产业结构、环境污染与经济增长关联分析
——以武汉市为例

朱冬元，王 博

（中国地质大学（武汉）经济管理学院，湖北 武汉 430000）

一、引言

武汉市作为湖北省的省会城市，享有“九省通衢”之称，其发展不仅对湖北省的发展有着决定性影响，更是对整个中部地区的发展起着至关重要的作用。武汉市的经济发展速度不可谓不快，快速的经济发展不可避免地面临着严峻的环境保护问题。由于近20 多年来武汉市以工业为主导型产业，且重工业占比大幅度跨增，持续居高不下，环境污染问题严重，最为直观的一个例子就是武汉市日益严重的雾霾问题。因此如何实现经济进步与环境友好的协调，乃是武汉市的当务之急。

针对武汉市如何进行绿色发展这一问题的探究，武汉市的产业结构升级意义重大。通过产业结构升级，能够降低环境污染，推进经济发展水平，提高环境治理效率，对武汉市的经济和环保问题都有着重要影响。基于这一背景，本文以武汉市为研究对象，对其产业结构系数、环境污染指数、经济发展水平三者进行研究，以期能对武汉市的良性发展提供一定的有益参考。

环境问题受经济水平的发展影响，这一点是毋庸置疑的。发达国家的经济水平增长迅速，较早的遭遇了环境污染问题，因此国外学者对经济增长与环境污染这方面问题的研究比国内要早。这些研究从时间顺序来看，分为以下三个阶段：以20 世纪70年代初罗马俱乐部代表提出的“增长极限说”；以Kuznets（1955）[1]、Grossman 和Krueger（1991）[2]为 代表的“环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，EKC）假说”；对EKC 假说的验证与反思[3]。

关于经济增长与环境污染的研究。普林斯顿大学的经济学家Grossman 和Krueger 在Kuznets 经济发展与收入分配的理论基础上，将其引入到经济发展与环境污染的研究之中，认为环境污染程度与人均国民收入之间呈倒“U”型关系,称之为EKC 理论。这一理论现实意义强烈，至今依然被国内外的学者广泛使用。王敏和黄滢（2015）[4]基于我国2003—2010年112个城市的PM10、SO2、NO2与人均GDP 的数据，得到了我国人均收入与城市大气污染之间的“U”型曲线关系；符淼（2008）[5]在基于1985—2005年的数据基础上，得到了废水曲线的倒“U”型关系；彭水军和包群（2006）[6]对1952—2000 年间中国30个省市的数据研究发现，在工业废水、工业粉尘、工业烟尘、SO2、工业固体废弃物这五类环境污染物的指标中，与人均GDP 之间均符合库茨涅兹倒U 型曲线。胡伟博等（2022）[7]选取湖北省1999—2017 年的人均GDP 与工业“三废”数据，构建VAR 模型并表明经济的发展并未在较大程度上提高污染排放，但是污染物的排放在一定程度上促进了经济发展。

关于产业结构与经济发展的研究。刘伟和李绍荣（2002）[8]基于我国1992—2000 年的数据研究指出，只发展第三产业会导致经济短期增长，而后会导致步入长期的经济衰退之中。靖学青（2005）[9]通过研究长江三角洲15 个城市地区的产业结构高级化与经济增长速度指出，产业结构高级化的水平与其经济增长、经济水平存在显著的正向相关关系。柯军（2008）[10]通过格兰杰因果检验得出了安徽省产业结构升级在与其经济增长的联动性关系中占主导地位、产业结构升级是经济增长的格兰杰原因、而经济增长则不是产业结构升级的格兰杰原因。李村璞和何静（2018）[11]使用STR 分析表明产业结构升级和经济增长之间在经济水平上升时容易表现出非线性特征。李家伟（2019）[12]利用1978—2015 年数据建立VAR 模型，指出我国的经济增长水平与产业结构升级有双向的格兰杰因果关系。苏斌和丁文婷（2022）[13]基于2007—2019 年的全国31 个省（区市）的面板数据构建VAR 模型，得出两者之间存在长期的协整关系并且相互促进。白桦和翟盛隆（2022）[14]基于广州市1985—2019 年的数据构建VAR 模型，得出产业升级能显著地推动经济增长，而经济增长能显著地促进产业转型升级。

