廣佛肇城市群環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的VAR模型分析基于廣州、佛山、肇慶經(jīng)濟(jì)圈的實(shí)證研究

廣佛肇城市群環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的VAR模型分析基于廣州、佛山、肇慶經(jīng)濟(jì)圈的實(shí)證研究

1var模型與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究自《增長(zhǎng)邊緣》一文（medows等人，1972）發(fā)表以來(lái)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境的關(guān)系研究成為環(huán)境與經(jīng)濟(jì)交叉領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。其研究主要是從三個(gè)方面進(jìn)行的。其中之一是基于kuzberetcluzberetal.（ekc）假設(shè)的研究（gusman等人，1991；shafik等人，1992；pularis模型，1993）。該假設(shè)認(rèn)為，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的早期階段，環(huán)境隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的惡化而達(dá)到一定階段后，環(huán)境會(huì)減少，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和污染之間存在“u型”關(guān)系。然后，研究基于協(xié)整理論、格蘭杰因果分析和var模型的不同因素。第三，采用灰色相關(guān)分析方法進(jìn)行經(jīng)濟(jì)和環(huán)境協(xié)調(diào)研究（li概論：2007；wangfutich等人，2009）。該方法的重點(diǎn)是研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境之間的協(xié)調(diào)。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的研究中,針對(duì)EKC假說(shuō)的相關(guān)研究最為普遍和廣泛,但有學(xué)者(Sternetal.,1996;Rocaetal.,2001;Akbostancue61cetal.,2009)認(rèn)為,在一些國(guó)家或地區(qū)EKC曲線并不存在;并且基于跨國(guó)、跨地區(qū)的截面數(shù)據(jù)的研究以假定各地具有相同發(fā)展模式為前提,結(jié)果令人難以信服(Borghesi,1999;Egli,2002);而國(guó)內(nèi)的許多EKC研究直接套用其模型進(jìn)行分析模擬,結(jié)果雖基本符合EKC關(guān)系,但這樣的結(jié)果也難免讓人質(zhì)疑(劉坤,2007).除此之外,EKC模型還有很大的局限性,主要表現(xiàn)為兩個(gè)方面:一是在時(shí)間序列非平穩(wěn)條件下,模型的殘差過(guò)程可能與殘差相關(guān)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量發(fā)生偏倚,出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象(Coondooetal.,2002);二是只反映了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的單項(xiàng)影響,而忽視了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng),使變量可能產(chǎn)生內(nèi)生性偏差(DeBruynetal.,1999;Dinda,2004).而VAR模型既能反映變量之間的雙向作用關(guān)系,同時(shí)也能克服可能出現(xiàn)的“偽回歸”問(wèn)題(梁流濤,2010).研究發(fā)現(xiàn),國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用VAR模型考查經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系時(shí),基本是利用單個(gè)國(guó)家或地區(qū)的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行的.如Chebbi等(2008)利用突尼斯1971—2004年的時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、CO2排放量等指標(biāo)進(jìn)行了脈沖響應(yīng)函數(shù)(ImpulseResponseFunction)分析;國(guó)內(nèi)學(xué)者利用VAR模型對(duì)全國(guó)(李國(guó)柱,2007)及煙臺(tái)(劉坤等,2007)、重慶(李琳等,2009)、山西(閆新華等,2009)等省地市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系進(jìn)行了分析模擬.這些研究的共同點(diǎn)是缺少對(duì)地區(qū)之間不同經(jīng)濟(jì)模式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染關(guān)系的橫向?qū)Ρ妊芯?鑒于此,本文運(yùn)用VAR計(jì)量模型,利用廣州1984—2008年,佛山1996—2008年,肇慶1990—2008年間人均GDP、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量4個(gè)指標(biāo)的時(shí)序數(shù)據(jù),對(duì)廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈處于不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和工業(yè)化進(jìn)程的3個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系進(jìn)行分析.