刘安国,张克森,聂 蓓,王美艳,张英奎



江苏省第二产业演进与工业三废排放关系研究

刘安国,张克森,聂 蓓,王美艳,张英奎*

(北京化工大学经济管理学院,北京 100029)

本文采用江苏省1991~2014年统计年鉴环境污染和第二次产业产出数据,运用Johansen检验、Granger检验、广义脉冲响应函数分析和方差分解等方法,分析资源依附型产业及非资源依附型产业环境污染变量与第二次产业成长的相互作用与相互影响,并结合资源依附型与非资源依附型产业的EKC特征分析探讨促进江苏省“三废”减排的二次产业结构调整政策.研究结果表明:环境污染各变量与第二次产业产出长期存在均衡关系;第二次产业成长是引起资源依附型和非资源依附型产业“三废”排放变化的Granger原因;环境污染各变量的变化在短期对第二次产业产出有较大冲击,但其长期动态效应趋于下降;资源依附型产业废气及固体废弃物排放变化对江苏省第二次产业产出变化的贡献度要大于非资源依附型产业,而工业废水的排放表现则相反.EKC特征分析表明资源依附型产业工业废气减排与固体废弃物减排为江苏省环境管理面临的首要挑战.

环境污染；资源依附型产业；产业发展

工业三废排放与包含工业在内的第二次产业发展之间的关系成为经济学家和环境学家共同关心的问题.研究表明[1-3]:一国或一地区环境污染将随经济增长走出先上升、再下降的倒U型环境库兹涅兹曲线(EKC)轨迹.环境经济学家的这一观察很自然地使人联想到此前经济学家和社会学家针对产业结构变迁所作的观察:在一国(或地区)长期经济增长过程中,产业结构通常会发生显著的变化,产业结构重心由第一次产业向第二次产业和第三次产业渐次转移,表现为第一次产业份额持续下降,第二次产业份额基本稳定,但第二次产业中的制造业份额先上升、再下降,第三次产业份额持续上升[4].国际范围的进一步研究[5-7]表明,产业结构的变化与污染减排之间存在着相对复杂的关系.在某些情形,收入水平与污染活动的增加相联系;在另一些情形,污染排放随国民收入的增加和服务业的发展而下降.也有学者对上述环境演化与产业结构变迁之间关系的论证提出质疑[8-9],认为没有证据表明产业结构变迁是发达国家20世纪80年代二氧化硫排放显著减少的重要原因.

在中国,围绕产业结构变迁对节能减排的影响展开的研究[10-12]导出的主要结论是:产业结构优化调整有利于节能减排,第三产业的发展对节能减排的效果尤为显著.左可贵等[13]和李名升等的研究表明,工业内部结构的变化对于促进污染减排具有显著影响.张雷等[15]和陈洁等[16]强调产业结构优化调整对节能减排的单向驱动作用,其他学者[17-19]则强调节能减排之于产业结构调整的倒逼效应.马训舟等[20]基于广义脉冲响应函数的研究表明工业产值对废水及废气排放量冲击具有正向响应;陈迅和冯敬娟等学者[21]运用协整分析、广义脉冲函数法和方差分解法研究发现,河南省经济增长加重了工业污染,工业污染的恶化也给经济增长带来了负面影响.还有学者[22-23]论证污染减排与产业结构调整之间存在双向动态作用机制.朱俏俏等[24]以1994~2011年的能源消费数据为基础进行的实证分析表明:提高资源依附型产业碳排放会阻碍工业经济的发展;工业经济增长的正面冲击会导致资源依附型产业碳排放先升后降,同时也会引起制造业碳排放短期内下降,长期内在经历小范围起伏后趋于平稳.

经济发展与产业结构的非线性演进路径与环境演化的非线性EKC路径交织在一起,使得关于产业演进与工业污染(减排)关系的研究复杂化和多样化.从国内外研究进展来看,针对产业发展与环境污染(减排)关系的研究已不限于探究单方向的关系,越来越多的研究尝试更深入地剖析二者之间的双向联系或相互影响.不过,由于受数据可获得性及研究方法等多种因素的制约,当前就产业发展与环境污染(减排)之间的双向联系展开的讨论大多围绕第二次产业、工业、制造业笼统地进行,对相关产业做进一步细分的不多,且大部分研究只涉及单一的或有限的工业污染物类别,很少涵盖工业“三废”的全部子类.基于这一观察,我们选择经济与环境统计数据相对健全完善的江苏省展开研究,按照资源依附型产业与非资源依附型产业分类,分析重点调查行业工业三废与第二次产业演进之间的动态关系,以工业“三废”排放与第二次产业产出之间的动态响应分析、企业污染排放对第二次产业成长的影响力度和贡献度大小分析、污染排放与产业发展之间相互影响的深层机制分析为基础,结合针对不同产业子类的EKC演化特征分析,对江苏省第二产业演进与工业三废排放关系及其长期走势进行科学识别和预测,并就促进江苏省“三废”减排的二次产业结构调整政策设计提出科学建议.