关于产业结构与环境污染的研究。王青等（2012）[15]基于1995—2009 年的全国数据，通过Granger 因果检验和协整检验方法得出结论表明：产业结构与环境之间存在长期的均衡关系，产业升级可以改善环境污染情况。许正松和孔凡斌（2014）[16]基于1991—2012 年的江西省数据，通过主成分分析方法表明工业增加值占比与重工业产值占比都会导致环境污染综合指数上升。李鹏（2016）[17]基于2004—2014 年全国范围数据，以第三产业生产总值占生产总值比重度量产业结构，通过数值模拟研究方法表明产业结构与环境污染之间呈现倒“U”型曲线关系。唐隽捷等（2018）[18]基于1995—2014 年广西相关数据构建VAR 模型，通过脉冲响应和方差分解的方法，得出广西产业结构升级短期内能一定程度减轻环境污染问题，环境污染受产业结构升级的影响有一定的滞后期。李小帆和卢丽文（2021）[19]基于我国资源衰退型城市的2003—2016 年数据，测度了城市产业结构与工业三废减排的耦合程度，并构建了VAR 模型得出产业结构升级能长期促进工业废水和二氧化硫的减排，工业废水的减排又能倒逼产业结构。陈泫羽等（2022）[20]基于2004—2008 年的西部地区大气污染排放和产业结构数据构建VAR 模型研究其动态关系，得出结论西部地区大气污染会对产业结构变化有较大的负向抑制作用，而产业结构能较大改善大气环境质量。

上述研究方法构建了本文研究方法的方法论基础，但已有的文献还存在着一些不足之处。首先对于产业结构系数、经济增长与环境污染三者之间关联的研究极少，在研究经济增长与环境污染之间的关系时，没有考虑到产业结构这一重要因素，以武汉市为研究对象的类似文献几乎没有。早期研究以理论分析为主，计量模型和分析方法简单。部分文献在构建VAR 模型时未对数据进行平稳性检验，未对模型做稳定性检验。在对产业结构系数以及环境污染的指标上不够明确，不同指标物的选取会导致不同的结果，无法得出明确客观的结论。

二、数据来源与研究方法

（一）变量选取与数据说明

1.环境污染综合指数。以往的关于环境污染的文献研究之中，对于不同的污染物指标的选取可能会导致完全不同的结果，无法做出一个客观的结论，因此本文采用熵值法来衡量工业废水、废气以及工业固体废弃物三个环境污染物的权重，计算出综合环境污染指数，其具体过程如下：

（1）为了避免求熵值时取对数无意义，需要对数据进行平移。将污染物指标进行如下处理：

其中pij（i=1，2，…，n；j=1，2，3）指的是第i年第j类污染物。

（2）计算第j类污染物第i年所占比重：

（3）计算第j类污染物熵值，方法如下:

（4）计算第j类污染物的权重，方法如下：

（5）计算第i年的综合环境污染指数，方法如下：

综合环境污染指数S越大，表示环境污染程度越严重。

2.产业结构系数。对于不同的问题研究，用来衡量产业结构的标准也不尽相同。本文所采用的衡量标准为靖学青（2005）提出的“产业结构层次系数R”，其计算方法如下：

其中q（j）表示的第j 产业产值占该地区生产总值的比重。根据配第-克拉克定律：随着经济发展和国民人均收入水平的提升，劳动力首先由第一产业转向第二产业；而随着国民人均收入水平的进一步提升，劳动力开始向第三产业转移。因此，就现在产业经济来说，三大产业的层次由低到高依次为第一产业、第二产业、第三产业，赋值第一产业为1，第二产业为2，第三产业为3，上述产业层次系数计算公式（6）简化为：

R越接近于1，表明产业结构层次越低；R越接近3，表明产业结构层次越高。

3.数据说明。本文采用的武汉市2000—2020 年的宏观经济数据，以GDP 度量经济发展。本文的环境污染指标物以及GDP 数据皆由《武汉市统计年鉴》的历年版本整理计算而得。描述性统计结果如表1 所示。