通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析法考查經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)和環(huán)境污染指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)沖擊軌跡,刻畫兩者之間的長(zhǎng)期相互作用;同時(shí),運(yùn)用預(yù)測(cè)方差分解(VarianceDecomposition)技術(shù),進(jìn)一步探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染在對(duì)方發(fā)生變化時(shí)的貢獻(xiàn)程度.基于對(duì)具有典型代表性的3個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染的實(shí)證剖析,以及對(duì)具有不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、處于不同工業(yè)化程度城市樣本的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染關(guān)系的比較,以期為廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展及其規(guī)劃編制工作提供參考依據(jù).2廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境發(fā)展的區(qū)域劃分生態(tài)效應(yīng)和環(huán)境評(píng)估2.1廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈與廣州、佛山合作,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈是珠三角地區(qū)規(guī)模最大的經(jīng)濟(jì)圈,2008年該地區(qū)生產(chǎn)總值為12569.12億元,經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)強(qiáng)勁.改革開(kāi)放以來(lái),廣佛肇三市的人均GDP呈指數(shù)增長(zhǎng),平均增長(zhǎng)率分別達(dá)到16.2%、17.4%和14.7%,2008年三市的人均GDP分別達(dá)到81233、72975和18951元(經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于1985—2009年《廣州統(tǒng)計(jì)年鑒》,1999—2009年《佛山統(tǒng)計(jì)年鑒》,1991—2009年《肇慶統(tǒng)計(jì)年鑒》).因此,以人均GDP劃分城市工業(yè)化進(jìn)程(Cheneyetal.,1986),廣州和佛山市處于工業(yè)化后期,肇慶則處于工業(yè)化前期.如圖1所示,自改革開(kāi)放以來(lái),廣佛肇三市第二產(chǎn)業(yè)比重分別呈現(xiàn)不同的變化趨勢(shì)(由于本文未獲取完整的1978—2008年佛山市統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),只有1978、1980、1988、1990、1992—2008年“第二產(chǎn)業(yè)比重”數(shù)據(jù),因此,選取這3個(gè)城市共有的年份數(shù)據(jù)進(jìn)行比較).廣州市作為全國(guó)性的綜合交通樞紐及華南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中心與文化中心,功能定位為國(guó)家中心城市.31年來(lái)廣州市不斷地進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,第二產(chǎn)業(yè)比重由1978年的58.6%下調(diào)至2008年的38.9%,第三產(chǎn)業(yè)比重由29.7%上升至59.0%.佛山市是嶺南地區(qū)的工商業(yè)重鎮(zhèn),第二產(chǎn)業(yè)比重較高,1978年為50.5%,至2008年上升為65.6%.肇慶市的第二產(chǎn)業(yè)比重也由1978年的27.3%上升至2008年的36.7%.為促進(jìn)廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈的一體化,并縮小與廣州、佛山在經(jīng)濟(jì)上的差距,近年來(lái)肇慶市在積極承接廣州和佛山的產(chǎn)業(yè)與資本轉(zhuǎn)移,大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè),計(jì)劃將其建設(shè)成為經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)重要的制造業(yè)基地.同時(shí),雖然城市職能定位為嶺南生活休閑旅游中心,但肇慶市有向工業(yè)化城市轉(zhuǎn)型的趨勢(shì).2.2廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈工業(yè)“三廢”排放量變化趨勢(shì)在廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈中,廣州市工業(yè)“三廢”排放總量最大,在2008年工業(yè)“三廢”排放總量占廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈的1/2以上,而佛山約占30%~40%,肇慶約占10%左右.