1 研究方法

1.1 数据选择和数据平稳性检验

传统上采用协整分析等定量方法研究表征非线性产业结构演进与非线性环境品质演进的变量之间的数量关系.为深入细致地研究江苏省重点调查行业工业三废排放与第二次产业演进之间的动态关系,依照《国民经济行业分类》将江苏省第二次产业细分为资源依附型产业和非资源依附型产业2个子类(参见表1),这一细分有助于提取与节能减排和产业结构调整优化相关的政策涵义(由于数据可获得性方面的原因,研究未能覆盖第二次产业中的建筑业).

从1992~2015年的《江苏统计年鉴》析取第二次产业总产值(单位:亿元)、人均GDP(单位:万元)、资源依附型产业及非资源依附型产业的工业废水排放量(单位:万t)、工业废气排放量(单位:亿m3)和工业固体废弃物排放量(单位:万t)的时间序列数据,并以之为基础展开协整分析和Granger因果关系分析.

作为协整分析的前期准备,首先使用ADF检验法对江苏省第二次产业总产值和5类污染排放数据时间序列的对数值进行平稳性检验.表2给出研究中将要使用的各变量名称.

表1 资源依附型产业与非资源依附型产业分类

表2 各变量名称列表

检验任一变量的时间序列平稳性的ADF模型设定如下:

DX=++X-1+

(= 1, 2, …,) (1)

式中:和分别为截距项和趋势项;为随机扰动项;表示滞后项.分别按1%、5%、10%的显著性水平对各变量进行统计量检验.若统计量小于临界值,则接受原假设;反之拒绝原假设.ADF检验结果如表3所示.

表3 ADF单位根检验结果

一阶差分中,第二次产业总产值序列以及资源依附型产业和非资源依附型产业的污染排放序列除废水之外都通过了1%、5%、10%的显著性检验,均为一阶单整序列;在二阶差分中,第二次产业总产值序列以及资源依附型产业和非资源依附型产业的工业废水序列都通过了平稳性检验,符合二阶差分平稳条件.

1.2 建模原理和计算方法

1.2.1 协整分析在完成ADF检验之后,我们以满足检验条件的工业“三废”排放与第二次产业总产值时间序列数据为基础运用Johansen[25]多重协整检验方法对江苏省第二次产业总产值和5类污染排放数据的时间序列的对数值进行协整检验,以判断第二次产业总产值和3类污染排放之间是否存在长期均衡关系.规定:

式中:Y为维非平稳(1)向量;X为维确定性外生变量;为随机扰动项.与(2)相联系的Johansen协整检验可以表述为:

(3)

1.2.2Granger因果关系检验 虽然协整检验可以帮助我们判断工业“三废”排放与第二次产业总产值时间序列数据之间是否存在稳定均衡的联系,但是,要进一步讨论这类均衡关系的因果性,需要使用Granger因果关系检验.支撑Granger因果关系检验的基本思想是:如果的变化引起了的变化,则的变化应当发生在变化之前.假设要检验变量与之间的因果关系以及因果关系的指向,可以构建模型:

(5)

此处,随机误差项和被假定是不相关的.与(4)和(5)相对应的Granger因果关系检验的原假设是:“不是引起变化的Granger原因”或“不是引起变化的Granger原因”.依照标准的Granger因果关系检验程序对江苏省工业“三废”排放序列与第二次产业总产值序列进行因果关系检验.