表1 变量的描述性统计

（二）VAR 模型基本内容

VAR 英文全称vector autoregression，中文直译叫向量自回归。VAR 模型是通过采用多方程联立的形式，依据数据的统计性质所建立的。在模型的全部方程里，内生变量对该模型里面的每一个内生变量的滞后期回归估计，以此得到所有的内生变量的动态关系。p-阶向量自回归模型定义如下：

对一个n维时间序列{Yt}，t∈T，T={1，2，…}

其中，是第i个待估参数n×n阶矩阵；

Ut是n×1 阶随机误差列向量；

Ω是n×n阶方差协方差矩阵。

满足该模型的随机过程被称为p-阶向量自回归过程，记为VAR（p）。这种形式被称为标准的VAR模型或简化式。

VAR 模型的基本原理是把系统的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而把单变量自回归模型推广到有多元时间序列变量所组成的“向量”自回归模型。建立VAR 模型的一般步骤是，先对所研究变量进行平稳性检验，如果数据是非平稳的，则必须具有协整关系。数据通过了平稳和协整检验后，使用统计方法确定模型的滞后阶数。确定了滞后阶数就可以建立VAR 模型了。但是为了确保回归估计得出的模型是稳定的，最后还需要对模型进行平稳性检验。如果模型通过了稳定性检验，则该VAR 模型可用于实证分析之中。在实证分析当中，由于VAR 模型不以严格的经济理论为依据，对参数不施加零约束，所以在运用VAR 模型时不去分析一个变量的变化如何去影响另一个变量发生怎样的变化，而是做脉冲响应函数分析，即研究变量间的动态影响关系。方差分解分析是运用VAR 模型时的另一种方法，VAR 的方差分解分析能够精确给出随机因素的相对重要程度结果。

三、实证分析

（一）VAR 模型构建

1.平稳性检验。在单位根检验过程中，只要原序列是平稳的或者一组非平稳的时间序列有一个平稳线性组合（即所有序列都是t阶单整的），就可以对这些序列进行协整检验。运用ADF 单位根检验法对序列R、序列S、序列GDP 进行检验，具体检验结果如表2 所示。

由表2 可知，本文的实验数据原序列和一阶差分后的序列都不是同阶平稳的，但是二阶差分后序列都达到平稳，即所有序列都为I（1）序列，因此可以进行协整检验。

表2 变量单位根检验表

2.Johansen 协整检验。采用AIC 和SC 准则来确定VAR 模型滞后阶数的选取，并且确定了模型最优滞后阶数为2，因此确定模型为VAR（2）进行Johansen协整检验。从表3 的结果来看，协整检验的结果，在0.05 的显著性水平上拒绝了“最多存在两组协整关系”的原假设，因此可以认为实验序列存在三组协整关系，也就是三个序列之间存在一个长期的稳定关系，满足建立VAR 模型的条件。

表3 Johansen 协整检验结果

3.VAR 模型的稳定性检验。VAR 模型建立以后，必须对其进行稳定性检验，若模型不稳定，则得到的某些结果是无意义的。通常采用AR 根法来对模型的估计结果做平稳性检验，即当所有根的模的倒数都小于1 时，可以证明模型是稳定的。由图1 可知，所有的根的倒数都落在单位圆之内，说明本文所建立VAR 模型是满足稳定性条件的。

图1 VAR 模型的单位根检验图

（二）基于VAR 模型的脉冲响应分析

由于VAR 模型的本质是一种非结构化的多方程模型，这里的非结构化的意思是非理论的模型，一般不对变量间的相互影响进行分析，而是分析一个随机误差项发生变化时是如何对模型中其他变量产生动态影响的，这种方法被称之为脉冲响应。在下文的各个脉冲响应图中，横坐标轴代表的是冲击作用的滞后阶数（单位：年），纵坐标轴代表的是受冲击变量做出的响应，实线代表脉冲响应函数，追踪期数为20 期。