根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)資料(1997—2009年《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》)分析,除廣州市工業(yè)廢水排放量整體呈下降趨勢(shì)外,廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈工業(yè)“三廢”排放量均呈現(xiàn)不同程度的上升趨勢(shì),其中,廣州市工業(yè)廢氣排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量的上升幅度最大,佛山市工業(yè)“三廢”排放量的上升幅度居中,而肇慶的上升幅度則較為平緩.3研究方法mehs3.1反映出真實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)選取廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)各市的工業(yè)廢水排放量(104t)、工業(yè)廢氣排放量(109Nm3)、工業(yè)固廢產(chǎn)生量(104t)3個(gè)指標(biāo)作為環(huán)境污染指標(biāo).選取人均GDP(元)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo),這是因?yàn)槿司鵊DP考慮了人口變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,能夠反映出真實(shí)經(jīng)濟(jì)水平變化對(duì)環(huán)境的影響;并且在研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的多種模型中,使用人均GDP作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)較為普遍(劉昆等,2007;李琳等,2009).依據(jù)數(shù)據(jù)的獲取程度,廣州、佛山和肇慶三市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)序長(zhǎng)度分別選取為:1984—2008年、1996—2008年和1990—2008年,其中,環(huán)境污染指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于1985—2009年之間廣州、佛山、肇慶三市不同年份的統(tǒng)計(jì)年鑒和1997—2009年《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》.3.2表征指標(biāo)的對(duì)數(shù)化處理為了消除數(shù)據(jù)量綱的影響及時(shí)間序列可能存在的異方差,對(duì)上述表征指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,并將對(duì)數(shù)化處理后的指標(biāo)分別定義為:LN_inwater,LN_ingas,LN_insolid及LN_PGDP.3.3模型建設(shè)3.3.1模型的建立與平穩(wěn)性檢驗(yàn)向量自回歸(VAR)模型由Smis(1980)提出,在一個(gè)含有n個(gè)方程的VAR模型中,每個(gè)被解釋變量都對(duì)自身及其它變量的若干期滯后值回歸,VAR模型的一般形式為:式中,Yt是由第t期觀測(cè)值構(gòu)成的n維內(nèi)生變量向量,Ai是n×n系數(shù)矩陣,p為內(nèi)生變量的滯后期,εt為n維隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).其中,隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)εi(i=1,2,…,n)為白噪音過(guò)程,且滿足Cov(εt,εs)=0(t≠s).本文選取環(huán)境污染指標(biāo)的3個(gè)變量(LN_inwater,LN_ingas和LN_insolid)分別與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的變量(LN_PGDP)進(jìn)入模型,構(gòu)建3個(gè)相互獨(dú)立的VAR模型.使用多項(xiàng)式特征逆根判定法(InverseRootsofARCharacteristicPolynomial)對(duì)模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),若模型特征逆根落在單位圓內(nèi),說(shuō)明其滿足平穩(wěn)條件;否則,運(yùn)用ADF(AugmentedDickeyFuller)單根檢驗(yàn)法對(duì)非平穩(wěn)模型變量進(jìn)行單根檢驗(yàn),對(duì)階數(shù)較高的時(shí)序進(jìn)行差分,利用差分后的變量重新建立VAR模型.如此反復(fù),直至建立滿足平穩(wěn)條件的VAR模型.最后,根據(jù)AIC信息準(zhǔn)則(Akaike)中“AIC值越小越好”的原則選取模型的滯后階數(shù).3.3.2脈沖響應(yīng)函數(shù)基于滿足系統(tǒng)平穩(wěn)條件檢驗(yàn)的前提,VAR模型可進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析.通過(guò)這項(xiàng)分析,找出變量之間脈沖擾動(dòng)的長(zhǎng)期反應(yīng),進(jìn)而確定環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的長(zhǎng)期關(guān)系.脈沖響應(yīng)函數(shù)用于衡量來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前和未來(lái)取值的影響(Koop,1996),其表達(dá)式定義為:式中,n為沖擊響應(yīng)期數(shù);δ指來(lái)自變量的沖擊;ωt-1代表沖擊發(fā)生時(shí)所有可獲得的信息;IY為第n期脈沖響應(yīng)值;E為期望.