1.2.3 广义脉冲响应函数分析因果关系检验仅能识别工业“三废”排放序列与第二次产业总产值序列之间是否存某种稳定的作用或影响以及作用的方向,但并不提供与作用强弱以及作用持续时间长短相关的信息,引入广义脉冲响应函数分析可以帮助我们解决后一个问题.脉冲响应函数用来衡量某个内生变量随机扰动项的一个标准差冲击对VAR模型中所有内生变量当前值和未来值的影响.以包含两个内生变量且滞后一阶的VAR模型为例,规定:

(7)

1.2.4 方差分解 从观测变量的方差入手,通过方差分析,可以帮助我们从多个控制变量中识别那些对观测变量有显著影响的变量.根据文献[26], VMA(¥)的表达式y的第个变量可以写成:

式中:为向量个数.假定各无序列相关,且扰动项向量的协方差矩阵Σ为对角矩阵,y的方差可以分解成种不相关影响,第个变量基于冲击的方差对y的方差的相对贡献度可以表示为:

(9)

根据统计软件计算结果可以将第个变量基于冲击的方差对y的方差的相对贡献度分别滞后期数绘制成相关图表.方差分解允许进一步分析工业“三废”排放中的每一项对第二次产业总产值贡献度的大小.

1.2.5 资源依附型与非资源依附型产业的EKC特征分析 为有针对性地探讨江苏省促进“三废”减排的长效政策措施,有必要了解江苏省资源依附型与非资源依附型产业的EKC特征. EKC特征反映相关产业污染排放X与一国(或一地区)一般经济发展水平D之间的关系,在实证研究中通常采用以下回归方程研究相关产业的EKC特征:

式中:为随机扰动项.在具体计算中,用江苏省人均GDP作为表征其经济发展水平的指标.视回归结果的不同,EKC曲线可以呈现出倒U型、U型和N型等多种特征.

2 研究结果

2.1 协整检验结果

江苏省第二次产业总产值和3类污染排放协整检验的结果见表4.特征根迹检验和最大特征值检验结果表明,在5%的显著性水平上,至多存在两个协整方程的初始假设并不被拒绝,证实资源依附型产业污染排放、非资源依附型产业污染排放与第二次产业总产值等变量之间存在长期平衡关系.

表4 协整检验结果

2.2Granger因果关系检验结果

江苏省第二次产业总产值和3类污染排放的Granger因果关系检验结果见表5.

表5 Granger因果关系检验结果

在10%的显著性水平上,第二次产业总产值的变化既是非资源依附型产业工业废水排放量、工业废气排放量与工业固体废弃物排放量的变化产生的Granger原因,也是资源依附型产业工业废气排放量与工业固体废弃物排放量的变化产生的Granger原因.“第二次产业总产值的变化是资源依附型产业工业废水排放量的变化产生的Granger原因”的结论不被拒绝的概率为88.38%.在10%的显著性水平上,资源依附型产业工业废气排放量的变化是第二次产业总产值的变化产生的Granger原因,但资源依附型产业工业废水排放量与工业固体废弃物排放量的变化以及非资源依附型产业工业废水排放量、工业废气排放量与工业固体废弃物排放量的变化均不是第二次产业总产值的变化产生的Granger原因.

2.3脉冲响应函数分析结果

江苏省第二次产业总产值和3类污染排放的脉冲响应函数分析结果如图1~图3所示.

2.3.1 工业废水排放对第二次产业产出冲击的响应资源依附型产业工业废水排放对第二次产业产出冲击的响应如图1(a)所示,响应与冲击短期呈正相关关系,长期呈负相关关系,响应曲线呈“倒U型”.第二次产业产出的一个正的外生冲击导致资源依附型产业工业废水排放在第1与第2期上升,并在第2期达到最大值0.08,然后一直下降.

2.3.2 工业废气排放对第二次产业产出冲击的响应资源依附型产业工业废气排放对第二次产业产出冲击的响应如图2a所示,响应与冲击呈正相关关系.第二次产业产出的一个正的外生冲击导致资源依附型产业工业废气排放在波动中上升,并在第4、第6和第8期达到最大值0.10,然后下降并趋于平稳.

非资源依附型产业工业废气排放对第二次产业产出冲击的响应如图2b所示,响应与冲击呈正相关关系.第二次产业产出的一个正的外生冲击导致非资源依附型产业工业废气排放在波动中上升,并在第8和第10期达到最大值0.09,然后下降并趋于平稳.

2.3.3 工业固体废弃物排放对第二次产业产出冲击的响应资源依附型产业工业固体废弃物排放对第二次产业产出冲击的响应如图3a所示,响应与冲击呈正相关关系,响应曲线呈“倒U型”.第二次产业产出的一个正的外生冲击导致资源依附型产业工业固体废弃物排放在第1至第6期持续上升,并在第6期达到最大值0.14,然后一直下降.