1.环境污染对来自产业结构冲击的脉冲响应。图2 表明了在受到来自产业结构升级一个单位的冲击后20 期的环境污染指数的变化情况。分析可以看出，环境污染指数脉冲响应在第1 期迅速产生了负反应，并且在第3 期达到峰值0.000 48，随后影响的波动开始回升，但影响均为负值。波动一直持续到第7 期开始逐渐平缓。结合产业经济学的理论来看，产业结构的演变大致是沿着以第一产业为主导到以第二产业为主导，再到第三产业为主导的方向发展的。样本初期，第二产业就已经是武汉市的主导产业，因此产业结构升级的方向主要为第二产业转向第三产业。金属冶炼及加工、炼焦及焦炭、石油和煤炭加工等原材料工业以及加工工业都是对环境污染有着极其恶劣影响的产业，这些都属于第二产业中的重工业，因此第二产业相对于第一、第三产业对环境污染影响大得多。当第二产业向第三产业升级后，短期内环境污染情况自然得到缓解。长期产业结构逐渐趋于稳定，产业升级速度放缓，因此长期产业结构升级的冲击影响减小。

图2 环境污染对来自产业结构冲击的脉冲响应

2.经济增长对来自产业结构冲击的脉冲响应。图3 表明了在受到来自产业结构升级一个单位的冲击后10 期的GDP 的变化情况。分析可以看出，经济增长（GDP）在受到冲击后开始出现负的反应，并在第5 期达到峰值，随后开始回升并逐步趋于平缓。从整体来看，武汉市的产业结构升级对武汉市的经济发展在短期有较强的负向刺激，这个负向刺激在一段时期后会有所缓和但仍长期存在。这样的结果符合我国当前的经济发展阶段，在追求产业转型升级的过程即追求经济高质量发展的过程中，GDP 的增速不可避免地会受到影响。

图3 经济增长对来自产业结构冲击的响应

3.环境污染对来自经济增长冲击的脉冲响应。图4 表明了在受到来自经济增长的正向冲击后20 期的环境污染指数的变化情况。分析可以看出，环境污染在受到了经济增长的冲击后第1 期就有一个强烈的负反应，这个反应随后开始迅速减缓并在10期之后趋于平缓。根据环境库兹涅茨曲线理论，经济增长早期在一定程度上以牺牲环境为代价，但是很快，经济发展到一个临界值，此时，人们认为其生产活动所带来的收益已经抵不上其所导致的环境污染所带来的负效应，人们会开始重视环保并主观地控制环境污染，并且由于经济发展而带来的技术进步，人们有了更强的保护环境、控制污染的手段，经济增长与环境污染呈倒U 关系。因此从整体来看，武汉市的经济增长与环境污染之间的关系已经跨过了倒U 曲线的拐点。

图4 环境污染对来自经济增长冲击的脉冲响应

（三）方差分解分析

脉冲响应图可以直观地看出一个变量发生变化时对模型中其他变量产生的动态影响是何种趋势的，而方差分解则是能够定量地分析每一个结构冲击对系统其他变量的贡献度，进一步判断不同结构冲击的重要性。表4 给出了经济增长、产业结构、环境污染的方差分解结果。

表4 方差分解结果

1.经济增长方差分解。GDP 受自身波动影响的贡献度变化较大，从第1 期的100%一直下降至第20期的13.08%；受到R影响的贡献度在前几期迅速增大，并在第6 期达到最大为24.56%，而后贡献度开始稳定在21%左右；受到S影响的贡献度从第1 期一直上升至第20 期的65.80%。这一结果表明产业结构对经济发展有一定程度的影响，同时考虑到本文的污染物指标皆选自工业排放废弃物，也就是说武汉市的经济发展主要还是工业影响较大。

2.产业结构方差分解。R受自身波动影响从第1期99.54%一直下降至第20 期的39.78%；受GDP的影响程度先增后减，峰值为9.82%；受S 影响的贡献度从第1 期一直上升至第20 期的54.71%。即武汉市产业结构升级受经济增长影响不大，主要源于还是受自身影响和工业发展。