考慮到樣本數(shù)據(jù)容量,本文將沖擊響應(yīng)期均設(shè)定為10期.3.3.3var模型預(yù)測(cè)方差分解基于VAR模型的預(yù)測(cè)方差分解法是將模型中內(nèi)生變量的預(yù)測(cè)誤差按其成因進(jìn)行分解,通過(guò)分析對(duì)模型中的內(nèi)生變量變化(用方差來(lái)度量)產(chǎn)生影響的每個(gè)新息(Innovation)沖擊的相對(duì)重要程度,然后計(jì)算每個(gè)變量的相對(duì)貢獻(xiàn)比例.VAR(p)模型的前s期的預(yù)測(cè)誤差為:式中,ψs-1代表第s-1期滯后反映.本文擬用預(yù)測(cè)方差分解技術(shù)來(lái)考查隨機(jī)變量的相對(duì)重要性,以此進(jìn)一步判斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的關(guān)系.3.4模型建立與分析本文采集廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的時(shí)序數(shù)據(jù),分別建立各市的VAR模型,在滿足系統(tǒng)平穩(wěn)性條件的基礎(chǔ)上,對(duì)模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和預(yù)測(cè)方差分解分析,其整個(gè)研究過(guò)程利用Eviews5.0分析計(jì)量軟件實(shí)現(xiàn).4結(jié)果結(jié)果4.1最優(yōu)滯后階數(shù)廣州市反映環(huán)境污染指標(biāo)的變量LN_inwater和LN_ingas與反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的變量LN_PGDP構(gòu)建的VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2,而變量LN_insolid與LN_PGDP構(gòu)建的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1.3個(gè)VAR模型均滿足平穩(wěn)性條件,因此,模型均合理可用.4.1.1企業(yè)污染治理績(jī)效考查廣州市3類污染指標(biāo)與人均GDP之間的沖擊響應(yīng)軌跡,得到的分析結(jié)果如圖2所示.由圖2a可知,在整個(gè)沖擊響應(yīng)期內(nèi),工業(yè)廢水排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的單位新息沖擊曲線大致為N型:第1~2期和第8~10期為正效應(yīng),第3~7期則為負(fù)效應(yīng).累計(jì)響應(yīng)值為-0.065953,表明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)廢水排放量的下降,但這種效應(yīng)很小,可能與廣州市第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例不斷下降(由1984年53.61%下降至2008年38.9%),并伴隨著工業(yè)技術(shù)革新有關(guān).工業(yè)廢氣排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,第1~5期作用方向?yàn)檎?曲線上升較迅速,第6~10期則為負(fù),下降趨勢(shì)較緩慢,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)出“先污染后治理”的特征.雖然后期稍有下降,但沖擊曲線值均在0以上,且累計(jì)值為0.259363,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)廢氣排放量成正比,前者將導(dǎo)致后者的上升,且這種效應(yīng)較強(qiáng).工業(yè)固廢產(chǎn)生量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的單位新息沖擊曲線呈線性,方向向上,響應(yīng)值基本在0以下,累計(jì)值為-0.028275,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)固廢產(chǎn)生量的正向效應(yīng)逐漸增強(qiáng),但仍將導(dǎo)致工業(yè)固廢產(chǎn)生量的減少.綜上所述,隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、環(huán)保制度的不斷完善,廣州市的環(huán)境污染控制逐見(jiàn)成效,經(jīng)濟(jì)發(fā)展將導(dǎo)致工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量的減少,但這種效應(yīng)相對(duì)較小;而經(jīng)濟(jì)發(fā)展將導(dǎo)致工業(yè)廢氣排放量上升,且效應(yīng)較強(qiáng),可見(jiàn)廣州市的環(huán)保工作和污染控制力度還有待進(jìn)一步加強(qiáng).由圖2b可知,在整個(gè)沖擊響應(yīng)期內(nèi),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)廢水排放量的單位新息沖擊曲線大致為N型,作用方向和變化情況與LN_inwater對(duì)LN_PGDP的沖擊軌跡類似,累計(jì)響應(yīng)值為-0.252380,表明工業(yè)廢水排放量上升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng),即制約經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)廢氣排放量的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,累計(jì)響應(yīng)值為0.290603,說(shuō)明工業(yè)廢氣排放量的增加對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面效應(yīng)并不顯著.