新常态下广西产业结构升级对环境污染影响的动态效应
——基于VAR模型下脉冲响应函数和方差分解分析

唐隽捷，顾剑华，陈铭杰，陆浩翔

（桂林电子科技大学 商学院，广西 桂林 541004）

引言

当前我国经济已经步入了从高速增长向中高速增长转变的新常态阶段，经济发展动力从要素驱动和投资驱动转向创新驱动，经济发展方式从粗放型转向集约型，产业结构从劳动密集型转向技术密集型。广西在迎来发展新面貌的同时，自身仍存在不少问题，产业结构不合理是其中之一，特别是第二产业比重过高、第三产业发展水平低。随着产业的深入发展，以及人口城市化进程的不断加快，环境也不可避免地面临着严峻的挑战，并成为影响经济健康持续发展的重要因素，同时对人民生活带来困扰。广西为治理环境污染付出了巨大代价，2014年广西环境污染治理投资总额为204.53亿元，占当年全区生产总值的1.3%，然而环境污染状况依然不容乐观。

环境污染问题一直以来都是学术界关注的焦点，而国内外学者从不同视觉对环境污染问题进行了深入的分析和探讨，并取得了一定的成果。目前关于环境污染与经济增长关系的国内研究主要沿着两条主线进行，一条是关于方法的研究，一条是进行区域化研究的深入。从研究方法角度看，李鹏（2015）采用2004—2013年中国的省际面板数据进行实证检验，证实了环境污染排放总量与产业结构调整之间存在倒U型曲线关系；安静（2016）基于VAR模型下脉冲响应函数和方差分解分析得出：技术进步、产业结构的合理化对经济增长的脉冲响应具有正向效应，而能源消耗对经济增长的冲击表现为先正向后负向，产业结构合理化对能源消耗的抑制作用最为明显。从区域化研究角度看，郝汉舟（2016）在分析综合污染指数和产业结构变动特征的基础上，得出湖北省环境污染对产业结构调整的反应有一定的滞后性；韩楠（2015）通过环境污染综合评价指数分析得出：产业结构与环境污染之间存在长期、稳定的协整关系，且产业结构的变化是环境污染的格兰杰原因。

综上所述，关于产业结构升级与环境污染影响的研究成果有很多，每位学者都有各自侧重点，研究的方法也存在差异。长期以来，对产业结构升级与环境污染的关系研究较多是从EKC曲线方面展开研究。然而在基于时间序列数据的产业结构升级与环境污染关系的研究中，时序数据大多都是非平稳的，运用EKC曲线就无法识别这种非平稳性。因此，本文选取1995—2014年广西相关统计年鉴数据，在构建产业结构升级系数和运用熵值法计算环境污染综合指数的基础上，通过建立VAR模型，利用脉冲响应和方差分解从两者之间的数量关系角度研究广西产业结构升级对环境污染的长期动态影响，继而提出解决环境污染问题的相关建议。

一、变量选择与数据说明

（一）变量选择

1.环境污染综合指数

本研究采用熵值法计算工业废水排放量、工业废气排放量以及工业固体废物排放量三个环境污染指标的权重。熵值法是一种在综合考虑各因素提供信息量的基础上计算一个综合指标的数学方法。利用熵值法确定环境污染综合评价指数的步骤如下：

（1）首先对数据进行标准化处理，公式为：

其中Pij（i=1，2...m；j=1，2，3）表示第i年第j类污染物排放值，minj表示第j类污染物排放值最小值，maxj表示第j类污染物的排放值最大值，表示经过标准化处理后的数据。

（2）计算第j类污染指标的熵值，公式如下：

（3）计算第j类污染指标的权重，公式为：

（4）计算第i年的环境污染指数，公式为：

环境污染综合评价指数pi越大，表示环境污染越严重。

2.产业结构升级系数

关于产业结构的衡量标准，不同的研究往往选取不同的指标。本文借鉴靖学青（2005）提出的“产业结构层次系数R”来衡量产业结构水平，其计算公式为：

式中，q（j）表示一个国家或地区第j产业的产值占GDP的比重。该系数主要用于衡量产业结构的发展水平和程度。因为产业结构升级的一般规律是由第一产业到第二产业再到第三产业相继主导产业结构，所以我们可以给第一、二、三产业分别赋值为1、2、3，由此，可以将产业结构层次系数的公式简化为：

由此可知，R的取值范围为1—3。R的数值越接近于1，表明我国的产业结构层次越低；R的数值越接近于3，说明我国的产业结构层次较高。

（二）数据说明

本文采用广西1995—2014年的宏观经济数据，数据来源于《广西统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。为了消除数据可能存在的异方差，对所有变量进行自然对数处理，描述性统计结果如表1所示。

表1 变量的描述性统计

二、实证分析

（一）平稳性检验

本文在Eview8.0软件中运用ADF检验对LNR、LNP进行单位根检验，检验结果如表2所示。通过表2可以看出，LNP的P值小于0.05为稳定序列，而LNR的P值大于0.05为非平稳序列。对LNR进行一阶差分得到的D（LNR），由于P值仍大于0.05，则进一步进行二阶差分，得到D（DLNR）的P值小于0.05为平稳序列。因此，本文建立关于LNP与D（DLNR）的VAR模型来分析产业结构升级与环境污染之间的关系。

