行业的特点，分析我国有色金属工业与环境污染能耗之间的关系。
1 有色金属产量与能源消耗的相关论证
能源是一个国家经济社会发展的重要制约因素，事关经济安全和国家安全，随着能源的开发利用，其对生态环境的影响也日益突出。关注能耗，是本文立论的基础，因此本文采用有色金属工业中六类能源耗费量指标作为变量来度量环境污染程度与环境质量：电(lnele)、煤(lncoal)、焦炭(lncoke)、燃料油(lnfuel)、柴油(lndie)和汽油(lngas)。其中，各类能耗变量的时序长度均为1990-2005年，数据由相应各期《中国有色金属工业年鉴》整理而得，实际分析时采用各变量的对数值以消除可能存在的异方差问题。
1.1 单位根检验
在对变量进行协整分析之前，首先需对变量的平稳性进行检验，只有变量在一阶平稳，即I(1)条件下，才能进行协整分析。我们采用ADF单位根检验方法来检验变量的平稳性。
检验结果表明，各变量在1％、5％和10％显著性水平下均为非平稳的。继续对各变量的一阶差分做检验。检验结果表明，有色金属产量满足一阶平稳条件，本文所选用的六类能源消耗指标均满足一阶平稳条件。
1.2 协整关系检验
利用Johansen和Juselius提出的基于VAR方法的协整系统检验，本文分别考察各类能源消耗变量与有色金属产量变量的长期稳定关系。采用Johansen和Juselius提出的迹统计量检验方法进行检验，其中各变量的滞后阶数由AIC定阶准则决定。
由协整检验结果我们得到以下结论。
在本文所选取的六类能源消耗变量中，除了煤和汽油，其他四类变量与产量之间都存在着稳定的协整关系。这一结果与理论研究结果是一致的：在生产有色金属过程中不可避免地伴随着能源消耗问题，进一步分析协整检验结果，我们发现能源消耗与有色金属产量之间具有长期相关性。在具有协整关系的四类变量中，电、焦炭与产量之间存在正的协整关系，燃料油、柴油与产量之间存在负的协整关系。
这一结果的经济意义是：除了焦炭和燃料油以外，我国有色金属产量的提高将有助于降低电和柴油的消耗。考虑到本文样本选取期间我国有色金属工业仍处于发展起飞阶段，这一结论与已有研究存在差异。在经济发展初始阶段，产出增加往往意味着对自然资源、能源品的过度使用，从而增加了环境压力。同理，在有色金属工业发展的初始阶段，产量增加将加大对能源的消耗，因为这一阶段国家的能源消耗—有色金属产量弹性较低，即能耗相对于产量改变的量是相对不变的，一时间这个变化量不会有太大的波动；同时，受经济发展水平以及科学技术等方面的限制，厂方和国家也暂时没有用于研发的经费投入以解决提高能源使用率的问题。此外，由生产的规模效应可知，只有当产量超越一定转折点之后，能耗的利用率才能随着产量的进一步上升得到提高，从而使得能耗量相对减少，此时将出现类似于环境库兹涅茨倒U型曲线效应。我国有色金属虽然发展较快，但起步较晚，还未达到倒U型曲线的发展临界值阶段，结论的成立主要依赖于本文所选取的能耗度量指标以及原始数据来源的可靠性。
以上结论在一定程度上说明了，环境库兹涅茨倒U型曲线从一个国家的整体经济渗透到一个产业的个体经济时可能并不适用。综合来看，以下因素对能耗—产量关系的影响是重要的。首先是政府政策的作用。燃料油和柴油的使用都是较为容易得到监管和控制的，因此这两类能源消耗与产量提高的良性关系也在一定程度上体现了政府政策监管的效果。其次是产业结构的调整与升级。有色金属工业是一个分支繁多的复杂的工业体系，其分支之间相互影响，相互作用，很可能产生利益上的矛盾从而造成能耗上的浪费。随着产量的增长，当生产方式逐渐由资源密集型转化为资金、技术乃至知识密集型，可以大大缓解产量增加对能源消耗的压力。最后是技术进步效应。类似于产业结构调整效应，技术进步不仅可以直接带来清洁技术、环保技术的推广，而且可以通过提高资源利用效率、转变生产方式来减少能源消耗[4]。因此，随着结构调整与升级、技术进步以及政府政策的有效实施，可以降低倒U型曲线的临界峰值或者使这个峰值提前达到。
为了进一步验证上述协整检验结果，本文对六类能耗变量与产量变化的类似于环境库兹涅茨倒U型曲线进行了回归检验。类似Grossman and Krueger[5]，采用以下简约型回归方程：