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)固廢產(chǎn)生量的單位新息沖擊曲線也大致為倒U型,第1~8期作用方向?yàn)檎?其余為負(fù)且下降較緩慢;并且曲線響應(yīng)值同樣均在水平線以上,累計(jì)響應(yīng)值為0.739409,表明工業(yè)固廢產(chǎn)生量的增加對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的負(fù)面作用不顯著.總體而言,廣州工業(yè)廢水排放量將制約經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而其它指標(biāo)的這種效應(yīng)并不顯著.4.1.2對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響表1列出了廣州市環(huán)境污染指標(biāo)與人均GDP的預(yù)測(cè)方差分解結(jié)果.由表1可知,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)解釋了工業(yè)固廢產(chǎn)生量60%以上的方差,而對(duì)工業(yè)廢水和廢氣排放量的貢獻(xiàn)度卻很小,對(duì)工業(yè)廢氣排放的貢獻(xiàn)度甚至可以忽略.說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是工業(yè)固廢排放量變化波動(dòng)的關(guān)鍵因素,結(jié)合上文的分析結(jié)果,可以推斷出廣州經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)革新,將有效減緩工業(yè)固廢的增幅.環(huán)境污染指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差分解貢獻(xiàn)度均較小,說(shuō)明人均GDP變化受環(huán)境污染變量影響很小,這有可能由于是生態(tài)破壞和資源消耗的環(huán)境代價(jià)沒(méi)有完全折算成為企業(yè)的內(nèi)部成本所導(dǎo)致.4.2lnpgdp差分由于利用佛山市各變量直接構(gòu)建的VAR模型不滿足平穩(wěn)性條件,因此,對(duì)變量原序列進(jìn)行ADF單根檢驗(yàn),根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,需對(duì)表征經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變量LN_PGDP進(jìn)行一次差分.差分后的新變量DLN_PGDP經(jīng)濟(jì)含義由人均GDP變?yōu)槿司鵊DP增長(zhǎng)率,仍為表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo),對(duì)模型分析影響不大.因此,利用差分后的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變量與表征環(huán)境污染指標(biāo)的變量重新建立VAR模型,其新模型均滿足系統(tǒng)平穩(wěn)性要求.根據(jù)AIC準(zhǔn)則,模型選取的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1.4.2.1經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)考查佛山市3類污染指標(biāo)與人均GDP增長(zhǎng)率之間的沖擊響應(yīng)軌跡,得到的分析結(jié)果如圖3所示.由圖3a可知,在整個(gè)沖擊響應(yīng)期內(nèi),工業(yè)廢水排放量對(duì)人均GDP增長(zhǎng)率的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,第1~4期作用方向?yàn)檎?第5~10期則為負(fù)向,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程呈現(xiàn)“先污染后治理”的特征;沖擊曲線均在水平線以上,累計(jì)響應(yīng)值為1.103972,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)廢水排放量的上升,且這種效應(yīng)較強(qiáng).工業(yè)廢氣排放量對(duì)人均GDP增長(zhǎng)率的單位新息沖擊曲線大致呈線性下降的趨勢(shì),表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減緩了工業(yè)廢氣排放量的增長(zhǎng)速度.但其沖擊響應(yīng)值均大于0,累計(jì)相應(yīng)值為0.562830,由此可以判斷,雖然排放量的增速減緩,但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同樣將導(dǎo)致工業(yè)廢氣排放量的上升,且效應(yīng)也較強(qiáng).工業(yè)固廢產(chǎn)生量對(duì)人均GDP增長(zhǎng)率的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,與工業(yè)廢水類似,經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程呈現(xiàn)“先污染后治理”的特征.累計(jì)響應(yīng)值為0.397335,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)固廢產(chǎn)生量的增加.綜上所述,佛山市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中“先污染后治理”的特征明顯,并且經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將導(dǎo)致工業(yè)廢氣、廢水排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量的增加,且效應(yīng)顯著,這一點(diǎn)也與佛山產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化相符:自1996到2008年,佛山市的第二產(chǎn)業(yè)比例保持在50%以上,尤其從2002年開(kāi)始,其比例不斷上升,至2008年達(dá)到65.6%.