3.环境污染方差分解。S在短期受自身波动影响的贡献度强烈，保持在75%左右，受GDP 对S的冲击影响先增后减，受R的影响一直递增，但贡献度都不高。这表明产业结构升级和经济增长对武汉市的环境污染能有一定的影响，但最主要的影响还是自身，即工业生产过程带来的废弃物。

四、结论及建议

（一）结论

本文基于武汉市2000—2020 年的产业结构指标、环境污染指标、GDP 的时间序列数据，建立了产业结构、经济增长与环境污染的VAR（2）模型，检验了3 个变量之间的协整关系以及模型的稳定性，通过分析脉冲响应图和方差分解分析定量结果得到了各个变量之间的动态响应关系，可以得出如下几条结论：

第一，武汉市目前的产业结构升级是以第二产业为主导向以第三产业为主导方向发展的。产业结构升级在一定程度上改善武汉市的环境问题，但是有一个小的滞后期。从滞后20 期的长期影响结果来看，产业结构的冲击影响对环境污染指数的贡献度最高为14.27%，表明长期上环境污染受产业结构升级影响较弱。而产业结构受经济增长影响的贡献度不大，经济增长对产业结构升级有着一定的引导作用，但更重要的是依靠自身在产业升级转型的过程中形成一个良性循环。

第二，经济方面，武汉市的GDP 受产业结构升级的冲击影响短期反应强烈，并在长期受到一个负向的影响。但这恰恰说明了武汉市的经济正由高速发展转向高质量发展阶段，经济增长速度虽然放缓了，但产业结构升级可以改变过去主要靠要素投入、规模扩张，忽视质量效益的粗放式增长，以及由此产生的产能过剩、产品库存增加，杠杆增加、风险加大、效益低下、竞争力不足等问题。

第三，武汉市的经济增长与环境污染已经过了环境库兹涅茨曲线拐点。说明武汉市的经济发展早期虽然在一定程度上加剧了环境污染问题的严重性，但是很快就因为经济的充分发展和战略部署，环境保护问题不断得到重视，技术和结构效应大于规模经济所带来的负效应，环境污染程度下降。从脉冲响应图和方差分解分析表来看，武汉市的经济增长和产业结构升级都能长期持续改善环境污染问题。

（二）建议

针对以上的结论，本文作出如下建议：

第一，积极培养尖端人才，加速产业结构升级。根据产业结构升级对改善环境污染问题及经济发展都有着积极的推动作用，武汉市的政策需以加快产业结构升级为着力点。目前来看，武汉市的产业结构升级脚步迟缓，需要注入新的动力。考虑到武汉市高校资源丰富，可以利用这一点，注重对人才的培养与吸纳，采用以人才吸引产业的方式，增加武汉市的第三产业吸引力以及第二产业的内部优化。

第二，提高城市环境标准，合理调整资产结构。长期来看，经济增长与产业结构都可以有效地改善武汉市的环境污染问题，而产业结构与经济增长之间联系密切，相互促进。合理的分配资产结构，有侧重地将资金引入绿色产业、高新技术产业以及新型产业等，不仅能促进产业结构升级与经济增长，还能提高武汉市的城市技术水平，有利于自身市场竞争力的加强，在吸引外来人才资金的同时，也能激励本土企业改变生产方式，提高清洁技术，降低能耗，减少污染，全面提升环境质量水平。

第三，强化绿色发展意识，打造武汉城市样板。树立生态文明意识，走可持续发展道路。武汉市的经济发展也是走的“先污染，后治理”的老路子。无数的实践与经验都说明没有环境保护的经济发展都是“焚林而猎”，没有经济发展为依靠的环境保护也都是一纸空谈。要打造武汉城市样板，需要经济发展与环境保护“两手抓”。一方面，在资源开采的过程中要以坚持环境保护为底线，控制资源的开采量，在生产实践的过程中也必须充分考虑环境承载力。这些都需要政府的强力把控以及社会各界人士的监督。另一方面，发挥武汉市的城市特色，推动生态经济的发展，例如绿色GDP、红色文化产业、旅游产业等，构建经济发展与环境保护和谐相依的新格局。