非资源依附型产业工业固体废弃物排放对第二次产业产出冲击的响应如图3b所示,响应与冲击呈正相关关系,响应曲线呈“倒U型”.第二次产业产出的一个正的外生冲击导致非资源依附型产业工业固体废弃物排放在第1至第3期上升,并在第3期达到最大值0.071,然后下降并趋于平稳.

2.4方差分解结果

江苏省第二次产业产出变化的方差分解结果见图4.图4a所示为工业废水排放变化对江苏省第二次产业产出变化的贡献度的演变.假设其他条件一定,给定工业废水排放的一个变化,可以观察到第二次产业产出自身波动对第二次产业产出自身的影响程度随时间减弱,在经过短期下降之后逐渐趋于稳定.资源依附型产业工业废水排放的变化对江苏省第二次产业产出变量方差的贡献度缓慢而持续地上升,自第10期之后稳定在3%的最大值水平;非资源依附型产业工业废水排放的变化对江苏省第二次产业产出变量方差的贡献度先上升再下降,于第4期达到最大值8.60%,在小幅下降之后从第7期开始稳定在7%的水平,与资源依附型产业相比,非资源依附型产业工业废水排放的变化对江苏省第二次产业产出变量方差的贡献度更高.

工业废气排放变化与工业固体废弃物排放变化对江苏省第二次产业产出变化的贡献度的演变路径非常相似(图4b和图4c).假设其他条件一定,给定工业废气排放(或工业固体废弃物排放)的一个变化,可以观察到第二次产业产出自身波动对第二次产业产出自身的影响程度长期内持续减弱.资源依附型与非资源依附型产业工业废气排放(或工业固体废弃物排放)的变化对江苏省第二次产业产出变量方差的贡献度长期内持续上升,但资源依附型产业工业废气排放(或工业固体废弃物排放)变化对第二次产业产出变量方差的贡献度上升的幅度和速度比非资源依附型产业的要高.在工业废气排放的情形,资源依附型产业工业废气排放变化对第二次产业产出变量方差的贡献度从第16期起稳定在24%的水平,非资源依附型产业工业废气排放变化对第二次产业产出变量方差的贡献度从第14期起稳定在6%的水平.在工业固体废弃物排放的情形,资源依附型产业工业固体废弃物排放变化对第二次产业产出变量方差的贡献度从第17期起稳定在18%的水平,非资源依附型产业工业固体废弃物排放变化对第二次产业产出变量方差的贡献度从第17期起稳定在9%的水平.

2.5 EKC特征分析结果

江苏省第二次产业EKC特征分析结果如表7所示.

资源依附型产业与非资源依附型产业工业废气排放之EKC曲线特征均表现为U型,表明随着经济发展水平的不断提高,这2类工业废气排放将对江苏省大气环境保护构成越来越大的挑战.由于资源依附型产业工业废气排放之EKC方程的2次项系数(152.52)明显高于非资源依附型产业工业废气排放之EKC方程的2次项系数(74.81),表明应对资源依附型产业工业废气排放挑战的任务将更加艰巨.资源依附型产业与非资源依附型产业工业废水排放与固体废弃物排放之EKC曲线特征均表现为“倒U型”.计算得到对应于资源依附型产业工业废水排放拐点的人均GDP为3.98万元,对应于非资源依附型产业工业废水排放拐点的人均GDP为5.28万元,对应于资源依附型产业固体废弃物排放拐点的人均GDP为10.95万元,对应于非资源依附型产业固体废弃物排放拐点的人均GDP为5.13万元.由于资源依附型产业固体废弃物排放尚未达到拐点,未来几年江苏省在资源依附型产业固体废弃物排放治理方面同样面临巨大的压力.