第二產(chǎn)業(yè)比重飆高加重了環(huán)境壓力,加上環(huán)境污染的累積性和滯后性,佛山市的環(huán)境污染控制形勢(shì)嚴(yán)峻.由圖3b可知,在整個(gè)沖擊相應(yīng)期內(nèi),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)廢水排放量的單位新息沖擊曲線大致為U型,其響應(yīng)值均在0以下,累計(jì)響應(yīng)值為-0.052036,表明工業(yè)廢水排放量將制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展,但該負(fù)面效應(yīng)很弱.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)廢氣排放量的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,沖擊初期作用方向?yàn)檎?第3~10期沖擊方向?yàn)樨?fù),累計(jì)響應(yīng)值為0.130297,表明工業(yè)廢氣排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面效應(yīng)并不顯著.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)固廢產(chǎn)生量的單位新息沖擊曲線也大致為倒U型,累計(jì)響應(yīng)值為0.057803,表明工業(yè)廢氣排放量不對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng).總體而言,佛山市工業(yè)廢水排放量將在一定程度上制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而其它環(huán)境污染指標(biāo)的這種效應(yīng)不顯著,但也不能忽視環(huán)境反饋的滯后性.4.2.2對(duì)工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量的貢獻(xiàn)表2列出了佛山市環(huán)境污染指標(biāo)與人均GDP的預(yù)測(cè)方差分解結(jié)果.從表2中可以看出,(1)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)解釋了工業(yè)廢氣排放量60%以上的方差,而對(duì)工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量的貢獻(xiàn)度卻較小,說(shuō)明工業(yè)廢氣排放量的變化主要源于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響.(2)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化有70%以上來(lái)源于工業(yè)廢水排放量變化的影響,有近29%來(lái)源于工業(yè)廢氣排放量的影響,21%左右是受工業(yè)固廢產(chǎn)生量的影響.4.3lninwearer-lnpgd模型的建立利用肇慶市各變量原序列建立的VAR模型中,變量LN_ingas和LN_insolid分別與變量LN_PGDP建立的VAR模型滿足系統(tǒng)平穩(wěn)條件,最優(yōu)滯后階數(shù)為2,變量LN_inwater與LN_PGDP建立的模型則不平穩(wěn).根據(jù)ADF單根檢驗(yàn)結(jié)果,需對(duì)變量LN_inwater進(jìn)行一次差分,將差分后的新變量DLN_inwater與LN_PGDP重新建模.經(jīng)檢驗(yàn),新模型滿足平穩(wěn)條件,選取的最優(yōu)滯后階數(shù)為2.新變量DLN_inwater的含義為工業(yè)廢水排放增長(zhǎng)率,仍然為描述環(huán)境污染的指標(biāo).4.3.1經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)考查肇慶市3類污染指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的沖擊響應(yīng)軌跡,其結(jié)果如圖4所示.由圖4a可知,在整個(gè)沖擊響應(yīng)期內(nèi),工業(yè)廢水排放增長(zhǎng)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單位新息沖擊曲線先波動(dòng)后平穩(wěn),累計(jì)響應(yīng)值為0.097478,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)廢水排放增長(zhǎng)率的上升,雖然這種效應(yīng)較弱,但可能導(dǎo)致廢水排放量的超指數(shù)增長(zhǎng).工業(yè)廢氣排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的單位新息沖擊曲線大致為反N型,響應(yīng)值均在0以上,累計(jì)響應(yīng)值為1.138503,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)廢氣排放量的上升,且這種效應(yīng)較強(qiáng).工業(yè)固廢產(chǎn)生量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,響應(yīng)值均在水平線以上,累計(jì)響應(yīng)值為0.789324,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)固廢產(chǎn)生量的增加.