考虑到产量、能耗变量的非平稳性，在实际回归中，我们采用各变量对数值的一阶差分项进行检验。同时，根据残差序列自相关的检验结果，对序列自相关现象进行修正。
根据式(1)回归结果，可以利用Wald检验对回归系数进行分析，来判断能耗—产量曲线形状。检验结果表明：首先，对于
，六类能耗指标回归结果的Wald检验一致表明不存在能耗—产量之间的二次曲线关系；其次，对于原假设
，Wald检验结果同样表明所选取的六类能耗指标与产量之间也不存在三次曲线关系。
2 两类格兰杰因果关系检验
2.1 基于ECM模型的Granger因果关系检验
根据Engle和Granger推导出的定理，如果包含在VAR模型中的变量存在协整关系，则我们可以建立包括误差修正项(EC)在内的误差修正模型(ECM)，并根据ECM模型来判断变量之间的因果关系。
包括双变量的误差修正模型的一般形式为：
其中，lnen代表前述协整分析的六类能源消耗变量的对数值(电、煤、焦炭、燃料油、柴油、汽油)；
分别表示前述协整检验结果的一阶滞后残差(误差修正项)，误差修正项的大小表明了从非均衡向长期均状态调整的速度，误差修正项的系数包含了过去的变量值是否影响当前变量值的信息，一个显著的非零系数表明过去的均衡误差在决定当前的结果中扮演了重要的角色。注意到本文协整检验结果，煤和汽油与产量之间不存在长期协整关系，因此在对煤和汽油与产量进行Granger因果检验时，所建立的两变量VAR模型实际上没有包括误差修正项，而是直接采用以下模型进行检验(以煤为例，汽油同理)：
2.2 基于拓展VAR模型(augmented-VAR)的Granger因果关系检验
除了基于unrestricted VAR模型的ECM-Granger因果检验方法之外，Toda和Yamamoto提出了一种新的因果检验方法。Toda和Yamamoto方法的优点在于其不受VAR系统协整关系的制约，并且这一方法简单易行。Toda和Yamamoto方法是首先估计无约束VAR模型，滞后期为K+d，其中K是由AIC一类最优滞后阶数选择准则决定，d是模型变量的最大单整阶数。在对这一滞后阶数为K+d的VAR系统进行估计后，再运用Wald检验来确定是否存在因果关系。值得注意的是，在进行Wald检验时，要忽略新增加的d项滞后项。对于六类能耗指标而言，设定d=l。
2.3 Granger因果检验结果分析
对两类Granger因果关系检验结果进行综合，可得到如下结论：就本文所选取的能耗变量及样本期间而言，产量变化是导致能耗变化的重要原因，但是能耗变化不是引起产量变化的原因。在本文选取的六类能耗度量指标中，产量变化是引起大多数指标变化的原因，在5％的显著性水平上，两类因果检验结果都显示产量变化是汽油和柴油这两类能耗指标变化的原因。同时，检验结果也表明，尽管汽油、煤与产量之间不存在长期的协整关系，然而Granger检验结果表明产量变化能够引起这两类能耗量的改变。
3 结论及政策含义
本文选用1990-2005年期间六类能源消耗指标，考察了能源消耗与我国有色金属产量之间的长期均衡关系及其Granger因果关系，得到了以下我国能耗—产量的时序关系结果。
首先，对时序数据的平稳性检验发现能耗指标及产量变量都具有一阶单整现象，因此，直接利用时序数据进行回归检验则容易得到伪结论。电作为一种可造再生资源且相对清洁，在发电技术日益发达的今天并不是很难解决，而燃料油、柴油与产量之间的负协整关系说明产量提高本身就是节约能源消耗、改善环境质量的重要手段，这一点从产业的规模效应也不难理解。因此，与环境—收入库兹涅茨倒U型曲线所揭示的一般规律不同，本文实证结果表明发展中国家的个体行业经济(本文中为有色金属工业)增长并不必然导致环境的恶化，其中政府政策对能耗与污染的监督、管制与引导是降低能源消耗、改善环境质量的重要因素。
其次，有色金属产量是导致能源消耗量变化的重要原因，这一结论与我国工业化发展阶段的一般事实也较为吻合。然而另一方面，能源消耗并不是导致产量变化的原因，这一结果可以从我国居民环境需求偏好和对污染产生的负外部效应的有效界定两个方面加以解释，尤其后者是发挥环境资源对经济增长影响作用的前提条件[6]。政府可以通过建立清晰的产权界定体系与市场交易机制，促进资源约束，改善环境，这同时对我国经济发展的反馈机制的建立健全也有着重要意义。