由于江苏省资源依附型产业与非资源依附型产业工业废气排放之EKC曲线特征均表现为U型,且资源依附型产业固体废弃物排放尚未达到拐点,未来工业废气排放和固体废弃物排放的持续上升将给江苏省“三废”污染治理带来严峻挑战.不过,资源依附型产业工业“三废”排放对第二次产业产出的响应普遍高于非资源依附型产业工业“三废”排放对第二次产业产出的响应意味着江苏省具有通过第二次产业内部结构调整减少工业“三废”排放的潜在空间.考虑到资源依附型产业工业废气排放和固体废弃物排放变化对江苏省第二次产业产出方差的贡献度明显高于非资源依附型产业工业废气排放和固体废弃物排放变化对江苏省第二次产业产出方差的贡献度,单方面通过更严厉的环境规制限制或削减资源依附型产业产能的做法有可能造成短期内第二次产业产出过度下降,因此并不可取.在升级环境规制的同时配套使用相应的产业政策(如在限制或削减资源依附型产业产能的同时采取相应措施鼓励非资源依附型产业发展以填补资源依附型产业退出所形成的产出缺口,向环境友好的非资源依附型产业提供环保技术研发补贴,为新进入非资源依附型产业的投资项目免费提供环境管理培训与技术培训等等),通过产业内部结构调整与优化促进江苏省“三废”减排,在当前条件下不失为一个可操作的政策选项.

表7 江苏省第二次产业EKC特征分析结果

3　结论

3.1 江苏省资源依附型与非资源依附型产业“三废”排放与第二次产业产出之间存在长期平衡关系.

3.2 第二次产业产出变化既是资源依附型也是非资源依附型产业工业“三废”排放变化产生的Granger原因(“第二次产业总产值的变化是资源依附型产业工业废水排放量的变化产生的Granger原因”的结论不被拒绝的概率为88.38%).

3.3 资源依附型产业工业“三废”排放对第二次产业产出的响应普遍高于非资源依附型产业工业“三废”排放对第二次产业产出的响应,资源依附型产业工业废水排放响应与第二次产业产出冲击短期呈正相关关系,长期呈负相关关系,资源依附型产业工业废气与工业固体废弃物排放响应、非资源依附型产业所有工业“三废”排放响应与第二次产业产出冲击在所有时期呈正相关关系.

3.4 资源依附型与非资源依附型产业工业废气排放和固体废弃物排放变化对江苏省第二次产业产出方差的贡献度均高于其工业废水排放变化对江苏省第二次产业产出方差的贡献度,且资源依附型产业工业废气排放和固体废弃物排放变化对江苏省第二次产业产出方差的贡献度明显高于非资源依附型产业工业废气排放和固体废弃物排放变化对江苏省第二次产业产出方差的贡献度.

3.5 江苏省资源依附型产业与非资源依附型产业工业废气排放之EKC曲线特征均表现为U型,工业废水排放和固体废弃物排放之EKC曲线特征均表现为倒U型,且资源依附型产业固体废弃物排放尚未达到拐点.

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Research on relationship between emission of industrial wastes and the growth of secondary industry in Jiangsu province.

LIU An-guo, ZHANG Ke-sen, NIE Bei, WANG Mei-yan, ZHANG Ying-kui*

(School of Economics and Management, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China).

Through Johansen test, Granger test of causality, functional analysis of generalized impulse and variance decomposition, in combination with analysis of EKC characteristics of different industries, the relationship and interaction between emission of “industrial wastes” by both resource-based and non-resource-based industries and the growth of secondary industry in Jiangsu province is analyzed on basis of 1991~2014 data from Statistical Yearbooks of Jiangsu. It is found that (1) in the long run variables for waste water, waste gas and solid waste keep in balance with output of secondary industry; (2) growth of secondary industry Granger-causes the change of emission of “industrial wastes” by both resource-based and non-resource-based industries; (3) changes of emission of “industrial wastes” in short run have considerable impact on output of secondary industry, but in the long run their dynamic effects tend to decrease; (4) variances in emission of waste gas and solid waste by resource-based industries contribute more to variance in output of secondary industry of Jiangsu province than variances in emission of waste gas and solid waste by non-resource-based industries do, but the opposite can be said for the emission of industrial waste water; (5) analysis of EKC characteristics of different industries with respect of emission of different wastes shows that reduction of emission of industrial waste gas and solid waste presents number-one challenge for environmental management of Jiangsu province.

environmental pollution；resource-based industry；industrial development

X196,F426

A

1000-6923(2017)04-1579-10

2016-09-05

国家自然科学基金资助项目(71473012);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(14YJA790030);国家社会科学基金资助项目(16BGL007)

刘安国(1962-),男,湖南常德人,教授,博士,主要从事城市和区域经济、经济增长以及资源和环境经济学研究.发表论文30余篇.

* 责任作者, 教授, zhangyk@mail.buct.edu.cn

, 2017,37(4)：1579~1588