綜上所述,肇慶市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將導(dǎo)致環(huán)境污染水平的上升,其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化也驗(yàn)證了這一點(diǎn).1990年至2008年,肇慶市第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例由27.8%上升至36.7%,尤其是2005年至2008年,上升曲線變陡.工業(yè)化雖然能促進(jìn)肇慶市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但同時(shí)也會(huì)增加環(huán)境保護(hù)的壓力.由圖4b可知,在整個(gè)沖擊相應(yīng)期內(nèi),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)廢水排放增長(zhǎng)率的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,其響應(yīng)值均在0以上,累計(jì)相應(yīng)值為0.445515,表明工業(yè)廢水排放增長(zhǎng)率還未對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng),但這不能判斷工業(yè)廢水污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用情況.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)廢氣排放量的單位新息沖擊曲線大致為倒U型,其響應(yīng)值也均在0以上,累計(jì)相應(yīng)值為0.391668,表明工業(yè)廢氣排放量還未對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng).經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)工業(yè)固廢產(chǎn)生量的單位新息沖擊曲線大致為U型,其響應(yīng)值均在0以下,累計(jì)相應(yīng)值為-0.093886,說(shuō)明工業(yè)固廢產(chǎn)生量將制約經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但這種效應(yīng)很弱.總體而言,肇慶市工業(yè)廢水和廢氣排放量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)不顯著,而固廢產(chǎn)生量將會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生一定程度的制約.4.3.2工業(yè)廢氣排放量和固廢產(chǎn)生量間的關(guān)系表3列出了肇慶市環(huán)境污染指標(biāo)與人均GDP的預(yù)測(cè)方差分解結(jié)果.從表3中可以看出,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)解釋了工業(yè)廢氣排放量95%以上的方差,對(duì)工業(yè)廢水排放增長(zhǎng)率和工業(yè)固廢產(chǎn)生量的貢獻(xiàn)度則相對(duì)較小,說(shuō)明工業(yè)廢氣排放量變化的主要原因解釋是來(lái)源于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用.工業(yè)廢氣排放量解釋了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)80%以上的方差,而工業(yè)固廢產(chǎn)生量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差貢獻(xiàn)甚至可以忽略,說(shuō)明該市工業(yè)廢氣排放量是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化的關(guān)鍵因素.4.4廣州市和廣州市之間的差異廣州與佛山同處于工業(yè)化后期,但脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果卻不盡相同:廣州市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將導(dǎo)致工業(yè)廢氣排放量上升,卻有助于略微降低工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量;工業(yè)廢水排放量增加將制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而其它指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面效應(yīng)不顯著.佛山市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致環(huán)境污染物排放(或產(chǎn)生)量整體上升,呈現(xiàn)出“先污染后治理”的特征,而環(huán)境污染物對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的反作用均較弱.兩個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染作用機(jī)制存在差異,相比較而言,佛山市面臨的環(huán)境保護(hù)形勢(shì)更為嚴(yán)峻的局面,原因可能有以下3點(diǎn):(1)城市功能定位的差異,廣州市定位為國(guó)家中心城市,而佛山市歷來(lái)是工商業(yè)重鎮(zhèn).(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異,廣州市三產(chǎn)比例由1984年的14.3∶53.6∶32.1變化為2008年的2.1∶38.9∶59.0,第二產(chǎn)業(yè)比重下降,已經(jīng)形成了高度發(fā)達(dá)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)格局;佛山市三產(chǎn)比例由1996年的8.7∶55.0∶36.3變化為2008年的2.2∶6