（二）滞后结构检验

表2 各变量的平稳性检验

本文运用AIC和SC准则确定滞后阶数值，确定法则是在增加滞后阶数值的过程中，使AIC和SC值同时最小，由表3可以看出AIC和SC值在滞后阶数为4的时候达到最小。因此，选择4作为最优滞后阶数。

（三）Johansen协整检验

采用Johansen和Juselius于1990年提出的用极大似然估计来检验多变量之间的协整关系，即Johansen检验。检验结果如表4所示：

表3 VAR模型的滞后阶数选择

表4 协整关系检验结果

从表4可以看到，在1%的显著水平下，似然比大于临界值，所以拒绝没有协整方程的假设。也就是说，LNP和DDLNR之间具有一种长期的均衡关系，满足建立VAR模型的前提。

（四）VAR模型的建立

经过平稳性检验和协整关系检验后，我们就可以建立VAR模型并对参数进行估计，估计结果见表5。

表5 VAR（4）模型的估计结果

将表5的VAR（4）模型改写为矩阵形式：

（五）脉冲响应函数分析

分别给变量一个标准差大小的冲击，得到相关的脉冲响应函数图。在图1和图2中，横轴表示冲击作用的响应期数（单位：年），纵轴表示各变量的变化百分比。

图1是环境污染对产业结构升级冲击的脉冲响应函数图。图1表明，就环境污染对产业结构升级一个单位冲击的响应来看，LNP当期反应为负值，在第二期达到最低点，然后开始上升，第四期达到正值，然后开始趋于平稳，但有一个滞后期，大约为四年，在整个分析期内产业结构升级对环境污染的总体影响为负。此结果表明，产业结构升级的不同阶段对环境起着正反两方面的作用。广西产业结构的升级在初期对环境污染有改善作用，但持续时间不长，随着产业结构升级的推进又会加重环境污染。

图1 LNP对冲击的响应

图2 DDLNR对冲击的反应

图2是产业结构升级对环境污染冲击的脉冲响应函数图。从图2可以看出，就产业结构升级对环境污染一个单位冲击的响应来看，DDLNR当期反应为正值，第二期达到一个最高值，然后开始下降，至第四期达到一个最低点，随后逐渐趋于平稳，滞后期同样为四年，且环境污染对产业结构升级的总体影响为正。这表明，环境污染问题的存在驱使产业结构持续进行优化升级，而环境污染却又在一定程度上限制了产业结构升级。

（六）方差分解分析

方差分解是指通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。表6给出了产业结构升级与环境污染的预测方差分解结果。

表6 方差分解结果

由表6可知，对于产业结构升级指数的预测方差分解，起初产业结构升级只受自身影响，随后产业结构升级对其自身的方差贡献率逐渐降低，环境污染对其方差贡献率较小，从长期来看基本维持在一定水平上。这说明，产业结构升级对其自身的贡献率最大，环境污染对产业结构的升级有一定的促进作用；对于环境污染指数的方差分解，期初环境基本上仅受自身影响，随后产业结构升级对于环境污染的作用不断增强，其影响率0%由增大到47.71%。由此表明，短期产业结构升级对改善环境污染作用有限，但从长期来看，产业结构升级对环境问题的缓解作用较大，基本接近于环境的自身影响度。

三、结论与建议

本文基于1995—2014年广西环境污染与产业结构升级的时间序列数据，建立了广西环境污染与产业结构升级之间的VAR模型，检验了环境污染与产业结构升级之间的协整关系，运用脉冲响应函数和方差分解分析了环境污染与产业结构升级之间的动态响应关系，得到以下结论：（1）广西产业结构仍以工业经济为主，但其农业经济比重较大，第三产业发展滞后，资源能耗型工业结构明显，对环境影响较大；（2）广西产业结构优化升级短期内能减轻环境污染程度，但环境污染对产业结构升级的反应有一定的滞后；（3）环境污染问题的存在能够促使产业结构优化升级，产业结构优化升级对减轻环境污染作用有限，其中广西第二产业对环境污染有正向的增加作用。

基于以上结论，提出如下建议：（1）根据广西第一产业比重较高、第三产业发展滞后的特点，需加快发展现代服务业，优化升级传统服务业；加快发展现代特色农业，调整、优化产业结构。（2）广西产业结构升级要进退并举，“进”时，一方面要对传统产业优化升级，使产业向全球产业链高端跃升；另一方面要引进战略新兴产业，扶持新的主导产业发展，促进产业结构优化升级。同时“退”也非常重要，对产能严重过剩行业，特别是针对广西钢铁集团防城港钢铁基地和柳州钢铁集团，强化环保、能耗、技术等标准，清理各种优惠政策，对不符合准入条件的要督促退出。（3）加快高新技术园区建设，促进产业集聚，增强工业竞争力，围绕北部湾经济区的工业布局思路，更大程度地发挥园区集聚效应与承载能力。

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